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

xxxad45	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.25 126	0.19 96	0.10 19	0.09 11	0.10 38	0.10 66	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

5w_v4	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.13 80	0.25 126	0.18 82	0.10 19	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

USM	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 47	0.08 5	0.16 82	0.13 80	0.20 28	0.16 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.08 8	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

uiiii_40	0.11 3	0.08 47	0.17 3	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.11 18	0.21 46	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.10 38	0.11 113	0.16 18	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.08 249	0.05 3	0.08 70

StePilot	0.11 3	0.08 47	0.17 3	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.11 18	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.07 21

SteFusion	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 47	0.10 90	0.15 47	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.08 1	0.09 22	0.15 8	0.12 11	0.05 1	0.05 5	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.07 21

PyraSte	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.24 106	0.15 51	0.11 54	0.12 64	0.10 38	0.10 66	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.07 21

tim_s	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.10 90	0.16 82	0.12 38	0.24 106	0.16 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.09 22	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.07 21

ACW_4w	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.09 19	0.10 66	0.16 18	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.06 7

1w_stereo	0.13 66	0.09 69	0.17 3	0.19 113	0.10 90	0.16 82	0.15 141	0.27 145	0.22 142	0.14 103	0.16 133	0.08 1	0.12 147	0.19 93	0.14 94	0.05 1	0.10 273	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 118

aaa3	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.09 238	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

gc-stereo	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.13 80	0.19 23	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.15 154	0.08 228	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

4.5w_L	0.11 3	0.08 47	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.11 18	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.12 147	0.17 46	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.08 249	0.06 90	0.08 70

ITER124	0.12 34	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.13 80	0.20 28	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

SGD-Stereo	0.12 34	0.08 47	0.18 11	0.17 47	0.07 1	0.17 110	0.13 80	0.19 23	0.17 66	0.12 71	0.13 82	0.11 87	0.12 147	0.19 93	0.12 11	0.08 228	0.04 1	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.05 1

FoundationStereo	0.13 66	0.08 47	0.18 11	0.29 499	0.30 561	0.12 9	0.13 80	0.12 1	0.18 82	0.09 3	0.08 6	0.10 38	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 82	0.31 589	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.06 7

mfccc	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.09 19	0.17 110	0.11 18	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

weee2	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.09 11	0.11 87	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ACM	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.09 22	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

qyd29nn	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.08 5	0.13 16	0.11 18	0.19 23	0.11 2	0.09 3	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.18 71	0.13 41	0.08 228	0.08 196	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

oiu110	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.23 83	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.11 87	0.11 113	0.16 18	0.14 94	0.08 228	0.13 376	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

ITERv24	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.26 137	0.12 5	0.11 54	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.14 398	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.16 385

dd23bbn	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.08 5	0.17 110	0.13 80	0.25 126	0.13 15	0.11 54	0.14 116	0.10 38	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.20 449

hj116sk	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.10 90	0.16 82	0.11 18	0.23 83	0.14 32	0.09 3	0.12 64	0.12 108	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

ITERv21	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.13 80	0.21 46	0.13 15	0.09 3	0.10 18	0.11 87	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.08 228	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

v20iiwwt	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.14 32	0.11 54	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.16 18	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

dddd17k	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.17 47	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.22 66	0.12 5	0.10 19	0.12 64	0.09 19	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

zxcv128	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.22 66	0.12 5	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

iked130	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.13 80	0.22 66	0.11 2	0.09 3	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.15 8	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv14	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.23 83	0.12 5	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.06 33	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

v134_o9	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv12	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

vnu138km	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

ITERv10	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

99wein	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.15 51	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv8	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv7	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.09 238	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

s6wercc	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

a5sdf	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

IGEV	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.11 125	0.16 82	0.13 80	0.22 66	0.17 66	0.12 71	0.15 124	0.09 19	0.07 2	0.16 18	0.12 11	0.06 33	0.10 273	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.08 70

LGtest1	0.10 1	0.09 69	0.19 17	0.18 75	0.09 19	0.13 16	0.09 2	0.17 7	0.13 15	0.10 19	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 18	0.12 11	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

4k_L	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ss10	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

5k_new	0.11 3	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.09 11	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

SX	0.11 3	0.08 47	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.08 6	0.12 108	0.10 66	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

ITERv30	0.11 3	0.07 1	0.20 42	0.15 3	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.18 11	0.13 15	0.08 1	0.13 82	0.13 122	0.10 66	0.20 114	0.14 94	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.12 276

ITERv28	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.13 80	0.21 46	0.14 32	0.09 3	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

yuret106	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.21 46	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.12 108	0.09 22	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.14 398	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.18 414

uio108cc	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.13 80	0.22 66	0.13 15	0.09 3	0.11 34	0.11 87	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.15 431	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.17 408

ITERv4	0.12 34	0.08 47	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.10 8	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.17 145	0.09 19	0.14 195	0.17 46	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

MonStereo	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Monster-pub-eth3d	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.19 93	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Monster-pub-mixall	0.13 66	0.07 1	0.20 42	0.17 47	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 46	0.13 15	0.12 71	0.11 34	0.08 1	0.08 8	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.35 602	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

monsterstereo	0.13 66	0.10 93	0.20 42	0.19 113	0.12 162	0.14 24	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.16 133	0.08 1	0.09 22	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.16 445	0.06 70	0.09 340	0.06 90	0.07 21

monsters	0.13 66	0.10 93	0.20 42	0.18 75	0.13 212	0.15 47	0.11 18	0.24 106	0.16 60	0.15 129	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.23 177	0.12 11	0.06 33	0.15 431	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.09 118

111111	0.13 66	0.08 47	0.20 42	0.20 154	0.13 212	0.13 16	0.10 8	0.23 83	0.17 66	0.11 54	0.13 82	0.12 108	0.08 8	0.19 93	0.12 11	0.07 82	0.16 445	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.16 385

MonSter	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

3.75w	0.12 34	0.10 93	0.21 58	0.17 47	0.11 125	0.18 140	0.12 38	0.24 106	0.15 51	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.10 66	0.18 71	0.12 11	0.05 1	0.14 398	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

3.5w_stereo	0.12 34	0.11 127	0.21 58	0.17 47	0.09 19	0.17 110	0.09 2	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.22 154	0.13 41	0.05 1	0.11 315	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 70

2w_stereo	0.13 66	0.11 127	0.21 58	0.18 75	0.09 19	0.17 110	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.15 129	0.14 116	0.08 1	0.11 113	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.12 347	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.15 290	0.21 58	0.27 452	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.23 83	0.21 132	0.12 71	0.11 34	0.10 38	0.13 178	0.22 154	0.13 41	0.07 82	0.05 5	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 93	0.21 58	0.18 75	0.09 19	0.21 221	0.14 116	0.14 3	0.17 66	0.11 54	0.10 18	0.09 19	0.08 8	0.21 131	0.12 11	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.06 7

OmniDepth	0.11 3	0.11 127	0.22 63	0.19 113	0.07 1	0.16 82	0.12 38	0.18 11	0.13 15	0.08 1	0.09 11	0.14 148	0.14 195	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 69	0.22 63	0.18 75	0.10 90	0.12 9	0.13 80	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 46	0.11 1	0.06 33	0.08 196	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 69	0.22 63	0.18 75	0.10 90	0.12 9	0.13 80	0.18 11	0.12 5	0.09 3	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 71	0.11 1	0.06 33	0.10 273	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 47	0.22 63	0.19 113	0.10 90	0.16 82	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.11 54	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.08 70

castereo	0.14 94	0.11 127	0.22 63	0.19 113	0.10 90	0.20 193	0.19 304	0.32 211	0.28 233	0.13 82	0.18 157	0.16 172	0.16 233	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21

FlowAnything_test	0.15 110	0.12 178	0.23 68	0.21 187	0.12 162	0.18 140	0.16 172	0.25 126	0.17 66	0.15 129	0.13 82	0.15 163	0.14 195	0.19 93	0.17 214	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.12 474	0.08 211	0.10 180

asd	0.12 34	0.10 93	0.23 68	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.14 32	0.13 82	0.12 64	0.09 19	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.14 398	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 118

2.5w	0.13 66	0.10 93	0.23 68	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.15 141	0.21 46	0.16 60	0.12 71	0.13 82	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

S2M2_XL	0.10 1	0.10 93	0.24 71	0.14 1	0.10 90	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 54	0.12 64	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.07 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.13 66	0.11 127	0.24 71	0.18 75	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.25 126	0.17 66	0.12 71	0.11 34	0.08 1	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 220

qwe	0.13 66	0.10 93	0.24 71	0.17 47	0.11 125	0.15 47	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

2.25w	0.13 66	0.10 93	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.09 19	0.10 66	0.23 177	0.15 154	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.12 276

4.5_new	0.13 66	0.12 178	0.24 71	0.17 47	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.17 66	0.13 82	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

4.5w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.24 71	0.17 47	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.17 66	0.13 82	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

3.25w_new	0.13 66	0.09 69	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.18 140	0.10 8	0.23 83	0.18 82	0.15 129	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

3.25w	0.13 66	0.09 69	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.18 140	0.10 8	0.23 83	0.18 82	0.15 129	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

CES	0.14 94	0.08 47	0.24 71	0.17 47	0.23 505	0.18 140	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.14 103	0.18 157	0.14 148	0.10 66	0.19 93	0.12 11	0.07 82	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.20 449

Wavelet-MonSter	0.12 34	0.08 47	0.25 80	0.18 75	0.10 90	0.13 16	0.12 38	0.16 4	0.14 32	0.11 54	0.14 116	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.15 154	0.05 1	0.16 445	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 66	0.10 93	0.25 80	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 82	0.08 1	0.11 113	0.22 154	0.15 154	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.10 180

castereo++	0.14 94	0.13 213	0.25 80	0.19 113	0.10 90	0.27 332	0.13 80	0.24 106	0.26 204	0.11 54	0.13 82	0.16 172	0.10 66	0.18 71	0.11 1	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

GIP-stereo	0.16 131	0.12 178	0.25 80	0.24 337	0.22 492	0.15 47	0.14 116	0.32 211	0.21 132	0.11 54	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.20 114	0.13 41	0.07 82	0.13 376	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.32 550

mms	0.15 110	0.14 257	0.25 80	0.20 154	0.15 313	0.17 110	0.17 207	0.21 46	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.14 148	0.09 22	0.26 226	0.15 154	0.06 33	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.19 431

RSM++	0.14 94	0.11 127	0.25 80	0.32 532	0.17 381	0.17 110	0.15 141	0.23 83	0.21 132	0.12 71	0.12 64	0.14 148	0.09 22	0.21 131	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

RSM	0.14 94	0.11 127	0.25 80	0.29 499	0.16 351	0.16 82	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.13 82	0.13 82	0.15 163	0.09 22	0.22 154	0.13 41	0.06 33	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

zaero_v3	0.12 34	0.07 1	0.26 87	0.17 47	0.08 5	0.18 140	0.11 18	0.20 28	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.19 93	0.12 11	0.06 33	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.08 70

ITER	0.14 94	0.07 1	0.26 87	0.16 9	0.08 5	0.12 9	0.11 18	0.17 7	0.16 60	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.10 66	0.27 240	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.34 558

DilatedVolume-Stereo	0.15 110	0.09 69	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.21 221	0.14 116	0.24 106	0.22 142	0.22 214	0.21 194	0.16 172	0.15 214	0.24 188	0.17 214	0.07 82	0.07 133	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.08 70

4.25_new	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.5w_new	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.25w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 69	0.26 87	0.18 75	0.11 125	0.15 47	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 46	0.12 11	0.06 33	0.15 431	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 47	0.26 87	0.19 113	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.09 3	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 71	0.12 11	0.06 33	0.16 445	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

S2M2_L	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.17 47	0.12 162	0.12 9	0.07 1	0.18 11	0.21 132	0.12 71	0.15 124	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.15 154	0.13 480	0.09 238	0.09 298	0.10 397	0.11 403	0.09 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-RUCA	0.21 245	0.09 69	0.26 87	0.20 154	0.19 436	0.28 350	0.23 428	0.24 106	0.22 142	0.21 196	0.23 215	0.29 337	0.48 552	0.26 226	0.19 270	0.09 312	0.08 196	0.18 556	0.14 524	0.18 533	0.19 431

dual_stereo	0.18 156	0.08 47	0.26 87	0.21 187	0.32 571	0.11 3	0.13 80	0.27 145	0.20 110	0.11 54	0.09 11	0.10 38	0.08 8	0.20 114	0.14 94	0.07 82	0.45 613	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.65 620

U	1.02 611	0.10 93	0.26 87	0.22 239	3.66 641	6.41 645	0.13 80	0.22 66	0.21 132	0.11 54	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 82	0.05 5	5.35 651	2.86 648	0.07 151	0.06 7

IGEV-Stereo+	0.14 94	0.08 47	0.26 87	0.18 75	0.14 251	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 66	0.14 103	0.08 6	0.10 38	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.07 82	0.15 431	0.06 70	0.06 67	0.16 502	0.29 537

trnet	0.14 94	0.09 69	0.26 87	0.15 3	0.07 1	0.21 221	0.12 38	0.25 126	0.26 204	0.16 143	0.21 194	0.15 163	0.13 178	0.19 93	0.14 94	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.06 7

ITERv19	0.13 66	0.08 47	0.27 101	0.17 47	0.08 5	0.11 3	0.13 80	0.19 23	0.17 66	0.13 82	0.14 116	0.09 19	0.10 66	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.06 55	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.31 544

ITERv2	0.12 34	0.07 1	0.27 101	0.17 47	0.08 5	0.16 82	0.11 18	0.20 28	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.13 376	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.09 118

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 94	0.10 93	0.27 101	0.21 187	0.11 125	0.16 82	0.14 116	0.24 106	0.17 66	0.17 156	0.20 176	0.18 200	0.11 113	0.16 18	0.17 214	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.09 118

IGEV-Stereo++	0.15 110	0.09 69	0.27 101	0.21 187	0.13 212	0.14 24	0.11 18	0.23 83	0.19 96	0.15 129	0.14 116	0.11 87	0.11 113	0.19 93	0.12 11	0.06 33	0.21 514	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.28 531

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 156	0.15 290	0.27 101	0.20 154	0.13 212	0.24 291	0.17 207	0.31 204	0.37 357	0.43 511	0.17 145	0.13 122	0.12 147	0.20 114	0.16 189	0.08 228	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.08 70

CREStereo	0.14 94	0.09 69	0.27 101	0.14 1	0.08 5	0.22 250	0.15 141	0.26 137	0.26 204	0.16 143	0.21 194	0.14 148	0.13 178	0.19 93	0.14 94	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	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
252Zero-FE	0.18 156	0.08 47	0.28 107	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.11 18	0.22 66	0.22 142	0.76 593	0.11 34	0.09 19	0.08 8	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.51 617	0.06 70	0.08 249	0.06 90	0.10 180

LG-G_1	0.12 34	0.08 47	0.28 107	0.20 154	0.09 19	0.21 221	0.09 2	0.20 28	0.12 5	0.11 54	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.22 154	0.11 1	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

LG-G	0.12 34	0.08 47	0.28 107	0.20 154	0.09 19	0.21 221	0.09 2	0.20 28	0.12 5	0.11 54	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.22 154	0.11 1	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

xyz-stereo-finetune	0.17 146	0.17 354	0.29 110	0.17 47	0.08 5	0.24 291	0.21 366	0.30 188	0.32 288	0.19 179	0.22 204	0.19 210	0.15 214	0.30 301	0.22 334	0.06 33	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.07 21

MLG-Stereo_test2	0.12 34	0.09 69	0.29 110	0.21 187	0.12 162	0.16 82	0.11 18	0.17 7	0.12 5	0.11 54	0.08 6	0.11 87	0.06 1	0.16 18	0.11 1	0.08 228	0.13 376	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.09 118

SMoEStereo_RVC	0.14 94	0.15 290	0.29 110	0.19 113	0.10 90	0.19 159	0.17 207	0.21 46	0.21 132	0.15 129	0.13 82	0.12 108	0.11 113	0.25 206	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.08 70

tt45	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.19 113	0.11 125	0.23 269	0.18 260	0.23 83	0.18 82	0.16 143	0.13 82	0.14 148	0.10 66	0.31 314	0.15 154	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.08 70

ours_stereo	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.21 187	0.14 251	0.17 110	0.18 260	0.21 46	0.20 110	0.13 82	0.18 157	0.14 148	0.10 66	0.24 188	0.15 154	0.06 33	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.13 317

rvit_stereo_0083	0.17 146	0.13 213	0.29 110	0.21 187	0.13 212	0.17 110	0.17 207	0.23 83	0.36 342	0.16 143	0.22 204	0.19 210	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.08 70

AIO-Stereo	0.16 131	0.12 178	0.29 110	0.30 510	0.20 460	0.16 82	0.14 116	0.28 151	0.22 142	0.14 103	0.15 124	0.13 122	0.08 8	0.20 114	0.15 154	0.06 33	0.16 445	0.07 132	0.08 249	0.06 90	0.24 496

CAS	0.16 131	0.07 1	0.29 110	0.42 588	0.17 381	0.20 193	0.18 260	0.23 83	0.20 110	0.15 129	0.19 167	0.11 87	0.10 66	0.15 8	0.14 94	0.31 596	0.04 1	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.16 385

DDF-Stereo	0.16 131	0.08 47	0.30 118	0.21 187	0.20 460	0.12 9	0.14 116	0.20 28	0.19 96	0.11 54	0.10 18	0.13 122	0.12 147	0.24 188	0.20 292	0.09 312	0.18 482	0.07 132	0.06 67	0.20 550	0.19 431

LG-Stereo	0.14 94	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.11 125	0.16 82	0.18 260	0.23 83	0.19 96	0.12 71	0.18 157	0.11 87	0.09 22	0.15 8	0.14 94	0.06 33	0.07 133	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.07 21

fffft	0.14 94	0.12 178	0.30 118	0.19 113	0.10 90	0.17 110	0.18 260	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.11 34	0.13 122	0.10 66	0.24 188	0.18 241	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118
1: 1. 1
999	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.19 113	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.25 126	0.20 110	0.14 103	0.16 133	0.14 148	0.11 113	0.36 362	0.16 189	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

rvit_stereo_0081	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 110	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 114	0.17 214	0.11 418	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.07 21

rvit_stereo_0082	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 110	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 114	0.17 214	0.11 418	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.07 21

CASnet	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.22 239	0.08 5	0.15 47	0.14 116	0.28 151	0.26 204	0.23 222	0.20 176	0.15 163	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.07 82	0.05 5	0.11 428	0.09 340	0.08 211	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	0.19 183	0.20 402	0.30 118	0.18 75	0.10 90	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.27 221	0.27 264	0.21 194	0.18 200	0.14 195	0.21 131	0.16 189	0.09 312	0.08 196	0.38 602	0.15 535	0.06 90	0.08 70

VIP-Stereo	0.13 66	0.15 290	0.31 126	0.18 75	0.12 162	0.24 291	0.12 38	0.20 28	0.20 110	0.10 19	0.13 82	0.11 87	0.09 22	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.11 315	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.08 70

GEAStereo	0.20 211	0.10 93	0.31 126	0.35 554	0.42 594	0.19 159	0.16 172	0.23 83	0.18 82	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.08 211	0.57 606

GSStereo	0.21 245	0.10 93	0.31 126	0.36 562	0.42 594	0.19 159	0.16 172	0.38 284	0.21 132	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.08 211	0.63 615

GASTEREO	0.20 211	0.15 290	0.31 126	0.40 579	0.29 556	0.18 140	0.15 141	0.29 170	0.22 142	0.18 174	0.17 145	0.11 87	0.13 178	0.25 206	0.15 154	0.07 82	0.23 535	0.06 70	0.08 249	0.06 90	0.57 606

MSCF	0.20 211	0.14 257	0.31 126	0.40 579	0.29 556	0.17 110	0.15 141	0.29 170	0.22 142	0.17 156	0.16 133	0.11 87	0.13 178	0.24 188	0.15 154	0.07 82	0.23 535	0.06 70	0.08 249	0.07 151	0.57 606

4w-stereo	0.13 66	0.11 127	0.31 126	0.17 47	0.10 90	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.14 32	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.12 147	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.15 369

3w_stereo	0.14 94	0.11 127	0.31 126	0.19 113	0.09 19	0.16 82	0.16 172	0.28 151	0.20 110	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.12 147	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

fffy	0.15 110	0.14 257	0.31 126	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.18 260	0.24 106	0.19 96	0.13 82	0.17 145	0.15 163	0.13 178	0.25 206	0.15 154	0.06 33	0.08 196	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.15 369

WCG-NET	0.15 110	0.12 178	0.31 126	0.18 75	0.09 19	0.18 140	0.17 207	0.23 83	0.29 252	0.18 174	0.22 204	0.15 163	0.12 147	0.19 93	0.13 41	0.06 33	0.12 347	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.06 7

RAFT-Stereo-weight	0.17 146	0.10 93	0.31 126	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.38 284	0.33 304	0.25 243	0.20 176	0.19 210	0.10 66	0.19 93	0.16 189	0.07 82	0.13 376	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.09 118

GLC_STEREO	0.15 110	0.11 127	0.31 126	0.22 239	0.09 19	0.17 110	0.15 141	0.24 106	0.28 233	0.17 156	0.20 176	0.17 187	0.11 113	0.24 188	0.17 214	0.07 82	0.09 238	0.09 298	0.08 249	0.07 151	0.07 21

PMTNet	0.16 131	0.09 69	0.31 126	0.15 3	0.09 19	0.23 269	0.15 141	0.26 137	0.24 168	0.17 156	0.21 194	0.16 172	0.14 195	0.23 177	0.14 94	0.29 592	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.07 21

AdaDepth	0.13 66	0.10 93	0.32 138	0.20 154	0.11 125	0.19 159	0.13 80	0.16 4	0.16 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.11 315	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.11 220

water-stereo	0.15 110	0.11 127	0.32 138	0.19 113	0.10 90	0.17 110	0.14 116	0.26 137	0.20 110	0.18 174	0.23 215	0.16 172	0.16 233	0.14 3	0.14 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

xyz-stereo-finetune2	0.18 156	0.16 323	0.32 138	0.16 9	0.09 19	0.27 332	0.19 304	0.29 170	0.21 132	0.23 222	0.29 268	0.21 236	0.23 334	0.37 372	0.23 353	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.07 21

WCG-NET（raft）	0.16 131	0.14 257	0.32 138	0.18 75	0.09 19	0.19 159	0.16 172	0.24 106	0.27 221	0.19 179	0.19 167	0.20 222	0.12 147	0.22 154	0.13 41	0.06 33	0.17 470	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

AEACV	0.20 211	0.09 69	0.32 138	0.39 574	0.34 575	0.21 221	0.16 172	0.30 188	0.18 82	0.17 156	0.17 145	0.13 122	0.16 233	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.29 584	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.37 573

LoS_RVC	0.14 94	0.11 127	0.32 138	0.18 75	0.16 351	0.20 193	0.18 260	0.21 46	0.18 82	0.14 103	0.20 176	0.12 108	0.17 250	0.17 46	0.14 94	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.14 351

DA	0.21 245	0.11 127	0.33 144	0.28 480	0.23 505	0.30 388	0.16 172	0.29 170	0.27 221	0.15 129	0.22 204	0.17 187	0.15 214	0.26 226	0.15 154	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

GGEV	0.21 245	0.11 127	0.33 144	0.28 480	0.23 505	0.30 388	0.16 172	0.29 170	0.27 221	0.15 129	0.22 204	0.17 187	0.15 214	0.26 226	0.15 154	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

Any-RAFT	0.18 156	0.09 69	0.33 144	0.19 113	0.10 90	0.29 374	0.16 172	0.44 367	0.32 288	0.25 243	0.27 253	0.29 337	0.16 233	0.23 177	0.13 41	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

RCA-Stereo	0.17 146	0.10 93	0.33 144	0.20 154	0.11 125	0.19 159	0.17 207	0.39 305	0.36 342	0.21 196	0.25 232	0.17 187	0.17 250	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.14 398	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

depthmonostereo	0.15 110	0.12 178	0.34 148	0.19 113	0.09 19	0.20 193	0.15 141	0.28 151	0.24 168	0.16 143	0.18 157	0.16 172	0.18 278	0.21 131	0.14 94	0.07 82	0.07 133	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.08 70

tg	0.18 156	0.15 290	0.34 148	0.22 239	0.11 125	0.23 269	0.15 141	0.35 246	0.27 221	0.20 189	0.25 232	0.20 222	0.12 147	0.25 206	0.16 189	0.07 82	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.08 211	0.13 317

LoS	0.15 110	0.09 69	0.34 148	0.17 47	0.09 19	0.22 250	0.14 116	0.27 145	0.27 221	0.15 129	0.18 157	0.19 210	0.14 195	0.23 177	0.14 94	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 110	0.10 93	0.34 148	0.32 532	0.19 436	0.16 82	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.13 82	0.14 116	0.13 122	0.08 8	0.23 177	0.14 94	0.06 33	0.13 376	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

EGLCR-Stereo	0.19 183	0.09 69	0.34 148	0.29 499	0.17 381	0.28 350	0.16 172	0.30 188	0.23 156	0.22 214	0.11 34	0.16 172	0.09 22	0.28 264	0.15 154	0.07 82	0.25 553	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.37 573

CroCo-Stereo	0.15 110	0.16 323	0.34 148	0.25 374	0.12 162	0.11 3	0.18 260	0.35 246	0.24 168	0.13 82	0.13 82	0.18 200	0.12 147	0.15 8	0.13 41	0.08 228	0.06 55	0.07 132	0.05 22	0.07 151	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
Pointernet	0.15 110	0.08 47	0.35 154	0.19 113	0.12 162	0.20 193	0.12 38	0.34 237	0.25 193	0.15 129	0.16 133	0.13 122	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

rvit_stereo_0080	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 24	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 93	0.16 189	0.11 418	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.08 70

CAS++	0.17 146	0.13 213	0.35 154	0.18 75	0.13 212	0.17 110	0.16 172	0.42 337	0.25 193	0.19 179	0.18 157	0.13 122	0.10 66	0.22 154	0.12 11	0.12 458	0.10 273	0.11 428	0.08 249	0.10 351	0.09 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 24	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 93	0.16 189	0.11 418	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.08 70

knoymous	0.18 156	0.10 93	0.35 154	0.17 47	0.11 125	0.21 221	0.17 207	0.33 230	0.24 168	0.24 230	0.28 260	0.27 311	0.16 233	0.24 188	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.06 67	0.09 289	0.10 180

iRaftStereo_RVC	0.17 146	0.16 323	0.35 154	0.21 187	0.11 125	0.20 193	0.17 207	0.34 237	0.25 193	0.20 189	0.25 232	0.19 210	0.12 147	0.21 131	0.16 189	0.07 82	0.12 347	0.10 371	0.09 340	0.09 289	0.14 351

gasm-f	0.20 211	0.12 178	0.36 160	0.35 554	0.36 583	0.18 140	0.17 207	0.23 83	0.18 82	0.14 103	0.19 167	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.19 270	0.08 228	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.09 289	0.57 606

ProNet	0.16 131	0.13 213	0.36 160	0.21 187	0.15 313	0.20 193	0.19 304	0.29 170	0.23 156	0.14 103	0.13 82	0.13 122	0.12 147	0.25 206	0.13 41	0.06 33	0.09 238	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.22 475

MC-Stereo	0.18 156	0.10 93	0.36 160	0.28 480	0.14 251	0.18 140	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.21 196	0.24 224	0.16 172	0.13 178	0.25 206	0.14 94	0.07 82	0.17 470	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.30 540

BUS	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.44 517	0.17 207	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.31 367	0.22 322	0.27 240	0.22 334	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

BSDual-CNN	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.38 424	0.25 369	0.27 240	0.28 406	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

psmg	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.21 187	0.14 251	0.35 465	0.23 428	0.54 465	0.36 342	0.36 429	0.38 376	0.38 424	0.25 369	0.27 240	0.28 406	0.10 379	0.08 196	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

SCV	0.18 156	0.15 290	0.37 166	0.26 414	0.20 460	0.16 82	0.16 172	0.35 246	0.23 156	0.14 103	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.12 11	0.08 228	0.19 495	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.26 519

Selective-RAFT	0.19 183	0.14 257	0.37 166	0.24 337	0.11 125	0.30 388	0.15 141	0.35 246	0.34 315	0.17 156	0.17 145	0.22 243	0.18 278	0.29 286	0.18 241	0.07 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.08 70

Zero-FE251	0.17 146	0.09 69	0.38 168	0.18 75	0.10 90	0.20 193	0.13 80	0.20 28	0.15 51	0.75 590	0.13 82	0.13 122	0.11 113	0.16 18	0.16 189	0.08 228	0.10 273	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.18 414

FACV-RUCA	0.22 267	0.15 290	0.38 168	0.24 337	0.23 505	0.26 325	0.19 304	0.41 332	0.35 326	0.26 253	0.32 303	0.22 243	0.25 369	0.24 188	0.19 270	0.10 379	0.07 133	0.15 531	0.08 249	0.16 502	0.14 351

Occ-G	0.18 156	0.10 93	0.38 168	0.23 290	0.15 313	0.16 82	0.18 260	0.23 83	0.26 204	0.15 129	0.20 176	0.21 236	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.07 82	0.17 470	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.30 540

MGS-Stereo	0.15 110	0.12 178	0.38 168	0.19 113	0.11 125	0.18 140	0.17 207	0.21 46	0.23 156	0.14 103	0.24 224	0.16 172	0.10 66	0.19 93	0.13 41	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.07 21

IGEV++	0.19 183	0.13 213	0.38 168	0.30 510	0.19 436	0.15 47	0.15 141	0.32 211	0.18 82	0.13 82	0.16 133	0.12 108	0.11 113	0.24 188	0.15 154	0.07 82	0.32 594	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.42 584

s12784h	0.18 156	0.09 69	0.38 168	0.18 75	0.07 1	0.33 435	0.19 304	0.39 305	0.34 315	0.24 230	0.25 232	0.18 200	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 435	0.11 127	0.38 168	0.22 239	0.18 409	0.33 435	1.66 639	0.53 450	0.27 221	0.27 264	0.50 494	0.17 187	0.16 233	0.25 206	0.25 376	0.07 82	0.07 133	0.07 132	0.11 431	0.07 151	0.10 180

MM-Stereo_test3	0.19 183	0.15 290	0.39 175	0.25 374	0.15 313	0.19 159	0.22 400	0.42 337	0.40 393	0.17 156	0.24 224	0.17 187	0.12 147	0.22 154	0.16 189	0.08 228	0.21 514	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.11 220

GREAT-IGEV	0.19 183	0.11 127	0.39 175	0.22 239	0.33 573	0.14 24	0.15 141	0.18 11	0.22 142	0.14 103	0.16 133	0.09 19	0.09 22	0.23 177	0.14 94	0.06 33	0.50 616	0.06 70	0.06 67	0.07 151	0.53 602

Reg-Stereo(zero)	0.18 156	0.08 47	0.39 175	0.19 113	0.19 436	0.24 291	0.18 260	0.29 170	0.29 252	0.24 230	0.21 194	0.24 275	0.18 278	0.22 154	0.21 316	0.07 82	0.11 315	0.06 70	0.07 148	0.06 90	0.11 220

ITSA-stereo	0.26 377	0.16 323	0.39 175	0.24 337	0.11 125	0.28 350	0.18 260	0.58 514	0.59 548	0.32 364	0.32 303	0.33 385	0.28 418	0.51 421	0.34 458	0.11 418	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

test_sample2	0.23 300	0.12 178	0.39 175	0.20 154	0.11 125	0.28 350	0.22 400	0.45 376	0.33 304	0.27 264	0.34 334	0.30 357	0.25 369	0.46 404	0.23 353	0.09 312	0.15 431	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.19 431

MaDis-Stereo	0.15 110	0.17 354	0.39 175	0.19 113	0.15 313	0.16 82	0.13 80	0.26 137	0.22 142	0.13 82	0.15 124	0.14 148	0.11 113	0.17 46	0.17 214	0.08 228	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.06 7

CroCo-Stereo Lap2	0.16 131	0.18 376	0.39 175	0.26 414	0.18 409	0.11 3	0.19 304	0.30 188	0.22 142	0.13 82	0.16 133	0.15 163	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.07 21

test_4	0.19 183	0.16 323	0.39 175	0.24 337	0.13 212	0.19 159	0.21 366	0.27 145	0.24 168	0.24 230	0.47 481	0.22 243	0.13 178	0.27 240	0.18 241	0.06 33	0.06 55	0.09 298	0.09 340	0.07 151	0.06 7

PSMNet-ADL	0.26 377	0.16 323	0.39 175	0.27 452	0.14 251	0.32 428	0.22 400	0.45 376	0.37 357	0.28 275	0.34 334	0.41 451	0.28 418	0.61 475	0.32 442	0.11 418	0.10 273	0.09 298	0.11 431	0.10 351	0.13 317

FE-Mocha	0.18 156	0.11 127	0.40 184	0.26 414	0.14 251	0.19 159	0.14 116	0.36 258	0.24 168	0.24 230	0.24 224	0.23 257	0.14 195	0.27 240	0.19 270	0.08 228	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

Replicate-Monster	0.15 110	0.12 178	0.40 184	0.17 47	0.10 90	0.17 110	0.10 8	0.24 106	0.20 110	0.12 71	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.28 264	0.12 11	0.06 33	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.21 461

SCV_C0	0.19 183	0.14 257	0.40 184	0.30 510	0.20 460	0.15 47	0.16 172	0.35 246	0.26 204	0.17 156	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.14 94	0.07 82	0.22 525	0.06 70	0.06 67	0.09 289	0.25 507

rvit_stereo_0081_aga	0.17 146	0.17 354	0.40 184	0.21 187	0.14 251	0.20 193	0.17 207	0.24 106	0.26 204	0.18 174	0.21 194	0.20 222	0.14 195	0.20 114	0.15 154	0.12 458	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.08 70

RAStereo	0.14 94	0.15 290	0.40 184	0.22 239	0.11 125	0.15 47	0.18 260	0.25 126	0.24 168	0.13 82	0.17 145	0.11 87	0.09 22	0.15 8	0.13 41	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.05 1

test_sample1	0.24 329	0.13 213	0.40 184	0.20 154	0.13 212	0.29 374	0.19 304	0.43 346	0.30 268	0.27 264	0.34 334	0.31 367	0.28 418	0.45 402	0.27 398	0.09 312	0.16 445	0.08 213	0.08 249	0.09 289	0.22 475

MoCha-V2	0.18 156	0.12 178	0.40 184	0.30 510	0.24 522	0.16 82	0.15 141	0.28 151	0.19 96	0.16 143	0.16 133	0.13 122	0.13 178	0.30 301	0.13 41	0.06 33	0.28 569	0.06 70	0.06 67	0.06 90	0.25 507

CASS	0.22 267	0.16 323	0.40 184	0.26 414	0.12 162	0.29 374	0.19 304	0.40 314	0.32 288	0.34 397	0.35 342	0.25 287	0.25 369	0.26 226	0.21 316	0.13 480	0.08 196	0.11 428	0.09 340	0.11 403	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	0.18 156	0.12 178	0.40 184	0.27 452	0.16 351	0.20 193	0.24 452	0.34 237	0.24 168	0.23 222	0.28 260	0.29 337	0.15 214	0.19 93	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.07 21

rvit_0105_6	0.20 211	0.16 323	0.41 193	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.20 340	0.31 204	0.39 383	0.18 174	0.22 204	0.23 257	0.18 278	0.26 226	0.18 241	0.16 530	0.13 376	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

ff7	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

IGEVStereo-DCA	0.20 211	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.15 313	0.20 193	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.19 179	0.12 64	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 82	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

ffff	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

11t	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

RAFT-Test	0.19 183	0.11 127	0.41 193	0.26 414	0.21 477	0.26 325	0.17 207	0.37 273	0.26 204	0.24 230	0.29 268	0.32 378	0.14 195	0.22 154	0.15 154	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

ccc-4	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

CSP-Net	0.28 415	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.14 251	0.44 517	0.24 452	0.52 440	0.42 415	0.42 500	0.44 446	0.42 464	0.27 395	0.66 504	0.30 423	0.12 458	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.10 180

Gwc-CoAtRS	0.17 146	0.10 93	0.41 193	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.15 141	0.34 237	0.29 252	0.23 222	0.23 215	0.27 311	0.15 214	0.21 131	0.14 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

HART	0.20 211	0.14 257	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.17 110	0.16 172	0.32 211	0.25 193	0.15 129	0.26 240	0.17 187	0.09 22	0.24 188	0.14 94	0.06 33	0.36 603	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.27 523

anonymousdsp2	0.23 300	0.11 127	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.25 308	0.17 207	0.43 346	0.37 357	0.30 322	0.23 215	0.24 275	0.15 214	0.32 324	0.17 214	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.44 588

LCNet	0.22 267	0.12 178	0.42 202	0.26 414	0.12 162	0.23 269	0.19 304	0.36 258	0.28 233	0.28 275	0.35 342	0.26 306	0.30 445	0.35 356	0.17 214	0.07 82	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.13 458	0.22 475

CREStereo++_RVC	0.16 131	0.09 69	0.42 202	0.17 47	0.11 125	0.18 140	0.13 80	0.23 83	0.31 278	0.21 196	0.31 293	0.13 122	0.11 113	0.17 46	0.16 189	0.07 82	0.04 1	0.06 70	0.15 535	0.06 90	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
raftrobust	0.19 183	0.19 389	0.42 202	0.23 290	0.24 522	0.19 159	0.13 80	0.33 230	0.28 233	0.26 253	0.20 176	0.19 210	0.17 250	0.23 177	0.17 214	0.08 228	0.10 273	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118

HCRNet	0.25 354	0.27 489	0.42 202	0.34 548	0.17 381	0.27 332	0.18 260	0.45 376	0.37 357	0.31 339	0.35 342	0.32 378	0.23 334	0.44 396	0.21 316	0.13 480	0.08 196	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

rvit_stereo_ft	0.18 156	0.19 389	0.43 208	0.25 374	0.14 251	0.17 110	0.21 366	0.30 188	0.28 233	0.17 156	0.19 167	0.20 222	0.17 250	0.22 154	0.18 241	0.11 418	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.08 70

riskmin	0.24 329	0.10 93	0.43 208	0.32 532	0.26 539	0.33 435	0.19 304	0.44 367	0.30 268	0.24 230	0.27 253	0.37 418	0.25 369	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.18 482	0.09 298	0.13 506	0.10 351	0.27 523

PSM-AAD	0.26 377	0.11 127	0.43 208	0.24 337	0.12 162	0.27 332	0.37 555	0.36 258	0.30 268	0.36 429	0.39 394	0.28 324	0.77 596	0.30 301	0.16 189	0.07 82	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.21 461

KYRaft	0.23 300	0.11 127	0.43 208	0.23 290	0.12 162	0.23 269	0.23 428	0.37 273	0.26 204	0.35 416	0.53 512	0.34 393	0.26 387	0.29 286	0.16 189	0.07 82	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.08 211	0.30 540

Prome-Stereo	0.22 267	0.10 93	0.43 208	0.24 337	0.13 212	0.23 269	0.23 428	0.37 273	0.27 221	0.33 377	0.58 533	0.24 275	0.28 418	0.30 301	0.16 189	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.20 449

TANstereo	0.16 131	0.11 127	0.43 208	0.16 9	0.08 5	0.25 308	0.14 116	0.23 83	0.29 252	0.25 243	0.30 282	0.16 172	0.12 147	0.18 71	0.13 41	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.08 70

XX-TBD	0.16 131	0.21 410	0.43 208	0.22 239	0.10 90	0.23 269	0.15 141	0.23 83	0.28 233	0.22 214	0.26 240	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.14 94	0.08 228	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.06 7

222	0.45 540	0.14 257	0.43 208	0.19 113	0.15 313	0.36 472	0.20 340	0.60 535	0.43 426	0.37 446	0.45 460	0.30 357	0.28 418	0.59 464	3.72 642	0.11 418	0.19 495	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.27 523

MyStereo07	0.18 156	0.15 290	0.44 216	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.31 204	0.26 204	0.22 214	0.13 82	0.12 108	0.13 178	0.33 334	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

mmm	0.25 354	0.15 290	0.44 216	0.23 290	0.20 460	0.28 350	0.21 366	0.43 346	0.32 288	0.31 339	0.40 403	0.30 357	0.24 356	0.31 314	0.28 406	0.09 312	0.21 514	0.11 428	0.12 474	0.10 351	0.26 519

raft_robust	0.25 354	0.23 445	0.44 216	0.22 239	0.13 212	0.23 269	0.22 400	0.52 440	0.50 501	0.33 377	0.32 303	0.33 385	0.23 334	0.55 443	0.18 241	0.07 82	0.11 315	0.08 213	0.10 397	0.08 211	0.07 21

MM-Stereo_test1	0.20 211	0.13 213	0.45 219	0.24 337	0.12 162	0.20 193	0.21 366	0.36 258	0.32 288	0.23 222	0.22 204	0.15 163	0.14 195	0.28 264	0.16 189	0.07 82	0.24 548	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.21 461

DDVS	0.26 377	0.16 323	0.45 219	0.25 374	0.17 381	0.34 450	0.21 366	0.43 346	0.31 278	0.34 397	0.41 414	0.47 502	0.21 315	0.52 429	0.29 420	0.11 418	0.09 238	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.16 385

11t1	0.21 245	0.12 178	0.45 219	0.20 154	0.15 313	0.27 332	0.17 207	0.37 273	0.28 233	0.27 264	0.25 232	0.24 275	0.23 334	0.28 264	0.25 376	0.09 312	0.19 495	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.23 483

UniTT-Stereo	0.15 110	0.12 178	0.45 219	0.21 187	0.14 251	0.17 110	0.13 80	0.20 28	0.19 96	0.16 143	0.20 176	0.10 38	0.11 113	0.18 71	0.17 214	0.08 228	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.07 21

DCRE	0.24 329	0.15 290	0.45 219	0.26 414	0.26 539	0.23 269	0.21 366	0.37 273	0.29 252	0.23 222	0.81 582	0.23 257	0.16 233	0.24 188	0.18 241	0.07 82	0.14 398	0.07 132	0.08 249	0.07 151	0.25 507

x	0.23 300	0.15 290	0.45 219	0.20 154	0.15 313	0.27 332	0.17 207	0.43 346	0.35 326	0.26 253	0.31 293	0.29 337	0.25 369	0.29 286	0.30 423	0.09 312	0.22 525	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.24 496

GMOStereo	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

error version	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

test-v	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

GrayStereo	0.26 377	0.10 93	0.45 219	0.27 452	0.14 251	0.23 269	0.46 584	0.36 258	0.33 304	0.40 482	0.47 481	0.30 357	0.78 597	0.29 286	0.17 214	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.15 369

test-2	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

ICVP	0.24 329	0.13 213	0.45 219	0.26 414	0.14 251	0.30 388	0.25 466	0.47 394	0.35 326	0.29 299	0.43 436	0.35 407	0.25 369	0.28 264	0.25 376	0.12 458	0.09 238	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet-RSSM	0.18 156	0.10 93	0.45 219	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.40 314	0.31 278	0.23 222	0.21 194	0.26 306	0.15 214	0.21 131	0.14 94	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.06 7

DLCB_ROB	0.30 448	0.20 402	0.45 219	0.28 480	0.17 381	0.37 480	0.25 466	0.50 423	0.45 450	0.46 530	0.47 481	0.51 520	0.34 485	0.56 449	0.38 477	0.10 379	0.10 273	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220

AIO_test	0.20 211	0.12 178	0.46 233	0.45 592	0.38 587	0.15 47	0.17 207	0.28 151	0.20 110	0.19 179	0.13 82	0.14 148	0.09 22	0.39 378	0.13 41	0.07 82	0.21 514	0.06 70	0.06 67	0.06 90	0.34 558

qqq	0.24 329	0.16 323	0.46 233	0.20 154	0.15 313	0.23 269	0.20 340	0.43 346	0.32 288	0.26 253	0.31 293	0.28 324	0.25 369	0.36 362	0.28 406	0.08 228	0.22 525	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 483

THIR-Stereo	0.30 448	0.15 290	0.46 233	0.19 113	0.11 125	0.28 350	0.70 610	0.33 230	0.36 342	0.37 446	0.64 556	0.33 385	0.49 557	0.58 456	0.44 502	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.08 70

RAFT	0.24 329	0.24 456	0.46 233	0.27 452	0.15 313	0.26 325	0.26 477	0.37 273	0.31 278	0.34 397	0.34 334	0.41 451	0.22 322	0.30 301	0.18 241	0.08 228	0.15 431	0.11 428	0.10 397	0.11 403	0.13 317

raft+_RVC	0.21 245	0.21 410	0.46 233	0.22 239	0.35 578	0.21 221	0.16 172	0.39 305	0.35 326	0.22 214	0.28 260	0.20 222	0.15 214	0.25 206	0.20 292	0.08 228	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.12 276

test_xeample	0.39 509	0.14 257	0.46 233	0.19 113	0.16 351	0.34 450	0.22 400	0.59 523	0.43 426	0.33 377	0.47 481	0.30 357	0.27 395	0.60 469	2.44 637	0.10 379	0.21 514	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.25 507

MM-Stereo_test2	0.19 183	0.11 127	0.47 239	0.25 374	0.11 125	0.21 221	0.20 340	0.28 151	0.24 168	0.16 143	0.17 145	0.13 122	0.11 113	0.21 131	0.14 94	0.06 33	0.26 560	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.41 581

test_sample7	0.28 415	0.16 323	0.47 239	0.21 187	0.14 251	0.29 374	0.22 400	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.41 383	0.26 387	0.14 506	0.21 514	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.25 507

SMFormer	0.27 405	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.34 458	0.10 379	0.16 445	0.08 213	0.09 340	0.10 351	0.16 385

tta	0.27 405	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.34 458	0.10 379	0.16 445	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.13 317

qqq1	0.26 377	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.21 316	0.10 379	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.13 317

fff1	0.26 377	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.21 316	0.10 379	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.13 317

MSKI-zero shot	0.19 183	0.10 93	0.47 239	0.30 510	0.14 251	0.21 221	0.14 116	0.33 230	0.22 142	0.24 230	0.25 232	0.22 243	0.10 66	0.32 324	0.14 94	0.07 82	0.30 585	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

GCAP-Stereo	0.18 156	0.21 410	0.47 239	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.10 8	0.28 151	0.24 168	0.20 189	0.22 204	0.15 163	0.13 178	0.21 131	0.16 189	0.07 82	0.19 495	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

IIG-Stereo	0.24 329	0.16 323	0.47 239	0.29 499	0.12 162	0.23 269	0.14 116	0.40 314	0.33 304	0.35 416	0.37 368	0.33 385	0.22 322	0.70 516	0.26 387	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

DRaft	0.25 354	0.11 127	0.47 239	0.18 75	0.12 162	0.28 350	0.23 428	0.34 237	0.40 393	0.38 455	0.60 541	0.20 222	0.41 524	0.48 409	0.41 487	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

DeepStereo_RVC	0.19 183	0.12 178	0.47 239	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.16 172	0.29 170	0.24 168	0.28 275	0.27 253	0.23 257	0.28 418	0.24 188	0.19 270	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.10 180

xxxx	0.39 509	0.14 257	0.47 239	0.20 154	0.16 351	0.38 486	0.20 340	0.61 543	0.43 426	0.30 322	0.44 446	0.38 424	0.25 369	0.50 415	2.41 636	0.11 418	0.21 514	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.26 519

UPFNet	0.27 405	0.15 290	0.47 239	0.25 374	0.20 460	0.37 480	0.27 486	0.50 423	0.40 393	0.36 429	0.38 376	0.37 418	0.29 438	0.40 380	0.34 458	0.10 379	0.10 273	0.10 371	0.10 397	0.10 351	0.08 70

AdaStereo	0.25 354	0.17 354	0.47 239	0.25 374	0.13 212	0.33 435	0.17 207	0.57 501	0.43 426	0.34 397	0.38 376	0.35 407	0.21 315	0.32 324	0.24 362	0.14 506	0.06 55	0.13 489	0.09 340	0.11 403	0.09 118
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 415	0.19 389	0.47 239	0.25 374	0.14 251	0.36 472	0.21 366	0.49 415	0.43 426	0.46 530	0.52 504	0.42 464	0.30 445	0.46 404	0.38 477	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCAP-BAT	0.20 211	0.12 178	0.48 254	0.25 374	0.17 381	0.24 291	0.16 172	0.32 211	0.21 132	0.28 275	0.30 282	0.26 306	0.12 147	0.28 264	0.19 270	0.07 82	0.25 553	0.07 132	0.08 249	0.06 90	0.19 431

test_for_model	0.33 472	0.91 616	0.48 254	0.74 616	0.50 601	0.20 193	0.16 172	0.33 230	0.27 221	0.29 299	0.15 124	0.13 122	0.11 113	0.17 46	0.14 94	0.31 596	0.27 564	0.06 70	0.05 22	0.97 631	0.31 544

CoDeX	0.24 329	0.13 213	0.48 254	0.22 239	0.14 251	0.29 374	0.21 366	0.55 483	0.42 415	0.29 299	0.36 357	0.28 324	0.23 334	0.48 409	0.20 292	0.09 312	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.08 70

PCWNet_CMD	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.21 187	0.13 212	0.28 350	0.17 207	0.47 394	0.47 474	0.30 322	0.36 357	0.37 418	0.24 356	0.29 286	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.11 403	0.11 220

testlalala_base	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.26 414	0.16 351	0.25 308	0.17 207	0.37 273	0.19 96	0.20 189	0.26 240	0.17 187	0.14 195	0.19 93	0.18 241	0.42 609	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.50 603	0.14 351

CRFU-Net	0.29 435	0.14 257	0.48 254	0.26 414	0.15 313	0.46 528	0.22 400	0.52 440	0.32 288	0.44 517	0.42 422	0.48 506	0.47 548	0.44 396	0.31 433	0.12 458	0.10 273	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.11 220

RAFT+CT+SA	0.23 300	0.24 456	0.48 254	0.25 374	0.18 409	0.23 269	0.29 508	0.42 337	0.38 367	0.24 230	0.39 394	0.20 222	0.17 250	0.34 349	0.17 214	0.07 82	0.07 133	0.09 298	0.12 474	0.09 289	0.13 317

test-3	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 398	0.08 213	0.08 249	0.06 90	0.10 180

test_1	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 398	0.08 213	0.08 249	0.06 90	0.10 180

OMP-Stereo	0.24 329	0.16 323	0.48 254	0.30 510	0.13 212	0.21 221	0.16 172	0.38 284	0.35 326	0.34 397	0.30 282	0.33 385	0.20 305	0.70 516	0.24 362	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

TestStereo	0.22 267	0.24 456	0.48 254	0.25 374	0.11 125	0.22 250	0.22 400	0.32 211	0.31 278	0.24 230	0.34 334	0.23 257	0.19 300	0.62 486	0.19 270	0.08 228	0.07 133	0.10 371	0.07 148	0.11 403	0.07 21

CFNet_pseudo	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.27 332	0.17 207	0.46 383	0.45 450	0.30 322	0.37 368	0.38 424	0.23 334	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.11 428	0.08 249	0.11 403	0.11 220

RALCasStereoNet	0.22 267	0.22 429	0.48 254	0.23 290	0.23 505	0.22 250	0.18 260	0.32 211	0.27 221	0.22 214	0.30 282	0.22 243	0.15 214	0.29 286	0.20 292	0.08 228	0.22 525	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.25 507

FENet	0.22 267	0.13 213	0.48 254	0.22 239	0.12 162	0.27 332	0.18 260	0.43 346	0.37 357	0.31 339	0.32 303	0.29 337	0.23 334	0.27 240	0.24 362	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

DSFCA	0.29 435	0.18 376	0.48 254	0.21 187	0.17 381	0.39 491	0.32 531	0.49 415	0.44 439	0.44 517	0.38 376	0.40 442	0.30 445	0.53 432	0.38 477	0.12 458	0.10 273	0.10 371	0.11 431	0.11 403	0.11 220

DIP-Stereo	0.20 211	0.13 213	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.12 38	0.43 346	0.26 204	0.27 264	0.32 303	0.21 236	0.17 250	0.26 226	0.20 292	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.10 180
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.28 415	0.12 178	0.48 254	0.19 113	0.11 125	0.35 465	0.21 366	0.64 560	0.44 439	0.40 482	0.43 436	0.50 517	0.27 395	0.75 535	0.25 376	0.08 228	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.27 332	0.17 207	0.46 383	0.45 450	0.30 322	0.37 368	0.38 424	0.23 334	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.11 428	0.08 249	0.12 444	0.11 220

HSM	0.29 435	0.18 376	0.48 254	0.21 187	0.15 313	0.33 435	0.20 340	0.55 483	0.39 383	0.36 429	0.39 394	0.67 582	0.32 475	0.88 568	0.24 362	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.10 180

iResNet_ROB	0.27 405	0.27 489	0.48 254	0.21 187	0.12 162	0.32 428	0.17 207	0.57 501	0.55 532	0.39 473	0.44 446	0.37 418	0.28 418	0.43 392	0.28 406	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.09 289	0.11 220

AIO_rvc	0.20 211	0.16 323	0.49 274	0.41 585	0.29 556	0.15 47	0.17 207	0.21 46	0.19 96	0.17 156	0.14 116	0.13 122	0.08 8	0.35 356	0.13 41	0.07 82	0.19 495	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.41 581

rvit_0105_4	0.21 245	0.17 354	0.49 274	0.23 290	0.14 251	0.20 193	0.23 428	0.35 246	0.40 393	0.19 179	0.24 224	0.25 287	0.20 305	0.28 264	0.18 241	0.16 530	0.13 376	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.10 180

testlalala2	0.19 183	0.11 127	0.49 274	0.37 563	0.26 539	0.24 291	0.14 116	0.37 273	0.26 204	0.25 243	0.27 253	0.21 236	0.12 147	0.17 46	0.17 214	0.07 82	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.08 70

tt1	0.22 267	0.16 323	0.49 274	0.26 414	0.15 313	0.31 411	0.19 304	0.38 284	0.46 461	0.21 196	0.19 167	0.13 122	0.16 233	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

testlalala	0.17 146	0.11 127	0.49 274	0.20 154	0.13 212	0.23 269	0.15 141	0.33 230	0.22 142	0.25 243	0.20 176	0.14 148	0.11 113	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

anonymousdsp	0.20 211	0.13 213	0.49 274	0.28 480	0.20 460	0.21 221	0.17 207	0.29 170	0.24 168	0.22 214	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 82	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595

NINENet	0.27 405	0.16 323	0.49 274	0.23 290	0.16 351	0.44 517	0.17 207	0.63 555	0.49 495	0.33 377	0.38 376	0.31 367	0.22 322	0.43 392	0.22 334	0.11 418	0.10 273	0.12 463	0.08 249	0.12 444	0.11 220

hknet	0.26 377	0.15 290	0.49 274	0.25 374	0.16 351	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.40 393	0.34 397	0.35 342	0.43 471	0.28 418	0.38 375	0.26 387	0.09 312	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

IGEV-Stereo	0.20 211	0.13 213	0.49 274	0.28 480	0.20 460	0.21 221	0.17 207	0.29 170	0.24 168	0.22 214	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 82	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DAS	0.28 415	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.76 541	0.24 362	0.09 312	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

SepStereo	0.27 405	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.64 494	0.24 362	0.09 312	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

test_3	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.26 414	0.14 251	0.22 250	0.25 466	0.34 237	0.33 304	0.25 243	0.18 157	0.23 257	0.13 178	0.25 206	0.20 292	0.06 33	0.14 398	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.10 180

Pruner-Stereo	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.29 499	0.12 162	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.31 278	0.33 377	0.32 303	0.25 287	0.15 214	0.25 206	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.10 180

test-1	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.23 290	0.23 505	0.22 250	0.23 428	0.36 258	0.29 252	0.21 196	0.25 232	0.24 275	0.14 195	0.18 71	0.22 334	0.07 82	0.14 398	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.14 351

rafts_anoy	0.21 245	0.22 429	0.49 274	0.25 374	0.24 522	0.19 159	0.17 207	0.34 237	0.32 288	0.24 230	0.25 232	0.20 222	0.16 233	0.25 206	0.21 316	0.08 228	0.19 495	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 211	0.23 445	0.49 274	0.21 187	0.16 351	0.19 159	0.17 207	0.35 246	0.32 288	0.26 253	0.33 323	0.20 222	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.06 33	0.10 273	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

AFF-stereo	0.20 211	0.24 456	0.49 274	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.18 260	0.35 246	0.29 252	0.25 243	0.36 357	0.25 287	0.17 250	0.25 206	0.17 214	0.06 33	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.11 220

R-Stereo Train	0.19 183	0.10 93	0.49 274	0.22 239	0.12 162	0.23 269	0.18 260	0.43 346	0.20 110	0.31 339	0.45 460	0.20 222	0.14 195	0.18 71	0.18 241	0.08 228	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21

RAFT-Stereo	0.19 183	0.10 93	0.49 274	0.22 239	0.12 162	0.23 269	0.18 260	0.43 346	0.20 110	0.31 339	0.45 460	0.20 222	0.14 195	0.18 71	0.18 241	0.08 228	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 300	0.14 257	0.49 274	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.17 207	0.47 394	0.47 474	0.30 322	0.36 357	0.37 418	0.24 356	0.29 286	0.21 316	0.09 312	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.11 403	0.11 220

UCFNet_RVC	0.25 354	0.21 410	0.49 274	0.19 113	0.15 313	0.34 450	0.18 260	0.47 394	0.36 342	0.30 322	0.35 342	0.40 442	0.26 387	0.35 356	0.24 362	0.13 480	0.08 196	0.13 489	0.14 524	0.13 458	0.13 317

NOSS_ROB	0.33 472	0.24 456	0.49 274	0.27 452	0.16 351	0.34 450	0.19 304	0.55 483	0.50 501	0.34 397	0.37 368	0.42 464	0.30 445	0.93 582	0.25 376	0.19 564	0.20 509	0.24 579	0.22 578	0.17 517	0.25 507

MultiAttention	1.05 612	0.14 257	0.50 296	0.35 554	0.43 597	5.62 641	1.71 642	0.71 586	0.54 524	0.36 429	0.63 553	0.55 537	0.22 322	7.50 650	0.56 538	0.09 312	0.06 55	0.14 514	0.24 584	0.27 582	0.34 558

coex_refinement	0.28 415	0.22 429	0.50 296	0.23 290	0.15 313	0.31 411	0.20 340	0.51 433	0.43 426	0.35 416	0.42 422	0.45 483	0.27 395	0.56 449	0.41 487	0.10 379	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.11 403	0.12 276

HI	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 110	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

CoSv	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 110	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

test_sample6	0.27 405	0.15 290	0.50 296	0.22 239	0.12 162	0.30 388	0.22 400	0.54 465	0.39 383	0.34 397	0.44 446	0.29 337	0.25 369	0.58 456	0.26 387	0.11 418	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

H2IRNET	0.19 183	0.18 376	0.50 296	0.22 239	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.28 151	0.31 278	0.17 156	0.32 303	0.25 287	0.20 305	0.24 188	0.19 270	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.08 70

AE-Stereo	0.21 245	0.12 178	0.50 296	0.25 374	0.15 313	0.24 291	0.18 260	0.40 314	0.34 315	0.19 179	0.26 240	0.21 236	0.13 178	0.22 154	0.16 189	0.07 82	0.26 560	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.31 544

ACVNet-DCA	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

xx1	0.23 300	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.39 305	0.48 482	0.21 196	0.20 176	0.28 324	0.25 369	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 483

1test111	0.22 267	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.36 362	0.28 406	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

cc1	0.22 267	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.39 305	0.48 482	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

MIF-Stereo (partial)	0.18 156	0.13 213	0.50 296	0.22 239	0.15 313	0.16 82	0.13 80	0.29 170	0.26 204	0.17 156	0.26 240	0.16 172	0.17 250	0.25 206	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.08 70

TestStereo1	0.23 300	0.22 429	0.50 296	0.27 452	0.14 251	0.26 325	0.27 486	0.43 346	0.38 367	0.29 299	0.39 394	0.23 257	0.21 315	0.33 334	0.18 241	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.10 180

IER	0.24 329	0.15 290	0.50 296	0.21 187	0.15 313	0.31 411	0.20 340	0.44 367	0.38 367	0.34 397	0.41 414	0.32 378	0.34 485	0.31 314	0.23 353	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.08 249	0.09 289	0.09 118

SA-5K	0.23 300	0.22 429	0.50 296	0.27 452	0.14 251	0.26 325	0.27 486	0.43 346	0.38 367	0.29 299	0.39 394	0.23 257	0.21 315	0.33 334	0.18 241	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.10 180

iRaft-Stereo_5w	0.25 354	0.24 456	0.50 296	0.23 290	0.18 409	0.19 159	0.19 304	0.39 305	0.35 326	0.28 275	0.36 357	0.34 393	0.23 334	0.66 504	0.28 406	0.07 82	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.14 351

NRIStereo	0.20 211	0.12 178	0.50 296	0.23 290	0.11 125	0.24 291	0.19 304	0.30 188	0.28 233	0.26 253	0.26 240	0.25 287	0.18 278	0.34 349	0.19 270	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.09 118

PSMNet-RSSM	0.26 377	0.21 410	0.50 296	0.21 187	0.14 251	0.25 308	0.21 366	0.50 423	0.38 367	0.31 339	0.45 460	0.40 442	0.27 395	0.53 432	0.24 362	0.12 458	0.08 196	0.11 428	0.13 506	0.10 351	0.10 180

rvit_0105_5	0.22 267	0.18 376	0.51 314	0.23 290	0.13 212	0.22 250	0.25 466	0.38 284	0.40 393	0.21 196	0.23 215	0.27 311	0.20 305	0.27 240	0.20 292	0.15 520	0.13 376	0.12 463	0.12 474	0.10 351	0.10 180

model_zeroshot	0.21 245	0.14 257	0.51 314	0.34 548	0.18 409	0.26 325	0.16 172	0.41 332	0.24 168	0.33 377	0.20 176	0.25 287	0.12 147	0.26 226	0.16 189	0.09 312	0.21 514	0.07 132	0.08 249	0.07 151	0.13 317

test_sample5	0.26 377	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.12 162	0.31 411	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.43 436	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.24 362	0.10 379	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

gcap-zeroshot	0.19 183	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.15 313	0.27 332	0.15 141	0.32 211	0.24 168	0.26 253	0.20 176	0.34 393	0.15 214	0.22 154	0.14 94	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

DualNet	0.26 377	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.12 162	0.31 411	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.34 397	0.44 446	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.24 362	0.10 379	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

GMStereo_Zeroshot	0.25 354	0.22 429	0.51 314	0.27 452	0.14 251	0.28 350	0.15 141	0.40 314	0.36 342	0.37 446	0.43 436	0.40 442	0.17 250	0.35 356	0.21 316	0.12 458	0.07 133	0.13 489	0.07 148	0.17 517	0.10 180

CFNet_ucs	0.25 354	0.14 257	0.51 314	0.20 154	0.15 313	0.29 374	0.18 260	0.51 433	0.46 461	0.32 364	0.42 422	0.38 424	0.23 334	0.31 314	0.22 334	0.11 418	0.08 196	0.12 463	0.09 340	0.13 458	0.13 317

GANet-ADL	0.22 267	0.14 257	0.51 314	0.23 290	0.14 251	0.29 374	0.19 304	0.48 405	0.36 342	0.26 253	0.33 323	0.32 378	0.20 305	0.26 226	0.22 334	0.11 418	0.07 133	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220

Patchmatch Stereo++	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118
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	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

ROB_FTStereo_v2	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

ROB_FTStereo	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.13 80	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

iGMRVC	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

iRAFT	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

CRE-IMP	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.23 290	0.11 125	0.24 291	0.17 207	0.31 204	0.24 168	0.27 264	0.26 240	0.24 275	0.17 250	0.24 188	0.19 270	0.09 312	0.05 5	0.10 371	0.07 148	0.10 351	0.10 180

RAFT-IKP	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.26 226	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

SFCPSM	0.23 300	0.12 178	0.51 314	0.21 187	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.57 501	0.41 403	0.29 299	0.32 303	0.23 257	0.22 322	0.28 264	0.20 292	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.10 397	0.09 289	0.09 118

ACVNet	0.24 329	0.18 376	0.51 314	0.18 75	0.15 313	0.27 332	0.23 428	0.40 314	0.45 450	0.29 299	0.41 414	0.38 424	0.28 418	0.28 264	0.35 465	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.10 351	0.09 118

CFNet-ft	0.26 377	0.21 410	0.51 314	0.19 113	0.16 351	0.31 411	0.21 366	0.40 314	0.37 357	0.29 299	0.40 403	0.46 492	0.27 395	0.49 411	0.28 406	0.12 458	0.07 133	0.12 463	0.11 431	0.12 444	0.11 220

DMCA	0.24 329	0.18 376	0.51 314	0.23 290	0.14 251	0.27 332	0.20 340	0.45 376	0.40 393	0.32 364	0.33 323	0.33 385	0.25 369	0.27 240	0.30 423	0.11 418	0.08 196	0.10 371	0.08 249	0.11 403	0.12 276

CFNet_RVC	0.26 377	0.21 410	0.51 314	0.19 113	0.16 351	0.31 411	0.21 366	0.40 314	0.37 357	0.29 299	0.40 403	0.46 492	0.27 395	0.49 411	0.28 406	0.12 458	0.07 133	0.12 463	0.11 431	0.12 444	0.11 220

test_sample3	0.25 354	0.14 257	0.52 335	0.20 154	0.12 162	0.33 435	0.20 340	0.53 450	0.38 367	0.32 364	0.35 342	0.29 337	0.24 356	0.54 438	0.25 376	0.10 379	0.14 398	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.15 369

DisPM	0.20 211	0.11 127	0.52 335	0.24 337	0.13 212	0.18 140	0.19 304	0.30 188	0.31 278	0.33 377	0.34 334	0.23 257	0.16 233	0.34 349	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.12 276

NF-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.52 429	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

OCTAStereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

HUI-Stereo	0.19 183	0.13 213	0.52 335	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.23 177	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

DEmStereo	0.26 377	0.10 93	0.52 335	0.19 113	0.13 212	0.31 411	0.25 466	0.29 170	0.38 367	0.36 429	0.57 530	0.24 275	0.48 552	0.53 432	0.44 502	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

SST-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.14 251	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.26 204	0.34 397	0.33 323	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.18 241	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.07 21

RAFT_R40	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.13 212	0.18 140	0.18 260	0.32 211	0.31 278	0.33 377	0.33 323	0.30 357	0.23 334	0.55 443	0.19 270	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.07 21

RE-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

TVStereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

TDLM	0.32 465	0.27 489	0.52 335	0.30 510	0.15 313	0.33 435	0.32 531	0.54 465	0.50 501	0.44 517	0.43 436	0.39 438	0.30 445	0.92 580	0.30 423	0.14 506	0.09 238	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.14 351

DCVSM-stereo	0.25 354	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.14 251	0.27 332	0.14 116	0.35 246	0.35 326	0.42 500	0.33 323	0.46 492	0.30 445	0.31 314	0.27 398	0.11 418	0.10 273	0.12 463	0.10 397	0.12 444	0.15 369

test_sample4	0.26 377	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.12 162	0.32 428	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.38 376	0.28 324	0.25 369	0.54 438	0.25 376	0.10 379	0.14 398	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.16 385

EKT-Stereo	0.39 509	0.13 213	0.53 346	0.42 588	3.94 642	0.22 250	0.17 207	0.38 284	0.30 268	0.21 196	0.20 176	0.23 257	0.15 214	0.30 301	0.18 241	0.10 379	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.12 276

LL-Strereo2	0.21 245	0.25 471	0.53 346	0.32 532	0.20 460	0.25 308	0.14 116	0.32 211	0.25 193	0.25 243	0.20 176	0.24 275	0.12 147	0.28 264	0.18 241	0.07 82	0.07 133	0.12 463	0.09 340	0.09 289	0.16 385

Sa-1000	0.24 329	0.20 402	0.53 346	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.23 428	0.50 423	0.41 403	0.30 322	0.50 494	0.26 306	0.19 300	0.33 334	0.16 189	0.08 228	0.10 273	0.10 371	0.11 431	0.08 211	0.08 70

UDGNet	0.24 329	0.37 545	0.53 346	0.25 374	0.14 251	0.24 291	0.18 260	0.32 211	0.44 439	0.29 299	0.28 260	0.24 275	0.20 305	0.30 301	0.21 316	0.16 530	0.07 133	0.21 570	0.11 431	0.16 502	0.11 220

CrosDoStereo	0.32 465	0.11 127	0.53 346	0.19 113	0.12 162	0.22 250	1.07 629	0.36 258	0.38 367	0.38 455	0.60 541	0.28 324	0.45 539	0.61 475	0.56 538	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.09 118

AAGNet	0.34 482	0.12 178	0.53 346	0.26 414	0.16 351	0.20 193	0.19 304	0.31 204	0.29 252	0.35 416	0.35 342	0.27 311	0.30 445	0.44 396	2.56 638	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.07 148	0.09 289	0.07 21

PSM-softLoss	0.22 267	0.11 127	0.53 346	0.25 374	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.39 305	0.29 252	0.29 299	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.53 432	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.12 276

KMStereo	0.22 267	0.11 127	0.53 346	0.25 374	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.39 305	0.29 252	0.29 299	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.53 432	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.12 276

DeepStereo_LL	0.32 465	0.11 127	0.53 346	0.19 113	0.12 162	0.22 250	1.07 629	0.36 258	0.38 367	0.38 455	0.60 541	0.28 324	0.45 539	0.61 475	0.56 538	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.09 118

RALAANet	0.21 245	0.24 456	0.53 346	0.23 290	0.14 251	0.22 250	0.13 80	0.38 284	0.30 268	0.29 299	0.26 240	0.25 287	0.15 214	0.28 264	0.20 292	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.07 21

G2L-Stereo_test	0.26 377	0.22 429	0.54 358	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.24 452	0.51 433	0.40 393	0.38 455	0.37 368	0.40 442	0.26 387	0.53 432	0.32 442	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220

ISRNet	0.28 415	0.15 290	0.54 358	0.27 452	0.19 436	0.24 291	0.15 141	0.47 394	0.45 450	0.40 482	0.49 491	0.42 464	0.27 395	0.33 334	0.30 423	0.20 567	0.12 347	0.17 548	0.16 545	0.16 502	0.21 461

AIO-test2	0.22 267	0.27 489	0.54 358	0.29 499	0.16 351	0.22 250	0.16 172	0.44 367	0.43 426	0.17 156	0.29 268	0.16 172	0.11 113	0.27 240	0.14 94	0.19 564	0.07 133	0.10 371	0.11 431	0.08 211	0.09 118

ttt	0.33 472	0.14 257	0.54 358	0.22 239	0.14 251	0.30 388	0.22 400	0.59 523	0.51 507	0.31 339	0.46 472	0.30 357	0.23 334	0.71 522	1.07 596	0.13 480	0.22 525	0.10 371	0.11 431	0.12 444	0.24 496

PFNet+	0.21 245	0.11 127	0.54 358	0.22 239	0.12 162	0.17 110	0.18 260	0.31 204	0.36 342	0.33 377	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.33 334	0.18 241	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.08 211	0.12 276

IRAFT_RVC	0.23 300	0.15 290	0.54 358	0.26 414	0.12 162	0.19 159	0.23 428	0.41 332	0.39 383	0.31 339	0.30 282	0.29 337	0.24 356	0.55 443	0.23 353	0.08 228	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.08 70

GES	0.23 300	0.14 257	0.54 358	0.21 187	0.14 251	0.28 350	0.19 304	0.51 433	0.35 326	0.31 339	0.36 357	0.25 287	0.24 356	0.30 301	0.23 353	0.11 418	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.12 276

MMNet	0.28 415	0.19 389	0.54 358	0.24 337	0.17 381	0.47 534	0.22 400	0.47 394	0.53 519	0.40 482	0.43 436	0.36 412	0.34 485	0.40 380	0.35 465	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.09 118

GANet-RSSM	0.26 377	0.19 389	0.54 358	0.21 187	0.14 251	0.27 332	0.22 400	0.47 394	0.34 315	0.30 322	0.40 403	0.41 451	0.30 445	0.59 464	0.25 376	0.11 418	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

StereoVision	0.23 300	0.23 445	0.55 367	0.27 452	0.17 381	0.23 269	0.22 400	0.40 314	0.32 288	0.21 196	0.51 497	0.22 243	0.16 233	0.29 286	0.19 270	0.11 418	0.12 347	0.13 489	0.13 506	0.10 351	0.08 70

MIM_Stereo	0.20 211	0.17 354	0.55 367	0.20 154	0.21 477	0.17 110	0.14 116	0.37 273	0.27 221	0.28 275	0.35 342	0.23 257	0.13 178	0.28 264	0.16 189	0.06 33	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.15 369

HH	0.22 267	0.12 178	0.55 367	0.32 532	0.16 351	0.27 332	0.18 260	0.36 258	0.25 193	0.20 189	0.26 240	0.34 393	0.18 278	0.33 334	0.15 154	0.07 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 544

HanStereo	0.22 267	0.12 178	0.55 367	0.32 532	0.16 351	0.27 332	0.18 260	0.36 258	0.25 193	0.20 189	0.26 240	0.34 393	0.18 278	0.33 334	0.15 154	0.07 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 544

SA	0.24 329	0.22 429	0.55 367	0.23 290	0.14 251	0.25 308	0.23 428	0.48 405	0.42 415	0.28 275	0.44 446	0.23 257	0.23 334	0.34 349	0.17 214	0.07 82	0.09 238	0.11 428	0.11 431	0.08 211	0.09 118

dd	0.23 300	0.32 518	0.55 367	0.23 290	0.12 162	0.27 332	0.21 366	0.32 211	0.45 450	0.30 322	0.29 268	0.25 287	0.17 250	0.31 314	0.26 387	0.13 480	0.07 133	0.10 371	0.08 249	0.12 444	0.09 118

AACVNet	0.28 415	0.22 429	0.55 367	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.19 304	0.43 346	0.33 304	0.39 473	0.42 422	0.44 477	0.29 438	0.73 526	0.28 406	0.11 418	0.09 238	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.12 276

ASMatch	0.23 300	0.11 127	0.55 367	0.25 374	0.14 251	0.19 159	0.16 172	0.32 211	0.30 268	0.28 275	0.68 564	0.28 324	0.26 387	0.50 415	0.22 334	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.11 220

RAFT-345	0.22 267	0.11 127	0.55 367	0.22 239	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.27 145	0.28 233	0.27 264	0.65 558	0.20 222	0.17 250	0.55 443	0.22 334	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.07 21

DISCO	0.33 472	0.16 323	0.55 367	0.26 414	0.16 351	0.48 541	0.25 466	0.52 440	0.58 541	0.38 455	0.45 460	0.63 567	0.37 502	0.65 498	0.50 522	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.13 458	0.13 317

G2L-ROB	0.25 354	0.21 410	0.56 377	0.19 113	0.12 162	0.28 350	0.21 366	0.48 405	0.34 315	0.35 416	0.31 293	0.41 451	0.23 334	0.51 421	0.31 433	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.12 276

AIO-test1	0.21 245	0.22 429	0.56 377	0.31 526	0.24 522	0.21 221	0.16 172	0.42 337	0.37 357	0.17 156	0.26 240	0.18 200	0.12 147	0.29 286	0.15 154	0.08 228	0.07 133	0.10 371	0.11 431	0.07 151	0.10 180

UGAM-zero	0.26 377	0.11 127	0.56 377	0.20 154	0.16 351	0.28 350	0.18 260	0.48 405	0.25 193	0.31 339	0.28 260	0.56 542	0.32 475	0.66 504	0.17 214	0.07 82	0.10 273	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.31 544

anonymousa	0.26 377	0.13 213	0.56 377	0.29 499	0.30 561	0.31 411	0.20 340	0.38 284	0.36 342	0.33 377	0.51 497	0.41 451	0.27 395	0.25 206	0.24 362	0.08 228	0.18 482	0.09 298	0.18 562	0.08 211	0.17 408

STrans-v2	0.25 354	0.14 257	0.56 377	0.21 187	0.12 162	0.23 269	0.20 340	0.50 423	0.31 278	0.31 339	0.42 422	0.35 407	0.35 492	0.62 486	0.24 362	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

FTStereo	0.28 415	0.11 127	0.56 377	0.24 337	0.13 212	0.21 221	0.52 596	0.36 258	0.28 233	0.38 455	0.94 595	0.30 357	0.56 571	0.33 334	0.18 241	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.19 431

GMM-Stereo	0.22 267	0.10 93	0.56 377	0.23 290	0.13 212	0.24 291	0.24 452	0.38 284	0.29 252	0.31 339	0.44 446	0.27 311	0.21 315	0.31 314	0.17 214	0.07 82	0.05 5	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.19 431

LMCR-Stereo	0.28 415	0.22 429	0.56 377	0.29 499	0.14 251	0.37 480	0.23 428	0.57 501	0.36 342	0.40 482	0.40 403	0.29 337	0.30 445	0.41 383	0.38 477	0.11 418	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.13 458	0.10 180

acv_ft	0.26 377	0.18 376	0.56 377	0.24 337	0.19 436	0.34 450	0.21 366	0.47 394	0.45 450	0.39 473	0.41 414	0.38 424	0.28 418	0.28 264	0.36 469	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.09 118

hitnet-ft	0.31 459	0.21 410	0.56 377	0.19 113	0.14 251	0.40 497	0.23 428	0.46 383	0.42 415	0.37 446	0.46 472	0.53 532	0.35 492	0.76 541	0.35 465	0.14 506	0.10 273	0.14 514	0.10 397	0.15 493	0.14 351

rvit_0105_3	0.24 329	0.21 410	0.57 387	0.25 374	0.15 313	0.24 291	0.28 502	0.40 314	0.43 426	0.25 243	0.26 240	0.29 337	0.22 322	0.29 286	0.21 316	0.15 520	0.13 376	0.14 514	0.15 535	0.10 351	0.10 180

UGAM	0.28 415	0.18 376	0.57 387	0.26 414	0.13 212	0.23 269	0.26 477	0.33 230	0.45 450	0.32 364	0.42 422	0.45 483	0.22 322	0.92 580	0.23 353	0.08 228	0.09 238	0.14 514	0.13 506	0.10 351	0.10 180

Anonymous_2	0.44 537	0.23 445	0.57 387	0.34 548	0.34 575	0.53 559	0.28 502	0.49 415	0.39 383	0.36 429	0.34 334	0.48 506	0.38 507	0.43 392	0.33 451	0.26 585	0.41 608	0.44 606	1.45 642	0.33 596	0.37 573

fff	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

RAFT_CTSACE	0.23 300	0.21 410	0.57 387	0.26 414	0.15 313	0.22 250	0.23 428	0.34 237	0.30 268	0.34 397	0.51 497	0.31 367	0.17 250	0.33 334	0.15 154	0.06 33	0.09 238	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.07 21

test_5	0.25 354	0.25 471	0.57 387	0.27 452	0.18 409	0.25 308	0.29 508	0.42 337	0.39 383	0.29 299	0.40 403	0.27 311	0.23 334	0.35 356	0.19 270	0.07 82	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.14 351

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.14 257	0.57 387	0.24 337	0.11 125	0.21 221	0.19 304	0.43 346	0.34 315	0.30 322	0.43 436	0.36 412	0.31 462	0.61 475	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

RAFT-RH_RVC	0.26 377	0.13 213	0.57 387	0.22 239	0.12 162	0.25 308	0.14 116	0.27 145	0.29 252	0.38 455	1.14 605	0.23 257	0.18 278	0.58 456	0.24 362	0.07 82	0.06 55	0.10 371	0.07 148	0.06 90	0.08 70

DCANet	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.37 273	0.41 403	0.30 322	0.31 293	0.19 210	0.23 334	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.10 180

csc	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

cscssc	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

111	0.22 267	0.22 429	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.24 291	0.17 207	0.44 367	0.46 461	0.24 230	0.30 282	0.29 337	0.22 322	0.25 206	0.19 270	0.08 228	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.15 369

GMStereo	0.21 245	0.30 507	0.57 387	0.21 187	0.12 162	0.24 291	0.18 260	0.30 188	0.41 403	0.26 253	0.24 224	0.17 187	0.16 233	0.25 206	0.19 270	0.10 379	0.07 133	0.08 213	0.08 249	0.11 403	0.09 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.29 435	0.29 501	0.57 387	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.15 141	0.53 450	0.46 461	0.31 339	0.40 403	0.38 424	0.27 395	0.76 541	0.28 406	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

CBMV_ROB	0.36 492	0.21 410	0.57 387	0.22 239	0.14 251	0.35 465	0.20 340	0.55 483	0.47 474	0.52 554	0.58 533	0.45 483	0.53 567	0.75 535	0.50 522	0.18 555	0.19 495	0.23 577	0.21 570	0.15 493	0.20 449

MyStereo05	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.50 423	0.54 524	0.32 364	0.23 215	0.26 306	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 82	0.12 347	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

MyStereo04	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.51 433	0.54 524	0.29 299	0.23 215	0.27 311	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

DCANet-4	0.20 211	0.11 127	0.58 402	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.39 305	0.42 415	0.29 299	0.31 293	0.17 187	0.22 322	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

GwcNet-ADL	0.23 300	0.15 290	0.58 402	0.24 337	0.13 212	0.23 269	0.24 452	0.51 433	0.41 403	0.28 275	0.29 268	0.30 357	0.20 305	0.27 240	0.28 406	0.09 312	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.11 220

delet	0.29 435	0.18 376	0.58 402	0.24 337	0.19 436	0.41 502	0.30 517	0.52 440	0.51 507	0.35 416	0.42 422	0.37 418	0.31 462	0.49 411	0.36 469	0.10 379	0.09 238	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

psm_up	0.30 448	0.21 410	0.58 402	0.26 414	0.18 409	0.32 428	0.27 486	0.57 501	0.45 450	0.38 455	0.41 414	0.45 483	0.40 519	0.59 464	0.32 442	0.11 418	0.12 347	0.13 489	0.12 474	0.11 403	0.11 220

XPNet_ROB	0.35 489	0.26 481	0.58 402	0.28 480	0.19 436	0.37 480	0.31 526	0.57 501	0.51 507	0.52 554	0.54 515	0.57 544	0.38 507	0.65 498	0.48 515	0.17 544	0.12 347	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 408

plain	0.18 156	0.16 323	0.59 409	0.21 187	0.13 212	0.16 82	0.17 207	0.29 170	0.23 156	0.16 143	0.26 240	0.13 122	0.17 250	0.27 240	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.07 148	0.10 351	0.07 21

ADStereo(finetuned)	0.21 245	0.15 290	0.59 409	0.19 113	0.09 19	0.19 159	0.18 260	0.37 273	0.41 403	0.30 322	0.31 293	0.19 210	0.31 462	0.21 131	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.10 180

SACVNet	0.32 465	0.25 471	0.59 409	0.26 414	0.19 436	0.35 465	0.25 466	0.54 465	0.41 403	0.43 511	0.45 460	0.46 492	0.34 485	0.71 522	0.30 423	0.14 506	0.10 273	0.12 463	0.12 474	0.16 502	0.20 449

ADLNet	0.30 448	0.19 389	0.59 409	0.23 290	0.19 436	0.34 450	0.23 428	0.56 492	0.44 439	0.43 511	0.41 414	0.43 471	0.28 418	0.56 449	0.36 469	0.11 418	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

RASNet	0.30 448	0.19 389	0.59 409	0.23 290	0.19 436	0.33 435	0.20 340	0.50 423	0.41 403	0.31 339	0.44 446	0.47 502	0.38 507	0.79 549	0.40 483	0.09 312	0.07 133	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.10 180

MLCV	0.25 354	0.23 445	0.59 409	0.22 239	0.09 19	0.30 388	0.18 260	0.40 314	0.38 367	0.38 455	0.44 446	0.31 367	0.22 322	0.44 396	0.32 442	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.08 70

NCCL2	0.37 499	0.33 522	0.59 409	0.37 563	0.23 505	0.42 507	0.41 575	0.56 492	0.44 439	0.47 536	0.47 481	0.61 560	0.39 515	0.58 456	0.41 487	0.16 530	0.13 376	0.21 570	0.22 578	0.16 502	0.18 414

dad	0.30 448	0.38 552	0.60 416	0.22 239	0.14 251	0.32 428	0.21 366	0.35 246	0.51 507	0.45 524	0.45 460	0.46 492	0.23 334	0.41 383	0.27 398	0.21 569	0.11 315	0.20 568	0.11 431	0.15 493	0.11 220

GEStereo_RVC	0.29 435	0.24 456	0.60 416	0.27 452	0.16 351	0.33 435	0.25 466	0.58 514	0.56 537	0.35 416	0.38 376	0.34 393	0.25 369	0.51 421	0.29 420	0.12 458	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.11 403	0.13 317

sCroCo_RVC	0.19 183	0.15 290	0.60 416	0.27 452	0.18 409	0.23 269	0.16 172	0.28 151	0.24 168	0.14 103	0.22 204	0.17 187	0.14 195	0.22 154	0.16 189	0.11 418	0.11 315	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.10 180

HGLStereo	0.29 435	0.19 389	0.60 416	0.24 337	0.21 477	0.33 435	0.23 428	0.52 440	0.44 439	0.36 429	0.49 491	0.41 451	0.35 492	0.46 404	0.34 458	0.11 418	0.11 315	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

HITNet	0.22 267	0.23 445	0.60 416	0.20 154	0.09 19	0.27 332	0.15 141	0.45 376	0.33 304	0.29 299	0.33 323	0.27 311	0.22 322	0.29 286	0.27 398	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220
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
SGM_RVC	0.57 576	0.22 429	0.60 416	0.26 414	0.16 351	0.97 608	0.46 584	0.76 596	0.90 600	1.03 612	0.92 594	1.16 608	0.93 609	1.21 607	0.72 563	0.17 544	0.16 445	0.16 539	0.16 545	0.16 502	0.24 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 405	0.23 445	0.61 422	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.19 304	0.48 405	0.37 357	0.33 377	0.38 376	0.40 442	0.23 334	0.61 475	0.33 451	0.11 418	0.09 238	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.11 220

GwcNet-RSSM	0.28 415	0.25 471	0.61 422	0.22 239	0.14 251	0.28 350	0.24 452	0.46 383	0.44 439	0.33 377	0.46 472	0.41 451	0.28 418	0.55 443	0.31 433	0.11 418	0.07 133	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.09 118

PS-NSSS	0.33 472	0.36 541	0.61 422	0.24 337	0.18 409	0.33 435	0.24 452	0.59 523	0.42 415	0.38 455	0.52 504	0.36 412	0.31 462	0.80 552	0.32 442	0.18 555	0.14 398	0.21 570	0.15 535	0.17 517	0.14 351

CBMV	0.36 492	0.25 471	0.61 422	0.24 337	0.14 251	0.42 507	0.33 537	0.56 492	0.52 518	0.54 564	0.52 504	0.51 520	0.58 574	0.63 489	0.43 495	0.15 520	0.16 445	0.18 556	0.16 545	0.13 458	0.19 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
4D-IteraStereo	0.20 211	0.21 410	0.62 426	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.17 207	0.29 170	0.28 233	0.24 230	0.20 176	0.20 222	0.10 66	0.22 154	0.18 241	0.07 82	0.07 133	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.33 555

TRStereo	0.22 267	0.21 410	0.62 426	0.40 579	0.19 436	0.22 250	0.16 172	0.58 514	0.30 268	0.21 196	0.21 194	0.22 243	0.13 178	0.27 240	0.14 94	0.09 312	0.09 238	0.09 298	0.11 431	0.06 90	0.19 431

ccnet	0.43 535	0.34 531	0.62 426	0.28 480	0.33 573	0.60 573	0.34 543	0.68 578	0.47 474	0.54 564	0.66 560	0.56 542	0.46 546	0.73 526	0.66 557	0.26 585	0.19 495	0.24 579	0.22 578	0.27 582	0.25 507

ac_64	0.28 415	0.16 323	0.62 426	0.25 374	0.17 381	0.36 472	0.22 400	0.48 405	0.35 326	0.36 429	0.37 368	0.51 520	0.30 445	0.62 486	0.34 458	0.11 418	0.09 238	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

iResNet	0.25 354	0.22 429	0.62 426	0.26 414	0.11 125	0.31 411	0.23 428	0.46 383	0.45 450	0.34 397	0.43 436	0.27 311	0.23 334	0.36 362	0.37 475	0.08 228	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.10 180

PAM_32	0.26 377	0.10 93	0.63 431	0.24 337	0.19 436	0.51 550	0.26 477	0.43 346	0.30 268	0.32 364	0.28 260	0.60 557	0.28 418	0.29 286	0.20 292	0.08 228	0.14 398	0.08 213	0.10 397	0.07 151	0.15 369

PAM	0.26 377	0.11 127	0.63 431	0.25 374	0.18 409	0.53 559	0.29 508	0.44 367	0.28 233	0.36 429	0.27 253	0.59 551	0.26 387	0.28 264	0.20 292	0.08 228	0.12 347	0.07 132	0.10 397	0.07 151	0.13 317

ssnet_v2	0.30 448	0.21 410	0.63 431	0.23 290	0.15 313	0.40 497	0.30 517	0.59 523	0.48 482	0.40 482	0.37 368	0.46 492	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.11 315	0.11 428	0.11 431	0.12 444	0.11 220

PFNet	0.24 329	0.11 127	0.63 431	0.25 374	0.14 251	0.22 250	0.19 304	0.40 314	0.35 326	0.36 429	0.32 303	0.27 311	0.20 305	0.63 489	0.23 353	0.09 312	0.05 5	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.08 70

NVstereo2D	0.32 465	0.18 376	0.63 431	0.24 337	0.23 505	0.43 511	0.28 502	0.60 535	0.58 541	0.28 275	0.39 394	0.42 464	0.30 445	0.71 522	0.30 423	0.13 480	0.09 238	0.13 489	0.10 397	0.20 550	0.18 414

YMNet	0.33 472	0.26 481	0.64 436	0.28 480	0.23 505	0.48 541	0.27 486	0.54 465	0.47 474	0.49 543	0.56 525	0.51 520	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.16 445	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.14 351

YMNet_1	0.33 472	0.26 481	0.64 436	0.28 480	0.23 505	0.48 541	0.27 486	0.54 465	0.47 474	0.49 543	0.56 525	0.51 520	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.16 445	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.14 351

MIPNet	0.22 267	0.19 389	0.64 436	0.22 239	0.12 162	0.28 350	0.20 340	0.48 405	0.39 383	0.31 339	0.24 224	0.19 210	0.24 356	0.28 264	0.20 292	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

DeepPruner_ROB	0.28 415	0.25 471	0.64 436	0.22 239	0.16 351	0.30 388	0.21 366	0.54 465	0.33 304	0.36 429	0.38 376	0.38 424	0.26 387	0.45 402	0.28 406	0.15 520	0.11 315	0.11 428	0.11 431	0.14 481	0.14 351

ETE_ROB	0.36 492	0.32 518	0.64 436	0.30 510	0.18 409	0.40 497	0.38 563	0.59 523	0.49 495	0.50 548	0.52 504	0.62 563	0.37 502	0.58 456	0.43 495	0.13 480	0.10 273	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.18 414

rvit_105_1	0.28 415	0.24 456	0.65 441	0.27 452	0.19 436	0.31 411	0.35 546	0.46 383	0.53 519	0.31 339	0.32 303	0.32 378	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.16 530	0.14 398	0.15 531	0.17 556	0.11 403	0.11 220

rvit_stereo_0075_2	0.25 354	0.18 376	0.65 441	0.27 452	0.22 492	0.22 250	0.15 141	0.41 332	0.36 342	0.27 264	0.37 368	0.29 337	0.21 315	0.29 286	0.20 292	0.17 544	0.12 347	0.19 563	0.12 474	0.14 481	0.14 351

IPLG	0.23 300	0.19 389	0.65 441	0.21 187	0.12 162	0.28 350	0.17 207	0.45 376	0.32 288	0.33 377	0.32 303	0.16 172	0.17 250	0.50 415	0.23 353	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

RYNet	0.38 504	0.23 445	0.65 441	0.26 414	0.28 546	0.62 575	0.33 537	0.61 543	0.62 557	0.42 500	0.39 394	0.58 549	0.40 519	0.89 570	0.57 541	0.11 418	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.19 542	0.22 475

LALA_ROB	0.38 504	0.31 511	0.65 441	0.30 510	0.21 477	0.46 528	0.39 566	0.63 555	0.54 524	0.53 560	0.52 504	0.69 586	0.36 497	0.52 429	0.48 515	0.18 555	0.11 315	0.16 539	0.14 524	0.17 517	0.16 385

HHNet	0.23 300	0.12 178	0.66 446	0.19 113	0.18 409	0.20 193	0.20 340	0.36 258	0.32 288	0.33 377	0.59 537	0.19 210	0.21 315	0.24 188	0.31 433	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.12 276

cf-r	0.26 377	0.22 429	0.66 446	0.22 239	0.14 251	0.28 350	0.22 400	0.44 367	0.42 415	0.32 364	0.42 422	0.43 471	0.27 395	0.44 396	0.27 398	0.11 418	0.07 133	0.08 213	0.10 397	0.08 211	0.09 118

BEATNet_4x	0.25 354	0.25 471	0.66 446	0.23 290	0.10 90	0.29 374	0.14 116	0.49 415	0.34 315	0.31 339	0.35 342	0.32 378	0.26 387	0.34 349	0.33 451	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.13 317

StereoAnything_RVC	0.22 267	0.47 572	0.67 449	0.30 510	0.31 568	0.11 3	0.11 18	0.18 11	0.15 51	0.09 3	0.11 34	0.09 19	0.09 22	0.27 240	0.12 11	0.09 312	0.39 605	0.06 70	0.04 1	0.24 570	0.49 597

UDG	0.42 531	0.54 584	0.67 449	0.41 585	0.35 578	0.47 534	0.27 486	0.57 501	0.48 482	0.40 482	0.46 472	0.59 551	0.45 539	0.47 408	0.46 510	0.26 585	0.19 495	0.49 608	0.22 578	0.37 598	0.30 540

AASNet	0.29 435	0.27 489	0.67 449	0.26 414	0.18 409	0.34 450	0.21 366	0.64 560	0.49 495	0.36 429	0.41 414	0.32 378	0.26 387	0.33 334	0.39 481	0.12 458	0.09 238	0.10 371	0.08 249	0.14 481	0.12 276

RP	0.38 504	0.26 481	0.67 449	0.31 526	0.24 522	0.37 480	0.29 508	0.53 450	0.61 553	0.42 500	0.65 558	0.62 563	0.51 560	0.63 489	0.43 495	0.17 544	0.15 431	0.17 548	0.15 535	0.17 517	0.19 431

DANet	0.37 499	0.25 471	0.67 449	0.37 563	0.22 492	0.42 507	0.25 466	0.50 423	0.44 439	0.52 554	0.50 494	0.59 551	0.42 530	0.78 545	0.53 530	0.13 480	0.12 347	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.21 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 521	0.28 497	0.67 449	0.31 526	0.18 409	0.43 511	0.39 566	0.60 535	0.46 461	0.48 542	0.78 578	0.55 537	0.45 539	0.96 587	0.55 537	0.13 480	0.14 398	0.13 489	0.12 474	0.15 493	0.16 385

ToySt	0.28 415	0.19 389	0.68 455	0.22 239	0.19 436	0.31 411	0.31 526	0.43 346	0.43 426	0.28 275	0.38 376	0.42 464	0.32 475	0.33 334	0.32 442	0.08 228	0.14 398	0.10 371	0.12 474	0.11 403	0.24 496

DualNet (step1)	0.31 459	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.41 383	0.26 387	0.24 576	0.21 514	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

test_sample9	0.45 540	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

test_sample8	0.52 564	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.57 501	0.38 367	0.63 577	0.39 394	1.16 608	0.68 593	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

MyStereo8	0.25 354	0.20 402	0.69 456	0.24 337	0.17 381	0.31 411	0.16 172	0.50 423	0.32 288	0.29 299	0.38 376	0.25 287	0.19 300	0.33 334	0.29 420	0.08 228	0.20 509	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.16 385

AANet_RVC	0.33 472	0.31 511	0.69 456	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.23 428	0.49 415	0.55 532	0.39 473	0.60 541	0.43 471	0.30 445	0.88 568	0.54 534	0.11 418	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.10 351	0.12 276

DN-CSS_ROB	0.24 329	0.33 522	0.69 456	0.25 374	0.14 251	0.26 325	0.13 80	0.42 337	0.35 326	0.30 322	0.42 422	0.22 243	0.20 305	0.34 349	0.22 334	0.07 82	0.06 55	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

DFGA-Net	0.26 377	0.33 522	0.70 462	0.22 239	0.15 313	0.25 308	0.17 207	0.41 332	0.40 393	0.30 322	0.32 303	0.21 236	0.18 278	0.61 475	0.33 451	0.08 228	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.09 118

gwcnet-sp	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

scenet	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

ssnet	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

UNet	0.28 415	0.16 323	0.70 462	0.24 337	0.20 460	0.44 517	0.21 366	0.52 440	0.42 415	0.36 429	0.40 403	0.43 471	0.33 483	0.41 383	0.32 442	0.09 312	0.07 133	0.10 371	0.09 340	0.10 351	0.09 118

StereoDRNet	0.34 482	0.28 497	0.70 462	0.28 480	0.21 477	0.43 511	0.30 517	0.63 555	0.51 507	0.47 536	0.40 403	0.48 506	0.31 462	0.58 456	0.44 502	0.12 458	0.10 273	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.13 317

MSMD_ROB	0.63 587	0.34 531	0.70 462	0.30 510	0.25 535	0.88 601	0.35 546	0.58 514	0.67 567	1.13 616	1.52 619	1.75 624	1.05 615	0.90 573	0.60 546	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.27 597	0.25 572	0.27 523

NLCSM	0.39 509	0.36 541	0.71 469	0.28 480	0.32 571	0.43 511	0.33 537	0.76 596	0.43 426	0.41 494	0.46 472	0.58 549	0.38 507	0.94 585	0.57 541	0.13 480	0.13 376	0.13 489	0.17 556	0.15 493	0.18 414

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 211	0.74 609	0.71 469	0.17 47	0.08 5	0.15 47	0.15 141	0.19 23	0.18 82	0.13 82	0.12 64	0.10 38	0.08 8	0.16 18	0.14 94	0.34 599	0.12 347	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.24 496

DDUNet	0.45 540	0.60 597	0.71 469	0.45 592	0.39 589	0.46 528	0.32 531	0.53 450	0.44 439	0.46 530	0.53 512	0.57 544	0.38 507	0.51 421	0.43 495	0.34 599	0.21 514	0.56 612	0.25 589	0.41 600	0.36 565

FBW_ROB	0.46 548	0.34 531	0.71 469	0.32 532	0.20 460	0.51 550	0.32 531	0.73 591	0.63 559	0.60 574	0.57 530	0.65 574	0.44 537	1.42 620	0.62 550	0.14 506	0.17 470	0.22 575	0.16 545	0.17 517	0.23 483

PSMNet_ROB	0.36 492	0.31 511	0.71 469	0.31 526	0.21 477	0.44 517	0.44 580	0.61 543	0.49 495	0.39 473	0.45 460	0.49 512	0.32 475	0.66 504	0.53 530	0.14 506	0.10 273	0.15 531	0.14 524	0.13 458	0.13 317

MeshStereo	0.60 581	0.31 511	0.71 469	0.22 239	0.17 381	0.66 582	0.36 553	0.81 602	0.63 559	1.48 634	1.32 612	1.65 621	0.83 602	1.18 605	0.74 565	0.17 544	0.17 470	0.17 548	0.14 524	0.17 517	0.19 431
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MaskLacGwcNet_RVC	0.38 504	0.43 566	0.72 475	0.35 554	0.19 436	0.51 550	0.25 466	0.56 492	0.39 383	0.42 500	0.47 481	0.47 502	0.27 395	0.74 530	0.32 442	0.38 605	0.19 495	0.27 582	0.17 556	0.29 589	0.27 523

MyStereo06	0.23 300	0.15 290	0.74 476	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.43 346	0.25 193	0.36 429	0.24 224	0.34 393	0.18 278	0.24 188	0.20 292	0.07 82	0.12 347	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

anonymity	0.57 576	0.55 585	0.74 476	0.48 597	0.63 612	0.56 564	0.43 578	0.71 586	0.51 507	0.64 579	0.55 520	0.57 544	0.61 582	0.65 498	0.57 541	0.55 612	0.55 624	0.50 609	0.54 619	0.51 605	0.61 612

AF-Net	0.40 521	0.31 511	0.74 476	0.33 543	0.24 522	0.43 511	0.30 517	0.64 560	0.67 567	0.44 517	0.69 567	0.65 574	0.52 562	0.59 464	0.48 515	0.16 530	0.12 347	0.19 563	0.14 524	0.16 502	0.14 351

CIPLG	0.23 300	0.28 497	0.75 479	0.24 337	0.16 351	0.25 308	0.20 340	0.38 284	0.33 304	0.32 364	0.34 334	0.23 257	0.15 214	0.27 240	0.22 334	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

IPLGR	0.22 267	0.14 257	0.75 479	0.21 187	0.11 125	0.25 308	0.18 260	0.44 367	0.38 367	0.29 299	0.28 260	0.21 236	0.19 300	0.37 372	0.19 270	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.07 21

FAT-Stereo	0.36 492	0.19 389	0.75 479	0.26 414	0.18 409	0.34 450	0.30 517	0.62 551	0.61 553	0.47 536	0.61 549	0.59 551	0.50 558	0.61 475	0.36 469	0.13 480	0.14 398	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.20 449

DRN-Test	0.35 489	0.20 402	0.75 479	0.28 480	0.19 436	0.46 528	0.29 508	0.68 578	0.54 524	0.49 543	0.47 481	0.44 477	0.35 492	0.63 489	0.44 502	0.13 480	0.09 238	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.13 317

CBFPSM	0.28 415	0.23 445	0.76 483	0.21 187	0.14 251	0.38 486	0.26 477	0.42 337	0.37 357	0.34 397	0.36 357	0.55 537	0.38 507	0.33 334	0.40 483	0.08 228	0.08 196	0.07 132	0.08 249	0.09 289	0.12 276

HBP-ISP	0.34 482	0.35 535	0.76 483	0.23 290	0.17 381	0.33 435	0.22 400	0.56 492	0.47 474	0.42 500	0.49 491	0.33 385	0.41 524	0.73 526	0.27 398	0.18 555	0.19 495	0.24 579	0.20 568	0.16 502	0.16 385

Anonymous3	0.24 329	0.19 389	0.76 483	0.27 452	0.18 409	0.41 502	0.24 452	0.45 376	0.36 342	0.23 222	0.27 253	0.20 222	0.18 278	0.28 264	0.19 270	0.12 458	0.11 315	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.13 317

RAFT + AFF	0.30 448	0.33 522	0.76 483	0.25 374	0.17 381	0.30 388	0.33 537	0.55 483	0.42 415	0.28 275	0.30 282	0.31 367	0.31 462	0.64 494	0.32 442	0.09 312	0.11 315	0.11 428	0.10 397	0.12 444	0.16 385

RGC	0.41 527	0.35 535	0.76 483	0.35 554	0.28 546	0.41 502	0.29 508	0.60 535	0.55 532	0.47 536	0.64 556	0.63 567	0.47 548	0.74 530	0.46 510	0.16 530	0.15 431	0.21 570	0.21 570	0.19 542	0.21 461

WCMA_ROB	0.55 570	0.27 489	0.76 483	0.26 414	0.22 492	0.62 575	0.36 553	0.57 501	0.58 541	0.97 607	1.40 615	1.28 613	0.94 610	0.80 552	0.80 572	0.20 567	0.17 470	0.16 539	0.16 545	0.19 542	0.29 537

LL-Strereo	0.32 465	0.33 522	0.77 489	0.26 414	0.24 522	0.22 250	0.23 428	0.58 514	0.44 439	0.35 416	0.32 303	0.41 451	0.40 519	0.93 582	0.25 376	0.08 228	0.13 376	0.11 428	0.09 340	0.09 289	0.22 475

ADLNet2	0.31 459	0.23 445	0.77 489	0.23 290	0.18 409	0.36 472	0.24 452	0.55 483	0.54 524	0.33 377	0.38 376	0.45 483	0.31 462	0.70 516	0.36 469	0.10 379	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.12 444	0.11 220

CVANet_RVC	0.34 482	0.25 471	0.77 489	0.27 452	0.17 381	0.34 450	0.28 502	0.55 483	0.50 501	0.43 511	0.46 472	0.44 477	0.31 462	0.90 573	0.27 398	0.15 520	0.10 273	0.14 514	0.14 524	0.15 493	0.15 369

PWCDC_ROB	0.41 527	0.41 562	0.77 489	0.34 548	0.21 477	0.43 511	0.20 340	0.60 535	0.90 600	0.44 517	1.24 610	0.36 412	0.38 507	0.56 449	0.48 515	0.18 555	0.11 315	0.11 428	0.10 397	0.20 550	0.16 385

stereogan	0.39 509	0.20 402	0.78 493	0.28 480	0.22 492	0.65 581	0.26 477	0.62 551	0.65 562	0.45 524	0.60 541	0.67 582	0.45 539	0.69 513	0.37 475	0.14 506	0.14 398	0.14 514	0.12 474	0.20 550	0.19 431

HUF	0.26 377	0.15 290	0.79 494	0.39 574	0.31 568	0.16 82	0.17 207	0.36 258	0.25 193	0.19 179	0.14 116	0.23 257	0.11 113	0.32 324	0.14 94	0.08 228	0.60 629	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.56 603

rrr	0.22 267	0.17 354	0.79 494	0.22 239	0.15 313	0.20 193	0.18 260	0.40 314	0.27 221	0.19 179	0.12 64	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 82	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.28 531

sAnonymous2	0.21 245	0.24 456	0.79 494	0.24 337	0.17 381	0.22 250	0.20 340	0.36 258	0.29 252	0.17 156	0.19 167	0.17 187	0.16 233	0.18 71	0.15 154	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.23 566	0.18 414

CroCo_RVC	0.21 245	0.24 456	0.79 494	0.24 337	0.17 381	0.22 250	0.20 340	0.36 258	0.29 252	0.17 156	0.19 167	0.17 187	0.16 233	0.18 71	0.15 154	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.23 566	0.18 414

1111x	0.39 509	0.17 354	0.80 498	0.23 290	0.15 313	0.33 435	0.27 486	0.62 551	0.48 482	0.32 364	0.43 436	0.40 442	0.29 438	0.86 565	1.60 623	0.09 312	0.23 535	0.09 298	0.12 474	0.10 351	0.23 483

TCMNet	0.34 482	0.28 497	0.81 499	0.29 499	0.30 561	0.40 497	0.28 502	0.53 450	0.49 495	0.38 455	0.46 472	0.40 442	0.30 445	0.61 475	0.42 491	0.14 506	0.13 376	0.15 531	0.14 524	0.18 533	0.19 431

IPLGR_C	0.23 300	0.29 501	0.81 499	0.24 337	0.16 351	0.24 291	0.20 340	0.38 284	0.33 304	0.32 364	0.33 323	0.23 257	0.15 214	0.26 226	0.22 334	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

test_xeample3	0.22 267	0.17 354	0.81 499	0.21 187	0.15 313	0.20 193	0.18 260	0.40 314	0.25 193	0.19 179	0.12 64	0.13 122	0.12 147	0.34 349	0.33 451	0.07 82	0.20 509	0.07 132	0.08 249	0.08 211	0.34 558

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 435	0.24 456	0.81 499	0.26 414	0.18 409	0.30 388	0.22 400	0.52 440	0.41 403	0.38 455	0.42 422	0.42 464	0.28 418	0.46 404	0.31 433	0.11 418	0.08 196	0.10 371	0.11 431	0.10 351	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-FE	0.23 300	0.11 127	0.82 503	0.21 187	0.23 505	0.20 193	0.19 304	0.38 284	0.23 156	0.34 397	0.22 204	0.29 337	0.14 195	0.24 188	0.20 292	0.07 82	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.35 563

FC-DCNN v2	0.75 598	0.33 522	0.82 503	0.33 543	0.28 546	0.85 599	0.40 570	0.88 611	0.86 596	1.46 628	1.65 624	2.08 628	1.40 626	1.14 603	0.95 584	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.26 576	0.32 550

ACV-stereo	0.30 448	0.20 402	0.82 503	0.23 290	0.16 351	0.48 541	0.20 340	0.38 284	0.34 315	0.29 299	0.33 323	0.66 578	0.43 534	0.55 443	0.31 433	0.10 379	0.09 238	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

GCST	0.50 557	0.67 603	0.82 503	1.04 626	0.55 607	0.38 486	0.11 18	0.42 337	0.33 304	0.42 500	0.35 342	0.29 337	0.18 278	0.50 415	0.23 353	0.70 621	0.42 609	0.79 624	0.62 627	0.63 610	0.47 592

IGEV_Zeroshot_test	0.23 300	0.11 127	0.82 503	0.21 187	0.23 505	0.20 193	0.19 304	0.38 284	0.23 156	0.34 397	0.22 204	0.29 337	0.14 195	0.24 188	0.20 292	0.07 82	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.35 563

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 472	0.25 471	0.82 503	0.22 239	0.17 381	0.46 528	0.28 502	0.53 450	0.53 519	0.43 511	0.57 530	0.44 477	0.31 462	0.50 415	0.48 515	0.10 379	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.11 403	0.12 276

DispNO	0.29 435	0.24 456	0.83 509	0.23 290	0.17 381	0.25 308	0.22 400	0.47 394	0.42 415	0.33 377	0.39 394	0.38 424	0.28 418	0.78 545	0.35 465	0.09 312	0.07 133	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

ACRE	0.23 300	0.27 489	0.83 509	0.24 337	0.15 313	0.24 291	0.20 340	0.38 284	0.32 288	0.32 364	0.33 323	0.23 257	0.15 214	0.26 226	0.22 334	0.09 312	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

FCDSN-DC	0.67 590	0.38 552	0.83 509	0.37 563	0.30 561	0.66 582	0.37 555	0.69 584	0.70 575	1.15 618	1.53 620	1.70 623	1.38 624	1.00 591	0.83 575	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.27 582	0.32 550
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.30 448	0.24 456	0.83 509	0.25 374	0.17 381	0.30 388	0.24 452	0.49 415	0.39 383	0.39 473	0.41 414	0.44 477	0.28 418	0.41 383	0.30 423	0.13 480	0.13 376	0.13 489	0.16 545	0.12 444	0.12 276

PSMNet-RUCA	0.39 509	0.47 572	0.84 513	0.46 595	0.41 592	0.34 450	0.26 477	0.59 523	0.46 461	0.40 482	0.51 497	0.44 477	0.33 483	0.43 392	0.31 433	0.25 583	0.14 398	0.33 599	0.21 570	0.32 594	0.23 483

ffm	0.27 405	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

ff1	0.36 492	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

mmx	0.37 499	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.57 501	0.48 482	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.10 379	0.20 509	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.23 483

xxx	0.37 499	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.57 501	0.48 482	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.10 379	0.20 509	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.23 483

Nwc_Net	0.39 509	0.29 501	0.84 513	0.32 532	0.24 522	0.45 525	0.30 517	0.67 573	0.51 507	0.39 473	0.70 568	0.59 551	0.48 552	0.61 475	0.45 509	0.16 530	0.12 347	0.19 563	0.21 570	0.14 481	0.15 369

FC-DCNN	0.73 594	0.33 522	0.84 513	0.33 543	0.28 546	0.82 598	0.40 570	0.82 603	0.83 590	1.43 626	1.60 623	1.97 626	1.38 624	1.10 599	0.93 581	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.26 576	0.32 550

iRaft-Stereo_20w	0.29 435	0.11 127	0.86 520	0.33 543	0.24 522	0.32 428	0.26 477	0.60 535	0.26 204	0.41 494	0.21 194	0.28 324	0.19 300	0.32 324	0.24 362	0.07 82	0.31 589	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.47 592

CC-Net-ROB	0.46 548	0.55 585	0.86 520	0.38 572	0.23 505	0.51 550	0.30 517	0.69 584	0.51 507	0.46 530	0.51 497	0.48 506	0.38 507	0.96 587	0.40 483	0.36 602	0.23 535	0.56 612	0.25 589	0.34 597	0.22 475

Select-FE	0.27 405	0.18 376	0.87 522	0.23 290	0.22 492	0.29 374	0.18 260	0.53 450	0.28 233	0.30 322	0.33 323	0.45 483	0.29 438	0.30 301	0.21 316	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.13 506	0.08 211	0.20 449

ARAFT	0.26 377	0.30 507	0.87 522	0.22 239	0.12 162	0.30 388	0.24 452	0.46 383	0.34 315	0.33 377	0.28 260	0.29 337	0.20 305	0.49 411	0.19 270	0.08 228	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.09 118

APVNet	0.38 504	0.26 481	0.87 522	0.26 414	0.22 492	0.52 556	0.35 546	0.64 560	0.46 461	0.40 482	0.52 504	0.48 506	0.39 515	0.84 562	0.48 515	0.13 480	0.14 398	0.15 531	0.16 545	0.16 502	0.16 385

NCC-stereo	0.42 531	0.31 511	0.87 522	0.32 532	0.29 556	0.47 534	0.37 555	0.68 578	0.53 519	0.42 500	0.58 533	0.57 544	0.52 562	0.75 535	0.54 534	0.18 555	0.14 398	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 414

edge stereo	0.40 521	0.22 429	0.87 522	0.27 452	0.22 492	0.38 486	0.26 477	0.59 523	0.56 537	0.53 560	0.60 541	0.71 590	0.50 558	0.78 545	0.43 495	0.16 530	0.15 431	0.19 563	0.14 524	0.17 517	0.19 431

Abc-Net	0.42 531	0.31 511	0.87 522	0.32 532	0.29 556	0.47 534	0.37 555	0.68 578	0.53 519	0.42 500	0.58 533	0.57 544	0.52 562	0.75 535	0.54 534	0.18 555	0.14 398	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 540	0.52 580	0.87 522	0.39 574	0.20 460	0.51 550	0.50 593	0.68 578	0.67 567	0.47 536	0.46 472	0.50 517	0.43 534	0.91 575	0.40 483	0.28 591	0.21 514	0.32 596	0.19 564	0.28 587	0.23 483
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
fast-acv-ft	0.33 472	0.26 481	0.88 529	0.25 374	0.18 409	0.49 547	0.27 486	0.44 367	0.50 501	0.40 482	0.55 520	0.49 512	0.36 497	0.39 378	0.41 487	0.11 418	0.11 315	0.11 428	0.12 474	0.13 458	0.11 220

FADNet	0.34 482	0.43 566	0.88 529	0.24 337	0.22 492	0.37 480	0.19 304	0.56 492	0.49 495	0.32 364	0.36 357	0.43 471	0.32 475	0.65 498	0.30 423	0.17 544	0.16 445	0.14 514	0.16 545	0.25 572	0.21 461

SQANet	0.44 537	0.57 591	0.89 531	0.49 598	0.39 589	0.47 534	0.23 428	0.53 450	0.44 439	0.41 494	0.48 490	0.47 502	0.34 485	0.58 456	0.43 495	0.38 605	0.15 431	0.40 604	0.21 570	0.50 603	0.34 558

SHD	0.45 540	0.34 531	0.89 531	0.37 563	0.28 546	0.46 528	0.23 428	0.72 590	0.96 607	0.65 580	0.61 549	0.61 560	0.48 552	0.64 494	0.69 560	0.16 530	0.16 445	0.16 539	0.16 545	0.21 557	0.25 507

PDISCO_ROB	0.45 540	0.37 545	0.89 531	0.44 590	0.37 584	0.70 584	0.35 546	0.75 594	0.78 585	0.45 524	0.53 512	0.65 574	0.40 519	0.68 512	0.52 526	0.22 572	0.12 347	0.21 570	0.19 564	0.26 576	0.22 475

ELAS	0.80 602	0.40 559	0.91 534	0.39 574	0.35 578	1.52 628	0.81 619	0.97 615	0.98 609	1.47 633	1.58 622	1.19 610	1.33 623	1.01 592	1.21 602	0.29 592	0.27 564	0.30 592	0.29 600	0.32 594	0.36 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	0.47 551	0.29 501	0.92 535	0.24 337	0.37 584	1.27 619	0.17 207	0.54 465	0.58 541	0.44 517	0.85 587	0.55 537	0.28 418	1.19 606	0.52 526	0.23 573	0.24 548	0.17 548	0.13 506	0.19 542	0.26 519

iResNetv2_ROB	0.29 435	0.37 545	0.92 535	0.24 337	0.13 212	0.30 388	0.19 304	0.55 483	0.51 507	0.39 473	0.46 472	0.39 438	0.27 395	0.36 362	0.30 423	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.05 22	0.13 458	0.11 220

PWC_ROB	0.41 527	0.38 552	0.92 535	0.26 414	0.20 460	0.39 491	0.19 304	0.61 543	0.69 573	0.58 572	0.84 586	0.52 527	0.44 537	0.74 530	0.62 550	0.13 480	0.09 238	0.14 514	0.10 397	0.17 517	0.18 414

SGM-Forest	0.42 531	0.44 569	0.92 535	0.24 337	0.16 351	0.45 525	0.40 570	0.58 514	0.50 501	0.54 564	0.63 553	0.52 527	0.51 560	0.91 575	0.66 557	0.17 544	0.17 470	0.17 548	0.15 535	0.15 493	0.21 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DMCA-RVC	0.30 448	0.27 489	0.93 539	0.28 480	0.17 381	0.30 388	0.21 366	0.43 346	0.36 342	0.40 482	0.38 376	0.39 438	0.36 497	0.44 396	0.34 458	0.13 480	0.10 273	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.11 220

PVD	0.62 584	0.41 562	0.93 539	0.44 590	0.39 589	0.63 579	0.51 595	0.86 609	1.27 622	0.93 604	1.09 602	0.81 594	0.85 603	0.89 570	0.89 579	0.21 569	0.23 535	0.22 575	0.19 564	0.28 587	0.41 581

SAMSARA	0.62 584	0.47 572	0.93 539	0.70 611	0.50 601	1.15 614	1.29 636	0.79 599	0.70 575	0.77 596	0.55 520	0.92 599	0.58 574	0.87 567	0.77 568	0.19 564	0.27 564	0.18 556	0.19 564	0.27 582	0.28 531

NaN_ROB	0.44 537	0.38 552	0.94 542	0.30 510	0.20 460	0.52 556	0.49 591	0.61 543	0.60 551	0.56 568	0.47 481	0.49 512	0.42 530	1.24 608	0.76 567	0.12 458	0.18 482	0.12 463	0.13 506	0.12 444	0.18 414

RTSC	0.43 535	0.37 545	0.95 543	0.30 510	0.20 460	0.50 549	0.23 428	0.65 566	0.86 596	0.56 568	0.54 515	0.51 520	0.36 497	0.71 522	0.92 580	0.13 480	0.14 398	0.11 428	0.13 506	0.18 533	0.19 431

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 415	0.17 354	0.96 544	0.29 499	0.31 568	0.29 374	0.21 366	0.53 450	0.28 233	0.27 264	0.55 520	0.41 451	0.18 278	0.30 301	0.22 334	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.13 506	0.12 444	0.20 449

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 377	0.15 290	0.96 544	0.21 187	0.25 535	0.30 388	0.21 366	0.54 465	0.28 233	0.25 243	0.29 268	0.46 492	0.23 334	0.28 264	0.20 292	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.12 474	0.11 403	0.17 408

FADNet-RVC	0.34 482	0.43 566	0.97 546	0.25 374	0.20 460	0.33 435	0.20 340	0.51 433	0.42 415	0.34 397	0.40 403	0.41 451	0.29 438	0.65 498	0.36 469	0.14 506	0.14 398	0.14 514	0.15 535	0.19 542	0.20 449

MDST_ROB	0.51 561	0.16 323	0.97 546	0.31 526	0.21 477	1.35 623	0.34 543	0.80 600	0.59 548	1.09 615	0.74 574	0.49 512	0.37 502	1.31 615	0.60 546	0.14 506	0.12 347	0.16 539	0.13 506	0.13 458	0.18 414

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 567	0.60 597	0.98 548	0.40 579	0.25 535	0.87 600	0.57 602	0.60 535	0.64 561	0.60 574	0.67 562	0.63 567	0.42 530	1.13 601	0.50 522	0.23 573	0.28 569	0.27 582	0.35 604	0.25 572	0.33 555

FADNet_RVC	0.31 459	0.35 535	0.98 548	0.24 337	0.16 351	0.30 388	0.17 207	0.52 440	0.39 383	0.30 322	0.38 376	0.30 357	0.29 438	0.54 438	0.33 451	0.14 506	0.14 398	0.14 514	0.16 545	0.21 557	0.24 496

MonStereo1	0.96 610	0.61 599	0.99 550	0.70 611	0.59 610	1.37 624	0.35 546	0.97 615	1.27 622	0.97 607	1.92 630	1.53 619	2.13 635	1.29 612	0.87 578	0.71 622	0.34 599	0.75 621	0.47 612	0.75 620	0.68 623

Wz-Net-MNSev	0.39 509	0.35 535	0.99 550	0.26 414	0.21 477	0.59 572	0.39 566	0.58 514	0.61 553	0.49 543	0.56 525	0.53 532	0.37 502	0.61 475	0.47 513	0.11 418	0.09 238	0.11 428	0.11 431	0.15 493	0.15 369

DGSMNet	0.63 587	0.32 518	1.01 552	0.54 602	0.73 618	0.62 575	1.36 637	0.62 551	0.58 541	0.38 455	0.62 552	0.52 527	0.34 485	0.65 498	0.47 513	0.54 611	0.61 630	0.67 617	0.61 626	0.65 612	0.69 625

z-ln-s-r	0.35 489	0.30 507	1.02 553	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.26 477	0.46 383	0.55 532	0.33 377	0.61 549	0.39 438	0.31 462	0.80 552	0.77 568	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.11 403	0.10 180

G-Net	0.47 551	0.26 481	1.02 553	0.34 548	0.28 546	0.89 602	0.35 546	0.47 394	0.46 461	0.68 585	1.20 607	0.64 572	0.59 576	0.61 475	0.60 546	0.16 530	0.14 398	0.17 548	0.13 506	0.22 561	0.21 461

S-Stereo	0.39 509	0.20 402	1.04 555	0.28 480	0.22 492	0.39 491	0.31 526	0.58 514	0.69 573	0.40 482	0.59 537	0.48 506	0.41 524	0.75 535	0.42 491	0.12 458	0.15 431	0.13 489	0.13 506	0.16 502	0.25 507

ADCRef	0.41 527	0.33 522	1.05 556	0.26 414	0.21 477	0.49 547	0.27 486	0.54 465	0.51 507	0.51 551	0.59 537	0.35 407	0.47 548	0.54 438	1.35 614	0.09 312	0.08 196	0.12 463	0.12 474	0.12 444	0.13 317

PA-Net	0.40 521	0.35 535	1.05 556	0.32 532	0.28 546	0.39 491	0.43 578	0.53 450	0.56 537	0.35 416	0.43 436	0.41 451	0.36 497	0.83 561	0.61 549	0.12 458	0.23 535	0.16 539	0.23 582	0.13 458	0.20 449
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.36 492	0.35 535	1.06 558	0.26 414	0.21 477	0.47 534	0.33 537	0.56 492	0.58 541	0.45 524	0.54 515	0.50 517	0.37 502	0.40 380	0.42 491	0.12 458	0.11 315	0.10 371	0.09 340	0.14 481	0.15 369

pmcnn	0.54 569	0.24 456	1.06 558	0.25 374	0.26 539	0.40 497	0.31 526	0.55 483	0.55 532	0.56 568	1.22 609	2.53 635	0.39 515	0.84 562	1.08 598	0.09 312	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.10 351	0.14 351

IMH-64-1	0.94 607	0.95 619	1.07 560	0.98 623	0.76 619	0.93 603	0.72 612	1.30 622	1.11 617	0.91 602	1.45 616	1.14 606	1.00 612	1.25 610	0.97 586	0.77 623	0.51 617	0.97 628	0.55 622	0.90 624	0.66 621

IMH-64	0.94 607	0.95 619	1.07 560	0.98 623	0.76 619	0.93 603	0.72 612	1.30 622	1.11 617	0.91 602	1.45 616	1.14 606	1.00 612	1.25 610	0.97 586	0.77 623	0.51 617	0.97 628	0.55 622	0.90 624	0.66 621

XQC	0.47 551	0.45 570	1.07 560	0.40 579	0.28 546	0.58 568	0.38 563	0.67 573	0.76 584	0.53 560	0.47 481	0.59 551	0.47 548	0.74 530	0.80 572	0.18 555	0.14 398	0.18 556	0.16 545	0.26 576	0.24 496

Syn2CoEx	0.39 509	0.39 556	1.08 563	0.35 554	0.21 477	0.41 502	0.29 508	0.63 555	0.51 507	0.43 511	0.56 525	0.45 483	0.45 539	0.69 513	0.39 481	0.17 544	0.14 398	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.16 385

XX-Stereo	0.25 354	0.11 127	1.09 564	0.35 554	0.38 587	0.23 269	0.13 80	0.43 346	0.19 96	0.20 189	0.40 403	0.31 367	0.10 66	0.33 334	0.13 41	0.08 228	0.11 315	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.10 180

zero-FE	0.21 245	0.08 47	1.10 565	0.24 337	0.27 544	0.12 9	0.14 116	0.20 28	0.20 110	0.12 71	0.11 34	0.13 122	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.09 312	0.23 535	0.07 132	0.08 249	0.19 542	0.27 523

ELAS_RVC	0.80 602	0.40 559	1.10 565	0.40 579	0.35 578	0.93 603	1.10 632	0.87 610	1.12 619	1.40 624	1.39 613	1.27 612	1.55 632	1.13 601	1.13 599	0.29 592	0.27 564	0.30 592	0.28 598	0.31 591	0.36 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.56 574	0.52 580	1.12 567	0.45 592	0.49 600	0.48 541	0.45 581	0.73 591	0.74 583	0.45 524	0.82 583	0.46 492	0.60 578	0.51 421	0.63 553	0.39 607	0.40 606	0.44 606	0.51 618	0.53 606	0.38 580

GwcNet	0.37 499	0.29 501	1.12 567	0.25 374	0.24 522	0.48 541	0.27 486	0.58 514	0.60 551	0.39 473	0.54 515	0.51 520	0.34 485	0.60 469	0.46 510	0.13 480	0.12 347	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.15 369

otaku	0.60 581	0.73 607	1.13 569	0.64 606	0.45 599	0.73 588	0.37 555	0.67 573	0.67 567	0.52 554	0.75 576	0.66 578	0.46 546	0.74 530	0.59 545	0.55 612	0.34 599	0.56 612	0.36 606	0.65 612	0.49 597

aanetorigin	0.40 521	0.33 522	1.14 570	0.25 374	0.19 436	0.30 388	0.37 555	0.34 237	0.47 474	0.95 605	0.82 583	0.52 527	0.56 571	0.50 415	0.52 526	0.11 418	0.09 238	0.10 371	0.10 397	0.16 502	0.19 431

ADCL	0.50 557	0.30 507	1.15 571	0.28 480	0.19 436	0.77 592	0.64 606	0.57 501	0.73 582	0.57 571	0.73 573	0.55 537	0.60 578	0.66 504	1.53 620	0.11 418	0.10 273	0.13 489	0.13 506	0.15 493	0.16 385

PASM	0.49 556	0.41 562	1.15 571	0.37 563	0.35 578	0.42 507	0.42 576	0.54 465	0.65 562	0.54 564	0.54 515	0.63 567	0.48 552	0.94 585	0.51 525	0.27 589	0.30 585	0.30 592	0.33 602	0.29 589	0.29 537

Ntro	0.61 583	0.75 610	1.16 573	0.67 608	0.50 601	0.76 589	0.37 555	0.68 578	0.71 577	0.50 548	0.59 537	0.65 574	0.52 562	0.79 549	0.58 544	0.58 615	0.32 594	0.57 615	0.34 603	0.69 617	0.50 599

iinet-f	0.31 459	0.23 445	1.16 573	0.20 154	0.16 351	0.44 517	0.23 428	0.47 394	0.38 367	0.36 429	0.44 446	0.41 451	0.35 492	0.36 362	0.43 495	0.10 379	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.13 458	0.12 276

FADNet-RVC-Resample	0.31 459	0.32 518	1.16 573	0.27 452	0.17 381	0.33 435	0.21 366	0.49 415	0.40 393	0.36 429	0.38 376	0.34 393	0.27 395	0.54 438	0.27 398	0.10 379	0.10 273	0.14 514	0.13 506	0.13 458	0.18 414

MANE	1.63 629	0.58 594	1.16 573	0.59 604	0.60 611	2.71 636	1.53 638	2.63 642	3.62 639	2.33 639	3.26 641	3.66 641	2.98 642	2.26 636	2.26 634	0.37 603	0.40 606	0.31 595	0.49 614	0.31 591	0.63 615

DPSNet	0.51 561	0.26 481	1.16 573	0.28 480	0.21 477	0.76 589	0.56 601	0.89 613	0.82 589	0.49 543	0.51 497	0.64 572	0.81 601	0.89 570	0.85 577	0.17 544	0.16 445	0.13 489	0.13 506	0.26 576	0.27 523

MFMNet_re	0.74 595	0.84 612	1.16 573	0.64 606	0.70 617	0.79 594	0.71 611	0.77 598	0.85 594	0.79 598	0.86 588	0.69 586	0.80 599	0.73 526	0.65 555	0.66 619	0.59 628	0.61 616	0.58 624	0.68 615	0.71 626

WAO-6	1.11 617	1.01 624	1.17 579	0.96 622	0.79 622	1.30 621	0.78 616	1.36 624	1.99 633	1.04 613	1.54 621	1.59 620	1.27 621	1.37 618	1.30 608	0.78 625	0.55 624	1.03 632	0.75 633	0.87 623	0.72 627

SPS-STEREO	0.74 595	0.72 605	1.18 580	0.52 601	0.57 609	0.76 589	0.50 593	0.80 600	0.66 566	0.97 607	0.88 591	0.94 600	0.74 595	1.08 598	1.04 594	0.58 615	0.51 617	0.50 609	0.50 617	0.56 607	0.72 627
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 612	1.00 622	1.19 581	0.83 619	0.67 616	1.22 617	0.84 621	1.43 626	1.56 628	1.13 616	1.75 627	1.46 616	1.25 620	1.56 622	1.28 607	0.61 617	0.62 633	0.70 618	0.68 629	0.66 614	0.62 613

CSAN	0.55 570	0.47 572	1.19 581	0.37 563	0.23 505	0.57 566	0.61 604	0.65 566	0.72 579	0.65 580	0.78 578	0.66 578	0.65 591	1.41 619	0.77 568	0.21 569	0.17 470	0.20 568	0.21 570	0.18 533	0.21 461

NVStereoNet_ROB	0.74 595	0.64 600	1.20 583	0.55 603	0.43 597	0.54 563	0.48 588	0.75 594	0.87 599	0.88 601	1.72 626	1.06 605	1.03 614	1.29 612	0.98 588	0.35 601	0.42 609	0.41 605	0.48 613	0.38 599	0.43 586
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
pcwnet_v2	0.32 465	0.16 323	1.22 584	0.23 290	0.19 436	0.32 428	0.19 304	0.61 543	0.61 553	0.37 446	0.45 460	0.35 407	0.29 438	0.37 372	0.26 387	0.14 506	0.11 315	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.18 414

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 593	0.73 607	1.26 585	0.47 596	0.28 546	1.42 626	0.60 603	0.82 603	0.94 606	0.85 600	0.86 588	0.88 598	0.70 594	1.32 616	0.75 566	0.37 603	0.30 585	0.34 600	0.36 606	0.44 601	0.42 584

GASNet	0.39 509	0.58 594	1.27 586	0.35 554	0.23 505	0.35 465	0.23 428	0.63 555	0.56 537	0.41 494	0.38 376	0.45 483	0.30 445	0.81 556	0.42 491	0.16 530	0.11 315	0.14 514	0.14 524	0.23 566	0.12 276

z-mn7	0.48 554	0.52 580	1.28 587	0.26 414	0.19 436	0.62 575	0.34 543	0.59 523	0.96 607	0.45 524	0.97 596	0.53 532	0.41 524	0.99 590	0.70 561	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.10 397	0.14 481	0.16 385

IMH	1.09 616	1.04 625	1.29 588	1.03 625	0.79 622	1.11 611	0.69 609	1.40 625	1.42 626	1.02 610	1.71 625	1.42 615	1.19 619	1.78 629	1.03 593	1.14 637	0.56 627	1.00 630	0.58 624	0.93 627	0.68 623

RainbowNet	0.76 599	1.00 622	1.29 588	0.82 618	0.63 612	0.79 594	0.52 596	0.83 605	0.93 603	0.61 576	0.79 581	0.79 593	0.62 587	0.82 557	0.67 559	0.80 627	0.55 624	0.79 624	0.49 614	0.81 622	0.62 613

MFN_U_SF_RVC	0.58 578	0.58 594	1.31 590	0.39 574	0.23 505	0.72 586	0.30 517	0.83 605	0.68 571	0.74 589	0.74 574	0.86 596	0.60 578	0.84 562	0.83 575	0.29 592	0.27 564	0.32 596	0.37 608	0.31 591	0.33 555

w-ln-seven-2	0.40 521	0.37 545	1.34 591	0.28 480	0.18 409	0.38 486	0.29 508	0.53 450	0.59 548	0.47 536	0.56 525	0.46 492	0.42 530	0.70 516	0.64 554	0.10 379	0.10 273	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.16 385

AnyNet_C32	0.55 570	0.51 579	1.34 591	0.29 499	0.28 546	0.61 574	0.62 605	0.57 501	0.62 557	0.63 577	0.68 564	0.54 536	0.55 569	0.82 557	1.81 626	0.15 520	0.15 431	0.15 531	0.18 562	0.21 557	0.25 507

FINET	0.58 578	0.48 576	1.35 593	0.38 572	0.37 584	0.96 607	1.13 633	0.84 608	1.05 611	0.50 548	0.70 568	0.45 483	0.61 582	0.63 489	0.62 550	0.26 585	0.28 569	0.14 514	0.13 506	0.20 550	0.44 588

SANet	0.58 578	0.41 562	1.38 594	0.27 452	0.16 351	0.72 586	0.48 588	0.71 586	1.34 624	0.69 586	0.97 596	0.94 600	0.78 597	0.97 589	0.93 581	0.14 506	0.12 347	0.12 463	0.12 474	0.18 533	0.20 449

WAO-8	1.50 625	1.22 630	1.39 595	1.10 629	0.85 627	2.15 632	0.78 616	1.84 635	3.76 640	1.46 628	2.18 634	2.15 630	1.50 629	3.20 640	1.35 614	0.92 631	0.66 636	1.10 633	0.79 634	0.94 628	0.74 629

Venus	1.50 625	1.22 630	1.39 595	1.10 629	0.85 627	2.15 632	0.78 616	1.84 635	3.76 640	1.46 628	2.18 634	2.15 630	1.50 629	3.20 640	1.35 614	0.92 631	0.66 636	1.10 633	0.79 634	0.94 628	0.74 629

w-ln-seven	0.45 540	0.40 559	1.40 597	0.27 452	0.22 492	0.58 568	0.33 537	0.65 566	0.83 590	0.59 573	0.63 553	0.53 532	0.39 515	0.66 504	0.81 574	0.12 458	0.11 315	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 408

Wz-Net-SNSev	0.45 540	0.53 583	1.42 598	0.31 526	0.21 477	0.44 517	0.45 581	0.64 560	0.68 571	0.46 530	0.66 560	0.62 563	0.40 519	0.78 545	0.65 555	0.12 458	0.11 315	0.12 463	0.13 506	0.17 517	0.19 431

ADCMid	0.53 567	0.45 570	1.46 599	0.27 452	0.22 492	0.51 550	0.38 563	0.61 543	0.58 541	0.75 590	0.67 562	0.62 563	0.66 592	0.66 504	1.75 625	0.13 480	0.12 347	0.17 548	0.17 556	0.20 550	0.21 461

ADCP+	0.48 554	0.36 541	1.47 600	0.26 414	0.22 492	0.57 566	0.40 570	0.56 492	0.54 524	0.46 530	0.52 504	0.46 492	0.53 567	0.59 464	1.93 629	0.10 379	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.14 481	0.15 369

ktn	1.80 632	1.46 637	1.49 601	1.44 637	1.14 634	1.50 627	1.07 629	1.53 631	3.90 643	2.77 642	4.62 643	3.42 640	1.49 628	1.74 626	1.40 617	1.45 641	0.77 640	1.46 641	0.99 639	1.41 640	1.00 636

DeepPrunerF	0.46 548	0.37 545	1.50 602	0.34 548	0.30 561	0.36 472	0.37 555	0.64 560	1.15 621	0.41 494	0.45 460	0.40 442	0.41 524	0.82 557	0.53 530	0.18 555	0.14 398	0.23 577	0.21 570	0.17 517	0.18 414

TorneroNet-64	1.47 623	1.15 626	1.51 603	1.11 631	0.86 629	2.27 635	0.76 614	1.84 635	3.76 640	1.29 620	2.22 636	2.68 637	1.46 627	1.81 630	1.55 621	0.79 626	0.51 617	1.10 633	0.67 628	1.31 636	0.81 633

SGM-ForestM	1.59 627	0.56 587	1.52 604	0.41 585	0.34 575	2.77 637	1.67 640	1.69 633	1.73 630	2.48 640	2.27 637	6.02 647	2.90 641	3.08 638	2.83 639	0.25 583	0.30 585	0.19 563	0.20 568	0.18 533	0.45 591

ADCS	0.62 584	0.56 587	1.54 605	0.30 510	0.25 535	0.56 564	0.46 584	0.71 586	0.86 596	0.77 596	0.72 570	0.68 584	0.62 587	0.82 557	2.33 635	0.17 544	0.16 445	0.16 539	0.17 556	0.23 566	0.27 523

TorneroNet	2.26 635	1.20 629	1.55 606	1.15 633	0.91 630	5.84 642	0.84 621	2.12 639	8.45 649	2.59 641	5.32 645	3.84 642	2.15 636	1.84 632	1.98 631	0.88 629	0.54 623	1.16 637	0.74 632	1.31 636	0.91 634

DispFullNet	0.67 590	0.94 618	1.63 607	0.77 617	1.19 635	0.53 559	0.25 466	0.61 543	0.72 579	0.70 587	0.60 541	0.69 586	0.90 607	0.80 552	0.52 526	0.27 589	0.13 376	0.74 620	0.31 601	0.68 615	0.44 588

SGM+DAISY	1.12 618	0.86 613	1.64 608	0.68 609	0.80 625	1.68 630	1.68 641	1.08 618	1.10 615	1.53 635	1.76 628	1.47 617	1.53 631	1.24 608	1.42 618	0.66 619	0.65 635	0.52 611	0.54 619	0.57 608	0.91 634

LVE	1.18 619	1.16 627	1.67 609	1.04 626	0.81 626	1.32 622	0.82 620	1.49 628	1.94 631	1.08 614	1.90 629	1.89 625	1.07 616	1.51 621	1.04 594	0.96 633	0.61 630	0.94 627	0.69 630	0.92 626	0.79 632

ACVNet-4b	0.76 599	0.90 615	1.67 609	0.73 613	0.51 605	0.80 597	0.31 526	0.74 593	0.81 588	0.51 551	0.72 570	0.94 600	0.43 534	1.01 592	1.32 612	1.18 639	0.22 525	0.77 622	0.45 611	0.70 618	0.50 599

ACVNet_2	0.94 607	0.98 621	1.71 611	0.83 619	0.63 612	1.02 609	0.64 606	1.16 620	1.43 627	1.02 610	1.39 613	1.47 617	0.86 605	1.16 604	0.79 571	0.63 618	0.43 612	0.78 623	0.49 614	0.80 621	0.57 606

zh-sn7	0.52 564	0.64 600	1.77 612	0.30 510	0.20 460	0.47 534	0.40 570	0.60 535	0.65 562	0.53 560	0.82 583	0.52 527	0.59 576	1.10 599	0.96 585	0.13 480	0.13 376	0.13 489	0.13 506	0.17 517	0.20 449

notaker	1.49 624	1.44 636	1.77 612	1.42 636	1.08 633	1.19 615	0.87 623	1.51 629	1.40 625	1.53 635	3.41 642	2.40 633	1.94 634	1.83 631	1.57 622	1.14 637	0.69 639	1.38 640	0.88 636	1.39 639	1.03 637

ACVNet_1	0.77 601	0.92 617	1.79 614	0.73 613	0.53 606	0.78 593	0.42 576	0.88 611	0.90 600	0.75 590	0.76 577	1.32 614	0.80 599	1.04 595	0.70 561	0.57 614	0.32 594	0.72 619	0.35 604	0.70 618	0.50 599

zh-mn7	0.50 557	0.57 591	1.82 615	0.25 374	0.19 436	0.45 525	0.29 508	0.59 523	0.84 593	0.67 583	0.97 596	0.49 512	0.41 524	0.93 582	0.73 564	0.12 458	0.10 273	0.11 428	0.11 431	0.13 458	0.17 408

ADCPNet	0.51 561	0.36 541	1.82 615	0.27 452	0.23 505	0.71 585	0.39 566	0.56 492	0.54 524	0.52 554	0.60 541	0.66 578	0.57 573	0.64 494	1.23 604	0.15 520	0.18 482	0.14 514	0.23 582	0.19 542	0.22 475

Wz-Net-TNSev	0.55 570	0.72 605	1.90 617	0.26 414	0.21 477	0.64 580	0.45 581	0.66 571	0.71 577	0.52 554	0.55 520	0.71 590	0.63 589	1.04 595	0.94 583	0.16 530	0.15 431	0.13 489	0.15 535	0.21 557	0.24 496

KSHMR	1.92 634	1.47 638	1.97 618	1.48 638	1.22 636	1.39 625	1.06 628	1.81 634	5.83 646	1.43 626	5.56 646	2.95 639	1.17 617	2.24 635	1.33 613	1.29 640	1.13 641	1.47 642	1.11 641	1.37 638	1.21 640

Dean	1.22 621	1.17 628	1.97 618	1.04 626	0.79 622	1.21 616	0.76 614	1.51 629	1.96 632	1.30 622	1.98 632	2.14 629	1.18 618	1.30 614	1.15 600	0.83 628	0.61 630	1.01 631	0.69 630	0.97 631	0.77 631

PWCK	1.05 612	1.29 633	2.12 620	0.92 621	0.42 594	1.27 619	1.01 626	1.14 619	1.14 620	1.16 619	1.14 605	1.25 611	0.90 607	1.77 628	1.15 600	0.89 630	0.51 617	0.87 626	0.54 619	1.02 633	0.57 606

WZ-Net	0.56 574	0.49 578	2.14 621	0.30 510	0.24 522	0.58 568	0.48 588	0.65 566	0.80 587	0.51 551	0.72 570	0.68 584	0.60 578	1.06 597	1.01 589	0.13 480	0.10 273	0.11 428	0.12 474	0.19 542	0.23 483

SuperB	0.50 557	0.37 545	2.16 622	0.23 290	0.15 313	0.41 502	0.32 531	0.50 423	0.83 590	0.44 517	0.51 497	0.33 385	0.45 539	0.69 513	1.07 596	0.10 379	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.95 630	0.18 414

MADNet++	2.34 636	1.81 639	2.24 623	2.15 641	1.97 640	2.79 638	2.19 644	2.42 641	2.26 634	2.79 643	2.70 639	2.43 634	2.60 640	3.18 639	3.32 640	2.19 644	1.97 645	1.93 643	1.62 643	2.02 642	2.10 643

MSAF-DinoV2	0.81 604	0.64 600	2.42 624	0.49 598	0.17 381	0.58 568	0.32 531	0.83 605	0.85 594	0.41 494	0.52 504	0.98 604	0.61 582	4.97 646	1.22 603	0.12 458	0.07 133	0.10 371	0.24 584	0.27 582	0.32 550

EDNetEfficient	0.64 589	0.39 556	2.52 625	0.26 414	0.26 539	0.39 491	0.49 591	0.42 337	1.06 612	1.38 623	0.86 588	0.61 560	0.97 611	0.66 504	1.62 624	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.12 474	0.20 550	0.19 431

JetBlue	1.20 620	0.89 614	2.53 626	0.59 604	0.76 619	3.16 639	2.09 643	1.16 620	0.93 603	0.95 605	1.12 604	1.65 621	1.27 621	2.15 634	1.87 628	0.43 610	0.37 604	0.38 602	0.39 610	0.62 609	0.63 615

AnyNet_C01	0.68 592	0.69 604	2.64 627	0.33 543	0.27 544	0.93 603	0.64 606	0.66 571	0.65 562	0.70 587	0.97 596	0.75 592	0.63 589	1.01 592	1.52 619	0.17 544	0.16 445	0.17 548	0.17 556	0.24 570	0.28 531

HanzoNet	3.08 638	1.87 640	2.70 628	1.81 639	1.34 637	1.60 629	1.05 627	2.06 638	2.62 636	5.63 647	5.12 644	5.96 646	7.09 648	4.39 645	3.43 641	3.29 647	2.06 647	1.98 645	2.94 649	2.47 643	2.15 644

UNDER WATER	1.64 630	1.34 635	2.72 629	1.40 635	1.04 632	1.70 631	1.14 634	1.57 632	3.58 638	1.46 628	1.46 618	2.82 638	2.43 638	1.74 626	2.04 632	1.08 635	0.63 634	1.31 639	0.94 637	1.29 635	1.10 639

LSM	1.68 631	0.48 576	2.91 630	2.28 642	17.60 654	0.52 556	0.55 600	0.65 566	0.78 585	0.84 599	1.11 603	0.63 567	0.55 569	0.79 549	0.53 530	0.16 530	0.25 553	0.18 556	0.21 570	0.25 572	2.37 645

UNDER WATER-64	1.61 628	1.30 634	2.93 631	1.33 634	0.96 631	2.20 634	1.25 635	1.47 627	3.15 637	1.46 628	1.31 611	2.61 636	2.22 637	1.69 625	1.93 629	1.13 636	0.67 638	1.29 638	0.94 637	1.26 634	1.09 638

psmorigin	0.52 564	0.29 501	3.10 632	0.24 337	0.19 436	0.39 491	0.24 452	0.52 440	0.45 450	0.66 582	0.68 564	0.70 589	0.52 562	0.86 565	0.49 521	0.15 520	0.17 470	0.13 489	0.14 524	0.16 502	0.23 483

LE_ROB	1.82 633	0.39 556	3.15 633	0.50 600	0.55 607	0.79 594	1.00 625	0.89 613	6.48 647	7.40 650	2.07 633	2.07 627	5.08 645	1.33 617	3.96 643	0.11 418	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.13 317

tt	4.71 641	0.11 127	3.94 634	2.06 640	1.54 639	10.14 650	16.85 652	9.28 653	4.99 644	1.41 625	1.05 601	4.68 643	4.89 644	3.36 642	5.86 648	5.73 651	9.15 656	2.23 647	2.51 646	3.02 644	1.34 641

TCMNet-wrong-test	4.33 640	5.65 647	4.76 635	11.36 651	10.39 649	5.87 643	4.45 647	4.24 646	1.10 615	1.93 637	2.43 638	6.07 648	3.54 643	3.87 643	4.51 645	2.00 643	0.47 614	1.96 644	1.68 644	5.78 649	4.48 648

RTS	0.81 604	0.56 587	4.76 635	0.37 563	0.30 561	1.11 611	0.52 596	0.67 573	1.07 613	0.76 593	0.91 592	0.60 557	0.61 582	1.64 623	1.24 605	0.15 520	0.13 376	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 496

RTSA	0.81 604	0.56 587	4.76 635	0.37 563	0.30 561	1.11 611	0.52 596	0.67 573	1.07 613	0.76 593	0.91 592	0.60 557	0.61 582	1.64 623	1.24 605	0.15 520	0.13 376	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 496

MADNet+	1.05 612	1.26 632	4.77 638	0.73 613	0.50 601	1.25 618	0.97 624	1.05 617	0.93 603	0.67 583	0.78 578	0.87 597	0.85 603	2.14 633	1.83 627	0.40 608	0.42 609	0.32 596	0.28 598	0.45 602	0.43 586

USTest	6.84 644	5.16 643	5.45 639	7.18 647	7.26 644	14.27 653	22.53 653	8.48 651	9.29 650	5.44 646	6.42 648	6.27 649	6.69 647	6.83 649	8.49 651	1.95 642	3.27 648	2.16 646	2.54 647	3.76 645	3.31 647

JetRed	2.35 637	2.70 641	6.11 640	1.14 632	1.38 638	6.03 644	3.61 645	2.12 639	1.72 629	1.99 638	1.97 631	2.15 630	1.59 633	2.49 637	4.19 644	1.05 634	1.60 642	1.10 633	1.02 640	1.72 641	1.41 642

PML	15.86 656	13.12 656	7.07 641	5.22 643	7.66 645	32.93 661	64.30 668	5.37 648	10.12 651	25.87 667	67.29 668	20.25 660	13.20 659	10.09 653	6.81 650	5.94 652	2.00 646	6.03 654	2.18 645	9.13 652	2.62 646

DPSimNet_ROB	6.21 643	5.16 643	9.50 642	5.59 645	5.56 643	7.64 646	10.02 649	4.07 645	7.33 648	6.84 648	6.26 647	7.17 650	10.55 650	4.07 644	5.68 646	5.50 650	4.29 649	5.24 650	3.66 650	4.05 646	5.96 649

LRCNet_RVC	10.94 650	14.45 657	9.66 643	15.38 652	8.02 646	1.08 610	0.35 546	8.72 652	0.72 579	12.63 658	15.84 658	9.73 651	6.52 646	8.58 652	6.38 649	20.33 665	5.39 650	23.79 663	21.95 662	15.35 656	13.96 658

Anonymous_1	16.44 657	9.26 648	9.67 644	10.63 648	14.54 652	18.62 658	26.98 659	12.68 657	13.53 658	10.78 657	10.37 653	10.15 652	10.66 653	10.99 657	12.64 652	15.61 664	7.73 653	16.87 661	43.01 665	56.14 668	7.86 654

DPSM_ROB	11.46 651	9.79 652	10.18 645	11.11 649	11.31 650	19.08 659	27.38 660	13.42 658	14.23 659	10.34 655	11.13 656	10.97 656	11.33 657	11.89 658	13.49 655	6.74 653	8.19 654	6.00 652	7.05 651	7.74 650	7.76 652

DPSM	11.46 651	9.79 652	10.18 645	11.11 649	11.31 650	19.08 659	27.38 660	13.42 658	14.23 659	10.34 655	11.13 656	10.97 656	11.33 657	11.89 658	13.49 655	6.74 653	8.19 654	6.00 652	7.05 651	7.74 650	7.76 652

xxxxx1	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

tt_ll	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

ff	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

DGTPSM_ROB	8.38 646	5.24 645	10.71 650	5.32 644	10.19 647	8.34 647	23.49 657	6.11 649	13.43 656	4.93 644	10.93 654	5.64 644	10.55 650	6.17 647	12.73 653	3.74 648	7.56 651	3.68 648	7.24 653	4.09 647	7.49 650

DPSMNet_ROB	8.44 647	5.25 646	10.87 651	5.59 645	10.27 648	8.34 647	23.51 658	6.12 650	13.47 657	4.96 645	10.94 655	5.65 645	10.55 650	6.25 648	12.77 654	4.01 649	7.62 652	3.75 649	7.27 654	4.16 648	7.54 651

BEATNet-Init1	4.91 642	3.27 642	14.39 652	0.69 610	0.65 615	10.19 651	3.83 646	5.04 647	5.11 645	8.73 651	8.52 649	13.95 658	7.66 649	7.79 651	5.79 647	0.32 598	0.34 599	0.34 600	0.38 609	0.64 611	0.64 619

xyz-stereo	1.43 622	0.11 127	17.43 653	0.18 75	0.08 5	4.86 640	0.18 260	0.31 204	0.35 326	0.37 446	2.75 640	0.41 451	0.31 462	0.58 456	0.33 451	0.07 82	0.05 5	0.09 298	0.06 67	0.06 90	0.06 7

HaxPig	17.72 658	20.23 664	19.76 654	16.55 653	16.52 653	9.46 649	9.42 648	14.48 660	13.31 655	18.59 659	18.67 659	17.39 659	16.68 660	17.07 660	16.43 660	21.99 666	20.86 666	22.28 662	21.55 661	21.30 663	21.88 665

RAFT-FEzeroshot	23.04 660	19.71 660	20.25 655	22.47 660	22.80 661	38.32 662	55.23 665	26.95 663	28.70 664	20.66 661	22.23 662	22.07 662	22.86 663	23.85 663	27.17 664	13.53 659	16.47 661	12.08 655	14.22 658	15.58 658	15.60 660

RAFT-FE	23.04 660	19.71 660	20.25 655	22.47 660	22.80 661	38.32 662	55.23 665	26.95 663	28.70 664	20.66 661	22.23 662	22.07 662	22.86 663	23.85 663	27.17 664	13.53 659	16.47 661	12.08 655	14.22 658	15.58 658	15.60 660

DLNR_Zeroshot_test	10.53 648	12.28 654	20.32 657	105.84 666	23.88 665	0.14 24	0.13 80	3.20 643	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 66	0.32 324	0.16 189	2.54 645	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.17 666	0.28 531

CasAABBNet	23.04 660	19.69 658	20.32 657	22.42 658	22.73 659	38.35 665	55.23 665	26.99 665	28.74 666	20.67 663	22.28 664	22.11 665	22.86 663	23.84 662	27.17 664	13.52 658	16.47 661	12.08 655	14.21 656	15.57 657	15.60 660

DLNR-FE	10.53 648	12.31 655	20.33 659	105.85 667	23.36 664	0.14 24	0.13 80	3.25 644	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 66	0.31 314	0.16 189	2.59 646	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.66 667	0.28 531

FlowAnything	23.08 663	19.70 659	20.48 660	22.45 659	22.73 659	38.34 664	55.18 663	27.00 666	28.79 667	20.83 665	22.42 666	22.10 664	22.83 662	23.85 663	27.23 668	13.53 659	16.54 664	12.10 659	14.29 660	15.59 660	15.58 659

Selective-RAFT-Error	23.11 664	19.77 662	20.60 661	22.49 662	22.80 661	38.46 667	55.19 664	27.13 668	28.90 668	20.73 664	22.38 665	22.11 665	22.91 667	23.94 666	27.18 667	13.54 662	16.57 665	12.09 658	14.21 656	15.61 661	15.65 663

LSM0	24.21 665	19.88 663	22.33 662	24.42 663	40.13 667	38.41 666	54.99 662	27.05 667	28.61 663	20.59 660	22.00 661	22.29 667	22.86 663	24.12 667	27.16 663	13.59 663	16.33 660	12.13 660	14.08 655	15.72 662	17.53 664

MEDIAN_ROB	21.20 659	24.56 665	23.42 663	19.57 654	19.62 658	13.29 652	11.21 650	18.04 661	17.02 661	22.07 666	21.92 660	20.84 661	20.24 661	21.02 661	19.68 661	25.59 667	24.08 667	26.20 664	25.19 663	25.31 664	25.19 666

AVERAGE_ROB	25.43 666	29.01 666	27.22 664	24.60 664	24.16 666	17.78 657	12.87 651	22.39 662	21.40 662	26.72 668	26.08 667	25.18 668	24.52 668	25.07 668	23.57 662	29.94 668	28.36 668	30.60 665	29.57 664	29.83 665	29.66 667

coex-ft	3.48 639	0.81 611	48.53 665	0.24 337	0.19 436	0.53 559	0.47 587	0.49 415	2.36 635	7.18 649	1.20 607	0.96 603	2.53 639	0.75 535	2.14 633	0.13 480	0.15 431	0.14 514	0.12 474	0.22 561	0.47 592

test_example2	100.95 667	107.33 667	67.16 666	98.17 665	106.88 668	89.44 668	101.34 669	37.23 669	97.88 669	129.56 669	131.26 669	65.41 669	67.34 669	91.22 669	79.29 669	143.32 669	199.32 669	81.12 669	102.17 669	121.89 669	101.70 668

EDNetEfficientorigin	7.48 645	0.57 591	139.59 667	0.25 374	0.17 381	0.44 517	0.30 517	0.48 405	1.04 610	1.29 620	1.02 600	0.82 595	0.87 606	0.76 541	1.02 592	0.10 379	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.22 561	0.25 507

GS-Stereo							0.16 172	0.38 284	0.21 132	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.08 211	0.63 615

FSD					0.41 592	0.28 350	0.27 486	0.32 211	0.30 268	0.27 264	0.27 253	0.29 337	0.27 395	0.35 356	0.28 406	0.23 573	0.49 615	0.27 582	0.26 593	0.26 576

ccccc		256.25 668		351.50 668	361.31 669	144.22 669		153.19 670		152.98 670		161.94 670		268.06 670		387.64 670	346.97 670	244.11 670	219.32 670	413.57 670

Low-res two-view benchmark