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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 36	0.24 22	0.14 1	0.10 41	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 10	0.12 22	0.09 15	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.07 19

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
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
trnet	0.14 40	0.09 15	0.26 37	0.15 3	0.07 1	0.21 156	0.12 23	0.25 70	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.15 99	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6

PMTNet	0.16 75	0.09 15	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 204	0.15 79	0.26 76	0.24 102	0.17 91	0.21 130	0.16 108	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.29 521	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

2.75w_new	0.13 17	0.10 36	0.25 31	0.16 5	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.08 1	0.11 61	0.22 95	0.15 108	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.10 163

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 68	0.16 41	0.13 37	0.22 31	0.17 21	0.12 21	0.15 66	0.09 15	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.07 118	0.05 3	0.08 62

xyz-stereo-finetune2	0.18 98	0.16 256	0.32 79	0.16 5	0.09 10	0.27 266	0.19 235	0.29 108	0.21 70	0.23 157	0.29 198	0.21 169	0.23 265	0.37 301	0.23 283	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

TANstereo	0.16 75	0.11 68	0.43 143	0.16 5	0.08 4	0.25 242	0.14 57	0.23 38	0.29 182	0.25 177	0.30 212	0.16 108	0.12 86	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

qwe	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.11 68	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.15 108	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.12 251

4.5_new	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4w-stereo	0.13 17	0.11 68	0.31 70	0.17 9	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.15 320

3.25w_new	0.13 17	0.09 15	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 82	0.10 7	0.23 38	0.18 33	0.15 67	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

3.25w	0.13 17	0.09 15	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 82	0.10 7	0.23 38	0.18 33	0.15 67	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

3.75w	0.12 9	0.10 36	0.21 10	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.12 23	0.24 55	0.15 13	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.10 39	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 68	0.21 10	0.17 9	0.09 10	0.17 58	0.09 2	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.22 95	0.13 37	0.05 1	0.11 287	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

xyz-stereo-finetune	0.17 89	0.17 287	0.29 55	0.17 9	0.08 4	0.24 226	0.21 296	0.30 124	0.32 217	0.19 114	0.22 140	0.19 143	0.15 147	0.30 233	0.22 264	0.06 23	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

S2M2	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.17 9	0.12 105	0.12 7	0.07 1	0.18 9	0.21 70	0.12 21	0.15 66	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.15 108	0.13 411	0.09 223	0.09 228	0.10 328	0.11 336	0.09 104

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 3	0.18 2	0.17 9	0.07 1	0.17 58	0.13 37	0.19 16	0.17 21	0.12 21	0.13 32	0.11 42	0.12 86	0.19 46	0.12 10	0.08 173	0.04 1	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.05 1

MonSter	0.13 17	0.09 15	0.20 6	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.25 70	0.20 54	0.09 1	0.11 15	0.08 1	0.07 2	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.24 489	0.05 1	0.09 274	0.05 3	0.13 278

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 151	0.74 539	0.71 404	0.17 9	0.08 4	0.15 22	0.15 79	0.19 16	0.18 33	0.13 29	0.12 22	0.10 27	0.08 6	0.16 11	0.14 73	0.34 528	0.12 307	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.24 436

LoS	0.15 55	0.09 15	0.34 87	0.17 9	0.09 10	0.22 185	0.14 57	0.27 83	0.27 154	0.15 67	0.18 94	0.19 143	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 40	0.08 3	0.24 22	0.17 9	0.23 444	0.18 82	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.10 39	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.20 392

knoymous	0.18 98	0.10 36	0.35 93	0.17 9	0.11 68	0.21 156	0.17 140	0.33 165	0.24 102	0.24 165	0.28 190	0.27 243	0.16 164	0.24 128	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.06 56	0.09 223	0.10 163

CREStereo++_RVC	0.16 75	0.09 15	0.42 137	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.13 37	0.23 38	0.31 207	0.21 131	0.31 223	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.16 130	0.07 62	0.04 1	0.06 22	0.15 465	0.06 34	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
asda	0.13 17	0.11 68	0.24 22	0.18 27	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.25 70	0.17 21	0.12 21	0.11 15	0.08 1	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 201

asd	0.12 9	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.09 15	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

DilatedVolume-Stereo	0.15 55	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.21 156	0.14 57	0.24 55	0.22 78	0.22 149	0.21 130	0.16 108	0.15 147	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 62

4.25_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5w_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

2.5w	0.13 17	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.09 10	0.15 22	0.15 79	0.21 24	0.16 18	0.12 21	0.13 32	0.10 27	0.09 17	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.12 251

2w_stereo	0.13 17	0.11 68	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.17 58	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.15 67	0.14 61	0.08 1	0.11 61	0.15 6	0.13 37	0.05 1	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

monsters	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.18 27	0.13 154	0.15 22	0.11 15	0.24 55	0.16 18	0.15 67	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.23 117	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.09 104

xyz-stereo	1.43 552	0.11 68	17.43 583	0.18 27	0.08 4	4.86 568	0.18 192	0.31 140	0.35 255	0.37 377	2.75 567	0.41 381	0.31 391	0.58 385	0.33 380	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.06 56	0.06 34	0.06 6

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.14 10	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 23	0.11 1	0.06 23	0.08 183	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.11 68	0.15 22	0.11 15	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 15	0.19 4	0.18 27	0.09 10	0.13 11	0.09 2	0.17 6	0.13 7	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 17	0.16 11	0.12 10	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

HI	0.21 183	0.16 256	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 386	0.38 305	0.36 342	0.24 287	0.29 218	0.22 264	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.08 62

CoSv	0.21 183	0.16 256	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 386	0.38 305	0.36 342	0.24 287	0.29 218	0.22 264	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.08 62

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 36	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.21 156	0.14 57	0.14 3	0.17 21	0.11 10	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 75	0.12 10	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

WCG-NET	0.15 55	0.12 114	0.31 70	0.18 27	0.09 10	0.18 82	0.17 140	0.23 38	0.29 182	0.18 109	0.22 140	0.15 99	0.12 86	0.19 46	0.13 37	0.06 23	0.12 307	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.06 6

IGEV-Stereo+	0.14 40	0.08 3	0.26 37	0.18 27	0.14 193	0.09 1	0.10 7	0.16 4	0.17 21	0.14 49	0.08 6	0.10 27	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.15 376	0.06 22	0.06 56	0.16 434	0.29 475

WCG-NET（raft）	0.16 75	0.14 191	0.32 79	0.18 27	0.09 10	0.19 99	0.16 110	0.24 55	0.27 154	0.19 114	0.19 104	0.20 155	0.12 86	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.17 413	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

DualNet (step1)	0.31 391	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.41 312	0.26 317	0.24 505	0.21 456	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

test_sample9	0.45 471	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.70 445	1.01 516	0.24 505	1.93 570	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

test_sample8	0.52 495	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.57 431	0.38 296	0.63 507	0.39 323	1.16 536	0.68 521	0.70 445	1.01 516	0.24 505	1.93 570	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

CAS++	0.17 89	0.13 147	0.35 93	0.18 27	0.13 154	0.17 58	0.16 110	0.42 268	0.25 126	0.19 114	0.18 94	0.13 63	0.10 39	0.22 95	0.12 10	0.12 389	0.10 255	0.11 358	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.14 40	0.11 68	0.32 79	0.18 27	0.16 292	0.20 130	0.18 192	0.21 24	0.18 33	0.14 49	0.20 112	0.12 52	0.17 181	0.17 23	0.14 73	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.14 304

DRaft	0.25 287	0.11 68	0.47 174	0.18 27	0.12 105	0.28 284	0.23 358	0.34 172	0.40 322	0.38 386	0.60 469	0.20 155	0.41 452	0.48 338	0.41 416	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

AnonymousM	0.19 123	0.20 334	0.30 63	0.18 27	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.27 154	0.27 198	0.21 130	0.18 133	0.14 132	0.21 75	0.16 130	0.09 245	0.08 183	0.38 530	0.15 465	0.06 34	0.08 62

s12784h	0.18 98	0.09 15	0.38 106	0.18 27	0.07 1	0.33 365	0.19 235	0.39 236	0.34 244	0.24 165	0.25 163	0.18 133	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.05 1

ACVNet	0.24 262	0.18 309	0.51 249	0.18 27	0.15 254	0.27 266	0.23 358	0.40 245	0.45 378	0.29 232	0.41 343	0.38 354	0.28 348	0.28 197	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.10 284	0.09 104

water-stereo	0.15 55	0.11 68	0.32 79	0.19 56	0.10 41	0.17 58	0.14 57	0.26 76	0.20 54	0.18 109	0.23 148	0.16 108	0.16 164	0.14 3	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

depthmonostereo	0.15 55	0.12 114	0.34 87	0.19 56	0.09 10	0.20 130	0.15 79	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.18 94	0.16 108	0.18 209	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.08 62

3w_stereo	0.14 40	0.11 68	0.31 70	0.19 56	0.09 10	0.16 41	0.16 110	0.28 89	0.20 54	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 163

1w_stereo	0.13 17	0.09 15	0.17 1	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.15 79	0.27 83	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.14 73	0.05 1	0.10 255	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.19 56	0.12 105	0.14 13	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.09 17	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.16 389	0.06 22	0.09 274	0.06 34	0.07 19

G2L-ROB	0.25 287	0.21 342	0.56 312	0.19 56	0.12 105	0.28 284	0.21 296	0.48 336	0.34 244	0.35 347	0.31 223	0.41 381	0.23 265	0.51 350	0.31 362	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.12 251

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 3	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.11 10	0.07 3	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.12 10	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.08 62

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 3	0.26 37	0.19 56	0.09 10	0.15 22	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.08 6	0.18 32	0.12 10	0.06 23	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 98	0.08 3	0.39 112	0.19 56	0.19 377	0.24 226	0.18 192	0.29 108	0.29 182	0.24 165	0.21 130	0.24 207	0.18 209	0.22 95	0.21 247	0.07 62	0.11 287	0.06 22	0.07 118	0.06 34	0.11 201

castereo++	0.14 40	0.13 147	0.25 31	0.19 56	0.10 41	0.27 266	0.13 37	0.24 55	0.26 137	0.11 10	0.13 32	0.16 108	0.10 39	0.18 32	0.11 1	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 40	0.11 68	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.20 130	0.19 235	0.32 147	0.28 164	0.13 29	0.18 94	0.16 108	0.16 164	0.16 11	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

fffft	0.14 40	0.12 114	0.30 63	0.19 56	0.10 41	0.17 58	0.18 192	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.11 15	0.13 63	0.10 39	0.24 128	0.18 180	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 224	0.29 55	0.19 56	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.21 24	0.21 70	0.15 67	0.13 32	0.12 52	0.11 61	0.25 144	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.08 62

tt45	0.15 55	0.14 191	0.29 55	0.19 56	0.11 68	0.23 204	0.18 192	0.23 38	0.18 33	0.16 79	0.13 32	0.14 85	0.10 39	0.31 245	0.15 108	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.08 62

999	0.15 55	0.13 147	0.30 63	0.19 56	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.25 70	0.20 54	0.14 49	0.16 71	0.14 85	0.11 61	0.36 291	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

Pointernet	0.15 55	0.08 3	0.35 93	0.19 56	0.12 105	0.20 130	0.12 23	0.34 172	0.25 126	0.15 67	0.16 71	0.13 63	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

rvit_stereo_0080	0.16 75	0.17 287	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 55	0.12 114	0.38 106	0.19 56	0.11 68	0.18 82	0.17 140	0.21 24	0.23 91	0.14 49	0.24 156	0.16 108	0.10 39	0.19 46	0.13 37	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.07 19

whm_eth	0.16 75	0.17 287	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

MaDis-Stereo	0.15 55	0.17 287	0.39 112	0.19 56	0.15 254	0.16 41	0.13 37	0.26 76	0.22 78	0.13 29	0.15 66	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.17 153	0.08 173	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.06 6

Any-RAFT	0.18 98	0.09 15	0.33 85	0.19 56	0.10 41	0.29 307	0.16 110	0.44 298	0.32 217	0.25 177	0.27 184	0.29 269	0.16 164	0.23 117	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

DCANet-4	0.20 151	0.11 68	0.58 337	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.39 236	0.42 344	0.29 232	0.31 223	0.17 122	0.22 253	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

fff	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

ADStereo(finetuned)	0.21 183	0.15 224	0.59 344	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.31 391	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

CrosDoStereo	0.32 397	0.11 68	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 386	0.60 469	0.28 256	0.45 467	0.61 404	0.56 467	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.09 104

HHNet	0.23 234	0.12 114	0.66 381	0.19 56	0.18 350	0.20 130	0.20 270	0.36 193	0.32 217	0.33 309	0.59 465	0.19 143	0.21 246	0.24 128	0.31 362	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.12 251

DeepStereo_LL	0.32 397	0.11 68	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 386	0.60 469	0.28 256	0.45 467	0.61 404	0.56 467	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.09 104

DEmStereo	0.26 310	0.10 36	0.52 270	0.19 56	0.13 154	0.31 341	0.25 396	0.29 108	0.38 296	0.36 360	0.57 458	0.24 207	0.48 480	0.53 361	0.44 431	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

THIR-Stereo	0.30 380	0.15 224	0.46 168	0.19 56	0.11 68	0.28 284	0.70 537	0.33 165	0.36 271	0.37 377	0.64 484	0.33 315	0.49 485	0.58 385	0.44 431	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.08 62

DCANet	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.23 265	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

csc	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

cscssc	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

222	0.45 471	0.14 191	0.43 143	0.19 56	0.15 254	0.36 402	0.20 270	0.60 465	0.43 355	0.37 377	0.45 389	0.30 287	0.28 348	0.59 393	3.72 569	0.11 349	0.19 437	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.27 463

111	0.22 201	0.22 361	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.24 226	0.17 140	0.44 298	0.46 389	0.24 165	0.30 212	0.29 269	0.22 253	0.25 144	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.15 320

test_xeample	0.39 441	0.14 191	0.46 168	0.19 56	0.16 292	0.34 380	0.22 330	0.59 453	0.43 355	0.33 309	0.47 409	0.30 287	0.27 326	0.60 398	2.44 564	0.10 310	0.21 456	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.25 447

hitnet-ft	0.31 391	0.21 342	0.56 312	0.19 56	0.14 193	0.40 427	0.23 358	0.46 314	0.42 344	0.37 377	0.46 401	0.53 461	0.35 421	0.76 470	0.35 394	0.14 436	0.10 255	0.14 443	0.10 328	0.15 426	0.14 304

CFNet-ft	0.26 310	0.21 342	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

HSM-Net_RVC	0.28 347	0.12 114	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 395	0.21 296	0.64 490	0.44 367	0.40 413	0.43 365	0.50 446	0.27 326	0.75 464	0.25 306	0.08 173	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 310	0.21 342	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

UCFNet_RVC	0.25 287	0.21 342	0.49 209	0.19 56	0.15 254	0.34 380	0.18 192	0.47 325	0.36 271	0.30 255	0.35 271	0.40 372	0.26 318	0.35 286	0.24 292	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.14 454	0.13 391	0.13 278

AdaDepth	0.13 17	0.10 36	0.32 79	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.16 4	0.16 18	0.10 7	0.10 11	0.10 27	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 287	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.11 201

111111	0.13 17	0.08 3	0.20 6	0.20 96	0.13 154	0.13 11	0.10 7	0.23 38	0.17 21	0.11 10	0.13 32	0.12 52	0.08 6	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.16 336

LG-G_1	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

LG-G	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

G2L-Stereo_test	0.26 310	0.22 361	0.54 293	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.24 382	0.51 364	0.40 322	0.38 386	0.37 297	0.40 372	0.26 318	0.53 361	0.32 371	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

IGEV-RUCA	0.21 183	0.09 15	0.26 37	0.20 96	0.19 377	0.28 284	0.23 358	0.24 55	0.22 78	0.21 131	0.23 148	0.29 269	0.48 480	0.26 164	0.19 206	0.09 245	0.08 183	0.18 485	0.14 454	0.18 465	0.19 375

mms	0.15 55	0.14 191	0.25 31	0.20 96	0.15 254	0.17 58	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.09 17	0.26 164	0.15 108	0.06 23	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.19 375

UGAM-zero	0.26 310	0.11 68	0.56 312	0.20 96	0.16 292	0.28 284	0.18 192	0.48 336	0.25 126	0.31 271	0.28 190	0.56 471	0.32 404	0.66 433	0.17 153	0.07 62	0.10 255	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.31 482

RAFT-Stereo-weight	0.17 89	0.10 36	0.31 70	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.38 218	0.33 233	0.25 177	0.20 112	0.19 143	0.10 39	0.19 46	0.16 130	0.07 62	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.09 104

test_sample3	0.25 287	0.14 191	0.52 270	0.20 96	0.12 105	0.33 365	0.20 270	0.53 381	0.38 296	0.32 296	0.35 271	0.29 269	0.24 287	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.15 320

test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 300	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 376	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.19 375

test_sample1	0.24 262	0.13 147	0.40 121	0.20 96	0.13 154	0.29 307	0.19 235	0.43 277	0.30 198	0.27 198	0.34 263	0.31 297	0.28 348	0.45 331	0.27 328	0.09 245	0.16 389	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.22 415

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 98	0.15 224	0.27 49	0.20 96	0.13 154	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.37 286	0.43 441	0.17 83	0.13 63	0.12 86	0.20 65	0.16 130	0.08 173	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.08 62

SMFormer	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	0.08 146	0.09 274	0.10 284	0.16 336

tta	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.13 278

qqq1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

fff1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

11t1	0.21 183	0.12 114	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.37 207	0.28 164	0.27 198	0.25 163	0.24 207	0.23 265	0.28 197	0.25 306	0.09 245	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.23 423

MIM_Stereo	0.20 151	0.17 287	0.55 302	0.20 96	0.21 417	0.17 58	0.14 57	0.37 207	0.27 154	0.28 208	0.35 271	0.23 190	0.13 115	0.28 197	0.16 130	0.06 23	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.15 320

CFNet_ucs	0.25 287	0.14 191	0.51 249	0.20 96	0.15 254	0.29 307	0.18 192	0.51 364	0.46 389	0.32 296	0.42 351	0.38 354	0.23 265	0.31 245	0.22 264	0.11 349	0.08 183	0.12 393	0.09 274	0.13 391	0.13 278

testlalala	0.17 89	0.11 68	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.23 204	0.15 79	0.33 165	0.22 78	0.25 177	0.20 112	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.07 62	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

iinet-f	0.31 391	0.23 377	1.16 503	0.20 96	0.16 292	0.44 446	0.23 358	0.47 325	0.38 296	0.36 360	0.44 375	0.41 381	0.35 421	0.36 291	0.43 424	0.10 310	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.13 391	0.12 251

RCA-Stereo	0.17 89	0.10 36	0.33 85	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.17 140	0.39 236	0.36 271	0.21 131	0.25 163	0.17 122	0.17 181	0.18 32	0.15 108	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

qqq	0.24 262	0.16 256	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 204	0.20 270	0.43 277	0.32 217	0.26 187	0.31 223	0.28 256	0.25 300	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

x	0.23 234	0.15 224	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.43 277	0.35 255	0.26 187	0.31 223	0.29 269	0.25 300	0.29 218	0.30 352	0.09 245	0.22 467	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.24 436

CFNet_pseudo	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.11 336	0.11 201

xxxx	0.39 441	0.14 191	0.47 174	0.20 96	0.16 292	0.38 416	0.20 270	0.61 473	0.43 355	0.30 255	0.44 375	0.38 354	0.25 300	0.50 344	2.41 563	0.11 349	0.21 456	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.26 459

CFNet-RSSM	0.18 98	0.10 36	0.45 154	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.40 245	0.31 207	0.23 157	0.21 130	0.26 238	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 89	0.10 36	0.41 128	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.15 79	0.34 172	0.29 182	0.23 157	0.23 148	0.27 243	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

DIP-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.12 23	0.43 277	0.26 137	0.27 198	0.32 233	0.21 169	0.17 181	0.26 164	0.20 225	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.10 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 234	0.14 191	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 287	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.11 201

ccs_rob	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.12 377	0.11 201

HITNet	0.22 201	0.23 377	0.60 351	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FlowAnything_test	0.15 55	0.12 114	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 82	0.16 110	0.25 70	0.17 21	0.15 67	0.13 32	0.15 99	0.14 132	0.19 46	0.17 153	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 15	0.29 55	0.21 129	0.12 105	0.16 41	0.11 15	0.17 6	0.12 3	0.11 10	0.08 6	0.11 42	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 173	0.13 327	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 40	0.10 36	0.27 49	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.14 57	0.24 55	0.17 21	0.17 91	0.20 112	0.18 133	0.11 61	0.16 11	0.17 153	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.09 104

LG-Stereo	0.14 40	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.19 44	0.12 21	0.18 94	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.14 73	0.06 23	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.07 19

ours_stereo	0.15 55	0.14 191	0.29 55	0.21 129	0.14 193	0.17 58	0.18 192	0.21 24	0.20 54	0.13 29	0.18 94	0.14 85	0.10 39	0.24 128	0.15 108	0.06 23	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.13 278

fffy	0.15 55	0.14 191	0.31 70	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.18 192	0.24 55	0.19 44	0.13 29	0.17 83	0.15 99	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.06 23	0.08 183	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.15 320

dual_stereo	0.18 98	0.08 3	0.26 37	0.21 129	0.32 506	0.11 3	0.13 37	0.27 83	0.20 54	0.11 10	0.09 10	0.10 27	0.08 6	0.20 65	0.14 73	0.07 62	0.45 542	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 549

rvit_stereo_0083	0.17 89	0.13 147	0.29 55	0.21 129	0.13 154	0.17 58	0.17 140	0.23 38	0.36 271	0.16 79	0.22 140	0.19 143	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 89	0.17 287	0.40 121	0.21 129	0.14 193	0.20 130	0.17 140	0.24 55	0.26 137	0.18 109	0.21 130	0.20 155	0.14 132	0.20 65	0.15 108	0.12 389	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.08 62

rvit_stereo_0081	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

DCVSM-stereo	0.25 287	0.14 191	0.53 281	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.14 57	0.35 181	0.35 255	0.42 430	0.33 253	0.46 421	0.30 374	0.31 245	0.27 328	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.10 328	0.12 377	0.15 320

rvit_stereo_0082	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

IGEV-Stereo++	0.15 55	0.09 15	0.27 49	0.21 129	0.13 154	0.14 13	0.11 15	0.23 38	0.19 44	0.15 67	0.14 61	0.11 42	0.11 61	0.19 46	0.12 10	0.06 23	0.21 456	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.28 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 310	0.15 224	0.96 476	0.21 129	0.25 471	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.28 164	0.25 177	0.29 198	0.46 421	0.23 265	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.10 255	0.08 146	0.12 405	0.11 336	0.17 356

test_sample7	0.28 347	0.16 256	0.47 174	0.21 129	0.14 193	0.29 307	0.22 330	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.41 312	0.26 317	0.14 436	0.21 456	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.25 447

test_sample5	0.26 310	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.43 365	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

test_sample4	0.26 310	0.14 191	0.53 281	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.38 305	0.28 256	0.25 300	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.16 336

gcap-zeroshot	0.19 123	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.15 254	0.27 266	0.15 79	0.32 147	0.24 102	0.26 187	0.20 112	0.34 323	0.15 147	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

ff7	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

ffff	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

DualNet	0.26 310	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

ffm	0.27 338	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

ff1	0.36 424	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

mmx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

11t	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

xxx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

plain	0.18 98	0.16 256	0.59 344	0.21 129	0.13 154	0.16 41	0.17 140	0.29 108	0.23 91	0.16 79	0.26 171	0.13 63	0.17 181	0.27 176	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.07 19

IGEV_Zeroshot_test	0.23 234	0.11 68	0.82 437	0.21 129	0.23 444	0.20 130	0.19 235	0.38 218	0.23 91	0.34 329	0.22 140	0.29 269	0.14 132	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.35 499

UniTT-Stereo	0.15 55	0.12 114	0.45 154	0.21 129	0.14 193	0.17 58	0.13 37	0.20 18	0.19 44	0.16 79	0.20 112	0.10 27	0.11 61	0.18 32	0.17 153	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.07 19

PCWNet_CMD	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.21 129	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 287	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.11 201

4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 342	0.62 361	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.29 108	0.28 164	0.24 165	0.20 112	0.20 155	0.10 39	0.22 95	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.33 492

CBFPSM	0.28 347	0.23 377	0.76 417	0.21 129	0.14 193	0.38 416	0.26 407	0.42 268	0.37 286	0.34 329	0.36 286	0.55 466	0.38 436	0.33 264	0.40 412	0.08 173	0.08 183	0.07 70	0.08 192	0.09 223	0.12 251

ProNet	0.16 75	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.19 235	0.29 108	0.23 91	0.14 49	0.13 32	0.13 63	0.12 86	0.25 144	0.13 37	0.06 23	0.09 223	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.22 415

ccc-4	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

IER	0.24 262	0.15 224	0.50 231	0.21 129	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.44 298	0.38 296	0.34 329	0.41 343	0.32 308	0.34 414	0.31 245	0.23 283	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.09 104

psmg	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.14 193	0.35 395	0.23 358	0.54 395	0.36 271	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.08 183	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

IPLG	0.23 234	0.19 321	0.65 376	0.21 129	0.12 105	0.28 284	0.17 140	0.45 307	0.32 217	0.33 309	0.32 233	0.16 108	0.17 181	0.50 344	0.23 283	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

IPLGR	0.22 201	0.14 191	0.75 413	0.21 129	0.11 68	0.25 242	0.18 192	0.44 298	0.38 296	0.29 232	0.28 190	0.21 169	0.19 231	0.37 301	0.19 206	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

STrans-v2	0.25 287	0.14 191	0.56 312	0.21 129	0.12 105	0.23 204	0.20 270	0.50 354	0.31 207	0.31 271	0.42 351	0.35 337	0.35 421	0.62 415	0.24 292	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 89	0.16 256	0.35 93	0.21 129	0.11 68	0.20 130	0.17 140	0.34 172	0.25 126	0.20 124	0.25 163	0.19 143	0.12 86	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.12 307	0.10 301	0.09 274	0.09 223	0.14 304

GES	0.23 234	0.14 191	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.28 284	0.19 235	0.51 364	0.35 255	0.31 271	0.36 286	0.25 219	0.24 287	0.30 233	0.23 283	0.11 349	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.12 251

test_xeample3	0.22 201	0.17 287	0.81 433	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.25 126	0.19 114	0.12 22	0.13 63	0.12 86	0.34 279	0.33 380	0.07 62	0.20 451	0.07 70	0.08 192	0.08 150	0.34 495

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 151	0.23 377	0.49 209	0.21 129	0.16 292	0.19 99	0.17 140	0.35 181	0.32 217	0.26 187	0.33 253	0.20 155	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.06 23	0.10 255	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

GMStereo	0.21 183	0.30 439	0.57 322	0.21 129	0.12 105	0.24 226	0.18 192	0.30 124	0.41 332	0.26 187	0.24 156	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.19 206	0.10 310	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 234	0.12 114	0.51 249	0.21 129	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.57 431	0.41 332	0.29 232	0.32 233	0.23 190	0.22 253	0.28 197	0.20 225	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.09 223	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 310	0.19 321	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.22 330	0.47 325	0.34 244	0.30 255	0.40 332	0.41 381	0.30 374	0.59 393	0.25 306	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

PSMNet-RSSM	0.26 310	0.21 342	0.50 231	0.21 129	0.14 193	0.25 242	0.21 296	0.50 354	0.38 296	0.31 271	0.45 389	0.40 372	0.27 326	0.53 361	0.24 292	0.12 389	0.08 183	0.11 358	0.13 437	0.10 284	0.10 163

DSFCA	0.29 367	0.18 309	0.48 189	0.21 129	0.17 322	0.39 421	0.32 460	0.49 346	0.44 367	0.44 447	0.38 305	0.40 372	0.30 374	0.53 361	0.38 406	0.12 389	0.10 255	0.10 301	0.11 362	0.11 336	0.11 201

HSM	0.29 367	0.18 309	0.48 189	0.21 129	0.15 254	0.33 365	0.20 270	0.55 413	0.39 312	0.36 360	0.39 323	0.67 510	0.32 404	0.88 497	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.10 163

iResNet_ROB	0.27 338	0.27 421	0.48 189	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.17 140	0.57 431	0.55 460	0.39 404	0.44 375	0.37 348	0.28 348	0.43 321	0.28 336	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 223	0.11 201

DFGA-Net	0.26 310	0.33 454	0.70 397	0.22 179	0.15 254	0.25 242	0.17 140	0.41 263	0.40 322	0.30 255	0.32 233	0.21 169	0.18 209	0.61 404	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.09 104

G2L-Stereo	0.27 338	0.23 377	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.19 235	0.48 336	0.37 286	0.33 309	0.38 305	0.40 372	0.23 265	0.61 404	0.33 380	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.11 201

GREAT-IGEV	0.19 123	0.11 68	0.39 112	0.22 179	0.33 507	0.14 13	0.15 79	0.18 9	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.09 15	0.09 17	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.50 544	0.06 22	0.06 56	0.07 93	0.53 537

tg	0.18 98	0.15 224	0.34 87	0.22 179	0.11 68	0.23 204	0.15 79	0.35 181	0.27 154	0.20 124	0.25 163	0.20 155	0.12 86	0.25 144	0.16 130	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.08 150	0.13 278

RAStereo	0.14 40	0.15 224	0.40 121	0.22 179	0.11 68	0.15 22	0.18 192	0.25 70	0.24 102	0.13 29	0.17 83	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.05 1

U	1.02 541	0.10 36	0.26 37	0.22 179	3.66 570	6.41 573	0.13 37	0.22 31	0.21 70	0.11 10	0.11 15	0.10 27	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 62	0.05 4	5.35 578	2.86 575	0.07 93	0.06 6

test_sample6	0.27 338	0.15 224	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.22 330	0.54 395	0.39 312	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 300	0.58 385	0.26 317	0.11 349	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

H2IRNET	0.19 123	0.18 309	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.28 89	0.31 207	0.17 91	0.32 233	0.25 219	0.20 236	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.08 62

MyStereo07	0.18 98	0.15 224	0.44 151	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.31 140	0.26 137	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.13 115	0.33 264	0.14 73	0.07 62	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo06	0.23 234	0.15 224	0.74 410	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.43 277	0.25 126	0.36 360	0.24 156	0.34 323	0.18 209	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo05	0.24 262	0.15 224	0.58 337	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.50 354	0.54 452	0.32 296	0.23 148	0.26 238	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo04	0.24 262	0.15 224	0.58 337	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.51 364	0.54 452	0.29 232	0.23 148	0.27 243	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

CoDeX	0.24 262	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.14 193	0.29 307	0.21 296	0.55 413	0.42 344	0.29 232	0.36 286	0.28 256	0.23 265	0.48 338	0.20 225	0.09 245	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.08 62

IGEVStereo-DCA	0.20 151	0.17 287	0.41 128	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

rrr	0.22 201	0.17 287	0.79 428	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.27 154	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.28 470

ttt	0.33 404	0.14 191	0.54 293	0.22 179	0.14 193	0.30 320	0.22 330	0.59 453	0.51 435	0.31 271	0.46 401	0.30 287	0.23 265	0.71 451	1.07 523	0.13 411	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.12 377	0.24 436

MIF-Stereo (partial)	0.18 98	0.13 147	0.50 231	0.22 179	0.15 254	0.16 41	0.13 37	0.29 108	0.26 137	0.17 91	0.26 171	0.16 108	0.17 181	0.25 144	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.08 62

CASnet	0.15 55	0.13 147	0.30 63	0.22 179	0.08 4	0.15 22	0.14 57	0.28 89	0.26 137	0.23 157	0.20 112	0.15 99	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.11 358	0.09 274	0.08 150	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ToySt	0.28 347	0.19 321	0.68 390	0.22 179	0.19 377	0.31 341	0.31 455	0.43 277	0.43 355	0.28 208	0.38 305	0.42 394	0.32 404	0.33 264	0.32 371	0.08 173	0.14 345	0.10 301	0.12 405	0.11 336	0.24 436

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 404	0.25 403	0.82 437	0.22 179	0.17 322	0.46 457	0.28 431	0.53 381	0.53 447	0.43 441	0.57 458	0.44 407	0.31 391	0.50 344	0.48 444	0.10 310	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.11 336	0.12 251

raft_robust	0.25 287	0.23 377	0.44 151	0.22 179	0.13 154	0.23 204	0.22 330	0.52 371	0.50 429	0.33 309	0.32 233	0.33 315	0.23 265	0.55 372	0.18 180	0.07 62	0.11 287	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.07 19

CSP-Net	0.28 347	0.17 287	0.41 128	0.22 179	0.14 193	0.44 446	0.24 382	0.52 371	0.42 344	0.42 430	0.44 375	0.42 394	0.27 326	0.66 433	0.30 352	0.12 389	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.10 163

dad	0.30 380	0.38 483	0.60 351	0.22 179	0.14 193	0.32 358	0.21 296	0.35 181	0.51 435	0.45 454	0.45 389	0.46 421	0.23 265	0.41 312	0.27 328	0.21 499	0.11 287	0.20 497	0.11 362	0.15 426	0.11 201

GLC_STEREO	0.15 55	0.11 68	0.31 70	0.22 179	0.09 10	0.17 58	0.15 79	0.24 55	0.28 164	0.17 91	0.20 112	0.17 122	0.11 61	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.07 93	0.07 19

MIPNet	0.22 201	0.19 321	0.64 371	0.22 179	0.12 105	0.28 284	0.20 270	0.48 336	0.39 312	0.31 271	0.24 156	0.19 143	0.24 287	0.28 197	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

PFNet+	0.21 183	0.11 68	0.54 293	0.22 179	0.12 105	0.17 58	0.18 192	0.31 140	0.36 271	0.33 309	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.33 264	0.18 180	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.08 150	0.12 251

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
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	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 123	0.13 147	0.52 270	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.23 117	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

DeepStereo_RVC	0.19 123	0.12 114	0.47 174	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.16 110	0.29 108	0.24 102	0.28 208	0.27 184	0.23 190	0.28 348	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.10 163

iGMRVC	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

RAFT-RH_RVC	0.26 310	0.13 147	0.57 322	0.22 179	0.12 105	0.25 242	0.14 57	0.27 83	0.29 182	0.38 386	1.14 533	0.23 190	0.18 209	0.58 385	0.24 292	0.07 62	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.06 34	0.08 62

RAFT-345	0.22 201	0.11 68	0.55 302	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.27 83	0.28 164	0.27 198	0.65 486	0.20 155	0.17 181	0.55 372	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.07 19

iRAFT	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

RAFT-IKP	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

raft+_RVC	0.21 183	0.21 342	0.46 168	0.22 179	0.35 512	0.21 156	0.16 110	0.39 236	0.35 255	0.22 149	0.28 190	0.20 155	0.15 147	0.25 144	0.20 225	0.08 173	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.12 251

XX-TBD	0.16 75	0.21 342	0.43 143	0.22 179	0.10 41	0.23 204	0.15 79	0.23 38	0.28 164	0.22 149	0.26 171	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.14 73	0.08 173	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6

ARAFT	0.26 310	0.30 439	0.87 455	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.24 382	0.46 314	0.34 244	0.33 309	0.28 190	0.29 269	0.20 236	0.49 340	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.09 104

AFF-stereo	0.20 151	0.24 388	0.49 209	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.18 192	0.35 181	0.29 182	0.25 177	0.36 286	0.25 219	0.17 181	0.25 144	0.17 153	0.06 23	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.11 201

EAI-Stereo	0.29 367	0.11 68	0.38 106	0.22 179	0.18 350	0.33 365	1.66 566	0.53 381	0.27 154	0.27 198	0.50 422	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.25 306	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.11 362	0.07 93	0.10 163

FENet	0.22 201	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.12 105	0.27 266	0.18 192	0.43 277	0.37 286	0.31 271	0.32 233	0.29 269	0.23 265	0.27 176	0.24 292	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

cf-r	0.26 310	0.22 361	0.66 381	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.22 330	0.44 298	0.42 344	0.32 296	0.42 351	0.43 401	0.27 326	0.44 325	0.27 328	0.11 349	0.07 121	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 347	0.25 403	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.24 382	0.46 314	0.44 367	0.33 309	0.46 401	0.41 381	0.28 348	0.55 372	0.31 362	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.09 104

R-Stereo Train	0.19 123	0.10 36	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 204	0.18 192	0.43 277	0.20 54	0.31 271	0.45 389	0.20 155	0.14 132	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 123	0.10 36	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 204	0.18 192	0.43 277	0.20 54	0.31 271	0.45 389	0.20 155	0.14 132	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.28 347	0.25 403	0.64 371	0.22 179	0.16 292	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.33 233	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.26 318	0.45 331	0.28 336	0.15 450	0.11 287	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.14 304

MLCV	0.25 287	0.23 377	0.59 344	0.22 179	0.09 10	0.30 320	0.18 192	0.40 245	0.38 296	0.38 386	0.44 375	0.31 297	0.22 253	0.44 325	0.32 371	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.08 62

CBMV_ROB	0.36 424	0.21 342	0.57 322	0.22 179	0.14 193	0.35 395	0.20 270	0.55 413	0.47 402	0.52 484	0.58 461	0.45 413	0.53 495	0.75 464	0.50 451	0.18 485	0.19 437	0.23 506	0.21 499	0.15 426	0.20 392

MeshStereo	0.60 512	0.31 443	0.71 404	0.22 179	0.17 322	0.66 511	0.36 480	0.81 531	0.63 487	1.48 561	1.32 540	1.65 548	0.83 530	1.18 533	0.74 493	0.17 474	0.17 413	0.17 477	0.14 454	0.17 449	0.19 375
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
z-ln-s-r	0.35 421	0.30 439	1.02 484	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.26 407	0.46 314	0.55 460	0.33 309	0.61 477	0.39 368	0.31 391	0.80 481	0.77 496	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.10 163

coex_refinement	0.28 347	0.22 361	0.50 231	0.23 230	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.51 364	0.43 355	0.35 347	0.42 351	0.45 413	0.27 326	0.56 378	0.41 416	0.10 310	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.11 336	0.12 251

rvit_0105_6	0.20 151	0.16 256	0.41 128	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.20 270	0.31 140	0.39 312	0.18 109	0.22 140	0.23 190	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.16 460	0.13 327	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

rvit_0105_5	0.22 201	0.18 309	0.51 249	0.23 230	0.13 154	0.22 185	0.25 396	0.38 218	0.40 322	0.21 131	0.23 148	0.27 243	0.20 236	0.27 176	0.20 225	0.15 450	0.13 327	0.12 393	0.12 405	0.10 284	0.10 163

rvit_0105_4	0.21 183	0.17 287	0.49 209	0.23 230	0.14 193	0.20 130	0.23 358	0.35 181	0.40 322	0.19 114	0.24 156	0.25 219	0.20 236	0.28 197	0.18 180	0.16 460	0.13 327	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.10 163

ACV-stereo	0.30 380	0.20 334	0.82 437	0.23 230	0.16 292	0.48 470	0.20 270	0.38 218	0.34 244	0.29 232	0.33 253	0.66 506	0.43 462	0.55 372	0.31 362	0.10 310	0.09 223	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

Occ-G	0.18 98	0.10 36	0.38 106	0.23 230	0.15 254	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.26 137	0.15 67	0.20 112	0.21 169	0.11 61	0.22 95	0.19 206	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.30 478

DispNO	0.29 367	0.24 388	0.83 442	0.23 230	0.17 322	0.25 242	0.22 330	0.47 325	0.42 344	0.33 309	0.39 323	0.38 354	0.28 348	0.78 474	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

mmm	0.25 287	0.15 224	0.44 151	0.23 230	0.20 401	0.28 284	0.21 296	0.43 277	0.32 217	0.31 271	0.40 332	0.30 287	0.24 287	0.31 245	0.28 336	0.09 245	0.21 456	0.11 358	0.12 405	0.10 284	0.26 459

1111x	0.39 441	0.17 287	0.80 432	0.23 230	0.15 254	0.33 365	0.27 416	0.62 481	0.48 410	0.32 296	0.43 365	0.40 372	0.29 368	0.86 494	1.60 550	0.09 245	0.23 477	0.09 228	0.12 405	0.10 284	0.23 423

GCAP-Stereo	0.18 98	0.21 342	0.47 174	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.10 7	0.28 89	0.24 102	0.20 124	0.22 140	0.15 99	0.13 115	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.19 437	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

gwcnet-sp	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

scenet	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

ssnet_v2	0.30 380	0.21 342	0.63 366	0.23 230	0.15 254	0.40 427	0.30 446	0.59 453	0.48 410	0.40 413	0.37 297	0.46 421	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.11 287	0.11 358	0.11 362	0.12 377	0.11 201

ssnet	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

HBP-ISP	0.34 414	0.35 467	0.76 417	0.23 230	0.17 322	0.33 365	0.22 330	0.56 422	0.47 402	0.42 430	0.49 419	0.33 315	0.41 452	0.73 455	0.27 328	0.18 485	0.19 437	0.24 508	0.20 497	0.16 434	0.16 336

NINENet	0.27 338	0.16 256	0.49 209	0.23 230	0.16 292	0.44 446	0.17 140	0.63 485	0.49 423	0.33 309	0.38 305	0.31 297	0.22 253	0.43 321	0.22 264	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.08 192	0.12 377	0.11 201

Sa-1000	0.24 262	0.20 334	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.50 354	0.41 332	0.30 255	0.50 422	0.26 238	0.19 231	0.33 264	0.16 130	0.08 173	0.10 255	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.08 62

SA	0.24 262	0.22 361	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.25 242	0.23 358	0.48 336	0.42 344	0.28 208	0.44 375	0.23 190	0.23 265	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.11 358	0.11 362	0.08 150	0.09 104

iRaft-Stereo_5w	0.25 287	0.24 388	0.50 231	0.23 230	0.18 350	0.19 99	0.19 235	0.39 236	0.35 255	0.28 208	0.36 286	0.34 323	0.23 265	0.66 433	0.28 336	0.07 62	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.14 304

dd	0.23 234	0.32 450	0.55 302	0.23 230	0.12 105	0.27 266	0.21 296	0.32 147	0.45 378	0.30 255	0.29 198	0.25 219	0.17 181	0.31 245	0.26 317	0.13 411	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.12 377	0.09 104

GMOStereo	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

error version	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-v	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-3	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

test_1	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

AACVNet	0.28 347	0.22 361	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.19 235	0.43 277	0.33 233	0.39 404	0.42 351	0.44 407	0.29 368	0.73 455	0.28 336	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.12 251

GANet-ADL	0.22 201	0.14 191	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.29 307	0.19 235	0.48 336	0.36 271	0.26 187	0.33 253	0.32 308	0.20 236	0.26 164	0.22 264	0.11 349	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

ADLNet2	0.31 391	0.23 377	0.77 423	0.23 230	0.18 350	0.36 402	0.24 382	0.55 413	0.54 452	0.33 309	0.38 305	0.45 413	0.31 391	0.70 445	0.36 398	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.12 377	0.11 201

NRIStereo	0.20 151	0.12 114	0.50 231	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.19 235	0.30 124	0.28 164	0.26 187	0.26 171	0.25 219	0.18 209	0.34 279	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.09 104

KYRaft	0.23 234	0.11 68	0.43 143	0.23 230	0.12 105	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.26 137	0.35 347	0.53 440	0.34 323	0.26 318	0.29 218	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.08 150	0.30 478

CRE-IMP	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.24 102	0.27 198	0.26 171	0.24 207	0.17 181	0.24 128	0.19 206	0.09 245	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.10 163

test-2	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-1	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.23 358	0.36 193	0.29 182	0.21 131	0.25 163	0.24 207	0.14 132	0.18 32	0.22 264	0.07 62	0.14 345	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.14 304

GMM-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.56 312	0.23 230	0.13 154	0.24 226	0.24 382	0.38 218	0.29 182	0.31 271	0.44 375	0.27 243	0.21 246	0.31 245	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.19 375

raftrobust	0.19 123	0.19 321	0.42 137	0.23 230	0.24 458	0.19 99	0.13 37	0.33 165	0.28 164	0.26 187	0.20 112	0.19 143	0.17 181	0.23 117	0.17 153	0.08 173	0.10 255	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104

pcwnet_v2	0.32 397	0.16 256	1.22 514	0.23 230	0.19 377	0.32 358	0.19 235	0.61 473	0.61 481	0.37 377	0.45 389	0.35 337	0.29 368	0.37 301	0.26 317	0.14 436	0.11 287	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.18 361

RALCasStereoNet	0.22 201	0.22 361	0.48 189	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.18 192	0.32 147	0.27 154	0.22 149	0.30 212	0.22 176	0.15 147	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.22 467	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.25 447

RALAANet	0.21 183	0.24 388	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.22 185	0.13 37	0.38 218	0.30 198	0.29 232	0.26 171	0.25 219	0.15 147	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.07 19

ADLNet	0.30 380	0.19 321	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.34 380	0.23 358	0.56 422	0.44 367	0.43 441	0.41 343	0.43 401	0.28 348	0.56 378	0.36 398	0.11 349	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

DMCA	0.24 262	0.18 309	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.27 266	0.20 270	0.45 307	0.40 322	0.32 296	0.33 253	0.33 315	0.25 300	0.27 176	0.30 352	0.11 349	0.08 183	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.12 251

BEATNet_4x	0.25 287	0.25 403	0.66 381	0.23 230	0.10 41	0.29 307	0.14 57	0.49 346	0.34 244	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.26 318	0.34 279	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.13 278

SuperB	0.50 488	0.37 476	2.16 552	0.23 230	0.15 254	0.41 432	0.32 460	0.50 354	0.83 518	0.44 447	0.51 425	0.33 315	0.45 467	0.69 442	1.07 523	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.95 558	0.18 361

RASNet	0.30 380	0.19 321	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.33 365	0.20 270	0.50 354	0.41 332	0.31 271	0.44 375	0.47 431	0.38 436	0.79 478	0.40 412	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.10 163

CFNet	0.29 367	0.29 433	0.57 322	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.15 79	0.53 381	0.46 389	0.31 271	0.40 332	0.38 354	0.27 326	0.76 470	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

AANet_RVC	0.33 404	0.31 443	0.69 391	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.49 346	0.55 460	0.39 404	0.60 469	0.43 401	0.30 374	0.88 497	0.54 463	0.11 349	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.10 284	0.12 251

MM-Stereo_test1	0.20 151	0.13 147	0.45 154	0.24 276	0.12 105	0.20 130	0.21 296	0.36 193	0.32 217	0.23 157	0.22 140	0.15 99	0.14 132	0.28 197	0.16 130	0.07 62	0.24 489	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.21 402

FACV-RUCA	0.22 201	0.15 224	0.38 106	0.24 276	0.23 444	0.26 259	0.19 235	0.41 263	0.35 255	0.26 187	0.32 233	0.22 176	0.25 300	0.24 128	0.19 206	0.10 310	0.07 121	0.15 460	0.08 192	0.16 434	0.14 304

GIP-stereo	0.16 75	0.12 114	0.25 31	0.24 276	0.22 432	0.15 22	0.14 57	0.32 147	0.21 70	0.11 10	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.20 65	0.13 37	0.07 62	0.13 327	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 487

PAM_32	0.26 310	0.10 36	0.63 366	0.24 276	0.19 377	0.51 479	0.26 407	0.43 277	0.30 198	0.32 296	0.28 190	0.60 485	0.28 348	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.14 345	0.08 146	0.10 328	0.07 93	0.15 320

ITSA-stereo	0.26 310	0.16 256	0.39 112	0.24 276	0.11 68	0.28 284	0.18 192	0.58 444	0.59 476	0.32 296	0.32 233	0.33 315	0.28 348	0.51 350	0.34 387	0.11 349	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

MyStereo8	0.25 287	0.20 334	0.69 391	0.24 276	0.17 322	0.31 341	0.16 110	0.50 354	0.32 217	0.29 232	0.38 305	0.25 219	0.19 231	0.33 264	0.29 349	0.08 173	0.20 451	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.16 336

SDNR	0.47 482	0.29 433	0.92 467	0.24 276	0.37 517	1.27 548	0.17 140	0.54 395	0.58 469	0.44 447	0.85 515	0.55 466	0.28 348	1.19 534	0.52 455	0.23 503	0.24 489	0.17 477	0.13 437	0.19 474	0.26 459

coex-ft	3.48 569	0.81 541	48.53 592	0.24 276	0.19 377	0.53 488	0.47 514	0.49 346	2.36 562	7.18 576	1.20 535	0.96 531	2.53 566	0.75 464	2.14 560	0.13 411	0.15 376	0.14 443	0.12 405	0.22 491	0.47 527

Selective-RAFT	0.19 123	0.14 191	0.37 104	0.24 276	0.11 68	0.30 320	0.15 79	0.35 181	0.34 244	0.17 91	0.17 83	0.22 176	0.18 209	0.29 218	0.18 180	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.08 62

DisPM	0.20 151	0.11 68	0.52 270	0.24 276	0.13 154	0.18 82	0.19 235	0.30 124	0.31 207	0.33 309	0.34 263	0.23 190	0.16 164	0.34 279	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.12 251

test_4	0.19 123	0.16 256	0.39 112	0.24 276	0.13 154	0.19 99	0.21 296	0.27 83	0.24 102	0.24 165	0.47 409	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.18 180	0.06 23	0.06 48	0.09 228	0.09 274	0.07 93	0.06 6

CIPLG	0.23 234	0.28 429	0.75 413	0.24 276	0.16 292	0.25 242	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.34 263	0.23 190	0.15 147	0.27 176	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

DAS	0.28 347	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.76 470	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

SepStereo	0.27 338	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.64 423	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

IPLGR_C	0.23 234	0.29 433	0.81 433	0.24 276	0.16 292	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

ACRE	0.23 234	0.27 421	0.83 442	0.24 276	0.15 254	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.32 217	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 234	0.15 224	0.58 337	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.24 382	0.51 364	0.41 332	0.28 208	0.29 198	0.30 287	0.20 236	0.27 176	0.28 336	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.11 201

TransformOpticalFlow	0.24 262	0.14 191	0.57 322	0.24 276	0.11 68	0.21 156	0.19 235	0.43 277	0.34 244	0.30 255	0.43 365	0.36 342	0.31 391	0.61 404	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

PSM-AAD	0.26 310	0.11 68	0.43 143	0.24 276	0.12 105	0.27 266	0.37 482	0.36 193	0.30 198	0.36 360	0.39 323	0.28 256	0.77 524	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.21 402

FTStereo	0.28 347	0.11 68	0.56 312	0.24 276	0.13 154	0.21 156	0.52 523	0.36 193	0.28 164	0.38 386	0.94 523	0.30 287	0.56 499	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.19 375

Prome-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.43 143	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.27 154	0.33 309	0.58 461	0.24 207	0.28 348	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.20 392

sAnonymous2	0.21 183	0.24 388	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

CroCo_RVC	0.21 183	0.24 388	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

MMNet	0.28 347	0.19 321	0.54 293	0.24 276	0.17 322	0.47 463	0.22 330	0.47 325	0.53 447	0.40 413	0.43 365	0.36 342	0.34 414	0.40 309	0.35 394	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.09 104

delet	0.29 367	0.18 309	0.58 337	0.24 276	0.19 377	0.41 432	0.30 446	0.52 371	0.51 435	0.35 347	0.42 351	0.37 348	0.31 391	0.49 340	0.36 398	0.10 310	0.09 223	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

UNet	0.28 347	0.16 256	0.70 397	0.24 276	0.20 401	0.44 446	0.21 296	0.52 371	0.42 344	0.36 360	0.40 332	0.43 401	0.33 412	0.41 312	0.32 371	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.09 274	0.10 284	0.09 104

psmorigin	0.52 495	0.29 433	3.10 562	0.24 276	0.19 377	0.39 421	0.24 382	0.52 371	0.45 378	0.66 512	0.68 492	0.70 517	0.52 490	0.86 494	0.49 450	0.15 450	0.17 413	0.13 419	0.14 454	0.16 434	0.23 423

acv_ft	0.26 310	0.18 309	0.56 312	0.24 276	0.19 377	0.34 380	0.21 296	0.47 325	0.45 378	0.39 404	0.41 343	0.38 354	0.28 348	0.28 197	0.36 398	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.09 104

HGLStereo	0.29 367	0.19 321	0.60 351	0.24 276	0.21 417	0.33 365	0.23 358	0.52 371	0.44 367	0.36 360	0.49 419	0.41 381	0.35 421	0.46 333	0.34 387	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

FADNet_RVC	0.31 391	0.35 467	0.98 480	0.24 276	0.16 292	0.30 320	0.17 140	0.52 371	0.39 312	0.30 255	0.38 305	0.30 287	0.29 368	0.54 367	0.33 380	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.16 475	0.21 487	0.24 436

FADNet	0.34 414	0.43 497	0.88 461	0.24 276	0.22 432	0.37 410	0.19 235	0.56 422	0.49 423	0.32 296	0.36 286	0.43 401	0.32 404	0.65 427	0.30 352	0.17 474	0.16 389	0.14 443	0.16 475	0.25 502	0.21 402

NVstereo2D	0.32 397	0.18 309	0.63 366	0.24 276	0.23 444	0.43 441	0.28 431	0.60 465	0.58 469	0.28 208	0.39 323	0.42 394	0.30 374	0.71 451	0.30 352	0.13 411	0.09 223	0.13 419	0.10 328	0.20 481	0.18 361

PS-NSSS	0.33 404	0.36 473	0.61 357	0.24 276	0.18 350	0.33 365	0.24 382	0.59 453	0.42 344	0.38 386	0.52 432	0.36 342	0.31 391	0.80 481	0.32 371	0.18 485	0.14 345	0.21 499	0.15 465	0.17 449	0.14 304

iResNetv2_ROB	0.29 367	0.37 476	0.92 467	0.24 276	0.13 154	0.30 320	0.19 235	0.55 413	0.51 435	0.39 404	0.46 401	0.39 368	0.27 326	0.36 291	0.30 352	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

SGM-Forest	0.42 462	0.44 500	0.92 467	0.24 276	0.16 292	0.45 454	0.40 497	0.58 444	0.50 429	0.54 494	0.63 481	0.52 456	0.51 488	0.91 504	0.66 485	0.17 474	0.17 413	0.17 477	0.15 465	0.15 426	0.21 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 424	0.25 403	0.61 357	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 494	0.52 432	0.51 449	0.58 502	0.63 418	0.43 424	0.15 450	0.16 389	0.18 485	0.16 475	0.13 391	0.19 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.50 488	0.57 522	1.82 545	0.25 312	0.19 377	0.45 454	0.29 437	0.59 453	0.84 521	0.67 513	0.97 524	0.49 441	0.41 452	0.93 511	0.73 492	0.12 389	0.10 255	0.11 358	0.11 362	0.13 391	0.17 356

MM-Stereo_test3	0.19 123	0.15 224	0.39 112	0.25 312	0.15 254	0.19 99	0.22 330	0.42 268	0.40 322	0.17 91	0.24 156	0.17 122	0.12 86	0.22 95	0.16 130	0.08 173	0.21 456	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.11 201

MM-Stereo_test2	0.19 123	0.11 68	0.47 174	0.25 312	0.11 68	0.21 156	0.20 270	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.17 83	0.13 63	0.11 61	0.21 75	0.14 73	0.06 23	0.26 499	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.41 516

PAM	0.26 310	0.11 68	0.63 366	0.25 312	0.18 350	0.53 488	0.29 437	0.44 298	0.28 164	0.36 360	0.27 184	0.59 479	0.26 318	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.12 307	0.07 70	0.10 328	0.07 93	0.13 278

DDVS	0.26 310	0.16 256	0.45 154	0.25 312	0.17 322	0.34 380	0.21 296	0.43 277	0.31 207	0.34 329	0.41 343	0.47 431	0.21 246	0.52 358	0.29 349	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.16 336

rvit_0105_3	0.24 262	0.21 342	0.57 322	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.28 431	0.40 245	0.43 355	0.25 177	0.26 171	0.29 269	0.22 253	0.29 218	0.21 247	0.15 450	0.13 327	0.14 443	0.15 465	0.10 284	0.10 163

GCAP-BAT	0.20 151	0.12 114	0.48 189	0.25 312	0.17 322	0.24 226	0.16 110	0.32 147	0.21 70	0.28 208	0.30 212	0.26 238	0.12 86	0.28 197	0.19 206	0.07 62	0.25 492	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.19 375

rvit_stereo_ft	0.18 98	0.19 321	0.43 143	0.25 312	0.14 193	0.17 58	0.21 296	0.30 124	0.28 164	0.17 91	0.19 104	0.20 155	0.17 181	0.22 95	0.18 180	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.08 62

AE-Stereo	0.21 183	0.12 114	0.50 231	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.18 192	0.40 245	0.34 244	0.19 114	0.26 171	0.21 169	0.13 115	0.22 95	0.16 130	0.07 62	0.26 499	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.31 482

fast-acv-ft	0.33 404	0.26 413	0.88 461	0.25 312	0.18 350	0.49 476	0.27 416	0.44 298	0.50 429	0.40 413	0.55 448	0.49 441	0.36 426	0.39 307	0.41 416	0.11 349	0.11 287	0.11 358	0.12 405	0.13 391	0.11 201

BUS	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.44 446	0.17 140	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.31 297	0.22 253	0.27 176	0.22 264	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

RAFT+CT+SA	0.23 234	0.24 388	0.48 189	0.25 312	0.18 350	0.23 204	0.29 437	0.42 268	0.38 296	0.24 165	0.39 323	0.20 155	0.17 181	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.12 405	0.09 223	0.13 278

BSDual-CNN	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.38 354	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

hknet	0.26 310	0.15 224	0.49 209	0.25 312	0.16 292	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.40 322	0.34 329	0.35 271	0.43 401	0.28 348	0.38 304	0.26 317	0.09 245	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

UDGNet	0.24 262	0.37 476	0.53 281	0.25 312	0.14 193	0.24 226	0.18 192	0.32 147	0.44 367	0.29 232	0.28 190	0.24 207	0.20 236	0.30 233	0.21 247	0.16 460	0.07 121	0.21 499	0.11 362	0.16 434	0.11 201

NF-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.52 358	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

OCTAStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

PSM-softLoss	0.22 201	0.11 68	0.53 281	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

KMStereo	0.22 201	0.11 68	0.53 281	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

ASMatch	0.23 234	0.11 68	0.55 302	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.16 110	0.32 147	0.30 198	0.28 208	0.68 492	0.28 256	0.26 318	0.50 344	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.11 201

SST-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.26 137	0.34 329	0.33 253	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.18 180	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT_R40	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.13 154	0.18 82	0.18 192	0.32 147	0.31 207	0.33 309	0.33 253	0.30 287	0.23 265	0.55 372	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

PFNet	0.24 262	0.11 68	0.63 366	0.25 312	0.14 193	0.22 185	0.19 235	0.40 245	0.35 255	0.36 360	0.32 233	0.27 243	0.20 236	0.63 418	0.23 283	0.09 245	0.05 4	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.08 62

RE-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

TVStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 256	0.34 87	0.25 312	0.12 105	0.11 3	0.18 192	0.35 181	0.24 102	0.13 29	0.13 32	0.18 133	0.12 86	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.06 6
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
rafts_anoy	0.21 183	0.22 361	0.49 209	0.25 312	0.24 458	0.19 99	0.17 140	0.34 172	0.32 217	0.24 165	0.25 163	0.20 155	0.16 164	0.25 144	0.21 247	0.08 173	0.19 437	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

TestStereo	0.22 201	0.24 388	0.48 189	0.25 312	0.11 68	0.22 185	0.22 330	0.32 147	0.31 207	0.24 165	0.34 263	0.23 190	0.19 231	0.62 415	0.19 206	0.08 173	0.07 121	0.10 301	0.07 118	0.11 336	0.07 19

RAFT + AFF	0.30 380	0.33 454	0.76 417	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.33 466	0.55 413	0.42 344	0.28 208	0.30 212	0.31 297	0.31 391	0.64 423	0.32 371	0.09 245	0.11 287	0.11 358	0.10 328	0.12 377	0.16 336

UPFNet	0.27 338	0.15 224	0.47 174	0.25 312	0.20 401	0.37 410	0.27 416	0.50 354	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.37 348	0.29 368	0.40 309	0.34 387	0.10 310	0.10 255	0.10 301	0.10 328	0.10 284	0.08 62

aanetorigin	0.40 452	0.33 454	1.14 500	0.25 312	0.19 377	0.30 320	0.37 482	0.34 172	0.47 402	0.95 533	0.82 511	0.52 456	0.56 499	0.50 344	0.52 455	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.10 328	0.16 434	0.19 375

EDNetEfficientorigin	7.48 575	0.57 522	139.59 594	0.25 312	0.17 322	0.44 446	0.30 446	0.48 336	1.04 538	1.29 547	1.02 528	0.82 523	0.87 534	0.76 470	1.02 519	0.10 310	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.22 491	0.25 447

GwcNet	0.37 431	0.29 433	1.12 497	0.25 312	0.24 458	0.48 470	0.27 416	0.58 444	0.60 479	0.39 404	0.54 443	0.51 449	0.34 414	0.60 398	0.46 439	0.13 411	0.12 307	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.15 320

ac_64	0.28 347	0.16 256	0.62 361	0.25 312	0.17 322	0.36 402	0.22 330	0.48 336	0.35 255	0.36 360	0.37 297	0.51 449	0.30 374	0.62 415	0.34 387	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

FADNet-RVC	0.34 414	0.43 497	0.97 478	0.25 312	0.20 401	0.33 365	0.20 270	0.51 364	0.42 344	0.34 329	0.40 332	0.41 381	0.29 368	0.65 427	0.36 398	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.15 465	0.19 474	0.20 392

STTStereo	0.30 380	0.24 388	0.83 442	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.24 382	0.49 346	0.39 312	0.39 404	0.41 343	0.44 407	0.28 348	0.41 312	0.30 352	0.13 411	0.13 327	0.13 419	0.16 475	0.12 377	0.12 251

AdaStereo	0.25 287	0.17 287	0.47 174	0.25 312	0.13 154	0.33 365	0.17 140	0.57 431	0.43 355	0.34 329	0.38 305	0.35 337	0.21 246	0.32 254	0.24 292	0.14 436	0.06 48	0.13 419	0.09 274	0.11 336	0.09 104
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	0.28 347	0.19 321	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 460	0.52 432	0.42 394	0.30 374	0.46 333	0.38 406	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.24 262	0.33 454	0.69 391	0.25 312	0.14 193	0.26 259	0.13 37	0.42 268	0.35 255	0.30 255	0.42 351	0.22 176	0.20 236	0.34 279	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

pmcnn	0.54 500	0.24 388	1.06 489	0.25 312	0.26 475	0.40 427	0.31 455	0.55 413	0.55 460	0.56 498	1.22 537	2.53 562	0.39 443	0.84 491	1.08 525	0.09 245	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 284	0.14 304

z-mn7	0.48 485	0.52 511	1.28 517	0.26 352	0.19 377	0.62 504	0.34 471	0.59 453	0.96 535	0.45 454	0.97 524	0.53 461	0.41 452	0.99 518	0.70 489	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.10 328	0.14 414	0.16 336

HART	0.20 151	0.14 191	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.17 58	0.16 110	0.32 147	0.25 126	0.15 67	0.26 171	0.17 122	0.09 17	0.24 128	0.14 73	0.06 23	0.36 532	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.27 463

SCV	0.18 98	0.15 224	0.37 104	0.26 352	0.20 401	0.16 41	0.16 110	0.35 181	0.23 91	0.14 49	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.12 10	0.08 173	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.26 459

UGAM	0.28 347	0.18 309	0.57 322	0.26 352	0.13 154	0.23 204	0.26 407	0.33 165	0.45 378	0.32 296	0.42 351	0.45 413	0.22 253	0.92 509	0.23 283	0.08 173	0.09 223	0.14 443	0.13 437	0.10 284	0.10 163

tt1	0.22 201	0.16 256	0.49 209	0.26 352	0.15 254	0.31 341	0.19 235	0.38 218	0.46 389	0.21 131	0.19 104	0.13 63	0.16 164	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

testlalala_base	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.16 292	0.25 242	0.17 140	0.37 207	0.19 44	0.20 124	0.26 171	0.17 122	0.14 132	0.19 46	0.18 180	0.42 538	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.50 532	0.14 304

RAFT-Test	0.19 123	0.11 68	0.41 128	0.26 352	0.21 417	0.26 259	0.17 140	0.37 207	0.26 137	0.24 165	0.29 198	0.32 308	0.14 132	0.22 95	0.15 108	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

LL-Strereo	0.32 397	0.33 454	0.77 423	0.26 352	0.24 458	0.22 185	0.23 358	0.58 444	0.44 367	0.35 347	0.32 233	0.41 381	0.40 447	0.93 511	0.25 306	0.08 173	0.13 327	0.11 358	0.09 274	0.09 223	0.22 415

anonymousdsp2	0.23 234	0.11 68	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.25 242	0.17 140	0.43 277	0.37 286	0.30 255	0.23 148	0.24 207	0.15 147	0.32 254	0.17 153	0.07 62	0.28 508	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.44 523

CASS	0.22 201	0.16 256	0.40 121	0.26 352	0.12 105	0.29 307	0.19 235	0.40 245	0.32 217	0.34 329	0.35 271	0.25 219	0.25 300	0.26 164	0.21 247	0.13 411	0.08 183	0.11 358	0.09 274	0.11 336	0.12 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.24 262	0.15 224	0.45 154	0.26 352	0.26 475	0.23 204	0.21 296	0.37 207	0.29 182	0.23 157	0.81 510	0.23 190	0.16 164	0.24 128	0.18 180	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.25 447

Wz-Net-TNSev	0.55 501	0.72 535	1.90 547	0.26 352	0.21 417	0.64 509	0.45 508	0.66 501	0.71 505	0.52 484	0.55 448	0.71 518	0.63 517	1.04 523	0.94 510	0.16 460	0.15 376	0.13 419	0.15 465	0.21 487	0.24 436

CroCo-Stereo Lap2	0.16 75	0.18 309	0.39 112	0.26 352	0.18 350	0.11 3	0.19 235	0.30 124	0.22 78	0.13 29	0.16 71	0.15 99	0.11 61	0.17 23	0.15 108	0.07 62	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.07 19

Wz-Net-LNSev	0.36 424	0.35 467	1.06 489	0.26 352	0.21 417	0.47 463	0.33 466	0.56 422	0.58 469	0.45 454	0.54 443	0.50 446	0.37 431	0.40 309	0.42 420	0.12 389	0.11 287	0.10 301	0.09 274	0.14 414	0.15 320

Wz-Net-MNSev	0.39 441	0.35 467	0.99 482	0.26 352	0.21 417	0.59 501	0.39 493	0.58 444	0.61 481	0.49 473	0.56 453	0.53 461	0.37 431	0.61 404	0.47 442	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.11 362	0.15 426	0.15 320

RAFT_CTSACE	0.23 234	0.21 342	0.57 322	0.26 352	0.15 254	0.22 185	0.23 358	0.34 172	0.30 198	0.34 329	0.51 425	0.31 297	0.17 181	0.33 264	0.15 108	0.06 23	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.07 19

CRFU-Net	0.29 367	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.15 254	0.46 457	0.22 330	0.52 371	0.32 217	0.44 447	0.42 351	0.48 435	0.47 476	0.44 325	0.31 362	0.12 389	0.10 255	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.11 201

AASNet	0.29 367	0.27 421	0.67 384	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.21 296	0.64 490	0.49 423	0.36 360	0.41 343	0.32 308	0.26 318	0.33 264	0.39 410	0.12 389	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.14 414	0.12 251

SACVNet	0.32 397	0.25 403	0.59 344	0.26 352	0.19 377	0.35 395	0.25 396	0.54 395	0.41 332	0.43 441	0.45 389	0.46 421	0.34 414	0.71 451	0.30 352	0.14 436	0.10 255	0.12 393	0.12 405	0.16 434	0.20 392

test_3	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.26 352	0.14 193	0.22 185	0.25 396	0.34 172	0.33 233	0.25 177	0.18 94	0.23 190	0.13 115	0.25 144	0.20 225	0.06 23	0.14 345	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.10 163

LCNet	0.22 201	0.12 114	0.42 137	0.26 352	0.12 105	0.23 204	0.19 235	0.36 193	0.28 164	0.28 208	0.35 271	0.26 238	0.30 374	0.35 286	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.13 391	0.22 415

AAGNet	0.34 414	0.12 114	0.53 281	0.26 352	0.16 292	0.20 130	0.19 235	0.31 140	0.29 182	0.35 347	0.35 271	0.27 243	0.30 374	0.44 325	2.56 565	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.09 223	0.07 19

IRAFT_RVC	0.23 234	0.15 224	0.54 293	0.26 352	0.12 105	0.19 99	0.23 358	0.41 263	0.39 312	0.31 271	0.30 212	0.29 269	0.24 287	0.55 372	0.23 283	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.08 62

ICVP	0.24 262	0.13 147	0.45 154	0.26 352	0.14 193	0.30 320	0.25 396	0.47 325	0.35 255	0.29 232	0.43 365	0.35 337	0.25 300	0.28 197	0.25 306	0.12 389	0.09 223	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.38 436	0.26 413	0.87 455	0.26 352	0.22 432	0.52 485	0.35 474	0.64 490	0.46 389	0.40 413	0.52 432	0.48 435	0.39 443	0.84 491	0.48 444	0.13 411	0.14 345	0.15 460	0.16 475	0.16 434	0.16 336

psm_up	0.30 380	0.21 342	0.58 337	0.26 352	0.18 350	0.32 358	0.27 416	0.57 431	0.45 378	0.38 386	0.41 343	0.45 413	0.40 447	0.59 393	0.32 371	0.11 349	0.12 307	0.13 419	0.12 405	0.11 336	0.11 201

EDNetEfficient	0.64 520	0.39 487	2.52 555	0.26 352	0.26 475	0.39 421	0.49 518	0.42 268	1.06 540	1.38 550	0.86 516	0.61 488	0.97 539	0.66 433	1.62 551	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.12 405	0.20 481	0.19 375

FAT-Stereo	0.36 424	0.19 321	0.75 413	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.30 446	0.62 481	0.61 481	0.47 466	0.61 477	0.59 479	0.50 486	0.61 404	0.36 398	0.13 411	0.14 345	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.20 392

ADCRef	0.41 458	0.33 454	1.05 487	0.26 352	0.21 417	0.49 476	0.27 416	0.54 395	0.51 435	0.51 481	0.59 465	0.35 337	0.47 476	0.54 367	1.35 541	0.09 245	0.08 183	0.12 393	0.12 405	0.12 377	0.13 278

ADCP+	0.48 485	0.36 473	1.47 530	0.26 352	0.22 432	0.57 495	0.40 497	0.56 422	0.54 452	0.46 460	0.52 432	0.46 421	0.53 495	0.59 393	1.93 556	0.10 310	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.15 320

RYNet	0.38 436	0.23 377	0.65 376	0.26 352	0.28 481	0.62 504	0.33 466	0.61 473	0.62 485	0.42 430	0.39 323	0.58 478	0.40 447	0.89 499	0.57 470	0.11 349	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.19 474	0.22 415

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 367	0.24 388	0.81 433	0.26 352	0.18 350	0.30 320	0.22 330	0.52 371	0.41 332	0.38 386	0.42 351	0.42 394	0.28 348	0.46 333	0.31 362	0.11 349	0.08 183	0.10 301	0.11 362	0.10 284	0.12 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.25 287	0.22 361	0.62 361	0.26 352	0.11 68	0.31 341	0.23 358	0.46 314	0.45 378	0.34 329	0.43 365	0.27 243	0.23 265	0.36 291	0.37 404	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.10 163

DISCO	0.33 404	0.16 256	0.55 302	0.26 352	0.16 292	0.48 470	0.25 396	0.52 371	0.58 469	0.38 386	0.45 389	0.63 495	0.37 431	0.65 427	0.50 451	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.13 391	0.13 278

PWC_ROB	0.41 458	0.38 483	0.92 467	0.26 352	0.20 401	0.39 421	0.19 235	0.61 473	0.69 501	0.58 502	0.84 514	0.52 456	0.44 465	0.74 459	0.62 478	0.13 411	0.09 223	0.14 443	0.10 328	0.17 449	0.18 361

WCMA_ROB	0.55 501	0.27 421	0.76 417	0.26 352	0.22 432	0.62 504	0.36 480	0.57 431	0.58 469	0.97 535	1.40 543	1.28 541	0.94 538	0.80 481	0.80 500	0.20 497	0.17 413	0.16 468	0.16 475	0.19 474	0.29 475

SGM_RVC	0.57 507	0.22 361	0.60 351	0.26 352	0.16 292	0.97 537	0.46 511	0.76 526	0.90 528	1.03 539	0.92 522	1.16 536	0.93 537	1.21 535	0.72 491	0.17 474	0.16 389	0.16 468	0.16 475	0.16 434	0.24 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.45 471	0.40 490	1.40 527	0.27 389	0.22 432	0.58 497	0.33 466	0.65 496	0.83 518	0.59 503	0.63 481	0.53 461	0.39 443	0.66 433	0.81 502	0.12 389	0.11 287	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

ISRNet	0.28 347	0.15 224	0.54 293	0.27 389	0.19 377	0.24 226	0.15 79	0.47 325	0.45 378	0.40 413	0.49 419	0.42 394	0.27 326	0.33 264	0.30 352	0.20 497	0.12 307	0.17 477	0.16 475	0.16 434	0.21 402

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 224	0.21 10	0.27 389	0.09 10	0.15 22	0.13 37	0.23 38	0.21 70	0.12 21	0.11 15	0.10 27	0.13 115	0.22 95	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

rvit_105_1	0.28 347	0.24 388	0.65 376	0.27 389	0.19 377	0.31 341	0.35 474	0.46 314	0.53 447	0.31 271	0.32 233	0.32 308	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.16 460	0.14 345	0.15 460	0.17 486	0.11 336	0.11 201

rvit_stereo_0075_2	0.25 287	0.18 309	0.65 376	0.27 389	0.22 432	0.22 185	0.15 79	0.41 263	0.36 271	0.27 198	0.37 297	0.29 269	0.21 246	0.29 218	0.20 225	0.17 474	0.12 307	0.19 492	0.12 405	0.14 414	0.14 304

ACVNet-DCA	0.21 183	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

xx1	0.23 234	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.28 256	0.25 300	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

1test111	0.22 201	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

cc1	0.22 201	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

GMStereo_Zeroshot	0.25 287	0.22 361	0.51 249	0.27 389	0.14 193	0.28 284	0.15 79	0.40 245	0.36 271	0.37 377	0.43 365	0.40 372	0.17 181	0.35 286	0.21 247	0.12 389	0.07 121	0.13 419	0.07 118	0.17 449	0.10 163

StereoVision	0.23 234	0.23 377	0.55 302	0.27 389	0.17 322	0.23 204	0.22 330	0.40 245	0.32 217	0.21 131	0.51 425	0.22 176	0.16 164	0.29 218	0.19 206	0.11 349	0.12 307	0.13 419	0.13 437	0.10 284	0.08 62

TestStereo1	0.23 234	0.22 361	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

test_5	0.25 287	0.25 403	0.57 322	0.27 389	0.18 350	0.25 242	0.29 437	0.42 268	0.39 312	0.29 232	0.40 332	0.27 243	0.23 265	0.35 286	0.19 206	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.14 304

SA-5K	0.23 234	0.22 361	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

PSMNet-ADL	0.26 310	0.16 256	0.39 112	0.27 389	0.14 193	0.32 358	0.22 330	0.45 307	0.37 286	0.28 208	0.34 263	0.41 381	0.28 348	0.61 404	0.32 371	0.11 349	0.10 255	0.09 228	0.11 362	0.10 284	0.13 278

GrayStereo	0.26 310	0.10 36	0.45 154	0.27 389	0.14 193	0.23 204	0.46 511	0.36 193	0.33 233	0.40 413	0.47 409	0.30 287	0.78 525	0.29 218	0.17 153	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.15 320

cross-raft	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.27 389	0.16 292	0.20 130	0.24 382	0.34 172	0.24 102	0.23 157	0.28 190	0.29 269	0.15 147	0.19 46	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

RAFT	0.24 262	0.24 388	0.46 168	0.27 389	0.15 254	0.26 259	0.26 407	0.37 207	0.31 207	0.34 329	0.34 263	0.41 381	0.22 253	0.30 233	0.18 180	0.08 173	0.15 376	0.11 358	0.10 328	0.11 336	0.13 278

GEStereo_RVC	0.29 367	0.24 388	0.60 351	0.27 389	0.16 292	0.33 365	0.25 396	0.58 444	0.56 465	0.35 347	0.38 305	0.34 323	0.25 300	0.51 350	0.29 349	0.12 389	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.13 278

Anonymous3	0.24 262	0.19 321	0.76 417	0.27 389	0.18 350	0.41 432	0.24 382	0.45 307	0.36 271	0.23 157	0.27 184	0.20 155	0.18 209	0.28 197	0.19 206	0.12 389	0.11 287	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.13 278

sCroCo_RVC	0.19 123	0.15 224	0.60 351	0.27 389	0.18 350	0.23 204	0.16 110	0.28 89	0.24 102	0.14 49	0.22 140	0.17 122	0.14 132	0.22 95	0.16 130	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.10 163

FADNet-RVC-Resample	0.31 391	0.32 450	1.16 503	0.27 389	0.17 322	0.33 365	0.21 296	0.49 346	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.34 323	0.27 326	0.54 367	0.27 328	0.10 310	0.10 255	0.14 443	0.13 437	0.13 391	0.18 361

edge stereo	0.40 452	0.22 361	0.87 455	0.27 389	0.22 432	0.38 416	0.26 407	0.59 453	0.56 465	0.53 490	0.60 469	0.71 518	0.50 486	0.78 474	0.43 424	0.16 460	0.15 376	0.19 492	0.14 454	0.17 449	0.19 375

ADCMid	0.53 498	0.45 501	1.46 529	0.27 389	0.22 432	0.51 479	0.38 490	0.61 473	0.58 469	0.75 520	0.67 490	0.62 491	0.66 520	0.66 433	1.75 552	0.13 411	0.12 307	0.17 477	0.17 486	0.20 481	0.21 402

ADCPNet	0.51 492	0.36 473	1.82 545	0.27 389	0.23 444	0.71 514	0.39 493	0.56 422	0.54 452	0.52 484	0.60 469	0.66 506	0.57 501	0.64 423	1.23 531	0.15 450	0.18 425	0.14 443	0.23 511	0.19 474	0.22 415

CVANet_RVC	0.34 414	0.25 403	0.77 423	0.27 389	0.17 322	0.34 380	0.28 431	0.55 413	0.50 429	0.43 441	0.46 401	0.44 407	0.31 391	0.90 502	0.27 328	0.15 450	0.10 255	0.14 443	0.14 454	0.15 426	0.15 320

SANet	0.58 509	0.41 493	1.38 524	0.27 389	0.16 292	0.72 515	0.48 515	0.71 516	1.34 551	0.69 516	0.97 524	0.94 528	0.78 525	0.97 517	0.93 508	0.14 436	0.12 307	0.12 393	0.12 405	0.18 465	0.20 392

NOSS_ROB	0.33 404	0.24 388	0.49 209	0.27 389	0.16 292	0.34 380	0.19 235	0.55 413	0.50 429	0.34 329	0.37 297	0.42 394	0.30 374	0.93 511	0.25 306	0.19 494	0.20 451	0.24 508	0.22 507	0.17 449	0.25 447

w-ln-seven-2	0.40 452	0.37 476	1.34 521	0.28 417	0.18 350	0.38 416	0.29 437	0.53 381	0.59 476	0.47 466	0.56 453	0.46 421	0.42 458	0.70 445	0.64 482	0.10 310	0.10 255	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.16 336

YMNet	0.33 404	0.26 413	0.64 371	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 473	0.56 453	0.51 449	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.16 389	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

YMNet_1	0.33 404	0.26 413	0.64 371	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 473	0.56 453	0.51 449	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.16 389	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

anonymousdsp	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530

MC-Stereo	0.18 98	0.10 36	0.36 99	0.28 417	0.14 193	0.18 82	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.21 131	0.24 156	0.16 108	0.13 115	0.25 144	0.14 73	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.30 478

IGEV-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ccnet	0.43 466	0.34 463	0.62 361	0.28 417	0.33 507	0.60 502	0.34 471	0.68 508	0.47 402	0.54 494	0.66 488	0.56 471	0.46 474	0.73 455	0.66 485	0.26 514	0.19 437	0.24 508	0.22 507	0.27 511	0.25 447

DMCA-RVC	0.30 380	0.27 421	0.93 471	0.28 417	0.17 322	0.30 320	0.21 296	0.43 277	0.36 271	0.40 413	0.38 305	0.39 368	0.36 426	0.44 325	0.34 387	0.13 411	0.10 255	0.16 468	0.12 405	0.13 391	0.11 201

S-Stereo	0.39 441	0.20 334	1.04 486	0.28 417	0.22 432	0.39 421	0.31 455	0.58 444	0.69 501	0.40 413	0.59 465	0.48 435	0.41 452	0.75 464	0.42 420	0.12 389	0.15 376	0.13 419	0.13 437	0.16 434	0.25 447

stereogan	0.39 441	0.20 334	0.78 427	0.28 417	0.22 432	0.65 510	0.26 407	0.62 481	0.65 490	0.45 454	0.60 469	0.67 510	0.45 467	0.69 442	0.37 404	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.12 405	0.20 481	0.19 375

ADCL	0.50 488	0.30 439	1.15 501	0.28 417	0.19 377	0.77 521	0.64 533	0.57 431	0.73 510	0.57 501	0.73 501	0.55 466	0.60 506	0.66 433	1.53 547	0.11 349	0.10 255	0.13 419	0.13 437	0.15 426	0.16 336

DPSNet	0.51 492	0.26 413	1.16 503	0.28 417	0.21 417	0.76 518	0.56 528	0.89 542	0.82 517	0.49 473	0.51 425	0.64 500	0.81 529	0.89 499	0.85 505	0.17 474	0.16 389	0.13 419	0.13 437	0.26 506	0.27 463

DRN-Test	0.35 421	0.20 334	0.75 413	0.28 417	0.19 377	0.46 457	0.29 437	0.68 508	0.54 452	0.49 473	0.47 409	0.44 407	0.35 421	0.63 418	0.44 431	0.13 411	0.09 223	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.13 278

StereoDRNet	0.34 414	0.28 429	0.70 397	0.28 417	0.21 417	0.43 441	0.30 446	0.63 485	0.51 435	0.47 466	0.40 332	0.48 435	0.31 391	0.58 385	0.44 431	0.12 389	0.10 255	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.13 278

DLCB_ROB	0.30 380	0.20 334	0.45 154	0.28 417	0.17 322	0.37 410	0.25 396	0.50 354	0.45 378	0.46 460	0.47 409	0.51 449	0.34 414	0.56 378	0.38 406	0.10 310	0.10 255	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201

XPNet_ROB	0.35 421	0.26 413	0.58 337	0.28 417	0.19 377	0.37 410	0.31 455	0.57 431	0.51 435	0.52 484	0.54 443	0.57 473	0.38 436	0.65 427	0.48 444	0.17 474	0.12 307	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

TCMNet	0.34 414	0.28 429	0.81 433	0.29 433	0.30 496	0.40 427	0.28 431	0.53 381	0.49 423	0.38 386	0.46 401	0.40 372	0.30 374	0.61 404	0.42 420	0.14 436	0.13 327	0.15 460	0.14 454	0.18 465	0.19 375

FoundationStereo	0.13 17	0.08 3	0.18 2	0.29 433	0.30 496	0.12 7	0.13 37	0.12 1	0.18 33	0.09 1	0.08 6	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.11 1	0.07 62	0.31 524	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

AIO-test2	0.22 201	0.27 421	0.54 293	0.29 433	0.16 292	0.22 185	0.16 110	0.44 298	0.43 355	0.17 91	0.29 198	0.16 108	0.11 61	0.27 176	0.14 73	0.19 494	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.09 104

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 347	0.17 287	0.96 476	0.29 433	0.31 503	0.29 307	0.21 296	0.53 381	0.28 164	0.27 198	0.55 448	0.41 381	0.18 209	0.30 233	0.22 264	0.08 173	0.10 255	0.08 146	0.13 437	0.12 377	0.20 392

RSM	0.14 40	0.11 68	0.25 31	0.29 433	0.16 292	0.16 41	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.13 29	0.13 32	0.15 99	0.09 17	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

EGLCR-Stereo	0.19 123	0.09 15	0.34 87	0.29 433	0.17 322	0.28 284	0.16 110	0.30 124	0.23 91	0.22 149	0.11 15	0.16 108	0.09 17	0.28 197	0.15 108	0.07 62	0.25 492	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.37 508

anonymousa	0.26 310	0.13 147	0.56 312	0.29 433	0.30 496	0.31 341	0.20 270	0.38 218	0.36 271	0.33 309	0.51 425	0.41 381	0.27 326	0.25 144	0.24 292	0.08 173	0.18 425	0.09 228	0.18 491	0.08 150	0.17 356

IIG-Stereo	0.24 262	0.16 256	0.47 174	0.29 433	0.12 105	0.23 204	0.14 57	0.40 245	0.33 233	0.35 347	0.37 297	0.33 315	0.22 253	0.70 445	0.26 317	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

Pruner-Stereo	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.29 433	0.12 105	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.31 207	0.33 309	0.32 233	0.25 219	0.15 147	0.25 144	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

LMCR-Stereo	0.28 347	0.22 361	0.56 312	0.29 433	0.14 193	0.37 410	0.23 358	0.57 431	0.36 271	0.40 413	0.40 332	0.29 269	0.30 374	0.41 312	0.38 406	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.13 391	0.10 163

AnyNet_C32	0.55 501	0.51 510	1.34 521	0.29 433	0.28 481	0.61 503	0.62 532	0.57 431	0.62 485	0.63 507	0.68 492	0.54 465	0.55 497	0.82 486	1.81 553	0.15 450	0.15 376	0.15 460	0.18 491	0.21 487	0.25 447

zh-sn7	0.52 495	0.64 530	1.77 542	0.30 444	0.20 401	0.47 463	0.40 497	0.60 465	0.65 490	0.53 490	0.82 511	0.52 456	0.59 504	1.10 527	0.96 512	0.13 411	0.13 327	0.13 419	0.13 437	0.17 449	0.20 392

SCV_C0	0.19 123	0.14 191	0.40 121	0.30 444	0.20 401	0.15 22	0.16 110	0.35 181	0.26 137	0.17 91	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.14 73	0.07 62	0.22 467	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 447

StereoAnything_RVC	0.22 201	0.47 503	0.67 384	0.30 444	0.31 503	0.11 3	0.11 15	0.18 9	0.15 13	0.09 1	0.11 15	0.09 15	0.09 17	0.27 176	0.12 10	0.09 245	0.39 534	0.06 22	0.04 1	0.24 500	0.49 532

AIO-Stereo	0.16 75	0.12 114	0.29 55	0.30 444	0.20 401	0.16 41	0.14 57	0.28 89	0.22 78	0.14 49	0.15 66	0.13 63	0.08 6	0.20 65	0.15 108	0.06 23	0.16 389	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.24 436

MoCha-V2	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.30 444	0.24 458	0.16 41	0.15 79	0.28 89	0.19 44	0.16 79	0.16 71	0.13 63	0.13 115	0.30 233	0.13 37	0.06 23	0.28 508	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.25 447

IGEV++	0.19 123	0.13 147	0.38 106	0.30 444	0.19 377	0.15 22	0.15 79	0.32 147	0.18 33	0.13 29	0.16 71	0.12 52	0.11 61	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.32 526	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.42 519

MSKI-zero shot	0.19 123	0.10 36	0.47 174	0.30 444	0.14 193	0.21 156	0.14 57	0.33 165	0.22 78	0.24 165	0.25 163	0.22 176	0.10 39	0.32 254	0.14 73	0.07 62	0.30 520	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

WZ-Net	0.56 505	0.49 509	2.14 551	0.30 444	0.24 458	0.58 497	0.48 515	0.65 496	0.80 515	0.51 481	0.72 498	0.68 512	0.60 506	1.06 525	1.01 516	0.13 411	0.10 255	0.11 358	0.12 405	0.19 474	0.23 423

OMP-Stereo	0.24 262	0.16 256	0.48 189	0.30 444	0.13 154	0.21 156	0.16 110	0.38 218	0.35 255	0.34 329	0.30 212	0.33 315	0.20 236	0.70 445	0.24 292	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

RTSC	0.43 466	0.37 476	0.95 475	0.30 444	0.20 401	0.50 478	0.23 358	0.65 496	0.86 524	0.56 498	0.54 443	0.51 449	0.36 426	0.71 451	0.92 507	0.13 411	0.14 345	0.11 358	0.13 437	0.18 465	0.19 375

ADCS	0.62 515	0.56 518	1.54 535	0.30 444	0.25 471	0.56 493	0.46 511	0.71 516	0.86 524	0.77 524	0.72 498	0.68 512	0.62 515	0.82 486	2.33 562	0.17 474	0.16 389	0.16 468	0.17 486	0.23 496	0.27 463

TDLM	0.32 397	0.27 421	0.52 270	0.30 444	0.15 254	0.33 365	0.32 460	0.54 395	0.50 429	0.44 447	0.43 365	0.39 368	0.30 374	0.92 509	0.30 352	0.14 436	0.09 223	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.14 304

NaN_ROB	0.44 468	0.38 483	0.94 474	0.30 444	0.20 401	0.52 485	0.49 518	0.61 473	0.60 479	0.56 498	0.47 409	0.49 441	0.42 458	1.24 536	0.76 495	0.12 389	0.18 425	0.12 393	0.13 437	0.12 377	0.18 361

ETE_ROB	0.36 424	0.32 450	0.64 371	0.30 444	0.18 350	0.40 427	0.38 490	0.59 453	0.49 423	0.50 478	0.52 432	0.62 491	0.37 431	0.58 385	0.43 424	0.13 411	0.10 255	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.18 361

LALA_ROB	0.38 436	0.31 443	0.65 376	0.30 444	0.21 417	0.46 457	0.39 493	0.63 485	0.54 452	0.53 490	0.52 432	0.69 514	0.36 426	0.52 358	0.48 444	0.18 485	0.11 287	0.16 468	0.14 454	0.17 449	0.16 336

MSMD_ROB	0.63 518	0.34 463	0.70 397	0.30 444	0.25 471	0.88 530	0.35 474	0.58 444	0.67 495	1.13 543	1.52 547	1.75 551	1.05 543	0.90 502	0.60 474	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.27 525	0.25 502	0.27 463

AIO-test1	0.21 183	0.22 361	0.56 312	0.31 460	0.24 458	0.21 156	0.16 110	0.42 268	0.37 286	0.17 91	0.26 171	0.18 133	0.12 86	0.29 218	0.15 108	0.08 173	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.07 93	0.10 163

Wz-Net-SNSev	0.45 471	0.53 514	1.42 528	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.45 508	0.64 490	0.68 499	0.46 460	0.66 488	0.62 491	0.40 447	0.78 474	0.65 483	0.12 389	0.11 287	0.12 393	0.13 437	0.17 449	0.19 375

RP	0.38 436	0.26 413	0.67 384	0.31 460	0.24 458	0.37 410	0.29 437	0.53 381	0.61 481	0.42 430	0.65 486	0.62 491	0.51 488	0.63 418	0.43 424	0.17 474	0.15 376	0.17 477	0.15 465	0.17 449	0.19 375

GANet	0.40 452	0.28 429	0.67 384	0.31 460	0.18 350	0.43 441	0.39 493	0.60 465	0.46 389	0.48 472	0.78 506	0.55 466	0.45 467	0.96 515	0.55 466	0.13 411	0.14 345	0.13 419	0.12 405	0.15 426	0.16 336

MDST_ROB	0.51 492	0.16 256	0.97 478	0.31 460	0.21 417	1.35 552	0.34 471	0.80 529	0.59 476	1.09 542	0.74 502	0.49 441	0.37 431	1.31 542	0.60 474	0.14 436	0.12 307	0.16 468	0.13 437	0.13 391	0.18 361

PSMNet_ROB	0.36 424	0.31 443	0.71 404	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.44 507	0.61 473	0.49 423	0.39 404	0.45 389	0.49 441	0.32 404	0.66 433	0.53 459	0.14 436	0.10 255	0.15 460	0.14 454	0.13 391	0.13 278

RSM++	0.14 40	0.11 68	0.25 31	0.32 466	0.17 322	0.17 58	0.15 79	0.23 38	0.21 70	0.12 21	0.12 22	0.14 85	0.09 17	0.21 75	0.13 37	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

HH	0.22 201	0.12 114	0.55 302	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

HanStereo	0.22 201	0.12 114	0.55 302	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

LL-Strereo2	0.21 183	0.25 403	0.53 281	0.32 466	0.20 401	0.25 242	0.14 57	0.32 147	0.25 126	0.25 177	0.20 112	0.24 207	0.12 86	0.28 197	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.12 393	0.09 274	0.09 223	0.16 336

Selective-IGEV	0.15 55	0.10 36	0.34 87	0.32 466	0.19 377	0.16 41	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.13 29	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

riskmin	0.24 262	0.10 36	0.43 143	0.32 466	0.26 475	0.33 365	0.19 235	0.44 298	0.30 198	0.24 165	0.27 184	0.37 348	0.25 300	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.18 425	0.09 228	0.13 437	0.10 284	0.27 463

NCC-stereo	0.42 462	0.31 443	0.87 455	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 430	0.58 461	0.57 473	0.52 490	0.75 464	0.54 463	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.25 518	0.17 449	0.18 361

Nwc_Net	0.39 441	0.29 433	0.84 446	0.32 466	0.24 458	0.45 454	0.30 446	0.67 503	0.51 435	0.39 404	0.70 496	0.59 479	0.48 480	0.61 404	0.45 438	0.16 460	0.12 307	0.19 492	0.21 499	0.14 414	0.15 320

Abc-Net	0.42 462	0.31 443	0.87 455	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 430	0.58 461	0.57 473	0.52 490	0.75 464	0.54 463	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.25 518	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.40 452	0.35 467	1.05 487	0.32 466	0.28 481	0.39 421	0.43 505	0.53 381	0.56 465	0.35 347	0.43 365	0.41 381	0.36 426	0.83 490	0.61 477	0.12 389	0.23 477	0.16 468	0.23 511	0.13 391	0.20 392
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.46 479	0.34 463	0.71 404	0.32 466	0.20 401	0.51 479	0.32 460	0.73 521	0.63 487	0.60 504	0.57 458	0.65 502	0.44 465	1.42 547	0.62 478	0.14 436	0.17 413	0.22 504	0.16 475	0.17 449	0.23 423

FC-DCNN v2	0.75 529	0.33 454	0.82 437	0.33 477	0.28 481	0.85 528	0.40 497	0.88 540	0.86 524	1.46 555	1.65 552	2.08 555	1.40 554	1.14 531	0.95 511	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.26 506	0.32 487

iRaft-Stereo_20w	0.29 367	0.11 68	0.86 453	0.33 477	0.24 458	0.32 358	0.26 407	0.60 465	0.26 137	0.41 425	0.21 130	0.28 256	0.19 231	0.32 254	0.24 292	0.07 62	0.31 524	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.47 527

AF-Net	0.40 452	0.31 443	0.74 410	0.33 477	0.24 458	0.43 441	0.30 446	0.64 490	0.67 495	0.44 447	0.69 495	0.65 502	0.52 490	0.59 393	0.48 444	0.16 460	0.12 307	0.19 492	0.14 454	0.16 434	0.14 304

AnyNet_C01	0.68 523	0.69 534	2.64 557	0.33 477	0.27 480	0.93 532	0.64 533	0.66 501	0.65 490	0.70 517	0.97 524	0.75 520	0.63 517	1.01 520	1.52 546	0.17 474	0.16 389	0.17 477	0.17 486	0.24 500	0.28 470

FC-DCNN	0.73 525	0.33 454	0.84 446	0.33 477	0.28 481	0.82 527	0.40 497	0.82 532	0.83 518	1.43 553	1.60 551	1.97 553	1.38 552	1.10 527	0.93 508	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.26 506	0.32 487

model_zeroshot	0.21 183	0.14 191	0.51 249	0.34 482	0.18 350	0.26 259	0.16 110	0.41 263	0.24 102	0.33 309	0.20 112	0.25 219	0.12 86	0.26 164	0.16 130	0.09 245	0.21 456	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.13 278

Anonymous_2	0.44 468	0.23 377	0.57 322	0.34 482	0.34 509	0.53 488	0.28 431	0.49 346	0.39 312	0.36 360	0.34 263	0.48 435	0.38 436	0.43 321	0.33 380	0.26 514	0.41 537	0.44 534	1.45 569	0.33 525	0.37 508

HCRNet	0.25 287	0.27 421	0.42 137	0.34 482	0.17 322	0.27 266	0.18 192	0.45 307	0.37 286	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.23 265	0.44 325	0.21 247	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

G-Net	0.47 482	0.26 413	1.02 484	0.34 482	0.28 481	0.89 531	0.35 474	0.47 325	0.46 389	0.68 515	1.20 535	0.64 500	0.59 504	0.61 404	0.60 474	0.16 460	0.14 345	0.17 477	0.13 437	0.22 491	0.21 402

DeepPrunerF	0.46 479	0.37 476	1.50 532	0.34 482	0.30 496	0.36 402	0.37 482	0.64 490	1.15 549	0.41 425	0.45 389	0.40 372	0.41 452	0.82 486	0.53 459	0.18 485	0.14 345	0.23 506	0.21 499	0.17 449	0.18 361

PWCDC_ROB	0.41 458	0.41 493	0.77 423	0.34 482	0.21 417	0.43 441	0.20 270	0.60 465	0.90 528	0.44 447	1.24 538	0.36 342	0.38 436	0.56 378	0.48 444	0.18 485	0.11 287	0.11 358	0.10 328	0.20 481	0.16 336

MultiAttention	1.05 542	0.14 191	0.50 231	0.35 488	0.43 527	5.62 569	1.71 569	0.71 516	0.54 452	0.36 360	0.63 481	0.55 466	0.22 253	7.50 577	0.56 467	0.09 245	0.06 48	0.14 443	0.24 513	0.27 511	0.34 495

GASNet	0.39 441	0.58 525	1.27 516	0.35 488	0.23 444	0.35 395	0.23 358	0.63 485	0.56 465	0.41 425	0.38 305	0.45 413	0.30 374	0.81 485	0.42 420	0.16 460	0.11 287	0.14 443	0.14 454	0.23 496	0.12 251

XX-Stereo	0.25 287	0.11 68	1.09 495	0.35 488	0.38 520	0.23 204	0.13 37	0.43 277	0.19 44	0.20 124	0.40 332	0.31 297	0.10 39	0.33 264	0.13 37	0.08 173	0.11 287	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.10 163

Syn2CoEx	0.39 441	0.39 487	1.08 494	0.35 488	0.21 417	0.41 432	0.29 437	0.63 485	0.51 435	0.43 441	0.56 453	0.45 413	0.45 467	0.69 442	0.39 410	0.17 474	0.14 345	0.16 468	0.12 405	0.13 391	0.16 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 436	0.43 497	0.72 409	0.35 488	0.19 377	0.51 479	0.25 396	0.56 422	0.39 312	0.42 430	0.47 409	0.47 431	0.27 326	0.74 459	0.32 371	0.38 534	0.19 437	0.27 511	0.17 486	0.29 518	0.27 463

RGC	0.41 458	0.35 467	0.76 417	0.35 488	0.28 481	0.41 432	0.29 437	0.60 465	0.55 460	0.47 466	0.64 484	0.63 495	0.47 476	0.74 459	0.46 439	0.16 460	0.15 376	0.21 499	0.21 499	0.19 474	0.21 402

testlalala2	0.19 123	0.11 68	0.49 209	0.37 494	0.26 475	0.24 226	0.14 57	0.37 207	0.26 137	0.25 177	0.27 184	0.21 169	0.12 86	0.17 23	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.08 62

FCDSN-DC	0.67 521	0.38 483	0.83 442	0.37 494	0.30 496	0.66 511	0.37 482	0.69 514	0.70 503	1.15 545	1.53 548	1.70 550	1.38 552	1.00 519	0.83 503	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.27 511	0.32 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.45 471	0.34 463	0.89 463	0.37 494	0.28 481	0.46 457	0.23 358	0.72 520	0.96 535	0.65 510	0.61 477	0.61 488	0.48 480	0.64 423	0.69 488	0.16 460	0.16 389	0.16 468	0.16 475	0.21 487	0.25 447

RTS	0.81 535	0.56 518	4.76 565	0.37 494	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 541	0.76 522	0.91 520	0.60 485	0.61 510	1.64 550	1.24 532	0.15 450	0.13 327	0.15 460	0.15 465	0.22 491	0.24 436

RTSA	0.81 535	0.56 518	4.76 565	0.37 494	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 541	0.76 522	0.91 520	0.60 485	0.61 510	1.64 550	1.24 532	0.15 450	0.13 327	0.15 460	0.15 465	0.22 491	0.24 436

DANet	0.37 431	0.25 403	0.67 384	0.37 494	0.22 432	0.42 437	0.25 396	0.50 354	0.44 367	0.52 484	0.50 422	0.59 479	0.42 458	0.78 474	0.53 459	0.13 411	0.12 307	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.21 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 487	0.41 493	1.15 501	0.37 494	0.35 512	0.42 437	0.42 503	0.54 395	0.65 490	0.54 494	0.54 443	0.63 495	0.48 480	0.94 514	0.51 454	0.27 518	0.30 520	0.30 520	0.33 530	0.29 518	0.29 475

NCCL2	0.37 431	0.33 454	0.59 344	0.37 494	0.23 444	0.42 437	0.41 502	0.56 422	0.44 367	0.47 466	0.47 409	0.61 488	0.39 443	0.58 385	0.41 416	0.16 460	0.13 327	0.21 499	0.22 507	0.16 434	0.18 361

CSAN	0.55 501	0.47 503	1.19 511	0.37 494	0.23 444	0.57 495	0.61 531	0.65 496	0.72 507	0.65 510	0.78 506	0.66 506	0.65 519	1.41 546	0.77 496	0.21 499	0.17 413	0.20 497	0.21 499	0.18 465	0.21 402

FINET	0.58 509	0.48 507	1.35 523	0.38 503	0.37 517	0.96 536	1.13 560	0.84 537	1.05 539	0.50 478	0.70 496	0.45 413	0.61 510	0.63 418	0.62 478	0.26 514	0.28 508	0.14 443	0.13 437	0.20 481	0.44 523

CC-Net-ROB	0.46 479	0.55 516	0.86 453	0.38 503	0.23 444	0.51 479	0.30 446	0.69 514	0.51 435	0.46 460	0.51 425	0.48 435	0.38 436	0.96 515	0.40 412	0.36 531	0.23 477	0.56 540	0.25 518	0.34 526	0.22 415

HUF	0.26 310	0.15 224	0.79 428	0.39 505	0.31 503	0.16 41	0.17 140	0.36 193	0.25 126	0.19 114	0.14 61	0.23 190	0.11 61	0.32 254	0.14 73	0.08 173	0.60 556	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.56 538

AEACV	0.20 151	0.09 15	0.32 79	0.39 505	0.34 509	0.21 156	0.16 110	0.30 124	0.18 33	0.17 91	0.17 83	0.13 63	0.16 164	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.29 519	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.37 508

MFN_U_SF_RVC	0.58 509	0.58 525	1.31 520	0.39 505	0.23 444	0.72 515	0.30 446	0.83 534	0.68 499	0.74 519	0.74 502	0.86 524	0.60 506	0.84 491	0.83 503	0.29 521	0.27 503	0.32 524	0.37 536	0.31 520	0.33 492

GANetREF_RVC	0.45 471	0.52 511	0.87 455	0.39 505	0.20 401	0.51 479	0.50 520	0.68 508	0.67 495	0.47 466	0.46 401	0.50 446	0.43 462	0.91 504	0.40 412	0.28 520	0.21 456	0.32 524	0.19 493	0.28 516	0.23 423
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
ELAS	0.80 533	0.40 490	0.91 466	0.39 505	0.35 512	1.52 556	0.81 546	0.97 544	0.98 537	1.47 560	1.58 550	1.19 538	1.33 551	1.01 520	1.21 529	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.29 528	0.32 523	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.20 151	0.15 224	0.31 70	0.40 510	0.29 491	0.18 82	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.18 109	0.17 83	0.11 42	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.07 62	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 539

MSCF	0.20 151	0.14 191	0.31 70	0.40 510	0.29 491	0.17 58	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.17 91	0.16 71	0.11 42	0.13 115	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.07 93	0.57 539

TRStereo	0.22 201	0.21 342	0.62 361	0.40 510	0.19 377	0.22 185	0.16 110	0.58 444	0.30 198	0.21 131	0.21 130	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.14 73	0.09 245	0.09 223	0.09 228	0.11 362	0.06 34	0.19 375

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 498	0.60 528	0.98 480	0.40 510	0.25 471	0.87 529	0.57 529	0.60 465	0.64 489	0.60 504	0.67 490	0.63 495	0.42 458	1.13 529	0.50 451	0.23 503	0.28 508	0.27 511	0.35 532	0.25 502	0.33 492

XQC	0.47 482	0.45 501	1.07 491	0.40 510	0.28 481	0.58 497	0.38 490	0.67 503	0.76 512	0.53 490	0.47 409	0.59 479	0.47 476	0.74 459	0.80 500	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.16 475	0.26 506	0.24 436

ELAS_RVC	0.80 533	0.40 490	1.10 496	0.40 510	0.35 512	0.93 532	1.10 559	0.87 539	1.12 547	1.40 551	1.39 541	1.27 540	1.55 560	1.13 529	1.13 526	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.28 526	0.31 520	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.20 151	0.16 256	0.49 209	0.41 516	0.29 491	0.15 22	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.17 91	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.35 286	0.13 37	0.07 62	0.19 437	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.41 516

UDG	0.42 462	0.54 515	0.67 384	0.41 516	0.35 512	0.47 463	0.27 416	0.57 431	0.48 410	0.40 413	0.46 401	0.59 479	0.45 467	0.47 337	0.46 439	0.26 514	0.19 437	0.49 536	0.22 507	0.37 527	0.30 478

SGM-ForestM	1.59 557	0.56 518	1.52 534	0.41 516	0.34 509	2.77 565	1.67 567	1.69 561	1.73 557	2.48 567	2.27 564	6.02 574	2.90 568	3.08 565	2.83 566	0.25 512	0.30 520	0.19 492	0.20 497	0.18 465	0.45 526

EKT-Stereo	0.39 441	0.13 147	0.53 281	0.42 519	3.94 571	0.22 185	0.17 140	0.38 218	0.30 198	0.21 131	0.20 112	0.23 190	0.15 147	0.30 233	0.18 180	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.12 251

CAS	0.16 75	0.07 1	0.29 55	0.42 519	0.17 322	0.20 130	0.18 192	0.23 38	0.20 54	0.15 67	0.19 104	0.11 42	0.10 39	0.15 6	0.14 73	0.31 525	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.16 336

PVD	0.62 515	0.41 493	0.93 471	0.44 521	0.39 522	0.63 508	0.51 522	0.86 538	1.27 550	0.93 532	1.09 530	0.81 522	0.85 531	0.89 499	0.89 506	0.21 499	0.23 477	0.22 504	0.19 493	0.28 516	0.41 516

PDISCO_ROB	0.45 471	0.37 476	0.89 463	0.44 521	0.37 517	0.70 513	0.35 474	0.75 524	0.78 513	0.45 454	0.53 440	0.65 502	0.40 447	0.68 441	0.52 455	0.22 502	0.12 307	0.21 499	0.19 493	0.26 506	0.22 415

AIO_test	0.20 151	0.12 114	0.46 168	0.45 523	0.38 520	0.15 22	0.17 140	0.28 89	0.20 54	0.19 114	0.13 32	0.14 85	0.09 17	0.39 307	0.13 37	0.07 62	0.21 456	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.34 495

DDUNet	0.45 471	0.60 528	0.71 404	0.45 523	0.39 522	0.46 457	0.32 460	0.53 381	0.44 367	0.46 460	0.53 440	0.57 473	0.38 436	0.51 350	0.43 424	0.34 528	0.21 456	0.56 540	0.25 518	0.41 529	0.36 500

Consistency-Raft	0.56 505	0.52 511	1.12 497	0.45 523	0.49 530	0.48 470	0.45 508	0.73 521	0.74 511	0.45 454	0.82 511	0.46 421	0.60 506	0.51 350	0.63 481	0.39 536	0.40 535	0.44 534	0.51 545	0.53 535	0.38 515

PSMNet-RUCA	0.39 441	0.47 503	0.84 446	0.46 526	0.41 525	0.34 380	0.26 407	0.59 453	0.46 389	0.40 413	0.51 425	0.44 407	0.33 412	0.43 321	0.31 362	0.25 512	0.14 345	0.33 527	0.21 499	0.32 523	0.23 423

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 524	0.73 537	1.26 515	0.47 527	0.28 481	1.42 554	0.60 530	0.82 532	0.94 534	0.85 528	0.86 516	0.88 526	0.70 522	1.32 543	0.75 494	0.37 532	0.30 520	0.34 528	0.36 534	0.44 530	0.42 519

anonymity	0.57 507	0.55 516	0.74 410	0.48 528	0.63 541	0.56 493	0.43 505	0.71 516	0.51 435	0.64 509	0.55 448	0.57 473	0.61 510	0.65 427	0.57 470	0.55 541	0.55 551	0.50 537	0.54 546	0.51 534	0.61 543

MSAF-DinoV2	0.81 535	0.64 530	2.42 554	0.49 529	0.17 322	0.58 497	0.32 460	0.83 534	0.85 522	0.41 425	0.52 432	0.98 532	0.61 510	4.97 573	1.22 530	0.12 389	0.07 121	0.10 301	0.24 513	0.27 511	0.32 487

SQANet	0.44 468	0.57 522	0.89 463	0.49 529	0.39 522	0.47 463	0.23 358	0.53 381	0.44 367	0.41 425	0.48 418	0.47 431	0.34 414	0.58 385	0.43 424	0.38 534	0.15 376	0.40 532	0.21 499	0.50 532	0.34 495

LE_ROB	1.82 563	0.39 487	3.15 563	0.50 531	0.55 537	0.79 523	1.00 552	0.89 542	6.48 574	7.40 577	2.07 560	2.07 554	5.08 572	1.33 544	3.96 570	0.11 349	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.13 278

SPS-STEREO	0.74 526	0.72 535	1.18 510	0.52 532	0.57 539	0.76 518	0.50 520	0.80 529	0.66 494	0.97 535	0.88 519	0.94 528	0.74 523	1.08 526	1.04 521	0.58 544	0.51 545	0.50 537	0.50 544	0.56 536	0.72 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.63 518	0.32 450	1.01 483	0.54 533	0.73 547	0.62 504	1.36 564	0.62 481	0.58 469	0.38 386	0.62 480	0.52 456	0.34 414	0.65 427	0.47 442	0.54 540	0.61 557	0.67 545	0.61 553	0.65 541	0.69 553

NVStereoNet_ROB	0.74 526	0.64 530	1.20 513	0.55 534	0.43 527	0.54 492	0.48 515	0.75 524	0.87 527	0.88 529	1.72 554	1.06 533	1.03 542	1.29 540	0.98 515	0.35 530	0.42 538	0.41 533	0.48 540	0.38 528	0.43 521
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.20 550	0.89 544	2.53 556	0.59 535	0.76 548	3.16 567	2.09 570	1.16 548	0.93 531	0.95 533	1.12 532	1.65 548	1.27 549	2.15 561	1.87 555	0.43 539	0.37 533	0.38 530	0.39 538	0.62 538	0.63 546

MANE	1.63 559	0.58 525	1.16 503	0.59 535	0.60 540	2.71 564	1.53 565	2.63 570	3.62 566	2.33 566	3.26 568	3.66 568	2.98 569	2.26 563	2.26 561	0.37 532	0.40 535	0.31 523	0.49 541	0.31 520	0.63 546

otaku	0.60 512	0.73 537	1.13 499	0.64 537	0.45 529	0.73 517	0.37 482	0.67 503	0.67 495	0.52 484	0.75 504	0.66 506	0.46 474	0.74 459	0.59 473	0.55 541	0.34 530	0.56 540	0.36 534	0.65 541	0.49 532

MFMNet_re	0.74 526	0.84 542	1.16 503	0.64 537	0.70 546	0.79 523	0.71 538	0.77 527	0.85 522	0.79 526	0.86 516	0.69 514	0.80 527	0.73 455	0.65 483	0.66 548	0.59 555	0.61 544	0.58 551	0.68 544	0.71 554

Ntro	0.61 514	0.75 540	1.16 503	0.67 539	0.50 531	0.76 518	0.37 482	0.68 508	0.71 505	0.50 478	0.59 465	0.65 502	0.52 490	0.79 478	0.58 472	0.58 544	0.32 526	0.57 543	0.34 531	0.69 546	0.50 534

SGM+DAISY	1.12 548	0.86 543	1.64 538	0.68 540	0.80 554	1.68 558	1.68 568	1.08 546	1.10 543	1.53 562	1.76 556	1.47 545	1.53 559	1.24 536	1.42 545	0.66 548	0.65 562	0.52 539	0.54 546	0.57 537	0.91 562

BEATNet-Init1	4.91 572	3.27 572	14.39 582	0.69 541	0.65 544	10.19 579	3.83 573	5.04 574	5.11 572	8.73 578	8.52 576	13.95 585	7.66 576	7.79 578	5.79 574	0.32 527	0.34 530	0.34 528	0.38 537	0.64 540	0.64 548

SAMSARA	0.62 515	0.47 503	0.93 471	0.70 542	0.50 531	1.15 543	1.29 563	0.79 528	0.70 503	0.77 524	0.55 448	0.92 527	0.58 502	0.87 496	0.77 496	0.19 494	0.27 503	0.18 485	0.19 493	0.27 511	0.28 470

ACVNet_1	0.77 532	0.92 547	1.79 544	0.73 543	0.53 536	0.78 522	0.42 503	0.88 540	0.90 528	0.75 520	0.76 505	1.32 542	0.80 527	1.04 523	0.70 489	0.57 543	0.32 526	0.72 547	0.35 532	0.70 547	0.50 534

ACVNet-4b	0.76 530	0.90 545	1.67 539	0.73 543	0.51 535	0.80 526	0.31 455	0.74 523	0.81 516	0.51 481	0.72 498	0.94 528	0.43 462	1.01 520	1.32 539	1.18 567	0.22 467	0.77 549	0.45 539	0.70 547	0.50 534

MADNet+	1.05 542	1.26 562	4.77 568	0.73 543	0.50 531	1.25 547	0.97 551	1.05 545	0.93 531	0.67 513	0.78 506	0.87 525	0.85 531	2.14 560	1.83 554	0.40 537	0.42 538	0.32 524	0.28 526	0.45 531	0.43 521

test_for_model	0.33 404	0.91 546	0.48 189	0.74 546	0.50 531	0.20 130	0.16 110	0.33 165	0.27 154	0.29 232	0.15 66	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.31 525	0.27 503	0.06 22	0.05 21	0.97 559	0.31 482

DispFullNet	0.67 521	0.94 548	1.63 537	0.77 547	1.19 564	0.53 488	0.25 396	0.61 473	0.72 507	0.70 517	0.60 469	0.69 514	0.90 535	0.80 481	0.52 455	0.27 518	0.13 327	0.74 548	0.31 529	0.68 544	0.44 523

RainbowNet	0.76 530	1.00 552	1.29 518	0.82 548	0.63 541	0.79 523	0.52 523	0.83 534	0.93 531	0.61 506	0.79 509	0.79 521	0.62 515	0.82 486	0.67 487	0.80 555	0.55 551	0.79 551	0.49 541	0.81 550	0.62 544

WAO-7	1.05 542	1.00 552	1.19 511	0.83 549	0.67 545	1.22 546	0.84 548	1.43 554	1.56 555	1.13 543	1.75 555	1.46 544	1.25 548	1.56 549	1.28 534	0.61 546	0.62 560	0.70 546	0.68 556	0.66 543	0.62 544

ACVNet_2	0.94 538	0.98 551	1.71 541	0.83 549	0.63 541	1.02 538	0.64 533	1.16 548	1.43 554	1.02 537	1.39 541	1.47 545	0.86 533	1.16 532	0.79 499	0.63 547	0.43 541	0.78 550	0.49 541	0.80 549	0.57 539

PWCK	1.05 542	1.29 563	2.12 550	0.92 551	0.42 526	1.27 548	1.01 553	1.14 547	1.14 548	1.16 546	1.14 533	1.25 539	0.90 535	1.77 555	1.15 527	0.89 558	0.51 545	0.87 553	0.54 546	1.02 561	0.57 539

WAO-6	1.11 547	1.01 554	1.17 509	0.96 552	0.79 551	1.30 550	0.78 543	1.36 552	1.99 560	1.04 540	1.54 549	1.59 547	1.27 549	1.37 545	1.30 535	0.78 553	0.55 551	1.03 559	0.75 560	0.87 551	0.72 555

IMH-64-1	0.94 538	0.95 549	1.07 491	0.98 553	0.76 548	0.93 532	0.72 539	1.30 550	1.11 545	0.91 530	1.45 544	1.14 534	1.00 540	1.25 538	0.97 513	0.77 551	0.51 545	0.97 555	0.55 549	0.90 552	0.66 550

IMH-64	0.94 538	0.95 549	1.07 491	0.98 553	0.76 548	0.93 532	0.72 539	1.30 550	1.11 545	0.91 530	1.45 544	1.14 534	1.00 540	1.25 538	0.97 513	0.77 551	0.51 545	0.97 555	0.55 549	0.90 552	0.66 550

IMH	1.09 546	1.04 555	1.29 518	1.03 555	0.79 551	1.11 540	0.69 536	1.40 553	1.42 553	1.02 537	1.71 553	1.42 543	1.19 547	1.78 556	1.03 520	1.14 565	0.56 554	1.00 557	0.58 551	0.93 555	0.68 552

GCST	0.50 488	0.67 533	0.82 437	1.04 556	0.55 537	0.38 416	0.11 15	0.42 268	0.33 233	0.42 430	0.35 271	0.29 269	0.18 209	0.50 344	0.23 283	0.70 550	0.42 538	0.79 551	0.62 554	0.63 539	0.47 527

LVE	1.18 549	1.16 557	1.67 539	1.04 556	0.81 555	1.32 551	0.82 547	1.49 556	1.94 558	1.08 541	1.90 557	1.89 552	1.07 544	1.51 548	1.04 521	0.96 561	0.61 557	0.94 554	0.69 557	0.92 554	0.79 560

Dean	1.22 551	1.17 558	1.97 548	1.04 556	0.79 551	1.21 545	0.76 541	1.51 557	1.96 559	1.30 549	1.98 559	2.14 556	1.18 546	1.30 541	1.15 527	0.83 556	0.61 557	1.01 558	0.69 557	0.97 559	0.77 559

WAO-8	1.50 555	1.22 560	1.39 525	1.10 559	0.85 556	2.15 560	0.78 543	1.84 563	3.76 567	1.46 555	2.18 561	2.15 557	1.50 557	3.20 567	1.35 541	0.92 559	0.66 563	1.10 560	0.79 561	0.94 556	0.74 557

Venus	1.50 555	1.22 560	1.39 525	1.10 559	0.85 556	2.15 560	0.78 543	1.84 563	3.76 567	1.46 555	2.18 561	2.15 557	1.50 557	3.20 567	1.35 541	0.92 559	0.66 563	1.10 560	0.79 561	0.94 556	0.74 557

TorneroNet-64	1.47 553	1.15 556	1.51 533	1.11 561	0.86 558	2.27 563	0.76 541	1.84 563	3.76 567	1.29 547	2.22 563	2.68 564	1.46 555	1.81 557	1.55 548	0.79 554	0.51 545	1.10 560	0.67 555	1.31 564	0.81 561

JetRed	2.35 567	2.70 571	6.11 570	1.14 562	1.38 567	6.03 572	3.61 572	2.12 567	1.72 556	1.99 565	1.97 558	2.15 557	1.59 561	2.49 564	4.19 571	1.05 562	1.60 569	1.10 560	1.02 567	1.72 569	1.41 570

TorneroNet	2.26 565	1.20 559	1.55 536	1.15 563	0.91 559	5.84 570	0.84 548	2.12 567	8.45 576	2.59 568	5.32 572	3.84 569	2.15 563	1.84 559	1.98 558	0.88 557	0.54 550	1.16 564	0.74 559	1.31 564	0.91 562

UNDER WATER-64	1.61 558	1.30 564	2.93 561	1.33 564	0.96 560	2.20 562	1.25 562	1.47 555	3.15 564	1.46 555	1.31 539	2.61 563	2.22 564	1.69 552	1.93 556	1.13 564	0.67 565	1.29 565	0.94 564	1.26 562	1.09 566

UNDER WATER	1.64 560	1.34 565	2.72 559	1.40 565	1.04 561	1.70 559	1.14 561	1.57 560	3.58 565	1.46 555	1.46 546	2.82 565	2.43 565	1.74 553	2.04 559	1.08 563	0.63 561	1.31 566	0.94 564	1.29 563	1.10 567

notaker	1.49 554	1.44 566	1.77 542	1.42 566	1.08 562	1.19 544	0.87 550	1.51 557	1.40 552	1.53 562	3.41 569	2.40 560	1.94 562	1.83 558	1.57 549	1.14 565	0.69 566	1.38 567	0.88 563	1.39 567	1.03 565

ktn	1.80 562	1.46 567	1.49 531	1.44 567	1.14 563	1.50 555	1.07 556	1.53 559	3.90 570	2.77 569	4.62 570	3.42 567	1.49 556	1.74 553	1.40 544	1.45 569	0.77 567	1.46 568	0.99 566	1.41 568	1.00 564

KSHMR	1.92 564	1.47 568	1.97 548	1.48 568	1.22 565	1.39 553	1.06 555	1.81 562	5.83 573	1.43 553	5.56 573	2.95 566	1.17 545	2.24 562	1.33 540	1.29 568	1.13 568	1.47 569	1.11 568	1.37 566	1.21 568

HanzoNet	3.08 568	1.87 570	2.70 558	1.81 569	1.34 566	1.60 557	1.05 554	2.06 566	2.62 563	5.63 574	5.12 571	5.96 573	7.09 575	4.39 572	3.43 568	3.29 574	2.06 574	1.98 572	2.94 576	2.47 571	2.15 572

tt	4.71 571	0.11 68	3.94 564	2.06 570	1.54 568	10.14 578	16.85 579	9.28 580	4.99 571	1.41 552	1.05 529	4.68 570	4.89 571	3.36 569	5.86 575	5.73 578	9.15 583	2.23 574	2.51 573	3.02 572	1.34 569

MADNet++	2.34 566	1.81 569	2.24 553	2.15 571	1.97 569	2.79 566	2.19 571	2.42 569	2.26 561	2.79 570	2.70 566	2.43 561	2.60 567	3.18 566	3.32 567	2.19 572	1.97 572	1.93 570	1.62 570	2.02 570	2.10 571

LSM	1.68 561	0.48 507	2.91 560	2.28 572	17.60 583	0.52 485	0.55 527	0.65 496	0.78 513	0.84 527	1.11 531	0.63 495	0.55 497	0.79 478	0.53 459	0.16 460	0.25 492	0.18 485	0.21 499	0.25 502	2.37 573

PML	15.86 585	13.12 585	7.07 571	5.22 573	7.66 574	32.93 589	64.30 593	5.37 575	10.12 578	25.87 592	67.29 593	20.25 587	13.20 586	10.09 580	6.81 577	5.94 579	2.00 573	6.03 581	2.18 572	9.13 580	2.62 574

DGTPSM_ROB	8.38 576	5.24 575	10.71 580	5.32 574	10.19 576	8.34 575	23.49 584	6.11 576	13.43 583	4.93 571	10.93 581	5.64 571	10.55 577	6.17 574	12.73 580	3.74 575	7.56 578	3.68 575	7.24 580	4.09 575	7.49 578

DPSimNet_ROB	6.21 573	5.16 573	9.50 572	5.59 575	5.56 572	7.64 574	10.02 576	4.07 572	7.33 575	6.84 575	6.26 574	7.17 577	10.55 577	4.07 571	5.68 573	5.50 577	4.29 576	5.24 577	3.66 577	4.05 574	5.96 577

DPSMNet_ROB	8.44 577	5.25 576	10.87 581	5.59 575	10.27 577	8.34 575	23.51 585	6.12 577	13.47 584	4.96 572	10.94 582	5.65 572	10.55 577	6.25 575	12.77 581	4.01 576	7.62 579	3.75 576	7.27 581	4.16 576	7.54 579

USTest	6.84 574	5.16 573	5.45 569	7.18 577	7.26 573	14.27 581	22.53 580	8.48 578	9.29 577	5.44 573	6.42 575	6.27 576	6.69 574	6.83 576	8.49 578	1.95 570	3.27 575	2.16 573	2.54 574	3.76 573	3.31 575

Anonymous_1	16.44 586	9.26 578	9.67 574	10.63 578	14.54 581	18.62 586	26.98 586	12.68 584	13.53 585	10.78 584	10.37 580	10.15 579	10.66 580	10.99 584	12.64 579	15.61 589	7.73 580	16.87 586	43.01 590	56.14 593	7.86 582

DPSM_ROB	11.46 580	9.79 582	10.18 575	11.11 579	11.31 579	19.08 587	27.38 587	13.42 585	14.23 586	10.34 582	11.13 583	10.97 583	11.33 584	11.89 585	13.49 582	6.74 580	8.19 581	6.00 579	7.05 578	7.74 578	7.76 580

DPSM	11.46 580	9.79 582	10.18 575	11.11 579	11.31 579	19.08 587	27.38 587	13.42 585	14.23 586	10.34 582	11.13 583	10.97 583	11.33 584	11.89 585	13.49 582	6.74 580	8.19 581	6.00 579	7.05 578	7.74 578	7.76 580

TCMNet-wrong-test	4.33 570	5.65 577	4.76 565	11.36 581	10.39 578	5.87 571	4.45 574	4.24 573	1.10 543	1.93 564	2.43 565	6.07 575	3.54 570	3.87 570	4.51 572	2.00 571	0.47 543	1.96 571	1.68 571	5.78 577	4.48 576

LRCNet_RVC	10.94 579	14.45 586	9.66 573	15.38 582	8.02 575	1.08 539	0.35 474	8.72 579	0.72 507	12.63 585	15.84 585	9.73 578	6.52 573	8.58 579	6.38 576	20.33 590	5.39 577	23.79 588	21.95 587	15.35 584	13.96 586

HaxPig	17.72 587	20.23 591	19.76 584	16.55 583	16.52 582	9.46 577	9.42 575	14.48 587	13.31 582	18.59 586	18.67 586	17.39 586	16.68 587	17.07 587	16.43 587	21.99 591	20.86 591	22.28 587	21.55 586	21.30 589	21.88 591

MEDIAN_ROB	21.20 588	24.56 592	23.42 590	19.57 584	19.62 587	13.29 580	11.21 577	18.04 588	17.02 588	22.07 591	21.92 587	20.84 588	20.24 588	21.02 588	19.68 588	25.59 592	24.08 592	26.20 589	25.19 588	25.31 590	25.19 592

xxxxx1	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

tt_ll	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

ff	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

CasAABBNet	23.04 589	19.69 587	20.32 585	22.42 588	22.73 588	38.35 591	55.23 592	26.99 590	28.74 591	20.67 588	22.28 589	22.11 590	22.86 590	23.84 589	27.17 591	13.52 585	16.47 588	12.08 582	14.21 583	15.57 585	15.60 588

FlowAnything	23.08 590	19.70 588	20.48 587	22.45 589	22.73 588	38.34 590	55.18 590	27.00 591	28.79 592	20.83 590	22.42 591	22.10 589	22.83 589	23.85 590	27.23 593	13.53 586	16.54 589	12.10 584	14.29 585	15.59 586	15.58 587

Selective-RAFT-Error	23.11 591	19.77 589	20.60 588	22.49 590	22.80 590	38.46 593	55.19 591	27.13 593	28.90 593	20.73 589	22.38 590	22.11 590	22.91 592	23.94 591	27.18 592	13.54 587	16.57 590	12.09 583	14.21 583	15.61 587	15.65 589

LSM0	24.21 592	19.88 590	22.33 589	24.42 591	40.13 593	38.41 592	54.99 589	27.05 592	28.61 590	20.59 587	22.00 588	22.29 592	22.86 590	24.12 592	27.16 590	13.59 588	16.33 587	12.13 585	14.08 582	15.72 588	17.53 590

AVERAGE_ROB	25.43 593	29.01 593	27.22 591	24.60 592	24.16 592	17.78 585	12.87 578	22.39 589	21.40 589	26.72 593	26.08 592	25.18 593	24.52 593	25.07 593	23.57 589	29.94 593	28.36 593	30.60 590	29.57 589	29.83 591	29.66 593

test_example2	100.95 594	107.33 594	67.16 593	98.17 593	106.88 594	89.44 594	101.34 594	37.23 594	97.88 594	129.56 594	131.26 594	65.41 594	67.34 594	91.22 594	79.29 594	143.32 594	199.32 594	81.12 594	102.17 594	121.89 594	101.70 594

DLNR_Zeroshot_test	10.53 578	12.28 584	20.32 585	105.84 594	23.88 591	0.14 13	0.13 37	3.20 571	0.20 54	0.16 79	0.23 148	0.16 108	0.10 39	0.32 254	0.16 130	2.54 573	0.32 526	0.07 70	0.07 118	40.17 592	0.28 470

ccccc		256.25 595		351.50 595	361.31 595	144.22 595		153.19 595		152.98 595		161.94 595		268.06 595		387.64 595	346.97 595	244.11 595	219.32 595	413.57 595

Low-res two-view benchmark