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

OmniDepth	0.11 3	0.11 108	0.22 44	0.19 94	0.07 1	0.16 72	0.12 34	0.18 11	0.13 10	0.08 1	0.09 12	0.14 129	0.14 177	0.15 12	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1

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

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

s12784h	0.18 137	0.09 48	0.38 149	0.18 56	0.07 1	0.33 416	0.19 285	0.39 286	0.34 296	0.24 211	0.25 213	0.18 181	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 91	0.13 194	0.30 99	0.22 220	0.08 5	0.15 43	0.14 93	0.28 132	0.26 185	0.23 203	0.20 157	0.15 144	0.11 97	0.18 57	0.13 45	0.07 80	0.05 5	0.11 409	0.09 321	0.08 192	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 112	0.11 108	0.43 189	0.16 12	0.08 5	0.25 289	0.14 93	0.23 68	0.29 233	0.25 224	0.30 263	0.16 153	0.12 129	0.18 57	0.13 45	0.08 207	0.07 136	0.06 51	0.05 23	0.07 132	0.08 70

CREStereo	0.14 75	0.09 48	0.27 82	0.14 1	0.08 5	0.22 231	0.15 121	0.26 119	0.26 185	0.16 124	0.21 175	0.14 129	0.13 160	0.19 75	0.14 97	0.09 288	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.06 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
SX1w	0.11 3	0.09 48	0.19 20	0.14 1	0.09 17	0.11 3	0.14 93	0.21 43	0.11 2	0.12 52	0.11 35	0.10 37	0.07 2	0.16 22	0.12 12	0.10 358	0.07 136	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.15 91	0.12 159	0.31 107	0.18 56	0.09 17	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.29 233	0.18 155	0.22 185	0.15 144	0.12 129	0.19 75	0.13 45	0.06 33	0.12 339	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.06 7

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

LoS	0.15 91	0.09 48	0.34 129	0.17 29	0.09 17	0.22 231	0.14 93	0.27 126	0.27 202	0.15 110	0.18 138	0.19 191	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.04 1	0.06 65	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 192	0.11 108	0.58 383	0.19 94	0.09 17	0.19 140	0.18 241	0.39 286	0.42 396	0.29 280	0.31 274	0.17 168	0.22 303	0.21 112	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.05 23	0.06 65	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.16 112	0.09 48	0.31 107	0.15 9	0.09 17	0.23 250	0.15 121	0.26 119	0.24 149	0.17 137	0.21 175	0.16 153	0.14 177	0.23 158	0.14 97	0.29 573	0.05 5	0.06 51	0.04 1	0.07 132	0.07 21

HITNet	0.22 248	0.23 426	0.60 397	0.20 135	0.09 17	0.27 313	0.15 121	0.45 357	0.33 285	0.29 280	0.33 304	0.27 292	0.22 303	0.29 267	0.27 379	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.09 270	0.11 225
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 335	0.23 426	0.59 390	0.22 220	0.09 17	0.30 369	0.18 241	0.40 295	0.38 348	0.38 436	0.44 427	0.31 348	0.22 303	0.44 377	0.32 423	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 74	0.24 52	0.14 1	0.10 69	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 34	0.12 55	0.09 19	0.09 25	0.12 1	0.11 1	0.09 288	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.07 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 91	0.11 108	0.32 119	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.14 93	0.26 119	0.20 91	0.18 155	0.23 196	0.16 153	0.16 214	0.14 5	0.14 97	0.07 80	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.11 225

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

asd	0.12 32	0.10 74	0.23 49	0.18 56	0.10 69	0.15 43	0.10 8	0.20 26	0.14 18	0.13 64	0.12 55	0.09 19	0.11 97	0.21 112	0.12 12	0.05 1	0.14 382	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.14 75	0.12 159	0.30 99	0.19 94	0.10 69	0.17 94	0.18 241	0.23 68	0.17 48	0.14 85	0.11 35	0.13 104	0.10 59	0.24 169	0.18 222	0.06 33	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.07 132	0.09 120
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 75	0.15 271	0.29 91	0.19 94	0.10 69	0.19 140	0.17 188	0.21 43	0.21 113	0.15 110	0.13 66	0.12 92	0.11 97	0.25 187	0.16 170	0.06 33	0.05 5	0.08 194	0.06 72	0.06 65	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.14 75	0.13 194	0.30 99	0.21 168	0.11 105	0.16 72	0.18 241	0.23 68	0.19 77	0.12 52	0.18 138	0.11 75	0.09 25	0.15 12	0.14 97	0.06 33	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.07 132	0.07 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.14 93	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.27 221	0.18 222	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.24 310	0.14 238	0.57 368	0.24 318	0.11 105	0.21 202	0.19 285	0.43 327	0.34 296	0.30 303	0.43 417	0.36 393	0.31 443	0.61 456	0.20 273	0.07 80	0.05 5	0.08 194	0.07 146	0.06 65	0.08 70

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

PSM-adaLoss	0.19 164	0.13 194	0.51 295	0.22 220	0.11 105	0.19 140	0.15 121	0.30 169	0.24 149	0.28 256	0.29 249	0.25 268	0.18 259	0.25 187	0.17 195	0.09 288	0.06 56	0.10 352	0.08 230	0.10 332	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.17 127	0.16 304	0.35 135	0.21 168	0.11 105	0.20 174	0.17 188	0.34 218	0.25 174	0.20 170	0.25 213	0.19 191	0.12 129	0.21 112	0.16 170	0.07 80	0.12 339	0.10 352	0.09 321	0.09 270	0.14 340

CREStereo++_RVC	0.16 112	0.09 48	0.42 183	0.17 29	0.11 105	0.18 121	0.13 61	0.23 68	0.31 259	0.21 177	0.31 274	0.13 104	0.11 97	0.17 39	0.16 170	0.07 80	0.04 1	0.06 51	0.15 516	0.06 65	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 248	0.24 437	0.48 235	0.25 355	0.11 105	0.22 231	0.22 381	0.32 192	0.31 259	0.24 211	0.34 315	0.23 238	0.19 281	0.62 467	0.19 251	0.08 207	0.07 136	0.10 352	0.07 146	0.11 384	0.07 21

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

HSM-Net_RVC	0.28 396	0.12 159	0.48 235	0.19 94	0.11 105	0.35 446	0.21 347	0.64 541	0.44 420	0.40 463	0.43 417	0.50 498	0.27 376	0.75 516	0.25 357	0.08 207	0.07 136	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.09 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 335	0.22 410	0.62 407	0.26 395	0.11 105	0.31 392	0.23 409	0.46 364	0.45 431	0.34 378	0.43 417	0.27 292	0.23 315	0.36 343	0.37 456	0.08 207	0.05 5	0.07 113	0.06 72	0.08 192	0.10 185

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 47	0.12 159	0.26 68	0.17 29	0.12 143	0.12 11	0.07 1	0.18 11	0.21 113	0.12 52	0.15 106	0.14 129	0.12 129	0.16 22	0.15 138	0.13 461	0.09 241	0.09 279	0.10 378	0.11 384	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 192	0.13 194	0.45 200	0.24 318	0.12 143	0.20 174	0.21 347	0.36 239	0.32 269	0.23 203	0.22 185	0.15 144	0.14 177	0.28 245	0.16 170	0.07 80	0.24 529	0.08 194	0.07 146	0.09 270	0.21 442

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 248	0.16 304	0.40 165	0.26 395	0.12 143	0.29 355	0.19 285	0.40 295	0.32 269	0.34 378	0.35 323	0.25 268	0.25 350	0.26 207	0.21 297	0.13 461	0.08 200	0.11 409	0.09 321	0.11 384	0.12 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 281	0.32 499	0.55 348	0.23 271	0.12 143	0.27 313	0.21 347	0.32 192	0.45 431	0.30 303	0.29 249	0.25 268	0.17 231	0.31 295	0.26 368	0.13 461	0.07 136	0.10 352	0.08 230	0.12 425	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 91	0.16 304	0.34 129	0.25 355	0.12 143	0.11 3	0.18 241	0.35 227	0.24 149	0.13 64	0.13 66	0.18 181	0.12 129	0.15 12	0.13 45	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.06 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 358	0.30 488	0.87 503	0.22 220	0.12 143	0.30 369	0.24 433	0.46 364	0.34 296	0.33 358	0.28 241	0.29 318	0.20 286	0.49 392	0.19 251	0.08 207	0.06 56	0.12 444	0.11 412	0.09 270	0.09 120

GMStereo	0.21 226	0.30 488	0.57 368	0.21 168	0.12 143	0.24 272	0.18 241	0.30 169	0.41 384	0.26 234	0.24 205	0.17 168	0.16 214	0.25 187	0.19 251	0.10 358	0.07 136	0.08 194	0.08 230	0.11 384	0.09 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 137	0.10 74	0.45 200	0.20 135	0.12 143	0.20 174	0.16 153	0.40 295	0.31 259	0.23 203	0.21 175	0.26 287	0.15 195	0.21 112	0.14 97	0.07 80	0.05 5	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.06 7

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

FENet	0.22 248	0.13 194	0.48 235	0.22 220	0.12 143	0.27 313	0.18 241	0.43 327	0.37 338	0.31 320	0.32 284	0.29 318	0.23 315	0.27 221	0.24 343	0.10 358	0.07 136	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225

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

RAFT-Stereo	0.19 164	0.10 74	0.49 255	0.22 220	0.12 143	0.23 250	0.18 241	0.43 327	0.20 91	0.31 320	0.45 441	0.20 203	0.14 177	0.18 57	0.18 222	0.08 207	0.06 56	0.07 113	0.06 72	0.06 65	0.07 21
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 386	0.27 470	0.48 235	0.21 168	0.12 143	0.32 409	0.17 188	0.57 482	0.55 513	0.39 454	0.44 427	0.37 399	0.28 399	0.43 373	0.28 387	0.08 207	0.06 56	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.11 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 127	0.13 194	0.35 135	0.18 56	0.13 193	0.17 94	0.16 153	0.42 318	0.25 174	0.19 160	0.18 138	0.13 104	0.10 59	0.22 135	0.12 12	0.12 439	0.10 275	0.11 409	0.08 230	0.10 332	0.09 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 137	0.15 271	0.27 82	0.20 135	0.13 193	0.24 272	0.17 188	0.31 185	0.37 338	0.43 492	0.17 127	0.13 104	0.12 129	0.20 96	0.16 170	0.08 207	0.07 136	0.09 279	0.07 146	0.09 270	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.48 235	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.12 34	0.43 327	0.26 185	0.27 245	0.32 284	0.21 217	0.17 231	0.26 207	0.20 273	0.08 207	0.06 56	0.08 194	0.06 72	0.07 132	0.10 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 281	0.14 238	0.49 255	0.20 135	0.13 193	0.28 331	0.17 188	0.47 375	0.47 455	0.30 303	0.36 338	0.37 399	0.24 337	0.29 267	0.21 297	0.09 288	0.07 136	0.09 279	0.08 230	0.11 384	0.11 225

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

AdaStereo	0.25 335	0.17 335	0.47 220	0.25 355	0.13 193	0.33 416	0.17 188	0.57 482	0.43 407	0.34 378	0.38 357	0.35 388	0.21 296	0.32 305	0.24 343	0.14 487	0.06 56	0.13 470	0.09 321	0.11 384	0.09 120
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 416	0.37 526	0.92 516	0.24 318	0.13 193	0.30 369	0.19 285	0.55 464	0.51 488	0.39 454	0.46 453	0.39 419	0.27 376	0.36 343	0.30 404	0.09 288	0.06 56	0.07 113	0.05 23	0.13 439	0.11 225

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

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

G2L-Stereo	0.27 386	0.23 426	0.61 403	0.22 220	0.14 232	0.25 289	0.19 285	0.48 386	0.37 338	0.33 358	0.38 357	0.40 423	0.23 315	0.61 456	0.33 432	0.11 399	0.09 241	0.10 352	0.08 230	0.09 270	0.11 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmg	0.24 310	0.13 194	0.36 141	0.21 168	0.14 232	0.35 446	0.23 409	0.54 446	0.36 323	0.36 410	0.38 357	0.38 405	0.25 350	0.27 221	0.28 387	0.10 358	0.08 200	0.10 352	0.10 378	0.09 270	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 310	0.13 194	0.45 200	0.26 395	0.14 232	0.30 369	0.25 447	0.47 375	0.35 307	0.29 280	0.43 417	0.35 388	0.25 350	0.28 245	0.25 357	0.12 439	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.09 270	0.11 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 226	0.24 437	0.53 327	0.23 271	0.14 232	0.22 231	0.13 61	0.38 265	0.30 249	0.29 280	0.26 221	0.25 268	0.15 195	0.28 245	0.20 273	0.08 207	0.08 200	0.09 279	0.08 230	0.10 332	0.07 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.33 453	0.31 492	0.69 437	0.23 271	0.14 232	0.30 369	0.23 409	0.49 396	0.55 513	0.39 454	0.60 522	0.43 452	0.30 426	0.88 549	0.54 515	0.11 399	0.08 200	0.07 113	0.07 146	0.10 332	0.12 278

StereoDRNet-Refined	0.28 396	0.19 370	0.47 220	0.25 355	0.14 232	0.36 453	0.21 347	0.49 396	0.43 407	0.46 511	0.52 485	0.42 445	0.30 426	0.46 385	0.38 458	0.10 358	0.07 136	0.11 409	0.11 412	0.10 332	0.11 225
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 473	0.21 391	0.57 368	0.22 220	0.14 232	0.35 446	0.20 321	0.55 464	0.47 455	0.52 535	0.58 514	0.45 464	0.53 548	0.75 516	0.50 503	0.18 536	0.19 476	0.23 558	0.21 551	0.15 474	0.20 431

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

CBMV	0.36 473	0.25 452	0.61 403	0.24 318	0.14 232	0.42 488	0.33 518	0.56 473	0.52 499	0.54 545	0.52 485	0.51 501	0.58 555	0.63 470	0.43 476	0.15 501	0.16 426	0.18 537	0.16 526	0.13 439	0.19 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.26 358	0.33 503	0.70 443	0.22 220	0.15 294	0.25 289	0.17 188	0.41 313	0.40 374	0.30 303	0.32 284	0.21 217	0.18 259	0.61 456	0.33 432	0.08 207	0.06 56	0.10 352	0.09 321	0.11 384	0.09 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACV-stereo	0.30 429	0.20 383	0.82 484	0.23 271	0.16 332	0.48 522	0.20 321	0.38 265	0.34 296	0.29 280	0.33 304	0.66 559	0.43 515	0.55 424	0.31 414	0.10 358	0.09 241	0.09 279	0.09 321	0.11 384	0.12 278

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.33 453	0.24 437	0.49 255	0.27 433	0.16 332	0.34 431	0.19 285	0.55 464	0.50 482	0.34 378	0.37 349	0.42 445	0.30 426	0.93 563	0.25 357	0.19 545	0.20 490	0.24 560	0.22 559	0.17 498	0.25 488

SGM_RVC	0.57 557	0.22 410	0.60 397	0.26 395	0.16 332	0.97 589	0.46 565	0.76 577	0.90 581	1.03 593	0.92 575	1.16 589	0.93 590	1.21 588	0.72 544	0.17 525	0.16 426	0.16 520	0.16 526	0.16 483	0.24 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 512	0.44 550	0.92 516	0.24 318	0.16 332	0.45 506	0.40 551	0.58 495	0.50 482	0.54 545	0.63 534	0.52 508	0.51 541	0.91 556	0.66 538	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.15 516	0.15 474	0.21 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	0.81 585	0.64 581	2.42 613	0.49 579	0.17 362	0.58 549	0.32 512	0.83 586	0.85 575	0.41 475	0.52 485	0.98 585	0.61 563	4.97 627	1.22 584	0.12 439	0.07 136	0.10 352	0.24 565	0.27 563	0.32 531

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.19 164	0.09 48	0.34 129	0.29 480	0.17 362	0.28 331	0.16 153	0.30 169	0.23 137	0.22 195	0.11 35	0.16 153	0.09 25	0.28 245	0.15 138	0.07 80	0.25 534	0.07 113	0.07 146	0.06 65	0.37 554

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.34 463	0.25 452	0.77 470	0.27 433	0.17 362	0.34 431	0.28 483	0.55 464	0.50 482	0.43 492	0.46 453	0.44 458	0.31 443	0.90 554	0.27 379	0.15 501	0.10 275	0.14 495	0.14 505	0.15 474	0.15 356

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

MeshStereo	0.60 562	0.31 492	0.71 450	0.22 220	0.17 362	0.66 563	0.36 534	0.81 583	0.63 540	1.48 615	1.32 593	1.65 602	0.83 583	1.18 586	0.74 546	0.17 525	0.17 451	0.17 529	0.14 505	0.17 498	0.19 413
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
w-ln-seven-2	0.40 502	0.37 526	1.34 572	0.28 461	0.18 390	0.38 467	0.29 489	0.53 431	0.59 529	0.47 517	0.56 506	0.46 473	0.42 511	0.70 497	0.64 535	0.10 358	0.10 275	0.12 444	0.11 412	0.14 462	0.16 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 416	0.24 437	0.81 480	0.26 395	0.18 390	0.30 369	0.22 381	0.52 421	0.41 384	0.38 436	0.42 403	0.42 445	0.28 399	0.46 385	0.31 414	0.11 399	0.08 200	0.10 352	0.11 412	0.10 332	0.12 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 453	0.36 522	0.61 403	0.24 318	0.18 390	0.33 416	0.24 433	0.59 504	0.42 396	0.38 436	0.52 485	0.36 393	0.31 443	0.80 533	0.32 423	0.18 536	0.14 382	0.21 551	0.15 516	0.17 498	0.14 340

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV++	0.19 164	0.13 194	0.38 149	0.30 491	0.19 417	0.15 43	0.15 121	0.32 192	0.18 63	0.13 64	0.16 115	0.12 92	0.11 97	0.24 169	0.15 138	0.07 80	0.32 575	0.07 113	0.05 23	0.07 132	0.42 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	0.50 538	0.30 488	1.15 552	0.28 461	0.19 417	0.77 573	0.64 587	0.57 482	0.73 563	0.57 552	0.73 554	0.55 518	0.60 559	0.66 485	1.53 601	0.11 399	0.10 275	0.13 470	0.13 487	0.15 474	0.16 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576

IGEV-Stereo	0.20 192	0.13 194	0.49 255	0.28 461	0.20 441	0.21 202	0.17 188	0.29 151	0.24 149	0.22 195	0.13 66	0.12 92	0.12 129	0.32 305	0.13 45	0.07 80	0.26 541	0.08 194	0.07 146	0.08 192	0.48 576
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 396	0.16 304	0.70 443	0.24 318	0.20 441	0.44 498	0.21 347	0.52 421	0.42 396	0.36 410	0.40 384	0.43 452	0.33 464	0.41 364	0.32 423	0.09 288	0.07 136	0.10 352	0.09 321	0.10 332	0.09 120

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 521	0.52 561	0.87 503	0.39 555	0.20 441	0.51 531	0.50 574	0.68 559	0.67 548	0.47 517	0.46 453	0.50 498	0.43 515	0.91 556	0.40 464	0.28 572	0.21 495	0.32 577	0.19 545	0.28 568	0.23 464
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 518	0.38 533	0.94 523	0.30 491	0.20 441	0.52 537	0.49 572	0.61 524	0.60 532	0.56 549	0.47 462	0.49 493	0.42 511	1.24 589	0.76 548	0.12 439	0.18 463	0.12 444	0.13 487	0.12 425	0.18 397

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.45 521	0.53 564	1.42 579	0.31 507	0.21 458	0.44 498	0.45 562	0.64 541	0.68 552	0.46 511	0.66 541	0.62 544	0.40 500	0.78 526	0.65 536	0.12 439	0.11 312	0.12 444	0.13 487	0.17 498	0.19 413

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Select-FE	0.27 386	0.18 357	0.87 503	0.23 271	0.22 473	0.29 355	0.18 241	0.53 431	0.28 214	0.30 303	0.33 304	0.45 464	0.29 419	0.30 282	0.21 297	0.08 207	0.10 275	0.08 194	0.13 487	0.08 192	0.20 431

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 480	0.25 452	0.67 430	0.37 544	0.22 473	0.42 488	0.25 447	0.50 404	0.44 420	0.52 535	0.50 475	0.59 532	0.42 511	0.78 526	0.53 511	0.13 461	0.12 339	0.14 495	0.12 455	0.17 498	0.21 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 551	0.27 470	0.76 464	0.26 395	0.22 473	0.62 556	0.36 534	0.57 482	0.58 522	0.97 588	1.40 596	1.28 594	0.94 591	0.80 533	0.80 553	0.20 548	0.17 451	0.16 520	0.16 526	0.19 523	0.29 518

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XQC	0.47 532	0.45 551	1.07 541	0.40 560	0.28 527	0.58 549	0.38 544	0.67 554	0.76 565	0.53 541	0.47 462	0.59 532	0.47 529	0.74 511	0.80 553	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.16 526	0.26 557	0.24 477

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

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

PA-Net	0.40 502	0.35 516	1.05 537	0.32 513	0.28 527	0.39 472	0.43 559	0.53 431	0.56 518	0.35 397	0.43 417	0.41 432	0.36 478	0.83 542	0.61 530	0.12 439	0.23 516	0.16 520	0.23 563	0.13 439	0.20 431
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 575	0.33 503	0.84 494	0.33 524	0.28 527	0.82 579	0.40 551	0.82 584	0.83 571	1.43 607	1.60 604	1.97 607	1.38 605	1.10 580	0.93 562	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.26 557	0.32 531

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 512	0.31 492	0.87 503	0.32 513	0.29 537	0.47 515	0.37 536	0.68 559	0.53 500	0.42 481	0.58 514	0.57 525	0.52 543	0.75 516	0.54 515	0.18 536	0.14 382	0.18 537	0.25 570	0.17 498	0.18 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 463	0.28 478	0.81 480	0.29 480	0.30 542	0.40 478	0.28 483	0.53 431	0.49 476	0.38 436	0.46 453	0.40 423	0.30 426	0.61 456	0.42 472	0.14 487	0.13 362	0.15 512	0.14 505	0.18 514	0.19 413

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

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

FCDSN-DC	0.67 571	0.38 533	0.83 490	0.37 544	0.30 542	0.66 563	0.37 536	0.69 565	0.70 556	1.15 599	1.53 601	1.70 604	1.38 605	1.00 572	0.83 556	0.24 557	0.22 506	0.27 563	0.26 574	0.27 563	0.32 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 585	0.56 568	4.76 641	0.37 544	0.30 542	1.11 592	0.52 577	0.67 554	1.07 594	0.76 574	0.91 573	0.60 538	0.61 563	1.64 604	1.24 586	0.15 501	0.13 362	0.15 512	0.15 516	0.22 542	0.24 477

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

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

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

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

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

NLCSM	0.39 490	0.36 522	0.71 450	0.28 461	0.32 552	0.43 492	0.33 518	0.76 577	0.43 407	0.41 475	0.46 453	0.58 530	0.38 488	0.94 566	0.57 522	0.13 461	0.13 362	0.13 470	0.17 537	0.15 474	0.18 397

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 583	0.40 540	1.10 546	0.40 560	0.35 559	0.93 584	1.10 613	0.87 591	1.12 600	1.40 605	1.39 594	1.27 593	1.55 613	1.13 582	1.13 580	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.28 579	0.31 572	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 583	0.40 540	0.91 515	0.39 555	0.35 559	1.52 609	0.81 600	0.97 596	0.98 590	1.47 614	1.58 603	1.19 591	1.33 604	1.01 573	1.21 583	0.29 573	0.27 545	0.30 573	0.29 581	0.32 575	0.36 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
gasm-f	0.20 192	0.12 159	0.36 141	0.35 535	0.36 564	0.18 121	0.17 188	0.23 68	0.18 63	0.14 85	0.19 148	0.10 37	0.11 97	0.20 96	0.19 251	0.08 207	0.28 550	0.06 51	0.05 23	0.09 270	0.57 587

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

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

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

AIO_test	0.20 192	0.12 159	0.46 214	0.45 573	0.38 568	0.15 43	0.17 188	0.28 132	0.20 91	0.19 160	0.13 66	0.14 129	0.09 25	0.39 359	0.13 45	0.07 80	0.21 495	0.06 51	0.06 72	0.06 65	0.34 539

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

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

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

PVD	0.62 565	0.41 543	0.93 520	0.44 571	0.39 570	0.63 560	0.51 576	0.86 590	1.27 603	0.93 585	1.09 583	0.81 575	0.85 584	0.89 551	0.89 560	0.21 550	0.23 516	0.22 556	0.19 545	0.28 568	0.41 562

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

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

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

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

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

MultiAttention	1.05 593	0.14 238	0.50 277	0.35 535	0.43 578	5.62 622	1.71 623	0.71 567	0.54 505	0.36 410	0.63 534	0.55 518	0.22 303	7.50 631	0.56 519	0.09 288	0.06 56	0.14 495	0.24 565	0.27 563	0.34 539

NVStereoNet_ROB	0.74 576	0.64 581	1.20 564	0.55 584	0.43 578	0.54 544	0.48 569	0.75 575	0.87 580	0.88 582	1.72 607	1.06 586	1.03 595	1.29 593	0.98 569	0.35 582	0.42 590	0.41 586	0.48 594	0.38 580	0.43 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.60 562	0.73 588	1.13 550	0.64 587	0.45 580	0.73 569	0.37 536	0.67 554	0.67 548	0.52 535	0.75 557	0.66 559	0.46 527	0.74 511	0.59 526	0.55 593	0.34 580	0.56 593	0.36 587	0.65 593	0.49 578

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

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

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

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

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

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

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

GCST	0.50 538	0.67 584	0.82 484	1.04 607	0.55 588	0.38 467	0.11 17	0.42 318	0.33 285	0.42 481	0.35 323	0.29 318	0.18 259	0.50 396	0.23 334	0.70 602	0.42 590	0.79 605	0.62 608	0.63 591	0.47 573

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

SPS-STEREO	0.74 576	0.72 586	1.18 561	0.52 582	0.57 590	0.76 570	0.50 574	0.80 581	0.66 547	0.97 588	0.88 572	0.94 581	0.74 576	1.08 579	1.04 575	0.58 596	0.51 598	0.50 590	0.50 598	0.56 588	0.72 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.96 591	0.61 580	0.99 531	0.70 592	0.59 591	1.37 605	0.35 527	0.97 596	1.27 603	0.97 588	1.92 611	1.53 600	2.13 616	1.29 593	0.87 559	0.71 603	0.34 580	0.75 602	0.47 593	0.75 601	0.68 604

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark