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

4k_L	0.20 16	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.27 82	0.17 21	0.29 11	0.22 52	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

aaa3	0.19 7	0.14 30	0.23 2	0.29 10	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.26 74	0.21 70	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

gc-stereo	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.18 41	0.24 43	0.19 26	0.38 74	0.22 23	0.21 18	0.21 24	0.27 82	0.19 46	0.29 11	0.22 52	0.16 247	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.17 3	0.37 62	0.22 23	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.31 26	0.21 33	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ss10	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.30 16	0.18 41	0.23 28	0.18 14	0.34 38	0.28 60	0.22 38	0.25 56	0.26 74	0.15 6	0.33 48	0.22 52	0.14 125	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.32 22	0.25 46	0.22 38	0.21 24	0.25 70	0.17 21	0.34 54	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

SX	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.18 14	0.34 38	0.24 34	0.21 18	0.17 10	0.30 101	0.18 32	0.34 54	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.36 54	0.21 18	0.21 18	0.23 38	0.25 70	0.16 14	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 57	1.07 533	0.30 16	0.17 25	0.38 228	0.19 26	0.43 112	0.39 166	0.23 44	0.21 24	0.23 50	0.21 70	0.45 143	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

SX1w	0.20 16	0.16 77	0.23 2	0.28 4	0.19 65	0.21 16	0.24 114	0.32 22	0.20 12	0.27 79	0.30 92	0.24 60	0.14 1	0.37 77	0.19 5	0.20 381	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

weee2	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.29 11	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.29 9	0.20 12	0.20 10	0.20 16	0.27 82	0.27 142	0.41 109	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

4.5w_L	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.21 18	0.21 24	0.24 60	0.28 157	0.48 176	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

StePilot	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.30 12	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.23 50	0.28 157	0.49 181	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

SteFusion	0.20 16	0.12 1	0.25 27	0.31 37	0.19 65	0.30 132	0.22 75	0.34 38	0.29 73	0.21 18	0.25 56	0.21 35	0.16 14	0.43 127	0.20 19	0.09 1	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.09 6

PyraSte	0.20 16	0.13 7	0.25 27	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.19 26	0.33 34	0.21 18	0.23 44	0.27 68	0.26 74	0.18 32	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.08 1

tim_s	0.20 16	0.12 1	0.26 42	0.32 63	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.24 49	0.26 74	0.17 21	0.31 26	0.20 19	0.10 14	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv19	0.20 16	0.13 7	0.26 42	0.31 37	0.15 2	0.18 5	0.21 64	0.35 45	0.28 60	0.33 121	0.35 122	0.19 18	0.19 46	0.36 66	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITER124	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.20 43	0.35 45	0.20 12	0.22 38	0.20 16	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

zaero_v3	0.21 45	0.13 7	0.29 71	0.31 37	0.16 11	0.44 273	0.18 14	0.37 62	0.26 49	0.29 92	0.32 105	0.22 37	0.17 21	0.36 66	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv2	0.21 45	0.13 7	0.31 96	0.31 37	0.16 11	0.35 198	0.18 14	0.38 74	0.24 34	0.25 60	0.29 89	0.22 37	0.19 46	0.41 109	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITER	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.30 16	0.16 11	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.20 12	0.27 79	0.36 127	0.22 37	0.19 46	0.42 120	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 13	0.10 54

252Zero-FE	0.20 16	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.23 28	0.18 14	0.41 94	0.34 111	0.22 38	0.21 24	0.19 18	0.18 32	0.28 8	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.10 54

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.18 41	0.17 4	0.21 64	0.32 22	0.23 28	0.25 60	0.34 116	0.22 37	0.24 105	0.27 6	0.21 33	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 99	0.24 34	0.23 44	0.21 24	0.17 4	0.16 14	0.45 143	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 13	0.11 103

2.25w	0.22 61	0.18 133	0.31 96	0.31 37	0.18 41	0.31 153	0.18 14	0.32 22	0.31 87	0.31 103	0.37 132	0.20 26	0.22 83	0.45 143	0.24 102	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

2.75w_new	0.21 45	0.18 133	0.28 64	0.29 10	0.17 25	0.23 28	0.34 268	0.36 54	0.28 60	0.34 125	0.26 62	0.17 4	0.22 83	0.36 66	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

monsters	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.31 37	0.19 65	0.23 28	0.19 26	0.44 119	0.33 106	0.36 136	0.30 92	0.16 2	0.18 32	0.43 127	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

IGEV	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.40 88	0.29 73	0.22 38	0.34 116	0.20 26	0.15 6	0.31 26	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.10 54

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.19 65	0.20 10	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 32	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.31 26	0.20 19	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.34 97	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.32 34	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.09 6

FoundationStereo	0.17 1	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.16 11	0.23 28	0.20 43	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.31 37	0.16 11	0.16 3	0.20 43	0.29 9	0.20 12	0.23 44	0.20 16	0.22 37	0.14 1	0.52 202	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

5k_stereo	0.21 45	0.15 57	0.25 27	0.28 4	0.20 100	0.21 16	0.22 75	0.35 45	0.26 49	0.24 53	0.23 38	0.28 91	0.16 14	0.41 109	0.22 52	0.20 381	0.14 340	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

mnv4	0.20 16	0.15 57	0.25 27	0.29 10	0.18 41	0.31 153	0.23 95	0.35 45	0.18 6	0.23 44	0.17 10	0.27 82	0.16 14	0.29 11	0.23 89	0.17 290	0.12 229	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

wo013ll	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.20 100	0.23 28	0.24 114	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.22 34	0.23 50	0.16 14	0.30 21	0.20 19	0.17 290	0.11 166	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

CNT	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.28 4	0.22 153	0.26 69	0.22 75	0.38 74	0.29 73	0.19 9	0.21 24	0.24 60	0.18 32	0.28 8	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

xxxad45	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.30 132	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.20 16	0.27 82	0.20 60	0.29 11	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

ACW_4w	0.20 16	0.12 1	0.24 16	0.32 63	0.19 65	0.27 83	0.23 95	0.34 38	0.27 52	0.20 10	0.24 49	0.25 70	0.18 32	0.39 93	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.11 38	0.08 1

5w_v4	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.29 116	0.23 95	0.36 54	0.27 52	0.21 18	0.22 34	0.29 94	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

OmniDepth	0.21 45	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 23	0.18 4	0.19 14	0.28 91	0.29 173	0.32 34	0.20 19	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

Zero-FE251	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.20 100	0.44 273	0.19 26	0.37 62	0.25 46	0.27 79	0.29 89	0.38 158	0.24 105	0.32 34	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

MonStereo	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

AdaDepth	0.22 61	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 75	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.21 24	0.20 26	0.20 60	0.56 233	0.21 33	0.10 14	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.12 150

asda	0.21 45	0.19 171	0.29 71	0.31 37	0.17 25	0.25 58	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.27 79	0.24 49	0.18 13	0.21 70	0.40 101	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.10 54

asd	0.21 45	0.18 133	0.29 71	0.32 63	0.18 41	0.27 83	0.22 75	0.35 45	0.22 23	0.31 103	0.22 34	0.19 18	0.21 70	0.44 139	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

depthmonostereo	0.29 135	0.14 30	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 145	0.31 109	0.35 227	0.35 64	0.27 169	0.14 125	0.12 229	0.13 90	0.12 152	0.11 38	0.10 54

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

4.25_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4w-stereo	0.21 45	0.19 171	0.31 96	0.31 37	0.17 25	0.29 116	0.19 26	0.31 17	0.21 18	0.31 103	0.24 49	0.20 26	0.24 105	0.41 109	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 133	0.31 96	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.25 124	0.31 17	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 21	0.39 93	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 106	0.30 84	0.31 37	0.19 65	0.43 265	0.24 114	0.35 45	0.24 34	0.31 103	0.27 68	0.17 4	0.22 83	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.29 71	0.30 16	0.18 41	0.27 83	0.23 95	0.37 62	0.28 60	0.31 103	0.26 62	0.22 37	0.26 131	0.50 188	0.24 102	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

1w_stereo	0.24 84	0.15 57	0.29 71	0.34 97	0.18 41	0.31 153	0.41 400	0.40 88	0.43 182	0.31 103	0.38 134	0.17 4	0.24 105	0.45 143	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.20 100	0.20 10	0.19 26	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 21	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.38 228	0.18 14	0.30 12	0.19 9	0.24 53	0.15 3	0.26 74	0.17 21	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.10 54

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 34	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.09 6

LG-G_1	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LG-G	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

castereo++	0.26 105	0.16 77	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.75 443	0.20 43	0.37 62	0.47 206	0.23 44	0.23 38	0.35 137	0.28 157	0.39 93	0.19 5	0.14 125	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.10 54

castereo	0.28 124	0.16 77	0.32 110	0.35 133	0.21 133	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 66	0.41 142	0.37 150	0.36 245	0.33 48	0.24 102	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

MonSter	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.38 87	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.20 100	0.61 376	0.21 64	0.30 12	0.31 87	0.23 44	0.19 14	0.18 13	0.18 32	0.41 109	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.11 103

Pointernet	0.27 117	0.14 30	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 64	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 127	0.34 128	0.25 114	0.36 66	0.25 122	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

trnet	0.27 117	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.15 2	0.37 215	0.23 95	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 131	0.39 93	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 97	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 112	0.29 73	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 114	0.32 34	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.11 103

LoS_RVC	0.27 117	0.16 77	0.27 52	0.32 63	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 94	0.33 106	0.31 103	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 66	0.28 190	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 38	0.19 378

LoS	0.29 135	0.15 57	0.30 84	0.29 10	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 157	0.47 165	0.28 190	0.15 192	0.11 166	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 153	0.31 153	0.34 268	0.68 257	1.24 535	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 87	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.11 103

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.66 237	0.92 431	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

fff	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

csc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

2k_new	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.27 1	0.22 153	0.25 58	0.23 95	0.35 45	0.29 73	0.21 18	0.17 10	0.19 18	0.18 32	0.36 66	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

VIP-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 63	0.21 133	0.64 400	0.19 26	0.31 17	0.37 149	0.23 44	0.30 92	0.27 82	0.19 46	0.47 165	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.09 6

GASTEREO	0.25 94	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 21	0.30 198	0.43 112	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 37	0.35 227	0.41 109	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.11 103

water-stereo	0.28 124	0.14 30	0.29 71	0.35 133	0.19 65	0.36 208	0.23 95	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 8	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.12 81	0.10 54

qwe	0.22 61	0.18 133	0.28 64	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.21 64	0.38 74	0.32 100	0.35 132	0.30 92	0.20 26	0.20 60	0.43 127	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.09 6

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 80	0.16 11	0.32 171	0.42 410	0.41 94	0.38 156	0.31 103	0.27 68	0.16 2	0.26 131	0.34 54	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.11 103

2w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.30 84	0.32 63	0.16 11	0.28 104	0.38 351	0.38 74	0.35 125	0.32 116	0.33 107	0.17 4	0.18 32	0.29 11	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.12 81	0.10 54

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 63	0.19 65	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.13 193

111111	0.21 45	0.14 30	0.27 52	0.37 170	0.22 153	0.21 16	0.19 26	0.43 112	0.27 52	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.14 1	0.41 109	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.12 81	0.12 150

LGtest1	0.19 7	0.14 30	0.29 71	0.34 97	0.16 11	0.26 69	0.17 3	0.32 22	0.20 12	0.21 18	0.15 3	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.20 19	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.11 103

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.18 41	0.32 171	0.20 43	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.11 103

AIO_rvc	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.34 97	0.19 65	0.26 69	0.33 255	0.40 88	0.22 23	0.26 66	0.24 49	0.34 128	0.15 6	0.51 195	0.24 102	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.10 54

HUF	0.24 84	0.16 77	0.33 125	0.32 63	0.18 41	0.25 58	0.40 385	0.42 99	0.34 111	0.25 60	0.23 38	0.32 112	0.28 157	0.34 54	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.10 54

AIO_test	0.23 75	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 74	0.25 46	0.25 60	0.28 79	0.32 112	0.22 83	0.38 87	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.09 6

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 69	0.20 43	0.46 125	0.36 133	0.24 53	0.39 136	0.35 137	0.20 60	0.31 26	0.21 33	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.11 103

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 60	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 114	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.12 81	0.14 237

999	0.27 117	0.16 77	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 153	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 66	0.30 92	0.39 163	0.23 95	0.63 314	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.14 237

WCG-NET	0.28 124	0.15 57	0.33 125	0.33 80	0.19 65	0.33 178	0.27 153	0.39 81	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 114	0.40 101	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.10 54

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 80	0.27 331	0.26 69	0.27 153	0.45 123	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 95	0.56 233	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.10 80	0.12 81	0.11 103

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 57	0.27 52	0.37 170	0.19 65	0.22 21	0.18 14	0.42 99	0.35 125	0.22 38	0.28 79	0.24 60	0.18 32	0.27 6	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

Occ-G	0.26 105	0.14 30	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.41 94	0.31 87	0.29 92	0.43 148	0.49 230	0.25 114	0.47 165	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.12 150

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 57	0.36 159	0.32 63	0.19 65	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 142	0.54 218	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.11 121	0.12 81	0.11 103

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 133	0.32 171	0.22 75	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 60	0.74 399	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.12 81	0.12 150

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 65	0.38 228	0.23 95	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 142	0.33 48	0.23 89	0.14 125	0.12 229	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.11 103

CAS	0.34 181	0.13 7	0.25 27	1.28 593	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 60	0.19 46	0.29 11	0.27 169	0.69 586	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.15 261

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 65	0.27 83	0.25 124	0.55 166	0.23 28	0.27 79	0.25 56	0.34 128	0.19 46	0.58 266	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.10 54

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 69	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 223	0.25 122	0.13 80	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.11 103

test-3	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.22 75	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

test_1	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.23 95	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

RAFT-RH_RVC	0.56 439	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 539	3.94 610	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

AnonymousM	0.41 286	0.81 572	0.29 71	0.34 97	0.22 153	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 142	0.41 109	0.31 220	0.15 192	0.12 229	1.51 598	0.26 504	0.12 81	0.10 54

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 195	0.29 207	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.13 193

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 75	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.12 150

CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 164	0.16 77	0.24 16	0.29 10	0.18 41	0.45 283	0.22 75	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.75 588	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103

FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 43	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 114	0.38 87	0.22 52	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

MSCF	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 10	0.31 224	0.43 112	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 66	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

4.5_new	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

monsterstereo	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.18 41	0.21 16	0.20 43	0.37 62	0.35 125	0.33 121	0.40 139	0.19 18	0.18 32	0.45 143	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 80	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 47	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

xyz-stereo	4.23 615	0.17 106	61.76 670	0.34 97	0.16 11	12.16 626	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 498	3.36 603	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 21	0.27 153	0.32 22	0.36 133	0.26 66	0.44 149	0.22 37	0.16 14	0.37 77	0.27 169	0.11 32	0.12 229	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.27 52	0.31 37	0.15 2	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.29 89	0.21 35	0.27 142	0.36 66	0.25 122	0.16 247	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.10 54

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 57	0.31 96	0.29 10	0.22 153	0.21 16	0.26 137	0.33 34	0.31 87	0.20 10	0.30 92	0.22 37	0.22 83	0.47 165	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 54

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 526	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 211	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 418	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 64	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 568	0.91 518	0.75 405	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 114	0.45 143	0.26 151	0.16 247	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 610	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 589	0.13 186	0.13 118	0.11 103

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 52	0.29 92	0.30 92	0.32 112	0.17 21	0.52 202	0.23 89	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 54

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 153	0.26 69	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 60	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.13 80	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 579	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

MoCha-V2	0.25 94	0.15 57	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 83	0.26 137	0.49 135	0.27 52	0.36 136	0.27 68	0.33 124	0.35 227	0.49 181	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.11 103

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.50 143	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.30 101	0.22 83	0.31 26	0.28 190	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.13 193

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 97	0.45 526	0.26 69	0.28 172	0.37 62	0.32 100	0.30 100	0.46 157	0.31 109	0.37 249	0.36 66	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

Any-RAFT	0.35 197	0.16 77	0.30 84	0.34 97	0.21 133	0.52 312	0.22 75	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 157	0.46 158	0.24 102	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.12 150

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 95	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 157	0.46 158	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

CES	0.28 124	0.14 30	0.23 2	0.30 16	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 82	0.22 83	0.39 93	0.23 89	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.34 97	0.20 100	0.35 198	0.20 43	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 32	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 171	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 121	0.30 92	0.32 112	0.28 157	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 77	0.49 345	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 428	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 223	0.44 357	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 408	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 112	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 433	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.46 376	0.17 290	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 439	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.45 366	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 408	0.47 434	0.41 503	0.29 116	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 142	0.52 241	0.26 131	0.73 392	0.27 169	0.17 290	0.12 229	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 558	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 584	0.13 118	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 152	0.15 57	0.31 96	0.30 16	0.17 25	0.55 331	0.23 95	0.44 119	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 131	0.35 64	0.27 169	0.15 192	0.16 403	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.14 237

XX-TBD	0.32 164	0.53 543	0.26 42	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 114	0.40 88	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 109	0.25 114	0.32 34	0.27 169	0.16 247	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

DCANet	0.36 215	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 520	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 65	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 120	0.30 213	0.11 32	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 54

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 133	0.27 83	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 223	0.33 242	0.11 32	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 133	0.31 153	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 157	0.62 303	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 153	0.35 198	0.23 95	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 157	0.46 158	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

GEAStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.28 79	0.24 60	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

GSStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

GS-Stereo							0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.39 229	0.21 133	0.18 5	0.21 64	0.34 38	0.26 49	0.28 85	0.51 182	0.28 91	0.29 173	0.26 2	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 16	0.51 486	0.19 65	0.29 116	0.22 75	0.40 88	0.37 149	0.26 66	0.24 49	0.24 60	0.31 199	0.44 139	0.22 52	0.14 125	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 54

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 88	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 60	0.45 143	0.26 151	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 99	0.38 156	0.26 66	0.34 116	0.35 137	0.23 95	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 54

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 116	0.37 132	0.39 163	0.27 142	0.50 188	0.27 169	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 105	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 449	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 149	1.91 576	0.65 421	0.62 303	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 571	0.63 404	0.61 295	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 133	0.23 28	0.26 137	0.42 99	0.45 197	0.23 44	0.34 116	0.30 101	0.19 46	0.34 54	0.25 122	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 439	3.08 622	2.43 595	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 600	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 601

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 60	0.22 34	0.37 150	0.21 70	0.50 188	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 54

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.51 145	0.27 52	0.26 66	0.23 38	0.39 163	0.21 70	0.56 233	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 54

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 81	0.44 188	0.31 103	0.51 182	0.40 175	0.24 105	0.43 127	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 83	0.27 153	0.43 112	0.35 125	0.27 79	0.26 62	0.41 181	0.28 157	0.40 101	0.28 190	0.16 247	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 449	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 81	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 82	0.25 114	0.47 165	0.34 257	0.17 290	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 83	0.24 114	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 80	0.14 340	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 202	0.32 230	0.14 125	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 153	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 408	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

CrosDoStereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 586	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 515	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 577	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

DeepStereo_LL	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 586	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 515	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 550	0.58 270	1.06 545	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

THIR-Stereo	0.50 392	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 521	0.66 237	0.87 398	1.02 501	1.40 521	0.72 358	0.76 475	0.62 303	0.42 336	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

DRaft	0.49 376	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 501	1.75 557	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

s12784h	0.36 215	0.15 57	0.24 16	0.34 97	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 6

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 416	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 211	0.40 328	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 522	0.36 469	0.38 228	0.20 43	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 131	0.56 233	0.26 151	0.16 247	0.11 166	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 54

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 157	0.54 218	0.23 89	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 498	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 415	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

gasm-f	0.24 84	0.16 77	0.27 52	0.33 80	0.25 256	0.25 58	0.36 314	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.35 122	0.24 60	0.30 191	0.36 66	0.23 89	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.15 213	0.12 150

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 511	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 112	0.26 131	0.53 211	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 54

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

HART	0.29 135	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.21 133	0.32 171	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 121	0.65 231	0.41 181	0.22 83	0.55 223	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 133	0.27 83	0.34 268	0.56 168	0.28 60	0.24 53	0.28 79	0.37 150	0.23 95	0.49 181	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 545	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

UGAM	0.52 408	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 520	0.76 350	1.13 461	1.32 531	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 290	0.14 340	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 592

tta	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 376	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 116	0.55 203	0.52 241	0.27 142	0.47 165	0.29 207	0.13 80	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 43	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 326	0.12 229	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 133	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 458	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 531	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 151	0.12 47	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 116	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 437	0.82 388	1.50 538	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 451	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 247	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 10	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 534	0.43 199	0.25 114	0.63 314	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 403	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 562	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 428	0.39 229	0.22 153	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 114	0.41 109	0.31 220	0.12 47	0.10 67	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 202	0.35 274	0.15 192	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

OMP-Stereo	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 64	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

FTStereo	0.56 439	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 555	0.66 237	0.43 182	1.09 525	3.27 598	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

GrayStereo	0.49 376	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 521	0.69 265	0.63 257	1.02 501	1.47 537	0.78 391	0.76 475	0.56 233	0.33 242	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 491

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 171	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 142	0.43 127	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 469	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 101	0.29 207	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.31 153	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 95	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 340	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 414	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 403	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 523	0.90 470	0.86 495	0.16 247	0.14 340	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

iResNet_ROB	0.52 408	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 133	0.61 376	0.29 182	1.51 571	1.32 551	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 247	0.12 229	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

pmcnn	1.23 567	0.29 429	0.96 520	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 531	1.16 487	1.28 547	1.67 575	2.33 576	11.15 627	0.86 508	0.93 486	0.88 504	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 28	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 103	0.36 127	0.37 150	0.20 60	0.57 246	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 562	0.39 206	0.28 4	0.15 2	0.23 28	0.18 14	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 83	0.30 21	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 6

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 83	0.23 95	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 202	0.43 341	0.15 192	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 469	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 290	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 376	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 153	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 487	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 142	0.56 233	0.33 242	0.18 326	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

LL-Strereo	0.57 446	0.27 403	0.68 454	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 454	0.83 400	0.78 288	1.10 496	1.18 557	1.33 549	0.49 389	0.17 290	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 171	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 95	0.45 143	0.28 190	0.14 125	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.16 257	0.14 237

anonymousa	0.49 376	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 543	1.06 482	0.66 428	0.51 195	0.43 341	0.16 247	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 133	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 134	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 10	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 53	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 93	0.30 213	0.14 125	0.15 371	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 65	0.31 153	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 95	0.50 188	0.34 257	0.14 125	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 95	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 554	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 587

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 407	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 493	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 83	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 290	0.10 67	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
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
RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 290	0.15 371	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 515	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 192	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 561	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 393	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 542	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

delet	0.55 428	0.24 342	0.55 393	0.44 381	0.33 448	1.07 521	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 326	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

GwcNet-RSSM	0.49 376	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 437	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 340	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 492	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 290	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

G2L-Stereo	0.49 376	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 492	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 77	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 43	0.38 74	0.36 133	0.26 66	0.31 103	0.25 70	0.21 70	0.48 176	0.24 102	0.20 381	0.11 166	0.13 90	0.10 80	0.17 292	0.15 261

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 97	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 326	0.14 340	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 112	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 415	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 142	0.50 188	0.29 207	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 509	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 507	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 326	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 83	0.30 198	0.44 119	0.35 125	0.31 103	0.66 238	0.30 101	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

CBFPSM	0.59 460	0.22 284	1.31 560	0.38 200	0.27 331	1.12 532	0.65 517	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 540	0.87 511	0.67 354	0.76 475	0.16 247	0.15 371	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 97	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 181	0.46 376	0.17 290	0.15 371	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 482	0.60 287	0.42 336	0.17 290	0.14 340	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 192	0.11 166	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 21	0.24 114	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 419	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 247	0.11 166	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 247	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

acv_ft	0.51 399	0.23 305	0.56 399	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 481	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

HSM-Net_RVC	0.53 414	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 518	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 399	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 513	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 290	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

iResNet	0.49 376	0.29 429	0.79 498	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 419	0.42 175	0.36 127	0.30 101	0.29 173	0.49 181	0.30 213	0.16 247	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

SMFormer	0.51 399	0.23 305	0.62 418	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 223	0.45 366	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 95	0.47 128	0.42 180	0.31 103	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 114	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 114	0.66 343	0.30 213	0.14 125	0.12 229	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 464	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 153	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 223	0.45 366	0.17 290	0.16 403	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

CRFU-Net	0.57 446	0.27 403	0.57 403	0.46 425	0.30 399	1.20 544	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 493	0.98 398	1.06 482	0.79 489	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

hknet	0.49 376	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

psmg	0.49 376	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.15 371	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

CSP-Net	0.56 439	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 546	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 475	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 423	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 454	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 358	0.14 340	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 202	0.41 332	0.21 400	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 519	1.12 454	0.58 270	0.92 523	0.61 295	0.32 230	0.15 192	0.11 166	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 557

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 28	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 486	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 403	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 403	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

222	1.18 564	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 539	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 627	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

test_xeample	1.01 541	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 624	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

RAFT + AFF	0.53 414	0.29 429	0.75 486	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 426	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 290	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

ac_64	0.52 408	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

AANet_RVC	0.57 446	0.32 447	0.54 388	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 547	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 326	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

iResNetv2_ROB	0.52 408	0.27 403	0.69 460	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 488	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 418	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 142	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 340	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 80	0.21 133	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 388	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 188	0.51 401	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 63	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 223	0.36 290	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

AAGNet	1.43 578	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 656	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 58	0.21 64	0.66 237	0.47 206	1.08 523	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 69	0.22 75	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 247	0.12 229	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 541	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 540	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 623	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

UPFNet	0.53 414	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 381	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

HGLStereo	0.56 439	0.28 417	0.57 403	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 498	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 195	0.54 416	0.21 400	0.16 403	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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
LE_ROB	4.42 616	0.24 342	2.75 597	0.42 341	0.23 195	1.57 571	0.90 569	1.71 588	17.88 660	16.56 637	4.88 619	5.17 615	18.85 662	1.63 571	14.62 628	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

z-ln-s-r	0.66 473	0.36 471	1.30 559	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 481	0.80 366	1.43 528	0.91 439	0.76 475	1.08 516	1.87 581	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 500	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 416	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

coex_refinement	0.53 414	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 123	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 101	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 119	0.40 168	0.39 160	0.44 149	0.40 175	0.32 204	0.42 120	0.29 207	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 482	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 102	0.16 247	0.10 67	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 326	0.15 371	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

1111x	0.55 428	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 463	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 541	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

iinet-f	0.67 478	0.26 386	2.15 590	0.39 229	0.31 421	1.19 543	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 505	0.71 381	1.21 553	0.20 381	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

ssnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.56 399	0.43 362	0.29 382	0.95 497	0.59 503	1.13 467	0.99 463	0.93 465	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 520	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

DAS	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.82 432	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 399	0.25 367	0.60 413	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.93 486	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.25 58	0.21 64	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 188	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

MMNet	0.55 428	0.25 367	0.61 415	0.43 362	0.34 457	1.07 521	0.39 374	0.87 362	0.91 426	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 475	0.81 429	0.76 475	0.15 192	0.14 340	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

UNet	0.54 426	0.26 386	0.66 445	0.44 381	0.40 496	0.99 507	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 371	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

StereoDRNet-Refined	0.58 453	0.32 447	0.54 388	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 530	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 514	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 496	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 504	0.27 526	0.29 509	0.28 517	0.21 390	0.20 401

ACV-stereo	0.62 466	0.34 460	1.00 525	0.43 362	0.31 421	1.20 544	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 580	1.03 542	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 153	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 371	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 469	0.30 438	0.73 477	0.45 404	0.34 457	1.17 540	0.49 454	0.86 355	0.98 458	1.02 501	1.36 512	1.29 523	0.85 506	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

ToySt	0.49 376	0.27 403	0.75 486	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 247	0.17 423	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

AASNet	0.53 414	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 568	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

ADLNet2	0.55 428	0.25 367	0.65 439	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 450	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 381	0.16 403	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 531

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 64	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

GEStereo_RVC	0.55 428	0.29 429	0.63 428	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 431	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 460	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 103	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

ADLNet	0.55 428	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 488	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 403	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

psm_up	0.55 428	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 529	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 511	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

DSFCA	0.55 428	0.25 367	0.62 418	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 516	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

CFNet	0.51 399	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 414	0.32 447	0.64 433	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 453	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 431	1.04 510	1.14 466	1.21 513	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 381	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 433	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 218	0.36 290	0.27 486	0.26 517	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 477	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 511	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

ITSA-stereo	0.53 414	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 535	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 423	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 555	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

mmx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

xxx	0.53 414	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 504	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 468	0.28 417	0.99 524	0.40 267	0.30 399	1.03 514	0.56 496	1.10 453	0.99 463	0.97 481	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 523	0.19 358	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

NINENet	0.50 392	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 403	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 393	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 223	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

ADCRef	0.80 508	0.43 508	1.32 562	0.50 470	0.45 526	1.07 521	0.51 474	1.07 443	0.98 458	1.17 535	1.42 525	0.87 423	0.91 518	0.85 452	3.19 600	0.18 326	0.16 403	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 469	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 497	0.26 517	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

rvit_105_1	0.54 426	0.40 500	0.76 491	0.58 533	0.37 476	0.59 368	0.68 526	0.70 280	0.94 444	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 525	0.29 535	0.31 518	0.34 544	0.23 429	0.20 401

test_sample6	0.49 376	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 153	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

AACVNet	0.50 392	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

LMCR-Stereo	0.53 414	0.30 438	0.53 384	0.58 533	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 358	0.15 371	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 509	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 503	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

Syn2CoEx	0.71 489	0.51 532	0.95 518	0.64 552	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 565	1.13 515	0.93 465	1.35 511	1.02 472	0.99 537	0.92 480	0.80 482	0.30 511	0.27 526	0.28 501	0.24 481	0.23 429	0.24 452

GwcNet	0.69 483	0.36 471	1.10 535	0.51 486	0.42 509	1.08 525	0.50 459	1.21 504	1.16 520	1.00 493	1.37 515	1.06 482	0.79 489	0.92 480	0.94 520	0.25 466	0.24 503	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

AdaStereo	0.50 392	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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.
NaN_ROB	0.69 483	0.44 513	0.69 460	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 580	1.22 512	1.19 526	1.24 548	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 539	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

YMNet	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 473	0.38 488	0.90 514	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 500	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

ttt	0.51 399	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 491	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 388	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 428	0.37 478	0.76 491	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 488	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 539	0.24 442	0.23 444

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 399	0.37 170	0.19 65	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 247	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

DISCO	0.70 485	0.26 386	0.68 454	0.44 381	0.31 421	1.14 534	0.51 474	1.23 517	1.23 533	0.81 379	1.05 431	1.50 556	0.85 506	1.82 580	1.03 535	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

zh-mn7	1.08 555	0.65 558	4.00 606	0.52 498	0.38 485	1.16 539	0.62 512	1.15 480	1.77 581	1.74 577	2.31 574	1.17 512	0.91 518	2.10 591	1.77 575	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

DDVS	0.52 408	0.30 438	0.56 399	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 500	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

DCVSM-stereo	0.49 376	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 529	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 381	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 500

UCFNet_RVC	0.49 376	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 423	0.27 493	0.27 511	0.25 452	0.23 444

DRN-Test	0.66 473	0.32 447	0.66 445	0.50 470	0.39 491	1.15 536	0.61 510	1.49 567	1.01 473	1.12 530	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 520	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

MDST_ROB	0.91 531	0.27 403	0.85 504	0.63 551	0.41 503	2.53 592	0.71 542	1.60 579	1.13 515	2.83 605	1.73 554	0.97 455	0.69 441	1.61 568	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

SGM_RVC	0.97 537	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 569	0.73 546	1.51 571	1.25 541	2.25 595	1.92 565	2.58 590	1.56 580	2.02 589	1.19 552	0.27 486	0.27 526	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NLCSM	0.82 512	0.52 539	1.19 547	0.58 533	0.73 577	0.92 492	0.78 552	1.75 589	0.87 398	0.92 460	1.86 563	1.40 545	0.74 467	1.52 561	1.09 542	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

w-ln-seven-2	0.76 498	0.43 508	2.32 592	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 517	1.11 459	1.12 514	1.19 539	1.28 499	1.09 492	0.99 537	1.07 513	0.87 501	0.20 381	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 503	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

CFNet_ucs	0.50 392	0.24 342	0.55 393	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 437	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 371	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

Wz-Net-LNSev	0.71 489	0.51 532	1.36 569	0.50 470	0.41 503	1.15 536	0.69 531	1.21 504	1.07 504	1.02 501	1.12 454	1.08 489	0.87 511	0.89 468	0.89 514	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

DMCA-RVC	0.51 399	0.30 438	0.59 408	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 468	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 518	0.23 465	0.26 459	0.19 378

FADNet-RVC-Resample	0.56 439	0.33 455	1.16 541	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 437	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

PA-Net	0.67 478	0.43 508	0.83 502	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 526	1.10 453	1.14 518	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 504	0.24 455	0.41 575	0.29 509	0.44 568	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 446	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 546	1.03 427	1.01 473	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 497	0.17 423	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

DeepPruner_ROB	0.53 414	0.34 460	0.59 408	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

PSMNet_ROB	0.64 469	0.37 478	0.65 439	0.56 525	0.42 509	0.97 502	0.83 558	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 518	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

CBMV	0.64 469	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 550	1.13 467	1.09 509	1.17 535	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 539	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 540	0.50 528	1.70 581	0.53 508	0.36 469	1.75 581	0.71 542	1.22 512	2.28 594	0.96 476	2.54 583	1.42 547	0.95 532	2.19 596	1.54 567	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

test_sample7	0.52 408	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 493	0.26 504	0.27 471	0.24 452

aanetorigin	0.83 519	0.56 546	1.87 585	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 519	0.70 280	1.00 469	2.42 598	2.02 570	1.31 526	1.18 557	0.93 486	1.13 549	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

StereoDRNet	0.64 469	0.33 455	0.68 454	0.51 486	0.43 515	1.03 514	0.53 482	1.47 564	0.99 463	1.10 527	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 504	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 471	0.19 378

FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 218	0.39 321	0.22 426	0.15 371	0.35 533	0.16 276	0.28 475	0.21 419

Wz-Net-MNSev	0.76 498	0.40 500	1.34 564	0.50 470	0.40 496	1.44 563	0.83 558	1.15 480	1.16 520	1.25 549	1.20 486	1.13 506	0.81 494	1.16 527	1.00 533	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 475	0.26 466

FAT-Stereo	0.73 495	0.33 455	0.75 486	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 550	1.30 549	1.03 509	1.40 521	1.59 565	1.15 553	0.87 459	0.86 495	0.28 497	0.28 530	0.28 501	0.23 465	0.28 475	0.38 542

ADCP+	1.06 551	0.35 466	1.51 577	0.49 456	0.51 546	1.45 564	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 534	1.15 472	1.10 496	1.07 547	1.56 565	6.75 619	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

dad	0.58 453	0.50 528	0.64 433	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 541	1.01 498	1.17 479	1.15 510	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 544	0.23 494	0.37 543	0.21 431	0.29 479	0.20 401

SACVNet	0.58 453	0.34 460	0.55 393	0.55 522	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 501	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 479	0.36 531

pcwnet_v2	0.58 453	0.28 417	0.84 503	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 530	0.99 488	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 479	0.29 491

APVNet	0.71 489	0.37 478	0.89 513	0.56 525	0.45 526	1.18 542	0.68 526	1.41 558	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 494	1.10 520	1.17 550	0.26 476	0.28 530	0.32 524	0.31 533	0.29 479	0.30 500

hitnet-ft	0.55 428	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 419	0.82 388	1.01 408	1.13 506	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 497	0.20 466	0.28 501	0.22 449	0.29 479	0.26 466

Nwc_Net	0.78 504	0.38 488	0.73 477	0.60 544	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 585	1.05 491	0.88 436	1.86 563	1.40 545	1.09 548	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

ADCL	1.04 546	0.38 488	1.35 565	0.50 470	0.39 491	1.61 573	0.89 566	1.29 535	1.39 557	1.29 551	1.50 538	1.24 516	1.24 562	1.37 557	4.87 612	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

SGM-ForestM	4.04 613	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 621	1.45 606	3.84 616	4.24 616	8.19 627	6.76 625	19.00 640	9.08 624	10.74 628	6.62 618	0.31 514	0.33 559	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

PWC_ROB	0.87 523	0.52 539	1.28 556	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 550	1.46 564	1.61 569	2.59 587	1.16 511	1.01 541	1.34 551	1.40 565	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

ISRNet	0.56 439	0.24 342	0.66 445	0.56 525	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 519	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 544	0.26 517	0.36 538	0.33 542	0.30 488	0.42 551

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 464	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 525	0.23 494	0.35 533	0.25 490	0.30 488	0.25 460

AF-Net	0.81 511	0.39 495	0.68 454	0.64 552	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 581	1.31 550	0.96 476	2.02 570	1.46 550	1.26 565	1.11 522	0.99 530	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

RTSC	0.87 523	0.48 520	1.23 552	0.52 498	0.37 476	1.13 533	0.50 459	1.34 544	1.79 582	1.51 563	1.24 492	1.12 500	0.81 494	1.62 569	2.16 587	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 488	0.31 508

DeepPrunerF	0.89 527	0.52 539	3.43 602	0.68 566	0.81 578	0.72 436	0.72 544	1.22 512	1.99 588	0.93 465	1.01 408	0.87 423	0.86 508	1.08 516	0.95 523	0.34 539	0.28 530	0.43 557	0.39 556	0.30 488	0.32 512

SGM-Forest	0.62 466	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 516	1.18 481	1.10 496	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 559	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 536	0.48 520	2.41 594	0.54 515	0.50 542	1.41 559	0.70 536	1.67 585	1.81 583	1.49 560	1.50 538	1.26 518	0.87 511	1.15 525	1.80 579	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 494	0.26 466

FADNet_RVC	0.55 428	0.37 478	1.17 545	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 403	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 494	0.28 483

FADNet-RVC	0.60 463	0.53 543	1.14 540	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 511	0.28 501	0.28 517	0.31 494	0.31 508

GANet	0.70 485	0.37 478	0.55 393	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 573	1.08 447	0.94 444	1.04 510	1.98 568	1.13 506	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 517	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

CVANet_RVC	0.57 446	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 437	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 504	0.19 454	0.27 493	0.25 490	0.31 494	0.21 419

XPNet_ROB	0.70 485	0.35 466	0.68 454	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 564	1.16 487	0.94 444	1.33 554	1.15 472	1.38 542	0.83 503	1.03 507	0.90 516	0.32 525	0.25 511	0.26 479	0.24 481	0.31 494	0.28 483

MSAF-DinoV2	1.04 546	0.38 488	1.32 562	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 544	1.52 574	1.24 535	1.05 512	1.41 523	2.98 593	1.49 576	2.74 605	2.83 598	0.22 426	0.14 340	0.20 351	0.22 449	0.32 500	0.32 512

TCMNet	0.66 473	0.39 495	0.98 523	0.59 538	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 534	0.26 476	0.26 517	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

Wz-Net-SNSev	0.91 531	0.73 564	2.13 589	0.56 525	0.45 526	0.95 497	1.13 585	1.34 544	1.24 535	1.02 501	1.30 506	1.46 550	0.86 508	1.81 579	1.50 566	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

S-Stereo	0.74 496	0.35 466	0.96 520	0.56 525	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 576	0.96 476	1.41 523	1.12 500	0.94 529	0.80 426	1.04 538	0.26 476	0.31 548	0.28 501	0.25 490	0.32 500	0.47 568

edge stereo	0.76 498	0.38 488	0.74 482	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 498	1.28 550	1.38 520	1.81 570	1.11 550	1.08 516	0.85 494	0.33 533	0.32 553	0.41 555	0.28 517	0.32 500	0.36 531

NCCL2	0.72 493	0.41 504	0.65 439	0.64 552	0.44 522	0.98 506	1.20 588	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 555	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 517	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

MeshStereo	1.34 572	0.43 508	0.54 388	0.44 381	0.34 457	1.66 576	0.60 505	1.94 592	1.37 554	4.47 619	3.25 596	4.71 610	1.94 595	1.92 584	1.17 550	0.35 544	0.35 563	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
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
psmorigin	0.82 512	0.51 532	2.09 588	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 403	1.45 559	1.43 528	1.50 556	1.06 545	1.22 538	0.97 526	0.31 514	0.32 553	0.27 493	0.27 511	0.33 507	0.42 551

NCC-stereo	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 511	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 554	1.19 530	0.88 504	0.31 514	0.30 539	0.37 543	0.48 577	0.33 507	0.33 517

Abc-Net	0.78 504	0.40 500	0.76 491	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 531	1.54 576	1.11 511	0.90 447	1.36 512	1.33 534	1.16 554	1.19 530	0.88 504	0.31 514	0.30 539	0.37 543	0.48 577	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 453	0.44 513	0.62 418	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 517	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

CBMV_ROB	0.59 460	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 566	0.43 557	0.40 558	0.33 507	0.30 500

ETE_ROB	0.70 485	0.49 524	0.73 477	0.56 525	0.36 469	0.79 457	0.87 565	1.14 476	0.93 437	1.19 539	1.18 481	1.39 543	0.82 498	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 518	0.26 504	0.33 507	0.34 524

MultiAttention	3.58 610	0.24 342	0.62 418	0.54 515	0.34 457	22.90 632	2.72 623	1.60 579	1.13 515	0.80 366	1.81 559	1.14 509	0.43 284	35.29 666	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

RP	0.76 498	0.36 471	0.63 428	0.66 560	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 532	0.97 481	1.65 548	1.43 549	1.32 567	1.01 500	0.84 490	0.33 533	0.30 539	0.36 538	0.30 525	0.34 513	0.34 524

FBW_ROB	0.88 525	0.50 528	0.85 504	0.55 522	0.40 496	1.17 540	0.78 552	1.50 568	1.37 554	1.33 554	1.27 497	1.48 554	1.00 540	2.57 604	0.98 529	0.25 466	0.32 553	0.45 560	0.30 525	0.34 513	0.28 483

SANet	1.07 553	0.41 504	1.06 530	0.48 441	0.30 399	1.41 559	0.94 571	1.42 559	3.36 609	1.58 566	2.43 580	2.33 586	1.70 587	1.34 551	1.07 540	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

PWCDC_ROB	0.89 527	0.49 524	0.80 500	0.74 573	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 542	2.35 598	1.02 501	3.77 605	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 516	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

zh-sn7	1.09 556	0.75 566	3.23 600	0.57 531	0.42 509	1.11 529	0.89 566	1.19 497	1.27 545	1.41 558	1.98 568	1.25 517	1.47 575	1.99 588	2.62 595	0.26 476	0.26 517	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

FINET	0.67 478	0.42 506	1.00 525	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 566	1.08 447	1.50 566	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 548	0.30 539	0.26 479	0.24 481	0.35 518	0.33 517

DANet	0.71 489	0.45 517	0.91 516	0.59 538	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 543	1.22 487	1.33 534	0.88 515	1.16 527	1.24 554	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 519	0.49 524	0.77 496	0.60 544	0.41 503	1.14 534	1.06 580	1.19 497	1.46 564	1.32 552	1.43 528	1.37 541	1.19 559	1.27 544	0.86 495	0.39 554	0.31 548	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

LALA_ROB	0.74 496	0.43 508	0.69 460	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 572	1.21 504	1.07 504	1.22 545	1.12 454	1.56 562	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

DualNet (step1)	0.57 446	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 559	0.20 466	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

test_sample9	1.05 550	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 561	0.41 559	8.41 629	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

test_sample8	1.25 569	0.36 471	0.72 474	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 562	0.95 380	3.29 601	1.59 582	1.20 532	1.36 561	0.41 559	8.41 629	0.40 551	0.41 563	0.36 523	0.33 517

GMStereo_Zeroshot	0.49 376	0.44 513	0.74 482	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 340	0.26 479	0.15 244	0.36 523	0.18 345

UDGNet	0.48 358	0.77 569	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 583	0.19 383	0.36 523	0.21 419

RGC	0.79 507	0.59 550	0.71 469	0.65 557	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 491	1.07 519	1.45 534	1.47 553	1.03 542	1.21 536	0.88 504	0.32 525	0.30 539	0.48 569	0.40 558	0.37 528	0.37 536

ADCMid	1.14 559	0.52 539	2.23 591	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 548	1.23 517	1.05 491	2.15 591	1.44 531	1.50 556	1.43 573	1.56 565	5.01 613	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

ADCPNet	1.03 545	0.48 520	2.70 596	0.54 515	0.42 509	1.40 557	0.75 548	1.13 467	1.07 504	1.22 545	1.42 525	1.68 567	1.09 548	1.36 556	3.45 604	0.30 511	0.28 530	0.29 509	0.32 539	0.37 528	0.35 529

NOSS_ROB	0.57 446	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 507	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 552	0.38 568	0.44 559	0.42 567	0.37 528	0.34 524

HBP-ISP	0.59 460	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 469	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 544	0.38 568	0.47 564	0.41 563	0.38 532	0.31 508

stereogan	0.80 508	0.31 443	0.71 469	0.59 538	0.50 542	1.72 580	0.48 448	1.35 547	1.37 554	1.00 493	1.46 536	1.56 562	0.95 532	1.29 545	0.84 490	0.28 497	0.29 535	0.29 509	0.25 490	0.38 532	0.38 542

AnyNet_C32	1.16 563	0.62 556	2.40 593	0.57 531	0.55 556	1.41 559	1.34 599	1.18 495	1.24 535	1.49 560	1.42 525	1.39 543	1.20 561	1.55 563	4.82 611	0.29 504	0.28 530	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 551

WZ-Net	1.19 565	0.59 550	4.07 607	0.62 550	0.51 546	1.34 554	1.31 598	1.32 540	1.74 580	1.53 565	1.65 548	1.74 569	1.28 566	2.25 598	2.01 584	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

SHD	0.93 534	0.50 528	1.18 546	0.59 538	0.46 533	0.97 502	0.48 448	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 515	1.42 547	1.19 559	1.31 547	1.60 569	0.31 514	0.26 517	0.32 524	0.33 542	0.40 535	0.42 551

RTS	1.98 593	0.96 583	11.36 644	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 584	1.32 531	1.25 563	5.20 618	4.05 607	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 593	0.96 583	11.36 644	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 584	1.32 531	1.25 563	5.20 618	4.05 607	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RYNet	0.72 493	0.35 466	0.64 433	0.53 508	0.67 571	1.31 553	0.67 521	1.20 502	1.18 524	1.05 512	0.87 344	1.27 520	0.93 528	0.93 486	1.27 558	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

NVstereo2D	0.60 463	0.30 438	0.75 486	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 519	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

Wz-Net-TNSev	1.14 559	1.06 589	4.32 609	0.49 456	0.42 509	1.51 567	1.11 584	1.48 565	1.40 559	1.22 545	1.26 496	1.58 564	1.43 573	1.76 577	1.70 571	0.32 525	0.31 548	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 550

EDNetEfficient	1.46 579	0.80 571	6.12 637	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 558	0.90 374	2.77 603	3.50 615	1.96 567	1.66 566	2.03 598	1.26 542	4.18 609	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 544	0.57 548	1.51 577	0.67 563	0.50 542	2.57 593	1.66 609	1.20 502	1.43 560	1.38 556	1.57 545	1.33 534	0.92 523	1.64 572	0.88 504	0.37 551	0.39 572	0.46 563	0.60 589	0.41 541	0.40 547

WCMA_ROB	1.14 559	0.36 471	0.76 491	0.49 456	0.44 522	1.23 548	0.67 521	1.11 459	1.23 533	2.84 606	3.95 611	3.28 600	1.83 592	1.25 541	0.99 530	0.44 563	0.34 561	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

SDNR	0.86 522	0.37 478	1.47 575	0.40 267	0.38 485	3.38 609	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 488	2.09 573	0.59 285	0.71 458	1.29 545	0.70 462	0.51 575	0.56 592	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 563

GASNet	0.67 478	0.72 563	0.96 520	0.70 569	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 481	0.94 468	0.82 312	0.93 446	0.83 503	1.33 549	0.80 482	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.28 517	0.44 546	0.24 452

MFN_U_SF_RVC	1.09 556	0.59 550	1.97 587	0.67 563	0.44 522	1.93 585	0.60 505	1.85 591	1.36 552	1.61 569	1.54 543	1.95 578	1.37 569	1.64 572	1.73 572	0.40 558	0.37 566	0.45 560	0.48 577	0.44 546	0.44 558

ADCS	1.51 581	0.61 553	3.42 601	0.59 538	0.51 546	1.27 551	1.08 583	1.59 578	1.81 583	1.91 585	1.66 550	1.51 559	1.42 572	1.94 586	8.60 621	0.33 533	0.32 553	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 551

AnyNet_C01	1.56 582	1.05 588	7.45 639	0.64 552	0.54 554	1.99 586	1.38 601	1.43 561	1.36 552	1.63 572	1.92 565	1.84 572	1.33 568	2.40 600	4.03 606	0.33 533	0.32 553	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 562

coex-ft	6.43 621	1.51 602	87.33 671	0.49 456	0.38 485	1.34 554	1.21 590	1.16 487	8.09 621	12.12 629	2.79 591	2.77 592	3.31 614	1.16 527	3.15 599	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

G-Net	0.95 535	0.46 519	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 588	0.64 516	1.01 420	0.87 398	1.75 578	2.82 594	1.30 525	1.64 586	1.06 510	0.96 525	0.36 548	0.29 535	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 551

PDISCO_ROB	0.91 531	0.48 520	1.06 530	0.99 582	0.97 586	1.67 578	0.63 513	1.64 583	1.59 573	1.06 516	1.18 481	1.31 526	0.79 489	1.55 563	0.97 526	0.49 572	0.22 484	0.45 560	0.40 558	0.45 550	0.37 536

FSD					0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 195	0.49 389	0.45 564	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.46 553

FADNet	0.61 465	0.51 532	1.10 535	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 491	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 504	0.30 539	0.27 493	0.30 525	0.46 553	0.35 529

DPSNet	0.99 539	0.42 506	1.88 586	0.53 508	0.41 503	1.59 572	1.26 594	2.21 598	1.43 560	1.10 527	1.11 450	1.46 550	1.95 596	1.34 551	1.26 556	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

MSMD_ROB	1.21 566	0.49 524	0.62 418	0.59 538	0.50 542	1.62 575	0.67 521	1.23 517	1.24 535	2.45 599	3.77 605	3.09 597	2.98 612	1.32 548	0.81 485	0.45 564	0.41 575	0.49 572	0.51 584	0.47 556	0.44 558

FC-DCNN v2	1.65 587	0.51 532	0.65 439	0.61 546	0.49 540	1.61 573	0.70 536	1.75 589	1.56 572	4.74 623	4.91 620	6.46 621	3.31 614	1.91 583	1.11 544	0.46 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 557	0.46 563

FC-DCNN	1.59 583	0.51 532	0.66 445	0.61 546	0.49 540	1.56 570	0.70 536	1.66 584	1.53 568	4.64 620	4.62 618	5.85 617	3.34 616	1.84 581	1.11 544	0.46 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 557	0.46 563

SAMSARA	1.07 553	0.65 558	1.19 547	1.06 587	0.90 580	1.76 582	1.76 613	1.46 563	1.44 562	1.51 563	1.16 477	2.00 579	1.14 552	1.48 560	1.31 560	0.39 554	0.44 584	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 574

MANE	4.13 614	0.51 532	0.64 433	0.66 560	0.56 559	6.89 620	0.99 576	7.55 634	12.04 649	6.68 626	8.57 627	10.69 626	9.45 625	7.59 625	6.39 617	0.49 572	0.43 582	0.48 569	0.98 606	0.49 559	0.48 571

FCDSN-DC	1.39 577	0.56 546	0.65 439	0.74 573	0.59 565	1.38 556	0.63 513	1.35 547	1.39 557	3.26 613	4.50 617	4.61 608	2.63 607	1.58 567	1.03 535	0.46 566	0.42 577	0.48 569	0.47 575	0.50 561	0.50 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 512	0.57 548	0.75 486	0.54 515	0.59 565	1.09 528	0.66 519	1.38 553	0.94 444	1.12 530	1.44 531	1.29 523	0.92 523	0.95 495	1.24 554	0.49 572	0.42 577	0.50 574	0.47 575	0.51 562	0.46 563

EDNetEfficientorigin	9.93 624	1.15 590	175.16 672	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 526	1.24 524	2.69 602	3.17 612	2.50 582	2.30 584	2.07 599	1.76 577	2.21 588	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 575

BEATNet-Init1	15.13 628	0.82 575	50.86 669	0.72 572	0.53 551	38.10 641	7.03 627	11.83 654	14.25 654	29.78 670	30.17 670	48.21 673	22.64 664	26.78 644	18.11 640	0.42 562	0.38 568	0.47 564	0.46 569	0.51 562	0.48 571

PVD	1.28 571	0.67 561	1.28 556	0.74 573	0.62 568	1.50 566	0.84 561	1.99 594	2.96 604	2.18 592	2.36 579	1.85 574	1.95 596	1.92 584	1.94 582	0.39 554	0.36 565	0.49 572	0.37 549	0.51 562	0.64 582

LSM	4.74 618	0.77 569	10.16 642	0.70 569	56.56 667	1.02 511	1.00 578	1.24 524	1.62 577	2.04 587	2.34 577	1.33 534	1.17 556	1.38 558	1.09 542	0.33 533	0.49 588	0.39 548	0.46 569	0.51 562	10.09 630

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 478	0.81 572	0.73 477	0.53 508	0.37 476	1.40 557	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 554	0.30 539	0.57 579	0.31 533	0.53 567	0.30 500

XQC	0.89 527	0.65 558	1.31 560	0.67 563	0.52 550	1.22 546	0.68 526	1.26 530	1.52 567	1.14 533	1.11 450	1.28 522	1.04 544	1.40 559	1.77 575	0.38 552	0.24 503	0.37 543	0.31 533	0.53 567	0.47 568

ELAS_RVC	1.60 584	0.61 553	1.01 527	0.70 569	0.56 559	2.00 587	1.89 616	1.96 593	2.65 601	3.33 614	3.26 597	3.03 594	3.41 617	2.49 602	2.09 586	0.52 576	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 569	0.52 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 586	0.61 553	0.95 518	0.68 566	0.55 556	3.01 607	1.55 607	2.39 600	2.33 597	3.64 616	3.89 609	2.75 591	2.90 611	2.15 594	2.27 593	0.52 576	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 569	0.52 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 512	0.44 513	0.63 428	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 475	0.75 405	0.58 426	0.52 576	0.54 590	0.54 577	4.82 629	0.56 571	0.40 547

PASM	0.90 530	0.64 557	1.69 579	0.69 568	0.69 574	0.78 454	0.84 561	1.03 427	1.26 544	1.19 539	1.15 472	1.31 526	0.98 536	1.24 540	1.03 535	0.52 576	0.56 592	0.59 582	0.66 591	0.56 571	0.54 579

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 558

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 504	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 558

DGSMNet	0.76 498	0.55 545	1.29 558	0.58 533	0.62 568	0.94 494	0.70 536	1.26 530	1.11 511	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 539	0.29 535	0.41 555	0.40 558	0.57 573	0.55 580

CC-Net-ROB	0.82 512	0.96 583	0.85 504	0.58 533	0.45 526	1.27 551	0.70 536	1.17 492	1.02 476	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 482	1.06 510	0.69 459	0.46 566	0.34 561	1.71 601	0.38 552	0.59 576	0.36 531

GANetREF_RVC	0.80 508	0.75 566	0.86 509	0.66 560	0.42 509	1.15 536	0.98 574	1.14 476	1.19 526	1.01 498	1.02 417	1.10 496	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 572	0.57 579	0.38 552	0.63 577	0.46 563
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
zero-FE	0.25 94	0.15 57	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.35 45	0.31 87	0.26 66	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 48	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.64 578	0.12 150

PSMNet-RUCA	0.76 498	0.75 566	1.08 534	1.01 585	0.90 580	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 526	0.76 585	0.46 569	0.66 579	0.47 568

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 572	0.87 577	1.76 583	0.86 577	0.56 559	4.29 614	1.79 614	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 562	1.84 572	1.41 571	1.89 582	1.36 561	0.48 570	0.40 574	0.56 578	0.57 587	0.69 580	0.48 571

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 57	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.32 22	0.31 87	0.26 66	0.26 62	0.29 94	0.29 173	0.38 87	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.70 581	0.12 150

NVStereoNet_ROB	1.24 568	0.90 579	1.13 539	0.86 577	0.88 579	1.11 529	0.99 576	1.42 559	1.53 568	1.59 568	2.48 581	2.24 583	1.53 577	1.96 587	1.30 559	0.76 589	0.70 597	0.78 586	1.00 607	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 600	2.43 616	10.85 643	1.22 591	0.91 582	2.76 597	1.40 602	2.12 597	1.67 579	1.32 552	1.74 556	1.86 575	1.74 588	6.25 620	4.41 610	0.65 584	0.64 595	0.58 581	0.54 586	0.80 583	0.76 586

MFMNet_re	1.14 559	0.97 586	1.19 547	0.99 582	0.95 584	1.25 550	1.22 591	1.39 554	1.55 570	1.69 576	1.67 552	1.21 513	1.53 577	1.12 523	0.99 530	0.87 593	0.75 604	0.79 587	0.75 595	0.90 584	0.94 595

GCST	0.83 519	1.22 592	0.74 482	1.58 596	1.01 590	1.06 520	0.23 95	0.78 329	0.78 342	0.97 481	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 594	0.65 596	1.20 595	0.81 598	0.91 585	0.70 584

anonymity	0.97 537	0.89 578	1.05 529	0.92 580	1.03 591	0.97 502	0.81 557	1.29 535	0.91 426	1.07 519	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 519	0.96 594	0.95 616	0.90 590	0.91 605	0.92 586	0.94 595

UDG	0.88 525	0.82 575	0.67 449	1.00 584	0.96 585	1.02 511	0.57 499	1.13 467	0.99 463	0.90 447	0.97 397	1.31 526	0.99 537	0.85 452	0.84 490	0.54 581	0.32 553	1.77 602	0.40 558	0.94 587	0.66 583

SGM+DAISY	1.35 574	0.94 582	1.25 554	0.96 581	1.00 589	1.52 568	1.02 579	1.34 544	1.21 530	2.64 601	2.65 589	2.44 587	1.56 580	1.64 572	1.26 556	0.97 596	0.95 616	0.90 590	0.90 602	0.94 587	0.96 598

SPS-STEREO	1.25 569	0.93 580	1.06 530	1.04 586	1.03 591	1.41 559	0.91 570	1.51 571	1.19 526	2.09 589	1.83 560	1.94 577	1.39 570	1.62 569	1.39 564	0.97 596	0.94 615	0.90 590	0.89 601	0.96 589	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 603	1.26 593	7.04 638	1.16 589	1.48 598	8.00 622	6.02 626	2.60 602	1.92 586	2.12 590	2.64 588	3.34 602	3.05 613	6.49 621	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 584	0.76 596	0.97 590	1.18 610

WAO-7	1.90 591	1.20 591	1.35 565	1.27 592	1.06 594	2.84 600	1.56 608	3.23 609	3.06 607	2.23 594	3.33 601	3.17 598	2.28 601	3.12 606	2.21 588	1.02 598	0.91 611	1.06 594	1.03 610	1.04 591	0.97 601

Consistency-Raft	1.01 541	0.81 572	1.24 553	0.84 576	0.97 586	0.81 465	0.84 561	1.30 538	1.59 573	1.05 512	1.68 553	1.12 500	0.91 518	0.92 480	1.11 544	0.65 584	0.74 600	0.79 587	0.90 602	1.06 592	0.79 589

DDUNet	1.06 551	2.56 619	0.68 454	1.21 590	1.26 596	1.03 514	0.69 531	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 520	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 591	0.38 568	1.99 605	0.60 589	1.10 593	0.85 591

SQANet	0.82 512	0.74 565	0.67 449	1.13 588	0.98 588	1.11 529	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 583	0.24 503	1.03 593	0.35 547	1.18 594	0.58 581

otaku	1.04 546	0.93 580	0.88 511	1.33 594	1.05 593	1.66 576	0.70 536	1.40 557	1.18 524	1.08 523	1.32 509	1.33 534	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 587	0.46 587	1.24 596	0.50 582	1.40 595	0.75 585

Ntro	1.09 556	0.97 586	0.91 516	1.44 595	1.19 595	1.69 579	0.80 556	1.35 547	1.25 541	1.00 493	1.29 503	1.31 526	0.97 535	1.26 542	0.84 490	0.84 591	0.43 582	1.36 597	0.50 582	1.56 596	0.78 587

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 127	0.31 220	1.47 609	0.11 166	0.14 123	0.09 10	1.59 597	0.13 193

PWCK	1.92 592	1.66 608	3.12 599	1.65 597	0.91 582	2.84 600	2.26 619	2.10 596	2.41 599	2.36 597	2.31 574	2.22 582	1.82 590	3.43 609	2.03 585	1.61 612	0.71 599	1.51 598	0.82 599	1.69 598	0.91 594

RainbowNet	1.35 574	1.49 600	1.19 547	1.88 603	1.45 597	1.48 565	1.07 582	1.61 581	1.55 570	1.20 543	1.59 546	1.54 560	1.13 551	1.34 551	0.97 526	1.36 608	0.70 597	1.82 603	0.79 597	1.71 599	1.07 604

WAO-6	2.04 597	1.50 601	1.16 541	1.70 598	1.67 604	2.69 594	1.44 605	3.06 606	3.63 613	1.98 586	3.27 598	3.54 606	2.07 599	2.36 599	2.22 590	1.31 607	0.91 611	2.04 610	1.22 617	1.73 600	1.27 612

MonStereo1	1.98 593	1.48 599	1.43 574	1.81 602	1.69 605	2.88 603	0.78 552	2.47 601	3.47 610	2.20 593	4.36 616	3.39 603	2.50 604	2.18 595	1.58 568	1.19 601	0.54 590	1.65 600	0.87 600	1.78 601	1.29 613

ACVNet_2	1.65 587	1.27 594	1.41 572	1.75 599	1.62 600	2.22 589	1.20 588	2.30 599	2.62 600	1.78 579	2.56 584	3.03 594	1.61 583	1.54 562	1.12 548	1.06 599	0.58 594	1.82 603	0.70 594	1.82 602	0.96 598

WAO-8	2.92 604	1.55 603	1.35 565	1.79 600	1.63 602	5.23 616	1.22 591	4.58 619	12.56 651	2.84 606	4.07 613	4.83 611	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 603	1.15 606

Venus	2.92 604	1.55 603	1.35 565	1.79 600	1.63 602	5.23 616	1.22 591	4.58 619	12.56 651	2.84 606	4.06 612	4.83 611	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 603	1.15 606

Dean	1.98 593	1.36 597	1.36 569	2.12 607	1.81 608	2.74 595	1.36 600	3.37 613	3.80 614	2.08 588	3.32 600	3.21 599	1.82 590	1.71 576	1.67 570	1.27 602	0.77 606	1.99 605	0.90 602	1.86 603	1.03 603

ACVNet-4b	1.35 574	1.31 595	1.10 535	1.90 604	1.59 599	1.92 584	0.77 550	1.52 574	1.62 577	1.05 512	1.60 547	2.11 581	0.94 529	1.64 572	0.77 479	1.30 605	0.35 563	2.03 609	0.67 592	1.88 606	0.84 590

LVE	2.12 599	1.44 598	1.36 569	1.99 606	1.78 606	2.75 596	1.79 614	2.82 603	3.95 615	1.90 584	4.33 615	3.52 605	1.81 589	2.24 597	1.74 573	1.74 614	0.87 609	2.06 611	1.13 613	1.91 607	1.35 614

ACVNet_1	1.46 579	1.33 596	1.12 538	1.91 605	1.62 600	1.83 583	0.98 574	2.00 595	1.85 585	1.39 557	1.53 542	2.32 585	1.53 577	1.34 551	1.11 544	1.30 605	0.50 589	2.06 611	0.58 588	1.93 608	0.95 597

IMH-64-1	1.86 589	1.62 605	1.16 541	2.20 608	1.89 609	2.33 590	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 609	1.17 608

IMH-64	1.86 589	1.62 605	1.16 541	2.20 608	1.89 609	2.33 590	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 609	1.17 608

IMH	2.04 597	1.62 605	1.20 551	2.20 608	1.89 609	2.91 606	1.30 595	3.11 607	3.03 605	1.81 580	3.35 602	3.03 594	1.90 593	2.48 601	1.80 579	1.66 613	0.77 606	2.45 617	1.04 611	2.15 611	1.19 611

DispFullNet	1.60 584	2.63 620	2.75 597	2.56 615	1.79 607	1.24 549	0.47 440	1.37 552	1.45 563	1.87 581	1.50 538	1.55 561	2.46 602	2.04 590	1.04 538	0.59 582	0.18 440	2.32 614	0.68 593	2.29 612	1.14 605

TorneroNet-64	3.44 607	1.86 609	1.42 573	2.58 616	2.28 615	6.87 619	1.68 610	4.70 621	12.03 648	2.31 596	5.59 624	8.25 623	2.55 606	3.97 615	2.73 596	1.81 615	0.74 600	2.57 619	1.07 612	2.35 613	1.44 615

TorneroNet	4.53 617	1.89 610	1.48 576	2.55 614	2.27 614	13.78 629	1.69 611	4.84 623	23.73 665	2.89 609	7.70 626	7.06 622	2.69 608	4.26 617	3.42 603	1.84 616	0.77 606	2.68 621	1.13 613	2.42 614	1.47 616

ktn	2.98 606	2.25 614	1.73 582	2.84 618	2.53 620	3.76 613	2.15 618	3.70 615	5.47 618	2.75 603	5.17 623	5.94 618	2.48 603	3.23 607	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 623	2.03 623	2.45 615	2.01 620

DPSimNet_ROB	3.58 610	2.45 617	8.57 640	2.53 613	2.37 616	2.88 603	3.77 625	3.14 608	3.23 608	4.71 622	3.86 608	4.68 609	4.87 622	4.07 616	5.62 614	2.33 622	2.33 624	2.47 618	2.52 624	2.51 616	2.64 623

KSHMR	2.57 601	1.93 611	1.69 579	2.63 617	2.42 617	2.86 602	2.07 617	3.27 611	6.50 619	2.49 600	3.36 603	3.41 604	1.92 594	2.49 602	1.94 582	2.13 619	1.40 621	2.79 624	1.50 620	2.73 617	1.77 617

UNDER WATER-64	3.53 609	2.01 612	3.94 605	3.22 622	2.49 619	5.41 618	2.60 622	3.43 614	12.41 650	3.03 611	2.68 590	6.07 619	4.04 619	3.79 614	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 620	1.46 619	2.78 618	2.08 621

SuperB	1.04 546	0.37 478	4.81 610	0.43 362	0.31 421	0.99 507	0.46 433	1.02 423	2.09 589	1.09 525	1.09 447	0.75 377	0.81 494	1.06 510	1.76 574	0.19 358	0.15 371	0.17 233	0.15 244	2.82 619	0.26 466

UNDER WATER	3.46 608	2.07 613	3.64 604	3.09 620	2.48 618	3.75 612	2.42 621	3.31 612	13.77 653	2.90 610	2.95 595	5.84 616	3.69 618	3.69 612	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 622	1.40 618	2.84 620	1.98 619

notaker	2.76 602	2.29 615	1.80 584	2.96 619	2.58 621	2.90 605	1.75 612	3.24 610	3.05 606	2.78 604	4.24 614	6.15 620	2.51 605	3.34 608	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 625	1.65 621	2.84 620	1.97 618

HanzoNet	6.76 622	2.45 617	4.22 608	3.19 621	2.94 623	3.62 611	2.28 620	4.79 622	7.20 620	14.00 633	13.19 632	17.49 638	22.30 663	13.25 629	6.19 616	4.20 626	1.93 623	3.10 626	2.56 625	3.35 622	2.88 625

JetRed	5.27 619	5.84 624	12.81 647	2.36 612	2.83 622	12.23 627	10.50 629	4.46 618	3.60 611	3.86 617	3.83 607	4.85 613	4.18 620	6.78 622	11.96 625	2.17 620	2.96 626	2.18 613	1.97 622	3.38 623	2.68 624

test_for_model	0.82 512	3.60 623	0.39 206	2.35 611	2.07 612	0.39 236	0.28 172	0.42 99	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 101	0.27 142	0.34 54	0.25 122	0.34 539	0.11 166	0.13 90	0.09 10	3.49 624	0.18 345

MADNet++	4.03 612	2.70 621	3.44 603	3.72 624	3.44 624	4.44 615	3.52 624	3.95 617	3.61 612	4.46 618	4.98 621	4.10 607	4.58 621	7.00 623	5.89 615	3.74 625	3.67 627	3.27 627	2.71 626	3.70 625	3.66 626

tt	6.20 620	0.20 208	5.89 636	3.55 623	2.07 612	11.26 625	19.21 630	11.74 653	5.46 617	2.69 602	2.04 572	4.87 614	6.25 623	3.70 613	7.09 620	8.32 632	11.17 636	4.93 629	5.41 631	5.74 626	2.37 622

DPSMNet_ROB	12.08 626	8.00 625	21.00 650	8.97 627	16.79 653	10.67 623	30.89 635	9.02 652	15.17 656	6.51 625	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.27 627	21.67 658	4.58 628	8.57 631	5.09 632	9.29 653	5.90 627	10.95 631

DGTPSM_ROB	12.07 625	8.00 625	20.99 649	8.93 626	16.78 652	10.67 623	30.87 634	9.01 651	15.16 655	6.50 624	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.25 626	21.67 658	4.57 627	8.57 631	5.08 630	9.28 652	5.90 627	10.95 631

USTest	12.99 627	14.18 629	20.00 648	16.24 653	14.97 651	20.80 631	31.95 636	16.20 658	10.91 647	8.79 628	9.48 628	13.94 628	10.50 626	16.11 630	21.44 657	3.17 624	4.82 628	5.08 630	5.36 630	8.81 629	7.13 628

TCMNet-wrong-test	8.97 623	10.42 628	8.74 641	19.56 654	17.61 654	12.53 628	9.01 628	13.59 655	2.18 591	4.64 620	5.11 622	14.63 629	11.09 627	7.19 624	9.73 622	5.56 631	0.89 610	3.77 628	3.11 627	10.34 630	9.80 629

PML	40.80 672	29.24 661	11.87 646	7.20 625	14.47 650	92.13 673	213.69 675	7.63 635	23.35 664	74.72 674	190.14 675	50.17 674	26.15 665	21.39 634	12.70 626	8.76 633	2.92 625	8.45 633	3.25 628	13.26 631	4.42 627

DPSM_ROB	17.78 629	18.63 656	24.31 656	20.90 656	19.47 655	25.97 634	36.21 638	21.23 664	16.24 658	13.38 631	14.06 634	19.18 641	16.30 657	20.78 632	25.67 661	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 659	13.51 632	11.91 634

DPSM	17.78 629	18.63 656	24.31 656	20.90 656	19.47 655	25.97 634	36.21 638	21.23 664	16.24 658	13.38 631	14.06 634	19.18 641	16.30 657	20.78 632	25.67 661	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 659	13.51 632	11.91 634

hj116sk	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

iked130	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

vnu138km	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

99wein	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

a5sdf	18.76 644	14.59 638	5.09 619	12.96 641	8.64 633	41.88 647	40.95 651	7.37 624	8.92 630	26.19 639	25.08 653	19.87 658	14.86 631	28.17 653	18.08 635	35.74 667	16.37 653	10.64 644	8.01 640	19.01 634	12.76 651

ITERv30	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

qyd29nn	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

yuret106	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

uio108cc	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

v20iiwwt	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

ITERv14	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

v134_o9	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

ITERv7	18.70 636	14.57 630	4.91 611	12.35 633	7.71 625	41.97 652	40.23 643	8.00 636	8.38 622	27.48 662	24.66 638	19.39 643	15.68 644	26.97 645	19.51 641	35.70 659	16.19 645	10.45 636	7.33 632	19.85 639	12.74 643

ITERv28	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv24	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

dd23bbn	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv21	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

zxcv128	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

ITERv12	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

s6wercc	19.22 649	14.79 643	5.12 624	13.43 646	9.19 643	42.59 660	43.62 656	8.12 644	9.21 635	26.40 649	25.02 646	19.49 651	15.18 636	29.27 658	19.80 649	35.33 652	16.05 638	11.26 649	8.23 645	19.91 647	12.43 636

oiu110	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

dddd17k	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv10	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv8	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

ITERv4	18.49 631	15.08 650	5.66 631	11.91 628	9.01 638	41.71 642	44.26 663	7.42 629	9.33 642	26.37 644	25.49 658	16.47 630	15.69 652	22.30 639	14.98 629	33.10 647	16.61 658	11.55 656	9.30 654	20.34 654	13.24 656

FlowAnything	35.81 664	37.53 670	48.80 667	42.20 662	39.22 663	52.25 668	73.16 673	42.56 669	32.89 672	26.76 658	28.30 668	38.69 671	33.09 671	41.63 669	51.62 670	18.76 643	18.59 671	19.21 666	19.92 666	27.16 659	23.91 661

CasAABBNet	35.74 663	37.43 666	48.72 666	42.22 663	39.20 662	52.24 667	73.12 670	42.61 670	32.62 670	26.78 659	27.95 665	38.58 669	32.60 669	41.67 670	51.65 671	18.74 640	18.57 667	19.15 662	19.77 662	27.20 660	23.98 662

RAFT-FEzeroshot	35.73 661	37.45 667	48.67 664	42.23 664	39.22 663	52.25 668	73.13 671	42.62 671	32.59 667	26.71 656	27.70 663	38.57 667	32.57 667	41.68 671	51.67 672	18.75 641	18.58 668	19.15 662	19.78 663	27.21 661	23.98 662

RAFT-FE	35.73 661	37.45 667	48.67 664	42.23 664	39.22 663	52.25 668	73.13 671	42.62 671	32.59 667	26.71 656	27.70 663	38.57 667	32.57 667	41.68 671	51.67 672	18.75 641	18.58 668	19.15 662	19.78 663	27.21 661	23.98 662

Selective-RAFT-Error	35.84 665	37.49 669	48.83 668	42.26 666	39.24 666	52.30 671	73.09 669	42.66 673	32.61 669	26.80 660	28.30 668	38.84 672	33.51 672	41.68 671	51.59 669	18.82 644	18.58 668	19.17 665	19.80 665	27.28 663	24.05 665

LSM0	38.95 671	37.60 671	48.58 663	43.57 667	91.06 673	52.57 672	72.57 668	43.17 674	32.63 671	26.97 661	27.97 666	38.65 670	32.94 670	41.86 674	51.78 674	18.89 645	18.41 663	19.13 661	19.63 661	27.29 664	33.77 667

xxxxx1	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

tt_ll	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

ff	36.64 666	19.51 658	24.21 653	61.66 668	64.63 670	27.28 637	40.10 640	20.25 659	18.63 661	14.07 634	12.97 629	17.26 635	17.36 659	21.70 635	27.93 663	13.18 636	18.50 664	111.26 672	133.37 672	29.24 665	39.73 668

LRCNet_RVC	21.24 658	31.15 662	21.41 651	28.98 659	23.82 658	3.13 608	0.60 505	20.96 663	1.59 573	25.58 638	28.15 667	21.99 663	14.79 628	21.94 638	16.41 634	28.89 646	14.87 637	33.53 667	31.28 667	29.51 668	26.16 666

HaxPig	31.96 659	37.24 665	34.27 658	24.37 658	24.88 659	18.26 630	19.86 631	20.64 662	28.52 666	35.97 671	38.75 671	25.57 664	28.72 666	33.88 665	34.39 666	35.94 672	38.87 672	37.80 668	40.48 668	39.68 669	41.15 671

AVERAGE_ROB	37.58 670	40.13 672	40.15 661	34.81 661	33.82 661	28.55 640	25.10 633	32.02 668	34.06 674	41.28 672	40.66 672	34.46 666	34.81 674	39.18 667	37.57 668	42.78 673	43.44 673	43.82 669	43.03 669	40.47 670	41.51 672

MEDIAN_ROB	37.38 669	40.85 673	40.60 662	32.31 660	31.85 660	27.20 636	24.55 632	29.10 667	33.19 673	42.09 673	41.76 673	33.35 665	34.39 673	39.78 668	37.07 667	43.64 674	44.10 674	44.12 670	43.40 670	41.51 671	42.76 673

DLNR_Zeroshot_test	20.09 657	36.28 663	38.04 659	169.85 671	61.80 669	0.23 28	0.20 43	13.88 656	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 630	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 672	0.11 103

DLNR-FE	20.05 656	36.38 664	38.08 660	170.06 672	60.08 668	0.23 28	0.20 43	14.13 657	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 629	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 673	0.11 103

Anonymous_1	33.25 660	18.26 655	23.92 652	20.54 655	21.28 657	25.59 633	35.94 637	22.01 666	15.57 657	13.33 630	13.49 633	18.08 639	15.29 643	20.36 631	24.60 660	16.28 639	8.84 633	66.59 671	118.00 671	155.73 674	11.23 633

test_example2	176.61 673	205.14 674	198.86 673	188.60 673	190.98 674	152.67 674	170.61 674	94.86 675	123.55 675	178.88 675	179.48 674	158.94 675	141.34 675	192.61 675	198.96 675	203.76 675	236.37 675	164.13 675	173.55 675	218.58 675	160.41 674

ccccc		429.19 675		507.10 674	501.20 675	356.95 675		380.82 676		334.51 676		372.86 676		499.17 676		561.44 676	431.22 676	334.28 676	290.86 676	540.88 676

ASD4		8.86 627

Low-res two-view benchmark