Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.24 1	0.24 120	0.39 34	0.34 1	0.24 52	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 60	0.24 9	0.23 16	0.32 1	0.26 26	0.20 256	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.18 163	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 61	0.36 9	0.38 47	0.22 23	0.32 25	0.22 37	0.39 2	0.23 6	0.30 27	0.25 10	0.30 42	0.33 80	0.34 3	0.26 26	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.12 29

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 4	0.25 77	0.32 25	0.18 2	0.45 5	0.26 11	0.29 16	0.25 10	0.33 58	0.36 108	0.54 61	0.26 26	0.12 9	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

4k_L	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.32 25	0.21 27	0.56 37	0.30 20	0.31 32	0.30 33	0.35 66	0.28 49	0.43 15	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

aaa3	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.37 23	0.25 77	0.29 13	0.21 27	0.55 33	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.35 66	0.28 49	0.46 25	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

5k_new	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.30 17	0.20 16	0.52 18	0.32 35	0.29 16	0.27 23	0.37 79	0.26 36	0.52 52	0.28 63	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

weee2	0.26 4	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.24 52	0.34 34	0.20 16	0.49 12	0.31 27	0.29 16	0.26 15	0.40 91	0.26 36	0.45 21	0.27 43	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.26 90	0.33 29	0.21 27	0.46 8	0.25 7	0.30 27	0.26 15	0.31 45	0.35 98	0.66 116	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 40	0.36 9	0.37 23	0.22 23	0.35 38	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 6	0.34 62	0.20 2	0.77 150	0.23 2	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.11 2

wo013ll	0.27 10	0.18 10	0.40 44	0.35 4	0.26 90	0.30 17	0.26 76	0.54 28	0.37 62	0.41 89	0.34 43	0.32 48	0.21 4	0.42 12	0.24 5	0.20 256	0.13 143	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.11 2

2k_new	0.27 10	0.18 10	0.39 34	0.34 1	0.29 160	0.34 34	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.36 61	0.23 6	0.29 34	0.25 26	0.47 33	0.25 15	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

gc-stereo	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.23 32	0.32 25	0.20 16	0.56 37	0.32 35	0.31 32	0.26 15	0.36 71	0.30 61	0.46 25	0.28 63	0.18 172	0.16 309	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

mfccc	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.37 23	0.24 52	0.39 59	0.19 8	0.56 37	0.30 20	0.30 27	0.24 8	0.40 91	0.29 55	0.49 43	0.28 63	0.15 58	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ss10	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.29 13	0.20 16	0.57 47	0.35 53	0.31 32	0.33 41	0.33 58	0.23 16	0.50 46	0.29 72	0.16 82	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

SX	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.38 47	0.23 32	0.33 29	0.20 16	0.52 18	0.31 27	0.30 27	0.21 2	0.43 98	0.25 26	0.54 61	0.28 63	0.16 82	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

USM	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.39 57	0.20 4	0.37 49	0.21 27	0.53 23	0.37 62	0.29 16	0.31 35	0.38 86	0.21 4	0.47 33	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ACM	0.27 10	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.26 90	0.37 49	0.19 8	0.54 28	0.31 27	0.30 27	0.32 39	0.36 71	0.24 21	0.48 40	0.28 63	0.14 46	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

StePilot	0.27 10	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.25 77	0.33 29	0.19 8	0.45 5	0.28 15	0.31 32	0.28 25	0.29 34	0.36 108	0.76 146	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

tim_s	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.40 67	0.34 274	0.35 38	0.23 48	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.30 33	0.45 109	0.22 12	0.48 40	0.26 26	0.12 9	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

ITER124	0.27 10	0.18 10	0.35 1	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.21 27	0.52 18	0.30 20	0.34 52	0.25 10	0.37 79	0.26 36	0.48 40	0.27 43	0.15 58	0.15 266	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

252Zero-FE	0.27 10	0.22 82	0.40 44	0.41 81	0.24 52	0.29 13	0.19 8	0.59 51	0.46 97	0.31 32	0.33 41	0.22 2	0.25 26	0.40 8	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.26 90	0.26 4	0.25 62	0.49 12	0.29 17	0.36 61	0.47 91	0.28 32	0.32 76	0.49 43	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 25	0.38 23	0.40 67	0.24 52	0.38 55	0.20 16	0.59 51	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 42	0.90 199	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LGtest1	0.27 10	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.42 78	0.19 8	0.56 37	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 34	0.29 55	0.55 69	0.25 15	0.18 172	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.14 45	0.13 68

dual_stereo	0.27 10	0.19 25	0.35 1	0.39 57	0.21 11	0.25 3	0.22 37	0.48 9	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.37 79	0.24 21	0.83 173	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

SX1w	0.28 26	0.20 40	0.40 44	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.27 84	0.52 18	0.25 7	0.38 76	0.44 79	0.34 62	0.17 1	0.53 57	0.24 5	0.24 365	0.15 266	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

mnv4	0.28 26	0.19 25	0.43 70	0.37 23	0.22 23	0.40 63	0.27 84	0.56 37	0.27 14	0.39 85	0.36 47	0.38 86	0.23 16	0.42 12	0.32 110	0.20 256	0.14 202	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.11 2

CNT	0.28 26	0.19 25	0.40 44	0.35 4	0.35 280	0.36 45	0.23 48	0.65 75	0.38 68	0.31 32	0.29 29	0.34 62	0.27 42	0.40 8	0.24 5	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.13 68

SteFusion	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.37 23	0.29 160	0.40 63	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.29 16	0.47 91	0.29 34	0.22 12	0.58 82	0.27 43	0.11 1	0.11 32	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.11 2

PyraSte	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.40 67	0.31 211	0.38 55	0.20 16	0.53 23	0.33 41	0.29 16	0.39 57	0.48 127	0.26 36	0.57 78	0.26 26	0.12 9	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

xxxad45	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.33 255	0.36 45	0.27 84	0.50 14	0.35 53	0.27 8	0.26 15	0.49 136	0.27 42	0.45 21	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.11 2

ACW_4w	0.28 26	0.17 1	0.36 9	0.39 57	0.34 274	0.33 29	0.28 93	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.32 39	0.47 121	0.24 21	0.59 84	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.11 2

5w_v4	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.37 308	0.35 38	0.28 93	0.50 14	0.34 48	0.29 16	0.31 35	0.55 167	0.27 42	0.43 15	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

ITERv19	0.28 26	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.28 10	0.23 48	0.48 9	0.35 53	0.44 108	0.53 116	0.27 22	0.29 55	0.56 72	0.29 72	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.14 45	0.11 2

MonStereo	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.57 78	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

IGEV	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.37 23	0.31 211	0.45 97	0.21 27	0.59 51	0.40 74	0.31 32	0.43 75	0.26 17	0.21 4	0.43 15	0.25 15	0.13 29	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.12 1	0.12 29

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 10	0.42 63	0.40 67	0.23 32	0.47 111	0.19 8	0.61 62	0.29 17	0.35 56	0.21 2	0.35 66	0.21 4	0.60 97	0.25 15	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

MonSter	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.29 29	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

5k_stereo	0.29 40	0.20 40	0.42 63	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.25 62	0.56 37	0.33 41	0.36 61	0.36 47	0.41 94	0.23 16	0.52 52	0.29 72	0.23 348	0.15 266	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.12 29

OmniDepth	0.29 40	0.19 25	0.37 12	0.40 67	0.17 1	0.58 207	0.32 126	0.60 60	0.29 17	0.26 5	0.26 15	0.39 89	0.43 145	0.47 33	0.26 26	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 73	0.12 29

4.5_new	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 89	0.37 23	0.25 77	0.26 4	0.20 16	0.78 117	0.28 15	0.28 9	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 200	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 25	0.38 23	0.41 81	0.20 4	0.42 78	0.20 16	0.66 81	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 49	1.09 255	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

zaero_v3	0.30 46	0.18 10	0.41 53	0.37 23	0.23 32	0.57 203	0.20 16	0.62 65	0.36 57	0.41 89	0.42 65	0.32 48	0.24 21	0.68 122	0.26 26	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITERv2	0.30 46	0.18 10	0.43 70	0.36 9	0.23 32	0.50 143	0.19 8	0.62 65	0.36 57	0.39 85	0.39 57	0.36 71	0.25 26	0.74 144	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 25	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 49	0.34 48	0.36 61	0.34 43	0.26 17	0.20 2	1.40 343	0.24 5	0.15 58	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 68

AdaDepth	0.30 46	0.22 82	0.49 111	0.44 121	0.27 118	0.44 93	0.24 57	0.52 18	0.30 20	0.31 32	0.37 52	0.26 17	0.32 76	0.79 159	0.25 15	0.12 9	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

asda	0.30 46	0.24 120	0.42 63	0.38 47	0.23 32	0.43 87	0.34 147	0.58 49	0.37 62	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.52 52	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

asd	0.30 46	0.21 61	0.41 53	0.39 57	0.24 52	0.47 111	0.30 110	0.69 89	0.30 20	0.41 89	0.39 57	0.28 32	0.33 80	0.62 103	0.27 43	0.13 29	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

4.25_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.5w_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.32 35	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4w-stereo	0.30 46	0.24 120	0.44 76	0.37 23	0.23 32	0.46 104	0.27 84	0.63 69	0.31 27	0.41 89	0.44 79	0.27 22	0.36 108	0.59 84	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.12 67	0.13 13	0.12 29

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 76	0.37 23	0.26 90	0.29 13	0.21 27	0.66 81	0.26 11	0.25 3	0.25 10	0.24 9	0.22 12	1.24 294	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 44	0.46 145	0.30 185	0.33 29	0.22 37	0.75 107	0.45 90	0.32 43	0.41 63	0.32 48	0.48 188	0.38 4	0.27 43	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

GEAStereo	0.31 58	0.21 61	0.43 70	0.43 96	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.17 128	0.14 99

2.5w	0.31 58	0.23 99	0.46 97	0.39 57	0.24 52	0.42 78	0.39 215	0.61 62	0.30 20	0.37 68	0.53 116	0.24 9	0.25 26	0.77 150	0.28 63	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

2.75w_new	0.31 58	0.23 99	0.43 70	0.35 4	0.23 32	0.42 78	0.42 243	0.54 28	0.35 53	0.47 127	0.43 75	0.24 9	0.30 61	0.66 116	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LG-G_1	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

LG-G	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

ITER	0.32 63	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.37 49	0.20 16	0.56 37	0.30 20	0.41 89	0.48 96	0.35 66	0.25 26	1.31 309	0.29 72	0.14 46	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

qwe	0.32 63	0.21 61	0.40 44	0.37 23	0.26 90	0.49 129	0.29 100	0.64 71	0.39 70	0.49 141	0.48 96	0.26 17	0.27 42	0.80 162	0.34 145	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.12 29

2.25w	0.32 63	0.24 120	0.48 104	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.25 62	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.58 136	0.27 22	0.32 76	0.74 144	0.35 155	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.14 99

3.25w_new	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.38 47	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.25w	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.37 23	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.75w	0.32 63	0.23 99	0.44 76	0.37 23	0.29 160	0.62 237	0.36 171	0.59 51	0.32 35	0.41 89	0.47 91	0.25 15	0.34 90	0.64 107	0.26 26	0.12 9	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

2w_stereo	0.32 63	0.24 120	0.45 89	0.39 57	0.22 23	0.46 104	0.47 309	0.69 89	0.42 81	0.43 104	0.50 108	0.24 9	0.45 158	0.47 33	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 44	0.38 47	0.19 2	0.43 87	0.22 37	0.64 71	0.33 41	0.42 98	0.34 43	0.27 22	0.35 98	1.15 270	0.30 87	0.20 256	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.17 128	0.13 68

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 63	0.37 23	0.29 160	0.36 45	0.28 93	0.56 37	0.58 140	0.28 9	0.50 108	0.29 34	0.29 55	0.84 178	0.27 43	0.14 46	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

GSStereo	0.33 72	0.21 61	0.43 70	0.45 135	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

3.5w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.45 89	0.37 23	0.24 52	0.54 182	0.35 155	0.66 81	0.36 57	0.43 104	0.44 79	0.29 34	0.34 90	0.77 150	0.39 197	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.13 68

3w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.52 136	0.40 67	0.21 11	0.53 174	0.54 364	0.65 75	0.46 97	0.44 108	0.48 96	0.23 4	0.45 158	0.46 25	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

DEFOM-Stereo	0.33 72	0.20 40	0.40 44	0.42 89	0.28 143	0.80 346	0.23 48	0.48 9	0.37 62	0.37 68	0.31 35	0.23 4	0.24 21	1.20 284	0.27 43	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.14 99

gasm-f	0.34 76	0.22 82	0.42 63	0.43 96	0.31 211	0.39 59	0.44 275	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.64 149	0.32 48	0.46 165	0.55 69	0.28 63	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.14 99

Zero-FE251	0.34 76	0.23 99	0.51 127	0.45 135	0.29 160	0.58 207	0.24 57	0.82 140	0.34 48	0.49 141	0.38 53	0.52 154	0.42 137	0.47 33	0.27 43	0.18 172	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.13 68

1w_stereo	0.34 76	0.20 40	0.42 63	0.43 96	0.26 90	0.47 111	0.54 364	0.59 51	0.50 111	0.41 89	0.66 154	0.25 15	0.44 154	0.62 103	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

monsterstereo	0.34 76	0.20 40	0.44 76	0.45 135	0.35 280	0.27 9	0.29 100	0.53 23	0.51 120	0.44 108	0.61 141	0.26 17	0.25 26	1.19 282	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.10 1

monsters	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.36 292	0.34 34	0.27 84	0.66 81	0.43 83	0.47 127	0.40 60	0.22 2	0.23 16	1.33 317	0.25 15	0.13 29	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

111111	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.45 135	0.42 360	0.37 49	0.22 37	0.95 192	0.38 68	0.31 32	0.31 35	0.40 91	0.27 42	0.96 215	0.26 26	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.13 68

LG-Stereo	0.34 76	0.25 148	0.78 326	0.47 156	0.26 90	0.37 49	0.30 110	0.71 97	0.52 127	0.36 61	0.57 133	0.29 34	0.21 4	0.50 46	0.36 165	0.13 29	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.12 29

S2M2_L	0.34 76	0.28 223	0.45 89	0.40 67	0.30 185	0.31 21	0.16 1	0.60 60	0.64 160	0.31 32	0.48 96	0.47 121	0.34 90	0.38 4	0.32 110	0.25 393	0.22 438	0.20 217	0.22 365	0.25 360	0.22 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 76	0.23 99	0.45 89	0.50 213	0.36 292	0.38 55	0.23 48	0.78 117	0.52 127	0.34 52	0.51 111	0.46 114	0.38 122	0.51 49	0.27 43	0.20 256	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.16 97	0.14 99

RAStereo	0.34 76	0.21 61	0.66 223	0.47 156	0.27 118	0.26 4	0.29 100	0.69 89	0.63 155	0.32 43	0.42 65	0.45 109	0.31 69	0.45 21	0.34 145	0.17 130	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.13 68

VIP-Stereo	0.35 86	0.22 82	0.49 111	0.40 67	0.43 371	0.82 357	0.22 37	0.59 51	0.45 90	0.31 32	0.53 116	0.37 79	0.31 69	0.83 173	0.27 43	0.17 130	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.12 29

AIO_test	0.35 86	0.22 82	0.44 76	0.43 96	0.27 118	0.57 203	0.44 275	0.79 122	0.41 78	0.32 43	0.47 91	0.46 114	0.30 61	0.69 123	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.15 73	0.12 29

zero-FE	0.36 88	0.22 82	0.47 100	0.45 135	0.43 371	0.30 17	0.24 57	0.61 62	0.33 41	0.33 49	0.41 63	0.37 79	0.50 203	0.64 107	0.32 110	0.22 321	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.83 569	0.16 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 88	0.23 99	0.54 148	0.50 213	0.28 143	0.36 45	0.22 37	1.02 217	0.39 70	0.42 98	0.64 149	0.36 71	0.51 207	0.39 6	0.29 72	0.18 172	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.18 223

AIO_rvc	0.36 88	0.23 99	0.49 111	0.43 96	0.27 118	0.59 214	0.38 200	0.94 187	0.45 90	0.33 49	0.46 89	0.49 136	0.22 12	0.84 178	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.13 68

HUF	0.36 88	0.23 99	0.52 136	0.40 67	0.22 23	0.54 182	0.47 309	0.82 140	0.43 83	0.36 61	0.43 75	0.50 143	0.42 137	0.64 107	0.29 72	0.17 130	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.14 99

MaDis-Stereo	0.36 88	0.25 148	0.58 178	0.44 121	0.34 274	0.30 17	0.30 110	0.72 98	0.50 111	0.37 68	0.36 47	0.58 184	0.49 197	0.52 52	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.14 99

UniTT-Stereo	0.36 88	0.23 99	0.59 185	0.48 183	0.36 292	0.40 63	0.32 126	0.53 23	0.49 106	0.54 161	0.55 127	0.36 71	0.31 69	0.58 82	0.51 299	0.20 256	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.15 136

DDF-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.47 100	0.48 183	0.42 360	0.31 21	0.24 57	0.53 23	0.33 41	0.33 49	0.40 60	0.37 79	0.48 188	0.91 200	0.32 110	0.23 348	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.86 571	0.16 169

IGEV-RUCA	0.37 94	0.23 99	0.48 104	0.49 201	0.36 292	0.60 222	0.23 48	0.64 71	0.49 106	0.39 85	0.49 105	0.44 101	0.31 69	0.85 183	0.30 87	0.24 365	0.13 143	0.16 87	0.12 67	0.20 243	0.19 263

Pointernet	0.37 94	0.20 40	0.57 172	0.43 96	0.28 143	0.51 161	0.27 84	0.93 180	0.61 150	0.47 127	0.63 146	0.49 136	0.38 122	0.49 43	0.33 128	0.17 130	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

AIO-Stereo	0.37 94	0.25 148	0.51 127	0.47 156	0.23 32	0.45 97	0.39 215	1.07 251	0.52 127	0.41 89	0.48 96	0.52 154	0.25 26	0.72 134	0.30 87	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

AEACV	0.37 94	0.24 120	0.52 136	0.47 156	0.51 429	0.37 49	0.38 200	0.65 75	0.53 131	0.42 98	0.56 130	0.46 114	0.60 257	0.53 57	0.30 87	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.14 99

EGLCR-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.51 127	0.43 96	0.26 90	0.44 93	0.22 37	0.99 206	0.48 104	0.42 98	0.42 65	0.67 218	0.29 55	0.86 187	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.17 128	0.15 136

MSCF	0.38 100	0.25 148	0.52 136	0.47 156	0.25 77	0.62 237	0.37 193	0.81 135	0.47 101	0.50 150	0.71 172	0.32 48	0.65 286	0.54 61	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.17 128	0.14 99

castereo++	0.38 100	0.23 99	0.41 53	0.43 96	0.31 211	0.97 411	0.22 37	0.86 151	0.58 140	0.32 43	0.44 79	0.51 147	0.39 124	0.93 209	0.24 5	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.14 99

fffft	0.38 100	0.23 99	0.51 127	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.48 320	0.76 110	0.36 57	0.44 108	0.34 43	0.38 86	0.31 69	1.31 309	0.32 110	0.14 46	0.11 32	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169
1: 1. 1
RSM++	0.38 100	0.24 120	0.51 127	0.47 156	0.26 90	0.50 143	0.41 239	0.79 122	0.45 90	0.37 68	0.45 85	0.60 193	0.35 98	1.02 236	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.18 163	0.13 68

FlowAnything_test	0.39 104	0.26 171	0.61 193	0.59 373	0.33 255	0.62 237	0.36 171	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.36 47	0.45 109	0.37 115	0.53 57	0.48 280	0.24 365	0.18 362	0.28 431	0.33 512	0.21 284	0.19 263

water-stereo	0.39 104	0.20 40	0.48 104	0.44 121	0.27 118	0.50 143	0.26 76	0.92 171	0.51 120	0.53 158	0.78 190	0.55 167	0.49 197	0.42 12	0.42 227	0.16 82	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

SMoEStereo_RVC	0.39 104	0.25 148	0.50 120	0.45 135	0.30 185	0.61 228	0.36 171	0.72 98	0.45 90	0.46 122	0.43 75	0.42 95	0.35 98	1.39 337	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.15 155	0.16 97	0.15 136

ours_stereo	0.39 104	0.28 223	0.51 127	0.46 145	0.30 185	0.40 63	0.44 275	0.73 100	0.56 137	0.35 56	0.56 130	0.46 114	0.33 80	1.11 261	0.32 110	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.15 155	0.19 207	0.14 99

RSM	0.39 104	0.24 120	0.49 111	0.46 145	0.26 90	0.47 111	0.40 223	0.92 171	0.44 88	0.41 89	0.42 65	0.65 211	0.33 80	1.07 250	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.13 68

trnet	0.39 104	0.21 61	0.37 12	0.36 9	0.20 4	0.53 174	0.29 100	0.78 117	1.12 352	0.59 175	0.71 172	0.53 160	0.42 137	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.13 68

Selective-IGEV	0.39 104	0.24 120	0.50 120	0.44 121	0.25 77	0.46 104	0.33 135	1.25 314	0.40 74	0.35 56	0.45 85	0.52 154	0.30 61	1.07 250	0.30 87	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

GLC_STEREO	0.39 104	0.25 148	0.41 53	0.54 299	0.23 32	0.48 117	0.30 110	0.73 100	0.58 140	0.52 157	0.73 178	0.51 147	0.31 69	0.64 107	0.42 227	0.17 130	0.20 398	0.23 321	0.19 259	0.21 284	0.17 197

CREStereo	0.39 104	0.21 61	0.38 23	0.34 1	0.22 23	0.53 174	0.29 100	0.77 113	1.11 348	0.58 167	0.71 172	0.51 147	0.41 131	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.14 99
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
GASTEREO	0.40 113	0.25 148	0.51 127	0.48 183	0.25 77	0.65 260	0.36 171	0.81 135	0.49 106	0.51 155	0.82 203	0.30 42	0.66 289	0.62 103	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.14 99

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 113	0.67 529	0.42 63	0.64 429	0.29 160	0.48 117	0.25 62	0.85 149	0.44 88	0.38 76	0.36 47	0.30 42	0.70 299	1.15 270	0.29 72	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.18 163	0.12 29

mms	0.40 113	0.27 201	0.52 136	0.46 145	0.32 234	0.43 87	0.46 302	0.70 93	0.46 97	0.35 56	0.58 136	0.44 101	0.30 61	1.36 327	0.33 128	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.19 207	0.15 136

MoCha-V2	0.40 113	0.20 40	0.49 111	0.50 213	0.21 11	0.44 93	0.33 135	0.93 180	0.53 131	0.53 158	0.53 116	0.42 95	0.58 253	1.09 255	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.17 128	0.15 136

IGEV++	0.40 113	0.22 82	0.51 127	0.52 266	0.29 160	0.45 97	0.25 62	1.65 413	0.46 97	0.37 68	0.57 133	0.46 114	0.45 158	0.50 46	0.38 188	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

GCAP-Stereo	0.40 113	0.28 223	0.68 232	0.47 156	0.25 77	0.53 174	0.32 126	0.82 140	0.58 140	0.65 185	0.69 165	0.58 184	0.42 137	0.47 33	0.29 72	0.17 130	0.14 202	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.14 99

LoS	0.40 113	0.21 61	0.44 76	0.37 23	0.22 23	0.50 143	0.40 223	1.00 210	0.94 265	0.48 135	0.66 154	0.48 127	0.40 128	0.60 97	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.16 87	0.11 9	0.14 45	0.14 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 113	0.31 313	0.73 281	0.58 360	0.27 118	0.26 4	0.33 135	0.95 192	0.81 223	0.42 98	0.47 91	0.65 211	0.47 175	0.39 6	0.34 145	0.18 172	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.19 207	0.16 169
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
Replicate-Monster	0.41 121	0.26 171	2.03 551	0.36 9	0.21 11	0.46 104	0.23 48	0.67 87	0.48 104	0.42 98	0.27 23	0.31 45	0.30 61	0.98 224	0.24 5	0.14 46	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.28 423

depthmonostereo	0.41 121	0.23 99	0.53 142	0.47 156	0.23 32	0.61 228	0.35 155	1.00 210	0.76 208	0.48 135	0.65 153	0.47 121	0.49 197	0.67 120	0.37 177	0.16 82	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.15 136

castereo	0.41 121	0.22 82	0.46 97	0.44 121	0.30 185	0.61 228	0.56 390	0.97 200	0.80 220	0.38 76	0.69 165	0.45 109	0.69 294	0.51 49	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.12 29

CASnet	0.41 121	0.25 148	0.48 104	0.50 213	0.20 4	0.50 143	0.36 171	0.81 135	0.80 220	0.83 226	0.68 161	0.48 127	0.31 69	0.54 61	0.32 110	0.18 172	0.12 69	0.27 416	0.22 365	0.23 333	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 125	0.27 201	0.57 172	0.46 145	0.29 160	0.48 117	0.35 155	0.91 168	0.55 135	0.40 88	0.58 136	0.55 167	0.41 131	1.26 298	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.14 99

WCG-NET	0.42 125	0.21 61	0.54 148	0.40 67	0.25 77	0.47 111	0.32 126	0.73 100	1.15 379	0.76 203	0.73 178	0.58 184	0.45 158	0.60 97	0.34 145	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.13 68

Occ-G	0.42 125	0.21 61	0.48 104	0.41 81	0.26 90	0.42 78	0.62 423	0.77 113	0.49 106	0.43 104	0.66 154	1.02 353	0.46 165	0.78 155	0.41 216	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.16 97	0.16 169

MGS-Stereo	0.42 125	0.26 171	0.58 178	0.44 121	0.28 143	0.50 143	0.34 147	0.57 47	0.83 229	0.46 122	1.31 391	0.52 154	0.33 80	0.65 114	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

LoS_RVC	0.42 125	0.26 171	0.40 44	0.44 121	0.82 546	0.51 161	0.44 275	0.64 71	0.41 78	0.44 108	0.78 190	0.44 101	0.47 175	0.56 72	0.36 165	0.13 29	0.12 69	0.14 12	0.10 2	0.13 13	0.84 576

test_xeample3	0.42 125	0.28 223	0.69 245	0.43 96	0.33 255	0.56 198	0.38 200	0.79 122	0.45 90	0.53 158	0.46 89	0.44 101	0.44 154	1.38 332	0.31 105	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.17 128	0.16 169

DA	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

GGEV	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

DilatedVolume-Stereo	0.43 131	0.21 61	0.55 158	0.43 96	0.32 234	0.72 300	0.29 100	0.80 130	0.51 120	0.77 208	0.73 178	0.48 127	0.40 128	1.13 267	0.39 197	0.15 58	0.14 202	0.15 55	0.14 136	0.16 97	0.14 99

MM-Stereo_test2	0.43 131	0.24 120	0.67 228	0.51 245	0.32 234	0.55 191	0.45 295	0.97 200	0.77 212	0.59 175	0.51 111	0.49 136	0.42 137	0.80 162	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.14 99

SCV_C0	0.43 131	0.26 171	0.65 216	0.43 96	0.29 160	0.47 111	0.31 117	1.34 328	0.73 198	0.38 76	0.49 105	0.54 162	0.29 55	1.24 294	0.30 87	0.17 130	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.20 243	0.15 136

ff7	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ffff	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

11t	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

anonymousdsp	0.43 131	0.27 201	0.53 142	0.44 121	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.89 161	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.33 317	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ProNet	0.43 131	0.28 223	0.58 178	0.43 96	0.30 185	0.56 198	0.52 350	1.00 210	0.58 140	0.44 108	0.49 105	0.43 98	0.43 145	1.28 303	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

MC-Stereo	0.43 131	0.23 99	0.48 104	0.51 245	0.28 143	0.39 59	0.32 126	0.88 160	0.68 182	0.60 177	0.84 206	0.56 176	0.61 266	1.03 237	0.31 105	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.13 68

ccc-4	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

IGEV-Stereo	0.43 131	0.27 201	0.54 148	0.45 135	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.90 167	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.32 314	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 144	0.22 82	0.45 89	0.43 96	0.23 32	0.38 55	0.25 62	0.76 110	1.08 330	0.90 241	0.78 190	0.90 301	0.47 175	0.70 127	0.36 165	0.15 58	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

rvit_stereo_0081_aga	0.44 144	0.34 375	0.73 281	0.51 245	0.41 355	0.50 143	0.40 223	0.81 135	0.57 139	0.58 167	0.56 130	0.53 160	0.43 145	0.66 116	0.40 205	0.26 416	0.21 420	0.22 283	0.20 291	0.26 372	0.18 223

rvit_stereo_0081	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

rvit_stereo_0082	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

rvit_stereo_0080	0.44 144	0.32 329	0.71 263	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

whm_eth	0.44 144	0.32 329	0.71 263	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

CroCo-Stereo Lap2	0.44 144	0.34 375	0.77 318	0.61 399	0.79 537	0.28 10	0.35 155	0.75 107	0.71 193	0.38 76	0.50 108	0.72 233	0.55 230	0.57 78	0.47 275	0.17 130	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.21 284	0.20 296

TANstereo	0.44 144	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.65 260	0.26 76	0.79 122	0.83 229	0.93 249	0.98 243	0.51 147	0.46 165	0.54 61	0.35 155	0.18 172	0.24 459	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.26 401

HART	0.45 152	0.22 82	0.54 148	0.50 213	0.26 90	0.41 70	0.29 100	1.03 222	0.50 111	0.58 167	1.45 441	0.61 197	0.35 98	1.08 254	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.14 136	0.19 207	0.14 99

StereoAnything_RVC	0.45 152	1.43 588	0.48 104	0.35 4	0.20 4	0.26 4	0.21 27	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 108	1.27 301	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 12	0.10 2	2.37 595	0.11 2

tt45	0.45 152	0.23 99	0.46 97	0.45 135	0.33 255	0.79 338	0.32 126	0.78 117	0.41 78	0.51 155	0.44 79	0.49 136	0.37 115	2.14 450	0.34 145	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.18 223

IGEV-Stereo+	0.45 152	0.21 61	0.43 70	0.41 81	0.39 336	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 57	0.26 5	0.25 10	0.31 45	0.41 131	1.43 346	0.30 87	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	1.16 584	1.70 599

WCG-NET（raft）	0.45 152	0.21 61	0.55 158	0.40 67	0.24 52	0.50 143	0.36 171	0.73 100	1.09 339	0.71 195	0.76 186	0.92 313	0.51 207	0.84 178	0.34 145	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.14 136	0.14 45	0.14 99

MIF-Stereo (partial)	0.45 152	0.25 148	0.70 251	0.50 213	0.52 441	0.35 38	0.26 76	0.91 168	0.59 148	0.45 117	0.71 172	0.51 147	0.51 207	1.11 261	0.45 254	0.20 256	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.24 348	0.18 223

testlalala	0.45 152	0.28 223	0.59 185	0.42 89	0.39 336	0.71 297	0.39 215	1.08 257	0.45 90	1.24 397	0.80 201	0.61 197	0.36 108	0.54 61	0.33 128	0.20 256	0.13 143	0.18 154	0.12 67	0.15 73	0.15 136

SCV	0.46 159	0.26 171	0.55 158	0.47 156	0.25 77	0.39 59	0.38 200	1.98 512	0.60 149	0.35 56	0.48 96	0.55 167	0.36 108	1.28 303	0.32 110	0.24 365	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.14 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 159	0.36 406	0.71 263	0.47 156	0.36 292	0.67 273	0.35 155	0.78 117	1.12 352	0.61 178	0.62 144	0.39 89	0.39 124	0.71 131	0.39 197	0.20 256	0.17 340	0.22 283	0.18 236	0.23 333	0.19 263

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.28 223	0.56 162	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.18 223

rrr	0.46 159	0.28 223	0.73 281	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.38 200	0.76 110	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169

plain	0.46 159	0.27 201	1.01 419	0.50 213	0.40 347	0.35 38	0.37 193	0.87 152	0.56 137	0.43 104	0.76 186	0.42 95	0.40 128	1.13 267	0.45 254	0.21 292	0.15 266	0.24 341	0.19 259	0.24 348	0.16 169

XX-TBD	0.46 159	0.70 536	0.35 1	0.79 522	0.25 77	0.58 207	0.26 76	0.69 89	1.27 446	0.76 203	1.00 249	0.45 109	0.33 80	0.47 33	0.37 177	0.19 217	0.15 266	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

PMTNet	0.46 159	0.21 61	0.38 23	0.37 23	0.23 32	0.71 297	0.27 84	0.74 104	1.04 311	0.64 183	0.70 169	0.55 167	0.47 175	0.86 187	0.35 155	1.00 582	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.15 73	0.13 68

rvit_stereo_0083	0.47 166	0.33 351	0.81 335	0.56 337	0.36 292	0.50 143	0.44 275	0.68 88	0.95 267	0.49 141	0.57 133	0.55 167	0.49 197	0.88 192	0.46 268	0.25 393	0.25 468	0.24 341	0.20 291	0.24 348	0.17 197

rvit_stereo_ft	0.47 166	0.35 396	0.87 362	0.67 462	0.42 360	0.40 63	0.59 414	0.81 135	0.74 200	0.46 122	0.55 127	0.57 179	0.49 197	0.65 114	0.50 294	0.25 393	0.17 340	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.17 197

RAFT-Stereo-weight	0.47 166	0.24 120	0.53 142	0.48 183	0.27 118	0.60 222	0.35 155	1.02 217	1.07 324	0.99 268	0.78 190	0.76 242	0.28 49	0.76 146	0.36 165	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

CAS++	0.47 166	0.31 313	0.56 162	0.47 156	0.32 234	0.42 78	0.28 93	1.76 445	0.72 194	0.71 195	0.72 176	0.37 79	0.28 49	0.69 123	0.33 128	0.27 432	0.22 438	0.26 399	0.21 336	0.29 416	0.19 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 166	0.26 171	0.64 209	0.50 213	0.29 160	0.53 174	0.33 135	1.05 236	0.77 212	0.84 229	1.00 249	0.55 167	0.37 115	0.81 168	0.40 205	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.19 207	0.15 136

CREStereo++_RVC	0.47 166	0.21 61	0.38 23	0.45 135	0.38 326	0.45 97	0.25 62	0.75 107	1.29 455	0.80 216	1.21 353	0.47 121	0.37 115	0.53 57	0.44 240	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.80 587	0.18 163	0.11 2
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
xyz-stereo-finetune	0.48 172	0.25 148	0.54 148	0.42 89	0.23 32	0.80 346	0.42 243	0.80 130	0.80 220	0.61 178	0.62 144	0.54 162	0.43 145	1.70 400	0.58 332	0.15 58	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.15 136

999	0.48 172	0.22 82	0.49 111	0.48 183	0.34 274	0.75 313	0.31 117	0.85 149	0.55 135	0.37 68	0.48 96	0.50 143	0.36 108	2.45 477	0.39 197	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.16 97	0.19 263

model_zeroshot	0.48 172	0.29 258	0.86 351	0.51 245	0.36 292	0.69 285	0.37 193	1.12 270	0.62 152	0.85 234	0.84 206	0.66 215	0.37 115	0.73 138	0.34 145	0.20 256	0.16 309	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

MyStereo07	0.48 172	0.29 258	0.50 120	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.05 236	0.51 120	0.48 135	0.53 116	0.43 98	0.55 230	1.30 308	0.34 145	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

4D-IteraStereo	0.48 172	0.24 120	0.76 311	0.50 213	0.44 380	0.66 269	0.31 117	0.87 152	1.02 302	1.03 286	0.72 176	0.78 249	0.32 76	0.64 107	0.37 177	0.17 130	0.11 32	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.13 68

CES	0.48 172	0.20 40	0.37 12	0.39 57	1.39 589	0.55 191	0.35 155	0.98 204	0.66 177	0.44 108	0.66 154	0.35 66	0.27 42	0.56 72	0.33 128	0.15 58	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.19 207	1.46 594

FE-Mocha	0.49 178	0.30 278	0.87 362	0.48 183	0.36 292	0.45 97	0.22 37	1.58 395	0.49 106	1.00 273	1.09 294	0.74 235	0.41 131	0.55 69	0.30 87	0.18 172	0.12 69	0.21 252	0.20 291	0.17 128	0.15 136

MM-Stereo_test1	0.49 178	0.24 120	0.56 162	0.51 245	0.30 185	0.50 143	0.54 364	0.91 168	1.03 306	0.84 229	0.69 165	0.54 162	0.60 257	1.16 274	0.33 128	0.18 172	0.16 309	0.20 217	0.17 218	0.19 207	0.15 136

GCAP-BAT	0.49 178	0.31 313	0.64 209	0.41 81	0.46 399	0.70 292	0.35 155	0.77 113	0.64 160	0.86 236	1.00 249	0.77 245	0.37 115	1.18 280	0.36 165	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.13 106	0.17 128	0.15 136

AE-Stereo	0.49 178	0.27 201	0.67 228	0.60 385	0.39 336	0.67 273	0.46 302	1.18 285	1.09 339	0.47 127	0.75 184	0.69 225	0.47 175	0.59 84	0.40 205	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.19 207	0.15 136

sCroCo_RVC	0.49 178	0.40 432	1.02 426	0.65 443	0.60 480	0.52 165	0.40 223	0.83 145	0.61 150	0.44 108	0.74 182	0.49 136	0.50 203	0.63 106	0.48 280	0.26 416	0.27 483	0.23 321	0.22 365	0.29 416	0.25 377

MM-Stereo_test3	0.50 183	0.24 120	0.54 148	0.54 299	0.74 521	0.49 129	0.53 358	1.09 259	1.05 315	0.62 181	0.95 230	0.61 197	0.42 137	0.77 150	0.38 188	0.20 256	0.17 340	0.20 217	0.16 197	0.18 163	0.18 223

RCA-Stereo	0.50 183	0.23 99	0.58 178	0.48 183	0.33 255	0.55 191	0.45 295	0.97 200	1.38 498	0.68 190	1.05 278	0.63 205	0.80 342	0.59 84	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.14 99

knoymous	0.51 185	0.29 258	0.47 100	0.43 96	0.30 185	0.55 191	0.55 382	1.02 217	0.77 212	0.98 265	0.85 208	0.94 318	0.56 235	0.85 183	0.45 254	0.20 256	0.14 202	0.26 399	0.14 136	0.23 333	0.23 351

tg	0.52 186	0.24 120	0.61 193	0.49 201	0.30 185	0.90 381	0.29 100	1.07 251	0.83 229	0.83 226	1.02 263	0.62 202	0.43 145	1.35 322	0.41 216	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.17 128	0.15 136

11t1	0.52 186	0.28 223	0.68 232	0.51 245	0.28 143	0.83 363	0.39 215	1.22 306	0.63 155	0.84 229	0.74 182	0.68 220	0.68 291	0.91 200	0.57 329	0.21 292	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.20 243	0.21 313

LL-Strereo2	0.52 186	0.33 351	0.69 245	0.52 266	0.37 308	0.70 292	0.30 110	1.13 273	0.67 178	0.94 254	0.78 190	0.91 304	0.42 137	1.05 245	0.42 227	0.17 130	0.16 309	0.29 442	0.25 416	0.21 284	0.16 169

Selective-RAFT	0.52 186	0.28 223	0.79 329	0.55 323	0.27 118	0.91 385	0.33 135	0.80 130	0.88 243	0.58 167	0.63 146	0.81 259	0.77 325	1.29 307	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.17 197

HUI-Stereo	0.52 186	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.30 110	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	0.79 159	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

test-1	0.52 186	0.26 171	1.04 434	0.56 337	0.32 234	0.61 228	0.38 200	1.10 262	0.91 255	0.78 211	1.01 255	0.77 245	0.52 212	0.60 97	0.42 227	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.23 351

rafts_anoy	0.52 186	0.29 258	0.59 185	0.59 373	0.50 417	0.53 174	0.40 223	1.11 268	1.03 306	0.84 229	0.83 204	0.68 220	0.54 223	0.72 134	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.26 434	0.21 284	0.18 223

s12784h	0.52 186	0.20 40	0.38 23	0.41 81	0.19 2	0.96 407	0.34 147	1.17 280	1.25 435	0.81 220	0.90 219	0.63 205	0.50 203	1.45 350	0.42 227	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.11 9	0.18 163	0.11 2

raftrobust	0.52 186	0.25 148	0.56 162	0.65 443	0.52 441	0.49 129	0.34 147	0.98 204	0.91 255	1.30 426	0.87 213	0.63 205	0.81 346	0.78 155	0.41 216	0.19 217	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.16 169

Gwc-CoAtRS	0.52 186	0.24 120	0.68 232	0.48 183	0.29 160	0.64 244	0.25 62	1.16 278	1.08 330	1.01 278	1.00 249	1.12 385	0.56 235	0.69 123	0.37 177	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.15 73	0.15 136

IGEV-FE	0.53 196	0.30 278	0.99 409	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.94 318	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

rvit_0105_6	0.53 196	0.37 413	0.98 408	0.65 443	0.38 326	0.51 161	0.51 339	0.77 113	1.20 411	0.54 161	0.55 127	0.65 211	0.53 218	0.94 212	0.44 240	0.32 477	0.32 520	0.28 431	0.24 401	0.28 405	0.21 313

gcap-zeroshot	0.53 196	0.28 223	0.89 376	0.49 201	0.28 143	0.76 319	0.37 193	1.34 328	0.73 198	0.89 239	0.67 158	1.35 441	0.51 207	0.79 159	0.33 128	0.18 172	0.15 266	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.30 278	0.99 409	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.95 327	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

EKT-Stereo	0.53 196	0.30 278	0.73 281	0.58 360	0.60 480	0.51 161	0.48 320	0.94 187	0.90 250	0.71 195	0.88 215	0.77 245	0.43 145	1.07 250	0.40 205	0.22 321	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.22 331

Any-RAFT	0.53 196	0.24 120	0.47 100	0.47 156	0.27 118	1.00 419	0.25 62	1.58 395	1.05 315	0.85 234	0.99 245	1.06 362	0.47 175	0.70 127	0.32 110	0.18 172	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.16 169

anonymousdsp2	0.53 196	0.27 201	0.74 297	0.48 183	0.29 160	0.76 319	0.47 309	1.61 404	0.82 228	0.77 208	0.77 188	0.75 238	0.47 175	1.03 237	0.40 205	0.18 172	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.19 207	0.18 223

fff	0.53 196	0.24 120	0.70 251	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

test_4	0.53 196	0.22 82	0.56 162	0.54 299	0.32 234	0.64 244	0.39 215	0.80 130	0.62 152	0.92 248	1.87 526	0.68 220	0.42 137	1.16 274	0.37 177	0.15 58	0.13 143	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.15 136

GMOStereo	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 474	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

error version	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 474	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-v	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 474	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-2	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 474	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

raft+_RVC	0.53 196	0.26 171	0.54 148	0.60 385	0.47 405	0.54 182	0.54 364	1.27 316	0.99 291	0.76 203	1.03 273	0.70 229	0.56 235	0.93 209	0.47 275	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.18 236	0.18 163	0.15 136

csc	0.53 196	0.24 120	0.70 251	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

cscssc	0.53 196	0.24 120	0.70 251	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

1test111	0.54 212	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	0.88 192	0.59 335	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

RAFT-Test	0.54 212	0.25 148	0.64 209	0.47 156	0.30 185	0.97 411	0.27 84	1.24 312	0.81 223	0.96 258	1.12 313	1.28 426	0.48 188	0.71 131	0.36 165	0.17 130	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.16 169

DCANet-4	0.54 212	0.26 171	1.07 444	0.42 89	0.24 52	0.48 117	0.36 171	0.99 206	1.30 461	1.10 309	1.02 263	0.56 176	0.75 313	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

x	0.54 212	0.31 313	0.61 193	0.47 156	0.30 185	0.67 273	0.47 309	1.53 383	0.79 219	0.81 220	0.83 204	0.78 249	0.70 299	0.70 127	0.62 348	0.21 292	0.19 380	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.20 296

test-3	0.54 212	0.22 82	0.68 232	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.32 440	0.69 165	0.87 288	0.45 158	1.68 398	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

test_1	0.54 212	0.22 82	0.68 232	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.28 412	0.68 161	0.87 288	0.45 158	1.67 393	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

PSM-adaLoss	0.54 212	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.41 239	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.82 264	0.61 266	1.06 246	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo_v2	0.54 212	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.42 243	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.12 265	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo	0.54 212	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.25 62	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.95 230	0.82 264	0.61 266	1.15 270	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

cross-raft	0.54 212	0.25 148	0.61 193	0.52 266	0.29 160	0.68 280	0.37 193	1.46 358	0.76 208	1.01 278	1.06 280	1.28 426	0.46 165	0.71 131	0.35 155	0.15 58	0.12 69	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.14 99

RAFT-IKP	0.54 212	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.59 214	0.36 171	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.61 266	1.22 287	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

RALCasStereoNet	0.54 212	0.30 278	0.66 223	0.59 373	0.51 429	0.61 228	0.52 350	0.94 187	0.93 262	0.70 193	1.01 255	0.78 249	0.44 154	1.33 317	0.47 275	0.20 256	0.16 309	0.18 154	0.16 197	0.20 243	0.19 263

DCANet	0.54 212	0.24 120	0.70 251	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.36 171	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	0.92 397	0.81 168	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 212	0.25 148	0.68 232	0.43 96	0.24 52	0.40 63	0.34 147	1.04 228	1.09 339	1.32 440	1.60 482	0.80 255	0.68 291	0.67 120	0.39 197	0.13 29	0.10 9	0.18 154	0.17 218	0.17 128	0.13 68

CFNet-RSSM	0.54 212	0.24 120	0.70 251	0.48 183	0.28 143	0.60 222	0.27 84	1.49 364	1.14 367	1.06 291	0.93 226	1.08 368	0.54 223	0.70 127	0.35 155	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.14 99

MSKI-zero shot	0.55 227	0.26 171	0.57 172	0.51 245	0.26 90	0.69 285	0.28 93	1.18 285	0.64 160	0.91 246	1.32 398	0.82 264	0.33 80	1.92 428	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.16 169

test_3	0.55 227	0.23 99	0.71 263	0.53 284	0.28 143	0.61 228	0.40 223	0.92 171	1.05 315	1.19 369	0.68 161	0.93 315	0.44 154	1.67 393	0.39 197	0.15 58	0.12 69	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.14 99

Patchmatch Stereo++	0.55 227	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223
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
DeepStereo_RVC	0.55 227	0.29 258	0.72 269	0.51 245	0.30 185	0.59 214	0.33 135	1.03 222	0.70 188	1.16 351	0.93 226	0.83 271	0.94 411	0.96 215	0.54 319	0.21 292	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.24 348	0.24 365

iRAFT	0.55 227	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

CRE-IMP	0.55 227	0.30 278	0.74 297	0.52 266	0.29 160	0.79 338	0.25 62	1.04 228	0.72 194	1.09 301	0.95 230	0.81 259	0.57 244	1.10 258	0.50 294	0.21 292	0.14 202	0.23 321	0.19 259	0.28 405	0.22 331

sAnonymous2	0.55 227	0.56 499	1.46 512	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 571	0.56 546

CroCo_RVC	0.55 227	0.56 499	1.46 512	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 571	0.56 546

GMStereo	0.55 227	0.45 457	0.94 393	0.50 213	0.32 234	0.64 244	0.43 262	1.00 210	1.40 508	0.82 224	0.73 178	0.51 147	0.45 158	0.85 183	0.55 323	0.24 365	0.15 266	0.20 217	0.21 336	0.31 436	0.24 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 236	0.25 148	0.55 158	0.64 429	0.78 534	0.80 346	0.36 171	1.18 285	1.34 476	0.57 165	0.88 215	0.61 197	0.50 203	1.12 265	0.35 155	0.17 130	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.18 163	0.23 351

rvit_0105_4	0.56 236	0.38 420	1.06 439	0.66 450	0.38 326	0.53 174	0.53 358	0.84 148	1.17 391	0.56 164	0.61 141	0.72 233	0.59 254	0.98 224	0.45 254	0.32 477	0.33 525	0.29 442	0.25 416	0.29 416	0.23 351

H2IRNET	0.56 236	0.26 171	0.66 223	0.47 156	0.35 280	0.41 70	0.26 76	0.92 171	1.17 391	0.61 178	1.28 381	1.08 368	0.86 374	0.99 228	0.63 352	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.25 416	0.21 284	0.18 223

ACVNet-DCA	0.56 236	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

riskmin	0.56 236	0.27 201	0.60 190	0.43 96	0.31 211	0.83 363	0.42 243	1.14 274	1.04 311	0.73 201	0.75 184	1.11 384	1.01 446	0.81 168	0.51 299	0.20 256	0.14 202	0.24 341	0.15 155	0.24 348	0.25 377

MIPNet	0.56 236	0.28 223	0.94 393	0.49 201	0.33 255	0.66 269	0.38 200	1.35 331	1.08 330	1.06 291	0.92 223	0.60 193	0.79 336	0.73 138	0.52 306	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

iGMRVC	0.56 236	0.30 278	0.73 281	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.38 200	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.52 363	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

AIO-test2	0.57 243	0.28 223	0.63 202	0.61 399	0.58 469	0.79 338	0.51 339	1.18 285	1.40 508	0.63 182	1.15 330	0.51 147	0.43 145	1.09 255	0.35 155	0.21 292	0.17 340	0.26 399	0.30 487	0.20 243	0.19 263

MIM_Stereo	0.57 243	0.24 120	0.92 387	0.46 145	0.30 185	0.54 182	0.28 93	1.27 316	0.75 201	1.00 273	1.16 335	0.93 315	0.53 218	1.45 350	0.61 345	0.16 82	0.16 309	0.20 217	0.19 259	0.17 128	0.14 99

qqq	0.57 243	0.34 375	0.71 263	0.47 156	0.27 118	0.64 244	0.62 423	1.42 347	0.78 215	0.80 216	0.92 223	0.95 327	0.77 325	0.88 192	0.59 335	0.21 292	0.20 398	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

ADStereo(finetuned)	0.57 243	0.24 120	1.06 439	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.35 155	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	1.20 493	0.84 178	0.51 299	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

R-Stereo Train	0.57 243	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 518	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197

RAFT-Stereo	0.57 243	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 518	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 249	0.27 201	0.57 172	0.40 67	0.24 52	1.09 439	0.32 126	0.79 122	0.53 131	0.65 185	1.07 284	0.58 184	0.80 342	2.47 482	0.80 409	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.16 97	0.17 197

rvit_0105_5	0.58 249	0.39 425	1.05 435	0.66 450	0.37 308	0.58 207	0.56 390	0.94 187	1.18 398	0.64 183	0.68 161	0.75 238	0.63 276	0.88 192	0.50 294	0.32 477	0.32 520	0.30 455	0.27 445	0.28 405	0.25 377

testlalala2	0.58 249	0.27 201	0.68 232	1.72 590	1.27 587	0.68 280	0.42 243	0.93 180	0.70 188	0.90 241	0.93 226	0.76 242	0.34 90	0.52 52	0.40 205	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.17 197

RAFT+CT+SA	0.58 249	0.29 258	0.60 190	0.66 450	0.37 308	0.42 78	0.55 382	1.27 316	1.03 306	0.70 193	1.22 355	0.60 193	0.70 299	1.64 387	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.22 365	0.21 284	0.18 223

IPLGR	0.58 249	0.27 201	1.14 464	0.48 183	0.28 143	0.65 260	0.33 135	1.22 306	1.13 364	1.18 365	1.05 278	0.69 225	0.66 289	0.96 215	0.52 306	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.18 223

AFF-stereo	0.58 249	0.25 148	0.64 209	0.46 145	0.29 160	0.34 34	0.38 200	1.15 276	1.14 367	1.17 360	1.60 482	1.10 380	0.71 304	0.97 223	0.43 237	0.13 29	0.11 32	0.19 179	0.19 259	0.17 128	0.14 99

dd	0.59 255	0.48 468	0.97 405	0.55 323	0.32 234	0.64 244	0.47 309	1.02 217	1.34 476	0.78 211	0.86 209	0.58 184	0.54 223	1.01 233	0.86 426	0.28 446	0.18 362	0.26 399	0.19 259	0.32 445	0.24 365

PFNet+	0.59 255	0.28 223	0.77 318	0.53 284	0.30 185	0.59 214	0.31 117	0.92 171	1.14 367	1.33 448	1.10 300	0.79 253	0.57 244	1.31 309	0.49 288	0.25 393	0.17 340	0.28 431	0.26 434	0.21 284	0.25 377

AnonymousM	0.59 255	1.11 573	0.41 53	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.47 309	1.05 236	0.64 160	0.98 265	0.63 146	0.67 218	0.43 145	0.59 84	0.41 216	0.20 256	0.15 266	1.84 598	0.84 589	0.14 45	0.13 68

GANet-ADL	0.60 258	0.35 396	0.72 269	0.64 429	0.40 347	0.68 280	0.51 339	1.49 364	1.12 352	0.95 256	1.08 289	0.91 304	0.57 244	0.76 146	0.55 323	0.26 416	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.23 333	0.25 377

TRStereo	0.60 258	0.60 517	0.97 405	0.74 508	0.67 502	0.46 104	0.38 200	1.85 475	0.89 246	0.79 214	0.80 201	0.88 292	0.39 124	1.10 258	0.41 216	0.23 348	0.15 266	0.23 321	0.24 401	0.17 128	0.15 136

NRIStereo	0.60 258	0.29 258	0.69 245	0.53 284	0.28 143	0.63 241	0.33 135	1.08 257	0.87 239	1.14 335	0.87 213	0.91 304	0.59 254	2.24 461	0.49 288	0.20 256	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.21 284	0.17 197

RALAANet	0.60 258	0.33 351	0.87 362	0.62 411	0.50 417	0.69 285	0.31 117	1.21 298	1.06 319	1.09 301	1.16 335	0.88 292	0.46 165	1.22 287	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.17 197

111	0.60 258	0.23 99	0.70 251	0.43 96	0.24 52	0.72 300	0.42 243	1.18 285	1.41 513	0.80 216	1.38 421	1.10 380	0.79 336	0.96 215	0.58 332	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.19 263

FENet	0.60 258	0.28 223	0.63 202	0.54 299	0.33 255	0.83 363	0.38 200	1.27 316	1.07 324	1.00 273	0.86 209	0.99 343	0.85 366	0.96 215	0.68 367	0.22 321	0.15 266	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.23 351

test_sample1	0.61 264	0.29 258	0.75 301	0.50 213	0.31 211	0.76 319	0.48 320	1.59 397	0.84 233	0.90 241	0.94 229	0.88 292	0.95 416	1.16 274	0.67 363	0.22 321	0.18 362	0.20 217	0.19 259	0.21 284	0.21 313

MyStereo06	0.61 264	0.28 223	0.95 397	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.78 453	0.67 178	1.03 286	1.12 313	1.13 390	0.56 235	0.78 155	0.41 216	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

ACRE	0.61 264	0.33 351	1.01 419	0.58 360	0.49 410	0.75 313	0.47 309	1.06 249	0.95 267	1.37 460	1.55 469	0.62 202	0.46 165	0.83 173	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.21 313

Anonymous3	0.61 264	0.44 450	1.11 456	0.59 373	0.49 410	0.93 396	0.65 432	0.93 180	0.81 223	0.72 200	0.88 215	0.65 211	0.69 294	1.06 246	0.53 313	0.35 504	0.30 506	0.26 399	0.26 434	0.31 436	0.27 411

test_sample2	0.62 268	0.29 258	0.74 297	0.50 213	0.28 143	0.80 346	0.61 420	1.61 404	1.00 296	0.88 238	0.99 245	0.94 318	0.83 359	1.16 274	0.51 299	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.22 331

tt1	0.62 268	0.32 329	0.51 127	0.54 299	0.26 90	1.16 453	0.48 320	0.95 192	2.47 581	0.57 165	0.77 188	0.49 136	0.81 346	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.15 155	0.19 207	0.20 296

CIPLG	0.62 268	0.33 351	0.96 403	0.58 360	0.50 417	0.75 313	0.48 320	1.05 236	0.96 272	1.40 472	1.57 477	0.64 208	0.48 188	0.89 197	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

IPLGR_C	0.62 268	0.33 351	0.99 409	0.58 360	0.49 410	0.76 319	0.48 320	1.10 262	0.96 272	1.40 472	1.56 473	0.62 202	0.48 188	0.80 162	0.71 376	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

HHNet	0.62 268	0.26 171	0.63 202	0.43 96	0.45 387	0.50 143	0.58 405	1.07 251	1.01 299	1.25 403	2.23 551	0.70 229	0.61 266	1.07 250	0.47 275	0.20 256	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.30 443

Pruner-Stereo	0.62 268	0.29 258	0.70 251	0.61 399	0.31 211	0.63 241	0.43 262	1.17 280	0.99 291	1.53 500	1.08 289	0.95 327	0.55 230	1.35 322	0.51 299	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.21 284	0.23 351

DIP-Stereo	0.62 268	0.30 278	0.83 343	0.48 183	0.36 292	0.95 401	0.33 135	2.37 574	0.67 178	1.25 403	1.00 249	0.68 220	0.51 207	0.91 200	0.61 345	0.18 172	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.19 207	0.19 263
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 275	0.34 375	0.82 338	0.62 411	0.65 495	0.81 355	0.41 239	1.44 354	1.07 324	0.86 236	1.14 322	0.61 197	0.69 294	0.80 162	0.53 313	0.28 446	0.19 380	0.47 546	0.21 336	0.35 461	0.25 377

rvit_0105_3	0.63 275	0.44 450	1.08 448	0.72 496	0.40 347	0.64 244	0.71 454	1.03 222	1.17 391	0.82 224	0.70 169	0.80 255	0.70 299	0.91 200	0.56 326	0.35 504	0.34 526	0.34 496	0.32 502	0.27 386	0.28 423

mmm	0.63 275	0.35 396	0.72 269	0.51 245	0.30 185	0.86 375	0.54 364	1.59 397	0.86 235	1.07 294	1.38 421	0.79 253	0.75 313	0.91 200	0.58 332	0.22 321	0.18 362	0.29 442	0.25 416	0.25 360	0.23 351

HH	0.63 275	0.30 278	0.77 318	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 494	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

HanStereo	0.63 275	0.30 278	0.77 318	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 494	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

CAS	0.63 275	0.18 10	0.37 12	2.27 596	0.84 548	0.57 203	0.54 364	0.79 122	0.62 152	0.48 135	0.70 169	0.36 71	0.26 36	0.45 21	0.35 155	2.24 599	0.10 9	0.14 12	0.09 1	0.15 73	1.06 588

TestStereo1	0.63 275	0.28 223	0.75 301	0.76 515	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

RAFT_CTSACE	0.63 275	0.26 171	0.88 370	0.55 323	0.51 429	0.71 297	0.44 275	0.80 130	0.97 279	0.97 261	1.84 521	1.18 398	0.68 291	1.47 356	0.36 165	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.20 243	0.14 99

SA-5K	0.63 275	0.28 223	0.75 301	0.76 515	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

ICVP	0.63 275	0.33 351	0.57 172	0.61 399	0.40 347	0.80 346	0.58 405	1.61 404	0.89 246	0.90 241	1.24 361	0.88 292	0.73 309	0.72 134	0.88 428	0.29 457	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.24 348	0.27 411
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 275	0.26 171	1.90 547	0.81 528	0.67 502	0.43 87	0.23 48	1.03 222	0.58 140	0.65 185	1.56 473	1.41 450	0.39 124	1.28 303	0.35 155	0.20 256	0.14 202	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.14 99

ACVNet	0.63 275	0.31 313	0.54 148	0.54 299	0.36 292	0.80 346	0.46 302	1.37 334	1.07 324	0.93 249	1.30 385	1.08 368	0.85 366	0.80 162	0.94 438	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.22 308	0.18 223

HI	0.64 287	0.32 329	0.68 232	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 436	1.43 434	1.62 489	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

CoSv	0.64 287	0.32 329	0.68 232	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 436	1.43 434	1.62 489	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

rvit_stereo_0075_2	0.64 287	0.46 459	1.05 435	0.66 450	0.66 498	0.53 174	0.48 320	1.20 297	1.12 352	0.76 203	0.92 223	0.78 249	0.53 218	1.03 237	0.59 335	0.37 512	0.28 491	0.40 529	0.31 494	0.37 472	0.32 460

cc1	0.64 287	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 594	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.19 207	0.19 263

GwcNet-ADL	0.64 287	0.31 313	0.79 329	0.56 337	0.41 355	0.60 222	0.58 405	1.41 345	1.26 440	1.08 295	1.13 318	0.91 304	0.60 257	1.04 243	0.78 399	0.27 432	0.18 362	0.18 154	0.18 236	0.25 360	0.29 429

RAFT	0.64 287	0.30 278	0.73 281	0.59 373	0.33 255	0.68 280	0.58 405	1.04 228	0.76 208	1.08 295	1.19 347	1.65 500	0.93 406	1.06 246	0.56 326	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.24 401	0.22 308	0.17 197

TestStereo	0.64 287	0.39 425	0.71 263	0.51 245	0.27 118	0.56 198	0.42 243	1.03 222	0.91 255	0.80 216	1.00 249	0.68 220	0.52 212	3.25 511	0.45 254	0.22 321	0.15 266	0.24 341	0.18 236	0.27 386	0.16 169

DN-CSS_ROB	0.64 287	0.32 329	1.05 435	0.55 323	0.40 347	0.54 182	0.45 295	1.21 298	0.93 262	1.03 286	1.47 448	0.69 225	0.63 276	1.76 412	0.49 288	0.18 172	0.14 202	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.20 296

MyStereo8	0.65 295	0.29 258	1.00 415	0.58 360	0.49 410	0.91 385	0.35 155	1.18 285	1.31 465	1.16 351	1.27 375	0.90 301	0.64 280	0.72 134	0.95 442	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.18 236	0.22 308	0.26 401

StereoVision	0.65 295	0.34 375	0.86 351	0.59 373	0.40 347	0.50 143	0.41 239	1.09 259	0.93 262	0.71 195	2.50 565	0.82 264	0.57 244	1.03 237	0.49 288	0.25 393	0.28 491	0.29 442	0.28 466	0.36 468	0.20 296

CASS	0.65 295	0.34 375	0.72 269	0.56 337	0.27 118	0.78 332	0.42 243	1.59 397	0.86 235	1.30 426	1.25 365	0.87 288	0.84 363	0.84 178	0.54 319	0.35 504	0.19 380	0.26 399	0.21 336	0.28 405	0.42 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 295	0.30 278	0.75 301	0.67 462	0.50 417	0.92 392	0.52 350	1.39 341	1.12 352	0.76 203	1.11 306	1.00 344	0.90 391	1.53 367	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.23 321	0.22 365	0.21 284	0.19 263

iRaft-Stereo_20w	0.65 295	0.31 313	1.00 415	0.47 156	0.34 274	0.73 304	0.30 110	2.96 591	0.70 188	1.15 341	1.14 322	0.76 242	0.65 286	1.11 261	0.38 188	0.17 130	0.13 143	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.18 223

EAI-Stereo	0.65 295	0.28 223	0.69 245	0.53 284	0.27 118	0.60 222	0.40 223	2.28 566	0.64 160	0.71 195	3.18 578	0.57 179	0.43 145	1.06 246	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.17 218	0.17 128	0.17 197

HITNet	0.65 295	0.40 432	0.77 318	0.48 183	0.24 52	1.05 428	0.49 330	1.76 445	1.02 302	1.18 365	1.18 340	0.89 300	0.80 342	0.85 183	0.79 405	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.17 218	0.29 416	0.15 136
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
MyStereo05	0.66 302	0.28 223	1.07 444	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.34 328	1.41 513	1.15 341	0.91 221	0.77 245	0.80 342	1.41 345	0.63 352	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

PCWNet_CMD	0.66 302	0.32 329	0.88 370	0.49 201	0.37 308	0.78 332	0.40 223	1.42 347	1.31 465	1.16 351	1.31 391	1.25 415	0.62 271	0.89 197	0.57 329	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.19 259	0.40 490	0.25 377

ToySt	0.66 302	0.33 351	1.23 474	0.51 245	0.33 255	0.86 375	0.68 445	1.10 262	0.97 279	0.84 229	1.08 289	1.25 415	0.94 411	1.01 233	0.74 383	0.19 217	0.19 380	0.24 341	0.24 401	0.27 386	0.23 351

DisPM	0.66 302	0.28 223	0.72 269	0.61 399	0.35 280	0.62 237	0.45 295	1.02 217	0.99 291	1.56 510	1.10 300	0.80 255	0.59 254	2.37 472	0.41 216	0.23 348	0.14 202	0.23 321	0.21 336	0.20 243	0.25 377

SA	0.66 302	0.30 278	0.82 338	0.61 399	0.30 185	0.58 207	0.38 200	1.44 354	1.30 461	0.96 258	1.36 414	0.66 215	0.95 416	1.85 422	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.25 380	0.23 388	0.21 284	0.17 197

CFNet_pseudo	0.66 302	0.32 329	0.86 351	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.24 411	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.33 486	0.19 259	0.36 468	0.25 377

GES	0.66 302	0.34 375	0.90 380	0.59 373	0.38 326	0.94 397	0.57 401	2.11 536	0.86 235	1.02 282	1.11 306	0.66 215	0.79 336	0.99 228	0.61 345	0.27 432	0.19 380	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.30 443

MSMDNet	0.66 302	0.32 329	0.87 362	0.49 201	0.37 308	0.79 338	0.40 223	1.43 353	1.31 465	1.15 341	1.31 391	1.24 411	0.63 276	0.88 192	0.57 329	0.21 292	0.16 309	0.26 399	0.19 259	0.39 485	0.24 365

ccs_rob	0.66 302	0.33 351	0.86 351	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.23 409	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.35 504	0.20 291	0.37 472	0.25 377

MyStereo04	0.67 311	0.29 258	1.07 444	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.50 368	1.40 508	0.91 246	0.91 221	0.74 235	0.86 374	1.52 363	0.62 348	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

xx1	0.67 311	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 594	0.58 167	0.79 196	0.95 327	0.77 325	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

GMStereo_Zeroshot	0.67 311	0.61 519	1.01 419	0.64 429	0.37 308	0.84 371	0.35 155	1.05 236	1.12 352	1.12 317	1.06 280	1.27 423	0.54 223	1.19 282	0.59 335	0.32 477	0.17 340	0.31 461	0.18 236	0.52 537	0.22 331

DMCA	0.67 311	0.34 375	0.90 380	0.51 245	0.44 380	0.86 375	0.47 309	1.42 347	1.02 302	1.17 360	1.12 313	1.23 409	0.75 313	0.78 155	0.95 442	0.25 393	0.19 380	0.27 416	0.19 259	0.24 348	0.27 411

test_sample3	0.68 315	0.32 329	0.88 370	0.52 266	0.30 185	0.97 411	0.52 350	1.86 478	1.15 379	1.08 295	1.11 306	0.88 292	0.71 304	1.17 278	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.25 380	0.25 416	0.25 360	0.25 377

raft_robust	0.68 315	0.30 278	0.64 209	0.52 266	0.26 90	0.54 182	0.35 155	1.33 323	1.24 432	1.16 351	1.07 284	0.60 193	0.54 223	3.58 521	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.16 169

test_sample5	0.69 317	0.34 375	0.87 362	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.11 315	1.25 365	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

test_sample4	0.69 317	0.33 351	0.91 383	0.51 245	0.30 185	0.92 392	0.52 350	1.87 481	1.15 379	1.14 335	1.18 340	0.87 288	0.75 313	1.18 280	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.26 434	0.26 372	0.25 377

IPLG	0.69 317	0.27 201	0.97 405	0.51 245	0.43 371	0.79 338	0.33 135	1.21 298	1.06 319	1.30 426	1.10 300	0.52 154	0.55 230	3.16 509	0.63 352	0.16 82	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

UCFNet_RVC	0.69 317	0.35 396	0.49 111	0.64 429	0.39 336	0.85 374	0.58 405	1.75 439	1.14 367	0.97 261	1.19 347	1.17 395	0.93 406	0.99 228	0.62 348	0.28 446	0.20 398	0.34 496	0.31 494	0.32 445	0.27 411

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 321	3.18 618	2.55 571	0.39 57	0.23 32	0.44 93	0.23 48	0.63 69	0.42 81	0.44 108	0.44 79	0.34 62	0.28 49	0.56 72	0.29 72	1.35 593	0.10 9	0.22 283	0.19 259	0.46 520	1.31 592

DualNet	0.70 321	0.34 375	0.87 362	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.14 335	1.33 400	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

CFNet_ucs	0.70 321	0.33 351	0.88 370	0.50 213	0.43 371	0.74 308	0.44 275	1.60 401	1.29 455	1.22 382	1.54 467	1.09 378	0.63 276	0.99 228	0.59 335	0.25 393	0.20 398	0.37 515	0.21 336	0.40 490	0.28 423

IER	0.70 321	0.31 313	1.02 426	0.48 183	0.52 441	1.34 484	0.51 339	1.17 280	0.99 291	1.23 389	1.34 407	1.12 385	1.11 472	0.99 228	0.71 376	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.21 336	0.20 243	0.19 263

HCRNet	0.70 321	0.39 425	0.73 281	0.60 385	0.59 477	0.76 319	0.35 155	1.22 306	1.13 364	1.02 282	0.99 245	1.02 353	0.76 321	2.19 458	0.70 371	0.28 446	0.19 380	0.28 431	0.23 388	0.25 360	0.23 351

SFCPSM	0.70 321	0.28 223	1.02 426	0.51 245	0.38 326	1.37 487	0.66 437	2.00 515	1.03 306	1.17 360	1.21 353	0.82 264	0.78 332	1.03 237	0.53 313	0.21 292	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.21 284	0.19 263

AdaStereo	0.70 321	0.43 447	0.75 301	0.73 504	0.37 308	0.92 392	0.53 358	1.85 475	1.18 398	1.12 317	1.23 359	1.07 367	0.65 286	0.96 215	0.63 352	0.31 470	0.15 266	0.32 477	0.21 336	0.29 416	0.22 331
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.
test_sample6	0.71 328	0.34 375	0.87 362	0.52 266	0.30 185	0.82 357	0.58 405	1.79 459	1.15 379	1.14 335	1.33 400	0.91 304	0.79 336	1.31 309	0.74 383	0.27 432	0.21 420	0.27 416	0.29 478	0.28 405	0.27 411

BSDual-CNN	0.71 328	0.32 329	0.68 232	0.54 299	0.44 380	1.27 471	0.65 432	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

DFGA-Net	0.72 330	0.40 432	1.40 498	0.52 266	0.45 387	0.83 363	0.44 275	1.28 320	1.08 330	0.99 268	1.19 347	0.70 229	0.55 230	2.14 450	1.16 476	0.18 172	0.16 309	0.24 341	0.23 388	0.27 386	0.25 377

rvit_105_1	0.72 330	0.52 485	1.01 419	0.78 520	0.49 410	0.75 313	0.87 496	1.12 270	1.18 398	0.99 268	0.79 196	0.90 301	0.77 325	1.26 298	0.75 388	0.41 526	0.36 542	0.36 512	0.41 540	0.30 427	0.33 467

DCVSM-stereo	0.72 330	0.35 396	0.76 311	0.55 323	0.42 360	0.73 304	0.38 200	1.21 298	1.02 302	1.79 540	1.04 276	1.62 489	1.03 453	1.04 243	0.79 405	0.24 365	0.27 483	0.29 442	0.24 401	0.30 427	0.36 483

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 330	0.35 396	1.70 532	0.49 201	0.56 457	0.63 241	0.38 200	2.41 577	0.65 175	0.77 208	1.07 284	1.82 522	0.95 416	0.93 209	0.43 237	0.20 256	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.28 405	0.26 401

qqq1	0.72 330	0.30 278	0.86 351	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

fff1	0.72 330	0.30 278	0.86 351	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ffm	0.72 330	0.33 351	0.85 345	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 581	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

anonymousa	0.72 330	0.27 201	0.75 301	0.47 156	0.63 490	1.43 500	0.45 295	1.24 312	0.89 246	1.28 412	1.75 511	1.62 489	1.13 479	0.69 123	0.59 335	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.25 416	0.20 243	0.18 223

Sa-1000	0.72 330	0.29 258	0.76 311	0.59 373	0.30 185	0.73 304	0.37 193	1.62 408	1.33 473	1.28 412	2.04 542	0.86 284	0.75 313	1.84 419	0.38 188	0.19 217	0.14 202	0.25 380	0.23 388	0.20 243	0.16 169

psmg	0.72 330	0.32 329	0.68 232	0.50 213	0.44 380	1.48 504	0.75 463	1.94 503	0.98 284	1.21 377	1.33 400	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.19 380	0.25 380	0.25 416	0.23 333	0.22 331

UDGNet	0.72 330	1.17 578	0.80 334	0.77 518	0.41 355	0.77 327	0.38 200	0.97 200	1.34 476	0.81 220	0.88 215	0.71 232	0.60 257	1.21 286	0.54 319	0.52 555	0.19 380	1.02 589	0.26 434	0.71 566	0.31 453

PSMNet-ADL	0.72 330	0.35 396	0.62 199	0.69 477	0.46 399	1.14 445	0.44 275	1.37 334	1.01 299	0.83 226	1.17 338	1.33 436	0.96 423	1.43 346	0.95 442	0.33 486	0.22 438	0.21 252	0.23 388	0.27 386	0.29 429

LCNet	0.72 330	0.28 223	0.52 136	0.55 323	0.31 211	0.69 285	0.54 364	1.00 210	0.88 243	1.19 369	1.34 407	0.97 335	1.34 515	2.56 485	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.27 386	0.73 571

GANet-RSSM	0.72 330	0.28 223	0.63 202	0.64 429	0.58 469	0.80 346	0.58 405	1.89 487	1.08 330	1.04 289	1.25 365	1.15 393	1.04 455	1.49 358	0.62 348	0.25 393	0.19 380	0.22 283	0.22 365	0.22 308	0.21 313

PSMNet-RSSM	0.72 330	0.30 278	0.61 193	0.63 420	0.42 360	0.73 304	0.56 390	1.92 497	1.10 346	1.09 301	1.37 416	1.22 404	0.98 434	1.28 303	0.72 379	0.27 432	0.19 380	0.27 416	0.29 478	0.24 348	0.24 365

CFNet-ft	0.72 330	0.32 329	0.54 148	0.66 450	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 481	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

CFNet_RVC	0.72 330	0.32 329	0.54 148	0.66 450	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 481	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

MLCV	0.72 330	0.34 375	1.10 454	0.51 245	0.23 32	0.91 385	0.39 215	1.33 323	1.23 426	1.46 486	1.55 469	1.01 351	0.64 280	1.95 433	0.80 409	0.18 172	0.12 69	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.17 197

G2L-ROB	0.73 348	0.25 148	0.76 311	0.54 299	0.39 336	0.95 401	0.66 437	1.66 418	1.09 339	1.24 397	1.02 263	1.64 497	0.71 304	1.63 385	1.02 454	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.20 243	0.22 331

G2L-Stereo_test	0.73 348	0.27 201	0.74 297	0.49 201	0.40 347	0.90 381	0.81 483	1.53 383	1.14 367	1.28 412	1.27 375	1.52 475	0.72 307	1.62 383	0.94 438	0.19 217	0.14 202	0.16 87	0.15 155	0.18 163	0.19 263

CoDeX	0.73 348	0.29 258	0.93 389	0.54 299	0.36 292	1.14 445	0.61 420	2.34 571	1.17 391	1.16 351	1.25 365	0.91 304	0.87 379	1.33 317	0.64 356	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.18 223

cf-r	0.73 348	0.30 278	0.77 318	0.55 323	0.63 490	0.78 332	0.48 320	1.79 459	1.15 379	1.13 332	1.26 372	1.43 452	0.87 379	1.40 343	0.85 424	0.25 393	0.18 362	0.22 283	0.23 388	0.19 207	0.19 263

BEATNet_4x	0.73 348	0.49 471	1.17 468	0.53 284	0.26 90	1.03 425	0.55 382	1.82 466	1.06 319	1.21 377	1.22 355	0.96 333	0.91 394	1.01 233	1.06 458	0.21 292	0.14 202	0.24 341	0.19 259	0.37 472	0.21 313

Select-FE	0.74 353	0.39 425	1.56 522	0.55 323	0.46 399	0.40 63	0.22 37	1.86 478	0.68 182	1.05 290	1.31 391	1.82 522	1.74 552	1.11 261	0.38 188	0.21 292	0.16 309	0.21 252	0.25 416	0.19 207	0.31 453

test_sample7	0.74 353	0.37 413	0.76 311	0.52 266	0.35 280	0.91 385	0.67 441	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.31 470	0.28 491	0.32 477	0.31 494	0.33 454	0.29 429

gwcnet-sp	0.74 353	0.33 351	1.44 505	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 426	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

scenet	0.74 353	0.33 351	1.44 505	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 426	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

ssnet	0.74 353	0.33 351	1.44 505	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 426	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

BUS	0.74 353	0.32 329	0.68 232	0.54 299	0.44 380	2.34 567	0.42 243	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.03 357	0.62 271	0.91 200	0.70 371	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

GMM-Stereo	0.74 353	0.25 148	0.59 185	0.54 299	0.34 274	0.72 300	0.99 525	1.01 216	0.87 239	1.36 457	1.78 514	1.12 385	0.81 346	2.09 446	0.46 268	0.18 172	0.12 69	0.25 380	0.25 416	0.20 243	0.85 577

DMCA-RVC	0.74 353	0.40 432	1.27 483	0.66 450	0.49 410	0.77 327	0.47 309	1.35 331	1.01 299	1.53 500	1.01 255	1.29 429	0.82 351	1.31 309	0.78 399	0.27 432	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.32 445	0.24 365

DeepPruner_ROB	0.74 353	0.48 468	0.87 362	0.57 354	0.44 380	0.79 338	0.54 364	1.73 432	0.96 272	1.38 465	1.27 375	1.24 411	0.73 309	1.43 346	0.73 382	0.34 497	0.28 491	0.27 416	0.26 434	0.31 436	0.31 453

SMFormer	0.75 362	0.30 278	0.86 351	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.24 365

tta	0.75 362	0.30 278	0.86 351	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.18 163	0.18 223

KYRaft	0.75 362	0.28 223	0.62 199	0.56 337	0.29 160	0.67 273	0.86 494	0.94 187	0.84 233	1.62 522	2.21 550	1.16 394	1.02 451	1.57 375	0.40 205	0.20 256	0.13 143	0.22 283	0.28 466	0.20 243	1.02 583

Prome-Stereo	0.75 362	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.32 234	0.59 214	0.97 520	0.89 161	0.88 243	1.45 484	2.46 563	0.91 304	1.41 520	1.58 377	0.44 240	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.20 243	0.92 579

acv_ft	0.75 362	0.31 313	0.95 397	0.70 483	0.86 553	1.24 467	0.53 358	1.44 354	1.07 324	1.24 397	1.30 385	1.08 368	0.92 397	0.80 162	1.34 498	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.21 284	0.18 223

iResNet	0.75 362	0.40 432	1.36 496	0.67 462	0.29 160	0.92 392	0.59 414	1.52 377	1.25 435	1.28 412	1.48 453	0.94 318	0.76 321	1.62 383	0.78 399	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.15 155	0.22 308	0.23 351

PAM	0.76 368	0.29 258	1.08 448	0.52 266	0.33 255	1.38 490	0.39 215	2.01 519	0.67 178	1.06 291	0.96 233	2.89 579	1.43 522	0.86 187	0.35 155	0.19 217	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.20 296

AASNet	0.76 368	0.35 396	0.91 383	0.79 522	0.81 544	1.14 445	0.56 390	2.02 523	1.08 330	1.22 382	1.24 361	0.93 315	0.76 321	0.77 150	1.16 476	0.27 432	0.23 450	0.24 341	0.20 291	0.28 405	0.24 365

PAM_32	0.77 370	0.28 223	1.03 430	0.52 266	0.30 185	1.32 479	0.35 155	1.97 510	0.65 175	1.02 282	1.06 280	3.05 580	1.49 532	0.96 215	0.36 165	0.19 217	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.19 207	0.19 263

testlalala_base	0.77 370	0.40 432	0.70 251	0.65 443	0.50 417	0.79 338	0.28 93	1.50 368	0.51 120	0.73 201	0.90 219	0.69 225	0.54 223	0.66 116	0.40 205	2.82 605	0.14 202	0.17 116	0.12 67	2.68 600	0.19 263

NINENet	0.77 370	0.37 413	0.78 326	0.62 411	0.51 429	2.34 567	0.42 243	1.83 471	1.04 311	1.14 335	1.23 359	1.03 357	0.62 271	1.24 294	0.70 371	0.28 446	0.23 450	0.31 461	0.21 336	0.26 372	0.25 377

hknet	0.77 370	0.32 329	0.95 397	0.54 299	0.38 326	1.27 471	0.65 432	2.16 546	1.07 324	1.20 373	1.11 306	1.59 485	0.81 346	1.37 328	0.66 360	0.22 321	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

ARAFT	0.77 370	0.36 406	1.49 519	0.51 245	0.31 211	0.90 381	0.82 485	1.90 490	1.06 319	1.62 522	1.24 361	1.02 353	0.64 280	1.84 419	0.50 294	0.18 172	0.14 202	0.28 431	0.27 445	0.17 128	0.16 169

psm_up	0.77 370	0.34 375	0.70 251	0.66 450	0.58 469	1.05 428	0.92 508	1.52 377	1.12 352	1.26 407	1.16 335	1.31 434	1.23 498	1.20 284	0.81 411	0.25 393	0.29 502	0.31 461	0.27 445	0.27 386	0.25 377

GwcNet-RSSM	0.77 370	0.32 329	1.01 419	0.62 411	0.54 448	0.78 332	0.51 339	1.73 432	1.20 411	1.09 301	1.37 416	1.46 462	0.85 366	1.53 367	1.09 464	0.25 393	0.18 362	0.23 321	0.24 401	0.20 243	0.19 263

iResNet_ROB	0.77 370	0.30 278	0.99 409	0.57 354	0.36 292	0.83 363	0.36 171	2.33 569	1.58 536	1.27 410	1.30 385	1.25 415	0.84 363	1.65 388	0.79 405	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.27 411

DDVS	0.78 378	0.41 440	0.94 393	0.60 385	0.43 371	1.30 476	0.43 262	1.40 343	0.91 255	1.20 373	1.15 330	1.43 452	0.64 280	2.18 456	0.89 431	0.28 446	0.22 438	0.26 399	0.23 388	0.31 436	0.33 467

PSM-softLoss	0.78 378	0.31 313	0.77 318	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

KMStereo	0.78 378	0.31 313	0.77 318	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

STTStereo	0.78 378	0.50 478	1.22 473	0.64 429	0.54 448	0.89 378	0.54 364	1.44 354	1.11 348	1.38 465	1.09 294	1.27 423	0.85 366	1.43 346	0.83 418	0.29 457	0.27 483	0.33 486	0.39 535	0.32 445	0.30 443

PSM-AAD	0.79 382	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.28 143	0.77 327	1.24 554	0.99 206	0.91 255	1.66 527	1.57 477	0.81 259	2.19 580	1.65 388	0.44 240	0.19 217	0.14 202	0.38 518	0.32 502	0.21 284	0.70 568

hitnet-ft	0.79 382	0.35 396	0.57 172	0.58 360	0.42 360	0.96 407	0.46 302	1.47 360	1.33 473	1.19 369	1.22 355	1.81 519	0.98 434	1.66 392	0.94 438	0.33 486	0.28 491	0.34 496	0.27 445	0.35 461	0.31 453

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 382	0.43 447	1.05 435	0.64 429	0.58 469	0.95 401	0.53 358	1.53 383	1.18 398	1.37 460	1.15 330	1.43 452	0.88 384	1.61 382	0.84 421	0.25 393	0.22 438	0.27 416	0.27 445	0.29 416	0.29 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 385	0.28 223	0.73 281	0.70 483	0.51 429	0.95 401	0.60 418	1.78 453	1.23 426	1.36 457	1.37 416	1.82 522	0.81 346	1.32 314	1.13 473	0.26 416	0.17 340	0.19 179	0.20 291	0.24 348	0.25 377

G2L-Stereo	0.80 385	0.32 329	0.95 397	0.60 385	0.42 360	0.78 332	0.69 449	1.50 368	1.09 339	1.33 448	1.14 322	1.45 459	0.72 307	2.45 477	1.10 467	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.21 336	0.20 243	0.26 401

ISRNet	0.80 385	0.33 351	1.07 444	0.81 528	0.66 498	0.60 222	0.34 147	1.19 295	1.13 364	1.59 517	1.53 462	1.35 441	0.77 325	1.27 301	0.94 438	0.39 519	0.34 526	0.43 536	0.38 533	0.34 458	0.49 533

NF-Stereo	0.80 385	0.30 278	0.75 301	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.02 263	0.82 264	0.57 244	5.40 558	0.48 280	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

OCTAStereo	0.80 385	0.30 278	0.75 301	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.82 264	0.57 244	5.35 552	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

DRaft	0.80 385	0.24 120	0.70 251	0.45 135	0.30 185	0.97 411	0.53 358	1.05 236	0.97 279	1.78 537	2.02 541	0.80 255	1.74 552	2.73 493	0.72 379	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.21 313

RE-Stereo	0.80 385	0.30 278	0.75 301	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

TVStereo	0.80 385	0.30 278	0.75 301	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

UPFNet	0.80 385	0.32 329	0.90 380	0.59 373	0.74 521	1.26 470	0.80 480	1.52 377	1.10 346	1.30 426	1.12 313	1.30 430	0.84 363	1.67 393	1.09 464	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.23 388	0.25 360	0.18 223

iResNetv2_ROB	0.80 385	0.37 413	1.71 534	0.56 337	0.37 308	0.94 397	0.64 430	1.73 432	1.34 476	1.23 389	1.42 430	1.26 419	0.92 397	1.85 422	0.56 326	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.14 136	0.24 348	0.19 263

StereoDRNet-Refined	0.80 385	0.41 440	0.88 370	0.62 411	0.42 360	1.33 481	0.48 320	1.52 377	1.17 391	1.45 484	1.44 439	1.44 457	0.90 391	1.26 298	1.24 485	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.24 401	0.25 360	0.28 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 396	0.36 406	0.82 338	0.54 299	0.31 211	0.80 346	0.47 309	2.17 552	1.67 542	1.13 332	1.13 318	0.94 318	0.86 374	2.46 480	1.00 452	0.26 416	0.23 450	0.28 431	0.27 445	0.28 405	0.36 483

DCRE	0.82 396	0.26 171	0.70 251	0.58 360	0.44 380	0.54 182	0.48 320	0.95 192	0.78 215	0.78 211	7.33 610	0.86 284	0.52 212	0.76 146	0.41 216	0.16 82	0.16 309	0.19 179	0.17 218	0.18 163	0.17 197

SepStereo	0.82 396	0.34 375	1.03 430	0.64 429	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 540	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.30 467	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

GrayStereo	0.82 396	0.26 171	0.58 178	0.63 420	0.37 308	0.76 319	1.86 588	1.11 268	0.87 239	1.99 556	1.89 528	1.08 368	1.82 561	1.39 337	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.21 336	0.18 163	0.39 497

LMCR-Stereo	0.82 396	0.46 459	0.88 370	0.75 512	0.43 371	1.33 481	0.56 390	2.43 579	0.98 284	1.53 500	1.49 455	0.74 235	1.00 444	1.63 385	0.89 431	0.28 446	0.17 340	0.22 283	0.17 218	0.29 416	0.20 296

ac_64	0.82 396	0.29 258	0.81 335	0.71 491	0.60 480	1.05 428	0.54 364	1.99 514	0.92 260	1.18 365	1.06 280	1.99 542	1.08 467	1.94 432	0.97 447	0.27 432	0.22 438	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.19 263

DualNet (step1)	0.83 402	0.49 471	1.13 460	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.57 564	0.28 491	0.62 573	0.67 580	0.45 514	0.42 507

SST-Stereo	0.83 402	0.28 223	0.72 269	0.59 373	0.31 211	0.72 300	0.26 76	1.09 259	0.86 235	1.47 487	1.10 300	1.00 344	0.87 379	5.73 566	0.45 254	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.23 333	0.18 223

RAFT_R40	0.83 402	0.28 223	0.73 281	0.59 373	0.31 211	0.69 285	0.44 275	1.10 262	0.95 267	1.47 487	1.10 300	1.00 344	0.85 366	5.53 560	0.46 268	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.20 291	0.23 333	0.18 223

UNet	0.83 402	0.34 375	1.31 487	0.58 360	0.74 521	1.58 513	0.49 330	1.41 345	1.04 311	1.21 377	1.08 289	1.54 477	1.12 475	1.65 388	1.09 464	0.23 348	0.17 340	0.25 380	0.20 291	0.25 360	0.22 331

FADNet_RVC	0.83 402	0.51 481	1.83 545	0.54 299	0.42 360	1.19 460	0.46 302	1.51 375	1.09 339	0.89 239	1.24 361	0.91 304	0.87 379	2.11 448	1.11 470	0.27 432	0.22 438	0.31 461	0.28 466	0.43 504	0.38 494

DAS	0.84 407	0.34 375	1.03 430	0.64 429	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 540	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.83 495	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

RAFT-345	0.84 407	0.25 148	0.66 223	0.50 213	0.27 118	0.54 182	0.42 243	0.83 145	1.11 348	1.32 440	2.34 556	0.86 284	0.54 223	5.72 565	0.47 275	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.17 218	0.17 128	0.16 169

MMNet	0.84 407	0.32 329	1.09 451	0.60 385	0.59 477	1.85 541	0.49 330	1.51 375	1.27 446	1.37 460	1.15 330	1.26 419	1.18 487	1.67 393	1.22 483	0.19 217	0.18 362	0.23 321	0.22 365	0.25 360	0.21 313

FADNet-RVC-Resample	0.84 407	0.47 464	2.10 555	0.61 399	0.45 387	1.07 433	0.61 420	1.59 397	1.20 411	1.08 295	0.98 243	1.03 357	0.98 434	2.17 453	0.72 379	0.23 348	0.22 438	0.30 455	0.32 502	0.35 461	0.34 472

iRaft-Stereo_5w	0.85 411	0.29 258	0.91 383	0.53 284	0.43 371	0.49 129	0.68 445	0.99 206	0.87 239	0.79 214	1.34 407	1.46 462	0.91 394	5.11 547	1.11 470	0.17 130	0.14 202	0.22 283	0.18 236	0.20 243	0.20 296

SACVNet	0.85 411	0.46 459	0.85 345	0.81 528	0.56 457	0.80 346	0.79 474	1.68 421	1.12 352	1.34 452	1.33 400	1.25 415	0.94 411	2.39 474	0.76 391	0.34 497	0.26 474	0.31 461	0.29 478	0.35 461	0.44 517

ADLNet	0.85 411	0.36 406	0.89 376	0.85 545	0.72 515	1.24 467	0.76 466	1.82 466	1.36 490	1.52 499	1.35 413	1.27 423	0.99 442	1.23 289	1.15 475	0.27 432	0.20 398	0.26 399	0.25 416	0.28 405	0.30 443

delet	0.85 411	0.32 329	0.95 397	0.65 443	0.66 498	1.64 519	0.84 487	1.75 439	1.35 486	1.32 440	1.30 385	1.30 430	0.88 384	1.68 398	1.10 467	0.21 292	0.21 420	0.24 341	0.24 401	0.21 284	0.21 313

HGLStereo	0.85 411	0.38 420	0.94 393	0.80 525	1.03 567	1.17 455	0.58 405	1.52 377	1.20 411	1.19 369	1.62 489	1.13 390	1.20 493	1.80 416	1.06 458	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.21 336	0.23 333	0.27 411

CRFU-Net	0.86 416	0.39 425	1.00 415	0.65 443	0.57 460	1.78 534	0.86 494	2.15 543	0.81 223	1.38 465	1.18 340	1.64 497	1.19 490	1.35 322	0.90 434	0.26 416	0.22 438	0.21 252	0.19 259	0.23 333	0.24 365

dad	0.86 416	0.66 528	1.06 439	0.56 337	0.37 308	0.76 319	0.44 275	1.17 280	1.50 526	1.44 482	1.27 375	1.34 440	0.75 313	2.52 484	0.84 421	0.42 530	0.27 483	0.83 581	0.26 434	0.41 493	0.29 429

AACVNet	0.86 416	0.35 396	0.79 329	0.82 536	0.39 336	0.76 319	0.49 330	1.61 404	0.81 223	1.08 295	1.33 400	1.30 430	0.93 406	4.34 532	0.74 383	0.25 393	0.21 420	0.28 431	0.22 365	0.29 416	0.25 377

DLCB_ROB	0.86 416	0.40 432	0.78 326	0.68 473	0.54 448	1.11 440	0.84 487	1.49 364	1.23 426	1.64 526	1.65 496	1.70 506	0.91 394	1.70 400	1.05 456	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.27 445	0.27 386	0.24 365

HSM-Net_RVC	0.87 420	0.29 258	0.53 142	0.53 284	0.30 185	1.15 451	0.55 382	3.57 600	1.28 451	1.53 500	1.74 508	1.68 503	0.93 406	1.49 358	0.77 397	0.22 321	0.17 340	0.19 179	0.18 236	0.20 243	0.19 263
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 421	0.36 406	1.02 426	0.62 411	0.38 326	1.32 479	0.97 520	2.07 532	1.34 476	1.37 460	1.18 340	1.54 477	0.92 397	1.10 258	1.65 534	0.30 462	0.27 483	0.30 455	0.28 466	0.27 386	0.26 401

ADLNet2	0.88 421	0.34 375	1.17 468	0.77 518	0.64 493	1.12 443	0.76 466	1.74 437	1.24 432	1.21 377	1.65 496	1.71 507	1.05 459	1.67 393	1.17 479	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.22 365	0.26 372	0.29 429

ASMatch	0.88 421	0.26 171	0.69 245	0.51 245	0.35 280	0.48 117	0.37 193	1.12 270	0.92 260	1.10 309	3.28 579	0.96 333	0.98 434	4.90 544	0.49 288	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.19 259	0.19 207	0.27 411

IRAFT_RVC	0.88 421	0.28 223	0.76 311	0.63 420	0.31 211	0.65 260	1.02 530	1.22 306	0.94 265	1.22 382	1.04 276	1.01 351	0.98 434	5.82 568	0.53 313	0.22 321	0.12 69	0.25 380	0.20 291	0.20 243	0.19 263

FADNet-RVC	0.88 421	0.67 529	1.93 549	0.60 385	0.48 406	0.91 385	0.60 418	1.71 430	1.18 398	0.90 241	0.96 233	1.36 443	0.92 397	2.25 463	1.17 479	0.30 462	0.29 502	0.32 477	0.32 502	0.41 493	0.35 477

GEStereo_RVC	0.90 426	0.37 413	0.99 409	0.64 429	0.50 417	0.95 401	0.79 474	2.42 578	1.17 391	1.16 351	1.11 306	1.26 419	0.92 397	3.24 510	0.90 434	0.29 457	0.19 380	0.23 321	0.20 291	0.27 386	0.29 429

CBMV_ROB	0.90 426	0.44 450	0.63 202	0.51 245	0.37 308	1.25 469	0.49 330	1.77 449	1.27 446	1.41 474	2.00 538	1.33 436	1.08 467	2.17 453	0.76 391	0.43 535	0.42 559	0.47 546	0.44 547	0.41 493	0.36 483

PSMNet_ROB	0.90 426	0.52 485	1.17 468	0.72 496	0.61 483	1.27 471	1.12 543	1.76 445	1.12 352	1.09 301	1.28 381	1.45 459	0.89 390	1.65 388	1.42 516	0.33 486	0.25 468	0.37 515	0.39 535	0.35 461	0.29 429

FTStereo	0.91 429	0.26 171	0.56 162	0.54 299	0.33 255	0.66 269	1.87 589	1.00 210	0.75 201	1.75 534	4.15 589	1.04 360	1.65 545	1.57 375	0.46 268	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.21 336	0.18 163	0.63 559

PFNet	0.91 429	0.26 171	1.10 454	0.63 420	0.32 234	0.64 244	0.56 390	1.17 280	0.99 291	1.47 487	1.08 289	0.98 337	0.69 294	6.62 582	0.54 319	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.19 259	0.20 243	0.17 197

CBFPSM	0.92 431	0.33 351	1.86 546	0.49 201	0.38 326	1.75 527	0.84 487	1.39 341	1.12 352	1.09 301	0.99 245	2.37 561	1.66 549	1.32 314	1.42 516	0.19 217	0.18 362	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.33 467

FADNet	0.92 431	0.61 519	1.81 541	0.62 411	0.55 454	0.96 407	0.57 401	1.78 453	1.33 473	0.93 249	1.01 255	1.36 443	1.01 446	2.71 492	0.75 388	0.33 486	0.34 526	0.31 461	0.34 518	0.59 550	0.40 498

NVstereo2D	0.92 431	0.41 440	1.48 517	0.72 496	0.72 515	1.20 462	0.87 496	1.75 439	1.38 498	0.99 268	1.13 318	1.26 419	0.98 434	2.21 460	0.89 431	0.43 535	0.20 398	0.38 518	0.24 401	0.57 546	0.63 559

DispNO	0.93 434	0.30 278	1.34 495	0.55 323	0.55 454	0.89 378	0.49 330	1.48 362	1.21 417	1.17 360	1.27 375	1.19 399	0.90 391	5.23 550	0.74 383	0.22 321	0.17 340	0.24 341	0.21 336	0.19 207	0.20 296

DSFCA	0.93 434	0.34 375	1.06 439	0.52 266	0.65 495	1.55 511	0.93 512	1.49 364	1.19 406	1.56 510	1.15 330	1.50 471	0.96 423	3.07 504	1.02 454	0.30 462	0.26 474	0.25 380	0.25 416	0.28 405	0.24 365

ttt	0.94 436	0.34 375	0.59 185	0.61 399	0.37 308	0.94 397	0.50 338	2.17 552	1.34 476	1.23 389	1.61 486	0.91 304	0.76 321	1.85 422	3.97 587	0.30 462	0.26 474	0.26 399	0.24 401	0.29 416	0.29 429

fast-acv-ft	0.94 436	0.44 450	1.40 498	0.58 360	0.51 429	1.77 532	0.69 449	1.36 333	1.42 516	1.29 418	1.86 524	1.74 511	1.25 502	1.52 363	1.38 504	0.26 416	0.28 491	0.28 431	0.28 466	0.27 386	0.26 401

OMP-Stereo	0.94 436	0.33 351	0.72 269	0.90 559	0.31 211	0.49 129	0.36 171	1.16 278	1.06 319	1.58 516	1.12 313	1.46 462	0.69 294	6.94 590	0.49 288	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.18 236	0.20 243	0.14 99

CBMV	0.95 439	0.44 450	0.66 223	0.53 284	0.35 280	1.53 509	1.63 579	1.69 423	1.42 516	2.00 559	1.60 482	1.43 452	1.17 483	1.59 379	0.99 451	0.34 497	0.34 526	0.39 524	0.33 512	0.33 454	0.32 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 440	0.58 506	0.72 269	0.61 399	0.46 399	1.64 519	0.76 466	1.86 478	1.28 451	1.30 426	1.53 462	0.86 284	0.94 411	3.27 512	0.69 370	0.45 541	0.44 563	0.54 561	0.48 556	0.47 521	0.40 498

TransformOpticalFlow	0.96 440	0.28 223	0.89 376	0.52 266	0.31 211	0.66 269	0.54 364	1.75 439	1.12 352	1.09 301	1.44 439	1.37 446	1.01 446	6.70 587	0.42 227	0.19 217	0.12 69	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.19 263

IIG-Stereo	0.96 440	0.31 313	0.72 269	0.88 555	0.33 255	0.61 228	0.26 76	1.19 295	1.03 306	1.69 530	1.37 416	1.46 462	0.75 313	6.96 591	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.23 321	0.18 236	0.20 243	0.14 99

CFNet	0.96 440	0.36 406	1.01 419	0.62 411	0.42 360	0.99 417	0.47 309	1.90 490	1.32 469	0.99 268	1.39 425	1.10 380	0.86 374	5.58 563	0.79 405	0.23 348	0.17 340	0.28 431	0.27 445	0.26 372	0.21 313

XPNet_ROB	0.96 440	0.49 471	1.09 451	0.72 496	0.57 460	1.11 440	1.14 545	1.66 418	1.23 426	1.85 547	1.39 425	1.64 497	1.11 472	1.80 416	1.42 516	0.38 516	0.30 506	0.33 486	0.29 478	0.37 472	0.34 472

ETE_ROB	0.96 440	0.64 526	1.16 466	0.69 477	0.48 406	1.14 445	1.13 544	1.77 449	1.19 406	1.91 553	1.45 441	1.73 509	1.05 459	1.60 380	1.14 474	0.32 477	0.26 474	0.38 518	0.34 518	0.39 485	0.41 503

CSP-Net	0.97 446	0.38 420	0.83 343	0.53 284	0.41 355	1.63 517	0.77 469	2.00 515	1.05 315	1.25 403	1.20 351	1.33 436	0.83 359	4.93 546	0.85 424	0.32 477	0.22 438	0.20 217	0.20 291	0.23 333	0.25 377

DEmStereo	0.97 446	0.23 99	0.79 329	0.47 156	0.32 234	1.04 427	0.56 390	0.93 180	0.89 246	1.39 471	2.14 548	1.02 353	2.07 575	5.64 564	0.77 397	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.20 296

pcwnet_v2	0.97 446	0.37 413	4.33 588	0.62 411	0.54 448	0.79 338	0.45 295	2.02 523	1.58 536	1.42 480	1.64 494	1.09 378	0.79 336	1.24 294	0.67 363	0.32 477	0.25 468	0.29 442	0.27 445	0.37 472	0.35 477

FINET	0.97 446	0.54 490	1.60 526	0.63 420	0.79 537	1.08 434	1.07 538	1.56 393	2.20 575	1.15 341	1.49 455	0.94 318	0.88 384	2.32 468	1.05 456	0.42 530	0.35 537	0.32 477	0.28 466	0.43 504	0.38 494

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 450	0.39 425	3.21 580	0.50 213	0.63 490	0.64 244	0.39 215	2.36 572	0.75 201	0.95 256	4.63 594	1.81 519	0.56 235	0.96 215	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.26 434	0.32 445	0.35 477

StereoDRNet	0.98 450	0.47 464	1.70 532	0.76 515	0.94 562	1.51 507	0.91 506	1.92 497	1.32 469	1.61 518	1.13 318	1.47 467	0.97 426	1.75 407	1.46 523	0.28 446	0.23 450	0.29 442	0.27 445	0.35 461	0.27 411

ACV-stereo	0.99 452	0.51 481	1.41 503	0.56 337	0.41 355	2.43 571	0.57 401	1.15 276	1.18 398	0.81 220	1.01 255	3.39 586	2.14 578	1.60 380	1.07 461	0.27 432	0.22 438	0.22 283	0.22 365	0.28 405	0.32 460

iinet-f	0.99 452	0.45 457	3.71 585	0.55 323	0.43 371	1.81 536	0.68 445	1.14 274	1.14 367	1.18 365	1.42 430	1.58 484	1.44 524	1.34 321	1.59 533	0.24 365	0.23 450	0.20 217	0.19 259	0.26 372	0.25 377

GASNet	0.99 452	0.97 561	1.72 535	0.98 568	0.68 508	0.83 363	0.67 441	1.60 401	1.28 451	1.31 436	1.22 355	1.22 404	1.21 496	2.41 475	1.41 512	0.43 535	0.26 474	0.36 512	0.34 518	0.55 543	0.31 453

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 452	0.40 432	1.82 543	0.66 450	0.62 489	2.05 555	0.78 471	1.91 494	1.29 455	1.54 506	1.42 430	1.51 473	1.23 498	1.99 436	1.33 496	0.23 348	0.14 202	0.20 217	0.15 155	0.27 386	0.26 401

PS-NSSS	0.99 452	0.58 506	0.93 389	0.58 360	0.57 460	0.91 385	0.80 480	1.81 465	1.14 367	1.14 335	1.67 501	1.00 344	0.83 359	4.62 537	0.78 399	0.37 512	0.31 512	0.52 555	0.32 502	0.45 514	0.38 494

YMNet	1.00 457	0.54 490	1.40 498	0.81 528	0.85 551	1.87 543	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 524	1.99 535	1.77 516	0.97 426	1.50 360	1.45 520	0.33 486	0.37 544	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

YMNet_1	1.00 457	0.54 490	1.40 498	0.81 528	0.85 551	1.87 543	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 524	1.99 535	1.77 516	0.97 426	1.50 360	1.45 520	0.33 486	0.37 544	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

UGAM-zero	1.00 457	0.30 278	0.93 389	0.47 156	0.30 185	0.57 203	0.25 62	2.25 563	0.63 155	1.01 278	1.10 300	2.73 575	1.85 562	6.26 575	0.40 205	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.17 197

RAFT + AFF	1.00 457	0.42 444	1.09 451	0.67 462	0.50 417	1.22 465	1.24 554	2.24 562	1.19 406	1.30 426	1.56 473	1.17 395	1.49 532	3.44 518	0.83 418	0.21 292	0.25 468	0.30 455	0.26 434	0.27 386	0.27 411

DRN-Test	1.00 457	0.44 450	1.13 460	0.70 483	0.81 544	1.62 516	0.79 474	2.14 541	1.44 519	1.78 537	1.33 400	1.43 452	1.05 459	2.18 456	1.53 530	0.27 432	0.21 420	0.31 461	0.30 487	0.32 445	0.28 423

NCCL2	1.00 457	0.56 499	1.06 439	0.75 512	0.57 460	1.31 478	1.72 580	1.77 449	1.36 490	1.50 496	1.17 338	1.91 531	1.17 483	1.54 369	1.29 493	0.35 504	0.31 512	0.45 541	0.44 547	0.40 490	0.40 498

TCMNet	1.01 463	0.60 517	2.10 555	0.86 547	1.33 588	1.14 445	0.67 441	1.69 423	1.23 426	1.11 315	1.57 477	1.30 430	0.97 426	2.01 438	1.50 528	0.31 470	0.31 512	0.38 518	0.34 518	0.42 498	0.36 483

PA-Net	1.01 463	0.57 503	1.29 485	0.64 429	0.74 521	1.19 460	0.84 487	1.69 423	1.43 518	1.16 351	1.19 347	1.32 435	1.19 490	3.42 516	1.25 486	0.29 457	0.45 567	0.33 486	0.49 559	0.32 445	0.47 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 463	0.59 509	1.16 466	0.67 462	0.51 429	1.63 517	1.26 558	1.69 423	1.38 498	1.81 544	1.37 416	1.94 536	1.02 451	1.58 377	1.38 504	0.37 512	0.27 483	0.43 536	0.37 531	0.43 504	0.37 488

z-ln-s-r	1.02 466	0.55 495	2.09 554	0.52 266	0.55 454	0.78 332	0.87 496	1.47 360	1.34 476	1.12 317	1.62 489	1.37 446	1.06 462	2.62 489	3.32 578	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.21 313

PSMNet-RUCA	1.02 466	0.97 561	1.44 505	1.23 582	1.10 571	1.40 494	0.62 423	1.69 423	1.38 498	0.94 254	1.53 462	0.97 335	0.83 359	1.17 278	0.93 436	0.69 576	0.34 526	0.99 587	0.60 576	0.97 576	0.64 563

THIR-Stereo	1.02 466	0.27 201	0.69 245	0.49 201	0.28 143	0.95 401	1.34 562	1.03 222	0.97 279	1.34 452	1.90 529	1.17 395	1.58 538	6.44 579	0.78 399	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.22 365	0.19 207	0.20 296

Wz-Net-LNSev	1.03 469	0.67 529	2.71 576	0.64 429	0.84 548	1.75 527	1.00 527	1.80 462	1.32 469	1.28 412	1.25 365	1.65 500	1.22 497	1.39 337	1.40 508	0.28 446	0.26 474	0.24 341	0.23 388	0.33 454	0.32 460

RAFT-RH_RVC	1.03 469	0.24 120	0.67 228	0.49 201	0.28 143	0.81 355	0.33 135	0.83 145	1.08 330	2.05 560	4.65 596	1.04 360	0.57 244	5.98 574	0.50 294	0.18 172	0.13 143	0.26 399	0.20 291	0.16 97	0.17 197

DISCO	1.03 469	0.34 375	1.11 456	0.69 477	0.45 387	2.07 556	0.84 487	2.13 537	1.50 526	1.15 341	1.33 400	2.40 563	1.07 466	2.60 487	1.51 529	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.20 291	0.31 436	0.27 411

STrans-v2	1.04 472	0.28 223	0.96 403	0.49 201	0.32 234	0.68 280	0.79 474	2.47 581	1.12 352	1.12 317	1.46 447	1.40 448	1.46 527	6.70 587	0.43 237	0.18 172	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.18 223

APVNet	1.06 473	0.53 489	1.42 504	0.84 540	0.79 537	1.92 546	0.82 485	1.90 490	1.08 330	1.08 295	1.43 434	1.56 480	1.13 479	3.07 504	1.58 531	0.31 470	0.34 526	0.42 534	0.36 528	0.36 468	0.37 488

TDLM	1.06 473	0.44 450	0.79 329	0.63 420	0.50 417	0.89 378	1.44 567	1.48 362	1.26 440	1.12 317	1.40 427	1.08 368	0.98 434	6.65 583	0.78 399	0.33 486	0.21 420	0.33 486	0.26 434	0.37 472	0.24 365

FAT-Stereo	1.07 475	0.41 440	1.32 490	0.72 496	0.58 469	1.08 434	0.89 501	1.96 506	1.65 540	1.75 534	1.98 534	2.03 547	1.48 530	2.02 439	1.18 482	0.42 530	0.35 537	0.34 496	0.29 478	0.35 461	0.53 541

GANetREF_RVC	1.07 475	0.86 555	1.31 487	0.82 536	0.53 444	1.41 499	1.31 560	1.76 445	1.52 529	1.27 410	1.31 391	1.46 462	1.24 501	2.03 440	0.96 446	0.56 563	0.45 567	0.67 576	0.50 562	0.88 574	0.59 553
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
CVANet_RVC	1.07 475	0.43 447	0.76 311	0.60 385	0.50 417	0.90 381	0.97 520	1.52 377	1.26 440	1.33 448	1.38 421	1.24 411	1.18 487	6.75 589	0.75 388	0.34 497	0.23 450	0.34 496	0.29 478	0.42 498	0.27 411

GCST	1.08 478	1.47 590	0.93 389	1.73 591	1.14 578	1.30 476	0.31 117	1.33 323	1.16 388	1.29 418	0.97 242	0.98 337	0.49 197	2.08 445	0.46 268	1.19 592	0.70 594	1.30 593	0.85 591	1.02 580	0.89 578

GwcNet	1.08 478	0.51 481	2.33 565	0.79 522	1.18 581	1.76 529	0.70 452	1.68 421	1.47 522	1.41 474	1.64 494	1.74 511	1.04 455	2.20 459	1.41 512	0.30 462	0.29 502	0.29 442	0.27 445	0.30 427	0.35 477

DANet	1.08 478	0.61 519	1.32 490	0.85 545	0.72 515	1.37 487	0.51 339	1.54 386	1.15 379	1.78 537	1.54 467	2.01 544	1.11 472	2.90 498	2.00 550	0.33 486	0.30 506	0.40 529	0.30 487	0.44 510	0.45 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 481	0.50 478	1.12 458	0.90 559	1.04 568	1.11 440	0.84 487	1.80 462	1.62 538	1.55 509	2.00 538	1.90 530	1.78 556	1.84 419	1.25 486	0.52 555	0.36 542	0.48 548	0.36 528	0.45 514	0.43 514

Nwc_Net	1.09 481	0.49 471	1.33 492	0.89 558	0.80 542	1.49 506	0.66 437	2.19 556	1.27 446	1.32 440	2.26 552	1.96 539	1.54 535	1.92 428	1.34 498	0.40 522	0.30 506	0.43 536	0.45 549	0.38 481	0.37 488

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 483	1.02 566	1.00 415	0.82 536	0.67 502	1.93 547	0.93 512	1.62 408	1.11 348	1.15 341	1.25 365	1.50 471	0.79 336	1.96 434	0.76 391	1.89 595	0.34 526	0.79 580	0.36 528	1.25 588	0.83 575

NCC-stereo	1.10 483	0.54 490	1.24 477	0.84 540	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 440	1.74 508	1.88 526	1.74 552	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 544	0.45 541	0.58 572	0.42 498	0.42 507

Abc-Net	1.10 483	0.54 490	1.24 477	0.84 540	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 440	1.74 508	1.88 526	1.74 552	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 544	0.45 541	0.58 572	0.42 498	0.42 507
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 486	0.58 506	2.23 563	0.66 450	0.71 513	1.95 549	1.46 568	1.98 512	1.45 520	1.79 540	1.43 434	1.49 470	1.33 514	1.97 435	1.42 516	0.27 432	0.23 450	0.28 431	0.28 466	0.34 458	0.31 453

edge stereo	1.11 486	0.50 478	1.30 486	0.71 491	0.65 495	1.14 445	0.75 463	1.93 501	1.37 494	1.71 531	1.83 519	2.54 568	1.44 524	2.43 476	1.23 484	0.42 530	0.41 557	0.54 561	0.35 523	0.42 498	0.46 522

anonymity	1.12 488	0.97 561	1.21 471	1.07 576	1.12 575	1.08 434	0.89 501	1.95 505	1.16 388	1.29 418	1.26 372	1.22 404	1.09 470	1.15 270	1.01 453	1.02 585	1.00 610	0.97 585	0.97 597	0.98 577	0.99 582

ccnet	1.12 488	0.67 529	1.01 419	0.78 520	0.73 520	1.72 525	0.99 525	1.84 474	1.26 440	1.47 487	1.85 523	1.75 514	1.29 507	1.75 407	1.88 544	0.57 564	0.53 581	0.57 570	0.55 569	0.59 550	0.54 542

RASNet	1.12 488	0.30 278	0.91 383	0.66 450	0.77 532	0.97 411	0.57 401	1.37 334	1.35 486	1.02 282	1.34 407	2.11 551	1.43 522	7.09 592	1.39 507	0.19 217	0.17 340	0.17 116	0.19 259	0.18 163	0.16 169

AF-Net	1.13 491	0.52 485	1.33 492	0.86 547	0.91 557	1.38 490	0.71 454	2.16 546	1.62 538	1.56 510	2.40 559	1.99 542	1.65 545	1.81 418	1.48 526	0.48 549	0.28 491	0.49 550	0.33 512	0.39 485	0.32 460

NaN_ROB	1.13 491	0.55 495	1.15 465	0.64 429	0.48 406	1.61 515	2.03 597	1.72 431	1.48 523	2.09 562	1.27 375	1.40 448	1.08 467	3.94 524	1.30 494	0.28 446	0.34 526	0.28 431	0.28 466	0.30 427	0.33 467

UGAM	1.14 493	0.27 201	0.95 397	0.53 284	0.42 360	0.70 292	0.72 457	0.95 192	1.32 469	0.98 265	1.48 453	1.78 518	0.87 379	9.65 619	0.87 427	0.21 292	0.18 362	0.30 455	0.24 401	0.19 207	0.16 169

DGSMNet	1.14 493	0.76 546	2.49 570	0.81 528	0.86 553	1.39 492	1.39 564	2.13 537	1.35 486	1.26 407	1.63 493	1.48 469	0.98 434	1.75 407	1.10 467	0.45 541	0.43 560	0.55 565	0.49 559	0.75 568	0.70 568

Syn2CoEx	1.14 493	0.69 533	1.66 529	0.80 525	0.67 502	1.40 494	0.88 499	2.06 531	1.54 532	1.25 403	1.58 480	1.42 451	1.50 534	4.09 526	1.40 508	0.36 508	0.32 520	0.34 496	0.29 478	0.29 416	0.34 472

RGC	1.14 493	0.79 548	1.26 480	0.91 562	0.96 565	1.52 508	0.77 469	1.92 497	1.26 440	1.54 506	1.93 531	2.02 546	1.54 535	2.25 463	1.31 495	0.44 540	0.35 537	0.58 571	0.48 556	0.47 521	0.46 522

S-Stereo	1.15 497	0.46 459	2.17 560	0.81 528	0.80 542	1.21 464	1.19 551	1.93 501	2.02 568	1.47 487	2.11 545	1.57 481	1.17 483	2.05 443	1.41 512	0.40 522	0.40 555	0.35 504	0.31 494	0.44 510	0.70 568

stereogan	1.15 497	0.42 444	1.40 498	0.86 547	0.84 548	2.38 569	0.71 454	1.88 484	1.73 549	1.72 532	1.94 533	2.31 558	1.29 507	2.07 444	1.08 462	0.36 508	0.35 537	0.39 524	0.31 494	0.51 535	0.46 522

AANet_RVC	1.16 499	0.52 485	1.49 519	0.65 443	0.45 387	0.75 313	0.69 449	1.42 347	1.55 534	1.34 452	1.87 526	1.53 476	0.78 332	7.43 598	1.38 504	0.25 393	0.17 340	0.19 179	0.16 197	0.22 308	0.26 401

RYNet	1.17 500	0.49 471	1.24 477	0.70 483	0.97 566	1.71 523	0.92 508	1.91 494	1.46 521	1.38 465	1.14 322	1.88 526	1.30 511	4.24 528	1.87 542	0.26 416	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.55 543	0.54 542

w-ln-seven-2	1.18 501	0.61 519	4.25 587	0.68 473	0.61 483	1.20 462	0.93 512	1.63 410	1.35 486	1.66 527	1.53 462	1.47 467	1.37 518	3.00 503	1.74 537	0.25 393	0.24 459	0.29 442	0.26 434	0.33 454	0.28 423

HSM	1.19 502	0.32 329	0.65 216	0.57 354	0.38 326	1.23 466	0.59 414	2.25 563	1.19 406	1.30 426	1.25 365	1.94 536	1.03 453	9.32 614	0.71 376	0.22 321	0.16 309	0.20 217	0.16 197	0.21 284	0.21 313

aanetorigin	1.23 503	0.79 548	2.78 578	0.70 483	0.79 537	0.99 417	1.06 537	1.06 249	1.37 494	3.52 598	2.61 567	1.72 508	1.63 543	1.99 436	1.78 539	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.25 416	0.38 481	0.45 519

PWC_ROB	1.24 504	0.76 546	2.46 569	0.72 496	0.78 534	1.15 451	0.49 330	1.75 439	1.92 562	2.31 568	3.07 576	1.59 485	1.40 519	2.46 480	2.10 554	0.33 486	0.22 438	0.35 504	0.24 401	0.38 481	0.41 503

SGM-Forest	1.24 504	0.38 420	0.60 190	0.52 266	0.37 308	1.56 512	1.30 559	1.65 413	1.36 490	2.11 563	1.79 515	1.63 494	0.93 406	7.48 600	0.95 442	0.36 508	0.37 544	0.39 524	0.34 518	0.37 472	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 506	0.99 564	1.93 549	1.02 572	1.21 583	0.96 407	1.01 529	1.75 439	1.92 562	1.36 457	2.12 546	1.44 457	1.01 446	1.14 269	1.40 508	0.72 577	0.82 597	0.89 583	0.98 599	1.31 589	0.95 580

NOSS_ROB	1.26 507	0.46 459	0.62 199	0.56 337	0.38 326	1.06 431	0.78 471	1.73 432	1.40 508	1.01 278	1.43 434	1.10 380	0.75 313	10.62 623	0.65 357	0.45 541	0.43 560	0.48 548	0.45 549	0.44 510	0.41 503

NLCSM	1.27 508	0.70 536	1.67 530	0.71 491	0.92 559	1.33 481	1.05 534	2.66 586	1.08 330	1.22 382	1.99 535	1.76 515	0.97 426	5.87 569	1.47 524	0.33 486	0.27 483	0.31 461	0.35 523	0.39 485	0.32 460

RTSC	1.29 509	0.73 540	2.44 568	0.83 539	0.57 460	1.85 541	0.65 432	1.88 484	2.00 567	2.20 565	1.66 499	1.60 487	1.26 504	2.33 469	3.92 584	0.32 477	0.23 450	0.27 416	0.29 478	0.37 472	0.37 488

PWCDC_ROB	1.29 509	0.75 545	1.33 492	1.05 573	0.88 556	1.73 526	0.52 350	1.89 487	3.28 596	1.29 418	4.88 599	1.22 404	1.46 527	1.77 414	1.45 520	0.60 569	0.26 474	0.29 442	0.25 416	0.52 537	0.37 488

test_for_model	1.30 511	3.71 621	0.58 178	3.22 611	2.84 612	0.59 214	0.33 135	1.40 343	0.83 229	1.42 480	0.61 141	0.52 154	0.37 115	0.51 49	0.33 128	2.46 601	0.15 266	0.16 87	0.11 9	4.39 623	1.50 595

Anonymous_2	1.30 511	0.55 495	0.82 338	0.52 266	0.58 469	1.01 420	0.64 430	1.25 314	0.97 279	0.96 258	0.78 190	1.33 436	1.29 507	1.03 237	0.74 383	0.62 571	0.64 591	1.06 590	9.63 631	1.16 584	0.49 533

SQANet	1.31 513	0.88 558	1.08 448	1.83 593	1.44 590	1.44 501	0.75 463	1.74 437	1.09 339	1.32 440	1.26 372	1.28 426	1.01 446	1.50 360	0.83 418	2.50 602	0.34 526	1.47 594	0.55 569	2.32 594	1.57 596

SHD	1.31 513	0.71 539	2.34 566	0.86 547	0.75 528	1.77 532	0.65 432	2.22 560	2.50 584	2.40 575	1.71 504	1.91 531	1.60 541	1.93 431	2.37 559	0.38 516	0.31 512	0.38 518	0.40 539	0.48 526	0.50 535

PDISCO_ROB	1.32 515	0.65 527	1.44 505	1.36 583	1.46 591	2.55 574	0.92 508	2.45 580	2.07 571	1.37 460	1.49 455	1.65 500	1.00 444	2.82 494	1.35 501	1.01 583	0.27 483	0.54 561	0.47 554	0.71 566	0.73 571

LL-Strereo	1.33 516	0.39 425	1.38 497	0.61 399	0.61 483	0.75 313	0.66 437	1.63 410	1.17 391	1.56 510	1.60 482	2.03 547	2.12 577	9.72 620	0.97 447	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.23 388	0.22 308	0.25 377

PASM	1.34 517	0.92 559	2.62 574	0.86 547	0.87 555	1.03 425	1.08 539	1.50 368	1.51 528	1.82 545	1.41 429	1.68 503	1.26 504	4.87 543	1.34 498	0.61 570	0.65 593	0.68 577	0.78 586	0.69 564	0.68 567

ADCRef	1.35 518	0.55 495	2.37 567	0.72 496	0.77 532	1.94 548	0.78 471	1.91 494	1.27 446	1.57 514	1.59 481	1.36 443	1.41 520	1.54 369	7.53 601	0.23 348	0.20 398	0.32 477	0.30 487	0.29 416	0.29 429

GANet	1.36 519	0.47 464	0.86 351	0.67 462	0.45 387	1.34 484	1.73 581	1.64 412	1.24 432	1.49 495	2.38 557	1.55 479	1.20 493	9.30 613	0.93 436	0.30 462	0.31 512	0.33 486	0.28 466	0.39 485	0.30 443

ff1	1.37 520	0.33 351	0.85 345	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 581	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 602	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

XQC	1.37 520	0.87 556	2.56 572	0.84 540	0.69 510	1.83 539	0.89 501	2.07 532	1.88 558	1.88 549	1.53 462	1.91 531	1.55 537	2.85 497	3.05 570	0.48 549	0.29 502	0.44 540	0.39 535	0.69 564	0.60 556

w-ln-seven	1.38 522	0.70 536	3.91 586	0.75 512	0.72 515	2.69 580	0.95 517	2.02 523	1.99 566	1.99 556	1.73 506	1.82 522	1.17 483	2.45 477	2.84 567	0.28 446	0.25 468	0.31 461	0.30 487	0.41 493	0.33 467

mmx	1.39 523	0.33 351	0.85 345	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 602	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

xxx	1.39 523	0.33 351	0.85 345	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 602	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

MFMNet_re	1.40 525	1.14 575	1.68 531	1.39 585	1.07 569	1.48 504	1.43 566	1.87 481	1.82 556	2.26 566	2.19 549	1.51 473	1.86 563	1.52 363	1.25 486	0.93 581	0.83 598	0.84 582	0.80 587	0.99 579	1.05 587

UDG	1.41 526	2.65 614	0.99 409	1.44 588	1.64 593	1.34 484	0.80 480	1.60 401	1.23 426	1.23 389	1.71 504	2.01 544	1.34 515	1.47 356	1.41 512	0.90 580	0.54 584	2.29 602	0.75 584	1.84 591	1.04 585

CSAN	1.41 526	0.59 509	1.26 480	0.70 483	0.50 417	1.76 529	1.78 582	1.77 449	1.90 561	2.35 571	2.32 554	1.92 534	1.94 568	5.56 562	1.49 527	0.43 535	0.35 537	0.40 529	0.41 540	0.43 504	0.41 503

test_xeample	1.45 528	0.28 223	0.65 216	0.51 245	0.28 143	0.94 397	0.59 414	2.14 541	1.29 455	1.24 397	1.51 460	0.88 292	0.86 374	1.46 352	15.10 622	0.22 321	0.20 398	0.22 283	0.20 291	0.22 308	0.22 331

Wz-Net-SNSev	1.49 529	1.23 580	6.27 599	0.68 473	0.67 502	1.37 487	1.41 565	2.00 515	1.39 503	1.48 493	1.61 486	2.29 556	1.32 513	3.93 523	2.14 555	0.31 470	0.28 491	0.31 461	0.33 512	0.42 498	0.36 483

CC-Net-ROB	1.49 529	1.26 581	1.27 483	0.88 555	0.79 537	1.76 529	1.00 527	1.79 459	1.26 440	1.10 309	1.61 486	1.21 402	0.99 442	8.13 607	0.84 421	1.09 589	0.41 557	2.20 600	0.46 552	1.20 587	0.48 529

DDUNet	1.50 531	2.69 615	1.12 458	1.77 592	1.88 595	1.84 540	0.92 508	1.70 428	1.16 388	1.38 465	1.79 515	1.60 487	1.12 475	1.37 328	1.08 462	1.10 590	0.76 595	2.37 604	0.94 595	2.00 592	1.37 593

xxxx	1.51 532	0.28 223	0.68 232	0.54 299	0.28 143	1.16 453	0.44 275	2.19 556	1.29 455	1.09 301	1.36 414	1.22 404	0.85 366	1.79 415	15.70 625	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.20 291	0.22 308	0.23 351

psmorigin	1.52 533	0.69 533	10.52 632	0.68 473	0.59 477	1.13 444	0.70 452	1.57 394	1.19 406	1.99 556	1.79 515	2.26 555	1.47 529	2.09 446	1.36 502	0.39 519	0.40 555	0.34 496	0.33 512	0.43 504	0.56 546

MFN_U_SF_RVC	1.52 533	0.84 551	3.42 581	0.87 554	0.66 498	2.56 575	0.95 517	2.36 572	1.70 545	1.98 555	1.86 524	2.45 566	1.79 557	2.95 499	2.58 562	0.52 555	0.48 573	0.55 565	0.59 575	0.59 550	0.61 557

SAMSARA	1.55 535	0.84 551	2.61 573	1.22 581	1.07 569	2.50 573	1.93 592	2.05 526	1.89 559	2.75 585	1.66 499	2.81 576	1.69 550	3.08 506	1.97 549	0.46 547	0.51 579	0.42 534	0.46 552	0.58 548	0.59 553

z-mn7	1.56 536	0.84 551	4.36 590	0.71 491	0.51 429	2.60 576	1.04 532	1.73 432	2.70 590	1.53 500	2.99 575	1.94 536	1.34 515	4.78 541	2.41 560	0.29 457	0.24 459	0.27 416	0.24 401	0.34 458	0.31 453

CrosDoStereo	1.58 537	0.24 120	0.72 269	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 626	1.10 262	0.98 284	1.34 452	1.75 511	1.00 344	1.89 564	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

DeepStereo_LL	1.58 537	0.24 120	0.72 269	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 626	1.10 262	0.98 284	1.34 452	1.75 511	1.00 344	1.89 564	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

otaku	1.60 539	1.11 573	1.21 471	2.20 595	1.56 592	1.97 550	1.24 554	2.07 532	1.36 490	1.44 482	1.62 489	1.73 509	1.19 490	1.73 406	0.98 450	2.89 607	0.57 586	1.74 595	0.60 576	2.78 602	1.94 602

DeepPrunerF	1.60 539	0.73 540	5.81 597	0.88 555	1.19 582	0.91 385	0.95 517	2.19 556	5.24 613	1.17 360	1.30 385	1.19 399	1.30 511	4.90 544	1.66 536	0.42 530	0.34 526	0.52 555	0.47 554	0.41 493	0.40 498

222	1.61 541	0.29 258	0.67 228	0.56 337	0.29 160	1.06 431	0.42 243	2.17 552	1.31 465	1.31 436	1.52 461	0.92 313	0.94 411	1.76 412	17.65 626	0.24 365	0.20 398	0.21 252	0.19 259	0.22 308	0.23 351

SDNR	1.62 542	0.51 481	2.17 560	0.53 284	0.56 457	3.80 599	0.45 295	1.54 386	1.29 455	1.33 448	2.41 560	1.08 368	0.96 423	11.18 624	1.16 476	0.66 575	0.63 590	0.43 536	0.32 502	0.64 557	0.67 565

Ntro	1.64 543	1.15 576	1.23 474	2.48 601	1.83 594	2.09 557	1.16 548	1.96 506	1.38 498	1.21 377	1.62 489	1.62 489	1.29 507	1.87 425	1.11 470	3.04 608	0.56 585	1.82 597	0.64 578	2.80 603	2.05 603

G-Net	1.66 544	0.63 524	1.56 522	1.11 578	0.74 521	2.98 588	0.91 506	1.55 390	1.22 423	2.76 586	8.18 617	2.32 559	2.53 591	1.92 428	1.87 542	0.48 549	0.44 563	0.45 541	0.31 494	0.60 554	0.57 550

MDST_ROB	1.67 545	0.34 375	1.58 525	0.92 564	0.58 469	4.26 605	1.11 541	2.83 588	1.41 513	4.49 609	2.55 566	1.45 459	0.97 426	7.79 604	1.17 479	0.31 470	0.25 468	0.37 515	0.33 512	0.31 436	0.30 443

SPS-STEREO	1.67 545	1.04 567	1.23 474	1.21 580	1.13 577	1.82 538	1.11 541	2.16 546	1.52 529	3.07 596	2.32 554	2.82 577	1.80 558	4.11 527	2.04 551	1.03 586	0.99 609	0.97 585	0.94 595	1.03 582	1.02 583
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 547	0.36 406	0.61 193	0.59 373	0.29 160	2.25 563	1.18 550	2.38 575	1.68 544	3.60 599	2.67 569	3.69 590	2.42 587	8.13 607	1.90 545	0.31 470	0.31 512	0.30 455	0.28 466	0.30 427	0.29 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 548	0.59 509	4.33 588	0.70 483	0.57 460	2.02 554	1.62 578	3.35 597	1.78 552	1.48 493	1.38 421	2.17 552	2.84 594	4.77 540	3.66 581	0.48 549	0.31 512	0.29 442	0.25 416	0.64 557	0.48 529

zh-mn7	1.70 549	1.21 579	8.30 606	0.69 477	0.53 444	1.45 502	0.84 487	1.70 428	2.09 572	2.41 576	2.67 569	1.68 503	1.23 498	4.49 533	2.87 568	0.30 462	0.26 474	0.27 416	0.27 445	0.31 436	0.35 477

1111x	1.70 549	0.29 258	0.86 351	0.51 245	0.27 118	1.01 420	0.68 445	2.22 560	1.28 451	1.13 332	1.40 427	1.21 402	1.10 471	5.53 560	15.20 623	0.22 321	0.21 420	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.22 331

PVD	1.70 549	0.84 551	2.26 564	0.94 567	0.83 547	2.48 572	0.97 520	2.59 585	3.35 597	3.01 594	2.77 571	2.34 560	2.47 589	2.67 491	3.14 573	0.47 548	0.45 567	0.59 572	0.48 556	0.59 550	0.75 573

FBW_ROB	1.71 552	0.62 523	1.45 510	0.67 462	0.61 483	1.81 536	1.08 539	2.52 582	1.70 545	1.77 536	1.73 506	1.98 541	1.25 502	12.57 626	1.84 541	0.34 497	0.37 544	0.56 568	0.38 533	0.45 514	0.43 514

ADCL	1.72 553	0.57 503	3.66 583	0.67 462	0.61 483	2.61 578	1.85 587	1.96 506	1.67 542	1.90 552	1.83 519	2.06 550	1.90 566	2.13 449	9.15 610	0.26 416	0.24 459	0.34 496	0.32 502	0.38 481	0.35 477

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 554	0.87 556	3.56 582	0.80 525	0.75 528	3.72 596	2.44 610	1.82 466	1.82 556	1.74 533	1.91 530	1.92 534	1.26 504	7.69 603	1.28 492	0.45 541	0.47 571	0.52 555	0.77 585	0.50 530	0.50 535

zh-sn7	1.76 555	1.38 582	6.58 600	0.74 508	0.72 515	1.78 534	1.31 560	1.88 484	1.56 535	1.86 548	2.47 564	1.81 519	2.08 576	5.12 548	3.80 583	0.32 477	0.32 520	0.32 477	0.32 502	0.44 510	0.40 498

AAGNet	1.83 556	0.28 223	0.72 269	0.61 399	0.32 234	0.67 273	0.51 339	0.96 199	0.98 284	1.47 487	1.20 351	1.00 344	1.18 487	2.83 495	22.77 638	0.22 321	0.13 143	0.22 283	0.19 259	0.23 333	0.15 136

WCMA_ROB	1.84 557	0.47 464	1.31 487	0.69 477	0.57 460	2.11 558	1.14 545	1.87 481	1.73 549	4.04 603	6.43 605	5.62 606	3.61 603	2.59 486	1.94 547	0.52 555	0.44 563	0.39 524	0.42 543	0.48 526	0.47 526

ADCPNet	1.85 558	0.69 533	8.07 603	0.71 491	0.58 469	2.79 583	1.22 553	1.94 503	1.54 532	1.88 549	1.69 502	2.46 567	2.04 572	2.37 472	6.48 596	0.38 516	0.37 544	0.38 518	0.43 545	0.47 521	0.45 519

test_sample9	1.86 559	0.49 471	1.13 460	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	2.27 465	7.92 606	0.57 564	12.61 635	0.62 573	0.67 580	0.45 514	0.42 507

Wz-Net-TNSev	1.88 560	2.08 608	7.66 601	0.67 462	0.64 493	2.42 570	1.83 586	2.33 569	1.74 551	1.57 514	1.56 473	2.58 569	1.90 566	4.86 542	3.12 572	0.39 519	0.37 544	0.33 486	0.37 531	0.53 539	0.58 551

NVStereoNet_ROB	1.88 560	1.07 568	1.45 510	1.07 576	1.17 579	1.47 503	1.48 570	1.89 487	1.93 564	1.94 554	4.67 597	3.08 583	1.80 558	6.51 580	1.65 534	1.06 588	0.86 604	1.08 591	1.32 605	0.93 575	1.26 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 560	0.57 503	2.18 562	0.63 420	0.40 347	2.80 584	1.57 575	2.39 576	5.88 615	2.36 573	3.57 583	3.72 591	2.97 596	4.74 539	1.76 538	0.34 497	0.30 506	0.32 477	0.29 478	0.48 526	0.37 488

ADCMid	1.89 563	0.73 540	5.06 592	0.72 496	0.67 502	2.00 553	1.14 545	1.97 510	1.48 523	2.86 589	1.81 518	2.37 561	2.05 574	2.24 461	10.39 615	0.33 486	0.31 512	0.39 524	0.43 545	0.50 530	0.44 517

WZ-Net	1.95 564	0.95 560	10.10 623	0.86 547	0.78 534	1.69 522	1.60 577	2.20 559	1.98 565	2.08 561	1.93 531	2.30 557	1.97 569	5.30 551	3.17 575	0.34 497	0.26 474	0.29 442	0.31 494	0.51 535	0.47 526

AnyNet_C32	1.96 565	1.10 570	5.17 593	0.90 559	1.11 573	2.12 559	2.37 608	1.85 475	1.48 523	2.45 577	1.70 503	2.05 549	1.64 544	2.50 483	10.28 614	0.37 512	0.34 526	0.35 504	0.41 540	0.49 529	0.54 542

MSAF-DinoV2	1.97 566	0.80 550	10.38 631	0.86 547	0.48 406	1.39 492	0.97 520	2.55 584	1.72 548	1.53 500	1.65 496	3.59 588	2.20 581	5.39 557	3.94 585	0.27 432	0.17 340	0.26 399	0.28 466	0.47 521	0.46 522

RainbowNet	1.97 566	1.76 596	1.57 524	2.81 604	2.21 599	1.98 552	1.81 584	2.54 583	1.89 559	1.50 496	1.84 521	1.96 539	1.65 545	2.14 450	1.25 486	3.33 614	0.85 602	2.39 607	0.98 599	2.82 605	2.22 604

ADCP+	1.99 568	0.48 468	7.73 602	0.66 450	0.91 557	2.30 565	1.05 534	1.82 466	1.34 476	1.54 506	1.32 398	1.74 511	1.61 542	2.17 453	13.37 618	0.24 365	0.21 420	0.32 477	0.28 466	0.37 472	0.29 429

MSMD_ROB	1.99 568	0.59 509	0.89 376	0.70 483	0.61 483	3.95 601	0.94 515	1.80 462	1.79 553	4.41 607	4.43 590	8.17 615	3.66 604	3.40 514	1.33 496	0.52 555	0.48 573	0.54 561	0.58 572	0.53 539	0.50 535

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 570	1.15 576	3.10 579	1.05 573	0.76 531	5.03 610	2.40 609	2.16 546	2.62 587	1.89 551	2.28 553	2.69 573	1.65 545	9.35 615	2.04 551	0.64 574	0.51 579	0.68 577	0.71 583	1.09 583	0.67 565

ACVNet-4b	2.15 571	1.41 586	1.64 527	2.80 603	2.31 603	2.31 566	1.24 554	2.32 568	2.14 573	1.26 407	2.39 558	2.66 572	1.48 530	5.95 573	1.06 458	3.20 612	0.45 567	2.37 604	0.89 592	2.83 606	2.37 608

ACVNet_1	2.18 572	1.45 589	1.72 535	2.85 605	2.33 605	2.28 564	1.46 568	3.08 593	2.22 576	1.82 545	2.05 543	3.56 587	1.98 570	3.09 507	1.40 508	3.17 609	0.60 588	2.40 608	0.92 594	2.91 609	2.37 608

test_sample8	2.19 573	0.49 471	1.13 460	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.82 466	1.15 379	2.26 566	1.30 385	4.94 601	2.52 590	2.27 465	7.92 606	0.57 564	12.61 635	0.62 573	0.67 580	0.45 514	0.42 507

ADCS	2.25 574	0.99 564	5.55 594	0.81 528	0.74 521	2.19 561	1.80 583	2.27 565	2.14 573	2.80 588	2.13 547	2.40 563	2.03 571	2.64 490	13.69 619	0.41 526	0.39 553	0.40 529	0.45 549	0.58 548	0.56 546

AnyNet_C01	2.26 575	1.78 597	10.22 625	0.93 565	0.74 521	2.92 586	2.20 603	2.29 567	1.80 554	2.53 579	2.41 560	2.71 574	1.73 551	3.41 515	6.72 598	0.41 526	0.39 553	0.40 529	0.42 543	0.67 562	0.63 559

MeshStereo	2.26 575	0.56 499	0.92 387	0.61 399	0.49 410	2.60 576	1.02 530	3.18 594	2.05 570	7.40 624	4.98 600	7.58 612	2.98 597	6.37 578	1.96 548	0.43 535	0.43 560	0.45 541	0.39 535	0.43 504	0.42 507
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
FCDSN-DC	2.32 577	0.63 524	0.81 335	0.84 540	0.75 528	2.23 562	0.94 515	2.09 535	1.80 554	5.45 617	7.72 614	7.77 614	6.93 621	3.39 513	1.80 540	0.52 555	0.48 573	0.52 555	0.51 565	0.57 546	0.58 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 578	2.85 616	3.66 583	3.08 610	2.27 601	1.97 550	0.67 441	2.00 515	1.70 545	2.52 578	2.00 538	2.23 553	5.86 614	3.44 518	1.58 531	1.01 583	0.32 520	2.64 613	1.94 618	2.85 607	2.24 605

EDNetEfficient	2.37 579	1.10 570	8.08 604	0.74 508	0.71 513	0.98 416	1.56 573	1.46 358	4.06 605	4.90 612	2.82 572	2.25 554	3.48 602	2.95 499	9.97 611	0.26 416	0.24 459	0.26 399	0.30 487	0.68 563	0.61 557

pmcnn	2.37 579	0.42 444	2.71 576	0.63 420	0.43 371	1.54 510	1.19 551	2.01 519	1.53 531	2.64 582	7.60 611	18.07 629	1.45 526	3.44 518	2.78 566	0.18 172	0.15 266	0.15 55	0.12 67	0.20 243	0.18 223

ELAS	2.37 579	0.74 543	1.54 521	0.99 569	0.92 559	4.78 607	2.33 607	3.33 596	3.37 598	5.05 615	4.77 598	3.67 589	4.53 611	3.42 516	4.50 589	0.62 571	0.53 581	0.55 565	0.53 567	0.63 555	0.64 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 582	1.07 568	2.14 559	1.18 579	1.10 571	2.14 560	1.36 563	1.96 506	1.66 541	5.46 618	7.07 608	4.95 602	4.32 610	5.50 559	2.26 557	1.04 587	1.02 612	0.99 587	0.97 597	1.02 580	1.04 585

ACVNet_2	2.43 583	1.41 586	2.04 552	2.62 602	2.24 600	2.63 579	1.88 590	3.31 595	3.01 593	2.19 564	3.45 582	4.62 595	2.04 572	4.50 535	1.47 524	2.55 603	0.64 591	2.22 601	0.84 589	2.69 601	2.29 606

ELAS_RVC	2.48 584	0.74 543	1.90 547	1.05 573	0.92 559	2.76 581	4.01 619	2.76 587	4.11 606	4.69 610	4.63 594	4.62 595	5.96 616	3.97 525	3.96 586	0.63 573	0.53 581	0.56 568	0.52 566	0.64 557	0.63 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 585	0.59 509	18.45 644	0.69 477	0.50 417	1.87 543	0.88 499	1.67 420	2.39 578	1.50 496	1.42 430	1.14 392	1.15 481	4.28 531	5.07 591	0.24 365	0.19 380	0.22 283	0.19 259	7.86 628	0.34 472

WAO-7	2.66 586	1.40 585	1.73 537	1.39 585	1.17 579	3.93 600	1.94 593	4.11 605	3.88 604	2.92 590	5.50 601	4.18 593	3.00 598	7.63 602	3.71 582	1.13 591	1.00 610	1.17 592	1.13 604	1.18 586	1.09 589

RTS	2.67 587	1.38 582	15.28 642	0.99 569	1.26 585	3.78 597	1.96 594	2.15 543	2.62 587	2.61 580	2.85 573	2.60 570	1.59 539	6.27 576	5.71 594	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

RTSA	2.67 587	1.38 582	15.28 642	0.99 569	1.26 585	3.78 597	1.96 594	2.15 543	2.62 587	2.61 580	2.85 573	2.60 570	1.59 539	6.27 576	5.71 594	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

MADNet+	2.69 589	3.22 619	11.53 638	1.44 588	1.12 575	3.19 590	1.81 584	2.85 589	2.37 577	1.68 529	2.07 544	2.85 578	2.18 579	7.41 597	5.23 592	0.79 578	0.76 595	0.69 579	0.65 579	0.98 577	0.95 580

IMH-64-1	2.70 590	1.79 598	1.46 512	3.26 613	2.66 608	3.23 592	2.10 598	4.08 603	2.75 591	2.34 569	3.81 586	3.06 581	2.22 582	4.25 529	2.59 563	3.75 618	0.84 599	2.75 614	1.35 606	3.15 611	2.60 614

IMH-64	2.70 590	1.79 598	1.46 512	3.26 613	2.66 608	3.23 592	2.10 598	4.08 603	2.75 591	2.34 569	3.81 586	3.06 581	2.22 582	4.25 529	2.59 563	3.75 618	0.84 599	2.75 614	1.35 606	3.15 611	2.60 614

FC-DCNN	2.72 592	0.59 509	0.86 351	0.73 504	0.57 460	2.91 585	1.04 532	3.01 592	2.60 585	6.83 619	7.64 612	9.92 619	6.33 619	5.21 549	3.14 573	0.53 561	0.48 573	0.51 553	0.50 562	0.53 539	0.51 539

FC-DCNN v2	2.81 593	0.59 509	0.85 345	0.73 504	0.57 460	2.97 587	1.05 534	3.39 598	2.61 586	6.98 620	7.67 613	10.38 622	6.31 618	5.75 567	3.37 579	0.53 561	0.48 573	0.51 553	0.50 562	0.53 539	0.51 539

WAO-6	2.81 593	1.60 593	1.46 512	2.36 599	2.28 602	3.55 594	2.29 606	4.21 606	4.56 610	2.36 573	4.51 591	4.88 600	2.66 592	4.60 536	4.07 588	1.72 594	1.15 616	2.31 603	1.46 611	2.31 593	1.85 600

PWCK	2.88 595	2.05 606	5.72 596	2.08 594	1.11 573	3.55 594	3.90 618	2.86 590	3.54 602	3.03 595	3.63 584	3.10 584	2.31 584	8.15 609	3.09 571	2.12 598	0.91 607	1.75 596	0.98 599	2.57 599	1.18 590

Dean	2.91 596	1.53 592	2.07 553	2.96 609	2.51 607	3.15 589	2.14 601	4.75 610	4.41 609	2.76 586	6.10 604	5.53 605	2.37 585	2.97 501	1.92 546	3.18 610	0.85 602	2.51 611	1.04 602	2.88 608	2.47 611

MonStereo1	3.14 597	1.66 594	1.81 541	2.43 600	2.32 604	5.80 613	1.58 576	3.52 599	4.70 611	3.09 597	8.22 618	4.76 599	3.36 600	6.52 581	2.29 558	2.33 600	0.61 589	1.91 599	1.05 603	2.44 596	2.34 607

IMH	3.21 598	1.85 602	1.48 517	3.25 612	2.69 610	4.07 603	2.02 596	4.41 608	3.80 603	2.72 583	7.11 609	4.75 598	2.92 595	5.92 571	2.55 561	3.85 622	0.88 605	2.78 616	1.36 608	3.19 613	2.59 613

LVE	3.31 599	1.67 595	1.64 527	2.85 605	2.42 606	3.20 591	2.26 605	4.78 611	5.05 612	2.35 571	6.91 606	6.02 607	2.37 585	9.15 611	2.17 556	3.19 611	1.08 615	2.38 606	1.47 612	2.81 604	2.40 610

JetBlue	3.97 600	2.01 603	10.19 624	1.38 584	2.84 612	10.53 619	9.54 623	3.60 601	2.41 579	2.73 584	3.39 581	4.54 594	4.31 609	7.85 606	6.84 599	0.88 579	0.93 608	0.89 583	0.91 593	1.74 590	1.91 601

notaker	3.98 601	2.40 613	2.68 575	3.82 620	3.27 618	3.97 602	2.14 601	4.78 611	3.45 600	4.12 606	6.94 607	7.65 613	3.26 599	7.82 605	5.30 593	4.04 623	1.41 618	3.36 623	2.10 620	3.88 617	3.31 620

WAO-8	4.40 602	1.82 600	1.79 539	2.34 597	2.20 597	9.19 616	1.53 571	6.09 617	16.46 651	3.94 601	7.84 615	7.32 609	3.72 606	9.41 617	3.31 576	2.00 596	1.07 613	2.44 609	1.37 609	2.50 597	1.68 597

Venus	4.40 602	1.82 600	1.79 539	2.34 597	2.20 597	9.19 616	1.53 571	6.09 617	16.46 651	3.94 601	7.84 615	7.32 609	3.72 606	9.41 617	3.31 576	2.00 596	1.07 613	2.44 609	1.37 609	2.50 597	1.68 597

MultiAttention	4.51 604	0.33 351	0.82 338	0.73 504	0.45 387	30.98 636	4.50 621	2.18 555	1.40 508	1.61 518	2.41 560	2.43 565	0.70 299	38.42 644	1.36 502	0.22 321	0.15 266	0.29 442	0.30 487	0.47 521	0.43 514

ktn	4.70 605	2.38 612	2.12 558	3.76 618	3.24 616	4.85 608	2.95 616	5.52 613	7.37 618	4.07 605	19.32 631	7.46 611	3.47 601	7.39 596	2.95 569	4.04 623	1.85 621	3.26 622	2.22 621	3.08 610	2.65 616

MADNet++	5.01 606	3.14 617	4.91 591	4.55 624	3.94 622	5.20 611	4.41 620	4.40 607	4.13 607	4.95 613	6.08 603	4.74 597	5.37 612	9.40 616	10.67 616	4.65 625	4.15 626	3.97 625	3.34 624	4.09 619	4.08 625

UNDER WATER	5.08 607	2.33 611	5.55 594	3.94 622	3.51 619	5.20 611	2.72 613	5.61 615	16.52 653	3.84 600	4.60 593	9.21 617	5.89 615	5.90 570	8.66 609	3.75 618	1.34 617	3.18 621	1.88 616	4.33 622	3.61 622

UNDER WATER-64	5.27 608	2.32 610	8.78 607	3.93 621	3.54 620	7.61 614	3.03 617	5.84 616	14.19 647	4.04 603	4.04 588	9.39 618	6.26 617	5.93 572	8.48 608	3.60 617	1.51 619	3.13 619	1.88 616	4.29 621	3.61 622

TorneroNet-64	5.30 609	2.03 604	1.74 538	3.43 615	2.81 611	10.09 618	2.12 600	9.10 624	17.12 656	4.96 614	9.27 621	10.72 624	3.70 605	9.20 612	4.55 590	3.31 613	0.84 599	2.88 617	1.55 613	3.49 614	3.04 617

MANE	6.19 610	0.59 509	1.03 430	0.93 565	1.22 584	13.38 623	2.69 611	12.81 627	17.94 657	8.21 625	10.82 623	14.72 625	11.68 623	11.39 625	11.90 617	0.59 568	0.50 578	0.52 555	1.76 615	0.55 543	0.54 542

LSM	6.33 611	1.10 570	13.19 639	1.41 587	68.17 667	1.64 519	1.90 591	1.92 497	2.46 580	2.99 592	3.11 577	1.88 526	1.80 558	2.61 488	2.06 553	0.41 526	0.58 587	0.50 551	0.57 571	0.64 557	17.66 635

SGM-ForestM	6.52 612	0.38 420	1.26 480	0.63 420	0.35 280	13.59 624	5.32 622	6.32 620	6.70 617	11.14 627	9.18 620	22.51 642	13.93 626	16.89 628	20.07 628	0.36 508	0.37 544	0.36 512	0.35 523	0.36 468	0.34 472

tt	6.58 613	0.26 171	6.10 598	3.77 619	2.16 596	11.55 620	19.63 629	13.33 633	5.74 614	2.96 591	2.65 568	4.97 603	6.33 619	3.81 522	7.24 600	9.15 630	11.32 634	5.89 630	6.24 629	6.03 624	2.55 612

JetRed	6.91 614	8.80 625	25.96 653	2.85 605	3.25 617	13.98 626	11.87 625	6.25 619	4.28 608	4.45 608	4.56 592	6.69 608	5.46 613	7.46 599	14.05 620	2.59 604	3.31 623	2.59 612	2.29 622	4.20 620	3.36 621

xyz-stereo	7.16 615	0.22 82	69.90 669	0.42 89	0.21 11	32.92 638	0.49 330	0.87 152	0.76 208	1.38 465	27.04 634	1.19 399	1.16 482	4.69 538	0.97 447	0.16 82	0.12 69	0.20 217	0.14 136	0.16 97	0.12 29

LE_ROB	8.05 616	0.37 413	23.53 649	0.74 508	0.33 255	2.77 582	2.87 615	3.71 602	27.24 661	25.39 636	8.87 619	8.46 616	26.71 661	6.65 583	21.99 634	0.21 292	0.19 380	0.20 217	0.21 336	0.25 360	0.22 331

coex-ft	8.13 617	2.13 609	98.04 671	0.67 462	0.53 444	1.71 523	1.56 573	1.65 413	11.11 633	18.17 635	3.75 585	3.88 592	7.61 622	2.98 502	6.49 597	0.30 462	0.30 506	0.32 477	0.31 494	0.66 561	0.50 535

KSHMR	8.75 618	2.06 607	2.11 557	3.53 617	3.11 615	4.13 604	2.69 611	5.60 614	61.37 673	3.00 593	55.83 673	4.98 604	2.45 588	4.49 533	2.61 565	3.46 615	1.55 620	3.14 620	1.94 618	3.72 616	3.18 619

U	9.45 619	0.21 61	0.58 178	0.47 156	53.11 666	61.27 672	0.24 57	0.70 93	0.52 127	0.36 61	0.28 25	0.29 34	0.35 98	0.33 2	0.26 26	0.19 217	0.11 32	60.50 670	8.88 630	0.17 128	0.13 68

TCMNet-wrong-test	10.31 620	11.40 627	14.84 641	20.96 654	18.45 652	13.80 625	10.76 624	15.78 654	3.53 601	5.20 616	5.52 602	16.26 627	12.61 624	7.51 601	10.15 612	7.43 628	2.37 622	4.31 626	3.43 625	11.36 630	10.61 629

EDNetEfficientorigin	10.57 621	1.47 590	177.42 672	0.67 462	0.53 444	1.58 513	1.16 548	1.90 490	3.37 598	4.71 611	3.38 580	3.10 584	2.69 593	3.13 508	3.58 580	0.25 393	0.23 450	0.33 486	0.27 445	0.83 569	0.81 574

TorneroNet	10.70 622	2.03 604	1.82 543	3.43 615	3.01 614	43.83 639	2.22 604	8.87 623	67.47 674	7.17 623	27.36 635	10.68 623	3.85 608	8.67 610	7.65 605	3.59 616	0.88 605	3.04 618	1.57 614	3.71 615	3.17 618

HanzoNet	11.04 623	3.62 620	8.10 605	4.08 623	3.55 621	4.90 609	2.73 614	7.19 621	10.10 619	31.86 644	28.92 636	21.96 641	36.36 663	18.08 630	10.17 613	7.94 629	3.32 624	3.47 624	3.31 623	7.06 627	4.04 624

DPSimNet_ROB	11.20 624	4.98 622	35.43 657	2.90 608	4.52 623	7.89 615	17.09 628	4.66 609	6.06 616	14.89 631	10.93 624	17.29 628	36.81 665	13.18 627	15.68 624	2.86 606	6.29 628	5.75 629	5.09 627	3.91 618	7.70 627

DGTPSM_ROB	13.01 625	8.23 623	21.87 646	9.51 626	18.10 650	11.56 621	32.01 634	10.63 625	16.20 649	7.03 621	19.48 632	10.15 620	16.66 628	9.83 621	22.42 635	4.75 626	8.68 629	5.37 627	10.25 640	6.16 625	11.36 630

DPSMNet_ROB	13.02 626	8.23 623	21.91 647	9.53 627	18.11 651	11.56 621	32.02 635	10.64 626	16.23 650	7.05 622	19.49 633	10.16 621	16.66 628	9.85 622	22.43 636	4.77 627	8.68 629	5.38 628	10.26 641	6.17 626	11.36 630

USTest	14.33 627	14.94 629	21.04 645	17.44 646	16.05 649	23.26 627	33.84 636	21.73 655	11.80 646	9.36 626	10.14 622	15.97 626	13.20 625	17.28 629	22.43 636	3.78 621	5.01 627	6.17 631	6.16 628	9.25 629	7.72 628

DPSM_ROB	19.08 628	19.14 651	25.17 651	22.15 656	20.85 654	28.17 629	37.82 638	26.56 659	16.85 654	14.14 628	14.84 626	21.70 636	18.75 656	21.87 632	26.55 653	10.16 634	9.30 632	10.47 633	10.42 647	14.03 631	12.61 633

DPSM	19.08 628	19.14 651	25.17 651	22.15 656	20.85 654	28.17 629	37.82 638	26.56 659	16.85 654	14.14 628	14.84 626	21.70 636	18.75 656	21.87 632	26.55 653	10.16 634	9.30 632	10.47 633	10.42 647	14.03 631	12.61 633

LRCNet_RVC	22.74 630	32.10 661	21.97 648	29.84 658	26.23 656	4.42 606	0.81 483	22.66 656	2.02 568	26.93 637	29.26 637	23.06 643	15.59 627	23.84 634	18.88 627	31.75 642	19.90 643	34.65 666	32.13 667	30.54 645	28.32 666

DLNR-FE	23.17 631	48.55 673	42.94 660	176.85 672	78.48 668	0.35 38	0.21 27	23.51 658	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.55 371	0.44 240	9.85 633	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 672	0.16 169

DLNR_Zeroshot_test	23.17 631	48.52 672	43.29 661	176.68 671	78.69 669	0.35 38	0.21 27	23.41 657	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.56 374	0.44 240	9.57 631	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 672	0.16 169

ITERv30	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

qyd29nn	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

yuret106	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

uio108cc	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

v20iiwwt	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

ITERv14	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

v134_o9	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

ITERv7	24.27 633	18.11 630	9.33 608	16.12 633	12.22 624	47.37 640	44.56 640	14.83 646	10.12 620	36.09 650	30.85 644	24.47 651	18.39 643	42.06 647	25.89 644	40.92 651	20.33 644	14.04 635	9.71 632	31.83 651	18.25 641

oiu110	24.37 641	19.32 653	10.70 633	15.62 628	14.31 637	49.60 660	49.07 663	13.13 628	11.38 641	36.72 665	33.01 664	21.16 631	18.54 651	32.98 639	21.63 629	38.08 646	21.48 664	18.51 655	12.23 656	29.64 640	20.28 656

dddd17k	24.37 641	19.32 653	10.70 633	15.62 628	14.31 637	49.60 660	49.07 663	13.13 628	11.38 641	36.72 665	33.01 664	21.16 631	18.54 651	32.98 639	21.63 629	38.08 646	21.48 664	18.51 655	12.23 656	29.64 640	20.28 656

ITERv10	24.37 641	19.32 653	10.70 633	15.62 628	14.31 637	49.60 660	49.07 663	13.13 628	11.38 641	36.72 665	33.01 664	21.16 631	18.54 651	32.98 639	21.63 629	38.08 646	21.48 664	18.51 655	12.23 656	29.64 640	20.28 656

ITERv8	24.37 641	19.32 653	10.70 633	15.62 628	14.31 637	49.60 660	49.07 663	13.13 628	11.38 641	36.72 665	33.01 664	21.16 631	18.54 651	32.98 639	21.63 629	38.08 646	21.48 664	18.51 655	12.23 656	29.64 640	20.28 656

ITERv4	24.37 641	19.32 653	10.70 633	15.62 628	14.31 637	49.60 660	49.07 663	13.13 628	11.38 641	36.72 665	33.01 664	21.16 631	18.54 651	32.98 639	21.63 629	38.08 646	21.48 664	18.51 655	12.23 656	29.64 640	20.28 656

hj116sk	24.55 646	18.45 638	10.35 626	16.75 641	13.62 632	47.92 648	45.30 648	14.32 634	10.82 628	35.69 645	30.95 652	25.02 659	18.02 631	42.39 662	24.33 639	41.25 666	20.34 652	15.32 643	10.39 642	31.78 646	18.02 636

iked130	24.55 646	18.45 638	10.35 626	16.75 641	13.62 632	47.92 648	45.30 648	14.32 634	10.82 628	35.69 645	30.95 652	25.02 659	18.02 631	42.39 662	24.33 639	41.25 666	20.34 652	15.32 643	10.39 642	31.78 646	18.02 636

vnu138km	24.55 646	18.45 638	10.35 626	16.75 641	13.62 632	47.92 648	45.30 648	14.32 634	10.82 628	35.69 645	30.95 652	25.02 659	18.02 631	42.39 662	24.33 639	41.25 666	20.34 652	15.32 643	10.39 642	31.78 646	18.02 636

99wein	24.55 646	18.45 638	10.35 626	16.75 641	13.62 632	47.92 648	45.30 648	14.32 634	10.82 628	35.69 645	30.95 652	25.02 659	18.02 631	42.39 662	24.33 639	41.25 666	20.34 652	15.32 643	10.39 642	31.78 646	18.02 636

a5sdf	24.55 646	18.45 638	10.35 626	16.75 641	13.62 632	47.92 648	45.30 648	14.32 634	10.82 628	35.69 645	30.95 652	25.02 659	18.02 631	42.39 662	24.33 639	41.25 666	20.34 652	15.32 643	10.39 642	31.78 646	18.02 636

ITERv28	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

ITERv24	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

dd23bbn	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

ITERv21	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

zxcv128	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

ITERv12	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

s6wercc	25.47 651	18.47 643	9.67 616	17.88 647	14.57 642	49.32 653	48.60 656	14.60 639	11.15 634	36.49 658	32.83 657	24.22 644	18.27 636	42.38 655	30.04 655	41.08 659	20.36 657	17.59 648	10.69 649	32.92 659	18.28 649

BEATNet-Init1	26.87 658	13.43 628	70.68 670	0.91 562	0.68 508	57.02 671	21.06 630	32.82 666	32.67 663	52.12 673	53.61 672	66.05 673	49.56 673	48.79 674	34.71 665	0.49 553	0.44 563	0.53 560	0.53 567	0.63 555	0.59 553

RAFT-FEzeroshot	38.32 659	38.45 664	50.28 663	44.74 663	41.87 661	56.68 666	76.38 671	53.24 670	33.76 665	28.29 639	29.37 638	43.69 670	37.66 667	43.83 668	53.41 671	20.32 637	18.70 638	21.07 660	21.07 662	28.25 636	25.35 663

RAFT-FE	38.32 659	38.45 664	50.28 663	44.74 663	41.87 661	56.68 666	76.38 671	53.24 670	33.76 665	28.29 639	29.37 638	43.69 670	37.66 667	43.83 668	53.41 671	20.32 637	18.70 638	21.07 660	21.07 662	28.25 636	25.35 663

CasAABBNet	38.33 661	38.46 666	50.35 665	44.75 665	41.84 660	56.68 666	76.37 670	53.22 669	33.83 667	28.31 641	29.54 640	43.62 669	37.71 669	43.84 671	53.41 671	20.30 636	18.70 638	21.07 660	21.07 662	28.24 635	25.34 662

FlowAnything	38.37 662	38.41 663	50.38 666	44.76 666	41.94 663	56.64 665	76.34 669	53.28 673	34.23 669	28.25 638	29.72 641	43.60 667	37.79 670	43.83 668	53.38 670	20.39 640	18.71 642	21.07 660	21.14 666	28.23 634	25.29 661

Selective-RAFT-Error	38.39 663	38.47 667	50.44 667	44.73 662	41.97 664	56.68 666	76.38 671	53.24 670	33.92 668	28.34 642	29.85 642	43.60 667	38.20 671	43.75 667	53.34 669	20.38 639	18.70 638	21.09 664	21.05 661	28.30 638	25.43 665

HaxPig	38.92 664	41.40 669	41.64 658	29.95 659	32.27 657	28.90 631	27.60 631	29.73 662	37.71 670	43.82 670	43.87 669	33.17 664	35.56 662	41.53 645	40.37 667	43.94 671	47.51 673	45.82 667	47.08 669	42.38 666	44.15 669

AVERAGE_ROB	40.43 665	42.37 670	42.73 659	36.96 661	35.58 659	30.50 632	27.61 632	36.71 668	38.39 671	44.91 671	44.36 670	37.45 666	36.70 664	41.88 646	40.35 666	45.43 672	46.81 672	47.11 668	46.35 668	42.51 667	43.87 668

MEDIAN_ROB	42.00 666	44.40 671	44.29 662	35.15 660	34.95 658	31.28 637	29.60 633	35.88 667	40.02 672	47.20 672	46.64 671	37.37 665	38.48 672	44.35 673	42.45 668	48.03 673	49.39 674	49.71 669	49.03 670	45.14 668	46.65 670

LSM0	42.82 667	38.75 668	50.81 668	47.07 667	109.38 673	57.00 670	76.02 668	53.74 674	33.71 664	29.02 643	30.41 643	43.87 672	37.22 666	43.91 672	53.54 674	20.52 641	18.62 637	21.10 665	21.11 665	28.41 639	42.22 667

Anonymous_1	43.04 668	18.73 650	24.79 650	21.81 655	46.26 665	27.80 628	37.60 637	28.08 661	16.14 648	14.66 630	14.30 625	20.65 630	17.88 630	21.56 631	25.94 652	117.93 674	8.92 631	100.65 671	126.50 671	158.64 674	12.08 632

PML	51.67 669	36.25 662	13.28 640	7.46 625	20.81 653	108.69 673	232.22 675	8.72 622	27.82 662	87.01 674	269.67 675	69.67 674	61.95 674	24.76 638	14.20 621	9.74 632	3.40 625	9.62 632	4.70 626	18.74 633	4.72 626

xxxxx1	54.10 670	25.67 658	27.13 654	113.43 668	96.96 670	30.69 633	47.44 653	32.38 663	25.60 658	17.75 632	17.27 628	21.81 638	21.02 658	24.43 635	33.82 662	33.37 643	40.54 669	157.71 672	175.86 672	66.16 669	72.93 671

tt_ll	54.10 670	25.67 658	27.13 654	113.43 668	96.96 670	30.69 633	47.44 653	32.38 663	25.60 658	17.75 632	17.27 628	21.81 638	21.02 658	24.43 635	33.82 662	33.37 643	40.54 669	157.71 672	175.86 672	66.16 669	72.93 671

ff	54.10 670	25.67 658	27.13 654	113.43 668	96.96 670	30.69 633	47.44 653	32.38 663	25.60 658	17.75 632	17.27 628	21.81 638	21.02 658	24.43 635	33.82 662	33.37 643	40.54 669	157.71 672	175.86 672	66.16 669	72.93 671

test_example2	192.40 673	210.76 674	206.48 673	199.83 673	204.73 674	172.94 674	183.52 674	133.93 675	133.41 675	191.38 675	196.19 674	187.13 675	178.77 675	205.33 675	208.00 675	222.09 675	238.72 675	186.54 675	190.54 675	227.34 675	170.31 674

GS-Stereo							0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

FSD					0.50 417	0.54 182	0.58 405	0.65 75	0.53 131	0.54 161	0.52 113	0.56 176	0.52 212	0.57 78	0.55 323	0.51 554	0.47 571	0.50 551	0.49 559	0.50 530

ccccc		492.34 675		530.87 674	530.37 675	478.08 675		491.76 676		448.18 676		476.12 676		541.64 676		663.49 676	459.54 676	353.94 676	309.79 676	586.66 676

ASD4		10.99 626

Low-res two-view benchmark