Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 38	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 18	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.06 75

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 506	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 502	0.05 21

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 196	0.15 82	0.25 81	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.14 86	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
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
IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 45	0.13 38	0.21 33	0.16 27	0.11 20	0.15 68	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 168	0.12 21	0.24 75	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.15 102	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 217	0.16 112	0.25 81	0.23 133	0.17 115	0.21 135	0.16 119	0.14 137	0.22 135	0.13 83	0.29 526	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

2.75w_new	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.16 27	0.14 69	0.13 38	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

xyz-stereo-finetune2	0.17 133	0.11 136	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 283	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.22 158	0.28 192	0.21 170	0.22 263	0.37 307	0.22 303	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.07 151

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 178	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 217	0.20 282	0.29 132	0.31 238	0.19 137	0.22 145	0.19 150	0.15 152	0.29 249	0.20 260	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2	0.13 49	0.11 136	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 87	0.12 33	0.15 68	0.14 86	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 416	0.09 382	0.09 231	0.10 340	0.11 348	0.09 274

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 14	0.16 112	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 68	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 330

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.26 90	0.26 170	0.15 81	0.18 99	0.18 136	0.13 117	0.22 135	0.14 117	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 101	0.09 38	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 253	0.14 58	0.23 61	0.28 195	0.24 178	0.30 218	0.16 119	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

asda	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.16 27	0.11 20	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 45	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.11 18	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.14 69	0.13 38	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 69	0.17 89	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.12 26	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.12 21	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 64	0.09 2	0.22 43	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 38	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 22	0.11 14	0.23 61	0.15 22	0.14 69	0.12 26	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 45	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 12	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 64	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

HUF	0.15 101	0.11 136	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.20 87	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 514	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 425

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.19 67	0.09 5	0.11 18	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 20	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 75	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.19 235	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.19 107	0.21 170	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 210	0.72 542	0.70 456	0.17 17	0.08 9	0.15 22	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 46	0.12 26	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 533	0.04 2	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.23 509

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.26 170	0.18 132	0.19 107	0.20 159	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 466	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.14 69	0.17 89	0.14 86	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 471

knoymous	0.17 133	0.09 38	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 168	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.27 252	0.16 168	0.23 144	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.09 235	0.09 274

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.13 38	0.22 43	0.30 226	0.21 152	0.30 218	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 467	0.06 40	0.05 21
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
DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.14 58	0.24 75	0.21 102	0.21 152	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

2.5w	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.15 82	0.20 27	0.15 22	0.12 33	0.13 38	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 136	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.14 58	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.14 65	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo	1.40 554	0.10 75	17.09 584	0.18 46	0.07 1	4.78 570	0.18 191	0.29 132	0.34 269	0.36 380	2.81 568	0.40 386	0.29 376	0.56 390	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.06 81	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 22	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

HI	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

CoSv	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

castereo++	0.13 49	0.10 75	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 283	0.13 38	0.23 61	0.23 133	0.11 20	0.13 38	0.16 119	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 73	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.13 46	0.18 99	0.16 119	0.16 168	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

WCG-NET	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 84	0.17 148	0.21 33	0.28 195	0.18 132	0.21 135	0.15 102	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 136	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.23 61	0.18 54	0.26 198	0.28 192	0.20 159	0.11 63	0.24 154	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.06 75

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 514

DualNet (step1)	0.28 379	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.23 506	0.09 382	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

test_sample9	0.42 474	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.66 443	0.91 521	0.23 506	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

test_sample8	0.49 497	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.55 440	0.34 269	0.62 508	0.38 315	1.15 538	0.67 522	0.66 443	0.91 521	0.23 506	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

CAS++	0.16 115	0.12 178	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 64	0.15 82	0.42 301	0.24 148	0.19 137	0.18 99	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.08 212	0.10 300	0.09 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 49	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.17 89	0.13 63	0.16 168	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

LoS_RVC	0.13 49	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.19 107	0.12 52	0.15 152	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 388

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.13 38	0.27 102	0.21 102	0.13 46	0.10 14	0.15 102	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

riskmin	0.18 157	0.09 38	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 239	0.16 112	0.34 194	0.28 195	0.21 152	0.23 149	0.33 320	0.24 296	0.23 144	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.10 300	0.10 330

fff	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

CrosDoStereo	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 565	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 479	0.28 267	0.46 482	0.61 416	0.57 481	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

HHNet	0.22 260	0.12 178	0.52 384	0.18 46	0.18 404	0.20 141	0.20 282	0.34 194	0.31 238	0.32 315	0.59 467	0.20 159	0.21 250	0.24 154	0.31 392	0.08 192	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.11 365

DeepStereo_LL	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 565	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 479	0.28 267	0.46 482	0.61 416	0.57 481	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

DRaft	0.24 307	0.10 75	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 302	0.23 364	0.33 186	0.39 333	0.38 402	0.61 479	0.21 170	0.41 459	0.48 344	0.42 448	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.08 217

AnonymousM	0.17 133	0.19 390	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 84	0.17 148	0.30 151	0.23 133	0.26 198	0.20 123	0.18 136	0.14 137	0.19 85	0.14 117	0.09 271	0.06 146	0.38 531	0.15 467	0.06 40	0.05 21

s12784h	0.17 133	0.09 38	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 365	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.23 164	0.25 170	0.18 136	0.17 194	0.25 185	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

csc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

cscssc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

111	0.20 210	0.17 360	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 239	0.17 148	0.41 287	0.45 399	0.23 164	0.29 205	0.29 277	0.21 250	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.08 217

ACVNet	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 283	0.23 364	0.39 264	0.44 388	0.28 217	0.41 346	0.38 360	0.26 326	0.27 220	0.32 397	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.07 151

CFNet-ft	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

CFNet_RVC	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

UCFNet_RVC	0.24 307	0.16 341	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 376	0.16 112	0.46 340	0.35 285	0.29 244	0.35 282	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.22 303	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.14 458	0.13 400	0.12 388

zero-FE	0.16 115	0.08 8	0.81 478	0.19 85	0.18 404	0.12 7	0.15 82	0.19 18	0.19 67	0.10 10	0.10 14	0.13 63	0.12 86	0.21 119	0.19 245	0.08 192	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.19 478	0.06 75

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.14 58	0.25 81	0.19 67	0.17 115	0.23 149	0.15 102	0.15 152	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

depthmonostereo	0.14 73	0.09 38	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.23 133	0.16 103	0.18 99	0.14 86	0.17 194	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

monsterstereo	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 14	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 277	0.15 316	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 283	0.21 313	0.47 348	0.33 259	0.34 347	0.31 232	0.41 393	0.22 263	0.49 349	0.26 356	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 12	0.11 14	0.22 43	0.15 22	0.11 20	0.12 26	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

G2L-Stereo_test	0.24 307	0.16 341	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 283	0.24 386	0.49 368	0.38 323	0.37 387	0.37 301	0.40 386	0.24 296	0.52 364	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.08 217

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.14 58	0.28 121	0.24 148	0.22 158	0.20 123	0.24 214	0.18 219	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.06 75

SCV_C0	0.14 73	0.11 136	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 22	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.09 16	0.24 154	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.06 75

AIO_rvc	0.12 39	0.11 136	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.17 148	0.20 27	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.13 63	0.08 6	0.22 135	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

AIO_test	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 22	0.17 148	0.19 18	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-RUCA	0.21 230	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 425	0.28 302	0.24 386	0.23 61	0.21 102	0.20 141	0.23 149	0.28 267	0.49 492	0.26 201	0.18 216	0.09 271	0.08 348	0.18 486	0.13 445	0.17 457	0.17 458

GIP-stereo	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 45	0.14 58	0.29 132	0.18 54	0.11 20	0.16 78	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

fffft	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.19 235	0.22 43	0.16 27	0.14 69	0.11 18	0.13 63	0.10 39	0.24 154	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.19 18	0.19 67	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.11 63	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

tt45	0.14 73	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 217	0.18 191	0.22 43	0.17 44	0.15 81	0.13 38	0.14 86	0.10 39	0.30 264	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.24 75	0.18 54	0.13 46	0.16 78	0.14 86	0.11 63	0.36 304	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

mms	0.13 49	0.11 136	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.17 89	0.14 86	0.09 16	0.24 154	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

UGAM-zero	0.23 277	0.10 75	0.54 391	0.19 85	0.13 238	0.21 168	0.14 58	0.44 319	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.51 453	0.33 415	0.65 438	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.06 40	0.07 151

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 14	0.10 7	0.22 43	0.18 54	0.10 10	0.13 38	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.12 21	0.31 162	0.24 148	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

test_sample3	0.23 277	0.12 178	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 365	0.20 282	0.50 378	0.34 269	0.31 292	0.33 262	0.29 277	0.22 263	0.53 371	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

test_sample2	0.21 230	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 283	0.21 313	0.43 313	0.29 214	0.26 198	0.31 232	0.30 293	0.24 296	0.45 335	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

test_sample1	0.20 210	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 302	0.19 235	0.41 287	0.25 161	0.26 198	0.31 232	0.29 277	0.26 326	0.44 332	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 136	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 84	0.17 148	0.20 27	0.22 115	0.14 69	0.24 162	0.15 102	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.10 300	0.06 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 133	0.13 240	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 239	0.17 148	0.30 151	0.37 309	0.43 452	0.17 89	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

SMFormer	0.25 335	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

tta	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.07 151

qqq1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

fff1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

ff7	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 136	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

ffff	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

rrr	0.17 133	0.11 136	0.57 404	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.22 115	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

11t	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

whm_eth	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 45	0.13 38	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.14 65	0.14 86	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 75	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 217	0.16 112	0.26 90	0.19 67	0.24 178	0.19 107	0.14 86	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.05 21

Any-RAFT	0.17 133	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 323	0.16 112	0.42 301	0.30 226	0.24 178	0.27 187	0.27 252	0.16 168	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

RAFT-Test	0.17 133	0.10 75	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 253	0.17 148	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.29 205	0.27 252	0.14 137	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

anonymousdsp	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.27 102	0.15 22	0.13 46	0.14 65	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

ProNet	0.14 73	0.12 178	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 110	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.13 38	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.07 151

DCANet-4	0.19 195	0.10 75	0.52 384	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.36 236	0.39 333	0.29 244	0.30 218	0.17 126	0.22 263	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

ccc-4	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

ADStereo(finetuned)	0.19 195	0.13 240	0.49 358	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.31 405	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 195	0.10 75	0.46 336	0.19 85	0.13 238	0.25 253	0.19 235	0.52 412	0.19 67	0.29 244	0.21 135	0.22 182	0.20 243	0.28 233	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.08 169	0.08 217

DEmStereo	0.26 351	0.09 38	0.47 344	0.19 85	0.12 164	0.30 340	0.25 403	0.28 121	0.36 298	0.36 380	0.58 465	0.25 222	0.48 491	0.53 371	0.44 454	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.07 151

THIR-Stereo	0.29 390	0.12 178	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 302	0.72 543	0.32 172	0.35 285	0.37 387	0.65 488	0.34 327	0.50 494	0.57 394	0.45 457	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.07 151

CFNet_pseudo	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.19 85	0.13 238	0.26 273	0.16 112	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

DCANet	0.18 157	0.13 240	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.23 278	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

222	0.41 471	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 409	0.20 282	0.57 465	0.39 333	0.35 364	0.44 386	0.30 293	0.27 345	0.55 379	3.56 570	0.11 359	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

test_xeample3	0.16 115	0.11 136	0.56 401	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.20 87	0.16 103	0.12 26	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.07 151

xxxx	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 414	0.20 282	0.58 474	0.38 323	0.29 244	0.42 362	0.38 360	0.24 296	0.46 338	2.20 563	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

test_xeample	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 376	0.23 364	0.55 440	0.38 323	0.32 315	0.45 398	0.29 277	0.26 326	0.57 394	2.24 565	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

hitnet-ft	0.29 390	0.17 360	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 430	0.23 364	0.44 319	0.41 359	0.36 380	0.46 408	0.53 464	0.34 424	0.76 477	0.32 397	0.14 442	0.10 407	0.13 420	0.10 340	0.15 432	0.13 404

HSM-Net_RVC	0.27 359	0.11 136	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 389	0.20 282	0.62 499	0.43 373	0.40 427	0.43 375	0.50 449	0.26 326	0.76 477	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 210	0.17 360	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 283	0.14 58	0.42 301	0.30 226	0.29 244	0.32 241	0.27 252	0.21 250	0.28 233	0.25 343	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75
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
AdaDepth	0.11 14	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.22 43	0.16 27	0.12 33	0.19 107	0.15 102	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.07 107	0.06 75

LG-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.24 79	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.18 191	0.21 33	0.18 54	0.11 20	0.17 89	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

ours_stereo	0.13 49	0.11 136	0.23 71	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.18 191	0.20 27	0.19 67	0.13 46	0.18 99	0.14 86	0.10 39	0.23 144	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.05 21

fffy	0.14 73	0.11 136	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.13 117	0.25 185	0.14 117	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

model_zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.39 256	0.20 145	0.12 164	0.24 239	0.15 82	0.34 194	0.22 115	0.30 275	0.20 123	0.22 182	0.12 86	0.24 154	0.14 117	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.07 151

DCVSM-stereo	0.24 307	0.13 240	0.52 384	0.20 145	0.14 280	0.26 273	0.13 38	0.34 194	0.34 269	0.41 436	0.33 262	0.47 431	0.29 376	0.30 264	0.22 303	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.12 385	0.15 437

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 277	0.13 240	0.83 484	0.20 145	0.21 450	0.23 217	0.17 148	0.48 360	0.27 180	0.23 164	0.29 205	0.39 372	0.23 278	0.25 185	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.11 379	0.11 348	0.10 330

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.16 27	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

RSM++	0.12 39	0.09 38	0.19 40	0.20 145	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.21 33	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.23 61	0.18 54	0.13 46	0.13 38	0.15 102	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 38	0.26 99	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.29 214	0.24 178	0.20 123	0.19 150	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

test_sample7	0.25 335	0.15 316	0.35 190	0.20 145	0.14 280	0.28 302	0.21 313	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.14 442	0.09 382	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

test_sample4	0.24 307	0.13 240	0.43 308	0.20 145	0.12 164	0.32 365	0.21 313	0.51 395	0.34 269	0.31 292	0.37 301	0.28 267	0.23 278	0.53 371	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

gcap-zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.36 210	0.20 145	0.12 164	0.26 273	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.26 198	0.20 123	0.30 293	0.14 137	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

11t1	0.18 157	0.10 75	0.30 136	0.20 145	0.11 108	0.27 283	0.17 148	0.35 218	0.23 133	0.25 186	0.23 149	0.23 202	0.23 278	0.25 185	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

ffm	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

ff1	0.29 390	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

mmx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

xxx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

IGEV_Zeroshot_test	0.18 157	0.10 75	0.65 439	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.34 194	0.19 67	0.28 217	0.22 145	0.27 252	0.13 117	0.23 144	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.06 75

MSKI-zero shot	0.17 133	0.09 38	0.43 308	0.20 145	0.11 108	0.21 168	0.15 82	0.32 172	0.21 102	0.23 164	0.24 162	0.23 202	0.10 39	0.31 271	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

MIM_Stereo	0.18 157	0.12 178	0.38 241	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.14 58	0.35 218	0.25 161	0.27 207	0.35 282	0.23 202	0.13 117	0.27 220	0.16 165	0.06 24	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.06 75

PCWNet_CMD	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

CFNet_ucs	0.24 307	0.13 240	0.50 369	0.20 145	0.15 330	0.28 302	0.17 148	0.49 368	0.45 399	0.32 315	0.42 362	0.39 372	0.22 263	0.31 271	0.21 283	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.09 298	0.12 385	0.11 365

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 283	0.33 171	0.20 145	0.09 26	0.21 168	0.10 7	0.26 90	0.20 87	0.18 132	0.19 107	0.15 102	0.13 117	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

anonymousdsp2	0.17 133	0.10 75	0.28 119	0.20 145	0.11 108	0.25 253	0.17 148	0.41 287	0.31 238	0.23 164	0.23 149	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 151

CBFPSM	0.27 359	0.16 341	0.67 444	0.20 145	0.14 280	0.38 422	0.25 403	0.40 275	0.36 298	0.33 327	0.36 292	0.56 474	0.38 445	0.32 277	0.38 422	0.08 192	0.08 348	0.07 75	0.08 212	0.09 235	0.11 365

iinet-f	0.30 399	0.18 374	1.03 518	0.20 145	0.15 330	0.44 456	0.22 339	0.45 329	0.37 309	0.35 364	0.44 386	0.41 393	0.34 424	0.34 290	0.40 437	0.10 320	0.09 382	0.08 154	0.08 212	0.13 400	0.11 365

Anonymous_2	0.37 451	0.21 416	0.47 344	0.20 145	0.21 450	0.42 446	0.26 415	0.38 252	0.29 214	0.33 327	0.30 218	0.44 417	0.38 445	0.36 304	0.29 377	0.26 516	0.29 534	0.44 535	1.41 570	0.34 527	0.21 497

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 38	0.25 91	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.35 285	0.20 141	0.25 170	0.17 126	0.17 194	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

qqq	0.20 210	0.12 178	0.31 150	0.20 145	0.11 108	0.23 217	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.24 178	0.28 192	0.28 267	0.24 296	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

x	0.19 195	0.11 136	0.29 129	0.20 145	0.11 108	0.26 273	0.18 191	0.41 287	0.29 214	0.25 186	0.29 205	0.28 267	0.24 296	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

IER	0.23 277	0.12 178	0.39 256	0.20 145	0.14 280	0.31 356	0.19 235	0.42 301	0.36 298	0.33 327	0.40 338	0.32 313	0.33 415	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.08 217

GES	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.14 280	0.27 283	0.19 235	0.49 368	0.33 259	0.30 275	0.36 292	0.25 222	0.23 278	0.29 249	0.22 303	0.10 320	0.08 348	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.11 365

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 133	0.14 283	0.32 156	0.20 145	0.09 26	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.25 186	0.33 262	0.20 159	0.17 194	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

CFNet-RSSM	0.17 133	0.10 75	0.40 264	0.20 145	0.11 108	0.20 141	0.15 82	0.36 236	0.30 226	0.23 164	0.21 135	0.26 243	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 133	0.10 75	0.37 222	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.32 172	0.28 195	0.23 164	0.23 149	0.27 252	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DSFCA	0.27 359	0.13 240	0.36 210	0.20 145	0.17 383	0.38 422	0.31 458	0.47 348	0.43 373	0.43 452	0.37 301	0.39 372	0.29 376	0.52 364	0.32 397	0.12 397	0.10 407	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

DIP-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.33 171	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.12 21	0.42 301	0.25 161	0.27 207	0.32 241	0.21 170	0.17 194	0.25 185	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.08 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.09 274

ccs_rob	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.20 145	0.13 238	0.26 273	0.17 148	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

HSM	0.28 379	0.16 341	0.35 190	0.20 145	0.15 330	0.33 376	0.19 235	0.53 423	0.37 309	0.36 380	0.38 315	0.67 509	0.31 405	0.89 508	0.23 322	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.08 217

iResNet_ROB	0.25 335	0.19 390	0.40 264	0.20 145	0.12 164	0.30 340	0.16 112	0.55 440	0.53 463	0.38 402	0.43 375	0.37 352	0.26 326	0.38 312	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 274

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 136	0.21 56	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.16 112	0.25 81	0.16 27	0.15 81	0.13 38	0.15 102	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.09 274

HART	0.15 101	0.11 136	0.30 136	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.16 112	0.30 151	0.19 67	0.15 81	0.25 170	0.17 126	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 264	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 283	0.24 79	0.21 189	0.11 108	0.15 22	0.16 112	0.31 162	0.18 54	0.11 20	0.15 68	0.13 63	0.10 39	0.23 144	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75

tg	0.16 115	0.11 136	0.25 91	0.21 189	0.11 108	0.23 217	0.15 82	0.34 194	0.24 148	0.20 141	0.25 170	0.19 150	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

PAM_32	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.19 235	0.36 236	0.23 133	0.29 244	0.28 192	0.56 474	0.28 361	0.27 220	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.09 274

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.17 148	0.22 43	0.34 269	0.16 103	0.21 135	0.19 150	0.16 168	0.21 119	0.16 165	0.11 359	0.10 407	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 283	0.28 119	0.21 189	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.23 61	0.24 148	0.17 115	0.21 135	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.14 117	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 335	0.14 283	0.95 507	0.21 189	0.27 501	0.20 141	0.19 235	0.48 360	0.25 161	0.26 198	0.55 453	0.34 327	0.18 219	0.25 185	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.12 418	0.12 385	0.12 388

U	1.00 543	0.09 38	0.21 56	0.21 189	3.68 571	6.12 575	0.14 58	0.21 33	0.21 102	0.11 20	0.11 18	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 579	2.90 577	0.07 107	0.06 75

test_sample6	0.25 335	0.13 240	0.41 287	0.21 189	0.11 108	0.30 340	0.22 339	0.51 395	0.35 285	0.33 327	0.43 375	0.30 293	0.24 296	0.57 394	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.10 330

test_sample5	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.32 315	0.41 346	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

H2IRNET	0.18 157	0.13 240	0.35 190	0.21 189	0.12 164	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.30 226	0.17 115	0.31 232	0.25 222	0.20 243	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.06 75

IGEV++	0.13 49	0.10 75	0.23 71	0.21 189	0.10 65	0.15 22	0.15 82	0.29 132	0.16 27	0.12 33	0.15 68	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 151

MyStereo8	0.22 260	0.15 316	0.63 431	0.21 189	0.17 383	0.31 356	0.16 112	0.36 236	0.32 247	0.28 217	0.36 292	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.28 365	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.12 388

MyStereo06	0.20 210	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.40 275	0.21 102	0.30 275	0.24 162	0.31 304	0.18 219	0.22 135	0.18 216	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo05	0.23 277	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.48 360	0.52 459	0.31 292	0.23 149	0.25 222	0.22 263	0.30 264	0.21 283	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

CoDeX	0.23 277	0.12 178	0.46 336	0.21 189	0.14 280	0.29 323	0.21 313	0.53 423	0.41 359	0.29 244	0.35 282	0.29 277	0.22 263	0.48 344	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

DualNet	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.33 327	0.43 375	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

ttt	0.29 390	0.12 178	0.34 180	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.20 282	0.56 455	0.47 421	0.31 292	0.44 386	0.30 293	0.22 263	0.65 438	0.85 517	0.13 416	0.10 407	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.11 365

plain	0.17 133	0.13 240	0.43 308	0.21 189	0.13 238	0.16 45	0.17 148	0.27 102	0.22 115	0.16 103	0.26 180	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.07 151

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 75	0.34 180	0.21 189	0.15 330	0.15 22	0.13 38	0.28 121	0.25 161	0.17 115	0.26 180	0.15 102	0.16 168	0.25 185	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.08 217

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 75	0.30 136	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 81	0.20 123	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.06 75

SDNR	0.42 474	0.21 416	0.82 482	0.21 189	0.18 404	1.27 551	0.17 148	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.81 512	0.38 360	0.27 345	1.19 537	0.38 422	0.23 506	0.24 526	0.17 478	0.13 445	0.17 457	0.20 489

4D-IteraStereo	0.17 133	0.16 341	0.50 369	0.21 189	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.28 121	0.28 195	0.23 164	0.20 123	0.20 159	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.06 75

ToySt	0.24 307	0.16 341	0.48 353	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.29 442	0.39 264	0.39 333	0.27 207	0.35 282	0.39 372	0.31 405	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

DCRE	0.20 210	0.13 240	0.40 264	0.21 189	0.15 330	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.22 158	0.80 511	0.23 202	0.16 168	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.07 264	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

anonymousa	0.23 277	0.11 136	0.50 369	0.21 189	0.16 362	0.31 356	0.20 282	0.36 236	0.35 285	0.32 315	0.50 425	0.39 372	0.26 326	0.22 135	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.07 107	0.08 217

MC-Stereo	0.14 73	0.09 38	0.25 91	0.21 189	0.09 26	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.18 132	0.23 149	0.16 119	0.13 117	0.22 135	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 399	0.20 402	0.70 456	0.21 189	0.17 383	0.46 464	0.27 421	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.55 453	0.43 406	0.30 389	0.46 338	0.38 422	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.11 348	0.10 330

psmg	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.21 189	0.14 280	0.35 404	0.23 364	0.51 395	0.34 269	0.35 364	0.38 315	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

CSP-Net	0.27 359	0.15 316	0.30 136	0.21 189	0.14 280	0.44 456	0.24 386	0.50 378	0.40 349	0.41 436	0.43 375	0.42 402	0.26 326	0.66 443	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.09 274

dad	0.28 379	0.31 489	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.30 340	0.20 282	0.33 186	0.49 440	0.44 459	0.44 386	0.45 421	0.21 250	0.41 323	0.26 356	0.20 501	0.11 431	0.20 498	0.11 379	0.14 418	0.10 330

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 75	0.24 79	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.23 61	0.27 180	0.17 115	0.20 123	0.17 126	0.11 63	0.23 144	0.16 165	0.07 67	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.06 75

IPLG	0.21 230	0.15 316	0.53 388	0.21 189	0.12 164	0.28 302	0.17 148	0.42 301	0.30 226	0.33 327	0.32 241	0.15 102	0.17 194	0.50 353	0.21 283	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 230	0.15 316	0.52 384	0.21 189	0.12 164	0.27 283	0.20 282	0.45 329	0.37 309	0.30 275	0.23 149	0.19 150	0.24 296	0.27 220	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IPLGR	0.21 230	0.13 240	0.61 420	0.21 189	0.11 108	0.25 253	0.18 191	0.41 287	0.37 309	0.28 217	0.27 187	0.21 170	0.19 234	0.37 307	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

test-3	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.26 198	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.25 186	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

PFNet+	0.20 210	0.10 75	0.37 222	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.19 235	0.29 132	0.34 269	0.33 327	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.32 277	0.17 195	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.12 388

STrans-v2	0.24 307	0.13 240	0.54 391	0.21 189	0.12 164	0.23 217	0.21 313	0.47 348	0.28 195	0.31 292	0.42 362	0.36 346	0.35 428	0.62 424	0.23 322	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DeepStereo_RVC	0.18 157	0.11 136	0.40 264	0.21 189	0.11 108	0.19 110	0.16 112	0.28 121	0.22 115	0.27 207	0.27 187	0.23 202	0.28 361	0.24 154	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.10 330

RAFT-RH_RVC	0.25 335	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.25 253	0.14 58	0.27 102	0.27 180	0.38 402	1.15 535	0.23 202	0.17 194	0.57 394	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.06 40	0.07 151

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.20 141	0.25 170	0.18 136	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

raft+_RVC	0.18 157	0.14 283	0.32 156	0.21 189	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.38 252	0.34 269	0.21 152	0.28 192	0.20 159	0.15 152	0.24 154	0.19 245	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.08 217

RALCasStereoNet	0.18 157	0.15 316	0.33 171	0.21 189	0.14 280	0.21 168	0.18 191	0.31 162	0.25 161	0.21 152	0.29 205	0.22 182	0.15 152	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.10 407	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

AFF-stereo	0.18 157	0.15 316	0.32 156	0.21 189	0.10 65	0.18 84	0.18 191	0.33 186	0.27 180	0.25 186	0.37 301	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

GMStereo	0.19 195	0.25 447	0.40 264	0.21 189	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.29 132	0.40 349	0.25 186	0.23 149	0.16 119	0.15 152	0.25 185	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.33 171	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.46 516	0.46 340	0.20 87	0.25 186	0.50 425	0.17 126	0.16 168	0.24 154	0.23 322	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.10 340	0.06 40	0.07 151

SFCPSM	0.22 260	0.10 75	0.51 380	0.21 189	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.55 440	0.39 333	0.29 244	0.32 241	0.23 202	0.21 250	0.27 220	0.19 245	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.08 217

FENet	0.21 230	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.26 273	0.17 148	0.41 287	0.35 285	0.30 275	0.31 232	0.29 277	0.23 278	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

cf-r	0.24 307	0.15 316	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.22 339	0.42 301	0.40 349	0.30 275	0.42 362	0.42 402	0.26 326	0.43 328	0.25 343	0.11 359	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.08 217

GANet-RSSM	0.24 307	0.14 283	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.21 313	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.39 328	0.39 372	0.28 361	0.58 401	0.23 322	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.09 274

PSMNet-RSSM	0.24 307	0.15 316	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.20 282	0.48 360	0.37 309	0.30 275	0.44 386	0.38 360	0.26 326	0.52 364	0.22 303	0.12 397	0.07 264	0.11 361	0.13 445	0.10 300	0.09 274

GwcNet-RSSM	0.26 351	0.17 360	0.46 336	0.21 189	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.44 319	0.42 366	0.31 292	0.45 398	0.40 386	0.26 326	0.55 379	0.28 365	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

DeepPruner_ROB	0.26 351	0.19 390	0.44 317	0.21 189	0.16 362	0.30 340	0.21 313	0.52 412	0.32 247	0.35 364	0.38 315	0.39 372	0.26 326	0.42 326	0.24 333	0.15 455	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.14 418	0.13 404

MLCV	0.22 260	0.16 341	0.44 317	0.21 189	0.08 9	0.29 323	0.19 235	0.38 252	0.37 309	0.38 402	0.44 386	0.31 304	0.21 250	0.41 323	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

CBMV_ROB	0.33 424	0.18 374	0.53 388	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.20 282	0.51 395	0.45 399	0.51 485	0.55 453	0.45 421	0.42 468	0.71 456	0.32 397	0.18 492	0.19 509	0.23 507	0.21 502	0.14 418	0.15 437

MSCF	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.22 248	0.10 65	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DFGA-Net	0.23 277	0.24 442	0.49 358	0.22 248	0.15 330	0.25 253	0.17 148	0.39 264	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.21 170	0.17 194	0.59 407	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

G2L-Stereo	0.25 335	0.16 341	0.47 344	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.18 191	0.46 340	0.35 285	0.33 327	0.37 301	0.40 386	0.22 263	0.60 409	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.09 274

PAM	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.22 248	0.15 330	0.34 389	0.21 313	0.37 246	0.22 115	0.31 292	0.27 187	0.55 470	0.26 326	0.26 201	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.09 274

RAStereo	0.13 49	0.12 178	0.27 108	0.22 248	0.11 108	0.15 22	0.18 191	0.23 61	0.23 133	0.13 46	0.17 89	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.05 21

MyStereo07	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.29 132	0.21 102	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.13 117	0.25 185	0.13 83	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo04	0.23 277	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.49 368	0.52 459	0.28 217	0.23 149	0.27 252	0.23 278	0.30 264	0.22 303	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

mmm	0.21 230	0.12 178	0.31 150	0.22 248	0.12 164	0.28 302	0.21 313	0.41 287	0.27 180	0.29 244	0.38 315	0.29 277	0.24 296	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.10 300	0.09 274

1111x	0.32 415	0.11 136	0.40 264	0.22 248	0.11 108	0.32 365	0.26 415	0.59 479	0.43 373	0.31 292	0.41 346	0.39 372	0.28 361	0.76 477	1.37 547	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

CASnet	0.14 73	0.12 178	0.22 65	0.22 248	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.25 161	0.22 158	0.20 123	0.15 102	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 361	0.09 298	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

LL-Strereo2	0.18 157	0.18 374	0.39 256	0.22 248	0.12 164	0.24 239	0.13 38	0.31 162	0.23 133	0.24 178	0.20 123	0.24 214	0.12 86	0.26 201	0.15 141	0.06 24	0.06 146	0.12 399	0.09 298	0.08 169	0.07 151

gwcnet-sp	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

scenet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

ssnet_v2	0.28 379	0.16 341	0.44 317	0.22 248	0.15 330	0.40 435	0.30 453	0.57 465	0.46 416	0.38 402	0.36 292	0.47 431	0.29 376	0.38 312	0.39 430	0.13 416	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.11 365

ssnet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

HBP-ISP	0.33 424	0.30 482	0.72 460	0.22 248	0.16 362	0.32 365	0.22 339	0.54 430	0.44 388	0.41 436	0.49 423	0.33 320	0.38 445	0.73 463	0.25 343	0.18 492	0.19 509	0.24 509	0.20 499	0.16 440	0.13 404

raft_robust	0.22 260	0.17 360	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.23 217	0.22 339	0.49 368	0.48 431	0.32 315	0.32 241	0.26 243	0.23 278	0.53 371	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.06 75

iRaft-Stereo_5w	0.23 277	0.18 374	0.44 317	0.22 248	0.13 238	0.19 110	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.28 217	0.37 301	0.34 327	0.23 278	0.65 438	0.27 361	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

dd	0.22 260	0.26 458	0.40 264	0.22 248	0.12 164	0.25 253	0.21 313	0.32 172	0.44 388	0.29 244	0.28 192	0.25 222	0.16 168	0.30 264	0.25 343	0.12 397	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

GMOStereo	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

AACVNet	0.26 351	0.16 341	0.37 222	0.22 248	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.41 287	0.31 238	0.38 402	0.42 362	0.43 406	0.28 361	0.73 463	0.25 343	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.11 365

Patchmatch Stereo++	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo_v2	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

HUI-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.22 135	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

iGMRVC	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

RAFT-345	0.21 230	0.10 75	0.46 336	0.22 248	0.11 108	0.20 141	0.16 112	0.26 90	0.25 161	0.27 207	0.66 490	0.21 170	0.16 168	0.55 379	0.21 283	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

iRAFT	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

CRE-IMP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.11 108	0.24 239	0.17 148	0.29 132	0.21 102	0.27 207	0.26 180	0.24 214	0.17 194	0.23 144	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.10 330

test-2	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

rafts_anoy	0.18 157	0.15 316	0.35 190	0.22 248	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.23 164	0.25 170	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.19 245	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.12 418	0.09 235	0.08 217

XX-TBD	0.15 101	0.18 374	0.28 119	0.22 248	0.10 65	0.22 196	0.15 82	0.22 43	0.27 180	0.22 158	0.26 180	0.14 86	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

raftrobust	0.16 115	0.13 240	0.29 129	0.22 248	0.15 330	0.19 110	0.13 38	0.32 172	0.26 170	0.26 198	0.20 123	0.19 150	0.17 194	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

ARAFT	0.24 307	0.21 416	0.78 467	0.22 248	0.12 164	0.29 323	0.24 386	0.43 313	0.32 247	0.33 327	0.28 192	0.28 267	0.19 234	0.49 349	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.09 235	0.06 75

DMCA	0.22 260	0.14 283	0.36 210	0.22 248	0.14 280	0.27 283	0.20 282	0.43 313	0.38 323	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.24 296	0.24 154	0.28 365	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.11 365

BEATNet_4x	0.22 260	0.18 374	0.47 344	0.22 248	0.10 65	0.28 302	0.14 58	0.46 340	0.32 247	0.31 292	0.34 271	0.31 304	0.25 317	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.10 300	0.08 217

R-Stereo Train	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 379	0.14 283	0.44 317	0.22 248	0.18 404	0.32 365	0.19 235	0.48 360	0.38 323	0.29 244	0.43 375	0.47 431	0.37 441	0.79 487	0.36 419	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.07 151

CFNet	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.22 248	0.14 280	0.33 376	0.14 58	0.51 395	0.45 399	0.30 275	0.40 338	0.38 360	0.27 345	0.76 477	0.25 343	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.08 217

MeshStereo	0.58 515	0.27 465	0.67 444	0.22 248	0.17 383	0.66 514	0.37 488	0.78 533	0.61 489	1.47 563	1.30 540	1.65 549	0.79 530	1.12 534	0.59 487	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.14 458	0.17 457	0.14 425
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
GASTEREO	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.23 295	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

z-ln-s-r	0.32 415	0.21 416	0.82 482	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.26 415	0.43 313	0.50 448	0.32 315	0.60 472	0.39 372	0.29 376	0.73 463	0.66 501	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.08 217

coex_refinement	0.26 351	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.15 330	0.31 356	0.20 282	0.49 368	0.42 366	0.35 364	0.42 362	0.45 421	0.27 345	0.55 379	0.33 404	0.10 320	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.10 300	0.10 330

MM-Stereo_test3	0.17 133	0.12 178	0.29 129	0.23 295	0.14 280	0.19 110	0.22 339	0.39 264	0.36 298	0.16 103	0.24 162	0.17 126	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.06 75

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 75	0.44 317	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.21 313	0.27 102	0.22 115	0.15 81	0.16 78	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 133	0.10 75	0.39 256	0.23 295	0.11 108	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.29 214	0.22 158	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.06 75

FACV-RUCA	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.23 295	0.23 479	0.26 273	0.19 235	0.39 264	0.34 269	0.25 186	0.32 241	0.21 170	0.24 296	0.24 154	0.19 245	0.10 320	0.07 264	0.15 461	0.08 212	0.16 440	0.13 404

rvit_0105_6	0.19 195	0.14 283	0.34 180	0.23 295	0.14 280	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.37 309	0.18 132	0.22 145	0.23 202	0.17 194	0.26 201	0.17 195	0.15 455	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

rvit_0105_5	0.21 230	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.24 386	0.36 236	0.39 333	0.21 152	0.23 149	0.26 243	0.19 234	0.26 201	0.19 245	0.15 455	0.13 460	0.12 399	0.12 418	0.10 300	0.09 274

rvit_0105_4	0.20 210	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.14 280	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.39 333	0.19 137	0.24 162	0.25 222	0.19 234	0.27 220	0.17 195	0.16 470	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

ACV-stereo	0.29 390	0.18 374	0.79 473	0.23 295	0.16 362	0.47 470	0.19 235	0.36 236	0.34 269	0.29 244	0.33 262	0.67 509	0.42 468	0.54 377	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.11 365

ITSA-stereo	0.25 335	0.15 316	0.33 171	0.23 295	0.11 108	0.27 283	0.18 191	0.56 455	0.59 482	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.28 361	0.49 349	0.30 385	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.13 404

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 295	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.16 27	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.14 137	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

DispNO	0.27 359	0.18 374	0.62 428	0.23 295	0.17 383	0.25 253	0.22 339	0.45 329	0.41 359	0.32 315	0.39 328	0.38 360	0.27 345	0.77 483	0.27 361	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.08 169	0.08 217

ACVNet-DCA	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

xx1	0.20 210	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.28 267	0.24 296	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

1test111	0.19 195	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

cc1	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

tt1	0.18 157	0.14 283	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.30 340	0.19 235	0.35 218	0.44 388	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

DisPM	0.19 195	0.10 75	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.29 214	0.33 327	0.34 271	0.23 202	0.16 168	0.33 284	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.11 365

NINENet	0.25 335	0.15 316	0.37 222	0.23 295	0.16 362	0.43 454	0.17 148	0.60 487	0.46 416	0.32 315	0.37 301	0.32 313	0.20 243	0.42 326	0.21 283	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.08 212	0.11 348	0.10 330

Sa-1000	0.22 260	0.15 316	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.47 348	0.39 333	0.30 275	0.50 425	0.26 243	0.19 234	0.33 284	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 260	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.23 364	0.45 329	0.40 349	0.27 207	0.44 386	0.23 202	0.23 278	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

test_4	0.18 157	0.12 178	0.34 180	0.23 295	0.12 164	0.18 84	0.22 339	0.26 90	0.24 148	0.24 178	0.47 415	0.22 182	0.13 117	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.07 107	0.05 21

CIPLG	0.21 230	0.21 416	0.55 397	0.23 295	0.15 330	0.25 253	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.33 262	0.22 182	0.15 152	0.26 201	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

IPLGR_C	0.21 230	0.22 429	0.60 417	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

ACRE	0.21 230	0.20 402	0.62 428	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

GANet-ADL	0.21 230	0.12 178	0.45 328	0.23 295	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.46 340	0.35 285	0.25 186	0.32 241	0.32 313	0.19 234	0.24 154	0.20 260	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

ADLNet2	0.30 399	0.17 360	0.72 460	0.23 295	0.17 383	0.36 409	0.24 386	0.52 412	0.51 452	0.32 315	0.38 315	0.45 421	0.30 389	0.69 450	0.35 413	0.10 320	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.12 385	0.10 330

TRStereo	0.19 195	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.52 412	0.28 195	0.20 141	0.19 107	0.21 170	0.13 117	0.24 154	0.13 83	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.06 40	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.13 240	0.56 401	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.19 235	0.40 275	0.32 247	0.30 275	0.43 375	0.36 346	0.31 405	0.61 416	0.20 260	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.07 151

NRIStereo	0.18 157	0.11 136	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.24 239	0.20 282	0.29 132	0.26 170	0.26 198	0.25 170	0.25 222	0.18 219	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

FTStereo	0.28 379	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.21 168	0.53 530	0.34 194	0.26 170	0.38 402	0.95 524	0.30 293	0.56 504	0.32 277	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.19 479

KYRaft	0.22 260	0.10 75	0.30 136	0.23 295	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.35 218	0.24 148	0.35 364	0.54 449	0.34 327	0.26 326	0.29 249	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.08 169	0.31 527

cross-raft	0.17 133	0.12 178	0.41 287	0.23 295	0.10 65	0.20 141	0.24 386	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.29 277	0.15 152	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

test-1	0.17 133	0.11 136	0.40 264	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.34 194	0.26 170	0.20 141	0.24 162	0.22 182	0.14 137	0.16 31	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.08 217

GMM-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.25 403	0.37 246	0.27 180	0.30 275	0.45 398	0.27 252	0.21 250	0.31 271	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.19 479

pcwnet_v2	0.32 415	0.15 316	1.26 535	0.23 295	0.18 404	0.32 365	0.18 191	0.59 479	0.60 486	0.36 380	0.45 398	0.35 341	0.29 376	0.36 304	0.25 343	0.14 442	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.15 437

RALAANet	0.19 195	0.18 374	0.37 222	0.23 295	0.14 280	0.23 217	0.13 38	0.37 246	0.29 214	0.28 217	0.26 180	0.25 222	0.15 152	0.26 201	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.06 75

ADLNet	0.28 379	0.15 316	0.42 297	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.23 364	0.53 423	0.43 373	0.42 446	0.41 346	0.44 417	0.27 345	0.55 379	0.35 413	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.12 388

delet	0.27 359	0.14 283	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.41 439	0.29 442	0.49 368	0.48 431	0.33 327	0.41 346	0.37 352	0.30 389	0.48 344	0.34 409	0.09 271	0.09 382	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.08 217

UNet	0.28 379	0.14 283	0.69 450	0.23 295	0.20 442	0.44 456	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.43 406	0.33 415	0.40 321	0.31 392	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

acv_ft	0.25 335	0.13 240	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.21 313	0.45 329	0.44 388	0.38 402	0.41 346	0.38 360	0.27 345	0.27 220	0.35 413	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.07 151

FADNet_RVC	0.30 399	0.28 468	0.83 484	0.23 295	0.15 330	0.30 340	0.17 148	0.49 368	0.37 309	0.30 275	0.38 315	0.30 293	0.27 345	0.52 364	0.31 392	0.14 442	0.14 470	0.14 446	0.16 479	0.21 490	0.23 509

FADNet	0.32 415	0.36 501	0.74 465	0.23 295	0.22 466	0.37 414	0.19 235	0.53 423	0.48 431	0.32 315	0.36 292	0.43 406	0.32 412	0.64 432	0.25 343	0.16 470	0.16 492	0.14 446	0.16 479	0.24 502	0.19 479

SuperB	0.49 497	0.28 468	2.23 555	0.23 295	0.15 330	0.41 439	0.32 464	0.47 348	0.82 523	0.43 452	0.50 425	0.33 320	0.45 476	0.68 448	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.98 562	0.14 425

AANet_RVC	0.31 406	0.22 429	0.50 369	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.24 386	0.47 348	0.54 467	0.38 402	0.60 472	0.43 406	0.29 376	0.87 503	0.40 437	0.11 359	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

PS-NSSS	0.32 415	0.30 482	0.46 336	0.23 295	0.17 383	0.33 376	0.24 386	0.57 465	0.41 359	0.37 387	0.52 439	0.35 341	0.30 389	0.80 491	0.30 385	0.17 481	0.14 470	0.21 500	0.15 467	0.15 432	0.13 404

iResNetv2_ROB	0.27 359	0.26 458	0.72 460	0.23 295	0.13 238	0.29 323	0.18 191	0.52 412	0.49 440	0.37 387	0.45 398	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 274

SGM-Forest	0.36 441	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.16 362	0.45 462	0.41 505	0.55 440	0.48 431	0.52 491	0.60 472	0.52 459	0.41 459	0.85 500	0.50 474	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.15 467	0.15 432	0.15 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 424	0.21 416	0.54 391	0.23 295	0.13 238	0.42 446	0.33 474	0.53 423	0.48 431	0.52 491	0.49 423	0.50 449	0.41 459	0.56 390	0.31 392	0.15 455	0.16 492	0.18 486	0.16 479	0.13 400	0.13 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.25 335	0.15 316	0.39 256	0.24 346	0.17 383	0.34 389	0.21 313	0.41 287	0.30 226	0.33 327	0.41 346	0.48 437	0.21 250	0.52 364	0.27 361	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.14 425

AE-Stereo	0.17 133	0.11 136	0.31 150	0.24 346	0.14 280	0.23 217	0.18 191	0.34 194	0.29 214	0.15 81	0.25 170	0.21 170	0.13 117	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

coex-ft	3.44 570	0.73 543	48.55 593	0.24 346	0.19 425	0.50 484	0.43 510	0.47 348	2.40 563	7.03 577	1.20 536	0.97 532	2.23 566	0.73 463	1.92 560	0.12 397	0.15 485	0.14 446	0.12 418	0.21 490	0.43 538

fast-acv-ft	0.31 406	0.20 402	0.81 478	0.24 346	0.18 404	0.46 464	0.27 421	0.41 287	0.49 440	0.39 417	0.55 453	0.49 442	0.35 428	0.37 307	0.38 422	0.11 359	0.11 431	0.11 361	0.12 418	0.12 385	0.09 274

Selective-RAFT	0.17 133	0.12 178	0.30 136	0.24 346	0.10 65	0.29 323	0.15 82	0.32 172	0.31 238	0.17 115	0.17 89	0.21 170	0.18 219	0.28 233	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.06 75

UDGNet	0.23 277	0.31 489	0.38 241	0.24 346	0.14 280	0.24 239	0.18 191	0.32 172	0.43 373	0.29 244	0.28 192	0.24 214	0.19 234	0.29 249	0.20 260	0.15 455	0.07 264	0.21 500	0.11 379	0.14 418	0.10 330

DAS	0.27 359	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.75 472	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

SepStereo	0.26 351	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.64 432	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

test_3	0.18 157	0.11 136	0.32 156	0.24 346	0.11 108	0.22 196	0.25 403	0.31 162	0.31 238	0.25 186	0.18 99	0.23 202	0.13 117	0.25 185	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

GwcNet-ADL	0.22 260	0.14 283	0.58 409	0.24 346	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.49 368	0.40 349	0.27 207	0.29 205	0.30 293	0.20 243	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

NF-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

OCTAStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

PSM-softLoss	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

KMStereo	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

PSM-AAD	0.25 335	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.26 273	0.38 494	0.34 194	0.28 195	0.35 364	0.39 328	0.28 267	0.79 530	0.30 264	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.08 169	0.21 497

ASMatch	0.23 277	0.11 136	0.51 380	0.24 346	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.28 195	0.28 217	0.68 494	0.27 252	0.26 326	0.50 353	0.22 303	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.11 365

SST-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.24 148	0.34 347	0.33 262	0.29 277	0.25 317	0.56 390	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

RAFT_R40	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.18 84	0.18 191	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.33 262	0.30 293	0.24 296	0.55 379	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

PFNet	0.23 277	0.10 75	0.57 404	0.24 346	0.14 280	0.22 196	0.19 235	0.39 264	0.33 259	0.35 364	0.32 241	0.27 252	0.19 234	0.64 432	0.22 303	0.09 271	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.07 151

RE-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

TVStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

RAFT	0.21 230	0.17 360	0.32 156	0.24 346	0.12 164	0.25 253	0.27 421	0.35 218	0.28 195	0.33 327	0.33 262	0.38 360	0.22 263	0.29 249	0.17 195	0.08 192	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.10 300	0.06 75

Prome-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.36 236	0.25 161	0.33 327	0.59 467	0.24 214	0.28 361	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.20 489

sAnonymous2	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

CroCo_RVC	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

FINET	0.34 432	0.27 465	0.80 476	0.24 346	0.24 487	0.36 409	0.34 476	0.54 430	0.72 511	0.39 417	0.47 415	0.32 313	0.30 389	0.51 358	0.32 397	0.19 498	0.17 499	0.13 420	0.12 418	0.18 471	0.16 446

MMNet	0.27 359	0.14 283	0.49 358	0.24 346	0.17 383	0.47 470	0.22 339	0.45 329	0.51 452	0.39 417	0.41 346	0.36 346	0.33 415	0.39 314	0.34 409	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

UPFNet	0.25 335	0.12 178	0.38 241	0.24 346	0.19 425	0.37 414	0.28 436	0.48 360	0.38 323	0.34 347	0.37 301	0.37 352	0.28 361	0.39 314	0.33 404	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.08 217

psmorigin	0.50 500	0.25 447	3.03 564	0.24 346	0.19 425	0.38 422	0.22 339	0.50 378	0.44 388	0.64 512	0.68 494	0.71 518	0.51 497	0.85 500	0.45 457	0.14 442	0.17 499	0.13 420	0.14 458	0.16 440	0.21 497

aanetorigin	0.39 463	0.29 475	1.09 522	0.24 346	0.19 425	0.28 302	0.37 488	0.33 186	0.47 421	0.94 534	0.82 514	0.52 459	0.54 500	0.49 349	0.50 474	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.16 440	0.15 437

ac_64	0.27 359	0.13 240	0.41 287	0.24 346	0.17 383	0.36 409	0.22 339	0.46 340	0.33 259	0.35 364	0.36 292	0.52 459	0.30 389	0.62 424	0.32 397	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

HGLStereo	0.27 359	0.14 283	0.46 336	0.24 346	0.21 450	0.33 376	0.23 364	0.50 378	0.42 366	0.35 364	0.48 421	0.41 393	0.33 415	0.45 335	0.33 404	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.12 388

AdaStereo	0.24 307	0.16 341	0.37 222	0.24 346	0.12 164	0.32 365	0.17 148	0.54 430	0.42 366	0.33 327	0.38 315	0.35 341	0.21 250	0.30 264	0.22 303	0.14 442	0.06 146	0.13 420	0.08 212	0.11 348	0.08 217
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.
NVstereo2D	0.31 406	0.16 341	0.54 391	0.24 346	0.22 466	0.42 446	0.28 436	0.58 474	0.56 476	0.28 217	0.38 315	0.40 386	0.30 389	0.71 456	0.28 365	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.10 340	0.19 478	0.16 446

NOSS_ROB	0.31 406	0.20 402	0.35 190	0.24 346	0.16 362	0.32 365	0.19 235	0.52 412	0.48 431	0.33 327	0.36 292	0.42 402	0.28 361	0.93 515	0.24 333	0.19 498	0.20 514	0.24 509	0.22 510	0.17 457	0.17 458

DN-CSS_ROB	0.22 260	0.25 447	0.47 344	0.24 346	0.14 280	0.25 253	0.12 21	0.40 275	0.33 259	0.29 244	0.42 362	0.22 182	0.20 243	0.33 284	0.19 245	0.07 67	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.07 151

pmcnn	0.50 500	0.20 402	0.78 467	0.24 346	0.26 499	0.39 430	0.30 453	0.51 395	0.50 448	0.54 499	1.23 538	2.52 563	0.37 441	0.77 483	0.95 524	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 217

zh-mn7	0.46 489	0.45 518	1.48 544	0.25 383	0.19 425	0.44 456	0.29 442	0.56 455	0.82 523	0.65 514	0.96 525	0.49 442	0.38 445	0.88 506	0.63 496	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.13 400	0.14 425

z-mn7	0.44 485	0.40 511	1.09 522	0.25 383	0.18 404	0.61 508	0.34 476	0.56 455	0.93 538	0.43 452	0.96 525	0.53 464	0.39 451	0.94 517	0.59 487	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.14 418	0.13 404

rvit_0105_3	0.23 277	0.17 360	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.24 239	0.28 436	0.38 252	0.41 359	0.25 186	0.25 170	0.28 267	0.21 250	0.28 233	0.20 260	0.15 455	0.13 460	0.14 446	0.15 467	0.10 300	0.09 274

UGAM	0.26 351	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.25 403	0.32 172	0.41 359	0.31 292	0.42 362	0.41 393	0.22 263	0.92 513	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.14 446	0.12 418	0.10 300	0.07 151

rvit_stereo_ft	0.17 133	0.14 283	0.30 136	0.25 383	0.14 280	0.17 64	0.21 313	0.28 121	0.26 170	0.16 103	0.19 107	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.17 195	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.07 151

testlalala_base	0.20 210	0.13 240	0.35 190	0.25 383	0.15 330	0.25 253	0.16 112	0.34 194	0.17 44	0.19 137	0.26 180	0.17 126	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.39 538	0.09 382	0.07 75	0.05 39	0.45 533	0.08 217

LL-Strereo	0.29 390	0.25 447	0.58 409	0.25 383	0.21 450	0.23 217	0.24 386	0.55 440	0.42 366	0.34 347	0.32 241	0.41 393	0.40 455	0.94 517	0.23 322	0.08 192	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.09 235	0.09 274

Wz-Net-TNSev	0.51 504	0.58 534	1.61 550	0.25 383	0.21 450	0.65 512	0.45 514	0.63 506	0.69 506	0.51 485	0.54 449	0.71 518	0.60 511	1.00 525	0.77 509	0.15 455	0.15 485	0.13 420	0.15 467	0.21 490	0.20 489

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 316	0.28 119	0.25 383	0.18 404	0.11 4	0.19 235	0.28 121	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.07 151

BUS	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.43 454	0.17 148	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.32 313	0.20 243	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

RAFT_CTSACE	0.21 230	0.16 341	0.41 287	0.25 383	0.15 330	0.22 196	0.24 386	0.32 172	0.28 195	0.33 327	0.51 431	0.29 277	0.17 194	0.32 277	0.13 83	0.06 24	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.06 75

CRFU-Net	0.28 379	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.15 330	0.45 462	0.23 364	0.50 378	0.30 226	0.43 452	0.41 346	0.48 437	0.46 482	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

RAFT+CT+SA	0.21 230	0.18 374	0.33 171	0.25 383	0.18 404	0.23 217	0.29 442	0.40 275	0.36 298	0.24 178	0.38 315	0.18 136	0.16 168	0.32 277	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.12 418	0.09 235	0.09 274

BSDual-CNN	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

hknet	0.25 335	0.14 283	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.37 309	0.34 347	0.35 282	0.43 406	0.27 345	0.37 307	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

SACVNet	0.30 399	0.20 402	0.41 287	0.25 383	0.18 404	0.34 389	0.25 403	0.52 412	0.40 349	0.41 436	0.44 386	0.46 429	0.32 412	0.71 456	0.25 343	0.13 416	0.10 407	0.12 399	0.12 418	0.16 440	0.17 458

LCNet	0.21 230	0.11 136	0.29 129	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.19 235	0.34 194	0.26 170	0.28 217	0.35 282	0.26 243	0.30 389	0.35 299	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.13 400	0.22 502

AAGNet	0.33 424	0.11 136	0.37 222	0.25 383	0.16 362	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.35 364	0.35 282	0.27 252	0.30 389	0.44 332	2.66 567	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.08 169	0.06 75

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.24 79	0.25 383	0.11 108	0.11 4	0.18 191	0.32 172	0.23 133	0.12 33	0.12 26	0.18 136	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
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
TestStereo	0.21 230	0.19 390	0.40 264	0.25 383	0.10 65	0.22 196	0.21 313	0.31 162	0.31 238	0.23 164	0.34 271	0.22 182	0.18 219	0.62 424	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.11 348	0.06 75

RAFT + AFF	0.27 359	0.23 438	0.50 369	0.25 383	0.17 383	0.30 340	0.33 474	0.52 412	0.40 349	0.28 217	0.30 218	0.30 293	0.31 405	0.62 424	0.24 333	0.09 271	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.11 365

EDNetEfficientorigin	7.51 576	0.52 532	140.47 595	0.25 383	0.17 383	0.42 446	0.29 442	0.47 348	1.03 542	1.28 549	1.02 529	0.83 524	0.84 536	0.75 472	0.99 526	0.10 320	0.09 382	0.12 399	0.10 340	0.21 490	0.22 502

GwcNet	0.35 437	0.23 438	0.88 496	0.25 383	0.24 487	0.48 476	0.27 421	0.55 440	0.57 479	0.38 402	0.52 439	0.51 453	0.32 412	0.60 409	0.41 445	0.13 416	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.13 400	0.14 425

FADNet-RVC	0.31 406	0.35 498	0.78 467	0.25 383	0.20 442	0.33 376	0.20 282	0.49 368	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.41 393	0.29 376	0.63 430	0.31 392	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.15 467	0.19 478	0.19 479

STTStereo	0.28 379	0.20 402	0.61 420	0.25 383	0.17 383	0.29 323	0.24 386	0.47 348	0.39 333	0.39 417	0.41 346	0.44 417	0.28 361	0.40 321	0.28 365	0.13 416	0.12 448	0.13 420	0.16 479	0.12 385	0.11 365

ADCP+	0.45 487	0.24 442	1.15 528	0.25 383	0.22 466	0.56 497	0.39 499	0.54 430	0.51 452	0.44 459	0.51 431	0.46 429	0.52 499	0.56 390	1.89 559	0.10 320	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.14 418	0.13 404

RYNet	0.37 451	0.18 374	0.59 415	0.25 383	0.28 506	0.61 508	0.32 464	0.59 479	0.59 482	0.41 436	0.38 315	0.57 479	0.39 451	0.87 503	0.53 479	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.18 471	0.18 471

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 359	0.21 416	0.59 415	0.25 383	0.18 404	0.29 323	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.38 402	0.41 346	0.43 406	0.27 345	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.11 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 359	0.17 360	0.35 190	0.25 383	0.14 280	0.37 414	0.21 313	0.47 348	0.41 359	0.44 459	0.51 431	0.41 393	0.28 361	0.45 335	0.37 420	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.10 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 307	0.18 374	0.61 420	0.25 383	0.11 108	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.43 373	0.33 327	0.43 375	0.27 252	0.22 263	0.34 290	0.26 356	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

DISCO	0.32 415	0.13 240	0.51 380	0.25 383	0.16 362	0.48 476	0.25 403	0.50 378	0.57 479	0.37 387	0.45 398	0.62 493	0.36 432	0.64 432	0.49 468	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.12 385	0.11 365

PWC_ROB	0.38 458	0.29 475	0.69 450	0.25 383	0.20 442	0.38 422	0.19 235	0.58 474	0.67 501	0.57 503	0.85 517	0.51 453	0.40 455	0.71 456	0.52 477	0.13 416	0.09 382	0.14 446	0.10 340	0.17 457	0.14 425

WCMA_ROB	0.51 504	0.21 416	0.65 439	0.25 383	0.21 450	0.58 501	0.32 464	0.54 430	0.55 473	0.95 536	1.40 543	1.28 542	0.81 533	0.73 463	0.62 493	0.18 492	0.15 485	0.15 461	0.15 467	0.19 478	0.19 479

SGM_RVC	0.50 500	0.19 390	0.50 369	0.25 383	0.15 330	0.69 516	0.39 499	0.68 522	0.82 523	0.95 536	0.84 516	1.13 535	0.76 528	1.16 536	0.60 490	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.16 479	0.16 440	0.17 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 474	0.30 482	1.18 529	0.26 417	0.22 466	0.58 501	0.31 458	0.62 499	0.81 522	0.58 504	0.61 479	0.53 464	0.36 432	0.57 394	0.65 500	0.11 359	0.10 407	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.13 404

ISRNet	0.27 359	0.13 240	0.45 328	0.26 417	0.19 425	0.24 239	0.14 58	0.45 329	0.43 373	0.39 417	0.48 421	0.42 402	0.27 345	0.32 277	0.29 377	0.20 501	0.12 448	0.17 478	0.16 479	0.16 440	0.20 489

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 283	0.19 40	0.26 417	0.09 26	0.15 22	0.13 38	0.22 43	0.18 54	0.12 33	0.11 18	0.10 32	0.13 117	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

AIO-test2	0.20 210	0.20 402	0.36 210	0.26 417	0.15 330	0.22 196	0.16 112	0.42 301	0.42 366	0.16 103	0.29 205	0.15 102	0.11 63	0.26 201	0.13 83	0.18 492	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.07 107	0.07 151

rvit_stereo_0075_2	0.24 307	0.17 360	0.50 369	0.26 417	0.22 466	0.22 196	0.15 82	0.40 275	0.35 285	0.27 207	0.37 301	0.29 277	0.20 243	0.28 233	0.19 245	0.17 481	0.12 448	0.19 494	0.12 418	0.13 400	0.13 404

GMStereo_Zeroshot	0.24 307	0.21 416	0.45 328	0.26 417	0.13 238	0.28 302	0.15 82	0.39 264	0.35 285	0.37 387	0.43 375	0.40 386	0.17 194	0.34 290	0.20 260	0.12 397	0.07 264	0.13 420	0.07 137	0.16 440	0.09 274

CASS	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.11 108	0.28 302	0.19 235	0.39 264	0.30 226	0.32 315	0.34 271	0.25 222	0.24 296	0.25 185	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.11 348	0.11 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

Wz-Net-LNSev	0.34 432	0.29 475	0.91 500	0.26 417	0.21 450	0.47 470	0.31 458	0.54 430	0.54 467	0.44 459	0.52 439	0.50 449	0.35 428	0.39 314	0.39 430	0.11 359	0.11 431	0.10 304	0.09 298	0.14 418	0.13 404

Wz-Net-MNSev	0.36 441	0.26 458	0.79 473	0.26 417	0.21 450	0.59 504	0.38 494	0.55 440	0.56 476	0.48 477	0.54 449	0.53 464	0.36 432	0.60 409	0.44 454	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.11 379	0.15 432	0.13 404

test_5	0.23 277	0.19 390	0.38 241	0.26 417	0.18 404	0.25 253	0.29 442	0.40 275	0.37 309	0.29 244	0.40 338	0.25 222	0.22 263	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.10 330

SA-5K	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

AASNet	0.27 359	0.19 390	0.49 358	0.26 417	0.17 383	0.34 389	0.20 282	0.62 499	0.48 431	0.35 364	0.40 338	0.32 313	0.25 317	0.28 233	0.34 409	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.13 400	0.11 365

PSMNet-ADL	0.25 335	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.14 280	0.31 356	0.22 339	0.44 319	0.36 298	0.27 207	0.33 262	0.41 393	0.28 361	0.61 416	0.29 377	0.11 359	0.09 382	0.09 231	0.11 379	0.10 300	0.10 330

GrayStereo	0.25 335	0.09 38	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.23 217	0.47 520	0.34 194	0.30 226	0.39 417	0.47 415	0.30 293	0.79 530	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.13 404

IRAFT_RVC	0.22 260	0.12 178	0.39 256	0.26 417	0.11 108	0.18 84	0.24 386	0.40 275	0.37 309	0.31 292	0.30 218	0.29 277	0.24 296	0.55 379	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

ICVP	0.23 277	0.13 240	0.44 317	0.26 417	0.14 280	0.29 323	0.25 403	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.43 375	0.35 341	0.25 317	0.26 201	0.23 322	0.12 397	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.10 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.83 484	0.26 417	0.17 383	0.23 217	0.13 38	0.40 275	0.18 54	0.20 141	0.41 346	0.31 304	0.10 39	0.32 277	0.12 43	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

APVNet	0.36 441	0.20 402	0.70 456	0.26 417	0.22 466	0.52 494	0.35 480	0.61 491	0.44 388	0.38 402	0.52 439	0.48 437	0.38 445	0.84 499	0.46 463	0.13 416	0.14 470	0.15 461	0.16 479	0.16 440	0.15 437

psm_up	0.29 390	0.16 341	0.41 287	0.26 417	0.17 383	0.32 365	0.26 415	0.55 440	0.43 373	0.36 380	0.40 338	0.45 421	0.37 441	0.58 401	0.30 385	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.10 300	0.10 330

EDNetEfficient	0.63 521	0.37 506	2.40 559	0.26 417	0.25 494	0.38 422	0.49 526	0.41 287	1.06 545	1.38 552	0.87 521	0.62 493	0.95 541	0.65 438	1.65 552	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.19 478	0.17 458

FAT-Stereo	0.36 441	0.18 374	0.73 464	0.26 417	0.18 404	0.33 376	0.29 442	0.60 487	0.59 482	0.46 467	0.60 472	0.60 487	0.50 494	0.61 416	0.34 409	0.13 416	0.14 470	0.13 420	0.12 418	0.14 418	0.18 471

FADNet-RVC-Resample	0.29 390	0.25 447	0.93 504	0.26 417	0.16 362	0.32 365	0.21 313	0.47 348	0.39 333	0.35 364	0.38 315	0.33 320	0.27 345	0.53 371	0.24 333	0.10 320	0.10 407	0.14 446	0.13 445	0.13 400	0.16 446

ADCMid	0.49 497	0.34 496	1.13 527	0.26 417	0.21 450	0.51 485	0.37 488	0.57 465	0.54 467	0.75 525	0.66 490	0.62 493	0.64 521	0.64 432	1.68 553	0.13 416	0.12 448	0.17 478	0.17 488	0.20 487	0.17 458

ADCRef	0.38 458	0.24 442	0.88 496	0.26 417	0.21 450	0.49 481	0.27 421	0.52 412	0.48 431	0.50 480	0.58 465	0.35 341	0.47 485	0.48 344	1.29 546	0.09 271	0.08 348	0.12 399	0.12 418	0.11 348	0.11 365

CVANet_RVC	0.30 399	0.19 390	0.41 287	0.26 417	0.16 362	0.33 376	0.26 415	0.52 412	0.47 421	0.40 427	0.46 408	0.43 406	0.31 405	0.89 508	0.26 356	0.14 442	0.09 382	0.14 446	0.13 445	0.14 418	0.10 330

SGM-ForestM	1.36 553	0.28 468	0.79 473	0.26 417	0.16 362	2.26 565	1.00 560	1.42 556	1.46 556	2.38 568	2.05 561	5.95 576	2.66 569	2.95 566	2.46 566	0.17 481	0.18 505	0.18 486	0.18 494	0.15 432	0.18 471

SANet	0.53 509	0.28 468	0.96 509	0.26 417	0.15 330	0.69 516	0.44 513	0.67 519	1.34 552	0.67 516	0.98 528	0.94 529	0.71 526	0.89 508	0.76 506	0.14 442	0.12 448	0.12 399	0.11 379	0.17 457	0.16 446

w-ln-seven-2	0.36 441	0.29 475	1.06 520	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.30 453	0.50 378	0.54 467	0.45 463	0.55 453	0.45 421	0.41 459	0.62 424	0.49 468	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.11 365

YMNet	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 477	0.56 460	0.51 453	0.30 389	0.39 314	0.40 437	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

YMNet_1	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 477	0.56 460	0.51 453	0.30 389	0.39 314	0.40 437	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

AIO-test1	0.19 195	0.14 283	0.41 287	0.27 445	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.39 264	0.36 298	0.17 115	0.26 180	0.18 136	0.13 117	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.06 40	0.09 274

rvit_105_1	0.27 359	0.19 390	0.46 336	0.27 445	0.19 425	0.30 340	0.35 480	0.44 319	0.51 452	0.31 292	0.31 232	0.31 304	0.26 326	0.35 299	0.25 343	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.11 348	0.10 330

StereoVision	0.22 260	0.18 374	0.37 222	0.27 445	0.17 383	0.23 217	0.22 339	0.38 252	0.31 238	0.20 141	0.51 431	0.22 182	0.16 168	0.28 233	0.18 216	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.13 445	0.10 300	0.07 151

GEStereo_RVC	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.27 445	0.16 362	0.33 376	0.25 403	0.56 455	0.54 467	0.34 347	0.38 315	0.34 327	0.25 317	0.51 358	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.11 365

Anonymous3	0.23 277	0.18 374	0.63 431	0.27 445	0.18 404	0.41 439	0.23 364	0.43 313	0.35 285	0.23 164	0.27 187	0.20 159	0.18 219	0.27 220	0.18 216	0.12 397	0.11 431	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.12 388

sCroCo_RVC	0.18 157	0.14 283	0.49 358	0.27 445	0.18 404	0.22 196	0.17 148	0.27 102	0.23 133	0.14 69	0.22 145	0.17 126	0.14 137	0.21 119	0.15 141	0.10 320	0.11 431	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

ccnet	0.42 474	0.31 489	0.48 353	0.27 445	0.32 518	0.60 507	0.32 464	0.65 508	0.46 416	0.53 497	0.66 490	0.56 474	0.45 476	0.72 461	0.61 491	0.26 516	0.19 509	0.24 509	0.21 502	0.26 510	0.22 502

S-Stereo	0.38 458	0.20 402	1.05 519	0.27 445	0.22 466	0.38 422	0.32 464	0.55 440	0.66 498	0.39 417	0.59 467	0.49 442	0.41 459	0.75 472	0.40 437	0.12 397	0.15 485	0.13 420	0.13 445	0.16 440	0.21 497

stereogan	0.37 451	0.17 360	0.65 439	0.27 445	0.22 466	0.62 510	0.26 415	0.59 479	0.63 495	0.43 452	0.60 472	0.67 509	0.42 468	0.68 448	0.35 413	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.12 418	0.19 478	0.17 458

edge stereo	0.39 463	0.22 429	0.81 478	0.27 445	0.22 466	0.37 414	0.24 386	0.56 455	0.54 467	0.53 497	0.60 472	0.71 518	0.50 494	0.78 485	0.40 437	0.16 470	0.14 470	0.19 494	0.14 458	0.16 440	0.17 458

RTSC	0.39 463	0.28 468	0.78 467	0.27 445	0.18 404	0.49 481	0.22 339	0.59 479	0.84 530	0.55 500	0.53 446	0.49 442	0.36 432	0.67 447	0.82 513	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.17 457	0.17 458

ADCL	0.47 491	0.22 429	1.00 513	0.27 445	0.19 425	0.74 521	0.64 538	0.54 430	0.69 506	0.56 501	0.71 499	0.55 470	0.60 511	0.60 409	1.43 548	0.11 359	0.09 382	0.13 420	0.13 445	0.14 418	0.14 425

ADCPNet	0.48 494	0.29 475	1.60 548	0.27 445	0.23 479	0.70 519	0.38 494	0.53 423	0.51 452	0.51 485	0.59 467	0.67 509	0.56 504	0.60 409	1.14 536	0.15 455	0.18 505	0.14 446	0.23 512	0.19 478	0.19 479

DPSNet	0.47 491	0.24 442	0.93 504	0.27 445	0.20 442	0.75 523	0.57 532	0.84 542	0.79 520	0.47 474	0.51 431	0.60 487	0.69 524	0.87 503	0.71 504	0.16 470	0.13 460	0.12 399	0.10 340	0.25 504	0.21 497

DRN-Test	0.33 424	0.17 360	0.61 420	0.27 445	0.19 425	0.46 464	0.29 442	0.65 508	0.51 452	0.47 474	0.46 408	0.44 417	0.34 424	0.62 424	0.41 445	0.12 397	0.08 348	0.13 420	0.12 418	0.12 385	0.10 330

StereoDRNet	0.32 415	0.22 429	0.61 420	0.27 445	0.21 450	0.42 446	0.30 453	0.61 491	0.48 431	0.46 467	0.39 328	0.48 437	0.30 389	0.57 394	0.40 437	0.11 359	0.09 382	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.10 330

DLCB_ROB	0.28 379	0.16 341	0.34 180	0.27 445	0.16 362	0.38 422	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.46 467	0.46 408	0.51 453	0.33 415	0.53 371	0.33 404	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.09 274

XPNet_ROB	0.33 424	0.20 402	0.43 308	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.31 458	0.55 440	0.50 448	0.51 485	0.53 446	0.58 482	0.37 441	0.63 430	0.45 457	0.17 481	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.14 425

LMCR-Stereo	0.26 351	0.18 374	0.49 358	0.28 466	0.14 280	0.36 409	0.23 364	0.54 430	0.34 269	0.39 417	0.40 338	0.29 277	0.29 376	0.37 307	0.27 361	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.13 400	0.09 274

DMCA-RVC	0.27 359	0.21 416	0.61 420	0.28 466	0.17 383	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.35 285	0.40 427	0.37 301	0.39 372	0.36 432	0.43 328	0.30 385	0.13 416	0.10 407	0.15 461	0.11 379	0.13 400	0.10 330

TDLM	0.30 399	0.21 416	0.38 241	0.28 466	0.15 330	0.33 376	0.32 464	0.52 412	0.47 421	0.38 402	0.43 375	0.39 372	0.29 376	0.91 512	0.28 365	0.14 442	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.12 385	0.10 330

zh-sn7	0.48 494	0.51 530	1.43 543	0.29 469	0.20 442	0.47 470	0.39 499	0.57 465	0.62 491	0.52 491	0.81 512	0.52 459	0.56 504	1.05 529	0.87 518	0.12 397	0.13 460	0.13 420	0.13 445	0.17 457	0.16 446

TCMNet	0.33 424	0.23 438	0.72 460	0.29 469	0.30 514	0.40 435	0.28 436	0.50 378	0.47 421	0.37 387	0.45 398	0.40 386	0.29 376	0.60 409	0.39 430	0.14 442	0.13 460	0.15 461	0.14 458	0.17 457	0.15 437

OMP-Stereo	0.23 277	0.14 283	0.35 190	0.29 469	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.37 246	0.33 259	0.34 347	0.30 218	0.34 327	0.19 234	0.70 453	0.24 333	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.29 469	0.12 164	0.23 217	0.14 58	0.38 252	0.31 238	0.34 347	0.37 301	0.33 320	0.21 250	0.70 453	0.26 356	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

Pruner-Stereo	0.19 195	0.11 136	0.34 180	0.29 469	0.12 164	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.32 241	0.25 222	0.15 152	0.24 154	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.09 274

ADCS	0.58 515	0.40 511	1.35 541	0.29 469	0.24 487	0.55 496	0.45 514	0.67 519	0.83 527	0.76 526	0.71 499	0.68 513	0.60 511	0.76 477	2.23 564	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.17 488	0.22 496	0.22 502

AnyNet_C32	0.51 504	0.40 511	1.10 526	0.29 469	0.28 506	0.59 504	0.58 533	0.54 430	0.60 486	0.62 508	0.66 490	0.54 468	0.54 500	0.78 485	1.74 556	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.20 487	0.20 489

GANet	0.36 441	0.22 429	0.49 358	0.29 469	0.17 383	0.41 439	0.38 494	0.57 465	0.45 399	0.46 467	0.75 505	0.55 470	0.40 455	0.94 517	0.41 445	0.13 416	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.14 418	0.11 365

ETE_ROB	0.34 432	0.26 458	0.45 328	0.29 469	0.18 404	0.40 435	0.37 488	0.57 465	0.47 421	0.50 480	0.50 425	0.62 493	0.36 432	0.55 379	0.38 422	0.13 416	0.10 407	0.14 446	0.12 418	0.16 440	0.16 446

Wz-Net-SNSev	0.43 479	0.41 515	1.27 536	0.30 478	0.21 450	0.44 456	0.41 505	0.61 491	0.65 497	0.46 467	0.65 488	0.62 493	0.39 451	0.74 471	0.59 487	0.12 397	0.11 431	0.12 399	0.13 445	0.16 440	0.14 425

WZ-Net	0.52 508	0.38 509	1.90 552	0.30 478	0.24 487	0.57 500	0.48 524	0.62 499	0.78 519	0.50 480	0.71 499	0.68 513	0.54 500	0.98 524	0.84 514	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.19 478	0.20 489

NaN_ROB	0.41 471	0.28 468	0.62 428	0.30 478	0.19 425	0.51 485	0.47 520	0.58 474	0.59 482	0.56 501	0.47 415	0.49 442	0.41 459	1.21 540	0.64 498	0.12 397	0.18 505	0.12 399	0.13 445	0.11 348	0.14 425

MDST_ROB	0.48 494	0.14 283	0.95 507	0.30 478	0.21 450	1.33 554	0.32 464	0.77 532	0.56 476	1.06 542	0.71 499	0.49 442	0.35 428	1.26 543	0.38 422	0.13 416	0.11 431	0.16 472	0.13 445	0.12 385	0.12 388

LALA_ROB	0.36 441	0.25 447	0.46 336	0.30 478	0.21 450	0.47 470	0.39 499	0.61 491	0.51 452	0.52 491	0.51 431	0.69 515	0.36 432	0.50 353	0.43 449	0.17 481	0.11 431	0.16 472	0.14 458	0.17 457	0.15 437

MSMD_ROB	0.60 519	0.33 495	0.61 420	0.30 478	0.25 494	0.86 533	0.35 480	0.55 440	0.67 501	1.10 544	1.49 548	1.76 552	0.97 544	0.88 506	0.49 468	0.23 506	0.21 516	0.27 512	0.27 526	0.25 504	0.24 514

RP	0.35 437	0.22 429	0.51 380	0.31 484	0.24 487	0.37 414	0.28 436	0.50 378	0.58 481	0.40 427	0.63 485	0.61 491	0.47 485	0.61 416	0.39 430	0.16 470	0.15 485	0.17 478	0.15 467	0.17 457	0.17 458

Nwc_Net	0.37 451	0.25 447	0.68 449	0.31 484	0.24 487	0.44 456	0.30 453	0.65 508	0.50 448	0.37 387	0.69 498	0.58 482	0.45 476	0.60 409	0.40 437	0.15 455	0.12 448	0.19 494	0.21 502	0.14 418	0.13 404

SHD	0.42 474	0.27 465	0.81 478	0.31 484	0.25 494	0.42 446	0.22 339	0.66 514	0.94 540	0.63 510	0.60 472	0.59 484	0.47 485	0.59 407	0.58 486	0.15 455	0.13 460	0.16 472	0.16 479	0.20 487	0.22 502

PA-Net	0.37 451	0.28 468	0.83 484	0.31 484	0.28 506	0.39 430	0.42 508	0.51 395	0.55 473	0.34 347	0.42 362	0.41 393	0.36 432	0.79 487	0.49 468	0.12 397	0.23 524	0.16 472	0.23 512	0.12 385	0.18 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 479	0.26 458	0.54 391	0.31 484	0.20 442	0.51 485	0.32 464	0.70 525	0.60 486	0.59 505	0.55 453	0.65 504	0.41 459	1.40 548	0.51 476	0.13 416	0.17 499	0.21 500	0.16 479	0.17 457	0.18 471

PSMNet_ROB	0.33 424	0.24 442	0.54 391	0.31 484	0.21 450	0.42 446	0.43 510	0.59 479	0.47 421	0.37 387	0.44 386	0.49 442	0.31 405	0.64 432	0.43 449	0.14 442	0.10 407	0.15 461	0.14 458	0.13 400	0.11 365

FC-DCNN v2	0.71 529	0.30 482	0.67 444	0.32 490	0.27 501	0.84 531	0.39 499	0.84 542	0.85 531	1.44 559	1.64 554	2.09 556	1.28 555	1.06 530	0.80 512	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.25 516

AF-Net	0.37 451	0.26 458	0.56 401	0.32 490	0.23 479	0.41 439	0.29 442	0.61 491	0.64 496	0.42 446	0.68 494	0.65 504	0.49 492	0.57 394	0.44 454	0.15 455	0.11 431	0.19 494	0.14 458	0.15 432	0.13 404

NCC-stereo	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 490	0.28 506	0.46 464	0.36 484	0.65 508	0.52 459	0.40 427	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 463	0.45 457	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 519	0.16 440	0.16 446

Abc-Net	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 490	0.28 506	0.46 464	0.36 484	0.65 508	0.52 459	0.40 427	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 463	0.45 457	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 519	0.16 440	0.16 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 523	0.58 534	2.60 562	0.32 490	0.26 499	0.88 534	0.61 536	0.63 506	0.62 491	0.68 517	0.96 525	0.76 521	0.60 511	0.96 521	1.43 548	0.16 470	0.16 492	0.17 478	0.17 488	0.23 499	0.23 509

FC-DCNN	0.70 528	0.30 482	0.69 450	0.32 490	0.27 501	0.81 530	0.39 499	0.79 536	0.82 523	1.41 555	1.58 553	1.98 554	1.26 553	1.02 527	0.77 509	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.26 518

DeepPrunerF	0.44 485	0.29 475	1.29 538	0.33 496	0.30 514	0.35 404	0.36 484	0.62 499	1.15 550	0.40 427	0.44 386	0.39 372	0.41 459	0.80 491	0.52 477	0.18 492	0.14 470	0.23 507	0.21 502	0.17 457	0.17 458

PWCDC_ROB	0.38 458	0.30 482	0.60 417	0.33 496	0.20 442	0.42 446	0.19 235	0.58 474	0.89 532	0.42 446	1.26 539	0.36 346	0.34 424	0.50 353	0.38 422	0.18 492	0.11 431	0.11 361	0.09 298	0.19 478	0.13 404

GASNet	0.36 441	0.46 519	0.88 496	0.34 498	0.23 479	0.35 404	0.22 339	0.60 487	0.53 463	0.40 427	0.37 301	0.45 421	0.30 389	0.79 487	0.35 413	0.15 455	0.10 407	0.14 446	0.14 458	0.22 496	0.12 388

HCRNet	0.24 307	0.25 447	0.33 171	0.34 498	0.16 362	0.27 283	0.18 191	0.43 313	0.35 285	0.30 275	0.35 282	0.32 313	0.22 263	0.44 332	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.10 300	0.09 274

Syn2CoEx	0.36 441	0.31 489	0.78 467	0.34 498	0.21 450	0.41 439	0.28 436	0.61 491	0.49 440	0.42 446	0.56 460	0.45 421	0.44 473	0.69 450	0.38 422	0.17 481	0.14 470	0.15 461	0.12 418	0.13 400	0.12 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 441	0.36 501	0.53 388	0.34 498	0.19 425	0.51 485	0.24 386	0.55 440	0.38 323	0.41 436	0.47 415	0.47 431	0.27 345	0.73 463	0.30 385	0.36 534	0.19 509	0.27 512	0.17 488	0.26 510	0.23 509

RGC	0.39 463	0.32 494	0.64 438	0.34 498	0.27 501	0.40 435	0.29 442	0.57 465	0.53 463	0.45 463	0.64 487	0.62 493	0.45 476	0.72 461	0.39 430	0.15 455	0.15 485	0.21 500	0.20 499	0.18 471	0.19 479

G-Net	0.46 489	0.25 447	0.86 493	0.34 498	0.28 506	0.90 536	0.35 480	0.47 348	0.45 399	0.68 517	1.22 537	0.64 503	0.60 511	0.61 416	0.57 481	0.16 470	0.14 470	0.17 478	0.13 445	0.22 496	0.19 479

XQC	0.43 479	0.37 506	0.96 509	0.34 498	0.25 494	0.53 495	0.34 476	0.60 487	0.73 514	0.51 485	0.46 408	0.57 479	0.47 485	0.70 453	0.72 505	0.17 481	0.12 448	0.18 486	0.15 467	0.25 504	0.23 509

RTS	0.78 537	0.48 523	4.68 567	0.34 498	0.28 506	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 522	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 479

RTSA	0.78 537	0.48 523	4.68 567	0.34 498	0.28 506	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 522	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 479

MultiAttention	1.02 547	0.13 240	0.43 308	0.35 507	0.43 530	5.36 571	1.71 570	0.69 523	0.53 463	0.36 380	0.63 485	0.55 470	0.22 263	7.60 578	0.43 449	0.09 271	0.06 146	0.14 446	0.24 514	0.26 510	0.30 524

PASM	0.45 487	0.35 498	0.90 499	0.35 507	0.33 519	0.39 430	0.38 494	0.50 378	0.61 489	0.52 491	0.51 431	0.62 493	0.45 476	0.93 515	0.48 466	0.26 516	0.29 534	0.29 522	0.33 531	0.29 521	0.26 518

testlalala2	0.18 157	0.10 75	0.50 369	0.36 509	0.25 494	0.23 217	0.14 58	0.34 194	0.24 148	0.25 186	0.25 170	0.21 170	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

FCDSN-DC	0.63 521	0.31 489	0.61 420	0.36 509	0.30 514	0.65 512	0.37 488	0.66 514	0.68 504	1.14 546	1.54 551	1.71 551	1.26 553	0.92 513	0.64 498	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.27 515	0.27 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 437	0.23 438	0.60 417	0.36 509	0.22 466	0.39 430	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.52 491	0.50 425	0.59 484	0.41 459	0.76 477	0.49 468	0.13 416	0.11 431	0.14 446	0.12 418	0.17 457	0.15 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 437	0.26 458	0.49 358	0.36 509	0.22 466	0.41 439	0.41 505	0.53 423	0.42 366	0.47 474	0.46 408	0.61 491	0.39 451	0.55 379	0.37 420	0.16 470	0.13 460	0.21 500	0.21 502	0.16 440	0.16 446

CSAN	0.50 500	0.35 498	0.78 467	0.36 509	0.23 479	0.56 497	0.59 535	0.61 491	0.70 508	0.64 512	0.78 509	0.65 504	0.60 511	1.38 547	0.62 493	0.21 503	0.17 499	0.20 498	0.20 499	0.18 471	0.18 471

ELAS	0.74 534	0.36 501	0.85 492	0.36 509	0.33 519	1.36 555	0.77 548	0.93 546	0.92 536	1.41 555	1.53 550	1.16 539	1.17 549	0.95 520	1.03 528	0.26 516	0.25 528	0.28 518	0.28 529	0.31 523	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 479	0.47 521	0.65 439	0.37 515	0.23 479	0.51 485	0.29 442	0.66 514	0.49 440	0.46 467	0.51 431	0.48 437	0.38 445	0.96 521	0.35 413	0.34 532	0.23 524	0.55 541	0.25 519	0.31 523	0.20 489

ELAS_RVC	0.74 534	0.36 501	1.00 513	0.37 515	0.33 519	0.88 534	0.93 557	0.83 541	1.08 546	1.35 551	1.33 542	1.24 540	1.33 557	1.06 530	0.95 524	0.27 521	0.25 528	0.29 522	0.27 526	0.30 522	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 511	0.51 530	1.19 530	0.38 517	0.22 466	0.69 516	0.27 421	0.80 537	0.67 501	0.73 521	0.74 504	0.87 525	0.61 520	0.81 494	0.76 506	0.29 526	0.27 530	0.32 526	0.37 537	0.32 526	0.31 527

GANetREF_RVC	0.43 479	0.47 521	0.69 450	0.38 517	0.20 442	0.51 485	0.48 524	0.66 514	0.66 498	0.46 467	0.46 408	0.50 449	0.44 473	0.90 511	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.32 526	0.18 494	0.27 515	0.22 502
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 504	0.50 528	0.86 493	0.39 519	0.24 487	0.84 531	0.55 531	0.56 455	0.62 491	0.60 506	0.68 494	0.62 493	0.42 468	1.13 535	0.43 449	0.23 506	0.27 530	0.27 512	0.35 533	0.25 504	0.29 523

PVD	0.58 515	0.34 496	0.84 489	0.39 519	0.31 517	0.59 504	0.47 520	0.80 537	1.25 551	0.92 533	1.09 531	0.79 522	0.82 534	0.85 500	0.76 506	0.21 503	0.18 505	0.22 506	0.18 494	0.27 515	0.35 532

UDG	0.40 469	0.46 519	0.49 358	0.40 521	0.35 522	0.47 470	0.27 421	0.54 430	0.47 421	0.39 417	0.45 398	0.59 484	0.44 473	0.46 338	0.39 430	0.26 516	0.19 509	0.48 537	0.22 510	0.34 527	0.26 518

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 522	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.15 81	0.19 107	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 526	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 425

EKT-Stereo	0.38 458	0.12 178	0.38 241	0.42 523	3.88 573	0.21 168	0.17 148	0.35 218	0.28 195	0.20 141	0.20 123	0.23 202	0.15 152	0.28 233	0.16 165	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

MANE	1.41 555	0.36 501	0.74 465	0.43 524	0.41 527	2.16 564	0.80 550	2.39 571	3.38 566	2.22 567	3.06 569	3.54 569	2.73 570	2.15 563	1.94 561	0.28 524	0.27 530	0.30 524	0.46 541	0.28 520	0.34 531

PDISCO_ROB	0.43 479	0.30 482	0.67 444	0.43 524	0.36 523	0.67 515	0.32 464	0.72 528	0.76 516	0.43 452	0.53 446	0.63 501	0.40 455	0.66 443	0.47 465	0.21 503	0.12 448	0.21 500	0.19 498	0.25 504	0.20 489

DDUNet	0.41 471	0.50 528	0.48 353	0.44 526	0.39 524	0.46 464	0.32 464	0.50 378	0.43 373	0.45 463	0.52 439	0.57 479	0.36 432	0.48 344	0.33 404	0.33 531	0.21 516	0.55 541	0.25 519	0.37 530	0.32 530

Consistency-Raft	0.55 510	0.48 523	1.02 516	0.45 527	0.49 535	0.49 481	0.47 520	0.72 528	0.72 511	0.45 463	0.82 514	0.47 431	0.60 511	0.50 353	0.63 496	0.39 538	0.39 542	0.44 535	0.51 546	0.52 536	0.37 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 526	0.64 539	1.06 520	0.45 527	0.27 501	1.40 557	0.58 533	0.78 533	0.92 536	0.84 529	0.86 518	0.88 527	0.68 523	1.33 546	0.68 503	0.37 536	0.29 534	0.34 529	0.36 536	0.43 531	0.37 533

PSMNet-RUCA	0.37 451	0.41 515	0.66 443	0.46 529	0.41 527	0.34 389	0.25 403	0.57 465	0.45 399	0.39 417	0.52 439	0.43 406	0.33 415	0.41 323	0.29 377	0.25 515	0.14 470	0.33 528	0.21 502	0.31 523	0.22 502

anonymity	0.56 511	0.54 533	0.70 456	0.47 530	0.61 544	0.56 497	0.43 510	0.69 523	0.49 440	0.63 510	0.55 453	0.54 468	0.60 511	0.61 416	0.57 481	0.55 544	0.53 552	0.50 538	0.54 549	0.51 535	0.56 547

SQANet	0.40 469	0.48 523	0.67 444	0.48 531	0.39 524	0.48 476	0.22 339	0.51 395	0.43 373	0.40 427	0.47 415	0.47 431	0.33 415	0.54 377	0.32 397	0.36 534	0.15 485	0.40 533	0.21 502	0.45 533	0.31 527

NVStereoNet_ROB	0.67 525	0.49 527	0.83 484	0.48 531	0.40 526	0.51 485	0.46 516	0.70 525	0.77 518	0.84 529	1.72 555	1.02 534	0.83 535	1.23 541	0.79 511	0.32 530	0.38 541	0.40 533	0.46 541	0.36 529	0.41 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 563	0.20 402	2.68 563	0.48 531	0.52 539	0.78 527	0.96 558	0.84 542	6.61 576	7.40 578	2.08 562	2.08 555	4.83 572	1.27 544	3.79 571	0.10 320	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.11 348	0.10 330

MSAF-DinoV2	0.76 536	0.44 517	1.98 553	0.49 534	0.16 362	0.58 501	0.31 458	0.81 539	0.83 527	0.41 436	0.52 439	0.98 533	0.58 508	4.97 574	1.03 528	0.11 359	0.07 264	0.10 304	0.24 514	0.27 515	0.26 518

DGSMNet	0.61 520	0.29 475	0.91 500	0.51 535	0.70 548	0.62 510	1.38 569	0.59 479	0.55 473	0.37 387	0.61 479	0.52 459	0.33 415	0.65 438	0.43 449	0.53 541	0.60 559	0.67 546	0.61 554	0.63 543	0.61 554

SGM+DAISY	0.87 539	0.66 541	1.30 539	0.51 535	0.60 543	1.03 541	0.84 554	0.76 531	0.73 514	1.39 553	1.51 549	1.31 543	1.22 551	1.11 532	1.08 531	0.57 546	0.53 552	0.51 540	0.51 546	0.54 537	0.61 554

SPS-STEREO	0.69 527	0.61 537	0.98 511	0.52 537	0.57 542	0.74 521	0.50 527	0.78 533	0.62 491	0.95 536	0.86 518	0.94 529	0.70 525	1.01 526	0.87 518	0.58 547	0.51 549	0.50 538	0.50 545	0.55 538	0.58 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 574	2.61 572	13.29 583	0.58 538	0.53 540	10.12 579	3.33 574	4.83 575	5.01 574	8.75 579	8.51 577	14.08 586	7.60 578	7.70 579	5.34 575	0.28 524	0.28 533	0.34 529	0.37 537	0.57 539	0.45 539

JetBlue	1.14 551	0.76 544	2.36 557	0.59 539	0.75 550	3.04 568	1.78 571	1.11 549	0.90 534	0.94 534	1.10 532	1.66 550	1.28 555	2.09 561	1.72 555	0.43 540	0.36 540	0.38 531	0.38 539	0.58 540	0.56 547

SAMSARA	0.56 511	0.39 510	0.80 476	0.60 540	0.46 532	1.00 540	1.23 568	0.67 519	0.68 504	0.71 520	0.54 449	0.89 528	0.57 507	0.81 494	0.62 493	0.19 498	0.22 520	0.18 486	0.18 494	0.27 515	0.25 516

MFMNet_re	0.72 530	0.76 544	0.99 512	0.62 541	0.70 548	0.77 524	0.67 539	0.75 530	0.83 527	0.78 527	0.86 518	0.69 515	0.78 529	0.71 456	0.61 491	0.66 550	0.59 558	0.61 545	0.58 553	0.68 549	0.71 558

otaku	0.57 514	0.62 538	0.87 495	0.63 542	0.44 531	0.73 520	0.37 488	0.65 508	0.66 498	0.51 485	0.75 505	0.66 508	0.45 476	0.69 450	0.46 463	0.53 541	0.34 539	0.55 541	0.35 533	0.60 541	0.45 539

Ntro	0.58 515	0.64 539	0.92 502	0.66 543	0.50 537	0.77 524	0.36 484	0.66 514	0.70 508	0.50 480	0.59 467	0.65 504	0.51 497	0.75 472	0.45 457	0.56 545	0.32 538	0.56 544	0.34 532	0.63 543	0.46 542

test_for_model	0.29 390	0.89 551	0.34 180	0.69 544	0.49 535	0.20 141	0.16 112	0.30 151	0.23 133	0.28 217	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 526	0.10 407	0.06 22	0.04 1	0.86 555	0.18 471

MADNet+	1.01 545	1.16 563	4.72 569	0.70 545	0.47 533	1.24 550	0.96 558	0.97 547	0.89 532	0.65 514	0.77 508	0.87 525	0.85 538	2.09 561	1.68 553	0.38 537	0.39 542	0.31 525	0.27 526	0.43 531	0.39 535

ACVNet_1	0.72 530	0.81 546	1.37 542	0.72 546	0.53 540	0.77 524	0.42 508	0.85 545	0.90 534	0.74 524	0.75 505	1.32 544	0.72 527	1.02 527	0.55 480	0.54 543	0.31 537	0.71 548	0.35 533	0.64 545	0.45 539

ACVNet-4b	0.72 530	0.81 546	1.33 540	0.72 546	0.50 537	0.80 529	0.31 458	0.71 527	0.80 521	0.50 480	0.72 503	0.95 531	0.43 472	0.96 521	1.20 543	1.13 568	0.21 516	0.76 550	0.45 540	0.65 546	0.46 542

DispFullNet	0.66 524	0.89 551	1.59 547	0.77 548	1.21 565	0.51 485	0.23 364	0.59 479	0.72 511	0.69 519	0.61 479	0.69 515	0.91 540	0.79 487	0.48 466	0.27 521	0.12 448	0.73 549	0.30 530	0.65 546	0.40 536

RainbowNet	0.72 530	0.89 551	1.02 516	0.82 549	0.63 546	0.78 527	0.52 528	0.81 539	0.93 538	0.60 506	0.79 510	0.80 523	0.60 511	0.80 491	0.57 481	0.78 555	0.55 555	0.78 551	0.49 543	0.76 551	0.58 549

ACVNet_2	0.89 540	0.87 550	1.25 534	0.82 549	0.62 545	0.97 539	0.62 537	1.14 550	1.42 554	1.00 539	1.40 543	1.47 547	0.84 536	1.11 532	0.66 501	0.61 548	0.43 545	0.78 551	0.49 543	0.75 550	0.52 545

WAO-7	1.01 545	0.89 551	0.93 504	0.83 551	0.66 547	1.18 546	0.81 552	1.40 555	1.57 557	1.11 545	1.76 557	1.45 546	1.19 550	1.50 550	1.14 536	0.61 548	0.62 562	0.70 547	0.68 557	0.66 548	0.60 551

PWCK	1.00 543	1.17 564	1.70 551	0.91 552	0.41 527	1.19 548	0.92 556	1.10 548	1.14 549	1.16 547	1.14 534	1.25 541	0.88 539	1.75 557	1.04 530	0.87 559	0.50 547	0.87 554	0.53 548	0.96 561	0.52 545

WAO-6	1.07 549	0.93 555	0.92 502	0.96 553	0.78 553	1.28 552	0.75 545	1.34 553	2.00 561	1.02 541	1.54 551	1.59 548	1.22 551	1.31 545	1.14 536	0.78 555	0.55 555	1.02 560	0.75 561	0.83 552	0.69 557

IMH-64-1	0.91 541	0.86 548	0.84 489	0.97 554	0.75 550	0.92 537	0.71 541	1.27 551	1.10 547	0.89 531	1.45 545	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 553	0.60 551

IMH-64	0.91 541	0.86 548	0.84 489	0.97 554	0.75 550	0.92 537	0.71 541	1.27 551	1.10 547	0.89 531	1.45 545	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 553	0.60 551

IMH	1.05 548	0.95 556	1.00 513	1.01 556	0.78 553	1.11 543	0.68 540	1.38 554	1.43 555	1.00 539	1.72 555	1.43 545	1.14 546	1.73 556	0.89 520	1.09 565	0.55 555	0.99 558	0.57 552	0.87 556	0.62 556

LVE	1.13 550	1.02 557	1.28 537	1.01 556	0.80 556	1.29 553	0.81 552	1.47 558	1.96 559	1.07 543	1.90 558	1.90 553	1.01 545	1.48 549	0.91 521	0.93 562	0.61 561	0.94 555	0.69 558	0.87 556	0.75 562

Dean	1.17 552	1.04 559	1.49 546	1.03 558	0.78 553	1.20 549	0.77 548	1.48 559	1.96 559	1.28 549	1.99 560	2.15 557	1.14 546	1.25 542	1.00 527	0.81 557	0.60 559	1.01 559	0.69 558	0.92 560	0.74 561

GCST	0.47 491	0.60 536	0.57 404	1.04 559	0.48 534	0.38 422	0.11 14	0.40 275	0.32 247	0.41 436	0.34 271	0.29 277	0.17 194	0.46 338	0.19 245	0.69 551	0.42 544	0.79 553	0.62 555	0.62 542	0.46 542

WAO-8	1.46 558	1.10 561	1.09 522	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 564	3.83 569	1.44 559	2.21 563	2.15 557	1.43 559	3.17 567	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 558	0.71 558

TorneroNet-64	1.43 556	1.03 558	1.20 531	1.10 560	0.86 559	2.26 565	0.73 544	1.84 564	3.84 571	1.25 548	2.25 565	2.69 565	1.42 558	1.76 558	1.43 548	0.76 554	0.50 547	1.09 561	0.66 556	1.23 565	0.76 563

Venus	1.46 558	1.10 561	1.09 522	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 564	3.83 569	1.44 559	2.21 563	2.15 557	1.43 559	3.17 567	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 558	0.71 558

JetRed	2.30 568	2.64 573	6.12 571	1.12 563	1.38 568	5.85 574	3.29 573	1.99 567	1.67 558	1.98 566	1.95 559	2.16 560	1.60 562	2.48 565	4.10 572	1.05 563	1.60 570	1.09 561	1.01 568	1.67 570	1.28 570

TorneroNet	2.22 566	1.08 560	1.24 533	1.14 564	0.90 560	5.58 572	0.80 550	2.12 569	8.69 577	2.58 569	5.42 574	3.88 570	1.97 564	1.78 560	1.87 558	0.86 558	0.54 554	1.15 565	0.74 560	1.23 565	0.85 564

UNDER WATER-64	1.55 560	1.19 565	2.52 560	1.31 565	0.95 561	2.12 563	1.21 567	1.45 557	3.19 565	1.43 558	1.32 541	2.64 564	2.04 565	1.63 553	1.83 557	1.11 566	0.67 566	1.28 566	0.92 565	1.19 563	1.02 567

UNDER WATER	1.59 561	1.22 566	2.36 557	1.38 566	1.03 562	1.67 560	1.10 564	1.54 562	3.63 567	1.44 559	1.47 547	2.85 566	2.25 567	1.67 554	1.94 561	1.06 564	0.62 562	1.31 567	0.93 566	1.21 564	1.02 567

notaker	1.45 557	1.34 567	1.48 544	1.40 567	1.07 563	1.18 546	0.85 555	1.48 559	1.40 553	1.51 564	3.46 570	2.40 562	1.81 563	1.76 558	1.45 551	1.11 566	0.69 567	1.38 568	0.87 564	1.31 567	0.97 566

ktn	1.77 564	1.36 568	1.22 532	1.43 568	1.14 564	1.52 558	1.08 563	1.51 561	3.96 572	2.77 571	4.69 572	3.35 568	1.46 561	1.69 555	1.25 545	1.43 570	0.77 568	1.45 569	0.99 567	1.32 568	0.96 565

KSHMR	1.89 565	1.36 568	1.60 548	1.47 569	1.22 566	1.38 556	1.06 562	1.79 563	5.97 575	1.42 557	5.65 575	2.98 567	1.14 546	2.23 564	1.20 543	1.27 569	1.12 569	1.46 570	1.10 569	1.32 568	1.15 569

HanzoNet	2.97 569	1.69 570	2.29 556	1.74 570	1.33 567	1.53 559	1.03 561	1.99 567	2.64 564	5.51 575	5.16 573	5.90 575	6.82 577	4.32 573	3.29 569	3.16 575	2.02 575	1.92 571	2.87 576	2.24 572	1.89 572

LSM	1.64 562	0.40 511	2.56 561	2.02 571	17.61 584	0.51 485	0.52 528	0.61 491	0.76 516	0.82 528	1.11 533	0.63 501	0.54 500	0.75 472	0.49 468	0.16 470	0.24 526	0.18 486	0.21 502	0.25 504	2.42 574

tt	4.71 573	0.10 75	3.94 565	2.06 572	1.53 569	10.14 580	16.88 580	9.27 581	4.98 573	1.39 553	1.02 529	4.68 571	4.90 573	3.35 570	5.86 576	5.76 579	9.15 584	2.24 575	2.53 574	3.10 573	1.32 571

MADNet++	2.26 567	1.80 571	2.06 554	2.13 573	1.97 570	2.61 567	1.79 572	2.38 570	2.16 562	2.75 570	2.65 567	2.38 561	2.43 568	3.17 567	3.21 568	2.17 573	1.95 573	1.94 572	1.63 571	2.06 571	2.01 573

DPSimNet_ROB	4.34 572	4.23 574	6.89 573	3.67 574	3.68 571	4.75 569	5.21 576	2.67 572	3.68 568	5.82 576	3.95 571	5.57 572	6.72 576	3.46 571	4.48 573	4.05 578	2.88 576	4.68 578	3.12 578	3.69 574	3.62 577

PML	16.10 586	12.82 587	6.78 572	5.23 575	7.76 575	33.92 590	66.56 594	5.30 576	10.28 579	26.12 593	68.59 594	20.51 588	13.49 587	10.06 581	6.78 578	5.96 580	2.00 574	6.04 582	2.18 573	8.96 581	2.60 575

DGTPSM_ROB	8.34 577	5.10 575	10.37 581	5.31 576	10.18 577	8.33 576	23.60 585	6.06 577	13.41 584	4.90 572	10.87 582	5.65 573	10.44 579	6.17 575	12.59 580	3.74 576	7.55 579	3.69 576	7.26 581	4.14 576	7.46 579

DPSMNet_ROB	8.40 578	5.11 576	10.49 582	5.58 577	10.25 578	8.34 577	23.62 586	6.07 578	13.45 585	4.93 573	10.88 583	5.66 574	10.44 579	6.24 576	12.64 581	3.98 577	7.61 580	3.76 577	7.30 582	4.20 577	7.51 580

USTest	6.88 575	5.23 577	5.63 570	7.22 578	7.29 574	14.34 582	22.76 581	8.48 579	9.32 578	5.42 574	6.39 576	6.29 578	6.64 575	6.92 577	8.62 579	1.94 571	3.29 577	2.16 574	2.55 575	3.85 575	3.29 576

Anonymous_1	16.62 587	9.35 580	9.84 575	10.66 579	14.64 582	18.66 587	27.12 587	12.64 585	13.51 586	10.76 585	10.30 581	10.13 580	10.60 581	11.06 585	12.74 582	15.87 590	7.74 581	16.92 587	43.48 591	58.66 594	7.68 581

DPSM_ROB	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 580	11.31 580	19.11 588	27.51 588	13.37 586	14.21 587	10.31 583	11.06 584	10.96 584	11.27 585	11.96 586	13.59 583	6.78 581	8.19 582	6.03 580	7.09 579	7.93 579	7.73 582

DPSM	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 580	11.31 580	19.11 588	27.51 588	13.37 586	14.21 587	10.31 583	11.06 584	10.96 584	11.27 585	11.96 586	13.59 583	6.78 581	8.19 582	6.03 580	7.09 579	7.93 579	7.73 582

TCMNet-wrong-test	4.29 571	5.57 578	4.65 566	11.33 582	10.39 579	5.73 573	4.48 575	4.13 574	1.02 541	1.91 565	2.39 566	6.16 577	3.62 571	3.84 572	4.50 574	1.99 572	0.47 546	1.97 573	1.69 572	5.69 578	4.31 578

LRCNet_RVC	10.90 580	14.34 588	9.35 574	15.35 583	8.04 576	1.08 542	0.34 476	8.78 580	0.70 508	12.63 586	16.05 586	9.85 579	6.54 574	8.57 580	6.34 577	20.27 591	5.40 578	23.70 589	21.88 588	14.87 585	13.83 587

HaxPig	17.72 588	20.22 593	19.73 585	16.53 584	16.51 583	9.27 578	9.33 577	14.34 588	13.27 583	18.65 587	18.70 587	17.35 587	16.77 588	17.04 588	16.45 588	22.05 592	20.89 592	22.27 588	21.53 587	21.29 590	22.13 592

MEDIAN_ROB	21.21 589	24.62 594	23.47 591	19.58 585	19.65 588	13.22 581	10.96 578	17.88 589	17.00 589	22.14 592	22.02 589	20.86 589	20.36 589	21.06 589	19.71 589	25.63 593	24.13 593	26.21 590	25.20 589	25.17 591	25.38 593

xxxxx1	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

tt_ll	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

ff	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

CasAABBNet	23.10 590	19.86 589	20.64 587	22.47 589	22.73 589	38.41 592	55.50 593	26.89 591	28.70 592	20.61 589	22.15 590	22.08 591	22.75 591	23.99 590	27.36 592	13.59 586	16.48 589	12.14 583	14.27 584	15.95 586	15.53 589

FlowAnything	23.14 591	19.87 590	20.79 588	22.50 590	22.74 590	38.39 591	55.46 591	26.89 591	28.72 593	20.77 591	22.29 592	22.07 590	22.72 590	23.99 590	27.41 594	13.60 587	16.55 591	12.15 584	14.36 586	15.97 587	15.52 588

Selective-RAFT-Error	23.16 592	19.93 591	20.87 589	22.54 591	22.81 591	38.52 594	55.47 592	27.01 594	28.83 594	20.66 590	22.25 591	22.09 592	22.80 593	24.09 592	27.36 592	13.61 588	16.48 589	12.15 584	14.28 585	15.99 588	15.57 590

LSM0	24.24 593	19.98 592	22.32 590	24.22 592	40.14 594	38.48 593	55.20 590	26.95 593	28.57 591	20.49 588	21.83 588	22.26 593	22.75 591	24.22 593	27.30 591	13.66 589	16.32 588	12.19 586	14.15 583	16.10 589	17.66 591

AVERAGE_ROB	25.43 594	29.06 595	27.24 592	24.63 593	24.20 593	17.73 586	12.61 579	22.29 590	21.39 590	26.79 594	26.16 593	25.20 594	24.64 594	25.07 594	23.53 590	29.96 594	28.40 594	30.60 591	29.58 590	29.72 592	29.84 594

test_example2	101.33 595	108.28 596	68.15 594	98.43 594	106.93 595	89.75 595	102.43 595	36.80 595	97.65 595	129.04 595	130.15 595	65.26 595	66.62 595	92.11 595	80.24 595	144.10 595	199.48 595	81.81 595	103.01 595	125.01 595	101.27 595

DLNR_Zeroshot_test	10.44 579	12.10 586	19.93 586	106.08 595	23.66 592	0.14 14	0.13 38	3.22 573	0.17 44	0.16 103	0.23 149	0.16 119	0.10 39	0.31 271	0.15 141	2.36 574	0.06 146	0.07 75	0.07 137	39.70 593	0.06 75

ccccc		256.29 597		354.40 596	364.36 596	149.10 596		152.89 596		153.93 596		164.00 596		268.02 596		390.55 596	349.22 596	244.59 596	219.82 596	412.30 596

ASD4		6.65 579

Low-res two-view benchmark