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

2.5w	0.21 40	0.23 85	0.50 1	0.22 57	0.15 83	0.39 90	0.19 104	0.47 121	0.36 82	0.21 68	0.22 77	0.13 4	0.17 60	0.33 110	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 30	0.51 2	0.22 57	0.17 144	0.35 59	0.14 28	0.27 2	0.25 4	0.19 50	0.21 64	0.14 15	0.15 36	0.27 48	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 233

2.25w	0.21 40	0.22 64	0.51 2	0.21 27	0.14 54	0.36 68	0.13 12	0.42 71	0.34 56	0.23 99	0.27 117	0.14 15	0.18 82	0.33 110	0.24 163	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

2w_stereo	0.21 40	0.19 23	0.51 2	0.22 57	0.13 29	0.41 106	0.20 123	0.50 142	0.34 56	0.25 129	0.23 88	0.13 4	0.23 154	0.24 13	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 193	0.52 5	0.28 181	0.17 144	0.37 71	0.20 123	0.38 36	0.24 2	0.24 109	0.20 55	0.21 95	0.17 60	0.26 33	0.25 176	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.16 397	0.17 254	0.12 175

3.25w_new	0.20 23	0.20 30	0.52 5	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.14 28	0.43 80	0.35 62	0.23 99	0.21 64	0.16 41	0.18 82	0.27 48	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

3.25w	0.20 23	0.20 30	0.52 5	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.14 28	0.43 80	0.35 62	0.23 99	0.21 64	0.16 41	0.18 82	0.27 48	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

1w_stereo	0.22 63	0.17 12	0.52 5	0.23 71	0.16 114	0.44 132	0.22 170	0.55 188	0.40 125	0.25 129	0.29 130	0.13 4	0.26 197	0.28 61	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

monsterstereo	0.22 63	0.22 64	0.52 5	0.25 108	0.27 354	0.39 90	0.14 28	0.51 150	0.33 50	0.25 129	0.27 117	0.13 4	0.13 16	0.38 161	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 63	0.22 64	0.52 5	0.23 71	0.28 368	0.42 121	0.14 28	0.46 107	0.31 33	0.24 109	0.20 55	0.13 4	0.14 20	0.43 187	0.20 76	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 120	0.06 1	0.06 1

OmniDepth	0.19 9	0.30 173	0.55 11	0.23 71	0.09 1	0.38 83	0.15 45	0.32 14	0.33 50	0.16 11	0.12 8	0.23 108	0.19 105	0.27 48	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 40	0.22 64	0.55 11	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.14 28	0.43 80	0.33 50	0.21 68	0.24 98	0.14 15	0.18 82	0.34 122	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

4w-stereo	0.20 23	0.21 43	0.57 13	0.21 27	0.15 83	0.39 90	0.13 12	0.39 49	0.33 50	0.22 80	0.21 64	0.13 4	0.20 116	0.29 74	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

2.75w_new	0.21 40	0.21 43	0.57 13	0.20 16	0.14 54	0.40 96	0.18 95	0.47 121	0.36 82	0.24 109	0.20 55	0.13 4	0.19 105	0.31 90	0.21 97	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 18

wo013ll	0.18 1	0.15 2	0.58 15	0.18 1	0.13 29	0.24 6	0.16 65	0.40 53	0.28 20	0.19 50	0.15 23	0.15 32	0.12 7	0.21 2	0.19 44	0.11 268	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

rvit_stereo_0083	0.25 80	0.19 23	0.58 15	0.28 181	0.18 183	0.28 16	0.22 170	0.38 36	0.54 271	0.23 99	0.30 143	0.27 161	0.26 197	0.37 153	0.24 163	0.14 403	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.12 121	0.10 113

ITER	0.20 23	0.19 23	0.59 17	0.21 27	0.12 8	0.29 20	0.13 12	0.31 9	0.31 33	0.24 109	0.22 77	0.16 41	0.18 82	0.48 237	0.20 76	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.12 175

3w_stereo	0.21 40	0.22 64	0.59 17	0.22 57	0.12 8	0.37 71	0.22 170	0.50 142	0.38 96	0.22 80	0.21 64	0.12 2	0.22 137	0.26 33	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

mnv4	0.18 1	0.15 2	0.60 19	0.18 1	0.12 8	0.27 12	0.16 65	0.38 36	0.24 2	0.18 42	0.17 37	0.17 60	0.12 7	0.21 2	0.19 44	0.11 268	0.08 149	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

PyraSte	0.20 23	0.15 2	0.60 19	0.22 57	0.15 83	0.38 83	0.14 28	0.44 89	0.35 62	0.16 11	0.18 43	0.19 81	0.18 82	0.25 21	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 40	0.33 202	0.60 19	0.23 71	0.12 8	0.44 132	0.13 12	0.39 49	0.46 186	0.13 1	0.10 2	0.17 60	0.13 16	0.35 129	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

ITERv19	0.20 23	0.20 30	0.61 22	0.22 57	0.14 54	0.38 83	0.15 45	0.35 23	0.29 29	0.21 68	0.22 77	0.13 4	0.23 154	0.34 122	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.07 89	0.08 42	0.09 79

qwe	0.21 40	0.22 64	0.61 22	0.21 27	0.20 231	0.41 106	0.15 45	0.46 107	0.35 62	0.26 143	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.31 90	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

3.75w	0.21 40	0.21 43	0.61 22	0.21 27	0.20 231	0.44 132	0.16 65	0.44 89	0.30 32	0.22 80	0.20 55	0.13 4	0.18 82	0.29 74	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

MLG-Stereo_test1	0.21 40	0.33 202	0.61 22	0.23 71	0.21 245	0.45 138	0.13 12	0.33 18	0.46 186	0.13 1	0.09 1	0.18 71	0.12 7	0.32 99	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

rvit_stereo_0081	0.25 80	0.21 43	0.61 22	0.28 181	0.17 144	0.31 31	0.22 170	0.42 71	0.53 258	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.21 127	0.34 122	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 80	0.21 43	0.61 22	0.28 181	0.17 144	0.31 31	0.22 170	0.42 71	0.53 258	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.21 127	0.34 122	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.09 79

ACW_4w	0.20 23	0.15 2	0.62 28	0.21 27	0.14 54	0.38 83	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.16 31	0.18 71	0.16 45	0.26 33	0.19 44	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 23	0.15 2	0.62 28	0.21 27	0.16 114	0.40 96	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.15 23	0.21 95	0.16 45	0.22 5	0.17 21	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

USM	0.19 9	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.11 2	0.33 43	0.14 28	0.32 14	0.29 29	0.16 11	0.15 23	0.16 41	0.13 16	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

xxxad45	0.20 23	0.15 2	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.14 17	0.19 81	0.16 45	0.22 5	0.18 25	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

4.5_new	0.21 40	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.17 78	0.40 53	0.35 62	0.25 129	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.22 5	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

4.5w-stereo	0.21 40	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.17 78	0.40 53	0.35 62	0.25 129	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.22 5	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

5k_new	0.18 1	0.20 30	0.64 34	0.20 16	0.13 29	0.29 20	0.13 12	0.30 5	0.29 29	0.16 11	0.13 13	0.17 60	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 79

DilatedVolume-Stereo	0.26 83	0.20 30	0.64 34	0.25 108	0.15 83	0.41 106	0.18 95	0.42 71	0.35 62	0.34 185	0.34 178	0.25 135	0.23 154	0.43 187	0.53 391	0.09 100	0.09 224	0.08 66	0.10 187	0.12 121	0.11 138

4.25_new	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

4.5w_new	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

4.25w-stereo	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 85	0.64 34	0.24 89	0.22 272	0.47 163	0.13 12	0.52 164	0.33 50	0.18 42	0.24 98	0.17 60	0.22 137	0.32 99	0.19 44	0.08 49	0.06 23	0.08 66	0.06 20	0.17 254	0.09 79

2k_new	0.18 1	0.15 2	0.65 40	0.18 1	0.14 54	0.25 8	0.16 65	0.38 36	0.26 9	0.17 29	0.12 8	0.15 32	0.13 16	0.23 11	0.19 44	0.10 198	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

mfccc	0.19 9	0.20 30	0.65 40	0.19 7	0.13 29	0.42 121	0.13 12	0.33 18	0.28 20	0.17 29	0.14 17	0.18 71	0.16 45	0.27 48	0.23 138	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

weee2	0.18 1	0.19 23	0.65 40	0.20 16	0.12 8	0.30 26	0.14 28	0.29 4	0.28 20	0.16 11	0.13 13	0.18 71	0.15 36	0.25 21	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

SteFusion	0.20 23	0.13 1	0.65 40	0.20 16	0.15 83	0.41 106	0.15 45	0.43 80	0.38 96	0.16 11	0.20 55	0.15 32	0.14 20	0.26 33	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 23	0.16 11	0.65 40	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.14 28	0.45 100	0.37 90	0.16 11	0.16 31	0.19 81	0.16 45	0.24 13	0.19 44	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

ITERv2	0.21 40	0.21 43	0.65 40	0.21 27	0.14 54	0.39 90	0.12 4	0.36 27	0.31 33	0.33 182	0.21 64	0.16 41	0.17 60	0.32 99	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.07 18

MonStereo	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

asd	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.22 57	0.17 144	0.41 106	0.14 28	0.35 23	0.32 41	0.24 109	0.20 55	0.15 32	0.18 82	0.26 33	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

depthmonostereo	0.26 83	0.23 85	0.65 40	0.41 446	0.13 29	0.41 106	0.19 104	0.51 150	0.40 125	0.25 129	0.29 130	0.26 149	0.28 232	0.44 196	0.23 138	0.09 100	0.10 269	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.08 55

MLG-Stereo_test3	0.21 40	0.35 224	0.65 40	0.21 27	0.14 54	0.36 68	0.13 12	0.37 31	0.40 125	0.21 68	0.12 8	0.17 60	0.12 7	0.25 21	0.16 6	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.10 113

MonSter	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

aaa3	0.18 1	0.22 64	0.66 52	0.19 7	0.13 29	0.29 20	0.14 28	0.32 14	0.26 9	0.16 11	0.14 17	0.16 41	0.15 36	0.25 21	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

ss10	0.19 9	0.21 43	0.66 52	0.20 16	0.12 8	0.32 38	0.13 12	0.38 36	0.31 33	0.17 29	0.16 31	0.16 41	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.08 149	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

ACM	0.19 9	0.21 43	0.66 52	0.20 16	0.13 29	0.35 59	0.12 4	0.31 9	0.28 20	0.16 11	0.15 23	0.17 60	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

dual_stereo	0.23 70	0.25 103	0.66 52	0.21 27	0.15 83	0.27 12	0.15 45	0.62 232	0.40 125	0.15 4	0.13 13	0.18 71	0.14 20	0.37 153	0.19 44	0.09 100	0.31 546	0.07 1	0.10 187	0.07 4	0.07 18

gc-stereo	0.19 9	0.21 43	0.67 56	0.19 7	0.12 8	0.31 31	0.14 28	0.31 9	0.26 9	0.17 29	0.14 17	0.16 41	0.16 45	0.26 33	0.22 121	0.09 100	0.08 149	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

5k_stereo	0.19 9	0.15 2	0.68 57	0.18 1	0.13 29	0.26 10	0.15 45	0.42 71	0.28 20	0.18 42	0.18 43	0.18 71	0.12 7	0.24 13	0.19 44	0.12 328	0.09 224	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

SX	0.19 9	0.22 64	0.68 57	0.20 16	0.12 8	0.29 20	0.13 12	0.30 5	0.28 20	0.16 11	0.12 8	0.19 81	0.15 36	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 79

ITER124	0.19 9	0.21 43	0.68 57	0.20 16	0.12 8	0.41 106	0.14 28	0.31 9	0.26 9	0.16 11	0.14 17	0.16 41	0.16 45	0.27 48	0.22 121	0.08 49	0.08 149	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

MLG-Stereo_test2	0.21 40	0.36 233	0.68 57	0.21 27	0.17 144	0.45 138	0.12 4	0.35 23	0.42 146	0.15 4	0.11 4	0.22 99	0.10 1	0.28 61	0.16 6	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

SX1w	0.18 1	0.15 2	0.69 61	0.18 1	0.13 29	0.23 4	0.17 78	0.38 36	0.25 4	0.19 50	0.18 43	0.15 32	0.10 1	0.24 13	0.18 25	0.12 328	0.09 224	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.09 79

4k_L	0.19 9	0.20 30	0.69 61	0.19 7	0.13 29	0.34 51	0.14 28	0.33 18	0.28 20	0.17 29	0.15 23	0.16 41	0.14 20	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

uiiii_40	0.19 9	0.18 17	0.69 61	0.19 7	0.13 29	0.32 38	0.12 4	0.37 31	0.25 4	0.15 4	0.14 17	0.16 41	0.17 60	0.25 21	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.06 1

zaero_v3	0.21 40	0.21 43	0.69 61	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.13 12	0.38 36	0.31 33	0.23 99	0.20 55	0.14 15	0.21 127	0.33 110	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.07 18

Monster-pub-mixall	0.21 40	0.31 185	0.69 61	0.21 27	0.13 29	0.27 12	0.12 4	0.37 31	0.26 9	0.21 68	0.19 49	0.15 32	0.12 7	0.47 231	0.29 221	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.08 42	0.12 175

asda	0.22 63	0.25 103	0.70 66	0.21 27	0.16 114	0.43 126	0.16 65	0.44 89	0.35 62	0.22 80	0.20 55	0.14 15	0.20 116	0.25 21	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

LGtest1	0.21 40	0.37 236	0.70 66	0.22 57	0.12 8	0.31 31	0.11 2	0.36 27	0.39 109	0.17 29	0.13 13	0.16 41	0.14 20	0.25 21	0.27 196	0.10 198	0.09 224	0.08 66	0.06 20	0.10 88	0.10 113

LG-G_1	0.23 70	0.37 236	0.71 68	0.23 71	0.11 2	0.51 196	0.12 4	0.44 89	0.39 109	0.19 50	0.15 23	0.19 81	0.15 36	0.36 142	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.11 138

LG-G	0.23 70	0.37 236	0.71 68	0.23 71	0.11 2	0.51 196	0.12 4	0.44 89	0.39 109	0.19 50	0.15 23	0.19 81	0.15 36	0.36 142	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.11 138

StePilot	0.19 9	0.18 17	0.72 70	0.19 7	0.13 29	0.34 51	0.12 4	0.38 36	0.26 9	0.18 42	0.16 31	0.16 41	0.16 45	0.29 74	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

CNT	0.19 9	0.17 12	0.73 71	0.18 1	0.17 144	0.27 12	0.15 45	0.40 53	0.27 16	0.15 4	0.16 31	0.16 41	0.14 20	0.22 5	0.20 76	0.09 100	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

4.5w_L	0.19 9	0.18 17	0.73 71	0.20 16	0.13 29	0.34 51	0.13 12	0.39 49	0.25 4	0.17 29	0.16 31	0.16 41	0.17 60	0.28 61	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 86	0.38 246	0.76 73	0.24 89	0.18 183	0.34 51	0.27 305	0.54 184	0.44 161	0.24 109	0.26 113	0.27 161	0.22 137	0.29 74	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.10 179	0.10 187	0.15 195	0.11 138

whm_eth	0.27 86	0.38 246	0.76 73	0.24 89	0.18 183	0.34 51	0.27 305	0.54 184	0.44 161	0.24 109	0.26 113	0.27 161	0.22 137	0.29 74	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.10 179	0.10 187	0.15 195	0.11 138

SGD-Stereo	0.22 63	0.28 150	0.77 75	0.22 57	0.11 2	0.40 96	0.16 65	0.31 9	0.36 82	0.19 50	0.19 49	0.17 60	0.17 60	0.37 153	0.16 6	0.10 198	0.06 23	0.08 66	0.07 89	0.10 88	0.07 18

GIP-stereo	0.26 83	0.22 64	0.78 76	0.29 213	0.20 231	0.42 121	0.17 78	0.64 243	0.39 109	0.18 42	0.24 98	0.23 108	0.18 82	0.25 21	0.47 363	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.17 254	0.08 55

DDF-Stereo	0.37 173	0.27 126	0.79 77	0.39 428	0.29 376	0.38 83	0.21 144	0.47 121	0.51 231	0.32 178	0.17 37	0.79 476	0.23 154	0.64 307	1.04 501	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.12 290	0.35 491	0.15 268

xyz-stereo-finetune	0.31 121	0.46 301	0.79 77	0.21 27	0.12 8	0.53 224	0.25 258	0.52 164	0.54 271	0.28 155	0.32 162	0.29 177	0.23 154	0.59 290	0.55 398	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.13 151	0.08 55

FoundationStereo	0.20 23	0.30 173	0.81 79	0.21 27	0.22 272	0.21 3	0.16 65	0.25 1	0.38 96	0.15 4	0.11 4	0.18 71	0.17 60	0.23 11	0.16 6	0.09 100	0.13 367	0.08 66	0.06 20	0.07 4	0.07 18

castereo	0.30 113	0.44 290	0.81 79	0.24 89	0.29 376	0.41 106	0.27 305	0.72 283	0.45 176	0.22 80	0.30 143	0.24 122	0.31 263	0.25 21	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.31 525	0.12 121	0.09 79

111111	0.24 76	0.21 43	0.82 81	0.24 89	0.21 245	0.43 126	0.13 12	0.45 100	0.35 62	0.22 80	0.27 117	0.18 71	0.16 45	0.35 129	0.18 25	0.09 100	0.06 23	0.08 66	0.06 20	0.25 390	0.08 55

252Zero-FE	0.62 426	0.27 126	0.83 82	0.24 89	0.13 29	0.31 31	0.13 12	0.39 49	0.32 41	8.03 625	0.23 88	0.12 2	0.12 7	0.26 33	0.44 348	0.09 100	0.12 343	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.12 175

LG-Stereo_L2	0.21 40	0.31 185	0.85 83	0.22 57	0.14 54	0.31 31	0.22 170	0.38 36	0.25 4	0.17 29	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 99	0.18 25	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.10 113

LG-Stereo_L1	0.21 40	0.31 185	0.85 83	0.22 57	0.14 54	0.28 16	0.21 144	0.38 36	0.26 9	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 153	0.18 25	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.10 113

IGEV-Stereo+	0.29 103	0.29 160	0.86 85	0.25 108	0.34 438	0.30 26	0.14 28	0.32 14	0.53 258	0.18 42	0.12 8	0.18 71	0.19 105	0.49 249	0.17 21	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.20 459	0.46 548	0.59 566

RSM++	0.27 86	0.26 118	0.87 86	0.28 181	0.13 29	0.39 90	0.20 123	0.45 100	0.45 176	0.20 60	0.24 98	0.24 122	0.17 60	0.36 142	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.35 541	0.26 410	0.18 335

water-stereo	0.24 76	0.17 12	0.88 87	0.24 89	0.14 54	0.37 71	0.17 78	0.43 80	0.32 41	0.26 143	0.35 183	0.26 149	0.24 167	0.22 5	0.25 176	0.09 100	0.09 224	0.09 125	0.08 120	0.10 88	0.10 113

IGEV	0.22 63	0.28 150	0.88 87	0.21 27	0.24 305	0.42 121	0.17 78	0.35 23	0.37 90	0.20 60	0.22 77	0.14 15	0.12 7	0.24 13	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.07 18

DA	0.32 127	0.26 118	0.89 89	0.29 213	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.60 224	0.39 109	0.23 99	0.30 143	0.24 122	0.26 197	0.60 296	0.18 25	0.10 198	0.12 343	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.52 557

GGEV	0.32 127	0.26 118	0.89 89	0.29 213	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.60 224	0.39 109	0.23 99	0.30 143	0.24 122	0.26 197	0.60 296	0.18 25	0.10 198	0.12 343	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.52 557

S2M2_L	0.24 76	0.29 160	0.90 91	0.23 71	0.17 144	0.24 6	0.09 1	0.36 27	0.45 176	0.17 29	0.25 105	0.23 108	0.17 60	0.24 13	0.28 206	0.15 422	0.12 343	0.11 245	0.12 290	0.15 195	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 63	0.22 64	0.91 92	0.23 71	0.13 29	0.49 178	0.18 95	0.30 5	0.28 20	0.19 50	0.17 37	0.14 15	0.14 20	0.41 176	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.09 79

mms	0.27 86	0.26 118	0.91 92	0.25 108	0.18 183	0.32 38	0.23 205	0.37 31	0.31 33	0.21 68	0.30 143	0.23 108	0.17 60	0.46 220	0.21 97	0.08 49	0.10 269	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.47 549

U	3.37 614	0.17 12	0.91 92	0.26 139	13.79 655	19.19 635	0.15 45	0.41 65	0.31 33	0.17 29	0.18 43	0.27 161	0.15 36	0.21 2	0.16 6	0.09 100	0.06 23	17.88 665	12.81 659	0.10 88	0.08 55

castereo++	0.28 93	0.43 279	0.93 95	0.28 181	0.17 144	0.53 224	0.21 144	0.55 188	0.45 176	0.17 29	0.26 113	0.32 193	0.17 60	0.33 110	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.29 508	0.13 151	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 325	0.33 202	0.93 95	0.26 139	0.22 272	0.46 156	0.20 123	1.10 564	1.34 581	3.16 617	0.32 162	0.22 99	0.20 116	0.30 83	0.22 121	0.10 198	0.09 224	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.19 352

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 260	0.94 97	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.13 12	0.40 53	0.36 82	0.22 80	0.15 23	0.15 32	0.15 36	0.40 172	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.15 268

LG-Stereo	0.27 86	0.25 103	0.95 98	0.25 108	0.15 83	0.43 126	0.21 144	0.50 142	0.40 125	0.18 42	0.29 130	0.25 135	0.16 45	0.28 61	0.35 290	0.07 29	0.07 53	0.11 245	0.10 187	0.24 377	0.10 113

RSM	0.28 93	0.26 118	0.97 99	0.25 108	0.24 305	0.37 71	0.21 144	0.49 136	0.44 161	0.21 68	0.27 117	0.28 170	0.17 60	0.38 161	0.20 76	0.07 29	0.07 53	0.09 125	0.34 538	0.21 332	0.16 297

EGLCR-Stereo	0.29 103	0.27 126	0.97 99	0.30 232	0.19 216	0.56 264	0.17 78	0.68 264	0.36 82	0.30 164	0.18 43	0.27 161	0.17 60	0.38 161	0.19 44	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.10 88	0.35 508

rvit_0105_6	0.31 121	0.29 160	1.00 101	0.31 259	0.18 183	0.35 59	0.25 258	0.51 150	0.61 333	0.25 129	0.28 124	0.32 193	0.25 183	0.39 167	0.25 176	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.13 324	0.14 175	0.13 213

AdaDepth	0.24 76	0.18 17	1.03 102	0.25 108	0.21 245	0.46 156	0.16 65	0.30 5	0.27 16	0.17 29	0.19 49	0.14 15	0.18 82	0.35 129	0.17 21	0.07 29	0.07 53	0.08 66	0.25 488	0.10 88	0.10 113

SMoEStereo_RVC	0.29 103	0.26 118	1.03 102	0.25 108	0.14 54	0.46 156	0.22 170	0.36 27	0.38 96	0.23 99	0.23 88	0.21 95	0.18 82	0.45 211	0.60 419	0.07 29	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.20 318	0.20 368

xyz-stereo-finetune2	0.35 155	0.45 298	1.04 104	0.21 27	0.12 8	0.58 300	0.23 205	0.50 142	0.45 176	0.31 169	0.46 248	0.30 182	0.41 345	0.81 360	0.51 384	0.08 49	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 93	0.56 347	1.05 105	0.23 71	0.19 216	0.52 215	0.17 78	0.44 89	0.39 109	0.18 42	0.25 105	0.24 122	0.15 36	0.33 110	0.19 44	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.14 175	0.32 494

999	0.29 103	0.25 103	1.05 105	0.26 139	0.18 183	0.49 178	0.23 205	0.38 36	0.37 90	0.20 60	0.32 162	0.23 108	0.18 82	0.73 341	0.36 293	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.24 377	0.10 113

tt45	0.29 103	0.24 98	1.06 107	0.25 108	0.17 144	0.55 247	0.22 170	0.41 65	0.35 62	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.18 82	0.64 307	0.34 282	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.21 332	0.11 138

rvit_stereo_0081_aga	0.27 86	0.29 160	1.08 108	0.26 139	0.20 231	0.33 43	0.21 144	0.41 65	0.42 146	0.26 143	0.28 124	0.27 161	0.21 127	0.31 90	0.21 97	0.14 403	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.10 113

CroCo-Stereo	0.30 113	0.45 298	1.08 108	0.31 259	0.17 144	0.19 2	0.21 144	0.73 295	0.50 223	0.21 68	0.24 98	0.55 339	0.22 137	0.27 48	0.26 186	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.07 89	0.12 121	0.09 79
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 93	0.28 150	1.09 110	0.33 311	0.15 83	0.30 26	0.16 65	0.58 206	0.42 146	0.19 50	0.19 49	0.17 60	0.26 197	0.38 161	0.37 299	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.25 488	0.10 88	0.06 1

CES	0.30 113	0.27 126	1.09 110	0.23 71	0.50 527	0.40 96	0.20 123	0.46 107	0.44 161	0.22 80	0.28 124	0.26 149	0.19 105	0.33 110	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.15 195	0.49 553

S2M2_XL	0.20 23	0.32 193	1.10 112	0.19 7	0.13 29	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 49	0.15 32	0.14 20	0.19 1	0.21 97	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.10 88	0.08 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 103	0.21 43	1.10 112	0.24 89	0.15 83	0.42 121	0.24 238	0.42 71	0.38 96	0.21 68	0.18 43	0.20 87	0.16 45	0.44 196	0.70 444	0.07 29	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.28 426	0.20 368
1: 1. 1
gasm-f	0.36 165	0.34 215	1.13 114	0.53 521	0.44 506	0.54 232	0.27 305	0.40 53	0.27 16	0.20 60	0.33 171	0.16 41	0.22 137	0.36 142	0.25 176	0.11 268	0.37 558	0.08 66	0.06 20	0.38 512	0.71 574

BUS	0.41 211	0.27 126	1.13 114	0.30 232	0.21 245	0.91 533	0.23 205	1.00 533	0.61 333	0.63 451	0.53 321	0.66 403	0.30 254	0.43 187	0.32 264	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 211	0.27 126	1.13 114	0.30 232	0.21 245	0.76 482	0.31 368	1.00 533	0.61 333	0.63 451	0.53 321	0.63 382	0.37 305	0.43 187	0.38 306	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

psmg	0.41 211	0.27 126	1.13 114	0.27 156	0.21 245	0.75 478	0.36 419	0.90 444	0.61 333	0.59 413	0.59 372	0.63 382	0.37 305	0.43 187	0.38 306	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.13 151	0.11 138

GASTEREO	0.35 155	0.72 412	1.15 118	0.56 535	0.20 231	0.52 215	0.22 170	0.56 195	0.40 125	0.30 164	0.31 156	0.16 41	0.31 263	0.35 129	0.26 186	0.09 100	0.14 388	0.08 66	0.28 504	0.14 175	0.20 368

MSCF	0.35 155	0.72 412	1.15 118	0.58 541	0.21 245	0.50 186	0.22 170	0.56 195	0.38 96	0.29 160	0.29 130	0.17 60	0.30 254	0.35 129	0.26 186	0.09 100	0.12 343	0.08 66	0.29 508	0.15 195	0.21 380

IGEV-RUCA	2.28 598	0.30 173	1.15 118	0.40 439	1.86 614	2.06 600	1.90 610	1.36 584	1.80 601	3.70 619	3.76 615	5.02 617	8.19 625	2.12 541	1.63 551	0.25 533	0.76 603	2.72 623	1.91 619	2.39 617	2.36 621

anonymousdsp2	0.34 144	0.24 98	1.16 121	0.28 181	0.15 83	0.57 282	0.23 205	0.79 365	0.47 204	0.38 204	0.37 192	0.40 237	0.25 183	0.47 231	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.13 324	0.19 302	0.27 458

GEAStereo	0.35 155	0.32 193	1.17 122	0.53 521	0.60 555	0.55 247	0.21 144	0.40 53	0.27 16	0.20 60	0.22 77	0.16 41	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.11 268	0.37 558	0.08 66	0.06 20	0.33 469	0.71 574

GSStereo	0.36 165	0.32 193	1.17 122	0.34 342	0.60 555	0.55 247	0.21 144	0.62 232	0.41 135	0.22 80	0.22 77	0.17 60	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.33 469	0.84 584

rvit_stereo_ft	0.31 121	0.61 360	1.18 124	0.32 288	0.21 245	0.28 16	0.27 305	0.55 188	0.48 207	0.23 99	0.27 117	0.28 170	0.26 197	0.32 99	0.25 176	0.13 360	0.09 224	0.11 245	0.11 250	0.13 151	0.14 233

mmm	0.38 183	0.21 43	1.18 124	0.35 359	0.17 144	0.49 178	0.26 280	0.78 349	0.52 239	0.50 295	0.57 363	0.41 243	0.37 305	0.71 338	0.31 253	0.11 268	0.13 367	0.14 398	0.13 324	0.15 195	0.14 233

AIO_test	0.39 198	0.37 236	1.19 126	0.73 562	0.67 564	0.35 59	0.25 258	0.47 121	0.34 56	0.34 185	0.22 77	0.33 199	0.17 60	1.31 413	0.19 44	0.11 268	0.15 414	0.08 66	0.21 466	0.15 195	0.23 419

fffy	0.28 93	0.24 98	1.19 126	0.27 156	0.15 83	0.37 71	0.22 170	0.42 71	0.32 41	0.20 60	0.29 130	0.26 149	0.20 116	0.44 196	0.20 76	0.08 49	0.10 269	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.18 335

test_sample1	0.40 204	0.18 17	1.19 126	0.31 259	0.18 183	0.48 171	0.23 205	0.78 349	0.49 213	0.44 237	0.44 236	0.45 281	0.41 345	1.39 421	0.33 275	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.12 121	0.13 213

LoS_RVC	0.29 103	0.33 202	1.19 126	0.25 108	0.34 438	0.43 126	0.22 170	0.42 71	0.32 41	0.22 80	0.33 171	0.23 108	0.24 167	0.31 90	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 88	0.31 488

ITSA-stereo	0.48 296	0.33 202	1.20 130	0.33 311	0.18 183	0.60 329	0.29 347	0.94 482	0.80 508	0.50 295	0.49 283	0.53 329	0.59 464	1.25 411	0.64 431	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	0.18 281	0.23 419

CASnet	0.28 93	0.31 185	1.20 130	0.28 181	0.11 2	0.47 163	0.19 104	0.44 89	0.44 161	0.38 204	0.31 156	0.23 108	0.17 60	0.29 74	0.19 44	0.10 198	0.06 23	0.15 428	0.12 290	0.16 232	0.07 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 173	0.37 236	1.21 132	0.26 139	0.18 183	0.73 468	0.18 95	0.53 173	0.41 135	0.35 187	0.30 143	0.58 364	0.22 137	0.33 110	0.95 482	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.35 541	0.13 151	0.15 268

ours_stereo	0.27 86	0.25 103	1.21 132	0.25 108	0.17 144	0.35 59	0.23 205	0.38 36	0.35 62	0.20 60	0.31 156	0.23 108	0.17 60	0.41 176	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.18 335

WCG-NET（raft）	0.32 127	0.53 331	1.21 132	0.23 71	0.12 8	0.44 132	0.24 238	0.40 53	0.50 223	0.35 187	0.35 183	0.47 302	0.25 183	0.35 129	0.20 76	0.08 49	0.29 540	0.08 66	0.07 89	0.22 349	0.11 138

test_sample2	0.41 211	0.19 23	1.23 135	0.31 259	0.17 144	0.51 196	0.27 305	0.81 373	0.55 278	0.44 237	0.45 240	0.46 294	0.38 312	1.51 442	0.30 241	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.14 233

222	0.78 511	0.23 85	1.23 135	0.28 181	0.18 183	0.62 370	0.24 238	1.02 545	0.70 429	0.58 399	0.66 438	0.46 294	0.42 363	1.80 493	6.53 622	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.17 315

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 173	1.34 575	1.24 137	0.23 71	0.12 8	0.33 43	0.20 123	0.40 53	0.33 50	0.25 129	0.21 64	0.16 41	0.14 20	0.27 48	0.63 426	0.55 575	0.06 23	0.11 245	0.13 324	0.25 390	0.49 553

AIO-Stereo	0.30 113	0.27 126	1.25 138	0.27 156	0.24 305	0.37 71	0.20 123	0.52 164	0.36 82	0.21 68	0.30 143	0.23 108	0.14 20	0.31 90	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.38 553	0.19 302	0.31 488

CSP-Net	0.50 325	0.39 255	1.25 138	0.29 213	0.23 292	0.77 490	0.35 412	0.86 414	0.57 293	0.59 413	0.59 372	0.65 396	0.40 334	1.77 484	0.44 348	0.16 443	0.11 317	0.10 179	0.10 187	0.20 318	0.14 233

WCG-NET	0.30 113	0.42 274	1.26 140	0.24 89	0.12 8	0.43 126	0.24 238	0.40 53	0.56 289	0.35 187	0.37 192	0.26 149	0.24 167	0.29 74	0.19 44	0.08 49	0.12 343	0.08 66	0.07 89	0.22 349	0.10 113

DMCA	0.41 211	0.52 326	1.26 140	0.31 259	0.24 305	0.59 317	0.26 280	0.77 334	0.63 363	0.58 399	0.48 266	0.57 357	0.35 285	0.40 172	0.50 379	0.14 403	0.10 269	0.14 398	0.10 187	0.15 195	0.15 268

Zero-FE251	0.56 387	0.29 160	1.27 142	0.26 139	0.16 114	0.44 132	0.16 65	0.44 89	0.35 62	5.31 622	0.19 49	0.22 99	0.19 105	0.24 13	1.08 504	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.13 213

Selective-IGEV	0.29 103	0.23 85	1.28 143	0.27 156	0.30 389	0.35 59	0.20 123	0.56 195	0.38 96	0.21 68	0.30 143	0.22 99	0.18 82	0.37 153	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 66	0.15 377	0.16 232	0.29 470

AIO_rvc	0.41 211	0.64 381	1.29 144	0.58 541	0.39 479	0.37 71	0.24 238	0.50 142	0.43 157	0.28 155	0.23 88	0.25 135	0.16 45	0.99 377	0.19 44	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.25 390	0.85 586

ProNet	0.30 113	0.54 336	1.29 144	0.25 108	0.15 83	0.47 163	0.25 258	0.48 129	0.39 109	0.21 68	0.23 88	0.22 99	0.20 116	0.44 196	0.19 44	0.08 49	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.23 362	0.12 175

anonymity	0.80 515	0.66 395	1.29 144	0.59 546	0.75 571	0.67 427	0.52 500	0.95 495	0.71 439	0.94 546	0.70 468	0.67 412	0.87 536	0.71 338	1.35 536	0.64 580	0.62 589	0.58 576	1.44 615	0.60 568	0.65 571

CAS	0.35 155	0.25 103	1.30 147	0.79 568	0.34 438	0.51 196	0.23 205	0.46 107	0.39 109	0.22 80	0.31 156	0.20 87	0.17 60	0.28 61	0.23 138	0.73 585	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 69	0.37 523

RCA-Stereo	0.34 144	0.32 193	1.30 147	0.26 139	0.14 54	0.58 300	0.23 205	0.78 349	0.62 351	0.40 212	0.44 236	0.28 170	0.35 285	0.29 74	0.20 76	0.09 100	0.10 269	0.09 125	0.07 89	0.19 302	0.08 55

PMTNet	0.31 121	0.35 224	1.30 147	0.20 16	0.14 54	0.57 282	0.25 258	0.46 107	0.42 146	0.27 150	0.32 162	0.27 161	0.24 167	0.39 167	0.23 138	0.43 564	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.18 281	0.07 18

trnet	0.28 93	0.26 118	1.32 150	0.19 7	0.12 8	0.54 232	0.15 45	0.48 129	0.46 186	0.27 150	0.33 171	0.24 122	0.21 127	0.30 83	0.21 97	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.09 69	0.07 18

IGEV++	0.34 144	0.43 279	1.32 150	0.31 259	0.14 54	0.32 38	0.21 144	0.70 275	0.34 56	0.22 80	0.28 124	0.22 99	0.27 217	0.35 129	0.27 196	0.09 100	0.39 569	0.08 66	0.15 377	0.25 390	0.45 546

Occ-G	0.30 113	0.30 173	1.33 152	0.23 71	0.15 83	0.36 68	0.25 258	0.43 80	0.31 33	0.26 143	0.35 183	0.46 294	0.22 137	0.30 83	0.25 176	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.16 397	0.31 451	0.08 55

xxxx	0.70 473	0.21 43	1.33 152	0.28 181	0.18 183	0.63 387	0.24 238	1.02 545	0.69 420	0.50 295	0.62 399	0.58 364	0.38 312	1.47 439	5.21 617	0.13 360	0.12 343	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.15 268

CREStereo	0.28 93	0.30 173	1.33 152	0.19 7	0.13 29	0.55 247	0.17 78	0.48 129	0.46 186	0.27 150	0.33 171	0.24 122	0.21 127	0.31 90	0.21 97	0.11 268	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.10 88	0.07 18
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
qqq	0.38 183	0.21 43	1.34 155	0.28 181	0.15 83	0.45 138	0.26 280	0.76 323	0.52 239	0.39 210	0.41 219	0.46 294	0.36 291	0.96 374	0.30 241	0.11 268	0.14 388	0.12 303	0.12 290	0.12 121	0.14 233

tg	0.37 173	0.55 345	1.35 156	0.28 181	0.16 114	0.57 282	0.18 95	0.57 200	0.49 213	0.37 196	0.44 236	0.38 223	0.24 167	0.46 220	0.24 163	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.43 538	0.36 516

x	0.35 155	0.20 30	1.36 157	0.33 311	0.17 144	0.47 163	0.24 238	0.75 310	0.54 271	0.40 212	0.40 215	0.42 257	0.34 283	0.45 211	0.32 264	0.11 268	0.14 388	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

GLC_STEREO	0.28 93	0.27 126	1.36 157	0.28 181	0.12 8	0.41 106	0.20 123	0.37 31	0.38 96	0.26 143	0.30 143	0.25 135	0.19 105	0.33 110	0.24 163	0.09 100	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.09 79

test_xeample	0.72 485	0.21 43	1.36 157	0.27 156	0.17 144	0.59 317	0.28 323	1.01 542	0.70 429	0.55 358	0.67 441	0.44 272	0.39 326	1.88 515	5.17 616	0.12 328	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.13 151	0.15 268

SCV	0.35 155	0.59 354	1.37 160	0.34 342	0.22 272	0.28 16	0.23 205	0.72 283	0.35 62	0.19 50	0.30 143	0.24 122	0.20 116	0.64 307	0.19 44	0.11 268	0.08 149	0.09 125	0.29 508	0.34 480	0.29 470

ff7	0.32 127	0.52 326	1.38 161	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

IGEVStereo-DCA	0.33 136	0.34 215	1.38 161	0.27 156	0.16 114	0.45 138	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.21 64	0.26 149	0.25 183	0.64 307	0.52 387	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.18 429	0.16 232	0.22 395

ffff	0.32 127	0.52 326	1.38 161	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

11t	0.32 127	0.52 326	1.38 161	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

ccc-4	0.32 127	0.52 326	1.38 161	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

DDVS	0.62 426	0.40 260	1.40 166	2.21 613	0.35 451	0.87 525	1.00 580	0.69 267	0.50 223	0.53 327	0.56 355	0.90 516	0.37 305	1.22 405	0.47 363	0.15 422	0.14 388	0.14 398	0.12 290	0.19 302	0.22 395

MoCha-V2	0.36 165	0.32 193	1.41 167	0.36 378	0.31 408	0.35 59	0.19 104	0.57 200	0.39 109	0.30 164	0.32 162	0.28 170	0.27 217	0.47 231	0.24 163	0.08 49	0.56 585	0.08 66	0.38 553	0.18 281	0.12 175

11t1	0.33 136	0.19 23	1.41 167	0.33 311	0.16 114	0.48 171	0.21 144	0.67 260	0.48 207	0.40 212	0.34 178	0.32 193	0.33 275	0.42 184	0.27 196	0.11 268	0.12 343	0.10 179	0.08 120	0.13 151	0.14 233

iRaftStereo_RVC	0.37 173	0.53 331	1.41 167	0.28 181	0.15 83	0.52 215	0.20 123	0.54 184	0.46 186	0.37 196	0.43 225	0.41 243	0.23 154	0.36 142	0.26 186	0.09 100	0.15 414	0.12 303	0.11 250	0.41 530	0.37 523

DSFCA	0.54 367	0.35 224	1.41 167	0.28 181	0.28 368	0.79 499	0.88 570	0.76 323	0.70 429	0.72 496	0.66 438	0.67 412	0.57 455	1.17 401	0.63 426	0.16 443	0.14 388	0.13 362	0.14 352	0.16 232	0.13 213

SCV_C0	0.33 136	0.43 279	1.42 171	0.25 108	0.16 114	0.35 59	0.20 123	0.68 264	0.44 161	0.24 109	0.27 117	0.29 177	0.20 116	0.58 284	0.18 25	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.30 518	0.26 410	0.17 315

RAFT-Stereo-weight	0.34 144	0.29 160	1.43 172	0.28 181	0.28 368	0.55 247	0.22 170	0.78 349	0.48 207	0.46 256	0.38 202	0.36 213	0.17 60	0.33 110	0.23 138	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.09 79

CAS++	0.31 121	0.33 202	1.43 172	0.25 108	0.17 144	0.31 31	0.20 123	0.78 349	0.41 135	0.30 164	0.30 143	0.21 95	0.16 45	0.33 110	0.18 25	0.15 422	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.15 195	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 211	0.31 185	1.44 174	0.28 181	0.33 429	0.41 106	0.17 78	0.69 267	0.45 176	0.44 237	0.50 291	0.41 243	0.45 385	0.36 142	1.17 519	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.21 466	0.13 151	0.13 213

MaDis-Stereo	0.29 103	0.54 336	1.44 174	0.24 89	0.29 376	0.29 20	0.16 65	0.45 100	0.37 90	0.19 50	0.21 64	0.28 170	0.22 137	0.30 83	0.29 221	0.10 198	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.11 110	0.11 138

AEACV	0.33 136	0.24 98	1.44 174	0.28 181	0.35 451	0.47 163	0.21 144	0.43 80	0.28 20	0.26 143	0.25 105	0.22 99	0.38 312	0.30 83	0.18 25	0.09 100	0.35 554	0.09 125	0.36 550	0.23 362	0.25 440

rvit_0105_4	0.35 155	0.35 224	1.45 177	0.31 259	0.18 183	0.37 71	0.28 323	0.59 214	0.62 351	0.27 150	0.31 156	0.35 209	0.27 217	0.43 187	0.25 176	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.12 175

rvit_0105_3	0.39 198	0.47 310	1.46 178	0.33 311	0.19 216	0.45 138	0.35 412	0.69 267	0.65 385	0.37 196	0.37 192	0.40 237	0.31 263	0.44 196	0.30 241	0.18 472	0.17 453	0.17 466	0.18 429	0.15 195	0.15 268

rvit_105_1	0.44 247	0.54 336	1.46 178	0.36 378	0.24 305	0.51 196	0.45 477	0.75 310	0.74 468	0.45 248	0.44 236	0.44 272	0.36 291	0.62 302	0.38 306	0.20 497	0.18 464	0.18 487	0.22 475	0.18 281	0.18 335

MyStereo07	0.34 144	0.40 260	1.46 178	0.29 213	0.23 292	0.60 329	0.31 368	0.53 173	0.42 146	0.25 129	0.25 105	0.20 87	0.26 197	0.57 280	0.19 44	0.09 100	0.18 464	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.19 352

MC-Stereo	0.32 127	0.31 185	1.46 178	0.31 259	0.15 83	0.53 224	0.19 104	0.44 89	0.35 62	0.36 192	0.38 202	0.27 161	0.27 217	0.42 184	0.19 44	0.09 100	0.13 367	0.09 125	0.16 397	0.20 318	0.13 213

anonymousdsp	0.34 144	0.53 331	1.47 182	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.49 136	0.40 125	0.25 129	0.24 98	0.22 99	0.24 167	0.55 276	0.19 44	0.09 100	0.11 317	0.10 179	0.18 429	0.24 377	0.29 470

CroCo-Stereo Lap2	0.33 136	0.61 360	1.47 182	0.32 288	0.38 476	0.23 4	0.22 170	0.58 206	0.46 186	0.22 80	0.27 117	0.29 177	0.23 154	0.32 99	0.26 186	0.09 100	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.21 332	0.14 233

IGEV-Stereo	0.34 144	0.54 336	1.47 182	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.49 136	0.40 125	0.25 129	0.24 98	0.22 99	0.24 167	0.54 272	0.19 44	0.09 100	0.10 269	0.10 179	0.18 429	0.24 377	0.29 470
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 173	0.28 150	1.48 185	0.25 108	0.38 476	0.46 156	0.18 95	0.33 18	0.34 56	0.15 4	0.29 130	0.15 32	0.17 60	0.36 142	0.23 138	0.07 29	0.76 603	0.07 1	0.26 496	0.21 332	1.03 602

rvit_0105_5	0.36 165	0.39 255	1.48 185	0.30 232	0.18 183	0.41 106	0.30 355	0.64 243	0.62 351	0.30 164	0.33 171	0.37 215	0.29 246	0.41 176	0.28 206	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.15 377	0.15 195	0.14 233

Selective-RAFT	0.35 155	0.26 118	1.48 185	0.31 259	0.15 83	0.61 350	0.19 104	0.60 224	0.54 271	0.28 155	0.29 130	0.40 237	0.33 275	0.50 255	0.27 196	0.10 198	0.07 53	0.09 125	0.35 541	0.19 302	0.08 55

Pointernet	0.29 103	0.25 103	1.49 188	0.24 89	0.20 231	0.47 163	0.15 45	0.62 232	0.47 204	0.22 80	0.29 130	0.26 149	0.20 116	0.28 61	0.20 76	0.10 198	0.07 53	0.07 1	0.12 290	0.10 88	0.07 18

test_sample7	0.47 290	0.33 202	1.49 188	0.34 342	0.20 231	0.51 196	0.30 355	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.11 392	0.38 306	0.17 460	0.14 388	0.16 447	0.15 377	0.19 302	0.18 335

DLCB_ROB	0.54 367	0.55 345	1.49 188	0.36 378	0.25 323	0.65 414	0.36 419	0.80 369	0.70 429	0.72 496	0.69 458	0.83 491	0.46 400	1.53 445	0.60 419	0.13 360	0.12 343	0.14 398	0.14 352	0.14 175	0.13 213

AnonymousM	0.37 173	0.44 290	1.50 191	0.25 108	0.15 83	0.52 215	0.23 205	0.60 224	0.42 146	0.42 226	0.32 162	0.30 182	0.25 183	0.34 122	0.23 138	0.11 268	0.09 224	0.71 584	0.36 550	0.12 121	0.07 18

DIP-Stereo	0.37 173	0.34 215	1.50 191	0.27 156	0.18 183	0.63 387	0.17 78	0.92 465	0.53 258	0.49 288	0.48 266	0.30 182	0.30 254	0.39 167	0.30 241	0.10 198	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.15 195	0.12 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 325	0.41 267	1.50 191	0.33 311	0.21 245	0.68 439	0.26 280	0.81 373	0.68 411	0.67 474	0.68 449	0.73 448	0.42 363	1.10 389	0.59 417	0.11 268	0.08 149	0.14 398	0.14 352	0.25 390	0.21 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 93	0.48 313	1.52 194	0.26 139	0.18 183	0.25 8	0.19 104	0.42 71	0.35 62	0.20 60	0.25 105	0.20 87	0.16 45	0.24 13	0.24 163	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.12 121	0.08 55

LoS	0.31 121	0.30 173	1.52 194	0.23 71	0.13 29	0.54 232	0.20 123	0.48 129	0.49 213	0.25 129	0.28 124	0.37 215	0.24 167	0.38 161	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.05 1	0.15 195	0.07 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 211	0.36 233	1.54 196	0.41 446	0.19 216	0.52 215	0.19 104	0.59 214	0.52 239	0.57 381	0.59 372	0.63 382	0.29 246	0.58 284	0.33 275	0.15 422	0.09 224	0.16 447	0.09 151	0.24 377	0.12 175

raftrobust	0.38 183	0.68 399	1.54 196	0.32 288	0.46 521	0.52 215	0.21 144	0.56 195	0.42 146	0.52 317	0.35 183	0.31 185	0.33 275	0.37 153	0.30 241	0.10 198	0.11 317	0.08 66	0.07 89	0.21 332	0.19 352

ISRNet	0.47 290	0.44 290	1.55 198	0.37 401	0.31 408	0.49 178	0.19 104	0.75 310	0.66 400	0.63 451	0.71 472	0.67 412	0.39 326	0.58 284	0.44 348	0.23 520	0.16 432	0.21 510	0.20 459	0.21 332	0.25 440

DAS	0.56 387	0.35 224	1.55 198	0.33 311	0.34 438	0.50 186	0.42 452	0.83 386	0.74 468	0.83 529	0.68 449	0.56 351	0.48 417	2.40 562	0.46 354	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.18 281	0.15 268

SepStereo	0.52 355	0.35 224	1.55 198	0.33 311	0.34 438	0.50 186	0.42 452	0.83 386	0.74 468	0.83 529	0.68 449	0.56 351	0.48 417	1.56 448	0.46 354	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.18 281	0.15 268

ETE_ROB	0.60 413	0.71 408	1.55 198	0.37 401	0.25 323	0.69 445	0.51 497	1.47 588	0.70 429	0.80 517	0.69 458	0.85 500	0.49 424	1.36 418	0.58 415	0.16 443	0.13 367	0.19 493	0.16 397	0.21 332	0.23 419

s12784h	0.36 165	0.28 150	1.58 202	0.23 71	0.11 2	0.62 370	0.24 238	0.79 365	0.64 371	0.44 237	0.52 310	0.28 170	0.26 197	0.50 255	0.24 163	0.11 268	0.06 23	0.09 125	0.06 20	0.16 232	0.06 1

RAFT	0.45 265	0.92 484	1.59 203	0.34 342	0.19 216	0.46 156	0.35 412	0.65 249	0.49 213	0.49 288	0.49 283	0.70 436	0.40 334	0.47 231	0.32 264	0.11 268	0.16 432	0.14 398	0.13 324	0.51 557	0.13 213

ccnet	0.71 482	0.41 267	1.59 203	0.40 439	0.45 515	1.06 551	0.55 512	0.98 513	0.71 439	0.88 536	0.97 532	0.82 488	0.88 540	1.68 469	0.94 480	0.32 554	0.26 529	0.32 552	0.27 501	0.34 480	0.30 480

SMFormer	0.50 325	0.46 301	1.60 205	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.49 374	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.15 195	0.16 297

tta	0.50 325	0.46 301	1.60 205	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.49 374	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.11 138

qqq1	0.48 296	0.46 301	1.60 205	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.09 125	0.08 120	0.14 175	0.11 138

fff1	0.48 296	0.46 301	1.60 205	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.09 125	0.08 120	0.14 175	0.11 138

CASS	0.39 198	0.30 173	1.61 209	0.32 288	0.17 144	0.53 224	0.24 238	0.70 275	0.49 213	0.59 413	0.54 333	0.40 237	0.40 334	0.41 176	0.30 241	0.17 460	0.10 269	0.14 398	0.11 250	0.18 281	0.17 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 355	0.54 336	1.62 210	0.31 259	0.35 451	0.74 472	0.46 480	0.85 404	0.74 468	0.55 358	0.60 387	0.67 412	0.50 427	1.12 395	0.57 410	0.11 268	0.11 317	0.13 362	0.14 352	0.16 232	0.12 175

NOSS_ROB	0.64 437	0.65 388	1.62 210	0.46 487	0.25 323	0.67 427	0.30 355	0.93 473	0.77 495	0.59 413	0.57 363	0.77 467	0.38 312	2.78 590	0.44 348	0.23 520	0.24 514	0.28 539	0.26 496	0.27 420	0.39 532

AE-Stereo	0.42 231	0.29 160	1.65 212	0.43 461	0.47 523	0.56 264	0.23 205	0.86 414	0.46 186	0.31 169	0.41 219	0.43 261	0.24 167	0.34 122	0.24 163	0.09 100	0.48 581	0.11 245	0.45 567	0.22 349	0.19 352

Anonymous_2	0.74 497	0.32 193	1.65 212	0.33 311	0.30 389	0.67 427	0.32 391	0.69 267	0.46 186	0.48 276	0.41 219	0.84 496	0.58 461	0.51 258	0.40 325	0.32 554	0.38 562	1.43 611	3.69 627	0.80 582	0.27 458

PSMNet-ADL	0.51 342	0.38 246	1.65 212	0.35 359	0.21 245	0.67 427	0.26 280	0.74 299	0.55 278	0.42 226	0.52 310	0.70 436	0.45 385	1.91 518	0.57 410	0.15 422	0.13 367	0.11 245	0.13 324	0.15 195	0.20 368

HCRNet	0.46 275	0.49 316	1.65 212	0.38 417	0.29 376	0.58 300	0.22 170	0.75 310	0.62 351	0.47 258	0.49 283	0.48 313	0.36 291	1.12 395	0.37 299	0.15 422	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.17 254	0.17 315

HART	0.38 183	0.53 331	1.66 216	0.26 139	0.15 83	0.30 26	0.19 104	0.67 260	0.46 186	0.29 160	0.52 310	0.38 223	0.16 45	0.41 176	0.20 76	0.08 49	0.68 596	0.09 125	0.07 89	0.34 480	0.21 380

XPNet_ROB	0.61 421	0.72 412	1.66 216	0.37 401	0.27 354	0.67 427	0.47 488	0.89 438	0.71 439	0.78 514	0.70 468	0.81 483	0.53 436	1.70 472	0.76 459	0.21 504	0.16 432	0.16 447	0.15 377	0.20 318	0.21 380

EAI-Stereo	0.78 511	0.25 103	1.67 218	0.54 526	0.59 550	1.95 593	2.05 612	1.11 569	0.64 371	0.95 548	1.49 571	0.50 318	0.67 496	0.59 290	1.44 543	0.09 100	0.19 477	0.09 125	0.49 571	0.13 151	0.22 395

ttt	0.66 452	0.22 64	1.68 219	0.34 342	0.24 305	0.60 329	0.26 280	1.00 533	0.77 495	0.55 358	0.67 441	0.54 335	0.36 291	2.14 543	3.03 592	0.16 443	0.13 367	0.13 362	0.12 290	0.15 195	0.17 315

UniTT-Stereo	0.30 113	0.36 233	1.68 219	0.27 156	0.24 305	0.29 20	0.18 95	0.33 18	0.34 56	0.26 143	0.37 192	0.18 71	0.18 82	0.31 90	0.27 196	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.07 89	0.25 390	0.08 55

IER	0.43 237	0.38 246	1.69 221	0.26 139	0.25 323	0.66 421	0.26 280	0.71 278	0.55 278	0.54 340	0.59 372	0.60 373	0.53 436	0.52 262	0.39 317	0.11 268	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.14 175	0.11 138

NINENet	0.50 325	0.33 202	1.69 221	0.55 533	0.25 323	0.91 533	0.23 205	0.98 513	0.71 439	0.53 327	0.55 343	0.66 403	0.30 254	1.22 405	0.32 264	0.15 422	0.13 367	0.16 447	0.11 250	0.16 232	0.13 213

test-1	0.44 247	0.48 313	1.69 221	0.30 232	0.27 354	0.50 186	0.28 323	0.80 369	0.43 157	0.40 212	0.54 333	0.41 243	0.24 167	0.31 90	1.16 517	0.09 100	0.20 488	0.10 179	0.17 416	0.11 110	0.26 450

LALA_ROB	0.60 413	0.76 425	1.69 221	0.36 378	0.29 376	0.79 499	0.55 512	0.94 482	0.77 495	0.81 523	0.67 441	0.94 528	0.49 424	0.99 377	0.73 455	0.21 504	0.15 414	0.20 502	0.18 429	0.23 362	0.21 380

MGS-Stereo	0.32 127	0.34 215	1.70 225	0.25 108	0.14 54	0.40 96	0.22 170	0.38 36	0.43 157	0.24 109	0.51 296	0.25 135	0.18 82	0.31 90	0.20 76	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.08 120	0.47 549	0.08 55

hknet	0.47 290	0.29 160	1.70 225	0.30 232	0.24 305	0.76 482	0.31 368	1.00 533	0.64 371	0.63 451	0.53 321	0.80 480	0.38 312	0.77 353	0.37 299	0.11 268	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

test-3	0.43 237	0.20 30	1.70 225	0.34 342	0.32 416	0.45 138	0.23 205	0.71 278	0.46 186	0.51 308	0.29 130	0.45 281	0.21 127	0.59 290	0.98 486	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.35 541	0.29 431	0.28 464

test_1	0.43 237	0.20 30	1.70 225	0.34 342	0.32 416	0.45 138	0.23 205	0.71 278	0.46 186	0.50 295	0.29 130	0.45 281	0.21 127	0.59 290	0.98 486	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.35 541	0.29 431	0.29 470

test_3	0.44 247	0.20 30	1.70 225	0.36 378	0.32 416	0.47 163	0.30 355	0.73 295	0.49 213	0.50 295	0.30 143	0.45 281	0.22 137	0.59 290	0.98 486	0.08 49	0.10 269	0.11 245	0.35 541	0.29 431	0.28 464

R-Stereo Train	0.36 165	0.21 43	1.70 225	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.78 349	0.36 82	0.57 381	0.67 441	0.33 199	0.24 167	0.32 99	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.12 175

RAFT-Stereo	0.36 165	0.21 43	1.70 225	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.78 349	0.36 82	0.57 381	0.67 441	0.33 199	0.24 167	0.32 99	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.12 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 211	0.63 377	1.72 232	0.27 156	0.21 245	0.45 138	0.19 104	0.55 188	0.41 135	0.57 381	0.59 372	0.65 396	0.45 385	0.45 211	0.39 317	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.11 250	0.20 318	0.10 113

CoSv	0.41 211	0.63 377	1.72 232	0.27 156	0.21 245	0.45 138	0.19 104	0.55 188	0.41 135	0.57 381	0.59 372	0.65 396	0.45 385	0.45 211	0.39 317	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.11 250	0.20 318	0.10 113

HSM	0.62 426	0.76 425	1.72 232	0.30 232	0.29 376	0.64 400	0.28 323	0.94 482	0.62 351	0.58 399	0.57 363	1.40 577	0.64 487	2.59 579	0.42 333	0.11 268	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.14 175	0.11 138

raft_robust	0.55 379	0.84 461	1.73 235	0.28 181	0.54 537	0.53 224	0.25 258	0.88 432	0.75 481	0.48 276	0.46 248	0.76 465	0.75 517	1.46 432	0.27 196	0.09 100	0.10 269	0.10 179	0.30 518	0.26 410	0.16 297

AACVNet	0.54 367	0.78 442	1.73 235	0.36 378	0.21 245	0.57 282	0.25 258	0.71 278	0.51 231	0.55 358	0.59 372	0.64 391	0.41 345	2.13 542	0.41 331	0.14 403	0.11 317	0.14 398	0.11 250	0.33 469	0.15 268

UPFNet	0.46 275	0.28 150	1.73 235	0.33 311	0.32 416	0.65 414	0.38 434	0.83 386	0.59 311	0.57 381	0.52 310	0.61 375	0.40 334	0.75 345	0.52 387	0.13 360	0.12 343	0.13 362	0.12 290	0.15 195	0.11 138

iResNet_ROB	0.50 325	1.15 550	1.73 235	0.31 259	0.21 245	0.58 300	0.22 170	0.95 495	0.82 515	0.58 399	0.62 399	0.57 357	0.39 326	0.84 363	0.40 325	0.11 268	0.08 149	0.09 125	0.06 20	0.21 332	0.13 213

riskmin	0.37 173	0.22 64	1.74 239	0.32 288	0.20 231	0.48 171	0.20 123	0.66 251	0.46 186	0.36 192	0.34 178	0.69 426	0.45 385	0.39 167	0.27 196	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.08 120	0.13 151	0.16 297

UDGNet	0.44 247	1.02 529	1.74 239	0.35 359	0.19 216	0.58 300	0.23 205	0.49 136	0.66 400	0.41 221	0.38 202	0.34 205	0.29 246	0.53 268	0.30 241	0.24 528	0.10 269	0.37 562	0.19 449	0.27 420	0.15 268

dad	0.51 342	1.01 525	1.74 239	0.29 213	0.19 216	0.60 329	0.26 280	0.52 164	0.75 481	0.63 451	0.63 411	0.63 382	0.33 275	0.85 365	0.47 363	0.27 542	0.15 414	0.40 565	0.18 429	0.22 349	0.14 233

OMP-Stereo	0.59 407	0.65 388	1.74 239	0.56 535	0.37 470	0.60 329	0.26 280	0.70 275	0.65 385	0.66 470	0.60 387	0.69 426	0.32 270	2.09 539	1.20 523	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.09 151	0.17 254	0.10 113

IIG-Stereo	0.59 407	0.65 388	1.74 239	0.54 526	0.23 292	0.61 350	0.21 144	0.73 295	0.65 385	0.64 461	0.69 458	0.69 426	0.38 312	2.09 539	1.39 539	0.11 268	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 136	0.29 160	1.74 239	0.24 89	0.16 114	0.54 232	0.15 45	0.40 53	0.55 278	0.37 196	0.51 296	0.24 122	0.19 105	0.27 48	0.26 186	0.09 100	0.06 23	0.08 66	0.30 518	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 342	1.06 534	1.75 245	0.30 232	0.24 305	0.54 232	0.22 170	0.63 240	0.60 316	0.48 276	0.51 296	0.35 209	0.27 217	1.82 497	0.53 391	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.12 290	0.37 505	0.15 268

MM-Stereo_test3	0.40 204	0.58 352	1.75 245	0.36 378	0.30 389	0.45 138	0.30 355	0.72 283	0.59 311	0.31 169	0.43 225	0.32 193	0.23 154	0.35 129	0.29 221	0.10 198	0.20 488	0.10 179	0.08 120	0.40 527	0.11 138

knoymous	0.34 144	0.25 103	1.75 245	0.24 89	0.18 183	0.45 138	0.24 238	0.57 200	0.38 96	0.41 221	0.39 210	0.55 339	0.25 183	0.38 161	0.23 138	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.07 89	0.13 151	0.12 175

KYRaft	0.48 296	0.29 160	1.75 245	0.33 311	0.21 245	0.75 478	0.44 470	0.58 206	0.57 293	0.64 461	0.93 526	0.53 329	0.72 508	0.60 296	0.24 163	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.14 352	0.12 121	0.54 559

TANstereo	0.33 136	0.49 316	1.75 245	0.23 71	0.12 8	0.54 232	0.16 65	0.40 53	0.45 176	0.45 248	0.51 296	0.26 149	0.22 137	0.29 74	0.20 76	0.10 198	0.10 269	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.11 138

XX-TBD	0.34 144	0.77 434	1.75 245	0.34 342	0.13 29	0.51 196	0.17 78	0.43 80	0.50 223	0.37 196	0.49 283	0.23 108	0.18 82	0.28 61	0.24 163	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.07 18

GCAP-Stereo	0.34 144	0.89 478	1.76 251	0.26 139	0.12 8	0.52 215	0.14 28	0.49 136	0.38 96	0.29 160	0.30 143	0.29 177	0.22 137	0.30 83	0.20 76	0.09 100	0.17 453	0.09 125	0.07 89	0.21 332	0.11 138

SST-Stereo	0.52 355	0.20 30	1.76 251	0.62 552	0.53 535	0.62 370	0.66 541	0.55 188	0.61 333	0.58 399	0.53 321	0.52 327	0.60 468	1.59 458	0.29 221	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.10 113

RAFT_R40	0.50 325	0.21 43	1.76 251	0.50 506	0.40 488	0.61 350	0.53 504	0.56 195	0.60 316	0.56 370	0.54 333	0.55 339	0.51 429	1.57 452	0.53 391	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.09 79

DRaft	0.62 426	0.38 246	1.76 251	0.24 89	0.16 114	0.64 400	0.66 541	0.53 173	0.53 258	0.67 474	0.99 535	0.38 223	1.00 552	1.44 427	2.10 573	0.10 198	0.14 388	0.10 179	0.14 352	0.18 281	0.21 380

GrayStereo	0.66 452	0.19 23	1.76 251	0.90 576	0.23 292	0.62 370	1.42 606	0.62 232	0.60 316	0.72 496	0.78 493	0.56 351	3.07 610	0.60 296	0.26 186	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.21 466	0.11 110	0.18 335

CRE-IMP	0.41 211	0.22 64	1.76 251	0.48 500	0.17 144	0.79 499	0.69 549	0.52 164	0.52 239	0.47 258	0.42 223	0.45 281	0.26 197	0.41 176	0.31 253	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.09 151	0.17 254	0.23 419

Prome-Stereo	0.49 314	0.30 173	1.76 251	0.60 550	0.23 292	0.63 387	0.42 452	0.62 232	0.60 316	0.59 413	1.03 542	0.43 261	0.72 508	0.60 296	0.33 275	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.09 151	0.11 110	0.43 543

acv_ft	0.48 296	0.44 290	1.76 251	0.32 288	0.41 495	0.63 387	0.28 323	0.81 373	0.68 411	0.61 431	0.59 372	0.69 426	0.45 385	0.44 196	0.63 426	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.41 530	0.10 113

TDLM	0.67 457	0.92 484	1.76 251	0.37 401	0.24 305	0.66 421	0.56 517	0.82 380	0.74 468	1.16 564	0.62 399	0.61 375	0.48 417	2.70 586	0.50 379	0.20 497	0.11 317	0.35 556	0.14 352	0.32 460	0.16 297

testlalala	0.36 165	0.30 173	1.77 260	0.28 181	0.33 429	0.60 329	0.22 170	0.55 188	0.51 231	0.55 358	0.35 183	0.31 185	0.20 116	0.26 33	0.22 121	0.10 198	0.13 367	0.09 125	0.24 481	0.08 42	0.07 18

dd	0.42 231	0.96 502	1.77 260	0.31 259	0.17 144	0.57 282	0.26 280	0.49 136	0.68 411	0.41 221	0.40 215	0.34 205	0.27 217	0.45 211	0.40 325	0.17 460	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.21 332	0.12 175

NRIStereo	0.46 275	0.25 103	1.77 260	0.47 492	0.16 114	0.95 537	0.74 557	0.51 150	0.56 289	0.48 276	0.39 210	0.59 367	0.29 246	0.77 353	0.32 264	0.11 268	0.13 367	0.11 245	0.09 151	0.21 332	0.24 431

PSM-AAD	0.63 433	0.22 64	1.77 260	0.37 401	0.23 292	0.86 521	1.17 592	0.59 214	0.60 316	0.64 461	0.71 472	0.68 419	2.93 607	0.65 318	0.31 253	0.09 100	0.07 53	0.17 466	0.15 377	0.13 151	0.33 502

FBW_ROB	0.83 525	0.77 434	1.77 260	0.44 468	0.30 389	0.87 525	0.46 480	1.10 564	0.91 538	0.81 523	0.75 485	1.01 541	0.61 477	3.66 609	1.23 527	0.26 537	0.23 511	0.36 558	0.25 488	0.27 420	0.62 568

MonStereo1	1.98 596	1.01 525	1.78 265	1.19 593	1.04 592	3.58 613	0.61 531	1.53 593	1.93 604	1.39 584	3.37 612	2.23 595	10.80 653	2.84 594	1.25 529	1.04 598	0.38 562	0.96 595	0.57 584	1.10 591	1.00 601

FACV-RUCA	0.58 399	0.40 260	1.78 265	0.43 461	1.67 611	0.48 171	0.28 323	0.69 267	0.62 351	0.40 212	0.53 321	0.33 199	0.63 485	0.40 172	0.31 253	0.13 360	0.11 317	0.62 579	0.12 290	0.70 574	0.98 594

gcap-zeroshot	0.41 211	0.62 366	1.78 265	0.31 259	0.32 416	0.69 445	0.21 144	0.74 299	0.52 239	0.43 231	0.35 183	0.62 379	0.24 167	0.41 176	0.24 163	0.09 100	0.16 432	0.09 125	0.31 525	0.08 42	0.09 79

DisPM	0.43 237	0.33 202	1.78 265	0.57 539	0.18 183	0.59 317	0.63 538	0.53 173	0.61 333	0.60 422	0.53 321	0.38 223	0.26 197	0.75 345	0.29 221	0.12 328	0.07 53	0.12 303	0.11 250	0.11 110	0.14 233

GMOStereo	0.41 211	0.62 366	1.78 265	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

error version	0.41 211	0.62 366	1.78 265	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

test-v	0.41 211	0.62 366	1.78 265	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

LCNet	0.54 367	0.37 236	1.78 265	0.92 578	0.22 272	0.96 538	0.30 355	0.59 214	0.58 304	0.51 308	0.55 343	0.41 243	0.76 519	0.84 363	0.26 186	0.09 100	0.06 23	0.12 303	0.18 429	0.98 588	0.39 532

Patchmatch Stereo++	0.39 198	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.16 114	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.54 272	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175
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	0.38 183	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.17 144	0.60 329	0.29 347	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.47 231	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

ROB_FTStereo_v2	0.38 183	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.17 144	0.61 350	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.47 231	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

ROB_FTStereo	0.38 183	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.17 144	0.61 350	0.26 280	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.49 249	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

Pruner-Stereo	0.51 342	0.27 126	1.78 265	1.79 606	0.19 216	0.62 370	0.45 477	0.57 200	0.60 316	0.61 431	0.48 266	0.41 243	0.24 167	0.46 220	1.00 492	0.12 328	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.12 121	0.13 213

iGMRVC	0.39 198	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.17 144	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.55 276	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

IRAFT_RVC	0.54 367	0.53 331	1.78 265	0.46 487	0.21 245	0.58 300	0.43 459	0.65 249	0.66 400	0.54 340	0.50 291	0.49 315	0.51 429	1.58 456	1.01 496	0.11 268	0.25 527	0.13 362	0.10 187	0.15 195	0.13 213

iRAFT	0.39 198	0.27 126	1.78 265	0.44 468	0.16 114	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.54 272	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

test-2	0.41 211	0.62 366	1.78 265	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 231	0.86 468	1.78 265	0.28 181	0.17 144	0.52 215	0.20 123	0.62 232	0.61 333	0.50 295	0.61 394	0.39 229	0.32 270	0.35 129	0.30 241	0.07 29	0.10 269	0.09 125	0.09 151	0.35 491	0.10 113

AFF-stereo	0.44 247	0.96 502	1.78 265	0.31 259	0.15 83	0.50 186	0.21 144	0.64 243	0.63 363	0.47 258	0.64 427	0.49 315	0.34 283	0.46 220	0.31 253	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.10 187	0.37 505	0.10 113

PSMNet-RSSM	0.53 361	0.82 455	1.78 265	0.31 259	0.25 323	0.58 300	0.28 323	0.84 397	0.60 316	0.50 295	0.61 394	0.67 412	0.43 373	1.68 469	0.42 333	0.15 422	0.10 269	0.14 398	0.16 397	0.15 195	0.13 213

CFNet	0.58 399	0.96 502	1.78 265	0.33 311	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.88 432	0.75 481	0.46 256	0.59 372	0.58 364	0.40 334	2.29 551	0.48 369	0.12 328	0.09 224	0.15 428	0.14 352	0.30 442	0.15 268

AAGNet	0.88 532	0.33 202	1.79 286	0.54 526	0.98 585	0.62 370	0.46 480	0.50 142	0.60 316	0.58 399	0.53 321	0.50 318	0.73 511	1.23 407	7.48 623	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.14 175	0.09 79

HUI-Stereo	0.38 183	0.27 126	1.79 286	0.44 468	0.17 144	0.61 350	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.45 211	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

RAFT-IKP	0.38 183	0.27 126	1.79 286	0.44 468	0.16 114	0.60 329	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.50 255	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

ACVNet	0.45 265	0.44 290	1.79 286	0.28 181	0.21 245	0.59 317	0.36 419	0.66 251	0.68 411	0.45 248	0.59 372	0.69 426	0.40 334	0.44 196	0.55 398	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.34 480	0.10 113

CFNet-ft	0.51 342	0.76 425	1.79 286	0.28 181	0.30 389	0.63 387	0.28 323	0.66 251	0.55 278	0.45 248	0.57 363	0.74 454	0.41 345	1.46 432	0.42 333	0.14 403	0.10 269	0.28 539	0.13 324	0.18 281	0.14 233

CFNet_RVC	0.51 342	0.76 425	1.79 286	0.28 181	0.30 389	0.63 387	0.28 323	0.66 251	0.55 278	0.45 248	0.57 363	0.74 454	0.41 345	1.46 432	0.42 333	0.14 403	0.10 269	0.28 539	0.13 324	0.18 281	0.14 233

AdaStereo	0.44 247	0.38 246	1.79 286	0.34 342	0.20 231	0.57 282	0.28 323	0.92 465	0.69 420	0.52 317	0.55 343	0.61 375	0.33 275	0.48 237	0.39 317	0.17 460	0.08 149	0.17 466	0.11 250	0.18 281	0.12 175
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.52 355	0.44 290	1.81 293	0.33 311	0.18 183	0.55 247	0.27 305	0.94 482	0.66 400	0.54 340	0.62 399	0.47 302	0.36 291	1.97 524	0.38 306	0.14 403	0.10 269	0.13 362	0.13 324	0.17 254	0.16 297

NF-Stereo	0.48 296	0.25 103	1.81 293	0.52 515	0.16 114	0.61 350	0.44 470	0.66 251	0.61 333	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.45 431	0.79 467	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.16 297

OCTAStereo	0.48 296	0.25 103	1.81 293	0.52 515	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.61 333	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.80 468	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

RE-Stereo	0.48 296	0.25 103	1.81 293	0.52 515	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.60 316	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.78 463	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

TVStereo	0.48 296	0.25 103	1.81 293	0.52 515	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.60 316	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.78 463	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

PS-NSSS	0.63 433	1.00 521	1.81 293	0.30 232	0.31 408	0.63 387	0.34 404	0.98 513	0.69 420	0.54 340	0.74 482	0.51 321	0.41 345	2.43 567	0.48 369	0.24 528	0.17 453	0.27 536	0.18 429	0.27 420	0.21 380

StereoAnything_RVC	0.35 155	1.25 563	1.82 299	0.20 16	0.12 8	0.26 10	0.15 45	0.43 80	0.37 90	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 105	0.46 220	0.14 1	0.11 268	0.09 224	0.08 66	0.05 1	0.76 579	0.18 335

GCAP-BAT	0.43 237	0.31 185	1.82 299	0.25 108	0.26 340	0.65 414	0.23 205	0.48 129	0.37 90	0.67 474	0.82 502	0.44 272	0.24 167	0.48 237	0.87 475	0.09 100	0.13 367	0.09 125	0.22 475	0.08 42	0.09 79

test_for_model	0.64 437	1.60 586	1.82 299	1.23 595	1.02 591	0.53 224	0.23 205	0.75 310	0.50 223	0.57 381	0.29 130	0.25 135	0.20 116	0.26 33	0.22 121	0.76 588	0.31 546	0.08 66	0.07 89	1.68 609	0.50 556

testlalala_base	0.46 275	0.30 173	1.82 299	0.34 342	0.27 354	0.55 247	0.21 144	0.85 404	0.32 41	0.32 178	0.39 210	0.31 185	0.23 154	0.30 83	0.28 206	0.95 594	0.30 544	0.09 125	0.21 466	1.03 589	0.18 335

CBFPSM	0.56 387	0.91 483	1.82 299	0.28 181	0.23 292	0.71 455	0.37 427	0.72 283	0.64 371	0.50 295	0.49 283	1.03 545	0.83 528	0.62 302	1.35 536	0.10 198	0.12 343	0.10 179	0.10 187	0.18 281	0.19 352

RAFT+CT+SA	0.50 325	0.86 468	1.82 299	0.37 401	0.75 571	0.54 232	0.34 404	0.77 334	0.63 363	0.38 204	0.55 343	0.34 205	0.29 246	0.68 325	0.27 196	0.09 100	0.07 53	0.11 245	0.51 575	0.29 431	0.41 541

test_sample5	0.51 342	0.43 279	1.83 305	0.32 288	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.92 465	0.65 385	0.53 327	0.59 372	0.45 281	0.36 291	1.87 507	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

DualNet	0.51 342	0.43 279	1.83 305	0.32 288	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.92 465	0.65 385	0.54 340	0.62 399	0.45 281	0.36 291	1.87 507	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

tt1	0.44 247	0.64 381	1.83 305	0.35 359	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	0.88 531	0.31 169	0.37 192	0.25 135	0.35 285	0.63 305	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.25 390	0.36 516

LL-Strereo2	0.41 211	0.90 482	1.83 305	0.44 468	0.24 305	0.54 232	0.27 305	0.58 206	0.45 176	0.41 221	0.33 171	0.44 272	0.21 127	0.44 196	0.34 282	0.09 100	0.08 149	0.16 447	0.14 352	0.17 254	0.17 315

psm_up	0.57 394	0.61 360	1.83 305	0.35 359	0.30 389	0.64 400	0.37 427	0.90 444	0.68 411	0.59 413	0.55 343	0.68 419	0.54 439	1.91 518	0.46 354	0.16 443	0.15 414	0.16 447	0.15 377	0.23 362	0.13 213

NLCSM	0.65 446	0.98 514	1.85 310	0.38 417	0.43 504	0.70 452	0.53 504	1.10 564	0.64 371	0.55 358	0.77 491	0.82 488	0.54 439	1.85 505	0.71 447	0.16 443	0.16 432	0.17 466	0.20 459	0.30 442	0.26 450

TestStereo1	0.49 314	0.81 451	1.85 310	0.39 428	0.57 546	0.56 264	0.34 404	0.75 310	0.69 420	0.44 237	0.63 411	0.35 209	0.42 363	0.64 307	0.29 221	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.33 469	0.26 450

SA-5K	0.49 314	0.81 451	1.85 310	0.39 428	0.57 546	0.56 264	0.34 404	0.75 310	0.69 420	0.44 237	0.63 411	0.35 209	0.42 363	0.64 307	0.29 221	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.33 469	0.26 450

PSM-softLoss	0.48 296	0.27 126	1.85 310	0.51 511	0.17 144	0.61 350	0.40 442	0.61 228	0.57 293	0.52 317	0.48 266	0.39 229	0.25 183	1.46 432	0.77 461	0.12 328	0.08 149	0.13 362	0.12 290	0.12 121	0.14 233

KMStereo	0.48 296	0.27 126	1.85 310	0.51 511	0.17 144	0.61 350	0.40 442	0.61 228	0.57 293	0.52 317	0.48 266	0.39 229	0.25 183	1.46 432	0.77 461	0.12 328	0.08 149	0.13 362	0.12 290	0.12 121	0.14 233

raft+_RVC	0.44 247	0.67 396	1.85 310	0.34 342	0.71 569	0.51 196	0.25 258	0.64 243	0.51 231	0.35 187	0.45 240	0.32 193	0.28 232	0.43 187	0.32 264	0.09 100	0.19 477	0.10 179	0.09 151	0.20 318	0.40 536

RALCasStereoNet	0.45 265	0.88 475	1.85 310	0.30 232	0.26 340	0.49 178	0.26 280	0.58 206	0.51 231	0.36 192	0.48 266	0.36 213	0.28 232	0.55 276	0.34 282	0.10 198	0.53 583	0.09 125	0.08 120	0.25 390	0.34 506

UCFNet_RVC	0.48 296	0.82 455	1.85 310	0.30 232	0.27 354	0.64 400	0.26 280	0.74 299	0.55 278	0.48 276	0.53 321	0.63 382	0.41 345	0.88 370	0.38 306	0.15 422	0.10 269	0.17 466	0.17 416	0.18 281	0.15 268

MLCV	0.48 296	0.89 478	1.85 310	0.29 213	0.14 54	0.59 317	0.23 205	0.72 283	0.59 311	0.66 470	0.66 438	0.55 339	0.36 291	1.03 383	0.49 374	0.09 100	0.06 23	0.09 125	0.07 89	0.19 302	0.11 138

IMH-64-1	1.39 578	1.64 589	1.86 319	1.36 597	1.11 596	1.39 571	1.19 593	1.76 598	1.45 587	1.16 564	2.21 590	1.53 581	1.38 578	1.98 525	1.52 546	1.29 605	0.67 592	1.27 605	0.69 594	1.29 601	0.98 594

IMH-64	1.39 578	1.64 589	1.86 319	1.36 597	1.11 596	1.39 571	1.19 593	1.76 598	1.45 587	1.16 564	2.21 590	1.53 581	1.38 578	1.98 525	1.52 546	1.29 605	0.67 592	1.27 605	0.69 594	1.29 601	0.98 594

ssnet_v2	0.55 379	0.60 356	1.86 319	0.32 288	0.22 272	0.72 461	0.44 470	0.94 482	0.74 468	0.63 451	0.54 333	0.81 483	0.47 408	0.77 353	0.70 444	0.16 443	0.14 388	0.14 398	0.14 352	0.30 442	0.30 480

CRFU-Net	0.56 387	0.38 246	1.86 319	0.46 487	0.26 340	0.82 510	0.36 419	0.90 444	0.49 213	0.62 442	0.59 372	0.78 471	1.35 576	1.00 379	0.48 369	0.15 422	0.14 388	0.17 466	0.10 187	0.19 302	0.14 233

PFNet+	0.45 265	0.37 236	1.86 319	0.46 487	0.18 183	0.58 300	0.77 561	0.52 164	0.64 371	0.56 370	0.48 266	0.39 229	0.26 197	0.93 371	0.32 264	0.13 360	0.09 224	0.14 398	0.13 324	0.12 121	0.15 268

coex_refinement	0.58 399	0.94 492	1.87 324	0.38 417	0.25 323	0.64 400	0.34 404	0.83 386	0.65 385	0.60 422	0.63 411	0.81 483	0.48 417	1.85 505	0.56 406	0.13 360	0.09 224	0.10 179	0.10 187	0.16 232	0.16 297

DISCO	0.57 394	0.34 215	1.87 324	0.45 482	0.34 438	0.84 515	0.35 412	0.84 397	0.78 500	0.59 413	0.63 411	1.06 552	0.53 436	1.10 389	0.82 470	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.22 349	0.18 335

rvit_stereo_0075_2	0.40 204	0.40 260	1.88 326	0.33 311	0.32 416	0.41 106	0.22 170	0.58 206	0.53 258	0.38 204	0.51 296	0.40 237	0.27 217	0.44 196	0.29 221	0.20 497	0.15 414	0.22 513	0.15 377	0.18 281	0.23 419

test_sample4	0.50 325	0.42 274	1.88 326	0.32 288	0.19 216	0.56 264	0.26 280	0.93 473	0.65 385	0.54 340	0.54 333	0.45 281	0.36 291	1.79 489	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

test_sample3	0.50 325	0.41 267	1.88 326	0.32 288	0.19 216	0.57 282	0.25 258	0.92 465	0.64 371	0.52 317	0.49 283	0.47 302	0.35 285	1.79 489	0.37 299	0.13 360	0.10 269	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.16 297

MIM_Stereo	0.41 211	0.60 356	1.88 326	0.31 259	0.21 245	0.50 186	0.19 104	0.64 243	0.44 161	0.43 231	0.53 321	0.43 261	0.27 217	0.51 258	0.28 206	0.08 49	0.14 388	0.11 245	0.10 187	0.26 410	0.26 450

DDUNet	0.77 507	1.12 541	1.88 326	0.76 565	0.69 567	0.84 515	0.43 459	0.85 404	0.65 385	0.67 474	0.75 485	0.91 518	0.52 434	1.03 383	0.57 410	0.54 573	0.37 558	0.95 594	0.52 577	0.71 575	0.57 563

GES	0.44 247	0.28 150	1.88 326	0.30 232	0.18 183	0.61 350	0.30 355	0.88 432	0.46 186	0.47 258	0.52 310	0.39 229	0.42 363	0.58 284	0.67 437	0.15 422	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.15 195	0.17 315

PWC_ROB	0.70 473	0.94 492	1.88 326	0.39 428	0.39 479	0.62 370	0.30 355	0.98 513	0.94 542	0.91 542	1.29 561	0.77 467	0.62 482	1.62 463	1.03 500	0.18 472	0.11 317	0.18 487	0.13 324	0.51 557	0.22 395

G2L-Stereo_test	0.55 379	0.97 510	1.89 333	0.33 311	0.24 305	0.75 478	0.38 434	0.79 365	0.60 316	0.60 422	0.54 333	0.74 454	0.39 326	1.56 448	0.43 342	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.08 120	0.28 426	0.13 213

PSMNet-RUCA	0.58 399	0.82 455	1.89 333	0.59 546	0.56 543	0.64 400	0.36 419	0.84 397	0.69 420	0.51 308	0.68 449	0.53 329	0.43 373	0.56 279	0.43 342	0.34 558	0.18 464	0.44 570	0.29 508	0.48 550	0.30 480

Any-RAFT	0.38 183	0.25 103	1.89 333	0.27 156	0.17 144	0.68 439	0.21 144	0.78 349	0.53 258	0.43 231	0.43 225	0.54 335	0.30 254	0.41 176	0.20 76	0.10 198	0.12 343	0.08 66	0.06 20	0.10 88	0.09 79

ToySt	0.44 247	0.61 360	1.89 333	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.35 412	0.67 260	0.53 258	0.39 210	0.50 291	0.59 367	0.43 373	0.51 258	0.49 374	0.10 198	0.12 343	0.13 362	0.16 397	0.24 377	0.19 352

sCroCo_RVC	0.33 136	0.32 193	1.89 333	0.34 342	0.27 354	0.30 26	0.22 170	0.48 129	0.44 161	0.22 80	0.33 171	0.25 135	0.25 183	0.32 99	0.24 163	0.14 403	0.16 432	0.12 303	0.12 290	0.15 195	0.13 213

H2IRNET	0.40 204	0.61 360	1.90 338	0.29 213	0.17 144	0.54 232	0.18 95	0.52 164	0.50 223	0.27 150	0.56 355	0.47 302	0.35 285	0.46 220	0.33 275	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.14 352	0.32 460	0.12 175

Sa-1000	0.51 342	0.72 412	1.90 338	0.31 259	0.60 555	0.60 329	0.31 368	0.94 482	0.71 439	0.52 317	0.83 503	0.42 257	0.33 275	0.68 325	0.28 206	0.10 198	0.09 224	0.13 362	0.29 508	0.29 431	0.10 113

SACVNet	0.60 413	0.74 422	1.90 338	0.37 401	0.28 368	0.64 400	0.37 427	0.86 414	0.61 333	0.65 468	0.62 399	0.69 426	0.44 381	2.08 537	0.42 333	0.18 472	0.14 388	0.16 447	0.15 377	0.38 512	0.24 431

RALAANet	0.43 237	0.98 514	1.90 338	0.32 288	0.23 292	0.48 171	0.19 104	0.67 260	0.53 258	0.48 276	0.45 240	0.39 229	0.30 254	0.48 237	0.37 299	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.14 352	0.27 420	0.10 113

hitnet-ft	0.67 457	0.80 446	1.90 338	0.28 181	0.22 272	0.69 445	0.36 419	0.85 404	0.65 385	0.56 370	0.84 506	1.03 545	0.95 550	2.32 553	0.55 398	0.23 520	0.14 388	0.41 566	0.13 324	0.24 377	0.17 315

GANet-RSSM	0.55 379	0.73 419	1.90 338	0.36 378	0.26 340	0.59 317	0.27 305	0.78 349	0.52 239	0.47 258	0.57 363	0.63 382	0.45 385	1.92 522	0.43 342	0.14 403	0.10 269	0.25 532	0.11 250	0.34 480	0.14 233

GMStereo	0.38 183	0.99 519	1.91 344	0.27 156	0.16 114	0.39 90	0.23 205	0.47 121	0.62 351	0.38 204	0.34 178	0.25 135	0.25 183	0.39 167	0.29 221	0.14 403	0.08 149	0.10 179	0.12 290	0.15 195	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 290	0.73 419	1.91 344	0.33 311	0.15 83	0.56 264	0.25 258	0.85 404	0.58 304	0.54 340	0.51 296	0.57 357	0.42 363	0.57 280	0.61 422	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.20 318	0.16 297

PASM	0.72 485	0.68 399	1.91 344	0.47 492	0.44 506	0.60 329	0.51 497	0.76 323	0.80 508	0.77 512	0.67 441	0.87 508	0.61 477	2.40 562	0.67 437	0.32 554	0.35 554	0.36 558	0.41 562	0.45 547	0.39 532

DeepStereo_RVC	0.44 247	0.28 150	1.92 347	0.49 502	0.17 144	0.60 329	0.59 525	0.50 142	0.52 239	0.49 288	0.45 240	0.39 229	0.86 535	0.45 211	0.33 275	0.11 268	0.08 149	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.19 352

Gwc-CoAtRS	0.38 183	0.33 202	1.92 347	0.27 156	0.41 495	0.48 171	0.19 104	0.59 214	0.46 186	0.43 231	0.39 210	0.57 357	0.26 197	0.32 99	0.26 186	0.09 100	0.09 224	0.09 125	0.31 525	0.11 110	0.09 79

ac_64	0.55 379	0.46 301	1.92 347	0.36 378	0.34 438	0.63 387	0.31 368	0.82 380	0.61 333	0.55 358	0.51 296	0.89 514	0.48 417	1.83 498	0.55 398	0.14 403	0.11 317	0.12 303	0.12 290	0.18 281	0.12 175

MultiAttention	2.38 599	0.50 322	1.93 350	1.80 607	2.56 616	10.86 626	2.30 614	1.22 575	0.80 508	0.62 442	1.16 553	1.13 561	0.56 449	16.09 640	1.18 520	0.20 497	0.09 224	0.43 569	1.62 617	0.94 587	1.58 615

YMNet	0.62 426	0.72 412	1.93 350	0.41 446	0.41 495	0.87 525	0.43 459	0.87 423	0.71 439	0.74 503	0.81 497	0.83 491	0.46 400	0.86 366	0.93 478	0.19 487	0.22 503	0.20 502	0.17 416	0.41 530	0.21 380

YMNet_1	0.62 426	0.72 412	1.93 350	0.41 446	0.41 495	0.87 525	0.43 459	0.87 423	0.71 439	0.74 503	0.81 497	0.83 491	0.46 400	0.86 366	0.93 478	0.19 487	0.22 503	0.20 502	0.17 416	0.41 530	0.21 380

DualNet (step1)	0.59 407	0.62 366	1.93 350	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.11 392	0.38 306	0.61 577	0.14 388	0.87 588	0.56 581	0.25 390	0.23 419

test_sample9	0.94 540	0.62 366	1.93 350	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.91 518	2.55 585	0.61 577	4.16 626	0.87 588	0.56 581	0.25 390	0.23 419

test_sample8	1.12 555	0.62 366	1.93 350	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.95 495	0.61 333	1.18 571	0.56 355	2.53 598	1.31 572	1.91 518	2.55 585	0.61 577	4.16 626	0.87 588	0.56 581	0.25 390	0.23 419

1111x	0.74 497	0.21 43	1.93 350	0.31 259	0.17 144	0.63 387	0.32 391	1.03 552	0.74 468	0.52 317	0.62 399	0.57 357	0.47 408	2.38 558	4.25 611	0.12 328	0.14 388	0.11 245	0.12 290	0.12 121	0.14 233

MIF-Stereo (partial)	0.34 144	0.41 267	1.93 350	0.26 139	0.24 305	0.32 38	0.17 78	0.53 173	0.42 146	0.25 129	0.37 192	0.25 135	0.26 197	0.44 196	0.31 253	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.19 302	0.14 233

EKT-Stereo	1.47 582	0.49 316	1.93 350	2.57 616	19.31 658	0.55 247	0.22 170	0.69 267	0.42 146	0.38 204	0.36 189	0.43 261	0.27 217	0.69 331	0.26 186	0.12 328	0.14 388	0.11 245	0.16 397	0.20 318	0.15 268

MMNet	0.50 325	0.48 313	1.93 350	0.33 311	0.27 354	0.79 499	0.28 323	0.81 373	0.74 468	0.60 422	0.56 355	0.59 367	0.55 445	0.79 358	0.59 417	0.10 198	0.09 224	0.12 303	0.11 250	0.13 151	0.14 233

StereoVision	0.45 265	0.72 412	1.94 360	0.33 311	0.32 416	0.47 163	0.26 280	0.68 264	0.57 293	0.32 178	0.89 519	0.45 281	0.27 217	0.49 249	0.36 293	0.13 360	0.15 414	0.16 447	0.15 377	0.19 302	0.13 213

RP	0.67 457	0.82 455	1.94 360	0.43 461	0.44 506	0.65 414	0.45 477	0.89 438	0.82 515	0.66 470	0.92 522	0.99 538	0.76 519	1.55 447	0.66 434	0.25 533	0.18 464	0.23 520	0.20 459	0.31 451	0.22 395

DeepPruner_ROB	0.50 325	0.70 406	1.94 360	0.29 213	0.26 340	0.63 387	0.31 368	0.80 369	0.48 207	0.61 431	0.55 343	0.66 403	0.38 312	0.98 376	0.40 325	0.19 487	0.14 388	0.14 398	0.14 352	0.23 362	0.17 315

fff	0.43 237	0.77 434	1.95 363	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 489	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

SA	0.50 325	0.75 424	1.95 363	0.31 259	0.61 559	0.57 282	0.31 368	0.91 456	0.73 464	0.42 226	0.62 399	0.38 223	0.47 408	0.68 325	0.29 221	0.09 100	0.09 224	0.13 362	0.32 531	0.30 442	0.10 113

GEStereo_RVC	0.54 367	0.87 471	1.95 363	0.47 492	0.25 323	0.62 370	0.37 427	1.00 533	0.74 468	0.53 327	0.54 333	0.59 367	0.44 381	1.10 389	0.46 354	0.15 422	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.26 410	0.19 352

ADLNet	0.60 413	0.71 408	1.95 363	0.35 359	0.34 438	0.67 427	0.34 404	0.90 444	0.74 468	0.68 481	0.62 399	0.80 480	0.45 385	1.78 485	0.64 431	0.14 403	0.11 317	0.14 398	0.14 352	0.29 431	0.21 380

DCANet	0.42 231	0.77 434	1.95 363	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.48 266	0.31 185	0.41 345	0.36 142	0.39 317	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.13 151	0.23 419

csc	0.43 237	0.77 434	1.95 363	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 489	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

cscssc	0.43 237	0.77 434	1.95 363	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 489	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

111	0.48 296	1.09 538	1.95 363	0.24 89	0.13 29	0.59 317	0.26 280	0.83 386	0.78 500	0.48 276	0.52 310	0.56 351	0.38 312	0.49 249	0.38 306	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.23 362	0.35 508

RAFT + AFF	0.64 437	1.20 557	1.95 363	0.34 342	0.33 429	0.67 427	0.52 500	0.99 525	0.74 468	0.53 327	0.58 369	0.57 357	0.80 524	1.76 482	0.51 384	0.12 328	0.27 536	0.15 428	0.14 352	0.43 538	0.29 470

G2L-ROB	0.51 342	0.95 499	1.96 372	0.29 213	0.22 272	0.59 317	0.28 323	0.76 323	0.57 293	0.55 358	0.45 240	0.70 436	0.32 270	1.38 420	0.47 363	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.20 318	0.13 213

AIO-test2	0.49 314	1.15 550	1.96 372	0.42 457	0.37 470	0.50 186	0.23 205	0.79 365	0.70 429	0.33 182	0.53 321	0.27 161	0.22 137	0.67 322	0.29 221	0.73 585	0.08 149	0.13 362	0.17 416	0.17 254	0.18 335

iRaft-Stereo_20w	0.58 399	0.39 255	1.96 372	0.45 482	0.32 416	0.92 535	0.57 521	1.14 570	0.56 289	0.81 523	0.40 215	0.55 339	0.69 501	0.65 318	1.04 501	0.09 100	0.16 432	0.09 125	0.36 550	0.17 254	0.25 440

rafts_anoy	0.43 237	0.89 478	1.96 372	0.32 288	0.30 389	0.48 171	0.24 238	0.62 232	0.49 213	0.37 196	0.38 202	0.33 199	0.30 254	0.51 258	0.34 282	0.10 198	0.39 569	0.13 362	0.15 377	0.17 254	0.15 268

NCCL2	0.65 446	0.94 492	1.96 372	0.43 461	0.30 389	0.71 455	0.68 547	0.84 397	0.65 385	0.70 489	0.60 387	0.86 506	0.54 439	1.56 448	0.57 410	0.20 497	0.16 432	0.67 582	0.25 488	0.22 349	0.24 431

model_zeroshot	0.44 247	0.68 399	1.97 377	0.28 181	0.18 183	0.69 445	0.21 144	0.63 240	0.40 125	1.00 551	0.34 178	0.42 257	0.20 116	0.69 331	0.24 163	0.10 198	0.22 503	0.10 179	0.22 475	0.12 121	0.10 113

test_5	0.51 342	0.87 471	1.99 378	0.37 401	0.65 563	0.58 300	0.35 412	0.78 349	0.62 351	0.48 276	0.55 343	0.45 281	0.40 334	0.72 340	0.30 241	0.09 100	0.07 53	0.12 303	0.12 290	0.33 469	0.38 526

DN-CSS_ROB	0.48 296	1.23 560	1.99 378	0.39 428	0.22 272	0.56 264	0.19 104	0.75 310	0.61 333	0.45 248	0.62 399	0.41 243	0.31 263	0.70 336	0.32 264	0.11 268	0.08 149	0.14 398	0.13 324	0.36 497	0.12 175

HGLStereo	0.54 367	0.69 403	2.00 380	0.35 359	0.40 488	0.66 421	0.30 355	0.83 386	0.62 351	0.57 381	0.69 458	0.69 426	0.54 439	1.07 386	0.55 398	0.13 360	0.13 367	0.13 362	0.11 250	0.19 302	0.17 315

ffm	0.47 290	0.23 85	2.01 381	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.74 299	0.88 531	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	0.63 305	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.15 428	0.13 324	0.25 390	0.36 516

ff1	0.73 494	0.23 85	2.01 381	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.74 299	0.88 531	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 603	0.10 198	0.24 514	0.15 428	0.13 324	0.25 390	0.36 516

mmx	0.72 485	0.23 85	2.01 381	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.99 525	0.76 490	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 603	0.13 360	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.15 268

xxx	0.72 485	0.23 85	2.01 381	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.99 525	0.76 490	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 603	0.13 360	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.15 268

RAFT-Test	0.44 247	0.38 246	2.01 381	0.27 156	0.44 506	0.64 400	0.37 427	0.72 283	0.57 293	0.45 248	0.48 266	0.65 396	0.24 167	0.35 129	0.29 221	0.09 100	0.11 317	0.09 125	0.38 553	0.10 88	0.11 138

test_4	0.40 204	0.37 236	2.01 381	0.29 213	0.21 245	0.50 186	0.28 323	0.47 121	0.39 109	0.42 226	0.76 488	0.38 223	0.22 137	0.52 262	0.33 275	0.08 49	0.07 53	0.11 245	0.15 377	0.28 426	0.07 18

GANet	0.75 500	0.84 461	2.01 381	0.40 439	0.25 323	0.74 472	0.66 541	0.87 423	0.73 464	0.71 493	1.07 547	0.84 496	0.59 464	2.71 588	1.15 515	0.17 460	0.16 432	0.44 570	0.16 397	0.31 451	0.20 368

RASNet	0.61 421	0.68 399	2.03 388	0.35 359	0.46 521	0.65 414	0.28 323	0.78 349	0.70 429	0.48 276	0.64 427	0.93 524	0.61 477	2.21 547	0.73 455	0.12 328	0.09 224	0.09 125	0.10 187	0.14 175	0.11 138

NVstereo2D	0.58 399	0.40 260	2.03 388	0.35 359	0.35 451	0.69 445	0.39 439	0.91 456	0.80 508	0.47 258	0.53 321	0.67 412	0.46 400	1.99 528	0.48 369	0.19 487	0.11 317	0.17 466	0.13 324	0.25 390	0.25 440

FADNet	0.64 437	1.22 559	2.06 390	0.32 288	0.30 389	0.66 421	0.29 347	0.88 432	0.72 449	0.44 237	0.48 266	0.66 403	0.57 455	1.84 503	0.45 353	0.46 569	0.20 488	0.17 466	0.19 449	0.59 565	0.24 431

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 507	1.04 531	2.06 390	0.94 580	0.35 451	0.89 530	0.40 442	0.85 404	0.63 363	0.55 358	0.63 411	0.75 460	0.38 312	2.38 558	0.48 369	1.10 601	0.31 546	0.36 558	0.21 466	0.53 561	0.55 562

ACVNet-DCA	0.42 231	0.64 381	2.07 392	0.35 359	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.76 323	0.52 239	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

xx1	0.46 275	0.64 381	2.07 392	0.35 359	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	1.01 552	0.31 169	0.38 202	0.46 294	0.36 291	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.12 303	0.12 290	0.12 121	0.14 233

1test111	0.44 247	0.64 381	2.07 392	0.35 359	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.76 323	0.52 239	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.96 374	0.30 241	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

cc1	0.47 290	0.64 381	2.07 392	0.35 359	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	1.01 552	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.25 390	0.40 536

RAFT_CTSACE	0.46 275	0.76 425	2.07 392	0.35 359	0.30 389	0.54 232	0.30 355	0.61 228	0.48 207	0.49 288	0.76 488	0.55 339	0.36 291	0.58 284	0.22 121	0.08 49	0.13 367	0.11 245	0.10 187	0.41 530	0.08 55

iRaft-Stereo_5w	0.54 367	1.01 525	2.08 397	0.27 156	0.21 245	0.49 178	0.28 323	0.73 295	0.58 304	0.40 212	0.61 394	0.62 379	0.46 400	1.78 485	0.47 363	0.09 100	0.07 53	0.11 245	0.10 187	0.39 522	0.12 175

Anonymous3	0.42 231	0.35 224	2.09 398	0.33 311	0.24 305	0.72 461	0.31 368	0.74 299	0.55 278	0.35 187	0.40 215	0.33 199	0.29 246	0.44 196	0.28 206	0.18 472	0.18 464	0.13 362	0.13 324	0.17 254	0.17 315

AANet_RVC	0.68 464	1.00 521	2.09 398	0.33 311	0.25 323	0.58 300	0.32 391	0.81 373	0.80 508	0.61 431	0.94 527	0.80 480	0.41 345	2.46 569	1.02 498	0.36 561	0.14 388	0.10 179	0.09 151	0.23 362	0.22 395

HITNet	0.46 275	0.92 484	2.09 398	0.33 311	0.14 54	0.55 247	0.22 170	0.83 386	0.56 289	0.51 308	0.49 283	0.48 313	0.37 305	0.48 237	0.54 397	0.09 100	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.23 362	0.09 79
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
PWCDC_ROB	0.72 485	1.06 534	2.09 398	0.47 492	0.36 459	0.78 495	0.26 280	0.98 513	1.34 581	0.61 431	2.07 584	0.64 391	0.61 477	0.83 361	0.71 447	0.31 553	0.14 388	0.15 428	0.12 290	0.60 568	0.21 380

Reg-Stereo(zero)	0.46 275	0.17 12	2.10 402	0.24 89	0.34 438	0.51 196	0.42 452	0.50 142	0.54 271	0.37 196	0.46 248	0.54 335	0.60 468	0.43 187	1.10 507	0.08 49	0.09 224	0.08 66	0.22 475	0.12 121	0.22 395

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 394	0.87 471	2.11 403	0.32 288	0.30 389	0.84 515	0.40 442	0.88 432	0.72 449	0.65 468	0.73 479	0.66 403	0.57 455	0.93 371	0.71 447	0.13 360	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.15 195	0.14 233

TestStereo	0.45 265	0.54 336	2.11 403	0.29 213	0.16 114	0.43 126	0.24 238	0.54 184	0.45 176	0.37 196	0.46 248	0.34 205	0.27 217	1.98 525	0.27 196	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.14 175	0.08 55

PDISCO_ROB	0.75 500	1.06 534	2.11 403	0.64 554	0.59 550	1.13 562	0.43 459	1.14 570	1.05 556	0.64 461	0.71 472	0.96 531	0.61 477	1.21 403	0.76 459	0.37 562	0.18 464	0.27 536	0.24 481	0.56 564	0.32 494

ADStereo(finetuned)	0.45 265	0.77 434	2.12 406	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.48 266	0.31 185	0.76 519	0.37 153	0.38 306	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.13 151	0.23 419

FADNet-RVC	0.61 421	1.26 565	2.12 406	0.33 311	0.26 340	0.59 317	0.29 347	0.86 414	0.62 351	0.45 248	0.50 291	0.62 379	0.46 400	1.73 477	0.55 398	0.17 460	0.20 488	0.17 466	0.18 429	0.59 565	0.28 464

DCRE	0.50 325	0.63 377	2.13 408	0.30 232	0.23 292	0.45 138	0.24 238	0.59 214	0.53 258	0.50 295	2.10 586	0.42 257	0.26 197	0.35 129	0.23 138	0.09 100	0.14 388	0.10 179	0.32 531	0.16 232	0.15 268

THIR-Stereo	0.86 529	0.62 366	2.13 408	0.25 108	0.16 114	0.58 300	2.74 619	0.59 214	0.51 231	0.62 442	1.62 575	0.97 534	1.80 595	1.69 471	2.25 578	0.10 198	0.08 149	0.14 398	0.11 250	0.15 195	0.11 138

GwcNet-RSSM	0.57 394	0.94 492	2.13 408	0.32 288	0.25 323	0.60 329	0.30 355	0.80 369	0.66 400	0.52 317	0.64 427	0.71 441	0.40 334	1.79 489	0.50 379	0.13 360	0.09 224	0.12 303	0.12 290	0.21 332	0.15 268

CC-Net-ROB	0.85 528	1.15 550	2.13 408	0.88 575	0.38 476	0.88 529	0.44 470	1.06 558	0.79 505	0.58 399	0.69 458	0.65 396	0.50 427	2.74 589	0.51 384	0.93 592	0.39 569	0.87 588	0.29 508	0.54 562	0.54 559

CVANet_RVC	0.65 446	0.80 446	2.13 408	0.36 378	0.26 340	0.62 370	0.42 452	0.84 397	0.72 449	0.69 483	0.68 449	0.68 419	0.52 434	2.64 581	0.42 333	0.19 487	0.12 343	0.22 513	0.17 416	0.37 505	0.15 268

STTStereo	0.51 342	0.69 403	2.14 413	0.36 378	0.30 389	0.61 350	0.32 391	0.77 334	0.60 316	0.60 422	0.54 333	0.67 412	0.43 373	0.86 366	0.42 333	0.16 443	0.15 414	0.17 466	0.20 459	0.16 232	0.15 268

GCST	0.72 485	1.10 539	2.15 414	1.11 590	0.59 550	0.62 370	0.19 104	0.75 310	0.53 258	0.56 370	0.63 411	0.47 302	0.31 263	1.11 392	0.33 275	0.75 587	0.45 573	0.84 587	0.64 593	0.69 573	0.54 559

plain	0.37 173	0.47 310	2.15 414	0.27 156	0.19 216	0.33 43	0.20 123	0.58 206	0.46 186	0.23 99	0.37 192	0.23 108	0.25 183	0.45 211	0.28 206	0.11 268	0.08 149	0.13 362	0.09 151	0.42 536	0.12 175

UDG	0.77 507	1.23 560	2.15 414	0.67 559	0.59 550	0.78 495	0.38 434	0.90 444	0.70 429	0.61 431	0.69 458	1.01 541	0.67 496	1.02 381	0.73 455	0.45 567	0.34 553	0.87 588	0.51 575	0.67 572	0.46 548

sAnonymous2	0.38 183	0.62 366	2.15 414	0.31 259	0.24 305	0.34 51	0.27 305	0.53 173	0.46 186	0.24 109	0.29 130	0.23 108	0.28 232	0.28 61	0.22 121	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.13 324	0.38 512	0.35 508

CroCo_RVC	0.38 183	0.62 366	2.15 414	0.31 259	0.24 305	0.34 51	0.27 305	0.53 173	0.46 186	0.24 109	0.29 130	0.23 108	0.28 232	0.28 61	0.22 121	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.13 324	0.38 512	0.35 508

cf-r	0.53 361	0.81 451	2.15 414	0.33 311	0.28 368	0.60 329	0.28 323	0.78 349	0.64 371	0.51 308	0.60 387	0.75 460	0.40 334	1.32 414	0.43 342	0.13 360	0.09 224	0.11 245	0.12 290	0.15 195	0.14 233

PVD	0.90 535	0.85 465	2.15 414	0.53 521	0.50 527	0.99 541	0.56 517	1.15 573	1.64 593	1.41 586	1.41 570	1.11 560	1.13 565	1.35 417	1.31 533	0.26 537	0.28 539	0.28 539	0.26 496	0.37 505	0.49 553

G2L-Stereo	0.55 379	0.85 465	2.18 421	0.31 259	0.27 354	0.59 317	0.27 305	0.77 334	0.55 278	0.54 340	0.52 310	0.71 441	0.36 291	1.75 481	0.50 379	0.13 360	0.11 317	0.13 362	0.11 250	0.29 431	0.15 268

RGC	0.71 482	0.97 510	2.18 421	0.44 468	0.44 506	0.73 468	0.40 442	0.94 482	0.71 439	0.71 493	1.04 545	1.01 541	0.71 505	1.74 479	0.70 444	0.23 520	0.18 464	0.28 539	0.26 496	0.29 431	0.27 458

Wz-Net-MNSev	0.65 446	0.97 510	2.19 423	0.36 378	0.33 429	0.90 531	0.60 527	0.92 465	0.81 514	0.75 505	0.72 477	0.73 448	0.65 489	1.39 421	0.71 447	0.16 443	0.13 367	0.14 398	0.14 352	0.24 377	0.18 335

CFNet-RSSM	0.41 211	0.32 193	2.20 424	0.27 156	0.44 506	0.52 215	0.19 104	0.76 323	0.48 207	0.43 231	0.36 189	0.54 335	0.26 197	0.33 110	0.25 176	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.38 553	0.10 88	0.09 79

UGAM	0.58 399	0.47 310	2.21 425	0.30 232	0.19 216	0.53 224	0.34 404	0.59 214	0.63 363	0.44 237	0.73 479	0.78 471	0.37 305	2.58 578	0.39 317	0.10 198	0.08 149	0.17 466	0.14 352	0.42 536	0.17 315

DCANet-4	0.40 204	0.27 126	2.21 425	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.47 254	0.28 170	0.37 305	0.37 153	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

AF-Net	0.69 469	0.92 484	2.21 425	0.41 446	0.40 488	0.68 439	0.40 442	1.02 545	0.86 524	0.69 483	1.03 542	1.04 548	0.84 531	1.19 402	0.78 463	0.22 517	0.14 388	0.25 532	0.17 416	0.30 442	0.18 335

DANet	0.80 515	0.65 388	2.21 425	1.19 593	0.48 525	0.74 472	1.25 595	0.89 438	1.53 590	0.89 538	0.71 472	0.96 531	0.56 449	1.83 498	0.96 483	0.18 472	0.16 432	0.19 493	0.16 397	0.26 410	0.29 470
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 204	0.27 126	2.22 429	0.30 232	0.17 144	0.49 178	0.35 412	0.71 278	0.39 109	0.43 231	0.45 240	0.64 391	0.25 183	0.32 99	0.25 176	0.08 49	0.08 149	0.09 125	0.23 479	0.11 110	0.14 233

SAMSARA	0.91 536	0.97 510	2.22 429	0.80 569	0.58 548	1.32 568	1.31 597	1.01 542	0.94 542	1.36 580	0.87 514	1.38 576	0.90 542	1.72 476	1.02 498	0.24 528	0.30 544	0.22 513	0.25 488	0.36 497	0.35 508

RTSC	0.72 485	1.00 521	2.22 429	0.40 439	0.29 376	0.82 510	0.31 368	0.96 500	1.10 564	0.92 543	0.81 497	0.78 471	0.58 461	1.23 407	1.55 548	0.18 472	0.17 453	0.14 398	0.17 416	0.43 538	0.30 480

ccs_rob	0.45 265	0.46 301	2.22 429	0.26 139	0.19 216	0.56 264	0.21 144	0.77 334	0.60 316	0.49 288	0.56 355	0.69 426	0.47 408	0.52 262	0.31 253	0.11 268	0.09 224	0.16 447	0.10 187	0.17 254	0.14 233

z-ln-s-r	0.64 437	0.89 478	2.23 433	0.32 288	0.26 340	0.57 282	0.37 427	0.84 397	0.76 490	0.51 308	0.81 497	0.64 391	0.45 385	2.06 534	1.27 531	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.24 377	0.13 213

CFNet_pseudo	0.45 265	0.46 301	2.23 433	0.25 108	0.19 216	0.56 264	0.21 144	0.77 334	0.60 316	0.49 288	0.56 355	0.69 426	0.47 408	0.52 262	0.31 253	0.11 268	0.10 269	0.15 428	0.10 187	0.17 254	0.14 233

HSM-Net_RVC	0.67 457	0.34 215	2.23 433	0.26 139	0.19 216	0.67 427	0.29 347	1.26 580	0.69 420	0.72 496	0.70 468	0.78 471	0.42 363	3.77 610	0.41 331	0.13 360	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.12 121	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 355	0.43 279	2.25 436	0.29 213	0.26 340	0.61 350	0.32 391	0.99 525	0.68 411	0.48 276	0.55 343	0.52 327	0.40 334	1.60 459	0.35 290	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.13 151	0.12 175

DEmStereo	0.68 464	0.31 185	2.25 436	0.42 457	0.17 144	0.66 421	0.89 571	0.51 150	0.59 311	0.60 422	1.01 538	0.45 281	1.26 568	1.54 446	2.26 579	0.10 198	0.08 149	0.10 179	0.10 187	0.10 88	0.11 138

RYNet	0.70 473	0.56 347	2.25 436	0.35 359	0.41 495	0.86 521	0.43 459	0.94 482	0.82 515	0.62 442	0.53 321	0.91 518	0.60 468	2.70 586	1.00 492	0.14 403	0.11 317	0.16 447	0.14 352	0.25 390	0.27 458

AIO-test1	0.45 265	0.87 471	2.27 439	0.33 311	0.33 429	0.50 186	0.22 170	0.74 299	0.66 400	0.29 160	0.41 219	0.29 177	0.22 137	0.73 341	0.29 221	0.09 100	0.08 149	0.12 303	0.14 352	0.30 442	0.22 395

iinet-f	0.57 394	0.93 490	2.27 439	0.31 259	0.25 323	0.83 513	0.33 399	0.81 373	0.65 385	0.54 340	0.63 411	0.73 448	0.67 496	0.73 341	0.67 437	0.13 360	0.13 367	0.11 245	0.10 187	0.43 538	0.16 297

PCWNet_CMD	0.46 275	0.45 298	2.28 441	0.26 139	0.20 231	0.55 247	0.21 144	0.75 310	0.64 371	0.48 276	0.55 343	0.68 419	0.57 455	0.46 220	0.30 241	0.11 268	0.10 269	0.14 398	0.10 187	0.18 281	0.14 233

MSMDNet	0.46 275	0.44 290	2.28 441	0.26 139	0.20 231	0.55 247	0.21 144	0.75 310	0.64 371	0.48 276	0.55 343	0.68 419	0.56 449	0.46 220	0.30 241	0.11 268	0.10 269	0.13 362	0.10 187	0.18 281	0.15 268

MM-Stereo_test1	0.41 211	0.39 255	2.29 443	0.38 417	0.26 340	0.44 132	0.28 323	0.63 240	0.51 231	0.40 212	0.32 162	0.26 149	0.26 197	0.46 220	0.22 121	0.09 100	0.21 497	0.10 179	0.09 151	0.39 522	0.15 268

ADCRef	0.80 515	0.96 502	2.29 443	0.37 401	0.35 451	0.96 538	0.51 497	0.87 423	0.75 481	0.88 536	0.83 503	0.61 375	1.36 577	1.02 381	3.27 598	0.13 360	0.11 317	0.17 466	0.19 449	0.25 390	0.21 380

GANet-ADL	0.44 247	0.41 267	2.31 445	0.33 311	0.20 231	0.57 282	0.25 258	0.75 310	0.54 271	0.42 226	0.59 372	0.56 351	0.30 254	0.40 172	0.38 306	0.14 403	0.11 317	0.09 125	0.08 120	0.22 349	0.17 315

WAO-6	1.58 588	1.54 583	2.32 446	1.14 592	1.00 588	2.30 604	1.03 583	1.82 601	2.85 613	1.25 574	2.61 600	2.20 593	1.56 588	2.47 571	1.99 566	0.95 594	0.67 592	1.19 604	0.83 601	1.08 590	0.88 591

CFNet_ucs	0.48 296	0.50 322	2.32 446	0.26 139	0.22 272	0.57 282	0.22 170	0.85 404	0.65 385	0.53 327	0.64 427	0.68 419	0.44 381	0.54 272	0.31 253	0.13 360	0.12 343	0.16 447	0.11 250	0.19 302	0.17 315

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 550	1.67 591	2.32 446	0.47 492	0.39 479	1.47 573	0.95 574	0.95 495	0.91 538	0.84 531	0.94 527	1.05 550	0.60 468	2.95 596	0.72 452	0.41 563	0.72 602	0.32 552	0.55 578	0.74 576	1.22 607

RAFT-RH_RVC	0.61 421	0.50 322	2.33 449	0.36 378	0.29 376	0.60 329	0.18 95	0.44 89	0.58 304	0.76 508	1.91 582	0.47 302	0.29 246	1.60 459	1.23 527	0.14 403	0.07 53	0.13 362	0.13 324	0.10 88	0.09 79

PSMNet_ROB	0.66 452	1.01 525	2.33 449	0.38 417	0.31 408	0.72 461	0.55 512	0.86 414	0.69 420	0.54 340	0.60 387	0.75 460	0.47 408	2.00 529	0.82 470	0.17 460	0.13 367	0.19 493	0.19 449	0.24 377	0.27 458

AASNet	0.56 387	1.03 530	2.34 451	0.37 401	0.33 429	0.65 414	0.29 347	0.96 500	0.73 464	0.54 340	0.60 387	0.55 339	0.38 312	0.59 290	0.58 415	0.14 403	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.43 538	0.24 431

RAFT-345	0.53 361	0.30 173	2.34 451	0.38 417	0.34 438	0.58 300	0.42 452	0.47 121	0.61 333	0.51 308	1.00 537	0.43 261	0.28 232	1.57 452	0.82 470	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.10 88	0.08 55

DPSNet	0.86 529	0.60 356	2.34 451	0.58 541	0.36 459	1.07 556	0.75 558	1.30 581	1.05 556	0.70 489	0.68 449	0.94 528	1.29 569	2.08 537	1.82 560	0.26 537	0.23 511	0.16 447	0.17 416	0.48 550	0.40 536

FTStereo	0.76 503	0.18 17	2.35 454	0.71 561	0.21 245	0.73 468	1.79 609	0.57 200	0.53 258	1.07 557	1.63 576	1.29 571	2.13 599	0.75 345	0.29 221	0.19 487	0.08 149	0.12 303	0.11 250	0.11 110	0.40 536

SFCPSM	0.46 275	0.24 98	2.35 454	0.27 156	0.27 354	0.70 452	0.32 391	0.96 500	0.63 363	0.49 288	0.52 310	0.43 261	0.36 291	0.52 262	0.43 342	0.12 328	0.09 224	0.12 303	0.16 397	0.16 232	0.12 175

StereoDRNet	0.64 437	0.88 475	2.35 454	0.41 446	0.45 515	0.73 468	0.47 488	0.94 482	0.74 468	0.75 505	0.54 333	0.74 454	0.47 408	1.70 472	0.72 452	0.15 422	0.14 388	0.15 428	0.14 352	0.20 318	0.19 352

SHD	0.72 485	0.77 434	2.36 457	0.45 482	0.40 488	0.71 455	0.32 391	1.02 545	1.25 575	1.07 557	0.84 506	0.90 516	0.73 511	1.09 388	0.98 486	0.21 504	0.18 464	0.20 502	0.21 466	0.32 460	0.31 488

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 379	0.92 484	2.36 457	0.38 417	0.37 470	0.60 329	0.28 323	0.82 380	0.62 351	0.62 442	0.55 343	0.72 444	0.45 385	1.00 379	0.43 342	0.15 422	0.11 317	0.14 398	0.14 352	0.15 195	0.16 297
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 361	0.76 425	2.38 459	0.42 457	0.29 376	0.69 445	0.23 205	1.81 600	0.55 278	0.36 192	0.32 162	0.47 302	0.40 334	0.46 220	0.25 176	0.12 328	0.11 317	0.11 245	0.41 562	0.13 151	0.32 494

MSMD_ROB	1.34 573	0.96 502	2.38 459	0.39 428	0.32 416	1.96 594	0.62 536	0.91 456	1.43 585	2.94 615	2.60 599	4.77 616	1.95 597	2.43 567	1.33 535	0.29 548	0.26 529	0.32 552	0.32 531	0.30 442	0.30 480

LMCR-Stereo	0.52 355	0.71 408	2.39 461	0.40 439	0.21 245	0.74 472	0.31 368	1.02 545	0.64 371	0.61 431	0.63 411	0.39 229	0.51 429	0.62 302	0.42 333	0.19 487	0.09 224	0.12 303	0.09 151	0.23 362	0.12 175

XQC	0.73 494	0.98 514	2.39 461	0.46 487	0.35 451	0.81 507	0.46 480	1.00 533	1.00 550	0.80 517	0.69 458	0.88 512	0.74 516	1.32 414	1.20 523	0.24 528	0.16 432	0.23 520	0.20 459	0.41 530	0.33 502

MIPNet	0.83 525	0.81 451	2.40 463	0.61 551	0.18 183	1.48 574	1.39 602	1.60 595	0.74 468	1.94 595	0.85 510	0.73 448	1.68 591	0.87 369	0.31 253	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.32 531	0.25 390	0.12 175

GMM-Stereo	0.50 325	0.23 85	2.41 464	0.54 526	0.24 305	0.77 490	0.46 480	0.59 214	0.57 293	0.58 399	0.73 479	0.47 302	0.43 373	0.68 325	0.27 196	0.10 198	0.06 23	0.13 362	0.13 324	0.14 175	0.44 545

ICVP	0.46 275	0.29 160	2.41 464	0.33 311	0.22 272	0.59 317	0.55 512	0.75 310	0.50 223	0.44 237	0.60 387	0.49 315	0.35 285	0.53 268	0.37 299	0.16 443	0.16 432	0.14 398	0.11 250	0.15 195	0.15 268
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 247	0.30 173	2.42 466	0.32 288	0.17 144	0.58 300	0.22 170	0.77 334	0.59 311	0.47 258	0.42 223	0.55 339	0.38 312	0.49 249	0.47 363	0.12 328	0.09 224	0.12 303	0.11 250	0.13 151	0.16 297

FADNet_RVC	0.81 523	1.14 546	2.42 466	0.30 232	0.24 305	0.71 455	0.24 238	0.95 495	0.61 333	0.44 237	0.56 355	0.59 367	0.42 363	1.52 444	0.68 440	0.94 593	0.96 610	0.28 539	1.00 608	0.90 585	1.36 610

NCC-stereo	0.79 513	0.94 492	2.42 466	0.59 546	0.45 515	1.90 591	0.46 480	0.99 525	0.72 449	0.64 461	0.84 506	0.91 518	0.73 511	1.80 493	1.00 492	0.27 542	0.19 477	0.23 520	0.31 525	0.24 377	0.22 395

Abc-Net	0.79 513	0.94 492	2.42 466	0.59 546	0.45 515	1.90 591	0.46 480	0.99 525	0.72 449	0.64 461	0.84 506	0.91 518	0.73 511	1.80 493	1.00 492	0.27 542	0.19 477	0.23 520	0.31 525	0.24 377	0.22 395
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 469	0.84 461	2.43 470	0.35 359	0.21 245	1.65 584	0.61 531	1.36 584	0.58 304	1.39 584	0.51 296	0.37 215	0.87 536	1.41 425	0.36 293	0.09 100	0.07 53	0.14 398	0.12 290	0.32 460	0.11 138

ADCL	0.99 545	0.79 444	2.43 470	0.39 428	0.32 416	1.50 576	1.90 610	0.92 465	0.97 546	1.26 577	1.27 558	1.00 540	1.42 582	1.14 398	3.31 599	0.17 460	0.14 388	0.22 513	0.21 466	0.30 442	0.22 395

anonymousa	0.48 296	0.46 301	2.44 472	0.29 213	0.34 438	0.61 350	0.25 258	0.66 251	0.54 271	0.53 327	0.77 491	0.73 448	0.46 400	0.33 110	0.31 253	0.10 198	0.09 224	0.12 303	0.29 508	0.10 88	0.19 352

stereogan	0.69 469	0.51 325	2.44 472	0.39 428	0.39 479	1.01 545	0.41 448	0.94 482	0.92 541	0.73 500	0.85 510	1.15 564	0.69 501	1.57 452	0.53 391	0.19 487	0.18 464	0.20 502	0.16 397	0.36 497	0.24 431

DRN-Test	0.64 437	0.43 279	2.44 472	0.39 428	0.44 506	0.80 506	0.41 448	1.02 545	0.78 500	0.80 517	0.63 411	0.69 426	0.56 449	1.79 489	0.69 442	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	0.18 281	0.17 315

w-ln-seven-2	0.68 464	1.13 544	2.46 475	0.36 378	0.27 354	0.65 414	0.44 470	0.87 423	0.83 518	0.69 483	0.75 485	0.72 444	0.63 485	1.56 448	1.15 515	0.13 360	0.13 367	0.15 428	0.14 352	0.35 491	0.19 352

MM-Stereo_test2	0.38 183	0.28 150	2.46 475	0.43 461	0.15 83	0.50 186	0.25 258	0.47 121	0.38 96	0.33 182	0.26 113	0.23 108	0.22 137	0.34 122	0.29 221	0.08 49	0.09 224	0.09 125	0.10 187	0.36 497	0.22 395

HUF	0.59 407	0.65 388	2.46 475	0.45 482	0.77 575	0.34 51	0.24 238	0.46 107	0.39 109	0.31 169	0.28 124	0.25 135	0.19 105	0.67 322	0.18 25	0.12 328	2.03 621	0.08 66	0.06 20	0.31 451	1.59 616

CIPLG	0.56 387	1.19 556	2.46 475	0.80 569	0.31 408	0.61 350	0.57 521	0.76 323	0.57 293	0.56 370	0.63 411	0.41 243	0.30 254	0.45 211	0.40 325	0.11 268	0.20 488	0.13 362	0.13 324	0.35 491	0.19 352

GANetREF_RVC	0.75 500	1.15 550	2.46 475	0.47 492	0.26 340	0.83 513	0.61 531	0.97 509	0.89 535	0.62 442	0.61 394	0.72 444	0.59 464	2.42 564	0.55 398	0.32 554	0.25 527	0.36 558	0.24 481	0.39 522	0.31 488
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
MSKI-zero shot	0.46 275	0.38 246	2.47 480	0.27 156	0.43 504	0.56 264	0.20 123	0.77 334	0.43 157	0.60 422	0.51 296	0.44 272	0.17 60	0.68 325	0.21 97	0.09 100	0.29 540	0.09 125	0.32 531	0.14 175	0.10 113

Wz-Net-LNSev	0.59 407	0.96 502	2.47 480	0.34 342	0.37 470	0.79 499	0.44 470	0.86 414	0.77 495	0.61 431	0.67 441	0.79 476	0.56 449	0.64 307	0.62 424	0.15 422	0.14 388	0.12 303	0.12 290	0.18 281	0.19 352

PFNet	0.60 413	0.33 202	2.47 480	0.41 446	0.55 540	0.62 370	0.27 305	0.61 228	0.63 363	0.61 431	0.56 355	0.45 281	0.32 270	1.88 515	1.14 513	0.28 546	0.09 224	0.12 303	0.16 397	0.26 410	0.20 368

UGAM-zero	0.63 433	0.39 255	2.49 483	0.30 232	0.49 526	0.67 427	0.19 104	0.91 456	0.45 176	0.77 512	0.45 240	1.16 566	0.82 527	2.05 533	0.29 221	0.09 100	0.15 414	0.09 125	0.44 566	0.11 110	0.22 395

DCVSM-stereo	0.49 314	0.29 160	2.49 483	0.29 213	0.22 272	0.53 224	0.52 500	0.58 206	0.49 213	0.69 483	0.46 248	0.79 476	0.48 417	0.53 268	0.42 333	0.13 360	0.14 388	0.15 428	0.12 290	0.20 318	0.20 368

WAO-7	1.48 583	1.63 587	2.49 483	0.93 579	0.75 571	1.72 587	1.10 587	1.84 602	1.96 605	1.43 587	2.54 597	1.97 589	1.61 590	3.06 598	2.08 570	0.69 583	0.66 591	0.94 593	0.74 597	0.80 582	0.69 573

LL-Strereo	0.72 485	1.29 567	2.49 483	0.36 378	0.45 515	0.55 247	0.32 391	0.93 473	0.71 439	0.67 474	0.58 369	0.85 500	0.79 523	2.67 585	0.46 354	0.10 198	0.18 464	0.14 398	0.12 290	0.40 527	0.42 542

FCDSN-DC	1.29 570	0.54 336	2.50 487	0.47 492	0.41 495	1.12 560	0.60 527	1.10 564	1.27 577	2.23 603	2.87 604	3.67 607	3.12 612	2.39 561	1.69 554	0.30 551	0.26 529	0.31 548	0.30 518	0.35 491	0.38 526
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 573	1.70 595	2.50 487	0.56 535	0.40 488	2.15 602	0.99 577	1.24 578	1.26 576	1.02 553	1.10 549	1.29 571	0.88 540	3.10 600	1.08 504	1.66 613	0.83 606	0.68 583	0.88 603	1.57 606	1.80 619

SGM_RVC	1.89 593	0.92 484	2.50 487	0.96 583	0.93 584	1.63 582	1.37 600	1.52 592	12.43 651	1.85 594	1.69 577	2.40 597	1.74 594	2.81 593	1.71 555	0.53 571	0.47 578	0.42 567	0.47 568	0.74 576	0.74 576
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 515	1.58 585	2.53 490	0.76 565	0.83 576	0.76 482	0.36 419	0.83 386	0.64 371	0.63 451	0.69 458	0.73 448	0.51 429	1.21 403	0.53 391	0.77 589	0.29 540	0.59 578	0.29 508	0.86 584	0.61 567

CrosDoStereo	0.94 540	0.37 236	2.53 490	0.25 108	0.32 416	0.54 232	3.76 623	0.72 283	0.60 316	0.70 489	1.40 568	0.53 329	1.49 584	1.78 485	3.09 593	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.21 332	0.11 138

DeepStereo_LL	0.94 540	0.37 236	2.53 490	0.25 108	0.32 416	0.54 232	3.76 623	0.72 283	0.60 316	0.70 489	1.40 568	0.53 329	1.49 584	1.78 485	3.09 593	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.21 332	0.11 138

Nwc_Net	0.68 464	0.83 459	2.53 490	0.41 446	0.39 479	0.77 490	0.38 434	1.01 542	0.70 429	0.60 422	0.99 535	0.98 535	0.68 499	1.41 425	0.63 426	0.23 520	0.15 414	0.23 520	0.25 488	0.23 362	0.18 335

AnyNet_C32	1.00 548	1.33 574	2.53 490	0.49 502	0.54 537	1.15 564	1.14 590	0.91 456	0.89 535	1.11 560	0.95 529	0.87 508	0.93 544	1.50 441	4.07 608	0.21 504	0.20 488	0.25 532	0.24 481	0.38 512	0.33 502

MFMNet_re	0.92 538	1.28 566	2.53 490	0.82 573	0.76 574	0.90 531	0.75 558	0.98 513	1.04 555	1.03 554	1.05 546	0.84 496	0.94 547	0.83 361	0.72 452	0.68 582	0.60 587	0.63 580	0.60 589	0.77 580	0.74 576

w-ln-seven	0.74 497	1.05 532	2.54 496	0.37 401	0.34 438	1.03 548	0.47 488	1.00 533	1.08 561	0.90 540	0.85 510	0.85 500	0.57 455	1.37 419	1.26 530	0.14 403	0.13 367	0.16 447	0.15 377	0.31 451	0.20 368

gwcnet-sp	0.49 314	0.43 279	2.54 496	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

scenet	0.49 314	0.43 279	2.54 496	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

ssnet	0.49 314	0.43 279	2.54 496	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

NVStereoNet_ROB	1.16 561	0.95 499	2.54 496	0.58 541	0.55 540	0.78 495	0.63 538	1.00 533	1.08 561	1.03 554	4.07 617	1.48 580	1.22 567	2.88 595	1.27 531	0.50 570	0.46 575	0.54 575	0.62 590	0.50 555	0.63 570
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 452	0.85 465	2.55 501	0.50 506	0.52 534	0.72 461	0.39 439	0.87 423	0.72 449	0.58 399	0.68 449	0.63 382	0.46 400	1.70 472	0.63 426	0.18 472	0.18 464	0.23 520	0.18 429	0.38 512	0.27 458

DispNO	0.67 457	0.98 514	2.58 502	0.31 259	0.27 354	0.59 317	0.29 347	0.83 386	0.68 411	0.53 327	0.79 496	0.83 491	0.47 408	2.46 569	0.68 440	0.12 328	0.10 269	0.19 493	0.31 525	0.16 232	0.17 315

ASMatch	0.60 413	0.43 279	2.58 502	0.91 577	0.36 459	0.56 264	0.25 258	0.52 164	0.61 333	0.47 258	1.21 555	0.47 302	0.66 494	1.34 416	0.94 480	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.10 88	0.16 297

testlalala2	0.44 247	0.28 150	2.59 504	0.64 554	0.56 543	0.57 282	0.20 123	0.78 349	0.52 239	0.40 212	0.39 210	0.45 281	0.21 127	0.27 48	0.22 121	0.09 100	0.10 269	0.08 66	0.29 508	0.12 121	0.10 113

aanetorigin	0.77 507	0.80 446	2.59 504	0.43 461	0.44 506	0.58 300	1.01 582	0.57 200	0.68 411	1.53 590	1.23 556	0.81 483	1.08 560	1.07 386	1.07 503	0.18 472	0.15 414	0.17 466	0.21 466	0.54 562	0.30 480

iResNet	0.51 342	0.76 425	2.59 504	0.41 446	0.17 144	0.64 400	0.27 305	0.82 380	0.70 429	0.57 381	0.64 427	0.43 261	0.36 291	0.70 336	0.52 387	0.10 198	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.21 332	0.13 213

HHNet	0.60 413	0.65 388	2.60 507	0.36 378	0.25 323	0.64 400	0.61 531	0.64 243	0.62 351	0.55 358	1.13 552	0.32 193	0.60 468	0.42 184	1.79 559	0.15 422	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.18 281	0.15 268

z-mn7	0.80 515	1.52 582	2.62 508	0.36 378	0.28 368	1.01 545	0.48 492	0.90 444	1.29 579	0.69 483	1.35 567	0.85 500	0.59 464	2.03 530	1.09 506	0.14 403	0.12 343	0.14 398	0.12 290	0.32 460	0.20 368

4D-IteraStereo	0.44 247	0.96 502	2.63 509	0.27 156	0.30 389	0.45 138	0.25 258	0.52 164	0.50 223	0.40 212	0.31 156	0.40 237	0.19 105	0.35 129	0.32 264	0.09 100	0.06 23	0.12 303	0.11 250	0.19 302	0.30 480

DMCA-RVC	0.62 426	0.96 502	2.63 509	0.36 378	0.90 581	0.56 264	0.31 368	0.69 267	0.57 293	0.68 481	0.52 310	0.59 367	0.56 449	1.23 407	0.53 391	0.16 443	0.38 562	0.20 502	0.15 377	0.20 318	0.15 268

STrans-v2	0.67 457	0.56 347	2.64 511	0.27 156	0.23 292	0.57 282	0.33 399	0.96 500	0.69 420	0.92 543	0.85 510	0.89 514	0.93 544	1.83 498	1.21 525	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.09 151	0.11 110	0.12 175

CBMV	0.71 482	0.76 425	2.64 511	0.33 311	0.20 231	0.78 495	0.79 562	0.98 513	0.78 500	0.85 535	0.71 472	0.86 506	1.10 562	1.46 432	0.62 424	0.18 472	0.20 488	0.21 510	0.19 449	0.25 390	0.33 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 296	0.40 260	2.65 513	0.29 213	0.23 292	0.60 329	0.31 368	0.83 386	0.75 481	0.47 258	0.36 189	0.53 329	0.42 363	0.53 268	0.39 317	0.09 100	0.18 464	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.19 352

TransformOpticalFlow	0.64 437	0.56 347	2.66 514	0.44 468	0.26 340	0.62 370	0.28 323	0.83 386	0.71 439	0.76 508	0.74 482	0.91 518	0.85 532	1.83 498	0.81 469	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.11 110	0.12 175

WCMA_ROB	1.12 555	0.83 459	2.66 514	0.58 541	0.34 438	1.17 566	0.71 553	0.93 473	0.94 542	1.74 593	2.63 601	3.09 603	1.71 593	1.70 472	1.84 561	0.26 537	0.21 497	0.20 502	0.21 466	0.28 426	0.43 543

MyStereo06	0.54 367	0.41 267	2.68 516	0.30 232	0.23 292	0.60 329	0.30 355	0.81 373	0.44 161	0.84 531	0.52 310	0.78 471	0.58 461	0.48 237	1.10 507	0.09 100	0.17 453	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.20 368

IPLGR	0.54 367	0.56 347	2.68 516	0.36 378	0.18 183	0.62 370	0.54 509	1.02 545	0.64 371	0.73 500	0.46 248	0.47 302	0.45 385	1.12 395	0.29 221	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.09 151	0.19 302	0.12 175

CBMV_ROB	0.76 503	0.42 274	2.68 516	0.33 311	0.22 272	0.74 472	0.47 488	0.96 500	0.76 490	1.04 556	0.96 530	0.88 512	0.93 544	2.06 534	1.19 522	0.22 517	0.24 514	0.27 536	0.25 488	0.25 390	0.28 464

IMH	2.02 597	2.15 618	2.69 519	1.68 603	1.12 598	1.66 585	0.92 573	2.10 606	1.92 603	1.32 579	2.66 602	2.21 594	1.69 592	5.78 618	1.68 553	5.54 625	0.96 610	1.31 607	0.71 596	1.32 604	0.99 599

SDNR	1.22 567	0.80 446	2.71 520	0.33 311	1.48 608	1.98 597	0.23 205	1.93 604	2.44 608	0.89 538	2.52 596	1.36 575	0.51 429	3.65 608	1.93 562	0.30 551	0.31 546	0.22 513	0.16 397	0.33 469	0.36 516

APVNet	0.70 473	0.67 396	2.71 520	0.38 417	0.36 459	0.85 519	0.43 459	0.91 456	0.68 411	0.55 358	0.69 458	0.75 460	0.55 445	2.31 552	0.78 463	0.17 460	0.17 453	0.24 527	0.19 449	0.33 469	0.23 419

PAM	0.70 473	0.35 224	2.72 522	0.56 535	0.62 561	1.08 558	0.53 504	0.85 404	0.44 161	0.93 545	0.92 522	1.24 569	0.68 499	0.64 307	1.01 496	0.10 198	0.19 477	0.10 179	0.48 569	0.14 175	0.38 526

MyStereo05	0.49 314	0.41 267	2.72 522	0.30 232	0.23 292	0.60 329	0.30 355	0.82 380	0.77 495	0.52 317	0.37 192	0.51 321	0.42 363	0.52 262	0.38 306	0.09 100	0.17 453	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.20 368

otaku	1.03 551	1.68 593	2.72 522	0.95 581	0.73 570	1.03 548	0.59 525	0.99 525	0.86 524	0.69 483	1.61 574	0.98 535	0.64 487	1.46 432	1.14 513	0.95 594	0.46 575	0.72 585	0.40 559	1.24 599	0.78 581

RainbowNet	1.15 559	1.78 599	2.72 522	1.12 591	0.91 582	1.06 551	0.76 560	1.16 574	1.13 569	0.75 505	0.97 532	1.09 556	0.80 524	1.60 459	1.21 525	1.17 603	1.26 614	1.01 598	0.57 584	1.13 593	0.88 591

IPLGR_C	0.58 399	1.25 563	2.72 522	0.80 569	0.31 408	0.60 329	0.61 531	0.76 323	0.58 304	0.56 370	0.62 399	0.41 243	0.31 263	0.43 187	0.40 325	0.11 268	0.22 503	0.13 362	0.15 377	0.35 491	0.19 352

PAM_32	0.70 473	0.35 224	2.73 527	0.54 526	0.61 559	1.07 556	0.43 459	0.84 397	0.49 213	0.90 540	0.91 520	1.23 568	0.77 522	0.65 318	1.10 507	0.10 198	0.19 477	0.10 179	0.49 571	0.15 195	0.38 526

Syn2CoEx	0.70 473	1.07 537	2.74 528	0.43 461	0.30 389	0.64 400	0.42 452	0.99 525	0.78 500	0.62 442	0.78 493	0.74 454	0.72 508	1.92 522	0.61 422	0.20 497	0.17 453	0.19 493	0.15 377	0.29 431	0.22 395

ADCMid	0.96 544	1.32 572	2.74 528	0.38 417	0.35 451	0.99 541	0.58 523	0.94 482	0.86 524	1.23 573	1.01 538	1.01 541	1.00 552	1.05 385	3.97 606	0.21 504	0.19 477	0.42 567	0.32 531	0.40 527	0.29 470

Select-FE	0.65 446	0.67 396	2.76 530	0.49 502	0.55 540	0.79 499	0.16 65	0.90 444	0.53 258	0.84 531	0.55 343	0.91 518	0.75 517	0.57 280	1.16 517	0.11 268	0.18 464	0.11 245	0.49 571	0.14 175	0.31 488

MyStereo8	0.54 367	0.80 446	2.76 530	0.32 288	0.33 429	0.71 455	0.20 123	0.87 423	0.57 293	0.51 308	0.59 372	0.50 318	0.33 275	0.68 325	0.55 398	0.10 198	0.29 540	0.10 179	0.13 324	0.21 332	0.34 506

G-Net	0.99 545	0.64 381	2.76 530	0.57 539	0.67 564	2.03 598	0.72 556	0.76 323	0.67 409	1.14 563	2.56 598	1.30 574	1.02 554	1.48 440	1.74 557	0.25 533	0.24 514	0.24 527	0.26 496	0.37 505	0.31 488

ACRE	0.56 387	1.14 546	2.77 533	0.76 565	0.28 368	0.60 329	0.56 517	0.76 323	0.58 304	0.55 358	0.62 399	0.41 243	0.29 246	0.44 196	0.39 317	0.11 268	0.19 477	0.13 362	0.14 352	0.36 497	0.18 335

pmcnn	1.32 571	1.05 532	2.77 533	0.74 564	1.43 603	0.72 461	0.56 517	0.96 500	0.91 538	0.99 550	2.92 607	6.01 621	0.70 503	2.38 558	3.32 600	0.13 360	0.10 269	0.08 66	0.06 20	0.34 480	0.22 395

HH	0.49 314	0.49 316	2.78 535	0.50 506	0.41 495	0.38 83	0.23 205	0.72 283	0.38 96	0.63 451	0.48 266	0.87 508	0.41 345	0.64 307	0.21 97	0.09 100	0.17 453	0.10 179	0.09 151	0.16 232	0.12 175

HanStereo	0.49 314	0.49 316	2.78 535	0.50 506	0.41 495	0.38 83	0.23 205	0.72 283	0.38 96	0.63 451	0.48 266	0.87 508	0.41 345	0.64 307	0.21 97	0.09 100	0.17 453	0.10 179	0.09 151	0.16 232	0.12 175

FC-DCNN v2	1.54 586	0.58 352	2.80 537	0.44 468	0.39 479	2.05 599	0.66 541	1.90 603	1.84 602	2.79 613	2.97 608	4.41 614	3.07 610	2.65 582	2.30 580	0.29 548	0.26 529	0.31 548	0.30 518	0.32 460	0.38 526

Ntro	1.00 548	1.68 593	2.80 537	0.95 581	0.85 577	1.06 551	0.53 504	0.98 513	0.90 537	0.62 442	0.76 488	0.93 524	0.66 494	1.66 466	0.98 486	0.99 597	0.45 573	0.75 586	0.40 559	1.19 595	0.75 578

UNet	0.54 367	0.44 290	2.83 539	0.31 259	0.33 429	0.74 472	0.27 305	0.82 380	0.61 333	0.53 327	0.54 333	0.72 444	0.54 439	0.78 357	0.56 406	0.11 268	0.09 224	0.13 362	0.11 250	0.14 175	0.12 175

ACV-stereo	0.66 452	0.76 425	2.86 540	0.32 288	0.25 323	1.01 545	0.60 527	0.59 214	0.52 239	0.41 221	0.45 240	1.55 583	0.94 547	1.40 424	0.69 442	0.14 403	0.13 367	0.12 303	0.11 250	0.20 318	0.19 352

ELAS	1.39 578	0.79 444	2.86 540	0.53 521	0.50 527	2.81 609	2.20 613	1.61 596	1.50 589	2.28 605	2.35 593	1.82 587	2.13 599	1.73 477	2.22 576	0.35 559	0.37 558	0.35 556	0.35 541	0.49 553	0.47 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 473	0.54 336	2.88 542	0.36 378	0.29 376	0.62 370	0.54 509	0.97 509	0.87 527	0.76 508	0.92 522	0.94 528	0.80 524	1.84 503	0.57 410	0.18 472	0.19 477	0.17 466	0.16 397	0.22 349	0.25 440

FC-DCNN	1.49 584	0.59 354	2.88 542	0.44 468	0.39 479	1.97 596	0.66 541	1.67 597	1.70 595	2.72 612	2.89 605	4.22 610	2.97 609	2.55 577	2.19 575	0.29 548	0.26 529	0.31 548	0.30 518	0.32 460	0.39 532

SPS-STEREO	1.07 554	1.13 544	2.88 542	0.65 557	0.69 567	0.99 541	0.68 547	1.05 557	0.87 527	1.36 580	1.23 556	1.46 579	0.94 547	1.87 507	1.72 556	0.66 581	0.61 588	0.58 576	0.57 584	0.65 570	0.77 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 605	2.14 616	2.89 545	1.91 611	1.04 592	3.98 615	0.96 575	3.26 617	6.17 644	2.15 601	3.37 612	3.31 605	2.41 603	11.84 627	2.03 568	2.05 617	1.86 618	1.54 613	0.92 604	1.22 596	0.87 589

ktn	4.35 616	2.10 613	2.89 545	1.80 607	1.49 609	2.13 601	1.41 605	2.26 607	12.72 652	11.41 629	16.43 658	11.15 634	3.75 613	4.36 615	3.18 597	1.82 615	0.98 612	1.73 619	1.21 613	2.97 620	1.27 608

Venus	2.80 605	2.14 616	2.89 545	1.91 611	1.04 592	3.98 615	0.96 575	3.26 617	6.17 644	2.15 601	3.37 612	3.31 605	2.41 603	11.84 627	2.03 568	2.05 617	1.86 618	1.54 613	0.92 604	1.22 596	0.87 589

GwcNet-ADL	0.50 325	0.74 422	2.90 548	0.31 259	0.20 231	0.58 300	0.29 347	0.87 423	0.64 371	0.47 258	0.47 254	0.56 351	0.33 275	0.46 220	0.46 354	0.13 360	0.12 343	0.09 125	0.09 151	0.14 175	0.21 380

IGEV-FE	0.53 361	0.34 215	2.91 549	0.32 288	0.18 183	0.54 232	0.21 144	0.72 283	0.42 146	0.81 523	0.51 296	0.70 436	0.41 345	0.48 237	1.13 511	0.09 100	0.15 414	0.10 179	0.35 541	0.19 302	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 361	0.33 202	2.91 549	0.32 288	0.18 183	0.54 232	0.21 144	0.72 283	0.42 146	0.81 523	0.51 296	0.71 441	0.41 345	0.48 237	1.13 511	0.09 100	0.15 414	0.10 179	0.35 541	0.19 302	0.09 79

DeepPrunerF	0.86 529	0.86 468	2.91 549	0.45 482	0.50 527	0.64 400	0.48 492	1.14 570	2.64 611	0.63 451	0.61 394	0.65 396	0.62 482	2.21 547	1.31 533	0.23 520	0.19 477	0.30 547	0.28 504	0.36 497	0.25 440

MANE	2.90 608	1.14 546	2.96 552	1.03 585	1.01 589	5.01 619	2.45 616	5.36 623	6.88 648	3.58 618	4.76 621	5.99 620	4.99 617	4.23 613	4.61 614	0.56 576	0.67 592	0.44 570	0.78 599	0.51 557	1.03 602

iResNetv2_ROB	0.59 407	1.43 578	2.96 552	0.40 439	0.22 272	0.58 300	0.28 323	0.91 456	0.73 464	0.57 381	0.63 411	0.60 373	0.41 345	0.74 344	0.35 290	0.11 268	0.08 149	0.10 179	0.07 89	0.43 538	0.17 315

NaN_ROB	1.14 557	0.94 492	2.96 552	0.53 521	0.56 543	1.13 562	0.99 577	0.98 513	1.00 550	1.09 559	0.87 514	0.77 467	1.06 559	5.90 619	2.72 587	0.16 443	0.23 511	0.16 447	0.24 481	0.22 349	0.36 516

MADNet++	2.79 604	2.11 615	2.97 555	2.49 615	2.28 615	2.95 610	2.31 615	2.67 610	2.47 609	3.03 616	3.13 610	2.70 600	2.92 606	4.10 612	4.48 612	2.68 620	2.24 624	3.04 626	2.44 623	2.37 616	2.34 620

ADCS	1.05 553	1.36 577	2.98 556	0.42 457	0.36 459	0.96 538	0.81 566	1.06 558	1.12 567	1.25 574	0.97 532	1.08 554	0.90 542	1.25 411	4.86 615	0.21 504	0.21 497	0.22 513	0.23 479	0.36 497	0.38 526

test_xeample3	0.46 275	0.34 215	2.99 557	0.37 401	0.16 114	0.49 178	0.33 399	1.06 558	0.44 161	0.25 129	0.23 88	0.24 122	0.25 183	0.49 249	0.56 406	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.40 559	0.17 254	0.26 450

zh-mn7	0.80 515	1.54 583	3.00 558	0.35 359	0.27 354	0.72 461	0.41 448	0.93 473	1.11 566	1.00 551	1.28 559	0.75 460	0.57 455	1.87 507	1.18 520	0.16 443	0.13 367	0.14 398	0.14 352	0.26 410	0.21 380

MeshStereo	1.21 564	1.15 550	3.01 559	0.34 342	0.28 368	1.10 559	0.69 549	1.35 583	1.01 552	2.71 611	2.41 595	2.96 601	1.45 583	2.80 592	1.40 541	0.22 517	0.22 503	0.22 513	0.19 449	0.50 555	0.26 450
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
GASNet	0.73 494	1.47 580	3.04 560	0.47 492	0.33 429	0.57 282	0.34 404	0.91 456	0.75 481	0.58 399	0.58 369	0.74 454	0.55 445	2.03 530	0.65 433	0.21 504	0.15 414	0.19 493	0.17 416	0.51 557	0.28 464

CSAN	1.25 568	1.12 541	3.04 560	0.51 511	0.37 470	1.06 551	1.15 591	1.22 575	1.08 561	1.17 569	1.91 582	1.04 548	1.31 572	5.96 620	2.43 583	0.26 537	0.22 503	0.24 527	0.24 481	0.31 451	0.30 480

FINET	0.65 446	0.95 499	3.06 562	0.35 359	0.40 488	0.58 300	0.48 492	0.92 465	1.10 564	0.57 381	0.68 449	0.47 302	0.44 381	1.15 400	0.60 419	0.23 520	0.21 497	0.17 466	0.15 377	0.26 410	0.25 440

rrr	0.46 275	0.34 215	3.08 563	0.27 156	0.16 114	0.45 138	0.28 323	1.09 563	0.51 231	0.24 109	0.21 64	0.26 149	0.25 183	0.64 307	0.52 387	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.29 508	0.16 232	0.25 440

Wz-Net-TNSev	0.91 536	1.73 597	3.08 563	0.36 378	0.31 408	1.00 544	0.71 553	1.06 558	0.97 546	0.71 493	0.72 477	1.09 556	0.87 536	2.42 564	1.59 549	0.20 497	0.20 488	0.16 447	0.20 459	0.44 546	0.35 508

zh-sn7	0.89 534	1.73 597	3.09 565	0.39 428	0.30 389	0.82 510	0.63 538	0.96 500	0.87 527	0.79 516	1.12 550	0.84 496	0.87 536	2.42 564	1.63 551	0.16 443	0.17 453	0.16 447	0.16 397	0.34 480	0.29 470

fast-acv-ft	0.63 433	0.88 475	3.10 566	0.38 417	0.30 389	0.79 499	0.48 492	0.69 267	0.72 449	0.58 399	0.78 493	0.76 465	0.60 468	0.67 322	0.73 455	0.15 422	0.15 414	0.18 487	0.17 416	0.37 505	0.16 297

ARAFT	0.60 413	1.23 560	3.10 566	0.28 181	0.16 114	0.64 400	0.36 419	0.90 444	0.67 409	0.61 431	0.49 283	0.55 339	0.31 263	1.24 410	0.32 264	0.10 198	0.08 149	0.14 398	0.13 324	0.37 505	0.21 380

Wz-Net-SNSev	0.76 503	1.32 572	3.11 568	0.40 439	0.31 408	0.71 455	0.60 527	0.98 513	0.87 527	0.67 474	0.83 503	0.96 531	0.60 468	1.67 468	0.97 484	0.16 443	0.15 414	0.16 447	0.17 416	0.36 497	0.24 431

GwcNet	0.69 469	0.71 408	3.12 569	0.36 378	0.45 515	0.81 507	0.44 470	0.86 414	0.84 521	0.60 422	0.74 482	0.82 488	0.49 424	1.65 465	0.66 434	0.16 443	0.15 414	0.15 428	0.15 377	0.31 451	0.24 431

LVE	1.96 595	2.17 619	3.14 570	1.68 603	1.80 613	1.63 582	1.03 583	2.34 608	2.81 612	1.25 574	2.89 605	4.24 612	1.29 569	2.79 591	1.44 543	2.85 621	0.91 609	1.18 601	1.46 616	1.23 598	1.10 604

ADCP+	0.94 540	1.12 541	3.14 570	0.34 342	0.39 479	1.06 551	0.79 562	0.89 438	0.80 508	0.66 470	0.67 441	0.85 500	1.55 587	0.93 371	4.55 613	0.13 360	0.11 317	0.16 447	0.15 377	0.26 410	0.25 440

TorneroNet	5.50 619	1.92 609	3.16 572	1.47 601	1.25 602	14.07 628	1.06 585	4.90 622	20.99 667	10.17 626	16.48 659	11.88 651	6.93 622	3.34 604	4.20 610	1.30 607	0.69 598	1.45 612	0.86 602	2.61 618	1.20 606

MFN_U_SF_RVC	1.55 587	2.39 620	3.16 572	0.65 557	0.41 495	1.12 560	0.46 480	1.23 577	1.33 580	1.61 591	1.20 554	1.43 578	0.98 551	1.76 482	1.97 564	1.90 616	1.80 616	1.98 620	2.15 621	1.63 607	1.77 618

FADNet-RVC-Resample	0.67 457	1.16 555	3.16 572	0.37 401	0.29 376	0.62 370	0.38 434	0.86 414	0.63 363	0.51 308	0.50 291	0.57 357	0.45 385	1.57 452	0.49 374	0.24 528	0.32 552	0.23 520	0.19 449	0.27 420	0.62 568

DGSMNet	2.89 607	0.63 377	3.18 575	3.43 620	4.17 620	2.57 608	6.98 627	0.97 509	0.83 518	0.56 370	1.86 581	0.79 476	0.62 482	1.64 464	1.39 539	4.61 624	5.01 628	5.17 629	4.71 628	4.44 625	4.19 625

HBP-ISP	0.76 503	1.30 568	3.19 576	0.35 359	0.26 340	0.85 519	0.54 509	1.03 552	0.72 449	0.80 517	0.69 458	0.68 419	0.83 528	2.04 532	0.44 348	0.23 520	0.24 514	0.29 546	0.25 488	0.28 426	0.24 431

ADLNet2	0.68 464	0.84 461	3.19 576	0.33 311	0.36 459	0.64 400	0.37 427	0.89 438	0.79 505	0.54 340	0.65 436	0.93 524	0.48 417	2.07 536	0.56 406	0.13 360	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.33 469	0.18 335

ELAS_RVC	1.37 577	0.78 442	3.21 578	0.55 533	0.50 527	1.49 575	2.48 617	1.48 589	1.71 596	2.13 600	2.09 585	2.07 591	2.56 605	1.90 517	2.02 567	0.35 559	0.36 556	0.37 562	0.34 538	0.49 553	0.47 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 584	1.90 607	3.22 579	1.09 588	0.54 537	1.71 586	1.73 608	1.49 590	1.53 590	1.44 588	1.80 579	1.82 587	1.30 571	3.34 604	1.76 558	1.07 600	0.56 585	0.97 596	0.58 587	1.38 605	0.65 571

ACVNet_2	1.42 581	1.81 600	3.23 580	1.08 587	0.92 583	1.32 568	0.85 568	1.49 590	1.69 594	1.19 572	1.73 578	2.13 592	1.03 555	2.50 573	1.40 541	0.91 591	0.53 583	1.00 597	0.55 578	2.11 614	0.85 586

Consistency-Raft	0.88 532	0.93 490	3.23 580	0.99 584	0.64 562	0.77 490	0.55 512	0.98 513	0.97 546	0.61 431	1.03 542	0.65 396	1.05 557	0.79 358	1.38 538	0.44 565	0.46 575	0.51 574	0.58 587	0.65 570	0.47 549

TorneroNet-64	2.65 601	1.83 601	3.30 582	1.46 600	1.20 599	3.89 614	0.99 577	3.51 621	6.71 647	2.56 608	4.60 619	4.22 610	3.85 615	3.33 603	3.14 596	1.19 604	0.65 590	1.39 610	0.79 600	3.31 621	1.15 605

edge stereo	0.81 523	0.73 419	3.30 582	0.37 401	1.21 600	0.62 370	0.39 439	0.93 473	0.79 505	0.80 517	0.88 517	1.14 563	0.71 505	2.18 545	0.71 447	0.21 504	0.20 488	0.26 535	0.18 429	0.38 512	0.26 450

notaker	2.66 602	2.07 612	3.31 584	2.61 617	1.43 603	1.76 589	1.11 588	2.76 612	1.79 599	2.26 604	11.53 630	3.96 608	4.29 616	3.09 599	2.76 589	1.55 612	0.88 608	1.70 618	1.07 610	2.00 613	1.35 609

SANet	1.20 563	1.21 558	3.33 585	0.38 417	0.27 354	1.73 588	0.85 568	1.10 564	2.49 610	1.16 564	1.83 580	1.72 586	1.50 586	2.37 555	2.84 590	0.18 472	0.16 432	0.16 447	0.15 377	0.32 460	0.32 494

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 421	0.61 360	3.35 586	0.33 311	0.58 548	0.66 421	0.20 123	0.98 513	0.55 278	0.73 500	0.52 310	0.99 538	0.65 489	0.58 284	0.29 221	0.10 198	0.16 432	0.10 179	0.41 562	0.29 431	0.20 368

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 473	0.65 388	3.45 587	0.50 506	0.60 555	0.75 478	0.23 205	0.96 500	0.60 316	0.76 508	1.30 562	0.81 483	0.60 468	0.57 280	0.82 470	0.10 198	0.16 432	0.11 245	0.43 565	0.31 451	0.22 395

PA-Net	0.84 527	1.00 521	3.49 588	0.63 553	0.40 488	0.70 452	0.52 500	0.86 414	0.84 521	0.52 317	0.59 372	0.70 436	0.54 439	2.35 554	2.23 577	0.17 460	0.27 536	0.19 493	0.28 504	0.22 349	0.36 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 379	0.54 336	3.50 589	0.48 500	0.39 479	0.54 232	0.17 78	0.89 438	0.40 125	0.44 237	0.65 436	0.85 500	0.19 105	0.77 353	0.21 97	0.10 198	0.14 388	0.10 179	0.32 531	0.17 254	0.14 233

SGM-ForestM	2.98 609	1.70 595	3.52 590	0.67 559	0.47 523	5.18 620	3.36 621	3.30 619	2.86 614	4.44 620	3.79 616	9.80 627	5.50 620	6.29 621	6.52 621	0.27 542	0.36 556	0.24 527	0.27 501	0.38 512	0.58 565

SGM-Forest	1.04 552	0.42 274	3.59 591	0.41 446	0.32 416	1.05 550	1.32 598	0.94 482	0.83 518	1.16 564	2.23 592	1.03 545	1.39 580	2.49 572	2.35 581	0.21 504	0.21 497	0.20 502	0.19 449	0.23 362	0.32 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 538	1.31 569	3.76 592	0.41 446	0.36 459	0.86 521	0.71 553	1.00 533	1.06 559	0.82 528	0.92 522	1.06 552	1.05 557	2.16 544	1.61 550	0.19 487	0.13 367	0.15 428	0.16 397	0.32 460	0.28 464

SGM+DAISY	1.83 592	1.43 578	3.81 593	0.87 574	1.01 589	2.38 606	2.53 618	1.36 584	1.75 597	2.92 614	3.22 611	2.65 599	2.93 607	2.22 550	3.10 595	0.72 584	0.69 598	0.63 580	0.62 590	0.77 580	0.98 594

MDST_ROB	1.17 562	0.42 274	3.87 594	0.54 526	0.44 506	4.11 617	0.58 523	1.31 582	0.84 521	2.12 597	1.12 550	0.98 535	0.71 505	4.24 614	0.99 491	0.16 443	0.14 388	0.19 493	0.17 416	0.18 281	0.35 508

S-Stereo	0.80 515	0.69 403	3.89 595	0.39 428	0.37 470	0.69 445	0.70 552	0.94 482	0.98 549	0.62 442	0.91 520	0.83 491	0.60 468	2.37 555	0.66 434	0.18 472	0.21 497	0.17 466	0.18 429	0.30 442	0.35 508

JetBlue	1.78 590	1.63 587	3.92 596	0.73 562	1.21 600	4.38 618	3.35 620	1.59 594	1.20 572	1.26 577	1.52 573	2.37 596	1.88 596	3.23 602	3.00 591	0.53 571	0.47 578	0.48 573	0.49 571	1.29 601	0.97 593

Dean	1.79 591	1.83 601	3.92 596	1.29 596	1.07 595	1.55 578	1.00 580	1.95 605	2.33 607	1.47 589	4.19 618	4.26 613	1.33 575	2.21 547	1.48 545	1.14 602	0.68 596	1.18 601	0.74 597	1.24 599	0.98 594

ADCPNet	0.99 545	0.99 519	3.93 598	0.37 401	0.68 566	1.36 570	0.62 536	0.87 423	0.76 490	0.78 514	0.81 497	1.08 554	1.18 566	1.14 398	2.49 584	0.21 504	0.69 598	0.21 510	0.95 606	0.29 431	0.37 523

ACVNet_1	1.33 572	1.91 608	4.03 599	1.09 588	0.88 579	1.19 567	0.66 541	1.24 578	1.17 570	0.94 546	0.96 530	3.09 603	1.04 556	2.37 555	1.11 510	1.04 598	0.48 581	1.03 599	0.48 569	1.12 592	0.83 583

EDNetEfficient	1.27 569	0.70 406	4.05 600	0.64 554	0.98 585	0.94 536	1.40 603	0.85 404	1.75 597	2.34 606	1.33 565	1.05 550	2.21 601	1.58 456	4.15 609	0.15 422	0.19 477	0.14 398	0.27 501	0.38 512	0.32 494

ACVNet-4b	1.93 594	1.85 603	4.10 601	1.07 586	0.86 578	1.15 564	0.53 504	1.06 558	1.12 567	0.64 461	1.09 548	1.99 590	0.70 503	2.20 546	9.86 628	5.62 626	0.41 572	1.03 599	0.55 578	1.86 612	0.85 586

tt	4.93 618	0.27 126	4.20 602	2.29 614	1.58 610	10.20 625	16.97 632	9.42 655	5.02 625	1.67 592	1.28 559	4.68 615	5.03 618	3.37 606	5.92 618	6.16 627	9.47 635	2.82 624	3.18 625	3.60 622	1.53 614

AnyNet_C01	1.14 557	1.49 581	4.23 603	0.54 526	0.53 535	1.51 577	1.37 600	1.04 556	1.07 560	1.17 569	1.33 565	1.15 564	1.08 560	1.61 462	2.74 588	0.25 533	0.22 503	0.28 539	0.24 481	0.48 550	0.40 536

pcwnet_v2	0.64 437	0.49 316	4.41 604	0.32 288	0.27 354	0.60 329	0.25 258	0.97 509	0.88 531	0.59 413	0.70 468	0.63 382	0.55 445	0.66 321	0.37 299	0.17 460	0.15 414	0.15 428	0.14 352	0.21 332	0.23 419

UNDER WATER	2.74 603	1.85 603	4.54 605	1.81 609	1.44 605	2.34 605	1.40 603	3.24 616	6.60 646	2.60 609	2.76 603	5.75 619	5.24 619	3.02 597	4.01 607	1.45 609	0.81 605	1.59 616	1.06 609	1.80 610	1.51 613

UNDER WATER-64	2.47 600	1.89 606	4.86 606	1.82 610	1.44 605	3.18 611	1.57 607	2.62 609	5.64 638	2.05 596	2.13 587	4.13 609	3.76 614	2.62 580	3.42 602	1.47 610	0.85 607	1.57 615	1.07 610	1.82 611	1.49 612

HanzoNet	7.64 622	2.86 621	5.05 607	7.01 624	3.97 619	2.18 603	1.34 599	3.37 620	4.05 615	13.17 631	10.58 624	10.73 633	16.52 659	8.45 625	10.51 629	10.48 634	9.72 636	5.59 630	13.46 660	6.84 629	6.83 629

DispFullNet	1.67 589	2.10 613	5.22 608	1.53 602	8.90 646	0.86 521	0.31 368	0.96 500	0.96 545	1.37 583	1.01 538	1.13 561	1.98 598	1.51 442	0.91 477	0.54 573	0.31 546	1.18 601	0.63 592	1.13 593	0.80 582

KSHMR	4.10 615	1.97 611	5.27 609	1.71 605	1.47 607	1.96 594	1.28 596	3.19 615	17.33 662	2.12 597	15.91 657	9.18 626	1.57 589	8.42 624	1.98 565	1.52 611	1.26 614	1.67 617	1.19 612	1.67 608	1.40 611

LSM	3.31 613	1.11 540	5.29 610	9.40 652	30.65 667	0.84 515	1.12 589	0.91 456	1.22 573	1.36 580	2.19 589	0.93 524	0.83 528	1.66 466	0.90 476	0.21 504	0.31 546	0.24 527	0.28 504	0.39 522	6.33 628

ITERv30	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

qyd29nn	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

yuret106	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

uio108cc	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

v20iiwwt	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

ITERv14	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

v134_o9	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

ITERv7	11.78 632	9.46 627	5.35 611	7.80 630	6.14 621	20.01 645	23.47 634	8.06 639	4.90 617	13.83 637	12.88 631	11.87 643	10.54 645	16.33 644	15.55 648	20.75 659	10.06 637	10.04 634	5.18 629	13.58 638	9.86 639

SuperB	1.15 559	1.14 546	5.43 619	0.36 378	0.26 340	0.81 507	0.89 571	0.88 432	1.17 570	0.67 474	0.68 449	0.63 382	1.39 580	1.74 479	3.37 601	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	2.80 619	0.25 440

ITERv28	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

ITERv24	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

dd23bbn	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

ITERv21	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

zxcv128	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

ITERv12	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

s6wercc	12.23 646	9.75 640	5.69 620	9.04 644	7.13 639	20.11 653	24.78 655	8.64 648	5.43 631	13.93 645	13.44 644	11.75 636	10.21 632	17.08 657	16.11 656	20.33 647	10.08 645	10.54 652	5.62 642	14.69 651	10.27 652

hj116sk	11.94 640	9.60 635	5.85 627	8.45 638	6.73 634	19.82 638	23.79 643	7.94 633	5.20 626	13.82 632	13.09 639	12.02 652	10.23 639	16.78 652	15.19 641	20.45 654	10.12 652	10.34 647	5.54 637	13.75 646	10.01 647

iked130	11.94 640	9.60 635	5.85 627	8.45 638	6.73 634	19.82 638	23.79 643	7.94 633	5.20 626	13.82 632	13.09 639	12.02 652	10.23 639	16.78 652	15.19 641	20.45 654	10.12 652	10.34 647	5.54 637	13.75 646	10.01 647

vnu138km	11.94 640	9.60 635	5.85 627	8.45 638	6.73 634	19.82 638	23.79 643	7.94 633	5.20 626	13.82 632	13.09 639	12.02 652	10.23 639	16.78 652	15.19 641	20.45 654	10.12 652	10.34 647	5.54 637	13.75 646	10.01 647

99wein	11.94 640	9.60 635	5.85 627	8.45 638	6.73 634	19.82 638	23.79 643	7.94 633	5.20 626	13.82 632	13.09 639	12.02 652	10.23 639	16.78 652	15.19 641	20.45 654	10.12 652	10.34 647	5.54 637	13.75 646	10.01 647

a5sdf	11.94 640	9.60 635	5.85 627	8.45 638	6.73 634	19.82 638	23.79 643	7.94 633	5.20 626	13.82 632	13.09 639	12.02 652	10.23 639	16.78 652	15.19 641	20.45 654	10.12 652	10.34 647	5.54 637	13.75 646	10.01 647

MADNet+	1.36 575	1.93 610	5.95 632	0.81 572	0.59 550	1.57 579	1.09 586	1.39 587	1.22 573	0.84 531	1.01 538	1.25 570	1.12 564	3.19 601	2.36 582	0.45 567	0.47 578	0.38 564	0.34 538	0.59 565	0.57 563

oiu110	11.49 627	10.04 647	6.15 633	7.67 625	6.54 629	20.19 660	24.57 650	7.60 628	5.65 639	14.09 652	13.48 651	10.12 628	9.19 627	14.67 635	11.36 631	19.44 642	10.55 657	10.25 642	5.96 649	12.66 633	9.55 634

dddd17k	11.49 627	10.04 647	6.15 633	7.67 625	6.54 629	20.19 660	24.57 650	7.60 628	5.65 639	14.09 652	13.48 651	10.12 628	9.19 627	14.67 635	11.36 631	19.44 642	10.55 657	10.25 642	5.96 649	12.66 633	9.55 634

ITERv10	11.49 627	10.04 647	6.15 633	7.67 625	6.54 629	20.19 660	24.57 650	7.60 628	5.65 639	14.09 652	13.48 651	10.12 628	9.19 627	14.67 635	11.36 631	19.44 642	10.55 657	10.25 642	5.96 649	12.66 633	9.55 634

ITERv8	11.49 627	10.04 647	6.15 633	7.67 625	6.54 629	20.19 660	24.57 650	7.60 628	5.65 639	14.09 652	13.48 651	10.12 628	9.19 627	14.67 635	11.36 631	19.44 642	10.55 657	10.25 642	5.96 649	12.66 633	9.55 634

ITERv4	11.49 627	10.04 647	6.15 633	7.67 625	6.54 629	20.19 660	24.57 650	7.60 628	5.65 639	14.09 652	13.48 651	10.12 628	9.19 627	14.67 635	11.36 631	19.44 642	10.55 657	10.25 642	5.96 649	12.66 633	9.55 634

TCMNet-wrong-test	5.51 620	6.62 625	6.20 638	13.02 656	11.90 651	7.14 621	5.53 626	6.99 627	1.44 586	2.65 610	3.10 609	8.37 625	5.95 621	4.75 617	6.05 619	3.07 622	0.98 612	2.38 622	1.99 620	6.62 628	5.43 627

RTS	1.21 564	1.31 569	6.39 639	0.52 515	0.51 532	1.61 580	0.79 562	1.03 552	1.37 583	1.13 561	1.30 562	1.10 558	0.85 532	2.65 582	2.08 570	0.21 504	0.24 514	0.18 487	0.18 429	0.43 538	0.32 494

RTSA	1.21 564	1.31 569	6.39 639	0.52 515	0.51 532	1.61 580	0.79 562	1.03 552	1.37 583	1.13 561	1.30 562	1.10 558	0.85 532	2.65 582	2.08 570	0.21 504	0.24 514	0.18 487	0.18 429	0.43 538	0.32 494

PML	23.15 661	16.83 656	7.78 641	5.49 622	9.93 648	51.13 673	104.50 674	5.76 624	13.62 655	37.30 674	105.93 674	30.86 674	23.50 666	12.07 629	7.87 624	6.30 628	2.12 623	6.32 631	2.43 622	10.44 632	2.90 622

zero-FE	0.80 515	0.27 126	8.23 642	0.49 502	0.98 585	0.33 43	0.20 123	0.48 129	1.28 578	0.17 29	0.20 55	0.77 467	0.22 137	0.60 296	0.97 484	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.10 187	0.33 469	0.14 233

USTest	8.10 623	7.17 626	8.96 643	9.25 651	9.05 647	15.27 629	23.78 642	9.96 656	9.47 649	5.94 624	6.75 622	7.80 624	7.48 623	8.83 626	11.21 630	2.21 619	3.56 625	2.86 625	3.20 626	5.02 626	4.16 624

LE_ROB	4.43 617	1.35 576	9.38 644	2.79 618	3.93 618	2.43 607	3.46 622	2.68 611	11.19 650	11.66 630	4.73 620	5.26 618	10.46 644	4.50 616	9.49 626	0.82 590	0.69 598	1.34 608	0.98 607	0.75 578	0.76 579

JetRed	3.29 612	4.93 622	10.17 645	1.45 599	1.72 612	7.44 622	5.05 625	3.06 614	2.12 606	2.41 607	2.39 594	2.99 602	2.37 602	3.51 607	6.44 620	1.32 608	1.90 620	1.37 609	1.23 614	2.21 615	1.76 617

MSAF-DinoV2	3.10 611	1.86 605	10.68 646	3.61 621	0.30 389	3.34 612	0.82 567	2.81 613	1.79 599	0.80 517	0.87 514	1.56 584	1.10 562	26.49 672	1.96 563	0.17 460	0.13 367	0.19 493	1.63 618	0.92 586	0.99 599

Anonymous_1	22.91 660	11.20 653	12.13 647	12.75 653	26.28 666	19.43 636	27.92 665	14.08 659	13.61 654	14.96 657	10.58 624	11.26 635	11.19 656	12.55 631	14.57 639	38.28 674	7.88 630	34.96 671	63.99 671	89.57 674	10.94 659

DGTPSM_ROB	8.89 625	5.62 623	12.25 648	5.92 623	11.32 649	8.54 623	24.18 648	6.40 625	13.49 653	5.15 621	11.46 628	6.19 622	10.92 654	7.00 622	13.72 636	4.47 623	7.65 629	3.92 627	7.45 656	4.38 624	7.87 630

DPSM_ROB	12.34 653	11.21 654	12.51 649	12.91 654	12.80 653	19.84 643	28.28 666	14.38 661	14.28 658	10.58 627	11.26 626	12.03 657	11.85 657	13.15 633	15.34 646	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 654	8.84 630	8.31 632

DPSM	12.34 653	11.21 654	12.51 649	12.91 654	12.80 653	19.84 643	28.28 666	14.38 661	14.28 658	10.58 627	11.26 626	12.03 657	11.85 657	13.15 633	15.34 646	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 654	8.84 630	8.31 632

LRCNet_RVC	13.74 657	19.30 657	12.75 651	19.46 659	12.69 652	1.86 590	0.41 448	12.33 657	1.05 556	15.77 658	18.83 663	12.62 659	8.70 626	12.21 630	9.62 627	22.22 667	8.37 634	25.85 668	24.01 668	19.32 665	17.44 666

DPSMNet_ROB	9.48 626	5.64 624	13.01 652	8.82 643	11.82 650	8.54 623	24.20 649	6.41 626	13.65 656	5.32 623	11.47 629	6.33 623	10.92 654	7.69 623	13.89 637	7.25 633	8.19 631	5.06 628	7.78 657	5.31 627	8.26 631

psmorigin	1.36 575	0.60 356	13.80 653	0.37 401	0.29 376	0.62 370	0.33 399	0.77 334	0.61 333	0.96 549	0.88 517	1.17 567	0.73 511	4.00 611	0.86 474	0.19 487	0.22 503	0.17 466	0.18 429	0.24 377	0.29 470

xxxxx1	28.96 670	20.11 661	14.07 654	49.74 668	39.15 670	18.98 632	26.64 662	21.94 665	20.21 664	16.45 659	17.48 660	18.36 660	21.56 662	16.21 641	20.88 664	23.07 668	26.55 670	66.40 672	78.70 672	30.27 668	32.51 671

tt_ll	28.96 670	20.11 661	14.07 654	49.74 668	39.15 670	18.98 632	26.64 662	21.94 665	20.21 664	16.45 659	17.48 660	18.36 660	21.56 662	16.21 641	20.88 664	23.07 668	26.55 670	66.40 672	78.70 672	30.27 668	32.51 671

ff	28.96 670	20.11 661	14.07 654	49.74 668	39.15 670	18.98 632	26.64 662	21.94 665	20.21 664	16.45 659	17.48 660	18.36 660	21.56 662	16.21 641	20.88 664	23.07 668	26.55 670	66.40 672	78.70 672	30.27 668	32.51 671

HaxPig	19.86 659	22.40 665	22.34 657	17.95 658	17.95 657	11.77 627	11.89 629	16.02 663	15.89 661	21.10 664	21.41 665	18.74 663	18.39 660	20.08 665	19.69 663	23.63 671	23.22 669	24.06 667	23.69 667	23.00 666	23.95 668

DLNR-FE	13.43 655	20.01 660	23.53 658	121.73 673	33.87 668	0.46 156	0.15 45	8.09 647	0.35 62	0.28 155	0.37 192	0.26 149	0.17 60	0.75 345	0.29 221	6.68 630	0.26 529	0.09 125	0.38 553	50.82 673	0.18 335

DLNR_Zeroshot_test	13.43 655	19.94 659	23.55 659	121.61 672	35.03 669	0.46 156	0.15 45	8.02 638	0.35 62	0.28 155	0.37 192	0.26 149	0.17 60	0.76 349	0.29 221	6.42 629	0.26 529	0.09 125	0.38 553	50.13 672	0.18 335

RAFT-FEzeroshot	24.80 663	22.55 668	24.73 660	26.10 663	25.76 662	39.84 667	57.07 672	28.84 669	28.79 670	21.14 665	22.48 667	24.18 666	23.88 668	26.38 667	30.87 670	14.26 636	16.71 664	13.09 659	14.82 663	17.79 661	16.72 663

RAFT-FE	24.80 663	22.55 668	24.73 660	26.10 663	25.76 662	39.84 667	57.07 672	28.84 669	28.79 670	21.14 665	22.48 667	24.18 666	23.88 668	26.38 667	30.87 670	14.26 636	16.71 664	13.09 659	14.82 663	17.79 661	16.72 663

CasAABBNet	24.81 665	22.53 666	24.83 662	26.08 662	25.74 661	39.86 669	57.06 671	28.87 671	28.83 672	21.16 668	22.54 669	24.22 668	23.89 671	26.38 667	30.87 670	14.25 635	16.71 664	13.09 659	14.81 662	17.78 659	16.71 662

DPSimNet_ROB	17.97 658	20.20 664	24.98 663	17.62 657	15.92 656	21.53 665	21.00 633	13.70 658	15.61 660	23.89 671	14.69 656	22.87 664	24.58 673	12.70 632	14.56 638	18.48 641	12.91 662	20.21 666	12.05 658	17.76 658	14.17 660

FlowAnything	24.85 666	22.54 667	25.10 664	26.11 665	25.76 662	39.86 669	57.00 669	28.89 672	28.87 673	21.31 670	22.68 671	24.22 668	23.87 667	26.39 670	30.89 674	14.26 636	16.78 668	13.10 662	14.90 666	17.78 659	16.69 661

Selective-RAFT-Error	24.87 667	22.59 670	25.14 665	26.13 666	25.82 665	39.93 671	57.03 670	28.97 673	28.95 674	21.21 669	22.65 670	24.25 670	23.98 672	26.43 671	30.83 669	14.27 639	16.71 664	13.10 662	14.82 663	17.82 663	16.76 665

LSM0	26.58 668	22.63 671	25.88 666	30.13 667	52.21 673	39.94 672	56.74 668	28.97 673	28.72 669	21.14 665	22.26 666	24.43 671	23.88 668	26.54 673	30.87 670	14.32 640	16.55 663	13.12 664	14.71 661	17.92 664	20.60 667

MEDIAN_ROB	23.96 662	27.05 672	26.39 667	22.16 660	22.13 659	16.12 631	13.97 630	20.24 664	20.05 663	25.50 672	25.31 672	22.96 665	22.63 665	24.39 666	23.24 667	28.20 672	27.23 673	28.62 669	27.75 669	27.50 667	27.76 669

BEATNet-Init1	12.10 645	11.19 652	27.29 668	2.99 619	3.51 617	21.84 666	11.10 628	14.34 660	13.83 657	20.34 663	20.33 664	26.35 673	20.03 661	19.06 664	14.80 640	1.74 614	1.81 617	2.05 621	2.49 624	3.69 623	3.12 623

AVERAGE_ROB	26.93 669	30.34 673	29.27 669	25.82 661	25.34 660	19.48 637	15.17 631	23.55 668	23.00 668	28.45 673	27.87 673	26.25 672	25.86 674	26.96 674	25.55 668	31.30 673	30.07 674	31.76 670	30.81 670	30.79 671	30.93 670

xyz-stereo	3.02 610	0.29 160	30.64 670	0.23 71	0.12 8	15.52 630	0.24 238	0.51 150	0.47 204	0.59 413	7.99 623	0.64 391	0.47 408	1.39 421	0.50 379	0.09 100	0.07 53	0.34 555	0.07 89	0.13 151	0.08 55

coex-ft	5.95 621	1.67 591	60.57 671	0.34 342	0.30 389	0.77 490	0.69 549	0.74 299	4.41 616	19.22 662	2.15 588	1.62 585	7.97 624	1.81 496	8.96 625	0.44 565	2.08 622	0.18 487	0.19 449	0.38 512	4.62 626

test_example2	115.39 673	123.23 674	94.57 672	115.52 671	123.55 674	101.63 674	114.33 675	53.41 675	99.48 675	134.90 675	135.05 675	85.83 675	85.11 675	111.32 675	106.15 675	152.55 675	205.26 675	99.78 675	114.96 675	140.96 675	110.20 674

EDNetEfficientorigin	8.18 624	0.98 514	145.96 673	0.51 511	0.89 580	0.72 461	0.48 492	0.85 404	1.56 592	2.12 597	1.49 571	1.29 571	1.31 572	1.83 498	2.13 574	0.13 360	0.12 343	0.17 466	0.18 429	0.39 522	0.45 546

GS-Stereo							0.21 144	0.62 232	0.41 135	0.22 80	0.22 77	0.17 60	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.33 469	0.84 584

FSD					0.29 376	0.35 59	0.33 399	0.44 89	0.46 186	0.32 178	0.32 162	0.37 215	0.32 270	0.35 129	0.32 264	0.28 546	0.27 536	0.31 548	0.30 518	0.31 451

ccccc		297.21 675		374.70 674	380.44 675	203.92 675		216.32 676		203.37 676		215.01 676		312.78 676		412.57 676	356.13 676	256.09 676	227.69 676	428.88 676

ASD4		19.65 658

Low-res two-view benchmark