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

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.18 82	0.10 99	0.13 19	0.12 33	0.15 4	0.12 11	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.16 59	0.14 111	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w_new	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

4k_L	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

aaa3	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

gc-stereo	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.18 19	0.12 11	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

mfccc	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.16 78	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ss10	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

5k_new	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.18 19	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SX	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.17 12	0.13 23	0.10 22	0.08 10	0.12 92	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

USM	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.12 33	0.20 40	0.15 51	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

weee2	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.17 12	0.13 23	0.09 6	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ACM	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.19 28	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

uiiii_40	0.10 2	0.07 7	0.13 1	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.11 5	0.09 6	0.09 13	0.10 42	0.11 102	0.15 39	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

StePilot	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SteFusion	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.11 41	0.08 3	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.10 22	0.12 58	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.22 74	0.15 51	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.23 96	0.18 89	0.09 6	0.10 22	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv19	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.11 4	0.13 66	0.18 19	0.14 38	0.12 67	0.14 103	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITER124	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.16 78	0.13 66	0.20 40	0.12 11	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 224	0.21 98	0.18 82	0.11 147	0.24 285	0.12 33	0.19 28	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.11 78	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

zaero_v3	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.11 16	0.18 19	0.13 23	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITERv2	0.10 2	0.07 7	0.18 70	0.16 19	0.08 10	0.16 78	0.11 16	0.19 28	0.12 11	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.11 16	0.16 5	0.12 11	0.12 67	0.14 103	0.10 42	0.10 63	0.20 144	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

OmniDepth	0.10 2	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.07 1	0.16 78	0.12 33	0.16 5	0.12 11	0.08 1	0.09 13	0.14 129	0.13 161	0.14 16	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

Zero-FE251	0.14 114	0.09 74	0.24 122	0.17 42	0.09 37	0.20 185	0.13 66	0.20 40	0.14 38	0.61 558	0.13 71	0.13 104	0.11 102	0.14 16	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

MonStereo	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 40	0.12 11	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 108

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 116	0.32 200	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.10 8	0.22 74	0.19 108	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.08 261

AdaDepth	0.11 48	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.13 66	0.16 5	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.09 22	0.09 24	0.19 127	0.12 70	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

asda	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.16 59	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.10 99	0.16 78	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.11 41	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.14 111	0.13 71	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

depthmonostereo	0.14 114	0.09 74	0.19 78	0.19 126	0.08 10	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.23 182	0.16 147	0.18 144	0.14 129	0.17 243	0.19 127	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.05 31

DilatedVolume-Stereo	0.14 114	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.14 95	0.24 115	0.21 150	0.21 197	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

2.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.18 89	0.14 111	0.17 132	0.09 22	0.10 63	0.18 104	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

4.25_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.12 58	0.08 3	0.11 102	0.16 63	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.15 123	0.20 40	0.15 51	0.12 67	0.13 71	0.10 42	0.09 24	0.17 81	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

3.75w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.17 101	0.09 2	0.22 74	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.09 22	0.11 102	0.19 127	0.13 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 74	0.11 182	0.18 70	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.07 1	0.12 129	0.15 39	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

2w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.14 95	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.14 103	0.08 3	0.11 102	0.13 8	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

monsterstereo	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.12 205	0.14 27	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 48	0.09 74	0.13 1	0.17 42	0.12 205	0.15 46	0.11 16	0.23 96	0.15 51	0.14 111	0.12 58	0.08 3	0.09 24	0.21 164	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 61	0.15 10	0.11 147	0.16 78	0.13 66	0.21 59	0.16 59	0.11 47	0.15 108	0.09 22	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.18 19	0.13 23	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 63	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 81	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.07 1	0.15 46	0.11 16	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

FoundationStereo	0.09 1	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.13 66	0.11 1	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

castereo++	0.13 89	0.10 116	0.18 70	0.18 82	0.10 99	0.27 330	0.13 66	0.23 96	0.23 182	0.11 47	0.13 71	0.16 163	0.10 63	0.18 104	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.14 3	0.16 59	0.11 47	0.10 22	0.09 22	0.08 9	0.21 164	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

dual_stereo	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.17 42	0.08 10	0.09 1	0.13 66	0.24 115	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.09 22	0.08 9	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

GCAP-BAT	0.16 160	0.11 182	0.36 256	0.18 82	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.23 96	0.18 89	0.26 244	0.28 242	0.20 206	0.11 102	0.24 202	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.06 108

testlalala	0.15 146	0.10 116	0.36 256	0.19 126	0.12 205	0.23 263	0.16 156	0.26 132	0.19 108	0.24 223	0.19 152	0.14 129	0.11 102	0.16 63	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.05 31

LoS_RVC	0.13 89	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.19 152	0.12 92	0.15 201	0.17 81	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.12 437

DCANet-4	0.19 242	0.10 116	0.52 430	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.36 285	0.39 384	0.29 293	0.30 268	0.17 173	0.22 312	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

fff	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

csc	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

cscssc	0.19 242	0.13 287	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

SX1w	0.10 2	0.08 38	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.20 40	0.10 2	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.07 2	0.15 39	0.11 16	0.10 367	0.07 311	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

5k_stereo	0.11 48	0.07 7	0.16 47	0.13 1	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.23 96	0.13 23	0.11 47	0.11 41	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.10 367	0.07 311	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.06 108

mnv4	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.14 3	0.08 10	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.11 5	0.11 47	0.10 22	0.11 78	0.08 9	0.13 8	0.12 70	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

wo013ll	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

CNT	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.14 3	0.11 147	0.13 19	0.13 66	0.21 59	0.14 38	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.09 24	0.13 8	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

4.5w_L	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.12 11	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 71	0.05 31

252Zero-FE	0.14 114	0.07 7	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.21 59	0.19 108	0.77 578	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.13 8	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

GASTEREO	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.23 343	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.19 127	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

MSCF	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.22 295	0.10 99	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

water-stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.14 95	0.25 123	0.19 108	0.17 160	0.23 196	0.15 146	0.15 201	0.12 2	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

4.5_new	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 179	0.11 182	0.26 143	0.16 19	0.09 37	0.27 330	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.22 203	0.28 242	0.21 218	0.22 312	0.37 358	0.22 353	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.07 193

xyz-stereo-finetune	0.16 160	0.12 224	0.23 114	0.16 19	0.08 10	0.23 263	0.20 332	0.29 178	0.31 289	0.19 182	0.22 191	0.19 197	0.15 201	0.29 299	0.20 310	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.06 108

xyz-stereo	1.40 604	0.10 116	17.09 659	0.18 82	0.07 1	4.78 622	0.18 240	0.29 178	0.34 320	0.36 429	2.81 621	0.40 437	0.29 426	0.56 441	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.06 127	0.06 71	0.05 31

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 38	0.16 47	0.17 42	0.08 10	0.16 78	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.10 22	0.07 3	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 39	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

LG-G_1	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LG-G	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LGtest1	0.10 2	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.09 2	0.16 5	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.07 1	0.17 101	0.13 66	0.18 19	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.11 78	0.12 129	0.18 104	0.11 16	0.08 230	0.04 2	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 160	0.07 7	0.36 256	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.14 95	0.28 165	0.24 197	0.22 203	0.20 169	0.24 262	0.18 268	0.21 164	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.06 108

AIO_rvc	0.12 74	0.11 182	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.17 197	0.20 40	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.13 104	0.08 9	0.22 180	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

AIO_test	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.15 46	0.17 197	0.19 28	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

AIO-test1	0.19 242	0.14 330	0.41 333	0.27 493	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.39 313	0.36 349	0.17 160	0.26 229	0.18 183	0.13 161	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.06 71	0.09 323

castereo	0.14 114	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.10 99	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.13 85	0.18 144	0.16 163	0.16 217	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

GIP-stereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.16 78	0.14 95	0.29 178	0.18 89	0.11 47	0.16 121	0.13 104	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

SMoEStereo_RVC	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.19 28	0.19 108	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.11 102	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

999	0.14 114	0.08 38	0.24 122	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.24 115	0.18 89	0.13 85	0.16 121	0.14 129	0.11 102	0.36 355	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

ours_stereo	0.13 89	0.11 182	0.23 114	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.18 240	0.20 40	0.19 108	0.13 85	0.18 144	0.14 129	0.10 63	0.23 189	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.05 31

UGAM-zero	0.23 324	0.10 116	0.54 437	0.19 126	0.13 283	0.21 213	0.14 95	0.44 369	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.51 504	0.33 466	0.65 489	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.06 71	0.07 193

WCG-NET	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.08 10	0.18 123	0.17 197	0.21 59	0.28 245	0.18 177	0.21 181	0.15 146	0.12 129	0.18 104	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 38	0.15 24	0.19 126	0.11 147	0.14 27	0.10 8	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.11 102	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

Pointernet	0.13 89	0.07 7	0.27 152	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.12 33	0.31 208	0.24 197	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

AIO-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.16 59	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

WCG-NET（raft）	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.17 42	0.08 10	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.26 219	0.18 177	0.19 152	0.20 206	0.12 129	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

RSM	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.23 96	0.18 89	0.13 85	0.13 71	0.15 146	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

RAFT-Stereo-weight	0.15 146	0.09 74	0.26 143	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.29 264	0.24 223	0.20 169	0.19 197	0.10 63	0.18 104	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

gcap-zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.36 256	0.20 189	0.12 205	0.26 320	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.26 244	0.20 169	0.30 343	0.14 183	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

trnet	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.15 10	0.07 1	0.21 213	0.12 33	0.24 115	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.15 146	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

testlalala2	0.18 203	0.10 116	0.50 415	0.36 558	0.25 543	0.23 263	0.14 95	0.34 241	0.24 197	0.25 232	0.25 219	0.21 218	0.12 129	0.16 63	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

MoCha-V2	0.13 89	0.08 38	0.26 143	0.23 343	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.16 59	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.14 183	0.20 144	0.11 16	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

MSKI-zero shot	0.17 179	0.09 74	0.43 354	0.20 189	0.11 147	0.21 213	0.15 123	0.32 219	0.21 150	0.23 209	0.24 210	0.23 250	0.10 63	0.31 321	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

GCAP-Stereo	0.14 114	0.14 330	0.33 216	0.20 189	0.09 37	0.21 213	0.10 8	0.26 132	0.20 133	0.18 177	0.19 152	0.15 146	0.13 161	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.06 108

RAFT-Test	0.17 179	0.10 116	0.38 287	0.19 126	0.12 205	0.25 300	0.17 197	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.29 255	0.27 300	0.14 183	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

CAS	0.15 146	0.07 7	0.21 98	0.41 571	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.15 125	0.19 152	0.11 78	0.09 24	0.14 16	0.13 121	0.29 577	0.04 2	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.14 475

LoS	0.14 114	0.08 38	0.27 152	0.16 19	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.26 132	0.26 219	0.15 125	0.18 144	0.18 183	0.13 161	0.22 180	0.14 161	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.27 146	0.15 51	0.13 85	0.14 103	0.13 104	0.08 9	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

EGLCR-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.13 66	0.27 146	0.21 150	0.13 85	0.10 22	0.15 146	0.09 24	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

MC-Stereo	0.14 114	0.09 74	0.25 135	0.21 234	0.09 37	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.18 177	0.23 196	0.16 163	0.13 161	0.22 180	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

RCA-Stereo	0.16 160	0.09 74	0.25 135	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.35 336	0.20 186	0.25 219	0.17 173	0.17 243	0.18 104	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

ADStereo(finetuned)	0.19 242	0.13 287	0.49 404	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.31 456	0.21 164	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

test-3	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.26 244	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

test_1	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.25 232	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

TRStereo	0.19 242	0.17 408	0.47 390	0.23 343	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.52 462	0.28 245	0.20 186	0.19 152	0.21 218	0.13 161	0.24 202	0.13 121	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.06 71	0.06 108

STrans-v2	0.24 355	0.13 287	0.54 437	0.21 234	0.12 205	0.23 263	0.21 363	0.47 398	0.28 245	0.31 341	0.42 413	0.36 396	0.35 479	0.62 475	0.23 372	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

TransformOpticalFlow	0.24 355	0.13 287	0.56 447	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.19 285	0.40 324	0.32 298	0.30 324	0.43 426	0.36 396	0.31 456	0.61 467	0.20 310	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.07 193

ASMatch	0.23 324	0.11 182	0.51 426	0.24 394	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.28 245	0.28 264	0.68 546	0.27 300	0.26 375	0.50 404	0.22 353	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.11 414

DEmStereo	0.26 399	0.09 74	0.47 390	0.19 126	0.12 205	0.30 390	0.25 453	0.28 165	0.36 349	0.36 429	0.58 517	0.25 270	0.48 543	0.53 422	0.44 505	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.07 193

RAFT-RH_RVC	0.25 383	0.11 182	0.45 374	0.21 234	0.12 205	0.25 300	0.14 95	0.27 146	0.27 230	0.38 451	1.15 587	0.23 250	0.17 243	0.57 445	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.06 71	0.07 193

RAFT-345	0.21 277	0.10 116	0.46 382	0.22 295	0.11 147	0.20 185	0.16 156	0.26 132	0.25 210	0.27 254	0.66 542	0.21 218	0.16 217	0.55 430	0.21 333	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

AnonymousM	0.17 179	0.19 438	0.24 122	0.18 82	0.10 99	0.18 123	0.17 197	0.30 197	0.23 182	0.26 244	0.20 169	0.18 183	0.14 183	0.19 127	0.14 161	0.09 316	0.06 178	0.38 583	0.15 517	0.06 71	0.05 31

cross-raft	0.17 179	0.12 224	0.41 333	0.23 343	0.10 99	0.20 185	0.24 436	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.29 327	0.15 201	0.17 81	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

test-1	0.17 179	0.11 182	0.40 310	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.34 241	0.26 219	0.20 186	0.24 210	0.22 230	0.14 183	0.16 63	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.08 261

CREStereo++_RVC	0.15 146	0.08 38	0.26 143	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.13 66	0.22 74	0.30 277	0.21 197	0.30 268	0.13 104	0.11 102	0.16 63	0.15 185	0.07 88	0.04 2	0.06 52	0.15 517	0.06 71	0.05 31
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
s12784h	0.17 179	0.09 74	0.26 143	0.18 82	0.07 1	0.32 415	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.23 209	0.25 219	0.18 183	0.17 243	0.25 233	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

TANstereo	0.15 146	0.09 74	0.28 163	0.16 19	0.08 10	0.25 300	0.14 95	0.23 96	0.28 245	0.24 223	0.30 268	0.16 163	0.12 129	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

raftrobust	0.16 160	0.13 287	0.29 173	0.22 295	0.15 376	0.19 150	0.13 66	0.32 219	0.26 219	0.26 244	0.20 169	0.19 197	0.17 243	0.21 164	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

DCANet	0.18 203	0.13 287	0.40 310	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.23 327	0.20 144	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

EAI-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.33 216	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.46 569	0.46 390	0.20 133	0.25 232	0.50 477	0.17 173	0.16 217	0.24 202	0.23 372	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.10 389	0.06 71	0.07 193

CFNet-RSSM	0.17 179	0.10 116	0.40 310	0.20 189	0.11 147	0.20 185	0.15 123	0.36 285	0.30 277	0.23 209	0.21 181	0.26 291	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

Gwc-CoAtRS	0.17 179	0.10 116	0.37 268	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.32 219	0.28 245	0.23 209	0.23 196	0.27 300	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

R-Stereo Train	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

RAFT-Stereo	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2k_new	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.13 1	0.10 99	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.08 10	0.09 22	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

FE-Mocha	0.16 160	0.10 116	0.33 216	0.19 126	0.13 283	0.19 150	0.15 123	0.35 266	0.22 163	0.24 223	0.24 210	0.20 206	0.14 183	0.17 81	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

IGEV-FE	0.18 203	0.10 116	0.65 486	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

DA	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

GGEV	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.22 74	0.16 59	0.12 67	0.19 152	0.15 146	0.11 102	0.13 8	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.07 145	0.06 108

LG-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.24 122	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.18 240	0.21 59	0.18 89	0.11 47	0.17 132	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.14 161	0.05 10	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.25 135	0.16 19	0.11 147	0.14 27	0.16 156	0.17 12	0.17 76	0.10 22	0.15 108	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.10 1	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.10 379

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 89	0.14 330	0.19 78	0.26 465	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.12 67	0.11 41	0.10 42	0.13 161	0.21 164	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.05 31

HUF	0.15 146	0.11 182	0.38 287	0.17 42	0.11 147	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.20 133	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.11 102	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.20 565	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.14 475

AIO-test2	0.20 257	0.20 450	0.36 256	0.26 465	0.15 376	0.22 241	0.16 156	0.42 350	0.42 417	0.16 147	0.29 255	0.15 146	0.11 102	0.26 249	0.13 121	0.18 542	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.07 145	0.07 193

fffft	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.19 285	0.22 74	0.16 59	0.14 111	0.11 41	0.13 104	0.10 63	0.24 202	0.18 263	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108
1: 1. 1
tt45	0.14 114	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.11 147	0.23 263	0.18 240	0.22 74	0.17 76	0.15 125	0.13 71	0.14 129	0.10 63	0.30 314	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

mms	0.13 89	0.11 182	0.19 78	0.19 126	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.17 132	0.14 129	0.09 24	0.24 202	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

fffy	0.14 114	0.11 182	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.13 161	0.25 233	0.14 161	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

PAM_32	0.23 324	0.10 116	0.63 478	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.19 285	0.36 285	0.23 182	0.29 293	0.28 242	0.56 525	0.28 411	0.27 268	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.09 323

PAM	0.23 324	0.10 116	0.63 478	0.22 295	0.15 376	0.34 439	0.21 363	0.37 295	0.22 163	0.31 341	0.27 236	0.55 521	0.26 375	0.26 249	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.09 323

model_zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.39 302	0.20 189	0.12 205	0.24 285	0.15 123	0.34 241	0.22 163	0.30 324	0.20 169	0.22 230	0.12 129	0.24 202	0.14 161	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.07 193

RAStereo	0.13 89	0.12 224	0.27 152	0.22 295	0.11 147	0.15 46	0.18 240	0.23 96	0.23 182	0.13 85	0.17 132	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.05 31

Occ-G	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.19 285	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.19 152	0.21 218	0.11 102	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108

U	1.00 593	0.09 74	0.21 98	0.21 234	3.68 647	6.12 627	0.14 95	0.21 59	0.21 150	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.07 88	0.05 32	5.42 632	2.90 630	0.07 145	0.06 108

RSM++	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.20 189	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.21 59	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

IGEV++	0.13 89	0.10 116	0.23 114	0.21 234	0.10 99	0.15 46	0.15 123	0.29 178	0.16 59	0.12 67	0.15 108	0.12 92	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

AE-Stereo	0.17 179	0.11 182	0.31 194	0.24 394	0.14 326	0.23 263	0.18 240	0.34 241	0.29 264	0.15 125	0.25 219	0.21 218	0.13 161	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

ff7	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

IGEVStereo-DCA	0.14 114	0.11 182	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

ffff	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

rrr	0.17 179	0.11 182	0.57 450	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.22 163	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

11t	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

MaDis-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.26 143	0.19 126	0.14 326	0.16 78	0.13 66	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.14 103	0.14 129	0.11 102	0.17 81	0.17 241	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

IGEV_Zeroshot_test	0.18 203	0.10 116	0.65 486	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

AEACV	0.13 89	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.17 132	0.13 104	0.16 217	0.16 63	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

Any-RAFT	0.17 179	0.08 38	0.31 194	0.19 126	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.42 350	0.30 277	0.24 223	0.27 236	0.27 300	0.16 217	0.21 164	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

HH	0.18 203	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

HanStereo	0.18 203	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

DCRE	0.20 257	0.13 287	0.40 310	0.21 234	0.15 376	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.22 203	0.80 563	0.23 250	0.16 217	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.07 311	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

anonymousa	0.23 324	0.11 182	0.50 415	0.21 234	0.16 408	0.31 406	0.20 332	0.36 285	0.35 336	0.32 364	0.50 477	0.39 422	0.26 375	0.22 180	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.07 145	0.08 261

ProNet	0.14 114	0.12 224	0.25 135	0.19 126	0.11 147	0.19 150	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.13 71	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.07 193

ccc-4	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

DisPM	0.19 242	0.10 116	0.35 236	0.23 343	0.13 283	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.29 264	0.33 376	0.34 322	0.23 250	0.16 217	0.33 335	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.11 414

test_4	0.18 203	0.12 224	0.34 226	0.23 343	0.12 205	0.18 123	0.22 389	0.26 132	0.24 197	0.24 223	0.47 467	0.22 230	0.13 161	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.07 145	0.05 31

GLC_STEREO	0.15 146	0.10 116	0.24 122	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.23 96	0.27 230	0.17 160	0.20 169	0.17 173	0.11 102	0.23 189	0.16 210	0.07 88	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.06 108

IPLG	0.21 277	0.15 364	0.53 434	0.21 234	0.12 205	0.28 350	0.17 197	0.42 350	0.30 277	0.33 376	0.32 291	0.15 146	0.17 243	0.50 404	0.21 333	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

MIPNet	0.21 277	0.15 364	0.52 430	0.21 234	0.12 205	0.27 330	0.20 332	0.45 379	0.37 360	0.30 324	0.23 196	0.19 197	0.24 345	0.27 268	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IPLGR	0.21 277	0.13 287	0.61 467	0.21 234	0.11 147	0.25 300	0.18 240	0.41 336	0.37 360	0.28 264	0.27 236	0.21 218	0.19 283	0.37 358	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

test_3	0.18 203	0.11 182	0.32 200	0.24 394	0.11 147	0.22 241	0.25 453	0.31 208	0.31 289	0.25 232	0.18 144	0.23 250	0.13 161	0.25 233	0.19 293	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

CrosDoStereo	0.31 454	0.10 116	0.49 404	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 618	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 531	0.28 316	0.46 534	0.61 467	0.57 533	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

OMP-Stereo	0.23 324	0.14 330	0.35 236	0.29 518	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.37 295	0.33 310	0.34 396	0.30 268	0.34 377	0.19 283	0.70 504	0.24 383	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IIG-Stereo	0.23 324	0.13 287	0.35 236	0.29 518	0.12 205	0.23 263	0.14 95	0.38 301	0.31 289	0.34 396	0.37 352	0.33 370	0.21 299	0.70 504	0.26 406	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

FTStereo	0.28 427	0.10 116	0.43 354	0.23 343	0.13 283	0.21 213	0.53 583	0.34 241	0.26 219	0.38 451	0.95 576	0.30 343	0.56 556	0.32 328	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.19 530

DeepStereo_LL	0.31 454	0.10 116	0.49 404	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 618	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 531	0.28 316	0.46 534	0.61 467	0.57 533	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

THIR-Stereo	0.29 438	0.12 224	0.41 333	0.19 126	0.11 147	0.28 350	0.72 596	0.32 219	0.35 336	0.37 436	0.65 540	0.34 377	0.50 546	0.57 445	0.45 508	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.07 193

DRaft	0.24 355	0.10 116	0.34 226	0.18 82	0.12 205	0.28 350	0.23 414	0.33 233	0.39 384	0.38 451	0.61 531	0.21 218	0.41 511	0.48 395	0.42 499	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.08 261

GrayStereo	0.25 383	0.09 74	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.23 263	0.47 573	0.34 241	0.30 277	0.39 466	0.47 467	0.30 343	0.79 582	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.13 454

CroCo-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.24 122	0.25 431	0.11 147	0.11 4	0.18 240	0.32 219	0.23 182	0.12 67	0.12 58	0.18 183	0.12 129	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.06 108
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.18 203	0.14 330	0.32 200	0.21 234	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.38 301	0.34 320	0.21 197	0.28 242	0.20 206	0.15 201	0.24 202	0.19 293	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.08 261

XX-TBD	0.15 146	0.18 422	0.28 163	0.22 295	0.10 99	0.22 241	0.15 123	0.22 74	0.27 230	0.22 203	0.26 229	0.14 129	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

XX-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.83 534	0.26 465	0.17 430	0.23 263	0.13 66	0.40 324	0.18 89	0.20 186	0.41 397	0.31 354	0.10 63	0.32 328	0.12 70	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

111	0.20 257	0.17 408	0.40 310	0.18 82	0.09 37	0.24 285	0.17 197	0.41 336	0.45 451	0.23 209	0.29 255	0.29 327	0.21 299	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.08 261

test_xeample3	0.16 160	0.11 182	0.56 447	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.20 133	0.16 147	0.12 58	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.07 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 179	0.14 330	0.32 200	0.20 189	0.09 37	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.25 232	0.33 312	0.20 206	0.17 243	0.19 127	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

AFF-stereo	0.18 203	0.15 364	0.32 200	0.21 234	0.10 99	0.18 123	0.18 240	0.33 233	0.27 230	0.25 232	0.37 352	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

CREStereo	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.14 3	0.08 10	0.22 241	0.15 123	0.25 123	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.14 129	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 146	0.08 38	0.23 114	0.15 10	0.09 37	0.23 263	0.16 156	0.25 123	0.23 182	0.17 160	0.21 181	0.16 163	0.14 183	0.22 180	0.13 121	0.29 577	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

DIP-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.33 216	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.12 33	0.42 350	0.25 210	0.27 254	0.32 291	0.21 218	0.17 243	0.25 233	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.08 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 427	0.14 330	0.44 363	0.22 295	0.18 451	0.32 415	0.19 285	0.48 410	0.38 374	0.29 293	0.43 426	0.47 482	0.37 492	0.79 538	0.36 470	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.07 193

MLCV	0.22 307	0.16 389	0.44 363	0.21 234	0.08 10	0.29 371	0.19 285	0.38 301	0.37 360	0.38 451	0.44 437	0.31 354	0.21 299	0.41 374	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

GEAStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.18 82	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

GSStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.17 42	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

GS-Stereo							0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

Select-FE	0.23 324	0.14 330	0.78 515	0.22 295	0.18 451	0.22 241	0.13 66	0.43 362	0.26 219	0.28 264	0.33 312	0.39 422	0.29 426	0.27 268	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.13 494	0.08 212	0.12 437

FlowAnything_test	0.14 114	0.11 182	0.21 98	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.16 156	0.25 123	0.16 59	0.15 125	0.13 71	0.15 146	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.09 323

S2M2_XL	0.10 2	0.09 74	0.21 98	0.14 3	0.10 99	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 22	0.11 41	0.09 22	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.06 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 48	0.07 7	0.17 61	0.19 126	0.11 147	0.13 19	0.11 16	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.12 58	0.12 92	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.06 108

HART	0.15 146	0.11 182	0.30 180	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.16 156	0.30 197	0.19 108	0.15 125	0.25 219	0.17 173	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.07 311	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.06 108

tg	0.16 160	0.11 182	0.25 135	0.21 234	0.11 147	0.23 263	0.15 123	0.34 241	0.24 197	0.20 186	0.25 219	0.19 197	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

DispNO	0.27 407	0.18 422	0.62 475	0.23 343	0.17 430	0.25 300	0.22 389	0.45 379	0.41 410	0.32 364	0.39 379	0.38 410	0.27 394	0.77 534	0.27 412	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.08 212	0.08 261

tta	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.07 193

qqq1	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

fff1	0.24 355	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

MyStereo07	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.29 178	0.21 150	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.13 161	0.25 233	0.13 121	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo06	0.20 257	0.12 224	0.57 450	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.40 324	0.21 150	0.30 324	0.24 210	0.31 354	0.18 268	0.22 180	0.18 263	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo05	0.23 324	0.12 224	0.57 450	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.48 410	0.52 511	0.31 341	0.23 196	0.25 270	0.22 312	0.30 314	0.21 333	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo04	0.23 324	0.12 224	0.55 443	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.49 418	0.52 511	0.28 264	0.23 196	0.27 300	0.23 327	0.30 314	0.22 353	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

CoDeX	0.23 324	0.12 224	0.46 382	0.21 234	0.14 326	0.29 371	0.21 363	0.53 473	0.41 410	0.29 293	0.35 333	0.29 327	0.22 312	0.48 395	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

cc1	0.18 203	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

ffm	0.22 307	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

ff1	0.29 438	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

tt1	0.18 203	0.14 330	0.35 236	0.23 343	0.11 147	0.30 390	0.19 285	0.35 266	0.44 440	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

UniTT-Stereo	0.14 114	0.10 116	0.30 180	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.13 66	0.19 28	0.18 89	0.15 125	0.20 169	0.10 42	0.11 102	0.18 104	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.06 108

MIM_Stereo	0.18 203	0.12 224	0.38 287	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.14 95	0.35 266	0.25 210	0.27 254	0.35 333	0.23 250	0.13 161	0.27 268	0.16 210	0.06 34	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.06 108

CASnet	0.14 114	0.12 224	0.22 108	0.22 295	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.25 210	0.22 203	0.20 169	0.15 146	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.11 411	0.09 347	0.08 212	0.05 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 203	0.18 422	0.39 302	0.22 295	0.12 205	0.24 285	0.13 66	0.31 208	0.23 182	0.24 223	0.20 169	0.24 262	0.12 129	0.26 249	0.15 185	0.06 34	0.06 178	0.12 449	0.09 347	0.08 212	0.07 193

4D-IteraStereo	0.17 179	0.16 389	0.50 415	0.21 234	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.28 165	0.28 245	0.23 209	0.20 169	0.20 206	0.11 102	0.19 127	0.14 161	0.06 34	0.04 2	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.06 108

anonymousdsp2	0.17 179	0.10 116	0.28 163	0.20 189	0.11 147	0.25 300	0.17 197	0.41 336	0.31 289	0.23 209	0.23 196	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.07 193

anonymousdsp	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

CES	0.14 114	0.08 38	0.19 78	0.17 42	0.22 514	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.14 111	0.17 132	0.14 129	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.18 522

Selective-RAFT	0.17 179	0.12 224	0.30 180	0.24 394	0.10 99	0.29 371	0.15 123	0.32 219	0.31 289	0.17 160	0.17 132	0.21 218	0.18 268	0.28 282	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.06 108

CroCo-Stereo Lap2	0.15 146	0.15 364	0.28 163	0.25 431	0.18 451	0.11 4	0.19 285	0.28 165	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.07 193

TestStereo1	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

raft_robust	0.22 307	0.17 408	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.23 263	0.22 389	0.49 418	0.48 483	0.32 364	0.32 291	0.26 291	0.23 327	0.53 422	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.06 108

RAFT_CTSACE	0.21 277	0.16 389	0.41 333	0.25 431	0.15 376	0.22 241	0.24 436	0.32 219	0.28 245	0.33 376	0.51 483	0.29 327	0.17 243	0.32 328	0.13 121	0.06 34	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.06 108

SA-5K	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

Sa-1000	0.22 307	0.15 364	0.35 236	0.23 343	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.47 398	0.39 384	0.30 324	0.50 477	0.26 291	0.19 283	0.33 335	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

SA	0.22 307	0.16 389	0.36 256	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.23 414	0.45 379	0.40 400	0.27 254	0.44 437	0.23 250	0.23 327	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 277	0.21 464	0.55 443	0.23 343	0.15 376	0.25 300	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.33 312	0.22 230	0.15 201	0.26 249	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

iRaft-Stereo_20w	0.19 242	0.10 116	0.46 382	0.19 126	0.13 283	0.25 300	0.19 285	0.52 462	0.19 108	0.29 293	0.21 181	0.22 230	0.20 292	0.28 282	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.08 212	0.08 261

IPLGR_C	0.21 277	0.22 477	0.60 464	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

GMOStereo	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

error version	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

test-v	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

ACRE	0.21 277	0.20 450	0.62 475	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

PFNet+	0.20 257	0.10 116	0.37 268	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.19 285	0.29 178	0.34 320	0.33 376	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.32 328	0.17 241	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.12 437

HHNet	0.22 307	0.12 224	0.52 430	0.18 82	0.18 451	0.20 185	0.20 332	0.34 241	0.31 289	0.32 364	0.59 519	0.20 206	0.21 299	0.24 202	0.31 443	0.08 230	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.11 414

AAGNet	0.33 472	0.11 182	0.37 268	0.25 431	0.16 408	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.35 413	0.35 333	0.27 300	0.30 440	0.44 383	2.66 620	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.08 212	0.06 108

NF-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

OCTAStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

PSM-softLoss	0.21 277	0.10 116	0.39 302	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

KMStereo	0.21 277	0.10 116	0.39 302	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

PSM-AAD	0.25 383	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.26 320	0.38 547	0.34 241	0.28 245	0.35 413	0.39 379	0.28 316	0.79 582	0.30 314	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.08 212	0.21 548

KYRaft	0.22 307	0.10 116	0.30 180	0.23 343	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.35 266	0.24 197	0.35 413	0.54 501	0.34 377	0.26 375	0.29 299	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.08 212	0.31 578

RAFT_R40	0.21 277	0.10 116	0.37 268	0.24 394	0.13 283	0.18 123	0.18 240	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.33 312	0.30 343	0.24 345	0.55 430	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

PFNet	0.23 324	0.10 116	0.57 450	0.24 394	0.14 326	0.22 241	0.19 285	0.39 313	0.33 310	0.35 413	0.32 291	0.27 300	0.19 283	0.64 483	0.22 353	0.09 316	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.07 193

RE-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

Pruner-Stereo	0.19 242	0.11 182	0.34 226	0.29 518	0.12 205	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.32 291	0.25 270	0.15 201	0.24 202	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.09 323

TVStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 236	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

IRAFT_RVC	0.22 307	0.12 224	0.39 302	0.26 465	0.11 147	0.18 123	0.24 436	0.40 324	0.37 360	0.31 341	0.30 268	0.29 327	0.24 345	0.55 430	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

test-2	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

GMM-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.43 354	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.25 453	0.37 295	0.27 230	0.30 324	0.45 449	0.27 300	0.21 299	0.31 321	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.19 530

Prome-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.36 285	0.25 210	0.33 376	0.59 519	0.24 262	0.28 411	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.20 540

iRaftStereo_RVC	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.20 186	0.25 219	0.18 183	0.12 129	0.20 144	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

delet	0.27 407	0.14 330	0.40 310	0.23 343	0.19 473	0.41 489	0.29 493	0.49 418	0.48 483	0.33 376	0.41 397	0.37 402	0.30 440	0.48 395	0.34 460	0.09 316	0.09 432	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.08 261

cf-r	0.24 355	0.15 364	0.44 363	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.22 389	0.42 350	0.40 400	0.30 324	0.42 413	0.42 453	0.26 375	0.43 379	0.25 393	0.11 408	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.08 261

HSM-Net_RVC	0.27 407	0.11 182	0.42 343	0.19 126	0.11 147	0.34 439	0.20 332	0.62 549	0.43 425	0.40 476	0.43 426	0.50 500	0.26 375	0.76 528	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 427	0.16 389	0.35 236	0.20 189	0.15 376	0.33 426	0.19 285	0.53 473	0.37 360	0.36 429	0.38 366	0.67 561	0.31 456	0.89 559	0.23 372	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.08 261

iResNet	0.24 355	0.18 422	0.61 467	0.25 431	0.11 147	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.43 425	0.33 376	0.43 426	0.27 300	0.22 312	0.34 341	0.26 406	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

gasm-f	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.18 82	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.19 152	0.10 42	0.11 102	0.16 63	0.11 16	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.09 282	0.08 261

G2L-ROB	0.23 324	0.15 364	0.41 333	0.19 126	0.12 205	0.27 330	0.21 363	0.47 398	0.33 310	0.34 396	0.31 282	0.41 444	0.22 312	0.49 400	0.26 406	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

G2L-Stereo_test	0.24 355	0.16 389	0.38 287	0.19 126	0.13 283	0.27 330	0.24 436	0.49 418	0.38 374	0.37 436	0.37 352	0.40 437	0.24 345	0.52 415	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.08 261

G2L-Stereo	0.25 383	0.16 389	0.47 390	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.18 240	0.46 390	0.35 336	0.33 376	0.37 352	0.40 437	0.22 312	0.60 460	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.09 323

MM-Stereo_test3	0.17 179	0.12 224	0.29 173	0.23 343	0.14 326	0.19 150	0.22 389	0.39 313	0.36 349	0.16 147	0.24 210	0.17 173	0.12 129	0.19 127	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.06 108

MM-Stereo_test2	0.15 146	0.10 116	0.44 363	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.21 363	0.27 146	0.22 163	0.15 125	0.16 121	0.13 104	0.11 102	0.20 144	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.05 31

MM-Stereo_test1	0.17 179	0.10 116	0.39 302	0.23 343	0.11 147	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.29 264	0.22 203	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.06 108

HI	0.20 257	0.13 287	0.33 216	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

CoSv	0.20 257	0.13 287	0.33 216	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

SCV_C0	0.14 114	0.11 182	0.25 135	0.19 126	0.12 205	0.15 46	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.09 24	0.24 202	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.06 108

SCV	0.14 114	0.14 330	0.24 122	0.21 234	0.11 147	0.15 46	0.16 156	0.31 208	0.18 89	0.11 47	0.15 108	0.13 104	0.10 63	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108

rvit_stereo_0083	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.17 197	0.22 74	0.34 320	0.16 147	0.21 181	0.19 197	0.16 217	0.21 164	0.16 210	0.11 408	0.10 457	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0081_aga	0.16 160	0.14 330	0.28 163	0.21 234	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.23 96	0.24 197	0.17 160	0.21 181	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.14 161	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0081	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0082	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_ft	0.17 179	0.14 330	0.30 180	0.25 431	0.14 326	0.17 101	0.21 363	0.28 165	0.26 219	0.16 147	0.19 152	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.17 241	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.07 193

test_sample2	0.21 277	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.11 147	0.27 330	0.21 363	0.43 362	0.29 264	0.26 244	0.31 282	0.30 343	0.24 345	0.45 386	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

test_sample1	0.20 257	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.12 205	0.28 350	0.19 285	0.41 336	0.25 210	0.26 244	0.31 282	0.29 327	0.26 375	0.44 383	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

H2IRNET	0.18 203	0.13 287	0.35 236	0.21 234	0.12 205	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.30 277	0.17 160	0.31 282	0.25 270	0.20 292	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.06 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 179	0.13 287	0.24 122	0.19 126	0.13 283	0.24 285	0.17 197	0.30 197	0.37 360	0.43 502	0.17 132	0.13 104	0.12 129	0.19 127	0.15 185	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

SMFormer	0.25 383	0.12 224	0.40 310	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

ACVNet-DCA	0.18 203	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

xx1	0.20 257	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.28 316	0.24 345	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

1test111	0.19 242	0.14 330	0.38 287	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

11t1	0.18 203	0.10 116	0.30 180	0.20 189	0.11 147	0.27 330	0.17 197	0.35 266	0.23 182	0.25 232	0.23 196	0.23 250	0.23 327	0.25 233	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

1111x	0.32 463	0.11 182	0.40 310	0.22 295	0.11 147	0.32 415	0.26 465	0.59 529	0.43 425	0.31 341	0.41 397	0.39 422	0.28 411	0.76 528	1.37 600	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

MIF-Stereo (partial)	0.16 160	0.10 116	0.34 226	0.21 234	0.15 376	0.15 46	0.13 66	0.28 165	0.25 210	0.17 160	0.26 229	0.15 146	0.16 217	0.25 233	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.08 261

EKT-Stereo	0.38 506	0.12 224	0.38 287	0.42 572	3.88 649	0.21 213	0.17 197	0.35 266	0.28 245	0.20 186	0.20 169	0.23 250	0.15 201	0.28 282	0.16 210	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

LL-Strereo	0.29 438	0.25 495	0.58 455	0.25 431	0.21 498	0.23 263	0.24 436	0.55 490	0.42 417	0.34 396	0.32 291	0.41 444	0.40 507	0.94 568	0.23 372	0.08 230	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.09 282	0.09 323

CBFPSM	0.27 407	0.16 389	0.67 492	0.20 189	0.14 326	0.38 472	0.25 453	0.40 324	0.36 349	0.33 376	0.36 343	0.56 525	0.38 496	0.32 328	0.38 473	0.08 230	0.08 398	0.07 118	0.08 259	0.09 282	0.11 414

gwcnet-sp	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

scenet	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

knoymous	0.17 179	0.09 74	0.32 200	0.17 42	0.11 147	0.21 213	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.27 300	0.16 217	0.23 189	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.09 282	0.09 323

ssnet	0.24 355	0.13 287	0.63 478	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

qqq	0.20 257	0.12 224	0.31 194	0.20 189	0.11 147	0.23 263	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.24 223	0.28 242	0.28 316	0.24 345	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

x	0.19 242	0.11 182	0.29 173	0.20 189	0.11 147	0.26 320	0.18 240	0.41 336	0.29 264	0.25 232	0.29 255	0.28 316	0.24 345	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

BUS	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.43 504	0.17 197	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.32 363	0.20 292	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

IER	0.23 324	0.12 224	0.39 302	0.20 189	0.14 326	0.31 406	0.19 285	0.42 350	0.36 349	0.33 376	0.40 389	0.32 363	0.33 466	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.08 261

RAFT+CT+SA	0.21 277	0.18 422	0.33 216	0.25 431	0.18 451	0.23 263	0.29 493	0.40 324	0.36 349	0.24 223	0.38 366	0.18 183	0.16 217	0.32 328	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.12 467	0.09 282	0.09 323

BSDual-CNN	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

hknet	0.25 383	0.14 330	0.40 310	0.25 431	0.15 376	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.37 360	0.34 396	0.35 333	0.43 457	0.27 394	0.37 358	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

iRaft-Stereo_5w	0.23 324	0.18 422	0.44 363	0.22 295	0.13 283	0.19 150	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.28 264	0.37 352	0.34 377	0.23 327	0.65 489	0.27 412	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

psmg	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.21 234	0.14 326	0.35 454	0.23 414	0.51 445	0.34 320	0.35 413	0.38 366	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

DAS	0.27 407	0.12 224	0.42 343	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.75 523	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

SepStereo	0.26 399	0.12 224	0.42 343	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.64 483	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

GwcNet-ADL	0.22 307	0.14 330	0.58 455	0.24 394	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.49 418	0.40 400	0.27 254	0.29 255	0.30 343	0.20 292	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

GANet-ADL	0.21 277	0.12 224	0.45 374	0.23 343	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.46 390	0.35 336	0.25 232	0.32 291	0.32 363	0.19 283	0.24 202	0.20 310	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

NRIStereo	0.18 203	0.11 182	0.35 236	0.23 343	0.11 147	0.24 285	0.20 332	0.29 178	0.26 219	0.26 244	0.25 219	0.25 270	0.18 268	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

SST-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.37 268	0.24 394	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.24 197	0.34 396	0.33 312	0.29 327	0.25 366	0.56 441	0.17 241	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

DeepStereo_RVC	0.18 203	0.11 182	0.40 310	0.21 234	0.11 147	0.19 150	0.16 156	0.28 165	0.22 163	0.27 254	0.27 236	0.23 250	0.28 411	0.24 202	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.10 379

ICVP	0.23 324	0.13 287	0.44 363	0.26 465	0.14 326	0.29 371	0.25 453	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.43 426	0.35 391	0.25 366	0.26 249	0.23 372	0.12 446	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.10 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 203	0.15 364	0.35 236	0.22 295	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.23 209	0.25 219	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.12 467	0.09 282	0.08 261

RALCasStereoNet	0.18 203	0.15 364	0.33 216	0.21 234	0.14 326	0.21 213	0.18 240	0.31 208	0.25 210	0.21 197	0.29 255	0.22 230	0.15 201	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.10 457	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

RALAANet	0.19 242	0.18 422	0.37 268	0.23 343	0.14 326	0.23 263	0.13 66	0.37 295	0.29 264	0.28 264	0.26 229	0.25 270	0.15 201	0.26 249	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.06 108

sCroCo_RVC	0.18 203	0.14 330	0.49 404	0.27 493	0.18 451	0.22 241	0.17 197	0.27 146	0.23 182	0.14 111	0.22 191	0.17 173	0.14 183	0.21 164	0.15 185	0.10 367	0.11 481	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

222	0.41 520	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.36 459	0.20 332	0.57 515	0.39 384	0.35 413	0.44 437	0.30 343	0.27 394	0.55 430	3.56 623	0.11 408	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

xxxx	0.34 480	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.37 464	0.20 332	0.58 524	0.38 374	0.29 293	0.42 413	0.38 410	0.24 345	0.46 389	2.20 616	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

test_xeample	0.34 480	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.33 426	0.23 414	0.55 490	0.38 374	0.32 364	0.45 449	0.29 327	0.26 375	0.57 445	2.24 618	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

ARAFT	0.24 355	0.21 464	0.78 515	0.22 295	0.12 205	0.29 371	0.24 436	0.43 362	0.32 298	0.33 376	0.28 242	0.28 316	0.19 283	0.49 400	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.09 282	0.06 108

SFCPSM	0.22 307	0.10 116	0.51 426	0.21 234	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.55 490	0.39 384	0.29 293	0.32 291	0.23 250	0.21 299	0.27 268	0.19 293	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.08 261

FENet	0.21 277	0.11 182	0.45 374	0.21 234	0.12 205	0.26 320	0.17 197	0.41 336	0.35 336	0.30 324	0.31 282	0.29 327	0.23 327	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

ac_64	0.27 407	0.13 287	0.41 333	0.24 394	0.17 430	0.36 459	0.22 389	0.46 390	0.33 310	0.35 413	0.36 343	0.52 510	0.30 440	0.62 475	0.32 448	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

GwcNet-RSSM	0.26 399	0.17 408	0.46 382	0.21 234	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.44 369	0.42 417	0.31 341	0.45 449	0.40 437	0.26 375	0.55 430	0.28 416	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

AANet_RVC	0.31 454	0.22 477	0.50 415	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.24 436	0.47 398	0.54 519	0.38 451	0.60 524	0.43 457	0.29 426	0.87 554	0.40 488	0.11 408	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

HITNet	0.20 257	0.17 408	0.43 354	0.19 126	0.08 10	0.27 330	0.14 95	0.42 350	0.30 277	0.29 293	0.32 291	0.27 300	0.21 299	0.28 282	0.25 393	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108
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
iResNet_ROB	0.25 383	0.19 438	0.40 310	0.20 189	0.12 205	0.30 390	0.16 156	0.55 490	0.53 515	0.38 451	0.43 426	0.37 402	0.26 375	0.38 363	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.09 282	0.09 323

z-ln-s-r	0.32 463	0.21 464	0.82 531	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.26 465	0.43 362	0.50 500	0.32 364	0.60 524	0.39 422	0.29 426	0.73 514	0.66 553	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.08 261

DFGA-Net	0.23 324	0.24 490	0.49 404	0.22 295	0.15 376	0.25 300	0.17 197	0.39 313	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.21 218	0.17 243	0.59 458	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

coex_refinement	0.26 399	0.16 389	0.36 256	0.23 343	0.15 376	0.31 406	0.20 332	0.49 418	0.42 417	0.35 413	0.42 413	0.45 472	0.27 394	0.55 430	0.33 455	0.10 367	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.10 348	0.10 379

rvit_0105_5	0.21 277	0.15 364	0.38 287	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.24 436	0.36 285	0.39 384	0.21 197	0.23 196	0.26 291	0.19 283	0.26 249	0.19 293	0.15 505	0.13 511	0.12 449	0.12 467	0.10 348	0.09 323

rvit_0105_3	0.23 324	0.17 408	0.40 310	0.25 431	0.15 376	0.24 285	0.28 487	0.38 301	0.41 410	0.25 232	0.25 219	0.28 316	0.21 299	0.28 282	0.20 310	0.15 505	0.13 511	0.14 497	0.15 517	0.10 348	0.09 323

UGAM	0.26 399	0.14 330	0.45 374	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.25 453	0.32 219	0.41 410	0.31 341	0.42 413	0.41 444	0.22 312	0.92 564	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.14 497	0.12 467	0.10 348	0.07 193

ACV-stereo	0.29 438	0.18 422	0.79 522	0.23 343	0.16 408	0.47 521	0.19 285	0.36 285	0.34 320	0.29 293	0.33 312	0.67 561	0.42 520	0.54 428	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.11 414

rvit_stereo_0080	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

test_sample3	0.23 324	0.12 224	0.43 354	0.19 126	0.12 205	0.32 415	0.20 332	0.50 428	0.34 320	0.31 341	0.33 312	0.29 327	0.22 312	0.53 422	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

CAS++	0.16 160	0.12 224	0.27 152	0.18 82	0.12 205	0.17 101	0.15 123	0.42 350	0.24 197	0.19 182	0.18 144	0.13 104	0.10 63	0.21 164	0.12 70	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.08 259	0.10 348	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 114	0.11 182	0.32 200	0.19 126	0.11 147	0.18 123	0.17 197	0.20 40	0.22 163	0.14 111	0.24 210	0.15 146	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.10 348	0.06 108

MyStereo8	0.22 307	0.15 364	0.63 478	0.21 234	0.17 430	0.31 406	0.16 156	0.36 285	0.32 298	0.28 264	0.36 343	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.28 416	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.12 437

mmm	0.21 277	0.12 224	0.31 194	0.22 295	0.12 205	0.28 350	0.21 363	0.41 336	0.27 230	0.29 293	0.38 366	0.29 327	0.24 345	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.10 348	0.09 323

whm_eth	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

plain	0.17 179	0.13 287	0.43 354	0.21 234	0.13 283	0.16 78	0.17 197	0.27 146	0.22 163	0.16 147	0.26 229	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.07 193

StereoVision	0.22 307	0.18 422	0.37 268	0.27 493	0.17 430	0.23 263	0.22 389	0.38 301	0.31 289	0.20 186	0.51 483	0.22 230	0.16 217	0.28 282	0.18 263	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.13 494	0.10 348	0.07 193

riskmin	0.18 203	0.09 74	0.34 226	0.18 82	0.12 205	0.24 285	0.16 156	0.34 241	0.28 245	0.21 197	0.23 196	0.33 370	0.24 345	0.23 189	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.10 348	0.10 379

CRFU-Net	0.28 427	0.14 330	0.45 374	0.25 431	0.15 376	0.45 513	0.23 414	0.50 428	0.30 277	0.43 502	0.41 397	0.48 488	0.46 534	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

test_5	0.23 324	0.19 438	0.38 287	0.26 465	0.18 451	0.25 300	0.29 493	0.40 324	0.37 360	0.29 293	0.40 389	0.25 270	0.22 312	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.10 379

CSP-Net	0.27 407	0.15 364	0.30 180	0.21 234	0.14 326	0.44 507	0.24 436	0.50 428	0.40 400	0.41 486	0.43 426	0.42 453	0.26 375	0.66 494	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.09 323

PSMNet-ADL	0.25 383	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.14 326	0.31 406	0.22 389	0.44 369	0.36 349	0.27 254	0.33 312	0.41 444	0.28 411	0.61 467	0.29 428	0.11 408	0.09 432	0.09 281	0.11 428	0.10 348	0.10 379

Patchmatch Stereo++	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo_v2	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

HUI-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.22 180	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

iGMRVC	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

iRAFT	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

CRE-IMP	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.11 147	0.24 285	0.17 197	0.29 178	0.21 150	0.27 254	0.26 229	0.24 262	0.17 243	0.23 189	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.10 379

RAFT	0.21 277	0.17 408	0.32 200	0.24 394	0.12 205	0.25 300	0.27 471	0.35 266	0.28 245	0.33 376	0.33 312	0.38 410	0.22 312	0.29 299	0.17 241	0.08 230	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.10 348	0.06 108

RAFT-IKP	0.18 203	0.12 224	0.37 268	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

GES	0.22 307	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.14 326	0.27 330	0.19 285	0.49 418	0.33 310	0.30 324	0.36 343	0.25 270	0.23 327	0.29 299	0.22 353	0.10 367	0.08 398	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.11 414

HCRNet	0.24 355	0.25 495	0.33 216	0.34 547	0.16 408	0.27 330	0.18 240	0.43 362	0.35 336	0.30 324	0.35 333	0.32 363	0.22 312	0.44 383	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.10 348	0.09 323

GMStereo	0.19 242	0.25 495	0.40 310	0.21 234	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.29 178	0.40 400	0.25 232	0.23 196	0.16 163	0.15 201	0.25 233	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 407	0.14 330	0.49 404	0.24 394	0.17 430	0.47 521	0.22 389	0.45 379	0.51 504	0.39 466	0.41 397	0.36 396	0.33 466	0.39 365	0.34 460	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

psm_up	0.29 438	0.16 389	0.41 333	0.26 465	0.17 430	0.32 415	0.26 465	0.55 490	0.43 425	0.36 429	0.40 389	0.45 472	0.37 492	0.58 452	0.30 436	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.10 348	0.10 379

UNet	0.28 427	0.14 330	0.69 498	0.23 343	0.20 490	0.44 507	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.43 457	0.33 466	0.40 372	0.31 443	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

UPFNet	0.25 383	0.12 224	0.38 287	0.24 394	0.19 473	0.37 464	0.28 487	0.48 410	0.38 374	0.34 396	0.37 352	0.37 402	0.28 411	0.39 365	0.33 455	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.08 261

ACVNet	0.23 324	0.13 287	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.27 330	0.23 414	0.39 313	0.44 440	0.28 264	0.41 397	0.38 410	0.26 375	0.27 268	0.32 448	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.07 193

HGLStereo	0.27 407	0.14 330	0.46 382	0.24 394	0.21 498	0.33 426	0.23 414	0.50 428	0.42 417	0.35 413	0.48 473	0.41 444	0.33 466	0.45 386	0.33 455	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.12 437

GANet-RSSM	0.24 355	0.14 330	0.36 256	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.21 363	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.39 379	0.39 422	0.28 411	0.58 452	0.23 372	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.09 323

PSMNet-RSSM	0.24 355	0.15 364	0.36 256	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.20 332	0.48 410	0.37 360	0.30 324	0.44 437	0.38 410	0.26 375	0.52 415	0.22 353	0.12 446	0.07 311	0.11 411	0.13 494	0.10 348	0.09 323

DMCA	0.22 307	0.14 330	0.36 256	0.22 295	0.14 326	0.27 330	0.20 332	0.43 362	0.38 374	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.24 345	0.24 202	0.28 416	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.11 414

BEATNet_4x	0.22 307	0.18 422	0.47 390	0.22 295	0.10 99	0.28 350	0.14 95	0.46 390	0.32 298	0.31 341	0.34 322	0.31 354	0.25 366	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.10 348	0.08 261

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 407	0.21 464	0.59 462	0.25 431	0.18 451	0.29 371	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.38 451	0.41 397	0.43 457	0.27 394	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.11 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 407	0.17 408	0.35 236	0.25 431	0.14 326	0.37 464	0.21 363	0.47 398	0.41 410	0.44 509	0.51 483	0.41 444	0.28 411	0.45 386	0.37 471	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.10 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 427	0.16 389	0.34 226	0.27 493	0.16 408	0.38 472	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.46 517	0.46 459	0.51 504	0.33 466	0.53 422	0.33 455	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.09 323

pmcnn	0.50 549	0.20 450	0.78 515	0.24 394	0.26 548	0.39 480	0.30 504	0.51 445	0.50 500	0.54 549	1.23 590	2.52 616	0.37 492	0.77 534	0.95 577	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.10 348	0.08 261

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 242	0.14 330	0.34 226	0.23 343	0.14 326	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.37 360	0.18 177	0.22 191	0.23 250	0.17 243	0.26 249	0.17 241	0.15 505	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

rvit_0105_4	0.20 257	0.15 364	0.38 287	0.23 343	0.14 326	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.39 384	0.19 182	0.24 210	0.25 270	0.19 283	0.27 268	0.17 241	0.16 520	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

rvit_105_1	0.27 407	0.19 438	0.46 382	0.27 493	0.19 473	0.30 390	0.35 532	0.44 369	0.51 504	0.31 341	0.31 282	0.31 354	0.26 375	0.35 350	0.25 393	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.11 396	0.10 379

ITSA-stereo	0.25 383	0.15 364	0.33 216	0.23 343	0.11 147	0.27 330	0.18 240	0.56 505	0.59 534	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.28 411	0.49 400	0.30 436	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.13 454

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 324	0.13 287	0.83 534	0.20 189	0.21 498	0.23 263	0.17 197	0.48 410	0.27 230	0.23 209	0.29 255	0.39 422	0.23 327	0.25 233	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.11 428	0.11 396	0.10 379

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 257	0.72 592	0.70 504	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.15 123	0.18 19	0.16 59	0.13 85	0.12 58	0.09 22	0.08 9	0.16 63	0.13 121	0.35 584	0.04 2	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.23 560

test_sample6	0.25 383	0.13 287	0.41 333	0.21 234	0.11 147	0.30 390	0.22 389	0.51 445	0.35 336	0.33 376	0.43 426	0.30 343	0.24 345	0.57 445	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.10 379

test_sample5	0.24 355	0.13 287	0.42 343	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.32 364	0.41 397	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

test_sample4	0.24 355	0.13 287	0.43 354	0.20 189	0.12 205	0.32 415	0.21 363	0.51 445	0.34 320	0.31 341	0.37 352	0.28 316	0.23 327	0.53 422	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

DualNet	0.24 355	0.13 287	0.42 343	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.33 376	0.43 426	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

mmx	0.31 454	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

ttt	0.29 438	0.12 224	0.34 226	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.20 332	0.56 505	0.47 473	0.31 341	0.44 437	0.30 343	0.22 312	0.65 489	0.85 570	0.13 466	0.10 457	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.11 414

xxx	0.31 454	0.12 224	0.42 343	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

PCWNet_CMD	0.23 324	0.13 287	0.48 399	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

CASS	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.11 147	0.28 350	0.19 285	0.39 313	0.30 277	0.32 364	0.34 322	0.25 270	0.24 345	0.25 233	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.11 396	0.11 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 355	0.16 389	0.48 399	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.29 493	0.39 313	0.39 384	0.27 254	0.35 333	0.39 422	0.31 456	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

ssnet_v2	0.28 427	0.16 389	0.44 363	0.22 295	0.15 376	0.40 485	0.30 504	0.57 515	0.46 468	0.38 451	0.36 343	0.47 482	0.29 426	0.38 363	0.39 481	0.13 466	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.11 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 447	0.20 450	0.70 504	0.21 234	0.17 430	0.46 515	0.27 471	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.55 505	0.43 457	0.30 440	0.46 389	0.38 473	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.11 396	0.10 379

NINENet	0.25 383	0.15 364	0.37 268	0.23 343	0.16 408	0.43 504	0.17 197	0.60 537	0.46 468	0.32 364	0.37 352	0.32 363	0.20 292	0.42 377	0.21 333	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.08 259	0.11 396	0.10 379

dd	0.22 307	0.26 506	0.40 310	0.22 295	0.12 205	0.25 300	0.21 363	0.32 219	0.44 440	0.29 293	0.28 242	0.25 270	0.16 217	0.30 314	0.25 393	0.12 446	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

GEStereo_RVC	0.27 407	0.20 450	0.44 363	0.27 493	0.16 408	0.33 426	0.25 453	0.56 505	0.54 519	0.34 396	0.38 366	0.34 377	0.25 366	0.51 409	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.11 414

Anonymous3	0.23 324	0.18 422	0.63 478	0.27 493	0.18 451	0.41 489	0.23 414	0.43 362	0.35 336	0.23 209	0.27 236	0.20 206	0.18 268	0.27 268	0.18 263	0.12 446	0.11 481	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.12 437

TestStereo	0.21 277	0.19 438	0.40 310	0.25 431	0.10 99	0.22 241	0.21 363	0.31 208	0.31 289	0.23 209	0.34 322	0.22 230	0.18 268	0.62 475	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.11 396	0.06 108

CFNet_pseudo	0.23 324	0.13 287	0.47 390	0.19 126	0.13 283	0.26 320	0.16 156	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

ADLNet	0.28 427	0.15 364	0.42 343	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.23 414	0.53 473	0.43 425	0.42 496	0.41 397	0.44 468	0.27 394	0.55 430	0.35 464	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.12 437

RAFT + AFF	0.27 407	0.23 486	0.50 415	0.25 431	0.17 430	0.30 390	0.33 526	0.52 462	0.40 400	0.28 264	0.30 268	0.30 343	0.31 456	0.62 475	0.24 383	0.09 316	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.11 414

acv_ft	0.25 383	0.13 287	0.40 310	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.21 363	0.45 379	0.44 440	0.38 451	0.41 397	0.38 410	0.27 394	0.27 268	0.35 464	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.07 193

DSFCA	0.27 407	0.13 287	0.36 256	0.20 189	0.17 430	0.38 472	0.31 509	0.47 398	0.43 425	0.43 502	0.37 352	0.39 422	0.29 426	0.52 415	0.32 448	0.12 446	0.10 457	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

ADCRef	0.38 506	0.24 490	0.88 546	0.26 465	0.21 498	0.49 532	0.27 471	0.52 462	0.48 483	0.50 530	0.58 517	0.35 391	0.47 537	0.48 395	1.29 599	0.09 316	0.08 398	0.12 449	0.12 467	0.11 396	0.11 414

MSMDNet	0.23 324	0.13 287	0.48 399	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.09 323

CFNet	0.27 407	0.20 450	0.44 363	0.22 295	0.14 326	0.33 426	0.14 95	0.51 445	0.45 451	0.30 324	0.40 389	0.38 410	0.27 394	0.76 528	0.25 393	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.08 261

ccs_rob	0.23 324	0.13 287	0.47 390	0.20 189	0.13 283	0.26 320	0.17 197	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

AdaStereo	0.24 355	0.16 389	0.37 268	0.24 394	0.12 205	0.32 415	0.17 197	0.54 480	0.42 417	0.33 376	0.38 366	0.35 391	0.21 299	0.30 314	0.22 353	0.14 492	0.06 178	0.13 470	0.08 259	0.11 396	0.08 261
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 520	0.28 516	0.62 475	0.30 527	0.19 473	0.51 536	0.47 573	0.58 524	0.59 534	0.56 551	0.47 467	0.49 493	0.41 511	1.21 592	0.64 550	0.12 446	0.18 556	0.12 449	0.13 494	0.11 396	0.14 475

LE_ROB	1.76 613	0.20 450	2.68 638	0.48 580	0.52 589	0.78 578	0.96 611	0.84 593	6.61 654	7.40 631	2.08 615	2.08 608	4.83 625	1.27 596	3.79 624	0.10 367	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.11 396	0.10 379

DN-CSS_ROB	0.22 307	0.25 495	0.47 390	0.24 394	0.14 326	0.25 300	0.12 33	0.40 324	0.33 310	0.29 293	0.42 413	0.22 230	0.20 292	0.33 335	0.19 293	0.07 88	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.07 193

DCVSM-stereo	0.24 355	0.13 287	0.52 430	0.20 189	0.14 326	0.26 320	0.13 66	0.34 241	0.34 320	0.41 486	0.33 312	0.47 482	0.29 426	0.30 314	0.22 353	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.12 433	0.15 487

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 383	0.14 330	0.95 557	0.21 234	0.27 550	0.20 185	0.19 285	0.48 410	0.25 210	0.26 244	0.55 505	0.34 377	0.18 268	0.25 233	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.12 467	0.12 433	0.12 437

CFNet_ucs	0.24 355	0.13 287	0.50 415	0.20 189	0.15 376	0.28 350	0.17 197	0.49 418	0.45 451	0.32 364	0.42 413	0.39 422	0.22 312	0.31 321	0.21 333	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.09 347	0.12 433	0.11 414

fast-acv-ft	0.31 454	0.20 450	0.81 527	0.24 394	0.18 451	0.46 515	0.27 471	0.41 336	0.49 492	0.39 466	0.55 505	0.49 493	0.35 479	0.37 358	0.38 473	0.11 408	0.11 481	0.11 411	0.12 467	0.12 433	0.09 323

ADLNet2	0.30 447	0.17 408	0.72 508	0.23 343	0.17 430	0.36 459	0.24 436	0.52 462	0.51 504	0.32 364	0.38 366	0.45 472	0.30 440	0.69 501	0.35 464	0.10 367	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.12 433	0.10 379

CFNet-ft	0.24 355	0.15 364	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

STTStereo	0.28 427	0.20 450	0.61 467	0.25 431	0.17 430	0.29 371	0.24 436	0.47 398	0.39 384	0.39 466	0.41 397	0.44 468	0.28 411	0.40 372	0.28 416	0.13 466	0.12 498	0.13 470	0.16 529	0.12 433	0.11 414

PA-Net	0.37 499	0.28 516	0.83 534	0.31 533	0.28 555	0.39 480	0.42 561	0.51 445	0.55 525	0.34 396	0.42 413	0.41 444	0.36 483	0.79 538	0.49 519	0.12 446	0.23 576	0.16 523	0.23 563	0.12 433	0.18 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 447	0.21 464	0.38 287	0.28 514	0.15 376	0.33 426	0.32 515	0.52 462	0.47 473	0.38 451	0.43 426	0.39 422	0.29 426	0.91 563	0.28 416	0.14 492	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.12 433	0.10 379

CFNet_RVC	0.24 355	0.15 364	0.35 236	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

iResNetv2_ROB	0.27 407	0.26 506	0.72 508	0.23 343	0.13 283	0.29 371	0.18 240	0.52 462	0.49 492	0.37 436	0.45 449	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.12 433	0.09 323

DRN-Test	0.33 472	0.17 408	0.61 467	0.27 493	0.19 473	0.46 515	0.29 493	0.65 558	0.51 504	0.47 524	0.46 459	0.44 468	0.34 475	0.62 475	0.41 496	0.12 446	0.08 398	0.13 470	0.12 467	0.12 433	0.10 379

StereoDRNet	0.32 463	0.22 477	0.61 467	0.27 493	0.21 498	0.42 496	0.30 504	0.61 541	0.48 483	0.46 517	0.39 379	0.48 488	0.30 440	0.57 445	0.40 488	0.11 408	0.09 432	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.10 379

DISCO	0.32 463	0.13 287	0.51 426	0.25 431	0.16 408	0.48 527	0.25 453	0.50 428	0.57 531	0.37 436	0.45 449	0.62 545	0.36 483	0.64 483	0.49 519	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.12 433	0.11 414

MDST_ROB	0.48 543	0.14 330	0.95 557	0.30 527	0.21 498	1.33 605	0.32 515	0.77 583	0.56 528	1.06 595	0.71 551	0.49 493	0.35 479	1.26 595	0.38 473	0.13 466	0.11 481	0.16 523	0.13 494	0.12 433	0.12 437

zh-mn7	0.46 538	0.45 567	1.48 594	0.25 431	0.19 473	0.44 507	0.29 493	0.56 505	0.82 575	0.65 565	0.96 577	0.49 493	0.38 496	0.88 557	0.63 548	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.13 448	0.14 475

YMNet	0.32 463	0.22 477	0.58 455	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 527	0.56 512	0.51 504	0.30 440	0.39 365	0.40 488	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

YMNet_1	0.32 463	0.22 477	0.58 455	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 527	0.56 512	0.51 504	0.30 440	0.39 365	0.40 488	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

DDVS	0.25 383	0.15 364	0.39 302	0.24 394	0.17 430	0.34 439	0.21 363	0.41 336	0.30 277	0.33 376	0.41 397	0.48 488	0.21 299	0.52 415	0.27 412	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.14 475

rvit_stereo_0075_2	0.24 355	0.17 408	0.50 415	0.26 465	0.22 514	0.22 241	0.15 123	0.40 324	0.35 336	0.27 254	0.37 352	0.29 327	0.20 292	0.28 282	0.19 293	0.17 531	0.12 498	0.19 545	0.12 467	0.13 448	0.13 454

test_sample7	0.25 383	0.15 364	0.35 236	0.20 189	0.14 326	0.28 350	0.21 363	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.14 492	0.09 432	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

iinet-f	0.30 447	0.18 422	1.03 568	0.20 189	0.15 376	0.44 507	0.22 389	0.45 379	0.37 360	0.35 413	0.44 437	0.41 444	0.34 475	0.34 341	0.40 488	0.10 367	0.09 432	0.08 201	0.08 259	0.13 448	0.11 414

AASNet	0.27 407	0.19 438	0.49 404	0.26 465	0.17 430	0.34 439	0.20 332	0.62 549	0.48 483	0.35 413	0.40 389	0.32 363	0.25 366	0.28 282	0.34 460	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.13 448	0.11 414

AACVNet	0.26 399	0.16 389	0.37 268	0.22 295	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.41 336	0.31 289	0.38 451	0.42 413	0.43 457	0.28 411	0.73 514	0.25 393	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.11 414

LCNet	0.21 277	0.11 182	0.29 173	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.19 285	0.34 241	0.26 219	0.28 264	0.35 333	0.26 291	0.30 440	0.35 350	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.13 448	0.22 553

LMCR-Stereo	0.26 399	0.18 422	0.49 404	0.28 514	0.14 326	0.36 459	0.23 414	0.54 480	0.34 320	0.39 466	0.40 389	0.29 327	0.29 426	0.37 358	0.27 412	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.13 448	0.09 323

Syn2CoEx	0.36 489	0.31 537	0.78 515	0.34 547	0.21 498	0.41 489	0.28 487	0.61 541	0.49 492	0.42 496	0.56 512	0.45 472	0.44 525	0.69 501	0.38 473	0.17 531	0.14 521	0.15 512	0.12 467	0.13 448	0.12 437

GwcNet	0.35 485	0.23 486	0.88 546	0.25 431	0.24 535	0.48 527	0.27 471	0.55 490	0.57 531	0.38 451	0.52 491	0.51 504	0.32 463	0.60 460	0.41 496	0.13 466	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.13 448	0.14 475

DMCA-RVC	0.27 407	0.21 464	0.61 467	0.28 514	0.17 430	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.35 336	0.40 476	0.37 352	0.39 422	0.36 483	0.43 379	0.30 436	0.13 466	0.10 457	0.15 512	0.11 428	0.13 448	0.10 379

FADNet-RVC-Resample	0.29 438	0.25 495	0.93 554	0.26 465	0.16 408	0.32 415	0.21 363	0.47 398	0.39 384	0.35 413	0.38 366	0.33 370	0.27 394	0.53 422	0.24 383	0.10 367	0.10 457	0.14 497	0.13 494	0.13 448	0.16 497

UCFNet_RVC	0.24 355	0.16 389	0.34 226	0.18 82	0.15 376	0.33 426	0.16 156	0.46 390	0.35 336	0.29 293	0.35 333	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.22 353	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.14 508	0.13 448	0.12 437

PSMNet_ROB	0.33 472	0.24 490	0.54 437	0.31 533	0.21 498	0.42 496	0.43 563	0.59 529	0.47 473	0.37 436	0.44 437	0.49 493	0.31 456	0.64 483	0.43 500	0.14 492	0.10 457	0.15 512	0.14 508	0.13 448	0.11 414

CBMV	0.33 472	0.21 464	0.54 437	0.23 343	0.13 283	0.42 496	0.33 526	0.53 473	0.48 483	0.52 541	0.49 475	0.50 500	0.41 511	0.56 441	0.31 443	0.15 505	0.16 543	0.18 537	0.16 529	0.13 448	0.13 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 534	0.40 560	1.09 572	0.25 431	0.18 451	0.61 559	0.34 528	0.56 505	0.93 590	0.43 502	0.96 577	0.53 515	0.39 503	0.94 568	0.59 539	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.14 466	0.13 454

w-ln-seven-2	0.36 489	0.29 523	1.06 570	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.30 504	0.50 428	0.54 519	0.45 513	0.55 505	0.45 472	0.41 511	0.62 475	0.49 519	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.11 414

Wz-Net-LNSev	0.34 480	0.29 523	0.91 550	0.26 465	0.21 498	0.47 521	0.31 509	0.54 480	0.54 519	0.44 509	0.52 491	0.50 500	0.35 479	0.39 365	0.39 481	0.11 408	0.11 481	0.10 354	0.09 347	0.14 466	0.13 454

UDGNet	0.23 324	0.31 537	0.38 287	0.24 394	0.14 326	0.24 285	0.18 240	0.32 219	0.43 425	0.29 293	0.28 242	0.24 262	0.19 283	0.29 299	0.20 310	0.15 505	0.07 311	0.21 551	0.11 428	0.14 466	0.10 379

dad	0.28 427	0.31 537	0.44 363	0.21 234	0.14 326	0.30 390	0.20 332	0.33 233	0.49 492	0.44 509	0.44 437	0.45 472	0.21 299	0.41 374	0.26 406	0.20 551	0.11 481	0.20 549	0.11 428	0.14 466	0.10 379

pcwnet_v2	0.32 463	0.15 364	1.26 585	0.23 343	0.18 451	0.32 415	0.18 240	0.59 529	0.60 538	0.36 429	0.45 449	0.35 391	0.29 426	0.36 355	0.25 393	0.14 492	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.15 487

FAT-Stereo	0.36 489	0.18 422	0.73 512	0.26 465	0.18 451	0.33 426	0.29 493	0.60 537	0.59 534	0.46 517	0.60 524	0.60 539	0.50 546	0.61 467	0.34 460	0.13 466	0.14 521	0.13 470	0.12 467	0.14 466	0.18 522

Nwc_Net	0.37 499	0.25 495	0.68 497	0.31 533	0.24 535	0.44 507	0.30 504	0.65 558	0.50 500	0.37 436	0.69 550	0.58 534	0.45 528	0.60 460	0.40 488	0.15 505	0.12 498	0.19 545	0.21 553	0.14 466	0.13 454

ADCL	0.47 540	0.22 477	1.00 563	0.27 493	0.19 473	0.74 572	0.64 591	0.54 480	0.69 558	0.56 551	0.71 551	0.55 521	0.60 563	0.60 460	1.43 601	0.11 408	0.09 432	0.13 470	0.13 494	0.14 466	0.14 475

ADCP+	0.45 536	0.24 490	1.15 578	0.25 431	0.22 514	0.56 548	0.39 552	0.54 480	0.51 504	0.44 509	0.51 483	0.46 480	0.52 551	0.56 441	1.89 612	0.10 367	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.14 466	0.13 454

GANet	0.36 489	0.22 477	0.49 404	0.29 518	0.17 430	0.41 489	0.38 547	0.57 515	0.45 451	0.46 517	0.75 557	0.55 521	0.40 507	0.94 568	0.41 496	0.13 466	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.14 466	0.11 414

CVANet_RVC	0.30 447	0.19 438	0.41 333	0.26 465	0.16 408	0.33 426	0.26 465	0.52 462	0.47 473	0.40 476	0.46 459	0.43 457	0.31 456	0.89 559	0.26 406	0.14 492	0.09 432	0.14 497	0.13 494	0.14 466	0.10 379

DeepPruner_ROB	0.26 399	0.19 438	0.44 363	0.21 234	0.16 408	0.30 390	0.21 363	0.52 462	0.32 298	0.35 413	0.38 366	0.39 422	0.26 375	0.42 377	0.24 383	0.15 505	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.14 466	0.13 454

CBMV_ROB	0.33 472	0.18 422	0.53 434	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.20 332	0.51 445	0.45 451	0.51 535	0.55 505	0.45 472	0.42 520	0.71 507	0.32 448	0.18 542	0.19 560	0.23 558	0.21 553	0.14 466	0.15 487

NLCSM	0.38 506	0.31 537	0.58 455	0.28 514	0.31 566	0.43 504	0.32 515	0.74 580	0.42 417	0.40 476	0.46 459	0.57 530	0.38 496	0.94 568	0.55 531	0.12 446	0.12 498	0.13 470	0.17 538	0.15 480	0.15 487

w-ln-seven	0.42 523	0.30 530	1.18 579	0.26 465	0.22 514	0.58 552	0.31 509	0.62 549	0.81 574	0.58 554	0.61 531	0.53 515	0.36 483	0.57 445	0.65 552	0.11 408	0.10 457	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.13 454

Wz-Net-MNSev	0.36 489	0.26 506	0.79 522	0.26 465	0.21 498	0.59 555	0.38 547	0.55 490	0.56 528	0.48 527	0.54 501	0.53 515	0.36 483	0.60 460	0.44 505	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.11 428	0.15 480	0.13 454

hitnet-ft	0.29 438	0.17 408	0.40 310	0.19 126	0.14 326	0.39 480	0.23 414	0.44 369	0.41 410	0.36 429	0.46 459	0.53 515	0.34 475	0.76 528	0.32 448	0.14 492	0.10 457	0.13 470	0.10 389	0.15 480	0.13 454

AF-Net	0.37 499	0.26 506	0.56 447	0.32 539	0.23 527	0.41 489	0.29 493	0.61 541	0.64 548	0.42 496	0.68 546	0.65 556	0.49 544	0.57 445	0.44 505	0.15 505	0.11 481	0.19 545	0.14 508	0.15 480	0.13 454

SGM-ForestM	1.36 603	0.28 516	0.79 522	0.26 465	0.16 408	2.26 617	1.00 613	1.42 608	1.46 609	2.38 621	2.05 614	5.95 629	2.66 622	2.95 619	2.46 619	0.17 531	0.18 556	0.18 537	0.18 545	0.15 480	0.18 522

PS-NSSS	0.32 463	0.30 530	0.46 382	0.23 343	0.17 430	0.33 426	0.24 436	0.57 515	0.41 410	0.37 436	0.52 491	0.35 391	0.30 440	0.80 542	0.30 436	0.17 531	0.14 521	0.21 551	0.15 517	0.15 480	0.13 454

XPNet_ROB	0.33 472	0.20 450	0.43 354	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.31 509	0.55 490	0.50 500	0.51 535	0.53 498	0.58 534	0.37 492	0.63 481	0.45 508	0.17 531	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.14 475

SGM-Forest	0.36 489	0.17 408	0.47 390	0.23 343	0.16 408	0.45 513	0.41 558	0.55 490	0.48 483	0.52 541	0.60 524	0.52 510	0.41 511	0.85 551	0.50 525	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.15 517	0.15 480	0.15 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 407	0.13 287	0.45 374	0.26 465	0.19 473	0.24 285	0.14 95	0.45 379	0.43 425	0.39 466	0.48 473	0.42 453	0.27 394	0.32 328	0.29 428	0.20 551	0.12 498	0.17 529	0.16 529	0.16 489	0.20 540

FACV-RUCA	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.23 343	0.23 527	0.26 320	0.19 285	0.39 313	0.34 320	0.25 232	0.32 291	0.21 218	0.24 345	0.24 202	0.19 293	0.10 367	0.07 311	0.15 512	0.08 259	0.16 489	0.13 454

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 61	0.18 82	0.13 283	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 51	0.10 22	0.08 10	0.10 42	0.10 63	0.21 164	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.16 489	0.24 565

GMStereo_Zeroshot	0.24 355	0.21 464	0.45 374	0.26 465	0.13 283	0.28 350	0.15 123	0.39 313	0.35 336	0.37 436	0.43 426	0.40 437	0.17 243	0.34 341	0.20 310	0.12 446	0.07 311	0.13 470	0.07 183	0.16 489	0.09 323

HBP-ISP	0.33 472	0.30 530	0.72 508	0.22 295	0.16 408	0.32 415	0.22 389	0.54 480	0.44 440	0.41 486	0.49 475	0.33 370	0.38 496	0.73 514	0.25 393	0.18 542	0.19 560	0.24 560	0.20 550	0.16 489	0.13 454

Wz-Net-SNSev	0.43 528	0.41 564	1.27 586	0.30 527	0.21 498	0.44 507	0.41 558	0.61 541	0.65 549	0.46 517	0.65 540	0.62 545	0.39 503	0.74 522	0.59 539	0.12 446	0.11 481	0.12 449	0.13 494	0.16 489	0.14 475

SACVNet	0.30 447	0.20 450	0.41 333	0.25 431	0.18 451	0.34 439	0.25 453	0.52 462	0.40 400	0.41 486	0.44 437	0.46 480	0.32 463	0.71 507	0.25 393	0.13 466	0.10 457	0.12 449	0.12 467	0.16 489	0.17 509

APVNet	0.36 489	0.20 450	0.70 504	0.26 465	0.22 514	0.52 545	0.35 532	0.61 541	0.44 440	0.38 451	0.52 491	0.48 488	0.38 496	0.84 550	0.46 514	0.13 466	0.14 521	0.15 512	0.16 529	0.16 489	0.15 487

psmorigin	0.50 549	0.25 495	3.03 639	0.24 394	0.19 473	0.38 472	0.22 389	0.50 428	0.44 440	0.64 563	0.68 546	0.71 570	0.51 549	0.85 551	0.45 508	0.14 492	0.17 550	0.13 470	0.14 508	0.16 489	0.21 548

aanetorigin	0.39 512	0.29 523	1.09 572	0.24 394	0.19 473	0.28 350	0.37 541	0.33 233	0.47 473	0.94 587	0.82 566	0.52 510	0.54 552	0.49 400	0.50 525	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.16 489	0.15 487

S-Stereo	0.38 506	0.20 450	1.05 569	0.27 493	0.22 514	0.38 472	0.32 515	0.55 490	0.66 550	0.39 466	0.59 519	0.49 493	0.41 511	0.75 523	0.40 488	0.12 446	0.15 536	0.13 470	0.13 494	0.16 489	0.21 548

NCC-stereo	0.39 512	0.25 495	0.69 498	0.32 539	0.28 555	0.46 515	0.36 537	0.65 558	0.52 511	0.40 476	0.57 515	0.56 525	0.47 537	0.73 514	0.45 508	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 570	0.16 489	0.16 497

edge stereo	0.39 512	0.22 477	0.81 527	0.27 493	0.22 514	0.37 464	0.24 436	0.56 505	0.54 519	0.53 547	0.60 524	0.71 570	0.50 546	0.78 536	0.40 488	0.16 520	0.14 521	0.19 545	0.14 508	0.16 489	0.17 509

Abc-Net	0.39 512	0.25 495	0.69 498	0.32 539	0.28 555	0.46 515	0.36 537	0.65 558	0.52 511	0.40 476	0.57 515	0.56 525	0.47 537	0.73 514	0.45 508	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 570	0.16 489	0.16 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 485	0.26 506	0.49 404	0.36 558	0.22 514	0.41 489	0.41 558	0.53 473	0.42 417	0.47 524	0.46 459	0.61 543	0.39 503	0.55 430	0.37 471	0.16 520	0.13 511	0.21 551	0.21 553	0.16 489	0.16 497

ETE_ROB	0.34 480	0.26 506	0.45 374	0.29 518	0.18 451	0.40 485	0.37 541	0.57 515	0.47 473	0.50 530	0.50 477	0.62 545	0.36 483	0.55 430	0.38 473	0.13 466	0.10 457	0.14 497	0.12 467	0.16 489	0.16 497

SGM_RVC	0.50 549	0.19 438	0.50 415	0.25 431	0.15 376	0.69 567	0.39 552	0.68 572	0.82 575	0.95 589	0.84 568	1.13 587	0.76 580	1.16 588	0.60 542	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.16 529	0.16 489	0.17 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.48 543	0.51 579	1.43 593	0.29 518	0.20 490	0.47 521	0.39 552	0.57 515	0.62 543	0.52 541	0.81 564	0.52 510	0.56 556	1.05 581	0.87 571	0.12 446	0.13 511	0.13 470	0.13 494	0.17 506	0.16 497

TCMNet	0.33 472	0.23 486	0.72 508	0.29 518	0.30 563	0.40 485	0.28 487	0.50 428	0.47 473	0.37 436	0.45 449	0.40 437	0.29 426	0.60 460	0.39 481	0.14 492	0.13 511	0.15 512	0.14 508	0.17 506	0.15 487

IGEV-RUCA	0.21 277	0.08 38	0.23 114	0.19 126	0.19 473	0.28 350	0.24 436	0.23 96	0.21 150	0.20 186	0.23 196	0.28 316	0.49 544	0.26 249	0.18 263	0.09 316	0.08 398	0.18 537	0.13 494	0.17 506	0.17 509

SDNR	0.42 523	0.21 464	0.82 531	0.21 234	0.18 451	1.27 602	0.17 197	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.81 564	0.38 410	0.27 394	1.19 589	0.38 473	0.23 556	0.24 578	0.17 529	0.13 494	0.17 506	0.20 540

RP	0.35 485	0.22 477	0.51 426	0.31 533	0.24 535	0.37 464	0.28 487	0.50 428	0.58 533	0.40 476	0.63 537	0.61 543	0.47 537	0.61 467	0.39 481	0.16 520	0.15 536	0.17 529	0.15 517	0.17 506	0.17 509

RTSC	0.39 512	0.28 516	0.78 515	0.27 493	0.18 451	0.49 532	0.22 389	0.59 529	0.84 582	0.55 550	0.53 498	0.49 493	0.36 483	0.67 498	0.82 566	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.17 506	0.17 509

DeepPrunerF	0.44 534	0.29 523	1.29 588	0.33 545	0.30 563	0.35 454	0.36 537	0.62 549	1.15 602	0.40 476	0.44 437	0.39 422	0.41 511	0.80 542	0.52 528	0.18 542	0.14 521	0.23 558	0.21 553	0.17 506	0.17 509

DANet	0.35 485	0.23 486	0.60 464	0.36 558	0.22 514	0.39 480	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.52 541	0.50 477	0.59 536	0.41 511	0.76 528	0.49 519	0.13 466	0.11 481	0.14 497	0.12 467	0.17 506	0.15 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 528	0.26 506	0.54 437	0.31 533	0.20 490	0.51 536	0.32 515	0.70 575	0.60 538	0.59 555	0.55 505	0.65 556	0.41 511	1.40 601	0.51 527	0.13 466	0.17 550	0.21 551	0.16 529	0.17 506	0.18 522

SANet	0.53 558	0.28 516	0.96 559	0.26 465	0.15 376	0.69 567	0.44 566	0.67 569	1.34 605	0.67 567	0.98 580	0.94 581	0.71 578	0.89 559	0.76 558	0.14 492	0.12 498	0.12 449	0.11 428	0.17 506	0.16 497

NOSS_ROB	0.31 454	0.20 450	0.35 236	0.24 394	0.16 408	0.32 415	0.19 285	0.52 462	0.48 483	0.33 376	0.36 343	0.42 453	0.28 411	0.93 566	0.24 383	0.19 548	0.20 565	0.24 560	0.22 561	0.17 506	0.17 509

LALA_ROB	0.36 489	0.25 495	0.46 382	0.30 527	0.21 498	0.47 521	0.39 552	0.61 541	0.51 504	0.52 541	0.51 483	0.69 567	0.36 483	0.50 404	0.43 500	0.17 531	0.11 481	0.16 523	0.14 508	0.17 506	0.15 487

PWC_ROB	0.38 506	0.29 523	0.69 498	0.25 431	0.20 490	0.38 472	0.19 285	0.58 524	0.67 553	0.57 553	0.85 569	0.51 504	0.40 507	0.71 507	0.52 528	0.13 466	0.09 432	0.14 497	0.10 389	0.17 506	0.14 475

MeshStereo	0.58 564	0.27 513	0.67 492	0.22 295	0.17 430	0.66 565	0.37 541	0.78 584	0.61 541	1.47 616	1.30 592	1.65 602	0.79 582	1.12 586	0.59 539	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.14 508	0.17 506	0.14 475
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
DualNet (step1)	0.28 427	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.23 556	0.09 432	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

test_sample9	0.42 523	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.66 494	0.91 574	0.23 556	1.82 624	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

test_sample8	0.49 546	0.19 438	0.50 415	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.55 490	0.34 320	0.62 559	0.38 366	1.15 590	0.67 574	0.66 494	0.91 574	0.23 556	1.82 624	0.28 570	0.24 565	0.18 520	0.16 497

FINET	0.34 480	0.27 513	0.80 525	0.24 394	0.24 535	0.36 459	0.34 528	0.54 480	0.72 563	0.39 466	0.47 467	0.32 363	0.30 440	0.51 409	0.32 448	0.19 548	0.17 550	0.13 470	0.12 467	0.18 520	0.16 497

RGC	0.39 512	0.32 543	0.64 485	0.34 547	0.27 550	0.40 485	0.29 493	0.57 515	0.53 515	0.45 513	0.64 539	0.62 545	0.45 528	0.72 512	0.39 481	0.15 505	0.15 536	0.21 551	0.20 550	0.18 520	0.19 530

RYNet	0.37 499	0.18 422	0.59 462	0.25 431	0.28 555	0.61 559	0.32 515	0.59 529	0.59 534	0.41 486	0.38 366	0.57 530	0.39 503	0.87 554	0.53 530	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.18 520	0.18 522

CSAN	0.50 549	0.35 547	0.78 515	0.36 558	0.23 527	0.56 548	0.59 588	0.61 541	0.70 560	0.64 563	0.78 561	0.65 556	0.60 563	1.38 600	0.62 545	0.21 553	0.17 550	0.20 549	0.20 550	0.18 520	0.18 522

zero-FE	0.16 160	0.08 38	0.81 527	0.19 126	0.18 451	0.12 11	0.15 123	0.19 28	0.19 108	0.10 22	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.21 164	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.19 527	0.06 108

WZ-Net	0.52 557	0.38 558	1.90 602	0.30 527	0.24 535	0.57 551	0.48 577	0.62 549	0.78 571	0.50 530	0.71 551	0.68 565	0.54 552	0.98 576	0.84 567	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.19 527	0.20 540

EDNetEfficient	0.63 570	0.37 555	2.40 617	0.26 465	0.25 543	0.38 472	0.49 579	0.41 336	1.06 597	1.38 605	0.87 573	0.62 545	0.95 593	0.65 489	1.65 605	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.19 527	0.17 509

FADNet-RVC	0.31 454	0.35 547	0.78 515	0.25 431	0.20 490	0.33 426	0.20 332	0.49 418	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.41 444	0.29 426	0.63 481	0.31 443	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.15 517	0.19 527	0.19 530

stereogan	0.37 499	0.17 408	0.65 486	0.27 493	0.22 514	0.62 561	0.26 465	0.59 529	0.63 547	0.43 502	0.60 524	0.67 561	0.42 520	0.68 499	0.35 464	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.12 467	0.19 527	0.17 509

ADCPNet	0.48 543	0.29 523	1.60 598	0.27 493	0.23 527	0.70 570	0.38 547	0.53 473	0.51 504	0.51 535	0.59 519	0.67 561	0.56 556	0.60 460	1.14 589	0.15 505	0.18 556	0.14 497	0.23 563	0.19 527	0.19 530

NVstereo2D	0.31 454	0.16 389	0.54 437	0.24 394	0.22 514	0.42 496	0.28 487	0.58 524	0.56 528	0.28 264	0.38 366	0.40 437	0.30 440	0.71 507	0.28 416	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.10 389	0.19 527	0.16 497

PWCDC_ROB	0.38 506	0.30 530	0.60 464	0.33 545	0.20 490	0.42 496	0.19 285	0.58 524	0.89 584	0.42 496	1.26 591	0.36 396	0.34 475	0.50 404	0.38 473	0.18 542	0.11 481	0.11 411	0.09 347	0.19 527	0.13 454

WCMA_ROB	0.51 553	0.21 464	0.65 486	0.25 431	0.21 498	0.58 552	0.32 515	0.54 480	0.55 525	0.95 589	1.40 595	1.28 594	0.81 585	0.73 514	0.62 545	0.18 542	0.15 536	0.15 512	0.15 517	0.19 527	0.19 530

SHD	0.42 523	0.27 513	0.81 527	0.31 533	0.25 543	0.42 496	0.22 389	0.66 564	0.94 592	0.63 561	0.60 524	0.59 536	0.47 537	0.59 458	0.58 538	0.15 505	0.13 511	0.16 523	0.16 529	0.20 536	0.22 553

ADCMid	0.49 546	0.34 545	1.13 577	0.26 465	0.21 498	0.51 536	0.37 541	0.57 515	0.54 519	0.75 576	0.66 542	0.62 545	0.64 573	0.64 483	1.68 606	0.13 466	0.12 498	0.17 529	0.17 538	0.20 536	0.17 509

AnyNet_C32	0.51 553	0.40 560	1.10 576	0.29 518	0.28 555	0.59 555	0.58 586	0.54 480	0.60 538	0.62 559	0.66 542	0.54 519	0.54 552	0.78 536	1.74 609	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.20 536	0.20 540

DDF-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.19 78	0.19 126	0.16 408	0.12 11	0.15 123	0.18 19	0.18 89	0.11 47	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.23 189	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.21 539	0.06 108

coex-ft	3.44 620	0.73 593	48.55 671	0.24 394	0.19 473	0.50 535	0.43 563	0.47 398	2.40 616	7.03 630	1.20 588	0.97 584	2.23 619	0.73 514	1.92 613	0.12 446	0.15 536	0.14 497	0.12 467	0.21 539	0.43 589

Wz-Net-TNSev	0.51 553	0.58 584	1.61 600	0.25 431	0.21 498	0.65 563	0.45 567	0.63 556	0.69 558	0.51 535	0.54 501	0.71 570	0.60 563	1.00 577	0.77 561	0.15 505	0.15 536	0.13 470	0.15 517	0.21 539	0.20 540

EDNetEfficientorigin	7.51 639	0.52 581	140.47 673	0.25 431	0.17 430	0.42 496	0.29 493	0.47 398	1.03 594	1.28 602	1.02 581	0.83 576	0.84 588	0.75 523	0.99 579	0.10 367	0.09 432	0.12 449	0.10 389	0.21 539	0.22 553

FADNet_RVC	0.30 447	0.28 516	0.83 534	0.23 343	0.15 376	0.30 390	0.17 197	0.49 418	0.37 360	0.30 324	0.38 366	0.30 343	0.27 394	0.52 415	0.31 443	0.14 492	0.14 521	0.14 497	0.16 529	0.21 539	0.23 560

RTS	0.78 586	0.48 572	4.68 642	0.34 547	0.28 555	1.12 595	0.46 569	0.62 549	1.03 594	0.73 572	0.89 574	0.60 539	0.59 561	1.61 604	1.16 592	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 530

RTSA	0.78 586	0.48 572	4.68 642	0.34 547	0.28 555	1.12 595	0.46 569	0.62 549	1.03 594	0.73 572	0.89 574	0.60 539	0.59 561	1.61 604	1.16 592	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 530

GASNet	0.36 489	0.46 568	0.88 546	0.34 547	0.23 527	0.35 454	0.22 389	0.60 537	0.53 515	0.40 476	0.37 352	0.45 472	0.30 440	0.79 538	0.35 464	0.15 505	0.10 457	0.14 497	0.14 508	0.22 546	0.12 437

G-Net	0.46 538	0.25 495	0.86 543	0.34 547	0.28 555	0.90 587	0.35 532	0.47 398	0.45 451	0.68 568	1.22 589	0.64 555	0.60 563	0.61 467	0.57 533	0.16 520	0.14 521	0.17 529	0.13 494	0.22 546	0.19 530

ADCS	0.58 564	0.40 560	1.35 591	0.29 518	0.24 535	0.55 547	0.45 567	0.67 569	0.83 579	0.76 577	0.71 551	0.68 565	0.60 563	0.76 528	2.23 617	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.17 538	0.22 546	0.22 553

sAnonymous2	0.20 257	0.21 464	0.58 455	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

CroCo_RVC	0.20 257	0.21 464	0.58 455	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

AnyNet_C01	0.65 572	0.58 584	2.60 637	0.32 539	0.26 548	0.88 585	0.61 589	0.63 556	0.62 543	0.68 568	0.96 577	0.76 573	0.60 563	0.96 573	1.43 601	0.16 520	0.16 543	0.17 529	0.17 538	0.23 549	0.23 560

StereoAnything_RVC	0.13 89	0.37 555	0.36 256	0.14 3	0.07 1	0.11 4	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 63	0.20 144	0.10 1	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.24 552	0.05 31

FADNet	0.32 463	0.36 550	0.74 513	0.23 343	0.22 514	0.37 464	0.19 285	0.53 473	0.48 483	0.32 364	0.36 343	0.43 457	0.32 463	0.64 483	0.25 393	0.16 520	0.16 543	0.14 497	0.16 529	0.24 552	0.19 530

FSD					0.24 535	0.27 330	0.27 471	0.31 208	0.29 264	0.26 244	0.27 236	0.28 316	0.27 394	0.28 282	0.26 406	0.23 556	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.25 554

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 553	0.50 577	0.86 543	0.39 568	0.24 535	0.84 582	0.55 584	0.56 505	0.62 543	0.60 556	0.68 546	0.62 545	0.42 520	1.13 587	0.43 500	0.23 556	0.27 582	0.27 563	0.35 585	0.25 554	0.29 574

XQC	0.43 528	0.37 555	0.96 559	0.34 547	0.25 543	0.53 546	0.34 528	0.60 537	0.73 566	0.51 535	0.46 459	0.57 530	0.47 537	0.70 504	0.72 557	0.17 531	0.12 498	0.18 537	0.15 517	0.25 554	0.23 560

LSM	1.64 612	0.40 560	2.56 631	2.02 621	17.61 660	0.51 536	0.52 581	0.61 541	0.76 568	0.82 580	1.11 585	0.63 553	0.54 552	0.75 523	0.49 519	0.16 520	0.24 578	0.18 537	0.21 553	0.25 554	2.42 626

DPSNet	0.47 540	0.24 490	0.93 554	0.27 493	0.20 490	0.75 574	0.57 585	0.84 593	0.79 572	0.47 524	0.51 483	0.60 539	0.69 576	0.87 554	0.71 556	0.16 520	0.13 511	0.12 449	0.10 389	0.25 554	0.21 548

PDISCO_ROB	0.43 528	0.30 530	0.67 492	0.43 573	0.36 573	0.67 566	0.32 515	0.72 578	0.76 568	0.43 502	0.53 498	0.63 553	0.40 507	0.66 494	0.47 516	0.21 553	0.12 498	0.21 551	0.19 549	0.25 554	0.20 540

MSMD_ROB	0.60 568	0.33 544	0.61 467	0.30 527	0.25 543	0.86 584	0.35 532	0.55 490	0.67 553	1.10 597	1.49 600	1.76 605	0.97 596	0.88 557	0.49 519	0.23 556	0.21 567	0.27 563	0.27 578	0.25 554	0.24 565

MultiAttention	1.02 597	0.13 287	0.43 354	0.35 556	0.43 580	5.36 623	1.71 623	0.69 573	0.53 515	0.36 429	0.63 537	0.55 521	0.22 312	7.60 631	0.43 500	0.09 316	0.06 178	0.14 497	0.24 565	0.26 561	0.30 575

FC-DCNN v2	0.71 578	0.30 530	0.67 492	0.32 539	0.27 550	0.84 582	0.39 552	0.84 593	0.85 583	1.44 612	1.64 606	2.09 609	1.28 607	1.06 582	0.80 565	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.26 561	0.25 567

ccnet	0.42 523	0.31 537	0.48 399	0.27 493	0.32 568	0.60 558	0.32 515	0.65 558	0.46 468	0.53 547	0.66 542	0.56 525	0.45 528	0.72 512	0.61 543	0.26 567	0.19 560	0.24 560	0.21 553	0.26 561	0.22 553

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 489	0.36 550	0.53 434	0.34 547	0.19 473	0.51 536	0.24 436	0.55 490	0.38 374	0.41 486	0.47 467	0.47 482	0.27 394	0.73 514	0.30 436	0.36 585	0.19 560	0.27 563	0.17 538	0.26 561	0.23 560

FC-DCNN	0.70 577	0.30 530	0.69 498	0.32 539	0.27 550	0.81 581	0.39 552	0.79 587	0.82 575	1.41 608	1.58 605	1.98 607	1.26 605	1.02 579	0.77 561	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.26 561	0.26 569

MSAF-DinoV2	0.76 585	0.44 566	1.98 603	0.49 583	0.16 408	0.58 552	0.31 509	0.81 590	0.83 579	0.41 486	0.52 491	0.98 585	0.58 560	4.97 627	1.03 581	0.11 408	0.07 311	0.10 354	0.24 565	0.27 566	0.26 569

FCDSN-DC	0.63 570	0.31 537	0.61 467	0.36 558	0.30 563	0.65 563	0.37 541	0.66 564	0.68 556	1.14 599	1.54 603	1.71 604	1.26 605	0.92 564	0.64 550	0.24 563	0.22 571	0.27 563	0.26 574	0.27 566	0.27 573
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 564	0.34 545	0.84 539	0.39 568	0.31 566	0.59 555	0.47 573	0.80 588	1.25 603	0.92 585	1.09 583	0.79 574	0.82 586	0.85 551	0.76 558	0.21 553	0.18 556	0.22 557	0.18 545	0.27 566	0.35 583

SAMSARA	0.56 560	0.39 559	0.80 525	0.60 589	0.46 582	1.00 591	1.23 621	0.67 569	0.68 556	0.71 571	0.54 501	0.89 580	0.57 559	0.81 545	0.62 545	0.19 548	0.22 571	0.18 537	0.18 545	0.27 566	0.25 567

GANetREF_RVC	0.43 528	0.47 570	0.69 498	0.38 566	0.20 490	0.51 536	0.48 577	0.66 564	0.66 550	0.46 517	0.46 459	0.50 500	0.44 525	0.90 562	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.32 578	0.18 545	0.27 566	0.22 553
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MANE	1.41 605	0.36 550	0.74 513	0.43 573	0.41 577	2.16 616	0.80 603	2.39 623	3.38 619	2.22 620	3.06 622	3.54 622	2.73 623	2.15 616	1.94 614	0.28 575	0.27 582	0.30 576	0.46 593	0.28 571	0.34 582

PASM	0.45 536	0.35 547	0.90 549	0.35 556	0.33 569	0.39 480	0.38 547	0.50 428	0.61 541	0.52 541	0.51 483	0.62 545	0.45 528	0.93 566	0.48 517	0.26 567	0.29 586	0.29 574	0.33 583	0.29 572	0.26 569

ELAS_RVC	0.74 583	0.36 550	1.00 563	0.37 564	0.33 569	0.88 585	0.93 610	0.83 592	1.08 598	1.35 604	1.33 594	1.24 592	1.33 609	1.06 582	0.95 577	0.27 572	0.25 580	0.29 574	0.27 578	0.30 573	0.30 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 499	0.41 564	0.66 491	0.46 578	0.41 577	0.34 439	0.25 453	0.57 515	0.45 451	0.39 466	0.52 491	0.43 457	0.33 466	0.41 374	0.29 428	0.25 566	0.14 521	0.33 580	0.21 553	0.31 574	0.22 553

CC-Net-ROB	0.43 528	0.47 570	0.65 486	0.37 564	0.23 527	0.51 536	0.29 493	0.66 564	0.49 492	0.46 517	0.51 483	0.48 488	0.38 496	0.96 573	0.35 464	0.34 583	0.23 576	0.55 593	0.25 570	0.31 574	0.20 540

ELAS	0.74 583	0.36 550	0.85 542	0.36 558	0.33 569	1.36 606	0.77 601	0.93 597	0.92 588	1.41 608	1.53 602	1.16 591	1.17 601	0.95 572	1.03 581	0.26 567	0.25 580	0.28 570	0.28 581	0.31 574	0.30 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 560	0.51 579	1.19 580	0.38 566	0.22 514	0.69 567	0.27 471	0.80 588	0.67 553	0.73 572	0.74 556	0.87 577	0.61 572	0.81 545	0.76 558	0.29 577	0.27 582	0.32 578	0.37 589	0.32 577	0.31 578

Anonymous_2	0.37 499	0.21 464	0.47 390	0.20 189	0.21 498	0.42 496	0.26 465	0.38 301	0.29 264	0.33 376	0.30 268	0.44 468	0.38 496	0.36 355	0.29 428	0.26 567	0.29 586	0.44 587	1.41 623	0.34 578	0.21 548

UDG	0.40 518	0.46 568	0.49 404	0.40 570	0.35 572	0.47 521	0.27 471	0.54 480	0.47 473	0.39 466	0.45 449	0.59 536	0.44 525	0.46 389	0.39 481	0.26 567	0.19 560	0.48 589	0.22 561	0.34 578	0.26 569

NVStereoNet_ROB	0.67 574	0.49 576	0.83 534	0.48 580	0.40 576	0.51 536	0.46 569	0.70 575	0.77 570	0.84 581	1.72 607	1.02 586	0.83 587	1.23 593	0.79 564	0.32 581	0.38 594	0.40 585	0.46 593	0.36 580	0.41 588
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 520	0.50 577	0.48 399	0.44 575	0.39 574	0.46 515	0.32 515	0.50 428	0.43 425	0.45 513	0.52 491	0.57 530	0.36 483	0.48 395	0.33 455	0.33 582	0.21 567	0.55 593	0.25 570	0.37 581	0.32 581

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 575	0.64 589	1.06 570	0.45 576	0.27 550	1.40 609	0.58 586	0.78 584	0.92 588	0.84 581	0.86 570	0.88 579	0.68 575	1.33 599	0.68 555	0.37 587	0.29 586	0.34 581	0.36 588	0.43 582	0.37 584

MADNet+	1.01 595	1.16 613	4.72 644	0.70 595	0.47 583	1.24 601	0.96 611	0.97 599	0.89 584	0.65 565	0.77 560	0.87 577	0.85 590	2.09 614	1.68 606	0.38 588	0.39 595	0.31 577	0.27 578	0.43 582	0.39 586

SQANet	0.40 518	0.48 572	0.67 492	0.48 580	0.39 574	0.48 527	0.22 389	0.51 445	0.43 425	0.40 476	0.47 467	0.47 482	0.33 466	0.54 428	0.32 448	0.36 585	0.15 536	0.40 585	0.21 553	0.45 584	0.31 578

testlalala_base	0.20 257	0.13 287	0.35 236	0.25 431	0.15 376	0.25 300	0.16 156	0.34 241	0.17 76	0.19 182	0.26 229	0.17 173	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.39 589	0.09 432	0.07 118	0.05 69	0.45 584	0.08 261

anonymity	0.56 560	0.54 582	0.70 504	0.47 579	0.61 595	0.56 548	0.43 563	0.69 573	0.49 492	0.63 561	0.55 505	0.54 519	0.60 563	0.61 467	0.57 533	0.55 595	0.53 605	0.50 590	0.54 602	0.51 586	0.56 598

Consistency-Raft	0.55 559	0.48 572	1.02 566	0.45 576	0.49 585	0.49 532	0.47 573	0.72 578	0.72 563	0.45 513	0.82 566	0.47 482	0.60 563	0.50 404	0.63 548	0.39 589	0.39 595	0.44 587	0.51 599	0.52 587	0.37 584

SGM+DAISY	0.87 588	0.66 591	1.30 589	0.51 584	0.60 594	1.03 592	0.84 607	0.76 582	0.73 566	1.39 606	1.51 601	1.31 595	1.22 603	1.11 584	1.08 584	0.57 597	0.53 605	0.51 592	0.51 599	0.54 588	0.61 606

SPS-STEREO	0.69 576	0.61 587	0.98 561	0.52 586	0.57 592	0.74 572	0.50 580	0.78 584	0.62 543	0.95 589	0.86 570	0.94 581	0.70 577	1.01 578	0.87 571	0.58 598	0.51 602	0.50 590	0.50 598	0.55 589	0.58 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 624	2.61 622	13.29 658	0.58 587	0.53 590	10.12 631	3.33 627	4.83 653	5.01 652	8.75 657	8.51 638	14.08 664	7.60 656	7.70 632	5.34 628	0.28 575	0.28 585	0.34 581	0.37 589	0.57 590	0.45 590

JetBlue	1.14 601	0.76 594	2.36 615	0.59 588	0.75 601	3.04 620	1.78 624	1.11 601	0.90 586	0.94 587	1.10 584	1.66 603	1.28 607	2.09 614	1.72 608	0.43 591	0.36 593	0.38 583	0.38 591	0.58 591	0.56 598

otaku	0.57 563	0.62 588	0.87 545	0.63 591	0.44 581	0.73 571	0.37 541	0.65 558	0.66 550	0.51 535	0.75 557	0.66 560	0.45 528	0.69 501	0.46 514	0.53 592	0.34 592	0.55 593	0.35 585	0.60 592	0.45 590

GCST	0.47 540	0.60 586	0.57 450	1.04 609	0.48 584	0.38 472	0.11 16	0.40 324	0.32 298	0.41 486	0.34 322	0.29 327	0.17 243	0.46 389	0.19 293	0.69 602	0.42 597	0.79 606	0.62 608	0.62 593	0.46 593

Ntro	0.58 564	0.64 589	0.92 552	0.66 592	0.50 587	0.77 575	0.36 537	0.66 564	0.70 560	0.50 530	0.59 519	0.65 556	0.51 549	0.75 523	0.45 508	0.56 596	0.32 590	0.56 596	0.34 584	0.63 594	0.46 593

DGSMNet	0.61 569	0.29 523	0.91 550	0.51 584	0.70 599	0.62 561	1.38 622	0.59 529	0.55 525	0.37 436	0.61 531	0.52 510	0.33 466	0.65 489	0.43 500	0.53 592	0.60 612	0.67 598	0.61 607	0.63 594	0.61 606

ACVNet_1	0.72 579	0.81 596	1.37 592	0.72 596	0.53 590	0.77 575	0.42 561	0.85 596	0.90 586	0.74 575	0.75 557	1.32 596	0.72 579	1.02 579	0.55 531	0.54 594	0.31 589	0.71 600	0.35 585	0.64 596	0.45 590

ACVNet-4b	0.72 579	0.81 596	1.33 590	0.72 596	0.50 587	0.80 580	0.31 509	0.71 577	0.80 573	0.50 530	0.72 555	0.95 583	0.43 524	0.96 573	1.20 596	1.13 620	0.21 567	0.76 603	0.45 592	0.65 597	0.46 593

DispFullNet	0.66 573	0.89 601	1.59 597	0.77 598	1.21 616	0.51 536	0.23 414	0.59 529	0.72 563	0.69 570	0.61 531	0.69 567	0.91 592	0.79 538	0.48 517	0.27 572	0.12 498	0.73 601	0.30 582	0.65 597	0.40 587

WAO-7	1.01 595	0.89 601	0.93 554	0.83 601	0.66 598	1.18 597	0.81 605	1.40 607	1.57 610	1.11 598	1.76 609	1.45 598	1.19 602	1.50 603	1.14 589	0.61 599	0.62 615	0.70 599	0.68 610	0.66 599	0.60 603

MFMNet_re	0.72 579	0.76 594	0.99 562	0.62 590	0.70 599	0.77 575	0.67 592	0.75 581	0.83 579	0.78 579	0.86 570	0.69 567	0.78 581	0.71 507	0.61 543	0.66 601	0.59 611	0.61 597	0.58 606	0.68 600	0.71 610

MonStereo1	0.93 592	0.56 583	0.82 531	0.69 593	0.58 593	1.37 607	0.35 532	0.94 598	1.25 603	0.93 586	1.90 610	1.52 600	2.10 618	1.27 596	0.77 561	0.69 602	0.33 591	0.75 602	0.47 595	0.70 601	0.57 600

ACVNet_2	0.89 589	0.87 600	1.25 584	0.82 599	0.62 596	0.97 590	0.62 590	1.14 602	1.42 607	1.00 592	1.40 595	1.47 599	0.84 588	1.11 584	0.66 553	0.61 599	0.43 598	0.78 604	0.49 596	0.75 602	0.52 596

RainbowNet	0.72 579	0.89 601	1.02 566	0.82 599	0.63 597	0.78 578	0.52 581	0.81 590	0.93 590	0.60 556	0.79 562	0.80 575	0.60 563	0.80 542	0.57 533	0.78 607	0.55 608	0.78 604	0.49 596	0.76 603	0.58 601

WAO-6	1.07 599	0.93 605	0.92 552	0.96 603	0.78 604	1.28 603	0.75 598	1.34 605	2.00 614	1.02 594	1.54 603	1.59 601	1.22 603	1.31 598	1.14 589	0.78 607	0.55 608	1.02 613	0.75 614	0.83 604	0.69 609

IMH-64-1	0.91 590	0.86 598	0.84 539	0.97 604	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 599	0.89 583	1.45 597	1.14 588	0.96 594	1.19 589	0.84 567	0.74 604	0.51 602	0.97 609	0.55 603	0.84 605	0.60 603

IMH-64	0.91 590	0.86 598	0.84 539	0.97 604	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 599	0.89 583	1.45 597	1.14 588	0.96 594	1.19 589	0.84 567	0.74 604	0.51 602	0.97 609	0.55 603	0.84 605	0.60 603

test_for_model	0.29 438	0.89 601	0.34 226	0.69 593	0.49 585	0.20 185	0.16 156	0.30 197	0.23 182	0.28 264	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.29 577	0.10 457	0.06 52	0.04 1	0.86 607	0.18 522

IMH	1.05 598	0.95 606	1.00 563	1.01 606	0.78 604	1.11 594	0.68 593	1.38 606	1.43 608	1.00 592	1.72 607	1.43 597	1.14 598	1.73 609	0.89 573	1.09 617	0.55 608	0.99 611	0.57 605	0.87 608	0.62 608

LVE	1.13 600	1.02 607	1.28 587	1.01 606	0.80 607	1.29 604	0.81 605	1.47 610	1.96 612	1.07 596	1.90 610	1.90 606	1.01 597	1.48 602	0.91 574	0.93 614	0.61 614	0.94 608	0.69 611	0.87 608	0.75 614

WAO-8	1.46 608	1.10 611	1.09 572	1.10 610	0.84 608	2.06 613	0.75 598	1.84 616	3.83 635	1.44 612	2.21 616	2.15 610	1.43 611	3.17 620	1.19 594	0.91 612	0.65 617	1.09 614	0.79 615	0.90 610	0.71 610

Venus	1.46 608	1.10 611	1.09 572	1.10 610	0.84 608	2.06 613	0.75 598	1.84 616	3.83 635	1.44 612	2.21 616	2.15 610	1.43 611	3.17 620	1.19 594	0.91 612	0.65 617	1.09 614	0.79 615	0.90 610	0.71 610

Dean	1.17 602	1.04 609	1.49 596	1.03 608	0.78 604	1.20 600	0.77 601	1.48 611	1.96 612	1.28 602	1.99 613	2.15 610	1.14 598	1.25 594	1.00 580	0.81 609	0.60 612	1.01 612	0.69 611	0.92 612	0.74 613

PWCK	1.00 593	1.17 614	1.70 601	0.91 602	0.41 577	1.19 599	0.92 609	1.10 600	1.14 601	1.16 600	1.14 586	1.25 593	0.88 591	1.75 610	1.04 583	0.87 611	0.50 600	0.87 607	0.53 601	0.96 613	0.52 596

SuperB	0.49 546	0.28 516	2.23 613	0.23 343	0.15 376	0.41 489	0.32 515	0.47 398	0.82 575	0.43 502	0.50 477	0.33 370	0.45 528	0.68 499	1.08 584	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.98 614	0.14 475

UNDER WATER-64	1.55 610	1.19 615	2.52 630	1.31 615	0.95 612	2.12 615	1.21 620	1.45 609	3.19 618	1.43 611	1.32 593	2.64 617	2.04 617	1.63 606	1.83 610	1.11 618	0.67 619	1.28 619	0.92 618	1.19 615	1.02 619

UNDER WATER	1.59 611	1.22 616	2.36 615	1.38 616	1.03 613	1.67 612	1.10 617	1.54 614	3.63 628	1.44 612	1.47 599	2.85 619	2.25 620	1.67 607	1.94 614	1.06 616	0.62 615	1.31 620	0.93 619	1.21 616	1.02 619

TorneroNet-64	1.43 606	1.03 608	1.20 581	1.10 610	0.86 610	2.26 617	0.73 597	1.84 616	3.84 637	1.25 601	2.25 618	2.69 618	1.42 610	1.76 611	1.43 601	0.76 606	0.50 600	1.09 614	0.66 609	1.23 617	0.76 615

TorneroNet	2.22 616	1.08 610	1.24 583	1.14 614	0.90 611	5.58 624	0.80 603	2.12 621	8.69 655	2.58 622	5.42 627	3.88 623	1.97 616	1.78 613	1.87 611	0.86 610	0.54 607	1.15 618	0.74 613	1.23 617	0.85 616

notaker	1.45 607	1.34 617	1.48 594	1.40 617	1.07 614	1.18 597	0.85 608	1.48 611	1.40 606	1.51 617	3.46 623	2.40 615	1.81 615	1.76 611	1.45 604	1.11 618	0.69 620	1.38 621	0.87 617	1.31 619	0.97 618

ktn	1.77 614	1.36 618	1.22 582	1.43 618	1.14 615	1.52 610	1.08 616	1.51 613	3.96 638	2.77 624	4.69 625	3.35 621	1.46 613	1.69 608	1.25 598	1.43 622	0.77 621	1.45 622	0.99 620	1.32 620	0.96 617

KSHMR	1.89 615	1.36 618	1.60 598	1.47 619	1.22 617	1.38 608	1.06 615	1.79 615	5.97 653	1.42 610	5.65 628	2.98 620	1.14 598	2.23 617	1.20 596	1.27 621	1.12 622	1.46 623	1.10 622	1.32 620	1.15 621

JetRed	2.30 618	2.64 623	6.12 646	1.12 613	1.38 619	5.85 626	3.29 626	1.99 619	1.67 611	1.98 619	1.95 612	2.16 613	1.60 614	2.48 618	4.10 625	1.05 615	1.60 623	1.09 614	1.01 621	1.67 622	1.28 622

MADNet++	2.26 617	1.80 621	2.06 604	2.13 623	1.97 621	2.61 619	1.79 625	2.38 622	2.16 615	2.75 623	2.65 620	2.38 614	2.43 621	3.17 620	3.21 621	2.17 625	1.95 626	1.94 625	1.63 624	2.06 623	2.01 625

HanzoNet	2.97 619	1.69 620	2.29 614	1.74 620	1.33 618	1.53 611	1.03 614	1.99 619	2.64 617	5.51 628	5.16 626	5.90 628	6.82 635	4.32 626	3.29 622	3.16 628	2.02 628	1.92 624	2.87 629	2.24 624	1.89 624

tt	4.71 623	0.10 116	3.94 640	2.06 622	1.53 620	10.14 632	16.88 633	9.27 659	4.98 651	1.39 606	1.02 581	4.68 624	4.90 626	3.35 623	5.86 629	5.76 632	9.15 662	2.24 628	2.53 627	3.10 625	1.32 623

DPSimNet_ROB	4.34 622	4.23 624	6.89 648	3.67 624	3.68 647	4.75 621	5.21 629	2.67 624	3.68 629	5.82 629	3.95 624	5.57 625	6.72 634	3.46 624	4.48 626	4.05 631	2.88 629	4.68 631	3.12 631	3.69 626	3.62 629

USTest	6.88 625	5.23 635	5.63 645	7.22 653	7.29 650	14.34 659	22.76 659	8.48 657	9.32 656	5.42 627	6.39 629	6.29 631	6.64 628	6.92 630	8.62 657	1.94 623	3.29 630	2.16 627	2.55 628	3.85 627	3.29 628

DGTPSM_ROB	8.34 652	5.10 625	10.37 656	5.31 644	10.18 653	8.33 628	23.60 663	6.06 655	13.41 662	4.90 625	10.87 660	5.65 626	10.44 657	6.17 628	12.59 658	3.74 629	7.55 632	3.69 629	7.26 659	4.14 628	7.46 656

DPSMNet_ROB	8.40 653	5.11 626	10.49 657	5.58 652	10.25 654	8.34 629	23.62 664	6.07 656	13.45 663	4.93 626	10.88 661	5.66 627	10.44 657	6.24 629	12.64 659	3.98 630	7.61 633	3.76 630	7.30 660	4.20 629	7.51 657

TCMNet-wrong-test	4.29 621	5.57 653	4.65 641	11.33 657	10.39 655	5.73 625	4.48 628	4.13 652	1.02 593	1.91 618	2.39 619	6.16 630	3.62 624	3.84 625	4.50 627	1.99 624	0.47 599	1.97 626	1.69 625	5.69 630	4.31 630

oiu110	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

dddd17k	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv10	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv8	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

ITERv4	7.44 626	5.56 648	2.58 632	4.80 633	3.58 635	12.88 645	18.14 647	3.19 625	4.16 646	8.25 652	8.55 644	7.45 632	6.64 628	8.94 634	6.38 631	15.58 645	8.00 655	6.16 656	3.93 652	7.88 631	6.14 631

DPSM_ROB	11.49 657	9.87 659	10.35 654	11.13 655	11.31 656	19.11 665	27.51 666	13.37 664	14.21 665	10.31 661	11.06 662	10.96 662	11.27 663	11.96 664	13.59 661	6.78 634	8.19 660	6.03 646	7.09 657	7.93 636	7.73 659

DPSM	11.49 657	9.87 659	10.35 654	11.13 655	11.31 656	19.11 665	27.51 666	13.37 664	14.21 665	10.31 661	11.06 662	10.96 662	11.27 663	11.96 664	13.59 661	6.78 634	8.19 660	6.03 646	7.09 657	7.93 636	7.73 659

ITERv30	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

qyd29nn	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

yuret106	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

uio108cc	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

v20iiwwt	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

ITERv14	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

v134_o9	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

ITERv7	7.50 631	5.19 627	2.21 605	4.74 625	3.02 622	13.23 651	17.84 634	3.22 630	3.57 620	7.90 632	8.20 630	8.52 644	7.10 641	9.87 639	7.89 642	16.59 663	7.76 635	5.60 633	3.22 632	8.20 638	6.16 636

hj116sk	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

iked130	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

vnu138km	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

99wein	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

a5sdf	7.60 640	5.30 636	2.45 625	5.11 638	3.33 630	12.83 640	18.07 642	3.22 630	3.78 630	8.08 640	8.54 639	8.63 652	6.96 636	10.07 648	7.66 637	16.33 658	7.86 650	5.84 641	3.48 640	8.22 646	6.21 644

ITERv28	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv24	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

dd23bbn	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv21	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

zxcv128	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

ITERv12	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

s6wercc	7.75 645	5.35 641	2.42 618	5.49 645	3.65 640	12.82 633	18.52 652	3.46 645	3.96 638	8.20 645	8.59 649	8.42 637	7.14 649	10.29 653	8.27 650	16.24 651	7.81 643	6.12 649	3.60 645	8.47 651	6.21 644

PML	16.10 662	12.82 663	6.78 647	5.23 643	7.76 651	33.92 667	66.56 674	5.30 654	10.28 657	26.12 673	68.59 674	20.51 666	13.49 665	10.06 647	6.78 636	5.96 633	2.00 627	6.04 648	2.18 626	8.96 658	2.60 627

xxxxx1	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

tt_ll	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

ff	15.27 659	9.54 656	10.31 651	20.13 661	18.88 661	17.08 660	23.03 660	10.36 660	10.99 658	9.21 658	9.62 656	10.74 659	10.61 660	10.72 660	13.89 663	7.97 636	9.20 663	31.85 672	44.72 672	12.84 659	13.69 661

LRCNet_RVC	10.90 656	14.34 664	9.35 649	15.35 658	8.04 652	1.08 593	0.34 528	8.78 658	0.70 560	12.63 664	16.05 664	9.85 657	6.54 627	8.57 633	6.34 630	20.27 671	5.40 631	23.70 669	21.88 668	14.87 662	13.83 664

CasAABBNet	23.10 666	19.86 665	20.64 665	22.47 664	22.73 665	38.41 671	55.50 671	26.89 671	28.70 672	20.61 669	22.15 670	22.08 671	22.75 671	23.99 668	27.36 670	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.27 662	15.95 663	15.53 666

RAFT-FEzeroshot	23.10 666	19.88 667	20.56 663	22.49 665	22.75 667	38.38 668	55.50 671	26.84 669	28.66 670	20.60 667	22.10 668	22.05 668	22.74 669	24.00 670	27.37 672	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.28 663	15.96 664	15.54 667

RAFT-FE	23.10 666	19.88 667	20.56 663	22.49 665	22.75 667	38.38 668	55.50 671	26.84 669	28.66 670	20.60 667	22.10 668	22.05 668	22.74 669	24.00 670	27.37 672	13.59 639	16.48 667	12.14 661	14.28 663	15.96 664	15.54 667

FlowAnything	23.14 669	19.87 666	20.79 666	22.50 667	22.74 666	38.39 670	55.46 669	26.89 671	28.72 673	20.77 671	22.29 672	22.07 670	22.72 668	23.99 668	27.41 674	13.60 642	16.55 671	12.15 664	14.36 666	15.97 666	15.52 665

Selective-RAFT-Error	23.16 670	19.93 669	20.87 667	22.54 668	22.81 669	38.52 673	55.47 670	27.01 674	28.83 674	20.66 670	22.25 671	22.09 672	22.80 673	24.09 672	27.36 670	13.61 643	16.48 667	12.15 664	14.28 663	15.99 667	15.57 669

LSM0	24.24 671	19.98 670	22.32 668	24.22 669	40.14 673	38.48 672	55.20 668	26.95 673	28.57 669	20.49 666	21.83 666	22.26 673	22.75 671	24.22 673	27.30 669	13.66 644	16.32 666	12.19 666	14.15 661	16.10 668	17.66 670

HaxPig	17.72 664	20.22 671	19.73 660	16.53 659	16.51 659	9.27 630	9.33 630	14.34 666	13.27 661	18.65 665	18.70 665	17.35 665	16.77 666	17.04 666	16.45 666	22.05 672	20.89 672	22.27 668	21.53 667	21.29 669	22.13 671

MEDIAN_ROB	21.21 665	24.62 672	23.47 669	19.58 660	19.65 664	13.22 650	10.96 631	17.88 667	17.00 667	22.14 672	22.02 667	20.86 667	20.36 667	21.06 667	19.71 667	25.63 673	24.13 673	26.21 670	25.20 669	25.17 670	25.38 672

AVERAGE_ROB	25.43 672	29.06 673	27.24 670	24.63 670	24.20 672	17.73 663	12.61 632	22.29 668	21.39 668	26.79 674	26.16 673	25.20 674	24.64 674	25.07 674	23.53 668	29.96 674	28.40 674	30.60 671	29.58 670	29.72 671	29.84 673

DLNR_Zeroshot_test	10.44 654	12.10 661	19.93 661	106.08 672	23.66 671	0.14 27	0.13 66	3.22 630	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.36 626	0.06 178	0.07 118	0.07 183	39.70 672	0.06 108

DLNR-FE	10.45 655	12.13 662	19.94 662	106.10 673	23.12 670	0.14 27	0.13 66	3.28 644	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.41 627	0.06 178	0.07 118	0.07 183	40.22 673	0.06 108

Anonymous_1	16.62 663	9.35 655	9.84 650	10.66 654	14.64 658	18.66 664	27.12 665	12.64 663	13.51 664	10.76 663	10.30 659	10.13 658	10.60 659	11.06 663	12.74 660	15.87 650	7.74 634	16.92 667	43.48 671	58.66 674	7.68 658

test_example2	101.33 673	108.28 674	68.15 672	98.43 671	106.93 674	89.75 674	102.43 675	36.80 675	97.65 675	129.04 675	130.15 675	65.26 675	66.62 675	92.11 675	80.24 675	144.10 675	199.48 675	81.81 675	103.01 675	125.01 675	101.27 674

ccccc		256.29 675		354.40 674	364.36 675	149.10 675		152.89 676		153.93 676		164.00 676		268.02 676		390.55 676	349.22 676	244.59 676	219.82 676	412.30 676

ASD4		6.65 654

Low-res two-view benchmark