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

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 20	0.19 15	0.40 51	0.29 39	0.22 17	0.34 76	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

trnet	0.27 74	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 173	0.23 60	0.52 108	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.34 85	0.26 90	0.39 59	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 81	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 526	0.37 173	0.27 110	0.48 86	0.46 151	0.34 81	0.48 119	0.27 52	0.22 46	0.39 59	0.23 47	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 278

CREStereo++_RVC	0.32 119	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 60	0.22 45	0.46 81	0.88 351	0.46 143	0.80 251	0.30 59	0.26 90	0.36 40	0.33 192	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 533	0.13 79	0.09 4
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 395	0.24 5	0.51 438	0.19 50	0.29 89	0.22 45	0.40 51	0.37 104	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 152	0.44 97	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 154	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

s12784h	0.36 168	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 400	0.29 138	0.80 287	0.83 320	0.56 176	0.57 162	0.43 153	0.40 221	0.57 197	0.33 192	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

CREStereo	0.28 81	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 173	0.25 82	0.51 99	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.32 69	0.26 90	0.38 55	0.25 75	0.16 209	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 119	0.16 40	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 237	0.22 45	0.56 121	0.63 206	0.46 143	0.54 150	0.39 119	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.75 538	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 20	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 15	0.22 45	0.39 46	0.33 66	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 55	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

CAS	0.34 135	0.13 2	0.25 10	1.28 546	0.30 352	0.46 242	0.38 301	0.48 86	0.47 156	0.34 81	0.52 144	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 122	0.69 536	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 212

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 12	0.20 20	0.37 34	0.35 82	0.33 78	0.40 93	0.19 15	0.18 17	0.45 101	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 20	0.19 15	0.44 75	0.33 66	0.36 90	0.30 55	0.16 2	0.18 17	0.43 86	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

castereo++	0.26 64	0.16 40	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 393	0.20 20	0.37 34	0.47 156	0.23 19	0.23 19	0.35 94	0.28 115	0.39 59	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 329	0.21 36	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 72	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 64	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 542

XX-TBD	0.32 119	0.53 494	0.26 14	0.51 438	0.20 74	0.37 173	0.24 74	0.40 51	0.73 256	0.54 171	0.69 196	0.31 66	0.25 75	0.32 19	0.27 122	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

S2M2_XL	0.19 7	0.18 88	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 353	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.12 109

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 114	0.21 12	0.19 15	0.43 69	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 72	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 186	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 60	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.29 39	0.24 23	0.29 54	0.21 29	0.27 101	0.36 40	0.25 75	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 50	0.22 15	0.18 10	0.42 61	0.35 82	0.22 17	0.28 47	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

LoS_RVC	0.27 74	0.16 40	0.27 20	0.32 34	0.30 352	0.44 229	0.34 219	0.41 57	0.33 66	0.31 60	0.51 135	0.29 56	0.32 157	0.36 40	0.28 142	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 329

GLC_STEREO	0.29 92	0.19 125	0.27 20	0.44 333	0.19 50	0.31 116	0.26 94	0.47 84	0.43 134	0.37 97	0.47 117	0.41 135	0.23 58	0.50 141	0.34 207	0.14 98	0.18 390	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.13 145

qwe	0.22 25	0.18 88	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.21 36	0.38 42	0.32 60	0.35 86	0.30 55	0.20 20	0.20 31	0.43 86	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 88	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 20	0.34 219	0.36 32	0.28 32	0.34 81	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 40	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 6	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 6	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 107	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 133	0.20 20	0.63 167	0.68 229	0.50 155	0.52 144	0.51 189	0.30 145	0.45 101	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO_test	0.23 39	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 101	0.39 324	0.38 42	0.25 26	0.25 28	0.28 47	0.32 69	0.22 46	0.38 55	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

Occ-G	0.26 64	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.41 57	0.31 49	0.29 52	0.43 102	0.49 183	0.25 75	0.47 121	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.12 109

water-stereo	0.28 81	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 168	0.23 60	0.62 159	0.38 109	0.39 114	0.62 175	0.41 135	0.35 178	0.28 6	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.12 44	0.10 28

asda	0.21 13	0.19 125	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 43	0.23 60	0.36 32	0.28 32	0.27 42	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 64	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 88	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 60	0.22 45	0.35 28	0.22 15	0.31 60	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 97	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 60	0.23 60	0.37 34	0.28 32	0.31 60	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 141	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 116	0.41 350	0.40 51	0.43 134	0.31 60	0.38 90	0.17 4	0.24 68	0.45 101	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 47	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

RAStereo	0.24 45	0.17 64	0.29 36	0.40 222	0.21 95	0.23 20	0.26 94	0.42 61	0.45 147	0.23 19	0.34 76	0.30 59	0.19 25	0.34 30	0.25 75	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 222	0.18 31	0.27 60	0.26 94	0.49 89	0.27 28	0.36 90	0.27 37	0.33 81	0.35 178	0.49 135	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

AnonymousM	0.41 239	0.81 524	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 77	0.38 301	0.53 118	0.41 124	0.70 259	0.49 122	0.47 172	0.27 101	0.41 72	0.31 170	0.15 159	0.12 190	1.51 547	0.26 454	0.12 44	0.10 28

zero-FE	0.25 53	0.15 25	0.30 47	0.35 91	0.29 336	0.19 5	0.20 20	0.35 28	0.31 49	0.26 32	0.27 37	0.29 56	0.29 129	0.33 25	0.24 58	0.17 248	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.64 530	0.12 109

3.75w	0.22 25	0.17 64	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 221	0.24 74	0.35 28	0.24 21	0.31 60	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 47	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 77	0.38 301	0.38 42	0.35 82	0.32 73	0.33 67	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

GIP-stereo	0.24 45	0.18 88	0.30 47	0.37 127	0.24 183	0.26 47	0.20 20	0.46 81	0.36 90	0.24 23	0.39 92	0.35 94	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

Any-RAFT	0.35 150	0.16 40	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 265	0.22 45	0.88 318	0.73 256	0.53 167	0.73 206	0.64 261	0.28 115	0.46 114	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

LoS	0.29 92	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.72 249	0.34 81	0.52 144	0.41 135	0.28 115	0.47 121	0.28 142	0.15 159	0.11 135	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	0.29 92	0.14 11	0.31 55	0.35 91	0.17 17	0.46 242	0.27 110	0.69 218	0.57 188	0.35 86	0.42 99	0.31 66	0.35 178	0.35 38	0.27 122	0.14 98	0.12 190	0.13 51	0.12 105	0.11 12	0.10 28

2.25w	0.22 25	0.18 88	0.31 55	0.31 17	0.18 31	0.31 116	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 60	0.37 88	0.20 20	0.22 46	0.45 101	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 125	0.31 55	0.31 17	0.17 17	0.29 89	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 60	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 72	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 88	0.31 55	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.25 82	0.31 13	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.18 10	0.17 10	0.39 59	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 135	0.19 125	0.31 55	0.41 254	0.25 215	0.35 159	0.44 376	0.72 245	0.92 379	0.46 143	0.52 144	0.41 135	0.29 129	0.44 97	0.28 142	0.16 209	0.15 321	0.17 185	0.13 139	0.14 123	0.13 145

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 55	0.29 5	0.22 114	0.21 12	0.26 94	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 55	0.22 30	0.22 46	0.47 121	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

IGEV++	0.24 45	0.17 64	0.31 55	0.38 157	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.50 97	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.30 59	0.22 46	0.31 14	0.28 142	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 145

AEACV	0.27 74	0.17 64	0.31 55	0.34 57	0.45 478	0.26 47	0.28 128	0.37 34	0.32 60	0.30 59	0.46 111	0.31 66	0.37 200	0.36 40	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.11 64

knoymous	0.36 168	0.20 161	0.31 55	0.31 17	0.22 114	0.36 168	0.29 138	0.61 153	0.64 213	0.67 238	0.70 199	0.60 241	0.40 221	0.58 217	0.34 207	0.17 248	0.11 135	0.20 301	0.11 77	0.17 244	0.18 296

test_4	0.36 168	0.18 88	0.31 55	0.44 333	0.25 215	0.20 6	0.34 219	0.56 121	0.41 124	0.59 183	1.45 484	0.43 153	0.25 75	0.63 265	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.11 64

TANstereo	0.30 107	0.15 25	0.31 55	0.30 9	0.17 17	0.55 284	0.23 60	0.44 75	0.55 180	0.59 183	0.68 195	0.37 107	0.26 90	0.35 38	0.27 122	0.15 159	0.16 353	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 189

AdaDepth	0.22 25	0.17 64	0.32 66	0.37 127	0.18 31	0.34 150	0.22 45	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 184	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

GASTEREO	0.25 53	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.20 74	0.22 15	0.30 154	0.43 69	0.31 49	0.37 97	0.33 67	0.22 30	0.35 178	0.41 72	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.11 64

4.25_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.39 185	0.21 95	0.18 4	0.21 36	0.34 25	0.26 27	0.28 45	0.51 135	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

HART	0.29 92	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.21 95	0.32 133	0.26 94	0.62 159	0.31 49	0.33 78	0.65 182	0.41 135	0.22 46	0.55 174	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.11 77	0.15 169	0.11 64

AIO_rvc	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.34 57	0.19 50	0.26 47	0.33 208	0.40 51	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 85	0.15 4	0.51 148	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

castereo	0.28 81	0.16 40	0.32 66	0.35 91	0.21 95	0.40 197	0.42 360	0.50 97	0.66 221	0.26 32	0.41 96	0.37 107	0.36 196	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

U	0.45 273	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.71 527	3.55 559	0.20 20	0.41 57	0.38 109	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 538	0.13 139	0.13 79	0.11 64

tt1	0.36 168	0.24 295	0.32 66	0.41 254	0.22 114	0.54 279	0.38 301	0.68 210	1.04 435	0.41 124	0.46 111	0.35 94	0.45 250	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.16 258

MC-Stereo	0.28 81	0.17 64	0.32 66	0.38 157	0.20 74	0.26 47	0.26 94	0.49 89	0.37 104	0.37 97	0.61 172	0.41 135	0.31 152	0.55 174	0.25 75	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.11 64

LCNet	0.41 239	0.20 161	0.32 66	0.44 333	0.24 183	0.47 247	0.29 138	0.67 200	0.53 171	0.72 278	1.03 370	0.66 279	0.60 336	0.58 217	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.36 480

MSCF	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.39 185	0.20 74	0.20 6	0.31 177	0.43 69	0.31 49	0.36 90	0.33 67	0.23 39	0.35 178	0.36 40	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.13 79	0.11 64

S2M2	0.26 64	0.22 237	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 29	0.13 1	0.35 28	0.41 124	0.25 28	0.36 84	0.30 59	0.25 75	0.30 12	0.26 104	0.22 377	0.19 404	0.17 185	0.19 334	0.21 342	0.18 296

SCV	0.26 64	0.19 125	0.33 81	0.35 91	0.21 95	0.27 60	0.34 219	0.56 121	0.28 32	0.24 23	0.28 47	0.37 107	0.23 58	0.49 135	0.22 27	0.18 281	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.15 169	0.11 64

HUF	0.24 45	0.16 40	0.33 81	0.32 34	0.18 31	0.25 43	0.40 335	0.42 61	0.34 69	0.25 28	0.23 19	0.32 69	0.28 115	0.34 30	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

mms	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.33 208	0.40 51	0.32 60	0.28 45	0.34 76	0.34 85	0.20 31	0.45 101	0.26 104	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.38 157	0.23 154	0.30 101	0.33 208	0.42 61	0.38 109	0.26 32	0.34 76	0.35 94	0.23 58	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.10 28

WCG-NET	0.28 81	0.15 25	0.33 81	0.33 46	0.19 50	0.33 140	0.27 110	0.39 46	0.80 302	0.46 143	0.49 122	0.39 119	0.25 75	0.40 64	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.10 28

Pointernet	0.27 74	0.14 11	0.33 81	0.35 91	0.23 154	0.35 159	0.21 36	0.72 245	0.38 109	0.39 114	0.36 84	0.34 85	0.25 75	0.36 40	0.25 75	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 88	0.33 81	0.36 111	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.51 99	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 119	0.21 39	0.56 184	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.14 123	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 119	0.18 88	0.33 81	0.39 185	0.22 114	0.26 47	0.29 138	0.67 200	0.80 302	0.53 167	0.51 135	0.58 220	0.20 31	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.11 64

H2IRNET	0.37 185	0.20 161	0.33 81	0.38 157	0.25 215	0.27 60	0.23 60	0.59 137	0.72 249	0.39 114	0.90 310	0.74 325	0.55 307	0.52 154	0.43 291	0.15 159	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.13 145

ACVNet-DCA	0.35 150	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

xx1	0.39 216	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.65 274	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

1test111	0.36 168	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.55 174	0.45 316	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

cc1	0.37 185	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.15 212

CASnet	0.30 107	0.20 161	0.33 81	0.41 254	0.16 7	0.26 47	0.24 74	0.52 108	0.53 171	0.52 164	0.54 150	0.39 119	0.24 68	0.40 64	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.22 358	0.18 304	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.34 57	0.20 74	0.35 159	0.20 20	0.52 108	0.36 90	0.28 45	0.27 37	0.41 135	0.18 17	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.13 79	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 107	0.15 25	0.34 98	0.33 46	0.20 74	0.53 273	0.25 82	0.56 121	0.43 134	0.56 176	0.50 126	0.35 94	0.29 129	0.49 135	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.11 77	0.11 12	0.10 28

SCV_C0	0.26 64	0.18 88	0.34 98	0.35 91	0.24 183	0.23 20	0.28 128	0.51 99	0.36 90	0.31 60	0.36 84	0.37 107	0.20 31	0.57 197	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 40	0.34 98	0.39 185	0.27 287	0.33 140	0.20 20	0.38 42	0.36 90	0.26 32	0.31 64	0.25 47	0.21 39	0.48 131	0.24 58	0.20 334	0.11 135	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 212

tt45	0.27 74	0.17 64	0.34 98	0.35 91	0.23 154	0.38 186	0.28 128	0.46 81	0.28 32	0.40 120	0.27 37	0.38 115	0.25 75	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.12 44	0.14 189

fffy	0.28 81	0.21 198	0.34 98	0.37 127	0.23 154	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.41 124	0.32 73	0.37 88	0.39 119	0.27 101	0.50 141	0.27 122	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.37 127	0.18 31	0.28 77	0.30 154	0.48 86	0.27 28	0.29 52	0.30 55	0.32 69	0.17 10	0.52 154	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.36 111	0.20 74	0.28 77	0.30 154	0.51 99	0.32 60	0.25 28	0.22 17	0.37 107	0.21 39	0.50 141	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.10 28

MyStereo07	0.32 119	0.22 237	0.34 98	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	0.72 245	0.37 104	0.37 97	0.34 76	0.32 69	0.31 152	0.59 232	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

MSKI-zero shot	0.32 119	0.17 64	0.34 98	0.39 185	0.21 95	0.32 133	0.22 45	0.61 153	0.43 134	0.52 164	0.64 179	0.61 246	0.20 31	0.74 348	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

RCA-Stereo	0.35 150	0.17 64	0.34 98	0.38 157	0.22 114	0.31 116	0.34 219	0.68 210	1.24 484	0.45 137	0.65 182	0.47 172	0.43 235	0.38 55	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.11 64

SMoEStereo_RVC	0.26 64	0.19 125	0.35 108	0.35 91	0.22 114	0.36 168	0.32 198	0.39 46	0.34 69	0.37 97	0.30 55	0.33 81	0.24 68	0.53 163	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.11 64

999	0.27 74	0.16 40	0.35 108	0.36 111	0.24 183	0.31 116	0.27 110	0.49 89	0.38 109	0.26 32	0.30 55	0.39 119	0.23 58	0.63 265	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.14 189

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 88	0.35 108	0.35 91	0.19 50	0.27 60	0.25 82	0.55 119	0.23 17	0.27 42	0.25 30	0.34 85	0.19 25	0.58 217	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.10 28

Prome-Stereo	0.46 283	0.19 125	0.35 108	0.44 333	0.26 256	0.40 197	0.45 379	0.68 210	0.44 140	0.96 424	1.84 511	0.59 235	0.67 381	0.61 246	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.16 209	0.29 440

raft+_RVC	0.38 200	0.19 125	0.35 108	0.37 127	0.25 215	0.45 237	0.37 279	0.78 280	0.89 364	0.51 158	0.78 238	0.50 185	0.29 129	0.53 163	0.40 278	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.12 109

HSM-Net_RVC	0.53 366	0.22 237	0.35 108	0.37 127	0.21 95	0.85 430	0.37 279	1.23 467	0.93 385	0.90 396	1.15 421	1.26 468	0.63 354	0.72 336	0.48 337	0.17 248	0.13 257	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 328	0.26 338	0.35 108	0.39 185	0.26 256	0.64 353	0.36 265	1.15 430	0.84 325	0.67 238	0.88 302	0.88 378	0.59 332	0.58 217	0.45 316	0.24 406	0.17 373	0.27 442	0.27 461	0.25 404	0.23 395

xyz-stereo-finetune	0.33 129	0.18 88	0.36 115	0.33 46	0.18 31	0.57 302	0.31 177	0.58 132	0.69 236	0.45 137	0.54 150	0.38 115	0.33 167	0.56 184	0.36 240	0.12 31	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

MM-Stereo_test1	0.33 129	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.23 154	0.36 168	0.45 379	0.58 132	0.54 175	0.60 187	0.50 126	0.38 115	0.37 200	0.60 238	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.12 109

HI	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

CoSv	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

WCG-NET（raft）	0.31 113	0.15 25	0.36 115	0.32 34	0.19 50	0.35 159	0.27 110	0.51 99	0.78 291	0.45 137	0.55 156	0.48 177	0.27 101	0.54 169	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 77	0.12 44	0.11 64

CAS++	0.32 119	0.24 295	0.36 115	0.37 127	0.26 256	0.28 77	0.23 60	0.87 313	0.50 163	0.47 148	0.45 106	0.26 48	0.21 39	0.49 135	0.24 58	0.23 394	0.19 404	0.22 358	0.17 277	0.21 342	0.16 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 64	0.18 88	0.36 115	0.36 111	0.26 256	0.27 60	0.27 110	0.43 69	0.35 82	0.27 42	0.26 32	0.41 135	0.28 115	0.40 64	0.28 142	0.16 209	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.12 109

raft_robust	0.41 239	0.23 258	0.36 115	0.42 294	0.21 95	0.40 197	0.33 208	0.79 284	0.98 406	0.79 313	0.87 294	0.39 119	0.33 167	0.84 394	0.29 157	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.17 277	0.15 169	0.12 109

RAFT+CT+SA	0.39 216	0.23 258	0.36 115	0.51 438	0.27 287	0.29 89	0.46 383	0.75 264	0.80 302	0.51 158	0.89 306	0.41 135	0.40 221	0.78 369	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.15 169	0.14 189

CroCo-Stereo	0.26 64	0.22 237	0.36 115	0.48 393	0.22 114	0.20 6	0.29 138	0.51 99	0.44 140	0.28 45	0.23 19	0.42 145	0.26 90	0.29 7	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109
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
GMM-Stereo	0.44 263	0.19 125	0.36 115	0.42 294	0.25 215	0.51 261	0.47 390	0.71 241	0.53 171	0.76 299	1.37 465	0.76 333	0.38 204	0.60 238	0.33 192	0.15 159	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.16 209	0.27 426

rafts_anoy	0.37 185	0.21 198	0.36 115	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.33 208	0.67 200	0.90 367	0.58 181	0.66 189	0.45 161	0.33 167	0.47 121	0.39 271	0.16 209	0.11 135	0.21 343	0.23 415	0.17 244	0.14 189

raftrobust	0.34 135	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.27 287	0.30 101	0.25 82	0.71 241	0.63 206	0.58 181	0.55 156	0.45 161	0.46 255	0.51 148	0.29 157	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.13 145

ACVNet	0.46 283	0.23 258	0.36 115	0.39 185	0.28 310	0.58 308	0.40 335	0.87 313	0.80 302	0.64 214	0.96 334	0.79 343	0.60 336	0.63 265	0.67 404	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.18 268	0.15 212

CFNet-ft	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

CFNet_RVC	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

3w_stereo	0.24 45	0.20 161	0.37 131	0.33 46	0.16 7	0.32 133	0.42 360	0.41 57	0.38 109	0.31 60	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 30	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

fffft	0.25 53	0.17 64	0.37 131	0.36 111	0.22 114	0.28 77	0.36 265	0.42 61	0.24 21	0.36 90	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 154	0.27 122	0.12 31	0.09 22	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
tg	0.33 129	0.18 88	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.38 186	0.26 94	0.70 233	0.56 186	0.47 148	0.65 182	0.42 145	0.24 68	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.14 123	0.11 64

MIF-Stereo (partial)	0.31 113	0.18 88	0.37 131	0.41 254	0.31 374	0.28 77	0.23 60	0.47 84	0.42 132	0.31 60	0.63 176	0.36 105	0.35 178	0.57 197	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.14 189

UniTT-Stereo	0.27 74	0.17 64	0.37 131	0.40 222	0.27 287	0.30 101	0.28 128	0.39 46	0.31 49	0.29 52	0.46 111	0.27 52	0.25 75	0.47 121	0.34 207	0.17 248	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.14 123	0.12 109

RAFT-Test	0.34 135	0.18 88	0.37 131	0.38 157	0.23 154	0.50 257	0.23 60	0.69 218	0.40 120	0.60 187	0.85 283	0.61 246	0.28 115	0.46 114	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

PSM-AAD	0.48 310	0.20 161	0.37 131	0.43 314	0.23 154	0.56 297	0.50 409	0.65 181	0.70 237	1.07 468	1.12 403	0.58 220	0.92 471	0.61 246	0.32 180	0.15 159	0.11 135	0.25 410	0.26 454	0.18 268	0.43 507

FTStereo	0.56 391	0.20 161	0.37 131	0.41 254	0.25 215	0.40 197	0.79 503	0.66 190	0.43 134	1.09 474	3.27 547	0.70 295	0.73 415	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.30 449

cross-raft	0.34 135	0.20 161	0.37 131	0.44 333	0.23 154	0.32 133	0.35 243	0.74 258	0.40 120	0.60 187	0.77 227	0.57 212	0.27 101	0.43 86	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.11 64

iRaftStereo_RVC	0.32 119	0.19 125	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.31 116	0.29 138	0.68 210	0.51 165	0.49 152	0.66 189	0.37 107	0.23 58	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.15 169	0.12 109

RALCasStereoNet	0.36 168	0.21 198	0.37 131	0.42 294	0.26 256	0.35 159	0.38 301	0.63 167	0.64 213	0.50 155	0.72 202	0.51 189	0.29 129	0.59 232	0.36 240	0.16 209	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.17 244	0.16 258

GANet-RSSM	0.47 298	0.21 198	0.37 131	0.38 157	0.25 215	0.58 308	0.36 265	1.07 393	0.78 291	0.68 244	1.01 358	0.86 367	0.67 381	0.62 254	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.17 278

xyz-stereo-finetune2	0.36 168	0.19 125	0.38 143	0.32 34	0.19 50	0.82 423	0.29 138	0.52 108	0.32 60	0.51 158	0.78 238	0.43 153	0.45 250	0.69 320	0.44 307	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.13 145

AIO-test1	0.38 200	0.18 88	0.38 143	0.50 422	0.24 183	0.46 242	0.30 154	0.70 233	1.19 475	0.40 120	0.71 201	0.45 161	0.29 129	0.53 163	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.13 79	0.17 278

ff7	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

IGEVStereo-DCA	0.29 92	0.22 237	0.38 143	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.12 105	0.13 79	0.15 212

ffff	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

11t	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

anonymousdsp	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

ProNet	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.35 91	0.24 183	0.32 133	0.43 367	0.57 126	0.37 104	0.33 78	0.30 55	0.32 69	0.28 115	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.13 145

ccc-4	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

IGEV-Stereo	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

KYRaft	0.48 310	0.20 161	0.38 143	0.44 333	0.23 154	0.44 229	0.37 279	0.66 190	0.41 124	0.94 416	1.73 504	0.79 343	0.41 227	0.63 265	0.31 170	0.16 209	0.11 135	0.18 231	0.22 399	0.16 209	0.78 537

test-2	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

ICVP	0.46 283	0.25 319	0.38 143	0.48 393	0.28 310	0.58 308	0.43 367	1.00 361	0.70 237	0.67 238	0.95 330	0.75 327	0.55 307	0.53 163	0.54 365	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.17 277	0.19 302	0.20 352
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 246	0.22 237	0.38 143	0.39 185	0.24 183	0.55 284	0.32 198	0.79 284	0.70 237	0.71 266	0.72 202	0.63 254	0.57 316	0.62 254	0.44 307	0.19 311	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.19 329

PSMNet-RSSM	0.48 310	0.22 237	0.38 143	0.42 294	0.25 215	0.50 257	0.37 279	1.10 403	0.77 281	0.70 259	1.06 386	0.84 360	0.64 365	0.62 254	0.47 333	0.23 394	0.15 321	0.23 380	0.25 440	0.20 318	0.19 329

CBMV_ROB	0.59 412	0.37 430	0.38 143	0.39 185	0.28 310	0.74 390	0.28 128	1.00 361	0.98 406	0.94 416	1.25 443	0.81 354	0.78 436	0.87 408	0.50 340	0.36 498	0.37 516	0.43 506	0.40 508	0.33 458	0.30 449

FlowAnything_test	0.29 92	0.19 125	0.39 162	0.47 386	0.26 256	0.46 242	0.25 82	0.43 69	0.31 49	0.29 52	0.26 32	0.35 94	0.26 90	0.40 64	0.37 256	0.21 351	0.15 321	0.22 358	0.26 454	0.16 209	0.16 258

coex_refinement	0.53 366	0.21 198	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.76 399	0.39 324	1.09 401	0.90 367	0.85 360	1.12 403	1.00 412	0.56 314	0.63 265	0.81 434	0.21 351	0.13 257	0.16 147	0.16 228	0.20 318	0.21 370

MM-Stereo_test2	0.30 107	0.18 88	0.39 162	0.40 222	0.24 183	0.42 218	0.42 360	0.63 167	0.41 124	0.37 97	0.35 81	0.32 69	0.26 90	0.53 163	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.15 169	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 514	0.39 162	0.28 3	0.15 1	0.23 20	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

test_for_model	0.82 464	3.60 575	0.39 162	2.35 563	2.07 563	0.39 193	0.28 128	0.42 61	0.45 147	0.71 266	0.31 64	0.30 59	0.27 101	0.34 30	0.25 75	0.34 489	0.11 135	0.13 51	0.09 9	3.49 574	0.18 296

EKT-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.39 162	0.43 314	0.29 336	0.38 186	0.31 177	0.69 218	0.64 213	0.45 137	0.63 176	0.49 183	0.27 101	0.56 184	0.33 192	0.18 281	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.16 209	0.16 258

riskmin	0.38 200	0.20 161	0.39 162	0.32 34	0.23 154	0.53 273	0.30 154	0.63 167	0.80 302	0.49 152	0.56 159	0.73 319	0.58 325	0.55 174	0.36 240	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.13 139	0.19 302	0.20 352

CroCo-Stereo Lap2	0.28 81	0.24 295	0.39 162	0.50 422	0.29 336	0.20 6	0.31 177	0.49 89	0.38 109	0.24 23	0.27 37	0.46 169	0.31 152	0.39 59	0.30 163	0.14 98	0.15 321	0.16 147	0.13 139	0.16 209	0.15 212

AFF-stereo	0.38 200	0.19 125	0.39 162	0.37 127	0.21 95	0.27 60	0.31 177	0.65 181	0.66 221	0.64 214	1.13 410	0.76 333	0.39 215	0.55 174	0.33 192	0.11 22	0.09 22	0.16 147	0.16 228	0.13 79	0.11 64

hitnet-ft	0.55 380	0.27 355	0.39 162	0.41 254	0.28 310	0.78 404	0.40 335	0.92 331	0.90 367	0.82 337	1.01 358	1.13 456	0.70 404	0.78 369	0.67 404	0.28 447	0.20 416	0.28 450	0.22 399	0.29 430	0.26 416

NOSS_ROB	0.57 398	0.39 447	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.73 389	0.54 435	1.03 377	1.08 455	0.67 238	0.87 294	0.76 333	0.57 316	0.77 365	0.47 333	0.38 502	0.38 518	0.44 509	0.42 517	0.37 479	0.34 473

SGM-Forest	0.62 418	0.32 399	0.39 162	0.43 314	0.30 352	1.02 460	0.55 439	1.09 401	1.05 439	1.06 465	1.18 430	1.10 446	0.67 381	0.88 411	0.62 390	0.31 464	0.33 509	0.33 478	0.30 475	0.30 439	0.28 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 310	0.20 161	0.40 174	0.34 57	0.23 154	0.57 302	0.58 449	1.10 403	0.77 281	0.86 367	0.94 321	0.95 400	0.54 301	0.68 314	0.60 383	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.15 212

LG-Stereo	0.24 45	0.18 88	0.40 174	0.39 185	0.20 74	0.22 15	0.27 110	0.32 15	0.36 90	0.26 32	0.44 103	0.22 30	0.16 9	0.37 47	0.27 122	0.11 22	0.12 190	0.16 147	0.15 196	0.13 79	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

MGS-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.36 111	0.23 154	0.37 173	0.30 154	0.39 46	0.44 140	0.31 60	0.51 135	0.40 129	0.24 68	0.43 86	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.14 123	0.13 145

whm_eth	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

GCAP-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.38 157	0.19 50	0.38 186	0.23 60	0.57 126	0.41 124	0.45 137	0.49 122	0.39 119	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 190	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 129	0.18 88	0.40 174	0.40 222	0.24 183	0.32 133	0.27 110	0.58 132	0.72 249	0.65 223	0.54 150	0.42 145	0.23 58	0.45 101	0.28 142	0.14 98	0.09 22	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.11 64

PSMNet-ADL	0.48 310	0.27 355	0.40 174	0.48 393	0.30 352	0.68 369	0.37 279	0.90 325	0.80 302	0.61 194	0.80 251	0.92 394	0.62 348	0.72 336	0.63 393	0.23 394	0.18 390	0.18 231	0.20 359	0.22 364	0.20 352

RAFT-345	0.40 228	0.18 88	0.40 174	0.38 157	0.22 114	0.33 140	0.26 94	0.61 153	0.51 165	0.74 290	1.79 508	0.45 161	0.33 167	0.66 293	0.36 240	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.14 170	0.13 79	0.13 145

TestStereo	0.38 200	0.31 395	0.40 174	0.45 356	0.20 74	0.40 197	0.37 279	0.66 190	0.65 218	0.53 167	0.78 238	0.47 172	0.40 221	0.55 174	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.22 364	0.13 145

AIO-test2	0.39 216	0.21 198	0.41 184	0.47 386	0.25 215	0.45 237	0.35 243	0.77 274	1.27 494	0.36 90	0.87 294	0.37 107	0.30 145	0.47 121	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.21 343	0.23 415	0.15 169	0.13 145

rrr	0.29 92	0.22 237	0.41 184	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.32 198	0.52 108	0.42 132	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.14 189

testlalala_base	0.46 283	0.25 319	0.41 184	0.46 377	0.33 401	0.58 308	0.25 82	0.57 126	0.34 69	0.51 158	0.56 159	0.46 169	0.30 145	0.43 86	0.31 170	1.47 558	0.11 135	0.14 80	0.09 9	1.59 548	0.13 145

TestStereo1	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

fff	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

x	0.39 216	0.24 295	0.41 184	0.34 57	0.23 154	0.52 265	0.32 198	0.86 306	0.52 168	0.57 179	0.70 199	0.59 235	0.50 278	0.49 135	0.46 326	0.17 248	0.15 321	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.16 258

SA-5K	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

Sa-1000	0.48 310	0.24 295	0.41 184	0.45 356	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.81 291	0.93 385	0.82 337	1.50 488	0.53 197	0.45 250	0.92 429	0.30 163	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

HHNet	0.41 239	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.37 428	0.33 140	0.34 219	0.69 218	0.75 266	0.86 367	1.30 455	0.52 193	0.32 157	0.52 154	0.35 224	0.15 159	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.15 169	0.24 403

RAFT-RH_RVC	0.56 391	0.17 64	0.41 184	0.37 127	0.23 154	0.57 302	0.24 74	0.60 147	0.70 237	1.19 488	3.94 559	0.56 207	0.38 204	0.65 285	0.36 240	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.14 170	0.12 44	0.13 145

HCRNet	0.44 263	0.34 412	0.41 184	0.53 460	0.26 256	0.53 273	0.29 138	0.83 296	0.63 206	0.71 266	0.81 258	0.77 339	0.50 278	0.66 293	0.36 240	0.24 406	0.16 353	0.24 397	0.20 359	0.21 342	0.18 296

DCANet	0.36 168	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.57 316	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

cscssc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

111	0.40 228	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.52 265	0.28 128	0.74 258	1.16 469	0.50 155	0.91 313	0.63 254	0.48 264	0.61 246	0.35 224	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.13 145

test_xeample3	0.29 92	0.21 198	0.41 184	0.35 91	0.26 256	0.35 159	0.32 198	0.56 121	0.36 90	0.43 132	0.32 66	0.34 85	0.28 115	0.54 169	0.23 47	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.13 145

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 168	0.17 64	0.41 184	0.35 91	0.19 50	0.33 140	0.29 138	0.65 181	0.73 256	0.68 244	1.01 358	0.56 207	0.40 221	0.42 80	0.30 163	0.11 22	0.09 22	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.10 28

cf-r	0.47 298	0.23 258	0.41 184	0.39 185	0.23 154	0.59 321	0.37 279	0.88 318	0.85 333	0.72 278	1.05 380	0.94 398	0.62 348	0.56 184	0.54 365	0.21 351	0.14 291	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.15 212

HSM	0.51 351	0.24 295	0.41 184	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.40 335	1.22 462	0.75 266	0.81 328	0.91 313	1.21 463	0.69 391	0.87 408	0.46 326	0.17 248	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.17 244	0.17 278

SGM_RVC	0.97 489	0.28 369	0.41 184	0.39 185	0.22 114	1.55 519	0.73 496	1.51 522	1.25 490	2.25 543	1.92 514	2.58 539	1.56 529	2.02 538	1.19 501	0.27 437	0.27 476	0.27 442	0.25 440	0.25 404	0.25 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 421	0.35 418	0.41 184	0.42 294	0.25 215	1.01 458	0.77 500	1.13 417	1.09 457	1.17 484	1.22 436	1.04 425	0.75 421	0.88 411	0.63 393	0.28 447	0.30 489	0.34 480	0.30 475	0.26 411	0.26 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 298	0.19 125	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.57 302	0.42 360	1.14 426	0.71 248	0.84 356	0.75 217	1.09 442	0.53 289	0.74 348	0.53 360	0.17 248	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.19 329

GCAP-BAT	0.30 107	0.21 198	0.42 205	0.33 46	0.27 287	0.26 47	0.27 110	0.45 79	0.30 44	0.60 187	0.64 179	0.45 161	0.23 58	0.56 184	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AE-Stereo	0.34 135	0.21 198	0.42 205	0.48 393	0.31 374	0.48 250	0.35 243	0.61 153	0.62 195	0.32 73	0.55 156	0.52 193	0.27 101	0.47 121	0.29 157	0.13 59	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.12 109

11t1	0.36 168	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.62 337	0.29 138	0.69 218	0.43 134	0.60 187	0.53 148	0.53 197	0.48 264	0.56 184	0.40 278	0.18 281	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.17 244	0.17 278

CASS	0.45 273	0.27 355	0.42 205	0.48 393	0.22 114	0.61 329	0.34 219	0.97 352	0.62 195	0.71 266	0.85 283	0.61 246	0.55 307	0.57 197	0.41 282	0.29 454	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.22 364	0.28 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 328	0.20 161	0.42 205	0.38 157	0.23 154	0.91 438	0.35 243	0.75 264	0.62 195	0.85 360	1.54 493	1.06 431	0.66 378	0.51 148	0.43 291	0.16 209	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.16 209	0.14 189

GrayStereo	0.49 328	0.19 125	0.42 205	0.46 377	0.28 310	0.53 273	0.67 471	0.69 218	0.63 206	1.02 450	1.47 487	0.78 341	0.76 424	0.56 184	0.33 192	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.17 277	0.15 169	0.29 440

test_xeample	1.01 493	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.21 95	0.71 381	0.39 324	1.23 467	0.86 338	0.81 328	1.04 376	0.69 291	0.61 342	0.69 320	10.93 572	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.17 277	0.18 268	0.17 278

GwcNet-RSSM	0.49 328	0.24 295	0.42 205	0.40 222	0.23 154	0.55 284	0.38 301	0.93 333	0.93 385	0.71 266	1.16 426	0.86 367	0.60 336	0.62 254	0.66 401	0.21 351	0.14 291	0.19 271	0.20 359	0.16 209	0.15 212

R-Stereo Train	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145

RAFT-Stereo	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 246	0.22 237	0.43 216	0.33 46	0.21 95	0.58 308	0.39 324	0.95 345	0.67 224	0.63 204	0.77 227	0.69 291	0.57 316	0.61 246	0.38 265	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.16 228	0.19 302	0.18 296

ttt	0.51 351	0.25 319	0.43 216	0.38 157	0.24 183	0.65 360	0.38 301	1.18 445	1.05 439	0.72 278	1.08 392	0.63 254	0.49 267	0.84 394	0.59 380	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.20 359	0.24 394	0.24 403

testlalala	0.28 81	0.19 125	0.43 216	0.34 57	0.23 154	0.45 237	0.30 154	0.43 69	0.29 39	0.68 244	0.49 122	0.35 94	0.25 75	0.32 19	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 150	0.20 161	0.43 216	0.37 127	0.24 183	0.48 250	0.31 177	0.86 306	0.65 218	0.55 173	0.50 126	0.50 185	0.34 175	0.56 184	0.31 170	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 189

HBP-ISP	0.59 412	0.45 469	0.43 216	0.45 356	0.33 401	0.70 376	0.28 128	1.11 409	1.00 417	0.83 349	1.18 430	0.65 274	0.68 387	0.88 411	0.52 357	0.35 494	0.38 518	0.47 514	0.41 513	0.38 483	0.31 457

BUS	0.45 273	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.70 376	0.34 219	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.65 274	0.49 267	0.64 278	0.51 350	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

test_5	0.43 256	0.24 295	0.43 216	0.52 450	0.28 310	0.28 77	0.42 360	0.72 245	0.82 315	0.62 196	0.91 313	0.72 308	0.55 307	0.79 374	0.35 224	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.16 258

BSDual-CNN	0.46 283	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

psmg	0.49 328	0.25 319	0.43 216	0.41 254	0.28 310	0.85 430	0.43 367	0.99 357	0.76 274	0.91 401	0.94 321	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.15 321	0.20 301	0.20 359	0.18 268	0.18 296

test-3	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.22 45	0.63 167	0.78 291	0.71 266	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.23 60	0.63 167	0.78 291	0.68 244	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

xxxx	1.01 493	0.22 237	0.43 216	0.36 111	0.21 95	0.82 423	0.36 265	1.32 491	0.88 351	0.71 266	0.94 321	0.97 405	0.63 354	0.64 278	10.58 571	0.20 334	0.16 353	0.18 231	0.17 277	0.19 302	0.19 329

rvit_stereo_0081_aga	0.31 113	0.28 369	0.44 228	0.42 294	0.29 336	0.34 150	0.31 177	0.44 75	0.40 120	0.39 114	0.44 103	0.40 129	0.32 157	0.42 80	0.29 157	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.16 228	0.20 318	0.15 212

MyStereo04	0.44 263	0.22 237	0.44 228	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	1.00 361	1.08 455	0.62 196	0.58 166	0.55 204	0.57 316	0.71 331	0.44 307	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

qqq	0.40 228	0.26 338	0.44 228	0.36 111	0.22 114	0.46 242	0.36 265	0.85 302	0.54 175	0.56 176	0.69 196	0.65 274	0.53 289	0.55 174	0.45 316	0.17 248	0.16 353	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

DisPM	0.39 216	0.19 125	0.44 228	0.41 254	0.27 287	0.24 29	0.31 177	0.65 181	0.57 188	0.87 375	0.87 294	0.60 241	0.32 157	0.76 358	0.32 180	0.18 281	0.12 190	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.20 352

RAFT_CTSACE	0.45 273	0.20 161	0.44 228	0.45 356	0.27 287	0.34 150	0.39 324	0.60 147	0.73 256	0.76 299	1.44 481	0.83 356	0.38 204	1.08 465	0.26 104	0.12 31	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 168	0.19 125	0.44 228	0.44 333	0.23 154	0.48 250	0.36 265	0.66 190	0.82 315	0.64 214	0.45 106	0.68 287	0.25 75	0.41 72	0.31 170	0.12 31	0.10 51	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

IIG-Stereo	0.43 256	0.21 198	0.44 228	0.50 422	0.25 215	0.44 229	0.21 36	0.71 241	0.76 274	0.83 349	0.95 330	0.83 356	0.43 235	0.90 419	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.19 271	0.14 170	0.15 169	0.11 64

RAFT_R40	0.40 228	0.19 125	0.44 228	0.43 314	0.25 215	0.23 20	0.26 94	0.67 200	0.67 224	0.98 434	0.78 238	0.72 308	0.43 235	0.76 358	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.18 268	0.14 189

222	1.18 516	0.22 237	0.44 228	0.37 127	0.22 114	0.79 407	0.37 279	1.31 490	0.89 364	0.92 409	1.08 392	0.72 308	0.71 408	0.66 293	13.89 575	0.20 334	0.15 321	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.19 329

EAI-Stereo	0.34 135	0.19 125	0.44 228	0.39 185	0.21 95	0.31 116	0.30 154	1.15 430	0.30 44	0.49 152	0.75 217	0.36 105	0.28 115	0.62 254	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.13 79	0.12 109

Gwc-CoAtRS	0.34 135	0.17 64	0.44 228	0.39 185	0.23 154	0.34 150	0.22 45	0.70 233	0.75 266	0.60 187	0.59 167	0.58 220	0.29 129	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.12 109

CVANet_RVC	0.57 398	0.33 407	0.44 228	0.47 386	0.32 390	0.67 367	0.61 459	1.05 385	0.93 385	0.85 360	1.04 376	1.01 416	0.73 415	0.83 389	0.52 357	0.29 454	0.19 404	0.27 442	0.25 440	0.31 445	0.21 370

testlalala2	0.36 168	0.18 88	0.45 240	0.89 531	0.53 502	0.44 229	0.26 94	0.61 153	0.49 159	0.68 244	0.56 159	0.44 159	0.24 68	0.34 30	0.31 170	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 135	0.27 355	0.45 240	0.36 111	0.25 215	0.48 250	0.30 154	0.58 132	0.90 367	0.42 129	0.36 84	0.30 59	0.29 129	0.49 135	0.30 163	0.16 209	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.18 268	0.15 212

MyStereo05	0.44 263	0.21 198	0.45 240	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.93 333	1.09 457	0.76 299	0.61 172	0.51 189	0.57 316	0.73 341	0.42 286	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

StereoVision	0.42 246	0.28 369	0.45 240	0.49 408	0.28 310	0.38 186	0.38 301	0.72 245	0.62 195	0.44 135	1.14 415	0.54 201	0.39 215	0.56 184	0.34 207	0.21 351	0.24 452	0.25 410	0.24 431	0.26 411	0.16 258

GANet-ADL	0.42 246	0.25 319	0.45 240	0.43 314	0.29 336	0.54 279	0.35 243	0.89 320	0.86 338	0.63 204	0.72 202	0.68 287	0.42 229	0.52 154	0.41 282	0.21 351	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.19 329

CrosDoStereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 534	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

NF-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.57 212	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

NRIStereo	0.36 168	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.23 154	0.34 150	0.26 94	0.65 181	0.55 180	0.64 214	0.63 176	0.56 207	0.37 200	0.65 285	0.37 256	0.15 159	0.11 135	0.18 231	0.15 196	0.17 244	0.14 189

ASMatch	0.48 310	0.19 125	0.45 240	0.39 185	0.28 310	0.37 173	0.26 94	0.74 258	0.68 229	0.76 299	2.34 526	0.61 246	0.52 285	0.62 254	0.37 256	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.21 370

DeepStereo_LL	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 534	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

SST-Stereo	0.40 228	0.19 125	0.45 240	0.42 294	0.25 215	0.25 43	0.21 36	0.66 190	0.47 156	1.08 472	0.79 248	0.72 308	0.43 235	0.77 365	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.19 302	0.15 212

THIR-Stereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.23 154	0.75 393	0.67 471	0.66 190	0.87 347	1.02 450	1.40 471	0.72 308	0.76 424	0.62 254	0.42 286	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.15 212

Pruner-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.40 222	0.25 215	0.22 15	0.24 74	0.67 200	0.55 180	0.89 389	0.76 223	0.68 287	0.29 129	0.62 254	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.17 277	0.17 244	0.18 296

RAFT	0.45 273	0.22 237	0.45 240	0.47 386	0.26 256	0.54 279	0.47 390	0.66 190	0.58 190	0.80 315	0.82 262	0.94 398	0.57 316	0.75 354	0.34 207	0.17 248	0.15 321	0.22 358	0.20 359	0.16 209	0.12 109

XX-Stereo	0.37 185	0.17 64	0.45 240	0.55 474	0.36 421	0.38 186	0.20 20	0.60 147	0.30 44	0.46 143	1.30 455	0.73 319	0.26 90	0.56 184	0.26 104	0.16 209	0.11 135	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.10 28

CFNet-RSSM	0.34 135	0.17 64	0.45 240	0.39 185	0.22 114	0.35 159	0.23 60	0.73 256	0.84 325	0.65 223	0.54 150	0.57 212	0.28 115	0.46 114	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.11 64

HITNet	0.41 239	0.26 338	0.45 240	0.33 46	0.17 17	0.63 346	0.30 154	0.93 333	0.64 213	0.71 266	0.82 262	0.64 261	0.52 285	0.59 232	0.43 291	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.19 302	0.12 109
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
UGAM	0.52 360	0.22 237	0.46 257	0.45 356	0.25 215	0.41 211	0.52 427	0.62 159	1.16 469	0.76 299	1.13 410	1.32 481	0.57 316	1.00 448	0.53 360	0.17 248	0.14 291	0.25 410	0.21 381	0.15 169	0.13 145

test_sample1	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.34 57	0.23 154	0.58 308	0.35 243	0.99 357	0.49 159	0.62 196	0.75 217	0.69 291	0.61 342	0.58 217	0.44 307	0.18 281	0.14 291	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.17 278

mmm	0.44 263	0.27 355	0.46 257	0.38 157	0.24 183	0.61 329	0.35 243	0.94 338	0.53 171	0.72 278	1.05 380	0.63 254	0.50 278	0.57 197	0.45 316	0.18 281	0.15 321	0.23 380	0.20 359	0.20 318	0.18 296

1111x	0.55 380	0.22 237	0.46 257	0.38 157	0.20 74	0.66 363	0.43 367	1.23 467	0.99 411	0.71 266	0.99 353	0.95 400	0.69 391	0.90 419	1.08 491	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.18 296

DCRE	0.37 185	0.18 88	0.46 257	0.45 356	0.32 390	0.42 218	0.37 279	0.63 167	0.51 165	0.47 148	0.94 321	0.56 207	0.36 196	0.52 154	0.32 180	0.14 98	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.13 145

SA	0.44 263	0.25 319	0.46 257	0.46 377	0.24 183	0.43 221	0.36 265	0.75 264	0.96 399	0.59 183	1.03 370	0.48 177	0.52 285	0.94 442	0.32 180	0.16 209	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

OMP-Stereo	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.52 450	0.24 183	0.36 168	0.25 82	0.71 241	0.78 291	0.77 305	0.64 179	0.89 382	0.39 215	0.91 426	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.20 301	0.15 196	0.15 169	0.12 109

OCTAStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

RE-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

TVStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

CFNet	0.51 351	0.29 381	0.46 257	0.41 254	0.27 287	0.70 376	0.32 198	1.13 417	1.00 417	0.72 278	1.07 389	0.85 362	0.60 336	0.76 358	0.52 357	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.16 258

SGM-ForestM	4.04 564	0.32 399	0.46 257	0.43 314	0.27 287	7.50 570	1.45 554	3.84 565	4.24 564	8.19 576	6.76 573	19.00 585	9.08 572	10.74 576	6.62 566	0.31 464	0.33 509	0.32 473	0.32 488	0.29 430	0.29 440

FACV-RUCA	0.43 256	0.28 369	0.47 269	0.45 356	0.33 401	0.58 308	0.34 219	0.82 293	0.73 256	0.57 179	0.84 273	0.47 172	0.50 278	0.54 169	0.39 271	0.22 377	0.15 321	0.35 482	0.16 228	0.28 426	0.21 370

rvit_stereo_0081	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_0082	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_ft	0.33 129	0.25 319	0.47 269	0.52 450	0.32 390	0.33 140	0.47 390	0.49 89	0.50 163	0.34 81	0.41 96	0.41 135	0.32 157	0.48 131	0.34 207	0.22 377	0.14 291	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.14 189

HH	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

Patchmatch Stereo++	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212
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
TransformOpticalFlow	0.44 263	0.20 161	0.47 269	0.41 254	0.23 154	0.37 173	0.47 390	0.94 338	0.76 274	0.65 223	1.14 415	0.73 319	0.56 314	0.76 358	0.32 180	0.15 159	0.10 51	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.13 145

PSM-adaLoss	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.56 184	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo_v2	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.57 197	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.25 43	0.21 36	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.57 197	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

HUI-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.60 147	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.50 141	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

DRaft	0.49 328	0.17 64	0.47 269	0.37 127	0.25 215	0.58 308	0.40 335	0.65 181	0.85 333	1.02 450	1.75 507	0.50 185	0.82 446	0.63 265	0.40 278	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

DeepStereo_RVC	0.36 168	0.21 198	0.47 269	0.40 222	0.24 183	0.26 47	0.22 45	0.60 147	0.38 109	0.69 253	0.67 193	0.57 212	0.51 283	0.56 184	0.39 271	0.16 209	0.12 190	0.18 231	0.15 196	0.19 302	0.18 296

iGMRVC	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.30 154	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

iRAFT	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

RAFT-IKP	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.28 128	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

psm_up	0.55 380	0.26 338	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.65 360	0.56 445	1.04 380	0.82 315	0.82 337	0.88 302	1.01 416	0.94 477	0.74 348	0.61 387	0.21 351	0.25 460	0.26 429	0.23 415	0.21 342	0.20 352

AdaStereo	0.50 344	0.32 399	0.47 269	0.48 393	0.25 215	0.67 367	0.32 198	1.17 442	0.88 351	0.75 292	0.99 353	0.75 327	0.49 267	0.67 304	0.46 326	0.27 437	0.12 190	0.28 450	0.18 304	0.23 381	0.18 296
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.
DLCB_ROB	0.58 405	0.28 369	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.77 400	0.50 409	0.99 357	0.92 379	1.04 459	1.14 415	1.21 463	0.69 391	0.88 411	0.69 408	0.20 334	0.20 416	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.18 296

G2L-Stereo	0.49 328	0.23 258	0.48 289	0.43 314	0.26 256	0.47 247	0.42 360	0.93 333	0.78 291	0.84 356	0.86 286	0.91 389	0.52 285	0.78 369	0.70 411	0.20 334	0.17 373	0.22 358	0.18 304	0.17 244	0.21 370

model_zeroshot	0.33 129	0.18 88	0.48 289	0.39 185	0.28 310	0.45 237	0.25 82	0.63 167	0.45 147	0.61 194	0.50 126	0.51 189	0.25 75	0.45 101	0.26 104	0.16 209	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.13 145

LL-Strereo2	0.35 150	0.24 295	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.35 159	0.24 74	0.67 200	0.44 140	0.54 171	0.51 135	0.66 279	0.25 75	0.66 293	0.30 163	0.14 98	0.12 190	0.23 380	0.20 359	0.18 268	0.13 145

DCANet-4	0.36 168	0.20 161	0.48 289	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.66 190	0.92 379	0.69 253	0.78 238	0.40 129	0.47 259	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

iRaft-Stereo_5w	0.45 273	0.21 198	0.48 289	0.42 294	0.28 310	0.31 116	0.54 435	0.63 167	0.62 195	0.62 196	0.89 306	1.01 416	0.69 391	0.75 354	0.66 401	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.15 212

GwcNet-ADL	0.44 263	0.22 237	0.48 289	0.45 356	0.30 352	0.40 197	0.37 279	0.92 331	0.97 402	0.71 266	0.78 238	0.61 246	0.42 229	0.62 254	0.50 340	0.19 311	0.14 291	0.15 121	0.14 170	0.18 268	0.18 296

AAGNet	1.43 530	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.25 215	0.29 89	0.31 177	0.65 181	0.68 229	0.97 429	0.86 286	0.67 286	0.62 348	0.64 278	20.63 580	0.16 209	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.19 302	0.12 109

STrans-v2	0.46 283	0.20 161	0.48 289	0.40 222	0.24 183	0.55 284	0.50 409	1.07 393	0.73 256	0.65 223	1.05 380	0.72 308	0.69 391	0.72 336	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.14 170	0.13 79	0.12 109

PSM-softLoss	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

KMStereo	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

IRAFT_RVC	0.42 246	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.24 183	0.27 60	0.54 435	0.74 258	0.77 281	0.76 299	0.80 251	0.73 319	0.51 283	0.70 326	0.36 240	0.17 248	0.10 51	0.21 343	0.16 228	0.16 209	0.14 189

RALAANet	0.38 200	0.23 258	0.48 289	0.42 294	0.29 336	0.35 159	0.25 82	0.86 306	0.64 213	0.67 238	0.65 182	0.60 241	0.29 129	0.60 238	0.34 207	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.21 342	0.13 145

test_sample5	0.47 298	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.77 305	0.94 321	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

CoDeX	0.47 298	0.20 161	0.49 301	0.42 294	0.25 215	0.75 393	0.36 265	1.27 482	0.80 302	0.82 337	0.96 334	0.62 252	0.57 316	0.60 238	0.36 240	0.17 248	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.16 209	0.14 189

DualNet	0.48 310	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.80 315	1.03 370	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

ffm	0.44 263	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

ff1	0.49 328	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

mmx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

xxx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

ADStereo(finetuned)	0.37 185	0.16 40	0.49 301	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.69 391	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

CSP-Net	0.56 391	0.27 355	0.49 301	0.41 254	0.28 310	1.22 496	0.50 409	1.23 467	0.72 249	0.95 423	0.95 330	0.89 382	0.62 348	0.83 389	0.62 390	0.26 427	0.17 373	0.17 185	0.17 277	0.18 268	0.17 278

AACVNet	0.50 344	0.23 258	0.49 301	0.46 377	0.29 336	0.52 265	0.38 301	0.90 325	0.55 180	0.81 328	1.03 370	1.00 412	0.70 404	0.83 389	0.54 365	0.21 351	0.18 390	0.24 397	0.18 304	0.23 381	0.20 352

PFNet+	0.40 228	0.19 125	0.49 301	0.39 185	0.25 215	0.28 77	0.23 60	0.64 180	0.70 237	0.85 360	0.79 248	0.64 261	0.35 178	0.72 336	0.34 207	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.20 359	0.16 209	0.20 352

CRE-IMP	0.36 168	0.23 258	0.49 301	0.42 294	0.24 183	0.41 211	0.21 36	0.57 126	0.41 124	0.65 223	0.72 202	0.53 197	0.37 200	0.61 246	0.38 265	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.21 342	0.18 296

TDLM	0.57 398	0.33 407	0.49 301	0.51 438	0.30 352	0.66 363	0.73 496	1.03 377	1.01 421	0.82 337	1.10 398	0.84 360	0.70 404	0.86 406	0.58 375	0.28 447	0.17 373	0.25 410	0.22 399	0.26 411	0.19 329

rvit_stereo_0083	0.34 135	0.24 295	0.50 314	0.44 333	0.27 287	0.34 150	0.35 243	0.45 79	0.62 195	0.37 97	0.47 117	0.42 145	0.35 178	0.40 64	0.36 240	0.22 377	0.20 416	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.14 189

test_sample7	0.52 360	0.29 381	0.50 314	0.36 111	0.27 287	0.62 337	0.41 350	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.26 427	0.20 416	0.27 442	0.26 454	0.27 422	0.24 403

test_sample6	0.49 328	0.26 338	0.50 314	0.37 127	0.22 114	0.63 346	0.40 335	1.12 415	0.83 320	0.80 315	1.03 370	0.66 279	0.55 307	0.67 304	0.46 326	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.23 381	0.21 370

test_sample4	0.47 298	0.26 338	0.50 314	0.35 91	0.22 114	0.69 371	0.38 301	1.15 430	0.81 310	0.78 309	0.82 262	0.62 252	0.53 289	0.63 265	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.21 343	0.19 334	0.21 342	0.19 329

test_sample3	0.46 283	0.25 319	0.50 314	0.35 91	0.23 154	0.69 371	0.37 279	1.15 430	0.81 310	0.75 292	0.79 248	0.66 279	0.49 267	0.63 265	0.46 326	0.21 351	0.15 321	0.20 301	0.19 334	0.21 342	0.19 329

plain	0.31 113	0.20 161	0.50 314	0.39 185	0.29 336	0.27 60	0.30 154	0.44 75	0.35 82	0.31 60	0.66 189	0.30 59	0.31 152	0.65 285	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.17 244	0.12 109

IER	0.46 283	0.23 258	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.69 371	0.35 243	0.80 287	0.66 221	0.83 349	0.94 321	0.75 327	0.77 431	0.60 238	0.42 286	0.17 248	0.14 291	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

UDGNet	0.48 310	0.77 521	0.50 314	0.48 393	0.31 374	0.41 211	0.34 219	0.70 233	0.92 379	0.65 223	0.60 169	0.58 220	0.43 235	0.63 265	0.41 282	0.32 475	0.15 321	0.66 532	0.19 334	0.36 474	0.21 370

DEmStereo	0.48 310	0.17 64	0.50 314	0.38 157	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.63 167	0.74 263	0.89 389	1.66 500	0.58 220	1.06 494	0.60 238	0.42 286	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

ac_64	0.52 360	0.22 237	0.50 314	0.45 356	0.28 310	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.61 194	0.91 401	0.83 268	1.07 436	0.68 387	0.74 348	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.15 212

DMCA	0.45 273	0.26 338	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.51 261	0.34 219	0.93 333	0.68 229	0.75 292	0.83 268	0.79 343	0.53 289	0.51 148	0.54 365	0.21 351	0.16 353	0.21 343	0.16 228	0.19 302	0.21 370

DIP-Stereo	0.39 216	0.21 198	0.50 314	0.41 254	0.28 310	0.62 337	0.27 110	0.77 274	0.40 120	0.64 214	0.86 286	0.52 193	0.33 167	0.66 293	0.42 286	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.15 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 150	0.23 258	0.51 326	0.44 333	0.21 95	0.64 353	0.27 110	0.59 137	0.63 206	0.40 120	0.38 90	0.55 204	0.40 221	0.57 197	0.35 224	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.16 209	0.13 145

NINENet	0.50 344	0.29 381	0.51 326	0.45 356	0.32 390	0.70 376	0.34 219	1.10 403	0.88 351	0.80 315	0.94 321	0.65 274	0.49 267	0.73 341	0.51 350	0.22 377	0.20 416	0.25 410	0.18 304	0.22 364	0.21 370

hknet	0.49 328	0.25 319	0.51 326	0.45 356	0.29 336	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.83 320	0.75 292	0.80 251	0.97 405	0.61 342	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

ADLNet	0.55 380	0.27 355	0.51 326	0.44 333	0.35 417	0.78 404	0.46 383	1.08 397	0.86 338	0.99 437	0.98 348	0.92 394	0.63 354	0.69 320	0.81 434	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370

UPFNet	0.53 366	0.24 295	0.51 326	0.45 356	0.38 437	0.84 429	0.49 404	0.99 357	0.75 266	0.87 375	0.88 302	0.86 367	0.64 365	0.80 375	0.71 416	0.20 334	0.20 416	0.20 301	0.20 359	0.19 302	0.15 212

ITSA-stereo	0.53 366	0.28 369	0.52 331	0.40 222	0.23 154	0.56 297	0.34 219	1.24 474	1.24 484	0.80 315	0.81 258	0.72 308	0.58 325	0.82 381	0.65 398	0.21 351	0.17 373	0.23 380	0.21 381	0.22 364	0.26 416

gcap-zeroshot	0.34 135	0.18 88	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.49 254	0.27 110	0.52 108	0.34 69	0.64 214	0.50 126	0.83 356	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.13 59	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.12 109

PCWNet_CMD	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.95 345	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.21 343	0.16 228	0.24 394	0.19 329

AASNet	0.53 366	0.25 319	0.52 331	0.49 408	0.32 390	0.74 390	0.40 335	1.50 519	0.86 338	0.86 367	0.92 317	0.64 261	0.59 332	0.59 232	0.79 429	0.23 394	0.19 404	0.20 301	0.16 228	0.21 342	0.19 329

CFNet_pseudo	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.30 154	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.03 370	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

RASNet	0.53 366	0.22 237	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.68 369	0.38 301	0.97 352	0.88 351	0.73 285	1.04 376	1.03 423	0.92 471	0.90 419	0.86 444	0.16 209	0.14 291	0.14 80	0.17 277	0.15 169	0.13 145

MSMDNet	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.96 349	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.23 381	0.19 329

ccs_rob	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.31 177	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.02 366	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

DCVSM-stereo	0.49 328	0.27 355	0.53 339	0.39 185	0.29 336	0.51 261	0.26 94	0.75 264	0.75 266	1.11 478	0.75 217	1.05 429	0.72 412	0.60 238	0.47 333	0.20 334	0.19 404	0.24 397	0.20 359	0.25 404	0.30 449

MIM_Stereo	0.38 200	0.17 64	0.53 339	0.37 127	0.24 183	0.27 60	0.24 74	0.70 233	0.54 175	0.72 278	1.00 355	0.63 254	0.29 129	0.64 278	0.38 265	0.13 59	0.14 291	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.11 64

LMCR-Stereo	0.53 366	0.30 390	0.53 339	0.58 485	0.30 352	0.83 426	0.36 265	1.19 447	0.76 274	0.88 385	1.04 376	0.56 207	0.62 348	0.82 381	0.67 404	0.19 311	0.15 321	0.19 271	0.14 170	0.23 381	0.17 278

iResNet_ROB	0.52 360	0.21 198	0.53 339	0.37 127	0.21 95	0.61 329	0.29 138	1.51 522	1.32 500	0.90 396	1.02 366	0.80 351	0.62 348	0.76 358	0.43 291	0.16 209	0.12 190	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 296

MyStereo8	0.40 228	0.20 161	0.54 343	0.41 254	0.29 336	0.53 273	0.29 138	0.65 181	0.49 159	0.71 266	0.98 348	0.58 220	0.43 235	0.50 141	0.51 350	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.19 302	0.19 329

GMStereo	0.39 216	0.37 430	0.54 343	0.40 222	0.26 256	0.42 218	0.36 265	0.59 137	1.04 435	0.55 173	0.51 135	0.37 107	0.35 178	0.54 169	0.41 282	0.19 311	0.13 257	0.16 147	0.17 277	0.24 394	0.18 296
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 398	0.32 399	0.54 343	0.45 356	0.27 287	0.57 302	0.48 398	1.00 361	1.28 496	0.86 367	1.33 459	0.87 373	0.58 325	1.07 462	0.75 423	0.18 281	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.18 296

StereoDRNet-Refined	0.58 405	0.32 399	0.54 343	0.46 377	0.30 352	0.96 449	0.40 335	1.00 361	0.94 392	1.12 479	1.08 392	0.96 403	0.67 381	0.90 419	0.89 464	0.17 248	0.13 257	0.22 358	0.21 381	0.20 318	0.19 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 524	0.43 460	0.54 343	0.44 333	0.34 410	1.66 526	0.60 454	1.94 542	1.37 503	4.47 567	3.25 545	4.71 559	1.94 544	1.92 533	1.17 499	0.35 494	0.35 513	0.37 492	0.31 482	0.32 451	0.32 461
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
CFNet_ucs	0.50 344	0.24 295	0.55 348	0.38 157	0.31 374	0.58 308	0.33 208	0.98 355	0.93 385	0.88 385	1.19 434	0.80 351	0.49 267	0.63 265	0.43 291	0.21 351	0.15 321	0.26 429	0.18 304	0.26 411	0.22 388

dd	0.43 256	0.38 440	0.55 348	0.44 333	0.25 215	0.47 247	0.38 301	0.70 233	1.05 439	0.59 183	0.65 182	0.42 145	0.39 215	0.66 293	0.50 340	0.24 406	0.15 321	0.21 343	0.15 196	0.22 364	0.18 296

SACVNet	0.58 405	0.34 412	0.55 348	0.55 474	0.36 421	0.63 346	0.48 398	1.13 417	0.77 281	1.02 450	1.06 386	1.02 421	0.74 417	0.90 419	0.51 350	0.27 437	0.21 426	0.25 410	0.24 431	0.29 430	0.36 480

SFCPSM	0.47 298	0.21 198	0.55 348	0.40 222	0.27 287	0.87 434	0.37 279	1.33 493	0.77 281	0.80 315	0.84 273	0.54 201	0.49 267	0.57 197	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.15 212

delet	0.55 380	0.24 295	0.55 348	0.44 333	0.33 401	1.07 470	0.50 409	1.00 361	0.86 338	0.85 360	0.96 334	0.90 387	0.63 354	0.83 389	0.74 422	0.18 281	0.18 390	0.20 301	0.21 381	0.16 209	0.15 212

GANet	0.70 437	0.37 430	0.55 348	0.51 438	0.34 410	0.94 443	0.96 521	1.08 397	0.94 392	1.04 459	1.98 517	1.13 456	0.88 463	1.12 472	0.66 401	0.25 417	0.26 467	0.27 442	0.22 399	0.31 445	0.22 388

DDVS	0.52 360	0.30 390	0.56 354	0.41 254	0.31 374	0.71 381	0.34 219	0.91 329	0.67 224	0.85 360	0.89 306	1.12 450	0.46 255	0.86 406	0.60 383	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.25 404	0.26 416

ssnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.56 354	0.43 314	0.29 336	0.95 446	0.59 452	1.13 417	0.99 411	0.93 413	0.80 251	0.99 409	0.64 365	0.82 381	0.94 470	0.25 417	0.22 434	0.23 380	0.24 431	0.20 318	0.19 329

acv_ft	0.51 351	0.23 258	0.56 354	0.44 333	0.28 310	0.86 433	0.39 324	0.91 329	0.80 302	0.97 429	0.96 334	0.79 343	0.59 332	0.63 265	0.87 450	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212

BEATNet_4x	0.46 283	0.32 399	0.56 354	0.37 127	0.19 50	0.63 346	0.35 243	1.01 370	0.72 249	0.77 305	0.83 268	0.70 295	0.59 332	0.68 314	0.53 360	0.16 209	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.24 394	0.16 258

CRFU-Net	0.57 398	0.27 355	0.57 358	0.46 377	0.30 352	1.20 494	0.52 427	1.10 403	0.56 186	1.00 442	0.98 348	1.06 431	0.79 438	0.81 378	0.71 416	0.21 351	0.19 404	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.19 329

iRaft-Stereo_20w	0.39 216	0.19 125	0.57 358	0.37 127	0.27 287	0.31 116	0.24 74	1.44 513	0.29 39	0.69 253	0.53 148	0.60 241	0.42 229	0.83 389	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.15 169	0.13 145

GES	0.44 263	0.23 258	0.57 358	0.40 222	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.96 349	0.68 229	0.74 290	0.83 268	0.47 172	0.48 264	0.67 304	0.43 291	0.22 377	0.16 353	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.23 395

HGLStereo	0.56 391	0.28 369	0.57 358	0.50 422	0.37 428	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.78 291	0.86 367	1.14 415	0.89 382	0.82 446	0.76 358	0.73 419	0.21 351	0.20 416	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.21 370

PFNet	0.42 246	0.18 88	0.58 362	0.43 314	0.24 183	0.43 221	0.32 198	0.74 258	0.78 291	1.00 442	0.74 215	0.68 287	0.39 215	0.72 336	0.37 256	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.15 196	0.16 209	0.13 145

IPLG	0.39 216	0.20 161	0.59 363	0.40 222	0.24 183	0.54 279	0.27 110	0.75 264	0.63 206	0.84 356	0.81 258	0.32 69	0.32 157	0.60 238	0.45 316	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

MIPNet	0.37 185	0.21 198	0.59 363	0.39 185	0.25 215	0.50 257	0.28 128	0.77 274	0.70 237	0.65 223	0.60 169	0.40 129	0.49 267	0.44 97	0.37 256	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.13 145

TRStereo	0.37 185	0.27 355	0.59 363	0.47 386	0.41 455	0.29 89	0.30 154	0.84 299	0.59 191	0.52 164	0.41 96	0.52 193	0.26 90	0.73 341	0.27 122	0.17 248	0.12 190	0.19 271	0.19 334	0.13 79	0.11 64

DMCA-RVC	0.51 351	0.30 390	0.59 363	0.50 422	0.32 390	0.54 279	0.38 301	0.86 306	0.68 229	0.94 416	0.86 286	0.91 389	0.68 387	0.70 326	0.59 380	0.23 394	0.18 390	0.31 467	0.23 415	0.26 411	0.19 329

DeepPruner_ROB	0.53 366	0.34 412	0.59 363	0.41 254	0.30 352	0.50 257	0.43 367	1.19 447	0.70 237	0.85 360	1.05 380	0.86 367	0.55 307	0.84 394	0.51 350	0.29 454	0.23 444	0.22 358	0.22 399	0.26 411	0.25 410

DAS	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.82 381	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

SepStereo	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.93 435	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

MyStereo06	0.38 200	0.21 198	0.61 370	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.95 345	0.35 82	0.62 196	0.54 150	0.76 333	0.27 101	0.50 141	0.29 157	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

MMNet	0.55 380	0.25 319	0.61 370	0.43 314	0.34 410	1.07 470	0.39 324	0.87 313	0.91 374	0.91 401	0.93 320	0.86 367	0.76 424	0.81 378	0.76 424	0.15 159	0.14 291	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.16 258

MLCV	0.47 298	0.24 295	0.61 370	0.37 127	0.17 17	0.61 329	0.33 208	0.80 287	0.87 347	0.94 416	1.13 410	0.72 308	0.43 235	0.89 417	0.51 350	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.14 123	0.12 109

MultiAttention	3.58 561	0.24 295	0.62 373	0.54 467	0.34 410	22.90 582	2.72 571	1.60 530	1.13 464	0.80 315	1.81 509	1.14 459	0.43 235	35.29 590	0.61 387	0.17 248	0.12 190	0.23 380	0.23 415	0.34 464	0.29 440

UGAM-zero	0.46 283	0.19 125	0.62 373	0.37 127	0.23 154	0.34 150	0.21 36	1.15 430	0.39 119	0.66 235	0.61 172	1.70 517	0.91 466	0.75 354	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.13 145

SMFormer	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.18 296

tta	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.14 189

qqq1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

fff1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

DSFCA	0.55 380	0.25 319	0.62 373	0.40 222	0.36 421	0.74 390	0.52 427	1.04 380	0.82 315	1.06 465	0.84 273	0.89 382	0.63 354	0.99 445	0.58 375	0.25 417	0.21 426	0.21 343	0.21 381	0.21 342	0.19 329

PS-NSSS	0.58 405	0.44 465	0.62 373	0.42 294	0.33 401	0.66 363	0.58 449	1.02 373	0.86 338	0.77 305	1.28 448	0.72 308	0.64 365	0.82 381	0.59 380	0.31 464	0.26 467	0.40 500	0.27 461	0.33 458	0.26 416

DN-CSS_ROB	0.43 256	0.26 338	0.62 373	0.40 222	0.29 336	0.44 229	0.27 110	0.77 274	0.75 266	0.72 278	1.09 396	0.48 177	0.43 235	0.69 320	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.18 268	0.16 258

MSMD_ROB	1.21 518	0.49 476	0.62 373	0.59 489	0.50 493	1.62 525	0.67 471	1.23 467	1.24 484	2.45 547	3.77 554	3.09 547	2.98 560	1.32 498	0.81 434	0.45 514	0.41 525	0.49 521	0.51 533	0.47 506	0.44 508

Anonymous_2	0.82 464	0.44 465	0.63 383	0.40 222	0.43 467	0.80 410	0.52 427	0.72 245	0.77 281	0.71 266	0.60 169	0.87 373	0.76 424	0.75 354	0.58 375	0.52 525	0.54 539	0.54 526	4.82 578	0.56 521	0.40 496

CIPLG	0.41 239	0.21 198	0.63 383	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.33 208	0.65 181	0.60 193	0.82 337	0.96 334	0.46 169	0.32 157	0.55 174	0.44 307	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

IPLGR	0.39 216	0.21 198	0.63 383	0.39 185	0.22 114	0.49 254	0.29 138	0.76 271	0.74 263	0.78 309	0.77 227	0.44 159	0.42 229	0.47 121	0.38 265	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.13 145

GEStereo_RVC	0.55 380	0.29 381	0.63 383	0.49 408	0.31 374	0.70 376	0.54 435	1.22 462	0.92 379	0.82 337	0.85 283	0.85 362	0.63 354	0.90 419	0.65 398	0.24 406	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.21 342	0.22 388

RP	0.76 450	0.36 423	0.63 383	0.66 511	0.58 515	0.80 410	0.55 439	1.14 426	1.22 481	0.97 429	1.65 498	1.43 498	1.32 516	1.01 449	0.84 439	0.33 483	0.30 489	0.36 487	0.30 475	0.34 464	0.34 473

rvit_0105_6	0.38 200	0.28 369	0.64 388	0.50 422	0.30 352	0.39 193	0.38 301	0.51 99	0.67 224	0.40 120	0.45 106	0.50 185	0.41 227	0.54 169	0.36 240	0.27 437	0.26 467	0.24 397	0.21 381	0.22 364	0.16 258

dad	0.58 405	0.50 480	0.64 388	0.43 314	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.78 280	1.25 490	1.01 447	1.17 428	1.15 460	0.53 289	0.68 314	0.50 340	0.35 494	0.23 444	0.37 492	0.21 381	0.29 430	0.20 352

IPLGR_C	0.40 228	0.21 198	0.64 388	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.34 219	0.66 190	0.62 195	0.82 337	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.46 326	0.17 248	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

MANE	4.13 565	0.51 484	0.64 388	0.66 511	0.56 510	6.89 569	0.99 524	7.55 573	12.04 573	6.68 574	8.57 576	10.69 576	9.45 573	7.59 573	6.39 565	0.49 521	0.43 531	0.48 518	0.98 554	0.49 509	0.48 521

RYNet	0.72 445	0.35 418	0.64 388	0.53 460	0.67 522	1.31 503	0.67 471	1.20 452	1.18 473	1.05 461	0.87 294	1.27 470	0.93 476	0.93 435	1.27 507	0.22 377	0.16 353	0.26 429	0.23 415	0.40 486	0.39 493

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 366	0.32 399	0.64 388	0.44 333	0.30 352	0.66 363	0.44 376	1.04 380	0.88 351	0.91 401	0.91 313	0.99 409	0.60 336	0.68 314	0.60 383	0.21 351	0.17 373	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 539	0.51 484	0.65 394	0.61 497	0.49 491	1.61 523	0.70 486	1.75 540	1.56 521	4.74 571	4.91 568	6.46 570	3.31 562	1.91 532	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

ACRE	0.40 228	0.21 198	0.65 394	0.45 356	0.33 401	0.51 261	0.33 208	0.66 190	0.63 206	0.80 315	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.45 316	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

ADLNet2	0.55 380	0.25 319	0.65 394	0.47 386	0.30 352	0.83 426	0.50 409	1.05 385	0.95 398	0.80 315	0.98 348	0.99 409	0.69 391	0.77 365	0.73 419	0.20 334	0.16 353	0.17 185	0.18 304	0.21 342	0.21 370

FCDSN-DC	1.39 529	0.56 497	0.65 394	0.74 525	0.59 516	1.38 506	0.63 462	1.35 498	1.39 506	3.26 561	4.50 565	4.61 557	2.63 555	1.58 516	1.03 485	0.46 515	0.42 527	0.48 518	0.47 524	0.50 511	0.50 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 445	0.41 456	0.65 394	0.64 503	0.44 474	0.98 455	1.20 536	1.11 409	1.00 417	0.98 434	0.96 334	1.49 504	0.87 459	0.90 419	0.79 429	0.31 464	0.26 467	0.39 497	0.39 505	0.32 451	0.32 461

PSMNet_ROB	0.64 421	0.37 430	0.65 394	0.56 477	0.42 461	0.97 451	0.83 506	1.21 454	0.92 379	0.79 313	1.02 366	1.08 438	0.63 354	0.82 381	0.91 468	0.29 454	0.20 416	0.31 467	0.31 482	0.26 411	0.23 395

ISRNet	0.56 391	0.24 295	0.66 400	0.56 477	0.36 421	0.44 229	0.25 82	0.82 293	0.84 325	1.07 468	1.25 443	0.91 389	0.60 336	0.66 293	0.58 375	0.35 494	0.26 467	0.36 487	0.33 491	0.30 439	0.42 501

UNet	0.54 378	0.26 338	0.66 400	0.44 333	0.40 448	0.99 456	0.41 350	0.98 355	0.75 266	0.83 349	0.89 306	1.04 425	0.72 412	0.73 341	0.62 390	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.17 278

FC-DCNN	1.59 535	0.51 484	0.66 400	0.61 497	0.49 491	1.56 520	0.70 486	1.66 535	1.53 517	4.64 568	4.62 566	5.85 566	3.34 564	1.84 530	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

DRN-Test	0.66 425	0.32 399	0.66 400	0.50 422	0.39 443	1.15 486	0.61 459	1.49 518	1.01 421	1.12 479	1.08 392	1.06 431	0.69 391	0.77 365	0.94 470	0.23 394	0.17 373	0.26 429	0.25 440	0.25 404	0.21 370

PAM_32	0.46 283	0.19 125	0.67 404	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.27 110	0.95 345	0.34 69	0.68 244	0.44 103	1.91 525	0.65 371	0.62 254	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.15 196	0.14 123	0.13 145

IGEV_Zeroshot_test	0.34 135	0.18 88	0.67 404	0.39 185	0.28 310	0.30 101	0.25 82	0.74 258	0.31 49	0.62 196	0.57 162	0.54 201	0.25 75	0.53 163	0.27 122	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

SQANet	0.82 464	0.74 517	0.67 404	1.13 541	0.98 539	1.11 478	0.47 390	1.07 393	0.83 320	0.91 401	1.05 380	1.03 423	0.74 417	1.01 449	0.64 396	0.61 533	0.24 452	1.03 542	0.35 496	1.18 545	0.58 531

UDG	0.88 477	0.82 527	0.67 404	1.00 536	0.96 536	1.02 460	0.57 448	1.13 417	0.99 411	0.90 396	0.97 347	1.31 476	0.99 486	0.85 401	0.84 439	0.54 530	0.32 503	1.77 550	0.40 508	0.94 538	0.66 533

LL-Strereo	0.57 398	0.27 355	0.68 408	0.48 393	0.34 410	0.39 193	0.48 398	0.94 338	0.97 402	0.83 349	0.78 238	1.10 446	1.18 506	1.33 499	0.49 339	0.17 248	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.16 209	0.17 278

DDUNet	1.06 503	2.56 571	0.68 408	1.21 543	1.26 548	1.03 463	0.69 481	1.11 409	0.94 392	0.96 424	1.22 436	1.27 470	0.82 446	0.93 435	0.72 418	0.84 541	0.38 518	1.99 553	0.60 538	1.10 544	0.85 541

AF-Net	0.81 463	0.39 447	0.68 408	0.64 503	0.54 505	0.91 438	0.51 424	1.61 532	1.31 499	0.96 424	2.02 519	1.46 499	1.26 514	1.11 471	0.99 480	0.32 475	0.24 452	0.39 497	0.27 461	0.30 439	0.25 410

StereoDRNet	0.64 421	0.33 407	0.68 408	0.51 438	0.43 467	1.03 463	0.53 431	1.47 515	0.99 411	1.10 476	0.87 294	1.07 436	0.71 408	0.82 381	0.88 454	0.23 394	0.19 404	0.25 410	0.23 415	0.27 422	0.19 329

DISCO	0.70 437	0.26 338	0.68 408	0.44 333	0.31 374	1.14 484	0.51 424	1.23 467	1.23 482	0.81 328	1.05 380	1.50 505	0.85 454	1.82 529	1.03 485	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.24 394	0.23 395

XPNet_ROB	0.70 437	0.35 418	0.68 408	0.52 450	0.40 448	0.79 407	0.85 512	1.16 437	0.94 392	1.33 503	1.15 421	1.38 492	0.83 451	1.03 456	0.90 466	0.32 475	0.25 460	0.26 429	0.24 431	0.31 445	0.28 433

sCroCo_RVC	0.35 150	0.28 369	0.69 414	0.51 438	0.39 443	0.41 211	0.31 177	0.49 89	0.45 147	0.31 60	0.48 119	0.38 115	0.32 157	0.46 114	0.32 180	0.21 351	0.22 434	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.20 352

iResNetv2_ROB	0.52 360	0.27 355	0.69 414	0.38 157	0.25 215	0.62 337	0.35 243	1.17 442	1.01 421	0.99 437	1.06 386	0.88 378	0.67 381	0.66 293	0.39 271	0.19 311	0.13 257	0.15 121	0.11 77	0.18 268	0.16 258

NaN_ROB	0.69 435	0.44 465	0.69 414	0.51 438	0.33 401	0.97 451	1.06 528	1.22 462	1.19 475	1.24 497	0.96 334	1.08 438	0.78 436	1.20 481	0.67 404	0.24 406	0.30 489	0.23 380	0.24 431	0.23 381	0.25 410

LALA_ROB	0.74 448	0.43 460	0.69 414	0.54 467	0.40 448	1.01 458	0.95 520	1.21 454	1.07 452	1.22 494	1.12 403	1.56 511	0.79 438	1.04 458	0.86 444	0.33 483	0.22 434	0.35 482	0.30 475	0.35 469	0.31 457

PAM	0.46 283	0.19 125	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.75 393	0.33 208	0.85 302	0.34 69	0.70 259	0.46 111	1.83 520	0.63 354	0.61 246	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.14 123	0.13 145

rvit_stereo_0075_2	0.47 298	0.37 430	0.70 418	0.53 460	0.46 485	0.43 221	0.36 265	0.81 291	0.67 224	0.55 173	0.74 215	0.59 235	0.43 235	0.63 265	0.43 291	0.32 475	0.23 444	0.35 482	0.25 440	0.30 439	0.25 410

gwcnet-sp	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

scenet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

ssnet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

rvit_0105_4	0.41 239	0.29 381	0.71 423	0.50 422	0.29 336	0.41 211	0.41 350	0.55 119	0.73 256	0.45 137	0.48 119	0.55 204	0.44 245	0.57 197	0.36 240	0.28 447	0.26 467	0.25 410	0.22 399	0.23 381	0.18 296

DispNO	0.47 298	0.23 258	0.71 423	0.39 185	0.31 374	0.60 327	0.38 301	0.89 320	0.77 281	0.75 292	0.84 273	0.72 308	0.54 301	0.73 341	0.46 326	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.17 278

test-1	0.36 168	0.19 125	0.71 423	0.46 377	0.26 256	0.44 229	0.36 265	0.60 147	0.59 191	0.48 151	0.67 193	0.53 197	0.36 196	0.40 64	0.29 157	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.16 258

RGC	0.79 459	0.59 501	0.71 423	0.65 508	0.65 521	0.92 442	0.58 449	1.29 485	1.05 439	1.07 468	1.45 484	1.47 502	1.03 491	1.21 485	0.88 454	0.32 475	0.30 489	0.48 518	0.40 508	0.37 479	0.37 485

stereogan	0.80 460	0.31 395	0.71 423	0.59 489	0.50 493	1.72 530	0.48 398	1.35 498	1.37 503	1.00 442	1.46 486	1.56 511	0.95 480	1.29 495	0.84 439	0.28 447	0.29 485	0.29 458	0.25 440	0.38 483	0.38 491

DualNet (step1)	0.57 398	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.41 509	0.20 416	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample9	1.05 502	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample8	1.25 521	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.13 417	0.75 266	1.50 511	0.95 330	3.29 551	1.59 531	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

rvit_0105_5	0.42 246	0.31 395	0.73 431	0.50 422	0.29 336	0.44 229	0.42 360	0.61 153	0.74 263	0.51 158	0.51 135	0.60 241	0.47 259	0.57 197	0.38 265	0.27 437	0.25 460	0.25 410	0.23 415	0.22 364	0.18 296

fast-acv-ft	0.64 421	0.30 390	0.73 431	0.45 356	0.34 410	1.17 490	0.49 404	0.86 306	0.98 406	1.02 450	1.36 462	1.29 473	0.85 454	0.76 358	0.81 434	0.21 351	0.23 444	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.20 352

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 430	0.81 524	0.73 431	0.53 460	0.37 428	1.40 507	0.53 431	1.04 380	0.79 300	0.88 385	0.94 321	0.95 400	0.53 289	0.93 435	0.58 375	0.39 504	0.30 489	0.57 528	0.31 482	0.53 517	0.30 449

Nwc_Net	0.78 456	0.38 440	0.73 431	0.60 495	0.55 507	1.05 468	0.55 439	1.67 536	1.05 439	0.88 385	1.86 513	1.40 495	1.09 497	1.10 469	0.87 450	0.30 461	0.25 460	0.36 487	0.38 501	0.29 430	0.29 440

ETE_ROB	0.70 437	0.49 476	0.73 431	0.56 477	0.36 421	0.79 407	0.87 513	1.14 426	0.93 385	1.19 488	1.18 430	1.39 493	0.82 446	0.99 445	0.80 431	0.26 427	0.21 426	0.31 467	0.26 454	0.33 458	0.34 473

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 246	0.20 161	0.74 436	0.38 157	0.43 467	0.39 193	0.26 94	0.94 338	0.49 159	0.53 167	0.77 227	0.93 396	0.45 250	0.63 265	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 185	0.18 304	0.20 318	0.20 352

GCST	0.83 471	1.22 544	0.74 436	1.58 549	1.01 542	1.06 469	0.23 60	0.78 280	0.78 291	0.97 429	0.65 182	0.78 341	0.35 178	0.92 429	0.34 207	0.96 544	0.65 544	1.20 544	0.81 547	0.91 536	0.70 534

GMStereo_Zeroshot	0.49 328	0.44 465	0.74 436	0.49 408	0.27 287	0.56 297	0.29 138	0.73 256	0.76 274	0.86 367	0.94 321	0.91 389	0.36 196	0.74 348	0.43 291	0.26 427	0.14 291	0.26 429	0.15 196	0.36 474	0.18 296

edge stereo	0.76 450	0.38 440	0.74 436	0.52 450	0.43 467	0.80 410	0.53 431	1.28 484	1.06 446	1.28 499	1.38 470	1.81 519	1.11 499	1.08 465	0.85 443	0.33 483	0.32 503	0.41 504	0.28 467	0.32 451	0.36 480

ToySt	0.49 328	0.27 355	0.75 440	0.40 222	0.27 287	0.64 353	0.49 404	0.84 299	0.77 281	0.60 187	0.83 268	0.88 378	0.66 378	0.70 326	0.56 372	0.16 209	0.17 373	0.21 343	0.20 359	0.21 342	0.19 329

RAFT + AFF	0.53 366	0.29 381	0.75 440	0.51 438	0.32 390	0.63 346	0.60 454	1.00 361	0.91 374	0.78 309	0.87 294	0.83 356	0.58 325	0.80 375	0.47 333	0.17 248	0.20 416	0.23 380	0.22 399	0.18 268	0.18 296

ccnet	0.82 464	0.57 499	0.75 440	0.54 467	0.59 516	1.09 477	0.66 469	1.38 504	0.94 392	1.12 479	1.44 481	1.29 473	0.92 471	0.95 444	1.24 503	0.49 521	0.42 527	0.50 523	0.47 524	0.51 512	0.46 513

FAT-Stereo	0.73 447	0.33 407	0.75 440	0.49 408	0.37 428	0.71 381	0.59 452	1.36 501	1.30 498	1.03 458	1.40 471	1.59 514	1.15 502	0.87 408	0.86 444	0.28 447	0.28 480	0.28 450	0.23 415	0.28 426	0.38 491

NVstereo2D	0.60 415	0.30 390	0.75 440	0.48 393	0.43 467	0.89 435	0.48 398	1.05 385	1.15 468	0.66 235	0.86 286	0.88 378	0.70 404	0.99 445	0.65 398	0.32 475	0.15 321	0.28 450	0.20 359	0.40 486	0.36 480

rvit_105_1	0.54 378	0.40 452	0.76 445	0.58 485	0.37 428	0.59 321	0.68 476	0.70 233	0.94 392	0.82 337	0.69 196	0.73 319	0.58 325	0.78 369	0.54 365	0.32 475	0.29 485	0.31 467	0.34 493	0.23 381	0.20 352

STTStereo	0.55 380	0.37 430	0.76 445	0.44 333	0.31 374	0.60 327	0.44 376	0.96 349	0.86 338	0.99 437	0.90 310	0.96 403	0.58 325	0.71 331	0.61 387	0.25 417	0.23 444	0.26 429	0.32 488	0.24 394	0.23 395

NCC-stereo	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466

Abc-Net	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 511	0.36 423	0.76 445	0.49 408	0.44 474	1.23 498	0.67 471	1.11 409	1.23 482	2.84 554	3.95 560	3.28 550	1.83 541	1.25 490	0.99 480	0.44 513	0.34 511	0.34 480	0.37 498	0.41 492	0.40 496

rvit_0105_3	0.47 298	0.34 412	0.77 450	0.54 467	0.31 374	0.49 254	0.47 390	0.63 167	0.79 300	0.65 223	0.59 167	0.64 261	0.50 278	0.65 285	0.39 271	0.29 454	0.27 476	0.29 458	0.28 467	0.21 342	0.20 352

CSAN	0.83 471	0.49 476	0.77 450	0.60 495	0.41 455	1.14 484	1.06 528	1.19 447	1.46 513	1.32 501	1.43 478	1.37 491	1.19 508	1.27 494	0.86 444	0.39 504	0.31 498	0.36 487	0.37 498	0.35 469	0.34 473

ARAFT	0.47 298	0.24 295	0.79 452	0.42 294	0.25 215	0.55 284	0.55 439	0.75 264	0.81 310	0.89 389	0.75 217	0.73 319	0.47 259	0.88 411	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.23 380	0.22 399	0.14 123	0.13 145

iResNet	0.49 328	0.29 381	0.79 452	0.42 294	0.21 95	0.61 329	0.40 335	0.82 293	0.99 411	0.87 375	1.12 403	0.69 291	0.53 289	0.78 369	0.51 350	0.15 159	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.15 212

DFGA-Net	0.45 273	0.29 381	0.80 454	0.42 294	0.32 390	0.53 273	0.35 243	0.78 280	0.89 364	0.66 235	0.75 217	0.48 177	0.39 215	0.74 348	0.60 383	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.18 304	0.20 318	0.17 278

PWCDC_ROB	0.89 479	0.49 476	0.80 454	0.74 525	0.40 448	1.03 463	0.39 324	1.33 493	2.35 547	1.02 450	3.77 554	0.81 354	0.92 471	1.20 481	0.90 466	0.34 489	0.22 434	0.24 397	0.20 359	0.34 464	0.29 440

PA-Net	0.67 430	0.43 460	0.83 456	0.50 422	0.53 502	0.94 443	0.68 476	1.10 403	1.14 467	0.80 315	0.88 302	0.87 373	0.77 431	1.02 454	0.88 454	0.24 406	0.41 525	0.29 458	0.44 518	0.26 411	0.34 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.84 457	0.45 356	0.35 417	0.61 329	0.35 243	1.27 482	1.21 479	0.99 437	1.27 446	0.72 308	0.58 325	0.67 304	0.48 337	0.27 437	0.21 426	0.24 397	0.23 415	0.29 430	0.29 440

sAnonymous2	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

CroCo_RVC	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

CC-Net-ROB	0.82 464	0.96 535	0.85 458	0.58 485	0.45 478	1.27 501	0.70 486	1.17 442	1.02 424	0.83 349	1.23 440	0.90 387	0.77 431	1.06 459	0.69 408	0.46 515	0.34 511	1.71 549	0.38 501	0.59 527	0.36 480

MDST_ROB	0.91 483	0.27 355	0.85 458	0.63 502	0.41 455	2.53 542	0.71 492	1.60 530	1.13 464	2.83 553	1.73 504	0.97 405	0.69 391	1.61 517	0.73 419	0.25 417	0.22 434	0.32 473	0.28 467	0.25 404	0.24 403

FBW_ROB	0.88 477	0.50 480	0.85 458	0.55 474	0.40 448	1.17 490	0.78 502	1.50 519	1.37 503	1.33 503	1.27 446	1.48 503	1.00 489	2.57 552	0.98 479	0.25 417	0.32 503	0.45 510	0.30 475	0.34 464	0.28 433

Anonymous3	0.46 283	0.34 412	0.86 463	0.50 422	0.37 428	0.81 415	0.50 409	0.72 245	0.65 218	0.51 158	0.65 182	0.45 161	0.45 250	0.64 278	0.38 265	0.24 406	0.24 452	0.22 358	0.21 381	0.23 381	0.23 395

GANetREF_RVC	0.80 460	0.75 518	0.86 463	0.66 511	0.42 461	1.15 486	0.98 522	1.14 426	1.19 475	1.01 447	1.02 366	1.10 446	0.90 465	1.15 474	0.76 424	0.48 519	0.39 522	0.57 528	0.38 501	0.63 529	0.46 513
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
otaku	1.04 498	0.93 532	0.88 465	1.33 547	1.05 545	1.66 526	0.70 486	1.40 508	1.18 473	1.08 472	1.32 458	1.33 484	0.91 466	1.23 488	0.76 424	0.72 537	0.46 536	1.24 545	0.50 531	1.40 546	0.75 535

APVNet	0.71 441	0.37 430	0.89 466	0.56 477	0.45 478	1.18 492	0.68 476	1.41 509	0.85 333	0.81 328	1.15 421	1.04 425	0.81 442	1.10 469	1.17 499	0.26 427	0.28 480	0.32 473	0.31 482	0.29 430	0.30 449

YMNet	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

YMNet_1	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

Ntro	1.09 508	0.97 538	0.91 469	1.44 548	1.19 547	1.69 529	0.80 504	1.35 498	1.25 490	1.00 442	1.29 452	1.31 476	0.97 484	1.26 491	0.84 439	0.84 541	0.43 531	1.36 546	0.50 531	1.56 547	0.78 537

DANet	0.71 441	0.45 469	0.91 469	0.59 489	0.40 448	0.81 415	0.40 335	0.97 352	0.84 325	1.20 492	1.22 436	1.33 484	0.88 463	1.16 476	1.24 503	0.27 437	0.23 444	0.31 467	0.25 440	0.35 469	0.32 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 441	0.51 484	0.95 471	0.64 503	0.45 478	0.91 438	0.53 431	1.48 516	1.13 464	0.93 413	1.35 461	1.02 421	0.99 486	0.92 429	0.80 431	0.30 461	0.27 476	0.28 450	0.24 431	0.23 381	0.24 403

ELAS	1.63 538	0.61 505	0.95 471	0.68 518	0.55 507	3.01 556	1.55 555	2.39 550	2.33 546	3.64 564	3.89 558	2.75 541	2.90 559	2.15 543	2.27 541	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 430	0.72 515	0.96 473	0.70 521	0.48 489	0.62 337	0.47 390	1.08 397	1.03 429	0.94 416	0.82 262	0.93 396	0.83 451	1.33 499	0.80 431	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.28 467	0.44 497	0.24 403

S-Stereo	0.74 448	0.35 418	0.96 473	0.56 477	0.45 478	0.82 423	0.60 454	1.24 474	1.60 525	0.96 424	1.41 473	1.12 450	0.94 477	0.80 375	1.04 488	0.26 427	0.31 498	0.28 450	0.25 440	0.32 451	0.47 518

pmcnn	1.23 519	0.29 381	0.96 473	0.40 222	0.23 154	0.95 446	0.69 481	1.16 437	1.28 496	1.67 524	2.33 525	11.15 577	0.86 456	0.93 435	0.88 454	0.15 159	0.12 190	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 212

TCMNet	0.66 425	0.39 447	0.98 476	0.59 489	0.61 518	0.96 449	0.55 439	1.05 385	0.90 367	0.84 356	1.14 415	0.89 382	0.65 371	0.85 401	1.01 484	0.26 427	0.26 467	0.31 467	0.28 467	0.32 451	0.29 440

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 420	0.28 369	0.99 477	0.40 222	0.30 352	1.03 463	0.56 445	1.10 403	0.99 411	0.97 429	1.22 436	1.06 431	0.69 391	1.07 462	0.95 473	0.19 311	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.22 364	0.21 370

ACV-stereo	0.62 418	0.34 412	1.00 478	0.43 314	0.31 374	1.20 494	0.40 335	0.75 264	0.83 320	0.64 214	0.77 227	2.10 529	1.03 491	0.81 378	0.64 396	0.21 351	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.21 342	0.21 370

FINET	0.67 430	0.42 458	1.00 478	0.46 377	0.43 467	0.83 426	0.89 514	1.08 397	1.50 515	0.87 375	1.14 415	0.71 299	0.68 387	0.92 429	0.70 411	0.36 498	0.30 489	0.26 429	0.24 431	0.35 469	0.33 466

ELAS_RVC	1.60 536	0.61 505	1.01 480	0.70 521	0.56 510	2.00 537	1.89 564	1.96 543	2.65 550	3.33 562	3.26 546	3.03 544	3.41 565	2.49 550	2.09 534	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 487	0.46 471	1.04 481	0.64 503	0.48 489	2.12 538	0.64 466	1.01 370	0.87 347	1.75 527	2.82 543	1.30 475	1.64 535	1.06 459	0.96 475	0.36 498	0.29 485	0.35 482	0.25 440	0.45 501	0.42 501

anonymity	0.97 489	0.89 530	1.05 482	0.92 532	1.03 543	0.97 451	0.81 505	1.29 485	0.91 374	1.07 468	0.98 348	1.00 412	0.95 480	1.02 454	0.92 469	0.96 544	0.95 564	0.90 539	0.91 553	0.92 537	0.94 545

SANet	1.07 505	0.41 456	1.06 483	0.48 393	0.30 352	1.41 509	0.94 519	1.42 510	3.36 558	1.58 515	2.43 529	2.33 535	1.70 536	1.34 501	1.07 490	0.28 447	0.24 452	0.26 429	0.23 415	0.34 464	0.30 449

PDISCO_ROB	0.91 483	0.48 472	1.06 483	0.99 534	0.97 537	1.67 528	0.63 462	1.64 534	1.59 522	1.06 465	1.18 430	1.31 476	0.79 438	1.55 512	0.97 476	0.49 521	0.22 434	0.45 510	0.40 508	0.45 501	0.37 485

SPS-STEREO	1.25 521	0.93 532	1.06 483	1.04 539	1.03 543	1.41 509	0.91 518	1.51 522	1.19 475	2.09 538	1.83 510	1.94 526	1.39 519	1.62 518	1.39 513	0.97 546	0.94 563	0.90 539	0.89 549	0.96 540	0.96 548
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	0.76 450	0.75 518	1.08 486	1.01 537	0.90 531	0.69 371	0.50 409	1.11 409	1.03 429	0.78 309	1.11 399	0.80 351	0.72 412	0.88 411	0.63 393	0.53 529	0.27 476	0.76 534	0.46 519	0.66 531	0.47 518

ACVNet-4b	1.35 526	1.31 547	1.10 487	1.90 556	1.59 551	1.92 534	0.77 500	1.52 525	1.62 526	1.05 461	1.60 497	2.11 530	0.94 477	1.64 521	0.77 428	1.30 554	0.35 513	2.03 557	0.67 541	1.88 556	0.84 540

GwcNet	0.69 435	0.36 423	1.10 487	0.51 438	0.42 461	1.08 474	0.50 409	1.21 454	1.16 469	1.00 442	1.37 465	1.06 431	0.79 438	0.92 429	0.94 470	0.25 417	0.24 452	0.24 397	0.22 399	0.23 381	0.26 416

FADNet	0.61 417	0.51 484	1.10 487	0.45 356	0.44 474	0.65 360	0.41 350	1.19 447	1.05 439	0.70 259	0.84 273	0.98 408	0.66 378	0.82 381	0.50 340	0.29 454	0.30 489	0.27 442	0.30 475	0.46 504	0.35 478

ACVNet_1	1.46 531	1.33 548	1.12 490	1.91 557	1.62 552	1.83 533	0.98 522	2.00 545	1.85 534	1.39 506	1.53 492	2.32 534	1.53 526	1.34 501	1.11 493	1.30 554	0.50 538	2.06 559	0.58 537	1.93 558	0.95 547

NVStereoNet_ROB	1.24 520	0.90 531	1.13 491	0.86 529	0.88 530	1.11 478	0.99 524	1.42 510	1.53 517	1.59 517	2.48 530	2.24 532	1.53 526	1.96 536	1.30 508	0.76 539	0.70 545	0.78 535	1.00 555	0.71 533	0.88 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 415	0.53 494	1.14 492	0.46 377	0.39 443	0.61 329	0.39 324	1.12 415	0.87 347	0.70 259	0.84 273	1.04 425	0.55 307	0.94 442	0.69 408	0.26 427	0.25 460	0.28 450	0.28 467	0.31 445	0.31 457

WAO-6	2.04 548	1.50 552	1.16 493	1.70 551	1.67 556	2.69 544	1.44 553	3.06 555	3.63 561	1.98 535	3.27 547	3.54 555	2.07 548	2.36 547	2.22 538	1.31 556	0.91 559	2.04 558	1.22 565	1.73 551	1.27 562

IMH-64-1	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 540	1.30 543	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 541	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 558

IMH-64	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 540	1.30 543	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 541	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 558

FADNet-RVC-Resample	0.56 391	0.33 407	1.16 493	0.49 408	0.34 410	0.71 381	0.43 367	1.01 370	0.93 385	0.82 337	0.87 294	0.74 325	0.67 381	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.18 390	0.26 429	0.27 461	0.26 411	0.27 426

STTRV1_RVC	0.82 464	0.59 501	1.16 493	0.67 514	0.81 528	1.11 478	0.63 462	1.30 488	1.11 459	0.98 434	1.33 459	1.08 438	0.95 480	1.26 491	0.87 450	0.55 531	0.25 460	0.43 506	0.39 505	0.58 526	0.40 496

FADNet_RVC	0.55 380	0.37 430	1.17 498	0.44 333	0.31 374	0.56 297	0.34 219	1.06 389	0.88 351	0.67 238	0.90 310	0.61 246	0.65 371	0.93 435	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.26 429	0.23 415	0.31 445	0.28 433

SHD	0.93 486	0.50 480	1.18 499	0.59 489	0.46 485	0.97 451	0.48 398	1.70 538	2.15 539	1.58 515	1.37 465	1.42 496	1.19 508	1.31 497	1.60 517	0.31 464	0.26 467	0.32 473	0.33 491	0.40 486	0.42 501

RainbowNet	1.35 526	1.49 551	1.19 500	1.88 555	1.45 549	1.48 515	1.07 530	1.61 532	1.55 519	1.20 492	1.59 496	1.54 509	1.13 500	1.34 501	0.97 476	1.36 557	0.70 545	1.82 551	0.79 546	1.71 550	1.07 554

SAMSARA	1.07 505	0.65 510	1.19 500	1.06 540	0.90 531	1.76 532	1.76 561	1.46 514	1.44 511	1.51 512	1.16 426	2.00 528	1.14 501	1.48 510	1.31 509	0.39 504	0.44 533	0.35 482	0.38 501	0.49 509	0.49 524

MFMNet_re	1.14 511	0.97 538	1.19 500	0.99 534	0.95 535	1.25 500	1.22 539	1.39 505	1.55 519	1.69 525	1.67 502	1.21 463	1.53 526	1.12 472	0.99 480	0.87 543	0.75 552	0.79 536	0.75 544	0.90 535	0.94 545

IMH	2.04 548	1.62 556	1.20 503	2.20 560	1.89 560	2.91 555	1.30 543	3.11 556	3.03 554	1.81 529	3.35 551	3.03 544	1.90 542	2.48 549	1.80 527	1.66 562	0.77 554	2.45 565	1.04 559	2.15 561	1.19 561

RTSC	0.87 475	0.48 472	1.23 504	0.52 450	0.37 428	1.13 483	0.50 409	1.34 495	1.79 531	1.51 512	1.24 441	1.12 450	0.81 442	1.62 518	2.16 535	0.25 417	0.19 404	0.23 380	0.24 431	0.30 439	0.31 457

Consistency-Raft	1.01 493	0.81 524	1.24 505	0.84 528	0.97 537	0.81 415	0.84 509	1.30 488	1.59 522	1.05 461	1.68 503	1.12 450	0.91 466	0.92 429	1.11 493	0.65 534	0.74 548	0.79 536	0.90 550	1.06 543	0.79 539

SGM+DAISY	1.35 526	0.94 534	1.25 506	0.96 533	1.00 541	1.52 518	1.02 527	1.34 495	1.21 479	2.64 549	2.65 538	2.44 536	1.56 529	1.64 521	1.26 505	0.97 546	0.95 564	0.90 539	0.90 550	0.94 538	0.96 548

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 310	0.21 198	1.26 507	0.39 185	0.51 497	0.28 77	0.30 154	1.25 478	0.44 140	0.68 244	1.11 399	0.86 367	0.33 167	0.67 304	0.27 122	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.20 359	0.22 364	0.24 403

PVD	1.28 523	0.67 513	1.28 508	0.74 525	0.62 519	1.50 516	0.84 509	1.99 544	2.96 553	2.18 541	2.36 528	1.85 523	1.95 545	1.92 533	1.94 530	0.39 504	0.36 515	0.49 521	0.37 498	0.51 512	0.64 532

PWC_ROB	0.87 475	0.52 491	1.28 508	0.50 422	0.32 390	0.91 438	0.37 279	1.36 501	1.46 513	1.61 518	2.59 536	1.16 461	1.01 490	1.34 501	1.40 514	0.25 417	0.18 390	0.28 450	0.20 359	0.29 430	0.28 433

DGSMNet	0.76 450	0.55 496	1.29 510	0.58 485	0.62 519	0.94 443	0.70 486	1.26 480	1.11 459	0.83 349	1.24 441	1.00 412	0.71 408	1.03 456	0.81 434	0.34 489	0.29 485	0.41 504	0.40 508	0.57 523	0.55 530

z-ln-s-r	0.66 425	0.36 423	1.30 511	0.39 185	0.26 256	0.57 302	0.63 462	0.80 287	1.03 429	0.80 315	1.43 478	0.91 389	0.76 424	1.08 465	1.87 529	0.16 209	0.12 190	0.17 185	0.14 170	0.20 318	0.16 258

CBFPSM	0.59 412	0.22 237	1.31 512	0.38 157	0.27 287	1.12 482	0.65 467	0.79 284	0.82 315	0.80 315	0.81 258	1.35 490	0.87 459	0.67 304	0.76 424	0.16 209	0.15 321	0.15 121	0.16 228	0.17 244	0.22 388

XQC	0.89 479	0.65 510	1.31 512	0.67 514	0.52 501	1.22 496	0.68 476	1.26 480	1.52 516	1.14 482	1.11 399	1.28 472	1.04 493	1.40 509	1.77 523	0.38 502	0.24 452	0.37 492	0.31 482	0.53 517	0.47 518

MSAF-DinoV2	1.04 498	0.38 440	1.32 514	0.54 467	0.29 336	0.89 435	0.72 494	1.52 525	1.24 484	1.05 461	1.41 473	2.98 543	1.49 525	2.74 553	2.83 546	0.22 377	0.14 291	0.20 301	0.22 399	0.32 451	0.32 461

ADCRef	0.80 460	0.43 460	1.32 514	0.50 422	0.45 478	1.07 470	0.51 424	1.07 393	0.98 406	1.17 484	1.42 475	0.87 373	0.91 466	0.85 401	3.19 548	0.18 281	0.16 353	0.23 380	0.23 415	0.22 364	0.21 370

Wz-Net-MNSev	0.76 450	0.40 452	1.34 516	0.50 422	0.40 448	1.44 513	0.83 506	1.15 430	1.16 469	1.25 498	1.20 435	1.13 456	0.81 442	1.16 476	1.00 483	0.22 377	0.19 404	0.24 397	0.23 415	0.28 426	0.26 416

WAO-8	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 565	1.22 539	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.07 562	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 556

WAO-7	1.90 543	1.20 543	1.35 517	1.27 545	1.06 546	2.84 550	1.56 556	3.23 558	3.06 556	2.23 542	3.33 550	3.17 548	2.28 550	3.12 554	2.21 536	1.02 548	0.91 559	1.06 543	1.03 558	1.04 542	0.97 551

Venus	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 565	1.22 539	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.06 561	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 556

ADCL	1.04 498	0.38 440	1.35 517	0.50 422	0.39 443	1.61 523	0.89 514	1.29 485	1.39 506	1.29 500	1.50 488	1.24 466	1.24 511	1.37 507	4.87 560	0.21 351	0.19 404	0.25 410	0.25 440	0.29 430	0.27 426

LVE	2.12 550	1.44 550	1.36 521	1.99 558	1.78 557	2.75 546	1.79 562	2.82 552	3.95 563	1.90 533	4.33 564	3.52 554	1.81 538	2.24 545	1.74 521	1.74 563	0.87 557	2.06 559	1.13 561	1.91 557	1.35 563

Dean	1.98 545	1.36 549	1.36 521	2.12 559	1.81 559	2.74 545	1.36 548	3.37 562	3.80 562	2.08 537	3.32 549	3.21 549	1.82 539	1.71 525	1.67 518	1.27 551	0.77 554	1.99 553	0.90 550	1.86 553	1.03 553

Wz-Net-LNSev	0.71 441	0.51 484	1.36 521	0.50 422	0.41 455	1.15 486	0.69 481	1.21 454	1.07 452	1.02 450	1.12 403	1.08 438	0.87 459	0.89 417	0.89 464	0.24 406	0.22 434	0.21 343	0.19 334	0.26 411	0.26 416

ACVNet_2	1.65 539	1.27 546	1.41 524	1.75 552	1.62 552	2.22 539	1.20 536	2.30 549	2.62 549	1.78 528	2.56 533	3.03 544	1.61 532	1.54 511	1.12 497	1.06 549	0.58 542	1.82 551	0.70 543	1.82 552	0.96 548

TorneroNet-64	3.44 558	1.86 560	1.42 525	2.58 568	2.28 566	6.87 568	1.68 558	4.70 570	12.03 572	2.31 544	5.59 572	8.25 572	2.55 554	3.97 563	2.73 544	1.81 564	0.74 548	2.57 567	1.07 560	2.35 563	1.44 564

SDNR	0.86 474	0.37 430	1.47 526	0.40 222	0.38 437	3.38 558	0.33 208	0.90 325	0.98 406	0.99 437	2.09 522	0.59 235	0.71 408	1.29 495	0.70 411	0.51 524	0.56 540	0.36 487	0.26 454	0.43 496	0.46 513

TorneroNet	4.53 568	1.89 561	1.48 527	2.55 566	2.27 565	13.78 578	1.69 559	4.84 572	23.73 589	2.89 557	7.70 575	7.06 571	2.69 556	4.26 565	3.42 551	1.84 565	0.77 554	2.68 569	1.13 561	2.42 564	1.47 565

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 496	0.57 499	1.51 528	0.67 514	0.50 493	2.57 543	1.66 557	1.20 452	1.43 509	1.38 505	1.57 495	1.33 484	0.92 471	1.64 521	0.88 454	0.37 501	0.39 522	0.46 513	0.60 538	0.41 492	0.40 496

ADCP+	1.06 503	0.35 418	1.51 528	0.49 408	0.51 497	1.45 514	0.55 439	1.25 478	1.03 429	1.16 483	1.15 421	1.10 446	1.07 496	1.56 514	6.75 567	0.19 311	0.16 353	0.23 380	0.21 381	0.28 426	0.21 370

KSHMR	2.57 552	1.93 562	1.69 530	2.63 569	2.42 568	2.86 552	2.07 565	3.27 560	6.50 567	2.49 548	3.36 552	3.41 553	1.92 543	2.49 550	1.94 530	2.13 568	1.40 569	2.79 572	1.50 568	2.73 567	1.77 566

PASM	0.90 482	0.64 509	1.69 530	0.69 520	0.69 525	0.78 404	0.84 509	1.03 377	1.26 493	1.19 488	1.15 421	1.31 476	0.98 485	1.24 489	1.03 485	0.52 525	0.56 540	0.59 531	0.66 540	0.56 521	0.54 529

z-mn7	1.00 492	0.50 480	1.70 532	0.53 460	0.36 421	1.75 531	0.71 492	1.22 462	2.28 543	0.96 424	2.54 532	1.42 496	0.95 480	2.19 544	1.54 516	0.22 377	0.19 404	0.21 343	0.20 359	0.27 422	0.25 410

ktn	2.98 557	2.25 566	1.73 533	2.84 570	2.53 571	3.76 562	2.15 566	3.70 564	5.47 566	2.75 551	5.17 571	5.94 567	2.48 552	3.23 555	2.46 542	2.34 572	1.44 570	2.78 571	2.03 571	2.45 565	2.01 569

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	0.87 529	1.76 534	0.86 529	0.56 510	4.29 563	1.79 562	1.50 519	1.98 536	1.61 518	1.85 512	1.84 521	1.41 520	1.89 531	1.36 510	0.48 519	0.40 524	0.56 527	0.57 536	0.69 532	0.48 521

notaker	2.76 553	2.29 567	1.80 535	2.96 571	2.58 572	2.90 554	1.75 560	3.24 559	3.05 555	2.78 552	4.24 563	6.15 569	2.51 553	3.34 556	2.75 545	2.31 570	1.18 567	3.00 573	1.65 569	2.84 570	1.97 567

aanetorigin	0.83 471	0.56 497	1.87 536	0.49 408	0.38 437	0.56 297	0.66 469	0.70 233	1.00 417	2.42 546	2.02 519	1.31 476	1.18 506	0.93 435	1.13 498	0.20 334	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.27 422	0.30 449

DPSNet	0.99 491	0.42 458	1.88 537	0.53 460	0.41 455	1.59 522	1.26 542	2.21 548	1.43 509	1.10 476	1.11 399	1.46 499	1.95 545	1.34 501	1.26 505	0.34 489	0.25 460	0.25 410	0.21 381	0.46 504	0.37 485

MFN_U_SF_RVC	1.09 508	0.59 501	1.97 538	0.67 514	0.44 474	1.93 535	0.60 454	1.85 541	1.36 501	1.61 518	1.54 493	1.95 527	1.37 518	1.64 521	1.73 520	0.40 508	0.37 516	0.45 510	0.48 526	0.44 497	0.44 508

psmorigin	0.82 464	0.51 484	2.09 539	0.49 408	0.41 455	0.85 430	0.50 409	1.04 380	0.88 351	1.45 508	1.43 478	1.50 505	1.06 494	1.22 487	0.97 476	0.31 464	0.32 503	0.27 442	0.27 461	0.33 458	0.42 501

Wz-Net-SNSev	0.91 483	0.73 516	2.13 540	0.56 477	0.45 478	0.95 446	1.13 533	1.34 495	1.24 484	1.02 450	1.30 455	1.46 499	0.86 456	1.81 528	1.50 515	0.25 417	0.23 444	0.25 410	0.26 454	0.32 451	0.29 440

iinet-f	0.67 430	0.26 338	2.15 541	0.39 185	0.31 374	1.19 493	0.56 445	0.84 299	0.84 325	0.80 315	1.17 428	1.05 429	0.84 453	0.71 331	1.21 502	0.20 334	0.18 390	0.17 185	0.15 196	0.20 318	0.20 352

ADCMid	1.14 511	0.52 491	2.23 542	0.53 460	0.43 467	1.07 470	0.75 498	1.23 467	1.05 439	2.15 540	1.44 481	1.50 505	1.43 522	1.56 514	5.01 561	0.26 427	0.24 452	0.29 458	0.31 482	0.37 479	0.33 466

w-ln-seven-2	0.76 450	0.43 460	2.32 543	0.52 450	0.38 437	0.90 437	0.65 467	1.11 409	1.12 463	1.19 488	1.28 448	1.09 442	0.99 486	1.07 462	0.87 450	0.20 334	0.19 404	0.23 380	0.22 399	0.26 411	0.22 388

AnyNet_C32	1.16 515	0.62 508	2.40 544	0.57 483	0.55 507	1.41 509	1.34 547	1.18 445	1.24 484	1.49 509	1.42 475	1.39 493	1.20 510	1.55 512	4.82 559	0.29 454	0.28 480	0.29 458	0.34 493	0.38 483	0.42 501

w-ln-seven	0.96 488	0.48 472	2.41 545	0.54 467	0.50 493	1.41 509	0.70 486	1.67 536	1.81 532	1.49 509	1.50 488	1.26 468	0.87 459	1.15 474	1.80 527	0.23 394	0.21 426	0.25 410	0.25 440	0.31 445	0.26 416

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 391	3.08 574	2.43 546	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.32 60	0.28 45	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 550	0.08 2	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.97 551

ADCPNet	1.03 497	0.48 472	2.70 547	0.54 467	0.42 461	1.40 507	0.75 498	1.13 417	1.07 452	1.22 494	1.42 475	1.68 516	1.09 497	1.36 506	3.45 552	0.30 461	0.28 480	0.29 458	0.32 488	0.37 479	0.35 478

LE_ROB	4.42 567	0.24 295	2.75 548	0.42 294	0.23 154	1.57 521	0.90 517	1.71 539	17.88 584	16.56 586	4.88 567	5.17 564	18.85 586	1.63 520	14.62 576	0.17 248	0.14 291	0.16 147	0.16 228	0.19 302	0.17 278

DispFullNet	1.60 536	2.63 572	2.75 548	2.56 567	1.79 558	1.24 499	0.47 390	1.37 503	1.45 512	1.87 530	1.50 488	1.55 510	2.46 551	2.04 539	1.04 488	0.59 532	0.18 390	2.32 562	0.68 542	2.29 562	1.14 555

PWCK	1.92 544	1.66 559	3.12 550	1.65 550	0.91 533	2.84 550	2.26 567	2.10 546	2.41 548	2.36 545	2.31 523	2.22 531	1.82 539	3.43 557	2.03 533	1.61 561	0.71 547	1.51 547	0.82 548	1.69 549	0.91 544

zh-sn7	1.09 508	0.75 518	3.23 551	0.57 483	0.42 461	1.11 478	0.89 514	1.19 447	1.27 494	1.41 507	1.98 517	1.25 467	1.47 524	1.99 537	2.62 543	0.26 427	0.26 467	0.26 429	0.27 461	0.35 469	0.30 449

ADCS	1.51 533	0.61 505	3.42 552	0.59 489	0.51 497	1.27 501	1.08 531	1.59 529	1.81 532	1.91 534	1.66 500	1.51 508	1.42 521	1.94 535	8.60 569	0.33 483	0.32 503	0.33 478	0.36 497	0.44 497	0.42 501

DeepPrunerF	0.89 479	0.52 491	3.43 553	0.68 518	0.81 528	0.72 388	0.72 494	1.22 462	1.99 537	0.93 413	1.01 358	0.87 373	0.86 456	1.08 465	0.95 473	0.34 489	0.28 480	0.43 506	0.39 505	0.30 439	0.32 461

MADNet++	4.03 563	2.70 573	3.44 554	3.72 576	3.44 575	4.44 564	3.52 572	3.95 566	3.61 560	4.46 566	4.98 569	4.10 556	4.58 569	7.00 571	5.89 563	3.74 574	3.67 576	3.27 575	2.71 574	3.70 575	3.66 575

UNDER WATER	3.46 559	2.07 565	3.64 555	3.09 572	2.48 569	3.75 561	2.42 569	3.31 561	13.77 577	2.90 558	2.95 544	5.84 565	3.69 566	3.69 560	3.48 553	2.07 567	1.11 566	2.70 570	1.40 566	2.84 570	1.98 568

UNDER WATER-64	3.53 560	2.01 563	3.94 556	3.22 574	2.49 570	5.41 567	2.60 570	3.43 563	12.41 574	3.03 559	2.68 539	6.07 568	4.04 567	3.79 562	3.33 549	2.02 566	1.24 568	2.63 568	1.46 567	2.78 568	2.08 570

zh-mn7	1.08 507	0.65 510	4.00 557	0.52 450	0.38 437	1.16 489	0.62 461	1.15 430	1.77 530	1.74 526	2.31 523	1.17 462	0.91 466	2.10 540	1.77 523	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.22 399	0.25 404	0.28 433

WZ-Net	1.19 517	0.59 501	4.07 558	0.62 501	0.51 497	1.34 504	1.31 546	1.32 491	1.74 529	1.53 514	1.65 498	1.74 518	1.28 515	2.25 546	2.01 532	0.27 437	0.21 426	0.23 380	0.25 440	0.40 486	0.39 493

HanzoNet	6.76 573	2.45 569	4.22 559	3.19 573	2.94 574	3.62 560	2.28 568	4.79 571	7.20 568	14.00 582	13.19 581	17.49 583	22.30 587	13.25 578	6.19 564	4.20 576	1.93 572	3.10 574	2.56 573	3.35 572	2.88 574

Wz-Net-TNSev	1.14 511	1.06 541	4.32 560	0.49 408	0.42 461	1.51 517	1.11 532	1.48 516	1.40 508	1.22 494	1.26 445	1.58 513	1.43 522	1.76 526	1.70 519	0.32 475	0.31 498	0.26 429	0.30 475	0.41 492	0.41 500

SuperB	1.04 498	0.37 430	4.81 561	0.43 314	0.31 374	0.99 456	0.46 383	1.02 373	2.09 538	1.09 474	1.09 396	0.75 327	0.81 442	1.06 459	1.76 522	0.19 311	0.15 321	0.17 185	0.15 196	2.82 569	0.26 416

tt	6.20 571	0.20 161	5.89 562	3.55 575	2.07 563	11.26 574	19.21 578	11.74 578	5.46 565	2.69 550	2.04 521	4.87 563	6.25 571	3.70 561	7.09 568	8.32 581	11.17 586	4.93 577	5.41 580	5.74 577	2.37 571

EDNetEfficient	1.46 531	0.80 523	6.12 563	0.47 386	0.39 443	0.69 371	0.83 506	0.90 325	2.77 552	3.50 563	1.96 516	1.66 515	2.03 547	1.26 491	4.18 557	0.21 351	0.18 390	0.21 343	0.20 359	0.41 492	0.39 493

JetBlue	2.78 554	1.26 545	7.04 564	1.16 542	1.48 550	8.00 571	6.02 574	2.60 551	1.92 535	2.12 539	2.64 537	3.34 552	3.05 561	6.49 569	3.39 550	0.78 540	0.76 553	0.75 533	0.76 545	0.97 541	1.18 560

AnyNet_C01	1.56 534	1.05 540	7.45 565	0.64 503	0.54 505	1.99 536	1.38 549	1.43 512	1.36 501	1.63 521	1.92 514	1.84 521	1.33 517	2.40 548	4.03 554	0.33 483	0.32 503	0.32 473	0.34 493	0.44 497	0.45 512

DPSimNet_ROB	3.58 561	2.45 569	8.57 566	2.53 565	2.37 567	2.88 553	3.77 573	3.14 557	3.23 557	4.71 570	3.86 557	4.68 558	4.87 570	4.07 564	5.62 562	2.33 571	2.33 573	2.47 566	2.52 572	2.51 566	2.64 572

TCMNet-wrong-test	8.97 574	10.42 580	8.74 567	19.56 582	17.61 581	12.53 577	9.01 576	13.59 580	2.18 540	4.64 568	5.11 570	14.63 579	11.09 576	7.19 572	9.73 570	5.56 580	0.89 558	3.77 576	3.11 575	10.34 581	9.80 579

LSM	4.74 569	0.77 521	10.16 568	0.70 521	56.56 592	1.02 460	1.00 526	1.24 474	1.62 526	2.04 536	2.34 526	1.33 484	1.17 505	1.38 508	1.09 492	0.33 483	0.49 537	0.39 497	0.46 519	0.51 512	10.09 580

MADNet+	2.23 551	2.43 568	10.85 569	1.22 544	0.91 533	2.76 547	1.40 550	2.12 547	1.67 528	1.32 501	1.74 506	1.86 524	1.74 537	6.25 568	4.41 558	0.65 534	0.64 543	0.58 530	0.54 535	0.80 534	0.76 536

RTS	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 548	1.40 550	1.39 505	2.26 541	1.89 531	2.56 533	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 555	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

RTSA	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 548	1.40 550	1.39 505	2.26 541	1.89 531	2.56 533	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 555	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

PML	40.80 596	29.24 588	11.87 572	7.20 578	14.47 577	92.13 596	213.69 597	7.63 574	23.35 588	74.72 596	190.14 597	50.17 597	26.15 589	21.39 583	12.70 574	8.76 582	2.92 574	8.45 582	3.25 576	13.26 582	4.42 576

JetRed	5.27 570	5.84 576	12.81 573	2.36 564	2.83 573	12.23 576	10.50 577	4.46 567	3.60 559	3.86 565	3.83 556	4.85 562	4.18 568	6.78 570	11.96 573	2.17 569	2.96 575	2.18 561	1.97 570	3.38 573	2.68 573

ASD4	9.96 576	8.86 579	17.78 574	7.17 577	9.80 576	16.08 579	28.92 582	9.77 577	8.20 570	7.02 575	7.08 574	8.47 573	9.57 574	11.17 577	20.26 579	4.12 575	4.14 577	5.57 581	4.74 577	5.53 576	4.90 577

USTest	12.99 579	14.18 581	20.00 575	16.24 581	14.97 578	20.80 581	31.95 585	16.20 582	10.91 571	8.79 577	9.48 577	13.94 578	10.50 575	16.11 579	21.44 581	3.17 573	4.82 578	5.08 578	5.36 579	8.81 580	7.13 578

DGTPSM_ROB	12.07 577	8.00 577	20.99 576	8.93 579	16.78 579	10.67 572	30.87 583	9.01 575	15.16 579	6.50 572	15.41 585	9.04 574	14.85 578	9.25 574	21.67 582	4.57 577	8.57 581	5.08 578	9.28 581	5.90 578	10.95 581

DPSMNet_ROB	12.08 578	8.00 577	21.00 577	8.97 580	16.79 580	10.67 572	30.89 584	9.02 576	15.17 580	6.51 573	15.41 585	9.04 574	14.85 578	9.27 575	21.67 582	4.58 578	8.57 581	5.09 580	9.29 582	5.90 578	10.95 581

LRCNet_RVC	21.24 584	31.15 589	21.41 578	28.98 587	23.82 585	3.13 557	0.60 454	20.96 587	1.59 522	25.58 587	28.15 589	21.99 588	14.79 577	21.94 587	16.41 577	28.89 594	14.87 587	33.53 590	31.28 590	29.51 592	26.16 589

Anonymous_1	33.25 586	18.26 582	23.92 579	20.54 583	21.28 584	25.59 583	35.94 586	22.01 590	15.57 581	13.33 579	13.49 582	18.08 584	15.29 580	20.36 580	24.60 584	16.28 589	8.84 583	66.59 594	118.00 594	155.73 597	11.23 583

xxxxx1	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 584	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 591

tt_ll	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 584	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 591

ff	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 584	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 591

DPSM_ROB	17.78 581	18.63 583	24.31 583	20.90 584	19.47 582	25.97 584	36.21 587	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 583	19.18 586	16.30 581	20.78 581	25.67 585	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 584

DPSM	17.78 581	18.63 583	24.31 583	20.90 584	19.47 582	25.97 584	36.21 587	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 583	19.18 586	16.30 581	20.78 581	25.67 585	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 584

HaxPig	31.96 585	37.24 591	34.27 585	24.37 586	24.88 586	18.26 580	19.86 579	20.64 586	28.52 590	35.97 593	38.75 593	25.57 589	28.72 590	33.88 589	34.39 590	35.94 595	38.87 595	37.80 591	40.48 591	39.68 593	41.15 594

DLNR_Zeroshot_test	20.09 583	36.28 590	38.04 586	169.85 597	61.80 593	0.23 20	0.20 20	13.88 581	0.37 104	0.44 135	0.66 189	0.43 153	0.21 39	0.62 254	0.28 142	5.46 579	0.10 51	0.15 121	0.11 77	72.60 596	0.11 64

AVERAGE_ROB	37.58 594	40.13 596	40.15 587	34.81 589	33.82 588	28.55 590	25.10 581	32.02 592	34.06 596	41.28 594	40.66 594	34.46 591	34.81 596	39.18 591	37.57 592	42.78 596	43.44 596	43.82 592	43.03 592	40.47 594	41.51 595

MEDIAN_ROB	37.38 593	40.85 597	40.60 588	32.31 588	31.85 587	27.20 586	24.55 580	29.10 591	33.19 595	42.09 595	41.76 595	33.35 590	34.39 595	39.78 592	37.07 591	43.64 597	44.10 597	44.12 593	43.40 593	41.51 595	42.76 596

LSM0	38.95 595	37.60 595	48.58 589	43.57 593	91.06 597	52.57 595	72.57 592	43.17 596	32.63 593	26.97 591	27.97 588	38.65 593	32.94 592	41.86 596	51.78 596	18.89 593	18.41 588	19.13 585	19.63 586	27.29 588	33.77 590

CasAABBNet	35.74 587	37.43 592	48.72 590	42.22 591	39.20 589	52.24 592	73.12 594	42.61 594	32.62 592	26.78 589	27.95 587	38.58 592	32.60 591	41.67 594	51.65 595	18.74 590	18.57 592	19.15 586	19.77 587	27.20 586	23.98 587

FlowAnything	35.81 588	37.53 594	48.80 591	42.20 590	39.22 590	52.25 593	73.16 595	42.56 593	32.89 594	26.76 588	28.30 590	38.69 594	33.09 593	41.63 593	51.62 594	18.76 591	18.59 594	19.21 588	19.92 589	27.16 585	23.91 586

Selective-RAFT-Error	35.84 589	37.49 593	48.83 592	42.26 592	39.24 591	52.30 594	73.09 593	42.66 595	32.61 591	26.80 590	28.30 590	38.84 595	33.51 594	41.68 595	51.59 593	18.82 592	18.58 593	19.17 587	19.80 588	27.28 587	24.05 588

BEATNet-Init1	15.13 580	0.82 527	50.86 593	0.72 524	0.53 502	38.10 591	7.03 575	11.83 579	14.25 578	29.78 592	30.17 592	48.21 596	22.64 588	26.78 588	18.11 578	0.42 512	0.38 518	0.47 514	0.46 519	0.51 512	0.48 521

xyz-stereo	4.23 566	0.17 64	61.76 594	0.34 57	0.16 7	12.16 575	0.37 279	0.58 132	0.68 229	1.01 447	3.36 552	0.77 339	0.82 446	1.21 485	0.40 278	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.11 77	0.13 79	0.10 28

coex-ft	6.43 572	1.51 553	87.33 595	0.49 408	0.38 437	1.34 504	1.21 538	1.16 437	8.09 569	12.12 578	2.79 540	2.77 542	3.31 562	1.16 476	3.15 547	0.24 406	0.23 444	0.27 442	0.24 431	0.45 501	0.37 485

EDNetEfficientorigin	9.93 575	1.15 542	175.16 596	0.48 393	0.36 421	1.04 467	0.68 476	1.24 474	2.69 551	3.17 560	2.50 531	2.30 533	2.07 548	1.76 526	2.21 536	0.20 334	0.18 390	0.24 397	0.19 334	0.51 512	0.50 525

test_example2	176.61 597	205.14 598	198.86 597	188.60 598	190.98 598	152.67 597	170.61 596	94.86 597	123.55 597	178.88 597	179.48 596	158.94 598	141.34 597	192.61 597	198.96 597	203.76 598	236.37 598	164.13 598	173.55 598	218.58 598	160.41 597

ccccc	429.48 598	429.19 599	527.00 598	507.10 599	501.20 599	356.95 598	342.70 598	380.82 598	297.90 598	334.51 598	389.17 598	372.86 599	449.39 598	499.17 598	553.56 598	561.44 599	431.22 599	334.28 599	290.86 599	540.88 599	489.46 598

FADE		2.05 564		1.03 538	0.99 540							2.73 540				11.57 585	1.70 571	23.09 589	15.86 585	0.62 528

Low-res two-view benchmark