Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	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	0.16 352	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	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
StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 513	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	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

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	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.
PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 537	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	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	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	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 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	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 5	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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	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

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 525	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 352	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	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	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	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 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	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

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 376	0.19 403	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

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	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 573	2.43 545	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 549	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 550

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 532	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
asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	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	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	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	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	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

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 249	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

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 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 541

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 324	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	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 28	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

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	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	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 315	0.61 245	0.38 264	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

HITNet	0.41 238	0.26 337	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 284	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	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
1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

xyz-stereo	4.23 565	0.17 63	61.76 593	0.34 57	0.16 7	12.16 574	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 446	3.36 551	0.77 338	0.82 445	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	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

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	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	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 366	0.94 320	0.95 399	0.54 300	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	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

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 341	0.58 216	0.44 306	0.18 280	0.14 290	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 477	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 258	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 390	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 277	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 320	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 427	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 366	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

AnonymousM	0.41 238	0.81 523	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 546	0.26 453	0.12 44	0.10 28

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 315	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 468	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 263	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 355	0.75 216	1.09 441	0.53 288	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 280	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

test_sample4	0.47 297	0.26 337	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 288	0.63 264	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

test_sample3	0.46 282	0.25 318	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 266	0.63 264	0.46 325	0.21 350	0.15 320	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 263	0.56 183	0.40 277	0.18 280	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 327	1.04 375	0.69 290	0.61 341	0.69 319	10.93 571	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

test_sample7	0.52 359	0.29 380	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.26 426	0.20 415	0.27 441	0.26 453	0.27 422	0.24 402

test_sample5	0.47 297	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 354	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

DualNet	0.48 309	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

qqq	0.40 227	0.26 337	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 288	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 352	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 353	0.64 277	10.58 570	0.20 333	0.16 352	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	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

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 516	0.91 465	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	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

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

test_sample6	0.49 327	0.26 337	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 306	0.67 303	0.46 325	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 393	0.19 403	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 262	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 290	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 449	1.75 506	0.50 184	0.82 445	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 487	3.94 558	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.03 369	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 408	1.08 391	0.72 307	0.71 407	0.66 292	13.89 574	0.20 333	0.15 320	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 398	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 331	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 395	1.15 420	1.26 467	0.63 353	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 256	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.02 365	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 415	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 499	0.90 395	1.02 365	0.80 350	0.62 347	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 435	0.38 156	0.43 466	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 249	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.41 508	0.20 415	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample9	1.05 501	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample8	1.25 520	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 510	0.95 329	3.29 550	1.59 530	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 306	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

mmm	0.44 262	0.27 354	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 277	0.57 196	0.45 315	0.18 280	0.15 320	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

ttt	0.51 350	0.25 318	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 266	0.84 393	0.59 379	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 390	0.90 418	1.08 490	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 384	1.19 433	0.80 350	0.49 266	0.63 264	0.43 290	0.21 350	0.15 320	0.26 428	0.18 303	0.26 411	0.22 387

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 511	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 489	0.87 458	0.67 303	0.76 423	0.16 209	0.15 320	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 359	1.54 492	1.06 430	0.66 377	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 483	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 348	0.94 320	0.75 326	0.77 430	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 290	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 388	1.66 499	0.58 219	1.06 493	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 449	1.40 470	0.72 307	0.76 423	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 507	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 380	0.62 253	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

DMCA	0.45 272	0.26 337	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 288	0.51 147	0.54 364	0.21 350	0.16 352	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 470	0.90 418	0.86 443	0.16 209	0.14 290	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 354	0.69 413	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 436	1.06 385	0.88 377	0.67 380	0.66 292	0.39 270	0.19 310	0.13 256	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

z-ln-s-r	0.66 424	0.36 422	1.30 510	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 423	1.08 464	1.87 528	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	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

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 333	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 403	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 524	0.65 370	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 354	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 477	0.75 216	1.05 428	0.72 411	0.60 237	0.47 332	0.20 333	0.19 403	0.24 396	0.20 358	0.25 404	0.30 448

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 506	0.39 184	0.51 496	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 422	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 300	0.73 340	0.46 325	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

whm_eth	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 403	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

iinet-f	0.67 429	0.26 337	2.15 540	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 452	0.71 330	1.21 501	0.20 333	0.18 389	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 266	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 382	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 359	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 525	0.61 245	0.52 284	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 315	0.62 253	0.44 306	0.19 310	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 335	0.63 264	0.67 403	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 347	0.56 183	0.54 364	0.21 350	0.14 290	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 337	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 331	0.58 216	0.45 315	0.24 405	0.17 372	0.27 441	0.27 460	0.25 404	0.23 394

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 327	0.91 312	1.21 462	0.69 390	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 429	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 415	1.25 442	0.81 353	0.78 435	0.87 407	0.50 339	0.36 497	0.37 515	0.43 505	0.40 507	0.33 458	0.30 448

SGM_RVC	0.97 488	0.28 368	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 489	2.25 542	1.92 513	2.58 538	1.56 528	2.02 537	1.19 500	0.27 436	0.27 475	0.27 441	0.25 439	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 519	0.63 353	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 368	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 483	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 324	0.82 380	0.65 397	0.21 350	0.17 372	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 526	3.55 558	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 537	0.13 138	0.13 79	0.11 64

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

SDNR	0.86 473	0.37 429	1.47 525	0.40 221	0.38 436	3.38 557	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 436	2.09 521	0.59 234	0.71 407	1.29 494	0.70 410	0.51 523	0.56 539	0.36 486	0.26 453	0.43 496	0.46 512

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ToySt	0.49 327	0.27 354	0.75 439	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 377	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 372	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

Anonymous_2	0.82 463	0.44 464	0.63 382	0.40 221	0.43 466	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 423	0.75 353	0.58 374	0.52 524	0.54 538	0.54 525	4.82 577	0.56 521	0.40 495

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 368	0.99 476	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 428	1.22 435	1.06 430	0.69 390	1.07 461	0.95 472	0.19 310	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 355	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 390	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 388	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 282	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 263	0.67 303	0.43 290	0.22 376	0.16 352	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

GMStereo	0.39 215	0.37 429	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 310	0.13 256	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 266	0.57 196	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 335	0.62 253	0.66 400	0.21 350	0.14 290	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

DSFCA	0.55 379	0.25 318	0.62 372	0.40 221	0.36 420	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 464	0.84 272	0.89 381	0.63 353	0.99 444	0.58 374	0.25 416	0.21 425	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 337	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

pmcnn	1.23 518	0.29 380	0.96 472	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 495	1.67 523	2.33 524	11.15 576	0.86 455	0.93 434	0.88 453	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 320	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

DDVS	0.52 359	0.30 389	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 359	0.89 305	1.12 449	0.46 254	0.86 405	0.60 382	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 315	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 249	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 374	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 280	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

psmg	0.49 327	0.25 318	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 400	0.94 320	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.15 320	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

CSP-Net	0.56 390	0.27 354	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 422	0.95 329	0.89 381	0.62 347	0.83 388	0.62 389	0.26 426	0.17 372	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 313	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 473	3.27 546	0.70 294	0.73 414	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 448

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 254	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

hitnet-ft	0.55 379	0.27 354	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 336	1.01 357	1.13 455	0.70 403	0.78 368	0.67 403	0.28 446	0.20 415	0.28 449	0.22 398	0.29 430	0.26 415

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 350	0.29 380	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 335	0.76 357	0.52 356	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 411	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 359	1.05 379	0.86 366	0.55 306	0.84 393	0.51 349	0.29 453	0.23 443	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

DFGA-Net	0.45 272	0.29 380	0.80 453	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 368	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 315	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 336	0.96 333	0.62 251	0.57 315	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 390	0.75 353	0.66 400	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 471	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 451	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 388	0.75 216	0.73 318	0.47 258	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 364	0.62 253	0.47 332	0.23 393	0.15 320	0.23 379	0.25 439	0.20 318	0.19 328

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 404	0.44 464	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 364	0.82 380	0.59 379	0.31 463	0.26 466	0.40 499	0.27 460	0.33 458	0.26 415

iResNet	0.49 327	0.29 380	0.79 451	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 374	1.12 402	0.69 290	0.53 288	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

LE_ROB	4.42 566	0.24 294	2.75 547	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 538	17.88 583	16.56 585	4.88 566	5.17 563	18.85 585	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 290	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

CBMV	0.64 420	0.35 417	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 483	1.22 435	1.04 424	0.75 420	0.88 410	0.63 392	0.28 446	0.30 488	0.34 479	0.30 474	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 355	0.86 285	0.91 388	0.52 284	0.78 368	0.70 410	0.20 333	0.17 372	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

ACV-stereo	0.62 417	0.34 411	1.00 477	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 528	1.03 490	0.81 377	0.64 395	0.21 350	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 280	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

ssnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 412	0.80 250	0.99 408	0.64 364	0.82 380	0.94 469	0.25 416	0.22 433	0.23 379	0.24 430	0.20 318	0.19 328

dad	0.58 404	0.50 479	0.64 387	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 489	1.01 446	1.17 427	1.15 459	0.53 288	0.68 313	0.50 339	0.35 493	0.23 443	0.37 491	0.21 380	0.29 430	0.20 351

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

GANet-ADL	0.42 245	0.25 318	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 350	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 467	1.12 402	0.58 219	0.92 470	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 409	0.26 453	0.18 268	0.43 506

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 433	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 441	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

MMNet	0.55 379	0.25 318	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 400	0.93 319	0.86 366	0.76 423	0.81 377	0.76 423	0.15 159	0.14 290	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

SuperB	1.04 497	0.37 429	4.81 560	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 537	1.09 473	1.09 395	0.75 326	0.81 441	1.06 458	1.76 521	0.19 310	0.15 320	0.17 184	0.15 195	2.82 568	0.26 415

SGM-ForestM	4.04 563	0.32 398	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 569	1.45 553	3.84 564	4.24 563	8.19 575	6.76 572	19.00 584	9.08 571	10.74 575	6.62 565	0.31 463	0.33 508	0.32 472	0.32 487	0.29 430	0.29 439

SGM-Forest	0.62 417	0.32 398	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 464	1.18 429	1.10 445	0.67 380	0.88 410	0.62 389	0.31 463	0.33 508	0.33 477	0.30 474	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 359	1.12 402	1.00 411	0.56 313	0.63 264	0.81 433	0.21 350	0.13 256	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 376	0.20 415	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

dd	0.43 255	0.38 439	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 405	0.15 320	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 389	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 335	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 479

AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 428	0.86 285	0.67 285	0.62 347	0.64 277	20.63 579	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 415	1.73 503	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 536

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 282	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 423	1.84 510	0.59 234	0.67 380	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

ADLNet	0.55 379	0.27 354	0.51 325	0.44 332	0.35 416	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 436	0.98 347	0.92 393	0.63 353	0.69 319	0.81 433	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 359	0.96 333	0.90 386	0.63 353	0.83 388	0.74 421	0.18 280	0.18 389	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

UNet	0.54 377	0.26 337	0.66 399	0.44 332	0.40 447	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 348	0.89 305	1.04 424	0.72 411	0.73 340	0.62 389	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 428	0.96 333	0.79 342	0.59 331	0.63 264	0.87 449	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 429	1.17 497	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 370	0.93 434	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.26 428	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 429	0.76 444	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 436	0.90 309	0.96 402	0.58 324	0.71 330	0.61 386	0.25 416	0.23 443	0.26 428	0.32 487	0.24 394	0.23 394

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 398	0.64 387	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 400	0.91 312	0.99 408	0.60 335	0.68 313	0.60 382	0.21 350	0.17 372	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 436	0.26 337	0.68 407	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 481	0.81 327	1.05 379	1.50 504	0.85 453	1.82 528	1.03 484	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 446	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 315	0.77 364	0.47 332	0.38 501	0.38 517	0.44 508	0.42 516	0.37 479	0.34 472

MeshStereo	1.34 523	0.43 459	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 541	1.37 502	4.47 566	3.25 544	4.71 558	1.94 543	1.92 532	1.17 498	0.35 493	0.35 512	0.37 491	0.31 481	0.32 451	0.32 460
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
FACV-RUCA	0.43 255	0.28 368	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 277	0.54 168	0.39 270	0.22 376	0.15 320	0.35 481	0.16 227	0.28 426	0.21 369

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 468	0.76 298	1.13 409	1.32 480	0.57 315	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 290	0.25 409	0.21 380	0.15 169	0.13 144

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 389	0.73 430	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 449	1.36 461	1.29 472	0.85 453	0.76 357	0.81 433	0.21 350	0.23 443	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

HBP-ISP	0.59 411	0.45 468	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 348	1.18 429	0.65 273	0.68 386	0.88 410	0.52 356	0.35 493	0.38 517	0.47 513	0.41 512	0.38 483	0.31 456

BUS	0.45 272	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 266	0.64 277	0.51 349	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

NINENet	0.50 343	0.29 380	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 266	0.73 340	0.51 349	0.22 376	0.20 415	0.25 409	0.18 303	0.22 364	0.21 369

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 318	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 341	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 336	1.50 487	0.53 196	0.45 249	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 382	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 336	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 387	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 336	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 393	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 310	0.14 290	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

TestStereo	0.38 199	0.31 394	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.84 456	0.45 355	0.35 416	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 478	0.99 436	1.27 445	0.72 307	0.58 324	0.67 303	0.48 336	0.27 436	0.21 425	0.24 396	0.23 414	0.29 430	0.29 439

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 436	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 374	0.88 301	0.86 366	0.64 364	0.80 374	0.71 415	0.20 333	0.20 415	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 400	0.83 267	1.07 435	0.68 386	0.74 347	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

FADNet	0.61 416	0.51 483	1.10 486	0.45 355	0.44 473	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 377	0.82 380	0.50 339	0.29 453	0.30 488	0.27 441	0.30 474	0.46 504	0.35 477

AANet_RVC	0.57 397	0.32 398	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 495	0.86 366	1.33 458	0.87 372	0.58 324	1.07 461	0.75 422	0.18 280	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

testlalala_base	0.46 282	0.25 318	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 557	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 547	0.13 144

CRFU-Net	0.57 397	0.27 354	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 441	0.98 347	1.06 430	0.79 437	0.81 377	0.71 415	0.21 350	0.19 403	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

SA	0.44 262	0.25 318	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 284	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 327	1.03 369	1.00 411	0.70 403	0.83 388	0.54 364	0.21 350	0.18 389	0.24 396	0.18 303	0.23 381	0.20 351

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 449	1.47 486	0.78 340	0.76 423	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 422	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

FINET	0.67 429	0.42 457	1.00 477	0.46 376	0.43 466	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 514	0.87 374	1.14 414	0.71 298	0.68 386	0.92 428	0.70 410	0.36 497	0.30 488	0.26 428	0.24 430	0.35 469	0.33 465

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 493	1.14 491	0.46 376	0.39 442	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 306	0.94 441	0.69 407	0.26 426	0.25 459	0.28 449	0.28 466	0.31 445	0.31 456

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 398	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 478	1.08 391	0.96 402	0.67 380	0.90 418	0.89 463	0.17 248	0.13 256	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 350	0.15 320	0.22 357	0.26 453	0.16 209	0.16 257

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 493	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

ADLNet2	0.55 379	0.25 318	0.65 393	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 390	0.77 364	0.73 418	0.20 333	0.16 352	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

TRStereo	0.37 184	0.27 354	0.59 362	0.47 385	0.41 454	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 315	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 320	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 522	6.12 562	0.47 385	0.39 442	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 551	3.50 562	1.96 515	1.66 514	2.03 546	1.26 490	4.18 556	0.21 350	0.18 389	0.21 342	0.20 358	0.41 492	0.39 492

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 406	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 359	1.04 375	1.01 415	0.73 414	0.83 388	0.52 356	0.29 453	0.19 403	0.27 441	0.25 439	0.31 445	0.21 369

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

LL-Strereo	0.57 397	0.27 354	0.68 407	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 348	0.78 237	1.10 445	1.18 505	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

CASS	0.45 272	0.27 354	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 306	0.57 196	0.41 281	0.29 453	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 309	0.77 520	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 474	0.15 320	0.66 531	0.19 333	0.36 474	0.21 369

DAS	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 354	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 347	0.72 335	0.63 392	0.23 393	0.18 389	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.13 51	0.11 76	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
ICVP	0.46 282	0.25 318	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 306	0.53 162	0.54 364	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 541	175.16 595	0.48 392	0.36 420	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 550	3.17 559	2.50 530	2.30 532	2.07 547	1.76 525	2.21 535	0.20 333	0.18 389	0.24 396	0.19 333	0.51 512	0.50 524

AdaStereo	0.50 343	0.32 398	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 266	0.67 303	0.46 325	0.27 436	0.12 189	0.28 449	0.18 303	0.23 381	0.18 295
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 414	0.30 389	0.75 439	0.48 392	0.43 466	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 467	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 403	0.99 444	0.65 397	0.32 474	0.15 320	0.28 449	0.20 358	0.40 486	0.36 479

SANet	1.07 504	0.41 455	1.06 482	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 518	1.42 509	3.36 557	1.58 514	2.43 528	2.33 534	1.70 535	1.34 500	1.07 489	0.28 446	0.24 451	0.26 428	0.23 414	0.34 464	0.30 448

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 464	0.74 435	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 366	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 426	0.14 290	0.26 428	0.15 195	0.36 474	0.18 295

StereoVision	0.42 245	0.28 368	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 350	0.24 451	0.25 409	0.24 430	0.26 411	0.16 257

coex-ft	6.43 571	1.51 552	87.33 594	0.49 407	0.38 436	1.34 503	1.21 537	1.16 436	8.09 568	12.12 577	2.79 539	2.77 541	3.31 561	1.16 475	3.15 546	0.24 405	0.23 443	0.27 441	0.24 430	0.45 501	0.37 484

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 540	4.32 559	0.49 407	0.42 460	1.51 516	1.11 531	1.48 515	1.40 507	1.22 493	1.26 444	1.58 512	1.43 521	1.76 525	1.70 518	0.32 474	0.31 497	0.26 428	0.30 474	0.41 492	0.41 499

AASNet	0.53 365	0.25 318	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 366	0.92 316	0.64 260	0.59 331	0.59 231	0.79 428	0.23 393	0.19 403	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 380	0.63 382	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 336	0.85 282	0.85 361	0.63 353	0.90 418	0.65 397	0.24 405	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

psm_up	0.55 379	0.26 337	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 336	0.88 301	1.01 415	0.94 476	0.74 347	0.61 386	0.21 350	0.25 459	0.26 428	0.23 414	0.21 342	0.20 351

psmorigin	0.82 463	0.51 483	2.09 538	0.49 407	0.41 454	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 507	1.43 477	1.50 504	1.06 493	1.22 486	0.97 475	0.31 463	0.32 502	0.27 441	0.27 460	0.33 458	0.42 500

aanetorigin	0.83 470	0.56 496	1.87 535	0.49 407	0.38 436	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 545	2.02 518	1.31 475	1.18 505	0.93 434	1.13 497	0.20 333	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 448

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 406	0.75 439	0.49 407	0.37 427	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 497	1.03 457	1.40 470	1.59 513	1.15 501	0.87 407	0.86 443	0.28 446	0.28 479	0.28 449	0.23 414	0.28 426	0.38 490

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 406	1.16 492	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 336	0.87 293	0.74 324	0.67 380	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.18 389	0.26 428	0.27 460	0.26 411	0.27 425

ADCP+	1.06 502	0.35 417	1.51 527	0.49 407	0.51 496	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 482	1.15 420	1.10 445	1.07 495	1.56 513	6.75 566	0.19 310	0.16 352	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 368	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 458	1.14 414	1.21 462	0.69 390	0.88 410	0.69 407	0.20 333	0.20 415	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 422	0.76 444	0.49 407	0.44 473	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 481	2.84 553	3.95 559	3.28 549	1.83 540	1.25 489	0.99 479	0.44 512	0.34 510	0.34 479	0.37 497	0.41 492	0.40 495

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 474	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 368	0.64 387	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 436	0.26 466	0.24 396	0.21 380	0.22 364	0.16 257

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 394	0.73 430	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 258	0.57 196	0.38 264	0.27 436	0.25 459	0.25 409	0.23 414	0.22 364	0.18 295

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 380	0.71 422	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 244	0.57 196	0.36 239	0.28 446	0.26 466	0.25 409	0.22 398	0.23 381	0.18 295

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 320	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 483	1.36 520	0.50 421	0.41 454	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 449	1.12 402	1.08 437	0.87 458	0.89 416	0.89 463	0.24 405	0.22 433	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 451	1.34 515	0.50 421	0.40 447	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 468	1.25 497	1.20 434	1.13 455	0.81 441	1.16 475	1.00 482	0.22 376	0.19 403	0.24 396	0.23 414	0.28 426	0.26 415

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 348	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

Anonymous3	0.46 282	0.34 411	0.86 462	0.50 421	0.37 427	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 249	0.64 277	0.38 264	0.24 405	0.24 451	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

HGLStereo	0.56 390	0.28 368	0.57 357	0.50 421	0.37 427	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 366	1.14 414	0.89 381	0.82 445	0.76 357	0.73 418	0.21 350	0.20 415	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 389	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 415	0.86 285	0.91 388	0.68 386	0.70 325	0.59 379	0.23 393	0.18 389	0.31 466	0.23 414	0.26 411	0.19 328

ADCL	1.04 497	0.38 439	1.35 516	0.50 421	0.39 442	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 505	1.29 499	1.50 487	1.24 465	1.24 510	1.37 506	4.87 559	0.21 350	0.19 403	0.25 409	0.25 439	0.29 430	0.27 425

ADCRef	0.80 459	0.43 459	1.32 513	0.50 421	0.45 477	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 483	1.42 474	0.87 372	0.91 465	0.85 400	3.19 547	0.18 280	0.16 352	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PA-Net	0.67 429	0.43 459	0.83 455	0.50 421	0.53 501	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 466	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 430	1.02 453	0.88 453	0.24 405	0.41 524	0.29 457	0.44 517	0.26 411	0.34 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 424	0.32 398	0.66 399	0.50 421	0.39 442	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 478	1.08 391	1.06 430	0.69 390	0.77 364	0.94 469	0.23 393	0.17 372	0.26 428	0.25 439	0.25 404	0.21 369

PWC_ROB	0.87 474	0.52 490	1.28 507	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 512	1.61 517	2.59 535	1.16 460	1.01 489	1.34 500	1.40 513	0.25 416	0.18 389	0.28 449	0.20 358	0.29 430	0.28 432

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 394	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

XX-TBD	0.32 118	0.53 493	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 368	0.69 413	0.51 437	0.39 442	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 350	0.22 433	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 380	0.75 439	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 324	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 415	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

GwcNet	0.69 434	0.36 422	1.10 486	0.51 437	0.42 460	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 468	1.00 441	1.37 464	1.06 430	0.79 437	0.92 428	0.94 469	0.25 416	0.24 451	0.24 396	0.22 398	0.23 381	0.26 415

GANet	0.70 436	0.37 429	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 520	1.08 396	0.94 391	1.04 458	1.98 516	1.13 455	0.88 462	1.12 471	0.66 400	0.25 416	0.26 466	0.27 441	0.22 398	0.31 445	0.22 387

TDLM	0.57 397	0.33 406	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 336	1.10 397	0.84 359	0.70 403	0.86 405	0.58 374	0.28 446	0.17 372	0.25 409	0.22 398	0.26 411	0.19 328

StereoDRNet	0.64 420	0.33 406	0.68 407	0.51 437	0.43 466	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 475	0.87 293	1.07 435	0.71 407	0.82 380	0.88 453	0.23 393	0.19 403	0.25 409	0.23 414	0.27 422	0.19 328

NaN_ROB	0.69 434	0.44 464	0.69 413	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 527	1.22 461	1.19 474	1.24 496	0.96 333	1.08 437	0.78 435	1.20 480	0.67 403	0.24 405	0.30 488	0.23 379	0.24 430	0.23 381	0.25 409

zh-mn7	1.08 506	0.65 509	4.00 556	0.52 449	0.38 436	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 529	1.74 525	2.31 522	1.17 461	0.91 465	2.10 539	1.77 522	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 459	2.32 542	0.52 449	0.38 436	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 487	1.28 447	1.09 441	0.99 485	1.07 461	0.87 449	0.20 333	0.19 403	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

YMNet	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 318	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 376	0.14 290	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 306	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

edge stereo	0.76 449	0.38 439	0.74 435	0.52 449	0.43 466	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 498	1.38 469	1.81 518	1.11 498	1.08 464	0.85 442	0.33 482	0.32 502	0.41 503	0.28 466	0.32 451	0.36 479

RTSC	0.87 474	0.48 471	1.23 503	0.52 449	0.37 427	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 530	1.51 511	1.24 440	1.12 449	0.81 441	1.62 517	2.16 534	0.25 416	0.19 403	0.23 379	0.24 430	0.30 439	0.31 456

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 417	0.68 407	0.52 449	0.40 447	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 502	1.15 420	1.38 491	0.83 450	1.03 455	0.90 465	0.32 474	0.25 459	0.26 428	0.24 430	0.31 445	0.28 432

z-mn7	1.00 491	0.50 479	1.70 531	0.53 459	0.36 420	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 542	0.96 423	2.54 531	1.42 495	0.95 479	2.19 543	1.54 515	0.22 376	0.19 403	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 429	0.70 417	0.53 459	0.46 484	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 474	0.23 443	0.35 481	0.25 439	0.30 439	0.25 409

HCRNet	0.44 262	0.34 411	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 277	0.66 292	0.36 239	0.24 405	0.16 352	0.24 396	0.20 358	0.21 342	0.18 295

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 523	0.73 430	0.53 459	0.37 427	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 384	0.94 320	0.95 399	0.53 288	0.93 434	0.58 374	0.39 503	0.30 488	0.57 527	0.31 481	0.53 517	0.30 448

ADCMid	1.14 510	0.52 490	2.23 541	0.53 459	0.43 466	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 539	1.44 480	1.50 504	1.43 521	1.56 513	5.01 560	0.26 426	0.24 451	0.29 457	0.31 481	0.37 479	0.33 465

RYNet	0.72 444	0.35 417	0.64 387	0.53 459	0.67 521	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 472	1.05 460	0.87 293	1.27 469	0.93 475	0.93 434	1.27 506	0.22 376	0.16 352	0.26 428	0.23 414	0.40 486	0.39 492

DPSNet	0.99 490	0.42 457	1.88 536	0.53 459	0.41 454	1.59 521	1.26 541	2.21 547	1.43 508	1.10 475	1.11 398	1.46 498	1.95 544	1.34 500	1.26 504	0.34 488	0.25 459	0.25 409	0.21 380	0.46 504	0.37 484

MultiAttention	3.58 560	0.24 294	0.62 372	0.54 466	0.34 409	22.90 581	2.72 570	1.60 529	1.13 463	0.80 314	1.81 508	1.14 458	0.43 234	35.29 589	0.61 386	0.17 248	0.12 189	0.23 379	0.23 414	0.34 464	0.29 439

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 439	1.32 513	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 483	1.05 460	1.41 472	2.98 542	1.49 524	2.74 552	2.83 545	0.22 376	0.14 290	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 460

w-ln-seven	0.96 487	0.48 471	2.41 544	0.54 466	0.50 492	1.41 508	0.70 485	1.67 535	1.81 531	1.49 508	1.50 487	1.26 467	0.87 458	1.15 473	1.80 526	0.23 393	0.21 425	0.25 409	0.25 439	0.31 445	0.26 415

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 411	0.77 449	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 277	0.65 284	0.39 270	0.29 453	0.27 475	0.29 457	0.28 466	0.21 342	0.20 351

ccnet	0.82 463	0.57 498	0.75 439	0.54 466	0.59 515	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 478	1.44 480	1.29 472	0.92 470	0.95 443	1.24 502	0.49 520	0.42 526	0.50 522	0.47 523	0.51 512	0.46 512

ADCPNet	1.03 496	0.48 471	2.70 546	0.54 466	0.42 460	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 493	1.42 474	1.68 515	1.09 496	1.36 505	3.45 551	0.30 460	0.28 479	0.29 457	0.32 487	0.37 479	0.35 477

LALA_ROB	0.74 447	0.43 459	0.69 413	0.54 466	0.40 447	1.01 457	0.95 519	1.21 453	1.07 451	1.22 493	1.12 402	1.56 510	0.79 437	1.04 457	0.86 443	0.33 482	0.22 433	0.35 481	0.30 474	0.35 469	0.31 456

SACVNet	0.58 404	0.34 411	0.55 347	0.55 473	0.36 420	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 449	1.06 385	1.02 420	0.74 416	0.90 418	0.51 349	0.27 436	0.21 425	0.25 409	0.24 430	0.29 430	0.36 479

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 473	0.36 420	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

FBW_ROB	0.88 476	0.50 479	0.85 457	0.55 473	0.40 447	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 502	1.33 502	1.27 445	1.48 502	1.00 488	2.57 551	0.98 478	0.25 416	0.32 502	0.45 509	0.30 474	0.34 464	0.28 432

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 399	0.56 476	0.36 420	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 467	1.25 442	0.91 388	0.60 335	0.66 292	0.58 374	0.35 493	0.26 466	0.36 486	0.33 490	0.30 439	0.42 500

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 515	2.13 539	0.56 476	0.45 477	0.95 445	1.13 532	1.34 494	1.24 483	1.02 449	1.30 454	1.46 498	0.86 455	1.81 527	1.50 514	0.25 416	0.23 443	0.25 409	0.26 453	0.32 451	0.29 439

APVNet	0.71 440	0.37 429	0.89 465	0.56 476	0.45 477	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 327	1.15 420	1.04 424	0.81 441	1.10 468	1.17 498	0.26 426	0.28 479	0.32 472	0.31 481	0.29 430	0.30 448

S-Stereo	0.74 447	0.35 417	0.96 472	0.56 476	0.45 477	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 524	0.96 423	1.41 472	1.12 449	0.94 476	0.80 374	1.04 487	0.26 426	0.31 497	0.28 449	0.25 439	0.32 451	0.47 517

ETE_ROB	0.70 436	0.49 475	0.73 430	0.56 476	0.36 420	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 487	1.18 429	1.39 492	0.82 445	0.99 444	0.80 430	0.26 426	0.21 425	0.31 466	0.26 453	0.33 458	0.34 472

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 429	0.65 393	0.56 476	0.42 460	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 353	0.82 380	0.91 467	0.29 453	0.20 415	0.31 466	0.31 481	0.26 411	0.23 394

zh-sn7	1.09 507	0.75 517	3.23 550	0.57 482	0.42 460	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 493	1.41 506	1.98 516	1.25 466	1.47 523	1.99 536	2.62 542	0.26 426	0.26 466	0.26 428	0.27 460	0.35 469	0.30 448

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 507	2.40 543	0.57 482	0.55 506	1.41 508	1.34 546	1.18 444	1.24 483	1.49 508	1.42 474	1.39 492	1.20 509	1.55 511	4.82 558	0.29 453	0.28 479	0.29 457	0.34 492	0.38 483	0.42 500

rvit_105_1	0.54 377	0.40 451	0.76 444	0.58 484	0.37 427	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 336	0.69 195	0.73 318	0.58 324	0.78 368	0.54 364	0.32 474	0.29 484	0.31 466	0.34 492	0.23 381	0.20 351

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 389	0.53 338	0.58 484	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 384	1.04 375	0.56 206	0.62 347	0.82 380	0.67 403	0.19 310	0.15 320	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

DGSMNet	0.76 449	0.55 495	1.29 509	0.58 484	0.62 518	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 348	1.24 440	1.00 411	0.71 407	1.03 455	0.81 433	0.34 488	0.29 484	0.41 503	0.40 507	0.57 523	0.55 529

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 534	0.85 457	0.58 484	0.45 477	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 348	1.23 439	0.90 386	0.77 430	1.06 458	0.69 407	0.46 514	0.34 510	1.71 548	0.38 500	0.59 527	0.36 479

TCMNet	0.66 424	0.39 446	0.98 475	0.59 488	0.61 517	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 355	1.14 414	0.89 381	0.65 370	0.85 400	1.01 483	0.26 426	0.26 466	0.31 466	0.28 466	0.32 451	0.29 439

stereogan	0.80 459	0.31 394	0.71 422	0.59 488	0.50 492	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 502	1.00 441	1.46 485	1.56 510	0.95 479	1.29 494	0.84 438	0.28 446	0.29 484	0.29 457	0.25 439	0.38 483	0.38 490

SHD	0.93 485	0.50 479	1.18 498	0.59 488	0.46 484	0.97 450	0.48 397	1.70 537	2.15 538	1.58 514	1.37 464	1.42 495	1.19 507	1.31 496	1.60 516	0.31 463	0.26 466	0.32 472	0.33 490	0.40 486	0.42 500

ADCS	1.51 532	0.61 504	3.42 551	0.59 488	0.51 496	1.27 500	1.08 530	1.59 528	1.81 531	1.91 533	1.66 499	1.51 507	1.42 520	1.94 534	8.60 568	0.33 482	0.32 502	0.33 477	0.36 496	0.44 497	0.42 500

DANet	0.71 440	0.45 468	0.91 468	0.59 488	0.40 447	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 491	1.22 435	1.33 483	0.88 462	1.16 475	1.24 502	0.27 436	0.23 443	0.31 466	0.25 439	0.35 469	0.32 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 517	0.49 475	0.62 372	0.59 488	0.50 492	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 483	2.45 546	3.77 553	3.09 546	2.98 559	1.32 497	0.81 433	0.45 513	0.41 524	0.49 520	0.51 532	0.47 506	0.44 507

Nwc_Net	0.78 455	0.38 439	0.73 430	0.60 494	0.55 506	1.05 467	0.55 438	1.67 535	1.05 438	0.88 384	1.86 512	1.40 494	1.09 496	1.10 468	0.87 449	0.30 460	0.25 459	0.36 486	0.38 500	0.29 430	0.29 439

CSAN	0.83 470	0.49 475	0.77 449	0.60 494	0.41 454	1.14 483	1.06 527	1.19 446	1.46 512	1.32 500	1.43 477	1.37 490	1.19 507	1.27 493	0.86 443	0.39 503	0.31 497	0.36 486	0.37 497	0.35 469	0.34 472

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 483	0.65 393	0.61 496	0.49 490	1.61 522	0.70 485	1.75 539	1.56 520	4.74 570	4.91 567	6.46 569	3.31 561	1.91 531	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

NCC-stereo	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465

Abc-Net	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 534	0.51 483	0.66 399	0.61 496	0.49 490	1.56 519	0.70 485	1.66 534	1.53 516	4.64 567	4.62 565	5.85 565	3.34 563	1.84 529	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

WZ-Net	1.19 516	0.59 500	4.07 557	0.62 500	0.51 496	1.34 503	1.31 545	1.32 490	1.74 528	1.53 513	1.65 497	1.74 517	1.28 514	2.25 545	2.01 531	0.27 436	0.21 425	0.23 379	0.25 439	0.40 486	0.39 492

MDST_ROB	0.91 482	0.27 354	0.85 457	0.63 501	0.41 454	2.53 541	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 552	1.73 503	0.97 404	0.69 390	1.61 516	0.73 418	0.25 416	0.22 433	0.32 472	0.28 466	0.25 404	0.24 402

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 483	0.95 470	0.64 502	0.45 477	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 412	1.35 460	1.02 420	0.99 485	0.92 428	0.80 430	0.30 460	0.27 475	0.28 449	0.24 430	0.23 381	0.24 402

AF-Net	0.81 462	0.39 446	0.68 407	0.64 502	0.54 504	0.91 437	0.51 423	1.61 531	1.31 498	0.96 423	2.02 518	1.46 498	1.26 513	1.11 470	0.99 479	0.32 474	0.24 451	0.39 496	0.27 460	0.30 439	0.25 409

G-Net	0.95 486	0.46 470	1.04 480	0.64 502	0.48 488	2.12 537	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 526	2.82 542	1.30 474	1.64 534	1.06 458	0.96 474	0.36 497	0.29 484	0.35 481	0.25 439	0.45 501	0.42 500

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 539	7.45 564	0.64 502	0.54 504	1.99 535	1.38 548	1.43 511	1.36 500	1.63 520	1.92 513	1.84 520	1.33 516	2.40 547	4.03 553	0.33 482	0.32 502	0.32 472	0.34 492	0.44 497	0.45 511

NCCL2	0.72 444	0.41 455	0.65 393	0.64 502	0.44 473	0.98 454	1.20 535	1.11 408	1.00 416	0.98 433	0.96 333	1.49 503	0.87 458	0.90 418	0.79 428	0.31 463	0.26 466	0.39 496	0.39 504	0.32 451	0.32 460

RGC	0.79 458	0.59 500	0.71 422	0.65 507	0.65 520	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 467	1.45 483	1.47 501	1.03 490	1.21 484	0.88 453	0.32 474	0.30 488	0.48 517	0.40 507	0.37 479	0.37 484

RTS	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 530	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RTSA	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 530	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RP	0.76 449	0.36 422	0.63 382	0.66 510	0.58 514	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 480	0.97 428	1.65 497	1.43 497	1.32 515	1.01 448	0.84 438	0.33 482	0.30 488	0.36 486	0.30 474	0.34 464	0.34 472

MANE	4.13 564	0.51 483	0.64 387	0.66 510	0.56 509	6.89 568	0.99 523	7.55 572	12.04 572	6.68 573	8.57 575	10.69 575	9.45 572	7.59 572	6.39 564	0.49 520	0.43 530	0.48 517	0.98 553	0.49 509	0.48 520

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 517	0.86 462	0.66 510	0.42 460	1.15 485	0.98 521	1.14 425	1.19 474	1.01 446	1.02 365	1.10 445	0.90 464	1.15 473	0.76 423	0.48 518	0.39 521	0.57 527	0.38 500	0.63 529	0.46 512
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 500	1.97 537	0.67 513	0.44 473	1.93 534	0.60 453	1.85 540	1.36 500	1.61 517	1.54 492	1.95 526	1.37 517	1.64 520	1.73 519	0.40 507	0.37 515	0.45 509	0.48 525	0.44 497	0.44 507

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 498	1.51 527	0.67 513	0.50 492	2.57 542	1.66 556	1.20 451	1.43 508	1.38 504	1.57 494	1.33 483	0.92 470	1.64 520	0.88 453	0.37 500	0.39 521	0.46 512	0.60 537	0.41 492	0.40 495

XQC	0.89 478	0.65 509	1.31 511	0.67 513	0.52 500	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 515	1.14 481	1.11 398	1.28 471	1.04 492	1.40 508	1.77 522	0.38 501	0.24 451	0.37 491	0.31 481	0.53 517	0.47 517

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 500	1.16 492	0.67 513	0.81 527	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 433	1.33 458	1.08 437	0.95 479	1.26 490	0.87 449	0.55 530	0.25 459	0.43 505	0.39 504	0.58 526	0.40 495

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 490	3.43 552	0.68 517	0.81 527	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 536	0.93 412	1.01 357	0.87 372	0.86 455	1.08 464	0.95 472	0.34 488	0.28 479	0.43 505	0.39 504	0.30 439	0.32 460

ELAS	1.63 537	0.61 504	0.95 470	0.68 517	0.55 506	3.01 555	1.55 554	2.39 549	2.33 545	3.64 563	3.89 557	2.75 540	2.90 558	2.15 542	2.27 540	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 481	0.64 508	1.69 529	0.69 519	0.69 524	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 492	1.19 487	1.15 420	1.31 475	0.98 484	1.24 488	1.03 484	0.52 524	0.56 539	0.59 530	0.66 539	0.56 521	0.54 528

GASNet	0.67 429	0.72 514	0.96 472	0.70 520	0.48 488	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 415	0.82 261	0.93 395	0.83 450	1.33 498	0.80 430	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.28 466	0.44 497	0.24 402

LSM	4.74 568	0.77 520	10.16 567	0.70 520	56.56 591	1.02 459	1.00 525	1.24 473	1.62 525	2.04 535	2.34 525	1.33 483	1.17 504	1.38 507	1.09 491	0.33 482	0.49 536	0.39 496	0.46 518	0.51 512	10.09 579

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 504	1.01 479	0.70 520	0.56 509	2.00 536	1.89 563	1.96 542	2.65 549	3.33 561	3.26 545	3.03 543	3.41 564	2.49 549	2.09 533	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 579	0.82 526	50.86 592	0.72 523	0.53 501	38.10 590	7.03 574	11.83 578	14.25 577	29.78 591	30.17 591	48.21 595	22.64 587	26.78 587	18.11 577	0.42 511	0.38 517	0.47 513	0.46 518	0.51 512	0.48 520

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 496	0.65 393	0.74 524	0.59 515	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 505	3.26 560	4.50 564	4.61 556	2.63 554	1.58 515	1.03 484	0.46 514	0.42 526	0.48 517	0.47 523	0.50 511	0.50 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 522	0.67 512	1.28 507	0.74 524	0.62 518	1.50 515	0.84 508	1.99 543	2.96 552	2.18 540	2.36 527	1.85 522	1.95 544	1.92 532	1.94 529	0.39 503	0.36 514	0.49 520	0.37 497	0.51 512	0.64 531

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 475	0.80 453	0.74 524	0.40 447	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 546	1.02 449	3.77 553	0.81 353	0.92 470	1.20 480	0.90 465	0.34 488	0.22 433	0.24 396	0.20 358	0.34 464	0.29 439

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 523	1.24 504	0.84 527	0.97 536	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 521	1.05 460	1.68 502	1.12 449	0.91 465	0.92 428	1.11 492	0.65 533	0.74 547	0.79 535	0.90 549	1.06 542	0.79 538

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 528	1.76 533	0.86 528	0.56 509	4.29 562	1.79 561	1.50 518	1.98 535	1.61 517	1.85 511	1.84 520	1.41 519	1.89 530	1.36 509	0.48 518	0.40 523	0.56 526	0.57 535	0.69 531	0.48 520

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 530	1.13 490	0.86 528	0.88 529	1.11 477	0.99 523	1.42 509	1.53 516	1.59 516	2.48 529	2.24 531	1.53 525	1.96 535	1.30 507	0.76 538	0.70 544	0.78 534	1.00 554	0.71 532	0.88 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 530	0.53 501	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

anonymity	0.97 488	0.89 529	1.05 481	0.92 531	1.03 542	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 467	0.98 347	1.00 411	0.95 479	1.02 453	0.92 468	0.96 543	0.95 563	0.90 538	0.91 552	0.92 536	0.94 544

SGM+DAISY	1.35 525	0.94 533	1.25 505	0.96 532	1.00 540	1.52 517	1.02 526	1.34 494	1.21 478	2.64 548	2.65 537	2.44 535	1.56 528	1.64 520	1.26 504	0.97 545	0.95 563	0.90 538	0.90 549	0.94 537	0.96 547

MFMNet_re	1.14 510	0.97 537	1.19 499	0.99 533	0.95 534	1.25 499	1.22 538	1.39 504	1.55 518	1.69 524	1.67 501	1.21 462	1.53 525	1.12 471	0.99 479	0.87 542	0.75 551	0.79 535	0.75 543	0.90 534	0.94 544

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 471	1.06 482	0.99 533	0.97 536	1.67 527	0.63 461	1.64 533	1.59 521	1.06 464	1.18 429	1.31 475	0.79 437	1.55 511	0.97 475	0.49 520	0.22 433	0.45 509	0.40 507	0.45 501	0.37 484

UDG	0.88 476	0.82 526	0.67 403	1.00 535	0.96 535	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 395	0.97 346	1.31 475	0.99 485	0.85 400	0.84 438	0.54 529	0.32 502	1.77 549	0.40 507	0.94 537	0.66 532

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 517	1.08 485	1.01 536	0.90 530	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 411	0.88 410	0.63 392	0.53 528	0.27 475	0.76 533	0.46 518	0.66 530	0.47 517

FADE		2.05 563		1.03 537	0.99 539							2.73 539				11.57 584	1.70 570	23.09 588	15.86 584	0.62 528

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 531	1.06 482	1.04 538	1.03 542	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 474	2.09 537	1.83 509	1.94 525	1.39 518	1.62 517	1.39 512	0.97 545	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 539	0.96 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 504	0.65 509	1.19 499	1.06 539	0.90 530	1.76 531	1.76 560	1.46 513	1.44 510	1.51 511	1.16 425	2.00 527	1.14 500	1.48 509	1.31 508	0.39 503	0.44 532	0.35 481	0.38 500	0.49 509	0.49 523

SQANet	0.82 463	0.74 516	0.67 403	1.13 540	0.98 538	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 400	1.05 379	1.03 422	0.74 416	1.01 448	0.64 395	0.61 532	0.24 451	1.03 541	0.35 495	1.18 544	0.58 530

JetBlue	2.78 553	1.26 544	7.04 563	1.16 541	1.48 549	8.00 570	6.02 573	2.60 550	1.92 534	2.12 538	2.64 536	3.34 551	3.05 560	6.49 568	3.39 549	0.78 539	0.76 552	0.75 532	0.76 544	0.97 540	1.18 559

DDUNet	1.06 502	2.56 570	0.68 407	1.21 542	1.26 547	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 423	1.22 435	1.27 469	0.82 445	0.93 434	0.72 417	0.84 540	0.38 517	1.99 552	0.60 537	1.10 543	0.85 540

MADNet+	2.23 550	2.43 567	10.85 568	1.22 543	0.91 532	2.76 546	1.40 549	2.12 546	1.67 527	1.32 500	1.74 505	1.86 523	1.74 536	6.25 567	4.41 557	0.65 533	0.64 542	0.58 529	0.54 534	0.80 533	0.76 535

WAO-7	1.90 542	1.20 542	1.35 516	1.27 544	1.06 545	2.84 549	1.56 555	3.23 557	3.06 555	2.23 541	3.33 549	3.17 547	2.28 549	3.12 553	2.21 535	1.02 547	0.91 558	1.06 542	1.03 557	1.04 541	0.97 550

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 545	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 535	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

otaku	1.04 497	0.93 531	0.88 464	1.33 546	1.05 544	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 472	1.08 471	1.32 457	1.33 483	0.91 465	1.23 487	0.76 423	0.72 536	0.46 535	1.24 544	0.50 530	1.40 545	0.75 534

Ntro	1.09 507	0.97 537	0.91 468	1.44 547	1.19 546	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 489	1.00 441	1.29 451	1.31 475	0.97 483	1.26 490	0.84 438	0.84 540	0.43 530	1.36 545	0.50 530	1.56 546	0.78 536

GCST	0.83 470	1.22 543	0.74 435	1.58 548	1.01 541	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 428	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 543	0.65 543	1.20 543	0.81 546	0.91 535	0.70 533

PWCK	1.92 543	1.66 558	3.12 549	1.65 549	0.91 532	2.84 549	2.26 566	2.10 545	2.41 547	2.36 544	2.31 522	2.22 530	1.82 538	3.43 556	2.03 532	1.61 560	0.71 546	1.51 546	0.82 547	1.69 548	0.91 543

WAO-6	2.04 547	1.50 551	1.16 492	1.70 550	1.67 555	2.69 543	1.44 552	3.06 554	3.63 560	1.98 534	3.27 546	3.54 554	2.07 547	2.36 546	2.22 537	1.31 555	0.91 558	2.04 557	1.22 564	1.73 550	1.27 561

ACVNet_2	1.65 538	1.27 545	1.41 523	1.75 551	1.62 551	2.22 538	1.20 535	2.30 548	2.62 548	1.78 527	2.56 532	3.03 543	1.61 531	1.54 510	1.12 496	1.06 548	0.58 541	1.82 550	0.70 542	1.82 551	0.96 547

WAO-8	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.07 561	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 555

Venus	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.06 560	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 555

RainbowNet	1.35 525	1.49 550	1.19 499	1.88 554	1.45 548	1.48 514	1.07 529	1.61 531	1.55 518	1.20 491	1.59 495	1.54 508	1.13 499	1.34 500	0.97 475	1.36 556	0.70 544	1.82 550	0.79 545	1.71 549	1.07 553

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 546	1.10 486	1.90 555	1.59 550	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 525	1.05 460	1.60 496	2.11 529	0.94 476	1.64 520	0.77 427	1.30 553	0.35 512	2.03 556	0.67 540	1.88 555	0.84 539

ACVNet_1	1.46 530	1.33 547	1.12 489	1.91 556	1.62 551	1.83 532	0.98 521	2.00 544	1.85 533	1.39 505	1.53 491	2.32 533	1.53 525	1.34 500	1.11 492	1.30 553	0.50 537	2.06 558	0.58 536	1.93 557	0.95 546

LVE	2.12 549	1.44 549	1.36 520	1.99 557	1.78 556	2.75 545	1.79 561	2.82 551	3.95 562	1.90 532	4.33 563	3.52 553	1.81 537	2.24 544	1.74 520	1.74 562	0.87 556	2.06 558	1.13 560	1.91 556	1.35 562

Dean	1.98 544	1.36 548	1.36 520	2.12 558	1.81 558	2.74 544	1.36 547	3.37 561	3.80 561	2.08 536	3.32 548	3.21 548	1.82 538	1.71 524	1.67 517	1.27 550	0.77 553	1.99 552	0.90 549	1.86 552	1.03 552

IMH-64-1	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 557

IMH-64	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 557

IMH	2.04 547	1.62 555	1.20 502	2.20 559	1.89 559	2.91 554	1.30 542	3.11 555	3.03 553	1.81 528	3.35 550	3.03 543	1.90 541	2.48 548	1.80 526	1.66 561	0.77 553	2.45 564	1.04 558	2.15 560	1.19 560

test_for_model	0.82 463	3.60 574	0.39 161	2.35 562	2.07 562	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 488	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 573	0.18 295

JetRed	5.27 569	5.84 575	12.81 572	2.36 563	2.83 572	12.23 575	10.50 576	4.46 566	3.60 558	3.86 564	3.83 555	4.85 561	4.18 567	6.78 569	11.96 572	2.17 568	2.96 574	2.18 560	1.97 569	3.38 572	2.68 572

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 568	8.57 565	2.53 564	2.37 566	2.88 552	3.77 572	3.14 556	3.23 556	4.71 569	3.86 556	4.68 557	4.87 569	4.07 563	5.62 561	2.33 570	2.33 572	2.47 565	2.52 571	2.51 565	2.64 571

TorneroNet	4.53 567	1.89 560	1.48 526	2.55 565	2.27 564	13.78 577	1.69 558	4.84 571	23.73 588	2.89 556	7.70 574	7.06 570	2.69 555	4.26 564	3.42 550	1.84 564	0.77 553	2.68 568	1.13 560	2.42 563	1.47 564

DispFullNet	1.60 535	2.63 571	2.75 547	2.56 566	1.79 557	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 511	1.87 529	1.50 487	1.55 509	2.46 550	2.04 538	1.04 487	0.59 531	0.18 389	2.32 561	0.68 541	2.29 561	1.14 554

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 559	1.42 524	2.58 567	2.28 565	6.87 567	1.68 557	4.70 569	12.03 571	2.31 543	5.59 571	8.25 571	2.55 553	3.97 562	2.73 543	1.81 563	0.74 547	2.57 566	1.07 559	2.35 562	1.44 563

KSHMR	2.57 551	1.93 561	1.69 529	2.63 568	2.42 567	2.86 551	2.07 564	3.27 559	6.50 566	2.49 547	3.36 551	3.41 552	1.92 542	2.49 549	1.94 529	2.13 567	1.40 568	2.79 571	1.50 567	2.73 566	1.77 565

ktn	2.98 556	2.25 565	1.73 532	2.84 569	2.53 570	3.76 561	2.15 565	3.70 563	5.47 565	2.75 550	5.17 570	5.94 566	2.48 551	3.23 554	2.46 541	2.34 571	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.45 564	2.01 568

notaker	2.76 552	2.29 566	1.80 534	2.96 570	2.58 571	2.90 553	1.75 559	3.24 558	3.05 554	2.78 551	4.24 562	6.15 568	2.51 552	3.34 555	2.75 544	2.31 569	1.18 566	3.00 572	1.65 568	2.84 569	1.97 566

UNDER WATER	3.46 558	2.07 564	3.64 554	3.09 571	2.48 568	3.75 560	2.42 568	3.31 560	13.77 576	2.90 557	2.95 543	5.84 564	3.69 565	3.69 559	3.48 552	2.07 566	1.11 565	2.70 569	1.40 565	2.84 569	1.98 567

HanzoNet	6.76 572	2.45 568	4.22 558	3.19 572	2.94 573	3.62 559	2.28 567	4.79 570	7.20 567	14.00 581	13.19 580	17.49 582	22.30 586	13.25 577	6.19 563	4.20 575	1.93 571	3.10 573	2.56 572	3.35 571	2.88 573

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 562	3.94 555	3.22 573	2.49 569	5.41 566	2.60 569	3.43 562	12.41 573	3.03 558	2.68 538	6.07 567	4.04 566	3.79 561	3.33 548	2.02 565	1.24 567	2.63 567	1.46 566	2.78 567	2.08 569

tt	6.20 570	0.20 160	5.89 561	3.55 574	2.07 562	11.26 573	19.21 577	11.74 577	5.46 564	2.69 549	2.04 520	4.87 562	6.25 570	3.70 560	7.09 567	8.32 580	11.17 585	4.93 576	5.41 579	5.74 576	2.37 570

MADNet++	4.03 562	2.70 572	3.44 553	3.72 575	3.44 574	4.44 563	3.52 571	3.95 565	3.61 559	4.46 565	4.98 568	4.10 555	4.58 568	7.00 570	5.89 562	3.74 573	3.67 575	3.27 574	2.71 573	3.70 574	3.66 574

ASD4	9.96 575	8.86 578	17.78 573	7.17 576	9.80 575	16.08 578	28.92 581	9.77 576	8.20 569	7.02 574	7.08 573	8.47 572	9.57 573	11.17 576	20.26 578	4.12 574	4.14 576	5.57 580	4.74 576	5.53 575	4.90 576

PML	40.80 595	29.24 587	11.87 571	7.20 577	14.47 576	92.13 595	213.69 596	7.63 573	23.35 587	74.72 595	190.14 596	50.17 596	26.15 588	21.39 582	12.70 573	8.76 581	2.92 573	8.45 581	3.25 575	13.26 581	4.42 575

DGTPSM_ROB	12.07 576	8.00 576	20.99 575	8.93 578	16.78 578	10.67 571	30.87 582	9.01 574	15.16 578	6.50 571	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.25 573	21.67 581	4.57 576	8.57 580	5.08 577	9.28 580	5.90 577	10.95 580

DPSMNet_ROB	12.08 577	8.00 576	21.00 576	8.97 579	16.79 579	10.67 571	30.89 583	9.02 575	15.17 579	6.51 572	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.27 574	21.67 581	4.58 577	8.57 580	5.09 579	9.29 581	5.90 577	10.95 580

USTest	12.99 578	14.18 580	20.00 574	16.24 580	14.97 577	20.80 580	31.95 584	16.20 581	10.91 570	8.79 576	9.48 576	13.94 577	10.50 574	16.11 578	21.44 580	3.17 572	4.82 577	5.08 577	5.36 578	8.81 579	7.13 577

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 579	8.74 566	19.56 581	17.61 580	12.53 576	9.01 575	13.59 579	2.18 539	4.64 567	5.11 569	14.63 578	11.09 575	7.19 571	9.73 569	5.56 579	0.89 557	3.77 575	3.11 574	10.34 580	9.80 578

Anonymous_1	33.25 585	18.26 581	23.92 578	20.54 582	21.28 583	25.59 582	35.94 585	22.01 589	15.57 580	13.33 578	13.49 581	18.08 583	15.29 579	20.36 579	24.60 583	16.28 588	8.84 582	66.59 593	118.00 593	155.73 596	11.23 582

DPSM_ROB	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 580	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 583

DPSM	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 580	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 583

HaxPig	31.96 584	37.24 590	34.27 584	24.37 585	24.88 585	18.26 579	19.86 578	20.64 585	28.52 589	35.97 592	38.75 592	25.57 588	28.72 589	33.88 588	34.39 589	35.94 594	38.87 594	37.80 590	40.48 590	39.68 592	41.15 593

LRCNet_RVC	21.24 583	31.15 588	21.41 577	28.98 586	23.82 584	3.13 556	0.60 453	20.96 586	1.59 521	25.58 586	28.15 588	21.99 587	14.79 576	21.94 586	16.41 576	28.89 593	14.87 586	33.53 589	31.28 589	29.51 591	26.16 588

MEDIAN_ROB	37.38 592	40.85 596	40.60 587	32.31 587	31.85 586	27.20 585	24.55 579	29.10 590	33.19 594	42.09 594	41.76 594	33.35 589	34.39 594	39.78 591	37.07 590	43.64 596	44.10 596	44.12 592	43.40 592	41.51 594	42.76 595

AVERAGE_ROB	37.58 593	40.13 595	40.15 586	34.81 588	33.82 587	28.55 589	25.10 580	32.02 591	34.06 595	41.28 593	40.66 593	34.46 590	34.81 595	39.18 590	37.57 591	42.78 595	43.44 595	43.82 591	43.03 591	40.47 593	41.51 594

FlowAnything	35.81 587	37.53 593	48.80 590	42.20 589	39.22 589	52.25 592	73.16 594	42.56 592	32.89 593	26.76 587	28.30 589	38.69 593	33.09 592	41.63 592	51.62 593	18.76 590	18.59 593	19.21 587	19.92 588	27.16 584	23.91 585

CasAABBNet	35.74 586	37.43 591	48.72 589	42.22 590	39.20 588	52.24 591	73.12 593	42.61 593	32.62 591	26.78 588	27.95 586	38.58 591	32.60 590	41.67 593	51.65 594	18.74 589	18.57 591	19.15 585	19.77 586	27.20 585	23.98 586

Selective-RAFT-Error	35.84 588	37.49 592	48.83 591	42.26 591	39.24 590	52.30 593	73.09 592	42.66 594	32.61 590	26.80 589	28.30 589	38.84 594	33.51 593	41.68 594	51.59 592	18.82 591	18.58 592	19.17 586	19.80 587	27.28 586	24.05 587

LSM0	38.95 594	37.60 594	48.58 588	43.57 592	91.06 596	52.57 594	72.57 591	43.17 595	32.63 592	26.97 590	27.97 587	38.65 592	32.94 591	41.86 595	51.78 595	18.89 592	18.41 587	19.13 584	19.63 585	27.29 587	33.77 589

xxxxx1	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 583	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 590

tt_ll	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 583	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 590

ff	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 583	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 590

DLNR_Zeroshot_test	20.09 582	36.28 589	38.04 585	169.85 596	61.80 592	0.23 19	0.20 20	13.88 580	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 578	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 595	0.11 64

test_example2	176.61 596	205.14 597	198.86 596	188.60 597	190.98 597	152.67 596	170.61 595	94.86 596	123.55 596	178.88 596	179.48 595	158.94 597	141.34 596	192.61 596	198.96 596	203.76 597	236.37 597	164.13 597	173.55 597	218.58 597	160.41 596

ccccc	429.48 597	429.19 598	527.00 597	507.10 598	501.20 598	356.95 597	342.70 597	380.82 597	297.90 597	334.51 597	389.17 597	372.86 598	449.39 597	499.17 597	553.56 597	561.44 598	431.22 598	334.28 598	290.86 598	540.88 598	489.46 597

Low-res two-view benchmark