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.

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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

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

XX-TBD	0.46 113	0.70 488	0.35 1	0.79 472	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 548	0.84 498	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 548	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 537

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 539	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 543

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 535	0.18 120	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 531	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 496	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 525

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 347	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

AnonymousM	0.59 207	1.11 524	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 546	0.84 537	0.14 18	0.13 35

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 480	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 534	1.70 548

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 408	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 343	0.22 387	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 539	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 545	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 316	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 348	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 355	0.99 180	0.62 296	0.28 396	0.20 347	0.34 444	0.31 443	0.32 397	0.27 362

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 542	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 274	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 542	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 529	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 295	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 379	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 464	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 520

depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 502	0.99 160	0.91 203	1.66 475	1.57 425	0.81 209	2.19 528	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 466	0.32 451	0.21 236	0.70 517

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 469	0.89 117	0.88 191	1.45 432	2.46 511	0.91 254	1.41 469	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 528

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 548	1.28 398	1.53 448	1.74 456	1.68 453	0.93 355	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 289	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 471	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 289	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 356	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 315	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 316	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 484	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 260	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 382	0.22 387	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 536	1.00 164	0.75 150	1.75 482	4.15 537	1.04 309	1.65 494	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 508

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 391	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 374	0.87 164	0.63 156	0.81 295	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 291	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 258	0.72 92	0.88 376	0.29 407	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 333	0.35 348	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 468	0.98 382	1.66 340	0.94 386	0.33 436	0.28 439	0.34 444	0.27 394	0.35 413	0.31 403

U	9.45 569	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 590	61.27 594	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 591	8.88 577	0.17 89	0.13 35

test_for_model	1.30 461	3.71 571	0.58 133	3.22 562	2.84 562	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 428	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 549	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 572	1.50 544

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 291	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 535	1.11 222	0.87 187	1.99 504	1.89 476	1.08 317	1.82 509	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

ttt	0.94 387	0.34 327	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 270	1.85 370	3.97 534	0.30 412	0.26 423	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 474	1.01 170	0.87 187	1.36 405	1.78 462	1.12 334	0.81 295	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 526

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 368	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 394	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

SGM-Forest	1.24 455	0.38 372	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 507	1.65 363	1.36 437	2.11 511	1.79 463	1.63 444	0.93 355	7.48 546	0.95 390	0.36 457	0.37 493	0.39 472	0.34 467	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 316	0.18 311	0.28 380	0.33 461	0.21 236	0.19 214

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 329	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 382	1.28 254	0.72 327	0.27 382	0.19 329	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

SGM_RVC	1.68 498	0.36 358	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 512	1.18 498	2.38 525	1.68 491	3.60 546	2.67 517	3.69 538	2.42 535	8.13 553	1.90 493	0.31 420	0.31 460	0.30 404	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 348	0.62 154	0.69 428	0.46 351	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 372	1.43 295	0.95 390	0.33 436	0.22 387	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 470	2.21 498	1.16 343	1.02 399	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 532

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 410	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 262	10.62 570	0.65 305	0.45 490	0.43 509	0.48 496	0.45 497	0.44 461	0.41 451

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 419	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 289	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 499	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 315	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 419	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 403	1.49 307	0.62 296	0.25 343	0.19 329	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 377	0.44 401	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 422	2.00 485	1.33 385	1.08 415	2.17 401	0.76 339	0.43 484	0.42 508	0.47 494	0.44 495	0.41 444	0.36 431

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 351	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 253	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 323	1.46 301	15.10 569	0.22 275	0.20 347	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 512	1.19 353	1.30 374	1.25 314	1.94 484	1.03 401	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 260	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 323	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 388	2.34 504	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 379	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 260	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

CBMV	0.95 390	0.44 401	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 526	1.69 373	1.42 463	2.00 507	1.60 430	1.43 402	1.17 431	1.59 327	0.99 399	0.34 446	0.34 475	0.39 472	0.33 461	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 508	4.65 544	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

222	1.61 492	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 384	1.52 409	0.92 263	0.94 360	1.76 360	17.65 573	0.24 316	0.20 347	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 541	1.27 537	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 516	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.19 329	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 388	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 505	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 315	1.79 363	15.70 572	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 388	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 260	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 527	0.96 282	0.98 382	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 510	1.03 176	0.97 227	1.34 400	1.90 477	1.17 344	1.58 487	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 516	0.64 110	0.71 146	3.18 526	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 391	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

testlalala_base	0.77 321	0.40 383	0.70 206	0.65 394	0.50 368	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 553	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 549	0.19 214

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 558	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 260	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 485	2.02 488	0.80 205	1.74 501	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 448	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 346	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 460	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 285	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

psm_up	0.77 321	0.34 327	0.70 206	0.66 401	0.58 419	1.05 379	0.92 457	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 447	1.20 235	0.81 359	0.25 343	0.29 450	0.31 410	0.27 394	0.27 338	0.25 328

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 358	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 289	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

qqq	0.57 195	0.34 327	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 274	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 347	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

TestStereo	0.64 239	0.39 377	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

mmm	0.63 227	0.35 348	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 262	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 311	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

CASS	0.65 247	0.34 327	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 374	1.25 314	0.87 238	0.84 312	0.84 132	0.54 268	0.35 453	0.19 329	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 391	0.58 457	0.72 224	0.61 350	0.46 351	1.64 468	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 374	1.53 410	0.86 234	0.94 360	3.27 460	0.69 318	0.45 490	0.44 512	0.54 508	0.48 504	0.47 472	0.40 446

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 458	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 301	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

GANet-ADL	0.60 210	0.35 348	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 366	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 573	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 512	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

AAGNet	1.83 507	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 435	1.20 300	1.00 293	1.18 435	2.83 443	22.77 580	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 510	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 464	1.12 262	1.46 412	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 505	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 478	1.37 364	1.46 412	0.75 262	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 573	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 512	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.87 328	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 360	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 379	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 405	1.37 364	1.82 471	0.81 295	1.32 264	1.13 421	0.26 366	0.17 289	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 327	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 366	0.21 369	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 430	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.85 315	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 450	0.93 355	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

HCRNet	0.70 273	0.39 377	0.73 236	0.60 336	0.59 427	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 270	2.19 406	0.70 319	0.28 396	0.19 329	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 425	0.72 256	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 308	1.16 225	0.51 248	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 365	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 311	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 440	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 439	1.13 427	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 368	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 340	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

AdaStereo	0.70 273	0.43 398	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 420	0.15 220	0.32 425	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 447	0.71 253	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 348	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 488	1.04 227	1.62 439	1.03 401	1.04 195	0.79 353	0.24 316	0.27 432	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

test_sample7	0.74 305	0.37 365	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.31 420	0.28 439	0.32 425	0.31 443	0.33 406	0.29 379

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 490	0.86 234	0.75 262	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 479	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 382	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 398	0.76 266	0.60 336	0.50 368	0.90 332	0.97 469	1.52 328	1.26 387	1.33 396	1.38 369	1.24 360	1.18 435	6.75 535	0.75 336	0.34 446	0.23 399	0.34 444	0.29 427	0.42 449	0.27 362

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 327	0.77 273	0.61 350	0.79 487	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 396	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 343	0.17 289	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 440	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 402	0.87 328	1.40 293	0.85 372	0.25 343	0.18 311	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

HITNet	0.65 247	0.40 383	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 291	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

NINENet	0.77 321	0.37 365	0.78 281	0.62 362	0.51 379	2.34 516	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 396	0.23 399	0.31 410	0.21 286	0.26 324	0.25 328

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 383	0.78 281	0.68 424	0.54 398	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 474	1.65 444	1.70 456	0.91 343	1.70 348	1.05 404	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 274	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

AACVNet	0.86 367	0.35 348	0.79 284	0.82 486	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 355	4.34 480	0.74 331	0.25 343	0.21 369	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 382	0.18 311	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 419	2.14 496	1.02 302	2.07 523	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

TDLM	1.06 424	0.44 401	0.79 284	0.63 371	0.50 368	0.89 329	1.44 515	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 382	6.65 529	0.78 347	0.33 436	0.21 369	0.33 434	0.26 383	0.37 424	0.24 316

UDGNet	0.72 282	1.17 529	0.80 289	0.77 468	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 503	0.19 329	1.02 537	0.26 383	0.71 516	0.31 403

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 343	0.25 417	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

FCDSN-DC	2.32 528	0.63 475	0.81 290	0.84 490	0.75 478	2.23 511	0.94 464	2.09 484	1.80 502	5.45 564	7.72 562	7.77 562	6.93 568	3.39 461	1.80 488	0.52 503	0.48 521	0.52 502	0.51 513	0.57 496	0.58 500
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 430	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 490	1.08 415	1.94 380	0.97 395	0.27 382	0.22 387	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

MultiAttention	4.51 554	0.33 303	0.82 293	0.73 454	0.45 339	30.98 585	4.50 568	2.18 504	1.40 455	1.61 466	2.41 508	2.43 513	0.70 248	38.42 587	1.36 451	0.22 275	0.15 220	0.29 391	0.30 436	0.47 472	0.43 462

FACV-RUCA	0.63 227	0.34 327	0.82 293	0.62 362	0.65 445	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 396	0.19 329	0.47 494	0.21 286	0.35 413	0.25 328

ITSA-stereo	0.82 347	0.36 358	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 489	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 323	2.46 428	1.00 400	0.26 366	0.23 399	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

Anonymous_2	1.30 461	0.55 446	0.82 293	0.52 219	0.58 419	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 456	1.03 189	0.74 331	0.62 519	0.64 538	1.06 538	9.63 578	1.16 534	0.49 481

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 365	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

CSP-Net	0.97 397	0.38 372	0.83 298	0.53 237	0.41 310	1.63 466	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 308	4.93 494	0.85 372	0.32 427	0.22 387	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 298	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 524	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 544	0.59 460	0.85 300	0.73 454	0.57 410	2.97 536	1.05 483	3.39 547	2.61 534	6.98 567	7.67 561	10.38 570	6.31 565	5.75 515	3.37 526	0.53 509	0.48 521	0.51 500	0.50 510	0.53 489	0.51 487

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 529	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 529	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 549	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 549	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 549	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

SACVNet	0.85 362	0.46 410	0.85 300	0.81 478	0.56 407	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 400	1.33 348	1.25 364	0.94 360	2.39 422	0.76 339	0.34 446	0.26 423	0.31 410	0.29 427	0.35 413	0.44 465

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 260	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

1111x	1.70 500	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 509	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 419	5.53 508	15.20 570	0.22 275	0.21 369	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

StereoVision	0.65 247	0.34 327	0.86 306	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 513	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 343	0.28 439	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.33 434	0.19 210	0.36 420	0.25 328

GANet	1.36 469	0.47 415	0.86 306	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 528	1.64 362	1.24 379	1.49 443	2.38 505	1.55 429	1.20 441	9.30 559	0.93 384	0.30 412	0.31 460	0.33 434	0.28 415	0.39 437	0.30 393

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.35 452	0.20 242	0.37 424	0.25 328

FC-DCNN	2.72 543	0.59 460	0.86 306	0.73 454	0.57 410	2.91 534	1.04 481	3.01 541	2.60 533	6.83 566	7.64 560	9.92 567	6.33 566	5.21 497	3.14 520	0.53 509	0.48 521	0.51 500	0.50 510	0.53 489	0.51 487

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 348	0.87 317	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 343	0.17 289	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

test_sample6	0.71 280	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 285	1.31 260	0.74 331	0.27 382	0.21 369	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

test_sample5	0.69 269	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

DualNet	0.70 273	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 317	0.62 362	0.50 368	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 317	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 260	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 419	0.87 317	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 413	1.27 324	1.24 360	0.73 258	1.43 295	0.73 330	0.34 446	0.28 439	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 324	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 253	1.17 229	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 324	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 324	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 343	0.20 347	0.37 463	0.21 286	0.40 441	0.28 374

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 324	0.55 276	0.51 379	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 410	0.88 324	0.75 462	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 529	0.98 232	1.53 448	1.49 403	0.74 186	1.00 392	1.63 333	0.89 379	0.28 396	0.17 289	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 391	0.88 324	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 432	1.44 387	1.44 407	0.90 340	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 330	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 330	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 394	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

ADLNet	0.85 362	0.36 358	0.89 330	0.85 495	0.72 465	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 447	1.35 361	1.27 372	0.99 390	1.23 240	1.15 423	0.27 382	0.20 347	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

MSMD_ROB	1.99 519	0.59 460	0.89 330	0.70 434	0.61 433	3.95 550	0.94 464	1.80 412	1.79 501	4.41 554	4.43 538	8.17 563	3.66 551	3.40 462	1.33 445	0.52 503	0.48 521	0.54 508	0.58 520	0.53 489	0.50 483

GES	0.66 254	0.34 327	0.90 334	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 285	0.99 180	0.61 293	0.27 382	0.19 329	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 334	0.59 324	0.74 471	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 374	1.12 262	1.30 379	0.84 312	1.67 341	1.09 412	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

DMCA	0.67 263	0.34 327	0.90 334	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 262	0.78 111	0.95 390	0.25 343	0.19 329	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 337	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 262	1.18 231	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 337	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 412	0.91 343	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

AASNet	0.76 319	0.35 348	0.91 337	0.79 472	0.81 494	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 270	0.77 106	1.16 424	0.27 382	0.23 399	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 337	0.66 401	0.77 482	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 499	1.43 471	7.09 538	1.39 456	0.19 180	0.17 289	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 341	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 260	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

MeshStereo	2.26 526	0.56 450	0.92 341	0.61 350	0.49 361	2.60 525	1.02 479	3.18 543	2.05 518	7.40 571	4.98 548	7.58 560	2.98 545	6.37 525	1.96 496	0.43 484	0.43 509	0.45 489	0.39 483	0.43 455	0.42 455
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
UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 343	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 512	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 523	1.85 510	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

GCST	1.08 429	1.47 541	0.93 343	1.73 542	1.14 528	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 541	0.70 541	1.30 541	0.85 539	1.02 529	0.89 527

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 343	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 521	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 328	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

PS-NSSS	0.99 403	0.58 457	0.93 343	0.58 311	0.57 410	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 308	4.62 485	0.78 347	0.37 461	0.31 460	0.52 502	0.32 451	0.45 465	0.38 442

DDVS	0.78 329	0.41 391	0.94 347	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 402	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 396	0.22 387	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 347	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 285	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

GMStereo	0.55 179	0.45 408	0.94 347	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 316	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 362	0.38 372	0.94 347	0.80 475	1.03 516	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 441	1.80 364	1.06 406	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 351	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 396	1.14 271	1.45 409	0.72 256	2.45 425	1.10 415	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 351	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 467	0.87 328	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 311	0.30 404	0.24 351	0.19 161	0.16 124

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 351	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 351	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 435	0.81 295	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 351	0.65 394	0.66 448	1.64 468	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 388	1.30 334	1.30 379	0.88 333	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 369	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 351	0.70 434	0.86 503	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 346	0.80 118	1.34 447	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 357	0.58 311	0.50 368	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 420	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 357	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 531	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 476	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

dd	0.59 207	0.48 419	0.97 359	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 396	0.18 311	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 359	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 374	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

TRStereo	0.60 210	0.60 468	0.97 359	0.74 458	0.67 452	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 301	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 365	0.98 362	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 427	0.32 468	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 363	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

UDG	1.41 476	2.65 564	0.99 363	1.44 539	1.64 543	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 492	1.34 464	1.47 305	1.41 461	0.90 529	0.54 532	2.29 549	0.75 532	1.84 541	1.04 534

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 363	0.58 311	0.49 361	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 420	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 365	0.99 363	0.64 380	0.50 368	0.95 352	0.79 422	2.42 528	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 346	3.24 458	0.90 382	0.29 407	0.19 329	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 363	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 519	1.58 483	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 312	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 368	0.58 311	0.49 361	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

CRFU-Net	0.86 367	0.39 377	1.00 368	0.65 394	0.57 410	1.78 483	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 413	1.18 289	1.64 447	1.19 438	1.35 272	0.90 382	0.26 366	0.22 387	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 368	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 540	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 517	1.00 368	0.82 486	0.67 452	1.93 496	0.93 461	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 421	0.79 285	1.96 382	0.76 339	1.89 544	0.34 475	0.79 528	0.36 476	1.25 538	0.83 524

rvit_105_1	0.72 282	0.52 436	1.01 372	0.78 470	0.49 361	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 274	1.26 249	0.75 336	0.41 475	0.36 491	0.36 460	0.41 488	0.30 379	0.33 415

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 470	1.01 372	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 427	0.17 289	0.31 410	0.18 188	0.52 487	0.22 282

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 372	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 372	0.58 311	0.49 361	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 408	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

ccnet	1.12 439	0.67 480	1.01 372	0.78 470	0.73 470	1.72 474	0.99 474	1.84 424	1.26 387	1.47 435	1.85 471	1.75 464	1.29 456	1.75 355	1.88 492	0.57 512	0.53 529	0.57 518	0.55 517	0.59 500	0.54 491

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 372	0.62 362	0.54 398	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 412	0.85 315	1.53 316	1.09 412	0.25 343	0.18 311	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

CFNet	0.96 391	0.36 358	1.01 372	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 323	5.58 511	0.79 353	0.23 301	0.17 289	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

ssnet_v2	0.88 372	0.36 358	1.02 379	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 469	2.07 481	1.34 423	1.37 408	1.18 289	1.54 427	0.92 346	1.10 210	1.65 482	0.30 412	0.27 432	0.30 404	0.28 415	0.27 338	0.26 352

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 379	0.48 140	0.52 391	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 420	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 383	1.02 379	0.65 394	0.60 430	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 366	0.27 432	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 379	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 281	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 383	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 528	1.49 481	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

DAS	0.84 358	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 488	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

SepStereo	0.82 347	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 488	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

MANE	6.19 560	0.59 460	1.03 383	0.93 516	1.22 534	13.38 571	2.69 558	12.81 575	17.94 580	8.21 572	10.82 571	14.72 574	11.68 570	11.39 572	11.90 564	0.59 516	0.50 526	0.52 502	1.76 562	0.55 493	0.54 491

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 387	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 377	1.05 388	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 427	0.32 468	0.30 404	0.27 394	0.28 357	0.25 328

rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 410	1.05 388	0.66 401	0.66 448	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 461	0.28 439	0.40 477	0.31 443	0.37 424	0.32 409

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 398	1.05 388	0.64 380	0.58 419	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 408	1.15 279	1.43 402	0.88 333	1.61 330	0.84 369	0.25 343	0.22 387	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 388	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 372	1.06 392	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 427	0.33 473	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 392	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 441	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

dad	0.86 367	0.66 479	1.06 392	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 473	1.44 430	1.27 324	1.34 389	0.75 262	2.52 432	0.84 369	0.42 479	0.27 432	0.83 529	0.26 383	0.41 444	0.29 379

DSFCA	0.93 385	0.34 327	1.06 392	0.52 219	0.65 445	1.55 459	0.93 461	1.49 315	1.19 353	1.56 458	1.15 279	1.50 421	0.96 372	3.07 452	1.02 402	0.30 412	0.26 423	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

NCCL2	1.00 408	0.56 450	1.06 392	0.75 462	0.57 410	1.31 427	1.72 527	1.77 399	1.36 437	1.50 444	1.17 287	1.91 479	1.17 431	1.54 318	1.29 441	0.35 453	0.31 460	0.45 489	0.44 495	0.40 441	0.40 446

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 397	0.81 478	0.66 448	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 465	1.53 410	1.35 390	0.77 274	1.27 252	0.94 386	0.39 468	0.34 475	0.43 484	0.38 481	0.34 410	0.49 481

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 397	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 460	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 291	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 397	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 323	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 397	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 262	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 401	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 527	1.43 471	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 401	1.08 401	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 453	0.34 475	0.34 444	0.32 451	0.27 338	0.28 374

SQANet	1.31 463	0.88 509	1.08 401	1.83 544	1.44 540	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 388	1.26 321	1.28 375	1.01 394	1.50 309	0.83 366	2.50 550	0.34 475	1.47 542	0.55 517	2.32 544	1.57 545

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 395	1.09 404	0.67 413	0.50 368	1.22 414	1.24 502	2.24 511	1.19 353	1.30 374	1.56 421	1.17 344	1.49 481	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 417	0.30 404	0.26 383	0.27 338	0.27 362

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 404	0.60 336	0.59 427	1.85 490	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 408	1.15 279	1.26 368	1.18 435	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 311	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 422	1.09 404	0.72 446	0.57 410	1.11 389	1.14 493	1.66 368	1.23 373	1.85 495	1.39 373	1.64 447	1.11 420	1.80 364	1.42 465	0.38 465	0.30 454	0.33 434	0.29 427	0.37 424	0.34 420

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 407	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 435	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

MLCV	0.72 282	0.34 327	1.10 407	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 434	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

Anonymous3	0.61 216	0.44 401	1.11 409	0.59 324	0.49 361	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 453	0.30 454	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

DISCO	1.03 420	0.34 327	1.11 409	0.69 428	0.45 339	2.07 505	0.84 435	2.13 486	1.50 473	1.15 289	1.33 348	2.40 511	1.07 414	2.60 435	1.51 477	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

DDUNet	1.50 481	2.69 565	1.12 411	1.77 543	1.88 545	1.84 489	0.92 457	1.70 378	1.16 335	1.38 413	1.79 463	1.60 437	1.12 423	1.37 278	1.08 410	1.10 539	0.76 542	2.37 551	0.94 543	2.00 542	1.37 542

RP	1.09 432	0.50 429	1.12 411	0.90 510	1.04 517	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 485	1.55 457	2.00 485	1.90 478	1.78 504	1.84 367	1.25 434	0.52 503	0.36 491	0.48 496	0.36 476	0.45 465	0.43 462

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.57 512	0.28 439	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 455

test_sample9	1.86 510	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	2.27 413	7.92 553	0.57 512	12.61 584	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 455

test_sample8	2.19 524	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 514	1.30 334	4.94 549	2.52 538	2.27 413	7.92 553	0.57 512	12.61 584	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 455

DRN-Test	1.00 408	0.44 401	1.13 413	0.70 434	0.81 494	1.62 465	0.79 422	2.14 490	1.44 466	1.78 485	1.33 348	1.43 402	1.05 407	2.18 404	1.53 478	0.27 382	0.21 369	0.31 410	0.30 436	0.32 397	0.28 374

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 417	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

NaN_ROB	1.13 442	0.55 446	1.15 418	0.64 380	0.48 357	1.61 464	2.03 544	1.72 381	1.48 470	2.09 510	1.27 324	1.40 397	1.08 415	3.94 472	1.30 442	0.28 396	0.34 475	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

ETE_ROB	0.96 391	0.64 477	1.16 419	0.69 428	0.48 357	1.14 394	1.13 492	1.77 399	1.19 353	1.91 501	1.45 389	1.73 459	1.05 407	1.60 328	1.14 422	0.32 427	0.26 423	0.38 466	0.34 467	0.39 437	0.41 451

LALA_ROB	1.01 414	0.59 460	1.16 419	0.67 413	0.51 379	1.63 466	1.26 506	1.69 373	1.38 445	1.81 492	1.37 364	1.94 484	1.02 399	1.58 325	1.38 453	0.37 461	0.27 432	0.43 484	0.37 479	0.43 455	0.37 436

ADLNet2	0.88 372	0.34 327	1.17 421	0.77 468	0.64 443	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 457	1.05 407	1.67 341	1.17 427	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 422	1.17 421	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 343	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 436	1.17 421	0.72 446	0.61 433	1.27 420	1.12 491	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 409	0.89 339	1.65 336	1.42 465	0.33 436	0.25 417	0.37 463	0.39 483	0.35 413	0.29 379

otaku	1.60 490	1.11 524	1.21 424	2.20 547	1.56 542	1.97 499	1.24 502	2.07 481	1.36 437	1.44 430	1.62 437	1.73 459	1.19 438	1.73 354	0.98 398	2.89 555	0.57 534	1.74 543	0.60 524	2.78 551	1.94 551

anonymity	1.12 439	0.97 512	1.21 424	1.07 527	1.12 524	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 418	1.15 221	1.01 401	1.02 534	1.00 557	0.97 533	0.97 545	0.98 526	0.99 531

STTStereo	0.78 329	0.50 429	1.22 426	0.64 380	0.54 398	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 413	1.09 245	1.27 372	0.85 315	1.43 295	0.83 366	0.29 407	0.27 432	0.33 434	0.39 483	0.32 397	0.30 393

Ntro	1.64 494	1.15 527	1.23 427	2.48 552	1.83 544	2.09 506	1.16 496	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 439	1.29 456	1.87 373	1.11 418	3.04 556	0.56 533	1.82 545	0.64 526	2.80 552	2.05 552

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 427	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 360	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 329	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

SPS-STEREO	1.67 496	1.04 518	1.23 427	1.21 531	1.13 527	1.82 487	1.11 489	2.16 495	1.52 476	3.07 544	2.32 502	2.82 525	1.80 506	4.11 475	2.04 499	1.03 535	0.99 556	0.97 533	0.94 543	1.03 531	1.02 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 501	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 493	0.45 489	0.58 520	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 501	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 493	0.45 489	0.58 520	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 451	0.49 422	1.24 430	0.70 434	0.97 515	1.71 472	0.92 457	1.91 443	1.46 468	1.38 413	1.14 271	1.88 474	1.30 460	4.24 476	1.87 490	0.26 366	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.55 493	0.54 491

RGC	1.14 444	0.79 499	1.26 433	0.91 513	0.96 514	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 454	1.93 479	2.02 494	1.54 484	2.25 411	1.31 443	0.44 489	0.35 486	0.58 519	0.48 504	0.47 472	0.46 470

SGM-ForestM	6.52 562	0.38 372	1.26 433	0.63 371	0.35 239	13.59 572	5.32 569	6.32 568	6.70 564	11.14 574	9.18 567	22.51 586	13.93 574	16.89 576	20.07 575	0.36 457	0.37 493	0.36 460	0.35 472	0.36 420	0.34 420

CSAN	1.41 476	0.59 460	1.26 433	0.70 434	0.50 368	1.76 478	1.78 529	1.77 399	1.90 509	2.35 519	2.32 502	1.92 482	1.94 516	5.56 510	1.49 475	0.43 484	0.35 486	0.40 477	0.41 488	0.43 455	0.41 451

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 383	1.27 436	0.66 401	0.49 361	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 448	1.01 206	1.29 378	0.82 300	1.31 260	0.78 347	0.27 382	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.32 397	0.24 316

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 532	1.27 436	0.88 505	0.79 487	1.76 478	1.00 476	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 390	8.13 553	0.84 369	1.09 538	0.41 506	2.20 547	0.46 500	1.20 537	0.48 477

PA-Net	1.01 414	0.57 454	1.29 438	0.64 380	0.74 471	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 465	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 438	3.42 464	1.25 434	0.29 407	0.45 516	0.33 434	0.49 507	0.32 397	0.47 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 437	0.50 429	1.30 439	0.71 442	0.65 445	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 479	1.83 467	2.54 516	1.44 473	2.43 424	1.23 432	0.42 479	0.41 506	0.54 508	0.35 472	0.42 449	0.46 470

UNet	0.83 353	0.34 327	1.31 440	0.58 311	0.74 471	1.58 462	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 427	1.12 423	1.65 336	1.09 412	0.23 301	0.17 289	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 506	1.31 440	0.82 486	0.53 394	1.41 447	1.31 508	1.76 395	1.52 476	1.27 357	1.31 340	1.46 412	1.24 450	2.03 388	0.96 394	0.56 511	0.45 516	0.67 524	0.50 510	0.88 523	0.59 502
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
WCMA_ROB	1.84 508	0.47 415	1.31 440	0.69 428	0.57 410	2.11 507	1.14 493	1.87 430	1.73 496	4.04 550	6.43 553	5.62 554	3.61 550	2.59 434	1.94 495	0.52 503	0.44 512	0.39 472	0.42 491	0.48 477	0.47 474

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 391	1.32 443	0.72 446	0.58 419	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 487	1.75 482	1.98 482	2.03 495	1.48 479	2.02 387	1.18 430	0.42 479	0.35 486	0.34 444	0.29 427	0.35 413	0.53 490

DANet	1.08 429	0.61 470	1.32 443	0.85 495	0.72 465	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 485	1.54 415	2.01 492	1.11 420	2.90 446	2.00 498	0.33 436	0.30 454	0.40 477	0.30 436	0.44 461	0.45 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 442	0.52 436	1.33 445	0.86 497	0.91 507	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 485	1.56 458	2.40 507	1.99 490	1.65 494	1.81 366	1.48 474	0.48 498	0.28 439	0.49 498	0.33 461	0.39 437	0.32 409

Nwc_Net	1.09 432	0.49 422	1.33 445	0.89 509	0.80 492	1.49 454	0.66 385	2.19 505	1.27 393	1.32 388	2.26 500	1.96 487	1.54 484	1.92 376	1.34 447	0.40 471	0.30 454	0.43 484	0.45 497	0.38 433	0.37 436

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 496	1.33 445	1.05 524	0.88 506	1.73 475	0.52 299	1.89 436	3.28 544	1.29 365	4.88 547	1.22 353	1.46 476	1.77 362	1.45 469	0.60 517	0.26 423	0.29 391	0.25 366	0.52 487	0.37 436

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 448	0.55 276	0.55 404	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 340	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 289	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

iResNet	0.75 313	0.40 383	1.36 449	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 270	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

LL-Strereo	1.33 466	0.39 377	1.38 450	0.61 350	0.61 433	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 458	1.60 430	2.03 495	2.12 525	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

DFGA-Net	0.72 282	0.40 383	1.40 451	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 260	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

YMNet	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 472	1.99 483	1.77 465	0.97 375	1.50 309	1.45 469	0.33 436	0.37 493	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 472	1.99 483	1.77 465	0.97 375	1.50 309	1.45 469	0.33 436	0.37 493	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 401	1.40 451	0.58 311	0.51 379	1.77 481	0.69 397	1.36 285	1.42 463	1.29 365	1.86 472	1.74 461	1.25 451	1.52 312	1.38 453	0.26 366	0.28 439	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

stereogan	1.15 448	0.42 395	1.40 451	0.86 497	0.84 498	2.38 518	0.71 402	1.88 433	1.73 496	1.72 480	1.94 481	2.31 506	1.29 456	2.07 392	1.08 410	0.36 457	0.35 486	0.39 472	0.31 443	0.51 485	0.46 470

ACV-stereo	0.99 403	0.51 432	1.41 456	0.56 289	0.41 310	2.43 520	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 534	2.14 526	1.60 328	1.07 409	0.27 382	0.22 387	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

APVNet	1.06 424	0.53 440	1.42 457	0.84 490	0.79 487	1.92 495	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 430	1.13 427	3.07 452	1.58 479	0.31 420	0.34 475	0.42 482	0.36 476	0.36 420	0.37 436

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 512	1.44 458	1.23 533	1.10 520	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 308	1.17 229	0.93 384	0.69 524	0.34 475	0.99 535	0.60 524	0.97 525	0.64 512

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 478	1.44 458	1.36 534	1.46 541	2.55 523	0.92 457	2.45 530	2.07 519	1.37 408	1.49 403	1.65 450	1.00 392	2.82 442	1.35 450	1.01 532	0.27 432	0.54 508	0.47 502	0.71 516	0.73 520

NVStereoNet_ROB	1.88 511	1.07 519	1.45 463	1.07 527	1.17 529	1.47 451	1.48 518	1.89 436	1.93 512	1.94 502	4.67 545	3.08 531	1.80 506	6.51 527	1.65 482	1.06 537	0.86 551	1.08 539	1.32 552	0.93 524	1.26 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 503	0.62 474	1.45 463	0.67 413	0.61 433	1.81 485	1.08 487	2.52 532	1.70 492	1.77 484	1.73 454	1.98 489	1.25 451	12.57 573	1.84 489	0.34 446	0.37 493	0.56 516	0.38 481	0.45 465	0.43 462

WAO-6	2.81 544	1.60 544	1.46 465	2.36 551	2.28 553	3.55 543	2.29 553	4.21 554	4.56 558	2.36 521	4.51 539	4.88 548	2.66 540	4.60 484	4.07 535	1.72 543	1.15 563	2.31 550	1.46 558	2.31 543	1.85 549

IMH-64-1	2.70 541	1.79 548	1.46 465	3.26 564	2.66 558	3.23 541	2.10 545	4.08 551	2.75 539	2.34 517	3.81 534	3.06 529	2.22 530	4.25 477	2.59 510	3.75 566	0.84 546	2.75 561	1.35 553	3.15 560	2.60 562

IMH-64	2.70 541	1.79 548	1.46 465	3.26 564	2.66 558	3.23 541	2.10 545	4.08 551	2.75 539	2.34 517	3.81 534	3.06 529	2.22 530	4.25 477	2.59 510	3.75 566	0.84 546	2.75 561	1.35 553	3.15 560	2.60 562

sAnonymous2	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 521	0.56 495

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 521	0.56 495

IMH	3.21 548	1.85 552	1.48 470	3.25 563	2.69 560	4.07 552	2.02 543	4.41 556	3.80 551	2.72 531	7.11 557	4.75 547	2.92 543	5.92 518	2.55 508	3.85 570	0.88 552	2.78 563	1.36 555	3.19 562	2.59 561

NVstereo2D	0.92 382	0.41 391	1.48 470	0.72 446	0.72 465	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 382	2.21 408	0.89 379	0.43 484	0.20 347	0.38 466	0.24 351	0.57 496	0.63 508

ARAFT	0.77 321	0.36 358	1.49 472	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 470	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

AANet_RVC	1.16 450	0.52 436	1.49 472	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 481	1.34 400	1.87 474	1.53 426	0.78 281	7.43 544	1.38 453	0.25 343	0.17 289	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

ELAS	2.37 530	0.74 494	1.54 474	0.99 520	0.92 509	4.78 556	2.33 554	3.33 545	3.37 546	5.05 562	4.77 546	3.67 537	4.53 558	3.42 464	4.50 536	0.62 519	0.53 529	0.55 513	0.53 515	0.63 505	0.64 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.66 495	0.63 475	1.56 475	1.11 529	0.74 471	2.98 537	0.91 455	1.55 341	1.22 370	2.76 534	8.18 565	2.32 507	2.53 539	1.92 376	1.87 490	0.48 498	0.44 512	0.45 489	0.31 443	0.60 504	0.57 499

RainbowNet	1.97 517	1.76 546	1.57 476	2.81 555	2.21 550	1.98 501	1.81 531	2.54 533	1.89 507	1.50 444	1.84 469	1.96 487	1.65 494	2.14 398	1.25 434	3.33 562	0.85 549	2.39 554	0.98 547	2.82 554	2.22 553

MDST_ROB	1.67 496	0.34 327	1.58 477	0.92 515	0.58 419	4.26 554	1.11 489	2.83 537	1.41 460	4.49 556	2.55 514	1.45 409	0.97 375	7.79 550	1.17 427	0.31 420	0.25 417	0.37 463	0.33 461	0.31 388	0.30 393

FINET	0.97 397	0.54 441	1.60 478	0.63 371	0.79 487	1.08 385	1.07 486	1.56 344	2.20 523	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 333	2.32 416	1.05 404	0.42 479	0.35 486	0.32 425	0.28 415	0.43 455	0.38 442

LVE	3.31 549	1.67 545	1.64 479	2.85 556	2.42 556	3.20 540	2.26 552	4.78 559	5.05 559	2.35 519	6.91 554	6.02 555	2.37 533	9.15 557	2.17 504	3.19 559	1.08 562	2.38 553	1.47 559	2.81 553	2.40 558

ACVNet-4b	2.15 522	1.41 537	1.64 479	2.80 554	2.31 554	2.31 515	1.24 502	2.32 518	2.14 521	1.26 354	2.39 506	2.66 520	1.48 479	5.95 520	1.06 406	3.20 560	0.45 516	2.37 551	0.89 540	2.83 555	2.37 556

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 485	1.66 481	0.80 475	0.67 452	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 479	1.25 350	1.58 428	1.42 401	1.50 483	4.09 474	1.40 457	0.36 457	0.32 468	0.34 444	0.29 427	0.29 368	0.34 420

MFMNet_re	1.40 475	1.14 526	1.68 482	1.39 536	1.07 518	1.48 452	1.43 514	1.87 430	1.82 504	2.26 514	2.19 497	1.51 423	1.86 511	1.52 312	1.25 434	0.93 530	0.83 545	0.84 530	0.80 535	0.99 528	1.05 536

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 348	1.70 483	0.49 156	0.56 407	0.63 193	0.38 152	2.41 527	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 471	0.95 365	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

StereoDRNet	0.98 401	0.47 415	1.70 483	0.76 465	0.94 511	1.51 455	0.91 455	1.92 446	1.32 416	1.61 466	1.13 267	1.47 417	0.97 375	1.75 355	1.46 472	0.28 396	0.23 399	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 365	1.71 485	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 346	1.85 370	0.56 274	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

ACVNet_1	2.18 523	1.45 540	1.72 486	2.85 556	2.33 555	2.28 513	1.46 516	3.08 542	2.22 524	1.82 493	2.05 491	3.56 535	1.98 518	3.09 455	1.40 457	3.17 557	0.60 536	2.40 555	0.92 542	2.91 558	2.37 556

GASNet	0.99 403	0.97 512	1.72 486	0.98 519	0.68 458	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 384	1.22 304	1.22 353	1.21 444	2.41 423	1.41 461	0.43 484	0.26 423	0.36 460	0.34 467	0.55 493	0.31 403

WAO-7	2.66 537	1.40 536	1.73 488	1.39 536	1.17 529	3.93 549	1.94 540	4.11 553	3.88 552	2.92 538	5.50 549	4.18 542	3.00 546	7.63 548	3.71 529	1.13 540	1.00 557	1.17 540	1.13 551	1.18 536	1.09 538

TorneroNet-64	5.30 559	2.03 554	1.74 489	3.43 566	2.81 561	10.09 566	2.12 547	9.10 572	17.12 579	4.96 561	9.27 568	10.72 572	3.70 552	9.20 558	4.55 537	3.31 561	0.84 546	2.88 564	1.55 560	3.49 563	3.04 565

WAO-8	4.40 552	1.82 550	1.79 490	2.34 549	2.20 548	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 563	7.32 557	3.72 553	9.41 563	3.31 523	2.00 545	1.07 560	2.44 556	1.37 556	2.50 546	1.68 546

Venus	4.40 552	1.82 550	1.79 490	2.34 549	2.20 548	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 563	7.32 557	3.72 553	9.41 563	3.31 523	2.00 545	1.07 560	2.44 556	1.37 556	2.50 546	1.68 546

FADNet	0.92 382	0.61 470	1.81 492	0.62 362	0.55 404	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 394	2.71 440	0.75 336	0.33 436	0.34 475	0.31 410	0.34 467	0.59 500	0.40 446

TorneroNet	10.70 572	2.03 554	1.82 493	3.43 566	3.01 564	43.83 588	2.22 551	8.87 571	67.47 595	7.17 570	27.36 583	10.68 571	3.85 555	8.67 556	7.65 552	3.59 564	0.88 552	3.04 565	1.57 561	3.71 564	3.17 566

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 383	1.82 493	0.66 401	0.62 439	2.05 504	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 454	1.42 378	1.51 423	1.23 447	1.99 384	1.33 445	0.23 301	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 432	1.83 495	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 328	2.11 396	1.11 418	0.27 382	0.22 387	0.31 410	0.28 415	0.43 455	0.38 442

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 496	0.49 156	0.38 281	1.75 476	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 509	1.66 498	1.32 264	1.42 465	0.19 180	0.18 311	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 497	0.81 478	0.67 452	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 400	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

ELAS_RVC	2.48 535	0.74 494	1.90 497	1.05 524	0.92 509	2.76 530	4.01 566	2.76 536	4.11 554	4.69 557	4.63 542	4.62 544	5.96 563	3.97 473	3.96 533	0.63 521	0.53 529	0.56 516	0.52 514	0.64 507	0.63 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 457	0.99 515	1.93 499	1.02 523	1.21 533	0.96 358	1.01 478	1.75 389	1.92 510	1.36 405	2.12 494	1.44 407	1.01 394	1.14 220	1.40 457	0.72 525	0.82 544	0.89 531	0.98 547	1.31 539	0.95 529

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 480	1.93 499	0.60 336	0.48 357	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 346	2.25 411	1.17 427	0.30 412	0.29 450	0.32 425	0.32 451	0.41 444	0.35 425

STTRV1_RVC	1.58 487	0.68 484	1.96 501	0.88 505	1.12 524	1.57 461	0.90 454	2.25 512	1.75 499	1.29 365	2.02 488	1.40 397	1.22 445	9.77 567	1.31 443	0.81 527	0.33 473	0.54 508	0.49 507	0.73 518	0.52 489

ACVNet_2	2.43 534	1.41 537	2.04 502	2.62 553	2.24 551	2.63 528	1.88 537	3.31 544	3.01 541	2.19 512	3.45 530	4.62 544	2.04 520	4.50 483	1.47 473	2.55 551	0.64 538	2.22 548	0.84 537	2.69 550	2.29 555

Dean	2.91 547	1.53 543	2.07 503	2.96 560	2.51 557	3.15 538	2.14 548	4.75 558	4.41 557	2.76 534	6.10 552	5.53 553	2.37 533	2.97 449	1.92 494	3.18 558	0.85 549	2.51 558	1.04 550	2.88 557	2.47 559

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 446	2.09 504	0.52 219	0.55 404	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 410	2.62 437	3.32 525	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

TCMNet	1.01 414	0.60 468	2.10 505	0.86 497	1.33 538	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 375	2.01 386	1.50 476	0.31 420	0.31 460	0.38 466	0.34 467	0.42 449	0.36 431

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 415	2.10 505	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 382	2.17 401	0.72 327	0.23 301	0.22 387	0.30 404	0.32 451	0.35 413	0.34 420

KSHMR	8.75 568	2.06 557	2.11 507	3.53 568	3.11 565	4.13 553	2.69 558	5.60 562	61.37 594	3.00 541	55.83 594	4.98 552	2.45 536	4.49 481	2.61 512	3.46 563	1.55 567	3.14 567	1.94 565	3.72 565	3.18 567

ktn	4.70 555	2.38 562	2.12 508	3.76 569	3.24 566	4.85 557	2.95 563	5.52 561	7.37 565	4.07 552	19.32 579	7.46 559	3.47 548	7.39 542	2.95 516	4.04 571	1.85 568	3.26 569	2.22 568	3.08 559	2.65 564

SGM+DAISY	2.41 533	1.07 519	2.14 509	1.18 530	1.10 520	2.14 509	1.36 511	1.96 455	1.66 488	5.46 565	7.07 556	4.95 550	4.32 557	5.50 507	2.26 505	1.04 536	1.02 559	0.99 535	0.97 545	1.02 529	1.04 534

SDNR	1.62 493	0.51 432	2.17 510	0.53 237	0.56 407	3.80 548	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 396	2.41 508	1.08 317	0.96 372	11.18 571	1.16 424	0.66 523	0.63 537	0.43 484	0.32 451	0.64 507	0.67 514

S-Stereo	1.15 448	0.46 410	2.17 510	0.81 478	0.80 492	1.21 413	1.19 499	1.93 450	2.02 516	1.47 435	2.11 493	1.57 431	1.17 431	2.05 391	1.41 461	0.40 471	0.40 504	0.35 452	0.31 443	0.44 461	0.70 517

SANet	1.88 511	0.57 454	2.18 512	0.63 371	0.40 302	2.80 533	1.57 523	2.39 526	5.88 562	2.36 521	3.57 531	3.72 539	2.97 544	4.74 487	1.76 486	0.34 446	0.30 454	0.32 425	0.29 427	0.48 477	0.37 436

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 457	2.23 513	0.66 401	0.71 463	1.95 498	1.46 516	1.98 461	1.45 467	1.79 488	1.43 382	1.49 420	1.33 463	1.97 383	1.42 465	0.27 382	0.23 399	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

PVD	1.70 500	0.84 502	2.26 514	0.94 518	0.83 497	2.48 521	0.97 469	2.59 535	3.35 545	3.01 542	2.77 519	2.34 508	2.47 537	2.67 439	3.14 520	0.47 497	0.45 516	0.59 520	0.48 504	0.59 500	0.75 522

GwcNet	1.08 429	0.51 432	2.33 515	0.79 472	1.18 531	1.76 478	0.70 400	1.68 371	1.47 469	1.41 422	1.64 442	1.74 461	1.04 403	2.20 407	1.41 461	0.30 412	0.29 450	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

SHD	1.31 463	0.71 490	2.34 516	0.86 497	0.75 478	1.77 481	0.65 380	2.22 509	2.50 532	2.40 523	1.71 452	1.91 479	1.60 490	1.93 379	2.37 506	0.38 465	0.31 460	0.38 466	0.40 487	0.48 477	0.50 483

ADCRef	1.35 468	0.55 446	2.37 517	0.72 446	0.77 482	1.94 497	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 462	1.59 429	1.36 392	1.41 469	1.54 318	7.53 548	0.23 301	0.20 347	0.32 425	0.30 436	0.29 368	0.29 379

RTSC	1.29 459	0.73 491	2.44 518	0.83 489	0.57 410	1.85 490	0.65 380	1.88 433	2.00 515	2.20 513	1.66 447	1.60 437	1.26 453	2.33 417	3.92 531	0.32 427	0.23 399	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

PWC_ROB	1.24 455	0.76 497	2.46 519	0.72 446	0.78 484	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 510	2.31 516	3.07 524	1.59 435	1.40 468	2.46 428	2.10 502	0.33 436	0.22 387	0.35 452	0.24 351	0.38 433	0.41 451

DGSMNet	1.14 444	0.76 497	2.49 520	0.81 478	0.86 503	1.39 440	1.39 512	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 419	0.98 382	1.75 355	1.10 415	0.45 490	0.43 509	0.55 513	0.49 507	0.75 519	0.70 517

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 568	2.55 521	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 542	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 541

XQC	1.37 470	0.87 507	2.56 522	0.84 490	0.69 460	1.83 488	0.89 449	2.07 481	1.88 506	1.88 497	1.53 410	1.91 479	1.55 486	2.85 445	3.05 517	0.48 498	0.29 450	0.44 488	0.39 483	0.69 514	0.60 505

SAMSARA	1.55 485	0.84 502	2.61 523	1.22 532	1.07 518	2.50 522	1.93 539	2.05 475	1.89 507	2.75 533	1.66 447	2.81 524	1.69 499	3.08 454	1.97 497	0.46 496	0.51 527	0.42 482	0.46 500	0.58 498	0.59 502

PASM	1.34 467	0.92 510	2.62 524	0.86 497	0.87 505	1.03 376	1.08 487	1.50 319	1.51 475	1.82 493	1.41 377	1.68 453	1.26 453	4.87 491	1.34 447	0.61 518	0.65 540	0.68 525	0.78 534	0.69 514	0.68 516

notaker	3.98 551	2.40 563	2.68 525	3.82 571	3.27 568	3.97 551	2.14 548	4.78 559	3.45 548	4.12 553	6.94 555	7.65 561	3.26 547	7.82 551	5.30 540	4.04 571	1.41 565	3.36 570	2.10 567	3.88 566	3.31 568

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 480	2.71 526	0.64 380	0.84 498	1.75 476	1.00 476	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 450	1.22 445	1.39 287	1.40 457	0.28 396	0.26 423	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

pmcnn	2.37 530	0.42 395	2.71 526	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 499	2.01 468	1.53 478	2.64 530	7.60 559	18.07 578	1.45 475	3.44 466	2.78 513	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

aanetorigin	1.23 454	0.79 499	2.78 528	0.70 434	0.79 487	0.99 368	1.06 485	1.06 203	1.37 441	3.52 545	2.61 515	1.72 458	1.63 492	1.99 384	1.78 487	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 467

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 521	1.15 527	3.10 529	1.05 524	0.76 481	5.03 559	2.40 556	2.16 495	2.62 535	1.89 499	2.28 501	2.69 521	1.65 494	9.35 561	2.04 499	0.64 522	0.51 527	0.68 525	0.71 531	1.09 533	0.67 514

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 377	3.21 530	0.50 168	0.63 440	0.64 196	0.39 167	2.36 522	0.75 150	0.95 207	4.63 542	1.81 468	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 502	3.42 531	0.87 504	0.66 448	2.56 524	0.95 466	2.36 522	1.70 492	1.98 503	1.86 472	2.45 514	1.79 505	2.95 447	2.58 509	0.52 503	0.48 521	0.55 513	0.59 523	0.59 500	0.61 506

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 505	0.87 507	3.56 532	0.80 475	0.75 478	3.72 545	2.44 557	1.82 416	1.82 504	1.74 481	1.91 478	1.92 482	1.26 453	7.69 549	1.28 440	0.45 490	0.47 520	0.52 502	0.77 533	0.50 481	0.50 483

ADCL	1.72 504	0.57 454	3.66 533	0.67 413	0.61 433	2.61 527	1.85 534	1.96 455	1.67 489	1.90 500	1.83 467	2.06 498	1.90 514	2.13 397	9.15 557	0.26 366	0.24 408	0.34 444	0.32 451	0.38 433	0.35 425

DispFullNet	2.34 529	2.85 566	3.66 533	3.08 561	2.27 552	1.97 499	0.67 389	2.00 464	1.70 492	2.52 526	2.00 485	2.23 501	5.86 561	3.44 466	1.58 479	1.01 532	0.32 468	2.64 560	1.94 565	2.85 556	2.24 554

iinet-f	0.99 403	0.45 408	3.71 535	0.55 276	0.43 325	1.81 485	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 434	1.44 473	1.34 271	1.59 481	0.24 316	0.23 399	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

w-ln-seven	1.38 472	0.70 488	3.91 536	0.75 462	0.72 465	2.69 529	0.95 466	2.02 472	1.99 514	1.99 504	1.73 454	1.82 471	1.17 431	2.45 425	2.84 514	0.28 396	0.25 417	0.31 410	0.30 436	0.41 444	0.33 415

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 470	4.25 537	0.68 424	0.61 433	1.20 411	0.93 461	1.63 360	1.35 433	1.66 475	1.53 410	1.47 417	1.37 467	3.00 451	1.74 485	0.25 343	0.24 408	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 365	4.33 538	0.62 362	0.54 398	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 483	1.42 428	1.64 442	1.09 327	0.79 285	1.24 245	0.67 311	0.32 427	0.25 417	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

DPSNet	1.69 499	0.59 460	4.33 538	0.70 434	0.57 410	2.02 503	1.62 525	3.35 546	1.78 500	1.48 441	1.38 369	2.17 500	2.84 542	4.77 488	3.66 528	0.48 498	0.31 460	0.29 391	0.25 366	0.64 507	0.48 477

z-mn7	1.56 486	0.84 502	4.36 540	0.71 442	0.51 379	2.60 525	1.04 481	1.73 382	2.70 538	1.53 448	2.99 523	1.94 484	1.34 464	4.78 489	2.41 507	0.29 407	0.24 408	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

MADNet++	5.01 556	3.14 567	4.91 541	4.55 575	3.94 572	5.20 560	4.41 567	4.40 555	4.13 555	4.95 560	6.08 551	4.74 546	5.37 559	9.40 562	10.67 563	4.65 573	4.15 574	3.97 572	3.34 571	4.09 568	4.08 573

ADCMid	1.89 514	0.73 491	5.06 542	0.72 446	0.67 452	2.00 502	1.14 493	1.97 459	1.48 470	2.86 537	1.81 466	2.37 509	2.05 522	2.24 409	10.39 562	0.33 436	0.31 460	0.39 472	0.43 493	0.50 481	0.44 465

AnyNet_C32	1.96 516	1.10 521	5.17 543	0.90 510	1.11 522	2.12 508	2.37 555	1.85 425	1.48 470	2.45 525	1.70 451	2.05 497	1.64 493	2.50 431	10.28 561	0.37 461	0.34 475	0.35 452	0.41 488	0.49 480	0.54 491

UNDER WATER	5.08 557	2.33 561	5.55 544	3.94 573	3.51 569	5.20 560	2.72 560	5.61 563	16.52 576	3.84 547	4.60 541	9.21 565	5.89 562	5.90 517	8.66 556	3.75 566	1.34 564	3.18 568	1.88 563	4.33 571	3.61 570

ADCS	2.25 525	0.99 515	5.55 544	0.81 478	0.74 471	2.19 510	1.80 530	2.27 515	2.14 521	2.80 536	2.13 495	2.40 511	2.03 519	2.64 438	13.69 566	0.41 475	0.39 502	0.40 477	0.45 497	0.58 498	0.56 495

PWCK	2.88 546	2.05 556	5.72 546	2.08 546	1.11 522	3.55 543	3.90 565	2.86 539	3.54 550	3.03 543	3.63 532	3.10 532	2.31 532	8.15 555	3.09 518	2.12 547	0.91 554	1.75 544	0.98 547	2.57 548	1.18 539

DeepPrunerF	1.60 490	0.73 491	5.81 547	0.88 505	1.19 532	0.91 336	0.95 466	2.19 505	5.24 560	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 460	4.90 492	1.66 484	0.42 479	0.34 475	0.52 502	0.47 502	0.41 444	0.40 446

tt	6.58 563	0.26 126	6.10 548	3.77 570	2.16 547	11.55 568	19.63 576	13.33 576	5.74 561	2.96 539	2.65 516	4.97 551	6.33 566	3.81 470	7.24 547	9.15 578	11.32 583	5.89 577	6.24 576	6.03 573	2.55 560

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 531	6.27 549	0.68 424	0.67 452	1.37 435	1.41 513	2.00 464	1.39 450	1.48 441	1.61 434	2.29 504	1.32 462	3.93 471	2.14 503	0.31 420	0.28 439	0.31 410	0.33 461	0.42 449	0.36 431

zh-sn7	1.76 506	1.38 533	6.58 550	0.74 458	0.72 465	1.78 483	1.31 508	1.88 433	1.56 482	1.86 496	2.47 512	1.81 468	2.08 524	5.12 496	3.80 530	0.32 427	0.32 468	0.32 425	0.32 451	0.44 461	0.40 446

Wz-Net-TNSev	1.88 511	2.08 558	7.66 551	0.67 413	0.64 443	2.42 519	1.83 533	2.33 519	1.74 498	1.57 462	1.56 421	2.58 517	1.90 514	4.86 490	3.12 519	0.39 468	0.37 493	0.33 434	0.37 479	0.53 489	0.58 500

ADCP+	1.99 519	0.48 419	7.73 552	0.66 401	0.91 507	2.30 514	1.05 483	1.82 416	1.34 423	1.54 454	1.32 346	1.74 461	1.61 491	2.17 401	13.37 565	0.24 316	0.21 369	0.32 425	0.28 415	0.37 424	0.29 379

ADCPNet	1.85 509	0.69 485	8.07 553	0.71 442	0.58 419	2.79 532	1.22 501	1.94 452	1.54 479	1.88 497	1.69 450	2.46 515	2.04 520	2.37 420	6.48 543	0.38 465	0.37 493	0.38 466	0.43 493	0.47 472	0.45 467

EDNetEfficient	2.37 530	1.10 521	8.08 554	0.74 458	0.71 463	0.98 367	1.56 521	1.46 309	4.06 553	4.90 559	2.82 520	2.25 502	3.48 549	2.95 447	9.97 558	0.26 366	0.24 408	0.26 348	0.30 436	0.68 513	0.61 506

HanzoNet	11.04 573	3.62 570	8.10 555	4.08 574	3.55 571	4.90 558	2.73 561	7.19 569	10.10 566	31.86 590	28.92 584	21.96 585	36.36 586	18.08 578	10.17 560	7.94 577	3.32 572	3.47 571	3.31 570	7.06 576	4.04 572

zh-mn7	1.70 500	1.21 530	8.30 556	0.69 428	0.53 394	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 520	2.41 524	2.67 517	1.68 453	1.23 447	4.49 481	2.87 515	0.30 412	0.26 423	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

UNDER WATER-64	5.27 558	2.32 560	8.78 557	3.93 572	3.54 570	7.61 562	3.03 564	5.84 564	14.19 570	4.04 550	4.04 536	9.39 566	6.26 564	5.93 519	8.48 555	3.60 565	1.51 566	3.13 566	1.88 563	4.29 570	3.61 570

WZ-Net	1.95 515	0.95 511	10.10 558	0.86 497	0.78 484	1.69 471	1.60 524	2.20 508	1.98 513	2.08 509	1.93 479	2.30 505	1.97 517	5.30 499	3.17 522	0.34 446	0.26 423	0.29 391	0.31 443	0.51 485	0.47 474

JetBlue	3.97 550	2.01 553	10.19 559	1.38 535	2.84 562	10.53 567	9.54 570	3.60 549	2.41 527	2.73 532	3.39 529	4.54 543	4.31 556	7.85 552	6.84 546	0.88 528	0.93 555	0.89 531	0.91 541	1.74 540	1.91 550

AnyNet_C01	2.26 526	1.78 547	10.22 560	0.93 516	0.74 471	2.92 535	2.20 550	2.29 517	1.80 502	2.53 527	2.41 508	2.71 522	1.73 500	3.41 463	6.72 545	0.41 475	0.39 502	0.40 477	0.42 491	0.67 512	0.63 508

MSAF-DinoV2	1.97 517	0.80 501	10.38 561	0.86 497	0.48 357	1.39 440	0.97 469	2.55 534	1.72 495	1.53 448	1.65 444	3.59 536	2.20 529	5.39 505	3.94 532	0.27 382	0.17 289	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 470

psmorigin	1.52 483	0.69 485	10.52 562	0.68 424	0.59 427	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 504	1.79 463	2.26 503	1.47 478	2.09 394	1.36 451	0.39 468	0.40 504	0.34 444	0.33 461	0.43 455	0.56 495

MADNet+	2.69 540	3.22 569	11.53 563	1.44 539	1.12 524	3.19 539	1.81 531	2.85 538	2.37 525	1.68 477	2.07 492	2.85 526	2.18 527	7.41 543	5.23 539	0.79 526	0.76 542	0.69 527	0.65 527	0.98 526	0.95 529

LSM	6.33 561	1.10 521	13.19 564	1.41 538	68.17 591	1.64 468	1.90 538	1.92 446	2.46 528	2.99 540	3.11 525	1.88 474	1.80 506	2.61 436	2.06 501	0.41 475	0.58 535	0.50 499	0.57 519	0.64 507	17.66 584

PML	51.67 592	36.25 588	13.28 565	7.46 576	20.81 579	108.69 595	232.22 596	8.72 570	27.82 585	87.01 595	269.67 596	69.67 596	61.95 595	24.76 586	14.20 568	9.74 580	3.40 573	9.62 579	4.70 573	18.74 583	4.72 574

TCMNet-wrong-test	10.31 570	11.40 578	14.84 566	20.96 581	18.45 578	13.80 573	10.76 571	15.78 577	3.53 549	5.20 563	5.52 550	16.26 576	12.61 571	7.51 547	10.15 559	7.43 576	2.37 569	4.31 573	3.43 572	11.36 579	10.61 577

RTS	2.67 538	1.38 533	15.28 567	0.99 520	1.26 535	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 535	2.61 528	2.85 521	2.60 518	1.59 488	6.27 523	5.71 541	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

RTSA	2.67 538	1.38 533	15.28 567	0.99 520	1.26 535	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 535	2.61 528	2.85 521	2.60 518	1.59 488	6.27 523	5.71 541	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

SuperB	2.53 536	0.59 460	18.45 569	0.69 428	0.50 368	1.87 492	0.88 447	1.67 370	2.39 526	1.50 444	1.42 378	1.14 341	1.15 429	4.28 479	5.07 538	0.24 316	0.19 329	0.22 232	0.19 210	7.86 577	0.34 420

ASD4	15.85 578	10.99 577	19.63 570	10.21 579	11.70 574	19.24 575	31.10 581	19.35 578	10.68 567	11.14 574	10.18 570	12.59 573	12.64 572	14.74 575	24.83 581	12.93 583	9.94 582	26.83 586	19.40 583	16.23 582	12.70 583

USTest	14.33 577	14.94 580	21.04 571	17.44 580	16.05 575	23.26 576	33.84 584	21.73 579	11.80 569	9.36 573	10.14 569	15.97 575	13.20 573	17.28 577	22.43 578	3.78 569	5.01 575	6.17 578	6.16 575	9.25 578	7.72 576

DGTPSM_ROB	13.01 575	8.23 574	21.87 572	9.51 577	18.10 576	11.56 569	32.01 582	10.63 573	16.20 572	7.03 568	19.48 580	10.15 568	16.66 576	9.83 568	22.42 577	4.75 574	8.68 577	5.37 574	10.25 579	6.16 574	11.36 578

DPSMNet_ROB	13.02 576	8.23 574	21.91 573	9.53 578	18.11 577	11.56 569	32.02 583	10.64 574	16.23 573	7.05 569	19.49 581	10.16 569	16.66 576	9.85 569	22.43 578	4.77 575	8.68 577	5.38 575	10.26 580	6.17 575	11.36 578

LRCNet_RVC	22.74 581	32.10 587	21.97 574	29.84 585	26.23 582	4.42 555	0.81 431	22.66 580	2.02 516	26.93 585	29.26 585	23.06 587	15.59 575	23.84 582	18.88 574	31.75 588	19.90 590	34.65 587	32.13 588	30.54 588	28.32 588

LE_ROB	8.05 566	0.37 365	23.53 575	0.74 458	0.33 217	2.77 531	2.87 562	3.71 550	27.24 584	25.39 584	8.87 566	8.46 564	26.71 584	6.65 529	21.99 576	0.21 249	0.19 329	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

Anonymous_1	43.04 591	18.73 581	24.79 576	21.81 582	46.26 589	27.80 577	37.60 585	28.08 584	16.14 571	14.66 578	14.30 573	20.65 579	17.88 578	21.56 579	25.94 582	117.93 595	8.92 579	100.65 592	126.50 592	158.64 596	12.08 580

DPSM_ROB	19.08 579	19.14 582	25.17 577	22.15 583	20.85 580	28.17 578	37.82 586	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 574	21.70 580	18.75 579	21.87 580	26.55 583	10.16 581	9.30 580	10.47 580	10.42 581	14.03 580	12.61 581

DPSM	19.08 579	19.14 582	25.17 577	22.15 583	20.85 580	28.17 578	37.82 586	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 574	21.70 580	18.75 579	21.87 580	26.55 583	10.16 581	9.30 580	10.47 580	10.42 581	14.03 580	12.61 581

JetRed	6.91 564	8.80 576	25.96 579	2.85 556	3.25 567	13.98 574	11.87 572	6.25 567	4.28 556	4.45 555	4.56 540	6.69 556	5.46 560	7.46 545	14.05 567	2.59 552	3.31 571	2.59 559	2.29 569	4.20 569	3.36 569

xxxxx1	54.10 593	25.67 584	27.13 580	113.43 593	96.96 593	30.69 582	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 582	21.02 581	24.43 583	33.82 585	33.37 589	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 593

tt_ll	54.10 593	25.67 584	27.13 580	113.43 593	96.96 593	30.69 582	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 582	21.02 581	24.43 583	33.82 585	33.37 589	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 593

ff	54.10 593	25.67 584	27.13 580	113.43 593	96.96 593	30.69 582	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 582	21.02 581	24.43 583	33.82 585	33.37 589	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 593

DPSimNet_ROB	11.20 574	4.98 573	35.43 583	2.90 559	4.52 573	7.89 563	17.09 575	4.66 557	6.06 563	14.89 579	10.93 572	17.29 577	36.81 588	13.18 574	15.68 571	2.86 554	6.29 576	5.75 576	5.09 574	3.91 567	7.70 575

HaxPig	38.92 587	41.40 593	41.64 584	29.95 586	32.27 583	28.90 580	27.60 578	29.73 585	37.71 591	43.82 591	43.87 590	33.17 588	35.56 585	41.53 588	40.37 590	43.94 592	47.51 595	45.82 588	47.08 590	42.38 589	44.15 591

AVERAGE_ROB	40.43 588	42.37 594	42.73 585	36.96 588	35.58 585	30.50 581	27.61 579	36.71 591	38.39 592	44.91 592	44.36 591	37.45 590	36.70 587	41.88 589	40.35 589	45.43 593	46.81 594	47.11 589	46.35 589	42.51 590	43.87 590

DLNR_Zeroshot_test	23.17 582	48.52 596	43.29 586	176.68 596	78.69 592	0.35 17	0.21 12	23.41 581	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 579	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 595	0.16 124

MEDIAN_ROB	42.00 589	44.40 595	44.29 587	35.15 587	34.95 584	31.28 586	29.60 580	35.88 590	40.02 593	47.20 593	46.64 592	37.37 589	38.48 593	44.35 594	42.45 591	48.03 594	49.39 596	49.71 590	49.03 591	45.14 591	46.65 592

CasAABBNet	38.33 584	38.46 590	50.35 588	44.75 590	41.84 586	56.68 590	76.37 593	53.22 592	33.83 588	28.31 587	29.54 586	43.62 593	37.71 590	43.84 592	53.41 594	20.30 584	18.70 587	21.07 582	21.07 585	28.24 585	25.34 586

FlowAnything	38.37 585	38.41 589	50.38 589	44.76 591	41.94 587	56.64 589	76.34 592	53.28 594	34.23 590	28.25 586	29.72 587	43.60 591	37.79 591	43.83 591	53.38 593	20.39 586	18.71 589	21.07 582	21.14 587	28.23 584	25.29 585

Selective-RAFT-Error	38.39 586	38.47 591	50.44 590	44.73 589	41.97 588	56.68 590	76.38 594	53.24 593	33.92 589	28.34 588	29.85 588	43.60 591	38.20 592	43.75 590	53.34 592	20.38 585	18.70 587	21.09 584	21.05 584	28.30 586	25.43 587

LSM0	42.82 590	38.75 592	50.81 591	47.07 592	109.38 596	57.00 592	76.02 591	53.74 595	33.71 587	29.02 589	30.41 589	43.87 594	37.22 589	43.91 593	53.54 595	20.52 587	18.62 586	21.10 585	21.11 586	28.41 587	42.22 589

xyz-stereo	7.16 565	0.22 45	69.90 592	0.42 51	0.21 9	32.92 587	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 413	27.04 582	1.19 348	1.16 430	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

BEATNet-Init1	26.87 583	13.43 579	70.68 593	0.91 513	0.68 458	57.02 593	21.06 577	32.82 589	32.67 586	52.12 594	53.61 593	66.05 595	49.56 594	48.79 595	34.71 588	0.49 502	0.44 512	0.53 507	0.53 515	0.63 505	0.59 502

coex-ft	8.13 567	2.13 559	98.04 594	0.67 413	0.53 394	1.71 472	1.56 521	1.65 363	11.11 568	18.17 583	3.75 533	3.88 540	7.61 569	2.98 450	6.49 544	0.30 412	0.30 454	0.32 425	0.31 443	0.66 511	0.50 483

EDNetEfficientorigin	10.57 571	1.47 541	177.42 595	0.67 413	0.53 394	1.58 462	1.16 496	1.90 439	3.37 546	4.71 558	3.38 528	3.10 532	2.69 541	3.13 456	3.58 527	0.25 343	0.23 399	0.33 434	0.27 394	0.83 520	0.81 523

test_example2	192.40 596	210.76 597	206.48 596	199.83 597	204.73 597	172.94 596	183.52 595	133.93 596	133.41 596	191.38 596	196.19 595	187.13 597	178.77 596	205.33 596	208.00 596	222.09 597	238.72 597	186.54 597	190.54 597	227.34 597	170.31 596

ccccc	497.63 597	492.34 598	595.97 597	530.87 598	530.37 598	478.08 597	442.62 597	491.76 597	343.70 597	448.18 597	520.80 597	476.12 598	550.57 597	541.64 597	605.32 597	663.49 598	459.54 598	353.94 598	309.79 598	586.66 598	530.90 597

FADE		4.78 572		1.89 545	1.92 546							4.13 541				188.09 596	2.77 570	123.78 593	127.92 593	1.06 532

Low-res two-view benchmark