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

CAS	0.63 150	0.18 1	0.37 2	2.27 447	0.84 401	0.57 100	0.54 232	0.79 27	0.62 38	0.48 29	0.70 56	0.36 6	0.26 2	0.45 4	0.35 46	2.24 447	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 8	1.06 436

IGEV-Stereo++	0.30 1	0.20 2	0.40 9	0.46 45	0.30 95	0.33 6	0.22 3	0.75 17	0.45 6	0.32 2	0.41 4	0.32 3	0.48 72	0.38 2	0.27 2	0.15 7	0.11 4	0.15 4	0.12 13	0.15 8	0.13 4

Pointernet	0.37 5	0.20 2	0.57 58	0.43 15	0.28 63	0.51 70	0.27 22	0.93 68	0.61 36	0.47 25	0.63 40	0.49 36	0.38 28	0.49 8	0.33 25	0.17 40	0.13 51	0.14 1	0.11 7	0.13 1	0.12 3

MoCha-V2	0.40 15	0.20 2	0.49 21	0.50 97	0.21 4	0.44 27	0.33 48	0.93 68	0.53 27	0.53 46	0.53 20	0.42 10	0.58 130	1.09 149	0.27 2	0.14 4	0.12 12	0.15 4	0.12 13	0.17 35	0.15 37

CES	0.48 57	0.20 2	0.37 2	0.39 5	1.39 438	0.55 92	0.35 64	0.98 89	0.66 60	0.44 17	0.66 43	0.35 5	0.27 3	0.56 20	0.33 25	0.15 7	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.19 93	1.46 443

s12784h	0.52 66	0.20 2	0.38 5	0.41 8	0.19 1	0.96 273	0.34 60	1.17 158	1.25 292	0.81 97	0.90 98	0.63 78	0.50 84	1.45 218	0.42 102	0.14 4	0.12 12	0.17 23	0.11 7	0.18 61	0.11 1

RAStereo	0.34 2	0.21 7	0.66 103	0.47 53	0.27 42	0.26 2	0.29 30	0.69 10	0.63 41	0.32 2	0.42 5	0.45 20	0.31 10	0.45 4	0.34 39	0.17 40	0.15 146	0.19 70	0.15 47	0.18 61	0.13 4

Occ-G	0.42 21	0.21 7	0.48 18	0.41 8	0.26 26	0.42 20	0.62 285	0.77 21	0.49 12	0.43 15	0.66 43	1.02 222	0.46 53	0.78 71	0.41 92	0.16 15	0.13 51	0.18 52	0.13 19	0.16 18	0.16 56

U	9.45 468	0.21 7	0.58 62	0.47 53	53.11 486	61.27 491	0.24 7	0.70 12	0.52 25	0.36 5	0.28 2	0.29 1	0.35 20	0.33 1	0.26 1	0.19 111	0.11 4	60.50 487	8.88 474	0.17 35	0.13 4

IGEV-Stereo+	0.45 40	0.21 7	0.43 13	0.41 8	0.39 215	0.15 1	0.19 1	0.44 1	0.36 1	0.26 1	0.25 1	0.31 2	0.41 34	1.43 214	0.30 7	0.17 40	0.12 12	0.15 4	0.11 7	1.16 434	1.70 448

WCG-NET（raft）	0.45 40	0.21 7	0.55 48	0.40 7	0.24 13	0.50 55	0.36 76	0.73 14	1.09 205	0.71 73	0.76 70	0.92 184	0.51 86	0.84 87	0.34 39	0.16 15	0.12 12	0.15 4	0.14 37	0.14 3	0.14 19

trnet	0.39 10	0.21 7	0.37 2	0.36 2	0.20 2	0.53 79	0.29 30	0.78 25	1.12 216	0.59 59	0.71 59	0.53 51	0.42 37	0.54 15	0.34 39	0.18 73	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.14 3	0.13 4

LoS	0.40 15	0.21 7	0.44 14	0.37 3	0.22 6	0.50 55	0.40 111	1.00 95	0.94 136	0.48 29	0.66 43	0.48 29	0.40 32	0.60 36	0.37 60	0.18 73	0.14 92	0.16 15	0.11 7	0.14 3	0.14 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 51	0.21 7	0.38 5	0.45 41	0.38 205	0.45 30	0.25 8	0.75 17	1.29 312	0.80 93	1.21 220	0.47 26	0.37 23	0.53 13	0.44 114	0.16 15	0.11 4	0.15 4	0.80 434	0.18 61	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.44 33	0.21 7	0.44 14	0.41 8	0.21 4	0.65 142	0.26 15	0.79 27	0.83 101	0.93 122	0.98 120	0.51 41	0.46 53	0.54 15	0.35 46	0.18 73	0.24 317	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.26 264

CREStereo	0.39 10	0.21 7	0.38 5	0.34 1	0.22 6	0.53 79	0.29 30	0.77 21	1.11 212	0.58 52	0.71 59	0.51 41	0.41 34	0.54 15	0.34 39	0.18 73	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.14 3	0.14 19
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 44	0.21 7	0.38 5	0.37 3	0.23 8	0.71 179	0.27 22	0.74 16	1.04 182	0.64 63	0.70 56	0.55 53	0.47 62	0.86 93	0.35 46	1.00 430	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.15 8	0.13 4

IGEV++	0.40 15	0.22 18	0.51 30	0.52 143	0.29 78	0.45 30	0.25 8	1.65 275	0.46 10	0.37 6	0.57 33	0.46 22	0.45 49	0.50 9	0.38 70	0.19 111	0.12 12	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.15 37

EGLCR-Stereo	0.37 5	0.22 18	0.51 30	0.43 15	0.26 26	0.44 27	0.22 3	0.99 91	0.48 11	0.42 12	0.42 5	0.67 92	0.29 7	0.86 93	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.19 70	0.17 98	0.17 35	0.15 37

test_4	0.53 75	0.22 18	0.56 49	0.54 172	0.32 131	0.64 128	0.39 105	0.80 33	0.62 38	0.92 121	1.87 380	0.68 94	0.42 37	1.16 160	0.37 60	0.15 7	0.13 51	0.20 97	0.22 231	0.20 120	0.15 37

test-3	0.54 90	0.22 18	0.68 111	0.47 53	0.27 42	0.58 102	0.35 64	0.92 62	1.00 168	1.32 300	0.69 53	0.87 160	0.45 49	1.68 261	0.37 60	0.16 15	0.11 4	0.20 97	0.16 81	0.17 35	0.13 4

test_1	0.54 90	0.22 18	0.68 111	0.47 53	0.27 42	0.58 102	0.35 64	0.92 62	1.00 168	1.28 274	0.68 49	0.87 160	0.45 49	1.67 256	0.37 60	0.16 15	0.11 4	0.20 97	0.16 81	0.17 35	0.13 4

WCG-NET	0.46 44	0.23 23	0.52 35	0.45 41	0.35 166	0.70 173	0.26 15	0.95 79	0.96 143	0.74 81	0.69 53	0.65 84	0.52 90	0.88 95	0.33 25	0.18 73	0.13 51	0.16 15	0.15 47	0.16 18	0.17 80

UniTT-Stereo	0.36 3	0.23 23	0.59 69	0.48 74	0.36 176	0.40 13	0.32 44	0.53 2	0.49 12	0.54 48	0.55 28	0.36 6	0.31 10	0.58 24	0.51 171	0.20 140	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.19 93	0.15 37

MC-Stereo	0.43 25	0.23 23	0.48 18	0.51 124	0.28 63	0.39 12	0.32 44	0.88 53	0.68 64	0.60 60	0.84 87	0.56 58	0.61 142	1.03 132	0.31 14	0.17 40	0.11 4	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.13 4

RCA-Stereo	0.50 64	0.23 23	0.58 62	0.48 74	0.33 148	0.55 92	0.45 171	0.97 87	1.38 352	0.68 68	1.05 153	0.63 78	0.80 208	0.59 25	0.32 16	0.17 40	0.12 12	0.17 23	0.14 37	0.16 18	0.14 19

test_3	0.55 105	0.23 23	0.71 140	0.53 157	0.28 63	0.61 118	0.40 111	0.92 62	1.05 186	1.19 233	0.68 49	0.93 186	0.44 46	1.67 256	0.39 77	0.15 7	0.12 12	0.22 150	0.19 132	0.21 154	0.14 19

DEmStereo	0.97 309	0.23 23	0.79 202	0.47 53	0.32 131	1.04 292	0.56 255	0.93 68	0.89 117	1.39 328	2.14 400	1.02 222	2.07 424	5.64 412	0.77 266	0.17 40	0.15 146	0.20 97	0.20 164	0.18 61	0.20 167

111	0.60 133	0.23 23	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.72 182	0.42 127	1.18 163	1.41 364	0.80 93	1.38 285	1.10 249	0.79 202	0.96 113	0.58 202	0.18 73	0.13 51	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.19 140

RSM++	0.38 9	0.24 30	0.51 30	0.47 53	0.26 26	0.50 55	0.41 124	0.79 27	0.45 6	0.37 6	0.45 9	0.60 71	0.35 20	1.02 131	0.30 7	0.15 7	0.13 51	0.17 23	0.14 37	0.18 61	0.13 4

RSM	0.39 10	0.24 30	0.49 21	0.46 45	0.26 26	0.47 35	0.40 111	0.92 62	0.44 5	0.41 10	0.42 5	0.65 84	0.33 15	1.07 145	0.29 4	0.15 7	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.13 4

RAFT-Stereo-weight	0.47 51	0.24 30	0.53 38	0.48 74	0.27 42	0.60 114	0.35 64	1.02 101	1.07 194	0.99 140	0.78 74	0.76 114	0.28 4	0.76 67	0.36 52	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.15 37

MIM_Stereo	0.57 120	0.24 30	0.92 257	0.46 45	0.30 95	0.54 86	0.28 26	1.27 189	0.75 81	1.00 144	1.16 203	0.93 186	0.53 96	1.45 218	0.61 214	0.16 15	0.16 181	0.20 97	0.19 132	0.17 35	0.14 19

AEACV	0.37 5	0.24 30	0.52 35	0.47 53	0.51 296	0.37 11	0.38 92	0.65 6	0.53 27	0.42 12	0.56 31	0.46 22	0.60 134	0.53 13	0.30 7	0.16 15	0.13 51	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.14 19

Any-RAFT	0.53 75	0.24 30	0.47 16	0.47 53	0.27 42	1.00 284	0.25 8	1.58 259	1.05 186	0.85 109	0.99 122	1.06 231	0.47 62	0.70 51	0.32 16	0.18 73	0.13 51	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.16 56

4D-IteraStereo	0.48 57	0.24 30	0.76 186	0.50 97	0.44 252	0.66 150	0.31 40	0.87 46	1.02 174	1.03 154	0.72 62	0.78 121	0.32 14	0.64 39	0.37 60	0.17 40	0.11 4	0.23 186	0.19 132	0.19 93	0.13 4

Selective-IGEV	0.39 10	0.24 30	0.50 24	0.44 31	0.25 23	0.46 33	0.33 48	1.25 187	0.40 2	0.35 4	0.45 9	0.52 46	0.30 8	1.07 145	0.30 7	0.14 4	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.13 4

fff	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

ADStereo(finetuned)	0.57 120	0.24 30	1.06 306	0.43 15	0.24 13	0.49 46	0.35 64	1.05 116	1.30 318	1.12 182	1.03 148	0.58 65	1.20 347	0.84 87	0.51 171	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.18 61	0.19 140

CrosDoStereo	1.58 391	0.24 30	0.72 146	0.48 74	0.29 78	0.67 154	12.49 472	1.10 140	0.98 156	1.34 311	1.75 365	1.00 213	1.89 413	6.65 429	0.81 279	0.19 111	0.15 146	0.20 97	0.22 231	0.18 61	0.19 140

DeepStereo_LL	1.58 391	0.24 30	0.72 146	0.48 74	0.29 78	0.67 154	12.49 472	1.10 140	0.98 156	1.34 311	1.75 365	1.00 213	1.89 413	6.65 429	0.81 279	0.19 111	0.15 146	0.20 97	0.22 231	0.18 61	0.19 140

DRaft	0.80 251	0.24 30	0.70 128	0.45 41	0.30 95	0.97 277	0.53 227	1.05 116	0.97 151	1.78 387	2.02 392	0.80 127	1.74 402	2.73 347	0.72 248	0.17 40	0.14 92	0.20 97	0.20 164	0.18 61	0.21 183

RAFT-RH_RVC	1.03 327	0.24 30	0.67 108	0.49 88	0.28 63	0.81 228	0.33 48	0.83 42	1.08 199	2.05 408	4.65 445	1.04 229	0.57 121	5.98 421	0.50 166	0.18 73	0.13 51	0.26 263	0.20 164	0.16 18	0.17 80

DCANet	0.54 90	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.49 46	0.36 76	1.05 116	1.30 318	1.12 182	1.03 148	0.58 65	0.92 260	0.81 80	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.18 61	0.19 140

csc	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

cscssc	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

CFNet-RSSM	0.54 90	0.24 30	0.70 128	0.48 74	0.28 63	0.60 114	0.27 22	1.49 232	1.14 230	1.06 158	0.93 105	1.08 237	0.54 101	0.70 51	0.35 46	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.14 19

Gwc-CoAtRS	0.52 66	0.24 30	0.68 111	0.48 74	0.29 78	0.64 128	0.25 8	1.16 156	1.08 199	1.01 147	1.00 126	1.12 254	0.56 112	0.69 48	0.37 60	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.15 47	0.15 8	0.15 37

AIO-Stereo	0.37 5	0.25 49	0.51 30	0.47 53	0.23 8	0.45 30	0.39 105	1.07 131	0.52 25	0.41 10	0.48 13	0.52 46	0.25 1	0.72 57	0.30 7	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.13 4

MaDis-Stereo	0.36 3	0.25 49	0.58 62	0.44 31	0.34 163	0.30 5	0.30 35	0.72 13	0.50 14	0.37 6	0.36 3	0.58 65	0.49 80	0.52 11	0.36 52	0.19 111	0.16 181	0.19 70	0.15 47	0.18 61	0.14 19

MIF-Stereo (partial)	0.45 40	0.25 49	0.70 128	0.50 97	0.52 304	0.35 8	0.26 15	0.91 61	0.59 35	0.45 22	0.71 59	0.51 41	0.51 86	1.11 153	0.45 127	0.20 140	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.24 217	0.18 105

CASnet	0.41 20	0.25 49	0.48 18	0.50 97	0.20 2	0.50 55	0.36 76	0.81 36	0.80 94	0.83 103	0.68 49	0.48 29	0.31 10	0.54 15	0.32 16	0.18 73	0.12 12	0.27 277	0.22 231	0.23 202	0.14 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 90	0.25 49	0.64 90	0.47 53	0.30 95	0.97 277	0.27 22	1.24 185	0.81 95	0.96 130	1.12 184	1.28 294	0.48 72	0.71 54	0.36 52	0.17 40	0.13 51	0.17 23	0.14 37	0.16 18	0.16 56

GLC_STEREO	0.39 10	0.25 49	0.41 11	0.54 172	0.23 8	0.48 36	0.30 35	0.73 14	0.58 31	0.52 45	0.73 64	0.51 41	0.31 10	0.64 39	0.42 102	0.17 40	0.20 258	0.23 186	0.19 132	0.21 154	0.17 80

RAFT-345	0.84 270	0.25 49	0.66 103	0.50 97	0.27 42	0.54 86	0.42 127	0.83 42	1.11 212	1.32 300	2.34 409	0.86 156	0.54 101	5.72 413	0.47 148	0.18 73	0.13 51	0.22 150	0.17 98	0.17 35	0.16 56

cross-raft	0.54 90	0.25 49	0.61 77	0.52 143	0.29 78	0.68 161	0.37 86	1.46 227	0.76 85	1.01 147	1.06 155	1.28 294	0.46 53	0.71 54	0.35 46	0.15 7	0.12 12	0.18 52	0.16 81	0.19 93	0.14 19

GMM-Stereo	0.74 222	0.25 49	0.59 69	0.54 172	0.34 163	0.72 182	0.99 376	1.01 100	0.87 110	1.36 316	1.78 368	1.12 254	0.81 211	2.09 307	0.46 141	0.18 73	0.12 12	0.25 244	0.25 278	0.20 120	0.85 425

raftrobust	0.52 66	0.25 49	0.56 49	0.65 306	0.52 304	0.49 46	0.34 60	0.98 89	0.91 126	1.30 288	0.87 93	0.63 78	0.81 211	0.78 71	0.41 92	0.19 111	0.15 146	0.16 15	0.14 37	0.15 8	0.16 56

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 90	0.25 49	0.68 111	0.43 15	0.24 13	0.40 13	0.34 60	1.04 110	1.09 205	1.32 300	1.60 339	0.80 127	0.68 165	0.67 47	0.39 77	0.13 1	0.10 1	0.18 52	0.17 98	0.17 35	0.13 4

AFF-stereo	0.58 125	0.25 49	0.64 90	0.46 45	0.29 78	0.34 7	0.38 92	1.15 154	1.14 230	1.17 224	1.60 339	1.10 249	0.71 174	0.97 119	0.43 111	0.13 1	0.11 4	0.19 70	0.19 132	0.17 35	0.14 19

H2IRNET	0.56 114	0.26 61	0.66 103	0.47 53	0.35 166	0.41 16	0.26 15	0.92 62	1.17 252	0.61 61	1.28 247	1.08 237	0.86 237	0.99 123	0.63 221	0.19 111	0.16 181	0.22 150	0.25 278	0.21 154	0.18 105

MGS-Stereo	0.42 21	0.26 61	0.58 62	0.44 31	0.28 63	0.50 55	0.34 60	0.57 3	0.83 101	0.46 23	1.31 257	0.52 46	0.33 15	0.65 43	0.36 52	0.19 111	0.16 181	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.16 56

MSKI-zero shot	0.55 105	0.26 61	0.57 58	0.51 124	0.26 26	0.69 166	0.28 26	1.18 163	0.64 45	0.91 119	1.32 263	0.82 136	0.33 15	1.92 290	0.32 16	0.17 40	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.16 56

LoS_RVC	0.42 21	0.26 61	0.40 9	0.44 31	0.82 399	0.51 70	0.44 157	0.64 5	0.41 3	0.44 17	0.78 74	0.44 14	0.47 62	0.56 20	0.36 52	0.13 1	0.12 12	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 424

DCRE	0.82 259	0.26 61	0.70 128	0.58 229	0.44 252	0.54 86	0.48 192	0.95 79	0.78 89	0.78 88	7.33 458	0.86 156	0.52 90	0.76 67	0.41 92	0.16 15	0.16 181	0.19 70	0.17 98	0.18 61	0.17 80

DCANet-4	0.54 90	0.26 61	1.07 311	0.42 13	0.24 13	0.48 36	0.36 76	0.99 91	1.30 318	1.10 175	1.02 140	0.56 58	0.75 180	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

tt	6.58 463	0.26 61	6.10 451	3.77 469	2.16 446	11.55 470	19.63 475	13.33 476	5.74 460	2.96 439	2.65 419	4.97 450	6.33 465	3.81 375	7.24 446	9.15 475	11.32 480	5.89 475	6.24 473	6.03 472	2.55 460

RAFT_CTSACE	0.63 150	0.26 61	0.88 240	0.55 194	0.51 296	0.71 179	0.44 157	0.80 33	0.97 151	0.97 133	1.84 375	1.18 267	0.68 165	1.47 224	0.36 52	0.16 15	0.15 146	0.21 123	0.20 164	0.20 120	0.14 19

GMOStereo	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

error version	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

test-v	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

HHNet	0.62 143	0.26 61	0.63 84	0.43 15	0.45 259	0.50 55	0.58 269	1.07 131	1.01 171	1.25 265	2.23 404	0.70 103	0.61 142	1.07 145	0.47 148	0.20 140	0.13 51	0.23 186	0.19 132	0.19 93	0.30 301

FTStereo	0.91 292	0.26 61	0.56 49	0.54 172	0.33 148	0.66 150	1.87 436	1.00 95	0.75 81	1.75 384	4.15 438	1.04 229	1.65 395	1.57 240	0.46 141	0.19 111	0.16 181	0.23 186	0.21 204	0.18 61	0.63 408

ASMatch	0.88 284	0.26 61	0.69 122	0.51 124	0.35 166	0.48 36	0.37 86	1.12 148	0.92 131	1.10 175	3.28 428	0.96 203	0.98 293	4.90 394	0.49 160	0.19 111	0.16 181	0.22 150	0.19 132	0.19 93	0.27 273

PFNet	0.91 292	0.26 61	1.10 319	0.63 285	0.32 131	0.64 128	0.56 255	1.17 158	0.99 163	1.47 344	1.08 162	0.98 206	0.69 168	6.62 428	0.54 190	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.19 132	0.20 120	0.17 80

GrayStereo	0.82 259	0.26 61	0.58 62	0.63 285	0.37 188	0.76 199	1.86 435	1.11 146	0.87 110	1.99 405	1.89 382	1.08 237	1.82 410	1.39 207	0.48 153	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.21 204	0.18 61	0.39 349

test-2	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

test-1	0.52 66	0.26 61	1.04 301	0.56 207	0.32 131	0.61 118	0.38 92	1.10 140	0.91 126	0.78 88	1.01 132	0.77 117	0.52 90	0.60 36	0.42 102	0.17 40	0.14 92	0.20 97	0.17 98	0.20 120	0.23 218

iRaftStereo_RVC	0.47 51	0.26 61	0.64 90	0.50 97	0.29 78	0.53 79	0.33 48	1.05 116	0.77 87	0.84 105	1.00 126	0.55 53	0.37 23	0.81 80	0.40 81	0.17 40	0.12 12	0.22 150	0.20 164	0.19 93	0.15 37

raft+_RVC	0.53 75	0.26 61	0.54 43	0.60 253	0.47 274	0.54 86	0.54 232	1.27 189	0.99 163	0.76 82	1.03 148	0.70 103	0.56 112	0.93 110	0.47 148	0.18 73	0.14 92	0.19 70	0.18 112	0.18 61	0.15 37

XX-Stereo	0.63 150	0.26 61	1.90 405	0.81 383	0.67 359	0.43 25	0.23 5	1.03 105	0.58 31	0.65 65	1.56 331	1.41 316	0.39 29	1.28 180	0.35 46	0.20 140	0.14 92	0.20 97	0.19 132	0.18 61	0.14 19

R-Stereo Train	0.57 120	0.26 61	0.63 84	0.54 172	0.36 176	0.69 166	0.54 232	1.22 179	0.72 75	1.61 372	1.50 319	0.75 110	0.53 96	0.64 39	0.44 114	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.17 80

RAFT-Stereo	0.57 120	0.26 61	0.63 84	0.54 172	0.36 176	0.69 166	0.54 232	1.22 179	0.72 75	1.61 372	1.50 319	0.75 110	0.53 96	0.64 39	0.44 114	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.17 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 351	0.27 84	0.95 267	0.53 157	0.42 237	0.70 173	0.72 313	0.95 79	1.32 326	0.98 137	1.48 314	1.78 374	0.87 242	9.65 464	0.87 295	0.21 169	0.18 225	0.30 311	0.24 265	0.19 93	0.16 56

testlalala2	0.58 125	0.27 84	0.68 111	1.72 440	1.27 437	0.68 161	0.42 127	0.93 68	0.70 69	0.90 115	0.93 105	0.76 114	0.34 19	0.52 11	0.40 81	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.17 80

AE-Stereo	0.49 61	0.27 84	0.67 108	0.60 253	0.39 215	0.67 154	0.46 177	1.18 163	1.09 205	0.47 25	0.75 68	0.69 99	0.47 62	0.59 25	0.40 81	0.16 15	0.15 146	0.21 123	0.20 164	0.19 93	0.15 37

ff7	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

ffff	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

11t	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

plain	0.46 44	0.27 84	1.01 287	0.50 97	0.40 225	0.35 8	0.37 86	0.87 46	0.56 29	0.43 15	0.76 70	0.42 10	0.40 32	1.13 156	0.45 127	0.21 169	0.15 146	0.24 206	0.19 132	0.24 217	0.16 56

anonymousdsp2	0.53 75	0.27 84	0.74 173	0.48 74	0.29 78	0.76 199	0.47 183	1.61 267	0.82 100	0.77 86	0.77 72	0.75 110	0.47 62	1.03 132	0.40 81	0.18 73	0.13 51	0.18 52	0.13 19	0.19 93	0.18 105

anonymousdsp	0.43 25	0.27 84	0.53 38	0.44 31	0.32 131	0.50 55	0.42 127	0.89 54	0.51 21	0.49 34	0.53 20	0.47 26	0.47 62	1.33 190	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

anonymousa	0.72 202	0.27 84	0.75 176	0.47 53	0.63 349	1.43 355	0.45 171	1.24 185	0.89 117	1.28 274	1.75 365	1.62 352	1.13 335	0.69 48	0.59 204	0.19 111	0.16 181	0.23 186	0.25 278	0.20 120	0.18 105

riskmin	0.56 114	0.27 84	0.60 74	0.43 15	0.31 114	0.83 234	0.42 127	1.14 152	1.04 182	0.73 79	0.75 68	1.11 253	1.01 305	0.81 80	0.51 171	0.20 140	0.14 92	0.24 206	0.15 47	0.24 217	0.25 243

ccc-4	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

IGEV-Stereo	0.43 25	0.27 84	0.54 43	0.45 41	0.32 131	0.50 55	0.42 127	0.90 60	0.51 21	0.49 34	0.53 20	0.47 26	0.47 62	1.32 188	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 189	0.27 84	0.97 274	0.51 124	0.43 245	0.79 216	0.33 48	1.21 171	1.06 189	1.30 288	1.10 171	0.52 46	0.55 108	3.16 362	0.63 221	0.16 15	0.14 92	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.17 80

IPLGR	0.58 125	0.27 84	1.14 329	0.48 74	0.28 63	0.65 142	0.33 48	1.22 179	1.13 228	1.18 229	1.05 153	0.69 99	0.66 164	0.96 113	0.52 178	0.17 40	0.15 146	0.20 97	0.17 98	0.20 120	0.18 105

PSM-AAD	0.79 248	0.27 84	0.53 38	0.55 194	0.28 63	0.77 207	1.24 403	0.99 91	0.91 126	1.66 378	1.57 335	0.81 131	2.19 428	1.65 251	0.44 114	0.19 111	0.14 92	0.38 369	0.32 357	0.21 154	0.70 416

THIR-Stereo	1.02 326	0.27 84	0.69 122	0.49 88	0.28 63	0.95 269	1.34 410	1.03 105	0.97 151	1.34 311	1.90 383	1.17 264	1.58 388	6.44 426	0.78 268	0.19 111	0.14 92	0.21 123	0.22 231	0.19 93	0.20 167

Prome-Stereo	0.75 230	0.27 84	0.53 38	0.55 194	0.32 131	0.59 107	0.97 372	0.89 54	0.88 114	1.45 341	2.46 415	0.91 175	1.41 372	1.58 242	0.44 114	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.20 120	0.92 427

gcap-zeroshot	0.53 75	0.28 102	0.89 246	0.49 88	0.28 63	0.76 199	0.37 86	1.34 200	0.73 79	0.89 113	0.67 46	1.35 308	0.51 86	0.79 75	0.33 25	0.18 73	0.15 146	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.16 56

MyStereo06	0.61 139	0.28 102	0.95 267	0.56 207	0.46 269	0.61 118	0.73 314	1.78 310	0.67 61	1.03 154	1.12 184	1.13 259	0.56 112	0.78 71	0.41 92	0.17 40	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.20 167

MyStereo05	0.66 174	0.28 102	1.07 311	0.56 207	0.46 269	0.61 118	0.73 314	1.34 200	1.41 364	1.15 205	0.91 100	0.77 117	0.80 208	1.41 213	0.63 221	0.17 40	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.20 167

11t1	0.52 66	0.28 102	0.68 111	0.51 124	0.28 63	0.83 234	0.39 105	1.22 179	0.63 41	0.84 105	0.74 66	0.68 94	0.68 165	0.91 103	0.57 199	0.21 169	0.18 225	0.19 70	0.16 81	0.20 120	0.21 183

IGEVStereo-DCA	0.46 44	0.28 102	0.56 49	0.43 15	0.33 148	0.49 46	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.47 25	0.48 13	0.48 29	0.46 53	2.03 301	0.30 7	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.16 18	0.18 105

rrr	0.46 44	0.28 102	0.73 158	0.43 15	0.33 148	0.49 46	0.38 92	0.76 20	0.50 14	0.47 25	0.48 13	0.48 29	0.46 53	2.03 301	0.30 7	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.16 18	0.16 56

testlalala	0.45 40	0.28 102	0.59 69	0.42 13	0.39 215	0.71 179	0.39 105	1.08 136	0.45 6	1.24 260	0.80 83	0.61 75	0.36 22	0.54 15	0.33 25	0.20 140	0.13 51	0.18 52	0.12 13	0.15 8	0.15 37

SPstereo	0.40 15	0.28 102	0.68 111	0.47 53	0.25 23	0.53 79	0.32 44	0.82 39	0.58 31	0.65 65	0.69 53	0.58 65	0.42 37	0.47 6	0.29 4	0.17 40	0.14 92	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.14 19

Selective-RAFT	0.52 66	0.28 102	0.79 202	0.55 194	0.27 42	0.91 253	0.33 48	0.80 33	0.88 114	0.58 52	0.63 40	0.81 131	0.77 192	1.29 183	0.48 153	0.19 111	0.14 92	0.17 23	0.15 47	0.19 93	0.17 80

ProNet	0.43 25	0.28 102	0.58 62	0.43 15	0.30 95	0.56 95	0.52 219	1.00 95	0.58 31	0.44 17	0.49 16	0.43 12	0.43 41	1.28 180	0.36 52	0.15 7	0.13 51	0.19 70	0.16 81	0.17 35	0.16 56

TestStereo1	0.63 150	0.28 102	0.75 176	0.76 370	0.31 114	0.48 36	0.43 144	1.30 193	1.21 276	0.97 133	1.31 257	0.64 81	0.77 192	1.75 269	0.42 102	0.20 140	0.15 146	0.22 150	0.18 112	0.21 154	0.17 80

DisPM	0.66 174	0.28 102	0.72 146	0.61 266	0.35 166	0.62 124	0.45 171	1.02 101	0.99 163	1.56 365	1.10 171	0.80 127	0.59 131	2.37 331	0.41 92	0.23 218	0.14 92	0.23 186	0.21 204	0.20 120	0.25 243

SA-5K	0.63 150	0.28 102	0.75 176	0.76 370	0.31 114	0.48 36	0.43 144	1.30 193	1.21 276	0.97 133	1.31 257	0.64 81	0.77 192	1.75 269	0.42 102	0.20 140	0.15 146	0.22 150	0.18 112	0.21 154	0.17 80

MIPNet	0.56 114	0.28 102	0.94 263	0.49 88	0.33 148	0.66 150	0.38 92	1.35 202	1.08 199	1.06 158	0.92 102	0.60 71	0.79 202	0.73 61	0.52 178	0.17 40	0.14 92	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.17 80

PFNet+	0.59 130	0.28 102	0.77 192	0.53 157	0.30 95	0.59 107	0.31 40	0.92 62	1.14 230	1.33 308	1.10 171	0.79 125	0.57 121	1.31 185	0.49 160	0.25 257	0.17 208	0.28 290	0.26 295	0.21 154	0.25 243

LCNet	0.72 202	0.28 102	0.52 35	0.55 194	0.31 114	0.69 166	0.54 232	1.00 95	0.88 114	1.19 233	1.34 272	0.97 205	1.34 369	2.56 340	0.45 127	0.18 73	0.13 51	0.21 123	0.25 278	0.27 253	0.73 419

AAGNet	1.83 409	0.28 102	0.72 146	0.61 266	0.32 131	0.67 154	0.51 209	0.96 86	0.98 156	1.47 344	1.20 218	1.00 213	1.18 341	2.83 349	22.77 478	0.22 193	0.13 51	0.22 150	0.19 132	0.23 202	0.15 37

STrans-v2	1.04 330	0.28 102	0.96 272	0.49 88	0.32 131	0.68 161	0.79 330	2.47 431	1.12 216	1.12 182	1.46 308	1.40 313	1.46 378	6.70 433	0.43 111	0.18 73	0.13 51	0.20 97	0.18 112	0.18 61	0.18 105

TransformOpticalFlow	0.96 303	0.28 102	0.89 246	0.52 143	0.31 114	0.66 150	0.54 232	1.75 296	1.12 216	1.09 167	1.44 301	1.37 312	1.01 305	6.70 433	0.42 102	0.19 111	0.12 12	0.20 97	0.19 132	0.18 61	0.19 140

KYRaft	0.75 230	0.28 102	0.62 81	0.56 207	0.29 78	0.67 154	0.86 348	0.94 75	0.84 104	1.62 375	2.21 403	1.16 263	1.02 310	1.57 240	0.40 81	0.20 140	0.13 51	0.22 150	0.28 325	0.20 120	1.02 431

SST-Stereo	0.83 265	0.28 102	0.72 146	0.59 242	0.31 114	0.72 182	0.26 15	1.09 138	0.86 106	1.47 344	1.10 171	1.00 213	0.87 242	5.73 414	0.45 127	0.22 193	0.13 51	0.23 186	0.19 132	0.23 202	0.18 105

RAFT_R40	0.83 265	0.28 102	0.73 158	0.59 242	0.31 114	0.69 166	0.44 157	1.10 140	0.95 138	1.47 344	1.10 171	1.00 213	0.85 229	5.53 408	0.46 141	0.22 193	0.13 51	0.23 186	0.20 164	0.23 202	0.18 105

IRAFT_RVC	0.88 284	0.28 102	0.76 186	0.63 285	0.31 114	0.65 142	1.02 381	1.22 179	0.94 136	1.22 246	1.04 151	1.01 220	0.98 293	5.82 416	0.53 185	0.22 193	0.12 12	0.25 244	0.20 164	0.20 120	0.19 140

test_xeample3	0.42 21	0.28 102	0.69 122	0.43 15	0.33 148	0.56 95	0.38 92	0.79 27	0.45 6	0.53 46	0.46 11	0.44 14	0.44 46	1.38 202	0.31 14	0.18 73	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.17 35	0.16 56

xxxx	1.51 387	0.28 102	0.68 111	0.54 172	0.28 63	1.16 314	0.44 157	2.19 405	1.29 312	1.09 167	1.36 279	1.22 272	0.85 229	1.79 277	15.70 471	0.24 233	0.21 279	0.21 123	0.20 164	0.22 177	0.23 218

test_xeample	1.45 383	0.28 102	0.65 97	0.51 124	0.28 63	0.94 265	0.59 277	2.14 391	1.29 312	1.24 260	1.51 321	0.88 164	0.86 237	1.46 220	15.10 468	0.22 193	0.20 258	0.22 150	0.20 164	0.22 177	0.22 200

EAI-Stereo	0.65 167	0.28 102	0.69 122	0.53 157	0.27 42	0.60 114	0.40 111	2.28 416	0.64 45	0.71 73	3.18 427	0.57 60	0.43 41	1.06 141	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.17 23	0.17 98	0.17 35	0.17 80

SFCPSM	0.70 193	0.28 102	1.02 294	0.51 124	0.38 205	1.37 345	0.66 296	2.00 367	1.03 178	1.17 224	1.21 220	0.82 136	0.78 198	1.03 132	0.53 185	0.21 169	0.17 208	0.22 150	0.24 265	0.21 154	0.19 140

FENet	0.60 133	0.28 102	0.63 84	0.54 172	0.33 148	0.83 234	0.38 92	1.27 189	1.07 194	1.00 144	0.86 90	0.99 212	0.85 229	0.96 113	0.68 236	0.22 193	0.15 146	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.23 218

GANet-RSSM	0.72 202	0.28 102	0.63 84	0.64 294	0.58 330	0.80 222	0.58 269	1.89 341	1.08 199	1.04 157	1.25 232	1.15 262	1.04 314	1.49 226	0.62 217	0.25 257	0.19 241	0.22 150	0.22 231	0.22 177	0.21 183

model_zeroshot	0.48 57	0.29 132	0.86 222	0.51 124	0.36 176	0.69 166	0.37 86	1.12 148	0.62 38	0.85 109	0.84 87	0.66 89	0.37 23	0.73 61	0.34 39	0.20 140	0.16 181	0.19 70	0.16 81	0.17 35	0.16 56

test_sample2	0.62 143	0.29 132	0.74 173	0.50 97	0.28 63	0.80 222	0.61 282	1.61 267	1.00 168	0.88 112	0.99 122	0.94 189	0.83 223	1.16 160	0.51 171	0.23 218	0.18 225	0.22 150	0.21 204	0.23 202	0.22 200

test_sample1	0.61 139	0.29 132	0.75 176	0.50 97	0.31 114	0.76 199	0.48 192	1.59 260	0.84 104	0.90 115	0.94 108	0.88 164	0.95 279	1.16 160	0.67 232	0.22 193	0.18 225	0.20 97	0.19 132	0.21 154	0.21 183

MyStereo8	0.65 167	0.29 132	1.00 283	0.58 229	0.49 278	0.91 253	0.35 64	1.18 163	1.31 322	1.16 215	1.27 242	0.90 173	0.64 156	0.72 57	0.95 305	0.18 73	0.14 92	0.20 97	0.18 112	0.22 177	0.26 264

MyStereo07	0.48 57	0.29 132	0.50 24	0.55 194	0.45 259	0.59 107	0.79 330	1.05 116	0.51 21	0.48 29	0.53 20	0.43 12	0.55 108	1.30 184	0.34 39	0.17 40	0.16 181	0.24 206	0.20 164	0.23 202	0.20 167

MyStereo04	0.67 183	0.29 132	1.07 311	0.55 194	0.45 259	0.59 107	0.79 330	1.50 236	1.40 361	0.91 119	0.91 100	0.74 108	0.86 237	1.52 229	0.62 217	0.17 40	0.16 181	0.24 206	0.20 164	0.23 202	0.20 167

CoDeX	0.73 219	0.29 132	0.93 259	0.54 172	0.36 176	1.14 307	0.61 282	2.34 421	1.17 252	1.16 215	1.25 232	0.91 175	0.87 242	1.33 190	0.64 225	0.20 140	0.16 181	0.21 123	0.18 112	0.20 120	0.18 105

1111x	1.70 404	0.29 132	0.86 222	0.51 124	0.27 42	1.01 285	0.68 302	2.22 409	1.28 308	1.13 196	1.40 291	1.21 270	1.10 329	5.53 408	15.20 469	0.22 193	0.21 279	0.22 150	0.22 231	0.24 217	0.22 200

knoymous	0.51 65	0.29 132	0.47 16	0.43 15	0.30 95	0.55 92	0.55 247	1.02 101	0.77 87	0.98 137	0.85 89	0.94 189	0.56 112	0.85 90	0.45 127	0.20 140	0.14 92	0.26 263	0.14 37	0.23 202	0.23 218

RAFT+CT+SA	0.58 125	0.29 132	0.60 74	0.66 313	0.37 188	0.42 20	0.55 247	1.27 189	1.03 178	0.70 71	1.22 222	0.60 71	0.70 171	1.64 250	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.22 150	0.22 231	0.21 154	0.18 105

Sa-1000	0.72 202	0.29 132	0.76 186	0.59 242	0.30 95	0.73 185	0.37 86	1.62 271	1.33 330	1.28 274	2.04 394	0.86 156	0.75 180	1.84 281	0.38 70	0.19 111	0.14 92	0.25 244	0.23 253	0.20 120	0.16 56

iRaft-Stereo_5w	0.85 274	0.29 132	0.91 253	0.53 157	0.43 245	0.49 46	0.68 302	0.99 91	0.87 110	0.79 91	1.34 272	1.46 327	0.91 257	5.11 397	1.11 330	0.17 40	0.14 92	0.22 150	0.18 112	0.20 120	0.20 167

NRIStereo	0.60 133	0.29 132	0.69 122	0.53 157	0.28 63	0.63 125	0.33 48	1.08 136	0.87 110	1.14 199	0.87 93	0.91 175	0.59 131	2.24 320	0.49 160	0.20 140	0.14 92	0.21 123	0.19 132	0.21 154	0.17 80

Pruner-Stereo	0.62 143	0.29 132	0.70 128	0.61 266	0.31 114	0.63 125	0.43 144	1.17 158	0.99 163	1.53 357	1.08 162	0.95 197	0.55 108	1.35 194	0.51 171	0.23 218	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.21 154	0.23 218

DeepStereo_RVC	0.55 105	0.29 132	0.72 146	0.51 124	0.30 95	0.59 107	0.33 48	1.03 105	0.70 69	1.16 215	0.93 105	0.83 143	0.94 274	0.96 113	0.54 190	0.21 169	0.14 92	0.21 123	0.19 132	0.24 217	0.24 231

rafts_anoy	0.52 66	0.29 132	0.59 69	0.59 242	0.50 285	0.53 79	0.40 111	1.11 146	1.03 178	0.84 105	0.83 85	0.68 94	0.54 101	0.72 57	0.51 171	0.19 111	0.14 92	0.24 206	0.26 295	0.21 154	0.18 105

222	1.61 396	0.29 132	0.67 108	0.56 207	0.29 78	1.06 296	0.42 127	2.17 402	1.31 322	1.31 298	1.52 322	0.92 184	0.94 274	1.76 274	17.65 472	0.24 233	0.20 258	0.21 123	0.19 132	0.22 177	0.23 218

ac_64	0.82 259	0.29 132	0.81 208	0.71 351	0.60 340	1.05 293	0.54 232	1.99 366	0.92 131	1.18 229	1.06 155	1.99 393	1.08 325	1.94 294	0.97 310	0.27 292	0.22 297	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.19 140

HSM-Net_RVC	0.87 283	0.29 132	0.53 38	0.53 157	0.30 95	1.15 312	0.55 247	3.57 447	1.28 308	1.53 357	1.74 362	1.68 363	0.93 269	1.49 226	0.77 266	0.22 193	0.17 208	0.19 70	0.18 112	0.20 120	0.19 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM-zero	1.00 320	0.30 151	0.93 259	0.47 53	0.30 95	0.57 100	0.25 8	2.25 412	0.63 41	1.01 147	1.10 171	2.73 425	1.85 411	6.26 422	0.40 81	0.17 40	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.16 18	0.17 80

DispNO	0.93 297	0.30 151	1.34 360	0.55 194	0.55 316	0.89 248	0.49 201	1.48 230	1.21 276	1.17 224	1.27 242	1.19 268	0.90 254	5.23 399	0.74 252	0.22 193	0.17 208	0.24 206	0.21 204	0.19 93	0.20 167

SMFormer	0.75 230	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.82 284	0.24 233	0.20 258	0.22 150	0.21 204	0.23 202	0.24 231

tta	0.75 230	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.82 284	0.24 233	0.20 258	0.22 150	0.21 204	0.18 61	0.18 105

qqq1	0.72 202	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.44 114	0.24 233	0.20 258	0.18 52	0.15 47	0.18 61	0.18 105

fff1	0.72 202	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.44 114	0.24 233	0.20 258	0.18 52	0.15 47	0.18 61	0.18 105

IGEV_Zeroshot_test	0.53 75	0.30 151	0.99 278	0.56 207	0.35 166	0.41 16	0.32 44	1.37 205	0.63 41	1.00 144	1.09 167	0.95 197	0.41 34	0.83 85	0.39 77	0.18 73	0.12 12	0.19 70	0.18 112	0.19 93	0.17 80

EKT-Stereo	0.53 75	0.30 151	0.73 158	0.58 229	0.60 340	0.51 70	0.48 192	0.94 75	0.90 121	0.71 73	0.88 95	0.77 117	0.43 41	1.07 145	0.40 81	0.22 193	0.16 181	0.21 123	0.18 112	0.20 120	0.22 200

HH	0.63 150	0.30 151	0.77 192	0.50 97	0.32 131	0.49 46	0.46 177	1.65 275	0.64 45	0.69 69	1.09 167	1.63 355	0.85 229	1.90 288	0.37 60	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.19 93	0.16 56

HanStereo	0.63 150	0.30 151	0.77 192	0.50 97	0.32 131	0.49 46	0.46 177	1.65 275	0.64 45	0.69 69	1.09 167	1.63 355	0.85 229	1.90 288	0.37 60	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.19 93	0.16 56

raft_robust	0.68 187	0.30 151	0.64 90	0.52 143	0.26 26	0.54 86	0.35 64	1.33 195	1.24 289	1.16 215	1.07 158	0.60 71	0.54 101	3.58 374	0.37 60	0.18 73	0.14 92	0.20 97	0.22 231	0.20 120	0.16 56

test_5	0.65 167	0.30 151	0.75 176	0.67 325	0.50 285	0.92 260	0.52 219	1.39 211	1.12 216	0.76 82	1.11 177	1.00 213	0.90 254	1.53 233	0.45 127	0.18 73	0.13 51	0.23 186	0.22 231	0.21 154	0.19 140

SA	0.66 174	0.30 151	0.82 211	0.61 266	0.30 95	0.58 102	0.38 92	1.44 224	1.30 318	0.96 130	1.36 279	0.66 89	0.95 279	1.85 284	0.42 102	0.19 111	0.15 146	0.25 244	0.23 253	0.21 154	0.17 80

Patchmatch Stereo++	0.55 105	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.29 30	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.37 198	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105
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
NF-Stereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.02 140	0.82 136	0.57 121	5.40 406	0.48 153	0.23 218	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

OCTAStereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.82 136	0.57 121	5.35 401	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

PSM-adaLoss	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.41 124	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.82 136	0.61 142	1.06 141	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

ROB_FTStereo_v2	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.64 128	0.42 127	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.12 155	0.46 141	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

ROB_FTStereo	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.64 128	0.25 8	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.95 109	0.82 136	0.61 142	1.15 158	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

HUI-Stereo	0.52 66	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.30 35	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	0.79 75	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

RE-Stereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.81 131	0.57 121	5.37 404	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

TVStereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.81 131	0.57 121	5.37 404	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

iGMRVC	0.56 114	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.38 92	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.52 229	0.46 141	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

iRAFT	0.55 105	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.29 30	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.37 198	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

CRE-IMP	0.55 105	0.30 151	0.74 173	0.52 143	0.29 78	0.79 216	0.25 8	1.04 110	0.72 75	1.09 167	0.95 109	0.81 131	0.57 121	1.10 150	0.50 166	0.21 169	0.14 92	0.23 186	0.19 132	0.28 270	0.22 200

RAFT	0.64 161	0.30 151	0.73 158	0.59 242	0.33 148	0.68 161	0.58 269	1.04 110	0.76 85	1.08 161	1.19 215	1.65 360	0.93 269	1.06 141	0.56 196	0.21 169	0.18 225	0.27 277	0.24 265	0.22 177	0.17 80

RAFT-IKP	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.59 107	0.36 76	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.61 142	1.22 169	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

RALCasStereoNet	0.54 90	0.30 151	0.66 103	0.59 242	0.51 296	0.61 118	0.52 219	0.94 75	0.93 133	0.70 71	1.01 132	0.78 121	0.44 46	1.33 190	0.47 148	0.20 140	0.16 181	0.18 52	0.16 81	0.20 120	0.19 140

cf-r	0.73 219	0.30 151	0.77 192	0.55 194	0.63 349	0.78 212	0.48 192	1.79 315	1.15 241	1.13 196	1.26 239	1.43 318	0.87 242	1.40 212	0.85 292	0.25 257	0.18 225	0.22 150	0.23 253	0.19 93	0.19 140

PSMNet-RSSM	0.72 202	0.30 151	0.61 77	0.63 285	0.42 237	0.73 185	0.56 255	1.92 351	1.10 210	1.09 167	1.37 281	1.22 272	0.98 293	1.28 180	0.72 248	0.27 292	0.19 241	0.27 277	0.29 336	0.24 217	0.24 231

DIP-Stereo	0.62 143	0.30 151	0.83 214	0.48 74	0.36 176	0.95 269	0.33 48	2.37 424	0.67 61	1.25 265	1.00 126	0.68 94	0.51 86	0.91 103	0.61 214	0.18 73	0.15 146	0.21 123	0.17 98	0.19 93	0.19 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 346	0.30 151	0.91 253	0.66 313	0.77 386	0.97 277	0.57 265	1.37 205	1.35 341	1.02 151	1.34 272	2.11 402	1.43 374	7.09 438	1.39 365	0.19 111	0.17 208	0.17 23	0.19 132	0.18 61	0.16 56

iResNet_ROB	0.77 237	0.30 151	0.99 278	0.57 223	0.36 176	0.83 234	0.36 76	2.33 419	1.58 386	1.27 272	1.30 251	1.25 283	0.84 226	1.65 251	0.79 274	0.20 140	0.14 92	0.17 23	0.12 13	0.18 61	0.27 273

GCAP-BAT	0.49 61	0.31 184	0.64 90	0.41 8	0.46 269	0.70 173	0.35 64	0.77 21	0.64 45	0.86 111	1.00 126	0.77 117	0.37 23	1.18 164	0.36 52	0.18 73	0.14 92	0.18 52	0.13 19	0.17 35	0.15 37

CAS++	0.47 51	0.31 184	0.56 49	0.47 53	0.32 131	0.42 20	0.28 26	1.76 302	0.72 75	0.71 73	0.72 62	0.37 8	0.28 4	0.69 48	0.33 25	0.27 292	0.22 297	0.26 263	0.21 204	0.29 281	0.19 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 114	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	1.42 217	0.78 89	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.22 177	0.21 183

xx1	0.67 183	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	0.93 68	3.05 441	0.58 52	0.79 78	0.95 197	0.77 192	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.21 183

1test111	0.54 90	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	1.42 217	0.78 89	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	0.88 95	0.59 204	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.22 177	0.21 183

cc1	0.64 161	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	0.93 68	3.05 441	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.19 93	0.19 140

x	0.54 90	0.31 184	0.61 77	0.47 53	0.30 95	0.67 154	0.47 183	1.53 250	0.79 93	0.81 97	0.83 85	0.78 121	0.70 171	0.70 51	0.62 217	0.21 169	0.19 241	0.22 150	0.19 132	0.21 154	0.20 167

IER	0.70 193	0.31 184	1.02 294	0.48 74	0.52 304	1.34 342	0.51 209	1.17 158	0.99 163	1.23 252	1.34 272	1.12 254	1.11 330	0.99 123	0.71 245	0.20 140	0.16 181	0.21 123	0.21 204	0.20 120	0.19 140

iRaft-Stereo_20w	0.65 167	0.31 184	1.00 283	0.47 53	0.34 163	0.73 185	0.30 35	2.96 439	0.70 69	1.15 205	1.14 193	0.76 114	0.65 162	1.11 153	0.38 70	0.17 40	0.13 51	0.18 52	0.16 81	0.19 93	0.18 105

GwcNet-ADL	0.64 161	0.31 184	0.79 202	0.56 207	0.41 232	0.60 114	0.58 269	1.41 215	1.26 297	1.08 161	1.13 189	0.91 175	0.60 134	1.04 138	0.78 268	0.27 292	0.18 225	0.18 52	0.18 112	0.25 228	0.29 289

IIG-Stereo	0.96 303	0.31 184	0.72 146	0.88 405	0.33 148	0.61 118	0.26 15	1.19 169	1.03 178	1.69 380	1.37 281	1.46 327	0.75 180	6.96 437	0.51 171	0.19 111	0.14 92	0.23 186	0.18 112	0.20 120	0.14 19

PSM-softLoss	0.78 244	0.31 184	0.77 192	0.58 229	0.32 131	0.56 95	0.40 111	1.18 163	0.70 69	1.24 260	1.07 158	0.83 143	0.52 90	5.36 402	0.53 185	0.24 233	0.15 146	0.25 244	0.22 231	0.20 120	0.25 243

KMStereo	0.78 244	0.31 184	0.77 192	0.58 229	0.32 131	0.56 95	0.40 111	1.18 163	0.70 69	1.24 260	1.07 158	0.83 143	0.52 90	5.36 402	0.53 185	0.24 233	0.15 146	0.25 244	0.22 231	0.20 120	0.25 243

CroCo-Stereo	0.40 15	0.31 184	0.73 158	0.58 229	0.27 42	0.26 2	0.33 48	0.95 79	0.81 95	0.42 12	0.47 12	0.65 84	0.47 62	0.39 3	0.34 39	0.18 73	0.15 146	0.16 15	0.14 37	0.19 93	0.16 56
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
ACVNet	0.63 150	0.31 184	0.54 43	0.54 172	0.36 176	0.80 222	0.46 177	1.37 205	1.07 194	0.93 122	1.30 251	1.08 237	0.85 229	0.80 77	0.94 303	0.21 169	0.19 241	0.21 123	0.18 112	0.22 177	0.18 105

acv_ft	0.75 230	0.31 184	0.95 267	0.70 344	0.86 404	1.24 327	0.53 227	1.44 224	1.07 194	1.24 260	1.30 251	1.08 237	0.92 260	0.80 77	1.34 357	0.21 169	0.19 241	0.21 123	0.18 112	0.21 154	0.18 105

rvit_stereo_0080	0.44 33	0.32 200	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.42 20	0.55 247	0.82 39	0.68 64	0.50 41	0.60 35	0.55 53	0.47 62	0.59 25	0.44 114	0.26 277	0.21 279	0.20 97	0.20 164	0.31 301	0.19 140

test_sample3	0.68 187	0.32 200	0.88 240	0.52 143	0.30 95	0.97 277	0.52 219	1.86 334	1.15 241	1.08 161	1.11 177	0.88 164	0.71 174	1.17 163	0.68 236	0.25 257	0.20 258	0.25 244	0.25 278	0.25 228	0.25 243

tt1	0.62 143	0.32 200	0.51 30	0.54 172	0.26 26	1.16 314	0.48 192	0.95 79	2.47 429	0.57 51	0.77 72	0.49 36	0.81 211	1.55 237	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.15 47	0.19 93	0.20 167

whm_eth	0.44 33	0.32 200	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.42 20	0.55 247	0.82 39	0.68 64	0.50 41	0.60 35	0.55 53	0.47 62	0.59 25	0.44 114	0.26 277	0.21 279	0.20 97	0.20 164	0.31 301	0.19 140

PCWNet_CMD	0.66 174	0.32 200	0.88 240	0.49 88	0.37 188	0.78 212	0.40 111	1.42 217	1.31 322	1.16 215	1.31 257	1.25 283	0.62 147	0.89 101	0.57 199	0.20 140	0.16 181	0.27 277	0.19 132	0.40 347	0.25 243

BUS	0.74 222	0.32 200	0.68 111	0.54 172	0.44 252	2.34 419	0.42 127	2.16 396	0.98 156	1.20 237	1.11 177	1.03 226	0.62 147	0.91 103	0.70 240	0.24 233	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

BSDual-CNN	0.71 200	0.32 200	0.68 111	0.54 172	0.44 252	1.27 331	0.65 291	2.16 396	0.98 156	1.20 237	1.11 177	1.12 254	0.74 178	0.91 103	0.66 229	0.24 233	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

hknet	0.77 237	0.32 200	0.95 267	0.54 172	0.38 205	1.27 331	0.65 291	2.16 396	1.07 194	1.20 237	1.11 177	1.59 348	0.81 211	1.37 198	0.66 229	0.22 193	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

psmg	0.72 202	0.32 200	0.68 111	0.50 97	0.44 252	1.48 358	0.75 319	1.94 357	0.98 156	1.21 241	1.33 265	1.12 254	0.74 178	0.91 103	0.66 229	0.24 233	0.19 241	0.25 244	0.25 278	0.23 202	0.22 200

CFNet_pseudo	0.66 174	0.32 200	0.86 222	0.48 74	0.39 215	0.70 173	0.40 111	1.33 195	1.22 282	1.16 215	1.34 272	1.24 279	0.64 156	0.98 120	0.59 204	0.21 169	0.16 181	0.33 337	0.19 132	0.36 326	0.25 243

MMNet	0.84 270	0.32 200	1.09 316	0.60 253	0.59 337	1.85 395	0.49 201	1.51 242	1.27 303	1.37 318	1.15 199	1.26 287	1.18 341	1.67 256	1.22 341	0.19 111	0.18 225	0.23 186	0.22 231	0.25 228	0.21 183

delet	0.85 274	0.32 200	0.95 267	0.65 306	0.66 356	1.64 374	0.84 342	1.75 296	1.35 341	1.32 300	1.30 251	1.30 298	0.88 247	1.68 261	1.10 328	0.21 169	0.21 279	0.24 206	0.24 265	0.21 154	0.21 183

UPFNet	0.80 251	0.32 200	0.90 250	0.59 242	0.74 376	1.26 330	0.80 336	1.52 244	1.10 210	1.30 288	1.12 184	1.30 298	0.84 226	1.67 256	1.09 325	0.24 233	0.24 317	0.24 206	0.23 253	0.25 228	0.18 105

GwcNet-RSSM	0.77 237	0.32 200	1.01 287	0.62 277	0.54 310	0.78 212	0.51 209	1.73 290	1.20 270	1.09 167	1.37 281	1.46 327	0.85 229	1.53 233	1.09 325	0.25 257	0.18 225	0.23 186	0.24 265	0.20 120	0.19 140

CFNet-ft	0.72 202	0.32 200	0.54 43	0.66 313	0.54 310	0.83 234	0.55 247	1.37 205	1.15 241	0.93 122	1.28 247	1.57 344	0.97 289	1.35 194	0.81 279	0.26 277	0.20 258	0.33 337	0.25 278	0.30 292	0.23 218

MSMDNet	0.66 174	0.32 200	0.87 233	0.49 88	0.37 188	0.79 216	0.40 111	1.43 223	1.31 322	1.15 205	1.31 257	1.24 279	0.63 152	0.88 95	0.57 199	0.21 169	0.16 181	0.26 263	0.19 132	0.39 343	0.24 231

CFNet_RVC	0.72 202	0.32 200	0.54 43	0.66 313	0.54 310	0.83 234	0.55 247	1.37 205	1.15 241	0.93 122	1.28 247	1.57 344	0.97 289	1.35 194	0.81 279	0.26 277	0.20 258	0.33 337	0.25 278	0.30 292	0.23 218

HSM	1.19 359	0.32 200	0.65 97	0.57 223	0.38 205	1.23 326	0.59 277	2.25 412	1.19 265	1.30 288	1.25 232	1.94 388	1.03 312	9.32 459	0.71 245	0.22 193	0.16 181	0.20 97	0.16 81	0.21 154	0.21 183

DN-CSS_ROB	0.64 161	0.32 200	1.05 302	0.55 194	0.40 225	0.54 86	0.45 171	1.21 171	0.93 133	1.03 154	1.47 309	0.69 99	0.63 152	1.76 274	0.49 160	0.18 73	0.14 92	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.20 167

rvit_stereo_0083	0.47 51	0.33 219	0.81 208	0.56 207	0.36 176	0.50 55	0.44 157	0.68 9	0.95 138	0.49 34	0.57 33	0.55 53	0.49 80	0.88 95	0.46 141	0.25 257	0.25 324	0.24 206	0.20 164	0.24 217	0.17 80

rvit_stereo_0081	0.44 33	0.33 219	0.64 90	0.54 172	0.35 166	0.41 16	0.44 157	0.66 7	0.95 138	0.48 29	0.52 18	0.50 39	0.46 53	0.82 83	0.44 114	0.25 257	0.20 258	0.22 150	0.19 132	0.25 228	0.17 80

rvit_stereo_0082	0.44 33	0.33 219	0.64 90	0.54 172	0.35 166	0.41 16	0.44 157	0.66 7	0.95 138	0.48 29	0.52 18	0.50 39	0.46 53	0.82 83	0.44 114	0.25 257	0.20 258	0.22 150	0.19 132	0.25 228	0.17 80

test_sample4	0.69 189	0.33 219	0.91 253	0.51 124	0.30 95	0.92 260	0.52 219	1.87 336	1.15 241	1.14 199	1.18 208	0.87 160	0.75 180	1.18 164	0.68 236	0.25 257	0.20 258	0.26 263	0.26 295	0.26 239	0.25 243

ffm	0.72 202	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	0.95 79	2.47 429	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	1.55 237	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.31 317	0.27 305	0.19 93	0.20 167

ff1	1.37 376	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	0.95 79	2.47 429	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.20 140	0.12 12	0.31 317	0.27 305	0.19 93	0.20 167

mmx	1.39 378	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	2.13 387	1.37 348	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.24 233	0.19 241	0.31 317	0.27 305	0.30 292	0.25 243

xxx	1.39 378	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	2.13 387	1.37 348	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.24 233	0.19 241	0.31 317	0.27 305	0.30 292	0.25 243

CFNet_ucs	0.70 193	0.33 219	0.88 240	0.50 97	0.43 245	0.74 189	0.44 157	1.60 264	1.29 312	1.22 246	1.54 325	1.09 247	0.63 152	0.99 123	0.59 204	0.25 257	0.20 258	0.37 366	0.21 204	0.40 347	0.28 285

LL-Strereo2	0.52 66	0.33 219	0.69 122	0.52 143	0.37 188	0.70 173	0.30 35	1.13 151	0.67 61	0.94 127	0.78 74	0.91 175	0.42 37	1.05 140	0.42 102	0.17 40	0.16 181	0.29 300	0.25 278	0.21 154	0.16 56

CBFPSM	0.92 294	0.33 219	1.86 404	0.49 88	0.38 205	1.75 382	0.84 342	1.39 211	1.12 216	1.09 167	0.99 122	2.37 412	1.66 399	1.32 188	1.42 374	0.19 111	0.18 225	0.20 97	0.20 164	0.21 154	0.33 322

gwcnet-sp	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

scenet	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

ToySt	0.66 174	0.33 219	1.23 339	0.51 124	0.33 148	0.86 245	0.68 302	1.10 140	0.97 151	0.84 105	1.08 162	1.25 283	0.94 274	1.01 128	0.74 252	0.19 111	0.19 241	0.24 206	0.24 265	0.27 253	0.23 218

ssnet	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

CIPLG	0.62 143	0.33 219	0.96 272	0.58 229	0.50 285	0.75 194	0.48 192	1.05 116	0.96 143	1.40 329	1.57 335	0.64 81	0.48 72	0.89 101	0.70 240	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.19 93	0.21 183

IPLGR_C	0.62 143	0.33 219	0.99 278	0.58 229	0.49 278	0.76 199	0.48 192	1.10 140	0.96 143	1.40 329	1.56 331	0.62 76	0.48 72	0.80 77	0.71 245	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.19 93	0.21 183

ACRE	0.61 139	0.33 219	1.01 287	0.58 229	0.49 278	0.75 194	0.47 183	1.06 129	0.95 138	1.37 318	1.55 327	0.62 76	0.46 53	0.83 85	0.70 240	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.21 183

OMP-Stereo	0.94 299	0.33 219	0.72 146	0.90 410	0.31 114	0.49 46	0.36 76	1.16 156	1.06 189	1.58 371	1.12 184	1.46 327	0.69 168	6.94 436	0.49 160	0.19 111	0.14 92	0.24 206	0.18 112	0.20 120	0.14 19

ICVP	0.63 150	0.33 219	0.57 58	0.61 266	0.40 225	0.80 222	0.58 269	1.61 267	0.89 117	0.90 115	1.24 228	0.88 164	0.73 176	0.72 57	0.88 296	0.29 314	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.24 217	0.27 273
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 133	0.33 219	0.87 233	0.62 277	0.50 285	0.69 166	0.31 40	1.21 171	1.06 189	1.09 167	1.16 203	0.88 164	0.46 53	1.22 169	0.42 102	0.19 111	0.15 146	0.21 123	0.17 98	0.27 253	0.17 80

ccs_rob	0.66 174	0.33 219	0.86 222	0.48 74	0.39 215	0.70 173	0.40 111	1.33 195	1.22 282	1.16 215	1.34 272	1.23 277	0.64 156	0.98 120	0.59 204	0.21 169	0.16 181	0.35 355	0.20 164	0.37 330	0.25 243

rvit_stereo_0081_aga	0.44 33	0.34 241	0.73 158	0.51 124	0.41 232	0.50 55	0.40 111	0.81 36	0.57 30	0.58 52	0.56 31	0.53 51	0.43 41	0.66 45	0.40 81	0.26 277	0.21 279	0.22 150	0.20 164	0.26 239	0.18 105

test_sample6	0.71 200	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.82 229	0.58 269	1.79 315	1.15 241	1.14 199	1.33 265	0.91 175	0.79 202	1.31 185	0.74 252	0.27 292	0.21 279	0.27 277	0.29 336	0.28 270	0.27 273

test_sample5	0.69 189	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.84 241	0.54 232	1.83 327	1.14 230	1.11 181	1.25 232	0.88 164	0.78 198	1.23 171	0.65 226	0.26 277	0.20 258	0.27 277	0.27 305	0.27 253	0.26 264

DualNet	0.70 193	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.84 241	0.54 232	1.83 327	1.14 230	1.14 199	1.33 265	0.88 164	0.78 198	1.23 171	0.65 226	0.26 277	0.20 258	0.27 277	0.27 305	0.27 253	0.26 264

ttt	0.94 299	0.34 241	0.59 69	0.61 266	0.37 188	0.94 265	0.50 208	2.17 402	1.34 333	1.23 252	1.61 343	0.91 175	0.76 188	1.85 284	3.97 433	0.30 318	0.26 329	0.26 263	0.24 265	0.29 281	0.29 289

StereoVision	0.65 167	0.34 241	0.86 222	0.59 242	0.40 225	0.50 55	0.41 124	1.09 138	0.93 133	0.71 73	2.50 416	0.82 136	0.57 121	1.03 132	0.49 160	0.25 257	0.28 344	0.29 300	0.28 325	0.36 326	0.20 167

CASS	0.65 167	0.34 241	0.72 146	0.56 207	0.27 42	0.78 212	0.42 127	1.59 260	0.86 106	1.30 288	1.25 232	0.87 160	0.84 226	0.84 87	0.54 190	0.35 354	0.19 241	0.26 263	0.21 204	0.28 270	0.42 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 33	0.34 241	0.77 192	0.61 266	0.79 390	0.28 4	0.35 64	0.75 17	0.71 74	0.38 9	0.50 17	0.72 106	0.55 108	0.57 23	0.47 148	0.17 40	0.18 225	0.19 70	0.16 81	0.21 154	0.20 167

qqq	0.57 120	0.34 241	0.71 140	0.47 53	0.27 42	0.64 128	0.62 285	1.42 217	0.78 89	0.80 93	0.92 102	0.95 197	0.77 192	0.88 95	0.59 204	0.21 169	0.20 258	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.21 183

DAS	0.84 270	0.34 241	1.03 298	0.64 294	0.69 367	0.77 207	0.63 287	1.54 252	1.20 270	1.79 390	1.55 327	0.95 197	1.04 314	2.83 349	0.60 212	0.21 169	0.16 181	0.25 244	0.18 112	0.27 253	0.22 200

SepStereo	0.82 259	0.34 241	1.03 298	0.64 294	0.69 367	0.77 207	0.63 287	1.54 252	1.20 270	1.79 390	1.55 327	0.95 197	1.04 314	2.30 326	0.60 212	0.21 169	0.16 181	0.25 244	0.18 112	0.27 253	0.22 200

ADLNet2	0.88 284	0.34 241	1.17 333	0.77 373	0.64 352	1.12 305	0.76 322	1.74 294	1.24 289	1.21 241	1.65 352	1.71 366	1.05 318	1.67 256	1.17 337	0.24 233	0.21 279	0.21 123	0.22 231	0.26 239	0.29 289

GES	0.66 174	0.34 241	0.90 250	0.59 242	0.38 205	0.94 265	0.57 265	2.11 386	0.86 106	1.02 151	1.11 177	0.66 89	0.79 202	0.99 123	0.61 214	0.27 292	0.19 241	0.20 97	0.20 164	0.21 154	0.30 301

psm_up	0.77 237	0.34 241	0.70 128	0.66 313	0.58 330	1.05 293	0.92 362	1.52 244	1.12 216	1.26 269	1.16 203	1.31 301	1.23 353	1.20 167	0.81 279	0.25 257	0.29 355	0.31 317	0.27 305	0.27 253	0.25 243

UNet	0.83 265	0.34 241	1.31 352	0.58 229	0.74 376	1.58 368	0.49 201	1.41 215	1.04 182	1.21 241	1.08 162	1.54 340	1.12 333	1.65 251	1.09 325	0.23 218	0.17 208	0.25 244	0.20 164	0.25 228	0.22 200

DSFCA	0.93 297	0.34 241	1.06 306	0.52 143	0.65 354	1.55 365	0.93 366	1.49 232	1.19 265	1.56 365	1.15 199	1.50 335	0.96 286	3.07 357	1.02 316	0.30 318	0.26 329	0.25 244	0.25 278	0.28 270	0.24 231

DMCA	0.67 183	0.34 241	0.90 250	0.51 124	0.44 252	0.86 245	0.47 183	1.42 217	1.02 174	1.17 224	1.12 184	1.23 277	0.75 180	0.78 71	0.95 305	0.25 257	0.19 241	0.27 277	0.19 132	0.24 217	0.27 273

MLCV	0.72 202	0.34 241	1.10 319	0.51 124	0.23 8	0.91 253	0.39 105	1.33 195	1.23 285	1.46 343	1.55 327	1.01 220	0.64 156	1.95 295	0.80 278	0.18 73	0.12 12	0.18 52	0.14 37	0.19 93	0.17 80

DISCO	1.03 327	0.34 241	1.11 321	0.69 339	0.45 259	2.07 408	0.84 342	2.13 387	1.50 377	1.15 205	1.33 265	2.40 414	1.07 324	2.60 342	1.51 383	0.23 218	0.18 225	0.22 150	0.20 164	0.31 301	0.27 273

MDST_ROB	1.67 400	0.34 241	1.58 385	0.92 415	0.58 330	4.26 456	1.11 390	2.83 436	1.41 364	4.49 456	2.55 417	1.45 325	0.97 289	7.79 449	1.17 337	0.31 325	0.25 324	0.37 366	0.33 364	0.31 301	0.30 301

DCVSM-stereo	0.72 202	0.35 261	0.76 186	0.55 194	0.42 237	0.73 185	0.38 92	1.21 171	1.02 174	1.79 390	1.04 151	1.62 352	1.03 312	1.04 138	0.79 274	0.24 233	0.27 337	0.29 300	0.24 265	0.30 292	0.36 336

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 202	0.35 261	1.70 391	0.49 88	0.56 318	0.63 125	0.38 92	2.41 427	0.65 59	0.77 86	1.07 158	1.82 377	0.95 279	0.93 110	0.43 111	0.20 140	0.13 51	0.21 123	0.25 278	0.28 270	0.26 264

rvit_stereo_ft	0.47 51	0.35 261	0.87 233	0.67 325	0.42 237	0.40 13	0.59 277	0.81 36	0.74 80	0.46 23	0.55 28	0.57 60	0.49 80	0.65 43	0.50 166	0.25 257	0.17 208	0.22 150	0.22 231	0.24 217	0.17 80

mmm	0.63 150	0.35 261	0.72 146	0.51 124	0.30 95	0.86 245	0.54 232	1.59 260	0.86 106	1.07 160	1.38 285	0.79 125	0.75 180	0.91 103	0.58 202	0.22 193	0.18 225	0.29 300	0.25 278	0.25 228	0.23 218

AASNet	0.76 236	0.35 261	0.91 253	0.79 377	0.81 397	1.14 307	0.56 255	2.02 374	1.08 199	1.22 246	1.24 228	0.93 186	0.76 188	0.77 70	1.16 335	0.27 292	0.23 308	0.24 206	0.20 164	0.28 270	0.24 231

AACVNet	0.86 279	0.35 261	0.79 202	0.82 388	0.39 215	0.76 199	0.49 201	1.61 267	0.81 95	1.08 161	1.33 265	1.30 298	0.93 269	4.34 385	0.74 252	0.25 257	0.21 279	0.28 290	0.22 231	0.29 281	0.25 243

PSMNet-ADL	0.72 202	0.35 261	0.62 81	0.69 339	0.46 269	1.14 307	0.44 157	1.37 205	1.01 171	0.83 103	1.17 206	1.33 303	0.96 286	1.43 214	0.95 305	0.33 339	0.22 297	0.21 123	0.23 253	0.27 253	0.29 289

GANet-ADL	0.60 133	0.35 261	0.72 146	0.64 294	0.40 225	0.68 161	0.51 209	1.49 232	1.12 216	0.95 128	1.08 162	0.91 175	0.57 121	0.76 67	0.55 194	0.26 277	0.18 225	0.18 52	0.16 81	0.23 202	0.25 243

hitnet-ft	0.79 248	0.35 261	0.57 58	0.58 229	0.42 237	0.96 273	0.46 177	1.47 229	1.33 330	1.19 233	1.22 222	1.81 375	0.98 293	1.66 255	0.94 303	0.33 339	0.28 344	0.34 347	0.27 305	0.35 320	0.31 311

UCFNet_RVC	0.69 189	0.35 261	0.49 21	0.64 294	0.39 215	0.85 244	0.58 269	1.75 296	1.14 230	0.97 133	1.19 215	1.17 264	0.93 269	0.99 123	0.62 217	0.28 305	0.20 258	0.34 347	0.31 349	0.32 309	0.27 273

ITSA-stereo	0.82 259	0.36 271	0.82 211	0.54 172	0.31 114	0.80 222	0.47 183	2.17 402	1.67 392	1.13 196	1.13 189	0.94 189	0.86 237	2.46 336	1.00 314	0.26 277	0.23 308	0.28 290	0.27 305	0.28 270	0.36 336

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 44	0.36 271	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.67 154	0.35 64	0.78 25	1.12 216	0.61 61	0.62 39	0.39 9	0.39 29	0.71 54	0.39 77	0.20 140	0.17 208	0.22 150	0.18 112	0.23 202	0.19 140

ssnet_v2	0.88 284	0.36 271	1.02 294	0.62 277	0.38 205	1.32 339	0.97 372	2.07 382	1.34 333	1.37 318	1.18 208	1.54 340	0.92 260	1.10 150	1.65 388	0.30 318	0.27 337	0.30 311	0.28 325	0.27 253	0.26 264

ADLNet	0.85 274	0.36 271	0.89 246	0.85 397	0.72 372	1.24 327	0.76 322	1.82 322	1.36 344	1.52 356	1.35 278	1.27 291	0.99 301	1.23 171	1.15 334	0.27 292	0.20 258	0.26 263	0.25 278	0.28 270	0.30 301

ARAFT	0.77 237	0.36 271	1.49 380	0.51 124	0.31 114	0.90 251	0.82 340	1.90 344	1.06 189	1.62 375	1.24 228	1.02 222	0.64 156	1.84 281	0.50 166	0.18 73	0.14 92	0.28 290	0.27 305	0.17 35	0.16 56

CFNet	0.96 303	0.36 271	1.01 287	0.62 277	0.42 237	0.99 282	0.47 183	1.90 344	1.32 326	0.99 140	1.39 289	1.10 249	0.86 237	5.58 411	0.79 274	0.23 218	0.17 208	0.28 290	0.27 305	0.26 239	0.21 183

SGM_RVC	1.68 402	0.36 271	0.61 77	0.59 242	0.29 78	2.25 415	1.18 399	2.38 425	1.68 394	3.60 446	2.67 420	3.69 437	2.42 434	8.13 452	1.90 398	0.31 325	0.31 365	0.30 311	0.28 325	0.30 292	0.29 289
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 75	0.37 278	0.98 277	0.65 306	0.38 205	0.51 70	0.51 209	0.77 21	1.20 270	0.54 48	0.55 28	0.65 84	0.53 96	0.94 112	0.44 114	0.32 331	0.32 372	0.28 290	0.24 265	0.28 270	0.21 183

test_sample7	0.74 222	0.37 278	0.76 186	0.52 143	0.35 166	0.91 253	0.67 299	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	1.23 171	0.67 232	0.31 325	0.28 344	0.32 329	0.31 349	0.33 316	0.29 289

NINENet	0.77 237	0.37 278	0.78 200	0.62 277	0.51 296	2.34 419	0.42 127	1.83 327	1.04 182	1.14 199	1.23 226	1.03 226	0.62 147	1.24 176	0.70 240	0.28 305	0.23 308	0.31 317	0.21 204	0.26 239	0.25 243

GEStereo_RVC	0.90 289	0.37 278	0.99 278	0.64 294	0.50 285	0.95 269	0.79 330	2.42 428	1.17 252	1.16 215	1.11 177	1.26 287	0.92 260	3.24 363	0.90 300	0.29 314	0.19 241	0.23 186	0.20 164	0.27 253	0.29 289

pcwnet_v2	0.97 309	0.37 278	4.33 442	0.62 277	0.54 310	0.79 216	0.45 171	2.02 374	1.58 386	1.42 337	1.64 350	1.09 247	0.79 202	1.24 176	0.67 232	0.32 331	0.25 324	0.29 300	0.27 305	0.37 330	0.35 331

iResNetv2_ROB	0.80 251	0.37 278	1.71 393	0.56 207	0.37 188	0.94 265	0.64 289	1.73 290	1.34 333	1.23 252	1.42 294	1.26 287	0.92 260	1.85 284	0.56 196	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.14 37	0.24 217	0.19 140

LE_ROB	8.05 465	0.37 278	23.53 474	0.74 365	0.33 148	2.77 432	2.87 463	3.71 449	27.24 482	25.39 482	8.87 466	8.46 463	26.71 482	6.65 429	21.99 475	0.21 169	0.19 241	0.20 97	0.21 204	0.25 228	0.22 200

rvit_0105_4	0.56 114	0.38 285	1.06 306	0.66 313	0.38 205	0.53 79	0.53 227	0.84 45	1.17 252	0.56 50	0.61 37	0.72 106	0.59 131	0.98 120	0.45 127	0.32 331	0.33 376	0.29 300	0.25 278	0.29 281	0.23 218

CSP-Net	0.97 309	0.38 285	0.83 214	0.53 157	0.41 232	1.63 372	0.77 325	2.00 367	1.05 186	1.25 265	1.20 218	1.33 303	0.83 223	4.93 396	0.85 292	0.32 331	0.22 297	0.20 97	0.20 164	0.23 202	0.25 243

HGLStereo	0.85 274	0.38 285	0.94 263	0.80 380	1.03 417	1.17 316	0.58 269	1.52 244	1.20 270	1.19 233	1.62 346	1.13 259	1.20 347	1.80 278	1.06 319	0.24 233	0.24 317	0.24 206	0.21 204	0.23 202	0.27 273

SGM-ForestM	6.52 462	0.38 285	1.26 345	0.63 285	0.35 166	13.59 474	5.32 469	6.32 468	6.70 463	11.14 472	9.18 467	22.51 483	13.93 471	16.89 476	20.07 474	0.36 358	0.37 394	0.36 363	0.35 373	0.36 326	0.34 326

SGM-Forest	1.24 361	0.38 285	0.60 74	0.52 143	0.37 188	1.56 366	1.30 408	1.65 275	1.36 344	2.11 411	1.79 369	1.63 355	0.93 269	7.48 446	0.95 305	0.36 358	0.37 394	0.39 374	0.34 369	0.37 330	0.32 316
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.58 125	0.39 290	1.05 302	0.66 313	0.37 188	0.58 102	0.56 255	0.94 75	1.18 259	0.64 63	0.68 49	0.75 110	0.63 152	0.88 95	0.50 166	0.32 331	0.32 372	0.30 311	0.27 305	0.28 270	0.25 243

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 313	0.39 290	3.21 436	0.50 97	0.63 349	0.64 128	0.39 105	2.36 422	0.75 81	0.95 128	4.63 443	1.81 375	0.56 112	0.96 113	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.21 123	0.26 295	0.32 309	0.35 331

LL-Strereo	1.33 372	0.39 290	1.38 362	0.61 266	0.61 343	0.75 194	0.66 296	1.63 273	1.17 252	1.56 365	1.60 339	2.03 398	2.12 425	9.72 465	0.97 310	0.21 169	0.18 225	0.27 277	0.23 253	0.22 177	0.25 243

CRFU-Net	0.86 279	0.39 290	1.00 283	0.65 306	0.57 321	1.78 389	0.86 348	2.15 393	0.81 95	1.38 323	1.18 208	1.64 358	1.19 344	1.35 194	0.90 300	0.26 277	0.22 297	0.21 123	0.19 132	0.23 202	0.24 231

TestStereo	0.64 161	0.39 290	0.71 140	0.51 124	0.27 42	0.56 95	0.42 127	1.03 105	0.91 126	0.80 93	1.00 126	0.68 94	0.52 90	3.25 364	0.45 127	0.22 193	0.15 146	0.24 206	0.18 112	0.27 253	0.16 56

HCRNet	0.70 193	0.39 290	0.73 158	0.60 253	0.59 337	0.76 199	0.35 64	1.22 179	1.13 228	1.02 151	0.99 122	1.02 222	0.76 188	2.19 317	0.70 240	0.28 305	0.19 241	0.28 290	0.23 253	0.25 228	0.23 218

testlalala_base	0.77 237	0.40 296	0.70 128	0.65 306	0.50 285	0.79 216	0.28 26	1.50 236	0.51 21	0.73 79	0.90 98	0.69 99	0.54 101	0.66 45	0.40 81	2.82 452	0.14 92	0.17 23	0.12 13	2.68 448	0.19 140

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 315	0.40 296	1.82 401	0.66 313	0.62 348	2.05 407	0.78 327	1.91 348	1.29 312	1.54 361	1.42 294	1.51 337	1.23 353	1.99 298	1.33 355	0.23 218	0.14 92	0.20 97	0.15 47	0.27 253	0.26 264

sCroCo_RVC	0.49 61	0.40 296	1.02 294	0.65 306	0.60 340	0.52 74	0.40 111	0.83 42	0.61 36	0.44 17	0.74 66	0.49 36	0.50 84	0.63 38	0.48 153	0.26 277	0.27 337	0.23 186	0.22 231	0.29 281	0.25 243

DMCA-RVC	0.74 222	0.40 296	1.27 348	0.66 313	0.49 278	0.77 207	0.47 183	1.35 202	1.01 171	1.53 357	1.01 132	1.29 297	0.82 215	1.31 185	0.78 268	0.27 292	0.21 279	0.35 355	0.27 305	0.32 309	0.24 231

HITNet	0.65 167	0.40 296	0.77 192	0.48 74	0.24 13	1.05 293	0.49 201	1.76 302	1.02 174	1.18 229	1.18 208	0.89 172	0.80 208	0.85 90	0.79 274	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.17 98	0.29 281	0.15 37
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.75 230	0.40 296	1.36 361	0.67 325	0.29 78	0.92 260	0.59 277	1.52 244	1.25 292	1.28 274	1.48 314	0.94 189	0.76 188	1.62 248	0.78 268	0.18 73	0.14 92	0.18 52	0.15 47	0.22 177	0.23 218

DLCB_ROB	0.86 279	0.40 296	0.78 200	0.68 336	0.54 310	1.11 302	0.84 342	1.49 232	1.23 285	1.64 377	1.65 352	1.70 365	0.91 257	1.70 263	1.05 317	0.25 257	0.24 317	0.26 263	0.27 305	0.27 253	0.24 231

DDVS	0.78 244	0.41 303	0.94 263	0.60 253	0.43 245	1.30 336	0.43 144	1.40 213	0.91 126	1.20 237	1.15 199	1.43 318	0.64 156	2.18 315	0.89 297	0.28 305	0.22 297	0.26 263	0.23 253	0.31 301	0.33 322

FAT-Stereo	1.07 333	0.41 303	1.32 355	0.72 354	0.58 330	1.08 299	0.89 354	1.96 360	1.65 390	1.75 384	1.98 388	2.03 398	1.48 381	2.02 300	1.18 340	0.42 379	0.35 387	0.34 347	0.29 336	0.35 320	0.53 390

NVstereo2D	0.92 294	0.41 303	1.48 378	0.72 354	0.72 372	1.20 323	0.87 350	1.75 296	1.38 352	0.99 140	1.13 189	1.26 287	0.98 293	2.21 319	0.89 297	0.43 384	0.20 258	0.38 369	0.24 265	0.57 397	0.63 408

StereoDRNet-Refined	0.80 251	0.41 303	0.88 240	0.62 277	0.42 237	1.33 340	0.48 192	1.52 244	1.17 252	1.45 341	1.44 301	1.44 323	0.90 254	1.26 178	1.24 343	0.20 140	0.16 181	0.27 277	0.24 265	0.25 228	0.28 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 320	0.42 307	1.09 316	0.67 325	0.50 285	1.22 325	1.24 403	2.24 411	1.19 265	1.30 288	1.56 331	1.17 264	1.49 383	3.44 371	0.83 286	0.21 169	0.25 324	0.30 311	0.26 295	0.27 253	0.27 273

stereogan	1.15 355	0.42 307	1.40 363	0.86 399	0.84 401	2.38 421	0.71 310	1.88 339	1.73 398	1.72 382	1.94 387	2.31 409	1.29 361	2.07 305	1.08 323	0.36 358	0.35 387	0.39 374	0.31 349	0.51 386	0.46 372

pmcnn	2.37 431	0.42 307	2.71 432	0.63 285	0.43 245	1.54 364	1.19 400	2.01 371	1.53 382	2.64 429	7.60 459	18.07 475	1.45 377	3.44 371	2.78 417	0.18 73	0.15 146	0.15 4	0.12 13	0.20 120	0.18 105

CVANet_RVC	1.07 333	0.43 310	0.76 186	0.60 253	0.50 285	0.90 251	0.97 372	1.52 244	1.26 297	1.33 308	1.38 285	1.24 279	1.18 341	6.75 435	0.75 257	0.34 347	0.23 308	0.34 347	0.29 336	0.42 354	0.27 273

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 248	0.43 310	1.05 302	0.64 294	0.58 330	0.95 269	0.53 227	1.53 250	1.18 259	1.37 318	1.15 199	1.43 318	0.88 247	1.61 247	0.84 289	0.25 257	0.22 297	0.27 277	0.27 305	0.29 281	0.29 289
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 193	0.43 310	0.75 176	0.73 362	0.37 188	0.92 260	0.53 227	1.85 331	1.18 259	1.12 182	1.23 226	1.07 236	0.65 162	0.96 113	0.63 221	0.31 325	0.15 146	0.32 329	0.21 204	0.29 281	0.22 200
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.
rvit_0105_3	0.63 150	0.44 313	1.08 314	0.72 354	0.40 225	0.64 128	0.71 310	1.03 105	1.17 252	0.82 101	0.70 56	0.80 127	0.70 171	0.91 103	0.56 196	0.35 354	0.34 378	0.34 347	0.32 357	0.27 253	0.28 285

fast-acv-ft	0.94 299	0.44 313	1.40 363	0.58 229	0.51 296	1.77 387	0.69 306	1.36 204	1.42 367	1.29 279	1.86 378	1.74 370	1.25 356	1.52 229	1.38 362	0.26 277	0.28 344	0.28 290	0.28 325	0.27 253	0.26 264

Anonymous3	0.61 139	0.44 313	1.11 321	0.59 242	0.49 278	0.93 264	0.65 291	0.93 68	0.81 95	0.72 78	0.88 95	0.65 84	0.69 168	1.06 141	0.53 185	0.35 354	0.30 359	0.26 263	0.26 295	0.31 301	0.27 273

TDLM	1.06 331	0.44 313	0.79 202	0.63 285	0.50 285	0.89 248	1.44 415	1.48 230	1.26 297	1.12 182	1.40 291	1.08 237	0.98 293	6.65 429	0.78 268	0.33 339	0.21 279	0.33 337	0.26 295	0.37 330	0.24 231

DRN-Test	1.00 320	0.44 313	1.13 325	0.70 344	0.81 397	1.62 371	0.79 330	2.14 391	1.44 370	1.78 387	1.33 265	1.43 318	1.05 318	2.18 315	1.53 384	0.27 292	0.21 279	0.31 317	0.30 345	0.32 309	0.28 285

CBMV_ROB	0.90 289	0.44 313	0.63 84	0.51 124	0.37 188	1.25 329	0.49 201	1.77 306	1.27 303	1.41 331	2.00 389	1.33 303	1.08 325	2.17 312	0.76 260	0.43 384	0.42 407	0.47 395	0.44 395	0.41 350	0.36 336

CBMV	0.95 302	0.44 313	0.66 103	0.53 157	0.35 166	1.53 363	1.63 426	1.69 284	1.42 367	2.00 407	1.60 339	1.43 318	1.17 338	1.59 244	0.99 313	0.34 347	0.34 378	0.39 374	0.33 364	0.33 316	0.32 316
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 315	0.45 320	3.71 441	0.55 194	0.43 245	1.81 390	0.68 302	1.14 152	1.14 230	1.18 229	1.42 294	1.58 347	1.44 375	1.34 193	1.59 387	0.24 233	0.23 308	0.20 97	0.19 132	0.26 239	0.25 243

GMStereo	0.55 105	0.45 320	0.94 263	0.50 97	0.32 131	0.64 128	0.43 144	1.00 95	1.40 361	0.82 101	0.73 64	0.51 41	0.45 49	0.85 90	0.55 194	0.24 233	0.15 146	0.20 97	0.21 204	0.31 301	0.24 231
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 161	0.46 322	1.05 302	0.66 313	0.66 356	0.53 79	0.48 192	1.20 170	1.12 216	0.76 82	0.92 102	0.78 121	0.53 96	1.03 132	0.59 204	0.37 362	0.28 344	0.40 379	0.31 349	0.37 330	0.32 316

SACVNet	0.85 274	0.46 322	0.85 216	0.81 383	0.56 318	0.80 222	0.79 330	1.68 282	1.12 216	1.34 311	1.33 265	1.25 283	0.94 274	2.39 333	0.76 260	0.34 347	0.26 329	0.31 317	0.29 336	0.35 320	0.44 367

LMCR-Stereo	0.82 259	0.46 322	0.88 240	0.75 368	0.43 245	1.33 340	0.56 255	2.43 429	0.98 156	1.53 357	1.49 316	0.74 108	1.00 303	1.63 249	0.89 297	0.28 305	0.17 208	0.22 150	0.17 98	0.29 281	0.20 167

S-Stereo	1.15 355	0.46 322	2.17 416	0.81 383	0.80 395	1.21 324	1.19 400	1.93 355	2.02 417	1.47 344	2.11 397	1.57 344	1.17 338	2.05 304	1.41 370	0.40 371	0.40 403	0.35 355	0.31 349	0.44 365	0.70 416

NOSS_ROB	1.26 364	0.46 322	0.62 81	0.56 207	0.38 205	1.06 296	0.78 327	1.73 290	1.40 361	1.01 147	1.43 298	1.10 249	0.75 180	10.62 470	0.65 226	0.45 390	0.43 408	0.48 396	0.45 397	0.44 365	0.41 354

FADNet-RVC-Resample	0.84 270	0.47 327	2.10 412	0.61 266	0.45 259	1.07 298	0.61 282	1.59 260	1.20 270	1.08 161	0.98 120	1.03 226	0.98 293	2.17 312	0.72 248	0.23 218	0.22 297	0.30 311	0.32 357	0.35 320	0.34 326

GANet	1.36 375	0.47 327	0.86 222	0.67 325	0.45 259	1.34 342	1.73 428	1.64 274	1.24 289	1.49 352	2.38 410	1.55 342	1.20 347	9.30 458	0.93 302	0.30 318	0.31 365	0.33 337	0.28 325	0.39 343	0.30 301

StereoDRNet	0.98 313	0.47 327	1.70 391	0.76 370	0.94 412	1.51 361	0.91 360	1.92 351	1.32 326	1.61 372	1.13 189	1.47 332	0.97 289	1.75 269	1.46 379	0.28 305	0.23 308	0.29 300	0.27 305	0.35 320	0.27 273

WCMA_ROB	1.84 410	0.47 327	1.31 352	0.69 339	0.57 321	2.11 410	1.14 394	1.87 336	1.73 398	4.04 450	6.43 453	5.62 453	3.61 449	2.59 341	1.94 400	0.52 403	0.44 411	0.39 374	0.42 391	0.48 378	0.47 375

dd	0.59 130	0.48 331	0.97 274	0.55 194	0.32 131	0.64 128	0.47 183	1.02 101	1.34 333	0.78 88	0.86 90	0.58 65	0.54 101	1.01 128	0.86 294	0.28 305	0.18 225	0.26 263	0.19 132	0.32 309	0.24 231

ADCP+	1.99 420	0.48 331	7.73 454	0.66 313	0.91 408	2.30 417	1.05 384	1.82 322	1.34 333	1.54 361	1.32 263	1.74 370	1.61 392	2.17 312	13.37 464	0.24 233	0.21 279	0.32 329	0.28 325	0.37 330	0.29 289

DeepPruner_ROB	0.74 222	0.48 331	0.87 233	0.57 223	0.44 252	0.79 216	0.54 232	1.73 290	0.96 143	1.38 323	1.27 242	1.24 279	0.73 176	1.43 214	0.73 251	0.34 347	0.28 344	0.27 277	0.26 295	0.31 301	0.31 311

DualNet (step1)	0.83 265	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	1.23 171	0.67 232	0.57 412	0.28 344	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

test_sample9	1.86 412	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	2.27 324	7.92 452	0.57 412	12.61 481	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

test_sample8	2.19 425	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.82 322	1.15 241	2.26 414	1.30 251	4.94 448	2.52 437	2.27 324	7.92 452	0.57 412	12.61 481	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

BEATNet_4x	0.73 219	0.49 334	1.17 333	0.53 157	0.26 26	1.03 290	0.55 247	1.82 322	1.06 189	1.21 241	1.22 222	0.96 203	0.91 257	1.01 128	1.06 319	0.21 169	0.14 92	0.24 206	0.19 132	0.37 330	0.21 183

Nwc_Net	1.09 339	0.49 334	1.33 357	0.89 409	0.80 395	1.49 360	0.66 296	2.19 405	1.27 303	1.32 300	2.26 405	1.96 390	1.54 385	1.92 290	1.34 357	0.40 371	0.30 359	0.43 386	0.45 397	0.38 339	0.37 340

RYNet	1.17 358	0.49 334	1.24 342	0.70 344	0.97 416	1.71 378	0.92 362	1.91 348	1.46 372	1.38 323	1.14 193	1.88 378	1.30 365	4.24 381	1.87 395	0.26 277	0.21 279	0.35 355	0.27 305	0.55 394	0.54 391

XPNet_ROB	0.96 303	0.49 334	1.09 316	0.72 354	0.57 321	1.11 302	1.14 394	1.66 280	1.23 285	1.85 397	1.39 289	1.64 358	1.11 330	1.80 278	1.42 374	0.38 366	0.30 359	0.33 337	0.29 336	0.37 330	0.34 326

STTStereo	0.78 244	0.50 341	1.22 338	0.64 294	0.54 310	0.89 248	0.54 232	1.44 224	1.11 212	1.38 323	1.09 167	1.27 291	0.85 229	1.43 214	0.83 286	0.29 314	0.27 337	0.33 337	0.39 383	0.32 309	0.30 301

RP	1.09 339	0.50 341	1.12 323	0.90 410	1.04 418	1.11 302	0.84 342	1.80 318	1.62 388	1.55 364	2.00 389	1.90 382	1.78 405	1.84 281	1.25 344	0.52 403	0.36 392	0.48 396	0.36 377	0.45 368	0.43 365

edge stereo	1.11 344	0.50 341	1.30 351	0.71 351	0.65 354	1.14 307	0.75 319	1.93 355	1.37 348	1.71 381	1.83 373	2.54 418	1.44 375	2.43 335	1.23 342	0.42 379	0.41 405	0.54 408	0.35 373	0.42 354	0.46 372

ACV-stereo	0.99 315	0.51 344	1.41 365	0.56 207	0.41 232	2.43 423	0.57 265	1.15 154	1.18 259	0.81 97	1.01 132	3.39 434	2.14 426	1.60 245	1.07 322	0.27 292	0.22 297	0.22 150	0.22 231	0.28 270	0.32 316

SDNR	1.62 397	0.51 344	2.17 416	0.53 157	0.56 318	3.80 450	0.45 171	1.54 252	1.29 312	1.33 308	2.41 413	1.08 237	0.96 286	11.18 471	1.16 335	0.66 423	0.63 436	0.43 386	0.32 357	0.64 408	0.67 413

GwcNet	1.08 336	0.51 344	2.33 421	0.79 377	1.18 431	1.76 384	0.70 308	1.68 282	1.47 373	1.41 331	1.64 350	1.74 370	1.04 314	2.20 318	1.41 370	0.30 318	0.29 355	0.29 300	0.27 305	0.30 292	0.35 331

FADNet_RVC	0.83 265	0.51 344	1.83 403	0.54 172	0.42 237	1.19 321	0.46 177	1.51 242	1.09 205	0.89 113	1.24 228	0.91 175	0.87 242	2.11 309	1.11 330	0.27 292	0.22 297	0.31 317	0.28 325	0.43 359	0.38 346

rvit_105_1	0.72 202	0.52 348	1.01 287	0.78 375	0.49 278	0.75 194	0.87 350	1.12 148	1.18 259	0.99 140	0.79 78	0.90 173	0.77 192	1.26 178	0.75 257	0.41 375	0.36 392	0.36 363	0.41 388	0.30 292	0.33 322

AF-Net	1.13 349	0.52 348	1.33 357	0.86 399	0.91 408	1.38 348	0.71 310	2.16 396	1.62 388	1.56 365	2.40 412	1.99 393	1.65 395	1.81 280	1.48 381	0.48 398	0.28 344	0.49 398	0.33 364	0.39 343	0.32 316

AANet_RVC	1.16 357	0.52 348	1.49 380	0.65 306	0.45 259	0.75 194	0.69 306	1.42 217	1.55 385	1.34 311	1.87 380	1.53 339	0.78 198	7.43 444	1.38 362	0.25 257	0.17 208	0.19 70	0.16 81	0.22 177	0.26 264

PSMNet_ROB	0.90 289	0.52 348	1.17 333	0.72 354	0.61 343	1.27 331	1.12 392	1.76 302	1.12 216	1.09 167	1.28 247	1.45 325	0.89 253	1.65 251	1.42 374	0.33 339	0.25 324	0.37 366	0.39 383	0.35 320	0.29 289

APVNet	1.06 331	0.53 352	1.42 366	0.84 392	0.79 390	1.92 398	0.82 340	1.90 344	1.08 199	1.08 161	1.43 298	1.56 343	1.13 335	3.07 357	1.58 385	0.31 325	0.34 378	0.42 384	0.36 377	0.36 326	0.37 340

FINET	0.97 309	0.54 353	1.60 386	0.63 285	0.79 390	1.08 299	1.07 387	1.56 257	2.20 423	1.15 205	1.49 316	0.94 189	0.88 247	2.32 327	1.05 317	0.42 379	0.35 387	0.32 329	0.28 325	0.43 359	0.38 346

NCC-stereo	1.10 341	0.54 353	1.24 342	0.84 392	0.94 412	1.29 334	0.89 354	2.01 371	1.34 333	1.32 300	1.74 362	1.88 378	1.74 402	2.35 329	1.25 344	0.45 390	0.37 394	0.45 390	0.58 420	0.42 354	0.42 358

Abc-Net	1.10 341	0.54 353	1.24 342	0.84 392	0.94 412	1.29 334	0.89 354	2.01 371	1.34 333	1.32 300	1.74 362	1.88 378	1.74 402	2.35 329	1.25 344	0.45 390	0.37 394	0.45 390	0.58 420	0.42 354	0.42 358
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Anonymous_2	1.30 367	0.55 356	0.82 211	0.52 143	0.58 330	1.01 285	0.64 289	1.25 187	0.97 151	0.96 130	0.78 74	1.33 303	1.29 361	1.03 132	0.74 252	0.62 419	0.64 437	1.06 437	9.63 475	1.16 434	0.49 382

ADCRef	1.35 374	0.55 356	2.37 423	0.72 354	0.77 386	1.94 400	0.78 327	1.91 348	1.27 303	1.57 369	1.59 338	1.36 309	1.41 372	1.54 235	7.53 447	0.23 218	0.20 258	0.32 329	0.30 345	0.29 281	0.29 289

NaN_ROB	1.13 349	0.55 356	1.15 330	0.64 294	0.48 275	1.61 370	2.03 445	1.72 289	1.48 374	2.09 410	1.27 242	1.40 313	1.08 325	3.94 377	1.30 352	0.28 305	0.34 378	0.28 290	0.28 325	0.30 292	0.33 322

sAnonymous2	0.55 105	0.56 359	1.46 373	0.60 253	0.51 296	0.48 36	0.52 219	0.79 27	0.68 64	0.50 41	0.67 46	0.46 22	0.62 147	0.59 25	0.40 81	0.22 193	0.17 208	0.22 150	0.21 204	0.86 422	0.56 395

CroCo_RVC	0.55 105	0.56 359	1.46 373	0.60 253	0.51 296	0.48 36	0.52 219	0.79 27	0.68 64	0.50 41	0.67 46	0.46 22	0.62 147	0.59 25	0.40 81	0.22 193	0.17 208	0.22 150	0.21 204	0.86 422	0.56 395

NCCL2	1.00 320	0.56 359	1.06 306	0.75 368	0.57 321	1.31 338	1.72 427	1.77 306	1.36 344	1.50 353	1.17 206	1.91 383	1.17 338	1.54 235	1.29 351	0.35 354	0.31 365	0.45 390	0.44 395	0.40 347	0.40 350

MeshStereo	2.26 427	0.56 359	0.92 257	0.61 266	0.49 278	2.60 428	1.02 381	3.18 442	2.05 419	7.40 470	4.98 449	7.58 459	2.98 444	6.37 425	1.96 401	0.43 384	0.43 408	0.45 390	0.39 383	0.43 359	0.42 358
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
ADCL	1.72 407	0.57 363	3.66 439	0.67 325	0.61 343	2.61 429	1.85 434	1.96 360	1.67 392	1.90 401	1.83 373	2.06 401	1.90 415	2.13 310	9.15 457	0.26 277	0.24 317	0.34 347	0.32 357	0.38 339	0.35 331

PA-Net	1.01 324	0.57 363	1.29 350	0.64 294	0.74 376	1.19 321	0.84 342	1.69 284	1.43 369	1.16 215	1.19 215	1.32 302	1.19 344	3.42 369	1.25 344	0.29 314	0.45 415	0.33 337	0.49 407	0.32 309	0.47 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 413	0.57 363	2.18 418	0.63 285	0.40 225	2.80 434	1.57 423	2.39 426	5.88 461	2.36 421	3.57 432	3.72 438	2.97 443	4.74 390	1.76 391	0.34 347	0.30 359	0.32 329	0.29 336	0.48 378	0.37 340

HBP-ISP	0.96 303	0.58 366	0.72 146	0.61 266	0.46 269	1.64 374	0.76 322	1.86 334	1.28 308	1.30 288	1.53 323	0.86 156	0.94 274	3.27 365	0.69 239	0.45 390	0.44 411	0.54 408	0.48 404	0.47 375	0.40 350

Wz-Net-MNSev	1.11 344	0.58 366	2.23 419	0.66 313	0.71 370	1.95 401	1.46 416	1.98 365	1.45 371	1.79 390	1.43 298	1.49 334	1.33 368	1.97 297	1.42 374	0.27 292	0.23 308	0.28 290	0.28 325	0.34 319	0.31 311

PS-NSSS	0.99 315	0.58 366	0.93 259	0.58 229	0.57 321	0.91 253	0.80 336	1.81 321	1.14 230	1.14 199	1.67 356	1.00 213	0.83 223	4.62 389	0.78 268	0.37 362	0.31 365	0.52 402	0.32 357	0.45 368	0.38 346

FC-DCNN v2	2.81 445	0.59 369	0.85 216	0.73 362	0.57 321	2.97 438	1.05 384	3.39 446	2.61 434	6.98 466	7.67 461	10.38 469	6.31 464	5.75 415	3.37 427	0.53 409	0.48 420	0.51 400	0.50 410	0.53 390	0.51 387

SuperB	2.53 437	0.59 369	18.45 468	0.69 339	0.50 285	1.87 397	0.88 352	1.67 281	2.39 426	1.50 353	1.42 294	1.14 261	1.15 337	4.28 384	5.07 437	0.24 233	0.19 241	0.22 150	0.19 132	7.86 476	0.34 326

MANE	6.19 460	0.59 369	1.03 298	0.93 416	1.22 434	13.38 473	2.69 459	12.81 475	17.94 478	8.21 471	10.82 470	14.72 473	11.68 469	11.39 472	11.90 463	0.59 416	0.50 425	0.52 402	1.76 461	0.55 394	0.54 391

FC-DCNN	2.72 444	0.59 369	0.86 222	0.73 362	0.57 321	2.91 435	1.04 383	3.01 440	2.60 433	6.83 465	7.64 460	9.92 466	6.33 465	5.21 398	3.14 422	0.53 409	0.48 420	0.51 400	0.50 410	0.53 390	0.51 387

DPSNet	1.69 403	0.59 369	4.33 442	0.70 344	0.57 321	2.02 406	1.62 425	3.35 445	1.78 402	1.48 350	1.38 285	2.17 403	2.84 441	4.77 391	3.66 429	0.48 398	0.31 365	0.29 300	0.25 278	0.64 408	0.48 378

CSAN	1.41 381	0.59 369	1.26 345	0.70 344	0.50 285	1.76 384	1.78 429	1.77 306	1.90 411	2.35 419	2.32 407	1.92 386	1.94 417	5.56 410	1.49 382	0.43 384	0.35 387	0.40 379	0.41 388	0.43 359	0.41 354

LALA_ROB	1.01 324	0.59 369	1.16 331	0.67 325	0.51 296	1.63 372	1.26 407	1.69 284	1.38 352	1.81 394	1.37 281	1.94 388	1.02 310	1.58 242	1.38 362	0.37 362	0.27 337	0.43 386	0.37 380	0.43 359	0.37 340

MSMD_ROB	1.99 420	0.59 369	0.89 246	0.70 344	0.61 343	3.95 452	0.94 368	1.80 318	1.79 403	4.41 454	4.43 439	8.17 462	3.66 450	3.40 367	1.33 355	0.52 403	0.48 420	0.54 408	0.58 420	0.53 390	0.50 383

TRStereo	0.60 133	0.60 377	0.97 274	0.74 365	0.67 359	0.46 33	0.38 92	1.85 331	0.89 117	0.79 91	0.80 83	0.88 164	0.39 29	1.10 150	0.41 92	0.23 218	0.15 146	0.23 186	0.24 265	0.17 35	0.15 37

GMStereo_Zeroshot	0.67 183	0.61 378	1.01 287	0.64 294	0.37 188	0.84 241	0.35 64	1.05 116	1.12 216	1.12 182	1.06 155	1.27 291	0.54 101	1.19 166	0.59 204	0.32 331	0.17 208	0.31 317	0.18 112	0.52 388	0.22 200

FADNet	0.92 294	0.61 378	1.81 400	0.62 277	0.55 316	0.96 273	0.57 265	1.78 310	1.33 330	0.93 122	1.01 132	1.36 309	1.01 305	2.71 346	0.75 257	0.33 339	0.34 378	0.31 317	0.34 369	0.59 401	0.40 350

DANet	1.08 336	0.61 378	1.32 355	0.85 397	0.72 372	1.37 345	0.51 209	1.54 252	1.15 241	1.78 387	1.54 325	2.01 395	1.11 330	2.90 352	2.00 403	0.33 339	0.30 359	0.40 379	0.30 345	0.44 365	0.45 369
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 406	0.62 381	1.45 371	0.67 325	0.61 343	1.81 390	1.08 388	2.52 432	1.70 395	1.77 386	1.73 361	1.98 392	1.25 356	12.57 473	1.84 394	0.34 347	0.37 394	0.56 416	0.38 382	0.45 368	0.43 365

FCDSN-DC	2.32 429	0.63 382	0.81 208	0.84 392	0.75 382	2.23 414	0.94 368	2.09 385	1.80 404	5.45 463	7.72 462	7.77 461	6.93 467	3.39 366	1.80 393	0.52 403	0.48 420	0.52 402	0.51 413	0.57 397	0.58 400
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 399	0.63 382	1.56 383	1.11 429	0.74 376	2.98 439	0.91 360	1.55 256	1.22 282	2.76 433	8.18 465	2.32 410	2.53 438	1.92 290	1.87 395	0.48 398	0.44 411	0.45 390	0.31 349	0.60 405	0.57 399

ETE_ROB	0.96 303	0.64 384	1.16 331	0.69 339	0.48 275	1.14 307	1.13 393	1.77 306	1.19 265	1.91 402	1.45 303	1.73 368	1.05 318	1.60 245	1.14 333	0.32 331	0.26 329	0.38 369	0.34 369	0.39 343	0.41 354

PDISCO_ROB	1.32 371	0.65 385	1.44 367	1.36 433	1.46 440	2.55 426	0.92 362	2.45 430	2.07 420	1.37 318	1.49 316	1.65 360	1.00 303	2.82 348	1.35 360	1.01 431	0.27 337	0.54 408	0.47 402	0.71 417	0.73 419

dad	0.86 279	0.66 386	1.06 306	0.56 207	0.37 188	0.76 199	0.44 157	1.17 158	1.50 377	1.44 339	1.27 242	1.34 307	0.75 180	2.52 339	0.84 289	0.42 379	0.27 337	0.83 429	0.26 295	0.41 350	0.29 289

Wz-Net-LNSev	1.03 327	0.67 387	2.71 432	0.64 294	0.84 401	1.75 382	1.00 378	1.80 318	1.32 326	1.28 274	1.25 232	1.65 360	1.22 351	1.39 207	1.40 366	0.28 305	0.26 329	0.24 206	0.23 253	0.33 316	0.32 316

ccnet	1.12 346	0.67 387	1.01 287	0.78 375	0.73 375	1.72 380	0.99 376	1.84 330	1.26 297	1.47 344	1.85 377	1.75 373	1.29 361	1.75 269	1.88 397	0.57 412	0.53 428	0.57 418	0.55 417	0.59 401	0.54 391

FADNet-RVC	0.88 284	0.67 387	1.93 407	0.60 253	0.48 275	0.91 253	0.60 281	1.71 288	1.18 259	0.90 115	0.96 111	1.36 309	0.92 260	2.25 322	1.17 337	0.30 318	0.29 355	0.32 329	0.32 357	0.41 350	0.35 331

STTRV1_RVC	1.58 391	0.68 390	1.96 409	0.88 405	1.12 424	1.57 367	0.90 359	2.25 412	1.75 401	1.29 279	2.02 392	1.40 313	1.22 351	9.77 466	1.31 353	0.81 426	0.33 376	0.54 408	0.49 407	0.73 419	0.52 389

Syn2CoEx	1.14 351	0.69 391	1.66 389	0.80 380	0.67 359	1.40 350	0.88 352	2.06 381	1.54 383	1.25 265	1.58 337	1.42 317	1.50 384	4.09 379	1.40 366	0.36 358	0.32 372	0.34 347	0.29 336	0.29 281	0.34 326

psmorigin	1.52 388	0.69 391	10.52 462	0.68 336	0.59 337	1.13 306	0.70 308	1.57 258	1.19 265	1.99 405	1.79 369	2.26 406	1.47 380	2.09 307	1.36 361	0.39 369	0.40 403	0.34 347	0.33 364	0.43 359	0.56 395

ADCPNet	1.85 411	0.69 391	8.07 455	0.71 351	0.58 330	2.79 433	1.22 402	1.94 357	1.54 383	1.88 398	1.69 357	2.46 417	2.04 421	2.37 331	6.48 442	0.38 366	0.37 394	0.38 369	0.43 393	0.47 375	0.45 369

XX-TBD	0.46 44	0.70 394	0.35 1	0.79 377	0.25 23	0.58 102	0.26 15	0.69 10	1.27 303	0.76 82	1.00 126	0.45 20	0.33 15	0.47 6	0.37 60	0.19 111	0.15 146	0.15 4	0.11 7	0.17 35	0.14 19

SHD	1.31 369	0.71 395	2.34 422	0.86 399	0.75 382	1.77 387	0.65 291	2.22 409	2.50 432	2.40 423	1.71 359	1.91 383	1.60 391	1.93 293	2.37 411	0.38 366	0.31 365	0.38 369	0.40 387	0.48 378	0.50 383

RTSC	1.29 365	0.73 396	2.44 424	0.83 391	0.57 321	1.85 395	0.65 291	1.88 339	2.00 416	2.20 413	1.66 354	1.60 350	1.26 358	2.33 328	3.92 431	0.32 331	0.23 308	0.27 277	0.29 336	0.37 330	0.37 340

ADCMid	1.89 416	0.73 396	5.06 445	0.72 354	0.67 359	2.00 405	1.14 394	1.97 364	1.48 374	2.86 436	1.81 372	2.37 412	2.05 423	2.24 320	10.39 461	0.33 339	0.31 365	0.39 374	0.43 393	0.50 382	0.44 367

DeepPrunerF	1.60 394	0.73 396	5.81 450	0.88 405	1.19 432	0.91 253	0.95 370	2.19 405	5.24 459	1.17 224	1.30 251	1.19 268	1.30 365	4.90 394	1.66 390	0.42 379	0.34 378	0.52 402	0.47 402	0.41 350	0.40 350

ELAS_RVC	2.48 436	0.74 399	1.90 405	1.05 424	0.92 410	2.76 431	4.01 467	2.76 435	4.11 452	4.69 457	4.63 443	4.62 443	5.96 462	3.97 378	3.96 432	0.63 421	0.53 428	0.56 416	0.52 414	0.64 408	0.63 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 431	0.74 399	1.54 382	0.99 420	0.92 410	4.78 458	2.33 455	3.33 444	3.37 445	5.05 462	4.77 447	3.67 436	4.53 457	3.42 369	4.50 435	0.62 419	0.53 428	0.55 413	0.53 415	0.63 406	0.64 412
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 365	0.75 401	1.33 357	1.05 424	0.88 407	1.73 381	0.52 219	1.89 341	3.28 443	1.29 279	4.88 448	1.22 272	1.46 378	1.77 276	1.45 378	0.60 417	0.26 329	0.29 300	0.25 278	0.52 388	0.37 340

DGSMNet	1.14 351	0.76 402	2.49 426	0.81 383	0.86 404	1.39 349	1.39 412	2.13 387	1.35 341	1.26 269	1.63 349	1.48 333	0.98 293	1.75 269	1.10 328	0.45 390	0.43 408	0.55 413	0.49 407	0.75 420	0.70 416

PWC_ROB	1.24 361	0.76 402	2.46 425	0.72 354	0.78 388	1.15 312	0.49 201	1.75 296	1.92 412	2.31 416	3.07 425	1.59 348	1.40 371	2.46 336	2.10 407	0.33 339	0.22 297	0.35 355	0.24 265	0.38 339	0.41 354

aanetorigin	1.23 360	0.79 404	2.78 434	0.70 344	0.79 390	0.99 282	1.06 386	1.06 129	1.37 348	3.52 445	2.61 418	1.72 367	1.63 393	1.99 298	1.78 392	0.25 257	0.24 317	0.26 263	0.25 278	0.38 339	0.45 369

RGC	1.14 351	0.79 404	1.26 345	0.91 413	0.96 415	1.52 362	0.77 325	1.92 351	1.26 297	1.54 361	1.93 385	2.02 397	1.54 385	2.25 322	1.31 353	0.44 389	0.35 387	0.58 419	0.48 404	0.47 375	0.46 372

MFN_U_SF_RVC	1.52 388	0.84 406	3.42 437	0.87 404	0.66 356	2.56 427	0.95 370	2.36 422	1.70 395	1.98 404	1.86 378	2.45 416	1.79 406	2.95 353	2.58 413	0.52 403	0.48 420	0.55 413	0.59 423	0.59 401	0.61 406

PVD	1.70 404	0.84 406	2.26 420	0.94 418	0.83 400	2.48 424	0.97 372	2.59 434	3.35 444	3.01 442	2.77 421	2.34 411	2.47 436	2.67 345	3.14 422	0.47 397	0.45 415	0.59 420	0.48 404	0.59 401	0.75 421

SAMSARA	1.55 390	0.84 406	2.61 429	1.22 432	1.07 419	2.50 425	1.93 439	2.05 376	1.89 409	2.75 432	1.66 354	2.81 426	1.69 400	3.08 359	1.97 402	0.46 396	0.51 426	0.42 384	0.46 400	0.58 399	0.59 402

GANetREF_RVC	1.07 333	0.86 409	1.31 352	0.82 388	0.53 307	1.41 354	1.31 409	1.76 302	1.52 380	1.27 272	1.31 257	1.46 327	1.24 355	2.03 301	0.96 309	0.56 411	0.45 415	0.67 424	0.50 410	0.88 424	0.59 402
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 408	0.87 410	3.56 438	0.80 380	0.75 382	3.72 447	2.44 458	1.82 322	1.82 406	1.74 383	1.91 384	1.92 386	1.26 358	7.69 448	1.28 350	0.45 390	0.47 419	0.52 402	0.77 432	0.50 382	0.50 383

XQC	1.37 376	0.87 410	2.56 428	0.84 392	0.69 367	1.83 393	0.89 354	2.07 382	1.88 408	1.88 398	1.53 323	1.91 383	1.55 387	2.85 351	3.05 419	0.48 398	0.29 355	0.44 389	0.39 383	0.69 415	0.60 405

SQANet	1.31 369	0.88 412	1.08 314	1.83 443	1.44 439	1.44 356	0.75 319	1.74 294	1.09 205	1.32 300	1.26 239	1.28 294	1.01 305	1.50 228	0.83 286	2.50 449	0.34 378	1.47 441	0.55 417	2.32 444	1.57 445

PASM	1.34 373	0.92 413	2.62 430	0.86 399	0.87 406	1.03 290	1.08 388	1.50 236	1.51 379	1.82 395	1.41 293	1.68 363	1.26 358	4.87 393	1.34 357	0.61 418	0.65 439	0.68 425	0.78 433	0.69 415	0.68 415

WZ-Net	1.95 417	0.95 414	10.10 459	0.86 399	0.78 388	1.69 377	1.60 424	2.20 408	1.98 415	2.08 409	1.93 385	2.30 408	1.97 418	5.30 400	3.17 424	0.34 347	0.26 329	0.29 300	0.31 349	0.51 386	0.47 375

GASNet	0.99 315	0.97 415	1.72 394	0.98 419	0.68 365	0.83 234	0.67 299	1.60 264	1.28 308	1.31 298	1.22 222	1.22 272	1.21 350	2.41 334	1.41 370	0.43 384	0.26 329	0.36 363	0.34 369	0.55 394	0.31 311

anonymity	1.12 346	0.97 415	1.21 336	1.07 427	1.12 424	1.08 299	0.89 354	1.95 359	1.16 249	1.29 279	1.26 239	1.22 272	1.09 328	1.15 158	1.01 315	1.02 433	1.00 456	0.97 433	0.97 444	0.98 426	0.99 430

Consistency-Raft	1.25 363	0.99 417	1.93 407	1.02 423	1.21 433	0.96 273	1.01 380	1.75 296	1.92 412	1.36 316	2.12 398	1.44 323	1.01 305	1.14 157	1.40 366	0.72 424	0.82 443	0.89 431	0.98 446	1.31 439	0.95 428

ADCS	2.25 426	0.99 417	5.55 447	0.81 383	0.74 376	2.19 413	1.80 430	2.27 415	2.14 421	2.80 435	2.13 399	2.40 414	2.03 420	2.64 344	13.69 465	0.41 375	0.39 401	0.40 379	0.45 397	0.58 399	0.56 395

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 341	1.02 419	1.00 283	0.82 388	0.67 359	1.93 399	0.93 366	1.62 271	1.11 212	1.15 205	1.25 232	1.50 335	0.79 202	1.96 296	0.76 260	1.89 443	0.34 378	0.79 428	0.36 377	1.25 438	0.83 423

SPS-STEREO	1.67 400	1.04 420	1.23 339	1.21 431	1.13 427	1.82 392	1.11 390	2.16 396	1.52 380	3.07 444	2.32 407	2.82 427	1.80 407	4.11 380	2.04 404	1.03 434	0.99 455	0.97 433	0.94 442	1.03 431	1.02 431
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 413	1.07 421	1.45 371	1.07 427	1.17 429	1.47 357	1.48 418	1.89 341	1.93 414	1.94 403	4.67 446	3.08 431	1.80 407	6.51 427	1.65 388	1.06 436	0.86 450	1.08 438	1.32 451	0.93 425	1.26 440
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 434	1.07 421	2.14 415	1.18 430	1.10 421	2.14 412	1.36 411	1.96 360	1.66 391	5.46 464	7.07 456	4.95 449	4.32 456	5.50 407	2.26 410	1.04 435	1.02 458	0.99 435	0.97 444	1.02 429	1.04 433

EDNetEfficient	2.37 431	1.10 423	8.08 456	0.74 365	0.71 370	0.98 281	1.56 421	1.46 227	4.06 451	4.90 459	2.82 422	2.25 405	3.48 448	2.95 353	9.97 458	0.26 277	0.24 317	0.26 263	0.30 345	0.68 414	0.61 406

AnyNet_C32	1.96 418	1.10 423	5.17 446	0.90 410	1.11 422	2.12 411	2.37 456	1.85 331	1.48 374	2.45 424	1.70 358	2.05 400	1.64 394	2.50 338	10.28 460	0.37 362	0.34 378	0.35 355	0.41 388	0.49 381	0.54 391

LSM	6.33 461	1.10 423	13.19 464	1.41 437	68.17 487	1.64 374	1.90 438	1.92 351	2.46 428	2.99 440	3.11 426	1.88 378	1.80 407	2.61 343	2.06 406	0.41 375	0.58 434	0.50 399	0.57 419	0.64 408	17.66 482

otaku	1.60 394	1.11 426	1.21 336	2.20 446	1.56 441	1.97 402	1.24 403	2.07 382	1.36 344	1.44 339	1.62 346	1.73 368	1.19 344	1.73 268	0.98 312	2.89 454	0.57 433	1.74 442	0.60 424	2.78 450	1.94 451

AnonymousM	0.59 130	1.11 426	0.41 11	0.44 31	0.32 131	0.43 25	0.47 183	1.05 116	0.64 45	0.98 137	0.63 40	0.67 92	0.43 41	0.59 25	0.41 92	0.20 140	0.15 146	1.84 445	0.84 436	0.14 3	0.13 4

MFMNet_re	1.40 380	1.14 428	1.68 390	1.39 435	1.07 419	1.48 358	1.43 414	1.87 336	1.82 406	2.26 414	2.19 402	1.51 337	1.86 412	1.52 229	1.25 344	0.93 429	0.83 444	0.84 430	0.80 434	0.99 428	1.05 435

Ntro	1.64 398	1.15 429	1.23 339	2.48 451	1.83 443	2.09 409	1.16 397	1.96 360	1.38 352	1.21 241	1.62 346	1.62 352	1.29 361	1.87 287	1.11 330	3.04 455	0.56 432	1.82 444	0.64 425	2.80 451	2.05 452

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 422	1.15 429	3.10 435	1.05 424	0.76 385	5.03 461	2.40 457	2.16 396	2.62 435	1.89 400	2.28 406	2.69 423	1.65 395	9.35 460	2.04 404	0.64 422	0.51 426	0.68 425	0.71 430	1.09 433	0.67 413

UDGNet	0.72 202	1.17 431	0.80 207	0.77 373	0.41 232	0.77 207	0.38 92	0.97 87	1.34 333	0.81 97	0.88 95	0.71 105	0.60 134	1.21 168	0.54 190	0.52 403	0.19 241	1.02 436	0.26 295	0.71 417	0.31 311

Wz-Net-SNSev	1.49 384	1.23 432	6.27 452	0.68 336	0.67 359	1.37 345	1.41 413	2.00 367	1.39 356	1.48 350	1.61 343	2.29 407	1.32 367	3.93 376	2.14 408	0.31 325	0.28 344	0.31 317	0.33 364	0.42 354	0.36 336

CC-Net-ROB	1.49 384	1.26 433	1.27 348	0.88 405	0.79 390	1.76 384	1.00 378	1.79 315	1.26 297	1.10 175	1.61 343	1.21 270	0.99 301	8.13 452	0.84 289	1.09 437	0.41 405	2.20 446	0.46 400	1.20 437	0.48 378

RTS	2.67 439	1.38 434	15.28 466	0.99 420	1.26 435	3.78 448	1.96 441	2.15 393	2.62 435	2.61 427	2.85 423	2.60 420	1.59 389	6.27 423	5.71 440	0.40 371	0.28 344	0.35 355	0.35 373	0.50 382	0.48 378

RTSA	2.67 439	1.38 434	15.28 466	0.99 420	1.26 435	3.78 448	1.96 441	2.15 393	2.62 435	2.61 427	2.85 423	2.60 420	1.59 389	6.27 423	5.71 440	0.40 371	0.28 344	0.35 355	0.35 373	0.50 382	0.48 378

WAO-7	2.66 438	1.40 436	1.73 396	1.39 435	1.17 429	3.93 451	1.94 440	4.11 452	3.88 450	2.92 437	5.50 450	4.18 441	3.00 445	7.63 447	3.71 430	1.13 439	1.00 456	1.17 439	1.13 450	1.18 436	1.09 437

ACVNet_2	2.43 435	1.41 437	2.04 410	2.62 452	2.24 450	2.63 430	1.88 437	3.31 443	3.01 440	2.19 412	3.45 431	4.62 443	2.04 421	4.50 387	1.47 380	2.55 450	0.64 437	2.22 447	0.84 436	2.69 449	2.29 455

ACVNet-4b	2.15 423	1.41 437	1.64 387	2.80 453	2.31 453	2.31 418	1.24 403	2.32 418	2.14 421	1.26 269	2.39 411	2.66 422	1.48 381	5.95 420	1.06 319	3.20 459	0.45 415	2.37 450	0.89 439	2.83 454	2.37 456

ACVNet_1	2.18 424	1.45 439	1.72 394	2.85 455	2.33 454	2.28 416	1.46 416	3.08 441	2.22 424	1.82 395	2.05 395	3.56 435	1.98 419	3.09 360	1.40 366	3.17 456	0.60 435	2.40 454	0.92 441	2.91 457	2.37 456

GCST	1.08 336	1.47 440	0.93 259	1.73 441	1.14 428	1.30 336	0.31 40	1.33 195	1.16 249	1.29 279	0.97 119	0.98 206	0.49 80	2.08 306	0.46 141	1.19 440	0.70 440	1.30 440	0.85 438	1.02 429	0.89 426

EDNetEfficientorigin	10.57 469	1.47 440	177.42 492	0.67 325	0.53 307	1.58 368	1.16 397	1.90 344	3.37 445	4.71 458	3.38 429	3.10 432	2.69 440	3.13 361	3.58 428	0.25 257	0.23 308	0.33 337	0.27 305	0.83 421	0.81 422

Dean	2.91 448	1.53 442	2.07 411	2.96 459	2.51 456	3.15 440	2.14 449	4.75 457	4.41 455	2.76 433	6.10 452	5.53 452	2.37 432	2.97 355	1.92 399	3.18 457	0.85 448	2.51 457	1.04 449	2.88 456	2.47 459

WAO-6	2.81 445	1.60 443	1.46 373	2.36 450	2.28 452	3.55 445	2.29 454	4.21 453	4.56 456	2.36 421	4.51 440	4.88 447	2.66 439	4.60 388	4.07 434	1.72 442	1.15 462	2.31 449	1.46 457	2.31 443	1.85 449

LVE	3.31 450	1.67 444	1.64 387	2.85 455	2.42 455	3.20 442	2.26 453	4.78 458	5.05 458	2.35 419	6.91 454	6.02 454	2.37 432	9.15 456	2.17 409	3.19 458	1.08 461	2.38 452	1.47 458	2.81 452	2.40 458

RainbowNet	1.97 419	1.76 445	1.57 384	2.81 454	2.21 449	1.98 404	1.81 431	2.54 433	1.89 409	1.50 353	1.84 375	1.96 390	1.65 395	2.14 311	1.25 344	3.33 461	0.85 448	2.39 453	0.98 446	2.82 453	2.22 453

AnyNet_C01	2.26 427	1.78 446	10.22 461	0.93 416	0.74 376	2.92 437	2.20 451	2.29 417	1.80 404	2.53 426	2.41 413	2.71 424	1.73 401	3.41 368	6.72 444	0.41 375	0.39 401	0.40 379	0.42 391	0.67 413	0.63 408

IMH-64-1	2.70 442	1.79 447	1.46 373	3.26 463	2.66 457	3.23 443	2.10 446	4.08 450	2.75 438	2.34 417	3.81 435	3.06 429	2.22 429	4.25 382	2.59 414	3.75 465	0.84 445	2.75 460	1.35 452	3.15 459	2.60 462

IMH-64	2.70 442	1.79 447	1.46 373	3.26 463	2.66 457	3.23 443	2.10 446	4.08 450	2.75 438	2.34 417	3.81 435	3.06 429	2.22 429	4.25 382	2.59 414	3.75 465	0.84 445	2.75 460	1.35 452	3.15 459	2.60 462

WAO-8	4.40 453	1.82 449	1.79 398	2.34 448	2.20 447	9.19 466	1.53 419	6.09 465	16.46 472	3.94 448	7.84 463	7.32 456	3.72 452	9.41 462	3.31 425	2.00 444	1.07 459	2.44 455	1.37 455	2.50 445	1.68 446

Venus	4.40 453	1.82 449	1.79 398	2.34 448	2.20 447	9.19 466	1.53 419	6.09 465	16.46 472	3.94 448	7.84 463	7.32 456	3.72 452	9.41 462	3.31 425	2.00 444	1.07 459	2.44 455	1.37 455	2.50 445	1.68 446

IMH	3.21 449	1.85 451	1.48 378	3.25 462	2.69 459	4.07 454	2.02 444	4.41 455	3.80 449	2.72 430	7.11 457	4.75 446	2.92 442	5.92 418	2.55 412	3.85 468	0.88 451	2.78 462	1.36 454	3.19 461	2.59 461

JetBlue	3.97 451	2.01 452	10.19 460	1.38 434	2.84 461	10.53 469	9.54 470	3.60 448	2.41 427	2.73 431	3.39 430	4.54 442	4.31 455	7.85 451	6.84 445	0.88 427	0.93 454	0.89 431	0.91 440	1.74 440	1.91 450

TorneroNet-64	5.30 459	2.03 453	1.74 397	3.43 465	2.81 460	10.09 468	2.12 448	9.10 472	17.12 477	4.96 461	9.27 468	10.72 471	3.70 451	9.20 457	4.55 436	3.31 460	0.84 445	2.88 463	1.55 459	3.49 462	3.04 465

TorneroNet	10.70 470	2.03 453	1.82 401	3.43 465	3.01 463	43.83 486	2.22 452	8.87 471	67.47 492	7.17 469	27.36 481	10.68 470	3.85 454	8.67 455	7.65 451	3.59 463	0.88 451	3.04 464	1.57 460	3.71 463	3.17 466

PWCK	2.88 447	2.05 455	5.72 449	2.08 445	1.11 422	3.55 445	3.90 466	2.86 438	3.54 448	3.03 443	3.63 433	3.10 432	2.31 431	8.15 454	3.09 420	2.12 446	0.91 453	1.75 443	0.98 446	2.57 447	1.18 439

KSHMR	8.75 467	2.06 456	2.11 413	3.53 467	3.11 464	4.13 455	2.69 459	5.60 462	61.37 491	3.00 441	55.83 491	4.98 451	2.45 435	4.49 386	2.61 416	3.46 462	1.55 466	3.14 466	1.94 464	3.72 464	3.18 467

Wz-Net-TNSev	1.88 413	2.08 457	7.66 453	0.67 325	0.64 352	2.42 422	1.83 433	2.33 419	1.74 400	1.57 369	1.56 331	2.58 419	1.90 415	4.86 392	3.12 421	0.39 369	0.37 394	0.33 337	0.37 380	0.53 390	0.58 400

coex-ft	8.13 466	2.13 458	98.04 491	0.67 325	0.53 307	1.71 378	1.56 421	1.65 275	11.11 467	18.17 481	3.75 434	3.88 439	7.61 468	2.98 356	6.49 443	0.30 318	0.30 359	0.32 329	0.31 349	0.66 412	0.50 383

UNDER WATER-64	5.27 458	2.32 459	8.78 458	3.93 471	3.54 469	7.61 464	3.03 465	5.84 464	14.19 468	4.04 450	4.04 437	9.39 465	6.26 463	5.93 419	8.48 455	3.60 464	1.51 465	3.13 465	1.88 462	4.29 469	3.61 470

UNDER WATER	5.08 457	2.33 460	5.55 447	3.94 472	3.51 468	5.20 462	2.72 461	5.61 463	16.52 474	3.84 447	4.60 442	9.21 464	5.89 461	5.90 417	8.66 456	3.75 465	1.34 463	3.18 467	1.88 462	4.33 470	3.61 470

ktn	4.70 455	2.38 461	2.12 414	3.76 468	3.24 465	4.85 459	2.95 464	5.52 460	7.37 464	4.07 452	19.32 478	7.46 458	3.47 447	7.39 442	2.95 418	4.04 469	1.85 467	3.26 468	2.22 467	3.08 458	2.65 464

notaker	3.98 452	2.40 462	2.68 431	3.82 470	3.27 467	3.97 453	2.14 449	4.78 458	3.45 447	4.12 453	6.94 455	7.65 460	3.26 446	7.82 450	5.30 439	4.04 469	1.41 464	3.36 469	2.10 466	3.88 465	3.31 468

UDG	1.41 381	2.65 463	0.99 278	1.44 438	1.64 442	1.34 342	0.80 336	1.60 264	1.23 285	1.23 252	1.71 359	2.01 395	1.34 369	1.47 224	1.41 370	0.90 428	0.54 431	2.29 448	0.75 431	1.84 441	1.04 433

DDUNet	1.50 386	2.69 464	1.12 323	1.77 442	1.88 444	1.84 394	0.92 362	1.70 287	1.16 249	1.38 323	1.79 369	1.60 350	1.12 333	1.37 198	1.08 323	1.10 438	0.76 441	2.37 450	0.94 442	2.00 442	1.37 442

DispFullNet	2.34 430	2.85 465	3.66 439	3.08 460	2.27 451	1.97 402	0.67 299	2.00 367	1.70 395	2.52 425	2.00 389	2.23 404	5.86 460	3.44 371	1.58 385	1.01 431	0.32 372	2.64 459	1.94 464	2.85 455	2.24 454

MADNet++	5.01 456	3.14 466	4.91 444	4.55 474	3.94 471	5.20 462	4.41 468	4.40 454	4.13 453	4.95 460	6.08 451	4.74 445	5.37 458	9.40 461	10.67 462	4.65 471	4.15 472	3.97 471	3.34 470	4.09 467	4.08 473

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 193	3.18 467	2.55 427	0.39 5	0.23 8	0.44 27	0.23 5	0.63 4	0.42 4	0.44 17	0.44 8	0.34 4	0.28 4	0.56 20	0.29 4	1.35 441	0.10 1	0.22 150	0.19 132	0.46 374	1.31 441

MADNet+	2.69 441	3.22 468	11.53 463	1.44 438	1.12 424	3.19 441	1.81 431	2.85 437	2.37 425	1.68 379	2.07 396	2.85 428	2.18 427	7.41 443	5.23 438	0.79 425	0.76 441	0.69 427	0.65 426	0.98 426	0.95 428

HanzoNet	11.04 471	3.62 469	8.10 457	4.08 473	3.55 470	4.90 460	2.73 462	7.19 469	10.10 465	31.86 487	28.92 482	21.96 482	36.36 484	18.08 477	10.17 459	7.94 474	3.32 470	3.47 470	3.31 469	7.06 475	4.04 472

test_for_model	1.30 367	3.71 470	0.58 62	3.22 461	2.84 461	0.59 107	0.33 48	1.40 213	0.83 101	1.42 337	0.61 37	0.52 46	0.37 23	0.51 10	0.33 25	2.46 448	0.15 146	0.16 15	0.11 7	4.39 471	1.50 444

FADE	26.59 480	4.78 471	20.96 470	1.89 444	1.92 445	2.91 435	2.00 443	5.58 461	5.04 457	2.92 437	2.16 401	4.13 440	14.18 472	10.23 469	8.46 454	188.09 492	2.77 468	123.78 489	127.92 489	1.06 432	1.10 438

DPSimNet_ROB	11.20 472	4.98 472	35.43 482	2.90 458	4.52 472	7.89 465	17.09 474	4.66 456	6.06 462	14.89 477	10.93 471	17.29 474	36.81 486	13.18 474	15.68 470	2.86 453	6.29 473	5.75 474	5.09 472	3.91 466	7.70 475

DPSMNet_ROB	13.02 474	8.23 473	21.91 472	9.53 477	18.11 475	11.56 471	32.02 482	10.64 474	16.23 471	7.05 468	19.49 480	10.16 468	16.66 474	9.85 468	22.43 477	4.77 473	8.68 474	5.38 473	10.26 477	6.17 474	11.36 476

DGTPSM_ROB	13.01 473	8.23 473	21.87 471	9.51 476	18.10 474	11.56 471	32.01 481	10.63 473	16.20 470	7.03 467	19.48 479	10.15 467	16.66 474	9.83 467	22.42 476	4.75 472	8.68 474	5.37 472	10.25 476	6.16 473	11.36 476

JetRed	6.91 464	8.80 475	25.96 478	2.85 455	3.25 466	13.98 475	11.87 471	6.25 467	4.28 454	4.45 455	4.56 441	6.69 455	5.46 459	7.46 445	14.05 466	2.59 451	3.31 469	2.59 458	2.29 468	4.20 468	3.36 469

ASD4	15.85 475	10.99 476	19.63 469	10.21 478	11.70 473	19.24 476	31.10 480	19.35 477	10.68 466	11.14 472	10.18 469	12.59 472	12.64 470	14.74 475	24.83 479	12.93 480	9.94 479	26.83 482	19.40 480	16.23 479	12.70 481

BEATNet-Init1	26.87 481	13.43 477	70.68 490	0.91 413	0.68 365	57.02 490	21.06 476	32.82 487	32.67 484	52.12 491	53.61 490	66.05 491	49.56 491	48.79 492	34.71 486	0.49 402	0.44 411	0.53 407	0.53 415	0.63 406	0.59 402

Anonymous_1	43.04 488	18.73 478	24.79 475	21.81 479	46.26 485	27.80 477	37.60 483	28.08 482	16.14 469	14.66 476	14.30 472	20.65 476	17.88 476	21.56 478	25.94 480	117.93 491	8.92 476	100.65 488	126.50 488	158.64 492	12.08 478

DPSM_ROB	19.08 476	19.14 479	25.17 476	22.15 480	20.85 477	28.17 478	37.82 484	26.56 480	16.85 475	14.14 474	14.84 473	21.70 477	18.75 477	21.87 479	26.55 481	10.16 478	9.30 477	10.47 477	10.42 478	14.03 477	12.61 479

DPSM	19.08 476	19.14 479	25.17 476	22.15 480	20.85 477	28.17 478	37.82 484	26.56 480	16.85 475	14.14 474	14.84 473	21.70 477	18.75 477	21.87 479	26.55 481	10.16 478	9.30 477	10.47 477	10.42 478	14.03 477	12.61 479

xxxxx1	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

tt_ll	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

ff	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

LRCNet_RVC	22.74 478	32.10 484	21.97 473	29.84 482	26.23 479	4.42 457	0.81 339	22.66 478	2.02 417	26.93 483	29.26 483	23.06 484	15.59 473	23.84 481	18.88 473	31.75 484	19.90 486	34.65 483	32.13 484	30.54 484	28.32 485

PML	51.67 489	36.25 485	13.28 465	7.46 475	20.81 476	108.69 492	232.22 493	8.72 470	27.82 483	87.01 492	269.67 493	69.67 492	61.95 492	24.76 485	14.20 467	9.74 477	3.40 471	9.62 476	4.70 471	18.74 480	4.72 474

CasAABBNet	38.33 482	38.46 486	50.35 487	44.75 487	41.84 483	56.68 487	76.37 490	53.22 490	33.83 486	28.31 484	29.54 484	43.62 489	37.71 488	43.84 489	53.41 491	20.30 481	18.70 484	21.07 479	21.07 482	28.24 481	25.34 483

Selective-RAFT-Error	38.39 483	38.47 487	50.44 488	44.73 486	41.97 484	56.68 487	76.38 491	53.24 491	33.92 487	28.34 485	29.85 485	43.60 488	38.20 489	43.75 488	53.34 490	20.38 482	18.70 484	21.09 480	21.05 481	28.30 482	25.43 484

LSM0	42.82 487	38.75 488	50.81 489	47.07 488	109.38 492	57.00 489	76.02 489	53.74 492	33.71 485	29.02 486	30.41 486	43.87 490	37.22 487	43.91 490	53.54 492	20.52 483	18.62 483	21.10 481	21.11 483	28.41 483	42.22 486

HaxPig	38.92 484	41.40 489	41.64 483	29.95 483	32.27 480	28.90 480	27.60 477	29.73 483	37.71 488	43.82 488	43.87 487	33.17 485	35.56 483	41.53 486	40.37 488	43.94 488	47.51 491	45.82 484	47.08 486	42.38 485	44.15 488

AVERAGE_ROB	40.43 485	42.37 490	42.73 484	36.96 485	35.58 482	30.50 481	27.61 478	36.71 489	38.39 489	44.91 489	44.36 488	37.45 487	36.70 485	41.88 487	40.35 487	45.43 489	46.81 490	47.11 485	46.35 485	42.51 486	43.87 487

MEDIAN_ROB	42.00 486	44.40 491	44.29 486	35.15 484	34.95 481	31.28 485	29.60 479	35.88 488	40.02 490	47.20 490	46.64 489	37.37 486	38.48 490	44.35 491	42.45 489	48.03 490	49.39 492	49.71 486	49.03 487	45.14 487	46.65 489

DLNR_Zeroshot_test	23.17 479	48.52 492	43.29 485	176.68 492	78.69 488	0.35 8	0.21 2	23.41 479	0.75 81	0.66 67	0.86 90	0.59 70	0.30 8	1.56 239	0.44 114	9.57 476	0.12 12	0.18 52	0.14 37	76.92 491	0.16 56

test_example2	192.40 493	210.76 493	206.48 493	199.83 493	204.73 493	172.94 493	183.52 492	133.93 493	133.41 493	191.38 493	196.19 492	187.13 493	178.77 493	205.33 493	208.00 493	222.09 493	238.72 493	186.54 493	190.54 493	227.34 493	170.31 493

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