Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.16 27	0.14 68	0.13 37	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

AdaDepth	0.11 14	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

asda	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.16 27	0.11 19	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.11 17	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.14 68	0.13 37	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

depthmonostereo	0.14 73	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.23 132	0.16 102	0.18 98	0.14 85	0.17 193	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.14 58	0.24 74	0.21 101	0.21 151	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 68	0.17 88	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.12 25	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 82	0.20 26	0.15 22	0.12 32	0.13 37	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.12 21	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 63	0.09 2	0.22 42	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 135	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 58	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.14 64	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 13	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 21	0.11 14	0.23 60	0.15 22	0.14 68	0.12 25	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 44	0.13 38	0.21 32	0.16 27	0.11 19	0.15 67	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

castereo++	0.13 49	0.10 74	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 282	0.13 38	0.23 60	0.23 132	0.11 19	0.13 37	0.16 118	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.19 67	0.09 5	0.11 17	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 19	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 74	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 135	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.23 60	0.18 54	0.26 197	0.28 191	0.20 158	0.11 63	0.24 153	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 74	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 216	0.16 111	0.26 89	0.19 67	0.24 177	0.19 106	0.14 85	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.05 21

LoS_RVC	0.13 49	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.19 106	0.12 52	0.15 151	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 387

DCANet-4	0.19 194	0.10 74	0.52 384	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.36 235	0.39 332	0.29 243	0.30 217	0.17 125	0.22 262	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

fff	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 360	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

csc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 360	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

cscssc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 360	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

GASTEREO	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.23 294	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.22 247	0.10 65	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.14 58	0.25 80	0.19 67	0.17 114	0.23 148	0.15 101	0.15 151	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

4.5_new	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 132	0.11 135	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 282	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.22 157	0.28 191	0.21 169	0.22 262	0.37 306	0.22 302	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.07 150

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 177	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 216	0.20 281	0.29 131	0.31 237	0.19 136	0.22 144	0.19 149	0.15 151	0.29 248	0.20 259	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.06 75

xyz-stereo	1.40 554	0.10 74	17.09 586	0.18 46	0.07 1	4.78 571	0.18 190	0.29 131	0.34 268	0.36 379	2.81 569	0.40 385	0.29 375	0.56 389	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.06 80	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 63	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.14 58	0.28 120	0.24 147	0.22 157	0.20 122	0.24 213	0.18 218	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.06 75

AIO_rvc	0.12 39	0.11 135	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 147	0.20 26	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.13 63	0.08 6	0.22 134	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

AIO_test	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 21	0.17 147	0.19 18	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

AIO-test1	0.19 194	0.14 282	0.41 287	0.27 444	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.39 263	0.36 297	0.17 114	0.26 179	0.18 135	0.13 116	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.06 40	0.09 273

castereo	0.14 73	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.13 45	0.18 98	0.16 118	0.16 167	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 44	0.14 58	0.29 131	0.18 54	0.11 19	0.16 77	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.19 18	0.19 67	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.11 63	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.24 74	0.18 54	0.13 45	0.16 77	0.14 85	0.11 63	0.36 303	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

ours_stereo	0.13 49	0.11 135	0.23 71	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.18 190	0.20 26	0.19 67	0.13 45	0.18 98	0.14 85	0.10 39	0.23 143	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.05 21

UGAM-zero	0.23 276	0.10 74	0.54 391	0.19 85	0.13 238	0.21 167	0.14 58	0.44 318	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.51 453	0.33 414	0.65 437	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.06 40	0.07 150

WCG-NET	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 83	0.17 147	0.21 32	0.28 194	0.18 131	0.21 134	0.15 101	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 13	0.10 7	0.22 42	0.18 54	0.10 10	0.13 37	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.12 21	0.31 161	0.24 147	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.16 27	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.26 169	0.18 131	0.19 106	0.20 158	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.23 60	0.18 54	0.13 45	0.13 37	0.15 101	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 37	0.26 99	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.29 213	0.24 177	0.20 122	0.19 149	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

gcap-zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.36 210	0.20 144	0.12 164	0.26 272	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.26 197	0.20 122	0.30 292	0.14 136	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 167	0.12 21	0.24 74	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.15 101	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

testlalala2	0.18 156	0.10 74	0.50 369	0.36 509	0.25 493	0.23 216	0.14 58	0.34 193	0.24 147	0.25 185	0.25 169	0.21 169	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 294	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.16 27	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.14 136	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 263	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

MSKI-zero shot	0.17 132	0.09 37	0.43 308	0.20 144	0.11 108	0.21 167	0.15 82	0.32 171	0.21 101	0.23 163	0.24 161	0.23 201	0.10 39	0.31 270	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 282	0.33 171	0.20 144	0.09 26	0.21 167	0.10 7	0.26 89	0.20 86	0.18 131	0.19 106	0.15 101	0.13 116	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

RAFT-Test	0.17 132	0.10 74	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 252	0.17 147	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.29 204	0.27 251	0.14 136	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 522	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.15 80	0.19 106	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 526	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 424

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.26 89	0.26 169	0.15 80	0.18 98	0.18 135	0.13 116	0.22 134	0.14 117	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.27 101	0.15 22	0.13 45	0.14 64	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.13 38	0.27 101	0.21 101	0.13 45	0.10 14	0.15 101	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MC-Stereo	0.14 73	0.09 37	0.25 91	0.21 188	0.09 26	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.18 131	0.23 148	0.16 118	0.13 116	0.22 134	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 37	0.25 91	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.35 284	0.20 140	0.25 169	0.17 125	0.17 193	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

ADStereo(finetuned)	0.19 194	0.13 239	0.49 358	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.31 404	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

test-3	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.26 197	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.25 185	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

TRStereo	0.19 194	0.17 359	0.47 344	0.23 294	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.52 411	0.28 194	0.20 140	0.19 106	0.21 169	0.13 116	0.24 153	0.13 83	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.06 40	0.06 75

STrans-v2	0.24 306	0.13 239	0.54 391	0.21 188	0.12 164	0.23 216	0.21 312	0.47 347	0.28 194	0.31 291	0.42 361	0.36 345	0.35 427	0.62 423	0.23 321	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 306	0.13 239	0.56 401	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.19 234	0.40 274	0.32 246	0.30 274	0.43 374	0.36 345	0.31 404	0.61 415	0.20 259	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.07 150

ASMatch	0.23 276	0.11 135	0.51 380	0.24 345	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.28 194	0.28 216	0.68 495	0.27 251	0.26 325	0.50 352	0.22 302	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.11 364

DEmStereo	0.26 350	0.09 37	0.47 344	0.19 85	0.12 164	0.30 339	0.25 402	0.28 120	0.36 297	0.36 379	0.58 465	0.25 221	0.48 491	0.53 370	0.44 454	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.07 150

RAFT-RH_RVC	0.25 334	0.11 135	0.45 328	0.21 188	0.12 164	0.25 252	0.14 58	0.27 101	0.27 179	0.38 401	1.15 536	0.23 201	0.17 193	0.57 393	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.06 40	0.07 150

RAFT-345	0.21 229	0.10 74	0.46 336	0.22 247	0.11 108	0.20 140	0.16 111	0.26 89	0.25 160	0.27 206	0.66 490	0.21 169	0.16 167	0.55 378	0.21 282	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

AnonymousM	0.17 132	0.19 389	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 83	0.17 147	0.30 150	0.23 132	0.26 197	0.20 122	0.18 135	0.14 136	0.19 85	0.14 117	0.09 270	0.06 145	0.38 531	0.15 466	0.06 40	0.05 21

cross-raft	0.17 132	0.12 177	0.41 287	0.23 294	0.10 65	0.20 140	0.24 385	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.29 276	0.15 151	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

test-1	0.17 132	0.11 135	0.40 264	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.34 193	0.26 169	0.20 140	0.24 161	0.22 181	0.14 136	0.16 31	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.08 216

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.13 38	0.22 42	0.30 225	0.21 151	0.30 217	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 466	0.06 40	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 132	0.09 37	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 364	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.23 163	0.25 169	0.18 135	0.17 193	0.25 184	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

TANstereo	0.15 101	0.09 37	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 252	0.14 58	0.23 60	0.28 194	0.24 177	0.30 217	0.16 118	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 263	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

raftrobust	0.16 115	0.13 239	0.29 129	0.22 247	0.15 330	0.19 109	0.13 38	0.32 171	0.26 169	0.26 197	0.20 122	0.19 149	0.17 193	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

DCANet	0.18 156	0.13 239	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.23 277	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

EAI-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.33 171	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.46 516	0.46 339	0.20 86	0.25 185	0.50 424	0.17 125	0.16 167	0.24 153	0.23 321	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.10 339	0.06 40	0.07 150

CFNet-RSSM	0.17 132	0.10 74	0.40 264	0.20 144	0.11 108	0.20 140	0.15 82	0.36 235	0.30 225	0.23 163	0.21 134	0.26 242	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 132	0.10 74	0.37 222	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.32 171	0.28 194	0.23 163	0.23 148	0.27 251	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

R-Stereo Train	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.22 42	0.16 27	0.12 32	0.19 106	0.15 101	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 107	0.06 75

LG-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.24 79	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 190	0.21 32	0.18 54	0.11 19	0.17 88	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 13	0.16 111	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 67	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 263	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 329

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 282	0.19 40	0.26 416	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 42	0.18 54	0.12 32	0.11 17	0.10 32	0.13 116	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

HUF	0.15 101	0.11 135	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.20 86	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 513	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 424

AIO-test2	0.20 209	0.20 401	0.36 210	0.26 416	0.15 330	0.22 195	0.16 111	0.42 300	0.42 365	0.16 102	0.29 204	0.15 101	0.11 63	0.26 200	0.13 83	0.18 491	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.07 107	0.07 150

fffft	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.19 234	0.22 42	0.16 27	0.14 68	0.11 17	0.13 63	0.10 39	0.24 153	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
tt45	0.14 73	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 216	0.18 190	0.22 42	0.17 44	0.15 80	0.13 37	0.14 85	0.10 39	0.30 263	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

mms	0.13 49	0.11 135	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.17 88	0.14 85	0.09 16	0.24 153	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

fffy	0.14 73	0.11 135	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.13 116	0.25 184	0.14 117	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

PAM_32	0.23 276	0.10 74	0.63 431	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.19 234	0.36 235	0.23 132	0.29 243	0.28 191	0.56 474	0.28 360	0.27 219	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.09 273

PAM	0.23 276	0.10 74	0.63 431	0.22 247	0.15 330	0.34 388	0.21 312	0.37 245	0.22 114	0.31 291	0.27 186	0.55 470	0.26 325	0.26 200	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.09 273

model_zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.39 256	0.20 144	0.12 164	0.24 238	0.15 82	0.34 193	0.22 114	0.30 274	0.20 122	0.22 181	0.12 86	0.24 153	0.14 117	0.08 192	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.07 150

RAStereo	0.13 49	0.12 177	0.27 108	0.22 247	0.11 108	0.15 21	0.18 190	0.23 60	0.23 132	0.13 45	0.17 88	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.05 21

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 234	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.19 106	0.21 169	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75

U	1.00 543	0.09 37	0.21 56	0.21 188	3.68 572	6.12 576	0.14 58	0.21 32	0.21 101	0.11 19	0.11 17	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 579	2.90 577	0.07 107	0.06 75

RSM++	0.12 39	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.21 32	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

IGEV++	0.13 49	0.10 74	0.23 71	0.21 188	0.10 65	0.15 21	0.15 82	0.29 131	0.16 27	0.12 32	0.15 67	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 150

AE-Stereo	0.17 132	0.11 135	0.31 150	0.24 345	0.14 280	0.23 216	0.18 190	0.34 193	0.29 213	0.15 80	0.25 169	0.21 169	0.13 116	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 347	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

ff7	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 135	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ffff	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rrr	0.17 132	0.11 135	0.57 404	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.22 114	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

11t	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 44	0.13 38	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.14 64	0.14 85	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

IGEV_Zeroshot_test	0.18 156	0.10 74	0.65 439	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.34 193	0.19 67	0.28 216	0.22 144	0.27 251	0.13 116	0.23 143	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.06 75

AEACV	0.13 49	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.17 88	0.13 63	0.16 167	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

Any-RAFT	0.17 132	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 322	0.16 111	0.42 300	0.30 225	0.24 177	0.27 186	0.27 251	0.16 167	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

HH	0.18 156	0.12 177	0.55 397	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 156	0.12 177	0.55 397	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

DCRE	0.20 209	0.13 239	0.40 264	0.21 188	0.15 330	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.22 157	0.80 512	0.23 201	0.16 167	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.07 263	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

anonymousa	0.23 276	0.11 135	0.50 369	0.21 188	0.16 362	0.31 355	0.20 281	0.36 235	0.35 284	0.32 314	0.50 424	0.39 371	0.26 325	0.22 134	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.07 107	0.08 216

ProNet	0.14 73	0.12 177	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 109	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.13 37	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.07 150

ccc-4	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

DisPM	0.19 194	0.10 74	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.29 213	0.33 326	0.34 270	0.23 201	0.16 167	0.33 283	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.11 364

test_4	0.18 156	0.12 177	0.34 180	0.23 294	0.12 164	0.18 83	0.22 338	0.26 89	0.24 147	0.24 177	0.47 414	0.22 181	0.13 116	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.07 107	0.05 21

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 74	0.24 79	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.23 60	0.27 179	0.17 114	0.20 122	0.17 125	0.11 63	0.23 143	0.16 165	0.07 67	0.09 381	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.06 75

IPLG	0.21 229	0.15 315	0.53 388	0.21 188	0.12 164	0.28 301	0.17 147	0.42 300	0.30 225	0.33 326	0.32 240	0.15 101	0.17 193	0.50 352	0.21 282	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 229	0.15 315	0.52 384	0.21 188	0.12 164	0.27 282	0.20 281	0.45 328	0.37 308	0.30 274	0.23 148	0.19 149	0.24 295	0.27 219	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

IPLGR	0.21 229	0.13 239	0.61 420	0.21 188	0.11 108	0.25 252	0.18 190	0.41 286	0.37 308	0.28 216	0.27 186	0.21 169	0.19 233	0.37 306	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

test_3	0.18 156	0.11 135	0.32 156	0.24 345	0.11 108	0.22 195	0.25 402	0.31 161	0.31 237	0.25 185	0.18 98	0.23 201	0.13 116	0.25 184	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

CrosDoStereo	0.31 405	0.10 74	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 566	0.34 193	0.37 308	0.38 401	0.61 479	0.28 266	0.46 482	0.61 415	0.57 481	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

OMP-Stereo	0.23 276	0.14 282	0.35 190	0.29 468	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.37 245	0.33 258	0.34 346	0.30 217	0.34 326	0.19 233	0.70 452	0.24 332	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.29 468	0.12 164	0.23 216	0.14 58	0.38 251	0.31 237	0.34 346	0.37 300	0.33 319	0.21 249	0.70 452	0.26 355	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

FTStereo	0.28 378	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.21 167	0.53 531	0.34 193	0.26 169	0.38 401	0.95 525	0.30 292	0.56 504	0.32 276	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.19 479

DeepStereo_LL	0.31 405	0.10 74	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 566	0.34 193	0.37 308	0.38 401	0.61 479	0.28 266	0.46 482	0.61 415	0.57 481	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

THIR-Stereo	0.29 389	0.12 177	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 301	0.72 544	0.32 171	0.35 284	0.37 386	0.65 488	0.34 326	0.50 494	0.57 393	0.45 457	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.07 150

DRaft	0.24 306	0.10 74	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 301	0.23 363	0.33 185	0.39 332	0.38 401	0.61 479	0.21 169	0.41 458	0.48 343	0.42 448	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.08 216

GrayStereo	0.25 334	0.09 37	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.23 216	0.47 520	0.34 193	0.30 225	0.39 416	0.47 414	0.30 292	0.79 530	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.13 403

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.24 79	0.25 382	0.11 108	0.11 4	0.18 190	0.32 171	0.23 132	0.12 32	0.12 25	0.18 135	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.18 156	0.14 282	0.32 156	0.21 188	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.38 251	0.34 268	0.21 151	0.28 191	0.20 158	0.15 151	0.24 153	0.19 245	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.08 216

XX-TBD	0.15 101	0.18 373	0.28 119	0.22 247	0.10 65	0.22 195	0.15 82	0.22 42	0.27 179	0.22 157	0.26 179	0.14 85	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

XX-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.83 483	0.26 416	0.17 383	0.23 216	0.13 38	0.40 274	0.18 54	0.20 140	0.41 345	0.31 303	0.10 39	0.32 276	0.12 43	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

111	0.20 209	0.17 359	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 238	0.17 147	0.41 286	0.45 398	0.23 163	0.29 204	0.29 276	0.21 249	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.08 216

test_xeample3	0.16 115	0.11 135	0.56 401	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.20 86	0.16 102	0.12 25	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.07 150

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.14 282	0.32 156	0.20 144	0.09 26	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.25 185	0.33 261	0.20 158	0.17 193	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

AFF-stereo	0.18 156	0.15 315	0.32 156	0.21 188	0.10 65	0.18 83	0.18 190	0.33 185	0.27 179	0.25 185	0.37 300	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 195	0.15 82	0.25 80	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.14 85	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 216	0.16 111	0.25 80	0.23 132	0.17 114	0.21 134	0.16 118	0.14 136	0.22 134	0.13 83	0.29 526	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

DIP-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.33 171	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.12 21	0.42 300	0.25 160	0.27 206	0.32 240	0.21 169	0.17 193	0.25 184	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.08 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 378	0.14 282	0.44 317	0.22 247	0.18 404	0.32 364	0.19 234	0.48 359	0.38 322	0.29 243	0.43 374	0.47 430	0.37 440	0.79 486	0.36 418	0.09 270	0.07 263	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.07 150

MLCV	0.22 259	0.16 340	0.44 317	0.21 188	0.08 9	0.29 322	0.19 234	0.38 251	0.37 308	0.38 401	0.44 385	0.31 303	0.21 249	0.41 322	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 135	0.21 56	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.16 111	0.25 80	0.16 27	0.15 80	0.13 37	0.15 101	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.09 273

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 17	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.06 75

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 11	0.11 14	0.22 42	0.15 22	0.11 19	0.12 25	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

HART	0.15 101	0.11 135	0.30 136	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.16 111	0.30 150	0.19 67	0.15 80	0.25 169	0.17 125	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 263	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

tg	0.16 115	0.11 135	0.25 91	0.21 188	0.11 108	0.23 216	0.15 82	0.34 193	0.24 147	0.20 140	0.25 169	0.19 149	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

DispNO	0.27 358	0.18 373	0.62 428	0.23 294	0.17 383	0.25 252	0.22 338	0.45 328	0.41 358	0.32 314	0.39 327	0.38 359	0.27 344	0.77 482	0.27 360	0.09 270	0.07 263	0.10 303	0.10 339	0.08 169	0.08 216

tta	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 325	0.58 400	0.28 364	0.10 319	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.07 150

qqq1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 325	0.58 400	0.16 165	0.10 319	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

fff1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 325	0.58 400	0.16 165	0.10 319	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

MyStereo07	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.29 131	0.21 101	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.13 116	0.25 184	0.13 83	0.07 67	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo06	0.20 209	0.12 177	0.57 404	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.40 274	0.21 101	0.30 274	0.24 161	0.31 303	0.18 218	0.22 134	0.18 216	0.07 67	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo05	0.23 276	0.12 177	0.57 404	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.48 359	0.52 458	0.31 291	0.23 148	0.25 221	0.22 262	0.30 263	0.21 282	0.07 67	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo04	0.23 276	0.12 177	0.55 397	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.49 367	0.52 458	0.28 216	0.23 148	0.27 251	0.23 277	0.30 263	0.22 302	0.07 67	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

CoDeX	0.23 276	0.12 177	0.46 336	0.21 188	0.14 280	0.29 322	0.21 312	0.53 422	0.41 358	0.29 243	0.35 281	0.29 276	0.22 262	0.48 343	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

cc1	0.18 156	0.14 282	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

ffm	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 277	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

ff1	0.29 389	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 277	0.81 493	1.08 531	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

tt1	0.18 156	0.14 282	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.30 339	0.19 234	0.35 217	0.44 387	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 74	0.30 136	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 80	0.20 122	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.06 75

MIM_Stereo	0.18 156	0.12 177	0.38 241	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.14 58	0.35 217	0.25 160	0.27 206	0.35 281	0.23 201	0.13 116	0.27 219	0.16 165	0.06 24	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.06 75

CASnet	0.14 73	0.12 177	0.22 65	0.22 247	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.25 160	0.22 157	0.20 122	0.15 101	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 360	0.09 297	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 156	0.18 373	0.39 256	0.22 247	0.12 164	0.24 238	0.13 38	0.31 161	0.23 132	0.24 177	0.20 122	0.24 213	0.12 86	0.26 200	0.15 141	0.06 24	0.06 145	0.12 398	0.09 297	0.08 169	0.07 150

4D-IteraStereo	0.17 132	0.16 340	0.50 369	0.21 188	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.28 120	0.28 194	0.23 163	0.20 122	0.20 158	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.06 75

anonymousdsp2	0.17 132	0.10 74	0.28 119	0.20 144	0.11 108	0.25 252	0.17 147	0.41 286	0.31 237	0.23 163	0.23 148	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 150

anonymousdsp	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 465	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.14 68	0.17 88	0.14 85	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 471

Selective-RAFT	0.17 132	0.12 177	0.30 136	0.24 345	0.10 65	0.29 322	0.15 82	0.32 171	0.31 237	0.17 114	0.17 88	0.21 169	0.18 218	0.28 232	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.06 75

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 315	0.28 119	0.25 382	0.18 404	0.11 4	0.19 234	0.28 120	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.07 150

TestStereo1	0.21 229	0.16 340	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

raft_robust	0.22 259	0.17 359	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.23 216	0.22 338	0.49 367	0.48 430	0.32 314	0.32 240	0.26 242	0.23 277	0.53 370	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.06 75

RAFT_CTSACE	0.21 229	0.16 340	0.41 287	0.25 382	0.15 330	0.22 195	0.24 385	0.32 171	0.28 194	0.33 326	0.51 430	0.29 276	0.17 193	0.32 276	0.13 83	0.06 24	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.06 75

SA-5K	0.21 229	0.16 340	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

Sa-1000	0.22 259	0.15 315	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.47 347	0.39 332	0.30 274	0.50 424	0.26 242	0.19 233	0.33 283	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 259	0.16 340	0.36 210	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.23 363	0.45 328	0.40 348	0.27 206	0.44 385	0.23 201	0.23 277	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 229	0.21 415	0.55 397	0.23 294	0.15 330	0.25 252	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.33 261	0.22 181	0.15 151	0.26 200	0.20 259	0.08 192	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

iRaft-Stereo_20w	0.19 194	0.10 74	0.46 336	0.19 85	0.13 238	0.25 252	0.19 234	0.52 411	0.19 67	0.29 243	0.21 134	0.22 181	0.20 242	0.28 232	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.08 169	0.08 216

IPLGR_C	0.21 229	0.22 428	0.60 417	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

GMOStereo	0.18 156	0.14 282	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 156	0.14 282	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 156	0.14 282	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

ACRE	0.21 229	0.20 401	0.62 428	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

PFNet+	0.20 209	0.10 74	0.37 222	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.19 234	0.29 131	0.34 268	0.33 326	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.32 276	0.17 195	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.12 387

HHNet	0.22 259	0.12 177	0.52 384	0.18 46	0.18 404	0.20 140	0.20 281	0.34 193	0.31 237	0.32 314	0.59 467	0.20 158	0.21 249	0.24 153	0.31 391	0.08 192	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.11 364

AAGNet	0.33 423	0.11 135	0.37 222	0.25 382	0.16 362	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.35 363	0.35 281	0.27 251	0.30 388	0.44 331	2.66 568	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.08 169	0.06 75

NF-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

OCTAStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

PSM-softLoss	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

KMStereo	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

PSM-AAD	0.25 334	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.26 272	0.38 494	0.34 193	0.28 194	0.35 363	0.39 327	0.28 266	0.79 530	0.30 263	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.08 169	0.21 497

KYRaft	0.22 259	0.10 74	0.30 136	0.23 294	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.35 217	0.24 147	0.35 363	0.54 448	0.34 326	0.26 325	0.29 248	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.08 169	0.31 527

RAFT_R40	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.18 83	0.18 190	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.33 261	0.30 292	0.24 295	0.55 378	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

PFNet	0.23 276	0.10 74	0.57 404	0.24 345	0.14 280	0.22 195	0.19 234	0.39 263	0.33 258	0.35 363	0.32 240	0.27 251	0.19 233	0.64 431	0.22 302	0.09 270	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.07 150

RE-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

Pruner-Stereo	0.19 194	0.11 135	0.34 180	0.29 468	0.12 164	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.32 240	0.25 221	0.15 151	0.24 153	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.09 273

TVStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

IRAFT_RVC	0.22 259	0.12 177	0.39 256	0.26 416	0.11 108	0.18 83	0.24 385	0.40 274	0.37 308	0.31 291	0.30 217	0.29 276	0.24 295	0.55 378	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

test-2	0.18 156	0.14 282	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

GMM-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.25 402	0.37 245	0.27 179	0.30 274	0.45 397	0.27 251	0.21 249	0.31 270	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.19 479

Prome-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.36 235	0.25 160	0.33 326	0.59 467	0.24 213	0.28 360	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.20 489

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.20 140	0.25 169	0.18 135	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

delet	0.27 358	0.14 282	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.41 438	0.29 441	0.49 367	0.48 430	0.33 326	0.41 345	0.37 351	0.30 388	0.48 343	0.34 408	0.09 270	0.09 381	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.08 216

cf-r	0.24 306	0.15 315	0.44 317	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.22 338	0.42 300	0.40 348	0.30 274	0.42 361	0.42 401	0.26 325	0.43 327	0.25 342	0.11 358	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.08 216

HSM-Net_RVC	0.27 358	0.11 135	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 388	0.20 281	0.62 499	0.43 372	0.40 426	0.43 374	0.50 449	0.26 325	0.76 476	0.22 302	0.08 192	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 378	0.16 340	0.35 190	0.20 144	0.15 330	0.33 375	0.19 234	0.53 422	0.37 308	0.36 379	0.38 314	0.67 509	0.31 404	0.89 507	0.23 321	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.08 216

iResNet	0.24 306	0.18 373	0.61 420	0.25 382	0.11 108	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.43 372	0.33 326	0.43 374	0.27 251	0.22 262	0.34 289	0.26 355	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

G2L-ROB	0.23 276	0.15 315	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 282	0.21 312	0.47 347	0.33 258	0.34 346	0.31 231	0.41 392	0.22 262	0.49 348	0.26 355	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

G2L-Stereo_test	0.24 306	0.16 340	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 282	0.24 385	0.49 367	0.38 322	0.37 386	0.37 300	0.40 385	0.24 295	0.52 363	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.08 216

G2L-Stereo	0.25 334	0.16 340	0.47 344	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.18 190	0.46 339	0.35 284	0.33 326	0.37 300	0.40 385	0.22 262	0.60 408	0.30 384	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.09 273

MM-Stereo_test3	0.17 132	0.12 177	0.29 129	0.23 294	0.14 280	0.19 109	0.22 338	0.39 263	0.36 297	0.16 102	0.24 161	0.17 125	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.06 75

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 74	0.44 317	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.21 312	0.27 101	0.22 114	0.15 80	0.16 77	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 132	0.10 74	0.39 256	0.23 294	0.11 108	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.29 213	0.22 157	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.06 75

HI	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 386	0.39 327	0.36 345	0.24 295	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

CoSv	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 386	0.39 327	0.36 345	0.24 295	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

SCV_C0	0.14 73	0.11 135	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 21	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.09 16	0.24 153	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 282	0.24 79	0.21 188	0.11 108	0.15 21	0.16 111	0.31 161	0.18 54	0.11 19	0.15 67	0.13 63	0.10 39	0.23 143	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.17 147	0.22 42	0.34 268	0.16 102	0.21 134	0.19 149	0.16 167	0.21 119	0.16 165	0.11 358	0.10 406	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 282	0.28 119	0.21 188	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.23 60	0.24 147	0.17 114	0.21 134	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.14 117	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_ft	0.17 132	0.14 282	0.30 136	0.25 382	0.14 280	0.17 63	0.21 312	0.28 120	0.26 169	0.16 102	0.19 106	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.17 195	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.07 150

test_sample2	0.21 229	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 282	0.21 312	0.43 312	0.29 213	0.26 197	0.31 231	0.30 292	0.24 295	0.45 334	0.18 216	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

test_sample1	0.20 209	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 301	0.19 234	0.41 286	0.25 160	0.26 197	0.31 231	0.29 276	0.26 325	0.44 331	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

H2IRNET	0.18 156	0.13 239	0.35 190	0.21 188	0.12 164	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.30 225	0.17 114	0.31 231	0.25 221	0.20 242	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.06 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 132	0.13 239	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 238	0.17 147	0.30 150	0.37 308	0.43 451	0.17 88	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

SMFormer	0.25 334	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 325	0.58 400	0.28 364	0.10 319	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

ACVNet-DCA	0.18 156	0.14 282	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

xx1	0.20 209	0.14 282	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.28 266	0.24 295	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

1test111	0.19 194	0.14 282	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

11t1	0.18 156	0.10 74	0.30 136	0.20 144	0.11 108	0.27 282	0.17 147	0.35 217	0.23 132	0.25 185	0.23 148	0.23 201	0.23 277	0.25 184	0.18 216	0.09 270	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

1111x	0.32 414	0.11 135	0.40 264	0.22 247	0.11 108	0.32 364	0.26 414	0.59 478	0.43 372	0.31 291	0.41 345	0.39 371	0.28 360	0.76 476	1.37 547	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 74	0.34 180	0.21 188	0.15 330	0.15 21	0.13 38	0.28 120	0.25 160	0.17 114	0.26 179	0.15 101	0.16 167	0.25 184	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.08 216

EKT-Stereo	0.38 457	0.12 177	0.38 241	0.42 523	3.88 574	0.21 167	0.17 147	0.35 217	0.28 194	0.20 140	0.20 122	0.23 201	0.15 151	0.28 232	0.16 165	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

LL-Strereo	0.29 389	0.25 446	0.58 409	0.25 382	0.21 449	0.23 216	0.24 385	0.55 439	0.42 365	0.34 346	0.32 240	0.41 392	0.40 454	0.94 516	0.23 321	0.08 192	0.07 263	0.11 360	0.09 297	0.09 235	0.09 273

CBFPSM	0.27 358	0.16 340	0.67 444	0.20 144	0.14 280	0.38 421	0.25 402	0.40 274	0.36 297	0.33 326	0.36 291	0.56 474	0.38 444	0.32 276	0.38 421	0.08 192	0.08 347	0.07 75	0.08 211	0.09 235	0.11 364

gwcnet-sp	0.24 306	0.13 239	0.63 431	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

scenet	0.24 306	0.13 239	0.63 431	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

knoymous	0.17 132	0.09 37	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 167	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.27 251	0.16 167	0.23 143	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.09 235	0.09 273

ssnet	0.24 306	0.13 239	0.63 431	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

qqq	0.20 209	0.12 177	0.31 150	0.20 144	0.11 108	0.23 216	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.24 177	0.28 191	0.28 266	0.24 295	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

x	0.19 194	0.11 135	0.29 129	0.20 144	0.11 108	0.26 272	0.18 190	0.41 286	0.29 213	0.25 185	0.29 204	0.28 266	0.24 295	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

BUS	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.43 453	0.17 147	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.32 312	0.20 242	0.26 200	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

IER	0.23 276	0.12 177	0.39 256	0.20 144	0.14 280	0.31 355	0.19 234	0.42 300	0.36 297	0.33 326	0.40 337	0.32 312	0.33 414	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.08 216

RAFT+CT+SA	0.21 229	0.18 373	0.33 171	0.25 382	0.18 404	0.23 216	0.29 441	0.40 274	0.36 297	0.24 177	0.38 314	0.18 135	0.16 167	0.32 276	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.12 417	0.09 235	0.09 273

BSDual-CNN	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.38 359	0.24 295	0.26 200	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

hknet	0.25 334	0.14 282	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.37 308	0.34 346	0.35 281	0.43 405	0.27 344	0.37 306	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

iRaft-Stereo_5w	0.23 276	0.18 373	0.44 317	0.22 247	0.13 238	0.19 109	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.28 216	0.37 300	0.34 326	0.23 277	0.65 437	0.27 360	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

psmg	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.21 188	0.14 280	0.35 403	0.23 363	0.51 394	0.34 268	0.35 363	0.38 314	0.38 359	0.24 295	0.26 200	0.21 282	0.10 319	0.08 347	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

DAS	0.27 358	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 435	0.44 385	0.34 326	0.29 375	0.75 471	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

SepStereo	0.26 350	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 435	0.44 385	0.34 326	0.29 375	0.64 431	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

GwcNet-ADL	0.22 259	0.14 282	0.58 409	0.24 345	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.49 367	0.40 348	0.27 206	0.29 204	0.30 292	0.20 242	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

GANet-ADL	0.21 229	0.12 177	0.45 328	0.23 294	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.46 339	0.35 284	0.25 185	0.32 240	0.32 312	0.19 233	0.24 153	0.20 259	0.10 319	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

NRIStereo	0.18 156	0.11 135	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.24 238	0.20 281	0.29 131	0.26 169	0.26 197	0.25 169	0.25 221	0.18 218	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

SST-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.24 147	0.34 346	0.33 261	0.29 276	0.25 316	0.56 389	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

DeepStereo_RVC	0.18 156	0.11 135	0.40 264	0.21 188	0.11 108	0.19 109	0.16 111	0.28 120	0.22 114	0.27 206	0.27 186	0.23 201	0.28 360	0.24 153	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.10 329

ICVP	0.23 276	0.13 239	0.44 317	0.26 416	0.14 280	0.29 322	0.25 402	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.43 374	0.35 340	0.25 316	0.26 200	0.23 321	0.12 396	0.09 381	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.10 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 156	0.15 315	0.35 190	0.22 247	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.23 163	0.25 169	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.19 245	0.08 192	0.07 263	0.10 303	0.12 417	0.09 235	0.08 216

RALCasStereoNet	0.18 156	0.15 315	0.33 171	0.21 188	0.14 280	0.21 167	0.18 190	0.31 161	0.25 160	0.21 151	0.29 204	0.22 181	0.15 151	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.10 406	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

RALAANet	0.19 194	0.18 373	0.37 222	0.23 294	0.14 280	0.23 216	0.13 38	0.37 245	0.29 213	0.28 216	0.26 179	0.25 221	0.15 151	0.26 200	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.06 75

sCroCo_RVC	0.18 156	0.14 282	0.49 358	0.27 444	0.18 404	0.22 195	0.17 147	0.27 101	0.23 132	0.14 68	0.22 144	0.17 125	0.14 136	0.21 119	0.15 141	0.10 319	0.11 430	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

222	0.41 470	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 408	0.20 281	0.57 464	0.39 332	0.35 363	0.44 385	0.30 292	0.27 344	0.55 378	3.56 571	0.11 358	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

xxxx	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 413	0.20 281	0.58 473	0.38 322	0.29 243	0.42 361	0.38 359	0.24 295	0.46 337	2.20 564	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

test_xeample	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 375	0.23 363	0.55 439	0.38 322	0.32 314	0.45 397	0.29 276	0.26 325	0.57 393	2.24 566	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

ARAFT	0.24 306	0.21 415	0.78 467	0.22 247	0.12 164	0.29 322	0.24 385	0.43 312	0.32 246	0.33 326	0.28 191	0.28 266	0.19 233	0.49 348	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.09 235	0.06 75

SFCPSM	0.22 259	0.10 74	0.51 380	0.21 188	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.55 439	0.39 332	0.29 243	0.32 240	0.23 201	0.21 249	0.27 219	0.19 245	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.08 216

FENet	0.21 229	0.11 135	0.45 328	0.21 188	0.12 164	0.26 272	0.17 147	0.41 286	0.35 284	0.30 274	0.31 231	0.29 276	0.23 277	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

ac_64	0.27 358	0.13 239	0.41 287	0.24 345	0.17 383	0.36 408	0.22 338	0.46 339	0.33 258	0.35 363	0.36 291	0.52 459	0.30 388	0.62 423	0.32 396	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

GwcNet-RSSM	0.26 350	0.17 359	0.46 336	0.21 188	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.44 318	0.42 365	0.31 291	0.45 397	0.40 385	0.26 325	0.55 378	0.28 364	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

AANet_RVC	0.31 405	0.22 428	0.50 369	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.24 385	0.47 347	0.54 467	0.38 401	0.60 472	0.43 405	0.29 375	0.87 502	0.40 437	0.11 358	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

HITNet	0.20 209	0.17 359	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 282	0.14 58	0.42 300	0.30 225	0.29 243	0.32 240	0.27 251	0.21 249	0.28 232	0.25 342	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.25 334	0.19 389	0.40 264	0.20 144	0.12 164	0.30 339	0.16 111	0.55 439	0.53 462	0.38 401	0.43 374	0.37 351	0.26 325	0.38 311	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 273

z-ln-s-r	0.32 414	0.21 415	0.82 481	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.26 414	0.43 312	0.50 447	0.32 314	0.60 472	0.39 371	0.29 375	0.73 462	0.66 501	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.08 216

DFGA-Net	0.23 276	0.24 441	0.49 358	0.22 247	0.15 330	0.25 252	0.17 147	0.39 263	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.21 169	0.17 193	0.59 406	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

coex_refinement	0.26 350	0.16 340	0.36 210	0.23 294	0.15 330	0.31 355	0.20 281	0.49 367	0.42 365	0.35 363	0.42 361	0.45 420	0.27 344	0.55 378	0.33 403	0.10 319	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.10 300	0.10 329

rvit_0105_5	0.21 229	0.15 315	0.38 241	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.24 385	0.36 235	0.39 332	0.21 151	0.23 148	0.26 242	0.19 233	0.26 200	0.19 245	0.15 454	0.13 459	0.12 398	0.12 417	0.10 300	0.09 273

rvit_0105_3	0.23 276	0.17 359	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.24 238	0.28 435	0.38 251	0.41 358	0.25 185	0.25 169	0.28 266	0.21 249	0.28 232	0.20 259	0.15 454	0.13 459	0.14 445	0.15 466	0.10 300	0.09 273

UGAM	0.26 350	0.14 282	0.45 328	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.25 402	0.32 171	0.41 358	0.31 291	0.42 361	0.41 392	0.22 262	0.92 512	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.14 445	0.12 417	0.10 300	0.07 150

ACV-stereo	0.29 389	0.18 373	0.79 473	0.23 294	0.16 362	0.47 469	0.19 234	0.36 235	0.34 268	0.29 243	0.33 261	0.67 509	0.42 467	0.54 376	0.30 384	0.10 319	0.09 381	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.11 364

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 358	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

test_sample3	0.23 276	0.12 177	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 364	0.20 281	0.50 377	0.34 268	0.31 291	0.33 261	0.29 276	0.22 262	0.53 370	0.22 302	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

CAS++	0.16 115	0.12 177	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 63	0.15 82	0.42 300	0.24 147	0.19 136	0.18 98	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 396	0.10 406	0.11 360	0.08 211	0.10 300	0.09 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 73	0.11 135	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 83	0.17 147	0.20 26	0.22 114	0.14 68	0.24 161	0.15 101	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.10 300	0.06 75

MyStereo8	0.22 259	0.15 315	0.63 431	0.21 188	0.17 383	0.31 355	0.16 111	0.36 235	0.32 246	0.28 216	0.36 291	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.28 364	0.08 192	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.12 387

mmm	0.21 229	0.12 177	0.31 150	0.22 247	0.12 164	0.28 301	0.21 312	0.41 286	0.27 179	0.29 243	0.38 314	0.29 276	0.24 295	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.09 297	0.10 300	0.09 273

whm_eth	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 358	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

plain	0.17 132	0.13 239	0.43 308	0.21 188	0.13 238	0.16 44	0.17 147	0.27 101	0.22 114	0.16 102	0.26 179	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.07 150

StereoVision	0.22 259	0.18 373	0.37 222	0.27 444	0.17 383	0.23 216	0.22 338	0.38 251	0.31 237	0.20 140	0.51 430	0.22 181	0.16 167	0.28 232	0.18 216	0.11 358	0.12 447	0.13 419	0.13 444	0.10 300	0.07 150

riskmin	0.18 156	0.09 37	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 238	0.16 111	0.34 193	0.28 194	0.21 151	0.23 148	0.33 319	0.24 295	0.23 143	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.10 300	0.10 329

CRFU-Net	0.28 378	0.14 282	0.45 328	0.25 382	0.15 330	0.45 461	0.23 363	0.50 377	0.30 225	0.43 451	0.41 345	0.48 437	0.46 482	0.43 327	0.29 376	0.11 358	0.10 406	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

test_5	0.23 276	0.19 389	0.38 241	0.26 416	0.18 404	0.25 252	0.29 441	0.40 274	0.37 308	0.29 243	0.40 337	0.25 221	0.22 262	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.10 329

CSP-Net	0.27 358	0.15 315	0.30 136	0.21 188	0.14 280	0.44 455	0.24 385	0.50 377	0.40 348	0.41 435	0.43 374	0.42 401	0.26 325	0.66 442	0.28 364	0.12 396	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.09 273

PSMNet-ADL	0.25 334	0.15 315	0.32 156	0.26 416	0.14 280	0.31 355	0.22 338	0.44 318	0.36 297	0.27 206	0.33 261	0.41 392	0.28 360	0.61 415	0.29 376	0.11 358	0.09 381	0.09 230	0.11 378	0.10 300	0.10 329

Patchmatch Stereo++	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo_v2	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

HUI-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.22 134	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iGMRVC	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iRAFT	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

CRE-IMP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.11 108	0.24 238	0.17 147	0.29 131	0.21 101	0.27 206	0.26 179	0.24 213	0.17 193	0.23 143	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.10 329

RAFT	0.21 229	0.17 359	0.32 156	0.24 345	0.12 164	0.25 252	0.27 420	0.35 217	0.28 194	0.33 326	0.33 261	0.38 359	0.22 262	0.29 248	0.17 195	0.08 192	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.10 300	0.06 75

RAFT-IKP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

GES	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.14 280	0.27 282	0.19 234	0.49 367	0.33 258	0.30 274	0.36 291	0.25 221	0.23 277	0.29 248	0.22 302	0.10 319	0.08 347	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.11 364

HCRNet	0.24 306	0.25 446	0.33 171	0.34 498	0.16 362	0.27 282	0.18 190	0.43 312	0.35 284	0.30 274	0.35 281	0.32 312	0.22 262	0.44 331	0.20 259	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.11 378	0.10 300	0.09 273

GMStereo	0.19 194	0.25 446	0.40 264	0.21 188	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.29 131	0.40 348	0.25 185	0.23 148	0.16 118	0.15 151	0.25 184	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 358	0.14 282	0.49 358	0.24 345	0.17 383	0.47 469	0.22 338	0.45 328	0.51 451	0.39 416	0.41 345	0.36 345	0.33 414	0.39 313	0.34 408	0.08 192	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

psm_up	0.29 389	0.16 340	0.41 287	0.26 416	0.17 383	0.32 364	0.26 414	0.55 439	0.43 372	0.36 379	0.40 337	0.45 420	0.37 440	0.58 400	0.30 384	0.11 358	0.12 447	0.13 419	0.12 417	0.10 300	0.10 329

UNet	0.28 378	0.14 282	0.69 450	0.23 294	0.20 441	0.44 455	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.43 405	0.33 414	0.40 320	0.31 391	0.09 270	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

UPFNet	0.25 334	0.12 177	0.38 241	0.24 345	0.19 424	0.37 413	0.28 435	0.48 359	0.38 322	0.34 346	0.37 300	0.37 351	0.28 360	0.39 313	0.33 403	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.08 216

ACVNet	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 282	0.23 363	0.39 263	0.44 387	0.28 216	0.41 345	0.38 359	0.26 325	0.27 219	0.32 396	0.08 192	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.07 150

HGLStereo	0.27 358	0.14 282	0.46 336	0.24 345	0.21 449	0.33 375	0.23 363	0.50 377	0.42 365	0.35 363	0.48 420	0.41 392	0.33 414	0.45 334	0.33 403	0.11 358	0.10 406	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.12 387

GANet-RSSM	0.24 306	0.14 282	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.21 312	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.39 327	0.39 371	0.28 360	0.58 400	0.23 321	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.09 273

PSMNet-RSSM	0.24 306	0.15 315	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.20 281	0.48 359	0.37 308	0.30 274	0.44 385	0.38 359	0.26 325	0.52 363	0.22 302	0.12 396	0.07 263	0.11 360	0.13 444	0.10 300	0.09 273

DMCA	0.22 259	0.14 282	0.36 210	0.22 247	0.14 280	0.27 282	0.20 281	0.43 312	0.38 322	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.24 295	0.24 153	0.28 364	0.11 358	0.08 347	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.11 364

BEATNet_4x	0.22 259	0.18 373	0.47 344	0.22 247	0.10 65	0.28 301	0.14 58	0.46 339	0.32 246	0.31 291	0.34 270	0.31 303	0.25 316	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.10 300	0.08 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 358	0.21 415	0.59 415	0.25 382	0.18 404	0.29 322	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.38 401	0.41 345	0.43 405	0.27 344	0.43 327	0.29 376	0.11 358	0.08 347	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.11 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 358	0.17 359	0.35 190	0.25 382	0.14 280	0.37 413	0.21 312	0.47 347	0.41 358	0.44 458	0.51 430	0.41 392	0.28 360	0.45 334	0.37 419	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.10 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 378	0.16 340	0.34 180	0.27 444	0.16 362	0.38 421	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.46 466	0.46 407	0.51 453	0.33 414	0.53 370	0.33 403	0.10 319	0.10 406	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.09 273

pmcnn	0.50 500	0.20 401	0.78 467	0.24 345	0.26 498	0.39 429	0.30 452	0.51 394	0.50 447	0.54 499	1.23 539	2.52 564	0.37 440	0.77 482	0.95 524	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 216

S2M2	0.13 49	0.11 135	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 86	0.12 32	0.15 67	0.14 85	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 415	0.09 381	0.09 230	0.10 339	0.11 348	0.09 273

rvit_0105_6	0.19 194	0.14 282	0.34 180	0.23 294	0.14 280	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.37 308	0.18 131	0.22 144	0.23 201	0.17 193	0.26 200	0.17 195	0.15 454	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

rvit_0105_4	0.20 209	0.15 315	0.38 241	0.23 294	0.14 280	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.39 332	0.19 136	0.24 161	0.25 221	0.19 233	0.27 219	0.17 195	0.16 469	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

rvit_105_1	0.27 358	0.19 389	0.46 336	0.27 444	0.19 424	0.30 339	0.35 480	0.44 318	0.51 451	0.31 291	0.31 231	0.31 303	0.26 325	0.35 298	0.25 342	0.15 454	0.14 469	0.15 460	0.17 487	0.11 348	0.10 329

ITSA-stereo	0.25 334	0.15 315	0.33 171	0.23 294	0.11 108	0.27 282	0.18 190	0.56 454	0.59 482	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.28 360	0.49 348	0.30 384	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.13 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 276	0.13 239	0.83 483	0.20 144	0.21 449	0.23 216	0.17 147	0.48 359	0.27 179	0.23 163	0.29 204	0.39 371	0.23 277	0.25 184	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.11 378	0.11 348	0.10 329

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 209	0.72 542	0.70 456	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 45	0.12 25	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 533	0.04 2	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.23 509

test_sample6	0.25 334	0.13 239	0.41 287	0.21 188	0.11 108	0.30 339	0.22 338	0.51 394	0.35 284	0.33 326	0.43 374	0.30 292	0.24 295	0.57 393	0.22 302	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.10 329

test_sample5	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.32 314	0.41 345	0.29 276	0.23 277	0.55 378	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

test_sample4	0.24 306	0.13 239	0.43 308	0.20 144	0.12 164	0.32 364	0.21 312	0.51 394	0.34 268	0.31 291	0.37 300	0.28 266	0.23 277	0.53 370	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

DualNet	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.33 326	0.43 374	0.29 276	0.23 277	0.55 378	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

mmx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 277	0.81 493	1.08 531	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

ttt	0.29 389	0.12 177	0.34 180	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.20 281	0.56 454	0.47 420	0.31 291	0.44 385	0.30 292	0.22 262	0.65 437	0.85 517	0.13 415	0.10 406	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.11 364

xxx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 277	0.81 493	1.08 531	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

PCWNet_CMD	0.23 276	0.13 239	0.48 353	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 295	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

CASS	0.21 229	0.15 315	0.32 156	0.26 416	0.11 108	0.28 301	0.19 234	0.39 263	0.30 225	0.32 314	0.34 270	0.25 221	0.24 295	0.25 184	0.20 259	0.13 415	0.08 347	0.11 360	0.09 297	0.11 348	0.11 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 306	0.16 340	0.48 353	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.29 441	0.39 263	0.39 332	0.27 206	0.35 281	0.39 371	0.31 404	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.09 381	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

ssnet_v2	0.28 378	0.16 340	0.44 317	0.22 247	0.15 330	0.40 434	0.30 452	0.57 464	0.46 415	0.38 401	0.36 291	0.47 430	0.29 375	0.38 311	0.39 429	0.13 415	0.11 430	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.11 364

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 398	0.20 401	0.70 456	0.21 188	0.17 383	0.46 463	0.27 420	0.50 377	0.49 439	0.42 445	0.55 452	0.43 405	0.30 388	0.46 337	0.38 421	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.11 348	0.10 329

NINENet	0.25 334	0.15 315	0.37 222	0.23 294	0.16 362	0.43 453	0.17 147	0.60 486	0.46 415	0.32 314	0.37 300	0.32 312	0.20 242	0.42 325	0.21 282	0.10 319	0.10 406	0.12 398	0.08 211	0.11 348	0.10 329

dd	0.22 259	0.26 457	0.40 264	0.22 247	0.12 164	0.25 252	0.21 312	0.32 171	0.44 387	0.29 243	0.28 191	0.25 221	0.16 167	0.30 263	0.25 342	0.12 396	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

GEStereo_RVC	0.27 358	0.20 401	0.44 317	0.27 444	0.16 362	0.33 375	0.25 402	0.56 454	0.54 467	0.34 346	0.38 314	0.34 326	0.25 316	0.51 357	0.28 364	0.12 396	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.11 364

Anonymous3	0.23 276	0.18 373	0.63 431	0.27 444	0.18 404	0.41 438	0.23 363	0.43 312	0.35 284	0.23 163	0.27 186	0.20 158	0.18 218	0.27 219	0.18 216	0.12 396	0.11 430	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.12 387

TestStereo	0.21 229	0.19 389	0.40 264	0.25 382	0.10 65	0.22 195	0.21 312	0.31 161	0.31 237	0.23 163	0.34 270	0.22 181	0.18 218	0.62 423	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.11 348	0.06 75

CFNet_pseudo	0.23 276	0.13 239	0.47 344	0.19 85	0.13 238	0.26 272	0.16 111	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 277	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

ADLNet	0.28 378	0.15 315	0.42 297	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.23 363	0.53 422	0.43 372	0.42 445	0.41 345	0.44 416	0.27 344	0.55 378	0.35 412	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.12 387

RAFT + AFF	0.27 358	0.23 437	0.50 369	0.25 382	0.17 383	0.30 339	0.33 474	0.52 411	0.40 348	0.28 216	0.30 217	0.30 292	0.31 404	0.62 423	0.24 332	0.09 270	0.10 406	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.11 364

acv_ft	0.25 334	0.13 239	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.21 312	0.45 328	0.44 387	0.38 401	0.41 345	0.38 359	0.27 344	0.27 219	0.35 412	0.08 192	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.07 150

DSFCA	0.27 358	0.13 239	0.36 210	0.20 144	0.17 383	0.38 421	0.31 457	0.47 347	0.43 372	0.43 451	0.37 300	0.39 371	0.29 375	0.52 363	0.32 396	0.12 396	0.10 406	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

ADCRef	0.38 457	0.24 441	0.88 495	0.26 416	0.21 449	0.49 480	0.27 420	0.52 411	0.48 430	0.50 480	0.58 465	0.35 340	0.47 485	0.48 343	1.29 546	0.09 270	0.08 347	0.12 398	0.12 417	0.11 348	0.11 364

MSMDNet	0.23 276	0.13 239	0.48 353	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 295	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.09 273

CFNet	0.27 358	0.20 401	0.44 317	0.22 247	0.14 280	0.33 375	0.14 58	0.51 394	0.45 398	0.30 274	0.40 337	0.38 359	0.27 344	0.76 476	0.25 342	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.08 216

ccs_rob	0.23 276	0.13 239	0.47 344	0.20 144	0.13 238	0.26 272	0.17 147	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 277	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

AdaStereo	0.24 306	0.16 340	0.37 222	0.24 345	0.12 164	0.32 364	0.17 147	0.54 429	0.42 365	0.33 326	0.38 314	0.35 340	0.21 249	0.30 263	0.22 302	0.14 441	0.06 145	0.13 419	0.08 211	0.11 348	0.08 216
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 470	0.28 467	0.62 428	0.30 478	0.19 424	0.51 485	0.47 520	0.58 473	0.59 482	0.56 501	0.47 414	0.49 442	0.41 458	1.21 540	0.64 498	0.12 396	0.18 504	0.12 398	0.13 444	0.11 348	0.14 424

LE_ROB	1.76 563	0.20 401	2.68 563	0.48 531	0.52 539	0.78 528	0.96 559	0.84 542	6.61 577	7.40 580	2.08 563	2.08 556	4.83 573	1.27 544	3.79 572	0.10 319	0.08 347	0.12 398	0.11 378	0.11 348	0.10 329

DN-CSS_ROB	0.22 259	0.25 446	0.47 344	0.24 345	0.14 280	0.25 252	0.12 21	0.40 274	0.33 258	0.29 243	0.42 361	0.22 181	0.20 242	0.33 283	0.19 245	0.07 67	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.07 150

DCVSM-stereo	0.24 306	0.13 239	0.52 384	0.20 144	0.14 280	0.26 272	0.13 38	0.34 193	0.34 268	0.41 435	0.33 261	0.47 430	0.29 375	0.30 263	0.22 302	0.10 319	0.10 406	0.11 360	0.10 339	0.12 385	0.15 436

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 334	0.14 282	0.95 507	0.21 188	0.27 500	0.20 140	0.19 234	0.48 359	0.25 160	0.26 197	0.55 452	0.34 326	0.18 218	0.25 184	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.12 417	0.12 385	0.12 387

CFNet_ucs	0.24 306	0.13 239	0.50 369	0.20 144	0.15 330	0.28 301	0.17 147	0.49 367	0.45 398	0.32 314	0.42 361	0.39 371	0.22 262	0.31 270	0.21 282	0.11 358	0.08 347	0.12 398	0.09 297	0.12 385	0.11 364

fast-acv-ft	0.31 405	0.20 401	0.81 478	0.24 345	0.18 404	0.46 463	0.27 420	0.41 286	0.49 439	0.39 416	0.55 452	0.49 442	0.35 427	0.37 306	0.38 421	0.11 358	0.11 430	0.11 360	0.12 417	0.12 385	0.09 273

ADLNet2	0.30 398	0.17 359	0.72 460	0.23 294	0.17 383	0.36 408	0.24 385	0.52 411	0.51 451	0.32 314	0.38 314	0.45 420	0.30 388	0.69 449	0.35 412	0.10 319	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.12 385	0.10 329

CFNet-ft	0.24 306	0.15 315	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 316	0.47 341	0.24 332	0.12 396	0.07 263	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

STTStereo	0.28 378	0.20 401	0.61 420	0.25 382	0.17 383	0.29 322	0.24 385	0.47 347	0.39 332	0.39 416	0.41 345	0.44 416	0.28 360	0.40 320	0.28 364	0.13 415	0.12 447	0.13 419	0.16 478	0.12 385	0.11 364

PA-Net	0.37 450	0.28 467	0.83 483	0.31 484	0.28 505	0.39 429	0.42 508	0.51 394	0.55 473	0.34 346	0.42 361	0.41 392	0.36 431	0.79 486	0.49 468	0.12 396	0.23 524	0.16 471	0.23 512	0.12 385	0.18 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 398	0.21 415	0.38 241	0.28 465	0.15 330	0.33 375	0.32 464	0.52 411	0.47 420	0.38 401	0.43 374	0.39 371	0.29 375	0.91 511	0.28 364	0.14 441	0.08 347	0.13 419	0.11 378	0.12 385	0.10 329

CFNet_RVC	0.24 306	0.15 315	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 316	0.47 341	0.24 332	0.12 396	0.07 263	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

iResNetv2_ROB	0.27 358	0.26 457	0.72 460	0.23 294	0.13 238	0.29 322	0.18 190	0.52 411	0.49 439	0.37 386	0.45 397	0.39 371	0.25 316	0.34 289	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 273

DRN-Test	0.33 423	0.17 359	0.61 420	0.27 444	0.19 424	0.46 463	0.29 441	0.65 508	0.51 451	0.47 474	0.46 407	0.44 416	0.34 423	0.62 423	0.41 445	0.12 396	0.08 347	0.13 419	0.12 417	0.12 385	0.10 329

StereoDRNet	0.32 414	0.22 428	0.61 420	0.27 444	0.21 449	0.42 445	0.30 452	0.61 490	0.48 430	0.46 466	0.39 327	0.48 437	0.30 388	0.57 393	0.40 437	0.11 358	0.09 381	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.10 329

DISCO	0.32 414	0.13 239	0.51 380	0.25 382	0.16 362	0.48 475	0.25 402	0.50 377	0.57 479	0.37 386	0.45 397	0.62 493	0.36 431	0.64 431	0.49 468	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.12 385	0.11 364

MDST_ROB	0.48 494	0.14 282	0.95 507	0.30 478	0.21 449	1.33 555	0.32 464	0.77 532	0.56 476	1.06 543	0.71 500	0.49 442	0.35 427	1.26 543	0.38 421	0.13 415	0.11 430	0.16 471	0.13 444	0.12 385	0.12 387

zh-mn7	0.46 489	0.45 518	1.48 544	0.25 382	0.19 424	0.44 455	0.29 441	0.56 454	0.82 523	0.65 514	0.96 526	0.49 442	0.38 444	0.88 505	0.63 496	0.12 396	0.10 406	0.11 360	0.11 378	0.13 400	0.14 424

YMNet	0.32 414	0.22 428	0.58 409	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 477	0.56 459	0.51 453	0.30 388	0.39 313	0.40 437	0.13 415	0.16 491	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

YMNet_1	0.32 414	0.22 428	0.58 409	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 477	0.56 459	0.51 453	0.30 388	0.39 313	0.40 437	0.13 415	0.16 491	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

DDVS	0.25 334	0.15 315	0.39 256	0.24 345	0.17 383	0.34 388	0.21 312	0.41 286	0.30 225	0.33 326	0.41 345	0.48 437	0.21 249	0.52 363	0.27 360	0.11 358	0.09 381	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.14 424

rvit_stereo_0075_2	0.24 306	0.17 359	0.50 369	0.26 416	0.22 465	0.22 195	0.15 82	0.40 274	0.35 284	0.27 206	0.37 300	0.29 276	0.20 242	0.28 232	0.19 245	0.17 480	0.12 447	0.19 493	0.12 417	0.13 400	0.13 403

test_sample7	0.25 334	0.15 315	0.35 190	0.20 144	0.14 280	0.28 301	0.21 312	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.39 313	0.23 321	0.14 441	0.09 381	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

iinet-f	0.30 398	0.18 373	1.03 518	0.20 144	0.15 330	0.44 455	0.22 338	0.45 328	0.37 308	0.35 363	0.44 385	0.41 392	0.34 423	0.34 289	0.40 437	0.10 319	0.09 381	0.08 153	0.08 211	0.13 400	0.11 364

AASNet	0.27 358	0.19 389	0.49 358	0.26 416	0.17 383	0.34 388	0.20 281	0.62 499	0.48 430	0.35 363	0.40 337	0.32 312	0.25 316	0.28 232	0.34 408	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.08 211	0.13 400	0.11 364

AACVNet	0.26 350	0.16 340	0.37 222	0.22 247	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.41 286	0.31 237	0.38 401	0.42 361	0.43 405	0.28 360	0.73 462	0.25 342	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.11 364

LCNet	0.21 229	0.11 135	0.29 129	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.19 234	0.34 193	0.26 169	0.28 216	0.35 281	0.26 242	0.30 388	0.35 298	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.13 400	0.22 502

LMCR-Stereo	0.26 350	0.18 373	0.49 358	0.28 465	0.14 280	0.36 408	0.23 363	0.54 429	0.34 268	0.39 416	0.40 337	0.29 276	0.29 375	0.37 306	0.27 360	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.13 400	0.09 273

Syn2CoEx	0.36 440	0.31 488	0.78 467	0.34 498	0.21 449	0.41 438	0.28 435	0.61 490	0.49 439	0.42 445	0.56 459	0.45 420	0.44 473	0.69 449	0.38 421	0.17 480	0.14 469	0.15 460	0.12 417	0.13 400	0.12 387

GwcNet	0.35 436	0.23 437	0.88 495	0.25 382	0.24 486	0.48 475	0.27 420	0.55 439	0.57 479	0.38 401	0.52 438	0.51 453	0.32 411	0.60 408	0.41 445	0.13 415	0.11 430	0.12 398	0.11 378	0.13 400	0.14 424

DMCA-RVC	0.27 358	0.21 415	0.61 420	0.28 465	0.17 383	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.35 284	0.40 426	0.37 300	0.39 371	0.36 431	0.43 327	0.30 384	0.13 415	0.10 406	0.15 460	0.11 378	0.13 400	0.10 329

FADNet-RVC-Resample	0.29 389	0.25 446	0.93 504	0.26 416	0.16 362	0.32 364	0.21 312	0.47 347	0.39 332	0.35 363	0.38 314	0.33 319	0.27 344	0.53 370	0.24 332	0.10 319	0.10 406	0.14 445	0.13 444	0.13 400	0.16 445

UCFNet_RVC	0.24 306	0.16 340	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 375	0.16 111	0.46 339	0.35 284	0.29 243	0.35 281	0.39 371	0.25 316	0.34 289	0.22 302	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.14 457	0.13 400	0.12 387

PSMNet_ROB	0.33 423	0.24 441	0.54 391	0.31 484	0.21 449	0.42 445	0.43 510	0.59 478	0.47 420	0.37 386	0.44 385	0.49 442	0.31 404	0.64 431	0.43 449	0.14 441	0.10 406	0.15 460	0.14 457	0.13 400	0.11 364

CBMV	0.33 423	0.21 415	0.54 391	0.23 294	0.13 238	0.42 445	0.33 474	0.53 422	0.48 430	0.52 491	0.49 422	0.50 449	0.41 458	0.56 389	0.31 391	0.15 454	0.16 491	0.18 485	0.16 478	0.13 400	0.13 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 485	0.40 511	1.09 522	0.25 382	0.18 404	0.61 508	0.34 476	0.56 454	0.93 538	0.43 451	0.96 526	0.53 464	0.39 450	0.94 516	0.59 487	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.14 418	0.13 403

w-ln-seven-2	0.36 440	0.29 474	1.06 520	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.30 452	0.50 377	0.54 467	0.45 462	0.55 452	0.45 420	0.41 458	0.62 423	0.49 468	0.10 319	0.10 406	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.11 364

Wz-Net-LNSev	0.34 431	0.29 474	0.91 500	0.26 416	0.21 449	0.47 469	0.31 457	0.54 429	0.54 467	0.44 458	0.52 438	0.50 449	0.35 427	0.39 313	0.39 429	0.11 358	0.11 430	0.10 303	0.09 297	0.14 418	0.13 403

UDGNet	0.23 276	0.31 488	0.38 241	0.24 345	0.14 280	0.24 238	0.18 190	0.32 171	0.43 372	0.29 243	0.28 191	0.24 213	0.19 233	0.29 248	0.20 259	0.15 454	0.07 263	0.21 500	0.11 378	0.14 418	0.10 329

dad	0.28 378	0.31 488	0.44 317	0.21 188	0.14 280	0.30 339	0.20 281	0.33 185	0.49 439	0.44 458	0.44 385	0.45 420	0.21 249	0.41 322	0.26 355	0.20 500	0.11 430	0.20 497	0.11 378	0.14 418	0.10 329

pcwnet_v2	0.32 414	0.15 315	1.26 535	0.23 294	0.18 404	0.32 364	0.18 190	0.59 478	0.60 486	0.36 379	0.45 397	0.35 340	0.29 375	0.36 303	0.25 342	0.14 441	0.11 430	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.15 436

FAT-Stereo	0.36 440	0.18 373	0.73 464	0.26 416	0.18 404	0.33 375	0.29 441	0.60 486	0.59 482	0.46 466	0.60 472	0.60 487	0.50 494	0.61 415	0.34 408	0.13 415	0.14 469	0.13 419	0.12 417	0.14 418	0.18 471

Nwc_Net	0.37 450	0.25 446	0.68 449	0.31 484	0.24 486	0.44 455	0.30 452	0.65 508	0.50 447	0.37 386	0.69 499	0.58 482	0.45 476	0.60 408	0.40 437	0.15 454	0.12 447	0.19 493	0.21 502	0.14 418	0.13 403

ADCL	0.47 491	0.22 428	1.00 513	0.27 444	0.19 424	0.74 522	0.64 539	0.54 429	0.69 506	0.56 501	0.71 500	0.55 470	0.60 511	0.60 408	1.43 548	0.11 358	0.09 381	0.13 419	0.13 444	0.14 418	0.14 424

ADCP+	0.45 487	0.24 441	1.15 528	0.25 382	0.22 465	0.56 497	0.39 499	0.54 429	0.51 451	0.44 458	0.51 430	0.46 428	0.52 499	0.56 389	1.89 559	0.10 319	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.14 418	0.13 403

GANet	0.36 440	0.22 428	0.49 358	0.29 468	0.17 383	0.41 438	0.38 494	0.57 464	0.45 398	0.46 466	0.75 506	0.55 470	0.40 454	0.94 516	0.41 445	0.13 415	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.14 418	0.11 364

CVANet_RVC	0.30 398	0.19 389	0.41 287	0.26 416	0.16 362	0.33 375	0.26 414	0.52 411	0.47 420	0.40 426	0.46 407	0.43 405	0.31 404	0.89 507	0.26 355	0.14 441	0.09 381	0.14 445	0.13 444	0.14 418	0.10 329

DeepPruner_ROB	0.26 350	0.19 389	0.44 317	0.21 188	0.16 362	0.30 339	0.21 312	0.52 411	0.32 246	0.35 363	0.38 314	0.39 371	0.26 325	0.42 325	0.24 332	0.15 454	0.11 430	0.11 360	0.11 378	0.14 418	0.13 403

CBMV_ROB	0.33 423	0.18 373	0.53 388	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.20 281	0.51 394	0.45 398	0.51 485	0.55 452	0.45 420	0.42 467	0.71 455	0.32 396	0.18 491	0.19 508	0.23 507	0.21 502	0.14 418	0.15 436

w-ln-seven	0.42 473	0.30 481	1.18 529	0.26 416	0.22 465	0.58 501	0.31 457	0.62 499	0.81 522	0.58 504	0.61 479	0.53 464	0.36 431	0.57 393	0.65 500	0.11 358	0.10 406	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.13 403

Wz-Net-MNSev	0.36 440	0.26 457	0.79 473	0.26 416	0.21 449	0.59 504	0.38 494	0.55 439	0.56 476	0.48 477	0.54 448	0.53 464	0.36 431	0.60 408	0.44 454	0.11 358	0.09 381	0.11 360	0.11 378	0.15 432	0.13 403

hitnet-ft	0.29 389	0.17 359	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 429	0.23 363	0.44 318	0.41 358	0.36 379	0.46 407	0.53 464	0.34 423	0.76 476	0.32 396	0.14 441	0.10 406	0.13 419	0.10 339	0.15 432	0.13 403

AF-Net	0.37 450	0.26 457	0.56 401	0.32 490	0.23 478	0.41 438	0.29 441	0.61 490	0.64 496	0.42 445	0.68 495	0.65 504	0.49 492	0.57 393	0.44 454	0.15 454	0.11 430	0.19 493	0.14 457	0.15 432	0.13 403

SGM-ForestM	1.36 553	0.28 467	0.79 473	0.26 416	0.16 362	2.26 566	1.00 561	1.42 556	1.46 556	2.38 569	2.05 562	5.95 577	2.66 569	2.95 567	2.46 567	0.17 480	0.18 504	0.18 485	0.18 493	0.15 432	0.18 471

PS-NSSS	0.32 414	0.30 481	0.46 336	0.23 294	0.17 383	0.33 375	0.24 385	0.57 464	0.41 358	0.37 386	0.52 438	0.35 340	0.30 388	0.80 490	0.30 384	0.17 480	0.14 469	0.21 500	0.15 466	0.15 432	0.13 403

XPNet_ROB	0.33 423	0.20 401	0.43 308	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.31 457	0.55 439	0.50 447	0.51 485	0.53 445	0.58 482	0.37 440	0.63 429	0.45 457	0.17 480	0.12 447	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.14 424

SGM-Forest	0.36 440	0.17 359	0.47 344	0.23 294	0.16 362	0.45 461	0.41 505	0.55 439	0.48 430	0.52 491	0.60 472	0.52 459	0.41 458	0.85 499	0.50 474	0.17 480	0.17 498	0.17 477	0.15 466	0.15 432	0.15 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 358	0.13 239	0.45 328	0.26 416	0.19 424	0.24 238	0.14 58	0.45 328	0.43 372	0.39 416	0.48 420	0.42 401	0.27 344	0.32 276	0.29 376	0.20 500	0.12 447	0.17 477	0.16 478	0.16 440	0.20 489

FACV-RUCA	0.21 229	0.15 315	0.32 156	0.23 294	0.23 478	0.26 272	0.19 234	0.39 263	0.34 268	0.25 185	0.32 240	0.21 169	0.24 295	0.24 153	0.19 245	0.10 319	0.07 263	0.15 460	0.08 211	0.16 440	0.13 403

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 514

GMStereo_Zeroshot	0.24 306	0.21 415	0.45 328	0.26 416	0.13 238	0.28 301	0.15 82	0.39 263	0.35 284	0.37 386	0.43 374	0.40 385	0.17 193	0.34 289	0.20 259	0.12 396	0.07 263	0.13 419	0.07 136	0.16 440	0.09 273

HBP-ISP	0.33 423	0.30 481	0.72 460	0.22 247	0.16 362	0.32 364	0.22 338	0.54 429	0.44 387	0.41 435	0.49 422	0.33 319	0.38 444	0.73 462	0.25 342	0.18 491	0.19 508	0.24 509	0.20 499	0.16 440	0.13 403

Wz-Net-SNSev	0.43 479	0.41 515	1.27 536	0.30 478	0.21 449	0.44 455	0.41 505	0.61 490	0.65 497	0.46 466	0.65 488	0.62 493	0.39 450	0.74 470	0.59 487	0.12 396	0.11 430	0.12 398	0.13 444	0.16 440	0.14 424

SACVNet	0.30 398	0.20 401	0.41 287	0.25 382	0.18 404	0.34 388	0.25 402	0.52 411	0.40 348	0.41 435	0.44 385	0.46 428	0.32 411	0.71 455	0.25 342	0.13 415	0.10 406	0.12 398	0.12 417	0.16 440	0.17 457

APVNet	0.36 440	0.20 401	0.70 456	0.26 416	0.22 465	0.52 494	0.35 480	0.61 490	0.44 387	0.38 401	0.52 438	0.48 437	0.38 444	0.84 498	0.46 463	0.13 415	0.14 469	0.15 460	0.16 478	0.16 440	0.15 436

psmorigin	0.50 500	0.25 446	3.03 564	0.24 345	0.19 424	0.38 421	0.22 338	0.50 377	0.44 387	0.64 512	0.68 495	0.71 518	0.51 497	0.85 499	0.45 457	0.14 441	0.17 498	0.13 419	0.14 457	0.16 440	0.21 497

aanetorigin	0.39 462	0.29 474	1.09 522	0.24 345	0.19 424	0.28 301	0.37 488	0.33 185	0.47 420	0.94 535	0.82 515	0.52 459	0.54 500	0.49 348	0.50 474	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.16 440	0.15 436

S-Stereo	0.38 457	0.20 401	1.05 519	0.27 444	0.22 465	0.38 421	0.32 464	0.55 439	0.66 498	0.39 416	0.59 467	0.49 442	0.41 458	0.75 471	0.40 437	0.12 396	0.15 484	0.13 419	0.13 444	0.16 440	0.21 497

NCC-stereo	0.39 462	0.25 446	0.69 450	0.32 490	0.28 505	0.46 463	0.36 484	0.65 508	0.52 458	0.40 426	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 462	0.45 457	0.17 480	0.14 469	0.18 485	0.25 519	0.16 440	0.16 445

edge stereo	0.39 462	0.22 428	0.81 478	0.27 444	0.22 465	0.37 413	0.24 385	0.56 454	0.54 467	0.53 497	0.60 472	0.71 518	0.50 494	0.78 484	0.40 437	0.16 469	0.14 469	0.19 493	0.14 457	0.16 440	0.17 457

Abc-Net	0.39 462	0.25 446	0.69 450	0.32 490	0.28 505	0.46 463	0.36 484	0.65 508	0.52 458	0.40 426	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 462	0.45 457	0.17 480	0.14 469	0.18 485	0.25 519	0.16 440	0.16 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 436	0.26 457	0.49 358	0.36 509	0.22 465	0.41 438	0.41 505	0.53 422	0.42 365	0.47 474	0.46 407	0.61 491	0.39 450	0.55 378	0.37 419	0.16 469	0.13 459	0.21 500	0.21 502	0.16 440	0.16 445

ETE_ROB	0.34 431	0.26 457	0.45 328	0.29 468	0.18 404	0.40 434	0.37 488	0.57 464	0.47 420	0.50 480	0.50 424	0.62 493	0.36 431	0.55 378	0.38 421	0.13 415	0.10 406	0.14 445	0.12 417	0.16 440	0.16 445

SGM_RVC	0.50 500	0.19 389	0.50 369	0.25 382	0.15 330	0.69 516	0.39 499	0.68 522	0.82 523	0.95 537	0.84 517	1.13 535	0.76 528	1.16 536	0.60 490	0.16 469	0.16 491	0.16 471	0.16 478	0.16 440	0.17 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.48 494	0.51 530	1.43 543	0.29 468	0.20 441	0.47 469	0.39 499	0.57 464	0.62 491	0.52 491	0.81 513	0.52 459	0.56 504	1.05 529	0.87 518	0.12 396	0.13 459	0.13 419	0.13 444	0.17 457	0.16 445

TCMNet	0.33 423	0.23 437	0.72 460	0.29 468	0.30 513	0.40 434	0.28 435	0.50 377	0.47 420	0.37 386	0.45 397	0.40 385	0.29 375	0.60 408	0.39 429	0.14 441	0.13 459	0.15 460	0.14 457	0.17 457	0.15 436

IGEV-RUCA	0.21 229	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 424	0.28 301	0.24 385	0.23 60	0.21 101	0.20 140	0.23 148	0.28 266	0.49 492	0.26 200	0.18 216	0.09 270	0.08 347	0.18 485	0.13 444	0.17 457	0.17 457

SDNR	0.42 473	0.21 415	0.82 481	0.21 188	0.18 404	1.27 552	0.17 147	0.50 377	0.49 439	0.42 445	0.81 513	0.38 359	0.27 344	1.19 537	0.38 421	0.23 505	0.24 526	0.17 477	0.13 444	0.17 457	0.20 489

RP	0.35 436	0.22 428	0.51 380	0.31 484	0.24 486	0.37 413	0.28 435	0.50 377	0.58 481	0.40 426	0.63 485	0.61 491	0.47 485	0.61 415	0.39 429	0.16 469	0.15 484	0.17 477	0.15 466	0.17 457	0.17 457

RTSC	0.39 462	0.28 467	0.78 467	0.27 444	0.18 404	0.49 480	0.22 338	0.59 478	0.84 530	0.55 500	0.53 445	0.49 442	0.36 431	0.67 446	0.82 513	0.13 415	0.10 406	0.11 360	0.12 417	0.17 457	0.17 457

DeepPrunerF	0.44 485	0.29 474	1.29 538	0.33 496	0.30 513	0.35 403	0.36 484	0.62 499	1.15 550	0.40 426	0.44 385	0.39 371	0.41 458	0.80 490	0.52 477	0.18 491	0.14 469	0.23 507	0.21 502	0.17 457	0.17 457

DANet	0.35 436	0.23 437	0.60 417	0.36 509	0.22 465	0.39 429	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.52 491	0.50 424	0.59 484	0.41 458	0.76 476	0.49 468	0.13 415	0.11 430	0.14 445	0.12 417	0.17 457	0.15 436
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 479	0.26 457	0.54 391	0.31 484	0.20 441	0.51 485	0.32 464	0.70 525	0.60 486	0.59 505	0.55 452	0.65 504	0.41 458	1.40 548	0.51 476	0.13 415	0.17 498	0.21 500	0.16 478	0.17 457	0.18 471

SANet	0.53 509	0.28 467	0.96 509	0.26 416	0.15 330	0.69 516	0.44 513	0.67 519	1.34 552	0.67 516	0.98 529	0.94 529	0.71 526	0.89 507	0.76 506	0.14 441	0.12 447	0.12 398	0.11 378	0.17 457	0.16 445

NOSS_ROB	0.31 405	0.20 401	0.35 190	0.24 345	0.16 362	0.32 364	0.19 234	0.52 411	0.48 430	0.33 326	0.36 291	0.42 401	0.28 360	0.93 514	0.24 332	0.19 497	0.20 513	0.24 509	0.22 510	0.17 457	0.17 457

LALA_ROB	0.36 440	0.25 446	0.46 336	0.30 478	0.21 449	0.47 469	0.39 499	0.61 490	0.51 451	0.52 491	0.51 430	0.69 515	0.36 431	0.50 352	0.43 449	0.17 480	0.11 430	0.16 471	0.14 457	0.17 457	0.15 436

PWC_ROB	0.38 457	0.29 474	0.69 450	0.25 382	0.20 441	0.38 421	0.19 234	0.58 473	0.67 501	0.57 503	0.85 518	0.51 453	0.40 454	0.71 455	0.52 477	0.13 415	0.09 381	0.14 445	0.10 339	0.17 457	0.14 424

MeshStereo	0.58 515	0.27 464	0.67 444	0.22 247	0.17 383	0.66 514	0.37 488	0.78 533	0.61 489	1.47 564	1.30 541	1.65 550	0.79 530	1.12 534	0.59 487	0.17 480	0.17 498	0.17 477	0.14 457	0.17 457	0.14 424
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DualNet (step1)	0.28 378	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.39 313	0.23 321	0.23 505	0.09 381	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 445

test_sample9	0.42 473	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.66 442	0.91 521	0.23 505	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 445

test_sample8	0.49 497	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.55 439	0.34 268	0.62 508	0.38 314	1.15 538	0.67 522	0.66 442	0.91 521	0.23 505	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 445

FINET	0.34 431	0.27 464	0.80 476	0.24 345	0.24 486	0.36 408	0.34 476	0.54 429	0.72 511	0.39 416	0.47 414	0.32 312	0.30 388	0.51 357	0.32 396	0.19 497	0.17 498	0.13 419	0.12 417	0.18 471	0.16 445

RGC	0.39 462	0.32 493	0.64 438	0.34 498	0.27 500	0.40 434	0.29 441	0.57 464	0.53 462	0.45 462	0.64 487	0.62 493	0.45 476	0.72 460	0.39 429	0.15 454	0.15 484	0.21 500	0.20 499	0.18 471	0.19 479

RYNet	0.37 450	0.18 373	0.59 415	0.25 382	0.28 505	0.61 508	0.32 464	0.59 478	0.59 482	0.41 435	0.38 314	0.57 479	0.39 450	0.87 502	0.53 479	0.11 358	0.08 347	0.12 398	0.11 378	0.18 471	0.18 471

CSAN	0.50 500	0.35 498	0.78 467	0.36 509	0.23 478	0.56 497	0.59 536	0.61 490	0.70 508	0.64 512	0.78 510	0.65 504	0.60 511	1.38 547	0.62 493	0.21 502	0.17 498	0.20 497	0.20 499	0.18 471	0.18 471

WZ-Net	0.52 508	0.38 509	1.90 552	0.30 478	0.24 486	0.57 500	0.48 524	0.62 499	0.78 519	0.50 480	0.71 500	0.68 513	0.54 500	0.98 523	0.84 514	0.13 415	0.10 406	0.11 360	0.12 417	0.19 478	0.20 489

EDNetEfficient	0.63 521	0.37 506	2.40 559	0.26 416	0.25 493	0.38 421	0.49 526	0.41 286	1.06 545	1.38 553	0.87 522	0.62 493	0.95 541	0.65 437	1.65 552	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.11 378	0.19 478	0.17 457

FADNet-RVC	0.31 405	0.35 498	0.78 467	0.25 382	0.20 441	0.33 375	0.20 281	0.49 367	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.41 392	0.29 375	0.63 429	0.31 391	0.13 415	0.14 469	0.14 445	0.15 466	0.19 478	0.19 479

stereogan	0.37 450	0.17 359	0.65 439	0.27 444	0.22 465	0.62 510	0.26 414	0.59 478	0.63 495	0.43 451	0.60 472	0.67 509	0.42 467	0.68 447	0.35 412	0.13 415	0.14 469	0.14 445	0.12 417	0.19 478	0.17 457

ADCPNet	0.48 494	0.29 474	1.60 548	0.27 444	0.23 478	0.70 519	0.38 494	0.53 422	0.51 451	0.51 485	0.59 467	0.67 509	0.56 504	0.60 408	1.14 536	0.15 454	0.18 504	0.14 445	0.23 512	0.19 478	0.19 479

NVstereo2D	0.31 405	0.16 340	0.54 391	0.24 345	0.22 465	0.42 445	0.28 435	0.58 473	0.56 476	0.28 216	0.38 314	0.40 385	0.30 388	0.71 455	0.28 364	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.10 339	0.19 478	0.16 445

PWCDC_ROB	0.38 457	0.30 481	0.60 417	0.33 496	0.20 441	0.42 445	0.19 234	0.58 473	0.89 532	0.42 445	1.26 540	0.36 345	0.34 423	0.50 352	0.38 421	0.18 491	0.11 430	0.11 360	0.09 297	0.19 478	0.13 403

WCMA_ROB	0.51 504	0.21 415	0.65 439	0.25 382	0.21 449	0.58 501	0.32 464	0.54 429	0.55 473	0.95 537	1.40 544	1.28 543	0.81 533	0.73 462	0.62 493	0.18 491	0.15 484	0.15 460	0.15 466	0.19 478	0.19 479

SHD	0.42 473	0.27 464	0.81 478	0.31 484	0.25 493	0.42 445	0.22 338	0.66 514	0.94 540	0.63 510	0.60 472	0.59 484	0.47 485	0.59 406	0.58 486	0.15 454	0.13 459	0.16 471	0.16 478	0.20 486	0.22 502

ADCMid	0.49 497	0.34 496	1.13 527	0.26 416	0.21 449	0.51 485	0.37 488	0.57 464	0.54 467	0.75 525	0.66 490	0.62 493	0.64 521	0.64 431	1.68 553	0.13 415	0.12 447	0.17 477	0.17 487	0.20 486	0.17 457

AnyNet_C32	0.51 504	0.40 511	1.10 526	0.29 468	0.28 505	0.59 504	0.58 534	0.54 429	0.60 486	0.62 508	0.66 490	0.54 468	0.54 500	0.78 484	1.74 556	0.15 454	0.14 469	0.15 460	0.17 487	0.20 486	0.20 489

coex-ft	3.44 570	0.73 543	48.55 595	0.24 345	0.19 424	0.50 484	0.43 510	0.47 347	2.40 564	7.03 579	1.20 537	0.97 532	2.23 566	0.73 462	1.92 560	0.12 396	0.15 484	0.14 445	0.12 417	0.21 489	0.43 538

Wz-Net-TNSev	0.51 504	0.58 534	1.61 550	0.25 382	0.21 449	0.65 512	0.45 514	0.63 506	0.69 506	0.51 485	0.54 448	0.71 518	0.60 511	1.00 524	0.77 509	0.15 454	0.15 484	0.13 419	0.15 466	0.21 489	0.20 489

EDNetEfficientorigin	7.51 578	0.52 532	140.47 597	0.25 382	0.17 383	0.42 445	0.29 441	0.47 347	1.03 542	1.28 550	1.02 530	0.83 524	0.84 536	0.75 471	0.99 526	0.10 319	0.09 381	0.12 398	0.10 339	0.21 489	0.22 502

FADNet_RVC	0.30 398	0.28 467	0.83 483	0.23 294	0.15 330	0.30 339	0.17 147	0.49 367	0.37 308	0.30 274	0.38 314	0.30 292	0.27 344	0.52 363	0.31 391	0.14 441	0.14 469	0.14 445	0.16 478	0.21 489	0.23 509

RTS	0.78 537	0.48 523	4.68 568	0.34 498	0.28 505	1.12 545	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 523	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 441	0.11 430	0.15 460	0.15 466	0.21 489	0.19 479

RTSA	0.78 537	0.48 523	4.68 568	0.34 498	0.28 505	1.12 545	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 523	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 441	0.11 430	0.15 460	0.15 466	0.21 489	0.19 479

GASNet	0.36 440	0.46 519	0.88 495	0.34 498	0.23 478	0.35 403	0.22 338	0.60 486	0.53 462	0.40 426	0.37 300	0.45 420	0.30 388	0.79 486	0.35 412	0.15 454	0.10 406	0.14 445	0.14 457	0.22 495	0.12 387

G-Net	0.46 489	0.25 446	0.86 492	0.34 498	0.28 505	0.90 537	0.35 480	0.47 347	0.45 398	0.68 517	1.22 538	0.64 503	0.60 511	0.61 415	0.57 481	0.16 469	0.14 469	0.17 477	0.13 444	0.22 495	0.19 479

ADCS	0.58 515	0.40 511	1.35 541	0.29 468	0.24 486	0.55 496	0.45 514	0.67 519	0.83 527	0.76 527	0.71 500	0.68 513	0.60 511	0.76 476	2.23 565	0.16 469	0.16 491	0.16 471	0.17 487	0.22 495	0.22 502

sAnonymous2	0.20 209	0.21 415	0.58 409	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

CroCo_RVC	0.20 209	0.21 415	0.58 409	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

AnyNet_C01	0.65 523	0.58 534	2.60 562	0.32 490	0.26 498	0.88 535	0.61 537	0.63 506	0.62 491	0.68 517	0.96 526	0.76 521	0.60 511	0.96 520	1.43 548	0.16 469	0.16 491	0.17 477	0.17 487	0.23 498	0.23 509

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 506	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 501	0.05 21

FADNet	0.32 414	0.36 501	0.74 465	0.23 294	0.22 465	0.37 413	0.19 234	0.53 422	0.48 430	0.32 314	0.36 291	0.43 405	0.32 411	0.64 431	0.25 342	0.16 469	0.16 491	0.14 445	0.16 478	0.24 501	0.19 479

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 504	0.50 528	0.86 492	0.39 519	0.24 486	0.84 532	0.55 532	0.56 454	0.62 491	0.60 506	0.68 495	0.62 493	0.42 467	1.13 535	0.43 449	0.23 505	0.27 530	0.27 512	0.35 533	0.25 503	0.29 523

XQC	0.43 479	0.37 506	0.96 509	0.34 498	0.25 493	0.53 495	0.34 476	0.60 486	0.73 514	0.51 485	0.46 407	0.57 479	0.47 485	0.70 452	0.72 505	0.17 480	0.12 447	0.18 485	0.15 466	0.25 503	0.23 509

STTRV1_RVC	0.42 473	0.32 493	0.89 498	0.29 468	0.36 522	0.49 480	0.31 457	0.61 490	0.53 462	0.46 466	0.56 459	0.47 430	0.43 471	1.00 524	0.39 429	0.27 520	0.21 515	0.20 497	0.18 493	0.25 503	0.17 457

LSM	1.64 562	0.40 511	2.56 561	2.02 572	17.61 586	0.51 485	0.52 529	0.61 490	0.76 516	0.82 529	1.11 534	0.63 501	0.54 500	0.75 471	0.49 468	0.16 469	0.24 526	0.18 485	0.21 502	0.25 503	2.42 575

DPSNet	0.47 491	0.24 441	0.93 504	0.27 444	0.20 441	0.75 524	0.57 533	0.84 542	0.79 520	0.47 474	0.51 430	0.60 487	0.69 524	0.87 502	0.71 504	0.16 469	0.13 459	0.12 398	0.10 339	0.25 503	0.21 497

PDISCO_ROB	0.43 479	0.30 481	0.67 444	0.43 524	0.36 522	0.67 515	0.32 464	0.72 528	0.76 516	0.43 451	0.53 445	0.63 501	0.40 454	0.66 442	0.47 465	0.21 502	0.12 447	0.21 500	0.19 498	0.25 503	0.20 489

MSMD_ROB	0.60 519	0.33 495	0.61 420	0.30 478	0.25 493	0.86 534	0.35 480	0.55 439	0.67 501	1.10 545	1.49 549	1.76 553	0.97 544	0.88 505	0.49 468	0.23 505	0.21 515	0.27 512	0.27 526	0.25 503	0.24 514

MultiAttention	1.02 547	0.13 239	0.43 308	0.35 507	0.43 530	5.36 572	1.71 571	0.69 523	0.53 462	0.36 379	0.63 485	0.55 470	0.22 262	7.60 580	0.43 449	0.09 270	0.06 145	0.14 445	0.24 514	0.26 510	0.30 524

FC-DCNN v2	0.71 529	0.30 481	0.67 444	0.32 490	0.27 500	0.84 532	0.39 499	0.84 542	0.85 531	1.44 560	1.64 555	2.09 557	1.28 555	1.06 530	0.80 512	0.24 511	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.25 516

ccnet	0.42 473	0.31 488	0.48 353	0.27 444	0.32 517	0.60 507	0.32 464	0.65 508	0.46 415	0.53 497	0.66 490	0.56 474	0.45 476	0.72 460	0.61 491	0.26 515	0.19 508	0.24 509	0.21 502	0.26 510	0.22 502

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 440	0.36 501	0.53 388	0.34 498	0.19 424	0.51 485	0.24 385	0.55 439	0.38 322	0.41 435	0.47 414	0.47 430	0.27 344	0.73 462	0.30 384	0.36 534	0.19 508	0.27 512	0.17 487	0.26 510	0.23 509

FC-DCNN	0.70 528	0.30 481	0.69 450	0.32 490	0.27 500	0.81 531	0.39 499	0.79 536	0.82 523	1.41 556	1.58 554	1.98 555	1.26 553	1.02 527	0.77 509	0.24 511	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.26 518

MSAF-DinoV2	0.76 536	0.44 517	1.98 553	0.49 534	0.16 362	0.58 501	0.31 457	0.81 539	0.83 527	0.41 435	0.52 438	0.98 533	0.58 508	4.97 575	1.03 528	0.11 358	0.07 263	0.10 303	0.24 514	0.27 515	0.26 518

FCDSN-DC	0.63 521	0.31 488	0.61 420	0.36 509	0.30 513	0.65 512	0.37 488	0.66 514	0.68 504	1.14 547	1.54 552	1.71 552	1.26 553	0.92 512	0.64 498	0.24 511	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.27 515	0.27 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 515	0.34 496	0.84 488	0.39 519	0.31 516	0.59 504	0.47 520	0.80 537	1.25 551	0.92 534	1.09 532	0.79 522	0.82 534	0.85 499	0.76 506	0.21 502	0.18 504	0.22 506	0.18 493	0.27 515	0.35 532

SAMSARA	0.56 511	0.39 510	0.80 476	0.60 540	0.46 532	1.00 541	1.23 569	0.67 519	0.68 504	0.71 520	0.54 448	0.89 528	0.57 507	0.81 493	0.62 493	0.19 497	0.22 520	0.18 485	0.18 493	0.27 515	0.25 516

GANetREF_RVC	0.43 479	0.47 521	0.69 450	0.38 517	0.20 441	0.51 485	0.48 524	0.66 514	0.66 498	0.46 466	0.46 407	0.50 449	0.44 473	0.90 510	0.39 429	0.27 520	0.21 515	0.32 526	0.18 493	0.27 515	0.22 502
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MANE	1.41 555	0.36 501	0.74 465	0.43 524	0.41 527	2.16 565	0.80 551	2.39 572	3.38 567	2.22 568	3.06 570	3.54 570	2.73 571	2.15 563	1.94 561	0.28 524	0.27 530	0.30 524	0.46 541	0.28 520	0.34 531

PASM	0.45 487	0.35 498	0.90 499	0.35 507	0.33 518	0.39 429	0.38 494	0.50 377	0.61 489	0.52 491	0.51 430	0.62 493	0.45 476	0.93 514	0.48 466	0.26 515	0.29 534	0.29 522	0.33 531	0.29 521	0.26 518

ELAS_RVC	0.74 534	0.36 501	1.00 513	0.37 515	0.33 518	0.88 535	0.93 558	0.83 541	1.08 546	1.35 552	1.33 543	1.24 541	1.33 557	1.06 530	0.95 524	0.27 520	0.25 528	0.29 522	0.27 526	0.30 522	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 450	0.41 515	0.66 443	0.46 529	0.41 527	0.34 388	0.25 402	0.57 464	0.45 398	0.39 416	0.52 438	0.43 405	0.33 414	0.41 322	0.29 376	0.25 514	0.14 469	0.33 528	0.21 502	0.31 523	0.22 502

CC-Net-ROB	0.43 479	0.47 521	0.65 439	0.37 515	0.23 478	0.51 485	0.29 441	0.66 514	0.49 439	0.46 466	0.51 430	0.48 437	0.38 444	0.96 520	0.35 412	0.34 532	0.23 524	0.55 541	0.25 519	0.31 523	0.20 489

ELAS	0.74 534	0.36 501	0.85 491	0.36 509	0.33 518	1.36 556	0.77 549	0.93 546	0.92 536	1.41 556	1.53 551	1.16 539	1.17 549	0.95 519	1.03 528	0.26 515	0.25 528	0.28 518	0.28 529	0.31 523	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 511	0.51 530	1.19 530	0.38 517	0.22 465	0.69 516	0.27 420	0.80 537	0.67 501	0.73 521	0.74 505	0.87 525	0.61 520	0.81 493	0.76 506	0.29 526	0.27 530	0.32 526	0.37 537	0.32 526	0.31 527

Anonymous_2	0.37 450	0.21 415	0.47 344	0.20 144	0.21 449	0.42 445	0.26 414	0.38 251	0.29 213	0.33 326	0.30 217	0.44 416	0.38 444	0.36 303	0.29 376	0.26 515	0.29 534	0.44 535	1.41 570	0.34 527	0.21 497

UDG	0.40 468	0.46 519	0.49 358	0.40 521	0.35 521	0.47 469	0.27 420	0.54 429	0.47 420	0.39 416	0.45 397	0.59 484	0.44 473	0.46 337	0.39 429	0.26 515	0.19 508	0.48 537	0.22 510	0.34 527	0.26 518

NVStereoNet_ROB	0.67 525	0.49 527	0.83 483	0.48 531	0.40 526	0.51 485	0.46 516	0.70 525	0.77 518	0.84 530	1.72 556	1.02 534	0.83 535	1.23 541	0.79 511	0.32 530	0.38 541	0.40 533	0.46 541	0.36 529	0.41 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 470	0.50 528	0.48 353	0.44 526	0.39 524	0.46 463	0.32 464	0.50 377	0.43 372	0.45 462	0.52 438	0.57 479	0.36 431	0.48 343	0.33 403	0.33 531	0.21 515	0.55 541	0.25 519	0.37 530	0.32 530

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 526	0.64 539	1.06 520	0.45 527	0.27 500	1.40 558	0.58 534	0.78 533	0.92 536	0.84 530	0.86 519	0.88 527	0.68 523	1.33 546	0.68 503	0.37 536	0.29 534	0.34 529	0.36 536	0.43 531	0.37 533

MADNet+	1.01 545	1.16 564	4.72 570	0.70 545	0.47 533	1.24 551	0.96 559	0.97 547	0.89 532	0.65 514	0.77 509	0.87 525	0.85 538	2.09 561	1.68 553	0.38 537	0.39 542	0.31 525	0.27 526	0.43 531	0.39 535

SQANet	0.40 468	0.48 523	0.67 444	0.48 531	0.39 524	0.48 475	0.22 338	0.51 394	0.43 372	0.40 426	0.47 414	0.47 430	0.33 414	0.54 376	0.32 396	0.36 534	0.15 484	0.40 533	0.21 502	0.45 533	0.31 527

testlalala_base	0.20 209	0.13 239	0.35 190	0.25 382	0.15 330	0.25 252	0.16 111	0.34 193	0.17 44	0.19 136	0.26 179	0.17 125	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.39 538	0.09 381	0.07 75	0.05 39	0.45 533	0.08 216

FADE	4.32 572	1.06 560	4.35 566	0.71 546	0.76 553	0.73 520	0.50 527	1.85 567	1.52 557	0.75 525	0.66 490	1.17 540	2.69 570	2.83 566	1.96 563	24.23 594	4.70 579	17.35 589	17.61 588	0.49 535	0.44 539

anonymity	0.56 511	0.54 533	0.70 456	0.47 530	0.61 544	0.56 497	0.43 510	0.69 523	0.49 439	0.63 510	0.55 452	0.54 468	0.60 511	0.61 415	0.57 481	0.55 544	0.53 552	0.50 538	0.54 549	0.51 536	0.56 548

Consistency-Raft	0.55 510	0.48 523	1.02 516	0.45 527	0.49 535	0.49 480	0.47 520	0.72 528	0.72 511	0.45 462	0.82 515	0.47 430	0.60 511	0.50 352	0.63 496	0.39 538	0.39 542	0.44 535	0.51 546	0.52 537	0.37 533

SGM+DAISY	0.87 539	0.66 541	1.30 539	0.51 535	0.60 543	1.03 542	0.84 555	0.76 531	0.73 514	1.39 554	1.51 550	1.31 544	1.22 551	1.11 532	1.08 531	0.57 546	0.53 552	0.51 540	0.51 546	0.54 538	0.61 555

SPS-STEREO	0.69 527	0.61 537	0.98 511	0.52 537	0.57 542	0.74 522	0.50 527	0.78 533	0.62 491	0.95 537	0.86 519	0.94 529	0.70 525	1.01 526	0.87 518	0.58 547	0.51 549	0.50 538	0.50 545	0.55 539	0.58 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 575	2.61 573	13.29 585	0.58 538	0.53 540	10.12 580	3.33 575	4.83 576	5.01 575	8.75 581	8.51 579	14.08 588	7.60 580	7.70 581	5.34 576	0.28 524	0.28 533	0.34 529	0.37 537	0.57 540	0.45 540

JetBlue	1.14 551	0.76 544	2.36 557	0.59 539	0.75 550	3.04 569	1.78 572	1.11 549	0.90 534	0.94 535	1.10 533	1.66 551	1.28 555	2.09 561	1.72 555	0.43 540	0.36 540	0.38 531	0.38 539	0.58 541	0.56 548

otaku	0.57 514	0.62 538	0.87 494	0.63 542	0.44 531	0.73 520	0.37 488	0.65 508	0.66 498	0.51 485	0.75 506	0.66 508	0.45 476	0.69 449	0.46 463	0.53 541	0.34 539	0.55 541	0.35 533	0.60 542	0.45 540

GCST	0.47 491	0.60 536	0.57 404	1.04 560	0.48 534	0.38 421	0.11 14	0.40 274	0.32 246	0.41 435	0.34 270	0.29 276	0.17 193	0.46 337	0.19 245	0.69 551	0.42 544	0.79 553	0.62 555	0.62 543	0.46 543

Ntro	0.58 515	0.64 539	0.92 502	0.66 543	0.50 537	0.77 525	0.36 484	0.66 514	0.70 508	0.50 480	0.59 467	0.65 504	0.51 497	0.75 471	0.45 457	0.56 545	0.32 538	0.56 544	0.34 532	0.63 544	0.46 543

DGSMNet	0.61 520	0.29 474	0.91 500	0.51 535	0.70 548	0.62 510	1.38 570	0.59 478	0.55 473	0.37 386	0.61 479	0.52 459	0.33 414	0.65 437	0.43 449	0.53 541	0.60 559	0.67 546	0.61 554	0.63 544	0.61 555

ACVNet_1	0.72 530	0.81 546	1.37 542	0.72 547	0.53 540	0.77 525	0.42 508	0.85 545	0.90 534	0.74 524	0.75 506	1.32 545	0.72 527	1.02 527	0.55 480	0.54 543	0.31 537	0.71 548	0.35 533	0.64 546	0.45 540

ACVNet-4b	0.72 530	0.81 546	1.33 540	0.72 547	0.50 537	0.80 530	0.31 457	0.71 527	0.80 521	0.50 480	0.72 504	0.95 531	0.43 471	0.96 520	1.20 543	1.13 568	0.21 515	0.76 550	0.45 540	0.65 547	0.46 543

DispFullNet	0.66 524	0.89 551	1.59 547	0.77 549	1.21 566	0.51 485	0.23 363	0.59 478	0.72 511	0.69 519	0.61 479	0.69 515	0.91 540	0.79 486	0.48 466	0.27 520	0.12 447	0.73 549	0.30 530	0.65 547	0.40 536

WAO-7	1.01 545	0.89 551	0.93 504	0.83 552	0.66 547	1.18 547	0.81 553	1.40 555	1.57 558	1.11 546	1.76 558	1.45 547	1.19 550	1.50 550	1.14 536	0.61 548	0.62 562	0.70 547	0.68 557	0.66 549	0.60 552

MFMNet_re	0.72 530	0.76 544	0.99 512	0.62 541	0.70 548	0.77 525	0.67 540	0.75 530	0.83 527	0.78 528	0.86 519	0.69 515	0.78 529	0.71 455	0.61 491	0.66 550	0.59 558	0.61 545	0.58 553	0.68 550	0.71 559

ACVNet_2	0.89 540	0.87 550	1.25 534	0.82 550	0.62 545	0.97 540	0.62 538	1.14 550	1.42 554	1.00 540	1.40 544	1.47 548	0.84 536	1.11 532	0.66 501	0.61 548	0.43 545	0.78 551	0.49 543	0.75 551	0.52 546

RainbowNet	0.72 530	0.89 551	1.02 516	0.82 550	0.63 546	0.78 528	0.52 529	0.81 539	0.93 538	0.60 506	0.79 511	0.80 523	0.60 511	0.80 490	0.57 481	0.78 555	0.55 555	0.78 551	0.49 543	0.76 552	0.58 550

WAO-6	1.07 549	0.93 555	0.92 502	0.96 554	0.78 554	1.28 553	0.75 546	1.34 553	2.00 562	1.02 542	1.54 552	1.59 549	1.22 551	1.31 545	1.14 536	0.78 555	0.55 555	1.02 560	0.75 561	0.83 553	0.69 558

IMH-64-1	0.91 541	0.86 548	0.84 488	0.97 555	0.75 550	0.92 538	0.71 542	1.27 551	1.10 547	0.89 532	1.45 546	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 554	0.60 552

IMH-64	0.91 541	0.86 548	0.84 488	0.97 555	0.75 550	0.92 538	0.71 542	1.27 551	1.10 547	0.89 532	1.45 546	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 554	0.60 552

test_for_model	0.29 389	0.89 551	0.34 180	0.69 544	0.49 535	0.20 140	0.16 111	0.30 150	0.23 132	0.28 216	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 526	0.10 406	0.06 22	0.04 1	0.86 556	0.18 471

IMH	1.05 548	0.95 556	1.00 513	1.01 557	0.78 554	1.11 544	0.68 541	1.38 554	1.43 555	1.00 540	1.72 556	1.43 546	1.14 546	1.73 556	0.89 520	1.09 565	0.55 555	0.99 558	0.57 552	0.87 557	0.62 557

LVE	1.13 550	1.02 557	1.28 537	1.01 557	0.80 557	1.29 554	0.81 553	1.47 558	1.96 560	1.07 544	1.90 559	1.90 554	1.01 545	1.48 549	0.91 521	0.93 562	0.61 561	0.94 555	0.69 558	0.87 557	0.75 563

WAO-8	1.46 558	1.10 562	1.09 522	1.10 561	0.84 558	2.06 562	0.75 546	1.84 564	3.83 570	1.44 560	2.21 564	2.15 558	1.43 559	3.17 568	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 559	0.71 559

Venus	1.46 558	1.10 562	1.09 522	1.10 561	0.84 558	2.06 562	0.75 546	1.84 564	3.83 570	1.44 560	2.21 564	2.15 558	1.43 559	3.17 568	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 559	0.71 559

Dean	1.17 552	1.04 559	1.49 546	1.03 559	0.78 554	1.20 550	0.77 549	1.48 559	1.96 560	1.28 550	1.99 561	2.15 558	1.14 546	1.25 542	1.00 527	0.81 557	0.60 559	1.01 559	0.69 558	0.92 561	0.74 562

PWCK	1.00 543	1.17 565	1.70 551	0.91 553	0.41 527	1.19 549	0.92 557	1.10 548	1.14 549	1.16 548	1.14 535	1.25 542	0.88 539	1.75 557	1.04 530	0.87 559	0.50 547	0.87 554	0.53 548	0.96 562	0.52 546

SuperB	0.49 497	0.28 467	2.23 555	0.23 294	0.15 330	0.41 438	0.32 464	0.47 347	0.82 523	0.43 451	0.50 424	0.33 319	0.45 476	0.68 447	1.08 531	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.98 563	0.14 424

UNDER WATER-64	1.55 560	1.19 566	2.52 560	1.31 566	0.95 562	2.12 564	1.21 568	1.45 557	3.19 566	1.43 559	1.32 542	2.64 565	2.04 565	1.63 553	1.83 557	1.11 566	0.67 566	1.28 566	0.92 565	1.19 564	1.02 568

UNDER WATER	1.59 561	1.22 567	2.36 557	1.38 567	1.03 563	1.67 561	1.10 565	1.54 562	3.63 568	1.44 560	1.47 548	2.85 567	2.25 567	1.67 554	1.94 561	1.06 564	0.62 562	1.31 567	0.93 566	1.21 565	1.02 568

TorneroNet-64	1.43 556	1.03 558	1.20 531	1.10 561	0.86 560	2.26 566	0.73 545	1.84 564	3.84 572	1.25 549	2.25 566	2.69 566	1.42 558	1.76 558	1.43 548	0.76 554	0.50 547	1.09 561	0.66 556	1.23 566	0.76 564

TorneroNet	2.22 566	1.08 561	1.24 533	1.14 565	0.90 561	5.58 573	0.80 551	2.12 570	8.69 579	2.58 570	5.42 575	3.88 571	1.97 564	1.78 560	1.87 558	0.86 558	0.54 554	1.15 565	0.74 560	1.23 566	0.85 565

notaker	1.45 557	1.34 568	1.48 544	1.40 568	1.07 564	1.18 547	0.85 556	1.48 559	1.40 553	1.51 565	3.46 571	2.40 563	1.81 563	1.76 558	1.45 551	1.11 566	0.69 567	1.38 568	0.87 564	1.31 568	0.97 567

ktn	1.77 564	1.36 569	1.22 532	1.43 569	1.14 565	1.52 559	1.08 564	1.51 561	3.96 573	2.77 572	4.69 573	3.35 569	1.46 561	1.69 555	1.25 545	1.43 570	0.77 568	1.45 569	0.99 567	1.32 569	0.96 566

KSHMR	1.89 565	1.36 569	1.60 548	1.47 570	1.22 567	1.38 557	1.06 563	1.79 563	5.97 576	1.42 558	5.65 577	2.98 568	1.14 546	2.23 564	1.20 543	1.27 569	1.12 569	1.46 570	1.10 569	1.32 569	1.15 570

JetRed	2.30 568	2.64 574	6.12 572	1.12 564	1.38 569	5.85 575	3.29 574	1.99 568	1.67 559	1.98 567	1.95 560	2.16 561	1.60 562	2.48 565	4.10 573	1.05 563	1.60 570	1.09 561	1.01 568	1.67 571	1.28 571

MADNet++	2.26 567	1.80 572	2.06 554	2.13 574	1.97 571	2.61 568	1.79 573	2.38 571	2.16 563	2.75 571	2.65 568	2.38 562	2.43 568	3.17 568	3.21 569	2.17 573	1.95 573	1.94 572	1.63 571	2.06 572	2.01 574

HanzoNet	2.97 569	1.69 571	2.29 556	1.74 571	1.33 568	1.53 560	1.03 562	1.99 568	2.64 565	5.51 576	5.16 574	5.90 576	6.82 579	4.32 574	3.29 570	3.16 575	2.02 575	1.92 571	2.87 576	2.24 573	1.89 573

tt	4.71 574	0.10 74	3.94 565	2.06 573	1.53 570	10.14 581	16.88 581	9.27 583	4.98 574	1.39 554	1.02 530	4.68 572	4.90 574	3.35 571	5.86 577	5.76 580	9.15 586	2.24 575	2.53 574	3.10 574	1.32 572

DPSimNet_ROB	4.34 573	4.23 575	6.89 574	3.67 575	3.68 572	4.75 570	5.21 577	2.67 573	3.68 569	5.82 577	3.95 572	5.57 573	6.72 578	3.46 572	4.48 574	4.05 578	2.88 576	4.68 578	3.12 578	3.69 575	3.62 578

USTest	6.88 576	5.23 578	5.63 571	7.22 580	7.29 576	14.34 584	22.76 583	8.48 581	9.32 580	5.42 575	6.39 578	6.29 580	6.64 577	6.92 578	8.62 580	1.94 571	3.29 577	2.16 574	2.55 575	3.85 576	3.29 577

DGTPSM_ROB	8.34 579	5.10 576	10.37 583	5.31 578	10.18 579	8.33 577	23.60 587	6.06 578	13.41 586	4.90 573	10.87 584	5.65 574	10.44 581	6.17 576	12.59 582	3.74 576	7.55 581	3.69 576	7.26 582	4.14 577	7.46 581

DPSMNet_ROB	8.40 580	5.11 577	10.49 584	5.58 579	10.25 580	8.34 578	23.62 588	6.07 579	13.45 587	4.93 574	10.88 585	5.66 575	10.44 581	6.24 577	12.64 583	3.98 577	7.61 582	3.76 577	7.30 583	4.20 578	7.51 582

TCMNet-wrong-test	4.29 571	5.57 579	4.65 567	11.33 584	10.39 581	5.73 574	4.48 576	4.13 575	1.02 541	1.91 566	2.39 567	6.16 579	3.62 572	3.84 573	4.50 575	1.99 572	0.47 546	1.97 573	1.69 572	5.69 579	4.31 579

ASD4	7.23 577	6.65 580	7.69 575	5.24 577	5.62 575	11.85 582	20.36 582	7.57 580	7.14 578	6.55 578	5.47 576	5.99 578	5.78 575	7.22 579	9.24 581	4.85 579	4.44 578	6.40 583	5.19 579	6.53 580	4.89 580

DPSM_ROB	11.49 583	9.87 585	10.35 581	11.13 582	11.31 582	19.11 590	27.51 590	13.37 588	14.21 589	10.31 585	11.06 586	10.96 586	11.27 587	11.96 588	13.59 585	6.78 582	8.19 584	6.03 580	7.09 580	7.93 581	7.73 584

DPSM	11.49 583	9.87 585	10.35 581	11.13 582	11.31 582	19.11 590	27.51 590	13.37 588	14.21 589	10.31 585	11.06 586	10.96 586	11.27 587	11.96 588	13.59 585	6.78 582	8.19 584	6.03 580	7.09 580	7.93 581	7.73 584

PML	16.10 588	12.82 588	6.78 573	5.23 576	7.76 577	33.92 592	66.56 596	5.30 577	10.28 581	26.12 595	68.59 596	20.51 590	13.49 589	10.06 583	6.78 579	5.96 581	2.00 574	6.04 582	2.18 573	8.96 583	2.60 576

xxxxx1	15.27 585	9.54 582	10.31 578	20.13 588	18.88 587	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 583	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 584	9.20 587	31.85 594	44.72 594	12.84 584	13.69 586

tt_ll	15.27 585	9.54 582	10.31 578	20.13 588	18.88 587	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 583	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 584	9.20 587	31.85 594	44.72 594	12.84 584	13.69 586

ff	15.27 585	9.54 582	10.31 578	20.13 588	18.88 587	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 583	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 584	9.20 587	31.85 594	44.72 594	12.84 584	13.69 586

LRCNet_RVC	10.90 582	14.34 589	9.35 576	15.35 585	8.04 578	1.08 543	0.34 476	8.78 582	0.70 508	12.63 588	16.05 588	9.85 581	6.54 576	8.57 582	6.34 578	20.27 592	5.40 580	23.70 591	21.88 590	14.87 587	13.83 589

CasAABBNet	23.10 592	19.86 590	20.64 589	22.47 591	22.73 591	38.41 594	55.50 595	26.89 593	28.70 594	20.61 591	22.15 592	22.08 593	22.75 593	23.99 592	27.36 594	13.59 587	16.48 591	12.14 584	14.27 585	15.95 588	15.53 591

FlowAnything	23.14 593	19.87 591	20.79 590	22.50 592	22.74 592	38.39 593	55.46 593	26.89 593	28.72 595	20.77 593	22.29 594	22.07 592	22.72 592	23.99 592	27.41 596	13.60 588	16.55 593	12.15 585	14.36 587	15.97 589	15.52 590

Selective-RAFT-Error	23.16 594	19.93 592	20.87 591	22.54 593	22.81 593	38.52 596	55.47 594	27.01 596	28.83 596	20.66 592	22.25 593	22.09 594	22.80 595	24.09 594	27.36 594	13.61 589	16.48 591	12.15 585	14.28 586	15.99 590	15.57 592

LSM0	24.24 595	19.98 593	22.32 592	24.22 594	40.14 596	38.48 595	55.20 592	26.95 595	28.57 593	20.49 590	21.83 590	22.26 595	22.75 593	24.22 595	27.30 593	13.66 590	16.32 590	12.19 587	14.15 584	16.10 591	17.66 593

HaxPig	17.72 590	20.22 594	19.73 587	16.53 586	16.51 585	9.27 579	9.33 578	14.34 590	13.27 585	18.65 589	18.70 589	17.35 589	16.77 590	17.04 590	16.45 590	22.05 593	20.89 594	22.27 590	21.53 589	21.29 592	22.13 594

MEDIAN_ROB	21.21 591	24.62 595	23.47 593	19.58 587	19.65 590	13.22 583	10.96 579	17.88 591	17.00 591	22.14 594	22.02 591	20.86 591	20.36 591	21.06 591	19.71 591	25.63 595	24.13 595	26.21 592	25.20 591	25.17 593	25.38 595

AVERAGE_ROB	25.43 596	29.06 596	27.24 594	24.63 595	24.20 595	17.73 588	12.61 580	22.29 592	21.39 592	26.79 596	26.16 595	25.20 596	24.64 596	25.07 596	23.53 592	29.96 596	28.40 596	30.60 593	29.58 592	29.72 594	29.84 596

DLNR_Zeroshot_test	10.44 581	12.10 587	19.93 588	106.08 597	23.66 594	0.14 13	0.13 38	3.22 574	0.17 44	0.16 102	0.23 148	0.16 118	0.10 39	0.31 270	0.15 141	2.36 574	0.06 145	0.07 75	0.07 136	39.70 595	0.06 75

Anonymous_1	16.62 589	9.35 581	9.84 577	10.66 581	14.64 584	18.66 589	27.12 589	12.64 587	13.51 588	10.76 587	10.30 583	10.13 582	10.60 583	11.06 587	12.74 584	15.87 591	7.74 583	16.92 588	43.48 593	58.66 596	7.68 583

test_example2	101.33 597	108.28 597	68.15 596	98.43 596	106.93 597	89.75 597	102.43 597	36.80 597	97.65 597	129.04 597	130.15 597	65.26 597	66.62 597	92.11 597	80.24 597	144.10 597	199.48 597	81.81 597	103.01 597	125.01 597	101.27 597

ccccc	256.34 598	256.29 598	313.62 598	354.40 598	364.36 598	149.10 598	168.46 598	152.89 598	131.30 598	153.93 598	155.56 598	164.00 598	204.39 598	268.02 598	295.19 598	390.55 598	349.22 598	244.59 598	219.82 598	412.30 598	378.83 598

Low-res two-view benchmark