Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 65	0.22 14	0.19 15	0.42 50	0.30 37	0.22 15	0.34 76	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 389	0.25 1	0.52 435	0.20 65	0.29 86	0.22 47	0.44 57	0.38 85	0.27 36	0.25 25	0.24 42	0.29 126	0.46 97	0.23 34	0.14 78	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 112	0.11 29

trnet	0.28 75	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 179	0.23 63	0.53 94	0.77 260	0.43 129	0.52 139	0.34 86	0.28 107	0.39 51	0.27 97	0.15 145	0.11 106	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

CES	0.29 82	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 525	0.36 161	0.27 107	0.51 85	0.47 146	0.34 79	0.48 117	0.27 52	0.23 53	0.40 59	0.24 47	0.13 50	0.11 106	0.12 21	0.08 1	0.13 68	0.32 447

CREStereo++_RVC	0.32 113	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 61	0.22 47	0.48 78	0.89 344	0.47 142	0.80 249	0.29 56	0.25 67	0.37 40	0.34 190	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 533	0.14 112	0.10 3
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
CREStereo	0.28 75	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 179	0.25 81	0.52 88	0.76 257	0.43 129	0.51 132	0.32 73	0.28 107	0.39 51	0.27 97	0.16 190	0.11 106	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60
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
MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 27	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 30	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 50	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 22	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 24	0.19 20	0.27 3	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

s12784h	0.37 164	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 406	0.29 137	0.83 281	0.87 328	0.58 177	0.58 163	0.43 149	0.41 223	0.59 186	0.35 199	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

XX-TBD	0.32 113	0.53 477	0.26 7	0.53 445	0.21 83	0.38 179	0.24 69	0.41 46	0.77 260	0.55 168	0.70 198	0.31 65	0.26 83	0.33 20	0.28 116	0.16 190	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.11 29

PMTNet	0.33 121	0.17 41	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 231	0.22 47	0.57 115	0.66 204	0.46 139	0.54 149	0.38 113	0.34 169	0.50 130	0.25 57	0.75 534	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 14	0.21 37	0.39 35	0.34 60	0.20 8	0.25 25	0.18 8	0.15 4	0.39 51	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 21	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 154	0.25 57	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

CAS	0.37 164	0.13 1	0.27 12	1.34 544	0.31 357	0.46 241	0.38 288	0.50 81	0.48 148	0.35 82	0.52 139	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 116	1.03 546	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 422

S2M2_XL	0.19 6	0.18 65	0.28 15	0.27 1	0.20 65	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 30	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 228	0.16 334	0.15 118	0.14 166	0.15 155	0.12 60

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 14	0.20 19	0.38 33	0.37 80	0.34 79	0.40 93	0.19 14	0.19 20	0.46 97	0.22 22	0.11 21	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.09 1

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 27	0.19 15	0.46 67	0.34 60	0.37 89	0.30 55	0.16 2	0.20 31	0.45 89	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 179	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 23	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 27	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 48	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 21	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 75	0.20 19	0.39 35	0.29 30	0.25 23	0.29 48	0.21 24	0.27 93	0.38 47	0.27 97	0.16 190	0.09 17	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 37	0.22 15	0.15 2	0.22 30	0.22 46	0.42 71	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 155	1.09 548

GLC_STEREO	0.30 92	0.20 131	0.28 15	0.44 317	0.19 42	0.31 111	0.25 81	0.49 79	0.43 124	0.37 89	0.47 115	0.40 128	0.23 53	0.51 138	0.37 219	0.15 145	0.18 382	0.19 262	0.16 220	0.16 204	0.14 135

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 109	0.23 129	0.21 13	0.19 15	0.46 67	0.29 30	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 83	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 83	0.19 6	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 30	0.20 5	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

castereo++	0.26 55	0.17 41	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.74 386	0.20 19	0.41 46	0.49 151	0.24 21	0.24 22	0.35 94	0.27 93	0.41 63	0.20 5	0.14 78	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 10	0.11 29

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.59 314	0.20 19	0.32 10	0.31 41	0.23 18	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 71	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 128	0.20 65	0.22 14	0.18 10	0.44 57	0.36 72	0.23 18	0.29 48	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.11 29

LoS_RVC	0.28 75	0.17 41	0.29 24	0.33 41	0.32 382	0.43 221	0.34 221	0.42 50	0.34 60	0.33 67	0.51 132	0.29 56	0.38 198	0.37 40	0.28 116	0.11 21	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 401

qwe	0.23 30	0.18 65	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 86	0.22 47	0.39 35	0.33 54	0.37 89	0.30 55	0.20 19	0.22 46	0.45 89	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

2.75w_new	0.22 15	0.18 65	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 22	0.33 209	0.37 30	0.29 30	0.36 85	0.27 33	0.18 8	0.25 67	0.37 40	0.24 47	0.11 21	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 65	0.20 8	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 48	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 37	0.33 20	0.20 5	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

Reg-Stereo(zero)	0.31 107	0.17 41	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 140	0.21 37	0.64 154	0.72 232	0.52 156	0.52 139	0.51 188	0.29 126	0.48 116	0.27 97	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.13 104

MoCha-V2	0.26 55	0.16 29	0.30 30	0.41 218	0.18 21	0.27 61	0.26 94	0.57 115	0.28 28	0.37 89	0.27 33	0.33 81	0.34 169	0.56 164	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 68	0.13 104

asda	0.22 15	0.19 96	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 27	0.23 63	0.38 33	0.29 30	0.28 44	0.24 22	0.18 8	0.23 53	0.41 63	0.22 22	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

asd	0.22 15	0.18 65	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 48	0.22 47	0.37 30	0.25 19	0.32 63	0.23 17	0.19 14	0.23 53	0.46 97	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

4.5_new	0.21 12	0.20 131	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 27	0.26 94	0.34 20	0.29 30	0.33 67	0.29 48	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 73	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 131	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 27	0.26 94	0.34 20	0.29 30	0.33 67	0.29 48	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 73	0.14 112	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 65	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 61	0.22 47	0.39 35	0.30 37	0.33 67	0.27 33	0.24 42	0.29 126	0.52 139	0.25 57	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 128	0.41 339	0.41 46	0.44 129	0.32 63	0.39 91	0.17 4	0.27 93	0.46 97	0.24 47	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 265	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 40	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 265	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 40	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

Any-RAFT	0.36 146	0.17 41	0.31 36	0.35 63	0.21 83	0.51 257	0.21 37	0.93 316	0.75 252	0.56 171	0.73 203	0.66 279	0.29 126	0.48 116	0.25 57	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 68	0.13 104

AnonymousM	0.42 232	0.86 524	0.31 36	0.35 63	0.23 129	0.30 96	0.37 270	0.56 111	0.44 129	0.72 257	0.50 124	0.47 171	0.29 126	0.42 71	0.35 199	0.16 190	0.12 173	1.51 546	0.32 484	0.12 34	0.11 29

water-stereo	0.29 82	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 65	0.36 161	0.24 69	0.65 157	0.39 90	0.41 119	0.61 171	0.44 153	0.39 213	0.29 6	0.28 116	0.14 78	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

GIP-stereo	0.25 44	0.19 96	0.32 46	0.38 128	0.25 199	0.26 48	0.20 19	0.50 81	0.41 110	0.25 23	0.39 91	0.35 94	0.20 31	0.33 20	0.22 22	0.16 190	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

Occ-G	0.27 65	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 83	0.28 75	0.32 193	0.44 57	0.34 60	0.29 45	0.43 100	0.49 182	0.25 67	0.50 130	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.13 104

LoS	0.30 92	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 128	0.29 137	0.54 100	0.73 242	0.35 82	0.52 139	0.42 140	0.29 126	0.48 116	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.13 48	0.09 5	0.12 34	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.26 55	0.16 29	0.33 50	0.36 90	0.30 343	0.18 4	0.20 19	0.37 30	0.31 41	0.27 36	0.27 33	0.29 56	0.28 107	0.34 25	0.25 57	0.17 228	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.62 525	0.13 104

4w-stereo	0.22 15	0.19 96	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 86	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 67	0.24 22	0.21 24	0.28 107	0.42 71	0.23 34	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.75w	0.23 30	0.17 41	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 216	0.24 69	0.36 25	0.26 24	0.33 67	0.28 40	0.17 4	0.25 67	0.38 47	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

2w_stereo	0.23 30	0.19 96	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 75	0.37 270	0.40 43	0.36 72	0.33 67	0.33 67	0.17 4	0.21 37	0.30 7	0.23 34	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.11 29

MM-Stereo_test3	0.35 136	0.19 96	0.33 50	0.42 252	0.26 236	0.34 150	0.44 366	0.74 240	0.93 367	0.47 142	0.52 139	0.42 140	0.29 126	0.46 97	0.29 134	0.17 228	0.15 307	0.17 183	0.13 136	0.14 112	0.15 174

HART	0.30 92	0.17 41	0.33 50	0.41 218	0.21 83	0.32 128	0.26 94	0.67 175	0.32 46	0.33 67	0.66 185	0.41 133	0.22 46	0.58 178	0.25 57	0.12 28	0.11 106	0.15 118	0.11 73	0.15 155	0.12 60

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 8	0.26 94	0.35 23	0.34 60	0.21 10	0.31 58	0.22 30	0.21 37	0.50 130	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

AIO_test	0.24 39	0.17 41	0.33 50	0.35 63	0.21 83	0.31 111	0.38 288	0.45 60	0.26 24	0.26 29	0.28 40	0.32 73	0.21 37	0.40 59	0.26 75	0.13 50	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.11 29

RAStereo	0.25 44	0.17 41	0.33 50	0.40 190	0.21 83	0.24 27	0.26 94	0.45 60	0.46 140	0.23 18	0.34 76	0.30 61	0.19 20	0.34 25	0.26 75	0.15 145	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.11 29

4.25_new	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 65	0.34 59	0.32 25	0.18 21	0.31 111	0.27 107	0.33 12	0.24 16	0.29 45	0.35 81	0.18 8	0.19 20	0.41 63	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

3.25w_new	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.31 9	0.18 21	0.43 221	0.20 19	0.39 35	0.32 46	0.39 104	0.29 48	0.23 35	0.27 93	0.43 77	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.31 9	0.18 21	0.43 221	0.20 19	0.39 35	0.32 46	0.39 104	0.29 48	0.23 35	0.27 93	0.43 77	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.40 190	0.21 83	0.18 4	0.21 37	0.36 25	0.27 27	0.30 52	0.52 139	0.28 55	0.28 107	0.27 3	0.24 47	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.14 135

S2M2	0.26 55	0.23 228	0.34 59	0.32 25	0.25 199	0.24 27	0.13 1	0.36 25	0.42 117	0.25 23	0.37 85	0.29 56	0.25 67	0.31 12	0.26 75	0.22 362	0.19 400	0.17 183	0.19 331	0.21 325	0.19 285

castereo	0.29 82	0.17 41	0.34 59	0.36 90	0.21 83	0.40 195	0.41 339	0.52 88	0.67 210	0.27 36	0.41 96	0.37 106	0.36 184	0.34 25	0.25 57	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.10 3

CASnet	0.30 92	0.20 131	0.34 59	0.42 252	0.17 10	0.25 45	0.24 69	0.53 94	0.56 168	0.54 166	0.54 149	0.39 121	0.24 60	0.41 63	0.26 75	0.15 145	0.10 42	0.22 358	0.18 303	0.18 261	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.28 75	0.18 65	0.34 59	0.36 90	0.45 472	0.27 61	0.27 107	0.41 46	0.39 90	0.31 59	0.46 109	0.31 65	0.36 184	0.38 47	0.25 57	0.14 78	0.11 106	0.15 118	0.13 136	0.13 68	0.13 104

knoymous	0.37 164	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.22 101	0.38 179	0.29 137	0.63 144	0.65 201	0.69 239	0.69 195	0.60 240	0.40 218	0.61 205	0.36 210	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.12 100	0.18 261	0.19 285

test_4	0.37 164	0.19 96	0.34 59	0.45 331	0.26 236	0.20 8	0.34 221	0.58 118	0.42 117	0.60 181	1.45 481	0.43 149	0.26 83	0.67 275	0.29 134	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.19 331	0.15 155	0.12 60

LCNet	0.42 232	0.21 165	0.34 59	0.44 317	0.24 169	0.47 245	0.28 122	0.69 191	0.57 175	0.72 257	1.03 368	0.66 279	0.58 312	0.60 199	0.35 199	0.15 145	0.10 42	0.19 262	0.19 331	0.22 351	0.37 476

TANstereo	0.31 107	0.16 29	0.34 59	0.31 9	0.17 10	0.55 283	0.23 63	0.46 67	0.56 168	0.60 181	0.69 195	0.37 106	0.26 83	0.36 37	0.28 116	0.16 190	0.16 334	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 174

GASTEREO	0.26 55	0.17 41	0.35 74	0.41 218	0.21 83	0.22 14	0.30 155	0.47 75	0.32 46	0.38 98	0.33 67	0.22 30	0.33 162	0.43 77	0.24 47	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.12 60

2.25w	0.23 30	0.19 96	0.35 74	0.31 9	0.18 21	0.30 96	0.18 10	0.34 20	0.32 46	0.33 67	0.37 85	0.20 19	0.25 67	0.47 108	0.25 57	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

ours_stereo	0.27 65	0.22 195	0.35 74	0.38 128	0.24 169	0.30 96	0.32 193	0.46 67	0.39 90	0.27 36	0.34 76	0.35 94	0.23 53	0.49 125	0.27 97	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.12 60

WCG-NET	0.29 82	0.15 13	0.35 74	0.34 47	0.19 42	0.32 128	0.27 107	0.42 50	0.82 302	0.46 139	0.49 122	0.39 121	0.25 67	0.42 71	0.27 97	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.11 73	0.12 34	0.11 29

Pointernet	0.27 65	0.15 13	0.35 74	0.36 90	0.23 129	0.35 153	0.21 37	0.74 240	0.41 110	0.39 104	0.37 85	0.34 86	0.25 67	0.37 40	0.27 97	0.15 145	0.11 106	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

U	3.17 556	0.17 41	0.35 74	0.41 218	0.71 525	57.93 593	0.20 19	0.43 54	0.39 90	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 532	0.13 136	0.13 68	0.11 29

RSM	0.26 55	0.19 96	0.35 74	0.37 109	0.21 83	0.27 61	0.33 209	0.55 103	0.28 28	0.26 29	0.25 25	0.38 113	0.20 31	0.59 186	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.14 112	0.11 29

IGEV++	0.25 44	0.17 41	0.35 74	0.40 190	0.23 129	0.24 27	0.23 63	0.56 111	0.24 16	0.29 45	0.36 82	0.30 61	0.22 46	0.33 20	0.29 134	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 135

ACVNet-DCA	0.36 146	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.91 305	0.59 180	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.18 261	0.19 285

xx1	0.40 210	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.71 210	1.17 463	0.42 124	0.50 124	0.65 267	0.56 296	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.19 285

1test111	0.37 164	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.91 305	0.59 180	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.59 186	0.48 310	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.18 261	0.19 285

cc1	0.38 182	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.71 210	1.17 463	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.16 204	0.17 248

tt1	0.37 164	0.25 281	0.35 74	0.43 292	0.23 129	0.52 265	0.37 270	0.72 221	1.13 451	0.42 124	0.46 109	0.35 94	0.44 238	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.16 204	0.17 248

MC-Stereo	0.29 82	0.18 65	0.35 74	0.40 190	0.21 83	0.26 48	0.26 94	0.53 94	0.40 104	0.38 98	0.61 171	0.41 133	0.31 148	0.57 173	0.27 97	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

AdaDepth	0.23 30	0.18 65	0.36 88	0.38 128	0.19 42	0.33 140	0.22 47	0.35 23	0.24 16	0.22 15	0.21 14	0.20 19	0.19 20	0.59 186	0.21 14	0.10 5	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.11 10	0.13 104

MSCF	0.25 44	0.17 41	0.36 88	0.41 218	0.21 83	0.20 8	0.31 179	0.47 75	0.32 46	0.37 89	0.33 67	0.23 35	0.34 169	0.37 40	0.23 34	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.13 104

depthmonostereo	0.30 92	0.15 13	0.36 88	0.35 63	0.18 21	0.45 238	0.27 107	0.71 210	0.57 175	0.36 85	0.43 100	0.34 86	0.40 218	0.36 37	0.27 97	0.14 78	0.12 173	0.13 48	0.12 100	0.11 10	0.12 60

IGEV-RUCA	0.26 55	0.16 29	0.36 88	0.40 190	0.27 272	0.32 128	0.20 19	0.39 35	0.36 72	0.27 36	0.31 58	0.25 46	0.21 37	0.50 130	0.24 47	0.20 324	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 205

tt45	0.28 75	0.18 65	0.36 88	0.36 90	0.24 169	0.37 173	0.28 122	0.50 81	0.31 41	0.41 119	0.27 33	0.38 113	0.25 67	0.61 205	0.26 75	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.12 34	0.15 174

mms	0.27 65	0.21 165	0.36 88	0.38 128	0.25 199	0.31 111	0.32 193	0.43 54	0.33 54	0.29 45	0.34 76	0.34 86	0.20 31	0.48 116	0.26 75	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.15 155	0.13 104

AIO-Stereo	0.26 55	0.19 96	0.36 88	0.39 153	0.18 21	0.28 75	0.30 155	0.52 88	0.29 30	0.30 52	0.31 58	0.32 73	0.17 10	0.55 154	0.23 34	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.11 29

RSM++	0.26 55	0.19 96	0.36 88	0.37 109	0.21 83	0.28 75	0.29 137	0.54 100	0.34 60	0.26 29	0.23 17	0.36 105	0.21 37	0.52 139	0.24 47	0.12 28	0.11 106	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.33 121	0.19 96	0.36 88	0.39 153	0.23 129	0.28 75	0.29 137	0.69 191	0.83 308	0.55 168	0.51 132	0.58 226	0.20 31	0.48 116	0.30 149	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.12 60

H2IRNET	0.38 182	0.21 165	0.36 88	0.39 153	0.25 199	0.26 48	0.24 69	0.61 132	0.74 248	0.39 104	0.89 294	0.74 320	0.53 278	0.53 145	0.44 285	0.16 190	0.13 245	0.19 262	0.20 354	0.17 230	0.15 174

MSKI-zero shot	0.33 121	0.19 96	0.36 88	0.41 218	0.22 101	0.32 128	0.22 47	0.65 157	0.45 134	0.52 156	0.64 179	0.60 240	0.19 20	0.78 351	0.27 97	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.13 104

EGLCR-Stereo	0.27 65	0.17 41	0.36 88	0.35 63	0.21 83	0.37 173	0.20 19	0.58 118	0.37 80	0.29 45	0.28 40	0.42 140	0.18 15	0.47 108	0.27 97	0.14 78	0.10 42	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.12 60

MM-Stereo_test1	0.34 130	0.19 96	0.37 100	0.42 252	0.23 129	0.35 153	0.44 366	0.62 136	0.56 168	0.61 186	0.51 132	0.38 113	0.36 184	0.65 253	0.27 97	0.15 145	0.13 245	0.17 183	0.14 166	0.15 155	0.13 104

SCV	0.27 65	0.20 131	0.37 100	0.36 90	0.22 101	0.27 61	0.33 209	0.65 157	0.31 41	0.25 23	0.29 48	0.37 106	0.23 53	0.52 139	0.23 34	0.19 303	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.15 155	0.12 60

AIO_rvc	0.24 39	0.17 41	0.37 100	0.35 63	0.20 65	0.26 48	0.33 209	0.45 60	0.23 14	0.26 29	0.25 25	0.33 81	0.15 4	0.55 154	0.24 47	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

SMoEStereo_RVC	0.27 65	0.20 131	0.37 100	0.36 90	0.23 129	0.36 161	0.31 179	0.43 54	0.36 72	0.38 98	0.30 55	0.32 73	0.24 60	0.56 164	0.24 47	0.12 28	0.10 42	0.16 144	0.12 100	0.12 34	0.12 60

MyStereo07	0.33 121	0.23 228	0.37 100	0.43 292	0.29 319	0.40 195	0.48 391	0.78 261	0.38 85	0.38 98	0.34 76	0.32 73	0.30 144	0.63 238	0.28 116	0.14 78	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.17 248

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 65	0.37 100	0.37 109	0.20 65	0.27 61	0.25 81	0.59 122	0.25 19	0.27 36	0.26 30	0.34 86	0.18 15	0.62 227	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.11 29

RCA-Stereo	0.36 146	0.18 65	0.37 100	0.38 128	0.23 129	0.31 111	0.33 209	0.70 203	1.25 478	0.45 133	0.65 181	0.46 166	0.43 231	0.40 59	0.29 134	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

Prome-Stereo	0.46 267	0.20 131	0.37 100	0.45 331	0.26 236	0.40 195	0.42 350	0.69 191	0.49 151	0.96 418	1.84 509	0.58 226	0.64 348	0.63 238	0.32 168	0.15 145	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.17 230	0.30 434

HSM-Net_RVC	0.55 364	0.23 228	0.37 100	0.38 128	0.22 101	0.86 426	0.40 319	1.31 469	0.93 367	0.92 391	1.15 413	1.26 466	0.71 387	0.75 326	0.53 342	0.17 228	0.14 283	0.16 144	0.15 191	0.17 230	0.17 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.50 315	0.27 332	0.37 100	0.40 190	0.27 272	0.66 354	0.42 350	1.18 414	0.86 321	0.70 245	0.89 294	0.91 387	0.60 324	0.62 227	0.48 310	0.24 400	0.18 382	0.28 448	0.27 458	0.25 395	0.24 388

DilatedVolume-Stereo	0.31 107	0.16 29	0.38 110	0.34 47	0.21 83	0.54 277	0.25 81	0.58 118	0.43 124	0.59 178	0.50 124	0.37 106	0.32 155	0.50 130	0.29 134	0.13 50	0.12 173	0.13 48	0.11 73	0.11 10	0.12 60

xyz-stereo-finetune	0.34 130	0.19 96	0.38 110	0.34 47	0.18 21	0.57 298	0.32 193	0.60 124	0.70 223	0.47 142	0.54 149	0.38 113	0.35 177	0.57 173	0.38 234	0.13 50	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.13 104

HUF	0.25 44	0.17 41	0.38 110	0.33 41	0.19 42	0.25 45	0.39 306	0.53 94	0.36 72	0.26 29	0.23 17	0.33 81	0.27 93	0.36 37	0.25 57	0.14 78	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

999	0.28 75	0.17 41	0.38 110	0.37 109	0.25 199	0.30 96	0.27 107	0.55 103	0.42 117	0.26 29	0.31 58	0.39 121	0.24 60	0.65 253	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.12 34	0.15 174

fffy	0.29 82	0.22 195	0.38 110	0.38 128	0.23 129	0.33 140	0.29 137	0.55 103	0.42 117	0.33 67	0.37 85	0.39 121	0.27 93	0.52 139	0.28 116	0.13 50	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.12 60

cross-raft	0.34 130	0.20 131	0.38 110	0.45 331	0.24 169	0.32 128	0.35 244	0.77 258	0.42 117	0.62 190	0.77 224	0.58 226	0.27 93	0.46 97	0.31 161	0.12 28	0.10 42	0.15 118	0.13 136	0.15 155	0.12 60

rafts_anoy	0.38 182	0.22 195	0.38 110	0.43 292	0.28 296	0.32 128	0.32 193	0.70 203	0.91 355	0.59 178	0.66 185	0.45 162	0.33 162	0.49 125	0.41 271	0.16 190	0.12 173	0.21 343	0.23 412	0.18 261	0.16 205

raft+_RVC	0.38 182	0.20 131	0.38 110	0.39 153	0.27 272	0.44 231	0.35 244	0.81 273	0.90 349	0.52 156	0.78 233	0.50 184	0.29 126	0.56 164	0.41 271	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.13 104

fffft	0.26 55	0.18 65	0.39 118	0.37 109	0.23 129	0.29 86	0.35 244	0.46 67	0.26 24	0.37 89	0.23 17	0.27 52	0.22 46	0.55 154	0.28 116	0.12 28	0.09 17	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.13 104
1: 1. 1
WCG-NET（raft）	0.31 107	0.16 29	0.39 118	0.33 41	0.19 42	0.35 153	0.27 107	0.54 100	0.79 271	0.45 133	0.55 155	0.47 171	0.27 93	0.56 164	0.28 116	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.11 73	0.12 34	0.12 60

CAS++	0.33 121	0.25 281	0.39 118	0.38 128	0.26 236	0.32 128	0.24 69	0.87 290	0.53 165	0.48 148	0.46 109	0.26 49	0.21 37	0.50 130	0.26 75	0.23 389	0.20 409	0.22 358	0.17 272	0.21 325	0.17 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.27 65	0.19 96	0.39 118	0.37 109	0.26 236	0.28 75	0.28 122	0.45 60	0.37 80	0.27 36	0.27 33	0.40 128	0.27 93	0.40 59	0.30 149	0.16 190	0.14 283	0.16 144	0.13 136	0.15 155	0.12 60

raft_robust	0.41 225	0.24 250	0.39 118	0.43 292	0.22 101	0.40 195	0.33 209	0.80 271	0.98 397	0.80 308	0.88 291	0.41 133	0.32 155	0.89 389	0.30 149	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.18 303	0.15 155	0.13 104

PSM-AAD	0.48 288	0.21 165	0.39 118	0.44 317	0.23 129	0.56 289	0.47 384	0.67 175	0.73 242	1.08 462	1.12 399	0.58 226	0.87 452	0.63 238	0.33 178	0.15 145	0.11 106	0.25 409	0.26 451	0.18 261	0.42 492

FTStereo	0.56 373	0.21 165	0.39 118	0.42 252	0.25 199	0.39 187	0.73 486	0.69 191	0.45 134	1.09 466	3.23 545	0.69 291	0.71 387	0.55 154	0.34 190	0.15 145	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.15 155	0.32 447

GMM-Stereo	0.44 251	0.20 131	0.39 118	0.42 252	0.25 199	0.50 252	0.44 366	0.72 221	0.57 175	0.77 289	1.37 464	0.76 332	0.38 198	0.62 227	0.34 190	0.15 145	0.10 42	0.20 299	0.19 331	0.17 230	0.28 422

raftrobust	0.35 136	0.20 131	0.39 118	0.43 292	0.29 319	0.31 111	0.25 81	0.73 233	0.66 204	0.59 178	0.56 158	0.44 153	0.45 245	0.55 154	0.31 161	0.16 190	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.14 135

ACVNet	0.47 278	0.24 250	0.39 118	0.40 190	0.28 296	0.58 304	0.40 319	0.91 305	0.81 289	0.67 227	0.96 327	0.79 347	0.66 358	0.65 253	0.71 398	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.15 191	0.18 261	0.15 174

CFNet-ft	0.50 315	0.25 281	0.39 118	0.41 218	0.26 236	0.66 354	0.37 270	0.91 305	0.87 328	0.67 227	1.00 352	1.05 427	0.70 382	0.68 284	0.57 357	0.23 389	0.16 334	0.24 396	0.21 374	0.24 384	0.19 285

CFNet_RVC	0.50 315	0.25 281	0.39 118	0.41 218	0.26 236	0.66 354	0.37 270	0.91 305	0.87 328	0.67 227	1.00 352	1.05 427	0.70 382	0.68 284	0.57 357	0.23 389	0.16 334	0.24 396	0.21 374	0.24 384	0.19 285

3w_stereo	0.25 44	0.20 131	0.40 130	0.33 41	0.17 10	0.32 128	0.41 339	0.42 50	0.39 90	0.33 67	0.28 40	0.16 2	0.29 126	0.35 30	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.12 60

xyz-stereo-finetune2	0.37 164	0.20 131	0.40 130	0.32 25	0.19 42	0.80 406	0.29 137	0.56 111	0.33 54	0.53 164	0.79 238	0.43 149	0.48 261	0.70 299	0.46 295	0.13 50	0.12 173	0.17 183	0.13 136	0.12 34	0.14 135

SCV_C0	0.28 75	0.20 131	0.40 130	0.36 90	0.25 199	0.23 22	0.28 122	0.60 124	0.41 110	0.31 59	0.36 82	0.37 106	0.20 31	0.61 205	0.23 34	0.13 50	0.11 106	0.13 48	0.11 73	0.16 204	0.13 104

tg	0.34 130	0.19 96	0.40 130	0.40 190	0.23 129	0.38 179	0.26 94	0.74 240	0.60 187	0.48 148	0.65 181	0.42 140	0.24 60	0.57 173	0.33 178	0.14 78	0.10 42	0.18 229	0.17 272	0.14 112	0.12 60

UniTT-Stereo	0.27 65	0.18 65	0.40 130	0.40 190	0.28 296	0.30 96	0.28 122	0.40 43	0.33 54	0.30 52	0.46 109	0.27 52	0.25 67	0.48 116	0.35 199	0.17 228	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.13 104

RAFT+CT+SA	0.40 210	0.24 250	0.40 130	0.53 445	0.27 272	0.28 75	0.45 373	0.79 268	0.81 289	0.51 153	0.90 300	0.42 140	0.39 213	0.81 362	0.33 178	0.15 145	0.11 106	0.18 229	0.18 303	0.15 155	0.15 174

CroCo-Stereo	0.27 65	0.23 228	0.40 130	0.49 395	0.22 101	0.20 8	0.29 137	0.55 103	0.45 134	0.29 45	0.27 33	0.42 140	0.26 83	0.30 7	0.26 75	0.15 145	0.13 245	0.13 48	0.12 100	0.16 204	0.13 104
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
iRaftStereo_RVC	0.33 121	0.20 131	0.40 130	0.40 190	0.23 129	0.31 111	0.29 137	0.70 203	0.55 167	0.49 150	0.66 185	0.37 106	0.23 53	0.47 108	0.33 178	0.14 78	0.11 106	0.19 262	0.17 272	0.16 204	0.13 104

FENet	0.43 245	0.23 228	0.40 130	0.40 190	0.24 169	0.54 277	0.33 209	0.83 281	0.72 232	0.74 271	0.73 203	0.63 254	0.56 296	0.65 253	0.45 291	0.19 303	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.20 316

FlowAnything_test	0.30 92	0.20 131	0.41 139	0.48 384	0.26 236	0.46 241	0.25 81	0.45 60	0.33 54	0.30 52	0.26 30	0.35 94	0.26 83	0.41 63	0.39 244	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.26 451	0.17 230	0.17 248

MM-Stereo_test2	0.30 92	0.18 65	0.41 139	0.41 218	0.25 199	0.41 206	0.41 339	0.65 157	0.43 124	0.38 98	0.36 82	0.31 65	0.26 83	0.55 154	0.25 57	0.12 28	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.15 155	0.12 60

HI	0.46 267	0.22 195	0.41 139	0.35 63	0.35 413	0.27 61	0.32 193	0.75 249	0.50 155	0.90 381	1.13 406	1.12 452	0.73 403	0.70 299	0.57 357	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

CoSv	0.46 267	0.22 195	0.41 139	0.35 63	0.35 413	0.27 61	0.32 193	0.75 249	0.50 155	0.90 381	1.13 406	1.12 452	0.73 403	0.70 299	0.57 357	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 523	0.41 139	0.28 2	0.16 2	0.23 22	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 37	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 204	0.10 3

MIF-Stereo (partial)	0.32 113	0.19 96	0.41 139	0.41 218	0.32 382	0.29 86	0.24 69	0.49 79	0.44 129	0.31 59	0.63 176	0.37 106	0.36 184	0.60 199	0.32 168	0.17 228	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.15 174

anonymousdsp	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.38 128	0.26 236	0.31 111	0.35 244	0.68 181	0.36 72	0.40 116	0.33 67	0.32 73	0.28 107	0.62 227	0.26 75	0.14 78	0.10 42	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

ProNet	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.36 90	0.25 199	0.33 140	0.42 350	0.62 136	0.41 110	0.33 67	0.31 58	0.32 73	0.28 107	0.60 199	0.28 116	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.14 135

IGEV-Stereo	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.38 128	0.26 236	0.30 96	0.35 244	0.68 181	0.36 72	0.40 116	0.33 67	0.32 73	0.28 107	0.62 227	0.26 75	0.14 78	0.10 42	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.48 288	0.21 165	0.41 139	0.45 331	0.23 129	0.43 221	0.36 257	0.68 181	0.45 134	0.94 401	1.72 503	0.78 340	0.40 218	0.65 253	0.32 168	0.16 190	0.11 106	0.18 229	0.22 396	0.17 230	0.76 534

RALCasStereoNet	0.37 164	0.23 228	0.41 139	0.44 317	0.28 296	0.36 161	0.38 288	0.66 164	0.67 210	0.51 153	0.74 215	0.51 188	0.29 126	0.64 245	0.38 234	0.17 228	0.14 283	0.15 118	0.13 136	0.17 230	0.17 248

PSMNet-RSSM	0.50 315	0.24 250	0.41 139	0.43 292	0.26 236	0.51 257	0.40 319	1.16 403	0.79 271	0.75 275	1.07 384	0.87 369	0.69 377	0.66 265	0.52 331	0.24 400	0.16 334	0.23 380	0.26 451	0.20 313	0.20 316

CBMV_ROB	0.62 412	0.39 430	0.41 139	0.41 218	0.28 296	0.86 426	0.28 122	1.06 365	1.02 411	0.95 406	1.33 456	0.81 353	0.84 441	0.94 409	0.56 351	0.37 495	0.37 514	0.43 506	0.40 506	0.33 451	0.32 447

AIO-test1	0.39 195	0.18 65	0.42 152	0.51 418	0.25 199	0.44 231	0.30 155	0.74 240	1.20 472	0.41 119	0.71 199	0.45 162	0.29 126	0.56 164	0.27 97	0.15 145	0.13 245	0.19 262	0.21 374	0.13 68	0.18 274

test_for_model	0.90 472	3.60 573	0.42 152	2.47 562	2.11 562	0.39 187	0.28 122	0.46 67	0.48 148	0.76 281	0.32 65	0.30 61	0.28 107	0.35 30	0.27 97	0.69 533	0.12 173	0.13 48	0.09 5	3.76 572	0.74 532

MGS-Stereo	0.29 82	0.20 131	0.42 152	0.37 109	0.24 169	0.37 173	0.30 155	0.40 43	0.50 155	0.32 63	0.51 132	0.40 128	0.24 60	0.45 89	0.28 116	0.16 190	0.12 173	0.15 118	0.13 136	0.15 155	0.14 135

ff7	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

IGEVStereo-DCA	0.30 92	0.24 250	0.42 152	0.36 90	0.27 272	0.38 179	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.31 58	0.35 94	0.27 93	0.62 227	0.25 57	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.16 205

ffff	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

11t	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

RAFT-Test	0.35 136	0.19 96	0.42 152	0.39 153	0.24 169	0.50 252	0.23 63	0.74 240	0.44 129	0.62 190	0.85 276	0.64 261	0.28 107	0.48 116	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.13 104

ccc-4	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

GMOStereo	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

error version	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

test-v	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

RAFT-345	0.41 225	0.19 96	0.42 152	0.39 153	0.23 129	0.32 128	0.25 81	0.62 136	0.56 168	0.74 271	1.77 505	0.44 153	0.35 177	0.67 275	0.37 219	0.14 78	0.11 106	0.18 229	0.14 166	0.14 112	0.13 104

test-2	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

ICVP	0.48 288	0.26 316	0.42 152	0.49 395	0.28 296	0.63 331	0.43 358	1.05 360	0.72 232	0.68 236	0.95 323	0.75 325	0.56 296	0.55 154	0.61 373	0.24 400	0.18 382	0.19 262	0.17 272	0.19 296	0.21 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.39 195	0.32 389	0.42 152	0.45 331	0.20 65	0.41 206	0.38 288	0.69 191	0.66 204	0.56 171	0.78 233	0.48 176	0.43 231	0.59 186	0.37 219	0.18 265	0.13 245	0.20 299	0.15 191	0.23 371	0.14 135

AFF-stereo	0.39 195	0.20 131	0.42 152	0.37 109	0.22 101	0.27 61	0.31 179	0.67 175	0.72 232	0.66 218	1.12 399	0.75 325	0.38 198	0.57 173	0.35 199	0.11 21	0.09 17	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.12 60

GANet-RSSM	0.49 301	0.22 195	0.42 152	0.39 153	0.26 236	0.58 304	0.41 339	1.12 388	0.82 302	0.73 264	1.02 358	0.88 373	0.75 412	0.67 275	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.18 229	0.19 331	0.18 261	0.18 274

NOSS_ROB	0.59 395	0.40 439	0.42 152	0.45 331	0.31 357	0.79 400	0.53 423	1.09 377	1.12 446	0.69 239	0.92 314	0.77 337	0.63 340	0.81 362	0.52 331	0.39 501	0.38 515	0.44 508	0.42 516	0.38 478	0.36 470

LG-Stereo	0.25 44	0.18 65	0.43 171	0.40 190	0.20 65	0.22 14	0.26 94	0.33 12	0.39 90	0.27 36	0.45 105	0.22 30	0.16 9	0.38 47	0.28 116	0.11 21	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.13 68	0.10 3

4D-IteraStereo	0.33 121	0.19 96	0.43 171	0.40 190	0.24 169	0.32 128	0.27 107	0.59 122	0.72 232	0.66 218	0.53 146	0.42 140	0.22 46	0.46 97	0.30 149	0.14 78	0.09 17	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.12 60

PSMNet-ADL	0.50 315	0.28 348	0.43 171	0.49 395	0.31 357	0.70 369	0.38 288	0.94 321	0.81 289	0.62 190	0.80 249	0.91 387	0.62 335	0.76 336	0.68 392	0.24 400	0.18 382	0.19 262	0.20 354	0.22 351	0.22 353

HHNet	0.42 232	0.19 96	0.43 171	0.35 63	0.38 430	0.33 140	0.33 209	0.71 210	0.78 264	0.87 356	1.30 451	0.52 192	0.36 184	0.53 145	0.37 219	0.16 190	0.11 106	0.19 262	0.15 191	0.15 155	0.25 397

hitnet-ft	0.57 379	0.29 362	0.43 171	0.42 252	0.29 319	0.81 412	0.40 319	0.98 333	0.91 355	0.84 328	1.01 356	1.13 454	0.72 398	0.83 370	0.71 398	0.28 441	0.21 419	0.28 448	0.22 396	0.29 427	0.27 411

SGM-Forest	0.65 418	0.33 397	0.43 171	0.44 317	0.30 343	1.01 457	0.54 430	1.13 395	1.09 443	1.11 473	1.21 430	1.10 444	0.76 421	0.99 432	0.71 398	0.32 467	0.33 506	0.33 478	0.30 472	0.30 435	0.28 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.54 355	0.22 195	0.44 177	0.45 331	0.31 357	0.75 390	0.40 319	1.16 403	0.92 361	0.87 356	1.12 399	0.99 408	0.57 308	0.69 291	0.90 438	0.21 340	0.14 283	0.16 144	0.16 220	0.21 325	0.22 353

AIO-test2	0.40 210	0.21 165	0.44 177	0.48 384	0.26 236	0.44 231	0.38 288	0.79 268	1.28 485	0.37 89	0.87 287	0.38 113	0.30 144	0.50 130	0.28 116	0.16 190	0.13 245	0.21 343	0.24 427	0.15 155	0.15 174

EKT-Stereo	0.36 146	0.24 250	0.44 177	0.44 317	0.30 343	0.37 173	0.30 155	0.72 221	0.68 212	0.47 142	0.63 176	0.49 182	0.28 107	0.59 186	0.34 190	0.19 303	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.16 204	0.18 274

testlalala_base	0.49 301	0.26 316	0.44 177	0.47 376	0.34 406	0.57 298	0.26 94	0.60 124	0.37 80	0.52 156	0.56 158	0.46 166	0.31 148	0.45 89	0.33 178	1.56 553	0.11 106	0.14 75	0.10 43	1.85 545	0.15 174

riskmin	0.41 225	0.21 165	0.44 177	0.34 47	0.24 169	0.58 304	0.32 193	0.70 203	0.86 321	0.52 156	0.57 160	0.78 340	0.60 324	0.58 178	0.39 244	0.17 228	0.12 173	0.19 262	0.13 136	0.19 296	0.22 353

CroCo-Stereo Lap2	0.29 82	0.25 281	0.44 177	0.50 406	0.30 343	0.19 6	0.31 179	0.52 88	0.41 110	0.25 23	0.28 40	0.46 166	0.31 148	0.39 51	0.30 149	0.15 145	0.15 307	0.16 144	0.13 136	0.17 230	0.16 205

GrayStereo	0.49 301	0.20 131	0.44 177	0.47 376	0.29 319	0.51 257	0.62 456	0.71 210	0.66 204	1.04 445	1.46 482	0.77 337	0.73 403	0.58 178	0.35 199	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.17 272	0.15 155	0.30 434

RAFT-RH_RVC	0.57 379	0.18 65	0.44 177	0.38 128	0.23 129	0.56 289	0.24 69	0.61 132	0.73 242	1.18 480	3.90 556	0.55 201	0.40 218	0.67 275	0.38 234	0.14 78	0.11 106	0.20 299	0.15 191	0.12 34	0.14 135

GCAP-BAT	0.32 113	0.21 165	0.45 185	0.34 47	0.29 319	0.28 75	0.27 107	0.53 94	0.32 46	0.61 186	0.66 185	0.47 171	0.25 67	0.59 186	0.28 116	0.15 145	0.12 173	0.15 118	0.10 43	0.12 34	0.12 60

rvit_stereo_0080	0.32 113	0.26 316	0.45 185	0.39 153	0.28 296	0.27 61	0.46 376	0.51 85	0.46 140	0.36 85	0.42 98	0.41 133	0.29 126	0.41 63	0.34 190	0.22 362	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.23 371	0.16 205

testlalala2	0.37 164	0.19 96	0.45 185	0.94 531	0.56 504	0.45 238	0.25 81	0.64 154	0.51 161	0.69 239	0.57 160	0.44 153	0.24 60	0.35 30	0.33 178	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 135

whm_eth	0.32 113	0.26 316	0.45 185	0.39 153	0.28 296	0.27 61	0.46 376	0.51 85	0.46 140	0.36 85	0.42 98	0.41 133	0.29 126	0.41 63	0.34 190	0.22 362	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.23 371	0.16 205

testlalala	0.29 82	0.20 131	0.45 185	0.34 47	0.24 169	0.44 231	0.29 137	0.50 81	0.30 37	0.70 245	0.50 124	0.35 94	0.25 67	0.33 20	0.25 57	0.15 145	0.11 106	0.14 75	0.09 5	0.12 34	0.13 104

GCAP-Stereo	0.29 82	0.21 165	0.45 185	0.39 153	0.20 65	0.39 187	0.22 47	0.60 124	0.46 140	0.47 142	0.50 124	0.39 121	0.27 93	0.34 25	0.24 47	0.14 78	0.12 173	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.12 60

CASS	0.46 267	0.28 348	0.45 185	0.48 384	0.22 101	0.63 331	0.34 221	0.99 337	0.66 204	0.76 281	0.86 280	0.61 242	0.58 312	0.58 178	0.44 285	0.29 451	0.16 334	0.22 358	0.18 303	0.23 371	0.28 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.61 406	0.47 469	0.45 185	0.46 356	0.33 394	0.79 400	0.29 137	1.15 401	1.05 421	0.85 341	1.18 427	0.67 286	0.71 387	0.92 402	0.57 357	0.37 495	0.38 515	0.47 513	0.41 511	0.39 482	0.32 447

TestStereo1	0.44 251	0.24 250	0.45 185	0.52 435	0.25 199	0.35 153	0.40 319	0.81 273	0.94 376	0.70 245	0.96 327	0.48 176	0.45 245	0.94 409	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

SA-5K	0.44 251	0.24 250	0.45 185	0.52 435	0.25 199	0.35 153	0.40 319	0.81 273	0.94 376	0.70 245	0.96 327	0.48 176	0.45 245	0.94 409	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

Sa-1000	0.49 301	0.25 281	0.45 185	0.46 356	0.25 199	0.64 340	0.34 221	0.85 285	0.95 380	0.85 341	1.51 488	0.55 201	0.44 238	0.94 409	0.31 161	0.16 190	0.12 173	0.21 343	0.20 354	0.15 155	0.14 135

HCRNet	0.46 267	0.35 406	0.45 185	0.54 457	0.26 236	0.52 265	0.29 137	0.87 290	0.64 195	0.75 275	0.82 259	0.76 332	0.53 278	0.70 299	0.38 234	0.24 400	0.16 334	0.24 396	0.20 354	0.21 325	0.20 316

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 164	0.18 65	0.45 185	0.36 90	0.19 42	0.33 140	0.28 122	0.67 175	0.77 260	0.72 257	0.99 348	0.56 207	0.39 213	0.44 83	0.31 161	0.11 21	0.09 17	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.11 29

G2L-Stereo_test	0.50 315	0.22 195	0.46 198	0.34 47	0.24 169	0.58 304	0.59 449	1.14 397	0.79 271	0.89 373	0.96 327	0.96 399	0.59 318	0.72 314	0.67 387	0.17 228	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

fff	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

x	0.41 225	0.25 281	0.46 198	0.36 90	0.24 169	0.54 277	0.31 179	0.94 321	0.58 179	0.60 181	0.72 201	0.61 242	0.53 278	0.52 139	0.50 322	0.18 265	0.16 334	0.17 183	0.16 220	0.17 230	0.18 274

CrosDoStereo	0.51 329	0.19 96	0.46 198	0.39 153	0.24 169	0.39 187	1.14 528	0.69 191	0.87 328	0.94 401	1.36 461	0.62 249	0.75 412	0.68 284	0.46 295	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.18 303	0.14 112	0.16 205

DeepStereo_LL	0.51 329	0.19 96	0.46 198	0.39 153	0.24 169	0.39 187	1.14 528	0.69 191	0.87 328	0.94 401	1.36 461	0.62 249	0.75 412	0.68 284	0.46 295	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.18 303	0.14 112	0.16 205

DCANet	0.38 182	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.72 221	0.96 387	0.72 257	0.77 224	0.45 162	0.56 296	0.47 108	0.36 210	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.15 174

csc	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

cscssc	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

111	0.42 232	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.52 265	0.28 122	0.76 253	1.16 460	0.52 156	0.92 314	0.65 267	0.51 274	0.65 253	0.37 219	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.16 205

EAI-Stereo	0.36 146	0.21 165	0.46 198	0.40 190	0.22 101	0.33 140	0.36 257	1.22 436	0.32 46	0.52 156	0.75 217	0.35 94	0.28 107	0.65 253	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.14 166	0.14 112	0.13 104

Gwc-CoAtRS	0.35 136	0.18 65	0.46 198	0.39 153	0.23 129	0.34 150	0.22 47	0.74 240	0.77 260	0.62 190	0.60 168	0.58 226	0.29 126	0.47 108	0.29 134	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.13 104

HSM	0.53 350	0.25 281	0.46 198	0.40 190	0.25 199	0.74 386	0.44 366	1.29 465	0.78 264	0.82 314	0.92 314	1.21 462	0.75 412	0.90 397	0.48 310	0.18 265	0.14 283	0.17 183	0.14 166	0.17 230	0.18 274

AE-Stereo	0.36 146	0.21 165	0.47 210	0.49 395	0.31 357	0.50 252	0.34 221	0.72 221	0.73 242	0.34 79	0.55 155	0.52 192	0.28 107	0.48 116	0.31 161	0.13 50	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

DCRE	0.38 182	0.19 96	0.47 210	0.45 331	0.33 394	0.45 238	0.40 319	0.66 164	0.53 165	0.49 150	0.95 323	0.57 211	0.39 213	0.53 145	0.32 168	0.14 78	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.15 174

anonymousa	0.51 329	0.21 165	0.47 210	0.39 153	0.25 199	0.89 432	0.36 257	0.78 261	0.63 191	0.88 366	1.54 490	1.09 442	0.67 367	0.53 145	0.46 295	0.17 228	0.14 283	0.19 262	0.21 374	0.16 204	0.16 205

BUS	0.47 278	0.26 316	0.47 210	0.46 356	0.29 319	0.78 394	0.34 221	0.99 337	0.80 280	0.77 289	0.80 249	0.64 261	0.54 285	0.66 265	0.56 351	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

BSDual-CNN	0.48 288	0.26 316	0.47 210	0.46 356	0.29 319	0.75 390	0.46 376	0.99 337	0.80 280	0.77 289	0.80 249	0.76 332	0.59 318	0.66 265	0.48 310	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

psmg	0.50 315	0.26 316	0.47 210	0.42 252	0.29 319	0.82 415	0.42 350	1.07 369	0.80 280	0.95 406	0.94 319	0.76 332	0.59 318	0.66 265	0.48 310	0.21 340	0.16 334	0.20 299	0.20 354	0.19 296	0.19 285

ASMatch	0.48 288	0.20 131	0.47 210	0.39 153	0.28 296	0.37 173	0.26 94	0.76 253	0.72 232	0.77 289	2.29 522	0.61 242	0.51 274	0.64 245	0.39 244	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.22 353

THIR-Stereo	0.51 329	0.19 96	0.47 210	0.39 153	0.23 129	0.74 386	0.64 464	0.68 181	0.88 339	1.03 440	1.40 467	0.71 296	0.75 412	0.64 245	0.43 278	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.18 303	0.15 155	0.17 248

RAFT_R40	0.41 225	0.20 131	0.47 210	0.44 317	0.25 199	0.23 22	0.25 81	0.69 191	0.70 223	0.98 424	0.78 233	0.72 311	0.43 231	0.80 357	0.39 244	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.16 220	0.18 261	0.15 174

CFNet-RSSM	0.35 136	0.18 65	0.47 210	0.39 153	0.22 101	0.35 153	0.23 63	0.78 261	0.86 321	0.67 227	0.54 149	0.56 207	0.28 107	0.49 125	0.28 116	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.12 60

R-Stereo Train	0.40 210	0.19 96	0.47 210	0.43 292	0.27 272	0.41 206	0.31 179	0.74 240	0.38 85	0.90 381	1.28 445	0.58 226	0.35 177	0.43 77	0.35 199	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.14 135

RAFT-Stereo	0.40 210	0.19 96	0.47 210	0.43 292	0.27 272	0.41 206	0.31 179	0.74 240	0.38 85	0.90 381	1.28 445	0.58 226	0.35 177	0.43 77	0.35 199	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.14 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGM_RVC	1.04 490	0.30 377	0.47 210	0.41 218	0.23 129	1.73 526	0.77 494	1.63 525	1.30 491	2.39 543	1.99 515	2.64 537	1.78 534	2.22 538	1.40 498	0.28 441	0.27 472	0.27 437	0.25 440	0.25 395	0.25 397
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-ROB	0.49 301	0.20 131	0.48 223	0.36 90	0.22 101	0.58 304	0.42 350	1.19 418	0.74 248	0.86 351	0.76 220	1.08 436	0.59 318	0.81 362	0.60 367	0.17 228	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.17 230	0.20 316

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.28 348	0.48 223	0.37 109	0.25 199	0.47 245	0.30 155	0.60 124	0.92 361	0.43 129	0.37 85	0.30 61	0.29 126	0.50 130	0.30 149	0.17 228	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.18 261	0.16 205

RAFT_CTSACE	0.46 267	0.20 131	0.48 223	0.46 356	0.27 272	0.34 150	0.39 306	0.62 136	0.74 248	0.78 300	1.44 477	0.86 363	0.38 198	1.09 451	0.27 97	0.13 50	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.16 204	0.12 60

test_5	0.44 251	0.25 281	0.48 223	0.53 445	0.28 296	0.28 75	0.42 350	0.77 258	0.87 328	0.63 197	0.91 308	0.73 316	0.53 278	0.82 368	0.36 210	0.14 78	0.11 106	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.16 205

test-3	0.35 136	0.17 41	0.48 223	0.40 190	0.22 101	0.42 216	0.22 47	0.66 164	0.80 280	0.72 257	0.45 105	0.63 254	0.29 126	0.45 89	0.32 168	0.13 50	0.09 17	0.17 183	0.13 136	0.13 68	0.11 29

test_1	0.35 136	0.17 41	0.48 223	0.40 190	0.22 101	0.42 216	0.22 47	0.66 164	0.80 280	0.70 245	0.45 105	0.63 254	0.29 126	0.45 89	0.32 168	0.13 50	0.09 17	0.17 183	0.13 136	0.13 68	0.11 29

GANet-ADL	0.44 251	0.27 332	0.48 223	0.44 317	0.30 343	0.54 277	0.36 257	0.94 321	0.88 339	0.64 207	0.72 201	0.68 289	0.44 238	0.55 154	0.44 285	0.22 362	0.15 307	0.15 118	0.13 136	0.18 261	0.21 334

IIG-Stereo	0.45 260	0.22 195	0.48 223	0.51 418	0.26 236	0.43 221	0.21 37	0.73 233	0.80 280	0.84 328	0.95 323	0.82 355	0.46 252	0.95 415	0.37 219	0.16 190	0.12 173	0.19 262	0.15 191	0.15 155	0.12 60

SST-Stereo	0.41 225	0.20 131	0.48 223	0.43 292	0.25 199	0.25 45	0.21 37	0.68 181	0.50 155	1.08 462	0.79 238	0.71 296	0.42 228	0.81 362	0.38 234	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.16 220	0.19 296	0.15 174

rvit_stereo_0081	0.33 121	0.25 281	0.49 232	0.43 292	0.26 236	0.31 111	0.37 270	0.45 60	0.56 168	0.37 89	0.40 93	0.39 121	0.38 198	0.44 83	0.35 199	0.22 362	0.16 334	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.14 135

rvit_stereo_0082	0.33 121	0.25 281	0.49 232	0.43 292	0.26 236	0.31 111	0.37 270	0.45 60	0.56 168	0.37 89	0.40 93	0.39 121	0.38 198	0.44 83	0.35 199	0.22 362	0.16 334	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.14 135

test_sample2	0.45 260	0.24 250	0.49 232	0.34 47	0.21 83	0.60 320	0.43 358	1.01 344	0.73 242	0.67 227	0.80 249	0.70 293	0.64 348	0.65 253	0.41 271	0.19 303	0.15 307	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.19 285

11t1	0.38 182	0.23 228	0.49 232	0.36 90	0.23 129	0.61 321	0.31 179	0.74 240	0.47 146	0.62 190	0.55 155	0.55 201	0.49 266	0.58 178	0.45 291	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.13 136	0.17 230	0.19 285

ttt	0.56 373	0.27 332	0.49 232	0.39 153	0.25 199	0.65 347	0.42 350	1.24 441	1.08 437	0.76 281	1.10 392	0.63 254	0.51 274	0.95 415	1.03 466	0.25 413	0.22 428	0.22 358	0.21 374	0.25 395	0.25 397

HH	0.37 164	0.22 195	0.49 232	0.41 218	0.26 236	0.36 161	0.30 155	0.87 290	0.41 110	0.45 133	0.59 165	0.78 340	0.43 231	0.77 343	0.26 75	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.14 135

HanStereo	0.37 164	0.22 195	0.49 232	0.41 218	0.26 236	0.36 161	0.30 155	0.87 290	0.41 110	0.45 133	0.59 165	0.78 340	0.43 231	0.77 343	0.26 75	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.14 135

anonymousdsp2	0.37 164	0.21 165	0.49 232	0.38 128	0.24 169	0.48 250	0.31 179	0.91 305	0.68 212	0.57 174	0.51 132	0.51 188	0.34 169	0.59 186	0.33 178	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.10 43	0.16 204	0.16 205

STrans-v2	0.47 278	0.21 165	0.49 232	0.41 218	0.25 199	0.54 277	0.49 404	1.16 403	0.82 302	0.67 227	1.05 374	0.71 296	0.67 367	0.74 319	0.34 190	0.15 145	0.11 106	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.14 135

TransformOpticalFlow	0.46 267	0.21 165	0.49 232	0.42 252	0.24 169	0.36 161	0.46 376	1.04 353	0.84 309	0.67 227	1.14 410	0.73 316	0.56 296	0.78 351	0.33 178	0.15 145	0.10 42	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.15 174

NRIStereo	0.37 164	0.21 165	0.49 232	0.42 252	0.23 129	0.33 140	0.25 81	0.68 181	0.59 180	0.65 212	0.63 176	0.55 201	0.37 190	0.67 275	0.40 266	0.16 190	0.12 173	0.18 229	0.15 191	0.17 230	0.15 174

cf-r	0.49 301	0.24 250	0.49 232	0.40 190	0.23 129	0.58 304	0.38 288	0.92 314	0.87 328	0.77 289	1.06 380	0.98 403	0.67 367	0.59 186	0.61 373	0.21 340	0.14 283	0.17 183	0.19 331	0.15 155	0.16 205

rvit_stereo_0081_aga	0.32 113	0.29 362	0.50 244	0.43 292	0.29 319	0.36 161	0.32 193	0.46 67	0.42 117	0.40 116	0.44 103	0.41 133	0.34 169	0.43 77	0.31 161	0.23 389	0.17 367	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.15 174

qqq	0.42 232	0.28 348	0.50 244	0.37 109	0.22 101	0.47 245	0.39 306	0.91 305	0.59 180	0.57 174	0.71 199	0.65 267	0.56 296	0.59 186	0.48 310	0.17 228	0.17 367	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.19 285

DisPM	0.40 210	0.20 131	0.50 244	0.42 252	0.27 272	0.24 27	0.30 155	0.68 181	0.61 190	0.88 366	0.87 287	0.59 236	0.32 155	0.80 357	0.34 190	0.19 303	0.12 173	0.19 262	0.17 272	0.16 204	0.21 334

SA	0.45 260	0.26 316	0.50 244	0.47 376	0.24 169	0.46 241	0.36 257	0.79 268	1.00 404	0.61 186	1.04 371	0.50 184	0.50 269	0.98 427	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.21 343	0.19 331	0.15 155	0.14 135

test_3	0.37 164	0.19 96	0.50 244	0.45 331	0.24 169	0.47 245	0.36 257	0.69 191	0.84 309	0.66 218	0.46 109	0.68 289	0.25 67	0.45 89	0.32 168	0.12 28	0.10 42	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.12 60

OMP-Stereo	0.43 245	0.23 228	0.50 244	0.53 445	0.25 199	0.36 161	0.24 69	0.73 233	0.81 289	0.78 300	0.64 179	0.88 373	0.41 223	0.95 415	0.36 210	0.15 145	0.12 173	0.20 299	0.15 191	0.16 204	0.13 104

DRaft	0.49 301	0.18 65	0.50 244	0.38 128	0.25 199	0.57 298	0.39 306	0.67 175	0.86 321	1.02 437	1.75 504	0.50 184	0.79 428	0.65 253	0.42 276	0.14 78	0.11 106	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.17 248

HITNet	0.43 245	0.27 332	0.50 244	0.34 47	0.18 21	0.65 347	0.32 193	0.99 337	0.70 223	0.73 264	0.86 280	0.66 279	0.56 296	0.61 205	0.47 306	0.14 78	0.10 42	0.15 118	0.13 136	0.18 261	0.13 104
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
CBMV	0.68 423	0.37 417	0.50 244	0.43 292	0.26 236	1.00 453	0.71 475	1.17 412	1.16 460	1.24 491	1.29 449	1.06 431	0.86 449	0.98 427	0.75 407	0.29 451	0.30 486	0.34 480	0.30 472	0.26 406	0.27 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.45 260	0.28 348	0.51 253	0.46 356	0.33 394	0.62 325	0.34 221	0.87 290	0.75 252	0.60 181	0.84 267	0.48 176	0.54 285	0.56 164	0.39 244	0.22 362	0.15 307	0.35 481	0.16 220	0.29 427	0.22 353

UGAM	0.54 355	0.23 228	0.51 253	0.46 356	0.26 236	0.40 195	0.52 419	0.65 157	1.19 469	0.78 300	1.15 413	1.38 491	0.56 296	1.03 443	0.56 351	0.18 265	0.15 307	0.25 409	0.21 374	0.15 155	0.13 104

MyStereo05	0.46 267	0.22 195	0.51 253	0.42 252	0.29 319	0.43 221	0.48 391	0.96 329	1.12 446	0.77 289	0.62 175	0.51 188	0.57 308	0.79 354	0.43 278	0.14 78	0.13 245	0.18 229	0.17 272	0.17 230	0.17 248

mmm	0.47 278	0.28 348	0.51 253	0.39 153	0.25 199	0.61 321	0.38 288	1.00 343	0.60 187	0.77 289	1.07 384	0.65 267	0.53 278	0.61 205	0.49 319	0.18 265	0.15 307	0.23 380	0.20 354	0.21 325	0.20 316

GwcNet-ADL	0.45 260	0.24 250	0.51 253	0.46 356	0.30 343	0.41 206	0.40 319	0.95 324	0.98 397	0.73 264	0.78 233	0.61 242	0.41 223	0.67 275	0.55 349	0.20 324	0.14 283	0.15 118	0.14 166	0.19 296	0.22 353

Patchmatch Stereo++	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.21 37	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.69 291	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

OCTAStereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.58 226	0.31 148	0.69 291	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

PSM-adaLoss	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.31 179	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.59 186	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

ROB_FTStereo_v2	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.31 179	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.60 199	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

ROB_FTStereo	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.20 19	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.60 199	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

HUI-Stereo	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.22 47	0.63 144	0.40 104	0.64 207	0.73 203	0.58 226	0.38 198	0.53 145	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

RE-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.70 299	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

Pruner-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.41 218	0.25 199	0.22 14	0.24 69	0.71 210	0.59 180	0.90 381	0.75 217	0.67 286	0.30 144	0.64 245	0.39 244	0.19 303	0.12 173	0.20 299	0.17 272	0.17 230	0.19 285

TVStereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.70 299	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

DeepStereo_RVC	0.37 164	0.22 195	0.51 253	0.41 218	0.24 169	0.26 48	0.22 47	0.64 154	0.40 104	0.69 239	0.67 192	0.57 211	0.50 269	0.58 178	0.42 276	0.17 228	0.12 173	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.19 285

iGMRVC	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.29 137	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

iRAFT	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.21 37	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

RAFT-IKP	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.27 107	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

test_xeample	1.06 491	0.23 228	0.51 253	0.37 109	0.22 101	0.71 374	0.39 306	1.31 469	0.92 361	0.87 356	1.08 390	0.70 293	0.64 348	0.75 326	11.43 571	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.18 261	0.19 285

GwcNet-RSSM	0.51 329	0.25 281	0.51 253	0.41 218	0.24 169	0.56 289	0.41 339	0.97 331	0.96 387	0.75 275	1.17 423	0.89 378	0.66 358	0.66 265	0.74 405	0.22 362	0.15 307	0.19 262	0.21 374	0.17 230	0.16 205

test_sample1	0.44 251	0.24 250	0.52 274	0.35 63	0.23 129	0.59 314	0.36 257	1.05 360	0.57 175	0.66 218	0.78 233	0.70 293	0.71 387	0.62 227	0.51 326	0.18 265	0.15 307	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.18 274

MyStereo04	0.45 260	0.23 228	0.52 274	0.43 292	0.29 319	0.40 195	0.48 391	1.02 347	1.12 446	0.62 190	0.58 163	0.55 201	0.56 296	0.77 343	0.45 291	0.14 78	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.17 248

LL-Strereo2	0.36 146	0.25 281	0.52 274	0.43 292	0.27 272	0.36 161	0.27 107	0.70 203	0.46 140	0.55 168	0.53 146	0.65 267	0.24 60	0.69 291	0.32 168	0.14 78	0.13 245	0.23 380	0.20 354	0.19 296	0.14 135

AAGNet	1.40 524	0.20 131	0.52 274	0.45 331	0.26 236	0.29 86	0.29 137	0.67 175	0.71 230	0.97 421	0.86 280	0.66 279	0.60 324	0.66 265	19.98 578	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.15 191	0.20 313	0.13 104

IRAFT_RVC	0.43 245	0.20 131	0.52 274	0.45 331	0.24 169	0.26 48	0.51 413	0.76 253	0.78 264	0.77 289	0.80 249	0.73 316	0.50 269	0.74 319	0.39 244	0.18 265	0.10 42	0.21 343	0.17 272	0.17 230	0.15 174

RAFT	0.46 267	0.23 228	0.52 274	0.48 384	0.27 272	0.55 283	0.47 384	0.68 181	0.60 187	0.83 322	0.82 259	1.00 410	0.56 296	0.76 336	0.37 219	0.18 265	0.16 334	0.22 358	0.20 354	0.16 204	0.14 135

XX-Stereo	0.38 182	0.18 65	0.52 274	0.58 481	0.38 430	0.39 187	0.20 19	0.62 136	0.31 41	0.47 142	1.29 449	0.72 311	0.25 67	0.59 186	0.28 116	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.16 220	0.14 112	0.11 29

psm_up	0.57 379	0.27 332	0.52 274	0.50 406	0.33 394	0.65 347	0.60 452	1.07 369	0.84 309	0.87 356	0.91 308	1.00 410	1.06 488	0.80 357	0.66 384	0.22 362	0.25 456	0.26 428	0.23 412	0.22 351	0.21 334

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.25 281	0.53 282	0.45 331	0.28 296	0.35 153	0.35 244	0.47 75	0.64 195	0.38 98	0.47 115	0.42 140	0.37 190	0.41 63	0.39 244	0.22 362	0.20 409	0.20 299	0.17 272	0.21 325	0.15 174

CoDeX	0.48 288	0.21 165	0.53 282	0.43 292	0.25 199	0.74 386	0.38 288	1.36 485	0.82 302	0.84 328	0.96 327	0.63 254	0.57 308	0.63 238	0.40 266	0.17 228	0.13 245	0.17 183	0.15 191	0.16 204	0.15 174

iRaft-Stereo_5w	0.46 267	0.22 195	0.53 282	0.43 292	0.30 343	0.30 96	0.53 423	0.66 164	0.71 230	0.62 190	0.89 294	1.01 414	0.67 367	0.76 336	0.67 387	0.13 50	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.15 155	0.17 248

PFNet+	0.41 225	0.20 131	0.53 282	0.40 190	0.25 199	0.28 75	0.22 47	0.66 164	0.76 257	0.85 341	0.79 238	0.63 254	0.34 169	0.75 326	0.37 219	0.20 324	0.14 283	0.23 380	0.20 354	0.17 230	0.21 334

PSM-softLoss	0.40 210	0.21 165	0.53 282	0.42 252	0.26 236	0.29 86	0.34 221	0.70 203	0.49 151	0.63 197	0.82 259	0.59 236	0.33 162	0.75 326	0.43 278	0.20 324	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.17 230	0.22 353

KMStereo	0.40 210	0.21 165	0.53 282	0.42 252	0.26 236	0.29 86	0.34 221	0.70 203	0.49 151	0.63 197	0.82 259	0.59 236	0.33 162	0.75 326	0.43 278	0.20 324	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.17 230	0.22 353

DEmStereo	0.49 301	0.18 65	0.53 282	0.39 153	0.26 236	0.57 298	0.33 209	0.65 157	0.75 252	0.90 381	1.65 497	0.57 211	1.02 482	0.63 238	0.44 285	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.17 248

CRE-IMP	0.37 164	0.23 228	0.53 282	0.42 252	0.24 169	0.40 195	0.21 37	0.61 132	0.45 134	0.65 212	0.73 203	0.53 197	0.37 190	0.63 238	0.40 266	0.18 265	0.11 106	0.19 262	0.16 220	0.21 325	0.19 285

222	1.25 513	0.23 228	0.53 282	0.38 128	0.23 129	0.78 394	0.37 270	1.41 493	0.93 367	0.97 421	1.13 406	0.74 320	0.71 387	0.74 319	14.86 574	0.20 324	0.16 334	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.20 316

xxxx	1.07 493	0.23 228	0.53 282	0.38 128	0.22 101	0.83 418	0.36 257	1.41 493	0.95 380	0.75 275	0.99 348	0.97 401	0.64 348	0.70 299	11.37 570	0.20 324	0.17 367	0.18 229	0.17 272	0.19 296	0.20 316

CFNet	0.53 350	0.30 377	0.53 282	0.42 252	0.28 296	0.73 382	0.35 244	1.21 428	1.01 406	0.74 271	1.07 384	0.85 359	0.60 324	0.83 370	0.58 364	0.19 303	0.15 307	0.23 380	0.23 412	0.21 325	0.17 248

AdaStereo	0.52 343	0.34 402	0.53 282	0.49 395	0.25 199	0.71 374	0.36 257	1.24 441	0.91 355	0.77 289	0.98 340	0.75 325	0.50 269	0.71 309	0.51 326	0.27 430	0.13 245	0.28 448	0.18 303	0.23 371	0.18 274
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	0.60 402	0.29 362	0.53 282	0.50 406	0.33 394	0.76 393	0.51 413	1.02 347	0.94 376	1.07 461	1.16 418	1.21 462	0.73 403	0.98 427	0.75 407	0.21 340	0.20 409	0.22 358	0.23 412	0.22 351	0.20 316

rvit_stereo_ft	0.35 136	0.26 316	0.54 295	0.53 445	0.32 382	0.33 140	0.46 376	0.52 88	0.52 162	0.35 82	0.41 96	0.41 133	0.34 169	0.49 125	0.36 210	0.22 362	0.14 283	0.19 262	0.18 303	0.19 296	0.15 174

StereoVision	0.43 245	0.29 362	0.54 295	0.50 406	0.28 296	0.37 173	0.38 288	0.75 249	0.63 191	0.46 139	1.11 397	0.53 197	0.38 198	0.57 173	0.34 190	0.21 340	0.24 448	0.25 409	0.24 427	0.26 406	0.17 248

Selective-RAFT	0.36 146	0.23 228	0.54 295	0.45 331	0.22 101	0.64 340	0.27 107	0.62 136	0.65 201	0.41 119	0.38 90	0.55 201	0.39 213	0.59 186	0.36 210	0.14 78	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.16 204	0.14 135

CVANet_RVC	0.59 395	0.35 406	0.54 295	0.49 395	0.33 394	0.70 369	0.67 466	1.12 388	0.97 392	0.88 366	1.05 374	1.01 414	0.72 398	0.94 409	0.55 349	0.30 458	0.20 409	0.28 448	0.26 451	0.32 446	0.23 377

G2L-Stereo	0.51 329	0.25 281	0.55 299	0.44 317	0.27 272	0.46 241	0.47 384	0.98 333	0.81 289	0.86 351	0.90 300	0.91 387	0.56 296	0.88 387	0.80 419	0.21 340	0.17 367	0.22 358	0.18 303	0.17 230	0.22 353

ITSA-stereo	0.54 355	0.29 362	0.55 299	0.41 218	0.23 129	0.59 314	0.35 244	1.31 469	1.25 478	0.82 314	0.80 249	0.72 311	0.58 312	0.89 389	0.72 401	0.22 362	0.18 382	0.23 380	0.22 396	0.22 351	0.29 429

test_sample7	0.54 355	0.30 377	0.55 299	0.37 109	0.28 296	0.63 331	0.47 384	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	0.74 319	0.53 342	0.27 430	0.22 428	0.27 437	0.26 451	0.27 416	0.26 401

test_sample6	0.51 329	0.27 332	0.55 299	0.38 128	0.23 129	0.64 340	0.39 306	1.18 414	0.88 339	0.84 328	1.06 380	0.66 279	0.61 330	0.75 326	0.52 331	0.23 389	0.17 367	0.22 358	0.22 396	0.24 384	0.23 377

test_sample5	0.50 315	0.28 348	0.55 299	0.37 109	0.23 129	0.65 347	0.38 288	1.19 418	0.86 321	0.81 312	0.97 336	0.64 261	0.60 324	0.72 314	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.22 353

test_sample4	0.49 301	0.27 332	0.55 299	0.36 90	0.23 129	0.70 369	0.37 270	1.22 436	0.86 321	0.82 314	0.86 280	0.62 249	0.58 312	0.71 309	0.49 319	0.21 340	0.16 334	0.21 343	0.20 354	0.22 351	0.21 334

test_sample3	0.49 301	0.27 332	0.55 299	0.36 90	0.23 129	0.70 369	0.37 270	1.21 428	0.87 328	0.79 305	0.84 267	0.66 279	0.53 278	0.70 299	0.50 322	0.21 340	0.16 334	0.20 299	0.19 331	0.21 325	0.21 334

DualNet	0.51 329	0.28 348	0.55 299	0.37 109	0.23 129	0.65 347	0.38 288	1.19 418	0.86 321	0.84 328	1.06 380	0.64 261	0.60 324	0.72 314	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.22 353

NINENet	0.52 343	0.30 377	0.55 299	0.46 356	0.33 394	0.78 394	0.34 221	1.18 414	0.91 355	0.84 328	0.97 336	0.64 261	0.54 285	0.74 319	0.56 351	0.23 389	0.20 409	0.25 409	0.18 303	0.22 351	0.22 353

CSP-Net	0.57 379	0.29 362	0.55 299	0.42 252	0.29 319	1.20 492	0.49 404	1.29 465	0.75 252	0.98 424	0.97 336	0.88 373	0.69 377	0.85 377	0.66 384	0.27 430	0.18 382	0.17 183	0.17 272	0.18 261	0.19 285

CFNet_pseudo	0.47 278	0.25 281	0.55 299	0.38 128	0.28 296	0.58 304	0.32 193	0.89 299	0.90 349	0.83 322	1.03 368	0.75 325	0.48 261	0.61 205	0.46 295	0.17 228	0.13 245	0.24 396	0.16 220	0.26 406	0.21 334

ccs_rob	0.47 278	0.25 281	0.55 299	0.38 128	0.28 296	0.58 304	0.32 193	0.89 299	0.90 349	0.83 322	1.02 358	0.75 325	0.48 261	0.61 205	0.46 295	0.17 228	0.12 173	0.24 396	0.16 220	0.26 406	0.21 334

model_zeroshot	0.35 136	0.20 131	0.56 311	0.41 218	0.30 343	0.51 257	0.26 94	0.69 191	0.48 148	0.65 212	0.51 132	0.52 192	0.25 67	0.46 97	0.27 97	0.17 228	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.14 135

DCVSM-stereo	0.51 329	0.28 348	0.56 311	0.39 153	0.29 319	0.55 283	0.28 122	0.78 261	0.78 264	1.11 473	0.77 224	1.04 423	0.76 421	0.65 253	0.52 331	0.20 324	0.20 409	0.24 396	0.21 374	0.25 395	0.31 443

rrr	0.31 107	0.24 250	0.56 311	0.36 90	0.27 272	0.38 179	0.31 179	0.56 111	0.44 129	0.39 104	0.31 58	0.35 94	0.27 93	0.62 227	0.25 57	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.14 135

PCWNet_CMD	0.49 301	0.25 281	0.56 311	0.40 190	0.27 272	0.64 340	0.32 193	0.98 333	0.99 400	0.87 356	1.07 384	0.78 340	0.46 252	0.61 205	0.44 285	0.17 228	0.13 245	0.21 343	0.16 220	0.26 406	0.20 316

UDGNet	0.50 315	0.82 518	0.56 311	0.51 418	0.32 382	0.41 206	0.34 221	0.71 210	0.93 367	0.65 212	0.60 168	0.58 226	0.44 238	0.65 253	0.43 278	0.33 474	0.15 307	0.67 531	0.20 354	0.49 506	0.23 377

AACVNet	0.52 343	0.25 281	0.56 311	0.48 384	0.29 319	0.55 283	0.38 288	0.96 329	0.59 180	0.83 322	1.03 368	1.03 418	0.77 426	0.91 400	0.58 364	0.22 362	0.18 382	0.24 396	0.18 303	0.24 384	0.22 353

RALAANet	0.40 210	0.24 250	0.56 311	0.43 292	0.30 343	0.36 161	0.25 81	0.89 299	0.69 219	0.69 239	0.65 181	0.61 242	0.30 144	0.63 238	0.35 199	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.15 191	0.21 325	0.14 135

test_xeample3	0.31 107	0.23 228	0.56 311	0.36 90	0.26 236	0.35 153	0.32 193	0.60 124	0.38 85	0.44 132	0.32 65	0.33 81	0.28 107	0.66 265	0.27 97	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.14 135

MSMDNet	0.49 301	0.25 281	0.56 311	0.40 190	0.27 272	0.64 340	0.32 193	0.99 337	0.99 400	0.87 356	1.07 384	0.79 347	0.46 252	0.61 205	0.44 285	0.17 228	0.13 245	0.20 299	0.16 220	0.25 395	0.20 316

LMCR-Stereo	0.55 364	0.33 397	0.57 320	0.60 486	0.30 343	0.80 406	0.36 257	1.30 467	0.79 271	0.90 381	1.04 371	0.57 211	0.64 348	0.87 381	0.73 404	0.20 324	0.15 307	0.19 262	0.14 166	0.25 395	0.18 274

TDLM	0.59 395	0.35 406	0.57 320	0.53 445	0.32 382	0.67 363	0.72 481	1.09 377	1.03 415	0.84 328	1.11 397	0.84 357	0.71 387	0.96 418	0.61 373	0.28 441	0.18 382	0.26 428	0.22 396	0.27 416	0.21 334

CFNet_ucs	0.51 329	0.25 281	0.58 322	0.39 153	0.31 357	0.59 314	0.35 244	1.04 353	0.95 380	0.89 373	1.19 428	0.80 351	0.49 266	0.66 265	0.45 291	0.21 340	0.16 334	0.26 428	0.18 303	0.27 416	0.23 377

DCANet-4	0.38 182	0.22 195	0.58 322	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.69 191	0.97 392	0.70 245	0.79 238	0.40 128	0.46 252	0.46 97	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

ADStereo(finetuned)	0.39 195	0.18 65	0.58 322	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.72 221	0.96 387	0.72 257	0.77 224	0.45 162	0.68 375	0.46 97	0.36 210	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.15 174

hknet	0.51 329	0.26 316	0.58 322	0.46 356	0.29 319	0.75 390	0.46 376	0.99 337	0.89 344	0.77 289	0.80 249	0.96 399	0.67 367	0.75 326	0.50 322	0.19 303	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

ADLNet	0.57 379	0.29 362	0.58 322	0.46 356	0.35 413	0.80 406	0.46 376	1.14 397	0.88 339	1.03 440	0.98 340	0.92 393	0.66 358	0.71 309	0.83 424	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.22 396	0.22 351	0.23 377

ac_64	0.54 355	0.24 250	0.58 322	0.46 356	0.28 296	0.79 400	0.44 366	1.11 383	0.63 191	0.94 401	0.85 276	1.06 431	0.70 382	0.76 336	0.72 401	0.22 362	0.18 382	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.16 205

DIP-Stereo	0.40 210	0.22 195	0.58 322	0.42 252	0.29 319	0.62 325	0.27 107	0.87 290	0.42 117	0.65 212	0.86 280	0.52 192	0.35 177	0.67 275	0.43 278	0.15 145	0.13 245	0.17 183	0.14 166	0.15 155	0.17 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MeshStereo	1.38 522	0.45 457	0.58 322	0.45 331	0.35 413	1.63 519	0.60 452	2.07 541	1.43 505	4.49 565	3.32 549	4.67 556	2.08 543	2.08 532	1.32 495	0.36 491	0.36 513	0.37 491	0.32 484	0.32 446	0.34 460
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
plain	0.32 113	0.21 165	0.59 330	0.40 190	0.29 319	0.27 61	0.30 155	0.46 67	0.36 72	0.32 63	0.66 185	0.31 65	0.33 162	0.68 284	0.32 168	0.18 265	0.13 245	0.20 299	0.15 191	0.18 261	0.13 104

MIM_Stereo	0.39 195	0.18 65	0.59 330	0.38 128	0.25 199	0.27 61	0.24 69	0.72 221	0.56 168	0.72 257	1.00 352	0.62 249	0.29 126	0.67 275	0.39 244	0.13 50	0.14 283	0.17 183	0.16 220	0.14 112	0.12 60

SFCPSM	0.48 288	0.22 195	0.59 330	0.41 218	0.27 272	0.85 424	0.36 257	1.39 487	0.79 271	0.81 312	0.85 276	0.54 199	0.50 269	0.60 199	0.39 244	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.20 354	0.17 230	0.16 205

UPFNet	0.55 364	0.26 316	0.59 330	0.46 356	0.38 430	0.83 418	0.48 391	1.03 352	0.80 280	0.92 391	0.91 308	0.85 359	0.67 367	0.87 381	0.78 411	0.20 324	0.21 419	0.20 299	0.20 354	0.20 313	0.15 174

DMCA	0.47 278	0.27 332	0.59 330	0.39 153	0.29 319	0.53 270	0.34 221	0.98 333	0.70 223	0.78 300	0.83 264	0.79 347	0.55 289	0.54 153	0.57 357	0.21 340	0.16 334	0.21 343	0.16 220	0.19 296	0.22 353

IER	0.48 288	0.25 281	0.60 335	0.38 128	0.28 296	0.67 363	0.38 288	0.82 279	0.68 212	0.88 366	0.95 323	0.74 320	0.79 428	0.62 227	0.46 295	0.17 228	0.14 283	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

gcap-zeroshot	0.35 136	0.20 131	0.61 336	0.39 153	0.23 129	0.53 270	0.27 107	0.58 118	0.35 66	0.64 207	0.49 122	0.87 369	0.34 169	0.49 125	0.25 57	0.14 78	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.13 68	0.14 135

1111x	0.64 417	0.23 228	0.61 336	0.39 153	0.21 83	0.68 367	0.46 376	1.32 475	1.03 415	0.76 281	1.02 358	0.95 396	0.72 398	1.13 455	2.15 530	0.18 265	0.18 382	0.18 229	0.19 331	0.20 313	0.19 285

PFNet	0.43 245	0.19 96	0.61 336	0.44 317	0.24 169	0.42 216	0.31 179	0.76 253	0.81 289	1.01 433	0.74 215	0.67 286	0.41 223	0.75 326	0.39 244	0.16 190	0.10 42	0.20 299	0.15 191	0.16 204	0.14 135

GMStereo	0.40 210	0.38 425	0.61 336	0.41 218	0.27 272	0.47 245	0.35 244	0.62 136	1.04 419	0.57 174	0.54 149	0.38 113	0.36 184	0.56 164	0.41 271	0.20 324	0.13 245	0.16 144	0.17 272	0.24 384	0.20 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RASNet	0.57 379	0.24 250	0.61 336	0.39 153	0.23 129	0.71 374	0.40 319	1.02 347	0.93 367	0.77 289	1.05 374	1.05 427	0.98 477	0.99 432	1.03 466	0.16 190	0.14 283	0.14 75	0.17 272	0.15 155	0.14 135

iResNet_ROB	0.55 364	0.24 250	0.61 336	0.38 128	0.22 101	0.66 354	0.30 155	1.59 521	1.33 495	0.94 401	1.05 374	0.81 353	0.69 377	0.84 374	0.46 295	0.17 228	0.12 173	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 316

CRFU-Net	0.59 395	0.29 362	0.62 342	0.47 376	0.31 357	1.20 492	0.51 413	1.19 418	0.59 180	1.05 450	1.00 352	1.06 431	0.87 452	0.83 370	0.77 410	0.22 362	0.19 400	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.20 316

dd	0.44 251	0.40 439	0.62 342	0.44 317	0.26 236	0.51 257	0.38 288	0.72 221	1.07 433	0.60 181	0.66 185	0.43 149	0.40 218	0.68 284	0.53 342	0.24 400	0.15 307	0.21 343	0.16 220	0.24 384	0.19 285

AASNet	0.55 364	0.27 332	0.62 342	0.51 418	0.32 382	0.73 382	0.44 366	1.55 512	0.88 339	0.88 366	0.94 319	0.64 261	0.63 340	0.62 227	0.84 425	0.23 389	0.20 409	0.20 299	0.16 220	0.22 351	0.20 316

GES	0.46 267	0.25 281	0.62 342	0.41 218	0.30 343	0.62 325	0.37 270	1.06 365	0.70 223	0.75 275	0.83 264	0.47 171	0.52 277	0.69 291	0.46 295	0.23 389	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.24 388

DDVS	0.53 350	0.32 389	0.63 346	0.42 252	0.31 357	0.71 374	0.35 244	0.95 324	0.69 219	0.86 351	0.90 300	1.11 446	0.46 252	0.90 397	0.67 387	0.23 389	0.17 367	0.22 358	0.18 303	0.25 395	0.28 422

iRaft-Stereo_20w	0.42 232	0.20 131	0.63 346	0.39 153	0.27 272	0.33 140	0.25 81	1.76 535	0.37 80	0.73 264	0.53 146	0.63 254	0.42 228	0.86 379	0.29 134	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.13 136	0.15 155	0.15 174

delet	0.57 379	0.25 281	0.63 346	0.46 356	0.34 406	1.05 468	0.51 413	1.04 353	0.94 376	0.90 381	0.99 348	0.90 381	0.68 375	0.87 381	0.78 411	0.18 265	0.18 382	0.20 299	0.21 374	0.17 230	0.17 248

GANet	0.74 439	0.38 425	0.63 346	0.54 457	0.35 413	1.01 457	0.95 516	1.15 401	0.95 380	1.09 466	2.00 516	1.14 456	0.92 466	1.29 480	0.75 407	0.25 413	0.27 472	0.27 437	0.23 412	0.32 446	0.24 388

StereoDRNet-Refined	0.61 406	0.33 397	0.63 346	0.47 376	0.31 357	0.94 440	0.41 339	1.04 353	0.97 392	1.15 478	1.13 406	1.00 410	0.74 409	0.93 406	0.93 445	0.18 265	0.13 245	0.22 358	0.21 374	0.20 313	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.42 232	0.21 165	0.64 351	0.43 292	0.29 319	0.55 283	0.28 122	0.72 221	0.50 155	0.73 264	1.01 356	0.57 211	0.44 238	0.52 139	0.52 331	0.15 145	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.19 296	0.21 334

IPLG	0.40 210	0.21 165	0.64 351	0.41 218	0.25 199	0.54 277	0.27 107	0.77 258	0.68 212	0.85 341	0.82 259	0.33 81	0.32 155	0.64 245	0.49 319	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.14 135

TRStereo	0.39 195	0.32 389	0.64 351	0.49 395	0.41 448	0.30 96	0.30 155	0.97 331	0.63 191	0.53 164	0.43 100	0.52 192	0.26 83	0.77 343	0.29 134	0.18 265	0.12 173	0.19 262	0.19 331	0.13 68	0.13 104

acv_ft	0.52 343	0.24 250	0.64 351	0.45 331	0.28 296	0.85 424	0.40 319	0.95 324	0.81 289	1.00 430	0.96 327	0.79 347	0.62 335	0.65 253	0.88 430	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.15 191	0.18 261	0.15 174

MSMD_ROB	1.25 513	0.51 472	0.64 351	0.60 486	0.50 492	1.66 521	0.67 466	1.26 450	1.26 483	2.64 547	3.82 554	3.06 544	3.20 559	1.45 501	0.91 441	0.46 512	0.41 524	0.49 520	0.51 531	0.47 501	0.45 503

MultiAttention	3.62 558	0.25 281	0.65 356	0.56 469	0.34 406	23.66 579	2.61 567	1.65 527	1.14 457	0.82 314	1.83 508	1.13 454	0.42 228	35.16 588	0.72 401	0.18 265	0.12 173	0.23 380	0.23 412	0.35 464	0.33 456

MyStereo06	0.40 210	0.22 195	0.65 356	0.42 252	0.29 319	0.43 221	0.48 391	1.05 360	0.43 124	0.64 207	0.54 149	0.78 340	0.27 93	0.53 145	0.31 161	0.14 78	0.13 245	0.18 229	0.17 272	0.17 230	0.17 248

HGLStereo	0.58 391	0.30 377	0.65 356	0.51 418	0.38 430	0.78 394	0.45 373	1.07 369	0.82 302	0.89 373	1.16 418	0.88 373	0.91 464	0.80 357	0.74 405	0.21 340	0.21 419	0.20 299	0.18 303	0.19 296	0.22 353

UGAM-zero	0.48 288	0.21 165	0.66 359	0.38 128	0.23 129	0.36 161	0.22 47	1.30 467	0.43 124	0.67 227	0.61 171	1.74 516	0.89 460	0.79 354	0.27 97	0.15 145	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.13 68	0.14 135

Anonymous_2	0.84 461	0.45 457	0.66 359	0.41 218	0.45 472	0.82 415	0.53 423	0.81 273	0.81 289	0.73 264	0.61 171	0.91 387	0.76 421	0.77 343	0.61 373	0.51 521	0.55 538	0.54 525	4.92 576	0.54 516	0.42 492

DAS	0.54 355	0.26 316	0.66 359	0.49 395	0.31 357	0.61 321	0.43 358	0.89 299	1.01 406	0.95 406	1.16 418	0.71 296	0.85 445	0.89 389	0.47 306	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.22 351	0.19 285

SepStereo	0.54 355	0.26 316	0.66 359	0.49 395	0.31 357	0.61 321	0.43 358	0.89 299	1.01 406	0.95 406	1.16 418	0.71 296	0.85 445	0.97 425	0.47 306	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.22 351	0.19 285

MIPNet	0.39 195	0.22 195	0.66 359	0.40 190	0.25 199	0.53 270	0.29 137	0.78 261	0.74 248	0.68 236	0.60 168	0.40 128	0.48 261	0.45 89	0.39 244	0.14 78	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.14 135

SMFormer	0.53 350	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.60 367	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.19 296	0.20 316

tta	0.53 350	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.60 367	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.15 155	0.16 205

qqq1	0.51 329	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.36 210	0.19 303	0.16 334	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

fff1	0.51 329	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.36 210	0.19 303	0.16 334	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

SACVNet	0.61 406	0.36 415	0.67 364	0.57 475	0.37 423	0.65 347	0.47 384	1.16 403	0.80 280	1.04 445	1.06 380	1.02 416	0.81 435	0.99 432	0.57 357	0.28 441	0.21 419	0.25 409	0.24 427	0.30 435	0.39 479

MMNet	0.57 379	0.26 316	0.67 364	0.45 331	0.35 413	1.04 463	0.39 306	0.93 316	0.98 397	0.96 418	0.97 336	0.86 363	0.80 432	0.83 370	0.80 419	0.16 190	0.15 307	0.19 262	0.19 331	0.20 313	0.17 248

DeepPruner_ROB	0.55 364	0.37 417	0.67 364	0.42 252	0.31 357	0.50 252	0.43 358	1.22 436	0.73 242	0.86 351	1.05 374	0.85 359	0.58 312	0.90 397	0.56 351	0.29 451	0.23 439	0.22 358	0.22 396	0.26 406	0.26 401

rvit_0105_6	0.40 210	0.28 348	0.68 371	0.51 418	0.30 343	0.39 187	0.41 339	0.53 94	0.68 212	0.41 119	0.45 105	0.50 184	0.45 245	0.55 154	0.37 219	0.28 441	0.26 465	0.24 396	0.22 396	0.22 351	0.17 248

FC-DCNN v2	1.74 535	0.53 477	0.68 371	0.62 495	0.49 488	1.67 522	0.71 475	1.85 538	1.57 516	4.84 569	5.01 567	6.42 568	3.92 562	2.24 539	1.43 501	0.47 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 502	0.47 509

ffm	0.47 278	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	0.72 221	1.13 451	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.25 409	0.21 374	0.16 204	0.17 248

ff1	0.56 373	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	0.72 221	1.13 451	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.17 228	0.11 106	0.25 409	0.21 374	0.16 204	0.17 248

mmx	0.59 395	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	1.24 441	1.06 425	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.21 340	0.16 334	0.25 409	0.21 374	0.24 384	0.22 353

xxx	0.59 395	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	1.24 441	1.06 425	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.21 340	0.16 334	0.25 409	0.21 374	0.24 384	0.22 353

AANet_RVC	0.59 395	0.35 406	0.68 371	0.47 376	0.28 296	0.57 298	0.47 384	1.04 353	1.28 485	0.87 356	1.33 456	0.86 363	0.63 340	1.16 461	0.89 432	0.19 303	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.18 261	0.20 316

FC-DCNN	1.67 534	0.53 477	0.68 371	0.62 495	0.49 488	1.62 518	0.71 475	1.77 536	1.55 514	4.73 568	4.66 565	5.82 564	3.94 563	2.13 534	1.42 499	0.47 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 502	0.47 509

PS-NSSS	0.60 402	0.46 462	0.68 371	0.43 292	0.34 406	0.66 354	0.57 439	1.05 360	0.91 355	0.80 308	1.28 445	0.72 311	0.67 367	0.89 389	0.61 373	0.32 467	0.26 465	0.40 500	0.27 458	0.35 464	0.29 429

PAM_32	0.50 315	0.20 131	0.69 380	0.40 190	0.24 169	1.09 471	0.29 137	1.12 388	0.40 104	0.74 271	0.44 103	1.98 526	0.64 348	0.64 245	0.27 97	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.15 174

ssnet_v2	0.61 406	0.29 362	0.69 380	0.45 331	0.30 343	0.93 437	0.62 456	1.20 425	1.03 415	0.97 421	0.81 257	0.98 403	0.67 367	0.84 374	0.97 457	0.26 419	0.23 439	0.23 380	0.24 427	0.20 313	0.21 334

FCDSN-DC	1.43 526	0.57 494	0.69 380	0.74 521	0.59 511	1.42 505	0.65 465	1.40 491	1.41 502	3.31 560	4.42 563	4.57 555	3.01 557	1.70 516	1.19 488	0.46 512	0.42 526	0.48 517	0.47 521	0.51 511	0.51 520
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLGR	0.40 210	0.22 195	0.70 383	0.40 190	0.22 101	0.51 257	0.29 137	0.78 261	0.78 264	0.80 308	0.77 224	0.44 153	0.41 223	0.48 116	0.40 266	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.16 204	0.14 135

GEStereo_RVC	0.56 373	0.30 377	0.70 383	0.51 418	0.31 357	0.70 369	0.54 430	1.31 469	0.93 367	0.85 341	0.86 280	0.84 357	0.63 340	0.92 402	0.67 387	0.24 400	0.16 334	0.19 262	0.17 272	0.21 325	0.23 377

IGEV_Zeroshot_test	0.36 146	0.19 96	0.71 385	0.41 218	0.29 319	0.30 96	0.25 81	0.86 289	0.40 104	0.64 207	0.57 160	0.56 207	0.25 67	0.56 164	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.14 135

CIPLG	0.42 232	0.23 228	0.71 385	0.45 331	0.33 394	0.51 257	0.33 209	0.68 181	0.68 212	0.84 328	0.96 327	0.47 171	0.33 162	0.56 164	0.52 331	0.17 228	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.16 205

IPLGR_C	0.42 232	0.23 228	0.71 385	0.46 356	0.33 394	0.51 257	0.34 221	0.69 191	0.69 219	0.84 328	0.92 314	0.46 166	0.33 162	0.53 145	0.53 342	0.17 228	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.16 205

ADLNet2	0.57 379	0.26 316	0.71 385	0.48 384	0.31 357	0.83 418	0.51 413	1.10 381	0.99 400	0.85 341	0.99 348	0.99 408	0.70 382	0.79 354	0.78 411	0.21 340	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.22 351	0.22 353

DSFCA	0.57 379	0.27 332	0.71 385	0.41 218	0.36 420	0.78 394	0.53 423	1.08 374	0.85 315	1.08 462	0.84 267	0.90 381	0.66 358	1.05 446	0.63 380	0.26 419	0.22 428	0.21 343	0.21 374	0.22 351	0.20 316

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 364	0.33 397	0.71 385	0.46 356	0.31 357	0.66 354	0.43 358	1.07 369	0.89 344	0.93 394	0.91 308	0.98 403	0.61 330	0.76 336	0.64 382	0.22 362	0.18 382	0.22 358	0.22 396	0.22 351	0.24 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.57 379	0.25 281	0.72 391	0.57 475	0.36 420	0.43 221	0.28 122	0.85 285	0.84 309	1.09 466	1.25 436	0.91 387	0.61 330	0.68 284	0.60 367	0.35 488	0.26 465	0.36 486	0.33 490	0.30 435	0.42 492

dad	0.61 406	0.53 477	0.72 391	0.44 317	0.31 357	0.64 340	0.37 270	0.85 285	1.28 485	1.05 450	1.17 423	1.18 460	0.61 330	0.70 299	0.54 347	0.36 491	0.23 439	0.37 491	0.21 374	0.31 439	0.23 377

UNet	0.55 364	0.27 332	0.72 391	0.45 331	0.41 448	0.97 445	0.40 319	1.01 344	0.80 280	0.87 356	0.90 300	1.03 418	0.75 412	0.76 336	0.67 387	0.19 303	0.15 307	0.20 299	0.17 272	0.21 325	0.18 274

BEATNet_4x	0.49 301	0.35 406	0.72 391	0.38 128	0.20 65	0.65 347	0.36 257	1.08 374	0.78 264	0.78 300	0.88 291	0.73 316	0.64 348	0.71 309	0.60 367	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.15 191	0.24 384	0.18 274

DISCO	0.72 433	0.27 332	0.72 391	0.45 331	0.31 357	1.12 479	0.53 423	1.32 475	1.25 478	0.84 328	1.07 384	1.52 507	0.87 452	1.82 522	1.08 480	0.20 324	0.15 307	0.18 229	0.16 220	0.24 384	0.24 388

ACRE	0.42 232	0.23 228	0.73 396	0.45 331	0.33 394	0.50 252	0.33 209	0.68 181	0.70 223	0.82 314	0.92 314	0.46 166	0.32 155	0.53 145	0.52 331	0.17 228	0.12 173	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.16 205

sCroCo_RVC	0.36 146	0.29 362	0.73 396	0.52 435	0.39 438	0.42 216	0.31 179	0.52 88	0.46 140	0.31 59	0.48 117	0.38 113	0.32 155	0.46 97	0.33 178	0.22 362	0.23 439	0.19 262	0.19 331	0.21 325	0.22 353

RP	0.80 451	0.38 425	0.73 396	0.67 507	0.59 511	0.82 415	0.57 439	1.21 428	1.28 485	1.03 440	1.68 499	1.45 496	1.49 521	1.08 450	0.90 438	0.36 491	0.31 494	0.37 491	0.30 472	0.36 470	0.36 470

MLCV	0.49 301	0.26 316	0.73 396	0.38 128	0.18 21	0.64 340	0.33 209	0.84 284	0.89 344	0.96 418	1.12 399	0.72 311	0.45 245	1.00 437	0.59 366	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.14 112	0.14 135

rvit_stereo_0075_2	0.48 288	0.38 425	0.74 400	0.54 457	0.46 481	0.43 221	0.35 244	0.85 285	0.68 212	0.56 171	0.73 203	0.59 236	0.47 257	0.64 245	0.47 306	0.33 474	0.23 439	0.35 481	0.26 451	0.32 446	0.26 401

RYNet	0.76 446	0.37 417	0.74 400	0.54 457	0.67 522	1.35 500	0.68 469	1.28 460	1.21 475	1.10 470	0.90 300	1.31 473	0.94 471	1.01 438	1.30 493	0.22 362	0.16 334	0.27 437	0.23 412	0.43 492	0.45 503

DN-CSS_ROB	0.45 260	0.27 332	0.74 400	0.41 218	0.29 319	0.43 221	0.29 137	0.80 271	0.78 264	0.73 264	1.08 390	0.48 176	0.45 245	0.81 362	0.40 266	0.15 145	0.12 173	0.21 343	0.19 331	0.18 261	0.17 248

PAM	0.50 315	0.21 165	0.75 403	0.41 218	0.26 236	1.11 477	0.37 270	1.10 381	0.39 90	0.75 275	0.46 109	1.92 523	0.61 330	0.62 227	0.28 116	0.16 190	0.10 42	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.15 174

UDG	0.93 474	1.03 535	0.75 403	1.00 532	0.97 535	1.02 459	0.57 439	1.18 414	1.01 406	0.93 394	1.02 358	1.32 475	1.03 483	0.88 387	0.92 443	0.55 527	0.33 506	1.82 550	0.41 511	1.20 541	0.74 532

SQANet	0.87 469	0.76 513	0.76 405	1.16 539	0.99 537	1.10 472	0.51 413	1.12 388	0.85 315	0.93 394	1.05 374	1.03 418	0.76 421	1.07 447	0.70 395	0.79 535	0.25 456	1.04 541	0.36 496	1.56 543	0.70 530

test-1	0.37 164	0.20 131	0.76 405	0.47 376	0.27 272	0.44 231	0.36 257	0.63 144	0.65 201	0.49 150	0.67 192	0.54 199	0.35 177	0.42 71	0.30 149	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.15 155	0.18 274

PSMNet_ROB	0.67 420	0.39 430	0.76 405	0.57 475	0.43 460	1.00 453	0.85 508	1.25 448	0.93 367	0.82 314	1.04 371	1.08 436	0.64 348	0.89 389	1.02 465	0.29 451	0.21 419	0.31 467	0.31 481	0.27 416	0.25 397

rvit_0105_4	0.42 232	0.30 377	0.77 408	0.52 435	0.29 319	0.41 206	0.44 366	0.57 115	0.75 252	0.45 133	0.48 117	0.56 207	0.49 266	0.58 178	0.37 219	0.28 441	0.26 465	0.25 409	0.22 396	0.24 384	0.19 285

MANE	4.73 564	0.54 484	0.77 408	0.69 513	0.60 514	10.35 569	1.67 553	8.68 573	12.66 574	6.90 573	9.43 574	11.59 574	10.59 572	8.26 572	8.41 565	0.51 521	0.45 531	0.48 517	1.02 553	0.50 508	0.50 516

DRN-Test	0.68 423	0.34 402	0.77 408	0.52 435	0.40 443	1.14 481	0.61 454	1.56 516	1.04 419	1.18 480	1.10 392	1.05 427	0.72 398	0.82 368	1.01 461	0.24 400	0.18 382	0.26 428	0.25 440	0.26 406	0.23 377

NCCL2	0.74 439	0.45 457	0.77 408	0.65 503	0.45 472	0.97 445	1.16 530	1.16 403	1.02 411	1.00 430	0.98 340	1.48 501	0.88 457	0.99 432	0.89 432	0.31 462	0.27 472	0.39 497	0.39 503	0.33 451	0.34 460

rvit_0105_5	0.44 251	0.32 389	0.79 412	0.51 418	0.29 319	0.44 231	0.43 358	0.62 136	0.76 257	0.51 153	0.52 139	0.61 242	0.53 278	0.58 178	0.38 234	0.28 441	0.25 456	0.25 409	0.24 427	0.22 351	0.20 316

GCST	0.85 466	1.25 542	0.80 413	1.58 547	1.03 540	1.04 463	0.24 69	0.81 273	0.81 289	0.99 429	0.67 192	0.78 340	0.35 177	0.98 427	0.38 234	0.97 542	0.65 542	1.20 543	0.81 546	0.93 535	0.72 531

GMStereo_Zeroshot	0.51 329	0.46 462	0.80 413	0.50 406	0.28 296	0.57 298	0.30 155	0.75 249	0.79 271	0.88 366	0.94 319	0.90 381	0.37 190	0.77 343	0.46 295	0.27 430	0.14 283	0.26 428	0.15 191	0.39 482	0.19 285

fast-acv-ft	0.66 419	0.32 389	0.80 413	0.46 356	0.34 406	1.26 495	0.50 410	0.91 305	1.00 404	1.05 450	1.36 461	1.28 469	0.84 441	0.81 362	0.90 438	0.22 362	0.24 448	0.23 380	0.23 412	0.21 325	0.22 353

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 432	0.84 522	0.80 413	0.55 465	0.38 430	1.38 503	0.57 439	1.07 369	0.81 289	0.90 381	0.94 319	0.95 396	0.54 285	1.01 438	0.61 373	0.41 506	0.30 486	0.57 527	0.31 481	0.86 532	0.39 479

RGC	0.82 454	0.62 501	0.80 413	0.67 507	0.66 521	0.91 434	0.59 449	1.35 481	1.09 443	1.12 475	1.46 482	1.50 503	1.09 491	1.28 479	0.97 457	0.34 482	0.30 486	0.48 517	0.40 506	0.38 478	0.38 478

XPNet_ROB	0.73 434	0.38 425	0.80 413	0.53 445	0.40 443	0.80 406	0.83 504	1.21 428	0.96 387	1.37 501	1.17 423	1.37 487	0.87 452	1.14 457	0.99 459	0.33 474	0.25 456	0.27 437	0.24 427	0.31 439	0.29 429

FAT-Stereo	0.75 443	0.34 402	0.81 419	0.51 418	0.38 430	0.78 394	0.63 460	1.39 487	1.32 493	1.05 450	1.40 467	1.58 512	1.14 498	0.92 402	0.91 441	0.29 451	0.28 479	0.28 448	0.23 412	0.28 425	0.41 489

ARAFT	0.48 288	0.25 281	0.82 420	0.42 252	0.25 199	0.56 289	0.54 430	0.82 279	0.82 302	0.92 391	0.75 217	0.75 325	0.48 261	0.89 389	0.37 219	0.15 145	0.12 173	0.23 380	0.22 396	0.14 112	0.14 135

edge stereo	0.79 450	0.40 439	0.82 420	0.52 435	0.44 466	0.83 418	0.58 446	1.34 480	1.08 437	1.30 497	1.38 465	1.79 518	1.13 497	1.15 460	0.92 443	0.34 482	0.32 501	0.42 505	0.28 465	0.33 451	0.39 479

NVstereo2D	0.62 412	0.32 389	0.82 420	0.50 406	0.44 466	0.88 429	0.48 391	1.12 388	1.17 463	0.67 227	0.90 300	0.90 381	0.69 377	1.02 441	0.69 394	0.33 474	0.16 334	0.29 456	0.20 354	0.43 492	0.46 507

StereoDRNet	0.67 420	0.35 406	0.82 420	0.53 445	0.44 466	1.03 461	0.53 423	1.51 509	1.06 425	1.13 476	0.91 308	1.07 435	0.74 409	0.87 381	0.95 450	0.24 400	0.19 400	0.25 409	0.23 412	0.27 416	0.22 353

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 251	0.22 195	0.83 424	0.39 153	0.45 472	0.41 206	0.26 94	1.04 353	0.50 155	0.54 166	0.76 220	1.03 418	0.43 231	0.67 275	0.28 116	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.19 331	0.21 325	0.21 334

DualNet (step1)	0.60 402	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	0.74 319	0.53 342	0.42 508	0.22 428	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

test_sample9	1.17 504	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	1.29 480	2.03 524	0.42 508	9.50 581	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

test_sample8	1.36 521	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.19 418	0.79 271	1.51 508	0.96 327	3.29 548	1.64 528	1.29 480	2.03 524	0.42 508	9.50 581	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

LL-Strereo	0.58 391	0.29 362	0.83 424	0.48 384	0.35 413	0.39 187	0.48 391	1.04 353	0.99 400	0.87 356	0.79 238	1.08 436	1.15 500	1.35 492	0.51 326	0.18 265	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.17 230	0.21 334

DDUNet	1.10 496	2.58 568	0.83 424	1.21 541	1.27 546	1.02 459	0.69 472	1.17 412	0.95 380	0.98 424	1.26 440	1.28 469	0.84 441	0.97 425	0.79 418	0.85 538	0.40 522	2.00 553	0.60 537	1.34 542	0.94 538

DMCA-RVC	0.54 355	0.32 389	0.83 424	0.51 418	0.32 382	0.59 314	0.38 288	0.89 299	0.70 223	0.95 406	0.88 291	0.90 381	0.69 377	0.75 326	0.63 380	0.23 389	0.18 382	0.31 467	0.24 427	0.27 416	0.21 334

rvit_105_1	0.56 373	0.42 450	0.84 431	0.59 484	0.37 423	0.59 314	0.68 469	0.73 233	0.97 392	0.82 314	0.69 195	0.75 325	0.63 340	0.80 357	0.56 351	0.34 482	0.29 481	0.31 467	0.34 492	0.23 371	0.23 377

DispNO	0.48 288	0.24 250	0.84 431	0.40 190	0.31 357	0.58 304	0.39 306	0.91 305	0.79 271	0.79 305	0.83 264	0.71 296	0.59 318	0.75 326	0.50 322	0.19 303	0.14 283	0.20 299	0.18 303	0.16 204	0.17 248

gwcnet-sp	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

scenet	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

ssnet	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

RAFT + AFF	0.54 355	0.30 377	0.84 431	0.51 418	0.32 382	0.63 331	0.57 439	1.05 360	0.95 380	0.80 308	0.87 287	0.85 359	0.57 308	0.87 381	0.51 326	0.18 265	0.21 419	0.23 380	0.22 396	0.19 296	0.19 285

rvit_0105_3	0.48 288	0.35 406	0.85 437	0.56 469	0.31 357	0.48 250	0.48 391	0.65 157	0.81 289	0.66 218	0.59 165	0.66 279	0.56 296	0.66 265	0.41 271	0.30 458	0.27 472	0.29 456	0.28 465	0.21 325	0.21 334

ccnet	0.84 461	0.59 499	0.86 438	0.56 469	0.60 514	1.11 477	0.72 481	1.44 500	0.97 392	1.15 478	1.44 477	1.28 469	0.95 473	1.01 438	1.33 496	0.49 518	0.43 529	0.50 522	0.47 521	0.52 514	0.48 512

Nwc_Net	0.82 454	0.40 439	0.86 438	0.62 495	0.56 504	1.04 463	0.57 439	1.72 532	1.08 437	0.93 394	1.88 511	1.44 495	1.24 505	1.19 465	0.94 447	0.31 462	0.25 456	0.36 486	0.39 503	0.31 439	0.31 443

iResNetv2_ROB	0.55 364	0.29 362	0.86 438	0.39 153	0.25 199	0.67 363	0.37 270	1.21 428	1.02 411	1.02 437	1.10 392	0.89 378	0.79 428	0.74 319	0.43 278	0.19 303	0.13 245	0.15 118	0.11 73	0.19 296	0.16 205

iResNet	0.52 343	0.31 386	0.86 438	0.44 317	0.22 101	0.66 354	0.47 384	0.92 314	1.02 411	0.89 373	1.12 399	0.69 291	0.55 289	0.86 379	0.60 367	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.17 230	0.17 248

LALA_ROB	0.76 446	0.46 462	0.86 438	0.55 465	0.41 448	1.00 453	0.93 515	1.25 448	1.13 451	1.23 489	1.15 413	1.55 509	0.80 432	1.11 454	0.96 452	0.33 474	0.23 439	0.35 481	0.30 472	0.35 464	0.32 447

STTStereo	0.57 379	0.39 430	0.87 443	0.45 331	0.32 382	0.62 325	0.45 373	1.01 344	0.87 328	1.01 433	0.91 308	0.95 396	0.58 312	0.77 343	0.66 384	0.25 413	0.24 448	0.27 437	0.33 490	0.25 395	0.26 401

AF-Net	0.85 466	0.41 445	0.87 443	0.66 505	0.54 502	0.96 444	0.52 419	1.66 528	1.37 498	1.03 440	2.04 519	1.46 497	1.36 511	1.19 465	1.05 473	0.34 482	0.24 448	0.39 497	0.28 465	0.31 439	0.26 401

NCC-stereo	0.82 454	0.43 453	0.87 443	0.63 498	0.68 523	0.88 429	0.72 481	1.60 523	1.12 446	0.95 406	1.41 469	1.37 487	1.37 513	1.26 476	0.94 447	0.32 467	0.30 486	0.37 491	0.49 528	0.34 459	0.35 464

Abc-Net	0.82 454	0.43 453	0.87 443	0.63 498	0.68 523	0.88 429	0.72 481	1.60 523	1.12 446	0.95 406	1.41 469	1.37 487	1.37 513	1.26 476	0.94 447	0.32 467	0.30 486	0.37 491	0.49 528	0.34 459	0.35 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	0.60 402	0.29 362	0.89 447	0.46 356	0.36 420	0.62 325	0.38 288	1.33 478	1.24 476	1.02 437	1.27 444	0.71 296	0.59 318	0.71 309	0.51 326	0.28 441	0.21 419	0.24 396	0.23 412	0.29 427	0.30 434

stereogan	0.83 459	0.33 397	0.89 447	0.61 491	0.51 494	1.80 528	0.50 410	1.41 493	1.39 501	1.05 450	1.47 484	1.56 511	1.04 485	1.32 490	0.87 429	0.29 451	0.29 481	0.29 456	0.25 440	0.39 482	0.40 484

NaN_ROB	0.73 434	0.46 462	0.89 447	0.52 435	0.34 406	0.98 450	1.11 525	1.28 460	1.20 472	1.27 496	0.96 327	1.08 436	0.79 428	1.34 491	0.78 411	0.24 400	0.30 486	0.23 380	0.24 427	0.23 371	0.26 401

Anonymous3	0.47 278	0.35 406	0.91 450	0.50 406	0.38 430	0.81 412	0.55 433	0.76 253	0.66 204	0.52 156	0.65 181	0.44 153	0.45 245	0.66 265	0.39 244	0.25 413	0.25 456	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.24 388

DFGA-Net	0.47 278	0.31 386	0.93 451	0.43 292	0.33 394	0.56 289	0.35 244	0.81 273	0.89 344	0.70 245	0.76 220	0.48 176	0.43 231	0.78 351	0.64 382	0.16 190	0.14 283	0.19 262	0.19 331	0.20 313	0.19 285

ToySt	0.52 343	0.27 332	0.93 451	0.42 252	0.28 296	0.67 363	0.56 437	0.88 298	0.79 271	0.61 186	0.85 276	0.92 393	0.70 382	0.72 314	0.61 373	0.16 190	0.17 367	0.21 343	0.21 374	0.22 351	0.21 334

CC-Net-ROB	0.84 461	1.01 534	0.93 451	0.60 486	0.45 472	1.25 494	0.71 475	1.20 425	1.05 421	0.84 328	1.24 435	0.90 381	0.78 427	1.14 457	0.70 395	0.48 517	0.34 509	1.71 548	0.38 501	0.78 530	0.40 484

CSAN	0.88 470	0.52 474	0.93 451	0.61 491	0.42 457	1.19 491	1.11 525	1.27 455	1.48 511	1.37 501	1.44 477	1.37 487	1.30 508	1.46 503	1.01 461	0.39 501	0.31 494	0.36 486	0.37 498	0.35 464	0.36 470

ETE_ROB	0.73 434	0.52 474	0.93 451	0.57 475	0.37 423	0.80 406	0.86 509	1.19 418	0.95 380	1.20 482	1.22 432	1.39 493	0.86 449	1.07 447	0.88 430	0.27 430	0.21 419	0.31 467	0.27 458	0.34 459	0.35 464

WCMA_ROB	1.22 510	0.39 430	0.93 451	0.51 418	0.45 472	1.44 506	0.79 498	1.20 425	1.30 491	2.99 556	3.94 557	3.30 549	2.17 546	1.42 497	1.31 494	0.46 512	0.35 511	0.35 481	0.37 498	0.41 486	0.42 492

GANetREF_RVC	0.82 454	0.77 514	0.95 457	0.68 510	0.43 460	1.15 483	1.06 523	1.19 418	1.20 472	1.03 440	1.02 358	1.10 444	0.89 460	1.20 468	0.78 411	0.49 518	0.39 519	0.58 528	0.39 503	0.69 526	0.49 513
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
otaku	1.10 496	0.96 529	0.96 458	1.37 545	1.06 543	1.65 520	0.72 481	1.46 503	1.19 469	1.10 470	1.32 454	1.32 475	0.95 473	1.29 480	0.81 422	0.89 540	0.46 533	1.24 544	0.50 530	1.86 546	0.89 537

sAnonymous2	0.42 232	0.41 445	0.96 458	0.48 384	0.37 423	0.41 206	0.48 391	0.60 124	0.52 162	0.39 104	0.48 117	0.35 94	0.44 238	0.44 83	0.30 149	0.19 303	0.14 283	0.19 262	0.17 272	0.55 518	0.43 497

CroCo_RVC	0.42 232	0.41 445	0.96 458	0.48 384	0.37 423	0.41 206	0.48 391	0.60 124	0.52 162	0.39 104	0.48 117	0.35 94	0.44 238	0.44 83	0.30 149	0.19 303	0.14 283	0.19 262	0.17 272	0.55 518	0.43 497

PA-Net	0.70 429	0.46 462	0.96 458	0.51 418	0.53 499	0.94 440	0.73 486	1.14 397	1.15 458	0.83 322	0.90 300	0.88 373	0.76 421	1.19 465	0.96 452	0.25 413	0.41 524	0.29 456	0.44 517	0.27 416	0.39 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	0.93 474	0.54 484	0.97 462	0.78 525	0.41 448	1.03 461	0.42 350	1.39 487	2.34 544	1.04 445	3.73 553	0.80 351	1.12 495	1.29 480	1.04 471	0.37 495	0.22 428	0.24 396	0.20 354	0.36 470	0.31 443

DANet	0.74 439	0.47 469	0.98 463	0.60 486	0.41 448	0.92 436	0.41 339	1.02 347	0.87 328	1.22 487	1.22 432	1.33 480	0.88 457	1.26 476	1.37 497	0.27 430	0.24 448	0.31 467	0.25 440	0.37 476	0.36 470
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	1.15 501	1.00 533	1.00 464	1.49 546	1.20 545	1.69 524	0.81 500	1.39 487	1.25 478	1.01 433	1.28 445	1.31 473	1.00 478	1.31 488	0.89 432	1.10 548	0.43 529	1.36 545	0.51 531	1.95 548	0.99 544

YMNet	0.68 423	0.40 439	1.01 465	0.53 445	0.46 481	1.04 463	0.48 391	1.06 365	0.81 289	1.21 483	1.31 452	1.11 446	0.73 403	0.89 389	0.96 452	0.27 430	0.31 494	0.25 409	0.25 440	0.25 395	0.24 388

YMNet_1	0.68 423	0.40 439	1.01 465	0.53 445	0.46 481	1.04 463	0.48 391	1.06 365	0.81 289	1.21 483	1.31 452	1.11 446	0.73 403	0.89 389	0.96 452	0.27 430	0.31 494	0.25 409	0.25 440	0.25 395	0.24 388

APVNet	0.73 434	0.39 430	1.01 465	0.58 481	0.45 472	1.16 485	0.68 469	1.47 504	0.87 328	0.84 328	1.15 413	1.04 423	0.84 441	1.14 457	1.18 486	0.27 430	0.28 479	0.32 473	0.31 481	0.29 427	0.32 447

MDST_ROB	0.97 482	0.29 362	1.02 468	0.64 501	0.43 460	2.64 542	0.82 502	1.68 530	1.18 467	2.89 550	1.82 507	0.97 401	0.75 412	1.83 523	0.89 432	0.26 419	0.22 428	0.32 473	0.28 465	0.26 406	0.26 401

ACV-stereo	0.63 415	0.37 417	1.03 469	0.44 317	0.31 357	1.27 496	0.41 339	0.78 261	0.84 309	0.65 212	0.76 220	2.07 528	1.00 478	0.84 374	0.68 392	0.22 362	0.17 367	0.19 262	0.18 303	0.22 351	0.23 377

FBW_ROB	0.94 478	0.54 484	1.03 469	0.56 469	0.42 457	1.16 485	0.76 493	1.56 516	1.41 502	1.38 503	1.33 456	1.47 499	1.07 489	2.94 551	1.14 484	0.26 419	0.32 501	0.45 509	0.30 472	0.34 459	0.30 434

SGM-ForestM	4.73 564	0.34 402	1.05 471	0.46 356	0.28 296	10.26 568	3.48 570	4.52 565	5.16 563	8.68 574	7.48 572	18.87 582	10.80 573	11.26 575	10.01 569	0.32 467	0.34 509	0.32 473	0.32 484	0.29 427	0.30 434

anonymity	0.98 484	0.89 526	1.06 472	0.93 530	1.04 542	0.97 445	0.82 502	1.33 478	0.93 367	1.08 462	0.98 340	1.02 416	0.95 473	1.02 441	0.93 445	0.96 541	0.96 563	0.90 538	0.91 549	0.92 534	0.95 540

TCMNet	0.68 423	0.41 445	1.08 473	0.60 486	0.61 516	0.97 445	0.55 433	1.11 383	0.93 367	0.87 356	1.14 410	0.89 378	0.65 356	0.92 402	1.06 474	0.26 419	0.26 465	0.31 467	0.28 465	0.33 451	0.30 434

S-Stereo	0.76 446	0.36 415	1.10 474	0.57 475	0.46 481	0.83 418	0.59 449	1.31 469	1.62 521	0.98 424	1.41 469	1.11 446	0.93 468	0.85 377	1.07 477	0.27 430	0.31 494	0.28 448	0.25 440	0.33 451	0.50 516

SPS-STEREO	1.29 517	0.94 528	1.10 474	1.05 537	1.03 540	1.48 509	0.91 510	1.57 518	1.24 476	2.13 535	1.90 512	1.94 524	1.46 518	1.77 519	1.64 510	0.97 542	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 537	0.97 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	1.77 538	0.64 503	1.10 474	0.72 519	0.58 510	3.37 556	1.76 556	2.54 549	2.57 546	3.77 563	3.96 558	2.83 540	3.44 560	2.34 542	2.73 541	0.53 523	0.47 534	0.50 522	0.48 525	0.55 518	0.55 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 479	0.48 471	1.13 477	0.67 507	0.49 488	2.07 534	0.63 460	1.02 347	0.90 349	1.77 524	2.62 536	1.28 469	1.60 525	1.09 451	1.06 474	0.37 495	0.30 486	0.35 481	0.25 440	0.46 499	0.45 503

PDISCO_ROB	0.96 480	0.51 472	1.13 477	1.03 536	1.00 538	1.81 529	0.77 494	1.72 532	1.60 519	1.09 466	1.19 428	1.34 483	0.80 432	1.62 510	1.01 461	0.58 529	0.22 428	0.45 509	0.40 506	0.50 508	0.41 489

pmcnn	1.27 515	0.31 386	1.14 479	0.41 218	0.23 129	0.97 445	0.71 475	1.23 440	1.32 493	1.83 527	2.34 525	11.25 573	0.89 460	1.04 445	0.96 452	0.15 145	0.12 173	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 205

GASNet	0.70 429	0.77 514	1.16 480	0.71 518	0.49 488	0.62 325	0.48 391	1.12 388	1.05 421	0.98 424	0.84 267	0.94 395	0.82 436	1.41 496	0.85 427	0.33 474	0.22 428	0.29 456	0.28 465	0.44 495	0.26 401

Syn2CoEx	0.74 439	0.55 490	1.17 481	0.66 505	0.45 472	0.89 432	0.56 437	1.54 511	1.15 458	0.95 406	1.35 460	1.03 418	1.03 483	0.96 418	0.89 432	0.31 462	0.27 472	0.29 456	0.24 427	0.23 371	0.27 411

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 420	0.30 377	1.20 482	0.42 252	0.31 357	1.00 453	0.58 446	1.16 403	1.07 433	1.01 433	1.25 436	1.08 436	0.75 412	1.18 464	1.03 466	0.20 324	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.22 351	0.22 353

FADNet	0.63 415	0.53 477	1.20 482	0.46 356	0.44 466	0.66 354	0.41 339	1.24 441	1.07 433	0.70 245	0.84 267	0.98 403	0.65 356	0.87 381	0.54 347	0.29 451	0.30 486	0.27 437	0.30 472	0.48 502	0.36 470

ELAS_RVC	1.76 537	0.64 503	1.20 482	0.74 521	0.59 511	2.18 536	2.53 566	2.10 543	2.85 551	3.46 561	3.41 552	3.12 545	4.11 564	2.69 549	2.53 539	0.54 526	0.47 534	0.51 524	0.48 525	0.55 518	0.55 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 449	0.78 516	1.23 485	1.01 533	0.91 529	0.68 367	0.53 423	1.16 403	1.06 425	0.79 305	1.10 392	0.82 355	0.72 398	0.94 409	0.70 395	0.55 527	0.27 472	0.76 534	0.46 518	0.70 527	0.49 513

WAO-6	2.11 546	1.52 549	1.25 486	1.73 549	1.69 554	2.72 545	1.62 551	3.15 554	3.64 557	2.01 534	3.28 547	3.52 553	2.20 548	2.59 547	2.48 537	1.31 551	0.92 558	2.04 557	1.22 564	1.89 547	1.35 558

IMH-64-1	1.96 539	1.64 555	1.26 487	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 552	2.29 539	1.70 520	2.79 540	2.47 535	1.66 529	2.33 540	1.95 518	2.07 560	0.74 547	2.44 562	1.04 555	2.40 558	1.59 560

IMH-64	1.96 539	1.64 555	1.26 487	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 552	2.29 539	1.70 520	2.79 540	2.47 535	1.66 529	2.33 540	1.95 518	2.07 560	0.74 547	2.44 562	1.04 555	2.40 558	1.59 560

FADNet_RVC	0.58 391	0.39 430	1.26 487	0.45 331	0.32 382	0.55 283	0.34 221	1.12 388	0.90 349	0.68 236	0.90 300	0.61 242	0.71 387	1.03 443	0.80 419	0.21 340	0.18 382	0.27 437	0.23 412	0.33 451	0.30 434

Consistency-Raft	1.01 488	0.82 518	1.27 490	0.85 527	0.97 535	0.81 412	0.83 504	1.35 481	1.61 520	1.06 459	1.66 498	1.11 446	0.93 468	0.93 406	1.11 481	0.65 531	0.75 549	0.79 535	0.91 549	1.09 540	0.79 535

ACVNet-4b	1.43 526	1.34 544	1.28 491	1.95 554	1.60 549	1.93 532	0.77 494	1.59 521	1.64 523	1.05 450	1.60 496	2.10 529	0.92 466	1.79 521	0.84 425	1.76 557	0.35 511	2.03 556	0.67 539	2.16 553	1.18 549

IMH	2.15 547	1.66 557	1.29 492	2.25 558	1.92 560	2.87 549	1.33 540	3.25 555	3.04 553	1.87 528	3.33 551	3.00 543	2.03 542	2.80 550	1.95 518	2.09 562	0.78 552	2.45 564	1.05 558	2.44 560	1.62 562

FADNet-RVC	0.62 412	0.56 492	1.29 492	0.47 376	0.39 438	0.63 331	0.40 319	1.16 403	0.91 355	0.71 256	0.86 280	1.04 423	0.55 289	0.99 432	0.78 411	0.27 430	0.26 465	0.28 448	0.29 471	0.32 446	0.31 443

SHD	0.98 484	0.54 484	1.30 494	0.63 498	0.50 492	1.14 481	0.50 410	1.80 537	2.20 538	1.66 518	1.39 466	1.47 499	1.21 502	1.40 493	1.80 515	0.32 467	0.27 472	0.32 473	0.34 492	0.41 486	0.44 501

RainbowNet	1.42 525	1.53 550	1.31 495	1.93 553	1.46 547	1.52 514	1.03 521	1.67 529	1.55 514	1.23 489	1.59 495	1.54 508	1.21 502	1.40 493	1.03 466	1.70 555	0.70 544	1.82 550	0.80 545	2.11 552	1.22 550

MFMNet_re	1.17 504	0.99 531	1.31 495	1.02 535	0.95 533	1.32 498	1.32 539	1.44 500	1.58 518	1.72 523	1.70 502	1.21 462	1.57 523	1.16 461	1.04 471	0.88 539	0.76 551	0.79 535	0.75 543	0.90 533	0.94 538

NVStereoNet_ROB	1.31 519	0.96 529	1.33 497	0.90 529	0.92 530	1.15 483	1.05 522	1.49 505	1.62 521	1.63 515	2.51 530	2.31 532	1.62 526	2.16 536	1.42 499	0.81 537	0.73 545	0.79 535	1.02 553	0.73 528	0.97 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC-Resample	0.58 391	0.35 406	1.34 498	0.50 406	0.34 406	0.73 382	0.43 358	1.09 377	0.96 387	0.83 322	0.87 287	0.76 332	0.66 358	0.77 343	0.52 331	0.19 303	0.18 382	0.26 428	0.27 458	0.28 425	0.29 429

ACVNet_1	1.55 530	1.36 545	1.35 499	1.96 555	1.63 550	1.83 530	0.96 518	2.09 542	1.85 532	1.43 505	1.54 490	2.31 532	1.68 531	1.42 497	1.18 486	1.76 557	0.51 537	2.05 558	0.59 536	2.24 556	1.30 554

GwcNet	0.73 434	0.39 430	1.37 500	0.53 445	0.43 460	1.10 472	0.52 419	1.27 455	1.19 469	1.05 450	1.41 469	1.06 431	0.86 449	0.98 427	1.01 461	0.26 419	0.24 448	0.24 396	0.23 412	0.23 371	0.28 422

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 343	0.23 228	1.38 501	0.40 190	0.53 499	0.29 86	0.30 155	1.49 505	0.45 134	0.69 239	1.15 413	0.98 403	0.32 155	0.70 299	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.17 183	0.20 354	0.22 351	0.27 411

FINET	0.75 443	0.45 457	1.38 501	0.48 384	0.46 481	0.98 450	1.00 520	1.22 436	1.69 525	0.91 390	1.25 436	0.74 320	0.74 409	1.09 451	0.82 423	0.37 495	0.31 494	0.27 437	0.24 427	0.35 464	0.34 460

SANet	1.15 501	0.45 457	1.40 503	0.50 406	0.32 382	1.54 515	1.21 533	1.49 505	3.35 556	1.61 513	2.41 528	2.32 534	1.80 535	1.57 508	1.27 492	0.28 441	0.25 456	0.26 428	0.24 427	0.36 470	0.32 447

CBFPSM	0.61 406	0.25 281	1.41 504	0.39 153	0.27 272	1.10 472	0.67 466	0.83 281	0.84 309	0.82 314	0.81 257	1.33 480	0.85 445	0.72 314	0.86 428	0.16 190	0.15 307	0.15 118	0.17 272	0.17 230	0.23 377

DGSMNet	0.80 451	0.58 497	1.42 505	0.61 491	0.65 519	0.94 440	0.75 491	1.35 481	1.16 460	0.88 366	1.26 440	1.00 410	0.75 412	1.07 447	0.89 432	0.36 491	0.31 494	0.41 504	0.40 506	0.60 524	0.59 528

PVD	1.34 520	0.70 507	1.42 505	0.78 525	0.65 519	1.68 523	0.91 510	2.12 544	3.01 552	2.25 540	2.35 527	1.90 522	1.99 541	1.98 528	2.14 529	0.40 505	0.38 515	0.49 520	0.37 498	0.51 511	0.67 529

LVE	2.20 548	1.47 548	1.44 507	2.06 556	1.80 556	2.79 548	1.77 557	2.96 551	3.94 562	1.95 532	4.29 562	3.47 552	1.97 538	2.48 544	1.85 516	2.06 559	0.88 556	2.06 559	1.13 560	2.17 554	1.53 559

SAMSARA	1.15 501	0.69 506	1.44 507	1.09 538	0.93 531	2.10 535	1.87 561	1.64 526	1.47 510	1.64 516	1.21 430	2.06 527	1.14 498	1.61 509	1.50 506	0.39 501	0.45 531	0.36 486	0.38 501	0.50 508	0.51 520

z-ln-s-r	0.70 429	0.39 430	1.51 509	0.40 190	0.27 272	0.58 304	0.62 456	0.87 290	1.09 443	0.84 328	1.44 477	0.91 387	0.87 452	1.20 468	2.07 526	0.16 190	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.21 325	0.17 248

WAO-8	3.00 552	1.60 552	1.52 510	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 572	2.89 550	4.04 559	4.89 559	2.78 553	3.73 558	2.44 534	1.29 549	0.93 560	2.00 553	1.16 562	2.02 549	1.23 551

WAO-7	1.96 539	1.24 540	1.52 510	1.28 543	1.06 543	2.92 551	1.64 552	3.32 556	3.05 554	2.28 541	3.32 549	3.19 547	2.38 550	3.39 554	2.49 538	1.02 545	0.92 558	1.06 542	1.04 555	1.05 539	0.99 544

Venus	3.00 552	1.60 552	1.52 510	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 572	2.89 550	4.04 559	4.89 559	2.78 553	3.73 558	2.44 534	1.29 549	0.93 560	2.00 553	1.16 562	2.02 549	1.23 551

XQC	0.97 482	0.70 507	1.54 513	0.70 516	0.55 503	1.48 509	0.81 500	1.41 493	1.57 516	1.21 483	1.12 399	1.33 480	1.04 485	1.55 507	2.00 522	0.39 501	0.25 456	0.37 491	0.32 484	0.55 518	0.49 513

ADCL	1.10 496	0.42 450	1.57 514	0.51 418	0.41 448	1.71 525	0.92 512	1.36 485	1.45 507	1.33 499	1.56 492	1.22 465	1.26 507	1.45 501	5.27 559	0.22 362	0.19 400	0.25 409	0.25 440	0.29 427	0.29 429

TorneroNet-64	3.54 557	1.89 559	1.59 515	2.62 566	2.29 563	6.88 566	1.72 555	4.72 569	11.88 570	2.43 544	5.46 571	8.16 570	2.80 555	4.13 562	3.03 544	2.25 565	0.75 549	2.57 566	1.09 559	2.65 564	1.84 564

Wz-Net-LNSev	0.75 443	0.54 484	1.59 515	0.51 418	0.41 448	1.16 485	0.79 498	1.27 455	1.13 451	1.04 445	1.14 410	1.11 446	0.94 471	0.93 406	1.00 460	0.24 400	0.22 428	0.21 343	0.19 331	0.26 406	0.27 411

RTSC	0.93 474	0.54 484	1.59 515	0.56 469	0.40 443	1.17 489	0.55 433	1.44 500	1.82 530	1.53 510	1.26 440	1.15 457	0.82 436	1.70 516	2.44 534	0.26 419	0.20 409	0.23 380	0.24 427	0.31 439	0.32 447

ADCRef	0.84 461	0.46 462	1.60 518	0.52 435	0.45 472	1.08 470	0.52 419	1.13 395	1.03 415	1.22 487	1.43 476	0.87 369	0.93 468	0.91 400	3.35 547	0.19 303	0.16 334	0.23 380	0.23 412	0.23 371	0.22 353

SGM+DAISY	1.52 529	0.99 531	1.61 519	1.01 533	1.02 539	1.86 531	1.19 532	1.49 505	1.38 500	2.96 554	3.00 543	2.79 539	1.94 537	1.88 524	1.62 509	0.98 544	0.97 564	0.91 540	0.91 549	0.94 536	0.99 544

ACVNet_2	1.74 535	1.30 543	1.62 520	1.81 550	1.63 550	2.28 538	1.34 541	2.35 547	2.64 548	1.82 526	2.55 531	2.99 542	1.71 532	1.67 514	1.20 489	1.48 552	0.59 541	1.81 549	0.71 541	2.09 551	1.29 553

Wz-Net-MNSev	0.81 453	0.42 450	1.64 521	0.51 418	0.41 448	1.46 507	0.95 516	1.24 441	1.26 483	1.31 498	1.25 436	1.17 459	0.83 438	1.21 470	1.06 474	0.22 362	0.19 400	0.24 396	0.23 412	0.29 427	0.26 401

PWC_ROB	0.92 473	0.57 494	1.64 521	0.53 445	0.33 394	0.93 437	0.39 306	1.42 498	1.51 513	1.66 518	2.57 533	1.18 460	1.11 493	1.50 505	1.54 508	0.26 419	0.18 382	0.28 448	0.20 354	0.30 435	0.32 447

TorneroNet	4.49 563	1.92 560	1.65 523	2.60 565	2.29 563	14.95 576	1.86 560	4.86 570	19.56 586	3.10 558	7.52 573	7.00 569	2.90 556	4.48 563	3.66 549	2.24 564	0.78 552	2.68 568	1.14 561	2.79 565	1.80 563

SDNR	0.89 471	0.39 430	1.66 524	0.42 252	0.39 438	3.35 555	0.32 193	0.95 324	1.05 421	1.05 450	2.12 520	0.62 249	0.71 387	1.40 493	0.78 411	0.53 523	0.56 539	0.36 486	0.27 458	0.46 499	0.50 516

Dean	2.07 545	1.39 546	1.69 525	2.17 557	1.83 557	2.75 546	1.28 537	3.49 560	3.80 560	2.13 535	3.30 548	3.18 546	1.98 540	1.78 520	1.72 512	1.73 556	0.79 555	1.99 552	0.91 549	2.17 554	1.34 557

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 491	0.61 500	1.82 526	0.69 513	0.51 494	2.62 541	1.69 554	1.28 460	1.44 506	1.39 504	1.56 492	1.34 483	0.91 464	1.68 515	0.95 450	0.38 500	0.39 519	0.46 512	0.61 538	0.41 486	0.43 497

ktn	3.02 554	2.27 564	1.85 527	2.89 568	2.54 569	3.72 557	2.14 563	3.79 563	5.33 564	2.82 549	5.09 568	5.95 565	2.54 551	3.34 553	2.58 540	2.65 569	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.61 563	2.10 566

KSHMR	2.64 550	1.96 561	1.86 528	2.69 567	2.44 565	2.88 550	2.04 562	3.46 559	6.31 566	2.51 546	3.27 546	3.39 551	1.97 538	2.59 547	2.08 528	2.48 567	1.41 568	2.80 571	1.51 567	2.98 566	2.09 565

aanetorigin	0.85 466	0.58 497	1.98 529	0.50 406	0.40 443	0.66 354	0.70 473	0.72 221	1.01 406	2.44 545	2.00 516	1.32 475	1.25 506	0.96 418	1.16 485	0.20 324	0.19 400	0.20 299	0.20 354	0.27 416	0.33 456

notaker	2.87 551	2.31 565	2.01 530	3.03 569	2.60 570	2.94 552	1.82 559	3.43 558	3.06 555	2.89 550	4.21 561	6.15 567	2.71 552	3.42 555	2.90 543	2.67 570	1.18 566	3.00 572	1.67 568	3.13 567	2.26 567

PASM	0.96 480	0.71 510	2.05 531	0.72 519	0.72 527	0.84 423	0.92 512	1.14 397	1.34 496	1.25 492	1.22 432	1.34 483	1.07 489	1.31 488	1.11 481	0.53 523	0.57 540	0.59 529	0.67 539	0.56 523	0.57 527

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 522	0.91 527	2.11 532	0.89 528	0.57 509	4.27 561	1.79 558	1.55 512	2.00 536	1.64 516	1.85 510	1.83 519	1.44 517	1.89 526	1.49 505	0.49 518	0.40 522	0.56 526	0.58 535	0.75 529	0.52 522

psmorigin	0.84 461	0.53 477	2.21 533	0.50 406	0.41 448	0.86 426	0.57 439	1.08 374	0.90 349	1.50 507	1.42 474	1.50 503	1.09 491	1.29 480	1.03 466	0.32 467	0.33 506	0.27 437	0.27 458	0.34 459	0.45 503

MFN_U_SF_RVC	1.14 500	0.63 502	2.33 534	0.69 513	0.46 481	2.04 533	0.70 473	1.90 539	1.37 498	1.62 514	1.56 492	1.94 524	1.36 511	1.73 518	1.90 517	0.41 506	0.38 515	0.45 509	0.48 525	0.45 496	0.47 509

iinet-f	0.69 428	0.29 362	2.34 535	0.41 218	0.31 357	1.16 485	0.58 446	0.87 290	0.85 315	0.86 351	1.17 423	1.04 423	0.83 438	0.76 336	1.26 491	0.21 340	0.18 382	0.17 183	0.16 220	0.21 325	0.21 334

z-mn7	1.07 493	0.56 492	2.36 536	0.54 457	0.37 423	1.74 527	0.71 475	1.28 460	2.32 541	1.00 430	2.56 532	1.43 494	1.01 480	2.34 542	1.74 513	0.23 389	0.20 409	0.21 343	0.20 354	0.27 416	0.27 411

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 373	3.08 572	2.41 537	0.32 25	0.18 21	0.29 86	0.20 19	0.39 35	0.33 54	0.29 45	0.25 25	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 22	1.08 547	0.09 17	0.17 183	0.16 220	0.15 155	0.96 541

DPSNet	1.08 495	0.44 455	2.64 538	0.54 457	0.42 457	1.59 516	1.25 536	2.39 548	1.50 512	1.13 476	1.12 399	1.51 505	2.19 547	1.44 500	1.51 507	0.35 488	0.25 456	0.25 409	0.21 374	0.49 506	0.39 479

w-ln-seven	1.02 489	0.52 474	2.86 539	0.55 465	0.51 494	1.37 501	0.75 491	1.72 532	1.84 531	1.54 511	1.52 489	1.27 468	0.95 473	1.30 486	2.07 526	0.24 400	0.22 428	0.25 409	0.25 440	0.31 439	0.28 422

w-ln-seven-2	0.83 459	0.46 462	2.93 540	0.54 457	0.39 438	0.93 437	0.63 460	1.16 403	1.18 467	1.25 492	1.32 454	1.09 442	1.05 487	1.23 471	1.07 477	0.21 340	0.20 409	0.23 380	0.22 396	0.26 406	0.24 388

MSAF-DinoV2	1.18 506	0.44 455	3.00 541	0.56 469	0.30 343	0.91 434	0.74 488	1.58 519	1.25 478	1.06 459	1.41 469	2.98 541	1.57 523	3.25 552	3.12 545	0.22 362	0.14 283	0.20 299	0.22 396	0.33 451	0.34 460

Wz-Net-SNSev	0.99 486	0.80 517	3.00 541	0.57 475	0.46 481	0.94 440	1.22 535	1.40 491	1.28 485	1.04 445	1.33 456	1.46 497	0.90 463	2.06 530	1.65 511	0.26 419	0.24 448	0.25 409	0.26 451	0.33 451	0.30 434

ADCP+	1.18 506	0.37 417	3.09 543	0.50 406	0.52 497	1.48 509	0.61 454	1.32 475	1.07 433	1.21 483	1.16 418	1.08 436	1.11 493	1.63 511	7.17 564	0.20 324	0.16 334	0.24 396	0.22 396	0.29 427	0.22 353

DispFullNet	1.64 533	2.64 569	3.14 544	2.57 563	1.78 555	1.32 498	0.55 433	1.42 498	1.45 507	1.89 529	1.48 485	1.55 509	2.35 549	2.08 532	1.12 483	0.60 530	0.19 400	2.33 561	0.73 542	2.35 557	1.30 554

ADCMid	1.22 510	0.57 494	3.17 545	0.54 457	0.44 466	1.07 469	0.77 494	1.31 469	1.13 451	2.14 538	1.48 485	1.49 502	1.47 520	1.65 513	5.30 560	0.26 419	0.24 448	0.29 456	0.32 484	0.38 478	0.36 470

ADCPNet	1.11 499	0.53 477	3.26 546	0.55 465	0.44 466	1.47 508	0.83 504	1.21 428	1.17 463	1.26 495	1.42 474	1.67 515	1.12 495	1.48 504	3.86 553	0.30 458	0.29 481	0.30 466	0.32 484	0.37 476	0.37 476

AnyNet_C32	1.27 515	0.72 511	3.33 547	0.59 484	0.56 504	1.51 513	1.53 547	1.27 455	1.28 485	1.52 509	1.48 485	1.38 491	1.23 504	1.64 512	5.26 558	0.30 458	0.29 481	0.29 456	0.34 492	0.38 478	0.44 501

DeepPrunerF	0.93 474	0.55 490	3.88 548	0.70 516	0.81 528	0.72 378	0.74 488	1.28 460	1.97 534	0.95 406	1.02 358	0.87 369	0.85 445	1.16 461	1.07 477	0.35 488	0.29 481	0.43 506	0.40 506	0.31 439	0.33 456

MADNet++	4.18 561	2.72 571	4.00 549	3.80 574	3.44 573	4.72 562	4.05 571	4.01 564	3.74 558	4.52 566	5.14 569	4.20 554	4.89 568	7.04 570	6.39 561	3.79 573	3.70 574	3.27 574	2.70 573	3.68 571	3.74 574

ADCS	1.60 531	0.70 507	4.02 550	0.61 491	0.53 499	1.31 497	1.11 525	1.71 531	1.86 533	1.97 533	1.68 499	1.51 505	1.46 518	2.07 531	9.20 567	0.34 482	0.32 501	0.33 478	0.36 496	0.45 496	0.46 507

SuperB	1.00 487	0.41 445	4.03 551	0.45 331	0.32 382	0.99 452	0.49 404	1.09 377	2.09 537	1.10 470	1.10 392	0.74 320	0.83 438	1.13 455	1.75 514	0.20 324	0.15 307	0.17 183	0.15 191	2.50 561	0.27 411

UNDER WATER	3.63 559	2.12 563	4.11 552	3.17 570	2.51 567	3.77 559	2.45 565	3.53 561	13.66 575	2.98 555	2.92 542	5.75 563	4.13 565	3.85 560	3.75 550	2.84 571	1.11 565	2.71 569	1.41 565	3.26 569	2.50 569

PWCK	2.06 544	1.75 558	4.11 552	1.69 548	0.93 531	3.13 554	2.86 569	2.18 545	2.41 545	2.38 542	2.33 523	2.22 530	1.85 536	3.52 556	2.20 532	1.65 554	0.73 545	1.52 547	0.83 547	1.81 544	1.02 547

zh-sn7	1.20 508	0.86 524	4.54 554	0.58 481	0.43 460	1.10 472	0.92 512	1.24 441	1.34 496	1.45 506	2.00 516	1.26 466	1.62 526	2.13 534	2.79 542	0.26 419	0.26 465	0.26 428	0.27 458	0.35 464	0.33 456

UNDER WATER-64	3.72 560	2.07 562	4.57 555	3.30 572	2.52 568	5.61 565	2.63 568	3.67 562	12.27 571	3.09 557	2.66 537	5.99 566	4.74 567	3.93 561	3.57 548	2.54 568	1.24 567	2.65 567	1.48 566	3.21 568	2.62 570

HanzoNet	6.97 572	2.57 567	4.66 556	3.29 571	2.96 572	3.75 558	2.35 564	5.08 571	7.11 567	14.46 583	13.06 576	17.69 580	22.95 586	13.72 576	6.61 562	4.36 574	1.96 570	3.14 573	2.59 572	3.88 573	3.19 573

Wz-Net-TNSev	1.23 512	1.24 540	5.25 557	0.51 418	0.43 460	1.49 512	1.09 524	1.58 519	1.42 504	1.25 492	1.26 440	1.58 512	1.52 522	1.97 527	1.95 518	0.33 474	0.32 501	0.26 428	0.30 472	0.41 486	0.43 497

WZ-Net	1.29 517	0.64 503	5.42 558	0.64 501	0.52 497	1.37 501	1.29 538	1.41 493	1.77 528	1.56 512	1.69 501	1.74 516	1.41 515	2.50 546	2.16 531	0.28 441	0.21 419	0.23 380	0.25 440	0.39 482	0.41 489

zh-mn7	1.21 509	0.75 512	5.81 559	0.52 435	0.39 438	1.18 490	0.63 460	1.21 428	1.79 529	1.81 525	2.33 523	1.16 458	1.01 480	2.20 537	2.00 522	0.25 413	0.22 428	0.22 358	0.22 396	0.25 395	0.30 434

tt	6.21 570	0.22 195	5.88 560	3.55 573	2.07 561	11.25 572	19.19 577	11.84 576	5.47 565	2.71 548	2.18 521	4.87 558	6.25 569	3.71 557	7.09 563	8.31 579	11.17 583	4.91 576	5.39 578	5.72 574	2.42 568

EDNetEfficient	1.47 528	0.82 518	6.28 561	0.48 384	0.40 443	0.73 382	0.83 504	0.95 324	2.77 550	3.48 562	1.95 513	1.64 514	2.12 544	1.42 497	3.84 552	0.21 340	0.19 400	0.21 343	0.21 374	0.43 492	0.42 492

AnyNet_C01	1.63 532	1.16 538	7.38 562	0.65 503	0.56 504	2.25 537	1.53 547	1.53 510	1.46 509	1.71 522	1.95 513	1.83 519	1.41 515	2.48 544	4.42 556	0.33 474	0.32 501	0.32 473	0.34 492	0.45 496	0.50 516

JetBlue	3.02 554	1.39 546	7.91 563	1.17 540	1.49 548	8.53 567	7.94 572	2.82 550	1.98 535	2.15 539	2.69 538	3.32 550	3.01 557	6.66 568	3.81 551	0.79 535	0.78 552	0.75 533	0.76 544	1.04 538	1.33 556

LE_ROB	4.86 567	0.27 332	9.43 564	0.45 331	0.24 169	1.61 517	0.96 518	2.05 540	17.75 582	16.36 584	4.84 566	5.17 561	19.48 584	2.05 529	15.49 575	0.17 228	0.15 307	0.16 144	0.16 220	0.20 313	0.19 285

TCMNet-wrong-test	9.08 573	10.58 577	9.58 565	19.64 579	17.64 578	12.69 574	8.93 573	13.77 579	2.58 547	4.67 567	5.19 570	14.57 576	11.02 574	7.21 571	9.81 568	5.58 578	0.89 557	3.76 575	3.10 574	10.41 578	10.02 578

MADNet+	2.28 549	2.56 566	10.82 566	1.25 542	0.96 534	2.77 547	1.44 546	2.34 546	1.76 527	1.36 500	1.78 506	1.84 521	1.74 533	6.33 567	4.57 557	0.67 532	0.66 543	0.59 529	0.54 534	0.84 531	0.81 536

LSM	4.83 566	0.83 521	11.23 567	0.76 524	56.73 589	1.10 472	1.18 531	1.35 481	1.70 526	2.13 535	2.34 525	1.34 483	1.19 501	1.52 506	1.23 490	0.34 482	0.50 536	0.39 497	0.47 521	0.51 511	9.82 577

RTS	2.03 542	1.03 535	11.50 568	0.68 510	0.63 517	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 541	1.93 530	2.57 533	1.32 475	1.32 509	5.20 564	4.30 554	0.31 462	0.23 439	0.29 456	0.30 472	0.41 486	0.40 484

RTSA	2.03 542	1.03 535	11.50 568	0.68 510	0.63 517	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 541	1.93 530	2.57 533	1.32 475	1.32 509	5.20 564	4.30 554	0.31 462	0.23 439	0.29 456	0.30 472	0.41 486	0.40 484

PML	40.49 594	30.31 585	12.46 570	7.19 575	14.30 574	91.44 594	212.44 595	7.73 572	23.24 587	74.44 594	185.05 595	49.81 594	25.78 587	21.34 581	12.84 573	8.71 580	2.93 572	8.43 580	3.24 575	13.77 581	4.45 575

JetRed	5.38 569	6.17 574	12.68 571	2.38 561	2.85 571	12.60 573	11.17 575	4.60 566	3.74 558	3.87 564	3.85 555	4.83 557	4.13 565	6.81 569	12.18 572	2.18 563	2.95 573	2.19 560	1.98 569	3.49 570	3.01 572

DPSimNet_ROB	5.19 568	2.71 570	18.56 572	2.59 564	2.49 566	4.25 560	10.93 574	3.33 557	3.93 561	5.02 570	4.52 564	5.74 562	10.18 570	5.44 566	8.79 566	2.40 566	2.47 571	2.48 565	2.54 571	2.56 562	2.87 571

USTest	12.98 577	14.10 578	19.89 573	16.19 578	14.95 575	20.69 578	31.85 583	16.52 580	10.99 569	8.83 575	9.55 575	13.88 575	10.36 571	16.06 577	21.35 579	3.19 572	4.82 575	5.08 578	5.36 577	8.77 577	7.20 576

DGTPSM_ROB	12.12 575	8.03 575	21.12 574	8.97 576	16.81 576	10.68 570	30.77 581	9.14 574	15.23 577	6.55 571	15.49 583	9.02 571	15.13 576	9.26 573	21.71 580	4.58 575	8.60 576	5.07 577	9.26 579	5.88 575	11.06 579

DPSMNet_ROB	12.13 576	8.03 575	21.13 575	9.02 577	16.82 577	10.68 570	30.78 582	9.15 575	15.24 578	6.56 572	15.50 584	9.02 571	15.13 576	9.28 574	21.71 580	4.59 576	8.60 576	5.08 578	9.26 579	5.89 576	11.06 579

LRCNet_RVC	21.27 582	31.14 586	21.46 576	28.97 584	23.77 582	3.11 553	0.62 456	20.94 584	1.64 523	25.57 585	28.13 585	21.96 585	14.74 575	21.99 585	16.44 576	29.16 591	14.92 584	33.57 587	31.28 587	29.67 589	26.33 587

Anonymous_1	33.12 584	18.23 579	23.86 577	20.53 580	21.18 581	25.45 580	35.84 584	22.44 588	15.68 579	13.41 577	13.70 580	18.00 581	15.15 578	20.31 578	24.47 582	14.56 586	8.84 578	66.24 591	117.79 591	155.41 594	11.40 581

xxxxx1	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

tt_ll	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

ff	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

DPSM_ROB	17.80 579	18.60 580	24.24 581	20.89 581	19.49 579	25.83 581	36.10 585	21.62 586	16.41 580	13.46 578	14.26 581	19.11 583	16.15 579	20.74 579	25.59 583	9.37 581	9.23 579	9.47 581	9.81 581	13.47 579	12.09 582

DPSM	17.80 579	18.60 580	24.24 581	20.89 581	19.49 579	25.83 581	36.10 585	21.62 586	16.41 580	13.46 578	14.26 581	19.11 583	16.15 579	20.74 579	25.59 583	9.37 581	9.23 579	9.47 581	9.81 581	13.47 579	12.09 582

HaxPig	31.93 583	37.19 588	34.22 583	24.41 583	24.94 583	18.53 577	20.18 578	21.15 585	28.84 588	35.74 591	38.86 591	26.18 586	28.75 588	33.85 587	34.15 588	35.89 592	38.80 592	37.79 588	40.52 588	39.33 590	39.33 592

DLNR_Zeroshot_test	20.12 581	36.36 587	38.38 584	170.13 594	62.28 590	0.22 14	0.20 19	13.43 578	0.40 104	0.45 133	0.66 185	0.42 140	0.21 37	0.64 245	0.32 168	5.57 577	0.10 42	0.15 118	0.11 73	72.31 593	0.13 104

AVERAGE_ROB	37.53 592	40.05 593	40.01 585	34.74 586	33.76 585	28.46 587	25.14 580	32.31 590	34.08 594	41.20 592	40.52 592	34.51 588	34.78 594	39.11 589	37.48 590	42.68 593	43.32 593	43.80 589	42.99 589	40.42 591	41.31 593

MEDIAN_ROB	37.35 591	40.72 594	40.37 586	32.26 585	31.80 584	27.29 583	25.02 579	29.47 589	33.43 593	41.99 593	41.60 593	33.48 587	34.37 593	39.66 590	36.94 589	43.49 594	43.96 594	44.07 590	43.35 590	41.32 592	42.43 594

LSM0	38.96 593	37.52 592	48.37 587	43.79 590	91.31 594	52.31 592	72.38 590	43.71 594	32.75 589	27.16 589	28.73 589	38.51 590	32.63 590	41.75 594	51.59 594	18.85 590	18.43 585	19.09 583	19.60 583	27.21 585	33.44 588

CasAABBNet	35.77 585	37.38 589	48.59 588	42.20 588	39.23 586	51.95 589	72.92 592	43.36 592	33.03 591	26.93 587	28.31 586	38.43 589	32.32 589	41.58 592	51.50 593	18.71 587	18.58 586	19.11 584	19.75 584	27.11 583	24.33 585

FlowAnything	35.84 586	37.49 591	48.69 589	42.17 587	39.26 587	51.95 589	72.95 593	43.35 591	33.23 592	26.92 586	28.67 587	38.55 591	32.78 591	41.53 591	51.47 592	18.71 587	18.59 587	19.17 586	19.88 586	27.07 582	24.26 584

Selective-RAFT-Error	35.87 587	37.42 590	48.73 590	42.24 589	39.28 588	52.00 591	72.87 591	43.41 593	32.95 590	26.97 588	28.72 588	38.71 592	33.15 592	41.59 593	51.42 591	18.77 589	18.60 588	19.14 585	19.78 585	27.19 584	24.42 586

BEATNet-Init1	15.65 578	1.62 554	54.26 591	0.75 523	0.56 504	37.03 588	13.39 576	13.20 577	14.59 576	29.41 590	29.29 590	47.69 593	21.87 585	26.91 586	19.58 577	0.43 511	0.39 519	0.47 513	0.47 521	0.52 514	0.52 522

xyz-stereo	4.31 562	0.17 41	61.72 592	0.35 63	0.16 2	13.86 575	0.38 288	0.61 132	0.69 219	1.05 450	3.09 544	0.77 337	0.88 457	1.24 472	0.46 295	0.13 50	0.10 42	0.16 144	0.12 100	0.13 68	0.11 29

coex-ft	6.50 571	1.57 551	87.99 593	0.49 395	0.38 430	1.41 504	1.21 533	1.21 428	7.96 568	12.14 576	2.78 539	2.74 538	3.83 561	1.30 486	3.19 546	0.24 400	0.23 439	0.27 437	0.24 427	0.48 502	0.40 484

EDNetEfficientorigin	9.96 574	1.17 539	175.17 594	0.49 395	0.37 423	1.13 480	0.74 488	1.27 455	2.70 549	3.16 559	2.49 529	2.28 531	2.15 545	1.88 524	2.27 533	0.21 340	0.19 400	0.25 409	0.20 354	0.54 516	0.53 524

test_example2	176.82 595	204.75 595	198.54 595	188.58 595	191.23 595	151.28 595	169.77 594	97.63 595	125.81 595	179.94 595	183.74 594	158.20 595	139.14 595	192.16 595	198.12 595	203.48 595	236.37 595	163.71 595	173.22 595	217.79 595	162.95 595

ccccc		430.66 596		506.24 596	500.20 596	349.93 596		384.19 596		330.97 596		370.48 596		498.75 596		557.84 596	430.47 596	334.14 596	290.91 596	547.74 596

Low-res two-view benchmark