Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 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

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

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
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

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

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

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

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.
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

2.25w	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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25_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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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