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

CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 82	0.19 1	0.13 11	0.55 195	0.17 43	0.50 85	0.50 100	0.28 75	0.34 123	0.24 79	0.21 87	0.34 35	0.23 34	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.10 51	0.12 17
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
S2M2_XL	0.22 1	0.36 75	1.33 43	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 18	0.15 16	0.14 12	0.21 1	0.22 17	0.11 199	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.10 51	0.08 1

trnet	0.31 12	0.31 27	1.65 80	0.20 2	0.12 4	0.55 195	0.15 26	0.50 85	0.51 107	0.28 75	0.34 123	0.24 79	0.21 87	0.34 35	0.24 44	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.09 33	0.12 17

2.75w_new	0.46 115	0.32 40	1.39 49	0.21 4	0.19 110	0.40 58	0.18 55	0.51 91	0.39 36	0.27 68	0.21 25	0.13 1	0.20 77	1.10 310	0.44 227	0.07 5	1.58 514	0.07 1	0.61 529	0.07 1	0.82 422

3.25w_new	0.39 58	0.30 21	1.27 35	0.21 4	0.22 153	0.37 42	0.14 17	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.21 25	0.16 29	0.19 62	0.71 220	0.23 34	0.07 5	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 412

3.25w	0.39 58	0.30 21	1.27 35	0.21 4	0.22 153	0.37 42	0.14 17	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.21 25	0.16 29	0.19 62	0.71 220	0.23 34	0.07 5	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 412

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 52	1.17 26	0.21 4	0.15 27	0.40 58	0.14 17	0.46 54	0.36 17	0.23 25	0.25 57	0.15 16	0.19 62	0.80 252	0.24 44	0.07 5	1.02 444	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

IGEV	0.36 38	0.34 61	1.03 14	0.21 4	0.24 195	0.42 77	0.16 34	0.38 14	0.41 45	0.37 112	0.22 35	0.14 8	0.12 4	0.63 183	0.40 202	0.08 16	0.73 413	0.08 31	0.53 515	0.09 33	0.52 306

PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 88	0.21 4	0.14 18	0.57 224	0.24 183	0.48 66	0.44 67	0.28 75	0.32 113	0.26 98	0.24 118	0.41 76	0.24 44	0.42 511	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.18 194	0.15 43

Monster-pub-eth3d	0.47 122	0.29 8	1.07 18	0.22 10	0.18 78	0.51 143	0.14 17	0.49 70	0.35 11	0.25 41	0.18 8	0.15 16	0.11 2	0.87 264	0.47 243	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 545	0.07 1	1.01 461

Monster-pub-mixall	0.50 153	0.35 70	0.98 10	0.22 10	0.13 11	0.34 28	0.12 4	0.38 14	0.28 2	0.39 123	0.19 13	0.16 29	0.12 4	1.05 300	0.41 208	0.08 16	3.28 569	0.07 1	0.73 541	0.08 18	0.55 324

Replicate-Monster	0.58 217	0.53 188	1.55 68	0.22 10	0.34 309	0.37 42	0.13 8	0.43 34	0.39 36	0.35 108	0.16 7	0.16 29	0.15 19	1.46 373	0.21 10	0.11 199	2.71 565	0.07 1	0.35 464	0.08 18	1.81 525

asda	0.41 74	0.31 27	1.23 31	0.22 10	0.17 60	0.43 82	0.16 34	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.20 18	0.15 16	0.20 77	0.99 289	0.23 34	0.10 110	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 18	0.88 435

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 39	0.22 10	0.22 153	0.41 64	0.15 26	0.49 70	0.38 26	0.28 75	0.23 45	0.14 8	0.15 19	0.94 281	0.24 44	0.08 16	1.47 504	0.07 1	0.25 394	0.08 18	0.76 396

2.25w	0.42 82	0.30 21	1.12 22	0.22 10	0.15 27	0.36 38	0.13 8	0.45 47	0.37 19	0.26 58	0.27 70	0.14 8	0.19 62	0.91 276	0.36 181	0.07 5	1.38 490	0.07 1	0.67 533	0.07 1	0.91 439

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 33	0.22 10	0.16 38	0.40 58	0.17 43	0.43 34	0.37 19	0.27 68	0.22 35	0.15 16	0.14 12	1.04 297	0.23 34	0.09 46	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 348

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 33	0.22 10	0.16 38	0.40 58	0.17 43	0.43 34	0.37 19	0.27 68	0.22 35	0.15 16	0.14 12	1.04 297	0.23 34	0.09 46	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 348

4w-stereo	0.50 153	0.26 1	1.86 110	0.22 10	0.30 269	0.38 51	0.14 17	0.41 25	0.35 11	0.25 41	0.21 25	0.14 8	0.20 77	1.18 328	0.33 159	0.09 46	1.56 513	0.07 1	0.72 539	0.07 1	1.23 488

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 13	0.22 10	0.21 140	0.44 89	0.16 34	0.47 61	0.33 7	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.18 49	0.54 149	0.24 44	0.08 16	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 336	1.40 50	0.22 10	0.12 4	0.58 235	0.23 157	0.55 120	0.50 100	0.33 97	0.47 195	0.30 128	0.41 291	0.81 256	0.60 303	0.09 46	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.12 75	0.12 17

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 342	1.23 31	0.22 10	0.12 4	0.53 171	0.26 226	0.57 133	0.58 164	0.30 86	0.33 116	0.29 124	0.24 118	0.60 171	0.62 313	0.09 46	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.13 92	0.14 34

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 18	0.22 10	0.18 78	0.51 143	0.14 17	0.49 70	0.35 11	0.26 58	0.18 8	0.15 16	0.11 2	0.88 271	0.47 243	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 545	0.07 1	1.01 461

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 27	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.14 17	0.37 12	0.34 9	0.26 58	0.21 25	0.15 16	0.19 62	0.91 276	0.20 7	0.10 110	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.08 18	0.71 384

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

2.5w	0.40 69	0.31 27	1.07 18	0.23 23	0.16 38	0.39 55	0.19 63	0.50 85	0.39 36	0.23 25	0.23 45	0.13 1	0.17 30	0.73 228	0.24 44	0.07 5	1.53 511	0.07 1	0.46 499	0.07 1	0.92 443

3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 67	0.23 23	0.20 126	0.37 42	0.22 120	0.53 99	0.41 45	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.22 95	0.90 274	0.24 44	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 494	0.08 18	0.83 423

2w_stereo	0.35 29	0.30 21	0.99 11	0.23 23	0.13 11	0.41 64	0.20 77	0.54 110	0.37 19	0.28 75	0.23 45	0.13 1	0.23 112	0.69 210	0.24 44	0.06 1	1.07 448	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 359

LGtest1	0.26 4	0.43 131	0.82 2	0.23 23	0.21 140	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 58	0.24 34	0.18 8	0.16 29	0.14 12	0.30 11	0.28 99	0.10 110	0.16 243	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.42 241

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 27	0.87 4	0.23 23	0.11 1	0.40 58	0.16 34	0.33 6	0.40 43	0.20 8	0.19 13	0.18 41	0.17 30	0.38 56	0.17 1	0.11 199	0.06 1	0.08 31	0.07 30	0.10 51	0.09 3

TANstereo	0.39 58	0.70 260	2.48 291	0.23 23	0.12 4	0.54 182	0.16 34	0.41 25	0.47 81	0.45 155	0.51 232	0.26 98	0.22 95	0.34 35	0.21 10	0.10 110	0.10 130	0.08 31	0.07 30	0.09 33	0.18 73

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 33	0.17 60	0.44 89	0.22 120	0.60 153	0.43 58	0.27 68	0.30 90	0.14 8	0.26 150	0.61 176	0.25 61	0.07 5	0.79 416	0.07 1	0.06 8	0.08 18	0.79 409

monsters	0.39 58	0.39 104	1.04 16	0.24 33	0.32 292	0.42 77	0.13 8	0.49 70	0.35 11	0.27 68	0.21 25	0.14 8	0.15 19	0.60 171	0.43 221	0.09 46	1.09 451	0.07 1	0.70 534	0.07 1	0.65 362

xyz-stereo	3.06 561	0.44 144	30.74 594	0.24 33	0.12 4	15.34 581	0.24 183	0.56 126	0.49 90	0.62 346	7.90 573	0.64 332	0.49 367	1.44 371	1.05 417	0.09 46	0.07 9	0.34 506	0.08 51	0.13 92	0.19 79

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 152	1.50 65	0.24 33	0.35 318	0.45 94	0.13 8	0.36 9	0.51 107	0.20 8	0.10 1	0.18 41	0.12 4	0.33 29	0.18 2	0.08 16	1.36 487	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 277

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 131	1.46 59	0.24 33	0.42 371	0.44 89	0.13 8	0.42 30	0.51 107	0.27 68	0.14 5	0.17 36	0.13 10	0.35 45	0.18 2	0.08 16	1.45 503	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 277

S2M2	0.27 6	0.32 40	1.41 54	0.24 33	0.17 60	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 100	0.17 3	0.25 57	0.22 61	0.17 30	0.27 5	0.29 110	0.16 382	0.12 177	0.11 199	0.12 205	0.15 126	0.12 17

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 221	1.22 30	0.24 33	0.14 18	0.49 125	0.18 55	0.31 3	0.31 6	0.20 8	0.18 8	0.15 16	0.14 12	0.42 83	0.19 5	0.08 16	0.06 1	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.16 56

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 291	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 28	0.27 244	0.58 137	0.51 107	0.25 41	0.27 70	0.27 109	0.22 95	0.32 25	0.27 86	0.14 332	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.15 126	0.17 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 460	1.30 40	0.24 33	0.12 4	0.33 25	0.20 77	0.41 25	0.37 19	0.32 93	0.21 25	0.16 29	0.14 12	0.29 9	0.62 313	0.55 522	1.42 498	0.11 199	0.13 227	0.25 321	0.56 326

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 360	1.78 91	0.24 33	0.17 60	0.43 82	0.24 183	0.42 30	0.52 119	0.38 118	0.35 130	0.46 234	0.25 138	0.41 76	0.26 76	0.08 16	1.08 449	0.08 31	0.08 51	0.27 355	0.40 227

whm_eth	0.33 18	0.77 291	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 28	0.27 244	0.58 137	0.51 107	0.25 41	0.27 70	0.27 109	0.22 95	0.32 25	0.27 86	0.14 332	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.15 126	0.17 64

s12784h	0.41 74	0.34 61	2.17 177	0.24 33	0.11 1	0.64 338	0.24 183	0.85 302	0.70 297	0.45 155	0.54 267	0.28 116	0.27 165	0.51 132	0.27 86	0.11 199	0.06 1	0.09 76	0.06 8	0.16 146	0.14 34

water-stereo	0.36 38	0.61 221	1.58 70	0.25 45	0.14 18	0.38 51	0.18 55	0.44 41	0.35 11	0.31 89	0.35 130	0.28 116	0.25 138	0.45 91	0.38 195	0.12 248	0.09 99	0.09 76	0.08 51	0.11 64	0.74 393

Reg-Stereo(zero)	0.66 325	0.26 1	2.13 172	0.25 45	1.15 517	0.99 484	0.97 519	0.57 133	0.81 407	0.52 229	0.46 189	0.54 279	0.59 411	0.47 100	1.14 432	0.08 16	0.88 428	0.08 31	0.36 474	0.12 75	0.80 412

castereo	0.34 23	0.48 161	1.00 12	0.25 45	0.29 255	0.41 64	0.27 244	0.76 222	0.49 90	0.23 25	0.30 90	0.24 79	0.31 214	0.29 9	0.29 110	0.09 46	0.20 285	0.09 76	0.31 434	0.12 75	0.44 265

fffft	0.36 38	0.70 260	1.51 66	0.25 45	0.15 27	0.42 77	0.24 183	0.46 54	0.42 52	0.22 20	0.19 13	0.20 50	0.16 26	0.47 100	0.69 339	0.07 5	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.30 387	0.45 270
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 74	0.80 303	1.77 89	0.25 45	0.13 11	0.43 82	0.24 183	0.42 30	0.59 175	0.38 118	0.41 163	0.26 98	0.24 118	0.37 52	0.24 44	0.08 16	0.81 422	0.08 31	0.07 30	0.26 341	0.31 169

Pointernet	0.37 48	0.31 27	1.91 119	0.25 45	0.37 336	0.47 114	0.15 26	0.67 184	0.52 119	0.23 25	0.30 90	0.28 116	0.20 77	0.32 25	0.23 34	0.10 110	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 51	0.51 299

CAS++	0.34 23	0.39 104	1.90 116	0.25 45	0.18 78	0.32 19	0.20 77	0.78 236	0.44 67	0.31 89	0.31 101	0.21 58	0.16 26	0.34 35	0.20 7	0.15 363	0.13 193	0.13 315	0.10 119	0.15 126	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 336	2.15 174	0.25 45	0.29 255	0.29 11	0.17 43	0.47 61	0.41 45	0.21 13	0.22 35	0.28 116	0.21 87	0.32 25	0.31 136	0.10 110	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.11 64	0.12 17

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 113	0.25 45	0.13 11	0.53 171	0.20 77	0.50 85	0.53 130	0.26 58	0.28 76	0.37 167	0.24 118	0.40 67	0.25 61	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.06 8	0.15 126	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 18	0.32 40	1.46 59	0.25 45	0.50 391	0.40 58	0.20 77	0.48 66	0.48 85	0.22 20	0.29 81	0.26 98	0.19 62	0.35 45	0.22 17	0.09 46	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.16 146	0.54 317

knoymous	0.37 48	0.34 61	1.83 99	0.25 45	0.18 78	0.45 94	0.24 183	0.60 153	0.40 43	0.42 136	0.39 152	0.54 279	0.25 138	0.41 76	0.29 110	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.07 30	0.13 92	0.20 88

fff	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

DRaft	0.65 306	0.47 158	2.38 223	0.25 45	0.17 60	0.64 338	0.65 481	0.56 126	0.57 157	0.67 393	0.98 482	0.38 173	0.99 498	1.42 366	2.06 500	0.11 199	0.14 210	0.10 132	0.14 250	0.18 194	0.21 95

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 87	2.47 285	0.25 45	0.16 38	0.54 182	0.15 26	0.42 30	0.57 157	0.37 112	0.52 241	0.24 79	0.19 62	0.31 15	0.27 86	0.09 46	0.06 1	0.08 31	0.30 427	0.09 33	0.22 102
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
csc	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

cscssc	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

111	0.57 209	1.41 471	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.59 255	0.26 226	0.90 348	0.83 420	0.50 207	0.54 267	0.57 299	0.38 257	0.54 149	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.24 299	0.81 419

AdaDepth	0.36 38	0.43 131	1.65 80	0.26 62	0.22 153	0.46 102	0.16 34	0.31 3	0.53 130	0.21 13	0.20 18	0.14 8	0.18 49	0.37 52	0.21 10	0.07 5	0.67 400	0.08 31	0.24 385	0.10 51	0.74 393

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 97	1.21 27	0.26 62	0.20 126	0.41 64	0.18 55	0.43 34	0.38 26	0.37 112	0.35 130	0.29 124	0.24 118	0.64 190	0.55 282	0.09 46	0.19 270	0.08 31	0.11 167	0.12 75	0.50 292

monsterstereo	0.40 69	0.43 131	1.07 18	0.26 62	0.27 233	0.39 55	0.14 17	0.55 120	0.37 19	0.28 75	0.27 70	0.14 8	0.13 10	0.67 202	0.44 227	0.07 5	1.12 455	0.07 1	0.81 545	0.08 18	0.53 312

LG-Stereo	0.36 38	0.61 221	1.37 46	0.26 62	0.37 336	0.43 82	0.20 77	0.55 120	0.44 67	0.25 41	0.30 90	0.50 257	0.17 30	0.30 11	0.37 187	0.10 110	0.18 264	0.11 199	0.10 119	0.24 299	0.43 249

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 310	1.48 63	0.26 62	0.15 27	0.46 102	0.22 120	0.40 21	0.43 58	0.23 25	0.24 49	0.21 58	0.18 49	0.47 100	0.59 299	0.07 5	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.42 241

tt45	0.35 29	0.80 303	1.46 59	0.26 62	0.17 60	0.55 195	0.22 120	0.44 41	0.39 36	0.24 34	0.26 64	0.25 88	0.18 49	0.64 190	0.36 181	0.09 46	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.29 151

IGEV-Stereo+	0.48 134	0.32 40	1.43 55	0.26 62	0.46 386	0.30 13	0.13 8	0.32 5	0.57 157	0.80 447	0.24 49	0.19 46	0.19 62	0.57 158	0.46 238	0.10 110	1.36 487	0.08 31	0.22 376	0.46 493	1.04 466

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 161	1.99 135	0.26 62	0.14 18	0.41 64	0.22 120	0.41 25	0.48 85	0.24 34	0.51 232	0.25 88	0.18 49	0.33 29	0.22 17	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.47 497	0.10 7

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 167	0.51 180	1.12 22	0.26 62	0.22 153	0.46 102	0.20 77	1.10 490	1.33 527	3.13 568	0.33 116	0.22 61	0.20 77	0.34 35	0.26 76	0.11 199	0.09 99	0.11 199	0.09 82	0.17 169	0.21 95

DCANet-4	0.43 86	0.32 40	2.31 211	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.55 257	0.48 203	0.28 116	0.37 247	0.40 67	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 153	0.91 346	2.43 246	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.56 269	0.49 217	0.32 143	0.75 464	0.40 67	0.40 202	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.13 92	0.45 270

THIR-Stereo	0.88 438	0.85 320	2.33 215	0.26 62	0.16 38	0.59 255	2.69 563	0.62 163	0.54 135	0.62 346	1.61 525	0.96 475	1.77 539	1.67 411	2.20 510	0.10 110	0.08 45	0.14 351	0.11 167	0.16 146	0.21 95

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 173	2.19 182	0.26 62	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.80 251	0.62 197	0.50 207	0.56 291	0.68 363	0.47 354	0.53 143	0.33 159	0.11 199	0.10 130	0.15 380	0.10 119	0.18 194	0.33 179

DCANet	0.49 149	0.91 346	2.63 352	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.56 269	0.49 217	0.32 143	0.41 291	0.39 60	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.14 115	0.45 270

ccs_rob	0.47 122	0.50 173	2.19 182	0.26 62	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.80 251	0.62 197	0.50 207	0.56 291	0.68 363	0.47 354	0.53 143	0.33 159	0.11 199	0.10 130	0.16 400	0.10 119	0.18 194	0.33 179

999	0.35 29	0.74 282	1.38 47	0.27 77	0.18 78	0.50 135	0.23 157	0.40 21	0.41 45	0.21 13	0.33 116	0.23 69	0.18 49	0.74 232	0.37 187	0.09 46	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.26 341	0.26 132

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 239	1.79 92	0.27 77	0.20 126	0.34 28	0.21 102	0.43 34	0.48 85	0.26 58	0.28 76	0.27 109	0.21 87	0.33 29	0.25 61	0.14 332	0.11 159	0.11 199	0.10 119	0.14 115	0.18 73

RAStereo	0.33 18	0.81 307	2.22 191	0.27 77	0.18 78	0.25 6	0.20 77	0.45 47	0.38 26	0.21 13	0.26 64	0.20 50	0.16 26	0.26 4	0.26 76	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.13 92	0.09 3

U	3.41 565	0.37 87	1.27 35	0.27 77	13.75 582	19.65 588	0.15 26	0.43 34	0.33 7	0.18 4	0.19 13	0.27 109	0.15 19	0.23 2	0.19 5	0.10 110	0.06 1	17.75 588	12.73 583	0.11 64	0.10 7

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 264	2.67 374	0.27 77	0.24 195	0.32 19	0.17 43	0.56 126	0.46 74	0.26 58	0.37 140	0.25 88	0.26 150	0.46 95	0.35 178	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.21 259	0.15 43

PCWNet_CMD	0.48 134	0.50 173	2.23 193	0.27 77	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.78 236	0.67 247	0.49 188	0.55 278	0.68 363	0.56 395	0.48 113	0.32 146	0.11 199	0.10 130	0.14 351	0.10 119	0.19 225	0.43 249

CFNet_ucs	0.50 153	0.55 199	2.28 203	0.27 77	0.22 153	0.58 235	0.23 157	0.90 348	0.69 286	0.54 244	0.64 359	0.68 363	0.44 325	0.55 151	0.34 170	0.14 332	0.12 177	0.16 400	0.11 167	0.19 225	0.38 212

4D-IteraStereo	0.62 273	1.29 440	3.04 459	0.27 77	0.30 269	0.46 102	0.26 226	0.54 110	0.51 107	0.41 130	0.31 101	0.39 177	0.19 62	0.53 143	0.65 327	0.09 46	0.47 362	0.12 254	0.11 167	0.21 259	2.14 537

LoS_RVC	0.34 23	0.38 97	1.96 130	0.27 77	0.35 318	0.43 82	0.22 120	0.43 34	0.34 9	0.24 34	0.34 123	0.23 69	0.28 179	0.34 35	0.22 17	0.08 16	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 97	1.80 94	0.27 77	0.25 204	0.58 235	0.23 157	0.84 289	0.66 234	0.42 136	0.44 181	0.28 116	0.35 237	0.31 15	0.21 10	0.09 46	1.01 439	0.09 76	0.07 30	0.21 259	0.53 312

IER	0.49 149	0.73 272	2.12 166	0.27 77	0.25 204	0.65 354	0.27 244	0.76 222	0.59 175	0.56 269	0.59 314	0.60 313	0.53 386	0.64 190	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.11 199	0.11 167	0.18 194	0.15 43

CrosDoStereo	0.96 469	0.49 165	2.66 366	0.27 77	0.33 299	0.54 182	3.69 567	0.77 229	0.66 234	0.70 407	1.39 518	0.53 272	1.47 526	1.77 428	3.02 539	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.22 276	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 469	0.49 165	2.66 366	0.27 77	0.33 299	0.54 182	3.69 567	0.77 229	0.66 234	0.70 407	1.39 518	0.53 272	1.47 526	1.77 428	3.02 539	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.22 276	0.30 160

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 173	2.21 189	0.27 77	0.18 78	0.63 326	0.17 43	0.94 373	0.58 164	0.49 188	0.48 203	0.30 128	0.30 208	0.40 67	0.31 136	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.15 126	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 134	0.50 173	2.23 193	0.27 77	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.78 236	0.67 247	0.49 188	0.55 278	0.68 363	0.56 395	0.48 113	0.32 146	0.11 199	0.10 130	0.13 315	0.10 119	0.18 194	0.43 249

HSM-Net_RVC	0.70 352	0.40 111	2.45 272	0.27 77	0.19 110	0.68 381	0.30 301	1.29 520	0.73 325	0.73 420	0.70 399	0.77 405	0.45 333	3.73 560	0.46 238	0.13 295	0.09 99	0.10 132	0.09 82	0.13 92	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FlowAnything_test	0.25 3	0.41 117	0.71 1	0.28 93	0.17 60	0.37 42	0.20 77	0.39 16	0.28 2	0.25 41	0.20 18	0.21 58	0.17 30	0.28 6	0.26 76	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.16 296	0.17 169	0.16 56

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 87	0.88 5	0.28 93	0.18 78	0.28 8	0.22 120	0.40 21	0.58 164	0.25 41	0.30 90	0.27 109	0.27 165	0.38 56	0.25 61	0.14 332	0.12 177	0.13 315	0.10 119	0.13 92	0.14 34

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 155	1.13 24	0.28 93	0.17 60	0.32 19	0.22 120	0.45 47	0.58 164	0.25 41	0.26 64	0.26 98	0.22 95	0.36 49	0.25 61	0.14 332	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.13 92	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 155	1.13 24	0.28 93	0.17 60	0.32 19	0.22 120	0.45 47	0.58 164	0.25 41	0.26 64	0.26 98	0.22 95	0.36 49	0.25 61	0.14 332	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.13 92	0.11 14

DualNet (step1)	0.76 388	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	1.18 328	0.52 267	0.65 526	1.21 464	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

test_sample9	1.07 489	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	2.02 473	2.70 529	0.65 526	4.33 576	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

test_sample8	1.23 505	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	1.01 435	0.75 351	1.23 517	0.63 346	2.53 547	1.31 514	2.02 473	2.70 529	0.65 526	4.33 576	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

plain	0.43 86	0.73 272	2.80 418	0.28 93	0.19 110	0.33 25	0.21 102	0.63 171	0.50 100	0.24 34	0.38 146	0.24 79	0.25 138	0.48 113	0.32 146	0.12 248	0.08 45	0.13 315	0.09 82	0.43 482	0.13 22

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 238	2.43 246	0.28 93	0.24 195	0.30 13	0.18 55	0.35 7	0.36 17	0.26 58	0.37 140	0.18 41	0.18 49	0.33 29	0.30 117	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.25 321	0.09 3

CASnet	0.32 16	0.40 111	1.80 94	0.28 93	0.11 1	0.47 114	0.19 63	0.45 47	0.47 81	0.39 123	0.31 101	0.23 69	0.17 30	0.31 15	0.21 10	0.11 199	0.06 1	0.15 380	0.12 205	0.16 146	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.42 82	0.33 52	1.89 115	0.28 93	0.21 140	0.69 384	0.21 102	0.83 280	0.60 181	0.45 155	0.43 169	0.62 320	0.30 208	0.48 113	0.24 44	0.11 199	0.40 351	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.16 56

psmg	0.48 134	0.32 40	1.58 70	0.28 93	0.22 153	0.75 412	0.35 355	0.94 373	0.67 247	0.61 333	0.59 314	0.63 324	0.38 257	0.48 113	0.97 401	0.13 295	0.11 159	0.13 315	0.13 227	0.14 115	0.15 43

STrans-v2	0.69 345	0.62 228	2.66 366	0.28 93	0.23 183	0.57 224	0.32 323	1.01 435	0.77 373	0.92 472	0.84 451	0.88 454	0.92 491	1.81 438	1.19 439	0.10 110	0.07 9	0.10 132	0.09 82	0.12 75	0.30 160

GMStereo	0.44 102	1.32 443	2.65 362	0.28 93	0.16 38	0.42 77	0.22 120	0.48 66	0.63 209	0.41 130	0.36 134	0.26 98	0.25 138	0.41 76	0.30 117	0.14 332	0.08 45	0.10 132	0.12 205	0.17 169	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 75	2.38 223	0.28 93	0.43 375	0.53 171	0.20 77	0.86 313	0.52 119	0.44 151	0.36 134	0.53 272	0.26 150	0.40 67	0.27 86	0.09 46	0.08 45	0.09 76	0.38 480	0.10 51	0.22 102

SFCPSM	0.48 134	0.39 104	2.30 208	0.28 93	0.27 233	0.70 387	0.32 323	1.00 425	0.69 286	0.50 207	0.52 241	0.43 198	0.36 241	0.53 143	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.16 296	0.18 194	0.23 111

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 87	2.06 150	0.28 93	0.41 359	0.48 120	0.19 63	0.64 175	0.49 90	0.45 155	0.39 152	0.57 299	0.26 150	0.37 52	0.28 99	0.09 46	0.19 270	0.09 76	0.31 434	0.11 64	0.25 124

ACVNet	0.54 190	0.87 327	2.45 272	0.28 93	0.22 153	0.59 255	0.36 363	0.69 192	0.73 325	0.49 188	0.59 314	0.69 374	0.42 304	0.47 100	0.70 341	0.11 199	0.10 130	0.10 132	0.09 82	0.36 436	0.39 220

hitnet-ft	0.73 368	1.09 384	2.59 334	0.28 93	0.22 153	0.71 392	0.36 363	0.89 339	0.67 247	0.58 293	0.83 449	1.03 489	0.94 495	2.31 499	0.70 341	0.23 469	0.14 210	0.41 515	0.13 227	0.24 299	0.28 145

HI	0.47 122	0.82 308	2.49 297	0.29 112	0.22 153	0.45 94	0.20 77	0.59 146	0.43 58	0.59 312	0.59 314	0.65 337	0.45 333	0.48 113	0.40 202	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.11 167	0.24 299	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 308	2.49 297	0.29 112	0.22 153	0.45 94	0.20 77	0.59 146	0.43 58	0.59 312	0.59 314	0.65 337	0.45 333	0.48 113	0.40 202	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.11 167	0.24 299	0.20 88

castereo++	0.39 58	0.83 310	1.38 47	0.29 112	0.18 78	0.53 171	0.20 77	0.57 133	0.58 164	0.20 8	0.27 70	0.32 143	0.17 30	0.34 35	0.22 17	0.09 46	0.54 378	0.09 76	0.29 417	0.15 126	0.52 306

tg	0.45 107	0.83 310	1.85 106	0.29 112	0.16 38	0.57 224	0.18 55	0.60 153	0.56 150	0.37 112	0.44 181	0.38 173	0.24 118	0.48 113	0.28 99	0.09 46	0.30 329	0.11 199	0.11 167	0.44 486	0.77 400

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 87	1.60 75	0.29 112	0.51 394	0.57 224	0.22 120	0.84 289	0.67 247	0.48 172	0.38 146	0.36 162	0.17 30	0.39 60	0.27 86	0.09 46	1.28 476	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.41 236

testlalala	0.53 181	0.36 75	2.40 232	0.29 112	0.35 318	0.60 270	0.22 120	1.02 443	0.63 209	0.56 269	0.40 161	0.32 143	0.21 87	0.33 29	0.27 86	0.10 110	1.73 524	0.09 76	0.24 385	0.08 18	0.43 249

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 21	1.80 94	0.29 112	0.12 4	0.41 64	0.20 77	0.39 16	0.42 52	0.26 58	0.31 101	0.25 88	0.19 62	0.36 49	0.26 76	0.09 46	0.11 159	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.15 43

GMOStereo	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

error version	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

test-v	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

AnonymousM	0.45 107	0.49 165	1.83 99	0.29 112	0.15 27	0.53 171	0.22 120	0.64 175	0.66 234	0.47 169	0.33 116	0.30 128	0.25 138	0.49 126	0.29 110	0.12 248	0.27 325	0.71 535	0.37 476	0.12 75	0.41 236

test-2	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 315	1.91 119	0.29 112	0.15 27	0.53 171	0.20 77	0.58 137	0.50 100	0.37 112	0.43 169	0.42 197	0.23 112	0.38 56	0.28 99	0.09 46	0.70 408	0.12 254	0.11 167	0.43 482	0.77 400

222	1.02 480	0.60 215	1.95 126	0.29 112	0.51 394	0.62 312	0.24 183	1.09 487	0.86 442	0.64 368	0.67 378	0.47 243	0.42 304	1.86 451	6.73 571	0.13 295	1.21 464	0.11 199	0.32 443	0.17 169	1.44 507

test_xeample	0.98 474	0.65 237	2.12 166	0.29 112	0.67 446	0.60 270	0.28 257	1.08 485	0.85 435	0.62 346	0.70 399	0.44 213	0.41 291	1.95 466	5.45 566	0.12 248	1.33 485	0.11 199	0.31 434	0.18 194	1.42 506

ARAFT	0.65 306	1.69 515	3.34 484	0.29 112	0.16 38	0.65 354	0.36 363	0.96 390	0.73 325	0.63 357	0.49 217	0.56 295	0.31 214	1.23 336	0.35 178	0.11 199	0.08 45	0.14 351	0.13 227	0.38 452	0.50 292

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 217	1.48 486	2.53 309	0.29 112	0.78 467	0.52 162	0.20 77	0.68 189	0.66 234	0.51 219	0.61 331	0.40 186	0.32 222	0.40 67	0.43 221	0.08 16	0.63 396	0.09 76	0.09 82	0.37 444	0.58 336

CFNet-ft	0.60 245	1.16 406	2.45 272	0.29 112	0.30 269	0.64 338	0.28 257	0.69 192	0.57 157	0.49 188	0.57 302	0.79 412	0.44 325	1.48 377	0.62 313	0.15 363	0.10 130	0.28 488	0.14 250	0.21 259	0.29 151

DSFCA	0.62 273	0.77 291	1.95 126	0.29 112	0.29 255	0.79 437	0.86 509	0.81 260	0.73 325	0.73 420	0.66 373	0.67 349	0.57 400	1.17 326	1.03 415	0.16 382	0.15 228	0.13 315	0.14 250	0.19 225	0.28 145

CFNet_RVC	0.60 245	1.16 406	2.45 272	0.29 112	0.30 269	0.64 338	0.28 257	0.69 192	0.57 157	0.49 188	0.57 302	0.79 412	0.44 325	1.48 377	0.62 313	0.15 363	0.10 130	0.28 488	0.14 250	0.21 259	0.29 151

G2L-ROB	0.59 235	1.32 443	2.59 334	0.30 132	0.22 153	0.59 255	0.28 257	0.80 251	0.61 186	0.56 269	0.45 184	0.70 380	0.35 237	1.38 358	0.72 351	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.22 276	0.31 169

ours_stereo	0.37 48	0.67 239	1.63 78	0.30 132	0.50 391	0.35 34	0.22 120	0.41 25	0.38 26	0.21 13	0.32 113	0.23 69	0.17 30	0.47 100	0.22 17	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.77 400

DCVSM-stereo	0.52 167	0.37 87	2.45 272	0.30 132	0.22 153	0.54 182	0.52 442	0.60 153	0.52 119	0.69 403	0.47 195	0.79 412	0.49 367	0.56 154	0.90 394	0.13 295	0.14 210	0.15 380	0.13 227	0.20 247	0.21 95

MyStereo07	0.56 202	0.68 248	2.42 241	0.30 132	0.41 359	0.61 290	0.31 312	0.58 137	0.72 320	1.17 504	0.26 64	0.20 50	0.27 165	1.28 348	0.28 99	0.09 46	0.59 388	0.12 254	0.21 365	0.16 146	0.48 284

MyStereo04	0.57 209	0.68 248	2.66 366	0.30 132	0.41 359	0.61 290	0.31 312	0.88 330	0.80 399	0.48 172	0.37 140	0.54 279	0.42 304	0.61 176	0.71 347	0.09 46	0.59 388	0.12 254	0.21 365	0.16 146	0.48 284

CoDeX	0.54 190	0.52 184	2.25 199	0.30 132	0.26 220	0.61 290	0.32 323	1.03 451	0.73 325	0.49 188	0.56 291	0.52 269	0.40 279	1.59 400	0.38 195	0.12 248	0.09 99	0.11 199	0.10 119	0.15 126	0.22 102

CBFPSM	0.62 273	1.34 451	2.12 166	0.30 132	0.23 183	0.71 392	0.38 376	0.77 229	0.68 274	0.51 219	0.49 217	1.03 489	0.82 473	0.63 183	1.35 455	0.11 199	0.12 177	0.10 132	0.10 119	0.19 225	0.37 203

qqq	0.65 306	0.63 230	2.10 163	0.30 132	0.64 441	0.46 102	0.27 244	0.81 260	0.83 420	0.48 172	0.56 291	0.46 234	0.37 247	1.03 295	0.75 361	0.11 199	1.41 495	0.12 254	0.41 489	0.16 146	1.18 475

raft_robust	0.68 338	1.24 429	2.42 241	0.30 132	0.57 415	0.53 171	0.25 209	0.95 387	0.79 391	0.49 188	0.46 189	1.12 507	0.74 460	1.50 380	0.61 310	0.09 46	0.62 395	0.10 132	0.30 427	0.26 341	0.30 160

iRaft-Stereo_5w	0.65 306	1.35 455	2.21 189	0.30 132	0.63 437	0.49 125	0.28 257	0.78 236	0.64 219	0.41 130	0.61 331	0.62 320	0.46 343	1.79 435	0.48 249	0.10 110	0.25 315	0.11 199	0.12 205	0.40 467	0.94 448

CSP-Net	0.55 194	0.61 221	1.81 98	0.30 132	0.23 183	0.77 427	0.35 355	0.90 348	0.62 197	0.62 346	0.60 323	0.65 337	0.42 304	1.76 425	0.47 243	0.17 403	0.12 177	0.10 132	0.10 119	0.21 259	0.16 56

TestStereo	0.49 149	0.88 331	2.38 223	0.30 132	0.16 38	0.43 82	0.25 209	0.55 120	0.46 74	0.38 118	0.46 189	0.34 156	0.28 179	1.96 468	0.28 99	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.09 82	0.15 126	0.13 22

xxxx	0.97 472	0.64 233	2.14 173	0.30 132	0.67 446	0.64 338	0.24 183	1.09 487	0.91 463	0.57 287	0.65 366	0.58 303	0.39 272	1.57 392	5.49 567	0.13 295	1.38 490	0.11 199	0.32 443	0.17 169	1.41 505

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 27	2.51 303	0.30 132	0.18 78	0.56 202	0.25 209	0.82 269	0.41 45	0.57 287	0.67 378	0.33 151	0.24 118	0.34 35	0.33 159	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 27	2.51 303	0.30 132	0.18 78	0.56 202	0.25 209	0.82 269	0.41 45	0.57 287	0.67 378	0.33 151	0.24 118	0.34 35	0.33 159	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.58 217	1.06 379	2.68 381	0.30 132	0.26 220	0.63 326	0.31 312	0.83 280	0.51 107	0.62 346	0.56 291	0.65 337	0.39 272	1.06 301	0.56 286	0.19 433	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.24 299	0.33 179

HSM	0.67 331	0.92 351	2.29 206	0.30 132	0.29 255	0.65 354	0.29 285	0.98 406	0.67 247	0.59 312	0.58 309	1.39 525	0.65 433	2.56 518	0.45 233	0.11 199	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.18 194	0.24 120

G2L-Stereo	0.62 273	1.27 435	2.67 374	0.31 149	0.27 233	0.59 255	0.29 285	0.81 260	0.60 181	0.56 269	0.53 248	0.71 383	0.37 247	1.74 421	0.57 289	0.13 295	0.11 159	0.13 315	0.11 167	0.29 378	0.34 187

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 199	1.48 63	0.31 149	0.18 78	0.35 34	0.26 226	0.56 126	0.66 234	0.26 58	0.29 81	0.33 151	0.26 150	0.41 76	0.27 86	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.13 227	0.15 126	0.25 124

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 272	2.10 163	0.31 149	0.18 78	0.41 64	0.31 312	0.69 192	0.67 247	0.32 93	0.34 123	0.38 173	0.30 208	0.42 83	0.30 117	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.15 274	0.15 126	0.30 160

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 233	1.98 133	0.31 149	0.18 78	0.37 42	0.29 285	0.64 175	0.67 247	0.28 75	0.32 113	0.36 162	0.28 179	0.45 91	0.27 86	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.14 250	0.15 126	0.25 124

H2IRNET	0.48 134	1.04 376	2.57 330	0.31 149	0.19 110	0.54 182	0.19 63	0.55 120	0.53 130	0.28 75	0.56 291	0.47 243	0.35 237	0.47 100	0.40 202	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.14 250	0.37 444	0.26 132

MyStereo06	0.70 352	0.72 269	3.51 505	0.31 149	0.25 204	0.60 270	0.30 301	0.90 348	0.67 247	1.48 536	0.53 248	0.84 436	0.57 400	0.60 171	1.11 428	0.09 46	0.55 381	0.12 254	0.20 354	0.16 146	0.56 326

MyStereo05	0.57 209	0.72 269	2.72 398	0.31 149	0.25 204	0.60 270	0.30 301	0.87 322	0.82 413	0.54 244	0.37 140	0.53 272	0.42 304	0.63 183	0.73 355	0.09 46	0.55 381	0.12 254	0.20 354	0.16 146	0.56 326

BUS	0.45 107	0.32 40	1.58 70	0.31 149	0.22 153	0.91 473	0.23 157	1.05 465	0.67 247	0.64 368	0.53 248	0.65 337	0.32 222	0.48 113	0.34 170	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 134	0.32 40	1.58 70	0.31 149	0.22 153	0.76 417	0.32 323	1.05 465	0.67 247	0.64 368	0.53 248	0.63 324	0.38 257	0.48 113	0.97 401	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

hknet	0.53 181	0.39 104	2.04 145	0.31 149	0.24 195	0.76 417	0.32 323	1.05 465	0.71 311	0.64 368	0.53 248	0.79 412	0.40 279	0.84 260	0.78 371	0.12 248	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

dd	0.48 134	1.32 443	2.41 237	0.31 149	0.17 60	0.58 235	0.26 226	0.50 85	0.71 311	0.42 136	0.41 163	0.34 156	0.28 179	0.47 100	0.41 208	0.18 416	0.10 130	0.13 315	0.12 205	0.22 276	0.16 56

dad	0.58 217	1.35 455	2.39 230	0.31 149	0.20 126	0.62 312	0.26 226	0.56 126	0.79 391	0.66 391	0.64 359	0.64 332	0.36 241	0.87 264	0.48 249	0.28 493	0.15 228	0.40 513	0.18 325	0.24 299	0.22 102

GwcNet-ADL	0.54 190	0.78 297	2.85 431	0.31 149	0.20 126	0.58 235	0.29 285	0.93 367	0.67 247	0.48 172	0.47 195	0.56 295	0.33 227	0.48 113	0.80 376	0.13 295	0.12 177	0.09 76	0.09 82	0.14 115	0.40 227

test-1	0.61 253	0.54 191	2.09 157	0.31 149	1.37 528	0.51 143	0.28 257	0.83 280	0.50 100	0.42 136	0.55 278	0.54 279	0.24 118	0.38 56	1.25 448	0.10 110	1.08 449	0.10 132	0.17 314	0.11 64	0.77 400

sAnonymous2	0.45 107	0.88 331	2.97 446	0.31 149	0.25 204	0.34 28	0.28 257	0.56 126	0.49 90	0.25 41	0.30 90	0.23 69	0.29 197	0.31 15	0.22 17	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.13 227	0.38 452	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 331	2.97 446	0.31 149	0.25 204	0.34 28	0.28 257	0.56 126	0.49 90	0.25 41	0.30 90	0.23 69	0.29 197	0.31 15	0.22 17	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.13 227	0.38 452	0.43 249

GES	0.49 149	0.54 191	2.37 220	0.31 149	0.19 110	0.61 290	0.30 301	0.93 367	0.52 119	0.49 188	0.53 248	0.40 186	0.43 316	0.59 165	0.67 333	0.16 382	0.11 159	0.12 254	0.10 119	0.20 247	0.30 160

FADNet_RVC	0.87 437	1.51 490	2.90 438	0.31 149	0.24 195	0.71 392	0.25 209	1.00 425	0.65 226	0.45 155	0.57 302	0.61 315	0.44 325	1.53 383	0.75 361	0.94 541	0.97 434	0.28 488	1.00 557	0.89 534	1.36 502

UCFNet_RVC	0.55 194	1.16 406	2.48 291	0.31 149	0.27 233	0.65 354	0.28 257	0.76 222	0.58 164	0.51 219	0.53 248	0.67 349	0.42 304	0.91 276	0.45 233	0.16 382	0.11 159	0.17 417	0.17 314	0.20 247	0.23 111

PS-NSSS	0.69 345	1.37 465	2.44 254	0.31 149	0.32 292	0.64 338	0.34 345	1.04 457	0.74 345	0.56 269	0.75 429	0.51 262	0.42 304	2.41 510	0.54 279	0.24 476	0.17 256	0.27 486	0.18 325	0.30 387	0.23 111

MLCV	0.59 235	1.41 471	2.41 237	0.31 149	0.15 27	0.60 270	0.23 157	0.77 229	0.63 209	0.67 393	0.66 373	0.55 288	0.37 247	1.16 323	1.09 425	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.21 259	0.29 151

DFGA-Net	0.61 253	1.55 493	2.59 334	0.32 170	0.26 220	0.54 182	0.22 120	0.67 184	0.63 209	0.50 207	0.52 241	0.35 160	0.28 179	1.84 445	0.99 409	0.10 110	0.08 45	0.12 254	0.12 205	0.38 452	0.18 73

gcap-zeroshot	0.52 167	0.86 325	2.38 223	0.32 170	0.60 425	0.70 387	0.20 77	0.78 236	0.58 164	0.44 151	0.36 134	0.81 423	0.24 118	0.53 143	0.30 117	0.10 110	0.35 338	0.09 76	0.31 434	0.09 33	0.40 227

DispNO	0.76 388	1.36 460	3.15 469	0.32 170	0.27 233	0.59 255	0.29 285	0.88 330	0.72 320	0.55 257	0.79 443	0.83 433	0.47 354	2.46 512	1.23 445	0.12 248	0.10 130	0.18 436	0.31 434	0.20 247	0.25 124

SMFormer	0.64 297	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.86 389	0.13 295	1.01 439	0.11 199	0.26 402	0.17 169	0.84 424

tta	0.63 287	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.86 389	0.13 295	1.01 439	0.11 199	0.26 402	0.19 225	0.59 341

qqq1	0.62 273	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.64 322	0.13 295	1.01 439	0.09 76	0.24 385	0.19 225	0.59 341

fff1	0.62 273	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.64 322	0.13 295	1.01 439	0.09 76	0.24 385	0.19 225	0.59 341

ffm	0.78 397	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	0.85 302	0.96 481	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	0.64 190	0.22 17	0.10 110	2.16 552	0.15 380	0.33 457	0.25 321	2.19 540

ff1	1.07 489	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	0.85 302	0.96 481	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.10 110	2.16 552	0.15 380	0.33 457	0.25 321	2.19 540

mmx	0.99 476	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	1.05 465	0.92 465	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.13 295	1.25 469	0.15 380	0.33 457	0.19 225	1.28 493

xxx	0.99 476	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	1.05 465	0.92 465	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.13 295	1.25 469	0.15 380	0.33 457	0.19 225	1.28 493

MIM_Stereo	0.55 194	0.92 351	2.65 362	0.32 170	1.09 509	0.51 143	0.19 63	0.67 184	0.52 119	0.48 172	0.54 267	0.43 198	0.27 165	0.57 158	0.30 117	0.08 16	0.17 256	0.11 199	0.10 119	0.28 368	0.80 412

gwcnet-sp	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

scenet	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 161	1.88 113	0.32 170	0.16 38	0.61 290	0.19 63	0.66 181	0.62 197	0.28 75	0.30 90	0.41 192	0.33 227	0.51 132	0.32 146	0.11 199	1.09 451	0.09 76	0.35 464	0.19 225	0.37 203

ssnet	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

Sa-1000	0.61 253	1.07 380	2.71 396	0.32 170	0.61 434	0.61 290	0.31 312	1.00 425	0.76 360	0.53 238	0.83 449	0.43 198	0.33 227	0.69 210	0.30 117	0.10 110	0.52 373	0.13 315	0.28 413	0.29 378	0.29 151

SA	0.61 253	1.14 397	2.79 417	0.32 170	0.63 437	0.57 224	0.30 301	0.97 398	0.78 378	0.43 144	0.63 346	0.39 177	0.46 343	0.70 213	0.31 136	0.10 110	0.44 357	0.13 315	0.32 443	0.31 396	0.51 299

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 264	1.67 84	0.32 170	0.17 60	0.19 2	0.21 102	0.79 245	0.54 135	0.22 20	0.25 57	0.55 288	0.22 95	0.28 6	0.28 99	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.07 30	0.12 75	0.10 7
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
UNet	0.56 202	0.58 207	2.81 422	0.32 170	0.33 299	0.74 409	0.27 244	0.86 313	0.67 247	0.55 257	0.55 278	0.72 385	0.55 393	0.79 248	0.58 295	0.12 248	0.09 99	0.13 315	0.11 167	0.20 247	0.19 79

DMCA	0.50 153	0.83 310	1.95 126	0.32 170	0.24 195	0.59 255	0.26 226	0.81 260	0.68 274	0.59 312	0.49 217	0.56 295	0.36 241	0.65 196	0.65 327	0.14 332	0.10 130	0.14 351	0.10 119	0.19 225	0.29 151

iResNet_ROB	0.60 245	1.59 501	2.04 145	0.32 170	0.21 140	0.60 270	0.22 120	0.99 415	0.85 435	0.61 333	0.63 346	0.58 303	0.42 304	1.08 308	0.98 407	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.06 8	0.23 292	0.33 179

z-ln-s-r	0.76 388	1.41 471	2.84 428	0.33 192	0.27 233	0.58 235	0.37 366	0.92 362	0.89 457	0.54 244	0.81 444	0.64 332	0.48 361	2.23 494	1.74 480	0.11 199	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.28 368	0.40 227

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 192	0.42 371	0.43 82	0.13 8	0.48 66	0.39 36	0.24 34	0.31 101	0.18 41	0.17 30	0.43 85	0.23 34	0.09 46	1.32 484	0.08 31	0.06 8	0.25 321	1.00 460

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 325	2.24 195	0.33 192	0.19 110	0.44 89	0.35 355	0.74 215	0.70 297	0.38 118	0.38 146	0.41 192	0.33 227	0.46 95	0.32 146	0.19 433	0.17 256	0.17 417	0.18 325	0.15 126	0.22 102

UGAM-zero	0.97 472	0.44 144	2.48 291	0.33 192	0.86 475	1.26 512	0.76 500	1.05 465	0.52 119	0.93 476	0.45 184	1.32 521	0.81 471	2.08 481	0.49 258	0.10 110	0.52 373	0.09 76	0.47 501	0.11 64	4.43 574

ACV-stereo	0.71 356	0.85 320	3.01 453	0.33 192	0.25 204	1.01 487	0.59 464	0.62 163	0.54 135	0.42 136	0.45 184	1.54 532	1.44 523	1.40 361	0.73 355	0.14 332	0.13 193	0.12 254	0.11 167	0.20 247	0.35 194

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 367	1.86 110	0.33 192	0.21 140	0.28 8	0.27 244	0.59 146	0.55 144	0.24 34	0.28 76	0.28 116	0.27 165	0.35 45	0.28 99	0.14 332	0.09 99	0.11 199	0.11 167	0.14 115	0.31 169

test_sample2	0.59 235	0.42 121	1.84 102	0.33 192	0.18 78	0.52 162	0.28 257	0.86 313	0.70 297	0.47 169	0.53 248	0.46 234	0.41 291	1.51 381	0.66 330	0.12 248	0.93 432	0.11 199	0.24 385	0.16 146	1.01 461

test_sample1	0.61 253	0.45 152	1.84 102	0.33 192	0.29 255	0.49 125	0.24 183	0.83 280	0.73 325	0.51 219	0.53 248	0.52 269	0.45 333	1.40 361	0.72 351	0.11 199	0.96 433	0.10 132	0.24 385	0.15 126	1.25 489

1111x	1.06 487	0.79 301	3.29 481	0.33 192	0.60 425	0.64 338	0.33 337	1.10 490	0.92 465	0.59 312	0.69 386	0.59 306	0.47 354	2.64 526	4.61 562	0.12 248	1.38 490	0.11 199	0.49 506	0.18 194	1.30 495

iinet-f	0.62 273	1.18 412	2.55 322	0.33 192	0.25 204	0.82 449	0.34 345	0.87 322	0.69 286	0.56 269	0.64 359	0.73 391	0.67 442	0.80 252	0.81 380	0.14 332	0.13 193	0.11 199	0.10 119	0.44 486	0.26 132

CASS	0.43 86	0.34 61	2.01 138	0.33 192	0.17 60	0.54 182	0.24 183	0.71 208	0.52 119	0.62 346	0.55 278	0.40 186	0.41 291	0.43 85	0.33 159	0.17 403	0.10 130	0.14 351	0.11 167	0.18 194	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 297	0.99 363	2.67 374	0.33 192	0.22 153	0.72 398	0.45 416	1.00 425	0.80 399	0.66 391	0.54 267	0.81 423	0.48 361	0.91 276	1.08 424	0.16 382	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.33 410	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 346	2.02 141	0.33 192	0.38 345	0.23 4	0.21 102	0.63 171	0.51 107	0.23 25	0.28 76	0.29 124	0.23 112	0.34 35	0.28 99	0.10 110	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.22 276	0.15 43

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 306	1.15 403	2.40 232	0.33 192	0.30 269	0.83 451	0.40 387	0.94 373	0.82 413	0.67 393	0.76 432	0.68 363	0.58 408	1.13 319	1.25 448	0.14 332	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.18 194	0.28 145

Anonymous3	0.47 122	0.49 165	2.61 346	0.33 192	0.25 204	0.72 398	0.32 323	0.80 251	0.60 181	0.36 109	0.41 163	0.33 151	0.29 197	0.46 95	0.30 117	0.19 433	0.18 264	0.13 315	0.13 227	0.18 194	0.22 102

raftrobust	0.52 167	1.14 397	2.15 174	0.33 192	0.99 492	0.53 171	0.21 102	0.59 146	0.50 100	0.53 238	0.36 134	0.31 136	0.33 227	0.47 100	0.42 214	0.10 110	0.55 381	0.09 76	0.08 51	0.22 276	0.46 275

pcwnet_v2	0.65 306	0.54 191	4.29 545	0.33 192	0.27 233	0.60 270	0.25 209	1.02 443	0.92 465	0.61 333	0.69 386	0.62 320	0.54 388	0.67 202	0.38 195	0.18 416	0.15 228	0.15 380	0.14 250	0.21 259	0.49 290

RALAANet	0.52 167	1.37 465	2.63 352	0.33 192	0.23 183	0.48 120	0.19 63	0.69 192	0.55 144	0.49 188	0.46 189	0.39 177	0.31 214	0.53 143	0.53 274	0.10 110	0.33 336	0.11 199	0.17 314	0.29 378	0.13 22

AFF-stereo	0.57 209	1.51 490	2.59 334	0.33 192	0.23 183	0.51 143	0.21 102	0.69 192	0.68 274	0.49 188	0.63 346	0.49 253	0.34 235	0.50 131	0.37 187	0.08 16	0.54 378	0.10 132	0.10 119	0.40 467	0.60 345

delet	0.60 245	0.84 315	2.45 272	0.33 192	0.35 318	0.73 402	0.46 422	0.89 339	0.80 399	0.58 293	0.62 338	0.67 349	0.51 376	1.14 321	0.64 322	0.12 248	0.12 177	0.13 315	0.14 250	0.22 276	0.29 151

FENet	0.48 134	0.58 207	2.46 280	0.33 192	0.18 78	0.58 235	0.22 120	0.83 280	0.64 219	0.49 188	0.42 166	0.55 288	0.38 257	0.52 136	0.51 265	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.11 167	0.17 169	0.31 169

acv_ft	0.57 209	0.87 327	2.45 272	0.33 192	0.41 359	0.63 326	0.29 285	0.86 313	0.73 325	0.64 368	0.59 314	0.69 374	0.45 333	0.47 100	0.68 336	0.11 199	0.10 130	0.10 132	0.09 82	0.43 482	0.39 220

PSMNet-RSSM	0.61 253	1.19 415	2.43 246	0.33 192	0.25 204	0.59 255	0.28 257	0.88 330	0.65 226	0.54 244	0.62 338	0.69 374	0.46 343	1.67 411	0.50 262	0.15 363	0.10 130	0.14 351	0.16 296	0.20 247	0.28 145

GwcNet-RSSM	0.64 297	1.38 469	2.69 388	0.33 192	0.26 220	0.60 270	0.32 323	0.84 289	0.73 325	0.56 269	0.65 366	0.72 385	0.42 304	1.78 431	0.60 303	0.14 332	0.10 130	0.12 254	0.13 227	0.26 341	0.26 132

FADNet	0.71 356	1.60 505	2.53 309	0.33 192	0.30 269	0.67 375	0.29 285	0.92 362	0.75 351	0.45 155	0.49 217	0.66 346	0.57 400	1.85 449	0.85 387	0.46 518	0.20 285	0.17 417	0.20 354	0.60 513	0.37 203

G2L-Stereo_test	0.64 297	1.34 451	2.55 322	0.34 217	0.24 195	0.75 412	0.39 382	0.83 280	0.65 226	0.62 346	0.54 267	0.74 393	0.40 279	1.57 392	0.75 361	0.11 199	0.08 45	0.08 31	0.08 51	0.28 368	0.43 249

mms	0.39 58	0.63 230	1.31 42	0.34 217	0.65 444	0.32 19	0.22 120	0.39 16	0.39 36	0.27 68	0.31 101	0.23 69	0.17 30	0.57 158	0.22 17	0.08 16	0.21 294	0.10 132	0.08 51	0.24 299	1.16 474

ITSA-stereo	0.52 167	0.42 121	1.46 59	0.34 217	0.18 78	0.60 270	0.29 285	0.99 415	0.82 413	0.51 219	0.48 203	0.53 272	0.59 411	1.25 342	0.73 355	0.15 363	0.12 177	0.17 417	0.16 296	0.19 225	0.32 175

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 152	2.60 341	0.34 217	0.32 292	0.41 64	0.21 102	0.60 153	0.54 135	0.39 123	0.51 232	0.40 186	0.29 197	0.46 95	0.31 136	0.21 454	0.15 228	0.22 464	0.15 274	0.18 194	0.33 179

test_sample5	0.63 287	0.50 173	2.19 182	0.34 217	0.19 110	0.56 202	0.26 226	0.98 406	0.77 373	0.55 257	0.63 346	0.45 225	0.38 257	1.87 455	0.58 295	0.14 332	0.82 424	0.13 315	0.22 376	0.18 194	0.76 396

test_sample4	0.62 273	0.49 165	2.24 195	0.34 217	0.19 110	0.57 224	0.25 209	0.98 406	0.76 360	0.56 269	0.55 278	0.45 225	0.38 257	1.78 431	0.56 286	0.13 295	0.80 419	0.13 315	0.21 365	0.17 169	0.76 396

test_sample3	0.61 253	0.48 161	2.24 195	0.34 217	0.19 110	0.58 235	0.25 209	0.97 398	0.76 360	0.54 244	0.52 241	0.46 234	0.37 247	1.78 431	0.57 289	0.13 295	0.79 416	0.12 254	0.21 365	0.17 169	0.73 390

DualNet	0.63 287	0.50 173	2.19 182	0.34 217	0.19 110	0.56 202	0.26 226	0.98 406	0.77 373	0.56 269	0.66 373	0.45 225	0.38 257	1.87 455	0.58 295	0.14 332	0.82 424	0.13 315	0.22 376	0.18 194	0.76 396

StereoVision	0.52 167	1.12 393	2.70 395	0.34 217	0.32 292	0.47 114	0.26 226	0.73 213	0.61 186	0.33 97	0.89 466	0.45 225	0.26 150	0.52 136	0.39 200	0.14 332	0.15 228	0.16 400	0.15 274	0.22 276	0.14 34

coex-ft	6.14 574	1.98 531	60.80 596	0.34 217	0.30 269	0.80 440	1.17 539	0.76 222	4.34 566	19.82 587	2.15 538	1.61 534	8.77 577	1.82 441	10.36 578	0.44 515	2.05 539	0.18 436	0.19 343	0.39 461	4.61 577

DAS	0.61 253	0.42 121	1.85 106	0.34 217	0.34 309	0.52 162	0.42 396	0.89 339	0.80 399	0.85 463	0.69 386	0.57 299	0.51 376	2.38 506	0.57 289	0.13 295	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.18 194	0.37 203

SepStereo	0.57 209	0.42 121	1.85 106	0.34 217	0.34 309	0.52 162	0.42 396	0.89 339	0.80 399	0.85 463	0.69 386	0.57 299	0.51 376	1.55 385	0.57 289	0.13 295	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.18 194	0.37 203

GANet-ADL	0.48 134	0.56 203	2.51 303	0.34 217	0.20 126	0.58 235	0.25 209	0.80 251	0.57 157	0.43 144	0.61 331	0.56 295	0.31 214	0.44 89	0.44 227	0.14 332	0.11 159	0.10 132	0.09 82	0.22 276	0.38 212

ADLNet2	0.73 368	1.22 424	3.28 479	0.34 217	0.36 330	0.65 354	0.37 366	0.94 373	0.87 448	0.57 287	0.65 366	0.92 461	0.48 361	2.05 476	0.60 303	0.13 295	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.37 444	0.38 212

KYRaft	0.52 167	0.35 70	2.40 232	0.34 217	0.21 140	0.75 412	0.43 403	0.62 163	0.63 209	0.64 368	0.92 472	0.53 272	0.72 453	0.60 171	0.26 76	0.10 110	0.07 9	0.12 254	0.14 250	0.13 92	0.54 317

ICVP	0.48 134	0.33 52	2.37 220	0.34 217	0.22 153	0.60 270	0.55 452	0.79 245	0.53 130	0.45 155	0.60 323	0.49 253	0.36 241	0.55 151	0.46 238	0.16 382	0.16 243	0.14 351	0.11 167	0.16 146	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.79 401	1.73 517	2.99 451	0.34 217	0.35 318	0.67 375	0.51 438	1.05 465	0.79 391	0.54 244	0.58 309	0.59 306	0.81 471	1.80 436	1.21 441	0.13 295	0.27 325	0.15 380	0.14 250	0.45 489	0.69 379

MMNet	0.55 194	0.92 351	2.03 142	0.34 217	0.27 233	0.79 437	0.28 257	0.86 313	0.79 391	0.62 346	0.58 309	0.59 306	0.56 395	0.80 252	0.61 310	0.11 199	0.11 159	0.12 254	0.11 167	0.21 259	0.22 102

UPFNet	0.51 165	0.67 239	2.04 145	0.34 217	0.33 299	0.65 354	0.37 366	0.88 330	0.65 226	0.60 323	0.53 248	0.61 315	0.41 291	0.77 238	0.55 282	0.13 295	0.13 193	0.13 315	0.13 227	0.20 247	0.16 56

cf-r	0.62 273	1.27 435	2.99 451	0.34 217	0.28 247	0.60 270	0.28 257	0.82 269	0.70 297	0.55 257	0.61 331	0.77 405	0.41 291	1.32 352	0.52 267	0.13 295	0.09 99	0.11 199	0.12 205	0.22 276	0.27 139

CFNet	0.65 306	1.45 481	2.27 201	0.34 217	0.25 204	0.64 338	0.23 157	0.93 367	0.79 391	0.48 172	0.59 314	0.58 303	0.40 279	2.28 497	0.63 320	0.13 295	0.09 99	0.15 380	0.14 250	0.34 417	0.26 132

AANet_RVC	0.79 401	1.46 483	2.72 398	0.34 217	0.25 204	0.59 255	0.32 323	0.88 330	0.83 420	0.62 346	0.95 477	0.80 419	0.43 316	2.46 512	1.72 478	0.38 508	0.26 318	0.10 132	0.09 82	0.25 321	0.43 249

StereoDRNet-Refined	0.55 194	0.61 221	2.07 151	0.34 217	0.21 140	0.68 381	0.26 226	0.87 322	0.73 325	0.70 407	0.69 386	0.74 393	0.45 333	1.10 310	0.62 313	0.12 248	0.09 99	0.14 351	0.14 250	0.27 355	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zh-mn7	0.92 455	2.02 537	3.80 522	0.35 240	0.28 247	0.73 402	0.41 389	1.00 425	1.15 514	1.03 488	1.30 511	0.75 398	0.62 424	1.98 470	1.55 472	0.17 403	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.31 396	0.57 332

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 121	0.97 8	0.35 240	0.28 247	0.28 8	0.21 102	0.39 16	0.30 5	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.45 91	0.22 17	0.08 16	0.71 411	0.08 31	0.06 8	0.08 18	0.51 299

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 111	1.21 27	0.35 240	0.16 38	0.29 11	0.16 34	0.59 146	0.56 150	0.20 8	0.20 18	0.17 36	0.26 150	0.40 67	0.38 195	0.09 46	0.08 45	0.08 31	0.25 394	0.12 75	0.43 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 410	0.78 297	3.67 515	0.35 240	0.81 471	1.25 511	0.88 512	1.13 501	0.58 164	0.84 461	0.52 241	1.24 515	0.64 430	0.77 238	0.70 341	0.10 110	0.53 375	0.11 199	0.45 495	0.29 378	0.81 419

test_sample6	0.64 297	0.51 180	2.17 177	0.35 240	0.18 78	0.56 202	0.27 244	1.00 425	0.80 399	0.56 269	0.66 373	0.47 243	0.39 272	1.95 466	0.60 303	0.14 332	0.80 419	0.13 315	0.21 365	0.18 194	0.78 406

11t1	0.60 245	0.49 165	2.19 182	0.35 240	0.58 419	0.48 120	0.21 102	0.72 210	0.73 325	0.49 188	0.47 195	0.35 160	0.34 235	0.61 176	0.71 347	0.12 248	1.26 473	0.10 132	0.29 417	0.16 146	1.22 484

testlalala_base	0.61 253	0.35 70	2.44 254	0.35 240	0.33 299	0.55 195	0.21 102	0.88 330	0.41 45	0.41 130	0.39 152	0.31 136	0.24 118	0.33 29	0.36 181	0.98 545	1.61 516	0.09 76	0.22 376	1.11 540	0.68 373

ProNet	0.46 115	0.60 215	1.85 106	0.35 240	0.67 446	0.49 125	0.25 209	0.53 99	0.57 157	0.21 13	0.24 49	0.22 61	0.20 77	0.52 136	0.22 17	0.09 46	0.47 362	0.10 132	0.09 82	0.23 292	1.33 496

Wz-Net-LNSev	0.66 325	1.30 441	2.81 422	0.35 240	0.37 336	0.80 440	0.48 428	0.91 355	0.87 448	0.63 357	0.70 399	0.80 419	0.59 411	0.67 202	0.68 336	0.15 363	0.14 210	0.12 254	0.12 205	0.24 299	0.38 212

PSMNet-ADL	0.56 202	0.47 158	2.03 142	0.35 240	0.22 153	0.67 375	0.27 244	0.77 229	0.58 164	0.43 144	0.53 248	0.70 380	0.45 333	1.89 458	0.64 322	0.16 382	0.13 193	0.11 199	0.13 227	0.15 126	0.51 299

XX-TBD	0.40 69	1.04 376	2.49 297	0.35 240	0.13 11	0.51 143	0.17 43	0.44 41	0.52 119	0.38 118	0.51 232	0.23 69	0.19 62	0.31 15	0.25 61	0.10 110	0.07 9	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.18 73

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 104	2.38 223	0.35 240	0.27 233	0.31 16	0.22 120	0.49 70	0.48 85	0.23 25	0.34 123	0.25 88	0.24 118	0.35 45	0.25 61	0.15 363	0.17 256	0.12 254	0.11 167	0.15 126	0.15 43

ADLNet	0.68 338	1.02 369	2.68 381	0.35 240	0.34 309	0.67 375	0.34 345	0.95 387	0.79 391	0.70 407	0.62 338	0.80 419	0.46 343	1.77 428	0.69 339	0.15 363	0.12 177	0.14 351	0.14 250	0.31 396	0.54 317

FADNet-RVC	0.69 345	1.65 511	2.74 406	0.35 240	0.26 220	0.60 270	0.29 285	0.91 355	0.67 247	0.46 166	0.51 232	0.62 320	0.46 343	1.75 423	0.81 380	0.17 403	0.20 285	0.17 417	0.18 325	0.60 513	0.39 220

BEATNet_4x	0.57 209	1.16 406	2.56 326	0.35 240	0.16 38	0.56 202	0.25 209	0.91 355	0.64 219	0.55 257	0.53 248	0.59 306	0.43 316	0.67 202	0.76 365	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.23 292	0.58 336

ADCP+	1.03 484	1.68 514	3.83 525	0.35 240	0.39 347	1.05 494	0.79 505	0.94 373	0.86 442	0.69 403	0.68 381	0.85 442	1.53 532	1.02 293	4.56 561	0.13 295	0.12 177	0.16 400	0.15 274	0.28 368	0.44 265

HITNet	0.55 194	1.28 438	2.73 403	0.35 240	0.14 18	0.56 202	0.23 157	0.89 339	0.62 197	0.52 229	0.51 232	0.49 253	0.38 257	0.52 136	0.60 303	0.09 46	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.25 321	0.61 346
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CBMV	0.86 430	1.00 364	2.82 424	0.35 240	0.21 140	0.78 433	0.78 503	1.05 465	0.87 448	0.90 469	0.74 422	0.87 450	1.89 543	1.67 411	1.38 461	0.19 433	0.20 285	0.21 459	0.19 343	0.28 368	0.84 424
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 510	1.34 451	3.04 459	0.35 240	0.28 247	1.10 501	0.69 492	1.42 531	1.07 503	2.71 563	2.43 545	2.95 549	1.50 529	2.92 544	2.03 497	0.23 469	0.22 297	0.22 464	0.19 343	0.50 501	0.69 379
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
LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 121	0.97 8	0.36 259	0.25 204	0.31 16	0.22 120	0.40 21	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.44 89	0.23 34	0.08 16	0.49 366	0.08 31	0.06 8	0.08 18	0.58 336

rvit_105_1	0.52 167	0.93 355	2.30 208	0.36 259	0.24 195	0.51 143	0.45 416	0.81 260	0.79 391	0.46 166	0.44 181	0.45 225	0.38 257	0.63 183	0.39 200	0.20 444	0.18 264	0.18 436	0.22 376	0.18 194	0.21 95

test_sample7	0.65 306	0.41 117	2.08 153	0.36 259	0.20 126	0.52 162	0.32 323	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	1.18 328	0.52 267	0.18 416	1.21 464	0.16 400	0.15 274	0.19 225	1.22 484

ttt	0.89 446	0.51 180	2.51 303	0.36 259	0.31 279	0.61 290	0.28 257	1.07 482	0.92 465	0.56 269	0.77 436	0.55 288	0.37 247	2.27 496	3.51 547	0.16 382	1.21 464	0.13 315	0.31 434	0.18 194	1.26 490

x	0.65 306	0.62 228	2.12 166	0.36 259	0.61 434	0.48 120	0.24 183	0.80 251	0.89 457	0.50 207	0.56 291	0.44 213	0.36 241	0.62 182	0.80 376	0.11 199	1.44 499	0.11 199	0.39 483	0.16 146	1.34 498

RAFT_CTSACE	0.58 217	1.16 406	2.76 411	0.36 259	0.29 255	0.54 182	0.29 285	0.69 192	0.51 107	0.51 219	0.75 429	0.67 349	0.37 247	0.63 183	0.47 243	0.08 16	0.49 366	0.11 199	0.10 119	0.41 474	0.32 175

test_4	0.47 122	0.80 303	2.15 174	0.36 259	0.29 255	0.59 255	0.28 257	0.50 85	0.42 52	0.43 144	0.76 432	0.39 177	0.22 95	0.73 228	0.49 258	0.08 16	0.18 264	0.11 199	0.15 274	0.29 378	0.27 139

IPLG	0.74 372	1.09 384	2.87 434	0.36 259	0.21 140	1.63 529	0.60 468	1.39 529	0.63 209	1.39 528	0.51 232	0.40 186	0.86 481	1.40 361	0.37 187	0.09 46	0.07 9	0.14 351	0.12 205	0.34 417	0.23 111

raft+_RVC	0.62 273	1.18 412	2.43 246	0.36 259	2.08 555	0.52 162	0.25 209	0.66 181	0.54 135	0.36 109	0.46 189	0.32 143	0.28 179	0.49 126	0.43 221	0.10 110	0.91 430	0.10 132	0.09 82	0.22 276	0.70 382

psm_up	0.65 306	1.02 369	2.53 309	0.36 259	0.31 279	0.64 338	0.38 376	0.96 390	0.73 325	0.63 357	0.57 302	0.68 363	0.57 400	1.90 463	0.52 267	0.17 403	0.15 228	0.16 400	0.15 274	0.27 355	0.22 102

HGLStereo	0.61 253	1.20 417	2.59 334	0.36 259	0.40 353	0.65 354	0.30 301	0.87 322	0.67 247	0.60 323	0.70 399	0.69 374	0.56 395	1.07 307	0.59 299	0.14 332	0.13 193	0.13 315	0.12 205	0.23 292	0.23 111

AdaStereo	0.48 134	0.44 144	2.18 180	0.36 259	0.20 126	0.59 255	0.29 285	0.97 398	0.74 345	0.52 229	0.55 278	0.61 315	0.33 227	0.52 136	0.44 227	0.18 416	0.08 45	0.17 417	0.11 167	0.18 194	0.24 120
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.
CBMV_ROB	0.88 438	0.75 287	2.73 403	0.36 259	0.22 153	0.76 417	0.47 426	1.05 465	0.81 407	1.06 492	1.04 493	0.88 454	1.36 518	2.17 492	2.03 497	0.23 469	0.24 306	0.27 486	0.25 394	0.27 355	0.73 390

z-mn7	0.90 450	2.01 535	3.02 455	0.37 272	0.29 255	1.02 489	0.48 428	0.97 398	1.33 527	0.71 416	1.36 517	0.85 442	0.62 424	2.15 488	1.50 466	0.15 363	0.13 193	0.14 351	0.13 227	0.34 417	0.53 312

IGEV-Stereo++	0.58 217	0.29 8	1.66 82	0.37 272	0.53 404	0.47 114	0.13 8	0.54 110	0.37 19	1.02 487	0.25 57	0.17 36	0.22 95	1.04 297	0.27 86	0.08 16	1.98 538	0.08 31	0.06 8	0.17 169	1.92 527

LL-Strereo	0.85 427	1.73 517	3.06 463	0.37 272	0.61 434	0.54 182	0.33 337	1.01 435	0.76 360	0.69 403	0.58 309	0.85 442	0.78 468	2.65 527	0.54 279	0.14 332	0.58 387	0.14 351	0.12 205	0.42 477	1.05 467

UDGNet	0.50 153	1.36 460	2.44 254	0.37 272	0.19 110	0.58 235	0.23 157	0.49 70	0.69 286	0.42 136	0.39 152	0.34 156	0.29 197	0.55 151	0.32 146	0.25 482	0.10 130	0.37 510	0.19 343	0.30 387	0.17 64

IPLGR	0.58 217	0.64 233	3.12 466	0.37 272	0.18 78	0.62 312	0.54 448	1.06 478	0.69 286	0.73 420	0.46 189	0.50 257	0.44 325	1.12 318	0.31 136	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.21 259	0.20 88

AASNet	0.66 325	1.49 488	2.97 446	0.37 272	0.33 299	0.65 354	0.30 301	1.00 425	0.78 378	0.56 269	0.60 323	0.55 288	0.39 272	0.88 271	0.96 399	0.15 363	0.12 177	0.13 315	0.11 167	0.45 489	0.35 194

AACVNet	0.61 253	1.13 396	2.47 285	0.37 272	0.21 140	0.57 224	0.25 209	0.75 219	0.55 144	0.56 269	0.60 323	0.66 346	0.44 325	2.11 485	0.49 258	0.14 332	0.11 159	0.14 351	0.11 167	0.35 430	0.23 111

HHNet	0.63 287	0.67 239	3.10 464	0.37 272	0.25 204	0.64 338	0.60 468	0.70 202	0.67 247	0.55 257	1.12 499	0.32 143	0.60 419	0.43 85	1.75 482	0.16 382	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.18 194	0.22 102

PSM-AAD	0.67 331	0.29 8	2.41 237	0.37 272	0.23 183	0.86 458	1.15 535	0.62 163	0.66 234	0.64 368	0.71 412	0.67 349	2.90 556	0.65 196	0.32 146	0.10 110	0.08 45	0.17 417	0.15 274	0.14 115	0.34 187

psmorigin	1.41 520	0.91 346	13.83 580	0.37 272	0.30 269	0.63 326	0.37 366	0.80 251	0.64 219	0.98 479	0.87 461	1.16 514	0.78 468	3.95 561	1.09 425	0.19 433	0.22 297	0.17 417	0.19 343	0.25 321	0.47 277

ac_64	0.63 287	0.77 291	2.71 396	0.37 272	0.34 309	0.64 338	0.30 301	0.86 313	0.67 247	0.58 293	0.53 248	0.88 454	0.48 361	1.84 445	0.71 347	0.15 363	0.12 177	0.12 254	0.12 205	0.21 259	0.25 124

FAT-Stereo	0.72 365	0.60 215	2.86 433	0.37 272	0.29 255	0.64 338	0.55 452	1.01 435	0.91 463	0.76 434	0.94 474	0.93 466	0.79 470	1.82 441	0.60 303	0.19 433	0.19 270	0.17 417	0.16 296	0.23 292	0.47 277

DMCA-RVC	0.70 352	1.30 441	3.59 512	0.37 272	0.89 479	0.57 224	0.31 312	0.73 213	0.59 175	0.69 403	0.54 267	0.59 306	0.57 400	1.25 342	0.66 330	0.16 382	0.38 345	0.20 453	0.15 274	0.22 276	0.23 111

STTStereo	0.58 217	0.95 357	2.95 444	0.37 272	0.31 279	0.62 312	0.32 323	0.81 260	0.63 209	0.61 333	0.55 278	0.67 349	0.43 316	0.87 264	0.48 249	0.16 382	0.16 243	0.17 417	0.20 354	0.17 169	0.25 124

SuperB	1.19 501	1.62 506	5.29 558	0.37 272	0.26 220	0.81 444	0.87 510	0.94 373	1.19 518	0.68 399	0.68 381	0.63 324	1.37 519	1.73 419	3.30 541	0.16 382	0.12 177	0.17 417	0.16 296	2.74 570	0.63 354

RASNet	0.69 345	1.05 378	2.59 334	0.37 272	0.47 388	0.66 367	0.33 337	0.82 269	0.76 360	0.51 219	0.65 366	0.93 466	0.62 424	2.20 493	0.80 376	0.14 332	0.09 99	0.09 76	0.11 167	0.18 194	0.37 203

RYNet	0.77 395	0.91 346	2.36 218	0.37 272	0.41 359	0.88 467	0.44 412	0.99 415	0.88 452	0.65 384	0.54 267	0.92 461	0.61 422	2.70 531	1.23 445	0.15 363	0.14 210	0.17 417	0.14 250	0.27 355	0.55 324

NVstereo2D	0.63 287	0.57 205	2.29 206	0.37 272	0.35 318	0.69 384	0.49 435	0.96 390	0.88 452	0.49 188	0.54 267	0.72 385	0.46 343	1.98 470	0.50 262	0.19 433	0.20 285	0.18 436	0.16 296	0.28 368	0.34 187

DLCB_ROB	0.61 253	0.96 358	2.00 136	0.37 272	0.25 204	0.65 354	0.37 366	0.86 313	0.76 360	0.73 420	0.70 399	0.84 436	0.47 354	1.57 392	0.72 351	0.13 295	0.13 193	0.14 351	0.14 250	0.18 194	0.33 179

LALA_ROB	0.68 338	1.14 397	2.50 302	0.37 272	0.29 255	0.78 433	0.55 452	0.99 415	0.84 432	0.82 457	0.68 381	0.93 466	0.50 372	1.01 292	0.89 392	0.21 454	0.15 228	0.21 459	0.18 325	0.26 341	0.30 160

w-ln-seven-2	0.81 406	1.56 496	3.14 468	0.38 292	0.28 247	0.66 367	0.43 403	0.93 367	0.93 471	0.73 420	0.77 436	0.72 385	0.65 433	1.82 441	1.75 482	0.14 332	0.15 228	0.15 380	0.14 250	0.36 436	0.58 336

w-ln-seven	0.86 430	1.50 489	3.03 458	0.38 292	0.35 318	1.02 489	0.48 428	1.06 478	1.13 510	0.92 472	0.86 459	0.86 449	0.60 419	1.67 411	1.89 492	0.15 363	0.14 210	0.16 400	0.15 274	0.35 430	0.57 332

coex_refinement	0.67 331	1.33 448	2.48 291	0.38 292	0.26 220	0.64 338	0.34 345	0.88 330	0.68 274	0.61 333	0.63 346	0.80 419	0.48 361	1.84 445	1.09 425	0.13 295	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.18 194	0.38 212

ISRNet	0.51 165	0.58 207	1.96 130	0.38 292	0.31 279	0.49 125	0.21 102	0.80 251	0.71 311	0.64 368	0.71 412	0.66 346	0.40 279	0.59 165	0.45 233	0.23 469	0.16 243	0.21 459	0.20 354	0.21 259	0.37 203

mmm	0.66 325	0.53 188	1.83 99	0.38 292	0.86 475	0.49 125	0.27 244	0.82 269	0.83 420	0.59 312	0.69 386	0.47 243	0.38 257	0.81 256	0.73 355	0.12 248	1.37 489	0.14 351	0.45 495	0.18 194	1.35 499

Wz-Net-TNSev	1.02 480	2.26 555	3.69 517	0.38 292	0.31 279	1.00 486	0.71 495	1.12 497	1.02 494	0.74 427	0.73 419	1.09 503	0.91 488	2.46 512	2.15 507	0.21 454	0.20 285	0.16 400	0.20 354	0.48 498	0.62 348

Wz-Net-MNSev	0.74 372	1.42 476	2.75 408	0.38 292	0.33 299	0.90 472	0.61 473	0.98 406	0.94 473	0.77 436	0.75 429	0.75 398	0.66 440	1.39 359	0.76 365	0.17 403	0.13 193	0.14 351	0.14 250	0.28 368	0.48 284

RAFT+CT+SA	0.60 245	1.25 432	2.49 297	0.38 292	0.75 459	0.55 195	0.34 345	0.83 280	0.68 274	0.39 123	0.55 278	0.44 213	0.29 197	0.75 234	0.28 99	0.09 46	0.24 306	0.11 199	0.51 512	0.30 387	0.74 393

SACVNet	0.68 338	1.08 383	2.58 332	0.38 292	0.28 247	0.65 354	0.37 366	0.91 355	0.65 226	0.67 393	0.62 338	0.69 374	0.47 354	2.07 478	0.65 327	0.18 416	0.14 210	0.16 400	0.15 274	0.39 461	0.41 236

GwcNet	0.76 388	1.09 384	3.68 516	0.38 292	0.45 379	0.81 444	0.45 416	0.91 355	0.89 457	0.63 357	0.77 436	0.82 428	0.51 376	1.64 407	0.85 387	0.17 403	0.16 243	0.15 380	0.15 274	0.33 410	0.34 187

GANet-RSSM	0.63 287	1.14 397	2.67 374	0.38 292	0.26 220	0.59 255	0.29 285	0.81 260	0.56 150	0.50 207	0.57 302	0.67 349	0.50 372	1.91 464	0.50 262	0.14 332	0.10 130	0.24 478	0.12 205	0.36 436	0.28 145

FADNet-RVC-Resample	0.74 372	1.54 492	3.81 524	0.38 292	0.29 255	0.62 312	0.38 376	0.91 355	0.67 247	0.52 229	0.51 232	0.63 324	0.44 325	1.56 387	0.59 299	0.24 476	0.32 332	0.22 464	0.19 343	0.30 387	0.71 384

edge stereo	0.84 418	0.74 282	3.42 500	0.38 292	1.21 520	0.63 326	0.41 389	0.98 406	0.83 420	0.81 451	0.88 464	1.14 510	0.73 456	2.16 490	0.89 392	0.22 461	0.20 285	0.26 485	0.18 325	0.38 452	0.43 249

ADCRef	0.88 438	1.45 481	2.68 381	0.38 292	0.35 318	0.95 481	0.51 438	0.92 362	0.81 407	0.89 467	0.84 451	0.61 315	1.35 516	1.26 346	3.38 544	0.14 332	0.12 177	0.17 417	0.19 343	0.28 368	0.34 187

ADCPNet	1.07 489	1.37 465	4.54 551	0.38 292	0.68 449	1.36 513	0.64 478	0.93 367	0.83 420	0.79 445	0.82 447	1.08 500	1.18 512	1.30 351	2.68 528	0.21 454	0.69 405	0.21 459	0.95 554	0.30 387	0.54 317

XPNet_ROB	0.68 338	1.11 391	2.28 203	0.38 292	0.27 233	0.67 375	0.47 426	0.94 373	0.75 351	0.80 447	0.71 412	0.81 423	0.54 388	1.72 418	0.84 386	0.22 461	0.16 243	0.16 400	0.15 274	0.25 321	0.45 270

ETE_ROB	0.68 338	1.09 384	2.32 213	0.38 292	0.26 220	0.69 384	0.51 438	1.49 534	0.75 351	0.81 451	0.71 412	0.85 442	0.51 376	1.39 359	0.70 341	0.17 403	0.14 210	0.19 443	0.16 296	0.24 299	0.35 194

ff7	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

ffff	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

11t	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

fast-acv-ft	0.67 331	1.24 429	3.26 477	0.39 309	0.30 269	0.80 440	0.48 428	0.74 215	0.76 360	0.60 323	0.78 441	0.76 403	0.60 419	0.70 213	0.78 371	0.16 382	0.15 228	0.18 436	0.17 314	0.38 452	0.24 120

ToySt	0.67 331	0.88 331	2.61 346	0.39 309	0.73 456	0.61 290	0.38 376	0.78 236	0.73 325	0.43 144	0.70 399	0.72 385	0.45 333	0.66 199	0.62 313	0.14 332	0.63 396	0.13 315	0.33 457	0.24 299	1.18 475

ccc-4	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

test_5	0.61 253	1.25 432	2.76 411	0.39 309	0.64 441	0.58 235	0.35 355	0.85 302	0.66 234	0.49 188	0.56 291	0.55 288	0.40 279	0.79 248	0.32 146	0.10 110	0.19 270	0.12 254	0.12 205	0.33 410	0.85 428

RAFT-RH_RVC	0.65 306	0.73 272	2.78 415	0.39 309	0.29 255	0.60 270	0.18 55	0.45 47	0.63 209	0.75 430	1.89 531	0.47 243	0.29 197	1.59 400	1.21 441	0.15 363	0.07 9	0.13 315	0.13 227	0.11 64	0.10 7

HCRNet	0.50 153	0.75 287	2.08 153	0.39 309	0.29 255	0.58 235	0.22 120	0.79 245	0.67 247	0.49 188	0.49 217	0.48 251	0.37 247	1.13 319	0.40 202	0.15 363	0.10 130	0.15 380	0.13 227	0.21 259	0.19 79

APVNet	0.76 388	1.11 391	3.23 473	0.39 309	0.36 330	0.85 457	0.44 412	0.96 390	0.73 325	0.58 293	0.69 386	0.76 403	0.56 395	2.29 498	0.82 383	0.17 403	0.18 264	0.24 478	0.19 343	0.35 430	0.27 139

ADCMid	1.06 487	1.82 523	3.53 508	0.39 309	0.36 330	0.99 484	0.58 461	1.01 435	0.94 473	1.23 517	1.02 489	1.01 485	1.01 500	1.11 315	4.04 556	0.22 461	0.19 270	0.42 517	0.32 443	0.42 477	0.53 312

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 273	1.15 403	3.11 465	0.39 309	0.37 336	0.60 270	0.28 257	0.87 322	0.64 219	0.63 357	0.56 291	0.71 383	0.45 333	1.08 308	0.52 267	0.15 363	0.12 177	0.14 351	0.15 274	0.18 194	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.75 383	1.42 476	2.93 441	0.39 309	0.32 292	0.73 402	0.56 456	0.90 348	0.74 345	0.56 269	0.60 323	0.75 398	0.47 354	2.00 472	1.31 451	0.18 416	0.13 193	0.19 443	0.20 354	0.26 341	0.40 227

zh-sn7	0.99 476	2.20 549	3.83 525	0.40 322	0.31 279	0.82 449	0.63 476	1.02 443	0.94 473	0.81 451	1.13 500	0.84 436	0.93 493	2.49 515	1.87 491	0.17 403	0.17 256	0.16 400	0.16 296	0.37 444	0.64 359

UGAM	0.69 345	0.84 315	2.66 366	0.40 322	0.20 126	0.53 171	0.34 345	0.63 171	0.74 345	0.45 155	0.74 422	0.95 474	0.36 241	2.57 519	0.42 214	0.11 199	0.45 358	0.17 417	0.19 343	0.43 482	0.57 332

TestStereo1	0.59 235	1.21 419	2.63 352	0.40 322	0.60 425	0.56 202	0.34 345	0.82 269	0.73 325	0.45 155	0.63 346	0.36 162	0.42 304	0.66 199	0.42 214	0.10 110	0.32 332	0.12 254	0.10 119	0.34 417	0.52 306

SA-5K	0.59 235	1.21 419	2.63 352	0.40 322	0.60 425	0.56 202	0.34 345	0.82 269	0.73 325	0.45 155	0.63 346	0.36 162	0.42 304	0.66 199	0.42 214	0.10 110	0.32 332	0.12 254	0.10 119	0.34 417	0.52 306

RAFT-345	0.56 202	0.37 87	2.68 381	0.40 322	0.34 309	0.58 235	0.41 389	0.49 70	0.70 297	0.51 219	0.99 485	0.43 198	0.28 179	1.56 387	0.81 380	0.10 110	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.11 64	0.09 3

ccnet	0.77 395	0.61 221	2.01 138	0.40 322	0.46 386	1.05 494	0.59 464	1.02 443	0.74 345	0.90 469	0.97 479	0.82 428	0.89 486	1.68 415	1.16 436	0.32 501	0.26 318	0.32 501	0.28 413	0.35 430	0.47 277

S-Stereo	0.82 410	0.73 272	3.79 521	0.40 322	0.37 336	0.70 387	0.69 492	1.00 425	1.03 496	0.63 357	0.92 472	0.82 428	0.59 411	2.35 502	0.71 347	0.18 416	0.22 297	0.17 417	0.18 325	0.30 387	0.67 368

stereogan	0.74 372	0.68 248	2.82 424	0.40 322	0.40 353	1.05 494	0.42 396	0.99 415	0.96 481	0.78 444	0.86 459	1.15 512	0.73 456	1.57 392	0.56 286	0.20 444	0.19 270	0.20 453	0.16 296	0.37 444	0.34 187

ADCL	1.07 489	1.22 424	2.80 418	0.40 322	0.33 299	1.50 521	1.87 559	0.97 398	1.04 499	1.26 520	1.28 508	0.99 481	1.41 522	1.36 357	3.51 547	0.17 403	0.14 210	0.22 464	0.21 365	0.32 405	0.43 249

CVANet_RVC	0.82 410	1.18 412	3.98 530	0.40 322	0.28 247	0.63 326	0.43 403	0.90 348	0.78 378	1.14 500	0.69 386	0.68 363	0.52 383	2.62 524	0.48 249	0.20 444	0.13 193	0.22 464	0.37 476	0.37 444	0.48 284

DRN-Test	0.71 356	0.79 301	2.83 426	0.40 322	0.44 376	0.80 440	0.41 389	1.07 482	0.83 420	0.82 457	0.64 359	0.68 363	0.57 400	1.78 431	0.79 374	0.16 382	0.13 193	0.17 417	0.16 296	0.24 299	0.51 299

IGEV-RUCA	2.30 550	0.38 97	1.36 44	0.41 333	1.90 551	2.03 549	1.86 558	1.37 527	1.78 547	3.73 570	3.72 564	5.06 566	8.09 575	2.15 488	1.63 474	0.26 486	0.77 415	2.71 573	1.91 569	2.43 568	2.42 552

SANet	1.35 516	1.80 522	4.39 547	0.41 333	0.29 255	1.72 533	0.89 514	1.17 510	2.47 556	1.22 515	1.82 529	1.72 536	1.70 536	2.57 519	3.30 541	0.18 416	0.16 243	0.16 400	0.15 274	0.34 417	0.62 348

MSMD_ROB	1.41 520	1.03 373	2.75 408	0.41 333	0.32 292	2.00 546	0.61 473	0.96 390	1.43 531	2.97 566	2.63 551	4.76 565	2.04 547	2.44 511	1.78 486	0.30 498	0.26 318	0.32 501	0.32 443	0.32 405	0.63 354

PWC_ROB	0.81 406	1.41 471	2.60 341	0.41 333	0.40 353	0.63 326	0.31 312	1.04 457	0.99 491	0.92 472	1.29 509	0.78 410	0.68 444	1.65 410	1.50 466	0.19 433	0.12 177	0.18 436	0.13 227	0.51 503	0.54 317

YMNet	0.66 325	0.98 361	2.12 166	0.42 337	0.41 359	0.86 458	0.43 403	0.92 362	0.76 360	0.75 430	0.81 444	0.83 433	0.46 343	0.87 264	1.07 421	0.19 433	0.22 297	0.20 453	0.17 314	0.42 477	0.39 220

YMNet_1	0.66 325	0.98 361	2.12 166	0.42 337	0.41 359	0.86 458	0.43 403	0.92 362	0.76 360	0.75 430	0.81 444	0.83 433	0.46 343	0.87 264	1.07 421	0.19 433	0.22 297	0.20 453	0.17 314	0.42 477	0.39 220

IGEV_Zeroshot_test	0.91 453	0.39 104	3.80 522	0.42 337	1.95 553	0.56 202	0.64 478	0.84 289	0.55 144	1.45 533	0.53 248	0.79 412	0.42 304	0.57 158	1.13 431	0.10 110	0.49 366	0.10 132	0.34 462	0.19 225	2.97 561

Wz-Net-SNSev	0.85 427	1.83 524	3.36 485	0.42 337	0.31 279	0.71 392	0.66 483	1.04 457	0.94 473	0.68 399	0.85 454	0.96 475	0.62 424	1.75 423	1.14 432	0.16 382	0.15 228	0.16 400	0.17 314	0.39 461	0.63 354

WZ-Net	1.04 485	1.83 524	4.20 539	0.42 337	0.36 330	0.88 467	0.71 495	1.05 465	1.11 508	0.84 461	0.94 474	1.06 497	1.17 511	2.37 503	2.24 513	0.20 444	0.14 210	0.15 380	0.16 296	0.36 436	0.53 312

DEmStereo	0.69 345	0.40 111	2.42 241	0.42 337	0.18 78	0.66 367	0.88 512	0.54 110	0.64 219	0.60 323	1.00 486	0.45 225	1.24 513	1.53 383	2.21 511	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.10 119	0.11 64	0.14 34

LMCR-Stereo	0.61 253	1.00 364	2.60 341	0.42 337	0.22 153	0.74 409	0.31 312	1.06 478	0.70 297	0.62 346	0.64 359	0.40 186	0.52 383	0.84 260	1.27 450	0.20 444	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.26 341	0.16 56

AF-Net	0.76 388	1.14 397	2.74 406	0.42 337	0.41 359	0.70 387	0.41 389	1.07 482	0.94 473	0.73 420	1.05 495	1.04 493	0.86 481	1.23 336	1.00 412	0.23 469	0.15 228	0.25 483	0.18 325	0.32 405	0.35 194

Nwc_Net	0.75 383	1.10 389	2.96 445	0.42 337	0.39 347	0.77 427	0.39 382	1.06 478	0.73 325	0.65 384	1.00 486	0.99 481	0.74 460	1.43 367	0.99 409	0.24 476	0.15 228	0.23 472	0.26 402	0.27 355	0.30 160

StereoDRNet	0.71 356	1.24 429	2.56 326	0.42 337	0.45 379	0.73 402	0.46 422	0.98 406	0.81 407	0.77 436	0.56 291	0.74 393	0.48 361	1.69 416	0.91 395	0.15 363	0.14 210	0.15 380	0.15 274	0.26 341	0.51 299

DN-CSS_ROB	0.56 202	1.64 510	2.75 408	0.42 337	0.22 153	0.57 224	0.19 63	0.79 245	0.66 234	0.46 166	0.62 338	0.41 192	0.32 222	0.73 228	0.49 258	0.12 248	0.08 45	0.14 351	0.13 227	0.38 452	0.17 64

SGM-Forest	1.84 541	7.91 579	10.36 573	0.42 337	0.33 299	1.04 492	1.29 545	1.01 435	0.88 452	1.19 506	2.30 543	1.03 489	1.79 540	2.60 523	2.81 534	0.22 461	0.21 294	0.21 459	0.19 343	0.25 321	0.79 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FACV-RUCA	0.61 253	0.44 144	2.11 165	0.43 349	1.73 546	0.49 125	0.28 257	0.74 215	0.68 274	0.41 130	0.53 248	0.34 156	0.64 430	0.41 76	0.33 159	0.13 295	0.11 159	0.62 530	0.12 205	0.72 523	1.02 464

PFNet	0.62 273	0.42 121	2.69 388	0.43 349	0.55 408	0.62 312	0.27 244	0.64 175	0.72 320	0.61 333	0.56 291	0.45 225	0.33 227	1.86 451	1.12 430	0.28 493	0.09 99	0.12 254	0.16 296	0.26 341	0.27 139

RALCasStereoNet	0.65 306	1.34 451	2.56 326	0.43 349	0.96 488	0.50 135	0.26 226	0.62 163	0.56 150	0.43 144	0.49 217	0.36 162	0.28 179	0.72 227	0.53 274	0.10 110	1.18 459	0.09 76	0.08 51	0.27 355	1.27 491

ADCS	1.14 498	2.02 537	3.36 485	0.43 349	0.37 336	0.96 483	0.81 506	1.12 497	1.17 517	1.25 519	0.98 482	1.08 500	0.92 491	1.41 365	4.97 564	0.23 469	0.21 294	0.22 464	0.23 381	0.40 467	0.67 368

iResNetv2_ROB	0.71 356	1.90 528	3.48 503	0.43 349	0.22 153	0.60 270	0.29 285	0.96 390	0.78 378	0.60 323	0.65 366	0.60 313	0.46 343	0.80 252	1.21 441	0.12 248	0.08 45	0.10 132	0.07 30	0.44 486	0.33 179

AE-Stereo	0.71 356	0.32 40	2.44 254	0.44 354	0.50 391	0.58 235	0.23 157	1.08 485	0.67 247	0.67 393	0.51 232	0.47 243	0.24 118	0.63 183	0.32 146	0.09 46	2.15 551	0.11 199	0.45 495	0.22 276	2.01 530

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 144	1.84 102	0.44 354	0.20 126	0.52 162	0.19 63	0.60 153	0.54 135	0.58 293	0.59 314	0.63 324	0.29 197	0.59 165	0.34 170	0.16 382	0.09 99	0.16 400	0.09 82	0.26 341	0.26 132

Syn2CoEx	0.78 397	1.43 479	3.54 509	0.44 354	0.31 279	0.64 338	0.43 403	1.04 457	0.83 420	0.64 368	0.77 436	0.74 393	0.74 460	1.91 464	0.64 322	0.20 444	0.17 256	0.19 443	0.15 274	0.30 387	0.59 341

aanetorigin	0.81 406	1.03 373	2.64 361	0.44 354	0.44 376	0.59 255	1.00 525	0.59 146	0.70 297	1.54 538	1.22 506	0.82 428	1.08 505	1.06 301	1.07 421	0.18 416	0.15 228	0.17 417	0.21 365	0.53 507	0.65 362

RP	0.74 372	1.01 367	2.48 291	0.44 354	0.45 379	0.66 367	0.45 416	0.95 387	0.87 448	0.70 407	0.95 477	0.99 481	0.82 473	1.55 385	0.82 383	0.26 486	0.19 270	0.23 472	0.20 354	0.34 417	0.38 212

iResNet	0.59 235	1.09 384	2.54 314	0.44 354	0.18 78	0.65 354	0.29 285	0.89 339	0.75 351	0.59 312	0.64 359	0.43 198	0.39 272	0.73 228	1.24 447	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.21 259	0.40 227

NCCL2	0.71 356	1.32 443	2.30 208	0.44 354	0.31 279	0.71 392	0.67 488	0.89 339	0.69 286	0.70 407	0.61 331	0.85 442	0.54 388	1.58 399	0.70 341	0.20 444	0.17 256	0.66 532	0.25 394	0.26 341	0.38 212

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 181	0.39 104	1.30 40	0.45 361	0.21 140	0.74 409	0.17 43	0.71 208	0.44 67	1.17 504	0.38 146	0.89 457	0.23 112	0.86 263	0.94 398	0.11 199	0.49 366	0.09 76	0.40 484	0.13 92	0.50 292

fffy	0.39 58	0.67 239	1.57 69	0.45 361	0.52 397	0.37 42	0.22 120	0.45 47	0.35 11	0.21 13	0.30 90	0.26 98	0.20 77	0.45 91	0.24 44	0.08 16	0.29 328	0.10 132	0.08 51	0.25 321	0.77 400

TransformOpticalFlow	0.65 306	0.61 221	2.67 374	0.45 361	0.26 220	0.62 312	0.28 257	0.88 330	0.76 360	0.76 434	0.74 422	0.90 460	0.84 476	1.82 441	0.80 376	0.10 110	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.12 75	0.19 79

RGC	0.78 397	1.10 389	2.55 322	0.45 361	0.45 379	0.73 402	0.40 387	1.00 425	0.75 351	0.75 430	1.04 493	1.02 488	0.73 456	1.74 421	1.15 434	0.24 476	0.19 270	0.28 488	0.26 402	0.31 396	0.38 212

GANet	0.92 455	1.20 417	2.68 381	0.45 361	0.27 233	0.76 417	0.66 483	0.94 373	0.77 373	0.79 445	1.17 501	0.84 436	0.91 488	2.72 532	1.76 484	0.18 416	0.42 353	0.44 521	0.20 354	0.33 410	0.94 448

FC-DCNN v2	1.65 538	0.85 320	3.39 490	0.46 366	0.39 347	2.02 548	0.66 483	1.94 552	1.84 550	2.81 565	2.99 559	4.39 563	3.25 560	2.81 540	2.75 532	0.29 497	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.33 410	0.91 439

DeepPrunerF	0.92 455	1.33 448	3.41 497	0.46 366	0.51 394	0.64 338	0.49 435	1.16 507	2.62 558	0.65 384	0.61 331	0.65 337	0.62 424	2.23 494	1.31 451	0.23 469	0.19 270	0.30 497	0.28 413	0.39 461	0.34 187

TDLM	0.83 416	1.28 438	2.38 223	0.46 366	0.26 220	0.66 367	0.55 452	0.87 322	0.80 399	2.54 559	0.62 338	0.61 315	0.51 376	2.68 530	0.67 333	0.20 444	0.11 159	0.35 507	0.15 274	0.33 410	0.48 284

FC-DCNN	1.60 536	0.85 320	3.44 501	0.46 366	0.39 347	1.96 542	0.66 483	1.72 543	1.70 543	2.75 564	2.91 558	4.20 559	3.15 559	2.72 532	2.66 527	0.30 498	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.33 410	0.91 439

DISCO	0.61 253	0.63 230	1.98 133	0.46 366	0.34 309	0.84 456	0.35 355	0.88 330	0.81 407	0.61 333	0.64 359	1.06 497	0.53 386	1.11 315	0.83 385	0.13 295	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.26 341	0.37 203

FBW_ROB	0.94 463	1.23 428	2.35 217	0.46 366	0.32 292	0.87 465	0.46 422	1.15 504	0.97 487	0.83 460	0.78 441	1.01 485	0.64 430	3.65 559	1.65 475	0.27 490	0.24 306	0.40 513	0.26 402	0.32 405	0.88 435

IRAFT_RVC	0.59 235	0.74 282	2.42 241	0.47 372	0.21 140	0.59 255	0.42 396	0.68 189	0.73 325	0.54 244	0.50 229	0.49 253	0.51 376	1.57 392	1.00 412	0.11 199	0.25 315	0.13 315	0.10 119	0.15 126	0.14 34

depthmonostereo	0.38 53	0.68 248	1.59 74	0.48 373	0.14 18	0.41 64	0.19 63	0.52 93	0.42 52	0.26 58	0.29 81	0.31 136	0.29 197	0.64 190	0.33 159	0.09 46	0.10 130	0.09 76	0.08 51	0.10 51	0.50 292

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 144	1.03 14	0.48 373	0.40 353	0.36 38	0.13 8	0.39 16	0.46 74	0.28 75	0.19 13	0.17 36	0.12 4	0.25 3	0.18 2	0.09 46	0.53 375	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.45 270

GASNet	0.84 418	1.98 531	4.07 534	0.48 373	0.33 299	0.58 235	0.34 345	0.97 398	0.81 407	0.60 323	0.59 314	0.74 393	0.55 393	2.08 481	1.18 437	0.22 461	0.15 228	0.19 443	0.17 314	0.55 509	0.29 151

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.17 60	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.56 154	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.49 126	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.51 132	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 75	2.45 272	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.27 244	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.44 213	0.28 179	0.47 100	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

iGMRVC	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.27 244	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.57 158	0.31 136	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.17 60	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.56 154	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.16 38	0.60 270	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.51 132	0.31 136	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

GEStereo_RVC	0.61 253	1.19 415	2.61 346	0.48 373	0.25 204	0.63 326	0.37 366	1.05 465	0.79 391	0.55 257	0.55 278	0.59 306	0.44 325	1.10 310	0.48 249	0.16 382	0.11 159	0.12 254	0.11 167	0.27 355	0.43 249

FCDSN-DC	1.45 524	1.12 393	3.30 482	0.48 373	0.41 359	1.13 503	0.60 468	1.17 510	1.28 523	2.25 553	2.85 555	3.65 556	3.34 562	2.58 521	2.44 519	0.31 500	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.37 444	0.78 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.83 416	1.57 497	2.63 352	0.48 373	0.37 336	0.78 433	0.29 285	1.04 457	1.36 530	0.63 357	2.05 535	0.64 332	0.70 451	1.10 310	1.20 440	0.33 503	0.14 210	0.15 380	0.12 205	0.63 517	0.46 275

GCAP-Stereo	0.59 235	1.35 455	2.44 254	0.49 386	1.02 499	0.52 162	0.14 17	0.53 99	0.54 135	0.44 151	0.50 229	0.30 128	0.22 95	0.68 207	0.41 208	0.09 46	1.30 481	0.09 76	0.07 30	0.23 292	0.54 317

CRFU-Net	0.58 217	0.42 121	1.90 116	0.49 386	0.27 233	0.83 451	0.35 355	0.94 373	0.54 135	0.65 384	0.60 323	0.78 410	1.34 515	1.00 290	0.51 265	0.17 403	0.14 210	0.17 417	0.10 119	0.19 225	0.20 88

PFNet+	0.50 153	0.43 131	2.54 314	0.49 386	0.18 78	0.58 235	0.76 500	0.54 110	0.72 320	0.56 269	0.48 203	0.39 177	0.26 150	0.94 281	0.33 159	0.14 332	0.09 99	0.14 351	0.13 227	0.12 75	0.16 56

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.49 386	0.17 60	0.61 290	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.44 213	0.28 179	0.48 113	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 493	2.01 535	2.56 326	0.49 386	0.40 353	1.49 520	0.96 518	1.02 443	0.95 479	0.85 463	0.94 474	1.06 497	0.59 411	2.92 544	1.15 434	0.43 514	0.74 414	0.32 501	0.55 518	0.74 525	1.35 499

GANetREF_RVC	0.81 406	1.44 480	3.04 459	0.49 386	0.27 233	0.83 451	0.63 476	1.03 451	0.92 465	0.63 357	0.61 331	0.72 385	0.59 411	2.40 508	0.58 295	0.33 503	0.25 315	0.37 510	0.25 394	0.41 474	0.36 202
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
LG-G_1	0.41 74	0.43 131	1.62 76	0.50 392	0.35 318	0.50 135	0.12 4	0.47 61	0.44 67	0.33 97	0.20 18	0.19 46	0.15 19	0.94 281	0.21 10	0.09 46	0.61 390	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 433

LG-G	0.41 74	0.43 131	1.62 76	0.50 392	0.35 318	0.50 135	0.12 4	0.47 61	0.44 67	0.33 97	0.20 18	0.19 46	0.15 19	0.94 281	0.21 10	0.09 46	0.61 390	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 433

HBP-ISP	0.82 410	1.57 497	3.28 479	0.50 392	0.27 233	0.86 458	0.54 448	1.09 487	0.78 378	0.81 451	0.70 399	0.68 363	1.00 499	2.02 473	0.47 243	0.24 476	0.24 306	0.29 496	0.25 394	0.28 368	0.52 306

RTSC	0.84 418	1.40 470	2.67 374	0.50 392	0.40 353	0.83 451	0.33 337	1.11 494	1.14 512	0.93 476	0.82 447	0.84 436	0.58 408	1.34 355	1.82 489	0.18 416	0.49 366	0.14 351	0.30 427	0.46 493	0.42 241

AnyNet_C32	1.08 493	1.76 521	3.01 453	0.50 392	0.54 406	1.17 507	1.16 537	0.97 398	0.95 479	1.11 497	0.98 482	0.87 450	0.93 493	1.57 392	4.11 558	0.22 461	0.20 285	0.25 483	0.25 394	0.40 467	0.68 373

TCMNet	0.72 365	1.15 403	2.78 415	0.51 397	0.52 397	0.73 402	0.39 382	0.94 373	0.78 378	0.60 323	0.68 381	0.63 324	0.46 343	1.71 417	0.72 351	0.18 416	0.19 270	0.23 472	0.18 325	0.40 467	0.56 326

EDNetEfficientorigin	8.19 577	1.27 435	145.54 598	0.51 397	0.96 488	0.75 412	0.49 435	0.86 313	1.57 539	2.12 548	1.49 522	1.28 517	1.35 516	1.84 445	2.15 507	0.14 332	0.13 193	0.17 417	0.18 325	0.39 461	0.64 359

test-3	0.58 217	0.43 131	2.44 254	0.52 399	0.59 420	0.46 102	0.23 157	0.77 229	0.49 90	0.52 229	0.29 81	0.44 213	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.27 474	0.10 132	0.35 464	0.29 378	0.62 348

test_1	0.58 217	0.43 131	2.44 254	0.52 399	0.59 420	0.46 102	0.23 157	0.77 229	0.49 90	0.51 219	0.29 81	0.44 213	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.27 474	0.10 132	0.35 464	0.29 378	0.63 354

NRIStereo	0.50 153	0.34 61	2.44 254	0.52 399	0.16 38	0.94 479	0.73 498	0.52 93	0.65 226	0.48 172	0.40 161	0.59 306	0.29 197	0.78 245	0.33 159	0.11 199	0.13 193	0.11 199	0.09 82	0.22 276	0.25 124

PASM	0.82 410	1.00 364	2.68 381	0.52 399	0.48 389	0.65 354	0.59 464	0.83 280	0.89 457	0.82 457	0.73 419	0.89 457	0.68 444	2.39 507	0.73 355	0.35 506	0.37 341	0.36 508	0.41 489	0.45 489	0.51 299

MM-Stereo_test3	0.59 235	0.85 320	2.28 203	0.53 403	0.31 279	0.45 94	0.30 301	0.78 236	0.76 360	0.33 97	0.43 169	0.32 143	0.23 112	0.61 176	0.54 279	0.10 110	1.65 521	0.10 132	0.08 51	0.42 477	0.68 373

MyStereo8	0.73 368	1.16 406	2.89 436	0.53 403	0.34 309	0.71 392	0.20 77	1.87 547	0.59 175	0.53 238	0.66 373	0.50 257	0.33 227	1.27 347	0.62 313	0.10 110	1.19 460	0.10 132	0.21 365	0.21 259	0.61 346

test_3	0.59 235	0.44 144	2.44 254	0.53 403	0.59 420	0.48 120	0.30 301	0.79 245	0.52 119	0.51 219	0.30 90	0.45 225	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.25 469	0.11 199	0.35 464	0.30 387	0.62 348

CRE-IMP	0.46 115	0.31 27	2.40 232	0.53 403	0.17 60	0.79 437	0.68 490	0.54 110	0.66 234	0.47 169	0.43 169	0.44 213	0.26 150	0.43 85	0.33 159	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.09 82	0.17 169	0.23 111

GMM-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.89 436	0.53 403	0.24 195	0.77 427	0.46 422	0.62 163	0.65 226	0.58 293	0.73 419	0.47 243	0.43 316	0.68 207	0.29 110	0.10 110	0.06 1	0.13 315	0.13 227	0.14 115	0.44 265

rafts_anoy	0.60 245	1.33 448	2.59 334	0.53 403	1.09 509	0.49 125	0.25 209	0.67 184	0.53 130	0.41 130	0.38 146	0.33 151	0.30 208	0.68 207	0.41 208	0.10 110	1.13 456	0.13 315	0.15 274	0.20 247	0.29 151

CSAN	1.38 518	1.74 520	4.12 535	0.53 403	0.38 345	1.06 497	1.15 535	1.29 520	1.12 509	1.19 506	1.90 532	1.04 493	1.44 523	5.92 570	2.82 535	0.26 486	0.22 297	0.24 478	0.25 394	0.35 430	0.54 317

MM-Stereo_test1	0.63 287	0.64 233	2.51 303	0.54 410	0.37 336	0.44 89	0.28 257	0.68 189	0.59 175	0.43 144	0.33 116	0.26 98	0.25 138	0.89 273	0.52 267	0.10 110	1.84 527	0.10 132	0.09 82	0.41 474	1.40 504

NaN_ROB	1.25 506	1.46 483	3.84 527	0.54 410	0.56 410	1.12 502	0.99 521	1.05 465	1.03 496	1.10 495	0.87 461	0.77 405	1.07 504	5.85 569	2.98 537	0.16 382	0.23 304	0.16 400	0.24 385	0.28 368	0.66 364

NINENet	0.54 190	0.40 111	2.19 182	0.55 412	0.26 220	0.91 473	0.23 157	1.05 465	0.77 373	0.54 244	0.57 302	0.65 337	0.32 222	1.22 333	0.34 170	0.16 382	0.13 193	0.16 400	0.11 167	0.16 146	0.14 34

IIG-Stereo	0.65 306	0.87 327	2.32 213	0.55 412	0.23 183	0.62 312	0.21 102	0.78 236	0.71 311	0.64 368	0.69 386	0.69 374	0.38 257	2.07 478	1.37 459	0.11 199	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.15 126	0.27 139

NF-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.55 322	0.55 412	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.44 371	0.78 371	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

PSM-softLoss	0.52 167	0.34 61	2.47 285	0.55 412	0.17 60	0.61 290	0.39 382	0.64 175	0.67 247	0.52 229	0.48 203	0.39 177	0.25 138	1.46 373	0.77 367	0.13 295	0.08 45	0.13 315	0.12 205	0.12 75	0.15 43

KMStereo	0.52 167	0.34 61	2.47 285	0.55 412	0.17 60	0.61 290	0.39 382	0.64 175	0.67 247	0.52 229	0.48 203	0.39 177	0.25 138	1.46 373	0.77 367	0.13 295	0.08 45	0.13 315	0.12 205	0.12 75	0.15 43

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 87	2.19 182	0.55 412	0.18 78	0.60 270	0.58 461	0.52 93	0.62 197	0.49 188	0.45 184	0.39 177	0.85 479	0.47 100	0.34 170	0.12 248	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.15 126	0.19 79

EAI-Stereo	1.16 500	0.29 8	1.94 125	0.55 412	0.97 491	1.96 542	7.94 577	1.34 525	1.03 496	1.01 486	1.48 521	0.51 262	0.66 440	0.65 196	1.42 462	0.09 46	0.23 304	0.09 76	0.53 515	0.13 92	0.49 290

AnyNet_C01	1.20 502	1.89 527	4.25 541	0.55 412	0.54 406	1.57 524	1.39 550	1.10 490	1.13 510	1.19 506	1.34 516	1.15 512	1.11 507	1.73 419	2.89 536	0.26 486	0.24 306	0.28 488	0.24 385	0.50 501	0.68 373

MDST_ROB	1.28 509	0.53 188	3.84 527	0.55 412	0.45 379	4.06 565	0.60 468	1.36 526	0.89 457	2.18 550	1.17 501	0.98 478	0.72 453	4.28 563	2.12 504	0.20 444	0.16 243	0.19 443	0.17 314	0.20 247	0.84 424

OMP-Stereo	0.64 297	0.87 327	2.38 223	0.56 421	0.37 336	0.60 270	0.26 226	0.75 219	0.71 311	0.65 384	0.60 323	0.68 363	0.32 222	2.07 478	1.18 437	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.09 82	0.17 169	0.28 145

OCTAStereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.42 396	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.79 374	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

RE-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.77 367	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

TVStereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.77 367	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

RAFT_R40	0.55 194	0.31 27	2.44 254	0.57 425	0.42 371	0.62 312	0.52 442	0.58 137	0.66 234	0.56 269	0.54 267	0.54 279	0.50 372	1.56 387	0.53 274	0.11 199	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.16 146	0.10 7

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 519	2.04 540	3.02 455	0.58 426	0.41 359	2.15 551	1.00 525	1.31 523	1.29 524	1.05 490	1.10 498	1.29 519	0.91 488	3.07 547	1.34 453	1.65 564	0.84 426	0.68 534	0.88 551	1.55 557	1.91 526

PSMNet-RUCA	0.64 297	1.12 393	2.61 346	0.59 427	0.56 410	0.64 338	0.37 366	0.89 339	0.72 320	0.53 238	0.68 381	0.53 272	0.43 316	0.61 176	0.46 238	0.35 506	0.19 270	0.44 521	0.29 417	0.49 500	0.35 194

AAGNet	0.92 455	0.40 111	2.53 309	0.60 428	1.01 497	0.62 312	0.45 416	0.52 93	0.68 274	0.58 293	0.53 248	0.50 257	0.72 453	1.22 333	7.32 573	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.16 146	0.10 7

Prome-Stereo	0.53 181	0.36 75	2.39 230	0.60 428	0.23 183	0.63 326	0.41 389	0.66 181	0.67 247	0.59 312	1.02 489	0.43 198	0.71 452	0.61 176	0.34 170	0.10 110	0.07 9	0.10 132	0.09 82	0.13 92	0.44 265

G-Net	1.02 480	0.70 260	3.23 473	0.60 428	0.66 445	2.00 546	0.71 495	0.78 236	0.70 297	1.14 500	2.53 547	1.29 519	1.01 500	1.47 376	1.74 480	0.25 482	0.24 306	0.24 478	0.26 402	0.37 444	0.40 227

NCC-stereo	0.88 438	1.22 424	2.97 446	0.60 428	0.45 379	1.88 540	0.48 428	1.04 457	0.75 351	0.70 407	0.85 454	0.93 466	0.84 476	1.81 438	1.51 468	0.28 493	0.19 270	0.23 472	0.31 434	0.27 355	0.35 194

Abc-Net	0.88 438	1.22 424	2.97 446	0.60 428	0.45 379	1.88 540	0.48 428	1.04 457	0.75 351	0.70 407	0.85 454	0.93 466	0.84 476	1.81 438	1.51 468	0.28 493	0.19 270	0.23 472	0.31 434	0.27 355	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.02 480	0.72 269	2.84 428	0.60 428	0.39 347	1.08 499	0.75 499	1.41 530	1.14 512	0.74 427	0.69 386	1.05 496	1.67 534	2.09 484	2.22 512	0.27 490	0.61 390	0.20 453	0.50 508	0.48 498	1.03 465

DisPM	0.48 134	0.41 117	2.54 314	0.61 434	0.18 78	0.59 255	0.62 475	0.54 110	0.67 247	0.61 333	0.53 248	0.38 173	0.26 150	0.76 236	0.31 136	0.13 295	0.07 9	0.12 254	0.11 167	0.12 75	0.15 43

MIPNet	0.88 438	1.07 380	2.85 431	0.61 434	0.18 78	1.46 519	1.37 547	1.65 540	0.78 378	1.93 544	0.85 454	0.75 398	1.66 533	0.87 264	0.34 170	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.32 443	0.27 355	0.26 132

MM-Stereo_test2	0.65 306	0.43 131	2.54 314	0.62 436	0.18 78	0.50 135	0.25 209	0.49 70	0.47 81	0.36 109	0.26 64	0.24 79	0.23 112	0.40 67	0.38 195	0.08 16	2.33 557	0.09 76	0.10 119	0.38 452	2.66 555

RAFT	0.62 273	1.35 455	2.26 200	0.62 436	0.53 404	0.47 114	0.35 355	0.70 202	0.58 164	0.50 207	0.50 229	0.79 412	0.40 279	0.49 126	0.36 181	0.11 199	0.79 416	0.14 351	0.13 227	0.52 506	0.72 386

ELAS	1.52 531	0.92 351	2.91 439	0.62 436	0.57 415	3.13 559	2.21 561	1.67 541	1.58 540	2.42 557	2.43 545	1.87 538	2.49 553	1.85 449	2.70 529	0.42 511	0.43 356	0.41 515	0.40 484	0.51 503	0.85 428
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-test2	0.60 245	1.55 493	2.73 403	0.63 439	0.42 371	0.50 135	0.23 157	0.84 289	0.73 325	0.34 104	0.53 248	0.37 167	0.22 95	0.70 213	0.32 146	0.75 533	0.16 243	0.13 315	0.17 314	0.21 259	0.47 277

RTS	1.29 510	1.59 501	6.48 566	0.63 439	0.57 415	1.59 526	0.90 515	1.15 504	1.44 532	1.20 511	1.31 512	1.10 505	0.87 484	2.67 528	2.27 515	0.21 454	0.38 345	0.19 443	0.20 354	0.46 493	0.68 373

RTSA	1.29 510	1.59 501	6.48 566	0.63 439	0.57 415	1.59 526	0.90 515	1.15 504	1.44 532	1.20 511	1.31 512	1.10 505	0.87 484	2.67 528	2.27 515	0.21 454	0.38 345	0.19 443	0.20 354	0.46 493	0.68 373

ELAS_RVC	1.51 530	0.88 331	3.36 485	0.63 439	0.56 410	1.53 522	2.73 564	1.53 535	1.76 546	2.26 554	2.21 542	2.10 541	3.07 558	2.08 481	2.52 521	0.42 511	0.42 353	0.42 517	0.37 476	0.51 503	0.84 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.95 466	0.43 131	2.68 381	0.64 443	1.10 513	1.78 536	1.16 537	1.12 497	0.96 481	1.07 493	0.90 469	1.38 524	0.76 467	0.78 245	1.11 428	0.10 110	1.29 478	0.10 132	0.50 508	0.16 146	0.98 458

anonymity	0.86 430	0.68 248	1.44 58	0.64 443	0.83 472	0.67 375	0.52 442	0.98 406	0.73 325	0.96 478	0.70 399	0.81 423	0.86 481	1.10 310	1.34 453	0.64 525	0.72 412	0.58 527	1.44 565	0.60 513	0.91 439

PA-Net	0.93 462	1.36 460	4.14 536	0.64 443	0.41 359	0.70 387	0.53 445	0.91 355	0.88 452	0.53 238	0.60 323	0.70 380	0.54 388	2.40 508	2.57 525	0.17 403	0.28 327	0.19 443	0.28 413	0.25 321	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.48 134	0.34 61	2.53 309	0.65 446	0.56 410	0.57 224	0.20 77	0.84 289	0.63 209	0.42 136	0.54 267	0.45 225	0.21 87	0.30 11	0.26 76	0.10 110	0.13 193	0.09 76	0.29 417	0.12 75	0.31 169

test_xeample3	0.86 430	0.75 287	3.36 485	0.65 446	0.76 462	0.49 125	0.33 337	1.21 515	0.80 399	0.61 333	0.23 45	0.30 128	0.29 197	1.17 326	1.57 473	0.10 110	1.79 525	0.10 132	0.40 484	0.25 321	2.09 534

EDNetEfficient	1.29 510	0.78 297	4.27 542	0.65 446	1.03 500	0.94 479	1.38 549	0.87 322	1.75 545	2.33 556	1.32 514	1.04 493	2.21 550	1.59 400	4.07 557	0.16 382	0.19 270	0.15 380	0.27 411	0.38 452	0.40 227

PDISCO_ROB	0.84 418	1.46 483	2.84 428	0.65 446	0.59 420	1.17 507	0.48 428	1.19 512	1.08 505	0.67 393	0.72 417	1.00 484	0.61 422	1.24 338	1.05 417	0.38 508	0.18 264	0.28 488	0.24 385	0.58 511	0.44 265

WCMA_ROB	1.29 510	1.21 419	3.13 467	0.65 446	0.36 330	1.20 510	0.78 503	1.00 425	0.98 488	1.78 543	2.62 550	3.08 553	2.01 546	1.86 451	2.35 517	0.38 508	0.38 345	0.32 501	0.32 443	0.31 396	1.06 468

AIO-test1	0.58 217	1.37 465	2.77 413	0.66 451	1.08 507	0.50 135	0.23 157	0.86 313	0.69 286	0.31 89	0.42 166	0.29 124	0.22 95	0.77 238	0.34 170	0.13 295	0.15 228	0.12 254	0.16 296	0.31 396	0.30 160

MFN_U_SF_RVC	1.57 534	2.56 569	3.30 482	0.66 451	0.41 359	1.15 505	0.51 438	1.27 517	1.35 529	1.61 540	1.20 504	1.43 527	0.97 497	1.80 436	2.10 502	1.88 567	1.79 525	1.97 570	2.14 571	1.61 558	1.76 524

SPS-STEREO	1.22 503	1.65 511	3.41 497	0.66 451	0.69 451	1.01 487	0.68 490	1.10 490	0.96 481	1.40 530	1.25 507	1.46 529	1.08 505	2.05 476	2.24 513	0.66 529	0.61 390	0.58 527	0.57 524	0.66 520	1.65 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-DCA	0.67 331	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.81 260	0.83 420	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.16 146	1.18 475

xx1	0.71 356	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.85 302	1.05 500	0.77 436	0.39 152	0.46 234	0.37 247	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.12 254	0.41 489	0.16 146	1.18 475

1test111	0.72 365	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.81 260	0.83 420	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	1.03 295	0.75 361	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.16 146	1.18 475

cc1	0.74 372	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.85 302	1.05 500	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.25 321	2.20 543

tt1	0.74 372	0.73 272	2.34 216	0.67 454	0.63 437	0.75 412	0.24 183	0.85 302	0.96 481	0.81 451	0.38 146	0.26 98	0.35 237	0.64 190	0.22 17	0.10 110	2.16 552	0.11 199	0.09 82	0.25 321	2.19 540

UDG	0.86 430	1.57 497	2.80 418	0.68 459	0.59 420	0.78 433	0.38 376	0.97 398	0.74 345	0.63 357	0.70 399	1.01 485	0.68 444	1.02 293	1.22 444	0.45 516	0.34 337	0.89 543	0.51 512	0.73 524	0.58 336

NOSS_ROB	0.75 383	1.03 373	2.27 201	0.68 459	0.26 220	0.68 381	0.30 301	0.99 415	0.82 413	0.59 312	0.58 309	0.77 405	0.39 272	2.75 536	0.48 249	0.25 482	0.24 306	0.28 488	0.26 402	0.29 378	1.07 469

FTStereo	0.79 401	0.32 40	2.83 426	0.70 461	0.21 140	0.73 402	1.75 556	0.61 159	0.60 181	1.07 493	1.62 526	1.28 517	2.11 548	0.75 234	0.30 117	0.19 433	0.08 45	0.12 254	0.11 167	0.12 75	0.39 220

cross-raft	0.47 122	0.34 61	2.17 177	0.70 461	0.84 474	0.50 135	0.35 355	0.74 215	0.43 58	0.44 151	0.45 184	0.63 324	0.25 138	0.37 52	0.27 86	0.08 16	0.14 210	0.10 132	0.23 381	0.11 64	0.27 139

SST-Stereo	0.56 202	0.30 21	2.44 254	0.71 463	0.55 408	0.62 312	0.65 481	0.57 133	0.67 247	0.59 312	0.53 248	0.51 262	0.59 411	1.57 392	0.31 136	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.11 14

JetBlue	1.89 542	2.09 542	4.16 537	0.74 464	1.23 521	4.52 569	3.86 569	1.68 542	1.26 520	1.28 522	1.54 523	2.36 545	1.86 542	3.35 553	3.37 543	0.54 520	0.49 366	0.48 523	0.49 506	1.39 554	1.21 482

pmcnn	1.44 522	1.25 432	3.57 510	0.74 464	1.42 530	0.72 398	0.56 456	1.04 457	1.06 502	1.03 488	2.89 557	6.01 570	0.75 464	2.54 517	3.60 549	0.14 332	0.11 159	0.08 31	0.06 8	0.34 417	0.81 419

IGEVStereo-DCA	0.74 372	0.74 282	2.09 157	0.76 466	0.77 464	0.45 94	0.23 157	0.49 70	0.62 197	0.71 416	0.22 35	0.30 128	0.28 179	1.29 349	1.53 470	0.10 110	1.50 508	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

rrr	0.84 418	0.74 282	3.40 495	0.76 466	0.77 464	0.45 94	0.28 257	1.23 516	0.84 432	0.71 416	0.22 35	0.30 128	0.28 179	1.29 349	1.53 470	0.10 110	1.50 508	0.10 132	0.29 417	0.24 299	1.75 523

ACRE	0.63 287	1.55 493	3.41 497	0.76 466	0.28 247	0.60 270	0.56 456	0.82 269	0.68 274	0.57 287	0.62 338	0.43 198	0.30 208	0.47 100	0.42 214	0.12 248	0.19 270	0.13 315	0.14 250	0.36 436	0.20 88

PAM	0.91 453	0.43 131	2.67 374	0.77 469	0.89 479	1.81 537	1.22 542	1.13 501	0.78 378	1.16 503	0.91 471	1.39 525	0.68 444	0.76 236	1.06 420	0.10 110	0.98 436	0.10 132	0.50 508	0.14 115	0.66 364

SQANet	0.92 455	1.96 529	3.23 473	0.77 469	0.83 472	0.76 417	0.38 376	0.87 322	0.68 274	0.64 368	0.69 386	0.73 391	0.52 383	1.35 356	1.36 457	0.80 536	0.30 329	0.60 529	0.29 417	0.93 535	0.70 382

DDUNet	0.90 450	1.63 509	2.77 413	0.77 469	0.69 451	0.83 451	0.44 412	0.90 348	0.70 297	0.68 399	0.76 432	0.92 461	0.54 388	1.14 321	1.35 455	0.61 524	0.37 341	0.96 545	0.52 514	0.77 530	0.67 368

XQC	0.84 418	1.32 443	2.61 346	0.78 472	0.44 376	0.89 469	0.53 445	1.16 507	1.07 503	0.85 463	0.69 386	0.92 461	0.73 456	1.40 361	1.44 463	0.24 476	0.35 338	0.23 472	0.26 402	0.45 489	0.39 220

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 165	1.77 89	0.79 473	0.70 453	0.63 326	0.12 4	0.37 12	0.48 85	0.39 123	0.15 6	0.24 79	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 382	1.21 464	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.66 364

CIPLG	0.63 287	1.59 501	3.16 470	0.79 473	0.31 279	0.62 312	0.57 459	0.82 269	0.68 274	0.58 293	0.63 346	0.43 198	0.31 214	0.48 113	0.42 214	0.12 248	0.20 285	0.13 315	0.13 227	0.36 436	0.21 95

IPLGR_C	0.64 297	1.66 513	3.36 485	0.80 475	0.31 279	0.60 270	0.60 468	0.82 269	0.69 286	0.58 293	0.62 338	0.44 213	0.31 214	0.47 100	0.43 221	0.12 248	0.22 297	0.13 315	0.15 274	0.35 430	0.21 95

SHD	0.84 418	1.14 397	2.54 314	0.80 475	0.52 397	0.76 417	0.34 345	1.16 507	1.29 524	1.11 497	0.85 454	0.98 478	0.74 460	1.25 342	1.48 465	0.22 461	0.37 341	0.20 453	0.27 411	0.36 436	0.41 236

CAS	0.39 58	0.31 27	1.79 92	0.81 477	0.34 309	0.51 143	0.23 157	0.49 70	0.42 52	0.23 25	0.31 101	0.20 50	0.17 30	0.30 11	0.25 61	0.77 535	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 236

PVD	1.05 486	1.21 419	2.36 218	0.84 478	0.91 482	1.04 492	0.64 478	1.32 524	1.68 542	1.43 532	1.41 520	1.14 510	1.15 509	1.49 379	1.77 485	0.27 490	0.65 398	0.28 488	0.35 464	0.40 467	0.73 390

MFMNet_re	1.01 479	1.73 517	3.04 459	0.85 479	0.76 462	0.93 477	0.81 506	1.02 443	1.10 506	1.05 490	1.06 496	0.84 436	0.96 496	0.93 280	0.97 401	0.68 531	0.61 390	0.63 531	0.60 528	0.77 530	0.80 412

MC-Stereo	0.58 217	0.37 87	2.00 136	0.88 480	0.64 441	0.54 182	0.19 63	0.46 54	0.39 36	0.58 293	0.39 152	0.27 109	0.27 165	0.71 220	0.32 146	0.09 46	1.20 461	0.09 76	0.16 296	0.22 276	1.92 527

GrayStereo	0.71 356	0.27 3	2.40 232	0.89 481	0.23 183	0.62 312	1.40 551	0.67 184	0.70 297	0.72 419	0.77 436	0.55 288	3.03 557	0.60 171	0.28 99	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.21 365	0.12 75	0.37 203

MADNet+	1.44 522	2.19 547	6.00 563	0.89 481	0.70 453	1.58 525	1.11 530	1.56 538	1.30 526	0.89 467	1.03 491	1.25 516	1.12 508	3.29 551	2.80 533	0.48 519	0.57 385	0.39 512	0.36 474	0.63 517	0.69 379

SCV	0.69 345	0.68 248	1.95 126	0.90 483	1.04 501	0.49 125	0.24 183	0.98 406	0.73 325	0.54 244	0.31 101	0.24 79	0.20 77	1.32 352	0.26 76	0.11 199	1.59 515	0.09 76	0.32 443	0.34 417	1.58 513

dual_stereo	0.94 463	0.31 27	1.80 94	0.90 483	2.52 563	0.54 182	0.15 26	0.69 192	1.02 494	0.25 41	0.18 8	0.18 41	0.14 12	0.63 183	0.35 178	0.09 46	3.76 571	0.07 1	0.47 501	0.07 1	4.59 576

RAFT-Test	0.56 202	0.41 117	2.01 138	0.90 483	1.07 506	0.65 354	0.37 366	0.83 280	0.65 226	0.49 188	0.49 217	0.93 466	0.24 118	0.52 136	0.30 117	0.10 110	0.38 345	0.09 76	0.38 480	0.11 64	0.19 79

CC-Net-ROB	0.95 466	1.57 497	2.93 441	0.90 483	0.39 347	0.87 465	0.44 412	1.12 497	0.83 420	0.59 312	0.69 386	0.64 332	0.50 372	2.73 534	0.93 396	0.97 544	0.40 351	0.87 542	0.29 417	0.61 516	0.66 364

LCNet	0.58 217	0.43 131	2.42 241	0.91 487	0.22 153	0.95 481	0.29 285	0.62 163	0.64 219	0.52 229	0.55 278	0.41 192	0.75 464	0.84 260	0.27 86	0.10 110	0.07 9	0.12 254	0.18 325	0.97 539	0.40 227

ASMatch	0.61 253	0.47 158	2.72 398	0.91 487	0.36 330	0.56 202	0.24 183	0.54 110	0.67 247	0.48 172	1.20 504	0.47 243	0.65 433	1.33 354	0.93 396	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.10 51	0.17 64

HART	0.75 383	0.75 287	2.22 191	0.94 489	1.59 542	0.30 13	0.19 63	0.72 210	0.85 435	0.30 86	0.52 241	0.39 177	0.16 26	0.81 256	0.43 221	0.08 16	2.61 564	0.10 132	0.07 30	0.36 436	1.61 516

WAO-7	1.58 535	2.04 540	3.25 476	0.94 489	0.75 459	1.75 534	1.13 532	1.87 547	1.97 552	1.46 535	2.53 547	1.98 540	1.75 537	3.13 548	2.48 520	0.69 532	0.67 400	0.94 544	0.74 542	0.80 533	0.77 400

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 418	1.41 471	2.80 418	0.94 489	0.35 318	0.89 469	0.41 389	0.89 339	0.66 234	0.57 287	0.63 346	0.75 398	0.38 257	2.37 503	0.55 282	1.16 552	0.31 331	0.36 508	0.21 365	0.59 512	0.63 354

GIP-stereo	0.61 253	0.68 248	1.05 17	0.95 492	1.46 535	0.42 77	0.17 43	0.69 192	0.49 90	0.19 5	0.24 49	0.23 69	0.18 49	0.95 287	0.59 299	0.10 110	1.33 485	0.08 31	0.06 8	0.18 194	2.21 544

anonymousa	0.74 372	0.60 215	2.58 332	0.96 493	1.33 526	0.61 290	0.26 226	0.69 192	0.56 150	0.55 257	0.84 451	0.82 428	0.46 343	0.56 154	0.61 310	0.10 110	1.11 454	0.12 254	0.98 556	0.14 115	0.97 456

Ntro	1.11 495	2.10 543	3.52 507	0.97 494	0.87 478	1.06 497	0.54 448	1.02 443	0.93 471	0.63 357	0.76 432	0.93 466	0.67 442	1.76 425	1.71 476	1.03 547	0.46 359	0.76 537	0.41 489	1.29 548	0.86 431

GREAT-IGEV	0.92 455	0.56 203	2.08 153	0.98 495	2.29 561	0.47 114	0.18 55	0.35 7	0.78 378	0.74 427	0.33 116	0.15 16	0.18 49	1.00 290	0.55 282	0.09 46	3.79 572	0.07 1	0.26 402	0.22 276	3.26 566

GCAP-BAT	0.78 397	0.38 97	2.37 220	0.98 495	0.60 425	0.77 427	0.22 120	1.13 501	0.51 107	0.80 447	0.90 469	0.81 423	0.25 138	0.77 238	0.88 391	0.10 110	1.94 535	0.09 76	0.50 508	0.17 169	1.35 499

otaku	1.15 499	2.10 543	3.51 505	0.98 495	0.74 457	1.02 489	0.59 464	1.03 451	0.89 457	0.70 407	1.60 524	0.98 478	0.65 433	1.63 404	1.80 488	0.99 546	0.46 359	0.73 536	0.40 484	1.30 550	0.88 435

Consistency-Raft	0.92 455	1.21 419	3.50 504	0.98 495	0.63 437	0.77 427	0.54 448	1.02 443	1.01 493	0.62 346	1.03 491	0.65 337	1.04 502	0.81 256	1.36 457	0.45 516	0.47 362	0.51 525	0.59 526	0.65 519	0.47 277

SGM_RVC	2.11 548	1.07 380	2.87 434	0.98 495	0.92 483	2.72 558	1.88 560	1.91 550	12.27 576	2.09 546	1.99 534	2.47 546	2.24 551	2.87 543	2.03 497	0.54 520	0.47 362	0.42 517	0.47 501	0.74 525	1.22 484
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Occ-G	0.68 338	0.54 191	2.08 153	0.99 500	0.74 457	0.38 51	0.25 209	0.46 54	0.78 378	0.40 128	0.36 134	0.46 234	0.22 95	0.90 274	0.70 341	0.09 46	1.53 511	0.09 76	0.16 296	0.31 396	2.06 533

MoCha-V2	0.74 372	0.78 297	2.18 180	1.01 501	1.55 538	0.36 38	0.19 63	0.61 159	0.49 90	0.33 97	0.34 123	0.30 128	0.27 165	1.56 387	0.47 243	0.09 46	1.94 535	0.08 31	0.37 476	0.18 194	1.62 517

DCRE	0.76 388	0.80 303	2.31 211	1.05 502	1.18 518	0.63 326	0.26 226	1.03 451	0.59 175	0.52 229	2.12 536	0.44 213	0.27 165	0.41 76	0.53 274	0.09 46	1.02 444	0.10 132	0.32 443	0.16 146	1.47 509

anonymousdsp2	0.88 438	0.31 27	1.96 130	1.06 503	1.56 539	0.57 224	0.22 120	0.84 289	0.98 488	1.20 511	0.37 140	0.65 337	0.26 150	1.19 331	0.46 238	0.10 110	2.40 560	0.10 132	0.13 227	0.19 225	2.96 560

ACVNet-4b	2.00 545	2.19 547	4.85 553	1.09 504	0.86 475	1.15 505	0.53 445	1.11 494	1.15 514	0.65 384	1.09 497	1.97 539	0.69 449	2.31 499	9.78 577	5.73 577	0.42 353	1.03 549	0.55 518	1.89 561	0.92 443

NVStereoNet_ROB	1.45 524	1.62 506	3.59 512	1.09 504	0.70 453	0.86 458	0.67 488	1.19 512	1.51 536	1.20 511	4.05 566	1.61 534	1.94 544	2.97 546	2.07 501	0.67 530	0.69 405	0.55 526	0.70 534	0.57 510	0.67 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	1.54 532	2.20 549	4.42 548	1.10 506	0.93 486	1.37 515	0.87 510	1.53 535	1.71 544	1.22 515	1.72 527	2.12 542	1.06 503	2.58 521	1.93 493	0.94 541	0.54 378	1.00 547	0.56 520	2.11 565	0.96 453

IGEV++	0.74 372	0.70 260	2.05 148	1.11 507	1.09 509	0.32 19	0.21 102	0.75 219	0.43 58	0.30 86	0.30 90	0.22 61	0.27 165	0.98 288	0.31 136	0.10 110	2.50 561	0.08 31	0.15 274	0.27 355	2.70 556

ACVNet_1	1.47 526	2.27 556	4.92 554	1.11 507	0.89 479	1.19 509	0.66 483	1.28 518	1.19 518	0.98 479	0.97 479	3.06 552	1.48 528	2.37 503	1.82 489	1.08 549	0.49 366	1.03 549	0.48 504	1.20 544	0.95 451

PWCK	1.62 537	2.32 560	4.27 542	1.11 507	0.56 410	1.81 537	1.84 557	1.55 537	1.54 538	1.45 533	1.81 528	1.82 537	1.38 520	3.34 552	2.14 506	1.09 550	0.57 385	0.98 546	0.59 526	1.50 556	0.79 409

GCST	0.84 418	1.48 486	3.02 455	1.12 510	1.09 509	0.62 312	0.19 63	0.79 245	0.56 150	0.60 323	0.65 366	0.50 257	0.31 214	1.24 338	0.74 360	0.76 534	0.46 359	0.84 538	0.64 531	0.71 522	0.57 332

RainbowNet	1.27 507	2.22 551	3.58 511	1.14 511	0.92 483	1.08 499	0.76 500	1.19 512	1.15 514	0.77 436	0.97 479	1.08 500	0.83 475	1.64 407	1.72 478	1.20 554	1.30 481	1.01 548	0.58 525	1.23 545	0.97 456

WAO-6	1.69 539	1.87 526	3.21 472	1.15 512	1.01 497	2.29 552	1.06 529	1.85 546	2.84 562	1.30 525	2.59 549	2.19 543	1.67 534	2.62 524	2.52 521	0.96 543	0.68 402	1.19 552	0.84 548	1.13 541	0.95 451

DANet	0.85 427	0.68 248	2.41 237	1.18 513	0.48 389	0.77 427	1.23 543	0.93 367	1.53 537	0.90 469	0.72 417	0.97 477	0.57 400	1.86 451	1.05 417	0.18 416	0.16 243	0.19 443	0.16 296	0.26 341	0.67 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
zero-FE	1.27 507	0.33 52	9.38 570	1.30 514	2.25 559	0.33 25	0.20 77	0.51 91	1.26 520	0.32 93	0.22 35	0.77 405	0.22 95	0.69 210	0.96 399	0.21 454	2.25 555	0.09 76	0.61 529	0.32 405	3.25 565

AIO-Stereo	0.64 297	0.60 215	1.63 78	1.31 515	1.45 532	0.38 51	0.20 77	0.55 120	0.83 420	0.31 89	0.31 101	0.23 69	0.15 19	0.39 60	0.63 320	0.10 110	1.25 469	0.09 76	0.41 489	0.21 259	1.73 522

Dean	1.92 543	2.31 559	5.03 555	1.31 515	1.08 507	1.55 523	0.99 521	1.98 554	2.33 555	1.51 537	4.15 567	4.23 562	1.39 521	2.31 499	2.10 502	1.18 553	0.69 405	1.18 551	0.75 543	1.30 550	1.07 469

anonymousdsp	0.86 430	0.59 214	2.65 362	1.33 517	1.25 522	0.56 202	0.23 157	0.54 110	0.71 311	1.13 499	0.25 57	0.22 61	0.24 118	1.24 338	0.24 44	0.09 46	2.34 558	0.10 132	0.18 325	0.25 321	3.12 563

SAMSARA	1.11 495	1.35 455	2.60 341	1.34 518	0.77 464	1.67 531	1.41 553	1.47 533	0.99 491	1.54 538	0.89 466	1.44 528	0.90 487	1.88 457	1.71 476	0.25 482	0.55 381	0.22 464	0.34 462	0.39 461	0.50 292

IGEV-Stereo	0.86 430	0.60 215	2.65 362	1.35 519	1.25 522	0.56 202	0.23 157	0.54 110	0.71 311	1.14 500	0.25 57	0.22 61	0.24 118	1.24 338	0.24 44	0.09 46	2.34 558	0.10 132	0.18 325	0.25 321	3.13 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_for_model	0.82 410	1.62 506	2.47 285	1.36 520	1.04 501	0.53 171	0.22 120	0.82 269	0.63 209	0.60 323	0.29 81	0.25 88	0.21 87	0.28 6	0.25 61	0.80 536	1.87 528	0.08 31	0.08 51	1.81 560	1.18 475

RSM	0.47 122	0.51 180	1.36 44	1.37 521	1.04 501	0.37 42	0.21 102	0.52 93	0.55 144	0.23 25	0.28 76	0.28 116	0.17 30	0.40 67	0.22 17	0.09 46	0.24 306	0.09 76	0.35 464	0.24 299	0.80 412

LL-Strereo2	0.62 273	1.36 460	2.47 285	1.37 521	0.96 488	0.54 182	0.28 257	0.61 159	0.49 90	0.42 136	0.34 123	0.44 213	0.21 87	0.57 158	0.53 274	0.11 199	0.26 318	0.16 400	0.14 250	0.18 194	0.98 458

IMH-64-1	1.50 527	1.98 531	2.69 388	1.39 523	1.12 514	1.39 517	1.19 540	1.80 544	1.47 534	1.19 506	2.20 540	1.53 530	1.51 530	2.12 486	1.98 494	1.34 557	0.68 402	1.28 555	0.70 534	1.37 552	1.12 471

IMH-64	1.50 527	1.98 531	2.69 388	1.39 523	1.12 514	1.39 517	1.19 540	1.80 544	1.47 534	1.19 506	2.20 540	1.53 530	1.51 530	2.12 486	1.98 494	1.34 557	0.68 402	1.28 555	0.70 534	1.37 552	1.12 471

HH	0.79 401	0.52 184	2.72 398	1.45 525	0.80 469	0.91 473	0.23 157	0.76 222	0.76 360	0.64 368	0.55 278	0.87 450	0.41 291	0.94 281	0.45 233	0.09 46	1.20 461	0.10 132	0.09 82	0.16 146	2.16 538

HanStereo	0.79 401	0.52 184	2.72 398	1.45 525	0.80 469	0.91 473	0.23 157	0.76 222	0.76 360	0.64 368	0.55 278	0.87 450	0.41 291	0.94 281	0.45 233	0.09 46	1.20 461	0.10 132	0.09 82	0.16 146	2.16 538

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 463	0.84 315	3.40 495	1.46 527	0.78 467	1.37 515	0.70 494	1.11 494	0.68 274	0.80 447	1.29 509	1.09 503	0.59 411	1.16 323	1.01 414	0.14 332	0.53 375	0.11 199	0.46 499	0.31 396	0.86 431

MSKI-zero shot	0.70 352	0.44 144	2.62 351	1.47 528	0.75 459	0.56 202	0.20 77	0.80 251	0.45 73	0.60 323	0.52 241	0.44 213	0.17 30	0.70 213	0.26 76	0.09 46	2.87 566	0.09 76	0.32 443	0.14 115	0.50 292

JetRed	3.37 563	4.96 574	10.08 572	1.48 529	1.73 546	7.63 573	5.47 574	3.47 569	2.20 553	2.42 557	2.40 544	2.98 550	2.35 552	3.52 557	6.60 570	1.33 556	1.90 529	1.38 559	1.23 562	2.30 566	2.02 531

TorneroNet-64	2.74 554	2.23 552	4.18 538	1.48 529	1.20 519	3.88 564	1.01 527	3.48 571	6.61 572	2.62 561	4.55 569	4.20 559	3.84 565	3.39 555	3.40 545	1.23 555	0.66 399	1.39 560	0.80 544	3.42 572	1.27 491

TorneroNet	5.60 573	2.30 558	3.98 530	1.49 531	1.26 524	14.47 579	1.11 530	4.85 573	20.66 591	10.12 576	16.30 583	11.78 581	7.35 573	3.41 556	4.38 560	1.36 559	0.70 408	1.46 562	0.87 550	2.73 569	1.33 496

SCV_C0	0.73 368	0.68 248	2.05 148	1.50 532	0.92 483	0.45 94	0.20 77	0.96 390	0.71 311	0.65 384	0.33 116	0.31 136	0.20 77	1.25 342	0.52 267	0.09 46	1.68 522	0.08 31	0.30 427	0.27 355	1.52 511

DispFullNet	1.69 539	2.25 553	5.23 556	1.53 533	8.78 573	0.89 469	0.37 366	1.03 451	0.98 488	1.37 526	1.00 486	1.13 508	1.97 545	1.51 381	0.98 407	0.55 522	0.32 332	1.19 552	0.64 531	1.16 543	0.88 435

SDNR	2.06 546	2.93 572	2.94 443	1.55 534	5.13 571	1.98 545	0.24 183	1.95 553	2.62 558	0.92 472	2.71 553	5.76 569	0.68 444	3.61 558	3.84 552	0.33 503	0.38 345	0.22 464	0.17 314	1.13 541	2.04 532

EGLCR-Stereo	0.90 450	0.31 27	1.90 116	1.60 535	0.95 487	1.14 504	0.42 396	0.85 302	0.43 58	1.74 542	0.21 25	0.27 109	0.17 30	1.56 387	0.30 117	0.10 110	2.60 562	0.10 132	0.09 82	0.10 51	3.10 562

RSM++	0.48 134	0.52 184	1.27 35	1.62 536	1.27 525	0.39 55	0.20 77	0.49 70	0.56 150	0.22 20	0.25 57	0.24 79	0.17 30	0.39 60	0.23 34	0.09 46	0.11 159	0.09 76	0.35 464	0.29 378	0.80 412

FINET	1.92 543	1.96 529	4.49 550	1.62 536	1.39 529	3.51 563	4.39 570	2.89 563	2.58 557	1.39 528	1.98 533	1.35 522	2.12 549	1.64 407	2.12 504	0.84 539	1.03 446	0.18 436	0.29 417	0.54 508	2.12 536

XX-Stereo	0.98 474	0.57 205	4.45 549	1.64 538	5.33 572	0.55 195	0.16 34	0.96 390	0.43 58	0.45 155	0.65 366	0.85 442	0.19 62	0.79 248	0.26 76	0.11 199	0.80 419	0.10 132	0.32 443	0.17 169	0.78 406

SGM-ForestM	3.67 567	2.70 571	5.34 559	1.65 539	1.72 545	6.02 571	5.08 572	4.10 572	3.47 564	4.59 572	4.21 568	9.81 577	5.79 571	6.44 571	6.97 572	0.88 540	1.09 451	0.33 505	0.45 495	0.68 521	2.10 535

Selective-IGEV	0.57 209	0.42 121	1.87 112	1.67 540	1.33 526	0.36 38	0.20 77	0.61 159	0.71 311	0.22 20	0.31 101	0.22 61	0.19 62	0.52 136	0.36 181	0.09 46	0.97 434	0.09 76	0.15 274	0.20 247	0.85 428

IMH	2.14 549	2.46 564	3.60 514	1.70 541	1.13 516	1.65 530	0.93 517	2.13 555	1.93 551	1.37 526	2.64 552	2.19 543	1.82 541	5.77 568	2.18 509	5.70 576	1.05 447	1.31 557	0.72 539	1.39 554	1.13 473

Anonymous_2	1.36 517	0.49 165	2.03 142	1.71 542	1.58 540	2.49 556	0.58 461	1.59 539	2.31 554	0.77 436	0.88 464	1.03 489	0.58 408	1.20 332	0.66 330	0.32 501	1.38 490	1.42 561	3.87 577	0.78 532	1.56 512

riskmin	0.96 469	0.32 40	2.07 151	1.72 543	1.61 543	1.62 528	0.57 459	1.45 532	0.55 144	0.73 420	0.89 466	0.92 461	0.45 333	1.16 323	0.60 303	0.11 199	1.30 481	0.12 254	1.38 564	0.14 115	1.51 510

KSHMR	4.19 568	2.37 562	6.24 564	1.73 544	1.48 536	1.97 544	1.29 545	3.18 565	17.06 586	2.15 549	15.74 581	9.09 576	1.75 537	8.33 574	2.37 518	1.55 562	1.29 478	1.70 567	1.23 562	1.75 559	1.60 515

Pruner-Stereo	0.55 194	0.38 97	2.49 297	1.78 545	0.19 110	0.63 326	0.45 416	0.59 146	0.67 247	0.61 333	0.48 203	0.41 192	0.25 138	0.49 126	0.99 409	0.13 295	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.14 34

MultiAttention	2.45 551	0.55 199	2.24 195	1.79 546	2.54 564	11.19 577	2.28 562	1.28 518	0.84 432	0.63 357	1.17 501	1.13 508	0.57 400	15.98 585	1.78 486	0.20 444	0.09 99	0.43 520	1.60 567	0.95 537	1.69 521

LVE	2.10 547	2.61 570	4.30 546	1.79 546	1.81 548	1.68 532	1.04 528	2.35 557	2.78 561	1.27 521	2.87 556	4.21 561	1.46 525	2.83 541	2.02 496	2.87 572	0.92 431	1.19 552	1.47 566	1.29 548	1.18 475

ktn	4.44 569	2.47 565	3.70 518	1.82 548	1.49 537	2.11 550	1.40 551	2.30 556	12.56 577	11.36 579	16.25 582	11.30 580	3.77 564	4.41 565	3.47 546	1.86 566	0.99 438	1.74 569	1.21 561	3.28 571	1.39 503

UNDER WATER	2.84 556	2.25 553	5.25 557	1.84 549	1.45 532	2.36 554	1.44 554	3.23 566	6.51 571	2.61 560	2.73 554	5.69 568	5.64 570	3.14 549	4.18 559	1.48 560	0.81 422	1.60 566	1.07 558	1.91 562	1.67 520

UNDER WATER-64	2.59 552	2.28 557	5.63 560	1.85 550	1.45 532	3.28 560	1.60 555	2.62 558	5.57 568	2.09 546	2.12 536	4.10 558	4.21 566	2.74 535	3.64 550	1.49 561	0.86 427	1.58 565	1.09 560	1.91 562	1.62 517

model_zeroshot	0.75 383	0.94 356	2.48 291	1.88 551	0.68 449	0.72 398	0.22 120	1.01 435	0.51 107	1.10 495	0.35 130	0.63 324	0.20 77	0.78 245	0.32 146	0.12 248	1.97 537	0.10 132	0.23 381	0.12 75	0.56 326

MANE	3.51 566	2.03 539	3.88 529	1.89 552	2.01 554	5.98 570	4.72 571	5.87 575	7.13 573	3.80 571	5.10 571	6.11 571	5.34 569	4.39 564	5.05 565	1.07 548	1.28 476	0.50 524	0.85 549	0.76 528	2.36 551

SGM+DAISY	2.67 553	2.14 545	4.28 544	1.92 553	2.11 557	4.36 568	5.22 573	3.17 564	3.00 563	3.24 569	3.81 565	3.03 551	3.61 563	2.53 516	3.79 551	1.15 551	1.29 478	0.66 532	0.71 538	0.95 537	2.44 553

WAO-8	2.91 557	2.55 567	3.77 519	1.93 554	1.04 501	4.08 566	0.99 521	3.25 567	6.09 569	2.20 551	3.34 562	3.33 554	2.64 554	11.73 577	2.52 521	2.12 568	1.92 530	1.55 563	0.93 552	1.27 546	0.96 453

Venus	2.91 557	2.55 567	3.77 519	1.93 554	1.04 501	4.08 566	0.99 521	3.25 567	6.09 569	2.20 551	3.34 562	3.33 554	2.64 554	11.73 577	2.52 521	2.12 568	1.92 530	1.55 563	0.93 552	1.27 546	0.96 453

FoundationStereo	0.61 253	0.37 87	0.91 6	1.96 556	2.40 562	0.20 3	0.16 34	0.26 1	0.86 442	0.16 1	0.12 2	0.19 46	0.17 30	0.58 164	0.32 146	0.10 110	2.98 568	0.08 31	0.06 8	0.07 1	0.20 88

GASTEREO	0.89 446	0.83 310	1.67 84	2.15 557	1.89 550	0.52 162	0.21 102	0.62 163	0.62 197	0.33 97	0.31 101	0.16 29	0.31 214	1.11 315	0.68 336	0.11 199	1.92 530	0.08 31	0.29 417	0.19 225	3.79 570

MSCF	0.88 438	0.84 315	1.67 84	2.15 557	1.87 549	0.51 143	0.21 102	0.63 171	0.61 186	0.32 93	0.29 81	0.17 36	0.30 208	1.06 301	0.67 333	0.11 199	1.92 530	0.08 31	0.31 434	0.19 225	3.72 569

iRaft-Stereo_20w	1.50 527	0.42 121	4.81 552	2.24 559	2.09 556	1.36 513	1.27 544	1.38 528	0.94 473	2.07 545	0.42 166	0.85 442	0.69 449	0.87 264	1.37 459	0.10 110	4.04 574	0.09 76	0.40 484	0.17 169	4.53 575

tt	4.94 571	0.32 40	4.22 540	2.29 560	1.58 540	10.19 576	16.94 582	9.44 580	5.03 567	1.69 541	1.33 515	4.68 564	5.02 568	3.38 554	5.91 568	6.15 578	9.47 585	2.80 574	3.16 575	3.54 573	1.58 513

DDVS	0.67 331	0.46 155	1.74 87	2.40 561	0.35 318	0.86 458	0.98 520	0.72 210	0.52 119	0.53 238	0.57 302	0.89 457	0.37 247	1.22 333	0.57 289	0.15 363	0.14 210	0.14 351	0.12 205	0.19 225	0.42 241

AEACV	0.89 446	0.29 8	1.84 102	2.50 562	1.68 544	0.53 171	0.21 102	1.01 435	0.42 52	0.68 399	0.31 101	0.22 61	0.39 272	1.63 404	0.25 61	0.09 46	2.60 562	0.09 76	0.54 517	0.23 292	2.27 550

StereoAnything_RVC	1.22 503	1.71 516	3.17 471	2.52 563	2.63 565	0.26 7	0.15 26	0.47 61	0.54 135	0.49 188	0.71 412	0.52 269	0.19 62	1.60 403	0.57 289	0.11 199	4.13 575	0.08 31	0.05 1	0.76 528	3.79 570

EKT-Stereo	1.56 533	0.55 199	2.60 341	2.54 564	19.66 584	0.55 195	0.22 120	0.76 222	0.51 107	0.40 128	0.36 134	0.43 198	0.27 165	0.74 232	0.42 214	0.13 295	0.17 256	0.11 199	0.16 296	0.20 247	0.50 292

MADNet++	2.94 560	2.17 546	3.27 478	2.55 565	2.28 560	3.29 562	3.37 565	2.76 560	2.67 560	3.10 567	3.20 561	2.78 548	3.25 560	4.11 562	4.68 563	2.72 571	2.27 556	3.03 576	2.43 573	2.34 567	2.59 554

notaker	2.77 555	2.35 561	4.02 532	2.61 566	1.44 531	1.77 535	1.14 533	2.77 561	1.81 549	2.30 555	11.41 578	3.95 557	4.70 567	3.24 550	3.01 538	1.58 563	0.88 428	1.71 568	1.08 559	2.10 564	1.44 507

HUF	1.33 515	0.96 358	4.06 533	2.73 567	2.17 558	0.35 34	0.24 183	1.87 547	0.75 351	1.28 522	0.29 81	1.35 522	0.19 62	1.97 469	0.43 221	0.15 363	3.91 573	0.08 31	0.06 8	0.31 396	3.41 567

LE_ROB	4.55 570	2.43 563	9.94 571	2.79 568	4.03 569	2.40 555	3.54 566	2.72 559	11.04 575	11.64 580	4.69 570	5.25 567	10.74 578	4.52 566	9.73 576	0.82 538	0.70 408	1.34 558	0.97 555	0.74 525	0.94 448

AIO_rvc	0.95 466	1.02 369	2.57 330	2.80 569	1.91 552	0.37 42	0.24 183	0.52 93	0.60 181	0.98 479	0.29 81	0.25 88	0.18 49	2.16 490	0.29 110	0.11 199	1.39 494	0.08 31	0.11 167	0.26 341	2.87 558

BEATNet-Init1	12.32 580	12.82 583	28.66 592	3.22 570	3.71 567	21.59 591	11.42 578	14.54 586	13.73 582	20.24 588	20.16 588	26.14 594	19.85 586	19.08 589	15.33 586	1.81 565	1.93 534	2.05 571	2.48 574	4.25 574	3.41 567

AIO_test	1.11 495	0.77 291	2.51 303	3.32 571	2.81 566	0.35 34	0.25 209	1.29 520	0.68 274	1.28 522	0.27 70	0.32 143	0.17 30	2.86 542	0.27 86	0.12 248	1.72 523	0.08 31	0.21 365	0.15 126	2.81 557

MSAF-DinoV2	3.17 562	2.52 566	10.79 574	3.57 572	0.30 269	3.28 560	0.81 506	2.81 562	1.80 548	0.81 451	0.87 461	1.59 533	1.15 509	26.18 592	2.61 526	0.18 416	0.13 193	0.19 443	1.61 568	0.94 536	1.22 484

DGSMNet	2.93 559	0.77 291	3.44 501	3.58 573	4.25 570	2.53 557	6.86 576	1.03 451	0.88 452	0.58 293	1.85 530	0.79 412	0.62 424	1.63 404	1.46 464	4.62 575	4.98 578	5.15 579	4.71 578	4.52 576	4.37 573

TRStereo	0.89 446	1.02 369	2.91 439	4.59 574	0.31 279	0.93 477	0.23 157	1.93 551	0.66 234	0.37 112	0.54 267	0.48 251	0.40 279	0.67 202	0.29 110	0.13 295	0.37 341	0.11 199	0.48 504	0.13 92	1.21 482

PML	22.99 587	17.34 584	8.24 568	5.48 575	9.84 575	50.35 597	102.65 597	5.84 574	13.52 578	37.08 597	104.84 597	30.61 597	23.20 591	12.09 579	7.96 574	6.27 579	2.12 546	6.31 581	2.42 572	10.67 583	2.95 559

DGTPSM_ROB	8.97 578	5.94 575	13.01 578	5.95 576	11.34 576	8.54 574	24.06 584	6.47 576	13.52 578	5.19 573	11.52 579	6.18 572	11.04 579	7.02 572	13.92 581	4.47 574	7.66 579	3.90 577	7.43 581	4.34 575	7.98 581

HanzoNet	7.85 575	3.30 573	5.75 561	7.47 577	3.97 568	2.34 553	1.37 547	3.47 569	4.02 565	13.30 581	10.49 574	10.86 578	16.67 584	8.50 575	10.51 579	10.80 584	9.84 586	5.83 580	13.69 584	7.24 580	7.51 580

DPSMNet_ROB	9.58 579	5.96 576	13.98 581	8.88 578	11.87 577	8.54 574	24.08 585	6.48 577	13.67 581	5.35 574	11.53 580	6.31 573	11.04 579	7.69 573	14.09 582	7.61 583	8.23 581	5.03 578	7.75 582	5.24 578	8.36 582

USTest	8.06 576	7.11 578	8.76 569	9.20 579	9.03 574	15.20 580	23.57 583	10.01 581	9.45 574	5.97 575	6.79 572	7.77 574	7.51 574	8.75 576	11.06 580	2.24 570	3.58 570	2.87 575	3.21 576	4.93 577	4.21 572

LSM	3.40 564	1.42 476	5.81 562	9.98 580	30.74 592	0.86 458	1.14 533	0.99 415	1.26 520	1.40 530	2.18 539	0.93 466	0.85 479	1.76 425	1.03 415	0.22 461	0.35 338	0.24 478	0.29 417	0.40 467	6.21 579

Anonymous_1	22.76 586	11.11 580	11.93 575	12.73 581	26.05 591	19.39 586	27.77 589	14.18 583	13.64 580	14.92 582	10.66 575	11.26 579	11.24 581	12.48 581	14.45 583	37.82 597	7.87 580	34.92 594	63.61 594	87.51 597	11.75 585

DPSM_ROB	12.32 580	11.13 581	12.31 576	12.90 582	12.80 580	19.81 589	28.13 590	14.50 584	14.31 583	10.62 577	11.34 576	12.03 582	11.89 582	13.08 582	15.22 584	7.09 580	8.31 582	6.47 582	7.32 579	8.69 581	8.43 583

DPSM	12.32 580	11.13 581	12.31 576	12.90 582	12.80 580	19.81 589	28.13 590	14.50 584	14.31 583	10.62 577	11.34 576	12.03 582	11.89 582	13.08 582	15.22 584	7.09 580	8.31 582	6.47 582	7.32 579	8.69 581	8.43 583

TCMNet-wrong-test	5.56 572	6.73 577	6.40 565	13.05 584	11.91 578	7.29 572	5.47 574	7.17 578	1.58 540	2.68 562	3.15 560	8.30 575	5.87 572	4.80 567	6.10 569	3.08 573	0.98 436	2.37 572	1.99 570	6.69 579	5.63 578

HaxPig	19.88 585	22.39 591	22.30 585	17.98 585	17.98 583	12.06 578	12.06 579	16.25 587	15.97 585	21.05 589	21.41 589	18.85 588	18.35 585	20.07 590	19.64 588	23.57 593	23.19 592	24.07 590	23.71 590	22.95 590	23.72 592

LRCNet_RVC	13.78 584	19.34 585	13.01 578	19.47 586	12.67 579	1.85 539	0.42 396	12.28 582	1.10 506	15.76 583	18.69 587	12.52 584	8.65 576	12.22 580	9.64 575	22.29 589	8.38 584	25.92 591	24.06 591	19.72 589	17.59 589

MEDIAN_ROB	23.95 588	26.96 596	26.29 591	22.14 587	22.09 585	16.18 582	14.23 580	20.47 588	20.09 587	25.43 594	25.22 595	22.96 589	22.54 590	24.33 591	23.18 592	28.15 595	27.16 596	28.60 592	27.73 592	27.59 591	27.58 593

AVERAGE_ROB	26.91 594	30.28 597	29.18 593	25.78 588	25.30 587	19.49 587	15.38 581	23.70 593	23.02 592	28.38 596	27.78 596	26.23 595	25.76 596	26.95 597	25.55 593	31.27 596	30.02 597	31.76 593	30.80 593	30.88 595	30.77 594

DPSimNet_ROB	24.35 589	23.81 595	31.38 595	25.93 589	22.83 586	31.30 592	34.38 592	20.78 589	28.92 595	27.39 595	22.99 594	28.29 596	35.76 597	15.47 584	17.82 587	24.28 594	17.90 591	22.23 589	14.12 585	19.38 588	22.12 591

CasAABBNet	24.76 590	22.38 590	24.44 587	26.05 590	25.75 588	39.79 593	56.76 596	29.10 594	28.88 594	21.22 590	22.69 591	24.21 590	23.99 594	26.23 593	30.62 595	14.22 585	16.71 588	13.03 584	14.75 587	17.49 584	16.97 587

FlowAnything	24.80 591	22.39 591	24.71 588	26.07 591	25.75 588	39.80 594	56.70 594	29.12 595	28.95 596	21.38 593	22.83 593	24.22 591	23.96 592	26.24 594	30.65 596	14.23 586	16.78 589	13.04 585	14.84 589	17.49 584	16.93 586

Selective-RAFT-Error	24.83 592	22.44 593	24.80 589	26.10 592	25.82 590	39.85 595	56.72 595	29.21 597	29.03 597	21.29 592	22.80 592	24.25 592	24.07 595	26.28 595	30.60 594	14.24 587	16.85 590	13.04 585	14.75 587	17.53 586	17.02 588

LSM0	26.57 593	22.53 594	25.76 590	30.62 593	52.30 597	39.86 596	56.49 593	29.18 596	28.76 593	21.26 591	22.46 590	24.42 593	23.97 593	26.42 596	30.66 597	14.29 588	16.56 587	13.06 587	14.65 586	17.62 587	20.52 590

xxxxx1	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

tt_ll	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

ff	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

test_example2	115.17 598	122.38 598	93.45 597	115.38 597	123.53 598	101.24 598	113.11 598	54.67 598	99.94 598	135.50 598	136.43 598	85.67 598	85.40 598	110.44 598	104.91 598	152.17 598	205.21 598	99.17 598	114.27 598	138.55 598	112.04 598

DLNR_Zeroshot_test	13.74 583	20.06 586	23.92 586	121.50 598	35.20 593	0.46 102	0.15 26	7.96 579	0.47 81	0.29 85	0.37 140	0.26 98	0.17 30	0.79 248	0.36 181	7.16 582	2.95 567	0.09 76	0.38 480	50.40 596	1.95 529

ccccc		297.53 599		372.50 599	377.87 599	200.30 599		217.33 599		202.36 599		213.34 599		312.79 599		409.97 599	354.33 599	255.69 599	227.31 599	431.13 599

Low-res two-view benchmark