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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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