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

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

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

4.25_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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_0083	0.28 7	0.37 87	0.88 5	0.28 93	0.18 78	0.28 8	0.22 120	0.40 21	0.58 164	0.25 41	0.30 90	0.27 109	0.27 165	0.38 56	0.25 61	0.14 332	0.12 177	0.13 315	0.10 119	0.13 92	0.14 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

test_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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
CBMV_ROB	0.88 438	0.75 287	2.73 403	0.36 259	0.22 153	0.76 417	0.47 426	1.05 465	0.81 407	1.06 492	1.04 493	0.88 454	1.36 518	2.17 492	2.03 497	0.23 469	0.24 306	0.27 486	0.25 394	0.27 355	0.73 390

z-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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