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	0.07 4	0.06 61	0.05 1	0.15 73	0.05 1	0.08 53	0.10 30	0.15 111	0.15 164	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 61	0.05 1	0.15 73	0.05 1	0.07 30	0.10 30	0.15 111	0.15 164	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 61	0.06 3	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.10 30	0.16 138	0.11 63	0.07 35	0.08 76	0.06 18	0.07 112	0.08 16	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 61	0.06 3	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.09 19	0.12 47	0.08 13	0.09 98	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

Occ-G	0.08 48	0.05 20	0.06 3	0.14 32	0.07 75	0.08 53	0.14 157	0.13 63	0.15 164	0.07 35	0.11 153	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

CREStereo++_RVC	0.08 48	0.04 1	0.06 3	0.13 14	0.07 75	0.09 84	0.12 68	0.14 80	0.14 147	0.10 131	0.14 194	0.08 104	0.07 112	0.09 35	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.05 112	0.04 16	0.04 41
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
SM2	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.11 50	0.09 11	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.04 41

AdaDepth	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.18 304	0.06 14	0.11 178	0.12 68	0.09 11	0.07 8	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.04 11	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

asd	0.07 4	0.08 242	0.07 7	0.16 148	0.07 75	0.08 53	0.08 8	0.11 30	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 242	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.07 30	0.10 30	0.18 203	0.11 63	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.14 32	0.06 14	0.08 53	0.08 8	0.10 19	0.15 164	0.08 68	0.10 123	0.07 66	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.04 41

2.5w	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.06 13	0.09 129	0.06 36	0.08 16	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.13 14	0.06 14	0.08 53	0.08 8	0.18 203	0.12 89	0.07 35	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.09 35	0.11 193	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

3.25w_new	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.07 3	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.07 3	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 145	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.06 1	0.13 63	0.11 63	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 61	0.07 7	0.16 148	0.06 14	0.07 30	0.10 30	0.14 80	0.14 147	0.07 35	0.08 76	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 41

MM-Stereo_test3	0.10 148	0.07 145	0.07 7	0.18 304	0.07 75	0.12 213	0.19 408	0.24 322	0.19 252	0.06 12	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

SCV_C0	0.08 48	0.07 145	0.07 7	0.16 148	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.11 30	0.12 89	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

AIO_test	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.14 157	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 20	0.07 7	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.13 109	0.07 2	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

trnet	0.08 48	0.05 20	0.07 7	0.12 4	0.05 1	0.12 213	0.11 50	0.13 63	0.10 37	0.08 68	0.13 180	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

LoS_RVC	0.08 48	0.05 20	0.07 7	0.15 73	0.07 75	0.08 53	0.15 225	0.11 30	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.06 18	0.09 173	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.03 1

CAS	0.08 48	0.04 1	0.07 7	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.12 47	0.09 24	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

raft_robust	0.13 282	0.10 376	0.07 7	0.18 304	0.08 132	0.13 252	0.24 479	0.28 396	0.33 426	0.20 386	0.19 278	0.14 243	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.04 41

GMOStereo	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

error version	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

test-v	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

test-2	0.11 191	0.09 318	0.07 7	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.28 515	0.13 63	0.17 211	0.11 160	0.17 244	0.14 243	0.12 261	0.07 4	0.07 1	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.07 278	0.04 16	0.04 41

s12784h	0.09 87	0.06 61	0.07 7	0.15 73	0.05 1	0.16 340	0.18 369	0.15 111	0.15 164	0.10 131	0.11 153	0.11 181	0.11 230	0.10 66	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

XX-TBD	0.09 87	0.06 61	0.07 7	0.14 32	0.07 75	0.12 213	0.16 290	0.14 80	0.13 120	0.11 160	0.12 166	0.09 129	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

MSCF	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.14 80	0.11 63	0.10 131	0.09 94	0.07 66	0.04 1	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

water-stereo	0.09 87	0.06 61	0.08 32	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.15 111	0.13 120	0.11 160	0.12 166	0.08 104	0.09 173	0.07 4	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.04 16	0.04 41

asda	0.07 4	0.08 242	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.06 10	0.10 30	0.16 138	0.10 37	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 66	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 87	0.05 20	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.12 68	0.14 80	0.16 192	0.11 160	0.11 153	0.09 129	0.09 173	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.03 1	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.10 30	0.14 80	0.11 63	0.06 12	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.10 30	0.14 80	0.11 63	0.06 12	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 242	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.07 30	0.08 8	0.12 47	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.04 16	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 145	0.08 32	0.16 148	0.07 75	0.07 30	0.09 19	0.16 138	0.09 24	0.07 35	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.13 14	0.06 14	0.09 84	0.12 68	0.14 80	0.10 37	0.06 12	0.09 94	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.05 1	0.06 10	0.11 50	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.05 1	0.07 30	0.11 50	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

MM-Stereo_test1	0.10 148	0.07 145	0.08 32	0.18 304	0.07 75	0.12 213	0.18 369	0.21 258	0.20 275	0.09 98	0.11 153	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.13 14	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.09 11	0.09 24	0.06 12	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.10 66	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

Reg-Stereo(zero)	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.16 148	0.06 14	0.12 213	0.11 50	0.15 111	0.10 37	0.12 198	0.09 94	0.10 160	0.08 147	0.11 113	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

SCV	0.08 48	0.09 318	0.08 32	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.10 19	0.12 89	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.09 35	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.06 196	0.04 41

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 32	0.12 4	0.05 1	0.09 84	0.13 109	0.06 1	0.09 24	0.05 1	0.05 7	0.06 18	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

AIO_rvc	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.14 157	0.09 11	0.08 13	0.07 35	0.08 76	0.07 66	0.04 1	0.10 66	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

HUF	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.13 63	0.13 120	0.07 35	0.07 40	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

castereo++	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.15 73	0.05 1	0.14 284	0.12 68	0.11 30	0.15 164	0.07 35	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

mms	0.09 87	0.07 145	0.08 32	0.16 148	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.06 36	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 73	0.05 1	0.05 4	0.13 109	0.12 47	0.08 13	0.07 35	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.18 304	0.06 14	0.04 1	0.10 30	0.11 30	0.11 63	0.06 12	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

RAStereo	0.10 148	0.09 318	0.08 32	0.20 416	0.08 132	0.13 252	0.18 369	0.15 111	0.17 211	0.10 131	0.12 166	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 32	0.15 73	0.06 14	0.04 1	0.09 19	0.10 19	0.09 24	0.06 12	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.06 204

IGEV++	0.08 48	0.06 61	0.08 32	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.10 19	0.09 24	0.08 68	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.13 240	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

MaDis-Stereo	0.09 87	0.09 318	0.08 32	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.10 30	0.16 138	0.16 192	0.09 98	0.11 153	0.06 18	0.06 36	0.09 35	0.13 283	0.07 245	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.04 41

UniTT-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.13 252	0.11 50	0.12 47	0.11 63	0.10 131	0.12 166	0.05 1	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.05 103	0.05 124

AEACV	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.13 449	0.14 284	0.13 109	0.14 80	0.09 24	0.07 35	0.09 94	0.07 66	0.08 147	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

CES	0.08 48	0.04 1	0.08 32	0.14 32	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.09 24	0.08 68	0.09 94	0.11 181	0.06 36	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 61	0.08 32	0.17 222	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.13 63	0.07 8	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 48	0.05 20	0.08 32	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.12 68	0.11 30	0.16 192	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

CroCo-Stereo Lap2	0.09 87	0.09 318	0.08 32	0.22 460	0.09 244	0.09 84	0.19 408	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.10 123	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.05 124

TestStereo1	0.13 282	0.08 242	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.18 380	0.29 524	0.23 300	0.16 192	0.17 317	0.20 290	0.16 286	0.10 205	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

test_5	0.14 316	0.12 420	0.08 32	0.20 416	0.10 346	0.14 284	0.29 524	0.21 258	0.24 330	0.18 347	0.28 410	0.11 181	0.15 342	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

SA-5K	0.13 282	0.08 242	0.08 32	0.19 361	0.08 132	0.18 380	0.29 524	0.23 300	0.16 192	0.17 317	0.20 290	0.16 286	0.10 205	0.12 195	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

Sa-1000	0.12 257	0.08 242	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.14 284	0.22 456	0.22 280	0.18 237	0.15 273	0.20 290	0.17 306	0.11 230	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.09 365	0.09 389	0.05 103	0.05 124

SA	0.12 257	0.09 318	0.08 32	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.24 479	0.23 300	0.18 237	0.17 317	0.27 396	0.14 243	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.05 103	0.04 41

test_4	0.10 148	0.10 376	0.08 32	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.22 456	0.15 111	0.17 211	0.12 198	0.18 269	0.12 198	0.09 173	0.08 16	0.11 193	0.04 11	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 87	0.08 242	0.08 32	0.22 460	0.09 244	0.09 84	0.19 408	0.15 111	0.12 89	0.07 35	0.07 40	0.08 104	0.06 36	0.08 16	0.07 1	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.04 41
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
TANstereo	0.09 87	0.04 1	0.08 32	0.13 14	0.06 14	0.11 178	0.14 157	0.15 111	0.19 252	0.11 160	0.15 211	0.10 160	0.06 36	0.12 195	0.09 54	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

XX-Stereo	0.09 87	0.05 20	0.08 32	0.17 222	0.09 244	0.15 310	0.12 68	0.20 235	0.10 37	0.10 131	0.14 194	0.07 66	0.06 36	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

CREStereo	0.09 87	0.04 1	0.08 32	0.11 1	0.06 14	0.13 252	0.14 157	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.13 180	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.06 204
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
Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 74	0.13 14	0.06 14	0.05 4	0.09 19	0.11 30	0.07 8	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.05 103	0.05 124

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 20	0.09 74	0.14 32	0.06 14	0.08 53	0.09 19	0.13 63	0.13 120	0.05 1	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.08 16	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

zero-FE	0.08 48	0.04 1	0.09 74	0.15 73	0.10 346	0.05 4	0.14 157	0.09 11	0.14 147	0.07 35	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.08 326	0.05 124

GASTEREO	0.08 48	0.05 20	0.09 74	0.19 361	0.07 75	0.07 30	0.12 68	0.14 80	0.11 63	0.10 131	0.09 94	0.07 66	0.04 1	0.12 195	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

depthmonostereo	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.14 147	0.10 131	0.10 123	0.09 129	0.11 230	0.08 16	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 242	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.14 80	0.08 13	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

2w_stereo	0.08 48	0.08 242	0.09 74	0.16 148	0.06 14	0.08 53	0.10 30	0.20 235	0.15 164	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 38	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.05 4	0.10 30	0.11 30	0.09 24	0.06 12	0.06 13	0.07 66	0.05 11	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.07 263	0.06 204

MM-Stereo_test2	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.18 369	0.15 111	0.14 147	0.07 35	0.10 123	0.07 66	0.06 36	0.12 195	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.03 1

HART	0.08 48	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.10 133	0.16 290	0.13 63	0.11 63	0.08 68	0.10 123	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.04 41

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.22 460	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.04 41

ours_stereo	0.09 87	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.16 290	0.11 30	0.12 89	0.08 68	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.12 195	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.03 1

fffy	0.09 87	0.08 242	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.13 252	0.17 324	0.13 63	0.12 89	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.09 173	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.05 124

UGAM	0.13 282	0.10 376	0.09 74	0.22 460	0.08 132	0.12 213	0.20 429	0.17 174	0.23 314	0.21 400	0.16 223	0.13 223	0.13 299	0.19 390	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.13 478	0.11 460	0.07 263	0.05 124

WCG-NET	0.08 48	0.05 20	0.09 74	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.14 157	0.13 63	0.13 120	0.06 12	0.09 94	0.07 66	0.06 36	0.13 240	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

Pointernet	0.09 87	0.04 1	0.09 74	0.16 148	0.08 132	0.13 252	0.10 30	0.15 111	0.17 211	0.09 98	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

U	0.08 48	0.07 145	0.09 74	0.19 361	0.10 346	0.10 133	0.13 109	0.12 47	0.17 211	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.06 196	0.05 124

AIO-Stereo	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.18 304	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.15 111	0.09 24	0.08 68	0.08 76	0.07 66	0.05 11	0.11 113	0.08 17	0.05 28	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

RSM++	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.09 84	0.12 68	0.11 30	0.11 63	0.08 68	0.06 13	0.07 66	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.03 1

RSM	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.08 53	0.12 68	0.12 47	0.10 37	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.05 11	0.11 113	0.09 54	0.04 11	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

H2IRNET	0.10 148	0.09 318	0.09 74	0.18 304	0.09 244	0.12 213	0.15 225	0.14 80	0.21 290	0.10 131	0.10 123	0.10 160	0.10 205	0.10 66	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.06 196	0.05 124

MSKI-zero shot	0.09 87	0.05 20	0.09 74	0.15 73	0.07 75	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.13 120	0.09 98	0.09 94	0.09 129	0.06 36	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

StereoVision	0.13 282	0.12 420	0.09 74	0.24 490	0.10 346	0.15 310	0.21 446	0.21 258	0.20 275	0.12 198	0.24 342	0.10 160	0.10 205	0.16 322	0.10 127	0.09 365	0.11 472	0.12 463	0.12 479	0.06 196	0.05 124

CASnet	0.09 87	0.09 318	0.09 74	0.19 361	0.06 14	0.07 30	0.11 50	0.18 203	0.14 147	0.11 160	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.10 66	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.10 413	0.08 343	0.05 103	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 148	0.05 20	0.09 74	0.14 32	0.07 75	0.13 252	0.14 157	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.12 166	0.12 198	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

MC-Stereo	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.06 14	0.10 133	0.14 157	0.12 47	0.10 37	0.09 98	0.12 166	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

RCA-Stereo	0.09 87	0.06 61	0.09 74	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.18 203	0.14 147	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.07 112	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

RAFT+CT+SA	0.13 282	0.11 402	0.09 74	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.28 515	0.22 280	0.22 304	0.15 273	0.26 388	0.10 160	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

test-3	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.12 47	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.07 66	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.04 41

test_1	0.08 48	0.06 61	0.09 74	0.17 222	0.07 75	0.07 30	0.14 157	0.12 47	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.07 66	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.04 41

LCNet	0.11 191	0.07 145	0.09 74	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.15 211	0.16 286	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.15 502

cross-raft	0.10 148	0.09 318	0.09 74	0.19 361	0.07 75	0.11 178	0.25 494	0.13 63	0.15 164	0.08 68	0.11 153	0.12 198	0.10 205	0.09 35	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

iRaftStereo_RVC	0.10 148	0.07 145	0.09 74	0.17 222	0.09 244	0.11 178	0.17 324	0.18 203	0.12 89	0.09 98	0.12 166	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.04 41

raft+_RVC	0.11 191	0.07 145	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.10 133	0.11 50	0.24 322	0.20 275	0.12 198	0.15 211	0.12 198	0.08 147	0.12 195	0.13 283	0.07 245	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

RALCasStereoNet	0.10 148	0.06 61	0.09 74	0.16 148	0.08 132	0.12 213	0.14 157	0.17 174	0.11 63	0.12 198	0.17 244	0.14 243	0.10 205	0.12 195	0.11 193	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

CFNet-RSSM	0.09 87	0.07 145	0.09 74	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.16 138	0.17 211	0.08 68	0.12 166	0.10 160	0.09 173	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

PMTNet	0.09 87	0.05 20	0.09 74	0.12 4	0.06 14	0.12 213	0.14 157	0.15 111	0.11 63	0.09 98	0.13 180	0.10 160	0.07 112	0.13 240	0.10 127	0.15 500	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.07 263	0.06 204

3w_stereo	0.08 48	0.09 318	0.10 113	0.17 222	0.07 75	0.08 53	0.10 30	0.20 235	0.13 120	0.06 12	0.07 40	0.05 1	0.06 36	0.08 16	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 16	0.03 1

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.12 68	0.09 11	0.09 24	0.06 12	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.11 50	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 18	0.06 36	0.07 4	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.06 204

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 113	0.15 73	0.05 1	0.07 30	0.11 50	0.09 11	0.04 2	0.06 12	0.05 7	0.06 18	0.04 1	0.08 16	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 113	0.15 73	0.06 14	0.07 30	0.09 19	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.06 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.04 1	0.13 109	0.10 19	0.10 37	0.05 1	0.11 153	0.07 66	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

LG-Stereo	0.08 48	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.07 75	0.10 133	0.17 324	0.11 30	0.08 13	0.05 1	0.07 40	0.05 1	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.04 11	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.04 41

SGD-Stereo	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.05 1	0.12 213	0.12 68	0.11 30	0.12 89	0.07 35	0.09 94	0.09 129	0.09 173	0.08 16	0.08 17	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.03 1

AIO-test2	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.23 481	0.08 132	0.11 178	0.10 30	0.23 300	0.23 314	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.05 11	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.09 389	0.05 103	0.05 124

AIO-test1	0.10 148	0.07 145	0.10 113	0.23 481	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.21 258	0.14 147	0.11 160	0.12 166	0.09 129	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.09 365	0.10 428	0.03 1	0.06 204

tg	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.18 304	0.08 132	0.11 178	0.16 290	0.20 235	0.12 89	0.08 68	0.11 153	0.11 181	0.07 112	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.04 16	0.04 41

WCG-NET（raft）	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.13 109	0.15 111	0.12 89	0.08 68	0.07 40	0.06 18	0.06 36	0.13 240	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

RAFT-Stereo-weight	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.19 224	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

gcap-zeroshot	0.09 87	0.05 20	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.13 252	0.13 109	0.11 30	0.12 89	0.13 225	0.12 166	0.09 129	0.08 147	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

MoCha-V2	0.08 48	0.05 20	0.10 113	0.20 416	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.08 13	0.07 35	0.08 76	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.04 41

MyStereo07	0.10 148	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.15 111	0.15 164	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.07 112	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.06 204

MyStereo05	0.13 282	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.18 369	0.27 377	0.35 447	0.17 317	0.14 194	0.15 272	0.11 230	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.06 196	0.06 204

MyStereo04	0.13 282	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.29 407	0.38 465	0.17 317	0.14 194	0.16 286	0.10 205	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.06 204

AE-Stereo	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.19 252	0.09 98	0.14 194	0.12 198	0.08 147	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

plain	0.10 148	0.08 242	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.13 120	0.13 225	0.15 211	0.09 129	0.12 261	0.13 240	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.06 204

MIF-Stereo (partial)	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.19 361	0.10 346	0.10 133	0.11 50	0.17 174	0.18 237	0.14 246	0.16 223	0.09 129	0.11 230	0.12 195	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.07 285

RAFT-Test	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.15 73	0.07 75	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.13 120	0.09 98	0.10 123	0.10 160	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

4D-IteraStereo	0.09 87	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.10 131	0.11 153	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.03 1	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.05 124

anonymousdsp2	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.16 148	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.18 203	0.22 304	0.13 225	0.14 194	0.12 198	0.09 173	0.14 266	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.06 196	0.05 124

ProNet	0.09 87	0.07 145	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.15 225	0.15 111	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.06 204

RAFT_CTSACE	0.12 257	0.09 318	0.10 113	0.22 460	0.08 132	0.12 213	0.24 479	0.18 203	0.16 192	0.20 386	0.27 396	0.13 223	0.07 112	0.13 240	0.09 54	0.05 28	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.04 16	0.04 41

test_3	0.10 148	0.09 318	0.10 113	0.20 416	0.08 132	0.13 252	0.26 502	0.14 80	0.21 290	0.10 131	0.10 123	0.09 129	0.09 173	0.08 16	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.04 16	0.04 41

PSM-AAD	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.10 133	0.15 225	0.20 235	0.13 120	0.12 198	0.14 194	0.18 320	0.11 230	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.14 495

KYRaft	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.22 280	0.12 89	0.13 225	0.16 223	0.20 346	0.10 205	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.06 196	0.16 513

AnonymousM	0.09 87	0.05 20	0.10 113	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.19 224	0.14 147	0.13 225	0.11 153	0.09 129	0.08 147	0.13 240	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.05 112	0.05 103	0.05 124

GMM-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.08 53	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.11 160	0.15 211	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.09 393

Prome-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.22 280	0.13 120	0.12 198	0.17 244	0.13 223	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.09 393

rafts_anoy	0.11 191	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.17 174	0.14 147	0.13 225	0.13 180	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.07 245	0.04 22	0.09 365	0.11 460	0.07 263	0.06 204

raftrobust	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.09 84	0.10 30	0.18 203	0.16 192	0.10 131	0.09 94	0.12 198	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124

RALAANet	0.11 191	0.08 242	0.10 113	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.10 30	0.20 235	0.15 164	0.14 246	0.13 180	0.16 286	0.09 173	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.06 14	0.10 133	0.16 290	0.17 174	0.14 147	0.09 98	0.10 123	0.08 104	0.09 173	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.03 1

AFF-stereo	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.07 75	0.10 133	0.16 290	0.17 174	0.09 24	0.10 131	0.12 166	0.09 129	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.03 1

Gwc-CoAtRS	0.09 87	0.06 61	0.10 113	0.16 148	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.17 174	0.17 211	0.08 68	0.10 123	0.12 198	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

R-Stereo Train	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.23 300	0.11 63	0.12 198	0.19 278	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124

RAFT-Stereo	0.10 148	0.06 61	0.10 113	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.23 300	0.11 63	0.12 198	0.19 278	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.05 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 383	0.10 376	0.10 113	0.18 304	0.09 244	0.18 380	0.19 408	0.26 356	0.31 412	0.22 416	0.35 460	0.21 355	0.21 437	0.22 445	0.16 364	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 20	0.11 154	0.14 32	0.06 14	0.07 30	0.13 109	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 16	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.04 16	0.04 41

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.08 17	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.09 84	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 12	0.05 7	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.08 17	0.07 245	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

G2L-Stereo_test	0.14 316	0.07 145	0.11 154	0.13 14	0.08 132	0.12 213	0.16 290	0.30 421	0.28 388	0.20 386	0.23 330	0.20 346	0.16 368	0.17 354	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.07 263	0.06 204

S2M2	0.09 87	0.08 242	0.11 154	0.13 14	0.10 346	0.08 53	0.06 1	0.10 19	0.10 37	0.10 131	0.09 94	0.10 160	0.09 173	0.11 113	0.11 193	0.13 483	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.10 420	0.08 349

HI	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.13 14	0.09 244	0.09 84	0.14 157	0.21 258	0.10 37	0.19 363	0.17 244	0.14 243	0.09 173	0.16 322	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

CoSv	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.13 14	0.09 244	0.09 84	0.14 157	0.21 258	0.10 37	0.19 363	0.17 244	0.14 243	0.09 173	0.16 322	0.08 17	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.08 343	0.07 263	0.06 204

IGEV-RUCA	0.08 48	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.10 133	0.12 68	0.10 19	0.12 89	0.06 12	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.06 204

castereo	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.11 178	0.15 225	0.14 80	0.18 237	0.08 68	0.10 123	0.11 181	0.08 147	0.09 35	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.03 1

GIP-stereo	0.08 48	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.06 14	0.09 84	0.13 109	0.14 80	0.11 63	0.07 35	0.08 76	0.05 1	0.04 1	0.10 66	0.07 1	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

tt45	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.07 75	0.11 178	0.16 290	0.13 63	0.11 63	0.09 98	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

model_zeroshot	0.10 148	0.04 1	0.11 154	0.15 73	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.20 235	0.13 120	0.11 160	0.10 123	0.12 198	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 191	0.05 20	0.11 154	0.15 73	0.13 449	0.13 252	0.16 290	0.23 300	0.17 211	0.10 131	0.12 166	0.10 160	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.08 349

CAS++	0.11 191	0.07 145	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.24 322	0.14 147	0.11 160	0.09 94	0.11 181	0.07 112	0.14 266	0.09 54	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.07 278	0.07 263	0.08 349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 148	0.06 61	0.11 154	0.20 416	0.10 346	0.10 133	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.12 198	0.13 180	0.09 129	0.07 112	0.11 113	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.05 124

ff7	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

IGEVStereo-DCA	0.09 87	0.06 61	0.11 154	0.15 73	0.10 346	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

ffff	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

11t	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

MIM_Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.07 75	0.06 10	0.12 68	0.20 235	0.14 147	0.13 225	0.13 180	0.09 129	0.05 11	0.12 195	0.08 17	0.05 28	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.05 124

LL-Strereo	0.13 282	0.09 318	0.11 154	0.20 416	0.10 346	0.11 178	0.18 369	0.32 442	0.24 330	0.15 273	0.15 211	0.14 243	0.13 299	0.19 390	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.04 16	0.05 124

anonymousdsp	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

LoS	0.09 87	0.05 20	0.11 154	0.13 14	0.07 75	0.14 284	0.11 50	0.15 111	0.15 164	0.09 98	0.09 94	0.12 198	0.09 173	0.15 288	0.10 127	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.05 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 282	0.12 420	0.11 154	0.23 481	0.09 244	0.15 310	0.17 324	0.18 203	0.19 252	0.17 317	0.18 269	0.15 272	0.15 342	0.14 266	0.14 320	0.09 365	0.06 313	0.10 413	0.08 343	0.09 388	0.07 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 191	0.10 376	0.11 154	0.21 445	0.08 132	0.16 340	0.13 109	0.20 235	0.22 304	0.10 131	0.10 123	0.11 181	0.10 205	0.15 288	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

ccc-4	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.10 131	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

IGEV-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.12 89	0.09 98	0.06 13	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 191	0.07 145	0.11 154	0.17 222	0.07 75	0.09 84	0.13 109	0.15 111	0.24 330	0.12 198	0.13 180	0.12 198	0.08 147	0.18 375	0.11 193	0.06 117	0.08 411	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.05 124

THIR-Stereo	0.12 257	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.08 132	0.14 284	0.16 290	0.17 174	0.25 351	0.16 301	0.24 342	0.14 243	0.12 261	0.12 195	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

DRaft	0.12 257	0.06 61	0.11 154	0.14 32	0.09 244	0.14 284	0.17 324	0.21 258	0.30 405	0.17 317	0.28 410	0.10 160	0.15 342	0.10 66	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

GrayStereo	0.11 191	0.06 61	0.11 154	0.19 361	0.09 244	0.09 84	0.16 290	0.18 203	0.17 211	0.14 246	0.17 244	0.17 306	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.10 420

RAFT	0.13 282	0.09 318	0.11 154	0.18 304	0.08 132	0.15 310	0.24 479	0.20 235	0.19 252	0.21 400	0.21 311	0.17 306	0.12 261	0.16 322	0.09 54	0.06 117	0.07 385	0.10 413	0.09 389	0.05 103	0.05 124

TestStereo	0.13 282	0.14 461	0.11 154	0.23 481	0.08 132	0.15 310	0.21 446	0.20 235	0.23 314	0.14 246	0.24 342	0.16 286	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.05 28	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.09 388	0.05 124

EAI-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.11 154	0.15 73	0.06 14	0.10 133	0.15 225	0.16 138	0.09 24	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.09 35	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.05 112	0.05 103	0.04 41

HSM-Net_RVC	0.14 316	0.08 242	0.11 154	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.15 225	0.27 377	0.29 395	0.19 363	0.21 311	0.29 446	0.14 324	0.17 354	0.13 283	0.06 117	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MS	0.08 48	0.04 1	0.12 189	0.12 4	0.07 75	0.09 84	0.07 3	0.11 30	0.13 120	0.05 1	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.05 112	0.06 196	0.06 204

S2M2_XL	0.08 48	0.06 61	0.12 189	0.12 4	0.08 132	0.09 84	0.09 19	0.07 2	0.07 8	0.08 68	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.09 35	0.09 54	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.06 204

coex_refinement	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.15 225	0.26 356	0.29 395	0.18 347	0.20 290	0.22 373	0.17 391	0.16 322	0.18 397	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.09 388	0.08 349

FACV-RUCA	0.13 282	0.11 402	0.12 189	0.19 361	0.12 426	0.15 310	0.15 225	0.22 280	0.20 275	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.16 368	0.14 266	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.10 420	0.08 349

fffft	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.12 47	0.11 63	0.08 68	0.07 40	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.05 124
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 48	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.07 75	0.09 84	0.14 157	0.11 30	0.13 120	0.09 98	0.07 40	0.07 66	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

test_sample2	0.12 257	0.07 145	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.18 369	0.21 258	0.16 192	0.14 246	0.20 290	0.19 334	0.15 342	0.15 288	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

MGS-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.12 189	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.15 225	0.12 47	0.12 89	0.07 35	0.10 123	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.15 310	0.16 290	0.18 203	0.18 237	0.10 131	0.09 94	0.09 129	0.08 147	0.11 113	0.12 242	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.07 263	0.06 204

MyStereo06	0.10 148	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.18 369	0.19 224	0.12 89	0.12 198	0.08 76	0.07 66	0.07 112	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.06 196	0.06 204

CoDeX	0.12 257	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.23 300	0.27 374	0.13 225	0.17 244	0.16 286	0.11 230	0.14 266	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.05 124

ACVNet-DCA	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.07 285

xx1	0.11 191	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.16 138	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.16 286	0.16 368	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

1test111	0.11 191	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.15 288	0.16 364	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.07 285

cc1	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.16 138	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

rrr	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.10 346	0.11 178	0.16 290	0.16 138	0.15 164	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

tt1	0.10 148	0.08 242	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.12 213	0.16 290	0.15 111	0.19 252	0.09 98	0.08 76	0.06 18	0.06 36	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.06 204

1111x	0.15 360	0.08 242	0.12 189	0.18 304	0.07 75	0.18 380	0.25 494	0.31 431	0.24 330	0.17 317	0.24 342	0.26 420	0.15 342	0.13 240	0.23 457	0.07 245	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.07 263	0.06 204

IGEV_Zeroshot_test	0.09 87	0.05 20	0.12 189	0.13 14	0.08 132	0.12 213	0.13 109	0.17 174	0.11 63	0.10 131	0.06 13	0.09 129	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.05 124

gwcnet-sp	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

scenet	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

knoymous	0.11 191	0.05 20	0.12 189	0.13 14	0.07 75	0.15 310	0.14 157	0.19 224	0.13 120	0.11 160	0.17 244	0.13 223	0.09 173	0.13 240	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

ssnet	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.09 244	0.16 340	0.17 324	0.24 322	0.24 330	0.18 347	0.24 342	0.15 272	0.16 368	0.15 288	0.15 348	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

DCANet-4	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.18 203	0.19 252	0.13 225	0.16 223	0.09 129	0.14 324	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

fff	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

ADStereo(finetuned)	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.13 225	0.17 244	0.10 160	0.12 261	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

DisPM	0.11 191	0.07 145	0.12 189	0.16 148	0.09 244	0.06 10	0.13 109	0.17 174	0.17 211	0.14 246	0.20 290	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.11 446

iRaft-Stereo_5w	0.12 257	0.09 318	0.12 189	0.19 361	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.21 258	0.21 290	0.19 363	0.14 194	0.11 181	0.09 173	0.20 415	0.16 364	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.06 204

AASNet	0.16 383	0.08 242	0.12 189	0.19 361	0.09 244	0.18 380	0.15 225	0.37 498	0.37 458	0.19 363	0.23 330	0.20 346	0.16 368	0.17 354	0.20 416	0.10 406	0.08 411	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.09 393

CrosDoStereo	0.12 257	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.15 272	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

TRStereo	0.09 87	0.05 20	0.12 189	0.15 73	0.12 426	0.10 133	0.13 109	0.18 203	0.18 237	0.09 98	0.09 94	0.09 129	0.06 36	0.10 66	0.08 17	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.04 16	0.04 41

STrans-v2	0.10 148	0.07 145	0.12 189	0.18 304	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.21 258	0.11 63	0.11 160	0.15 211	0.12 198	0.10 205	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

DeepStereo_LL	0.12 257	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.15 272	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.07 278	0.05 103	0.05 124

Pruner-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.12 189	0.17 222	0.09 244	0.06 10	0.12 68	0.17 174	0.17 211	0.13 225	0.19 278	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.08 349

ICVP	0.15 360	0.09 318	0.12 189	0.22 460	0.09 244	0.17 361	0.21 446	0.25 338	0.23 314	0.18 347	0.30 428	0.26 420	0.18 405	0.17 354	0.14 320	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 383	0.24 522	0.12 189	0.35 537	0.11 395	0.15 310	0.17 324	0.26 356	0.22 304	0.19 363	0.24 342	0.21 355	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.11 435	0.07 385	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.07 285

DCANet	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.06 14	0.09 84	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.13 225	0.17 244	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

csc	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

cscssc	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.09 84	0.17 324	0.16 138	0.20 275	0.13 225	0.16 223	0.10 160	0.11 230	0.11 113	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

111	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.15 73	0.07 75	0.10 133	0.14 157	0.21 258	0.23 314	0.11 160	0.12 166	0.14 243	0.11 230	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.05 103	0.05 124

test_xeample3	0.09 87	0.06 61	0.12 189	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.16 138	0.13 120	0.10 131	0.06 13	0.08 104	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

UPFNet	0.16 383	0.08 242	0.12 189	0.20 416	0.12 426	0.20 418	0.23 467	0.28 396	0.26 365	0.17 317	0.24 342	0.22 373	0.19 421	0.19 390	0.21 436	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.08 326	0.06 204

FENet	0.13 282	0.08 242	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.14 284	0.15 225	0.22 280	0.23 314	0.17 317	0.23 330	0.16 286	0.12 261	0.14 266	0.15 348	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

cf-r	0.13 282	0.07 145	0.12 189	0.16 148	0.08 132	0.14 284	0.19 408	0.20 235	0.25 351	0.17 317	0.25 371	0.21 355	0.16 368	0.14 266	0.14 320	0.10 406	0.05 188	0.06 107	0.08 343	0.06 196	0.06 204

GwcNet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.12 189	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.20 429	0.21 258	0.27 374	0.18 347	0.27 396	0.22 373	0.16 368	0.14 266	0.15 348	0.10 406	0.05 188	0.07 200	0.09 389	0.07 263	0.07 285

HITNet	0.10 148	0.06 61	0.12 189	0.14 32	0.06 14	0.11 178	0.10 30	0.18 203	0.18 237	0.13 225	0.16 223	0.14 243	0.11 230	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.04 1	0.04 38	0.06 196	0.05 124
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
G2L-ROB	0.13 282	0.06 61	0.13 235	0.13 14	0.08 132	0.14 284	0.16 290	0.25 338	0.18 237	0.19 363	0.18 269	0.20 346	0.14 324	0.17 354	0.16 364	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.09 393

xyz-stereo-finetune2	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.13 14	0.07 75	0.11 178	0.19 408	0.17 174	0.12 89	0.15 273	0.15 211	0.17 306	0.12 261	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.06 204

xyz-stereo-finetune	0.11 191	0.08 242	0.13 235	0.14 32	0.06 14	0.10 133	0.19 408	0.17 174	0.19 252	0.12 198	0.14 194	0.15 272	0.10 205	0.13 240	0.11 193	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.04 16	0.05 124

G2L-Stereo	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.12 68	0.27 377	0.22 304	0.16 301	0.27 396	0.21 355	0.13 299	0.17 354	0.18 397	0.09 365	0.08 411	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

999	0.09 87	0.05 20	0.13 235	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.15 111	0.11 63	0.10 131	0.08 76	0.08 104	0.08 147	0.16 322	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.05 124

rvit_0105_5	0.14 316	0.09 318	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.23 467	0.24 322	0.27 374	0.14 246	0.15 211	0.18 320	0.12 261	0.17 354	0.14 320	0.14 496	0.11 472	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.06 204

rvit_stereo_ft	0.12 257	0.07 145	0.13 235	0.19 361	0.10 346	0.12 213	0.17 324	0.16 138	0.16 192	0.12 198	0.13 180	0.15 272	0.10 205	0.14 266	0.13 283	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

test_sample6	0.14 316	0.08 242	0.13 235	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.19 408	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.19 334	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

11t1	0.12 257	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.17 361	0.15 225	0.18 203	0.15 164	0.15 273	0.15 211	0.16 286	0.16 368	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.08 326	0.07 285

GCAP-Stereo	0.09 87	0.07 145	0.13 235	0.18 304	0.06 14	0.11 178	0.07 3	0.13 63	0.12 89	0.09 98	0.10 123	0.07 66	0.09 173	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.04 16	0.05 124

HH	0.09 87	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

HanStereo	0.09 87	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.10 133	0.16 290	0.14 80	0.10 37	0.08 68	0.09 94	0.08 104	0.07 112	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.04 41

DCRE	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.16 148	0.11 395	0.11 178	0.17 324	0.18 203	0.17 211	0.11 160	0.18 269	0.10 160	0.10 205	0.15 288	0.11 193	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.04 41

anonymousa	0.13 282	0.07 145	0.13 235	0.18 304	0.09 244	0.13 252	0.17 324	0.19 224	0.29 395	0.15 273	0.24 342	0.15 272	0.14 324	0.14 266	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.09 389	0.05 103	0.06 204

riskmin	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.14 284	0.14 157	0.18 203	0.14 147	0.11 160	0.14 194	0.16 286	0.11 230	0.14 266	0.12 242	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.08 349

IER	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.16 290	0.25 338	0.26 365	0.18 347	0.25 371	0.17 306	0.20 433	0.16 322	0.14 320	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

hknet	0.15 360	0.11 402	0.13 235	0.22 460	0.11 395	0.14 284	0.15 225	0.34 470	0.25 351	0.17 317	0.22 321	0.22 373	0.18 405	0.17 354	0.12 242	0.07 245	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

iRaft-Stereo_20w	0.09 87	0.05 20	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.18 203	0.10 37	0.11 160	0.08 76	0.08 104	0.05 11	0.10 66	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

PSMNet-ADL	0.15 360	0.12 420	0.13 235	0.22 460	0.09 244	0.13 252	0.20 429	0.26 356	0.23 314	0.18 347	0.20 290	0.24 397	0.16 368	0.18 375	0.17 379	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.11 460	0.08 326	0.07 285

ADLNet2	0.16 383	0.09 318	0.13 235	0.16 148	0.09 244	0.20 418	0.16 290	0.31 431	0.39 468	0.16 301	0.20 290	0.20 346	0.18 405	0.21 432	0.22 445	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.07 285

PFNet+	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.16 148	0.09 244	0.05 4	0.12 68	0.17 174	0.21 290	0.16 301	0.19 278	0.14 243	0.10 205	0.11 113	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.11 446

TransformOpticalFlow	0.10 148	0.08 242	0.13 235	0.18 304	0.07 75	0.09 84	0.15 225	0.19 224	0.15 164	0.12 198	0.17 244	0.11 181	0.11 230	0.11 113	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.05 124

IIG-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.12 68	0.22 280	0.17 211	0.14 246	0.17 244	0.11 181	0.12 261	0.12 195	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

NF-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

OCTAStereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

ASMatch	0.11 191	0.06 61	0.13 235	0.16 148	0.10 346	0.07 30	0.14 157	0.17 174	0.17 211	0.12 198	0.16 223	0.16 286	0.10 205	0.13 240	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.08 349

RE-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

TVStereo	0.11 191	0.07 145	0.13 235	0.17 222	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.23 300	0.19 252	0.12 198	0.17 244	0.12 198	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.12 459

LMCR-Stereo	0.15 360	0.08 242	0.13 235	0.21 445	0.09 244	0.17 361	0.20 429	0.27 377	0.19 252	0.24 437	0.24 342	0.23 391	0.17 391	0.20 415	0.17 379	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.10 420	0.08 349

test_xeample	0.15 360	0.06 61	0.13 235	0.14 32	0.08 132	0.21 435	0.20 429	0.28 396	0.20 275	0.16 301	0.29 422	0.19 334	0.16 368	0.15 288	0.26 490	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

GANet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.13 14	0.08 132	0.14 284	0.17 324	0.22 280	0.21 290	0.17 317	0.24 342	0.23 391	0.15 342	0.16 322	0.15 348	0.10 406	0.06 313	0.07 200	0.08 343	0.08 326	0.07 285

PSMNet-RSSM	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.15 73	0.08 132	0.13 252	0.16 290	0.24 322	0.24 330	0.16 301	0.28 410	0.22 373	0.14 324	0.15 288	0.13 283	0.11 435	0.06 313	0.09 365	0.12 479	0.08 326	0.07 285

TDLM	0.17 403	0.12 420	0.13 235	0.24 490	0.10 346	0.18 380	0.18 369	0.36 492	0.30 405	0.21 400	0.28 410	0.28 438	0.18 405	0.23 456	0.18 397	0.11 435	0.07 385	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.08 349

UCFNet_RVC	0.14 316	0.08 242	0.13 235	0.11 1	0.10 346	0.20 418	0.10 30	0.24 322	0.22 304	0.17 317	0.20 290	0.23 391	0.15 342	0.17 354	0.15 348	0.12 460	0.07 385	0.10 413	0.13 489	0.11 443	0.10 420

iResNet_ROB	0.14 316	0.07 145	0.13 235	0.14 32	0.07 75	0.18 380	0.14 157	0.26 356	0.31 412	0.22 416	0.25 371	0.23 391	0.15 342	0.15 288	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.08 326	0.08 349

MultiAttention	0.29 514	0.08 242	0.14 270	0.19 361	0.12 426	1.45 577	1.33 578	0.36 492	0.37 458	0.19 363	0.21 311	0.24 397	0.11 230	0.38 528	0.18 397	0.06 117	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.10 420	0.09 393

FlowAnything_test	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.14 157	0.20 235	0.11 63	0.09 98	0.09 94	0.12 198	0.12 261	0.13 240	0.11 193	0.09 365	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.06 196	0.09 393

rvit_0105_3	0.15 360	0.09 318	0.14 270	0.19 361	0.12 426	0.15 310	0.25 494	0.25 338	0.29 395	0.15 273	0.17 244	0.20 346	0.13 299	0.17 354	0.14 320	0.13 483	0.11 472	0.12 463	0.14 492	0.07 263	0.06 204

rvit_stereo_0081_aga	0.11 191	0.09 318	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.14 80	0.19 252	0.10 131	0.18 269	0.16 286	0.09 173	0.12 195	0.09 54	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.06 204

GCAP-BAT	0.09 87	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.13 109	0.14 80	0.10 37	0.11 160	0.10 123	0.08 104	0.07 112	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

ITSA-stereo	0.15 360	0.10 376	0.14 270	0.19 361	0.08 132	0.12 213	0.14 157	0.30 421	0.49 509	0.17 317	0.19 278	0.22 373	0.15 342	0.17 354	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.08 326	0.08 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 191	0.05 20	0.14 270	0.15 73	0.20 524	0.09 84	0.17 324	0.21 258	0.15 164	0.11 160	0.14 194	0.10 160	0.07 112	0.10 66	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.09 393

rvit_stereo_0080	0.10 148	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.14 243	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.05 124

test_sample5	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

test_sample4	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.19 403	0.18 369	0.26 356	0.17 211	0.16 301	0.25 371	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.08 349

test_sample1	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.13 14	0.08 132	0.19 403	0.16 290	0.20 235	0.15 164	0.14 246	0.22 321	0.18 320	0.16 368	0.17 354	0.14 320	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.07 285

test_for_model	0.09 87	0.12 420	0.14 270	0.23 481	0.11 395	0.08 53	0.13 109	0.12 47	0.12 89	0.10 131	0.07 40	0.07 66	0.06 36	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.07 263	0.04 41

DualNet	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.17 211	0.17 317	0.27 396	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.08 349

ffm	0.12 257	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.10 66	0.07 1	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.06 204

ff1	0.13 282	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.15 111	0.19 252	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.06 204

mmx	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.27 377	0.25 351	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.08 326	0.08 349

ttt	0.14 316	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.15 310	0.18 369	0.27 377	0.29 395	0.16 301	0.24 342	0.17 306	0.13 299	0.13 240	0.14 320	0.11 435	0.08 411	0.09 365	0.08 343	0.09 388	0.08 349

whm_eth	0.10 148	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.10 123	0.14 243	0.08 147	0.12 195	0.10 127	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.05 124

xxx	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.17 361	0.17 324	0.27 377	0.25 351	0.15 273	0.25 371	0.19 334	0.13 299	0.14 266	0.20 416	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.08 326	0.08 349

EKT-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.10 346	0.13 252	0.14 157	0.18 203	0.21 290	0.11 160	0.08 76	0.12 198	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.07 285

testlalala_base	0.10 148	0.09 318	0.14 270	0.21 445	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.13 63	0.10 37	0.07 35	0.15 211	0.07 66	0.08 147	0.10 66	0.12 242	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.03 1	0.06 196	0.05 124

x	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.18 380	0.14 157	0.22 280	0.20 275	0.15 273	0.19 278	0.19 334	0.17 391	0.18 375	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

BUS	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.22 460	0.10 346	0.19 403	0.14 157	0.34 470	0.19 252	0.17 317	0.22 321	0.16 286	0.13 299	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

CRFU-Net	0.16 383	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.19 403	0.14 157	0.26 356	0.20 275	0.28 476	0.27 396	0.29 446	0.17 391	0.19 390	0.17 379	0.09 365	0.09 440	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.08 349

BSDual-CNN	0.15 360	0.09 318	0.14 270	0.22 460	0.10 346	0.14 284	0.15 225	0.34 470	0.19 252	0.17 317	0.22 321	0.25 411	0.16 368	0.15 288	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.07 263	0.07 285

psmg	0.14 316	0.09 318	0.14 270	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.17 324	0.29 407	0.19 252	0.17 317	0.21 311	0.25 411	0.16 368	0.15 288	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.06 204

CSP-Net	0.16 383	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.19 403	0.17 324	0.25 338	0.32 419	0.25 450	0.30 428	0.24 397	0.15 342	0.21 432	0.18 397	0.09 365	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

CIPLG	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.14 246	0.11 153	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

IPLGR_C	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.15 164	0.14 246	0.10 123	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

MIPNet	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.20 235	0.24 330	0.11 160	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.13 240	0.12 242	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

ACRE	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.17 222	0.08 132	0.12 213	0.15 225	0.17 174	0.14 147	0.14 246	0.10 123	0.16 286	0.09 173	0.16 322	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

SACVNet	0.18 417	0.12 420	0.14 270	0.17 222	0.13 449	0.22 443	0.18 369	0.31 431	0.30 405	0.23 428	0.31 436	0.30 455	0.22 446	0.22 445	0.17 379	0.11 435	0.08 411	0.10 413	0.10 428	0.12 458	0.14 495

AACVNet	0.16 383	0.08 242	0.14 270	0.15 73	0.10 346	0.18 380	0.15 225	0.23 300	0.24 330	0.27 461	0.27 396	0.28 438	0.17 391	0.19 390	0.16 364	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.07 278	0.10 420	0.09 393

GwcNet-ADL	0.13 282	0.08 242	0.14 270	0.20 416	0.09 244	0.11 178	0.20 429	0.30 421	0.24 330	0.13 225	0.14 194	0.18 320	0.14 324	0.13 240	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.06 204

OMP-Stereo	0.11 191	0.06 61	0.14 270	0.18 304	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.21 258	0.21 290	0.13 225	0.14 194	0.11 181	0.12 261	0.11 113	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.04 41

NRIStereo	0.11 191	0.08 242	0.14 270	0.18 304	0.08 132	0.10 133	0.14 157	0.16 138	0.15 164	0.12 198	0.14 194	0.13 223	0.12 261	0.13 240	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.07 285

FTStereo	0.12 257	0.06 61	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.07 30	0.15 225	0.21 258	0.18 237	0.12 198	0.24 342	0.12 198	0.12 261	0.13 240	0.13 283	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.10 420

DEmStereo	0.12 257	0.06 61	0.14 270	0.14 32	0.10 346	0.16 340	0.15 225	0.16 138	0.24 330	0.17 317	0.24 342	0.13 223	0.14 324	0.12 195	0.13 283	0.05 28	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

RAFT_R40	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.06 10	0.13 109	0.17 174	0.16 192	0.14 246	0.18 269	0.15 272	0.12 261	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

RAFT-RH_RVC	0.11 191	0.06 61	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.12 213	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.13 225	0.41 500	0.11 181	0.10 205	0.13 240	0.12 242	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.05 112	0.04 16	0.06 204

222	0.16 383	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.24 461	0.18 369	0.30 421	0.20 275	0.17 317	0.28 410	0.17 306	0.16 368	0.15 288	0.40 540	0.10 406	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.08 349

xxxx	0.15 360	0.07 145	0.14 270	0.14 32	0.08 132	0.23 456	0.18 369	0.31 431	0.19 252	0.14 246	0.28 410	0.22 373	0.14 324	0.15 288	0.26 490	0.09 365	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

GMStereo	0.13 282	0.14 461	0.14 270	0.18 304	0.09 244	0.15 310	0.16 290	0.20 235	0.24 330	0.16 301	0.17 244	0.10 160	0.10 205	0.16 322	0.13 283	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.06 204
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 282	0.07 145	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.15 310	0.16 290	0.28 396	0.27 374	0.14 246	0.17 244	0.12 198	0.13 299	0.14 266	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.06 204

DSFCA	0.16 383	0.09 318	0.14 270	0.16 148	0.10 346	0.20 418	0.19 408	0.28 396	0.31 412	0.23 428	0.24 342	0.22 373	0.15 342	0.19 390	0.20 416	0.10 406	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

DIP-Stereo	0.11 191	0.07 145	0.14 270	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.09 19	0.16 138	0.16 192	0.11 160	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.15 288	0.13 283	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 257	0.08 242	0.14 270	0.18 304	0.07 75	0.15 310	0.07 3	0.22 280	0.18 237	0.16 301	0.19 278	0.18 320	0.14 324	0.16 322	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

RASNet	0.14 316	0.07 145	0.14 270	0.16 148	0.08 132	0.18 380	0.14 157	0.29 407	0.20 275	0.17 317	0.25 371	0.21 355	0.18 405	0.20 415	0.19 410	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.08 343	0.06 196	0.06 204

CVANet_RVC	0.18 417	0.10 376	0.14 270	0.21 445	0.10 346	0.18 380	0.17 324	0.34 470	0.33 426	0.22 416	0.31 436	0.28 438	0.18 405	0.23 456	0.17 379	0.12 460	0.08 411	0.12 463	0.11 460	0.09 388	0.07 285

HSM	0.15 360	0.08 242	0.14 270	0.16 148	0.09 244	0.16 340	0.14 157	0.28 396	0.25 351	0.19 363	0.23 330	0.37 497	0.16 368	0.20 415	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.06 204

LE_ROB	0.50 546	0.07 145	0.14 270	0.15 73	0.08 132	0.24 461	0.16 290	0.22 280	1.81 578	4.63 581	0.67 542	0.47 530	0.44 539	0.20 415	0.29 508	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

UGAM-zero	0.09 87	0.05 20	0.15 321	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.13 109	0.19 224	0.15 164	0.11 160	0.15 211	0.07 66	0.07 112	0.09 35	0.09 54	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.05 103	0.06 204

rvit_stereo_0081	0.11 191	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.14 80	0.24 330	0.11 160	0.13 180	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.10 406	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

rvit_stereo_0082	0.11 191	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.10 133	0.14 157	0.14 80	0.24 330	0.11 160	0.13 180	0.13 223	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.10 406	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.05 124

test_sample3	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.14 32	0.09 244	0.19 403	0.17 324	0.26 356	0.18 237	0.16 301	0.22 321	0.19 334	0.15 342	0.17 354	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.06 191	0.09 388	0.08 349

MyStereo8	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.15 73	0.09 244	0.18 380	0.14 157	0.19 224	0.22 304	0.12 198	0.18 269	0.11 181	0.10 205	0.16 322	0.18 397	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.05 112	0.08 326	0.09 393

PCWNet_CMD	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.14 157	0.29 407	0.36 451	0.14 246	0.20 290	0.21 355	0.12 261	0.17 354	0.13 283	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

LL-Strereo2	0.10 148	0.10 376	0.15 321	0.18 304	0.08 132	0.15 310	0.09 19	0.17 174	0.14 147	0.14 246	0.10 123	0.09 129	0.07 112	0.16 322	0.10 127	0.05 28	0.05 188	0.10 413	0.07 278	0.06 196	0.05 124

qqq	0.13 282	0.09 318	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.13 252	0.15 225	0.23 300	0.16 192	0.15 273	0.19 278	0.16 286	0.16 368	0.15 288	0.16 364	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.07 285

NINENet	0.16 383	0.10 376	0.15 321	0.17 222	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.40 514	0.36 451	0.18 347	0.21 311	0.16 286	0.13 299	0.15 288	0.13 283	0.08 306	0.08 411	0.10 413	0.07 278	0.10 420	0.09 393

IPLG	0.10 148	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.08 132	0.11 178	0.14 157	0.20 235	0.15 164	0.12 198	0.17 244	0.07 66	0.07 112	0.14 266	0.13 283	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

GANet-ADL	0.13 282	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.10 346	0.18 380	0.15 225	0.30 421	0.20 275	0.13 225	0.18 269	0.19 334	0.12 261	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.05 112	0.07 263	0.08 349

PSM-softLoss	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.24 322	0.17 211	0.14 246	0.19 278	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.12 459

KMStereo	0.12 257	0.07 145	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.24 322	0.17 211	0.14 246	0.19 278	0.13 223	0.11 230	0.11 113	0.11 193	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.06 196	0.12 459

SST-Stereo	0.10 148	0.07 145	0.15 321	0.18 304	0.09 244	0.06 10	0.12 68	0.17 174	0.11 63	0.15 273	0.17 244	0.13 223	0.12 261	0.10 66	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

RAFT-345	0.11 191	0.07 145	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.08 53	0.12 68	0.15 111	0.10 37	0.11 160	0.36 463	0.09 129	0.09 173	0.11 113	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.04 16	0.05 124

GEStereo_RVC	0.17 403	0.12 420	0.15 321	0.22 460	0.11 395	0.19 403	0.17 324	0.32 442	0.48 503	0.20 386	0.25 371	0.17 306	0.13 299	0.21 432	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.08 349

CFNet_pseudo	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.13 252	0.14 157	0.27 377	0.34 438	0.14 246	0.21 311	0.22 373	0.13 299	0.18 375	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.07 263	0.07 285

ADLNet	0.16 383	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.10 346	0.16 340	0.17 324	0.32 442	0.27 374	0.22 416	0.27 396	0.24 397	0.16 368	0.18 375	0.21 436	0.10 406	0.06 313	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

ac_64	0.16 383	0.08 242	0.15 321	0.18 304	0.10 346	0.22 443	0.18 369	0.24 322	0.21 290	0.18 347	0.24 342	0.29 446	0.18 405	0.19 390	0.22 445	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.09 389	0.07 263	0.06 204

ACVNet	0.15 360	0.09 318	0.15 321	0.13 14	0.12 426	0.14 284	0.20 429	0.22 280	0.33 426	0.17 317	0.26 388	0.21 355	0.16 368	0.17 354	0.21 436	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

acv_ft	0.15 360	0.09 318	0.15 321	0.19 361	0.10 346	0.16 340	0.17 324	0.25 338	0.33 426	0.19 363	0.26 388	0.21 355	0.17 391	0.17 354	0.18 397	0.07 245	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.08 326	0.06 204

CFNet-ft	0.14 316	0.07 145	0.15 321	0.12 4	0.09 244	0.16 340	0.18 369	0.22 280	0.24 330	0.17 317	0.26 388	0.24 397	0.14 324	0.16 322	0.14 320	0.11 435	0.06 313	0.08 284	0.09 389	0.09 388	0.08 349

DMCA-RVC	0.17 403	0.10 376	0.15 321	0.24 490	0.11 395	0.18 380	0.18 369	0.25 338	0.24 330	0.21 400	0.26 388	0.25 411	0.27 483	0.18 375	0.20 416	0.12 460	0.08 411	0.13 478	0.10 428	0.10 420	0.08 349

MSMDNet	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.17 222	0.09 244	0.14 284	0.14 157	0.29 407	0.36 451	0.14 246	0.21 311	0.21 355	0.12 261	0.17 354	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

CFNet_RVC	0.14 316	0.07 145	0.15 321	0.12 4	0.09 244	0.16 340	0.18 369	0.22 280	0.24 330	0.17 317	0.26 388	0.24 397	0.14 324	0.16 322	0.14 320	0.11 435	0.06 313	0.08 284	0.09 389	0.09 388	0.08 349

ccs_rob	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.09 244	0.12 213	0.14 157	0.27 377	0.34 438	0.14 246	0.21 311	0.22 373	0.13 299	0.18 375	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

AdaStereo	0.15 360	0.11 402	0.15 321	0.18 304	0.09 244	0.20 418	0.11 50	0.32 442	0.28 388	0.20 386	0.23 330	0.20 346	0.13 299	0.19 390	0.14 320	0.12 460	0.05 188	0.10 413	0.07 278	0.09 388	0.07 285
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.
NVstereo2D	0.19 429	0.10 376	0.15 321	0.17 222	0.15 487	0.28 498	0.23 467	0.44 531	0.42 484	0.15 273	0.27 396	0.25 411	0.19 421	0.22 445	0.17 379	0.09 365	0.06 313	0.10 413	0.08 343	0.15 504	0.09 393

DeepPruner_ROB	0.16 383	0.11 402	0.15 321	0.17 222	0.10 346	0.17 361	0.15 225	0.32 442	0.21 290	0.19 363	0.21 311	0.22 373	0.18 405	0.20 415	0.15 348	0.13 483	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.11 443	0.10 420

iResNetv2_ROB	0.14 316	0.08 242	0.15 321	0.16 148	0.08 132	0.16 340	0.12 68	0.25 338	0.35 447	0.21 400	0.29 422	0.24 397	0.13 299	0.14 266	0.14 320	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.04 38	0.09 388	0.08 349

StereoDRNet-Refined	0.17 403	0.12 420	0.15 321	0.20 416	0.09 244	0.18 380	0.18 369	0.26 356	0.23 314	0.26 455	0.40 489	0.22 373	0.17 391	0.21 432	0.20 416	0.08 306	0.05 188	0.09 365	0.10 428	0.07 263	0.07 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 417	0.10 376	0.15 321	0.23 481	0.11 395	0.24 461	0.18 369	0.29 407	0.28 388	0.27 461	0.28 410	0.28 438	0.24 460	0.19 390	0.20 416	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.07 263	0.07 285

PSMNet_ROB	0.21 453	0.11 402	0.15 321	0.27 518	0.15 487	0.24 461	0.35 541	0.43 529	0.37 458	0.27 461	0.32 440	0.32 477	0.22 446	0.21 432	0.26 490	0.12 460	0.08 411	0.13 478	0.11 460	0.09 388	0.09 393

SGM_RVC	0.23 478	0.12 420	0.15 321	0.15 73	0.09 244	0.33 513	0.18 369	0.34 470	0.31 412	0.44 531	0.37 469	0.53 538	0.35 519	0.35 515	0.24 470	0.13 483	0.13 499	0.13 478	0.13 489	0.10 420	0.11 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.10 148	0.05 20	0.16 355	0.15 73	0.08 132	0.09 84	0.16 290	0.15 111	0.16 192	0.12 198	0.09 94	0.09 129	0.07 112	0.13 240	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.06 204

DCVSM-stereo	0.14 316	0.09 318	0.16 355	0.16 148	0.10 346	0.15 310	0.09 19	0.19 224	0.23 314	0.20 386	0.23 330	0.26 420	0.15 342	0.18 375	0.14 320	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.08 343	0.10 420	0.12 459

test_sample7	0.15 360	0.10 376	0.16 355	0.14 32	0.11 395	0.16 340	0.16 290	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.16 322	0.16 364	0.12 460	0.06 313	0.10 413	0.09 389	0.10 420	0.10 420

CFNet_ucs	0.15 360	0.08 242	0.16 355	0.16 148	0.11 395	0.14 284	0.14 157	0.30 421	0.34 438	0.16 301	0.24 342	0.23 391	0.14 324	0.18 375	0.15 348	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.09 388	0.09 393

HBP-ISP	0.18 417	0.13 449	0.16 355	0.15 73	0.11 395	0.08 53	0.13 109	0.28 396	0.29 395	0.22 416	0.33 452	0.21 355	0.25 469	0.23 456	0.17 379	0.14 496	0.16 517	0.21 524	0.17 518	0.10 420	0.08 349

UDGNet	0.14 316	0.13 449	0.16 355	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.16 290	0.21 258	0.27 374	0.20 386	0.20 290	0.16 286	0.13 299	0.16 322	0.13 283	0.10 406	0.06 313	0.09 365	0.07 278	0.06 196	0.07 285

dd	0.15 360	0.16 479	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.18 369	0.21 258	0.25 351	0.23 428	0.20 290	0.21 355	0.09 173	0.21 432	0.16 364	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.06 204

IPLGR	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.12 213	0.17 324	0.21 258	0.24 330	0.11 160	0.12 166	0.11 181	0.08 147	0.12 195	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.04 16	0.04 41

HHNet	0.11 191	0.06 61	0.16 355	0.15 73	0.14 469	0.07 30	0.13 109	0.20 235	0.17 211	0.14 246	0.25 371	0.11 181	0.08 147	0.13 240	0.10 127	0.05 28	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.05 103	0.09 393

Patchmatch Stereo++	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285
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
AAGNet	0.11 191	0.07 145	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.08 53	0.13 109	0.18 203	0.13 120	0.16 301	0.21 311	0.13 223	0.14 324	0.11 113	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.05 124

PSM-adaLoss	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

ROB_FTStereo_v2	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

ROB_FTStereo	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

HUI-Stereo	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

DeepStereo_RVC	0.11 191	0.08 242	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.08 53	0.12 68	0.17 174	0.12 89	0.13 225	0.14 194	0.12 198	0.12 261	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.08 349

iGMRVC	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

IRAFT_RVC	0.12 257	0.08 242	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.07 30	0.15 225	0.24 322	0.23 314	0.14 246	0.14 194	0.15 272	0.12 261	0.12 195	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.09 365	0.06 191	0.06 196	0.06 204

iRAFT	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.18 304	0.08 132	0.06 10	0.11 50	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

CRE-IMP	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.10 133	0.12 68	0.18 203	0.10 37	0.14 246	0.13 180	0.13 223	0.12 261	0.12 195	0.11 193	0.07 245	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.08 349

test-1	0.10 148	0.07 145	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.11 178	0.24 479	0.14 80	0.18 237	0.09 98	0.07 40	0.09 129	0.08 147	0.07 4	0.09 54	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

RAFT-IKP	0.11 191	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.08 132	0.06 10	0.12 68	0.16 138	0.13 120	0.15 273	0.16 223	0.14 243	0.12 261	0.11 113	0.10 127	0.06 117	0.04 22	0.08 284	0.06 191	0.08 326	0.07 285

GES	0.14 316	0.08 242	0.16 355	0.15 73	0.10 346	0.13 252	0.13 109	0.28 396	0.25 351	0.16 301	0.23 330	0.18 320	0.13 299	0.16 322	0.13 283	0.08 306	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.08 326	0.09 393

MMNet	0.17 403	0.09 318	0.16 355	0.20 416	0.11 395	0.27 491	0.20 429	0.25 338	0.41 477	0.22 416	0.30 428	0.21 355	0.20 433	0.17 354	0.20 416	0.06 117	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.08 326	0.07 285

DMCA	0.14 316	0.09 318	0.16 355	0.19 361	0.09 244	0.15 310	0.17 324	0.23 300	0.27 374	0.14 246	0.19 278	0.17 306	0.18 405	0.15 288	0.17 379	0.10 406	0.06 313	0.08 284	0.06 191	0.09 388	0.10 420

SGM-ForestM	0.32 523	0.12 420	0.16 355	0.16 148	0.11 395	0.39 530	0.19 408	0.41 520	0.50 512	0.52 538	0.54 525	1.32 568	0.42 537	0.40 536	0.27 498	0.14 496	0.16 517	0.16 508	0.16 511	0.12 458	0.12 459

MLCV	0.12 257	0.07 145	0.16 355	0.18 304	0.06 14	0.15 310	0.17 324	0.19 224	0.21 290	0.18 347	0.25 371	0.17 306	0.13 299	0.14 266	0.13 283	0.05 28	0.04 22	0.05 27	0.04 38	0.05 103	0.04 41

DN-CSS_ROB	0.13 282	0.13 449	0.16 355	0.18 304	0.10 346	0.16 340	0.08 8	0.22 280	0.18 237	0.17 317	0.22 321	0.13 223	0.13 299	0.12 195	0.13 283	0.05 28	0.05 188	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.06 204

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 471	0.17 383	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 50	0.08 4	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 35	0.08 17	0.08 306	0.04 22	0.05 27	0.03 1	0.05 103	0.04 41

PAM_32	0.09 87	0.05 20	0.17 383	0.15 73	0.08 132	0.10 133	0.15 225	0.14 80	0.15 164	0.09 98	0.08 76	0.09 129	0.07 112	0.14 266	0.08 17	0.06 117	0.05 188	0.06 107	0.06 191	0.05 103	0.06 204

rvit_0105_4	0.14 316	0.09 318	0.17 383	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.19 408	0.23 300	0.27 374	0.14 246	0.20 290	0.17 306	0.13 299	0.17 354	0.13 283	0.15 500	0.11 472	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.06 204

rvit_stereo_0083	0.12 257	0.08 242	0.17 383	0.16 148	0.09 244	0.11 178	0.15 225	0.14 80	0.26 365	0.11 160	0.14 194	0.13 223	0.10 205	0.12 195	0.12 242	0.10 406	0.08 411	0.09 365	0.07 278	0.07 263	0.05 124

DispNO	0.14 316	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.12 426	0.11 178	0.21 446	0.23 300	0.29 395	0.17 317	0.23 330	0.18 320	0.17 391	0.15 288	0.15 348	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.06 204

SMFormer	0.14 316	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.07 263	0.06 204

tta	0.14 316	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.07 200	0.06 191	0.06 196	0.06 204

qqq1	0.13 282	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

fff1	0.13 282	0.07 145	0.17 383	0.14 32	0.08 132	0.16 340	0.17 324	0.26 356	0.27 374	0.19 363	0.20 290	0.18 320	0.15 342	0.15 288	0.11 193	0.08 306	0.05 188	0.05 27	0.05 112	0.06 196	0.06 204

mmm	0.14 316	0.08 242	0.17 383	0.17 222	0.09 244	0.17 361	0.18 369	0.21 258	0.15 164	0.15 273	0.23 330	0.21 355	0.16 368	0.16 322	0.17 379	0.08 306	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.07 263	0.07 285

testlalala	0.08 48	0.07 145	0.17 383	0.16 148	0.08 132	0.09 84	0.12 68	0.15 111	0.10 37	0.07 35	0.09 94	0.06 18	0.06 36	0.11 113	0.09 54	0.05 28	0.04 22	0.06 107	0.04 38	0.04 16	0.04 41

ssnet_v2	0.17 403	0.10 376	0.17 383	0.17 222	0.11 395	0.21 435	0.21 446	0.33 461	0.25 351	0.22 416	0.22 321	0.27 428	0.18 405	0.22 445	0.20 416	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

PFNet	0.12 257	0.06 61	0.17 383	0.17 222	0.08 132	0.09 84	0.15 225	0.26 356	0.20 275	0.16 301	0.16 223	0.14 243	0.11 230	0.12 195	0.11 193	0.06 117	0.04 22	0.07 200	0.06 191	0.05 103	0.05 124

ARAFT	0.12 257	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.09 244	0.14 284	0.18 369	0.20 235	0.12 89	0.12 198	0.13 180	0.14 243	0.11 230	0.15 288	0.12 242	0.06 117	0.05 188	0.10 413	0.09 389	0.05 103	0.04 41

delet	0.17 403	0.08 242	0.17 383	0.19 361	0.11 395	0.20 418	0.21 446	0.30 421	0.37 458	0.17 317	0.26 388	0.19 334	0.19 421	0.19 390	0.21 436	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.11 460	0.06 196	0.06 204

hitnet-ft	0.18 417	0.09 318	0.17 383	0.14 32	0.09 244	0.26 481	0.20 429	0.25 338	0.26 365	0.24 437	0.32 440	0.31 468	0.22 446	0.24 465	0.21 436	0.12 460	0.07 385	0.10 413	0.08 343	0.12 458	0.11 446

AF-Net	0.22 462	0.17 490	0.17 383	0.26 506	0.13 449	0.25 472	0.24 479	0.32 442	0.50 512	0.25 450	0.33 452	0.38 501	0.26 475	0.28 486	0.25 479	0.11 435	0.10 460	0.16 508	0.11 460	0.11 443	0.10 420

CFNet	0.15 360	0.10 376	0.17 383	0.17 222	0.08 132	0.18 380	0.09 19	0.28 396	0.25 351	0.19 363	0.24 342	0.24 397	0.17 391	0.17 354	0.14 320	0.08 306	0.06 313	0.09 365	0.10 428	0.07 263	0.06 204

StereoDRNet	0.18 417	0.11 402	0.17 383	0.22 460	0.11 395	0.21 435	0.22 456	0.37 498	0.33 426	0.24 437	0.28 410	0.30 455	0.19 421	0.20 415	0.20 416	0.09 365	0.08 411	0.11 444	0.09 389	0.09 388	0.07 285

NCCL2	0.23 478	0.15 471	0.17 383	0.34 535	0.18 518	0.24 461	0.23 467	0.34 470	0.28 388	0.31 494	0.38 475	0.38 501	0.28 492	0.23 456	0.24 470	0.15 500	0.12 486	0.18 519	0.21 526	0.13 476	0.13 478

MDST_ROB	0.22 462	0.10 376	0.17 383	0.18 304	0.11 395	0.37 526	0.19 408	0.43 529	0.41 477	0.39 517	0.39 483	0.29 446	0.21 437	0.26 472	0.18 397	0.11 435	0.10 460	0.14 490	0.11 460	0.10 420	0.08 349

CBMV_ROB	0.19 429	0.13 449	0.17 383	0.16 148	0.11 395	0.15 310	0.13 109	0.26 356	0.28 388	0.27 461	0.30 428	0.27 428	0.24 460	0.23 456	0.16 364	0.15 500	0.17 522	0.22 528	0.20 524	0.10 420	0.11 446

CBMV	0.19 429	0.14 461	0.17 383	0.18 304	0.10 346	0.20 418	0.11 50	0.29 407	0.30 405	0.29 484	0.30 428	0.30 455	0.23 454	0.27 475	0.19 410	0.13 483	0.15 514	0.17 510	0.16 511	0.10 420	0.10 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DFGA-Net	0.13 282	0.11 402	0.18 406	0.17 222	0.10 346	0.12 213	0.13 109	0.22 280	0.25 351	0.16 301	0.16 223	0.13 223	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.07 245	0.05 188	0.08 284	0.07 278	0.05 103	0.05 124

rvit_0105_6	0.14 316	0.09 318	0.18 406	0.17 222	0.10 346	0.10 133	0.16 290	0.19 224	0.26 365	0.12 198	0.18 269	0.17 306	0.12 261	0.18 375	0.12 242	0.15 500	0.11 472	0.12 463	0.10 428	0.09 388	0.06 204

ToySt	0.17 403	0.11 402	0.18 406	0.17 222	0.11 395	0.16 340	0.25 494	0.24 322	0.33 426	0.19 363	0.24 342	0.26 420	0.24 460	0.19 390	0.20 416	0.07 245	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.09 388	0.08 349

DAS	0.15 360	0.08 242	0.18 406	0.19 361	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.27 377	0.29 395	0.18 347	0.25 371	0.21 355	0.15 342	0.16 322	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

SepStereo	0.15 360	0.08 242	0.18 406	0.19 361	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.27 377	0.29 395	0.18 347	0.25 371	0.21 355	0.15 342	0.25 470	0.12 242	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.07 263	0.07 285

psm_up	0.18 417	0.10 376	0.18 406	0.20 416	0.11 395	0.17 361	0.19 408	0.37 498	0.34 438	0.21 400	0.28 410	0.29 446	0.24 460	0.20 415	0.22 445	0.09 365	0.10 460	0.11 444	0.11 460	0.08 326	0.08 349

UNet	0.17 403	0.09 318	0.18 406	0.19 361	0.12 426	0.27 491	0.19 408	0.33 461	0.29 395	0.21 400	0.24 342	0.23 391	0.19 421	0.19 390	0.18 397	0.07 245	0.06 313	0.08 284	0.07 278	0.08 326	0.06 204

iResNet	0.13 282	0.10 376	0.18 406	0.19 361	0.08 132	0.13 252	0.18 369	0.20 235	0.26 365	0.15 273	0.23 330	0.15 272	0.13 299	0.14 266	0.14 320	0.06 117	0.04 22	0.06 107	0.05 112	0.06 196	0.05 124

NOSS_ROB	0.19 429	0.12 420	0.18 406	0.16 148	0.12 426	0.15 310	0.12 68	0.30 421	0.32 419	0.20 386	0.22 321	0.27 428	0.23 454	0.21 432	0.16 364	0.16 516	0.18 524	0.23 529	0.21 526	0.12 458	0.13 478

SGM-Forest	0.20 441	0.14 461	0.18 406	0.19 361	0.13 449	0.20 418	0.22 456	0.33 461	0.30 405	0.24 437	0.29 422	0.28 438	0.19 421	0.23 456	0.17 379	0.15 500	0.16 517	0.15 502	0.14 492	0.12 458	0.12 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 506	0.13 449	0.18 406	0.15 73	0.11 395	0.32 507	0.24 479	0.40 514	0.36 451	0.52 538	0.57 535	0.67 549	0.40 529	0.35 515	0.26 490	0.14 496	0.13 499	0.13 478	0.11 460	0.11 443	0.10 420
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
TCMNet	0.19 429	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.18 518	0.20 418	0.24 479	0.27 377	0.36 451	0.23 428	0.26 388	0.25 411	0.19 421	0.19 390	0.23 457	0.13 483	0.11 472	0.11 444	0.12 479	0.13 476	0.12 459

YMNet	0.20 441	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.32 442	0.34 438	0.27 461	0.34 456	0.30 455	0.18 405	0.18 375	0.22 445	0.10 406	0.13 499	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

YMNet_1	0.20 441	0.12 420	0.19 417	0.20 416	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.32 442	0.34 438	0.27 461	0.34 456	0.30 455	0.18 405	0.18 375	0.22 445	0.10 406	0.13 499	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

ISRNet	0.18 417	0.08 242	0.19 417	0.19 361	0.13 449	0.15 310	0.12 68	0.30 421	0.32 419	0.21 400	0.25 371	0.27 428	0.17 391	0.17 354	0.20 416	0.20 529	0.08 411	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.17 521

SDNR	0.19 429	0.08 242	0.19 417	0.16 148	0.12 426	0.77 562	0.14 157	0.25 338	0.32 419	0.19 363	0.24 342	0.19 334	0.13 299	0.19 390	0.15 348	0.16 516	0.18 524	0.14 490	0.11 460	0.08 326	0.11 446

fast-acv-ft	0.18 417	0.11 402	0.19 417	0.19 361	0.12 426	0.24 461	0.21 446	0.25 338	0.34 438	0.22 416	0.34 456	0.27 428	0.20 433	0.21 432	0.23 457	0.09 365	0.09 440	0.08 284	0.10 428	0.08 326	0.07 285

UDG	0.21 453	0.17 490	0.19 417	0.23 481	0.15 487	0.30 505	0.20 429	0.33 461	0.35 447	0.23 428	0.28 410	0.31 468	0.27 483	0.20 415	0.22 445	0.15 500	0.12 486	0.13 478	0.09 389	0.14 489	0.14 495

APVNet	0.22 462	0.12 420	0.19 417	0.18 304	0.14 469	0.32 507	0.31 537	0.39 510	0.32 419	0.27 461	0.40 489	0.30 455	0.29 500	0.26 472	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.11 444	0.14 492	0.12 458	0.12 459

GwcNet	0.20 441	0.13 449	0.19 417	0.18 304	0.12 426	0.24 461	0.19 408	0.35 485	0.43 489	0.20 386	0.32 440	0.33 480	0.20 433	0.22 445	0.24 470	0.11 435	0.09 440	0.09 365	0.09 389	0.09 388	0.10 420

HGLStereo	0.17 403	0.08 242	0.19 417	0.17 222	0.12 426	0.18 380	0.18 369	0.31 431	0.32 419	0.21 400	0.32 440	0.25 411	0.18 405	0.19 390	0.20 416	0.09 365	0.09 440	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.10 420

XPNet_ROB	0.22 462	0.11 402	0.19 417	0.22 460	0.13 449	0.22 443	0.19 408	0.34 470	0.40 474	0.30 488	0.39 483	0.39 509	0.26 475	0.26 472	0.28 505	0.15 500	0.10 460	0.10 413	0.10 428	0.13 476	0.12 459

pmcnn	0.15 360	0.07 145	0.19 417	0.15 73	0.07 75	0.20 418	0.15 225	0.24 322	0.26 365	0.21 400	0.34 456	0.28 438	0.18 405	0.18 375	0.17 379	0.07 245	0.05 188	0.05 27	0.04 38	0.07 263	0.06 204

xyz-stereo	0.13 282	0.07 145	0.20 429	0.15 73	0.05 1	0.20 418	0.15 225	0.17 174	0.31 412	0.15 273	0.29 422	0.26 420	0.16 368	0.13 240	0.12 242	0.05 28	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.04 16	0.04 41

DualNet (step1)	0.16 383	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.16 322	0.16 364	0.15 500	0.06 313	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

test_sample9	0.18 417	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.27 377	0.23 314	0.20 386	0.20 290	0.24 397	0.19 421	0.19 390	0.17 379	0.15 500	0.30 547	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

test_sample8	0.19 429	0.12 420	0.20 429	0.12 4	0.14 469	0.17 361	0.13 109	0.31 431	0.21 290	0.27 461	0.22 321	0.36 492	0.25 469	0.19 390	0.17 379	0.15 500	0.30 547	0.14 490	0.14 492	0.14 489	0.12 459

dad	0.17 403	0.20 508	0.20 429	0.16 148	0.11 395	0.20 418	0.18 369	0.21 258	0.28 388	0.30 488	0.24 342	0.29 446	0.13 299	0.19 390	0.16 364	0.18 522	0.09 440	0.11 444	0.09 389	0.11 443	0.07 285

RAFT + AFF	0.13 282	0.07 145	0.20 429	0.20 416	0.10 346	0.14 284	0.24 479	0.26 356	0.20 275	0.11 160	0.10 123	0.12 198	0.10 205	0.15 288	0.12 242	0.07 245	0.06 313	0.09 365	0.08 343	0.06 196	0.08 349

edge stereo	0.22 462	0.13 449	0.20 429	0.21 445	0.13 449	0.23 456	0.16 290	0.32 442	0.42 484	0.32 500	0.40 489	0.38 501	0.35 519	0.25 470	0.24 470	0.13 483	0.11 472	0.14 490	0.11 460	0.12 458	0.13 478

DRN-Test	0.19 429	0.11 402	0.20 429	0.22 460	0.10 346	0.22 443	0.22 456	0.39 510	0.37 458	0.24 437	0.32 440	0.26 420	0.21 437	0.22 445	0.24 470	0.11 435	0.07 385	0.11 444	0.10 428	0.09 388	0.07 285

DDVS	0.15 360	0.10 376	0.21 437	0.16 148	0.12 426	0.15 310	0.14 157	0.25 338	0.19 252	0.18 347	0.29 422	0.27 428	0.12 261	0.19 390	0.15 348	0.09 365	0.06 313	0.09 365	0.07 278	0.11 443	0.11 446

DDUNet	0.22 462	0.17 490	0.21 437	0.22 460	0.15 487	0.25 472	0.24 479	0.29 407	0.30 405	0.31 494	0.36 463	0.33 480	0.25 469	0.24 465	0.20 416	0.18 522	0.13 499	0.17 510	0.11 460	0.16 511	0.16 513

RP	0.21 453	0.13 449	0.21 437	0.23 481	0.11 395	0.21 435	0.20 429	0.25 338	0.44 494	0.21 400	0.38 475	0.36 492	0.24 460	0.27 475	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.13 478	0.12 479	0.12 458	0.14 495

stereogan	0.22 462	0.11 402	0.21 437	0.20 416	0.12 426	0.31 506	0.19 408	0.35 485	0.44 494	0.22 416	0.39 483	0.35 490	0.27 483	0.33 506	0.22 445	0.10 406	0.12 486	0.10 413	0.10 428	0.14 489	0.13 478

Nwc_Net	0.23 478	0.16 479	0.21 437	0.25 501	0.14 469	0.24 461	0.26 502	0.37 498	0.38 465	0.22 416	0.41 500	0.30 455	0.28 492	0.28 486	0.25 479	0.11 435	0.10 460	0.17 510	0.20 524	0.10 420	0.10 420

GANet	0.21 453	0.12 420	0.21 437	0.24 490	0.13 449	0.22 443	0.22 456	0.41 520	0.26 365	0.31 494	0.42 506	0.37 497	0.28 492	0.23 456	0.22 445	0.10 406	0.12 486	0.10 413	0.09 389	0.10 420	0.08 349

FAT-Stereo	0.20 441	0.12 420	0.22 443	0.21 445	0.12 426	0.17 361	0.18 369	0.34 470	0.39 468	0.27 461	0.37 469	0.34 486	0.32 512	0.21 432	0.20 416	0.09 365	0.11 472	0.10 413	0.09 389	0.11 443	0.14 495

RYNet	0.22 462	0.12 420	0.22 443	0.19 361	0.17 512	0.46 533	0.26 502	0.38 506	0.48 503	0.24 437	0.28 410	0.34 486	0.23 454	0.20 415	0.30 513	0.10 406	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.13 476	0.15 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 403	0.10 376	0.22 443	0.20 416	0.10 346	0.15 310	0.18 369	0.31 431	0.25 351	0.21 400	0.30 428	0.25 411	0.17 391	0.21 432	0.20 416	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.07 263	0.08 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 429	0.09 318	0.22 443	0.17 222	0.10 346	0.25 472	0.18 369	0.27 377	0.44 494	0.22 416	0.31 436	0.33 480	0.26 475	0.28 486	0.28 505	0.08 306	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.09 388	0.09 393

FBW_ROB	0.24 485	0.17 490	0.22 443	0.26 506	0.14 469	0.25 472	0.22 456	0.41 520	0.41 477	0.41 524	0.41 500	0.42 516	0.27 483	0.31 496	0.23 457	0.09 365	0.14 508	0.14 490	0.12 479	0.11 443	0.09 393

ETE_ROB	0.23 478	0.17 490	0.22 443	0.25 501	0.13 449	0.26 481	0.29 524	0.31 431	0.36 451	0.28 476	0.36 463	0.45 523	0.26 475	0.27 475	0.26 490	0.11 435	0.08 411	0.12 463	0.09 389	0.14 489	0.13 478

LALA_ROB	0.25 496	0.16 479	0.22 443	0.26 506	0.17 512	0.27 491	0.27 509	0.42 525	0.37 458	0.33 504	0.38 475	0.51 534	0.26 475	0.28 486	0.27 498	0.16 516	0.09 440	0.12 463	0.11 460	0.13 476	0.12 459

PWCDC_ROB	0.20 441	0.13 449	0.22 443	0.24 490	0.11 395	0.19 403	0.15 225	0.33 461	0.54 521	0.29 484	0.50 521	0.21 355	0.15 342	0.27 475	0.20 416	0.11 435	0.09 440	0.10 413	0.08 343	0.11 443	0.09 393

WCMA_ROB	0.24 485	0.11 402	0.22 443	0.17 222	0.14 469	0.32 507	0.15 225	0.32 442	0.32 419	0.38 515	0.53 523	0.40 513	0.34 517	0.34 509	0.25 479	0.11 435	0.12 486	0.12 463	0.10 428	0.14 489	0.14 495

MSAF-DinoV2	0.22 462	0.11 402	0.23 452	0.17 222	0.10 346	0.27 491	0.16 290	0.37 498	0.55 522	0.21 400	0.27 396	0.47 530	0.27 483	0.35 515	0.39 537	0.09 365	0.06 313	0.07 200	0.09 389	0.12 458	0.10 420

sCroCo_RVC	0.12 257	0.09 318	0.23 452	0.24 490	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.17 174	0.14 147	0.10 131	0.13 180	0.12 198	0.07 112	0.14 266	0.11 193	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.05 103	0.07 285

ccnet	0.29 514	0.28 533	0.23 452	0.20 416	0.28 540	0.41 532	0.21 446	0.45 534	0.33 426	0.36 510	0.46 513	0.36 492	0.30 504	0.39 532	0.42 544	0.23 541	0.14 508	0.21 524	0.17 518	0.23 530	0.18 524

PS-NSSS	0.20 441	0.21 514	0.23 452	0.20 416	0.10 346	0.19 403	0.17 324	0.36 492	0.25 351	0.27 461	0.33 452	0.27 428	0.24 460	0.20 415	0.20 416	0.15 500	0.12 486	0.17 510	0.14 492	0.10 420	0.08 349

GMStereo_Zeroshot	0.16 383	0.13 449	0.24 456	0.20 416	0.10 346	0.17 361	0.13 109	0.29 407	0.25 351	0.23 428	0.32 440	0.25 411	0.11 230	0.19 390	0.14 320	0.09 365	0.06 313	0.11 444	0.06 191	0.12 458	0.08 349

sAnonymous2	0.13 282	0.12 420	0.24 456	0.20 416	0.12 426	0.17 361	0.13 109	0.26 356	0.21 290	0.11 160	0.11 153	0.13 223	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.09 365	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.15 504	0.10 420

CroCo_RVC	0.13 282	0.12 420	0.24 456	0.20 416	0.12 426	0.17 361	0.13 109	0.26 356	0.21 290	0.11 160	0.11 153	0.13 223	0.08 147	0.10 66	0.10 127	0.09 365	0.05 188	0.08 284	0.06 191	0.15 504	0.10 420

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 462	0.21 514	0.24 456	0.26 506	0.11 395	0.23 456	0.14 157	0.39 510	0.24 330	0.32 500	0.36 463	0.30 455	0.21 437	0.19 390	0.21 436	0.17 521	0.14 508	0.21 524	0.16 511	0.12 458	0.12 459

NaN_ROB	0.22 462	0.19 504	0.24 456	0.25 501	0.13 449	0.29 502	0.26 502	0.33 461	0.41 477	0.31 494	0.31 436	0.32 477	0.23 454	0.30 495	0.21 436	0.11 435	0.17 522	0.10 413	0.10 428	0.08 326	0.09 393

rvit_105_1	0.19 429	0.11 402	0.25 461	0.21 445	0.16 497	0.21 435	0.27 509	0.31 431	0.41 477	0.19 363	0.20 290	0.22 373	0.17 391	0.19 390	0.17 379	0.12 460	0.12 486	0.13 478	0.15 507	0.08 326	0.07 285

rvit_stereo_0075_2	0.17 403	0.12 420	0.25 461	0.23 481	0.16 497	0.13 252	0.10 30	0.30 421	0.27 374	0.20 386	0.28 410	0.22 373	0.15 342	0.18 375	0.13 283	0.16 516	0.10 460	0.17 510	0.10 428	0.10 420	0.09 393

S-Stereo	0.20 441	0.12 420	0.25 461	0.21 445	0.13 449	0.20 418	0.18 369	0.32 442	0.43 489	0.23 428	0.36 463	0.28 438	0.30 504	0.19 390	0.22 445	0.09 365	0.12 486	0.10 413	0.10 428	0.13 476	0.13 478

GCST	0.37 531	0.42 548	0.26 464	1.02 572	0.39 547	0.18 380	0.08 8	0.20 235	0.17 211	0.28 476	0.25 371	0.15 272	0.12 261	0.16 322	0.14 320	0.64 565	0.43 554	0.75 562	0.65 565	0.63 559	0.46 558

CBFPSM	0.14 316	0.06 61	0.26 464	0.17 222	0.09 244	0.13 252	0.15 225	0.22 280	0.23 314	0.20 386	0.27 396	0.24 397	0.16 368	0.16 322	0.18 397	0.06 117	0.06 313	0.06 107	0.07 278	0.07 263	0.07 285

pcwnet_v2	0.19 429	0.10 376	0.26 464	0.17 222	0.14 469	0.18 380	0.15 225	0.37 498	0.46 501	0.19 363	0.24 342	0.21 355	0.19 421	0.20 415	0.19 410	0.13 483	0.10 460	0.10 413	0.10 428	0.11 443	0.13 478

FINET	0.21 453	0.18 501	0.26 464	0.18 304	0.16 497	0.23 456	0.23 467	0.32 442	0.48 503	0.25 450	0.32 440	0.22 373	0.22 446	0.22 445	0.17 379	0.18 522	0.16 517	0.11 444	0.10 428	0.15 504	0.13 478

PDISCO_ROB	0.27 506	0.16 479	0.26 464	0.28 521	0.20 524	0.32 507	0.26 502	0.44 531	0.57 527	0.28 476	0.40 489	0.45 523	0.29 500	0.33 506	0.34 527	0.12 460	0.09 440	0.17 510	0.16 511	0.17 518	0.13 478

MSMD_ROB	0.31 521	0.26 528	0.26 464	0.24 490	0.21 527	0.34 516	0.25 494	0.34 470	0.39 468	0.40 520	0.69 544	0.45 523	0.40 529	0.34 509	0.27 498	0.20 529	0.19 527	0.26 532	0.25 535	0.23 530	0.22 534

PWC_ROB	0.21 453	0.16 479	0.26 464	0.18 304	0.11 395	0.22 443	0.13 109	0.32 442	0.49 509	0.30 488	0.40 489	0.32 477	0.24 460	0.31 496	0.22 445	0.10 406	0.07 385	0.11 444	0.08 343	0.11 443	0.10 420

Syn2CoEx	0.21 453	0.16 479	0.27 471	0.29 528	0.14 469	0.26 481	0.20 429	0.33 461	0.31 412	0.28 476	0.36 463	0.27 428	0.25 469	0.19 390	0.24 470	0.16 516	0.12 486	0.14 490	0.11 460	0.09 388	0.08 349

STTStereo	0.18 417	0.12 420	0.27 471	0.20 416	0.11 395	0.16 340	0.21 446	0.29 407	0.23 314	0.21 400	0.30 428	0.29 446	0.18 405	0.20 415	0.19 410	0.12 460	0.11 472	0.11 444	0.14 492	0.09 388	0.08 349

MANE	0.45 542	0.27 529	0.27 471	0.27 518	0.24 533	0.47 535	0.31 537	0.55 548	0.59 531	0.72 551	1.13 570	1.15 562	0.61 553	0.52 546	0.37 533	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.31 546	0.25 537	0.24 536

GANetREF_RVC	0.31 521	0.34 541	0.27 471	0.35 537	0.16 497	0.32 507	0.41 547	0.48 538	0.51 519	0.35 507	0.35 460	0.34 486	0.33 513	0.39 532	0.32 521	0.27 545	0.20 530	0.29 542	0.15 507	0.18 521	0.17 521
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
CSAN	0.29 514	0.24 522	0.27 471	0.34 535	0.19 521	0.33 513	0.42 550	0.37 498	0.50 512	0.38 515	0.40 489	0.44 521	0.33 513	0.28 486	0.30 513	0.20 529	0.16 517	0.19 521	0.19 523	0.14 489	0.15 502

FC-DCNN v2	0.33 526	0.27 529	0.28 476	0.26 506	0.23 531	0.37 526	0.28 515	0.40 514	0.43 489	0.45 532	0.56 532	0.51 534	0.40 529	0.37 526	0.29 508	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536

ACV-stereo	0.15 360	0.10 376	0.28 476	0.18 304	0.12 426	0.14 284	0.12 68	0.23 300	0.21 290	0.19 363	0.23 330	0.22 373	0.15 342	0.23 456	0.17 379	0.07 245	0.06 313	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.07 285

Anonymous_2	0.22 462	0.17 490	0.28 476	0.15 73	0.16 497	0.32 507	0.22 456	0.22 280	0.17 211	0.23 428	0.24 342	0.26 420	0.27 483	0.27 475	0.23 457	0.22 537	0.25 543	0.17 510	0.17 518	0.17 518	0.17 521

FCDSN-DC	0.33 526	0.28 533	0.28 476	0.30 530	0.24 533	0.39 530	0.28 515	0.42 525	0.42 484	0.43 530	0.53 523	0.51 534	0.41 534	0.36 521	0.30 513	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 478	0.12 420	0.28 476	0.21 445	0.13 449	0.28 498	0.16 290	0.35 485	0.66 544	0.27 461	0.33 452	0.30 455	0.21 437	0.31 496	0.29 508	0.10 406	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.13 476	0.13 478

DANet	0.21 453	0.15 471	0.28 476	0.25 501	0.13 449	0.22 443	0.19 408	0.27 377	0.27 374	0.28 476	0.32 440	0.35 490	0.31 508	0.31 496	0.23 457	0.11 435	0.09 440	0.11 444	0.10 428	0.13 476	0.11 446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 526	0.27 529	0.28 476	0.26 506	0.23 531	0.37 526	0.28 515	0.40 514	0.43 489	0.45 532	0.55 527	0.51 534	0.40 529	0.37 526	0.30 513	0.21 533	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.25 537	0.24 536

SANet	0.24 485	0.14 461	0.28 476	0.21 445	0.11 395	0.27 491	0.24 479	0.38 506	0.64 541	0.36 510	0.40 489	0.43 519	0.26 475	0.27 475	0.24 470	0.12 460	0.09 440	0.10 413	0.09 389	0.13 476	0.11 446

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 417	0.09 318	0.29 484	0.15 73	0.10 346	0.22 443	0.20 429	0.26 356	0.39 468	0.25 450	0.42 506	0.24 397	0.15 342	0.20 415	0.19 410	0.07 245	0.05 188	0.06 107	0.05 112	0.10 420	0.09 393

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 520	0.24 522	0.29 484	0.36 539	0.16 497	0.34 516	0.30 531	0.32 442	0.42 484	0.40 520	0.46 513	0.38 501	0.31 508	0.34 509	0.28 505	0.19 527	0.20 530	0.26 532	0.29 542	0.18 521	0.19 529

RGC	0.25 496	0.20 508	0.29 484	0.28 521	0.16 497	0.22 443	0.23 467	0.32 442	0.44 494	0.27 461	0.40 489	0.38 501	0.27 483	0.36 521	0.22 445	0.11 435	0.13 499	0.17 510	0.17 518	0.14 489	0.16 513

SQANet	0.23 478	0.23 519	0.30 487	0.30 530	0.19 521	0.27 491	0.13 109	0.29 407	0.33 426	0.24 437	0.37 469	0.31 468	0.22 446	0.27 475	0.23 457	0.15 500	0.10 460	0.21 524	0.16 511	0.21 526	0.15 502

SHD	0.26 504	0.15 471	0.30 487	0.24 490	0.18 518	0.22 443	0.15 225	0.38 506	0.71 548	0.32 500	0.41 500	0.36 492	0.28 492	0.32 503	0.29 508	0.12 460	0.11 472	0.14 490	0.13 489	0.16 511	0.20 530

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 87	0.10 376	0.31 489	0.15 73	0.06 14	0.08 53	0.14 157	0.10 19	0.10 37	0.07 35	0.07 40	0.06 18	0.04 1	0.11 113	0.07 1	0.12 460	0.04 22	0.07 200	0.05 112	0.05 103	0.05 124

Wz-Net-MNSev	0.22 462	0.13 449	0.31 489	0.20 416	0.14 469	0.36 525	0.24 479	0.33 461	0.44 494	0.28 476	0.40 489	0.38 501	0.19 421	0.24 465	0.25 479	0.09 365	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.12 458	0.10 420

FADNet-RVC-Resample	0.16 383	0.11 402	0.31 489	0.22 460	0.11 395	0.19 403	0.14 157	0.25 338	0.24 330	0.24 437	0.27 396	0.20 346	0.15 342	0.16 322	0.15 348	0.07 245	0.08 411	0.12 463	0.10 428	0.09 388	0.10 420

NCC-stereo	0.24 485	0.15 471	0.31 489	0.26 506	0.16 497	0.20 418	0.30 531	0.40 514	0.40 474	0.24 437	0.38 475	0.33 480	0.28 492	0.36 521	0.27 498	0.12 460	0.11 472	0.15 502	0.22 529	0.13 476	0.13 478

Abc-Net	0.24 485	0.15 471	0.31 489	0.26 506	0.16 497	0.20 418	0.30 531	0.40 514	0.40 474	0.24 437	0.38 475	0.33 480	0.28 492	0.36 521	0.27 498	0.12 460	0.11 472	0.15 502	0.22 529	0.13 476	0.13 478
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 510	0.16 479	0.31 489	0.18 304	0.13 449	0.54 541	0.42 550	0.51 543	0.67 545	0.29 484	0.38 475	0.38 501	0.29 500	0.31 496	0.23 457	0.11 435	0.10 460	0.11 444	0.08 343	0.20 525	0.16 513

GASNet	0.22 462	0.23 519	0.33 495	0.26 506	0.17 512	0.26 481	0.16 290	0.44 531	0.42 484	0.27 461	0.24 342	0.30 455	0.15 342	0.27 475	0.18 397	0.12 460	0.08 411	0.12 463	0.11 460	0.16 511	0.07 285

Anonymous3	0.16 383	0.13 449	0.33 495	0.26 506	0.14 469	0.27 491	0.17 324	0.28 396	0.28 388	0.15 273	0.17 244	0.14 243	0.10 205	0.15 288	0.12 242	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.08 326	0.11 446

DGSMNet	0.24 485	0.19 504	0.33 495	0.21 445	0.24 533	0.24 461	0.20 429	0.35 485	0.41 477	0.24 437	0.32 440	0.38 501	0.21 437	0.29 492	0.23 457	0.12 460	0.11 472	0.14 490	0.16 511	0.23 530	0.23 535

SAMSARA	0.40 535	0.28 533	0.33 495	0.55 553	0.39 547	0.82 563	1.23 577	0.47 537	0.51 519	0.36 510	0.35 460	0.55 540	0.39 526	0.38 528	0.39 537	0.15 500	0.20 530	0.15 502	0.14 492	0.23 530	0.20 530

ADCP+	0.20 441	0.10 376	0.33 495	0.20 416	0.12 426	0.22 443	0.26 502	0.31 431	0.34 438	0.26 455	0.37 469	0.22 373	0.22 446	0.27 475	0.27 498	0.09 365	0.06 313	0.08 284	0.08 343	0.09 388	0.10 420

PA-Net	0.23 478	0.18 501	0.33 495	0.28 521	0.22 529	0.21 435	0.38 546	0.29 407	0.39 468	0.22 416	0.32 440	0.25 411	0.26 475	0.20 415	0.25 479	0.09 365	0.23 541	0.15 502	0.22 529	0.09 388	0.13 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 537	0.29 536	0.33 495	0.28 521	0.24 533	0.54 541	0.36 542	0.49 540	0.59 531	0.72 551	0.74 550	0.65 547	0.54 546	0.54 550	0.40 540	0.22 537	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 537	0.29 536	0.33 495	0.27 518	0.24 533	0.60 546	0.36 542	0.50 542	0.50 512	0.71 549	0.79 554	0.67 549	0.54 546	0.51 544	0.42 544	0.22 537	0.20 530	0.27 535	0.26 536	0.26 541	0.25 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 496	0.15 471	0.34 503	0.17 222	0.13 449	0.23 456	0.14 157	0.34 470	0.33 426	0.41 524	0.55 527	0.41 515	0.37 523	0.34 509	0.27 498	0.11 435	0.15 514	0.11 444	0.11 460	0.12 458	0.16 513

FADNet	0.21 453	0.22 518	0.36 504	0.18 304	0.17 512	0.24 461	0.13 109	0.31 431	0.31 412	0.23 428	0.25 371	0.27 428	0.21 437	0.19 390	0.15 348	0.13 483	0.15 514	0.12 463	0.15 507	0.16 511	0.18 524

G-Net	0.24 485	0.16 479	0.36 504	0.22 460	0.16 497	0.51 539	0.23 467	0.29 407	0.34 438	0.36 510	0.38 475	0.31 468	0.29 500	0.27 475	0.26 490	0.11 435	0.09 440	0.12 463	0.09 389	0.16 511	0.13 478

AnyNet_C32	0.26 504	0.16 479	0.36 504	0.20 416	0.16 497	0.25 472	0.30 531	0.32 442	0.44 494	0.31 494	0.49 517	0.30 455	0.33 513	0.40 536	0.33 525	0.12 460	0.12 486	0.12 463	0.14 492	0.14 489	0.15 502

CC-Net-ROB	0.28 510	0.31 538	0.36 504	0.29 528	0.15 487	0.25 472	0.19 408	0.45 534	0.33 426	0.39 517	0.37 469	0.39 509	0.31 508	0.27 475	0.26 490	0.24 543	0.19 527	0.30 544	0.23 533	0.18 521	0.15 502

w-ln-seven-2	0.20 441	0.14 461	0.37 508	0.22 460	0.12 426	0.20 418	0.21 446	0.28 396	0.37 458	0.25 450	0.37 469	0.27 428	0.22 446	0.21 432	0.23 457	0.08 306	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.10 420	0.09 393

Wz-Net-LNSev	0.22 462	0.16 479	0.38 509	0.21 445	0.13 449	0.25 472	0.23 467	0.32 442	0.43 489	0.30 488	0.41 500	0.31 468	0.18 405	0.22 445	0.25 479	0.10 406	0.09 440	0.08 284	0.08 343	0.12 458	0.11 446

FADNet-RVC	0.20 441	0.20 508	0.38 509	0.21 445	0.16 497	0.20 418	0.15 225	0.26 356	0.26 365	0.26 455	0.32 440	0.26 420	0.21 437	0.22 445	0.19 410	0.12 460	0.13 499	0.12 463	0.14 492	0.13 476	0.18 524

PVD	0.39 532	0.20 508	0.39 511	0.31 534	0.22 529	0.29 502	0.43 552	0.52 544	0.96 562	0.55 541	0.79 554	0.53 538	0.59 552	0.52 546	0.38 535	0.19 527	0.14 508	0.17 510	0.14 492	0.24 536	0.31 548

z-ln-s-r	0.17 403	0.10 376	0.40 512	0.19 361	0.08 132	0.17 361	0.18 369	0.22 280	0.33 426	0.18 347	0.40 489	0.22 373	0.17 391	0.20 415	0.23 457	0.07 245	0.05 188	0.07 200	0.07 278	0.07 263	0.05 124

FADNet_RVC	0.16 383	0.14 461	0.40 512	0.20 416	0.11 395	0.13 252	0.13 109	0.26 356	0.22 304	0.21 400	0.23 330	0.20 346	0.17 391	0.14 266	0.16 364	0.08 306	0.08 411	0.12 463	0.09 389	0.11 443	0.10 420

ADCMid	0.25 496	0.15 471	0.40 512	0.20 416	0.14 469	0.25 472	0.26 502	0.34 470	0.38 465	0.36 510	0.44 511	0.34 486	0.40 529	0.35 515	0.33 525	0.10 406	0.09 440	0.11 444	0.11 460	0.13 476	0.12 459

PSMNet-RUCA	0.27 506	0.33 540	0.41 515	0.36 539	0.32 546	0.18 380	0.19 408	0.42 525	0.30 405	0.33 504	0.41 500	0.39 509	0.25 469	0.31 496	0.20 416	0.18 522	0.10 460	0.25 531	0.15 507	0.21 526	0.16 513

ADCRef	0.19 429	0.12 420	0.41 515	0.20 416	0.12 426	0.22 443	0.18 369	0.32 442	0.36 451	0.26 455	0.32 440	0.17 306	0.23 454	0.24 465	0.24 470	0.07 245	0.06 313	0.09 365	0.09 389	0.08 326	0.08 349

DeepPrunerF	0.24 485	0.17 490	0.42 517	0.26 506	0.16 497	0.22 443	0.28 515	0.37 498	0.50 512	0.26 455	0.29 422	0.24 397	0.28 492	0.21 432	0.22 445	0.15 500	0.11 472	0.20 523	0.18 522	0.12 458	0.13 478

Wz-Net-SNSev	0.25 496	0.17 490	0.44 518	0.25 501	0.14 469	0.26 481	0.23 467	0.38 506	0.56 525	0.30 488	0.55 527	0.39 509	0.26 475	0.23 456	0.30 513	0.10 406	0.09 440	0.09 365	0.10 428	0.11 443	0.11 446

z-mn7	0.24 485	0.14 461	0.45 519	0.19 361	0.13 449	0.28 498	0.25 494	0.34 470	0.62 537	0.27 461	0.56 532	0.29 446	0.24 460	0.32 503	0.25 479	0.08 306	0.08 411	0.08 284	0.08 343	0.10 420	0.10 420

iinet-f	0.16 383	0.06 61	0.45 519	0.14 32	0.10 346	0.21 435	0.14 157	0.27 377	0.23 314	0.21 400	0.24 342	0.21 355	0.15 342	0.18 375	0.21 436	0.09 365	0.07 385	0.07 200	0.06 191	0.09 388	0.10 420

Consistency-Raft	0.44 540	0.40 546	0.45 519	0.37 541	0.43 551	0.46 533	0.41 547	0.57 551	0.55 522	0.32 500	0.73 548	0.33 480	0.48 542	0.42 539	0.49 551	0.39 550	0.35 551	0.45 550	0.51 558	0.42 550	0.29 545

ADCS	0.29 514	0.18 501	0.45 519	0.21 445	0.17 512	0.28 498	0.23 467	0.41 520	0.63 540	0.40 520	0.49 517	0.40 513	0.36 521	0.39 532	0.40 540	0.13 483	0.12 486	0.13 478	0.14 492	0.16 511	0.16 513

NVStereoNet_ROB	0.46 545	0.36 543	0.46 523	0.41 544	0.28 540	0.34 516	0.34 540	0.48 538	0.60 534	0.72 551	0.93 559	0.70 552	0.66 556	0.47 541	0.60 558	0.22 537	0.33 550	0.34 546	0.34 549	0.30 544	0.30 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 485	0.11 402	0.47 524	0.22 460	0.12 426	0.34 516	0.29 524	0.29 407	0.56 525	0.24 437	0.46 513	0.30 455	0.30 504	0.29 492	0.29 508	0.08 306	0.07 385	0.09 365	0.09 389	0.10 420	0.10 420

PASM	0.32 523	0.24 522	0.48 525	0.28 521	0.27 539	0.29 502	0.30 531	0.34 470	0.49 509	0.35 507	0.39 483	0.46 527	0.34 517	0.34 509	0.35 528	0.23 541	0.25 543	0.26 532	0.28 541	0.23 530	0.21 532

zh-sn7	0.25 496	0.17 490	0.50 526	0.24 490	0.13 449	0.25 472	0.24 479	0.34 470	0.48 503	0.28 476	0.54 525	0.28 438	0.31 508	0.36 521	0.32 521	0.10 406	0.10 460	0.11 444	0.10 428	0.12 458	0.12 459

XQC	0.28 510	0.23 519	0.51 527	0.28 521	0.19 521	0.34 516	0.27 509	0.36 492	0.57 527	0.31 494	0.30 428	0.37 497	0.30 504	0.38 528	0.38 535	0.13 483	0.09 440	0.15 502	0.12 479	0.17 518	0.18 524

otaku	0.39 532	0.37 544	0.52 528	0.44 546	0.28 540	0.58 543	0.24 479	0.41 520	0.62 537	0.40 520	0.49 517	0.46 527	0.33 513	0.40 536	0.32 521	0.30 546	0.30 547	0.39 548	0.33 547	0.29 543	0.28 544

Ntro	0.40 535	0.40 546	0.53 529	0.46 550	0.30 544	0.65 549	0.24 479	0.46 536	0.68 546	0.41 524	0.49 517	0.48 532	0.42 537	0.39 532	0.31 520	0.32 547	0.28 545	0.37 547	0.30 544	0.32 548	0.29 545

WAO-7	0.79 561	0.78 564	0.54 530	0.85 565	0.67 567	0.74 556	0.68 568	1.05 571	1.32 569	0.90 562	1.20 573	1.04 558	0.92 567	0.69 557	0.66 561	0.60 563	0.62 574	0.67 558	0.68 567	0.64 560	0.58 561

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 539	0.39 545	0.54 530	0.40 542	0.20 524	0.64 548	0.32 539	0.53 546	0.72 549	0.71 549	0.72 547	0.61 543	0.54 546	0.51 544	0.46 548	0.20 529	0.19 527	0.29 542	0.30 544	0.23 530	0.18 524

w-ln-seven	0.24 485	0.14 461	0.55 532	0.19 361	0.14 469	0.26 481	0.22 456	0.35 485	0.60 534	0.29 484	0.39 483	0.30 455	0.22 446	0.21 432	0.26 490	0.09 365	0.09 440	0.11 444	0.10 428	0.11 443	0.10 420

ACVNet-4b	0.39 532	0.53 551	0.55 532	0.45 547	0.24 533	0.47 535	0.18 369	0.49 540	0.64 541	0.42 527	0.45 512	0.60 542	0.27 483	0.34 509	0.24 470	0.33 548	0.14 508	0.48 551	0.42 551	0.30 544	0.26 543

MFN_U_SF_RVC	0.32 523	0.21 514	0.55 532	0.30 530	0.15 487	0.34 516	0.17 324	0.52 544	0.46 501	0.46 535	0.55 527	0.59 541	0.39 526	0.35 515	0.37 533	0.15 500	0.14 508	0.18 519	0.21 526	0.16 511	0.15 502

zh-mn7	0.25 496	0.14 461	0.56 535	0.19 361	0.14 469	0.24 461	0.22 456	0.34 470	0.62 537	0.35 507	0.65 540	0.31 468	0.25 469	0.31 496	0.25 479	0.09 365	0.08 411	0.09 365	0.09 389	0.09 388	0.11 446

aanetorigin	0.22 462	0.17 490	0.56 535	0.17 222	0.10 346	0.15 310	0.19 408	0.20 235	0.33 426	0.49 536	0.48 516	0.29 446	0.27 483	0.20 415	0.23 457	0.08 306	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.10 420	0.09 393

SuperB	0.20 441	0.10 376	0.56 535	0.16 148	0.09 244	0.18 380	0.18 369	0.24 322	0.50 512	0.26 455	0.39 483	0.17 306	0.21 437	0.22 445	0.21 436	0.08 306	0.06 313	0.06 107	0.06 191	0.12 458	0.10 420

LSM	0.33 526	0.20 508	0.58 538	0.26 506	0.60 563	0.34 516	0.25 494	0.42 525	0.48 503	0.45 532	0.58 537	0.42 516	0.36 521	0.35 515	0.25 479	0.12 460	0.20 530	0.14 490	0.16 511	0.19 524	0.33 550

ACVNet_1	0.44 540	0.49 550	0.60 539	0.45 547	0.28 540	0.49 538	0.27 509	0.57 551	0.72 549	0.62 544	0.58 537	0.74 553	0.49 543	0.50 543	0.35 528	0.26 544	0.24 542	0.39 548	0.29 542	0.31 547	0.24 536

ADCPNet	0.25 496	0.16 479	0.61 540	0.21 445	0.15 487	0.35 524	0.25 494	0.32 442	0.35 447	0.30 488	0.40 489	0.36 492	0.28 492	0.28 486	0.32 521	0.12 460	0.10 460	0.11 444	0.12 479	0.14 489	0.13 478

WAO-6	0.81 562	0.80 565	0.62 541	0.86 566	0.63 565	0.76 560	0.58 561	0.98 568	1.54 576	0.90 562	0.96 562	1.07 560	1.03 571	0.70 558	0.66 561	0.72 567	0.49 562	0.90 570	0.71 568	0.68 564	0.58 561

BEATNet-Init1	0.52 547	0.27 529	0.62 541	0.30 530	0.21 527	0.76 560	0.29 524	0.54 547	0.65 543	0.86 560	0.95 561	2.07 577	0.62 555	0.56 552	0.42 544	0.18 522	0.18 524	0.23 529	0.22 529	0.22 529	0.21 532

WAO-8	0.91 566	0.81 566	0.65 543	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 576	1.30 565	1.07 572	0.84 563	0.78 567	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

Venus	0.91 566	0.81 566	0.65 543	0.94 569	0.69 568	0.90 564	0.67 566	1.07 574	1.83 579	1.06 569	1.45 576	1.30 565	1.07 572	0.84 563	0.78 567	0.74 569	0.53 567	0.86 568	0.75 569	0.69 566	0.62 567

Wz-Net-TNSev	0.29 514	0.20 508	0.65 543	0.19 361	0.15 487	0.38 529	0.27 509	0.35 485	0.55 522	0.34 506	0.42 506	0.45 523	0.38 524	0.32 503	0.30 513	0.12 460	0.13 499	0.10 413	0.12 479	0.15 504	0.14 495

anonymity	0.53 548	0.58 553	0.65 543	0.41 544	0.61 564	0.53 540	0.41 547	0.56 549	0.41 477	0.55 541	0.50 521	0.49 533	0.55 549	0.58 553	0.50 554	0.58 561	0.50 564	0.51 553	0.51 558	0.51 552	0.57 560

MFMNet_re	0.64 552	0.66 559	0.65 543	0.51 551	0.69 568	0.69 552	0.57 560	0.64 555	0.73 553	0.60 543	0.73 548	0.62 544	0.67 557	0.65 556	0.60 558	0.66 566	0.58 573	0.63 557	0.59 561	0.68 564	0.69 570

DispFullNet	0.27 506	0.21 514	0.65 543	0.28 521	0.16 497	0.26 481	0.17 324	0.33 461	0.58 530	0.27 461	0.38 475	0.43 519	0.23 454	0.38 528	0.23 457	0.12 460	0.06 313	0.19 521	0.11 460	0.21 526	0.15 502

SPS-STEREO	0.57 551	0.58 553	0.65 543	0.45 547	0.55 558	0.62 547	0.44 553	0.62 554	0.50 512	0.68 547	0.64 539	0.66 548	0.57 551	0.61 554	0.60 558	0.62 564	0.47 559	0.51 553	0.49 555	0.55 557	0.58 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 550	0.57 552	0.65 543	0.40 542	0.54 556	0.66 551	0.49 554	0.56 549	0.45 500	0.66 545	0.69 544	0.67 549	0.56 550	0.63 555	0.56 556	0.59 562	0.48 560	0.50 552	0.50 557	0.52 553	0.58 561

IMH-64-1	0.65 553	0.61 555	0.68 551	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 557	0.74 555	1.02 563	0.81 554	0.78 561	0.79 559	0.49 551	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

IMH-64	0.65 553	0.61 555	0.68 551	0.71 557	0.51 554	0.59 544	0.49 554	0.91 562	0.85 557	0.74 555	1.02 563	0.81 554	0.78 561	0.79 559	0.49 551	0.42 552	0.46 555	0.71 559	0.47 553	0.52 553	0.39 553

IMH	0.71 556	0.64 558	0.68 551	0.76 559	0.54 556	0.69 552	0.54 558	0.98 568	1.10 564	0.82 559	1.09 566	0.89 556	0.88 566	0.87 567	0.52 555	0.44 555	0.50 564	0.75 562	0.51 558	0.56 558	0.41 556

ACVNet_2	0.66 555	0.66 559	0.68 551	0.63 555	0.41 549	0.71 554	0.49 554	0.96 566	1.39 571	0.89 561	1.09 566	1.04 558	0.73 559	0.54 550	0.47 549	0.43 554	0.40 553	0.53 556	0.44 552	0.47 551	0.35 552

RainbowNet	0.54 549	0.61 555	0.70 555	0.57 554	0.43 551	0.65 549	0.37 545	0.60 553	0.87 559	0.50 537	0.66 541	0.64 545	0.47 541	0.49 542	0.43 547	0.47 556	0.48 560	0.52 555	0.41 550	0.52 553	0.40 555

TorneroNet-64	0.76 560	0.72 562	0.74 556	0.78 561	0.58 562	0.91 567	0.56 559	0.84 560	1.29 568	0.66 545	0.90 557	1.40 570	0.75 560	0.85 565	0.67 564	0.49 557	0.46 555	0.72 561	0.59 561	0.67 563	0.53 559

WZ-Net	0.28 510	0.17 490	0.78 557	0.22 460	0.16 497	0.34 516	0.29 524	0.39 510	0.57 527	0.24 437	0.55 527	0.37 497	0.24 460	0.33 506	0.35 528	0.09 365	0.08 411	0.09 365	0.10 428	0.14 489	0.16 513

DPSimNet_ROB	1.11 573	1.23 576	0.78 557	1.13 574	0.88 575	1.10 574	1.13 576	1.16 578	1.23 567	1.43 576	1.02 563	1.41 571	1.10 575	0.90 569	1.60 576	1.46 579	0.51 566	1.21 576	1.03 577	0.90 572	1.01 578

Dean	0.87 565	0.86 569	0.79 559	0.81 563	0.56 559	0.90 564	0.63 562	1.15 577	1.73 577	1.15 572	1.15 571	1.31 567	0.99 570	0.81 561	0.81 570	0.57 560	0.56 571	0.77 566	0.64 564	0.66 562	0.58 561

ktn	1.01 571	1.21 575	0.80 560	1.23 576	0.86 574	1.01 571	0.87 572	0.94 565	1.39 571	1.04 567	1.12 569	1.15 562	1.07 572	0.94 571	0.59 557	1.28 578	0.71 576	1.38 578	0.83 572	1.02 575	0.75 573

TorneroNet	0.82 563	0.74 563	0.81 561	0.84 564	0.63 565	0.99 569	0.63 562	0.96 566	1.16 565	0.80 558	1.11 568	1.36 569	0.86 565	0.93 570	0.80 569	0.56 559	0.49 562	0.78 567	0.66 566	0.73 569	0.63 569

LVE	0.83 564	0.85 568	0.85 562	0.80 562	0.56 559	1.04 573	0.65 565	1.05 571	1.47 574	0.96 564	1.22 574	1.10 561	0.85 564	0.83 562	0.71 566	0.49 557	0.55 570	0.76 565	0.60 563	0.65 561	0.59 566

KSHMR	1.09 572	1.17 574	0.88 563	1.25 577	1.00 576	0.99 569	0.96 574	1.13 576	1.37 570	1.16 573	1.29 575	1.41 571	0.96 569	1.01 573	0.92 571	1.03 576	1.08 578	1.20 575	1.03 577	1.01 574	0.97 576

PWCK	0.71 556	0.94 570	0.95 564	0.76 559	0.31 545	0.74 556	0.36 542	0.90 561	0.90 560	0.96 564	0.75 552	0.95 557	0.61 553	0.87 567	0.66 561	0.72 567	0.46 555	0.75 562	0.49 555	0.69 566	0.44 557

notaker	0.97 569	1.11 573	0.98 565	1.13 574	0.81 572	0.73 555	0.68 568	0.93 564	1.16 565	1.18 574	1.18 572	1.41 571	1.16 576	1.08 576	0.69 565	0.81 572	0.64 575	1.17 574	0.79 571	0.98 573	0.80 574

EDNetEfficient	0.29 514	0.24 522	1.13 566	0.18 304	0.10 346	0.19 403	0.20 429	0.20 235	0.60 534	0.74 555	0.56 532	0.31 468	0.39 526	0.22 445	0.30 513	0.09 365	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.11 443	0.09 393

JetBlue	0.71 556	0.45 549	1.14 567	0.51 551	0.47 553	2.02 578	0.64 564	0.75 557	0.70 547	0.69 548	0.77 553	1.22 564	0.83 563	1.03 574	1.01 574	0.40 551	0.28 545	0.33 545	0.33 547	0.30 544	0.34 551

HanzoNet	1.29 574	1.26 577	1.19 568	1.12 573	0.85 573	1.02 572	0.83 570	1.03 570	1.48 575	1.64 577	1.61 578	2.50 579	1.72 579	1.61 578	1.61 577	1.26 577	0.80 577	1.31 577	1.01 576	1.02 575	0.86 575

AnyNet_C01	0.36 530	0.25 527	1.37 569	0.22 460	0.17 512	0.48 537	0.27 509	0.35 485	0.39 468	0.39 517	0.74 550	0.46 527	0.38 524	0.45 540	0.47 549	0.13 483	0.13 499	0.13 478	0.14 492	0.14 489	0.15 502

UNDER WATER	0.97 569	0.97 572	1.42 570	0.99 571	0.70 571	1.12 575	0.84 571	0.80 559	1.08 563	1.01 566	0.90 557	1.55 574	1.22 578	1.03 574	1.00 573	0.78 571	0.53 567	1.02 572	0.87 573	0.80 571	0.74 572

UNDER WATER-64	0.95 568	0.94 570	1.43 571	0.87 567	0.56 559	1.18 576	0.87 572	0.77 558	0.94 561	1.04 567	0.85 556	1.58 575	1.21 577	0.94 571	0.96 572	0.87 573	0.57 572	1.03 573	0.88 574	0.78 570	0.73 571

MADNet++	1.95 576	1.75 579	1.59 572	1.82 578	1.69 579	2.33 579	1.40 579	2.35 580	2.09 581	2.57 580	2.36 581	2.24 578	2.17 580	2.28 579	2.34 579	1.87 580	1.66 580	1.54 579	1.34 579	1.92 578	1.77 580

JetRed	1.62 575	1.46 578	2.98 573	0.92 568	1.21 577	4.99 581	1.53 580	1.27 579	1.39 571	1.83 578	1.74 579	1.60 576	0.95 568	1.41 577	2.45 581	0.90 575	1.60 579	0.93 571	0.90 575	1.35 577	0.99 577

USTest	6.22 580	2.73 581	3.00 574	6.57 586	7.29 585	14.37 587	21.57 586	7.00 588	9.56 587	5.34 584	6.10 582	5.72 583	7.64 584	6.41 585	6.96 584	1.97 581	3.42 586	1.64 580	2.15 583	2.66 579	2.36 581

RTS	0.45 542	0.19 504	3.26 575	0.24 490	0.15 487	0.74 556	0.20 429	0.36 492	0.76 555	0.42 527	0.43 509	0.31 468	0.41 534	0.53 548	0.35 528	0.10 406	0.08 411	0.13 478	0.12 479	0.15 504	0.15 502

RTSA	0.45 542	0.19 504	3.26 575	0.24 490	0.15 487	0.74 556	0.20 429	0.36 492	0.76 555	0.42 527	0.43 509	0.31 468	0.41 534	0.53 548	0.35 528	0.10 406	0.08 411	0.13 478	0.12 479	0.15 504	0.15 502

tt	4.67 579	0.06 61	3.55 577	2.02 579	1.55 578	10.25 585	16.71 585	8.91 589	5.03 582	1.31 575	0.94 560	4.71 580	4.76 581	3.33 580	5.87 583	6.06 588	10.30 592	1.88 582	2.11 582	2.75 580	1.21 579

MADNet+	0.75 559	0.71 561	3.70 578	0.66 556	0.41 549	0.98 568	0.97 575	0.69 556	0.73 553	0.52 538	0.57 535	0.64 545	0.68 558	0.86 566	1.01 574	0.34 549	0.36 552	0.28 541	0.23 533	0.36 549	0.31 548

TCMNet-wrong-test	3.67 578	5.48 588	3.89 579	12.18 590	11.75 591	4.65 580	3.88 581	1.06 573	0.72 549	1.09 571	2.15 580	6.30 584	0.53 545	3.43 581	2.36 580	0.89 574	0.20 530	1.87 581	1.69 580	5.57 586	3.62 586

PML	8.91 587	9.34 592	6.13 580	5.35 583	6.41 584	14.99 588	23.38 592	5.27 581	6.83 583	18.04 593	28.19 599	7.67 585	6.83 583	7.85 586	5.75 582	5.35 587	1.83 581	5.95 591	1.93 581	8.64 589	2.52 582

LRCNet_RVC	10.62 589	13.42 593	7.30 581	18.92 592	2.07 580	0.33 513	0.30 531	5.59 584	0.48 503	13.03 591	17.94 592	8.87 586	5.65 582	4.79 582	1.89 578	23.51 597	2.73 585	27.55 598	25.71 598	16.07 595	16.33 596

xxxxx1	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

tt_ll	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

ff	7.79 581	5.02 585	7.31 582	3.12 580	3.85 581	16.35 589	22.88 587	5.86 585	8.69 584	7.97 585	8.54 583	9.12 587	8.27 585	10.18 587	10.92 585	2.42 582	2.45 582	3.56 585	12.37 589	3.77 581	3.06 583

Anonymous_1	10.96 590	7.92 589	7.46 585	10.33 587	10.06 586	18.65 593	26.34 593	11.06 590	13.44 591	9.40 588	10.05 588	9.67 590	11.23 590	10.73 590	12.72 590	6.42 589	8.38 589	5.77 588	10.61 588	12.12 590	6.77 587

DPSM_ROB	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 588	11.58 589	19.10 594	26.71 594	12.05 591	14.07 592	10.36 589	10.84 589	10.33 591	11.86 591	11.70 591	13.54 591	6.99 590	8.79 590	5.89 589	6.95 584	7.29 587	7.42 590

DPSM	11.15 591	8.58 590	8.00 586	10.88 588	11.58 589	19.10 594	26.71 594	12.05 591	14.07 592	10.36 589	10.84 589	10.33 591	11.86 591	11.70 591	13.54 591	6.99 590	8.79 590	5.89 589	6.95 584	7.29 587	7.42 590

DPSMNet_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.37 585	10.74 588	8.32 583	22.98 591	5.46 582	13.36 590	5.12 582	9.92 586	5.08 581	10.40 588	5.53 584	12.58 588	3.80 586	8.00 587	3.50 583	7.02 586	3.83 584	7.14 588

DGTPSM_ROB	8.06 585	4.48 583	8.63 588	5.35 583	10.72 587	8.32 583	22.97 590	5.46 582	13.35 589	5.12 582	9.92 586	5.08 581	10.40 588	5.52 583	12.58 588	3.79 585	8.00 587	3.50 583	7.02 586	3.83 584	7.14 588

CasAABBNet	22.42 595	17.33 595	16.01 590	22.01 594	23.28 596	38.32 596	53.80 598	24.14 596	28.41 597	20.60 595	21.77 595	20.89 597	23.91 597	23.43 595	27.36 597	14.07 593	17.69 595	11.83 594	14.01 593	14.67 592	14.95 594

Selective-RAFT-Error	22.47 597	17.37 597	16.09 591	22.06 595	23.34 597	38.39 597	53.83 599	24.29 599	28.47 599	20.74 596	21.83 597	20.81 596	23.90 596	23.54 598	27.53 599	14.08 594	17.69 595	11.82 593	14.00 592	14.69 593	15.00 595

FlowAnything	22.44 596	17.35 596	16.14 592	22.07 596	23.23 595	38.39 597	53.77 597	24.25 597	28.44 598	20.96 598	21.82 596	20.70 595	23.84 595	23.49 596	27.14 596	14.04 592	17.79 597	11.75 592	14.15 595	14.65 591	14.89 592

LSM0	22.87 598	17.28 594	18.96 593	22.19 597	29.04 599	38.42 599	53.71 596	24.28 598	28.31 596	20.78 597	21.00 594	21.43 598	24.16 598	23.50 597	27.39 598	14.09 595	17.38 594	11.84 595	14.04 594	14.73 594	14.89 592

HaxPig	15.71 593	18.52 598	19.18 594	16.89 591	15.89 593	7.73 582	7.60 582	13.31 593	10.82 588	15.42 592	14.91 591	15.98 593	14.92 593	15.58 593	15.98 593	18.95 596	16.73 593	19.46 596	18.08 596	19.26 596	19.05 597

DLNR_Zeroshot_test	10.40 588	1.82 580	19.49 595	120.77 600	13.11 592	0.06 10	0.13 109	0.23 300	0.10 37	0.07 35	0.10 123	0.09 129	0.06 36	0.10 66	0.09 54	0.13 483	0.04 22	0.06 107	0.04 38	51.54 599	0.04 41

MEDIAN_ROB	20.38 594	24.04 599	23.31 596	21.23 593	21.71 594	10.40 586	7.92 583	17.64 594	15.50 594	20.12 594	19.70 593	20.34 594	20.32 594	21.19 594	21.13 594	23.81 598	21.81 598	24.98 597	23.76 597	24.71 597	23.93 598

AVERAGE_ROB	24.90 599	29.20 600	28.14 597	24.89 598	24.64 598	17.75 592	11.12 584	21.45 595	19.93 595	25.12 599	24.46 598	25.12 599	25.46 599	24.69 599	22.83 595	29.76 599	27.13 599	28.97 599	27.95 599	29.91 598	29.47 599

test_example2	98.32 600	94.13 601	45.89 598	96.35 599	109.85 600	88.61 600	95.45 600	25.75 600	94.37 600	130.00 601	126.06 600	58.17 600	74.63 600	88.51 600	79.96 600	150.23 600	221.02 600	77.62 600	99.10 600	113.75 600	96.94 600

coex-ft	3.30 577	0.34 541	59.09 599	0.18 304	0.13 449	0.26 481	0.22 456	0.27 377	0.72 549	1.90 579	0.70 546	0.44 521	0.45 540	0.29 492	0.41 543	0.09 365	0.09 440	0.12 463	0.09 389	0.14 489	0.13 478

EDNetEfficientorigin	7.91 584	0.31 538	153.02 600	0.19 361	0.09 244	0.21 435	0.16 290	0.22 280	0.59 531	0.72 551	0.67 542	0.42 516	0.50 544	0.24 465	0.39 537	0.08 306	0.07 385	0.08 284	0.07 278	0.12 458	0.10 420

ccccc		285.66 602		368.85 601	370.60 601	123.16 601		115.05 601		126.68 600		122.83 601		252.94 601		384.56 601	353.86 601	254.69 601	223.00 601	425.87 601

ASD4		3.38 582

Low-res two-view benchmark