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

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 5	0.14 34	0.40 66	0.18 58	0.47 84	0.36 51	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.19 71	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 41	0.28 331	0.42 85	0.14 17	0.46 71	0.31 11	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.14 12	0.43 151	0.20 52	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 81	0.06 1	0.06 1

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 90	0.16 36	0.44 61	0.35 34	0.22 49	0.20 28	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.42 45	0.34 28	0.23 66	0.27 79	0.14 13	0.18 53	0.33 80	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 8	0.15 58	0.39 61	0.13 9	0.39 29	0.33 23	0.22 49	0.21 35	0.13 3	0.20 80	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 30	0.15 58	0.39 61	0.19 67	0.47 84	0.36 51	0.21 38	0.22 46	0.13 3	0.17 35	0.33 80	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.44 96	0.16 36	0.44 61	0.30 10	0.22 49	0.20 28	0.13 3	0.18 53	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.14 17	0.43 53	0.33 23	0.21 38	0.24 61	0.14 13	0.18 53	0.34 90	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 30	0.13 20	0.41 73	0.20 86	0.50 104	0.34 28	0.25 92	0.23 52	0.13 3	0.23 116	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 8	0.22 237	0.21 3	0.16 36	0.25 1	0.38 64	0.15 4	0.11 4	0.18 45	0.17 35	0.23 6	0.16 5	0.09 74	0.13 328	0.08 34	0.06 10	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

dual_stereo	0.23 38	0.25 71	0.66 33	0.21 8	0.15 58	0.27 8	0.15 25	0.62 192	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 45	0.14 12	0.37 117	0.19 30	0.09 74	0.31 500	0.07 1	0.10 148	0.07 3	0.07 7

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 8	0.13 20	0.27 8	0.12 5	0.37 17	0.26 4	0.21 38	0.19 23	0.15 28	0.12 5	0.47 192	0.29 183	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 144

Replicate-Monster	0.23 38	0.40 219	0.94 62	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.13 9	0.40 31	0.36 51	0.22 49	0.15 12	0.15 28	0.15 22	0.40 136	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 232

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 30	0.17 113	0.41 73	0.14 17	0.35 10	0.32 15	0.24 73	0.20 28	0.15 28	0.18 53	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.41 73	0.15 25	0.46 71	0.35 34	0.26 106	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.31 61	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 30	0.12 6	0.37 48	0.22 128	0.50 104	0.38 64	0.22 49	0.21 35	0.12 2	0.22 100	0.26 19	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 41	0.16 85	0.44 96	0.22 128	0.55 150	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.13 3	0.26 157	0.28 33	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 75	0.27 317	0.39 61	0.14 17	0.51 112	0.33 23	0.25 92	0.27 79	0.13 3	0.13 10	0.38 125	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.31 20	0.22 128	0.38 22	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 70	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.28 10	0.21 107	0.38 22	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 117	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 147	1.82 257	0.25 75	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 91	0.37 59	0.67 431	0.82 455	0.44 229	0.24 127	0.48 198	0.87 433	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.22 431	0.08 19	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 377	0.69 401	0.21 107	0.74 255	0.52 194	0.43 190	0.35 141	0.62 336	0.24 127	0.41 140	0.24 126	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.31 480	0.08 19	0.09 56

testlalala	0.36 130	0.30 136	1.77 219	0.28 147	0.33 390	0.60 287	0.22 128	0.55 150	0.51 187	0.55 316	0.35 141	0.31 144	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.10 168	0.13 328	0.09 87	0.24 437	0.08 19	0.07 7

DCANet-4	0.40 166	0.27 92	2.21 382	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.47 211	0.28 129	0.37 262	0.37 117	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 124	1.74 198	0.24 57	0.16 85	0.54 194	0.15 25	0.40 31	0.55 232	0.37 155	0.51 252	0.24 85	0.19 71	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.30 474	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 41	0.12 6	0.54 194	0.16 36	0.40 31	0.45 134	0.45 206	0.51 252	0.26 109	0.22 100	0.29 46	0.20 52	0.10 168	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.11 107

csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

SM2	0.22 30	0.34 175	0.80 45	0.21 8	0.17 113	0.42 85	0.15 25	0.35 10	0.32 15	0.19 24	0.15 12	0.14 13	0.15 22	0.28 33	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.07 53	0.09 39	0.09 56

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 53	0.21 8	0.24 270	0.42 85	0.17 44	0.35 10	0.37 59	0.20 32	0.22 46	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.37 17	0.40 86	0.21 38	0.12 8	0.17 39	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.10 82

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 8	0.17 113	0.45 101	0.12 5	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 64	0.10 1	0.28 33	0.16 5	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 162	0.61 16	0.23 41	0.21 210	0.45 101	0.13 9	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 45	0.12 5	0.32 70	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 162	0.60 15	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.13 9	0.39 29	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 39	0.13 10	0.35 96	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LG-G_1	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

LG-G	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 57	0.23 41	0.13 20	0.49 141	0.18 58	0.30 3	0.28 7	0.19 24	0.17 16	0.14 13	0.14 12	0.41 140	0.16 5	0.08 34	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 124	1.43 132	0.28 147	0.28 331	0.55 207	0.22 128	0.78 305	0.48 163	0.46 214	0.38 159	0.36 172	0.17 35	0.33 80	0.23 103	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.09 56

trnet	0.28 61	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 194	0.15 25	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.30 54	0.21 72	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.09 39	0.07 7

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 398	0.51 159	0.23 161	0.46 71	0.39 76	0.22 49	0.31 116	0.20 53	0.17 35	0.28 33	0.23 103	0.73 539	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 483

XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 159	0.17 44	0.43 53	0.50 179	0.37 155	0.49 240	0.23 72	0.18 53	0.28 33	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaDepth	0.24 44	0.18 5	1.03 67	0.25 75	0.21 210	0.46 120	0.16 36	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 23	0.14 13	0.18 53	0.35 96	0.17 16	0.07 21	0.07 41	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.10 82

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 23	0.15 28	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.08 34

water-stereo	0.24 44	0.17 1	0.88 53	0.24 57	0.14 34	0.37 48	0.17 44	0.43 53	0.32 15	0.26 106	0.35 141	0.26 109	0.24 127	0.22 3	0.25 139	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.08 81	0.10 54	0.10 82

depthmonostereo	0.26 51	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 73	0.19 67	0.51 112	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.26 109	0.28 190	0.44 160	0.23 103	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.10 54	0.08 34

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 30	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 14	0.39 76	0.17 12	0.13 10	0.16 33	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 168	0.09 190	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.10 82

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 30	0.11 1	0.40 66	0.16 36	0.31 5	0.36 51	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.17 35	0.37 117	0.16 5	0.10 168	0.06 21	0.08 34	0.07 53	0.10 54	0.07 7

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 61	0.28 114	1.09 74	0.33 273	0.15 58	0.30 16	0.16 36	0.58 168	0.42 105	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.26 157	0.38 125	0.37 259	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.06 1

Pointernet	0.29 71	0.25 71	1.49 147	0.24 57	0.20 196	0.47 126	0.15 25	0.62 192	0.47 160	0.22 49	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.28 33	0.20 52	0.10 168	0.07 41	0.07 1	0.12 249	0.10 54	0.07 7

U	3.37 569	0.17 1	0.91 57	0.26 106	13.79 584	19.19 588	0.15 25	0.41 39	0.31 11	0.17 12	0.18 19	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 74	0.06 21	17.88 590	12.81 586	0.10 54	0.08 34

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 122	0.17 113	0.68 395	0.21 107	0.78 305	0.53 213	0.43 190	0.43 182	0.54 292	0.30 212	0.41 140	0.20 52	0.10 168	0.12 307	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.09 56

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 122	0.44 465	0.64 356	0.37 381	0.72 240	0.57 247	0.45 206	0.48 223	0.65 353	0.24 127	0.35 96	0.29 183	0.09 74	0.11 281	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.11 107

LoS_RVC	0.29 71	0.33 162	1.19 87	0.25 75	0.34 398	0.43 90	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.22 49	0.33 130	0.23 72	0.24 127	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 54	0.31 449

EGLCR-Stereo	0.29 71	0.27 92	0.97 64	0.30 195	0.19 182	0.56 222	0.17 44	0.68 222	0.36 51	0.30 126	0.18 19	0.27 120	0.17 35	0.38 125	0.19 30	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.35 468

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 178	0.34 398	0.61 308	0.25 214	0.66 209	0.54 225	0.53 285	0.77 445	0.73 404	0.46 355	0.33 80	0.31 214	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.29 464	0.10 54	0.19 314

ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 419	0.56 222	0.25 214	0.52 126	0.61 287	0.47 216	1.21 508	0.47 259	0.66 448	1.34 370	0.94 438	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.10 54	0.16 260

DEmStereo	0.68 420	0.31 147	2.25 393	0.42 416	0.17 113	0.66 377	0.89 523	0.51 112	0.59 265	0.60 379	1.01 491	0.45 238	1.26 521	1.54 400	2.26 531	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.10 148	0.10 54	0.11 107

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 287	0.18 58	0.44 61	0.58 258	0.76 465	1.91 535	0.47 259	0.29 204	1.60 413	1.23 480	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 282	0.10 54	0.09 56

RAFT-345	0.53 322	0.30 136	2.34 408	0.38 378	0.34 398	0.58 258	0.42 406	0.47 84	0.61 287	0.51 266	1.00 490	0.43 218	0.28 190	1.57 406	0.82 428	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.10 54	0.08 34

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 154	2.20 381	0.27 122	0.44 465	0.52 178	0.19 67	0.76 279	0.48 163	0.43 190	0.36 147	0.54 292	0.26 157	0.33 80	0.25 139	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.09 56

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 207	0.17 44	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.10 54	0.07 7
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
UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 195	0.49 484	0.67 383	0.19 67	0.91 411	0.45 134	0.77 469	0.45 197	1.16 519	0.82 480	2.05 486	0.29 183	0.09 74	0.15 375	0.09 87	0.44 519	0.11 74	0.22 357

MaDis-Stereo	0.29 71	0.54 295	1.44 134	0.24 57	0.29 339	0.29 14	0.16 36	0.45 68	0.37 59	0.19 24	0.21 35	0.28 129	0.22 100	0.30 54	0.29 183	0.10 168	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.11 74	0.11 107

DisPM	0.43 198	0.33 162	1.78 224	0.57 495	0.18 150	0.59 275	0.63 490	0.53 135	0.61 287	0.60 379	0.53 276	0.38 181	0.26 157	0.75 300	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.14 198

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 122	0.23 257	0.57 240	0.33 354	0.96 455	0.69 373	0.92 498	0.85 463	0.89 468	0.93 497	1.83 452	1.21 478	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.12 144

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 328	0.28 278	0.83 342	0.71 392	0.76 465	0.74 436	0.91 472	0.85 485	1.83 452	0.81 427	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.11 74	0.12 144

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 210	0.73 423	1.79 561	0.57 162	0.53 213	1.07 512	1.63 529	1.29 524	2.13 552	0.75 300	0.29 183	0.19 442	0.08 120	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.40 496

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 257	0.62 328	1.42 558	0.62 192	0.60 270	0.72 453	0.78 446	0.56 308	3.07 563	0.60 254	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.21 423	0.11 74	0.18 298

cross-raft	0.40 166	0.27 92	2.22 386	0.30 195	0.17 113	0.49 141	0.35 366	0.71 235	0.39 76	0.43 190	0.45 197	0.64 348	0.25 143	0.32 70	0.25 139	0.08 34	0.08 120	0.09 87	0.23 435	0.11 74	0.14 198

test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 195	0.27 317	0.50 149	0.28 278	0.80 325	0.43 115	0.40 171	0.54 288	0.41 201	0.24 127	0.31 61	1.16 472	0.09 74	0.20 444	0.10 137	0.17 374	0.11 74	0.26 412

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 136	1.76 210	0.60 506	0.23 257	0.63 345	0.42 406	0.62 192	0.60 270	0.59 370	1.03 495	0.43 218	0.72 462	0.60 254	0.33 235	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.43 503

Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 162	1.92 304	0.27 122	0.41 455	0.48 134	0.19 67	0.59 176	0.46 143	0.43 190	0.39 167	0.57 314	0.26 157	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.31 480	0.11 74	0.09 56

DilatedVolume-Stereo	0.26 51	0.20 13	0.64 23	0.25 75	0.15 58	0.41 73	0.18 58	0.42 45	0.35 34	0.34 144	0.34 136	0.25 95	0.23 116	0.43 151	0.53 350	0.09 74	0.09 190	0.08 34	0.10 148	0.12 85	0.11 107

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 8	0.12 6	0.58 258	0.23 161	0.50 104	0.45 134	0.31 131	0.46 205	0.30 141	0.41 302	0.81 314	0.51 343	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.09 56

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 57	0.34 398	0.51 159	0.42 406	0.50 104	0.54 225	0.37 155	0.46 205	0.54 292	0.60 422	0.43 151	1.10 463	0.08 34	0.09 190	0.08 34	0.22 431	0.12 85	0.22 357

castereo	0.30 81	0.44 249	0.81 46	0.24 57	0.29 339	0.41 73	0.27 261	0.72 240	0.45 134	0.22 49	0.30 105	0.24 85	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.31 480	0.12 85	0.09 56

rvit_stereo_0083	0.25 48	0.19 8	0.58 13	0.28 147	0.18 150	0.28 10	0.22 128	0.38 22	0.54 225	0.23 66	0.30 105	0.27 120	0.26 157	0.37 117	0.24 126	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.12 85	0.10 82

rvit_stereo_0081	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 147	0.18 150	0.69 401	0.21 107	0.63 198	0.40 86	1.00 506	0.34 136	0.42 214	0.20 80	0.69 286	0.24 126	0.10 168	0.22 459	0.10 137	0.22 431	0.12 85	0.10 82

rvit_stereo_0082	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

RAStereo	0.28 61	0.48 272	1.52 153	0.26 106	0.18 150	0.25 6	0.19 67	0.42 45	0.35 34	0.20 32	0.25 68	0.20 53	0.16 28	0.24 7	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.12 85	0.08 34

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 150	0.48 134	0.23 161	0.78 305	0.49 169	0.44 196	0.44 193	0.45 238	0.41 302	1.39 375	0.33 235	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.13 180

testlalala2	0.44 208	0.28 114	2.59 461	0.64 510	0.56 500	0.57 240	0.20 86	0.78 305	0.52 194	0.40 171	0.39 167	0.45 238	0.21 91	0.27 25	0.22 91	0.09 74	0.10 233	0.08 34	0.29 464	0.12 85	0.10 82

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.46 251	0.36 248	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.96 328	0.30 202	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 113	0.63 345	0.32 346	1.03 507	0.74 421	0.52 275	0.62 353	0.57 314	0.47 363	2.38 511	4.25 563	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 249	0.12 85	0.14 198

qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 147	0.15 58	0.45 101	0.26 236	0.76 279	0.52 194	0.39 169	0.41 176	0.46 251	0.36 248	0.96 328	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 113	0.47 126	0.24 194	0.75 266	0.54 225	0.40 171	0.40 172	0.42 214	0.34 240	0.45 172	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

BUS	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.91 487	0.23 161	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.66 360	0.30 212	0.43 151	0.32 225	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

hknet	0.47 251	0.29 124	1.70 184	0.30 195	0.24 270	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.64 325	0.63 408	0.53 276	0.80 435	0.38 269	0.77 307	0.37 259	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 150	0.58 258	0.77 513	0.52 126	0.64 325	0.56 327	0.48 223	0.39 187	0.26 157	0.93 325	0.32 225	0.13 316	0.09 190	0.14 353	0.13 282	0.12 85	0.15 232

PSM-softLoss	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

KMStereo	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

KYRaft	0.48 257	0.29 124	1.75 204	0.33 273	0.21 210	0.75 433	0.44 424	0.58 168	0.57 247	0.64 418	0.93 479	0.53 286	0.72 462	0.60 254	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.12 85	0.54 517

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 92	1.78 224	1.79 561	0.19 182	0.62 328	0.45 431	0.57 162	0.60 270	0.61 388	0.48 223	0.41 201	0.24 127	0.46 181	1.00 450	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.12 85	0.13 180

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 75	0.15 58	0.52 178	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 185	0.32 122	0.30 141	0.25 143	0.34 90	0.23 103	0.11 232	0.09 190	0.71 537	0.36 504	0.12 85	0.07 7

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 113	0.19 2	0.21 107	0.73 251	0.50 179	0.21 38	0.24 61	0.55 296	0.22 100	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.12 85	0.09 56
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
222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 147	0.18 150	0.62 328	0.24 194	1.02 500	0.70 382	0.58 356	0.66 392	0.46 251	0.42 319	1.80 447	6.53 574	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.17 278

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 147	0.18 150	0.63 345	0.24 194	1.02 500	0.69 373	0.50 253	0.62 353	0.58 321	0.38 269	1.47 393	5.21 569	0.13 316	0.12 307	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.15 232

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 175	2.23 390	0.26 106	0.19 182	0.67 383	0.29 302	1.26 534	0.69 373	0.72 453	0.70 422	0.78 427	0.42 319	3.77 562	0.41 291	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.11 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 260	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 186	0.25 214	0.52 126	0.54 225	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 116	0.59 248	0.55 357	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.08 34

xyz-stereo	3.02 565	0.29 124	30.64 597	0.23 41	0.12 6	15.52 583	0.24 194	0.51 112	0.47 160	0.59 370	7.99 575	0.64 348	0.47 363	1.39 375	0.50 338	0.09 74	0.07 41	0.34 508	0.07 53	0.13 115	0.08 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 106	0.18 150	0.73 423	0.18 58	0.53 135	0.41 96	0.35 146	0.30 105	0.58 321	0.22 100	0.33 80	0.95 440	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.13 115	0.15 232

castereo++	0.28 61	0.43 238	0.93 60	0.28 147	0.17 113	0.53 186	0.21 107	0.55 150	0.45 134	0.17 12	0.26 75	0.32 152	0.17 35	0.33 80	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.13 115	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 89	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 210	0.28 10	0.27 261	0.55 150	0.48 163	0.23 66	0.27 79	0.28 129	0.26 157	0.32 70	0.25 139	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.11 211	0.13 115	0.14 198

CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 178	0.26 303	0.61 308	0.32 346	0.99 480	0.68 364	0.48 234	0.55 298	0.52 284	0.40 291	1.60 413	0.35 250	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.12 144

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 85	0.48 134	0.21 107	0.67 218	0.48 163	0.40 171	0.34 136	0.32 152	0.33 232	0.42 148	0.27 158	0.11 232	0.12 307	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.14 198

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 57	0.18 150	0.45 101	0.24 194	0.57 162	0.38 64	0.41 180	0.39 167	0.55 296	0.25 143	0.38 125	0.23 103	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.07 53	0.13 115	0.12 144

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 196	0.48 134	0.20 86	0.66 209	0.46 143	0.36 151	0.34 136	0.69 383	0.45 341	0.39 131	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.08 81	0.13 115	0.16 260

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.76 472	0.37 117	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

psmg	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.27 122	0.21 210	0.75 433	0.36 373	0.90 400	0.61 287	0.59 370	0.59 326	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.13 115	0.11 107

GLC_STEREO	0.28 61	0.27 92	1.36 117	0.28 147	0.12 6	0.41 73	0.20 86	0.37 17	0.38 64	0.26 106	0.30 105	0.25 95	0.19 71	0.33 80	0.24 126	0.09 74	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.09 56

TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 401	0.23 161	1.81 553	0.55 232	0.36 151	0.32 122	0.47 259	0.40 291	0.46 181	0.25 139	0.12 286	0.11 281	0.11 202	0.41 515	0.13 115	0.32 454

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.44 424	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.45 385	0.79 425	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.16 260

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.80 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 257	0.86 475	1.17 544	0.59 176	0.60 270	0.64 418	0.71 426	0.68 376	2.93 560	0.65 273	0.31 214	0.09 74	0.07 41	0.17 421	0.15 335	0.13 115	0.33 461

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.41 302	0.36 108	0.39 277	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 122	0.17 113	0.59 275	0.28 278	1.01 497	0.70 382	0.55 316	0.67 395	0.44 229	0.39 283	1.88 468	5.17 568	0.12 286	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.15 232

EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 507	1.95 547	2.05 564	1.11 523	0.64 325	0.95 503	1.49 524	0.50 275	0.67 450	0.59 248	1.44 495	0.09 74	0.19 433	0.09 87	0.49 524	0.13 115	0.22 357

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 454	0.28 278	0.81 329	0.74 421	0.60 379	0.56 309	0.59 324	0.55 399	0.79 312	0.59 376	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.14 198

FENet	0.44 208	0.30 136	2.42 423	0.32 251	0.17 113	0.58 258	0.22 128	0.77 290	0.59 265	0.47 216	0.42 180	0.55 296	0.38 269	0.49 208	0.47 322	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.16 260

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 196	0.52 178	0.22 128	0.56 157	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 33	0.31 221	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.14 349	0.08 34	0.28 460	0.14 138	0.20 330

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 516	1.08 512	0.53 458	0.85 360	0.44 119	0.93 500	0.92 475	1.24 522	0.68 453	0.64 263	1.01 454	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.48 522	0.14 138	0.38 486

rvit_0105_6	0.31 89	0.29 124	1.00 66	0.31 222	0.18 150	0.35 39	0.25 214	0.51 112	0.61 287	0.25 92	0.28 86	0.32 152	0.25 143	0.39 131	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.14 138	0.13 180

rvit_stereo_0081_aga	0.27 54	0.29 124	1.08 72	0.26 106	0.20 196	0.33 28	0.21 107	0.41 39	0.42 105	0.26 106	0.28 86	0.27 120	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.14 359	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.10 82

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 113	0.51 159	0.27 261	0.81 329	0.55 232	0.44 196	0.45 197	0.46 251	0.38 269	1.51 396	0.30 202	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.14 198

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.11 107

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 122	0.43 464	0.56 222	0.20 86	0.77 290	0.43 115	0.60 379	0.51 252	0.44 229	0.17 35	0.68 280	0.21 72	0.09 74	0.29 494	0.09 87	0.32 486	0.14 138	0.10 82

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 106	0.25 288	0.66 377	0.26 236	0.71 235	0.55 232	0.54 298	0.59 326	0.60 330	0.53 391	0.52 221	0.39 277	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.14 138	0.11 107

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 196	0.58 258	0.29 302	0.87 379	0.64 325	0.47 216	0.47 211	0.56 308	0.33 232	0.46 181	0.46 313	0.13 316	0.12 307	0.09 87	0.09 112	0.14 138	0.21 342

AAGNet	0.88 488	0.33 162	1.79 244	0.54 482	0.98 540	0.62 328	0.46 434	0.50 104	0.60 270	0.58 356	0.53 276	0.50 275	0.73 465	1.23 361	7.48 575	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.14 138	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 270	0.77 445	0.46 434	0.59 176	0.57 247	0.58 356	0.73 433	0.47 259	0.43 329	0.68 280	0.27 158	0.10 168	0.06 21	0.13 317	0.13 282	0.14 138	0.44 505

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 178	0.16 85	0.43 90	0.24 194	0.54 146	0.45 134	0.37 155	0.46 205	0.34 164	0.27 175	1.98 478	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.14 138	0.08 34

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 390	0.74 427	0.27 261	0.82 336	0.61 287	0.53 285	0.54 288	0.72 400	0.54 394	0.78 311	0.56 365	0.11 232	0.09 190	0.13 317	0.11 211	0.14 138	0.12 144

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 479	0.65 370	0.28 278	0.78 305	0.70 382	0.48 234	0.64 381	0.93 477	0.61 431	2.21 500	0.73 413	0.12 286	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.14 138	0.11 107

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 195	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 437	0.62 305	0.58 356	0.57 317	1.40 530	0.64 441	2.59 532	0.42 293	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.14 138	0.11 107

DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 288	0.65 370	0.36 373	0.80 325	0.70 382	0.72 453	0.69 412	0.83 445	0.46 355	1.53 399	0.60 378	0.13 316	0.12 307	0.14 353	0.14 310	0.14 138	0.13 180

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 210	0.50 149	0.22 128	0.56 157	0.38 64	0.29 122	0.29 92	0.17 39	0.30 212	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.12 307	0.08 34	0.29 464	0.15 156	0.21 342

S2M2	0.24 44	0.29 124	0.90 56	0.23 41	0.17 113	0.24 5	0.09 1	0.36 14	0.45 134	0.17 12	0.25 68	0.23 72	0.17 35	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 307	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.11 107

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 519	0.35 39	0.25 214	0.47 84	0.34 28	0.34 144	0.22 46	0.33 158	0.17 35	1.31 367	0.19 30	0.11 232	0.15 375	0.08 34	0.21 423	0.15 156	0.23 381

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 514	1.07 510	0.43 413	0.84 353	0.49 169	0.90 495	0.91 473	1.23 521	0.77 475	0.65 273	1.10 463	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.49 524	0.15 156	0.38 486

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 195	0.18 150	0.41 73	0.30 310	0.64 201	0.62 305	0.30 126	0.33 130	0.37 174	0.29 204	0.41 140	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 335	0.15 156	0.14 198

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 150	0.37 48	0.28 278	0.59 176	0.62 305	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 151	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.12 144

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 182	0.45 101	0.35 366	0.69 225	0.65 338	0.37 155	0.37 150	0.40 195	0.31 221	0.44 160	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 387	0.15 156	0.15 232

rvit_stereo_0080	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

CAS++	0.31 89	0.33 162	1.43 132	0.25 75	0.17 113	0.31 20	0.20 86	0.78 305	0.41 96	0.30 126	0.30 105	0.21 61	0.16 28	0.33 80	0.18 18	0.15 378	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.11 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 162	0.93 60	0.26 106	0.22 237	0.46 120	0.20 86	1.10 519	1.34 534	3.16 571	0.32 122	0.22 64	0.20 80	0.30 54	0.22 91	0.10 168	0.09 190	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.15 156	0.16 260

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 113	0.49 141	0.26 236	0.78 305	0.52 194	0.50 253	0.57 317	0.41 201	0.37 262	0.71 293	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 282	0.15 156	0.14 198

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 270	0.60 287	0.26 236	1.00 488	0.77 448	0.55 316	0.67 395	0.54 292	0.36 248	2.14 496	3.03 544	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.17 278

whm_eth	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

LoS	0.31 89	0.30 136	1.52 153	0.23 41	0.13 20	0.54 194	0.20 86	0.48 91	0.49 169	0.25 92	0.28 86	0.37 174	0.24 127	0.38 125	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 81	0.27 92	1.09 74	0.23 41	0.50 485	0.40 66	0.20 86	0.46 71	0.44 119	0.22 49	0.28 86	0.26 109	0.19 71	0.33 80	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.49 513

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 350	0.84 469	0.40 396	0.88 388	0.72 402	0.65 425	0.73 433	0.66 360	0.57 409	0.93 325	0.71 406	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.14 198

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 210	0.67 383	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.42 185	0.52 265	0.70 393	0.45 341	1.91 471	0.57 369	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 282	0.15 156	0.20 330

IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 257	0.61 308	0.21 107	0.73 251	0.65 338	0.64 418	0.69 412	0.69 383	0.38 269	2.09 492	1.39 491	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.09 56

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 75	0.16 85	0.58 258	2.74 571	0.59 176	0.51 187	0.62 399	1.62 528	0.97 487	1.80 548	1.69 425	2.25 530	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.11 107

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 114	1.92 304	0.49 461	0.17 113	0.60 287	0.59 478	0.50 104	0.52 194	0.49 246	0.45 197	0.39 187	0.86 488	0.45 172	0.33 235	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 210	0.58 258	0.43 413	0.65 207	0.66 353	0.54 298	0.50 248	0.49 272	0.51 384	1.58 410	1.01 454	0.11 232	0.25 483	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.13 180

ICVP	0.46 236	0.29 124	2.41 421	0.33 273	0.22 237	0.59 275	0.55 465	0.75 266	0.50 179	0.44 196	0.60 341	0.49 272	0.35 242	0.53 227	0.37 259	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.15 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 154	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 128	0.48 91	0.44 119	0.22 49	0.33 130	0.25 95	0.25 143	0.32 70	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 249	0.15 156	0.13 180

GES	0.44 208	0.28 114	1.88 283	0.30 195	0.18 150	0.61 308	0.30 310	0.88 388	0.46 143	0.47 216	0.52 265	0.39 187	0.42 319	0.58 242	0.67 396	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.15 156	0.17 278

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 122	0.16 85	0.39 61	0.23 161	0.47 84	0.62 305	0.38 163	0.34 136	0.25 95	0.25 143	0.39 131	0.29 183	0.14 359	0.08 120	0.10 137	0.12 249	0.15 156	0.11 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 236	0.28 114	1.73 194	0.33 273	0.32 377	0.65 370	0.38 388	0.83 342	0.59 265	0.57 338	0.52 265	0.61 332	0.40 291	0.75 300	0.52 346	0.13 316	0.12 307	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.11 107

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 287	0.28 278	0.78 305	0.64 325	0.51 266	0.60 341	0.75 416	0.40 291	1.32 368	0.43 302	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.14 198

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 288	0.58 258	0.28 278	0.84 353	0.60 270	0.50 253	0.61 348	0.67 369	0.43 329	1.68 423	0.42 293	0.15 378	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.15 156	0.13 180

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 270	0.59 275	0.26 236	0.77 290	0.63 317	0.58 356	0.48 223	0.57 314	0.35 242	0.40 136	0.50 338	0.14 359	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.15 156	0.15 232

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 175	1.50 150	0.27 122	0.18 150	0.63 345	0.17 44	0.92 420	0.53 213	0.49 246	0.48 223	0.30 141	0.30 212	0.39 131	0.30 202	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.12 144
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 430	0.60 287	0.28 278	0.82 336	0.62 305	0.62 399	0.55 298	0.72 400	0.45 341	1.00 333	0.43 302	0.15 378	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.15 156	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 288	0.64 356	0.34 358	0.83 342	0.65 338	0.60 379	0.63 365	0.81 438	0.48 372	1.85 459	0.56 365	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.16 193	0.16 260

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.57 240	0.25 214	0.92 420	0.64 325	0.52 275	0.49 240	0.47 259	0.35 242	1.79 443	0.37 259	0.13 316	0.10 233	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.16 260

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.29 302	0.83 342	0.68 364	0.53 285	0.79 449	0.83 445	0.47 363	2.46 522	0.68 399	0.12 286	0.10 233	0.19 447	0.31 480	0.16 193	0.17 278

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.25 68	0.20 53	0.26 157	0.57 239	0.19 30	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.81 329	0.44 119	0.84 487	0.52 265	0.78 427	0.58 415	0.48 198	1.10 463	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.82 336	0.77 448	0.52 275	0.37 150	0.51 278	0.42 319	0.52 221	0.38 266	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.83 342	0.75 434	0.47 216	0.36 147	0.53 286	0.42 319	0.53 227	0.39 277	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 175	1.38 121	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.18 387	0.16 193	0.22 357

rrr	0.46 236	0.34 175	3.08 518	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.28 278	1.09 518	0.51 187	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.29 464	0.16 193	0.25 402

CASnet	0.28 61	0.31 147	1.20 91	0.28 147	0.11 1	0.47 126	0.19 67	0.44 61	0.44 119	0.38 163	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.29 46	0.19 30	0.10 168	0.06 21	0.15 383	0.12 249	0.16 193	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

Selective-IGEV	0.29 71	0.23 53	1.28 103	0.27 122	0.30 350	0.35 39	0.20 86	0.56 157	0.38 64	0.21 38	0.30 105	0.22 64	0.18 53	0.37 117	0.18 18	0.07 21	0.06 21	0.08 34	0.15 335	0.16 193	0.29 431

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 195	0.23 257	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 213	0.50 253	2.10 539	0.42 214	0.26 157	0.35 96	0.23 103	0.09 74	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.16 193	0.15 232

NINENet	0.50 286	0.33 162	1.69 180	0.55 489	0.25 288	0.91 487	0.23 161	0.98 468	0.71 392	0.53 285	0.55 298	0.66 360	0.30 212	1.22 359	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 211	0.16 193	0.13 180

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 493	0.62 328	0.66 493	0.55 150	0.61 287	0.58 356	0.53 276	0.52 284	0.60 422	1.59 412	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.10 82

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 448	0.61 308	0.53 458	0.56 157	0.60 270	0.56 327	0.54 288	0.55 296	0.51 384	1.57 406	0.53 350	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.09 56

s12784h	0.36 130	0.28 114	1.58 161	0.23 41	0.11 1	0.62 328	0.24 194	0.79 321	0.64 325	0.44 196	0.52 265	0.28 129	0.26 157	0.50 214	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 87	0.06 10	0.16 193	0.06 1

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 122	0.27 317	0.70 408	0.32 346	0.96 455	0.63 317	0.49 246	0.52 265	0.43 218	0.36 248	0.52 221	0.43 302	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.16 193	0.12 144

delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 411	0.74 427	0.46 434	0.85 360	0.74 421	0.55 316	0.60 341	0.67 369	0.50 382	1.12 349	0.57 369	0.11 232	0.11 281	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.12 144

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 147	0.28 331	0.79 454	0.88 522	0.76 279	0.70 382	0.72 453	0.66 392	0.67 369	0.57 409	1.17 355	0.63 385	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.13 180

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 350	0.61 308	0.32 346	0.77 290	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.67 369	0.43 329	0.86 320	0.42 293	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 417	0.16 193	0.15 232

FlowAnything_test	0.23 38	0.32 154	0.52 4	0.28 147	0.17 113	0.37 48	0.20 86	0.38 22	0.24 2	0.24 73	0.20 28	0.21 61	0.17 35	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.17 215	0.12 144

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 430	0.50 149	0.23 161	0.79 321	0.70 382	0.33 142	0.53 276	0.27 120	0.22 100	0.67 277	0.29 183	0.73 539	0.08 120	0.13 317	0.17 374	0.17 215	0.18 298

GIP-stereo	0.26 51	0.22 36	0.78 43	0.29 178	0.20 196	0.42 85	0.17 44	0.64 201	0.39 76	0.18 19	0.24 61	0.23 72	0.18 53	0.25 11	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.08 34

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 53	0.64 23	0.24 57	0.22 237	0.47 126	0.13 9	0.52 126	0.33 23	0.18 19	0.24 61	0.17 39	0.22 100	0.32 70	0.19 30	0.08 34	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.09 56

test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 150	0.55 207	0.27 261	0.94 437	0.66 353	0.54 298	0.62 353	0.47 259	0.36 248	1.97 477	0.38 266	0.14 359	0.10 233	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.16 260

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.53 285	0.59 326	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.56 222	0.26 236	0.93 428	0.65 338	0.54 298	0.54 288	0.45 238	0.36 248	1.79 443	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.54 298	0.62 353	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 270	0.54 194	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 180	0.33 130	0.44 229	0.21 91	0.44 160	0.34 242	0.09 74	0.08 120	0.16 402	0.14 310	0.17 215	0.17 278

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 377	0.92 489	0.57 474	1.14 524	0.56 243	0.81 480	0.40 172	0.55 296	0.69 455	0.65 273	1.04 459	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.36 504	0.17 215	0.25 402

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 430	0.60 287	0.26 236	0.70 232	0.65 338	0.66 427	0.60 341	0.69 383	0.32 228	2.09 492	1.20 476	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.10 82

PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.60 287	0.29 302	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.26 236	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.49 208	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.45 172	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

iGMRVC	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.55 235	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

iRAFT	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 113	0.79 454	0.69 501	0.52 126	0.52 194	0.47 216	0.42 180	0.45 238	0.26 157	0.41 140	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.23 381

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.16 85	0.60 287	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.50 214	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 350	0.48 134	0.24 194	0.62 192	0.49 169	0.37 155	0.38 159	0.33 158	0.30 212	0.51 217	0.34 242	0.10 168	0.39 520	0.13 317	0.15 335	0.17 215	0.15 232

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 270	0.72 416	0.31 323	0.74 255	0.55 232	0.35 146	0.40 172	0.33 158	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.17 278

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 75	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.10 233	0.15 383	0.10 148	0.17 215	0.14 198

XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 439	0.54 194	0.17 44	0.89 394	0.40 86	0.44 196	0.65 390	0.85 454	0.19 71	0.77 307	0.21 72	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.17 215	0.14 198

HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 258	0.22 128	0.75 266	0.62 305	0.47 216	0.49 240	0.48 270	0.36 248	1.12 349	0.37 259	0.15 378	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.17 215	0.17 278

test_xeample3	0.46 236	0.34 175	2.99 512	0.37 362	0.16 85	0.49 141	0.33 354	1.06 513	0.44 119	0.25 92	0.23 52	0.24 85	0.25 143	0.49 208	0.56 365	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.40 512	0.17 215	0.26 412

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 106	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.09 190	0.16 402	0.10 148	0.17 215	0.14 198

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 270	0.51 159	0.45 431	0.75 266	0.74 421	0.45 206	0.44 193	0.44 229	0.36 248	0.62 258	0.38 266	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 431	0.18 242	0.18 298

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 162	1.20 91	0.33 273	0.18 150	0.60 287	0.29 302	0.94 437	0.80 461	0.50 253	0.49 240	0.53 286	0.59 418	1.25 365	0.64 390	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.23 381

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 377	0.41 73	0.22 128	0.58 168	0.53 213	0.38 163	0.51 252	0.40 195	0.27 175	0.44 160	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 335	0.18 242	0.23 381

MoCha-V2	0.36 130	0.32 154	1.41 127	0.36 339	0.31 369	0.35 39	0.19 67	0.57 162	0.39 76	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 192	0.24 126	0.08 34	0.56 537	0.08 34	0.38 507	0.18 242	0.12 144

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.57 409	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.18 242	0.14 198

CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 147	0.23 257	0.71 410	0.37 381	0.72 240	0.64 325	0.50 253	0.49 240	1.03 498	0.83 481	0.62 258	1.35 488	0.10 168	0.12 307	0.10 137	0.10 148	0.18 242	0.19 314

CASS	0.39 160	0.30 136	1.61 168	0.32 251	0.17 113	0.53 186	0.24 194	0.70 232	0.49 169	0.59 370	0.54 288	0.40 195	0.40 291	0.41 140	0.30 202	0.17 415	0.10 233	0.14 353	0.11 211	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 430	0.79 454	0.44 424	0.86 370	0.77 448	0.61 388	0.67 395	0.79 432	0.56 403	0.64 263	0.62 383	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.19 314

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	2.40 515	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	1.56 402	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 288	0.64 356	0.61 484	0.64 201	0.62 305	0.55 316	1.13 505	0.32 152	0.60 422	0.42 148	1.79 511	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.18 242	0.15 232

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 57	0.16 85	0.64 356	0.66 493	0.53 135	0.53 213	0.67 431	0.99 488	0.38 181	1.00 505	1.44 381	2.10 525	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.14 310	0.18 242	0.21 342

ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 398	0.63 345	0.31 323	0.82 336	0.61 287	0.55 316	0.51 252	0.89 468	0.48 372	1.83 452	0.55 357	0.14 359	0.11 281	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.12 144

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

PMTNet	0.31 89	0.35 183	1.30 107	0.20 5	0.14 34	0.57 240	0.25 214	0.46 71	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 127	0.39 131	0.23 103	0.43 518	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.18 242	0.07 7

MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.56 403	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.13 317	0.10 148	0.18 242	0.15 232

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 195	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.48 234	0.53 276	0.63 339	0.41 302	0.88 324	0.38 266	0.15 378	0.10 233	0.17 421	0.17 374	0.18 242	0.15 232

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 196	0.57 240	0.28 278	0.92 420	0.69 373	0.52 275	0.55 298	0.61 332	0.33 232	0.48 198	0.39 277	0.17 415	0.08 120	0.17 421	0.11 211	0.18 242	0.12 144
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.
DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 465	0.80 460	0.41 402	1.02 500	0.78 453	0.80 474	0.63 365	0.69 383	0.56 403	1.79 443	0.69 401	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.17 278

MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 465	4.11 570	0.58 476	1.31 536	0.84 474	2.12 551	1.12 503	0.98 488	0.71 459	4.24 566	0.99 449	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 374	0.18 242	0.35 468

DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 411	0.87 479	1.00 532	0.69 225	0.50 179	0.53 285	0.56 309	0.90 470	0.37 262	1.22 359	0.47 322	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 249	0.19 263	0.22 357

AIO-Stereo	0.30 81	0.27 92	1.25 99	0.27 122	0.24 270	0.37 48	0.20 86	0.52 126	0.36 51	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.14 12	0.31 61	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.38 507	0.19 263	0.31 449

test_sample7	0.47 251	0.33 162	1.49 147	0.34 304	0.20 196	0.51 159	0.30 310	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.18 298

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 162	2.91 505	0.32 251	0.18 150	0.54 194	0.21 107	0.72 240	0.42 105	0.81 480	0.51 252	0.71 397	0.41 302	0.48 198	1.13 467	0.09 74	0.15 375	0.10 137	0.35 496	0.19 263	0.09 56

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 377	0.47 126	0.26 236	0.68 222	0.57 247	0.32 140	0.89 472	0.45 238	0.27 175	0.49 208	0.36 253	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.13 180

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 106	0.24 270	0.32 25	0.17 44	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.37 150	0.25 95	0.26 157	0.44 160	0.31 214	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.19 263	0.14 198

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 106	0.22 237	0.57 240	0.22 128	0.85 360	0.65 338	0.53 285	0.64 381	0.68 376	0.44 337	0.54 231	0.31 214	0.13 316	0.12 307	0.16 402	0.11 211	0.19 263	0.17 278

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 122	0.30 350	0.45 101	0.25 214	0.52 126	0.50 179	0.40 171	0.31 116	0.40 195	0.19 71	0.35 96	0.32 225	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.11 211	0.19 263	0.30 441

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 147	0.15 58	0.57 240	0.23 161	0.79 321	0.47 160	0.38 163	0.37 150	0.40 195	0.25 143	0.47 192	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.13 282	0.19 263	0.27 419

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 58	0.61 308	0.19 67	0.60 186	0.54 225	0.28 118	0.29 92	0.40 195	0.33 232	0.50 214	0.27 158	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.19 263	0.08 34

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 154	1.30 107	0.26 106	0.14 34	0.58 258	0.23 161	0.78 305	0.62 305	0.40 171	0.44 193	0.28 129	0.35 242	0.29 46	0.20 52	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.08 34

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 464	0.36 373	0.90 400	0.49 169	0.62 399	0.59 326	0.78 427	1.35 529	1.00 333	0.48 328	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 148	0.19 263	0.14 198

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 150	0.62 328	0.54 462	1.02 500	0.64 325	0.73 457	0.46 205	0.47 259	0.45 341	1.12 349	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.19 263	0.12 144

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 448	0.66 377	0.30 310	0.83 342	0.62 305	0.57 338	0.69 412	0.69 383	0.54 394	1.07 340	0.55 357	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 211	0.19 263	0.17 278

MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 178	0.14 34	0.59 275	0.23 161	0.72 240	0.59 265	0.66 427	0.66 392	0.55 296	0.36 248	1.03 337	0.49 333	0.09 74	0.06 21	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.11 107

G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 178	0.22 237	0.59 275	0.28 278	0.76 279	0.57 247	0.55 316	0.45 197	0.70 393	0.32 228	1.38 374	0.47 322	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.20 278	0.13 180

HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 86	1.03 67	0.25 75	0.14 34	0.46 120	0.22 128	0.36 14	0.38 64	0.23 66	0.23 52	0.21 61	0.18 53	0.45 172	0.60 378	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.20 278	0.20 330

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 124	2.49 440	0.29 178	0.22 237	0.53 186	0.52 454	0.58 168	0.49 169	0.69 440	0.46 205	0.79 432	0.48 372	0.53 227	0.42 293	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.20 278	0.20 330

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 288	1.01 499	0.60 480	0.59 176	0.52 194	0.41 180	0.45 197	1.55 536	0.94 500	1.40 378	0.69 401	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 211	0.20 278	0.19 314

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 587	0.55 207	0.22 128	0.69 225	0.42 105	0.38 163	0.36 147	0.43 218	0.27 175	0.69 286	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 355	0.20 278	0.15 232

MC-Stereo	0.32 95	0.31 147	1.46 137	0.31 222	0.15 58	0.53 186	0.19 67	0.44 61	0.35 34	0.36 151	0.38 159	0.27 120	0.27 175	0.42 148	0.19 30	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.16 355	0.20 278	0.13 180

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 178	0.23 257	0.77 445	0.35 366	0.86 370	0.57 247	0.59 370	0.59 326	0.65 353	0.40 291	1.77 438	0.44 308	0.16 399	0.11 281	0.10 137	0.10 148	0.20 278	0.14 198

raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 524	0.51 159	0.25 214	0.64 201	0.51 187	0.35 146	0.45 197	0.32 152	0.28 190	0.43 151	0.32 225	0.09 74	0.19 433	0.10 137	0.09 112	0.20 278	0.40 496

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 536	0.56 222	0.31 323	0.69 225	0.57 247	0.68 438	0.52 265	0.59 324	0.56 403	1.23 361	0.53 350	0.16 399	0.38 514	0.20 456	0.15 335	0.20 278	0.15 232

BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 58	0.56 222	0.25 214	0.85 360	0.58 258	0.54 298	0.51 252	0.57 314	0.42 319	0.57 239	0.61 381	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.20 278	0.16 260

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 473	0.73 423	0.47 442	0.94 437	0.74 421	0.75 462	0.54 288	0.74 410	0.47 363	1.70 426	0.72 410	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 310	0.20 278	0.19 314

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 383	0.47 442	0.89 394	0.71 392	0.78 471	0.70 422	0.81 438	0.53 391	1.70 426	0.76 417	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.20 278	0.21 342

GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 114	1.48 144	0.25 75	0.38 436	0.46 120	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.15 4	0.29 92	0.15 28	0.17 35	0.36 108	0.23 103	0.07 21	0.76 555	0.07 1	0.26 452	0.21 292	1.03 555

ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 369	0.49 141	0.19 67	0.75 266	0.66 353	0.63 408	0.71 426	0.67 369	0.39 283	0.58 242	0.44 308	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 417	0.21 292	0.25 402

tt45	0.29 71	0.24 66	1.06 71	0.25 75	0.17 113	0.55 207	0.22 128	0.41 39	0.35 34	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.18 53	0.64 263	0.34 242	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.11 107

RSM	0.28 61	0.26 86	0.97 64	0.25 75	0.24 270	0.37 48	0.21 107	0.49 98	0.44 119	0.21 38	0.27 79	0.28 129	0.17 35	0.38 125	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.09 87	0.34 493	0.21 292	0.16 260

MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 390	0.71 410	0.20 86	0.87 379	0.57 247	0.51 266	0.59 326	0.50 275	0.33 232	0.68 280	0.55 357	0.10 168	0.29 494	0.10 137	0.13 282	0.21 292	0.34 465

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 106	0.12 6	0.52 178	0.14 17	0.49 98	0.38 64	0.29 122	0.30 105	0.29 136	0.22 100	0.30 54	0.20 52	0.09 74	0.17 410	0.09 87	0.07 53	0.21 292	0.11 107

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 436	0.23 4	0.22 128	0.58 168	0.46 143	0.22 49	0.27 79	0.29 136	0.23 116	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.14 198

dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 113	0.57 240	0.26 236	0.49 98	0.68 364	0.41 180	0.40 172	0.34 164	0.27 175	0.45 172	0.40 285	0.17 415	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.21 292	0.12 144

CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 85	0.95 491	0.74 509	0.51 112	0.56 243	0.48 234	0.39 167	0.59 324	0.29 204	0.77 307	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 112	0.21 292	0.24 393

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 479	0.52 178	0.21 107	0.56 157	0.42 105	0.52 275	0.35 141	0.31 144	0.33 232	0.37 117	0.30 202	0.10 168	0.11 281	0.08 34	0.07 53	0.21 292	0.19 314

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 287	0.25 214	0.97 464	0.88 484	0.59 370	0.70 422	0.63 339	0.55 399	0.66 276	0.37 259	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 310	0.21 292	0.23 381

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 288	0.60 287	0.30 310	0.80 325	0.66 353	0.52 275	0.64 381	0.71 397	0.40 291	1.79 443	0.50 338	0.13 316	0.09 190	0.12 258	0.12 249	0.21 292	0.15 232

iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 113	0.64 356	0.27 261	0.82 336	0.70 382	0.57 338	0.64 381	0.43 218	0.36 248	0.70 291	0.52 346	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.21 292	0.13 180

iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 210	0.58 258	0.22 128	0.95 450	0.82 468	0.58 356	0.62 353	0.57 314	0.39 283	0.84 317	0.40 285	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.06 10	0.21 292	0.13 180

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 288	0.69 401	0.51 451	1.47 542	0.70 382	0.80 474	0.69 412	0.85 454	0.49 379	1.36 372	0.58 374	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 355	0.21 292	0.23 381

mms	0.27 54	0.26 86	0.91 57	0.25 75	0.18 150	0.32 25	0.23 161	0.37 17	0.31 11	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.17 35	0.46 181	0.21 72	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.47 509

ours_stereo	0.27 54	0.25 71	1.21 93	0.25 75	0.17 113	0.35 39	0.23 161	0.38 22	0.35 34	0.20 32	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

fffy	0.28 61	0.24 66	1.19 87	0.27 122	0.15 58	0.37 48	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.20 32	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.44 160	0.20 52	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

WCG-NET	0.30 81	0.42 233	1.26 101	0.24 57	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 31	0.56 243	0.35 146	0.37 150	0.26 109	0.24 127	0.29 46	0.19 30	0.08 34	0.12 307	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.10 82

WCG-NET（raft）	0.32 95	0.53 290	1.21 93	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 31	0.50 179	0.35 146	0.35 141	0.47 259	0.25 143	0.35 96	0.20 52	0.08 34	0.29 494	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.11 107

AE-Stereo	0.42 192	0.29 124	1.65 171	0.43 420	0.47 481	0.56 222	0.23 161	0.86 370	0.46 143	0.31 131	0.41 176	0.43 218	0.24 127	0.34 90	0.24 126	0.09 74	0.48 533	0.11 202	0.45 520	0.22 309	0.19 314

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 178	0.19 182	0.60 287	0.26 236	0.52 126	0.75 434	0.63 408	0.63 365	0.63 339	0.33 232	0.85 319	0.47 322	0.27 497	0.15 375	0.40 518	0.18 387	0.22 309	0.14 198

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 196	0.57 240	0.25 214	0.75 266	0.54 225	0.42 185	0.59 326	0.56 308	0.30 212	0.40 136	0.38 266	0.14 359	0.11 281	0.09 87	0.08 81	0.22 309	0.17 278

FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 328	0.54 462	0.97 464	0.87 480	0.76 465	0.92 475	0.94 481	0.80 477	1.84 457	0.57 369	0.18 427	0.19 433	0.17 421	0.16 355	0.22 309	0.25 402

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 448	0.70 408	0.52 454	0.86 370	0.84 474	0.52 275	0.59 326	0.70 393	0.54 394	2.35 507	2.23 529	0.17 415	0.27 491	0.19 447	0.28 460	0.22 309	0.36 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 353	0.34 175	1.87 281	0.45 441	0.34 398	0.84 469	0.35 366	0.84 353	0.78 453	0.59 370	0.63 365	1.06 505	0.53 391	1.10 343	0.82 428	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.22 309	0.18 298

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 350	0.71 410	0.68 499	0.84 353	0.65 338	0.70 446	0.60 341	0.86 460	0.54 394	1.56 402	0.57 369	0.20 452	0.16 392	0.67 535	0.25 444	0.22 309	0.24 393

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 500	1.13 516	0.99 529	0.98 468	1.00 503	1.09 514	0.87 467	0.77 423	1.06 512	5.90 571	2.72 539	0.16 399	0.23 467	0.16 402	0.24 437	0.22 309	0.36 476

MS	0.28 61	0.32 154	0.89 55	0.19 1	0.13 20	0.45 101	0.11 2	0.37 17	0.28 7	0.18 19	0.18 19	0.16 33	0.15 22	0.26 19	0.16 5	0.10 168	0.39 520	0.07 1	0.56 533	0.23 322	0.34 465

ff7	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

ffff	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

11t	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 147	0.35 411	0.47 126	0.21 107	0.43 53	0.28 7	0.26 106	0.25 68	0.22 64	0.38 269	0.30 54	0.18 18	0.09 74	0.35 508	0.09 87	0.36 504	0.23 322	0.25 402

ProNet	0.30 81	0.54 295	1.29 104	0.25 75	0.15 58	0.47 126	0.25 214	0.48 91	0.39 76	0.21 38	0.23 52	0.22 64	0.20 80	0.44 160	0.19 30	0.08 34	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.12 144

ccc-4	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 210	0.74 427	0.31 323	1.02 500	0.64 325	0.61 388	0.63 365	0.39 187	0.51 384	0.62 258	0.42 293	0.19 442	0.09 190	0.12 258	0.09 112	0.23 322	0.12 144

111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.59 275	0.26 236	0.83 342	0.78 453	0.48 234	0.52 265	0.56 308	0.38 269	0.49 208	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.23 322	0.35 468

psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 350	0.64 356	0.37 381	0.90 400	0.68 364	0.59 370	0.55 298	0.68 376	0.54 394	1.91 471	0.46 313	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.23 322	0.13 180

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 439	0.77 445	0.38 388	1.01 497	0.70 382	0.60 379	0.99 488	0.98 488	0.68 453	1.41 379	0.63 385	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 444	0.23 322	0.18 298

AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 288	0.58 258	0.32 346	0.81 329	0.80 461	0.61 388	0.94 480	0.80 435	0.41 302	2.46 522	1.02 456	0.36 515	0.14 349	0.10 137	0.09 112	0.23 322	0.22 357

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 34	0.55 207	0.22 128	0.83 342	0.56 243	0.51 266	0.49 240	0.48 270	0.37 262	0.48 198	0.54 356	0.09 74	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.09 56
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
DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 178	0.26 303	0.63 345	0.31 323	0.80 325	0.48 163	0.61 388	0.55 298	0.66 360	0.38 269	0.98 330	0.40 285	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.23 322	0.17 278

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 454	0.55 465	0.94 437	0.77 448	0.81 480	0.67 395	0.94 481	0.49 379	0.99 331	0.73 413	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 387	0.23 322	0.21 342

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 377	1.05 504	1.32 550	0.94 437	0.83 471	1.16 519	2.23 545	1.03 498	1.39 533	2.49 525	2.35 533	0.21 459	0.21 453	0.20 456	0.19 407	0.23 322	0.32 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 240	0.37 381	0.84 353	0.76 443	0.51 266	0.81 450	0.64 348	0.45 341	2.06 487	1.27 483	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.24 338	0.13 180

LG-Stereo	0.27 54	0.25 71	0.95 63	0.25 75	0.15 58	0.43 90	0.21 107	0.50 104	0.40 86	0.18 19	0.29 92	0.25 95	0.16 28	0.28 33	0.35 250	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.24 338	0.10 82

999	0.29 71	0.25 71	1.05 70	0.26 106	0.18 150	0.49 141	0.23 161	0.38 22	0.37 59	0.20 32	0.32 122	0.23 72	0.18 53	0.73 296	0.36 253	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.24 338	0.10 82

GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 182	0.52 178	0.19 67	0.59 176	0.52 194	0.57 338	0.59 326	0.63 339	0.29 204	0.58 242	0.33 235	0.15 378	0.09 190	0.16 402	0.09 112	0.24 338	0.12 144

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.55 235	0.19 30	0.09 74	0.11 281	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431

ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.35 366	0.67 218	0.53 213	0.39 169	0.50 248	0.59 324	0.43 329	0.51 217	0.49 333	0.10 168	0.12 307	0.13 317	0.16 355	0.24 338	0.19 314

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 390	0.90 485	0.60 480	0.92 420	0.81 467	0.75 462	0.72 431	0.73 404	0.65 443	1.39 375	0.71 406	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.24 338	0.18 298

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.54 231	0.19 30	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.33 354	0.77 290	0.61 287	0.96 504	0.88 470	1.17 520	0.73 465	4.00 563	0.86 432	0.19 442	0.22 459	0.17 421	0.18 387	0.24 338	0.29 431

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 147	0.22 237	0.69 401	0.36 373	0.85 360	0.65 338	0.56 327	0.84 459	1.03 498	0.95 503	2.32 506	0.55 357	0.23 475	0.14 349	0.41 519	0.13 282	0.24 338	0.17 278

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 369	0.72 416	0.55 465	0.86 370	0.69 373	0.54 298	0.60 341	0.75 416	0.47 363	2.00 482	0.82 428	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 407	0.24 338	0.27 419

111111	0.24 44	0.21 21	0.82 48	0.24 57	0.21 210	0.43 90	0.13 9	0.45 68	0.35 34	0.22 49	0.27 79	0.18 45	0.16 28	0.35 96	0.18 18	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.25 351	0.08 34

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 439	0.37 48	0.24 194	0.50 104	0.43 115	0.28 118	0.23 52	0.25 95	0.16 28	0.99 331	0.19 30	0.10 168	0.16 392	0.08 34	0.11 211	0.25 351	0.85 540

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 41	0.12 6	0.33 28	0.20 86	0.40 31	0.33 23	0.25 92	0.21 35	0.16 33	0.14 12	0.27 25	0.63 385	0.55 529	0.06 21	0.11 202	0.13 282	0.25 351	0.49 513

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.61 531	0.14 349	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.95 450	0.61 287	1.18 526	0.56 309	2.53 550	1.31 525	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 34	0.32 25	0.21 107	0.70 232	0.34 28	0.22 49	0.28 86	0.22 64	0.27 175	0.35 96	0.27 158	0.09 74	0.39 520	0.08 34	0.15 335	0.25 351	0.45 506

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.40 496

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	0.88 484	0.31 131	0.37 150	0.25 95	0.35 242	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.36 476

UniTT-Stereo	0.30 81	0.36 192	1.68 178	0.27 122	0.24 270	0.29 14	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.26 106	0.37 150	0.18 45	0.18 53	0.31 61	0.27 158	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.25 351	0.08 34

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 150	1.48 528	1.39 554	1.60 548	0.74 421	1.94 549	0.85 463	0.73 404	1.68 544	0.87 323	0.31 214	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.32 486	0.25 351	0.12 144

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 195	0.26 303	0.49 141	0.26 236	0.58 168	0.51 187	0.36 151	0.48 223	0.36 172	0.28 190	0.55 235	0.34 242	0.10 168	0.53 535	0.09 87	0.08 81	0.25 351	0.34 465

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 411	0.96 492	0.51 451	0.87 379	0.75 434	0.88 491	0.83 456	0.61 332	1.36 530	1.02 335	3.27 550	0.13 316	0.11 281	0.17 421	0.19 407	0.25 351	0.21 342

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 455	0.86 475	0.43 413	0.94 437	0.82 468	0.62 399	0.53 276	0.91 472	0.60 422	2.70 539	1.00 450	0.14 359	0.11 281	0.16 402	0.14 310	0.25 351	0.27 419

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 411	0.69 401	0.39 393	0.91 411	0.80 461	0.47 216	0.53 276	0.67 369	0.46 355	1.99 481	0.48 328	0.19 442	0.11 281	0.17 421	0.13 282	0.25 351	0.25 402

StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 210	0.68 395	0.26 236	0.81 329	0.68 364	0.67 431	0.68 403	0.73 404	0.42 319	1.10 343	0.59 376	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.14 310	0.25 351	0.21 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 237	0.74 427	0.47 442	0.96 455	0.76 443	1.04 511	0.96 483	0.88 466	0.93 497	2.06 487	1.19 475	0.22 472	0.24 470	0.27 490	0.25 444	0.25 351	0.28 425

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 196	0.78 450	0.79 514	0.98 468	0.78 453	0.85 490	0.71 426	0.86 460	1.10 515	1.46 386	0.62 383	0.18 427	0.20 444	0.21 464	0.19 407	0.25 351	0.33 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 416	0.41 402	0.93 428	1.11 519	1.00 506	1.28 512	0.75 416	0.57 409	1.87 460	1.18 473	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.26 371	0.21 342

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 75	0.16 85	0.35 39	0.20 86	0.68 222	0.44 119	0.24 73	0.27 79	0.29 136	0.20 80	0.58 242	0.18 18	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.30 474	0.26 371	0.17 278

RSM++	0.27 54	0.26 86	0.87 52	0.28 147	0.13 20	0.39 61	0.20 86	0.45 68	0.45 134	0.20 32	0.24 61	0.24 85	0.17 35	0.36 108	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.26 371	0.18 298

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 210	0.50 149	0.19 67	0.64 201	0.44 119	0.43 190	0.53 276	0.43 218	0.27 175	0.51 217	0.28 168	0.08 34	0.14 349	0.11 202	0.10 148	0.26 371	0.26 412

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 147	0.54 495	0.53 186	0.25 214	0.88 388	0.75 434	0.48 234	0.46 205	0.76 421	0.75 471	1.46 386	0.27 158	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.30 474	0.26 371	0.16 260

PFNet	0.60 372	0.33 162	2.47 437	0.41 405	0.55 498	0.62 328	0.27 261	0.61 188	0.63 317	0.61 388	0.56 309	0.45 238	0.32 228	1.88 468	1.14 468	0.28 501	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.26 371	0.20 330

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 288	0.62 328	0.37 381	1.00 488	0.74 421	0.53 285	0.54 288	0.59 324	0.44 337	1.10 343	0.46 313	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.26 371	0.19 314

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 448	0.58 258	0.48 446	0.92 420	1.10 517	0.57 338	0.68 403	0.47 259	0.44 337	1.15 354	0.60 378	0.23 475	0.21 453	0.17 421	0.15 335	0.26 371	0.25 402

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 439	1.06 505	0.79 514	0.89 394	0.80 461	0.66 427	0.67 395	0.85 454	1.55 540	0.93 325	4.55 565	0.13 316	0.11 281	0.16 402	0.15 335	0.26 371	0.25 402

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 483	0.74 427	1.25 547	0.89 394	1.53 543	0.89 493	0.71 426	0.96 484	0.56 403	1.83 452	0.96 441	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 355	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 182	0.58 258	0.23 161	0.49 98	0.66 353	0.41 180	0.38 159	0.34 164	0.29 204	0.53 227	0.30 202	0.24 483	0.10 233	0.37 515	0.19 407	0.27 381	0.15 232

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 257	0.48 134	0.19 67	0.67 218	0.53 213	0.48 234	0.45 197	0.39 187	0.30 212	0.48 198	0.37 259	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.14 310	0.27 381	0.10 82

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.38 388	0.86 370	0.63 317	0.51 266	0.50 248	0.57 314	0.45 341	1.57 406	0.49 333	0.24 483	0.32 506	0.23 474	0.19 407	0.27 381	0.62 526

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 195	0.31 369	0.63 345	0.34 358	0.98 468	0.69 373	0.54 298	0.74 436	0.51 278	0.41 302	2.43 520	0.48 328	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 387	0.27 381	0.21 342

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 350	0.87 479	0.46 434	1.10 519	0.91 491	0.81 480	0.75 439	1.01 494	0.61 431	3.66 561	1.23 480	0.26 492	0.23 467	0.36 511	0.25 444	0.27 381	0.62 526

NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 288	0.67 383	0.30 310	0.93 428	0.77 448	0.59 370	0.57 317	0.77 423	0.38 269	2.78 543	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.28 493	0.26 452	0.27 381	0.39 492

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 270	0.75 433	0.38 388	0.79 321	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.74 410	0.39 283	1.56 402	0.43 302	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.08 81	0.28 387	0.13 180

fffft	0.29 71	0.21 21	1.10 76	0.24 57	0.15 58	0.42 85	0.24 194	0.42 45	0.38 64	0.21 38	0.18 19	0.20 53	0.16 28	0.44 160	0.70 403	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.28 387	0.20 330
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 473	0.54 462	1.03 507	0.72 402	0.80 474	0.69 412	0.68 376	0.83 481	2.04 485	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.29 500	0.25 444	0.28 387	0.24 393

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 178	0.21 210	0.50 149	0.28 278	0.47 84	0.39 76	0.42 185	0.76 442	0.38 181	0.22 100	0.52 221	0.33 235	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.15 335	0.28 387	0.07 7

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 398	1.17 520	0.71 505	0.93 428	0.94 495	1.74 547	2.63 554	3.09 555	1.71 546	1.70 426	1.84 513	0.26 492	0.21 453	0.20 456	0.21 423	0.28 387	0.43 503

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.27 261	0.77 290	0.55 232	0.54 298	0.52 265	0.71 397	0.36 248	1.75 435	0.50 338	0.13 316	0.11 281	0.13 317	0.11 211	0.29 392	0.15 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 505	0.66 377	0.20 86	0.98 468	0.55 232	0.73 457	0.52 265	0.99 491	0.65 443	0.58 242	0.29 183	0.10 168	0.16 392	0.10 137	0.41 515	0.29 392	0.20 330

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 526	0.54 194	0.34 358	0.77 290	0.63 317	0.38 163	0.55 298	0.34 164	0.29 204	0.68 280	0.27 158	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.51 527	0.29 392	0.41 501

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 512	0.60 287	0.31 323	0.94 437	0.71 392	0.52 275	0.83 456	0.42 214	0.33 232	0.68 280	0.28 168	0.10 168	0.09 190	0.13 317	0.29 464	0.29 392	0.10 82

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.51 266	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.28 425

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.50 253	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.29 431

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 377	0.47 126	0.30 310	0.73 251	0.49 169	0.50 253	0.30 105	0.45 238	0.22 100	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.10 233	0.11 202	0.35 496	0.29 392	0.28 425

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 398	0.67 383	0.34 358	0.90 400	0.74 421	0.68 438	0.62 353	0.80 435	0.45 341	1.78 439	0.64 390	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.29 392	0.21 342

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 350	0.64 356	0.42 406	0.99 480	0.78 453	0.62 399	0.78 446	0.74 410	0.72 462	1.92 475	0.61 381	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 335	0.29 392	0.22 357

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 465	0.73 423	0.40 396	0.94 437	0.71 392	0.71 450	1.04 498	1.01 494	0.71 459	1.74 433	0.70 403	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 452	0.29 392	0.27 419

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 521	1.36 524	0.62 488	0.87 379	0.76 443	0.78 471	0.81 450	1.08 507	1.18 519	1.14 352	2.49 536	0.21 459	0.69 550	0.21 464	0.95 558	0.29 392	0.37 483

AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 390	0.50 149	0.22 128	0.74 255	0.66 353	0.29 122	0.41 176	0.29 136	0.22 100	0.73 296	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.12 258	0.14 310	0.30 403	0.22 357

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 237	0.72 416	0.44 424	0.94 437	0.74 421	0.63 408	0.54 288	0.81 438	0.47 363	0.77 307	0.70 403	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.30 403	0.30 441

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 514	0.57 240	0.31 323	0.91 411	0.73 417	0.42 185	0.62 353	0.38 181	0.47 363	0.68 280	0.29 183	0.09 74	0.09 190	0.13 317	0.32 486	0.30 403	0.10 82

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 430	0.69 401	0.70 504	0.94 437	0.98 502	0.62 399	0.91 473	0.83 445	0.60 422	2.37 508	0.66 393	0.18 427	0.21 453	0.17 421	0.18 387	0.30 403	0.35 468

AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 448	0.68 395	0.40 396	1.02 500	0.86 477	0.69 440	1.03 495	1.04 501	0.84 484	1.19 356	0.78 421	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 374	0.30 403	0.18 298

ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 377	1.50 530	1.90 562	0.92 420	0.97 499	1.26 532	1.27 511	1.00 493	1.42 535	1.14 352	3.31 551	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 423	0.30 403	0.22 357

CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 288	0.63 345	0.22 128	0.88 388	0.75 434	0.46 214	0.59 326	0.58 321	0.40 291	2.29 504	0.48 328	0.12 286	0.09 190	0.15 383	0.14 310	0.30 403	0.15 232

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 377	1.96 548	0.62 488	0.91 411	1.43 538	2.94 569	2.60 552	4.77 568	1.95 550	2.43 520	1.33 487	0.29 502	0.26 485	0.32 505	0.32 486	0.30 403	0.30 441

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 398	1.03 502	0.47 442	1.00 488	1.08 514	0.90 495	0.85 463	0.85 454	0.57 409	1.37 373	1.26 482	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 335	0.31 411	0.20 330

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 530	0.34 34	0.24 194	0.46 71	0.39 76	0.31 131	0.28 86	0.25 95	0.19 71	0.67 277	0.18 18	0.12 286	2.03 573	0.08 34	0.06 10	0.31 411	1.59 569

Occ-G	0.30 81	0.30 136	1.33 112	0.23 41	0.15 58	0.36 45	0.25 214	0.43 53	0.31 11	0.26 106	0.35 141	0.46 251	0.22 100	0.30 54	0.25 139	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.16 355	0.31 411	0.08 34

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 512	0.75 433	0.23 161	0.96 455	0.60 270	0.76 465	1.30 515	0.81 438	0.60 422	0.57 239	0.82 428	0.10 168	0.16 392	0.11 202	0.43 518	0.31 411	0.22 357

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 473	0.81 461	0.44 424	0.86 370	0.84 474	0.60 379	0.74 436	0.82 443	0.49 379	1.65 419	0.66 393	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 335	0.31 411	0.24 393

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 465	0.65 370	0.45 431	0.89 394	0.82 468	0.66 427	0.92 475	0.99 491	0.76 472	1.55 401	0.66 393	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 417	0.31 411	0.22 357

GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 288	0.74 427	0.66 493	0.87 379	0.73 417	0.71 450	1.07 500	0.84 450	0.59 418	2.71 541	1.15 470	0.17 415	0.16 392	0.44 523	0.16 355	0.31 411	0.20 330

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 430	1.06 505	1.15 543	1.22 529	1.08 514	1.17 524	1.91 535	1.04 501	1.31 525	5.96 572	2.43 535	0.26 492	0.22 459	0.24 481	0.24 437	0.31 411	0.30 441

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 499	0.48 446	0.90 400	1.29 532	0.69 440	1.35 520	0.85 454	0.59 418	2.03 483	1.09 462	0.14 359	0.12 307	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.20 330

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 439	2.05 553	0.66 493	1.90 556	1.84 555	2.79 567	2.97 561	4.41 566	3.07 563	2.65 535	2.30 532	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.38 486

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 178	0.17 113	0.54 194	0.18 58	0.52 126	0.50 179	0.27 113	0.56 309	0.47 259	0.35 242	0.46 181	0.33 235	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.32 419	0.12 144

WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 419	0.86 475	0.71 505	1.00 488	1.06 512	0.82 484	0.92 475	1.06 505	1.05 510	2.16 497	1.61 502	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 355	0.32 419	0.28 425

IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 210	1.65 538	0.61 484	1.36 538	0.58 258	1.39 539	0.51 252	0.37 174	0.87 489	1.41 379	0.36 253	0.09 74	0.07 41	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.11 107

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 448	0.71 410	0.32 346	1.02 500	1.25 528	1.07 512	0.84 459	0.90 470	0.73 465	1.09 342	0.98 444	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 423	0.32 419	0.31 449

TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 270	0.66 377	0.56 470	0.82 336	0.74 421	1.16 519	0.62 353	0.61 332	0.48 372	2.70 539	0.50 338	0.20 452	0.11 281	0.35 509	0.14 310	0.32 419	0.16 260

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 439	1.97 550	0.66 493	1.67 550	1.70 548	2.72 566	2.89 558	4.22 562	2.97 562	2.55 530	2.19 527	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.39 492

SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 542	0.85 520	1.10 519	2.49 562	1.16 519	1.83 533	1.72 539	1.50 539	2.37 508	2.84 542	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.32 419	0.32 454

zero-FE	0.80 471	0.27 92	8.23 572	0.49 461	0.98 540	0.33 28	0.20 86	0.48 91	1.28 531	0.17 12	0.20 28	0.77 423	0.22 100	0.60 254	0.97 442	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.10 148	0.33 428	0.14 198

SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 562	1.98 551	0.23 161	1.93 557	2.44 560	0.89 493	2.52 549	1.36 528	0.51 384	3.65 560	1.93 514	0.30 505	0.31 500	0.22 467	0.16 355	0.33 428	0.36 476

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 518	0.58 258	0.35 366	0.78 305	0.62 305	0.48 234	0.55 298	0.45 238	0.40 291	0.72 295	0.30 202	0.09 74	0.07 41	0.12 258	0.12 249	0.33 428	0.38 486

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 210	0.57 240	0.25 214	0.71 235	0.51 187	0.55 316	0.59 326	0.64 348	0.41 302	2.13 495	0.41 291	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.11 211	0.33 428	0.15 232

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 419	0.64 356	0.37 381	0.89 394	0.79 458	0.54 298	0.65 390	0.93 477	0.48 372	2.07 489	0.56 365	0.13 316	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.33 428	0.18 298

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 419	0.85 473	0.43 413	0.91 411	0.68 364	0.55 316	0.69 412	0.75 416	0.55 399	2.31 505	0.78 421	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 407	0.33 428	0.23 381

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 350	0.82 464	0.63 490	0.96 455	0.87 480	0.79 473	1.12 503	0.84 450	0.87 489	2.42 517	1.63 503	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 355	0.34 436	0.29 431

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 106	0.15 58	0.30 16	0.19 67	0.67 218	0.46 143	0.29 122	0.52 265	0.38 181	0.16 28	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.68 548	0.09 87	0.07 53	0.34 436	0.21 342

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 237	0.28 10	0.23 161	0.72 240	0.35 34	0.19 24	0.30 105	0.24 85	0.20 80	0.64 263	0.19 30	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.34 436	0.29 431

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 473	1.06 505	0.55 465	0.98 468	0.71 392	0.88 491	0.97 485	0.82 443	0.88 493	1.68 423	0.94 438	0.32 508	0.26 485	0.32 505	0.27 457	0.34 436	0.30 441

ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 147	0.21 210	0.59 275	0.36 373	0.66 209	0.68 364	0.45 206	0.59 326	0.69 383	0.40 291	0.44 160	0.55 357	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.34 436	0.10 82

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 275	0.27 261	0.78 305	0.52 194	0.47 216	0.57 317	0.63 339	0.45 341	1.92 475	0.43 302	0.14 359	0.10 233	0.25 486	0.11 211	0.34 436	0.14 198

pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 557	0.72 416	0.56 470	0.96 455	0.91 491	0.99 505	2.92 560	6.01 573	0.70 457	2.38 511	3.32 552	0.13 316	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.34 436	0.22 357

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 424	0.87 379	0.83 471	0.69 440	0.75 439	0.72 400	0.63 439	1.56 402	1.15 470	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 310	0.35 447	0.19 314

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 369	0.61 308	0.57 474	0.76 279	0.57 247	0.56 327	0.63 365	0.41 201	0.30 212	0.45 172	0.40 285	0.11 232	0.20 444	0.13 317	0.13 282	0.35 447	0.19 314

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 369	0.60 287	0.61 484	0.76 279	0.58 258	0.56 327	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.43 151	0.40 285	0.11 232	0.22 459	0.13 317	0.15 335	0.35 447	0.19 314

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 147	0.17 113	0.52 178	0.20 86	0.62 192	0.61 287	0.50 253	0.61 348	0.39 187	0.32 228	0.35 96	0.30 202	0.07 21	0.10 233	0.09 87	0.09 112	0.35 447	0.10 82

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 455	1.12 514	0.60 480	1.10 519	1.27 530	2.23 557	2.87 557	3.67 559	3.12 565	2.39 514	1.69 506	0.30 505	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.35 447	0.38 486
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 114	2.46 432	0.43 420	0.15 58	0.50 149	0.25 214	0.47 84	0.38 64	0.33 142	0.26 75	0.23 72	0.22 100	0.34 90	0.29 183	0.08 34	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.36 452	0.22 357

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 369	0.71 410	0.60 480	0.98 468	0.87 480	0.67 431	0.83 456	0.96 484	0.60 422	1.67 422	0.97 442	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 374	0.36 452	0.24 393

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 287	0.56 470	0.76 279	0.58 258	0.55 316	0.62 353	0.41 201	0.29 204	0.44 160	0.39 277	0.11 232	0.19 433	0.13 317	0.14 310	0.36 452	0.18 298

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 439	1.01 499	0.41 402	0.94 437	0.92 494	0.73 457	0.85 463	1.15 517	0.69 455	1.57 406	0.53 350	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 355	0.36 452	0.24 393

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 505	1.32 522	1.31 549	1.01 497	0.94 495	1.36 535	0.87 467	1.38 529	0.90 495	1.72 430	1.02 456	0.24 483	0.30 498	0.22 467	0.25 444	0.36 452	0.35 468

ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 419	0.96 492	0.81 518	1.06 513	1.12 520	1.25 529	0.97 485	1.08 507	0.90 495	1.25 365	4.86 567	0.21 459	0.21 453	0.22 467	0.23 435	0.36 452	0.38 486

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 485	0.64 356	0.48 446	1.14 524	2.64 563	0.63 408	0.61 348	0.65 353	0.62 436	2.21 500	1.31 485	0.23 475	0.19 433	0.30 501	0.28 460	0.36 452	0.25 402

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 237	0.56 222	0.19 67	0.75 266	0.61 287	0.45 206	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.70 291	0.32 225	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.36 452	0.12 144

DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 195	0.24 270	0.54 194	0.22 128	0.63 198	0.60 270	0.48 234	0.51 252	0.35 168	0.27 175	1.82 451	0.53 350	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.12 249	0.37 460	0.15 232

fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 350	0.79 454	0.48 446	0.69 225	0.72 402	0.58 356	0.78 446	0.76 421	0.60 422	0.67 277	0.73 413	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 374	0.37 460	0.16 260

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 147	0.16 85	0.64 356	0.36 373	0.90 400	0.67 362	0.61 388	0.49 240	0.55 296	0.31 221	1.24 364	0.32 225	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.37 460	0.21 342

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 58	0.50 149	0.21 107	0.64 201	0.63 317	0.47 216	0.64 381	0.49 272	0.34 240	0.46 181	0.31 214	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.37 460	0.10 82

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 519	2.03 552	0.72 508	0.76 279	0.67 362	1.14 518	2.56 551	1.30 527	1.02 507	1.48 394	1.74 509	0.25 488	0.24 470	0.24 481	0.26 452	0.37 460	0.31 449

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 485	0.99 495	0.56 470	1.15 527	1.64 546	1.41 540	1.41 523	1.11 513	1.13 518	1.35 371	1.31 485	0.26 492	0.28 493	0.28 493	0.26 452	0.37 460	0.49 513

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 328	0.42 406	0.84 353	0.72 402	0.69 440	0.68 403	0.68 376	0.52 389	2.64 534	0.42 293	0.19 442	0.12 307	0.22 467	0.17 374	0.37 460	0.15 232

TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 492	0.72 416	0.39 393	0.87 379	0.72 402	0.58 356	0.68 403	0.63 339	0.46 355	1.70 426	0.63 385	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 387	0.38 467	0.27 419

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 350	0.77 445	0.69 501	0.74 255	4.41 568	19.22 589	2.15 541	1.62 538	7.97 577	1.81 450	8.96 577	0.44 519	2.08 574	0.18 441	0.19 407	0.38 467	4.62 579

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 381	0.86 370	0.61 287	0.65 425	0.62 353	0.69 383	0.44 337	2.08 490	0.42 293	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.38 467	0.24 393

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 540	0.94 490	1.40 555	0.85 360	1.75 550	2.34 560	1.33 518	1.05 503	2.21 554	1.58 410	4.15 561	0.15 378	0.19 433	0.14 353	0.27 457	0.38 467	0.32 454

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 554	0.62 328	0.39 393	0.93 428	0.79 458	0.80 474	0.88 470	1.14 516	0.71 459	2.18 498	0.71 406	0.21 459	0.20 444	0.26 489	0.18 387	0.38 467	0.26 412

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 495	1.15 518	1.14 542	0.91 411	0.89 488	1.11 515	0.95 482	0.87 462	0.93 497	1.50 395	4.07 560	0.21 459	0.20 444	0.25 486	0.24 437	0.38 467	0.33 461

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 481	5.18 573	3.36 573	3.30 572	2.86 566	4.44 574	3.79 568	9.80 579	5.50 573	6.29 573	6.52 573	0.27 497	0.36 510	0.24 481	0.27 457	0.38 467	0.58 523

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 198	0.51 187	0.40 171	0.32 122	0.26 109	0.26 157	0.46 181	0.22 91	0.09 74	0.21 453	0.10 137	0.09 112	0.39 476	0.15 232

iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 122	0.21 210	0.49 141	0.28 278	0.73 251	0.58 258	0.40 171	0.61 348	0.62 336	0.46 355	1.78 439	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.39 476	0.12 144

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 535	0.72 416	0.48 446	0.85 360	1.56 545	2.12 551	1.49 524	1.29 524	1.31 525	1.83 452	2.13 526	0.13 316	0.12 307	0.17 421	0.18 387	0.39 476	0.45 506

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 467	0.61 484	0.97 464	0.89 488	0.62 399	0.61 348	0.72 400	0.59 418	2.42 517	0.55 357	0.32 508	0.25 483	0.36 511	0.24 437	0.39 476	0.31 449
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
LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 594	0.84 469	1.12 541	0.91 411	1.22 526	1.36 535	2.19 542	0.93 477	0.83 481	1.66 420	0.90 434	0.21 459	0.31 500	0.24 481	0.28 460	0.39 476	6.33 581

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 350	0.45 101	0.30 310	0.72 240	0.59 265	0.31 131	0.43 182	0.32 152	0.23 116	0.35 96	0.29 183	0.10 168	0.20 444	0.10 137	0.08 81	0.40 481	0.11 107

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 473	0.55 207	0.32 346	0.93 428	0.71 392	0.67 431	0.58 323	0.85 454	0.79 476	2.67 538	0.46 313	0.10 168	0.18 421	0.14 353	0.12 249	0.40 481	0.42 502

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 411	0.99 495	0.58 476	0.94 437	0.86 477	1.23 528	1.01 491	1.01 494	1.00 505	1.05 339	3.97 558	0.21 459	0.19 433	0.42 520	0.32 486	0.40 481	0.29 431

YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 350	0.54 194	0.30 310	0.61 188	0.48 163	0.49 246	0.76 442	0.55 296	0.36 248	0.58 242	0.22 91	0.08 34	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.41 484	0.08 34

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 147	0.15 58	0.52 178	0.20 86	0.54 146	0.46 143	0.37 155	0.43 182	0.41 201	0.23 116	0.36 108	0.26 148	0.09 74	0.15 375	0.12 258	0.11 211	0.41 484	0.37 483

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 455	0.63 345	0.28 278	0.81 329	0.68 364	0.61 388	0.59 326	0.69 383	0.45 341	0.44 160	0.63 385	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.41 484	0.10 82

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 411	0.81 461	0.46 434	1.00 488	1.00 503	0.80 474	0.69 412	0.88 466	0.74 470	1.32 368	1.20 476	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 417	0.41 484	0.33 461

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 195	0.19 182	0.53 186	0.34 358	0.59 176	0.63 317	0.44 196	0.73 433	0.78 427	0.37 262	2.58 531	0.39 277	0.10 168	0.08 120	0.17 421	0.14 310	0.42 490	0.17 278

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 122	0.19 182	0.33 28	0.20 86	0.58 168	0.46 143	0.23 66	0.37 150	0.23 72	0.25 143	0.45 172	0.28 168	0.11 232	0.08 120	0.13 317	0.09 112	0.42 490	0.12 144

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 147	0.16 85	0.57 240	0.18 58	0.57 162	0.49 169	0.37 155	0.44 193	0.38 181	0.24 127	0.46 181	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.43 492	0.36 476

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 288	0.83 467	0.33 354	0.81 329	0.65 338	0.54 298	0.63 365	0.73 404	0.67 450	0.73 296	0.67 396	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.43 492	0.16 260

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 390	0.65 370	0.29 302	0.96 455	0.73 417	0.54 298	0.60 341	0.55 296	0.38 269	0.59 248	0.58 374	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.43 492	0.24 393

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 390	0.67 383	0.52 454	0.99 480	0.74 421	0.53 285	0.58 323	0.57 314	0.80 477	1.76 436	0.51 343	0.12 286	0.27 491	0.15 383	0.14 310	0.43 492	0.29 431

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 464	0.31 323	0.96 455	1.10 517	0.92 498	0.81 450	0.78 427	0.58 415	1.23 361	1.55 500	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 374	0.43 492	0.30 441

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 237	0.58 258	0.28 278	0.91 411	0.73 417	0.57 338	0.63 365	0.60 330	0.41 302	0.74 299	0.35 250	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.07 53	0.43 492	0.17 278

Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 369	1.00 498	0.71 505	1.06 513	0.97 499	0.71 450	0.72 431	1.09 509	0.87 489	2.42 517	1.59 501	0.20 452	0.20 444	0.16 402	0.20 417	0.44 500	0.35 468

PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 465	0.60 287	0.51 451	0.76 279	0.80 461	0.77 469	0.67 395	0.87 462	0.61 431	2.40 515	0.67 396	0.32 508	0.35 508	0.36 511	0.41 515	0.45 501	0.39 492

IGEV-Stereo+	0.29 71	0.29 124	0.86 51	0.25 75	0.34 398	0.30 16	0.14 17	0.32 6	0.53 213	0.18 19	0.12 8	0.18 45	0.19 71	0.49 208	0.17 16	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.20 417	0.46 502	0.59 524

MGS-Stereo	0.32 95	0.34 175	1.70 184	0.25 75	0.14 34	0.40 66	0.22 128	0.38 22	0.43 115	0.24 73	0.51 252	0.25 95	0.18 53	0.31 61	0.20 52	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.08 81	0.47 503	0.08 34

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 500	0.64 356	0.36 373	0.84 353	0.69 373	0.51 266	0.68 403	0.53 286	0.43 329	0.56 238	0.43 302	0.34 512	0.18 421	0.44 523	0.29 464	0.48 504	0.30 441

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 493	1.51 531	1.37 552	1.04 511	1.07 513	1.17 524	1.33 518	1.15 517	1.08 513	1.61 416	2.74 540	0.25 488	0.22 459	0.28 493	0.24 437	0.48 504	0.40 496

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 419	1.07 510	0.75 510	1.30 535	1.05 509	0.70 446	0.68 403	0.94 481	1.29 522	2.08 490	1.82 512	0.26 492	0.23 467	0.16 402	0.17 374	0.48 504	0.40 496

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 485	1.49 529	2.48 569	1.48 543	1.71 549	2.13 554	2.09 538	2.07 544	2.56 558	1.90 470	2.02 519	0.35 513	0.36 510	0.37 515	0.34 493	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 485	2.81 563	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 559	2.35 546	1.82 540	2.13 552	1.73 431	2.22 528	0.35 513	0.37 512	0.35 509	0.35 496	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 498	0.78 450	0.63 490	1.00 488	1.08 514	1.03 509	4.07 569	1.48 533	1.22 520	2.88 547	1.27 483	0.50 524	0.46 527	0.54 528	0.62 542	0.50 509	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 513	0.69 501	1.35 537	1.01 505	2.71 565	2.41 548	2.96 553	1.45 536	2.80 545	1.40 493	0.22 472	0.22 459	0.22 467	0.19 407	0.50 509	0.26 412
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
GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 390	0.57 240	0.34 358	0.91 411	0.75 434	0.58 356	0.58 323	0.74 410	0.55 399	2.03 483	0.65 392	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 374	0.51 511	0.28 425

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 182	0.46 120	0.35 366	0.65 207	0.49 169	0.49 246	0.49 240	0.70 393	0.40 291	0.47 192	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 282	0.51 511	0.13 180

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 544	5.01 572	2.45 568	5.36 576	6.88 575	3.58 572	4.76 573	5.99 572	4.99 570	4.23 565	4.61 566	0.56 530	0.67 544	0.44 523	0.78 551	0.51 511	1.03 555

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 439	0.62 328	0.30 310	0.98 468	0.94 495	0.91 497	1.29 514	0.77 423	0.62 436	1.62 417	1.03 458	0.18 427	0.11 281	0.18 441	0.13 282	0.51 511	0.22 357

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 411	0.89 484	0.40 396	0.85 360	0.63 317	0.55 316	0.63 365	0.75 416	0.38 269	2.38 511	0.48 328	1.10 554	0.31 500	0.36 511	0.21 423	0.53 515	0.55 520

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 465	0.58 258	1.01 534	0.57 162	0.68 364	1.53 544	1.23 509	0.81 438	1.08 513	1.07 340	1.07 460	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 423	0.54 516	0.30 441

CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 436	0.88 483	0.44 424	1.06 513	0.79 458	0.58 356	0.69 412	0.65 353	0.50 382	2.74 542	0.51 343	0.93 546	0.39 520	0.87 541	0.29 464	0.54 516	0.54 517

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 507	1.13 516	0.43 413	1.14 524	1.05 509	0.64 418	0.71 426	0.96 484	0.61 431	1.21 357	0.76 417	0.37 516	0.18 421	0.27 490	0.24 437	0.56 518	0.32 454

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 275	0.29 302	0.86 370	0.62 305	0.45 206	0.50 248	0.62 336	0.46 355	1.73 431	0.55 357	0.17 415	0.20 444	0.17 421	0.18 387	0.59 519	0.28 425

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 350	0.66 377	0.29 302	0.88 388	0.72 402	0.44 196	0.48 223	0.66 360	0.57 409	1.84 457	0.45 312	0.46 523	0.20 444	0.17 421	0.19 407	0.59 519	0.24 393

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 507	1.57 533	1.09 538	1.39 541	1.22 526	0.84 487	1.01 491	1.25 523	1.12 517	3.19 553	2.36 534	0.45 521	0.47 530	0.38 517	0.34 493	0.59 519	0.57 521

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 526	0.67 383	0.52 454	0.95 450	0.71 392	0.94 501	0.70 422	0.67 369	0.87 489	0.71 293	1.35 488	0.64 534	0.62 541	0.58 529	1.44 567	0.60 522	0.65 529

PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 419	0.78 450	0.26 236	0.98 468	1.34 534	0.61 388	2.07 537	0.64 348	0.61 431	0.83 315	0.71 406	0.31 507	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.60 522	0.21 342

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 517	0.77 445	0.55 465	0.98 468	0.97 499	0.61 388	1.03 495	0.65 353	1.05 510	0.79 312	1.38 490	0.44 519	0.46 527	0.51 527	0.58 539	0.65 524	0.47 509

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 522	0.99 495	0.68 499	1.05 512	0.87 480	1.36 535	1.23 509	1.46 532	0.94 500	1.87 460	1.72 508	0.66 535	0.61 540	0.58 529	0.57 537	0.65 524	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 507	0.78 450	0.38 388	0.90 400	0.70 382	0.61 388	0.69 412	1.01 494	0.67 450	1.02 335	0.73 413	0.45 521	0.34 507	0.87 541	0.51 527	0.67 526	0.46 508

GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 507	0.62 328	0.19 67	0.75 266	0.53 213	0.56 327	0.63 365	0.47 259	0.31 221	1.11 346	0.33 235	0.75 541	0.45 525	0.84 540	0.64 545	0.69 527	0.54 517

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 565	0.48 134	0.28 278	0.69 225	0.62 305	0.40 171	0.53 276	0.33 158	0.63 439	0.40 136	0.31 214	0.13 316	0.11 281	0.62 532	0.12 249	0.70 528	0.98 548

DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 522	0.84 469	0.43 413	0.85 360	0.65 338	0.67 431	0.75 439	0.91 472	0.52 389	1.03 337	0.57 369	0.54 527	0.37 512	0.95 547	0.52 529	0.71 529	0.57 521

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 439	1.47 527	0.95 526	0.95 450	0.91 491	0.84 487	0.94 480	1.05 503	0.60 422	2.95 548	0.72 410	0.41 517	0.72 554	0.32 505	0.55 530	0.74 530	1.22 560

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 539	1.63 536	1.37 552	1.52 546	12.43 578	1.85 548	1.69 530	2.40 549	1.74 547	2.81 546	1.71 507	0.53 525	0.47 530	0.42 520	0.47 521	0.74 530	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 572	2.43 561	3.46 574	2.68 564	11.19 577	11.66 582	4.73 572	5.26 570	10.46 580	4.50 568	9.49 578	0.82 544	0.69 550	1.34 560	0.98 559	0.75 532	0.76 535

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 5	0.12 6	0.26 7	0.15 25	0.43 53	0.37 59	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 71	0.46 181	0.14 1	0.11 232	0.09 190	0.08 34	0.05 1	0.76 533	0.18 298

MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 529	0.90 485	0.75 510	0.98 468	1.04 508	1.03 509	1.05 499	0.84 450	0.94 500	0.83 315	0.72 410	0.68 536	0.60 539	0.63 533	0.60 541	0.77 534	0.74 532

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 544	2.38 560	2.53 570	1.36 538	1.75 550	2.92 568	3.22 564	2.65 551	2.93 560	2.22 503	3.10 547	0.72 538	0.69 550	0.63 533	0.62 542	0.77 534	0.98 548

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 526	1.72 541	1.10 539	1.84 555	1.96 557	1.43 541	2.54 550	1.97 542	1.61 543	3.06 550	2.08 522	0.69 537	0.66 543	0.94 546	0.74 549	0.80 536	0.69 531

Anonymous_2	0.74 453	0.32 154	1.65 171	0.33 273	0.30 350	0.67 383	0.32 346	0.69 225	0.46 143	0.48 234	0.41 176	0.84 450	0.58 415	0.51 217	0.40 285	0.32 508	0.38 514	1.43 563	3.69 579	0.80 536	0.27 419

SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 531	0.76 437	0.36 373	0.83 342	0.64 325	0.63 408	0.69 412	0.73 404	0.51 384	1.21 357	0.53 350	0.77 543	0.29 494	0.59 531	0.29 464	0.86 538	0.61 525

FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 195	0.24 270	0.71 410	0.24 194	0.95 450	0.61 287	0.44 196	0.56 309	0.59 324	0.42 319	1.52 398	0.68 399	0.94 547	0.96 562	0.28 493	1.00 560	0.90 539	1.36 563

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 350	3.34 566	0.82 519	2.81 566	1.79 552	0.80 474	0.87 467	1.56 537	1.10 515	26.49 597	1.96 515	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 570	0.92 540	0.99 553

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 570	10.86 579	2.30 566	1.22 529	0.80 461	0.62 399	1.16 506	1.13 514	0.56 403	16.09 587	1.18 473	0.20 452	0.09 190	0.43 522	1.62 569	0.94 541	1.58 568

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 237	0.96 492	0.30 310	0.59 176	0.58 258	0.51 266	0.55 298	0.41 201	0.76 472	0.84 317	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.18 387	0.98 542	0.39 492

testlalala_base	0.46 236	0.30 136	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 207	0.21 107	0.85 360	0.32 15	0.32 140	0.39 167	0.31 144	0.23 116	0.30 54	0.28 168	0.95 548	0.30 498	0.09 87	0.21 423	1.03 543	0.18 298

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 543	2.30 558	1.03 535	1.82 554	2.85 565	1.25 529	2.61 553	2.20 546	1.56 541	2.47 524	1.99 518	0.95 548	0.67 544	1.19 556	0.83 553	1.08 544	0.88 545

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 534	1.19 521	0.66 493	1.24 532	1.17 523	0.94 501	0.96 483	3.09 555	1.04 509	2.37 508	1.11 466	1.04 552	0.48 533	1.03 551	0.48 522	1.12 545	0.83 539

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 537	1.06 505	0.76 512	1.16 528	1.13 522	0.75 462	0.97 485	1.09 509	0.80 477	1.60 413	1.21 478	1.17 556	1.26 566	1.01 550	0.57 537	1.13 546	0.88 545

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 575	0.86 475	0.31 323	0.96 455	0.96 498	1.37 538	1.01 491	1.13 514	1.98 551	1.51 396	0.91 435	0.54 527	0.31 500	1.18 553	0.63 544	1.13 546	0.80 538

Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 532	1.06 505	0.53 458	0.98 468	0.90 490	0.62 399	0.76 442	0.93 477	0.66 448	1.66 420	0.98 444	0.99 551	0.45 525	0.75 539	0.40 512	1.19 548	0.75 534

WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 567	1.63 536	1.03 535	2.34 561	2.81 564	1.25 529	2.89 558	4.24 564	1.29 522	2.79 544	1.44 495	2.85 574	0.91 561	1.18 553	1.46 568	1.23 551	1.10 557

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 525	1.03 502	0.59 478	0.99 480	0.86 477	0.69 440	1.61 527	0.98 488	0.64 441	1.46 386	1.14 468	0.95 548	0.46 527	0.72 538	0.40 512	1.24 552	0.78 537

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 549	1.55 532	1.00 532	1.95 558	2.33 559	1.47 543	4.19 570	4.26 565	1.33 528	2.21 500	1.48 497	1.14 555	0.68 548	1.18 553	0.74 549	1.24 552	0.98 548

JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 554	4.38 571	3.35 572	1.59 547	1.20 525	1.26 532	1.52 526	2.37 548	1.88 549	3.23 554	3.00 543	0.53 525	0.47 530	0.48 526	0.49 524	1.29 554	0.97 547

IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 552	1.66 539	0.92 525	2.10 559	1.92 556	1.32 534	2.66 555	2.21 547	1.69 545	5.78 570	1.68 505	5.54 578	0.96 562	1.31 559	0.71 548	1.32 557	0.99 553

PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 495	1.71 540	1.73 560	1.49 544	1.53 543	1.44 542	1.80 532	1.82 540	1.30 524	3.34 556	1.76 510	1.07 553	0.56 537	0.97 548	0.58 539	1.38 558	0.65 529

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 448	2.15 556	0.99 529	1.24 532	1.26 529	1.02 508	1.10 502	1.29 524	0.88 493	3.10 552	1.08 461	1.66 566	0.83 558	0.68 536	0.88 555	1.57 559	1.80 572

MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 455	1.12 514	0.46 434	1.23 531	1.33 533	1.61 545	1.20 507	1.43 531	0.98 504	1.76 436	1.97 516	1.90 569	1.80 568	1.98 572	2.15 573	1.63 560	1.77 571

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 561	1.96 548	1.28 548	3.19 568	17.33 589	2.12 551	15.91 584	9.18 578	1.57 542	8.42 576	1.98 517	1.52 564	1.26 566	1.67 569	1.19 564	1.67 561	1.40 564

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 546	0.53 186	0.23 161	0.75 266	0.50 179	0.57 338	0.29 92	0.25 95	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.76 542	0.31 500	0.08 34	0.07 53	1.68 562	0.50 516

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 559	2.34 559	1.40 555	3.24 569	6.60 573	2.60 563	2.76 556	5.75 571	5.24 572	3.02 549	4.01 559	1.45 562	0.81 557	1.59 568	1.06 561	1.80 563	1.51 566

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 559	3.18 565	1.57 559	2.62 562	5.64 570	2.05 550	2.13 540	4.13 561	3.76 567	2.62 533	3.42 554	1.47 563	0.85 559	1.57 567	1.07 562	1.82 564	1.49 565

ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 533	1.15 518	0.53 458	1.06 513	1.12 520	0.64 418	1.09 501	1.99 543	0.70 457	2.20 499	9.86 580	5.62 579	0.41 524	1.03 551	0.55 530	1.86 565	0.85 540

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 557	1.76 543	1.11 540	2.76 565	1.79 552	2.26 558	11.53 582	3.96 560	4.29 569	3.09 551	2.76 541	1.55 565	0.88 560	1.70 570	1.07 562	2.00 566	1.35 562

ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 538	1.32 522	0.85 520	1.49 544	1.69 547	1.19 527	1.73 531	2.13 545	1.03 508	2.50 526	1.40 493	0.91 545	0.53 535	1.00 549	0.55 530	2.11 567	0.85 540

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 566	7.44 575	5.05 577	3.06 567	2.12 558	2.41 561	2.39 547	2.99 554	2.37 555	3.51 559	6.44 572	1.32 561	1.90 572	1.37 561	1.23 566	2.21 568	1.76 570

MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 569	2.95 564	2.31 567	2.67 563	2.47 561	3.03 570	3.13 563	2.70 552	2.92 559	4.10 564	4.48 564	2.68 573	2.24 576	3.04 578	2.44 575	2.37 569	2.34 573

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 136	1.15 81	0.40 398	1.86 568	2.06 554	1.90 562	1.36 538	1.80 554	3.70 573	3.76 567	5.02 569	8.19 578	2.12 494	1.63 503	0.25 488	0.76 555	2.72 575	1.91 571	2.39 570	2.36 574

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 556	14.07 581	1.06 537	4.90 575	20.99 594	10.17 578	16.48 586	11.88 583	6.93 575	3.34 556	4.20 562	1.30 560	0.69 550	1.45 564	0.86 554	2.61 571	1.20 559

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 461	0.89 523	0.88 388	1.17 523	0.67 431	0.68 403	0.63 339	1.39 533	1.74 433	3.37 553	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	2.80 572	0.25 402

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 563	2.13 555	1.41 557	2.26 560	12.72 579	11.41 581	16.43 585	11.15 581	3.75 566	4.36 567	3.18 549	1.82 568	0.98 564	1.73 571	1.21 565	2.97 573	1.27 561

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 553	3.89 567	0.99 529	3.51 574	6.71 574	2.56 562	4.60 571	4.22 562	3.85 568	3.33 555	3.14 548	1.19 557	0.65 542	1.39 562	0.79 552	3.31 574	1.15 558

tt	4.93 573	0.27 92	4.20 557	2.29 569	1.58 564	10.20 578	16.97 584	9.42 582	5.02 569	1.67 546	1.28 512	4.68 567	5.03 571	3.37 558	5.92 570	6.16 580	9.47 587	2.82 576	3.18 577	3.60 575	1.53 567

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 571	21.84 594	11.10 580	14.34 587	13.83 584	20.34 590	20.33 591	26.35 598	20.03 588	19.06 591	14.80 587	1.74 567	1.81 569	2.05 573	2.49 576	3.69 576	3.12 576

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 578	8.54 576	24.18 587	6.40 578	13.49 580	5.15 575	11.46 580	6.19 574	10.92 581	7.00 574	13.72 583	4.47 576	7.65 581	3.92 579	7.45 583	4.38 577	7.87 583

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 574	2.57 562	6.98 579	0.97 464	0.83 471	0.56 327	1.86 534	0.79 432	0.62 436	1.64 418	1.39 491	4.61 577	5.01 580	5.17 581	4.71 580	4.44 578	4.19 578

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 576	15.27 582	23.78 586	9.96 583	9.47 576	5.94 577	6.75 574	7.80 576	7.48 576	8.83 578	11.21 582	2.21 572	3.56 577	2.86 577	3.20 578	5.02 579	4.16 577

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 579	8.54 576	24.20 588	6.41 579	13.65 583	5.32 576	11.47 581	6.33 575	10.92 581	7.69 575	13.89 584	7.25 585	8.19 583	5.06 580	7.78 584	5.31 580	8.26 584

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 580	7.14 574	5.53 578	6.99 580	1.44 539	2.65 564	3.10 562	8.37 577	5.95 574	4.75 569	6.05 571	3.07 575	0.98 564	2.38 574	1.99 572	6.62 581	5.43 580

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 573	2.18 557	1.34 551	3.37 573	4.05 567	13.17 583	10.58 576	10.73 580	16.52 586	8.45 577	10.51 581	10.48 586	9.72 588	5.59 582	13.46 587	6.84 582	6.83 582

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 577	51.13 599	104.50 599	5.76 577	13.62 582	37.30 599	105.93 599	30.86 599	23.50 593	12.07 581	7.87 576	6.30 581	2.12 575	6.32 583	2.43 574	10.44 585	2.90 575

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 585	21.53 593	21.00 585	13.70 585	15.61 587	23.89 596	14.69 583	22.87 591	24.58 598	12.70 584	14.56 585	18.48 591	12.91 589	20.21 591	12.05 585	17.76 586	14.17 588

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 591	39.86 595	57.00 596	28.89 597	28.87 598	21.31 595	22.68 596	24.22 593	23.87 594	26.39 595	30.89 599	14.26 588	16.78 593	13.10 587	14.90 591	17.78 587	16.69 589

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 590	39.86 595	57.06 598	28.87 596	28.83 597	21.16 593	22.54 594	24.22 593	23.89 596	26.38 594	30.87 597	14.25 587	16.71 591	13.09 586	14.81 589	17.78 587	16.71 590

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 592	39.93 597	57.03 597	28.97 598	28.95 599	21.21 594	22.65 595	24.25 595	23.98 597	26.43 596	30.83 596	14.27 589	16.71 591	13.10 587	14.82 590	17.82 589	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 599	39.94 598	56.74 595	28.97 598	28.72 596	21.14 592	22.26 593	24.43 596	23.88 595	26.54 598	30.87 597	14.32 590	16.55 590	13.12 589	14.71 588	17.92 590	20.60 593

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 581	1.86 544	0.41 402	12.33 584	1.05 509	15.77 585	18.83 590	12.62 586	8.70 579	12.21 582	9.62 579	22.22 592	8.37 586	25.85 593	24.01 593	19.32 591	17.44 592

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 586	11.77 580	11.89 581	16.02 590	15.89 588	21.10 591	21.41 592	18.74 590	18.39 587	20.08 592	19.69 590	23.63 596	23.22 594	24.06 592	23.69 592	23.00 592	23.95 594

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 588	16.12 584	13.97 582	20.24 591	20.05 590	25.50 597	25.31 597	22.96 592	22.63 592	24.39 593	23.24 594	28.20 597	27.23 598	28.62 594	27.75 594	27.50 593	27.76 595

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 589	19.48 590	15.17 583	23.55 595	23.00 595	28.45 598	27.87 598	26.25 597	25.86 599	26.96 599	25.55 595	31.30 598	30.07 599	31.76 595	30.81 595	30.79 597	30.93 596

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 595	0.46 120	0.15 25	8.02 581	0.35 34	0.28 118	0.37 150	0.26 109	0.17 35	0.76 303	0.29 183	6.42 582	0.26 485	0.09 87	0.38 507	50.13 598	0.18 298

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 593	19.43 589	27.92 592	14.08 586	13.61 581	14.96 584	10.58 576	11.26 582	11.19 583	12.55 583	14.57 586	38.28 599	7.88 582	34.96 596	63.99 596	89.57 599	10.94 587

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 600	101.63 600	114.33 600	53.41 600	99.48 600	134.90 600	135.05 600	85.83 600	85.11 600	111.32 600	106.15 600	152.55 600	205.26 600	99.78 600	114.96 600	140.96 600	110.20 600

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 601	203.92 601		216.32 601		203.37 601		215.01 601		312.78 601		412.57 601	356.13 601	256.09 601	227.69 601	428.88 601

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark