Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

SGD-Stereo	0.32 30	0.20 10	0.40 20	0.38 26	0.19 1	0.43 55	0.22 18	0.64 38	0.33 23	0.42 61	0.34 21	0.27 21	0.35 65	1.15 226	0.30 50	0.20 220	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.17 93	0.13 37

s12784h	0.52 145	0.20 10	0.38 8	0.41 49	0.19 1	0.96 364	0.34 108	1.17 240	1.25 388	0.81 177	0.90 176	0.63 162	0.50 159	1.45 305	0.42 183	0.14 31	0.12 55	0.17 81	0.11 9	0.18 124	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 12	0.19 6	0.38 8	0.41 49	0.20 3	0.42 46	0.20 11	0.66 46	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 46	0.28 25	1.09 212	0.25 12	0.14 31	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 11

LG-G_1	0.31 26	0.20 10	0.44 40	0.42 56	0.20 3	0.64 202	0.18 3	0.70 58	0.25 7	0.29 11	0.29 15	0.36 52	0.35 65	0.87 148	0.24 5	0.16 61	0.12 55	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

LG-G	0.31 26	0.20 10	0.44 40	0.42 56	0.20 3	0.64 202	0.18 3	0.70 58	0.25 7	0.29 11	0.29 15	0.36 52	0.35 65	0.87 148	0.24 5	0.16 61	0.12 55	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

StereoAnything_RVC	0.45 111	1.43 544	0.48 67	0.35 4	0.20 3	0.26 4	0.21 14	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 74	1.27 257	0.22 1	0.21 254	0.11 28	0.14 2	0.10 2	2.37 549	0.11 2

trnet	0.39 65	0.21 29	0.37 5	0.36 6	0.20 3	0.53 137	0.29 64	0.78 80	1.12 305	0.59 133	0.71 130	0.53 122	0.42 99	0.54 34	0.34 103	0.18 144	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.14 20	0.13 37

CASnet	0.41 82	0.25 107	0.48 67	0.50 174	0.20 3	0.50 107	0.36 132	0.81 98	0.80 174	0.83 183	0.68 119	0.48 92	0.31 39	0.54 34	0.32 72	0.18 144	0.12 55	0.27 371	0.22 320	0.23 290	0.14 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Monster-pub-eth3d	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.55 153	0.31 81	0.55 12	0.43 48	0.28 7	0.28 13	0.23 3	0.21 3	0.56 41	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 16	0.19 6	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.28 10	0.18 3	0.58 20	0.34 25	0.36 33	0.34 21	0.26 15	0.20 1	1.40 298	0.24 5	0.15 39	0.11 28	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 37

Replicate-Monster	0.41 82	0.26 130	2.03 506	0.36 6	0.21 9	0.46 70	0.23 26	0.67 52	0.48 65	0.42 61	0.27 12	0.31 39	0.30 33	0.98 181	0.24 5	0.14 31	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.28 378

3w_stereo	0.33 38	0.25 107	0.52 95	0.40 41	0.21 9	0.53 137	0.54 319	0.65 42	0.46 60	0.44 71	0.48 61	0.23 3	0.45 118	0.46 14	0.29 39	0.12 6	0.10 9	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.15 97

xyz-stereo	7.16 570	0.22 48	69.90 596	0.42 56	0.21 9	32.92 591	0.49 285	0.87 114	0.76 162	1.38 418	27.04 586	1.19 354	1.16 436	4.69 492	0.97 401	0.16 61	0.12 55	0.20 174	0.14 94	0.16 62	0.12 11

LGtest1	0.27 4	0.21 29	0.44 40	0.41 49	0.21 9	0.42 46	0.19 8	0.56 15	0.26 9	0.29 11	0.24 6	0.29 31	0.29 29	0.55 40	0.25 12	0.18 144	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.14 20	0.13 37

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.55 153	0.31 81	0.55 12	0.43 48	0.28 7	0.29 15	0.23 3	0.21 3	0.56 41	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

dual_stereo	0.27 4	0.19 6	0.35 1	0.39 34	0.21 9	0.25 3	0.22 18	0.48 6	0.31 16	0.32 20	0.26 10	0.37 57	0.24 12	0.83 133	0.29 39	0.16 61	0.12 55	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

MoCha-V2	0.40 74	0.20 10	0.49 74	0.50 174	0.21 9	0.44 61	0.33 96	0.93 140	0.53 91	0.53 117	0.53 79	0.42 63	0.58 208	1.09 212	0.27 27	0.14 31	0.12 55	0.15 24	0.12 42	0.17 93	0.15 97

TANstereo	0.44 103	0.21 29	0.44 40	0.41 49	0.21 9	0.65 218	0.26 46	0.79 85	0.83 183	0.93 206	0.98 200	0.51 110	0.46 125	0.54 34	0.35 113	0.18 144	0.24 414	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.26 356

2w_stereo	0.32 30	0.24 79	0.45 53	0.39 34	0.22 19	0.46 70	0.47 264	0.69 54	0.42 46	0.43 67	0.50 72	0.24 7	0.45 118	0.47 18	0.29 39	0.12 6	0.10 9	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.13 37

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 10	0.36 3	0.37 13	0.22 19	0.35 20	0.18 3	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 48	0.20 1	0.77 110	0.23 2	0.16 61	0.11 28	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 29	0.36 3	0.38 26	0.22 19	0.32 16	0.22 18	0.39 2	0.23 6	0.30 15	0.25 7	0.30 36	0.33 50	0.34 3	0.26 21	0.16 61	0.12 55	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.12 11

HUF	0.36 50	0.23 61	0.52 95	0.40 41	0.22 19	0.54 145	0.47 264	0.82 103	0.43 48	0.36 33	0.43 43	0.50 106	0.42 99	0.64 71	0.29 39	0.17 104	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.15 42	0.14 64

LoS	0.40 74	0.21 29	0.44 40	0.37 13	0.22 19	0.50 107	0.40 181	1.00 170	0.94 219	0.48 95	0.66 112	0.48 92	0.40 92	0.60 61	0.37 135	0.18 144	0.14 168	0.16 54	0.11 9	0.14 20	0.14 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	0.39 65	0.21 29	0.38 8	0.34 1	0.22 19	0.53 137	0.29 64	0.77 76	1.11 301	0.58 125	0.71 130	0.51 110	0.41 95	0.54 34	0.34 103	0.18 144	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.14 20	0.14 64
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
MS	0.46 118	0.29 217	1.75 494	0.34 1	0.23 25	0.38 29	0.17 2	0.55 12	0.31 16	0.37 37	0.38 28	0.31 39	0.32 45	0.56 41	0.26 21	0.17 104	0.13 116	0.14 2	1.52 564	0.20 199	0.80 527

asda	0.30 16	0.24 79	0.42 33	0.38 26	0.23 25	0.43 55	0.34 108	0.58 20	0.37 32	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.52 27	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

depthmonostereo	0.41 82	0.23 61	0.53 101	0.47 119	0.23 25	0.61 186	0.35 116	1.00 170	0.76 162	0.48 95	0.65 111	0.47 87	0.49 153	0.67 83	0.37 135	0.16 61	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.16 62	0.15 97

4.5_new	0.29 12	0.25 107	0.41 25	0.36 6	0.23 25	0.52 128	0.36 132	0.56 15	0.34 25	0.45 79	0.42 34	0.27 21	0.25 14	0.40 8	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.16 62	0.12 11

4.5w-stereo	0.29 12	0.25 107	0.41 25	0.36 6	0.23 25	0.52 128	0.36 132	0.56 15	0.34 25	0.45 79	0.42 34	0.27 21	0.25 14	0.40 8	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.16 62	0.12 11

4w-stereo	0.30 16	0.24 79	0.44 40	0.37 13	0.23 25	0.46 70	0.27 53	0.63 36	0.31 16	0.41 55	0.44 47	0.27 21	0.36 74	0.59 49	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.12 42	0.13 5	0.12 11

2.75w_new	0.31 26	0.23 61	0.43 38	0.35 4	0.23 25	0.42 46	0.42 201	0.54 11	0.35 28	0.47 87	0.43 43	0.24 7	0.30 33	0.66 80	0.33 86	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 11

3.25w_new	0.32 30	0.21 29	0.45 53	0.38 26	0.23 25	0.52 128	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 87	0.45 52	0.32 42	0.35 65	0.61 65	0.27 27	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 11

3.25w	0.32 30	0.21 29	0.45 53	0.37 13	0.23 25	0.52 128	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 87	0.45 52	0.32 42	0.35 65	0.61 65	0.27 27	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 11

xyz-stereo-finetune	0.48 132	0.25 107	0.54 107	0.42 56	0.23 25	0.80 304	0.42 201	0.80 93	0.80 174	0.61 136	0.62 105	0.54 124	0.43 106	1.70 354	0.58 286	0.15 39	0.15 226	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.15 97

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 33	0.40 41	0.23 25	0.47 75	0.19 8	0.61 30	0.29 12	0.35 28	0.21 2	0.35 50	0.21 3	0.60 61	0.25 12	0.15 39	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

Reg-Stereo(zero)	0.44 103	0.22 48	0.45 53	0.43 63	0.23 25	0.38 29	0.25 36	0.76 73	1.08 284	0.90 198	0.78 148	0.90 257	0.47 134	0.70 89	0.36 123	0.15 39	0.12 55	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.15 97

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 279	3.18 573	2.55 526	0.39 34	0.23 25	0.44 61	0.23 26	0.63 36	0.42 46	0.44 71	0.44 47	0.34 48	0.28 25	0.56 41	0.29 39	1.35 547	0.10 9	0.22 238	0.19 215	0.46 476	1.31 546

AIO-Stereo	0.37 56	0.25 107	0.51 87	0.47 119	0.23 25	0.45 65	0.39 173	1.07 211	0.52 87	0.41 55	0.48 61	0.52 117	0.25 14	0.72 96	0.30 50	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.13 37

GLC_STEREO	0.39 65	0.25 107	0.41 25	0.54 258	0.23 25	0.48 81	0.30 74	0.73 65	0.58 99	0.52 116	0.73 136	0.51 110	0.31 39	0.64 71	0.42 183	0.17 104	0.20 353	0.23 276	0.19 215	0.21 241	0.17 153

PMTNet	0.46 118	0.21 29	0.38 8	0.37 13	0.23 25	0.71 255	0.27 53	0.74 69	1.04 265	0.64 141	0.70 127	0.55 127	0.47 134	0.86 145	0.35 113	1.00 536	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.15 42	0.13 37

MLCV	0.72 288	0.34 333	1.10 411	0.51 204	0.23 25	0.91 342	0.39 173	1.33 281	1.23 379	1.46 439	1.55 423	1.01 306	0.64 235	1.95 387	0.80 363	0.18 144	0.12 55	0.18 116	0.14 94	0.19 165	0.17 153

S2M2_XL	0.24 1	0.24 79	0.39 14	0.34 1	0.24 42	0.16 2	0.18 3	0.32 1	0.22 4	0.29 11	0.40 30	0.24 7	0.23 10	0.32 1	0.26 21	0.20 220	0.18 317	0.18 116	0.16 154	0.18 124	0.14 64

asd	0.30 16	0.21 29	0.41 25	0.39 34	0.24 42	0.47 75	0.30 74	0.69 54	0.30 13	0.41 55	0.39 29	0.28 30	0.33 50	0.62 67	0.27 27	0.13 20	0.09 1	0.14 2	0.12 42	0.14 20	0.12 11

2.25w	0.32 30	0.24 79	0.48 67	0.37 13	0.24 42	0.45 65	0.25 36	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.58 97	0.27 21	0.32 45	0.74 106	0.35 113	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.12 42	0.13 5	0.14 64

2.5w	0.31 26	0.23 61	0.46 61	0.39 34	0.24 42	0.42 46	0.39 173	0.61 30	0.30 13	0.37 37	0.53 79	0.24 7	0.25 14	0.77 110	0.28 36	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.12 42	0.14 20	0.12 11

3.5w_stereo	0.33 38	0.25 107	0.45 53	0.37 13	0.24 42	0.54 145	0.35 116	0.66 46	0.36 29	0.43 67	0.44 47	0.29 31	0.34 57	0.77 110	0.39 154	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.13 37

xyz-stereo-finetune2	0.58 207	0.27 160	0.57 131	0.40 41	0.24 42	1.09 394	0.32 89	0.79 85	0.53 91	0.65 143	1.07 241	0.58 142	0.80 297	2.47 436	0.80 363	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.16 62	0.17 153

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 6	0.38 8	0.40 41	0.24 42	0.38 29	0.20 11	0.59 22	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 46	0.27 21	0.90 157	0.25 12	0.14 31	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 11

WCG-NET（raft）	0.45 111	0.21 29	0.55 117	0.40 41	0.24 42	0.50 107	0.36 132	0.73 65	1.09 292	0.71 152	0.76 144	0.92 269	0.51 163	0.84 136	0.34 103	0.16 61	0.12 55	0.15 24	0.14 94	0.14 20	0.14 64

DCANet-4	0.54 170	0.26 130	1.07 401	0.42 56	0.24 42	0.48 81	0.36 132	0.99 166	1.30 414	1.10 263	1.02 220	0.56 135	0.75 268	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

fff	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

ADStereo(finetuned)	0.57 201	0.24 79	1.06 396	0.43 63	0.24 42	0.49 93	0.35 116	1.05 196	1.30 414	1.12 271	1.03 230	0.58 142	1.20 447	0.84 136	0.51 254	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.19 218

DCANet	0.54 170	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.49 93	0.36 132	1.05 196	1.30 414	1.12 271	1.03 230	0.58 142	0.92 352	0.81 128	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.19 218

csc	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

cscssc	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

111	0.60 216	0.23 61	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.72 258	0.42 201	1.18 245	1.41 466	0.80 173	1.38 375	1.10 335	0.79 291	0.96 172	0.58 286	0.18 144	0.13 116	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.19 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 170	0.25 107	0.68 191	0.43 63	0.24 42	0.40 35	0.34 108	1.04 188	1.09 292	1.32 393	1.60 436	0.80 211	0.68 246	0.67 83	0.39 154	0.13 20	0.10 9	0.18 116	0.17 175	0.17 93	0.13 37

HITNet	0.65 253	0.40 389	0.77 277	0.48 146	0.24 42	1.05 385	0.49 285	1.76 401	1.02 256	1.18 319	1.18 295	0.89 256	0.80 297	0.85 141	0.79 359	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.17 175	0.29 373	0.15 97
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
SM2	0.28 7	0.20 10	0.39 14	0.38 26	0.25 59	0.26 4	0.24 32	0.61 30	0.47 63	0.39 52	0.33 20	0.26 15	0.32 45	0.52 27	0.29 39	0.13 20	0.11 28	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

GASTEREO	0.40 74	0.25 107	0.51 87	0.48 146	0.25 59	0.65 218	0.36 132	0.81 98	0.49 67	0.51 114	0.82 161	0.30 36	0.66 244	0.62 67	0.28 36	0.19 185	0.12 55	0.16 54	0.14 94	0.16 62	0.14 64

MSCF	0.38 61	0.25 107	0.52 95	0.47 119	0.25 59	0.62 195	0.37 151	0.81 98	0.47 63	0.50 109	0.71 130	0.32 42	0.65 241	0.54 34	0.28 36	0.19 185	0.12 55	0.17 81	0.14 94	0.17 93	0.14 64

LG-Stereo_L2	0.29 12	0.20 10	0.45 53	0.37 13	0.25 59	0.26 4	0.20 11	0.78 80	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 7	0.26 19	0.91 158	0.23 2	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.14 20	0.11 2

SCV	0.46 118	0.26 130	0.55 117	0.47 119	0.25 59	0.39 33	0.38 158	1.98 467	0.60 106	0.35 28	0.48 61	0.55 127	0.36 74	1.28 259	0.32 72	0.24 322	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.14 64

WCG-NET	0.42 86	0.21 29	0.54 107	0.40 41	0.25 59	0.47 75	0.32 89	0.73 65	1.15 332	0.76 160	0.73 136	0.58 142	0.45 118	0.60 61	0.34 103	0.15 39	0.11 28	0.16 54	0.14 94	0.15 42	0.13 37

GCAP-Stereo	0.40 74	0.28 182	0.68 191	0.47 119	0.25 59	0.53 137	0.32 89	0.82 103	0.58 99	0.65 143	0.69 123	0.58 142	0.42 99	0.47 18	0.29 39	0.17 104	0.14 168	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.14 64

Selective-IGEV	0.39 65	0.24 79	0.50 80	0.44 86	0.25 59	0.46 70	0.33 96	1.25 272	0.40 39	0.35 28	0.45 52	0.52 117	0.30 33	1.07 207	0.30 50	0.14 31	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.13 37

XX-TBD	0.46 118	0.70 493	0.35 1	0.79 478	0.25 59	0.58 167	0.26 46	0.69 54	1.27 399	0.76 160	1.00 206	0.45 76	0.33 50	0.47 18	0.37 135	0.19 185	0.15 226	0.15 24	0.11 9	0.17 93	0.14 64

qwe	0.32 30	0.21 29	0.40 20	0.37 13	0.26 68	0.49 93	0.29 64	0.64 38	0.39 35	0.49 101	0.48 61	0.26 15	0.27 21	0.80 122	0.34 103	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.15 42	0.12 11

4.25_new	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.31 16	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

4.5w_new	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.31 16	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

4.25w-stereo	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.32 21	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

1w_stereo	0.34 41	0.20 10	0.42 33	0.43 63	0.26 68	0.47 75	0.54 319	0.59 22	0.50 71	0.41 55	0.66 112	0.25 13	0.44 114	0.62 67	0.33 86	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.20 10	0.44 40	0.37 13	0.26 68	0.29 12	0.21 14	0.66 46	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 7	0.22 8	1.24 250	0.23 2	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.14 20	0.11 2

LG-Stereo	0.34 41	0.25 107	0.78 285	0.47 119	0.26 68	0.37 26	0.30 74	0.71 62	0.52 87	0.36 33	0.57 94	0.29 31	0.21 3	0.50 22	0.36 123	0.13 20	0.13 116	0.20 174	0.18 193	0.18 124	0.12 11

HART	0.45 111	0.22 48	0.54 107	0.50 174	0.26 68	0.41 39	0.29 64	1.03 182	0.50 71	0.58 125	1.45 395	0.61 154	0.35 65	1.08 211	0.30 50	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.14 94	0.19 165	0.14 64

Occ-G	0.42 86	0.21 29	0.48 67	0.41 49	0.26 68	0.42 46	0.62 377	0.77 76	0.49 67	0.43 67	0.66 112	1.02 308	0.46 125	0.78 115	0.41 172	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.13 66	0.16 62	0.16 127

RSM++	0.38 61	0.24 79	0.51 87	0.47 119	0.26 68	0.50 107	0.41 197	0.79 85	0.45 54	0.37 37	0.45 52	0.60 150	0.35 65	1.02 193	0.30 50	0.15 39	0.13 116	0.17 81	0.14 94	0.18 124	0.13 37

RSM	0.39 65	0.24 79	0.49 74	0.46 108	0.26 68	0.47 75	0.40 181	0.92 133	0.44 52	0.41 55	0.42 34	0.65 168	0.33 50	1.07 207	0.29 39	0.15 39	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.13 37

SMFormer	0.75 319	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.82 370	0.24 322	0.20 353	0.22 238	0.21 291	0.23 290	0.24 320

tta	0.75 319	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.82 370	0.24 322	0.20 353	0.22 238	0.21 291	0.18 124	0.18 178

qqq1	0.72 288	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.44 196	0.24 322	0.20 353	0.18 116	0.15 112	0.18 124	0.18 178

fff1	0.72 288	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.44 196	0.24 322	0.20 353	0.18 116	0.15 112	0.18 124	0.18 178

ACVNet-DCA	0.56 194	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	1.42 304	0.78 169	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.22 265	0.21 268

xx1	0.67 269	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	0.93 140	3.05 547	0.58 125	0.79 154	0.95 282	0.77 280	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.21 268

1test111	0.54 170	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	1.42 304	0.78 169	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	0.88 150	0.59 289	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.22 265	0.21 268

cc1	0.64 245	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	0.93 140	3.05 547	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.19 165	0.19 218

tt1	0.62 226	0.32 287	0.51 87	0.54 258	0.26 68	1.16 408	0.48 275	0.95 152	2.47 534	0.57 123	0.77 146	0.49 100	0.81 301	1.55 326	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.15 112	0.19 165	0.20 251

MSKI-zero shot	0.55 185	0.26 130	0.57 131	0.51 204	0.26 68	0.69 243	0.28 59	1.18 245	0.64 116	0.91 203	1.32 352	0.82 220	0.33 50	1.92 382	0.32 72	0.17 104	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.16 127

EGLCR-Stereo	0.37 56	0.22 48	0.51 87	0.43 63	0.26 68	0.44 61	0.22 18	0.99 166	0.48 65	0.42 61	0.42 34	0.67 175	0.29 29	0.86 145	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.19 139	0.17 175	0.17 93	0.15 97

raft_robust	0.68 273	0.30 238	0.64 168	0.52 225	0.26 68	0.54 145	0.35 116	1.33 281	1.24 385	1.16 305	1.07 241	0.60 150	0.54 178	3.58 475	0.37 135	0.18 144	0.14 168	0.20 174	0.22 320	0.20 199	0.16 127

BEATNet_4x	0.73 306	0.49 428	1.17 425	0.53 243	0.26 68	1.03 382	0.55 337	1.82 422	1.06 273	1.21 331	1.22 310	0.96 288	0.91 349	1.01 190	1.06 412	0.21 254	0.14 168	0.24 296	0.19 215	0.37 429	0.21 268

AdaDepth	0.30 16	0.22 48	0.49 74	0.44 86	0.27 92	0.44 61	0.24 32	0.52 8	0.30 13	0.31 16	0.37 27	0.26 15	0.32 45	0.79 119	0.25 12	0.12 6	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.15 97

water-stereo	0.39 65	0.20 10	0.48 67	0.44 86	0.27 92	0.50 107	0.26 46	0.92 133	0.51 80	0.53 117	0.78 148	0.55 127	0.49 153	0.42 10	0.42 183	0.16 61	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.15 97

AIO_rvc	0.36 50	0.23 61	0.49 74	0.43 63	0.27 92	0.59 172	0.38 158	0.94 147	0.45 54	0.33 25	0.46 56	0.49 100	0.22 8	0.84 136	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.12 42	0.15 42	0.13 37

AIO_test	0.35 49	0.22 48	0.44 40	0.43 63	0.27 92	0.57 164	0.44 233	0.79 85	0.41 43	0.32 20	0.47 58	0.46 80	0.30 33	0.69 85	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.13 66	0.15 42	0.12 11

RAStereo	0.34 41	0.21 29	0.66 182	0.47 119	0.27 92	0.26 4	0.29 64	0.69 54	0.63 112	0.32 20	0.42 34	0.45 76	0.31 39	0.45 12	0.34 103	0.17 104	0.15 226	0.19 139	0.15 112	0.18 124	0.13 37

RAFT-Stereo-weight	0.47 126	0.24 79	0.53 101	0.48 146	0.27 92	0.60 180	0.35 116	1.02 177	1.07 278	0.99 225	0.78 148	0.76 198	0.28 25	0.76 107	0.36 123	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.15 97

1111x	1.70 505	0.29 217	0.86 310	0.51 204	0.27 92	1.01 377	0.68 399	2.22 515	1.28 404	1.13 286	1.40 381	1.21 357	1.10 425	5.53 514	15.20 575	0.22 280	0.21 375	0.22 238	0.22 320	0.24 305	0.22 286

Any-RAFT	0.53 155	0.24 79	0.47 64	0.47 119	0.27 92	1.00 376	0.25 36	1.58 352	1.05 269	0.85 191	0.99 202	1.06 317	0.47 134	0.70 89	0.32 72	0.18 144	0.13 116	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.16 127

CASS	0.65 253	0.34 333	0.72 228	0.56 295	0.27 92	0.78 290	0.42 201	1.59 353	0.86 189	1.30 379	1.25 320	0.87 244	0.84 318	0.84 136	0.54 274	0.35 459	0.19 335	0.26 354	0.21 291	0.28 362	0.42 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 145	0.28 182	0.79 288	0.55 282	0.27 92	0.91 342	0.33 96	0.80 93	0.88 197	0.58 125	0.63 107	0.81 215	0.77 280	1.29 263	0.48 235	0.19 185	0.14 168	0.17 81	0.15 112	0.19 165	0.17 153

qqq	0.57 201	0.34 333	0.71 222	0.47 119	0.27 92	0.64 202	0.62 377	1.42 304	0.78 169	0.80 173	0.92 180	0.95 282	0.77 280	0.88 150	0.59 289	0.21 254	0.20 353	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.21 268

test-3	0.54 170	0.22 48	0.68 191	0.47 119	0.27 92	0.58 167	0.35 116	0.92 133	1.00 250	1.32 393	0.69 123	0.87 244	0.45 118	1.68 352	0.37 135	0.16 61	0.11 28	0.20 174	0.16 154	0.17 93	0.13 37

test_1	0.54 170	0.22 48	0.68 191	0.47 119	0.27 92	0.58 167	0.35 116	0.92 133	1.00 250	1.28 365	0.68 119	0.87 244	0.45 118	1.67 347	0.37 135	0.16 61	0.11 28	0.20 174	0.16 154	0.17 93	0.13 37

Patchmatch Stereo++	0.55 185	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.29 64	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.37 283	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.41 197	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.82 220	0.61 221	1.06 203	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

ROB_FTStereo_v2	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.64 202	0.42 201	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.12 221	0.46 223	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

ROB_FTStereo	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.64 202	0.25 36	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.95 187	0.82 220	0.61 221	1.15 226	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

HUI-Stereo	0.52 145	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.30 74	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	0.79 119	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

iGMRVC	0.56 194	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.38 158	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.52 318	0.46 223	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

RAFT-345	0.84 364	0.25 107	0.66 182	0.50 174	0.27 92	0.54 145	0.42 201	0.83 107	1.11 301	1.32 393	2.34 509	0.86 240	0.54 178	5.72 519	0.47 230	0.18 144	0.13 116	0.22 238	0.17 175	0.17 93	0.16 127

iRAFT	0.55 185	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.29 64	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.37 283	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

CroCo-Stereo	0.40 74	0.31 271	0.73 240	0.58 317	0.27 92	0.26 4	0.33 96	0.95 152	0.81 177	0.42 61	0.47 58	0.65 168	0.47 134	0.39 6	0.34 103	0.18 144	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.19 165	0.16 127
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
RAFT-IKP	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.59 172	0.36 132	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.61 221	1.22 243	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

TestStereo	0.64 245	0.39 383	0.71 222	0.51 204	0.27 92	0.56 159	0.42 201	1.03 182	0.91 209	0.80 173	1.00 206	0.68 177	0.52 168	3.25 465	0.45 209	0.22 280	0.15 226	0.24 296	0.18 193	0.27 343	0.16 127

EAI-Stereo	0.65 253	0.28 182	0.69 204	0.53 243	0.27 92	0.60 180	0.40 181	2.28 521	0.64 116	0.71 152	3.18 531	0.57 137	0.43 106	1.06 203	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.17 81	0.17 175	0.17 93	0.17 153

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 50	0.23 61	0.54 107	0.50 174	0.28 117	0.36 24	0.22 18	1.02 177	0.39 35	0.42 61	0.64 110	0.36 52	0.51 163	0.39 6	0.29 39	0.18 144	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.18 178

DEFOM-Stereo	0.33 38	0.20 10	0.40 20	0.42 56	0.28 117	0.80 304	0.23 26	0.48 6	0.37 32	0.37 37	0.31 18	0.23 3	0.24 12	1.20 240	0.27 27	0.16 61	0.12 55	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.14 64

Pointernet	0.37 56	0.20 10	0.57 131	0.43 63	0.28 117	0.51 124	0.27 53	0.93 140	0.61 107	0.47 87	0.63 107	0.49 100	0.38 86	0.49 21	0.33 86	0.17 104	0.13 116	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 11

test_sample2	0.62 226	0.29 217	0.74 256	0.50 174	0.28 117	0.80 304	0.61 374	1.61 360	1.00 250	0.88 195	0.99 202	0.94 274	0.83 314	1.16 230	0.51 254	0.23 307	0.18 317	0.22 238	0.21 291	0.23 290	0.22 286

gcap-zeroshot	0.53 155	0.28 182	0.89 334	0.49 162	0.28 117	0.76 277	0.37 151	1.34 286	0.73 153	0.89 196	0.67 116	1.35 396	0.51 163	0.79 119	0.33 86	0.18 144	0.15 226	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.16 127

MGS-Stereo	0.42 86	0.26 130	0.58 137	0.44 86	0.28 117	0.50 107	0.34 108	0.57 19	0.83 183	0.46 84	1.31 346	0.52 117	0.33 50	0.65 78	0.36 123	0.19 185	0.16 266	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.16 127

11t1	0.52 145	0.28 182	0.68 191	0.51 204	0.28 117	0.83 320	0.39 173	1.22 264	0.63 112	0.84 186	0.74 140	0.68 177	0.68 246	0.91 158	0.57 283	0.21 254	0.18 317	0.19 139	0.16 154	0.20 199	0.21 268

MC-Stereo	0.43 92	0.23 61	0.48 67	0.51 204	0.28 117	0.39 33	0.32 89	0.88 122	0.68 138	0.60 135	0.84 164	0.56 135	0.61 221	1.03 194	0.31 67	0.17 104	0.11 28	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.13 37

IPLGR	0.58 207	0.27 160	1.14 421	0.48 146	0.28 117	0.65 218	0.33 96	1.22 264	1.13 317	1.18 319	1.05 235	0.69 182	0.66 244	0.96 172	0.52 261	0.17 104	0.15 226	0.20 174	0.17 175	0.20 199	0.18 178

test_3	0.55 185	0.23 61	0.71 222	0.53 243	0.28 117	0.61 186	0.40 181	0.92 133	1.05 269	1.19 323	0.68 119	0.93 271	0.44 114	1.67 347	0.39 154	0.15 39	0.12 55	0.22 238	0.19 215	0.21 241	0.14 64

NRIStereo	0.60 216	0.29 217	0.69 204	0.53 243	0.28 117	0.63 199	0.33 96	1.08 217	0.87 193	1.14 289	0.87 170	0.91 260	0.59 209	2.24 415	0.49 243	0.20 220	0.14 168	0.21 209	0.19 215	0.21 241	0.17 153

PSM-AAD	0.79 339	0.27 160	0.53 101	0.55 282	0.28 117	0.77 285	1.24 507	0.99 166	0.91 209	1.66 480	1.57 431	0.81 215	2.19 533	1.65 342	0.44 196	0.19 185	0.14 168	0.38 472	0.32 456	0.21 241	0.70 521

THIR-Stereo	1.02 423	0.27 160	0.69 204	0.49 162	0.28 117	0.95 358	1.34 515	1.03 182	0.97 233	1.34 405	1.90 483	1.17 350	1.58 492	6.44 532	0.78 353	0.19 185	0.14 168	0.21 209	0.22 320	0.19 165	0.20 251

RAFT-RH_RVC	1.03 426	0.24 79	0.67 187	0.49 162	0.28 117	0.81 313	0.33 96	0.83 107	1.08 284	2.05 513	4.65 549	1.04 315	0.57 199	5.98 527	0.50 249	0.18 144	0.13 116	0.26 354	0.20 247	0.16 62	0.17 153

xxxx	1.51 488	0.28 182	0.68 191	0.54 258	0.28 117	1.16 408	0.44 233	2.19 511	1.29 408	1.09 255	1.36 368	1.22 359	0.85 321	1.79 369	15.70 577	0.24 322	0.21 375	0.21 209	0.20 247	0.22 265	0.23 306

test_xeample	1.45 484	0.28 182	0.65 175	0.51 204	0.28 117	0.94 354	0.59 368	2.14 496	1.29 408	1.24 350	1.51 414	0.88 248	0.86 329	1.46 307	15.10 574	0.22 280	0.20 353	0.22 238	0.20 247	0.22 265	0.22 286

CFNet-RSSM	0.54 170	0.24 79	0.70 210	0.48 146	0.28 117	0.60 180	0.27 53	1.49 321	1.14 320	1.06 245	0.93 183	1.08 323	0.54 178	0.70 89	0.35 113	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.14 64

3.75w	0.32 30	0.23 61	0.44 40	0.37 13	0.29 134	0.62 195	0.36 132	0.59 22	0.32 21	0.41 55	0.47 58	0.25 13	0.34 57	0.64 71	0.26 21	0.12 6	0.09 1	0.14 2	0.12 42	0.13 5	0.12 11

GREAT-IGEV	0.32 30	0.20 10	0.42 33	0.37 13	0.29 134	0.36 24	0.28 59	0.56 15	0.58 99	0.28 7	0.50 72	0.29 31	0.29 29	0.84 136	0.27 27	0.14 31	0.11 28	0.15 24	0.11 9	0.17 93	0.14 64

SCV_C0	0.43 92	0.26 130	0.65 175	0.43 63	0.29 134	0.47 75	0.31 81	1.34 286	0.73 153	0.38 44	0.49 69	0.54 124	0.29 29	1.24 250	0.30 50	0.17 104	0.13 116	0.16 54	0.13 66	0.20 199	0.15 97

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 74	0.67 486	0.42 33	0.64 386	0.29 134	0.48 81	0.25 36	0.85 111	0.44 52	0.38 44	0.36 24	0.30 36	0.70 254	1.15 226	0.29 39	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.18 124	0.12 11

fffy	0.42 86	0.27 160	0.57 131	0.46 108	0.29 134	0.48 81	0.35 116	0.91 130	0.55 94	0.40 54	0.58 97	0.55 127	0.41 95	1.26 254	0.36 123	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.14 64

IGEV++	0.40 74	0.22 48	0.51 87	0.52 225	0.29 134	0.45 65	0.25 36	1.65 369	0.46 60	0.37 37	0.57 94	0.46 80	0.45 118	0.50 22	0.38 146	0.19 185	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.15 97

anonymousdsp2	0.53 155	0.27 160	0.74 256	0.48 146	0.29 134	0.76 277	0.47 264	1.61 360	0.82 182	0.77 165	0.77 146	0.75 194	0.47 134	1.03 194	0.40 161	0.18 144	0.13 116	0.18 116	0.13 66	0.19 165	0.18 178

GMOStereo	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

error version	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

test-v	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

CrosDoStereo	1.58 493	0.24 79	0.72 228	0.48 146	0.29 134	0.67 231	12.49 578	1.10 222	0.98 238	1.34 405	1.75 465	1.00 299	1.89 517	6.65 535	0.81 365	0.19 185	0.15 226	0.20 174	0.22 320	0.18 124	0.19 218

KYRaft	0.75 319	0.28 182	0.62 158	0.56 295	0.29 134	0.67 231	0.86 448	0.94 147	0.84 187	1.62 475	2.21 503	1.16 349	1.02 405	1.57 329	0.40 161	0.20 220	0.13 116	0.22 238	0.28 420	0.20 199	1.02 537

DeepStereo_LL	1.58 493	0.24 79	0.72 228	0.48 146	0.29 134	0.67 231	12.49 578	1.10 222	0.98 238	1.34 405	1.75 465	1.00 299	1.89 517	6.65 535	0.81 365	0.19 185	0.15 226	0.20 174	0.22 320	0.18 124	0.19 218

CRE-IMP	0.55 185	0.30 238	0.74 256	0.52 225	0.29 134	0.79 296	0.25 36	1.04 188	0.72 149	1.09 255	0.95 187	0.81 215	0.57 199	1.10 215	0.50 249	0.21 254	0.14 168	0.23 276	0.19 215	0.28 362	0.22 286

test-2	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

cross-raft	0.54 170	0.25 107	0.61 152	0.52 225	0.29 134	0.68 238	0.37 151	1.46 315	0.76 162	1.01 233	1.06 237	1.28 381	0.46 125	0.71 93	0.35 113	0.15 39	0.12 55	0.18 116	0.16 154	0.19 165	0.14 64

iRaftStereo_RVC	0.47 126	0.26 130	0.64 168	0.50 174	0.29 134	0.53 137	0.33 96	1.05 196	0.77 166	0.84 186	1.00 206	0.55 127	0.37 79	0.81 128	0.40 161	0.17 104	0.12 55	0.22 238	0.20 247	0.19 165	0.15 97

222	1.61 497	0.29 217	0.67 187	0.56 295	0.29 134	1.06 388	0.42 201	2.17 507	1.31 418	1.31 389	1.52 415	0.92 269	0.94 366	1.76 366	17.65 578	0.24 322	0.20 353	0.21 209	0.19 215	0.22 265	0.23 306

AFF-stereo	0.58 207	0.25 107	0.64 168	0.46 108	0.29 134	0.34 18	0.38 158	1.15 236	1.14 320	1.17 314	1.60 436	1.10 335	0.71 259	0.97 180	0.43 193	0.13 20	0.11 28	0.19 139	0.19 215	0.17 93	0.14 64

Gwc-CoAtRS	0.52 145	0.24 79	0.68 191	0.48 146	0.29 134	0.64 202	0.25 36	1.16 238	1.08 284	1.01 233	1.00 206	1.12 340	0.56 190	0.69 85	0.37 135	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.15 112	0.15 42	0.15 97

iResNet	0.75 319	0.40 389	1.36 453	0.67 419	0.29 134	0.92 349	0.59 368	1.52 334	1.25 388	1.28 365	1.48 407	0.94 274	0.76 276	1.62 337	0.78 353	0.18 144	0.14 168	0.18 116	0.15 112	0.22 265	0.23 306

SGM_RVC	1.68 503	0.36 364	0.61 152	0.59 330	0.29 134	2.25 517	1.18 503	2.38 530	1.68 497	3.60 551	2.67 522	3.69 543	2.42 540	8.13 559	1.90 498	0.31 426	0.31 466	0.30 410	0.28 420	0.30 384	0.29 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S2M2	0.34 41	0.28 182	0.45 53	0.40 41	0.30 156	0.31 15	0.16 1	0.60 29	0.64 116	0.31 16	0.48 61	0.47 87	0.34 57	0.38 4	0.32 72	0.25 349	0.22 393	0.20 174	0.22 320	0.25 317	0.22 286

MM-Stereo_test1	0.49 138	0.24 79	0.56 121	0.51 204	0.30 156	0.50 107	0.54 319	0.91 130	1.03 260	0.84 186	0.69 123	0.54 124	0.60 212	1.16 230	0.33 86	0.18 144	0.16 266	0.20 174	0.17 175	0.19 165	0.15 97

castereo	0.41 82	0.22 48	0.46 61	0.44 86	0.30 156	0.61 186	0.56 345	0.97 160	0.80 174	0.38 44	0.69 123	0.45 76	0.69 249	0.51 24	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.12 11

SMoEStereo_RVC	0.39 65	0.25 107	0.50 80	0.45 100	0.30 156	0.61 186	0.36 132	0.72 63	0.45 54	0.46 84	0.43 43	0.42 63	0.35 65	1.39 292	0.29 39	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.15 112	0.16 62	0.15 97

ours_stereo	0.39 65	0.28 182	0.51 87	0.46 108	0.30 156	0.40 35	0.44 233	0.73 65	0.56 96	0.35 28	0.56 91	0.46 80	0.33 50	1.11 218	0.32 72	0.16 61	0.13 116	0.19 139	0.15 112	0.19 165	0.14 64

tg	0.52 145	0.24 79	0.61 152	0.49 162	0.30 156	0.90 338	0.29 64	1.07 211	0.83 183	0.83 183	1.02 220	0.62 159	0.43 106	1.35 277	0.41 172	0.17 104	0.12 55	0.22 238	0.20 247	0.17 93	0.15 97

PAM_32	0.77 327	0.28 182	1.03 387	0.52 225	0.30 156	1.32 434	0.35 116	1.97 465	0.65 131	1.02 237	1.06 237	3.05 533	1.49 486	0.96 172	0.36 123	0.19 185	0.13 116	0.20 174	0.18 193	0.19 165	0.19 218

UGAM-zero	1.00 414	0.30 238	0.93 347	0.47 119	0.30 156	0.57 164	0.25 36	2.25 518	0.63 112	1.01 233	1.10 255	2.73 528	1.85 515	6.26 528	0.40 161	0.17 104	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.17 153

IGEV-Stereo++	0.30 16	0.20 10	0.40 20	0.46 108	0.30 156	0.33 17	0.22 18	0.75 70	0.45 54	0.32 20	0.41 32	0.32 42	0.48 145	0.38 4	0.27 27	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.13 37

test_sample6	0.71 286	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.82 315	0.58 360	1.79 415	1.15 332	1.14 289	1.33 354	0.91 260	0.79 291	1.31 265	0.74 337	0.27 388	0.21 375	0.27 371	0.29 432	0.28 362	0.27 366

test_sample5	0.69 275	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.84 328	0.54 319	1.83 427	1.14 320	1.11 269	1.25 320	0.88 248	0.78 287	1.23 245	0.65 311	0.26 372	0.20 353	0.27 371	0.27 399	0.27 343	0.26 356

test_sample4	0.69 275	0.33 309	0.91 341	0.51 204	0.30 156	0.92 349	0.52 305	1.87 436	1.15 332	1.14 289	1.18 295	0.87 244	0.75 268	1.18 236	0.68 321	0.25 349	0.20 353	0.26 354	0.26 388	0.26 329	0.25 332

test_sample3	0.68 273	0.32 287	0.88 328	0.52 225	0.30 156	0.97 368	0.52 305	1.86 434	1.15 332	1.08 249	1.11 261	0.88 248	0.71 259	1.17 234	0.68 321	0.25 349	0.20 353	0.25 335	0.25 371	0.25 317	0.25 332

mmm	0.63 233	0.35 354	0.72 228	0.51 204	0.30 156	0.86 332	0.54 319	1.59 353	0.86 189	1.07 248	1.38 375	0.79 209	0.75 268	0.91 158	0.58 286	0.22 280	0.18 317	0.29 397	0.25 371	0.25 317	0.23 306

DualNet	0.70 279	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.84 328	0.54 319	1.83 427	1.14 320	1.14 289	1.33 354	0.88 248	0.78 287	1.23 245	0.65 311	0.26 372	0.20 353	0.27 371	0.27 399	0.27 343	0.26 356

MIM_Stereo	0.57 201	0.24 79	0.92 345	0.46 108	0.30 156	0.54 145	0.28 59	1.27 274	0.75 156	1.00 230	1.16 290	0.93 271	0.53 173	1.45 305	0.61 299	0.16 61	0.16 266	0.20 174	0.19 215	0.17 93	0.14 64

RAFT-Test	0.54 170	0.25 107	0.64 168	0.47 119	0.30 156	0.97 368	0.27 53	1.24 270	0.81 177	0.96 215	1.12 268	1.28 381	0.48 145	0.71 93	0.36 123	0.17 104	0.13 116	0.17 81	0.14 94	0.16 62	0.16 127

knoymous	0.51 144	0.29 217	0.47 64	0.43 63	0.30 156	0.55 153	0.55 337	1.02 177	0.77 166	0.98 222	0.85 166	0.94 274	0.56 190	0.85 141	0.45 209	0.20 220	0.14 168	0.26 354	0.14 94	0.23 290	0.23 306

ProNet	0.43 92	0.28 182	0.58 137	0.43 63	0.30 156	0.56 159	0.52 305	1.00 170	0.58 99	0.44 71	0.49 69	0.43 66	0.43 106	1.28 259	0.36 123	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.16 127

x	0.54 170	0.31 271	0.61 152	0.47 119	0.30 156	0.67 231	0.47 264	1.53 340	0.79 173	0.81 177	0.83 162	0.78 205	0.70 254	0.70 89	0.62 302	0.21 254	0.19 335	0.22 238	0.19 215	0.21 241	0.20 251

Sa-1000	0.72 288	0.29 217	0.76 270	0.59 330	0.30 156	0.73 262	0.37 151	1.62 364	1.33 426	1.28 365	2.04 495	0.86 240	0.75 268	1.84 373	0.38 146	0.19 185	0.14 168	0.25 335	0.23 343	0.20 199	0.16 127

SA	0.66 260	0.30 238	0.82 297	0.61 356	0.30 156	0.58 167	0.38 158	1.44 311	1.30 414	0.96 215	1.36 368	0.66 172	0.95 371	1.85 376	0.42 183	0.19 185	0.15 226	0.25 335	0.23 343	0.21 241	0.17 153

PFNet+	0.59 213	0.28 182	0.77 277	0.53 243	0.30 156	0.59 172	0.31 81	0.92 133	1.14 320	1.33 401	1.10 255	0.79 209	0.57 199	1.31 265	0.49 243	0.25 349	0.17 295	0.28 386	0.26 388	0.21 241	0.25 332

DRaft	0.80 342	0.24 79	0.70 210	0.45 100	0.30 156	0.97 368	0.53 313	1.05 196	0.97 233	1.78 490	2.02 494	0.80 211	1.74 506	2.73 447	0.72 333	0.17 104	0.14 168	0.20 174	0.20 247	0.18 124	0.21 268

DeepStereo_RVC	0.55 185	0.29 217	0.72 228	0.51 204	0.30 156	0.59 172	0.33 96	1.03 182	0.70 143	1.16 305	0.93 183	0.83 227	0.94 366	0.96 172	0.54 274	0.21 254	0.14 168	0.21 209	0.19 215	0.24 305	0.24 320

HSM-Net_RVC	0.87 377	0.29 217	0.53 101	0.53 243	0.30 156	1.15 406	0.55 337	3.57 553	1.28 404	1.53 453	1.74 462	1.68 458	0.93 361	1.49 313	0.77 351	0.22 280	0.17 295	0.19 139	0.18 193	0.20 199	0.19 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 13	0.31 182	0.45 65	0.21 14	0.59 22	0.40 39	0.31 16	0.43 43	0.26 15	0.21 3	0.43 11	0.25 12	0.13 20	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.12 1	0.12 11

castereo++	0.38 61	0.23 61	0.41 25	0.43 63	0.31 182	0.97 368	0.22 18	0.86 113	0.58 99	0.32 20	0.44 47	0.51 110	0.39 88	0.93 166	0.24 5	0.17 104	0.11 28	0.17 81	0.12 42	0.14 20	0.14 64

ITSA-stereo	0.82 353	0.36 364	0.82 297	0.54 258	0.31 182	0.80 304	0.47 264	2.17 507	1.67 495	1.13 286	1.13 273	0.94 274	0.86 329	2.46 434	1.00 406	0.26 372	0.23 405	0.28 386	0.27 399	0.28 362	0.36 436

test_sample1	0.61 222	0.29 217	0.75 260	0.50 174	0.31 182	0.76 277	0.48 275	1.59 353	0.84 187	0.90 198	0.94 186	0.88 248	0.95 371	1.16 230	0.67 317	0.22 280	0.18 317	0.20 174	0.19 215	0.21 241	0.21 268

riskmin	0.56 194	0.27 160	0.60 149	0.43 63	0.31 182	0.83 320	0.42 201	1.14 234	1.04 265	0.73 158	0.75 142	1.11 339	1.01 400	0.81 128	0.51 254	0.20 220	0.14 168	0.24 296	0.15 112	0.24 305	0.25 332

TestStereo1	0.63 233	0.28 182	0.75 260	0.76 471	0.31 182	0.48 81	0.43 220	1.30 279	1.21 370	0.97 218	1.31 346	0.64 165	0.77 280	1.75 361	0.42 183	0.20 220	0.15 226	0.22 238	0.18 193	0.21 241	0.17 153

SA-5K	0.63 233	0.28 182	0.75 260	0.76 471	0.31 182	0.48 81	0.43 220	1.30 279	1.21 370	0.97 218	1.31 346	0.64 165	0.77 280	1.75 361	0.42 183	0.20 220	0.15 226	0.22 238	0.18 193	0.21 241	0.17 153

LCNet	0.72 288	0.28 182	0.52 95	0.55 282	0.31 182	0.69 243	0.54 319	1.00 170	0.88 197	1.19 323	1.34 361	0.97 290	1.34 469	2.56 439	0.45 209	0.18 144	0.13 116	0.21 209	0.25 371	0.27 343	0.73 524

TransformOpticalFlow	0.96 397	0.28 182	0.89 334	0.52 225	0.31 182	0.66 227	0.54 319	1.75 395	1.12 305	1.09 255	1.44 393	1.37 401	1.01 400	6.70 539	0.42 183	0.19 185	0.12 55	0.20 174	0.19 215	0.18 124	0.19 218

OMP-Stereo	0.94 393	0.33 309	0.72 228	0.90 515	0.31 182	0.49 93	0.36 132	1.16 238	1.06 273	1.58 469	1.12 268	1.46 417	0.69 249	6.94 542	0.49 243	0.19 185	0.14 168	0.24 296	0.18 193	0.20 199	0.14 64

NF-Stereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.02 220	0.82 220	0.57 199	5.40 512	0.48 235	0.23 307	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

OCTAStereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.82 220	0.57 199	5.35 506	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

SST-Stereo	0.83 359	0.28 182	0.72 228	0.59 330	0.31 182	0.72 258	0.26 46	1.09 219	0.86 189	1.47 440	1.10 255	1.00 299	0.87 334	5.73 520	0.45 209	0.22 280	0.13 116	0.23 276	0.19 215	0.23 290	0.18 178

RAFT_R40	0.83 359	0.28 182	0.73 240	0.59 330	0.31 182	0.69 243	0.44 233	1.10 222	0.95 221	1.47 440	1.10 255	1.00 299	0.85 321	5.53 514	0.46 223	0.22 280	0.13 116	0.23 276	0.20 247	0.23 290	0.18 178

RE-Stereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.81 215	0.57 199	5.37 509	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

Pruner-Stereo	0.62 226	0.29 217	0.70 210	0.61 356	0.31 182	0.63 199	0.43 220	1.17 240	0.99 245	1.53 453	1.08 246	0.95 282	0.55 185	1.35 277	0.51 254	0.23 307	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.21 241	0.23 306

TVStereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.81 215	0.57 199	5.37 509	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

IRAFT_RVC	0.88 378	0.28 182	0.76 270	0.63 377	0.31 182	0.65 218	1.02 484	1.22 264	0.94 219	1.22 336	1.04 233	1.01 306	0.98 388	5.82 522	0.53 268	0.22 280	0.12 55	0.25 335	0.20 247	0.20 199	0.19 218

ARAFT	0.77 327	0.36 364	1.49 476	0.51 204	0.31 182	0.90 338	0.82 439	1.90 445	1.06 273	1.62 475	1.24 316	1.02 308	0.64 235	1.84 373	0.50 249	0.18 144	0.14 168	0.28 386	0.27 399	0.17 93	0.16 127

DilatedVolume-Stereo	0.43 92	0.21 29	0.55 117	0.43 63	0.32 201	0.72 258	0.29 64	0.80 93	0.51 80	0.77 165	0.73 136	0.48 92	0.40 92	1.13 223	0.39 154	0.15 39	0.14 168	0.15 24	0.14 94	0.16 62	0.14 64

MM-Stereo_test2	0.43 92	0.24 79	0.67 187	0.51 204	0.32 201	0.55 153	0.45 250	0.97 160	0.77 166	0.59 133	0.51 75	0.49 100	0.42 99	0.80 122	0.30 50	0.15 39	0.13 116	0.18 116	0.14 94	0.19 165	0.14 64

fffft	0.38 61	0.23 61	0.51 87	0.44 86	0.32 201	0.43 55	0.48 275	0.76 73	0.36 29	0.44 71	0.34 21	0.38 60	0.31 39	1.31 265	0.32 72	0.14 31	0.11 28	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.16 127
1: 1. 1
mms	0.40 74	0.27 160	0.52 95	0.46 108	0.32 201	0.43 55	0.46 257	0.70 58	0.46 60	0.35 28	0.58 97	0.44 68	0.30 33	1.36 282	0.33 86	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.15 112	0.19 165	0.15 97

CAS++	0.47 126	0.31 271	0.56 121	0.47 119	0.32 201	0.42 46	0.28 59	1.76 401	0.72 149	0.71 152	0.72 134	0.37 57	0.28 25	0.69 85	0.33 86	0.27 388	0.22 393	0.26 354	0.21 291	0.29 373	0.19 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.63 233	0.30 238	0.77 277	0.50 174	0.32 201	0.49 93	0.46 257	1.65 369	0.64 116	0.69 148	1.09 251	1.63 449	0.85 321	1.90 380	0.37 135	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.16 127

HanStereo	0.63 233	0.30 238	0.77 277	0.50 174	0.32 201	0.49 93	0.46 257	1.65 369	0.64 116	0.69 148	1.09 251	1.63 449	0.85 321	1.90 380	0.37 135	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.16 127

anonymousdsp	0.43 92	0.27 160	0.53 101	0.44 86	0.32 201	0.50 107	0.42 201	0.89 123	0.51 80	0.49 101	0.53 79	0.47 87	0.47 134	1.33 272	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

test_4	0.53 155	0.22 48	0.56 121	0.54 258	0.32 201	0.64 202	0.39 173	0.80 93	0.62 109	0.92 205	1.87 480	0.68 177	0.42 99	1.16 230	0.37 135	0.15 39	0.13 116	0.20 174	0.22 320	0.20 199	0.15 97

IGEV-Stereo	0.43 92	0.27 160	0.54 107	0.45 100	0.32 201	0.50 107	0.42 201	0.90 129	0.51 80	0.49 101	0.53 79	0.47 87	0.47 134	1.32 269	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 213	0.48 425	0.97 363	0.55 282	0.32 201	0.64 202	0.47 264	1.02 177	1.34 429	0.78 168	0.86 167	0.58 142	0.54 178	1.01 190	0.86 380	0.28 402	0.18 317	0.26 354	0.19 215	0.32 402	0.24 320

AAGNet	1.83 512	0.28 182	0.72 228	0.61 356	0.32 201	0.67 231	0.51 294	0.96 159	0.98 238	1.47 440	1.20 306	1.00 299	1.18 441	2.83 449	22.77 585	0.22 280	0.13 116	0.22 238	0.19 215	0.23 290	0.15 97

STrans-v2	1.04 429	0.28 182	0.96 361	0.49 162	0.32 201	0.68 238	0.79 428	2.47 536	1.12 305	1.12 271	1.46 401	1.40 403	1.46 481	6.70 539	0.43 193	0.18 144	0.13 116	0.20 174	0.18 193	0.18 124	0.18 178

PSM-softLoss	0.78 335	0.31 271	0.77 277	0.58 317	0.32 201	0.56 159	0.40 181	1.18 245	0.70 143	1.24 350	1.07 241	0.83 227	0.52 168	5.36 507	0.53 268	0.24 322	0.15 226	0.25 335	0.22 320	0.20 199	0.25 332

KMStereo	0.78 335	0.31 271	0.77 277	0.58 317	0.32 201	0.56 159	0.40 181	1.18 245	0.70 143	1.24 350	1.07 241	0.83 227	0.52 168	5.36 507	0.53 268	0.24 322	0.15 226	0.25 335	0.22 320	0.20 199	0.25 332

DEmStereo	0.97 403	0.23 61	0.79 288	0.47 119	0.32 201	1.04 384	0.56 345	0.93 140	0.89 200	1.39 424	2.14 501	1.02 308	2.07 528	5.64 518	0.77 351	0.17 104	0.15 226	0.20 174	0.20 247	0.18 124	0.20 251

PFNet	0.91 386	0.26 130	1.10 411	0.63 377	0.32 201	0.64 202	0.56 345	1.17 240	0.99 245	1.47 440	1.08 246	0.98 292	0.69 249	6.62 534	0.54 274	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.19 215	0.20 199	0.17 153

AnonymousM	0.59 213	1.11 529	0.41 25	0.44 86	0.32 201	0.43 55	0.47 264	1.05 196	0.64 116	0.98 222	0.63 107	0.67 175	0.43 106	0.59 49	0.41 172	0.20 220	0.15 226	1.84 551	0.84 541	0.14 20	0.13 37

test-1	0.52 145	0.26 130	1.04 391	0.56 295	0.32 201	0.61 186	0.38 158	1.10 222	0.91 209	0.78 168	1.01 212	0.77 201	0.52 168	0.60 61	0.42 183	0.17 104	0.14 168	0.20 174	0.17 175	0.20 199	0.23 306

Prome-Stereo	0.75 319	0.27 160	0.53 101	0.55 282	0.32 201	0.59 172	0.97 474	0.89 123	0.88 197	1.45 437	2.46 516	0.91 260	1.41 474	1.58 331	0.44 196	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.20 199	0.92 533

GMStereo	0.55 185	0.45 414	0.94 351	0.50 174	0.32 201	0.64 202	0.43 220	1.00 170	1.40 461	0.82 181	0.73 136	0.51 110	0.45 118	0.85 141	0.55 278	0.24 322	0.15 226	0.20 174	0.21 291	0.31 393	0.24 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FlowAnything_test	0.39 65	0.26 130	0.61 152	0.59 330	0.33 222	0.62 195	0.36 132	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.36 24	0.45 76	0.37 79	0.53 31	0.48 235	0.24 322	0.18 317	0.28 386	0.33 466	0.21 241	0.19 218

tt45	0.45 111	0.23 61	0.46 61	0.45 100	0.33 222	0.79 296	0.32 89	0.78 80	0.41 43	0.51 114	0.44 47	0.49 100	0.37 79	2.14 404	0.34 103	0.16 61	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.18 178

PAM	0.76 325	0.29 217	1.08 405	0.52 225	0.33 222	1.38 444	0.39 173	2.01 474	0.67 134	1.06 245	0.96 190	2.89 532	1.43 476	0.86 145	0.35 113	0.19 185	0.12 55	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.20 251

ff7	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

IGEVStereo-DCA	0.46 118	0.28 182	0.56 121	0.43 63	0.33 222	0.49 93	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.47 87	0.48 61	0.48 92	0.46 125	2.03 394	0.30 50	0.19 185	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.18 178

ffff	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

rrr	0.46 118	0.28 182	0.73 240	0.43 63	0.33 222	0.49 93	0.38 158	0.76 73	0.50 71	0.47 87	0.48 61	0.48 92	0.46 125	2.03 394	0.30 50	0.19 185	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.16 127

11t	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

ToySt	0.66 260	0.33 309	1.23 431	0.51 204	0.33 222	0.86 332	0.68 399	1.10 222	0.97 233	0.84 186	1.08 246	1.25 370	0.94 366	1.01 190	0.74 337	0.19 185	0.19 335	0.24 296	0.24 356	0.27 343	0.23 306

RCA-Stereo	0.50 142	0.23 61	0.58 137	0.48 146	0.33 222	0.55 153	0.45 250	0.97 160	1.38 451	0.68 147	1.05 235	0.63 162	0.80 297	0.59 49	0.32 72	0.17 104	0.12 55	0.17 81	0.14 94	0.16 62	0.14 64

ccc-4	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

MIPNet	0.56 194	0.28 182	0.94 351	0.49 162	0.33 222	0.66 227	0.38 158	1.35 289	1.08 284	1.06 245	0.92 180	0.60 150	0.79 291	0.73 100	0.52 261	0.17 104	0.14 168	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.17 153

IIG-Stereo	0.96 397	0.31 271	0.72 228	0.88 511	0.33 222	0.61 186	0.26 46	1.19 253	1.03 260	1.69 483	1.37 370	1.46 417	0.75 268	6.96 543	0.51 254	0.19 185	0.14 168	0.23 276	0.18 193	0.20 199	0.14 64

FTStereo	0.91 386	0.26 130	0.56 121	0.54 258	0.33 222	0.66 227	1.87 541	1.00 170	0.75 156	1.75 487	4.15 542	1.04 315	1.65 499	1.57 329	0.46 223	0.19 185	0.16 266	0.23 276	0.21 291	0.18 124	0.63 512

RAFT	0.64 245	0.30 238	0.73 240	0.59 330	0.33 222	0.68 238	0.58 360	1.04 188	0.76 162	1.08 249	1.19 302	1.65 455	0.93 361	1.06 203	0.56 280	0.21 254	0.18 317	0.27 371	0.24 356	0.22 265	0.17 153

test_xeample3	0.42 86	0.28 182	0.69 204	0.43 63	0.33 222	0.56 159	0.38 158	0.79 85	0.45 54	0.53 117	0.46 56	0.44 68	0.44 114	1.38 287	0.31 67	0.18 144	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.17 93	0.16 127

FENet	0.60 216	0.28 182	0.63 161	0.54 258	0.33 222	0.83 320	0.38 158	1.27 274	1.07 278	1.00 230	0.86 167	0.99 298	0.85 321	0.96 172	0.68 321	0.22 280	0.15 226	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.23 306

LE_ROB	8.05 571	0.37 371	23.53 579	0.74 464	0.33 222	2.77 536	2.87 567	3.71 555	27.24 588	25.39 588	8.87 571	8.46 568	26.71 588	6.65 535	21.99 581	0.21 254	0.19 335	0.20 174	0.21 291	0.25 317	0.22 286

999	0.48 132	0.22 48	0.49 74	0.48 146	0.34 240	0.75 271	0.31 81	0.85 111	0.55 94	0.37 37	0.48 61	0.50 106	0.36 74	2.45 431	0.39 154	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.15 112	0.16 62	0.19 218

MaDis-Stereo	0.36 50	0.25 107	0.58 137	0.44 86	0.34 240	0.30 13	0.30 74	0.72 63	0.50 71	0.37 37	0.36 24	0.58 142	0.49 153	0.52 27	0.36 123	0.19 185	0.16 266	0.19 139	0.15 112	0.18 124	0.14 64

iRaft-Stereo_20w	0.65 253	0.31 271	1.00 372	0.47 119	0.34 240	0.73 262	0.30 74	2.96 545	0.70 143	1.15 295	1.14 277	0.76 198	0.65 241	1.11 218	0.38 146	0.17 104	0.13 116	0.18 116	0.16 154	0.19 165	0.18 178

GMM-Stereo	0.74 311	0.25 107	0.59 144	0.54 258	0.34 240	0.72 258	0.99 479	1.01 176	0.87 193	1.36 410	1.78 468	1.12 340	0.81 301	2.09 400	0.46 223	0.18 144	0.12 55	0.25 335	0.25 371	0.20 199	0.85 531

monsterstereo	0.34 41	0.20 10	0.44 40	0.45 100	0.35 244	0.27 9	0.29 64	0.53 9	0.51 80	0.44 71	0.61 102	0.26 15	0.25 14	1.19 238	0.27 27	0.13 20	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.10 1

rvit_stereo_0081	0.44 103	0.33 309	0.64 168	0.54 258	0.35 244	0.41 39	0.44 233	0.66 46	0.95 221	0.48 95	0.52 77	0.50 106	0.46 125	0.82 131	0.44 196	0.25 349	0.20 353	0.22 238	0.19 215	0.25 317	0.17 153

rvit_stereo_0082	0.44 103	0.33 309	0.64 168	0.54 258	0.35 244	0.41 39	0.44 233	0.66 46	0.95 221	0.48 95	0.52 77	0.50 106	0.46 125	0.82 131	0.44 196	0.25 349	0.20 353	0.22 238	0.19 215	0.25 317	0.17 153

test_sample7	0.74 311	0.37 371	0.76 270	0.52 225	0.35 244	0.91 342	0.67 395	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	1.23 245	0.67 317	0.31 426	0.28 445	0.32 431	0.31 448	0.33 411	0.29 384

H2IRNET	0.56 194	0.26 130	0.66 182	0.47 119	0.35 244	0.41 39	0.26 46	0.92 133	1.17 344	0.61 136	1.28 336	1.08 323	0.86 329	0.99 185	0.63 306	0.19 185	0.16 266	0.22 238	0.25 371	0.21 241	0.18 178

IGEV_Zeroshot_test	0.53 155	0.30 238	0.99 367	0.56 295	0.35 244	0.41 39	0.32 89	1.37 292	0.63 112	1.00 230	1.09 251	0.95 282	0.41 95	0.83 133	0.39 154	0.18 144	0.12 55	0.19 139	0.18 193	0.19 165	0.17 153

DisPM	0.66 260	0.28 182	0.72 228	0.61 356	0.35 244	0.62 195	0.45 250	1.02 177	0.99 245	1.56 463	1.10 255	0.80 211	0.59 209	2.37 426	0.41 172	0.23 307	0.14 168	0.23 276	0.21 291	0.20 199	0.25 332

ASMatch	0.88 378	0.26 130	0.69 204	0.51 204	0.35 244	0.48 81	0.37 151	1.12 230	0.92 214	1.10 263	3.28 532	0.96 288	0.98 388	4.90 498	0.49 243	0.19 185	0.16 266	0.22 238	0.19 215	0.19 165	0.27 366

SGM-ForestM	6.52 567	0.38 378	1.26 437	0.63 377	0.35 244	13.59 577	5.32 574	6.32 573	6.70 569	11.14 579	9.18 572	22.51 589	13.93 578	16.89 580	20.07 580	0.36 463	0.37 498	0.36 466	0.35 477	0.36 425	0.34 425

CBMV	0.95 396	0.44 407	0.66 182	0.53 243	0.35 244	1.53 463	1.63 531	1.69 379	1.42 469	2.00 512	1.60 436	1.43 407	1.17 437	1.59 333	0.99 405	0.34 452	0.34 480	0.39 478	0.33 466	0.33 411	0.32 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
monsters	0.34 41	0.20 10	0.41 25	0.39 34	0.36 254	0.34 18	0.27 53	0.66 46	0.43 48	0.47 87	0.40 30	0.22 2	0.23 10	1.33 272	0.25 12	0.13 20	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.13 37

IGEV-RUCA	0.37 56	0.23 61	0.48 67	0.49 162	0.36 254	0.60 180	0.23 26	0.64 38	0.49 67	0.39 52	0.49 69	0.44 68	0.31 39	0.85 141	0.30 50	0.24 322	0.13 116	0.16 54	0.12 42	0.20 199	0.19 218

GIP-stereo	0.34 41	0.23 61	0.45 53	0.50 174	0.36 254	0.38 29	0.23 26	0.78 80	0.52 87	0.34 27	0.51 75	0.46 80	0.38 86	0.51 24	0.27 27	0.20 220	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.16 62	0.14 64

rvit_stereo_0083	0.47 126	0.33 309	0.81 294	0.56 295	0.36 254	0.50 107	0.44 233	0.68 53	0.95 221	0.49 101	0.57 94	0.55 127	0.49 153	0.88 150	0.46 223	0.25 349	0.25 423	0.24 296	0.20 247	0.24 305	0.17 153

model_zeroshot	0.48 132	0.29 217	0.86 310	0.51 204	0.36 254	0.69 243	0.37 151	1.12 230	0.62 109	0.85 191	0.84 164	0.66 172	0.37 79	0.73 100	0.34 103	0.20 220	0.16 266	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.16 127

rvit_stereo_0080	0.44 103	0.32 287	0.71 222	0.47 119	0.36 254	0.42 46	0.55 337	0.82 103	0.68 138	0.50 109	0.60 100	0.55 127	0.47 134	0.59 49	0.44 196	0.26 372	0.21 375	0.20 174	0.20 247	0.31 393	0.19 218

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 118	0.36 364	0.71 222	0.47 119	0.36 254	0.67 231	0.35 116	0.78 80	1.12 305	0.61 136	0.62 105	0.39 61	0.39 88	0.71 93	0.39 154	0.20 220	0.17 295	0.22 238	0.18 193	0.23 290	0.19 218

CoDeX	0.73 306	0.29 217	0.93 347	0.54 258	0.36 254	1.14 400	0.61 374	2.34 526	1.17 344	1.16 305	1.25 320	0.91 260	0.87 334	1.33 272	0.64 310	0.20 220	0.16 266	0.21 209	0.18 193	0.20 199	0.18 178

whm_eth	0.44 103	0.32 287	0.71 222	0.47 119	0.36 254	0.42 46	0.55 337	0.82 103	0.68 138	0.50 109	0.60 100	0.55 127	0.47 134	0.59 49	0.44 196	0.26 372	0.21 375	0.20 174	0.20 247	0.31 393	0.19 218

UniTT-Stereo	0.36 50	0.23 61	0.59 144	0.48 146	0.36 254	0.40 35	0.32 89	0.53 9	0.49 67	0.54 120	0.55 88	0.36 52	0.31 39	0.58 48	0.51 254	0.20 220	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.19 165	0.15 97

ACVNet	0.63 233	0.31 271	0.54 107	0.54 258	0.36 254	0.80 304	0.46 257	1.37 292	1.07 278	0.93 206	1.30 340	1.08 323	0.85 321	0.80 122	0.94 392	0.21 254	0.19 335	0.21 209	0.18 193	0.22 265	0.18 178

DIP-Stereo	0.62 226	0.30 238	0.83 302	0.48 146	0.36 254	0.95 358	0.33 96	2.37 529	0.67 134	1.25 356	1.00 206	0.68 177	0.51 163	0.91 158	0.61 299	0.18 144	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.19 165	0.19 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 201	0.26 130	0.63 161	0.54 258	0.36 254	0.69 243	0.54 319	1.22 264	0.72 149	1.61 471	1.50 412	0.75 194	0.53 173	0.64 71	0.44 196	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.17 153

RAFT-Stereo	0.57 201	0.26 130	0.63 161	0.54 258	0.36 254	0.69 243	0.54 319	1.22 264	0.72 149	1.61 471	1.50 412	0.75 194	0.53 173	0.64 71	0.44 196	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.17 153
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 327	0.30 238	0.99 367	0.57 311	0.36 254	0.83 320	0.36 132	2.33 524	1.58 489	1.27 363	1.30 340	1.25 370	0.84 318	1.65 342	0.79 359	0.20 220	0.14 168	0.17 81	0.12 42	0.18 124	0.27 366

rvit_0105_5	0.58 207	0.39 383	1.05 392	0.66 407	0.37 269	0.58 167	0.56 345	0.94 147	1.18 351	0.64 141	0.68 119	0.75 194	0.63 231	0.88 150	0.50 249	0.32 433	0.32 474	0.30 410	0.27 399	0.28 362	0.25 332

ffm	0.72 288	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	0.95 152	2.47 534	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	1.55 326	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.31 416	0.27 399	0.19 165	0.20 251

ff1	1.37 476	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	0.95 152	2.47 534	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.20 220	0.12 55	0.31 416	0.27 399	0.19 165	0.20 251

mmx	1.39 479	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	2.13 492	1.37 447	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.24 322	0.19 335	0.31 416	0.27 399	0.30 384	0.25 332

ttt	0.94 393	0.34 333	0.59 144	0.61 356	0.37 269	0.94 354	0.50 293	2.17 507	1.34 429	1.23 342	1.61 440	0.91 260	0.76 276	1.85 376	3.97 539	0.30 418	0.26 429	0.26 354	0.24 356	0.29 373	0.29 384

xxx	1.39 479	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	2.13 492	1.37 447	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.24 322	0.19 335	0.31 416	0.27 399	0.30 384	0.25 332

GMStereo_Zeroshot	0.67 269	0.61 476	1.01 376	0.64 386	0.37 269	0.84 328	0.35 116	1.05 196	1.12 305	1.12 271	1.06 237	1.27 378	0.54 178	1.19 238	0.59 289	0.32 433	0.17 295	0.31 416	0.18 193	0.52 492	0.22 286

PCWNet_CMD	0.66 260	0.32 287	0.88 328	0.49 162	0.37 269	0.78 290	0.40 181	1.42 304	1.31 418	1.16 305	1.31 346	1.25 370	0.62 226	0.89 155	0.57 283	0.20 220	0.16 266	0.27 371	0.19 215	0.40 446	0.25 332

LL-Strereo2	0.52 145	0.33 309	0.69 204	0.52 225	0.37 269	0.70 250	0.30 74	1.13 233	0.67 134	0.94 211	0.78 148	0.91 260	0.42 99	1.05 202	0.42 183	0.17 104	0.16 266	0.29 397	0.25 371	0.21 241	0.16 127

RAFT+CT+SA	0.58 207	0.29 217	0.60 149	0.66 407	0.37 269	0.42 46	0.55 337	1.27 274	1.03 260	0.70 150	1.22 310	0.60 150	0.70 254	1.64 341	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.22 238	0.22 320	0.21 241	0.18 178

dad	0.86 373	0.66 485	1.06 396	0.56 295	0.37 269	0.76 277	0.44 233	1.17 240	1.50 479	1.44 435	1.27 330	1.34 395	0.75 268	2.52 438	0.84 375	0.42 485	0.27 438	0.83 534	0.26 388	0.41 449	0.29 384

GrayStereo	0.82 353	0.26 130	0.58 137	0.63 377	0.37 269	0.76 277	1.86 540	1.11 228	0.87 193	1.99 509	1.89 482	1.08 323	1.82 514	1.39 292	0.48 235	0.19 185	0.14 168	0.19 139	0.21 291	0.18 124	0.39 450

MSMDNet	0.66 260	0.32 287	0.87 321	0.49 162	0.37 269	0.79 296	0.40 181	1.43 310	1.31 418	1.15 295	1.31 346	1.24 366	0.63 231	0.88 150	0.57 283	0.21 254	0.16 266	0.26 354	0.19 215	0.39 442	0.24 320

AdaStereo	0.70 279	0.43 404	0.75 260	0.73 460	0.37 269	0.92 349	0.53 313	1.85 431	1.18 351	1.12 271	1.23 314	1.07 322	0.65 241	0.96 172	0.63 306	0.31 426	0.15 226	0.32 431	0.21 291	0.29 373	0.22 286
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.
iResNetv2_ROB	0.80 342	0.37 371	1.71 489	0.56 295	0.37 269	0.94 354	0.64 384	1.73 388	1.34 429	1.23 342	1.42 384	1.26 374	0.92 352	1.85 376	0.56 280	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.14 94	0.24 305	0.19 218

CBMV_ROB	0.90 383	0.44 407	0.63 161	0.51 204	0.37 269	1.25 424	0.49 285	1.77 405	1.27 399	1.41 427	2.00 491	1.33 391	1.08 421	2.17 407	0.76 345	0.43 490	0.42 513	0.47 500	0.44 500	0.41 449	0.36 436

SGM-Forest	1.24 461	0.38 378	0.60 149	0.52 225	0.37 269	1.56 466	1.30 512	1.65 369	1.36 443	2.11 516	1.79 469	1.63 449	0.93 361	7.48 552	0.95 396	0.36 463	0.37 498	0.39 478	0.34 472	0.37 429	0.32 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.53 155	0.37 371	0.98 366	0.65 400	0.38 286	0.51 124	0.51 294	0.77 76	1.20 364	0.54 120	0.55 88	0.65 168	0.53 173	0.94 169	0.44 196	0.32 433	0.32 474	0.28 386	0.24 356	0.28 362	0.21 268

rvit_0105_4	0.56 194	0.38 378	1.06 396	0.66 407	0.38 286	0.53 137	0.53 313	0.84 110	1.17 344	0.56 122	0.61 102	0.72 190	0.59 209	0.98 181	0.45 209	0.32 433	0.33 479	0.29 397	0.25 371	0.29 373	0.23 306

CBFPSM	0.92 388	0.33 309	1.86 501	0.49 162	0.38 286	1.75 481	0.84 441	1.39 298	1.12 305	1.09 255	0.99 202	2.37 514	1.66 503	1.32 269	1.42 470	0.19 185	0.18 317	0.20 174	0.20 247	0.21 241	0.33 420

ssnet_v2	0.88 378	0.36 364	1.02 383	0.62 368	0.38 286	1.32 434	0.97 474	2.07 487	1.34 429	1.37 413	1.18 295	1.54 432	0.92 352	1.10 215	1.65 487	0.30 418	0.27 438	0.30 410	0.28 420	0.27 343	0.26 356

hknet	0.77 327	0.32 287	0.95 355	0.54 258	0.38 286	1.27 426	0.65 386	2.16 501	1.07 278	1.20 327	1.11 261	1.59 440	0.81 301	1.37 283	0.66 314	0.22 280	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

CREStereo++_RVC	0.47 126	0.21 29	0.38 8	0.45 100	0.38 286	0.45 65	0.25 36	0.75 70	1.29 408	0.80 173	1.21 308	0.47 87	0.37 79	0.53 31	0.44 196	0.16 61	0.11 28	0.15 24	0.80 539	0.18 124	0.11 2
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
GES	0.66 260	0.34 333	0.90 338	0.59 330	0.38 286	0.94 354	0.57 356	2.11 491	0.86 189	1.02 237	1.11 261	0.66 172	0.79 291	0.99 185	0.61 299	0.27 388	0.19 335	0.20 174	0.20 247	0.21 241	0.30 398

SFCPSM	0.70 279	0.28 182	1.02 383	0.51 204	0.38 286	1.37 441	0.66 391	2.00 470	1.03 260	1.17 314	1.21 308	0.82 220	0.78 287	1.03 194	0.53 268	0.21 254	0.17 295	0.22 238	0.24 356	0.21 241	0.19 218

HSM	1.19 459	0.32 287	0.65 175	0.57 311	0.38 286	1.23 421	0.59 368	2.25 518	1.19 359	1.30 379	1.25 320	1.94 489	1.03 407	9.32 566	0.71 330	0.22 280	0.16 266	0.20 174	0.16 154	0.21 241	0.21 268

NOSS_ROB	1.26 464	0.46 416	0.62 158	0.56 295	0.38 286	1.06 388	0.78 425	1.73 388	1.40 461	1.01 233	1.43 388	1.10 335	0.75 268	10.62 575	0.65 311	0.45 496	0.43 514	0.48 502	0.45 502	0.44 466	0.41 456

G2L-ROB	0.73 306	0.25 107	0.76 270	0.54 258	0.39 296	0.95 358	0.66 391	1.66 374	1.09 292	1.24 350	1.02 220	1.64 452	0.71 259	1.63 339	1.02 408	0.20 220	0.14 168	0.17 81	0.15 112	0.20 199	0.22 286

IGEV-Stereo+	0.45 111	0.21 29	0.43 38	0.41 49	0.39 296	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 29	0.26 5	0.25 7	0.31 39	0.41 95	1.43 301	0.30 50	0.17 104	0.12 55	0.15 24	0.11 9	1.16 538	1.70 553

DualNet (step1)	0.83 359	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	1.23 245	0.67 317	0.57 518	0.28 445	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

test_sample9	1.86 515	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	2.27 419	7.92 558	0.57 518	12.61 587	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

test_sample8	2.19 529	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.82 422	1.15 332	2.26 519	1.30 340	4.94 553	2.52 543	2.27 419	7.92 558	0.57 518	12.61 587	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

AE-Stereo	0.49 138	0.27 160	0.67 187	0.60 342	0.39 296	0.67 231	0.46 257	1.18 245	1.09 292	0.47 87	0.75 142	0.69 182	0.47 134	0.59 49	0.40 161	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.20 247	0.19 165	0.15 97

testlalala	0.45 111	0.28 182	0.59 144	0.42 56	0.39 296	0.71 255	0.39 173	1.08 217	0.45 54	1.24 350	0.80 159	0.61 154	0.36 74	0.54 34	0.33 86	0.20 220	0.13 116	0.18 116	0.12 42	0.15 42	0.15 97

AACVNet	0.86 373	0.35 354	0.79 288	0.82 492	0.39 296	0.76 277	0.49 285	1.61 360	0.81 177	1.08 249	1.33 354	1.30 385	0.93 361	4.34 486	0.74 337	0.25 349	0.21 375	0.28 386	0.22 320	0.29 373	0.25 332

CFNet_pseudo	0.66 260	0.32 287	0.86 310	0.48 146	0.39 296	0.70 250	0.40 181	1.33 281	1.22 376	1.16 305	1.34 361	1.24 366	0.64 235	0.98 181	0.59 289	0.21 254	0.16 266	0.33 440	0.19 215	0.36 425	0.25 332

ccs_rob	0.66 260	0.33 309	0.86 310	0.48 146	0.39 296	0.70 250	0.40 181	1.33 281	1.22 376	1.16 305	1.34 361	1.23 364	0.64 235	0.98 181	0.59 289	0.21 254	0.16 266	0.35 458	0.20 247	0.37 429	0.25 332

UCFNet_RVC	0.69 275	0.35 354	0.49 74	0.64 386	0.39 296	0.85 331	0.58 360	1.75 395	1.14 320	0.97 218	1.19 302	1.17 350	0.93 361	0.99 185	0.62 302	0.28 402	0.20 353	0.34 450	0.31 448	0.32 402	0.27 366

G2L-Stereo_test	0.73 306	0.27 160	0.74 256	0.49 162	0.40 307	0.90 338	0.81 437	1.53 340	1.14 320	1.28 365	1.27 330	1.52 430	0.72 262	1.62 337	0.94 392	0.19 185	0.14 168	0.16 54	0.15 112	0.18 124	0.19 218

rvit_0105_3	0.63 233	0.44 407	1.08 405	0.72 452	0.40 307	0.64 202	0.71 408	1.03 182	1.17 344	0.82 181	0.70 127	0.80 211	0.70 254	0.91 158	0.56 280	0.35 459	0.34 480	0.34 450	0.32 456	0.27 343	0.28 378

plain	0.46 118	0.27 160	1.01 376	0.50 174	0.40 307	0.35 20	0.37 151	0.87 114	0.56 96	0.43 67	0.76 144	0.42 63	0.40 92	1.13 223	0.45 209	0.21 254	0.15 226	0.24 296	0.19 215	0.24 305	0.16 127

StereoVision	0.65 253	0.34 333	0.86 310	0.59 330	0.40 307	0.50 107	0.41 197	1.09 219	0.93 216	0.71 152	2.50 518	0.82 220	0.57 199	1.03 194	0.49 243	0.25 349	0.28 445	0.29 397	0.28 420	0.36 425	0.20 251

GANet-ADL	0.60 216	0.35 354	0.72 228	0.64 386	0.40 307	0.68 238	0.51 294	1.49 321	1.12 305	0.95 213	1.08 246	0.91 260	0.57 199	0.76 107	0.55 278	0.26 372	0.18 317	0.18 116	0.16 154	0.23 290	0.25 332

ICVP	0.63 233	0.33 309	0.57 131	0.61 356	0.40 307	0.80 304	0.58 360	1.61 360	0.89 200	0.90 198	1.24 316	0.88 248	0.73 264	0.72 96	0.88 382	0.29 413	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.24 305	0.27 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 516	0.57 460	2.18 517	0.63 377	0.40 307	2.80 538	1.57 528	2.39 531	5.88 567	2.36 526	3.57 536	3.72 544	2.97 549	4.74 493	1.76 491	0.34 452	0.30 460	0.32 431	0.29 432	0.48 482	0.37 441

DN-CSS_ROB	0.64 245	0.32 287	1.05 392	0.55 282	0.40 307	0.54 145	0.45 250	1.21 256	0.93 216	1.03 241	1.47 402	0.69 182	0.63 231	1.76 366	0.49 243	0.18 144	0.14 168	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.20 251

rvit_stereo_0081_aga	0.44 103	0.34 333	0.73 240	0.51 204	0.41 315	0.50 107	0.40 181	0.81 98	0.57 98	0.58 125	0.56 91	0.53 122	0.43 106	0.66 80	0.40 161	0.26 372	0.21 375	0.22 238	0.20 247	0.26 329	0.18 178

ACV-stereo	0.99 409	0.51 438	1.41 460	0.56 295	0.41 315	2.43 525	0.57 356	1.15 236	1.18 351	0.81 177	1.01 212	3.39 539	2.14 531	1.60 334	1.07 415	0.27 388	0.22 393	0.22 238	0.22 320	0.28 362	0.32 414

CSP-Net	0.97 403	0.38 378	0.83 302	0.53 243	0.41 315	1.63 471	0.77 423	2.00 470	1.05 269	1.25 356	1.20 306	1.33 391	0.83 314	4.93 500	0.85 378	0.32 433	0.22 393	0.20 174	0.20 247	0.23 290	0.25 332

UDGNet	0.72 288	1.17 534	0.80 293	0.77 474	0.41 315	0.77 285	0.38 158	0.97 160	1.34 429	0.81 177	0.88 172	0.71 189	0.60 212	1.21 242	0.54 274	0.52 509	0.19 335	1.02 542	0.26 388	0.71 521	0.31 408

GwcNet-ADL	0.64 245	0.31 271	0.79 288	0.56 295	0.41 315	0.60 180	0.58 360	1.41 302	1.26 393	1.08 249	1.13 273	0.91 260	0.60 212	1.04 200	0.78 353	0.27 388	0.18 317	0.18 116	0.18 193	0.25 317	0.29 384

111111	0.34 41	0.20 10	0.41 25	0.45 100	0.42 320	0.37 26	0.22 18	0.95 152	0.38 34	0.31 16	0.31 18	0.40 62	0.27 21	0.96 172	0.26 21	0.17 104	0.12 55	0.15 24	0.11 9	0.15 42	0.13 37

G2L-Stereo	0.80 342	0.32 287	0.95 355	0.60 342	0.42 320	0.78 290	0.69 403	1.50 325	1.09 292	1.33 401	1.14 277	1.45 414	0.72 262	2.45 431	1.10 421	0.25 349	0.20 353	0.26 354	0.21 291	0.20 199	0.26 356

UGAM	1.14 450	0.27 160	0.95 355	0.53 243	0.42 320	0.70 250	0.72 411	0.95 152	1.32 422	0.98 222	1.48 407	1.78 472	0.87 334	9.65 571	0.87 381	0.21 254	0.18 317	0.30 410	0.24 356	0.19 165	0.16 127

DCVSM-stereo	0.72 288	0.35 354	0.76 270	0.55 282	0.42 320	0.73 262	0.38 158	1.21 256	1.02 256	1.79 493	1.04 233	1.62 444	1.03 407	1.04 200	0.79 359	0.24 322	0.27 438	0.29 397	0.24 356	0.30 384	0.36 436

rvit_stereo_ft	0.47 126	0.35 354	0.87 321	0.67 419	0.42 320	0.40 35	0.59 368	0.81 98	0.74 155	0.46 84	0.55 88	0.57 137	0.49 153	0.65 78	0.50 249	0.25 349	0.17 295	0.22 238	0.22 320	0.24 305	0.17 153

hitnet-ft	0.79 339	0.35 354	0.57 131	0.58 317	0.42 320	0.96 364	0.46 257	1.47 317	1.33 426	1.19 323	1.22 310	1.81 473	0.98 388	1.66 346	0.94 392	0.33 442	0.28 445	0.34 450	0.27 399	0.35 418	0.31 408

PSMNet-RSSM	0.72 288	0.30 238	0.61 152	0.63 377	0.42 320	0.73 262	0.56 345	1.92 452	1.10 299	1.09 255	1.37 370	1.22 359	0.98 388	1.28 259	0.72 333	0.27 388	0.19 335	0.27 371	0.29 432	0.24 305	0.24 320

FADNet_RVC	0.83 359	0.51 438	1.83 500	0.54 258	0.42 320	1.19 415	0.46 257	1.51 332	1.09 292	0.89 196	1.24 316	0.91 260	0.87 334	2.11 402	1.11 424	0.27 388	0.22 393	0.31 416	0.28 420	0.43 460	0.38 447

CFNet	0.96 397	0.36 364	1.01 376	0.62 368	0.42 320	0.99 374	0.47 264	1.90 445	1.32 422	0.99 225	1.39 379	1.10 335	0.86 329	5.58 517	0.79 359	0.23 307	0.17 295	0.28 386	0.27 399	0.26 329	0.21 268

StereoDRNet-Refined	0.80 342	0.41 397	0.88 328	0.62 368	0.42 320	1.33 436	0.48 275	1.52 334	1.17 344	1.45 437	1.44 393	1.44 412	0.90 346	1.26 254	1.24 439	0.20 220	0.16 266	0.27 371	0.24 356	0.25 317	0.28 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zero-FE	0.36 50	0.22 48	0.47 64	0.45 100	0.43 330	0.30 13	0.24 32	0.61 30	0.33 23	0.33 25	0.41 32	0.37 57	0.50 159	0.64 71	0.32 72	0.22 280	0.11 28	0.18 116	0.12 42	0.83 524	0.16 127

DDVS	0.78 335	0.41 397	0.94 351	0.60 342	0.43 330	1.30 431	0.43 220	1.40 300	0.91 209	1.20 327	1.15 285	1.43 407	0.64 235	2.18 410	0.89 385	0.28 402	0.22 393	0.26 354	0.23 343	0.31 393	0.33 420

CFNet_ucs	0.70 279	0.33 309	0.88 328	0.50 174	0.43 330	0.74 266	0.44 233	1.60 357	1.29 408	1.22 336	1.54 421	1.09 333	0.63 231	0.99 185	0.59 289	0.25 349	0.20 353	0.37 469	0.21 291	0.40 446	0.28 378

iinet-f	0.99 409	0.45 414	3.71 540	0.55 282	0.43 330	1.81 490	0.68 399	1.14 234	1.14 320	1.18 319	1.42 384	1.58 439	1.44 478	1.34 276	1.59 486	0.24 322	0.23 405	0.20 174	0.19 215	0.26 329	0.25 332

iRaft-Stereo_5w	0.85 368	0.29 217	0.91 341	0.53 243	0.43 330	0.49 93	0.68 399	0.99 166	0.87 193	0.79 171	1.34 361	1.46 417	0.91 349	5.11 501	1.11 424	0.17 104	0.14 168	0.22 238	0.18 193	0.20 199	0.20 251

IPLG	0.69 275	0.27 160	0.97 363	0.51 204	0.43 330	0.79 296	0.33 96	1.21 256	1.06 273	1.30 379	1.10 255	0.52 117	0.55 185	3.16 463	0.63 306	0.16 61	0.14 168	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.17 153

LMCR-Stereo	0.82 353	0.46 416	0.88 328	0.75 468	0.43 330	1.33 436	0.56 345	2.43 534	0.98 238	1.53 453	1.49 409	0.74 192	1.00 398	1.63 339	0.89 385	0.28 402	0.17 295	0.22 238	0.17 175	0.29 373	0.20 251

pmcnn	2.37 535	0.42 401	2.71 531	0.63 377	0.43 330	1.54 464	1.19 504	2.01 474	1.53 484	2.64 535	7.60 564	18.07 581	1.45 480	3.44 472	2.78 518	0.18 144	0.15 226	0.15 24	0.12 42	0.20 199	0.18 178

4D-IteraStereo	0.48 132	0.24 79	0.76 270	0.50 174	0.44 338	0.66 227	0.31 81	0.87 114	1.02 256	1.03 241	0.72 134	0.78 205	0.32 45	0.64 71	0.37 135	0.17 104	0.11 28	0.23 276	0.19 215	0.19 165	0.13 37

DCRE	0.82 353	0.26 130	0.70 210	0.58 317	0.44 338	0.54 145	0.48 275	0.95 152	0.78 169	0.78 168	7.33 563	0.86 240	0.52 168	0.76 107	0.41 172	0.16 61	0.16 266	0.19 139	0.17 175	0.18 124	0.17 153

BUS	0.74 311	0.32 287	0.68 191	0.54 258	0.44 338	2.34 521	0.42 201	2.16 501	0.98 238	1.20 327	1.11 261	1.03 312	0.62 226	0.91 158	0.70 325	0.24 322	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

BSDual-CNN	0.71 286	0.32 287	0.68 191	0.54 258	0.44 338	1.27 426	0.65 386	2.16 501	0.98 238	1.20 327	1.11 261	1.12 340	0.74 266	0.91 158	0.66 314	0.24 322	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

psmg	0.72 288	0.32 287	0.68 191	0.50 174	0.44 338	1.48 458	0.75 417	1.94 458	0.98 238	1.21 331	1.33 354	1.12 340	0.74 266	0.91 158	0.66 314	0.24 322	0.19 335	0.25 335	0.25 371	0.23 290	0.22 286

DMCA	0.67 269	0.34 333	0.90 338	0.51 204	0.44 338	0.86 332	0.47 264	1.42 304	1.02 256	1.17 314	1.12 268	1.23 364	0.75 268	0.78 115	0.95 396	0.25 349	0.19 335	0.27 371	0.19 215	0.24 305	0.27 366

DeepPruner_ROB	0.74 311	0.48 425	0.87 321	0.57 311	0.44 338	0.79 296	0.54 319	1.73 388	0.96 226	1.38 418	1.27 330	1.24 366	0.73 264	1.43 301	0.73 336	0.34 452	0.28 445	0.27 371	0.26 388	0.31 393	0.31 408

MultiAttention	4.51 559	0.33 309	0.82 297	0.73 460	0.45 345	30.98 589	4.50 573	2.18 510	1.40 461	1.61 471	2.41 513	2.43 518	0.70 254	38.42 591	1.36 456	0.22 280	0.15 226	0.29 397	0.30 441	0.47 477	0.43 467

DFGA-Net	0.72 288	0.40 389	1.40 455	0.52 225	0.45 345	0.83 320	0.44 233	1.28 278	1.08 284	0.99 225	1.19 302	0.70 186	0.55 185	2.14 404	1.16 430	0.18 144	0.16 266	0.24 296	0.23 343	0.27 343	0.25 332

MyStereo07	0.48 132	0.29 217	0.50 80	0.55 282	0.45 345	0.59 172	0.79 428	1.05 196	0.51 80	0.48 95	0.53 79	0.43 66	0.55 185	1.30 264	0.34 103	0.17 104	0.16 266	0.24 296	0.20 247	0.23 290	0.20 251

MyStereo04	0.67 269	0.29 217	1.07 401	0.55 282	0.45 345	0.59 172	0.79 428	1.50 325	1.40 461	0.91 203	0.91 178	0.74 192	0.86 329	1.52 318	0.62 302	0.17 104	0.16 266	0.24 296	0.20 247	0.23 290	0.20 251

gwcnet-sp	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

scenet	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

ssnet	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

HHNet	0.62 226	0.26 130	0.63 161	0.43 63	0.45 345	0.50 107	0.58 360	1.07 211	1.01 253	1.25 356	2.23 504	0.70 186	0.61 221	1.07 207	0.47 230	0.20 220	0.13 116	0.23 276	0.19 215	0.19 165	0.30 398

FADNet-RVC-Resample	0.84 364	0.47 421	2.10 510	0.61 356	0.45 345	1.07 390	0.61 374	1.59 353	1.20 364	1.08 249	0.98 200	1.03 312	0.98 388	2.17 407	0.72 333	0.23 307	0.22 393	0.30 410	0.32 456	0.35 418	0.34 425

GANet	1.36 475	0.47 421	0.86 310	0.67 419	0.45 345	1.34 438	1.73 533	1.64 368	1.24 385	1.49 448	2.38 510	1.55 434	1.20 447	9.30 565	0.93 390	0.30 418	0.31 466	0.33 440	0.28 420	0.39 442	0.30 398

AANet_RVC	1.16 456	0.52 442	1.49 476	0.65 400	0.45 345	0.75 271	0.69 403	1.42 304	1.55 487	1.34 405	1.87 480	1.53 431	0.78 287	7.43 550	1.38 458	0.25 349	0.17 295	0.19 139	0.16 154	0.22 265	0.26 356

DISCO	1.03 426	0.34 333	1.11 413	0.69 434	0.45 345	2.07 510	0.84 441	2.13 492	1.50 479	1.15 295	1.33 354	2.40 516	1.07 420	2.60 441	1.51 482	0.23 307	0.18 317	0.22 238	0.20 247	0.31 393	0.27 366

GCAP-BAT	0.49 138	0.31 271	0.64 168	0.41 49	0.46 357	0.70 250	0.35 116	0.77 76	0.64 116	0.86 193	1.00 206	0.77 201	0.37 79	1.18 236	0.36 123	0.18 144	0.14 168	0.18 116	0.13 66	0.17 93	0.15 97

MyStereo06	0.61 222	0.28 182	0.95 355	0.56 295	0.46 357	0.61 186	0.73 412	1.78 409	0.67 134	1.03 241	1.12 268	1.13 345	0.56 190	0.78 115	0.41 172	0.17 104	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.20 251

MyStereo05	0.66 260	0.28 182	1.07 401	0.56 295	0.46 357	0.61 186	0.73 412	1.34 286	1.41 466	1.15 295	0.91 178	0.77 201	0.80 297	1.41 300	0.63 306	0.17 104	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.20 251

HBP-ISP	0.96 397	0.58 463	0.72 228	0.61 356	0.46 357	1.64 473	0.76 420	1.86 434	1.28 404	1.30 379	1.53 416	0.86 240	0.94 366	3.27 466	0.69 324	0.45 496	0.44 517	0.54 514	0.48 509	0.47 477	0.40 451

PSMNet-ADL	0.72 288	0.35 354	0.62 158	0.69 434	0.46 357	1.14 400	0.44 233	1.37 292	1.01 253	0.83 183	1.17 293	1.33 391	0.96 378	1.43 301	0.95 396	0.33 442	0.22 393	0.21 209	0.23 343	0.27 343	0.29 384

raft+_RVC	0.53 155	0.26 130	0.54 107	0.60 342	0.47 362	0.54 145	0.54 319	1.27 274	0.99 245	0.76 160	1.03 230	0.70 186	0.56 190	0.93 166	0.47 230	0.18 144	0.14 168	0.19 139	0.18 193	0.18 124	0.15 97

MSAF-DinoV2	1.97 522	0.80 506	10.38 566	0.86 503	0.48 363	1.39 446	0.97 474	2.55 539	1.72 501	1.53 453	1.65 450	3.59 541	2.20 534	5.39 511	3.94 537	0.27 388	0.17 295	0.26 354	0.28 420	0.47 477	0.46 475

FADNet-RVC	0.88 378	0.67 486	1.93 504	0.60 342	0.48 363	0.91 342	0.60 372	1.71 386	1.18 351	0.90 198	0.96 190	1.36 398	0.92 352	2.25 417	1.17 433	0.30 418	0.29 456	0.32 431	0.32 456	0.41 449	0.35 430

NaN_ROB	1.13 448	0.55 452	1.15 422	0.64 386	0.48 363	1.61 469	2.03 549	1.72 387	1.48 476	2.09 515	1.27 330	1.40 403	1.08 421	3.94 478	1.30 448	0.28 402	0.34 480	0.28 386	0.28 420	0.30 384	0.33 420

ETE_ROB	0.96 397	0.64 483	1.16 423	0.69 434	0.48 363	1.14 400	1.13 497	1.77 405	1.19 359	1.91 506	1.45 395	1.73 464	1.05 413	1.60 334	1.14 428	0.32 433	0.26 429	0.38 472	0.34 472	0.39 442	0.41 456

rvit_105_1	0.72 288	0.52 442	1.01 376	0.78 476	0.49 367	0.75 271	0.87 450	1.12 230	1.18 351	0.99 225	0.79 154	0.90 257	0.77 280	1.26 254	0.75 342	0.41 481	0.36 496	0.36 466	0.41 493	0.30 384	0.33 420

MyStereo8	0.65 253	0.29 217	1.00 372	0.58 317	0.49 367	0.91 342	0.35 116	1.18 245	1.31 418	1.16 305	1.27 330	0.90 257	0.64 235	0.72 96	0.95 396	0.18 144	0.14 168	0.20 174	0.18 193	0.22 265	0.26 356

IPLGR_C	0.62 226	0.33 309	0.99 367	0.58 317	0.49 367	0.76 277	0.48 275	1.10 222	0.96 226	1.40 425	1.56 427	0.62 159	0.48 145	0.80 122	0.71 330	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.19 165	0.21 268

ACRE	0.61 222	0.33 309	1.01 376	0.58 317	0.49 367	0.75 271	0.47 264	1.06 209	0.95 221	1.37 413	1.55 423	0.62 159	0.46 125	0.83 133	0.70 325	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.21 268

Anonymous3	0.61 222	0.44 407	1.11 413	0.59 330	0.49 367	0.93 353	0.65 386	0.93 140	0.81 177	0.72 157	0.88 172	0.65 168	0.69 249	1.06 203	0.53 268	0.35 459	0.30 460	0.26 354	0.26 388	0.31 393	0.27 366

DMCA-RVC	0.74 311	0.40 389	1.27 440	0.66 407	0.49 367	0.77 285	0.47 264	1.35 289	1.01 253	1.53 453	1.01 212	1.29 384	0.82 306	1.31 265	0.78 353	0.27 388	0.21 375	0.35 458	0.27 399	0.32 402	0.24 320

MeshStereo	2.26 531	0.56 456	0.92 345	0.61 356	0.49 367	2.60 530	1.02 484	3.18 548	2.05 523	7.40 576	4.98 553	7.58 564	2.98 550	6.37 531	1.96 501	0.43 490	0.43 514	0.45 495	0.39 488	0.43 460	0.42 460
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
testlalala_base	0.77 327	0.40 389	0.70 210	0.65 400	0.50 374	0.79 296	0.28 59	1.50 325	0.51 80	0.73 158	0.90 176	0.69 182	0.54 178	0.66 80	0.40 161	2.82 558	0.14 168	0.17 81	0.12 42	2.68 553	0.19 218

test_5	0.65 253	0.30 238	0.75 260	0.67 419	0.50 374	0.92 349	0.52 305	1.39 298	1.12 305	0.76 160	1.11 261	1.00 299	0.90 346	1.53 322	0.45 209	0.18 144	0.13 116	0.23 276	0.22 320	0.21 241	0.19 218

CIPLG	0.62 226	0.33 309	0.96 361	0.58 317	0.50 374	0.75 271	0.48 275	1.05 196	0.96 226	1.40 425	1.57 431	0.64 165	0.48 145	0.89 155	0.70 325	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.19 165	0.21 268

rafts_anoy	0.52 145	0.29 217	0.59 144	0.59 330	0.50 374	0.53 137	0.40 181	1.11 228	1.03 260	0.84 186	0.83 162	0.68 177	0.54 178	0.72 96	0.51 254	0.19 185	0.14 168	0.24 296	0.26 388	0.21 241	0.18 178

GEStereo_RVC	0.90 383	0.37 371	0.99 367	0.64 386	0.50 374	0.95 358	0.79 428	2.42 533	1.17 344	1.16 305	1.11 261	1.26 374	0.92 352	3.24 464	0.90 388	0.29 413	0.19 335	0.23 276	0.20 247	0.27 343	0.29 384

RALAANet	0.60 216	0.33 309	0.87 321	0.62 368	0.50 374	0.69 243	0.31 81	1.21 256	1.06 273	1.09 255	1.16 290	0.88 248	0.46 125	1.22 243	0.42 183	0.19 185	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.27 343	0.17 153

RAFT + AFF	1.00 414	0.42 401	1.09 408	0.67 419	0.50 374	1.22 420	1.24 507	2.24 517	1.19 359	1.30 379	1.56 427	1.17 350	1.49 486	3.44 472	0.83 372	0.21 254	0.25 423	0.30 410	0.26 388	0.27 343	0.27 366

SuperB	2.53 541	0.59 466	18.45 574	0.69 434	0.50 374	1.87 497	0.88 453	1.67 376	2.39 531	1.50 449	1.42 384	1.14 347	1.15 435	4.28 485	5.07 543	0.24 322	0.19 335	0.22 238	0.19 215	7.86 581	0.34 425

TDLM	1.06 430	0.44 407	0.79 288	0.63 377	0.50 374	0.89 335	1.44 520	1.48 319	1.26 393	1.12 271	1.40 381	1.08 323	0.98 388	6.65 535	0.78 353	0.33 442	0.21 375	0.33 440	0.26 388	0.37 429	0.24 320

CVANet_RVC	1.07 432	0.43 404	0.76 270	0.60 342	0.50 374	0.90 338	0.97 474	1.52 334	1.26 393	1.33 401	1.38 375	1.24 366	1.18 441	6.75 541	0.75 342	0.34 452	0.23 405	0.34 450	0.29 432	0.42 454	0.27 366

CSAN	1.41 482	0.59 466	1.26 437	0.70 440	0.50 374	1.76 483	1.78 534	1.77 405	1.90 514	2.35 524	2.32 507	1.92 487	1.94 521	5.56 516	1.49 480	0.43 490	0.35 491	0.40 483	0.41 493	0.43 460	0.41 456

z-mn7	1.56 492	0.84 507	4.36 545	0.71 448	0.51 385	2.60 530	1.04 486	1.73 388	2.70 543	1.53 453	2.99 528	1.94 489	1.34 469	4.78 495	2.41 512	0.29 413	0.24 414	0.27 371	0.24 356	0.34 415	0.31 408

coex_refinement	0.80 342	0.28 182	0.73 240	0.70 440	0.51 385	0.95 358	0.60 372	1.78 409	1.23 379	1.36 410	1.37 370	1.82 476	0.81 301	1.32 269	1.13 427	0.26 372	0.17 295	0.19 139	0.20 247	0.24 305	0.25 332

HI	0.64 245	0.32 287	0.68 191	0.47 119	0.51 385	0.41 39	0.36 132	1.04 188	0.75 156	1.31 389	1.43 388	1.62 444	1.12 429	0.94 169	0.88 382	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.20 247	0.20 199	0.18 178

CoSv	0.64 245	0.32 287	0.68 191	0.47 119	0.51 385	0.41 39	0.36 132	1.04 188	0.75 156	1.31 389	1.43 388	1.62 444	1.12 429	0.94 169	0.88 382	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.20 247	0.20 199	0.18 178

AEACV	0.37 56	0.24 79	0.52 95	0.47 119	0.51 385	0.37 26	0.38 158	0.65 42	0.53 91	0.42 61	0.56 91	0.46 80	0.60 212	0.53 31	0.30 50	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.14 64

fast-acv-ft	0.94 393	0.44 407	1.40 455	0.58 317	0.51 385	1.77 486	0.69 403	1.36 291	1.42 469	1.29 371	1.86 478	1.74 466	1.25 456	1.52 318	1.38 458	0.26 372	0.28 445	0.28 386	0.28 420	0.27 343	0.26 356

RAFT_CTSACE	0.63 233	0.26 130	0.88 328	0.55 282	0.51 385	0.71 255	0.44 233	0.80 93	0.97 233	0.97 218	1.84 475	1.18 353	0.68 246	1.47 311	0.36 123	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.20 247	0.20 199	0.14 64

NINENet	0.77 327	0.37 371	0.78 285	0.62 368	0.51 385	2.34 521	0.42 201	1.83 427	1.04 265	1.14 289	1.23 314	1.03 312	0.62 226	1.24 250	0.70 325	0.28 402	0.23 405	0.31 416	0.21 291	0.26 329	0.25 332

sAnonymous2	0.55 185	0.56 456	1.46 469	0.60 342	0.51 385	0.48 81	0.52 305	0.79 85	0.68 138	0.50 109	0.67 116	0.46 80	0.62 226	0.59 49	0.40 161	0.22 280	0.17 295	0.22 238	0.21 291	0.86 526	0.56 499

CroCo_RVC	0.55 185	0.56 456	1.46 469	0.60 342	0.51 385	0.48 81	0.52 305	0.79 85	0.68 138	0.50 109	0.67 116	0.46 80	0.62 226	0.59 49	0.40 161	0.22 280	0.17 295	0.22 238	0.21 291	0.86 526	0.56 499

RALCasStereoNet	0.54 170	0.30 238	0.66 182	0.59 330	0.51 385	0.61 186	0.52 305	0.94 147	0.93 216	0.70 150	1.01 212	0.78 205	0.44 114	1.33 272	0.47 230	0.20 220	0.16 266	0.18 116	0.16 154	0.20 199	0.19 218

LALA_ROB	1.01 420	0.59 466	1.16 423	0.67 419	0.51 385	1.63 471	1.26 511	1.69 379	1.38 451	1.81 497	1.37 370	1.94 489	1.02 405	1.58 331	1.38 458	0.37 467	0.27 438	0.43 490	0.37 484	0.43 460	0.37 441

MIF-Stereo (partial)	0.45 111	0.25 107	0.70 210	0.50 174	0.52 397	0.35 20	0.26 46	0.91 130	0.59 105	0.45 79	0.71 130	0.51 110	0.51 163	1.11 218	0.45 209	0.20 220	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.24 305	0.18 178

IER	0.70 279	0.31 271	1.02 383	0.48 146	0.52 397	1.34 438	0.51 294	1.17 240	0.99 245	1.23 342	1.34 361	1.12 340	1.11 426	0.99 185	0.71 330	0.20 220	0.16 266	0.21 209	0.21 291	0.20 199	0.19 218

raftrobust	0.52 145	0.25 107	0.56 121	0.65 400	0.52 397	0.49 93	0.34 108	0.98 164	0.91 209	1.30 379	0.87 170	0.63 162	0.81 301	0.78 115	0.41 172	0.19 185	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.15 42	0.16 127

zh-mn7	1.70 505	1.21 535	8.30 561	0.69 434	0.53 400	1.45 456	0.84 441	1.70 384	2.09 525	2.41 529	2.67 522	1.68 458	1.23 452	4.49 487	2.87 520	0.30 418	0.26 429	0.27 371	0.27 399	0.31 393	0.35 430

coex-ft	8.13 572	2.13 564	98.04 598	0.67 419	0.53 400	1.71 477	1.56 526	1.65 369	11.11 572	18.17 587	3.75 538	3.88 545	7.61 574	2.98 456	6.49 549	0.30 418	0.30 460	0.32 431	0.31 448	0.66 516	0.50 488

EDNetEfficientorigin	10.57 576	1.47 546	177.42 599	0.67 419	0.53 400	1.58 467	1.16 501	1.90 445	3.37 551	4.71 563	3.38 533	3.10 537	2.69 546	3.13 462	3.58 532	0.25 349	0.23 405	0.33 440	0.27 399	0.83 524	0.81 528

GANetREF_RVC	1.07 432	0.86 511	1.31 444	0.82 492	0.53 400	1.41 453	1.31 513	1.76 401	1.52 482	1.27 363	1.31 346	1.46 417	1.24 455	2.03 394	0.96 400	0.56 517	0.45 521	0.67 529	0.50 514	0.88 528	0.59 506
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
pcwnet_v2	0.97 403	0.37 371	4.33 543	0.62 368	0.54 404	0.79 296	0.45 250	2.02 478	1.58 489	1.42 433	1.64 448	1.09 333	0.79 291	1.24 250	0.67 317	0.32 433	0.25 423	0.29 397	0.27 399	0.37 429	0.35 430

GwcNet-RSSM	0.77 327	0.32 287	1.01 376	0.62 368	0.54 404	0.78 290	0.51 294	1.73 388	1.20 364	1.09 255	1.37 370	1.46 417	0.85 321	1.53 322	1.09 418	0.25 349	0.18 317	0.23 276	0.24 356	0.20 199	0.19 218

CFNet-ft	0.72 288	0.32 287	0.54 107	0.66 407	0.54 404	0.83 320	0.55 337	1.37 292	1.15 332	0.93 206	1.28 336	1.57 436	0.97 381	1.35 277	0.81 365	0.26 372	0.20 353	0.33 440	0.25 371	0.30 384	0.23 306

STTStereo	0.78 335	0.50 435	1.22 430	0.64 386	0.54 404	0.89 335	0.54 319	1.44 311	1.11 301	1.38 418	1.09 251	1.27 378	0.85 321	1.43 301	0.83 372	0.29 413	0.27 438	0.33 440	0.39 488	0.32 402	0.30 398

CFNet_RVC	0.72 288	0.32 287	0.54 107	0.66 407	0.54 404	0.83 320	0.55 337	1.37 292	1.15 332	0.93 206	1.28 336	1.57 436	0.97 381	1.35 277	0.81 365	0.26 372	0.20 353	0.33 440	0.25 371	0.30 384	0.23 306

DLCB_ROB	0.86 373	0.40 389	0.78 285	0.68 430	0.54 404	1.11 395	0.84 441	1.49 321	1.23 379	1.64 479	1.65 450	1.70 461	0.91 349	1.70 354	1.05 410	0.25 349	0.24 414	0.26 354	0.27 399	0.27 343	0.24 320

z-ln-s-r	1.02 423	0.55 452	2.09 509	0.52 225	0.55 410	0.78 290	0.87 450	1.47 317	1.34 429	1.12 271	1.62 443	1.37 401	1.06 416	2.62 443	3.32 530	0.19 185	0.14 168	0.21 209	0.17 175	0.27 343	0.21 268

DispNO	0.93 391	0.30 238	1.34 452	0.55 282	0.55 410	0.89 335	0.49 285	1.48 319	1.21 370	1.17 314	1.27 330	1.19 354	0.90 346	5.23 504	0.74 337	0.22 280	0.17 295	0.24 296	0.21 291	0.19 165	0.20 251

FADNet	0.92 388	0.61 476	1.81 497	0.62 368	0.55 410	0.96 364	0.57 356	1.78 409	1.33 426	0.93 206	1.01 212	1.36 398	1.01 400	2.71 446	0.75 342	0.33 442	0.34 480	0.31 416	0.34 472	0.59 505	0.40 451

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 288	0.35 354	1.70 487	0.49 162	0.56 413	0.63 199	0.38 158	2.41 532	0.65 131	0.77 165	1.07 241	1.82 476	0.95 371	0.93 166	0.43 193	0.20 220	0.13 116	0.21 209	0.25 371	0.28 362	0.26 356

SDNR	1.62 498	0.51 438	2.17 515	0.53 243	0.56 413	3.80 553	0.45 250	1.54 343	1.29 408	1.33 401	2.41 513	1.08 323	0.96 378	11.18 576	1.16 430	0.66 529	0.63 542	0.43 490	0.32 456	0.64 512	0.67 518

SACVNet	0.85 368	0.46 416	0.85 304	0.81 484	0.56 413	0.80 304	0.79 428	1.68 377	1.12 305	1.34 405	1.33 354	1.25 370	0.94 366	2.39 428	0.76 345	0.34 452	0.26 429	0.31 416	0.29 432	0.35 418	0.44 470

FC-DCNN v2	2.81 549	0.59 466	0.85 304	0.73 460	0.57 416	2.97 541	1.05 488	3.39 552	2.61 539	6.98 572	7.67 566	10.38 574	6.31 570	5.75 521	3.37 531	0.53 515	0.48 526	0.51 506	0.50 514	0.53 494	0.51 492

CRFU-Net	0.86 373	0.39 383	1.00 372	0.65 400	0.57 416	1.78 488	0.86 448	2.15 498	0.81 177	1.38 418	1.18 295	1.64 452	1.19 444	1.35 277	0.90 388	0.26 372	0.22 393	0.21 209	0.19 215	0.23 290	0.24 320

RTSC	1.29 465	0.73 496	2.44 523	0.83 495	0.57 416	1.85 495	0.65 386	1.88 439	2.00 520	2.20 518	1.66 453	1.60 442	1.26 458	2.33 423	3.92 536	0.32 433	0.23 405	0.27 371	0.29 432	0.37 429	0.37 441

FC-DCNN	2.72 548	0.59 466	0.86 310	0.73 460	0.57 416	2.91 539	1.04 486	3.01 546	2.60 538	6.83 571	7.64 565	9.92 571	6.33 571	5.21 503	3.14 525	0.53 515	0.48 526	0.51 506	0.50 514	0.53 494	0.51 492

PS-NSSS	0.99 409	0.58 463	0.93 347	0.58 317	0.57 416	0.91 342	0.80 434	1.81 421	1.14 320	1.14 289	1.67 455	1.00 299	0.83 314	4.62 491	0.78 353	0.37 467	0.31 466	0.52 508	0.32 456	0.45 470	0.38 447

DPSNet	1.69 504	0.59 466	4.33 543	0.70 440	0.57 416	2.02 508	1.62 530	3.35 551	1.78 505	1.48 446	1.38 375	2.17 505	2.84 547	4.77 494	3.66 533	0.48 504	0.31 466	0.29 397	0.25 371	0.64 512	0.48 482

NCCL2	1.00 414	0.56 456	1.06 396	0.75 468	0.57 416	1.31 433	1.72 532	1.77 405	1.36 443	1.50 449	1.17 293	1.91 484	1.17 437	1.54 324	1.29 447	0.35 459	0.31 466	0.45 495	0.44 500	0.40 446	0.40 451

XPNet_ROB	0.96 397	0.49 428	1.09 408	0.72 452	0.57 416	1.11 395	1.14 498	1.66 374	1.23 379	1.85 500	1.39 379	1.64 452	1.11 426	1.80 370	1.42 470	0.38 471	0.30 460	0.33 440	0.29 432	0.37 429	0.34 425

WCMA_ROB	1.84 513	0.47 421	1.31 444	0.69 434	0.57 416	2.11 512	1.14 498	1.87 436	1.73 502	4.04 555	6.43 558	5.62 558	3.61 555	2.59 440	1.94 500	0.52 509	0.44 517	0.39 478	0.42 496	0.48 482	0.47 479

AIO-test2	0.57 201	0.28 182	0.63 161	0.61 356	0.58 425	0.79 296	0.51 294	1.18 245	1.40 461	0.63 140	1.15 285	0.51 110	0.43 106	1.09 212	0.35 113	0.21 254	0.17 295	0.26 354	0.30 441	0.20 199	0.19 218

Anonymous_2	1.30 467	0.55 452	0.82 297	0.52 225	0.58 425	1.01 377	0.64 384	1.25 272	0.97 233	0.96 215	0.78 148	1.33 391	1.29 461	1.03 194	0.74 337	0.62 525	0.64 543	1.06 543	9.63 583	1.16 538	0.49 486

psm_up	0.77 327	0.34 333	0.70 210	0.66 407	0.58 425	1.05 385	0.92 462	1.52 334	1.12 305	1.26 360	1.16 290	1.31 389	1.23 452	1.20 240	0.81 365	0.25 349	0.29 456	0.31 416	0.27 399	0.27 343	0.25 332

GANet-RSSM	0.72 288	0.28 182	0.63 161	0.64 386	0.58 425	0.80 304	0.58 360	1.89 442	1.08 284	1.04 244	1.25 320	1.15 348	1.04 409	1.49 313	0.62 302	0.25 349	0.19 335	0.22 238	0.22 320	0.22 265	0.21 268

FAT-Stereo	1.07 432	0.41 397	1.32 447	0.72 452	0.58 425	1.08 391	0.89 455	1.96 461	1.65 493	1.75 487	1.98 488	2.03 500	1.48 484	2.02 393	1.18 436	0.42 485	0.35 491	0.34 450	0.29 432	0.35 418	0.53 494

ADCPNet	1.85 514	0.69 490	8.07 558	0.71 448	0.58 425	2.79 537	1.22 506	1.94 458	1.54 485	1.88 502	1.69 456	2.46 520	2.04 525	2.37 426	6.48 548	0.38 471	0.37 498	0.38 472	0.43 498	0.47 477	0.45 472

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 339	0.43 404	1.05 392	0.64 386	0.58 425	0.95 358	0.53 313	1.53 340	1.18 351	1.37 413	1.15 285	1.43 407	0.88 339	1.61 336	0.84 375	0.25 349	0.22 393	0.27 371	0.27 399	0.29 373	0.29 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 501	0.34 333	1.58 481	0.92 520	0.58 425	4.26 559	1.11 494	2.83 542	1.41 466	4.49 561	2.55 519	1.45 414	0.97 381	7.79 556	1.17 433	0.31 426	0.25 423	0.37 469	0.33 466	0.31 393	0.30 398

HCRNet	0.70 279	0.39 383	0.73 240	0.60 342	0.59 433	0.76 277	0.35 116	1.22 264	1.13 317	1.02 237	0.99 202	1.02 308	0.76 276	2.19 412	0.70 325	0.28 402	0.19 335	0.28 386	0.23 343	0.25 317	0.23 306

MMNet	0.84 364	0.32 287	1.09 408	0.60 342	0.59 433	1.85 495	0.49 285	1.51 332	1.27 399	1.37 413	1.15 285	1.26 374	1.18 441	1.67 347	1.22 437	0.19 185	0.18 317	0.23 276	0.22 320	0.25 317	0.21 268

psmorigin	1.52 489	0.69 490	10.52 567	0.68 430	0.59 433	1.13 399	0.70 406	1.57 351	1.19 359	1.99 509	1.79 469	2.26 508	1.47 483	2.09 400	1.36 456	0.39 474	0.40 509	0.34 450	0.33 466	0.43 460	0.56 499

EKT-Stereo	0.53 155	0.30 238	0.73 240	0.58 317	0.60 436	0.51 124	0.48 275	0.94 147	0.90 204	0.71 152	0.88 172	0.77 201	0.43 106	1.07 207	0.40 161	0.22 280	0.16 266	0.21 209	0.18 193	0.20 199	0.22 286

sCroCo_RVC	0.49 138	0.40 389	1.02 383	0.65 400	0.60 436	0.52 128	0.40 181	0.83 107	0.61 107	0.44 71	0.74 140	0.49 100	0.50 159	0.63 70	0.48 235	0.26 372	0.27 438	0.23 276	0.22 320	0.29 373	0.25 332

ac_64	0.82 353	0.29 217	0.81 294	0.71 448	0.60 436	1.05 385	0.54 319	1.99 469	0.92 214	1.18 319	1.06 237	1.99 495	1.08 421	1.94 386	0.97 401	0.27 388	0.22 393	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.19 218

w-ln-seven-2	1.18 458	0.61 476	4.25 542	0.68 430	0.61 439	1.20 417	0.93 466	1.63 366	1.35 439	1.66 480	1.53 416	1.47 422	1.37 472	3.00 457	1.74 490	0.25 349	0.24 414	0.29 397	0.26 388	0.33 411	0.28 378

LL-Strereo	1.33 472	0.39 383	1.38 454	0.61 356	0.61 439	0.75 271	0.66 391	1.63 366	1.17 344	1.56 463	1.60 436	2.03 500	2.12 530	9.72 572	0.97 401	0.21 254	0.18 317	0.27 371	0.23 343	0.22 265	0.25 332

ADCL	1.72 509	0.57 460	3.66 538	0.67 419	0.61 439	2.61 532	1.85 539	1.96 461	1.67 495	1.90 505	1.83 473	2.06 503	1.90 519	2.13 403	9.15 562	0.26 372	0.24 414	0.34 450	0.32 456	0.38 438	0.35 430

FBW_ROB	1.71 508	0.62 480	1.45 467	0.67 419	0.61 439	1.81 490	1.08 492	2.52 537	1.70 498	1.77 489	1.73 460	1.98 494	1.25 456	12.57 578	1.84 494	0.34 452	0.37 498	0.56 521	0.38 486	0.45 470	0.43 467

MSMD_ROB	1.99 524	0.59 466	0.89 334	0.70 440	0.61 439	3.95 555	0.94 469	1.80 418	1.79 506	4.41 559	4.43 543	8.17 567	3.66 556	3.40 468	1.33 450	0.52 509	0.48 526	0.54 514	0.58 524	0.53 494	0.50 488

PSMNet_ROB	0.90 383	0.52 442	1.17 425	0.72 452	0.61 439	1.27 426	1.12 496	1.76 401	1.12 305	1.09 255	1.28 336	1.45 414	0.89 345	1.65 342	1.42 470	0.33 442	0.25 423	0.37 469	0.39 488	0.35 418	0.29 384

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 409	0.40 389	1.82 498	0.66 407	0.62 445	2.05 509	0.78 425	1.91 449	1.29 408	1.54 459	1.42 384	1.51 428	1.23 452	1.99 390	1.33 450	0.23 307	0.14 168	0.20 174	0.15 112	0.27 343	0.26 356

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 407	0.39 383	3.21 535	0.50 174	0.63 446	0.64 202	0.39 173	2.36 527	0.75 156	0.95 213	4.63 547	1.81 473	0.56 190	0.96 172	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.21 209	0.26 388	0.32 402	0.35 430

anonymousa	0.72 288	0.27 160	0.75 260	0.47 119	0.63 446	1.43 454	0.45 250	1.24 270	0.89 200	1.28 365	1.75 465	1.62 444	1.13 433	0.69 85	0.59 289	0.19 185	0.16 266	0.23 276	0.25 371	0.20 199	0.18 178

cf-r	0.73 306	0.30 238	0.77 277	0.55 282	0.63 446	0.78 290	0.48 275	1.79 415	1.15 332	1.13 286	1.26 327	1.43 407	0.87 334	1.40 298	0.85 378	0.25 349	0.18 317	0.22 238	0.23 343	0.19 165	0.19 218

Wz-Net-TNSev	1.88 516	2.08 563	7.66 556	0.67 419	0.64 449	2.42 524	1.83 538	2.33 524	1.74 504	1.57 467	1.56 427	2.58 522	1.90 519	4.86 496	3.12 524	0.39 474	0.37 498	0.33 440	0.37 484	0.53 494	0.58 504

ADLNet2	0.88 378	0.34 333	1.17 425	0.77 474	0.64 449	1.12 398	0.76 420	1.74 393	1.24 385	1.21 331	1.65 450	1.71 462	1.05 413	1.67 347	1.17 433	0.24 322	0.21 375	0.21 209	0.22 320	0.26 329	0.29 384

FACV-RUCA	0.63 233	0.34 333	0.82 297	0.62 368	0.65 451	0.81 313	0.41 197	1.44 311	1.07 278	0.86 193	1.14 277	0.61 154	0.69 249	0.80 122	0.53 268	0.28 402	0.19 335	0.47 500	0.21 291	0.35 418	0.25 332

DSFCA	0.93 391	0.34 333	1.06 396	0.52 225	0.65 451	1.55 465	0.93 466	1.49 321	1.19 359	1.56 463	1.15 285	1.50 426	0.96 378	3.07 458	1.02 408	0.30 418	0.26 429	0.25 335	0.25 371	0.28 362	0.24 320

edge stereo	1.11 443	0.50 435	1.30 443	0.71 448	0.65 451	1.14 400	0.75 417	1.93 456	1.37 447	1.71 484	1.83 473	2.54 521	1.44 478	2.43 430	1.23 438	0.42 485	0.41 511	0.54 514	0.35 477	0.42 454	0.46 475

ISRNet	0.80 342	0.33 309	1.07 401	0.81 484	0.66 454	0.60 180	0.34 108	1.19 253	1.13 317	1.59 470	1.53 416	1.35 396	0.77 280	1.27 257	0.94 392	0.39 474	0.34 480	0.43 490	0.38 486	0.34 415	0.49 486

rvit_stereo_0075_2	0.64 245	0.46 416	1.05 392	0.66 407	0.66 454	0.53 137	0.48 275	1.20 255	1.12 305	0.76 160	0.92 180	0.78 205	0.53 173	1.03 194	0.59 289	0.37 467	0.28 445	0.40 483	0.31 448	0.37 429	0.32 414

delet	0.85 368	0.32 287	0.95 355	0.65 400	0.66 454	1.64 473	0.84 441	1.75 395	1.35 439	1.32 393	1.30 340	1.30 385	0.88 339	1.68 352	1.10 421	0.21 254	0.21 375	0.24 296	0.24 356	0.21 241	0.21 268

MFN_U_SF_RVC	1.52 489	0.84 507	3.42 536	0.87 510	0.66 454	2.56 529	0.95 471	2.36 527	1.70 498	1.98 508	1.86 478	2.45 519	1.79 510	2.95 453	2.58 514	0.52 509	0.48 526	0.55 518	0.59 527	0.59 505	0.61 510

Wz-Net-SNSev	1.49 485	1.23 536	6.27 554	0.68 430	0.67 458	1.37 441	1.41 518	2.00 470	1.39 456	1.48 446	1.61 440	2.29 509	1.32 467	3.93 477	2.14 508	0.31 426	0.28 445	0.31 416	0.33 466	0.42 454	0.36 436

TRStereo	0.60 216	0.60 474	0.97 363	0.74 464	0.67 458	0.46 70	0.38 158	1.85 431	0.89 200	0.79 171	0.80 159	0.88 248	0.39 88	1.10 215	0.41 172	0.23 307	0.15 226	0.23 276	0.24 356	0.17 93	0.15 97

XX-Stereo	0.63 233	0.26 130	1.90 502	0.81 484	0.67 458	0.43 55	0.23 26	1.03 182	0.58 99	0.65 143	1.56 427	1.41 405	0.39 88	1.28 259	0.35 113	0.20 220	0.14 168	0.20 174	0.19 215	0.18 124	0.14 64

Syn2CoEx	1.14 450	0.69 490	1.66 485	0.80 481	0.67 458	1.40 448	0.88 453	2.06 486	1.54 485	1.25 356	1.58 434	1.42 406	1.50 488	4.09 480	1.40 462	0.36 463	0.32 474	0.34 450	0.29 432	0.29 373	0.34 425

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 440	1.02 522	1.00 372	0.82 492	0.67 458	1.93 501	0.93 466	1.62 364	1.11 301	1.15 295	1.25 320	1.50 426	0.79 291	1.96 388	0.76 345	1.89 549	0.34 480	0.79 533	0.36 481	1.25 542	0.83 529

ADCMid	1.89 519	0.73 496	5.06 547	0.72 452	0.67 458	2.00 507	1.14 498	1.97 465	1.48 476	2.86 542	1.81 472	2.37 514	2.05 527	2.24 415	10.39 567	0.33 442	0.31 466	0.39 478	0.43 498	0.50 486	0.44 470

GASNet	0.99 409	0.97 517	1.72 490	0.98 524	0.68 464	0.83 320	0.67 395	1.60 357	1.28 404	1.31 389	1.22 310	1.22 359	1.21 450	2.41 429	1.41 466	0.43 490	0.26 429	0.36 466	0.34 472	0.55 498	0.31 408

BEATNet-Init1	26.87 587	13.43 583	70.68 597	0.91 518	0.68 464	57.02 597	21.06 582	32.82 593	32.67 590	52.12 598	53.61 597	66.05 598	49.56 598	48.79 599	34.71 592	0.49 508	0.44 517	0.53 513	0.53 519	0.63 510	0.59 506

DAS	0.84 364	0.34 333	1.03 387	0.64 386	0.69 466	0.77 285	0.63 382	1.54 343	1.20 364	1.79 493	1.55 423	0.95 282	1.04 409	2.83 449	0.60 297	0.21 254	0.16 266	0.25 335	0.18 193	0.27 343	0.22 286

SepStereo	0.82 353	0.34 333	1.03 387	0.64 386	0.69 466	0.77 285	0.63 382	1.54 343	1.20 364	1.79 493	1.55 423	0.95 282	1.04 409	2.30 421	0.60 297	0.21 254	0.16 266	0.25 335	0.18 193	0.27 343	0.22 286

XQC	1.37 476	0.87 512	2.56 527	0.84 496	0.69 466	1.83 493	0.89 455	2.07 487	1.88 511	1.88 502	1.53 416	1.91 484	1.55 491	2.85 451	3.05 522	0.48 504	0.29 456	0.44 494	0.39 488	0.69 519	0.60 509

Wz-Net-MNSev	1.11 443	0.58 463	2.23 518	0.66 407	0.71 469	1.95 503	1.46 521	1.98 467	1.45 473	1.79 493	1.43 388	1.49 425	1.33 468	1.97 389	1.42 470	0.27 388	0.23 405	0.28 386	0.28 420	0.34 415	0.31 408

EDNetEfficient	2.37 535	1.10 526	8.08 559	0.74 464	0.71 469	0.98 373	1.56 526	1.46 315	4.06 558	4.90 564	2.82 525	2.25 507	3.48 554	2.95 453	9.97 563	0.26 372	0.24 414	0.26 354	0.30 441	0.68 518	0.61 510

zh-sn7	1.76 511	1.38 538	6.58 555	0.74 464	0.72 471	1.78 488	1.31 513	1.88 439	1.56 488	1.86 501	2.47 517	1.81 473	2.08 529	5.12 502	3.80 535	0.32 433	0.32 474	0.32 431	0.32 456	0.44 466	0.40 451

w-ln-seven	1.38 478	0.70 493	3.91 541	0.75 468	0.72 471	2.69 534	0.95 471	2.02 478	1.99 519	1.99 509	1.73 460	1.82 476	1.17 437	2.45 431	2.84 519	0.28 402	0.25 423	0.31 416	0.30 441	0.41 449	0.33 420

ADLNet	0.85 368	0.36 364	0.89 334	0.85 501	0.72 471	1.24 422	0.76 420	1.82 422	1.36 443	1.52 452	1.35 367	1.27 378	0.99 396	1.23 245	1.15 429	0.27 388	0.20 353	0.26 354	0.25 371	0.28 362	0.30 398

DANet	1.08 435	0.61 476	1.32 447	0.85 501	0.72 471	1.37 441	0.51 294	1.54 343	1.15 332	1.78 490	1.54 421	2.01 497	1.11 426	2.90 452	2.00 503	0.33 442	0.30 460	0.40 483	0.30 441	0.44 466	0.45 472
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 388	0.41 397	1.48 474	0.72 452	0.72 471	1.20 417	0.87 450	1.75 395	1.38 451	0.99 225	1.13 273	1.26 374	0.98 388	2.21 414	0.89 385	0.43 490	0.20 353	0.38 472	0.24 356	0.57 501	0.63 512

ccnet	1.12 445	0.67 486	1.01 376	0.78 476	0.73 476	1.72 479	0.99 479	1.84 430	1.26 393	1.47 440	1.85 477	1.75 469	1.29 461	1.75 361	1.88 497	0.57 518	0.53 534	0.57 523	0.55 521	0.59 505	0.54 495

MM-Stereo_test3	0.50 142	0.24 79	0.54 107	0.54 258	0.74 477	0.49 93	0.53 313	1.09 219	1.05 269	0.62 139	0.95 187	0.61 154	0.42 99	0.77 110	0.38 146	0.20 220	0.17 295	0.20 174	0.16 154	0.18 124	0.18 178

UNet	0.83 359	0.34 333	1.31 444	0.58 317	0.74 477	1.58 467	0.49 285	1.41 302	1.04 265	1.21 331	1.08 246	1.54 432	1.12 429	1.65 342	1.09 418	0.23 307	0.17 295	0.25 335	0.20 247	0.25 317	0.22 286

UPFNet	0.80 342	0.32 287	0.90 338	0.59 330	0.74 477	1.26 425	0.80 434	1.52 334	1.10 299	1.30 379	1.12 268	1.30 385	0.84 318	1.67 347	1.09 418	0.24 322	0.24 414	0.24 296	0.23 343	0.25 317	0.18 178

G-Net	1.66 500	0.63 481	1.56 479	1.11 534	0.74 477	2.98 542	0.91 460	1.55 347	1.22 376	2.76 539	8.18 570	2.32 512	2.53 544	1.92 382	1.87 495	0.48 504	0.44 517	0.45 495	0.31 448	0.60 509	0.57 503

ADCS	2.25 530	0.99 520	5.55 549	0.81 484	0.74 477	2.19 515	1.80 535	2.27 520	2.14 526	2.80 541	2.13 500	2.40 516	2.03 524	2.64 444	13.69 571	0.41 481	0.39 507	0.40 483	0.45 502	0.58 503	0.56 499

AnyNet_C01	2.26 531	1.78 552	10.22 565	0.93 521	0.74 477	2.92 540	2.20 555	2.29 522	1.80 507	2.53 532	2.41 513	2.71 527	1.73 505	3.41 469	6.72 550	0.41 481	0.39 507	0.40 483	0.42 496	0.67 517	0.63 512

PA-Net	1.01 420	0.57 460	1.29 442	0.64 386	0.74 477	1.19 415	0.84 441	1.69 379	1.43 471	1.16 305	1.19 302	1.32 390	1.19 444	3.42 470	1.25 440	0.29 413	0.45 521	0.33 440	0.49 512	0.32 402	0.47 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 533	0.63 481	0.81 294	0.84 496	0.75 484	2.23 516	0.94 469	2.09 490	1.80 507	5.45 569	7.72 567	7.77 566	6.93 573	3.39 467	1.80 493	0.52 509	0.48 526	0.52 508	0.51 517	0.57 501	0.58 504
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 510	0.87 512	3.56 537	0.80 481	0.75 484	3.72 550	2.44 562	1.82 422	1.82 509	1.74 486	1.91 484	1.92 487	1.26 458	7.69 555	1.28 446	0.45 496	0.47 525	0.52 508	0.77 537	0.50 486	0.50 488

SHD	1.31 469	0.71 495	2.34 521	0.86 503	0.75 484	1.77 486	0.65 386	2.22 515	2.50 537	2.40 528	1.71 458	1.91 484	1.60 495	1.93 385	2.37 511	0.38 471	0.31 466	0.38 472	0.40 492	0.48 482	0.50 488

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 526	1.15 532	3.10 534	1.05 529	0.76 487	5.03 564	2.40 561	2.16 501	2.62 540	1.89 504	2.28 506	2.69 526	1.65 499	9.35 567	2.04 504	0.64 528	0.51 532	0.68 530	0.71 535	1.09 537	0.67 518

ADCRef	1.35 474	0.55 452	2.37 522	0.72 452	0.77 488	1.94 502	0.78 425	1.91 449	1.27 399	1.57 467	1.59 435	1.36 398	1.41 474	1.54 324	7.53 553	0.23 307	0.20 353	0.32 431	0.30 441	0.29 373	0.29 384

RASNet	1.12 445	0.30 238	0.91 341	0.66 407	0.77 488	0.97 368	0.57 356	1.37 292	1.35 439	1.02 237	1.34 361	2.11 504	1.43 476	7.09 544	1.39 461	0.19 185	0.17 295	0.17 81	0.19 215	0.18 124	0.16 127

AIO-test1	0.56 194	0.25 107	0.55 117	0.64 386	0.78 490	0.80 304	0.36 132	1.18 245	1.34 429	0.57 123	0.88 172	0.61 154	0.50 159	1.12 221	0.35 113	0.17 104	0.17 295	0.22 238	0.24 356	0.18 124	0.23 306

WZ-Net	1.95 520	0.95 516	10.10 563	0.86 503	0.78 490	1.69 476	1.60 529	2.20 514	1.98 518	2.08 514	1.93 485	2.30 510	1.97 522	5.30 505	3.17 527	0.34 452	0.26 429	0.29 397	0.31 448	0.51 490	0.47 479

PWC_ROB	1.24 461	0.76 502	2.46 524	0.72 452	0.78 490	1.15 406	0.49 285	1.75 395	1.92 515	2.31 521	3.07 529	1.59 440	1.40 473	2.46 434	2.10 507	0.33 442	0.22 393	0.35 458	0.24 356	0.38 438	0.41 456

CroCo-Stereo Lap2	0.44 103	0.34 333	0.77 277	0.61 356	0.79 493	0.28 10	0.35 116	0.75 70	0.71 148	0.38 44	0.50 72	0.72 190	0.55 185	0.57 47	0.47 230	0.17 104	0.18 317	0.19 139	0.16 154	0.21 241	0.20 251

FINET	0.97 403	0.54 447	1.60 482	0.63 377	0.79 493	1.08 391	1.07 491	1.56 350	2.20 528	1.15 295	1.49 409	0.94 274	0.88 339	2.32 422	1.05 410	0.42 485	0.35 491	0.32 431	0.28 420	0.43 460	0.38 447

APVNet	1.06 430	0.53 446	1.42 461	0.84 496	0.79 493	1.92 500	0.82 439	1.90 445	1.08 284	1.08 249	1.43 388	1.56 435	1.13 433	3.07 458	1.58 484	0.31 426	0.34 480	0.42 488	0.36 481	0.36 425	0.37 441

aanetorigin	1.23 460	0.79 504	2.78 533	0.70 440	0.79 493	0.99 374	1.06 490	1.06 209	1.37 447	3.52 550	2.61 520	1.72 463	1.63 497	1.99 390	1.78 492	0.25 349	0.24 414	0.26 354	0.25 371	0.38 438	0.45 472

CC-Net-ROB	1.49 485	1.26 537	1.27 440	0.88 511	0.79 493	1.76 483	1.00 481	1.79 415	1.26 393	1.10 263	1.61 440	1.21 357	0.99 396	8.13 559	0.84 375	1.09 543	0.41 511	2.20 552	0.46 505	1.20 541	0.48 482

S-Stereo	1.15 454	0.46 416	2.17 515	0.81 484	0.80 498	1.21 419	1.19 504	1.93 456	2.02 521	1.47 440	2.11 498	1.57 436	1.17 437	2.05 397	1.41 466	0.40 477	0.40 509	0.35 458	0.31 448	0.44 466	0.70 521

Nwc_Net	1.09 438	0.49 428	1.33 449	0.89 514	0.80 498	1.49 460	0.66 391	2.19 511	1.27 399	1.32 393	2.26 505	1.96 492	1.54 489	1.92 382	1.34 452	0.40 477	0.30 460	0.43 490	0.45 502	0.38 438	0.37 441

AASNet	0.76 325	0.35 354	0.91 341	0.79 478	0.81 500	1.14 400	0.56 345	2.02 478	1.08 284	1.22 336	1.24 316	0.93 271	0.76 276	0.77 110	1.16 430	0.27 388	0.23 405	0.24 296	0.20 247	0.28 362	0.24 320

DRN-Test	1.00 414	0.44 407	1.13 417	0.70 440	0.81 500	1.62 470	0.79 428	2.14 496	1.44 472	1.78 490	1.33 354	1.43 407	1.05 413	2.18 410	1.53 483	0.27 388	0.21 375	0.31 416	0.30 441	0.32 402	0.28 378

LoS_RVC	0.42 86	0.26 130	0.40 20	0.44 86	0.82 502	0.51 124	0.44 233	0.64 38	0.41 43	0.44 71	0.78 148	0.44 68	0.47 134	0.56 41	0.36 123	0.13 20	0.12 55	0.14 2	0.10 2	0.13 5	0.84 530

PVD	1.70 505	0.84 507	2.26 519	0.94 523	0.83 503	2.48 526	0.97 474	2.59 540	3.35 550	3.01 547	2.77 524	2.34 513	2.47 542	2.67 445	3.14 525	0.47 503	0.45 521	0.59 525	0.48 509	0.59 505	0.75 526

CAS	0.63 233	0.18 1	0.37 5	2.27 552	0.84 504	0.57 164	0.54 319	0.79 85	0.62 109	0.48 95	0.70 127	0.36 52	0.26 19	0.45 12	0.35 113	2.24 553	0.10 9	0.14 2	0.09 1	0.15 42	1.06 542

Wz-Net-LNSev	1.03 426	0.67 486	2.71 531	0.64 386	0.84 504	1.75 481	1.00 481	1.80 418	1.32 422	1.28 365	1.25 320	1.65 455	1.22 451	1.39 292	1.40 462	0.28 402	0.26 429	0.24 296	0.23 343	0.33 411	0.32 414

stereogan	1.15 454	0.42 401	1.40 455	0.86 503	0.84 504	2.38 523	0.71 408	1.88 439	1.73 502	1.72 485	1.94 487	2.31 511	1.29 461	2.07 398	1.08 416	0.36 463	0.35 491	0.39 478	0.31 448	0.51 490	0.46 475

YMNet	1.00 414	0.54 447	1.40 455	0.81 484	0.85 507	1.87 497	0.62 377	1.55 347	1.18 351	1.63 477	1.99 489	1.77 470	0.97 381	1.50 315	1.45 474	0.33 442	0.37 498	0.31 416	0.32 456	0.32 402	0.29 384

YMNet_1	1.00 414	0.54 447	1.40 455	0.81 484	0.85 507	1.87 497	0.62 377	1.55 347	1.18 351	1.63 477	1.99 489	1.77 470	0.97 381	1.50 315	1.45 474	0.33 442	0.37 498	0.31 416	0.32 456	0.32 402	0.29 384

DGSMNet	1.14 450	0.76 502	2.49 525	0.81 484	0.86 509	1.39 446	1.39 517	2.13 492	1.35 439	1.26 360	1.63 447	1.48 424	0.98 388	1.75 361	1.10 421	0.45 496	0.43 514	0.55 518	0.49 512	0.75 523	0.70 521

acv_ft	0.75 319	0.31 271	0.95 355	0.70 440	0.86 509	1.24 422	0.53 313	1.44 311	1.07 278	1.24 350	1.30 340	1.08 323	0.92 352	0.80 122	1.34 452	0.21 254	0.19 335	0.21 209	0.18 193	0.21 241	0.18 178

PASM	1.34 473	0.92 515	2.62 529	0.86 503	0.87 511	1.03 382	1.08 492	1.50 325	1.51 481	1.82 498	1.41 383	1.68 458	1.26 458	4.87 497	1.34 452	0.61 524	0.65 545	0.68 530	0.78 538	0.69 519	0.68 520

PWCDC_ROB	1.29 465	0.75 501	1.33 449	1.05 529	0.88 512	1.73 480	0.52 305	1.89 442	3.28 549	1.29 371	4.88 552	1.22 359	1.46 481	1.77 368	1.45 474	0.60 523	0.26 429	0.29 397	0.25 371	0.52 492	0.37 441

AF-Net	1.13 448	0.52 442	1.33 449	0.86 503	0.91 513	1.38 444	0.71 408	2.16 501	1.62 491	1.56 463	2.40 512	1.99 495	1.65 499	1.81 372	1.48 479	0.48 504	0.28 445	0.49 504	0.33 466	0.39 442	0.32 414

ADCP+	1.99 524	0.48 425	7.73 557	0.66 407	0.91 513	2.30 519	1.05 488	1.82 422	1.34 429	1.54 459	1.32 352	1.74 466	1.61 496	2.17 407	13.37 570	0.24 322	0.21 375	0.32 431	0.28 420	0.37 429	0.29 384

ELAS_RVC	2.48 540	0.74 499	1.90 502	1.05 529	0.92 515	2.76 535	4.01 571	2.76 541	4.11 559	4.69 562	4.63 547	4.62 548	5.96 568	3.97 479	3.96 538	0.63 527	0.53 534	0.56 521	0.52 518	0.64 512	0.63 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 535	0.74 499	1.54 478	0.99 525	0.92 515	4.78 561	2.33 559	3.33 550	3.37 551	5.05 567	4.77 551	3.67 542	4.53 563	3.42 470	4.50 541	0.62 525	0.53 534	0.55 518	0.53 519	0.63 510	0.64 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 440	0.54 447	1.24 434	0.84 496	0.94 517	1.29 429	0.89 455	2.01 474	1.34 429	1.32 393	1.74 462	1.88 479	1.74 506	2.35 424	1.25 440	0.45 496	0.37 498	0.45 495	0.58 524	0.42 454	0.42 460

Abc-Net	1.10 440	0.54 447	1.24 434	0.84 496	0.94 517	1.29 429	0.89 455	2.01 474	1.34 429	1.32 393	1.74 462	1.88 479	1.74 506	2.35 424	1.25 440	0.45 496	0.37 498	0.45 495	0.58 524	0.42 454	0.42 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 407	0.47 421	1.70 487	0.76 471	0.94 517	1.51 461	0.91 460	1.92 452	1.32 422	1.61 471	1.13 273	1.47 422	0.97 381	1.75 361	1.46 477	0.28 402	0.23 405	0.29 397	0.27 399	0.35 418	0.27 366

RGC	1.14 450	0.79 504	1.26 437	0.91 518	0.96 520	1.52 462	0.77 423	1.92 452	1.26 393	1.54 459	1.93 485	2.02 499	1.54 489	2.25 417	1.31 449	0.44 495	0.35 491	0.58 524	0.48 509	0.47 477	0.46 475

RYNet	1.17 457	0.49 428	1.24 434	0.70 440	0.97 521	1.71 477	0.92 462	1.91 449	1.46 474	1.38 418	1.14 277	1.88 479	1.30 465	4.24 482	1.87 495	0.26 372	0.21 375	0.35 458	0.27 399	0.55 498	0.54 495

HGLStereo	0.85 368	0.38 378	0.94 351	0.80 481	1.03 522	1.17 410	0.58 360	1.52 334	1.20 364	1.19 323	1.62 443	1.13 345	1.20 447	1.80 370	1.06 412	0.24 322	0.24 414	0.24 296	0.21 291	0.23 290	0.27 366

RP	1.09 438	0.50 435	1.12 415	0.90 515	1.04 523	1.11 395	0.84 441	1.80 418	1.62 491	1.55 462	2.00 491	1.90 483	1.78 509	1.84 373	1.25 440	0.52 509	0.36 496	0.48 502	0.36 481	0.45 470	0.43 467

SAMSARA	1.55 491	0.84 507	2.61 528	1.22 537	1.07 524	2.50 527	1.93 544	2.05 481	1.89 512	2.75 538	1.66 453	2.81 529	1.69 504	3.08 460	1.97 502	0.46 502	0.51 532	0.42 488	0.46 505	0.58 503	0.59 506

MFMNet_re	1.40 481	1.14 531	1.68 486	1.39 541	1.07 524	1.48 458	1.43 519	1.87 436	1.82 509	2.26 519	2.19 502	1.51 428	1.86 516	1.52 318	1.25 440	0.93 535	0.83 550	0.84 535	0.80 539	0.99 533	1.05 541

PSMNet-RUCA	1.02 423	0.97 517	1.44 462	1.23 538	1.10 526	1.40 448	0.62 377	1.69 379	1.38 451	0.94 211	1.53 416	0.97 290	0.83 314	1.17 234	0.93 390	0.69 530	0.34 480	0.99 540	0.60 528	0.97 530	0.64 516

SGM+DAISY	2.41 538	1.07 524	2.14 514	1.18 535	1.10 526	2.14 514	1.36 516	1.96 461	1.66 494	5.46 570	7.07 561	4.95 554	4.32 562	5.50 513	2.26 510	1.04 541	1.02 564	0.99 540	0.97 549	1.02 534	1.04 539

AnyNet_C32	1.96 521	1.10 526	5.17 548	0.90 515	1.11 528	2.12 513	2.37 560	1.85 431	1.48 476	2.45 530	1.70 457	2.05 502	1.64 498	2.50 437	10.28 566	0.37 467	0.34 480	0.35 458	0.41 493	0.49 485	0.54 495

PWCK	2.88 551	2.05 561	5.72 551	2.08 550	1.11 528	3.55 548	3.90 570	2.86 544	3.54 555	3.03 548	3.63 537	3.10 537	2.31 537	8.15 561	3.09 523	2.12 552	0.91 559	1.75 549	0.98 551	2.57 552	1.18 544

anonymity	1.12 445	0.97 517	1.21 428	1.07 532	1.12 530	1.08 391	0.89 455	1.95 460	1.16 341	1.29 371	1.26 327	1.22 359	1.09 424	1.15 226	1.01 407	1.02 539	1.00 562	0.97 538	0.97 549	0.98 531	0.99 536

MADNet+	2.69 545	3.22 574	11.53 568	1.44 544	1.12 530	3.19 544	1.81 536	2.85 543	2.37 530	1.68 482	2.07 497	2.85 531	2.18 532	7.41 549	5.23 544	0.79 532	0.76 547	0.69 532	0.65 531	0.98 531	0.95 534

SPS-STEREO	1.67 501	1.04 523	1.23 431	1.21 536	1.13 532	1.82 492	1.11 494	2.16 501	1.52 482	3.07 549	2.32 507	2.82 530	1.80 511	4.11 481	2.04 504	1.03 540	0.99 561	0.97 538	0.94 547	1.03 536	1.02 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	1.08 435	1.47 546	0.93 347	1.73 547	1.14 533	1.30 431	0.31 81	1.33 281	1.16 341	1.29 371	0.97 199	0.98 292	0.49 153	2.08 399	0.46 223	1.19 546	0.70 546	1.30 546	0.85 543	1.02 534	0.89 532

WAO-7	2.66 542	1.40 541	1.73 492	1.39 541	1.17 534	3.93 554	1.94 545	4.11 558	3.88 557	2.92 543	5.50 554	4.18 546	3.00 551	7.63 554	3.71 534	1.13 545	1.00 562	1.17 545	1.13 555	1.18 540	1.09 543

NVStereoNet_ROB	1.88 516	1.07 524	1.45 467	1.07 532	1.17 534	1.47 457	1.48 523	1.89 442	1.93 517	1.94 507	4.67 550	3.08 536	1.80 511	6.51 533	1.65 487	1.06 542	0.86 556	1.08 544	1.32 556	0.93 529	1.26 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 435	0.51 438	2.33 520	0.79 478	1.18 536	1.76 483	0.70 406	1.68 377	1.47 475	1.41 427	1.64 448	1.74 466	1.04 409	2.20 413	1.41 466	0.30 418	0.29 456	0.29 397	0.27 399	0.30 384	0.35 430

DeepPrunerF	1.60 495	0.73 496	5.81 552	0.88 511	1.19 537	0.91 342	0.95 471	2.19 511	5.24 565	1.17 314	1.30 340	1.19 354	1.30 465	4.90 498	1.66 489	0.42 485	0.34 480	0.52 508	0.47 507	0.41 449	0.40 451

Consistency-Raft	1.25 463	0.99 520	1.93 504	1.02 528	1.21 538	0.96 364	1.01 483	1.75 395	1.92 515	1.36 410	2.12 499	1.44 412	1.01 400	1.14 225	1.40 462	0.72 531	0.82 549	0.89 536	0.98 551	1.31 543	0.95 534

MANE	6.19 565	0.59 466	1.03 387	0.93 521	1.22 539	13.38 576	2.69 563	12.81 580	17.94 584	8.21 577	10.82 575	14.72 577	11.68 575	11.39 577	11.90 569	0.59 522	0.50 531	0.52 508	1.76 567	0.55 498	0.54 495

RTS	2.67 543	1.38 538	15.28 572	0.99 525	1.26 540	3.78 551	1.96 546	2.15 498	2.62 540	2.61 533	2.85 526	2.60 523	1.59 493	6.27 529	5.71 546	0.40 477	0.28 445	0.35 458	0.35 477	0.50 486	0.48 482

RTSA	2.67 543	1.38 538	15.28 572	0.99 525	1.26 540	3.78 551	1.96 546	2.15 498	2.62 540	2.61 533	2.85 526	2.60 523	1.59 493	6.27 529	5.71 546	0.40 477	0.28 445	0.35 458	0.35 477	0.50 486	0.48 482

testlalala2	0.58 207	0.27 160	0.68 191	1.72 546	1.27 542	0.68 238	0.42 201	0.93 140	0.70 143	0.90 198	0.93 183	0.76 198	0.34 57	0.52 27	0.40 161	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.17 153

TCMNet	1.01 420	0.60 474	2.10 510	0.86 503	1.33 543	1.14 400	0.67 395	1.69 379	1.23 379	1.11 269	1.57 431	1.30 385	0.97 381	2.01 392	1.50 481	0.31 426	0.31 466	0.38 472	0.34 472	0.42 454	0.36 436

CES	0.48 132	0.20 10	0.37 5	0.39 34	1.39 544	0.55 153	0.35 116	0.98 164	0.66 133	0.44 71	0.66 112	0.35 50	0.27 21	0.56 41	0.33 86	0.15 39	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.19 165	1.46 548

SQANet	1.31 469	0.88 514	1.08 405	1.83 549	1.44 545	1.44 455	0.75 417	1.74 393	1.09 292	1.32 393	1.26 327	1.28 381	1.01 400	1.50 315	0.83 372	2.50 555	0.34 480	1.47 547	0.55 521	2.32 548	1.57 550

PDISCO_ROB	1.32 471	0.65 484	1.44 462	1.36 539	1.46 546	2.55 528	0.92 462	2.45 535	2.07 524	1.37 413	1.49 409	1.65 455	1.00 398	2.82 448	1.35 455	1.01 537	0.27 438	0.54 514	0.47 507	0.71 521	0.73 524

otaku	1.60 495	1.11 529	1.21 428	2.20 551	1.56 547	1.97 504	1.24 507	2.07 487	1.36 443	1.44 435	1.62 443	1.73 464	1.19 444	1.73 360	0.98 404	2.89 560	0.57 539	1.74 548	0.60 528	2.78 555	1.94 556

UDG	1.41 482	2.65 569	0.99 367	1.44 544	1.64 548	1.34 438	0.80 434	1.60 357	1.23 379	1.23 342	1.71 458	2.01 497	1.34 469	1.47 311	1.41 466	0.90 534	0.54 537	2.29 554	0.75 536	1.84 545	1.04 539

Ntro	1.64 499	1.15 532	1.23 431	2.48 556	1.83 549	2.09 511	1.16 501	1.96 461	1.38 451	1.21 331	1.62 443	1.62 444	1.29 461	1.87 379	1.11 424	3.04 561	0.56 538	1.82 550	0.64 530	2.80 556	2.05 557

DDUNet	1.50 487	2.69 570	1.12 415	1.77 548	1.88 550	1.84 494	0.92 462	1.70 384	1.16 341	1.38 418	1.79 469	1.60 442	1.12 429	1.37 283	1.08 416	1.10 544	0.76 547	2.37 556	0.94 547	2.00 546	1.37 547

tt	6.58 568	0.26 130	6.10 553	3.77 574	2.16 551	11.55 573	19.63 581	13.33 581	5.74 566	2.96 544	2.65 521	4.97 555	6.33 571	3.81 476	7.24 552	9.15 583	11.32 586	5.89 582	6.24 581	6.03 577	2.55 565

WAO-8	4.40 557	1.82 555	1.79 495	2.34 553	2.20 552	9.19 569	1.53 524	6.09 570	16.46 578	3.94 553	7.84 568	7.32 561	3.72 558	9.41 569	3.31 528	2.00 550	1.07 565	2.44 561	1.37 560	2.50 550	1.68 551

Venus	4.40 557	1.82 555	1.79 495	2.34 553	2.20 552	9.19 569	1.53 524	6.09 570	16.46 578	3.94 553	7.84 568	7.32 561	3.72 558	9.41 569	3.31 528	2.00 550	1.07 565	2.44 561	1.37 560	2.50 550	1.68 551

RainbowNet	1.97 522	1.76 551	1.57 480	2.81 559	2.21 554	1.98 506	1.81 536	2.54 538	1.89 512	1.50 449	1.84 475	1.96 492	1.65 499	2.14 404	1.25 440	3.33 567	0.85 554	2.39 559	0.98 551	2.82 558	2.22 558

ACVNet_2	2.43 539	1.41 542	2.04 507	2.62 557	2.24 555	2.63 533	1.88 542	3.31 549	3.01 546	2.19 517	3.45 535	4.62 548	2.04 525	4.50 489	1.47 478	2.55 556	0.64 543	2.22 553	0.84 541	2.69 554	2.29 560

DispFullNet	2.34 534	2.85 571	3.66 538	3.08 565	2.27 556	1.97 504	0.67 395	2.00 470	1.70 498	2.52 531	2.00 491	2.23 506	5.86 566	3.44 472	1.58 484	1.01 537	0.32 474	2.64 565	1.94 570	2.85 560	2.24 559

WAO-6	2.81 549	1.60 549	1.46 469	2.36 555	2.28 557	3.55 548	2.29 558	4.21 559	4.56 563	2.36 526	4.51 544	4.88 552	2.66 545	4.60 490	4.07 540	1.72 548	1.15 568	2.31 555	1.46 562	2.31 547	1.85 554

ACVNet-4b	2.15 527	1.41 542	1.64 483	2.80 558	2.31 558	2.31 520	1.24 507	2.32 523	2.14 526	1.26 360	2.39 511	2.66 525	1.48 484	5.95 526	1.06 412	3.20 565	0.45 521	2.37 556	0.89 544	2.83 559	2.37 561

ACVNet_1	2.18 528	1.45 545	1.72 490	2.85 560	2.33 559	2.28 518	1.46 521	3.08 547	2.22 529	1.82 498	2.05 496	3.56 540	1.98 523	3.09 461	1.40 462	3.17 562	0.60 541	2.40 560	0.92 546	2.91 562	2.37 561

LVE	3.31 554	1.67 550	1.64 483	2.85 560	2.42 560	3.20 545	2.26 557	4.78 564	5.05 564	2.35 524	6.91 559	6.02 559	2.37 538	9.15 563	2.17 509	3.19 564	1.08 567	2.38 558	1.47 563	2.81 557	2.40 563

Dean	2.91 552	1.53 548	2.07 508	2.96 564	2.51 561	3.15 543	2.14 553	4.75 563	4.41 562	2.76 539	6.10 557	5.53 557	2.37 538	2.97 455	1.92 499	3.18 563	0.85 554	2.51 563	1.04 554	2.88 561	2.47 564

IMH-64-1	2.70 546	1.79 553	1.46 469	3.26 568	2.66 562	3.23 546	2.10 550	4.08 556	2.75 544	2.34 522	3.81 539	3.06 534	2.22 535	4.25 483	2.59 515	3.75 571	0.84 551	2.75 566	1.35 557	3.15 564	2.60 567

IMH-64	2.70 546	1.79 553	1.46 469	3.26 568	2.66 562	3.23 546	2.10 550	4.08 556	2.75 544	2.34 522	3.81 539	3.06 534	2.22 535	4.25 483	2.59 515	3.75 571	0.84 551	2.75 566	1.35 557	3.15 564	2.60 567

IMH	3.21 553	1.85 557	1.48 474	3.25 567	2.69 564	4.07 557	2.02 548	4.41 561	3.80 556	2.72 536	7.11 562	4.75 551	2.92 548	5.92 524	2.55 513	3.85 575	0.88 557	2.78 568	1.36 559	3.19 566	2.59 566

TorneroNet-64	5.30 564	2.03 559	1.74 493	3.43 570	2.81 565	10.09 571	2.12 552	9.10 577	17.12 583	4.96 566	9.27 573	10.72 576	3.70 557	9.20 564	4.55 542	3.31 566	0.84 551	2.88 569	1.55 565	3.49 567	3.04 570

test_for_model	1.30 467	3.71 576	0.58 137	3.22 566	2.84 566	0.59 172	0.33 96	1.40 300	0.83 183	1.42 433	0.61 102	0.52 117	0.37 79	0.51 24	0.33 86	2.46 554	0.15 226	0.16 54	0.11 9	4.39 576	1.50 549

JetBlue	3.97 555	2.01 558	10.19 564	1.38 540	2.84 566	10.53 572	9.54 575	3.60 554	2.41 532	2.73 537	3.39 534	4.54 547	4.31 561	7.85 558	6.84 551	0.88 533	0.93 560	0.89 536	0.91 545	1.74 544	1.91 555

TorneroNet	10.70 577	2.03 559	1.82 498	3.43 570	3.01 568	43.83 592	2.22 556	8.87 576	67.47 599	7.17 575	27.36 587	10.68 575	3.85 560	8.67 562	7.65 557	3.59 569	0.88 557	3.04 570	1.57 566	3.71 568	3.17 571

KSHMR	8.75 573	2.06 562	2.11 512	3.53 572	3.11 569	4.13 558	2.69 563	5.60 567	61.37 598	3.00 546	55.83 598	4.98 556	2.45 541	4.49 487	2.61 517	3.46 568	1.55 572	3.14 572	1.94 570	3.72 569	3.18 572

ktn	4.70 560	2.38 567	2.12 513	3.76 573	3.24 570	4.85 562	2.95 568	5.52 566	7.37 570	4.07 557	19.32 583	7.46 563	3.47 553	7.39 548	2.95 521	4.04 576	1.85 573	3.26 574	2.22 573	3.08 563	2.65 569

JetRed	6.91 569	8.80 580	25.96 583	2.85 560	3.25 571	13.98 579	11.87 577	6.25 572	4.28 561	4.45 560	4.56 545	6.69 560	5.46 565	7.46 551	14.05 572	2.59 557	3.31 575	2.59 564	2.29 574	4.20 573	3.36 574

notaker	3.98 556	2.40 568	2.68 530	3.82 575	3.27 572	3.97 556	2.14 553	4.78 564	3.45 553	4.12 558	6.94 560	7.65 565	3.26 552	7.82 557	5.30 545	4.04 576	1.41 570	3.36 575	2.10 572	3.88 570	3.31 573

UNDER WATER	5.08 562	2.33 566	5.55 549	3.94 577	3.51 573	5.20 565	2.72 565	5.61 568	16.52 580	3.84 552	4.60 546	9.21 569	5.89 567	5.90 523	8.66 561	3.75 571	1.34 569	3.18 573	1.88 568	4.33 575	3.61 575

UNDER WATER-64	5.27 563	2.32 565	8.78 562	3.93 576	3.54 574	7.61 567	3.03 569	5.84 569	14.19 574	4.04 555	4.04 541	9.39 570	6.26 569	5.93 525	8.48 560	3.60 570	1.51 571	3.13 571	1.88 568	4.29 574	3.61 575

HanzoNet	11.04 578	3.62 575	8.10 560	4.08 578	3.55 575	4.90 563	2.73 566	7.19 574	10.10 571	31.86 594	28.92 588	21.96 588	36.36 590	18.08 582	10.17 565	7.94 582	3.32 576	3.47 576	3.31 575	7.06 580	4.04 577

MADNet++	5.01 561	3.14 572	4.91 546	4.55 579	3.94 576	5.20 565	4.41 572	4.40 560	4.13 560	4.95 565	6.08 556	4.74 550	5.37 564	9.40 568	10.67 568	4.65 578	4.15 578	3.97 577	3.34 576	4.09 572	4.08 578

DPSimNet_ROB	11.20 579	4.98 577	35.43 587	2.90 563	4.52 577	7.89 568	17.09 580	4.66 562	6.06 568	14.89 583	10.93 576	17.29 580	36.81 592	13.18 579	15.68 576	2.86 559	6.29 580	5.75 581	5.09 579	3.91 571	7.70 580

USTest	14.33 582	14.94 584	21.04 575	17.44 583	16.05 578	23.26 580	33.84 588	21.73 583	11.80 573	9.36 578	10.14 574	15.97 578	13.20 577	17.28 581	22.43 583	3.78 574	5.01 579	6.17 583	6.16 580	9.25 582	7.72 581

DGTPSM_ROB	13.01 580	8.23 578	21.87 576	9.51 581	18.10 579	11.56 574	32.01 586	10.63 578	16.20 576	7.03 573	19.48 584	10.15 572	16.66 580	9.83 573	22.42 582	4.75 579	8.68 581	5.37 579	10.25 584	6.16 578	11.36 583

DPSMNet_ROB	13.02 581	8.23 578	21.91 577	9.53 582	18.11 580	11.56 574	32.02 587	10.64 579	16.23 577	7.05 574	19.49 585	10.16 573	16.66 580	9.85 574	22.43 583	4.77 580	8.68 581	5.38 580	10.26 585	6.17 579	11.36 583

TCMNet-wrong-test	10.31 575	11.40 582	14.84 571	20.96 584	18.45 581	13.80 578	10.76 576	15.78 582	3.53 554	5.20 568	5.52 555	16.26 579	12.61 576	7.51 553	10.15 564	7.43 581	2.37 574	4.31 578	3.43 577	11.36 583	10.61 582

PML	51.67 596	36.25 592	13.28 570	7.46 580	20.81 582	108.69 599	232.22 600	8.72 575	27.82 589	87.01 599	269.67 600	69.67 599	61.95 599	24.76 590	14.20 573	9.74 585	3.40 577	9.62 584	4.70 578	18.74 586	4.72 579

DPSM_ROB	19.08 583	19.14 586	25.17 581	22.15 586	20.85 583	28.17 582	37.82 590	26.56 586	16.85 581	14.14 580	14.84 578	21.70 583	18.75 583	21.87 584	26.55 587	10.16 586	9.30 584	10.47 585	10.42 586	14.03 584	12.61 586

DPSM	19.08 583	19.14 586	25.17 581	22.15 586	20.85 583	28.17 582	37.82 590	26.56 586	16.85 581	14.14 580	14.84 578	21.70 583	18.75 583	21.87 584	26.55 587	10.16 586	9.30 584	10.47 585	10.42 586	14.03 584	12.61 586

LRCNet_RVC	22.74 585	32.10 591	21.97 578	29.84 588	26.23 585	4.42 560	0.81 437	22.66 584	2.02 521	26.93 589	29.26 589	23.06 590	15.59 579	23.84 586	18.88 579	31.75 592	19.90 593	34.65 591	32.13 592	30.54 591	28.32 592

HaxPig	38.92 591	41.40 597	41.64 588	29.95 589	32.27 586	28.90 584	27.60 583	29.73 589	37.71 595	43.82 595	43.87 594	33.17 591	35.56 589	41.53 592	40.37 594	43.94 596	47.51 598	45.82 592	47.08 594	42.38 592	44.15 595

MEDIAN_ROB	42.00 593	44.40 599	44.29 591	35.15 590	34.95 587	31.28 590	29.60 585	35.88 594	40.02 597	47.20 597	46.64 596	37.37 592	38.48 597	44.35 598	42.45 595	48.03 598	49.39 599	49.71 594	49.03 595	45.14 594	46.65 596

AVERAGE_ROB	40.43 592	42.37 598	42.73 589	36.96 591	35.58 588	30.50 585	27.61 584	36.71 595	38.39 596	44.91 596	44.36 595	37.45 593	36.70 591	41.88 593	40.35 593	45.43 597	46.81 597	47.11 593	46.35 593	42.51 593	43.87 594

CasAABBNet	38.33 588	38.46 594	50.35 592	44.75 593	41.84 589	56.68 594	76.37 597	53.22 596	33.83 592	28.31 591	29.54 590	43.62 596	37.71 594	43.84 596	53.41 598	20.30 588	18.70 590	21.07 587	21.07 589	28.24 588	25.34 590

FlowAnything	38.37 589	38.41 593	50.38 593	44.76 594	41.94 590	56.64 593	76.34 596	53.28 598	34.23 594	28.25 590	29.72 591	43.60 594	37.79 595	43.83 595	53.38 597	20.39 590	18.71 592	21.07 587	21.14 591	28.23 587	25.29 589

Selective-RAFT-Error	38.39 590	38.47 595	50.44 594	44.73 592	41.97 591	56.68 594	76.38 598	53.24 597	33.92 593	28.34 592	29.85 592	43.60 594	38.20 596	43.75 594	53.34 596	20.38 589	18.70 590	21.09 589	21.05 588	28.30 589	25.43 591

Anonymous_1	43.04 595	18.73 585	24.79 580	21.81 585	46.26 592	27.80 581	37.60 589	28.08 588	16.14 575	14.66 582	14.30 577	20.65 582	17.88 582	21.56 583	25.94 586	117.93 599	8.92 583	100.65 596	126.50 596	158.64 599	12.08 585

U	9.45 574	0.21 29	0.58 137	0.47 119	53.11 593	61.27 598	0.24 32	0.70 58	0.52 87	0.36 33	0.28 13	0.29 31	0.35 65	0.33 2	0.26 21	0.19 185	0.11 28	60.50 595	8.88 582	0.17 93	0.13 37

LSM	6.33 566	1.10 526	13.19 569	1.41 543	68.17 594	1.64 473	1.90 543	1.92 452	2.46 533	2.99 545	3.11 530	1.88 479	1.80 511	2.61 442	2.06 506	0.41 481	0.58 540	0.50 505	0.57 523	0.64 512	17.66 588

DLNR_Zeroshot_test	23.17 586	48.52 600	43.29 590	176.68 599	78.69 595	0.35 20	0.21 14	23.41 585	0.75 156	0.66 146	0.86 167	0.59 149	0.30 33	1.56 328	0.44 196	9.57 584	0.12 55	0.18 116	0.14 94	76.92 598	0.16 127

xxxxx1	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

tt_ll	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

ff	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

LSM0	42.82 594	38.75 596	50.81 595	47.07 595	109.38 599	57.00 596	76.02 595	53.74 599	33.71 591	29.02 593	30.41 593	43.87 597	37.22 593	43.91 597	53.54 599	20.52 591	18.62 589	21.10 590	21.11 590	28.41 590	42.22 593

test_example2	192.40 600	210.76 601	206.48 600	199.83 600	204.73 600	172.94 600	183.52 599	133.93 600	133.41 600	191.38 600	196.19 599	187.13 600	178.77 600	205.33 600	208.00 600	222.09 600	238.72 600	186.54 600	190.54 600	227.34 600	170.31 600

ccccc		492.34 602		530.87 601	530.37 601	478.08 601		491.76 601		448.18 601		476.12 601		541.64 601		663.49 601	459.54 601	353.94 601	309.79 601	586.66 601

ASD4		10.99 581

Low-res two-view benchmark