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.

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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

castereo	1.02 23	0.69 159	1.26 1	0.46 84	0.19 66	1.89 83	0.76 268	5.61 134	2.37 36	0.78 69	2.65 101	0.32 56	0.40 69	1.25 16	1.00 108	0.01 159	0.32 305	0.00 1	0.24 387	0.03 52	0.22 146

SGD-Stereo	0.76 6	0.36 14	1.37 2	0.43 76	0.14 43	1.25 21	0.29 134	2.25 7	0.84 1	0.61 50	0.51 27	0.09 6	0.11 12	6.65 204	0.19 1	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.07 42

AnonymousM	2.96 233	7.19 482	1.41 3	0.92 158	0.06 11	2.37 126	0.52 195	6.05 167	3.83 118	4.97 180	2.37 92	1.91 140	1.00 132	2.23 63	1.06 118	0.01 159	0.57 338	17.64 506	4.90 505	0.02 20	0.27 171

IGEV-RUCA	0.88 16	0.27 3	1.43 4	0.59 99	0.33 118	2.12 107	0.49 190	3.65 25	1.79 24	1.04 85	0.16 13	0.24 40	0.55 95	2.95 86	0.57 28	0.12 390	0.21 287	0.20 456	0.25 391	0.22 320	0.33 190

LGtest1	0.53 2	0.42 36	1.55 5	0.14 12	0.30 108	1.00 8	0.01 3	2.47 9	1.19 10	0.65 52	0.12 11	0.08 4	0.10 9	1.30 20	0.47 10	0.01 159	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.20 133

GLC_STEREO	0.87 15	0.39 24	1.55 5	0.72 124	0.01 1	1.98 91	0.55 203	3.52 20	3.54 95	0.96 82	1.63 61	0.19 22	0.41 71	1.29 19	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.08 46

S2M2	0.53 2	0.50 86	1.58 7	0.53 95	0.18 62	1.13 10	0.01 3	1.47 3	2.18 34	0.18 1	0.87 38	0.13 15	0.20 20	0.87 4	0.51 16	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.01 1

FoundationStereo	0.48 1	0.38 18	1.70 8	0.82 143	1.00 266	0.42 2	0.06 36	0.63 1	1.44 15	0.38 15	0.04 3	0.11 13	0.37 60	0.93 7	0.39 4	0.03 302	0.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

AIO-Stereo	1.30 50	0.45 54	1.73 9	0.67 119	0.77 231	2.33 122	0.60 218	5.99 166	3.27 72	0.45 27	3.46 122	0.41 67	0.28 36	1.53 30	0.71 57	0.04 329	0.79 370	0.00 1	0.67 463	0.10 181	1.67 396

LG-Stereo_L1	0.82 10	0.46 58	1.74 10	0.28 44	0.34 123	1.36 31	0.19 105	2.56 11	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.06 2	6.62 200	0.54 22	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 139

RSM	1.43 64	0.40 30	1.79 11	0.74 133	0.54 185	2.45 134	0.49 190	4.13 49	3.29 75	0.65 52	2.53 96	2.15 148	0.30 41	6.97 227	0.85 78	0.01 159	0.12 258	0.00 1	0.25 391	0.11 195	0.72 291

MLG-Stereo_test1	0.85 14	0.34 11	1.80 12	0.10 4	1.66 346	1.22 17	0.01 3	4.24 53	1.68 19	0.19 2	0.08 5	0.09 6	0.11 12	4.16 117	0.46 9	0.01 159	0.70 359	0.00 1	0.01 233	0.01 6	0.17 111

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 31	2.27 412	1.82 13	1.16 178	0.34 123	0.56 4	0.05 28	2.94 13	1.46 16	0.40 19	0.94 41	0.22 32	2.27 217	6.26 187	0.63 42	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.17 350	0.04 80	0.16 101

SMoEStereo_RVC	1.13 37	0.92 228	1.82 13	0.80 140	0.09 21	2.07 101	0.16 91	3.61 24	2.17 33	0.38 15	1.37 56	0.19 22	0.29 39	7.04 230	1.02 114	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.51 240

CES	1.72 95	0.40 30	1.82 13	0.65 113	7.83 490	2.62 152	0.13 73	5.35 117	2.68 43	0.36 11	1.30 55	0.33 58	0.32 51	1.92 46	0.72 58	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.56 427	7.35 496

LG-G_1	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 297

LG-G	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 297

dual_stereo	0.95 19	0.39 24	1.83 16	0.37 64	1.11 286	0.84 6	0.03 22	4.34 65	1.83 25	0.30 7	0.08 5	0.21 26	0.12 14	3.16 91	0.98 103	0.00 1	1.34 469	0.00 1	0.20 368	0.00 1	1.83 426

RSM++	1.24 45	0.45 54	1.84 19	1.61 231	0.51 174	2.73 169	0.29 134	2.99 14	3.22 70	0.69 55	2.06 81	0.52 83	0.28 36	5.62 164	0.86 80	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.17 350	0.16 266	0.85 307

WCG-NET	1.42 62	0.84 198	1.90 20	0.61 106	0.10 24	2.10 102	1.05 323	3.33 19	7.10 286	2.86 123	3.53 131	0.75 96	0.93 128	1.28 17	0.72 58	0.00 1	0.97 404	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.22 146

MLG-Stereo	0.91 17	0.34 11	1.91 21	0.16 13	0.41 151	1.23 19	0.00 1	4.57 73	1.74 21	0.41 21	0.08 5	0.09 6	0.10 9	5.68 168	0.45 8	0.02 261	0.77 369	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.16 101

DEFOM-Stereo	0.78 7	0.56 115	1.98 22	0.21 26	0.12 34	1.93 87	0.44 170	0.99 2	0.93 5	0.70 56	0.51 27	0.15 16	0.09 8	6.39 191	0.40 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 79

tt45	1.25 46	0.90 223	1.98 22	0.59 99	0.25 98	3.47 250	0.14 83	4.07 45	1.97 28	0.45 27	2.17 84	0.29 49	0.27 34	7.02 229	0.95 99	0.00 1	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.24 162

LG-Stereo_L2	0.78 7	0.47 65	1.99 24	0.29 45	0.36 131	1.28 24	0.18 100	3.82 36	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.07 3	4.41 126	0.55 23	0.01 159	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.25 165

MLG-Stereo_test2	0.82 10	0.40 30	1.99 24	0.39 68	1.07 275	1.43 39	0.02 14	4.01 44	1.75 22	0.37 12	0.07 4	0.15 16	0.10 9	2.62 76	0.57 28	0.32 434	0.65 350	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.42 222

knoymous	1.50 76	0.28 5	1.99 24	0.33 54	0.48 161	1.58 51	0.11 60	5.71 140	2.81 47	4.85 176	1.75 67	4.58 247	0.46 87	3.66 102	1.30 154	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.09 50

WCG-NET（raft）	1.70 91	0.97 250	2.01 27	0.40 71	0.17 58	2.10 102	0.97 311	3.05 15	6.47 253	2.89 125	3.17 115	4.31 238	1.03 135	3.85 107	0.60 36	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.01 233	0.18 285	0.41 217

IGEV-Stereo++	1.03 25	0.32 9	2.03 28	0.25 37	1.94 369	1.94 88	0.01 3	3.57 22	2.52 40	0.70 56	1.80 74	0.10 12	1.14 144	1.34 22	0.55 23	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.04 80	1.57 382

MLG-Stereo_test3	0.63 4	0.42 36	2.06 29	0.38 67	0.40 146	1.36 31	0.01 3	4.13 49	0.95 6	0.48 32	0.13 12	0.06 1	0.07 3	0.89 5	0.37 3	0.02 261	0.61 345	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 116

mms	1.31 52	0.88 219	2.06 29	0.25 37	0.79 233	1.50 44	0.08 47	3.29 18	2.51 39	0.53 37	3.09 113	0.34 62	0.26 30	7.11 236	0.59 34	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.00 1	0.21 313	2.32 461

RAFT-Stereo-weight	1.91 105	0.41 33	2.09 31	1.17 180	0.63 201	3.20 225	0.74 263	5.78 145	6.80 273	5.25 192	3.47 123	2.80 165	0.36 58	3.16 91	1.09 125	0.02 261	0.53 335	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 280

CASnet	1.09 31	0.47 65	2.09 31	0.79 137	0.08 17	2.10 102	0.14 83	3.83 37	4.26 144	3.84 152	1.56 58	0.32 56	0.30 41	1.13 9	0.77 67	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
111111	1.21 42	0.28 5	2.10 33	0.22 29	1.45 334	1.42 37	0.05 28	5.30 108	2.01 29	0.55 40	3.02 111	0.09 6	0.20 20	4.87 139	0.58 30	0.00 1	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.10 181	1.09 339

Selective-IGEV	1.56 84	0.34 11	2.13 34	0.77 136	0.76 230	2.36 125	0.52 195	6.80 207	3.08 64	0.53 37	3.34 119	0.26 43	0.31 44	7.24 243	0.73 60	0.01 159	0.80 373	0.00 1	0.14 336	0.08 143	1.01 325

PSM-AAD	3.43 278	0.31 8	2.16 35	0.80 140	0.57 191	2.53 143	5.97 442	5.53 125	3.98 131	11.00 422	11.90 362	2.93 168	9.36 441	8.03 299	1.00 108	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.06 111	2.39 463

CREStereo	1.09 31	0.51 88	2.16 35	0.11 6	0.24 94	1.67 59	0.03 22	4.24 53	6.91 279	0.80 73	1.73 66	0.44 73	0.64 104	1.58 33	0.61 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 6
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
trnet	1.09 31	0.47 65	2.19 37	0.12 7	0.21 83	1.70 64	0.02 14	4.28 59	6.97 282	0.78 69	1.77 70	0.48 77	0.67 106	1.50 27	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 13

999	1.42 62	0.85 201	2.23 38	1.37 202	0.35 125	3.01 210	0.64 231	3.91 39	2.83 48	0.38 15	3.35 120	0.19 22	0.25 28	7.37 252	1.12 126	0.01 159	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.21 139

MonSter	0.72 5	0.27 3	2.25 39	0.07 1	0.85 245	1.27 23	0.01 3	3.79 34	0.91 2	0.41 21	0.18 16	0.08 4	0.04 1	1.33 21	0.58 30	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.36 435	0.00 1	0.94 318

fffft	1.13 37	0.71 170	2.25 39	0.09 3	0.07 14	2.10 102	0.63 228	4.19 51	2.10 30	0.42 24	0.75 33	0.24 40	0.20 20	6.89 218	1.08 121	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.53 244
1: 1. 1
CAS	2.42 177	0.37 17	2.30 41	11.49 497	3.97 447	1.65 58	0.02 14	4.08 46	2.84 49	0.51 33	1.65 63	0.25 42	0.28 36	1.73 37	0.92 92	10.05 505	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 493

GIP-stereo	1.03 25	0.79 181	2.35 42	1.91 282	1.40 329	1.47 42	0.05 28	5.06 93	1.85 26	0.30 7	0.43 26	0.57 89	0.37 60	1.14 10	0.75 62	0.07 362	0.50 334	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.57 382

Any-RAFT	2.33 162	0.36 14	2.35 42	1.58 229	0.84 242	4.93 334	0.55 203	9.10 283	5.93 230	4.30 166	4.90 166	5.79 295	2.22 215	2.75 80	0.51 16	0.02 261	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 116

ours_stereo	1.28 49	0.91 224	2.36 44	0.34 59	0.67 207	1.16 11	0.09 50	3.71 29	2.44 37	0.51 33	3.17 115	0.36 65	0.26 30	6.62 200	0.55 23	0.00 1	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.23 332	2.08 449

CAS++	1.27 47	0.68 155	2.40 45	0.25 37	0.30 108	1.80 76	0.61 222	8.46 264	3.61 101	1.80 106	2.42 94	0.18 21	0.21 25	2.12 57	0.49 13	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV-Stereo+	1.89 100	0.55 104	2.49 46	0.48 88	3.25 418	2.06 99	0.07 41	1.92 5	1.52 17	0.77 63	0.08 5	0.22 32	0.44 83	7.11 236	0.68 47	0.04 329	0.66 351	0.00 1	0.33 427	5.08 487	10.13 507

testlalala2	2.34 163	0.64 142	2.49 46	9.58 491	6.50 481	3.57 259	0.18 100	5.34 112	3.20 68	3.87 154	4.57 159	3.12 177	0.52 91	1.49 26	0.44 7	0.00 1	0.31 304	0.00 1	0.43 447	0.12 213	0.40 207

MSKI-zero shot	2.23 151	0.49 80	2.49 46	1.60 230	0.81 238	2.69 163	0.29 134	6.82 208	2.50 38	4.37 168	7.61 257	3.65 207	0.26 30	8.62 343	0.63 42	0.01 159	1.09 429	0.00 1	0.25 391	0.03 52	0.46 231

LoS	1.03 25	0.43 40	2.53 49	0.64 109	0.14 43	2.42 130	0.26 129	5.64 136	2.93 51	1.08 88	0.24 19	0.49 78	0.45 85	2.31 68	0.83 77	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	3.68 295	0.43 40	2.53 49	0.89 153	0.49 164	2.28 119	3.89 413	5.30 108	3.82 117	8.99 366	19.28 442	6.54 313	4.96 344	7.92 292	0.96 102	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.01 233	0.06 111	5.17 488

LCNet	2.94 229	0.55 104	2.57 51	1.03 169	0.59 195	2.05 97	1.55 354	5.51 123	4.19 140	6.08 224	10.58 335	4.54 244	6.63 392	7.59 276	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.76 467	0.31 378	3.43 477

rvit_stereo_0081	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

Pointernet	1.04 30	0.44 49	2.58 52	0.32 48	0.52 178	1.78 74	0.07 41	5.69 138	2.76 45	0.27 5	2.28 90	0.80 98	0.44 83	1.37 23	0.49 13	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.25 391	0.02 20	0.32 189

MM-Stereo_test3	2.10 131	0.94 240	2.59 55	1.66 240	3.95 446	2.42 130	0.78 271	6.58 195	7.29 297	1.94 110	4.90 166	1.23 113	0.65 105	3.77 104	1.38 163	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.38 397	0.77 297

MyStereo07	1.64 88	1.15 284	2.61 56	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	6.45 191	2.94 52	1.10 89	1.61 60	0.29 49	0.60 102	7.45 263	0.80 68	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 391	0.11 195	0.42 222

AEACV	1.27 47	0.38 18	2.61 56	1.75 259	1.21 303	2.44 133	0.85 292	4.79 81	1.67 18	0.71 60	0.26 21	0.29 49	2.00 205	2.30 67	0.66 46	0.01 159	0.95 398	0.00 1	0.42 445	0.12 213	2.07 448

Prome-Stereo	3.73 301	0.39 24	2.62 58	1.05 170	0.52 178	2.06 99	4.58 427	4.88 87	3.95 128	9.34 380	20.39 447	4.03 220	7.02 402	7.86 288	1.31 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 130	4.52 487

GrayStereo	3.86 312	0.33 10	2.63 59	1.66 240	0.62 199	3.09 215	7.92 471	6.43 190	3.88 123	10.61 409	16.51 417	5.75 293	8.40 427	6.75 210	1.58 175	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.62 460	0.04 80	0.38 204

iRaftStereo_RVC	1.88 99	1.22 301	2.63 59	0.95 162	0.06 11	2.96 205	0.05 28	6.08 171	3.99 132	3.92 156	4.88 164	2.53 157	0.62 103	3.62 100	1.19 140	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.29 361

MM-Stereo_test1	1.90 104	0.63 139	2.65 61	1.43 213	0.56 190	2.37 126	0.54 199	5.36 119	5.81 226	4.00 158	1.78 71	0.42 71	0.83 123	7.32 250	1.28 152	0.00 1	1.03 421	0.00 1	0.00 1	0.35 388	1.64 388

IGEV++	1.58 85	0.81 188	2.66 62	1.35 198	0.99 264	2.47 138	0.98 314	7.35 234	3.70 108	0.82 74	2.24 88	0.44 73	1.18 153	2.08 56	1.15 131	0.03 302	1.18 453	0.00 1	0.05 287	0.17 275	2.00 445

LoS_RVC	1.47 73	1.75 375	2.66 62	0.52 93	3.89 442	1.67 59	0.04 24	2.66 12	2.61 42	0.55 40	2.63 99	0.31 52	1.68 191	1.99 50	0.81 72	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	5.54 489

MM-Stereo_test2	1.30 50	0.52 93	2.67 64	1.71 251	0.29 106	1.79 75	0.51 193	5.28 106	3.84 120	0.95 80	0.93 40	0.51 82	0.36 58	2.29 66	1.12 126	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.07 295	0.32 383	1.97 441

testlalala	1.80 96	0.49 80	2.67 64	1.24 188	0.46 158	3.91 288	0.87 300	6.62 198	2.96 54	6.78 266	3.83 138	1.74 132	0.40 69	1.57 32	0.76 63	0.01 159	1.16 449	0.00 1	0.38 438	0.01 6	0.17 111

IGEV-Stereo	1.51 77	0.81 188	2.69 66	0.60 103	0.69 211	2.77 177	0.79 272	4.88 87	2.99 60	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.43 255	0.85 78	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 350	0.12 213	1.85 429
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
xyz-stereo-finetune2	1.98 112	0.96 245	2.70 67	0.13 10	0.05 5	6.33 363	0.17 95	4.38 68	2.56 41	0.98 83	6.40 223	0.50 81	3.37 267	7.09 233	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.11 64

anonymousdsp	1.51 77	0.81 188	2.70 67	0.60 103	0.69 211	2.76 176	0.79 272	4.86 83	3.00 61	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.44 256	0.81 72	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 350	0.12 213	1.85 429

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 60	0.74 176	2.72 69	0.73 127	1.26 311	2.42 130	0.02 14	3.78 32	8.16 328	1.81 109	2.94 109	0.28 47	0.32 51	1.51 29	0.76 63	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.19 127

tg	2.18 141	1.13 282	2.74 70	0.84 146	0.13 39	4.33 315	0.05 28	6.21 179	4.90 185	4.06 159	5.30 185	2.55 158	0.92 126	7.28 246	0.99 105	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.12 343

raftrobust	2.16 138	1.31 313	2.76 71	2.38 362	3.33 422	2.72 168	0.51 193	5.34 112	4.64 168	6.13 226	3.98 141	1.63 129	2.51 229	3.02 89	1.64 189	0.00 1	0.76 368	0.00 1	0.02 253	0.14 246	0.27 171

PMTNet	1.48 74	0.43 40	2.77 72	0.31 47	0.17 58	2.94 203	0.33 147	3.66 26	5.27 195	1.11 90	1.28 52	0.28 47	0.92 126	4.32 124	0.90 88	4.89 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.05 28

castereo++	1.38 58	0.97 250	2.82 73	0.59 99	0.52 178	4.45 318	0.97 311	5.22 105	1.87 27	0.41 21	2.28 90	1.87 138	0.15 17	4.14 116	0.42 6	0.00 1	0.41 321	0.00 1	0.30 418	0.05 99	0.22 146

UniTT-Stereo	0.94 18	0.53 95	2.82 73	0.94 160	1.29 318	0.56 4	0.12 64	1.49 4	3.16 66	1.77 105	2.22 87	0.20 25	0.32 51	1.76 43	1.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 6

GCAP-Stereo	1.35 56	1.11 276	2.82 73	0.66 117	1.08 282	1.68 61	0.01 3	5.17 102	3.68 106	2.10 111	1.63 61	1.42 118	0.75 113	1.77 44	1.59 178	0.00 1	1.08 428	0.00 1	0.00 1	0.17 275	0.26 168

test_for_model	7.41 430	28.34 512	2.84 76	22.38 510	16.53 511	3.40 240	0.91 306	6.72 205	4.54 162	8.04 328	2.84 105	1.04 107	0.43 81	0.86 3	0.60 36	9.67 503	3.31 505	0.00 1	0.08 298	26.60 517	9.03 499

fffy	1.43 64	0.95 242	2.85 77	1.42 212	0.61 197	2.25 113	0.19 105	4.74 79	1.32 12	0.26 4	2.77 103	0.21 26	0.39 68	6.97 227	0.73 60	0.00 1	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.19 292	2.03 446

FTStereo	4.61 369	0.54 99	2.86 78	0.98 165	0.40 146	2.57 146	8.51 474	5.70 139	3.76 114	10.85 417	29.92 483	5.53 282	7.43 412	7.73 282	1.63 185	0.17 407	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.04 80	3.62 481

xyz-stereo-finetune	1.38 58	0.91 224	2.91 79	0.10 4	0.05 5	3.13 219	0.66 236	4.12 48	3.01 62	1.06 87	1.91 77	0.69 93	0.37 60	6.31 188	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.13 74

EGLCR-Stereo	1.45 68	0.26 2	2.91 79	1.94 287	0.90 250	3.13 219	0.69 247	5.81 148	3.21 69	1.14 92	0.20 17	1.52 127	0.37 60	4.29 123	0.69 52	0.01 159	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 350

MGS-Stereo	1.22 43	0.44 49	2.92 81	0.83 144	0.07 14	1.82 79	0.65 235	2.44 8	3.95 128	1.11 90	6.19 210	0.49 78	0.37 60	1.73 37	0.81 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.01 1

U	2.23 151	0.36 14	2.93 82	0.26 41	8.08 492	11.12 436	0.00 1	3.68 28	1.12 9	0.29 6	0.52 29	0.16 19	0.08 5	0.83 2	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 500	5.13 509	0.02 20	0.02 6

TANstereo	1.32 53	0.79 181	2.93 82	0.37 64	0.11 26	1.81 78	0.01 3	3.56 21	4.36 152	4.53 172	4.96 168	0.41 67	0.68 107	1.22 12	0.59 34	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

XX-TBD	1.55 83	1.11 276	2.94 84	2.45 370	0.06 11	2.31 121	0.01 3	3.58 23	7.80 316	3.11 133	5.10 171	0.27 45	0.26 30	1.42 25	0.60 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

R-Stereo Train	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 427	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 427	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMOStereo	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 153

error version	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 153

test-v	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 153

test-2	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 153

cross-raft	2.25 153	0.48 72	2.96 91	1.87 275	0.94 257	3.72 278	0.47 175	7.61 245	4.15 137	5.37 195	5.68 196	6.17 304	1.40 170	2.15 59	1.06 118	0.01 159	0.22 288	0.00 1	0.19 359	0.03 52	0.41 217

ff7	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 341	0.12 213	1.82 420

IGEVStereo-DCA	1.54 80	1.71 368	2.99 92	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.16 341	0.17 275	1.82 420

ffff	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 341	0.12 213	1.82 420

11t	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.87 85	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 341	0.12 213	1.82 420

ccc-4	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 341	0.12 213	1.82 420

PSMNet-ADL	3.17 251	0.56 115	3.00 97	1.55 227	0.40 146	5.97 357	0.28 132	9.06 280	5.75 223	3.56 142	6.80 234	8.33 350	4.51 321	7.65 279	5.51 362	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.28 175

Occ-G	1.39 60	0.66 148	3.05 98	0.60 103	0.75 227	1.46 40	0.67 241	3.66 26	3.50 82	1.76 104	0.65 31	5.00 267	0.55 95	1.15 11	1.56 174	0.00 1	0.74 364	0.00 1	0.17 350	0.19 292	1.61 384

GREAT-IGEV	1.17 41	0.57 121	3.06 99	1.95 291	1.41 331	1.42 37	0.08 47	2.51 10	3.07 63	0.58 45	0.79 35	0.11 13	0.35 57	2.17 60	1.00 108	0.07 362	1.45 472	0.00 1	0.22 381	0.14 246	2.42 467

THIR-Stereo	3.94 318	1.12 280	3.06 99	0.23 32	0.13 39	4.17 304	6.40 451	5.83 150	4.54 162	10.46 406	16.98 422	6.49 312	7.44 413	8.00 295	3.58 299	0.01 159	0.07 233	0.07 423	0.00 1	0.14 246	0.06 37

CREStereo++_RVC	1.70 91	0.50 86	3.07 101	0.45 81	0.01 1	1.69 63	0.02 14	3.09 16	8.24 329	3.82 150	7.53 255	0.49 78	0.32 51	1.05 8	0.52 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 497	0.01 6	0.08 46
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
Gwc-CoAtRS	2.16 138	0.42 36	3.13 102	1.28 192	0.31 111	3.52 256	0.39 158	6.56 194	6.31 245	5.38 196	5.11 172	5.47 279	1.70 193	2.00 51	1.08 121	0.01 159	0.19 279	0.00 1	0.25 391	0.02 20	0.16 101

raft+_RVC	2.18 141	1.49 346	3.14 103	2.77 394	2.01 372	1.40 35	0.10 55	7.02 217	5.35 200	2.99 129	5.54 192	1.19 111	1.34 168	4.98 143	1.49 169	0.00 1	1.45 472	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.11 340

DCRE	2.21 147	0.95 242	3.17 104	2.10 308	1.30 320	1.86 82	0.05 28	5.33 111	4.69 172	3.59 143	9.37 305	3.81 210	1.18 153	2.34 70	1.22 146	0.01 159	0.97 404	0.00 1	0.30 418	0.04 80	1.97 441

ProNet	1.58 85	0.86 209	3.17 104	0.75 135	0.72 220	2.84 184	0.66 236	5.91 161	3.28 74	0.37 12	1.47 57	0.40 66	0.37 60	7.19 239	0.70 53	0.02 261	0.98 410	0.00 1	0.05 287	0.20 302	1.77 417

EAI-Stereo	2.75 214	0.54 99	3.17 104	0.91 157	1.28 313	4.02 297	5.30 438	12.39 380	4.76 175	2.51 117	7.10 244	1.22 112	0.94 129	6.03 177	1.96 221	0.01 159	0.56 336	0.00 1	1.38 483	0.04 80	0.95 320

Reg-Stereo(zero)	1.92 106	0.28 5	3.18 107	0.63 108	1.41 331	2.02 94	0.48 185	3.85 38	6.29 243	4.49 170	3.12 114	4.55 245	1.62 189	2.77 81	2.16 238	0.00 1	0.61 345	0.00 1	0.26 404	0.02 20	0.62 265

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 23	0.42 36	3.22 108	0.48 88	0.63 201	2.02 94	0.27 131	5.79 146	1.32 12	0.82 74	0.75 33	0.87 101	0.23 26	1.24 15	0.86 80	0.15 398	0.58 339	0.00 1	0.26 404	0.03 52	0.49 235

RCA-Stereo	2.19 144	0.46 58	3.22 108	0.47 86	0.33 118	2.27 117	0.47 175	5.60 132	15.20 436	2.86 123	5.61 193	0.78 97	3.15 249	1.71 35	0.48 12	0.00 1	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.26 168

HSM-Net_RVC	4.40 354	0.44 49	3.22 108	0.72 124	0.68 208	7.06 379	1.82 365	12.57 387	8.48 338	9.04 367	12.20 368	14.98 433	5.14 355	7.32 250	4.19 325	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMM-Stereo	3.42 276	0.39 24	3.24 111	0.87 150	0.50 167	2.26 114	4.73 430	5.64 136	3.81 115	7.08 280	16.57 418	6.13 302	3.62 281	7.74 283	1.40 165	0.05 344	0.00 1	0.00 1	0.04 283	0.12 213	4.24 486

CFNet-RSSM	2.26 154	0.43 40	3.24 111	1.28 192	0.31 111	3.19 224	0.40 159	7.62 247	7.29 297	5.88 209	4.68 160	5.32 276	1.68 191	2.26 65	1.04 115	0.01 159	0.09 244	0.00 1	0.31 422	0.03 52	0.16 101

DeepStereo_RVC	2.15 136	0.55 104	3.26 113	0.21 26	0.19 66	3.47 250	0.68 244	5.76 143	3.60 99	6.36 237	4.19 146	3.42 189	4.44 319	5.04 146	1.59 178	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.18 116

AFF-stereo	2.87 221	1.31 313	3.26 113	1.87 275	0.38 138	1.68 61	0.09 50	6.38 186	7.07 284	6.52 247	11.90 362	6.08 301	2.32 221	5.05 147	1.65 191	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.94 318

FENet	2.35 164	0.59 127	3.28 115	2.32 354	0.27 104	2.78 178	0.13 73	7.68 250	6.09 233	5.38 196	2.12 82	4.84 258	3.33 265	4.98 143	2.66 267	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.40 207

test_4	2.58 194	0.70 166	3.30 116	0.43 76	0.30 108	3.97 294	1.11 329	3.91 39	3.83 118	4.15 163	17.20 426	3.44 195	0.52 91	6.60 199	1.58 175	0.00 1	0.13 264	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.20 133

UCFNet_RVC	3.37 268	1.25 305	3.30 116	2.55 383	1.80 355	3.92 290	1.28 340	12.49 385	7.16 288	5.12 188	7.88 266	8.14 344	4.59 329	5.67 167	2.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.07 42

HHNet	2.71 207	0.69 159	3.31 118	0.25 37	0.39 141	2.80 181	0.90 303	6.33 182	5.68 220	7.51 307	13.70 388	0.94 104	3.14 248	5.42 159	2.54 265	0.14 396	0.02 161	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.07 42

s12784h	2.10 131	0.38 18	3.31 118	0.17 15	0.09 21	4.89 333	0.13 73	7.34 233	8.06 325	3.87 154	4.47 158	0.60 91	1.19 158	6.78 215	0.63 42	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

AIO_test	1.34 54	0.72 173	3.32 120	0.86 148	1.19 298	2.90 201	0.80 274	4.46 69	3.34 77	0.77 63	0.86 37	1.48 124	0.30 41	2.95 86	0.49 13	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.13 334	0.04 80	1.24 353

MoCha-V2	1.83 97	0.87 217	3.33 121	1.41 210	1.27 312	2.50 139	0.20 110	5.60 132	3.90 125	0.98 83	3.30 118	0.35 64	1.58 188	7.09 233	0.80 68	0.00 1	1.52 479	0.00 1	0.23 385	0.06 111	1.70 404

riskmin	2.49 182	0.22 1	3.34 122	2.33 356	1.78 353	2.89 200	0.46 173	7.35 234	6.95 281	2.75 121	1.67 64	6.75 316	5.08 352	3.24 93	1.93 219	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.27 410	0.02 20	1.73 410

rafts_anoy	2.09 127	1.42 334	3.34 122	2.87 404	2.72 403	2.46 136	0.17 95	6.20 178	6.48 254	3.40 138	2.25 89	1.91 140	1.32 163	3.59 99	1.75 204	0.01 159	1.52 479	0.00 1	0.01 233	0.06 111	0.28 175

NRIStereo	2.27 157	0.52 93	3.35 124	1.26 189	0.17 58	3.04 212	0.84 287	5.96 164	3.74 109	6.27 230	3.44 121	4.13 226	1.80 201	8.31 321	2.11 233	0.00 1	0.10 250	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.20 133

H2IRNET	2.29 159	0.86 209	3.38 125	1.51 222	0.11 26	1.97 90	0.13 73	5.15 101	7.19 292	1.26 95	7.77 262	5.80 296	3.31 260	5.09 149	1.66 194	0.01 159	0.00 1	0.04 407	0.17 350	0.27 357	0.10 55

AAGNet	3.50 280	0.49 80	3.38 125	1.91 282	0.41 151	3.66 269	1.02 317	5.14 100	5.16 194	9.65 391	7.75 261	4.91 260	6.23 384	7.45 263	12.73 458	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37

ACVNet-DCA	2.41 176	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 389

xx1	2.73 212	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	4.63 250	2.83 243	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.25 391	0.09 158	1.65 389

1test111	2.31 161	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 389

cc1	2.56 192	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.12 213	1.89 436

LL-Strereo2	2.22 148	1.39 330	3.39 127	1.26 189	1.01 268	3.73 279	1.47 349	6.47 192	4.61 167	4.66 174	2.64 100	4.17 229	0.37 60	6.03 177	1.61 180	0.09 380	0.24 295	0.00 1	0.08 298	0.08 143	1.16 346

DRaft	3.83 311	0.65 144	3.39 127	0.22 29	0.16 55	4.67 325	1.30 342	5.82 149	4.86 184	10.26 401	21.65 451	3.24 179	8.62 432	7.53 271	3.76 307	0.05 344	0.10 250	0.00 1	0.14 336	0.12 213	0.16 101

DCVSM-stereo	3.32 260	0.51 88	3.40 133	1.79 263	0.79 233	2.94 203	0.48 185	7.31 231	5.69 221	11.47 432	5.61 193	10.63 390	5.93 375	5.74 169	3.63 300	0.03 302	0.09 244	0.03 397	0.00 1	0.12 213	0.11 64

raft_robust	2.91 225	1.71 368	3.42 134	1.36 199	0.57 191	1.53 49	0.12 64	7.06 220	9.09 355	6.96 276	7.21 247	4.43 243	2.09 209	9.40 378	1.61 180	0.03 302	0.93 392	0.00 1	0.21 374	0.17 275	0.38 204

RAFT-345	3.36 267	0.55 104	3.43 135	1.23 186	0.21 83	2.62 152	0.46 173	3.91 39	6.34 246	7.46 306	24.49 466	4.19 230	1.74 199	8.27 314	2.25 246	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 6

CRE-IMP	2.08 121	0.51 88	3.43 135	0.35 60	0.19 66	3.85 287	0.83 286	5.77 144	3.43 81	5.81 207	4.24 147	3.45 197	0.83 123	6.56 196	1.99 225	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.20 133

HART	2.08 121	1.10 273	3.44 137	0.47 86	1.15 292	1.70 64	0.04 24	6.40 188	3.69 107	1.50 100	7.78 263	2.42 155	0.16 18	6.76 212	1.15 131	0.00 1	1.46 474	0.00 1	0.00 1	0.31 378	2.12 451

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 181	1.23 304	3.48 138	1.61 231	1.09 283	1.63 56	0.15 86	5.80 147	6.43 251	7.32 301	9.91 318	3.05 172	1.71 194	2.33 69	1.75 204	0.01 159	0.71 363	0.00 1	0.00 1	0.28 360	1.19 348

OMP-Stereo	3.15 248	1.19 291	3.49 139	4.34 467	0.51 174	2.20 111	1.21 332	6.67 199	6.52 257	7.99 324	6.24 216	8.38 355	2.44 226	9.65 386	1.92 218	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.15 92

AIO_rvc	1.48 74	1.01 261	3.51 140	0.95 162	1.16 294	3.32 238	0.96 310	4.83 82	3.38 79	0.79 71	1.75 67	1.31 116	0.31 44	2.66 77	0.62 40	0.02 261	1.09 429	0.00 1	0.04 283	0.12 213	1.82 420

MC-Stereo	1.87 98	0.49 80	3.52 141	2.82 399	1.07 275	1.90 85	0.12 64	4.89 90	3.27 72	3.66 146	3.58 134	0.56 88	1.45 173	5.79 170	0.81 72	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.21 374	0.11 195	1.95 440

CrosDoStereo	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 486	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 414	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 486	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 414	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 127

tt1	2.53 187	0.91 224	3.53 144	2.92 405	0.53 181	5.60 346	0.61 222	5.55 127	10.56 381	1.54 101	3.54 132	0.34 62	3.00 246	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.03 265	0.11 195	1.88 433

testlalala_base	3.54 283	0.53 95	3.53 144	2.31 352	2.22 383	4.04 300	0.61 222	6.91 212	2.73 44	2.69 119	4.17 145	1.78 137	0.51 89	2.02 52	1.08 121	13.13 513	3.23 504	0.00 1	0.35 433	16.60 507	2.27 460

Pruner-Stereo	2.66 201	0.61 131	3.54 146	1.93 285	0.25 98	3.47 250	0.74 263	6.60 196	5.66 219	8.98 364	6.12 208	4.39 242	1.11 139	7.27 245	2.34 256	0.03 302	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 52	0.04 22

RAFT-IKP	2.04 117	0.57 121	3.54 146	0.20 17	0.20 74	3.45 247	0.62 226	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.44 154	3.46 198	1.50 176	6.20 184	1.00 108	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.08 46

RAFT+CT+SA	2.59 195	1.19 291	3.55 148	1.09 172	2.21 381	3.14 222	0.90 303	7.59 242	5.65 215	2.76 122	8.21 280	2.04 145	1.57 187	8.84 351	1.31 156	0.02 261	0.34 309	0.00 1	0.38 438	0.22 320	0.73 292

HUI-Stereo	1.94 108	0.56 115	3.55 148	0.20 17	0.20 74	3.67 273	0.63 228	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.44 154	3.41 188	1.51 180	4.21 119	0.89 86	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.11 64

ROB_FTStereo_v2	2.04 117	0.56 115	3.56 150	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.72 257	5.89 152	3.51 87	5.91 211	4.46 156	3.42 189	1.50 176	6.08 181	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

Patchmatch Stereo++	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55
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
IIG-Stereo	3.28 256	0.98 252	3.57 151	4.14 459	0.22 90	2.56 145	0.71 254	7.04 219	6.10 234	8.49 347	9.38 306	7.82 341	2.73 236	9.69 392	1.99 225	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 79

PSM-adaLoss	2.02 115	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.69 277	0.69 247	5.89 152	3.52 89	5.91 211	4.43 153	3.42 189	1.50 176	5.63 165	0.94 98	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

ROB_FTStereo	2.03 116	0.57 121	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.73 259	5.89 152	3.51 87	5.92 216	4.35 150	3.37 185	1.50 176	6.02 176	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

iRAFT	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

ASMatch	3.41 274	0.62 137	3.59 156	1.99 299	0.48 161	1.91 86	0.66 236	7.01 214	4.43 156	6.25 228	22.02 455	4.56 246	4.72 336	7.78 285	1.85 209	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.03 265	0.02 20	0.21 139

iGMRVC	2.09 127	0.56 115	3.59 156	0.20 17	0.21 83	3.68 274	0.71 254	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.46 156	3.44 195	1.51 180	6.93 224	0.98 103	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

RAFT-RH_RVC	4.04 326	0.69 159	3.59 156	1.91 282	0.43 155	3.11 216	0.13 73	3.80 35	6.60 260	11.26 428	31.68 489	5.20 271	1.66 190	8.30 319	2.27 249	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.03 265	0.03 52	0.02 6

RALCasStereoNet	2.39 174	1.73 373	3.59 156	2.38 362	2.69 402	2.84 184	0.18 100	5.29 107	4.94 186	2.45 116	5.62 195	2.22 150	0.79 122	7.48 268	1.63 185	0.00 1	1.75 482	0.00 1	0.00 1	0.14 246	2.03 446

SST-Stereo	2.86 219	0.45 54	3.64 160	1.46 216	0.36 131	3.94 291	0.80 274	6.07 170	4.46 157	10.96 421	6.21 211	4.94 263	4.14 308	8.85 352	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

ICVP	2.53 187	0.47 65	3.64 160	1.20 184	0.69 211	2.71 166	0.84 287	10.63 330	4.66 170	4.31 167	8.99 290	2.75 164	1.93 202	2.91 85	4.07 324	0.06 354	0.24 295	0.01 346	0.01 233	0.13 235	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GCAP-BAT	2.26 154	0.61 131	3.67 162	1.48 220	0.81 238	4.32 313	0.77 270	4.87 86	4.04 134	3.97 157	5.41 186	4.38 241	0.59 101	6.20 184	1.17 135	0.02 261	1.14 443	0.00 1	0.55 457	0.07 130	1.22 351

rvit_stereo_0083	1.16 40	0.47 65	3.68 163	0.54 96	0.10 24	1.25 21	0.24 123	3.17 17	5.31 199	0.52 36	0.80 36	0.82 99	1.16 151	4.52 131	0.51 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.13 74

SCV	2.06 119	0.84 198	3.74 164	3.56 442	1.22 304	2.30 120	0.76 268	7.87 254	3.29 75	0.59 46	2.83 104	0.67 92	0.58 100	8.00 295	0.91 91	0.00 1	0.89 388	0.00 1	0.48 451	0.41 402	2.18 455

BUS	2.72 210	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	7.31 385	0.48 185	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	5.21 272	1.18 153	4.27 120	1.89 216	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 79

BSDual-CNN	2.91 225	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	6.97 375	1.58 355	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 79

psmg	3.34 262	0.43 40	3.76 165	0.73 127	0.50 167	8.47 402	2.74 386	10.88 340	5.65 215	8.91 362	8.78 285	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.04 205	0.06 418	0.00 1	0.12 213	0.10 55

4D-IteraStereo	1.99 114	1.32 316	3.77 168	0.13 10	2.84 405	3.51 253	1.03 318	4.26 56	5.38 203	5.50 200	1.03 42	3.86 212	0.38 67	2.44 74	1.88 212	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.01 233	0.11 195	1.84 427

AIO-test1	2.49 182	1.41 331	3.78 169	0.87 150	5.11 474	2.46 136	0.93 309	6.49 193	14.84 433	0.95 80	2.85 106	0.92 102	0.31 44	6.05 180	1.88 212	0.15 398	0.07 233	0.00 1	0.21 374	0.21 313	0.31 184

EKT-Stereo	2.16 138	0.61 131	3.78 169	2.31 352	4.40 454	1.47 42	0.24 123	5.54 126	4.22 142	3.16 134	3.58 134	3.53 201	2.20 213	5.66 166	1.40 165	0.04 329	0.36 315	0.00 1	0.09 308	0.06 111	0.58 252

NOSS_ROB	3.67 293	0.86 209	3.81 171	2.53 379	1.11 286	6.10 359	0.72 257	11.08 344	12.36 410	5.45 198	8.91 288	5.65 285	2.09 209	8.30 319	3.16 292	0.20 415	0.07 233	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.80 302

x	2.30 160	0.82 192	3.85 172	2.23 330	0.72 220	2.12 107	0.81 278	9.48 299	4.82 182	3.83 151	2.76 102	3.49 199	2.30 220	3.48 96	2.25 246	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.22 381	0.09 158	1.66 393

RAFT_R40	2.83 216	0.46 58	3.85 172	1.38 204	0.32 117	3.78 282	0.97 311	6.16 174	4.82 182	9.74 393	6.35 221	4.96 264	3.94 301	8.78 349	1.05 116	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

AE-Stereo	1.89 100	0.38 18	3.86 174	1.94 287	0.38 138	2.51 142	0.58 212	7.19 227	7.28 296	1.60 103	3.51 130	1.07 108	0.77 117	2.12 57	1.24 148	0.03 302	1.02 419	0.00 1	0.28 411	0.11 195	1.84 427

Selective-RAFT	1.92 106	0.54 99	3.87 175	1.15 176	0.21 83	3.83 286	0.06 36	5.00 92	4.68 171	1.59 102	2.14 83	3.05 172	2.77 240	6.63 202	1.34 161	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.32 424	0.05 99	0.19 127

test_1	2.18 141	0.38 18	3.87 175	1.54 226	0.91 253	1.38 33	0.80 274	5.36 119	5.53 211	7.12 283	1.86 75	4.05 221	0.41 71	6.65 204	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 411	0.20 302	1.08 337

ACVNet	2.86 219	0.96 245	3.87 175	0.86 148	0.61 197	2.63 154	0.54 199	8.93 277	6.12 235	5.09 185	9.32 303	5.70 291	3.84 291	2.68 78	5.56 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.23 153

CFNet-ft	3.70 298	1.59 356	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.93 277	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

CFNet_RVC	3.70 298	1.59 356	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.92 276	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

test-3	2.19 144	0.38 18	3.88 180	1.55 227	0.91 253	1.39 34	0.80 274	5.36 119	5.51 209	7.36 303	1.90 76	4.05 221	0.42 73	6.67 207	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 411	0.20 302	1.08 337

NF-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.88 180	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.08 225	3.75 111	6.91 269	5.29 180	2.65 162	1.33 165	8.40 327	1.67 197	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.02 6

OCTAStereo	2.38 167	0.48 72	3.90 182	2.16 314	0.11 26	3.42 242	0.42 165	7.06 220	3.74 109	6.91 269	5.26 176	2.63 161	1.32 163	8.41 329	1.70 200	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.01 1

RE-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

TVStereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

GANet-ADL	2.40 175	0.65 144	3.92 185	2.22 327	0.11 26	2.23 112	0.47 175	9.29 294	7.27 295	4.77 175	5.95 205	3.96 216	1.26 162	3.08 90	2.27 249	0.04 329	0.08 237	0.02 379	0.00 1	0.15 262	0.21 139

hitnet-ft	3.95 320	1.16 286	3.92 185	0.89 153	0.73 222	4.88 332	0.54 199	9.78 303	7.91 319	7.42 304	10.24 324	12.50 419	4.84 339	8.15 306	5.56 363	0.03 302	0.00 1	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.12 69

DIP-Stereo	2.12 133	0.98 252	3.94 187	0.20 17	0.11 26	4.73 328	0.13 73	9.27 292	4.40 154	6.46 242	5.03 170	0.45 75	0.72 111	3.79 105	1.94 220	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV_ROB	4.66 372	0.85 201	3.94 187	1.64 234	0.75 227	8.38 401	1.90 367	11.19 346	10.36 377	9.20 375	15.21 403	7.28 329	6.99 401	9.48 381	5.24 358	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.64 271

ttt	4.41 357	0.70 166	3.95 189	2.53 379	2.01 372	4.34 316	0.41 162	13.09 408	11.69 406	7.20 291	12.20 368	4.15 228	3.35 266	9.54 384	10.11 429	0.07 362	1.11 432	0.00 1	0.19 359	0.10 181	1.47 372

RAStereo	0.81 9	0.70 166	3.97 190	0.21 26	0.54 185	1.16 11	0.02 14	3.78 32	1.22 11	0.62 51	1.57 59	0.16 19	0.23 26	0.89 5	1.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.02 6

11t1	2.13 134	0.67 153	3.98 191	2.69 390	0.85 245	2.59 150	0.07 41	7.40 237	3.89 124	3.75 148	3.57 133	1.24 114	1.96 203	4.68 137	1.97 222	0.10 384	1.13 436	0.00 1	0.22 381	0.09 158	1.66 393

MIF-Stereo (partial)	1.44 66	0.59 127	3.98 191	0.08 2	1.09 283	1.24 20	0.13 73	5.12 98	4.07 135	0.47 31	2.56 97	0.31 52	0.74 112	6.31 188	2.02 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

CroCo-Stereo	1.14 39	1.22 301	3.99 193	0.61 106	0.53 181	0.38 1	0.06 36	5.35 117	4.15 137	0.59 46	1.92 78	1.00 106	0.27 34	1.37 23	1.33 159	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.05 28
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
AdaStereo	3.34 262	0.74 176	4.00 194	3.10 422	0.51 174	4.22 306	1.25 337	12.84 394	8.39 334	6.33 233	9.55 308	5.77 294	1.54 185	5.53 162	2.74 277	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.15 92
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.
MaDis-Stereo	0.96 21	1.11 276	4.01 195	0.36 63	1.86 363	1.20 14	0.06 36	3.99 43	1.73 20	0.45 27	0.56 30	0.43 72	0.51 89	1.28 17	1.46 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.08 46

HI	3.39 270	1.19 291	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 413	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 92

CoSv	3.39 270	1.19 291	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 413	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 92

DEmStereo	3.86 312	0.54 99	4.04 198	0.26 41	0.17 58	5.17 337	2.45 380	4.70 77	4.34 150	8.37 341	19.94 445	5.06 269	10.13 445	7.86 288	3.93 319	0.01 159	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.10 55

anonymousa	4.24 344	0.78 179	4.05 199	2.16 314	4.87 471	8.76 404	0.35 149	7.41 238	4.47 159	8.21 337	19.70 444	11.03 403	5.87 374	2.04 55	2.20 239	0.00 1	1.16 449	0.00 1	0.55 457	0.04 80	1.11 340

RAFT	2.94 229	1.29 310	4.06 200	1.36 199	0.50 167	2.39 128	0.91 306	6.11 172	3.25 71	6.64 256	7.30 250	9.96 377	4.20 310	6.03 177	2.21 240	0.00 1	1.02 419	0.00 1	0.02 253	0.54 426	1.01 325

HH	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 401

HanStereo	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 401

HUF	1.64 88	1.03 263	4.14 203	1.19 183	1.34 325	3.02 211	0.40 159	4.88 87	3.60 99	0.79 71	2.87 108	0.83 100	0.31 44	2.88 84	0.81 72	0.06 354	2.03 487	0.00 1	0.00 1	0.16 266	2.41 466

HSM	4.25 346	1.10 273	4.14 203	1.78 262	2.14 379	6.67 371	1.08 325	12.92 398	6.90 278	7.06 278	8.17 279	14.17 428	6.03 379	9.16 368	3.11 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.41 217

rvit_stereo_0080	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 116

whm_eth	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 116

NINENet	3.38 269	0.81 188	4.16 205	1.88 278	1.40 329	7.31 385	0.48 185	12.95 401	6.64 265	7.29 298	9.24 297	5.21 272	1.18 153	6.72 208	1.89 216	0.17 407	0.08 237	0.07 423	0.00 1	0.09 158	0.03 13

CroCo-Stereo Lap2	1.37 57	1.19 291	4.17 208	1.01 166	4.58 465	0.46 3	0.09 50	4.27 57	2.94 52	1.25 94	2.40 93	1.55 128	0.20 20	1.72 36	1.30 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.13 74

FACV-RUCA	2.38 167	0.44 49	4.18 209	1.33 197	2.87 406	2.45 134	1.21 332	8.68 269	6.12 235	4.07 160	7.28 249	1.25 115	2.00 205	3.37 94	1.62 182	0.01 159	0.03 188	0.10 431	0.05 287	0.36 391	0.29 178

HCRNet	2.74 213	0.83 195	4.19 210	0.45 81	3.31 421	2.18 110	0.22 117	7.59 242	5.76 224	6.08 224	4.89 165	5.21 272	2.74 237	8.04 301	3.10 289	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.09 50

SGM-Forest	5.40 390	0.84 198	4.19 210	1.43 213	0.68 208	10.12 422	6.41 452	12.13 371	11.86 408	11.50 433	14.43 397	11.62 409	5.20 356	9.93 403	6.16 372	0.16 403	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.08 143	1.24 353
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	2.22 148	0.39 24	4.20 212	1.51 222	0.90 250	1.29 25	0.74 263	5.34 112	6.37 248	6.64 256	1.96 80	4.24 235	0.45 85	6.63 202	1.17 135	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.28 411	0.19 292	1.01 325

TestStereo	1.89 100	1.59 356	4.22 213	0.37 64	0.28 105	1.33 28	0.01 3	5.63 135	4.13 136	3.59 143	5.11 172	2.06 147	0.70 109	7.62 278	0.93 94	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.19 127

IRAFT_RVC	2.98 235	0.66 148	4.23 214	2.20 323	0.40 146	2.91 202	5.04 435	7.03 218	4.21 141	6.59 253	5.52 191	5.02 268	4.77 337	8.41 329	2.30 255	0.01 159	0.17 276	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.05 28

CASS	2.62 199	0.57 121	4.28 215	0.90 155	0.38 138	3.45 247	0.22 117	9.91 307	4.46 157	7.33 302	7.92 269	3.53 201	3.59 278	4.16 117	1.49 169	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSM-softLoss	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

KMStereo	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

SCV_C0	1.89 100	0.92 228	4.30 218	0.85 147	1.06 274	2.33 122	0.10 55	7.61 245	4.42 155	1.05 86	2.20 86	0.26 43	0.43 81	7.70 280	1.08 121	0.02 261	1.05 424	0.00 1	0.21 374	0.17 275	1.97 441

DisPM	2.59 195	0.47 65	4.32 219	1.89 279	0.20 74	3.42 242	0.63 228	5.56 130	5.60 213	8.66 354	7.05 241	2.82 166	1.03 135	9.05 365	1.07 120	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

qqq	2.44 179	0.85 201	4.33 220	1.73 257	0.71 217	1.98 91	0.38 155	9.15 285	4.33 146	3.37 136	4.34 148	4.63 250	2.83 243	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.25 391	0.09 158	1.65 389

test_sample7	3.75 303	0.67 153	4.34 221	2.21 326	0.35 125	4.47 320	2.08 373	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	0.07 362	1.04 422	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.66 393

RAFT-Test	2.49 182	0.45 54	4.35 222	1.89 279	1.28 313	4.83 331	0.68 244	7.19 227	4.51 161	5.00 184	7.09 243	6.81 320	1.12 140	2.22 61	1.16 134	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.33 427	0.05 99	0.20 133

GwcNet-ADL	2.85 218	0.61 131	4.38 223	0.92 158	0.33 118	2.05 97	0.67 241	8.85 275	9.65 367	6.36 237	6.71 230	4.11 225	1.71 194	5.97 175	4.22 327	0.08 369	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.16 101

test_sample2	2.79 215	0.59 127	4.40 224	2.38 362	0.43 155	2.58 149	0.15 86	10.14 315	5.78 225	4.23 165	5.86 197	4.31 238	4.02 302	6.34 190	2.00 227	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.12 328	0.07 130	1.37 369

psm_up	4.33 348	1.34 319	4.43 225	2.27 344	2.62 399	5.29 338	3.30 409	11.49 355	6.89 277	8.05 330	8.06 276	10.09 381	11.10 450	7.12 238	3.76 307	0.24 422	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.37 201

coex_refinement	4.34 349	1.44 340	4.46 226	3.08 421	1.46 335	4.22 306	0.36 150	11.92 366	8.33 331	8.48 346	13.41 385	9.90 376	3.40 270	6.95 225	8.54 403	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.71 290

test_sample1	2.88 222	0.63 139	4.46 226	2.38 362	0.68 208	2.61 151	0.05 28	10.51 326	5.36 202	4.50 171	4.81 163	3.76 209	5.94 376	6.10 182	2.96 283	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.11 322	0.07 130	1.67 396

Anonymous_2	4.74 378	0.98 252	4.46 226	2.35 358	2.27 386	5.66 348	0.67 241	8.08 259	5.28 196	4.98 181	2.60 98	8.74 364	6.92 399	5.79 170	3.46 298	0.24 422	1.70 481	5.16 497	18.18 522	5.41 489	1.85 429

StereoAnything_RVC	1.96 110	8.91 490	4.47 229	0.54 96	0.91 253	1.09 9	0.05 28	3.94 42	1.37 14	0.25 3	0.29 22	0.15 16	0.68 107	6.92 223	0.47 10	0.02 261	0.84 378	0.00 1	0.00 1	6.61 492	1.61 384

PCWNet_CMD	3.14 247	0.51 88	4.47 229	0.44 80	0.26 103	2.87 197	0.15 86	9.66 301	9.78 369	7.28 297	11.50 352	6.84 322	2.40 224	4.47 129	1.83 208	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.29 178

MSMDNet	3.15 248	0.51 88	4.48 231	0.46 84	0.25 98	2.88 199	0.16 91	9.79 304	9.82 370	7.24 293	11.36 350	6.82 321	2.41 225	4.47 129	1.86 210	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.30 182

mmm	3.07 240	0.76 178	4.50 232	2.27 344	1.24 308	3.75 280	0.12 64	10.03 312	5.12 193	6.43 239	11.19 346	3.10 176	3.20 251	4.54 133	1.78 206	0.02 261	1.19 454	0.00 1	0.30 418	0.09 158	1.79 419

ITSA-stereo	4.02 324	0.73 175	4.51 233	2.16 314	0.31 111	3.58 260	0.70 252	13.77 426	15.84 444	7.13 284	6.59 229	4.25 236	3.48 274	9.04 364	6.12 371	0.09 380	0.08 237	0.11 432	0.10 315	0.19 292	1.54 378

CFNet_pseudo	2.96 233	0.55 104	4.51 233	0.43 76	0.24 94	2.83 182	0.12 64	8.59 267	8.13 326	7.20 291	10.41 328	6.47 311	2.04 207	5.27 153	2.00 227	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 153

CBMV	5.97 399	1.52 349	4.51 233	1.99 299	0.53 181	10.02 419	6.94 461	13.27 412	13.80 428	13.08 447	15.93 410	11.36 405	8.11 424	9.82 396	7.27 387	0.08 369	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.74 295
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0081_aga	0.95 19	1.03 263	4.52 236	0.16 13	0.25 98	1.70 64	0.21 115	4.27 57	3.17 67	0.38 15	0.23 18	0.27 45	0.31 44	1.56 31	0.64 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.15 92

ccs_rob	2.95 231	0.55 104	4.53 237	0.42 73	0.25 98	2.84 184	0.12 64	8.58 266	8.13 326	7.18 288	10.36 327	6.44 310	2.05 208	5.28 154	1.97 222	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 153

PSMNet-RSSM	3.69 296	1.36 323	4.54 238	2.44 369	1.90 365	2.35 124	0.69 247	11.77 362	6.38 249	6.60 254	11.85 361	7.70 337	5.61 370	6.66 206	3.67 301	0.00 1	0.00 1	0.02 379	0.01 233	0.17 275	0.10 55

SMFormer	3.94 318	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 341	0.11 195	0.92 316

tta	3.96 322	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 341	0.13 235	1.24 353

qqq1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 353

fff1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 353

GANet-RSSM	3.67 293	1.16 286	4.56 243	3.24 429	2.03 374	2.63 154	0.50 192	11.53 358	6.83 275	6.25 228	10.58 335	7.35 330	6.65 393	6.77 214	2.94 282	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1	0.26 346	0.12 69

222	5.93 398	0.88 219	4.58 244	1.76 261	0.98 263	6.02 358	0.08 47	14.45 434	8.89 348	9.53 384	11.77 360	3.88 213	4.23 313	8.26 310	39.96 520	0.03 302	1.12 433	0.00 1	0.24 387	0.11 195	1.73 410

CFNet_ucs	3.23 253	0.56 115	4.59 245	0.59 99	0.37 136	3.29 233	0.19 105	10.47 324	9.02 354	7.78 315	12.57 374	5.59 284	1.74 199	5.39 157	1.86 210	0.00 1	0.04 205	0.01 346	0.00 1	0.10 181	0.33 190

anonymousdsp2	2.20 146	0.57 121	4.59 245	1.69 247	0.82 240	3.58 260	0.48 185	8.57 265	3.63 103	3.37 136	3.03 112	3.32 180	1.00 132	5.57 163	0.80 68	0.01 159	0.94 397	0.02 379	0.15 339	0.06 111	1.89 436

HBP-ISP	4.37 352	1.56 352	4.59 245	2.23 330	1.29 318	7.87 391	3.96 416	11.80 363	10.91 392	8.06 332	14.45 398	3.38 186	4.87 340	9.27 374	2.53 260	0.14 396	0.06 220	0.00 1	0.01 233	0.08 143	0.30 182

Sa-1000	3.81 309	1.26 306	4.64 248	2.29 349	0.55 189	3.51 253	1.58 355	8.37 261	9.13 357	7.97 321	17.42 430	3.98 217	2.76 239	9.61 385	1.68 198	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 356	0.23 332	0.27 171

SGM_RVC	10.77 471	1.11 276	4.66 249	2.66 387	0.41 151	21.03 483	6.87 460	20.02 483	15.54 442	25.86 492	24.97 470	33.59 499	20.51 485	20.89 491	14.78 472	0.31 433	0.26 300	0.22 459	0.26 404	0.43 407	1.01 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TestStereo1	3.12 245	1.34 319	4.67 250	3.47 439	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 207

SA-5K	3.12 245	1.34 319	4.67 250	3.47 439	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 207

test_xeample	4.78 379	0.93 230	4.68 252	1.48 220	1.28 313	3.94 291	0.13 73	13.35 414	8.62 340	8.21 337	11.63 356	3.43 194	3.54 275	7.59 276	23.47 491	0.02 261	1.16 449	0.00 1	0.25 391	0.11 195	1.74 413

LG-Stereo	1.00 22	0.58 126	4.72 253	0.19 16	0.37 136	1.18 13	0.18 100	4.21 52	3.11 65	0.83 78	1.95 79	0.45 75	0.16 18	0.53 1	0.62 40	0.33 435	0.22 288	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.31 184

AIO-test2	2.98 235	1.88 382	4.72 253	1.67 244	3.34 424	2.64 159	0.06 36	6.96 213	15.70 443	2.65 118	7.31 251	0.93 103	0.57 98	5.81 172	1.20 141	3.30 489	0.09 244	0.00 1	0.09 308	0.22 320	0.43 230

RALAANet	2.68 203	1.71 368	4.73 255	2.79 396	0.80 236	3.30 234	0.15 86	7.92 255	5.92 229	5.79 206	6.06 206	3.51 200	1.13 142	6.76 212	2.28 251	0.00 1	0.28 301	0.00 1	0.10 315	0.27 357	0.13 74

DLCB_ROB	4.87 383	1.45 343	4.75 256	2.52 378	1.13 290	6.25 362	3.01 395	10.44 323	8.34 332	11.05 424	13.43 386	14.04 426	3.90 298	9.74 393	6.80 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.37 201

SA	3.34 262	1.29 310	4.84 257	1.99 299	0.57 191	3.15 223	1.39 345	7.66 249	9.94 371	4.86 177	10.87 342	2.97 171	4.61 331	9.88 400	1.38 163	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.19 359	0.25 345	0.37 201

TransformOpticalFlow	3.50 280	0.83 195	4.85 258	1.09 172	0.31 111	3.52 256	0.14 83	10.32 317	8.02 323	5.78 205	13.25 384	6.63 314	4.91 341	8.36 325	1.63 185	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.24 162

xxxx	5.16 389	0.86 209	4.86 259	1.96 293	1.22 304	7.56 390	0.07 41	14.67 437	9.15 358	6.55 250	9.87 316	9.30 367	3.47 273	8.07 303	22.20 486	0.05 344	1.16 449	0.00 1	0.26 404	0.10 181	1.76 416

AACVNet	3.71 300	1.63 359	4.89 260	3.80 450	0.62 199	3.25 229	0.30 141	9.47 298	3.81 115	6.34 236	10.74 339	10.52 386	4.92 342	9.31 376	3.88 315	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.34 386	0.28 175

CSP-Net	4.40 354	1.70 366	4.90 261	1.82 270	1.04 271	12.96 453	2.25 376	13.75 424	6.34 246	9.64 388	8.99 290	8.31 349	3.24 254	8.45 333	4.32 332	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 332	0.06 37

UDGNet	2.92 227	7.79 485	4.92 262	3.01 410	0.08 17	2.96 205	0.20 110	4.77 80	8.93 349	2.91 126	2.85 106	0.95 105	1.00 132	6.46 194	1.66 194	1.46 472	0.00 1	5.33 498	0.92 472	1.95 473	0.19 127

LMCR-Stereo	3.92 316	1.96 393	4.92 262	2.85 403	0.23 93	7.88 392	1.47 349	12.52 386	5.39 204	8.71 355	10.65 337	1.90 139	5.04 348	8.53 338	4.89 348	1.05 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.05 28

test_5	3.16 250	1.18 289	4.96 264	2.33 356	3.10 414	4.51 321	1.27 338	7.47 240	7.61 310	3.00 130	7.38 252	5.37 278	4.06 303	8.28 315	1.54 172	0.00 1	0.34 309	0.00 1	0.02 253	0.21 313	0.62 265

PFNet+	2.52 186	0.47 65	4.97 265	0.95 162	0.18 62	3.12 218	0.73 259	4.98 91	6.97 282	7.95 320	6.38 222	2.51 156	1.18 153	8.05 302	1.82 207	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

model_zeroshot	1.98 112	0.70 166	4.98 266	2.25 336	1.07 275	3.20 225	0.13 73	7.01 214	3.34 77	3.46 139	3.77 137	2.69 163	0.42 73	2.86 83	1.18 139	0.06 354	0.85 380	0.00 1	0.25 391	0.02 20	1.40 370

FCDSN-DC	10.72 470	1.16 286	5.01 267	2.16 314	1.31 322	17.46 472	4.80 431	17.79 464	19.87 462	25.02 489	32.85 490	33.57 498	23.52 497	16.80 474	12.13 451	0.11 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.76 296
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	4.58 366	1.79 380	5.03 268	2.45 370	1.32 323	4.04 300	7.15 464	11.60 360	11.46 403	6.91 269	12.69 377	5.94 298	5.03 346	9.74 393	3.80 312	0.67 455	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.23 332	1.78 418

STrans-v2	3.55 284	0.94 240	5.06 269	0.32 48	0.60 196	2.97 207	1.15 330	11.08 344	7.97 322	6.01 219	10.93 343	6.65 315	6.86 397	8.37 326	1.66 194	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.39 206

ac_64	3.98 323	0.86 209	5.10 270	3.17 424	3.43 428	5.80 353	0.70 252	10.87 337	4.96 187	8.94 363	6.46 225	10.70 393	5.52 368	7.44 256	5.10 356	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 184

StereoDRNet-Refined	4.84 382	0.96 245	5.13 271	2.22 327	0.46 158	9.10 409	0.16 91	10.72 332	9.40 364	13.41 449	12.50 372	10.02 378	4.58 328	8.60 340	8.71 408	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.24 337	0.53 244
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoVision	2.42 177	1.18 289	5.14 272	1.15 176	2.64 400	1.89 83	0.28 132	6.61 197	4.72 173	2.14 112	10.52 333	3.84 211	0.52 91	5.33 155	2.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

rvit_stereo_ft	1.23 44	1.42 334	5.16 273	0.94 160	0.36 131	1.22 17	0.24 123	4.57 73	4.49 160	0.51 33	1.04 43	0.73 95	1.10 138	1.50 27	1.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.22 146

test_sample5	3.34 262	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	6.91 269	9.15 294	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 311

DualNet	3.48 279	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	7.18 288	11.56 354	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 311

MeshStereo	11.94 479	1.88 382	5.24 276	2.11 311	1.44 333	20.09 481	4.95 434	21.74 496	16.75 448	33.10 501	35.07 498	39.28 508	22.72 493	19.45 486	13.59 466	0.19 412	0.06 220	0.02 379	0.00 1	0.46 413	0.65 272
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
UGAM-zero	3.92 316	0.49 80	5.26 277	1.17 180	0.89 248	4.00 296	0.47 175	12.42 382	3.62 102	5.46 199	5.86 197	15.76 439	8.92 438	8.63 344	2.44 258	0.00 1	0.84 378	0.00 1	0.89 470	0.03 52	1.27 359

test_sample6	3.60 290	0.66 148	5.27 278	2.23 330	0.48 161	3.25 229	0.21 115	11.94 367	7.53 306	7.18 288	11.56 354	3.99 218	3.86 293	8.03 299	3.88 315	0.03 302	0.83 374	0.00 1	0.09 308	0.07 130	0.86 308

CoDeX	3.61 291	0.86 209	5.27 278	1.16 178	1.62 340	6.24 361	2.07 372	13.78 427	6.86 276	7.42 304	9.00 292	4.06 223	3.72 287	6.58 197	3.02 284	0.03 302	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.35 197

MIM_Stereo	2.83 216	1.20 299	5.27 278	1.41 210	1.16 294	3.07 213	0.33 147	6.67 199	3.95 128	5.17 190	10.11 322	4.25 236	1.73 198	8.32 322	1.64 189	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.01 233	0.22 320	1.69 401

iRaft-Stereo_5w	3.20 252	1.27 308	5.27 278	0.27 43	0.99 264	2.71 166	0.58 212	5.75 142	5.85 227	3.03 132	7.88 266	10.08 379	4.08 306	8.40 327	6.09 369	0.00 1	0.25 298	0.00 1	0.12 328	0.31 378	0.95 320

test_sample3	3.27 255	0.62 137	5.29 282	2.24 334	0.58 194	4.62 324	0.16 91	12.15 374	7.51 304	6.44 240	7.25 248	3.72 208	3.03 247	6.73 209	3.17 294	0.01 159	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.88 310

GES	2.69 204	0.72 173	5.34 283	1.82 270	0.05 5	4.51 321	1.04 321	10.39 321	4.18 139	5.53 202	6.72 231	1.92 143	3.30 258	5.16 151	2.67 268	0.06 354	0.01 125	0.06 418	0.01 233	0.20 302	0.14 79

cf-r	3.76 304	1.43 336	5.34 283	2.66 387	2.79 404	2.85 195	0.62 226	9.08 282	6.91 279	7.06 278	11.90 362	9.64 370	3.83 290	6.23 186	4.53 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.17 111

HITNet	3.11 243	1.38 329	5.35 285	2.23 330	0.12 34	5.59 345	0.58 212	9.95 311	5.72 222	6.62 255	7.91 268	3.90 214	3.24 254	4.39 125	4.58 342	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.57 250
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
test_sample4	3.29 257	0.64 142	5.38 286	2.08 307	0.53 181	3.91 288	0.15 86	12.13 371	7.50 303	7.04 277	7.50 254	3.64 206	3.19 250	6.95 225	3.14 291	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.92 316

FC-DCNN v2	11.44 476	0.98 252	5.39 287	2.28 347	1.65 344	18.84 478	5.41 441	19.66 478	20.80 468	29.20 496	35.39 499	34.37 502	23.46 496	17.13 479	13.18 463	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.01 233	0.08 143	0.69 284

RAFT_CTSACE	3.62 292	1.65 361	5.41 288	1.36 199	3.08 412	3.95 293	1.03 318	4.62 76	4.65 169	5.33 194	17.73 434	7.63 336	2.71 235	10.98 417	1.15 131	0.00 1	0.48 331	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.25 165

SFCPSM	3.39 270	0.61 131	5.42 289	0.43 76	0.93 256	8.26 395	2.08 373	15.01 441	5.89 228	7.17 287	7.60 256	3.39 187	2.55 230	5.39 157	2.53 260	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.07 295	0.19 292	0.31 184

MSMD_ROB	9.73 461	1.43 336	5.42 289	1.81 267	0.42 154	16.83 468	4.30 423	14.29 433	15.34 437	23.06 481	40.17 504	25.63 487	22.62 492	13.37 450	8.85 410	0.48 451	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.47 232

MyStereo06	2.71 207	1.05 268	5.43 291	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	10.39 321	4.79 180	5.54 203	6.16 209	6.39 308	2.33 222	3.40 95	1.35 162	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 374	0.13 235	0.50 236

TRStereo	2.71 207	3.79 460	5.46 292	2.19 322	2.22 383	2.98 208	1.07 324	9.83 306	4.39 153	3.46 139	3.48 125	3.92 215	0.77 117	6.43 193	1.70 200	0.03 302	0.63 347	0.00 1	0.29 416	0.11 195	1.49 374

FC-DCNN	11.29 475	1.01 261	5.50 293	2.25 336	1.65 344	18.23 476	5.36 439	18.99 472	20.65 467	28.95 495	34.83 497	33.83 500	23.18 495	17.04 478	13.37 464	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.10 181	0.70 287

fff	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 416	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 260

DCANet	2.35 164	0.96 245	5.51 294	0.39 68	0.19 66	1.72 71	0.25 127	6.06 168	9.33 362	6.31 232	5.42 187	1.44 122	4.14 308	2.22 61	2.28 251	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.66 280

csc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 416	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 260

cscssc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 416	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 260

111	3.05 238	1.41 331	5.51 294	0.32 48	0.14 43	2.83 182	0.68 244	6.76 206	14.21 430	3.59 143	9.11 293	5.50 280	3.30 258	4.05 109	2.43 257	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	1.02 329

UPFNet	4.17 338	0.83 195	5.51 294	2.49 373	3.36 425	7.13 382	2.60 381	10.52 328	7.16 288	8.76 358	7.83 264	7.85 342	3.41 271	8.60 340	7.04 385	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.17 111

ADLNet	4.56 364	1.19 291	5.52 300	3.81 453	3.59 432	6.98 377	2.40 379	12.01 369	7.96 321	10.52 407	9.67 314	8.26 348	4.98 345	6.59 198	6.93 381	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.01 233	0.22 320	0.55 247

MIPNet	2.27 157	1.14 283	5.55 301	0.49 90	0.22 90	2.03 96	0.19 105	7.60 244	6.17 239	5.83 208	4.16 144	2.05 146	3.44 272	3.65 101	2.23 245	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.01 233	0.24 337	0.48 234

SACVNet	4.55 362	1.88 382	5.55 301	3.38 435	1.68 348	3.11 216	2.76 388	12.44 383	6.43 251	11.07 425	11.31 348	10.53 388	5.13 354	9.88 400	4.56 340	0.08 369	0.02 161	0.00 1	0.01 233	0.38 397	0.80 302

CVANet_RVC	4.68 374	1.93 389	5.57 303	2.61 385	1.86 363	4.12 303	4.94 433	12.11 370	9.29 360	8.05 330	11.08 344	10.28 382	6.48 389	9.52 383	3.19 295	0.45 444	0.01 125	0.00 1	0.12 328	0.23 332	1.75 414

PAM_32	4.12 336	0.46 58	5.63 304	1.95 291	1.02 270	10.74 432	0.85 292	11.04 342	5.02 191	6.19 227	5.28 179	17.64 454	7.30 409	5.03 145	1.45 167	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 468	0.14 246	1.14 345

gcap-zeroshot	2.22 148	0.68 155	5.64 305	0.79 137	1.15 292	3.33 239	0.73 259	7.14 226	4.59 166	3.86 153	1.79 73	8.42 357	0.56 97	3.00 88	0.89 86	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.26 404	0.01 6	0.83 305

GMStereo	2.07 120	1.56 352	5.64 305	0.74 133	0.05 5	3.63 267	0.01 3	5.17 102	11.27 402	4.22 164	2.44 95	0.53 85	0.49 88	4.06 111	1.01 112	0.22 419	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.18 285	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	3.82 310	1.87 381	5.65 307	1.31 196	1.64 341	3.62 266	0.81 278	14.47 435	5.03 192	8.03 327	10.78 340	6.95 325	2.26 216	8.92 356	4.32 332	0.07 362	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.37 394	0.29 178

DDVS	3.79 308	0.66 148	5.66 308	2.27 344	1.28 313	6.48 367	0.47 175	9.33 296	4.35 151	7.29 298	7.71 259	12.49 418	2.21 214	9.01 363	5.16 357	0.08 369	0.20 285	0.01 346	0.00 1	0.14 246	1.03 332

IPLG	2.63 200	1.09 272	5.67 309	0.73 127	0.31 111	3.00 209	0.25 127	6.84 209	6.02 231	7.93 319	6.31 218	1.91 140	1.72 196	7.47 265	2.53 260	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.58 252

CRFU-Net	4.81 380	0.78 179	5.69 310	3.10 422	1.39 328	13.18 455	3.23 404	12.26 375	4.33 146	10.91 420	9.98 321	10.94 401	7.93 421	7.47 265	3.94 320	0.16 403	0.16 272	0.16 447	0.00 1	0.26 346	0.29 178

RASNet	5.00 385	1.19 291	5.69 310	3.68 446	4.80 469	5.04 336	1.29 341	10.26 316	8.99 352	5.89 210	11.65 357	10.55 389	9.76 442	9.96 404	10.32 434	0.20 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.73 292

IGEV_Zeroshot_test	2.57 193	0.63 139	5.70 312	1.93 285	0.87 247	2.63 154	0.85 292	8.94 279	4.55 164	5.30 193	5.48 190	5.23 275	1.38 169	3.76 103	1.32 158	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 356	0.19 292	1.72 408

UGAM	4.25 346	0.86 209	5.73 313	0.45 81	0.22 90	3.61 262	1.18 331	5.51 123	15.39 438	4.99 183	12.34 370	15.09 436	3.71 286	10.58 413	3.76 307	0.00 1	0.46 328	0.00 1	0.34 431	0.36 391	0.36 200

rvit_0105_6	1.44 66	1.26 306	5.78 314	0.66 117	0.08 17	1.58 51	0.32 144	4.57 73	6.53 258	0.40 19	0.38 25	1.11 109	0.29 39	4.76 138	0.92 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.20 133

G2L-Stereo	3.74 302	1.56 352	5.82 315	1.71 251	2.04 376	2.87 197	0.58 212	9.79 304	6.49 256	7.82 316	7.97 270	8.57 360	2.36 223	9.19 371	7.45 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.40 207

hknet	3.56 285	0.66 148	5.82 315	0.70 121	1.19 298	6.97 375	1.58 355	9.93 308	7.76 312	6.50 243	6.23 212	9.53 369	2.81 242	7.84 286	3.39 297	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 79

AASNet	4.20 341	1.63 359	5.82 315	3.79 449	3.93 444	6.55 368	1.22 334	19.12 474	6.82 274	7.86 318	8.35 282	4.36 240	2.55 230	3.87 108	7.47 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 421	0.22 146

acv_ft	3.90 314	0.96 245	5.85 318	2.56 384	4.70 468	7.27 384	0.84 287	9.17 288	6.12 235	10.00 396	9.32 303	5.70 291	4.07 305	2.68 78	8.24 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.23 153

G2L-Stereo_aug	4.56 364	0.93 230	5.89 319	2.26 339	1.19 298	4.79 330	0.41 162	8.66 268	13.86 429	10.26 401	11.34 349	11.08 404	5.67 371	9.22 372	5.33 359	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.18 116

PS-NSSS	4.22 342	2.53 428	5.89 319	1.01 166	2.93 407	4.05 302	1.93 368	11.44 354	8.94 350	7.14 285	14.70 401	4.96 264	2.60 232	9.09 367	3.92 317	0.40 440	0.04 205	0.83 475	0.00 1	1.09 454	1.02 329

MyStereo05	3.24 254	1.05 268	5.93 321	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	9.11 284	13.17 422	6.45 241	3.86 139	3.20 178	3.26 256	8.35 324	3.02 284	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 374	0.13 235	0.50 236

delet	4.59 368	1.12 280	5.93 321	1.37 202	3.73 438	10.48 428	3.90 414	10.51 326	9.17 359	8.87 361	9.74 315	8.37 352	3.74 288	8.12 305	6.36 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.12 69

iResNet_ROB	4.67 373	1.77 378	5.93 321	2.47 372	0.95 260	3.78 282	0.36 150	15.65 447	17.36 451	8.75 357	11.23 347	7.05 327	4.60 330	8.94 359	4.23 328	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.15 92

GANet	6.86 418	1.78 379	5.98 324	3.05 415	1.12 289	10.12 422	9.38 478	13.41 416	8.67 341	11.46 431	29.87 482	13.94 425	8.25 426	12.06 437	6.33 376	0.40 440	0.06 220	0.16 447	0.33 427	0.18 285	0.59 255

CIPLG	2.72 210	1.69 364	6.02 325	0.80 140	2.14 379	2.66 162	0.84 287	5.90 157	5.59 212	8.12 333	9.58 309	1.74 132	1.14 144	4.53 132	2.82 281	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.09 308	0.26 346	0.22 146

HGLStereo	4.58 366	1.04 266	6.02 325	3.30 433	5.14 475	6.36 364	0.71 254	11.04 342	7.60 309	8.04 328	12.85 382	6.90 323	8.51 430	7.85 287	5.93 366	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.15 92

dd	2.36 166	1.93 389	6.03 327	0.83 144	0.12 34	1.80 76	0.17 95	5.30 108	11.82 407	2.98 128	3.64 136	1.50 125	1.21 159	5.25 152	3.92 317	0.13 393	0.01 125	0.04 407	0.22 381	0.10 181	0.14 79

iRaft-Stereo_20w	3.11 243	0.49 80	6.09 328	1.01 166	1.25 309	3.99 295	1.00 316	14.00 428	4.73 174	6.70 264	6.27 217	2.34 152	2.28 219	7.29 248	1.58 175	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.73 466	0.10 181	1.63 387

GMStereo_Zeroshot	2.92 227	2.33 421	6.12 329	1.66 240	0.36 131	3.61 262	0.09 50	5.95 163	6.20 240	7.15 286	7.11 245	8.37 352	0.91 125	6.17 183	1.97 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.14 79

PFNet	3.06 239	0.59 127	6.13 330	2.26 339	0.84 242	3.08 214	0.73 259	7.38 236	5.35 200	10.20 398	6.06 206	4.72 252	2.10 212	8.47 334	2.25 246	0.19 412	0.06 220	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.42 222

GEStereo_RVC	3.95 320	1.21 300	6.13 330	2.30 350	1.22 304	4.29 311	2.96 393	12.39 380	8.24 329	7.25 295	6.79 233	7.58 335	4.22 312	9.16 368	4.56 340	0.04 329	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.19 292	0.42 222

sCroCo_RVC	1.34 54	0.85 201	6.15 332	1.21 185	1.28 313	0.90 7	0.18 100	4.50 70	2.86 50	0.37 12	3.18 117	0.52 83	1.52 184	1.83 45	0.93 94	0.13 393	0.25 298	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.16 101

GCST	9.50 459	17.91 504	6.18 333	53.02 527	11.57 501	10.95 435	0.20 110	7.71 251	7.12 287	9.83 394	4.71 162	4.87 259	1.49 175	9.87 398	2.06 230	8.70 500	0.07 233	22.79 509	0.40 441	6.66 493	3.86 484

DAS	4.18 339	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.08 366	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 192

SepStereo	4.22 342	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.74 393	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 192

IPLGR_C	2.69 204	1.75 375	6.20 334	0.79 137	2.06 377	2.64 159	0.86 295	6.36 185	5.64 214	8.13 334	9.26 298	1.69 130	1.15 150	3.79 105	2.80 280	0.02 261	0.20 285	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.18 116

DMCA	3.08 241	1.10 273	6.20 334	1.82 270	0.90 250	3.80 285	0.55 203	9.76 302	5.42 205	6.56 252	6.47 226	7.06 328	2.09 209	4.05 109	5.46 361	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.16 101

GwcNet-RSSM	4.13 337	1.71 368	6.25 338	2.50 374	1.93 368	2.39 128	1.49 351	9.59 300	8.71 343	6.66 258	15.04 402	8.47 358	3.84 291	6.87 217	6.74 379	0.00 1	0.00 1	0.04 407	0.00 1	0.29 368	0.15 92

MMNet	4.44 358	1.37 328	6.26 339	1.73 257	1.64 341	10.51 430	0.61 222	9.27 292	9.66 368	9.55 386	9.22 295	7.40 332	6.52 390	7.90 291	6.98 382	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.10 55

MyStereo8	3.30 259	1.69 364	6.28 340	2.51 375	3.79 440	4.22 306	0.07 41	7.43 239	6.39 250	6.51 246	10.13 323	4.23 234	1.45 173	2.79 82	5.08 354	0.06 354	1.49 477	0.00 1	0.40 441	0.26 346	1.33 364

CFNet	4.03 325	1.97 394	6.30 341	2.70 391	1.64 341	5.41 341	0.22 117	12.14 373	10.28 374	5.24 191	11.15 345	6.43 309	3.70 285	8.97 362	4.01 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.13 74

rrr	1.64 88	1.71 368	6.31 342	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.92 308	4.25 55	1.75 22	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.20 368	0.17 275	1.68 399

test-1	2.14 135	0.54 99	6.32 343	1.07 171	1.22 304	2.13 109	0.54 199	6.40 188	4.80 181	3.55 141	5.23 175	4.02 219	0.71 110	1.95 47	2.15 237	0.08 369	0.98 410	0.00 1	0.08 298	0.02 20	1.07 334

UDG	9.12 455	10.06 494	6.35 344	10.06 492	9.64 496	10.48 428	2.33 377	12.73 390	10.19 373	8.33 340	10.27 325	16.70 447	10.47 446	8.33 323	9.07 415	4.28 490	2.59 496	18.90 507	3.83 501	11.35 499	6.50 494

IER	3.42 276	0.91 224	6.38 345	0.73 127	1.60 339	7.07 380	0.55 203	7.07 222	5.45 208	8.17 336	8.89 287	6.13 302	6.13 380	5.36 156	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.05 28

DISCO	6.58 414	0.98 252	6.44 346	3.75 448	1.18 296	11.19 438	3.29 408	12.92 398	16.72 447	7.27 296	11.74 359	17.34 452	6.60 391	19.59 488	11.59 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 412	0.50 236

PAM	4.07 330	0.44 49	6.47 347	1.97 294	1.18 296	10.83 434	1.64 358	10.66 331	4.55 164	6.54 249	4.69 161	16.99 450	6.88 398	4.07 112	1.63 185	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 468	0.10 181	1.24 353

plain	1.53 79	0.86 209	6.50 348	0.42 73	0.05 5	1.56 50	0.09 50	5.18 104	4.02 133	0.54 39	1.76 69	0.59 90	0.75 113	6.48 195	1.23 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.07 42

ACRE	2.67 202	1.66 363	6.50 348	0.72 124	2.03 374	2.65 161	0.84 287	5.97 165	5.52 210	7.85 317	9.23 296	1.72 131	1.09 137	4.09 115	2.73 275	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.21 139

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 409	6.12 478	6.53 350	4.29 465	3.61 433	15.41 463	4.13 417	12.36 378	7.32 299	7.60 308	8.51 284	8.97 366	2.64 234	10.17 408	3.72 305	8.16 499	2.40 490	2.00 486	0.11 322	8.55 497	5.84 491

ADStereo(finetuned)	2.50 185	0.95 242	6.60 351	0.39 68	0.20 74	1.72 71	0.24 123	6.06 168	9.31 361	6.30 231	5.42 187	1.44 122	6.22 383	2.25 64	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.65 272

rvit_stereo_0075_2	2.15 136	0.39 24	6.61 352	0.67 119	1.95 370	1.74 73	0.10 55	7.81 253	6.03 232	2.97 127	4.01 142	3.07 175	0.57 98	5.49 161	1.13 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.34 192

ISRNet	4.11 332	0.88 219	6.63 353	3.46 438	2.64 400	2.11 106	0.26 129	7.72 252	6.60 260	11.29 429	17.98 436	8.21 346	2.60 232	6.81 216	4.72 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.25 165

MyStereo04	3.29 257	1.15 284	6.64 354	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	10.57 329	13.30 423	4.41 169	3.90 140	3.06 174	3.56 276	7.87 290	3.35 296	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 391	0.11 195	0.42 222

test_xeample3	1.71 94	1.75 375	6.64 354	0.90 155	0.29 106	2.55 144	0.90 303	4.08 46	2.36 35	0.56 44	0.24 19	0.23 34	0.31 44	7.51 269	2.73 275	0.00 1	0.70 359	0.00 1	0.36 435	0.18 285	1.92 438

rvit_0105_4	1.58 85	1.41 331	6.67 356	0.65 113	0.05 5	1.60 54	0.41 162	4.70 77	6.48 254	0.46 30	0.87 38	1.40 117	0.53 94	5.08 148	1.12 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 116

ADLNet2	4.72 375	1.44 340	6.68 357	3.03 412	3.90 443	6.80 372	2.91 391	11.67 361	9.63 366	7.99 324	9.89 317	9.75 373	5.32 363	7.70 280	7.13 386	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.22 146

DCANet-4	2.26 154	0.43 40	6.69 358	0.40 71	0.20 74	1.70 64	0.13 73	5.73 141	9.44 365	6.01 219	5.29 180	1.12 110	2.77 240	2.49 75	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 260

rvit_0105_5	1.70 91	1.36 323	6.71 359	0.52 93	0.04 4	1.58 51	0.58 212	5.39 122	6.62 263	0.91 79	1.72 65	1.77 134	0.77 117	4.44 127	1.28 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.23 153

ssnet_v2	4.73 377	1.43 336	6.74 360	1.80 266	0.75 227	8.89 406	4.60 428	12.66 389	10.65 385	9.53 384	6.23 212	9.78 374	4.26 314	6.89 218	9.65 425	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.36 391	0.31 184

dad	5.10 386	2.61 433	6.76 361	1.23 186	0.14 43	2.85 195	0.36 150	7.98 257	14.88 434	10.84 416	17.06 423	15.59 437	3.29 257	7.24 243	4.39 334	1.20 467	0.10 250	4.02 494	0.49 453	0.20 302	0.69 284

DSFCA	4.48 359	1.03 263	6.84 362	1.61 231	1.68 348	7.26 383	4.46 426	11.27 349	7.51 304	11.01 423	6.89 236	8.49 359	4.54 327	10.41 412	6.18 373	0.03 302	0.06 220	0.02 379	0.03 265	0.13 235	0.14 79

rvit_105_1	2.69 204	1.34 319	6.85 363	1.89 279	0.09 21	1.94 88	3.50 411	6.38 186	9.00 353	4.98 181	2.19 85	3.57 203	1.56 186	7.31 249	3.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.06 111	0.16 101

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 332	1.53 351	6.87 364	3.04 414	3.33 422	4.34 316	0.59 217	11.36 353	7.92 320	8.98 364	7.98 271	9.72 372	3.82 289	7.92 292	4.43 335	0.15 398	0.02 161	0.03 397	0.03 265	0.07 130	0.14 79
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	3.76 304	1.52 349	6.93 365	1.66 240	0.31 111	4.31 312	0.32 144	7.92 255	7.68 311	9.55 386	12.12 365	5.17 270	2.74 237	10.00 405	4.49 338	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.27 171

NCCL2	6.27 405	2.46 426	7.00 366	2.36 360	1.11 286	9.48 412	11.14 485	13.01 402	10.40 379	9.94 395	9.49 307	22.11 479	7.42 411	9.90 402	8.56 404	0.01 159	0.00 1	0.02 379	0.03 265	0.20 302	0.73 292

IPLGR	2.46 180	0.68 155	7.02 367	0.22 29	0.16 55	2.01 93	0.22 117	7.01 214	6.62 263	7.10 282	5.92 204	2.91 167	2.27 217	5.12 150	1.52 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.41 217

ffm	3.41 274	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 359	0.11 195	1.88 433

ff1	4.11 332	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 448	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 359	0.11 195	1.88 433

mmx	4.50 360	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 448	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 359	0.10 181	1.53 376

xxx	4.50 360	0.98 252	7.04 371	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 448	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 359	0.10 181	1.53 376

XX-Stereo	2.95 231	0.48 72	7.08 372	2.84 402	2.51 397	1.63 56	0.20 110	6.15 173	3.38 79	2.38 115	16.00 412	6.90 323	0.25 28	6.40 192	1.14 130	0.00 1	0.66 351	0.00 1	0.31 422	0.16 266	0.57 250

1111x	4.96 384	1.04 266	7.09 373	1.75 259	1.05 272	5.03 335	0.32 144	13.52 418	10.70 386	6.68 259	10.35 326	8.81 365	6.01 378	10.65 414	12.78 459	0.07 362	1.24 458	0.00 1	0.33 427	0.11 195	1.75 414

UNet	4.19 340	0.87 217	7.18 374	2.00 302	3.22 417	9.55 413	0.31 142	10.11 313	6.22 242	7.98 322	6.82 235	10.42 384	5.77 372	7.28 246	5.83 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.12 69

SQANet	8.22 444	4.42 467	7.19 375	12.11 499	9.77 497	11.80 443	3.23 404	12.00 368	6.60 260	8.59 350	11.52 353	10.97 402	5.31 362	11.10 419	4.20 326	9.56 502	2.29 489	10.51 501	1.61 489	13.06 504	8.49 498

RP	7.41 430	1.90 387	7.33 376	4.26 463	5.25 476	6.64 370	3.46 410	12.44 383	16.23 446	10.36 404	23.00 459	18.72 461	16.59 475	11.10 419	8.47 402	1.10 465	0.02 161	0.12 439	0.16 341	0.43 407	0.65 272

DN-CSS_ROB	3.00 237	2.14 403	7.33 376	2.67 389	0.78 232	3.13 219	0.07 41	6.68 203	4.22 142	5.51 201	12.12 365	2.33 151	1.21 159	8.69 346	2.51 259	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.15 92

RYNet	6.82 416	1.51 347	7.35 378	1.79 263	4.52 462	16.68 467	4.41 425	14.19 431	17.43 452	11.64 435	7.86 265	15.03 434	8.81 434	10.10 406	14.16 469	0.04 329	0.13 264	0.15 444	0.05 287	0.08 143	0.53 244

rvit_0105_3	1.94 108	1.44 340	7.39 379	0.88 152	0.02 3	1.61 55	1.64 358	5.88 151	6.73 269	2.37 114	1.78 71	2.01 144	1.16 151	4.46 128	1.26 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 79

PSMNet_ROB	5.41 392	2.45 425	7.39 379	2.36 360	1.90 365	10.11 421	6.54 454	16.32 454	7.59 308	6.84 268	10.83 341	12.06 416	4.13 307	8.73 347	10.24 432	0.02 261	0.01 125	0.01 346	0.11 322	0.26 346	0.40 207

XPNet_ROB	6.46 410	1.88 382	7.41 381	2.81 397	0.95 260	6.45 366	6.82 459	13.58 419	8.80 346	15.50 463	15.86 408	19.59 468	7.12 404	11.41 428	9.86 426	0.02 261	0.04 205	0.00 1	0.03 265	0.20 302	0.79 301

RAFT + AFF	4.63 370	2.28 413	7.43 382	1.51 222	2.38 389	5.81 354	6.49 453	10.74 333	8.53 339	7.75 313	8.95 289	7.47 333	6.68 396	9.17 370	5.06 353	0.08 369	0.47 330	0.00 1	0.01 233	0.66 432	1.03 332

DRN-Test	6.23 404	1.51 347	7.53 383	3.07 420	3.69 435	12.17 448	3.23 404	20.80 490	11.11 398	12.64 441	13.02 383	10.91 400	5.26 357	8.49 335	10.12 430	0.05 344	0.05 214	0.04 407	0.04 283	0.28 360	0.65 272

FAT-Stereo	6.98 422	0.79 181	7.57 384	2.54 382	1.80 355	6.16 360	4.33 424	19.16 475	18.82 459	10.75 413	17.08 424	18.23 459	13.56 464	9.25 373	8.44 401	0.03 302	0.16 272	0.01 346	0.10 315	0.14 246	0.65 272

Anonymous3	1.96 110	0.61 131	7.58 385	0.42 73	0.51 174	4.28 310	0.52 195	5.56 130	2.76 45	2.35 113	3.47 123	1.50 125	1.13 142	5.92 174	1.54 172	0.23 420	0.23 292	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.47 232

ccnet	7.45 434	1.89 386	7.71 386	3.18 425	2.35 388	12.19 449	6.14 448	18.95 471	9.36 363	13.33 448	20.38 446	16.00 441	9.10 440	10.10 406	15.40 475	0.44 442	0.34 309	0.25 462	0.25 391	0.48 418	1.18 347

RGC	7.40 429	2.77 440	7.71 386	4.43 470	4.87 471	8.88 405	2.96 393	16.05 451	12.76 419	11.96 439	19.57 443	18.32 460	11.57 456	13.89 456	9.58 424	0.83 460	0.02 161	0.24 461	0.41 444	0.40 401	0.77 297

edge stereo	7.12 425	1.19 291	7.83 388	2.32 354	2.46 393	6.90 373	3.26 407	15.58 446	12.52 412	15.68 465	18.34 440	21.83 478	13.05 460	11.53 429	8.68 406	0.04 329	0.06 220	0.11 432	0.03 265	0.30 371	0.63 269

fast-acv-ft	6.00 400	1.95 392	7.88 389	2.35 358	1.85 361	13.61 458	1.76 364	8.44 263	10.12 372	11.22 427	20.57 448	14.41 431	7.55 415	8.11 304	8.83 409	0.10 384	0.09 244	0.16 447	0.07 295	0.68 435	0.35 197

DualNet (step1)	4.40 354	1.36 323	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	1.74 477	1.04 422	3.05 489	2.96 494	0.22 320	1.35 366

test_sample9	6.40 408	1.36 323	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	12.52 442	13.17 461	1.74 477	25.14 529	3.05 489	2.96 494	0.22 320	1.35 366

test_sample8	8.50 448	1.36 323	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	12.78 393	6.78 272	17.61 471	9.29 302	24.63 483	19.17 480	12.52 442	13.17 461	1.74 477	25.14 529	3.05 489	2.96 494	0.22 320	1.35 366

ARAFT	3.32 260	1.74 374	7.92 393	0.64 109	0.15 50	4.45 318	2.89 389	8.20 260	6.30 244	9.23 376	7.12 246	5.58 283	1.24 161	8.60 340	1.69 199	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.35 197

NVstereo2D	4.82 381	1.29 310	7.98 394	3.68 446	3.48 429	8.02 394	3.10 398	11.25 347	15.50 441	5.14 189	7.71 259	8.21 346	4.68 333	10.19 409	4.30 331	0.02 261	0.19 279	0.13 441	0.36 435	0.07 130	1.12 343

BEATNet_4x	3.69 296	2.12 402	8.11 395	1.82 270	0.16 55	5.30 339	1.04 321	10.87 337	6.14 238	7.09 281	8.42 283	4.99 266	4.42 318	5.89 173	6.23 375	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.32 383	0.84 306

AANet_RVC	5.41 392	2.61 433	8.17 396	2.25 336	1.30 320	2.27 117	1.64 358	10.82 336	18.54 458	8.01 326	18.09 437	8.39 356	3.31 260	11.37 427	8.98 414	1.15 466	0.38 318	0.02 379	0.00 1	0.17 275	0.70 287

STTStereo	3.90 314	1.43 336	8.20 397	3.03 412	2.28 387	3.64 268	0.64 231	10.11 313	7.09 285	10.20 398	7.08 242	8.73 363	3.57 277	7.44 256	4.00 322	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.01 233	0.04 80	0.40 207

StereoDRNet	6.02 402	2.40 424	8.22 398	3.43 436	4.43 456	10.57 431	4.21 419	19.44 476	11.24 401	12.86 442	8.06 276	11.64 410	4.79 338	8.65 345	9.32 419	0.01 159	0.10 250	0.00 1	0.03 265	0.34 386	0.69 284

DDUNet	10.03 464	12.17 500	8.24 399	13.02 500	11.73 502	10.32 424	3.76 412	12.27 376	8.35 333	9.64 388	13.89 392	16.48 443	6.67 395	9.50 382	7.00 383	6.80 496	3.45 508	21.10 508	4.33 503	12.78 503	9.12 500

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 266	1.28 309	8.51 400	1.86 274	1.83 359	3.51 253	0.31 142	10.50 325	4.32 145	2.74 120	5.87 199	10.30 383	4.53 326	4.66 136	3.16 292	0.02 261	0.87 387	0.00 1	0.97 473	0.38 397	1.43 371

DispNO	3.51 282	1.33 318	8.51 400	2.26 339	1.36 326	3.46 249	0.81 278	8.74 274	6.58 259	6.78 266	7.63 258	6.22 307	4.20 310	7.47 265	4.44 336	0.00 1	0.03 188	0.03 397	0.11 322	0.13 235	0.14 79

LALA_ROB	7.02 423	2.54 430	8.51 400	1.53 225	0.96 262	9.96 418	8.71 475	16.70 456	12.68 415	12.99 444	13.90 393	24.47 482	5.40 365	11.61 432	9.50 422	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.02 253	0.17 275	0.65 272

NCC-stereo	7.43 432	2.28 413	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 421	20.45 488	13.66 426	9.17 373	17.52 431	16.49 444	14.31 470	13.71 452	8.95 412	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 454	0.21 313	0.60 257

Abc-Net	7.43 432	2.28 413	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 421	20.45 488	13.66 426	9.17 373	17.52 431	16.49 444	14.31 470	13.71 452	8.95 412	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 454	0.21 313	0.60 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DMCA-RVC	3.59 289	1.98 395	8.68 405	2.30 350	1.48 336	3.54 258	0.55 203	8.40 262	5.43 207	9.37 381	5.90 200	8.34 351	3.21 252	7.19 239	4.46 337	0.06 354	0.11 254	0.08 429	0.02 253	0.21 313	0.40 207

Nwc_Net	7.54 435	1.91 388	8.71 406	4.16 460	3.42 427	10.77 433	2.00 370	20.33 487	12.19 409	9.10 370	24.04 464	17.67 455	13.58 465	12.14 439	9.12 416	0.94 463	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.22 320	0.41 217

iResNet	4.04 326	1.46 344	8.72 407	3.25 430	0.36 131	4.54 323	0.47 175	9.06 280	10.40 379	7.98 322	12.82 381	4.06 223	3.22 253	8.82 350	4.95 351	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.55 247

NaN_ROB	6.51 412	2.25 407	8.77 408	1.69 247	1.79 354	9.71 416	10.94 483	16.20 452	16.13 445	13.04 446	8.86 286	11.77 411	5.94 376	12.88 447	8.01 396	0.05 344	0.13 264	0.07 423	0.20 368	0.32 383	1.50 375

MANE	20.98 508	3.23 447	8.81 409	5.96 482	6.96 485	33.07 505	13.20 495	35.43 510	38.86 508	44.72 517	52.41 521	53.20 516	41.84 518	34.74 509	27.45 504	1.87 480	2.27 488	1.54 483	10.18 513	0.69 437	3.11 473

gwcnet-sp	3.58 286	2.01 397	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 116

scenet	3.58 286	2.01 397	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 116

ssnet	3.58 286	2.01 397	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 116

iResNetv2_ROB	4.72 375	2.26 409	8.87 413	3.20 427	1.25 309	4.32 313	1.73 362	14.22 432	10.62 384	10.53 408	12.13 367	7.77 338	5.54 369	8.29 316	2.76 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.55 247

LL-Strereo	5.14 388	2.29 416	8.95 414	1.26 189	5.05 473	3.66 269	1.40 346	10.33 318	8.98 351	8.71 355	8.24 281	10.70 393	11.10 450	12.66 446	5.36 360	0.05 344	1.35 470	0.00 1	0.00 1	0.38 397	2.23 459

AF-Net	8.37 446	2.16 404	9.01 415	3.65 445	4.58 465	9.40 411	2.63 382	17.71 463	21.32 471	10.38 405	24.51 467	20.43 473	16.67 476	12.54 444	10.76 441	0.70 457	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.47 415	0.42 222

CC-Net-ROB	8.09 440	10.11 495	9.03 416	4.07 456	3.74 439	15.24 462	4.84 432	18.44 468	10.87 390	6.73 265	14.03 394	7.54 334	4.68 333	11.61 432	3.98 321	6.59 495	2.54 494	16.51 505	1.19 479	7.88 496	2.20 456

stereogan	8.18 443	1.32 316	9.05 417	3.59 443	4.00 450	20.16 482	3.13 401	17.25 461	20.16 465	10.68 411	19.19 441	20.56 476	10.70 449	14.74 461	7.00 383	0.34 436	0.04 205	0.21 458	0.08 298	0.70 439	0.65 272

pcwnet_v2	4.36 350	0.46 58	9.07 418	1.43 213	1.10 285	3.41 241	0.40 159	13.44 417	14.60 432	10.29 403	14.22 395	5.82 297	2.97 245	6.75 210	2.29 253	0.01 159	0.05 214	0.04 407	0.02 253	0.17 275	0.61 260

otaku	12.35 481	8.64 488	9.11 419	13.56 501	10.98 499	26.23 492	7.22 465	19.45 477	19.26 460	11.92 438	17.90 435	20.21 471	8.91 437	16.06 470	6.09 369	9.77 504	2.50 493	13.23 502	1.90 491	14.61 505	9.41 503

GANetREF_RVC	6.97 421	3.59 455	9.14 420	4.00 455	0.40 146	13.17 454	11.27 489	15.95 450	17.51 453	10.62 410	10.66 338	12.15 417	7.97 422	13.18 449	5.04 352	0.45 444	0.00 1	0.01 346	0.15 339	3.47 484	0.60 257
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
DFGA-Net	3.09 242	2.73 437	9.21 421	1.79 263	0.47 160	3.30 234	0.20 110	7.49 241	6.20 240	5.54 203	6.42 224	2.17 149	1.12 140	7.96 294	6.56 378	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.17 111

ETE_ROB	6.28 406	2.60 432	9.22 422	1.71 251	0.84 242	6.44 365	6.78 458	13.16 410	8.80 346	13.01 445	15.93 410	21.01 477	6.18 382	10.97 416	8.11 398	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.02 253	0.16 266	0.70 287

ToySt	3.39 270	0.89 222	9.29 423	1.47 219	0.94 257	4.20 305	1.98 369	7.33 232	5.42 205	3.01 131	6.75 232	8.67 362	5.10 353	5.43 160	3.72 305	0.07 362	0.89 388	0.00 1	0.23 385	0.28 360	2.13 452

WCMA_ROB	10.20 466	1.99 396	9.33 424	3.01 410	2.46 393	15.78 464	7.67 470	12.75 392	15.41 439	25.08 491	33.42 494	27.06 489	19.86 482	13.87 455	12.47 455	1.28 469	0.38 318	0.18 453	0.20 368	0.28 360	1.54 378

CSAN	8.41 447	2.86 443	9.35 425	2.43 368	0.82 240	13.59 457	11.68 491	15.80 449	21.98 475	14.71 459	16.46 416	18.00 457	14.42 472	13.68 451	10.10 428	0.10 384	0.13 264	0.15 444	0.19 359	0.43 407	1.28 360

sAnonymous2	1.54 80	2.26 409	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 368	2.00 474	0.42 222

CroCo_RVC	1.54 80	2.26 409	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 368	2.00 474	0.42 222

PA-Net	5.40 390	2.35 422	9.55 428	2.75 392	2.21 381	8.74 403	3.92 415	13.05 403	13.35 424	7.30 300	7.98 271	8.08 343	6.39 386	11.17 422	9.30 418	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.03 265	0.16 266	1.55 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	8.50 448	4.40 466	9.57 429	6.16 485	4.54 464	10.46 427	1.03 318	15.30 443	28.16 487	10.88 418	30.88 487	6.96 326	11.31 453	14.57 459	10.40 435	3.10 488	0.02 161	0.00 1	0.00 1	1.55 466	0.63 269

DANet	6.46 410	1.58 355	9.58 430	4.10 458	3.99 449	9.13 410	1.34 344	10.37 320	7.76 312	13.76 453	15.66 406	16.14 442	7.03 403	13.07 448	13.62 467	0.19 412	0.12 258	0.02 379	0.02 253	0.15 262	1.61 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	12.91 482	9.95 493	10.01 431	14.12 503	12.55 504	26.31 493	6.76 457	19.04 473	22.03 476	10.23 400	16.26 413	20.22 472	10.06 444	16.81 475	7.93 394	10.16 506	2.55 495	15.19 504	2.86 493	15.27 506	9.93 506

YMNet	5.84 396	2.29 416	10.08 432	3.80 450	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 457	16.67 419	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 420	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 265

YMNet_1	5.84 396	2.29 416	10.08 432	3.80 450	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 457	16.67 419	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 420	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 265

APVNet	6.28 406	2.46 426	10.09 434	3.51 441	3.97 447	12.15 447	1.75 363	20.08 486	6.73 269	6.92 275	13.45 387	10.75 395	6.29 385	11.86 434	14.34 470	0.05 344	0.02 161	0.11 432	0.03 265	0.63 429	0.34 192

SGM-ForestM	18.61 502	3.38 450	10.14 435	3.44 437	2.24 385	34.17 507	15.39 500	29.44 508	33.93 495	38.55 509	41.08 507	53.64 517	36.76 512	34.82 510	27.16 503	1.25 468	1.81 485	0.74 473	1.01 474	0.61 428	2.61 469

MDST_ROB	9.13 456	1.31 313	10.16 436	4.36 468	2.48 395	28.66 498	7.64 468	19.96 481	14.97 435	27.53 493	24.02 462	9.47 368	5.27 358	16.31 471	8.61 405	0.63 453	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.90 311

FBW_ROB	9.17 457	2.08 400	10.31 437	2.51 375	1.66 346	13.22 456	6.04 446	23.09 497	20.11 464	19.55 474	15.80 407	18.97 465	11.96 458	19.34 485	11.38 445	0.66 454	0.30 303	2.15 487	0.90 471	1.15 458	2.16 454

ACV-stereo	4.65 371	1.22 301	10.49 438	2.22 327	1.05 272	12.62 451	1.24 336	6.70 204	7.36 300	3.22 135	5.18 174	16.59 446	10.02 443	8.18 307	6.19 374	0.06 354	0.14 268	0.01 346	0.00 1	0.12 213	0.40 207

S-Stereo	6.85 417	0.93 230	10.76 439	3.34 434	3.51 430	6.55 368	6.01 445	13.75 424	23.86 478	9.65 391	15.54 405	11.81 412	8.24 425	8.59 339	11.23 444	0.13 393	0.16 272	0.00 1	0.42 445	0.14 246	2.39 463

TCMNet	5.54 394	2.53 428	10.92 440	4.50 471	6.58 482	8.90 407	1.31 343	11.59 359	8.68 342	7.24 293	12.74 378	8.37 352	4.65 332	9.30 375	10.83 442	0.11 388	0.19 279	0.31 464	0.09 308	0.84 450	1.07 334

ELAS	17.99 499	3.49 452	11.19 441	6.14 484	5.79 479	34.89 508	17.28 512	28.75 505	30.47 491	40.80 513	45.79 512	39.04 507	32.05 509	27.63 504	24.30 497	1.88 481	2.41 492	1.09 477	1.48 485	1.83 471	3.48 478
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	8.17 442	1.70 366	11.49 442	3.18 425	3.07 411	9.66 415	6.06 447	13.60 420	17.71 455	15.23 462	24.02 462	27.61 490	8.81 434	10.36 411	9.51 423	0.08 369	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.87 309

ELAS_RVC	17.82 498	3.60 456	11.92 443	6.63 486	5.73 478	30.34 500	19.64 514	26.92 502	35.06 500	40.79 512	41.32 508	37.31 506	31.61 506	30.54 505	22.93 488	1.97 483	2.40 490	1.28 481	1.27 481	1.71 468	3.51 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	5.62 395	5.76 476	12.05 444	5.03 476	2.08 378	3.77 281	1.53 353	12.92 398	11.62 405	9.64 388	7.40 253	8.58 361	7.54 414	14.76 462	8.25 400	0.02 261	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.81 449	0.52 243

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 413	2.21 406	12.10 445	2.75 392	3.28 419	10.03 420	3.05 396	12.31 377	11.52 404	10.10 397	21.36 450	11.51 406	7.30 409	11.56 430	10.61 437	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.51 240

Syn2CoEx	6.70 415	3.69 458	12.14 446	2.78 395	1.68 348	8.36 399	3.21 403	18.59 469	12.66 414	8.86 360	20.79 449	10.52 386	10.54 447	9.68 387	8.70 407	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 437	1.00 324

G-Net	8.60 450	1.93 389	12.59 447	6.04 483	3.66 434	25.93 491	4.26 420	10.35 319	8.05 324	19.71 476	24.73 468	14.15 427	15.49 473	11.30 423	10.69 440	0.50 452	0.46 328	0.19 455	0.25 391	0.80 447	0.91 314

anonymity	8.04 439	4.13 464	12.86 448	7.43 488	13.11 505	8.34 396	2.02 371	18.21 467	7.55 307	13.88 454	9.27 299	10.63 390	7.79 418	11.57 431	6.06 367	6.25 494	5.59 518	3.71 493	3.28 498	3.27 482	5.78 490

Consistency-Raft	9.58 460	5.11 472	13.00 449	5.61 479	8.92 495	4.03 298	5.07 436	19.73 480	24.90 482	11.32 430	29.86 481	13.36 422	6.16 381	8.00 295	13.47 465	0.67 455	0.34 309	1.81 485	4.36 504	12.23 500	3.62 481

PDISCO_ROB	10.27 467	2.79 442	13.30 450	10.58 496	9.96 498	22.78 485	5.99 443	20.01 482	28.57 488	11.88 437	14.49 399	20.54 474	4.92 342	17.01 477	10.29 433	5.79 493	0.42 322	0.14 443	0.13 334	2.53 479	3.25 474

GwcNet	6.95 419	2.89 444	13.32 451	2.82 399	5.53 477	11.76 442	2.14 375	14.95 440	17.69 454	10.83 415	18.14 438	10.83 398	6.66 394	9.83 397	10.19 431	0.03 302	0.06 220	0.03 397	0.08 298	0.64 430	0.66 280

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 331	1.65 361	13.34 452	2.14 313	1.84 360	4.03 298	0.98 314	13.13 409	4.97 190	4.53 172	11.37 351	9.85 375	1.97 204	4.88 140	2.74 277	0.03 302	0.90 390	0.00 1	1.11 476	0.84 450	1.72 408

FADNet	4.55 362	2.35 422	13.60 453	1.87 275	0.80 236	4.74 329	0.75 266	14.47 435	12.41 411	4.07 160	5.45 189	9.64 370	5.03 346	8.86 353	4.82 347	0.20 415	0.04 205	0.07 423	0.05 287	1.27 461	0.40 207

FINET	6.96 420	2.98 445	13.77 454	3.20 427	4.81 470	9.65 414	9.90 481	13.68 422	23.91 479	8.28 339	13.70 388	5.36 277	5.83 373	10.79 415	8.05 397	0.90 461	1.43 471	0.11 432	0.38 438	0.48 418	1.98 444

FADNet-RVC-Resample	4.11 332	2.25 407	13.88 455	1.64 234	0.66 206	5.91 356	2.34 378	10.87 337	9.09 355	6.53 248	4.34 148	5.69 290	4.71 335	8.01 298	4.64 343	0.18 411	0.22 288	0.17 452	0.12 328	0.46 413	0.59 255

SANet	11.48 477	3.34 449	13.93 456	2.40 367	1.01 268	16.49 466	12.16 494	20.05 485	37.28 504	19.62 475	28.04 476	25.61 486	20.10 483	14.43 458	12.39 454	0.10 384	0.06 220	0.03 397	0.06 294	0.76 443	1.73 410

SHD	10.45 469	3.67 457	14.03 457	4.81 474	4.52 462	11.93 445	1.66 361	21.36 494	38.40 507	18.84 473	21.72 453	17.63 453	13.07 461	15.65 469	17.71 478	0.36 438	1.09 429	0.01 346	0.32 424	0.50 422	1.67 396

PSMNet-RUCA	6.00 400	5.79 477	14.15 458	10.30 494	7.63 488	6.94 374	1.89 366	12.74 391	10.95 393	4.10 162	11.72 358	4.77 253	1.72 196	8.74 348	5.09 355	1.88 481	0.12 258	4.77 495	0.71 465	5.10 488	0.82 304

FADNet_RVC	4.24 344	2.32 420	14.23 459	1.18 182	0.79 233	5.64 347	0.60 218	11.50 356	7.19 292	3.68 147	8.08 278	4.14 227	4.06 303	10.29 410	7.47 390	0.36 438	0.44 326	0.18 453	0.47 450	0.93 452	1.23 352

LE_ROB	17.31 497	2.62 435	14.26 460	4.20 461	1.80 355	17.40 471	9.70 480	15.38 445	55.92 522	63.97 532	40.81 506	35.50 504	39.26 515	15.64 468	28.51 506	0.06 354	0.11 254	0.13 441	0.21 374	0.14 246	0.51 240

SAMSARA	15.67 489	3.89 461	14.48 461	13.77 502	7.92 491	38.69 512	73.90 535	21.22 492	24.66 480	17.04 470	13.86 391	30.01 493	13.07 461	18.07 482	17.48 477	0.23 420	1.46 474	0.07 423	0.40 441	0.99 453	2.15 453

FADNet-RVC	4.36 350	2.62 435	14.51 462	2.01 303	0.44 157	4.27 309	1.27 338	12.61 388	7.89 317	3.76 149	4.05 143	10.63 390	4.34 315	9.87 398	7.66 393	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.03 265	0.65 431	0.50 236

ACVNet-4b	16.48 492	23.07 506	14.73 463	16.69 505	15.18 508	31.83 502	7.30 467	19.71 479	27.82 486	11.54 434	22.10 456	31.68 497	8.96 439	18.88 484	7.28 388	11.04 508	2.65 497	24.93 512	5.02 506	18.57 509	10.67 509

SPS-STEREO	15.83 490	7.38 483	14.92 464	11.63 498	11.77 503	25.30 490	7.12 463	25.20 500	17.06 450	32.24 500	30.34 485	31.63 496	22.59 491	25.67 501	21.97 485	7.71 498	4.50 514	3.35 492	1.56 488	6.97 495	7.72 497
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	7.10 424	3.49 452	15.11 465	4.36 468	4.41 455	8.94 408	6.25 449	15.10 442	14.28 431	8.15 335	14.51 400	10.08 379	5.38 364	11.04 418	7.95 395	1.49 473	2.00 486	1.79 484	1.68 490	2.43 477	3.48 478

ACVNet_1	19.51 504	26.19 509	15.50 466	17.71 506	15.28 509	26.46 494	9.36 477	29.16 507	34.18 496	25.06 490	24.89 469	37.18 505	21.93 490	17.80 481	15.03 473	11.08 509	2.83 498	25.29 513	5.06 508	19.11 510	11.14 510

PWC_ROB	8.89 452	4.49 468	15.62 467	2.92 405	4.49 461	7.89 393	1.23 335	17.29 462	20.00 463	16.54 468	28.06 477	14.37 429	11.98 459	14.93 463	15.43 476	0.47 449	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.67 433	1.31 362

PVD	16.41 491	3.98 463	16.04 468	5.38 477	4.59 467	19.44 479	7.28 466	28.88 506	49.27 517	31.53 499	43.72 510	30.36 495	32.17 510	26.70 503	23.19 490	0.25 425	1.48 476	0.04 407	0.59 459	0.52 424	2.87 472

CBFPSM	5.12 387	1.48 345	16.22 469	1.81 267	1.14 291	11.16 437	2.90 390	7.99 258	6.75 271	6.55 250	5.00 169	15.05 435	8.78 433	7.52 270	8.90 411	0.04 329	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.67 283

RTSC	9.87 462	4.34 465	16.44 470	4.60 473	2.38 389	12.54 450	0.75 266	18.19 466	37.31 505	16.16 467	15.86 408	13.32 421	7.56 416	20.93 492	23.50 492	0.34 436	1.07 427	0.02 379	0.35 433	0.71 440	0.99 322

NVStereoNet_ROB	17.22 495	8.76 489	16.47 471	7.52 489	8.42 493	13.75 459	11.07 484	24.24 499	26.67 485	31.00 497	46.49 513	34.88 503	27.06 502	22.72 496	23.61 493	6.83 497	4.32 513	6.32 499	10.37 514	4.39 485	9.57 504
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 468	5.37 473	16.61 472	2.95 407	3.02 410	24.75 488	15.44 501	14.68 438	19.73 461	19.77 477	23.97 461	16.98 449	8.40 427	17.58 480	9.23 417	1.59 474	1.75 482	0.16 447	2.63 492	0.75 442	1.85 429

SDNR	7.97 438	2.75 438	16.90 473	2.28 347	0.94 257	45.23 518	0.43 169	9.30 295	10.84 389	10.71 412	25.30 471	5.51 281	4.47 320	11.98 435	7.58 392	0.15 398	0.14 268	0.00 1	0.04 283	2.27 476	2.65 470

ADCP+	8.60 450	2.78 441	17.44 474	1.69 247	4.27 453	16.95 470	5.29 437	13.38 415	12.52 412	13.57 451	17.57 433	10.86 399	11.28 452	18.43 483	23.91 496	0.03 302	0.05 214	0.01 346	0.18 356	0.47 415	1.31 362

WAO-6	35.59 521	37.89 522	17.67 475	37.86 520	24.46 521	37.85 511	21.49 516	49.01 522	67.96 532	44.22 516	48.08 515	53.02 515	53.39 527	33.67 508	36.83 518	26.05 524	7.83 523	43.19 525	21.76 525	30.18 523	19.37 525

Wz-Net-MNSev	8.12 441	3.18 446	18.07 476	2.63 386	3.36 425	17.82 474	9.40 479	12.89 397	15.44 440	13.95 455	18.21 439	14.38 430	7.75 417	12.50 441	11.45 446	0.46 446	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.26 346	0.58 252

Wz-Net-LNSev	7.12 425	2.75 438	18.64 477	1.70 250	4.16 451	12.79 452	6.72 456	13.74 423	13.57 425	11.14 426	17.31 429	11.90 415	8.50 429	8.96 361	9.94 427	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.18 285	0.34 192

XQC	9.46 458	4.84 471	18.88 478	4.07 456	3.09 413	15.97 465	6.65 455	16.26 453	26.63 484	12.63 440	12.35 371	15.75 438	10.62 448	16.48 472	21.19 482	0.44 442	0.96 401	0.05 414	0.32 424	1.10 455	0.99 322

psmorigin	7.74 436	2.19 405	18.99 479	2.51 375	0.89 248	7.08 381	2.74 386	11.25 347	7.90 318	20.49 479	22.36 457	20.16 470	11.95 457	13.84 454	10.61 437	0.04 329	0.18 277	0.06 418	0.24 387	0.27 357	1.07 334

ADCRef	7.76 437	2.31 419	19.09 480	2.82 399	3.29 420	11.88 444	3.06 397	11.52 357	10.89 391	13.69 452	25.85 473	8.20 345	8.89 436	8.95 360	22.66 487	0.16 403	0.08 237	0.16 447	0.34 431	0.47 415	0.91 314

IMH-64-1	28.06 513	29.98 513	19.46 481	32.15 514	20.98 515	27.68 495	16.66 504	47.31 517	44.85 514	34.14 504	50.94 518	41.49 509	31.67 507	37.53 511	23.88 494	14.17 514	2.96 502	34.45 518	11.15 515	26.12 515	13.75 515

IMH-64	28.06 513	29.98 513	19.46 481	32.15 514	20.98 515	27.68 495	16.66 504	47.31 517	44.85 514	34.14 504	50.94 518	41.49 509	31.67 507	37.53 511	23.88 494	14.17 514	2.96 502	34.45 518	11.15 515	26.12 515	13.75 515

MFMNet_re	14.09 486	9.67 492	20.31 483	10.40 495	7.62 487	21.38 484	17.49 513	21.36 494	31.95 492	23.70 486	29.22 479	18.87 463	27.41 503	14.27 457	11.16 443	2.85 486	1.51 478	0.41 471	0.28 411	4.88 486	7.10 495

DPSNet	10.88 473	2.57 431	20.40 484	2.24 334	1.90 365	24.92 489	17.00 511	21.35 493	28.61 489	12.87 443	13.74 390	17.01 451	20.14 484	15.36 464	14.01 468	0.81 459	0.98 410	0.20 456	0.65 462	1.30 462	1.54 378

IMH	30.65 517	30.30 515	21.09 485	34.89 518	21.75 519	33.16 506	16.91 509	49.53 524	52.50 518	38.41 508	55.10 524	45.13 511	40.36 517	41.57 518	25.66 499	14.74 517	3.36 507	35.43 520	11.69 517	27.31 520	14.16 518

ADCL	10.77 471	3.23 447	21.50 486	2.26 339	1.96 371	23.65 486	9.07 476	14.69 439	24.88 481	15.21 461	27.20 474	12.68 420	14.02 469	16.94 476	24.43 498	0.26 428	0.18 277	0.74 473	0.67 463	0.80 447	1.02 329

RainbowNet	18.69 503	27.15 511	22.03 487	18.76 507	15.00 507	27.97 497	10.17 482	27.99 503	34.19 497	15.53 464	27.53 475	25.33 484	13.80 467	19.86 489	10.59 436	14.50 516	3.57 509	23.85 511	5.03 507	18.49 508	12.41 513

SGM+DAISY	17.25 496	9.46 491	22.74 488	10.11 493	11.40 500	28.98 499	13.74 497	21.15 491	16.85 449	31.39 498	34.79 496	34.05 501	24.24 498	26.23 502	19.31 479	8.79 501	7.56 522	4.88 496	3.93 502	6.07 491	9.33 501

WAO-7	30.22 516	25.83 508	23.33 489	33.10 516	14.36 506	36.98 509	22.41 518	52.85 527	64.46 529	43.76 515	59.24 527	52.31 514	45.69 522	32.82 507	32.60 512	11.16 510	5.49 517	13.76 503	12.60 519	12.36 501	9.38 502

ADCMid	10.97 474	4.49 468	23.66 490	2.53 379	2.52 398	11.46 440	6.31 450	15.31 444	12.85 420	23.57 485	22.99 458	17.92 456	21.04 487	19.57 487	28.05 505	0.47 449	0.43 323	1.10 478	1.32 482	1.73 469	2.10 450

WAO-8	38.93 524	36.84 520	23.97 491	43.96 522	24.48 522	45.73 519	22.62 519	53.10 528	75.66 533	53.86 525	66.14 533	62.39 525	55.11 529	43.01 520	40.67 522	22.98 522	7.22 520	37.53 523	19.49 523	27.04 519	16.83 520

Venus	38.93 524	36.84 520	23.97 491	43.96 522	24.48 522	45.73 519	22.62 519	53.10 528	75.66 533	53.86 525	66.17 534	62.39 525	55.11 529	43.01 520	40.67 522	22.98 522	7.22 520	37.53 523	19.49 523	27.02 518	16.83 520

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 494	7.98 486	24.37 493	6.82 487	2.93 407	39.68 514	16.11 503	25.46 501	34.93 499	34.13 503	34.20 495	29.20 492	24.94 499	23.01 497	19.39 480	2.79 485	2.87 500	1.18 480	1.53 487	6.78 494	3.31 475

SuperB	8.29 445	3.96 462	24.92 494	2.96 408	1.33 324	9.83 417	4.15 418	10.92 341	29.79 490	11.86 436	12.51 373	6.07 300	6.97 400	11.13 421	14.73 471	0.15 398	0.11 254	0.35 466	0.26 404	12.64 502	1.11 340

PASM	9.11 454	5.68 475	25.06 495	4.33 466	4.18 452	7.01 378	8.48 472	12.37 379	20.95 470	13.49 450	15.37 404	18.80 462	11.52 455	14.70 460	12.70 457	0.93 462	1.19 454	0.32 465	1.21 480	1.66 467	2.22 458

DeepPrunerF	7.18 427	3.58 454	25.29 496	4.27 464	7.20 486	3.78 282	4.64 429	14.03 429	20.86 469	8.85 359	10.57 334	7.35 330	7.88 420	12.16 440	10.66 439	0.25 425	0.16 272	0.29 463	0.43 447	0.77 444	0.65 272

AnyNet_C32	11.82 478	7.08 481	25.83 497	4.55 472	5.88 480	16.92 469	16.97 510	14.14 430	18.11 457	16.87 469	21.66 452	14.78 432	13.87 468	23.54 499	31.83 511	0.24 422	0.28 301	0.35 466	0.53 456	1.35 463	1.71 407

Wz-Net-SNSev	9.92 463	8.01 487	26.42 498	2.26 339	1.85 361	8.36 399	14.30 499	18.01 465	21.68 472	10.78 414	23.95 460	16.84 448	8.60 431	15.59 467	19.76 481	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.00 1	0.52 424	1.34 365

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 352	25.82 507	26.88 499	0.56 98	0.08 17	1.46 40	0.53 198	2.17 6	2.15 32	0.67 54	0.73 32	0.23 34	0.20 20	1.58 33	0.80 68	11.76 511	0.38 318	0.00 1	0.08 298	1.75 470	9.67 505

ACVNet_2	27.45 511	30.56 516	27.90 500	20.72 508	15.55 510	37.22 510	14.00 498	49.32 523	65.88 531	43.17 514	56.99 525	51.90 513	26.98 501	21.46 495	15.38 474	10.77 507	2.85 499	23.12 510	3.62 500	20.08 511	11.47 511

Dean	35.52 520	40.12 523	27.99 501	30.63 513	17.33 512	45.80 521	11.68 491	57.61 532	76.54 535	63.70 531	60.65 528	66.93 530	49.40 525	38.12 513	40.28 521	12.18 512	3.73 511	28.86 514	5.94 511	20.69 512	12.16 512

MFN_U_SF_RVC	13.54 483	4.69 470	28.43 502	4.24 462	2.50 396	24.26 487	5.99 443	28.23 504	20.18 466	24.06 488	29.38 480	30.35 494	16.92 477	20.98 493	21.39 483	1.35 470	1.13 436	1.02 476	1.41 484	1.88 472	2.50 468

aanetorigin	9.02 453	3.75 459	28.68 503	2.16 314	3.86 441	5.84 355	5.40 440	5.93 162	10.39 378	28.12 494	31.02 488	15.98 440	13.74 466	9.38 377	12.55 456	0.25 425	0.22 288	0.22 459	0.24 387	1.24 459	1.47 372

iinet-f	6.21 403	2.11 401	28.74 504	2.13 312	1.38 327	11.62 441	1.49 351	7.64 248	7.19 292	7.77 314	14.38 396	10.49 385	7.79 418	7.76 284	12.90 460	0.03 302	0.03 188	0.05 414	0.00 1	0.67 433	0.12 69

ADCS	13.76 485	6.46 479	30.74 505	3.62 444	2.93 407	14.28 460	11.22 488	20.02 483	34.42 498	23.20 482	25.42 472	19.51 467	19.62 481	24.54 500	33.88 514	0.27 430	0.23 292	0.37 469	0.19 359	1.47 464	2.84 471

TorneroNet-64	33.32 519	33.28 517	33.07 506	35.14 519	21.25 518	48.02 523	21.13 515	43.47 515	58.77 523	33.36 502	46.64 514	62.00 524	38.19 513	44.82 522	35.07 515	15.02 518	3.59 510	35.81 521	12.20 518	29.45 522	16.17 519

ADCPNet	10.18 465	3.40 451	33.24 507	2.38 362	1.74 351	17.75 473	7.65 469	13.20 411	13.03 421	14.09 456	21.72 453	19.36 466	11.40 454	15.43 466	23.00 489	0.28 431	1.15 448	0.39 470	1.48 485	0.68 435	2.21 457

DispFullNet	18.06 500	27.03 510	34.90 508	22.68 511	20.79 514	15.03 461	3.18 402	16.95 460	26.06 483	20.48 478	16.91 421	20.55 475	18.37 478	23.48 498	12.16 452	5.31 492	2.91 501	31.24 516	8.09 512	22.63 513	12.44 514

LVE	35.84 522	41.54 524	36.25 509	33.36 517	18.92 513	53.05 529	27.99 522	53.17 530	64.93 530	47.63 519	61.58 529	54.25 518	38.72 514	38.72 514	35.50 517	16.36 520	6.23 519	31.51 517	14.04 520	25.01 514	18.07 523

LSM	14.85 488	7.41 484	36.29 510	7.76 490	43.77 529	11.24 439	12.14 493	16.73 457	23.72 477	23.73 487	32.92 491	18.89 464	13.31 463	16.60 473	12.37 453	0.26 428	0.86 385	0.11 432	0.43 447	1.24 459	17.26 522

TorneroNet	36.02 523	35.25 518	36.33 511	38.44 521	22.19 520	50.72 527	24.42 521	48.39 520	54.53 520	38.03 507	53.44 522	62.83 527	44.79 521	47.68 525	42.11 524	15.69 519	3.97 512	37.25 522	15.05 521	30.83 524	18.40 524

Wz-Net-TNSev	12.01 480	11.86 499	38.26 512	2.81 397	1.82 358	18.12 475	11.31 490	16.67 455	21.73 473	15.06 460	17.17 425	19.72 469	20.69 486	20.68 490	21.41 484	0.04 329	0.06 220	0.00 1	0.16 341	0.74 441	1.93 439

xyz-stereo	7.36 428	0.68 155	38.77 513	0.30 46	0.07 14	31.97 503	0.19 105	5.13 99	2.13 31	10.90 419	24.34 465	6.05 299	8.02 423	12.01 436	6.06 367	0.01 159	0.02 161	0.35 466	0.00 1	0.09 158	0.16 101

ktn	49.32 529	58.11 530	40.16 514	59.92 531	43.22 528	49.79 526	42.99 528	48.56 521	60.67 525	51.59 522	54.51 523	55.34 519	52.65 526	47.92 526	37.91 519	57.88 532	24.79 528	63.00 532	43.57 529	52.51 529	41.31 529

KSHMR	56.07 531	64.25 533	40.47 515	74.89 533	49.63 531	49.42 525	45.46 530	57.71 533	63.52 527	61.65 530	61.67 530	71.88 533	47.67 524	51.47 529	44.57 526	54.67 531	62.25 533	66.31 533	54.18 533	53.03 531	46.75 531

WZ-Net	13.61 484	5.57 474	42.84 516	3.89 454	3.19 416	19.90 480	15.44 501	15.67 448	32.04 493	16.13 466	28.69 478	22.17 480	15.84 474	21.40 494	26.87 501	0.75 458	0.01 125	0.01 346	0.03 265	0.51 423	1.20 349

BEATNet-Init1	24.70 509	11.33 498	44.28 517	5.48 478	3.94 445	47.60 522	22.33 517	34.94 509	40.01 509	48.11 520	49.98 517	59.86 521	43.17 519	39.48 517	31.77 510	1.37 471	1.76 484	1.17 479	1.17 478	2.44 478	3.85 483

DPSimNet_ROB	54.45 530	65.73 534	47.00 518	54.49 528	46.37 530	55.34 530	56.47 532	56.18 531	59.04 524	64.57 533	51.76 520	64.01 528	54.49 528	47.54 524	67.21 534	63.21 533	27.86 531	58.04 530	51.28 532	46.61 527	51.87 533

PWCK	31.62 518	45.59 525	49.67 519	30.49 512	7.80 489	42.91 517	29.73 523	45.45 516	44.44 513	47.41 518	36.92 500	47.86 512	26.79 500	41.90 519	33.36 513	22.77 521	4.56 515	29.89 515	5.13 509	29.43 521	10.36 508

notaker	48.05 528	55.94 529	50.90 520	56.89 530	40.29 526	38.96 513	33.86 525	47.82 519	55.70 521	57.55 527	57.48 526	60.22 522	59.71 533	54.64 531	43.27 525	41.13 528	19.86 527	57.61 529	37.79 527	50.95 528	40.33 528

JetBlue	29.99 515	17.24 503	55.64 521	16.24 504	21.08 517	62.07 533	33.14 524	40.60 513	35.73 503	34.59 506	40.67 505	57.18 520	43.54 520	51.46 528	52.18 530	2.72 484	4.58 516	2.86 488	3.53 499	10.57 498	14.11 517

EDNetEfficient	14.14 487	6.71 480	56.12 522	2.99 409	3.58 431	5.38 340	8.49 473	9.35 297	33.24 494	40.73 511	30.21 484	18.04 458	22.92 494	12.13 438	26.26 500	0.16 403	0.24 295	0.07 423	1.15 477	2.58 480	2.39 463

HanzoNet	57.16 532	60.12 531	60.00 523	55.77 529	42.11 527	51.98 528	41.93 527	52.07 525	61.47 526	65.98 534	65.90 532	72.11 534	70.14 534	71.11 534	61.13 532	64.31 534	34.72 532	62.27 531	50.86 531	52.83 530	46.33 530

AnyNet_C01	16.99 493	12.34 501	60.47 524	4.88 475	3.11 415	31.77 501	16.79 508	18.60 470	17.96 456	18.62 472	38.50 502	24.03 481	19.00 479	30.59 506	35.18 516	0.29 432	0.56 336	0.45 472	0.48 451	2.70 481	3.40 476

USTest	87.45 541	75.67 536	64.78 525	81.43 538	83.22 538	99.90 546	99.97 544	99.47 544	99.59 542	98.27 541	99.02 543	90.91 537	98.36 542	83.71 536	98.28 543	79.81 538	95.66 540	69.62 534	73.61 537	75.15 537	82.65 540

UNDER WATER-64	46.01 527	48.25 526	68.05 526	44.59 524	28.11 524	57.02 532	43.78 529	40.20 512	48.80 516	52.08 524	42.95 509	67.22 531	57.71 531	48.98 527	49.57 527	40.01 527	17.98 526	52.15 528	39.41 528	38.99 525	34.41 527

UNDER WATER	45.99 526	49.80 527	68.56 527	49.99 526	32.13 525	55.35 531	39.50 526	41.12 514	52.90 519	50.69 521	45.18 511	67.79 532	58.75 532	51.93 530	50.97 528	30.59 525	14.03 525	51.66 527	37.15 526	40.27 526	31.35 526

LRCNet_RVC	66.47 534	66.44 535	69.02 528	71.60 532	54.27 532	32.21 504	2.93 392	63.19 535	21.83 474	82.02 536	90.16 537	83.59 535	72.13 535	69.45 533	53.25 531	95.47 541	64.21 534	95.15 541	95.27 541	72.59 533	74.60 535

MADNet++	82.81 536	81.73 537	74.64 529	87.71 539	82.67 537	93.35 536	70.27 534	86.39 539	82.88 536	93.51 540	86.62 536	86.40 536	81.37 536	88.21 537	88.63 536	86.59 539	84.23 539	72.14 536	68.69 535	78.88 539	81.36 539

TCMNet-wrong-test	67.37 535	85.99 538	81.87 530	95.65 540	94.75 540	89.54 535	85.95 536	52.26 526	35.23 502	51.69 523	62.14 531	60.40 523	40.29 516	77.33 535	64.52 533	48.91 530	9.04 524	69.84 535	68.02 534	91.10 541	82.88 541

JetRed	61.44 533	61.87 532	83.02 531	46.49 525	56.73 533	83.63 534	65.09 533	59.75 534	64.22 528	69.50 535	69.26 535	66.24 529	47.62 523	61.80 532	74.60 535	45.99 529	66.40 535	46.67 526	45.27 530	63.49 532	51.22 532

RTS	19.64 505	10.42 496	87.01 532	5.88 480	6.82 483	41.73 515	16.69 506	16.80 458	41.90 511	23.44 483	32.96 492	13.79 423	21.49 488	38.85 515	30.84 508	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 404

RTSA	19.64 505	10.42 496	87.01 532	5.88 480	6.82 483	41.73 515	16.69 506	16.80 458	41.90 511	23.44 483	32.96 492	13.79 423	21.49 488	38.85 515	30.84 508	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 404

coex-ft	20.15 507	20.03 505	87.93 534	1.81 267	1.77 352	18.77 477	13.73 496	13.28 413	41.87 510	60.24 528	39.04 503	28.27 491	30.39 505	12.57 445	28.66 507	0.20 415	0.23 292	0.04 407	0.30 418	1.52 465	2.34 462

DLNR_Zeroshot_test	24.96 510	51.28 528	90.69 535	97.84 543	97.22 542	1.40 35	0.12 64	23.19 498	3.55 96	1.21 93	2.95 110	0.72 94	0.31 44	7.09 233	2.61 266	38.70 526	1.32 463	0.00 1	0.29 416	77.04 538	1.68 399

MADNet+	27.96 512	35.32 519	91.41 536	21.04 509	8.86 494	49.25 524	47.41 531	36.98 511	37.84 506	21.00 480	30.83 486	25.41 485	34.95 511	46.51 523	51.54 529	3.04 487	3.33 506	1.48 482	1.05 475	5.85 490	6.05 492

HaxPig	98.85 544	99.94 545	95.36 537	99.99 547	99.98 545	94.12 537	94.52 537	99.12 543	99.96 544	99.96 547	99.99 545	99.98 548	99.89 544	98.16 542	96.14 541	99.98 546	99.99 546	100.00 545	99.99 546	99.99 547	99.95 547

PML	97.69 542	100.00 548	96.50 538	97.85 544	97.35 543	99.77 545	99.36 543	96.92 540	96.34 540	100.00 548	96.52 541	97.41 542	99.61 543	100.00 549	95.46 540	99.99 547	97.44 541	100.00 545	96.08 542	99.13 543	88.02 542

xxxxx1	85.58 538	90.37 539	96.61 539	76.69 534	80.77 534	97.50 540	96.92 540	85.57 536	88.66 537	88.63 537	91.64 538	94.27 538	93.09 537	90.03 538	91.91 537	70.77 535	70.62 536	73.61 537	81.26 538	72.90 534	79.86 536

tt_ll	85.58 538	90.37 539	96.61 539	76.69 534	80.77 534	97.50 540	96.92 540	85.57 536	88.66 537	88.63 537	91.64 538	94.27 538	93.09 537	90.03 538	91.91 537	70.77 535	70.62 536	73.61 537	81.26 538	72.90 534	79.86 536

ff	85.58 538	90.37 539	96.61 539	76.69 534	80.77 534	97.50 540	96.92 540	85.57 536	88.66 537	88.63 537	91.64 538	94.27 538	93.09 537	90.03 538	91.91 537	70.77 535	70.62 536	73.61 537	81.26 538	72.90 534	79.86 536

AVERAGE_ROB	99.63 547	99.96 546	98.88 542	100.00 550	100.00 547	98.16 543	95.64 538	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	99.99 546	100.00 549	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	100.00 551

MEDIAN_ROB	98.44 543	99.70 543	99.34 543	97.13 541	97.06 541	96.94 538	95.91 539	97.71 542	97.33 541	98.78 544	98.91 542	99.19 543	98.13 541	96.94 541	96.99 542	99.97 545	99.18 542	100.00 545	99.99 546	99.70 544	99.83 544

EDNetEfficientorigin	18.25 501	14.44 502	99.41 544	1.72 256	1.00 266	12.07 446	6.97 462	13.67 421	35.06 500	38.59 510	37.10 501	27.03 488	27.46 504	15.38 465	26.92 502	0.05 344	0.08 237	0.15 444	0.62 460	3.33 483	3.92 485

Anonymous_1	99.01 545	99.91 544	99.85 545	97.31 542	99.09 544	100.00 547	100.00 546	99.59 546	99.96 544	99.29 546	99.86 544	99.55 545	99.99 546	99.30 543	99.76 544	95.67 542	99.58 543	97.24 542	98.56 543	97.36 542	98.34 543

tt	83.10 537	0.43 40	99.97 546	79.27 537	93.14 539	100.00 547	100.00 546	100.00 549	99.89 543	60.55 529	48.44 516	99.98 548	99.96 545	99.98 548	100.00 549	91.80 540	99.82 544	73.67 540	73.25 536	86.43 540	55.39 534

test_example2	99.38 546	99.98 547	99.99 547	100.00 550	99.98 545	99.73 544	99.99 545	96.99 541	100.00 546	100.00 548	100.00 546	96.49 541	96.74 540	99.97 545	99.96 545	100.00 549	99.97 545	98.68 543	99.11 544	100.00 548	100.00 551

DPSMNet_ROB	99.90 548	100.00 548	99.99 547	99.99 547	100.00 547	100.00 547	100.00 546	99.98 547	100.00 546	98.37 542	100.00 546	99.81 546	100.00 547	99.97 545	99.99 546	100.00 549	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	99.99 548

DGTPSM_ROB	99.90 548	100.00 548	99.99 547	99.99 547	100.00 547	100.00 547	100.00 546	99.98 547	100.00 546	98.37 542	100.00 546	99.81 546	100.00 547	99.97 545	99.99 546	99.99 547	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	99.99 548

Selective-RAFT-Error	100.00 552	100.00 548	100.00 550	100.00 550	100.00 547	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	100.00 551

CasAABBNet	100.00 552	100.00 548	100.00 550	100.00 550	100.00 547	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	100.00 551

LSM0	100.00 552	100.00 548	100.00 550	100.00 550	100.00 547	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 548	99.99 548

DPSM_ROB	99.94 550	100.00 548	100.00 550	99.74 545	100.00 547	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	99.08 543	100.00 547	100.00 545	100.00 548	99.98 545	99.94 545

DPSM	99.94 550	100.00 548	100.00 550	99.74 545	100.00 547	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	99.08 543	100.00 547	100.00 545	100.00 548	99.98 545	99.94 545

ccccc		96.47 542		100.00 550	100.00 547	97.29 539		99.52 545		99.28 545		99.32 544		99.92 544		100.00 549	100.00 547	99.95 544	99.77 545	100.00 548

Low-res two-view benchmark