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

IGEV-Stereo++	0.20 24	0.05 19	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 118	0.00 1	1.84 103	0.34 60	0.08 60	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.19 43	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

FoundationStereo	0.08 1	0.12 124	0.24 2	0.02 95	0.01 145	0.12 1	0.04 227	0.24 1	0.59 79	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.11 15	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.19 21	0.07 51	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 27	0.00 1	2.16 121	0.64 129	0.03 31	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.09 5	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.01 89

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 96	0.25 4	0.03 146	0.00 1	1.03 78	0.00 1	0.24 1	0.59 79	0.01 5	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.06 3	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 13	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 42	0.01 82	1.22 62	0.79 211	0.07 52	0.01 1	0.03 15	0.02 32	0.17 34	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 13	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 42	0.01 82	1.22 62	0.79 211	0.07 52	0.01 1	0.03 15	0.02 32	0.17 34	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.13 4	0.14 145	0.30 7	0.01 26	0.00 1	0.40 25	0.00 1	0.54 23	0.73 188	0.06 51	0.01 1	0.03 15	0.00 1	0.04 1	0.21 172	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 7	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 82	0.56 24	1.11 277	0.05 43	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.25 78	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

dual_stereo	0.29 58	0.05 19	0.31 9	0.03 146	0.00 1	0.31 8	0.02 153	3.31 250	0.61 98	0.01 5	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.79 171	0.13 112	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.08 397	0.00 1	0.01 89

DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 9	0.38 10	0.05 199	0.00 1	1.04 87	0.00 1	0.32 5	0.63 118	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.03 62	0.20 55	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RSM	0.18 19	0.05 19	0.39 11	0.03 146	0.02 233	0.38 24	0.00 1	1.33 69	0.59 79	0.09 68	0.01 1	0.03 15	0.04 89	0.19 43	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.06 261	0.04 283

RSM++	0.17 13	0.07 51	0.42 12	0.03 146	0.00 1	0.40 25	0.00 1	1.18 61	0.59 79	0.02 12	0.01 1	0.01 2	0.05 104	0.20 55	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.09 312	0.07 354

AIO-Stereo	0.21 26	0.07 51	0.44 13	0.03 146	0.03 256	0.41 27	0.01 82	1.65 89	0.65 136	0.09 68	0.01 1	0.02 4	0.04 89	0.22 67	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.05 241	0.08 367

S2M2	0.13 4	0.15 159	0.45 14	0.02 95	0.01 145	0.32 10	0.00 1	0.52 16	0.60 88	0.00 1	0.14 136	0.03 15	0.01 10	0.20 55	0.16 140	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 2	0.07 51	0.45 14	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.01 82	0.38 9	0.15 11	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.05 104	0.20 55	0.04 9	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.14 411

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 21	0.03 2	0.46 16	0.03 146	0.00 1	0.36 22	0.02 153	1.68 94	0.67 155	0.01 5	0.01 1	0.05 54	0.00 1	0.12 19	0.22 175	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.15 418	0.01 40	0.00 1

castereo	0.32 67	0.28 262	0.46 16	0.01 26	0.05 286	0.81 48	0.04 227	3.37 256	0.61 98	0.08 60	0.01 1	0.08 87	0.14 206	0.10 12	0.11 103	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.22 454	0.02 126	0.01 89

fffft	0.22 32	0.03 2	0.46 16	0.01 26	0.00 1	0.93 65	0.01 82	1.42 72	0.61 98	0.02 12	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.21 64	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.07 354
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.43 109	0.17 182	0.46 16	0.14 308	1.06 471	0.63 40	0.02 153	0.30 4	0.24 48	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.03 62	1.86 220	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.15 418	1.83 486	1.61 488

Selective-IGEV	0.22 32	0.06 37	0.46 16	0.05 199	0.04 276	0.34 15	0.04 227	2.16 121	0.59 79	0.09 68	0.01 1	0.02 4	0.05 104	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.03 181	0.09 373

castereo++	0.25 48	0.15 159	0.48 21	0.09 267	0.00 1	1.08 107	0.03 201	1.53 85	0.67 155	0.00 1	0.01 1	0.59 190	0.00 1	0.09 5	0.06 48	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.28 474	0.02 126	0.00 1

AIO_rvc	0.21 26	0.32 281	0.50 22	0.09 267	0.03 256	0.43 32	0.06 271	1.25 65	0.63 118	0.03 31	0.01 1	0.09 92	0.04 89	0.28 96	0.16 140	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.03 362	0.10 326	0.10 381

WCG-NET（raft）	0.29 58	0.24 239	0.51 23	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.05 248	0.56 24	1.12 282	0.21 115	0.12 134	1.54 286	0.14 206	0.14 26	0.07 56	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.03 253

LoS_RVC	0.19 21	0.48 356	0.51 23	0.12 288	0.10 335	1.01 76	0.01 82	0.81 45	0.19 27	0.07 52	0.02 69	0.06 67	0.05 104	0.31 105	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 283

CASnet	0.16 10	0.14 145	0.52 25	0.01 26	0.00 1	0.86 52	0.00 1	0.51 15	0.75 196	0.10 83	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.22 67	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-RUCA	0.28 54	0.05 19	0.53 26	0.12 288	0.11 342	1.25 196	0.32 389	0.80 44	0.20 32	0.10 83	0.14 136	0.16 127	0.25 245	0.29 99	0.25 194	0.05 441	0.19 472	0.20 471	0.23 458	0.18 386	0.19 433

SMoEStereo_RVC	0.18 19	0.06 37	0.53 26	0.02 95	0.00 1	1.03 78	0.04 227	0.38 9	0.64 129	0.07 52	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.26 86	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.10 381

WCG-NET	0.22 32	0.17 182	0.54 28	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.05 248	0.61 28	1.09 274	0.17 109	0.33 196	0.03 15	0.13 202	0.20 55	0.07 56	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.02 193

AIO_test	0.17 13	0.11 116	0.55 29	0.08 256	0.06 298	0.42 31	0.06 271	0.35 7	0.38 65	0.03 31	0.01 1	0.86 234	0.03 62	0.21 64	0.10 94	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.08 397	0.03 181	0.02 193

999	0.48 133	0.07 51	0.55 29	0.01 26	0.00 1	1.27 203	0.09 298	0.33 6	0.61 98	0.01 5	0.17 154	0.03 15	0.02 32	5.79 384	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

IGEV++	0.36 83	0.19 199	0.57 31	0.09 267	0.00 1	0.35 17	0.03 201	4.62 388	0.24 48	0.12 93	0.02 69	0.03 15	0.17 215	0.24 73	0.23 181	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.04 373	0.09 312	0.08 367

Occ-G	0.24 44	0.10 96	0.59 32	0.01 26	0.01 145	0.80 45	0.04 227	0.62 29	0.15 11	0.01 5	0.51 236	1.34 277	0.04 89	0.09 5	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.15 368	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 64	0.61 33	0.01 26	0.00 1	0.94 67	0.03 201	0.29 3	0.21 37	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.04 89	0.26 86	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 39	0.13 134	0.62 34	0.01 26	0.00 1	1.05 94	0.00 1	0.63 30	0.80 215	0.76 197	0.18 158	0.09 92	0.06 126	0.05 2	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

anonymousdsp	0.21 26	0.21 218	0.63 35	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.74 40	0.77 205	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.25 78	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.08 290	0.03 253

IGEV-Stereo	0.21 26	0.21 218	0.63 35	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.73 38	0.77 205	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.24 73	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.08 290	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.34 72	0.07 51	0.63 35	0.02 95	0.01 145	1.09 109	0.03 201	1.54 86	0.68 162	0.17 109	0.04 104	0.02 4	0.24 241	0.25 78	0.04 9	0.00 1	0.01 280	1.93 492	0.00 1	0.01 40	0.00 1

MyStereo07	0.27 52	0.27 251	0.64 38	0.02 95	0.01 145	1.64 335	0.01 82	1.41 71	0.73 188	0.10 83	0.01 1	0.03 15	0.10 173	0.24 73	0.04 9	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

CREStereo	0.22 32	0.17 182	0.64 38	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.01 82	1.15 59	0.56 76	0.10 83	0.07 115	0.04 28	0.00 1	0.32 111	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
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
Selective-RAFT	0.37 87	0.06 37	0.65 40	0.03 146	0.01 145	1.17 145	0.02 153	2.63 158	0.66 145	0.01 5	0.01 1	0.22 135	0.18 219	1.31 197	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.04 217	0.00 1

AEACV	0.22 32	0.05 19	0.66 41	0.02 95	0.03 256	0.87 54	0.00 1	1.07 55	0.15 11	0.18 112	0.01 1	0.02 4	0.72 335	0.15 27	0.09 82	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.27 470	0.08 290	0.07 354

trnet	0.22 32	0.14 145	0.67 42	0.00 1	0.00 1	1.24 187	0.01 82	1.16 60	0.56 76	0.09 68	0.08 119	0.05 54	0.00 1	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

CAS	0.85 242	0.09 77	0.67 42	6.43 497	0.05 286	1.12 122	0.00 1	0.88 49	0.69 175	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.06 126	0.26 86	0.12 108	6.37 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 438

SCV	0.42 102	0.28 262	0.68 44	0.26 359	0.16 369	0.26 7	0.05 248	4.98 415	0.63 118	0.10 83	0.01 1	0.02 4	0.05 104	0.26 86	0.13 112	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.18 438	0.25 421	0.18 428

tg	0.34 72	0.26 247	0.68 44	0.01 26	0.00 1	1.25 196	0.01 82	1.75 99	0.65 136	0.11 91	0.40 213	0.74 219	0.11 183	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.21 440

CAS++	0.32 67	0.22 228	0.69 46	0.04 178	0.00 1	0.35 17	0.01 82	4.32 366	0.48 71	0.02 12	0.01 1	0.07 81	0.00 1	0.19 43	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt45	0.47 126	0.06 37	0.70 47	0.02 95	0.00 1	1.30 213	0.05 248	0.85 48	0.60 88	0.05 43	0.01 1	0.09 92	0.03 62	5.40 364	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

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ours_stereo	0.16 10	0.06 37	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.80 45	0.04 227	0.44 13	0.54 74	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.03 62	0.19 43	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.06 336

EGLCR-Stereo	0.28 54	0.09 77	0.73 49	0.18 329	0.05 286	1.17 145	0.04 227	2.37 130	0.17 22	0.35 139	0.01 1	0.01 2	0.02 32	0.38 127	0.04 9	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

x	0.41 99	0.04 9	0.74 51	0.54 421	0.00 1	0.98 73	0.00 1	3.07 205	0.67 155	0.48 164	0.01 1	0.48 176	0.07 142	0.93 177	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

RCA-Stereo	0.37 87	0.14 145	0.76 52	0.01 26	0.00 1	1.17 145	0.00 1	3.14 217	0.61 98	0.71 189	0.47 232	0.05 54	0.13 202	0.19 43	0.03 6	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.01 89

iRaftStereo_RVC	0.36 83	0.27 251	0.76 52	0.01 26	0.00 1	1.20 164	0.01 82	2.15 120	0.62 110	0.15 105	0.22 175	0.69 208	0.12 195	0.28 96	0.18 157	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.22 443

GIP-stereo	0.31 64	0.03 2	0.78 54	0.00 1	0.00 1	1.06 97	0.03 201	2.98 191	0.66 145	0.05 43	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.18 37	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

ProNet	0.20 24	0.25 243	0.78 54	0.01 26	0.01 145	0.95 70	0.00 1	0.70 34	0.68 162	0.02 12	0.01 1	0.05 54	0.03 62	0.31 105	0.03 6	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.04 283

qqq	0.50 137	0.04 9	0.78 54	0.02 95	0.00 1	1.05 94	0.00 1	3.15 219	0.68 162	0.46 162	0.01 1	0.73 217	0.12 195	2.95 247	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

rvit_stereo_0081_aga	0.17 13	0.11 116	0.81 57	0.00 1	0.00 1	0.80 45	0.01 82	0.79 42	0.59 79	0.02 12	0.01 1	0.05 54	0.03 62	0.19 43	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 93	0.07 51	0.81 57	0.07 241	0.02 233	1.34 226	0.05 248	3.15 219	0.31 55	0.94 225	0.52 237	0.26 143	0.01 10	0.19 43	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

testlalala	0.46 120	0.13 134	0.82 59	0.17 323	0.10 335	1.13 129	0.03 201	2.63 158	1.13 284	2.04 362	0.10 128	0.29 149	0.04 89	0.15 27	0.27 207	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.26 467	0.00 1	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 44	0.29 272	0.82 59	0.01 26	0.00 1	1.24 187	0.00 1	1.70 97	0.23 43	0.02 12	0.01 1	0.09 92	0.10 173	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

AFF-stereo	0.65 178	0.46 346	0.82 59	0.37 392	0.00 1	1.19 155	0.00 1	3.04 202	1.42 337	0.72 191	1.95 366	1.16 267	0.26 248	0.97 181	0.31 229	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.02 193

CREStereo++_RVC	0.29 58	0.19 199	0.83 62	0.05 199	0.00 1	1.19 155	0.00 1	0.66 32	0.99 252	0.25 118	1.26 331	0.05 54	0.07 142	0.20 55	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CES	0.43 109	0.14 145	0.85 63	0.05 199	1.52 479	1.22 171	0.05 248	1.01 53	0.59 79	0.03 31	0.02 69	0.14 119	0.10 173	0.40 129	0.10 94	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	2.45 493

PMTNet	0.21 26	0.19 199	0.85 63	0.02 95	0.02 233	1.14 131	0.30 384	0.88 49	0.11 1	0.03 31	0.02 69	0.07 81	0.02 32	0.37 124	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

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TANstereo	0.30 61	0.28 262	0.86 65	0.03 146	0.01 145	1.14 131	0.00 1	0.53 17	0.44 69	1.06 256	1.24 328	0.06 67	0.05 104	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 32	0.29 272	0.87 67	0.05 199	0.18 377	0.41 27	0.01 82	1.24 64	0.56 76	0.02 12	0.03 93	0.13 113	0.05 104	0.32 111	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

GrayStereo	1.46 368	0.03 2	0.87 67	0.63 435	0.20 388	1.24 187	4.61 487	2.85 180	0.62 110	4.98 456	4.00 431	0.45 171	4.67 464	3.37 258	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 490	0.01 40	0.01 89

fffy	0.14 8	0.06 37	0.88 69	0.02 95	0.00 1	0.33 12	0.01 82	0.79 42	0.13 4	0.02 12	0.01 1	0.06 67	0.01 10	0.16 30	0.03 6	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.06 336

AAGNet	1.54 378	0.07 51	0.88 69	1.04 466	0.27 415	1.47 281	0.66 420	1.57 87	0.61 98	1.68 330	0.82 289	1.62 296	2.29 417	6.18 395	11.63 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

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PSM-AAD	1.15 328	0.04 9	0.88 69	0.10 278	0.27 415	1.32 218	3.25 471	2.41 140	0.64 129	2.93 411	1.92 364	0.15 122	5.39 475	3.42 261	0.19 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 305

MGS-Stereo	0.31 64	0.10 96	0.89 73	0.02 95	0.00 1	0.50 36	0.00 1	0.39 12	0.61 98	0.02 12	2.91 405	0.04 28	0.03 62	0.21 64	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 462	0.00 1

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testlalala_base	1.19 333	0.11 116	0.90 74	0.07 241	0.05 286	1.19 155	0.01 82	4.28 359	0.15 11	0.04 40	0.01 1	0.24 136	0.04 89	0.12 19	0.29 218	7.21 498	1.13 494	0.00 1	0.25 464	7.61 496	0.00 1

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
test_for_model	4.23 470	22.88 520	0.91 78	12.40 511	10.47 511	1.08 107	0.06 271	4.08 337	1.36 325	1.91 349	0.09 123	0.15 122	0.03 62	0.10 12	0.22 175	7.44 500	1.43 497	0.00 1	0.01 331	18.08 519	1.99 491

MM-Stereo_test3	0.43 109	0.33 288	0.92 79	0.75 445	0.04 276	0.96 71	0.05 248	3.11 213	0.79 211	0.12 93	0.53 238	0.26 143	0.06 126	0.26 86	0.13 112	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.28 438	0.01 89

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MoCha-V2	0.33 69	0.11 116	0.92 79	0.09 267	0.06 298	0.34 15	0.00 1	2.56 155	0.64 129	0.32 125	0.43 221	0.17 129	0.09 165	0.26 86	0.10 94	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.22 454	0.05 241	0.01 89

CSP-Net	1.01 286	0.52 369	0.92 79	0.01 26	0.00 1	2.83 406	0.05 248	4.99 416	0.69 175	0.91 221	0.85 292	1.82 314	0.23 239	6.04 390	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.01 89

Prome-Stereo	1.23 341	0.06 37	0.93 83	0.12 288	0.24 404	1.26 200	0.67 421	2.53 153	0.69 175	2.08 364	8.70 466	0.76 221	2.91 435	2.12 224	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 487

KYRaft	1.19 333	0.05 19	0.94 84	0.06 216	0.24 404	1.25 196	0.78 427	2.48 148	0.61 98	3.23 424	7.13 458	1.00 253	2.77 431	1.43 203	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.71 489

test-1	0.52 143	0.25 243	0.94 84	0.03 146	0.22 395	1.20 164	0.08 286	4.03 335	0.25 51	0.70 187	0.66 263	0.71 215	0.03 62	0.30 104	0.43 273	0.00 1	0.18 470	0.00 1	0.07 392	0.01 40	0.25 448

R-Stereo Train	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

RAFT-Stereo	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LoS	0.28 54	0.16 171	0.95 88	0.07 241	0.01 145	1.32 218	0.07 279	1.30 67	0.60 88	0.04 40	0.03 93	0.28 147	0.11 183	0.48 145	0.11 103	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SCV_C0	0.34 72	0.20 210	0.96 89	0.02 95	0.00 1	0.41 27	0.02 153	3.62 294	0.65 136	0.12 93	0.01 1	0.07 81	0.09 165	0.18 37	0.13 112	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.19 441	0.12 344	0.04 283

BUS	0.97 275	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	5.85 463	0.03 201	5.40 438	0.93 241	2.26 380	0.66 263	2.39 354	0.06 126	0.61 159	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 234	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	3.32 417	0.21 345	5.40 438	0.93 241	2.26 380	0.66 263	1.81 312	0.10 173	0.61 159	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

psmg	0.83 234	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	3.28 415	0.27 366	4.83 408	0.93 241	1.92 350	1.46 339	1.81 312	0.10 173	0.61 159	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.01 40	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 336	0.54 376	0.96 89	2.39 485	0.29 427	1.58 311	0.33 392	2.01 114	0.68 162	2.68 406	1.16 319	3.10 389	0.18 219	7.40 462	0.56 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 162	0.36 297	0.96 89	0.03 146	0.02 233	1.21 168	0.02 153	2.80 175	1.55 361	1.08 257	2.63 398	0.43 169	0.16 212	0.37 124	0.25 194	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.01 89

LCNet	0.87 253	0.18 190	0.97 95	0.14 308	0.26 410	1.19 155	0.22 351	2.36 129	0.71 187	1.82 342	0.21 171	0.11 104	2.56 425	5.56 373	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 368	0.81 475

XX-TBD	0.28 54	0.39 313	0.97 95	0.05 199	0.00 1	1.09 109	0.00 1	0.71 36	0.54 74	0.44 156	1.04 308	0.06 67	0.06 126	0.19 43	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	1.74 405	0.03 2	0.99 97	0.03 146	7.39 504	10.20 488	0.00 1	0.71 36	0.20 32	0.02 12	0.02 69	0.12 108	0.02 32	0.11 15	0.04 9	0.00 1	0.00 1	9.67 500	5.13 516	0.01 40	0.00 1

test-3	0.63 173	0.06 37	1.00 98	0.07 241	0.13 351	0.99 74	0.01 82	2.46 145	0.20 32	1.96 354	0.01 1	1.10 265	0.05 104	3.75 277	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 467	0.15 368	0.13 404

test_1	0.61 165	0.06 37	1.00 98	0.07 241	0.12 345	0.99 74	0.01 82	2.46 145	0.20 32	1.71 331	0.01 1	1.10 265	0.04 89	3.71 275	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 464	0.15 368	0.13 404

ROB_FTStereo_v2	0.43 109	0.09 77	1.00 98	0.06 216	0.08 318	1.57 307	0.33 392	1.44 77	0.67 155	0.97 230	0.19 166	0.77 225	0.02 32	1.23 193	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

riskmin	0.47 126	0.03 2	1.01 101	0.08 256	0.01 145	1.12 122	0.01 82	3.00 193	0.21 37	0.46 162	0.02 69	2.08 328	1.06 351	0.26 86	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

Patchmatch Stereo++	0.50 137	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.07 308	1.60 322	0.27 366	1.45 80	0.68 162	0.98 239	0.18 158	0.77 225	0.03 62	2.58 232	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 120	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.09 326	1.61 326	0.30 384	1.43 73	0.69 175	0.97 230	0.18 158	0.77 225	0.02 32	1.67 214	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

iRAFT	0.50 137	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.07 308	1.60 322	0.27 366	1.45 80	0.68 162	0.98 239	0.18 158	0.77 225	0.03 62	2.58 232	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

RAFT	0.60 162	0.50 364	1.01 101	0.50 414	0.04 276	0.94 67	0.08 286	3.01 195	0.65 136	0.22 116	0.09 123	3.41 403	0.27 251	0.53 149	0.37 258	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.01 331	0.40 459	0.03 253

ff7	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

IGEVStereo-DCA	0.46 120	0.09 77	1.02 106	0.02 95	0.00 1	0.82 49	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.03 93	0.03 15	0.06 126	5.04 346	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.05 241	0.01 89

ffff	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

11t	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

ccc-4	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

GMOStereo	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

error version	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

test-v	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

Pruner-Stereo	0.53 149	0.10 96	1.02 106	0.89 460	0.10 335	1.57 307	0.36 398	2.06 116	0.63 118	2.23 374	0.46 229	0.25 140	0.01 10	0.45 140	0.37 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test-2	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

xxxx	1.78 409	0.07 51	1.02 106	0.00 1	0.01 145	1.44 268	0.00 1	5.81 459	1.53 359	1.37 300	1.91 363	1.08 261	0.05 104	4.37 310	16.98 501	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

AE-Stereo	0.47 126	0.11 116	1.03 117	0.04 178	0.09 326	1.11 118	0.03 201	4.16 344	0.34 60	0.35 139	0.82 289	0.15 122	0.16 212	0.45 140	0.05 24	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.26 467	0.09 312	0.05 305

RALCasStereoNet	0.44 113	0.44 338	1.03 117	0.03 146	0.00 1	1.10 113	0.03 201	2.46 145	0.90 234	0.07 52	0.32 189	0.12 108	0.20 231	1.28 196	0.25 194	0.00 1	0.31 480	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.12 397

222	2.69 440	0.09 77	1.03 117	0.00 1	0.00 1	1.54 304	0.00 1	5.61 448	1.55 361	1.51 313	2.10 377	0.53 184	0.07 142	4.54 324	35.09 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test_xeample	1.79 410	0.08 64	1.03 117	0.02 95	0.00 1	1.44 268	0.00 1	5.48 443	1.84 388	1.65 328	2.17 385	0.37 159	0.06 126	4.00 293	17.67 503	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test_3	0.58 159	0.06 37	1.04 121	0.07 241	0.12 345	1.01 76	0.01 82	2.45 143	0.20 32	0.95 226	0.01 1	1.05 257	0.05 104	3.74 276	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 464	0.15 368	0.13 404

IIG-Stereo	1.30 347	0.48 356	1.04 121	2.41 486	0.05 286	1.61 326	0.14 321	2.59 157	0.68 162	2.97 416	2.28 388	3.08 387	0.57 305	7.41 463	0.65 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

ROB_FTStereo	0.47 126	0.09 77	1.04 121	0.06 216	0.08 318	1.59 318	0.33 392	1.43 73	0.68 162	0.97 230	0.19 166	0.76 221	0.03 62	1.86 220	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

iGMRVC	0.51 140	0.09 77	1.04 121	0.06 216	0.08 318	1.61 326	0.27 366	1.44 77	0.69 175	0.97 230	0.19 166	0.76 221	0.03 62	2.69 240	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.04 283

CRE-IMP	0.40 97	0.06 37	1.04 121	0.07 241	0.05 286	1.45 274	0.46 407	1.48 83	0.63 118	0.90 218	0.30 187	0.88 236	0.01 10	0.26 86	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.17 422

raftrobust	0.46 120	0.42 327	1.05 126	0.01 26	0.21 393	1.17 145	0.05 248	2.07 118	0.19 27	2.98 417	0.02 69	0.12 108	0.15 209	0.25 78	0.31 229	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.06 336

RAFT-IKP	0.45 117	0.09 77	1.06 127	0.06 216	0.06 298	1.44 268	0.31 388	1.44 77	0.69 175	0.97 230	0.18 158	0.76 221	0.02 32	1.65 213	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.04 283

Any-RAFT	0.64 176	0.08 64	1.07 128	0.03 146	0.00 1	2.77 404	0.08 286	3.57 289	1.23 299	0.96 228	0.26 179	1.61 294	0.31 257	0.72 168	0.06 48	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

HSM	1.36 357	0.40 318	1.07 128	0.01 26	0.30 429	1.73 349	0.03 201	5.89 460	1.22 298	1.83 343	1.36 335	4.78 438	1.30 374	6.61 420	0.57 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 183	1.49 474	1.08 130	0.01 26	0.01 145	0.37 23	0.05 248	2.93 187	0.63 118	0.08 60	0.01 1	0.00 1	0.02 32	0.17 34	0.04 9	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	6.28 492	0.01 89

LL-Strereo2	0.36 83	0.47 354	1.08 130	0.09 267	0.03 256	1.12 122	0.07 279	1.66 92	0.93 241	0.43 155	0.02 69	0.51 183	0.08 157	0.23 70	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.04 217	0.04 283

HUI-Stereo	0.45 117	0.09 77	1.08 130	0.06 216	0.08 318	1.61 326	0.32 389	1.43 73	0.70 185	0.97 230	0.18 158	0.77 225	0.02 32	1.44 207	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

Pointernet	0.34 72	0.10 96	1.09 133	0.01 26	0.08 318	1.18 152	0.05 248	2.99 192	0.62 110	0.03 31	0.01 1	0.15 122	0.05 104	0.24 73	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.01 40	0.00 1

ttt	1.35 356	0.05 19	1.09 133	0.46 404	0.01 145	1.61 326	0.00 1	5.61 448	1.97 400	1.75 334	2.10 377	1.40 280	0.11 183	4.81 336	6.07 461	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

DisPM	0.86 246	0.09 77	1.10 135	0.76 448	0.02 233	1.51 292	0.57 416	1.75 99	0.70 185	2.43 397	0.83 291	0.38 163	0.01 10	6.89 443	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

HCRNet	0.73 200	0.19 199	1.10 135	0.01 26	0.00 1	1.17 145	0.01 82	3.07 205	1.97 400	0.60 173	0.21 171	0.56 187	0.11 183	5.34 362	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

knoymous	0.35 79	0.05 19	1.11 137	0.05 199	0.01 145	1.15 138	0.01 82	2.06 116	0.14 7	0.40 151	0.02 69	1.67 303	0.00 1	0.31 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

raft+_RVC	0.42 102	0.48 356	1.11 137	0.51 418	0.17 373	1.16 141	0.04 227	2.25 124	0.59 79	0.12 93	0.42 217	0.08 87	0.15 209	0.60 158	0.28 214	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.19 433

TestStereo1	0.77 213	0.46 346	1.12 139	0.15 313	0.19 384	1.29 209	0.01 82	3.33 252	1.55 361	0.45 159	1.67 348	0.13 113	1.23 366	3.39 259	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 354

SA-5K	0.77 213	0.46 346	1.12 139	0.15 313	0.19 384	1.29 209	0.01 82	3.33 252	1.55 361	0.45 159	1.67 348	0.13 113	1.23 366	3.39 259	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 354

NF-Stereo	0.82 230	0.10 96	1.12 139	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.67 166	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

AdaStereo	0.65 178	0.09 77	1.12 139	0.02 95	0.00 1	1.45 274	0.23 355	4.38 368	1.44 342	1.17 268	0.37 207	1.56 288	0.18 219	0.56 153	0.37 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
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.
test_sample2	0.63 173	0.05 19	1.13 143	0.31 374	0.01 145	1.22 171	0.00 1	3.87 325	1.03 257	0.91 221	0.02 69	0.50 181	0.13 202	3.16 253	0.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

UniTT-Stereo	0.16 10	0.11 116	1.13 143	0.03 146	0.17 373	0.32 10	0.02 153	0.38 9	0.32 58	0.03 31	0.16 147	0.05 54	0.07 142	0.16 30	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 83	0.14 145	1.14 145	0.04 178	0.05 286	1.39 247	0.05 248	1.87 107	0.77 205	0.13 101	0.07 115	0.48 176	0.02 32	0.41 132	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 438	0.01 40	0.10 381

mmm	0.52 143	0.04 9	1.14 145	0.61 432	0.00 1	1.14 131	0.00 1	3.45 272	0.75 196	1.24 281	0.58 243	0.20 134	0.18 219	0.93 177	0.08 69	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

MIF-Stereo (partial)	0.27 52	0.18 190	1.14 145	0.01 26	0.00 1	0.43 32	0.02 153	1.97 113	0.39 66	0.11 91	0.08 119	0.07 81	0.06 126	0.44 135	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.02 193

UDGNet	0.35 79	0.50 364	1.14 145	0.02 95	0.00 1	1.12 122	0.02 153	0.70 34	1.57 367	0.31 123	0.05 108	0.06 67	0.02 32	1.45 208	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

OCTAStereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.53 300	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.25 140	0.01 10	6.38 407	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RE-Stereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

TVStereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rafts_anoy	0.39 93	0.44 338	1.15 149	0.06 216	0.03 256	1.12 122	0.04 227	2.75 169	0.33 59	0.10 83	0.16 147	0.11 104	0.19 225	0.74 169	0.31 229	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.01 331	0.02 126	0.05 305

GCAP-BAT	0.37 87	0.13 134	1.16 153	0.10 278	0.12 345	1.59 318	0.04 227	0.67 33	0.43 68	0.84 210	0.89 296	0.39 164	0.07 142	0.27 94	0.49 292	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.19 441	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.69 194	0.35 292	1.16 153	0.06 216	0.02 233	0.91 58	0.00 1	1.05 54	0.30 54	0.98 239	7.63 459	0.72 216	0.02 32	0.16 30	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.21 452	0.02 126	0.03 253

SST-Stereo	1.04 292	0.05 19	1.16 153	0.72 443	0.23 400	1.70 346	0.58 417	1.92 108	1.46 345	1.19 271	1.09 310	1.60 292	1.93 409	6.92 447	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

anonymity	0.74 202	0.15 159	1.17 156	0.16 320	0.27 415	0.71 41	0.01 82	4.70 395	1.78 385	1.15 264	1.23 326	0.31 150	1.65 396	0.54 151	0.53 301	0.02 424	0.02 341	0.00 1	0.27 470	0.02 126	0.06 336

Sa-1000	1.04 292	0.39 313	1.17 156	0.00 1	0.20 388	1.33 224	0.03 201	4.19 347	1.81 386	0.99 243	5.33 444	0.61 192	0.15 209	4.07 294	0.30 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.13 349	0.00 1

SA	0.83 234	0.41 321	1.17 156	0.00 1	0.20 388	1.28 205	0.01 82	3.98 330	1.86 392	0.41 153	0.96 302	0.27 145	1.33 375	4.07 294	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.14 356	0.01 89

HUF	0.25 48	0.32 281	1.18 159	0.06 216	0.11 342	0.31 8	0.08 286	0.73 38	0.62 110	0.10 83	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.16 30	0.14 123	0.00 1	0.58 489	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.37 462

RAStereo	0.17 13	0.21 218	1.18 159	0.04 178	0.01 145	0.18 4	0.00 1	0.81 45	0.34 60	0.07 52	0.04 104	0.05 54	0.05 104	0.19 43	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 117	0.43 333	1.18 159	0.51 418	0.04 276	1.26 200	0.02 153	2.38 131	0.65 136	0.07 52	0.02 69	0.70 211	0.20 231	1.01 184	0.13 112	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.10 381

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.49 361	1.18 159	0.02 95	0.00 1	0.33 12	0.00 1	3.08 207	0.61 98	0.02 12	0.01 1	0.04 28	0.08 157	0.45 140	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.02 193

StereoDRNet-Refined	0.83 234	0.12 124	1.18 159	0.02 95	0.01 145	1.31 217	0.00 1	3.33 252	1.07 270	1.92 350	1.24 328	2.48 356	0.18 219	1.86 220	1.67 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.05 305
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AACVNet	0.87 253	0.44 338	1.19 164	0.17 323	0.00 1	1.76 350	0.00 1	3.60 293	0.60 88	1.03 250	0.26 179	1.31 275	0.17 215	6.33 404	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.01 89

DRaft	1.34 354	0.12 124	1.19 164	0.06 216	0.01 145	1.64 335	0.43 404	1.86 106	0.14 7	3.76 436	5.27 443	0.41 167	4.38 461	5.49 368	1.68 383	0.01 402	0.06 407	0.00 1	0.07 392	0.07 276	0.11 389

EAI-Stereo	1.14 325	0.12 124	1.19 164	0.21 339	0.32 438	1.84 358	2.32 462	5.42 441	1.19 294	1.02 245	5.66 446	0.48 176	0.60 308	0.86 174	0.62 318	0.00 1	0.13 457	0.00 1	0.65 494	0.02 126	0.17 422

rvit_stereo_0080	0.30 61	0.23 235	1.20 167	0.00 1	0.00 1	0.90 56	0.01 82	2.79 172	0.60 88	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.01 10	0.12 19	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

whm_eth	0.30 61	0.23 235	1.20 167	0.00 1	0.00 1	0.90 56	0.01 82	2.79 172	0.60 88	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.01 10	0.12 19	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

UCFNet_RVC	0.66 183	0.35 292	1.20 167	0.02 95	0.30 429	1.53 300	0.01 82	3.42 267	0.67 155	1.12 261	0.73 282	1.26 273	0.20 231	1.84 219	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.98 277	0.57 386	1.21 170	0.06 216	0.17 373	1.36 232	0.02 153	3.46 275	2.18 417	0.33 127	0.01 1	1.54 286	1.42 378	6.77 432	0.15 132	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.18 438	0.11 337	0.09 373

RAFT+CT+SA	0.66 183	0.45 342	1.22 171	0.10 278	0.30 429	1.24 187	0.02 153	4.21 349	0.67 155	0.62 174	0.39 212	0.33 155	0.05 104	2.69 240	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 486	0.13 349	0.30 452

s12784h	0.56 156	0.14 145	1.22 171	0.02 95	0.00 1	1.14 131	0.03 201	3.43 269	1.47 347	1.02 245	1.41 338	0.05 54	0.02 32	1.08 186	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

test_sample7	0.72 199	0.18 190	1.23 173	0.55 423	0.01 145	1.21 168	0.00 1	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	2.58 232	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

EKT-Stereo	0.74 202	0.18 190	1.23 173	0.81 450	4.25 493	1.19 155	0.03 201	2.17 123	0.13 4	0.35 139	0.40 213	0.97 250	0.08 157	2.61 237	0.09 82	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.07 392	0.04 217	0.03 253

tt1	0.88 257	0.27 251	1.25 175	0.08 256	0.00 1	3.36 420	0.02 153	3.03 198	6.40 473	0.33 127	0.66 263	0.05 54	0.40 281	1.59 209	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

RAFT_R40	0.99 284	0.05 19	1.26 176	0.71 442	0.20 388	1.65 339	0.67 421	1.94 110	0.61 98	1.05 253	1.15 317	1.80 311	1.47 379	6.91 445	0.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

CFNet-RSSM	0.51 140	0.12 124	1.26 176	0.03 146	0.14 357	1.24 187	0.02 153	4.12 342	0.15 11	0.31 123	0.01 1	1.96 322	0.04 89	0.19 43	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.27 470	0.01 40	0.01 89

H2IRNET	0.47 126	0.22 228	1.27 178	0.15 313	0.01 145	1.18 152	0.01 82	1.65 89	0.48 71	0.02 12	1.80 359	0.46 172	0.04 89	1.62 212	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.01 331	0.16 373	0.02 193

test_4	0.51 140	0.10 96	1.27 178	0.01 26	0.06 298	0.97 72	0.03 201	1.12 57	0.16 17	0.27 120	3.42 419	0.65 201	0.09 165	1.59 209	0.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 397	0.14 356	0.00 1

ACVNet-DCA	0.61 165	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.15 219	0.68 162	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.01 89

xx1	0.95 272	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.18 228	7.23 482	0.33 127	0.69 274	0.73 217	0.12 195	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

1test111	0.69 194	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.15 219	0.68 162	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	2.95 247	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.01 89

cc1	0.94 270	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.18 228	7.23 482	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.09 312	0.04 283

GMStereo	0.25 48	0.60 392	1.28 180	0.01 26	0.00 1	0.48 35	0.00 1	0.74 40	1.24 304	0.16 106	0.03 93	0.07 81	0.09 165	0.22 67	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.42 102	0.12 124	1.28 180	0.03 146	0.13 351	1.03 78	0.02 153	2.33 128	0.15 11	0.35 139	0.01 1	2.27 345	0.03 62	0.20 55	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.22 454	0.01 40	0.01 89

acv_ft	0.79 222	0.21 218	1.28 180	0.01 26	1.08 472	1.68 342	0.01 82	3.75 305	1.05 265	1.31 287	0.66 263	1.94 319	0.46 292	0.31 105	1.68 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 331	0.22 228	1.28 180	0.08 256	0.00 1	1.51 292	0.23 355	3.39 261	1.52 358	3.43 431	2.00 370	3.40 402	0.31 257	4.29 304	1.82 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 134	0.10 96	1.30 188	0.06 216	0.12 345	1.14 131	0.07 279	3.57 289	0.92 237	0.18 112	0.99 305	0.19 131	0.31 257	0.25 78	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.08 456	0.02 353	0.24 414	0.12 397

NINENet	1.03 290	0.22 228	1.30 188	0.10 278	0.01 145	5.85 463	0.03 201	4.41 373	1.25 305	1.55 323	0.60 258	2.39 354	0.06 126	2.72 242	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.04 217	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 97	0.13 134	1.31 190	0.64 436	0.07 308	0.92 63	0.03 201	3.08 207	0.80 215	0.35 139	0.04 104	0.05 54	0.02 32	0.20 55	0.13 112	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.26 424	0.02 193

Anonymous_2	1.69 402	0.05 19	1.31 190	0.08 256	0.03 256	1.22 171	0.01 82	3.25 239	0.19 27	0.76 197	0.13 135	2.68 363	1.99 411	0.39 128	0.13 112	0.05 441	0.25 475	3.27 495	14.54 520	3.40 487	0.01 89

PFNet+	0.54 152	0.10 96	1.31 190	0.16 320	0.05 286	1.44 268	0.56 414	1.60 88	0.98 248	1.35 294	0.46 229	0.37 159	0.01 10	2.18 227	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

SGM-Forest	1.84 411	0.08 64	1.31 190	0.15 313	0.22 395	3.52 426	2.46 467	3.85 321	2.16 415	5.29 458	3.90 427	3.71 414	1.56 388	6.28 401	1.90 396	0.01 402	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.30 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.34 72	0.07 51	1.33 194	0.03 146	0.01 145	1.06 97	0.00 1	2.93 187	0.66 145	0.01 5	0.09 123	0.14 119	0.07 142	0.10 12	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

ACVNet	0.57 158	0.21 218	1.34 195	0.09 267	0.00 1	1.36 232	0.22 351	2.40 133	1.05 265	0.63 178	0.66 263	1.94 319	0.26 248	0.31 105	0.79 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.00 1

CFNet-ft	0.77 213	0.46 346	1.34 195	0.01 26	0.27 415	1.32 218	0.02 153	2.40 133	0.68 162	0.63 178	0.18 158	3.23 400	0.21 236	3.97 291	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.02 193

CFNet_RVC	0.77 213	0.46 346	1.34 195	0.01 26	0.27 415	1.32 218	0.02 153	2.40 133	0.68 162	0.63 178	0.18 158	3.23 400	0.21 236	3.97 291	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.02 193

PSMNet-RSSM	0.90 265	0.44 338	1.35 198	0.13 295	0.00 1	1.37 237	0.03 201	4.79 406	0.85 230	1.11 260	0.49 234	2.15 335	0.35 269	4.09 298	0.73 329	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.01 89

NOSS_ROB	1.29 345	0.22 228	1.35 198	0.64 436	0.16 369	2.56 392	0.00 1	4.14 343	2.37 426	2.29 385	1.76 356	2.84 371	0.02 32	6.80 435	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.11 389

rvit_0105_6	0.34 72	0.10 96	1.37 200	0.01 26	0.00 1	0.86 52	0.00 1	2.78 171	1.32 320	0.04 40	0.03 93	0.07 81	0.02 32	0.19 43	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

DeepStereo_RVC	0.52 143	0.08 64	1.37 200	0.06 216	0.06 298	1.34 226	0.41 402	1.43 73	0.68 162	1.03 250	0.85 292	0.49 179	1.56 388	0.79 171	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.13 404

DDVS	0.92 268	0.16 171	1.39 202	0.21 339	0.27 415	3.17 411	0.26 362	2.56 155	0.62 110	0.70 187	0.81 287	2.17 341	0.45 289	5.26 356	0.29 218	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.04 217	0.02 193

CASS	0.56 156	0.13 134	1.40 203	0.03 146	0.01 145	1.65 339	0.04 227	3.03 198	0.63 118	1.96 354	0.93 300	0.28 147	0.36 271	0.52 147	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HART	0.44 113	0.24 239	1.41 204	0.01 26	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 185	0.61 98	0.26 119	1.98 368	0.35 157	0.03 62	0.20 55	0.14 123	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.05 305

GCST	0.81 228	0.64 401	1.41 204	0.44 398	0.01 145	0.91 58	0.08 286	3.75 305	1.04 259	0.12 93	0.44 224	0.27 145	0.35 269	5.12 350	0.38 261	1.19 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.05 305

RALAANet	0.54 152	0.62 397	1.41 204	0.01 26	0.01 145	0.92 63	0.02 153	2.39 132	1.87 394	1.13 262	0.38 209	0.15 122	0.30 253	1.00 183	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.14 356	0.01 89

FTStereo	2.16 428	0.03 2	1.42 207	0.17 323	0.13 351	1.42 261	4.67 489	2.44 142	0.63 118	3.36 427	17.95 487	0.78 230	4.17 458	4.41 311	0.14 123	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.25 484

GANet-ADL	0.52 143	0.09 77	1.43 208	0.13 295	0.02 233	1.43 264	0.02 153	3.22 238	0.59 79	0.34 138	0.98 304	1.09 263	0.19 225	0.40 129	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89

TDLM	1.08 302	0.49 361	1.43 208	0.27 364	0.00 1	1.56 306	2.12 457	3.10 211	1.75 383	1.36 299	0.93 300	1.06 259	0.49 296	6.21 397	0.70 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 373	0.02 193

psm_up	0.84 240	0.32 281	1.44 210	0.02 95	0.00 1	1.98 363	0.05 248	3.40 263	1.04 259	2.06 363	0.40 213	1.74 304	0.45 289	3.47 264	0.24 186	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.00 1

hitnet-ft	1.09 310	0.39 313	1.45 211	0.04 178	0.00 1	1.34 226	0.22 351	3.34 255	2.25 422	1.48 312	1.11 312	4.17 420	0.37 273	4.73 333	0.79 334	0.01 402	0.00 1	0.03 444	0.00 1	0.09 312	0.01 89

GANet-RSSM	0.88 257	0.38 306	1.45 211	0.60 429	0.00 1	1.36 232	0.02 153	4.55 382	0.69 175	0.71 189	0.32 189	1.56 288	0.61 311	4.55 325	0.64 321	0.00 1	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.08 290	0.02 193

AIO-test2	0.76 211	0.80 430	1.47 213	0.12 288	0.15 363	1.22 171	0.01 82	3.17 226	0.73 188	0.36 146	1.50 340	0.16 127	0.05 104	2.37 228	0.16 140	2.85 491	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 217	0.07 354

SACVNet	0.96 273	0.36 297	1.49 214	0.05 199	0.00 1	1.62 332	0.28 374	3.86 323	1.28 314	1.79 341	0.80 286	1.59 290	0.07 142	5.29 358	0.48 290	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.01 89

HI	0.54 152	0.37 301	1.50 215	0.13 295	0.00 1	1.15 138	0.00 1	1.68 94	0.62 110	1.34 288	0.01 1	2.67 361	0.66 327	0.36 122	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

CoSv	0.54 152	0.37 301	1.50 215	0.13 295	0.00 1	1.15 138	0.00 1	1.68 94	0.62 110	1.34 288	0.01 1	2.67 361	0.66 327	0.36 122	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

AIO-test1	0.53 149	0.38 306	1.50 215	0.02 95	0.03 256	1.12 122	0.01 82	3.13 216	0.69 175	0.44 156	0.30 187	0.06 67	0.06 126	2.52 230	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.13 349	0.09 373

PSM-softLoss	0.85 242	0.10 96	1.50 215	1.14 470	0.03 256	1.47 281	0.27 366	2.48 148	0.69 175	1.30 284	0.38 209	0.39 164	0.01 10	6.88 440	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

KMStereo	0.85 242	0.10 96	1.50 215	1.14 470	0.03 256	1.47 281	0.27 366	2.48 148	0.69 175	1.30 284	0.38 209	0.39 164	0.01 10	6.88 440	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

HGLStereo	1.03 290	0.18 190	1.50 215	0.01 26	0.01 145	1.41 253	0.01 82	3.41 265	0.82 220	1.05 253	3.09 409	2.11 331	1.24 369	4.51 321	1.18 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

anonymousdsp2	0.52 143	0.06 37	1.51 221	0.10 278	0.00 1	1.19 155	0.01 82	4.32 366	0.63 118	0.33 127	0.15 145	0.78 230	0.09 165	1.01 184	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.04 217	0.05 305

THIR-Stereo	1.48 370	0.29 272	1.51 221	0.01 26	0.02 233	1.05 94	4.32 483	2.11 119	0.22 40	1.08 257	4.24 432	1.93 318	4.19 459	6.76 431	1.87 395	0.00 1	0.00 1	0.04 447	0.00 1	0.05 241	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 51	0.08 64	1.52 223	0.46 404	0.00 1	1.14 131	0.01 82	0.63 30	0.21 37	0.38 149	0.02 69	0.04 28	0.06 126	0.18 37	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.05 378	0.22 409	0.04 283

GMStereo_Zeroshot	0.63 173	0.14 145	1.54 224	0.75 445	0.00 1	1.26 200	0.01 82	1.85 104	0.31 55	1.44 310	0.58 243	1.76 307	0.19 225	2.55 231	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 26	0.14 145	1.54 224	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 227	1.10 56	0.65 136	0.10 83	0.05 108	0.03 15	0.04 89	0.23 70	0.05 24	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

SMFormer	1.04 292	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	1.24 361	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

tta	1.04 292	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	1.24 361	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

qqq1	0.98 277	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

fff1	0.98 277	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

test_5	0.74 202	0.50 364	1.55 226	0.44 398	0.25 407	1.45 274	0.01 82	4.16 344	0.78 210	0.79 204	0.17 154	0.42 168	0.64 320	3.06 251	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 373	0.21 440

dd	0.34 72	0.67 408	1.55 226	0.04 178	0.01 145	1.22 171	0.03 201	0.84 47	1.16 290	0.18 112	0.05 108	0.12 108	0.05 104	0.29 99	0.44 276	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

RAFT-345	1.19 333	0.06 37	1.55 226	0.54 421	0.13 351	1.53 300	0.25 358	0.56 24	1.76 384	1.20 273	7.85 460	0.93 243	0.05 104	6.87 439	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 200	0.13 134	1.56 233	0.02 95	0.14 357	1.34 226	0.04 227	3.00 193	0.23 43	0.67 183	1.64 345	0.89 237	0.00 1	4.55 325	0.10 94	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.21 452	0.03 181	0.01 89

delet	1.14 325	0.32 281	1.56 233	0.03 146	0.17 373	2.86 408	1.03 436	4.25 354	2.14 414	1.03 250	1.17 321	1.64 301	0.92 347	4.35 307	1.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

UDG	2.86 442	8.81 510	1.57 235	2.60 487	0.89 467	2.39 385	0.11 308	3.42 267	1.02 256	2.18 371	3.64 424	5.04 444	1.60 395	4.17 299	2.09 409	1.21 488	0.04 385	7.69 497	3.67 510	4.10 489	0.93 481

coex_refinement	1.13 322	0.54 376	1.58 236	0.12 288	0.02 233	1.51 292	0.06 271	4.01 332	1.51 357	2.61 403	0.66 263	4.40 427	0.48 295	3.67 270	1.30 368	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

IRAFT_RVC	1.02 288	0.20 210	1.58 236	1.39 478	0.26 410	1.33 224	0.32 389	2.52 151	0.66 145	1.58 325	0.81 287	1.16 267	1.58 392	6.51 415	0.43 273	0.00 1	0.12 452	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.03 253

ICVP	0.46 120	0.08 64	1.58 236	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.21 345	3.80 314	0.52 73	0.42 154	0.27 183	0.33 155	0.06 126	0.57 154	0.13 112	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	1.40 362	0.07 51	1.58 236	0.00 1	0.01 145	1.88 359	0.05 248	7.24 482	1.71 382	3.63 434	3.63 423	3.21 397	0.36 271	4.25 302	0.44 276	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	1.13 322	0.14 145	1.59 240	0.17 323	0.04 276	1.40 248	0.14 321	5.66 453	3.10 444	0.74 193	0.35 200	0.62 195	1.06 351	5.53 369	1.63 380	0.03 432	0.00 1	0.09 459	0.06 388	0.07 276	0.07 354

TRStereo	0.59 161	0.79 429	1.59 240	0.56 425	0.01 145	1.19 155	0.03 201	4.74 398	0.60 88	0.17 109	0.01 1	0.62 195	0.44 285	0.57 154	0.07 56	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.24 461	0.01 40	0.14 411

GMM-Stereo	1.09 310	0.05 19	1.62 242	0.13 295	0.22 395	1.41 253	0.87 429	2.31 127	0.62 110	2.75 407	3.14 410	0.54 186	0.90 346	5.33 361	0.13 112	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.01 40	1.80 490

FENet	0.52 143	0.07 51	1.62 242	0.04 178	0.00 1	1.19 155	0.05 248	3.10 211	0.98 248	0.89 216	0.01 1	1.63 299	0.09 165	0.47 144	0.28 214	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

rvit_stereo_ft	0.31 64	0.32 281	1.63 244	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 178	0.79 211	0.02 12	0.03 93	0.08 87	0.02 32	0.19 43	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

ac_64	1.12 320	0.18 190	1.64 245	0.18 329	0.25 407	1.48 287	0.02 153	4.97 414	1.47 347	0.69 186	0.45 228	4.94 441	0.46 292	4.87 338	0.74 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.00 1

ffm	1.04 292	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	3.03 198	6.40 473	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	1.59 209	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

ff1	1.65 392	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	3.03 198	6.40 473	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

mmx	1.56 380	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	5.51 445	2.25 422	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

xxx	1.56 380	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	5.51 445	2.25 422	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

rvit_0105_4	0.39 93	0.16 171	1.66 250	0.01 26	0.00 1	0.85 51	0.00 1	3.15 219	1.33 322	0.07 52	0.06 113	0.10 102	0.03 62	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

CrosDoStereo	1.66 393	0.15 159	1.66 250	0.02 95	0.07 308	1.38 243	6.16 501	3.12 214	1.06 268	0.97 230	3.74 425	0.96 247	4.79 466	7.00 453	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 393	0.15 159	1.66 250	0.02 95	0.07 308	1.38 243	6.16 501	3.12 214	1.06 268	0.97 230	3.74 425	0.96 247	4.79 466	7.00 453	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 426	0.15 159	1.66 250	0.60 429	0.27 415	1.49 288	0.02 153	0.58 27	0.65 136	5.35 460	21.66 499	1.06 259	0.07 142	6.85 436	0.57 310	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.00 1

CroCo-Stereo	0.39 93	0.40 318	1.67 254	0.07 241	0.00 1	0.19 5	0.01 82	3.55 287	0.75 196	0.08 60	0.02 69	0.46 172	0.08 157	0.28 96	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89
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
PSMNet-RUCA	0.66 183	0.48 356	1.68 255	0.01 26	0.02 233	2.02 365	0.25 358	3.93 328	1.50 355	0.37 147	1.38 337	0.11 104	0.12 195	0.64 164	0.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 331	0.41 321	1.68 255	0.04 178	0.01 145	1.65 339	0.17 330	3.46 275	1.39 329	3.89 440	1.01 307	1.60 292	0.53 299	4.35 307	3.07 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

DCVSM-stereo	0.70 197	0.04 9	1.69 257	0.07 241	0.01 145	1.27 203	0.04 227	1.85 104	0.14 7	3.56 433	0.08 119	3.07 386	0.60 308	1.35 201	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 126	0.00 1

CVANet_RVC	1.10 314	0.39 313	1.69 257	0.28 366	0.00 1	1.45 274	0.48 408	3.26 241	1.64 375	2.93 411	1.22 325	1.51 283	0.37 273	6.09 392	0.50 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 89

PS-NSSS	1.08 302	0.45 342	1.70 259	0.02 95	0.01 145	1.37 237	0.01 82	4.38 368	2.09 407	1.15 264	2.65 399	0.65 201	0.07 142	6.35 405	0.56 307	0.16 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

ETE_ROB	1.16 330	0.52 369	1.71 260	0.01 26	0.02 233	1.79 354	0.22 351	4.10 340	1.32 320	4.68 453	1.18 323	2.81 369	0.08 157	3.56 268	1.12 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 336

testlalala2	0.77 213	0.13 134	1.72 261	3.72 491	2.44 487	1.10 113	0.01 82	3.27 247	0.73 188	0.09 68	0.03 93	1.38 279	0.08 157	0.12 19	0.09 82	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.37 487	0.01 40	0.01 89

GEStereo_RVC	1.10 314	0.42 327	1.72 261	0.28 366	0.01 145	1.37 237	0.11 308	6.25 469	0.84 226	1.05 253	0.67 272	1.61 294	0.79 338	6.11 393	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.04 283

RAFT_CTSACE	0.68 192	0.52 369	1.74 263	0.50 414	0.05 286	1.16 141	0.00 1	2.68 167	0.66 145	0.68 185	1.60 344	1.76 307	0.80 339	0.94 179	0.13 112	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

LALA_ROB	1.33 353	0.59 390	1.74 263	0.02 95	0.06 298	3.25 414	0.50 412	3.45 272	1.39 329	3.70 435	0.59 253	4.59 434	0.25 245	3.58 269	2.79 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.02 193

StereoVision	0.86 246	0.38 306	1.75 265	0.03 146	0.01 145	1.14 131	0.02 153	3.38 259	0.92 237	0.13 101	6.89 456	0.50 181	0.12 195	1.10 187	0.78 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.02 193

Reg-Stereo(zero)	0.46 120	0.04 9	1.77 266	0.01 26	0.14 357	1.20 164	0.13 317	1.13 58	0.26 52	0.05 43	0.16 147	1.75 306	1.10 356	0.67 165	0.45 280	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.12 415	0.01 40	0.09 373

1111x	1.53 376	0.06 37	1.77 266	0.27 364	0.00 1	2.12 369	0.01 82	5.63 452	1.65 376	1.53 316	1.67 348	0.92 238	0.64 320	6.18 395	8.17 474	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

ssnet_v2	1.14 325	0.28 262	1.77 266	0.03 146	0.00 1	2.07 367	0.37 399	5.20 426	1.87 394	2.00 357	0.87 294	3.09 388	0.55 302	1.31 197	3.02 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.12 397

HHNet	0.87 253	0.25 243	1.78 269	0.16 320	0.08 318	1.30 213	0.44 405	1.93 109	0.64 129	1.41 306	5.92 448	0.14 119	1.79 402	0.35 120	0.95 346	0.05 441	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.14 356	0.01 89

cross-raft	0.53 149	0.12 124	1.78 269	0.03 146	0.01 145	1.04 87	0.10 306	3.21 237	0.23 43	0.37 147	0.01 1	2.86 374	0.04 89	0.24 73	0.24 186	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.16 427	0.01 40	0.02 193

GES	0.61 165	0.08 64	1.78 269	0.00 1	0.00 1	1.59 318	0.07 279	5.32 435	0.13 4	0.62 174	0.32 189	0.37 159	0.67 332	0.68 167	0.49 292	0.03 432	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 126	0.01 89

DeepPruner_ROB	0.86 246	0.50 364	1.80 272	0.01 26	0.00 1	1.57 307	0.17 330	3.48 278	0.42 67	3.31 426	0.02 69	2.09 330	0.17 215	3.01 249	0.61 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.01 89

DSFCA	1.30 347	0.14 145	1.82 273	0.01 26	0.03 256	3.74 431	0.86 428	2.71 168	1.23 299	3.09 420	0.41 216	2.93 377	1.49 380	6.12 394	1.35 370	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

FCDSN-DC	5.04 476	0.15 159	1.83 274	0.22 342	0.44 446	5.60 461	1.66 450	5.22 427	4.37 461	14.49 499	21.86 500	20.65 499	11.88 499	7.66 469	4.55 447	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANet	1.90 416	0.43 333	1.83 274	0.39 394	0.00 1	2.24 377	3.37 472	3.90 326	1.44 342	2.17 369	9.66 468	2.57 357	1.09 355	6.88 440	1.81 390	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.10 326	0.03 253

TestStereo	0.61 165	0.55 378	1.84 276	0.00 1	0.00 1	0.94 67	0.00 1	1.65 89	0.23 43	0.12 93	0.03 93	0.08 87	0.06 126	6.59 417	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.79 222	0.26 247	1.91 277	0.03 146	0.29 427	1.46 280	0.02 153	3.76 307	0.97 246	0.72 191	2.25 387	3.21 397	0.56 303	0.15 27	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.02 193

CBMV	1.56 380	0.24 239	1.92 278	0.31 374	0.03 256	2.90 409	4.33 484	3.79 311	1.81 386	4.98 456	1.73 354	2.70 364	1.68 398	3.81 282	0.92 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.08 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.88 257	0.37 301	1.93 279	0.25 353	0.10 335	0.62 38	0.00 1	3.79 311	0.18 24	0.33 127	0.59 253	3.94 417	0.81 340	4.44 314	0.09 82	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

HanStereo	0.88 257	0.37 301	1.93 279	0.25 353	0.10 335	0.62 38	0.00 1	3.79 311	0.18 24	0.33 127	0.59 253	3.94 417	0.81 340	4.44 314	0.09 82	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

4D-IteraStereo	0.35 79	0.60 392	1.93 279	0.02 95	0.09 326	1.03 78	0.07 279	1.25 65	0.34 60	0.02 12	0.03 93	0.84 233	0.10 173	0.31 105	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.07 354

IER	0.75 207	0.12 124	1.93 279	0.01 26	0.00 1	2.31 381	0.02 153	2.96 189	0.98 248	1.30 284	0.96 302	1.40 280	1.19 364	1.31 197	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rvit_0105_5	0.41 99	0.20 210	1.94 283	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.00 1	3.18 228	1.27 310	0.08 60	0.09 123	0.10 102	0.02 32	0.35 120	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

LMCR-Stereo	1.10 314	0.69 414	1.95 284	0.50 414	0.01 145	2.73 399	0.09 298	6.20 468	0.64 129	2.37 391	1.76 356	0.13 113	1.59 394	2.94 246	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.00 1

test_xeample3	0.35 79	0.10 96	1.95 284	0.02 95	0.00 1	0.93 65	0.07 279	1.70 97	0.86 232	0.09 68	0.04 104	0.05 54	0.05 104	0.23 70	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.06 261	0.08 367

ccnet	1.70 403	0.20 210	1.95 284	0.26 359	0.18 377	3.72 430	1.22 442	4.22 352	1.43 341	2.37 391	3.96 429	3.45 405	1.51 384	4.69 330	4.47 445	0.06 449	0.00 1	0.09 459	0.01 331	0.10 326	0.01 89

AASNet	0.86 246	0.53 374	1.96 287	0.04 178	0.00 1	1.70 346	0.05 248	5.13 425	1.84 388	0.93 224	1.88 362	0.96 247	0.19 225	0.67 165	0.91 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.09 373

DMCA	0.68 192	0.22 228	1.96 287	0.01 26	0.01 145	1.28 205	0.02 153	3.02 196	1.54 360	2.14 366	0.15 145	1.74 304	0.10 173	0.45 140	0.95 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

RASNet	1.53 376	0.31 277	1.97 289	0.09 267	3.20 489	1.69 344	0.06 271	3.27 247	2.12 409	0.77 199	1.29 332	5.32 450	1.69 399	6.60 418	2.17 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

gcap-zeroshot	0.70 197	0.26 247	1.98 290	0.19 337	0.27 415	1.43 264	0.02 153	4.23 353	0.82 220	0.75 194	0.54 240	2.19 343	0.03 62	0.63 163	0.25 194	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.20 446	0.00 1	0.01 89

ADLNet	1.20 336	0.29 272	1.98 290	0.00 1	0.02 233	2.20 374	0.11 308	4.39 371	2.52 433	2.19 372	2.20 386	2.66 360	0.70 334	3.42 261	1.25 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.04 283

CBMV_ROB	1.70 403	0.11 116	1.98 290	0.46 404	0.00 1	2.85 407	0.91 432	4.27 357	2.21 420	4.02 443	5.00 440	2.97 381	2.32 419	5.40 364	1.35 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

SGM_RVC	4.07 468	0.38 306	1.98 290	0.84 451	0.26 410	6.20 467	2.37 463	6.45 471	3.57 450	11.56 490	9.27 467	15.55 490	6.78 481	10.07 490	4.60 448	0.22 466	0.25 475	0.20 471	0.23 458	0.26 424	0.34 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.64 176	0.42 327	2.01 294	0.08 256	0.07 308	1.29 209	0.11 308	3.47 277	1.29 315	0.67 183	0.10 128	0.63 198	0.97 349	1.25 194	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.01 331	0.11 337	0.04 283

DN-CSS_ROB	0.77 213	0.90 445	2.01 294	0.85 454	0.00 1	1.47 281	0.01 82	2.92 186	0.93 241	0.12 93	0.53 238	0.44 170	0.16 212	4.33 305	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 445	0.01 89

PCWNet_CMD	0.65 178	0.14 145	2.02 296	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.00 1	2.80 175	0.97 246	0.48 164	0.28 185	2.31 349	1.50 383	1.19 190	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

MSMDNet	0.65 178	0.14 145	2.02 296	0.01 26	0.01 145	1.11 118	0.00 1	2.88 182	0.98 248	0.49 167	0.28 185	2.32 350	1.49 380	1.19 190	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

DualNet (step1)	0.96 273	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	2.58 232	0.34 244	0.53 479	0.00 1	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

test_sample9	2.36 434	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	5.58 377	8.70 477	0.53 479	16.52 522	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

test_sample8	3.62 461	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.38 368	1.04 259	6.51 464	0.58 243	14.04 487	6.94 482	5.58 377	8.70 477	0.53 479	16.52 522	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

GwcNet-ADL	0.62 171	0.20 210	2.03 298	0.05 199	0.01 145	1.29 209	0.02 153	3.16 224	1.39 329	0.97 230	0.44 224	1.48 282	0.23 239	0.78 170	0.27 207	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

cf-r	0.98 277	0.51 368	2.04 302	0.25 353	0.01 145	1.40 248	0.03 201	4.47 378	1.65 376	0.95 226	0.58 243	2.63 359	0.24 241	4.19 300	0.58 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.04 283

UPFNet	0.87 253	0.09 77	2.05 303	0.00 1	0.00 1	1.90 361	0.11 308	3.41 265	0.83 223	2.15 367	0.10 128	1.92 317	0.09 165	3.94 290	0.70 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 300	0.76 424	2.06 304	0.07 241	0.00 1	1.35 230	0.03 201	6.80 480	2.57 436	0.79 204	1.20 324	0.94 246	0.12 195	3.81 282	0.41 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

rrr	0.62 171	0.09 77	2.07 305	0.02 95	0.00 1	0.82 49	0.06 271	2.29 126	0.85 230	0.09 68	0.03 93	0.03 15	0.06 126	5.04 346	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 441	0.05 241	0.07 354

hknet	1.08 302	0.13 134	2.07 305	0.01 26	0.00 1	3.32 417	0.21 345	5.40 438	0.92 237	2.26 380	0.66 263	3.43 404	0.05 104	2.81 243	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 183	0.17 182	2.08 307	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.00 1	2.79 172	0.73 188	0.78 202	0.46 229	2.32 350	0.63 317	1.77 217	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

CoDeX	0.94 270	0.34 290	2.09 308	0.05 199	0.20 388	1.49 288	0.20 343	5.89 460	1.57 367	0.66 182	0.67 272	1.05 257	0.32 262	3.82 284	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

ccs_rob	0.65 178	0.17 182	2.09 308	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.00 1	2.77 170	0.73 188	0.75 194	0.44 224	2.32 350	0.64 320	1.76 216	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

model_zeroshot	0.49 134	0.26 247	2.10 310	0.03 146	0.01 145	1.69 344	0.08 286	2.63 158	0.18 24	1.02 245	0.01 1	0.61 192	0.06 126	0.86 174	0.14 123	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.16 427	0.02 126	0.01 89

HITNet	0.80 226	0.58 388	2.14 311	0.69 441	0.00 1	1.35 230	0.02 153	4.50 380	1.15 288	1.76 338	0.16 147	0.60 191	0.30 253	1.13 189	1.64 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.00 1
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
ASMatch	1.44 365	0.14 145	2.15 312	0.60 429	0.21 393	1.21 168	0.26 362	0.96 51	0.66 145	0.29 122	11.75 475	0.93 243	2.37 421	6.73 429	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.04 283

DEmStereo	1.51 373	0.08 64	2.17 313	0.09 267	0.02 233	1.76 350	0.90 431	1.47 82	0.60 88	2.46 398	6.42 454	1.08 261	5.16 470	6.21 397	1.86 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

MLCV	1.01 286	0.53 374	2.17 313	0.03 146	0.00 1	1.60 322	0.03 201	2.90 184	1.30 317	2.60 402	1.85 361	1.00 253	0.40 281	4.88 339	0.74 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

rvit_0105_3	0.47 126	0.28 262	2.20 315	0.01 26	0.00 1	1.13 129	0.00 1	3.20 235	1.26 306	0.08 60	0.26 179	0.09 92	0.03 62	0.62 162	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

fff	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

Anonymous3	0.49 134	0.12 124	2.21 316	0.01 26	0.00 1	2.53 391	0.09 298	3.16 224	0.65 136	0.12 93	0.22 175	0.12 108	0.05 104	0.37 124	0.08 69	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

DCANet	0.66 183	0.43 333	2.21 316	0.03 146	0.00 1	1.22 171	0.01 82	3.26 241	1.85 391	2.61 403	0.21 171	0.09 92	0.49 296	0.33 114	0.39 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.06 336

csc	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

111	0.79 222	0.70 418	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.19 155	0.16 327	3.78 310	1.98 402	1.22 279	0.91 298	2.01 323	0.32 262	0.32 111	0.64 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.17 422

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 389	0.45 342	2.21 316	1.53 480	0.18 377	4.33 442	0.41 402	3.37 256	1.40 333	0.54 169	0.65 261	3.10 389	0.11 183	4.93 340	0.60 316	4.57 493	0.51 485	0.00 1	0.00 1	1.37 483	2.39 492

test_sample3	0.84 240	0.15 159	2.22 323	0.48 409	0.01 145	1.37 237	0.01 82	4.63 391	1.17 291	1.43 307	0.43 221	0.80 232	0.10 173	3.48 265	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

CFNet_ucs	0.77 213	0.20 210	2.22 323	0.01 26	0.01 145	1.32 218	0.00 1	3.30 249	1.31 319	1.15 264	1.14 316	2.19 343	0.42 283	2.04 223	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

test_sample6	0.89 264	0.17 182	2.23 325	0.48 409	0.01 145	1.43 264	0.01 82	4.49 379	1.40 333	1.43 307	1.12 314	0.64 200	0.14 206	3.86 286	0.42 271	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

test_sample5	0.86 246	0.16 171	2.25 326	0.49 411	0.01 145	1.41 253	0.01 82	4.55 382	1.27 310	1.35 294	0.89 296	0.58 188	0.11 183	3.75 277	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

DualNet	0.88 257	0.16 171	2.25 326	0.49 411	0.01 145	1.41 253	0.01 82	4.55 382	1.27 310	1.43 307	1.12 314	0.58 188	0.11 183	3.75 277	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

DAS	1.26 343	0.08 64	2.25 326	0.04 178	0.01 145	1.28 205	1.18 440	3.80 314	1.58 371	4.60 450	2.37 390	1.53 284	0.53 299	5.36 363	0.59 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

SepStereo	1.28 344	0.08 64	2.25 326	0.04 178	0.01 145	1.28 205	1.18 440	3.80 314	1.58 371	4.60 450	2.37 390	1.53 284	0.53 299	5.63 379	0.59 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

plain	0.41 99	0.28 262	2.26 330	0.07 241	0.00 1	0.50 36	0.01 82	2.84 178	0.92 237	0.05 43	0.07 115	0.13 113	0.17 215	0.43 133	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 449	0.01 89

dad	0.88 257	0.62 397	2.26 330	0.06 216	0.01 145	1.24 187	0.00 1	0.98 52	2.17 416	1.29 283	0.35 200	0.37 159	0.04 89	5.80 385	1.06 351	0.01 402	0.00 1	1.13 486	0.11 410	0.05 241	0.00 1

CFNet	1.08 302	0.62 397	2.26 330	0.26 359	0.03 256	1.40 248	0.04 227	4.45 377	2.09 407	0.48 164	0.69 274	1.31 275	0.24 241	6.63 421	0.83 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.04 283

RAFT-Test	0.61 165	0.16 171	2.27 333	0.04 178	0.15 363	1.80 355	0.17 330	2.52 151	0.65 136	0.56 170	0.11 132	2.76 368	0.02 32	0.27 94	0.34 244	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.29 477	0.01 40	0.01 89

test_sample4	0.86 246	0.16 171	2.28 334	0.50 414	0.01 145	1.42 261	0.01 82	4.65 393	1.27 310	1.52 314	0.66 263	0.69 208	0.08 157	3.50 266	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

DDUNet	3.28 452	10.54 513	2.29 335	3.50 490	3.31 491	4.21 439	0.21 345	3.77 308	1.03 257	2.54 399	3.17 414	3.20 396	0.21 236	3.89 288	0.69 326	1.94 489	0.05 398	9.87 501	3.53 509	5.03 491	2.55 494

FC-DCNN v2	6.25 484	0.19 199	2.31 336	0.44 398	0.55 456	8.05 482	1.51 449	8.71 488	7.22 481	19.24 507	22.98 504	24.00 505	13.47 501	9.80 489	6.51 463	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 305

IPLG	0.86 246	0.41 321	2.31 336	0.06 216	0.06 298	1.36 232	0.11 308	3.17 226	0.83 223	0.62 174	1.00 306	0.46 172	0.61 311	5.57 376	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 89

NCCL2	1.30 347	0.63 400	2.31 336	0.02 95	0.03 256	1.57 307	3.41 473	3.91 327	1.39 329	3.14 422	0.34 197	3.90 416	0.30 253	3.75 277	1.19 359	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.03 181	0.05 305

FC-DCNN	6.09 482	0.18 190	2.35 339	0.42 397	0.53 454	7.80 480	1.42 446	8.14 487	7.07 480	19.05 506	22.10 501	22.85 502	13.84 502	9.42 483	6.44 462	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 336

rvit_105_1	0.60 162	0.33 288	2.37 340	0.01 26	0.00 1	1.16 141	0.00 1	3.38 259	1.20 296	0.16 106	0.26 179	0.13 113	0.04 89	2.66 238	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.03 253

CIPLG	0.75 207	0.81 434	2.38 341	0.13 295	0.03 256	1.41 253	0.27 366	3.19 233	0.84 226	1.98 356	2.56 397	0.19 131	0.10 173	0.54 151	0.26 202	0.00 1	0.05 398	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.05 305

SQANet	2.28 432	1.25 467	2.39 342	4.17 493	2.91 488	2.60 394	0.24 357	4.17 346	0.83 223	2.42 395	0.57 241	1.59 290	0.88 344	3.30 255	0.68 325	7.35 499	0.12 452	0.47 479	0.02 353	6.56 493	3.00 495

UGAM-zero	1.60 385	0.15 159	2.43 343	0.12 288	0.28 425	1.07 99	0.04 227	5.96 464	0.26 52	1.18 270	0.22 175	8.02 467	4.54 462	6.89 443	0.27 207	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.29 477	0.01 40	0.15 414

rvit_stereo_0075_2	0.37 87	0.13 134	2.43 343	0.02 95	0.00 1	1.12 122	0.02 153	1.66 92	1.15 288	0.16 106	0.08 119	0.02 4	0.05 104	0.40 129	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.10 381

IMH-64-1	9.55 494	2.76 495	2.44 345	11.17 508	9.13 508	12.03 490	5.45 495	18.33 504	15.78 495	6.59 465	18.69 488	16.95 492	6.20 478	10.63 492	8.06 472	9.46 509	2.46 506	15.42 512	1.61 504	10.89 507	6.88 509

IMH-64	9.55 494	2.76 495	2.44 345	11.17 508	9.13 508	12.03 490	5.45 495	18.33 504	15.78 495	6.59 465	18.69 488	16.95 492	6.20 478	10.63 492	8.06 472	9.46 509	2.46 506	15.42 512	1.61 504	10.89 507	6.88 509

STTStereo	0.83 234	0.34 290	2.44 345	0.24 350	0.15 363	1.41 253	0.10 306	3.02 196	1.55 361	1.34 288	0.17 154	1.77 309	0.45 289	3.42 261	0.30 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

DISCO	1.93 417	0.18 190	2.44 345	0.67 440	0.53 454	5.25 458	0.00 1	5.43 442	1.56 366	2.09 365	0.91 298	6.48 457	0.89 345	8.55 478	3.60 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.01 89

CRFU-Net	1.32 352	0.27 251	2.46 349	1.17 473	0.03 256	4.08 435	0.05 248	5.61 448	0.67 155	1.53 316	0.70 280	3.47 406	2.62 428	3.24 254	0.24 186	0.01 402	0.01 280	0.11 464	0.00 1	0.13 349	0.00 1

ToySt	0.47 126	0.25 243	2.47 350	0.04 178	0.01 145	1.17 145	0.00 1	2.01 114	0.63 118	0.08 60	0.14 136	1.16 267	0.05 104	0.80 173	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.10 326	0.04 283

otaku	3.17 449	1.32 468	2.49 351	6.07 496	3.26 490	4.62 449	2.15 458	5.35 437	1.34 323	2.00 357	2.54 396	3.50 407	1.49 380	3.68 271	1.11 352	7.89 501	0.23 474	1.88 491	0.03 362	7.74 497	4.78 500

SPS-STEREO	3.08 448	0.49 361	2.49 351	0.21 339	0.24 404	3.67 429	1.24 443	5.80 458	2.43 429	10.68 485	8.00 462	9.48 475	3.59 451	8.11 474	5.08 454	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.11 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 292	0.55 378	2.52 353	0.56 425	1.00 468	1.37 237	0.00 1	3.43 269	1.35 324	2.24 375	0.35 200	2.18 342	0.58 307	4.28 303	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo06	0.80 226	0.19 199	2.53 354	0.02 95	0.00 1	1.51 292	0.01 82	4.61 387	0.24 48	0.89 216	0.69 274	3.14 392	1.18 363	0.58 157	0.33 237	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.07 354

SFCPSM	0.81 228	0.11 116	2.53 354	0.01 26	0.07 308	2.45 387	0.18 335	4.99 416	1.18 292	0.77 199	0.78 284	0.69 208	0.31 257	1.72 215	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378	0.06 261	0.01 89

CC-Net-ROB	1.86 413	0.64 401	2.55 356	1.42 479	0.19 384	3.38 421	0.04 227	4.41 373	2.45 430	0.90 218	1.31 333	0.98 251	0.18 219	6.60 418	0.53 301	1.14 486	1.60 498	7.16 496	0.00 1	1.33 482	0.32 457

IMH	11.11 502	3.50 498	2.56 357	11.25 510	9.13 508	14.49 497	5.10 493	20.68 511	26.30 506	8.28 477	23.85 507	20.63 498	9.19 491	12.39 498	7.96 470	9.50 511	2.50 508	15.28 511	1.66 506	11.07 510	6.96 511

IPLGR_C	0.75 207	0.88 442	2.58 358	0.13 295	0.02 233	1.40 248	0.27 366	3.19 233	0.84 226	1.92 350	2.46 392	0.18 130	0.11 183	0.49 146	0.26 202	0.00 1	0.05 398	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.06 336

MSMD_ROB	4.94 475	0.43 333	2.58 358	0.12 288	0.01 145	8.43 483	1.09 438	4.25 354	4.11 458	13.11 493	26.36 509	13.95 486	13.88 503	7.45 464	2.92 431	0.10 455	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

RP	1.76 408	0.55 378	2.59 360	0.22 342	0.60 460	1.70 346	0.98 435	4.31 362	1.99 404	3.12 421	5.04 441	4.41 429	2.96 436	4.72 332	1.90 396	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.14 356	0.01 89

G2L-Stereo	1.04 292	0.55 378	2.62 361	0.02 95	0.11 342	1.41 253	0.02 153	3.45 272	0.99 252	1.37 300	0.14 136	3.10 389	0.24 241	5.96 387	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.04 283

RAFT + AFF	1.63 389	1.13 461	2.62 361	0.04 178	0.80 464	2.29 380	1.03 436	5.54 447	2.06 406	1.77 339	1.81 360	1.22 270	3.65 453	6.23 399	1.57 378	0.01 402	0.35 483	0.00 1	0.01 331	0.33 446	0.12 397

NaN_ROB	2.02 424	0.58 388	2.65 363	0.29 368	0.28 425	3.19 412	5.19 494	3.84 319	2.55 435	5.31 459	1.73 354	2.30 347	1.96 410	6.78 433	3.09 434	0.01 402	0.06 407	0.03 444	0.10 406	0.10 326	0.37 462

iRaft-Stereo_20w	0.92 268	0.15 159	2.68 364	0.24 350	0.06 298	1.36 232	0.28 374	7.46 485	0.34 60	1.56 324	0.37 207	0.62 195	1.24 369	1.25 194	0.34 244	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.16 427	0.02 126	0.13 404

PAM_32	1.45 366	0.13 134	2.69 365	0.26 359	0.30 429	2.15 373	0.29 377	4.92 412	0.22 40	0.84 210	2.02 372	9.57 476	3.27 446	0.97 181	0.56 307	0.00 1	0.12 452	0.00 1	0.31 479	0.04 217	0.27 449

iRaft-Stereo_5w	1.08 302	0.56 383	2.70 366	0.02 95	0.02 233	1.20 164	0.01 82	3.18 228	0.63 118	0.14 104	2.00 370	1.62 296	1.54 386	6.69 426	1.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.01 89

GwcNet-RSSM	1.02 288	0.69 414	2.70 366	0.22 342	0.02 233	1.42 261	0.05 248	4.02 333	1.01 255	0.90 218	0.42 217	2.89 375	0.26 248	4.43 313	1.17 357	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.13 349	0.05 305

ISRNet	0.88 257	0.19 199	2.71 368	0.05 199	0.00 1	1.17 145	0.03 201	2.96 189	0.80 215	2.17 369	1.70 353	2.59 358	0.20 231	2.58 232	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

NVStereoNet_ROB	3.25 451	0.46 346	2.71 368	0.34 385	0.56 457	2.36 384	0.87 429	4.56 385	4.47 464	4.55 449	14.09 481	11.93 480	3.23 445	9.79 488	3.14 435	0.43 476	0.03 371	0.53 482	0.31 479	0.36 454	0.38 464
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DFGA-Net	0.91 267	1.43 473	2.72 370	0.06 216	0.16 369	1.16 141	0.00 1	2.26 125	0.77 205	1.02 245	1.17 321	0.25 140	0.04 89	5.17 351	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.02 193

ACRE	0.75 207	0.78 427	2.72 370	0.13 295	0.02 233	1.40 248	0.26 362	3.20 235	0.82 220	1.84 344	2.46 392	0.19 131	0.10 173	0.52 147	0.26 202	0.00 1	0.04 385	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.05 305

PAM	1.34 354	0.13 134	2.83 372	0.30 370	0.31 435	2.21 375	0.30 384	5.05 421	0.23 43	0.82 208	1.11 312	9.08 473	2.34 420	0.90 176	0.44 276	0.00 1	0.13 457	0.00 1	0.31 479	0.03 181	0.28 450

UGAM	1.08 302	0.19 199	2.83 372	0.05 199	0.01 145	1.09 109	0.11 308	2.89 183	0.64 129	0.08 60	2.46 392	3.64 410	0.08 157	6.99 451	0.25 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.27 429	0.04 283

Ntro	3.24 450	1.34 469	2.83 372	7.27 498	4.43 494	6.22 468	0.74 425	4.73 397	1.48 351	0.39 150	1.77 358	2.70 364	1.28 372	4.59 329	1.25 363	8.06 502	0.28 479	2.12 494	0.05 378	8.11 498	5.16 501

PSMNet_ROB	1.09 310	0.69 414	2.92 375	0.03 146	0.07 308	1.68 342	0.16 327	3.44 271	1.30 317	0.96 228	0.32 189	2.81 369	0.63 317	4.23 301	2.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.04 283

ACV-stereo	1.64 391	0.27 251	2.94 376	0.04 178	0.04 276	6.31 469	0.18 335	1.81 102	0.22 40	0.23 117	0.01 1	10.52 478	5.41 476	4.07 294	0.77 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

PFNet	1.06 301	0.19 199	2.95 377	1.16 472	0.56 457	1.58 311	0.25 358	1.50 84	0.60 88	2.38 393	1.23 326	0.63 198	0.30 253	6.85 436	0.43 273	0.16 462	0.01 280	0.00 1	0.07 392	0.18 386	0.18 428

IPLGR	0.76 211	0.21 218	2.98 378	0.06 216	0.07 308	1.24 187	0.05 248	3.09 210	1.38 327	0.62 174	0.34 197	0.75 220	0.78 337	3.35 256	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.06 336

GANetREF_RVC	1.10 314	0.95 448	2.98 378	0.06 216	0.00 1	2.23 376	0.18 335	3.95 329	2.53 434	0.56 170	0.32 189	1.89 316	0.66 327	5.03 345	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.04 283
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
IGEV_Zeroshot_test	0.74 202	0.20 210	3.00 380	0.26 359	0.02 233	1.10 113	0.05 248	3.72 303	0.19 27	0.88 214	0.71 281	2.84 371	0.63 317	0.53 149	0.33 237	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.16 427	0.04 217	0.00 1

HBP-ISP	1.45 366	0.75 420	3.02 381	0.30 370	0.10 335	4.28 441	1.49 448	4.68 394	1.29 315	3.43 431	0.78 284	0.93 243	1.01 350	6.48 414	0.36 257	0.04 435	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.03 253

MeshStereo	5.78 480	0.75 420	3.04 382	0.25 353	0.14 357	7.88 481	2.09 456	9.64 490	5.18 468	20.48 509	19.06 493	22.80 501	9.54 493	9.64 487	4.88 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.03 253
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
DANet	1.74 405	0.22 228	3.06 383	0.75 445	0.44 446	2.46 388	0.35 397	3.40 263	1.41 336	4.22 445	1.56 341	5.03 443	0.56 303	6.29 402	5.00 453	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 217	0.08 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	4.74 474	3.21 497	3.07 384	9.34 503	6.01 496	4.89 454	3.60 475	7.09 481	4.39 462	1.63 327	3.01 408	4.72 437	2.96 436	5.53 369	1.19 359	8.95 504	2.12 501	8.48 499	0.19 441	8.75 499	5.73 502

iResNet	1.00 285	0.45 342	3.08 385	0.86 458	0.01 145	1.97 362	0.01 82	3.67 301	1.49 353	1.77 339	1.09 310	0.35 157	0.13 202	3.83 285	1.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

NCC-stereo	1.67 397	0.56 383	3.10 386	0.08 256	0.22 395	2.24 377	0.13 317	5.05 421	1.42 337	2.27 383	2.72 400	4.29 424	3.53 449	5.76 382	2.01 405	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

Abc-Net	1.67 397	0.56 383	3.10 386	0.08 256	0.22 395	2.24 377	0.13 317	5.05 421	1.42 337	2.27 383	2.72 400	4.29 424	3.53 449	5.76 382	2.01 405	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADLNet2	1.38 360	0.39 313	3.13 388	0.00 1	0.70 462	1.23 186	0.26 362	4.19 347	2.36 425	1.45 311	3.16 413	4.23 423	0.82 343	4.56 327	0.88 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.02 193

FBW_ROB	2.36 434	0.36 297	3.16 389	0.37 392	0.14 357	4.42 446	0.18 335	6.64 474	3.05 443	2.98 417	2.85 403	4.86 440	1.11 357	11.00 497	4.53 446	0.16 462	0.05 398	0.37 478	0.09 402	0.19 394	0.78 474

MyStereo05	0.79 222	0.19 199	3.17 390	0.02 95	0.00 1	1.51 292	0.01 82	3.56 288	2.48 431	1.34 288	0.02 69	1.25 272	0.38 275	1.19 190	0.50 294	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.07 354

MyStereo04	0.78 221	0.27 251	3.19 391	0.02 95	0.01 145	1.64 335	0.01 82	3.64 297	2.20 419	0.98 239	0.02 69	1.29 274	0.57 305	1.10 187	0.53 301	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

WCMA_ROB	4.54 472	0.48 356	3.19 391	0.49 411	0.63 461	5.38 459	2.57 468	4.70 395	3.77 454	14.17 497	19.02 492	15.47 489	9.03 490	6.73 429	4.85 451	0.01 402	0.05 398	0.01 414	0.01 331	0.08 290	0.16 417

MyStereo8	0.85 242	0.52 369	3.20 393	0.20 338	0.00 1	1.47 281	0.01 82	3.53 285	1.91 397	1.34 288	0.65 261	1.22 270	0.31 257	0.57 154	1.38 373	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.06 388	0.09 312	0.30 452

WAO-6	11.09 500	1.69 478	3.21 394	7.54 499	7.10 501	16.34 499	6.63 506	20.12 508	38.64 518	9.67 483	19.28 496	27.53 507	10.97 498	12.43 499	11.57 488	4.26 492	2.35 504	10.54 506	0.02 353	7.59 495	4.29 498

sAnonymous2	0.37 87	0.32 281	3.21 394	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.08 286	1.96 111	0.90 234	0.03 31	0.05 108	0.04 28	0.11 183	0.11 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.18 428

CroCo_RVC	0.37 87	0.32 281	3.21 394	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.08 286	1.96 111	0.90 234	0.03 31	0.05 108	0.04 28	0.11 183	0.11 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.18 428

TransformOpticalFlow	1.47 369	0.31 277	3.22 397	0.66 438	0.08 318	1.54 304	0.09 298	3.84 319	1.58 371	1.66 329	2.32 389	3.60 408	3.12 440	6.99 451	0.42 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

STrans-v2	1.67 397	0.36 297	3.28 398	0.02 95	0.19 384	1.45 274	0.08 286	6.69 476	1.49 353	2.00 357	2.86 404	3.67 412	3.88 457	7.04 455	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

DMCA-RVC	0.90 265	0.64 401	3.30 399	0.03 146	0.04 276	1.30 213	0.06 271	2.65 161	0.73 188	3.21 423	0.09 123	0.99 252	0.66 327	3.14 252	0.99 348	0.01 402	0.04 385	0.02 439	0.01 331	0.07 276	0.01 89

FAT-Stereo	1.86 413	0.19 199	3.31 400	0.17 323	0.03 256	1.78 353	0.97 433	4.76 402	2.79 439	4.22 445	4.87 436	5.31 449	2.83 434	5.06 348	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89

LVE	11.10 501	2.36 489	3.34 401	9.94 506	8.13 506	21.22 508	7.75 510	16.47 502	32.55 513	8.55 478	23.64 505	23.22 503	7.93 487	10.98 496	6.65 464	9.45 508	2.55 512	11.08 508	0.58 492	9.35 505	6.28 507

BEATNet_4x	0.97 275	0.77 426	3.36 402	0.46 404	0.01 145	1.32 218	0.09 298	4.57 386	1.26 306	1.88 347	0.22 175	1.09 263	0.42 283	1.79 218	2.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.06 336

G2L-Stereo_aug	1.21 340	0.18 190	3.37 403	0.01 26	0.03 256	1.38 243	0.02 153	3.08 207	0.77 205	1.90 348	1.58 342	3.22 399	1.13 361	5.74 380	1.74 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.00 1

RYNet	1.52 374	0.35 292	3.38 404	0.25 353	0.04 276	2.31 381	0.03 201	4.62 388	1.47 347	1.14 263	0.34 197	4.52 432	1.38 376	6.36 406	4.23 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

DispNO	1.25 342	0.52 369	3.40 405	0.11 287	0.05 286	1.45 274	0.01 82	3.73 304	1.68 378	1.34 288	1.59 343	3.15 393	1.12 360	5.56 373	1.14 356	0.00 1	0.02 341	0.03 444	0.12 415	0.05 241	0.03 253

CSAN	2.70 441	0.75 420	3.41 406	0.18 329	0.12 345	4.18 438	4.05 479	4.11 341	4.36 460	6.03 463	6.24 453	4.60 435	4.74 465	7.29 460	3.43 437	0.02 424	0.03 371	0.01 414	0.02 353	0.18 386	0.22 443

PDISCO_ROB	2.21 430	0.78 427	3.43 407	0.96 462	2.04 485	7.04 473	0.09 298	7.36 484	5.72 471	1.21 278	1.67 348	3.16 394	1.28 372	7.52 465	1.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 449	0.13 404

TorneroNet-64	15.45 512	5.66 506	3.44 408	13.86 512	12.03 513	28.15 518	6.27 503	19.89 507	38.68 519	12.16 491	28.06 514	35.76 515	15.44 506	19.56 509	15.40 497	9.71 512	2.52 509	19.13 515	2.70 507	12.55 512	7.94 513

RGC	1.86 413	0.67 408	3.45 409	0.07 241	0.26 410	3.29 416	0.11 308	4.78 405	1.46 345	3.26 425	4.51 434	5.14 445	2.68 429	5.46 366	1.94 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.09 373

AANet_RVC	1.66 393	0.88 442	3.52 410	0.06 216	0.00 1	1.22 171	0.00 1	3.25 239	2.51 432	2.21 373	4.49 433	3.65 411	0.20 231	7.10 456	3.42 436	0.50 478	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.05 305

AF-Net	2.17 429	0.65 405	3.53 411	0.00 1	0.09 326	2.02 365	0.48 408	6.44 470	1.70 380	3.36 427	10.22 470	4.95 442	2.81 432	4.34 306	2.66 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.01 89

MANE	14.02 510	0.85 439	3.53 411	2.13 483	3.75 492	18.44 502	6.14 500	22.67 517	27.90 508	33.01 518	41.08 521	41.26 520	30.90 518	23.39 511	17.99 504	0.47 477	0.76 491	0.91 485	4.04 511	0.17 378	1.00 482

WAO-7	9.09 493	1.79 482	3.55 413	0.80 449	0.15 363	18.67 503	4.36 486	23.07 518	26.68 507	12.59 492	27.90 513	22.52 500	13.03 500	13.53 501	11.47 487	0.09 454	0.03 371	0.58 484	0.10 406	0.47 468	0.34 458

MMNet	1.20 336	0.27 251	3.59 414	0.09 267	0.00 1	4.15 437	0.01 82	3.63 296	1.19 294	1.93 353	0.32 189	1.35 278	1.23 366	4.42 312	1.84 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

PA-Net	1.31 351	0.59 390	3.65 415	0.06 216	0.15 363	1.44 268	0.54 413	4.08 337	2.71 438	0.78 202	1.16 319	2.32 350	0.64 320	5.96 387	1.92 399	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.06 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	1.62 386	0.68 410	3.67 416	0.14 308	0.30 429	4.52 447	0.21 345	3.52 283	1.23 299	2.94 413	4.94 437	4.18 421	0.38 275	2.85 244	2.12 411	0.05 441	0.13 457	0.08 456	0.01 331	0.44 462	0.09 373

YMNet_1	1.62 386	0.68 410	3.67 416	0.14 308	0.30 429	4.52 447	0.21 345	3.52 283	1.23 299	2.94 413	4.94 437	4.18 421	0.38 275	2.85 244	2.12 411	0.05 441	0.13 457	0.08 456	0.01 331	0.44 462	0.09 373

ADStereo(finetuned)	0.83 234	0.43 333	3.68 418	0.03 146	0.00 1	1.22 171	0.01 82	3.26 241	1.86 392	2.61 403	0.20 170	0.09 92	2.39 423	0.34 115	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.06 336

DRN-Test	1.62 386	0.23 235	3.72 419	0.18 329	0.13 351	3.34 419	0.19 341	5.93 463	2.01 405	4.14 444	0.76 283	2.12 333	1.78 401	5.22 355	2.62 427	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.01 331	0.03 181	0.01 89

stereogan	2.13 427	0.31 277	3.75 420	0.01 26	0.09 326	7.44 477	0.60 418	4.27 357	3.29 446	3.91 441	4.62 435	6.41 456	1.84 407	5.17 351	0.58 312	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.24 414	0.05 305

DCANet-4	0.69 194	0.15 159	3.76 421	0.03 146	0.01 145	1.22 171	0.01 82	3.14 217	1.90 396	2.34 386	0.14 136	0.11 104	0.25 245	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

Nwc_Net	1.94 419	0.55 378	3.79 422	0.07 241	0.08 318	2.73 399	0.04 227	6.75 479	1.11 277	2.03 361	7.92 461	4.82 439	2.11 414	4.78 334	2.01 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.01 89

PWCDC_ROB	3.06 447	1.38 472	3.81 423	0.14 308	0.00 1	3.14 410	0.02 153	4.40 372	12.35 490	1.08 257	23.69 506	2.01 323	2.01 413	3.87 287	2.43 418	0.24 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 476	0.08 367

edge stereo	1.94 419	0.40 318	3.82 424	0.15 313	0.09 326	1.81 356	0.45 406	4.77 403	2.21 420	3.36 427	3.94 428	8.39 469	1.72 400	5.75 381	1.69 385	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.17 378	0.01 89

LL-Strereo	1.93 417	0.97 449	3.83 425	0.55 423	2.19 486	1.49 288	0.05 248	4.09 339	1.00 254	2.59 401	2.77 402	5.17 446	5.63 477	7.19 457	0.63 319	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.25 421	0.20 438

MDST_ROB	3.50 459	0.07 51	3.94 426	2.66 488	1.46 477	12.94 493	0.97 433	7.32 483	2.42 428	14.82 500	8.08 463	2.74 367	1.51 384	8.44 477	2.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.11 389

APVNet	1.52 374	0.31 277	4.00 427	0.09 267	0.00 1	4.64 450	0.08 286	4.41 373	1.21 297	1.25 282	1.05 309	2.90 376	0.93 348	6.70 427	2.48 420	0.01 402	0.00 1	0.07 453	0.00 1	0.27 429	0.05 305

ELAS	8.05 490	0.76 424	4.02 428	0.95 461	1.02 469	14.85 498	6.99 508	12.80 497	11.73 488	22.43 514	27.75 512	17.88 494	15.19 505	10.96 495	11.31 486	0.22 466	0.56 488	0.23 474	0.22 454	0.50 471	0.71 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	3.49 458	0.47 354	4.03 429	1.61 481	1.91 481	10.78 489	1.92 454	3.06 203	1.26 306	8.59 479	12.06 476	6.13 454	7.82 486	4.78 334	4.77 449	0.08 451	0.12 452	0.07 453	0.15 418	0.16 373	0.11 389

FINET	1.36 357	0.46 346	4.05 430	0.22 342	0.73 463	1.03 78	0.00 1	3.57 289	5.71 470	1.59 326	1.64 345	0.49 179	0.19 225	5.53 369	1.90 396	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.03 253

gwcnet-sp	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

scenet	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

ssnet	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

ARAFT	1.12 320	0.82 437	4.11 434	0.04 178	0.00 1	1.64 335	0.03 201	4.85 409	1.69 379	2.78 408	0.57 241	0.47 175	0.11 183	4.81 336	0.24 186	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.24 414	0.05 305

TorneroNet	16.10 513	5.74 507	4.12 435	13.88 513	11.97 512	26.89 517	6.85 507	21.13 513	38.32 517	14.15 496	33.36 517	33.52 514	17.49 510	18.89 508	19.64 510	9.77 513	2.53 510	19.43 516	3.35 508	13.21 513	7.86 512

UNet	1.13 322	0.24 239	4.21 436	0.01 26	0.02 233	2.31 381	0.02 153	3.06 203	0.76 204	1.17 268	0.14 136	2.73 366	1.58 392	4.48 320	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

WAO-8	13.93 508	3.75 499	4.23 437	7.74 500	6.54 497	22.81 511	2.39 465	22.66 515	45.98 522	18.88 504	35.42 518	33.21 512	16.91 508	16.55 506	12.78 491	5.01 494	0.81 492	9.89 502	0.77 495	8.77 501	3.61 496

Venus	13.93 508	3.75 499	4.23 437	7.74 500	6.54 497	22.81 511	2.39 465	22.66 515	45.98 522	18.88 504	35.42 518	33.21 512	16.91 508	16.55 506	12.78 491	5.01 494	0.81 492	9.89 502	0.77 495	8.76 500	3.61 496

MFMNet_re	2.02 424	0.98 450	4.27 439	2.74 489	0.88 465	1.47 281	0.15 323	4.21 349	3.18 445	6.63 467	6.93 457	1.87 315	3.63 452	2.13 225	0.99 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.05 305

fast-acv-ft	1.41 363	0.46 346	4.29 440	0.10 278	0.13 351	3.97 433	0.29 377	2.42 141	1.91 397	0.81 207	3.55 421	3.02 383	1.26 371	3.35 256	2.05 408	0.04 435	0.01 280	0.04 447	0.04 373	0.39 458	0.05 305

CBFPSM	1.39 361	0.61 395	4.29 440	0.01 26	0.01 145	3.64 428	0.03 201	3.39 261	0.80 215	0.64 181	0.21 171	6.18 455	3.70 454	2.38 229	1.82 391	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

Syn2CoEx	1.66 393	1.17 462	4.29 440	0.04 178	0.00 1	1.44 268	0.56 414	5.33 436	1.98 402	2.01 360	2.12 379	2.08 328	2.81 432	6.55 416	2.42 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 446	0.06 336

SGM-ForestM	12.56 505	0.80 430	4.31 443	1.07 468	0.41 444	21.56 509	8.57 511	17.42 503	19.67 501	29.93 516	28.49 516	45.83 521	27.22 516	26.05 515	18.40 506	0.14 460	0.25 475	0.18 470	0.28 474	0.18 386	0.42 466

FADNet_RVC	1.15 328	1.06 457	4.34 444	0.02 95	0.06 298	2.77 404	0.04 227	3.50 279	0.80 215	0.35 139	0.32 189	0.65 201	0.09 165	5.20 353	1.56 376	0.24 471	0.34 482	0.11 464	0.33 483	0.65 478	0.60 468

NVstereo2D	1.09 310	0.17 182	4.40 445	0.00 1	0.00 1	1.59 318	0.18 335	4.29 360	1.40 333	0.85 212	0.36 203	2.30 347	0.62 316	5.26 356	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

ACVNet_1	6.16 483	1.86 484	4.43 446	9.52 505	7.22 503	7.59 479	2.37 463	9.99 493	6.71 477	3.84 439	5.35 445	13.23 485	4.90 469	6.25 400	1.94 403	9.06 506	2.40 505	10.88 507	0.11 410	9.58 506	6.03 505

ACVNet-4b	5.67 479	1.65 476	4.43 446	9.46 504	7.11 502	8.72 484	1.68 452	6.61 473	5.76 472	0.27 120	6.49 455	11.67 479	2.43 424	8.40 476	1.56 376	9.06 506	2.34 503	10.49 505	0.02 353	9.22 504	5.98 504

FADNet	1.20 336	0.93 447	4.51 448	0.03 146	0.06 298	2.56 392	0.16 327	4.02 333	1.42 337	0.32 125	0.06 113	1.66 302	1.07 353	5.56 373	0.87 338	0.19 465	0.02 341	0.01 414	0.01 331	0.50 471	0.03 253

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 314	0.35 292	4.53 449	0.18 329	0.37 441	0.79 44	0.00 1	5.71 456	0.74 195	0.40 151	0.64 260	4.47 430	1.41 377	1.42 202	0.30 226	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.28 474	0.17 378	0.14 411

GASNet	1.43 364	1.53 475	4.54 450	0.31 374	0.02 233	1.49 288	0.20 343	3.86 323	1.95 399	0.75 194	1.37 336	2.11 331	1.57 391	5.82 386	2.60 425	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.10 381

StereoDRNet	1.48 370	0.75 420	4.58 451	0.05 199	0.10 335	2.49 389	1.10 439	4.62 388	1.47 347	3.38 430	0.62 259	2.29 346	0.65 325	4.52 322	2.89 430	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.01 331	0.05 241	0.07 354

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 378	0.68 410	4.62 452	0.01 26	0.00 1	5.13 457	0.30 384	4.64 392	1.23 299	2.39 394	0.59 253	2.12 333	2.00 412	4.94 341	2.19 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

iResNetv2_ROB	1.08 302	1.12 460	4.68 453	1.09 469	0.00 1	1.38 243	0.05 248	3.83 318	1.11 277	0.80 206	1.15 317	1.02 255	0.12 195	4.52 322	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 446	0.03 253

FADNet-RVC	1.10 314	1.07 458	4.79 454	0.03 146	0.00 1	1.60 322	0.08 286	3.77 308	1.70 380	0.35 139	0.07 115	0.61 192	0.66 327	5.32 360	1.11 352	0.01 402	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.48 469	0.18 428

Consistency-Raft	1.36 357	0.65 405	4.81 455	0.33 379	0.32 438	1.62 332	0.11 308	3.65 298	3.80 455	0.33 127	6.12 451	0.86 234	2.14 415	0.94 179	1.25 363	0.02 424	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.24 414	0.01 89

STTRV1_RVC	1.94 419	0.35 292	4.85 456	0.32 378	0.01 145	2.41 386	0.34 396	5.79 457	3.55 449	0.82 208	5.11 442	1.63 299	1.08 354	7.63 467	1.41 374	0.91 483	2.53 510	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 283

ELAS_RVC	7.69 488	0.80 430	4.90 457	1.06 467	1.02 469	10.00 487	9.43 513	9.75 491	14.69 493	21.83 512	20.27 498	17.88 494	16.41 507	13.01 500	10.44 484	0.22 466	0.55 487	0.28 476	0.19 441	0.35 452	0.65 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
XX-Stereo	1.04 292	0.20 210	4.94 458	0.85 454	0.04 276	1.25 196	0.00 1	3.37 256	0.45 70	1.22 279	0.50 235	3.70 413	0.02 32	3.91 289	0.05 24	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.20 446	0.03 181	0.02 193

ACVNet_2	8.69 491	1.80 483	5.09 459	8.55 502	6.72 499	13.47 494	4.34 485	13.70 498	23.86 503	6.89 470	19.74 497	20.52 497	5.36 474	7.70 470	2.48 420	8.53 503	1.67 500	7.99 498	0.32 482	8.79 502	6.29 508

SGM+DAISY	4.39 471	1.34 469	5.18 460	1.01 465	0.88 465	5.61 462	2.86 469	4.88 411	3.53 448	13.29 494	13.95 480	12.66 482	7.55 483	7.98 473	5.39 457	0.23 470	0.18 470	0.15 468	0.24 461	0.29 440	0.64 470

TCMNet	1.49 372	0.57 386	5.20 461	0.13 295	1.39 476	1.81 356	0.17 330	4.03 335	1.26 306	1.72 332	2.98 407	1.95 321	0.46 292	5.01 344	2.55 424	0.00 1	0.06 407	0.06 452	0.00 1	0.37 456	0.16 417

Dean	11.46 503	2.03 486	5.20 461	10.73 507	8.20 507	18.71 504	5.73 497	21.10 512	41.49 521	11.12 486	22.16 502	25.92 506	7.74 484	7.52 465	4.31 444	9.01 505	2.27 502	9.95 504	0.61 493	9.18 503	6.22 506

FADNet-RVC-Resample	1.08 302	1.00 453	5.32 463	0.10 278	0.14 357	1.53 300	0.25 358	3.62 294	1.18 292	0.51 168	0.19 166	1.04 256	0.28 252	5.20 353	0.44 276	0.10 455	0.16 467	0.09 459	0.06 388	0.24 414	0.21 440

SANet	4.63 473	0.89 444	5.34 464	0.30 370	0.09 326	7.43 476	3.75 477	6.53 472	16.16 497	6.79 468	13.29 478	12.44 481	7.74 484	7.38 461	4.11 442	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.31 456

pmcnn	3.61 460	0.68 410	5.38 465	0.61 432	1.46 477	2.75 403	1.26 444	5.04 420	1.57 367	8.77 480	11.67 474	18.69 496	2.38 422	6.03 389	5.61 458	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.07 354

GwcNet	1.67 397	0.81 434	5.52 466	0.23 348	1.21 473	4.21 439	0.62 419	3.71 302	1.57 367	1.01 244	1.65 347	3.99 419	0.52 298	5.46 366	2.30 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.35 452	0.13 404

SHD	3.01 446	1.02 455	5.52 466	0.45 403	0.39 443	4.12 436	0.17 330	6.68 475	12.04 489	7.20 471	3.36 417	4.40 427	2.58 427	4.69 330	7.17 468	0.01 402	0.04 385	0.00 1	0.03 362	0.22 409	0.17 422

PVD	5.81 481	0.99 452	5.56 468	0.72 443	0.51 453	6.72 470	0.18 335	9.90 492	23.69 502	11.45 489	19.26 495	8.18 468	9.46 492	9.24 482	9.49 481	0.02 424	0.16 467	0.00 1	0.08 397	0.18 386	0.40 465

Wz-Net-MNSev	1.85 412	1.19 464	5.61 469	0.01 26	0.00 1	4.74 451	2.16 459	4.93 413	1.48 351	3.77 437	1.24 328	1.77 309	2.56 425	4.94 341	2.61 426	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

ADCRef	2.29 433	0.65 405	5.67 470	0.10 278	0.09 326	4.81 452	0.76 426	4.75 401	1.37 326	2.88 410	1.67 348	1.62 296	2.30 418	3.77 281	14.93 496	0.02 424	0.00 1	0.01 414	0.10 406	0.20 405	0.11 389

S-Stereo	2.00 422	0.30 276	5.74 471	0.24 350	0.23 400	2.51 390	1.90 453	4.74 398	5.15 467	2.42 395	5.80 447	2.85 373	0.72 335	5.08 349	2.17 413	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.04 283

KSHMR	14.27 511	6.95 508	5.79 472	15.08 515	12.84 514	17.44 500	10.61 514	18.88 506	30.94 511	18.81 503	22.21 503	28.54 509	8.85 489	15.56 504	9.24 480	10.34 516	3.60 516	21.61 518	4.68 514	14.48 514	8.94 514

pcwnet_v2	1.29 345	0.17 182	5.98 473	0.10 278	0.01 145	1.76 350	0.02 153	5.08 424	2.90 441	1.54 322	1.98 368	2.03 326	0.81 340	3.01 249	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.03 181	0.03 253

RTSC	2.66 439	1.24 466	6.04 474	0.18 329	0.02 233	4.40 445	0.08 286	4.29 360	4.98 466	6.00 462	3.15 412	2.97 381	1.56 388	6.71 428	10.89 485	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.05 378	0.40 459	0.24 447

DGSMNet	2.23 431	0.80 430	6.10 475	0.96 462	1.73 480	3.22 413	4.12 480	5.30 434	1.11 277	1.19 271	2.48 395	3.18 395	0.65 325	4.57 328	1.33 369	1.11 485	1.37 496	1.55 487	1.26 503	1.37 483	1.28 485

PWC_ROB	2.90 445	1.01 454	6.12 476	0.53 420	0.57 459	1.30 213	0.40 400	3.85 321	4.42 463	7.37 472	15.40 483	3.03 385	1.55 387	6.31 403	5.74 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 465	0.05 305

SAMSARA	3.32 456	1.07 458	6.25 477	0.86 458	0.31 435	7.55 478	3.87 478	5.26 433	4.20 459	7.43 473	3.35 416	10.04 477	3.83 456	6.98 450	4.83 450	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.05 378	0.17 378	0.22 443

Wz-Net-LNSev	1.30 347	0.85 439	6.26 478	0.02 95	0.03 256	4.02 434	0.13 317	4.21 349	1.12 282	0.77 199	0.10 128	3.60 408	1.11 357	2.68 239	1.12 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

SDNR	3.31 455	0.91 446	6.28 479	0.44 398	0.02 233	26.11 516	0.01 82	3.81 317	1.62 374	2.82 409	11.06 473	2.93 377	0.60 308	7.95 472	1.52 375	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.12 397

XQC	2.57 438	1.20 465	6.33 480	0.18 329	0.01 145	3.84 432	0.33 392	5.24 428	3.83 456	4.43 448	1.94 365	4.58 433	3.19 442	7.19 457	8.67 476	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.03 362	0.27 429	0.19 433

ktn	19.15 516	18.52 516	6.39 481	22.64 521	17.26 519	24.47 513	12.11 516	24.52 519	34.74 516	18.75 502	27.70 510	32.54 510	17.85 511	15.71 505	16.67 499	22.09 520	3.64 517	28.95 522	10.91 519	17.40 518	10.22 517

ADCL	3.30 453	0.81 434	6.76 482	0.25 353	0.25 407	6.93 471	4.65 488	4.79 406	2.62 437	4.61 452	3.36 417	5.22 447	4.55 463	5.54 372	14.91 495	0.05 441	0.01 280	0.11 464	0.13 417	0.28 438	0.10 381

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 383	0.69 414	7.27 483	0.30 370	0.44 446	0.87 54	0.02 153	6.19 467	0.84 226	0.45 159	6.17 452	4.35 426	1.17 362	1.32 200	0.48 290	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.34 485	0.26 424	0.12 397

PASM	1.58 384	1.05 456	7.51 484	0.56 425	0.09 326	1.37 237	0.28 374	2.85 180	1.44 342	3.91 441	0.44 224	3.02 383	0.64 320	6.38 407	1.59 379	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.03 362	0.26 424	0.15 414

notaker	17.52 514	21.54 519	7.84 485	18.05 517	14.44 517	17.58 501	6.43 504	20.13 509	24.44 505	21.34 511	27.71 511	39.12 517	18.78 513	19.63 510	20.40 511	11.95 517	2.71 515	25.51 520	5.85 517	17.10 517	9.78 515

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 453	2.61 492	7.84 485	0.09 267	0.26 410	12.92 492	7.62 509	4.25 354	3.64 453	2.95 415	3.99 430	4.61 436	1.22 365	8.36 475	1.77 389	0.59 482	1.15 495	0.04 447	0.85 498	0.48 469	0.67 472

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 478	2.33 488	8.42 487	0.33 379	0.27 415	24.60 515	8.84 512	5.50 444	9.75 485	3.82 438	8.16 464	8.53 470	1.82 403	9.44 484	5.18 455	1.02 484	1.65 499	0.33 477	0.47 489	1.06 481	0.90 478

aanetorigin	2.87 443	0.73 419	8.74 488	0.23 348	0.23 400	1.61 326	2.07 455	1.76 101	1.10 275	14.21 498	10.25 471	2.93 377	3.38 447	4.98 343	4.06 441	0.10 455	0.05 398	0.09 459	0.11 410	0.57 474	0.15 414

ADCP+	2.87 443	0.98 450	8.75 489	0.07 241	0.16 369	5.93 466	2.90 470	4.00 331	1.84 388	1.52 314	0.27 183	3.81 415	3.22 444	6.05 391	17.38 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.30 452

DPSNet	3.38 457	0.60 392	9.55 490	0.61 432	0.46 449	5.10 456	1.44 447	11.17 495	3.92 457	2.57 400	0.88 295	5.90 452	9.68 494	7.63 467	7.25 469	0.08 451	0.16 467	0.01 414	0.07 392	0.34 449	0.17 422

MFN_U_SF_RVC	3.76 464	1.77 480	9.85 491	0.84 451	0.27 415	9.50 485	0.49 410	8.07 486	3.41 447	4.81 454	3.28 415	9.40 474	3.49 448	7.76 471	8.31 475	0.41 475	0.54 486	0.52 481	0.80 497	0.89 479	0.84 476

psmorigin	2.01 423	0.37 301	10.25 492	0.22 342	0.03 256	1.62 332	0.19 341	3.31 250	1.05 265	4.92 455	3.14 410	5.85 451	2.21 416	5.31 359	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.02 193

LE_ROB	12.79 506	0.64 401	10.26 493	2.13 483	1.29 474	7.25 475	5.81 499	9.09 489	49.27 524	57.55 524	24.58 508	23.68 504	31.13 519	9.00 481	23.57 517	0.04 435	0.06 407	0.13 467	0.20 446	0.08 290	0.11 389

Wz-Net-SNSev	2.53 437	2.49 490	10.66 494	0.39 394	0.01 145	2.73 399	0.40 400	5.02 419	1.50 355	2.15 367	2.12 379	6.48 457	1.11 357	9.47 485	5.84 460	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.06 336

ADCMid	3.95 467	1.34 469	10.91 495	0.18 329	0.38 442	5.02 455	1.27 445	4.87 410	2.94 442	11.15 487	3.60 422	6.76 461	5.21 473	6.40 412	16.96 500	0.12 458	0.08 428	0.55 483	0.46 488	0.53 473	0.19 433

iinet-f	1.68 401	0.61 395	11.37 496	0.29 368	0.03 256	4.39 444	0.04 227	3.18 228	1.10 275	1.16 267	0.58 243	2.96 380	2.76 430	2.13 225	2.46 419	0.00 1	0.02 341	0.02 439	0.00 1	0.46 465	0.01 89

AnyNet_C32	3.93 466	2.58 491	12.07 497	0.39 394	0.49 452	5.50 460	6.45 505	4.44 376	2.19 418	6.86 469	2.94 406	5.28 448	3.20 443	6.63 421	18.37 505	0.08 451	0.04 385	0.20 471	0.09 402	0.57 474	0.19 433

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 407	19.48 517	12.37 498	0.06 216	0.00 1	0.47 34	0.05 248	0.46 14	0.31 55	0.13 101	0.03 93	0.03 15	0.00 1	0.07 4	0.41 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 388	0.07 276	0.92 479

ADCPNet	3.63 462	0.82 437	13.20 499	0.08 256	0.43 445	7.02 472	2.23 461	4.77 403	2.41 427	4.31 447	1.96 367	7.57 466	5.16 470	6.45 413	13.80 493	0.02 424	0.75 490	0.04 447	0.90 499	0.16 373	0.53 467

DispFullNet	7.91 489	23.96 521	13.67 500	14.71 514	7.88 505	4.83 453	0.04 227	5.01 418	2.89 440	8.86 481	4.96 439	6.11 453	10.72 496	10.18 491	3.51 438	2.44 490	0.33 481	15.15 510	4.65 513	12.33 511	5.95 503

DeepPrunerF	2.50 436	0.87 441	14.90 501	0.17 323	0.31 435	1.41 253	0.29 377	5.62 451	9.97 486	1.02 245	0.43 221	2.01 323	1.65 396	6.85 436	3.99 440	0.00 1	0.01 280	0.07 453	0.10 406	0.24 414	0.12 397

SuperB	3.70 463	1.77 480	15.73 502	0.31 374	0.05 286	4.37 443	1.67 451	3.58 292	11.57 487	2.36 390	1.32 334	2.03 326	1.91 408	6.95 448	9.01 479	0.05 441	0.03 371	0.10 463	0.08 397	11.00 509	0.10 381

ADCS	5.09 477	2.15 487	16.58 503	0.34 385	0.07 308	5.91 465	4.26 482	6.73 478	6.99 479	9.44 482	6.09 450	6.57 459	5.17 472	9.54 486	21.38 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 454	0.23 446

PWCK	8.72 492	5.37 504	16.61 504	5.74 495	0.12 345	19.88 505	11.41 515	11.31 496	13.42 492	14.07 495	12.84 477	13.20 484	8.05 488	15.44 503	10.25 483	5.95 496	0.22 473	2.09 493	0.05 378	7.50 494	0.92 479

Wz-Net-TNSev	3.91 465	5.20 503	20.57 505	0.15 313	0.01 145	7.14 474	3.57 474	6.70 477	3.57 450	1.74 333	0.58 243	7.39 465	4.33 460	8.86 479	7.99 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.24 414	0.16 417

HanzoNet	29.69 521	29.33 522	21.66 506	21.75 520	19.07 521	24.58 514	12.99 517	28.87 521	40.49 520	43.09 521	44.02 522	55.65 524	44.93 523	43.17 522	44.44 521	27.88 523	9.47 520	29.77 523	15.86 521	20.94 521	15.84 520

LSM	7.38 487	1.68 477	22.24 507	3.99 492	40.72 523	3.54 427	4.79 492	4.74 398	6.65 476	10.25 484	13.51 479	4.49 431	3.81 455	6.91 445	5.31 456	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.26 424	14.60 519

WZ-Net	4.16 469	1.75 479	23.59 508	0.08 256	0.04 276	2.62 398	2.16 459	5.89 460	4.74 465	5.73 461	3.51 420	6.99 464	4.89 468	10.82 494	10.11 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.11 389

DPSimNet_ROB	25.03 520	19.56 518	24.93 509	24.36 522	17.85 520	22.25 510	25.93 522	28.52 520	29.10 509	32.61 517	28.25 515	32.87 511	26.42 514	24.51 514	40.42 520	16.75 519	13.93 521	25.19 519	22.38 522	19.96 520	24.75 523

UNDER WATER	19.61 517	12.37 514	31.14 510	20.44 519	14.31 516	28.63 519	18.15 519	16.43 501	34.24 515	20.82 510	19.14 494	38.83 516	30.09 517	24.31 512	20.97 513	10.09 515	2.68 513	19.51 517	4.70 515	15.52 516	9.93 516

UNDER WATER-64	20.03 518	10.28 512	31.50 511	20.05 518	13.64 515	32.81 520	23.45 521	16.01 500	33.44 514	22.01 513	17.25 486	40.58 519	32.20 521	24.50 513	22.36 516	10.06 514	2.70 514	18.37 514	4.24 512	14.84 515	10.24 518

EDNetEfficient	6.54 485	1.17 462	33.15 512	0.66 438	1.96 482	2.07 367	3.72 476	2.80 175	14.85 494	20.02 508	9.69 469	6.59 460	10.19 495	7.19 457	15.49 498	0.03 432	0.10 441	0.01 414	0.20 446	0.62 477	0.29 451

JetBlue	13.83 507	5.03 502	33.82 513	0.84 451	6.92 500	50.14 522	20.02 520	15.09 499	8.92 484	11.33 488	17.05 485	28.25 508	18.01 512	32.60 520	18.53 507	0.32 473	0.12 452	0.15 468	0.23 458	4.59 490	4.64 499

AnyNet_C01	6.59 486	4.31 501	36.24 514	0.96 462	0.46 449	9.96 486	5.74 498	6.02 466	3.63 452	7.59 474	8.56 465	8.83 471	3.14 441	13.74 502	20.83 512	0.12 458	0.08 428	0.25 475	0.09 402	1.01 480	0.34 458

BEATNet-Init1	17.91 515	7.45 509	36.82 515	1.88 482	1.38 475	37.29 521	14.71 518	21.90 514	24.20 504	38.07 519	36.59 520	50.41 522	32.00 520	29.42 518	21.83 515	0.33 474	0.39 484	0.47 479	0.54 491	1.50 485	1.07 483

MADNet++	47.78 523	34.15 523	37.11 516	42.94 523	41.23 524	64.94 523	30.63 523	60.79 526	53.26 525	72.08 526	61.65 525	57.68 525	54.96 524	58.03 523	59.24 525	43.01 526	36.17 526	36.07 524	22.50 523	47.50 524	41.67 525

ASD4	55.28 524	67.10 527	50.57 517	44.24 524	57.82 526	92.00 527	98.23 534	54.95 524	86.61 529	58.30 525	64.61 526	50.57 523	63.33 526	58.83 524	67.37 526	25.76 522	29.60 524	26.82 521	29.01 524	42.42 523	37.42 524

JetRed	34.54 522	39.28 524	62.16 518	15.62 516	26.51 522	69.20 524	40.79 524	31.43 522	32.41 512	46.06 522	44.55 523	40.19 518	26.50 515	38.43 521	56.06 524	12.76 518	37.49 527	13.23 509	9.38 518	29.52 522	19.34 521

LRCNet_RVC	60.63 526	63.16 526	62.94 519	69.09 529	50.21 525	19.92 507	0.07 279	58.32 525	5.21 469	75.67 527	86.75 527	74.68 527	62.48 525	59.01 525	49.80 522	93.38 532	56.36 531	93.48 532	92.95 532	67.44 529	71.73 531

RTS	9.75 496	2.69 493	65.25 520	0.85 454	1.99 483	14.36 495	4.75 490	5.69 454	17.29 499	7.97 475	19.00 490	6.83 462	3.02 438	26.15 516	18.62 508	0.00 1	0.15 465	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.16 417

RTSA	9.75 496	2.69 493	65.25 520	0.85 454	1.99 483	14.36 495	4.75 490	5.69 454	17.29 499	7.97 475	19.00 490	6.83 462	3.02 438	26.15 516	18.62 508	0.00 1	0.15 465	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.16 417

MADNet+	10.71 499	14.57 515	70.07 522	0.58 428	0.47 451	19.89 506	4.20 481	11.05 494	6.87 478	3.03 419	5.99 449	9.01 472	6.35 480	31.95 519	28.31 518	0.22 466	0.26 478	0.01 414	0.04 373	0.46 465	0.87 477

TCMNet-wrong-test	55.95 525	78.75 528	71.85 523	90.95 530	89.50 530	78.08 525	71.33 525	38.19 523	12.35 490	40.71 520	51.28 524	59.53 526	35.38 522	64.04 526	52.16 523	38.10 525	6.00 518	47.22 527	41.12 526	82.64 531	69.84 529

coex-ft	12.01 504	5.60 505	80.23 524	0.15 313	0.15 363	1.88 359	0.73 424	2.66 162	30.12 510	49.31 523	16.59 484	15.97 491	14.42 504	6.79 434	14.50 494	0.05 441	0.08 428	0.01 414	0.05 378	0.37 456	0.61 469

DLNR_Zeroshot_test	23.05 519	49.79 525	87.94 525	97.52 538	94.73 533	1.18 152	0.00 1	20.60 510	0.14 7	0.02 12	0.02 69	0.02 4	0.02 32	4.35 307	0.10 94	32.22 524	0.04 385	0.00 1	0.27 470	72.00 530	0.06 336

HaxPig	97.68 534	99.63 534	91.34 526	99.82 540	99.97 537	88.15 526	88.00 526	98.28 533	99.93 535	99.98 537	99.99 535	99.95 538	99.99 536	96.29 531	92.24 531	99.99 541	99.98 536	100.00 538	99.99 537	100.00 542	99.98 539

PML	89.08 531	99.72 535	92.85 527	94.72 532	94.92 534	99.54 535	97.42 533	93.50 530	95.96 532	99.77 536	92.33 531	95.35 532	93.51 531	99.96 538	91.15 530	99.98 540	31.71 525	100.00 538	45.94 527	93.46 533	69.88 530

xxxxx1	76.92 528	82.43 529	93.26 528	61.67 526	66.92 527	95.84 530	95.11 529	75.84 527	80.96 526	82.71 528	86.75 527	89.18 528	87.35 527	85.27 527	87.18 527	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 526

tt_ll	76.92 528	82.43 529	93.26 528	61.67 526	66.92 527	95.84 530	95.11 529	75.84 527	80.96 526	82.71 528	86.75 527	89.18 528	87.35 527	85.27 527	87.18 527	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 526

ff	76.92 528	82.43 529	93.26 528	61.67 526	66.92 527	95.84 530	95.11 529	75.84 527	80.96 526	82.71 528	86.75 527	89.18 528	87.35 527	85.27 527	87.18 527	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 526

AVERAGE_ROB	99.23 539	99.81 537	97.56 531	100.00 543	100.00 539	96.24 533	91.02 528	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	99.98 539	99.97 536	100.00 542	100.00 537	100.00 538	100.00 538	100.00 542	100.00 541

MEDIAN_ROB	96.83 532	99.41 533	98.66 532	94.75 533	94.23 532	93.08 529	90.54 527	95.61 532	94.75 530	97.65 533	97.73 533	98.30 533	96.57 532	94.51 530	93.74 532	99.78 539	98.24 533	99.99 537	99.89 536	99.48 536	99.67 535

EDNetEfficientorigin	10.31 498	1.90 485	98.96 533	0.22 342	0.23 400	2.73 399	0.71 423	4.50 380	16.94 498	18.72 501	15.36 482	12.74 483	10.73 497	8.96 480	11.94 490	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.25 421	1.31 486

tt	68.65 527	0.15 159	99.57 534	50.64 525	14.90 518	100.00 536	100.00 536	100.00 538	99.76 533	27.80 515	10.52 472	99.97 539	98.63 533	99.61 533	100.00 539	90.62 531	98.21 532	46.66 526	52.02 528	62.86 528	21.04 522

Anonymous_1	97.10 533	99.72 535	99.64 535	92.33 531	93.91 531	100.00 536	100.00 536	99.20 535	99.90 534	98.57 534	99.75 534	99.14 535	99.94 535	98.50 532	99.54 533	87.90 530	98.87 534	90.88 531	96.91 533	92.22 532	95.12 532

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Selective-RAFT-Error	100.00 544	100.00 541	100.00 539	100.00 543	100.00 539	100.00 536	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	100.00 540	100.00 539	100.00 542	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.99 540	99.95 537

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FADE		10.20 511		4.76 494	4.82 495							14.63 488				24.52 521	8.46 519	36.14 525	36.87 525	3.46 488

Low-res two-view benchmark