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

FoundationStereo	0.08 1	0.12 122	0.24 2	0.02 93	0.01 143	0.12 1	0.04 220	0.24 1	0.59 79	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.11 12	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 3	0.08 63	0.61 30	0.01 26	0.00 1	0.94 65	0.03 194	0.29 2	0.21 37	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.04 85	0.26 82	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

IGEV-Stereo+	0.43 104	0.17 177	0.46 13	0.14 298	1.06 460	0.63 38	0.02 148	0.30 3	0.24 48	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.03 58	1.86 215	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.15 407	1.83 474	1.61 476

DEFOM-Stereo	0.14 5	0.04 9	0.38 8	0.05 192	0.00 1	1.04 84	0.00 1	0.32 4	0.63 116	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.03 58	0.20 52	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

999	0.48 128	0.07 51	0.55 26	0.01 26	0.00 1	1.27 198	0.09 289	0.33 5	0.61 96	0.01 4	0.17 148	0.03 15	0.02 29	5.79 373	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

AIO_test	0.17 10	0.11 114	0.55 26	0.08 248	0.06 291	0.42 29	0.06 263	0.35 6	0.38 65	0.03 28	0.01 1	0.86 228	0.03 58	0.21 60	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.08 386	0.03 177	0.02 188

GREAT-IGEV	0.24 41	0.10 95	0.92 76	0.06 209	0.33 429	1.11 114	0.06 263	0.36 7	0.19 27	0.02 9	0.47 226	0.02 4	0.06 121	0.13 22	0.16 139	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 434	0.09 307	0.36 449

SMoEStereo_RVC	0.18 16	0.06 37	0.53 23	0.02 93	0.00 1	1.03 76	0.04 220	0.38 8	0.64 127	0.07 48	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.26 82	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 371

mms	0.11 2	0.07 51	0.45 12	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.01 77	0.38 8	0.15 11	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.20 52	0.04 8	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.14 400

UniTT-Stereo	0.16 7	0.11 114	1.13 140	0.03 142	0.17 364	0.32 10	0.02 148	0.38 8	0.32 58	0.03 28	0.16 141	0.05 51	0.07 137	0.16 27	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 61	0.10 95	0.89 70	0.02 93	0.00 1	0.50 34	0.00 1	0.39 11	0.61 96	0.02 9	2.91 396	0.04 26	0.03 58	0.21 60	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 452	0.00 1

ours_stereo	0.16 7	0.06 37	0.73 46	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.04 220	0.44 12	0.54 74	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.03 58	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.06 328

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 395	19.48 505	12.37 486	0.06 209	0.00 1	0.47 32	0.05 241	0.46 13	0.31 55	0.13 97	0.03 91	0.03 15	0.00 1	0.07 2	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.07 271	0.92 467

CASnet	0.16 7	0.14 143	0.52 22	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	0.51 14	0.75 192	0.10 79	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.22 63	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ff7	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

IGEVStereo-DCA	0.46 115	0.09 76	1.02 103	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.05 236	0.01 86

ffff	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

11t	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

ccc-4	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

TANstereo	0.30 58	0.28 256	0.86 62	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.00 1	0.53 15	0.44 69	1.06 250	1.24 320	0.06 64	0.05 99	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 3	0.02 1	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 77	0.56 21	1.11 269	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.25 74	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

WCG-NET（raft）	0.29 55	0.24 233	0.51 20	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.56 21	1.12 274	0.21 110	0.12 130	1.54 280	0.14 200	0.14 23	0.07 55	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.03 247

RAFT-345	1.19 325	0.06 37	1.55 221	0.54 409	0.13 343	1.53 291	0.25 346	0.56 21	1.76 372	1.20 267	7.85 448	0.93 237	0.05 99	6.87 427	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 414	0.15 155	1.66 244	0.60 417	0.27 406	1.49 280	0.02 148	0.58 24	0.65 134	5.35 448	21.66 487	1.06 253	0.07 137	6.85 424	0.57 305	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.00 1

WCG-NET	0.22 29	0.17 177	0.54 25	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.61 25	1.09 266	0.17 104	0.33 190	0.03 15	0.13 196	0.20 52	0.07 55	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.02 188

Occ-G	0.24 41	0.10 95	0.59 29	0.01 26	0.01 143	0.80 43	0.04 220	0.62 26	0.15 11	0.01 4	0.51 230	1.34 271	0.04 85	0.09 3	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.15 361	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 48	0.08 63	1.52 218	0.46 392	0.00 1	1.14 127	0.01 77	0.63 27	0.21 37	0.38 144	0.02 67	0.04 26	0.06 121	0.18 34	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.05 367	0.22 401	0.04 276

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 36	0.13 132	0.62 31	0.01 26	0.00 1	1.05 91	0.00 1	0.63 27	0.80 208	0.76 192	0.18 152	0.09 89	0.06 121	0.05 1	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

CREStereo++_RVC	0.29 55	0.19 193	0.83 59	0.05 192	0.00 1	1.19 150	0.00 1	0.66 29	0.99 245	0.25 113	1.26 323	0.05 51	0.07 137	0.20 52	0.09 81	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
GCAP-BAT	0.37 82	0.13 132	1.16 149	0.10 270	0.12 337	1.59 309	0.04 220	0.67 30	0.43 68	0.84 205	0.89 289	0.39 159	0.07 137	0.27 90	0.49 287	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.19 429	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.20 21	0.25 237	0.78 51	0.01 26	0.01 143	0.95 68	0.00 1	0.70 31	0.68 159	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.31 101	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.04 276

UDGNet	0.35 75	0.50 358	1.14 142	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	0.70 31	1.57 355	0.31 118	0.05 106	0.06 64	0.02 29	1.45 203	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	1.74 393	0.03 2	0.99 94	0.03 142	7.39 492	10.20 476	0.00 1	0.71 33	0.20 32	0.02 9	0.02 67	0.12 105	0.02 29	0.11 12	0.04 8	0.00 1	0.00 1	9.67 488	5.13 504	0.01 39	0.00 1

XX-TBD	0.28 51	0.39 307	0.97 92	0.05 192	0.00 1	1.09 105	0.00 1	0.71 33	0.54 74	0.44 151	1.04 301	0.06 64	0.06 121	0.19 40	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.25 45	0.32 275	1.18 155	0.06 209	0.11 335	0.31 8	0.08 277	0.73 35	0.62 108	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.16 27	0.14 122	0.00 1	0.58 477	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.37 450

IGEV-Stereo	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.73 35	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.08 285	0.03 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
anonymousdsp	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.74 37	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.08 285	0.03 247

GMStereo	0.25 45	0.60 383	1.28 176	0.01 26	0.00 1	0.48 33	0.00 1	0.74 37	1.24 294	0.16 101	0.03 91	0.07 78	0.09 159	0.22 63	0.10 93	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
fffy	0.14 5	0.06 37	0.88 66	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.01 77	0.79 39	0.13 4	0.02 9	0.01 1	0.06 64	0.01 9	0.16 27	0.03 5	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.06 328

rvit_stereo_0081_aga	0.17 10	0.11 114	0.81 54	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.01 77	0.79 39	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 51	0.05 19	0.53 23	0.12 280	0.11 335	1.25 191	0.32 377	0.80 41	0.20 32	0.10 79	0.14 132	0.16 123	0.25 238	0.29 95	0.25 190	0.05 431	0.19 460	0.20 459	0.23 446	0.18 379	0.19 421

RAStereo	0.17 10	0.21 212	1.18 155	0.04 172	0.01 143	0.18 4	0.00 1	0.81 42	0.34 60	0.07 48	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.19 40	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

LoS_RVC	0.19 18	0.48 350	0.51 20	0.12 280	0.10 328	1.01 74	0.01 77	0.81 42	0.19 27	0.07 48	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.31 101	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 276

dd	0.34 69	0.67 399	1.55 221	0.04 172	0.01 143	1.22 166	0.03 194	0.84 44	1.16 282	0.18 107	0.05 106	0.12 105	0.05 99	0.29 95	0.44 272	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

tt45	0.47 121	0.06 37	0.70 44	0.02 93	0.00 1	1.30 208	0.05 241	0.85 45	0.60 87	0.05 40	0.01 1	0.09 89	0.03 58	5.40 354	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.01 86

CAS	0.85 237	0.09 76	0.67 39	6.43 485	0.05 280	1.12 118	0.00 1	0.88 46	0.69 172	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.06 121	0.26 82	0.12 107	6.37 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 426

PMTNet	0.21 23	0.19 193	0.85 60	0.02 93	0.02 229	1.14 127	0.30 372	0.88 46	0.11 1	0.03 28	0.02 67	0.07 78	0.02 29	0.37 120	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

ASMatch	1.44 356	0.14 143	2.15 306	0.60 417	0.21 384	1.21 163	0.26 350	0.96 48	0.66 143	0.29 117	11.75 463	0.93 237	2.37 409	6.73 417	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.04 276

dad	0.88 252	0.62 388	2.26 324	0.06 209	0.01 143	1.24 182	0.00 1	0.98 49	2.17 404	1.29 277	0.35 194	0.37 154	0.04 85	5.80 374	1.06 345	0.01 392	0.00 1	1.13 474	0.11 399	0.05 236	0.00 1

CES	0.43 104	0.14 143	0.85 60	0.05 192	1.52 467	1.22 166	0.05 241	1.01 50	0.59 79	0.03 28	0.02 67	0.14 116	0.10 167	0.40 125	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	2.45 481

DCRE	0.69 189	0.35 286	1.16 149	0.06 209	0.02 229	0.91 56	0.00 1	1.05 51	0.30 54	0.98 234	7.63 447	0.72 210	0.02 29	0.16 27	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 440	0.02 122	0.03 247

AEACV	0.22 29	0.05 19	0.66 38	0.02 93	0.03 251	0.87 52	0.00 1	1.07 52	0.15 11	0.18 107	0.01 1	0.02 4	0.72 324	0.15 24	0.09 81	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.27 458	0.08 285	0.07 346

sCroCo_RVC	0.21 23	0.14 143	1.54 219	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 220	1.10 53	0.65 134	0.10 79	0.05 106	0.03 15	0.04 85	0.23 66	0.05 23	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

test_4	0.51 135	0.10 95	1.27 174	0.01 26	0.06 291	0.97 70	0.03 194	1.12 54	0.16 17	0.27 115	3.42 409	0.65 195	0.09 159	1.59 204	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 386	0.14 349	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.46 115	0.04 9	1.77 260	0.01 26	0.14 349	1.20 159	0.13 308	1.13 55	0.26 52	0.05 40	0.16 141	1.75 300	1.10 345	0.67 160	0.45 276	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.12 404	0.01 39	0.09 365

CREStereo	0.22 29	0.17 177	0.64 35	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.01 77	1.15 56	0.56 76	0.10 79	0.07 113	0.04 26	0.00 1	0.32 107	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	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
trnet	0.22 29	0.14 143	0.67 39	0.00 1	0.00 1	1.24 182	0.01 77	1.16 57	0.56 76	0.09 64	0.08 116	0.05 51	0.00 1	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RSM++	0.17 10	0.07 51	0.42 10	0.03 142	0.00 1	0.40 24	0.00 1	1.18 58	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.01 2	0.05 99	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.09 307	0.07 346

rvit_stereo_0081	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 29	0.29 266	0.87 64	0.05 192	0.18 368	0.41 25	0.01 77	1.24 61	0.56 76	0.02 9	0.03 91	0.13 110	0.05 99	0.32 107	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

AIO_rvc	0.21 23	0.32 275	0.50 19	0.09 259	0.03 251	0.43 30	0.06 263	1.25 62	0.63 116	0.03 28	0.01 1	0.09 89	0.04 85	0.28 92	0.16 139	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 351	0.10 320	0.10 371

4D-IteraStereo	0.35 75	0.60 383	1.93 273	0.02 93	0.09 319	1.03 76	0.07 270	1.25 62	0.34 60	0.02 9	0.03 91	0.84 227	0.10 167	0.31 101	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.07 346

LoS	0.28 51	0.16 166	0.95 85	0.07 233	0.01 143	1.32 213	0.07 270	1.30 64	0.60 87	0.04 37	0.03 91	0.28 142	0.11 177	0.48 140	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.24 41	0.12 122	0.71 45	0.04 172	0.02 229	1.07 95	0.00 1	1.30 64	0.17 22	0.59 167	0.02 67	0.08 84	0.11 177	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.17 424	0.06 256	0.02 188

RSM	0.18 16	0.05 19	0.39 9	0.03 142	0.02 229	0.38 23	0.00 1	1.33 66	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.03 15	0.04 85	0.19 40	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.06 256	0.04 276

NRIStereo	0.74 197	0.08 63	0.88 66	0.47 396	0.05 280	1.58 302	0.49 398	1.38 67	0.61 96	0.88 209	0.17 148	0.66 198	0.03 58	6.96 437	0.22 171	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.17 410

MyStereo07	0.27 49	0.27 245	0.64 35	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	1.41 68	0.73 185	0.10 79	0.01 1	0.03 15	0.10 167	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

fffft	0.22 29	0.03 2	0.46 13	0.01 26	0.00 1	0.93 63	0.01 77	1.42 69	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.21 60	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.07 346
1: 1. 1
PSM-adaLoss	0.46 115	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.09 319	1.61 317	0.30 372	1.43 70	0.69 172	0.97 225	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.67 209	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

ROB_FTStereo	0.47 121	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 311	1.59 309	0.33 380	1.43 70	0.68 159	0.97 225	0.19 160	0.76 215	0.03 58	1.86 215	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

HUI-Stereo	0.45 112	0.09 76	1.08 127	0.06 209	0.08 311	1.61 317	0.32 377	1.43 70	0.70 182	0.97 225	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.44 202	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

DeepStereo_RVC	0.52 138	0.08 63	1.37 195	0.06 209	0.06 291	1.34 221	0.41 390	1.43 70	0.68 159	1.03 244	0.85 285	0.49 173	1.56 376	0.79 166	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.13 393

ROB_FTStereo_v2	0.43 104	0.09 76	1.00 95	0.06 209	0.08 311	1.57 298	0.33 380	1.44 74	0.67 152	0.97 225	0.19 160	0.77 219	0.02 29	1.23 188	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

iGMRVC	0.51 135	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 311	1.61 317	0.27 354	1.44 74	0.69 172	0.97 225	0.19 160	0.76 215	0.03 58	2.69 235	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 276

RAFT-IKP	0.45 112	0.09 76	1.06 124	0.06 209	0.06 291	1.44 260	0.31 376	1.44 74	0.69 172	0.97 225	0.18 152	0.76 215	0.02 29	1.65 208	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 276

Patchmatch Stereo++	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 301	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 234	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297
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
iRAFT	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 301	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 234	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

DEmStereo	1.51 363	0.08 63	2.17 307	0.09 259	0.02 229	1.76 341	0.90 419	1.47 79	0.60 87	2.46 389	6.42 442	1.08 255	5.16 458	6.21 385	1.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

CRE-IMP	0.40 92	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.05 280	1.45 266	0.46 395	1.48 80	0.63 116	0.90 213	0.30 181	0.88 230	0.01 9	0.26 82	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.17 410

PFNet	1.06 294	0.19 193	2.95 369	1.16 460	0.56 446	1.58 302	0.25 346	1.50 81	0.60 87	2.38 384	1.23 318	0.63 192	0.30 246	6.85 424	0.43 269	0.16 450	0.01 274	0.00 1	0.07 381	0.18 379	0.18 416

castereo++	0.25 45	0.15 155	0.48 18	0.09 259	0.00 1	1.08 103	0.03 194	1.53 82	0.67 152	0.00 1	0.01 1	0.59 184	0.00 1	0.09 3	0.06 47	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.28 462	0.02 122	0.00 1

AnonymousM	0.34 69	0.07 51	0.63 32	0.02 93	0.01 143	1.09 105	0.03 194	1.54 83	0.68 159	0.17 104	0.04 102	0.02 4	0.24 235	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.01 274	1.93 480	0.00 1	0.01 39	0.00 1

AAGNet	1.54 368	0.07 51	0.88 66	1.04 454	0.27 406	1.47 273	0.66 408	1.57 84	0.61 96	1.68 323	0.82 282	1.62 290	2.29 405	6.18 383	11.63 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

PFNet+	0.54 147	0.10 95	1.31 186	0.16 308	0.05 280	1.44 260	0.56 402	1.60 85	0.98 241	1.35 288	0.46 223	0.37 154	0.01 9	2.18 222	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

AIO-Stereo	0.21 23	0.07 51	0.44 11	0.03 142	0.03 251	0.41 25	0.01 77	1.65 86	0.65 134	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.04 85	0.22 63	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 471	0.05 236	0.08 359

H2IRNET	0.47 121	0.22 222	1.27 174	0.15 301	0.01 143	1.18 147	0.01 77	1.65 86	0.48 71	0.02 9	1.80 350	0.46 167	0.04 85	1.62 207	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.01 322	0.16 366	0.02 188

TestStereo	0.61 160	0.55 371	1.84 270	0.00 1	0.00 1	0.94 65	0.00 1	1.65 86	0.23 43	0.12 89	0.03 91	0.08 84	0.06 121	6.59 405	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 82	0.13 132	2.43 337	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	1.66 89	1.15 280	0.16 101	0.08 116	0.02 4	0.05 99	0.40 125	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.10 371

LL-Strereo2	0.36 79	0.47 348	1.08 127	0.09 259	0.03 251	1.12 118	0.07 270	1.66 89	0.93 234	0.43 150	0.02 67	0.51 177	0.08 151	0.23 66	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.04 213	0.04 276

HI	0.54 147	0.37 295	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 282	0.01 1	2.67 354	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

CoSv	0.54 147	0.37 295	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 282	0.01 1	2.67 354	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 18	0.03 2	0.46 13	0.03 142	0.00 1	0.36 21	0.02 148	1.68 91	0.67 152	0.01 4	0.01 1	0.05 51	0.00 1	0.12 16	0.22 171	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.15 407	0.01 39	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 41	0.29 266	0.82 56	0.01 26	0.00 1	1.24 182	0.00 1	1.70 94	0.23 43	0.02 9	0.01 1	0.09 89	0.10 167	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

test_xeample3	0.35 75	0.10 95	1.95 278	0.02 93	0.00 1	0.93 63	0.07 270	1.70 94	0.86 225	0.09 64	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.23 66	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 449	0.06 256	0.08 359

tg	0.34 69	0.26 241	0.68 41	0.01 26	0.00 1	1.25 191	0.01 77	1.75 96	0.65 134	0.11 87	0.40 207	0.74 213	0.11 177	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.21 428

DisPM	0.86 241	0.09 76	1.10 132	0.76 436	0.02 229	1.51 284	0.57 404	1.75 96	0.70 182	2.43 388	0.83 284	0.38 158	0.01 9	6.89 431	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

aanetorigin	2.87 431	0.73 408	8.74 476	0.23 336	0.23 391	1.61 317	2.07 443	1.76 98	1.10 267	14.21 486	10.25 459	2.93 370	3.38 435	4.98 335	4.06 429	0.10 443	0.05 390	0.09 447	0.11 399	0.57 462	0.15 403

ACV-stereo	1.64 379	0.27 245	2.94 368	0.04 172	0.04 270	6.31 457	0.18 325	1.81 99	0.22 40	0.23 112	0.01 1	10.52 466	5.41 464	4.07 286	0.77 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

IGEV-Stereo++	0.20 21	0.05 19	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 114	0.00 1	1.84 100	0.34 60	0.08 56	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

DCVSM-stereo	0.70 192	0.04 9	1.69 251	0.07 233	0.01 143	1.27 198	0.04 220	1.85 101	0.14 7	3.56 421	0.08 116	3.07 379	0.60 297	1.35 196	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 122	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.63 168	0.14 143	1.54 219	0.75 433	0.00 1	1.26 195	0.01 77	1.85 101	0.31 55	1.44 303	0.58 237	1.76 301	0.19 219	2.55 226	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

DRaft	1.34 345	0.12 122	1.19 160	0.06 209	0.01 143	1.64 326	0.43 392	1.86 103	0.14 7	3.76 424	5.27 431	0.41 162	4.38 449	5.49 358	1.68 376	0.01 392	0.06 398	0.00 1	0.07 381	0.07 271	0.11 378

SST-Stereo	1.04 286	0.05 19	1.16 149	0.72 431	0.23 391	1.70 337	0.58 405	1.92 104	1.46 334	1.19 265	1.09 303	1.60 286	1.93 397	6.92 435	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

HHNet	0.87 248	0.25 237	1.78 263	0.16 308	0.08 311	1.30 208	0.44 393	1.93 105	0.64 127	1.41 299	5.92 436	0.14 116	1.79 390	0.35 116	0.95 340	0.05 431	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.14 349	0.01 86

RAFT_R40	0.99 278	0.05 19	1.26 172	0.71 430	0.20 379	1.65 330	0.67 409	1.94 106	0.61 96	1.05 247	1.15 310	1.80 305	1.47 367	6.91 433	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

sAnonymous2	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.18 416

CroCo_RVC	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.18 416

MIF-Stereo (partial)	0.27 49	0.18 185	1.14 142	0.01 26	0.00 1	0.43 30	0.02 148	1.97 109	0.39 66	0.11 87	0.08 116	0.07 78	0.06 121	0.44 130	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.02 188

ToySt	0.47 121	0.25 237	2.47 344	0.04 172	0.01 143	1.17 140	0.00 1	2.01 110	0.63 116	0.08 56	0.14 132	1.16 261	0.05 99	0.80 168	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.10 320	0.04 276

OMP-Stereo	1.20 328	0.54 370	0.96 86	2.39 473	0.29 418	1.58 302	0.33 380	2.01 110	0.68 159	2.68 396	1.16 312	3.10 382	0.18 213	7.40 450	0.56 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

knoymous	0.35 75	0.05 19	1.11 134	0.05 192	0.01 143	1.15 134	0.01 77	2.06 112	0.14 7	0.40 146	0.02 67	1.67 297	0.00 1	0.31 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 144	0.10 95	1.02 103	0.89 448	0.10 328	1.57 298	0.36 386	2.06 112	0.63 116	2.23 365	0.46 223	0.25 136	0.01 9	0.45 135	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

raftrobust	0.46 115	0.42 321	1.05 123	0.01 26	0.21 384	1.17 140	0.05 241	2.07 114	0.19 27	2.98 405	0.02 67	0.12 105	0.15 203	0.25 74	0.31 225	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.06 328

THIR-Stereo	1.48 361	0.29 266	1.51 216	0.01 26	0.02 229	1.05 91	4.32 471	2.11 115	0.22 40	1.08 251	4.24 422	1.93 312	4.19 447	6.76 419	1.87 386	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.05 236	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 79	0.27 245	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.20 159	0.01 77	2.15 116	0.62 108	0.15 100	0.22 169	0.69 202	0.12 189	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.22 431

MonSter	0.19 18	0.07 51	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 25	0.00 1	2.16 117	0.64 127	0.03 28	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.09 3	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 86

Selective-IGEV	0.22 29	0.06 37	0.46 13	0.05 192	0.04 270	0.34 14	0.04 220	2.16 117	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 391	0.03 177	0.09 365

EKT-Stereo	0.74 197	0.18 185	1.23 169	0.81 438	4.25 481	1.19 150	0.03 194	2.17 119	0.13 4	0.35 134	0.40 207	0.97 244	0.08 151	2.61 232	0.09 81	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.07 381	0.04 213	0.03 247

raft+_RVC	0.42 97	0.48 350	1.11 134	0.51 406	0.17 364	1.16 137	0.04 220	2.25 120	0.59 79	0.12 89	0.42 211	0.08 84	0.15 203	0.60 153	0.28 210	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.19 421

rrr	0.62 166	0.09 76	2.07 299	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.06 263	2.29 121	0.85 223	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 429	0.05 236	0.07 346

GMM-Stereo	1.09 303	0.05 19	1.62 236	0.13 286	0.22 386	1.41 246	0.87 417	2.31 122	0.62 108	2.75 397	3.14 400	0.54 180	0.90 335	5.33 351	0.13 111	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.01 39	1.80 478

Gwc-CoAtRS	0.42 97	0.12 122	1.28 176	0.03 142	0.13 343	1.03 76	0.02 148	2.33 123	0.15 11	0.35 134	0.01 1	2.27 338	0.03 58	0.20 52	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 442	0.01 39	0.01 86

LCNet	0.87 248	0.18 185	0.97 92	0.14 298	0.26 401	1.19 150	0.22 339	2.36 124	0.71 184	1.82 334	0.21 165	0.11 101	2.56 413	5.56 363	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 361	0.81 463

EGLCR-Stereo	0.28 51	0.09 76	0.73 46	0.18 317	0.05 280	1.17 140	0.04 220	2.37 125	0.17 22	0.35 134	0.01 1	0.01 2	0.02 29	0.38 123	0.04 8	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

MIM_Stereo	0.45 112	0.43 327	1.18 155	0.51 406	0.04 270	1.26 195	0.02 148	2.38 126	0.65 134	0.07 48	0.02 67	0.70 205	0.20 225	1.01 179	0.13 111	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.10 371

RALAANet	0.54 147	0.62 388	1.41 199	0.01 26	0.01 143	0.92 61	0.02 148	2.39 127	1.87 382	1.13 256	0.38 203	0.15 118	0.30 246	1.00 178	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 362	0.14 349	0.01 86

GMOStereo	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 368	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 367	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.02 188

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ACVNet	0.57 153	0.21 212	1.34 190	0.09 259	0.00 1	1.36 227	0.22 339	2.40 128	1.05 257	0.63 173	0.66 257	1.94 313	0.26 241	0.31 101	0.79 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.00 1

CFNet-ft	0.77 208	0.46 340	1.34 190	0.01 26	0.27 406	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 391	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.02 188

CFNet_RVC	0.77 208	0.46 340	1.34 190	0.01 26	0.27 406	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 391	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.02 188

PSM-AAD	1.15 320	0.04 9	0.88 66	0.10 270	0.27 406	1.32 213	3.25 459	2.41 135	0.64 127	2.93 401	1.92 355	0.15 118	5.39 463	3.42 254	0.19 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 297

fast-acv-ft	1.41 354	0.46 340	4.29 429	0.10 270	0.13 343	3.97 423	0.29 365	2.42 136	1.91 385	0.81 202	3.55 411	3.02 376	1.26 359	3.35 249	2.05 399	0.04 425	0.01 274	0.04 438	0.04 362	0.39 448	0.05 297

FTStereo	2.16 416	0.03 2	1.42 202	0.17 311	0.13 343	1.42 253	4.67 477	2.44 137	0.63 116	3.36 415	17.95 475	0.78 224	4.17 446	4.41 303	0.14 122	0.15 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.25 472

11t1	0.33 66	0.05 19	0.86 62	0.44 386	0.00 1	1.04 84	0.00 1	2.45 138	0.60 87	0.44 151	0.01 1	0.05 51	0.05 99	0.43 128	0.06 47	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

test_3	0.58 154	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.12 337	1.01 74	0.01 77	2.45 138	0.20 32	0.95 221	0.01 1	1.05 251	0.05 99	3.74 268	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 452	0.15 361	0.13 393

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RALCasStereoNet	0.44 108	0.44 332	1.03 114	0.03 142	0.00 1	1.10 109	0.03 194	2.46 140	0.90 227	0.07 48	0.32 183	0.12 105	0.20 225	1.28 191	0.25 190	0.00 1	0.31 468	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.12 386

PSM-softLoss	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 458	0.03 251	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 278	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

KMStereo	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 458	0.03 251	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 278	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

KYRaft	1.19 325	0.05 19	0.94 81	0.06 209	0.24 395	1.25 191	0.78 415	2.48 143	0.61 96	3.23 412	7.13 446	1.00 247	2.77 419	1.43 198	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.71 477

RAFT-Test	0.61 160	0.16 166	2.27 327	0.04 172	0.15 355	1.80 346	0.17 321	2.52 146	0.65 134	0.56 165	0.11 128	2.76 361	0.02 29	0.27 90	0.34 240	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.29 465	0.01 39	0.01 86

IRAFT_RVC	1.02 282	0.20 204	1.58 231	1.39 466	0.26 401	1.33 219	0.32 377	2.52 146	0.66 143	1.58 318	0.81 280	1.16 261	1.58 380	6.51 403	0.43 269	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 247

Prome-Stereo	1.23 332	0.06 37	0.93 80	0.12 280	0.24 395	1.26 195	0.67 409	2.53 148	0.69 172	2.08 355	8.70 454	0.76 215	2.91 423	2.12 219	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 475

PSMNet-ADL	0.77 208	0.08 63	0.90 71	0.07 233	0.01 143	2.01 354	0.02 148	2.55 149	1.11 269	0.33 122	0.59 247	2.15 328	0.69 322	4.07 286	0.85 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

DDVS	0.92 262	0.16 166	1.39 197	0.21 327	0.27 406	3.17 401	0.26 350	2.56 150	0.62 108	0.70 182	0.81 280	2.17 334	0.45 280	5.26 346	0.29 214	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.04 213	0.02 188

MoCha-V2	0.33 66	0.11 114	0.92 76	0.09 259	0.06 291	0.34 14	0.00 1	2.56 150	0.64 127	0.32 120	0.43 215	0.17 125	0.09 159	0.26 82	0.10 93	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.22 442	0.05 236	0.01 86

IIG-Stereo	1.30 338	0.48 350	1.04 118	2.41 474	0.05 280	1.61 317	0.14 312	2.59 152	0.68 159	2.97 404	2.28 379	3.08 380	0.57 294	7.41 451	0.65 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

model_zeroshot	0.49 129	0.26 241	2.10 304	0.03 142	0.01 143	1.69 335	0.08 277	2.63 153	0.18 24	1.02 240	0.01 1	0.61 186	0.06 121	0.86 169	0.14 122	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.16 416	0.02 122	0.01 86

testlalala	0.46 115	0.13 132	0.82 56	0.17 311	0.10 328	1.13 125	0.03 194	2.63 153	1.13 276	2.04 353	0.10 124	0.29 144	0.04 85	0.15 24	0.27 203	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.26 455	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.37 82	0.06 37	0.65 37	0.03 142	0.01 143	1.17 140	0.02 148	2.63 153	0.66 143	0.01 4	0.01 1	0.22 131	0.18 213	1.31 192	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 434	0.04 213	0.00 1

DMCA-RVC	0.90 260	0.64 392	3.30 391	0.03 142	0.04 270	1.30 208	0.06 263	2.65 156	0.73 185	3.21 411	0.09 120	0.99 246	0.66 316	3.14 245	0.99 342	0.01 392	0.04 377	0.02 430	0.01 322	0.07 271	0.01 86

coex-ft	12.01 492	5.60 493	80.23 511	0.15 301	0.15 355	1.88 349	0.73 412	2.66 157	30.12 497	49.31 510	16.59 472	15.97 479	14.42 492	6.79 422	14.50 482	0.05 431	0.08 418	0.01 405	0.05 367	0.37 447	0.61 457

OCTAStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.53 291	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.25 136	0.01 9	6.38 395	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RE-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

TVStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

NF-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.12 136	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.67 161	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 187	0.52 363	1.74 257	0.50 402	0.05 280	1.16 137	0.00 1	2.68 162	0.66 143	0.68 180	1.60 335	1.76 301	0.80 328	0.94 174	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

DSFCA	1.30 338	0.14 143	1.82 267	0.01 26	0.03 251	3.74 421	0.86 416	2.71 163	1.23 291	3.09 408	0.41 210	2.93 370	1.49 368	6.12 382	1.35 363	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

rafts_anoy	0.39 88	0.44 332	1.15 145	0.06 209	0.03 251	1.12 118	0.04 220	2.75 164	0.33 59	0.10 79	0.16 141	0.11 101	0.19 219	0.74 164	0.31 225	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 322	0.02 122	0.05 297

ccs_rob	0.65 173	0.17 177	2.09 302	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.77 165	0.73 185	0.75 189	0.44 218	2.32 343	0.64 309	1.76 211	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

rvit_0105_6	0.34 69	0.10 95	1.37 195	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	2.78 166	1.32 309	0.04 37	0.03 91	0.07 78	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

rvit_stereo_0080	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

whm_eth	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

CFNet_pseudo	0.66 178	0.17 177	2.08 301	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.79 167	0.73 185	0.78 197	0.46 223	2.32 343	0.63 306	1.77 212	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

PCWNet_CMD	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.00 1	2.80 170	0.97 239	0.48 159	0.28 179	2.31 342	1.50 371	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 157	0.36 291	0.96 86	0.03 142	0.02 229	1.21 163	0.02 148	2.80 170	1.55 349	1.08 251	2.63 389	0.43 164	0.16 206	0.37 120	0.25 190	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.01 86

EDNetEfficient	6.54 473	1.17 451	33.15 500	0.66 426	1.96 470	2.07 357	3.72 464	2.80 170	14.85 481	20.02 496	9.69 457	6.59 448	10.19 483	7.19 445	15.49 486	0.03 422	0.10 431	0.01 405	0.20 434	0.62 465	0.29 439

rvit_stereo_ft	0.31 61	0.32 275	1.63 238	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 173	0.79 204	0.02 9	0.03 91	0.08 84	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

plain	0.41 94	0.28 256	2.26 324	0.07 233	0.00 1	0.50 34	0.01 77	2.84 173	0.92 230	0.05 40	0.07 113	0.13 110	0.17 209	0.43 128	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 440	0.01 86

GrayStereo	1.46 359	0.03 2	0.87 64	0.63 423	0.20 379	1.24 182	4.61 475	2.85 175	0.62 108	4.98 444	4.00 421	0.45 166	4.67 452	3.37 251	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 478	0.01 39	0.01 86

PASM	1.58 374	1.05 445	7.51 472	0.56 413	0.09 319	1.37 232	0.28 362	2.85 175	1.44 331	3.91 429	0.44 218	3.02 376	0.64 309	6.38 395	1.59 372	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 351	0.26 416	0.15 403

MSMDNet	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.11 114	0.00 1	2.88 177	0.98 241	0.49 162	0.28 179	2.32 343	1.49 368	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

UGAM	1.08 295	0.19 193	2.83 364	0.05 192	0.01 143	1.09 105	0.11 299	2.89 178	0.64 127	0.08 56	2.46 383	3.64 401	0.08 151	6.99 439	0.25 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.27 421	0.04 276

MLCV	1.01 280	0.53 368	2.17 307	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.03 194	2.90 179	1.30 306	2.60 393	1.85 352	1.00 247	0.40 272	4.88 331	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

HART	0.44 108	0.24 233	1.41 199	0.01 26	0.00 1	0.33 11	0.00 1	2.91 180	0.61 96	0.26 114	1.98 359	0.35 152	0.03 58	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.05 297

DN-CSS_ROB	0.77 208	0.90 434	2.01 288	0.85 442	0.00 1	1.47 273	0.01 77	2.92 181	0.93 234	0.12 89	0.53 232	0.44 165	0.16 206	4.33 297	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 436	0.01 86

StereoAnything_RVC	0.66 178	1.49 462	1.08 127	0.01 26	0.01 143	0.37 22	0.05 241	2.93 182	0.63 116	0.08 56	0.01 1	0.00 1	0.02 29	0.17 31	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	6.28 480	0.01 86

ISRNet	0.88 252	0.19 193	2.71 361	0.05 192	0.00 1	1.17 140	0.03 194	2.96 183	0.80 208	2.17 360	1.70 344	2.59 351	0.20 225	2.58 227	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

IER	0.75 202	0.12 122	1.93 273	0.01 26	0.00 1	2.31 371	0.02 148	2.96 183	0.98 241	1.30 278	0.96 295	1.40 274	1.19 352	1.31 192	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GIP-stereo	0.31 61	0.03 2	0.78 51	0.00 1	0.00 1	1.06 94	0.03 194	2.98 185	0.66 143	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.18 34	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

Pointernet	0.34 69	0.10 95	1.09 130	0.01 26	0.08 311	1.18 147	0.05 241	2.99 186	0.62 108	0.03 28	0.01 1	0.15 118	0.05 99	0.24 69	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.01 39	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 195	0.13 132	1.56 228	0.02 93	0.14 349	1.34 221	0.04 220	3.00 187	0.23 43	0.67 178	1.64 336	0.89 231	0.00 1	4.55 317	0.10 93	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 440	0.03 177	0.01 86

riskmin	0.47 121	0.03 2	1.01 98	0.08 248	0.01 143	1.12 118	0.01 77	3.00 187	0.21 37	0.46 157	0.02 67	2.08 321	1.06 340	0.26 82	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

RAFT	0.60 157	0.50 358	1.01 98	0.50 402	0.04 270	0.94 65	0.08 277	3.01 189	0.65 134	0.22 111	0.09 120	3.41 394	0.27 244	0.53 144	0.37 254	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 322	0.40 449	0.03 247

DMCA	0.68 187	0.22 222	1.96 281	0.01 26	0.01 143	1.28 200	0.02 148	3.02 190	1.54 348	2.14 357	0.15 139	1.74 298	0.10 167	0.45 135	0.95 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

STTStereo	0.83 229	0.34 284	2.44 339	0.24 338	0.15 355	1.41 246	0.10 297	3.02 190	1.55 349	1.34 282	0.17 148	1.77 303	0.45 280	3.42 254	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

ffm	1.04 286	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 461	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

ff1	1.65 380	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 461	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

tt1	0.88 252	0.27 245	1.25 171	0.08 248	0.00 1	3.36 410	0.02 148	3.03 192	6.40 461	0.33 122	0.66 257	0.05 51	0.40 272	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

CASS	0.56 151	0.13 132	1.40 198	0.03 142	0.01 143	1.65 330	0.04 220	3.03 192	0.63 116	1.96 345	0.93 293	0.28 142	0.36 264	0.52 142	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AFF-stereo	0.65 173	0.46 340	0.82 56	0.37 380	0.00 1	1.19 150	0.00 1	3.04 196	1.42 326	0.72 186	1.95 357	1.16 261	0.26 241	0.97 176	0.31 225	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.02 188

UNet	1.13 315	0.24 233	4.21 425	0.01 26	0.02 229	2.31 371	0.02 148	3.06 197	0.76 200	1.17 262	0.14 132	2.73 359	1.58 380	4.48 312	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

G-Net	3.49 446	0.47 348	4.03 418	1.61 469	1.91 469	10.78 477	1.92 442	3.06 197	1.26 296	8.59 467	12.06 464	6.13 442	7.82 474	4.78 326	4.77 437	0.08 439	0.12 442	0.07 443	0.15 407	0.16 366	0.11 378

x	0.41 94	0.04 9	0.74 48	0.54 409	0.00 1	0.98 71	0.00 1	3.07 199	0.67 152	0.48 159	0.01 1	0.48 171	0.07 137	0.93 172	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

HCRNet	0.73 195	0.19 193	1.10 132	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.01 77	3.07 199	1.97 388	0.60 168	0.21 165	0.56 181	0.11 177	5.34 352	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

MM-Stereo_test1	0.40 92	0.13 132	1.31 186	0.64 424	0.07 301	0.92 61	0.03 194	3.08 201	0.80 208	0.35 134	0.04 102	0.05 51	0.02 29	0.20 52	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.02 188

CroCo-Stereo Lap2	0.33 66	0.49 355	1.18 155	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.00 1	3.08 201	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.08 151	0.45 135	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.02 188

IPLGR	0.76 206	0.21 212	2.98 370	0.06 209	0.07 301	1.24 182	0.05 241	3.09 203	1.38 316	0.62 169	0.34 191	0.75 214	0.78 326	3.35 249	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.06 328

FENet	0.52 138	0.07 51	1.62 236	0.04 172	0.00 1	1.19 150	0.05 241	3.10 204	0.98 241	0.89 211	0.01 1	1.63 293	0.09 159	0.47 139	0.28 210	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

TDLM	1.08 295	0.49 355	1.43 203	0.27 352	0.00 1	1.56 297	2.12 445	3.10 204	1.75 371	1.36 293	0.93 293	1.06 253	0.49 285	6.21 385	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.02 188

MM-Stereo_test3	0.43 104	0.33 282	0.92 76	0.75 433	0.04 270	0.96 69	0.05 241	3.11 206	0.79 204	0.12 89	0.53 232	0.26 138	0.06 121	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.28 429	0.01 86

CrosDoStereo	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 301	1.38 238	6.16 489	3.12 207	1.06 260	0.97 225	3.74 415	0.96 241	4.79 454	7.00 441	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 301	1.38 238	6.16 489	3.12 207	1.06 260	0.97 225	3.74 415	0.96 241	4.79 454	7.00 441	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

AIO-test1	0.53 144	0.38 300	1.50 210	0.02 93	0.03 251	1.12 118	0.01 77	3.13 209	0.69 172	0.44 151	0.30 181	0.06 64	0.06 121	2.52 225	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.13 342	0.09 365

RCA-Stereo	0.37 82	0.14 143	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.00 1	3.14 210	0.61 96	0.71 184	0.47 226	0.05 51	0.13 196	0.19 40	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.01 86

DCANet-4	0.69 189	0.15 155	3.76 410	0.03 142	0.01 143	1.22 166	0.01 77	3.14 210	1.90 384	2.34 377	0.14 132	0.11 101	0.25 238	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

rvit_0105_4	0.39 88	0.16 166	1.66 244	0.01 26	0.00 1	0.85 49	0.00 1	3.15 212	1.33 311	0.07 48	0.06 111	0.10 99	0.03 58	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

RAFT-Stereo-weight	0.39 88	0.07 51	0.81 54	0.07 233	0.02 229	1.34 221	0.05 241	3.15 212	0.31 55	0.94 220	0.52 231	0.26 138	0.01 9	0.19 40	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

ACVNet-DCA	0.61 160	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.01 86

1test111	0.69 189	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.01 86

qqq	0.50 132	0.04 9	0.78 51	0.02 93	0.00 1	1.05 91	0.00 1	3.15 212	0.68 159	0.46 157	0.01 1	0.73 211	0.12 189	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

GwcNet-ADL	0.62 166	0.20 204	2.03 292	0.05 192	0.01 143	1.29 204	0.02 148	3.16 217	1.39 318	0.97 225	0.44 218	1.48 276	0.23 233	0.78 165	0.27 203	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

Anonymous3	0.49 129	0.12 122	2.21 310	0.01 26	0.00 1	2.53 381	0.09 289	3.16 217	0.65 134	0.12 89	0.22 169	0.12 105	0.05 99	0.37 120	0.08 68	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.03 247

AIO-test2	0.76 206	0.80 419	1.47 208	0.12 280	0.15 355	1.22 166	0.01 77	3.17 219	0.73 185	0.36 141	1.50 332	0.16 123	0.05 99	2.37 223	0.16 139	2.85 479	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.07 346

IPLG	0.86 241	0.41 315	2.31 330	0.06 209	0.06 291	1.36 227	0.11 299	3.17 219	0.83 216	0.62 169	1.00 299	0.46 167	0.61 300	5.57 366	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.01 86

rvit_0105_5	0.41 94	0.20 204	1.94 277	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.00 1	3.18 221	1.27 299	0.08 56	0.09 120	0.10 99	0.02 29	0.35 116	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

xx1	0.95 266	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.18 221	7.23 470	0.33 122	0.69 267	0.73 211	0.12 189	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

cc1	0.94 264	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.18 221	7.23 470	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.09 307	0.04 276

iinet-f	1.68 389	0.61 386	11.37 484	0.29 356	0.03 251	4.39 434	0.04 220	3.18 221	1.10 267	1.16 261	0.58 237	2.96 373	2.76 418	2.13 220	2.46 408	0.00 1	0.02 333	0.02 430	0.00 1	0.46 453	0.01 86

iRaft-Stereo_5w	1.08 295	0.56 375	2.70 359	0.02 93	0.02 229	1.20 159	0.01 77	3.18 221	0.63 116	0.14 99	2.00 361	1.62 290	1.54 374	6.69 414	1.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.01 86

CIPLG	0.75 202	0.81 423	2.38 335	0.13 286	0.03 251	1.41 246	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.98 347	2.56 388	0.19 127	0.10 167	0.54 146	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.05 297

IPLGR_C	0.75 202	0.88 431	2.58 352	0.13 286	0.02 229	1.40 241	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.92 341	2.46 383	0.18 126	0.11 177	0.49 141	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.06 328

rvit_0105_3	0.47 121	0.28 256	2.20 309	0.01 26	0.00 1	1.13 125	0.00 1	3.20 228	1.26 296	0.08 56	0.26 173	0.09 89	0.03 58	0.62 157	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

ACRE	0.75 202	0.78 416	2.72 363	0.13 286	0.02 229	1.40 241	0.26 350	3.20 228	0.82 213	1.84 336	2.46 383	0.19 127	0.10 167	0.52 142	0.26 198	0.00 1	0.04 377	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.05 297

cross-raft	0.53 144	0.12 122	1.78 263	0.03 142	0.01 143	1.04 84	0.10 297	3.21 230	0.23 43	0.37 142	0.01 1	2.86 367	0.04 85	0.24 69	0.24 182	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.16 416	0.01 39	0.02 188

GANet-ADL	0.52 138	0.09 76	1.43 203	0.13 286	0.02 229	1.43 256	0.02 148	3.22 231	0.59 79	0.34 133	0.98 297	1.09 257	0.19 219	0.40 125	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86

Anonymous_2	1.69 390	0.05 19	1.31 186	0.08 248	0.03 251	1.22 166	0.01 77	3.25 232	0.19 27	0.76 192	0.13 131	2.68 356	1.99 399	0.39 124	0.13 111	0.05 431	0.25 463	3.27 483	14.54 508	3.40 475	0.01 86

AANet_RVC	1.66 381	0.88 431	3.52 401	0.06 209	0.00 1	1.22 166	0.00 1	3.25 232	2.51 420	2.21 364	4.49 423	3.65 402	0.20 225	7.10 444	3.42 424	0.50 466	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.05 297

fff	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

ADStereo(finetuned)	0.83 229	0.43 327	3.68 407	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.86 380	2.61 394	0.20 164	0.09 89	2.39 411	0.34 111	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.06 328

DCANet	0.66 178	0.43 327	2.21 310	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.85 379	2.61 394	0.21 165	0.09 89	0.49 285	0.33 110	0.39 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.06 328

csc	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

cscssc	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

CVANet_RVC	1.10 307	0.39 307	1.69 251	0.28 354	0.00 1	1.45 266	0.48 396	3.26 234	1.64 363	2.93 401	1.22 317	1.51 277	0.37 266	6.09 380	0.50 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.01 86

testlalala2	0.77 208	0.13 132	1.72 255	3.72 479	2.44 475	1.10 109	0.01 77	3.27 240	0.73 185	0.09 64	0.03 91	1.38 273	0.08 151	0.12 16	0.09 81	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.37 475	0.01 39	0.01 86

RASNet	1.53 366	0.31 271	1.97 283	0.09 259	3.20 477	1.69 335	0.06 263	3.27 240	2.12 397	0.77 194	1.29 324	5.32 438	1.69 387	6.60 406	2.17 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

CFNet_ucs	0.77 208	0.20 204	2.22 317	0.01 26	0.01 143	1.32 213	0.00 1	3.30 242	1.31 308	1.15 258	1.14 309	2.19 336	0.42 274	2.04 218	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

dual_stereo	0.29 55	0.05 19	0.31 7	0.03 142	0.00 1	0.31 8	0.02 148	3.31 243	0.61 96	0.01 4	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.79 166	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.08 386	0.00 1	0.01 86

psmorigin	2.01 411	0.37 295	10.25 480	0.22 330	0.03 251	1.62 323	0.19 331	3.31 243	1.05 257	4.92 443	3.14 400	5.85 439	2.21 404	5.31 349	1.71 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.02 188

TestStereo1	0.77 208	0.46 340	1.12 136	0.15 301	0.19 375	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 354	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.07 346

SA-5K	0.77 208	0.46 340	1.12 136	0.15 301	0.19 375	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 354	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.07 346

StereoDRNet-Refined	0.83 229	0.12 122	1.18 155	0.02 93	0.01 143	1.31 212	0.00 1	3.33 245	1.07 262	1.92 341	1.24 320	2.48 349	0.18 213	1.86 215	1.67 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.05 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
hitnet-ft	1.09 303	0.39 307	1.45 206	0.04 172	0.00 1	1.34 221	0.22 339	3.34 248	2.25 410	1.48 305	1.11 305	4.17 411	0.37 266	4.73 325	0.79 328	0.01 392	0.00 1	0.03 435	0.00 1	0.09 307	0.01 86

castereo	0.32 64	0.28 256	0.46 13	0.01 26	0.05 280	0.81 46	0.04 220	3.37 249	0.61 96	0.08 56	0.01 1	0.08 84	0.14 200	0.10 10	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 442	0.02 122	0.01 86

XX-Stereo	1.04 286	0.20 204	4.94 447	0.85 442	0.04 270	1.25 191	0.00 1	3.37 249	0.45 70	1.22 273	0.50 229	3.70 404	0.02 29	3.91 281	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 434	0.03 177	0.02 188

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 377	0.45 336	2.21 310	1.53 468	0.18 368	4.33 432	0.41 390	3.37 249	1.40 322	0.54 164	0.65 255	3.10 382	0.11 177	4.93 332	0.60 311	4.57 481	0.51 473	0.00 1	0.00 1	1.37 471	2.39 480

rvit_105_1	0.60 157	0.33 282	2.37 334	0.01 26	0.00 1	1.16 137	0.00 1	3.38 252	1.20 288	0.16 101	0.26 173	0.13 110	0.04 85	2.66 233	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 247

StereoVision	0.86 241	0.38 300	1.75 259	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.02 148	3.38 252	0.92 230	0.13 97	6.89 444	0.50 175	0.12 189	1.10 182	0.78 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.02 188

CBFPSM	1.39 352	0.61 386	4.29 429	0.01 26	0.01 143	3.64 418	0.03 194	3.39 254	0.80 208	0.64 176	0.21 165	6.18 443	3.70 442	2.38 224	1.82 382	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

DLCB_ROB	1.17 323	0.22 222	1.28 176	0.08 248	0.00 1	1.51 284	0.23 343	3.39 254	1.52 346	3.43 419	2.00 361	3.40 393	0.31 250	4.29 296	1.82 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.84 235	0.32 275	1.44 205	0.02 93	0.00 1	1.98 353	0.05 241	3.40 256	1.04 251	2.06 354	0.40 207	1.74 298	0.45 280	3.47 257	0.24 182	0.06 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.00 1

DANet	1.74 393	0.22 222	3.06 375	0.75 433	0.44 435	2.46 378	0.35 385	3.40 256	1.41 325	4.22 433	1.56 333	5.03 431	0.56 292	6.29 390	5.00 441	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.08 359
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UPFNet	0.87 248	0.09 76	2.05 297	0.00 1	0.00 1	1.90 351	0.11 299	3.41 258	0.83 216	2.15 358	0.10 124	1.92 311	0.09 159	3.94 282	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

HGLStereo	1.03 284	0.18 185	1.50 210	0.01 26	0.01 143	1.41 246	0.01 77	3.41 258	0.82 213	1.05 247	3.09 399	2.11 324	1.24 357	4.51 313	1.18 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.03 247

UDG	2.86 430	8.81 498	1.57 230	2.60 475	0.89 456	2.39 375	0.11 299	3.42 260	1.02 248	2.18 362	3.64 414	5.04 432	1.60 383	4.17 291	2.09 400	1.21 476	0.04 377	7.69 485	3.67 498	4.10 477	0.93 469

UCFNet_RVC	0.66 178	0.35 286	1.20 163	0.02 93	0.30 420	1.53 291	0.01 77	3.42 260	0.67 152	1.12 255	0.73 275	1.26 267	0.20 225	1.84 214	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

s12784h	0.56 151	0.14 143	1.22 167	0.02 93	0.00 1	1.14 127	0.03 194	3.43 262	1.47 336	1.02 240	1.41 330	0.05 51	0.02 29	1.08 181	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 286	0.55 371	2.52 347	0.56 413	1.00 457	1.37 232	0.00 1	3.43 262	1.35 313	2.24 366	0.35 194	2.18 335	0.58 296	4.28 295	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	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.
PSMNet_ROB	1.09 303	0.69 403	2.92 367	0.03 142	0.07 301	1.68 333	0.16 318	3.44 264	1.30 306	0.96 223	0.32 183	2.81 362	0.63 306	4.23 293	2.48 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.04 276

mmm	0.52 138	0.04 9	1.14 142	0.61 420	0.00 1	1.14 127	0.00 1	3.45 265	0.75 192	1.24 275	0.58 237	0.20 130	0.18 213	0.93 172	0.08 68	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

LALA_ROB	1.33 344	0.59 381	1.74 257	0.02 93	0.06 291	3.25 404	0.50 400	3.45 265	1.39 318	3.70 423	0.59 247	4.59 422	0.25 238	3.58 262	2.79 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.02 188

raft_robust	0.98 271	0.57 378	1.21 166	0.06 209	0.17 364	1.36 227	0.02 148	3.46 267	2.18 405	0.33 122	0.01 1	1.54 280	1.42 366	6.77 420	0.15 131	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 427	0.11 330	0.09 365

XPNet_ROB	1.17 323	0.41 315	1.68 249	0.04 172	0.01 143	1.65 330	0.17 321	3.46 267	1.39 318	3.89 428	1.01 300	1.60 286	0.53 288	4.35 299	3.07 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

MIPNet	0.64 171	0.42 321	2.01 288	0.08 248	0.07 301	1.29 204	0.11 299	3.47 269	1.29 304	0.67 178	0.10 124	0.63 192	0.97 338	1.25 189	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.01 322	0.11 330	0.04 276

DeepPruner_ROB	0.86 241	0.50 358	1.80 266	0.01 26	0.00 1	1.57 298	0.17 321	3.48 270	0.42 67	3.31 414	0.02 67	2.09 323	0.17 209	3.01 242	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.01 86

FADNet_RVC	1.15 320	1.06 446	4.34 433	0.02 93	0.06 291	2.77 394	0.04 220	3.50 271	0.80 208	0.35 134	0.32 183	0.65 195	0.09 159	5.20 343	1.56 369	0.24 459	0.34 470	0.11 452	0.33 471	0.65 466	0.60 456

gwcnet-sp	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

scenet	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

ssnet	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

MyStereo8	0.85 237	0.52 363	3.20 385	0.20 326	0.00 1	1.47 273	0.01 77	3.53 275	1.91 385	1.34 282	0.65 255	1.22 264	0.31 250	0.57 149	1.38 366	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.06 377	0.09 307	0.30 440

test_sample1	0.61 160	0.04 9	0.90 71	0.34 373	0.00 1	1.09 105	0.00 1	3.54 276	0.88 226	0.86 208	0.01 1	0.53 178	0.34 257	3.51 260	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

CroCo-Stereo	0.39 88	0.40 312	1.67 248	0.07 233	0.00 1	0.19 5	0.01 77	3.55 277	0.75 192	0.08 56	0.02 67	0.46 167	0.08 151	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86
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
MyStereo05	0.79 217	0.19 193	3.17 382	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	3.56 278	2.48 419	1.34 282	0.02 67	1.25 266	0.38 268	1.19 185	0.50 289	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 346

FACV-RUCA	0.49 129	0.10 95	1.30 184	0.06 209	0.12 337	1.14 127	0.07 270	3.57 279	0.92 230	0.18 107	0.99 298	0.19 127	0.31 250	0.25 74	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.08 446	0.02 342	0.24 406	0.12 386

Any-RAFT	0.64 171	0.08 63	1.07 125	0.03 142	0.00 1	2.77 394	0.08 277	3.57 279	1.23 291	0.96 223	0.26 173	1.61 288	0.31 250	0.72 163	0.06 47	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

FINET	1.36 348	0.46 340	4.05 419	0.22 330	0.73 452	1.03 76	0.00 1	3.57 279	5.71 458	1.59 319	1.64 336	0.49 173	0.19 219	5.53 359	1.90 387	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.03 247

SuperB	3.70 451	1.77 468	15.73 490	0.31 362	0.05 280	4.37 433	1.67 439	3.58 282	11.57 475	2.36 381	1.32 326	2.03 319	1.91 396	6.95 436	9.01 467	0.05 431	0.03 363	0.10 451	0.08 386	11.00 497	0.10 371

AACVNet	0.87 248	0.44 332	1.19 160	0.17 311	0.00 1	1.76 341	0.00 1	3.60 283	0.60 87	1.03 244	0.26 173	1.31 269	0.17 209	6.33 392	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.01 86

SCV_C0	0.34 69	0.20 204	0.96 86	0.02 93	0.00 1	0.41 25	0.02 148	3.62 284	0.65 134	0.12 89	0.01 1	0.07 78	0.09 159	0.18 34	0.13 111	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.19 429	0.12 337	0.04 276

FADNet-RVC-Resample	1.08 295	1.00 442	5.32 451	0.10 270	0.14 349	1.53 291	0.25 346	3.62 284	1.18 284	0.51 163	0.19 160	1.04 250	0.28 245	5.20 343	0.44 272	0.10 443	0.16 455	0.09 447	0.06 377	0.24 406	0.21 428

MMNet	1.20 328	0.27 245	3.59 405	0.09 259	0.00 1	4.15 427	0.01 77	3.63 286	1.19 286	1.93 344	0.32 183	1.35 272	1.23 354	4.42 304	1.84 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

MyStereo04	0.78 216	0.27 245	3.19 383	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	3.64 287	2.20 407	0.98 234	0.02 67	1.29 268	0.57 294	1.10 182	0.53 296	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

Consistency-Raft	1.36 348	0.65 396	4.81 444	0.33 367	0.32 427	1.62 323	0.11 299	3.65 288	3.80 443	0.33 122	6.12 439	0.86 228	2.14 403	0.94 174	1.25 357	0.02 414	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.01 86

R-Stereo Train	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 337	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

RAFT-Stereo	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 337	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	1.00 279	0.45 336	3.08 377	0.86 446	0.01 143	1.97 352	0.01 77	3.67 291	1.49 342	1.77 331	1.09 303	0.35 152	0.13 196	3.83 277	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

GwcNet	1.67 385	0.81 423	5.52 454	0.23 336	1.21 462	4.21 429	0.62 407	3.71 292	1.57 355	1.01 239	1.65 338	3.99 410	0.52 287	5.46 356	2.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.35 443	0.13 393

IGEV_Zeroshot_test	0.74 197	0.20 204	3.00 372	0.26 347	0.02 229	1.10 109	0.05 241	3.72 293	0.19 27	0.88 209	0.71 274	2.84 364	0.63 306	0.53 144	0.33 233	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.16 416	0.04 213	0.00 1

DispNO	1.25 333	0.52 363	3.40 396	0.11 279	0.05 280	1.45 266	0.01 77	3.73 294	1.68 366	1.34 282	1.59 334	3.15 385	1.12 349	5.56 363	1.14 350	0.00 1	0.02 333	0.03 435	0.12 404	0.05 236	0.03 247

GCST	0.81 223	0.64 392	1.41 199	0.44 386	0.01 143	0.91 56	0.08 277	3.75 295	1.04 251	0.12 89	0.44 218	0.27 140	0.35 262	5.12 341	0.38 257	1.19 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.05 297

acv_ft	0.79 217	0.21 212	1.28 176	0.01 26	1.08 461	1.68 333	0.01 77	3.75 295	1.05 257	1.31 281	0.66 257	1.94 313	0.46 283	0.31 101	1.68 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

anonymousa	0.79 217	0.26 241	1.91 271	0.03 142	0.29 418	1.46 272	0.02 148	3.76 297	0.97 239	0.72 186	2.25 378	3.21 389	0.56 292	0.15 24	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 362	0.00 1	0.02 188

DDUNet	3.28 440	10.54 501	2.29 329	3.50 478	3.31 479	4.21 429	0.21 335	3.77 298	1.03 249	2.54 390	3.17 404	3.20 388	0.21 230	3.89 280	0.69 320	1.94 477	0.05 390	9.87 489	3.53 497	5.03 479	2.55 482

FADNet-RVC	1.10 307	1.07 447	4.79 443	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.08 277	3.77 298	1.70 368	0.35 134	0.07 113	0.61 186	0.66 316	5.32 350	1.11 346	0.01 392	0.08 418	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.18 416

111	0.79 217	0.70 407	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.19 150	0.16 318	3.78 300	1.98 390	1.22 273	0.91 291	2.01 316	0.32 255	0.32 107	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.17 410

HH	0.88 252	0.37 295	1.93 273	0.25 341	0.10 328	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 408	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

HanStereo	0.88 252	0.37 295	1.93 273	0.25 341	0.10 328	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 408	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

CBMV	1.56 370	0.24 233	1.92 272	0.31 362	0.03 251	2.90 399	4.33 472	3.79 301	1.81 374	4.98 444	1.73 345	2.70 357	1.68 386	3.81 274	0.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.08 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	1.26 334	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 428	3.80 304	1.58 359	4.60 438	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.36 353	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

SepStereo	1.28 335	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 428	3.80 304	1.58 359	4.60 438	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.63 369	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

ICVP	0.46 115	0.08 63	1.58 231	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.21 335	3.80 304	0.52 73	0.42 149	0.27 177	0.33 150	0.06 121	0.57 149	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SDNR	3.31 443	0.91 435	6.28 467	0.44 386	0.02 229	26.11 504	0.01 77	3.81 307	1.62 362	2.82 399	11.06 461	2.93 370	0.60 297	7.95 460	1.52 368	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.12 386

iResNetv2_ROB	1.08 295	1.12 449	4.68 442	1.09 457	0.00 1	1.38 238	0.05 241	3.83 308	1.11 269	0.80 201	1.15 310	1.02 249	0.12 189	4.52 314	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 437	0.03 247

TransformOpticalFlow	1.47 360	0.31 271	3.22 389	0.66 426	0.08 311	1.54 295	0.09 289	3.84 309	1.58 359	1.66 322	2.32 380	3.60 399	3.12 428	6.99 439	0.42 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

NaN_ROB	2.02 412	0.58 379	2.65 356	0.29 356	0.28 416	3.19 402	5.19 482	3.84 309	2.55 423	5.31 447	1.73 345	2.30 340	1.96 398	6.78 421	3.09 422	0.01 392	0.06 398	0.03 435	0.10 395	0.10 320	0.37 450

PWC_ROB	2.90 433	1.01 443	6.12 464	0.53 408	0.57 448	1.30 208	0.40 388	3.85 311	4.42 451	7.37 460	15.40 471	3.03 378	1.55 375	6.31 391	5.74 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 453	0.05 297

SGM-Forest	1.84 399	0.08 63	1.31 186	0.15 301	0.22 386	3.52 416	2.46 455	3.85 311	2.16 403	5.29 446	3.90 417	3.71 405	1.56 376	6.28 389	1.90 387	0.01 392	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.30 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GASNet	1.43 355	1.53 463	4.54 439	0.31 362	0.02 229	1.49 280	0.20 333	3.86 313	1.95 387	0.75 189	1.37 328	2.11 324	1.57 379	5.82 375	2.60 413	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.00 1	0.43 451	0.10 371

SACVNet	0.96 267	0.36 291	1.49 209	0.05 192	0.00 1	1.62 323	0.28 362	3.86 313	1.28 303	1.79 333	0.80 279	1.59 284	0.07 137	5.29 348	0.48 285	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.01 86

test_sample2	0.63 168	0.05 19	1.13 140	0.31 362	0.01 143	1.22 166	0.00 1	3.87 315	1.03 249	0.91 216	0.02 67	0.50 175	0.13 196	3.16 246	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

GANet	1.90 404	0.43 327	1.83 268	0.39 382	0.00 1	2.24 367	3.37 460	3.90 316	1.44 331	2.17 360	9.66 456	2.57 350	1.09 344	6.88 428	1.81 381	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.10 320	0.03 247

NCCL2	1.30 338	0.63 391	2.31 330	0.02 93	0.03 251	1.57 298	3.41 461	3.91 317	1.39 318	3.14 410	0.34 191	3.90 407	0.30 246	3.75 269	1.19 353	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.03 177	0.05 297

PSMNet-RUCA	0.66 178	0.48 350	1.68 249	0.01 26	0.02 229	2.02 355	0.25 346	3.93 318	1.50 344	0.37 142	1.38 329	0.11 101	0.12 189	0.64 159	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

GANetREF_RVC	1.10 307	0.95 437	2.98 370	0.06 209	0.00 1	2.23 366	0.18 325	3.95 319	2.53 422	0.56 165	0.32 183	1.89 310	0.66 316	5.03 336	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.04 276
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
SA	0.83 229	0.41 315	1.17 152	0.00 1	0.20 379	1.28 200	0.01 77	3.98 320	1.86 380	0.41 148	0.96 295	0.27 140	1.33 363	4.07 286	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.14 349	0.01 86

ADCP+	2.87 431	0.98 439	8.75 477	0.07 233	0.16 361	5.93 454	2.90 458	4.00 321	1.84 376	1.52 307	0.27 177	3.81 406	3.22 432	6.05 379	17.38 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.30 440

GwcNet-RSSM	1.02 282	0.69 403	2.70 359	0.22 330	0.02 229	1.42 253	0.05 241	4.02 322	1.01 247	0.90 213	0.42 211	2.89 368	0.26 241	4.43 305	1.17 351	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.13 342	0.05 297

FADNet	1.20 328	0.93 436	4.51 437	0.03 142	0.06 291	2.56 382	0.16 318	4.02 322	1.42 326	0.32 120	0.06 111	1.66 296	1.07 342	5.56 363	0.87 332	0.19 453	0.02 333	0.01 405	0.01 322	0.50 459	0.03 247

test-1	0.52 138	0.25 237	0.94 81	0.03 142	0.22 386	1.20 159	0.08 277	4.03 324	0.25 51	0.70 182	0.66 257	0.71 209	0.03 58	0.30 100	0.43 269	0.00 1	0.18 458	0.00 1	0.07 381	0.01 39	0.25 436

test_for_model	4.23 458	22.88 508	0.91 75	12.40 499	10.47 499	1.08 103	0.06 263	4.08 325	1.36 314	1.91 340	0.09 120	0.15 118	0.03 58	0.10 10	0.22 171	7.44 488	1.43 485	0.00 1	0.01 322	18.08 507	1.99 479

PA-Net	1.31 342	0.59 381	3.65 406	0.06 209	0.15 355	1.44 260	0.54 401	4.08 325	2.71 426	0.78 197	1.16 312	2.32 343	0.64 309	5.96 376	1.92 390	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.06 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LL-Strereo	1.93 405	0.97 438	3.83 414	0.55 411	2.19 474	1.49 280	0.05 241	4.09 327	1.00 246	2.59 392	2.77 393	5.17 434	5.63 465	7.19 445	0.63 314	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.20 426

ETE_ROB	1.16 322	0.52 363	1.71 254	0.01 26	0.02 229	1.79 345	0.22 339	4.10 328	1.32 309	4.68 441	1.18 315	2.81 362	0.08 151	3.56 261	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 328

CSAN	2.70 429	0.75 409	3.41 397	0.18 317	0.12 337	4.18 428	4.05 467	4.11 329	4.36 448	6.03 451	6.24 441	4.60 423	4.74 453	7.29 448	3.43 425	0.02 414	0.03 363	0.01 405	0.02 342	0.18 379	0.22 431

CFNet-RSSM	0.51 135	0.12 122	1.26 172	0.03 142	0.14 349	1.24 182	0.02 148	4.12 330	0.15 11	0.31 118	0.01 1	1.96 315	0.04 85	0.19 40	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.27 458	0.01 39	0.01 86

NOSS_ROB	1.29 336	0.22 222	1.35 193	0.64 424	0.16 361	2.56 382	0.00 1	4.14 331	2.37 414	2.29 376	1.76 347	2.84 364	0.02 29	6.80 423	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.11 378

AE-Stereo	0.47 121	0.11 114	1.03 114	0.04 172	0.09 319	1.11 114	0.03 194	4.16 332	0.34 60	0.35 134	0.82 282	0.15 118	0.16 206	0.45 135	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.26 455	0.09 307	0.05 297

test_5	0.74 197	0.50 358	1.55 221	0.44 386	0.25 398	1.45 266	0.01 77	4.16 332	0.78 203	0.79 199	0.17 148	0.42 163	0.64 309	3.06 244	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.21 428

SQANet	2.28 420	1.25 456	2.39 336	4.17 481	2.91 476	2.60 384	0.24 345	4.17 334	0.83 216	2.42 386	0.57 235	1.59 284	0.88 333	3.30 248	0.68 319	7.35 487	0.12 442	0.47 467	0.02 342	6.56 481	3.00 483

Sa-1000	1.04 286	0.39 307	1.17 152	0.00 1	0.20 379	1.33 219	0.03 194	4.19 335	1.81 374	0.99 238	5.33 432	0.61 186	0.15 203	4.07 286	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.13 342	0.00 1

ADLNet2	1.38 351	0.39 307	3.13 380	0.00 1	0.70 451	1.23 181	0.26 350	4.19 335	2.36 413	1.45 304	3.16 403	4.23 412	0.82 332	4.56 319	0.88 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.02 188

Wz-Net-LNSev	1.30 338	0.85 428	6.26 466	0.02 93	0.03 251	4.02 424	0.13 308	4.21 337	1.12 274	0.77 194	0.10 124	3.60 399	1.11 346	2.68 234	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

RAFT+CT+SA	0.66 178	0.45 336	1.22 167	0.10 270	0.30 420	1.24 182	0.02 148	4.21 337	0.67 152	0.62 169	0.39 206	0.33 150	0.05 99	2.69 235	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.13 342	0.30 440

MFMNet_re	2.02 412	0.98 439	4.27 428	2.74 477	0.88 454	1.47 273	0.15 314	4.21 337	3.18 433	6.63 455	6.93 445	1.87 309	3.63 440	2.13 220	0.99 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.05 297

ccnet	1.70 391	0.20 204	1.95 278	0.26 347	0.18 368	3.72 420	1.22 430	4.22 340	1.43 330	2.37 382	3.96 419	3.45 396	1.51 372	4.69 322	4.47 433	0.06 437	0.00 1	0.09 447	0.01 322	0.10 320	0.01 86

gcap-zeroshot	0.70 192	0.26 241	1.98 284	0.19 325	0.27 406	1.43 256	0.02 148	4.23 341	0.82 213	0.75 189	0.54 234	2.19 336	0.03 58	0.63 158	0.25 190	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.20 434	0.00 1	0.01 86

delet	1.14 317	0.32 275	1.56 228	0.03 142	0.17 364	2.86 398	1.03 424	4.25 342	2.14 402	1.03 244	1.17 314	1.64 295	0.92 336	4.35 299	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 441	2.61 480	7.84 473	0.09 259	0.26 401	12.92 480	7.62 497	4.25 342	3.64 441	2.95 403	3.99 420	4.61 424	1.22 353	8.36 463	1.77 380	0.59 470	1.15 483	0.04 438	0.85 486	0.48 457	0.67 460

MSMD_ROB	4.94 463	0.43 327	2.58 352	0.12 280	0.01 143	8.43 471	1.09 426	4.25 342	4.11 446	13.11 481	26.36 497	13.95 474	13.88 491	7.45 452	2.92 419	0.10 443	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

stereogan	2.13 415	0.31 271	3.75 409	0.01 26	0.09 319	7.44 465	0.60 406	4.27 345	3.29 434	3.91 429	4.62 425	6.41 444	1.84 395	5.17 342	0.58 307	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.24 406	0.05 297

CBMV_ROB	1.70 391	0.11 114	1.98 284	0.46 392	0.00 1	2.85 397	0.91 420	4.27 345	2.21 408	4.02 431	5.00 428	2.97 374	2.32 407	5.40 354	1.35 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

testlalala_base	1.19 325	0.11 114	0.90 71	0.07 233	0.05 280	1.19 150	0.01 77	4.28 347	0.15 11	0.04 37	0.01 1	0.24 132	0.04 85	0.12 16	0.29 214	7.21 486	1.13 482	0.00 1	0.25 452	7.61 484	0.00 1

RTSC	2.66 427	1.24 455	6.04 462	0.18 317	0.02 229	4.40 435	0.08 277	4.29 348	4.98 454	6.00 450	3.15 402	2.97 374	1.56 376	6.71 416	10.89 473	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.05 367	0.40 449	0.24 435

NVstereo2D	1.09 303	0.17 177	4.40 434	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.18 325	4.29 348	1.40 322	0.85 207	0.36 197	2.30 340	0.62 305	5.26 346	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

DualNet (step1)	0.96 267	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.53 467	0.00 1	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

test_sample9	2.36 422	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	5.58 367	8.70 465	0.53 467	16.52 509	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

test_sample7	0.72 194	0.18 185	1.23 169	0.55 411	0.01 143	1.21 163	0.00 1	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

RP	1.76 396	0.55 371	2.59 354	0.22 330	0.60 449	1.70 337	0.98 423	4.31 350	1.99 392	3.12 409	5.04 429	4.41 417	2.96 424	4.72 324	1.90 387	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.14 349	0.01 86

CAS++	0.32 64	0.22 222	0.69 43	0.04 172	0.00 1	0.35 16	0.01 77	4.32 354	0.48 71	0.02 9	0.01 1	0.07 78	0.00 1	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousdsp2	0.52 138	0.06 37	1.51 216	0.10 270	0.00 1	1.19 150	0.01 77	4.32 354	0.63 116	0.33 122	0.15 139	0.78 224	0.09 159	1.01 179	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.04 213	0.05 297

test_sample8	3.62 449	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.38 356	1.04 251	6.51 452	0.58 237	14.04 475	6.94 470	5.58 367	8.70 465	0.53 467	16.52 509	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

AdaStereo	0.65 173	0.09 76	1.12 136	0.02 93	0.00 1	1.45 266	0.23 343	4.38 356	1.44 331	1.17 262	0.37 201	1.56 282	0.18 213	0.56 148	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	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.
PS-NSSS	1.08 295	0.45 336	1.70 253	0.02 93	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.38 356	2.09 395	1.15 258	2.65 390	0.65 195	0.07 137	6.35 393	0.56 302	0.16 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

ADLNet	1.20 328	0.29 266	1.98 284	0.00 1	0.02 229	2.20 364	0.11 299	4.39 359	2.52 421	2.19 363	2.20 377	2.66 353	0.70 323	3.42 254	1.25 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.04 276

PWCDC_ROB	3.06 435	1.38 461	3.81 412	0.14 298	0.00 1	3.14 400	0.02 148	4.40 360	12.35 478	1.08 251	23.69 494	2.01 316	2.01 401	3.87 279	2.43 407	0.24 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 464	0.08 359

NINENet	1.03 284	0.22 222	1.30 184	0.10 270	0.01 143	5.85 451	0.03 194	4.41 361	1.25 295	1.55 316	0.60 252	2.39 347	0.06 121	2.72 237	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.04 213	0.00 1

APVNet	1.52 364	0.31 271	4.00 416	0.09 259	0.00 1	4.64 438	0.08 277	4.41 361	1.21 289	1.25 276	1.05 302	2.90 369	0.93 337	6.70 415	2.48 409	0.01 392	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.27 421	0.05 297

CC-Net-ROB	1.86 401	0.64 392	2.55 350	1.42 467	0.19 375	3.38 411	0.04 220	4.41 361	2.45 418	0.90 213	1.31 325	0.98 245	0.18 213	6.60 406	0.53 296	1.14 474	1.60 486	7.16 484	0.00 1	1.33 470	0.32 445

AnyNet_C32	3.93 454	2.58 479	12.07 485	0.39 382	0.49 441	5.50 448	6.45 493	4.44 364	2.19 406	6.86 457	2.94 397	5.28 436	3.20 431	6.63 409	18.37 493	0.08 439	0.04 377	0.20 459	0.09 391	0.57 462	0.19 421

CFNet	1.08 295	0.62 388	2.26 324	0.26 347	0.03 251	1.40 241	0.04 220	4.45 365	2.09 395	0.48 159	0.69 267	1.31 269	0.24 235	6.63 409	0.83 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.04 276

cf-r	0.98 271	0.51 362	2.04 296	0.25 341	0.01 143	1.40 241	0.03 194	4.47 366	1.65 364	0.95 221	0.58 237	2.63 352	0.24 235	4.19 292	0.58 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.04 276

test_sample6	0.89 259	0.17 177	2.23 319	0.48 397	0.01 143	1.43 256	0.01 77	4.49 367	1.40 322	1.43 300	1.12 307	0.64 194	0.14 200	3.86 278	0.42 267	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

EDNetEfficientorigin	10.31 486	1.90 473	98.96 520	0.22 330	0.23 391	2.73 389	0.71 411	4.50 368	16.94 485	18.72 489	15.36 470	12.74 471	10.73 485	8.96 468	11.94 478	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.25 413	1.31 474

HITNet	0.80 221	0.58 379	2.14 305	0.69 429	0.00 1	1.35 225	0.02 148	4.50 368	1.15 280	1.76 330	0.16 141	0.60 185	0.30 246	1.13 184	1.64 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	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
test_sample5	0.86 241	0.16 166	2.25 320	0.49 399	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.35 288	0.89 289	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

DualNet	0.88 252	0.16 166	2.25 320	0.49 399	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.43 300	1.12 307	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

GANet-RSSM	0.88 252	0.38 300	1.45 206	0.60 417	0.00 1	1.36 227	0.02 148	4.55 370	0.69 172	0.71 184	0.32 183	1.56 282	0.61 300	4.55 317	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.05 442	0.00 1	0.08 285	0.02 188

NVStereoNet_ROB	3.25 439	0.46 340	2.71 361	0.34 373	0.56 446	2.36 374	0.87 417	4.56 373	4.47 452	4.55 437	14.09 469	11.93 468	3.23 433	9.79 476	3.14 423	0.43 464	0.03 363	0.53 470	0.31 467	0.36 445	0.38 452
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
BEATNet_4x	0.97 269	0.77 415	3.36 394	0.46 392	0.01 143	1.32 213	0.09 289	4.57 374	1.26 296	1.88 339	0.22 169	1.09 257	0.42 274	1.79 213	2.09 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.06 328

MyStereo06	0.80 221	0.19 193	2.53 348	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	4.61 375	0.24 48	0.89 211	0.69 267	3.14 384	1.18 351	0.58 152	0.33 233	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 346

IGEV++	0.36 79	0.19 193	0.57 28	0.09 259	0.00 1	0.35 16	0.03 194	4.62 376	0.24 48	0.12 89	0.02 67	0.03 15	0.17 209	0.24 69	0.23 177	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.04 362	0.09 307	0.08 359

RYNet	1.52 364	0.35 286	3.38 395	0.25 341	0.04 270	2.31 371	0.03 194	4.62 376	1.47 336	1.14 257	0.34 191	4.52 420	1.38 364	6.36 394	4.23 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

StereoDRNet	1.48 361	0.75 409	4.58 440	0.05 192	0.10 328	2.49 379	1.10 427	4.62 376	1.47 336	3.38 418	0.62 253	2.29 339	0.65 314	4.52 314	2.89 418	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 322	0.05 236	0.07 346

test_sample3	0.84 235	0.15 155	2.22 317	0.48 397	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.63 379	1.17 283	1.43 300	0.43 215	0.80 226	0.10 167	3.48 258	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 368	0.68 401	4.62 441	0.01 26	0.00 1	5.13 445	0.30 372	4.64 380	1.23 291	2.39 385	0.59 247	2.12 326	2.00 400	4.94 333	2.19 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

test_sample4	0.86 241	0.16 166	2.28 328	0.50 402	0.01 143	1.42 253	0.01 77	4.65 381	1.27 299	1.52 307	0.66 257	0.69 202	0.08 151	3.50 259	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

HBP-ISP	1.45 357	0.75 409	3.02 373	0.30 358	0.10 328	4.28 431	1.49 436	4.68 382	1.29 304	3.43 419	0.78 277	0.93 237	1.01 339	6.48 402	0.36 253	0.04 425	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.03 247

anonymity	0.74 197	0.15 155	1.17 152	0.16 308	0.27 406	0.71 39	0.01 77	4.70 383	1.78 373	1.15 258	1.23 318	0.31 145	1.65 384	0.54 146	0.53 296	0.02 414	0.02 333	0.00 1	0.27 458	0.02 122	0.06 328

WCMA_ROB	4.54 460	0.48 350	3.19 383	0.49 399	0.63 450	5.38 447	2.57 456	4.70 383	3.77 442	14.17 485	19.02 480	15.47 477	9.03 478	6.73 417	4.85 439	0.01 392	0.05 390	0.01 405	0.01 322	0.08 285	0.16 406

Ntro	3.24 438	1.34 458	2.83 364	7.27 486	4.43 482	6.22 456	0.74 413	4.73 385	1.48 340	0.39 145	1.77 349	2.70 357	1.28 360	4.59 321	1.25 357	8.06 490	0.28 467	2.12 482	0.05 367	8.11 486	5.16 489

TRStereo	0.59 156	0.79 418	1.59 234	0.56 413	0.01 143	1.19 150	0.03 194	4.74 386	0.60 87	0.17 104	0.01 1	0.62 189	0.44 276	0.57 149	0.07 55	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.24 449	0.01 39	0.14 400

S-Stereo	2.00 410	0.30 270	5.74 459	0.24 338	0.23 391	2.51 380	1.90 441	4.74 386	5.15 455	2.42 386	5.80 435	2.85 366	0.72 324	5.08 340	2.17 402	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.04 276

LSM	7.38 475	1.68 465	22.24 495	3.99 480	40.72 511	3.54 417	4.79 480	4.74 386	6.65 464	10.25 472	13.51 467	4.49 419	3.81 443	6.91 433	5.31 444	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.26 416	14.60 507

ADCRef	2.29 421	0.65 396	5.67 458	0.10 270	0.09 319	4.81 440	0.76 414	4.75 389	1.37 315	2.88 400	1.67 339	1.62 290	2.30 406	3.77 273	14.93 484	0.02 414	0.00 1	0.01 405	0.10 395	0.20 397	0.11 378

FAT-Stereo	1.86 401	0.19 193	3.31 392	0.17 311	0.03 251	1.78 344	0.97 421	4.76 390	2.79 427	4.22 433	4.87 426	5.31 437	2.83 422	5.06 339	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86

edge stereo	1.94 407	0.40 312	3.82 413	0.15 301	0.09 319	1.81 347	0.45 394	4.77 391	2.21 408	3.36 415	3.94 418	8.39 457	1.72 388	5.75 370	1.69 378	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.17 371	0.01 86

ADCPNet	3.63 450	0.82 426	13.20 487	0.08 248	0.43 434	7.02 460	2.23 449	4.77 391	2.41 415	4.31 435	1.96 358	7.57 454	5.16 458	6.45 401	13.80 481	0.02 414	0.75 478	0.04 438	0.90 487	0.16 366	0.53 455

RGC	1.86 401	0.67 399	3.45 400	0.07 233	0.26 401	3.29 406	0.11 299	4.78 393	1.46 334	3.26 413	4.51 424	5.14 433	2.68 417	5.46 356	1.94 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 365

PSMNet-RSSM	0.90 260	0.44 332	1.35 193	0.13 286	0.00 1	1.37 232	0.03 194	4.79 394	0.85 223	1.11 254	0.49 228	2.15 328	0.35 262	4.09 290	0.73 323	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.01 86

ADCL	3.30 441	0.81 423	6.76 470	0.25 341	0.25 398	6.93 459	4.65 476	4.79 394	2.62 425	4.61 440	3.36 407	5.22 435	4.55 451	5.54 362	14.91 483	0.05 431	0.01 274	0.11 452	0.13 406	0.28 429	0.10 371

psmg	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.28 405	0.27 354	4.83 396	0.93 234	1.92 341	1.46 331	1.81 306	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.01 39	0.00 1

ARAFT	1.12 313	0.82 426	4.11 423	0.04 172	0.00 1	1.64 326	0.03 194	4.85 397	1.69 367	2.78 398	0.57 235	0.47 170	0.11 177	4.81 328	0.24 182	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.05 297

ADCMid	3.95 455	1.34 458	10.91 483	0.18 317	0.38 431	5.02 443	1.27 433	4.87 398	2.94 430	11.15 475	3.60 412	6.76 449	5.21 461	6.40 400	16.96 488	0.12 446	0.08 418	0.55 471	0.46 476	0.53 461	0.19 421

SGM+DAISY	4.39 459	1.34 458	5.18 449	1.01 453	0.88 454	5.61 450	2.86 457	4.88 399	3.53 436	13.29 482	13.95 468	12.66 470	7.55 471	7.98 461	5.39 445	0.23 458	0.18 458	0.15 456	0.24 449	0.29 431	0.64 458

PAM_32	1.45 357	0.13 132	2.69 358	0.26 347	0.30 420	2.15 363	0.29 365	4.92 400	0.22 40	0.84 205	2.02 363	9.57 464	3.27 434	0.97 176	0.56 302	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.31 467	0.04 213	0.27 437

Wz-Net-MNSev	1.85 400	1.19 453	5.61 457	0.01 26	0.00 1	4.74 439	2.16 447	4.93 401	1.48 340	3.77 425	1.24 320	1.77 303	2.56 413	4.94 333	2.61 414	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

ac_64	1.12 313	0.18 185	1.64 239	0.18 317	0.25 398	1.48 279	0.02 148	4.97 402	1.47 336	0.69 181	0.45 222	4.94 429	0.46 283	4.87 330	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.00 1

SCV	0.42 97	0.28 256	0.68 41	0.26 347	0.16 361	0.26 7	0.05 241	4.98 403	0.63 116	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.18 427	0.25 413	0.18 416

CSP-Net	1.01 280	0.52 363	0.92 76	0.01 26	0.00 1	2.83 396	0.05 241	4.99 404	0.69 172	0.91 216	0.85 285	1.82 308	0.23 233	6.04 378	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.01 86

SFCPSM	0.81 223	0.11 114	2.53 348	0.01 26	0.07 301	2.45 377	0.18 325	4.99 404	1.18 284	0.77 194	0.78 277	0.69 202	0.31 250	1.72 210	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.06 256	0.01 86

DispFullNet	7.91 477	23.96 509	13.67 488	14.71 502	7.88 493	4.83 441	0.04 220	5.01 406	2.89 428	8.86 469	4.96 427	6.11 441	10.72 484	10.18 479	3.51 426	2.44 478	0.33 469	15.15 498	4.65 501	12.33 499	5.95 491

Wz-Net-SNSev	2.53 425	2.49 478	10.66 482	0.39 382	0.01 143	2.73 389	0.40 388	5.02 407	1.50 344	2.15 358	2.12 370	6.48 445	1.11 346	9.47 473	5.84 448	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.06 328

pmcnn	3.61 448	0.68 401	5.38 453	0.61 420	1.46 465	2.75 393	1.26 432	5.04 408	1.57 355	8.77 468	11.67 462	18.69 484	2.38 410	6.03 377	5.61 446	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.07 346

PAM	1.34 345	0.13 132	2.83 364	0.30 358	0.31 424	2.21 365	0.30 372	5.05 409	0.23 43	0.82 203	1.11 305	9.08 461	2.34 408	0.90 171	0.44 272	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.31 467	0.03 177	0.28 438

NCC-stereo	1.67 385	0.56 375	3.10 378	0.08 248	0.22 386	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 374	2.72 391	4.29 413	3.53 437	5.76 371	2.01 396	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

Abc-Net	1.67 385	0.56 375	3.10 378	0.08 248	0.22 386	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 374	2.72 391	4.29 413	3.53 437	5.76 371	2.01 396	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	1.29 336	0.17 177	5.98 461	0.10 270	0.01 143	1.76 341	0.02 148	5.08 412	2.90 429	1.54 315	1.98 359	2.03 319	0.81 329	3.01 242	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.03 177	0.03 247

AASNet	0.86 241	0.53 368	1.96 281	0.04 172	0.00 1	1.70 337	0.05 241	5.13 413	1.84 376	0.93 219	1.88 353	0.96 241	0.19 219	0.67 160	0.91 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 365

ssnet_v2	1.14 317	0.28 256	1.77 260	0.03 142	0.00 1	2.07 357	0.37 387	5.20 414	1.87 382	2.00 348	0.87 287	3.09 381	0.55 291	1.31 192	3.02 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.12 386

FCDSN-DC	5.04 464	0.15 155	1.83 268	0.22 330	0.44 435	5.60 449	1.66 438	5.22 415	4.37 449	14.49 487	21.86 488	20.65 487	11.88 487	7.66 457	4.55 435	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.05 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

tta	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

qqq1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

fff1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

XQC	2.57 426	1.20 454	6.33 468	0.18 317	0.01 143	3.84 422	0.33 380	5.24 416	3.83 444	4.43 436	1.94 356	4.58 421	3.19 430	7.19 445	8.67 464	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.03 351	0.27 421	0.19 421

SAMSARA	3.32 444	1.07 447	6.25 465	0.86 446	0.31 424	7.55 466	3.87 466	5.26 421	4.20 447	7.43 461	3.35 406	10.04 465	3.83 444	6.98 438	4.83 438	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.05 367	0.17 371	0.22 431

DGSMNet	2.23 419	0.80 419	6.10 463	0.96 450	1.73 468	3.22 403	4.12 468	5.30 422	1.11 269	1.19 265	2.48 386	3.18 387	0.65 314	4.57 320	1.33 362	1.11 473	1.37 484	1.55 475	1.26 491	1.37 471	1.28 473

GES	0.61 160	0.08 63	1.78 263	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.07 270	5.32 423	0.13 4	0.62 169	0.32 183	0.37 154	0.67 321	0.68 162	0.49 287	0.03 422	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 122	0.01 86

Syn2CoEx	1.66 381	1.17 451	4.29 429	0.04 172	0.00 1	1.44 260	0.56 402	5.33 424	1.98 390	2.01 351	2.12 370	2.08 321	2.81 420	6.55 404	2.42 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 437	0.06 328

otaku	3.17 437	1.32 457	2.49 345	6.07 484	3.26 478	4.62 437	2.15 446	5.35 425	1.34 312	2.00 348	2.54 387	3.50 398	1.49 368	3.68 263	1.11 346	7.89 489	0.23 462	1.88 479	0.03 351	7.74 485	4.78 488

BUS	0.97 269	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	5.85 451	0.03 194	5.40 426	0.93 234	2.26 371	0.66 257	2.39 347	0.06 121	0.61 154	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.32 407	0.21 335	5.40 426	0.93 234	2.26 371	0.66 257	1.81 306	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

hknet	1.08 295	0.13 132	2.07 299	0.01 26	0.00 1	3.32 407	0.21 335	5.40 426	0.92 230	2.26 371	0.66 257	3.43 395	0.05 99	2.81 238	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

EAI-Stereo	1.14 317	0.12 122	1.19 160	0.21 327	0.32 427	1.84 348	2.32 450	5.42 429	1.19 286	1.02 240	5.66 434	0.48 171	0.60 297	0.86 169	0.62 313	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.65 482	0.02 122	0.17 410

DISCO	1.93 405	0.18 185	2.44 339	0.67 428	0.53 443	5.25 446	0.00 1	5.43 430	1.56 354	2.09 356	0.91 291	6.48 445	0.89 334	8.55 466	3.60 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.01 86

test_xeample	1.79 398	0.08 63	1.03 114	0.02 93	0.00 1	1.44 260	0.00 1	5.48 431	1.84 376	1.65 321	2.17 376	0.37 154	0.06 121	4.00 285	17.67 491	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 466	2.33 476	8.42 475	0.33 367	0.27 406	24.60 503	8.84 500	5.50 432	9.75 473	3.82 426	8.16 452	8.53 458	1.82 391	9.44 472	5.18 443	1.02 472	1.65 487	0.33 465	0.47 477	1.06 469	0.90 466

mmx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

xxx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

RAFT + AFF	1.63 377	1.13 450	2.62 355	0.04 172	0.80 453	2.29 370	1.03 424	5.54 435	2.06 394	1.77 331	1.81 351	1.22 264	3.65 441	6.23 387	1.57 371	0.01 392	0.35 471	0.00 1	0.01 322	0.33 437	0.12 386

ttt	1.35 347	0.05 19	1.09 130	0.46 392	0.01 143	1.61 317	0.00 1	5.61 436	1.97 388	1.75 326	2.10 368	1.40 274	0.11 177	4.81 328	6.07 449	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

CRFU-Net	1.32 343	0.27 245	2.46 343	1.17 461	0.03 251	4.08 425	0.05 241	5.61 436	0.67 152	1.53 309	0.70 273	3.47 397	2.62 416	3.24 247	0.24 182	0.01 392	0.01 274	0.11 452	0.00 1	0.13 342	0.00 1

222	2.69 428	0.09 76	1.03 114	0.00 1	0.00 1	1.54 295	0.00 1	5.61 436	1.55 349	1.51 306	2.10 368	0.53 178	0.07 137	4.54 316	35.09 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

DeepPrunerF	2.50 424	0.87 430	14.90 489	0.17 311	0.31 424	1.41 246	0.29 365	5.62 439	9.97 474	1.02 240	0.43 215	2.01 316	1.65 384	6.85 424	3.99 428	0.00 1	0.01 274	0.07 443	0.10 395	0.24 406	0.12 386

1111x	1.53 366	0.06 37	1.77 260	0.27 352	0.00 1	2.12 359	0.01 77	5.63 440	1.65 364	1.53 309	1.67 339	0.92 232	0.64 309	6.18 383	8.17 462	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

ITSA-stereo	1.13 315	0.14 143	1.59 234	0.17 311	0.04 270	1.40 241	0.14 312	5.66 441	3.10 432	0.74 188	0.35 194	0.62 189	1.06 340	5.53 359	1.63 373	0.03 422	0.00 1	0.09 447	0.06 377	0.07 271	0.07 346

RTS	9.75 484	2.69 481	65.25 508	0.85 442	1.99 471	14.36 483	4.75 478	5.69 442	17.29 486	7.97 463	19.00 478	6.83 450	3.02 426	26.15 504	18.62 496	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.16 406

RTSA	9.75 484	2.69 481	65.25 508	0.85 442	1.99 471	14.36 483	4.75 478	5.69 442	17.29 486	7.97 463	19.00 478	6.83 450	3.02 426	26.15 504	18.62 496	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.16 406

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 307	0.35 286	4.53 438	0.18 317	0.37 430	0.79 42	0.00 1	5.71 444	0.74 191	0.40 146	0.64 254	4.47 418	1.41 365	1.42 197	0.30 222	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.28 462	0.17 371	0.14 400

STTRV1_RVC	1.94 407	0.35 286	4.85 445	0.32 366	0.01 143	2.41 376	0.34 384	5.79 445	3.55 437	0.82 203	5.11 430	1.63 293	1.08 343	7.63 455	1.41 367	0.91 471	2.53 498	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 276

SPS-STEREO	3.08 436	0.49 355	2.49 345	0.21 327	0.24 395	3.67 419	1.24 431	5.80 446	2.43 417	10.68 473	8.00 450	9.48 463	3.59 439	8.11 462	5.08 442	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.11 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
xxxx	1.78 397	0.07 51	1.02 103	0.00 1	0.01 143	1.44 260	0.00 1	5.81 447	1.53 347	1.37 294	1.91 354	1.08 255	0.05 99	4.37 302	16.98 489	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

CoDeX	0.94 264	0.34 284	2.09 302	0.05 192	0.20 379	1.49 280	0.20 333	5.89 448	1.57 355	0.66 177	0.67 265	1.05 251	0.32 255	3.82 276	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

WZ-Net	4.16 457	1.75 467	23.59 496	0.08 248	0.04 270	2.62 388	2.16 447	5.89 448	4.74 453	5.73 449	3.51 410	6.99 452	4.89 456	10.82 482	10.11 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.11 378

HSM	1.36 348	0.40 312	1.07 125	0.01 26	0.30 420	1.73 340	0.03 194	5.89 448	1.22 290	1.83 335	1.36 327	4.78 426	1.30 362	6.61 408	0.57 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

DRN-Test	1.62 376	0.23 229	3.72 408	0.18 317	0.13 343	3.34 409	0.19 331	5.93 451	2.01 393	4.14 432	0.76 276	2.12 326	1.78 389	5.22 345	2.62 415	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.01 322	0.03 177	0.01 86

UGAM-zero	1.60 375	0.15 155	2.43 337	0.12 280	0.28 416	1.07 95	0.04 220	5.96 452	0.26 52	1.18 264	0.22 169	8.02 455	4.54 450	6.89 431	0.27 203	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.29 465	0.01 39	0.15 403

DIP-Stereo	0.58 154	0.23 229	0.90 71	0.08 248	0.00 1	1.43 256	0.01 77	6.01 453	1.38 316	0.92 218	0.11 128	0.04 26	0.19 219	0.12 16	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AnyNet_C01	6.59 474	4.31 489	36.24 502	0.96 450	0.46 438	9.96 474	5.74 486	6.02 454	3.63 440	7.59 462	8.56 453	8.83 459	3.14 429	13.74 490	20.83 500	0.12 446	0.08 418	0.25 463	0.09 391	1.01 468	0.34 446

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 373	0.69 403	7.27 471	0.30 358	0.44 435	0.87 52	0.02 148	6.19 455	0.84 219	0.45 154	6.17 440	4.35 415	1.17 350	1.32 195	0.48 285	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.34 473	0.26 416	0.12 386

LMCR-Stereo	1.10 307	0.69 403	1.95 278	0.50 402	0.01 143	2.73 389	0.09 289	6.20 456	0.64 127	2.37 382	1.76 347	0.13 110	1.59 382	2.94 239	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 307	0.42 321	1.72 255	0.28 354	0.01 143	1.37 232	0.11 299	6.25 457	0.84 219	1.05 247	0.67 265	1.61 288	0.79 327	6.11 381	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.04 276

AF-Net	2.17 417	0.65 396	3.53 402	0.00 1	0.09 319	2.02 355	0.48 396	6.44 458	1.70 368	3.36 415	10.22 458	4.95 430	2.81 420	4.34 298	2.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.01 86

SGM_RVC	4.07 456	0.38 300	1.98 284	0.84 439	0.26 401	6.20 455	2.37 451	6.45 459	3.57 438	11.56 478	9.27 455	15.55 478	6.78 469	10.07 478	4.60 436	0.22 454	0.25 463	0.20 459	0.23 446	0.26 416	0.34 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	4.63 461	0.89 433	5.34 452	0.30 358	0.09 319	7.43 464	3.75 465	6.53 460	16.16 484	6.79 456	13.29 466	12.44 469	7.74 472	7.38 449	4.11 430	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.31 444

ACVNet-4b	5.67 467	1.65 464	4.43 435	9.46 492	7.11 490	8.72 472	1.68 440	6.61 461	5.76 460	0.27 115	6.49 443	11.67 467	2.43 412	8.40 464	1.56 369	9.06 494	2.34 491	10.49 493	0.02 342	9.22 492	5.98 492

FBW_ROB	2.36 422	0.36 291	3.16 381	0.37 380	0.14 349	4.42 436	0.18 325	6.64 462	3.05 431	2.98 405	2.85 394	4.86 428	1.11 346	11.00 485	4.53 434	0.16 450	0.05 390	0.37 466	0.09 391	0.19 387	0.78 462

SHD	3.01 434	1.02 444	5.52 454	0.45 391	0.39 432	4.12 426	0.17 321	6.68 463	12.04 477	7.20 459	3.36 407	4.40 416	2.58 415	4.69 322	7.17 456	0.01 392	0.04 377	0.00 1	0.03 351	0.22 401	0.17 410

STrans-v2	1.67 385	0.36 291	3.28 390	0.02 93	0.19 375	1.45 266	0.08 277	6.69 464	1.49 342	2.00 348	2.86 395	3.67 403	3.88 445	7.04 443	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Wz-Net-TNSev	3.91 453	5.20 491	20.57 493	0.15 301	0.01 143	7.14 462	3.57 462	6.70 465	3.57 438	1.74 325	0.58 237	7.39 453	4.33 448	8.86 467	7.99 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.24 406	0.16 406

ADCS	5.09 465	2.15 475	16.58 491	0.34 373	0.07 301	5.91 453	4.26 470	6.73 466	6.99 467	9.44 470	6.09 438	6.57 447	5.17 460	9.54 474	21.38 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 445	0.23 434

Nwc_Net	1.94 407	0.55 371	3.79 411	0.07 233	0.08 311	2.73 389	0.04 220	6.75 467	1.11 269	2.03 352	7.92 449	4.82 427	2.11 402	4.78 326	2.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.01 86

iResNet_ROB	1.05 293	0.76 413	2.06 298	0.07 233	0.00 1	1.35 225	0.03 194	6.80 468	2.57 424	0.79 199	1.20 316	0.94 240	0.12 189	3.81 274	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

RainbowNet	4.74 462	3.21 485	3.07 376	9.34 491	6.01 484	4.89 442	3.60 463	7.09 469	4.39 450	1.63 320	3.01 398	4.72 425	2.96 424	5.53 359	1.19 353	8.95 492	2.12 489	8.48 487	0.19 429	8.75 487	5.73 490

HSM-Net_RVC	1.40 353	0.07 51	1.58 231	0.00 1	0.01 143	1.88 349	0.05 241	7.24 470	1.71 370	3.63 422	3.63 413	3.21 389	0.36 264	4.25 294	0.44 272	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 447	0.07 51	3.94 415	2.66 476	1.46 465	12.94 481	0.97 421	7.32 471	2.42 416	14.82 488	8.08 451	2.74 360	1.51 372	8.44 465	2.48 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.11 378

PDISCO_ROB	2.21 418	0.78 416	3.43 398	0.96 450	2.04 473	7.04 461	0.09 289	7.36 472	5.72 459	1.21 272	1.67 339	3.16 386	1.28 360	7.52 453	1.37 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 440	0.13 393

iRaft-Stereo_20w	0.92 262	0.15 155	2.68 357	0.24 338	0.06 291	1.36 227	0.28 362	7.46 473	0.34 60	1.56 317	0.37 201	0.62 189	1.24 357	1.25 189	0.34 240	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.16 416	0.02 122	0.13 393

MFN_U_SF_RVC	3.76 452	1.77 468	9.85 479	0.84 439	0.27 406	9.50 473	0.49 398	8.07 474	3.41 435	4.81 442	3.28 405	9.40 462	3.49 436	7.76 459	8.31 463	0.41 463	0.54 474	0.52 469	0.80 485	0.89 467	0.84 464

FC-DCNN	6.09 470	0.18 185	2.35 333	0.42 385	0.53 443	7.80 468	1.42 434	8.14 475	7.07 468	19.05 494	22.10 489	22.85 490	13.84 490	9.42 471	6.44 450	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 328

FC-DCNN v2	6.25 472	0.19 193	2.31 330	0.44 386	0.55 445	8.05 470	1.51 437	8.71 476	7.22 469	19.24 495	22.98 492	24.00 493	13.47 489	9.80 477	6.51 451	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 297

LE_ROB	12.79 494	0.64 392	10.26 481	2.13 471	1.29 463	7.25 463	5.81 487	9.09 477	49.27 511	57.55 511	24.58 496	23.68 492	31.13 507	9.00 469	23.57 505	0.04 425	0.06 398	0.13 455	0.20 434	0.08 285	0.11 378

MeshStereo	5.78 468	0.75 409	3.04 374	0.25 341	0.14 349	7.88 469	2.09 444	9.64 478	5.18 456	20.48 497	19.06 481	22.80 489	9.54 481	9.64 475	4.88 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.03 247
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
ELAS_RVC	7.69 476	0.80 419	4.90 446	1.06 455	1.02 458	10.00 475	9.43 501	9.75 479	14.69 480	21.83 500	20.27 486	17.88 482	16.41 495	13.01 488	10.44 472	0.22 454	0.55 475	0.28 464	0.19 429	0.35 443	0.65 459
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	5.81 469	0.99 441	5.56 456	0.72 431	0.51 442	6.72 458	0.18 325	9.90 480	23.69 489	11.45 477	19.26 483	8.18 456	9.46 480	9.24 470	9.49 469	0.02 414	0.16 455	0.00 1	0.08 386	0.18 379	0.40 453

ACVNet_1	6.16 471	1.86 472	4.43 435	9.52 493	7.22 491	7.59 467	2.37 451	9.99 481	6.71 465	3.84 427	5.35 433	13.23 473	4.90 457	6.25 388	1.94 394	9.06 494	2.40 493	10.88 495	0.11 399	9.58 494	6.03 493

MADNet+	10.71 487	14.57 503	70.07 510	0.58 416	0.47 440	19.89 494	4.20 469	11.05 482	6.87 466	3.03 407	5.99 437	9.01 460	6.35 468	31.95 507	28.31 506	0.22 454	0.26 466	0.01 405	0.04 362	0.46 453	0.87 465

DPSNet	3.38 445	0.60 383	9.55 478	0.61 420	0.46 438	5.10 444	1.44 435	11.17 483	3.92 445	2.57 391	0.88 288	5.90 440	9.68 482	7.63 455	7.25 457	0.08 439	0.16 455	0.01 405	0.07 381	0.34 440	0.17 410

PWCK	8.72 480	5.37 492	16.61 492	5.74 483	0.12 337	19.88 493	11.41 503	11.31 484	13.42 479	14.07 483	12.84 465	13.20 472	8.05 476	15.44 491	10.25 471	5.95 484	0.22 461	2.09 481	0.05 367	7.50 482	0.92 467

ELAS	8.05 478	0.76 413	4.02 417	0.95 449	1.02 458	14.85 486	6.99 496	12.80 485	11.73 476	22.43 502	27.75 500	17.88 482	15.19 493	10.96 483	11.31 474	0.22 454	0.56 476	0.23 462	0.22 442	0.50 459	0.71 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 479	1.80 471	5.09 448	8.55 490	6.72 487	13.47 482	4.34 473	13.70 486	23.86 490	6.89 458	19.74 485	20.52 485	5.36 462	7.70 458	2.48 409	8.53 491	1.67 488	7.99 486	0.32 470	8.79 490	6.29 496

JetBlue	13.83 495	5.03 490	33.82 501	0.84 439	6.92 488	50.14 510	20.02 508	15.09 487	8.92 472	11.33 476	17.05 473	28.25 496	18.01 500	32.60 508	18.53 495	0.32 461	0.12 442	0.15 456	0.23 446	4.59 478	4.64 487

UNDER WATER-64	20.03 506	10.28 500	31.50 499	20.05 506	13.64 503	32.81 508	23.45 509	16.01 488	33.44 501	22.01 501	17.25 474	40.58 507	32.20 509	24.50 501	22.36 504	10.06 502	2.70 502	18.37 502	4.24 500	14.84 503	10.24 506

UNDER WATER	19.61 505	12.37 502	31.14 498	20.44 507	14.31 504	28.63 507	18.15 507	16.43 489	34.24 502	20.82 498	19.14 482	38.83 504	30.09 505	24.31 500	20.97 501	10.09 503	2.68 501	19.51 505	4.70 503	15.52 504	9.93 504

LVE	11.10 489	2.36 477	3.34 393	9.94 494	8.13 494	21.22 496	7.75 498	16.47 490	32.55 500	8.55 466	23.64 493	23.22 491	7.93 475	10.98 484	6.65 452	9.45 496	2.55 500	11.08 496	0.58 480	9.35 493	6.28 495

SGM-ForestM	12.56 493	0.80 419	4.31 432	1.07 456	0.41 433	21.56 497	8.57 499	17.42 491	19.67 488	29.93 504	28.49 504	45.83 509	27.22 504	26.05 503	18.40 494	0.14 448	0.25 463	0.18 458	0.28 462	0.18 379	0.42 454

IMH-64-1	9.55 482	2.76 483	2.44 339	11.17 496	9.13 496	12.03 478	5.45 483	18.33 492	15.78 482	6.59 453	18.69 476	16.95 480	6.20 466	10.63 480	8.06 460	9.46 497	2.46 494	15.42 500	1.61 492	10.89 495	6.88 497

IMH-64	9.55 482	2.76 483	2.44 339	11.17 496	9.13 496	12.03 478	5.45 483	18.33 492	15.78 482	6.59 453	18.69 476	16.95 480	6.20 466	10.63 480	8.06 460	9.46 497	2.46 494	15.42 500	1.61 492	10.89 495	6.88 497

KSHMR	14.27 499	6.95 496	5.79 460	15.08 503	12.84 502	17.44 488	10.61 502	18.88 494	30.94 498	18.81 491	22.21 491	28.54 497	8.85 477	15.56 492	9.24 468	10.34 504	3.60 504	21.61 506	4.68 502	14.48 502	8.94 502

TorneroNet-64	15.45 500	5.66 494	3.44 399	13.86 500	12.03 501	28.15 506	6.27 491	19.89 495	38.68 506	12.16 479	28.06 502	35.76 503	15.44 494	19.56 497	15.40 485	9.71 500	2.52 497	19.13 503	2.70 495	12.55 500	7.94 501

WAO-6	11.09 488	1.69 466	3.21 386	7.54 487	7.10 489	16.34 487	6.63 494	20.12 496	38.64 505	9.67 471	19.28 484	27.53 495	10.97 486	12.43 487	11.57 476	4.26 480	2.35 492	10.54 494	0.02 342	7.59 483	4.29 486

notaker	17.52 502	21.54 507	7.84 473	18.05 505	14.44 505	17.58 489	6.43 492	20.13 497	24.44 492	21.34 499	27.71 499	39.12 505	18.78 501	19.63 498	20.40 499	11.95 505	2.71 503	25.51 508	5.85 505	17.10 505	9.78 503

DLNR_Zeroshot_test	23.05 507	49.79 513	87.94 512	97.52 525	94.73 520	1.18 147	0.00 1	20.60 498	0.14 7	0.02 9	0.02 67	0.02 4	0.02 29	4.35 299	0.10 93	32.22 512	0.04 377	0.00 1	0.27 458	72.00 518	0.06 328

IMH	11.11 490	3.50 486	2.56 351	11.25 498	9.13 496	14.49 485	5.10 481	20.68 499	26.30 493	8.28 465	23.85 495	20.63 486	9.19 479	12.39 486	7.96 458	9.50 499	2.50 496	15.28 499	1.66 494	11.07 498	6.96 499

Dean	11.46 491	2.03 474	5.20 450	10.73 495	8.20 495	18.71 492	5.73 485	21.10 500	41.49 508	11.12 474	22.16 490	25.92 494	7.74 472	7.52 453	4.31 432	9.01 493	2.27 490	9.95 492	0.61 481	9.18 491	6.22 494

TorneroNet	16.10 501	5.74 495	4.12 424	13.88 501	11.97 500	26.89 505	6.85 495	21.13 501	38.32 504	14.15 484	33.36 505	33.52 502	17.49 498	18.89 496	19.64 498	9.77 501	2.53 498	19.43 504	3.35 496	13.21 501	7.86 500

BEATNet-Init1	17.91 503	7.45 497	36.82 503	1.88 470	1.38 464	37.29 509	14.71 506	21.90 502	24.20 491	38.07 507	36.59 508	50.41 510	32.00 508	29.42 506	21.83 503	0.33 462	0.39 472	0.47 467	0.54 479	1.50 473	1.07 471

WAO-8	13.93 496	3.75 487	4.23 426	7.74 488	6.54 485	22.81 499	2.39 453	22.66 503	45.98 509	18.88 492	35.42 506	33.21 500	16.91 496	16.55 494	12.78 479	5.01 482	0.81 480	9.89 490	0.77 483	8.77 489	3.61 484

Venus	13.93 496	3.75 487	4.23 426	7.74 488	6.54 485	22.81 499	2.39 453	22.66 503	45.98 509	18.88 492	35.42 506	33.21 500	16.91 496	16.55 494	12.78 479	5.01 482	0.81 480	9.89 490	0.77 483	8.76 488	3.61 484

MANE	14.02 498	0.85 428	3.53 402	2.13 471	3.75 480	18.44 490	6.14 488	22.67 505	27.90 495	33.01 506	41.08 509	41.26 508	30.90 506	23.39 499	17.99 492	0.47 465	0.76 479	0.91 473	4.04 499	0.17 371	1.00 470

WAO-7	9.09 481	1.79 470	3.55 404	0.80 437	0.15 355	18.67 491	4.36 474	23.07 506	26.68 494	12.59 480	27.90 501	22.52 488	13.03 488	13.53 489	11.47 475	0.09 442	0.03 363	0.58 472	0.10 395	0.47 456	0.34 446

ktn	19.15 504	18.52 504	6.39 469	22.64 509	17.26 507	24.47 501	12.11 504	24.52 507	34.74 503	18.75 490	27.70 498	32.54 498	17.85 499	15.71 493	16.67 487	22.09 508	3.64 505	28.95 510	10.91 507	17.40 506	10.22 505

DPSimNet_ROB	25.03 508	19.56 506	24.93 497	24.36 510	17.85 508	22.25 498	25.93 510	28.52 508	29.10 496	32.61 505	28.25 503	32.87 499	26.42 502	24.51 502	40.42 508	16.75 507	13.93 508	25.19 507	22.38 510	19.96 508	24.75 511

HanzoNet	29.69 509	29.33 510	21.66 494	21.75 508	19.07 509	24.58 502	12.99 505	28.87 509	40.49 507	43.09 508	44.02 510	55.65 512	44.93 510	43.17 510	44.44 509	27.88 511	9.47 507	29.77 511	15.86 509	20.94 509	15.84 508

JetRed	34.54 510	39.28 512	62.16 506	15.62 504	26.51 510	69.20 512	40.79 512	31.43 510	32.41 499	46.06 509	44.55 511	40.19 506	26.50 503	38.43 509	56.06 511	12.76 506	37.49 514	13.23 497	9.38 506	29.52 510	19.34 509

ASD4	55.28 512	67.10 515	50.57 505	44.24 512	57.82 514	92.00 514	98.23 521	54.95 511	86.61 516	58.30 512	64.61 513	50.57 511	63.33 513	58.83 512	67.37 513	25.76 510	29.60 511	26.82 509	29.01 512	42.42 511	37.42 512

LRCNet_RVC	60.63 513	63.16 514	62.94 507	69.09 517	50.21 513	19.92 495	0.07 270	58.32 512	5.21 457	75.67 514	86.75 514	74.68 514	62.48 512	59.01 513	49.80 510	93.38 519	56.36 518	93.48 519	92.95 519	67.44 517	71.73 518

MADNet++	47.78 511	34.15 511	37.11 504	42.94 511	41.23 512	64.94 511	30.63 511	60.79 513	53.26 512	72.08 513	61.65 512	57.68 513	54.96 511	58.03 511	59.24 512	43.01 513	36.17 513	36.07 512	22.50 511	47.50 512	41.67 513

xxxxx1	76.92 515	82.43 516	93.26 515	61.67 514	66.92 515	95.84 517	95.11 516	75.84 514	80.96 513	82.71 515	86.75 514	89.18 515	87.35 514	85.27 514	87.18 514	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 514

tt_ll	76.92 515	82.43 516	93.26 515	61.67 514	66.92 515	95.84 517	95.11 516	75.84 514	80.96 513	82.71 515	86.75 514	89.18 515	87.35 514	85.27 514	87.18 514	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 514

ff	76.92 515	82.43 516	93.26 515	61.67 514	66.92 515	95.84 517	95.11 516	75.84 514	80.96 513	82.71 515	86.75 514	89.18 515	87.35 514	85.27 514	87.18 514	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 514

PML	89.08 518	99.72 522	92.85 514	94.72 519	94.92 521	99.54 522	97.42 520	93.50 517	95.96 519	99.77 523	92.33 518	95.35 519	93.51 518	99.96 525	91.15 517	99.98 527	31.71 512	100.00 525	45.94 514	93.46 520	69.88 517

test_example2	98.83 523	99.97 527	99.97 523	99.96 529	99.97 524	99.46 521	99.97 522	95.54 518	100.00 523	100.00 525	100.00 523	93.37 518	93.47 517	99.93 524	99.91 522	100.00 529	99.79 522	96.64 520	98.71 521	100.00 529	100.00 528

MEDIAN_ROB	96.83 519	99.41 520	98.66 519	94.75 520	94.23 519	93.08 516	90.54 514	95.61 519	94.75 517	97.65 520	97.73 520	98.30 520	96.57 519	94.51 517	93.74 519	99.78 526	98.24 520	99.99 524	99.89 523	99.48 523	99.67 522

HaxPig	97.68 521	99.63 521	91.34 513	99.82 527	99.97 524	88.15 513	88.00 513	98.28 520	99.93 522	99.98 524	99.99 522	99.95 525	99.99 523	96.29 518	92.24 518	99.99 528	99.98 523	100.00 525	99.99 524	100.00 529	99.98 526

ccccc	98.51 522	94.69 519	100.00 526	100.00 530	100.00 526	92.59 515	97.15 519	98.75 521	95.78 518	98.59 522	95.17 519	98.60 521	99.67 521	99.86 523	99.84 521	100.00 529	100.00 524	99.91 523	99.54 522	100.00 529	100.00 528

Anonymous_1	97.10 520	99.72 522	99.64 522	92.33 518	93.91 518	100.00 523	100.00 523	99.20 522	99.90 521	98.57 521	99.75 521	99.14 522	99.94 522	98.50 519	99.54 520	87.90 517	98.87 521	90.88 518	96.91 520	92.22 519	95.12 519

DPSMNet_ROB	99.46 528	99.94 525	99.98 524	96.59 524	100.00 526	100.00 523	100.00 523	99.81 523	100.00 523	95.87 519	100.00 523	99.32 523	100.00 524	99.79 521	99.99 524	98.46 523	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.52 524	100.00 528

DGTPSM_ROB	99.45 527	99.94 525	99.98 524	96.58 523	100.00 526	100.00 523	100.00 523	99.81 523	100.00 523	95.86 518	100.00 523	99.32 523	100.00 524	99.79 521	99.99 524	98.34 522	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.52 524	99.99 527

Selective-RAFT-Error	100.00 531	100.00 528	100.00 526	100.00 530	100.00 526	100.00 523	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 526	100.00 529	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.99 527	99.95 524

tt	68.65 514	0.15 155	99.57 521	50.64 513	14.90 506	100.00 523	100.00 523	100.00 525	99.76 520	27.80 503	10.52 460	99.97 526	98.63 520	99.61 520	100.00 526	90.62 518	98.21 519	46.66 514	52.02 515	62.86 516	21.04 510

CasAABBNet	99.94 529	100.00 528	100.00 526	99.72 526	100.00 526	100.00 523	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 526	99.21 524	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.96 526	99.95 524

LSM0	99.94 529	100.00 528	100.00 526	99.84 528	100.00 526	100.00 523	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 526	99.22 525	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.99 527	99.83 523

DPSM_ROB	99.17 524	100.00 528	100.00 526	96.28 521	98.84 522	100.00 523	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 526	93.66 520	100.00 524	100.00 525	100.00 525	96.31 521	98.27 520

DPSM	99.17 524	100.00 528	100.00 526	96.28 521	98.84 522	100.00 523	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 526	93.66 520	100.00 524	100.00 525	100.00 525	96.31 521	98.27 520

AVERAGE_ROB	99.23 526	99.81 524	97.56 518	100.00 530	100.00 526	96.24 520	91.02 515	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	99.98 526	99.97 523	100.00 529	100.00 524	100.00 525	100.00 525	100.00 529	100.00 528

FADE		10.20 499		4.76 482	4.82 483							14.63 476				24.52 509	8.46 506	36.14 513	36.87 513	3.46 476

Low-res two-view benchmark