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

DFGA-Net	0.91 267	1.43 473	2.72 370	0.06 216	0.16 369	1.16 141	0.00 1	2.26 125	0.77 205	1.02 245	1.17 321	0.25 140	0.04 89	5.17 351	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.02 193

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

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

LG-Stereo	0.34 72	0.07 51	1.33 194	0.03 146	0.01 145	1.06 97	0.00 1	2.93 187	0.66 145	0.01 5	0.09 123	0.14 119	0.07 142	0.10 12	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

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

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.66 183	0.48 356	1.68 255	0.01 26	0.02 233	2.02 365	0.25 358	3.93 328	1.50 355	0.37 147	1.38 337	0.11 104	0.12 195	0.64 164	0.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

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

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

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

fffft	0.22 32	0.03 2	0.46 16	0.01 26	0.00 1	0.93 65	0.01 82	1.42 72	0.61 98	0.02 12	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.21 64	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.07 354
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 9	0.38 10	0.05 199	0.00 1	1.04 87	0.00 1	0.32 5	0.63 118	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.03 62	0.20 55	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

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

tt45	0.47 126	0.06 37	0.70 47	0.02 95	0.00 1	1.30 213	0.05 248	0.85 48	0.60 88	0.05 43	0.01 1	0.09 92	0.03 62	5.40 364	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ITSA-stereo	1.13 322	0.14 145	1.59 240	0.17 323	0.04 276	1.40 248	0.14 321	5.66 453	3.10 444	0.74 193	0.35 200	0.62 195	1.06 351	5.53 369	1.63 380	0.03 432	0.00 1	0.09 459	0.06 388	0.07 276	0.07 354

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample2	0.63 173	0.05 19	1.13 143	0.31 374	0.01 145	1.22 171	0.00 1	3.87 325	1.03 257	0.91 221	0.02 69	0.50 181	0.13 202	3.16 253	0.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test_sample1	0.61 165	0.04 9	0.90 74	0.34 385	0.00 1	1.09 109	0.00 1	3.54 286	0.88 233	0.86 213	0.01 1	0.53 184	0.34 264	3.51 267	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

CAS++	0.32 67	0.22 228	0.69 46	0.04 178	0.00 1	0.35 17	0.01 82	4.32 366	0.48 71	0.02 12	0.01 1	0.07 81	0.00 1	0.19 43	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 32	0.14 145	0.67 42	0.00 1	0.00 1	1.24 187	0.01 82	1.16 60	0.56 76	0.09 68	0.08 119	0.05 54	0.00 1	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.16 10	0.14 145	0.52 25	0.01 26	0.00 1	0.86 52	0.00 1	0.51 15	0.75 196	0.10 83	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.22 67	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 178	0.14 145	2.02 296	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.00 1	2.80 175	0.97 246	0.48 164	0.28 185	2.31 349	1.50 383	1.19 190	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.56 156	0.13 134	1.40 203	0.03 146	0.01 145	1.65 339	0.04 227	3.03 198	0.63 118	1.96 354	0.93 300	0.28 147	0.36 271	0.52 147	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.47 126	0.25 243	2.47 350	0.04 178	0.01 145	1.17 145	0.00 1	2.01 114	0.63 118	0.08 60	0.14 136	1.16 267	0.05 104	0.80 173	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.10 326	0.04 283

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.37 87	0.06 37	0.65 40	0.03 146	0.01 145	1.17 145	0.02 153	2.63 158	0.66 145	0.01 5	0.01 1	0.22 135	0.18 219	1.31 197	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.04 217	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.21 26	0.21 218	0.63 35	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.73 38	0.77 205	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.24 73	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.08 290	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	1.08 302	0.56 383	2.70 366	0.02 95	0.02 233	1.20 164	0.01 82	3.18 228	0.63 118	0.14 104	2.00 370	1.62 296	1.54 386	6.69 426	1.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AACVNet	0.87 253	0.44 338	1.19 164	0.17 323	0.00 1	1.76 350	0.00 1	3.60 293	0.60 88	1.03 250	0.26 179	1.31 275	0.17 215	6.33 404	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.01 89

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

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

PSMNet-ADL	0.77 213	0.08 64	0.90 74	0.07 241	0.01 145	2.01 364	0.02 153	2.55 154	1.11 277	0.33 127	0.59 253	2.15 335	0.69 333	4.07 294	0.85 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

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

ADLNet2	1.38 360	0.39 313	3.13 388	0.00 1	0.70 462	1.23 186	0.26 362	4.19 347	2.36 425	1.45 311	3.16 413	4.23 423	0.82 343	4.56 327	0.88 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.02 193

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.50 137	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.07 308	1.60 322	0.27 366	1.45 80	0.68 162	0.98 239	0.18 158	0.77 225	0.03 62	2.58 232	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.54 378	0.07 51	0.88 69	1.04 466	0.27 415	1.47 281	0.66 420	1.57 87	0.61 98	1.68 330	0.82 289	1.62 296	2.29 417	6.18 395	11.63 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.46 120	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.09 326	1.61 326	0.30 384	1.43 73	0.69 175	0.97 230	0.18 158	0.77 225	0.02 32	1.67 214	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

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

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

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

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

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

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

ASMatch	1.44 365	0.14 145	2.15 312	0.60 429	0.21 393	1.21 168	0.26 362	0.96 51	0.66 145	0.29 122	11.75 475	0.93 243	2.37 421	6.73 429	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.04 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.39 93	0.40 318	1.67 254	0.07 241	0.00 1	0.19 5	0.01 82	3.55 287	0.75 196	0.08 60	0.02 69	0.46 172	0.08 157	0.28 96	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	1.09 310	0.05 19	1.62 242	0.13 295	0.22 395	1.41 253	0.87 429	2.31 127	0.62 110	2.75 407	3.14 410	0.54 186	0.90 346	5.33 361	0.13 112	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.01 40	1.80 490

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.29 58	0.19 199	0.83 62	0.05 199	0.00 1	1.19 155	0.00 1	0.66 32	0.99 252	0.25 118	1.26 331	0.05 54	0.07 142	0.20 55	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.56 156	0.14 145	1.22 171	0.02 95	0.00 1	1.14 131	0.03 201	3.43 269	1.47 347	1.02 245	1.41 338	0.05 54	0.02 32	1.08 186	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.25 48	0.60 392	1.28 180	0.01 26	0.00 1	0.48 35	0.00 1	0.74 40	1.24 304	0.16 106	0.03 93	0.07 81	0.09 165	0.22 67	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ccnet	1.70 403	0.20 210	1.95 284	0.26 359	0.18 377	3.72 430	1.22 442	4.22 352	1.43 341	2.37 391	3.96 429	3.45 405	1.51 384	4.69 330	4.47 445	0.06 449	0.00 1	0.09 459	0.01 331	0.10 326	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	5.04 476	0.15 159	1.83 274	0.22 342	0.44 446	5.60 461	1.66 450	5.22 427	4.37 461	14.49 499	21.86 500	20.65 499	11.88 499	7.66 469	4.55 447	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.01 423	0.37 301	10.25 492	0.22 342	0.03 256	1.62 332	0.19 341	3.31 250	1.05 265	4.92 455	3.14 410	5.85 451	2.21 416	5.31 359	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.02 193

CREStereo	0.22 32	0.17 182	0.64 38	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.01 82	1.15 59	0.56 76	0.10 83	0.07 115	0.04 28	0.00 1	0.32 111	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GwcNet	1.67 397	0.81 434	5.52 466	0.23 348	1.21 473	4.21 439	0.62 419	3.71 302	1.57 367	1.01 244	1.65 347	3.99 419	0.52 298	5.46 366	2.30 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.35 452	0.13 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	1.67 397	0.56 383	3.10 386	0.08 256	0.22 395	2.24 377	0.13 317	5.05 421	1.42 337	2.27 383	2.72 400	4.29 424	3.53 449	5.76 382	2.01 405	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

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

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

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

RAFT-Stereo	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.53 376	0.31 277	1.97 289	0.09 267	3.20 489	1.69 344	0.06 271	3.27 247	2.12 409	0.77 199	1.29 332	5.32 450	1.69 399	6.60 418	2.17 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

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

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

PA-Net	1.31 351	0.59 390	3.65 415	0.06 216	0.15 363	1.44 268	0.54 413	4.08 337	2.71 438	0.78 202	1.16 319	2.32 350	0.64 320	5.96 387	1.92 399	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.06 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	1.74 405	0.22 228	3.06 383	0.75 445	0.44 446	2.46 388	0.35 397	3.40 263	1.41 336	4.22 445	1.56 341	5.03 443	0.56 303	6.29 402	5.00 453	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 217	0.08 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	1.10 314	0.95 448	2.98 378	0.06 216	0.00 1	2.23 376	0.18 335	3.95 329	2.53 434	0.56 170	0.32 189	1.89 316	0.66 327	5.03 345	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.04 283
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	1.90 416	0.43 333	1.83 274	0.39 394	0.00 1	2.24 377	3.37 472	3.90 326	1.44 342	2.17 369	9.66 468	2.57 357	1.09 355	6.88 440	1.81 390	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.10 326	0.03 253

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 292	0.55 378	2.52 353	0.56 425	1.00 468	1.37 237	0.00 1	3.43 269	1.35 324	2.24 375	0.35 200	2.18 342	0.58 307	4.28 303	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.65 178	0.17 182	2.09 308	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.00 1	2.77 170	0.73 188	0.75 194	0.44 224	2.32 350	0.64 320	1.76 216	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

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

HITNet	0.80 226	0.58 388	2.14 311	0.69 441	0.00 1	1.35 230	0.02 153	4.50 380	1.15 288	1.76 338	0.16 147	0.60 191	0.30 253	1.13 189	1.64 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.65 178	0.09 77	1.12 139	0.02 95	0.00 1	1.45 274	0.23 355	4.38 368	1.44 342	1.17 268	0.37 207	1.56 288	0.18 219	0.56 153	0.37 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	1.09 310	0.17 182	4.40 445	0.00 1	0.00 1	1.59 318	0.18 335	4.29 360	1.40 333	0.85 212	0.36 203	2.30 347	0.62 316	5.26 356	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.83 234	0.12 124	1.18 159	0.02 95	0.01 145	1.31 217	0.00 1	3.33 252	1.07 270	1.92 350	1.24 328	2.48 356	0.18 219	1.86 220	1.67 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.05 305
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.62 386	0.23 235	3.72 419	0.18 329	0.13 351	3.34 419	0.19 341	5.93 463	2.01 405	4.14 444	0.76 283	2.12 333	1.78 401	5.22 355	2.62 427	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.01 331	0.03 181	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.56 380	0.24 239	1.92 278	0.31 374	0.03 256	2.90 409	4.33 484	3.79 311	1.81 386	4.98 456	1.73 354	2.70 364	1.68 398	3.81 282	0.92 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.08 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	5.78 480	0.75 420	3.04 382	0.25 353	0.14 357	7.88 481	2.09 456	9.64 490	5.18 468	20.48 509	19.06 493	22.80 501	9.54 493	9.64 487	4.88 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.03 253
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
coex_refinement	1.13 322	0.54 376	1.58 236	0.12 288	0.02 233	1.51 292	0.06 271	4.01 332	1.51 357	2.61 403	0.66 263	4.40 427	0.48 295	3.67 270	1.30 368	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.43 109	0.17 182	0.46 16	0.14 308	1.06 471	0.63 40	0.02 153	0.30 4	0.24 48	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.03 62	1.86 220	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.15 418	1.83 486	1.61 488

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

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

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

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

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

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

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

11t1	0.33 69	0.05 19	0.86 65	0.44 398	0.00 1	1.04 87	0.00 1	2.45 143	0.60 88	0.44 156	0.01 1	0.05 54	0.05 104	0.43 133	0.06 48	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.28 54	0.16 171	0.95 88	0.07 241	0.01 145	1.32 218	0.07 279	1.30 67	0.60 88	0.04 40	0.03 93	0.28 147	0.11 183	0.48 145	0.11 103	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.43 109	0.14 145	0.85 63	0.05 199	1.52 479	1.22 171	0.05 248	1.01 53	0.59 79	0.03 31	0.02 69	0.14 119	0.10 173	0.40 129	0.10 94	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	2.45 493

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.64 176	0.42 327	2.01 294	0.08 256	0.07 308	1.29 209	0.11 308	3.47 277	1.29 315	0.67 183	0.10 128	0.63 198	0.97 349	1.25 194	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.01 331	0.11 337	0.04 283

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

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

AnonymousM	0.34 72	0.07 51	0.63 35	0.02 95	0.01 145	1.09 109	0.03 201	1.54 86	0.68 162	0.17 109	0.04 104	0.02 4	0.24 241	0.25 78	0.04 9	0.00 1	0.01 280	1.93 492	0.00 1	0.01 40	0.00 1

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.42 102	0.12 124	1.28 180	0.03 146	0.13 351	1.03 78	0.02 153	2.33 128	0.15 11	0.35 139	0.01 1	2.27 345	0.03 62	0.20 55	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.22 454	0.01 40	0.01 89

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

DIP-Stereo	0.58 159	0.23 235	0.90 74	0.08 256	0.00 1	1.43 264	0.01 82	6.01 465	1.38 327	0.92 223	0.11 132	0.04 28	0.19 225	0.12 19	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
stereogan	2.13 427	0.31 277	3.75 420	0.01 26	0.09 326	7.44 477	0.60 418	4.27 357	3.29 446	3.91 441	4.62 435	6.41 456	1.84 407	5.17 351	0.58 312	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.24 414	0.05 305

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

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

HSM-Net_RVC	1.40 362	0.07 51	1.58 236	0.00 1	0.01 145	1.88 359	0.05 248	7.24 482	1.71 382	3.63 434	3.63 423	3.21 397	0.36 271	4.25 302	0.44 276	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	6.09 482	0.18 190	2.35 339	0.42 397	0.53 454	7.80 480	1.42 446	8.14 487	7.07 480	19.05 506	22.10 501	22.85 502	13.84 502	9.42 483	6.44 462	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 336

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

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

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

SPS-STEREO	3.08 448	0.49 361	2.49 351	0.21 339	0.24 404	3.67 429	1.24 443	5.80 458	2.43 429	10.68 485	8.00 462	9.48 475	3.59 451	8.11 474	5.08 454	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.11 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test1	0.40 97	0.13 134	1.31 190	0.64 436	0.07 308	0.92 63	0.03 201	3.08 207	0.80 215	0.35 139	0.04 104	0.05 54	0.02 32	0.20 55	0.13 112	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.26 424	0.02 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MC-Stereo	0.24 44	0.12 124	0.71 48	0.04 178	0.02 233	1.07 99	0.00 1	1.30 67	0.17 22	0.59 172	0.02 69	0.08 87	0.11 183	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.17 435	0.06 261	0.02 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 411	0.08 64	1.31 190	0.15 313	0.22 395	3.52 426	2.46 467	3.85 321	2.16 415	5.29 458	3.90 427	3.71 414	1.56 388	6.28 401	1.90 396	0.01 402	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.30 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Reg-Stereo(zero)	0.46 120	0.04 9	1.77 266	0.01 26	0.14 357	1.20 164	0.13 317	1.13 58	0.26 52	0.05 43	0.16 147	1.75 306	1.10 356	0.67 165	0.45 280	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.12 415	0.01 40	0.09 373

SCV_C0	0.34 72	0.20 210	0.96 89	0.02 95	0.00 1	0.41 27	0.02 153	3.62 294	0.65 136	0.12 93	0.01 1	0.07 81	0.09 165	0.18 37	0.13 112	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.19 441	0.12 344	0.04 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	3.25 451	0.46 346	2.71 368	0.34 385	0.56 457	2.36 384	0.87 429	4.56 385	4.47 464	4.55 449	14.09 481	11.93 480	3.23 445	9.79 488	3.14 435	0.43 476	0.03 371	0.53 482	0.31 479	0.36 454	0.38 464
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	2.70 441	0.75 420	3.41 406	0.18 329	0.12 345	4.18 438	4.05 479	4.11 341	4.36 460	6.03 463	6.24 453	4.60 435	4.74 465	7.29 460	3.43 437	0.02 424	0.03 371	0.01 414	0.02 353	0.18 386	0.22 443

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo06	0.80 226	0.19 199	2.53 354	0.02 95	0.00 1	1.51 292	0.01 82	4.61 387	0.24 48	0.89 216	0.69 274	3.14 392	1.18 363	0.58 157	0.33 237	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.07 354

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

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

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

NRIStereo	0.74 202	0.08 64	0.88 69	0.47 408	0.05 286	1.58 311	0.49 410	1.38 70	0.61 98	0.88 214	0.17 154	0.66 204	0.03 62	6.96 449	0.22 175	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.17 422

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.74 202	0.20 210	3.00 380	0.26 359	0.02 233	1.10 113	0.05 248	3.72 303	0.19 27	0.88 214	0.71 281	2.84 371	0.63 317	0.53 149	0.33 237	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.16 427	0.04 217	0.00 1

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

ICVP	0.46 120	0.08 64	1.58 236	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.21 345	3.80 314	0.52 73	0.42 154	0.27 183	0.33 155	0.06 126	0.57 154	0.13 112	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.49 134	0.12 124	2.21 316	0.01 26	0.00 1	2.53 391	0.09 298	3.16 224	0.65 136	0.12 93	0.22 175	0.12 108	0.05 104	0.37 124	0.08 69	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.24 44	0.10 96	0.92 79	0.06 216	0.33 440	1.11 118	0.06 271	0.36 8	0.19 27	0.02 12	0.47 232	0.02 4	0.06 126	0.13 25	0.16 140	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.20 446	0.09 312	0.36 461

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	1.04 292	0.20 210	4.94 458	0.85 454	0.04 276	1.25 196	0.00 1	3.37 256	0.45 70	1.22 279	0.50 235	3.70 413	0.02 32	3.91 289	0.05 24	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.20 446	0.03 181	0.02 193

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

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

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

HART	0.44 113	0.24 239	1.41 204	0.01 26	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 185	0.61 98	0.26 119	1.98 368	0.35 157	0.03 62	0.20 55	0.14 123	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.05 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G-Net	3.49 458	0.47 354	4.03 429	1.61 481	1.91 481	10.78 489	1.92 454	3.06 203	1.26 306	8.59 479	12.06 476	6.13 454	7.82 486	4.78 334	4.77 449	0.08 451	0.12 452	0.07 453	0.15 418	0.16 373	0.11 389

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-RUCA	0.28 54	0.05 19	0.53 26	0.12 288	0.11 342	1.25 196	0.32 389	0.80 44	0.20 32	0.10 83	0.14 136	0.16 127	0.25 245	0.29 99	0.25 194	0.05 441	0.19 472	0.20 471	0.23 458	0.18 386	0.19 433

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

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

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

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

SGM_RVC	4.07 468	0.38 306	1.98 290	0.84 451	0.26 410	6.20 467	2.37 463	6.45 471	3.57 450	11.56 490	9.27 467	15.55 490	6.78 481	10.07 490	4.60 448	0.22 466	0.25 475	0.20 471	0.23 458	0.26 424	0.34 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	10.71 499	14.57 515	70.07 522	0.58 428	0.47 451	19.89 506	4.20 481	11.05 494	6.87 478	3.03 419	5.99 449	9.01 472	6.35 480	31.95 519	28.31 518	0.22 466	0.26 478	0.01 414	0.04 373	0.46 465	0.87 477

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	7.69 488	0.80 430	4.90 457	1.06 467	1.02 469	10.00 487	9.43 513	9.75 491	14.69 493	21.83 512	20.27 498	17.88 494	16.41 507	13.01 500	10.44 484	0.22 466	0.55 487	0.28 476	0.19 441	0.35 452	0.65 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 490	0.76 424	4.02 428	0.95 461	1.02 469	14.85 498	6.99 508	12.80 497	11.73 488	22.43 514	27.75 512	17.88 494	15.19 505	10.96 495	11.31 486	0.22 466	0.56 488	0.23 474	0.22 454	0.50 471	0.71 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HUF	0.25 48	0.32 281	1.18 159	0.06 216	0.11 342	0.31 8	0.08 286	0.73 38	0.62 110	0.10 83	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.16 30	0.14 123	0.00 1	0.58 489	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.37 462

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

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

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

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

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

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

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

test_for_model	4.23 470	22.88 520	0.91 78	12.40 511	10.47 511	1.08 107	0.06 271	4.08 337	1.36 325	1.91 349	0.09 123	0.15 122	0.03 62	0.10 12	0.22 175	7.44 500	1.43 497	0.00 1	0.01 331	18.08 519	1.99 491

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

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

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

RainbowNet	4.74 474	3.21 497	3.07 384	9.34 503	6.01 496	4.89 454	3.60 475	7.09 481	4.39 462	1.63 327	3.01 408	4.72 437	2.96 436	5.53 369	1.19 359	8.95 504	2.12 501	8.48 499	0.19 441	8.75 499	5.73 502

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_example2	98.83 536	99.97 540	99.97 536	99.96 542	99.97 537	99.46 534	99.97 535	95.54 531	100.00 536	100.00 538	100.00 536	93.37 531	93.47 530	99.93 537	99.91 535	100.00 542	99.79 535	96.64 533	98.71 534	100.00 542	100.00 541

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

ccccc	98.51 535	94.69 532	100.00 539	100.00 543	100.00 539	92.59 528	97.15 532	98.75 534	95.78 531	98.59 535	95.17 532	98.60 534	99.67 534	99.86 536	99.84 534	100.00 542	100.00 537	99.91 536	99.54 535	100.00 542	100.00 541

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

CasAABBNet	99.94 542	100.00 541	100.00 539	99.72 539	100.00 539	100.00 536	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	100.00 540	100.00 539	99.21 537	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.96 539	99.95 537

LSM0	99.94 542	100.00 541	100.00 539	99.84 541	100.00 539	100.00 536	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	100.00 540	100.00 539	99.22 538	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.99 540	99.83 536

DPSMNet_ROB	99.46 541	99.94 538	99.98 537	96.59 537	100.00 539	100.00 536	100.00 536	99.81 536	100.00 536	95.87 532	100.00 536	99.32 536	100.00 537	99.79 534	99.99 537	98.46 536	100.00 537	99.86 534	100.00 538	99.52 537	100.00 541

DGTPSM_ROB	99.45 540	99.94 538	99.98 537	96.58 536	100.00 539	100.00 536	100.00 536	99.81 536	100.00 536	95.86 531	100.00 536	99.32 536	100.00 537	99.79 534	99.99 537	98.34 535	100.00 537	99.86 534	100.00 538	99.52 537	99.99 540

DPSM_ROB	99.17 537	100.00 541	100.00 539	96.28 534	98.84 535	100.00 536	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	100.00 540	100.00 539	93.66 533	100.00 537	100.00 538	100.00 538	96.31 534	98.27 533

DPSM	99.17 537	100.00 541	100.00 539	96.28 534	98.84 535	100.00 536	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 540	100.00 537	100.00 540	100.00 539	93.66 533	100.00 537	100.00 538	100.00 538	96.31 534	98.27 533

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

Low-res two-view benchmark