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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 199	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 66	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.04 54

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.29 3	0.78 74	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

S2M2	0.17 4	0.18 101	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 74	0.00 1	0.14 157	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 5	0.18 101	0.41 3	0.01 13	0.10 276	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 132	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 164	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.36 9	0.82 97	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 136

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 82	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 325	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 56	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 68	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

CASnet	0.21 9	0.22 155	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 54	0.01 63	0.55 24	0.88 112	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 130	0.01 63	0.37 10	0.87 106	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.19 446	0.00 1	0.19 209

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 189	1.91 193	0.05 153	0.16 311	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 168	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.01 14

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 140	0.85 23	0.20 304	0.15 307	0.34 10	0.13 349	0.86 50	0.80 86	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 209

RAStereo	0.24 12	0.44 258	1.96 200	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 31	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 140	0.81 18	0.20 304	0.15 307	1.04 85	0.15 358	0.62 29	0.53 34	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 229

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 66	0.85 23	0.28 346	0.17 315	1.08 115	0.00 1	0.51 18	0.87 106	0.23 108	0.06 114	0.02 6	0.01 15	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

LoS_RVC	0.25 14	0.60 322	1.21 75	0.16 279	0.13 292	0.98 71	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 185	0.36 19	0.02 160	1.78 106	1.26 240	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.15 415	0.03 161	0.15 177

FoundationStereo	0.26 17	0.15 66	0.50 6	0.50 399	0.90 479	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 194	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 275	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 95	0.05 273	0.52 19	0.83 99	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.43 324

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 164	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 164	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PMTNet	0.26 17	0.21 147	1.40 87	0.02 64	0.02 163	1.16 159	0.29 415	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 56	1.24 79	0.02 64	0.08 254	0.87 54	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 196	0.16 159	0.15 236	0.33 57	0.60 277	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.03 345	0.03 161	0.33 286

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 319	1.04 85	0.00 1	0.23 1	1.57 332	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 396	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 130	2.20 245	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 117	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 242	1.04 85	0.00 1	0.30 4	0.92 127	0.22 104	0.13 155	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 419	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.62 360

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 330	1.04 85	0.00 1	0.58 27	1.61 340	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 277	1.78 152	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 177	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

trnet	0.29 26	0.17 94	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 211	0.01 63	1.32 68	0.97 153	0.16 71	0.18 168	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 216	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 95	0.01 63	0.80 46	1.00 165	0.76 219	0.34 224	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.09 124

CREStereo	0.29 26	0.19 130	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.01 63	1.31 67	0.99 162	0.17 76	0.17 163	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 79	0.00 1	1.77 104	0.99 162	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 330	1.63 118	0.07 192	0.19 325	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 72	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

water-stereo	0.31 34	0.26 176	2.15 240	0.06 175	0.02 163	1.03 79	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 91	0.68 377

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 281	1.25 202	0.31 423	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 157	0.16 159	0.24 273	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 335	0.20 518	0.23 471	0.19 413	0.32 280

fffft	0.31 34	0.31 208	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.72 98	0.80 86	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.39 309
1: 1. 1
mms	0.32 37	0.28 189	0.78 13	0.12 258	0.37 400	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 52	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 339	0.00 1	0.00 1	0.13 348	2.13 533

ours_stereo	0.32 37	0.30 200	1.12 66	0.08 204	0.30 390	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 61	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.14 362	1.62 488

LoS	0.32 37	0.19 130	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 240	0.07 307	1.44 77	0.79 78	0.06 33	0.04 87	0.27 181	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 40	0.35 227	1.42 89	0.21 310	0.46 418	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.00 1	0.13 348	1.39 461

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 94	0.97 49	0.32 354	0.33 396	1.13 143	0.00 1	0.31 5	1.53 325	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 513	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

GMStereo	0.34 41	1.03 431	2.11 233	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 295	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	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
AdaDepth	0.35 43	0.14 63	1.78 152	0.05 153	0.03 185	1.30 226	0.01 63	0.39 11	0.80 86	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 415	0.00 1	0.18 439	0.01 37	0.56 350

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 153	0.00 1	1.93 122	0.94 137	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.19 209

RSM++	0.35 43	0.18 101	0.88 26	0.63 432	0.47 420	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 203	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.17 432	0.14 362	0.73 390

CAS++	0.35 43	0.27 186	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 335	0.54 39	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 43	0.20 140	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 86	0.03 15	2.86 446	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.00 1

WCG-NET	0.36 48	0.45 259	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 60	0.05 273	0.77 42	1.28 252	0.30 131	0.43 254	0.03 32	0.13 230	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.16 188

RSM	0.36 48	0.16 82	0.82 19	0.59 418	0.49 423	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 203	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 315	0.00 1	0.15 415	0.10 303	0.68 377

XX-TBD	0.36 48	0.59 318	1.75 140	0.07 192	0.00 1	1.11 137	0.00 1	0.73 40	0.63 51	0.44 162	1.24 363	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 370

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 370

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 364	1.10 130	0.02 160	1.58 82	0.88 112	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.09 288	1.06 435

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 241	1.98 204	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 145	0.61 49	0.18 79	0.10 139	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.02 32

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 164	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 181	0.01 63	0.77 42	1.12 181	0.26 119	1.45 378	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 82
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
TANstereo	0.37 51	0.50 280	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 159	0.00 1	0.56 25	0.53 34	1.05 266	1.38 372	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 73	0.00 1	2.70 161	0.90 123	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.14 411	0.00 1	0.24 247

asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 143	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.22 465	0.00 1	0.67 370

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 254	1.03 79	0.00 1	1.89 116	0.94 137	0.23 108	0.19 180	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.52 336

4.25_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.5w_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

LG-G_1	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 384

LG-G	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 384

castereo++	0.39 60	0.45 259	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 130	0.03 217	1.67 94	1.28 252	0.04 24	0.02 2	0.58 220	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 351	0.00 1	0.27 496	0.04 195	0.21 237

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 292	0.80 46	0.00 1	1.75 103	0.96 149	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.28 503	0.00 1	0.74 393

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	2.10 135	0.93 132	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.27 496	0.00 1	0.67 370

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 265	0.79 45	0.00 1	2.32 142	0.94 137	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 483	0.00 1	0.21 460	0.00 1	0.58 355

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	3.62 236	0.89 117	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 286	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 276

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 153	0.01 63	2.36 146	0.23 6	0.51 189	0.02 2	1.64 336	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

monsters	0.42 73	0.14 63	0.92 39	0.01 13	0.12 288	1.06 101	0.00 1	2.03 129	0.91 125	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 466	0.00 1	0.30 507	0.00 1	0.51 333

castereo	0.42 73	0.31 208	0.60 8	0.01 13	0.05 222	0.81 48	0.04 252	3.96 287	0.81 91	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 232	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.22 465	0.02 91	0.19 209

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 228	0.51 37	0.00 1	2.61 159	0.82 97	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.34 515	0.00 1	0.88 413

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 376	1.13 143	0.00 1	1.98 124	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.04 195	1.55 476

CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 360	1.76 146	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 248	0.81 91	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 47

depthmonostereo	0.43 78	0.34 224	2.49 299	0.10 235	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 216	0.28 286	2.10 261	0.27 153	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.29 270

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 95	0.00 1	2.59 157	0.98 158	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 487	0.00 1	0.27 496	0.00 1	0.76 395

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 337	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 144

whm_eth	0.44 80	0.64 337	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 144

UDGNet	0.44 80	0.91 390	1.89 190	0.04 136	0.00 1	1.15 153	0.02 160	0.75 41	1.77 380	0.45 167	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 241	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 254	1.03 79	0.00 1	2.60 158	0.93 132	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 467	0.00 1	0.24 482	0.00 1	0.63 362

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 130	3.21 362	0.02 64	0.00 1	1.10 130	0.02 160	1.92 121	1.22 216	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 265

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 330	0.93 44	0.02 64	0.06 228	0.90 57	0.05 273	0.70 33	1.32 273	0.33 138	0.14 157	1.51 322	0.14 232	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 529	0.00 1	0.01 314	0.16 387	0.25 256

dd	0.45 83	1.20 452	2.52 303	0.06 175	0.01 96	1.23 189	0.03 217	0.88 52	1.48 318	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.06 82

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 230	1.89 190	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 216	1.92 397	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

Pointernet	0.47 88	0.13 56	1.57 107	0.05 153	0.44 413	1.19 171	0.05 273	3.69 241	0.81 91	0.03 15	0.02 2	0.19 162	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 343	0.00 1	0.14 411	0.01 37	0.24 247

rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 370	2.69 315	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 221	1.45 308	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 196

ProNet	0.47 88	0.35 227	1.75 140	0.19 289	0.54 427	1.09 124	0.01 63	0.97 56	1.25 233	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.14 362	1.65 489

LG-Stereo	0.48 91	0.24 164	1.82 168	0.10 235	0.20 330	1.05 95	0.00 1	3.59 232	0.87 106	0.26 119	0.10 139	0.37 188	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.28 269

AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 130	0.03 217	1.91 119	1.37 292	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 273	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 363	1.91 543	0.00 1	0.01 37	0.22 239

monsterstereo	0.49 93	0.15 66	1.07 59	0.06 175	0.00 1	1.07 107	0.00 1	3.55 226	0.86 103	0.39 149	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.45 85	0.42 226	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.33 512	0.00 1	0.33 286

CRE-IMP	0.49 93	0.14 63	1.75 140	0.08 204	0.05 222	1.48 307	0.45 440	1.64 93	1.22 216	0.92 242	0.29 208	0.87 268	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.17 196

tg	0.50 95	0.58 314	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 221	0.01 63	2.04 131	1.24 222	0.11 51	0.41 250	0.73 247	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.34 482	1.00 429

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 333	2.38 275	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 340	0.96 149	0.14 63	0.03 65	0.46 201	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
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
sAnonymous2	0.50 95	0.60 322	4.41 436	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.35 292

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 322	4.41 436	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.35 292

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 130	1.86 179	0.74 461	0.08 254	1.16 159	0.01 63	0.78 45	0.71 62	0.48 181	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.05 362	0.28 462	1.94 525

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 155	0.87 25	0.56 410	0.70 462	0.45 32	0.01 63	1.89 116	1.27 246	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 419	0.00 1	0.63 537	0.08 266	1.50 468

ff7	0.51 99	0.26 176	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

ffff	0.51 99	0.26 176	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

11t	0.51 99	0.26 176	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

CES	0.51 99	0.16 82	1.23 77	0.09 223	1.58 523	1.18 169	0.05 273	1.07 64	0.79 78	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 542

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 56	1.41 88	0.72 454	0.62 452	0.38 22	0.04 252	2.58 156	1.21 212	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 423	0.00 1	0.09 387	0.07 254	0.91 417

ccc-4	0.51 99	0.26 176	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 66	1.72 131	0.22 314	0.14 298	1.47 299	0.04 252	2.21 139	0.99 162	0.39 149	0.11 144	0.70 242	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 365	0.00 1	0.23 471	0.01 37	0.36 294

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 272	2.33 269	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 280	1.78 382	0.12 58	0.10 139	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 161

ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 101	1.71 130	0.08 204	0.09 265	1.59 341	0.32 426	1.61 88	1.25 233	0.99 253	0.19 180	0.76 257	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.52 107	0.16 82	1.68 126	0.05 153	0.13 292	1.06 101	0.03 217	2.88 173	0.54 39	0.40 154	0.02 2	2.22 381	0.03 80	0.49 96	0.26 150	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.22 465	0.01 37	0.11 144

MyStereo07	0.53 111	0.51 286	1.58 108	0.03 102	0.34 398	1.66 369	0.02 160	1.68 95	1.34 279	0.53 192	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 521	0.00 1	0.18 439	0.03 161	0.37 297

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 101	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 171	0.02 160	3.26 211	1.29 259	0.02 8	0.02 2	0.24 171	0.18 254	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.19 446	0.05 213	0.17 196

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 101	1.16 72	0.01 13	0.24 351	1.20 173	0.01 63	3.86 267	0.97 153	0.77 220	0.50 265	0.05 72	0.13 230	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 439	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.24 247

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 179	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.21 380	4.35 345	0.68 59	0.45 167	0.28 205	0.33 185	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.11 144
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 115	0.46 266	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 240	0.05 273	1.00 59	0.79 78	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 394	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.15 177

anonymousdsp	0.54 115	0.26 176	1.62 112	0.47 389	0.60 443	1.08 115	0.01 63	1.01 62	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.15 71	0.00 1	0.82 430	0.00 1	0.16 424	0.10 303	1.83 511

IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 176	1.62 112	0.47 389	0.61 444	1.08 115	0.01 63	1.00 59	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 430	0.00 1	0.16 424	0.10 303	1.83 511
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 101	1.72 131	0.08 204	0.09 265	1.63 359	0.29 415	1.60 85	1.27 246	0.99 253	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.79 253	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 101	1.78 152	0.08 204	0.08 254	1.63 359	0.31 423	1.60 85	1.28 252	0.99 253	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.56 235	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 101	1.77 150	0.08 204	0.07 242	1.47 299	0.29 415	1.61 88	1.26 240	0.99 253	0.18 168	0.74 250	0.02 47	1.77 250	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

AIO_test	0.55 121	0.33 222	2.02 212	0.77 469	1.08 503	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 127	0.38 146	0.04 87	0.85 266	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 467	0.00 1	0.08 378	0.03 161	1.20 448

rvit_0105_5	0.55 121	0.56 309	2.86 331	0.01 13	0.00 1	0.89 56	0.01 63	3.93 282	1.55 328	0.16 71	0.13 155	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 204

plain	0.55 121	0.55 299	3.45 383	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 223	1.16 185	0.05 29	0.10 139	0.13 151	0.17 250	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 489	0.01 14

ROB_FTStereo	0.55 121	0.18 101	1.75 140	0.08 204	0.09 265	1.61 351	0.32 426	1.60 85	1.26 240	0.99 253	0.19 180	0.75 252	0.03 80	1.97 258	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.55 121	0.59 318	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 189	0.01 63	2.55 154	0.81 91	0.15 65	0.23 193	0.70 242	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 516	0.00 1	0.00 1	0.33 478	1.13 439

999	0.56 126	0.38 238	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 231	0.10 336	0.44 13	0.80 86	0.02 8	0.32 219	0.03 32	0.02 47	5.80 415	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.11 144

GCAP-Stereo	0.56 126	0.71 350	1.55 103	0.30 351	1.03 498	1.27 217	0.01 63	2.03 129	0.78 74	0.30 131	0.35 231	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 308	0.00 1	1.06 490	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.25 256

R-Stereo Train	0.56 126	0.15 66	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 371	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

RAFT-Stereo	0.56 126	0.15 66	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 371	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 130	0.28 189	1.23 77	0.29 348	0.58 437	1.07 107	0.03 217	3.64 238	1.24 222	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.05 213	1.53 471

RAFT-Stereo-weight	0.57 130	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 408	1.41 272	0.05 273	3.80 252	0.86 103	1.02 261	0.52 270	0.26 179	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 356

H2IRNET	0.57 130	0.56 309	2.03 213	0.25 330	0.06 228	1.20 173	0.01 63	1.91 119	0.64 52	0.04 24	1.78 398	0.47 203	0.04 105	1.69 244	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 314	0.24 442	0.08 99

MC-Stereo	0.57 130	0.16 82	1.63 118	0.70 450	0.93 485	1.10 130	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 238	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 517	0.00 1	0.17 432	0.10 303	1.84 513

FACV-RUCA	0.58 134	0.13 56	1.73 134	0.07 192	0.12 288	1.15 153	0.07 307	4.23 333	1.27 246	0.25 115	0.99 341	0.19 162	0.30 291	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.02 342	0.24 442	0.19 209

4D-IteraStereo	0.59 135	0.98 416	2.62 310	0.04 136	0.09 265	1.07 107	0.08 316	1.45 78	0.39 21	0.12 58	0.05 104	0.82 265	0.10 204	0.77 173	1.05 361	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.08 266	1.79 508

Patchmatch Stereo++	0.59 135	0.18 101	1.73 134	0.08 204	0.08 254	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 259	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70
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
DeepStereo_RVC	0.59 135	0.16 82	1.65 120	0.08 204	0.06 228	1.37 255	0.40 436	1.58 82	1.26 240	1.03 264	0.83 323	0.49 205	1.52 431	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 161

iGMRVC	0.59 135	0.18 101	1.75 140	0.08 204	0.09 265	1.63 359	0.27 407	1.61 88	1.27 246	0.99 253	0.19 180	0.75 252	0.03 80	2.78 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRAFT	0.59 135	0.18 101	1.73 134	0.08 204	0.08 254	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 259	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

xyz-stereo-finetune	0.60 140	0.59 318	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 248	0.01 63	2.57 155	0.94 137	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 332	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 99

Occ-G	0.60 140	0.31 208	1.80 155	0.41 371	0.56 431	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 203	0.26 119	0.54 272	1.33 314	0.05 127	0.42 76	0.86 330	0.00 1	0.68 402	0.00 1	0.15 415	0.17 401	1.54 475

CFNet-RSSM	0.60 140	0.15 66	1.55 103	0.05 153	0.14 298	1.27 217	0.02 160	4.87 394	0.58 44	0.34 139	0.02 2	1.92 357	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 496	0.01 37	0.10 136

IGEV-Stereo+	0.61 143	0.21 147	1.12 66	0.17 280	1.20 506	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 62	0.39 149	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 255	0.48 253	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.24 482	1.85 535	2.11 532

Anonymous3	0.61 143	0.23 159	2.97 344	0.01 13	0.00 1	2.54 430	0.09 328	3.88 275	0.89 117	0.19 86	0.23 193	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.18 204

FENet	0.61 143	0.22 155	1.75 140	0.05 153	0.00 1	1.21 181	0.05 273	3.78 249	1.28 252	1.08 271	0.02 2	1.61 331	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.08 99

rvit_0105_3	0.62 146	0.70 349	3.40 380	0.01 13	0.00 1	1.12 139	0.01 63	3.96 287	1.58 334	0.16 71	0.38 240	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.09 124

GMOStereo	0.62 146	0.55 299	1.80 155	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

error version	0.62 146	0.55 299	1.80 155	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

test-v	0.62 146	0.55 299	1.80 155	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

GANet-ADL	0.62 146	0.16 82	1.89 190	0.15 271	0.02 163	1.46 292	0.02 160	3.83 264	0.75 69	0.40 154	1.08 346	1.09 299	0.18 254	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.13 161

test-2	0.62 146	0.55 299	1.80 155	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

GREAT-IGEV	0.63 152	0.27 186	1.97 203	0.43 377	1.32 514	1.14 150	0.06 300	0.43 12	0.73 67	0.37 142	0.56 276	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 286	0.05 479	1.44 535	0.00 1	0.20 450	0.12 336	2.36 536

AIO_rvc	0.63 152	0.64 337	2.03 213	0.82 476	1.08 503	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 222	0.39 149	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 490	0.00 1	0.03 345	0.11 326	1.81 510

dual_stereo	0.63 152	0.07 3	0.80 15	0.29 348	0.98 490	0.37 21	0.02 160	4.03 303	1.20 203	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 524	0.00 1	0.13 407	0.00 1	1.80 509

LL-Strereo2	0.63 152	0.97 412	2.03 213	0.76 467	0.86 474	1.15 153	0.08 316	1.85 112	1.20 203	0.45 167	0.02 2	0.50 208	0.07 167	0.63 145	0.65 289	0.00 1	0.17 328	0.00 1	0.03 345	0.05 213	1.05 432

CASS	0.63 152	0.16 82	1.88 187	0.03 102	0.01 96	1.67 374	0.04 252	3.11 202	0.81 91	2.25 410	1.02 343	0.29 182	0.35 302	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 152	0.21 147	1.86 179	1.03 498	0.10 276	1.59 341	0.35 431	2.26 140	1.22 216	2.22 404	0.45 259	0.25 176	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

AEACV	0.64 158	0.08 10	1.46 90	0.72 454	0.96 487	1.22 185	0.00 1	1.90 118	0.67 56	0.54 193	0.07 126	0.02 6	0.73 375	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 451	0.00 1	0.36 517	0.09 288	2.04 528

EGLCR-Stereo	0.64 158	0.12 50	1.52 97	0.74 461	0.75 467	1.83 392	0.54 451	2.79 169	0.67 56	0.66 203	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 440

HI	0.65 160	0.55 299	2.46 294	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 327	0.02 2	2.63 401	0.64 360	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.08 99

CoSv	0.65 160	0.55 299	2.46 294	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 327	0.02 2	2.63 401	0.64 360	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.08 99

test_4	0.65 160	0.40 246	1.73 134	0.11 251	0.19 325	1.28 221	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 462	0.72 246	0.09 196	1.93 257	0.53 268	0.00 1	0.11 318	0.00 1	0.08 378	0.16 387	0.15 177

PFNet+	0.65 160	0.19 130	2.19 244	0.29 348	0.06 228	1.46 292	0.54 451	1.74 102	1.62 347	1.35 313	0.45 259	0.36 187	0.01 15	2.41 264	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

MM-Stereo_test3	0.67 164	0.55 299	1.54 102	0.93 490	0.06 228	0.98 71	0.06 300	3.80 252	1.40 299	0.23 108	0.54 272	0.26 179	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.00 1	0.33 478	0.68 377

GMStereo_Zeroshot	0.67 164	0.24 164	1.87 185	0.87 481	0.00 1	1.26 211	0.01 63	2.01 127	0.42 25	1.44 324	0.58 283	1.73 345	0.19 259	2.62 267	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.09 124

cross-raft	0.67 164	0.19 130	1.85 176	0.58 415	0.71 463	1.09 124	0.10 336	3.52 224	0.69 60	0.41 159	0.02 2	2.81 412	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.16 424	0.01 37	0.22 239

rafts_anoy	0.67 164	0.91 390	1.85 176	0.60 420	1.02 496	1.16 159	0.04 252	3.25 209	0.48 30	0.19 86	0.18 168	0.11 139	0.19 259	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 539	0.00 1	0.01 314	0.05 213	0.22 239

s12784h	0.67 164	0.17 94	1.87 185	0.02 64	0.00 1	1.16 159	0.03 217	4.08 308	1.89 393	1.04 265	1.59 389	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

TestStereo	0.67 164	0.99 419	2.26 255	0.00 1	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.77 104	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 447	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

testlalala	0.68 170	0.17 94	1.61 111	0.21 310	0.18 319	1.14 150	0.03 217	3.47 222	1.74 376	2.12 396	0.20 185	0.30 183	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 510	0.00 1	0.27 496	0.01 37	0.15 177

raftrobust	0.68 170	0.89 387	1.80 155	0.02 64	1.29 512	1.22 185	0.05 273	2.37 147	0.62 50	2.99 455	0.03 65	0.12 143	0.15 236	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.24 247

RALAANet	0.68 170	1.09 441	2.29 259	0.03 102	0.01 96	0.93 64	0.03 217	2.65 160	1.97 404	1.19 287	0.39 245	0.15 158	0.30 291	1.27 224	0.75 308	0.00 1	0.25 340	0.00 1	0.09 387	0.19 413	0.03 47

DIP-Stereo	0.68 170	0.35 227	1.76 146	0.08 204	0.00 1	1.46 292	0.01 63	6.53 502	1.71 369	0.91 238	0.11 144	0.04 50	0.19 259	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.17 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 174	0.30 200	1.69 127	0.88 482	0.23 344	0.93 64	0.03 217	3.79 251	1.40 299	0.47 171	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 485	0.00 1	0.00 1	0.31 472	1.58 483

11t1	0.70 175	0.28 189	1.86 179	0.56 410	0.56 431	1.06 101	0.00 1	2.89 175	1.21 212	0.60 195	0.34 224	0.08 118	0.04 105	0.76 171	0.85 326	0.02 452	1.09 498	0.00 1	0.18 439	0.06 227	1.58 483

PCWNet_CMD	0.70 175	0.18 101	2.22 248	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.17 204	1.35 285	0.50 187	0.29 208	2.28 384	1.46 428	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

xyz-stereo-finetune2	0.71 177	0.55 299	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 240	0.04 252	2.47 151	0.89 117	0.18 79	0.76 313	0.08 118	0.65 365	5.24 386	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

Reg-Stereo(zero)	0.71 177	0.07 3	2.28 257	0.03 102	1.01 494	1.58 339	0.37 434	1.52 79	0.78 74	0.18 79	0.16 161	1.75 347	1.08 396	0.91 196	1.25 375	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.24 482	0.01 37	0.54 339

MoCha-V2	0.71 177	0.43 254	1.65 120	0.60 420	1.06 500	0.38 22	0.00 1	3.01 191	1.32 273	0.44 162	0.58 283	0.22 170	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.22 465	0.05 213	1.61 487

GwcNet-ADL	0.71 177	0.22 155	2.22 248	0.05 153	0.01 96	1.32 240	0.02 160	3.82 259	1.61 340	1.06 269	0.44 256	1.46 319	0.22 270	0.94 198	0.62 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

raft+_RVC	0.71 177	1.05 434	1.86 179	0.64 435	1.31 513	1.20 173	0.05 273	2.44 150	0.77 73	0.18 79	0.43 254	0.08 118	0.15 236	0.93 197	0.64 287	0.00 1	1.43 534	0.00 1	0.00 1	0.09 288	1.03 430

CFNet_pseudo	0.71 177	0.20 140	2.34 270	0.01 13	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.19 207	0.92 127	0.85 230	0.47 263	2.29 388	0.61 350	1.79 253	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 167

MSMDNet	0.71 177	0.18 101	2.22 248	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.25 209	1.35 285	0.52 190	0.29 208	2.29 388	1.45 425	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

ccs_rob	0.71 177	0.20 140	2.35 271	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.17 204	0.91 125	0.82 228	0.45 259	2.28 384	0.63 357	1.78 252	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 167

MIM_Stereo	0.72 185	0.80 373	2.05 219	0.63 432	1.06 500	1.31 231	0.02 160	2.80 170	1.24 222	0.19 86	0.02 2	0.70 242	0.20 265	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.17 401	1.53 471

DCVSM-stereo	0.74 186	0.09 16	1.76 146	0.07 192	0.01 96	1.24 194	0.04 252	2.09 134	0.31 16	3.55 473	0.09 136	3.02 423	0.59 347	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 91	0.01 14

AIO-test1	0.75 187	0.92 395	2.40 277	0.43 377	0.80 469	1.13 143	0.01 63	3.87 270	0.88 112	0.47 171	0.30 212	0.06 93	0.06 150	2.91 279	0.20 109	0.07 496	0.06 296	0.00 1	0.10 393	0.17 401	0.20 229

GES	0.75 187	0.26 176	2.66 314	0.01 13	0.00 1	1.63 359	0.08 316	6.06 485	0.57 43	0.68 204	0.40 246	0.37 188	0.66 368	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.10 136

ACVNet	0.75 187	0.56 309	2.30 261	0.09 223	0.00 1	1.39 261	0.21 380	2.76 165	1.34 279	0.88 234	0.75 310	1.92 357	0.26 281	0.51 104	1.65 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.20 229

rvit_105_1	0.76 190	0.75 360	3.75 407	0.01 13	0.00 1	1.16 159	0.01 63	4.13 318	1.51 321	0.24 113	0.31 216	0.14 153	0.04 105	2.70 272	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.07 92

IGEV++	0.76 190	0.41 250	1.49 95	0.75 465	0.88 477	0.38 22	0.03 217	5.40 444	0.75 69	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 245	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 519	0.00 1	0.04 359	0.14 362	1.96 526

Any-RAFT	0.76 190	0.13 56	1.46 90	0.03 102	0.01 96	2.76 441	0.08 316	4.09 309	1.69 363	1.08 271	0.26 202	1.95 361	0.31 296	0.95 200	0.09 21	0.01 424	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

AdaStereo	0.76 190	0.12 50	1.73 134	0.05 153	0.00 1	1.46 292	0.23 388	5.16 421	1.66 360	1.19 287	0.37 237	1.54 324	0.17 250	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99
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.
MSCF	0.77 194	0.71 350	1.22 76	0.88 482	1.26 511	1.07 107	0.03 217	3.87 270	1.29 259	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 273	1.02 202	0.47 251	0.02 452	0.95 467	0.00 1	0.31 510	0.09 288	1.90 521

MIPNet	0.77 194	0.74 357	2.72 316	0.08 204	0.07 242	1.32 240	0.12 348	4.14 320	1.51 321	0.90 237	0.11 144	0.67 234	0.95 389	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.01 314	0.15 378	0.23 243

test-1	0.77 194	0.31 208	1.67 123	0.03 102	0.97 488	1.23 189	0.07 307	4.63 372	0.75 69	0.73 214	0.67 300	1.06 295	0.03 80	0.58 127	0.80 314	0.02 452	0.79 422	0.00 1	0.07 374	0.01 37	0.96 423

GASTEREO	0.78 197	0.74 357	1.19 73	0.88 482	1.25 510	1.08 115	0.03 217	3.88 275	1.28 252	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 286	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 467	0.00 1	0.31 510	0.08 266	1.90 521

SCV_C0	0.78 197	0.46 266	2.11 233	0.66 438	0.80 469	0.51 37	0.03 217	4.50 355	1.26 240	0.49 183	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 484	0.00 1	0.19 446	0.12 336	1.91 524

HUF	0.78 197	0.58 314	2.91 336	0.76 467	1.21 508	0.34 10	0.07 307	1.59 84	1.25 233	0.52 190	0.04 87	0.51 211	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 549	0.00 1	0.00 1	0.15 378	2.39 537

GCAP-BAT	0.78 197	0.18 101	1.84 175	0.66 438	0.66 454	2.13 407	0.04 252	1.42 75	0.89 117	1.14 281	1.26 365	1.13 302	0.09 196	0.65 150	0.85 326	0.02 452	1.07 492	0.00 1	0.48 526	0.06 227	1.08 437

UCFNet_RVC	0.78 197	0.68 345	2.05 219	0.02 64	0.29 378	1.57 336	0.02 160	3.57 228	0.87 106	1.35 313	0.74 308	1.66 339	0.20 265	1.92 255	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

x	0.80 202	0.39 241	1.80 155	0.66 438	0.50 424	1.02 76	0.00 1	3.61 233	1.34 279	0.65 200	0.34 224	0.53 214	0.14 232	1.21 215	0.91 345	0.00 1	1.09 498	0.00 1	0.20 450	0.06 227	1.59 485

RALCasStereoNet	0.80 202	0.96 408	1.77 150	0.28 346	0.97 488	1.13 143	0.03 217	2.91 178	1.11 179	0.17 76	0.34 224	0.12 143	0.20 265	1.65 242	0.65 289	0.00 1	1.72 546	0.00 1	0.00 1	0.11 326	1.90 521

test_3	0.81 204	0.15 66	2.17 242	0.36 361	0.58 437	1.03 79	0.01 63	3.01 191	0.59 45	0.98 248	0.02 2	1.04 292	0.04 105	3.72 307	0.39 218	0.00 1	0.92 451	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.69 384

HART	0.82 205	0.51 286	2.11 233	0.32 354	0.87 476	0.35 18	0.00 1	3.57 228	1.21 212	0.27 123	2.09 414	0.40 195	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.00 1	0.25 445	1.98 527

NRIStereo	0.82 205	0.17 94	1.56 105	0.61 424	0.05 222	1.61 351	0.48 445	1.52 79	1.19 197	0.91 238	0.17 163	0.65 228	0.03 80	7.00 477	0.25 142	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.17 196

PSMNet-RUCA	0.83 207	0.86 381	2.85 330	0.03 102	0.02 163	2.04 404	0.25 395	4.74 385	1.79 384	0.45 167	1.38 372	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.07 92

AE-Stereo	0.83 207	0.13 56	2.17 242	0.08 204	0.24 351	1.24 194	0.03 217	5.22 425	1.26 240	0.70 206	1.09 347	0.20 164	0.16 245	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 446	0.00 1	0.26 492	0.09 288	1.75 498

DCANet-4	0.83 207	0.18 101	4.76 448	0.04 136	0.01 96	1.24 194	0.02 160	3.84 265	2.21 423	2.39 424	0.25 196	0.11 139	0.24 273	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

fff	0.83 207	0.63 333	3.63 394	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 447	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

HCRNet	0.83 207	0.39 241	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 169	0.01 63	3.69 241	2.28 429	0.75 217	0.21 189	0.56 217	0.11 213	5.32 392	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.04 54

csc	0.83 207	0.63 333	3.63 394	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 447	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

cscssc	0.83 207	0.63 333	3.63 394	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 447	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

SCV	0.84 214	0.41 250	1.65 120	0.79 471	1.05 499	0.45 32	0.05 273	5.81 470	1.24 222	0.47 171	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 432	0.00 1	0.39 521	0.27 458	2.08 529

CFNet_ucs	0.84 214	0.23 159	2.43 290	0.01 13	0.01 96	1.34 248	0.01 63	3.82 259	1.61 340	1.24 298	1.13 353	2.16 379	0.41 324	2.08 260	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 196

test_1	0.84 214	0.15 66	2.03 213	0.37 364	0.55 428	1.01 74	0.02 160	3.06 195	0.55 42	1.73 366	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.70 306	0.38 211	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.84 407

DCANet	0.84 214	0.65 341	3.63 394	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 418	2.66 441	0.31 216	0.09 127	0.48 334	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.41 318

RAFT-Test	0.85 218	0.19 130	2.98 347	0.66 438	0.99 491	1.83 392	0.17 362	3.16 203	1.19 197	0.71 207	0.11 144	3.21 437	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.29 505	0.01 37	0.15 177

RAFT_CTSACE	0.85 218	0.95 404	2.60 306	0.60 420	0.05 222	1.20 173	0.01 63	3.18 206	0.85 102	0.79 224	1.57 387	2.18 380	0.78 379	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 354	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.21 237

RAFT+CT+SA	0.85 218	0.91 390	2.23 253	0.19 289	0.29 378	1.27 217	0.03 217	4.92 401	0.86 103	0.65 200	0.40 246	0.67 234	0.05 127	3.03 281	0.18 93	0.00 1	0.28 350	0.00 1	0.35 516	0.15 378	0.61 358

test-3	0.86 221	0.15 66	2.03 213	0.37 364	0.56 431	1.01 74	0.02 160	3.05 193	0.54 39	1.98 386	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.73 308	0.38 211	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.82 402

model_zeroshot	0.87 222	0.46 266	2.80 322	0.68 447	0.93 485	1.84 395	0.08 316	3.66 240	0.66 55	1.23 296	0.01 1	1.18 305	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 408	0.00 1	0.20 450	0.02 91	1.14 440

SFCPSM	0.87 222	0.20 140	2.57 304	0.02 64	0.07 242	2.45 423	0.18 368	5.65 456	1.51 321	0.85 230	0.77 314	0.67 234	0.30 291	1.77 250	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.09 288	0.09 124

DMCA	0.87 222	0.52 295	3.24 370	0.01 13	0.01 96	1.30 226	0.02 160	3.69 241	1.87 391	2.29 412	0.17 163	1.71 343	0.10 204	0.76 171	1.42 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.12 153

IGEVStereo-DCA	0.88 225	1.21 453	1.81 163	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 424	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.15 415	0.16 387	1.76 499

anonymousdsp2	0.88 225	0.10 27	2.48 297	0.42 374	0.77 468	1.22 185	0.02 160	4.89 396	1.23 220	0.75 217	0.21 189	0.94 281	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 398	0.05 213	1.78 506

IER	0.88 225	0.38 238	2.74 318	0.01 13	0.00 1	2.27 412	0.02 160	3.65 239	1.30 268	1.45 325	0.96 339	1.39 317	1.16 402	1.60 238	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.02 32

IPLGR	0.88 225	0.30 200	3.78 409	0.06 175	0.07 242	1.26 211	0.05 273	3.78 249	1.62 347	0.80 225	0.35 231	0.79 262	0.76 376	3.42 293	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.16 188

PSMNet-ADL	0.88 225	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 402	0.03 217	3.00 188	1.28 252	0.39 149	0.66 294	2.12 372	0.67 369	4.19 324	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 247

TRStereo	0.88 225	1.18 450	2.44 292	0.72 454	0.10 276	1.56 333	0.03 217	5.73 461	1.28 252	0.18 79	0.30 212	0.62 222	0.43 325	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.25 485	0.01 37	1.23 449

AFF-stereo	0.89 231	1.05 434	1.70 129	0.49 398	0.18 319	1.21 181	0.01 63	3.58 231	1.62 347	0.84 229	1.93 404	1.14 303	0.26 281	1.24 220	0.68 296	0.00 1	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.89 415

testlalala2	0.90 232	0.21 147	1.69 127	4.05 542	2.52 536	1.11 137	0.01 63	3.95 286	1.34 279	0.20 94	0.32 219	1.36 316	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.36 517	0.01 37	0.24 247

qqq	0.90 232	0.41 250	1.88 187	0.10 235	0.59 441	1.09 124	0.00 1	3.82 259	1.29 259	0.61 197	0.38 240	0.73 247	0.15 236	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.23 471	0.06 227	1.57 478

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 232	0.95 404	1.93 196	0.06 175	0.92 483	1.24 194	0.02 160	3.30 213	1.75 378	1.23 296	2.58 440	0.43 198	0.16 245	0.68 158	0.82 318	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.23 434	1.05 432

MSKI-zero shot	0.91 235	0.18 101	1.86 179	0.61 424	0.62 452	1.36 253	0.05 273	3.41 219	0.31 16	0.73 214	1.79 399	0.88 269	0.00 1	4.71 353	0.16 81	0.00 1	0.93 459	0.00 1	0.21 460	0.02 91	0.32 280

EKT-Stereo	0.91 235	0.23 159	2.14 238	0.84 478	4.27 543	1.23 189	0.04 252	2.85 172	0.67 56	0.44 162	0.40 246	0.95 285	0.08 181	2.93 280	0.38 211	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.07 374	0.04 195	0.40 314

RAFT	0.91 235	0.96 408	1.82 168	0.89 486	0.44 413	0.97 70	0.08 316	3.71 245	1.25 233	0.36 141	0.20 185	3.87 461	0.27 284	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 432	0.00 1	0.01 314	0.47 503	0.87 411

test_sample2	0.92 238	0.24 164	1.96 200	0.43 377	0.02 163	1.25 202	0.00 1	4.52 359	1.58 334	1.09 273	0.33 221	0.50 208	0.29 290	3.27 288	0.93 348	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.10 393	0.04 195	1.04 431

ToySt	0.92 238	0.51 286	4.35 429	0.21 310	0.71 463	1.32 240	0.00 1	2.77 168	1.33 276	0.21 100	0.51 268	1.47 320	0.11 213	1.14 207	0.87 331	0.03 466	0.69 403	0.00 1	0.20 450	0.10 303	1.88 519

NF-Stereo	0.92 238	0.18 101	1.99 206	1.31 513	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.20 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RE-Stereo	0.92 238	0.18 101	2.01 208	1.31 513	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

TVStereo	0.92 238	0.18 101	2.01 208	1.31 513	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

psmg	0.93 243	0.15 66	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 458	0.26 399	5.45 449	1.17 190	2.00 387	1.45 378	1.78 349	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 91	0.04 54

LCNet	0.93 243	0.21 147	1.62 112	0.14 265	0.26 364	1.20 173	0.22 385	2.71 162	0.90 123	1.82 369	0.21 189	0.12 143	2.50 469	5.59 406	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.79 400

OCTAStereo	0.93 243	0.18 101	2.01 208	1.31 513	0.01 96	1.56 333	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.25 176	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 246	0.36 230	2.41 280	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 345	0.06 227	1.57 478

mmm	0.94 246	0.32 216	2.04 218	0.73 459	0.85 471	1.17 167	0.01 63	3.97 290	1.42 301	1.51 333	0.93 335	0.46 201	0.21 269	1.18 211	0.87 331	0.00 1	1.16 518	0.00 1	0.26 492	0.06 227	1.72 494

test_5	0.94 246	0.94 401	2.60 306	0.55 409	0.25 355	1.47 299	0.02 160	4.89 396	0.97 153	0.81 226	0.30 212	0.80 263	0.63 357	3.39 291	0.24 138	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.54 339

BSDual-CNN	0.94 246	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 459	0.20 373	6.00 479	1.17 190	2.36 419	0.64 291	1.78 349	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

CIPLG	0.94 246	1.29 462	3.53 391	0.19 289	0.03 185	1.45 288	0.29 415	3.87 270	1.61 340	2.10 394	2.52 438	0.21 168	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.08 99

IPLGR_C	0.94 246	1.37 470	3.71 402	0.19 289	0.02 163	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.62 347	2.04 390	2.44 437	0.20 164	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.08 99

ACRE	0.94 246	1.27 460	3.93 415	0.22 314	0.02 163	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.60 339	1.97 385	2.42 431	0.21 168	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 282	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.09 124

HHNet	0.94 246	0.28 189	2.48 297	0.19 289	0.08 254	1.32 240	0.42 438	2.48 152	0.84 101	1.39 320	5.80 492	0.14 153	1.74 446	0.49 96	0.94 349	0.06 489	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 362	0.04 54

acv_ft	0.94 246	0.56 309	2.28 257	0.04 136	1.07 502	1.71 380	0.01 63	4.41 350	1.34 279	1.53 337	0.75 310	1.92 357	0.45 330	0.51 104	1.74 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 476	0.20 229

gcap-zeroshot	0.95 255	0.45 259	3.07 351	0.25 330	0.74 466	1.44 281	0.02 160	4.85 392	1.47 316	0.78 222	0.57 277	2.77 408	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.39 309

CAS	0.95 255	0.12 50	1.08 62	6.79 548	0.08 254	1.10 130	0.01 63	0.97 56	0.87 106	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 272

riskmin	0.95 255	0.06 1	2.01 208	0.80 473	0.86 474	1.58 339	0.24 391	4.28 340	0.53 34	0.85 230	0.29 208	2.60 399	1.04 393	0.70 161	0.61 282	0.00 1	0.85 436	0.00 1	0.26 492	0.01 37	1.48 467

test_xeample3	0.95 255	1.30 463	5.13 465	0.19 289	0.23 344	0.95 68	0.07 307	2.30 141	1.47 316	0.40 154	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 428	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.33 512	0.17 401	1.85 514

test_sample1	0.96 259	0.25 173	1.82 168	0.46 383	0.19 325	1.13 143	0.00 1	4.10 311	1.55 328	1.02 261	0.33 221	0.70 242	0.57 344	3.63 303	0.91 345	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.09 387	0.05 213	1.50 468

TestStereo1	0.96 259	0.91 390	2.21 246	0.24 325	0.42 408	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 405	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.32 280

DisPM	0.96 259	0.17 94	2.10 231	0.90 487	0.02 163	1.53 323	0.55 455	1.86 113	1.31 271	2.42 428	0.82 321	0.38 191	0.01 15	6.92 468	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

SA-5K	0.96 259	0.91 390	2.21 246	0.24 325	0.42 408	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 405	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.32 280

PSM-softLoss	0.96 259	0.18 101	2.32 267	1.26 507	0.03 185	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 304	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

KMStereo	0.96 259	0.18 101	2.32 267	1.26 507	0.03 185	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 304	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

StereoDRNet-Refined	0.96 259	0.28 189	1.94 198	0.03 102	0.01 96	1.34 248	0.01 63	4.02 299	1.33 276	2.16 399	1.23 362	2.62 400	0.18 254	2.06 259	1.82 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.06 82
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 259	1.51 482	3.52 390	1.05 499	0.01 96	1.50 313	0.02 160	3.35 215	1.18 194	0.18 79	0.54 272	0.44 199	0.16 245	4.39 338	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 489	0.08 99

AIO-test2	0.97 267	1.34 468	2.49 299	0.42 374	0.37 400	1.23 189	0.01 63	3.86 267	0.93 132	0.37 142	1.47 381	0.51 211	0.05 127	2.73 273	0.21 119	3.00 542	0.09 311	0.00 1	0.01 314	0.09 288	0.30 272

CFNet-ft	0.97 267	0.94 401	2.30 261	0.01 13	0.27 370	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 234	0.20 185	3.76 458	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.09 124

CFNet_RVC	0.97 267	0.94 401	2.30 261	0.01 13	0.27 370	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 234	0.20 185	3.76 458	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.09 124

ISRNet	0.98 270	0.37 236	3.32 375	0.08 204	0.00 1	1.17 167	0.04 252	3.63 237	1.03 166	2.26 411	1.68 393	2.56 397	0.20 265	2.65 268	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 167

ADStereo(finetuned)	0.98 270	0.65 341	4.66 444	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 418	2.65 438	0.30 212	0.09 127	2.33 463	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.41 318

STTStereo	0.98 270	0.62 330	3.78 409	0.25 330	0.15 307	1.44 281	0.10 336	3.57 228	1.75 378	1.46 327	0.19 180	1.74 346	0.44 326	3.47 295	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

anonymity	0.99 273	0.18 101	1.80 155	0.39 368	0.67 456	0.74 43	0.01 63	5.09 415	2.13 416	1.34 311	1.30 367	0.80 263	1.62 441	0.82 188	0.64 287	0.03 466	0.59 394	0.00 1	0.48 526	0.02 91	1.15 443

IPLG	0.99 273	0.76 365	3.08 352	0.06 175	0.06 228	1.40 265	0.11 340	3.81 255	1.07 171	0.81 226	1.00 342	0.50 208	0.60 349	5.65 410	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.20 229

UPFNet	0.99 273	0.32 216	2.89 332	0.00 1	0.00 1	1.90 396	0.11 340	4.10 311	1.10 177	2.35 417	0.12 153	1.91 356	0.08 181	4.02 318	0.78 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.04 54

DDVS	1.00 276	0.21 147	1.83 171	0.21 310	0.27 370	3.12 453	0.25 395	3.00 188	0.71 62	0.77 220	0.82 321	2.14 373	0.44 326	5.24 386	0.66 291	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.00 1	0.04 195	0.20 229

StereoVision	1.00 276	0.77 368	2.81 324	0.05 153	0.02 163	1.14 150	0.03 217	4.13 318	1.18 194	0.19 86	6.80 502	0.49 205	0.12 226	1.20 213	1.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.02 32

111	1.00 276	1.05 434	3.63 394	0.01 13	0.04 212	1.20 173	0.16 359	4.50 355	2.24 425	1.32 307	1.15 357	2.00 364	0.31 296	0.59 135	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.84 407

MyStereo05	1.01 279	0.47 272	3.36 378	0.03 102	0.14 298	1.53 323	0.02 160	4.11 315	3.37 486	1.43 323	0.03 65	1.27 309	0.39 321	1.39 230	0.97 352	0.00 1	1.10 502	0.00 1	0.16 424	0.02 91	0.37 297

MyStereo04	1.01 279	0.51 286	3.49 387	0.03 102	0.34 398	1.66 369	0.02 160	4.18 324	2.93 478	1.10 276	0.03 65	1.30 312	0.58 346	1.32 227	1.02 359	0.00 1	1.19 521	0.00 1	0.18 439	0.03 161	0.37 297

DCRE	1.01 279	0.54 298	1.52 97	0.30 351	0.99 491	1.31 231	0.00 1	1.69 96	0.71 62	1.12 279	7.77 506	0.74 250	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.25 485	0.02 91	1.78 506

psm_up	1.01 279	0.68 345	2.47 296	0.04 136	0.00 1	2.01 401	0.05 273	4.09 309	1.29 259	2.65 438	0.47 263	1.71 343	0.44 326	3.65 304	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.06 82

HITNet	1.01 279	1.08 440	3.32 375	0.80 473	0.00 1	1.37 255	0.02 160	5.20 423	1.59 337	1.88 373	0.18 168	0.64 227	0.31 296	1.24 220	2.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.47 325
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
SA	1.02 284	0.85 378	2.22 248	0.00 1	0.42 408	1.31 231	0.01 63	4.74 385	2.04 411	0.50 187	0.95 338	0.30 183	1.30 418	4.24 330	0.42 226	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.17 432	0.16 387	0.30 272

CoDeX	1.03 285	0.45 259	2.50 302	0.06 175	0.20 330	1.51 317	0.20 373	6.54 503	1.96 403	0.73 214	0.68 301	1.04 292	0.31 296	3.86 313	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92

dad	1.04 286	1.21 453	3.14 359	0.08 204	0.01 96	1.25 202	0.01 63	1.30 66	2.54 451	1.95 384	0.37 237	0.40 195	0.04 105	5.95 419	1.06 362	0.01 424	0.00 1	1.11 536	0.12 405	0.07 254	0.19 209

AACVNet	1.04 286	0.87 384	2.22 248	0.25 330	0.00 1	1.79 388	0.01 63	4.21 326	0.79 78	1.17 286	0.27 204	1.50 321	0.16 245	6.30 434	0.89 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.04 54

DeepPruner_ROB	1.04 286	0.99 419	3.05 350	0.02 64	0.00 1	1.60 345	0.17 362	3.96 287	0.52 33	3.41 470	0.03 65	2.06 367	0.17 250	3.35 289	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.14 167

test_sample7	1.05 289	0.24 164	1.95 199	0.65 437	0.01 96	1.25 202	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 337	0.66 294	0.90 270	1.00 390	2.79 275	0.82 318	0.00 1	0.97 478	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.51 470

BUS	1.05 289	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 507	0.03 217	6.00 479	1.17 190	2.36 419	0.64 291	2.35 393	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

AASNet	1.05 289	1.11 442	3.12 357	0.05 153	0.00 1	1.73 383	0.05 273	5.73 461	2.17 422	1.10 276	1.84 402	0.94 281	0.19 259	1.16 208	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 482	0.16 188

1test111	1.06 292	0.36 230	2.41 280	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 345	0.06 227	1.57 478

StereoAnything_RVC	1.07 293	2.26 515	2.62 310	0.41 371	0.89 478	0.36 19	0.05 273	3.54 225	1.22 216	0.20 94	0.28 205	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.00 1	6.20 543	1.57 478

test_sample3	1.07 293	0.26 176	2.91 336	0.60 420	0.01 96	1.41 272	0.01 63	5.29 431	1.72 374	1.56 343	0.54 272	0.78 261	0.18 254	3.60 302	0.87 331	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

IGEV_Zeroshot_test	1.07 293	0.28 189	3.68 401	0.51 404	0.58 437	1.13 143	0.54 451	4.64 374	0.73 67	1.14 281	0.75 310	3.21 437	0.70 372	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 379	0.00 1	0.16 424	0.04 195	1.56 477

MyStereo06	1.08 296	0.47 272	3.30 374	0.03 102	0.14 298	1.53 323	0.02 160	5.58 452	0.88 112	1.15 284	0.73 307	3.48 448	1.15 401	0.86 194	0.66 291	0.00 1	1.10 502	0.00 1	0.16 424	0.02 91	0.37 297

RAFT_R40	1.08 296	0.11 41	2.09 230	0.83 477	0.20 330	1.68 377	0.64 460	2.11 137	1.19 197	1.05 266	1.13 353	1.77 348	1.43 424	6.90 466	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14

test_sample4	1.09 298	0.27 186	2.97 344	0.61 424	0.01 96	1.46 292	0.01 63	5.32 435	1.86 388	1.67 359	0.72 305	0.68 238	0.15 236	3.66 305	0.88 335	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.67 370

GANet-RSSM	1.09 298	0.80 373	2.41 280	0.72 454	0.00 1	1.39 261	0.02 160	5.15 418	1.07 171	0.95 246	0.34 224	2.06 367	1.12 399	4.69 351	0.80 314	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.15 378	0.09 124

DFGA-Net	1.10 300	2.07 510	4.17 419	0.10 235	0.23 344	1.15 153	0.01 63	2.72 163	0.97 153	1.28 301	1.17 359	0.25 176	0.04 105	5.37 396	2.22 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 472	0.05 70

PSMNet-RSSM	1.10 300	0.88 385	2.30 261	0.23 320	0.00 1	1.41 272	0.03 217	5.44 448	1.19 197	1.56 343	0.50 265	2.46 395	0.71 373	4.23 328	0.90 342	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.10 303	0.08 99

G2L-ROB	1.11 302	0.99 419	2.89 332	0.01 13	0.01 96	1.48 307	0.00 1	3.88 275	1.64 357	1.53 337	0.08 132	3.19 436	0.01 15	4.82 365	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.14 167

test_sample5	1.11 302	0.28 189	2.93 339	0.61 424	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.48 331	1.14 355	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

gwcnet-sp	1.11 302	0.71 350	4.90 453	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

scenet	1.11 302	0.71 350	4.90 453	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

ssnet	1.11 302	0.71 350	4.90 453	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

SST-Stereo	1.12 307	0.10 27	1.98 204	0.85 479	0.24 351	1.72 381	0.56 456	2.10 135	2.01 406	1.19 287	1.07 345	1.57 325	1.88 452	6.92 468	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

DMCA-RVC	1.12 307	1.19 451	5.30 472	0.03 102	0.04 212	1.30 226	0.06 300	3.05 193	0.87 106	3.33 467	0.12 153	0.98 288	0.65 365	3.40 292	1.82 403	0.01 424	0.04 282	0.02 483	0.01 314	0.10 303	0.09 124

GCST	1.13 309	1.32 465	3.12 357	0.57 413	0.90 479	0.92 61	0.09 328	4.38 347	1.43 302	0.49 183	0.51 268	0.39 192	0.35 302	5.56 405	0.95 350	1.34 537	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.15 177

DualNet	1.13 309	0.28 189	2.93 339	0.61 424	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.57 346	1.40 374	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

CSP-Net	1.13 309	0.76 365	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 444	0.05 273	5.62 454	1.14 183	1.14 281	0.85 328	1.80 351	0.23 271	6.10 424	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.03 47

PFNet	1.13 309	0.26 176	3.28 373	1.27 509	0.55 428	1.60 345	0.24 391	1.80 107	1.19 197	2.37 422	1.21 361	0.63 223	0.30 291	6.85 461	0.46 242	0.16 509	0.01 233	0.00 1	0.07 374	0.18 410	0.24 247

IRAFT_RVC	1.13 309	0.39 241	2.40 277	1.51 521	0.25 355	1.37 255	0.31 423	2.93 184	1.24 222	1.58 352	0.79 317	1.14 303	1.54 432	6.53 443	0.44 229	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47

G2L-Stereo_test	1.14 314	1.01 424	2.97 344	0.27 343	0.01 96	1.66 369	0.10 336	3.73 246	1.31 271	2.21 403	0.11 144	3.18 434	0.49 335	4.55 349	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.30 272

test_sample6	1.14 314	0.28 189	2.92 338	0.59 418	0.01 96	1.47 299	0.01 63	5.17 422	2.07 413	1.57 346	1.40 374	0.63 223	0.19 259	4.02 318	0.99 356	0.00 1	0.77 417	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.67 370

NINENet	1.14 314	0.34 224	2.08 224	0.10 235	0.01 96	5.73 507	0.03 217	5.39 442	1.54 327	1.61 353	0.72 305	2.35 393	0.06 150	2.82 277	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.00 1	0.04 195	0.00 1

SACVNet	1.14 314	0.74 357	2.49 299	0.07 192	0.00 1	1.65 367	0.28 408	4.52 359	1.51 321	2.11 395	0.79 317	1.57 325	0.07 167	5.28 389	1.31 376	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.18 204

rrr	1.15 318	1.21 453	5.05 461	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.06 300	2.88 173	1.44 305	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 424	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.19 446	0.16 387	1.59 485

anonymousa	1.15 318	0.38 238	2.43 290	0.70 450	1.49 520	1.45 288	0.02 160	4.23 333	1.13 182	0.91 238	2.52 438	3.46 446	0.55 339	0.55 118	0.60 277	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.54 531	0.04 195	0.86 410

MyStereo8	1.16 320	0.86 381	3.73 405	0.86 480	0.04 212	1.47 299	0.01 63	4.64 374	2.13 416	1.47 330	1.10 349	1.21 307	0.31 296	1.12 205	1.50 388	0.00 1	1.45 536	0.00 1	0.30 507	0.10 303	0.93 422

GMM-Stereo	1.17 321	0.10 27	2.29 259	0.13 262	0.22 339	1.43 276	0.84 472	2.83 171	1.16 185	2.73 446	3.09 452	0.54 215	0.87 385	5.31 390	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.02 91	1.72 494

HGLStereo	1.17 321	0.53 297	2.39 276	0.01 13	0.02 163	1.45 288	0.01 63	4.05 304	1.14 183	1.42 322	3.06 450	2.09 370	1.21 410	4.60 350	1.33 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.06 82

cf-r	1.18 323	1.02 427	3.22 363	0.25 330	0.02 163	1.44 281	0.03 217	5.11 417	2.16 418	1.31 306	0.59 285	2.87 416	0.24 273	4.26 331	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.12 153

MLCV	1.19 324	0.97 412	3.09 354	0.07 192	0.00 1	1.63 359	0.04 252	3.33 214	1.57 332	2.74 448	1.83 401	0.99 289	0.40 322	5.31 390	1.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.11 144

G2L-Stereo	1.20 325	1.04 432	3.45 383	0.03 102	0.11 281	1.43 276	0.02 160	4.01 297	1.46 310	1.45 325	0.16 161	3.06 427	0.24 273	6.15 428	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.18 204

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 325	0.85 378	3.90 413	0.61 424	0.99 491	1.40 265	0.01 63	4.06 305	1.56 330	2.38 423	0.36 235	2.15 378	0.57 344	4.52 345	0.67 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 91	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 325	0.77 368	3.37 379	1.01 497	0.01 96	2.00 400	0.01 63	4.44 351	1.74 376	1.88 373	1.09 347	0.35 186	0.35 302	4.22 327	2.44 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.26 262

raft_robust	1.21 328	1.05 434	2.00 207	0.10 235	0.43 412	1.39 261	0.02 160	4.21 326	2.32 432	0.44 162	0.02 2	2.23 382	1.39 421	7.00 477	0.35 193	0.00 1	0.78 419	0.00 1	0.18 439	0.10 303	0.19 209

hknet	1.21 328	0.25 173	2.89 332	0.04 136	0.00 1	3.30 459	0.20 373	6.00 479	1.19 197	2.36 419	0.64 291	3.38 442	0.05 127	3.04 282	0.73 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

PSM-AAD	1.21 328	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 370	1.35 252	3.14 517	2.74 164	0.83 99	2.89 450	2.04 412	0.16 159	5.25 516	3.51 297	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 99

UNet	1.21 328	0.36 230	4.56 441	0.04 136	0.02 163	2.30 416	0.02 160	3.70 244	0.98 158	1.32 307	0.14 157	2.70 406	1.54 432	4.49 342	1.96 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92

GwcNet-RSSM	1.22 332	1.24 457	3.66 399	0.23 320	0.04 212	1.46 292	0.05 273	4.65 376	1.61 340	1.33 309	0.46 262	2.98 421	0.26 281	4.48 341	1.59 393	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.21 425	0.10 136

iResNet_ROB	1.22 332	1.37 470	2.59 305	0.14 265	0.00 1	1.38 260	0.04 252	7.36 525	2.85 477	1.07 270	1.24 363	0.93 280	0.11 213	4.28 332	0.84 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.11 144

tt1	1.23 334	0.37 236	2.41 280	0.41 371	0.45 415	3.33 462	0.02 160	3.81 255	6.87 522	0.71 207	0.80 319	0.06 93	0.40 322	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 506	0.00 1	0.00 1	0.10 303	1.86 515

Sa-1000	1.23 334	0.79 370	2.16 241	0.00 1	0.40 403	1.36 253	0.03 217	5.00 409	2.01 406	1.11 278	5.38 488	0.61 221	0.15 236	4.18 322	0.37 208	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.16 424	0.15 378	0.16 188

ITSA-stereo	1.24 336	0.23 159	2.14 238	0.19 289	0.04 212	1.43 276	0.13 349	6.24 491	3.22 485	0.78 222	0.36 235	0.63 223	1.05 394	5.67 411	2.24 427	0.03 466	0.00 1	0.09 505	0.06 370	0.08 266	0.19 209

XX-Stereo	1.24 336	0.25 173	6.03 487	1.30 512	0.29 378	1.28 221	0.00 1	4.12 316	0.60 47	1.29 303	0.50 265	3.63 453	0.03 80	4.05 320	0.18 93	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.23 471	0.03 161	0.47 325

BEATNet_4x	1.24 336	1.45 477	5.03 460	0.58 415	0.02 163	1.34 248	0.09 328	5.29 431	1.69 363	2.01 389	0.25 196	1.18 305	0.44 326	2.11 262	2.70 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.54 339

CFNet	1.24 336	1.33 467	3.20 361	0.26 337	0.03 185	1.43 276	0.04 252	5.03 410	2.39 439	0.61 197	0.71 303	1.30 312	0.23 271	6.72 454	1.16 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.10 136

qqq1	1.25 340	0.30 200	2.08 224	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 398	0.09 288	0.92 418

fff1	1.25 340	0.30 200	2.08 224	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.11 398	0.09 288	0.92 418

HH	1.25 340	0.40 246	2.13 236	0.90 487	0.41 405	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 461	0.80 381	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.53 471

HanStereo	1.25 340	0.40 246	2.13 236	0.90 487	0.41 405	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 461	0.80 381	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 471	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.53 471

RAFT-345	1.25 340	0.12 50	2.08 224	0.54 406	0.13 292	1.55 329	0.24 391	0.65 31	2.51 449	1.19 287	7.68 505	0.92 278	0.05 127	6.86 462	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 340	0.76 365	2.61 308	0.37 364	0.01 96	1.40 265	0.11 340	6.93 512	1.20 203	1.22 295	0.78 316	1.58 328	0.77 377	6.13 425	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.23 243

GANetREF_RVC	1.25 340	1.39 473	4.10 418	0.10 235	0.00 1	2.25 410	0.18 368	4.68 379	2.78 470	0.69 205	0.34 224	1.87 353	0.65 365	5.07 377	0.68 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92
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
NVstereo2D	1.25 340	0.34 224	5.21 471	0.09 223	0.03 185	1.61 351	0.23 388	4.95 404	1.92 397	1.05 266	0.38 240	2.53 396	0.61 350	5.36 395	0.44 229	0.00 1	0.10 315	0.00 1	0.03 345	0.04 195	0.19 209

PS-NSSS	1.25 340	0.85 378	2.77 321	0.05 153	0.03 185	1.40 265	0.01 63	5.04 411	2.38 437	1.34 311	2.80 444	0.65 228	0.06 150	6.36 435	0.91 345	0.18 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.01 14

KYRaft	1.26 349	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 344	1.28 221	0.75 469	2.92 179	0.81 91	3.20 462	7.14 504	0.99 289	2.70 474	1.56 235	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.66 493

hitnet-ft	1.26 349	0.71 350	2.37 274	0.04 136	0.00 1	1.39 261	0.21 380	3.94 284	2.53 450	1.61 353	1.11 351	4.21 470	0.36 305	4.83 367	1.65 396	0.01 424	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.11 326	0.08 99

ARAFT	1.27 351	1.38 472	4.73 446	0.08 204	0.00 1	1.67 374	0.04 252	5.52 451	1.98 405	3.02 456	0.59 285	0.47 203	0.11 213	4.87 368	0.38 211	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.25 256

iRaft-Stereo_5w	1.28 352	0.93 398	3.51 388	0.14 265	0.66 454	1.21 181	0.01 63	3.87 270	1.06 170	0.19 86	1.97 406	1.62 333	1.50 430	6.80 458	1.07 364	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.06 370	0.26 453	0.67 370

LMCR-Stereo	1.28 352	1.13 445	2.41 280	0.57 413	0.03 185	2.72 439	0.09 328	6.86 511	0.88 112	2.44 430	1.92 403	0.14 153	1.55 435	3.57 300	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.02 32

ac_64	1.28 352	0.43 254	2.90 335	0.18 282	0.25 355	1.52 320	0.03 217	5.58 452	1.89 393	0.92 242	0.53 271	4.86 484	0.45 330	5.01 375	0.88 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.06 82

FADNet-RVC-Resample	1.28 352	1.46 478	6.58 500	0.10 235	0.14 298	1.54 328	0.25 395	4.29 343	1.46 310	0.61 197	0.23 193	1.29 311	0.28 286	5.23 385	1.06 362	0.10 500	0.16 326	0.09 505	0.06 370	0.28 462	0.39 309

xx1	1.29 356	0.36 230	2.41 280	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	4.02 299	7.67 529	0.71 207	0.83 323	0.73 247	0.15 236	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.23 471	0.06 227	1.57 478

cc1	1.29 356	0.36 230	2.41 280	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	4.02 299	7.67 529	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 350	1.59 237	0.12 44	0.00 1	1.13 510	0.00 1	0.03 345	0.10 303	1.86 515

OMP-Stereo	1.29 356	0.75 360	1.67 123	2.47 534	0.29 378	1.61 351	0.32 426	2.38 148	1.09 174	2.66 441	1.14 355	3.04 425	0.17 250	7.40 492	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.08 99

Prome-Stereo	1.29 356	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 351	1.28 221	0.65 462	2.98 186	0.93 132	2.08 393	8.52 510	0.75 252	2.83 477	2.19 263	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.39 461

coex_refinement	1.30 360	0.96 408	2.31 266	0.12 258	0.02 163	1.52 320	0.07 307	4.70 381	1.79 384	2.66 441	0.66 294	4.34 471	0.47 333	3.87 314	2.09 416	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.34 290

DualNet (step1)	1.30 360	0.51 286	3.23 365	0.03 102	0.03 185	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 337	0.66 294	0.90 270	1.00 390	2.79 275	0.82 318	0.68 522	0.97 478	1.79 539	1.08 550	0.02 91	0.82 402

FADNet-RVC	1.30 360	1.62 490	6.28 492	0.03 102	0.00 1	1.61 351	0.08 316	4.49 354	2.04 411	0.41 159	0.10 139	0.63 223	0.64 360	5.55 403	1.69 399	0.01 424	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.52 514	0.31 276

SMFormer	1.31 363	0.30 200	2.08 224	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 420	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.14 411	0.06 227	0.76 395

delet	1.31 363	0.61 328	2.64 313	0.05 153	0.17 315	2.84 446	1.00 482	4.88 395	2.46 445	1.38 317	1.37 371	1.62 333	0.90 387	4.52 345	1.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.08 99

PSMNet_ROB	1.31 363	1.27 460	3.91 414	0.05 153	0.11 281	1.69 378	0.16 359	3.98 291	1.59 337	1.15 284	0.34 224	2.77 408	0.62 355	4.43 340	3.80 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.12 153

UGAM	1.32 366	0.49 277	3.75 407	0.20 304	0.06 228	1.12 139	0.11 340	3.55 226	1.34 279	0.11 51	2.42 431	4.45 473	0.08 181	7.01 480	0.34 189	0.00 1	0.44 364	0.00 1	0.28 503	0.30 470	0.31 276

tta	1.32 366	0.30 200	2.08 224	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 458	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 420	0.00 1	0.88 440	0.00 1	0.14 411	0.09 288	0.92 418

FADNet_RVC	1.32 366	1.54 484	5.37 474	0.02 64	0.06 228	2.78 442	0.07 307	4.19 325	1.03 166	0.44 162	0.35 231	0.67 234	0.10 204	5.42 398	1.92 409	0.24 516	0.33 354	0.11 511	0.33 512	0.66 524	0.68 377

TDLM	1.32 366	0.90 388	2.42 288	0.61 424	0.03 185	1.59 341	2.04 505	3.73 246	2.29 430	1.70 364	0.94 336	1.07 297	0.67 369	6.49 442	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 410	0.54 339

iResNetv2_ROB	1.32 366	1.82 497	6.02 486	1.27 509	0.00 1	1.41 272	0.05 273	4.48 353	1.46 310	1.02 261	1.28 366	1.00 291	0.27 284	4.72 354	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 494	0.16 188

ssnet_v2	1.33 371	0.64 337	2.83 327	0.06 175	0.03 185	2.08 406	0.36 433	5.88 474	2.33 434	2.52 435	0.88 330	3.06 427	0.54 337	1.75 248	3.30 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.13 161

MMNet	1.33 371	0.69 348	4.18 420	0.11 251	0.01 96	4.08 479	0.02 160	4.27 339	1.49 319	2.17 401	0.33 221	1.34 315	1.20 405	4.52 345	1.93 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.06 82

ADLNet	1.35 373	0.55 299	2.95 342	0.01 13	0.05 222	2.22 409	0.11 340	5.06 413	2.83 475	2.42 428	2.19 415	2.63 401	0.68 371	3.59 301	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.27 265

pcwnet_v2	1.36 374	0.21 147	5.89 484	0.15 271	0.01 96	1.78 387	0.02 160	5.77 468	3.19 484	1.69 363	1.94 405	2.00 364	0.79 380	3.09 285	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 195	0.27 265

CVANet_RVC	1.37 375	0.82 377	3.23 365	0.54 406	0.11 281	1.48 307	0.46 441	4.01 297	2.23 424	3.33 467	1.34 370	1.51 322	0.37 307	6.38 436	0.69 298	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 362	0.19 413	0.62 360

FADNet	1.38 376	1.42 476	5.62 481	0.03 102	0.06 228	2.56 431	0.16 359	4.66 377	1.64 357	0.35 140	0.11 144	1.66 339	1.05 394	5.64 409	1.59 393	0.18 511	0.02 264	0.01 462	0.01 314	0.52 514	0.23 243

DLCB_ROB	1.38 376	0.60 322	1.96 200	0.10 235	0.00 1	1.53 323	0.23 388	4.02 299	1.91 396	3.54 472	1.97 406	3.40 443	0.30 291	4.91 369	2.97 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.12 153

iRaft-Stereo_20w	1.39 378	0.18 101	3.72 403	0.79 471	0.56 431	1.90 396	0.65 462	8.85 538	1.05 169	2.05 392	0.42 251	1.24 308	1.23 412	1.69 244	0.95 350	0.00 1	0.62 397	0.00 1	0.44 522	0.02 91	1.41 464

IIG-Stereo	1.39 378	0.67 344	1.73 134	2.48 535	0.05 222	1.63 359	0.14 354	3.00 188	1.20 203	2.94 452	2.23 418	3.03 424	0.55 339	7.41 493	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 92

DAS	1.40 380	0.11 41	2.83 327	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 488	4.51 357	2.02 408	4.84 499	2.33 422	1.65 337	0.56 341	5.53 401	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

DRaft	1.40 380	0.20 140	1.83 171	0.09 223	0.01 96	1.66 369	0.42 438	2.13 138	0.59 45	3.75 478	5.16 487	0.41 197	4.27 504	5.52 400	1.63 395	0.01 424	0.06 296	0.00 1	0.07 374	0.08 266	0.12 153

SepStereo	1.41 382	0.11 41	2.83 327	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 488	4.51 357	2.02 408	4.84 499	2.33 422	1.65 337	0.56 341	5.78 413	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

XPNet_ROB	1.41 382	0.81 375	2.75 319	0.04 136	0.01 96	1.70 379	0.17 362	4.14 320	1.69 363	4.12 486	1.10 349	1.58 328	0.52 336	5.13 381	4.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.25 256

ETE_ROB	1.42 384	1.04 432	3.10 355	0.02 64	0.03 185	1.81 390	0.22 385	4.73 383	1.67 362	4.77 497	1.43 377	2.77 408	0.08 181	4.23 328	2.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.20 229

CRFU-Net	1.43 385	0.33 222	2.98 347	1.27 509	0.03 185	4.01 478	0.05 273	6.21 488	0.95 142	1.92 379	0.74 308	3.41 444	2.55 471	3.36 290	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 511	0.00 1	0.13 348	0.09 124

DSFCA	1.45 386	0.51 286	2.76 320	0.01 13	0.03 185	3.64 472	0.83 471	3.28 212	1.45 308	3.25 465	0.44 256	2.89 418	1.45 425	6.07 422	2.14 418	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.10 136

ffm	1.46 387	0.50 280	4.37 430	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 522	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 506	0.00 1	0.17 432	0.10 303	1.86 515

ASMatch	1.46 387	0.17 94	2.35 271	0.73 459	0.20 330	1.22 185	0.25 395	1.04 63	0.89 117	0.30 131	11.50 521	0.92 278	2.31 462	6.65 450	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.04 54

DispNO	1.47 389	1.01 424	5.05 461	0.13 262	0.08 254	1.49 312	0.02 160	4.38 347	1.86 388	1.51 333	1.57 387	3.12 431	1.09 398	5.77 412	1.89 408	0.00 1	0.02 264	0.03 488	0.11 398	0.11 326	0.08 99

NOSS_ROB	1.47 389	0.49 277	2.40 277	1.00 494	0.17 315	2.56 431	0.01 63	4.86 393	2.62 454	2.32 415	1.74 395	2.79 411	0.02 47	6.96 474	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.73 390

testlalala_base	1.48 391	0.15 66	1.50 96	0.09 223	0.20 330	1.20 173	0.01 63	4.81 389	0.53 34	0.25 115	0.02 2	0.24 171	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 549	1.93 548	0.00 1	0.27 496	9.18 547	0.79 400

Consistency-Raft	1.48 391	0.96 408	5.40 477	0.36 361	0.31 395	1.66 369	0.11 340	4.30 344	4.32 501	0.47 171	5.99 494	0.86 267	2.09 456	1.19 212	1.31 376	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 458	0.02 32

HSM	1.48 391	0.60 322	1.85 176	0.01 13	0.29 378	1.76 385	0.04 252	6.50 501	1.46 310	1.91 377	1.55 385	4.69 481	1.27 416	6.66 451	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.26 262

EAI-Stereo	1.50 394	0.16 82	1.53 99	0.25 330	0.91 482	2.30 416	4.98 535	6.09 486	1.87 391	1.38 317	5.56 490	0.49 205	0.59 347	1.21 215	0.83 323	0.00 1	0.31 352	0.00 1	1.09 553	0.02 91	0.56 350

CBFPSM	1.51 395	1.00 422	5.32 473	0.05 153	0.01 96	3.57 471	0.04 252	4.06 305	1.03 166	0.65 200	0.21 189	6.06 502	3.60 494	2.65 268	1.82 403	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.12 153

HSM-Net_RVC	1.51 395	0.11 41	1.93 196	0.00 1	0.01 96	1.91 398	0.05 273	7.86 532	1.93 400	3.77 479	3.76 467	3.16 432	0.36 305	4.34 335	0.83 323	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 395	1.32 465	3.27 372	0.03 102	0.07 242	1.63 359	3.29 519	4.54 363	1.61 340	3.22 463	0.37 237	3.84 460	0.31 296	4.42 339	2.02 414	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.09 288	0.22 239

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 398	0.60 322	5.47 479	0.27 343	1.02 496	1.33 247	0.26 399	6.85 510	1.21 212	0.60 195	0.62 288	5.38 499	1.37 420	1.76 249	1.11 367	0.00 1	0.72 411	0.00 1	0.57 532	0.17 401	0.98 425

ADLNet2	1.52 398	0.79 370	3.51 388	0.01 13	0.69 459	1.26 211	0.26 399	4.84 391	3.10 480	1.67 359	3.23 456	4.17 469	0.80 381	4.77 363	1.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 433	0.12 153

TransformOpticalFlow	1.53 400	0.40 246	3.46 385	0.66 438	0.07 242	1.56 333	0.09 328	4.35 345	1.86 388	1.72 365	2.27 420	3.53 450	3.04 483	6.93 470	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.10 136

fast-acv-ft	1.54 401	0.86 381	4.85 451	0.11 251	0.12 288	3.88 474	0.28 408	2.97 185	2.26 427	0.96 247	3.49 462	2.97 420	1.23 412	3.47 295	2.75 445	0.04 475	0.01 233	0.04 493	0.04 359	0.44 502	0.08 99

THIR-Stereo	1.54 401	0.48 275	1.88 187	0.01 13	0.02 163	1.08 115	4.17 528	2.48 152	0.41 23	1.09 273	4.30 478	1.90 355	4.08 503	6.84 460	1.81 401	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.06 227	0.04 54

GrayStereo	1.55 403	0.06 1	1.53 99	0.75 465	0.20 330	1.27 217	4.44 532	3.44 220	1.20 203	4.92 502	3.92 471	0.45 200	4.54 508	3.43 294	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 528	0.02 91	0.25 256

LALA_ROB	1.55 403	1.07 438	2.99 349	0.02 64	0.06 228	3.20 456	0.49 447	4.07 307	1.80 386	3.79 480	0.66 294	4.51 474	0.25 280	3.82 312	4.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.11 144

DEmStereo	1.56 405	0.16 82	2.44 292	0.09 223	0.02 163	1.77 386	0.87 473	1.72 98	1.08 173	2.48 432	6.30 499	1.06 295	5.02 512	6.28 432	1.81 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PA-Net	1.56 405	1.13 445	5.13 465	0.07 192	0.17 315	1.46 292	0.53 450	4.73 383	3.04 479	0.92 242	1.30 367	2.29 388	0.62 355	6.63 448	3.00 457	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.15 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 407	1.12 443	3.42 381	0.53 405	0.10 276	4.27 483	1.44 494	5.35 436	1.61 340	3.58 475	0.87 329	0.91 273	1.18 403	6.64 449	0.46 242	0.04 475	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.24 247

Wz-Net-LNSev	1.60 408	1.48 481	8.20 520	0.03 102	0.03 185	3.95 476	0.13 349	4.89 396	2.33 434	0.92 242	0.31 216	3.64 454	1.40 422	2.90 278	1.50 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.20 229

AAGNet	1.60 408	0.15 66	1.76 146	1.17 505	0.27 370	1.51 317	0.64 460	1.71 97	1.20 203	1.67 359	0.81 320	1.59 330	2.23 458	6.08 423	11.16 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

StereoDRNet	1.66 410	1.21 453	5.39 476	0.06 175	0.11 281	2.49 427	1.06 485	5.28 430	1.89 393	3.60 476	0.63 289	2.28 384	0.64 360	4.70 352	3.25 463	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.01 314	0.15 378	0.36 294

TCMNet	1.67 411	0.92 395	6.06 488	0.15 271	1.43 517	1.83 392	0.17 362	4.72 382	1.56 330	1.88 373	2.94 448	1.92 357	0.45 330	5.34 393	3.00 457	0.00 1	0.06 296	0.06 498	0.00 1	0.43 500	0.48 329

ACV-stereo	1.68 412	0.45 259	3.08 352	0.05 153	0.04 212	6.19 512	0.18 368	2.01 127	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 527	5.28 518	4.05 320	1.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.15 177

APVNet	1.68 412	0.75 360	4.94 457	0.13 262	0.01 96	4.56 492	0.08 316	5.20 423	1.44 305	1.51 333	1.05 344	2.87 416	0.93 388	6.76 457	2.76 446	0.01 424	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.34 482	0.08 99

CrosDoStereo	1.72 414	0.31 208	1.91 193	0.03 102	0.07 242	1.40 265	5.95 545	3.61 233	1.62 347	0.98 248	3.79 468	0.94 281	4.66 510	7.11 484	1.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.08 99

DeepStereo_LL	1.72 414	0.31 208	1.91 193	0.03 102	0.07 242	1.40 265	5.95 545	3.61 233	1.62 347	0.98 248	3.79 468	0.94 281	4.66 510	7.11 484	1.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.08 99

STrans-v2	1.75 416	0.45 259	3.43 382	0.03 102	0.19 325	1.48 307	0.08 316	7.25 522	2.16 418	2.04 390	2.80 444	3.60 451	3.78 498	7.00 477	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.10 136

RASNet	1.75 416	0.71 350	2.93 339	0.20 304	3.20 540	1.75 384	0.26 399	3.87 270	2.64 455	0.98 248	1.46 380	5.25 498	1.67 443	6.73 455	2.81 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.47 325

YMNet	1.76 418	0.93 398	4.46 438	0.18 282	0.30 390	4.41 489	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 458	4.85 482	4.12 467	0.37 307	3.05 283	2.47 439	0.05 479	0.12 320	0.08 502	0.01 314	0.51 508	0.40 314

YMNet_1	1.76 418	0.93 398	4.46 438	0.18 282	0.30 390	4.41 489	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 458	4.85 482	4.12 467	0.37 307	3.05 283	2.47 439	0.05 479	0.12 320	0.08 502	0.01 314	0.51 508	0.40 314

RYNet	1.76 418	0.81 375	4.24 424	0.34 359	0.10 276	2.62 437	0.07 307	5.36 439	2.08 414	1.38 317	0.35 231	4.71 482	1.35 419	6.73 455	4.61 483	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.33 286

GASNet	1.77 421	2.50 523	7.05 504	0.47 389	0.02 163	1.50 313	0.20 373	4.55 365	2.55 452	0.98 248	1.48 382	2.24 383	1.57 438	6.25 429	3.41 468	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.55 517	0.12 153

U	1.79 422	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 554	10.70 536	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 551	5.06 567	0.01 37	0.01 14

ttt	1.79 422	0.32 216	2.41 280	0.58 415	0.26 364	1.64 366	0.00 1	6.26 494	2.57 453	1.91 377	2.39 429	1.39 317	0.11 213	5.55 403	7.97 508	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.16 424	0.06 227	1.14 440

DRN-Test	1.79 422	0.51 286	4.94 457	0.19 289	0.14 298	3.30 459	0.19 372	6.58 505	2.31 431	4.40 493	0.77 314	2.10 371	1.73 445	5.40 397	2.82 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.12 336	0.27 265

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 425	20.09 568	11.97 537	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 32	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 358	0.00 1	0.06 370	0.07 254	1.12 438

PAM	1.83 426	0.18 101	3.32 375	0.66 438	0.61 444	5.41 505	0.77 470	6.32 496	0.94 137	1.37 316	1.11 351	9.51 524	2.30 461	1.23 219	0.74 307	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.53 529	0.03 161	0.90 416

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 427	1.13 445	5.96 485	0.02 64	0.00 1	5.00 498	0.29 415	5.31 434	2.38 437	2.65 438	1.15 357	2.32 392	1.95 454	5.59 406	3.35 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 167

RAFT + AFF	1.88 428	1.84 500	4.19 421	0.05 153	0.85 471	2.29 415	1.00 482	6.32 496	2.26 427	1.88 373	1.80 400	1.27 309	3.66 495	6.56 444	2.36 433	0.02 452	0.34 357	0.00 1	0.01 314	0.41 499	0.50 332

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 428	0.88 385	3.47 386	1.64 526	0.22 339	4.27 483	0.40 436	3.90 281	1.63 353	0.72 213	0.71 303	3.06 427	0.11 213	5.13 381	1.03 360	5.07 544	0.54 381	0.00 1	0.00 1	1.73 533	3.16 545

UGAM-zero	1.89 430	0.19 130	2.80 322	0.22 314	0.47 420	1.57 336	0.35 431	6.96 516	0.60 47	1.40 321	0.26 202	8.37 518	4.43 506	7.06 483	0.71 301	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.58 533	0.02 91	1.16 445

iinet-f	1.90 431	0.98 416	13.29 542	0.42 374	0.03 185	4.30 486	0.04 252	3.86 267	1.32 273	1.28 301	0.57 277	2.91 419	2.70 474	2.60 266	3.11 461	0.00 1	0.02 264	0.02 483	0.00 1	0.49 505	0.09 124

PAM_32	1.91 432	0.18 101	2.96 343	0.69 449	0.73 465	5.20 501	0.71 466	6.02 483	1.17 190	1.33 309	2.00 410	9.90 526	3.21 489	1.29 225	0.81 316	0.00 1	0.59 394	0.00 1	0.53 529	0.06 227	0.87 411

Syn2CoEx	1.91 432	1.85 501	6.43 499	0.05 153	0.00 1	1.47 299	0.54 451	6.03 484	2.24 425	2.24 409	2.19 415	2.06 367	3.10 485	6.57 445	2.58 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 482	0.40 314

z-ln-s-r	1.93 434	1.26 459	7.26 506	0.25 330	0.03 185	1.65 367	0.06 300	4.28 340	2.81 473	1.26 300	0.70 302	1.68 342	0.24 273	6.44 441	10.32 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.19 209

FAT-Stereo	1.95 435	0.23 159	3.66 399	0.18 282	0.03 185	1.80 389	0.94 477	5.35 436	3.11 481	4.23 487	5.00 485	5.22 497	2.76 476	5.07 377	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.17 196

AANet_RVC	1.95 435	1.64 491	4.89 452	0.09 223	0.00 1	1.24 194	0.01 63	3.93 282	2.82 474	2.32 415	4.64 481	3.61 452	0.19 259	7.61 499	4.73 484	0.60 521	0.19 335	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.47 325

ccnet	1.96 437	0.68 345	3.59 392	0.26 337	0.19 325	3.68 473	1.55 497	4.89 396	1.77 380	2.68 444	3.92 471	3.44 445	1.72 444	5.02 376	5.22 486	0.06 489	0.00 1	0.09 505	0.01 314	0.13 348	0.32 280

GwcNet	1.96 437	1.51 482	7.43 510	0.30 351	1.20 506	4.13 480	0.61 459	4.45 352	1.92 397	1.53 337	2.31 421	3.93 464	0.54 337	5.50 399	3.16 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.39 495	0.24 247

DANet	1.96 437	0.24 164	3.72 403	0.78 470	0.48 422	2.65 438	0.34 429	3.94 284	1.71 369	4.35 490	1.56 386	5.09 490	0.56 341	6.97 475	5.99 494	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 195	0.66 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 440	0.97 412	7.79 514	0.68 447	1.01 494	1.47 299	0.20 373	7.05 519	1.44 305	0.54 193	6.19 496	5.17 493	1.14 400	1.65 242	1.18 374	0.01 424	0.77 417	0.00 1	0.64 538	0.25 445	1.23 449

CBMV	1.97 440	0.56 309	2.61 308	0.46 383	0.07 242	2.91 449	4.18 529	4.58 368	2.78 470	5.50 508	2.21 417	2.84 415	2.94 478	4.75 358	2.31 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.60 356
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 442	0.39 241	5.14 467	0.34 359	0.01 96	2.50 428	0.34 429	6.44 499	3.75 494	0.86 233	5.12 486	1.63 335	1.08 396	7.64 500	1.58 392	1.07 529	2.64 563	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

DISCO	2.03 442	0.45 259	2.82 326	0.72 454	0.53 426	5.13 500	0.01 63	6.01 482	1.81 387	2.31 414	0.91 334	6.43 507	0.87 385	8.57 520	3.67 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.17 196

edge stereo	2.06 444	0.42 253	4.20 422	0.14 265	0.09 265	1.82 391	0.51 448	5.38 440	2.48 448	3.45 471	3.96 475	8.28 517	1.80 450	5.90 417	2.30 429	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.16 387	0.19 209

CBMV_ROB	2.06 444	0.31 208	2.72 316	0.63 432	0.00 1	2.83 445	0.88 474	5.24 428	2.41 441	4.28 489	6.16 495	3.07 430	3.47 493	5.81 416	2.69 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.56 350

mmx	2.08 446	0.50 280	4.37 430	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 468	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	7.65 501	9.02 514	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.17 432	0.06 227	1.25 453

xxx	2.08 446	0.50 280	4.37 430	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 468	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	7.65 501	9.02 514	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.17 432	0.06 227	1.25 453

RP	2.09 448	0.90 388	3.88 412	0.22 314	0.61 444	1.72 381	0.94 477	4.97 405	2.65 456	3.87 481	5.63 491	4.44 472	4.28 505	4.99 374	2.35 432	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.20 419	0.13 161

NCC-stereo	2.09 448	1.02 427	4.78 449	0.10 235	0.26 364	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 453	3.18 454	4.63 478	5.69 522	6.26 430	2.76 446	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.14 167

Abc-Net	2.09 448	1.02 427	4.78 449	0.10 235	0.26 364	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 453	3.18 454	4.63 478	5.69 522	6.26 430	2.76 446	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.14 167
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 448	1.17 449	3.97 416	1.52 522	0.23 344	3.35 464	0.05 273	5.09 415	2.74 464	1.09 273	1.40 374	0.97 287	0.18 254	6.66 451	0.87 331	1.46 538	1.64 543	7.13 547	0.00 1	1.67 532	0.54 339

RAFT-RH_RVC	2.11 452	0.30 200	2.27 256	0.74 461	0.26 364	1.51 317	0.02 160	0.61 28	1.23 220	5.28 505	21.18 549	1.04 292	0.07 167	6.90 466	0.61 282	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.02 91	0.00 1

RGC	2.11 452	0.95 404	4.61 443	0.08 204	0.29 378	3.34 463	0.11 340	5.40 444	1.78 382	3.93 483	4.52 479	5.20 495	3.05 484	5.78 413	2.78 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.18 204

S-Stereo	2.12 454	0.32 216	6.30 493	0.24 325	0.22 339	2.51 429	1.83 501	5.38 440	5.55 512	2.46 431	5.91 493	2.81 412	0.71 373	5.19 384	2.45 437	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.37 297

1111x	2.13 455	0.58 314	4.38 434	0.39 368	0.61 444	2.14 408	0.01 63	6.38 498	2.40 440	1.80 368	1.97 406	0.95 285	0.64 360	7.16 487	10.30 526	0.00 1	1.18 520	0.00 1	0.29 505	0.07 254	1.32 458

SGM-Forest	2.15 456	0.50 280	2.42 288	0.19 289	0.25 355	3.47 469	2.38 512	4.53 361	2.46 445	5.64 510	3.99 476	3.74 456	2.22 457	6.99 476	3.08 460	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.98 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 457	0.75 360	10.72 533	0.24 325	0.03 185	1.62 356	0.20 373	3.80 252	1.16 185	5.40 506	3.08 451	5.77 500	2.29 460	5.62 408	2.13 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.25 256

Anonymous_2	2.17 458	0.32 216	2.35 271	0.80 473	0.85 471	1.67 374	0.22 385	4.62 371	0.71 62	1.12 279	0.40 246	3.18 434	1.94 453	0.84 190	0.77 310	0.06 489	1.09 498	3.25 546	14.62 571	3.25 538	1.43 465

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LL-Strereo	2.29 467	1.55 486	5.01 459	0.64 435	2.78 538	1.52 320	0.05 273	5.04 411	1.24 222	2.73 446	2.87 447	5.10 491	5.49 520	7.22 489	0.81 316	0.04 475	1.31 530	0.00 1	0.00 1	0.31 472	2.08 529

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PDISCO_ROB	2.54 473	1.40 474	5.07 464	1.06 500	2.01 531	8.28 527	0.17 362	7.96 534	6.01 519	1.48 331	1.75 396	3.67 455	1.25 414	7.74 507	2.07 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 495	0.42 322

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FBW_ROB	2.74 478	1.02 427	4.72 445	0.43 377	0.18 319	4.35 487	0.18 368	7.28 524	3.50 487	3.57 474	3.38 460	4.86 484	1.22 411	11.70 543	5.76 491	0.17 510	0.08 305	0.59 529	0.12 405	0.28 462	1.40 463

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FINET	2.99 480	2.11 512	7.66 511	1.13 502	1.79 525	4.35 487	3.34 520	5.66 457	7.93 532	2.49 434	3.29 457	1.66 339	2.47 468	6.70 453	4.44 480	0.82 526	1.38 533	0.03 488	0.30 507	0.36 489	1.88 519

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Wz-Net-SNSev	3.01 482	3.59 540	12.98 541	0.45 382	0.04 212	2.72 439	1.12 487	5.80 469	2.42 442	2.30 413	2.62 441	6.39 506	1.29 417	10.20 530	7.19 503	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 468	0.72 389

CSAN	3.10 483	1.72 494	5.85 483	0.37 364	0.14 298	4.15 482	3.91 526	4.94 403	4.65 507	6.43 513	6.29 498	4.62 477	5.17 515	8.13 511	4.85 485	0.02 452	0.03 275	0.03 488	0.05 362	0.26 453	0.48 329

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UDG	3.15 485	9.41 560	2.81 324	2.72 537	0.92 483	2.39 421	0.11 340	4.12 316	1.30 268	2.35 417	3.63 465	4.96 486	1.58 439	4.33 334	2.89 453	1.22 535	0.04 282	8.09 549	3.80 561	4.94 540	1.35 459

XQC	3.16 486	2.00 508	7.71 512	0.97 493	0.67 456	5.07 499	0.69 464	6.58 505	4.95 509	5.04 503	1.98 409	4.99 487	3.12 486	7.96 510	10.02 523	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.18 439	0.36 489	0.38 307

RTSC	3.18 487	2.15 513	8.20 520	0.67 446	0.38 402	4.41 489	0.08 316	5.64 455	5.80 517	6.14 512	3.43 461	3.37 440	1.55 435	7.50 497	12.15 534	0.00 1	0.84 434	0.00 1	0.25 485	0.51 508	0.53 338

ADCP+	3.18 487	1.81 496	11.33 535	0.07 192	0.20 330	5.83 509	2.80 514	4.60 369	2.69 458	1.68 362	0.28 205	3.75 457	3.14 487	6.82 459	17.90 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.56 350

PWC_ROB	3.30 489	1.83 498	8.47 523	0.62 431	0.56 431	1.31 231	0.39 435	4.53 361	5.05 510	7.66 521	15.14 530	3.37 440	2.43 466	6.86 462	6.74 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 508	0.54 339

w-ln-seven	3.40 490	2.22 514	14.89 546	0.33 358	0.16 311	7.02 516	0.47 442	5.98 478	5.62 513	5.50 508	2.37 424	4.11 466	1.42 423	6.86 462	10.41 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.38 307

PWCDC_ROB	3.41 491	2.29 516	5.16 469	0.19 289	0.02 163	3.11 452	0.02 160	5.15 418	12.27 538	1.36 315	23.33 557	1.98 362	3.35 490	4.93 370	3.71 471	0.28 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 527	0.32 280

DDUNet	3.58 492	11.19 562	3.84 411	3.59 541	3.31 541	4.14 481	0.20 373	4.40 349	1.33 276	2.72 445	3.11 453	3.16 432	0.37 307	4.18 322	1.47 386	2.02 540	0.05 290	10.10 555	3.59 560	5.85 542	3.05 544

G-Net	3.58 492	0.58 314	5.14 467	1.61 523	1.86 526	10.46 534	1.85 502	3.24 208	1.69 363	8.68 527	11.81 523	6.03 501	7.62 533	4.82 365	5.52 490	0.08 497	0.12 320	0.07 499	0.15 415	0.16 387	0.16 188

SHD	3.58 492	1.83 498	6.41 496	1.34 517	1.21 508	4.84 496	0.17 362	7.95 533	12.83 539	7.86 522	3.32 459	5.08 489	2.63 472	5.54 402	8.57 511	0.01 424	0.75 415	0.00 1	0.18 439	0.31 472	0.73 390

otaku	3.61 495	2.06 509	4.04 417	6.41 547	3.35 542	4.67 494	2.08 506	5.97 477	1.58 334	2.19 402	2.62 441	3.47 447	1.45 425	4.36 336	2.17 419	8.55 552	0.25 340	1.89 542	0.03 345	9.29 548	5.81 552

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 495	3.47 535	9.32 527	0.19 289	0.30 390	13.80 541	7.49 556	5.15 418	3.95 497	3.06 457	3.94 473	4.60 476	1.20 405	8.49 518	2.79 450	0.70 525	1.22 523	0.04 493	0.84 543	0.50 507	1.23 449

SDNR	3.62 497	1.25 458	7.41 509	0.71 452	0.22 339	26.06 566	0.02 160	4.55 365	2.42 442	3.10 460	11.33 520	3.05 426	0.77 377	8.31 516	2.21 423	0.05 479	0.11 318	0.00 1	0.01 314	0.08 266	0.66 367

ADCL	3.64 498	1.54 484	8.53 525	0.26 337	0.28 376	7.37 518	4.49 533	5.42 446	3.61 490	4.79 498	3.85 470	5.14 492	4.47 507	6.28 432	15.73 547	0.05 479	0.01 233	0.11 511	0.13 407	0.34 482	0.33 286

Ntro	3.66 499	2.08 511	4.34 428	7.58 549	4.53 544	6.25 513	0.72 467	5.35 436	1.65 359	0.48 181	1.77 397	2.68 405	1.25 414	5.10 379	2.31 430	8.72 553	0.31 352	2.13 544	0.05 362	9.73 549	6.18 553

SPS-STEREO	3.67 500	1.46 478	4.23 423	0.36 361	0.23 344	3.93 475	1.20 490	6.67 508	3.50 487	11.05 537	8.81 511	9.53 525	4.63 509	9.10 521	7.25 504	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 348	1.28 456
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 501	2.46 522	15.54 549	0.32 354	0.06 228	4.29 485	1.61 498	4.25 335	11.49 537	2.56 437	1.31 369	2.01 366	1.86 451	6.94 471	8.94 513	0.05 479	0.03 275	0.10 510	0.08 378	10.62 554	0.56 350

MDST_ROB	3.81 502	0.21 147	4.29 427	2.64 536	1.45 519	13.85 542	1.02 484	8.06 535	2.67 457	15.14 552	8.81 511	2.70 406	1.55 435	9.31 523	3.90 473	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.63 362

ADCPNet	3.94 503	1.47 480	14.87 545	0.11 251	0.45 415	7.19 517	2.23 510	5.42 446	3.18 483	4.53 495	2.03 411	7.48 516	5.27 517	7.05 482	14.73 543	0.02 452	0.74 413	0.04 493	0.91 549	0.23 434	0.85 409

test_sample8	3.98 504	0.51 286	3.23 365	0.03 102	0.03 185	2.48 424	0.01 63	5.07 414	1.50 320	6.62 514	0.90 333	14.02 536	7.06 532	6.14 426	10.04 524	0.68 522	17.48 573	1.79 539	1.08 550	0.02 91	0.82 402

DPSNet	3.98 504	1.01 424	12.58 539	0.74 461	0.55 428	5.24 503	1.53 496	12.44 546	4.82 508	2.89 450	0.97 340	6.37 505	11.43 547	8.20 512	8.61 512	0.09 499	0.51 375	0.11 511	0.38 520	0.35 487	0.83 406

pmcnn	3.98 504	0.95 404	7.29 507	0.71 452	1.42 516	2.84 446	1.22 491	5.89 475	2.42 442	9.34 533	11.71 522	18.88 547	2.65 473	6.89 465	6.35 498	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.76 395

MFN_U_SF_RVC	4.10 507	2.36 519	12.04 538	1.00 494	0.27 370	10.31 533	0.51 448	8.83 537	3.69 492	4.90 501	3.30 458	9.33 523	3.43 492	8.28 514	9.42 517	0.41 520	0.53 380	0.52 525	0.81 542	0.90 528	1.05 432

NVStereoNet_ROB	4.22 508	2.29 516	6.13 491	1.40 520	1.14 505	2.84 446	0.97 479	5.67 458	5.66 514	5.25 504	14.28 528	12.40 531	5.35 519	10.74 536	5.33 487	1.24 536	1.01 485	0.67 534	0.62 536	0.63 522	0.69 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	4.28 509	4.04 545	17.92 551	0.11 251	0.07 242	1.53 323	0.29 415	4.81 389	6.49 521	8.41 526	16.07 533	2.83 414	1.19 404	11.32 539	9.99 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.36 294

SAMSARA	4.31 510	1.94 507	7.80 515	1.96 530	1.40 515	10.65 535	7.35 553	7.17 520	4.49 503	8.27 524	3.58 464	10.58 528	3.75 496	7.87 508	6.66 500	0.01 424	1.09 498	0.00 1	0.23 471	0.26 453	1.19 446

ADCMid	4.33 511	2.40 521	13.81 543	0.23 320	0.40 403	4.90 497	1.23 492	5.73 461	3.73 493	11.06 538	3.94 473	6.67 511	5.11 513	7.11 484	18.03 550	0.12 504	0.08 305	0.55 526	0.46 523	0.61 520	0.49 331

Wz-Net-TNSev	4.36 512	6.36 554	22.98 555	0.22 314	0.06 228	7.00 515	3.45 521	7.46 527	3.81 496	2.12 396	0.63 289	7.29 515	5.11 513	9.87 528	9.72 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.36 489	0.66 367

zh-sn7	4.41 513	4.45 547	18.43 552	0.15 271	0.01 96	4.00 477	2.16 509	5.26 429	2.74 464	4.24 488	10.00 517	4.09 465	6.64 529	10.84 537	14.33 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.63 362

AnyNet_C32	4.41 513	3.74 542	15.17 548	0.48 397	0.51 425	5.99 511	6.52 552	5.30 433	2.72 463	6.86 515	3.66 466	5.21 496	3.19 488	7.42 494	19.54 554	0.08 497	0.04 282	0.20 518	0.09 387	0.67 525	0.76 395

xyz-stereo	4.49 515	0.31 208	37.34 564	0.02 64	0.01 96	19.38 552	0.01 63	2.42 149	0.53 34	2.00 387	14.43 529	2.64 404	0.14 232	7.36 491	2.92 454	0.00 1	0.01 233	0.23 521	0.00 1	0.05 213	0.09 124

z-mn7	4.53 516	3.38 534	10.95 534	0.14 265	0.03 185	8.41 529	0.48 445	4.63 372	14.42 543	3.68 477	18.00 538	4.72 483	1.20 405	11.78 544	8.25 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.39 309

WZ-Net	4.64 517	2.57 524	25.72 558	0.10 235	0.09 265	3.07 451	2.08 506	6.59 507	5.41 511	6.08 511	4.09 477	7.02 514	6.04 526	11.64 540	11.45 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.61 358

SGM_RVC	4.67 518	0.61 328	2.62 310	1.13 502	0.29 378	7.96 524	2.60 513	7.55 529	4.36 502	12.34 542	9.95 515	15.94 541	8.56 535	10.88 538	6.38 499	0.22 515	0.25 340	0.20 518	0.23 471	0.32 476	0.92 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 519	23.37 571	1.56 105	13.12 562	10.72 562	1.09 124	0.05 273	4.90 400	2.02 408	2.16 399	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 551	2.41 553	0.00 1	0.01 314	20.56 570	3.81 547

MSAF-DinoV2	4.86 520	4.93 549	11.35 536	1.15 504	0.06 228	3.13 454	0.57 457	7.49 528	4.56 505	2.13 398	0.94 336	16.45 542	5.99 525	14.60 552	18.54 552	0.06 489	0.03 275	0.09 505	0.74 540	2.00 536	2.34 535

SANet	5.04 521	1.86 503	7.96 517	0.39 368	0.12 288	7.51 520	3.73 525	7.20 521	16.07 547	7.15 517	13.16 525	12.35 530	8.70 536	8.28 514	5.37 488	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.71 388

WCMA_ROB	5.16 522	1.07 438	4.40 435	0.66 438	0.69 459	6.28 514	3.63 524	5.39 442	4.05 498	14.77 551	19.39 546	15.46 539	10.72 545	7.67 505	6.77 502	0.19 513	0.27 346	0.18 517	0.20 450	0.18 410	1.23 449

RainbowNet	5.23 523	4.09 546	4.92 456	9.61 554	6.18 547	5.26 504	3.48 522	7.68 531	4.58 506	1.94 383	3.02 449	4.67 480	3.42 491	5.90 417	2.01 412	9.59 555	2.19 551	8.45 550	0.20 450	10.52 552	6.82 555

MSMD_ROB	5.26 524	0.52 295	3.22 363	0.15 271	0.01 96	8.63 530	1.06 485	4.76 387	4.16 499	13.72 545	26.77 560	13.87 535	15.95 554	7.89 509	3.94 474	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.34 290

FCDSN-DC	5.38 525	0.65 341	3.19 360	0.24 325	0.46 418	5.71 506	1.61 498	5.83 473	4.51 504	14.74 550	22.03 552	20.43 549	13.01 550	8.48 517	6.00 495	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.52 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 526	3.14 533	10.56 532	0.47 389	0.29 378	24.98 563	8.65 560	6.24 491	9.96 536	4.38 491	8.16 508	8.42 519	2.44 467	9.46 526	6.27 497	1.11 531	1.70 545	0.33 523	0.47 525	1.16 530	1.35 459

ADCS	5.55 527	3.55 536	19.07 553	0.43 377	0.14 298	5.87 510	4.20 531	7.65 530	7.80 531	9.79 534	6.22 497	6.48 509	5.52 521	10.52 534	22.41 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 504	0.97 424

MeshStereo	6.09 528	0.97 412	3.59 392	0.26 337	0.14 298	7.68 522	2.02 504	10.42 541	5.77 515	20.76 561	19.69 548	22.78 553	10.56 543	10.29 531	6.16 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 468	0.41 318
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
ACVNet-4b	6.14 529	2.39 520	6.31 494	9.73 555	7.26 552	8.81 531	1.62 500	7.27 523	6.07 520	0.41 159	6.42 500	11.47 529	2.37 464	9.17 522	2.72 444	9.70 557	2.42 554	10.45 556	0.01 314	11.04 556	7.12 556

SGM+DAISY	6.27 530	3.62 541	9.36 528	2.30 531	2.34 533	9.12 532	6.38 549	6.98 517	6.00 518	14.26 546	15.55 532	14.02 536	9.84 540	9.45 525	8.56 510	1.21 534	1.60 542	0.58 527	0.86 546	0.63 522	2.74 539

FC-DCNN	6.44 531	0.46 266	3.25 371	0.54 406	0.56 431	8.01 525	1.37 493	8.76 536	7.15 526	19.35 558	22.25 554	22.72 552	15.44 553	10.37 532	7.93 507	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.64 366

PVD	6.50 532	1.70 493	6.71 502	1.66 527	1.59 524	7.94 523	0.89 475	11.13 544	24.35 555	12.01 541	19.10 542	8.76 521	9.89 541	9.85 527	11.06 530	0.02 452	1.12 506	0.00 1	0.26 492	0.25 445	1.72 494

MultiAttention	6.52 533	0.19 130	1.72 131	1.21 506	1.55 522	44.52 572	15.97 568	6.84 509	2.09 415	3.23 464	8.12 507	6.32 504	0.38 311	27.80 569	4.55 482	0.13 505	0.01 233	0.66 533	0.79 541	2.04 537	2.21 534

FC-DCNN v2	6.60 534	0.46 266	3.23 365	0.56 410	0.58 437	8.28 527	1.46 495	9.35 539	7.29 527	19.57 559	23.13 555	23.87 556	14.94 552	10.69 535	7.88 506	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.63 362

EDNetEfficient	6.66 535	1.34 468	34.37 562	0.66 438	1.93 530	2.04 404	3.59 523	3.08 197	14.92 544	20.02 560	9.53 514	6.48 509	10.85 546	7.65 501	15.21 544	0.03 466	0.10 315	0.01 462	0.22 465	0.61 520	0.55 345

ACVNet_1	6.79 536	2.72 528	6.97 503	9.78 556	7.38 555	7.67 521	2.29 511	10.50 542	6.93 525	4.51 494	5.39 489	13.21 533	6.34 528	7.02 481	3.31 466	9.70 557	2.48 556	10.85 558	0.11 398	11.41 558	7.23 557

AnyNet_C01	7.15 537	5.48 552	37.47 565	1.08 501	0.59 441	11.50 537	6.49 551	6.93 512	4.31 500	8.06 523	9.11 513	8.72 520	4.06 501	14.50 550	21.97 563	0.11 502	0.08 305	0.24 522	0.09 387	1.11 529	1.07 436

LSM	7.83 538	2.59 525	24.93 557	4.71 544	40.61 574	3.55 470	5.22 540	5.91 476	7.48 528	10.86 536	13.66 527	4.55 475	3.92 500	7.72 506	5.88 493	0.02 452	0.26 343	0.00 1	0.00 1	0.30 470	14.53 571

DispFullNet	8.26 539	24.76 572	14.96 547	14.77 565	7.78 556	5.23 502	0.09 328	5.67 458	3.16 482	9.01 531	4.87 484	6.15 503	10.66 544	10.44 533	4.54 481	2.54 541	0.33 354	15.59 562	4.84 564	13.17 562	6.59 554

ELAS_RVC	8.75 540	1.59 489	6.34 495	1.91 529	1.87 527	11.67 538	12.14 565	10.75 543	16.11 548	22.55 565	21.45 550	18.49 545	18.29 561	14.17 549	12.53 535	0.92 528	1.32 531	0.70 535	0.46 523	0.53 516	1.25 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 541	1.55 486	5.19 470	1.87 528	1.92 529	17.05 547	8.29 558	13.92 548	13.52 541	23.08 566	28.56 565	18.59 546	16.90 557	12.06 546	13.39 539	0.91 527	1.32 531	0.65 532	0.59 534	0.68 526	1.31 457
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 542	2.76 529	8.07 518	8.84 553	6.89 550	14.54 546	4.19 530	14.25 549	23.92 554	7.62 520	19.61 547	20.42 548	5.93 524	8.52 519	3.64 469	9.16 554	1.74 547	7.93 548	0.36 517	10.56 553	7.47 560

WAO-7	9.62 543	2.87 530	5.64 482	0.96 492	0.21 338	20.37 555	5.13 539	23.65 569	26.32 559	13.11 544	27.70 563	22.69 551	14.04 551	14.53 551	13.11 537	0.13 505	0.09 311	0.58 527	0.10 393	0.51 508	0.75 394

PWCK	9.63 544	6.94 558	19.91 554	6.25 546	0.22 339	22.62 558	14.62 567	12.15 545	13.48 540	14.34 547	13.17 526	13.25 534	8.40 534	16.14 553	11.57 533	6.38 547	0.26 343	2.41 545	0.11 398	8.57 545	1.74 497

IMH-64-1	10.12 545	3.75 543	4.24 424	11.47 559	9.26 559	11.93 539	5.30 541	18.72 554	15.74 545	7.16 518	18.55 539	16.83 543	6.83 530	11.66 541	9.62 519	10.09 559	2.54 557	15.69 563	1.72 555	12.82 559	8.45 561

IMH-64	10.12 545	3.75 543	4.24 424	11.47 559	9.26 559	11.93 539	5.30 541	18.72 554	15.74 545	7.16 518	18.55 539	16.83 543	6.83 530	11.66 541	9.62 519	10.09 559	2.54 557	15.69 563	1.72 555	12.82 559	8.45 561

RTS	10.27 547	3.55 536	66.16 572	1.62 524	2.34 533	13.96 543	6.25 547	6.95 514	18.07 550	8.81 528	19.18 543	6.82 512	2.96 480	26.87 566	19.93 556	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 345	0.40 497	0.99 427

RTSA	10.27 547	3.55 536	66.16 572	1.62 524	2.34 533	13.96 543	6.25 547	6.95 514	18.07 550	8.81 528	19.18 543	6.82 512	2.96 480	26.87 566	19.93 556	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 345	0.40 497	0.99 427

EDNetEfficientorigin	10.48 549	2.34 518	98.78 585	0.23 320	0.25 355	3.01 450	0.70 465	4.69 380	17.04 549	19.07 554	15.43 531	12.52 532	11.56 548	9.41 524	12.62 536	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 314	0.25 445	1.76 499

MADNet+	11.36 550	15.59 566	70.62 574	1.36 519	1.52 521	20.21 554	4.98 535	12.73 547	8.13 533	3.88 482	6.42 500	8.89 522	6.29 527	32.76 571	29.90 569	0.25 517	1.05 488	0.01 462	0.22 465	0.60 519	1.76 499

WAO-6	11.65 551	2.71 527	4.73 446	7.69 550	7.28 553	17.41 548	7.45 554	20.43 560	38.14 571	10.13 535	19.37 545	27.36 558	12.38 549	13.35 547	13.26 538	4.38 543	2.43 555	10.51 557	0.03 345	9.00 546	4.96 550

IMH	11.71 552	4.49 548	4.59 442	11.55 561	9.35 561	14.27 545	5.00 537	21.03 563	25.97 558	8.90 530	23.64 558	20.58 550	10.29 542	13.39 548	9.59 518	10.13 562	2.57 559	15.53 561	1.75 557	13.04 561	8.53 563

LVE	11.75 553	3.56 539	5.48 480	10.38 557	8.28 557	22.54 557	7.53 557	17.01 552	32.01 564	9.26 532	23.28 556	23.43 554	9.72 538	11.79 545	7.81 505	10.09 559	2.62 562	11.07 559	0.59 534	11.18 557	7.44 559

Dean	12.08 554	3.10 532	8.10 519	10.98 558	8.34 558	18.85 551	5.53 543	21.57 565	40.96 573	11.81 540	21.91 551	25.74 557	9.74 539	8.20 512	5.76 491	9.65 556	2.35 552	9.94 552	0.65 539	10.97 555	7.40 558

coex-ft	12.25 555	6.22 553	80.44 576	0.15 271	0.15 307	2.43 422	0.98 480	3.07 196	29.54 560	49.22 575	16.44 534	15.69 540	16.17 555	7.44 495	15.30 545	0.05 479	0.07 301	0.01 462	0.05 362	0.35 487	1.15 443

LE_ROB	13.25 556	1.86 503	12.84 540	2.35 532	1.43 517	7.50 519	5.92 544	10.14 540	48.57 576	57.70 576	24.61 559	23.44 555	32.60 570	10.12 529	24.95 568	0.06 489	0.08 305	0.13 515	0.20 450	0.09 288	0.41 318

SGM-ForestM	14.25 557	3.00 531	8.67 526	2.38 533	1.88 528	24.45 562	11.87 563	19.27 556	21.66 552	30.68 568	29.79 567	46.58 572	28.97 567	27.26 568	21.22 561	1.14 533	1.67 544	0.61 531	0.89 548	0.51 508	2.50 538

WAO-8	14.47 558	5.06 550	6.42 497	8.00 551	6.65 548	23.95 560	2.97 515	23.01 566	45.08 574	19.24 556	34.86 570	33.07 562	17.51 558	17.59 556	14.38 541	5.22 545	0.86 437	10.06 553	0.85 544	10.25 550	4.34 548

Venus	14.47 558	5.06 550	6.42 497	8.00 551	6.65 548	23.95 560	2.97 515	23.01 566	45.08 574	19.24 556	34.85 569	33.07 562	17.51 558	17.59 556	14.38 541	5.22 545	0.86 437	10.06 553	0.85 544	10.25 550	4.34 548

JetBlue	14.57 560	6.38 555	35.83 563	0.95 491	7.05 551	51.27 573	22.93 571	16.51 550	9.78 534	11.72 539	17.82 537	27.82 559	17.62 560	33.31 572	20.36 558	0.35 519	0.18 329	0.15 516	0.25 485	5.36 541	5.74 551

KSHMR	14.93 561	8.30 559	8.52 524	15.54 566	13.01 565	17.62 549	10.36 562	19.39 557	30.53 562	19.03 553	22.15 553	28.32 560	9.61 537	16.44 554	10.96 529	10.98 567	3.74 568	21.96 569	4.87 565	16.79 565	10.39 566

MANE	15.61 562	2.70 526	7.19 505	3.43 540	5.19 546	21.44 556	9.54 561	24.27 570	29.58 561	33.72 570	42.10 572	42.08 571	32.55 569	24.60 561	20.72 559	1.46 538	2.17 550	1.34 537	4.60 562	0.49 505	3.04 543

TorneroNet-64	16.11 563	6.82 556	6.11 490	14.13 563	12.13 564	28.42 568	6.47 550	20.35 559	38.01 570	12.80 543	27.88 564	35.94 566	16.83 556	20.38 559	16.77 548	10.33 563	2.60 560	19.45 566	2.86 558	14.63 563	9.33 565

TorneroNet	16.83 564	6.92 557	6.68 501	14.15 564	12.07 563	27.63 567	8.39 559	21.53 564	37.64 569	14.70 549	32.94 568	33.55 564	18.95 563	19.68 558	20.80 560	10.39 564	2.61 561	19.77 567	3.45 559	15.42 564	9.28 564

notaker	18.29 565	22.89 570	10.13 530	18.52 568	14.64 568	17.81 550	7.48 555	20.77 561	24.37 556	21.91 563	27.45 562	39.00 568	20.06 564	20.53 560	21.90 562	12.54 568	2.81 566	25.96 571	6.03 568	19.60 568	11.37 567

BEATNet-Init1	19.30 566	9.61 561	39.48 566	3.09 539	2.67 537	39.40 571	17.68 569	23.58 568	25.88 557	38.63 571	37.63 571	50.99 573	33.56 571	30.54 570	24.44 567	1.09 530	1.51 540	0.60 530	0.88 547	1.81 534	2.89 541

ktn	19.65 567	19.61 567	8.27 522	22.99 572	17.38 570	23.89 559	11.97 564	24.83 571	34.40 568	19.19 555	27.37 561	32.56 561	18.29 561	16.52 555	18.28 551	22.43 571	3.70 567	29.28 573	10.90 570	19.65 569	11.59 568

UNDER WATER	20.50 568	13.77 565	33.30 560	20.84 570	14.55 567	30.38 569	19.68 570	17.23 553	34.25 567	21.44 562	18.98 541	38.38 567	31.61 568	25.31 562	22.42 565	10.71 566	2.76 564	19.90 568	4.92 566	17.87 567	11.76 569

UNDER WATER-64	20.90 569	11.73 564	33.74 561	20.56 569	13.88 566	34.56 570	24.71 572	16.81 551	33.52 566	22.54 564	17.10 535	40.14 570	33.68 572	25.46 563	23.75 566	10.68 565	2.78 565	18.70 565	4.60 562	17.07 566	12.03 570

DLNR_Zeroshot_test	23.30 570	50.27 576	88.62 577	97.23 590	94.59 586	1.20 173	0.00 1	20.92 562	0.64 52	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 344	0.25 142	32.51 575	0.96 471	0.00 1	0.27 496	72.47 582	1.47 466

DPSimNet_ROB	26.59 571	21.34 569	28.49 559	25.34 573	19.24 571	25.03 564	28.61 573	30.13 573	30.91 563	33.36 569	29.60 566	33.91 565	28.18 566	25.99 564	42.58 571	17.84 570	15.40 572	25.41 570	22.86 574	21.10 571	26.45 575

HanzoNet	30.55 572	30.82 573	24.44 556	22.40 571	19.25 572	25.74 565	14.00 566	29.76 572	40.45 572	43.57 573	44.15 573	55.63 575	46.26 574	43.79 574	45.27 572	28.35 574	9.71 571	30.23 574	16.18 572	23.20 572	17.85 572

JetRed	35.17 573	40.12 575	62.92 570	15.92 567	26.66 573	70.02 575	42.94 575	32.33 574	33.48 565	46.29 574	45.31 574	39.98 569	26.04 565	38.73 573	56.93 575	12.90 569	37.58 578	13.38 560	9.53 569	30.41 573	21.91 574

MADNet++	48.24 574	34.06 574	39.67 567	43.36 574	41.25 575	66.15 574	33.15 574	60.90 578	54.14 577	72.30 578	61.91 576	58.11 576	56.05 575	58.09 575	59.59 576	43.04 577	36.86 577	35.73 575	22.37 573	45.96 575	42.06 577

ASD4	55.67 575	67.80 579	50.61 568	44.70 575	58.12 577	92.14 579	98.24 585	55.49 576	86.70 581	58.61 577	65.05 577	51.13 574	64.00 577	59.18 577	67.96 577	26.48 573	30.21 575	26.86 572	29.22 575	43.04 574	37.90 576

TCMNet-wrong-test	56.22 576	78.99 580	72.25 575	90.96 582	89.48 582	78.49 576	72.37 576	39.00 575	14.38 542	41.21 572	51.80 575	58.54 577	34.50 573	64.15 578	52.16 574	38.24 576	6.03 569	46.87 579	41.01 577	83.24 583	70.77 583

LRCNet_RVC	60.82 577	63.91 578	64.33 571	69.26 580	50.13 576	19.76 553	0.07 307	58.24 577	5.77 515	75.95 579	85.64 578	74.51 578	62.84 576	58.99 576	50.33 573	93.38 586	56.04 582	93.60 584	93.06 584	68.67 581	71.95 584

tt	68.57 578	0.18 101	99.50 586	50.44 576	14.99 569	100.00 588	100.00 588	100.00 591	99.70 586	28.28 567	12.01 524	99.97 591	98.67 585	99.55 586	99.99 589	89.99 583	98.19 584	46.13 578	51.48 579	60.62 577	21.71 573

USTest	75.14 579	57.36 577	55.45 569	73.00 581	70.00 581	99.79 587	99.94 586	98.40 586	99.13 585	94.09 583	97.89 585	78.40 579	95.15 583	75.23 579	76.52 578	48.90 578	79.65 583	38.93 577	52.82 580	56.53 576	55.56 578

xxxxx1	76.86 580	82.53 581	93.06 580	61.86 577	67.25 578	95.91 581	95.20 580	75.90 579	81.13 578	82.69 580	86.70 579	89.27 580	87.62 578	85.18 580	86.89 579	55.21 579	54.91 579	60.27 580	72.48 581	60.77 578	62.32 579

tt_ll	76.86 580	82.53 581	93.06 580	61.86 577	67.25 578	95.91 581	95.20 580	75.90 579	81.13 578	82.69 580	86.70 579	89.27 580	87.62 578	85.18 580	86.89 579	55.21 579	54.91 579	60.27 580	72.48 581	60.77 578	62.32 579

ff	76.86 580	82.53 581	93.06 580	61.86 577	67.25 578	95.91 581	95.20 580	75.90 579	81.13 578	82.69 580	86.70 579	89.27 580	87.62 578	85.18 580	86.89 579	55.21 579	54.91 579	60.27 580	72.48 581	60.77 578	62.32 579

PML	88.69 583	99.49 586	92.95 579	94.34 584	94.09 584	98.57 585	96.73 583	93.58 582	94.50 582	99.57 589	91.07 582	95.40 584	91.48 581	99.96 591	90.33 582	99.98 594	31.85 576	100.00 591	46.15 578	93.62 585	70.14 582

MEDIAN_ROB	96.88 584	99.41 585	98.74 584	94.82 585	94.30 585	93.21 580	90.85 578	95.70 584	94.83 583	97.65 586	97.67 584	98.31 585	96.57 584	94.60 583	93.95 584	99.78 592	98.28 585	99.99 589	99.90 588	99.50 590	99.57 588

Anonymous_1	96.94 585	99.72 588	99.64 587	92.03 583	93.81 583	100.00 588	100.00 588	99.18 588	99.90 588	98.59 587	99.75 586	99.15 587	99.95 588	98.52 585	99.54 585	87.31 582	98.83 586	90.77 583	96.89 585	91.07 584	94.14 585

HaxPig	97.67 586	99.63 587	91.79 578	99.82 593	99.96 589	88.42 577	87.25 577	98.22 585	99.89 587	99.93 590	99.96 587	99.95 590	99.86 587	96.37 584	92.57 583	99.96 593	99.98 588	99.99 589	99.99 589	99.99 595	99.91 590

ccccc	98.47 587	94.50 584	100.00 591	100.00 596	100.00 591	92.07 578	97.17 584	98.68 587	95.81 584	98.61 588	95.26 583	98.54 586	99.68 586	99.86 589	99.85 586	100.00 595	100.00 589	99.91 588	99.55 587	100.00 596	100.00 596

test_example2	98.82 588	99.97 592	99.97 588	99.95 595	99.97 590	99.48 586	99.97 587	94.95 583	100.00 589	100.00 591	100.00 588	93.49 583	93.63 582	99.93 590	99.91 587	100.00 595	99.77 587	96.68 585	98.65 586	100.00 596	100.00 596

DPSM_ROB	99.05 589	100.00 593	100.00 591	95.92 586	98.77 587	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	93.10 584	100.00 589	100.00 591	100.00 590	95.46 586	97.74 586

DPSM	99.05 589	100.00 593	100.00 591	95.92 586	98.77 587	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	93.10 584	100.00 589	100.00 591	100.00 590	95.46 586	97.74 586

AVERAGE_ROB	99.26 591	99.81 589	97.70 583	100.00 596	100.00 591	96.38 584	91.35 579	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	99.98 592	99.97 588	100.00 595	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 596	100.00 596

DGTPSM_ROB	99.42 592	99.92 590	99.98 589	96.43 588	100.00 591	100.00 588	100.00 588	99.81 589	100.00 589	95.92 584	100.00 588	99.26 588	100.00 589	99.77 587	99.99 589	98.23 587	100.00 589	99.86 586	100.00 590	99.38 588	99.97 594

DPSMNet_ROB	99.43 593	99.92 590	99.98 589	96.44 589	100.00 591	100.00 588	100.00 588	99.82 590	100.00 589	95.92 584	100.00 588	99.26 588	100.00 589	99.77 587	99.99 589	98.36 588	100.00 589	99.86 586	100.00 590	99.38 588	99.98 595

CasAABBNet	99.93 594	100.00 593	100.00 591	99.70 591	100.00 591	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	99.08 589	100.00 589	100.00 591	100.00 590	99.96 591	99.94 591

LSM0	99.93 594	100.00 593	100.00 591	99.82 593	100.00 591	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	99.09 590	100.00 589	100.00 591	100.00 590	99.98 593	99.79 589

FlowAnything	99.96 596	100.00 593	100.00 591	99.71 592	100.00 591	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	99.65 591	100.00 589	100.00 591	100.00 590	99.97 592	99.94 591

Selective-RAFT-Error	100.00 597	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 588	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 592	100.00 595	100.00 589	100.00 591	100.00 590	99.98 593	99.94 591

FADE		11.70 563		4.77 545	4.88 545			19.70 558	23.34 553	8.37 525		14.69 538		26.42 565		25.10 572	8.60 570	35.80 576	36.52 576	3.69 539	2.77 540

Low-res two-view benchmark