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	0.29 220	0.54 11	0.07 203	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 9	0.09 1	0.01 5	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
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FlowAnything_test	0.14 2	0.15 78	0.40 2	0.01 13	0.01 100	1.12 153	0.00 1	0.63 40	0.21 4	0.09 52	0.03 79	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.04 55

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 59	0.31 1	0.06 186	0.00 1	1.03 91	0.00 1	0.29 6	0.78 84	0.01 5	0.02 2	0.04 63	0.01 18	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33

OmniDepth	0.16 4	0.22 174	0.52 10	0.02 69	0.01 100	0.80 53	0.00 1	0.20 1	0.81 105	0.08 48	0.02 2	0.09 144	0.04 119	0.23 23	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.17 5	0.18 118	0.83 27	0.02 69	0.01 100	0.32 9	0.01 79	0.52 27	0.78 84	0.00 1	0.14 178	0.03 42	0.01 18	0.37 66	0.16 82	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 6	0.18 118	0.41 3	0.01 13	0.10 286	0.40 28	0.00 1	0.56 33	0.93 149	0.32 153	0.06 133	0.03 42	0.00 1	0.14 8	0.27 158	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.16 189

DEFOM-Stereo	0.19 6	0.24 184	0.63 15	0.08 215	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.36 13	0.82 112	0.00 1	0.02 2	0.05 86	0.03 91	0.28 35	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.10 137

rvit_stereo_0083	0.19 6	0.16 96	0.60 13	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 178	0.72 50	1.53 352	0.09 52	0.02 2	0.05 86	0.02 54	0.31 52	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 71

GLC_STEREO	0.19 6	0.13 66	0.94 53	0.03 111	0.00 1	0.95 79	0.03 236	0.33 9	0.44 29	0.10 55	0.04 104	0.06 109	0.04 119	0.44 89	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 71

CASnet	0.21 10	0.22 174	0.95 54	0.01 13	0.00 1	0.87 63	0.01 79	0.55 32	0.88 129	0.16 82	0.03 79	0.04 63	0.02 54	0.39 73	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MS-F	0.23 11	0.06 1	0.46 5	0.01 13	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.24 3	0.79 88	0.00 1	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.29 165	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.23 488	0.00 1	1.04 445

IGEV	0.23 11	0.07 6	0.46 5	0.01 13	0.00 1	1.10 143	0.01 79	0.37 14	0.87 123	0.22 119	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.18 13	0.31 175	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.19 460	0.00 1	0.19 210

UniTT-Stereo	0.23 11	0.28 209	1.91 211	0.05 164	0.16 325	0.34 11	0.02 178	0.46 22	0.42 27	0.06 37	0.18 189	0.05 86	0.07 187	0.22 20	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.01 15

LG-Stereo_L1	0.24 14	0.20 159	0.85 30	0.20 317	0.15 321	0.34 11	0.13 373	0.86 62	0.80 97	0.08 48	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.22 20	0.23 131	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.19 210

RAStereo	0.24 14	0.44 280	1.96 218	0.06 186	0.01 100	0.18 5	0.01 79	0.95 67	0.49 35	0.14 73	0.06 133	0.05 86	0.05 144	0.26 31	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 16	0.20 159	0.81 25	0.20 317	0.15 321	1.04 98	0.15 382	0.62 38	0.53 38	0.09 52	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.23 23	0.23 131	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.20 230

MLG-Stereo_test3	0.25 16	0.15 78	0.85 30	0.28 362	0.17 329	1.08 128	0.00 1	0.51 26	0.87 123	0.23 123	0.06 133	0.02 10	0.01 18	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.16 189

LoS_RVC	0.25 16	0.60 344	1.21 88	0.16 292	0.13 304	0.98 82	0.01 79	0.85 60	0.25 7	0.08 48	0.02 2	0.07 128	0.04 119	0.49 105	0.05 7	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.07 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 19	0.10 35	0.68 16	0.06 186	0.03 193	0.36 22	0.02 178	1.78 122	1.26 261	0.01 5	0.02 2	0.05 86	0.00 1	0.27 32	0.31 175	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.15 426	0.03 180	0.15 178

FoundationStereo	0.26 19	0.15 78	0.50 8	0.50 418	0.90 501	0.11 2	0.04 272	0.26 5	1.18 213	0.00 1	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.49 105	0.19 104	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 71

SMoEStereo_RVC	0.26 19	0.48 297	0.92 47	0.03 111	0.00 1	1.05 108	0.05 293	0.52 27	0.83 116	0.08 48	0.03 79	0.04 63	0.02 54	0.41 78	0.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.43 327

rvit_stereo_0081	0.26 19	0.24 184	0.80 22	0.00 1	0.00 1	0.73 48	0.01 79	1.39 85	1.43 329	0.11 60	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 35	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

rvit_stereo_0082	0.26 19	0.24 184	0.80 22	0.00 1	0.00 1	0.73 48	0.01 79	1.39 85	1.43 329	0.11 60	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 35	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

PMTNet	0.26 19	0.21 166	1.40 102	0.02 69	0.02 169	1.16 180	0.29 439	1.00 71	0.18 2	0.04 27	0.03 79	0.07 128	0.02 54	0.47 97	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.02 33

Monster-pub-mixall	0.27 25	0.17 108	0.74 19	0.01 13	0.01 100	0.35 19	0.01 79	0.42 18	0.31 17	0.17 87	0.02 2	0.04 63	0.00 1	1.16 230	0.44 240	0.00 1	1.01 506	0.00 1	0.15 426	0.01 44	0.44 328

DilatedVolume-Stereo	0.27 25	0.13 66	1.24 92	0.02 69	0.08 264	0.87 63	0.05 293	0.54 30	0.35 22	0.10 55	0.25 217	0.16 180	0.15 258	0.33 60	0.60 297	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.03 354	0.03 180	0.33 288

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.11 49	1.02 65	0.05 164	0.18 333	1.04 98	0.00 1	0.23 2	1.57 359	0.12 68	0.05 123	0.05 86	0.01 18	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 407	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.15 178

sCroCo_RVC	0.27 25	0.19 149	2.20 266	0.02 69	0.00 1	0.13 3	0.04 272	1.15 79	0.89 134	0.15 76	0.07 145	0.03 42	0.04 119	0.39 73	0.05 7	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

CSFM-Stereo	0.28 29	0.07 6	0.41 3	0.02 69	0.00 1	1.12 153	0.00 1	0.38 15	0.80 97	0.01 5	0.02 2	0.02 10	0.04 119	0.37 66	0.46 254	0.00 1	0.56 393	0.00 1	0.19 460	0.00 1	1.12 455

asd	0.29 30	0.09 22	1.00 63	0.02 69	0.07 251	1.04 98	0.00 1	0.30 7	0.92 144	0.22 119	0.13 176	0.04 63	0.05 144	0.46 93	0.13 56	0.00 1	0.78 432	0.00 1	0.01 323	0.00 1	0.62 367

MLG-Stereo	0.29 30	0.10 35	0.98 61	0.06 186	0.20 344	1.04 98	0.00 1	0.58 36	1.61 367	0.13 72	0.06 133	0.04 63	0.01 18	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.14 168

rvit_stereo_0081_aga	0.29 30	0.49 299	1.78 169	0.00 1	0.00 1	0.78 51	0.02 178	0.99 70	1.10 196	0.05 33	0.02 2	0.05 86	0.03 91	0.29 41	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 71

trnet	0.29 30	0.17 108	0.95 54	0.00 1	0.00 1	1.26 233	0.01 79	1.32 82	0.97 171	0.16 82	0.18 189	0.05 86	0.00 1	0.53 123	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 30	0.32 238	0.88 33	0.02 69	0.00 1	1.05 108	0.01 79	0.80 58	1.00 183	0.76 242	0.34 245	0.10 154	0.06 168	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.09 125

CREStereo	0.29 30	0.19 149	0.91 42	0.00 1	0.01 100	1.24 216	0.01 79	1.31 81	0.99 180	0.17 87	0.17 184	0.04 63	0.00 1	0.56 131	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33
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
HiDET	0.30 36	0.06 1	0.54 11	0.02 69	0.00 1	1.13 160	0.00 1	0.62 38	0.80 97	0.01 5	0.02 2	0.03 42	0.04 119	0.58 139	0.51 277	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.19 460	0.00 1	0.98 438

3.5w_stereo	0.30 36	0.09 22	0.83 27	0.02 69	0.01 100	1.03 91	0.00 1	1.77 120	0.99 180	0.01 5	0.08 152	0.02 10	0.03 91	0.30 46	0.11 37	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 210

MaDis-Stereo	0.30 36	0.62 352	1.63 135	0.07 203	0.19 339	0.40 28	0.02 178	1.36 83	0.76 82	0.04 27	0.05 123	0.13 171	0.05 144	0.38 70	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

LCMNet	0.31 39	0.06 1	0.51 9	0.03 111	0.00 1	1.14 170	0.00 1	0.50 25	0.80 97	0.14 73	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.58 139	0.55 288	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.20 466	0.00 1	1.08 452

water-stereo	0.31 39	0.26 196	2.15 260	0.06 186	0.02 169	1.03 91	0.00 1	0.46 22	0.39 23	0.20 109	0.08 152	0.06 109	0.06 168	0.34 62	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.02 107	0.68 385

IGEV-RUCA	0.31 39	0.10 35	0.83 27	0.12 270	0.11 291	1.25 224	0.31 448	0.85 60	0.27 14	0.11 60	0.14 178	0.16 180	0.24 296	0.35 64	0.25 146	0.05 500	0.19 338	0.20 545	0.23 488	0.19 437	0.32 282

fffft	0.31 39	0.31 230	0.88 33	0.02 69	0.00 1	0.92 71	0.01 79	1.72 112	0.80 97	0.02 11	0.03 79	0.04 63	0.01 18	0.41 78	0.34 196	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.19 437	0.39 311
1: 1. 1
mms	0.32 43	0.28 209	0.78 20	0.12 270	0.37 415	0.34 11	0.01 79	0.45 21	0.64 56	0.12 68	0.03 79	0.06 109	0.05 144	0.56 131	0.06 11	0.00 1	0.24 342	0.00 1	0.00 1	0.13 369	2.13 558

ours_stereo	0.32 43	0.30 222	1.12 78	0.08 215	0.30 405	0.80 53	0.04 272	0.54 30	0.70 68	0.06 37	0.03 79	0.06 109	0.03 91	0.50 112	0.06 11	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.14 383	1.62 508

LoS	0.32 43	0.19 149	1.27 95	0.11 263	0.01 100	1.32 264	0.07 330	1.44 91	0.79 88	0.06 37	0.04 104	0.27 204	0.11 234	0.60 154	0.13 56	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Wavelet-MonSter	0.33 46	0.08 14	1.15 82	0.03 111	0.02 169	0.92 71	0.00 1	0.24 3	0.71 69	0.26 134	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.56 131	0.54 285	0.00 1	0.94 484	0.00 1	0.25 504	0.00 1	0.81 411

fffy	0.33 46	0.35 249	1.42 104	0.21 323	0.46 435	0.34 11	0.01 79	0.94 66	0.20 3	0.04 27	0.03 79	0.06 109	0.01 18	0.22 20	0.17 89	0.00 1	0.56 393	0.00 1	0.00 1	0.13 369	1.39 479

MLG-Stereo_test2	0.34 48	0.17 108	0.97 59	0.32 370	0.33 411	1.13 160	0.00 1	0.31 8	1.53 352	0.28 140	0.05 123	0.10 154	0.00 1	0.30 46	0.20 110	0.19 539	0.55 389	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 299

GMStereo	0.34 48	1.03 455	2.11 252	0.01 13	0.00 1	0.47 38	0.01 79	0.77 54	1.38 322	0.24 128	0.04 104	0.07 128	0.08 201	0.43 86	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	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
252Zero-FE	0.35 50	0.11 49	0.89 36	0.02 69	0.12 299	0.35 19	0.00 1	0.39 16	1.27 267	1.18 311	0.04 104	0.03 42	0.00 1	0.35 64	0.46 254	0.00 1	1.00 504	0.00 1	0.30 528	0.01 44	0.50 336

AdaDepth	0.35 50	0.14 74	1.78 169	0.05 164	0.03 193	1.30 250	0.01 79	0.39 16	0.80 97	0.11 60	0.03 79	0.02 10	0.08 201	0.68 175	0.13 56	0.00 1	0.75 428	0.00 1	0.18 453	0.01 44	0.56 355

3.75w	0.35 50	0.07 6	0.90 40	0.01 13	0.01 100	1.15 174	0.00 1	1.93 138	0.94 155	0.21 115	0.03 79	0.02 10	0.02 54	0.37 66	0.15 72	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.01 323	0.00 1	0.19 210

RSM++	0.35 50	0.18 118	0.88 33	0.63 454	0.47 437	0.44 34	0.00 1	1.41 87	1.20 222	0.05 33	0.02 2	0.01 1	0.07 187	0.33 60	0.18 94	0.01 443	0.02 266	0.00 1	0.17 446	0.14 383	0.73 398

CAS++	0.35 50	0.27 206	1.08 74	0.04 147	0.00 1	0.34 11	0.01 79	4.25 357	0.54 43	0.02 11	0.02 2	0.06 109	0.00 1	0.24 25	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.03 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 50	0.20 159	1.15 82	0.04 147	0.00 1	0.52 44	0.01 79	0.52 27	0.80 97	0.03 18	2.86 472	0.04 63	0.03 91	0.28 35	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 526	0.00 1

WCG-NET	0.36 56	0.45 281	0.92 47	0.02 69	0.00 1	0.91 70	0.05 293	0.77 54	1.28 274	0.30 147	0.43 276	0.03 42	0.13 252	0.48 100	0.20 110	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.16 189

RSM	0.36 56	0.16 96	0.82 26	0.59 439	0.49 440	0.42 30	0.00 1	1.56 95	1.20 222	0.19 101	0.02 2	0.03 42	0.06 168	0.34 62	0.19 104	0.01 443	0.10 318	0.00 1	0.15 426	0.10 324	0.68 385

XX-TBD	0.36 56	0.59 340	1.75 157	0.07 203	0.00 1	1.11 150	0.00 1	0.73 52	0.63 55	0.44 184	1.24 389	0.06 109	0.06 168	0.39 73	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 48

4.5_new	0.37 59	0.08 14	0.91 42	0.03 111	0.01 100	0.94 77	0.00 1	1.73 114	0.98 176	0.28 140	0.17 184	0.03 42	0.01 18	0.54 126	0.10 30	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.13 417	0.00 1	0.51 338

4.5w-stereo	0.37 59	0.08 14	0.91 42	0.03 111	0.01 100	0.94 77	0.00 1	1.73 114	0.98 176	0.28 140	0.17 184	0.03 42	0.01 18	0.54 126	0.10 30	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.13 417	0.00 1	0.51 338

3.25w_new	0.37 59	0.10 35	0.92 47	0.02 69	0.09 275	1.02 87	0.00 1	1.86 129	0.96 167	0.15 76	0.06 133	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.20 466	0.00 1	0.67 378

3.25w	0.37 59	0.10 35	0.92 47	0.02 69	0.09 275	1.02 87	0.00 1	1.86 129	0.96 167	0.15 76	0.06 133	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.20 466	0.00 1	0.67 378

111111	0.37 59	0.08 14	0.72 18	0.15 284	0.26 379	1.10 143	0.02 178	1.58 96	0.88 129	0.19 101	0.04 104	0.01 1	0.06 168	0.32 55	0.15 72	0.00 1	0.74 425	0.00 1	0.00 1	0.09 309	1.06 450

MIF-Stereo (partial)	0.37 59	0.39 263	1.98 223	0.02 69	0.00 1	0.43 32	0.02 178	2.35 161	0.61 53	0.18 93	0.10 160	0.07 128	0.07 187	0.61 158	0.40 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.02 33

CREStereo++_RVC	0.37 59	0.24 184	1.62 129	0.06 186	0.00 1	1.21 203	0.01 79	0.77 54	1.12 200	0.26 134	1.45 404	0.06 109	0.06 168	0.42 82	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 83
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 59	0.50 302	1.62 129	0.03 111	0.01 100	1.16 180	0.00 1	0.56 33	0.53 38	1.05 289	1.38 398	0.06 109	0.05 144	0.45 91	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 33

2w_stereo	0.38 67	0.09 22	0.97 59	0.01 13	0.00 1	0.99 84	0.00 1	2.70 179	0.90 140	0.22 119	0.04 104	0.03 42	0.08 201	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.67 411	0.00 1	0.14 421	0.00 1	0.24 248

FSD	0.39 68	0.08 14	0.69 17	0.53 425	0.85 492	0.30 8	0.05 293	0.33 9	1.07 189	0.04 27	0.04 104	0.13 171	0.02 54	0.52 118	0.33 185	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 44	1.75 518

asda	0.39 68	0.11 49	0.90 40	0.02 69	0.01 100	1.13 160	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.23 123	0.07 145	0.04 63	0.08 201	0.52 118	0.12 45	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.22 482	0.00 1	0.67 378

qwe	0.39 68	0.10 35	1.00 63	0.01 13	0.08 264	1.03 91	0.00 1	1.89 132	0.94 155	0.23 123	0.19 201	0.02 10	0.01 18	0.43 86	0.10 30	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.52 341

4.25_new	0.39 68	0.10 35	0.89 36	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.55 350

4.5w_new	0.39 68	0.10 35	0.89 36	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.55 350

4.25w-stereo	0.39 68	0.10 35	0.89 36	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.55 350

LG-G_1	0.39 68	0.16 96	0.91 42	0.26 352	0.18 333	1.30 250	0.00 1	2.08 148	0.92 144	0.38 164	0.06 133	0.05 86	0.01 18	0.21 18	0.15 72	0.00 1	0.49 377	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.69 392

LG-G	0.39 68	0.16 96	0.91 42	0.26 352	0.18 333	1.30 250	0.00 1	2.08 148	0.92 144	0.38 164	0.06 133	0.05 86	0.01 18	0.21 18	0.15 72	0.00 1	0.49 377	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.69 392

castereo++	0.39 68	0.45 281	1.26 94	0.15 284	0.00 1	1.10 143	0.03 236	1.67 108	1.28 274	0.04 27	0.02 2	0.58 243	0.00 1	0.15 11	0.19 104	0.00 1	0.30 354	0.00 1	0.27 516	0.04 214	0.21 238

Zero-FE251	0.40 77	0.14 74	1.87 202	0.23 333	0.14 310	1.03 91	0.03 236	0.57 35	0.26 12	1.33 334	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.38 70	0.34 196	0.00 1	0.59 404	0.00 1	0.00 1	0.01 44	1.09 454

4w-stereo	0.40 77	0.07 6	1.09 76	0.01 13	0.13 304	0.80 53	0.00 1	1.75 119	0.96 167	0.21 115	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.52 118	0.31 175	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.28 524	0.00 1	0.74 401

2.25w	0.41 79	0.10 35	1.07 71	0.02 69	0.00 1	1.04 98	0.00 1	2.10 151	0.93 149	0.20 109	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.53 123	0.33 185	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.27 516	0.00 1	0.67 378

3w_stereo	0.41 79	0.09 22	1.15 82	0.03 111	0.09 275	0.79 52	0.00 1	2.32 158	0.94 155	0.16 82	0.02 2	0.03 42	0.03 91	0.48 100	0.29 165	0.00 1	0.98 503	0.00 1	0.21 477	0.00 1	0.58 361

1w_stereo	0.41 79	0.07 6	0.46 5	0.02 69	0.00 1	1.04 98	0.00 1	3.62 254	0.89 134	0.31 150	0.02 2	0.03 42	0.28 309	0.29 41	0.23 131	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 277

knoymous	0.41 79	0.09 22	1.34 98	0.05 164	0.01 100	1.15 174	0.01 79	2.36 162	0.23 6	0.51 211	0.02 2	1.64 360	0.00 1	0.49 105	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 55

VIP-Stereo	0.42 83	0.71 373	2.12 255	0.10 246	0.20 344	1.11 150	0.02 178	0.72 50	1.28 274	0.07 46	0.07 145	0.07 128	0.01 18	0.31 52	0.38 221	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.39 311

MonStereo	0.42 83	0.09 22	0.95 54	0.01 13	0.07 251	0.51 40	0.00 1	2.61 175	0.82 112	0.10 55	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.58 139	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 539	0.00 1	0.88 423

Monster-pub-eth3d	0.42 83	0.09 22	0.95 54	0.01 13	0.06 236	0.51 40	0.00 1	2.62 177	0.82 112	0.11 60	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.59 150	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 539	0.00 1	0.88 423

monsters	0.42 83	0.14 74	0.92 47	0.01 13	0.12 299	1.06 114	0.00 1	2.03 145	0.91 142	0.31 150	0.02 2	0.03 42	0.03 91	0.66 171	0.40 232	0.00 1	0.94 484	0.00 1	0.30 528	0.00 1	0.51 338

castereo	0.42 83	0.31 230	0.60 13	0.01 13	0.05 230	0.81 56	0.04 272	3.96 307	0.81 105	0.15 76	0.02 2	0.08 135	0.14 254	0.25 26	0.48 267	0.00 1	0.19 338	0.00 1	0.22 482	0.02 107	0.19 210

MonSter	0.42 83	0.09 22	0.95 54	0.01 13	0.06 236	0.51 40	0.00 1	2.61 175	0.82 112	0.11 60	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.58 139	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 539	0.00 1	0.88 423

IGEV-Stereo++	0.42 83	0.07 6	0.79 21	0.17 293	0.28 391	1.13 160	0.00 1	1.98 140	0.41 25	0.31 150	0.04 104	0.02 10	0.03 91	0.56 131	0.30 173	0.00 1	0.73 423	0.00 1	0.00 1	0.04 214	1.55 495

CroCo-Stereo Lap2	0.42 83	0.75 384	1.76 163	0.03 111	0.00 1	0.33 10	0.01 79	3.75 266	0.81 105	0.02 11	0.03 79	0.04 63	0.07 187	0.52 118	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.03 48

depthmonostereo	0.43 91	0.34 246	2.49 320	0.10 246	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.69 43	0.29 15	0.06 37	0.03 79	0.55 239	0.28 309	2.10 286	0.27 158	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.29 271

2.5w	0.43 91	0.11 49	1.06 70	0.01 13	0.00 1	1.05 108	0.00 1	2.59 173	0.98 176	0.20 109	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.41 78	0.14 65	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.27 516	0.00 1	0.76 404

rvit_stereo_0080	0.44 93	0.64 360	2.07 240	0.01 13	0.00 1	0.90 67	0.01 79	3.40 235	1.16 204	0.03 18	0.04 104	0.06 109	0.01 18	0.19 14	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.11 145

whm_eth	0.44 93	0.64 360	2.07 240	0.01 13	0.00 1	0.90 67	0.01 79	3.40 235	1.16 204	0.03 18	0.04 104	0.06 109	0.01 18	0.19 14	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.11 145

UDGNet	0.44 93	0.91 414	1.89 208	0.04 147	0.00 1	1.15 174	0.02 178	0.75 53	1.77 407	0.45 189	0.07 145	0.06 109	0.02 54	1.62 265	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

2.75w_new	0.45 96	0.11 49	1.02 65	0.02 69	0.08 264	1.03 91	0.00 1	2.60 174	0.93 149	0.22 119	0.04 104	0.02 10	0.03 91	0.66 171	0.32 182	0.00 1	0.95 486	0.00 1	0.24 501	0.00 1	0.63 369

rvit_stereo_0075_2	0.45 96	0.19 149	3.21 383	0.02 69	0.00 1	1.10 143	0.02 178	1.92 137	1.22 235	0.18 93	0.09 156	0.02 10	0.05 144	0.59 150	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.27 266

WCG-NET（raft）	0.45 96	0.62 352	0.93 52	0.02 69	0.06 236	0.90 67	0.05 293	0.70 44	1.32 297	0.33 154	0.14 178	1.51 346	0.14 254	0.41 78	0.22 123	0.00 1	1.29 557	0.00 1	0.01 323	0.16 408	0.25 257

dd	0.45 96	1.20 476	2.52 324	0.06 186	0.01 100	1.23 211	0.03 236	0.88 64	1.48 345	0.26 134	0.06 133	0.12 161	0.05 144	0.42 82	0.44 240	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.06 83

rvit_0105_6	0.46 100	0.36 252	1.89 208	0.01 13	0.00 1	0.83 57	0.01 79	3.37 234	1.92 424	0.06 37	0.05 123	0.09 144	0.02 54	0.27 32	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.15 178

Pointernet	0.47 101	0.13 66	1.57 124	0.05 164	0.44 428	1.19 192	0.05 293	3.69 259	0.81 105	0.03 18	0.02 2	0.19 185	0.05 144	0.47 97	0.13 56	0.00 1	0.26 346	0.00 1	0.14 421	0.01 44	0.24 248

rvit_stereo_ft	0.47 101	0.79 394	2.69 336	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 79	3.45 239	1.45 335	0.03 18	0.05 123	0.08 135	0.02 54	0.28 35	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.17 197

ProNet	0.47 101	0.35 249	1.75 157	0.19 302	0.54 444	1.09 137	0.01 79	0.97 68	1.25 254	0.02 11	0.02 2	0.06 109	0.03 91	0.58 139	0.09 21	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.14 383	1.65 509

LG-Stereo	0.48 104	0.24 184	1.82 185	0.10 246	0.20 344	1.05 108	0.00 1	3.59 250	0.87 123	0.26 134	0.10 160	0.37 211	0.08 201	0.14 8	0.19 104	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.09 309	0.28 270

AnonymousM	0.48 104	0.11 49	1.03 69	0.06 186	0.01 100	1.10 143	0.03 236	1.91 135	1.37 317	0.25 130	0.04 104	0.02 10	0.24 296	0.56 131	0.33 185	0.00 1	0.43 366	1.91 570	0.00 1	0.01 44	0.22 240

DDF-Stereo	0.49 106	0.13 66	1.51 113	0.23 333	0.45 431	0.89 65	0.06 321	1.74 116	0.45 30	0.10 55	0.02 2	0.18 184	0.19 281	1.65 266	0.56 289	0.12 528	0.73 423	0.00 1	0.14 421	0.01 44	0.57 360

monsterstereo	0.49 106	0.15 78	1.07 71	0.06 186	0.00 1	1.07 120	0.00 1	3.55 244	0.86 120	0.39 168	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.45 91	0.42 237	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.33 536	0.00 1	0.33 288

CRE-IMP	0.49 106	0.14 74	1.75 157	0.08 215	0.05 230	1.48 331	0.45 465	1.64 107	1.22 235	0.92 265	0.29 229	0.87 291	0.01 18	0.39 73	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.17 197

tg	0.50 109	0.58 336	1.09 76	0.02 69	0.00 1	1.28 245	0.01 79	2.04 147	1.24 243	0.11 60	0.41 271	0.73 270	0.11 234	0.48 100	0.12 45	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.00 1	0.34 508	1.00 443

CroCo-Stereo	0.50 109	0.63 355	2.38 296	0.14 278	0.00 1	0.19 6	0.02 178	4.28 362	0.96 167	0.14 73	0.03 79	0.46 224	0.08 201	0.32 55	0.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15
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	0.50 109	0.60 344	4.41 459	0.01 13	0.00 1	0.34 11	0.08 339	2.33 159	1.09 193	0.03 18	0.06 133	0.04 63	0.10 225	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.35 294

CroCo_RVC	0.50 109	0.60 344	4.41 459	0.01 13	0.00 1	0.34 11	0.08 339	2.33 159	1.09 193	0.03 18	0.06 133	0.04 63	0.10 225	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.35 294

MM-Stereo_test2	0.51 113	0.19 149	1.86 196	0.74 484	0.08 264	1.16 180	0.01 79	0.78 57	0.71 69	0.48 203	0.03 79	0.05 86	0.07 187	0.47 97	0.40 232	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.05 371	0.28 488	1.94 546

AIO-Stereo	0.51 113	0.22 174	0.87 32	0.56 431	0.70 481	0.45 35	0.01 79	1.89 132	1.27 267	0.21 115	0.02 2	0.02 10	0.06 168	0.44 89	0.45 245	0.03 485	0.78 432	0.00 1	0.63 565	0.08 287	1.50 487

ff7	0.51 113	0.26 196	1.81 180	0.19 302	0.25 370	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 426	0.10 324	1.76 520

ffff	0.51 113	0.26 196	1.81 180	0.19 302	0.25 370	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 426	0.10 324	1.76 520

11t	0.51 113	0.26 196	1.81 180	0.19 302	0.25 370	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 426	0.10 324	1.76 520

CES	0.51 113	0.16 96	1.23 90	0.09 234	1.58 548	1.18 190	0.05 293	1.07 76	0.79 88	0.03 18	0.03 79	0.14 174	0.10 225	0.55 128	0.12 45	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.98 569

Selective-IGEV	0.51 113	0.13 66	1.41 103	0.72 477	0.62 470	0.38 25	0.04 272	2.58 172	1.21 231	0.19 101	0.02 2	0.02 10	0.06 168	0.48 100	0.46 254	0.01 443	0.80 436	0.00 1	0.09 396	0.07 275	0.91 430

ccc-4	0.51 113	0.26 196	1.81 180	0.19 302	0.25 370	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 426	0.10 324	1.76 520

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 121	0.15 78	1.72 148	0.22 327	0.14 310	1.47 323	0.04 272	2.21 155	0.99 180	0.39 168	0.11 165	0.70 265	0.03 91	0.65 167	0.58 294	0.02 471	0.46 368	0.00 1	0.23 488	0.01 44	0.36 296

rvit_0105_4	0.52 121	0.47 294	2.33 290	0.01 13	0.00 1	0.83 57	0.01 79	3.89 298	1.78 409	0.12 68	0.10 160	0.12 161	0.03 91	0.39 73	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.13 162

ROB_FTStereo_v2	0.52 121	0.18 118	1.71 147	0.08 215	0.09 275	1.59 366	0.32 451	1.61 102	1.25 254	0.99 276	0.19 201	0.76 280	0.02 54	1.36 252	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

Gwc-CoAtRS	0.52 121	0.16 96	1.68 143	0.05 164	0.13 304	1.06 114	0.03 236	2.88 191	0.54 43	0.40 173	0.02 2	2.22 405	0.03 91	0.49 105	0.26 155	0.00 1	0.09 314	0.00 1	0.22 482	0.01 44	0.11 145

MyStereo07	0.53 125	0.51 308	1.58 125	0.03 111	0.34 413	1.66 394	0.02 178	1.68 109	1.34 303	0.53 215	0.02 2	0.04 63	0.11 234	0.74 189	0.26 155	0.00 1	1.19 549	0.00 1	0.18 453	0.03 180	0.37 299

Selective-RAFT	0.53 125	0.18 118	1.12 78	0.04 147	0.01 100	1.19 192	0.02 178	3.26 229	1.29 282	0.02 11	0.02 2	0.24 194	0.18 276	1.34 251	0.44 240	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.19 460	0.05 234	0.17 197

RCA-Stereo	0.53 125	0.18 118	1.16 85	0.01 13	0.24 366	1.20 194	0.01 79	3.86 285	0.97 171	0.77 243	0.50 289	0.05 86	0.13 252	0.32 55	0.03 4	0.00 1	0.87 453	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.24 248

ICVP	0.53 125	0.09 22	1.86 196	0.01 13	0.01 100	1.12 153	0.21 404	4.35 368	0.68 66	0.45 189	0.28 226	0.33 208	0.07 187	0.72 186	0.25 146	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.11 145
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
zero-FE	0.54 129	0.12 59	2.19 264	0.26 352	0.44 428	0.84 62	0.06 321	1.74 116	0.47 33	0.38 164	0.09 156	0.17 183	0.12 247	1.55 258	0.58 294	0.18 536	0.74 425	0.00 1	0.23 488	0.01 44	0.59 362

tt45	0.54 129	0.46 288	1.12 78	0.04 147	0.00 1	1.32 264	0.05 293	1.00 71	0.79 88	0.05 33	0.03 79	0.09 144	0.03 91	5.35 420	0.28 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.15 178

anonymousdsp	0.54 129	0.26 196	1.62 129	0.47 408	0.60 461	1.08 128	0.01 79	1.01 74	1.37 317	0.49 205	0.02 2	0.04 63	0.09 217	0.73 187	0.15 72	0.00 1	0.82 443	0.00 1	0.16 437	0.10 324	1.83 532

IGEV-Stereo	0.54 129	0.26 196	1.62 129	0.47 408	0.61 462	1.08 128	0.01 79	1.00 71	1.37 317	0.49 205	0.02 2	0.04 63	0.09 217	0.73 187	0.16 82	0.00 1	0.82 443	0.00 1	0.16 437	0.10 324	1.83 532
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 129	0.18 118	1.72 148	0.08 215	0.09 275	1.63 384	0.29 439	1.60 99	1.27 267	0.99 276	0.18 189	0.76 280	0.02 54	1.79 278	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 71

HUI-Stereo	0.54 129	0.18 118	1.78 169	0.08 215	0.08 264	1.63 384	0.31 448	1.60 99	1.28 274	0.99 276	0.18 189	0.76 280	0.02 54	1.56 259	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 71

RAFT-IKP	0.54 129	0.18 118	1.77 167	0.08 215	0.07 251	1.47 323	0.29 439	1.61 102	1.26 261	0.99 276	0.18 189	0.74 273	0.02 54	1.77 275	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

GEAStereo	0.55 136	0.17 108	1.02 65	0.79 494	0.97 510	1.12 153	0.00 1	1.12 77	0.66 60	0.41 179	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.06 510	1.05 513	0.00 1	0.00 1	0.17 422	2.11 553

AIO_test	0.55 136	0.33 244	2.02 231	0.77 492	1.08 527	0.43 32	0.06 321	0.88 64	0.92 144	0.38 164	0.04 104	0.85 289	0.03 91	0.79 199	0.26 155	0.00 1	0.95 486	0.00 1	0.08 387	0.03 180	1.20 466

rvit_0105_5	0.55 136	0.56 331	2.86 352	0.01 13	0.00 1	0.89 65	0.01 79	3.93 300	1.55 355	0.16 82	0.13 176	0.12 161	0.03 91	0.43 86	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.18 205

plain	0.55 136	0.55 321	3.45 404	0.10 246	0.00 1	0.50 39	0.02 178	3.49 241	1.16 204	0.05 33	0.10 160	0.13 171	0.17 272	0.67 173	0.28 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 515	0.01 15

ROB_FTStereo	0.55 136	0.18 118	1.75 157	0.08 215	0.09 275	1.61 376	0.32 451	1.60 99	1.26 261	0.99 276	0.19 201	0.75 275	0.03 91	1.97 283	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

iRaftStereo_RVC	0.55 136	0.59 340	1.20 87	0.03 111	0.00 1	1.23 211	0.01 79	2.55 170	0.81 105	0.15 76	0.23 214	0.70 265	0.12 247	0.48 100	0.22 123	0.00 1	1.14 544	0.00 1	0.00 1	0.33 504	1.13 457

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GCAP-Stereo	0.56 142	0.71 373	1.55 120	0.30 367	1.03 522	1.27 239	0.01 79	2.03 145	0.78 84	0.30 147	0.35 252	0.10 154	0.10 225	0.56 131	0.75 333	0.00 1	1.06 518	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.25 257

R-Stereo Train	0.56 142	0.15 78	1.83 188	0.02 69	0.00 1	1.26 233	0.09 351	4.14 342	0.45 30	1.86 397	0.42 272	0.06 109	0.01 18	0.32 55	0.46 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 71

RAFT-Stereo	0.56 142	0.15 78	1.83 188	0.02 69	0.00 1	1.26 233	0.09 351	4.14 342	0.45 30	1.86 397	0.42 272	0.06 109	0.01 18	0.32 55	0.46 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 146	0.28 209	1.23 90	0.29 364	0.58 454	1.07 120	0.03 236	3.64 256	1.24 243	0.06 37	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.60 154	0.39 229	0.00 1	0.40 362	0.00 1	0.00 1	0.05 234	1.53 490

RAFT-Stereo-weight	0.57 146	0.10 35	1.28 96	0.10 246	0.42 423	1.41 296	0.05 293	3.80 270	0.86 120	1.02 284	0.52 294	0.26 202	0.01 18	0.42 82	0.15 72	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.60 363

H2IRNET	0.57 146	0.56 331	2.03 232	0.25 345	0.06 236	1.20 194	0.01 79	1.91 135	0.64 56	0.04 27	1.78 424	0.47 226	0.04 119	1.69 269	0.42 237	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 323	0.24 467	0.08 100

MC-Stereo	0.57 146	0.16 96	1.63 135	0.70 473	0.93 507	1.10 143	0.01 79	1.43 90	0.26 12	0.91 261	0.02 2	0.08 135	0.11 234	0.61 158	0.23 131	0.00 1	1.15 545	0.00 1	0.17 446	0.10 324	1.84 534

FACV-RUCA	0.58 150	0.13 66	1.73 151	0.07 203	0.12 299	1.15 174	0.07 330	4.23 355	1.27 267	0.25 130	0.99 367	0.19 185	0.30 314	0.31 52	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.08 529	0.02 351	0.24 467	0.19 210

4D-IteraStereo	0.59 151	0.98 440	2.62 331	0.04 147	0.09 275	1.07 120	0.08 339	1.45 92	0.39 23	0.12 68	0.05 123	0.82 288	0.10 225	0.77 194	1.05 387	0.00 1	0.40 362	0.00 1	0.00 1	0.08 287	1.79 529

Patchmatch Stereo++	0.59 151	0.18 118	1.73 151	0.08 215	0.08 264	1.62 381	0.26 423	1.62 105	1.25 254	1.00 282	0.18 189	0.75 275	0.03 91	2.68 295	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 71
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	0.59 151	0.16 96	1.65 137	0.08 215	0.06 236	1.37 279	0.40 461	1.58 96	1.26 261	1.03 287	0.83 349	0.49 228	1.52 457	0.94 219	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.13 162

iGMRVC	0.59 151	0.18 118	1.75 157	0.08 215	0.09 275	1.63 384	0.27 431	1.61 102	1.27 267	0.99 276	0.19 201	0.75 275	0.03 91	2.78 299	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

iRAFT	0.59 151	0.18 118	1.73 151	0.08 215	0.08 264	1.62 381	0.26 423	1.62 105	1.25 254	1.00 282	0.18 189	0.75 275	0.03 91	2.68 295	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 71

Replicate-Monster	0.60 156	0.15 78	6.18 517	0.01 13	0.14 310	1.02 87	0.00 1	0.68 42	0.93 149	0.18 93	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.56 131	0.23 131	0.11 525	1.02 509	0.00 1	0.12 414	0.01 44	0.66 374

xyz-stereo-finetune	0.60 156	0.59 340	0.99 62	0.03 111	0.00 1	1.34 272	0.01 79	2.57 171	0.94 155	0.07 46	0.07 145	0.09 144	0.04 119	4.28 357	0.82 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.08 100

Occ-G	0.60 156	0.31 230	1.80 172	0.41 387	0.56 448	0.83 57	0.04 272	0.82 59	1.20 222	0.26 134	0.54 296	1.33 338	0.05 144	0.42 82	0.86 356	0.00 1	0.68 413	0.00 1	0.15 426	0.17 422	1.54 494

CFNet-RSSM	0.60 156	0.15 78	1.55 120	0.05 164	0.14 310	1.27 239	0.02 178	4.87 418	0.58 48	0.34 155	0.02 2	1.92 381	0.04 119	0.49 105	0.25 146	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.27 516	0.01 44	0.10 137

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IGEV-Stereo+	0.61 160	0.21 166	1.12 78	0.17 293	1.20 531	0.64 46	0.02 178	0.33 9	0.71 69	0.39 168	0.05 123	0.05 86	0.05 144	1.92 280	0.48 267	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.24 501	1.85 561	2.11 553

Anonymous3	0.61 160	0.23 179	2.97 365	0.01 13	0.00 1	2.54 456	0.09 351	3.88 293	0.89 134	0.19 101	0.23 214	0.12 161	0.05 144	0.61 158	0.17 89	0.00 1	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.18 205

FENet	0.61 160	0.22 174	1.75 157	0.05 164	0.00 1	1.21 203	0.05 293	3.78 267	1.28 274	1.08 294	0.02 2	1.61 355	0.09 217	0.60 154	0.35 201	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.08 100

rvit_0105_3	0.62 164	0.70 372	3.40 401	0.01 13	0.00 1	1.12 153	0.01 79	3.96 307	1.58 361	0.16 82	0.38 261	0.11 157	0.03 91	0.70 179	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.09 125

GMOStereo	0.62 164	0.55 321	1.80 172	0.09 234	0.61 462	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 432	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.19 210

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GANet-ADL	0.62 164	0.16 96	1.89 208	0.15 284	0.02 169	1.46 316	0.02 178	3.83 282	0.75 79	0.40 173	1.08 372	1.09 322	0.18 276	0.65 167	0.47 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.13 162

test-2	0.62 164	0.55 321	1.80 172	0.09 234	0.61 462	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 432	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.19 210

GREAT-IGEV	0.63 170	0.27 206	1.97 222	0.43 394	1.32 539	1.14 170	0.06 321	0.43 19	0.73 75	0.37 160	0.56 300	0.02 10	0.07 187	0.53 123	0.63 306	0.05 500	1.44 563	0.00 1	0.20 466	0.12 357	2.36 563

AIO_rvc	0.63 170	0.64 360	2.03 232	0.82 501	1.08 527	0.42 30	0.06 321	1.37 84	1.24 243	0.39 168	0.04 104	0.09 144	0.06 168	0.84 211	0.50 274	0.01 443	1.06 518	0.00 1	0.03 354	0.11 347	1.81 531

dual_stereo	0.63 170	0.07 6	0.80 22	0.29 364	0.98 514	0.37 24	0.02 178	4.03 323	1.20 222	0.10 55	0.06 133	0.02 10	0.04 119	1.13 228	0.32 182	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.13 417	0.00 1	1.80 530

LL-Strereo2	0.63 170	0.97 436	2.03 232	0.76 490	0.86 496	1.15 174	0.08 339	1.85 128	1.20 222	0.45 189	0.02 2	0.50 231	0.07 187	0.63 161	0.65 309	0.00 1	0.17 331	0.00 1	0.03 354	0.05 234	1.05 447

CASS	0.63 170	0.16 96	1.88 205	0.03 111	0.01 100	1.67 399	0.04 272	3.11 220	0.81 105	2.25 437	1.02 369	0.29 205	0.35 325	0.70 179	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.04 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 170	0.21 166	1.86 196	1.03 523	0.10 286	1.59 366	0.35 456	2.26 156	1.22 235	2.22 431	0.45 281	0.25 199	0.01 18	0.67 173	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

AEACV	0.64 176	0.08 14	1.46 105	0.72 477	0.96 509	1.22 207	0.00 1	1.90 134	0.67 63	0.54 216	0.07 145	0.02 10	0.73 400	0.63 161	0.28 161	0.01 443	0.92 465	0.00 1	0.36 543	0.09 309	2.04 549

EGLCR-Stereo	0.64 176	0.12 59	1.52 114	0.74 484	0.75 486	1.83 417	0.54 476	2.79 187	0.67 63	0.66 226	0.04 104	0.01 1	0.02 54	0.77 194	0.45 245	0.00 1	0.71 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 458

HI	0.65 178	0.55 321	2.46 315	0.20 317	0.00 1	1.16 180	0.01 79	1.98 140	0.79 88	1.46 353	0.02 2	2.63 425	0.64 384	0.63 161	0.24 142	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.08 100

CoSv	0.65 178	0.55 321	2.46 315	0.20 317	0.00 1	1.16 180	0.01 79	1.98 140	0.79 88	1.46 353	0.02 2	2.63 425	0.64 384	0.63 161	0.24 142	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.08 100

test_4	0.65 178	0.40 268	1.73 151	0.11 263	0.19 339	1.28 245	0.03 236	1.41 87	0.22 5	0.28 140	3.49 488	0.72 269	0.09 217	1.93 282	0.53 283	0.00 1	0.11 321	0.00 1	0.08 387	0.16 408	0.15 178

PFNet+	0.65 178	0.19 149	2.19 264	0.29 364	0.06 236	1.46 316	0.54 476	1.74 116	1.62 374	1.35 339	0.45 281	0.36 210	0.01 18	2.41 289	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

MM-Stereo_test3	0.67 182	0.55 321	1.54 119	0.93 515	0.06 236	0.98 82	0.06 321	3.80 270	1.40 326	0.23 123	0.54 296	0.26 202	0.05 144	0.68 175	0.46 254	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.00 1	0.33 504	0.68 385

GMStereo_Zeroshot	0.67 182	0.24 184	1.87 202	0.87 506	0.00 1	1.26 233	0.01 79	2.01 143	0.42 27	1.44 350	0.58 308	1.73 369	0.19 281	2.62 292	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.09 125

cross-raft	0.67 182	0.19 149	1.85 193	0.58 436	0.71 482	1.09 137	0.10 359	3.52 242	0.69 67	0.41 179	0.02 2	2.81 436	0.04 119	0.55 128	0.23 131	0.00 1	0.13 327	0.00 1	0.16 437	0.01 44	0.22 240

rafts_anoy	0.67 182	0.91 414	1.85 193	0.60 441	1.02 520	1.16 180	0.04 272	3.25 227	0.48 34	0.19 101	0.18 189	0.11 157	0.19 281	1.17 233	0.58 294	0.00 1	1.47 567	0.00 1	0.01 323	0.05 234	0.22 240

s12784h	0.67 182	0.17 108	1.87 202	0.02 69	0.00 1	1.16 180	0.03 236	4.08 330	1.89 420	1.04 288	1.59 415	0.05 86	0.02 54	1.25 245	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

TestStereo	0.67 182	0.99 443	2.26 276	0.00 1	0.00 1	0.92 71	0.01 79	1.77 120	0.30 16	0.20 109	0.05 123	0.08 135	0.06 168	6.62 473	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 100

testlalala	0.68 188	0.17 108	1.61 128	0.21 323	0.18 333	1.14 170	0.03 236	3.47 240	1.74 403	2.12 423	0.20 206	0.30 206	0.05 144	0.38 70	0.41 236	0.01 443	1.13 538	0.00 1	0.27 516	0.01 44	0.15 178

raftrobust	0.68 188	0.89 411	1.80 172	0.02 69	1.29 537	1.22 207	0.05 293	2.37 163	0.62 54	2.99 482	0.03 79	0.12 161	0.15 258	0.60 154	0.51 277	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.24 248

RALAANet	0.68 188	1.09 465	2.29 280	0.03 111	0.01 100	0.93 75	0.03 236	2.65 178	1.97 431	1.19 312	0.39 266	0.15 179	0.30 314	1.27 247	0.75 333	0.00 1	0.25 343	0.00 1	0.09 396	0.19 437	0.03 48

DIP-Stereo	0.68 188	0.35 249	1.76 163	0.08 215	0.00 1	1.46 316	0.01 79	6.53 527	1.71 396	0.91 261	0.11 165	0.04 63	0.19 281	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.17 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FE-Mocha	0.69 192	0.15 78	1.96 218	0.60 441	0.11 291	0.71 47	0.01 79	4.30 366	0.74 78	0.51 211	0.57 301	1.28 334	0.52 359	0.64 165	0.73 327	0.00 1	0.54 386	0.00 1	0.15 426	0.02 107	0.31 277

MM-Stereo_test1	0.69 192	0.30 222	1.69 144	0.88 507	0.23 359	0.93 75	0.03 236	3.79 269	1.40 326	0.47 193	0.05 123	0.05 86	0.02 54	0.65 167	0.39 229	0.00 1	1.01 506	0.00 1	0.00 1	0.31 498	1.58 503

11t1	0.70 194	0.28 209	1.86 196	0.56 431	0.56 448	1.06 114	0.00 1	2.89 193	1.21 231	0.60 218	0.34 245	0.08 135	0.04 119	0.76 191	0.85 352	0.02 471	1.09 526	0.00 1	0.18 453	0.06 248	1.58 503

PCWNet_CMD	0.70 194	0.18 118	2.22 269	0.01 13	0.01 100	1.09 137	0.00 1	3.17 222	1.35 309	0.50 209	0.29 229	2.28 408	1.46 454	1.22 240	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 210

xyz-stereo-finetune2	0.71 196	0.55 321	1.25 93	0.07 203	0.00 1	1.32 264	0.04 272	2.47 167	0.89 134	0.18 93	0.76 339	0.08 135	0.65 389	5.24 412	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

Reg-Stereo(zero)	0.71 196	0.07 6	2.28 278	0.03 111	1.01 518	1.58 364	0.37 459	1.52 93	0.78 84	0.18 93	0.16 182	1.75 371	1.08 422	0.91 217	1.25 401	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.24 501	0.01 44	0.54 344

MoCha-V2	0.71 196	0.43 276	1.65 137	0.60 441	1.06 524	0.38 25	0.00 1	3.01 209	1.32 297	0.44 184	0.58 308	0.22 193	0.08 201	0.78 197	0.40 232	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.22 482	0.05 234	1.61 507

GwcNet-ADL	0.71 196	0.22 174	2.22 269	0.05 164	0.01 100	1.32 264	0.02 178	3.82 277	1.61 367	1.06 292	0.44 278	1.46 343	0.22 293	0.94 219	0.62 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.14 168

raft+_RVC	0.71 196	1.05 458	1.86 196	0.64 457	1.31 538	1.20 194	0.05 293	2.44 166	0.77 83	0.18 93	0.43 276	0.08 135	0.15 258	0.93 218	0.64 307	0.00 1	1.43 562	0.00 1	0.00 1	0.09 309	1.03 444

CFNet_pseudo	0.71 196	0.20 159	2.34 291	0.01 13	0.01 100	1.24 216	0.00 1	3.19 225	0.92 144	0.85 253	0.47 285	2.29 412	0.61 374	1.79 278	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.14 168

MSMDNet	0.71 196	0.18 118	2.22 269	0.01 13	0.01 100	1.09 137	0.00 1	3.25 227	1.35 309	0.52 213	0.29 229	2.29 412	1.45 451	1.22 240	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 210

ccs_rob	0.71 196	0.20 159	2.35 292	0.00 1	0.01 100	1.24 216	0.00 1	3.17 222	0.91 142	0.82 251	0.45 281	2.28 408	0.63 381	1.78 277	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.14 168

GSStereo	0.72 204	0.17 108	1.02 65	0.69 471	0.97 510	1.12 153	0.00 1	4.07 327	1.22 235	0.35 156	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.03 485	0.93 473	0.00 1	0.30 528	0.17 422	2.11 553

DA	0.72 204	0.18 118	1.34 98	0.45 399	0.83 490	1.27 239	0.00 1	3.95 304	1.37 317	0.17 87	0.48 287	0.12 161	0.06 168	0.71 184	0.23 131	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.15 559

GGEV	0.72 204	0.18 118	1.34 98	0.45 399	0.83 490	1.27 239	0.00 1	3.95 304	1.37 317	0.17 87	0.48 287	0.12 161	0.06 168	0.71 184	0.23 131	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.15 559

MIM_Stereo	0.72 204	0.80 397	2.05 238	0.63 454	1.06 524	1.31 255	0.02 178	2.80 188	1.24 243	0.19 101	0.02 2	0.70 265	0.20 288	1.31 249	0.16 82	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.17 422	1.53 490

DCVSM-stereo	0.74 208	0.09 22	1.76 163	0.07 203	0.01 100	1.24 216	0.04 272	2.09 150	0.31 17	3.55 500	0.09 156	3.02 447	0.59 371	1.43 255	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 107	0.01 15

AIO-test1	0.75 209	0.92 419	2.40 298	0.43 394	0.80 488	1.13 160	0.01 79	3.87 288	0.88 129	0.47 193	0.30 233	0.06 109	0.06 168	2.91 304	0.20 110	0.07 519	0.06 298	0.00 1	0.10 402	0.17 422	0.20 230

GES	0.75 209	0.26 196	2.66 335	0.01 13	0.00 1	1.63 384	0.08 339	6.06 509	0.57 47	0.68 227	0.40 267	0.37 211	0.66 392	0.84 211	0.49 269	0.02 471	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.08 287	0.10 137

ACVNet	0.75 209	0.56 331	2.30 282	0.09 234	0.00 1	1.39 285	0.21 404	2.76 183	1.34 303	0.88 257	0.75 335	1.92 381	0.26 304	0.51 113	1.65 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 399	0.20 230

rvit_105_1	0.76 212	0.75 384	3.75 429	0.01 13	0.00 1	1.16 180	0.01 79	4.13 340	1.51 348	0.24 128	0.31 237	0.14 174	0.04 119	2.70 297	0.32 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.07 93

IGEV++	0.76 212	0.41 272	1.49 110	0.75 488	0.88 499	0.38 25	0.03 236	5.40 468	0.75 79	0.25 130	0.07 145	0.04 63	0.16 267	0.81 208	0.36 205	0.00 1	1.17 547	0.00 1	0.04 368	0.14 383	1.96 547

Any-RAFT	0.76 212	0.13 66	1.46 105	0.03 111	0.01 100	2.76 467	0.08 339	4.09 331	1.69 390	1.08 294	0.26 223	1.95 385	0.31 319	0.95 221	0.09 21	0.01 443	0.20 341	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 100

AdaStereo	0.76 212	0.12 59	1.73 151	0.05 164	0.00 1	1.46 316	0.23 412	5.16 445	1.66 387	1.19 312	0.37 258	1.54 348	0.17 272	0.86 215	0.54 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 100
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	0.77 216	0.71 373	1.22 89	0.88 507	1.26 536	1.07 120	0.03 236	3.87 288	1.29 282	0.06 37	0.02 2	0.02 10	0.24 296	1.02 223	0.47 265	0.02 471	0.95 486	0.00 1	0.31 534	0.09 309	1.90 542

MIPNet	0.77 216	0.74 381	2.72 337	0.08 215	0.07 251	1.32 264	0.12 372	4.14 342	1.51 348	0.90 260	0.11 165	0.67 257	0.95 415	1.42 254	0.30 173	0.00 1	0.01 235	0.01 489	0.01 323	0.15 399	0.23 244

test-1	0.77 216	0.31 230	1.67 140	0.03 111	0.97 510	1.23 211	0.07 330	4.63 395	0.75 79	0.73 237	0.67 325	1.06 318	0.03 91	0.58 139	0.80 339	0.02 471	0.79 435	0.00 1	0.07 383	0.01 44	0.96 436

GASTEREO	0.78 219	0.74 381	1.19 86	0.88 507	1.25 535	1.08 128	0.03 236	3.88 293	1.28 274	0.15 76	0.02 2	0.02 10	0.28 309	1.03 226	0.49 269	0.02 471	0.95 486	0.00 1	0.31 534	0.08 287	1.90 542

SCV_C0	0.78 219	0.46 288	2.11 252	0.66 460	0.80 488	0.51 40	0.03 236	4.50 378	1.26 261	0.49 205	0.08 152	0.08 135	0.11 234	0.64 165	0.57 291	0.00 1	1.00 504	0.00 1	0.19 460	0.12 357	1.91 545

HUF	0.78 219	0.58 336	2.91 357	0.76 490	1.21 533	0.34 11	0.07 330	1.59 98	1.25 254	0.52 213	0.04 104	0.51 234	0.04 119	0.75 190	0.45 245	0.06 510	2.00 577	0.00 1	0.00 1	0.15 399	2.39 564

GCAP-BAT	0.78 219	0.18 118	1.84 192	0.66 460	0.66 473	2.13 432	0.04 272	1.42 89	0.89 134	1.14 304	1.26 391	1.13 325	0.09 217	0.65 167	0.85 352	0.02 471	1.07 520	0.00 1	0.48 553	0.06 248	1.08 452

UCFNet_RVC	0.78 219	0.68 368	2.05 238	0.02 69	0.29 393	1.57 361	0.02 178	3.57 246	0.87 123	1.35 339	0.74 333	1.66 363	0.20 288	1.92 280	0.61 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

x	0.80 224	0.39 263	1.80 172	0.66 460	0.50 441	1.02 87	0.00 1	3.61 251	1.34 303	0.65 223	0.34 245	0.53 237	0.14 254	1.21 238	0.91 371	0.00 1	1.09 526	0.00 1	0.20 466	0.06 248	1.59 505

RALCasStereoNet	0.80 224	0.96 432	1.77 167	0.28 362	0.97 510	1.13 160	0.03 236	2.91 196	1.11 198	0.17 87	0.34 245	0.12 161	0.20 288	1.65 266	0.65 309	0.00 1	1.72 574	0.00 1	0.00 1	0.11 347	1.90 542

test_3	0.81 226	0.15 78	2.17 262	0.36 377	0.58 454	1.03 91	0.01 79	3.01 209	0.59 49	0.98 271	0.02 2	1.04 315	0.04 119	3.72 332	0.39 229	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.25 504	0.16 408	0.69 392

HART	0.82 227	0.51 308	2.11 252	0.32 370	0.87 498	0.35 19	0.00 1	3.57 246	1.21 231	0.27 139	2.09 440	0.40 218	0.03 91	0.52 118	0.46 254	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.00 1	0.25 470	1.98 548

NRIStereo	0.82 227	0.17 108	1.56 122	0.61 446	0.05 230	1.61 376	0.48 470	1.52 93	1.19 216	0.91 261	0.17 184	0.65 251	0.03 91	7.00 503	0.25 146	0.00 1	0.06 298	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.17 197

PSMNet-RUCA	0.83 229	0.86 405	2.85 351	0.03 111	0.02 169	2.04 429	0.25 419	4.74 409	1.79 411	0.45 189	1.38 398	0.12 161	0.12 247	1.16 230	0.37 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 488	0.07 93

AE-Stereo	0.83 229	0.13 66	2.17 262	0.08 215	0.24 366	1.24 216	0.03 236	5.22 449	1.26 261	0.70 229	1.09 373	0.20 187	0.16 267	0.70 179	0.33 185	0.00 1	0.89 460	0.00 1	0.26 512	0.09 309	1.75 518

DCANet-4	0.83 229	0.18 118	4.76 471	0.04 147	0.01 100	1.24 216	0.02 178	3.84 283	2.21 450	2.39 451	0.25 217	0.11 157	0.24 296	0.59 150	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 299

fff	0.83 229	0.63 355	3.63 415	0.01 13	0.04 220	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 451	0.25 217	0.09 144	1.78 473	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 299

HCRNet	0.83 229	0.39 263	1.59 127	0.02 69	0.00 1	1.18 190	0.01 79	3.69 259	2.28 456	0.75 240	0.21 210	0.56 240	0.11 234	5.32 418	0.25 146	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.04 55

csc	0.83 229	0.63 355	3.63 415	0.01 13	0.04 220	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 451	0.25 217	0.09 144	1.78 473	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 299

cscssc	0.83 229	0.63 355	3.63 415	0.01 13	0.04 220	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 451	0.25 217	0.09 144	1.78 473	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 299

SCV	0.84 236	0.41 272	1.65 137	0.79 494	1.05 523	0.45 35	0.05 293	5.81 494	1.24 243	0.47 193	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.78 197	0.46 254	0.00 1	0.83 445	0.00 1	0.39 548	0.27 484	2.08 550

CFNet_ucs	0.84 236	0.23 179	2.43 311	0.01 13	0.01 100	1.34 272	0.01 79	3.82 277	1.61 367	1.24 323	1.13 379	2.16 403	0.41 347	2.08 285	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.17 197

test_1	0.84 236	0.15 78	2.03 232	0.37 380	0.55 445	1.01 85	0.02 178	3.06 213	0.55 46	1.73 392	0.02 2	1.09 322	0.04 119	3.70 331	0.38 221	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.25 504	0.16 408	0.84 417

DCANet	0.84 236	0.65 364	3.63 415	0.03 111	0.00 1	1.25 224	0.01 79	3.99 315	2.16 445	2.66 468	0.31 237	0.09 144	0.48 357	0.57 138	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.41 321

RAFT-Test	0.85 240	0.19 149	2.98 368	0.66 460	0.99 515	1.83 417	0.17 386	3.16 221	1.19 216	0.71 230	0.11 165	3.21 462	0.02 54	0.58 139	0.33 185	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.29 526	0.01 44	0.15 178

RAFT_CTSACE	0.85 240	0.95 428	2.60 327	0.60 441	0.05 230	1.20 194	0.01 79	3.18 224	0.85 119	0.79 247	1.57 413	2.18 404	0.78 404	1.20 236	0.22 123	0.00 1	0.33 357	0.00 1	0.00 1	0.28 488	0.21 238

RAFT+CT+SA	0.85 240	0.91 414	2.23 274	0.19 302	0.29 393	1.27 239	0.03 236	4.92 425	0.86 120	0.65 223	0.40 267	0.67 257	0.05 144	3.03 306	0.18 94	0.00 1	0.28 353	0.00 1	0.35 542	0.15 399	0.61 365

test-3	0.86 243	0.15 78	2.03 232	0.37 380	0.56 448	1.01 85	0.02 178	3.05 211	0.54 43	1.98 413	0.02 2	1.09 322	0.04 119	3.73 333	0.38 221	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.25 504	0.16 408	0.82 412

model_zeroshot	0.87 244	0.46 288	2.80 343	0.68 469	0.93 507	1.84 420	0.08 339	3.66 258	0.66 60	1.23 321	0.01 1	1.18 328	0.06 168	1.25 245	0.46 254	0.03 485	0.71 419	0.00 1	0.20 466	0.02 107	1.14 458

SFCPSM	0.87 244	0.20 159	2.57 325	0.02 69	0.07 251	2.45 449	0.18 392	5.65 480	1.51 348	0.85 253	0.77 340	0.67 257	0.30 314	1.77 275	0.22 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.09 309	0.09 125

DMCA	0.87 244	0.52 317	3.24 391	0.01 13	0.01 100	1.30 250	0.02 178	3.69 259	1.87 418	2.29 439	0.17 184	1.71 367	0.10 225	0.76 191	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.12 154

IGEVStereo-DCA	0.88 247	1.21 477	1.81 180	0.18 295	0.16 325	0.83 57	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.40 173	0.04 104	0.06 109	0.09 217	6.04 446	2.22 451	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.15 426	0.16 408	1.76 520

anonymousdsp2	0.88 247	0.10 35	2.48 318	0.42 390	0.77 487	1.22 207	0.02 178	4.89 420	1.23 241	0.75 240	0.21 210	0.94 304	0.09 217	1.46 257	0.31 175	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 407	0.05 234	1.78 527

IER	0.88 247	0.38 260	2.74 339	0.01 13	0.00 1	2.27 438	0.02 178	3.65 257	1.30 292	1.45 351	0.96 365	1.39 341	1.16 428	1.60 262	0.53 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.02 33

IPLGR	0.88 247	0.30 222	3.78 431	0.06 186	0.07 251	1.26 233	0.05 293	3.78 267	1.62 374	0.80 248	0.35 252	0.79 285	0.76 401	3.42 318	0.27 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.16 189

PSMNet-ADL	0.88 247	0.12 59	1.32 97	0.07 203	0.01 100	2.03 427	0.03 236	3.00 206	1.28 274	0.39 168	0.66 319	2.12 396	0.67 393	4.19 349	1.38 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.24 248

TRStereo	0.88 247	1.18 474	2.44 313	0.72 477	0.10 286	1.56 357	0.03 236	5.73 485	1.28 274	0.18 93	0.30 233	0.62 245	0.43 348	1.02 223	0.13 56	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.25 504	0.01 44	1.23 467

AFF-stereo	0.89 253	1.05 458	1.70 146	0.49 417	0.18 333	1.21 203	0.01 79	3.58 249	1.62 374	0.84 252	1.93 430	1.14 326	0.26 304	1.24 243	0.68 316	0.00 1	0.64 410	0.00 1	0.00 1	0.26 479	0.89 428

testlalala2	0.90 254	0.21 166	1.69 144	4.05 567	2.52 561	1.11 150	0.01 79	3.95 304	1.34 303	0.20 109	0.32 240	1.36 340	0.07 187	0.27 32	0.18 94	0.00 1	0.09 314	0.00 1	0.36 543	0.01 44	0.24 248

qqq	0.90 254	0.41 272	1.88 205	0.10 246	0.59 459	1.09 137	0.00 1	3.82 277	1.29 282	0.61 220	0.38 261	0.73 270	0.15 258	3.19 311	0.90 368	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.23 488	0.06 248	1.57 498

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 254	0.95 428	1.93 214	0.06 186	0.92 505	1.24 216	0.02 178	3.30 231	1.75 405	1.23 321	2.58 466	0.43 221	0.16 267	0.68 175	0.82 344	0.00 1	0.70 418	0.00 1	0.00 1	0.23 458	1.05 447

MSKI-zero shot	0.91 257	0.18 118	1.86 196	0.61 446	0.62 470	1.36 277	0.05 293	3.41 237	0.31 17	0.73 237	1.79 425	0.88 292	0.00 1	4.71 379	0.16 82	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.21 477	0.02 107	0.32 282

EKT-Stereo	0.91 257	0.23 179	2.14 258	0.84 503	4.27 568	1.23 211	0.04 272	2.85 190	0.67 63	0.44 184	0.40 267	0.95 308	0.08 201	2.93 305	0.38 221	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.07 383	0.04 214	0.40 317

RAFT	0.91 257	0.96 432	1.82 185	0.89 511	0.44 428	0.97 81	0.08 339	3.71 263	1.25 254	0.36 159	0.20 206	3.87 487	0.27 307	0.70 179	0.49 269	0.00 1	0.83 445	0.00 1	0.01 323	0.47 529	0.87 421

test_sample2	0.92 260	0.24 184	1.96 218	0.43 394	0.02 169	1.25 224	0.00 1	4.52 382	1.58 361	1.09 296	0.33 242	0.50 231	0.29 313	3.27 313	0.93 374	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.10 402	0.04 214	1.04 445

ToySt	0.92 260	0.51 308	4.35 452	0.21 323	0.71 482	1.32 264	0.00 1	2.77 186	1.33 300	0.21 115	0.51 292	1.47 344	0.11 234	1.14 229	0.87 357	0.03 485	0.69 414	0.00 1	0.20 466	0.10 324	1.88 540

NF-Stereo	0.92 260	0.18 118	1.99 225	1.31 538	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.20 316	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.35 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

RE-Stereo	0.92 260	0.18 118	2.01 227	1.31 538	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 317	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.34 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

TVStereo	0.92 260	0.18 118	2.01 227	1.31 538	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 317	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.34 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

psmg	0.93 265	0.15 78	1.48 107	0.02 69	0.00 1	3.25 484	0.26 423	5.45 473	1.17 209	2.00 414	1.45 404	1.78 373	0.10 225	0.80 205	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 107	0.04 55

LCNet	0.93 265	0.21 166	1.62 129	0.14 278	0.26 379	1.20 194	0.22 409	2.71 180	0.90 140	1.82 395	0.21 210	0.12 161	2.50 495	5.59 432	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 408	0.79 409

OCTAStereo	0.93 265	0.18 118	2.01 227	1.31 538	0.01 100	1.56 357	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 317	0.57 301	0.25 199	0.01 18	6.43 463	0.35 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 268	0.36 252	2.41 301	0.50 418	0.29 393	3.40 491	0.02 178	3.82 277	1.29 282	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	1.60 262	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 354	0.06 248	1.57 498

mmm	0.94 268	0.32 238	2.04 237	0.73 482	0.85 492	1.17 188	0.01 79	3.97 310	1.42 328	1.51 359	0.93 361	0.46 224	0.21 292	1.18 234	0.87 357	0.00 1	1.16 546	0.00 1	0.26 512	0.06 248	1.72 514

test_5	0.94 268	0.94 425	2.60 327	0.55 430	0.25 370	1.47 323	0.02 178	4.89 420	0.97 171	0.81 249	0.30 233	0.80 286	0.63 381	3.39 316	0.24 142	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.54 344

BSDual-CNN	0.94 268	0.15 78	1.48 107	0.04 147	0.00 1	3.30 485	0.20 397	6.00 503	1.17 209	2.36 446	0.64 316	1.78 373	0.10 225	0.80 205	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 83

CIPLG	0.94 268	1.29 486	3.53 412	0.19 302	0.03 193	1.45 312	0.29 439	3.87 288	1.61 367	2.10 421	2.52 464	0.21 191	0.11 234	0.85 214	0.29 165	0.00 1	0.05 292	0.01 489	0.05 371	0.21 449	0.08 100

IPLGR_C	0.94 268	1.37 494	3.71 424	0.19 302	0.02 169	1.44 305	0.29 439	3.88 293	1.62 374	2.04 417	2.44 463	0.20 187	0.12 247	0.79 199	0.29 165	0.00 1	0.05 292	0.01 489	0.05 371	0.21 449	0.08 100

ACRE	0.94 268	1.27 484	3.93 438	0.22 327	0.02 169	1.44 305	0.29 439	3.88 293	1.60 366	1.97 412	2.42 457	0.21 191	0.11 234	0.82 209	0.29 165	0.00 1	0.04 284	0.01 489	0.05 371	0.21 449	0.09 125

HHNet	0.94 268	0.28 209	2.48 318	0.19 302	0.08 264	1.32 264	0.42 463	2.48 168	0.84 118	1.39 346	5.80 519	0.14 174	1.74 472	0.49 105	0.94 375	0.06 510	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.14 383	0.04 55

acv_ft	0.94 268	0.56 331	2.28 278	0.04 147	1.07 526	1.71 405	0.01 79	4.41 373	1.34 303	1.53 363	0.75 335	1.92 381	0.45 353	0.51 113	1.74 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 502	0.20 230

gcap-zeroshot	0.95 277	0.45 281	3.07 372	0.25 345	0.74 485	1.44 305	0.02 178	4.85 416	1.47 343	0.78 245	0.57 301	2.77 432	0.04 119	0.95 221	0.49 269	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.20 466	0.00 1	0.39 311

CAS	0.95 277	0.12 59	1.08 74	6.79 573	0.08 264	1.10 143	0.01 79	0.97 68	0.87 123	0.03 18	0.04 104	0.07 128	0.06 168	0.37 66	0.15 72	6.94 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 273

riskmin	0.95 277	0.06 1	2.01 227	0.80 498	0.86 496	1.58 364	0.24 415	4.28 362	0.53 38	0.85 253	0.29 229	2.60 423	1.04 419	0.70 179	0.61 302	0.00 1	0.85 450	0.00 1	0.26 512	0.01 44	1.48 486

test_xeample3	0.95 277	1.30 487	5.13 488	0.19 302	0.23 359	0.95 79	0.07 330	2.30 157	1.47 343	0.40 173	0.05 123	0.08 135	0.07 187	1.45 256	2.27 455	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.33 536	0.17 422	1.85 535

test_sample1	0.96 281	0.25 193	1.82 185	0.46 402	0.19 339	1.13 160	0.00 1	4.10 333	1.55 355	1.02 284	0.33 242	0.70 265	0.57 368	3.63 328	0.91 371	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.09 396	0.05 234	1.50 487

TestStereo1	0.96 281	0.91 414	2.21 267	0.24 340	0.42 423	1.31 255	0.02 178	4.10 333	1.71 396	0.47 193	1.64 416	0.20 187	1.20 431	3.55 323	0.36 205	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.19 437	0.32 282

DisPM	0.96 281	0.17 108	2.10 250	0.90 512	0.02 169	1.53 347	0.55 481	1.86 129	1.31 295	2.42 455	0.82 347	0.38 214	0.01 18	6.92 494	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

SA-5K	0.96 281	0.91 414	2.21 267	0.24 340	0.42 423	1.31 255	0.02 178	4.10 333	1.71 396	0.47 193	1.64 416	0.20 187	1.20 431	3.55 323	0.36 205	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.19 437	0.32 282

PSM-softLoss	0.96 281	0.18 118	2.32 288	1.26 532	0.03 193	1.50 337	0.26 423	2.90 194	1.27 267	1.30 329	0.38 261	0.39 215	0.01 18	6.94 497	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

KMStereo	0.96 281	0.18 118	2.32 288	1.26 532	0.03 193	1.50 337	0.26 423	2.90 194	1.27 267	1.30 329	0.38 261	0.39 215	0.01 18	6.94 497	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

StereoDRNet-Refined	0.96 281	0.28 209	1.94 216	0.03 111	0.01 100	1.34 272	0.01 79	4.02 319	1.33 300	2.16 426	1.23 388	2.62 424	0.18 276	2.06 284	1.82 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 408	0.06 83
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 281	1.51 507	3.52 411	1.05 524	0.01 100	1.50 337	0.02 178	3.35 233	1.18 213	0.18 93	0.54 296	0.44 222	0.16 267	4.39 363	0.82 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 515	0.08 100

AIO-test2	0.97 289	1.34 492	2.49 320	0.42 390	0.37 415	1.23 211	0.01 79	3.86 285	0.93 149	0.37 160	1.47 407	0.51 234	0.05 144	2.73 298	0.21 120	3.00 568	0.09 314	0.00 1	0.01 323	0.09 309	0.30 273

CFNet-ft	0.97 289	0.94 425	2.30 282	0.01 13	0.27 385	1.37 279	0.02 178	2.76 183	0.79 88	0.88 257	0.20 206	3.76 483	0.38 334	4.21 350	1.34 406	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.08 287	0.09 125

CFNet_RVC	0.97 289	0.94 425	2.30 282	0.01 13	0.27 385	1.37 279	0.02 178	2.76 183	0.79 88	0.88 257	0.20 206	3.76 483	0.38 334	4.21 350	1.34 406	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.08 287	0.09 125

ISRNet	0.98 292	0.37 258	3.32 396	0.08 215	0.00 1	1.17 188	0.04 272	3.63 255	1.03 184	2.26 438	1.68 419	2.56 421	0.20 288	2.65 293	0.52 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.14 168

ADStereo(finetuned)	0.98 292	0.65 364	4.66 467	0.03 111	0.00 1	1.25 224	0.01 79	3.99 315	2.16 445	2.65 465	0.30 233	0.09 144	2.33 489	0.58 139	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.41 321

STTStereo	0.98 292	0.62 352	3.78 431	0.25 345	0.15 321	1.44 305	0.10 359	3.57 246	1.75 405	1.46 353	0.19 201	1.74 370	0.44 349	3.47 320	0.54 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 71

anonymity	0.99 295	0.18 118	1.80 172	0.39 384	0.67 475	0.74 50	0.01 79	5.09 439	2.13 443	1.34 337	1.30 393	0.80 286	1.62 467	0.82 209	0.64 307	0.03 485	0.59 404	0.00 1	0.48 553	0.02 107	1.15 461

IPLG	0.99 295	0.76 389	3.08 373	0.06 186	0.06 236	1.40 289	0.11 363	3.81 273	1.07 189	0.81 249	1.00 368	0.50 231	0.60 373	5.65 436	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.20 230

UPFNet	0.99 295	0.32 238	2.89 353	0.00 1	0.00 1	1.90 421	0.11 363	4.10 333	1.10 196	2.35 444	0.12 174	1.91 380	0.08 201	4.02 343	0.78 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.04 55

DDVS	1.00 298	0.21 166	1.83 188	0.21 323	0.27 385	3.12 479	0.25 419	3.00 206	0.71 69	0.77 243	0.82 347	2.14 397	0.44 349	5.24 412	0.66 311	0.00 1	0.01 235	0.01 489	0.00 1	0.04 214	0.20 230

StereoVision	1.00 298	0.77 392	2.81 345	0.05 164	0.02 169	1.14 170	0.03 236	4.13 340	1.18 213	0.19 101	6.80 529	0.49 228	0.12 247	1.20 236	1.01 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.02 33

111	1.00 298	1.05 458	3.63 415	0.01 13	0.04 220	1.20 194	0.16 383	4.50 378	2.24 452	1.32 332	1.15 383	2.00 388	0.31 319	0.59 150	0.79 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.84 417

MyStereo05	1.01 301	0.47 294	3.36 399	0.03 111	0.14 310	1.53 347	0.02 178	4.11 337	3.37 513	1.43 349	0.03 79	1.27 332	0.39 344	1.39 253	0.97 378	0.00 1	1.10 530	0.00 1	0.16 437	0.02 107	0.37 299

MyStereo04	1.01 301	0.51 308	3.49 408	0.03 111	0.34 413	1.66 394	0.02 178	4.18 346	2.93 505	1.10 299	0.03 79	1.30 336	0.58 370	1.32 250	1.02 385	0.00 1	1.19 549	0.00 1	0.18 453	0.03 180	0.37 299

DCRE	1.01 301	0.54 320	1.52 114	0.30 367	0.99 515	1.31 255	0.00 1	1.69 110	0.71 69	1.12 302	7.77 533	0.74 273	0.02 54	0.28 35	0.45 245	0.00 1	0.71 419	0.00 1	0.25 504	0.02 107	1.78 527

psm_up	1.01 301	0.68 368	2.47 317	0.04 147	0.00 1	2.01 426	0.05 293	4.09 331	1.29 282	2.65 465	0.47 285	1.71 367	0.44 349	3.65 329	0.45 245	0.06 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.06 83

HITNet	1.01 301	1.08 464	3.32 396	0.80 498	0.00 1	1.37 279	0.02 178	5.20 447	1.59 364	1.88 399	0.18 189	0.64 250	0.31 319	1.24 243	2.01 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.47 329
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	1.02 306	0.85 402	2.22 269	0.00 1	0.42 423	1.31 255	0.01 79	4.74 409	2.04 438	0.50 209	0.95 364	0.30 206	1.30 444	4.24 355	0.42 237	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.17 446	0.16 408	0.30 273

CoDeX	1.03 307	0.45 281	2.50 323	0.06 186	0.20 344	1.51 341	0.20 397	6.54 528	1.96 430	0.73 237	0.68 326	1.04 315	0.31 319	3.86 338	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.07 93

dad	1.04 308	1.21 477	3.14 380	0.08 215	0.01 100	1.25 224	0.01 79	1.30 80	2.54 478	1.95 411	0.37 258	0.40 218	0.04 119	5.95 445	1.06 388	0.01 443	0.00 1	1.11 563	0.12 414	0.07 275	0.19 210

AACVNet	1.04 308	0.87 408	2.22 269	0.25 345	0.00 1	1.79 413	0.01 79	4.21 348	0.79 88	1.17 310	0.27 225	1.50 345	0.16 267	6.30 460	0.89 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.04 55

DeepPruner_ROB	1.04 308	0.99 443	3.05 371	0.02 69	0.00 1	1.60 370	0.17 386	3.96 307	0.52 37	3.41 497	0.03 79	2.06 391	0.17 272	3.35 314	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.14 168

test_sample7	1.05 311	0.24 184	1.95 217	0.65 459	0.01 100	1.25 224	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 363	0.66 319	0.90 293	1.00 416	2.79 300	0.82 344	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.00 1	0.03 180	1.51 489

BUS	1.05 311	0.15 78	1.48 107	0.04 147	0.00 1	5.73 533	0.03 236	6.00 503	1.17 209	2.36 446	0.64 316	2.35 417	0.06 168	0.80 205	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 83

AASNet	1.05 311	1.11 466	3.12 378	0.05 164	0.00 1	1.73 408	0.05 293	5.73 485	2.17 449	1.10 299	1.84 428	0.94 304	0.19 281	1.16 230	1.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 508	0.16 189

1test111	1.06 314	0.36 252	2.41 301	0.50 418	0.29 393	3.40 491	0.02 178	3.82 277	1.29 282	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	3.19 311	0.90 368	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 354	0.06 248	1.57 498

IGEV-FE	1.07 315	0.28 209	3.68 422	0.51 423	0.58 454	1.13 160	0.54 476	4.64 397	0.73 75	1.14 304	0.75 335	3.18 458	0.69 396	0.76 191	0.57 291	0.00 1	0.52 383	0.00 1	0.16 437	0.04 214	1.56 496

StereoAnything_RVC	1.07 315	2.26 541	2.62 331	0.41 387	0.89 500	0.36 22	0.05 293	3.54 243	1.22 235	0.20 109	0.28 226	0.07 128	0.02 54	0.49 105	0.28 161	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.00 1	6.20 569	1.57 498

test_sample3	1.07 315	0.26 196	2.91 357	0.60 441	0.01 100	1.41 296	0.01 79	5.29 455	1.72 401	1.56 369	0.54 296	0.78 284	0.18 276	3.60 327	0.87 357	0.00 1	0.80 436	0.00 1	0.08 387	0.03 180	0.68 385

IGEV_Zeroshot_test	1.07 315	0.28 209	3.68 422	0.51 423	0.58 454	1.13 160	0.54 476	4.64 397	0.73 75	1.14 304	0.75 335	3.21 462	0.70 397	0.77 194	0.57 291	0.00 1	0.52 383	0.00 1	0.16 437	0.04 214	1.56 496

MyStereo06	1.08 319	0.47 294	3.30 395	0.03 111	0.14 310	1.53 347	0.02 178	5.58 476	0.88 129	1.15 308	0.73 332	3.48 473	1.15 427	0.86 215	0.66 311	0.00 1	1.10 530	0.00 1	0.16 437	0.02 107	0.37 299

RAFT_R40	1.08 319	0.11 49	2.09 249	0.83 502	0.20 344	1.68 402	0.64 487	2.11 153	1.19 216	1.05 289	1.13 379	1.77 372	1.43 450	6.90 492	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 15

test_sample4	1.09 321	0.27 206	2.97 365	0.61 446	0.01 100	1.46 316	0.01 79	5.32 459	1.86 415	1.67 385	0.72 330	0.68 261	0.15 258	3.66 330	0.88 361	0.00 1	0.80 436	0.00 1	0.08 387	0.03 180	0.67 378

GANet-RSSM	1.09 321	0.80 397	2.41 301	0.72 477	0.00 1	1.39 285	0.02 178	5.15 442	1.07 189	0.95 269	0.34 245	2.06 391	1.12 425	4.69 377	0.80 339	0.00 1	0.00 1	0.04 520	0.00 1	0.15 399	0.09 125

DFGA-Net	1.10 323	2.07 535	4.17 442	0.10 246	0.23 359	1.15 174	0.01 79	2.72 181	0.97 171	1.28 326	1.17 385	0.25 199	0.04 119	5.37 422	2.22 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 498	0.05 71

PSMNet-RSSM	1.10 323	0.88 409	2.30 282	0.23 333	0.00 1	1.41 296	0.03 236	5.44 472	1.19 216	1.56 369	0.50 289	2.46 419	0.71 398	4.23 353	0.90 368	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.10 324	0.08 100

G2L-ROB	1.11 325	0.99 443	2.89 353	0.01 13	0.01 100	1.48 331	0.00 1	3.88 293	1.64 384	1.53 363	0.08 152	3.19 461	0.01 18	4.82 391	1.38 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.14 168

test_sample5	1.11 325	0.28 209	2.93 360	0.61 446	0.01 100	1.44 305	0.01 79	5.23 450	1.93 427	1.48 357	1.14 381	0.57 241	0.15 258	3.94 340	0.89 365	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.08 387	0.03 180	0.68 385

gwcnet-sp	1.11 325	0.71 373	4.90 476	0.05 164	0.01 100	2.59 459	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 406	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.08 100

scenet	1.11 325	0.71 373	4.90 476	0.05 164	0.01 100	2.59 459	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 406	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.08 100

ssnet	1.11 325	0.71 373	4.90 476	0.05 164	0.01 100	2.59 459	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 406	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.08 100

SST-Stereo	1.12 330	0.10 35	1.98 223	0.85 504	0.24 366	1.72 406	0.56 482	2.10 151	2.01 433	1.19 312	1.07 371	1.57 349	1.88 478	6.92 494	0.24 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.02 33

DMCA-RVC	1.12 330	1.19 475	5.30 495	0.03 111	0.04 220	1.30 250	0.06 321	3.05 211	0.87 123	3.33 494	0.12 174	0.98 311	0.65 389	3.40 317	1.82 430	0.01 443	0.04 284	0.02 510	0.01 323	0.10 324	0.09 125

GCST	1.13 332	1.32 489	3.12 378	0.57 434	0.90 501	0.92 71	0.09 351	4.38 370	1.43 329	0.49 205	0.51 292	0.39 215	0.35 325	5.56 431	0.95 376	1.34 563	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.15 178

DualNet	1.13 332	0.28 209	2.93 360	0.61 446	0.01 100	1.44 305	0.01 79	5.23 450	1.93 427	1.57 372	1.40 400	0.57 241	0.15 258	3.94 340	0.89 365	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.08 387	0.03 180	0.68 385

CSP-Net	1.13 332	0.76 389	1.67 140	0.01 13	0.00 1	2.81 470	0.05 293	5.62 478	1.14 202	1.14 304	0.85 354	1.80 375	0.23 294	6.10 450	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.03 48

PFNet	1.13 332	0.26 196	3.28 394	1.27 534	0.55 445	1.60 370	0.24 415	1.80 123	1.19 216	2.37 449	1.21 387	0.63 246	0.30 314	6.85 487	0.46 254	0.16 534	0.01 235	0.00 1	0.07 383	0.18 434	0.24 248

IRAFT_RVC	1.13 332	0.39 263	2.40 298	1.51 546	0.25 370	1.37 279	0.31 448	2.93 202	1.24 243	1.58 378	0.79 343	1.14 326	1.54 458	6.53 469	0.44 240	0.00 1	0.12 323	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.03 48

G2L-Stereo_test	1.14 337	1.01 448	2.97 365	0.27 359	0.01 100	1.66 394	0.10 359	3.73 264	1.31 295	2.21 430	0.11 165	3.18 458	0.49 358	4.55 375	0.70 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 443	0.30 273

test_sample6	1.14 337	0.28 209	2.92 359	0.59 439	0.01 100	1.47 323	0.01 79	5.17 446	2.07 440	1.57 372	1.40 400	0.63 246	0.19 281	4.02 343	0.99 382	0.00 1	0.77 430	0.00 1	0.08 387	0.03 180	0.67 378

NINENet	1.14 337	0.34 246	2.08 243	0.10 246	0.01 100	5.73 533	0.03 236	5.39 466	1.54 354	1.61 379	0.72 330	2.35 417	0.06 168	2.82 302	0.05 7	0.00 1	0.01 235	0.01 489	0.00 1	0.04 214	0.00 1

SACVNet	1.14 337	0.74 381	2.49 320	0.07 203	0.00 1	1.65 392	0.28 432	4.52 382	1.51 348	2.11 422	0.79 343	1.57 349	0.07 187	5.28 415	1.31 403	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 479	0.18 205

rrr	1.15 341	1.21 477	5.05 484	0.18 295	0.16 325	0.83 57	0.06 321	2.88 191	1.44 332	0.40 173	0.04 104	0.06 109	0.09 217	6.04 446	2.22 451	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.19 460	0.16 408	1.59 505

anonymousa	1.15 341	0.38 260	2.43 311	0.70 473	1.49 545	1.45 312	0.02 178	4.23 355	1.13 201	0.91 261	2.52 464	3.46 471	0.55 363	0.55 128	0.60 297	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.54 559	0.04 214	0.86 420

MyStereo8	1.16 343	0.86 405	3.73 427	0.86 505	0.04 220	1.47 323	0.01 79	4.64 397	2.13 443	1.47 356	1.10 375	1.21 330	0.31 319	1.12 227	1.50 415	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.30 528	0.10 324	0.93 435

GMM-Stereo	1.17 344	0.10 35	2.29 280	0.13 275	0.22 354	1.43 300	0.84 499	2.83 189	1.16 204	2.73 473	3.09 478	0.54 238	0.87 410	5.31 416	0.16 82	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.02 351	0.02 107	1.72 514

HGLStereo	1.17 344	0.53 319	2.39 297	0.01 13	0.02 169	1.45 312	0.01 79	4.05 324	1.14 202	1.42 348	3.06 476	2.09 394	1.21 436	4.60 376	1.33 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.06 83

cf-r	1.18 346	1.02 451	3.22 384	0.25 345	0.02 169	1.44 305	0.03 236	5.11 441	2.16 445	1.31 331	0.59 310	2.87 440	0.24 296	4.26 356	0.79 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 399	0.12 154

MLCV	1.19 347	0.97 436	3.09 375	0.07 203	0.00 1	1.63 384	0.04 272	3.33 232	1.57 359	2.74 475	1.83 427	0.99 312	0.40 345	5.31 416	1.53 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.11 145

G2L-Stereo	1.20 348	1.04 456	3.45 404	0.03 111	0.11 291	1.43 300	0.02 178	4.01 317	1.46 337	1.45 351	0.16 182	3.06 451	0.24 296	6.15 454	1.09 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 443	0.18 205

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 348	0.85 402	3.90 436	0.61 446	0.99 515	1.40 289	0.01 79	4.06 325	1.56 357	2.38 450	0.36 256	2.15 402	0.57 368	4.52 371	0.67 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.02 107	0.03 48
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	1.20 348	0.77 392	3.37 400	1.01 522	0.01 100	2.00 425	0.01 79	4.44 374	1.74 403	1.88 399	1.09 373	0.35 209	0.35 325	4.22 352	2.44 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 309	0.26 263

raft_robust	1.21 351	1.05 458	2.00 226	0.10 246	0.43 427	1.39 285	0.02 178	4.21 348	2.32 459	0.44 184	0.02 2	2.23 406	1.39 447	7.00 503	0.35 201	0.00 1	0.78 432	0.00 1	0.18 453	0.10 324	0.19 210

hknet	1.21 351	0.25 193	2.89 353	0.04 147	0.00 1	3.30 485	0.20 397	6.00 503	1.19 216	2.36 446	0.64 316	3.38 467	0.05 144	3.04 307	0.73 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 83

PSM-AAD	1.21 351	0.08 14	1.53 116	0.10 246	0.27 385	1.35 276	3.14 545	2.74 182	0.83 116	2.89 477	2.04 438	0.16 180	5.25 543	3.51 322	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.08 100

UNet	1.21 351	0.36 252	4.56 464	0.04 147	0.02 169	2.30 442	0.02 178	3.70 262	0.98 176	1.32 332	0.14 178	2.70 430	1.54 458	4.49 367	1.96 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.07 93

GwcNet-RSSM	1.22 355	1.24 481	3.66 420	0.23 333	0.04 220	1.46 316	0.05 293	4.65 400	1.61 367	1.33 334	0.46 284	2.98 445	0.26 304	4.48 366	1.59 420	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.21 449	0.10 137

iResNet_ROB	1.22 355	1.37 494	2.59 326	0.14 278	0.00 1	1.38 284	0.04 272	7.36 550	2.85 504	1.07 293	1.24 389	0.93 303	0.11 234	4.28 357	0.84 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.11 145

tt1	1.23 357	0.37 258	2.41 301	0.41 387	0.45 431	3.33 488	0.02 178	3.81 273	6.87 549	0.71 230	0.80 345	0.06 109	0.40 345	1.73 271	0.12 45	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.00 1	0.10 324	1.86 536

Sa-1000	1.23 357	0.79 394	2.16 261	0.00 1	0.40 418	1.36 277	0.03 236	5.00 433	2.01 433	1.11 301	5.38 515	0.61 244	0.15 258	4.18 347	0.37 216	0.00 1	0.54 386	0.00 1	0.16 437	0.15 399	0.16 189

ITSA-stereo	1.24 359	0.23 179	2.14 258	0.19 302	0.04 220	1.43 300	0.13 373	6.24 515	3.22 512	0.78 245	0.36 256	0.63 246	1.05 420	5.67 437	2.24 454	0.03 485	0.00 1	0.09 532	0.06 379	0.08 287	0.19 210

XX-Stereo	1.24 359	0.25 193	6.03 512	1.30 537	0.29 393	1.28 245	0.00 1	4.12 338	0.60 51	1.29 328	0.50 289	3.63 478	0.03 91	4.05 345	0.18 94	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.23 488	0.03 180	0.47 329

BEATNet_4x	1.24 359	1.45 502	5.03 483	0.58 436	0.02 169	1.34 272	0.09 351	5.29 455	1.69 390	2.01 416	0.25 217	1.18 328	0.44 349	2.11 287	2.70 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.54 344

CFNet	1.24 359	1.33 491	3.20 382	0.26 352	0.03 193	1.43 300	0.04 272	5.03 434	2.39 466	0.61 220	0.71 328	1.30 336	0.23 294	6.72 480	1.16 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.10 137

qqq1	1.25 363	0.30 222	2.08 243	0.47 408	0.02 169	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 381	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	0.88 361	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 407	0.09 309	0.92 431

fff1	1.25 363	0.30 222	2.08 243	0.47 408	0.02 169	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 381	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	0.88 361	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 407	0.09 309	0.92 431

HH	1.25 363	0.40 268	2.13 256	0.90 512	0.41 420	2.28 439	0.01 79	4.25 357	0.95 160	0.37 160	0.89 357	3.87 487	0.80 406	4.74 381	0.51 277	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.00 1	0.03 180	1.53 490

HanStereo	1.25 363	0.40 268	2.13 256	0.90 512	0.41 420	2.28 439	0.01 79	4.25 357	0.95 160	0.37 160	0.89 357	3.87 487	0.80 406	4.74 381	0.51 277	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.00 1	0.03 180	1.53 490

RAFT-345	1.25 363	0.12 59	2.08 243	0.54 427	0.13 304	1.55 353	0.24 415	0.65 41	2.51 476	1.19 312	7.68 532	0.92 301	0.05 144	6.86 488	0.50 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 363	0.76 389	2.61 329	0.37 380	0.01 100	1.40 289	0.11 363	6.93 537	1.20 222	1.22 320	0.78 342	1.58 352	0.77 402	6.13 451	0.66 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.23 244

GANetREF_RVC	1.25 363	1.39 497	4.10 441	0.10 246	0.00 1	2.25 435	0.18 392	4.68 403	2.78 497	0.69 228	0.34 245	1.87 377	0.65 389	5.07 403	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.07 93
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	1.25 363	0.34 246	5.21 494	0.09 234	0.03 193	1.61 376	0.23 412	4.95 428	1.92 424	1.05 289	0.38 261	2.53 420	0.61 374	5.36 421	0.44 240	0.00 1	0.10 318	0.00 1	0.03 354	0.04 214	0.19 210

PS-NSSS	1.25 363	0.85 402	2.77 342	0.05 164	0.03 193	1.40 289	0.01 79	5.04 435	2.38 464	1.34 337	2.80 470	0.65 251	0.06 168	6.36 461	0.91 371	0.18 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.01 15

KYRaft	1.26 372	0.08 14	1.58 125	0.06 186	0.23 359	1.28 245	0.75 496	2.92 197	0.81 105	3.20 489	7.14 531	0.99 312	2.70 500	1.56 259	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.66 513

hitnet-ft	1.26 372	0.71 373	2.37 295	0.04 147	0.00 1	1.39 285	0.21 404	3.94 302	2.53 477	1.61 379	1.11 377	4.21 496	0.36 328	4.83 393	1.65 423	0.01 443	0.00 1	0.03 515	0.00 1	0.11 347	0.08 100

ARAFT	1.27 374	1.38 496	4.73 469	0.08 215	0.00 1	1.67 399	0.04 272	5.52 475	1.98 432	3.02 483	0.59 310	0.47 226	0.11 234	4.87 394	0.38 221	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.25 257

iRaft-Stereo_5w	1.28 375	0.93 422	3.51 409	0.14 278	0.66 473	1.21 203	0.01 79	3.87 288	1.06 188	0.19 101	1.97 432	1.62 357	1.50 456	6.80 484	1.07 390	0.00 1	0.16 329	0.00 1	0.06 379	0.26 479	0.67 378

LMCR-Stereo	1.28 375	1.13 469	2.41 301	0.57 434	0.03 193	2.72 465	0.09 351	6.86 536	0.88 129	2.44 457	1.92 429	0.14 174	1.55 461	3.57 325	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 408	0.02 33

ac_64	1.28 375	0.43 276	2.90 356	0.18 295	0.25 370	1.52 344	0.03 236	5.58 476	1.89 420	0.92 265	0.53 295	4.86 510	0.45 353	5.01 401	0.88 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.06 83

FADNet-RVC-Resample	1.28 375	1.46 503	6.58 526	0.10 246	0.14 310	1.54 352	0.25 419	4.29 365	1.46 337	0.61 220	0.23 214	1.29 335	0.28 309	5.23 411	1.06 388	0.10 523	0.16 329	0.09 532	0.06 379	0.28 488	0.39 311

xx1	1.29 379	0.36 252	2.41 301	0.50 418	0.29 393	3.40 491	0.02 178	4.02 319	7.67 556	0.71 230	0.83 349	0.73 270	0.15 258	1.60 262	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.23 488	0.06 248	1.57 498

cc1	1.29 379	0.36 252	2.41 301	0.50 418	0.29 393	3.40 491	0.02 178	4.02 319	7.67 556	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	1.59 261	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 354	0.10 324	1.86 536

OMP-Stereo	1.29 379	0.75 384	1.67 140	2.47 559	0.29 393	1.61 376	0.32 451	2.38 164	1.09 193	2.66 468	1.14 381	3.04 449	0.17 272	7.40 518	0.60 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.08 100

Prome-Stereo	1.29 379	0.09 22	1.62 129	0.12 270	0.24 366	1.28 245	0.65 489	2.98 204	0.93 149	2.08 420	8.52 537	0.75 275	2.83 503	2.19 288	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.39 479

coex_refinement	1.30 383	0.96 432	2.31 287	0.12 270	0.02 169	1.52 344	0.07 330	4.70 405	1.79 411	2.66 468	0.66 319	4.34 497	0.47 356	3.87 339	2.09 443	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.34 292

DualNet (step1)	1.30 383	0.51 308	3.23 386	0.03 111	0.03 193	2.48 450	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 363	0.66 319	0.90 293	1.00 416	2.79 300	0.82 344	0.68 548	0.97 498	1.79 566	1.08 578	0.02 107	0.82 412

FADNet-RVC	1.30 383	1.62 515	6.28 518	0.03 111	0.00 1	1.61 376	0.08 339	4.49 377	2.04 438	0.41 179	0.10 160	0.63 246	0.64 384	5.55 429	1.69 426	0.01 443	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.52 540	0.31 277

SMFormer	1.31 386	0.30 222	2.08 243	0.47 408	0.02 169	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 381	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	2.20 447	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.14 421	0.06 248	0.76 404

delet	1.31 386	0.61 350	2.64 334	0.05 164	0.17 329	2.84 472	1.00 509	4.88 419	2.46 472	1.38 343	1.37 397	1.62 357	0.90 412	4.52 371	1.48 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.08 100

PSMNet_ROB	1.31 386	1.27 484	3.91 437	0.05 164	0.11 291	1.69 403	0.16 383	3.98 311	1.59 364	1.15 308	0.34 245	2.77 432	0.62 379	4.43 365	3.80 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.12 154

UGAM	1.32 389	0.49 299	3.75 429	0.20 317	0.06 236	1.12 153	0.11 363	3.55 244	1.34 303	0.11 60	2.42 457	4.45 499	0.08 201	7.01 506	0.34 196	0.00 1	0.44 367	0.00 1	0.28 524	0.30 496	0.31 277

tta	1.32 389	0.30 222	2.08 243	0.47 408	0.02 169	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 381	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	2.20 447	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.14 421	0.09 309	0.92 431

FADNet_RVC	1.32 389	1.54 509	5.37 498	0.02 69	0.06 236	2.78 468	0.07 330	4.19 347	1.03 184	0.44 184	0.35 252	0.67 257	0.10 225	5.42 424	1.92 436	0.24 542	0.33 357	0.11 538	0.33 536	0.66 550	0.68 385

TDLM	1.32 389	0.90 412	2.42 309	0.61 446	0.03 193	1.59 366	2.04 532	3.73 264	2.29 457	1.70 390	0.94 362	1.07 320	0.67 393	6.49 468	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 434	0.54 344

iResNetv2_ROB	1.32 389	1.82 522	6.02 511	1.27 534	0.00 1	1.41 296	0.05 293	4.48 376	1.46 337	1.02 284	1.28 392	1.00 314	0.27 307	4.72 380	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 520	0.16 189

ssnet_v2	1.33 394	0.64 360	2.83 348	0.06 186	0.03 193	2.08 431	0.36 458	5.88 498	2.33 461	2.52 462	0.88 356	3.06 451	0.54 361	1.75 273	3.30 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.13 162

MMNet	1.33 394	0.69 371	4.18 443	0.11 263	0.01 100	4.08 505	0.02 178	4.27 361	1.49 346	2.17 428	0.33 242	1.34 339	1.20 431	4.52 371	1.93 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.06 83

ADLNet	1.35 396	0.55 321	2.95 363	0.01 13	0.05 230	2.22 434	0.11 363	5.06 437	2.83 502	2.42 455	2.19 441	2.63 425	0.68 395	3.59 326	1.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.27 266

pcwnet_v2	1.36 397	0.21 166	5.89 508	0.15 284	0.01 100	1.78 412	0.02 178	5.77 492	3.19 511	1.69 389	1.94 431	2.00 388	0.79 405	3.09 310	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.04 214	0.27 266

CVANet_RVC	1.37 398	0.82 401	3.23 386	0.54 427	0.11 291	1.48 331	0.46 466	4.01 317	2.23 451	3.33 494	1.34 396	1.51 346	0.37 330	6.38 462	0.69 318	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.19 437	0.62 367

FADNet	1.38 399	1.42 501	5.62 505	0.03 111	0.06 236	2.56 457	0.16 383	4.66 401	1.64 384	0.35 156	0.11 165	1.66 363	1.05 420	5.64 435	1.59 420	0.18 536	0.02 266	0.01 489	0.01 323	0.52 540	0.23 244

DLCB_ROB	1.38 399	0.60 344	1.96 218	0.10 246	0.00 1	1.53 347	0.23 412	4.02 319	1.91 423	3.54 499	1.97 432	3.40 468	0.30 314	4.91 395	2.97 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.12 154

iRaft-Stereo_20w	1.39 401	0.18 118	3.72 425	0.79 494	0.56 448	1.90 421	0.65 489	8.85 563	1.05 187	2.05 419	0.42 272	1.24 331	1.23 438	1.69 269	0.95 376	0.00 1	0.62 408	0.00 1	0.44 549	0.02 107	1.41 482

IIG-Stereo	1.39 401	0.67 367	1.73 151	2.48 560	0.05 230	1.63 384	0.14 378	3.00 206	1.20 222	2.94 479	2.23 444	3.03 448	0.55 363	7.41 519	0.66 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.07 93

DAS	1.40 403	0.11 49	2.83 348	0.04 147	0.01 100	1.31 255	1.14 515	4.51 380	2.02 435	4.84 526	2.33 448	1.65 361	0.56 365	5.53 427	0.85 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 210

DRaft	1.40 403	0.20 159	1.83 188	0.09 234	0.01 100	1.66 394	0.42 463	2.13 154	0.59 49	3.75 505	5.16 514	0.41 220	4.27 531	5.52 426	1.63 422	0.01 443	0.06 298	0.00 1	0.07 383	0.08 287	0.12 154

SepStereo	1.41 405	0.11 49	2.83 348	0.04 147	0.01 100	1.31 255	1.14 515	4.51 380	2.02 435	4.84 526	2.33 448	1.65 361	0.56 365	5.78 439	0.85 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 210

XPNet_ROB	1.41 405	0.81 399	2.75 340	0.04 147	0.01 100	1.70 404	0.17 386	4.14 342	1.69 390	4.12 513	1.10 375	1.58 352	0.52 359	5.13 407	4.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.25 257

ETE_ROB	1.42 407	1.04 456	3.10 376	0.02 69	0.03 193	1.81 415	0.22 409	4.73 407	1.67 389	4.77 524	1.43 403	2.77 432	0.08 201	4.23 353	2.20 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.20 230

CRFU-Net	1.43 408	0.33 244	2.98 368	1.27 534	0.03 193	4.01 504	0.05 293	6.21 512	0.95 160	1.92 405	0.74 333	3.41 469	2.55 497	3.36 315	0.36 205	0.01 443	0.01 235	0.11 538	0.00 1	0.13 369	0.09 125

DSFCA	1.45 409	0.51 308	2.76 341	0.01 13	0.03 193	3.64 498	0.83 498	3.28 230	1.45 335	3.25 492	0.44 278	2.89 442	1.45 451	6.07 448	2.14 445	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.10 137

ffm	1.46 410	0.50 302	4.37 453	0.46 402	0.03 193	1.60 370	0.03 236	3.81 273	6.87 549	1.57 372	2.38 451	2.14 397	0.38 334	1.73 271	0.12 45	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.17 446	0.10 324	1.86 536

ASMatch	1.46 410	0.17 108	2.35 292	0.73 482	0.20 344	1.22 207	0.25 419	1.04 75	0.89 134	0.30 147	11.50 548	0.92 301	2.31 488	6.65 476	0.56 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.00 1	0.04 55

DispNO	1.47 412	1.01 448	5.05 484	0.13 275	0.08 264	1.49 336	0.02 178	4.38 370	1.86 415	1.51 359	1.57 413	3.12 455	1.09 424	5.77 438	1.89 435	0.00 1	0.02 266	0.03 515	0.11 407	0.11 347	0.08 100

NOSS_ROB	1.47 412	0.49 299	2.40 298	1.00 519	0.17 329	2.56 457	0.01 79	4.86 417	2.62 481	2.32 442	1.74 421	2.79 435	0.02 54	6.96 500	0.60 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.73 398

testlalala_base	1.48 414	0.15 78	1.50 111	0.09 234	0.20 344	1.20 194	0.01 79	4.81 413	0.53 38	0.25 130	0.02 2	0.24 194	0.05 144	0.29 41	0.50 274	7.67 576	1.93 576	0.00 1	0.27 516	9.18 573	0.79 409

Consistency-Raft	1.48 414	0.96 432	5.40 501	0.36 377	0.31 410	1.66 394	0.11 363	4.30 366	4.32 528	0.47 193	5.99 521	0.86 290	2.09 482	1.19 235	1.31 403	0.03 485	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.02 33

HSM	1.48 414	0.60 344	1.85 193	0.01 13	0.29 393	1.76 410	0.04 272	6.50 526	1.46 337	1.91 403	1.55 411	4.69 507	1.27 442	6.66 477	0.70 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.26 263

EAI-Stereo	1.50 417	0.16 96	1.53 116	0.25 345	0.91 504	2.30 442	4.98 563	6.09 510	1.87 418	1.38 343	5.56 517	0.49 228	0.59 371	1.21 238	0.83 349	0.00 1	0.31 355	0.00 1	1.09 581	0.02 107	0.56 355

CBFPSM	1.51 418	1.00 446	5.32 496	0.05 164	0.01 100	3.57 497	0.04 272	4.06 325	1.03 184	0.65 223	0.21 210	6.06 529	3.60 520	2.65 293	1.82 430	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.09 309	0.12 154

HSM-Net_RVC	1.51 418	0.11 49	1.93 214	0.00 1	0.01 100	1.91 423	0.05 293	7.86 557	1.93 427	3.77 506	3.76 493	3.16 456	0.36 328	4.34 360	0.83 349	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.11 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 418	1.32 489	3.27 393	0.03 111	0.07 251	1.63 384	3.29 547	4.54 386	1.61 367	3.22 490	0.37 258	3.84 486	0.31 319	4.42 364	2.02 441	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.09 309	0.22 240

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 421	0.60 344	5.47 503	0.27 359	1.02 520	1.33 271	0.26 423	6.85 535	1.21 231	0.60 218	0.62 313	5.38 526	1.37 446	1.76 274	1.11 393	0.00 1	0.72 422	0.00 1	0.57 560	0.17 422	0.98 438

ADLNet2	1.52 421	0.79 394	3.51 409	0.01 13	0.69 478	1.26 233	0.26 423	4.84 415	3.10 507	1.67 385	3.23 482	4.17 495	0.80 406	4.77 389	1.00 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 457	0.12 154

TransformOpticalFlow	1.53 423	0.40 268	3.46 406	0.66 460	0.07 251	1.56 357	0.09 351	4.35 368	1.86 415	1.72 391	2.27 446	3.53 475	3.04 509	6.93 496	0.49 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.10 137

fast-acv-ft	1.54 424	0.86 405	4.85 474	0.11 263	0.12 299	3.88 500	0.28 432	2.97 203	2.26 454	0.96 270	3.49 488	2.97 444	1.23 438	3.47 320	2.75 472	0.04 496	0.01 235	0.04 520	0.04 368	0.44 528	0.08 100

THIR-Stereo	1.54 424	0.48 297	1.88 205	0.01 13	0.02 169	1.08 128	4.17 556	2.48 168	0.41 25	1.09 296	4.30 504	1.90 379	4.08 530	6.84 486	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.04 520	0.00 1	0.06 248	0.04 55

GrayStereo	1.55 426	0.06 1	1.53 116	0.75 488	0.20 344	1.27 239	4.44 560	3.44 238	1.20 222	4.92 529	3.92 497	0.45 223	4.54 535	3.43 319	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 555	0.02 107	0.25 257

LALA_ROB	1.55 426	1.07 462	2.99 370	0.02 69	0.06 236	3.20 482	0.49 472	4.07 327	1.80 413	3.79 507	0.66 319	4.51 500	0.25 303	3.82 337	4.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.11 145

Select-FE	1.56 428	0.63 355	5.34 497	0.42 390	0.65 472	1.56 357	0.30 447	6.29 520	1.29 282	1.93 406	0.42 272	5.00 515	3.89 526	1.02 223	0.71 321	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.37 546	0.02 107	0.88 423

DEmStereo	1.56 428	0.16 96	2.44 313	0.09 234	0.02 169	1.77 411	0.87 500	1.72 112	1.08 192	2.48 459	6.30 526	1.06 318	5.02 539	6.28 458	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

PA-Net	1.56 428	1.13 469	5.13 488	0.07 203	0.17 329	1.46 316	0.53 475	4.73 407	3.04 506	0.92 265	1.30 393	2.29 412	0.62 379	6.63 474	3.00 484	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.15 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 431	1.12 467	3.42 402	0.53 425	0.10 286	4.27 509	1.44 521	5.35 460	1.61 367	3.58 502	0.87 355	0.91 296	1.18 429	6.64 475	0.46 254	0.04 496	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.24 248

Wz-Net-LNSev	1.60 432	1.48 506	8.20 546	0.03 111	0.03 193	3.95 502	0.13 373	4.89 420	2.33 461	0.92 265	0.31 237	3.64 479	1.40 448	2.90 303	1.50 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 324	0.20 230

AAGNet	1.60 432	0.15 78	1.76 163	1.17 530	0.27 385	1.51 341	0.64 487	1.71 111	1.20 222	1.67 385	0.81 346	1.59 354	2.23 484	6.08 449	11.16 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.02 33

StereoDRNet	1.66 434	1.21 477	5.39 500	0.06 186	0.11 291	2.49 453	1.06 512	5.28 454	1.89 420	3.60 503	0.63 314	2.28 408	0.64 384	4.70 378	3.25 490	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.01 323	0.15 399	0.36 296

TCMNet	1.67 435	0.92 419	6.06 513	0.15 284	1.43 542	1.83 417	0.17 386	4.72 406	1.56 357	1.88 399	2.94 474	1.92 381	0.45 353	5.34 419	3.00 484	0.00 1	0.06 298	0.06 525	0.00 1	0.43 526	0.48 333

ACV-stereo	1.68 436	0.45 281	3.08 373	0.05 164	0.04 220	6.19 538	0.18 392	2.01 143	0.33 21	0.23 123	0.02 2	10.33 554	5.28 545	4.05 345	1.17 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.15 178

APVNet	1.68 436	0.75 384	4.94 480	0.13 275	0.01 100	4.56 518	0.08 339	5.20 447	1.44 332	1.51 359	1.05 370	2.87 440	0.93 414	6.76 483	2.76 473	0.01 443	0.00 1	0.07 526	0.00 1	0.34 508	0.08 100

CrosDoStereo	1.72 438	0.31 230	1.91 211	0.03 111	0.07 251	1.40 289	5.95 573	3.61 251	1.62 374	0.98 271	3.79 494	0.94 304	4.66 537	7.11 510	1.86 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.08 100

DeepStereo_LL	1.72 438	0.31 230	1.91 211	0.03 111	0.07 251	1.40 289	5.95 573	3.61 251	1.62 374	0.98 271	3.79 494	0.94 304	4.66 537	7.11 510	1.86 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.08 100

STrans-v2	1.75 440	0.45 281	3.43 403	0.03 111	0.19 339	1.48 331	0.08 339	7.25 547	2.16 445	2.04 417	2.80 470	3.60 476	3.78 524	7.00 503	0.52 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.10 137

RASNet	1.75 440	0.71 373	2.93 360	0.20 317	3.20 565	1.75 409	0.26 423	3.87 288	2.64 482	0.98 271	1.46 406	5.25 525	1.67 469	6.73 481	2.81 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.47 329

YMNet	1.76 442	0.93 422	4.46 461	0.18 295	0.30 405	4.41 515	0.21 404	4.21 348	1.46 337	3.07 485	4.85 508	4.12 493	0.37 330	3.05 308	2.47 466	0.05 500	0.12 323	0.08 529	0.01 323	0.51 534	0.40 317

YMNet_1	1.76 442	0.93 422	4.46 461	0.18 295	0.30 405	4.41 515	0.21 404	4.21 348	1.46 337	3.07 485	4.85 508	4.12 493	0.37 330	3.05 308	2.47 466	0.05 500	0.12 323	0.08 529	0.01 323	0.51 534	0.40 317

RYNet	1.76 442	0.81 399	4.24 447	0.34 375	0.10 286	2.62 463	0.07 330	5.36 463	2.08 441	1.38 343	0.35 252	4.71 508	1.35 445	6.73 481	4.61 510	0.00 1	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.33 288

GASNet	1.77 445	2.50 549	7.05 530	0.47 408	0.02 169	1.50 337	0.20 397	4.55 388	2.55 479	0.98 271	1.48 408	2.24 407	1.57 464	6.25 455	3.41 495	0.00 1	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.55 543	0.12 154

U	1.79 446	0.09 22	1.35 101	0.06 186	7.35 580	10.70 562	0.00 1	0.86 62	0.32 20	0.02 11	0.03 79	0.11 157	0.02 54	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 579	5.06 595	0.01 44	0.01 15

ttt	1.79 446	0.32 238	2.41 301	0.58 436	0.26 379	1.64 391	0.00 1	6.26 518	2.57 480	1.91 403	2.39 455	1.39 341	0.11 234	5.55 429	7.97 535	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.16 437	0.06 248	1.14 458

DRN-Test	1.79 446	0.51 308	4.94 480	0.19 302	0.14 310	3.30 485	0.19 396	6.58 530	2.31 458	4.40 520	0.77 340	2.10 395	1.73 471	5.40 423	2.82 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.12 357	0.27 266

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 449	20.09 594	11.97 563	0.09 234	0.00 1	0.46 37	0.05 293	0.49 24	0.50 36	0.17 87	0.03 79	0.04 63	0.00 1	0.14 8	0.45 245	0.00 1	0.35 361	0.00 1	0.06 379	0.07 275	1.12 455

PAM	1.83 450	0.18 118	3.32 396	0.66 460	0.61 462	5.41 531	0.77 497	6.32 521	0.94 155	1.37 342	1.11 377	9.51 551	2.30 487	1.23 242	0.74 329	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.53 556	0.03 180	0.90 429

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 451	1.13 469	5.96 510	0.02 69	0.00 1	5.00 524	0.29 439	5.31 458	2.38 464	2.65 465	1.15 383	2.32 416	1.95 480	5.59 432	3.35 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 214	0.14 168

RAFT + AFF	1.88 452	1.84 525	4.19 444	0.05 164	0.85 492	2.29 441	1.00 509	6.32 521	2.26 454	1.88 399	1.80 426	1.27 332	3.66 521	6.56 470	2.36 460	0.02 471	0.34 360	0.00 1	0.01 323	0.41 525	0.50 336

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 452	0.88 409	3.47 407	1.64 551	0.22 354	4.27 509	0.40 461	3.90 299	1.63 380	0.72 236	0.71 328	3.06 451	0.11 234	5.13 407	1.03 386	5.07 570	0.54 386	0.00 1	0.00 1	1.73 559	3.16 572

UGAM-zero	1.89 454	0.19 149	2.80 343	0.22 327	0.47 437	1.57 361	0.35 456	6.96 541	0.60 51	1.40 347	0.26 223	8.37 545	4.43 533	7.06 509	0.71 321	0.00 1	0.67 411	0.00 1	0.58 561	0.02 107	1.16 463

iinet-f	1.90 455	0.98 440	13.29 568	0.42 390	0.03 193	4.30 512	0.04 272	3.86 285	1.32 297	1.28 326	0.57 301	2.91 443	2.70 500	2.60 291	3.11 488	0.00 1	0.02 266	0.02 510	0.00 1	0.49 531	0.09 125

PAM_32	1.91 456	0.18 118	2.96 364	0.69 471	0.73 484	5.20 527	0.71 493	6.02 507	1.17 209	1.33 334	2.00 436	9.90 553	3.21 515	1.29 248	0.81 341	0.00 1	0.59 404	0.00 1	0.53 556	0.06 248	0.87 421

Syn2CoEx	1.91 456	1.85 526	6.43 525	0.05 164	0.00 1	1.47 323	0.54 476	6.03 508	2.24 452	2.24 436	2.19 441	2.06 391	3.10 511	6.57 471	2.58 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 508	0.40 317

NLCSM	1.93 458	1.40 498	3.79 433	0.12 270	0.02 169	2.26 437	0.59 485	9.25 564	1.36 311	0.40 173	4.87 510	3.77 485	0.91 413	7.66 531	1.30 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.74 401

z-ln-s-r	1.93 458	1.26 483	7.26 532	0.25 345	0.03 193	1.65 392	0.06 321	4.28 362	2.81 500	1.26 325	0.70 327	1.68 366	0.24 296	6.44 467	10.32 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.19 210

FAT-Stereo	1.95 460	0.23 179	3.66 420	0.18 295	0.03 193	1.80 414	0.94 504	5.35 460	3.11 508	4.23 514	5.00 512	5.22 524	2.76 502	5.07 403	1.09 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.17 197

AANet_RVC	1.95 460	1.64 516	4.89 475	0.09 234	0.00 1	1.24 216	0.01 79	3.93 300	2.82 501	2.32 442	4.64 507	3.61 477	0.19 281	7.61 525	4.73 511	0.60 547	0.19 338	0.00 1	0.00 1	0.11 347	0.47 329

ccnet	1.96 462	0.68 368	3.59 413	0.26 352	0.19 339	3.68 499	1.55 524	4.89 420	1.77 407	2.68 471	3.92 497	3.44 470	1.72 470	5.02 402	5.22 513	0.06 510	0.00 1	0.09 532	0.01 323	0.13 369	0.32 282

GwcNet	1.96 462	1.51 507	7.43 536	0.30 367	1.20 531	4.13 506	0.61 486	4.45 375	1.92 424	1.53 363	2.31 447	3.93 490	0.54 361	5.50 425	3.16 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.39 521	0.24 248

DANet	1.96 462	0.24 184	3.72 425	0.78 493	0.48 439	2.65 464	0.34 454	3.94 302	1.71 396	4.35 517	1.56 412	5.09 517	0.56 365	6.97 501	5.99 521	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.04 214	0.66 374
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	1.97 465	0.97 436	7.79 540	0.68 469	1.01 518	1.47 323	0.20 397	7.05 544	1.44 332	0.54 216	6.19 523	5.17 520	1.14 426	1.65 266	1.18 400	0.01 443	0.77 430	0.00 1	0.64 566	0.25 470	1.23 467

CBMV	1.97 465	0.56 331	2.61 329	0.46 402	0.07 251	2.91 475	4.18 557	4.58 391	2.78 497	5.50 535	2.21 443	2.84 439	2.94 504	4.75 384	2.31 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 399	0.60 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 467	0.39 263	5.14 490	0.34 375	0.01 100	2.50 454	0.34 454	6.44 524	3.75 521	0.86 256	5.12 513	1.63 359	1.08 422	7.64 526	1.58 419	1.07 555	2.64 591	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

DISCO	2.03 467	0.45 281	2.82 347	0.72 477	0.53 443	5.13 526	0.01 79	6.01 506	1.81 414	2.31 441	0.91 360	6.43 534	0.87 410	8.57 547	3.67 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.17 197

edge stereo	2.06 469	0.42 275	4.20 445	0.14 278	0.09 275	1.82 416	0.51 473	5.38 464	2.48 475	3.45 498	3.96 501	8.28 544	1.80 476	5.90 443	2.30 456	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.16 408	0.19 210

CBMV_ROB	2.06 469	0.31 230	2.72 337	0.63 454	0.00 1	2.83 471	0.88 501	5.24 452	2.41 468	4.28 516	6.16 522	3.07 454	3.47 519	5.81 442	2.69 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.56 355

mmx	2.08 471	0.50 302	4.37 453	0.46 402	0.03 193	1.60 370	0.03 236	6.21 512	2.77 495	1.57 372	2.38 451	2.14 397	0.38 334	7.65 527	9.02 542	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.17 446	0.06 248	1.25 471

xxx	2.08 471	0.50 302	4.37 453	0.46 402	0.03 193	1.60 370	0.03 236	6.21 512	2.77 495	1.57 372	2.38 451	2.14 397	0.38 334	7.65 527	9.02 542	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.17 446	0.06 248	1.25 471

RP	2.09 473	0.90 412	3.88 435	0.22 327	0.61 462	1.72 406	0.94 504	4.97 429	2.65 483	3.87 508	5.63 518	4.44 498	4.28 532	4.99 400	2.35 459	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.20 443	0.13 162

NCC-stereo	2.09 473	1.02 451	4.78 472	0.10 246	0.26 379	2.33 444	0.13 373	5.82 495	1.70 394	2.98 480	3.18 480	4.63 504	5.69 549	6.26 456	2.76 473	0.05 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.14 168

Abc-Net	2.09 473	1.02 451	4.78 472	0.10 246	0.26 379	2.33 444	0.13 373	5.82 495	1.70 394	2.98 480	3.18 480	4.63 504	5.69 549	6.26 456	2.76 473	0.05 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.14 168
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	2.09 473	1.17 473	3.97 439	1.52 547	0.23 359	3.35 490	0.05 293	5.09 439	2.74 491	1.09 296	1.40 400	0.97 310	0.18 276	6.66 477	0.87 357	1.46 564	1.64 571	7.13 575	0.00 1	1.67 558	0.54 344

RAFT-RH_RVC	2.11 477	0.30 222	2.27 277	0.74 484	0.26 379	1.51 341	0.02 178	0.61 37	1.23 241	5.28 532	21.18 576	1.04 315	0.07 187	6.90 492	0.61 302	0.04 496	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.02 107	0.00 1

RGC	2.11 477	0.95 428	4.61 466	0.08 215	0.29 393	3.34 489	0.11 363	5.40 468	1.78 409	3.93 510	4.52 505	5.20 522	3.05 510	5.78 439	2.78 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.18 205

S-Stereo	2.12 479	0.32 238	6.30 519	0.24 340	0.22 354	2.51 455	1.83 528	5.38 464	5.55 539	2.46 458	5.91 520	2.81 436	0.71 398	5.19 410	2.45 464	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.37 299

1111x	2.13 480	0.58 336	4.38 457	0.39 384	0.61 462	2.14 433	0.01 79	6.38 523	2.40 467	1.80 394	1.97 432	0.95 308	0.64 384	7.16 513	10.30 554	0.00 1	1.18 548	0.00 1	0.29 526	0.07 275	1.32 476

SGM-Forest	2.15 481	0.50 302	2.42 309	0.19 302	0.25 370	3.47 495	2.38 539	4.53 384	2.46 472	5.64 537	3.99 502	3.74 481	2.22 483	6.99 502	3.08 487	0.01 443	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.05 234	0.98 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 482	0.75 384	10.72 559	0.24 340	0.03 193	1.62 381	0.20 397	3.80 270	1.16 204	5.40 533	3.08 477	5.77 527	2.29 486	5.62 434	2.13 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 287	0.25 257

Anonymous_2	2.17 483	0.32 238	2.35 292	0.80 498	0.85 492	1.67 399	0.22 409	4.62 394	0.71 69	1.12 302	0.40 267	3.18 458	1.94 479	0.84 211	0.77 335	0.06 510	1.09 526	3.25 573	14.62 599	3.25 564	1.43 483

Wz-Net-MNSev	2.17 483	1.90 530	7.77 539	0.02 69	0.01 100	4.60 519	2.08 533	5.70 484	2.83 502	4.02 511	1.50 409	1.87 377	2.53 496	5.10 405	3.04 486	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.14 383	0.31 277

ff1	2.20 485	0.50 302	4.37 453	0.46 402	0.03 193	1.60 370	0.03 236	3.81 273	6.87 549	1.57 372	2.38 451	2.14 397	0.38 334	7.65 527	9.02 542	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.17 446	0.10 324	1.86 536

FTStereo	2.20 485	0.09 22	2.07 240	0.18 295	0.13 304	1.43 300	4.50 562	2.98 204	0.97 171	3.35 496	17.70 563	0.77 283	4.06 528	4.36 361	0.15 72	0.15 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.19 464

PASM	2.20 485	1.85 526	10.33 557	1.00 519	0.41 420	1.98 424	0.90 503	3.85 284	2.76 494	4.38 518	1.53 410	3.49 474	1.54 458	6.60 472	2.43 462	0.14 532	0.02 266	0.00 1	0.03 354	0.33 504	0.39 311

GANet	2.23 488	0.92 419	3.10 376	0.88 507	0.08 264	2.25 435	3.25 546	4.61 393	1.71 396	2.55 463	9.98 543	2.56 421	1.47 455	7.52 524	2.98 483	0.00 1	0.04 284	0.02 510	0.08 387	0.14 383	0.42 325

Nwc_Net	2.25 489	0.98 440	5.37 498	0.07 203	0.11 291	2.80 469	0.05 293	7.36 550	1.30 292	2.77 476	8.21 536	5.18 521	2.98 508	5.16 409	2.46 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.08 100

xxxx	2.26 490	0.43 276	2.30 282	0.01 13	0.68 477	1.47 323	0.00 1	6.56 529	2.32 459	1.56 369	2.07 439	1.07 320	0.06 168	4.81 390	18.87 581	0.00 1	1.11 532	0.00 1	0.21 477	0.06 248	1.65 509

test_xeample	2.27 491	0.46 288	2.25 275	0.10 246	0.69 478	1.48 331	0.00 1	6.24 515	2.46 472	1.83 396	2.40 456	0.37 211	0.07 187	4.49 367	19.55 583	0.00 1	1.11 532	0.00 1	0.21 477	0.07 275	1.65 509

LL-Strereo	2.29 492	1.55 511	5.01 482	0.64 457	2.78 563	1.52 344	0.05 293	5.04 435	1.24 243	2.73 473	2.87 473	5.10 518	5.49 547	7.22 515	0.81 341	0.04 496	1.31 558	0.00 1	0.00 1	0.31 498	2.08 550

NaN_ROB	2.33 493	1.31 488	4.55 463	0.32 370	0.30 405	3.13 480	5.01 566	4.57 390	2.78 497	5.49 534	1.73 420	2.28 408	1.98 481	7.48 522	4.32 506	0.01 443	0.06 298	0.03 515	0.09 396	0.20 443	0.88 423

stereogan	2.38 494	0.59 340	5.05 484	0.01 13	0.09 275	8.26 552	0.58 484	4.92 425	3.65 518	4.68 523	4.60 506	6.43 534	2.39 491	5.27 414	0.72 326	0.00 1	0.01 235	0.01 489	0.00 1	0.27 484	0.13 162

MFMNet_re	2.39 495	1.65 517	6.10 514	3.04 563	0.90 501	2.34 446	0.98 507	4.77 412	3.79 522	6.95 543	7.08 530	1.84 376	3.79 525	2.53 290	1.57 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.26 263

w-ln-seven-2	2.43 496	1.73 520	14.40 570	0.27 359	0.07 251	1.40 289	0.47 467	4.54 386	3.57 516	3.26 493	1.19 386	2.29 412	1.65 468	7.16 513	5.50 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 323	0.21 449	0.76 404

AF-Net	2.51 497	1.12 467	5.46 502	0.01 13	0.13 304	2.03 427	0.47 467	7.04 543	2.74 491	4.09 512	10.64 546	4.99 513	2.94 504	4.94 397	3.28 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.15 178

PDISCO_ROB	2.54 498	1.40 498	5.07 487	1.06 525	2.01 556	8.28 553	0.17 386	7.96 559	6.01 546	1.48 357	1.75 422	3.67 480	1.25 440	7.74 534	2.07 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 521	0.42 325

DGSMNet	2.56 499	1.15 472	7.39 534	1.34 542	2.02 557	3.20 482	3.97 555	6.11 511	1.72 401	1.52 362	2.72 469	3.23 464	0.63 381	4.74 381	2.39 461	1.12 558	1.53 569	1.54 565	1.32 582	1.40 557	2.10 552

ADCRef	2.57 500	1.40 498	7.90 542	0.11 263	0.11 291	4.71 521	0.74 495	5.45 473	1.66 387	3.15 488	1.65 418	1.61 355	2.25 485	4.54 374	15.56 574	0.03 485	0.00 1	0.01 489	0.10 402	0.27 484	0.23 244

SQANet	2.65 501	1.92 531	3.73 427	4.47 568	2.98 564	2.59 459	0.24 415	4.66 401	1.11 198	2.48 459	0.59 310	1.57 349	0.86 409	3.95 342	1.67 425	7.97 577	0.14 328	0.48 551	0.03 354	7.84 570	3.68 573

DeepPrunerF	2.71 502	1.57 513	16.51 576	0.22 327	0.33 411	1.45 312	0.28 432	6.26 518	9.92 562	1.25 324	0.44 278	1.98 386	1.61 466	7.33 516	4.17 505	0.00 1	0.01 235	0.07 526	0.10 402	0.33 504	0.29 271

FBW_ROB	2.74 503	1.02 451	4.72 468	0.43 394	0.18 333	4.35 513	0.18 392	7.28 549	3.50 514	3.57 501	3.38 486	4.86 510	1.22 437	11.70 570	5.76 518	0.17 535	0.08 308	0.59 556	0.12 414	0.28 488	1.40 481

test_sample9	2.75 504	0.51 308	3.23 386	0.03 111	0.03 193	2.48 450	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 363	0.66 319	0.90 293	1.00 416	6.14 452	10.04 552	0.68 548	17.48 601	1.79 566	1.08 578	0.02 107	0.82 412

FINET	2.99 505	2.11 537	7.66 537	1.13 527	1.79 550	4.35 513	3.34 548	5.66 481	7.93 559	2.49 461	3.29 483	1.66 363	2.47 494	6.70 479	4.44 507	0.82 552	1.38 561	0.03 515	0.30 528	0.36 515	1.88 540

aanetorigin	2.99 505	1.00 446	9.85 555	0.23 333	0.23 359	1.59 366	2.01 530	1.94 139	1.25 254	14.45 576	10.04 545	2.98 445	3.75 522	4.97 399	4.01 502	0.10 523	0.05 292	0.09 532	0.11 407	0.55 543	0.55 350

Wz-Net-SNSev	3.01 507	3.59 566	12.98 567	0.45 399	0.04 220	2.72 465	1.12 514	5.80 493	2.42 469	2.30 440	2.62 467	6.39 533	1.29 443	10.20 557	7.19 530	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.29 494	0.72 397

CSAN	3.10 508	1.72 519	5.85 507	0.37 380	0.14 310	4.15 508	3.91 554	4.94 427	4.65 534	6.43 540	6.29 525	4.62 503	5.17 542	8.13 538	4.85 512	0.02 471	0.03 277	0.03 515	0.05 371	0.26 479	0.48 333

222	3.11 509	0.43 276	2.10 250	0.02 69	0.45 431	1.57 361	0.01 79	6.44 524	2.34 463	1.73 392	2.24 445	0.52 236	0.07 187	4.95 398	36.29 598	0.00 1	1.07 520	0.00 1	0.21 477	0.06 248	1.65 509

UDG	3.15 510	9.41 586	2.81 345	2.72 562	0.92 505	2.39 447	0.11 363	4.12 338	1.30 292	2.35 444	3.63 491	4.96 512	1.58 465	4.33 359	2.89 480	1.22 561	0.04 284	8.09 577	3.80 589	4.94 566	1.35 477

XQC	3.16 511	2.00 533	7.71 538	0.97 518	0.67 475	5.07 525	0.69 491	6.58 530	4.95 536	5.04 530	1.98 435	4.99 513	3.12 512	7.96 537	10.02 551	0.00 1	0.63 409	0.00 1	0.18 453	0.36 515	0.38 309

RTSC	3.18 512	2.15 538	8.20 546	0.67 468	0.38 417	4.41 515	0.08 339	5.64 479	5.80 544	6.14 539	3.43 487	3.37 465	1.55 461	7.50 523	12.15 562	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.25 504	0.51 534	0.53 343

ADCP+	3.18 512	1.81 521	11.33 561	0.07 203	0.20 344	5.83 535	2.80 541	4.60 392	2.69 485	1.68 388	0.28 226	3.75 482	3.14 513	6.82 485	17.90 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 443	0.56 355

PWC_ROB	3.30 514	1.83 523	8.47 549	0.62 453	0.56 448	1.31 255	0.39 460	4.53 384	5.05 537	7.66 548	15.14 557	3.37 465	2.43 492	6.86 488	6.74 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 534	0.54 344

w-ln-seven	3.40 515	2.22 539	14.89 572	0.33 374	0.16 325	7.02 542	0.47 467	5.98 502	5.62 540	5.50 535	2.37 450	4.11 492	1.42 449	6.86 488	10.41 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.38 309

PWCDC_ROB	3.41 516	2.29 542	5.16 492	0.19 302	0.02 169	3.11 478	0.02 178	5.15 442	12.27 565	1.36 341	23.33 584	1.98 386	3.35 516	4.93 396	3.71 498	0.28 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 553	0.32 282

DDUNet	3.58 517	11.19 588	3.84 434	3.59 566	3.31 566	4.14 507	0.20 397	4.40 372	1.33 300	2.72 472	3.11 479	3.16 456	0.37 330	4.18 347	1.47 413	2.02 566	0.05 292	10.10 583	3.59 588	5.85 568	3.05 571

G-Net	3.58 517	0.58 336	5.14 490	1.61 548	1.86 551	10.46 560	1.85 529	3.24 226	1.69 390	8.68 554	11.81 550	6.03 528	7.62 560	4.82 391	5.52 517	0.08 520	0.12 323	0.07 526	0.15 426	0.16 408	0.16 189

SHD	3.58 517	1.83 523	6.41 522	1.34 542	1.21 533	4.84 522	0.17 386	7.95 558	12.83 566	7.86 549	3.32 485	5.08 516	2.63 498	5.54 428	8.57 538	0.01 443	0.75 428	0.00 1	0.18 453	0.31 498	0.73 398

otaku	3.61 520	2.06 534	4.04 440	6.41 572	3.35 567	4.67 520	2.08 533	5.97 501	1.58 361	2.19 429	2.62 467	3.47 472	1.45 451	4.36 361	2.17 446	8.55 579	0.25 343	1.89 569	0.03 354	9.29 574	5.81 579

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 520	3.47 561	9.32 553	0.19 302	0.30 405	13.80 567	7.49 584	5.15 442	3.95 524	3.06 484	3.94 499	4.60 502	1.20 431	8.49 545	2.79 477	0.70 551	1.22 551	0.04 520	0.84 571	0.50 533	1.23 467

SDNR	3.62 522	1.25 482	7.41 535	0.71 475	0.22 354	26.06 593	0.02 178	4.55 388	2.42 469	3.10 487	11.33 547	3.05 450	0.77 402	8.31 543	2.21 450	0.05 500	0.11 321	0.00 1	0.01 323	0.08 287	0.66 374

ADCL	3.64 523	1.54 509	8.53 551	0.26 352	0.28 391	7.37 544	4.49 561	5.42 470	3.61 517	4.79 525	3.85 496	5.14 519	4.47 534	6.28 458	15.73 575	0.05 500	0.01 235	0.11 538	0.13 417	0.34 508	0.33 288

Ntro	3.66 524	2.08 536	4.34 451	7.58 574	4.53 569	6.25 539	0.72 494	5.35 460	1.65 386	0.48 203	1.77 423	2.68 429	1.25 440	5.10 405	2.31 457	8.72 580	0.31 355	2.13 571	0.05 371	9.73 576	6.18 580

SPS-STEREO	3.67 525	1.46 503	4.23 446	0.36 377	0.23 359	3.93 501	1.20 517	6.67 533	3.50 514	11.05 564	8.81 538	9.53 552	4.63 536	9.10 548	7.25 531	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.13 369	1.28 474
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 526	2.46 548	15.54 575	0.32 370	0.06 236	4.29 511	1.61 525	4.25 357	11.49 564	2.56 464	1.31 395	2.01 390	1.86 477	6.94 497	8.94 541	0.05 500	0.03 277	0.10 537	0.08 387	10.62 581	0.56 355

MDST_ROB	3.81 527	0.21 166	4.29 450	2.64 561	1.45 544	13.85 568	1.02 511	8.06 560	2.67 484	15.14 580	8.81 538	2.70 430	1.55 461	9.31 550	3.90 500	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.63 369

ADCPNet	3.94 528	1.47 505	14.87 571	0.11 263	0.45 431	7.19 543	2.23 537	5.42 470	3.18 510	4.53 522	2.03 437	7.48 543	5.27 544	7.05 508	14.73 571	0.02 471	0.74 425	0.04 520	0.91 577	0.23 458	0.85 419

test_sample8	3.98 529	0.51 308	3.23 386	0.03 111	0.03 193	2.48 450	0.01 79	5.07 438	1.50 347	6.62 541	0.90 359	14.02 563	7.06 559	6.14 452	10.04 552	0.68 548	17.48 601	1.79 566	1.08 578	0.02 107	0.82 412

DPSNet	3.98 529	1.01 448	12.58 565	0.74 484	0.55 445	5.24 529	1.53 523	12.44 572	4.82 535	2.89 477	0.97 366	6.37 532	11.43 574	8.20 539	8.61 539	0.09 522	0.51 379	0.11 538	0.38 547	0.35 513	0.83 416

pmcnn	3.98 529	0.95 428	7.29 533	0.71 475	1.42 541	2.84 472	1.22 518	5.89 499	2.42 469	9.34 560	11.71 549	18.88 574	2.65 499	6.89 491	6.35 525	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.21 449	0.76 404

MFN_U_SF_RVC	4.10 532	2.36 545	12.04 564	1.00 519	0.27 385	10.31 559	0.51 473	8.83 562	3.69 519	4.90 528	3.30 484	9.33 550	3.43 518	8.28 541	9.42 545	0.41 546	0.53 385	0.52 552	0.81 570	0.90 554	1.05 447

NVStereoNet_ROB	4.22 533	2.29 542	6.13 516	1.40 545	1.14 529	2.84 472	0.97 506	5.67 482	5.66 541	5.25 531	14.28 555	12.40 558	5.35 546	10.74 563	5.33 514	1.24 562	1.01 506	0.67 561	0.62 564	0.63 548	0.69 392
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	4.28 534	4.04 571	17.92 577	0.11 263	0.07 251	1.53 347	0.29 439	4.81 413	6.49 548	8.41 553	16.07 560	2.83 438	1.19 430	11.32 566	9.99 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 443	0.36 296

SAMSARA	4.31 535	1.94 532	7.80 541	1.96 555	1.40 540	10.65 561	7.35 581	7.17 545	4.49 530	8.27 551	3.58 490	10.58 555	3.75 522	7.87 535	6.66 527	0.01 443	1.09 526	0.00 1	0.23 488	0.26 479	1.19 464

ADCMid	4.33 536	2.40 547	13.81 569	0.23 333	0.40 418	4.90 523	1.23 519	5.73 485	3.73 520	11.06 565	3.94 499	6.67 538	5.11 540	7.11 510	18.03 578	0.12 528	0.08 308	0.55 553	0.46 550	0.61 546	0.49 335

Wz-Net-TNSev	4.36 537	6.36 580	22.98 581	0.22 327	0.06 236	7.00 541	3.45 549	7.46 552	3.81 523	2.12 423	0.63 314	7.29 542	5.11 540	9.87 555	9.72 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 351	0.36 515	0.66 374

zh-sn7	4.41 538	4.45 573	18.43 578	0.15 284	0.01 100	4.00 503	2.16 536	5.26 453	2.74 491	4.24 515	10.00 544	4.09 491	6.64 556	10.84 564	14.33 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 488	0.63 369

AnyNet_C32	4.41 538	3.74 568	15.17 574	0.48 416	0.51 442	5.99 537	6.52 580	5.30 457	2.72 490	6.86 542	3.66 492	5.21 523	3.19 514	7.42 520	19.54 582	0.08 520	0.04 284	0.20 545	0.09 396	0.67 551	0.76 404

xyz-stereo	4.49 540	0.31 230	37.34 590	0.02 69	0.01 100	19.38 579	0.01 79	2.42 165	0.53 38	2.00 414	14.43 556	2.64 428	0.14 254	7.36 517	2.92 481	0.00 1	0.01 235	0.23 548	0.00 1	0.05 234	0.09 125

z-mn7	4.53 541	3.38 560	10.95 560	0.14 278	0.03 193	8.41 555	0.48 470	4.63 395	14.42 570	3.68 504	18.00 565	4.72 509	1.20 431	11.78 571	8.25 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 449	0.39 311

WZ-Net	4.64 542	2.57 550	25.72 584	0.10 246	0.09 275	3.07 477	2.08 533	6.59 532	5.41 538	6.08 538	4.09 503	7.02 541	6.04 553	11.64 567	11.45 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 449	0.61 365

SGM_RVC	4.67 543	0.61 350	2.62 331	1.13 527	0.29 393	7.96 550	2.60 540	7.55 554	4.36 529	12.34 569	9.95 542	15.94 568	8.56 562	10.88 565	6.38 526	0.22 541	0.25 343	0.20 545	0.23 488	0.32 502	0.92 431
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 544	23.37 597	1.56 122	13.12 588	10.72 588	1.09 137	0.05 293	4.90 424	2.02 435	2.16 426	0.09 156	0.14 174	0.04 119	0.20 17	0.29 165	8.07 578	2.41 581	0.00 1	0.01 323	20.56 597	3.81 574

MSAF-DinoV2	4.86 545	4.93 575	11.35 562	1.15 529	0.06 236	3.13 480	0.57 483	7.49 553	4.56 532	2.13 425	0.94 362	16.45 569	5.99 552	14.60 580	18.54 580	0.06 510	0.03 277	0.09 532	0.74 568	2.00 562	2.34 562

SANet	5.04 546	1.86 528	7.96 543	0.39 384	0.12 299	7.51 546	3.73 553	7.20 546	16.07 574	7.15 544	13.16 552	12.35 557	8.70 563	8.28 541	5.37 515	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.13 369	0.71 396

WCMA_ROB	5.16 547	1.07 462	4.40 458	0.66 460	0.69 478	6.28 540	3.63 552	5.39 466	4.05 525	14.77 579	19.39 573	15.46 566	10.72 572	7.67 532	6.77 529	0.19 539	0.27 349	0.18 544	0.20 466	0.18 434	1.23 467

RainbowNet	5.23 548	4.09 572	4.92 479	9.61 580	6.18 572	5.26 530	3.48 550	7.68 556	4.58 533	1.94 410	3.02 475	4.67 506	3.42 517	5.90 443	2.01 439	9.59 582	2.19 579	8.45 578	0.20 466	10.52 579	6.82 582

MSMD_ROB	5.26 549	0.52 317	3.22 384	0.15 284	0.01 100	8.63 556	1.06 512	4.76 411	4.16 526	13.72 573	26.77 587	13.87 562	15.95 581	7.89 536	3.94 501	0.11 525	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.34 292

FCDSN-DC	5.38 550	0.65 364	3.19 381	0.24 340	0.46 435	5.71 532	1.61 525	5.83 497	4.51 531	14.74 578	22.03 579	20.43 576	13.01 577	8.48 544	6.00 522	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 275	0.52 341
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	5.48 551	3.14 559	10.56 558	0.47 408	0.29 393	24.98 590	8.65 588	6.24 515	9.96 563	4.38 518	8.16 535	8.42 546	2.44 493	9.46 553	6.27 524	1.11 557	1.70 573	0.33 550	0.47 552	1.16 556	1.35 477

ADCS	5.55 552	3.55 562	19.07 579	0.43 394	0.14 310	5.87 536	4.20 559	7.65 555	7.80 558	9.79 561	6.22 524	6.48 536	5.52 548	10.52 561	22.41 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 530	0.97 437

MeshStereo	6.09 553	0.97 436	3.59 413	0.26 352	0.14 310	7.68 548	2.02 531	10.42 567	5.77 542	20.76 589	19.69 575	22.78 580	10.56 570	10.29 558	6.16 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 494	0.41 321
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	6.14 554	2.39 546	6.31 520	9.73 581	7.26 578	8.81 557	1.62 527	7.27 548	6.07 547	0.41 179	6.42 527	11.47 556	2.37 490	9.17 549	2.72 471	9.70 584	2.42 582	10.45 584	0.01 323	11.04 583	7.12 583

SGM+DAISY	6.27 555	3.62 567	9.36 554	2.30 556	2.34 558	9.12 558	6.38 577	6.98 542	6.00 545	14.26 574	15.55 559	14.02 563	9.84 567	9.45 552	8.56 537	1.21 560	1.60 570	0.58 554	0.86 574	0.63 548	2.74 566

FC-DCNN	6.44 556	0.46 288	3.25 392	0.54 427	0.56 448	8.01 551	1.37 520	8.76 561	7.15 553	19.35 586	22.25 581	22.72 579	15.44 580	10.37 559	7.93 534	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.64 373

PVD	6.50 557	1.70 518	6.71 528	1.66 552	1.59 549	7.94 549	0.89 502	11.13 570	24.35 583	12.01 568	19.10 569	8.76 548	9.89 568	9.85 554	11.06 558	0.02 471	1.12 534	0.00 1	0.26 512	0.25 470	1.72 514

MultiAttention	6.52 558	0.19 149	1.72 148	1.21 531	1.55 547	44.52 599	15.97 596	6.84 534	2.09 442	3.23 491	8.12 534	6.32 531	0.38 334	27.80 597	4.55 509	0.13 530	0.01 235	0.66 560	0.79 569	2.04 563	2.21 561

FC-DCNN v2	6.60 559	0.46 288	3.23 386	0.56 431	0.58 454	8.28 553	1.46 522	9.35 565	7.29 554	19.57 587	23.13 582	23.87 583	14.94 579	10.69 562	7.88 533	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.63 369

EDNetEfficient	6.66 560	1.34 492	34.37 588	0.66 460	1.93 555	2.04 429	3.59 551	3.08 215	14.92 571	20.02 588	9.53 541	6.48 536	10.85 573	7.65 527	15.21 572	0.03 485	0.10 318	0.01 489	0.22 482	0.61 546	0.55 350

ACVNet_1	6.79 561	2.72 554	6.97 529	9.78 582	7.38 581	7.67 547	2.29 538	10.50 568	6.93 552	4.51 521	5.39 516	13.21 560	6.34 555	7.02 507	3.31 493	9.70 584	2.48 584	10.85 586	0.11 407	11.41 585	7.23 584

AnyNet_C01	7.15 562	5.48 578	37.47 591	1.08 526	0.59 459	11.50 563	6.49 579	6.93 537	4.31 527	8.06 550	9.11 540	8.72 547	4.06 528	14.50 578	21.97 591	0.11 525	0.08 308	0.24 549	0.09 396	1.11 555	1.07 451

LSM	7.83 563	2.59 551	24.93 583	4.71 569	40.61 600	3.55 496	5.22 568	5.91 500	7.48 555	10.86 563	13.66 554	4.55 501	3.92 527	7.72 533	5.88 520	0.02 471	0.26 346	0.00 1	0.00 1	0.30 496	14.53 599

DispFullNet	8.26 564	24.76 598	14.96 573	14.77 591	7.78 582	5.23 528	0.09 351	5.67 482	3.16 509	9.01 558	4.87 510	6.15 530	10.66 571	10.44 560	4.54 508	2.54 567	0.33 357	15.59 590	4.84 592	13.17 589	6.59 581

ELAS_RVC	8.75 565	1.59 514	6.34 521	1.91 554	1.87 552	11.67 564	12.14 593	10.75 569	16.11 575	22.55 593	21.45 577	18.49 572	18.29 589	14.17 577	12.53 563	0.92 554	1.32 559	0.70 562	0.46 550	0.53 542	1.25 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 566	1.55 511	5.19 493	1.87 553	1.92 554	17.05 574	8.29 586	13.92 574	13.52 568	23.08 594	28.56 592	18.59 573	16.90 584	12.06 574	13.39 567	0.91 553	1.32 559	0.65 559	0.59 562	0.68 552	1.31 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 567	2.76 555	8.07 544	8.84 579	6.89 576	14.54 572	4.19 558	14.25 575	23.92 582	7.62 547	19.61 574	20.42 575	5.93 551	8.52 546	3.64 496	9.16 581	1.74 575	7.93 576	0.36 543	10.56 580	7.47 587

WAO-7	9.62 568	2.87 556	5.64 506	0.96 517	0.21 353	20.37 582	5.13 567	23.65 597	26.32 587	13.11 572	27.70 590	22.69 578	14.04 578	14.53 579	13.11 565	0.13 530	0.09 314	0.58 554	0.10 402	0.51 534	0.75 403

PWCK	9.63 569	6.94 584	19.91 580	6.25 571	0.22 354	22.62 585	14.62 595	12.15 571	13.48 567	14.34 575	13.17 553	13.25 561	8.40 561	16.14 581	11.57 561	6.38 573	0.26 346	2.41 572	0.11 407	8.57 571	1.74 517

IMH-64-1	10.12 570	3.75 569	4.24 447	11.47 585	9.26 585	11.93 565	5.30 569	18.72 581	15.74 572	7.16 545	18.55 566	16.83 570	6.83 557	11.66 568	9.62 547	10.09 586	2.54 585	15.69 591	1.72 583	12.82 586	8.45 588

IMH-64	10.12 570	3.75 569	4.24 447	11.47 585	9.26 585	11.93 565	5.30 569	18.72 581	15.74 572	7.16 545	18.55 566	16.83 570	6.83 557	11.66 568	9.62 547	10.09 586	2.54 585	15.69 591	1.72 583	12.82 586	8.45 588

RTS	10.27 572	3.55 562	66.16 600	1.62 549	2.34 558	13.96 569	6.25 575	6.95 539	18.07 577	8.81 555	19.18 570	6.82 539	2.96 506	26.87 594	19.93 584	0.00 1	0.42 364	0.00 1	0.03 354	0.40 523	0.99 441

RTSA	10.27 572	3.55 562	66.16 600	1.62 549	2.34 558	13.96 569	6.25 575	6.95 539	18.07 577	8.81 555	19.18 570	6.82 539	2.96 506	26.87 594	19.93 584	0.00 1	0.42 364	0.00 1	0.03 354	0.40 523	0.99 441

EDNetEfficientorigin	10.48 574	2.34 544	98.78 614	0.23 333	0.25 370	3.01 476	0.70 492	4.69 404	17.04 576	19.07 582	15.43 558	12.52 559	11.56 575	9.41 551	12.62 564	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.01 323	0.25 470	1.76 520

MonStereo1	10.75 575	2.23 540	5.91 509	8.16 578	6.70 575	14.65 573	2.96 542	15.03 576	22.40 580	12.79 570	29.40 593	27.00 585	18.11 588	11.79 572	8.67 540	6.75 574	0.06 298	3.82 574	0.53 556	9.53 575	8.55 591

MADNet+	11.36 576	15.59 592	70.62 602	1.36 544	1.52 546	20.21 581	4.98 563	12.73 573	8.13 560	3.88 509	6.42 527	8.89 549	6.29 554	32.76 599	29.90 597	0.25 543	1.05 513	0.01 489	0.22 482	0.60 545	1.76 520

WAO-6	11.65 577	2.71 553	4.73 469	7.69 575	7.28 579	17.41 575	7.45 582	20.43 587	38.14 599	10.13 562	19.37 572	27.36 586	12.38 576	13.35 575	13.26 566	4.38 569	2.43 583	10.51 585	0.03 354	9.00 572	4.96 577

IMH	11.71 578	4.49 574	4.59 465	11.55 587	9.35 587	14.27 571	5.00 565	21.03 591	25.97 586	8.90 557	23.64 585	20.58 577	10.29 569	13.39 576	9.59 546	10.13 589	2.57 587	15.53 589	1.75 585	13.04 588	8.53 590

LVE	11.75 579	3.56 565	5.48 504	10.38 583	8.28 583	22.54 584	7.53 585	17.01 579	32.01 592	9.26 559	23.28 583	23.43 581	9.72 565	11.79 572	7.81 532	10.09 586	2.62 590	11.07 587	0.59 562	11.18 584	7.44 586

Dean	12.08 580	3.10 558	8.10 545	10.98 584	8.34 584	18.85 578	5.53 571	21.57 593	40.96 601	11.81 567	21.91 578	25.74 584	9.74 566	8.20 539	5.76 518	9.65 583	2.35 580	9.94 580	0.65 567	10.97 582	7.40 585

coex-ft	12.25 581	6.22 579	80.44 604	0.15 284	0.15 321	2.43 448	0.98 507	3.07 214	29.54 588	49.22 603	16.44 561	15.69 567	16.17 582	7.44 521	15.30 573	0.05 500	0.07 304	0.01 489	0.05 371	0.35 513	1.15 461

LE_ROB	13.25 582	1.86 528	12.84 566	2.35 557	1.43 542	7.50 545	5.92 572	10.14 566	48.57 604	57.70 604	24.61 586	23.44 582	32.60 598	10.12 556	24.95 596	0.06 510	0.08 308	0.13 542	0.20 466	0.09 309	0.41 321

SGM-ForestM	14.25 583	3.00 557	8.67 552	2.38 558	1.88 553	24.45 589	11.87 591	19.27 583	21.66 579	30.68 596	29.79 595	46.58 600	28.97 595	27.26 596	21.22 589	1.14 559	1.67 572	0.61 558	0.89 576	0.51 534	2.50 565

WAO-8	14.47 584	5.06 576	6.42 523	8.00 576	6.65 573	23.95 587	2.97 543	23.01 594	45.08 602	19.24 584	34.86 598	33.07 590	17.51 585	17.59 584	14.38 569	5.22 571	0.86 451	10.06 581	0.85 572	10.25 577	4.34 575

Venus	14.47 584	5.06 576	6.42 523	8.00 576	6.65 573	23.95 587	2.97 543	23.01 594	45.08 602	19.24 584	34.85 597	33.07 590	17.51 585	17.59 584	14.38 569	5.22 571	0.86 451	10.06 581	0.85 572	10.25 577	4.34 575

JetBlue	14.57 586	6.38 581	35.83 589	0.95 516	7.05 577	51.27 600	22.93 599	16.51 577	9.78 561	11.72 566	17.82 564	27.82 587	17.62 587	33.31 600	20.36 586	0.35 545	0.18 332	0.15 543	0.25 504	5.36 567	5.74 578

KSHMR	14.93 587	8.30 585	8.52 550	15.54 592	13.01 591	17.62 576	10.36 590	19.39 584	30.53 590	19.03 581	22.15 580	28.32 588	9.61 564	16.44 582	10.96 557	10.98 594	3.74 596	21.96 597	4.87 593	16.79 592	10.39 594

MANE	15.61 588	2.70 552	7.19 531	3.43 565	5.19 571	21.44 583	9.54 589	24.27 598	29.58 589	33.72 598	42.10 600	42.08 599	32.55 597	24.60 589	20.72 587	1.46 564	2.17 578	1.34 564	4.60 590	0.49 531	3.04 570

TorneroNet-64	16.11 589	6.82 582	6.11 515	14.13 589	12.13 590	28.42 595	6.47 578	20.35 586	38.01 598	12.80 571	27.88 591	35.94 594	16.83 583	20.38 587	16.77 576	10.33 590	2.60 588	19.45 594	2.86 586	14.63 590	9.33 593

TorneroNet	16.83 590	6.92 583	6.68 527	14.15 590	12.07 589	27.63 594	8.39 587	21.53 592	37.64 597	14.70 577	32.94 596	33.55 592	18.95 591	19.68 586	20.80 588	10.39 591	2.61 589	19.77 595	3.45 587	15.42 591	9.28 592

notaker	18.29 591	22.89 596	10.13 556	18.52 594	14.64 594	17.81 577	7.48 583	20.77 588	24.37 584	21.91 591	27.45 589	39.00 596	20.06 592	20.53 588	21.90 590	12.54 595	2.81 594	25.96 599	6.03 596	19.60 595	11.37 595

BEATNet-Init1	19.30 592	9.61 587	39.48 592	3.09 564	2.67 562	39.40 598	17.68 597	23.58 596	25.88 585	38.63 599	37.63 599	50.99 601	33.56 599	30.54 598	24.44 595	1.09 556	1.51 568	0.60 557	0.88 575	1.81 560	2.89 568

ktn	19.65 593	19.61 593	8.27 548	22.99 598	17.38 596	23.89 586	11.97 592	24.83 599	34.40 596	19.19 583	27.37 588	32.56 589	18.29 589	16.52 583	18.28 579	22.43 598	3.70 595	29.28 601	10.90 598	19.65 596	11.59 596

UNDER WATER	20.50 594	13.77 591	33.30 586	20.84 596	14.55 593	30.38 596	19.68 598	17.23 580	34.25 595	21.44 590	18.98 568	38.38 595	31.61 596	25.31 590	22.42 593	10.71 593	2.76 592	19.90 596	4.92 594	17.87 594	11.76 597

UNDER WATER-64	20.90 595	11.73 590	33.74 587	20.56 595	13.88 592	34.56 597	24.71 600	16.81 578	33.52 594	22.54 592	17.10 562	40.14 598	33.68 600	25.46 591	23.75 594	10.68 592	2.78 593	18.70 593	4.60 590	17.07 593	12.03 598

DLNR_Zeroshot_test	23.30 596	50.27 602	88.62 605	97.23 619	94.59 614	1.20 194	0.00 1	20.92 589	0.64 56	0.06 37	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.50 370	0.25 146	32.51 603	0.96 490	0.00 1	0.27 516	72.47 609	1.47 484

DLNR-FE	23.34 597	50.30 603	88.66 606	97.22 618	95.16 615	1.20 194	0.00 1	20.93 590	0.64 56	0.06 37	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.49 367	0.25 146	32.41 602	0.96 490	0.00 1	0.27 516	72.72 610	1.47 484

DPSimNet_ROB	26.59 598	21.34 595	28.49 585	25.34 599	19.24 597	25.03 591	28.61 601	30.13 601	30.91 591	33.36 597	29.60 594	33.91 593	28.18 594	25.99 592	42.58 599	17.84 597	15.40 600	25.41 598	22.86 602	21.10 598	26.45 603

HanzoNet	30.55 599	30.82 599	24.44 582	22.40 597	19.25 598	25.74 592	14.00 594	29.76 600	40.45 600	43.57 601	44.15 601	55.63 603	46.26 602	43.79 602	45.27 600	28.35 601	9.71 599	30.23 602	16.18 600	23.20 599	17.85 600

JetRed	35.17 600	40.12 601	62.92 598	15.92 593	26.66 599	70.02 602	42.94 603	32.33 602	33.48 593	46.29 602	45.31 602	39.98 597	26.04 593	38.73 601	56.93 603	12.90 596	37.58 606	13.38 588	9.53 597	30.41 600	21.91 602

MADNet++	48.24 601	34.06 600	39.67 593	43.36 600	41.25 601	66.15 601	33.15 602	60.90 606	54.14 605	72.30 606	61.91 604	58.11 604	56.05 603	58.09 603	59.59 604	43.04 605	36.86 605	35.73 603	22.37 601	45.96 602	42.06 605

ASD4	55.67 602	67.80 608	50.61 596	44.70 601	58.12 603	92.14 608	98.24 615	55.49 604	86.70 609	58.61 605	65.05 605	51.13 602	64.00 605	59.18 605	67.96 605	26.48 600	30.21 603	26.86 600	29.22 603	43.04 601	37.90 604

TCMNet-wrong-test	56.22 603	78.99 609	72.25 603	90.96 610	89.48 610	78.49 603	72.37 604	39.00 603	14.38 569	41.21 600	51.80 603	58.54 605	34.50 601	64.15 606	52.16 602	38.24 604	6.03 597	46.87 607	41.01 605	83.24 613	70.77 611

LRCNet_RVC	60.82 604	63.91 607	64.33 599	69.26 606	50.13 602	19.76 580	0.07 330	58.24 605	5.77 542	75.95 607	85.64 606	74.51 606	62.84 604	58.99 604	50.33 601	93.38 616	56.04 610	93.60 614	93.06 614	68.67 608	71.95 612

tt	68.57 605	0.18 118	99.50 615	50.44 602	14.99 595	100.00 617	100.00 618	100.00 621	99.70 616	28.28 595	12.01 551	99.97 621	98.67 615	99.55 616	99.99 619	89.99 611	98.19 614	46.13 606	51.48 607	60.62 604	21.71 601

USTest	75.14 606	57.36 606	55.45 597	73.00 607	70.00 607	99.79 616	99.94 616	98.40 616	99.13 615	94.09 613	97.89 615	78.40 607	95.15 613	75.23 609	76.52 608	48.90 606	79.65 611	38.93 605	52.82 608	56.53 603	55.56 606

xxxxx1	76.86 607	82.53 610	93.06 609	61.86 603	67.25 604	95.91 610	95.20 610	75.90 607	81.13 606	82.69 608	86.70 607	89.27 610	87.62 608	85.18 610	86.89 609	55.21 607	54.91 607	60.27 608	72.48 609	60.77 605	62.32 607

tt_ll	76.86 607	82.53 610	93.06 609	61.86 603	67.25 604	95.91 610	95.20 610	75.90 607	81.13 606	82.69 608	86.70 607	89.27 610	87.62 608	85.18 610	86.89 609	55.21 607	54.91 607	60.27 608	72.48 609	60.77 605	62.32 607

ff	76.86 607	82.53 610	93.06 609	61.86 603	67.25 604	95.91 610	95.20 610	75.90 607	81.13 606	82.69 608	86.70 607	89.27 610	87.62 608	85.18 610	86.89 609	55.21 607	54.91 607	60.27 608	72.48 609	60.77 605	62.32 607

RSGM-EC	80.77 610	55.06 604	43.00 594	74.67 608	80.18 608	84.58 604	88.01 606	87.69 610	89.52 610	86.67 611	95.66 612	81.86 608	75.31 606	73.26 607	70.49 606	91.64 612	97.30 612	85.27 611	90.29 612	83.19 611	81.73 613

acva	80.77 610	55.06 604	43.00 594	74.67 608	80.18 608	84.58 604	88.01 606	87.69 610	89.52 610	86.67 611	95.66 612	81.86 608	75.31 606	73.26 607	70.49 606	91.64 612	97.30 612	85.27 611	90.29 612	83.19 611	81.73 613

PML	88.69 612	99.49 615	92.95 608	94.34 612	94.09 612	98.57 614	96.73 613	93.58 612	94.50 612	99.57 619	91.07 610	95.40 614	91.48 611	99.96 621	90.33 612	99.98 626	31.85 604	100.00 621	46.15 606	93.62 615	70.14 610

MEDIAN_ROB	96.88 613	99.41 614	98.74 613	94.82 613	94.30 613	93.21 609	90.85 608	95.70 614	94.83 613	97.65 616	97.67 614	98.31 615	96.57 614	94.60 613	93.95 614	99.78 624	98.28 615	99.99 619	99.90 618	99.50 620	99.57 618

Anonymous_1	96.94 614	99.72 617	99.64 616	92.03 611	93.81 611	100.00 617	100.00 618	99.18 618	99.90 618	98.59 617	99.75 616	99.15 617	99.95 618	98.52 615	99.54 615	87.31 610	98.83 616	90.77 613	96.89 615	91.07 614	94.14 615

HaxPig	97.67 615	99.63 616	91.79 607	99.82 624	99.96 618	88.42 606	87.25 605	98.22 615	99.89 617	99.93 620	99.96 617	99.95 620	99.86 617	96.37 614	92.57 613	99.96 625	99.98 618	99.99 619	99.99 619	99.99 627	99.91 620

ccccc	98.47 616	94.50 613	100.00 620	100.00 627	100.00 620	92.07 607	97.17 614	98.68 617	95.81 614	98.61 618	95.26 611	98.54 616	99.68 616	99.86 619	99.85 616	100.00 627	100.00 619	99.91 618	99.55 617	100.00 628	100.00 628

test_example2	98.82 617	99.97 621	99.97 617	99.95 626	99.97 619	99.48 615	99.97 617	94.95 613	100.00 619	100.00 621	100.00 618	93.49 613	93.63 612	99.93 620	99.91 617	100.00 627	99.77 617	96.68 615	98.65 616	100.00 628	100.00 628

DPSM_ROB	99.05 618	100.00 622	100.00 620	95.92 614	98.77 616	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	93.10 614	100.00 619	100.00 621	100.00 620	95.46 616	97.74 616

DPSM	99.05 618	100.00 622	100.00 620	95.92 614	98.77 616	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	93.10 614	100.00 619	100.00 621	100.00 620	95.46 616	97.74 616

AVERAGE_ROB	99.26 620	99.81 618	97.70 612	100.00 627	100.00 620	96.38 613	91.35 609	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	99.98 622	99.97 618	100.00 627	100.00 619	100.00 621	100.00 620	100.00 628	100.00 628

DGTPSM_ROB	99.42 621	99.92 619	99.98 618	96.43 616	100.00 620	100.00 617	100.00 618	99.81 619	100.00 619	95.92 614	100.00 618	99.26 618	100.00 619	99.77 617	99.99 619	98.23 617	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.38 618	99.97 626

DPSMNet_ROB	99.43 622	99.92 619	99.98 618	96.44 617	100.00 620	100.00 617	100.00 618	99.82 620	100.00 619	95.92 614	100.00 618	99.26 618	100.00 619	99.77 617	99.99 619	98.36 618	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.38 618	99.98 627

RAFT-FEzeroshot	99.93 623	100.00 622	100.00 620	99.70 620	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	99.08 619	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.96 621	99.94 621

RAFT-FE	99.93 623	100.00 622	100.00 620	99.70 620	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	99.08 619	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.96 621	99.94 621

CasAABBNet	99.93 623	100.00 622	100.00 620	99.70 620	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	99.08 619	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.96 621	99.94 621

LSM0	99.93 623	100.00 622	100.00 620	99.82 624	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	99.09 622	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.98 625	99.79 619

FlowAnything	99.96 627	100.00 622	100.00 620	99.71 623	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	99.65 623	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.97 624	99.94 621

Selective-RAFT-Error	100.00 628	100.00 622	100.00 620	100.00 627	100.00 620	100.00 617	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	100.00 627	100.00 619	100.00 621	100.00 620	99.98 625	99.94 621

GS-Stereo							0.00 1	4.07 327	1.22 235	0.35 156	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.03 485	0.93 473	0.00 1	0.30 528	0.17 422	2.11 553

FADE		11.70 589		4.77 570	4.88 570			19.70 585	23.34 581	8.37 552		14.69 565		26.42 593		25.10 599	8.60 598	35.80 604	36.52 604	3.69 565	2.77 567

Low-res two-view benchmark