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

StereoAnything_RVC	0.66 246	1.49 546	1.08 189	0.01 35	0.01 198	0.37 28	0.05 308	2.93 243	0.63 145	0.08 88	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 82	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	6.28 569	0.01 123

LCMNet	0.14 15	0.04 11	0.24 20	0.02 128	0.00 1	1.15 194	0.00 1	0.44 27	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.08 28	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.16 25	0.08 100	0.38 51	0.08 316	0.04 336	1.11 166	0.00 1	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.11 455

GSStereo	0.30 113	0.08 100	0.38 51	0.06 272	0.04 336	1.11 166	0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

GS-Stereo							0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

gasm-f	0.18 42	0.08 100	0.45 59	0.08 316	0.11 410	1.11 166	0.12 384	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.01 1	0.01 2	0.06 178	0.18 86	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.20 477	0.11 455

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 149	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

DA	0.34 126	0.10 142	0.58 83	0.02 128	0.04 336	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 489

GGEV	0.34 126	0.10 142	0.58 83	0.02 128	0.04 336	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 489

FlowAnything_test	0.12 8	0.10 142	0.30 40	0.00 1	0.01 198	1.11 166	0.00 1	0.61 51	0.13 5	0.04 55	0.02 99	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.00 1

AdaDepth	0.17 32	0.04 11	0.65 93	0.02 128	0.00 1	1.26 261	0.01 132	0.33 15	0.27 67	0.06 73	0.02 99	0.01 2	0.08 211	0.50 202	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.01 71	0.01 123

GASTEREO	0.39 151	0.45 406	0.47 68	0.11 350	0.24 476	1.06 135	0.03 257	3.16 284	0.66 175	0.10 118	0.01 1	0.01 2	0.28 315	0.66 223	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

S2M2_XL	0.06 1	0.19 257	0.39 54	0.04 226	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 94	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
2.5w	0.23 83	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 271	0.13 144	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 83	0.07 77	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	2.15 172	0.74 242	0.15 153	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 56	0.06 50	0.29 39	0.02 128	0.00 1	1.11 166	0.02 208	1.46 110	0.70 222	0.16 157	0.01 1	0.01 2	0.04 127	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

RSM++	0.17 32	0.07 77	0.42 56	0.03 191	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 89	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.09 374	0.07 420

EGLCR-Stereo	0.28 103	0.09 118	0.73 104	0.18 398	0.05 350	1.17 205	0.04 285	2.37 186	0.17 27	0.35 202	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 182	0.04 13	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 20	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 15	0.04 11	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.14 186	0.00 1	0.51 32	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.07 20	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 10	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 183	0.00 1	0.30 10	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.08 28	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

DLNR-FE	23.09 597	49.81 603	87.98 606	97.51 618	95.30 615	1.18 212	0.00 1	20.61 590	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.34 371	0.10 142	32.12 602	0.04 460	0.00 1	0.28 546	72.27 610	0.06 400

252Zero-FE	0.17 32	0.09 118	0.32 45	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.00 1	0.35 18	0.68 194	1.07 324	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.08 28	0.31 288	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

Zero-FE251	0.22 73	0.10 142	0.95 146	0.04 226	0.00 1	1.04 108	0.04 285	0.53 35	0.19 32	0.87 278	0.02 99	0.02 19	0.01 18	0.16 77	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

Replicate-Monster	0.43 168	0.06 50	5.91 542	0.01 35	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.56 44	0.74 242	0.07 77	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.14 67	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MSCF	0.38 150	0.45 406	0.49 70	0.12 353	0.24 476	1.05 121	0.03 257	3.14 276	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.02 19	0.23 300	0.65 222	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

qwe	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.65 130	0.76 257	0.16 157	0.19 229	0.02 19	0.01 18	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 56	0.08 100	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.80 146	0.74 242	0.13 144	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 42	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 45	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 60	0.00 1	1.54 117	0.78 267	0.14 149	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.70 139	0.75 246	0.14 149	0.02 99	0.02 19	0.02 53	0.15 73	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 51	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 283	0.01 6	0.08 174	0.02 19	0.03 94	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 56	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	0.81 58	0.00 1	2.00 164	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 83	0.05 29	0.21 6	0.01 35	0.00 1	1.00 94	0.00 1	2.24 179	0.71 226	0.15 153	0.03 135	0.02 19	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 108	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.00 252	0.71 226	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.28 315	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 103	0.06 50	0.35 50	0.03 191	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 245	0.67 186	0.26 180	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 73	0.06 50	0.21 6	0.01 35	0.03 316	1.06 135	0.00 1	1.73 142	0.72 234	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.24 126	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 15	0.05 29	0.34 49	0.01 35	0.00 1	1.09 154	0.01 132	0.31 12	0.68 194	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 25	0.13 189	0.42 56	0.04 226	0.00 1	1.05 121	0.15 392	0.57 48	0.38 79	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-Stereo_L1	0.14 15	0.13 189	0.45 59	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.14 389	0.80 71	0.61 119	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.20 219	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test3	0.14 15	0.10 142	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.47 30	0.69 210	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

GREAT-IGEV	0.24 93	0.10 142	0.92 136	0.06 272	0.33 515	1.11 166	0.06 334	0.36 20	0.19 32	0.02 18	0.47 298	0.02 19	0.06 178	0.13 64	0.16 191	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.09 374	0.36 537

SCV	0.42 161	0.28 324	0.68 98	0.26 431	0.16 441	0.26 9	0.05 308	4.98 488	0.63 145	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.18 509	0.25 495	0.18 502

HUF	0.25 97	0.32 343	1.18 219	0.06 272	0.11 410	0.31 10	0.08 352	0.73 63	0.62 136	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.16 77	0.14 172	0.00 1	0.58 568	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.37 538

dual_stereo	0.29 108	0.05 29	0.31 43	0.03 191	0.00 1	0.31 10	0.02 208	3.31 312	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.79 231	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.01 123

IGEV-Stereo++	0.20 51	0.05 29	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.84 150	0.34 74	0.08 88	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

rvit_stereo_0075_2	0.37 144	0.13 189	2.43 408	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	1.66 134	1.15 354	0.16 157	0.08 174	0.02 19	0.05 148	0.40 184	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.10 447

AIO-Stereo	0.21 56	0.07 77	0.44 58	0.03 191	0.03 316	0.41 32	0.01 132	1.65 130	0.65 165	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.22 118	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 558	0.05 302	0.08 433

DLNR_Zeroshot_test	23.05 596	49.79 602	87.94 605	97.52 619	94.73 613	1.18 212	0.00 1	20.60 589	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.35 373	0.10 142	32.22 603	0.04 460	0.00 1	0.27 542	72.00 609	0.06 400

AEACV	0.22 73	0.05 29	0.66 95	0.02 128	0.03 316	0.87 67	0.00 1	1.07 83	0.15 14	0.18 169	0.01 1	0.02 19	0.72 406	0.15 73	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.27 542	0.08 352	0.07 420

Selective-IGEV	0.22 73	0.06 50	0.46 63	0.05 252	0.04 336	0.34 18	0.04 285	2.16 174	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 471	0.03 236	0.09 439

AnonymousM	0.34 126	0.07 77	0.63 88	0.02 128	0.01 198	1.09 154	0.03 257	1.54 117	0.68 194	0.17 166	0.04 151	0.02 19	0.24 303	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.01 332	1.93 570	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 15	0.15 217	0.32 45	0.01 35	0.01 198	0.31 10	0.00 1	0.40 25	0.24 58	0.11 133	0.02 99	0.03 56	0.00 1	0.93 237	0.21 227	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

asda	0.22 73	0.09 118	0.28 38	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.57 123	0.76 257	0.15 153	0.07 168	0.03 56	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 15	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.22 5	0.75 246	0.16 157	0.13 195	0.03 56	0.05 148	0.08 28	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.13 10	0.14 202	0.30 40	0.01 35	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 43	0.73 235	0.06 73	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 227	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

S2M2_L	0.13 10	0.15 217	0.45 59	0.02 128	0.01 198	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 197	0.03 56	0.01 18	0.20 106	0.16 191	0.00 1	0.01 332	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
999	0.48 193	0.07 77	0.55 79	0.01 35	0.00 1	1.27 265	0.09 364	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 215	0.03 56	0.02 53	5.79 453	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

WCG-NET	0.22 73	0.17 241	0.54 78	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.61 51	1.09 340	0.17 166	0.33 261	0.03 56	0.13 259	0.20 106	0.07 94	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 246

rvit_stereo_0081	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 475	19.48 594	12.37 571	0.06 272	0.00 1	0.47 41	0.05 308	0.46 29	0.31 69	0.13 144	0.03 135	0.03 56	0.00 1	0.07 20	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 454	0.07 337	0.92 555

RSM	0.18 42	0.05 29	0.39 54	0.03 191	0.02 291	0.38 29	0.00 1	1.33 97	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.03 56	0.04 127	0.19 94	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.06 322	0.04 345

IGEV++	0.36 140	0.19 257	0.57 82	0.09 329	0.00 1	0.35 20	0.03 257	4.62 460	0.24 58	0.12 136	0.02 99	0.03 56	0.17 275	0.24 126	0.23 237	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.04 438	0.09 374	0.08 433

MyStereo07	0.27 101	0.27 313	0.64 91	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	1.41 99	0.73 235	0.10 118	0.01 1	0.03 56	0.10 230	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

IGEVStereo-DCA	0.46 180	0.09 118	1.02 165	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.05 302	0.01 123

rrr	0.62 234	0.09 118	2.07 370	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.06 334	2.29 182	0.85 294	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 513	0.05 302	0.07 420

sCroCo_RVC	0.21 56	0.14 202	1.54 287	0.01 35	0.00 1	0.13 3	0.04 285	1.10 84	0.65 165	0.10 118	0.05 156	0.03 56	0.04 127	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MonStereo	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

Monster-pub-eth3d	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.10 42	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

MLG-Stereo_test1	0.15 24	0.06 50	0.31 43	0.02 128	0.01 198	1.05 121	0.00 1	0.19 2	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo	0.17 32	0.06 50	0.25 33	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.50 31	1.29 383	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

SGD-Stereo	0.12 8	0.10 142	0.25 33	0.03 191	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.24 6	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 100	0.08 100	1.52 286	0.46 478	0.00 1	1.14 186	0.01 132	0.63 54	0.21 44	0.38 212	0.02 99	0.04 75	0.06 178	0.18 86	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.05 444	0.22 482	0.04 345

FoundationStereo	0.08 2	0.12 178	0.24 20	0.02 128	0.01 198	0.12 2	0.04 285	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.11 49	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

GIP-stereo	0.31 117	0.03 2	0.78 109	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.03 257	2.98 250	0.66 175	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.18 86	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

fffft	0.22 73	0.03 2	0.46 63	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 132	1.42 100	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.21 115	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.07 420
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 51	0.05 252	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 94	0.20 106	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 42	0.06 50	0.53 76	0.02 128	0.00 1	1.03 98	0.04 285	0.38 21	0.64 157	0.07 77	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.26 140	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.10 447

rvit_stereo_0083	0.13 10	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 132	0.56 44	1.11 343	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.25 132	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

IGEV-Stereo+	0.43 168	0.17 241	0.46 63	0.14 376	1.06 546	0.63 48	0.02 208	0.30 10	0.24 58	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.03 94	1.86 283	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	1.83 561	1.61 564

MGS-Stereo	0.31 117	0.10 142	0.89 129	0.02 128	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 24	0.61 119	0.02 18	2.91 477	0.04 75	0.03 94	0.21 115	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 537	0.00 1

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1test111	0.69 257	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

cc1	0.94 335	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.09 374	0.04 345

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ffff	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

11t	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

CASnet	0.16 25	0.14 202	0.52 75	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 246	0.10 118	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.22 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315

CroCo-Stereo Lap2	0.33 123	0.49 427	1.18 219	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 267	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.08 211	0.45 195	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.02 246

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

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CREStereo	0.22 73	0.17 241	0.64 91	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.01 132	1.15 87	0.56 94	0.10 118	0.07 168	0.04 75	0.00 1	0.32 166	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.58 221	0.23 297	0.90 130	0.08 316	0.00 1	1.43 330	0.01 132	6.01 539	1.38 397	0.92 289	0.11 191	0.04 75	0.19 285	0.12 56	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LG-G_1	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-G	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

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rvit_stereo_0081_aga	0.17 32	0.11 167	0.81 112	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.01 132	0.79 69	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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tt1	0.88 321	0.27 313	1.25 235	0.08 316	0.00 1	3.36 492	0.02 208	3.03 258	6.40 550	0.33 190	0.66 331	0.05 105	0.40 348	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

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ProNet	0.20 51	0.25 305	0.78 109	0.01 35	0.01 198	0.95 86	0.00 1	0.70 59	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.31 160	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.04 345

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Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.56 218	0.14 202	1.22 231	0.02 128	0.00 1	1.14 186	0.03 257	3.43 332	1.47 417	1.02 311	1.41 410	0.05 105	0.02 53	1.08 247	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

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AIO-test1	0.53 211	0.38 369	1.50 278	0.02 128	0.03 316	1.12 176	0.01 132	3.13 275	0.69 210	0.44 219	0.30 252	0.06 120	0.06 178	2.52 294	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.13 414	0.09 439

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LoS_RVC	0.19 45	0.48 422	0.51 72	0.12 353	0.10 403	1.01 95	0.01 132	0.81 73	0.19 32	0.07 77	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.31 160	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 345

CAS	0.85 306	0.09 118	0.67 96	6.43 573	0.05 350	1.12 176	0.00 1	0.88 77	0.69 210	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.06 178	0.26 140	0.12 157	6.37 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 513

UDGNet	0.35 136	0.50 430	1.14 204	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	0.70 59	1.57 438	0.31 185	0.05 156	0.06 120	0.02 53	1.45 270	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 10	0.08 100	0.61 86	0.01 35	0.00 1	0.94 83	0.03 257	0.29 9	0.21 44	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.04 127	0.26 140	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

TANstereo	0.30 113	0.28 324	0.86 121	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.00 1	0.53 35	0.44 87	1.06 322	1.24 400	0.06 120	0.05 148	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 103	0.39 376	0.97 154	0.05 252	0.00 1	1.09 154	0.00 1	0.71 61	0.54 92	0.44 219	1.04 379	0.06 120	0.06 178	0.19 94	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

RAFT-Stereo	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VIP-Stereo	0.21 56	0.42 390	0.92 136	0.06 272	0.00 1	1.09 154	0.02 208	0.59 50	0.65 165	0.02 18	0.06 161	0.07 137	0.01 18	0.06 17	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 455

xyz-stereo-finetune2	0.61 227	0.19 257	0.84 118	0.06 272	0.00 1	1.28 267	0.04 285	1.89 155	0.69 210	0.10 118	0.59 320	0.07 137	0.67 402	5.30 427	0.47 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

SCV_C0	0.34 126	0.20 270	0.96 148	0.02 128	0.00 1	0.41 32	0.02 208	3.62 360	0.65 165	0.12 136	0.01 1	0.07 137	0.09 222	0.18 86	0.13 161	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.19 513	0.12 408	0.04 345

rvit_0105_6	0.34 126	0.10 142	1.37 263	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	2.78 227	1.32 390	0.04 55	0.03 135	0.07 137	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

CAS++	0.32 120	0.22 289	0.69 100	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.01 132	4.32 437	0.48 89	0.02 18	0.01 1	0.07 137	0.00 1	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.27 101	0.18 249	1.14 204	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 208	1.97 162	0.39 82	0.11 133	0.08 174	0.07 137	0.06 178	0.44 190	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

GMStereo	0.25 97	0.60 460	1.28 241	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 370	0.16 157	0.03 135	0.07 137	0.09 222	0.22 118	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.21 56	0.19 257	0.85 119	0.02 128	0.02 291	1.14 186	0.30 455	0.88 77	0.11 2	0.03 43	0.02 99	0.07 137	0.02 53	0.37 179	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

OmniDepth	0.11 6	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.04 127	0.14 67	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo-finetune	0.49 195	0.22 289	0.51 72	0.03 191	0.00 1	1.30 278	0.01 132	1.97 162	0.71 226	0.04 55	0.04 151	0.08 145	0.04 127	4.32 369	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.11 167	0.23 16	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.27 8	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.08 145	0.00 1	0.07 20	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

castereo	0.32 120	0.28 324	0.46 63	0.01 35	0.05 350	0.81 58	0.04 285	3.37 318	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.14 264	0.10 42	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 526	0.02 177	0.01 123

rvit_stereo_ft	0.31 117	0.32 343	1.63 307	0.01 35	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 234	0.79 271	0.02 18	0.03 135	0.08 145	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

MC-Stereo	0.24 93	0.12 178	0.71 103	0.04 226	0.02 291	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 236	0.02 99	0.08 145	0.11 240	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.17 506	0.06 322	0.02 246

TestStereo	0.61 227	0.55 445	1.84 339	0.00 1	0.00 1	0.94 83	0.00 1	1.65 130	0.23 52	0.12 136	0.03 135	0.08 145	0.06 178	6.59 488	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 161	0.48 422	1.11 196	0.51 492	0.17 445	1.16 201	0.04 285	2.25 180	0.59 97	0.12 136	0.42 282	0.08 145	0.15 267	0.60 215	0.28 273	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.19 507

AIO_rvc	0.21 56	0.32 343	0.50 71	0.09 329	0.03 316	0.43 39	0.06 334	1.25 93	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.09 153	0.04 127	0.28 150	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.10 447

tt45	0.47 186	0.06 50	0.70 102	0.02 128	0.00 1	1.30 278	0.05 308	0.85 76	0.60 108	0.05 62	0.01 1	0.09 153	0.03 94	5.40 433	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

rvit_0105_3	0.47 186	0.28 324	2.20 380	0.01 35	0.00 1	1.13 183	0.00 1	3.20 297	1.26 372	0.08 88	0.26 244	0.09 153	0.03 94	0.62 219	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 83	0.13 189	0.62 87	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.63 54	0.80 278	0.76 261	0.18 221	0.09 153	0.06 178	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

GCAP-Stereo	0.24 93	0.29 334	0.82 114	0.01 35	0.00 1	1.24 248	0.00 1	1.70 139	0.23 52	0.02 18	0.01 1	0.09 153	0.10 230	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

fff	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

ADStereo(finetuned)	0.83 298	0.43 397	3.68 484	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.86 463	2.61 475	0.20 234	0.09 153	2.39 498	0.34 170	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

DCANet	0.66 246	0.43 397	2.21 381	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.85 462	2.61 475	0.21 236	0.09 153	0.49 363	0.33 169	0.39 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

csc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

cscssc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

rvit_0105_5	0.41 158	0.20 270	1.94 346	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	3.18 289	1.27 378	0.08 88	0.09 179	0.10 163	0.02 53	0.35 175	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

rvit_0105_4	0.39 151	0.16 230	1.66 313	0.01 35	0.00 1	0.85 63	0.00 1	3.15 279	1.33 392	0.07 77	0.06 161	0.10 163	0.03 94	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

PSMNet-RUCA	0.66 246	0.48 422	1.68 318	0.01 35	0.02 291	2.02 435	0.25 428	3.93 397	1.50 425	0.37 210	1.38 409	0.11 165	0.12 252	0.64 221	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

DCANet-4	0.69 257	0.15 217	3.76 487	0.03 191	0.01 198	1.22 232	0.01 132	3.14 276	1.90 467	2.34 458	0.14 197	0.11 165	0.25 308	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

LCNet	0.87 317	0.18 249	0.97 154	0.14 376	0.26 484	1.19 216	0.22 421	2.36 185	0.71 226	1.82 413	0.21 236	0.11 165	2.56 500	5.56 443	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.81 551

rafts_anoy	0.39 151	0.44 402	1.15 208	0.06 272	0.03 316	1.12 176	0.04 285	2.75 225	0.33 73	0.10 118	0.16 208	0.11 165	0.19 285	0.74 229	0.31 288	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.01 391	0.02 177	0.05 368

U	1.74 472	0.03 2	0.99 156	0.03 191	7.39 581	10.20 563	0.00 1	0.71 61	0.20 39	0.02 18	0.02 99	0.12 169	0.02 53	0.11 49	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 579	5.13 595	0.01 71	0.00 1

dd	0.34 126	0.67 477	1.55 289	0.04 226	0.01 198	1.22 232	0.03 257	0.84 75	1.16 356	0.18 169	0.05 156	0.12 169	0.05 148	0.29 153	0.44 340	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

Anonymous3	0.49 195	0.12 178	2.21 381	0.01 35	0.00 1	2.53 462	0.09 364	3.16 284	0.65 165	0.12 136	0.22 240	0.12 169	0.05 148	0.37 179	0.08 111	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

raftrobust	0.46 180	0.42 390	1.05 185	0.01 35	0.21 465	1.17 205	0.05 308	2.07 169	0.19 32	2.98 490	0.02 99	0.12 169	0.15 267	0.25 132	0.31 288	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

RALCasStereoNet	0.44 173	0.44 402	1.03 176	0.03 191	0.00 1	1.10 160	0.03 257	2.46 201	0.90 298	0.07 77	0.32 254	0.12 169	0.20 291	1.28 257	0.25 251	0.00 1	0.31 559	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.12 466

rvit_105_1	0.60 224	0.33 350	2.37 405	0.01 35	0.00 1	1.16 201	0.00 1	3.38 321	1.20 362	0.16 157	0.26 244	0.13 174	0.04 127	2.66 302	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.03 315

plain	0.41 158	0.28 324	2.26 395	0.07 300	0.00 1	0.50 43	0.01 132	2.84 234	0.92 301	0.05 62	0.07 168	0.13 174	0.17 275	0.43 188	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.01 123

MaDis-Stereo	0.22 73	0.29 334	0.87 123	0.05 252	0.18 449	0.41 32	0.01 132	1.24 92	0.56 94	0.02 18	0.03 135	0.13 174	0.05 148	0.32 166	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

TestStereo1	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

SA-5K	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

LMCR-Stereo	1.10 380	0.69 483	1.95 347	0.50 488	0.01 198	2.73 470	0.09 364	6.20 543	0.64 157	2.37 463	1.76 427	0.13 174	1.59 468	2.94 310	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.00 1

LG-Stereo	0.34 126	0.07 77	1.33 256	0.03 191	0.01 198	1.06 135	0.00 1	2.93 243	0.66 175	0.01 6	0.09 179	0.14 180	0.07 196	0.10 42	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

CES	0.43 168	0.14 202	0.85 119	0.05 252	1.52 555	1.22 232	0.05 308	1.01 81	0.59 97	0.03 43	0.02 99	0.14 180	0.10 230	0.40 184	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	2.45 571

HHNet	0.87 317	0.25 305	1.78 332	0.16 389	0.08 385	1.30 278	0.44 476	1.93 157	0.64 157	1.41 375	5.92 521	0.14 180	1.79 477	0.35 175	0.95 415	0.05 516	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.14 421	0.01 123

Pointernet	0.34 126	0.10 142	1.09 192	0.01 35	0.08 385	1.18 212	0.05 308	2.99 251	0.62 136	0.03 43	0.01 1	0.15 183	0.05 148	0.24 126	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 479	0.01 71	0.00 1

test_for_model	4.23 543	22.88 597	0.91 134	12.40 588	10.47 588	1.08 149	0.06 334	4.08 408	1.36 395	1.91 419	0.09 179	0.15 183	0.03 94	0.10 42	0.22 231	7.44 578	1.43 576	0.00 1	0.01 391	18.08 597	1.99 569

AE-Stereo	0.47 186	0.11 167	1.03 176	0.04 226	0.09 393	1.11 166	0.03 257	4.16 415	0.34 74	0.35 202	0.82 359	0.15 183	0.16 271	0.45 195	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.26 539	0.09 374	0.05 368

PSM-AAD	1.15 394	0.04 11	0.88 125	0.10 340	0.27 490	1.32 284	3.25 549	2.41 196	0.64 157	2.93 484	1.92 435	0.15 183	5.39 551	3.42 325	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

RALAANet	0.54 214	0.62 466	1.41 267	0.01 35	0.01 198	0.92 79	0.02 208	2.39 188	1.87 465	1.13 330	0.38 274	0.15 183	0.30 319	1.00 244	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.14 421	0.01 123

zero-FE	0.34 126	0.09 118	1.27 238	0.05 252	0.14 426	0.85 63	0.06 334	1.57 123	0.39 82	0.05 62	0.06 161	0.16 188	0.13 259	1.35 262	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.01 71	0.02 246

AIO-test2	0.76 275	0.80 499	1.47 276	0.12 353	0.15 434	1.22 232	0.01 132	3.17 287	0.73 235	0.36 209	1.50 412	0.16 188	0.05 148	2.37 292	0.16 191	2.85 568	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.07 420

IGEV-RUCA	0.28 103	0.05 29	0.53 76	0.12 353	0.11 410	1.25 257	0.32 460	0.80 71	0.20 39	0.10 118	0.14 197	0.16 188	0.25 308	0.29 153	0.25 251	0.05 516	0.19 551	0.20 547	0.23 530	0.18 457	0.19 507

DDF-Stereo	0.32 120	0.09 118	0.69 100	0.05 252	0.15 434	0.91 72	0.06 334	1.58 126	0.38 79	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.20 291	1.46 271	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 454	0.01 71	0.02 246

depthmonostereo	0.29 108	0.04 11	1.15 208	0.05 252	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.67 57	0.21 44	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.28 315	2.00 286	0.08 111	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MoCha-V2	0.33 123	0.11 167	0.92 136	0.09 329	0.06 363	0.34 18	0.00 1	2.56 211	0.64 157	0.32 187	0.43 287	0.17 191	0.09 222	0.26 140	0.10 142	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.22 526	0.05 302	0.01 123

IPLGR_C	0.75 271	0.88 511	2.58 423	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.92 420	2.46 464	0.18 194	0.11 240	0.49 201	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.06 400

FACV-RUCA	0.49 195	0.10 142	1.30 249	0.06 272	0.12 414	1.14 186	0.07 345	3.57 355	0.92 301	0.18 169	0.99 376	0.19 195	0.31 323	0.25 132	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.08 531	0.02 417	0.24 488	0.12 466

CIPLG	0.75 271	0.81 503	2.38 406	0.13 361	0.03 316	1.41 319	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.98 426	2.56 469	0.19 195	0.10 230	0.54 208	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

ACRE	0.75 271	0.78 496	2.72 435	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.26 432	3.20 297	0.82 284	1.84 415	2.46 464	0.19 195	0.10 230	0.52 203	0.26 259	0.00 1	0.04 460	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

mmm	0.52 205	0.04 11	1.14 204	0.61 506	0.00 1	1.14 186	0.00 1	3.45 335	0.75 246	1.24 349	0.58 309	0.20 198	0.18 279	0.93 237	0.08 111	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

Selective-RAFT	0.37 144	0.06 50	0.65 93	0.03 191	0.01 198	1.17 205	0.02 208	2.63 214	0.66 175	0.01 6	0.01 1	0.22 199	0.18 279	1.31 258	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.04 276	0.00 1

testlalala_base	1.19 399	0.11 167	0.90 130	0.07 300	0.05 350	1.19 216	0.01 132	4.28 430	0.15 14	0.04 55	0.01 1	0.24 200	0.04 127	0.12 56	0.29 277	7.21 576	1.13 573	0.00 1	0.25 536	7.61 573	0.00 1

NF-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.12 198	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.67 222	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DFGA-Net	0.91 331	1.43 545	2.72 435	0.06 272	0.16 441	1.16 201	0.00 1	2.26 181	0.77 263	1.02 311	1.17 393	0.25 204	0.04 127	5.17 419	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.02 246

OCTAStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.53 368	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.25 204	0.01 18	6.38 478	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 211	0.10 142	1.02 165	0.89 534	0.10 403	1.57 375	0.36 469	2.06 167	0.63 145	2.23 446	0.46 295	0.25 204	0.01 18	0.45 195	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

MM-Stereo_test3	0.43 168	0.33 350	0.92 136	0.75 519	0.04 336	0.96 89	0.05 308	3.11 272	0.79 271	0.12 136	0.53 304	0.26 207	0.06 178	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.28 513	0.01 123

RAFT-Stereo-weight	0.39 151	0.07 77	0.81 112	0.07 300	0.02 291	1.34 292	0.05 308	3.15 279	0.31 69	0.94 291	0.52 303	0.26 207	0.01 18	0.19 94	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

GCST	0.81 292	0.64 470	1.41 267	0.44 472	0.01 198	0.91 72	0.08 352	3.75 372	1.04 324	0.12 136	0.44 290	0.27 209	0.35 335	5.12 418	0.38 323	1.19 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

SA	0.83 298	0.41 384	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.28 267	0.01 132	3.98 400	1.86 463	0.41 216	0.96 373	0.27 209	1.33 448	4.07 358	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.14 421	0.01 123

LoS	0.28 103	0.16 230	0.95 146	0.07 300	0.01 198	1.32 284	0.07 345	1.30 95	0.60 108	0.04 55	0.03 135	0.28 211	0.11 240	0.48 200	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.56 218	0.13 189	1.40 266	0.03 191	0.01 198	1.65 409	0.04 285	3.03 258	0.63 145	1.96 424	0.93 371	0.28 211	0.36 337	0.52 203	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
testlalala	0.46 180	0.13 189	0.82 114	0.17 392	0.10 403	1.13 183	0.03 257	2.63 214	1.13 350	2.04 434	0.10 184	0.29 213	0.04 127	0.15 73	0.27 265	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.00 1

anonymity	0.74 265	0.15 217	1.17 216	0.16 389	0.27 490	0.71 50	0.01 132	4.70 467	1.78 456	1.15 332	1.23 398	0.31 214	1.65 470	0.54 208	0.53 367	0.02 499	0.02 411	0.00 1	0.27 542	0.02 177	0.06 400

GMOStereo	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

error version	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

test-v	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

test-2	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

RAFT+CT+SA	0.66 246	0.45 406	1.22 231	0.10 340	0.30 504	1.24 248	0.02 208	4.21 420	0.67 186	0.62 238	0.39 277	0.33 219	0.05 148	2.69 304	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 561	0.13 414	0.30 528

ICVP	0.46 180	0.08 100	1.58 299	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.21 415	3.80 381	0.52 91	0.42 217	0.27 248	0.33 219	0.06 178	0.57 211	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HART	0.44 173	0.24 301	1.41 267	0.01 35	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 241	0.61 119	0.26 180	1.98 439	0.35 221	0.03 94	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.05 368

iResNet	1.00 351	0.45 406	3.08 452	0.86 532	0.01 198	1.97 432	0.01 132	3.67 367	1.49 423	1.77 409	1.09 382	0.35 221	0.13 259	3.83 349	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

dad	0.88 321	0.62 466	2.26 395	0.06 272	0.01 198	1.24 248	0.00 1	0.98 80	2.17 489	1.29 351	0.35 265	0.37 223	0.04 127	5.80 454	1.06 421	0.01 477	0.00 1	1.13 564	0.11 479	0.05 302	0.00 1

PFNet+	0.54 214	0.10 142	1.31 252	0.16 389	0.05 350	1.44 334	0.56 488	1.60 127	0.98 312	1.35 362	0.46 295	0.37 223	0.01 18	2.18 291	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

GES	0.61 227	0.08 100	1.78 332	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.07 345	5.32 509	0.13 5	0.62 238	0.32 254	0.37 223	0.67 402	0.68 226	0.49 358	0.03 507	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.01 123

test_xeample	1.79 478	0.08 100	1.03 176	0.02 128	0.00 1	1.44 334	0.00 1	5.48 517	1.84 459	1.65 398	2.17 457	0.37 223	0.06 178	4.00 357	17.67 582	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

DisPM	0.86 310	0.09 118	1.10 194	0.76 522	0.02 291	1.51 360	0.57 490	1.75 143	0.70 222	2.43 469	0.83 361	0.38 227	0.01 18	6.89 514	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GCAP-BAT	0.37 144	0.13 189	1.16 213	0.10 340	0.12 414	1.59 386	0.04 285	0.67 57	0.43 86	0.84 274	0.89 367	0.39 228	0.07 196	0.27 148	0.49 358	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.19 513	0.00 1	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

KMStereo	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

DRaft	1.34 420	0.12 178	1.19 224	0.06 272	0.01 198	1.64 405	0.43 475	1.86 153	0.14 9	3.76 511	5.27 516	0.41 231	4.38 537	5.49 437	1.68 453	0.01 477	0.06 484	0.00 1	0.07 461	0.07 337	0.11 455

test_5	0.74 265	0.50 430	1.55 289	0.44 472	0.25 481	1.45 340	0.01 132	4.16 415	0.78 267	0.79 268	0.17 215	0.42 232	0.64 390	3.06 315	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.21 515

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 224	0.36 360	0.96 148	0.03 191	0.02 291	1.21 229	0.02 208	2.80 231	1.55 431	1.08 325	2.63 470	0.43 233	0.16 271	0.37 179	0.25 251	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.01 123

DN-CSS_ROB	0.77 277	0.90 514	2.01 359	0.85 528	0.00 1	1.47 349	0.01 132	2.92 242	0.93 305	0.12 136	0.53 304	0.44 234	0.16 271	4.33 370	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 520	0.01 123

GrayStereo	1.46 434	0.03 2	0.87 123	0.63 509	0.20 460	1.24 248	4.61 565	2.85 236	0.62 136	4.98 533	4.00 503	0.45 235	4.67 540	3.37 322	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 567	0.01 71	0.01 123

H2IRNET	0.47 186	0.22 289	1.27 238	0.15 381	0.01 198	1.18 212	0.01 132	1.65 130	0.48 89	0.02 18	1.80 430	0.46 236	0.04 127	1.62 275	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.16 440	0.02 246

IPLG	0.86 310	0.41 384	2.31 401	0.06 272	0.06 363	1.36 298	0.11 375	3.17 287	0.83 287	0.62 238	1.00 377	0.46 236	0.61 380	5.57 446	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

CroCo-Stereo	0.39 151	0.40 381	1.67 317	0.07 300	0.00 1	0.19 6	0.01 132	3.55 351	0.75 246	0.08 88	0.02 99	0.46 236	0.08 211	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123
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
ARAFT	1.12 386	0.82 506	4.11 501	0.04 226	0.00 1	1.64 405	0.03 257	4.85 481	1.69 450	2.78 481	0.57 307	0.47 239	0.11 240	4.81 404	0.24 243	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.05 368

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 140	0.14 202	1.14 204	0.04 226	0.05 350	1.39 313	0.05 308	1.87 154	0.77 263	0.13 144	0.07 168	0.48 240	0.02 53	0.41 187	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.01 71	0.10 447

x	0.41 158	0.04 11	0.74 106	0.54 495	0.00 1	0.98 91	0.00 1	3.07 265	0.67 186	0.48 227	0.01 1	0.48 240	0.07 196	0.93 237	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

EAI-Stereo	1.14 391	0.12 178	1.19 224	0.21 409	0.32 513	1.84 428	2.32 539	5.42 515	1.19 360	1.02 311	5.66 519	0.48 240	0.60 377	0.86 234	0.62 387	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.65 571	0.02 177	0.17 496

DeepStereo_RVC	0.52 205	0.08 100	1.37 263	0.06 272	0.06 363	1.34 292	0.41 473	1.43 101	0.68 194	1.03 316	0.85 363	0.49 243	1.56 462	0.79 231	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.13 476

FINET	1.36 423	0.46 412	4.05 497	0.22 413	0.73 538	1.03 98	0.00 1	3.57 355	5.71 546	1.59 395	1.64 416	0.49 243	0.19 285	5.53 439	1.90 466	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

test_sample2	0.63 236	0.05 29	1.13 202	0.31 447	0.01 198	1.22 232	0.00 1	3.87 394	1.03 322	0.91 287	0.02 99	0.50 245	0.13 259	3.16 317	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

StereoVision	0.86 310	0.38 369	1.75 328	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.02 208	3.38 321	0.92 301	0.13 144	6.89 529	0.50 245	0.12 252	1.10 248	0.78 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

LL-Strereo2	0.36 140	0.47 420	1.08 189	0.09 329	0.03 316	1.12 176	0.07 345	1.66 134	0.93 305	0.43 218	0.02 99	0.51 247	0.08 211	0.23 121	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.04 276	0.04 345

test_sample1	0.61 227	0.04 11	0.90 130	0.34 459	0.00 1	1.09 154	0.00 1	3.54 350	0.88 297	0.86 277	0.01 1	0.53 248	0.34 330	3.51 331	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

222	2.69 509	0.09 118	1.03 176	0.00 1	0.00 1	1.54 372	0.00 1	5.61 522	1.55 431	1.51 382	2.10 448	0.53 248	0.07 196	4.54 392	35.09 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

GMM-Stereo	1.09 376	0.05 29	1.62 305	0.13 361	0.22 467	1.41 319	0.87 505	2.31 183	0.62 136	2.75 480	3.14 482	0.54 250	0.90 418	5.33 430	0.13 161	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 71	1.80 568

HCRNet	0.73 263	0.19 257	1.10 194	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.01 132	3.07 265	1.97 472	0.60 237	0.21 236	0.56 251	0.11 240	5.34 431	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

test_sample5	0.86 310	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.35 362	0.89 367	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

DualNet	0.88 321	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.43 376	1.12 386	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

FE-Mocha	0.48 193	0.12 178	1.34 257	0.11 350	0.09 393	0.64 49	0.01 132	3.94 398	0.22 48	0.49 230	0.58 309	0.59 254	0.53 367	0.29 153	0.38 323	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	0.02 177	0.02 246

castereo++	0.25 97	0.15 217	0.48 69	0.09 329	0.00 1	1.08 149	0.03 257	1.53 116	0.67 186	0.00 1	0.01 1	0.59 254	0.00 1	0.09 32	0.06 78	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.28 546	0.02 177	0.00 1

HITNet	0.80 290	0.58 455	2.14 376	0.69 515	0.00 1	1.35 296	0.02 208	4.50 451	1.15 354	1.76 408	0.16 208	0.60 256	0.30 319	1.13 250	1.64 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
model_zeroshot	0.49 195	0.26 309	2.10 375	0.03 191	0.01 198	1.69 414	0.08 352	2.63 214	0.18 29	1.02 311	0.01 1	0.61 257	0.06 178	0.86 234	0.14 172	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.01 123

Sa-1000	1.04 358	0.39 376	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.33 290	0.03 257	4.19 418	1.81 457	0.99 309	5.33 517	0.61 257	0.15 267	4.07 358	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.13 414	0.00 1

FADNet-RVC	1.10 380	1.07 529	4.79 522	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.08 352	3.77 375	1.70 451	0.35 202	0.07 168	0.61 257	0.66 397	5.32 429	1.11 422	0.01 477	0.08 506	0.00 1	0.00 1	0.48 544	0.18 502

ITSA-stereo	1.13 388	0.14 202	1.59 303	0.17 392	0.04 336	1.40 314	0.14 389	5.66 527	3.10 518	0.74 257	0.35 265	0.62 260	1.06 425	5.53 439	1.63 450	0.03 507	0.00 1	0.09 534	0.06 454	0.07 337	0.07 420

iRaft-Stereo_20w	0.92 333	0.15 217	2.68 429	0.24 421	0.06 363	1.36 298	0.28 444	7.46 561	0.34 74	1.56 393	0.37 272	0.62 260	1.24 442	1.25 255	0.34 306	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.13 476

TRStereo	0.59 223	0.79 498	1.59 303	0.56 499	0.01 198	1.19 216	0.03 257	4.74 470	0.60 108	0.17 166	0.01 1	0.62 260	0.44 352	0.57 211	0.07 94	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.24 533	0.01 71	0.14 483

MIPNet	0.64 239	0.42 390	2.01 359	0.08 316	0.07 375	1.29 272	0.11 375	3.47 340	1.29 383	0.67 247	0.10 184	0.63 263	0.97 423	1.25 255	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.01 391	0.11 400	0.04 345

PFNet	1.06 367	0.19 257	2.95 442	1.16 547	0.56 532	1.58 379	0.25 428	1.50 113	0.60 108	2.38 465	1.23 398	0.63 263	0.30 319	6.85 507	0.43 337	0.16 539	0.01 332	0.00 1	0.07 461	0.18 457	0.18 502

test_sample6	0.89 328	0.17 241	2.23 390	0.48 483	0.01 198	1.43 330	0.01 132	4.49 450	1.40 403	1.43 376	1.12 386	0.64 265	0.14 264	3.86 350	0.42 335	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

test_4	0.51 202	0.10 142	1.27 238	0.01 35	0.06 363	0.97 90	0.03 257	1.12 85	0.16 20	0.27 182	3.42 491	0.65 266	0.09 222	1.59 272	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.14 421	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 394	1.06 528	4.34 511	0.02 128	0.06 363	2.77 475	0.04 285	3.50 342	0.80 278	0.35 202	0.32 254	0.65 266	0.09 222	5.20 421	1.56 446	0.24 548	0.34 561	0.11 540	0.33 558	0.65 553	0.60 544

PS-NSSS	1.08 368	0.45 406	1.70 322	0.02 128	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.38 439	2.09 480	1.15 332	2.65 471	0.65 266	0.07 196	6.35 476	0.56 375	0.16 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

NRIStereo	0.74 265	0.08 100	0.88 125	0.47 482	0.05 350	1.58 379	0.49 483	1.38 98	0.61 119	0.88 279	0.17 215	0.66 269	0.03 94	6.96 520	0.22 231	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.17 496

gwcnet-sp	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

scenet	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

ssnet	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

test_sample4	0.86 310	0.16 230	2.28 399	0.50 488	0.01 198	1.42 327	0.01 132	4.65 465	1.27 378	1.52 383	0.66 331	0.69 273	0.08 211	3.50 330	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

iRaftStereo_RVC	0.36 140	0.27 313	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.20 225	0.01 132	2.15 172	0.62 136	0.15 153	0.22 240	0.69 273	0.12 252	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.22 519

SFCPSM	0.81 292	0.11 167	2.53 419	0.01 35	0.07 375	2.45 458	0.18 405	4.99 489	1.18 358	0.77 263	0.78 354	0.69 273	0.31 323	1.72 278	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.06 322	0.01 123

DualNet (step1)	0.96 338	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.53 556	0.00 1	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample9	2.36 503	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample7	0.72 262	0.18 249	1.23 233	0.55 497	0.01 198	1.21 229	0.00 1	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

MIM_Stereo	0.45 177	0.43 397	1.18 219	0.51 492	0.04 336	1.26 261	0.02 208	2.38 187	0.65 165	0.07 77	0.02 99	0.70 276	0.20 291	1.01 245	0.13 161	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.10 447

test-1	0.52 205	0.25 305	0.94 142	0.03 191	0.22 467	1.20 225	0.08 352	4.03 405	0.25 62	0.70 251	0.66 331	0.71 280	0.03 94	0.30 159	0.43 337	0.00 1	0.18 549	0.00 1	0.07 461	0.01 71	0.25 524

DCRE	0.69 257	0.35 354	1.16 213	0.06 272	0.02 291	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 305	7.63 532	0.72 281	0.02 53	0.16 77	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.02 177	0.03 315

xx1	0.95 337	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.73 282	0.12 252	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

qqq	0.50 199	0.04 11	0.78 109	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.15 279	0.68 194	0.46 225	0.01 1	0.73 282	0.12 252	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

tg	0.34 126	0.26 309	0.68 98	0.01 35	0.00 1	1.25 257	0.01 132	1.75 143	0.65 165	0.11 133	0.40 278	0.74 284	0.11 240	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.21 515

IPLGR	0.76 275	0.21 279	2.98 443	0.06 272	0.07 375	1.24 248	0.05 308	3.09 269	1.38 397	0.62 238	0.34 262	0.75 285	0.78 409	3.35 320	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.06 400

ROB_FTStereo	0.47 186	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.59 386	0.33 463	1.43 101	0.68 194	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	1.86 283	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

iGMRVC	0.51 202	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.27 436	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	2.69 304	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

RAFT-IKP	0.45 177	0.09 118	1.06 186	0.06 272	0.06 363	1.44 334	0.31 459	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.76 286	0.02 53	1.65 276	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

Prome-Stereo	1.23 406	0.06 50	0.93 141	0.12 353	0.24 476	1.26 261	0.67 497	2.53 209	0.69 210	2.08 436	8.70 540	0.76 286	2.91 510	2.12 288	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 563

Patchmatch Stereo++	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 180	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.09 393	1.61 394	0.30 455	1.43 101	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.67 277	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

ROB_FTStereo_v2	0.43 168	0.09 118	1.00 157	0.06 272	0.08 385	1.57 375	0.33 463	1.44 105	0.67 186	0.97 296	0.19 229	0.77 290	0.02 53	1.23 254	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

HUI-Stereo	0.45 177	0.09 118	1.08 189	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.32 460	1.43 101	0.70 222	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.44 269	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

iRAFT	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

anonymousdsp2	0.52 205	0.06 50	1.51 284	0.10 340	0.00 1	1.19 216	0.01 132	4.32 437	0.63 145	0.33 190	0.15 206	0.78 295	0.09 222	1.01 245	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 479	0.04 276	0.05 368

FTStereo	2.16 497	0.03 2	1.42 270	0.17 392	0.13 420	1.42 327	4.67 567	2.44 198	0.63 145	3.36 501	17.95 565	0.78 295	4.17 534	4.41 379	0.14 172	0.15 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 560

test_sample3	0.84 304	0.15 217	2.22 388	0.48 483	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.63 463	1.17 357	1.43 376	0.43 287	0.80 297	0.10 230	3.48 329	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

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Consistency-Raft	1.36 423	0.65 474	4.81 523	0.33 453	0.32 513	1.62 400	0.11 375	3.65 364	3.80 529	0.33 190	6.12 524	0.86 299	2.14 490	0.94 240	1.25 433	0.02 499	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.01 123

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tta	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

qqq1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

fff1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

1111x	1.53 442	0.06 50	1.77 329	0.27 437	0.00 1	2.12 439	0.01 132	5.63 526	1.65 447	1.53 385	1.67 419	0.92 303	0.64 390	6.18 465	8.17 548	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

HBP-ISP	1.45 432	0.75 489	3.02 447	0.30 443	0.10 403	4.28 514	1.49 524	4.68 466	1.29 383	3.43 506	0.78 354	0.93 308	1.01 424	6.48 485	0.36 319	0.04 510	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.03 315

ASMatch	1.44 431	0.14 202	2.15 377	0.60 503	0.21 465	1.21 229	0.26 432	0.96 79	0.66 175	0.29 184	11.75 550	0.93 308	2.37 496	6.73 500	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.04 345

RAFT-345	1.19 399	0.06 50	1.55 289	0.54 495	0.13 420	1.53 368	0.25 428	0.56 44	1.76 455	1.20 341	7.85 533	0.93 308	0.05 148	6.87 510	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 366	0.76 493	2.06 369	0.07 300	0.00 1	1.35 296	0.03 257	6.80 555	2.57 510	0.79 268	1.20 396	0.94 311	0.12 252	3.81 346	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

AASNet	0.86 310	0.53 440	1.96 351	0.04 226	0.00 1	1.70 416	0.05 308	5.13 498	1.84 459	0.93 290	1.88 433	0.96 312	0.19 285	0.67 224	0.91 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.09 439

CrosDoStereo	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 265	0.18 249	1.23 233	0.81 524	4.25 569	1.19 216	0.03 257	2.17 178	0.13 5	0.35 202	0.40 278	0.97 315	0.08 211	2.61 301	0.09 128	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.07 461	0.04 276	0.03 315

CC-Net-ROB	1.86 481	0.64 470	2.55 421	1.42 555	0.19 456	3.38 493	0.04 285	4.41 444	2.45 504	0.90 284	1.31 405	0.98 316	0.18 279	6.60 489	0.53 367	1.14 563	1.60 577	7.16 575	0.00 1	1.33 557	0.32 533

DMCA-RVC	0.90 329	0.64 470	3.30 466	0.03 191	0.04 336	1.30 278	0.06 334	2.65 217	0.73 235	3.21 497	0.09 179	0.99 317	0.66 397	3.14 316	0.99 418	0.01 477	0.04 460	0.02 514	0.01 391	0.07 337	0.01 123

KYRaft	1.19 399	0.05 29	0.94 142	0.06 272	0.24 476	1.25 257	0.78 503	2.48 204	0.61 119	3.23 498	7.13 531	1.00 318	2.77 506	1.43 265	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 565

MLCV	1.01 352	0.53 440	2.17 378	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.03 257	2.90 240	1.30 386	2.60 474	1.85 432	1.00 318	0.40 348	4.88 407	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

iResNetv2_ROB	1.08 368	1.12 531	4.68 521	1.09 544	0.00 1	1.38 309	0.05 308	3.83 386	1.11 343	0.80 270	1.15 389	1.02 320	0.12 252	4.52 390	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.03 315

FADNet-RVC-Resample	1.08 368	1.00 523	5.32 531	0.10 340	0.14 426	1.53 368	0.25 428	3.62 360	1.18 358	0.51 232	0.19 229	1.04 321	0.28 315	5.20 421	0.44 340	0.10 531	0.16 546	0.09 534	0.06 454	0.24 488	0.21 515

CoDeX	0.94 335	0.34 352	2.09 373	0.05 252	0.20 460	1.49 356	0.20 413	5.89 534	1.57 438	0.66 246	0.67 340	1.05 322	0.32 328	3.82 348	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

test_3	0.58 221	0.06 50	1.04 180	0.07 300	0.12 414	1.01 95	0.01 132	2.45 199	0.20 39	0.95 292	0.01 1	1.05 322	0.05 148	3.74 340	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.15 434	0.13 476

RAFT-RH_RVC	2.05 495	0.15 217	1.66 313	0.60 503	0.27 490	1.49 356	0.02 208	0.58 49	0.65 165	5.35 537	21.66 577	1.06 324	0.07 196	6.85 507	0.57 379	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.00 1

TDLM	1.08 368	0.49 427	1.43 271	0.27 437	0.00 1	1.56 374	2.12 533	3.10 270	1.75 454	1.36 367	0.93 371	1.06 324	0.49 363	6.21 467	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.02 246

DEmStereo	1.51 439	0.08 100	2.17 378	0.09 329	0.02 291	1.76 420	0.90 507	1.47 111	0.60 108	2.46 470	6.42 527	1.08 326	5.16 546	6.21 467	1.86 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

xxxx	1.78 477	0.07 77	1.02 165	0.00 1	0.01 198	1.44 334	0.00 1	5.81 533	1.53 429	1.37 369	1.91 434	1.08 326	0.05 148	4.37 376	16.98 579	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

GANet-ADL	0.52 205	0.09 118	1.43 271	0.13 361	0.02 291	1.43 330	0.02 208	3.22 300	0.59 97	0.34 201	0.98 375	1.09 328	0.19 285	0.40 184	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

BEATNet_4x	0.97 340	0.77 495	3.36 469	0.46 478	0.01 198	1.32 284	0.09 364	4.57 458	1.26 372	1.88 418	0.22 240	1.09 328	0.42 350	1.79 281	2.09 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

test-3	0.63 236	0.06 50	1.00 157	0.07 300	0.13 420	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.96 424	0.01 1	1.10 330	0.05 148	3.75 341	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 539	0.15 434	0.13 476

test_1	0.61 227	0.06 50	1.00 157	0.07 300	0.12 414	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.71 401	0.01 1	1.10 330	0.04 127	3.71 339	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.15 434	0.13 476

ToySt	0.47 186	0.25 305	2.47 415	0.04 226	0.01 198	1.17 205	0.00 1	2.01 165	0.63 145	0.08 88	0.14 197	1.16 332	0.05 148	0.80 233	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.04 345

IRAFT_RVC	1.02 354	0.20 270	1.58 299	1.39 554	0.26 484	1.33 290	0.32 460	2.52 207	0.66 175	1.58 394	0.81 357	1.16 332	1.58 466	6.51 486	0.43 337	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.03 315

AFF-stereo	0.65 241	0.46 412	0.82 114	0.37 466	0.00 1	1.19 216	0.00 1	3.04 262	1.42 407	0.72 255	1.95 437	1.16 332	0.26 311	0.97 242	0.31 288	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.02 246

MyStereo8	0.85 306	0.52 435	3.20 460	0.20 408	0.00 1	1.47 349	0.01 132	3.53 349	1.91 468	1.34 356	0.65 329	1.22 335	0.31 323	0.57 211	1.38 443	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.06 454	0.09 374	0.30 528

RAFT + AFF	1.63 456	1.13 532	2.62 426	0.04 226	0.80 539	2.29 451	1.03 512	5.54 521	2.06 479	1.77 409	1.81 431	1.22 335	3.65 528	6.23 469	1.57 448	0.01 477	0.35 562	0.00 1	0.01 391	0.33 521	0.12 466

MyStereo05	0.79 286	0.19 257	3.17 457	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	3.56 352	2.48 505	1.34 356	0.02 99	1.25 337	0.38 342	1.19 251	0.50 360	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.07 420

UCFNet_RVC	0.66 246	0.35 354	1.20 227	0.02 128	0.30 504	1.53 368	0.01 132	3.42 330	0.67 186	1.12 329	0.73 352	1.26 338	0.20 291	1.84 282	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.78 285	0.27 313	3.19 458	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	3.64 363	2.20 493	0.98 305	0.02 99	1.29 339	0.57 374	1.10 248	0.53 367	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

AACVNet	0.87 317	0.44 402	1.19 224	0.17 392	0.00 1	1.76 420	0.00 1	3.60 359	0.60 108	1.03 316	0.26 244	1.31 340	0.17 275	6.33 475	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.01 123

CFNet	1.08 368	0.62 466	2.26 395	0.26 431	0.03 316	1.40 314	0.04 285	4.45 448	2.09 480	0.48 227	0.69 342	1.31 340	0.24 303	6.63 492	0.83 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.04 345

Occ-G	0.24 93	0.10 142	0.59 85	0.01 35	0.01 198	0.80 54	0.04 285	0.62 53	0.15 14	0.01 6	0.51 302	1.34 342	0.04 127	0.09 32	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.15 434	0.00 1

MMNet	1.20 402	0.27 313	3.59 480	0.09 329	0.00 1	4.15 510	0.01 132	3.63 362	1.19 360	1.93 423	0.32 254	1.35 343	1.23 439	4.42 380	1.84 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

testlalala2	0.77 277	0.13 189	1.72 324	3.72 567	2.44 563	1.10 160	0.01 132	3.27 309	0.73 235	0.09 98	0.03 135	1.38 344	0.08 211	0.12 56	0.09 128	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.37 562	0.01 71	0.01 123

ttt	1.35 422	0.05 29	1.09 192	0.46 478	0.01 198	1.61 394	0.00 1	5.61 522	1.97 472	1.75 404	2.10 448	1.40 345	0.11 240	4.81 404	6.07 533	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

IER	0.75 271	0.12 178	1.93 342	0.01 35	0.00 1	2.31 452	0.02 208	2.96 248	0.98 312	1.30 352	0.96 373	1.40 345	1.19 437	1.31 258	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GwcNet-ADL	0.62 234	0.20 270	2.03 363	0.05 252	0.01 198	1.29 272	0.02 208	3.16 284	1.39 399	0.97 296	0.44 290	1.48 347	0.23 300	0.78 230	0.27 265	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

CVANet_RVC	1.10 380	0.39 376	1.69 320	0.28 439	0.00 1	1.45 340	0.48 479	3.26 303	1.64 446	2.93 484	1.22 397	1.51 348	0.37 339	6.09 462	0.50 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

DAS	1.26 409	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.36 432	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

SepStereo	1.28 410	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.63 449	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

WCG-NET（raft）	0.29 108	0.24 301	0.51 72	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.56 44	1.12 348	0.21 176	0.12 194	1.54 351	0.14 264	0.14 67	0.07 94	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

raft_robust	0.98 343	0.57 453	1.21 230	0.06 272	0.17 445	1.36 298	0.02 208	3.46 338	2.18 491	0.33 190	0.01 1	1.54 351	1.42 452	6.77 503	0.15 182	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.18 509	0.11 400	0.09 439

GANet-RSSM	0.88 321	0.38 369	1.45 274	0.60 503	0.00 1	1.36 298	0.02 208	4.55 454	0.69 210	0.71 253	0.32 254	1.56 353	0.61 380	4.55 393	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.05 526	0.00 1	0.08 352	0.02 246

AdaStereo	0.65 241	0.09 118	1.12 198	0.02 128	0.00 1	1.45 340	0.23 425	4.38 439	1.44 412	1.17 336	0.37 272	1.56 353	0.18 279	0.56 210	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SQANet	2.28 501	1.25 538	2.39 407	4.17 569	2.91 564	2.60 465	0.24 427	4.17 417	0.83 287	2.42 467	0.57 307	1.59 355	0.88 416	3.30 319	0.68 394	7.35 577	0.12 531	0.47 556	0.02 417	6.56 570	3.00 574

SACVNet	0.96 338	0.36 360	1.49 277	0.05 252	0.00 1	1.62 400	0.28 444	3.86 392	1.28 382	1.79 411	0.80 356	1.59 355	0.07 196	5.29 426	0.48 356	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

SST-Stereo	1.04 358	0.05 29	1.16 213	0.72 517	0.23 472	1.70 416	0.58 491	1.92 156	1.46 415	1.19 339	1.09 382	1.60 357	1.93 484	6.92 518	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

XPNet_ROB	1.17 397	0.41 384	1.68 318	0.04 226	0.01 198	1.65 409	0.17 400	3.46 338	1.39 399	3.89 516	1.01 378	1.60 357	0.53 367	4.35 373	3.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

Any-RAFT	0.64 239	0.08 100	1.07 187	0.03 191	0.00 1	2.77 475	0.08 352	3.57 355	1.23 365	0.96 294	0.26 244	1.61 359	0.31 323	0.72 227	0.06 78	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 380	0.42 390	1.72 324	0.28 439	0.01 198	1.37 303	0.11 375	6.25 544	0.84 290	1.05 319	0.67 340	1.61 359	0.79 410	6.11 463	0.63 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

iRaft-Stereo_5w	1.08 368	0.56 450	2.70 431	0.02 128	0.02 291	1.20 225	0.01 132	3.18 289	0.63 145	0.14 149	2.00 441	1.62 361	1.54 460	6.69 497	1.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

AAGNet	1.54 444	0.07 77	0.88 125	1.04 540	0.27 490	1.47 349	0.66 496	1.57 123	0.61 119	1.68 400	0.82 359	1.62 361	2.29 492	6.18 465	11.63 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ADCRef	2.29 502	0.65 474	5.67 539	0.10 340	0.09 393	4.81 525	0.76 502	4.75 473	1.37 396	2.88 483	1.67 419	1.62 361	2.30 493	3.77 345	14.93 574	0.02 499	0.00 1	0.01 489	0.10 475	0.20 477	0.11 455

FENet	0.52 205	0.07 77	1.62 305	0.04 226	0.00 1	1.19 216	0.05 308	3.10 270	0.98 312	0.89 282	0.01 1	1.63 364	0.09 222	0.47 199	0.28 273	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

STTRV1_RVC	1.94 487	0.35 354	4.85 524	0.32 451	0.01 198	2.41 457	0.34 467	5.79 531	3.55 523	0.82 272	5.11 515	1.63 364	1.08 428	7.63 539	1.41 444	0.91 560	2.53 589	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 345

delet	1.14 391	0.32 343	1.56 296	0.03 191	0.17 445	2.86 479	1.03 512	4.25 425	2.14 487	1.03 316	1.17 393	1.64 366	0.92 419	4.35 373	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

FADNet	1.20 402	0.93 516	4.51 515	0.03 191	0.06 363	2.56 463	0.16 397	4.02 403	1.42 407	0.32 187	0.06 161	1.66 367	1.07 427	5.56 443	0.87 407	0.19 542	0.02 411	0.01 489	0.01 391	0.50 546	0.03 315

knoymous	0.35 136	0.05 29	1.11 196	0.05 252	0.01 198	1.15 194	0.01 132	2.06 167	0.14 9	0.40 214	0.02 99	1.67 368	0.00 1	0.31 160	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 449	0.58 455	5.36 533	0.19 406	0.01 198	1.62 400	0.06 334	3.52 346	1.56 436	1.06 322	0.71 349	1.69 369	0.24 303	5.49 437	9.29 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.01 123

psm_up	0.84 304	0.32 343	1.44 273	0.02 128	0.00 1	1.98 433	0.05 308	3.40 326	1.04 324	2.06 435	0.40 278	1.74 370	0.45 356	3.47 328	0.24 243	0.06 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

DMCA	0.68 255	0.22 289	1.96 351	0.01 35	0.01 198	1.28 267	0.02 208	3.02 256	1.54 430	2.14 438	0.15 206	1.74 370	0.10 230	0.45 195	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

Reg-Stereo(zero)	0.46 180	0.04 11	1.77 329	0.01 35	0.14 426	1.20 225	0.13 385	1.13 86	0.26 63	0.05 62	0.16 208	1.75 372	1.10 430	0.67 224	0.45 344	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.12 484	0.01 71	0.09 439

GMStereo_Zeroshot	0.63 236	0.14 202	1.54 287	0.75 519	0.00 1	1.26 261	0.01 132	1.85 151	0.31 69	1.44 379	0.58 309	1.76 373	0.19 285	2.55 295	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 255	0.52 435	1.74 326	0.50 488	0.05 350	1.16 201	0.00 1	2.68 223	0.66 175	0.68 249	1.60 415	1.76 373	0.80 411	0.94 240	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

Wz-Net-MNSev	1.85 480	1.19 535	5.61 538	0.01 35	0.00 1	4.74 524	2.16 535	4.93 486	1.48 421	3.77 512	1.24 400	1.77 375	2.56 500	4.94 409	2.61 496	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

STTStereo	0.83 298	0.34 352	2.44 410	0.24 421	0.15 434	1.41 319	0.10 372	3.02 256	1.55 431	1.34 356	0.17 215	1.77 375	0.45 356	3.42 325	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

RAFT_R40	0.99 350	0.05 29	1.26 236	0.71 516	0.20 460	1.65 409	0.67 497	1.94 159	0.61 119	1.05 319	1.15 389	1.80 377	1.47 453	6.91 516	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

BSDual-CNN	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

psmg	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.28 487	0.27 436	4.83 480	0.93 305	1.92 420	1.46 411	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CSP-Net	1.01 352	0.52 435	0.92 136	0.01 35	0.00 1	2.83 477	0.05 308	4.99 489	0.69 210	0.91 287	0.85 363	1.82 380	0.23 300	6.04 460	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.01 123

MFMNet_re	2.02 493	0.98 519	4.27 506	2.74 565	0.88 540	1.47 349	0.15 392	4.21 420	3.18 519	6.63 544	6.93 530	1.87 381	3.63 527	2.13 289	0.99 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.05 368

GANetREF_RVC	1.10 380	0.95 517	2.98 443	0.06 272	0.00 1	2.23 446	0.18 405	3.95 399	2.53 508	0.56 234	0.32 254	1.89 382	0.66 397	5.03 413	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.04 345
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
UPFNet	0.87 317	0.09 118	2.05 368	0.00 1	0.00 1	1.90 431	0.11 375	3.41 328	0.83 287	2.15 439	0.10 184	1.92 383	0.09 222	3.94 354	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

THIR-Stereo	1.48 436	0.29 334	1.51 284	0.01 35	0.02 291	1.05 121	4.32 561	2.11 170	0.22 48	1.08 325	4.24 504	1.93 384	4.19 535	6.76 502	1.87 464	0.00 1	0.00 1	0.04 522	0.00 1	0.05 302	0.00 1

ACVNet	0.57 220	0.21 279	1.34 257	0.09 329	0.00 1	1.36 298	0.22 421	2.40 189	1.05 331	0.63 242	0.66 331	1.94 385	0.26 311	0.31 160	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

acv_ft	0.79 286	0.21 279	1.28 241	0.01 35	1.08 547	1.68 412	0.01 132	3.75 372	1.05 331	1.31 355	0.66 331	1.94 385	0.46 359	0.31 160	1.68 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

TCMNet	1.49 438	0.57 453	5.20 529	0.13 361	1.39 551	1.81 426	0.17 400	4.03 405	1.26 372	1.72 402	2.98 479	1.95 387	0.46 359	5.01 412	2.55 494	0.00 1	0.06 484	0.06 527	0.00 1	0.37 531	0.16 489

CFNet-RSSM	0.51 202	0.12 178	1.26 236	0.03 191	0.14 426	1.24 248	0.02 208	4.12 413	0.15 14	0.31 185	0.01 1	1.96 388	0.04 127	0.19 94	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.27 542	0.01 71	0.01 123

111	0.79 286	0.70 487	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.19 216	0.16 397	3.78 377	1.98 474	1.22 347	0.91 369	2.01 389	0.32 328	0.32 166	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.17 496

DeepPrunerF	2.50 505	0.87 510	14.90 575	0.17 392	0.31 510	1.41 319	0.29 447	5.62 525	9.97 563	1.02 311	0.43 287	2.01 389	1.65 470	6.85 507	3.99 511	0.00 1	0.01 332	0.07 528	0.10 475	0.24 488	0.12 466

PWCDC_ROB	3.06 517	1.38 543	3.81 489	0.14 376	0.00 1	3.14 481	0.02 208	4.40 443	12.35 567	1.08 325	23.69 584	2.01 389	2.01 488	3.87 351	2.43 488	0.24 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 551	0.08 433

pcwnet_v2	1.29 411	0.17 241	5.98 543	0.10 340	0.01 198	1.76 420	0.02 208	5.08 497	2.90 515	1.54 391	1.98 439	2.03 392	0.81 412	3.01 313	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.03 236	0.03 315

SuperB	3.70 533	1.77 553	15.73 577	0.31 447	0.05 350	4.37 516	1.67 527	3.58 358	11.57 564	2.36 462	1.32 406	2.03 392	1.91 483	6.95 519	9.01 555	0.05 516	0.03 442	0.10 539	0.08 466	11.00 587	0.10 447

riskmin	0.47 186	0.03 2	1.01 160	0.08 316	0.01 198	1.12 176	0.01 132	3.00 252	0.21 44	0.46 225	0.02 99	2.08 394	1.06 425	0.26 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

Syn2CoEx	1.66 460	1.17 533	4.29 507	0.04 226	0.00 1	1.44 334	0.56 488	5.33 510	1.98 474	2.01 432	2.12 450	2.08 394	2.81 507	6.55 487	2.42 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.06 400

DeepPruner_ROB	0.86 310	0.50 430	1.80 335	0.01 35	0.00 1	1.57 375	0.17 400	3.48 341	0.42 84	3.31 500	0.02 99	2.09 396	0.17 275	3.01 313	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.01 123

GASNet	1.43 430	1.53 547	4.54 517	0.31 447	0.02 291	1.49 356	0.20 413	3.86 392	1.95 471	0.75 258	1.37 408	2.11 397	1.57 465	5.82 455	2.60 495	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.10 447

HGLStereo	1.03 356	0.18 249	1.50 278	0.01 35	0.01 198	1.41 319	0.01 132	3.41 328	0.82 284	1.05 319	3.09 481	2.11 397	1.24 442	4.51 389	1.18 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 444	0.68 479	4.62 519	0.01 35	0.00 1	5.13 530	0.30 455	4.64 464	1.23 365	2.39 466	0.59 320	2.12 399	2.00 487	4.94 409	2.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

DRN-Test	1.62 453	0.23 297	3.72 485	0.18 398	0.13 420	3.34 491	0.19 411	5.93 537	2.01 478	4.14 520	0.76 353	2.12 399	1.78 476	5.22 423	2.62 497	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.03 236	0.01 123

ffm	1.04 358	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

ff1	1.65 459	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

mmx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

xxx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

PSMNet-ADL	0.77 277	0.08 100	0.90 130	0.07 300	0.01 198	2.01 434	0.02 208	2.55 210	1.11 343	0.33 190	0.59 320	2.15 401	0.69 404	4.07 358	0.85 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

PSMNet-RSSM	0.90 329	0.44 402	1.35 261	0.13 361	0.00 1	1.37 303	0.03 257	4.79 478	0.85 294	1.11 328	0.49 300	2.15 401	0.35 335	4.09 362	0.73 398	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.01 123

DDVS	0.92 333	0.16 230	1.39 265	0.21 409	0.27 490	3.17 482	0.26 432	2.56 211	0.62 136	0.70 251	0.81 357	2.17 407	0.45 356	5.26 424	0.29 277	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.02 246

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 358	0.55 445	2.52 418	0.56 499	1.00 543	1.37 303	0.00 1	3.43 332	1.35 394	2.24 447	0.35 265	2.18 408	0.58 376	4.28 367	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
gcap-zeroshot	0.70 260	0.26 309	1.98 355	0.19 406	0.27 490	1.43 330	0.02 208	4.23 424	0.82 284	0.75 258	0.54 306	2.19 409	0.03 94	0.63 220	0.25 251	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.01 123

CFNet_ucs	0.77 277	0.20 270	2.22 388	0.01 35	0.01 198	1.32 284	0.00 1	3.30 311	1.31 388	1.15 332	1.14 388	2.19 409	0.42 350	2.04 287	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

Gwc-CoAtRS	0.42 161	0.12 178	1.28 241	0.03 191	0.13 420	1.03 98	0.02 208	2.33 184	0.15 14	0.35 202	0.01 1	2.27 411	0.03 94	0.20 106	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 526	0.01 71	0.01 123

w-ln-seven-2	1.97 490	1.04 526	11.90 569	0.15 381	0.06 363	1.38 309	0.48 479	3.80 381	2.17 489	2.73 479	1.06 381	2.29 412	1.69 473	6.32 474	4.15 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.17 448	0.04 345

StereoDRNet	1.48 436	0.75 489	4.58 518	0.05 252	0.10 403	2.49 460	1.10 515	4.62 460	1.47 417	3.38 505	0.62 327	2.29 412	0.65 395	4.52 390	2.89 500	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 391	0.05 302	0.07 420

NVstereo2D	1.09 376	0.17 241	4.40 512	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.18 405	4.29 431	1.40 403	0.85 276	0.36 268	2.30 414	0.62 385	5.26 424	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

NaN_ROB	2.02 493	0.58 455	2.65 428	0.29 441	0.28 500	3.19 483	5.19 572	3.84 387	2.55 509	5.31 536	1.73 425	2.30 414	1.96 485	6.78 504	3.09 504	0.01 477	0.06 484	0.03 519	0.10 475	0.10 390	0.37 538

PCWNet_CMD	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.00 1	2.80 231	0.97 310	0.48 227	0.28 250	2.31 416	1.50 457	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

CFNet_pseudo	0.66 246	0.17 241	2.08 372	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.79 228	0.73 235	0.78 266	0.46 295	2.32 417	0.63 386	1.77 280	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MSMDNet	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.11 166	0.00 1	2.88 238	0.98 312	0.49 230	0.28 250	2.32 417	1.49 454	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

PA-Net	1.31 417	0.59 458	3.65 481	0.06 272	0.15 434	1.44 334	0.54 487	4.08 408	2.71 512	0.78 266	1.16 391	2.32 417	0.64 390	5.96 457	1.92 469	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.06 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.65 241	0.17 241	2.09 373	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.77 226	0.73 235	0.75 258	0.44 290	2.32 417	0.64 390	1.76 279	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

BUS	0.97 340	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	5.85 536	0.03 257	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	2.39 421	0.06 178	0.61 216	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NINENet	1.03 356	0.22 289	1.30 249	0.10 340	0.01 198	5.85 536	0.03 257	4.41 444	1.25 371	1.55 392	0.60 326	2.39 421	0.06 178	2.72 306	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 298	0.12 178	1.18 219	0.02 128	0.01 198	1.31 283	0.00 1	3.33 314	1.07 336	1.92 420	1.24 400	2.48 423	0.18 279	1.86 283	1.67 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.05 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GANet	1.90 484	0.43 397	1.83 337	0.39 468	0.00 1	2.24 447	3.37 550	3.90 395	1.44 412	2.17 441	9.66 542	2.57 424	1.09 429	6.88 511	1.81 459	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.10 390	0.03 315

ISRNet	0.88 321	0.19 257	2.71 433	0.05 252	0.00 1	1.17 205	0.03 257	2.96 248	0.80 278	2.17 441	1.70 424	2.59 425	0.20 291	2.58 296	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

cf-r	0.98 343	0.51 434	2.04 367	0.25 424	0.01 198	1.40 314	0.03 257	4.47 449	1.65 447	0.95 292	0.58 309	2.63 426	0.24 303	4.19 364	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.04 345

ADLNet	1.20 402	0.29 334	1.98 355	0.00 1	0.02 291	2.20 444	0.11 375	4.39 442	2.52 507	2.19 444	2.20 458	2.66 427	0.70 405	3.42 325	1.25 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

xyz-stereo	4.23 543	0.09 118	35.65 590	0.02 128	0.00 1	17.93 578	0.01 132	1.93 157	0.42 84	1.61 396	14.74 557	2.67 428	0.15 267	7.15 528	1.87 464	0.00 1	0.01 332	0.24 551	0.00 1	0.04 276	0.01 123

HI	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

CoSv	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

Anonymous_2	1.69 469	0.05 29	1.31 252	0.08 316	0.03 316	1.22 232	0.01 132	3.25 301	0.19 32	0.76 261	0.13 195	2.68 431	1.99 486	0.39 183	0.13 161	0.05 516	0.25 554	3.27 573	14.54 599	3.40 564	0.01 123

Ntro	3.24 520	1.34 540	2.83 437	7.27 574	4.43 570	6.22 541	0.74 501	4.73 469	1.48 421	0.39 213	1.77 429	2.70 432	1.28 445	4.59 397	1.25 433	8.06 580	0.28 558	2.12 572	0.05 444	8.11 575	5.16 580

CBMV	1.56 446	0.24 301	1.92 341	0.31 447	0.03 316	2.90 480	4.33 562	3.79 378	1.81 457	4.98 533	1.73 425	2.70 432	1.68 472	3.81 346	0.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.08 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNet	1.13 388	0.24 301	4.21 503	0.01 35	0.02 291	2.31 452	0.02 208	3.06 263	0.76 257	1.17 336	0.14 197	2.73 434	1.58 466	4.48 388	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MDST_ROB	3.50 529	0.07 77	3.94 492	2.66 564	1.46 552	12.94 568	0.97 509	7.32 559	2.42 502	14.82 580	8.08 537	2.74 435	1.51 458	8.44 550	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 455

RAFT-Test	0.61 227	0.16 230	2.27 398	0.04 226	0.15 434	1.80 425	0.17 400	2.52 207	0.65 165	0.56 234	0.11 191	2.76 436	0.02 53	0.27 148	0.34 306	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.01 123

IGEV-FE	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.81 437	0.63 386	0.52 203	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

ETE_ROB	1.16 396	0.52 435	1.71 323	0.01 35	0.02 291	1.79 424	0.22 421	4.10 411	1.32 390	4.68 529	1.18 395	2.81 437	0.08 211	3.56 332	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

PSMNet_ROB	1.09 376	0.69 483	2.92 440	0.03 191	0.07 375	1.68 412	0.16 397	3.44 334	1.30 386	0.96 294	0.32 254	2.81 437	0.63 386	4.23 365	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

IGEV_Zeroshot_test	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.84 440	0.63 386	0.53 206	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 411	0.22 289	1.35 261	0.64 510	0.16 441	2.56 463	0.00 1	4.14 414	2.37 500	2.29 457	1.76 427	2.84 440	0.02 53	6.80 506	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455

S-Stereo	2.00 491	0.30 338	5.74 540	0.24 421	0.23 472	2.51 461	1.90 529	4.74 470	5.15 543	2.42 467	5.80 520	2.85 442	0.72 406	5.08 417	2.17 483	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

zh-mn7	3.86 535	3.10 571	15.43 576	0.10 340	0.05 350	1.45 340	0.29 447	4.05 407	6.06 549	7.81 552	15.68 560	2.86 443	0.76 408	10.58 566	8.76 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.02 246

cross-raft	0.53 211	0.12 178	1.78 332	0.03 191	0.01 198	1.04 108	0.10 372	3.21 299	0.23 52	0.37 210	0.01 1	2.86 443	0.04 127	0.24 126	0.24 243	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.16 497	0.01 71	0.02 246

GwcNet-RSSM	1.02 354	0.69 483	2.70 431	0.22 413	0.02 291	1.42 327	0.05 308	4.02 403	1.01 319	0.90 284	0.42 282	2.89 445	0.26 311	4.43 381	1.17 427	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.13 414	0.05 368

APVNet	1.52 440	0.31 339	4.00 494	0.09 329	0.00 1	4.64 523	0.08 352	4.41 444	1.21 363	1.25 350	1.05 380	2.90 446	0.93 420	6.70 498	2.48 490	0.01 477	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.27 504	0.05 368

SDNR	3.31 525	0.91 515	6.28 549	0.44 472	0.02 291	26.11 593	0.01 132	3.81 385	1.62 445	2.82 482	11.06 548	2.93 447	0.60 377	7.95 545	1.52 445	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.12 466

aanetorigin	2.87 512	0.73 488	8.74 560	0.23 419	0.23 472	1.61 394	2.07 531	1.76 145	1.10 341	14.21 578	10.25 546	2.93 447	3.38 522	4.98 411	4.06 512	0.10 531	0.05 475	0.09 534	0.11 479	0.57 549	0.15 486

DSFCA	1.30 413	0.14 202	1.82 336	0.01 35	0.03 316	3.74 503	0.86 504	2.71 224	1.23 365	3.09 493	0.41 281	2.93 447	1.49 454	6.12 464	1.35 440	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

iinet-f	1.68 468	0.61 464	11.37 568	0.29 441	0.03 316	4.39 517	0.04 285	3.18 289	1.10 341	1.16 335	0.58 309	2.96 450	2.76 505	2.13 289	2.46 489	0.00 1	0.02 411	0.02 514	0.00 1	0.46 540	0.01 123

RTSC	2.66 508	1.24 537	6.04 544	0.18 398	0.02 291	4.40 518	0.08 352	4.29 431	4.98 542	6.00 539	3.15 484	2.97 451	1.56 462	6.71 499	10.89 562	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.05 444	0.40 534	0.24 523

CBMV_ROB	1.70 470	0.11 167	1.98 355	0.46 478	0.00 1	2.85 478	0.91 508	4.27 428	2.21 494	4.02 519	5.00 513	2.97 451	2.32 494	5.40 433	1.35 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

fast-acv-ft	1.41 429	0.46 412	4.29 507	0.10 340	0.13 420	3.97 505	0.29 447	2.42 197	1.91 468	0.81 271	3.55 493	3.02 453	1.26 444	3.35 320	2.05 478	0.04 510	0.01 332	0.04 522	0.04 438	0.39 533	0.05 368

PASM	1.58 451	1.05 527	7.51 554	0.56 499	0.09 393	1.37 303	0.28 444	2.85 236	1.44 412	3.91 517	0.44 290	3.02 453	0.64 390	6.38 478	1.59 449	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.26 499	0.15 486

PWC_ROB	2.90 514	1.01 524	6.12 546	0.53 494	0.57 534	1.30 278	0.40 471	3.85 389	4.42 537	7.37 549	15.40 559	3.03 455	1.55 461	6.31 473	5.74 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 540	0.05 368

DCVSM-stereo	0.70 260	0.04 11	1.69 320	0.07 300	0.01 198	1.27 265	0.04 285	1.85 151	0.14 9	3.56 508	0.08 174	3.07 456	0.60 377	1.35 262	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.00 1

IIG-Stereo	1.30 413	0.48 422	1.04 180	2.41 562	0.05 350	1.61 394	0.14 389	2.59 213	0.68 194	2.97 489	2.28 460	3.08 457	0.57 374	7.41 535	0.65 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

ssnet_v2	1.14 391	0.28 324	1.77 329	0.03 191	0.00 1	2.07 437	0.37 470	5.20 499	1.87 465	2.00 428	0.87 365	3.09 458	0.55 371	1.31 258	3.02 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.12 466

G2L-Stereo	1.04 358	0.55 445	2.62 426	0.02 128	0.11 410	1.41 319	0.02 208	3.45 335	0.99 316	1.37 369	0.14 197	3.10 459	0.24 303	5.96 457	0.66 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.04 345

OMP-Stereo	1.20 402	0.54 442	0.96 148	2.39 561	0.29 502	1.58 379	0.33 463	2.01 165	0.68 194	2.68 478	1.16 391	3.10 459	0.18 279	7.40 534	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 456	0.45 406	2.21 381	1.53 556	0.18 449	4.33 515	0.41 473	3.37 318	1.40 403	0.54 233	0.65 329	3.10 459	0.11 240	4.93 408	0.60 385	4.57 570	0.51 564	0.00 1	0.00 1	1.37 558	2.39 570

MyStereo06	0.80 290	0.19 257	2.53 419	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	4.61 459	0.24 58	0.89 282	0.69 342	3.14 462	1.18 436	0.58 214	0.33 298	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.07 420

DispNO	1.25 408	0.52 435	3.40 471	0.11 350	0.05 350	1.45 340	0.01 132	3.73 371	1.68 449	1.34 356	1.59 414	3.15 463	1.12 434	5.56 443	1.14 426	0.00 1	0.02 411	0.03 519	0.12 484	0.05 302	0.03 315

PDISCO_ROB	2.21 499	0.78 496	3.43 473	0.96 536	2.04 561	7.04 546	0.09 364	7.36 560	5.72 547	1.21 346	1.67 419	3.16 464	1.28 445	7.52 537	1.37 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.13 476

DGSMNet	2.23 500	0.80 499	6.10 545	0.96 536	1.73 556	3.22 485	4.12 558	5.30 508	1.11 343	1.19 339	2.48 467	3.18 465	0.65 395	4.57 396	1.33 439	1.11 562	1.37 575	1.55 565	1.26 582	1.37 558	1.28 561

DDUNet	3.28 522	10.54 590	2.29 400	3.50 566	3.31 567	4.21 512	0.21 415	3.77 375	1.03 322	2.54 471	3.17 486	3.20 466	0.21 297	3.89 352	0.69 395	1.94 566	0.05 475	9.87 580	3.53 588	5.03 568	2.55 572

anonymousa	0.79 286	0.26 309	1.91 340	0.03 191	0.29 502	1.46 348	0.02 208	3.76 374	0.97 310	0.72 255	2.25 459	3.21 467	0.56 372	0.15 73	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.02 246

HSM-Net_RVC	1.40 428	0.07 77	1.58 299	0.00 1	0.01 198	1.88 429	0.05 308	7.24 558	1.71 453	3.63 509	3.63 495	3.21 467	0.36 337	4.25 366	0.44 340	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_test	0.97 340	0.60 460	1.95 347	0.21 409	0.01 198	1.63 404	0.10 372	3.19 294	1.01 319	1.98 426	0.11 191	3.22 469	0.51 365	4.38 377	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.02 246

CFNet-ft	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

CFNet_RVC	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

NLCSM	1.74 472	0.98 519	3.05 449	0.07 300	0.00 1	2.27 450	0.58 491	8.31 564	1.04 324	0.32 187	4.77 508	3.25 472	0.93 420	7.75 543	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.21 515

G2L-ROB	0.91 331	0.54 442	1.97 353	0.01 35	0.00 1	1.45 340	0.00 1	3.38 321	1.31 388	1.36 367	0.07 168	3.25 472	0.01 18	4.39 378	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

DLCB_ROB	1.17 397	0.22 289	1.28 241	0.08 316	0.00 1	1.51 360	0.23 425	3.39 324	1.52 428	3.43 506	2.00 441	3.40 474	0.31 323	4.29 368	1.82 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 224	0.50 430	1.01 160	0.50 488	0.04 336	0.94 83	0.08 352	3.01 255	0.65 165	0.22 177	0.09 179	3.41 475	0.27 314	0.53 206	0.37 320	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 391	0.40 534	0.03 315

hknet	1.08 368	0.13 189	2.07 370	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.92 301	2.26 452	0.66 331	3.43 476	0.05 148	2.81 307	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ccnet	1.70 470	0.20 270	1.95 347	0.26 431	0.18 449	3.72 502	1.22 518	4.22 423	1.43 411	2.37 463	3.96 501	3.45 477	1.51 458	4.69 398	4.47 517	0.06 524	0.00 1	0.09 534	0.01 391	0.10 390	0.01 123

CRFU-Net	1.32 418	0.27 313	2.46 414	1.17 549	0.03 316	4.08 508	0.05 308	5.61 522	0.67 186	1.53 385	0.70 348	3.47 478	2.62 503	3.24 318	0.24 243	0.01 477	0.01 332	0.11 540	0.00 1	0.13 414	0.00 1

otaku	3.17 519	1.32 539	2.49 416	6.07 572	3.26 566	4.62 522	2.15 534	5.35 511	1.34 393	2.00 428	2.54 468	3.50 479	1.49 454	3.68 335	1.11 422	7.89 579	0.23 553	1.88 569	0.03 426	7.74 574	4.78 579

Wz-Net-LNSev	1.30 413	0.85 508	6.26 548	0.02 128	0.03 316	4.02 507	0.13 385	4.21 420	1.12 348	0.77 263	0.10 184	3.60 480	1.11 431	2.68 303	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

TransformOpticalFlow	1.47 435	0.31 339	3.22 464	0.66 512	0.08 385	1.54 372	0.09 364	3.84 387	1.58 442	1.66 399	2.32 461	3.60 480	3.12 515	6.99 522	0.42 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

UGAM	1.08 368	0.19 257	2.83 437	0.05 252	0.01 198	1.09 154	0.11 375	2.89 239	0.64 157	0.08 88	2.46 464	3.64 482	0.08 211	6.99 522	0.25 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.27 504	0.04 345

AANet_RVC	1.66 460	0.88 511	3.52 476	0.06 272	0.00 1	1.22 232	0.00 1	3.25 301	2.51 506	2.21 445	4.49 505	3.65 483	0.20 291	7.10 527	3.42 507	0.50 555	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

STrans-v2	1.67 464	0.36 360	3.28 465	0.02 128	0.19 456	1.45 340	0.08 352	6.69 551	1.49 423	2.00 428	2.86 476	3.67 484	3.88 532	7.04 526	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

XX-Stereo	1.04 358	0.20 270	4.94 526	0.85 528	0.04 336	1.25 257	0.00 1	3.37 318	0.45 88	1.22 347	0.50 301	3.70 485	0.02 53	3.91 353	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.03 236	0.02 246

SGM-Forest	1.84 479	0.08 100	1.31 252	0.15 381	0.22 467	3.52 498	2.46 544	3.85 389	2.16 488	5.29 535	3.90 499	3.71 486	1.56 462	6.28 471	1.90 466	0.01 477	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.30 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	2.87 512	0.98 519	8.75 561	0.07 300	0.16 441	5.93 539	2.90 548	4.00 401	1.84 459	1.52 383	0.27 248	3.81 487	3.22 519	6.05 461	17.38 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.30 528

NCCL2	1.30 413	0.63 469	2.31 401	0.02 128	0.03 316	1.57 375	3.41 551	3.91 396	1.39 399	3.14 495	0.34 262	3.90 488	0.30 319	3.75 341	1.19 429	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.03 236	0.05 368

HH	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

HanStereo	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

GwcNet	1.67 464	0.81 503	5.52 535	0.23 419	1.21 548	4.21 512	0.62 495	3.71 368	1.57 438	1.01 310	1.65 418	3.99 491	0.52 366	5.46 435	2.30 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.35 527	0.13 476

w-ln-seven	2.97 515	1.40 544	12.49 572	0.25 424	0.14 426	7.22 548	0.48 479	5.24 501	4.82 541	4.96 532	2.13 452	4.00 492	1.33 448	5.95 456	8.81 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.02 246

zh-sn7	3.94 538	3.36 573	15.78 578	0.13 361	0.00 1	4.01 506	2.24 538	4.54 453	2.00 477	3.86 515	9.77 544	4.11 493	5.45 553	9.93 563	13.33 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 482	0.12 466

hitnet-ft	1.09 376	0.39 376	1.45 274	0.04 226	0.00 1	1.34 292	0.22 421	3.34 317	2.25 496	1.48 381	1.11 384	4.17 494	0.37 339	4.73 401	0.79 403	0.01 477	0.00 1	0.03 519	0.00 1	0.09 374	0.01 123

YMNet	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

YMNet_1	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

ADLNet2	1.38 426	0.39 376	3.13 455	0.00 1	0.70 537	1.23 247	0.26 432	4.19 418	2.36 499	1.45 380	3.16 485	4.23 497	0.82 415	4.56 395	0.88 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.02 246

NCC-stereo	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

Abc-Net	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 449	0.69 483	7.27 553	0.30 443	0.44 521	0.87 67	0.02 208	6.19 541	0.84 290	0.45 222	6.17 525	4.35 500	1.17 435	1.32 261	0.48 356	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.34 560	0.26 499	0.12 466

coex_refinement	1.13 388	0.54 442	1.58 299	0.12 353	0.02 291	1.51 360	0.06 334	4.01 402	1.51 427	2.61 475	0.66 331	4.40 501	0.48 362	3.67 334	1.30 438	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

SHD	3.01 516	1.02 525	5.52 535	0.45 477	0.39 518	4.12 509	0.17 400	6.68 550	12.04 566	7.20 548	3.36 489	4.40 501	2.58 502	4.69 398	7.17 542	0.01 477	0.04 460	0.00 1	0.03 426	0.22 482	0.17 496

RP	1.76 476	0.55 445	2.59 425	0.22 413	0.60 535	1.70 416	0.98 511	4.31 433	1.99 476	3.12 494	5.04 514	4.41 503	2.96 511	4.72 400	1.90 466	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.14 421	0.01 123

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 380	0.35 354	4.53 516	0.18 398	0.37 516	0.79 53	0.00 1	5.71 530	0.74 242	0.40 214	0.64 328	4.47 504	1.41 451	1.42 264	0.30 285	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.28 546	0.17 448	0.14 483

Select-FE	1.23 406	0.35 354	4.62 519	0.32 451	0.26 484	1.02 97	0.00 1	4.88 483	0.70 222	1.79 411	0.42 282	4.48 505	3.90 533	0.72 227	0.46 350	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.37 562	0.02 177	0.19 507

LSM	7.38 563	1.68 550	22.24 583	3.99 568	40.72 600	3.54 499	4.79 570	4.74 470	6.65 553	10.25 563	13.51 554	4.49 506	3.81 530	6.91 516	5.31 528	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.26 499	14.60 599

RYNet	1.52 440	0.35 354	3.38 470	0.25 424	0.04 336	2.31 452	0.03 257	4.62 460	1.47 417	1.14 331	0.34 262	4.52 507	1.38 450	6.36 477	4.23 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

XQC	2.57 507	1.20 536	6.33 550	0.18 398	0.01 198	3.84 504	0.33 463	5.24 501	3.83 530	4.43 524	1.94 436	4.58 508	3.19 517	7.19 529	8.67 550	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.03 426	0.27 504	0.19 507

LALA_ROB	1.33 419	0.59 458	1.74 326	0.02 128	0.06 363	3.25 486	0.50 486	3.45 335	1.39 399	3.70 510	0.59 320	4.59 509	0.25 308	3.58 333	2.79 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

z-mn7	4.12 541	2.40 563	8.71 559	0.13 361	0.00 1	8.56 558	0.49 483	3.85 389	13.78 570	3.36 501	17.56 564	4.60 510	0.95 422	10.97 571	6.77 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.06 400

CSAN	2.70 510	0.75 489	3.41 472	0.18 398	0.12 414	4.18 511	4.05 557	4.11 412	4.36 534	6.03 540	6.24 526	4.60 510	4.74 541	7.29 532	3.43 508	0.02 499	0.03 442	0.01 489	0.02 417	0.18 457	0.22 519

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 523	2.61 566	7.84 555	0.09 329	0.26 484	12.92 567	7.62 587	4.25 425	3.64 527	2.95 488	3.99 502	4.61 512	1.22 438	8.36 548	1.77 458	0.59 559	1.15 574	0.04 522	0.85 577	0.48 544	0.67 548

RainbowNet	4.74 549	3.21 572	3.07 451	9.34 580	6.01 572	4.89 527	3.60 553	7.09 557	4.39 536	1.63 397	3.01 480	4.72 513	2.96 511	5.53 439	1.19 429	8.95 582	2.12 580	8.48 578	0.19 513	8.75 577	5.73 581

HSM	1.36 423	0.40 381	1.07 187	0.01 35	0.30 504	1.73 419	0.03 257	5.89 534	1.22 364	1.83 414	1.36 407	4.78 514	1.30 447	6.61 491	0.57 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

Nwc_Net	1.94 487	0.55 445	3.79 488	0.07 300	0.08 385	2.73 470	0.04 285	6.75 554	1.11 343	2.03 433	7.92 534	4.82 515	2.11 489	4.78 402	2.01 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.01 123

FBW_ROB	2.36 503	0.36 360	3.16 456	0.37 466	0.14 426	4.42 519	0.18 405	6.64 549	3.05 517	2.98 490	2.85 475	4.86 516	1.11 431	11.00 573	4.53 518	0.16 539	0.05 475	0.37 555	0.09 471	0.19 466	0.78 550

ac_64	1.12 386	0.18 249	1.64 308	0.18 398	0.25 481	1.48 355	0.02 208	4.97 487	1.47 417	0.69 250	0.45 294	4.94 517	0.46 359	4.87 406	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1

AF-Net	2.17 498	0.65 474	3.53 477	0.00 1	0.09 393	2.02 435	0.48 479	6.44 545	1.70 451	3.36 501	10.22 545	4.95 518	2.81 507	4.34 371	2.66 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.01 123

DANet	1.74 472	0.22 289	3.06 450	0.75 519	0.44 521	2.46 459	0.35 468	3.40 326	1.41 406	4.22 521	1.56 413	5.03 519	0.56 372	6.29 472	5.00 525	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.08 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	2.86 511	8.81 587	1.57 298	2.60 563	0.89 542	2.39 456	0.11 375	3.42 330	1.02 321	2.18 443	3.64 496	5.04 520	1.60 469	4.17 363	2.09 479	1.21 565	0.04 460	7.69 576	3.67 589	4.10 566	0.93 557

RGC	1.86 481	0.67 477	3.45 475	0.07 300	0.26 484	3.29 488	0.11 375	4.78 477	1.46 415	3.26 499	4.51 506	5.14 521	2.68 504	5.46 435	1.94 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.09 439

LL-Strereo	1.93 485	0.97 518	3.83 491	0.55 497	2.19 562	1.49 356	0.05 308	4.09 410	1.00 318	2.59 473	2.77 474	5.17 522	5.63 555	7.19 529	0.63 388	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.20 513

ADCL	3.30 523	0.81 503	6.76 552	0.25 424	0.25 481	6.93 544	4.65 566	4.79 478	2.62 511	4.61 528	3.36 489	5.22 523	4.55 539	5.54 442	14.91 573	0.05 516	0.01 332	0.11 540	0.13 486	0.28 513	0.10 447

AnyNet_C32	3.93 537	2.58 565	12.07 570	0.39 468	0.49 527	5.50 533	6.45 583	4.44 447	2.19 492	6.86 546	2.94 478	5.28 524	3.20 518	6.63 492	18.37 584	0.08 527	0.04 460	0.20 547	0.09 471	0.57 549	0.19 507

FAT-Stereo	1.86 481	0.19 257	3.31 467	0.17 392	0.03 316	1.78 423	0.97 509	4.76 474	2.79 513	4.22 521	4.87 509	5.31 525	2.83 509	5.06 416	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

RASNet	1.53 442	0.31 339	1.97 353	0.09 329	3.20 565	1.69 414	0.06 334	3.27 309	2.12 482	0.77 263	1.29 404	5.32 526	1.69 473	6.60 489	2.17 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

psmorigin	2.01 492	0.37 364	10.25 564	0.22 413	0.03 316	1.62 400	0.19 411	3.31 312	1.05 331	4.92 531	3.14 482	5.85 527	2.21 491	5.31 428	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

DPSNet	3.38 527	0.60 460	9.55 562	0.61 506	0.46 524	5.10 529	1.44 523	11.17 572	3.92 531	2.57 472	0.88 366	5.90 528	9.68 572	7.63 539	7.25 543	0.08 527	0.16 546	0.01 489	0.07 461	0.34 524	0.17 496

DispFullNet	7.91 565	23.96 598	13.67 574	14.71 591	7.88 582	4.83 526	0.04 285	5.01 491	2.89 514	8.86 560	4.96 512	6.11 529	10.72 574	10.18 565	3.51 509	2.44 567	0.33 560	15.15 589	4.65 592	12.33 589	5.95 582

G-Net	3.49 528	0.47 420	4.03 496	1.61 557	1.91 557	10.78 564	1.92 530	3.06 263	1.26 372	8.59 558	12.06 551	6.13 530	7.82 564	4.78 402	4.77 521	0.08 527	0.12 531	0.07 528	0.15 487	0.16 440	0.11 455

CBFPSM	1.39 427	0.61 464	4.29 507	0.01 35	0.01 198	3.64 500	0.03 257	3.39 324	0.80 278	0.64 245	0.21 236	6.18 531	3.70 529	2.38 293	1.82 460	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

MultiAttention	6.26 560	0.14 202	1.30 249	1.04 540	1.50 554	42.66 599	15.75 597	6.19 541	1.92 470	3.14 495	7.95 535	6.41 532	0.37 339	28.21 597	3.39 506	0.13 536	0.01 332	0.67 562	0.81 576	1.99 563	1.71 565

stereogan	2.13 496	0.31 339	3.75 486	0.01 35	0.09 393	7.44 551	0.60 494	4.27 428	3.29 520	3.91 517	4.62 507	6.41 532	1.84 482	5.17 419	0.58 381	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.24 488	0.05 368

Wz-Net-SNSev	2.53 506	2.49 564	10.66 566	0.39 468	0.01 198	2.73 470	0.40 471	5.02 492	1.50 425	2.15 439	2.12 450	6.48 534	1.11 431	9.47 558	5.84 532	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.06 400

DISCO	1.93 485	0.18 249	2.44 410	0.67 514	0.53 529	5.25 531	0.00 1	5.43 516	1.56 436	2.09 437	0.91 369	6.48 534	0.89 417	8.55 551	3.60 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

ADCS	5.09 552	2.15 560	16.58 579	0.34 459	0.07 375	5.91 538	4.26 560	6.73 553	6.99 556	9.44 561	6.09 523	6.57 536	5.17 548	9.54 559	21.38 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 529	0.23 522

EDNetEfficient	6.54 561	1.17 533	33.15 588	0.66 512	1.96 558	2.07 437	3.72 554	2.80 231	14.85 572	20.02 588	9.69 543	6.59 537	10.19 573	7.19 529	15.49 576	0.03 507	0.10 519	0.01 489	0.20 518	0.62 552	0.29 527

ADCMid	3.95 539	1.34 540	10.91 567	0.18 398	0.38 517	5.02 528	1.27 521	4.87 482	2.94 516	11.15 566	3.60 494	6.76 538	5.21 549	6.40 483	16.96 578	0.12 534	0.08 506	0.55 560	0.46 564	0.53 548	0.19 507

RTS	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

RTSA	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

WZ-Net	4.16 542	1.75 552	23.59 584	0.08 316	0.04 336	2.62 469	2.16 535	5.89 534	4.74 540	5.73 538	3.51 492	6.99 541	4.89 544	10.82 569	10.11 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.11 455

Wz-Net-TNSev	3.91 536	5.20 580	20.57 581	0.15 381	0.01 198	7.14 547	3.57 552	6.70 552	3.57 524	1.74 403	0.58 309	7.39 542	4.33 536	8.86 552	7.99 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.24 488	0.16 489

ADCPNet	3.63 532	0.82 506	13.20 573	0.08 316	0.43 520	7.02 545	2.23 537	4.77 475	2.41 501	4.31 523	1.96 438	7.57 543	5.16 546	6.45 484	13.80 571	0.02 499	0.75 569	0.04 522	0.90 578	0.16 440	0.53 543

UGAM-zero	1.60 452	0.15 217	2.43 408	0.12 353	0.28 500	1.07 140	0.04 285	5.96 538	0.26 63	1.18 338	0.22 240	8.02 544	4.54 538	6.89 514	0.27 265	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.15 486

PVD	5.81 556	0.99 522	5.56 537	0.72 517	0.51 528	6.72 543	0.18 405	9.90 569	23.69 582	11.45 568	19.26 573	8.18 545	9.46 570	9.24 555	9.49 558	0.02 499	0.16 546	0.00 1	0.08 466	0.18 457	0.40 541

edge stereo	1.94 487	0.40 381	3.82 490	0.15 381	0.09 393	1.81 426	0.45 477	4.77 475	2.21 494	3.36 501	3.94 500	8.39 546	1.72 475	5.75 450	1.69 455	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.17 448	0.01 123

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 553	2.33 561	8.42 558	0.33 453	0.27 490	24.60 592	8.84 590	5.50 518	9.75 562	3.82 513	8.16 538	8.53 547	1.82 478	9.44 557	5.18 527	1.02 561	1.65 578	0.33 554	0.47 566	1.06 556	0.90 554

AnyNet_C01	6.59 562	4.31 578	36.24 591	0.96 536	0.46 524	9.96 561	5.74 576	6.02 540	3.63 526	7.59 551	8.56 539	8.83 548	3.14 516	13.74 580	20.83 591	0.12 534	0.08 506	0.25 552	0.09 471	1.01 555	0.34 534

MADNet+	10.71 576	14.57 592	70.07 602	0.58 502	0.47 526	19.89 583	4.20 559	11.05 571	6.87 555	3.03 492	5.99 522	9.01 549	6.35 558	31.95 599	28.31 597	0.22 543	0.26 557	0.01 489	0.04 438	0.46 540	0.87 553

PAM	1.34 420	0.13 189	2.83 437	0.30 443	0.31 510	2.21 445	0.30 455	5.05 494	0.23 52	0.82 272	1.11 384	9.08 550	2.34 495	0.90 236	0.44 340	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.31 552	0.03 236	0.28 526

MFN_U_SF_RVC	3.76 534	1.77 553	9.85 563	0.84 525	0.27 490	9.50 560	0.49 483	8.07 562	3.41 521	4.81 530	3.28 487	9.40 551	3.49 523	7.76 544	8.31 549	0.41 552	0.54 565	0.52 558	0.80 575	0.89 554	0.84 552

SPS-STEREO	3.08 518	0.49 427	2.49 416	0.21 409	0.24 476	3.67 501	1.24 519	5.80 532	2.43 503	10.68 564	8.00 536	9.48 552	3.59 526	8.11 547	5.08 526	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM_32	1.45 432	0.13 189	2.69 430	0.26 431	0.30 504	2.15 443	0.29 447	4.92 485	0.22 48	0.84 274	2.02 443	9.57 553	3.27 521	0.97 242	0.56 375	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.31 552	0.04 276	0.27 525

SAMSARA	3.32 526	1.07 529	6.25 547	0.86 532	0.31 510	7.55 552	3.87 556	5.26 507	4.20 533	7.43 550	3.35 488	10.04 554	3.83 531	6.98 521	4.83 522	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.05 444	0.17 448	0.22 519

ACV-stereo	1.64 458	0.27 313	2.94 441	0.04 226	0.04 336	6.31 542	0.18 405	1.81 147	0.22 48	0.23 178	0.01 1	10.52 555	5.41 552	4.07 358	0.77 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

ACVNet-4b	5.67 554	1.65 549	4.43 513	9.46 581	7.11 579	8.72 559	1.68 528	6.61 548	5.76 548	0.27 182	6.49 528	11.67 556	2.43 499	8.40 549	1.56 446	9.06 584	2.34 582	10.49 584	0.02 417	9.22 582	5.98 583

NVStereoNet_ROB	3.25 521	0.46 412	2.71 433	0.34 459	0.56 532	2.36 455	0.87 505	4.56 457	4.47 539	4.55 525	14.09 556	11.93 557	3.23 520	9.79 561	3.14 505	0.43 553	0.03 442	0.53 559	0.31 552	0.36 529	0.38 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	4.63 548	0.89 513	5.34 532	0.30 443	0.09 393	7.43 550	3.75 555	6.53 547	16.16 575	6.79 545	13.29 553	12.44 558	7.74 562	7.38 533	4.11 513	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.31 532

SGM+DAISY	4.39 545	1.34 540	5.18 528	1.01 539	0.88 540	5.61 535	2.86 547	4.88 483	3.53 522	13.29 574	13.95 555	12.66 559	7.55 561	7.98 546	5.39 529	0.23 547	0.18 549	0.15 544	0.24 533	0.29 515	0.64 546

EDNetEfficientorigin	10.31 575	1.90 558	98.96 614	0.22 413	0.23 472	2.73 470	0.71 499	4.50 451	16.94 576	18.72 581	15.36 558	12.74 560	10.73 575	8.96 553	11.94 567	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.25 495	1.31 562

PWCK	8.72 568	5.37 581	16.61 580	5.74 571	0.12 414	19.88 582	11.41 593	11.31 573	13.42 569	14.07 575	12.84 552	13.20 561	8.05 566	15.44 581	10.25 560	5.95 573	0.22 552	2.09 571	0.05 444	7.50 571	0.92 555

ACVNet_1	6.16 558	1.86 557	4.43 513	9.52 582	7.22 580	7.59 553	2.37 540	9.99 570	6.71 554	3.84 514	5.35 518	13.23 562	4.90 545	6.25 470	1.94 473	9.06 584	2.40 584	10.88 586	0.11 479	9.58 584	6.03 584

MSMD_ROB	4.94 550	0.43 397	2.58 423	0.12 353	0.01 198	8.43 557	1.09 514	4.25 425	4.11 532	13.11 573	26.36 587	13.95 563	13.88 581	7.45 536	2.92 501	0.10 531	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

test_sample8	3.62 531	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.38 439	1.04 324	6.51 541	0.58 309	14.04 564	6.94 560	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

FADE		10.20 588		4.76 570	4.82 571			19.13 585	23.28 581	8.35 556		14.63 565		25.45 593		24.52 599	8.46 598	36.14 604	36.87 604	3.46 565	2.72 573

WCMA_ROB	4.54 547	0.48 422	3.19 458	0.49 485	0.63 536	5.38 532	2.57 545	4.70 467	3.77 528	14.17 577	19.02 570	15.47 566	9.03 568	6.73 500	4.85 523	0.01 477	0.05 475	0.01 489	0.01 391	0.08 352	0.16 489

SGM_RVC	4.07 540	0.38 369	1.98 355	0.84 525	0.26 484	6.20 540	2.37 540	6.45 546	3.57 524	11.56 569	9.27 541	15.55 567	6.78 559	10.07 564	4.60 520	0.22 543	0.25 554	0.20 547	0.23 530	0.26 499	0.34 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	12.01 581	5.60 582	80.23 604	0.15 381	0.15 434	1.88 429	0.73 500	2.66 218	30.12 590	49.31 603	16.59 561	15.97 568	14.42 582	6.79 505	14.50 572	0.05 516	0.08 506	0.01 489	0.05 444	0.37 531	0.61 545

MSAF-DinoV2	4.41 546	3.43 574	8.07 557	1.16 547	0.06 363	3.21 484	0.59 493	6.94 556	4.44 538	2.00 428	0.83 361	16.58 569	5.59 554	13.48 578	17.17 580	0.06 524	0.04 460	0.09 534	0.76 572	1.94 562	1.78 567

IMH-64-1	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

IMH-64	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

ELAS_RVC	7.69 564	0.80 499	4.90 525	1.06 542	1.02 544	10.00 562	9.43 591	9.75 568	14.69 571	21.83 592	20.27 576	17.88 572	16.41 586	13.01 577	10.44 561	0.22 543	0.55 566	0.28 553	0.19 513	0.35 527	0.65 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 566	0.76 493	4.02 495	0.95 535	1.02 544	14.85 574	6.99 586	12.80 574	11.73 565	22.43 594	27.75 590	17.88 572	15.19 583	10.96 570	11.31 563	0.22 543	0.56 567	0.23 550	0.22 526	0.50 546	0.71 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.61 530	0.68 479	5.38 534	0.61 506	1.46 552	2.75 474	1.26 520	5.04 493	1.57 438	8.77 559	11.67 549	18.69 574	2.38 497	6.03 459	5.61 530	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.07 420

ACVNet_2	8.69 567	1.80 556	5.09 527	8.55 579	6.72 576	13.47 569	4.34 563	13.70 575	23.86 583	6.89 547	19.74 575	20.52 575	5.36 550	7.70 542	2.48 490	8.53 581	1.67 579	7.99 577	0.32 555	8.79 580	6.29 587

IMH	11.11 579	3.50 575	2.56 422	11.25 587	9.13 585	14.49 572	5.10 571	20.68 591	26.30 586	8.28 555	23.85 585	20.63 576	9.19 569	12.39 575	7.96 544	9.50 589	2.50 587	15.28 590	1.66 585	11.07 588	6.96 591

FCDSN-DC	5.04 551	0.15 217	1.83 337	0.22 413	0.44 521	5.60 534	1.66 526	5.22 500	4.37 535	14.49 579	21.86 578	20.65 577	11.88 577	7.66 541	4.55 519	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	9.09 569	1.79 555	3.55 479	0.80 523	0.15 434	18.67 580	4.36 564	23.07 598	26.68 587	12.59 572	27.90 591	22.52 578	13.03 578	13.53 579	11.47 564	0.09 530	0.03 442	0.58 561	0.10 475	0.47 543	0.34 534

MeshStereo	5.78 555	0.75 489	3.04 448	0.25 424	0.14 426	7.88 555	2.09 532	9.64 567	5.18 544	20.48 589	19.06 571	22.80 579	9.54 571	9.64 560	4.88 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.03 315
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
FC-DCNN	6.09 557	0.18 249	2.35 404	0.42 471	0.53 529	7.80 554	1.42 522	8.14 563	7.07 557	19.05 586	22.10 579	22.85 580	13.84 580	9.42 556	6.44 535	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

LVE	11.10 578	2.36 562	3.34 468	9.94 583	8.13 583	21.22 585	7.75 588	16.47 580	32.55 593	8.55 557	23.64 583	23.22 581	7.93 565	10.98 572	6.65 537	9.45 586	2.55 591	11.08 587	0.58 569	9.35 583	6.28 586

LE_ROB	12.79 583	0.64 470	10.26 565	2.13 559	1.29 549	7.25 549	5.81 577	9.09 566	49.27 604	57.55 604	24.58 586	23.68 582	31.13 598	9.00 554	23.57 596	0.04 510	0.06 484	0.13 543	0.20 518	0.08 352	0.11 455

FC-DCNN v2	6.25 559	0.19 257	2.31 401	0.44 472	0.55 531	8.05 556	1.51 525	8.71 565	7.22 558	19.24 587	22.98 582	24.00 583	13.47 579	9.80 562	6.51 536	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

Dean	11.46 580	2.03 559	5.20 529	10.73 584	8.20 584	18.71 581	5.73 575	21.10 592	41.49 601	11.12 565	22.16 580	25.92 584	7.74 562	7.52 537	4.31 516	9.01 583	2.27 581	9.95 583	0.61 570	9.18 581	6.22 585

MonStereo1	9.96 574	1.60 548	3.97 493	7.74 576	6.62 575	14.53 573	2.83 546	14.16 576	22.18 580	11.83 570	28.49 594	26.76 585	16.14 585	11.07 574	6.43 534	6.17 574	0.03 442	3.80 574	0.46 564	8.16 576	6.30 588

WAO-6	11.09 577	1.69 551	3.21 461	7.54 575	7.10 578	16.34 575	6.63 584	20.12 587	38.64 598	9.67 562	19.28 574	27.53 586	10.97 576	12.43 576	11.57 565	4.26 569	2.35 583	10.54 585	0.02 417	7.59 572	4.29 577

JetBlue	13.83 584	5.03 579	33.82 589	0.84 525	6.92 577	50.14 600	20.02 599	15.09 577	8.92 561	11.33 567	17.05 562	28.25 587	18.01 591	32.60 600	18.53 586	0.32 550	0.12 531	0.15 544	0.23 530	4.59 567	4.64 578

KSHMR	14.27 588	6.95 585	5.79 541	15.08 592	12.84 591	17.44 576	10.61 592	18.88 584	30.94 591	18.81 583	22.21 581	28.54 588	8.85 567	15.56 582	9.24 556	10.34 594	3.60 595	21.61 597	4.68 593	14.48 592	8.94 594

ktn	19.15 593	18.52 593	6.39 551	22.64 598	17.26 596	24.47 590	12.11 594	24.52 599	34.74 596	18.75 582	27.70 588	32.54 589	17.85 590	15.71 583	16.67 577	22.09 598	3.64 596	28.95 601	10.91 598	17.40 596	10.22 597

DPSimNet_ROB	25.03 598	19.56 595	24.93 585	24.36 599	17.85 597	22.25 587	25.93 601	28.52 600	29.10 589	32.61 597	28.25 593	32.87 590	26.42 593	24.51 592	40.42 599	16.75 597	13.93 600	25.19 598	22.38 601	19.96 598	24.75 603

WAO-8	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.77 579	3.61 575

Venus	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.76 578	3.61 575

TorneroNet	16.10 590	5.74 584	4.12 502	13.88 590	11.97 589	26.89 594	6.85 585	21.13 593	38.32 597	14.15 576	33.36 596	33.52 593	17.49 589	18.89 586	19.64 589	9.77 591	2.53 589	19.43 595	3.35 587	13.21 591	7.86 592

TorneroNet-64	15.45 589	5.66 583	3.44 474	13.86 589	12.03 590	28.15 595	6.27 581	19.89 586	38.68 599	12.16 571	28.06 592	35.76 594	15.44 584	19.56 587	15.40 575	9.71 590	2.52 588	19.13 594	2.70 586	12.55 590	7.94 593

UNDER WATER	19.61 594	12.37 591	31.14 586	20.44 596	14.31 593	28.63 596	18.15 598	16.43 579	34.24 595	20.82 590	19.14 572	38.83 595	30.09 596	24.31 590	20.97 592	10.09 593	2.68 592	19.51 596	4.70 594	15.52 594	9.93 596

notaker	17.52 591	21.54 596	7.84 555	18.05 594	14.44 594	17.58 577	6.43 582	20.13 588	24.44 585	21.34 591	27.71 589	39.12 596	18.78 592	19.63 588	20.40 590	11.95 595	2.71 594	25.51 599	5.85 596	17.10 595	9.78 595

JetRed	34.54 600	39.28 601	62.16 598	15.62 593	26.51 599	69.20 602	40.79 603	31.43 602	32.41 592	46.06 602	44.55 602	40.19 597	26.50 594	38.43 601	56.06 603	12.76 596	37.49 606	13.23 588	9.38 597	29.52 600	19.34 601

UNDER WATER-64	20.03 595	10.28 589	31.50 587	20.05 595	13.64 592	32.81 597	23.45 600	16.01 578	33.44 594	22.01 593	17.25 563	40.58 598	32.20 600	24.50 591	22.36 595	10.06 592	2.70 593	18.37 593	4.24 591	14.84 593	10.24 598

MANE	14.02 587	0.85 508	3.53 477	2.13 559	3.75 568	18.44 579	6.14 578	22.67 597	27.90 588	33.01 598	41.08 600	41.26 599	30.90 597	23.39 589	17.99 583	0.47 554	0.76 570	0.91 563	4.04 590	0.17 448	1.00 558

SGM-ForestM	12.56 582	0.80 499	4.31 510	1.07 543	0.41 519	21.56 586	8.57 589	17.42 581	19.67 579	29.93 596	28.49 594	45.83 600	27.22 595	26.05 594	18.40 585	0.14 537	0.25 554	0.18 546	0.28 546	0.18 457	0.42 542

BEATNet-Init1	17.91 592	7.45 586	36.82 592	1.88 558	1.38 550	37.29 598	14.71 596	21.90 594	24.20 584	38.07 599	36.59 599	50.41 601	32.00 599	29.42 598	21.83 594	0.33 551	0.39 563	0.47 556	0.54 568	1.50 560	1.07 559

ASD4	55.28 602	67.10 608	50.57 596	44.24 601	57.82 603	92.00 607	98.23 615	54.95 604	86.61 609	58.30 605	64.61 605	50.57 602	63.33 605	58.83 604	67.37 605	25.76 600	29.60 603	26.82 600	29.01 603	42.42 601	37.42 604

HanzoNet	29.69 599	29.33 599	21.66 582	21.75 597	19.07 598	24.58 591	12.99 595	28.87 601	40.49 600	43.09 601	44.02 601	55.65 603	44.93 602	43.17 602	44.44 600	27.88 601	9.47 599	29.77 602	15.86 600	20.94 599	15.84 600

MADNet++	47.78 601	34.15 600	37.11 593	42.94 600	41.23 601	64.94 601	30.63 602	60.79 606	53.26 605	72.08 606	61.65 604	57.68 604	54.96 603	58.03 603	59.24 604	43.01 605	36.17 605	36.07 603	22.50 602	47.50 602	41.67 605

TCMNet-wrong-test	55.95 603	78.75 609	71.85 603	90.95 610	89.50 610	78.08 603	71.33 604	38.19 603	12.35 567	40.71 600	51.28 603	59.53 605	35.38 601	64.04 606	52.16 602	38.10 604	6.00 597	47.22 607	41.12 605	82.64 611	69.84 610

LRCNet_RVC	60.63 604	63.16 607	62.94 599	69.09 606	50.21 602	19.92 584	0.07 345	58.32 605	5.21 545	75.67 607	86.75 606	74.68 606	62.48 604	59.01 605	49.80 601	93.38 614	56.36 610	93.48 614	92.95 614	67.44 608	71.73 612

USTest	75.36 606	57.99 606	56.43 597	72.82 607	69.93 607	99.96 616	100.00 617	98.57 616	99.18 615	94.19 613	97.90 615	78.26 607	95.05 613	75.90 609	76.21 608	48.70 606	80.65 611	39.01 605	52.97 608	57.66 603	55.76 606

RSGM-EC	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 607	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

acva	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 607	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

xxxxx1	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

tt_ll	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

ff	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 610	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

test_example2	98.83 617	99.97 621	99.97 617	99.96 626	99.97 618	99.46 614	99.97 616	95.54 613	100.00 619	100.00 621	100.00 618	93.37 613	93.47 611	99.93 620	99.91 617	100.00 627	99.79 617	96.64 615	98.71 616	100.00 627	100.00 627

PML	89.08 612	99.72 616	92.85 608	94.72 612	94.92 614	99.54 615	97.42 614	93.50 612	95.96 614	99.77 619	92.33 610	95.35 614	93.51 612	99.96 621	91.15 612	99.98 625	31.71 604	100.00 620	45.94 606	93.46 615	69.88 611

MEDIAN_ROB	96.83 613	99.41 614	98.66 613	94.75 613	94.23 612	93.08 609	90.54 608	95.61 614	94.75 612	97.65 616	97.73 614	98.30 615	96.57 614	94.51 613	93.74 614	99.78 624	98.24 615	99.99 619	99.89 618	99.48 618	99.67 618

ccccc	98.51 616	94.69 613	100.00 620	100.00 627	100.00 620	92.59 608	97.15 613	98.75 617	95.78 613	98.59 618	95.17 611	98.60 616	99.67 616	99.86 619	99.84 616	100.00 627	100.00 619	99.91 618	99.54 617	100.00 627	100.00 627

Anonymous_1	97.10 614	99.72 616	99.64 616	92.33 611	93.91 611	100.00 617	100.00 617	99.20 618	99.90 617	98.57 617	99.75 616	99.14 617	99.94 617	98.50 615	99.54 615	87.90 610	98.87 616	90.88 613	96.91 615	92.22 614	95.12 615

DPSMNet_ROB	99.46 622	99.94 619	99.98 618	96.59 617	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 619	100.00 619	95.87 615	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 617	99.99 619	98.46 618	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	100.00 627

DGTPSM_ROB	99.45 621	99.94 619	99.98 618	96.58 616	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 619	100.00 619	95.86 614	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 617	99.99 619	98.34 617	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	99.99 626

HaxPig	97.68 615	99.63 615	91.34 607	99.82 624	99.97 618	88.15 606	88.00 607	98.28 615	99.93 618	99.98 620	99.99 617	99.95 620	99.99 618	96.29 614	92.24 613	99.99 626	99.98 618	100.00 620	99.99 619	100.00 627	99.98 625

tt	68.65 605	0.15 217	99.57 615	50.64 602	14.90 595	100.00 617	100.00 617	100.00 621	99.76 616	27.80 595	10.52 547	99.97 621	98.63 615	99.61 616	100.00 621	90.62 611	98.21 614	46.66 606	52.02 607	62.86 607	21.04 602

RAFT-FEzeroshot	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

RAFT-FE	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

FlowAnything	99.97 627	100.00 622	100.00 620	99.74 623	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.71 623	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.98 624	99.95 620

Selective-RAFT-Error	100.00 628	100.00 622	100.00 620	100.00 627	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.95 620

CasAABBNet	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.96 621	99.95 620

LSM0	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.84 625	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	99.22 622	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.83 619

DPSM_ROB	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 616

DPSM	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 616

AVERAGE_ROB	99.23 620	99.81 618	97.56 612	100.00 627	100.00 620	96.24 613	91.02 609	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	100.00 620	100.00 620	100.00 627	100.00 627

Low-res two-view benchmark