Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.26 1	0.50 126	1.34 6	0.11 33	0.13 47	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 59	0.07 16	0.18 36	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 26	1.23 27	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 38	0.04 4	0.07 16	0.11 21	0.68 3	0.80 102	0.36 502	0.57 357	0.00 1	0.26 451	0.00 1	1.19 398

FoundationStereo	0.48 3	0.38 47	1.70 17	0.82 187	1.00 304	0.42 3	0.06 63	0.63 2	1.44 53	0.38 21	0.04 4	0.11 50	0.37 85	0.93 13	0.39 6	0.03 335	0.86 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

OmniDepth	0.50 4	0.52 135	1.66 16	0.04 4	0.04 4	1.17 15	0.03 37	3.70 46	1.02 20	0.32 11	0.03 1	0.16 56	0.10 17	0.79 6	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.53 5	0.42 70	1.55 12	0.14 44	0.30 126	1.00 10	0.01 6	2.47 14	1.19 45	0.65 88	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 44	0.47 15	0.01 177	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.20 135

S2M2_L	0.53 5	0.50 126	1.58 14	0.53 135	0.18 76	1.13 12	0.01 6	1.47 7	2.18 81	0.18 1	0.87 72	0.13 52	0.20 40	0.87 10	0.51 29	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.20 356	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HiDET	0.56 7	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 29	1.19 17	0.01 6	3.06 25	0.90 6	0.41 28	0.08 10	0.08 24	0.12 26	1.10 26	1.11 174	0.01 177	0.51 352	0.00 1	0.21 410	0.00 1	1.07 382

LCMNet	0.59 8	0.23 4	1.08 3	0.05 6	0.12 39	1.23 27	0.01 6	3.16 27	0.92 13	0.35 15	0.08 10	0.07 16	0.17 35	1.02 18	1.16 184	0.04 367	0.56 354	0.00 1	0.22 419	0.01 23	1.41 424

CSFM-Stereo	0.61 9	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 39	1.21 22	0.00 1	2.89 20	0.90 6	0.65 88	0.07 7	0.08 24	0.27 55	0.81 7	1.06 164	0.35 501	0.58 359	0.00 1	0.21 410	0.01 23	1.61 438

FlowAnything_test	0.61 9	0.42 70	2.39 75	0.22 64	0.17 70	1.71 112	0.03 37	1.88 9	1.20 46	1.22 143	0.77 62	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 125	0.06 397	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.33 196

Wavelet-MonSter	0.63 11	0.41 65	2.46 78	0.06 10	0.44 180	1.25 38	0.01 6	1.29 6	1.41 52	0.40 25	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 60	1.13 178	0.00 1	0.96 441	0.00 1	0.27 459	0.00 1	0.85 348

MLG-Stereo_test3	0.63 11	0.42 70	2.06 42	0.38 105	0.40 169	1.36 67	0.01 6	4.13 89	0.95 16	0.48 52	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 11	0.37 5	0.02 287	0.61 366	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.18 119

IGEV	0.66 13	0.29 24	1.87 31	0.11 33	1.84 413	1.35 64	0.37 200	2.56 16	1.12 43	0.44 39	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 24	0.58 47	0.05 385	0.62 369	0.00 1	0.19 390	0.01 23	0.39 214

3.25w_new	0.68 14	0.36 39	2.09 44	0.05 6	0.19 80	1.26 43	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 47	0.26 35	0.08 24	0.41 98	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 431	0.00 1	0.22 419	0.01 23	0.75 334

3.25w	0.68 14	0.36 39	2.09 44	0.05 6	0.19 80	1.26 43	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 47	0.26 35	0.08 24	0.41 98	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 431	0.00 1	0.22 419	0.01 23	0.75 334

MonStereo	0.70 16	0.28 16	2.24 61	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 441	0.00 1	0.36 493	0.00 1	0.94 361

Monster-pub-eth3d	0.70 16	0.27 10	2.25 63	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.19 28	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 441	0.00 1	0.36 493	0.00 1	0.94 361

asd	0.71 18	0.25 6	2.43 77	0.09 24	0.80 266	1.25 38	0.06 63	3.22 30	1.03 22	0.59 76	0.65 55	0.07 16	0.55 133	1.01 17	0.46 12	0.20 467	0.81 406	0.00 1	0.08 321	0.01 23	0.67 314

MonSter	0.72 19	0.27 10	2.25 63	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.91 10	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 46	0.58 47	0.00 1	0.96 441	0.00 1	0.36 493	0.00 1	0.94 361

4.5_new	0.74 20	0.27 10	2.52 84	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 72	3.67 43	1.05 27	0.58 71	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.61 62	0.17 456	0.99 465	0.00 1	0.19 390	0.01 23	0.64 298

4.5w-stereo	0.74 20	0.27 10	2.52 84	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 72	3.67 43	1.05 27	0.58 71	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.60 58	0.17 456	0.99 465	0.00 1	0.19 390	0.01 23	0.64 298

2w_stereo	0.75 22	0.30 26	2.22 59	0.07 12	0.12 39	1.23 27	0.05 50	4.03 84	1.00 18	0.98 127	0.86 70	0.09 37	1.21 210	1.06 22	0.62 64	0.00 1	0.69 381	0.00 1	0.16 367	0.00 1	0.27 173

asda	0.76 23	0.28 16	2.30 66	0.07 12	0.61 226	1.28 53	0.09 85	3.82 63	1.03 22	0.54 61	0.43 44	0.07 16	0.71 153	1.25 39	0.46 12	0.22 473	0.99 465	0.00 1	0.25 434	0.01 23	0.71 324

4.25_new	0.76 23	0.28 16	2.16 52	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 102	1.33 46	0.49 21	0.22 473	0.98 456	0.00 1	0.25 434	0.00 1	0.57 271

4.5w_new	0.76 23	0.28 16	2.16 52	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 102	1.33 46	0.49 21	0.22 473	0.98 456	0.00 1	0.25 434	0.00 1	0.57 271

4.25w-stereo	0.76 23	0.28 16	2.16 52	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 102	1.33 46	0.49 21	0.22 473	0.98 456	0.00 1	0.25 434	0.00 1	0.57 271

SGD-Stereo	0.76 23	0.36 39	1.37 7	0.43 114	0.14 53	1.25 38	0.29 179	2.25 12	0.84 4	0.61 84	0.51 46	0.09 37	0.11 21	6.65 261	0.19 1	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.07 44

LG-Stereo_L2	0.78 28	0.47 102	1.99 37	0.29 83	0.36 153	1.28 53	0.18 145	3.82 63	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 174	0.55 39	0.01 177	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.25 167

DEFOM-Stereo	0.78 28	0.56 161	1.98 35	0.21 61	0.12 39	1.93 132	0.44 217	0.99 3	0.93 14	0.70 95	0.51 46	0.15 53	0.09 13	6.39 247	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.14 82

3w_stereo	0.79 30	0.33 31	2.53 86	0.08 19	0.14 53	1.26 43	0.03 37	3.97 78	1.06 34	0.62 85	0.58 52	0.09 37	1.02 183	1.54 60	0.64 71	0.00 1	1.00 472	0.00 1	0.23 426	0.01 23	0.65 301

1w_stereo	0.79 30	0.26 8	1.52 11	0.13 41	0.50 193	1.20 18	0.08 80	3.86 70	1.02 20	0.64 87	2.52 144	0.05 3	1.54 238	1.08 25	0.44 9	0.00 1	0.61 366	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.42 233

2.75w_new	0.80 32	0.35 37	2.31 68	0.10 27	0.23 110	1.26 43	0.09 85	3.82 63	1.05 27	0.54 61	0.23 30	0.08 24	0.86 171	2.50 113	0.64 71	0.00 1	0.97 449	0.00 1	0.27 459	0.00 1	0.69 317

AdaDepth	0.81 33	0.41 65	3.63 208	0.17 47	1.35 372	1.62 96	0.08 80	1.20 5	1.66 59	0.33 14	0.58 52	0.10 47	0.29 61	2.59 114	0.63 67	0.02 287	0.79 399	0.00 1	0.20 403	0.01 23	0.62 290

4w-stereo	0.81 33	0.27 10	2.34 70	0.06 10	0.50 193	1.26 43	0.06 63	3.65 39	1.05 27	0.41 28	0.96 80	0.06 6	0.66 147	2.11 90	0.64 71	0.22 473	0.96 441	0.00 1	0.29 469	0.00 1	0.78 341

RAStereo	0.81 33	0.70 216	3.97 240	0.21 61	0.54 214	1.16 13	0.02 26	3.78 54	1.22 47	0.62 85	1.57 102	0.16 56	0.23 46	0.89 11	1.05 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.02 7

3.75w	0.82 36	0.25 6	2.13 50	0.07 12	1.27 357	1.26 43	0.02 26	3.85 68	1.05 27	0.51 53	0.39 43	0.08 24	0.40 95	3.31 133	0.47 15	0.07 408	0.94 431	0.00 1	0.08 321	0.00 1	0.29 182

LG-Stereo_L1	0.82 36	0.46 94	1.74 19	0.28 80	0.34 142	1.36 67	0.19 150	2.56 16	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 257	0.54 38	0.01 177	0.63 370	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 141

MLG-Stereo_test2	0.82 36	0.40 62	1.99 37	0.39 106	1.07 314	1.43 77	0.02 26	4.01 83	1.75 67	0.37 17	0.07 7	0.15 53	0.10 17	2.62 115	0.57 45	0.32 497	0.65 374	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.42 233

FSD	0.83 39	0.39 53	1.90 32	0.69 164	0.96 299	0.57 7	0.06 63	3.77 53	1.37 50	0.28 7	0.26 35	1.64 184	0.13 30	1.06 22	0.59 54	0.02 287	1.12 498	0.00 1	0.00 1	0.01 23	1.78 475

LG-G_1	0.83 39	0.41 65	1.83 25	0.35 98	0.33 137	1.82 124	0.02 26	4.37 110	1.10 39	0.60 80	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 138	0.55 39	0.03 335	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.77 337

LG-G	0.83 39	0.41 65	1.83 25	0.35 98	0.33 137	1.82 124	0.02 26	4.37 110	1.10 39	0.60 80	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 138	0.55 39	0.03 335	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.77 337

MLG-Stereo_test1	0.85 42	0.34 34	1.80 21	0.10 27	1.66 398	1.22 23	0.01 6	4.24 94	1.68 62	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 21	4.16 165	0.46 12	0.01 177	0.70 386	0.00 1	0.01 250	0.01 23	0.17 114

Zero-FE251	0.87 43	0.64 191	3.22 154	0.67 161	0.49 188	1.81 122	0.06 63	2.85 19	0.51 2	2.68 172	0.25 34	0.09 37	0.39 93	0.96 16	0.77 100	0.01 177	0.69 381	0.00 1	0.00 1	0.02 54	1.21 401

3.5w_stereo	0.87 43	0.35 37	2.24 61	0.05 6	0.17 70	1.25 38	0.04 42	4.15 91	1.08 37	0.37 17	1.65 107	0.08 24	0.49 124	3.95 155	0.51 29	0.00 1	0.63 370	0.00 1	0.06 316	0.00 1	0.27 173

GLC_STEREO	0.87 43	0.39 53	1.55 12	0.72 168	0.01 1	1.98 138	0.55 250	3.52 33	3.54 150	0.96 126	1.63 105	0.19 61	0.41 98	1.29 43	0.58 47	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.08 48

IGEV-RUCA	0.88 46	0.27 10	1.43 9	0.59 141	0.33 137	2.12 155	0.49 237	3.65 39	1.79 70	1.04 132	0.16 22	0.24 83	0.55 133	2.95 125	0.57 45	0.12 438	0.21 303	0.20 521	0.25 434	0.22 374	0.33 196

qwe	0.89 47	0.29 24	2.49 80	0.10 27	1.25 353	1.24 31	0.04 42	3.97 78	1.06 34	0.66 91	0.53 50	0.05 3	0.18 36	3.58 141	0.50 27	0.07 408	0.94 431	0.00 1	0.27 459	0.01 23	0.57 271

Monster-pub-mixall	0.90 48	0.46 94	1.43 9	0.04 4	0.13 47	1.29 55	0.02 26	3.04 23	1.07 36	0.99 130	0.51 46	0.08 24	0.09 13	6.37 246	0.67 76	0.01 177	1.06 482	0.00 1	0.16 367	0.02 54	0.54 263

water-stereo	0.90 48	0.56 161	4.39 275	0.11 33	0.08 18	1.57 90	0.15 128	4.51 116	1.69 63	0.80 114	1.31 96	0.27 88	0.24 48	0.71 4	0.56 44	0.26 487	0.06 230	0.00 1	0.02 272	0.03 94	0.71 324

MLG-Stereo	0.91 50	0.34 34	1.91 34	0.16 45	0.41 174	1.23 27	0.00 1	4.57 119	1.74 66	0.41 28	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 219	0.45 11	0.02 287	0.77 398	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.16 104

2.25w	0.92 51	0.31 27	2.36 73	0.07 12	0.15 61	1.22 23	0.05 50	3.84 67	1.05 27	0.51 53	1.30 94	0.09 37	0.68 149	4.12 163	0.68 78	0.00 1	0.98 456	0.00 1	0.28 463	0.00 1	0.73 329

252Zero-FE	0.93 52	0.31 27	2.11 49	1.31 245	0.22 106	1.29 55	0.02 26	3.95 77	1.73 64	1.45 150	1.96 125	0.05 3	0.06 5	1.41 53	0.67 76	0.02 287	1.09 490	0.00 1	0.36 493	0.02 54	0.55 264

2.5w	0.94 53	0.33 31	2.20 58	0.09 24	0.35 146	1.27 49	0.09 85	3.86 70	1.05 27	0.54 61	0.73 57	0.04 1	0.55 133	4.75 187	0.59 54	0.00 1	1.04 478	0.00 1	0.29 469	0.00 1	0.96 367

UniTT-Stereo	0.94 53	0.53 139	2.82 114	0.94 204	1.29 364	0.56 5	0.12 105	1.49 8	3.16 121	1.77 156	2.22 134	0.20 65	0.32 74	1.76 74	1.33 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.02 7

dual_stereo	0.95 55	0.39 53	1.83 25	0.37 102	1.11 325	0.84 8	0.03 37	4.34 109	1.83 71	0.30 9	0.08 10	0.21 68	0.12 26	3.16 130	0.98 149	0.00 1	1.34 537	0.00 1	0.20 403	0.00 1	1.83 484

rvit_stereo_0081_aga	0.95 55	1.03 314	4.52 288	0.16 45	0.25 116	1.70 105	0.21 160	4.27 99	3.17 122	0.38 21	0.23 30	0.27 88	0.31 67	1.56 62	0.64 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.15 95

MaDis-Stereo	0.96 57	1.11 329	4.01 245	0.36 101	1.86 417	1.20 18	0.06 63	3.99 80	1.73 64	0.45 41	0.56 51	0.43 119	0.51 127	1.28 41	1.46 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 158	0.08 48

LG-Stereo	1.00 58	0.58 174	4.72 306	0.19 51	0.37 159	1.18 16	0.18 145	4.21 93	3.11 120	0.83 120	1.95 124	0.45 124	0.16 33	0.53 1	0.62 64	0.33 498	0.22 304	0.00 1	0.00 1	0.11 244	0.31 190

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 59	0.42 70	3.22 154	0.48 126	0.63 231	2.02 142	0.27 176	5.79 196	1.32 48	0.82 116	0.75 60	0.87 154	0.23 46	1.24 38	0.86 118	0.15 446	0.58 359	0.00 1	0.26 451	0.03 94	0.49 248

castereo	1.02 59	0.69 209	1.26 5	0.46 122	0.19 80	1.89 128	0.76 320	5.61 184	2.37 83	0.78 110	2.65 150	0.32 103	0.40 95	1.25 39	1.00 154	0.01 177	0.32 322	0.00 1	0.24 430	0.03 94	0.22 148

VIP-Stereo	1.03 61	1.09 324	3.48 185	0.17 47	0.50 193	1.99 140	0.11 100	3.87 72	1.44 53	0.66 91	1.41 98	0.30 96	0.11 21	3.36 134	0.80 102	0.00 1	0.92 425	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.40 216

GIP-stereo	1.03 61	0.79 231	2.35 71	1.91 338	1.40 377	1.47 81	0.05 50	5.06 140	1.85 72	0.30 9	0.43 44	0.57 138	0.37 85	1.14 28	0.75 95	0.07 408	0.50 351	0.00 1	0.00 1	0.06 158	1.57 436

rvit_stereo_0081	1.03 61	0.55 150	2.58 90	0.64 151	0.13 47	1.35 64	0.12 105	3.74 50	5.28 254	0.55 66	0.32 40	0.55 135	0.12 26	4.08 160	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 61	0.55 150	2.58 90	0.64 151	0.13 47	1.35 64	0.12 105	3.74 50	5.28 254	0.55 66	0.32 40	0.55 135	0.12 26	4.08 160	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.05 30

IGEV-Stereo++	1.03 61	0.32 30	2.03 41	0.25 73	1.94 424	1.94 133	0.01 6	3.57 35	2.52 87	0.70 95	1.80 119	0.10 47	1.14 193	1.34 50	0.55 39	0.01 177	0.75 393	0.00 1	0.00 1	0.04 123	1.57 436

LoS	1.03 61	0.43 75	2.53 86	0.64 151	0.14 53	2.42 179	0.26 174	5.64 186	2.93 104	1.08 135	0.24 32	0.49 127	0.45 118	2.31 105	0.83 115	0.02 287	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.06 158	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEAStereo	1.04 67	0.39 53	1.85 29	0.97 209	1.16 335	1.94 133	0.70 301	4.29 102	1.55 57	0.89 121	0.80 64	0.20 65	0.48 121	1.20 32	0.90 128	0.06 397	1.06 482	0.00 1	0.00 1	0.18 336	2.13 514

Pointernet	1.04 67	0.44 84	2.58 90	0.32 86	0.52 207	1.78 117	0.07 72	5.69 188	2.76 96	0.27 6	2.28 137	0.80 151	0.44 116	1.37 51	0.49 21	0.00 1	0.36 332	0.00 1	0.25 434	0.02 54	0.32 195

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 69	2.27 472	1.82 22	1.16 224	0.34 142	0.56 5	0.05 50	2.94 21	1.46 55	0.40 25	0.94 79	0.22 74	2.27 273	6.26 242	0.63 67	0.00 1	0.08 249	0.00 1	0.17 378	0.04 123	0.16 104

rvit_stereo_0080	1.09 69	1.08 322	4.16 256	0.12 38	0.12 39	1.32 60	0.36 195	4.52 117	3.94 182	0.70 95	1.29 92	0.41 114	0.75 158	1.98 81	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.18 119

trnet	1.09 69	0.47 102	2.19 57	0.12 38	0.21 99	1.70 105	0.02 26	4.28 101	6.97 342	0.78 110	1.77 115	0.48 126	0.67 148	1.50 56	0.58 47	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 15

whm_eth	1.09 69	1.08 322	4.16 256	0.12 38	0.12 39	1.32 60	0.36 195	4.52 117	3.94 182	0.70 95	1.29 92	0.41 114	0.75 158	1.98 81	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.18 119

CASnet	1.09 69	0.47 102	2.09 44	0.79 181	0.08 18	2.10 150	0.14 125	3.83 66	4.26 200	3.84 207	1.56 101	0.32 103	0.30 64	1.13 27	0.77 100	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 69	0.51 130	2.16 52	0.11 33	0.24 112	1.67 100	0.03 37	4.24 94	6.91 339	0.80 114	1.73 111	0.44 122	0.64 145	1.58 64	0.61 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 7
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
monsters	1.12 75	0.45 89	2.32 69	0.54 137	2.80 469	1.38 69	0.01 6	3.74 50	1.00 18	0.46 47	0.63 54	0.06 6	0.13 30	6.08 235	0.88 124	0.15 446	0.96 441	0.00 1	0.31 478	0.00 1	0.55 264

zero-FE	1.13 76	0.36 39	3.08 147	0.48 126	1.95 425	1.75 116	0.80 326	3.70 46	0.69 3	0.54 61	0.16 22	0.30 96	0.43 113	3.59 142	1.37 216	0.31 495	0.79 399	0.00 1	0.26 451	1.40 527	0.65 301

fffft	1.13 76	0.71 220	2.25 63	0.09 24	0.07 15	2.10 150	0.63 277	4.19 92	2.10 76	0.42 35	0.75 60	0.24 83	0.20 40	6.89 275	1.08 168	0.00 1	0.12 271	0.00 1	0.00 1	0.24 391	0.53 260
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 76	0.92 279	1.82 22	0.80 184	0.09 23	2.07 149	0.16 134	3.61 37	2.17 80	0.38 21	1.37 97	0.19 61	0.29 61	7.04 288	1.02 160	0.00 1	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.51 255

CroCo-Stereo	1.14 79	1.22 356	3.99 243	0.61 148	0.53 210	0.38 2	0.06 63	5.35 166	4.15 193	0.59 76	1.92 123	1.00 159	0.27 55	1.37 51	1.33 211	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.05 30
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
NLSM1	1.15 80	0.47 102	1.61 15	0.28 80	2.24 444	1.29 55	0.10 93	4.24 94	2.16 79	0.77 103	0.92 77	0.10 47	1.63 244	6.05 233	0.70 85	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.40 216

rvit_stereo_0083	1.16 81	0.47 102	3.68 212	0.54 137	0.10 26	1.25 38	0.24 168	3.17 28	5.31 257	0.52 58	0.80 64	0.82 152	1.16 200	4.52 179	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.13 77

GREAT-IGEV	1.17 82	0.57 168	3.06 144	1.95 348	1.41 379	1.42 75	0.08 80	2.51 15	3.07 118	0.58 71	0.79 63	0.11 50	0.35 81	2.17 95	1.00 154	0.07 408	1.45 540	0.00 1	0.22 419	0.14 296	2.42 533

monsterstereo	1.18 83	0.50 126	2.75 110	0.50 130	2.62 461	1.22 23	0.01 6	3.73 49	0.95 16	0.59 76	1.62 104	0.06 6	0.09 13	6.02 228	0.96 147	0.01 177	1.10 496	0.00 1	0.34 488	0.01 23	0.56 269

DDF-Stereo	1.19 84	0.37 45	2.48 79	0.53 135	2.10 437	1.78 117	0.80 326	3.63 38	0.94 15	0.44 39	0.09 18	0.30 96	0.49 124	4.72 186	1.53 226	0.30 493	0.80 404	0.00 1	0.23 426	1.62 531	0.62 290

111111	1.21 85	0.28 16	2.10 48	0.22 64	1.45 382	1.42 75	0.05 50	5.30 157	2.01 75	0.55 66	3.02 163	0.09 37	0.20 40	4.87 189	0.58 47	0.00 1	0.75 393	0.00 1	0.00 1	0.10 228	1.09 388

NLCSM	1.22 86	0.81 238	2.60 94	0.18 50	2.08 435	1.31 59	0.16 134	4.67 123	2.56 88	0.71 99	3.23 171	0.23 76	0.35 81	3.50 138	1.77 262	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.29 182

GSStereo	1.22 86	0.39 53	1.85 29	1.51 275	1.16 335	1.94 133	0.70 301	5.97 215	2.69 92	0.60 80	0.80 64	0.43 119	0.48 121	1.20 32	0.90 128	0.03 335	0.95 436	0.00 1	0.51 517	0.18 336	2.12 511

MGS-Stereo	1.22 86	0.44 84	2.92 125	0.83 188	0.07 15	1.82 124	0.65 284	2.44 13	3.95 184	1.11 137	6.19 268	0.49 127	0.37 85	1.73 68	0.81 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 478	0.01 2

rvit_stereo_ft	1.23 89	1.42 392	5.16 329	0.94 204	0.36 153	1.22 23	0.24 168	4.57 119	4.49 216	0.51 53	1.04 82	0.73 147	1.10 187	1.50 56	1.01 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.22 148

RSM++	1.24 90	0.45 89	1.84 28	1.61 285	0.51 203	2.73 221	0.29 179	2.99 22	3.22 125	0.69 94	2.06 127	0.52 132	0.28 58	5.62 215	0.86 118	0.01 177	0.03 198	0.00 1	0.17 378	0.16 316	0.85 348

depthmonostereo	1.25 91	0.95 292	4.67 302	0.28 80	0.11 29	1.43 77	0.04 42	5.43 172	1.76 69	1.02 131	1.47 99	1.59 182	0.98 179	3.61 144	0.92 135	0.03 335	0.11 266	0.00 1	0.02 272	0.04 123	0.47 244

tt45	1.25 91	0.90 274	1.98 35	0.59 141	0.25 116	3.47 304	0.14 125	4.07 85	1.97 74	0.45 41	2.17 131	0.29 93	0.27 55	7.02 286	0.95 144	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.00 1	0.22 374	0.24 164

CAS++	1.27 93	0.68 205	2.40 76	0.25 73	0.30 126	1.80 120	0.61 271	8.46 319	3.61 157	1.80 157	2.42 141	0.18 59	0.21 45	2.12 91	0.49 21	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 93	0.38 47	2.61 95	1.75 313	1.21 347	2.44 182	0.85 348	4.79 128	1.67 60	0.71 99	0.26 35	0.29 93	2.00 260	2.30 103	0.66 75	0.01 177	0.95 436	0.00 1	0.42 506	0.12 263	2.07 508

ours_stereo	1.28 95	0.91 275	2.36 73	0.34 97	0.67 237	1.16 13	0.09 85	3.71 48	2.44 84	0.51 53	3.17 167	0.36 112	0.26 51	6.62 257	0.55 39	0.00 1	0.11 266	0.00 1	0.00 1	0.23 386	2.08 509

gasm-f	1.30 96	0.57 168	2.81 113	0.97 209	1.35 372	2.72 219	0.88 358	4.29 102	1.55 57	0.89 121	3.19 170	0.20 65	0.72 155	1.30 44	1.10 173	0.06 397	1.06 482	0.00 1	0.00 1	0.24 391	2.13 514

MM-Stereo_test2	1.30 96	0.52 135	2.67 103	1.71 305	0.29 124	1.79 119	0.51 240	5.28 155	3.84 176	0.95 124	0.93 78	0.51 131	0.36 83	2.29 102	1.12 175	0.00 1	0.95 436	0.00 1	0.07 318	0.32 439	1.97 501

AIO-Stereo	1.30 96	0.45 89	1.73 18	0.67 161	0.77 261	2.33 171	0.60 267	5.99 218	3.27 127	0.45 41	3.46 176	0.41 114	0.28 58	1.53 59	0.71 90	0.04 367	0.79 399	0.00 1	0.67 527	0.10 228	1.67 451

mms	1.31 99	0.88 270	2.06 42	0.25 73	0.79 263	1.50 83	0.08 80	3.29 31	2.51 86	0.53 59	3.09 165	0.34 109	0.26 51	7.11 295	0.59 54	0.00 1	0.43 340	0.00 1	0.00 1	0.21 367	2.32 527

TANstereo	1.32 100	0.79 231	2.93 126	0.37 102	0.11 29	1.81 122	0.01 6	3.56 34	4.36 208	4.53 227	4.96 223	0.41 114	0.68 149	1.22 35	0.59 54	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

AIO_test	1.34 101	0.72 223	3.32 167	0.86 192	1.19 343	2.90 253	0.80 326	4.46 114	3.34 132	0.77 103	0.86 70	1.48 177	0.30 64	2.95 125	0.49 21	0.00 1	1.00 472	0.00 1	0.13 359	0.04 123	1.24 405

sCroCo_RVC	1.34 101	0.85 252	6.15 388	1.21 231	1.28 359	0.90 9	0.18 145	4.50 115	2.86 102	0.37 17	3.18 169	0.52 132	1.52 237	1.83 78	0.93 139	0.13 441	0.25 314	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.16 104

GCAP-Stereo	1.35 103	1.11 329	2.82 114	0.66 159	1.08 321	1.68 102	0.01 6	5.17 151	3.68 162	2.10 162	1.63 105	1.42 171	0.75 158	1.77 77	1.59 233	0.00 1	1.08 488	0.00 1	0.00 1	0.17 325	0.26 170

DilatedVolume-Stereo	1.37 104	0.54 143	3.84 221	1.25 235	0.30 126	2.19 159	0.10 93	3.17 28	1.67 60	3.13 188	2.14 129	0.74 148	0.58 140	5.71 220	0.92 135	0.03 335	0.30 319	0.00 1	0.18 384	0.04 123	0.56 269

CroCo-Stereo Lap2	1.37 104	1.19 346	4.17 259	1.01 212	4.58 530	0.46 4	0.09 85	4.27 99	2.94 105	1.25 144	2.40 140	1.55 181	0.20 40	1.72 67	1.30 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 312	0.13 77

xyz-stereo-finetune	1.38 106	0.91 275	2.91 123	0.10 27	0.05 6	3.13 271	0.66 285	4.12 88	3.01 117	1.06 134	1.91 122	0.69 144	0.37 85	6.31 243	2.14 292	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.13 77

castereo++	1.38 106	0.97 301	2.82 114	0.59 141	0.52 207	4.45 375	0.97 369	5.22 154	1.87 73	0.41 28	2.28 137	1.87 193	0.15 32	4.14 164	0.42 8	0.00 1	0.41 338	0.00 1	0.30 474	0.05 144	0.22 148

Occ-G	1.39 108	0.66 198	3.05 143	0.60 145	0.75 257	1.46 79	0.67 290	3.66 41	3.50 137	1.76 155	0.65 55	5.00 323	0.55 133	1.15 29	1.56 229	0.00 1	0.74 391	0.00 1	0.17 378	0.19 346	1.61 438

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 108	0.74 226	2.72 108	0.73 171	1.26 356	2.42 179	0.02 26	3.78 54	8.16 388	1.81 160	2.94 161	0.28 91	0.32 74	1.51 58	0.76 96	0.04 367	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.19 129

999	1.42 110	0.85 252	2.23 60	1.37 253	0.35 146	3.01 262	0.64 280	3.91 73	2.83 100	0.38 21	3.35 174	0.19 61	0.25 49	7.37 311	1.12 175	0.01 177	0.04 215	0.00 1	0.00 1	0.22 374	0.21 141

WCG-NET	1.42 110	0.84 249	1.90 32	0.61 148	0.10 26	2.10 150	1.05 381	3.33 32	7.10 346	2.86 177	3.53 185	0.75 149	0.93 175	1.28 41	0.72 91	0.00 1	0.97 449	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.22 148

fffy	1.43 112	0.95 292	2.85 118	1.42 263	0.61 226	2.25 162	0.19 150	4.74 126	1.32 48	0.26 5	2.77 152	0.21 68	0.39 93	6.97 284	0.73 93	0.00 1	0.79 399	0.00 1	0.00 1	0.19 346	2.03 506

RSM	1.43 112	0.40 62	1.79 20	0.74 177	0.54 214	2.45 183	0.49 237	4.13 89	3.29 130	0.65 88	2.53 145	2.15 203	0.30 64	6.97 284	0.85 116	0.01 177	0.12 271	0.00 1	0.25 434	0.11 244	0.72 328

rvit_0105_6	1.44 114	1.26 361	5.78 371	0.66 159	0.08 18	1.58 91	0.32 189	4.57 119	6.53 317	0.40 25	0.38 42	1.11 162	0.29 61	4.76 188	0.92 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.20 135

MIF-Stereo (partial)	1.44 114	0.59 175	3.98 241	0.08 19	1.09 322	1.24 31	0.13 115	5.12 146	4.07 191	0.47 51	2.56 146	0.31 99	0.74 157	6.31 243	2.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.04 24

EGLCR-Stereo	1.45 116	0.26 8	2.91 123	1.94 344	0.90 284	3.13 271	0.69 296	5.81 198	3.21 124	1.14 139	0.20 29	1.52 180	0.37 85	4.29 171	0.69 84	0.01 177	0.79 399	0.00 1	0.00 1	0.01 23	1.21 401

ff7	1.46 117	0.79 231	2.99 137	0.33 92	0.35 146	2.75 224	0.81 332	4.31 104	2.97 110	0.77 103	1.20 83	0.21 68	0.42 102	7.44 315	0.86 118	0.00 1	0.93 426	0.00 1	0.16 367	0.12 263	1.82 478

ffff	1.46 117	0.79 231	2.99 137	0.33 92	0.35 146	2.75 224	0.81 332	4.31 104	2.97 110	0.77 103	1.20 83	0.21 68	0.42 102	7.44 315	0.86 118	0.00 1	0.93 426	0.00 1	0.16 367	0.12 263	1.82 478

11t	1.46 117	0.79 231	2.99 137	0.33 92	0.35 146	2.75 224	0.81 332	4.31 104	2.97 110	0.77 103	1.20 83	0.21 68	0.42 102	7.44 315	0.87 123	0.00 1	0.93 426	0.00 1	0.16 367	0.12 263	1.82 478

ccc-4	1.46 117	0.79 231	2.99 137	0.33 92	0.35 146	2.75 224	0.81 332	4.31 104	2.97 110	0.77 103	1.20 83	0.21 68	0.42 102	7.44 315	0.86 118	0.00 1	0.93 426	0.00 1	0.16 367	0.12 263	1.82 478

LoS_RVC	1.47 121	1.75 433	2.66 101	0.52 133	3.89 507	1.67 100	0.04 42	2.66 18	2.61 90	0.55 66	2.63 148	0.31 99	1.68 246	1.99 83	0.81 109	0.01 177	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.03 94	5.54 557

Replicate-Monster	1.48 122	2.08 458	10.66 496	0.11 33	0.49 188	1.32 60	0.04 42	4.38 112	1.08 37	1.19 140	0.07 7	0.08 24	0.11 21	5.09 199	0.50 27	0.17 456	1.08 488	0.00 1	0.18 384	0.01 23	0.99 368

AIO_rvc	1.48 122	1.01 312	3.51 188	0.95 206	1.16 335	3.32 291	0.96 368	4.83 129	3.38 134	0.79 112	1.75 112	1.31 169	0.31 67	2.66 116	0.62 64	0.02 287	1.09 490	0.00 1	0.04 305	0.12 263	1.82 478

PMTNet	1.48 122	0.43 75	2.77 112	0.31 85	0.17 70	2.94 255	0.33 192	3.66 41	5.27 253	1.11 137	1.28 91	0.28 91	0.92 173	4.32 172	0.90 128	4.89 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.05 30

knoymous	1.50 125	0.28 16	1.99 37	0.33 92	0.48 185	1.58 91	0.11 100	5.71 190	2.81 99	4.85 231	1.75 112	4.58 303	0.46 120	3.66 147	1.30 206	0.01 177	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.09 52

anonymousdsp	1.51 126	0.81 238	2.70 106	0.60 145	0.69 241	2.76 228	0.79 324	4.86 130	3.00 116	0.82 116	1.25 87	0.31 99	0.42 102	7.44 315	0.81 109	0.00 1	0.83 407	0.00 1	0.17 378	0.12 263	1.85 487

IGEV-Stereo	1.51 126	0.81 238	2.69 105	0.60 145	0.69 241	2.77 229	0.79 324	4.88 134	2.99 115	0.82 116	1.25 87	0.31 99	0.42 102	7.43 314	0.85 116	0.00 1	0.83 407	0.00 1	0.17 378	0.12 263	1.85 487
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 128	0.86 260	6.50 404	0.42 111	0.05 6	1.56 89	0.09 85	5.18 153	4.02 189	0.54 61	1.76 114	0.59 139	0.75 158	6.48 251	1.23 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 465	0.07 44

IGEVStereo-DCA	1.54 129	1.71 426	2.99 137	0.73 171	0.24 112	2.69 214	0.81 332	4.31 104	2.97 110	0.73 101	0.16 22	0.23 76	0.32 74	7.57 333	2.72 331	0.00 1	0.49 349	0.00 1	0.16 367	0.17 325	1.82 478

sAnonymous2	1.54 129	2.26 469	9.53 483	0.65 155	0.50 193	1.20 18	0.23 166	4.86 130	3.65 160	0.42 35	1.27 89	0.23 76	1.40 223	1.23 36	0.68 78	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.20 403	2.00 539	0.42 233

CroCo_RVC	1.54 129	2.26 469	9.53 483	0.65 155	0.50 193	1.20 18	0.23 166	4.86 130	3.65 160	0.42 35	1.27 89	0.23 76	1.40 223	1.23 36	0.68 78	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.20 403	2.00 539	0.42 233

XX-TBD	1.55 132	1.11 329	2.94 128	2.45 432	0.06 12	2.31 170	0.01 6	3.58 36	7.80 376	3.11 187	5.10 226	0.27 88	0.26 51	1.42 54	0.60 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

Selective-IGEV	1.56 133	0.34 34	2.13 50	0.77 180	0.76 260	2.36 174	0.52 242	6.80 261	3.08 119	0.53 59	3.34 173	0.26 86	0.31 67	7.24 302	0.73 93	0.01 177	0.80 404	0.00 1	0.14 362	0.08 190	1.01 372

rvit_0105_4	1.58 134	1.41 389	6.67 412	0.65 155	0.05 6	1.60 94	0.41 208	4.70 124	6.48 313	0.46 47	0.87 72	1.40 170	0.53 132	5.08 198	1.12 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.18 119

IGEV++	1.58 134	0.81 238	2.66 101	1.35 248	0.99 302	2.47 187	0.98 372	7.35 288	3.70 164	0.82 116	2.24 135	0.44 122	1.18 204	2.08 89	1.15 181	0.03 335	1.18 519	0.00 1	0.05 309	0.17 325	2.00 505

ProNet	1.58 134	0.86 260	3.17 150	0.75 179	0.72 250	2.84 236	0.66 285	5.91 211	3.28 129	0.37 17	1.47 99	0.40 113	0.37 85	7.19 298	0.70 85	0.02 287	0.98 456	0.00 1	0.05 309	0.20 356	1.77 474

DA	1.63 137	0.48 110	2.87 120	1.25 235	1.17 339	6.01 415	0.58 259	6.36 237	2.96 107	0.58 71	2.91 158	0.61 141	1.16 200	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 490	0.00 1	0.00 1	0.02 54	2.21 521

GGEV	1.63 137	0.48 110	2.87 120	1.25 235	1.17 339	6.01 415	0.58 259	6.36 237	2.96 107	0.58 71	2.91 158	0.61 141	1.16 200	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 490	0.00 1	0.00 1	0.02 54	2.21 521

HUF	1.64 139	1.03 314	4.14 254	1.19 229	1.34 371	3.02 263	0.40 205	4.88 134	3.60 155	0.79 112	2.87 157	0.83 153	0.31 67	2.88 123	0.81 109	0.06 397	2.03 555	0.00 1	0.00 1	0.16 316	2.41 532

MyStereo07	1.64 139	1.15 337	2.61 95	1.28 241	1.49 385	2.63 204	0.45 218	6.45 245	2.94 105	1.10 136	1.61 103	0.29 93	0.60 143	7.45 322	0.80 102	0.01 177	1.27 527	0.00 1	0.25 434	0.11 244	0.42 233

rrr	1.64 139	1.71 426	6.31 398	0.73 171	0.24 112	2.69 214	0.92 366	4.25 97	1.75 67	0.73 101	0.16 22	0.23 76	0.32 74	7.57 333	2.72 331	0.00 1	0.49 349	0.00 1	0.20 403	0.17 325	1.68 454

rvit_0105_5	1.70 142	1.36 378	6.71 415	0.52 133	0.04 4	1.58 91	0.58 259	5.39 171	6.62 322	0.91 123	1.72 110	1.77 189	0.77 162	4.44 175	1.28 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.23 155

WCG-NET（raft）	1.70 142	0.97 301	2.01 40	0.40 109	0.17 70	2.10 150	0.97 369	3.05 24	6.47 312	2.89 179	3.17 167	4.31 294	1.03 184	3.85 153	0.60 58	0.00 1	1.32 530	0.00 1	0.01 250	0.18 336	0.41 228

CREStereo++_RVC	1.70 142	0.50 126	3.07 146	0.45 119	0.01 1	1.69 104	0.02 26	3.09 26	8.24 389	3.82 205	7.53 313	0.49 127	0.32 74	1.05 19	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 565	0.01 23	0.08 48
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
MSCF	1.71 145	1.18 342	2.97 136	1.35 248	1.49 385	3.77 335	0.82 340	5.14 148	2.73 94	2.47 168	2.45 143	0.19 61	2.70 292	2.16 94	0.80 102	0.02 287	0.98 456	0.00 1	0.90 536	0.11 244	1.96 500

test_xeample3	1.71 145	1.75 433	6.64 410	0.90 199	0.29 124	2.55 193	0.90 361	4.08 86	2.36 82	0.56 70	0.24 32	0.23 76	0.31 67	7.51 328	2.73 333	0.00 1	0.70 386	0.00 1	0.36 493	0.18 336	1.92 496

CES	1.72 147	0.40 62	1.82 22	0.65 155	7.83 556	2.62 202	0.13 115	5.35 166	2.68 91	0.36 16	1.30 94	0.33 105	0.32 74	1.92 79	0.72 91	0.01 177	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.56 488	7.35 565

GASTEREO	1.80 148	1.40 388	2.87 120	1.46 267	1.50 389	3.88 343	0.83 341	5.08 141	2.86 102	2.59 170	3.57 187	0.18 59	2.82 302	2.30 103	0.82 114	0.02 287	0.98 456	0.00 1	0.90 536	0.10 228	1.95 498

testlalala	1.80 148	0.49 120	2.67 103	1.24 234	0.46 182	3.91 344	0.87 357	6.62 252	2.96 107	6.78 324	3.83 193	1.74 187	0.40 95	1.57 63	0.76 96	0.01 177	1.16 515	0.00 1	0.38 499	0.01 23	0.17 114

MoCha-V2	1.83 150	0.87 268	3.33 168	1.41 261	1.27 357	2.50 188	0.20 155	5.60 182	3.90 181	0.98 127	3.30 172	0.35 111	1.58 242	7.09 291	0.80 102	0.00 1	1.52 547	0.00 1	0.23 426	0.06 158	1.70 460

MC-Stereo	1.87 151	0.49 120	3.52 189	2.82 462	1.07 314	1.90 130	0.12 105	4.89 137	3.27 127	3.66 201	3.58 189	0.56 137	1.45 226	5.79 222	0.81 109	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.21 410	0.11 244	1.95 498

iRaftStereo_RVC	1.88 152	1.22 356	2.63 98	0.95 206	0.06 12	2.96 257	0.05 50	6.08 223	3.99 188	3.92 211	4.88 219	2.53 212	0.62 144	3.62 145	1.19 191	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.00 1	0.37 451	1.29 413

SCV_C0	1.89 153	0.92 279	4.30 269	0.85 191	1.06 313	2.33 171	0.10 93	7.61 299	4.42 211	1.05 133	2.20 133	0.26 86	0.43 113	7.70 339	1.08 168	0.02 287	1.05 481	0.00 1	0.21 410	0.17 325	1.97 501

IGEV-Stereo+	1.89 153	0.55 150	2.49 80	0.48 126	3.25 483	2.06 147	0.07 72	1.92 10	1.52 56	0.77 103	0.08 10	0.22 74	0.44 116	7.11 295	0.68 78	0.04 367	0.66 375	0.00 1	0.33 484	5.08 554	10.13 576

AE-Stereo	1.89 153	0.38 47	3.86 224	1.94 344	0.38 161	2.51 191	0.58 259	7.19 281	7.28 356	1.60 154	3.51 184	1.07 161	0.77 162	2.12 91	1.24 200	0.03 335	1.02 475	0.00 1	0.28 463	0.11 244	1.84 485

TestStereo	1.89 153	1.59 414	4.22 264	0.37 102	0.28 123	1.33 63	0.01 6	5.63 185	4.13 192	3.59 198	5.11 227	2.06 202	0.70 152	7.62 337	0.93 139	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.19 129

MM-Stereo_test1	1.90 157	0.63 187	2.65 100	1.43 264	0.56 219	2.37 175	0.54 246	5.36 168	5.81 284	4.00 213	1.78 116	0.42 118	0.83 168	7.32 309	1.28 204	0.00 1	1.03 477	0.00 1	0.00 1	0.35 445	1.64 443

RAFT-Stereo-weight	1.91 158	0.41 65	2.09 44	1.17 226	0.63 231	3.20 277	0.74 315	5.78 195	6.80 332	5.25 248	3.47 177	2.80 220	0.36 83	3.16 130	1.09 172	0.02 287	0.53 353	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.66 311

Reg-Stereo(zero)	1.92 159	0.28 16	3.18 153	0.63 150	1.41 379	2.02 142	0.48 232	3.85 68	6.29 301	4.49 225	3.12 166	4.55 301	1.62 243	2.77 120	2.16 295	0.00 1	0.61 366	0.00 1	0.26 451	0.02 54	0.62 290

Selective-RAFT	1.92 159	0.54 143	3.87 225	1.15 222	0.21 99	3.83 341	0.06 63	5.00 139	4.68 229	1.59 153	2.14 129	3.05 227	2.77 299	6.63 259	1.34 214	0.00 1	0.95 436	0.00 1	0.32 481	0.05 144	0.19 129

rvit_0105_3	1.94 161	1.44 398	7.39 435	0.88 196	0.02 3	1.61 95	1.64 417	5.88 201	6.73 328	2.37 165	1.78 116	2.01 199	1.16 200	4.46 176	1.26 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.14 82

HUI-Stereo	1.94 161	0.56 161	3.55 196	0.20 52	0.20 90	3.67 327	0.63 277	5.89 202	3.53 148	5.92 274	4.44 209	3.41 243	1.51 233	4.21 167	0.89 125	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.11 66

StereoAnything_RVC	1.96 163	8.91 556	4.47 281	0.54 137	0.91 287	1.09 11	0.05 50	3.94 76	1.37 50	0.25 4	0.29 39	0.15 53	0.68 149	6.92 280	0.47 15	0.02 287	0.84 411	0.00 1	0.00 1	6.61 560	1.61 438

Anonymous3	1.96 163	0.61 179	7.58 441	0.42 111	0.51 203	4.28 367	0.52 242	5.56 180	2.76 96	2.35 164	3.47 177	1.50 178	1.13 191	5.92 226	1.54 227	0.23 479	0.23 308	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.47 244

xyz-stereo-finetune2	1.98 165	0.96 296	2.70 106	0.13 41	0.05 6	6.33 422	0.17 140	4.38 112	2.56 88	0.98 127	6.40 281	0.50 130	3.37 327	7.09 291	3.77 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.11 66

model_zeroshot	1.98 165	0.70 216	4.98 321	2.25 396	1.07 314	3.20 277	0.13 115	7.01 268	3.34 132	3.46 194	3.77 192	2.69 218	0.42 102	2.86 122	1.18 190	0.06 397	0.85 413	0.00 1	0.25 434	0.02 54	1.40 423

4D-IteraStereo	1.99 167	1.32 371	3.77 217	0.13 41	2.84 470	3.51 307	1.03 376	4.26 98	5.38 261	5.50 257	1.03 81	3.86 268	0.38 92	2.44 111	1.88 269	0.00 1	0.43 340	0.00 1	0.01 250	0.11 244	1.84 485

PSM-adaLoss	2.02 168	0.55 150	3.57 199	0.20 52	0.21 99	3.69 331	0.69 296	5.89 202	3.52 144	5.91 269	4.43 208	3.42 244	1.50 229	5.63 216	0.94 143	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.10 57

ROB_FTStereo	2.03 169	0.57 168	3.57 199	0.20 52	0.21 99	3.66 323	0.73 311	5.89 202	3.51 142	5.92 274	4.35 205	3.37 240	1.50 229	6.02 228	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.09 52

ROB_FTStereo_v2	2.04 170	0.56 161	3.56 198	0.20 52	0.21 99	3.66 323	0.72 309	5.89 202	3.51 142	5.91 269	4.46 211	3.42 244	1.50 229	6.08 235	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.09 52

RAFT-IKP	2.04 170	0.57 168	3.54 194	0.20 52	0.20 90	3.45 301	0.62 275	5.90 207	3.52 144	5.91 269	4.44 209	3.46 253	1.50 229	6.20 239	1.00 154	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.08 48

SCV	2.06 172	0.84 249	3.74 213	3.56 507	1.22 348	2.30 169	0.76 320	7.87 308	3.29 130	0.59 76	2.83 153	0.67 143	0.58 140	8.00 354	0.91 134	0.00 1	0.89 421	0.00 1	0.48 512	0.41 460	2.18 519

GMStereo	2.07 173	1.56 410	5.64 361	0.74 177	0.05 6	3.63 321	0.01 6	5.17 151	11.27 462	4.22 219	2.44 142	0.53 134	0.49 124	4.06 158	1.01 158	0.22 473	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.18 336	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 174	1.10 326	3.44 184	0.47 124	1.15 333	1.70 105	0.04 42	6.40 242	3.69 163	1.50 151	7.78 321	2.42 210	0.16 33	6.76 269	1.15 181	0.00 1	1.46 542	0.00 1	0.00 1	0.31 434	2.12 511

GMOStereo	2.08 174	0.85 252	2.95 131	0.23 68	0.73 252	1.50 83	0.86 352	5.08 141	4.78 234	8.42 403	6.99 295	3.36 236	1.14 193	1.73 68	1.21 194	0.00 1	1.32 530	0.00 1	0.00 1	0.28 416	0.23 155

error version	2.08 174	0.85 252	2.95 131	0.23 68	0.73 252	1.50 83	0.86 352	5.08 141	4.78 234	8.42 403	6.99 295	3.36 236	1.14 193	1.73 68	1.21 194	0.00 1	1.32 530	0.00 1	0.00 1	0.28 416	0.23 155

test-v	2.08 174	0.85 252	2.95 131	0.23 68	0.73 252	1.50 83	0.86 352	5.08 141	4.78 234	8.42 403	6.99 295	3.36 236	1.14 193	1.73 68	1.21 194	0.00 1	1.32 530	0.00 1	0.00 1	0.28 416	0.23 155

CRE-IMP	2.08 174	0.51 130	3.43 182	0.35 98	0.19 80	3.85 342	0.83 341	5.77 194	3.43 136	5.81 265	4.24 202	3.45 252	0.83 168	6.56 252	1.99 282	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 244	0.20 135

test-2	2.08 174	0.85 252	2.95 131	0.23 68	0.73 252	1.50 83	0.86 352	5.08 141	4.78 234	8.42 403	6.99 295	3.36 236	1.14 193	1.73 68	1.21 194	0.00 1	1.32 530	0.00 1	0.00 1	0.28 416	0.23 155

FE-Mocha	2.09 180	0.54 143	4.88 314	1.49 274	0.36 153	3.25 281	0.16 134	8.13 314	2.80 98	5.20 246	5.70 254	3.61 259	0.85 170	2.21 96	1.19 191	0.00 1	0.74 391	0.00 1	0.19 390	0.02 54	0.50 250

Patchmatch Stereo++	2.09 180	0.55 150	3.57 199	0.20 52	0.20 90	3.68 328	0.64 280	5.90 207	3.52 144	5.91 269	4.41 206	3.42 244	1.51 233	7.07 289	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.10 57
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
iGMRVC	2.09 180	0.56 161	3.59 204	0.20 52	0.21 99	3.68 328	0.71 306	5.89 202	3.53 148	5.92 274	4.46 211	3.44 250	1.51 233	6.93 281	0.98 149	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.09 52

iRAFT	2.09 180	0.55 150	3.57 199	0.20 52	0.20 90	3.68 328	0.64 280	5.90 207	3.52 144	5.91 269	4.41 206	3.42 244	1.51 233	7.07 289	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.10 57

rafts_anoy	2.09 180	1.42 392	3.34 169	2.87 467	2.72 467	2.46 185	0.17 140	6.20 230	6.48 313	3.40 193	2.25 136	1.91 195	1.32 215	3.59 142	1.75 260	0.01 177	1.52 547	0.00 1	0.01 250	0.06 158	0.28 179

MM-Stereo_test3	2.10 185	0.94 290	2.59 93	1.66 294	3.95 511	2.42 179	0.78 323	6.58 249	7.29 357	1.94 161	4.90 221	1.23 166	0.65 146	3.77 149	1.38 217	0.00 1	0.83 407	0.00 1	0.00 1	0.38 455	0.77 337

s12784h	2.10 185	0.38 47	3.31 165	0.17 47	0.09 23	4.89 390	0.13 115	7.34 287	8.06 385	3.87 209	4.47 213	0.60 140	1.19 209	6.78 272	0.63 67	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.04 24

DIP-Stereo	2.12 187	0.98 303	3.94 237	0.20 52	0.11 29	4.73 386	0.13 115	9.27 348	4.40 210	6.46 300	5.03 225	0.45 124	0.72 155	3.79 150	1.94 277	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.24 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 188	0.67 203	3.98 241	2.69 453	0.85 276	2.59 200	0.07 72	7.40 291	3.89 180	3.75 203	3.57 187	1.24 167	1.96 258	4.68 185	1.97 279	0.10 432	1.13 502	0.00 1	0.22 419	0.09 205	1.66 448

test-1	2.14 189	0.54 143	6.32 399	1.07 217	1.22 348	2.13 157	0.54 246	6.40 242	4.80 239	3.55 196	5.23 230	4.02 275	0.71 153	1.95 80	2.15 294	0.08 417	0.98 456	0.00 1	0.08 321	0.02 54	1.07 382

rvit_stereo_0075_2	2.15 190	0.39 53	6.61 408	0.67 161	1.95 425	1.74 115	0.10 93	7.81 307	6.03 290	2.97 181	4.01 197	3.07 230	0.57 138	5.49 212	1.13 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.34 200

DeepStereo_RVC	2.15 190	0.55 150	3.26 160	0.21 61	0.19 80	3.47 304	0.68 293	5.76 193	3.60 155	6.36 295	4.19 201	3.42 244	4.44 379	5.04 196	1.59 233	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.18 119

EKT-Stereo	2.16 192	0.61 179	3.78 218	2.31 411	4.40 519	1.47 81	0.24 168	5.54 176	4.22 198	3.16 189	3.58 189	3.53 256	2.20 269	5.66 217	1.40 219	0.04 367	0.36 332	0.00 1	0.09 333	0.06 158	0.58 277

raftrobust	2.16 192	1.31 368	2.76 111	2.38 422	3.33 487	2.72 219	0.51 240	5.34 161	4.64 226	6.13 284	3.98 196	1.63 183	2.51 285	3.02 128	1.64 244	0.00 1	0.76 396	0.00 1	0.02 272	0.14 296	0.27 173

Gwc-CoAtRS	2.16 192	0.42 70	3.13 148	1.28 241	0.31 130	3.52 310	0.39 204	6.56 248	6.31 303	5.38 253	5.11 227	5.47 336	1.70 248	2.00 84	1.08 168	0.01 177	0.19 294	0.00 1	0.25 434	0.02 54	0.16 104

tg	2.18 195	1.13 335	2.74 109	0.84 190	0.13 47	4.33 372	0.05 50	6.21 231	4.90 243	4.06 214	5.30 240	2.55 213	0.92 173	7.28 305	0.99 151	0.00 1	0.60 364	0.00 1	0.00 1	0.37 451	1.12 392

test_1	2.18 195	0.38 47	3.87 225	1.54 280	0.91 287	1.38 69	0.80 326	5.36 168	5.53 269	7.12 342	1.86 120	4.05 277	0.41 98	6.65 261	1.17 186	0.00 1	0.99 465	0.00 1	0.28 463	0.20 356	1.08 386

raft+_RVC	2.18 195	1.49 404	3.14 149	2.77 457	2.01 429	1.40 72	0.10 93	7.02 271	5.35 258	2.99 183	5.54 249	1.19 164	1.34 220	4.98 193	1.49 223	0.00 1	1.45 540	0.00 1	0.00 1	0.14 296	1.11 389

RCA-Stereo	2.19 198	0.46 94	3.22 154	0.47 124	0.33 137	2.27 166	0.47 222	5.60 182	15.20 497	2.86 177	5.61 250	0.78 150	3.15 309	1.71 66	0.48 20	0.00 1	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.26 170

test-3	2.19 198	0.38 47	3.88 230	1.55 281	0.91 287	1.39 71	0.80 326	5.36 168	5.51 267	7.36 362	1.90 121	4.05 277	0.42 102	6.67 264	1.17 186	0.00 1	0.99 465	0.00 1	0.28 463	0.20 356	1.08 386

anonymousdsp2	2.20 200	0.57 168	4.59 297	1.69 301	0.82 271	3.58 314	0.48 232	8.57 320	3.63 159	3.37 191	3.03 164	3.32 235	1.00 180	5.57 214	0.80 102	0.01 177	0.94 431	0.02 443	0.15 365	0.06 158	1.89 494

DCRE	2.21 201	0.95 292	3.17 150	2.10 368	1.30 366	1.86 127	0.05 50	5.33 160	4.69 230	3.59 198	9.37 364	3.81 266	1.18 204	2.34 107	1.22 198	0.01 177	0.97 449	0.00 1	0.30 474	0.04 123	1.97 501

gcap-zeroshot	2.22 202	0.68 205	5.64 361	0.79 181	1.15 333	3.33 292	0.73 311	7.14 280	4.59 224	3.86 208	1.79 118	8.42 414	0.56 137	3.00 127	0.89 125	0.02 287	0.66 375	0.00 1	0.26 451	0.01 23	0.83 346

LL-Strereo2	2.22 202	1.39 386	3.39 174	1.26 238	1.01 306	3.73 333	1.47 408	6.47 246	4.61 225	4.66 229	2.64 149	4.17 285	0.37 85	6.03 230	1.61 235	0.09 428	0.24 311	0.00 1	0.08 321	0.08 190	1.16 396

test_3	2.22 202	0.39 53	4.20 263	1.51 275	0.90 284	1.29 55	0.74 315	5.34 161	6.37 307	6.64 314	1.96 125	4.24 291	0.45 118	6.63 259	1.17 186	0.00 1	1.00 472	0.00 1	0.28 463	0.19 346	1.01 372

U	2.23 205	0.36 39	2.93 126	0.26 77	8.08 558	11.12 497	0.00 1	3.68 45	1.12 43	0.29 8	0.52 49	0.16 56	0.08 9	0.83 8	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 568	5.13 577	0.02 54	0.02 7

MSKI-zero shot	2.23 205	0.49 120	2.49 80	1.60 284	0.81 269	2.69 214	0.29 179	6.82 262	2.50 85	4.37 223	7.61 315	3.65 263	0.26 51	8.62 403	0.63 67	0.01 177	1.09 490	0.00 1	0.25 434	0.03 94	0.46 243

cross-raft	2.25 207	0.48 110	2.96 135	1.87 331	0.94 294	3.72 332	0.47 222	7.61 299	4.15 193	5.37 252	5.68 253	6.17 361	1.40 223	2.15 93	1.06 164	0.01 177	0.22 304	0.00 1	0.19 390	0.03 94	0.41 228

GCAP-BAT	2.26 208	0.61 179	3.67 211	1.48 272	0.81 269	4.32 370	0.77 322	4.87 133	4.04 190	3.97 212	5.41 241	4.38 297	0.59 142	6.20 239	1.17 186	0.02 287	1.14 509	0.00 1	0.55 520	0.07 177	1.22 403

DCANet-4	2.26 208	0.43 75	6.69 414	0.40 109	0.20 90	1.70 105	0.13 115	5.73 191	9.44 425	6.01 277	5.29 235	1.12 163	2.77 299	2.49 112	2.21 297	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 54	0.61 285

CFNet-RSSM	2.26 208	0.43 75	3.24 158	1.28 241	0.31 130	3.19 276	0.40 205	7.62 301	7.29 357	5.88 267	4.68 215	5.32 333	1.68 246	2.26 101	1.04 161	0.01 177	0.09 256	0.00 1	0.31 478	0.03 94	0.16 104

MIPNet	2.27 211	1.14 336	5.55 357	0.49 129	0.22 106	2.03 144	0.19 150	7.60 298	6.17 297	5.83 266	4.16 199	2.05 201	3.44 332	3.65 146	2.23 302	0.00 1	0.01 131	0.01 410	0.01 250	0.24 391	0.48 247

NRIStereo	2.27 211	0.52 135	3.35 171	1.26 238	0.17 70	3.04 264	0.84 343	5.96 214	3.74 165	6.27 288	3.44 175	4.13 282	1.80 256	8.31 380	2.11 290	0.00 1	0.10 262	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.20 135

H2IRNET	2.29 213	0.86 260	3.38 172	1.51 275	0.11 29	1.97 137	0.13 115	5.15 150	7.19 352	1.26 145	7.77 320	5.80 353	3.31 320	5.09 199	1.66 249	0.01 177	0.00 1	0.04 472	0.17 378	0.27 413	0.10 57

x	2.30 214	0.82 243	3.85 222	2.23 390	0.72 250	2.12 155	0.81 332	9.48 355	4.82 240	3.83 206	2.76 151	3.49 254	2.30 276	3.48 137	2.25 303	0.00 1	1.13 502	0.00 1	0.22 419	0.09 205	1.66 448

1test111	2.31 215	0.93 281	3.39 174	3.05 479	0.39 164	5.69 406	0.55 250	9.15 341	4.33 202	1.42 146	3.48 179	0.33 105	3.65 342	4.95 191	2.06 287	0.00 1	1.14 509	0.00 1	0.03 287	0.09 205	1.65 444

Any-RAFT	2.33 216	0.36 39	2.35 71	1.58 283	0.84 273	4.93 391	0.55 250	9.10 339	5.93 288	4.30 221	4.90 221	5.79 352	2.22 271	2.75 119	0.51 29	0.02 287	0.32 322	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.18 119

testlalala2	2.34 217	0.64 191	2.49 80	9.58 557	6.50 546	3.57 313	0.18 145	5.34 161	3.20 123	3.87 209	4.57 214	3.12 232	0.52 129	1.49 55	0.44 9	0.00 1	0.31 321	0.00 1	0.43 508	0.12 263	0.40 216

DCANet	2.35 218	0.96 296	5.51 350	0.39 106	0.19 80	1.72 113	0.25 172	6.06 220	9.33 422	6.31 290	5.42 242	1.44 175	4.14 368	2.22 97	2.28 308	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.66 311

FENet	2.35 218	0.59 175	3.28 162	2.32 413	0.27 122	2.78 230	0.13 115	7.68 304	6.09 291	5.38 253	2.12 128	4.84 314	3.33 325	4.98 193	2.66 325	0.02 287	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.40 216

dd	2.36 220	1.93 447	6.03 383	0.83 188	0.12 39	1.80 120	0.17 140	5.30 157	11.82 467	2.98 182	3.64 191	1.50 178	1.21 210	5.25 203	3.92 375	0.13 441	0.01 131	0.04 472	0.22 419	0.10 228	0.14 82

FACV-RUCA	2.38 221	0.44 84	4.18 260	1.33 247	2.87 471	2.45 183	1.21 391	8.68 324	6.12 293	4.07 215	7.28 307	1.25 168	2.00 260	3.37 135	1.62 237	0.01 177	0.03 198	0.10 496	0.05 309	0.36 448	0.29 182

NF-Stereo	2.38 221	0.48 110	3.88 230	2.17 379	0.11 29	3.43 298	0.42 210	7.08 279	3.75 167	6.91 327	5.29 235	2.65 217	1.33 217	8.40 386	1.67 252	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.02 7

OCTAStereo	2.38 221	0.48 110	3.90 232	2.16 374	0.11 29	3.42 296	0.42 210	7.06 274	3.74 165	6.91 327	5.26 231	2.63 216	1.32 215	8.41 388	1.70 256	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.01 2

PSM-softLoss	2.38 221	0.48 110	4.28 266	1.94 344	0.19 80	2.73 221	0.38 201	6.67 253	3.50 137	6.33 291	6.33 277	2.93 223	0.97 177	8.90 414	1.88 269	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.03 15

KMStereo	2.38 221	0.48 110	4.28 266	1.94 344	0.19 80	2.73 221	0.38 201	6.67 253	3.50 137	6.33 291	6.33 277	2.93 223	0.97 177	8.90 414	1.88 269	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.03 15

RE-Stereo	2.38 221	0.48 110	3.91 233	2.17 379	0.11 29	3.43 298	0.42 210	7.07 276	3.75 167	6.91 327	5.26 231	2.62 214	1.33 217	8.41 388	1.72 258	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.03 94	0.01 2

TVStereo	2.38 221	0.48 110	3.91 233	2.17 379	0.11 29	3.43 298	0.42 210	7.07 276	3.75 167	6.91 327	5.26 231	2.62 214	1.33 217	8.41 388	1.72 258	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.03 94	0.01 2

RALCasStereoNet	2.39 228	1.73 431	3.59 204	2.38 422	2.69 466	2.84 236	0.18 145	5.29 156	4.94 244	2.45 167	5.62 252	2.22 205	0.79 167	7.48 327	1.63 240	0.00 1	1.75 550	0.00 1	0.00 1	0.14 296	2.03 506

GANet-ADL	2.40 229	0.65 194	3.92 235	2.22 387	0.11 29	2.23 161	0.47 222	9.29 350	7.27 355	4.77 230	5.95 263	3.96 272	1.26 214	3.08 129	2.27 306	0.04 367	0.08 249	0.02 443	0.00 1	0.15 312	0.21 141

ACVNet-DCA	2.41 230	0.93 281	3.39 174	3.05 479	0.39 164	5.69 406	0.55 250	9.15 341	4.33 202	1.42 146	3.48 179	0.33 105	3.65 342	8.26 369	0.70 85	0.00 1	1.14 509	0.00 1	0.03 287	0.09 205	1.65 444

StereoVision	2.42 231	1.18 342	5.14 328	1.15 222	2.64 464	1.89 128	0.28 177	6.61 251	4.72 231	2.14 163	10.52 393	3.84 267	0.52 129	5.33 206	2.29 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.04 24

CAS	2.42 231	0.37 45	2.30 66	11.49 564	3.97 512	1.65 99	0.02 26	4.08 86	2.84 101	0.51 53	1.65 107	0.25 85	0.28 58	1.73 68	0.92 135	10.05 572	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.01 23	6.26 562

qqq	2.44 233	0.85 252	4.33 271	1.73 311	0.71 247	1.98 138	0.38 201	9.15 341	4.33 202	3.37 191	4.34 203	4.63 306	2.83 303	4.95 191	2.06 287	0.00 1	1.13 502	0.00 1	0.25 434	0.09 205	1.65 444

IPLGR	2.46 234	0.68 205	7.02 423	0.22 64	0.16 67	2.01 141	0.22 162	7.01 268	6.62 322	7.10 341	5.92 262	2.91 222	2.27 273	5.12 201	1.52 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.41 228

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 235	1.23 359	3.48 185	1.61 285	1.09 322	1.63 97	0.15 128	5.80 197	6.43 310	7.32 360	9.91 377	3.05 227	1.71 249	2.33 106	1.75 260	0.01 177	0.71 390	0.00 1	0.00 1	0.28 416	1.19 398

AIO-test1	2.49 236	1.41 389	3.78 218	0.87 194	5.11 539	2.46 185	0.93 367	6.49 247	14.84 494	0.95 124	2.85 155	0.92 155	0.31 67	6.05 233	1.88 269	0.15 446	0.07 245	0.00 1	0.21 410	0.21 367	0.31 190

RAFT-Test	2.49 236	0.45 89	4.35 273	1.89 335	1.28 359	4.83 388	0.68 293	7.19 281	4.51 217	5.00 239	7.09 301	6.81 377	1.12 189	2.22 97	1.16 184	0.01 177	0.63 370	0.00 1	0.33 484	0.05 144	0.20 135

riskmin	2.49 236	0.22 3	3.34 169	2.33 415	1.78 406	2.89 252	0.46 220	7.35 288	6.95 341	2.75 175	1.67 109	6.75 373	5.08 412	3.24 132	1.93 276	0.00 1	0.99 465	0.00 1	0.27 459	0.02 54	1.73 467

ADStereo(finetuned)	2.50 239	0.95 292	6.60 407	0.39 106	0.20 90	1.72 113	0.24 168	6.06 220	9.31 421	6.30 289	5.42 242	1.44 175	6.22 442	2.25 100	2.14 292	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.65 301

PFNet+	2.52 240	0.47 102	4.97 320	0.95 206	0.18 76	3.12 270	0.73 311	4.98 138	6.97 342	7.95 380	6.38 280	2.51 211	1.18 204	8.05 361	1.82 264	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.05 30

tt1	2.53 241	0.91 275	3.53 192	2.92 468	0.53 210	5.60 403	0.61 271	5.55 177	10.56 441	1.54 152	3.54 186	0.34 109	3.00 306	8.20 367	0.68 78	0.00 1	1.13 502	0.00 1	0.03 287	0.11 244	1.88 491

ICVP	2.53 241	0.47 102	3.64 209	1.20 230	0.69 241	2.71 217	0.84 343	10.63 387	4.66 228	4.31 222	8.99 348	2.75 219	1.93 257	2.91 124	4.07 382	0.06 397	0.24 311	0.01 410	0.01 250	0.13 285	0.26 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 243	0.93 281	5.51 350	0.32 86	0.14 53	1.70 105	0.11 100	6.19 227	12.69 477	6.03 279	5.29 235	1.43 172	5.28 419	2.37 108	2.21 297	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 54	0.61 285

csc	2.54 243	0.93 281	5.51 350	0.32 86	0.14 53	1.70 105	0.11 100	6.19 227	12.69 477	6.03 279	5.29 235	1.43 172	5.28 419	2.37 108	2.21 297	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 54	0.61 285

cscssc	2.54 243	0.93 281	5.51 350	0.32 86	0.14 53	1.70 105	0.11 100	6.19 227	12.69 477	6.03 279	5.29 235	1.43 172	5.28 419	2.37 108	2.21 297	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 54	0.61 285

cc1	2.56 246	0.93 281	3.39 174	3.05 479	0.39 164	5.69 406	0.55 250	5.34 161	10.76 447	1.42 146	3.48 179	0.33 105	3.65 342	8.26 369	0.70 85	0.00 1	1.14 509	0.00 1	0.03 287	0.12 263	1.89 494

IGEV-FE	2.57 247	0.63 187	5.69 366	1.92 341	0.87 280	2.63 204	0.85 348	8.94 334	4.55 221	5.31 250	5.47 246	5.19 327	1.38 221	3.81 152	1.33 211	0.00 1	0.69 381	0.00 1	0.18 384	0.19 346	1.72 464

IGEV_Zeroshot_test	2.57 247	0.63 187	5.70 369	1.93 342	0.87 280	2.63 204	0.85 348	8.94 334	4.55 221	5.30 249	5.48 247	5.23 332	1.38 221	3.76 148	1.32 210	0.00 1	0.69 381	0.00 1	0.18 384	0.19 346	1.72 464

test_4	2.58 249	0.70 216	3.30 163	0.43 114	0.30 126	3.97 350	1.11 387	3.91 73	3.83 174	4.15 218	17.20 486	3.44 250	0.52 129	6.60 255	1.58 230	0.00 1	0.13 277	0.00 1	0.11 347	0.20 356	0.20 135

DisPM	2.59 250	0.47 102	4.32 270	1.89 335	0.20 90	3.42 296	0.63 277	5.56 180	5.60 271	8.66 416	7.05 299	2.82 221	1.03 184	9.05 425	1.07 167	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.04 24

RAFT+CT+SA	2.59 250	1.19 346	3.55 196	1.09 218	2.21 440	3.14 274	0.90 361	7.59 296	5.65 273	2.76 176	8.21 338	2.04 200	1.57 241	8.84 411	1.31 208	0.02 287	0.34 326	0.00 1	0.38 499	0.22 374	0.73 329

R-Stereo Train	2.60 252	0.46 94	2.94 128	1.10 220	0.18 76	3.61 316	0.60 267	6.88 264	3.50 137	9.13 433	17.23 487	1.77 189	0.77 162	2.03 86	1.65 246	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 141

RAFT-Stereo	2.60 252	0.46 94	2.94 128	1.10 220	0.18 76	3.61 316	0.60 267	6.88 264	3.50 137	9.13 433	17.23 487	1.77 189	0.77 162	2.03 86	1.65 246	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 254	0.57 168	4.28 266	0.90 199	0.38 161	3.45 301	0.22 162	9.91 363	4.46 213	7.33 361	7.92 327	3.53 256	3.59 338	4.16 165	1.49 223	0.03 335	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 255	1.09 324	5.67 365	0.73 171	0.31 130	3.00 261	0.25 172	6.84 263	6.02 289	7.93 379	6.31 276	1.91 195	1.72 251	7.47 324	2.53 317	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.29 424	0.58 277

Pruner-Stereo	2.66 256	0.61 179	3.54 194	1.93 342	0.25 116	3.47 304	0.74 315	6.60 250	5.66 277	8.98 426	6.12 266	4.39 298	1.11 188	7.27 304	2.34 313	0.03 335	0.00 1	0.02 443	0.00 1	0.03 94	0.04 24

ACRE	2.67 257	1.66 421	6.50 404	0.72 168	2.03 431	2.65 212	0.84 343	5.97 215	5.52 268	7.85 376	9.23 355	1.72 186	1.09 186	4.09 162	2.73 333	0.02 287	0.19 294	0.02 443	0.08 321	0.26 401	0.21 141

RALAANet	2.68 258	1.71 426	4.73 308	2.79 459	0.80 266	3.30 287	0.15 128	7.92 309	5.92 287	5.79 264	6.06 264	3.51 255	1.13 191	6.76 269	2.28 308	0.00 1	0.28 317	0.00 1	0.10 340	0.27 413	0.13 77

rvit_105_1	2.69 259	1.34 374	6.85 419	1.89 335	0.09 23	1.94 133	3.50 472	6.38 240	9.00 413	4.98 236	2.19 132	3.57 258	1.56 240	7.31 308	3.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.06 158	0.16 104

IPLGR_C	2.69 259	1.75 433	6.20 390	0.79 181	2.06 434	2.64 210	0.86 352	6.36 237	5.64 272	8.13 394	9.26 357	1.69 185	1.15 199	3.79 150	2.80 338	0.02 287	0.20 301	0.02 443	0.08 321	0.26 401	0.18 119

GES	2.69 259	0.72 223	5.34 339	1.82 326	0.05 6	4.51 379	1.04 379	10.39 378	4.18 195	5.53 259	6.72 289	1.92 198	3.30 318	5.16 202	2.67 326	0.06 397	0.01 131	0.06 483	0.01 250	0.20 356	0.14 82

MyStereo06	2.71 262	1.05 319	5.43 347	1.39 256	1.20 345	2.57 196	0.10 93	10.39 378	4.79 238	5.54 260	6.16 267	6.39 365	2.33 278	3.40 136	1.35 215	0.01 177	1.24 524	0.00 1	0.21 410	0.13 285	0.50 250

TRStereo	2.71 262	3.79 521	5.46 348	2.19 382	2.22 442	2.98 260	1.07 382	9.83 362	4.39 209	3.46 194	3.48 179	3.92 271	0.77 162	6.43 249	1.70 256	0.03 335	0.63 370	0.00 1	0.29 469	0.11 244	1.49 428

HHNet	2.71 262	0.69 209	3.31 165	0.25 73	0.39 164	2.80 233	0.90 361	6.33 234	5.68 278	7.51 366	13.70 447	0.94 157	3.14 308	5.42 210	2.54 322	0.14 444	0.02 170	0.06 483	0.00 1	0.24 391	0.07 44

BUS	2.72 265	0.43 75	3.76 214	0.70 165	0.50 193	7.31 444	0.48 232	9.93 364	5.65 273	6.50 301	6.23 270	5.21 329	1.18 204	4.27 168	1.89 273	0.01 177	0.03 198	0.03 462	0.00 1	0.06 158	0.14 82

CIPLG	2.72 265	1.69 422	6.02 381	0.80 184	2.14 438	2.66 213	0.84 343	5.90 207	5.59 270	8.12 393	9.58 368	1.74 187	1.14 193	4.53 180	2.82 339	0.02 287	0.19 294	0.02 443	0.09 333	0.26 401	0.22 148

xx1	2.73 267	0.93 281	3.39 174	3.05 479	0.39 164	5.69 406	0.55 250	5.34 161	10.76 447	1.42 146	3.48 179	4.63 306	2.83 303	8.26 369	0.70 85	0.00 1	1.14 509	0.00 1	0.25 434	0.09 205	1.65 444

HCRNet	2.74 268	0.83 246	4.19 261	0.45 119	3.31 486	2.18 158	0.22 162	7.59 296	5.76 282	6.08 282	4.89 220	5.21 329	2.74 296	8.04 360	3.10 347	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.09 52

EAI-Stereo	2.75 269	0.54 143	3.17 150	0.91 201	1.28 359	4.02 353	5.30 503	12.39 439	4.76 233	2.51 169	7.10 302	1.22 165	0.94 176	6.03 230	1.96 278	0.01 177	0.56 354	0.00 1	1.38 551	0.04 123	0.95 365

test_sample2	2.79 270	0.59 175	4.40 276	2.38 422	0.43 178	2.58 199	0.15 128	10.14 371	5.78 283	4.23 220	5.86 255	4.31 294	4.02 362	6.34 245	2.00 284	0.00 1	0.96 441	0.00 1	0.12 353	0.07 177	1.37 422

MIM_Stereo	2.83 271	1.20 354	5.27 334	1.41 261	1.16 335	3.07 265	0.33 192	6.67 253	3.95 184	5.17 245	10.11 381	4.25 292	1.73 253	8.32 381	1.64 244	0.00 1	0.36 332	0.00 1	0.01 250	0.22 374	1.69 457

RAFT_R40	2.83 271	0.46 94	3.85 222	1.38 255	0.32 136	3.78 337	0.97 369	6.16 226	4.82 240	9.74 456	6.35 279	4.96 320	3.94 361	8.78 409	1.05 162	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.03 15

GwcNet-ADL	2.85 273	0.61 179	4.38 274	0.92 202	0.33 137	2.05 145	0.67 290	8.85 330	9.65 427	6.36 295	6.71 288	4.11 281	1.71 249	5.97 227	4.22 385	0.08 417	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.07 177	0.16 104

SST-Stereo	2.86 274	0.45 89	3.64 209	1.46 267	0.36 153	3.94 347	0.80 326	6.07 222	4.46 213	10.96 485	6.21 269	4.94 319	4.14 368	8.85 412	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.03 15

ACVNet	2.86 274	0.96 296	3.87 225	0.86 192	0.61 226	2.63 204	0.54 246	8.93 332	6.12 293	5.09 240	9.32 362	5.70 348	3.84 351	2.68 117	5.56 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 401	0.23 155

AFF-stereo	2.87 276	1.31 368	3.26 160	1.87 331	0.38 161	1.68 102	0.09 85	6.38 240	7.07 344	6.52 305	11.90 421	6.08 358	2.32 277	5.05 197	1.65 246	0.02 287	0.66 375	0.00 1	0.00 1	0.29 424	0.94 361

test_sample1	2.88 277	0.63 187	4.46 278	2.38 422	0.68 238	2.61 201	0.05 50	10.51 383	5.36 260	4.50 226	4.81 218	3.76 265	5.94 435	6.10 237	2.96 341	0.00 1	0.99 465	0.00 1	0.11 347	0.07 177	1.67 451

HH	2.88 277	0.82 243	4.07 252	1.71 305	0.54 214	4.71 384	0.69 296	8.72 327	3.57 153	1.80 157	6.49 285	7.81 396	3.92 359	8.93 417	0.99 151	0.00 1	1.06 482	0.00 1	0.03 287	0.05 144	1.69 457

HanStereo	2.88 277	0.82 243	4.07 252	1.71 305	0.54 214	4.71 384	0.69 296	8.72 327	3.57 153	1.80 157	6.49 285	7.81 396	3.92 359	8.93 417	0.99 151	0.00 1	1.06 482	0.00 1	0.03 287	0.05 144	1.69 457

raft_robust	2.91 280	1.71 426	3.42 181	1.36 250	0.57 220	1.53 88	0.12 105	7.06 274	9.09 415	6.96 334	7.21 305	4.43 299	2.09 264	9.40 437	1.61 235	0.03 335	0.93 426	0.00 1	0.21 410	0.17 325	0.38 212

BSDual-CNN	2.91 280	0.43 75	3.76 214	0.70 165	0.50 193	6.97 434	1.58 414	9.93 364	5.65 273	6.50 301	6.23 270	6.17 361	2.50 283	4.27 168	2.67 326	0.01 177	0.03 198	0.03 462	0.00 1	0.06 158	0.14 82

GMStereo_Zeroshot	2.92 282	2.33 481	6.12 385	1.66 294	0.36 153	3.61 316	0.09 85	5.95 213	6.20 298	7.15 345	7.11 303	8.37 409	0.91 172	6.17 238	1.97 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 374	0.14 82

UDGNet	2.92 282	7.79 550	4.92 317	3.01 474	0.08 18	2.96 257	0.20 155	4.77 127	8.93 409	2.91 180	2.85 155	0.95 158	1.00 180	6.46 250	1.66 249	1.46 538	0.00 1	5.33 566	0.92 539	1.95 538	0.19 129

LCNet	2.94 284	0.55 150	2.57 89	1.03 215	0.59 224	2.05 145	1.55 413	5.51 173	4.19 196	6.08 282	10.58 395	4.54 300	6.63 451	7.59 335	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.76 531	0.31 434	3.43 544

RAFT	2.94 284	1.29 365	4.06 250	1.36 250	0.50 193	2.39 177	0.91 364	6.11 224	3.25 126	6.64 314	7.30 308	9.96 436	4.20 370	6.03 230	2.21 297	0.00 1	1.02 475	0.00 1	0.02 272	0.54 486	1.01 372

XX-Stereo	2.95 286	0.48 110	7.08 428	2.84 465	2.51 458	1.63 97	0.20 155	6.15 225	3.38 134	2.38 166	16.00 472	6.90 380	0.25 49	6.40 248	1.14 180	0.00 1	0.66 375	0.00 1	0.31 478	0.16 316	0.57 271

ccs_rob	2.95 286	0.55 150	4.53 289	0.42 111	0.25 116	2.84 236	0.12 105	8.58 321	8.13 386	7.18 347	10.36 387	6.44 367	2.05 263	5.28 205	1.97 279	0.00 1	0.02 170	0.01 410	0.00 1	0.06 158	0.23 155

AnonymousM	2.96 288	7.19 546	1.41 8	0.92 202	0.06 12	2.37 175	0.52 242	6.05 219	3.83 174	4.97 235	2.37 139	1.91 195	1.00 180	2.23 99	1.06 164	0.01 177	0.57 357	17.64 574	4.90 573	0.02 54	0.27 173

CFNet_pseudo	2.96 288	0.55 150	4.51 285	0.43 114	0.24 112	2.83 234	0.12 105	8.59 322	8.13 386	7.20 350	10.41 388	6.47 368	2.04 262	5.27 204	2.00 284	0.00 1	0.02 170	0.01 410	0.00 1	0.06 158	0.23 155

AIO-test2	2.98 290	1.88 440	4.72 306	1.67 298	3.34 489	2.64 210	0.06 63	6.96 267	15.70 505	2.65 171	7.31 309	0.93 156	0.57 138	5.81 224	1.20 193	3.30 555	0.09 256	0.00 1	0.09 333	0.22 374	0.43 242

IRAFT_RVC	2.98 290	0.66 198	4.23 265	2.20 383	0.40 169	2.91 254	5.04 499	7.03 272	4.21 197	6.59 311	5.52 248	5.02 324	4.77 397	8.41 388	2.30 312	0.01 177	0.17 291	0.01 410	0.00 1	0.03 94	0.05 30

DN-CSS_ROB	3.00 292	2.14 462	7.33 432	2.67 452	0.78 262	3.13 271	0.07 72	6.68 257	4.22 198	5.51 258	12.12 424	2.33 206	1.21 210	8.69 406	2.51 316	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 461	0.15 95

111	3.05 293	1.41 389	5.51 350	0.32 86	0.14 53	2.83 234	0.68 293	6.76 260	14.21 491	3.59 198	9.11 351	5.50 337	3.30 318	4.05 156	2.43 314	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	1.02 376

PFNet	3.06 294	0.59 175	6.13 386	2.26 399	0.84 273	3.08 266	0.73 311	7.38 290	5.35 258	10.20 462	6.06 264	4.72 308	2.10 267	8.47 393	2.25 303	0.19 464	0.06 230	0.00 1	0.11 347	0.20 356	0.42 233

mmm	3.07 295	0.76 228	4.50 284	2.27 403	1.24 352	3.75 334	0.12 105	10.03 368	5.12 251	6.43 297	11.19 406	3.10 231	3.20 311	4.54 181	1.78 263	0.02 287	1.19 520	0.00 1	0.30 474	0.09 205	1.79 477

DMCA	3.08 296	1.10 326	6.20 390	1.82 326	0.90 284	3.80 340	0.55 250	9.76 358	5.42 263	6.56 310	6.47 284	7.06 385	2.09 264	4.05 156	5.46 419	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.11 244	0.16 104

DFGA-Net	3.09 297	2.73 497	9.21 477	1.79 319	0.47 184	3.30 287	0.20 155	7.49 295	6.20 298	5.54 260	6.42 282	2.17 204	1.12 189	7.96 353	6.56 437	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 465	0.17 114

iRaft-Stereo_20w	3.11 298	0.49 120	6.09 384	1.01 212	1.25 353	3.99 351	1.00 374	14.00 489	4.73 232	6.70 322	6.27 275	2.34 207	2.28 275	7.29 307	1.58 230	0.01 177	0.75 393	0.00 1	0.73 530	0.10 228	1.63 442

HITNet	3.11 298	1.38 385	5.35 341	2.23 390	0.12 39	5.59 402	0.58 259	9.95 367	5.72 280	6.62 313	7.91 326	3.90 270	3.24 314	4.39 173	4.58 400	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.57 271
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
TestStereo1	3.12 300	1.34 374	4.67 302	3.47 504	0.71 247	2.50 188	1.45 406	7.27 283	8.71 403	4.91 233	9.28 359	2.34 207	3.61 339	9.44 438	1.62 237	0.00 1	0.33 324	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.40 216

SA-5K	3.12 300	1.34 374	4.67 302	3.47 504	0.71 247	2.50 188	1.45 406	7.27 283	8.71 403	4.91 233	9.28 359	2.34 207	3.61 339	9.44 438	1.62 237	0.00 1	0.33 324	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.40 216

PCWNet_CMD	3.14 302	0.51 130	4.47 281	0.44 118	0.26 121	2.87 249	0.15 128	9.66 357	9.78 429	7.28 356	11.50 411	6.84 379	2.40 280	4.47 177	1.83 265	0.01 177	0.02 170	0.02 443	0.00 1	0.06 158	0.29 182

OMP-Stereo	3.15 303	1.19 346	3.49 187	4.34 533	0.51 203	2.20 160	1.21 391	6.67 253	6.52 316	7.99 384	6.24 274	8.38 412	2.44 282	9.65 445	1.92 275	0.01 177	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.15 95

MSMDNet	3.15 303	0.51 130	4.48 283	0.46 122	0.25 116	2.88 251	0.16 134	9.79 360	9.82 430	7.24 352	11.36 409	6.82 378	2.41 281	4.47 177	1.86 267	0.01 177	0.02 170	0.02 443	0.00 1	0.06 158	0.30 188

test_5	3.16 305	1.18 342	4.96 319	2.33 415	3.10 479	4.51 379	1.27 397	7.47 294	7.61 370	3.00 184	7.38 310	5.37 335	4.06 363	8.28 374	1.54 227	0.00 1	0.34 326	0.00 1	0.02 272	0.21 367	0.62 290

PSMNet-ADL	3.17 306	0.56 161	3.00 142	1.55 281	0.40 169	5.97 414	0.28 177	9.06 336	5.75 281	3.56 197	6.80 292	8.33 407	4.51 381	7.65 338	5.51 420	0.03 335	0.09 256	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.28 179

iRaft-Stereo_5w	3.20 307	1.27 363	5.27 334	0.27 79	0.99 302	2.71 217	0.58 259	5.75 192	5.85 285	3.03 186	7.88 324	10.08 438	4.08 366	8.40 386	6.09 427	0.00 1	0.25 314	0.00 1	0.12 353	0.31 434	0.95 365

CFNet_ucs	3.23 308	0.56 161	4.59 297	0.59 141	0.37 159	3.29 286	0.19 150	10.47 381	9.02 414	7.78 374	12.57 433	5.59 341	1.74 254	5.39 208	1.86 267	0.00 1	0.04 215	0.01 410	0.00 1	0.10 228	0.33 196

MyStereo05	3.24 309	1.05 319	5.93 377	1.39 256	1.20 345	2.57 196	0.10 93	9.11 340	13.17 484	6.45 299	3.86 194	3.20 233	3.26 316	8.35 383	3.02 342	0.01 177	1.24 524	0.00 1	0.21 410	0.13 285	0.50 250

test_sample3	3.27 310	0.62 185	5.29 338	2.24 394	0.58 223	4.62 382	0.16 134	12.15 432	7.51 364	6.44 298	7.25 306	3.72 264	3.03 307	6.73 266	3.17 352	0.01 177	0.85 413	0.00 1	0.10 340	0.07 177	0.88 352

IIG-Stereo	3.28 311	0.98 303	3.57 199	4.14 525	0.22 106	2.56 195	0.71 306	7.04 273	6.10 292	8.49 409	9.38 365	7.82 398	2.73 295	9.69 451	1.99 282	0.02 287	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.14 82

test_sample4	3.29 312	0.64 191	5.38 342	2.08 366	0.53 210	3.91 344	0.15 128	12.13 429	7.50 363	7.04 335	7.50 312	3.64 262	3.19 310	6.95 282	3.14 349	0.02 287	0.85 413	0.00 1	0.10 340	0.07 177	0.92 359

MyStereo04	3.29 312	1.15 337	6.64 410	1.28 241	1.49 385	2.63 204	0.45 218	10.57 386	13.30 485	4.41 224	3.90 195	3.06 229	3.56 336	7.87 349	3.35 354	0.01 177	1.27 527	0.00 1	0.25 434	0.11 244	0.42 233

MyStereo8	3.30 314	1.69 422	6.28 396	2.51 437	3.79 505	4.22 363	0.07 72	7.43 293	6.39 309	6.51 304	10.13 382	4.23 290	1.45 226	2.79 121	5.08 412	0.06 397	1.49 545	0.00 1	0.40 502	0.26 401	1.33 416

DCVSM-stereo	3.32 315	0.51 130	3.40 180	1.79 319	0.79 263	2.94 255	0.48 232	7.31 285	5.69 279	11.47 496	5.61 250	10.63 450	5.93 434	5.74 221	3.63 358	0.03 335	0.09 256	0.03 462	0.00 1	0.12 263	0.11 66

ARAFT	3.32 315	1.74 432	7.92 449	0.64 151	0.15 61	4.45 375	2.89 449	8.20 315	6.30 302	9.23 438	7.12 304	5.58 340	1.24 213	8.60 400	1.69 255	0.01 177	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.35 205

test_sample5	3.34 317	0.65 194	5.17 330	2.10 368	0.49 188	3.31 289	0.17 140	11.91 421	7.47 361	6.91 327	9.15 352	3.61 259	3.37 327	7.53 330	3.06 345	0.02 287	0.85 413	0.00 1	0.10 340	0.07 177	0.90 353

SA	3.34 317	1.29 365	4.84 310	1.99 358	0.57 220	3.15 275	1.39 404	7.66 303	9.94 431	4.86 232	10.87 402	2.97 226	4.61 391	9.88 459	1.38 217	0.00 1	0.60 364	0.00 1	0.19 390	0.25 400	0.37 209

psmg	3.34 317	0.43 75	3.76 214	0.73 171	0.50 193	8.47 462	2.74 446	10.88 397	5.65 273	8.91 424	8.78 343	6.17 361	2.50 283	4.27 168	2.67 326	0.01 177	0.04 215	0.06 483	0.00 1	0.12 263	0.10 57

AdaStereo	3.34 317	0.74 226	4.00 244	3.10 486	0.51 203	4.22 363	1.25 396	12.84 454	8.39 394	6.33 291	9.55 367	5.77 351	1.54 238	5.53 213	2.74 335	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.15 95
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 321	1.28 364	8.51 456	1.86 330	1.83 412	3.51 307	0.31 187	10.50 382	4.32 201	2.74 174	5.87 257	10.30 442	4.53 386	4.66 184	3.16 350	0.02 287	0.87 420	0.00 1	0.97 540	0.38 455	1.43 425

RAFT-345	3.36 322	0.55 150	3.43 182	1.23 232	0.21 99	2.62 202	0.46 220	3.91 73	6.34 304	7.46 365	24.49 530	4.19 286	1.74 254	8.27 373	2.25 303	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.02 7

UCFNet_RVC	3.37 323	1.25 360	3.30 163	2.55 445	1.80 408	3.92 346	1.28 399	12.49 444	7.16 348	5.12 243	7.88 324	8.14 401	4.59 389	5.67 218	2.11 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.07 44

NINENet	3.38 324	0.81 238	4.16 256	1.88 334	1.40 377	7.31 444	0.48 232	12.95 461	6.64 324	7.29 357	9.24 356	5.21 329	1.18 204	6.72 265	1.89 273	0.17 456	0.08 249	0.07 488	0.00 1	0.09 205	0.03 15

HI	3.39 325	1.19 346	4.03 246	1.46 267	0.19 80	2.26 163	0.04 42	6.21 231	3.86 177	8.51 410	12.61 434	11.86 475	6.44 446	4.55 182	4.27 387	0.00 1	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.15 95

CoSv	3.39 325	1.19 346	4.03 246	1.46 267	0.19 80	2.26 163	0.04 42	6.21 231	3.86 177	8.51 410	12.61 434	11.86 475	6.44 446	4.55 182	4.27 387	0.00 1	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.15 95

ToySt	3.39 325	0.89 273	9.29 479	1.47 271	0.94 294	4.20 362	1.98 428	7.33 286	5.42 263	3.01 185	6.75 290	8.67 419	5.10 413	5.43 211	3.72 363	0.07 408	0.89 421	0.00 1	0.23 426	0.28 416	2.13 514

SFCPSM	3.39 325	0.61 179	5.42 345	0.43 114	0.93 293	8.26 454	2.08 432	15.01 505	5.89 286	7.17 346	7.60 314	3.39 242	2.55 287	5.39 208	2.53 317	0.01 177	0.03 198	0.01 410	0.07 318	0.19 346	0.31 190

ffm	3.41 329	0.98 303	7.03 424	1.64 288	1.07 314	2.84 236	0.47 222	5.55 177	10.56 441	6.68 317	9.59 369	5.66 343	3.87 354	8.20 367	0.68 78	0.00 1	1.13 502	0.00 1	0.19 390	0.11 244	1.88 491

ASMatch	3.41 329	0.62 185	3.59 204	1.99 358	0.48 185	1.91 131	0.66 285	7.01 268	4.43 212	6.25 286	22.02 519	4.56 302	4.72 396	7.78 344	1.85 266	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.03 287	0.02 54	0.21 141

IER	3.42 331	0.91 275	6.38 401	0.73 171	1.60 391	7.07 439	0.55 250	7.07 276	5.45 266	8.17 396	8.89 345	6.13 359	6.13 439	5.36 207	3.77 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.05 30

GMM-Stereo	3.42 331	0.39 53	3.24 158	0.87 194	0.50 193	2.26 163	4.73 494	5.64 186	3.81 171	7.08 339	16.57 478	6.13 359	3.62 341	7.74 342	1.40 219	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.12 263	4.24 554

PSM-AAD	3.43 333	0.31 27	2.16 52	0.80 184	0.57 220	2.53 192	5.97 508	5.53 175	3.98 187	11.00 486	11.90 421	2.93 223	9.36 504	8.03 358	1.00 154	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.06 158	2.39 529

DualNet	3.48 334	0.65 194	5.17 330	2.10 368	0.49 188	3.31 289	0.17 140	11.91 421	7.47 361	7.18 347	11.56 413	3.61 259	3.37 327	7.53 330	3.06 345	0.02 287	0.85 413	0.00 1	0.10 340	0.07 177	0.90 353

AAGNet	3.50 335	0.49 120	3.38 172	1.91 338	0.41 174	3.66 323	1.02 375	5.14 148	5.16 252	9.65 454	7.75 319	4.91 316	6.23 443	7.45 322	12.73 520	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 144	0.06 39

TransformOpticalFlow	3.50 335	0.83 246	4.85 311	1.09 218	0.31 130	3.52 310	0.14 125	10.32 374	8.02 383	5.78 263	13.25 443	6.63 371	4.91 401	8.36 384	1.63 240	0.00 1	0.01 131	0.01 410	0.00 1	0.06 158	0.24 164

DispNO	3.51 337	1.33 373	8.51 456	2.26 399	1.36 374	3.46 303	0.81 332	8.74 329	6.58 318	6.78 324	7.63 316	6.22 364	4.20 370	7.47 324	4.44 394	0.00 1	0.03 198	0.03 462	0.11 347	0.13 285	0.14 82

testlalala_base	3.54 338	0.53 139	3.53 192	2.31 411	2.22 442	4.04 356	0.61 271	6.91 266	2.73 94	2.69 173	4.17 200	1.78 192	0.51 127	2.02 85	1.08 168	13.13 580	3.23 573	0.00 1	0.35 491	16.60 575	2.27 526

STrans-v2	3.55 339	0.94 290	5.06 325	0.32 86	0.60 225	2.97 259	1.15 389	11.08 401	7.97 382	6.01 277	10.93 403	6.65 372	6.86 456	8.37 385	1.66 249	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.39 214

hknet	3.56 340	0.66 198	5.82 372	0.70 165	1.19 343	6.97 434	1.58 414	9.93 364	7.76 372	6.50 301	6.23 270	9.53 428	2.81 301	7.84 345	3.39 355	0.01 177	0.03 198	0.03 462	0.00 1	0.06 158	0.14 82

gwcnet-sp	3.58 341	2.01 455	8.82 466	2.01 362	0.69 241	7.38 446	1.10 384	9.23 345	6.66 325	9.32 439	5.91 259	4.21 287	3.31 320	6.91 277	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 391	0.18 119

scenet	3.58 341	2.01 455	8.82 466	2.01 362	0.69 241	7.38 446	1.10 384	9.23 345	6.66 325	9.32 439	5.91 259	4.21 287	3.31 320	6.91 277	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 391	0.18 119

ssnet	3.58 341	2.01 455	8.82 466	2.01 362	0.69 241	7.38 446	1.10 384	9.23 345	6.66 325	9.32 439	5.91 259	4.21 287	3.31 320	6.91 277	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 391	0.18 119

DMCA-RVC	3.59 344	1.98 453	8.68 461	2.30 409	1.48 384	3.54 312	0.55 250	8.40 317	5.43 265	9.37 443	5.90 258	8.34 408	3.21 312	7.19 298	4.46 395	0.06 397	0.11 266	0.08 494	0.02 272	0.21 367	0.40 216

test_sample6	3.60 345	0.66 198	5.27 334	2.23 390	0.48 185	3.25 281	0.21 160	11.94 424	7.53 366	7.18 347	11.56 413	3.99 274	3.86 353	8.03 358	3.88 373	0.03 335	0.83 407	0.00 1	0.09 333	0.07 177	0.86 350

CoDeX	3.61 346	0.86 260	5.27 334	1.16 224	1.62 392	6.24 420	2.07 431	13.78 488	6.86 336	7.42 363	9.00 350	4.06 279	3.72 347	6.58 253	3.02 342	0.03 335	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.15 312	0.35 205

RAFT_CTSACE	3.62 347	1.65 419	5.41 344	1.36 250	3.08 477	3.95 349	1.03 376	4.62 122	4.65 227	5.33 251	17.73 494	7.63 393	2.71 293	10.98 476	1.15 181	0.00 1	0.48 348	0.00 1	0.00 1	0.31 434	0.25 167

GANet-RSSM	3.67 348	1.16 339	4.56 295	3.24 493	2.03 431	2.63 204	0.50 239	11.53 415	6.83 334	6.25 286	10.58 395	7.35 387	6.65 452	6.77 271	2.94 340	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.00 1	0.26 401	0.12 71

NOSS_ROB	3.67 348	0.86 260	3.81 220	2.53 441	1.11 325	6.10 418	0.72 309	11.08 401	12.36 471	5.45 255	8.91 346	5.65 342	2.09 264	8.30 378	3.16 350	0.20 467	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.11 244	0.80 343

KYRaft	3.68 350	0.43 75	2.53 86	0.89 197	0.49 188	2.28 168	3.89 475	5.30 157	3.82 173	8.99 428	19.28 504	6.54 370	4.96 404	7.92 351	0.96 147	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 250	0.06 158	5.17 556

PSMNet-RSSM	3.69 351	1.36 378	4.54 290	2.44 431	1.90 420	2.35 173	0.69 296	11.77 419	6.38 308	6.60 312	11.85 420	7.70 394	5.61 430	6.66 263	3.67 359	0.00 1	0.00 1	0.02 443	0.01 250	0.17 325	0.10 57

BEATNet_4x	3.69 351	2.12 461	8.11 451	1.82 326	0.16 67	5.30 396	1.04 379	10.87 394	6.14 296	7.09 340	8.42 341	4.99 322	4.42 378	5.89 225	6.23 433	0.04 367	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.32 439	0.84 347

CFNet-ft	3.70 353	1.59 414	3.87 225	1.68 299	2.42 452	3.20 277	0.66 285	8.93 332	7.76 372	5.09 240	9.95 378	10.77 456	5.43 426	7.41 312	4.71 402	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.01 250	0.30 427	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 353	1.59 414	3.87 225	1.68 299	2.42 452	3.20 277	0.66 285	8.92 331	7.76 372	5.09 240	9.95 378	10.77 456	5.43 426	7.41 312	4.71 402	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.01 250	0.30 427	0.11 66

AACVNet	3.71 355	1.63 417	4.89 315	3.80 515	0.62 229	3.25 281	0.30 186	9.47 354	3.81 171	6.34 294	10.74 399	10.52 446	4.92 402	9.31 435	3.88 373	0.03 335	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.34 443	0.28 179

Prome-Stereo	3.73 356	0.39 53	2.62 97	1.05 216	0.52 207	2.06 147	4.58 490	4.88 134	3.95 184	9.34 442	20.39 509	4.03 276	7.02 461	7.86 347	1.31 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 177	4.52 555

G2L-ROB	3.74 357	1.37 383	5.05 324	1.95 348	1.14 331	4.45 375	0.43 214	12.31 435	6.36 306	7.88 378	5.42 242	11.10 464	2.11 268	8.53 397	6.31 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 325	0.33 196

G2L-Stereo	3.74 357	1.56 410	5.82 372	1.71 305	2.04 433	2.87 249	0.58 259	9.79 360	6.49 315	7.82 375	7.97 328	8.57 417	2.36 279	9.19 431	7.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 401	0.40 216

test_sample7	3.75 359	0.67 203	4.34 272	2.21 386	0.35 146	4.47 378	2.08 432	11.31 407	8.40 395	8.64 413	8.05 331	6.80 374	5.05 409	7.22 300	2.53 317	0.07 408	1.04 478	0.00 1	0.00 1	0.06 158	1.66 448

cf-r	3.76 360	1.43 394	5.34 339	2.66 450	2.79 468	2.85 247	0.62 275	9.08 338	6.91 339	7.06 336	11.90 421	9.64 429	3.83 350	6.23 241	4.53 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.17 114

MLCV	3.76 360	1.52 407	6.93 421	1.66 294	0.31 130	4.31 369	0.32 189	7.92 309	7.68 371	9.55 448	12.12 424	5.17 326	2.74 296	10.00 464	4.49 396	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.27 173

qqq1	3.78 362	0.69 209	4.55 291	1.97 353	0.15 61	2.84 236	0.29 179	13.06 464	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 309	4.52 382	9.68 446	1.24 200	0.08 417	0.97 449	0.00 1	0.12 353	0.13 285	1.24 405

fff1	3.78 362	0.69 209	4.55 291	1.97 353	0.15 61	2.84 236	0.29 179	13.06 464	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 309	4.52 382	9.68 446	1.24 200	0.08 417	0.97 449	0.00 1	0.12 353	0.13 285	1.24 405

DDVS	3.79 364	0.66 198	5.66 364	2.27 403	1.28 359	6.48 426	0.47 222	9.33 352	4.35 207	7.29 357	7.71 317	12.49 481	2.21 270	9.01 423	5.16 415	0.08 417	0.20 301	0.01 410	0.00 1	0.14 296	1.03 379

Sa-1000	3.81 365	1.26 361	4.64 300	2.29 408	0.55 218	3.51 307	1.58 414	8.37 316	9.13 417	7.97 381	17.42 490	3.98 273	2.76 298	9.61 444	1.68 254	0.00 1	0.69 381	0.00 1	0.18 384	0.23 386	0.27 173

DeepPruner_ROB	3.82 366	1.87 439	5.65 363	1.31 245	1.64 393	3.62 320	0.81 332	14.47 498	5.03 250	8.03 387	10.78 400	6.95 382	2.26 272	8.92 416	4.32 390	0.07 408	0.03 198	0.00 1	0.01 250	0.37 451	0.29 182

DRaft	3.83 367	0.65 194	3.39 174	0.22 64	0.16 67	4.67 383	1.30 401	5.82 199	4.86 242	10.26 465	21.65 515	3.24 234	8.62 492	7.53 330	3.76 365	0.05 385	0.10 262	0.00 1	0.14 362	0.12 263	0.16 104

DEmStereo	3.86 368	0.54 143	4.04 248	0.26 77	0.17 70	5.17 394	2.45 439	4.70 124	4.34 206	8.37 401	19.94 507	5.06 325	10.13 508	7.86 347	3.93 377	0.01 177	0.01 131	0.01 410	0.00 1	0.03 94	0.10 57

GrayStereo	3.86 368	0.33 31	2.63 98	1.66 294	0.62 229	3.09 267	7.92 538	6.43 244	3.88 179	10.61 472	16.51 477	5.75 350	8.40 487	6.75 267	1.58 230	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.62 523	0.04 123	0.38 212

Select-FE	3.87 370	1.07 321	9.42 482	1.76 315	1.52 390	2.55 193	0.43 214	10.23 372	4.52 218	5.58 262	10.29 385	10.35 443	8.75 493	6.61 256	1.67 252	0.01 177	0.76 396	0.02 443	0.65 525	0.05 144	1.05 381

G2L-Stereo_test	3.88 371	1.39 386	4.86 312	2.98 472	1.49 385	4.11 359	1.13 388	12.05 427	6.83 334	8.42 403	9.17 353	9.49 427	2.71 293	7.03 287	5.22 416	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.26 401	0.52 258

acv_ft	3.90 372	0.96 296	5.85 375	2.56 446	4.70 533	7.27 443	0.84 343	9.17 344	6.12 293	10.00 459	9.32 362	5.70 348	4.07 365	2.68 117	8.24 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.23 155

STTStereo	3.90 372	1.43 394	8.20 453	3.03 476	2.28 447	3.64 322	0.64 280	10.11 369	7.09 345	10.20 462	7.08 300	8.73 420	3.57 337	7.44 315	4.00 380	0.00 1	0.02 170	0.01 410	0.01 250	0.04 123	0.40 216

UGAM-zero	3.92 374	0.49 120	5.26 333	1.17 226	0.89 282	4.00 352	0.47 222	12.42 441	3.62 158	5.46 256	5.86 255	15.76 505	8.92 500	8.63 404	2.44 315	0.00 1	0.84 411	0.00 1	0.89 535	0.03 94	1.27 411

LMCR-Stereo	3.92 374	1.96 451	4.92 317	2.85 466	0.23 110	7.88 451	1.47 408	12.52 445	5.39 262	8.71 417	10.65 397	1.90 194	5.04 408	8.53 397	4.89 406	1.05 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 461	0.05 30

SMFormer	3.94 376	0.69 209	4.55 291	1.97 353	0.15 61	2.84 236	0.29 179	13.06 464	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 309	4.52 382	9.68 446	4.89 406	0.08 417	0.97 449	0.00 1	0.16 367	0.11 244	0.92 359

THIR-Stereo	3.94 376	1.12 333	3.06 144	0.23 68	0.13 47	4.17 361	6.40 517	5.83 200	4.54 219	10.46 469	16.98 482	6.49 369	7.44 472	8.00 354	3.58 357	0.01 177	0.07 245	0.07 488	0.00 1	0.14 296	0.06 39

GEStereo_RVC	3.95 378	1.21 355	6.13 386	2.30 409	1.22 348	4.29 368	2.96 454	12.39 439	8.24 389	7.25 354	6.79 291	7.58 392	4.22 372	9.16 428	4.56 398	0.04 367	0.01 131	0.02 443	0.02 272	0.19 346	0.42 233

hitnet-ft	3.95 378	1.16 339	3.92 235	0.89 197	0.73 252	4.88 389	0.54 246	9.78 359	7.91 379	7.42 363	10.24 383	12.50 482	4.84 399	8.15 365	5.56 421	0.03 335	0.00 1	0.06 483	0.00 1	0.24 391	0.12 71

tta	3.96 380	0.69 209	4.55 291	1.97 353	0.15 61	2.84 236	0.29 179	13.06 464	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 309	4.52 382	9.68 446	4.89 406	0.08 417	0.97 449	0.00 1	0.16 367	0.13 285	1.24 405

ac_64	3.98 381	0.86 260	5.10 326	3.17 488	3.43 493	5.80 410	0.70 301	10.87 394	4.96 245	8.94 425	6.46 283	10.70 453	5.52 428	7.44 315	5.10 414	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.31 190

ITSA-stereo	4.02 382	0.73 225	4.51 285	2.16 374	0.31 130	3.58 314	0.70 301	13.77 487	15.84 506	7.13 343	6.59 287	4.25 292	3.48 334	9.04 424	6.12 429	0.09 428	0.08 249	0.11 497	0.10 340	0.19 346	1.54 432

CFNet	4.03 383	1.97 452	6.30 397	2.70 454	1.64 393	5.41 398	0.22 162	12.14 431	10.28 434	5.24 247	11.15 405	6.43 366	3.70 345	8.97 422	4.01 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.13 77

RAFT-RH_RVC	4.04 384	0.69 209	3.59 204	1.91 338	0.43 178	3.11 268	0.13 115	3.80 59	6.60 319	11.26 492	31.68 555	5.20 328	1.66 245	8.30 378	2.27 306	0.09 428	0.00 1	0.00 1	0.03 287	0.03 94	0.02 7

iResNet	4.04 384	1.46 402	8.72 463	3.25 494	0.36 153	4.54 381	0.47 222	9.06 336	10.40 439	7.98 382	12.82 440	4.06 279	3.22 313	8.82 410	4.95 409	0.03 335	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.55 264

CrosDoStereo	4.05 386	0.71 220	3.52 189	0.51 131	0.20 90	3.25 281	11.21 555	6.34 235	4.96 245	9.04 429	16.44 474	4.92 317	7.28 466	8.29 375	3.84 371	0.00 1	0.02 170	0.01 410	0.00 1	0.18 336	0.19 129

DeepStereo_LL	4.05 386	0.71 220	3.52 189	0.51 131	0.20 90	3.25 281	11.21 555	6.34 235	4.96 245	9.04 429	16.44 474	4.92 317	7.28 466	8.29 375	3.84 371	0.00 1	0.02 170	0.01 410	0.00 1	0.18 336	0.19 129

PAM	4.07 388	0.44 84	6.47 403	1.97 353	1.18 341	10.83 495	1.64 417	10.66 388	4.55 221	6.54 307	4.69 216	16.99 517	6.88 457	4.07 159	1.63 240	0.00 1	0.68 379	0.00 1	0.77 532	0.10 228	1.24 405

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 389	1.65 419	13.34 511	2.14 373	1.84 413	4.03 354	0.98 372	13.13 469	4.97 248	4.53 227	11.37 410	9.85 434	1.97 259	4.88 190	2.74 335	0.03 335	0.90 423	0.00 1	1.11 544	0.84 512	1.72 464

ISRNet	4.11 390	0.88 270	6.63 409	3.46 503	2.64 464	2.11 154	0.26 174	7.72 306	6.60 319	11.29 493	17.98 496	8.21 403	2.60 289	6.81 273	4.72 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.25 167

ff1	4.11 390	0.98 303	7.03 424	1.64 288	1.07 314	2.84 236	0.47 222	5.55 177	10.56 441	6.68 317	9.59 369	5.66 343	3.87 354	11.33 483	11.69 510	0.00 1	1.13 502	0.00 1	0.19 390	0.11 244	1.88 491

FADNet-RVC-Resample	4.11 390	2.25 467	13.88 514	1.64 288	0.66 236	5.91 413	2.34 437	10.87 394	9.09 415	6.53 306	4.34 203	5.69 347	4.71 395	8.01 357	4.64 401	0.18 463	0.22 304	0.17 517	0.12 353	0.46 473	0.59 280

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 390	1.53 409	6.87 420	3.04 478	3.33 487	4.34 373	0.59 266	11.36 410	7.92 380	8.98 426	7.98 329	9.72 431	3.82 349	7.92 351	4.43 393	0.15 446	0.02 170	0.03 462	0.03 287	0.07 177	0.14 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 394	0.46 94	5.63 360	1.95 348	1.02 308	10.74 493	0.85 348	11.04 399	5.02 249	6.19 285	5.28 234	17.64 521	7.30 468	5.03 195	1.45 221	0.00 1	0.68 379	0.00 1	0.77 532	0.14 296	1.14 395

GwcNet-RSSM	4.13 395	1.71 426	6.25 394	2.50 436	1.93 423	2.39 177	1.49 410	9.59 356	8.71 403	6.66 316	15.04 462	8.47 415	3.84 351	6.87 274	6.74 438	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.29 424	0.15 95

UPFNet	4.17 396	0.83 246	5.51 350	2.49 435	3.36 490	7.13 441	2.60 440	10.52 385	7.16 348	8.76 420	7.83 322	7.85 399	3.41 331	8.60 400	7.04 444	0.01 177	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.12 263	0.17 114

DAS	4.18 397	0.53 139	6.20 390	2.20 383	3.69 500	2.78 230	3.12 460	8.69 325	10.29 435	9.39 444	12.80 438	4.58 303	7.20 464	9.08 426	2.70 329	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.34 200

UNet	4.19 398	0.87 268	7.18 430	2.00 361	3.22 482	9.55 474	0.31 187	10.11 369	6.22 300	7.98 382	6.82 293	10.42 444	5.77 431	7.28 305	5.83 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.12 71

AASNet	4.20 399	1.63 417	5.82 372	3.79 514	3.93 509	6.55 427	1.22 393	19.12 540	6.82 333	7.86 377	8.35 340	4.36 296	2.55 287	3.87 154	7.47 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 481	0.22 148

SepStereo	4.22 400	0.53 139	6.20 390	2.20 383	3.69 500	2.78 230	3.12 460	8.69 325	10.29 435	9.39 444	12.80 438	4.58 303	7.20 464	9.74 452	2.70 329	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 123	0.34 200

PS-NSSS	4.22 400	2.53 488	5.89 376	1.01 212	2.93 472	4.05 358	1.93 427	11.44 411	8.94 410	7.14 344	14.70 461	4.96 320	2.60 289	9.09 427	3.92 375	0.40 506	0.04 215	0.83 543	0.00 1	1.09 516	1.02 376

anonymousa	4.24 402	0.78 229	4.05 249	2.16 374	4.87 536	8.76 465	0.35 194	7.41 292	4.47 215	8.21 397	19.70 506	11.03 463	5.87 433	2.04 88	2.20 296	0.00 1	1.16 515	0.00 1	0.55 520	0.04 123	1.11 389

FADNet_RVC	4.24 402	2.32 480	14.23 518	1.18 228	0.79 263	5.64 404	0.60 267	11.50 413	7.19 352	3.68 202	8.08 336	4.14 283	4.06 363	10.29 469	7.47 449	0.36 502	0.44 343	0.18 518	0.47 511	0.93 514	1.23 404

UGAM	4.25 404	0.86 260	5.73 370	0.45 119	0.22 106	3.61 316	1.18 390	5.51 173	15.39 500	4.99 238	12.34 429	15.09 501	3.71 346	10.58 472	3.76 365	0.00 1	0.46 345	0.00 1	0.34 488	0.36 448	0.36 208

HSM	4.25 404	1.10 326	4.14 254	1.78 318	2.14 438	6.67 430	1.08 383	12.92 458	6.90 338	7.06 336	8.17 337	14.17 492	6.03 438	9.16 428	3.11 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.41 228

psm_up	4.33 406	1.34 374	4.43 277	2.27 403	2.62 461	5.29 395	3.30 470	11.49 412	6.89 337	8.05 390	8.06 334	10.09 440	11.10 516	7.12 297	3.76 365	0.24 481	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.20 356	0.37 209

coex_refinement	4.34 407	1.44 398	4.46 278	3.08 485	1.46 383	4.22 363	0.36 195	11.92 423	8.33 391	8.48 408	13.41 444	9.90 435	3.40 330	6.95 282	8.54 463	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.71 324

pcwnet_v2	4.36 408	0.46 94	9.07 474	1.43 264	1.10 324	3.41 295	0.40 205	13.44 477	14.60 493	10.29 466	14.22 454	5.82 354	2.97 305	6.75 267	2.29 310	0.01 177	0.05 224	0.04 472	0.02 272	0.17 325	0.61 285

FADNet-RVC	4.36 408	2.62 495	14.51 521	2.01 362	0.44 180	4.27 366	1.27 397	12.61 447	7.89 377	3.76 204	4.05 198	10.63 450	4.34 375	9.87 457	7.66 452	0.03 335	0.09 256	0.00 1	0.03 287	0.65 493	0.50 250

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 410	25.82 575	26.88 562	0.56 140	0.08 18	1.46 79	0.53 245	2.17 11	2.15 78	0.67 93	0.73 57	0.23 76	0.20 40	1.58 64	0.80 102	11.76 578	0.38 335	0.00 1	0.08 321	1.75 535	9.67 574

HBP-ISP	4.37 410	1.56 410	4.59 297	2.23 390	1.29 364	7.87 450	3.96 478	11.80 420	10.91 452	8.06 392	14.45 457	3.38 241	4.87 400	9.27 433	2.53 317	0.14 444	0.06 230	0.00 1	0.01 250	0.08 190	0.30 188

DualNet (step1)	4.40 412	1.36 378	7.91 446	1.40 258	0.63 231	5.54 399	2.72 443	11.31 407	8.40 395	8.64 413	8.05 331	6.80 374	5.05 409	7.22 300	2.53 317	1.74 543	1.04 478	3.05 557	2.96 562	0.22 374	1.35 419

CSP-Net	4.40 412	1.70 424	4.90 316	1.82 326	1.04 310	12.96 516	2.25 435	13.75 485	6.34 304	9.64 451	8.99 348	8.31 406	3.24 314	8.45 392	4.32 390	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.06 39

HSM-Net_RVC	4.40 412	0.44 84	3.22 154	0.72 168	0.68 238	7.06 438	1.82 424	12.57 446	8.48 398	9.04 429	12.20 427	14.98 498	5.14 415	7.32 309	4.19 383	0.02 287	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.14 82
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 415	0.70 216	3.95 239	2.53 441	2.01 429	4.34 373	0.41 208	13.09 468	11.69 466	7.20 350	12.20 427	4.15 284	3.35 326	9.54 443	10.11 490	0.07 408	1.11 497	0.00 1	0.19 390	0.10 228	1.47 426

MMNet	4.44 416	1.37 383	6.26 395	1.73 311	1.64 393	10.51 491	0.61 271	9.27 348	9.66 428	9.55 448	9.22 354	7.40 389	6.52 449	7.90 350	6.98 441	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.10 57

DSFCA	4.48 417	1.03 314	6.84 418	1.61 285	1.68 400	7.26 442	4.46 489	11.27 406	7.51 364	11.01 487	6.89 294	8.49 416	4.54 387	10.41 471	6.18 431	0.03 335	0.06 230	0.02 443	0.03 287	0.13 285	0.14 82

mmx	4.50 418	0.98 303	7.03 424	1.64 288	1.07 314	2.84 236	0.47 222	12.84 454	11.23 459	6.68 317	9.59 369	5.66 343	3.87 354	11.33 483	11.69 510	0.05 385	1.12 498	0.00 1	0.19 390	0.10 228	1.53 430

xxx	4.50 418	0.98 303	7.04 427	1.64 288	1.07 314	2.84 236	0.47 222	12.84 454	11.23 459	6.68 317	9.59 369	5.66 343	3.87 354	11.33 483	11.69 510	0.05 385	1.12 498	0.00 1	0.19 390	0.10 228	1.53 430

SACVNet	4.55 420	1.88 440	5.55 357	3.38 500	1.68 400	3.11 268	2.76 448	12.44 442	6.43 310	11.07 489	11.31 408	10.53 448	5.13 414	9.88 459	4.56 398	0.08 417	0.02 170	0.00 1	0.01 250	0.38 455	0.80 343

FADNet	4.55 420	2.35 482	13.60 512	1.87 331	0.80 266	4.74 387	0.75 318	14.47 498	12.41 472	4.07 215	5.45 245	9.64 429	5.03 406	8.86 413	4.82 405	0.20 467	0.04 215	0.07 488	0.05 309	1.27 523	0.40 216

ADLNet	4.56 422	1.19 346	5.52 356	3.81 518	3.59 497	6.98 436	2.40 438	12.01 426	7.96 381	10.52 470	9.67 373	8.26 405	4.98 405	6.59 254	6.93 440	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.01 250	0.22 374	0.55 264

HGLStereo	4.58 423	1.04 317	6.02 381	3.30 497	5.14 540	6.36 423	0.71 306	11.04 399	7.60 369	8.04 388	12.85 441	6.90 380	8.51 490	7.85 346	5.93 424	0.02 287	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.14 296	0.15 95

TDLM	4.58 423	1.79 438	5.03 323	2.45 432	1.32 369	4.04 356	7.15 530	11.60 417	11.46 463	6.91 327	12.69 436	5.94 355	5.03 406	9.74 452	3.80 370	0.67 521	0.00 1	0.01 410	0.05 309	0.23 386	1.78 475

delet	4.59 425	1.12 333	5.93 377	1.37 253	3.73 503	10.48 489	3.90 476	10.51 383	9.17 419	8.87 423	9.74 374	8.37 409	3.74 348	8.12 364	6.36 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 367	0.12 71

FTStereo	4.61 426	0.54 143	2.86 119	0.98 211	0.40 169	2.57 196	8.51 542	5.70 189	3.76 170	10.85 480	29.92 549	5.53 339	7.43 471	7.73 341	1.63 240	0.17 456	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.04 123	3.62 549

RAFT + AFF	4.63 427	2.28 473	7.43 438	1.51 275	2.38 450	5.81 411	6.49 519	10.74 390	8.53 399	7.75 372	8.95 347	7.47 390	6.68 455	9.17 430	5.06 411	0.08 417	0.47 347	0.00 1	0.01 250	0.66 494	1.03 379

ACV-stereo	4.65 428	1.22 356	10.49 495	2.22 387	1.05 311	12.62 514	1.24 395	6.70 258	7.36 360	3.22 190	5.18 229	16.59 513	10.02 506	8.18 366	6.19 432	0.06 397	0.14 281	0.01 410	0.00 1	0.12 263	0.40 216

CBMV_ROB	4.66 429	0.85 252	3.94 237	1.64 288	0.75 257	8.38 461	1.90 426	11.19 403	10.36 437	9.20 437	15.21 463	7.28 386	6.99 460	9.48 440	5.24 417	0.04 367	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.07 177	0.64 298

iResNet_ROB	4.67 430	1.77 436	5.93 377	2.47 434	0.95 297	3.78 337	0.36 195	15.65 511	17.36 514	8.75 419	11.23 407	7.05 384	4.60 390	8.94 419	4.23 386	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.15 95

CVANet_RVC	4.68 431	1.93 447	5.57 359	2.61 447	1.86 417	4.12 360	4.94 497	12.11 428	9.29 420	8.05 390	11.08 404	10.28 441	6.48 448	9.52 442	3.19 353	0.45 510	0.01 131	0.00 1	0.12 353	0.23 386	1.75 471

ADLNet2	4.72 432	1.44 398	6.68 413	3.03 476	3.90 508	6.80 431	2.91 452	11.67 418	9.63 426	7.99 384	9.89 376	9.75 432	5.32 423	7.70 339	7.13 445	0.01 177	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.26 401	0.22 148

iResNetv2_ROB	4.72 432	2.26 469	8.87 469	3.20 491	1.25 353	4.32 370	1.73 421	14.22 494	10.62 444	10.53 471	12.13 426	7.77 395	5.54 429	8.29 375	2.76 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 461	0.55 264

ssnet_v2	4.73 434	1.43 394	6.74 416	1.80 322	0.75 257	8.89 467	4.60 491	12.66 448	10.65 445	9.53 446	6.23 270	9.78 433	4.26 374	6.89 275	9.65 486	0.01 177	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.36 448	0.31 190

Anonymous_2	4.74 435	0.98 303	4.46 278	2.35 417	2.27 446	5.66 405	0.67 290	8.08 313	5.28 254	4.98 236	2.60 147	8.74 422	6.92 458	5.79 222	3.46 356	0.24 481	1.70 549	5.16 565	18.18 591	5.41 556	1.85 487

test_xeample	4.78 436	0.93 281	4.68 305	1.48 272	1.28 359	3.94 347	0.13 115	13.35 474	8.62 400	8.21 397	11.63 415	3.43 249	3.54 335	7.59 335	23.47 557	0.02 287	1.16 515	0.00 1	0.25 434	0.11 244	1.74 470

CRFU-Net	4.81 437	0.78 229	5.69 366	3.10 486	1.39 376	13.18 518	3.23 465	12.26 433	4.33 202	10.91 483	9.98 380	10.94 461	7.93 481	7.47 324	3.94 378	0.16 452	0.16 287	0.16 512	0.00 1	0.26 401	0.29 182

NVstereo2D	4.82 438	1.29 365	7.98 450	3.68 511	3.48 494	8.02 453	3.10 459	11.25 404	15.50 503	5.14 244	7.71 317	8.21 403	4.68 393	10.19 468	4.30 389	0.02 287	0.19 294	0.13 506	0.36 493	0.07 177	1.12 392

StereoDRNet-Refined	4.84 439	0.96 296	5.13 327	2.22 387	0.46 182	9.10 470	0.16 134	10.72 389	9.40 424	13.41 513	12.50 431	10.02 437	4.58 388	8.60 400	8.71 469	0.01 177	0.00 1	0.01 410	0.05 309	0.24 391	0.53 260
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 440	1.45 401	4.75 309	2.52 440	1.13 330	6.25 421	3.01 456	10.44 380	8.34 392	11.05 488	13.43 445	14.04 490	3.90 358	9.74 452	6.80 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.37 209

1111x	4.96 441	1.04 317	7.09 429	1.75 313	1.05 311	5.03 392	0.32 189	13.52 478	10.70 446	6.68 317	10.35 386	8.81 423	6.01 437	10.65 473	12.78 521	0.07 408	1.24 524	0.00 1	0.33 484	0.11 244	1.75 471

RASNet	5.00 442	1.19 346	5.69 366	3.68 511	4.80 534	5.04 393	1.29 400	10.26 373	8.99 412	5.89 268	11.65 416	10.55 449	9.76 505	9.96 463	10.32 495	0.20 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.73 329

dad	5.10 443	2.61 493	6.76 417	1.23 232	0.14 53	2.85 247	0.36 195	7.98 311	14.88 495	10.84 479	17.06 483	15.59 503	3.29 317	7.24 302	4.39 392	1.20 533	0.10 262	4.02 562	0.49 514	0.20 356	0.69 317

CBFPSM	5.12 444	1.48 403	16.22 528	1.81 323	1.14 331	11.16 498	2.90 451	7.99 312	6.75 330	6.55 308	5.00 224	15.05 500	8.78 495	7.52 329	8.90 472	0.04 367	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.42 461	0.67 314

LL-Strereo	5.14 445	2.29 476	8.95 470	1.26 238	5.05 538	3.66 323	1.40 405	10.33 375	8.98 411	8.71 417	8.24 339	10.70 453	11.10 516	12.66 507	5.36 418	0.05 385	1.35 538	0.00 1	0.00 1	0.38 455	2.23 525

xxxx	5.16 446	0.86 260	4.86 312	1.96 351	1.22 348	7.56 449	0.07 72	14.67 500	9.15 418	6.55 308	9.87 375	9.30 425	3.47 333	8.07 362	22.20 552	0.05 385	1.16 515	0.00 1	0.26 451	0.10 228	1.76 473

PA-Net	5.40 447	2.35 482	9.55 485	2.75 455	2.21 440	8.74 464	3.92 477	13.05 463	13.35 486	7.30 359	7.98 329	8.08 400	6.39 445	11.17 481	9.30 479	0.02 287	0.03 198	0.00 1	0.03 287	0.16 316	1.55 435
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 447	0.84 249	4.19 261	1.43 264	0.68 238	10.12 483	6.41 518	12.13 429	11.86 468	11.50 497	14.43 456	11.62 469	5.20 416	9.93 462	6.16 430	0.16 452	0.04 215	0.00 1	0.00 1	0.08 190	1.24 405
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 449	2.61 493	8.17 452	2.25 396	1.30 366	2.27 166	1.64 417	10.82 393	18.54 521	8.01 386	18.09 497	8.39 413	3.31 320	11.37 486	8.98 475	1.15 532	0.38 335	0.02 443	0.00 1	0.17 325	0.70 321

PSMNet_ROB	5.41 449	2.45 485	7.39 435	2.36 419	1.90 420	10.11 482	6.54 520	16.32 519	7.59 368	6.84 326	10.83 401	12.06 478	4.13 367	8.73 407	10.24 493	0.02 287	0.01 131	0.01 410	0.11 347	0.26 401	0.40 216

TCMNet	5.54 451	2.53 488	10.92 498	4.50 537	6.58 547	8.90 468	1.31 402	11.59 416	8.68 402	7.24 352	12.74 437	8.37 409	4.65 392	9.30 434	10.83 504	0.11 436	0.19 294	0.31 530	0.09 333	0.84 512	1.07 382

GASNet	5.62 452	5.76 539	12.05 502	5.03 542	2.08 435	3.77 335	1.53 412	12.92 458	11.62 465	9.64 451	7.40 311	8.58 418	7.54 473	14.76 525	8.25 460	0.02 287	0.15 284	0.00 1	0.00 1	0.81 511	0.52 258

YMNet	5.84 453	2.29 476	10.08 489	3.80 515	4.45 522	10.40 486	0.88 358	10.81 391	7.17 350	14.28 522	16.67 479	11.58 467	4.41 376	8.51 395	9.37 481	0.12 438	0.35 330	0.11 497	0.08 321	0.79 507	0.62 290

YMNet_1	5.84 453	2.29 476	10.08 489	3.80 515	4.45 522	10.40 486	0.88 358	10.81 391	7.17 350	14.28 522	16.67 479	11.58 467	4.41 376	8.51 395	9.37 481	0.12 438	0.35 330	0.11 497	0.08 321	0.79 507	0.62 290

222	5.93 455	0.88 270	4.58 296	1.76 315	0.98 301	6.02 417	0.08 80	14.45 497	8.89 408	9.53 446	11.77 419	3.88 269	4.23 373	8.26 369	39.96 590	0.03 335	1.12 498	0.00 1	0.24 430	0.11 244	1.73 467

CBMV	5.97 456	1.52 407	4.51 285	1.99 358	0.53 210	10.02 480	6.94 527	13.27 472	13.80 490	13.08 511	15.93 470	11.36 465	8.11 484	9.82 455	7.27 446	0.08 417	0.15 284	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.74 333
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 457	5.79 540	14.15 517	10.30 560	7.63 554	6.94 433	1.89 425	12.74 450	10.95 453	4.10 217	11.72 417	4.77 309	1.72 251	8.74 408	5.09 413	1.88 547	0.12 271	4.77 563	0.71 529	5.10 555	0.82 345

fast-acv-ft	6.00 457	1.95 450	7.88 445	2.35 417	1.85 415	13.61 522	1.76 423	8.44 318	10.12 432	11.22 491	20.57 510	14.41 496	7.55 474	8.11 363	8.83 470	0.10 432	0.09 256	0.16 512	0.07 318	0.68 497	0.35 205

StereoDRNet	6.02 459	2.40 484	8.22 454	3.43 501	4.43 521	10.57 492	4.21 482	19.44 543	11.24 461	12.86 506	8.06 334	11.64 470	4.79 398	8.65 405	9.32 480	0.01 177	0.10 262	0.00 1	0.03 287	0.34 443	0.69 317

iinet-f	6.21 460	2.11 460	28.74 567	2.13 372	1.38 375	11.62 503	1.49 410	7.64 302	7.19 352	7.77 373	14.38 455	10.49 445	7.79 478	7.76 343	12.90 522	0.03 335	0.03 198	0.05 479	0.00 1	0.67 495	0.12 71

DRN-Test	6.23 461	1.51 405	7.53 439	3.07 484	3.69 500	12.17 511	3.23 465	20.80 557	11.11 458	12.64 505	13.02 442	10.91 460	5.26 417	8.49 394	10.12 491	0.05 385	0.05 224	0.04 472	0.04 305	0.28 416	0.65 301

NCCL2	6.27 462	2.46 486	7.00 422	2.36 419	1.11 325	9.48 473	11.14 554	13.01 462	10.40 439	9.94 458	9.49 366	22.11 546	7.42 470	9.90 461	8.56 465	0.01 177	0.00 1	0.02 443	0.03 287	0.20 356	0.73 329

APVNet	6.28 463	2.46 486	10.09 491	3.51 506	3.97 512	12.15 510	1.75 422	20.08 553	6.73 328	6.92 333	13.45 446	10.75 455	6.29 444	11.86 493	14.34 532	0.05 385	0.02 170	0.11 497	0.03 287	0.63 491	0.34 200

ETE_ROB	6.28 463	2.60 492	9.22 478	1.71 305	0.84 273	6.44 424	6.78 524	13.16 470	8.80 406	13.01 509	15.93 470	21.01 544	6.18 441	10.97 475	8.11 457	0.04 367	0.01 131	0.00 1	0.02 272	0.16 316	0.70 321

test_sample9	6.40 465	1.36 378	7.91 446	1.40 258	0.63 231	5.54 399	2.72 443	11.31 407	8.40 395	8.64 413	8.05 331	6.80 374	5.05 409	12.52 503	13.17 523	1.74 543	25.14 599	3.05 557	2.96 562	0.22 374	1.35 419

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 466	6.12 542	6.53 406	4.29 531	3.61 498	15.41 527	4.13 480	12.36 437	7.32 359	7.60 367	8.51 342	8.97 424	2.64 291	10.17 467	3.72 363	8.16 566	2.40 558	2.00 554	0.11 347	8.55 565	5.84 560

DANet	6.46 467	1.58 413	9.58 487	4.10 524	3.99 514	9.13 471	1.34 403	10.37 377	7.76 372	13.76 517	15.66 466	16.14 509	7.03 462	13.07 511	13.62 529	0.19 464	0.12 271	0.02 443	0.02 272	0.15 312	1.61 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 467	1.88 440	7.41 437	2.81 460	0.95 297	6.45 425	6.82 525	13.58 479	8.80 406	15.50 528	15.86 468	19.59 535	7.12 463	11.41 487	9.86 487	0.02 287	0.04 215	0.00 1	0.03 287	0.20 356	0.79 342

NaN_ROB	6.51 469	2.25 467	8.77 464	1.69 301	1.79 407	9.71 477	10.94 552	16.20 517	16.13 507	13.04 510	8.86 344	11.77 472	5.94 435	12.88 509	8.01 455	0.05 385	0.13 277	0.07 488	0.20 403	0.32 439	1.50 429

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 470	2.21 466	12.10 503	2.75 455	3.28 484	10.03 481	3.05 457	12.31 435	11.52 464	10.10 461	21.36 513	11.51 466	7.30 468	11.56 489	10.61 498	0.09 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.51 255

DISCO	6.58 471	0.98 303	6.44 402	3.75 513	1.18 341	11.19 499	3.29 469	12.92 458	16.72 510	7.27 355	11.74 418	17.34 519	6.60 450	19.59 551	11.59 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 470	0.50 250

z-ln-s-r	6.62 472	2.20 465	17.98 536	1.77 317	2.00 428	3.38 293	2.61 441	8.63 323	13.06 483	7.07 338	25.89 538	8.73 420	7.60 476	12.16 500	18.56 541	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 439	0.49 248

Syn2CoEx	6.70 473	3.69 519	12.14 504	2.78 458	1.68 400	8.36 459	3.21 464	18.59 535	12.66 475	8.86 422	20.79 511	10.52 446	10.54 512	9.68 446	8.70 468	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 499	1.00 371

RYNet	6.82 474	1.51 405	7.35 434	1.79 319	4.52 527	16.68 532	4.41 488	14.19 493	17.43 515	11.64 499	7.86 323	15.03 499	8.81 496	10.10 465	14.16 531	0.04 367	0.13 277	0.15 509	0.05 309	0.08 190	0.53 260

S-Stereo	6.85 475	0.93 281	10.76 497	3.34 499	3.51 495	6.55 427	6.01 511	13.75 485	23.86 543	9.65 454	15.54 465	11.81 473	8.24 485	8.59 399	11.23 506	0.13 441	0.16 287	0.00 1	0.42 506	0.14 296	2.39 529

GANet	6.86 476	1.78 437	5.98 380	3.05 479	1.12 328	10.12 483	9.38 547	13.41 476	8.67 401	11.46 495	29.87 548	13.94 489	8.25 486	12.06 497	6.33 435	0.40 506	0.06 230	0.16 512	0.33 484	0.18 336	0.59 280

GwcNet	6.95 477	2.89 504	13.32 510	2.82 462	5.53 542	11.76 504	2.14 434	14.95 504	17.69 517	10.83 478	18.14 498	10.83 458	6.66 453	9.83 456	10.19 492	0.03 335	0.06 230	0.03 462	0.08 321	0.64 492	0.66 311

FINET	6.96 478	2.98 505	13.77 513	3.20 491	4.81 535	9.65 475	9.90 550	13.68 483	23.91 544	8.28 399	13.70 447	5.36 334	5.83 432	10.79 474	8.05 456	0.90 527	1.43 539	0.11 497	0.38 499	0.48 478	1.98 504

GANetREF_RVC	6.97 479	3.59 516	9.14 476	4.00 521	0.40 169	13.17 517	11.27 558	15.95 515	17.51 516	10.62 473	10.66 398	12.15 479	7.97 482	13.18 512	5.04 410	0.45 510	0.00 1	0.01 410	0.15 365	3.47 551	0.60 282
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
FAT-Stereo	6.98 480	0.79 231	7.57 440	2.54 444	1.80 408	6.16 419	4.33 487	19.16 541	18.82 522	10.75 476	17.08 484	18.23 526	13.56 530	9.25 432	8.44 461	0.03 335	0.16 287	0.01 410	0.10 340	0.14 296	0.65 301

LALA_ROB	7.02 481	2.54 490	8.51 456	1.53 279	0.96 299	9.96 479	8.71 543	16.70 521	12.68 476	12.99 508	13.90 452	24.47 549	5.40 425	11.61 491	9.50 483	0.04 367	0.05 224	0.00 1	0.02 272	0.17 325	0.65 301

DGSMNet	7.10 482	3.49 513	15.11 524	4.36 534	4.41 520	8.94 469	6.25 515	15.10 506	14.28 492	8.15 395	14.51 459	10.08 438	5.38 424	11.04 477	7.95 454	1.49 539	2.00 554	1.79 552	1.68 558	2.43 542	3.48 545

Wz-Net-LNSev	7.12 483	2.75 498	18.64 538	1.70 304	4.16 516	12.79 515	6.72 522	13.74 484	13.57 487	11.14 490	17.31 489	11.90 477	8.50 489	8.96 421	9.94 488	0.00 1	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.18 336	0.34 200

edge stereo	7.12 483	1.19 346	7.83 444	2.32 413	2.46 454	6.90 432	3.26 468	15.58 510	12.52 473	15.68 530	18.34 500	21.83 545	13.05 526	11.53 488	8.68 467	0.04 367	0.06 230	0.11 497	0.03 287	0.30 427	0.63 296

STTRV1_RVC	7.16 485	1.18 342	13.30 508	3.33 498	6.91 550	11.99 508	4.01 479	15.74 513	12.11 469	9.56 450	14.59 460	11.64 470	8.75 493	12.86 508	8.54 463	3.70 556	2.86 568	0.41 537	0.13 359	1.38 526	0.12 71

DeepPrunerF	7.18 486	3.58 515	25.29 558	4.27 530	7.20 552	3.78 337	4.64 492	14.03 490	20.86 533	8.85 421	10.57 394	7.35 387	7.88 480	12.16 500	10.66 501	0.25 484	0.16 287	0.29 529	0.43 508	0.77 506	0.65 301

xyz-stereo	7.36 487	0.68 205	38.77 580	0.30 84	0.07 15	31.97 571	0.19 150	5.13 147	2.13 77	10.90 482	24.34 529	6.05 356	8.02 483	12.01 496	6.06 425	0.01 177	0.02 170	0.35 532	0.00 1	0.09 205	0.16 104

RGC	7.40 488	2.77 500	7.71 442	4.43 536	4.87 536	8.88 466	2.96 454	16.05 516	12.76 480	11.96 503	19.57 505	18.32 527	11.57 522	13.89 519	9.58 485	0.83 526	0.02 170	0.24 526	0.41 505	0.40 459	0.77 337

test_for_model	7.41 489	28.34 580	2.84 117	22.38 577	16.53 578	3.40 294	0.91 364	6.72 259	4.54 219	8.04 388	2.84 154	1.04 160	0.43 113	0.86 9	0.60 58	9.67 570	3.31 574	0.00 1	0.08 321	26.60 585	9.03 568

RP	7.41 489	1.90 445	7.33 432	4.26 529	5.25 541	6.64 429	3.46 471	12.44 442	16.23 508	10.36 467	23.00 523	18.72 528	16.59 541	11.10 478	8.47 462	1.10 531	0.02 170	0.12 504	0.16 367	0.43 465	0.65 301

NCC-stereo	7.43 491	2.28 473	8.58 459	3.28 495	4.48 524	8.34 455	4.27 484	20.45 555	13.66 488	9.17 435	17.52 491	16.49 511	14.31 536	13.71 515	8.95 473	1.73 541	0.12 271	0.01 410	0.50 515	0.21 367	0.60 282

Abc-Net	7.43 491	2.28 473	8.58 459	3.28 495	4.48 524	8.34 455	4.27 484	20.45 555	13.66 488	9.17 435	17.52 491	16.49 511	14.31 536	13.71 515	8.95 473	1.73 541	0.12 271	0.01 410	0.50 515	0.21 367	0.60 282
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 493	1.89 444	7.71 442	3.18 489	2.35 448	12.19 512	6.14 514	18.95 537	9.36 423	13.33 512	20.38 508	16.00 508	9.10 503	10.10 465	15.40 537	0.44 508	0.34 326	0.25 527	0.25 434	0.48 478	1.18 397

Nwc_Net	7.54 494	1.91 446	8.71 462	4.16 526	3.42 492	10.77 494	2.00 429	20.33 554	12.19 470	9.10 432	24.04 528	17.67 522	13.58 531	12.14 499	9.12 477	0.94 529	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.22 374	0.41 228

psmorigin	7.74 495	2.19 464	18.99 540	2.51 437	0.89 282	7.08 440	2.74 446	11.25 404	7.90 378	20.49 546	22.36 521	20.16 537	11.95 523	13.84 517	10.61 498	0.04 367	0.18 292	0.06 483	0.24 430	0.27 413	1.07 382

ADCRef	7.76 496	2.31 479	19.09 541	2.82 462	3.29 485	11.88 506	3.06 458	11.52 414	10.89 451	13.69 516	25.85 537	8.20 402	8.89 498	8.95 420	22.66 553	0.16 452	0.08 249	0.16 512	0.34 488	0.47 475	0.91 356

w-ln-seven-2	7.81 497	3.17 506	25.87 560	2.09 367	1.12 328	8.35 458	3.84 474	12.83 453	16.45 509	13.88 518	21.42 514	11.83 474	11.07 515	11.91 494	10.62 500	0.03 335	0.19 294	0.00 1	0.02 272	0.37 451	1.13 394

SDNR	7.97 498	2.75 498	16.90 533	2.28 406	0.94 294	45.23 586	0.43 214	9.30 351	10.84 449	10.71 475	25.30 535	5.51 338	4.47 380	11.98 495	7.58 451	0.15 446	0.14 281	0.00 1	0.04 305	2.27 541	2.65 536

anonymity	8.04 499	4.13 525	12.86 506	7.43 554	13.11 572	8.34 455	2.02 430	18.21 532	7.55 367	13.88 518	9.27 358	10.63 450	7.79 478	11.57 490	6.06 425	6.25 561	5.59 587	3.71 561	3.28 566	3.27 549	5.78 559

CC-Net-ROB	8.09 500	10.11 561	9.03 472	4.07 522	3.74 504	15.24 526	4.84 496	18.44 533	10.87 450	6.73 323	14.03 453	7.54 391	4.68 393	11.61 491	3.98 379	6.59 562	2.54 562	16.51 573	1.19 547	7.88 564	2.20 520

Wz-Net-MNSev	8.12 501	3.18 507	18.07 537	2.63 448	3.36 490	17.82 539	9.40 548	12.89 457	15.44 502	13.95 520	18.21 499	14.38 494	7.75 477	12.50 502	11.45 508	0.46 512	0.03 198	0.00 1	0.01 250	0.26 401	0.58 277

pmcnn	8.17 502	1.70 424	11.49 500	3.18 489	3.07 476	9.66 476	6.06 513	13.60 480	17.71 518	15.23 527	24.02 526	27.61 558	8.81 496	10.36 470	9.51 484	0.08 417	0.08 249	0.00 1	0.00 1	0.31 434	0.87 351

stereogan	8.18 503	1.32 371	9.05 473	3.59 508	4.00 515	20.16 548	3.13 462	17.25 526	20.16 529	10.68 474	19.19 503	20.56 543	10.70 514	14.74 524	7.00 442	0.34 499	0.04 215	0.21 523	0.08 321	0.70 501	0.65 301

SQANet	8.22 504	4.42 529	7.19 431	12.11 566	9.77 563	11.80 505	3.23 465	12.00 425	6.60 319	8.59 412	11.52 412	10.97 462	5.31 422	11.10 478	4.20 384	9.56 569	2.29 557	10.51 569	1.61 557	13.06 572	8.49 567

SuperB	8.29 505	3.96 523	24.92 556	2.96 471	1.33 370	9.83 478	4.15 481	10.92 398	29.79 555	11.86 500	12.51 432	6.07 357	6.97 459	11.13 480	14.73 533	0.15 446	0.11 266	0.35 532	0.26 451	12.64 570	1.11 389

AF-Net	8.37 506	2.16 463	9.01 471	3.65 510	4.58 530	9.40 472	2.63 442	17.71 528	21.32 535	10.38 468	24.51 531	20.43 540	16.67 542	12.54 505	10.76 503	0.70 523	0.00 1	0.12 504	0.00 1	0.47 475	0.42 233

CSAN	8.41 507	2.86 503	9.35 481	2.43 429	0.82 271	13.59 521	11.68 560	15.80 514	21.98 539	14.71 524	16.46 476	18.00 524	14.42 538	13.68 514	10.10 489	0.10 432	0.13 277	0.15 509	0.19 390	0.43 465	1.28 412

test_sample8	8.50 508	1.36 378	7.91 446	1.40 258	0.63 231	5.54 399	2.72 443	12.78 452	6.78 331	17.61 537	9.29 361	24.63 550	19.17 548	12.52 503	13.17 523	1.74 543	25.14 599	3.05 557	2.96 562	0.22 374	1.35 419

PWCDC_ROB	8.50 508	4.40 528	9.57 486	6.16 551	4.54 529	10.46 488	1.03 376	15.30 507	28.16 552	10.88 481	30.88 553	6.96 383	11.31 519	14.57 522	10.40 496	3.10 554	0.02 170	0.00 1	0.00 1	1.55 530	0.63 296

G-Net	8.60 510	1.93 447	12.59 505	6.04 549	3.66 499	25.93 558	4.26 483	10.35 376	8.05 384	19.71 542	24.73 532	14.15 491	15.49 539	11.30 482	10.69 502	0.50 518	0.46 345	0.19 520	0.25 434	0.80 509	0.91 356

ADCP+	8.60 510	2.78 501	17.44 534	1.69 301	4.27 518	16.95 535	5.29 502	13.38 475	12.52 473	13.57 515	17.57 493	10.86 459	11.28 518	18.43 546	23.91 562	0.03 335	0.05 224	0.01 410	0.18 384	0.47 475	1.31 414

PWC_ROB	8.89 512	4.49 530	15.62 526	2.92 468	4.49 526	7.89 452	1.23 394	17.29 527	20.00 527	16.54 533	28.06 543	14.37 493	11.98 525	14.93 526	15.43 538	0.47 515	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.67 495	1.31 414

aanetorigin	9.02 513	3.75 520	28.68 566	2.16 374	3.86 506	5.84 412	5.40 505	5.93 212	10.39 438	28.12 563	31.02 554	15.98 507	13.74 532	9.38 436	12.55 518	0.25 484	0.22 304	0.22 524	0.24 430	1.24 521	1.47 426

PASM	9.11 514	5.68 538	25.06 557	4.33 532	4.18 517	7.01 437	8.48 540	12.37 438	20.95 534	13.49 514	15.37 464	18.80 529	11.52 521	14.70 523	12.70 519	0.93 528	1.19 520	0.32 531	1.21 548	1.66 532	2.22 524

UDG	9.12 515	10.06 560	6.35 400	10.06 558	9.64 562	10.48 489	2.33 436	12.73 449	10.19 433	8.33 400	10.27 384	16.70 514	10.47 511	8.33 382	9.07 476	4.28 557	2.59 564	18.90 575	3.83 569	11.35 567	6.50 563

MDST_ROB	9.13 516	1.31 368	10.16 493	4.36 534	2.48 456	28.66 566	7.64 534	19.96 548	14.97 496	27.53 562	24.02 526	9.47 426	5.27 418	16.31 534	8.61 466	0.63 519	0.19 294	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.90 353

FBW_ROB	9.17 517	2.08 458	10.31 494	2.51 437	1.66 398	13.22 519	6.04 512	23.09 564	20.11 528	19.55 540	15.80 467	18.97 532	11.96 524	19.34 548	11.38 507	0.66 520	0.30 319	2.15 555	0.90 536	1.15 520	2.16 518

XQC	9.46 518	4.84 533	18.88 539	4.07 522	3.09 478	15.97 530	6.65 521	16.26 518	26.63 549	12.63 504	12.35 430	15.75 504	10.62 513	16.48 535	21.19 548	0.44 508	0.96 441	0.05 479	0.32 481	1.10 517	0.99 368

GCST	9.50 519	17.91 570	6.18 389	53.02 595	11.57 568	10.95 496	0.20 155	7.71 305	7.12 347	9.83 457	4.71 217	4.87 315	1.49 228	9.87 457	2.06 287	8.70 567	0.07 245	22.79 577	0.40 502	6.66 561	3.86 552

Consistency-Raft	9.58 520	5.11 534	13.00 507	5.61 545	8.92 561	4.03 354	5.07 500	19.73 547	24.90 547	11.32 494	29.86 547	13.36 486	6.16 440	8.00 354	13.47 527	0.67 521	0.34 326	1.81 553	4.36 572	12.23 568	3.62 549

MSMD_ROB	9.73 521	1.43 394	5.42 345	1.81 323	0.42 177	16.83 533	4.30 486	14.29 496	15.34 499	23.06 550	40.17 573	25.63 554	22.62 560	13.37 513	8.85 471	0.48 517	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.47 244

RTSC	9.87 522	4.34 527	16.44 530	4.60 539	2.38 450	12.54 513	0.75 318	18.19 531	37.31 573	16.16 532	15.86 468	13.32 485	7.56 475	20.93 555	23.50 558	0.34 499	1.07 487	0.02 443	0.35 491	0.71 502	0.99 368

Wz-Net-SNSev	9.92 523	8.01 552	26.42 561	2.26 399	1.85 415	8.36 459	14.30 568	18.01 530	21.68 536	10.78 477	23.95 524	16.84 515	8.60 491	15.59 530	19.76 547	0.01 177	0.03 198	0.01 410	0.00 1	0.52 484	1.34 418

DDUNet	10.03 524	12.17 566	8.24 455	13.02 567	11.73 569	10.32 485	3.76 473	12.27 434	8.35 393	9.64 451	13.89 451	16.48 510	6.67 454	9.50 441	7.00 442	6.80 563	3.45 577	21.10 576	4.33 571	12.78 571	9.12 569

ADCPNet	10.18 525	3.40 512	33.24 572	2.38 422	1.74 403	17.75 538	7.65 535	13.20 471	13.03 482	14.09 521	21.72 517	19.36 533	11.40 520	15.43 529	23.00 555	0.28 491	1.15 514	0.39 536	1.48 553	0.68 497	2.21 521

WCMA_ROB	10.20 526	1.99 454	9.33 480	3.01 474	2.46 454	15.78 529	7.67 536	12.75 451	15.41 501	25.08 560	33.42 561	27.06 557	19.86 550	13.87 518	12.47 517	1.28 535	0.38 335	0.18 518	0.20 403	0.28 416	1.54 432

PDISCO_ROB	10.27 527	2.79 502	13.30 508	10.58 563	9.96 564	22.78 552	5.99 509	20.01 549	28.57 553	11.88 501	14.49 458	20.54 541	4.92 402	17.01 540	10.29 494	5.79 560	0.42 339	0.14 508	0.13 359	2.53 544	3.25 541

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 528	5.37 536	16.61 532	2.95 470	3.02 475	24.75 555	15.44 570	14.68 501	19.73 525	19.77 543	23.97 525	16.98 516	8.40 487	17.58 543	9.23 478	1.59 540	1.75 550	0.16 512	2.63 560	0.75 504	1.85 487

SHD	10.45 529	3.67 518	14.03 516	4.81 540	4.52 527	11.93 507	1.66 420	21.36 561	38.40 575	18.84 539	21.72 517	17.63 520	13.07 527	15.65 532	17.71 540	0.36 502	1.09 490	0.01 410	0.32 481	0.50 482	1.67 451

FCDSN-DC	10.72 530	1.16 339	5.01 322	2.16 374	1.31 368	17.46 537	4.80 495	17.79 529	19.87 526	25.02 558	32.85 557	33.57 567	23.52 565	16.80 537	12.13 513	0.11 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.76 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 531	3.23 508	21.50 547	2.26 399	1.96 427	23.65 553	9.07 544	14.69 502	24.88 546	15.21 526	27.20 540	12.68 483	14.02 535	16.94 539	24.43 564	0.26 487	0.18 292	0.74 541	0.67 527	0.80 509	1.02 376

SGM_RVC	10.77 531	1.11 329	4.66 301	2.66 450	0.41 174	21.03 549	6.87 526	20.02 550	15.54 504	25.86 561	24.97 534	33.59 568	20.51 553	20.89 554	14.78 534	0.31 495	0.26 316	0.22 524	0.26 451	0.43 465	1.01 372
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 533	5.90 541	16.35 529	3.91 520	2.57 460	8.73 463	4.64 492	14.74 503	22.45 541	10.92 484	18.73 501	29.19 560	17.54 544	23.14 563	29.42 576	0.36 502	0.15 284	0.25 527	0.80 534	2.89 548	3.52 548

DPSNet	10.88 534	2.57 491	20.40 545	2.24 394	1.90 420	24.92 556	17.00 580	21.35 560	28.61 554	12.87 507	13.74 449	17.01 518	20.14 552	15.36 527	14.01 530	0.81 525	0.98 456	0.20 521	0.65 525	1.30 524	1.54 432

w-ln-seven	10.89 535	4.13 525	29.29 569	2.40 427	2.62 461	15.68 528	5.09 501	18.55 534	34.46 565	21.14 548	26.71 539	15.16 502	9.01 502	12.97 510	19.34 545	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 486	0.71 324

ADCMid	10.97 536	4.49 530	23.66 552	2.53 441	2.52 459	11.46 501	6.31 516	15.31 508	12.85 481	23.57 554	22.99 522	17.92 523	21.04 555	19.57 550	28.05 573	0.47 515	0.43 340	1.10 546	1.32 550	1.73 534	2.10 510

z-mn7	11.06 537	5.25 535	22.57 549	2.37 421	1.74 403	19.71 545	5.54 507	14.08 491	35.39 570	10.07 460	36.03 567	15.76 505	10.23 509	22.26 560	18.95 543	0.04 367	0.01 131	0.00 1	0.00 1	0.45 470	0.68 316

FC-DCNN	11.29 538	1.01 312	5.50 349	2.25 396	1.65 396	18.23 541	5.36 504	18.99 538	20.65 531	28.95 564	34.83 564	33.83 569	23.18 563	17.04 541	13.37 526	0.17 456	0.01 131	0.02 443	0.02 272	0.10 228	0.70 321

FC-DCNN v2	11.44 539	0.98 303	5.39 343	2.28 406	1.65 396	18.84 543	5.41 506	19.66 545	20.80 532	29.20 565	35.39 566	34.37 571	23.46 564	17.13 542	13.18 525	0.17 456	0.01 131	0.02 443	0.01 250	0.08 190	0.69 317

SANet	11.48 540	3.34 510	13.93 515	2.40 427	1.01 306	16.49 531	12.16 563	20.05 552	37.28 572	19.62 541	28.04 542	25.61 553	20.10 551	14.43 521	12.39 516	0.10 432	0.06 230	0.03 462	0.06 316	0.76 505	1.73 467

zh-mn7	11.74 541	7.51 549	34.00 573	1.96 351	1.02 308	13.44 520	2.89 449	13.67 481	34.35 563	22.18 549	39.79 572	12.33 480	10.28 510	20.97 556	18.78 542	0.30 493	0.01 131	0.00 1	0.01 250	0.45 470	0.91 356

AnyNet_C32	11.82 542	7.08 545	25.83 559	4.55 538	5.88 545	16.92 534	16.97 579	14.14 492	18.11 520	16.87 534	21.66 516	14.78 497	13.87 534	23.54 565	31.83 580	0.24 481	0.28 317	0.35 532	0.53 519	1.35 525	1.71 463

zh-sn7	11.83 543	8.57 553	35.78 575	2.64 449	2.36 449	11.60 502	8.25 539	14.25 495	19.40 524	17.10 536	32.57 556	14.39 495	18.76 546	24.15 566	24.76 565	0.04 367	0.14 281	0.00 1	0.01 250	0.62 490	1.33 416

MeshStereo	11.94 544	1.88 440	5.24 332	2.11 371	1.44 381	20.09 547	4.95 498	21.74 563	16.75 511	33.10 570	35.07 565	39.28 577	22.72 561	19.45 549	13.59 528	0.19 464	0.06 230	0.02 443	0.00 1	0.46 473	0.65 301
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
Wz-Net-TNSev	12.01 545	11.86 565	38.26 579	2.81 460	1.82 411	18.12 540	11.31 559	16.67 520	21.73 537	15.06 525	17.17 485	19.72 536	20.69 554	20.68 553	21.41 550	0.04 367	0.06 230	0.00 1	0.16 367	0.74 503	1.93 497

otaku	12.35 546	8.64 554	9.11 475	13.56 568	10.98 566	26.23 559	7.22 531	19.45 544	19.26 523	11.92 502	17.90 495	20.21 538	8.91 499	16.06 533	6.09 427	9.77 571	2.50 561	13.23 570	1.90 559	14.61 573	9.41 572

Ntro	12.91 547	9.95 559	10.01 488	14.12 570	12.55 571	26.31 560	6.76 523	19.04 539	22.03 540	10.23 464	16.26 473	20.22 539	10.06 507	16.81 538	7.93 453	10.16 573	2.55 563	15.19 572	2.86 561	15.27 574	9.93 575

MFN_U_SF_RVC	13.54 548	4.69 532	28.43 565	4.24 528	2.50 457	24.26 554	5.99 509	28.23 572	20.18 530	24.06 557	29.38 546	30.35 563	16.92 543	20.98 557	21.39 549	1.35 536	1.13 502	1.02 544	1.41 552	1.88 537	2.50 534

WZ-Net	13.61 549	5.57 537	42.84 583	3.89 519	3.19 481	19.90 546	15.44 570	15.67 512	32.04 558	16.13 531	28.69 544	22.17 547	15.84 540	21.40 558	26.87 568	0.75 524	0.01 131	0.01 410	0.03 287	0.51 483	1.20 400

ADCS	13.76 550	6.46 543	30.74 570	3.62 509	2.93 472	14.28 524	11.22 557	20.02 550	34.42 564	23.20 551	25.42 536	19.51 534	19.62 549	24.54 567	33.88 583	0.27 490	0.23 308	0.37 535	0.19 390	1.47 528	2.84 537

MultiAttention	14.02 551	0.52 135	4.06 250	2.43 429	1.86 417	58.14 601	83.76 605	19.31 542	15.21 498	8.39 402	21.24 512	13.23 484	2.52 286	33.74 577	8.16 458	0.20 467	0.06 230	0.72 540	0.98 541	2.74 547	3.13 540

MFMNet_re	14.09 552	9.67 558	20.31 544	10.40 561	7.62 553	21.38 550	17.49 582	21.36 561	31.95 557	23.70 555	29.22 545	18.87 530	27.41 571	14.27 520	11.16 505	2.85 552	1.51 546	0.41 537	0.28 463	4.88 553	7.10 564

EDNetEfficient	14.14 553	6.71 544	56.12 592	2.99 473	3.58 496	5.38 397	8.49 541	9.35 353	33.24 559	40.73 581	30.21 550	18.04 525	22.92 562	12.13 498	26.26 567	0.16 452	0.24 311	0.07 488	1.15 545	2.58 545	2.39 529

LSM	14.85 554	7.41 548	36.29 577	7.76 556	43.77 597	11.24 500	12.14 562	16.73 522	23.72 542	23.73 556	32.92 558	18.89 531	13.31 529	16.60 536	12.37 515	0.26 487	0.86 418	0.11 497	0.43 508	1.24 521	17.26 592

SAMSARA	15.67 555	3.89 522	14.48 520	13.77 569	7.92 557	38.69 580	73.90 604	21.22 559	24.66 545	17.04 535	13.86 450	30.01 562	13.07 527	18.07 545	17.48 539	0.23 479	1.46 542	0.07 488	0.40 502	0.99 515	2.15 517

SPS-STEREO	15.83 556	7.38 547	14.92 523	11.63 565	11.77 570	25.30 557	7.12 529	25.20 568	17.06 513	32.24 569	30.34 551	31.63 565	22.59 559	25.67 568	21.97 551	7.71 565	4.50 583	3.35 560	1.56 556	6.97 563	7.72 566
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 557	3.98 524	16.04 527	5.38 543	4.59 532	19.44 544	7.28 532	28.88 574	49.27 586	31.53 568	43.72 579	30.36 564	32.17 578	26.70 570	23.19 556	0.25 484	1.48 544	0.04 472	0.59 522	0.52 484	2.87 538

ACVNet-4b	16.48 558	23.07 573	14.73 522	16.69 572	15.18 575	31.83 570	7.30 533	19.71 546	27.82 551	11.54 498	22.10 520	31.68 566	8.96 501	18.88 547	7.28 447	11.04 575	2.65 565	24.93 580	5.02 574	18.57 577	10.67 578

AnyNet_C01	16.99 559	12.34 567	60.47 594	4.88 541	3.11 480	31.77 569	16.79 577	18.60 536	17.96 519	18.62 538	38.50 570	24.03 548	19.00 547	30.59 574	35.18 585	0.29 492	0.56 354	0.45 539	0.48 512	2.70 546	3.40 543

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 560	7.98 551	24.37 555	6.82 553	2.93 472	39.68 582	16.11 572	25.46 569	34.93 566	34.13 572	34.20 562	29.20 561	24.94 567	23.01 562	19.39 546	2.79 551	2.87 569	1.18 548	1.53 555	6.78 562	3.31 542

NVStereoNet_ROB	17.22 561	8.76 555	16.47 531	7.52 555	8.42 559	13.75 523	11.07 553	24.24 567	26.67 550	31.00 566	46.49 582	34.88 572	27.06 570	22.72 561	23.61 559	6.83 564	4.32 582	6.32 567	10.37 583	4.39 552	9.57 573
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 562	9.46 557	22.74 550	10.11 559	11.40 567	28.98 567	13.74 566	21.15 558	16.85 512	31.39 567	34.79 563	34.05 570	24.24 566	26.23 569	19.31 544	8.79 568	7.56 591	4.88 564	3.93 570	6.07 559	9.33 570

LE_ROB	17.31 563	2.62 495	14.26 519	4.20 527	1.80 408	17.40 536	9.70 549	15.38 509	55.92 592	63.97 602	40.81 575	35.50 573	39.26 585	15.64 531	28.51 574	0.06 397	0.11 266	0.13 506	0.21 410	0.14 296	0.51 255

ELAS_RVC	17.82 564	3.60 517	11.92 501	6.63 552	5.73 543	30.34 568	19.64 583	26.92 570	35.06 567	40.79 582	41.32 577	37.31 575	31.61 574	30.54 573	22.93 554	1.97 549	2.40 558	1.28 549	1.27 549	1.71 533	3.51 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 565	3.49 513	11.19 499	6.14 550	5.79 544	34.89 576	17.28 581	28.75 573	30.47 556	40.80 583	45.79 581	39.04 576	32.05 577	27.63 571	24.30 563	1.88 547	2.41 560	1.09 545	1.48 553	1.83 536	3.48 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 566	27.03 578	34.90 574	22.68 578	20.79 581	15.03 525	3.18 463	16.95 525	26.06 548	20.48 545	16.91 481	20.55 542	18.37 545	23.48 564	12.16 514	5.31 559	2.91 570	31.24 585	8.09 581	22.63 581	12.44 583

EDNetEfficientorigin	18.25 567	14.44 568	99.41 616	1.72 310	1.00 304	12.07 509	6.97 528	13.67 481	35.06 567	38.59 580	37.10 569	27.03 556	27.46 572	15.38 528	26.92 569	0.05 385	0.08 249	0.15 509	0.62 523	3.33 550	3.92 553

SGM-ForestM	18.61 568	3.38 511	10.14 492	3.44 502	2.24 444	34.17 575	15.39 569	29.44 576	33.93 560	38.55 579	41.08 576	53.64 587	36.76 582	34.82 579	27.16 570	1.25 534	1.81 553	0.74 541	1.01 542	0.61 489	2.61 535

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ACVNet_1	19.51 570	26.19 577	15.50 525	17.71 573	15.28 576	26.46 561	9.36 546	29.16 575	34.18 561	25.06 559	24.89 533	37.18 574	21.93 558	17.80 544	15.03 535	11.08 576	2.83 566	25.29 581	5.06 576	19.11 578	11.14 579

RTS	19.64 571	10.42 562	87.01 603	5.88 546	6.82 548	41.73 583	16.69 575	16.80 523	41.90 580	23.44 552	32.96 559	13.79 487	21.49 556	38.85 584	30.84 577	0.46 512	0.70 386	0.00 1	0.09 333	1.13 518	1.70 460

RTSA	19.64 571	10.42 562	87.01 603	5.88 546	6.82 548	41.73 583	16.69 575	16.80 523	41.90 580	23.44 552	32.96 559	13.79 487	21.49 556	38.85 584	30.84 577	0.46 512	0.70 386	0.00 1	0.09 333	1.13 518	1.70 460

coex-ft	20.15 573	20.03 572	87.93 605	1.81 323	1.77 405	18.77 542	13.73 565	13.28 473	41.87 579	60.24 598	39.04 571	28.27 559	30.39 573	12.57 506	28.66 575	0.20 467	0.23 308	0.04 472	0.30 474	1.52 529	2.34 528

MANE	20.98 574	3.23 508	8.81 465	5.96 548	6.96 551	33.07 573	13.20 564	35.43 579	38.86 576	44.72 587	52.41 591	53.20 586	41.84 588	34.74 578	27.45 571	1.87 546	2.27 556	1.54 551	10.18 582	0.69 499	3.11 539

BEATNet-Init1	24.70 575	11.33 564	44.28 584	5.48 544	3.94 510	47.60 590	22.33 586	34.94 578	40.01 578	48.11 590	49.98 587	59.86 591	43.17 589	39.48 586	31.77 579	1.37 537	1.76 552	1.17 547	1.17 546	2.44 543	3.85 551

DLNR-FE	24.96 576	51.28 596	90.78 607	97.84 614	97.06 612	1.40 72	0.12 105	23.22 566	3.55 151	1.21 141	2.93 160	0.72 145	0.32 74	7.09 291	2.60 323	38.66 595	1.33 536	0.00 1	0.29 469	77.21 609	1.68 454

DLNR_Zeroshot_test	24.96 576	51.28 596	90.69 606	97.84 614	97.22 614	1.40 72	0.12 105	23.19 565	3.55 151	1.21 141	2.95 162	0.72 145	0.31 67	7.09 291	2.61 324	38.70 596	1.32 530	0.00 1	0.29 469	77.04 608	1.68 454

FADE	26.04 578	18.79 571	52.46 590	10.51 562	10.00 565	22.56 551	9.20 545	36.24 580	53.07 589	20.35 544	19.04 502	26.62 555	34.46 579	40.25 587	35.42 586	31.16 594	14.37 595	38.03 594	37.28 596	5.44 557	5.60 558

MonStereo1	26.12 579	23.67 574	28.83 568	25.65 579	21.14 585	27.92 564	7.71 537	30.33 577	39.72 577	34.88 576	47.54 584	50.64 582	34.90 580	29.59 572	27.89 572	13.50 581	1.31 529	26.73 582	6.07 580	28.49 589	15.85 588

ACVNet_2	27.45 580	30.56 584	27.90 563	20.72 575	15.55 577	37.22 578	14.00 567	49.32 593	65.88 601	43.17 584	56.99 595	51.90 583	26.98 569	21.46 559	15.38 536	10.77 574	2.85 567	23.12 578	3.62 568	20.08 579	11.47 580

MADNet+	27.96 581	35.32 587	91.41 608	21.04 576	8.86 560	49.25 592	47.41 600	36.98 581	37.84 574	21.00 547	30.83 552	25.41 552	34.95 581	46.51 593	51.54 599	3.04 553	3.33 575	1.48 550	1.05 543	5.85 558	6.05 561

IMH-64-1	28.06 582	29.98 581	19.46 542	32.15 582	20.98 582	27.68 562	16.66 573	47.31 587	44.85 583	34.14 573	50.94 588	41.49 578	31.67 575	37.53 580	23.88 560	14.17 582	2.96 571	34.45 587	11.15 584	26.12 583	13.75 584

IMH-64	28.06 582	29.98 581	19.46 542	32.15 582	20.98 582	27.68 562	16.66 573	47.31 587	44.85 583	34.14 573	50.94 588	41.49 578	31.67 575	37.53 580	23.88 560	14.17 582	2.96 571	34.45 587	11.15 584	26.12 583	13.75 584

JetBlue	29.99 584	17.24 569	55.64 591	16.24 571	21.08 584	62.07 602	33.14 593	40.60 583	35.73 571	34.59 575	40.67 574	57.18 590	43.54 590	51.46 598	52.18 600	2.72 550	4.58 585	2.86 556	3.53 567	10.57 566	14.11 586

WAO-7	30.22 585	25.83 576	23.33 551	33.10 584	14.36 573	36.98 577	22.41 587	52.85 597	64.46 599	43.76 585	59.24 597	52.31 584	45.69 592	32.82 575	32.60 581	11.16 577	5.49 586	13.76 571	12.60 588	12.36 569	9.38 571

IMH	30.65 586	30.30 583	21.09 546	34.89 586	21.75 587	33.16 574	16.91 578	49.53 594	52.50 587	38.41 578	55.10 594	45.13 580	40.36 587	41.57 588	25.66 566	14.74 585	3.36 576	35.43 589	11.69 586	27.31 588	14.16 587

PWCK	31.62 587	45.59 593	49.67 588	30.49 580	7.80 555	42.91 585	29.73 592	45.45 586	44.44 582	47.41 588	36.92 568	47.86 581	26.79 568	41.90 589	33.36 582	22.77 589	4.56 584	29.89 584	5.13 577	29.43 590	10.36 577

TorneroNet-64	33.32 588	33.28 585	33.07 571	35.14 587	21.25 586	48.02 591	21.13 584	43.47 585	58.77 593	33.36 571	46.64 583	62.00 594	38.19 583	44.82 592	35.07 584	15.02 586	3.59 579	35.81 590	12.20 587	29.45 591	16.17 589

Dean	35.52 589	40.12 591	27.99 564	30.63 581	17.33 579	45.80 589	11.68 560	57.61 602	76.54 605	63.70 601	60.65 598	66.93 600	49.40 595	38.12 582	40.28 591	12.18 579	3.73 580	28.86 583	5.94 579	20.69 580	12.16 581

WAO-6	35.59 590	37.89 590	17.67 535	37.86 588	24.46 589	37.85 579	21.49 585	49.01 592	67.96 602	44.22 586	48.08 585	53.02 585	53.39 597	33.67 576	36.83 588	26.05 592	7.83 592	43.19 595	21.76 594	30.18 592	19.37 595

LVE	35.84 591	41.54 592	36.25 576	33.36 585	18.92 580	53.05 597	27.99 591	53.17 600	64.93 600	47.63 589	61.58 599	54.25 588	38.72 584	38.72 583	35.50 587	16.36 588	6.23 588	31.51 586	14.04 589	25.01 582	18.07 593

TorneroNet	36.02 592	35.25 586	36.33 578	38.44 589	22.19 588	50.72 595	24.42 590	48.39 590	54.53 590	38.03 577	53.44 592	62.83 597	44.79 591	47.68 595	42.11 594	15.69 587	3.97 581	37.25 591	15.05 590	30.83 593	18.40 594

WAO-8	38.93 593	36.84 588	23.97 553	43.96 590	24.48 590	45.73 587	22.62 588	53.10 598	75.66 603	53.86 595	66.14 603	62.39 595	55.11 599	43.01 590	40.67 592	22.98 590	7.22 589	37.53 592	19.49 592	27.04 587	16.83 590

Venus	38.93 593	36.84 588	23.97 553	43.96 590	24.48 590	45.73 587	22.62 588	53.10 598	75.66 603	53.86 595	66.17 604	62.39 595	55.11 599	43.01 590	40.67 592	22.98 590	7.22 589	37.53 592	19.49 592	27.02 586	16.83 590

UNDER WATER	45.99 595	49.80 595	68.56 597	49.99 594	32.13 593	55.35 599	39.50 595	41.12 584	52.90 588	50.69 591	45.18 580	67.79 602	58.75 602	51.93 600	50.97 598	30.59 593	14.03 594	51.66 597	37.15 595	40.27 595	31.35 596

UNDER WATER-64	46.01 596	48.25 594	68.05 596	44.59 592	28.11 592	57.02 600	43.78 598	40.20 582	48.80 585	52.08 594	42.95 578	67.22 601	57.71 601	48.98 597	49.57 597	40.01 597	17.98 596	52.15 598	39.41 598	38.99 594	34.41 597

notaker	48.05 597	55.94 598	50.90 589	56.89 598	40.29 594	38.96 581	33.86 594	47.82 589	55.70 591	57.55 597	57.48 596	60.22 592	59.71 603	54.64 601	43.27 595	41.13 598	19.86 597	57.61 600	37.79 597	50.95 597	40.33 598

ktn	49.32 598	58.11 599	40.16 581	59.92 599	43.22 596	49.79 594	42.99 597	48.56 591	60.67 595	51.59 592	54.51 593	55.34 589	52.65 596	47.92 596	37.91 589	57.88 602	24.79 598	63.00 603	43.57 599	52.51 598	41.31 599

DPSimNet_ROB	54.45 599	65.73 605	47.00 585	54.49 596	46.37 598	55.34 598	56.47 601	56.18 601	59.04 594	64.57 603	51.76 590	64.01 598	54.49 598	47.54 594	67.21 604	63.21 604	27.86 601	58.04 601	51.28 602	46.61 596	51.87 603

KSHMR	56.07 600	64.25 604	40.47 582	74.89 602	49.63 599	49.42 593	45.46 599	57.71 603	63.52 597	61.65 600	61.67 600	71.88 603	47.67 594	51.47 599	44.57 596	54.67 601	62.25 603	66.31 604	54.18 603	53.03 600	46.75 601

HanzoNet	57.16 601	60.12 602	60.00 593	55.77 597	42.11 595	51.98 596	41.93 596	52.07 595	61.47 596	65.98 604	65.90 602	72.11 604	70.14 604	71.11 604	61.13 602	64.31 605	34.72 602	62.27 602	50.86 601	52.83 599	46.33 600

JetRed	61.44 602	61.87 603	83.02 602	46.49 593	56.73 601	83.63 603	65.09 602	59.75 604	64.22 598	69.50 605	69.26 605	66.24 599	47.62 593	61.80 602	74.60 607	45.99 599	66.40 606	46.67 596	45.27 600	63.49 601	51.22 602

LRCNet_RVC	66.47 603	66.44 606	69.02 598	71.60 601	54.27 600	32.21 572	2.93 453	63.19 605	21.83 538	82.02 607	90.16 608	83.59 606	72.13 605	69.45 603	53.25 601	95.47 614	64.21 605	95.15 614	95.27 614	72.59 603	74.60 606

TCMNet-wrong-test	67.37 604	85.99 610	81.87 601	95.65 611	94.75 611	89.54 606	85.95 606	52.26 596	35.23 569	51.69 593	62.14 601	60.40 593	40.29 586	77.33 607	64.52 603	48.91 600	9.04 593	69.84 606	68.02 605	91.10 614	82.88 612

ASD4	76.04 605	81.96 609	69.18 599	68.53 600	80.95 605	96.29 609	99.16 615	77.84 606	93.51 610	77.76 606	85.79 606	78.58 605	76.90 606	78.02 608	82.88 608	58.77 603	62.96 604	55.01 599	62.53 604	68.78 602	65.30 605

MADNet++	82.81 606	81.73 608	74.64 600	87.71 610	82.67 606	93.35 607	70.27 603	86.39 610	82.88 606	93.51 613	86.62 607	86.40 609	81.37 609	88.21 610	88.63 609	86.59 610	84.23 610	72.14 607	68.69 606	78.88 610	81.36 610

tt	83.10 607	0.43 75	99.97 618	79.27 608	93.14 610	100.00 619	100.00 620	100.00 622	99.89 617	60.55 599	48.44 586	99.98 621	99.96 619	99.98 621	100.00 623	91.80 611	99.82 617	73.67 611	73.25 607	86.43 611	55.39 604

RSGM-EC	84.07 608	60.08 600	47.30 586	78.04 606	83.24 608	89.06 604	90.58 607	91.67 611	94.51 611	90.71 611	97.35 613	83.66 607	79.39 607	76.44 605	73.59 605	92.77 612	97.43 612	88.12 612	92.47 612	88.22 612	86.76 613

acva	84.07 608	60.08 600	47.30 586	78.04 606	83.24 608	89.06 604	90.58 607	91.67 611	94.51 611	90.71 611	97.35 613	83.66 607	79.39 607	76.44 605	73.59 605	92.77 612	97.43 612	88.12 612	92.47 612	88.22 612	86.76 613

xxxxx1	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 602	97.50 612	96.92 612	85.57 607	88.66 607	88.63 608	91.64 609	94.27 611	93.09 610	90.03 611	91.91 610	70.77 606	70.62 607	73.61 608	81.26 609	72.90 604	79.86 607

tt_ll	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 602	97.50 612	96.92 612	85.57 607	88.66 607	88.63 608	91.64 609	94.27 611	93.09 610	90.03 611	91.91 610	70.77 606	70.62 607	73.61 608	81.26 609	72.90 604	79.86 607

ff	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 602	97.50 612	96.92 612	85.57 607	88.66 607	88.63 608	91.64 609	94.27 611	93.09 610	90.03 611	91.91 610	70.77 606	70.62 607	73.61 608	81.26 609	72.90 604	79.86 607

USTest	87.45 613	75.67 607	64.78 595	81.43 609	83.22 607	99.90 618	99.97 618	99.47 617	99.59 616	98.27 614	99.02 617	90.91 610	98.36 615	83.71 609	98.28 616	79.81 609	95.66 611	69.62 605	73.61 608	75.15 607	82.65 611

PML	97.69 614	100.00 620	96.50 610	97.85 616	97.35 615	99.77 617	99.36 616	96.92 613	96.34 613	100.00 621	96.52 612	97.41 615	99.61 616	100.00 622	95.46 613	99.99 620	97.44 614	100.00 618	96.08 615	99.13 616	88.02 615

MEDIAN_ROB	98.44 615	99.70 615	99.34 615	97.13 612	97.06 612	96.94 610	95.91 611	97.71 615	97.33 614	98.78 617	98.91 616	99.19 616	98.13 614	96.94 614	96.99 615	99.97 618	99.18 615	100.00 618	99.99 619	99.70 617	99.83 617

HaxPig	98.85 616	99.94 617	95.36 609	99.99 619	99.98 617	94.12 608	94.52 609	99.12 616	99.96 618	99.96 620	99.99 619	99.98 621	99.89 618	98.16 615	96.14 614	99.98 619	99.99 619	100.00 618	99.99 619	99.99 620	99.95 620

Anonymous_1	99.01 617	99.91 616	99.85 617	97.31 613	99.09 616	100.00 619	100.00 620	99.59 619	99.96 618	99.29 619	99.86 618	99.55 618	99.99 620	99.30 616	99.76 617	95.67 615	99.58 616	97.24 615	98.56 616	97.36 615	98.34 616

ccccc	99.31 618	96.47 614	100.00 622	100.00 622	100.00 619	97.29 611	99.42 617	99.52 618	97.83 615	99.28 618	97.64 615	99.32 617	99.84 617	99.92 617	99.98 619	100.00 622	100.00 620	99.95 617	99.77 618	100.00 621	100.00 624

test_example2	99.38 619	99.98 619	99.99 619	100.00 622	99.98 617	99.73 616	99.99 619	96.99 614	100.00 620	100.00 621	100.00 620	96.49 614	96.74 613	99.97 618	99.96 618	100.00 622	99.97 618	98.68 616	99.11 617	100.00 621	100.00 624

AVERAGE_ROB	99.63 620	99.96 618	98.88 614	100.00 622	100.00 619	98.16 615	95.64 610	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	99.99 620	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

DPSMNet_ROB	99.90 621	100.00 620	99.99 619	99.99 619	100.00 619	100.00 619	100.00 620	99.98 620	100.00 620	98.37 615	100.00 620	99.81 619	100.00 621	99.97 618	99.99 620	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	99.99 621

DGTPSM_ROB	99.90 621	100.00 620	99.99 619	99.99 619	100.00 619	100.00 619	100.00 620	99.98 620	100.00 620	98.37 615	100.00 620	99.81 619	100.00 621	99.97 618	99.99 620	99.99 620	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	99.99 621

DPSM_ROB	99.94 623	100.00 620	100.00 622	99.74 617	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	99.08 616	100.00 620	100.00 618	100.00 621	99.98 618	99.94 618

DPSM	99.94 623	100.00 620	100.00 622	99.74 617	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	99.08 616	100.00 620	100.00 618	100.00 621	99.98 618	99.94 618

RAFT-FEzeroshot	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

RAFT-FE	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

FlowAnything	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

Selective-RAFT-Error	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

CasAABBNet	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	100.00 624

LSM0	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 619	100.00 619	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 622	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 621	99.99 621

GS-Stereo							0.70 301	5.97 215	2.69 92	0.60 80	0.80 64	0.43 119	0.48 121	1.20 32	0.90 128	0.03 335	0.95 436	0.00 1	0.51 517	0.18 336	2.12 511

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