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

MLG-Stereo_test3	0.14 8	0.10 100	0.20 1	0.00 1	0.00 1	1.04 88	0.00 1	0.47 17	0.69 178	0.09 74	0.01 1	0.02 5	0.01 13	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

IGEV-Stereo++	0.20 30	0.05 19	0.22 2	0.01 27	0.00 1	1.11 124	0.00 1	1.84 112	0.34 60	0.08 66	0.01 1	0.02 5	0.03 70	0.19 52	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.01 92

MLG-Stereo_test2	0.16 13	0.11 121	0.23 3	0.02 96	0.00 1	1.05 96	0.00 1	0.27 4	1.26 315	0.02 13	0.01 1	0.08 96	0.00 1	0.07 7	0.15 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

FoundationStereo	0.08 1	0.12 132	0.24 4	0.02 96	0.01 156	0.12 1	0.04 236	0.24 2	0.59 81	0.00 1	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.11 23	0.07 62	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.19 27	0.07 54	0.24 4	0.00 1	0.00 1	0.41 28	0.00 1	2.16 133	0.64 132	0.03 34	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.09 13	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.01 92

MLG-Stereo	0.17 18	0.06 37	0.25 6	0.02 96	0.00 1	1.05 96	0.00 1	0.50 18	1.29 326	0.01 5	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.05 3	0.03 6	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 100	0.25 6	0.03 154	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.24 2	0.59 81	0.01 5	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.06 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 18	0.04 9	0.25 6	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 88	1.22 68	0.79 220	0.07 58	0.01 1	0.03 19	0.02 40	0.17 43	0.06 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 18	0.04 9	0.25 6	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 88	1.22 68	0.79 220	0.07 58	0.01 1	0.03 19	0.02 40	0.17 43	0.06 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 32	0.06 37	0.29 10	0.02 96	0.00 1	1.11 124	0.02 161	1.46 88	0.70 190	0.16 116	0.01 1	0.01 2	0.04 97	0.12 27	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.00 1

LGtest1	0.13 4	0.14 155	0.30 11	0.01 27	0.00 1	0.40 26	0.00 1	0.54 27	0.73 197	0.06 55	0.01 1	0.03 19	0.00 1	0.04 2	0.21 181	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 11	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 88	0.56 28	1.11 286	0.05 47	0.01 1	0.04 32	0.02 40	0.25 87	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

MLG-Stereo_test1	0.15 12	0.06 37	0.31 13	0.02 96	0.01 156	1.05 96	0.00 1	0.19 1	1.26 315	0.02 13	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.05 3	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

dual_stereo	0.29 67	0.05 19	0.31 13	0.03 154	0.00 1	0.31 8	0.02 161	3.31 262	0.61 100	0.01 5	0.01 1	0.02 5	0.03 70	0.79 180	0.13 118	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.01 92

LG-G_1	0.23 46	0.11 121	0.32 15	0.02 96	0.00 1	1.29 217	0.00 1	1.82 110	0.71 193	0.10 90	0.01 1	0.05 60	0.01 13	0.07 7	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

LG-G	0.23 46	0.11 121	0.32 15	0.02 96	0.00 1	1.29 217	0.00 1	1.82 110	0.71 193	0.10 90	0.01 1	0.05 60	0.01 13	0.07 7	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 9	0.38 17	0.05 210	0.00 1	1.04 88	0.00 1	0.32 7	0.63 121	0.00 1	0.01 1	0.04 32	0.03 70	0.20 64	0.06 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RSM	0.18 25	0.05 19	0.39 18	0.03 154	0.02 245	0.38 25	0.00 1	1.33 75	0.59 81	0.09 74	0.01 1	0.03 19	0.04 97	0.19 52	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.06 272	0.04 295

LG-Stereo_L2	0.16 13	0.13 142	0.42 19	0.04 187	0.00 1	1.05 96	0.15 334	0.57 31	0.38 65	0.06 55	0.01 1	0.02 5	0.00 1	0.07 7	0.19 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

RSM++	0.17 18	0.07 54	0.42 19	0.03 154	0.00 1	0.40 26	0.00 1	1.18 67	0.59 81	0.02 13	0.01 1	0.01 2	0.05 114	0.20 64	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.09 323	0.07 366

AIO-Stereo	0.21 32	0.07 54	0.44 21	0.03 154	0.03 268	0.41 28	0.01 88	1.65 96	0.65 139	0.09 74	0.01 1	0.02 5	0.04 97	0.22 76	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.05 252	0.08 379

LG-Stereo_L1	0.14 8	0.13 142	0.45 22	0.04 187	0.00 1	0.35 17	0.14 331	0.80 49	0.61 100	0.06 55	0.01 1	0.02 5	0.00 1	0.07 7	0.20 173	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

S2M2	0.13 4	0.15 169	0.45 22	0.02 96	0.01 156	0.32 10	0.00 1	0.52 20	0.60 90	0.00 1	0.14 146	0.03 19	0.01 13	0.20 64	0.16 147	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 2	0.07 54	0.45 22	0.01 27	0.00 1	0.35 17	0.01 88	0.38 11	0.15 11	0.05 47	0.02 78	0.06 75	0.05 114	0.20 64	0.04 12	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.14 423

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 27	0.03 2	0.46 25	0.03 154	0.00 1	0.36 23	0.02 161	1.68 101	0.67 158	0.01 5	0.01 1	0.05 60	0.00 1	0.12 27	0.22 184	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.15 430	0.01 40	0.00 1

castereo	0.32 76	0.28 274	0.46 25	0.01 27	0.05 298	0.81 49	0.04 236	3.37 268	0.61 100	0.08 66	0.01 1	0.08 96	0.14 216	0.10 20	0.11 109	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.22 466	0.02 134	0.01 92

fffft	0.22 39	0.03 2	0.46 25	0.01 27	0.00 1	0.93 66	0.01 88	1.42 78	0.61 100	0.02 13	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.21 73	0.34 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.07 366
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.43 118	0.17 192	0.46 25	0.14 320	1.06 483	0.63 41	0.02 161	0.30 6	0.24 48	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.03 70	1.86 229	0.05 29	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.15 430	1.83 498	1.61 500

Selective-IGEV	0.22 39	0.06 37	0.46 25	0.05 210	0.04 288	0.34 15	0.04 236	2.16 133	0.59 81	0.09 74	0.01 1	0.02 5	0.05 114	0.18 46	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 414	0.03 191	0.09 385

castereo++	0.25 57	0.15 169	0.48 30	0.09 279	0.00 1	1.08 113	0.03 210	1.53 92	0.67 158	0.00 1	0.01 1	0.59 201	0.00 1	0.09 13	0.06 54	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.28 486	0.02 134	0.00 1

AIO_rvc	0.21 32	0.32 293	0.50 31	0.09 279	0.03 268	0.43 33	0.06 281	1.25 71	0.63 121	0.03 34	0.01 1	0.09 103	0.04 97	0.28 105	0.16 147	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.03 374	0.10 338	0.10 393

xyz-stereo-finetune	0.49 143	0.22 239	0.51 32	0.03 154	0.00 1	1.30 223	0.01 88	1.97 124	0.71 193	0.04 43	0.04 113	0.08 96	0.04 97	4.32 314	0.54 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.29 67	0.24 251	0.51 32	0.01 27	0.00 1	0.91 59	0.05 258	0.56 28	1.12 291	0.21 126	0.12 144	1.54 297	0.14 216	0.14 35	0.07 62	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.03 265

LoS_RVC	0.19 27	0.48 368	0.51 32	0.12 300	0.10 347	1.01 77	0.01 88	0.81 51	0.19 27	0.07 58	0.02 78	0.06 75	0.05 114	0.31 114	0.05 29	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 295

CASnet	0.16 13	0.14 155	0.52 35	0.01 27	0.00 1	0.86 53	0.00 1	0.51 19	0.75 205	0.10 90	0.01 1	0.04 32	0.02 40	0.22 76	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-RUCA	0.28 63	0.05 19	0.53 36	0.12 300	0.11 354	1.25 203	0.32 401	0.80 49	0.20 32	0.10 90	0.14 146	0.16 138	0.25 256	0.29 108	0.25 203	0.05 453	0.19 484	0.20 482	0.23 470	0.18 398	0.19 445

SMoEStereo_RVC	0.18 25	0.06 37	0.53 36	0.02 96	0.00 1	1.03 79	0.04 236	0.38 11	0.64 132	0.07 58	0.01 1	0.04 32	0.02 40	0.26 95	0.27 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.10 393

WCG-NET	0.22 39	0.17 192	0.54 38	0.01 27	0.00 1	0.91 59	0.05 258	0.61 33	1.09 283	0.17 120	0.33 206	0.03 19	0.13 212	0.20 64	0.07 62	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.02 205

AIO_test	0.17 18	0.11 121	0.55 39	0.08 268	0.06 310	0.42 32	0.06 281	0.35 9	0.38 65	0.03 34	0.01 1	0.86 245	0.03 70	0.21 73	0.10 100	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.08 409	0.03 191	0.02 205

999	0.48 142	0.07 54	0.55 39	0.01 27	0.00 1	1.27 210	0.09 308	0.33 8	0.61 100	0.01 5	0.17 164	0.03 19	0.02 40	5.79 395	0.51 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 349	0.00 1

IGEV++	0.36 92	0.19 209	0.57 41	0.09 279	0.00 1	0.35 17	0.03 210	4.62 400	0.24 48	0.12 103	0.02 78	0.03 19	0.17 226	0.24 82	0.23 190	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.04 385	0.09 323	0.08 379

Occ-G	0.24 53	0.10 100	0.59 42	0.01 27	0.01 156	0.80 46	0.04 236	0.62 34	0.15 11	0.01 5	0.51 246	1.34 288	0.04 97	0.09 13	0.21 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.15 380	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 67	0.61 43	0.01 27	0.00 1	0.94 68	0.03 210	0.29 5	0.21 37	0.05 47	0.02 78	0.06 75	0.04 97	0.26 95	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 46	0.13 142	0.62 44	0.01 27	0.00 1	1.05 96	0.00 1	0.63 35	0.80 224	0.76 208	0.18 168	0.09 103	0.06 136	0.05 3	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

anonymousdsp	0.21 32	0.21 229	0.63 45	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.74 45	0.77 214	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.25 87	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.08 301	0.03 265

IGEV-Stereo	0.21 32	0.21 229	0.63 45	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.73 43	0.77 214	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.24 82	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.08 301	0.03 265
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.34 81	0.07 54	0.63 45	0.02 96	0.01 156	1.09 115	0.03 210	1.54 93	0.68 165	0.17 120	0.04 113	0.02 5	0.24 252	0.25 87	0.04 12	0.00 1	0.01 289	1.93 504	0.00 1	0.01 40	0.00 1

MyStereo07	0.27 61	0.27 263	0.64 48	0.02 96	0.01 156	1.64 346	0.01 88	1.41 77	0.73 197	0.10 90	0.01 1	0.03 19	0.10 183	0.24 82	0.04 12	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.06 348

CREStereo	0.22 39	0.17 192	0.64 48	0.00 1	0.01 156	1.22 178	0.01 88	1.15 65	0.56 78	0.10 90	0.07 125	0.04 32	0.00 1	0.32 120	0.10 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Selective-RAFT	0.37 96	0.06 37	0.65 50	0.03 154	0.01 156	1.17 152	0.02 161	2.63 170	0.66 148	0.01 5	0.01 1	0.22 146	0.18 230	1.31 206	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.04 227	0.00 1

AEACV	0.22 39	0.05 19	0.66 51	0.02 96	0.03 268	0.87 55	0.00 1	1.07 61	0.15 11	0.18 123	0.01 1	0.02 5	0.72 347	0.15 36	0.09 88	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.27 482	0.08 301	0.07 366

trnet	0.22 39	0.14 155	0.67 52	0.00 1	0.00 1	1.24 194	0.01 88	1.16 66	0.56 78	0.09 74	0.08 129	0.05 60	0.00 1	0.29 108	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

CAS	0.85 253	0.09 80	0.67 52	6.43 509	0.05 298	1.12 129	0.00 1	0.88 55	0.69 178	0.02 13	0.02 78	0.06 75	0.06 136	0.26 95	0.12 114	6.37 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 450

SCV	0.42 111	0.28 274	0.68 54	0.26 371	0.16 381	0.26 7	0.05 258	4.98 427	0.63 121	0.10 90	0.01 1	0.02 5	0.05 114	0.26 95	0.13 118	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.18 450	0.25 433	0.18 440

tg	0.34 81	0.26 259	0.68 54	0.01 27	0.00 1	1.25 203	0.01 88	1.75 106	0.65 139	0.11 101	0.40 223	0.74 230	0.11 193	0.29 108	0.08 75	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.29 452	0.21 452

CAS++	0.32 76	0.22 239	0.69 56	0.04 187	0.00 1	0.35 17	0.01 88	4.32 378	0.48 73	0.02 13	0.01 1	0.07 89	0.00 1	0.19 52	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt45	0.47 135	0.06 37	0.70 57	0.02 96	0.00 1	1.30 223	0.05 258	0.85 54	0.60 90	0.05 47	0.01 1	0.09 103	0.03 70	5.40 375	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.01 92

MC-Stereo	0.24 53	0.12 132	0.71 58	0.04 187	0.02 245	1.07 105	0.00 1	1.30 73	0.17 22	0.59 183	0.02 78	0.08 96	0.11 193	0.18 46	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.17 447	0.06 272	0.02 205

ours_stereo	0.16 13	0.06 37	0.73 59	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.04 236	0.44 15	0.54 76	0.05 47	0.02 78	0.06 75	0.03 70	0.19 52	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 349	0.06 348

EGLCR-Stereo	0.28 63	0.09 80	0.73 59	0.18 341	0.05 298	1.17 152	0.04 236	2.37 142	0.17 22	0.35 150	0.01 1	0.01 2	0.02 40	0.38 136	0.04 12	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 265

x	0.41 108	0.04 9	0.74 61	0.54 433	0.00 1	0.98 74	0.00 1	3.07 217	0.67 158	0.48 175	0.01 1	0.48 187	0.07 152	0.93 186	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

RCA-Stereo	0.37 96	0.14 155	0.76 62	0.01 27	0.00 1	1.17 152	0.00 1	3.14 229	0.61 100	0.71 200	0.47 242	0.05 60	0.13 212	0.19 52	0.03 6	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.01 92

iRaftStereo_RVC	0.36 92	0.27 263	0.76 62	0.01 27	0.00 1	1.20 171	0.01 88	2.15 132	0.62 113	0.15 115	0.22 185	0.69 219	0.12 205	0.28 105	0.18 164	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.22 455

GIP-stereo	0.31 73	0.03 2	0.78 64	0.00 1	0.00 1	1.06 103	0.03 210	2.98 203	0.66 148	0.05 47	0.01 1	0.04 32	0.01 13	0.18 46	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.00 1

ProNet	0.20 30	0.25 255	0.78 64	0.01 27	0.01 156	0.95 71	0.00 1	0.70 39	0.68 165	0.02 13	0.01 1	0.05 60	0.03 70	0.31 114	0.03 6	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.04 295

qqq	0.50 147	0.04 9	0.78 64	0.02 96	0.00 1	1.05 96	0.00 1	3.15 231	0.68 165	0.46 173	0.01 1	0.73 228	0.12 205	2.95 256	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

rvit_stereo_0081_aga	0.17 18	0.11 121	0.81 67	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.01 88	0.79 47	0.59 81	0.02 13	0.01 1	0.05 60	0.03 70	0.19 52	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 102	0.07 54	0.81 67	0.07 253	0.02 245	1.34 237	0.05 258	3.15 231	0.31 55	0.94 236	0.52 247	0.26 154	0.01 13	0.19 52	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

testlalala	0.46 129	0.13 142	0.82 69	0.17 335	0.10 347	1.13 136	0.03 210	2.63 170	1.13 293	2.04 374	0.10 138	0.29 160	0.04 97	0.15 36	0.27 216	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.26 479	0.00 1	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 53	0.29 284	0.82 69	0.01 27	0.00 1	1.24 194	0.00 1	1.70 104	0.23 43	0.02 13	0.01 1	0.09 103	0.10 183	0.18 46	0.05 29	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.01 92

AFF-stereo	0.65 189	0.46 358	0.82 69	0.37 404	0.00 1	1.19 162	0.00 1	3.04 214	1.42 349	0.72 202	1.95 377	1.16 278	0.26 259	0.97 190	0.31 238	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.21 418	0.02 205

CREStereo++_RVC	0.29 67	0.19 209	0.83 72	0.05 210	0.00 1	1.19 162	0.00 1	0.66 37	0.99 261	0.25 129	1.26 342	0.05 60	0.07 152	0.20 64	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune2	0.61 175	0.19 209	0.84 73	0.06 227	0.00 1	1.28 212	0.04 236	1.89 117	0.69 178	0.10 90	0.59 263	0.07 89	0.67 343	5.30 369	0.47 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

CES	0.43 118	0.14 155	0.85 74	0.05 210	1.52 491	1.22 178	0.05 258	1.01 59	0.59 81	0.03 34	0.02 78	0.14 130	0.10 183	0.40 138	0.10 100	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	2.45 505

PMTNet	0.21 32	0.19 209	0.85 74	0.02 96	0.02 245	1.14 138	0.30 396	0.88 55	0.11 1	0.03 34	0.02 78	0.07 89	0.02 40	0.37 133	0.12 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1

11t1	0.33 78	0.05 19	0.86 76	0.44 410	0.00 1	1.04 88	0.00 1	2.45 155	0.60 90	0.44 167	0.01 1	0.05 60	0.05 114	0.43 142	0.06 54	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

TANstereo	0.30 70	0.28 274	0.86 76	0.03 154	0.01 156	1.14 138	0.00 1	0.53 21	0.44 71	1.06 267	1.24 339	0.06 75	0.05 114	0.25 87	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 39	0.29 284	0.87 78	0.05 210	0.18 389	0.41 28	0.01 88	1.24 70	0.56 78	0.02 13	0.03 102	0.13 124	0.05 114	0.32 120	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

GrayStereo	1.46 379	0.03 2	0.87 78	0.63 447	0.20 400	1.24 194	4.61 499	2.85 192	0.62 113	4.98 468	4.00 442	0.45 182	4.67 476	3.37 267	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 502	0.01 40	0.01 92

fffy	0.14 8	0.06 37	0.88 80	0.02 96	0.00 1	0.33 12	0.01 88	0.79 47	0.13 4	0.02 13	0.01 1	0.06 75	0.01 13	0.16 39	0.03 6	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.06 348

AAGNet	1.54 389	0.07 54	0.88 80	1.04 478	0.27 427	1.47 292	0.66 432	1.57 94	0.61 100	1.68 342	0.82 300	1.62 307	2.29 429	6.18 406	11.63 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

NRIStereo	0.74 213	0.08 67	0.88 80	0.47 420	0.05 298	1.58 322	0.49 422	1.38 76	0.61 100	0.88 225	0.17 164	0.66 215	0.03 70	6.96 460	0.22 184	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.17 434

PSM-AAD	1.15 339	0.04 9	0.88 80	0.10 290	0.27 427	1.32 229	3.25 483	2.41 152	0.64 132	2.93 423	1.92 375	0.15 133	5.39 487	3.42 270	0.19 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 317

MGS-Stereo	0.31 73	0.10 100	0.89 84	0.02 96	0.00 1	0.50 37	0.00 1	0.39 14	0.61 100	0.02 13	2.91 416	0.04 32	0.03 70	0.21 73	0.06 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 474	0.00 1

test_sample1	0.61 175	0.04 9	0.90 85	0.34 397	0.00 1	1.09 115	0.00 1	3.54 298	0.88 242	0.86 224	0.01 1	0.53 195	0.34 275	3.51 276	0.20 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

testlalala_base	1.19 344	0.11 121	0.90 85	0.07 253	0.05 298	1.19 162	0.01 88	4.28 371	0.15 11	0.04 43	0.01 1	0.24 147	0.04 97	0.12 27	0.29 227	7.21 510	1.13 506	0.00 1	0.25 476	7.61 508	0.00 1

PSMNet-ADL	0.77 224	0.08 67	0.90 85	0.07 253	0.01 156	2.01 375	0.02 161	2.55 166	1.11 286	0.33 138	0.59 263	2.15 346	0.69 345	4.07 303	0.85 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

DIP-Stereo	0.58 169	0.23 247	0.90 85	0.08 268	0.00 1	1.43 275	0.01 88	6.01 477	1.38 339	0.92 234	0.11 142	0.04 32	0.19 236	0.12 27	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.01 92
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
test_for_model	4.23 481	22.88 532	0.91 89	12.40 523	10.47 523	1.08 113	0.06 281	4.08 349	1.36 337	1.91 361	0.09 133	0.15 133	0.03 70	0.10 20	0.22 184	7.44 512	1.43 509	0.00 1	0.01 343	18.08 531	1.99 503

MM-Stereo_test3	0.43 118	0.33 300	0.92 90	0.75 457	0.04 288	0.96 72	0.05 258	3.11 225	0.79 220	0.12 103	0.53 248	0.26 154	0.06 136	0.26 95	0.13 118	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.28 450	0.01 92

GREAT-IGEV	0.24 53	0.10 100	0.92 90	0.06 227	0.33 452	1.11 124	0.06 281	0.36 10	0.19 27	0.02 13	0.47 242	0.02 5	0.06 136	0.13 34	0.16 147	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.20 458	0.09 323	0.36 473

MoCha-V2	0.33 78	0.11 121	0.92 90	0.09 279	0.06 310	0.34 15	0.00 1	2.56 167	0.64 132	0.32 136	0.43 231	0.17 140	0.09 175	0.26 95	0.10 100	0.00 1	0.14 473	0.00 1	0.22 466	0.05 252	0.01 92

CSP-Net	1.01 297	0.52 381	0.92 90	0.01 27	0.00 1	2.83 417	0.05 258	4.99 428	0.69 178	0.91 232	0.85 303	1.82 325	0.23 250	6.04 401	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.01 92

Prome-Stereo	1.23 352	0.06 37	0.93 94	0.12 300	0.24 416	1.26 207	0.67 433	2.53 165	0.69 178	2.08 376	8.70 478	0.76 232	2.91 447	2.12 233	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 499

KYRaft	1.19 344	0.05 19	0.94 95	0.06 227	0.24 416	1.25 203	0.78 439	2.48 160	0.61 100	3.23 436	7.13 470	1.00 264	2.77 443	1.43 212	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.71 501

test-1	0.52 153	0.25 255	0.94 95	0.03 154	0.22 407	1.20 171	0.08 296	4.03 347	0.25 51	0.70 198	0.66 274	0.71 226	0.03 70	0.30 113	0.43 282	0.00 1	0.18 482	0.00 1	0.07 404	0.01 40	0.25 460

R-Stereo Train	0.44 122	0.09 80	0.94 95	0.02 96	0.00 1	1.24 194	0.09 308	3.65 310	0.11 1	1.87 357	0.42 227	0.06 75	0.01 13	0.25 87	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 205

RAFT-Stereo	0.44 122	0.09 80	0.94 95	0.02 96	0.00 1	1.24 194	0.09 308	3.65 310	0.11 1	1.87 357	0.42 227	0.06 75	0.01 13	0.25 87	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LoS	0.28 63	0.16 181	0.95 99	0.07 253	0.01 156	1.32 229	0.07 289	1.30 73	0.60 90	0.04 43	0.03 102	0.28 158	0.11 193	0.48 154	0.11 109	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SCV_C0	0.34 81	0.20 221	0.96 100	0.02 96	0.00 1	0.41 28	0.02 161	3.62 306	0.65 139	0.12 103	0.01 1	0.07 89	0.09 175	0.18 46	0.13 118	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.19 453	0.12 356	0.04 295

BUS	0.97 286	0.10 100	0.96 100	0.01 27	0.00 1	5.85 474	0.03 210	5.40 450	0.93 250	2.26 392	0.66 274	2.39 365	0.06 136	0.61 168	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 245	0.10 100	0.96 100	0.01 27	0.00 1	3.32 428	0.21 357	5.40 450	0.93 250	2.26 392	0.66 274	1.81 323	0.10 183	0.61 168	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

psmg	0.83 245	0.10 100	0.96 100	0.01 27	0.00 1	3.28 426	0.27 378	4.83 420	0.93 250	1.92 362	1.46 350	1.81 323	0.10 183	0.61 168	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.01 40	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 347	0.54 388	0.96 100	2.39 497	0.29 439	1.58 322	0.33 404	2.01 126	0.68 165	2.68 418	1.16 330	3.10 401	0.18 230	7.40 474	0.56 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.01 92

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 172	0.36 309	0.96 100	0.03 154	0.02 245	1.21 175	0.02 161	2.80 187	1.55 373	1.08 268	2.63 409	0.43 180	0.16 223	0.37 133	0.25 203	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.01 92

LCNet	0.87 264	0.18 200	0.97 106	0.14 320	0.26 422	1.19 162	0.22 363	2.36 141	0.71 193	1.82 354	0.21 181	0.11 115	2.56 437	5.56 384	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 380	0.81 487

XX-TBD	0.28 63	0.39 325	0.97 106	0.05 210	0.00 1	1.09 115	0.00 1	0.71 41	0.54 76	0.44 167	1.04 319	0.06 75	0.06 136	0.19 52	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	1.74 416	0.03 2	0.99 108	0.03 154	7.39 516	10.20 499	0.00 1	0.71 41	0.20 32	0.02 13	0.02 78	0.12 119	0.02 40	0.11 23	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 512	5.13 528	0.01 40	0.00 1

test-3	0.63 184	0.06 37	1.00 109	0.07 253	0.13 363	0.99 75	0.01 88	2.46 157	0.20 32	1.96 366	0.01 1	1.10 276	0.05 114	3.75 286	0.23 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 479	0.15 380	0.13 416

test_1	0.61 175	0.06 37	1.00 109	0.07 253	0.12 357	0.99 75	0.01 88	2.46 157	0.20 32	1.71 343	0.01 1	1.10 276	0.04 97	3.71 284	0.23 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 476	0.15 380	0.13 416

ROB_FTStereo_v2	0.43 118	0.09 80	1.00 109	0.06 227	0.08 330	1.57 318	0.33 404	1.44 83	0.67 158	0.97 241	0.19 176	0.77 236	0.02 40	1.23 202	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

riskmin	0.47 135	0.03 2	1.01 112	0.08 268	0.01 156	1.12 129	0.01 88	3.00 205	0.21 37	0.46 173	0.02 78	2.08 339	1.06 363	0.26 95	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

Patchmatch Stereo++	0.50 147	0.09 80	1.01 112	0.06 227	0.07 320	1.60 333	0.27 378	1.45 86	0.68 165	0.98 250	0.18 168	0.77 236	0.03 70	2.58 241	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 129	0.09 80	1.01 112	0.06 227	0.09 338	1.61 337	0.30 396	1.43 79	0.69 178	0.97 241	0.18 168	0.77 236	0.02 40	1.67 223	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

iRAFT	0.50 147	0.09 80	1.01 112	0.06 227	0.07 320	1.60 333	0.27 378	1.45 86	0.68 165	0.98 250	0.18 168	0.77 236	0.03 70	2.58 241	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

RAFT	0.60 172	0.50 376	1.01 112	0.50 426	0.04 288	0.94 68	0.08 296	3.01 207	0.65 139	0.22 127	0.09 133	3.41 415	0.27 262	0.53 158	0.37 267	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.01 343	0.40 471	0.03 265

ff7	0.23 46	0.21 229	1.02 117	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.53 21	0.75 205	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.44 144	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.07 287	0.01 92

IGEVStereo-DCA	0.46 129	0.09 80	1.02 117	0.02 96	0.00 1	0.82 50	0.00 1	0.53 21	0.75 205	0.09 74	0.03 102	0.03 19	0.06 136	5.04 356	0.51 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.05 252	0.01 92

ffff	0.23 46	0.21 229	1.02 117	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.53 21	0.75 205	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.44 144	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.07 287	0.01 92

11t	0.23 46	0.21 229	1.02 117	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.53 21	0.75 205	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.44 144	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.07 287	0.01 92

ccc-4	0.23 46	0.21 229	1.02 117	0.02 96	0.00 1	1.07 105	0.00 1	0.53 21	0.75 205	0.09 74	0.01 1	0.04 32	0.07 152	0.44 144	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.07 287	0.01 92

GMOStereo	0.42 111	0.28 274	1.02 117	0.05 210	0.18 389	1.04 88	0.02 161	2.40 145	0.16 17	2.25 388	0.01 1	0.32 162	0.03 70	0.09 13	0.15 138	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.02 205

error version	0.42 111	0.28 274	1.02 117	0.05 210	0.18 389	1.04 88	0.02 161	2.40 145	0.16 17	2.25 388	0.01 1	0.32 162	0.03 70	0.09 13	0.15 138	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.02 205

test-v	0.42 111	0.28 274	1.02 117	0.05 210	0.18 389	1.04 88	0.02 161	2.40 145	0.16 17	2.25 388	0.01 1	0.32 162	0.03 70	0.09 13	0.15 138	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.02 205

Pruner-Stereo	0.53 159	0.10 100	1.02 117	0.89 472	0.10 347	1.57 318	0.36 410	2.06 128	0.63 121	2.23 386	0.46 239	0.25 151	0.01 13	0.45 149	0.37 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

test-2	0.42 111	0.28 274	1.02 117	0.05 210	0.18 389	1.04 88	0.02 161	2.40 145	0.16 17	2.25 388	0.01 1	0.32 162	0.03 70	0.09 13	0.15 138	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.02 205

xxxx	1.78 420	0.07 54	1.02 117	0.00 1	0.01 156	1.44 279	0.00 1	5.81 471	1.53 371	1.37 311	1.91 374	1.08 272	0.05 114	4.37 320	16.98 513	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

AE-Stereo	0.47 135	0.11 121	1.03 128	0.04 187	0.09 338	1.11 124	0.03 210	4.16 356	0.34 60	0.35 150	0.82 300	0.15 133	0.16 223	0.45 149	0.05 29	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.26 479	0.09 323	0.05 317

RALCasStereoNet	0.44 122	0.44 350	1.03 128	0.03 154	0.00 1	1.10 119	0.03 210	2.46 157	0.90 243	0.07 58	0.32 199	0.12 119	0.20 242	1.28 205	0.25 203	0.00 1	0.31 492	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.12 409

222	2.69 451	0.09 80	1.03 128	0.00 1	0.00 1	1.54 315	0.00 1	5.61 460	1.55 373	1.51 324	2.10 388	0.53 195	0.07 152	4.54 334	35.09 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

test_xeample	1.79 421	0.08 67	1.03 128	0.02 96	0.00 1	1.44 279	0.00 1	5.48 455	1.84 400	1.65 340	2.17 396	0.37 170	0.06 136	4.00 302	17.67 515	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

test_3	0.58 169	0.06 37	1.04 132	0.07 253	0.12 357	1.01 77	0.01 88	2.45 155	0.20 32	0.95 237	0.01 1	1.05 268	0.05 114	3.74 285	0.23 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 476	0.15 380	0.13 416

IIG-Stereo	1.30 358	0.48 368	1.04 132	2.41 498	0.05 298	1.61 337	0.14 331	2.59 169	0.68 165	2.97 428	2.28 399	3.08 399	0.57 316	7.41 475	0.65 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo	0.47 135	0.09 80	1.04 132	0.06 227	0.08 330	1.59 329	0.33 404	1.43 79	0.68 165	0.97 241	0.19 176	0.76 232	0.03 70	1.86 229	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

iGMRVC	0.51 150	0.09 80	1.04 132	0.06 227	0.08 330	1.61 337	0.27 378	1.44 83	0.69 178	0.97 241	0.19 176	0.76 232	0.03 70	2.69 249	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 295

CRE-IMP	0.40 106	0.06 37	1.04 132	0.07 253	0.05 298	1.45 285	0.46 419	1.48 90	0.63 121	0.90 229	0.30 197	0.88 247	0.01 13	0.26 95	0.22 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.17 434

raftrobust	0.46 129	0.42 339	1.05 137	0.01 27	0.21 405	1.17 152	0.05 258	2.07 130	0.19 27	2.98 429	0.02 78	0.12 119	0.15 219	0.25 87	0.31 238	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.06 348

RAFT-IKP	0.45 126	0.09 80	1.06 138	0.06 227	0.06 310	1.44 279	0.31 400	1.44 83	0.69 178	0.97 241	0.18 168	0.76 232	0.02 40	1.65 222	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 295

Any-RAFT	0.64 187	0.08 67	1.07 139	0.03 154	0.00 1	2.77 415	0.08 296	3.57 301	1.23 308	0.96 239	0.26 189	1.61 305	0.31 268	0.72 177	0.06 54	0.00 1	0.10 453	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

HSM	1.36 368	0.40 330	1.07 139	0.01 27	0.30 441	1.73 360	0.03 210	5.89 472	1.22 307	1.83 355	1.36 346	4.78 450	1.30 386	6.61 431	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 194	1.49 486	1.08 141	0.01 27	0.01 156	0.37 24	0.05 258	2.93 199	0.63 121	0.08 66	0.01 1	0.00 1	0.02 40	0.17 43	0.04 12	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	6.28 504	0.01 92

LL-Strereo2	0.36 92	0.47 366	1.08 141	0.09 279	0.03 268	1.12 129	0.07 289	1.66 99	0.93 250	0.43 166	0.02 78	0.51 194	0.08 167	0.23 79	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.04 227	0.04 295

HUI-Stereo	0.45 126	0.09 80	1.08 141	0.06 227	0.08 330	1.61 337	0.32 401	1.43 79	0.70 190	0.97 241	0.18 168	0.77 236	0.02 40	1.44 216	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 317

Pointernet	0.34 81	0.10 100	1.09 144	0.01 27	0.08 330	1.18 159	0.05 258	2.99 204	0.62 113	0.03 34	0.01 1	0.15 133	0.05 114	0.24 82	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 422	0.01 40	0.00 1

ttt	1.35 367	0.05 19	1.09 144	0.46 416	0.01 156	1.61 337	0.00 1	5.61 460	1.97 412	1.75 346	2.10 388	1.40 291	0.11 193	4.81 346	6.07 473	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

DisPM	0.86 257	0.09 80	1.10 146	0.76 460	0.02 245	1.51 303	0.57 428	1.75 106	0.70 190	2.43 409	0.83 302	0.38 174	0.01 13	6.89 454	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

HCRNet	0.73 211	0.19 209	1.10 146	0.01 27	0.00 1	1.17 152	0.01 88	3.07 217	1.97 412	0.60 184	0.21 181	0.56 198	0.11 193	5.34 373	0.20 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

knoymous	0.35 88	0.05 19	1.11 148	0.05 210	0.01 156	1.15 145	0.01 88	2.06 128	0.14 7	0.40 162	0.02 78	1.67 314	0.00 1	0.31 114	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

raft+_RVC	0.42 111	0.48 368	1.11 148	0.51 430	0.17 385	1.16 148	0.04 236	2.25 136	0.59 81	0.12 103	0.42 227	0.08 96	0.15 219	0.60 167	0.28 223	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.19 445

TestStereo1	0.77 224	0.46 358	1.12 150	0.15 325	0.19 396	1.29 217	0.01 88	3.33 264	1.55 373	0.45 170	1.67 359	0.13 124	1.23 378	3.39 268	0.27 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.07 366

SA-5K	0.77 224	0.46 358	1.12 150	0.15 325	0.19 396	1.29 217	0.01 88	3.33 264	1.55 373	0.45 170	1.67 359	0.13 124	1.23 378	3.39 268	0.27 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.07 366

NF-Stereo	0.82 241	0.10 100	1.12 150	1.19 486	0.01 156	1.52 308	0.29 389	2.67 178	0.66 148	1.20 284	0.58 253	0.24 147	0.01 13	6.38 418	0.32 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

AdaStereo	0.65 189	0.09 80	1.12 150	0.02 96	0.00 1	1.45 285	0.23 367	4.38 380	1.44 354	1.17 279	0.37 217	1.56 299	0.18 230	0.56 162	0.37 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample2	0.63 184	0.05 19	1.13 154	0.31 386	0.01 156	1.22 178	0.00 1	3.87 337	1.03 266	0.91 232	0.02 78	0.50 192	0.13 212	3.16 262	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

UniTT-Stereo	0.16 13	0.11 121	1.13 154	0.03 154	0.17 385	0.32 10	0.02 161	0.38 11	0.32 58	0.03 34	0.16 157	0.05 60	0.07 152	0.16 39	0.16 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 349	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 92	0.14 155	1.14 156	0.04 187	0.05 298	1.39 258	0.05 258	1.87 116	0.77 214	0.13 111	0.07 125	0.48 187	0.02 40	0.41 141	0.45 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 450	0.01 40	0.10 393

mmm	0.52 153	0.04 9	1.14 156	0.61 444	0.00 1	1.14 138	0.00 1	3.45 284	0.75 205	1.24 292	0.58 253	0.20 145	0.18 230	0.93 186	0.08 75	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

MIF-Stereo (partial)	0.27 61	0.18 200	1.14 156	0.01 27	0.00 1	0.43 33	0.02 161	1.97 124	0.39 67	0.11 101	0.08 129	0.07 89	0.06 136	0.44 144	0.33 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.02 205

UDGNet	0.35 88	0.50 376	1.14 156	0.02 96	0.00 1	1.12 129	0.02 161	0.70 39	1.57 379	0.31 134	0.05 118	0.06 75	0.02 40	1.45 217	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

OCTAStereo	0.82 241	0.10 100	1.15 160	1.19 486	0.01 156	1.53 311	0.29 389	2.66 174	0.66 148	1.20 284	0.58 253	0.25 151	0.01 13	6.38 418	0.33 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RE-Stereo	0.82 241	0.10 100	1.15 160	1.19 486	0.01 156	1.52 308	0.29 389	2.66 174	0.66 148	1.20 284	0.58 253	0.24 147	0.01 13	6.38 418	0.32 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

TVStereo	0.82 241	0.10 100	1.15 160	1.19 486	0.01 156	1.52 308	0.29 389	2.66 174	0.66 148	1.20 284	0.58 253	0.24 147	0.01 13	6.38 418	0.32 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rafts_anoy	0.39 102	0.44 350	1.15 160	0.06 227	0.03 268	1.12 129	0.04 236	2.75 181	0.33 59	0.10 90	0.16 157	0.11 115	0.19 236	0.74 178	0.31 238	0.00 1	0.14 473	0.00 1	0.01 343	0.02 134	0.05 317

GCAP-BAT	0.37 96	0.13 142	1.16 164	0.10 290	0.12 357	1.59 329	0.04 236	0.67 38	0.43 70	0.84 221	0.89 307	0.39 175	0.07 152	0.27 103	0.49 302	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.19 453	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.69 205	0.35 304	1.16 164	0.06 227	0.02 245	0.91 59	0.00 1	1.05 60	0.30 54	0.98 250	7.63 471	0.72 227	0.02 40	0.16 39	0.07 62	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.21 464	0.02 134	0.03 265

SST-Stereo	1.04 303	0.05 19	1.16 164	0.72 455	0.23 412	1.70 357	0.58 429	1.92 118	1.46 357	1.19 282	1.09 321	1.60 303	1.93 421	6.92 458	0.21 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

anonymity	0.74 213	0.15 169	1.17 167	0.16 332	0.27 427	0.71 42	0.01 88	4.70 407	1.78 397	1.15 275	1.23 337	0.31 161	1.65 408	0.54 160	0.53 311	0.02 436	0.02 353	0.00 1	0.27 482	0.02 134	0.06 348

Sa-1000	1.04 303	0.39 325	1.17 167	0.00 1	0.20 400	1.33 235	0.03 210	4.19 359	1.81 398	0.99 254	5.33 455	0.61 203	0.15 219	4.07 303	0.30 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.13 361	0.00 1

SA	0.83 245	0.41 333	1.17 167	0.00 1	0.20 400	1.28 212	0.01 88	3.98 342	1.86 404	0.41 164	0.96 313	0.27 156	1.33 387	4.07 303	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.14 368	0.01 92

HUF	0.25 57	0.32 293	1.18 170	0.06 227	0.11 354	0.31 8	0.08 296	0.73 43	0.62 113	0.10 90	0.01 1	0.02 5	0.03 70	0.16 39	0.14 129	0.00 1	0.58 501	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.37 474

RAStereo	0.17 18	0.21 229	1.18 170	0.04 187	0.01 156	0.18 4	0.00 1	0.81 51	0.34 60	0.07 58	0.04 113	0.05 60	0.05 114	0.19 52	0.10 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 126	0.43 345	1.18 170	0.51 430	0.04 288	1.26 207	0.02 161	2.38 143	0.65 139	0.07 58	0.02 78	0.70 222	0.20 242	1.01 193	0.13 118	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.10 393

CroCo-Stereo Lap2	0.33 78	0.49 373	1.18 170	0.02 96	0.00 1	0.33 12	0.00 1	3.08 219	0.61 100	0.02 13	0.01 1	0.04 32	0.08 167	0.45 149	0.15 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.02 205

StereoDRNet-Refined	0.83 245	0.12 132	1.18 170	0.02 96	0.01 156	1.31 228	0.00 1	3.33 264	1.07 279	1.92 362	1.24 339	2.48 367	0.18 230	1.86 229	1.67 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.05 317
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AACVNet	0.87 264	0.44 350	1.19 175	0.17 335	0.00 1	1.76 361	0.00 1	3.60 305	0.60 90	1.03 261	0.26 189	1.31 286	0.17 226	6.33 415	0.28 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.01 92

DRaft	1.34 365	0.12 132	1.19 175	0.06 227	0.01 156	1.64 346	0.43 416	1.86 115	0.14 7	3.76 448	5.27 454	0.41 178	4.38 473	5.49 379	1.68 394	0.01 414	0.06 419	0.00 1	0.07 404	0.07 287	0.11 401

EAI-Stereo	1.14 336	0.12 132	1.19 175	0.21 351	0.32 450	1.84 369	2.32 474	5.42 453	1.19 303	1.02 256	5.66 457	0.48 187	0.60 319	0.86 183	0.62 329	0.00 1	0.13 469	0.00 1	0.65 506	0.02 134	0.17 434

rvit_stereo_0080	0.30 70	0.23 247	1.20 178	0.00 1	0.00 1	0.90 57	0.01 88	2.79 184	0.60 90	0.02 13	0.02 78	0.06 75	0.01 13	0.12 27	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 205

whm_eth	0.30 70	0.23 247	1.20 178	0.00 1	0.00 1	0.90 57	0.01 88	2.79 184	0.60 90	0.02 13	0.02 78	0.06 75	0.01 13	0.12 27	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 205

UCFNet_RVC	0.66 194	0.35 304	1.20 178	0.02 96	0.30 441	1.53 311	0.01 88	3.42 279	0.67 158	1.12 272	0.73 293	1.26 284	0.20 242	1.84 228	0.46 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.98 288	0.57 398	1.21 181	0.06 227	0.17 385	1.36 243	0.02 161	3.46 287	2.18 429	0.33 138	0.01 1	1.54 297	1.42 390	6.77 443	0.15 138	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.18 450	0.11 349	0.09 385

RAFT+CT+SA	0.66 194	0.45 354	1.22 182	0.10 290	0.30 441	1.24 194	0.02 161	4.21 361	0.67 158	0.62 185	0.39 222	0.33 166	0.05 114	2.69 249	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 498	0.13 361	0.30 464

s12784h	0.56 166	0.14 155	1.22 182	0.02 96	0.00 1	1.14 138	0.03 210	3.43 281	1.47 359	1.02 256	1.41 349	0.05 60	0.02 40	1.08 195	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

test_sample7	0.72 210	0.18 200	1.23 184	0.55 435	0.01 156	1.21 175	0.00 1	4.31 374	1.07 279	1.35 305	0.36 213	0.70 222	0.44 296	2.58 241	0.34 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

EKT-Stereo	0.74 213	0.18 200	1.23 184	0.81 462	4.25 505	1.19 162	0.03 210	2.17 135	0.13 4	0.35 150	0.40 223	0.97 261	0.08 167	2.61 246	0.09 88	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.07 404	0.04 227	0.03 265

tt1	0.88 268	0.27 263	1.25 186	0.08 268	0.00 1	3.36 431	0.02 161	3.03 210	6.40 485	0.33 138	0.66 274	0.05 60	0.40 292	1.59 218	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.03 265

RAFT_R40	0.99 295	0.05 19	1.26 187	0.71 454	0.20 400	1.65 350	0.67 433	1.94 121	0.61 100	1.05 264	1.15 328	1.80 322	1.47 391	6.91 456	0.31 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

CFNet-RSSM	0.51 150	0.12 132	1.26 187	0.03 154	0.14 369	1.24 194	0.02 161	4.12 354	0.15 11	0.31 134	0.01 1	1.96 333	0.04 97	0.19 52	0.25 203	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.27 482	0.01 40	0.01 92

H2IRNET	0.47 135	0.22 239	1.27 189	0.15 325	0.01 156	1.18 159	0.01 88	1.65 96	0.48 73	0.02 13	1.80 370	0.46 183	0.04 97	1.62 221	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.01 343	0.16 385	0.02 205

test_4	0.51 150	0.10 100	1.27 189	0.01 27	0.06 310	0.97 73	0.03 210	1.12 63	0.16 17	0.27 131	3.42 430	0.65 212	0.09 175	1.59 218	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.14 368	0.00 1

ACVNet-DCA	0.61 175	0.27 263	1.28 191	0.13 307	0.00 1	3.44 433	0.01 88	3.15 231	0.68 165	0.33 138	0.69 285	0.04 32	0.61 322	1.43 212	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.03 374	0.01 40	0.01 92

xx1	0.95 283	0.27 263	1.28 191	0.13 307	0.00 1	3.44 433	0.01 88	3.18 240	7.23 494	0.33 138	0.69 285	0.73 228	0.12 205	1.43 212	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

1test111	0.69 205	0.27 263	1.28 191	0.13 307	0.00 1	3.44 433	0.01 88	3.15 231	0.68 165	0.33 138	0.69 285	0.04 32	0.61 322	2.95 256	0.07 62	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.03 374	0.01 40	0.01 92

cc1	0.94 281	0.27 263	1.28 191	0.13 307	0.00 1	3.44 433	0.01 88	3.18 240	7.23 494	0.33 138	0.69 285	0.04 32	0.61 322	1.43 212	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.03 374	0.09 323	0.04 295

GMStereo	0.25 57	0.60 404	1.28 191	0.01 27	0.00 1	0.48 36	0.00 1	0.74 45	1.24 313	0.16 116	0.03 102	0.07 89	0.09 175	0.22 76	0.10 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.42 111	0.12 132	1.28 191	0.03 154	0.13 363	1.03 79	0.02 161	2.33 140	0.15 11	0.35 150	0.01 1	2.27 356	0.03 70	0.20 64	0.25 203	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.22 466	0.01 40	0.01 92

acv_ft	0.79 233	0.21 229	1.28 191	0.01 27	1.08 484	1.68 353	0.01 88	3.75 317	1.05 274	1.31 298	0.66 274	1.94 330	0.46 303	0.31 114	1.68 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 342	0.22 239	1.28 191	0.08 268	0.00 1	1.51 303	0.23 367	3.39 273	1.52 370	3.43 443	2.00 381	3.40 414	0.31 268	4.29 313	1.82 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 143	0.10 100	1.30 199	0.06 227	0.12 357	1.14 138	0.07 289	3.57 301	0.92 246	0.18 123	0.99 316	0.19 142	0.31 268	0.25 87	0.16 147	0.00 1	0.00 1	0.08 467	0.02 365	0.24 426	0.12 409

NINENet	1.03 301	0.22 239	1.30 199	0.10 290	0.01 156	5.85 474	0.03 210	4.41 385	1.25 314	1.55 334	0.60 269	2.39 365	0.06 136	2.72 251	0.05 29	0.00 1	0.01 289	0.01 425	0.00 1	0.04 227	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 106	0.13 142	1.31 201	0.64 448	0.07 320	0.92 64	0.03 210	3.08 219	0.80 224	0.35 150	0.04 113	0.05 60	0.02 40	0.20 64	0.13 118	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.26 436	0.02 205

Anonymous_2	1.69 413	0.05 19	1.31 201	0.08 268	0.03 268	1.22 178	0.01 88	3.25 251	0.19 27	0.76 208	0.13 145	2.68 375	1.99 423	0.39 137	0.13 118	0.05 453	0.25 487	3.27 507	14.54 532	3.40 499	0.01 92

PFNet+	0.54 162	0.10 100	1.31 201	0.16 332	0.05 298	1.44 279	0.56 426	1.60 95	0.98 257	1.35 305	0.46 239	0.37 170	0.01 13	2.18 236	0.22 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

SGM-Forest	1.84 422	0.08 67	1.31 201	0.15 325	0.22 407	3.52 437	2.46 479	3.85 333	2.16 427	5.29 470	3.90 438	3.71 426	1.56 400	6.28 412	1.90 408	0.01 414	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.30 464
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.34 81	0.07 54	1.33 205	0.03 154	0.01 156	1.06 103	0.00 1	2.93 199	0.66 148	0.01 5	0.09 133	0.14 130	0.07 152	0.10 20	0.16 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.01 92

ACVNet	0.57 168	0.21 229	1.34 206	0.09 279	0.00 1	1.36 243	0.22 363	2.40 145	1.05 274	0.63 189	0.66 274	1.94 330	0.26 259	0.31 114	0.79 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.00 1

CFNet-ft	0.77 224	0.46 358	1.34 206	0.01 27	0.27 427	1.32 229	0.02 161	2.40 145	0.68 165	0.63 189	0.18 168	3.23 412	0.21 247	3.97 300	0.54 314	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.03 191	0.02 205

CFNet_RVC	0.77 224	0.46 358	1.34 206	0.01 27	0.27 427	1.32 229	0.02 161	2.40 145	0.68 165	0.63 189	0.18 168	3.23 412	0.21 247	3.97 300	0.54 314	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.03 191	0.02 205

PSMNet-RSSM	0.90 276	0.44 350	1.35 209	0.13 307	0.00 1	1.37 248	0.03 210	4.79 418	0.85 239	1.11 271	0.49 244	2.15 346	0.35 280	4.09 307	0.73 340	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.03 191	0.01 92

NOSS_ROB	1.29 356	0.22 239	1.35 209	0.64 448	0.16 381	2.56 403	0.00 1	4.14 355	2.37 438	2.29 397	1.76 367	2.84 383	0.02 40	6.80 446	0.45 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.11 401

rvit_0105_6	0.34 81	0.10 100	1.37 211	0.01 27	0.00 1	0.86 53	0.00 1	2.78 183	1.32 332	0.04 43	0.03 102	0.07 89	0.02 40	0.19 52	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 265

DeepStereo_RVC	0.52 153	0.08 67	1.37 211	0.06 227	0.06 310	1.34 237	0.41 414	1.43 79	0.68 165	1.03 261	0.85 303	0.49 190	1.56 400	0.79 180	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.13 416

DDVS	0.92 279	0.16 181	1.39 213	0.21 351	0.27 427	3.17 422	0.26 374	2.56 167	0.62 113	0.70 198	0.81 298	2.17 352	0.45 300	5.26 366	0.29 227	0.00 1	0.01 289	0.01 425	0.00 1	0.04 227	0.02 205

CASS	0.56 166	0.13 142	1.40 214	0.03 154	0.01 156	1.65 350	0.04 236	3.03 210	0.63 121	1.96 366	0.93 311	0.28 158	0.36 282	0.52 156	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HART	0.44 122	0.24 251	1.41 215	0.01 27	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 197	0.61 100	0.26 130	1.98 379	0.35 168	0.03 70	0.20 64	0.14 129	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.05 317

GCST	0.81 239	0.64 413	1.41 215	0.44 410	0.01 156	0.91 59	0.08 296	3.75 317	1.04 268	0.12 103	0.44 234	0.27 156	0.35 280	5.12 360	0.38 270	1.19 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.05 317

RALAANet	0.54 162	0.62 409	1.41 215	0.01 27	0.01 156	0.92 64	0.02 161	2.39 144	1.87 406	1.13 273	0.38 219	0.15 133	0.30 264	1.00 192	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 385	0.14 368	0.01 92

FTStereo	2.16 439	0.03 2	1.42 218	0.17 335	0.13 363	1.42 272	4.67 501	2.44 154	0.63 121	3.36 439	17.95 500	0.78 241	4.17 470	4.41 321	0.14 129	0.15 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.25 496

GANet-ADL	0.52 153	0.09 80	1.43 219	0.13 307	0.02 245	1.43 275	0.02 161	3.22 250	0.59 81	0.34 149	0.98 315	1.09 274	0.19 236	0.40 138	0.34 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.01 92

TDLM	1.08 313	0.49 373	1.43 219	0.27 376	0.00 1	1.56 317	2.12 469	3.10 223	1.75 395	1.36 310	0.93 311	1.06 270	0.49 307	6.21 408	0.70 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 385	0.02 205

psm_up	0.84 251	0.32 293	1.44 221	0.02 96	0.00 1	1.98 374	0.05 258	3.40 275	1.04 268	2.06 375	0.40 223	1.74 315	0.45 300	3.47 273	0.24 195	0.06 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.00 1

hitnet-ft	1.09 321	0.39 325	1.45 222	0.04 187	0.00 1	1.34 237	0.22 363	3.34 267	2.25 434	1.48 323	1.11 323	4.17 432	0.37 284	4.73 343	0.79 345	0.01 414	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.09 323	0.01 92

GANet-RSSM	0.88 268	0.38 318	1.45 222	0.60 441	0.00 1	1.36 243	0.02 161	4.55 394	0.69 178	0.71 200	0.32 199	1.56 299	0.61 322	4.55 335	0.64 332	0.00 1	0.00 1	0.05 462	0.00 1	0.08 301	0.02 205

AIO-test2	0.76 222	0.80 442	1.47 224	0.12 300	0.15 375	1.22 178	0.01 88	3.17 238	0.73 197	0.36 157	1.50 351	0.16 138	0.05 114	2.37 237	0.16 147	2.85 503	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.04 227	0.07 366

SACVNet	0.96 284	0.36 309	1.49 225	0.05 210	0.00 1	1.62 343	0.28 386	3.86 335	1.28 325	1.79 353	0.80 297	1.59 301	0.07 152	5.29 368	0.48 300	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 423	0.01 92

HI	0.54 162	0.37 313	1.50 226	0.13 307	0.00 1	1.15 145	0.00 1	1.68 101	0.62 113	1.34 299	0.01 1	2.67 372	0.66 338	0.36 131	0.20 173	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.00 1

CoSv	0.54 162	0.37 313	1.50 226	0.13 307	0.00 1	1.15 145	0.00 1	1.68 101	0.62 113	1.34 299	0.01 1	2.67 372	0.66 338	0.36 131	0.20 173	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.00 1

AIO-test1	0.53 159	0.38 318	1.50 226	0.02 96	0.03 268	1.12 129	0.01 88	3.13 228	0.69 178	0.44 167	0.30 197	0.06 75	0.06 136	2.52 239	0.13 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.13 361	0.09 385

PSM-softLoss	0.85 253	0.10 100	1.50 226	1.14 482	0.03 268	1.47 292	0.27 378	2.48 160	0.69 178	1.30 295	0.38 219	0.39 175	0.01 13	6.88 451	0.33 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

KMStereo	0.85 253	0.10 100	1.50 226	1.14 482	0.03 268	1.47 292	0.27 378	2.48 160	0.69 178	1.30 295	0.38 219	0.39 175	0.01 13	6.88 451	0.33 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

HGLStereo	1.03 301	0.18 200	1.50 226	0.01 27	0.01 156	1.41 264	0.01 88	3.41 277	0.82 229	1.05 264	3.09 420	2.11 342	1.24 381	4.51 331	1.18 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.03 265

anonymousdsp2	0.52 153	0.06 37	1.51 232	0.10 290	0.00 1	1.19 162	0.01 88	4.32 378	0.63 121	0.33 138	0.15 155	0.78 241	0.09 175	1.01 193	0.06 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 422	0.04 227	0.05 317

THIR-Stereo	1.48 381	0.29 284	1.51 232	0.01 27	0.02 245	1.05 96	4.32 495	2.11 131	0.22 40	1.08 268	4.24 443	1.93 329	4.19 471	6.76 442	1.87 406	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.00 1	0.05 252	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 60	0.08 67	1.52 234	0.46 416	0.00 1	1.14 138	0.01 88	0.63 35	0.21 37	0.38 160	0.02 78	0.04 32	0.06 136	0.18 46	0.20 173	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.05 390	0.22 421	0.04 295

GMStereo_Zeroshot	0.63 184	0.14 155	1.54 235	0.75 457	0.00 1	1.26 207	0.01 88	1.85 113	0.31 55	1.44 321	0.58 253	1.76 318	0.19 236	2.55 240	0.10 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 32	0.14 155	1.54 235	0.01 27	0.00 1	0.13 2	0.04 236	1.10 62	0.65 139	0.10 90	0.05 118	0.03 19	0.04 97	0.23 79	0.05 29	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

SMFormer	1.04 303	0.16 181	1.55 237	0.33 391	0.01 156	1.03 79	0.00 1	5.24 440	2.12 421	1.53 327	2.16 392	0.92 249	0.02 40	4.46 326	1.24 372	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

tta	1.04 303	0.16 181	1.55 237	0.33 391	0.01 156	1.03 79	0.00 1	5.24 440	2.12 421	1.53 327	2.16 392	0.92 249	0.02 40	4.46 326	1.24 372	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.01 92

qqq1	0.98 288	0.16 181	1.55 237	0.33 391	0.01 156	1.03 79	0.00 1	5.24 440	2.12 421	1.53 327	2.16 392	0.92 249	0.02 40	4.46 326	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.01 92

fff1	0.98 288	0.16 181	1.55 237	0.33 391	0.01 156	1.03 79	0.00 1	5.24 440	2.12 421	1.53 327	2.16 392	0.92 249	0.02 40	4.46 326	0.07 62	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.01 92

test_5	0.74 213	0.50 376	1.55 237	0.44 410	0.25 419	1.45 285	0.01 88	4.16 356	0.78 219	0.79 215	0.17 164	0.42 179	0.64 331	3.06 260	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 385	0.21 452

dd	0.34 81	0.67 420	1.55 237	0.04 187	0.01 156	1.22 178	0.03 210	0.84 53	1.16 299	0.18 123	0.05 118	0.12 119	0.05 114	0.29 108	0.44 285	0.02 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.00 1

RAFT-345	1.19 344	0.06 37	1.55 237	0.54 433	0.13 363	1.53 311	0.25 370	0.56 28	1.76 396	1.20 284	7.85 472	0.93 254	0.05 114	6.87 450	0.46 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 211	0.13 142	1.56 244	0.02 96	0.14 369	1.34 237	0.04 236	3.00 205	0.23 43	0.67 194	1.64 356	0.89 248	0.00 1	4.55 335	0.10 100	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.21 464	0.03 191	0.01 92

delet	1.14 336	0.32 293	1.56 244	0.03 154	0.17 385	2.86 419	1.03 448	4.25 366	2.14 426	1.03 261	1.17 332	1.64 312	0.92 359	4.35 317	1.27 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.00 1

UDG	2.86 453	8.81 522	1.57 246	2.60 499	0.89 479	2.39 396	0.11 318	3.42 279	1.02 265	2.18 383	3.64 435	5.04 456	1.60 407	4.17 308	2.09 421	1.21 500	0.04 397	7.69 509	3.67 522	4.10 501	0.93 493

coex_refinement	1.13 333	0.54 388	1.58 247	0.12 300	0.02 245	1.51 303	0.06 281	4.01 344	1.51 369	2.61 415	0.66 274	4.40 439	0.48 306	3.67 279	1.30 379	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.03 265

IRAFT_RVC	1.02 299	0.20 221	1.58 247	1.39 490	0.26 422	1.33 235	0.32 401	2.52 163	0.66 148	1.58 336	0.81 298	1.16 278	1.58 404	6.51 426	0.43 282	0.00 1	0.12 464	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.03 265

ICVP	0.46 129	0.08 67	1.58 247	0.01 27	0.01 156	1.10 119	0.21 357	3.80 326	0.52 75	0.42 165	0.27 193	0.33 166	0.06 136	0.57 163	0.13 118	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.01 92
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	1.40 373	0.07 54	1.58 247	0.00 1	0.01 156	1.88 370	0.05 258	7.24 494	1.71 394	3.63 446	3.63 434	3.21 409	0.36 282	4.25 311	0.44 285	0.01 414	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	1.13 333	0.14 155	1.59 251	0.17 335	0.04 288	1.40 259	0.14 331	5.66 465	3.10 456	0.74 204	0.35 210	0.62 206	1.06 363	5.53 380	1.63 391	0.03 444	0.00 1	0.09 470	0.06 400	0.07 287	0.07 366

TRStereo	0.59 171	0.79 441	1.59 251	0.56 437	0.01 156	1.19 162	0.03 210	4.74 410	0.60 90	0.17 120	0.01 1	0.62 206	0.44 296	0.57 163	0.07 62	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.24 473	0.01 40	0.14 423

GMM-Stereo	1.09 321	0.05 19	1.62 253	0.13 307	0.22 407	1.41 264	0.87 441	2.31 139	0.62 113	2.75 419	3.14 421	0.54 197	0.90 358	5.33 372	0.13 118	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.01 40	1.80 502

FENet	0.52 153	0.07 54	1.62 253	0.04 187	0.00 1	1.19 162	0.05 258	3.10 223	0.98 257	0.89 227	0.01 1	1.63 310	0.09 175	0.47 153	0.28 223	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

rvit_stereo_ft	0.31 73	0.32 293	1.63 255	0.01 27	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 190	0.79 220	0.02 13	0.03 102	0.08 96	0.02 40	0.19 52	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 265

ac_64	1.12 331	0.18 200	1.64 256	0.18 341	0.25 419	1.48 298	0.02 161	4.97 426	1.47 359	0.69 197	0.45 238	4.94 453	0.46 303	4.87 348	0.74 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.00 1

ffm	1.04 303	0.05 19	1.65 257	0.34 397	0.01 156	1.58 322	0.02 161	3.03 210	6.40 485	1.39 313	2.07 384	2.15 346	0.34 275	1.59 218	0.05 29	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.03 265

ff1	1.65 403	0.05 19	1.65 257	0.34 397	0.01 156	1.58 322	0.02 161	3.03 210	6.40 485	1.39 313	2.07 384	2.15 346	0.34 275	6.68 434	7.08 477	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.03 265

mmx	1.56 391	0.05 19	1.65 257	0.34 397	0.01 156	1.58 322	0.02 161	5.51 457	2.25 434	1.39 313	2.07 384	2.15 346	0.34 275	6.68 434	7.08 477	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

xxx	1.56 391	0.05 19	1.65 257	0.34 397	0.01 156	1.58 322	0.02 161	5.51 457	2.25 434	1.39 313	2.07 384	2.15 346	0.34 275	6.68 434	7.08 477	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

rvit_0105_4	0.39 102	0.16 181	1.66 261	0.01 27	0.00 1	0.85 52	0.00 1	3.15 231	1.33 334	0.07 58	0.06 123	0.10 113	0.03 70	0.29 108	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

CrosDoStereo	1.66 404	0.15 169	1.66 261	0.02 96	0.07 320	1.38 254	6.16 514	3.12 226	1.06 277	0.97 241	3.74 436	0.96 258	4.79 478	7.00 464	1.92 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 349	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 404	0.15 169	1.66 261	0.02 96	0.07 320	1.38 254	6.16 514	3.12 226	1.06 277	0.97 241	3.74 436	0.96 258	4.79 478	7.00 464	1.92 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 349	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 437	0.15 169	1.66 261	0.60 441	0.27 427	1.49 299	0.02 161	0.58 32	0.65 139	5.35 472	21.66 512	1.06 270	0.07 152	6.85 447	0.57 321	0.04 447	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.01 40	0.00 1

CroCo-Stereo	0.39 102	0.40 330	1.67 265	0.07 253	0.00 1	0.19 5	0.01 88	3.55 299	0.75 205	0.08 66	0.02 78	0.46 183	0.08 167	0.28 105	0.18 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92
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
PSMNet-RUCA	0.66 194	0.48 368	1.68 266	0.01 27	0.02 245	2.02 376	0.25 370	3.93 340	1.50 367	0.37 158	1.38 348	0.11 115	0.12 205	0.64 173	0.31 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 342	0.41 333	1.68 266	0.04 187	0.01 156	1.65 350	0.17 342	3.46 287	1.39 341	3.89 452	1.01 318	1.60 303	0.53 310	4.35 317	3.07 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

DCVSM-stereo	0.70 208	0.04 9	1.69 268	0.07 253	0.01 156	1.27 210	0.04 236	1.85 113	0.14 7	3.56 445	0.08 129	3.07 398	0.60 319	1.35 210	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.02 134	0.00 1

CVANet_RVC	1.10 325	0.39 325	1.69 268	0.28 378	0.00 1	1.45 285	0.48 420	3.26 253	1.64 387	2.93 423	1.22 336	1.51 294	0.37 284	6.09 403	0.50 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 398	0.01 92

PS-NSSS	1.08 313	0.45 354	1.70 270	0.02 96	0.01 156	1.37 248	0.01 88	4.38 380	2.09 419	1.15 275	2.65 410	0.65 212	0.07 152	6.35 416	0.56 318	0.16 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.00 1

ETE_ROB	1.16 341	0.52 381	1.71 271	0.01 27	0.02 245	1.79 365	0.22 363	4.10 352	1.32 332	4.68 465	1.18 334	2.81 381	0.08 167	3.56 277	1.12 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 348

testlalala2	0.77 224	0.13 142	1.72 272	3.72 503	2.44 499	1.10 119	0.01 88	3.27 259	0.73 197	0.09 74	0.03 102	1.38 290	0.08 167	0.12 27	0.09 88	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.37 499	0.01 40	0.01 92

GEStereo_RVC	1.10 325	0.42 339	1.72 272	0.28 378	0.01 156	1.37 248	0.11 318	6.25 481	0.84 235	1.05 264	0.67 283	1.61 305	0.79 350	6.11 404	0.63 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.04 295

RAFT_CTSACE	0.68 203	0.52 381	1.74 274	0.50 426	0.05 298	1.16 148	0.00 1	2.68 179	0.66 148	0.68 196	1.60 355	1.76 318	0.80 351	0.94 188	0.13 118	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.00 1

LALA_ROB	1.33 364	0.59 402	1.74 274	0.02 96	0.06 310	3.25 425	0.50 424	3.45 284	1.39 341	3.70 447	0.59 263	4.59 446	0.25 256	3.58 278	2.79 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.02 205

StereoVision	0.86 257	0.38 318	1.75 276	0.03 154	0.01 156	1.14 138	0.02 161	3.38 271	0.92 246	0.13 111	6.89 468	0.50 192	0.12 205	1.10 196	0.78 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.02 205

Reg-Stereo(zero)	0.46 129	0.04 9	1.77 277	0.01 27	0.14 369	1.20 171	0.13 327	1.13 64	0.26 52	0.05 47	0.16 157	1.75 317	1.10 368	0.67 174	0.45 289	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.12 427	0.01 40	0.09 385

1111x	1.53 387	0.06 37	1.77 277	0.27 376	0.00 1	2.12 380	0.01 88	5.63 464	1.65 388	1.53 327	1.67 359	0.92 249	0.64 331	6.18 406	8.17 486	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

ssnet_v2	1.14 336	0.28 274	1.77 277	0.03 154	0.00 1	2.07 378	0.37 411	5.20 438	1.87 406	2.00 369	0.87 305	3.09 400	0.55 313	1.31 206	3.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 398	0.12 409

HHNet	0.87 264	0.25 255	1.78 280	0.16 332	0.08 330	1.30 223	0.44 417	1.93 119	0.64 132	1.41 317	5.92 459	0.14 130	1.79 414	0.35 129	0.95 357	0.05 453	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.14 368	0.01 92

cross-raft	0.53 159	0.12 132	1.78 280	0.03 154	0.01 156	1.04 88	0.10 316	3.21 249	0.23 43	0.37 158	0.01 1	2.86 386	0.04 97	0.24 82	0.24 195	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.16 439	0.01 40	0.02 205

GES	0.61 175	0.08 67	1.78 280	0.00 1	0.00 1	1.59 329	0.07 289	5.32 447	0.13 4	0.62 185	0.32 199	0.37 170	0.67 343	0.68 176	0.49 302	0.03 444	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.02 134	0.01 92

DeepPruner_ROB	0.86 257	0.50 376	1.80 283	0.01 27	0.00 1	1.57 318	0.17 342	3.48 290	0.42 68	3.31 438	0.02 78	2.09 341	0.17 226	3.01 258	0.61 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.01 92

DSFCA	1.30 358	0.14 155	1.82 284	0.01 27	0.03 268	3.74 442	0.86 440	2.71 180	1.23 308	3.09 432	0.41 226	2.93 389	1.49 392	6.12 405	1.35 381	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

FCDSN-DC	5.04 488	0.15 169	1.83 285	0.22 354	0.44 458	5.60 472	1.66 462	5.22 439	4.37 473	14.49 512	21.86 513	20.65 511	11.88 511	7.66 481	4.55 459	0.02 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.05 317
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANet	1.90 427	0.43 345	1.83 285	0.39 406	0.00 1	2.24 388	3.37 484	3.90 338	1.44 354	2.17 381	9.66 480	2.57 368	1.09 367	6.88 451	1.81 401	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.10 338	0.03 265

TestStereo	0.61 175	0.55 390	1.84 287	0.00 1	0.00 1	0.94 68	0.00 1	1.65 96	0.23 43	0.12 103	0.03 102	0.08 96	0.06 136	6.59 428	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.79 233	0.26 259	1.91 288	0.03 154	0.29 439	1.46 291	0.02 161	3.76 319	0.97 255	0.72 202	2.25 398	3.21 409	0.56 314	0.15 36	0.12 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.02 205

CBMV	1.56 391	0.24 251	1.92 289	0.31 386	0.03 268	2.90 420	4.33 496	3.79 323	1.81 398	4.98 468	1.73 365	2.70 376	1.68 410	3.81 291	0.92 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.08 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.88 268	0.37 313	1.93 290	0.25 365	0.10 347	0.62 39	0.00 1	3.79 323	0.18 24	0.33 138	0.59 263	3.94 429	0.81 352	4.44 324	0.09 88	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

HanStereo	0.88 268	0.37 313	1.93 290	0.25 365	0.10 347	0.62 39	0.00 1	3.79 323	0.18 24	0.33 138	0.59 263	3.94 429	0.81 352	4.44 324	0.09 88	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

4D-IteraStereo	0.35 88	0.60 404	1.93 290	0.02 96	0.09 338	1.03 79	0.07 289	1.25 71	0.34 60	0.02 13	0.03 102	0.84 244	0.10 183	0.31 114	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.07 366

IER	0.75 218	0.12 132	1.93 290	0.01 27	0.00 1	2.31 392	0.02 161	2.96 201	0.98 257	1.30 295	0.96 313	1.40 291	1.19 376	1.31 206	0.45 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rvit_0105_5	0.41 108	0.20 221	1.94 294	0.01 27	0.00 1	0.91 59	0.00 1	3.18 240	1.27 321	0.08 66	0.09 133	0.10 113	0.02 40	0.35 129	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 265

LMCR-Stereo	1.10 325	0.69 426	1.95 295	0.50 426	0.01 156	2.73 410	0.09 308	6.20 480	0.64 132	2.37 403	1.76 367	0.13 124	1.59 406	2.94 255	0.23 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.00 1

test_xeample3	0.35 88	0.10 100	1.95 295	0.02 96	0.00 1	0.93 66	0.07 289	1.70 104	0.86 241	0.09 74	0.04 113	0.05 60	0.05 114	0.23 79	0.51 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 473	0.06 272	0.08 379

ccnet	1.70 414	0.20 221	1.95 295	0.26 371	0.18 389	3.72 441	1.22 454	4.22 364	1.43 353	2.37 403	3.96 440	3.45 417	1.51 396	4.69 340	4.47 457	0.06 461	0.00 1	0.09 470	0.01 343	0.10 338	0.01 92

AASNet	0.86 257	0.53 386	1.96 298	0.04 187	0.00 1	1.70 357	0.05 258	5.13 437	1.84 400	0.93 235	1.88 373	0.96 258	0.19 236	0.67 174	0.91 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.09 385

DMCA	0.68 203	0.22 239	1.96 298	0.01 27	0.01 156	1.28 212	0.02 161	3.02 208	1.54 372	2.14 378	0.15 155	1.74 315	0.10 183	0.45 149	0.95 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

RASNet	1.53 387	0.31 289	1.97 300	0.09 279	3.20 501	1.69 355	0.06 281	3.27 259	2.12 421	0.77 210	1.29 343	5.32 462	1.69 411	6.60 429	2.17 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

gcap-zeroshot	0.70 208	0.26 259	1.98 301	0.19 349	0.27 427	1.43 275	0.02 161	4.23 365	0.82 229	0.75 205	0.54 250	2.19 354	0.03 70	0.63 172	0.25 203	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.20 458	0.00 1	0.01 92

ADLNet	1.20 347	0.29 284	1.98 301	0.00 1	0.02 245	2.20 385	0.11 318	4.39 383	2.52 445	2.19 384	2.20 397	2.66 371	0.70 346	3.42 270	1.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.04 295

CBMV_ROB	1.70 414	0.11 121	1.98 301	0.46 416	0.00 1	2.85 418	0.91 444	4.27 369	2.21 432	4.02 455	5.00 451	2.97 393	2.32 431	5.40 375	1.35 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.06 348

SGM_RVC	4.07 479	0.38 318	1.98 301	0.84 463	0.26 422	6.20 478	2.37 475	6.45 483	3.57 462	11.56 503	9.27 479	15.55 502	6.78 493	10.07 502	4.60 460	0.22 478	0.25 487	0.20 482	0.23 470	0.26 436	0.34 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.64 187	0.42 339	2.01 305	0.08 268	0.07 320	1.29 217	0.11 318	3.47 289	1.29 326	0.67 194	0.10 138	0.63 209	0.97 361	1.25 203	0.25 203	0.00 1	0.01 289	0.01 425	0.01 343	0.11 349	0.04 295

DN-CSS_ROB	0.77 224	0.90 457	2.01 305	0.85 466	0.00 1	1.47 292	0.01 88	2.92 198	0.93 250	0.12 103	0.53 248	0.44 181	0.16 223	4.33 315	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 457	0.01 92

PCWNet_CMD	0.65 189	0.14 155	2.02 307	0.01 27	0.01 156	1.10 119	0.00 1	2.80 187	0.97 255	0.48 175	0.28 195	2.31 360	1.50 395	1.19 199	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

MSMDNet	0.65 189	0.14 155	2.02 307	0.01 27	0.01 156	1.11 124	0.00 1	2.88 194	0.98 257	0.49 178	0.28 195	2.32 361	1.49 392	1.19 199	0.08 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

DualNet (step1)	0.96 284	0.41 333	2.03 309	0.02 96	0.01 156	2.14 381	0.01 88	4.31 374	1.07 279	1.35 305	0.36 213	0.70 222	0.44 296	2.58 241	0.34 253	0.53 491	0.00 1	1.82 500	1.10 512	0.02 134	0.02 205

test_sample9	2.36 445	0.41 333	2.03 309	0.02 96	0.01 156	2.14 381	0.01 88	4.31 374	1.07 279	1.35 305	0.36 213	0.70 222	0.44 296	5.58 388	8.70 489	0.53 491	16.52 534	1.82 500	1.10 512	0.02 134	0.02 205

test_sample8	3.62 472	0.41 333	2.03 309	0.02 96	0.01 156	2.14 381	0.01 88	4.38 380	1.04 268	6.51 476	0.58 253	14.04 499	6.94 494	5.58 388	8.70 489	0.53 491	16.52 534	1.82 500	1.10 512	0.02 134	0.02 205

GwcNet-ADL	0.62 182	0.20 221	2.03 309	0.05 210	0.01 156	1.29 217	0.02 161	3.16 236	1.39 341	0.97 241	0.44 234	1.48 293	0.23 250	0.78 179	0.27 216	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 265

cf-r	0.98 288	0.51 380	2.04 313	0.25 365	0.01 156	1.40 259	0.03 210	4.47 390	1.65 388	0.95 237	0.58 253	2.63 370	0.24 252	4.19 309	0.58 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.04 295

UPFNet	0.87 264	0.09 80	2.05 314	0.00 1	0.00 1	1.90 372	0.11 318	3.41 277	0.83 232	2.15 379	0.10 138	1.92 328	0.09 175	3.94 299	0.70 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 311	0.76 436	2.06 315	0.07 253	0.00 1	1.35 241	0.03 210	6.80 492	2.57 448	0.79 215	1.20 335	0.94 257	0.12 205	3.81 291	0.41 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.01 92

rrr	0.62 182	0.09 80	2.07 316	0.02 96	0.00 1	0.82 50	0.06 281	2.29 138	0.85 239	0.09 74	0.03 102	0.03 19	0.06 136	5.04 356	0.51 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 453	0.05 252	0.07 366

hknet	1.08 313	0.13 142	2.07 316	0.01 27	0.00 1	3.32 428	0.21 357	5.40 450	0.92 246	2.26 392	0.66 274	3.43 416	0.05 114	2.81 252	0.27 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 194	0.17 192	2.08 318	0.00 1	0.01 156	1.22 178	0.00 1	2.79 184	0.73 197	0.78 213	0.46 239	2.32 361	0.63 328	1.77 226	0.15 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

CoDeX	0.94 281	0.34 302	2.09 319	0.05 210	0.20 400	1.49 299	0.20 355	5.89 472	1.57 379	0.66 193	0.67 283	1.05 268	0.32 273	3.82 293	0.33 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1

ccs_rob	0.65 189	0.17 192	2.09 319	0.00 1	0.01 156	1.22 178	0.00 1	2.77 182	0.73 197	0.75 205	0.44 234	2.32 361	0.64 331	1.76 225	0.15 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

model_zeroshot	0.49 143	0.26 259	2.10 321	0.03 154	0.01 156	1.69 355	0.08 296	2.63 170	0.18 24	1.02 256	0.01 1	0.61 203	0.06 136	0.86 183	0.14 129	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.16 439	0.02 134	0.01 92

HITNet	0.80 237	0.58 400	2.14 322	0.69 453	0.00 1	1.35 241	0.02 161	4.50 392	1.15 297	1.76 350	0.16 157	0.60 202	0.30 264	1.13 198	1.64 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ASMatch	1.44 376	0.14 155	2.15 323	0.60 441	0.21 405	1.21 175	0.26 374	0.96 57	0.66 148	0.29 133	11.75 487	0.93 254	2.37 433	6.73 440	0.54 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.04 295

DEmStereo	1.51 384	0.08 67	2.17 324	0.09 279	0.02 245	1.76 361	0.90 443	1.47 89	0.60 90	2.46 410	6.42 466	1.08 272	5.16 482	6.21 408	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

MLCV	1.01 297	0.53 386	2.17 324	0.03 154	0.00 1	1.60 333	0.03 210	2.90 196	1.30 329	2.60 414	1.85 372	1.00 264	0.40 292	4.88 349	0.74 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.01 92

rvit_0105_3	0.47 135	0.28 274	2.20 326	0.01 27	0.00 1	1.13 136	0.00 1	3.20 247	1.26 315	0.08 66	0.26 189	0.09 103	0.03 70	0.62 171	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

fff	0.66 194	0.42 339	2.21 327	0.01 27	0.01 156	1.22 178	0.02 161	3.26 253	1.04 268	2.34 398	0.14 146	0.09 103	1.83 416	0.34 124	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317

Anonymous3	0.49 143	0.12 132	2.21 327	0.01 27	0.00 1	2.53 402	0.09 308	3.16 236	0.65 139	0.12 103	0.22 185	0.12 119	0.05 114	0.37 133	0.08 75	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.03 265

DCANet	0.66 194	0.43 345	2.21 327	0.03 154	0.00 1	1.22 178	0.01 88	3.26 253	1.85 403	2.61 415	0.21 181	0.09 103	0.49 307	0.33 123	0.39 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 348

csc	0.66 194	0.42 339	2.21 327	0.01 27	0.01 156	1.22 178	0.02 161	3.26 253	1.04 268	2.34 398	0.14 146	0.09 103	1.83 416	0.34 124	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317

cscssc	0.66 194	0.42 339	2.21 327	0.01 27	0.01 156	1.22 178	0.02 161	3.26 253	1.04 268	2.34 398	0.14 146	0.09 103	1.83 416	0.34 124	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317

111	0.79 233	0.70 430	2.21 327	0.01 27	0.01 156	1.19 162	0.16 339	3.78 322	1.98 414	1.22 290	0.91 309	2.01 334	0.32 273	0.32 120	0.64 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.17 434

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 400	0.45 354	2.21 327	1.53 492	0.18 389	4.33 453	0.41 414	3.37 268	1.40 345	0.54 180	0.65 272	3.10 401	0.11 193	4.93 350	0.60 327	4.57 505	0.51 497	0.00 1	0.00 1	1.37 495	2.39 504

test_sample3	0.84 251	0.15 169	2.22 334	0.48 421	0.01 156	1.37 248	0.01 88	4.63 403	1.17 300	1.43 318	0.43 231	0.80 243	0.10 183	3.48 274	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

CFNet_ucs	0.77 224	0.20 221	2.22 334	0.01 27	0.01 156	1.32 229	0.00 1	3.30 261	1.31 331	1.15 275	1.14 327	2.19 354	0.42 294	2.04 232	0.12 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

test_sample6	0.89 275	0.17 192	2.23 336	0.48 421	0.01 156	1.43 275	0.01 88	4.49 391	1.40 345	1.43 318	1.12 325	0.64 211	0.14 216	3.86 295	0.42 280	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

test_sample5	0.86 257	0.16 181	2.25 337	0.49 423	0.01 156	1.41 264	0.01 88	4.55 394	1.27 321	1.35 305	0.89 307	0.58 199	0.11 193	3.75 286	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

DualNet	0.88 268	0.16 181	2.25 337	0.49 423	0.01 156	1.41 264	0.01 88	4.55 394	1.27 321	1.43 318	1.12 325	0.58 199	0.11 193	3.75 286	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

DAS	1.26 354	0.08 67	2.25 337	0.04 187	0.01 156	1.28 212	1.18 452	3.80 326	1.58 383	4.60 462	2.37 401	1.53 295	0.53 310	5.36 374	0.59 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

SepStereo	1.28 355	0.08 67	2.25 337	0.04 187	0.01 156	1.28 212	1.18 452	3.80 326	1.58 383	4.60 462	2.37 401	1.53 295	0.53 310	5.63 390	0.59 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 92

plain	0.41 108	0.28 274	2.26 341	0.07 253	0.00 1	0.50 37	0.01 88	2.84 190	0.92 246	0.05 47	0.07 125	0.13 124	0.17 226	0.43 142	0.20 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 461	0.01 92

dad	0.88 268	0.62 409	2.26 341	0.06 227	0.01 156	1.24 194	0.00 1	0.98 58	2.17 428	1.29 294	0.35 210	0.37 170	0.04 97	5.80 396	1.06 362	0.01 414	0.00 1	1.13 498	0.11 422	0.05 252	0.00 1

CFNet	1.08 313	0.62 409	2.26 341	0.26 371	0.03 268	1.40 259	0.04 236	4.45 389	2.09 419	0.48 175	0.69 285	1.31 286	0.24 252	6.63 432	0.83 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.04 295

RAFT-Test	0.61 175	0.16 181	2.27 344	0.04 187	0.15 375	1.80 366	0.17 342	2.52 163	0.65 139	0.56 181	0.11 142	2.76 380	0.02 40	0.27 103	0.34 253	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.29 489	0.01 40	0.01 92

test_sample4	0.86 257	0.16 181	2.28 345	0.50 426	0.01 156	1.42 272	0.01 88	4.65 405	1.27 321	1.52 325	0.66 274	0.69 219	0.08 167	3.50 275	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 205

DDUNet	3.28 463	10.54 525	2.29 346	3.50 502	3.31 503	4.21 450	0.21 357	3.77 320	1.03 266	2.54 411	3.17 425	3.20 408	0.21 247	3.89 297	0.69 337	1.94 501	0.05 410	9.87 513	3.53 521	5.03 503	2.55 506

FC-DCNN v2	6.25 496	0.19 209	2.31 347	0.44 410	0.55 468	8.05 493	1.51 461	8.71 500	7.22 493	19.24 520	22.98 517	24.00 517	13.47 513	9.80 501	6.51 475	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 317

IPLG	0.86 257	0.41 333	2.31 347	0.06 227	0.06 310	1.36 243	0.11 318	3.17 238	0.83 232	0.62 185	1.00 317	0.46 183	0.61 322	5.57 387	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 398	0.01 92

NCCL2	1.30 358	0.63 412	2.31 347	0.02 96	0.03 268	1.57 318	3.41 485	3.91 339	1.39 341	3.14 434	0.34 207	3.90 428	0.30 264	3.75 286	1.19 370	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.03 191	0.05 317

FC-DCNN	6.09 494	0.18 200	2.35 350	0.42 409	0.53 466	7.80 491	1.42 458	8.14 499	7.07 492	19.05 519	22.10 514	22.85 514	13.84 514	9.42 495	6.44 474	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 348

rvit_105_1	0.60 172	0.33 300	2.37 351	0.01 27	0.00 1	1.16 148	0.00 1	3.38 271	1.20 305	0.16 116	0.26 189	0.13 124	0.04 97	2.66 247	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.03 265

CIPLG	0.75 218	0.81 446	2.38 352	0.13 307	0.03 268	1.41 264	0.27 378	3.19 245	0.84 235	1.98 368	2.56 408	0.19 142	0.10 183	0.54 160	0.26 211	0.00 1	0.05 410	0.01 425	0.05 390	0.19 406	0.05 317

SQANet	2.28 443	1.25 479	2.39 353	4.17 505	2.91 500	2.60 405	0.24 369	4.17 358	0.83 232	2.42 407	0.57 251	1.59 301	0.88 356	3.30 264	0.68 336	7.35 511	0.12 464	0.47 491	0.02 365	6.56 505	3.00 508

UGAM-zero	1.60 396	0.15 169	2.43 354	0.12 300	0.28 437	1.07 105	0.04 236	5.96 476	0.26 52	1.18 281	0.22 185	8.02 479	4.54 474	6.89 454	0.27 216	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.29 489	0.01 40	0.15 426

rvit_stereo_0075_2	0.37 96	0.13 142	2.43 354	0.02 96	0.00 1	1.12 129	0.02 161	1.66 99	1.15 297	0.16 116	0.08 129	0.02 5	0.05 114	0.40 138	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.10 393

IMH-64-1	9.55 506	2.76 507	2.44 356	11.17 520	9.13 520	12.03 502	5.45 508	18.33 516	15.78 507	6.59 477	18.69 501	16.95 504	6.20 490	10.63 504	8.06 484	9.46 521	2.46 518	15.42 524	1.61 516	10.89 519	6.88 522

IMH-64	9.55 506	2.76 507	2.44 356	11.17 520	9.13 520	12.03 502	5.45 508	18.33 516	15.78 507	6.59 477	18.69 501	16.95 504	6.20 490	10.63 504	8.06 484	9.46 521	2.46 518	15.42 524	1.61 516	10.89 519	6.88 522

STTStereo	0.83 245	0.34 302	2.44 356	0.24 362	0.15 375	1.41 264	0.10 316	3.02 208	1.55 373	1.34 299	0.17 164	1.77 320	0.45 300	3.42 270	0.30 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92

DISCO	1.93 428	0.18 200	2.44 356	0.67 452	0.53 466	5.25 469	0.00 1	5.43 454	1.56 378	2.09 377	0.91 309	6.48 469	0.89 357	8.55 490	3.60 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.01 92

CRFU-Net	1.32 363	0.27 263	2.46 360	1.17 485	0.03 268	4.08 446	0.05 258	5.61 460	0.67 158	1.53 327	0.70 291	3.47 418	2.62 440	3.24 263	0.24 195	0.01 414	0.01 289	0.11 475	0.00 1	0.13 361	0.00 1

ToySt	0.47 135	0.25 255	2.47 361	0.04 187	0.01 156	1.17 152	0.00 1	2.01 126	0.63 121	0.08 66	0.14 146	1.16 278	0.05 114	0.80 182	0.46 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.10 338	0.04 295

otaku	3.17 460	1.32 480	2.49 362	6.07 508	3.26 502	4.62 460	2.15 470	5.35 449	1.34 335	2.00 369	2.54 407	3.50 419	1.49 392	3.68 280	1.11 363	7.89 513	0.23 486	1.88 503	0.03 374	7.74 509	4.78 513

SPS-STEREO	3.08 459	0.49 373	2.49 362	0.21 351	0.24 416	3.67 440	1.24 455	5.80 470	2.43 441	10.68 498	8.00 474	9.48 487	3.59 463	8.11 486	5.08 466	0.01 414	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.11 401
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 303	0.55 390	2.52 364	0.56 437	1.00 480	1.37 248	0.00 1	3.43 281	1.35 336	2.24 387	0.35 210	2.18 353	0.58 318	4.28 312	0.34 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo06	0.80 237	0.19 209	2.53 365	0.02 96	0.00 1	1.51 303	0.01 88	4.61 399	0.24 48	0.89 227	0.69 285	3.14 404	1.18 375	0.58 166	0.33 246	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.07 366

SFCPSM	0.81 239	0.11 121	2.53 365	0.01 27	0.07 320	2.45 398	0.18 347	4.99 428	1.18 301	0.77 210	0.78 295	0.69 219	0.31 268	1.72 224	0.20 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 390	0.06 272	0.01 92

CC-Net-ROB	1.86 424	0.64 413	2.55 367	1.42 491	0.19 396	3.38 432	0.04 236	4.41 385	2.45 442	0.90 229	1.31 344	0.98 262	0.18 230	6.60 429	0.53 311	1.14 498	1.60 510	7.16 508	0.00 1	1.33 494	0.32 469

IMH	11.11 514	3.50 510	2.56 368	11.25 522	9.13 520	14.49 509	5.10 506	20.68 524	26.30 519	8.28 489	23.85 520	20.63 510	9.19 503	12.39 510	7.96 482	9.50 523	2.50 520	15.28 523	1.66 518	11.07 522	6.96 524

IPLGR_C	0.75 218	0.88 454	2.58 369	0.13 307	0.02 245	1.40 259	0.27 378	3.19 245	0.84 235	1.92 362	2.46 403	0.18 141	0.11 193	0.49 155	0.26 211	0.00 1	0.05 410	0.01 425	0.05 390	0.19 406	0.06 348

MSMD_ROB	4.94 487	0.43 345	2.58 369	0.12 300	0.01 156	8.43 494	1.09 450	4.25 366	4.11 470	13.11 506	26.36 522	13.95 498	13.88 515	7.45 476	2.92 443	0.10 467	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

RP	1.76 419	0.55 390	2.59 371	0.22 354	0.60 472	1.70 357	0.98 447	4.31 374	1.99 416	3.12 433	5.04 452	4.41 441	2.96 448	4.72 342	1.90 408	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.14 368	0.01 92

G2L-Stereo	1.04 303	0.55 390	2.62 372	0.02 96	0.11 354	1.41 264	0.02 161	3.45 284	0.99 261	1.37 311	0.14 146	3.10 401	0.24 252	5.96 398	0.66 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.04 295

RAFT + AFF	1.63 400	1.13 473	2.62 372	0.04 187	0.80 476	2.29 391	1.03 448	5.54 459	2.06 418	1.77 351	1.81 371	1.22 281	3.65 465	6.23 410	1.57 389	0.01 414	0.35 495	0.00 1	0.01 343	0.33 458	0.12 409

NaN_ROB	2.02 435	0.58 400	2.65 374	0.29 380	0.28 437	3.19 423	5.19 507	3.84 331	2.55 447	5.31 471	1.73 365	2.30 358	1.96 422	6.78 444	3.09 446	0.01 414	0.06 419	0.03 455	0.10 418	0.10 338	0.37 474

iRaft-Stereo_20w	0.92 279	0.15 169	2.68 375	0.24 362	0.06 310	1.36 243	0.28 386	7.46 497	0.34 60	1.56 335	0.37 217	0.62 206	1.24 381	1.25 203	0.34 253	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.16 439	0.02 134	0.13 416

PAM_32	1.45 377	0.13 142	2.69 376	0.26 371	0.30 441	2.15 384	0.29 389	4.92 424	0.22 40	0.84 221	2.02 383	9.57 488	3.27 458	0.97 190	0.56 318	0.00 1	0.12 464	0.00 1	0.31 491	0.04 227	0.27 461

iRaft-Stereo_5w	1.08 313	0.56 395	2.70 377	0.02 96	0.02 245	1.20 171	0.01 88	3.18 240	0.63 121	0.14 114	2.00 381	1.62 307	1.54 398	6.69 437	1.01 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 423	0.01 92

GwcNet-RSSM	1.02 299	0.69 426	2.70 377	0.22 354	0.02 245	1.42 272	0.05 258	4.02 345	1.01 264	0.90 229	0.42 227	2.89 387	0.26 259	4.43 323	1.17 368	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.13 361	0.05 317

ISRNet	0.88 268	0.19 209	2.71 379	0.05 210	0.00 1	1.17 152	0.03 210	2.96 201	0.80 224	2.17 381	1.70 364	2.59 369	0.20 242	2.58 241	0.46 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.00 1

NVStereoNet_ROB	3.25 462	0.46 358	2.71 379	0.34 397	0.56 469	2.36 395	0.87 441	4.56 397	4.47 476	4.55 461	14.09 493	11.93 492	3.23 457	9.79 500	3.14 447	0.43 488	0.03 383	0.53 494	0.31 491	0.36 466	0.38 476
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DFGA-Net	0.91 278	1.43 485	2.72 381	0.06 227	0.16 381	1.16 148	0.00 1	2.26 137	0.77 214	1.02 256	1.17 332	0.25 151	0.04 97	5.17 361	1.71 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.02 205

ACRE	0.75 218	0.78 439	2.72 381	0.13 307	0.02 245	1.40 259	0.26 374	3.20 247	0.82 229	1.84 356	2.46 403	0.19 142	0.10 183	0.52 156	0.26 211	0.00 1	0.04 397	0.01 425	0.05 390	0.19 406	0.05 317

PAM	1.34 365	0.13 142	2.83 383	0.30 382	0.31 447	2.21 386	0.30 396	5.05 433	0.23 43	0.82 219	1.11 323	9.08 485	2.34 432	0.90 185	0.44 285	0.00 1	0.13 469	0.00 1	0.31 491	0.03 191	0.28 462

UGAM	1.08 313	0.19 209	2.83 383	0.05 210	0.01 156	1.09 115	0.11 318	2.89 195	0.64 132	0.08 66	2.46 403	3.64 422	0.08 167	6.99 462	0.25 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.27 441	0.04 295

Ntro	3.24 461	1.34 481	2.83 383	7.27 510	4.43 506	6.22 479	0.74 437	4.73 409	1.48 363	0.39 161	1.77 369	2.70 376	1.28 384	4.59 339	1.25 374	8.06 514	0.28 491	2.12 506	0.05 390	8.11 510	5.16 514

PSMNet_ROB	1.09 321	0.69 426	2.92 386	0.03 154	0.07 320	1.68 353	0.16 339	3.44 283	1.30 329	0.96 239	0.32 199	2.81 381	0.63 328	4.23 310	2.48 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.04 295

ACV-stereo	1.64 402	0.27 263	2.94 387	0.04 187	0.04 288	6.31 480	0.18 347	1.81 109	0.22 40	0.23 128	0.01 1	10.52 490	5.41 488	4.07 303	0.77 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

PFNet	1.06 312	0.19 209	2.95 388	1.16 484	0.56 469	1.58 322	0.25 370	1.50 91	0.60 90	2.38 405	1.23 337	0.63 209	0.30 264	6.85 447	0.43 282	0.16 474	0.01 289	0.00 1	0.07 404	0.18 398	0.18 440

IPLGR	0.76 222	0.21 229	2.98 389	0.06 227	0.07 320	1.24 194	0.05 258	3.09 222	1.38 339	0.62 185	0.34 207	0.75 231	0.78 349	3.35 265	0.22 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.06 348

GANetREF_RVC	1.10 325	0.95 460	2.98 389	0.06 227	0.00 1	2.23 387	0.18 347	3.95 341	2.53 446	0.56 181	0.32 199	1.89 327	0.66 338	5.03 355	0.51 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.04 295
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
IGEV_Zeroshot_test	0.74 213	0.20 221	3.00 391	0.26 371	0.02 245	1.10 119	0.05 258	3.72 315	0.19 27	0.88 225	0.71 292	2.84 383	0.63 328	0.53 158	0.33 246	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.16 439	0.04 227	0.00 1

HBP-ISP	1.45 377	0.75 432	3.02 392	0.30 382	0.10 347	4.28 452	1.49 460	4.68 406	1.29 326	3.43 443	0.78 295	0.93 254	1.01 362	6.48 425	0.36 266	0.04 447	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.03 265

MeshStereo	5.78 492	0.75 432	3.04 393	0.25 365	0.14 369	7.88 492	2.09 468	9.64 502	5.18 480	20.48 522	19.06 506	22.80 513	9.54 505	9.64 499	4.88 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 452	0.03 265
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
DANet	1.74 416	0.22 239	3.06 394	0.75 457	0.44 458	2.46 399	0.35 409	3.40 275	1.41 348	4.22 457	1.56 352	5.03 455	0.56 314	6.29 413	5.00 465	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.04 227	0.08 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	4.74 486	3.21 509	3.07 395	9.34 515	6.01 508	4.89 465	3.60 487	7.09 493	4.39 474	1.63 339	3.01 419	4.72 449	2.96 448	5.53 380	1.19 370	8.95 516	2.12 513	8.48 511	0.19 453	8.75 511	5.73 515

iResNet	1.00 296	0.45 354	3.08 396	0.86 470	0.01 156	1.97 373	0.01 88	3.67 313	1.49 365	1.77 351	1.09 321	0.35 168	0.13 212	3.83 294	1.27 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.01 92

NCC-stereo	1.67 408	0.56 395	3.10 397	0.08 268	0.22 407	2.24 388	0.13 327	5.05 433	1.42 349	2.27 395	2.72 411	4.29 436	3.53 461	5.76 393	2.01 417	0.04 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205

Abc-Net	1.67 408	0.56 395	3.10 397	0.08 268	0.22 407	2.24 388	0.13 327	5.05 433	1.42 349	2.27 395	2.72 411	4.29 436	3.53 461	5.76 393	2.01 417	0.04 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.02 205
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADLNet2	1.38 371	0.39 325	3.13 399	0.00 1	0.70 474	1.23 193	0.26 374	4.19 359	2.36 437	1.45 322	3.16 424	4.23 435	0.82 355	4.56 337	0.88 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.02 205

FBW_ROB	2.36 445	0.36 309	3.16 400	0.37 404	0.14 369	4.42 457	0.18 347	6.64 486	3.05 455	2.98 429	2.85 414	4.86 452	1.11 369	11.00 509	4.53 458	0.16 474	0.05 410	0.37 490	0.09 414	0.19 406	0.78 486

MyStereo05	0.79 233	0.19 209	3.17 401	0.02 96	0.00 1	1.51 303	0.01 88	3.56 300	2.48 443	1.34 299	0.02 78	1.25 283	0.38 286	1.19 199	0.50 304	0.00 1	0.06 419	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.07 366

MyStereo04	0.78 232	0.27 263	3.19 402	0.02 96	0.01 156	1.64 346	0.01 88	3.64 309	2.20 431	0.98 250	0.02 78	1.29 285	0.57 316	1.10 196	0.53 311	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.06 348

WCMA_ROB	4.54 484	0.48 368	3.19 402	0.49 423	0.63 473	5.38 470	2.57 480	4.70 407	3.77 466	14.17 510	19.02 505	15.47 501	9.03 502	6.73 440	4.85 463	0.01 414	0.05 410	0.01 425	0.01 343	0.08 301	0.16 429

MyStereo8	0.85 253	0.52 381	3.20 404	0.20 350	0.00 1	1.47 292	0.01 88	3.53 297	1.91 409	1.34 299	0.65 272	1.22 281	0.31 268	0.57 163	1.38 384	0.00 1	0.14 473	0.00 1	0.06 400	0.09 323	0.30 464

WAO-6	11.09 512	1.69 490	3.21 405	7.54 511	7.10 513	16.34 511	6.63 519	20.12 521	38.64 531	9.67 496	19.28 509	27.53 519	10.97 510	12.43 511	11.57 500	4.26 504	2.35 516	10.54 518	0.02 365	7.59 507	4.29 511

sAnonymous2	0.37 96	0.32 293	3.21 405	0.01 27	0.00 1	0.35 17	0.08 296	1.96 122	0.90 243	0.03 34	0.05 118	0.04 32	0.11 193	0.11 23	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.18 440

CroCo_RVC	0.37 96	0.32 293	3.21 405	0.01 27	0.00 1	0.35 17	0.08 296	1.96 122	0.90 243	0.03 34	0.05 118	0.04 32	0.11 193	0.11 23	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.18 440

TransformOpticalFlow	1.47 380	0.31 289	3.22 408	0.66 450	0.08 330	1.54 315	0.09 308	3.84 331	1.58 383	1.66 341	2.32 400	3.60 420	3.12 452	6.99 462	0.42 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

STrans-v2	1.67 408	0.36 309	3.28 409	0.02 96	0.19 396	1.45 285	0.08 296	6.69 488	1.49 365	2.00 369	2.86 415	3.67 424	3.88 469	7.04 466	0.45 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

DMCA-RVC	0.90 276	0.64 413	3.30 410	0.03 154	0.04 288	1.30 223	0.06 281	2.65 173	0.73 197	3.21 435	0.09 133	0.99 263	0.66 338	3.14 261	0.99 359	0.01 414	0.04 397	0.02 450	0.01 343	0.07 287	0.01 92

FAT-Stereo	1.86 424	0.19 209	3.31 411	0.17 335	0.03 268	1.78 364	0.97 445	4.76 414	2.79 451	4.22 457	4.87 447	5.31 461	2.83 446	5.06 358	0.90 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.01 92

LVE	11.10 513	2.36 501	3.34 412	9.94 518	8.13 518	21.22 521	7.75 523	16.47 514	32.55 526	8.55 491	23.64 518	23.22 515	7.93 499	10.98 508	6.65 476	9.45 520	2.55 524	11.08 520	0.58 504	9.35 517	6.28 520

BEATNet_4x	0.97 286	0.77 438	3.36 413	0.46 416	0.01 156	1.32 229	0.09 308	4.57 398	1.26 315	1.88 359	0.22 185	1.09 274	0.42 294	1.79 227	2.09 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.06 348

G2L-Stereo_aug	1.21 351	0.18 200	3.37 414	0.01 27	0.03 268	1.38 254	0.02 161	3.08 219	0.77 214	1.90 360	1.58 353	3.22 411	1.13 373	5.74 391	1.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.00 1

RYNet	1.52 385	0.35 304	3.38 415	0.25 365	0.04 288	2.31 392	0.03 210	4.62 400	1.47 359	1.14 274	0.34 207	4.52 444	1.38 388	6.36 417	4.23 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

DispNO	1.25 353	0.52 381	3.40 416	0.11 299	0.05 298	1.45 285	0.01 88	3.73 316	1.68 390	1.34 299	1.59 354	3.15 405	1.12 372	5.56 384	1.14 367	0.00 1	0.02 353	0.03 455	0.12 427	0.05 252	0.03 265

CSAN	2.70 452	0.75 432	3.41 417	0.18 341	0.12 357	4.18 449	4.05 491	4.11 353	4.36 472	6.03 475	6.24 465	4.60 447	4.74 477	7.29 472	3.43 449	0.02 436	0.03 383	0.01 425	0.02 365	0.18 398	0.22 455

PDISCO_ROB	2.21 441	0.78 439	3.43 418	0.96 474	2.04 497	7.04 484	0.09 308	7.36 496	5.72 483	1.21 289	1.67 359	3.16 406	1.28 384	7.52 477	1.37 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 461	0.13 416

TorneroNet-64	15.45 524	5.66 518	3.44 419	13.86 524	12.03 525	28.15 531	6.27 516	19.89 520	38.68 532	12.16 504	28.06 527	35.76 527	15.44 518	19.56 521	15.40 509	9.71 524	2.52 521	19.13 527	2.70 519	12.55 524	7.94 526

RGC	1.86 424	0.67 420	3.45 420	0.07 253	0.26 422	3.29 427	0.11 318	4.78 417	1.46 357	3.26 437	4.51 445	5.14 457	2.68 441	5.46 377	1.94 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.09 385

AANet_RVC	1.66 404	0.88 454	3.52 421	0.06 227	0.00 1	1.22 178	0.00 1	3.25 251	2.51 444	2.21 385	4.49 444	3.65 423	0.20 242	7.10 467	3.42 448	0.50 490	0.04 397	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.05 317

AF-Net	2.17 440	0.65 417	3.53 422	0.00 1	0.09 338	2.02 376	0.48 420	6.44 482	1.70 392	3.36 439	10.22 482	4.95 454	2.81 444	4.34 316	2.66 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.01 92

MANE	14.02 522	0.85 451	3.53 422	2.13 495	3.75 504	18.44 515	6.14 513	22.67 530	27.90 521	33.01 531	41.08 534	41.26 532	30.90 531	23.39 523	17.99 516	0.47 489	0.76 503	0.91 497	4.04 523	0.17 390	1.00 494

WAO-7	9.09 505	1.79 494	3.55 424	0.80 461	0.15 375	18.67 516	4.36 498	23.07 531	26.68 520	12.59 505	27.90 526	22.52 512	13.03 512	13.53 513	11.47 499	0.09 466	0.03 383	0.58 496	0.10 418	0.47 480	0.34 470

MMNet	1.20 347	0.27 263	3.59 425	0.09 279	0.00 1	4.15 448	0.01 88	3.63 308	1.19 303	1.93 365	0.32 199	1.35 289	1.23 378	4.42 322	1.84 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

PA-Net	1.31 362	0.59 402	3.65 426	0.06 227	0.15 375	1.44 279	0.54 425	4.08 349	2.71 450	0.78 213	1.16 330	2.32 361	0.64 331	5.96 398	1.92 411	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.06 348
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	1.62 397	0.68 422	3.67 427	0.14 320	0.30 441	4.52 458	0.21 357	3.52 295	1.23 308	2.94 425	4.94 448	4.18 433	0.38 286	2.85 253	2.12 423	0.05 453	0.13 469	0.08 467	0.01 343	0.44 474	0.09 385

YMNet_1	1.62 397	0.68 422	3.67 427	0.14 320	0.30 441	4.52 458	0.21 357	3.52 295	1.23 308	2.94 425	4.94 448	4.18 433	0.38 286	2.85 253	2.12 423	0.05 453	0.13 469	0.08 467	0.01 343	0.44 474	0.09 385

ADStereo(finetuned)	0.83 245	0.43 345	3.68 429	0.03 154	0.00 1	1.22 178	0.01 88	3.26 253	1.86 404	2.61 415	0.20 180	0.09 103	2.39 435	0.34 124	0.38 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 348

DRN-Test	1.62 397	0.23 247	3.72 430	0.18 341	0.13 363	3.34 430	0.19 353	5.93 475	2.01 417	4.14 456	0.76 294	2.12 344	1.78 413	5.22 365	2.62 439	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.01 343	0.03 191	0.01 92

stereogan	2.13 438	0.31 289	3.75 431	0.01 27	0.09 338	7.44 488	0.60 430	4.27 369	3.29 458	3.91 453	4.62 446	6.41 468	1.84 419	5.17 361	0.58 323	0.00 1	0.01 289	0.01 425	0.00 1	0.24 426	0.05 317

DCANet-4	0.69 205	0.15 169	3.76 432	0.03 154	0.01 156	1.22 178	0.01 88	3.14 229	1.90 408	2.34 398	0.14 146	0.11 115	0.25 256	0.34 124	0.29 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317

Nwc_Net	1.94 430	0.55 390	3.79 433	0.07 253	0.08 330	2.73 410	0.04 236	6.75 491	1.11 286	2.03 373	7.92 473	4.82 451	2.11 426	4.78 344	2.01 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.01 92

PWCDC_ROB	3.06 458	1.38 484	3.81 434	0.14 320	0.00 1	3.14 421	0.02 161	4.40 384	12.35 502	1.08 268	23.69 519	2.01 334	2.01 425	3.87 296	2.43 430	0.24 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 488	0.08 379

edge stereo	1.94 430	0.40 330	3.82 435	0.15 325	0.09 338	1.81 367	0.45 418	4.77 415	2.21 432	3.36 439	3.94 439	8.39 481	1.72 412	5.75 392	1.69 396	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.17 390	0.01 92

LL-Strereo	1.93 428	0.97 461	3.83 436	0.55 435	2.19 498	1.49 299	0.05 258	4.09 351	1.00 263	2.59 413	2.77 413	5.17 458	5.63 489	7.19 469	0.63 330	0.00 1	0.10 453	0.00 1	0.00 1	0.25 433	0.20 450

MDST_ROB	3.50 470	0.07 54	3.94 437	2.66 500	1.46 489	12.94 505	0.97 445	7.32 495	2.42 440	14.82 513	8.08 475	2.74 379	1.51 396	8.44 489	2.48 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.11 401

APVNet	1.52 385	0.31 289	4.00 438	0.09 279	0.00 1	4.64 461	0.08 296	4.41 385	1.21 306	1.25 293	1.05 320	2.90 388	0.93 360	6.70 438	2.48 432	0.01 414	0.00 1	0.07 464	0.00 1	0.27 441	0.05 317

ELAS	8.05 502	0.76 436	4.02 439	0.95 473	1.02 481	14.85 510	6.99 521	12.80 509	11.73 500	22.43 527	27.75 525	17.88 506	15.19 517	10.96 507	11.31 498	0.22 478	0.56 500	0.23 485	0.22 466	0.50 483	0.71 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	3.49 469	0.47 366	4.03 440	1.61 493	1.91 493	10.78 501	1.92 466	3.06 215	1.26 315	8.59 492	12.06 488	6.13 466	7.82 498	4.78 344	4.77 461	0.08 463	0.12 464	0.07 464	0.15 430	0.16 385	0.11 401

FINET	1.36 368	0.46 358	4.05 441	0.22 354	0.73 475	1.03 79	0.00 1	3.57 301	5.71 482	1.59 337	1.64 356	0.49 190	0.19 236	5.53 380	1.90 408	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.03 265

gwcnet-sp	0.98 288	0.38 318	4.06 442	0.04 187	0.00 1	2.60 405	0.15 334	3.51 292	1.13 293	1.75 346	0.16 157	0.68 216	0.39 289	3.69 281	0.90 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 265

scenet	0.98 288	0.38 318	4.06 442	0.04 187	0.00 1	2.60 405	0.15 334	3.51 292	1.13 293	1.75 346	0.16 157	0.68 216	0.39 289	3.69 281	0.90 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 265

ssnet	0.98 288	0.38 318	4.06 442	0.04 187	0.00 1	2.60 405	0.15 334	3.51 292	1.13 293	1.75 346	0.16 157	0.68 216	0.39 289	3.69 281	0.90 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 265

ARAFT	1.12 331	0.82 449	4.11 445	0.04 187	0.00 1	1.64 346	0.03 210	4.85 421	1.69 391	2.78 420	0.57 251	0.47 186	0.11 193	4.81 346	0.24 195	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.24 426	0.05 317

TorneroNet	16.10 525	5.74 519	4.12 446	13.88 525	11.97 524	26.89 530	6.85 520	21.13 526	38.32 530	14.15 509	33.36 530	33.52 526	17.49 522	18.89 520	19.64 522	9.77 525	2.53 522	19.43 528	3.35 520	13.21 525	7.86 525

UNet	1.13 333	0.24 251	4.21 447	0.01 27	0.02 245	2.31 392	0.02 161	3.06 215	0.76 213	1.17 279	0.14 146	2.73 378	1.58 404	4.48 330	1.92 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

WAO-8	13.93 520	3.75 511	4.23 448	7.74 512	6.54 509	22.81 524	2.39 477	22.66 528	45.98 535	18.88 517	35.42 531	33.21 524	16.91 520	16.55 518	12.78 503	5.01 506	0.81 504	9.89 514	0.77 507	8.77 513	3.61 509

Venus	13.93 520	3.75 511	4.23 448	7.74 512	6.54 509	22.81 524	2.39 477	22.66 528	45.98 535	18.88 517	35.42 531	33.21 524	16.91 520	16.55 518	12.78 503	5.01 506	0.81 504	9.89 514	0.77 507	8.76 512	3.61 509

MFMNet_re	2.02 435	0.98 462	4.27 450	2.74 501	0.88 477	1.47 292	0.15 334	4.21 361	3.18 457	6.63 479	6.93 469	1.87 326	3.63 464	2.13 234	0.99 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 423	0.05 317

fast-acv-ft	1.41 374	0.46 358	4.29 451	0.10 290	0.13 363	3.97 444	0.29 389	2.42 153	1.91 409	0.81 218	3.55 432	3.02 395	1.26 383	3.35 265	2.05 420	0.04 447	0.01 289	0.04 458	0.04 385	0.39 470	0.05 317

CBFPSM	1.39 372	0.61 407	4.29 451	0.01 27	0.01 156	3.64 439	0.03 210	3.39 273	0.80 224	0.64 192	0.21 181	6.18 467	3.70 466	2.38 238	1.82 402	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.01 92

Syn2CoEx	1.66 404	1.17 474	4.29 451	0.04 187	0.00 1	1.44 279	0.56 426	5.33 448	1.98 414	2.01 372	2.12 390	2.08 339	2.81 444	6.55 427	2.42 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 458	0.06 348

SGM-ForestM	12.56 517	0.80 442	4.31 454	1.07 480	0.41 456	21.56 522	8.57 524	17.42 515	19.67 513	29.93 529	28.49 529	45.83 533	27.22 529	26.05 528	18.40 518	0.14 472	0.25 487	0.18 481	0.28 486	0.18 398	0.42 478

FADNet_RVC	1.15 339	1.06 469	4.34 455	0.02 96	0.06 310	2.77 415	0.04 236	3.50 291	0.80 224	0.35 150	0.32 199	0.65 212	0.09 175	5.20 363	1.56 387	0.24 483	0.34 494	0.11 475	0.33 495	0.65 490	0.60 480

NVstereo2D	1.09 321	0.17 192	4.40 456	0.00 1	0.00 1	1.59 329	0.18 347	4.29 372	1.40 345	0.85 223	0.36 213	2.30 358	0.62 327	5.26 366	0.35 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

ACVNet_1	6.16 495	1.86 496	4.43 457	9.52 517	7.22 515	7.59 490	2.37 475	9.99 505	6.71 489	3.84 451	5.35 456	13.23 497	4.90 481	6.25 411	1.94 415	9.06 518	2.40 517	10.88 519	0.11 422	9.58 518	6.03 518

ACVNet-4b	5.67 491	1.65 488	4.43 457	9.46 516	7.11 514	8.72 495	1.68 464	6.61 485	5.76 484	0.27 131	6.49 467	11.67 491	2.43 436	8.40 488	1.56 387	9.06 518	2.34 515	10.49 517	0.02 365	9.22 516	5.98 517

FADNet	1.20 347	0.93 459	4.51 459	0.03 154	0.06 310	2.56 403	0.16 339	4.02 345	1.42 349	0.32 136	0.06 123	1.66 313	1.07 365	5.56 384	0.87 349	0.19 477	0.02 353	0.01 425	0.01 343	0.50 483	0.03 265

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 325	0.35 304	4.53 460	0.18 341	0.37 453	0.79 45	0.00 1	5.71 468	0.74 204	0.40 162	0.64 271	4.47 442	1.41 389	1.42 211	0.30 235	0.00 1	0.11 456	0.00 1	0.28 486	0.17 390	0.14 423

GASNet	1.43 375	1.53 487	4.54 461	0.31 386	0.02 245	1.49 299	0.20 355	3.86 335	1.95 411	0.75 205	1.37 347	2.11 342	1.57 403	5.82 397	2.60 437	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.00 1	0.43 473	0.10 393

StereoDRNet	1.48 381	0.75 432	4.58 462	0.05 210	0.10 347	2.49 400	1.10 451	4.62 400	1.47 359	3.38 442	0.62 270	2.29 357	0.65 336	4.52 332	2.89 442	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.01 343	0.05 252	0.07 366

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 389	0.68 422	4.62 463	0.01 27	0.00 1	5.13 468	0.30 396	4.64 404	1.23 308	2.39 406	0.59 263	2.12 344	2.00 424	4.94 351	2.19 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 92

iResNetv2_ROB	1.08 313	1.12 472	4.68 464	1.09 481	0.00 1	1.38 254	0.05 258	3.83 330	1.11 286	0.80 217	1.15 328	1.02 266	0.12 205	4.52 332	0.45 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 458	0.03 265

FADNet-RVC	1.10 325	1.07 470	4.79 465	0.03 154	0.00 1	1.60 333	0.08 296	3.77 320	1.70 392	0.35 150	0.07 125	0.61 203	0.66 338	5.32 371	1.11 363	0.01 414	0.08 440	0.00 1	0.00 1	0.48 481	0.18 440

Consistency-Raft	1.36 368	0.65 417	4.81 466	0.33 391	0.32 450	1.62 343	0.11 318	3.65 310	3.80 467	0.33 138	6.12 463	0.86 245	2.14 427	0.94 188	1.25 374	0.02 436	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.24 426	0.01 92

STTRV1_RVC	1.94 430	0.35 304	4.85 467	0.32 390	0.01 156	2.41 397	0.34 408	5.79 469	3.55 461	0.82 219	5.11 453	1.63 310	1.08 366	7.63 479	1.41 385	0.91 495	2.53 522	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 295

ELAS_RVC	7.69 500	0.80 442	4.90 468	1.06 479	1.02 481	10.00 498	9.43 526	9.75 503	14.69 505	21.83 525	20.27 511	17.88 506	16.41 519	13.01 512	10.44 496	0.22 478	0.55 499	0.28 488	0.19 453	0.35 464	0.65 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
XX-Stereo	1.04 303	0.20 221	4.94 469	0.85 466	0.04 288	1.25 203	0.00 1	3.37 268	0.45 72	1.22 290	0.50 245	3.70 425	0.02 40	3.91 298	0.05 29	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.20 458	0.03 191	0.02 205

ACVNet_2	8.69 503	1.80 495	5.09 470	8.55 514	6.72 511	13.47 506	4.34 497	13.70 510	23.86 516	6.89 482	19.74 510	20.52 509	5.36 486	7.70 482	2.48 432	8.53 515	1.67 512	7.99 510	0.32 494	8.79 514	6.29 521

SGM+DAISY	4.39 483	1.34 481	5.18 471	1.01 477	0.88 477	5.61 473	2.86 481	4.88 423	3.53 460	13.29 507	13.95 492	12.66 494	7.55 495	7.98 485	5.39 469	0.23 482	0.18 482	0.15 479	0.24 473	0.29 452	0.64 482

TCMNet	1.49 383	0.57 398	5.20 472	0.13 307	1.39 488	1.81 367	0.17 342	4.03 347	1.26 315	1.72 344	2.98 418	1.95 332	0.46 303	5.01 354	2.55 436	0.00 1	0.06 419	0.06 463	0.00 1	0.37 468	0.16 429

Dean	11.46 515	2.03 498	5.20 472	10.73 519	8.20 519	18.71 517	5.73 510	21.10 525	41.49 534	11.12 499	22.16 515	25.92 518	7.74 496	7.52 477	4.31 456	9.01 517	2.27 514	9.95 516	0.61 505	9.18 515	6.22 519

FADNet-RVC-Resample	1.08 313	1.00 465	5.32 474	0.10 290	0.14 369	1.53 311	0.25 370	3.62 306	1.18 301	0.51 179	0.19 176	1.04 267	0.28 263	5.20 363	0.44 285	0.10 467	0.16 479	0.09 470	0.06 400	0.24 426	0.21 452

SANet	4.63 485	0.89 456	5.34 475	0.30 382	0.09 338	7.43 487	3.75 489	6.53 484	16.16 509	6.79 480	13.29 490	12.44 493	7.74 496	7.38 473	4.11 454	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.10 338	0.31 468

pmcnn	3.61 471	0.68 422	5.38 476	0.61 444	1.46 489	2.75 414	1.26 456	5.04 432	1.57 379	8.77 493	11.67 486	18.69 508	2.38 434	6.03 400	5.61 470	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.21 418	0.07 366

GwcNet	1.67 408	0.81 446	5.52 477	0.23 360	1.21 485	4.21 450	0.62 431	3.71 314	1.57 379	1.01 255	1.65 358	3.99 431	0.52 309	5.46 377	2.30 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.35 464	0.13 416

SHD	3.01 457	1.02 467	5.52 477	0.45 415	0.39 455	4.12 447	0.17 342	6.68 487	12.04 501	7.20 483	3.36 428	4.40 439	2.58 439	4.69 340	7.17 480	0.01 414	0.04 397	0.00 1	0.03 374	0.22 421	0.17 434

PVD	5.81 493	0.99 464	5.56 479	0.72 455	0.51 465	6.72 481	0.18 347	9.90 504	23.69 515	11.45 502	19.26 508	8.18 480	9.46 504	9.24 494	9.49 493	0.02 436	0.16 479	0.00 1	0.08 409	0.18 398	0.40 477

Wz-Net-MNSev	1.85 423	1.19 476	5.61 480	0.01 27	0.00 1	4.74 462	2.16 471	4.93 425	1.48 363	3.77 449	1.24 339	1.77 320	2.56 437	4.94 351	2.61 438	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.01 92

ADCRef	2.29 444	0.65 417	5.67 481	0.10 290	0.09 338	4.81 463	0.76 438	4.75 413	1.37 338	2.88 422	1.67 359	1.62 307	2.30 430	3.77 290	14.93 508	0.02 436	0.00 1	0.01 425	0.10 418	0.20 417	0.11 401

S-Stereo	2.00 433	0.30 288	5.74 482	0.24 362	0.23 412	2.51 401	1.90 465	4.74 410	5.15 479	2.42 407	5.80 458	2.85 385	0.72 347	5.08 359	2.17 425	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.04 295

KSHMR	14.27 523	6.95 520	5.79 483	15.08 527	12.84 526	17.44 512	10.61 527	18.88 518	30.94 524	18.81 516	22.21 516	28.54 521	8.85 501	15.56 516	9.24 492	10.34 528	3.60 528	21.61 530	4.68 526	14.48 526	8.94 527

pcwnet_v2	1.29 356	0.17 192	5.98 484	0.10 290	0.01 156	1.76 361	0.02 161	5.08 436	2.90 453	1.54 333	1.98 379	2.03 337	0.81 352	3.01 258	0.28 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.03 191	0.03 265

RTSC	2.66 450	1.24 478	6.04 485	0.18 341	0.02 245	4.40 456	0.08 296	4.29 372	4.98 478	6.00 474	3.15 423	2.97 393	1.56 400	6.71 439	10.89 497	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.05 390	0.40 471	0.24 459

DGSMNet	2.23 442	0.80 442	6.10 486	0.96 474	1.73 492	3.22 424	4.12 492	5.30 446	1.11 286	1.19 282	2.48 406	3.18 407	0.65 336	4.57 338	1.33 380	1.11 497	1.37 508	1.55 499	1.26 515	1.37 495	1.28 497

PWC_ROB	2.90 456	1.01 466	6.12 487	0.53 432	0.57 471	1.30 223	0.40 412	3.85 333	4.42 475	7.37 484	15.40 496	3.03 397	1.55 399	6.31 414	5.74 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 477	0.05 317

SAMSARA	3.32 467	1.07 470	6.25 488	0.86 470	0.31 447	7.55 489	3.87 490	5.26 445	4.20 471	7.43 485	3.35 427	10.04 489	3.83 468	6.98 461	4.83 462	0.00 1	0.14 473	0.00 1	0.05 390	0.17 390	0.22 455

Wz-Net-LNSev	1.30 358	0.85 451	6.26 489	0.02 96	0.03 268	4.02 445	0.13 327	4.21 361	1.12 291	0.77 210	0.10 138	3.60 420	1.11 369	2.68 248	1.12 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 205

SDNR	3.31 466	0.91 458	6.28 490	0.44 410	0.02 245	26.11 529	0.01 88	3.81 329	1.62 386	2.82 421	11.06 485	2.93 389	0.60 319	7.95 484	1.52 386	0.01 414	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.12 409

XQC	2.57 449	1.20 477	6.33 491	0.18 341	0.01 156	3.84 443	0.33 404	5.24 440	3.83 468	4.43 460	1.94 376	4.58 445	3.19 454	7.19 469	8.67 488	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.03 374	0.27 441	0.19 445

ktn	19.15 529	18.52 528	6.39 492	22.64 533	17.26 531	24.47 526	12.11 529	24.52 532	34.74 529	18.75 515	27.70 523	32.54 522	17.85 523	15.71 517	16.67 511	22.09 532	3.64 529	28.95 534	10.91 531	17.40 530	10.22 530

ADCL	3.30 464	0.81 446	6.76 493	0.25 365	0.25 419	6.93 482	4.65 500	4.79 418	2.62 449	4.61 464	3.36 428	5.22 459	4.55 475	5.54 383	14.91 507	0.05 453	0.01 289	0.11 475	0.13 429	0.28 450	0.10 393

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 394	0.69 426	7.27 494	0.30 382	0.44 458	0.87 55	0.02 161	6.19 479	0.84 235	0.45 170	6.17 464	4.35 438	1.17 374	1.32 209	0.48 300	0.00 1	0.09 444	0.00 1	0.34 497	0.26 436	0.12 409

PASM	1.58 395	1.05 468	7.51 495	0.56 437	0.09 338	1.37 248	0.28 386	2.85 192	1.44 354	3.91 453	0.44 234	3.02 395	0.64 331	6.38 418	1.59 390	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.03 374	0.26 436	0.15 426

notaker	17.52 527	21.54 531	7.84 496	18.05 529	14.44 529	17.58 513	6.43 517	20.13 522	24.44 518	21.34 524	27.71 524	39.12 529	18.78 525	19.63 522	20.40 524	11.95 529	2.71 527	25.51 532	5.85 529	17.10 529	9.78 528

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 464	2.61 504	7.84 496	0.09 279	0.26 422	12.92 504	7.62 522	4.25 366	3.64 465	2.95 427	3.99 441	4.61 448	1.22 377	8.36 487	1.77 400	0.59 494	1.15 507	0.04 458	0.85 510	0.48 481	0.67 484

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 490	2.33 500	8.42 498	0.33 391	0.27 427	24.60 528	8.84 525	5.50 456	9.75 497	3.82 450	8.16 476	8.53 482	1.82 415	9.44 496	5.18 467	1.02 496	1.65 511	0.33 489	0.47 501	1.06 493	0.90 490

aanetorigin	2.87 454	0.73 431	8.74 499	0.23 360	0.23 412	1.61 337	2.07 467	1.76 108	1.10 284	14.21 511	10.25 483	2.93 389	3.38 459	4.98 353	4.06 453	0.10 467	0.05 410	0.09 470	0.11 422	0.57 486	0.15 426

ADCP+	2.87 454	0.98 462	8.75 500	0.07 253	0.16 381	5.93 477	2.90 482	4.00 343	1.84 400	1.52 325	0.27 193	3.81 427	3.22 456	6.05 402	17.38 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.30 464

DPSNet	3.38 468	0.60 404	9.55 501	0.61 444	0.46 461	5.10 467	1.44 459	11.17 507	3.92 469	2.57 412	0.88 306	5.90 464	9.68 506	7.63 479	7.25 481	0.08 463	0.16 479	0.01 425	0.07 404	0.34 461	0.17 434

MFN_U_SF_RVC	3.76 475	1.77 492	9.85 502	0.84 463	0.27 427	9.50 496	0.49 422	8.07 498	3.41 459	4.81 466	3.28 426	9.40 486	3.49 460	7.76 483	8.31 487	0.41 487	0.54 498	0.52 493	0.80 509	0.89 491	0.84 488

psmorigin	2.01 434	0.37 313	10.25 503	0.22 354	0.03 268	1.62 343	0.19 353	3.31 262	1.05 274	4.92 467	3.14 421	5.85 463	2.21 428	5.31 370	1.71 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 252	0.02 205

LE_ROB	12.79 518	0.64 413	10.26 504	2.13 495	1.29 486	7.25 486	5.81 512	9.09 501	49.27 537	57.55 537	24.58 521	23.68 516	31.13 532	9.00 493	23.57 530	0.04 447	0.06 419	0.13 478	0.20 458	0.08 301	0.11 401

Wz-Net-SNSev	2.53 448	2.49 502	10.66 505	0.39 406	0.01 156	2.73 410	0.40 412	5.02 431	1.50 367	2.15 379	2.12 390	6.48 469	1.11 369	9.47 497	5.84 472	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.21 418	0.06 348

ADCMid	3.95 478	1.34 481	10.91 506	0.18 341	0.38 454	5.02 466	1.27 457	4.87 422	2.94 454	11.15 500	3.60 433	6.76 473	5.21 485	6.40 423	16.96 512	0.12 470	0.08 440	0.55 495	0.46 500	0.53 485	0.19 445

iinet-f	1.68 412	0.61 407	11.37 507	0.29 380	0.03 268	4.39 455	0.04 236	3.18 240	1.10 284	1.16 278	0.58 253	2.96 392	2.76 442	2.13 234	2.46 431	0.00 1	0.02 353	0.02 450	0.00 1	0.46 477	0.01 92

AnyNet_C32	3.93 477	2.58 503	12.07 508	0.39 406	0.49 464	5.50 471	6.45 518	4.44 388	2.19 430	6.86 481	2.94 417	5.28 460	3.20 455	6.63 432	18.37 517	0.08 463	0.04 397	0.20 482	0.09 414	0.57 486	0.19 445

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 418	19.48 529	12.37 509	0.06 227	0.00 1	0.47 35	0.05 258	0.46 16	0.31 55	0.13 111	0.03 102	0.03 19	0.00 1	0.07 7	0.41 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.07 287	0.92 491

ADCPNet	3.63 473	0.82 449	13.20 510	0.08 268	0.43 457	7.02 483	2.23 473	4.77 415	2.41 439	4.31 459	1.96 378	7.57 478	5.16 482	6.45 424	13.80 505	0.02 436	0.75 502	0.04 458	0.90 511	0.16 385	0.53 479

DispFullNet	7.91 501	23.96 533	13.67 511	14.71 526	7.88 517	4.83 464	0.04 236	5.01 430	2.89 452	8.86 494	4.96 450	6.11 465	10.72 508	10.18 503	3.51 450	2.44 502	0.33 493	15.15 522	4.65 525	12.33 523	5.95 516

DeepPrunerF	2.50 447	0.87 453	14.90 512	0.17 335	0.31 447	1.41 264	0.29 389	5.62 463	9.97 498	1.02 256	0.43 231	2.01 334	1.65 408	6.85 447	3.99 452	0.00 1	0.01 289	0.07 464	0.10 418	0.24 426	0.12 409

SuperB	3.70 474	1.77 492	15.73 513	0.31 386	0.05 298	4.37 454	1.67 463	3.58 304	11.57 499	2.36 402	1.32 345	2.03 337	1.91 420	6.95 459	9.01 491	0.05 453	0.03 383	0.10 474	0.08 409	11.00 521	0.10 393

ADCS	5.09 489	2.15 499	16.58 514	0.34 397	0.07 320	5.91 476	4.26 494	6.73 490	6.99 491	9.44 495	6.09 461	6.57 471	5.17 484	9.54 498	21.38 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 466	0.23 458

PWCK	8.72 504	5.37 516	16.61 515	5.74 507	0.12 357	19.88 518	11.41 528	11.31 508	13.42 504	14.07 508	12.84 489	13.20 496	8.05 500	15.44 515	10.25 495	5.95 508	0.22 485	2.09 505	0.05 390	7.50 506	0.92 491

Wz-Net-TNSev	3.91 476	5.20 515	20.57 516	0.15 325	0.01 156	7.14 485	3.57 486	6.70 489	3.57 462	1.74 345	0.58 253	7.39 477	4.33 472	8.86 491	7.99 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.24 426	0.16 429

HanzoNet	29.69 534	29.33 534	21.66 517	21.75 532	19.07 533	24.58 527	12.99 530	28.87 534	40.49 533	43.09 534	44.02 535	55.65 536	44.93 536	43.17 535	44.44 534	27.88 535	9.47 532	29.77 535	15.86 533	20.94 533	15.84 533

LSM	7.38 499	1.68 489	22.24 518	3.99 504	40.72 535	3.54 438	4.79 504	4.74 410	6.65 488	10.25 497	13.51 491	4.49 443	3.81 467	6.91 456	5.31 468	0.00 1	0.04 397	0.00 1	0.00 1	0.26 436	14.60 532

WZ-Net	4.16 480	1.75 491	23.59 519	0.08 268	0.04 288	2.62 409	2.16 471	5.89 472	4.74 477	5.73 473	3.51 431	6.99 476	4.89 480	10.82 506	10.11 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.11 401

DPSimNet_ROB	25.03 533	19.56 530	24.93 520	24.36 534	17.85 532	22.25 523	25.93 535	28.52 533	29.10 522	32.61 530	28.25 528	32.87 523	26.42 527	24.51 526	40.42 533	16.75 531	13.93 533	25.19 531	22.38 534	19.96 532	24.75 536

UNDER WATER	19.61 530	12.37 526	31.14 521	20.44 531	14.31 528	28.63 532	18.15 532	16.43 513	34.24 528	20.82 523	19.14 507	38.83 528	30.09 530	24.31 524	20.97 526	10.09 527	2.68 525	19.51 529	4.70 527	15.52 528	9.93 529

UNDER WATER-64	20.03 531	10.28 524	31.50 522	20.05 530	13.64 527	32.81 533	23.45 534	16.01 512	33.44 527	22.01 526	17.25 499	40.58 531	32.20 534	24.50 525	22.36 529	10.06 526	2.70 526	18.37 526	4.24 524	14.84 527	10.24 531

EDNetEfficient	6.54 497	1.17 474	33.15 523	0.66 450	1.96 494	2.07 378	3.72 488	2.80 187	14.85 506	20.02 521	9.69 481	6.59 472	10.19 507	7.19 469	15.49 510	0.03 444	0.10 453	0.01 425	0.20 458	0.62 489	0.29 463

JetBlue	13.83 519	5.03 514	33.82 524	0.84 463	6.92 512	50.14 535	20.02 533	15.09 511	8.92 496	11.33 501	17.05 498	28.25 520	18.01 524	32.60 533	18.53 519	0.32 485	0.12 464	0.15 479	0.23 470	4.59 502	4.64 512

xyz-stereo	4.23 481	0.09 80	35.65 525	0.02 96	0.00 1	17.93 514	0.01 88	1.93 119	0.42 68	1.61 338	14.74 494	2.67 372	0.15 219	7.15 468	1.87 406	0.00 1	0.01 289	0.24 486	0.00 1	0.04 227	0.01 92

AnyNet_C01	6.59 498	4.31 513	36.24 526	0.96 474	0.46 461	9.96 497	5.74 511	6.02 478	3.63 464	7.59 486	8.56 477	8.83 483	3.14 453	13.74 514	20.83 525	0.12 470	0.08 440	0.25 487	0.09 414	1.01 492	0.34 470

BEATNet-Init1	17.91 528	7.45 521	36.82 527	1.88 494	1.38 487	37.29 534	14.71 531	21.90 527	24.20 517	38.07 532	36.59 533	50.41 534	32.00 533	29.42 531	21.83 528	0.33 486	0.39 496	0.47 491	0.54 503	1.50 497	1.07 495

MADNet++	47.78 536	34.15 535	37.11 528	42.94 535	41.23 536	64.94 536	30.63 536	60.79 539	53.26 538	72.08 539	61.65 538	57.68 537	54.96 537	58.03 536	59.24 538	43.01 538	36.17 538	36.07 536	22.50 535	47.50 536	41.67 538

FADE	16.19 526	10.20 523	37.43 529	4.76 506	4.82 507	10.62 500	5.00 505	19.13 519	23.28 514	8.35 490	6.09 461	14.63 500	21.62 526	25.45 527	20.32 523	24.52 533	8.46 531	36.14 537	36.87 537	3.46 500	2.72 507

ASD4	55.28 537	67.10 540	50.57 530	44.24 536	57.82 538	92.00 540	98.23 547	54.95 537	86.61 542	58.30 538	64.61 539	50.57 535	63.33 539	58.83 537	67.37 539	25.76 534	29.60 536	26.82 533	29.01 536	42.42 535	37.42 537

USTest	75.36 541	57.99 538	56.43 531	72.82 542	69.93 542	99.96 549	100.00 549	98.57 547	99.18 546	94.19 544	97.90 547	78.26 540	95.05 545	75.90 540	76.21 540	48.70 539	80.65 544	39.01 538	52.97 541	57.66 537	55.76 539

JetRed	34.54 535	39.28 536	62.16 532	15.62 528	26.51 534	69.20 537	40.79 537	31.43 535	32.41 525	46.06 535	44.55 536	40.19 530	26.50 528	38.43 534	56.06 537	12.76 530	37.49 539	13.23 521	9.38 530	29.52 534	19.34 534

LRCNet_RVC	60.63 539	63.16 539	62.94 533	69.09 541	50.21 537	19.92 520	0.07 289	58.32 538	5.21 481	75.67 540	86.75 540	74.68 539	62.48 538	59.01 538	49.80 535	93.38 545	56.36 543	93.48 545	92.95 545	67.44 542	71.73 545

RTS	9.75 508	2.69 505	65.25 534	0.85 466	1.99 495	14.36 507	4.75 502	5.69 466	17.29 511	7.97 487	19.00 503	6.83 474	3.02 450	26.15 529	18.62 520	0.00 1	0.15 477	0.00 1	0.00 1	0.29 452	0.16 429

RTSA	9.75 508	2.69 505	65.25 534	0.85 466	1.99 495	14.36 507	4.75 502	5.69 466	17.29 511	7.97 487	19.00 503	6.83 474	3.02 450	26.15 529	18.62 520	0.00 1	0.15 477	0.00 1	0.00 1	0.29 452	0.16 429

MADNet+	10.71 511	14.57 527	70.07 536	0.58 440	0.47 463	19.89 519	4.20 493	11.05 506	6.87 490	3.03 431	5.99 460	9.01 484	6.35 492	31.95 532	28.31 531	0.22 478	0.26 490	0.01 425	0.04 385	0.46 477	0.87 489

TCMNet-wrong-test	55.95 538	78.75 541	71.85 537	90.95 543	89.50 543	78.08 538	71.33 538	38.19 536	12.35 502	40.71 533	51.28 537	59.53 538	35.38 535	64.04 539	52.16 536	38.10 537	6.00 530	47.22 540	41.12 538	82.64 544	69.84 543

coex-ft	12.01 516	5.60 517	80.23 538	0.15 325	0.15 375	1.88 370	0.73 436	2.66 174	30.12 523	49.31 536	16.59 497	15.97 503	14.42 516	6.79 445	14.50 506	0.05 453	0.08 440	0.01 425	0.05 390	0.37 468	0.61 481

DLNR_Zeroshot_test	23.05 532	49.79 537	87.94 539	97.52 551	94.73 546	1.18 159	0.00 1	20.60 523	0.14 7	0.02 13	0.02 78	0.02 5	0.02 40	4.35 317	0.10 100	32.22 536	0.04 397	0.00 1	0.27 482	72.00 543	0.06 348

HaxPig	97.68 548	99.63 547	91.34 540	99.82 553	99.97 550	88.15 539	88.00 539	98.28 546	99.93 549	99.98 551	99.99 549	99.95 551	99.99 550	96.29 545	92.24 545	99.99 554	99.98 549	100.00 551	99.99 550	100.00 555	99.98 553

PML	89.08 545	99.72 548	92.85 541	94.72 545	94.92 547	99.54 548	97.42 546	93.50 543	95.96 545	99.77 550	92.33 544	95.35 545	93.51 544	99.96 552	91.15 544	99.98 553	31.71 537	100.00 551	45.94 539	93.46 546	69.88 544

xxxxx1	76.92 542	82.43 542	93.26 542	61.67 538	66.92 539	95.84 543	95.11 542	75.84 540	80.96 539	82.71 541	86.75 540	89.18 541	87.35 540	85.27 541	87.18 541	55.08 540	54.60 540	60.31 541	72.71 542	62.51 538	62.73 540

tt_ll	76.92 542	82.43 542	93.26 542	61.67 538	66.92 539	95.84 543	95.11 542	75.84 540	80.96 539	82.71 541	86.75 540	89.18 541	87.35 540	85.27 541	87.18 541	55.08 540	54.60 540	60.31 541	72.71 542	62.51 538	62.73 540

ff	76.92 542	82.43 542	93.26 542	61.67 538	66.92 539	95.84 543	95.11 542	75.84 540	80.96 539	82.71 541	86.75 540	89.18 541	87.35 540	85.27 541	87.18 541	55.08 540	54.60 540	60.31 541	72.71 542	62.51 538	62.73 540

AVERAGE_ROB	99.23 553	99.81 550	97.56 545	100.00 556	100.00 552	96.24 546	91.02 541	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	99.98 553	99.97 550	100.00 555	100.00 550	100.00 551	100.00 551	100.00 555	100.00 555

MEDIAN_ROB	96.83 546	99.41 546	98.66 546	94.75 546	94.23 545	93.08 542	90.54 540	95.61 545	94.75 543	97.65 547	97.73 546	98.30 546	96.57 546	94.51 544	93.74 546	99.78 552	98.24 546	99.99 550	99.89 549	99.48 549	99.67 549

EDNetEfficientorigin	10.31 510	1.90 497	98.96 547	0.22 354	0.23 412	2.73 410	0.71 435	4.50 392	16.94 510	18.72 514	15.36 495	12.74 495	10.73 509	8.96 492	11.94 502	0.01 414	0.01 289	0.00 1	0.00 1	0.25 433	1.31 498

tt	68.65 540	0.15 169	99.57 548	50.64 537	14.90 530	100.00 550	100.00 549	100.00 552	99.76 547	27.80 528	10.52 484	99.97 552	98.63 547	99.61 547	100.00 553	90.62 544	98.21 545	46.66 539	52.02 540	62.86 541	21.04 535

Anonymous_1	97.10 547	99.72 548	99.64 549	92.33 544	93.91 544	100.00 550	100.00 549	99.20 549	99.90 548	98.57 548	99.75 548	99.14 548	99.94 549	98.50 546	99.54 547	87.90 543	98.87 547	90.88 544	96.91 546	92.22 545	95.12 546

test_example2	98.83 550	99.97 553	99.97 550	99.96 555	99.97 550	99.46 547	99.97 548	95.54 544	100.00 550	100.00 552	100.00 550	93.37 544	93.47 543	99.93 551	99.91 549	100.00 555	99.79 548	96.64 546	98.71 547	100.00 555	100.00 555

DPSMNet_ROB	99.46 555	99.94 551	99.98 551	96.59 550	100.00 552	100.00 550	100.00 549	99.81 550	100.00 550	95.87 546	100.00 550	99.32 549	100.00 551	99.79 548	99.99 551	98.46 549	100.00 550	99.86 547	100.00 551	99.52 550	100.00 555

DGTPSM_ROB	99.45 554	99.94 551	99.98 551	96.58 549	100.00 552	100.00 550	100.00 549	99.81 550	100.00 550	95.86 545	100.00 550	99.32 549	100.00 551	99.79 548	99.99 551	98.34 548	100.00 550	99.86 547	100.00 551	99.52 550	99.99 554

ccccc	98.51 549	94.69 545	100.00 553	100.00 556	100.00 552	92.59 541	97.15 545	98.75 548	95.78 544	98.59 549	95.17 545	98.60 547	99.67 548	99.86 550	99.84 548	100.00 555	100.00 550	99.91 549	99.54 548	100.00 555	100.00 555

Selective-RAFT-Error	100.00 558	100.00 554	100.00 553	100.00 556	100.00 552	100.00 550	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 553	100.00 555	100.00 550	100.00 551	100.00 551	99.99 553	99.95 551

CasAABBNet	99.94 556	100.00 554	100.00 553	99.72 552	100.00 552	100.00 550	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 553	99.21 550	100.00 550	100.00 551	100.00 551	99.96 552	99.95 551

LSM0	99.94 556	100.00 554	100.00 553	99.84 554	100.00 552	100.00 550	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 553	99.22 551	100.00 550	100.00 551	100.00 551	99.99 553	99.83 550

DPSM_ROB	99.17 551	100.00 554	100.00 553	96.28 547	98.84 548	100.00 550	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 553	93.66 546	100.00 550	100.00 551	100.00 551	96.31 547	98.27 547

DPSM	99.17 551	100.00 554	100.00 553	96.28 547	98.84 548	100.00 550	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 553	93.66 546	100.00 550	100.00 551	100.00 551	96.31 547	98.27 547

Low-res two-view benchmark