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

DFGA-Net	0.91 267	1.43 473	2.72 370	0.06 216	0.16 369	1.16 141	0.00 1	2.26 125	0.77 205	1.02 245	1.17 321	0.25 140	0.04 89	5.17 351	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.02 193

LGtest1	0.13 4	0.14 145	0.30 7	0.01 26	0.00 1	0.40 25	0.00 1	0.54 23	0.73 188	0.06 51	0.01 1	0.03 15	0.00 1	0.04 1	0.21 172	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

LG-Stereo	0.34 72	0.07 51	1.33 194	0.03 146	0.01 145	1.06 97	0.00 1	2.93 187	0.66 145	0.01 5	0.09 123	0.14 119	0.07 142	0.10 12	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

S2M2	0.13 4	0.15 159	0.45 14	0.02 95	0.01 145	0.32 10	0.00 1	0.52 16	0.60 88	0.00 1	0.14 136	0.03 15	0.01 10	0.20 55	0.16 140	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 96	0.25 4	0.03 146	0.00 1	1.03 78	0.00 1	0.24 1	0.59 79	0.01 5	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.06 3	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

HART	0.44 113	0.24 239	1.41 204	0.01 26	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 185	0.61 98	0.26 119	1.98 368	0.35 157	0.03 62	0.20 55	0.14 123	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.05 305

HI	0.54 152	0.37 301	1.50 215	0.13 295	0.00 1	1.15 138	0.00 1	1.68 94	0.62 110	1.34 288	0.01 1	2.67 361	0.66 327	0.36 122	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

CoSv	0.54 152	0.37 301	1.50 215	0.13 295	0.00 1	1.15 138	0.00 1	1.68 94	0.62 110	1.34 288	0.01 1	2.67 361	0.66 327	0.36 122	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

MonSter	0.19 21	0.07 51	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 27	0.00 1	2.16 121	0.64 129	0.03 31	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.09 5	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.01 89

DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 9	0.38 10	0.05 199	0.00 1	1.04 87	0.00 1	0.32 5	0.63 118	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.03 62	0.20 55	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 72	0.10 96	1.37 200	0.01 26	0.00 1	0.86 52	0.00 1	2.78 171	1.32 320	0.04 40	0.03 93	0.07 81	0.02 32	0.19 43	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

rvit_0105_5	0.41 99	0.20 210	1.94 283	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.00 1	3.18 228	1.27 310	0.08 60	0.09 123	0.10 102	0.02 32	0.35 120	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

rvit_0105_4	0.39 93	0.16 171	1.66 250	0.01 26	0.00 1	0.85 51	0.00 1	3.15 219	1.33 322	0.07 52	0.06 113	0.10 102	0.03 62	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

rvit_0105_3	0.47 126	0.28 262	2.20 315	0.01 26	0.00 1	1.13 129	0.00 1	3.20 235	1.26 306	0.08 60	0.26 179	0.09 92	0.03 62	0.62 162	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

rvit_105_1	0.60 162	0.33 288	2.37 340	0.01 26	0.00 1	1.16 141	0.00 1	3.38 259	1.20 296	0.16 106	0.26 179	0.13 113	0.04 89	2.66 238	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.03 253

IGEV-Stereo++	0.20 24	0.05 19	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 118	0.00 1	1.84 103	0.34 60	0.08 60	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.19 43	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

RAStereo	0.17 13	0.21 218	1.18 159	0.04 178	0.01 145	0.18 4	0.00 1	0.81 45	0.34 60	0.07 52	0.04 104	0.05 54	0.05 104	0.19 43	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 314	0.35 292	4.53 449	0.18 329	0.37 441	0.79 44	0.00 1	5.71 456	0.74 195	0.40 151	0.64 260	4.47 430	1.41 377	1.42 202	0.30 226	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.28 474	0.17 378	0.14 411

U	1.74 405	0.03 2	0.99 97	0.03 146	7.39 504	10.20 488	0.00 1	0.71 36	0.20 32	0.02 12	0.02 69	0.12 108	0.02 32	0.11 15	0.04 9	0.00 1	0.00 1	9.67 500	5.13 516	0.01 40	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 64	0.32 281	1.63 244	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 178	0.79 211	0.02 12	0.03 93	0.08 87	0.02 32	0.19 43	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

RSM++	0.17 13	0.07 51	0.42 12	0.03 146	0.00 1	0.40 25	0.00 1	1.18 61	0.59 79	0.02 12	0.01 1	0.01 2	0.05 104	0.20 55	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.09 312	0.07 354

RSM	0.18 19	0.05 19	0.39 11	0.03 146	0.02 233	0.38 24	0.00 1	1.33 69	0.59 79	0.09 68	0.01 1	0.03 15	0.04 89	0.19 43	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.06 261	0.04 283

test_sample7	0.72 199	0.18 190	1.23 173	0.55 423	0.01 145	1.21 168	0.00 1	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	2.58 232	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

test_sample2	0.63 173	0.05 19	1.13 143	0.31 374	0.01 145	1.22 171	0.00 1	3.87 325	1.03 257	0.91 221	0.02 69	0.50 181	0.13 202	3.16 253	0.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test_sample1	0.61 165	0.04 9	0.90 74	0.34 385	0.00 1	1.09 109	0.00 1	3.54 286	0.88 233	0.86 213	0.01 1	0.53 184	0.34 264	3.51 267	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

MGS-Stereo	0.31 64	0.10 96	0.89 73	0.02 95	0.00 1	0.50 36	0.00 1	0.39 12	0.61 98	0.02 12	2.91 405	0.04 28	0.03 62	0.21 64	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 462	0.00 1

MoCha-V2	0.33 69	0.11 116	0.92 79	0.09 267	0.06 298	0.34 15	0.00 1	2.56 155	0.64 129	0.32 125	0.43 221	0.17 129	0.09 165	0.26 86	0.10 94	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.22 454	0.05 241	0.01 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 39	0.13 134	0.62 34	0.01 26	0.00 1	1.05 94	0.00 1	0.63 30	0.80 215	0.76 197	0.18 158	0.09 92	0.06 126	0.05 2	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

SMFormer	1.04 292	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	1.24 361	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

tta	1.04 292	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	1.24 361	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

qqq1	0.98 277	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

fff1	0.98 277	0.16 171	1.55 226	0.33 379	0.01 145	1.03 78	0.00 1	5.24 428	2.12 409	1.53 316	2.16 381	0.92 238	0.02 32	4.46 316	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89

mmm	0.52 143	0.04 9	1.14 145	0.61 432	0.00 1	1.14 131	0.00 1	3.45 272	0.75 196	1.24 281	0.58 243	0.20 134	0.18 219	0.93 177	0.08 69	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

11t1	0.33 69	0.05 19	0.86 65	0.44 398	0.00 1	1.04 87	0.00 1	2.45 143	0.60 88	0.44 156	0.01 1	0.05 54	0.05 104	0.43 133	0.06 48	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

ff7	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

IGEVStereo-DCA	0.46 120	0.09 77	1.02 106	0.02 95	0.00 1	0.82 49	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.03 93	0.03 15	0.06 126	5.04 346	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.05 241	0.01 89

ffff	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

11t	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

ttt	1.35 356	0.05 19	1.09 133	0.46 404	0.01 145	1.61 326	0.00 1	5.61 448	1.97 400	1.75 334	2.10 377	1.40 280	0.11 183	4.81 336	6.07 461	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

DLNR_Zeroshot_test	23.05 520	49.79 525	87.94 526	97.52 538	94.73 533	1.18 152	0.00 1	20.60 511	0.14 7	0.02 12	0.02 69	0.02 4	0.02 32	4.35 307	0.10 94	32.22 524	0.04 385	0.00 1	0.27 470	72.00 530	0.06 336

CASnet	0.16 10	0.14 145	0.52 25	0.01 26	0.00 1	0.86 52	0.00 1	0.51 15	0.75 196	0.10 83	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.22 67	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 178	0.14 145	2.02 296	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.00 1	2.80 175	0.97 246	0.48 164	0.28 185	2.31 349	1.50 383	1.19 190	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

CFNet_ucs	0.77 213	0.20 210	2.22 323	0.01 26	0.01 145	1.32 218	0.00 1	3.30 249	1.31 319	1.15 264	1.14 316	2.19 343	0.42 283	2.04 223	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

AEACV	0.22 32	0.05 19	0.66 41	0.02 95	0.03 256	0.87 54	0.00 1	1.07 55	0.15 11	0.18 112	0.01 1	0.02 4	0.72 335	0.15 27	0.09 82	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.27 470	0.08 290	0.07 354

GCAP-Stereo	0.24 44	0.29 272	0.82 59	0.01 26	0.00 1	1.24 187	0.00 1	1.70 97	0.23 43	0.02 12	0.01 1	0.09 92	0.10 173	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

HH	0.88 257	0.37 301	1.93 279	0.25 353	0.10 335	0.62 38	0.00 1	3.79 311	0.18 24	0.33 127	0.59 253	3.94 417	0.81 340	4.44 314	0.09 82	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

HanStereo	0.88 257	0.37 301	1.93 279	0.25 353	0.10 335	0.62 38	0.00 1	3.79 311	0.18 24	0.33 127	0.59 253	3.94 417	0.81 340	4.44 314	0.09 82	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

CAS	0.85 242	0.09 77	0.67 42	6.43 497	0.05 286	1.12 122	0.00 1	0.88 49	0.69 175	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.06 126	0.26 86	0.12 108	6.37 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 438

anonymousdsp	0.21 26	0.21 218	0.63 35	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.74 40	0.77 205	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.25 78	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.08 290	0.03 253

ToySt	0.47 126	0.25 243	2.47 350	0.04 178	0.01 145	1.17 145	0.00 1	2.01 114	0.63 118	0.08 60	0.14 136	1.16 267	0.05 104	0.80 173	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.10 326	0.04 283

DCRE	0.69 194	0.35 292	1.16 153	0.06 216	0.02 233	0.91 58	0.00 1	1.05 54	0.30 54	0.98 239	7.63 460	0.72 216	0.02 32	0.16 30	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.21 452	0.02 126	0.03 253

ProNet	0.20 24	0.25 243	0.78 54	0.01 26	0.01 145	0.95 70	0.00 1	0.70 34	0.68 162	0.02 12	0.01 1	0.05 54	0.03 62	0.31 105	0.03 6	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.04 283

MC-Stereo	0.24 44	0.12 124	0.71 48	0.04 178	0.02 233	1.07 99	0.00 1	1.30 67	0.17 22	0.59 172	0.02 69	0.08 87	0.11 183	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.17 435	0.06 261	0.02 193

RCA-Stereo	0.37 87	0.14 145	0.76 52	0.01 26	0.00 1	1.17 145	0.00 1	3.14 217	0.61 98	0.71 189	0.47 232	0.05 54	0.13 202	0.19 43	0.03 6	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.01 89

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.49 361	1.18 159	0.02 95	0.00 1	0.33 12	0.00 1	3.08 207	0.61 98	0.02 12	0.01 1	0.04 28	0.08 157	0.45 140	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.02 193

qqq	0.50 137	0.04 9	0.78 54	0.02 95	0.00 1	1.05 94	0.00 1	3.15 219	0.68 162	0.46 162	0.01 1	0.73 217	0.12 195	2.95 247	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

ccc-4	0.23 39	0.21 218	1.02 106	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.53 17	0.75 196	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.44 135	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.07 276	0.01 89

x	0.41 99	0.04 9	0.74 51	0.54 421	0.00 1	0.98 73	0.00 1	3.07 205	0.67 155	0.48 164	0.01 1	0.48 176	0.07 142	0.93 177	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

RAFT_CTSACE	0.68 192	0.52 369	1.74 263	0.50 414	0.05 286	1.16 141	0.00 1	2.68 167	0.66 145	0.68 185	1.60 344	1.76 307	0.80 339	0.94 179	0.13 112	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 26	0.21 218	0.63 35	0.02 95	0.00 1	1.07 99	0.00 1	0.73 38	0.77 205	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.07 142	0.24 73	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.08 290	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 257	0.62 397	2.26 330	0.06 216	0.01 145	1.24 187	0.00 1	0.98 52	2.17 416	1.29 283	0.35 200	0.37 159	0.04 89	5.80 385	1.06 351	0.01 402	0.00 1	1.13 486	0.11 410	0.05 241	0.00 1

AACVNet	0.87 253	0.44 338	1.19 164	0.17 323	0.00 1	1.76 350	0.00 1	3.60 293	0.60 88	1.03 250	0.26 179	1.31 275	0.17 215	6.33 404	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.01 89

CREStereo++_RVC	0.29 58	0.19 199	0.83 62	0.05 199	0.00 1	1.19 155	0.00 1	0.66 32	0.99 252	0.25 118	1.26 331	0.05 54	0.07 142	0.20 55	0.09 82	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
TestStereo	0.61 165	0.55 378	1.84 276	0.00 1	0.00 1	0.94 67	0.00 1	1.65 89	0.23 43	0.12 93	0.03 93	0.08 87	0.06 126	6.59 417	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 61	0.28 262	0.86 65	0.03 146	0.01 145	1.14 131	0.00 1	0.53 17	0.44 69	1.06 256	1.24 328	0.06 67	0.05 104	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 54	0.39 313	0.97 95	0.05 199	0.00 1	1.09 109	0.00 1	0.71 36	0.54 74	0.44 156	1.04 308	0.06 67	0.06 126	0.19 43	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 183	0.17 182	2.08 307	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.00 1	2.79 172	0.73 188	0.78 202	0.46 229	2.32 350	0.63 317	1.77 217	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

XX-Stereo	1.04 292	0.20 210	4.94 458	0.85 454	0.04 276	1.25 196	0.00 1	3.37 256	0.45 70	1.22 279	0.50 235	3.70 413	0.02 32	3.91 289	0.05 24	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.20 446	0.03 181	0.02 193

222	2.69 440	0.09 77	1.03 117	0.00 1	0.00 1	1.54 304	0.00 1	5.61 448	1.55 361	1.51 313	2.10 377	0.53 184	0.07 142	4.54 324	35.09 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

xxxx	1.78 409	0.07 51	1.02 106	0.00 1	0.01 145	1.44 268	0.00 1	5.81 459	1.53 359	1.37 300	1.91 363	1.08 261	0.05 104	4.37 310	16.98 501	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

test_xeample	1.79 410	0.08 64	1.03 117	0.02 95	0.00 1	1.44 268	0.00 1	5.48 443	1.84 388	1.65 328	2.17 385	0.37 159	0.06 126	4.00 293	17.67 503	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

AFF-stereo	0.65 178	0.46 346	0.82 59	0.37 392	0.00 1	1.19 155	0.00 1	3.04 202	1.42 337	0.72 191	1.95 366	1.16 267	0.26 248	0.97 181	0.31 229	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.02 193

GMStereo	0.25 48	0.60 392	1.28 180	0.01 26	0.00 1	0.48 35	0.00 1	0.74 40	1.24 304	0.16 106	0.03 93	0.07 81	0.09 165	0.22 67	0.10 94	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
FINET	1.36 357	0.46 346	4.05 430	0.22 342	0.73 463	1.03 78	0.00 1	3.57 289	5.71 470	1.59 326	1.64 345	0.49 179	0.19 225	5.53 369	1.90 396	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.03 253

MSMDNet	0.65 178	0.14 145	2.02 296	0.01 26	0.01 145	1.11 118	0.00 1	2.88 182	0.98 248	0.49 167	0.28 185	2.32 350	1.49 380	1.19 190	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 292	0.55 378	2.52 353	0.56 425	1.00 468	1.37 237	0.00 1	3.43 269	1.35 324	2.24 375	0.35 200	2.18 342	0.58 307	4.28 303	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	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.
ccs_rob	0.65 178	0.17 182	2.09 308	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.00 1	2.77 170	0.73 188	0.75 194	0.44 224	2.32 350	0.64 320	1.76 216	0.15 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

AANet_RVC	1.66 393	0.88 442	3.52 410	0.06 216	0.00 1	1.22 171	0.00 1	3.25 239	2.51 432	2.21 373	4.49 433	3.65 411	0.20 231	7.10 456	3.42 436	0.50 478	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.05 305

StereoDRNet-Refined	0.83 234	0.12 124	1.18 159	0.02 95	0.01 145	1.31 217	0.00 1	3.33 252	1.07 270	1.92 350	1.24 328	2.48 356	0.18 219	1.86 220	1.67 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.05 305
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 417	0.18 190	2.44 345	0.67 440	0.53 454	5.25 458	0.00 1	5.43 442	1.56 366	2.09 365	0.91 298	6.48 457	0.89 345	8.55 478	3.60 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.01 89

NOSS_ROB	1.29 345	0.22 228	1.35 198	0.64 436	0.16 369	2.56 392	0.00 1	4.14 343	2.37 426	2.29 385	1.76 356	2.84 371	0.02 32	6.80 435	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.11 389

MM-Stereo_test2	0.26 51	0.08 64	1.52 223	0.46 404	0.00 1	1.14 131	0.01 82	0.63 30	0.21 37	0.38 149	0.02 69	0.04 28	0.06 126	0.18 37	0.20 165	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.05 378	0.22 409	0.04 283

AIO-test2	0.76 211	0.80 430	1.47 213	0.12 288	0.15 363	1.22 171	0.01 82	3.17 226	0.73 188	0.36 146	1.50 340	0.16 127	0.05 104	2.37 228	0.16 140	2.85 491	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 217	0.07 354

AIO-test1	0.53 149	0.38 306	1.50 215	0.02 95	0.03 256	1.12 122	0.01 82	3.13 216	0.69 175	0.44 156	0.30 187	0.06 67	0.06 126	2.52 230	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.13 349	0.09 373

fffft	0.22 32	0.03 2	0.46 16	0.01 26	0.00 1	0.93 65	0.01 82	1.42 72	0.61 98	0.02 12	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.21 64	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.07 354
1: 1. 1
mms	0.11 2	0.07 51	0.45 14	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.01 82	0.38 9	0.15 11	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.05 104	0.20 55	0.04 9	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.14 411

fffy	0.14 8	0.06 37	0.88 69	0.02 95	0.00 1	0.33 12	0.01 82	0.79 42	0.13 4	0.02 12	0.01 1	0.06 67	0.01 10	0.16 30	0.03 6	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.06 336

tg	0.34 72	0.26 247	0.68 44	0.01 26	0.00 1	1.25 196	0.01 82	1.75 99	0.65 136	0.11 91	0.40 213	0.74 219	0.11 183	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.21 440

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 7	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 82	0.56 24	1.11 277	0.05 43	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.25 78	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

rvit_stereo_0081_aga	0.17 13	0.11 116	0.81 57	0.00 1	0.00 1	0.80 45	0.01 82	0.79 42	0.59 79	0.02 12	0.01 1	0.05 54	0.03 62	0.19 43	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 13	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 42	0.01 82	1.22 62	0.79 211	0.07 52	0.01 1	0.03 15	0.02 32	0.17 34	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 13	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 42	0.01 82	1.22 62	0.79 211	0.07 52	0.01 1	0.03 15	0.02 32	0.17 34	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 61	0.23 235	1.20 167	0.00 1	0.00 1	0.90 56	0.01 82	2.79 172	0.60 88	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.01 10	0.12 19	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

AIO-Stereo	0.21 26	0.07 51	0.44 13	0.03 146	0.03 256	0.41 27	0.01 82	1.65 89	0.65 136	0.09 68	0.01 1	0.02 4	0.04 89	0.22 67	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.05 241	0.08 367

DualNet (step1)	0.96 273	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	2.58 232	0.34 244	0.53 479	0.00 1	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

test_sample9	2.36 434	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.31 362	1.07 270	1.35 294	0.36 203	0.70 211	0.44 285	5.58 377	8.70 477	0.53 479	16.52 522	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

test_sample8	3.62 461	0.41 321	2.03 298	0.02 95	0.01 145	2.14 370	0.01 82	4.38 368	1.04 259	6.51 464	0.58 243	14.04 487	6.94 482	5.58 377	8.70 477	0.53 479	16.52 522	1.82 488	1.10 500	0.02 126	0.02 193

test_sample6	0.89 264	0.17 182	2.23 325	0.48 409	0.01 145	1.43 264	0.01 82	4.49 379	1.40 333	1.43 307	1.12 314	0.64 200	0.14 206	3.86 286	0.42 271	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

test_sample5	0.86 246	0.16 171	2.25 326	0.49 411	0.01 145	1.41 253	0.01 82	4.55 382	1.27 310	1.35 294	0.89 296	0.58 188	0.11 183	3.75 277	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

test_sample4	0.86 246	0.16 171	2.28 334	0.50 414	0.01 145	1.42 261	0.01 82	4.65 393	1.27 310	1.52 314	0.66 263	0.69 208	0.08 157	3.50 266	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

test_sample3	0.84 240	0.15 159	2.22 323	0.48 409	0.01 145	1.37 237	0.01 82	4.63 391	1.17 291	1.43 307	0.43 221	0.80 232	0.10 173	3.48 265	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

CAS++	0.32 67	0.22 228	0.69 46	0.04 178	0.00 1	0.35 17	0.01 82	4.32 366	0.48 71	0.02 12	0.01 1	0.07 81	0.00 1	0.19 43	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 32	0.14 145	0.67 42	0.00 1	0.00 1	1.24 187	0.01 82	1.16 60	0.56 76	0.09 68	0.08 119	0.05 54	0.00 1	0.29 99	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

testlalala2	0.77 213	0.13 134	1.72 261	3.72 491	2.44 487	1.10 113	0.01 82	3.27 247	0.73 188	0.09 68	0.03 93	1.38 279	0.08 157	0.12 19	0.09 82	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.37 487	0.01 40	0.01 89

H2IRNET	0.47 126	0.22 228	1.27 178	0.15 313	0.01 145	1.18 152	0.01 82	1.65 89	0.48 71	0.02 12	1.80 359	0.46 172	0.04 89	1.62 212	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.01 331	0.16 373	0.02 193

DispNO	1.25 342	0.52 369	3.40 405	0.11 287	0.05 286	1.45 274	0.01 82	3.73 304	1.68 378	1.34 288	1.59 343	3.15 393	1.12 360	5.56 373	1.14 356	0.00 1	0.02 341	0.03 444	0.12 415	0.05 241	0.03 253

MyStereo8	0.85 242	0.52 369	3.20 393	0.20 338	0.00 1	1.47 281	0.01 82	3.53 285	1.91 397	1.34 288	0.65 261	1.22 270	0.31 257	0.57 154	1.38 373	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.06 388	0.09 312	0.30 452

MyStereo07	0.27 52	0.27 251	0.64 38	0.02 95	0.01 145	1.64 335	0.01 82	1.41 71	0.73 188	0.10 83	0.01 1	0.03 15	0.10 173	0.24 73	0.04 9	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

MyStereo06	0.80 226	0.19 199	2.53 354	0.02 95	0.00 1	1.51 292	0.01 82	4.61 387	0.24 48	0.89 216	0.69 274	3.14 392	1.18 363	0.58 157	0.33 237	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.07 354

MyStereo05	0.79 222	0.19 199	3.17 390	0.02 95	0.00 1	1.51 292	0.01 82	3.56 288	2.48 431	1.34 288	0.02 69	1.25 272	0.38 275	1.19 190	0.50 294	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.07 354

MyStereo04	0.78 221	0.27 251	3.19 391	0.02 95	0.01 145	1.64 335	0.01 82	3.64 297	2.20 419	0.98 239	0.02 69	1.29 274	0.57 305	1.10 187	0.53 301	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

ACVNet-DCA	0.61 165	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.15 219	0.68 162	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.01 89

xx1	0.95 272	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.18 228	7.23 482	0.33 127	0.69 274	0.73 217	0.12 195	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

1test111	0.69 194	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.15 219	0.68 162	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	2.95 247	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.01 89

cc1	0.94 270	0.27 251	1.28 180	0.13 295	0.00 1	3.44 422	0.01 82	3.18 228	7.23 482	0.33 127	0.69 274	0.04 28	0.61 311	1.43 203	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.03 362	0.09 312	0.04 283

DualNet	0.88 257	0.16 171	2.25 326	0.49 411	0.01 145	1.41 253	0.01 82	4.55 382	1.27 310	1.43 307	1.12 314	0.58 188	0.11 183	3.75 277	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

1111x	1.53 376	0.06 37	1.77 266	0.27 364	0.00 1	2.12 369	0.01 82	5.63 452	1.65 376	1.53 316	1.67 348	0.92 238	0.64 320	6.18 395	8.17 474	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

whm_eth	0.30 61	0.23 235	1.20 167	0.00 1	0.00 1	0.90 56	0.01 82	2.79 172	0.60 88	0.02 12	0.02 69	0.06 67	0.01 10	0.12 19	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

GMStereo_Zeroshot	0.63 173	0.14 145	1.54 224	0.75 445	0.00 1	1.26 200	0.01 82	1.85 104	0.31 55	1.44 310	0.58 243	1.76 307	0.19 225	2.55 231	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

plain	0.41 99	0.28 262	2.26 330	0.07 241	0.00 1	0.50 36	0.01 82	2.84 178	0.92 237	0.05 43	0.07 115	0.13 113	0.17 215	0.43 133	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 449	0.01 89

MaDis-Stereo	0.22 32	0.29 272	0.87 67	0.05 199	0.18 377	0.41 27	0.01 82	1.24 64	0.56 76	0.02 12	0.03 93	0.13 113	0.05 104	0.32 111	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

testlalala_base	1.19 333	0.11 116	0.90 74	0.07 241	0.05 286	1.19 155	0.01 82	4.28 359	0.15 11	0.04 40	0.01 1	0.24 136	0.04 89	0.12 19	0.29 218	7.21 498	1.13 494	0.00 1	0.25 464	7.61 496	0.00 1

SDNR	3.31 455	0.91 446	6.28 479	0.44 398	0.02 233	26.11 517	0.01 82	3.81 317	1.62 374	2.82 409	11.06 474	2.93 377	0.60 308	7.95 472	1.52 375	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.12 397

LoS_RVC	0.19 21	0.48 356	0.51 23	0.12 288	0.10 335	1.01 76	0.01 82	0.81 45	0.19 27	0.07 52	0.02 69	0.06 67	0.05 104	0.31 105	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 283

anonymousdsp2	0.52 143	0.06 37	1.51 221	0.10 278	0.00 1	1.19 155	0.01 82	4.32 366	0.63 118	0.33 127	0.15 145	0.78 230	0.09 165	1.01 184	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.04 217	0.05 305

knoymous	0.35 79	0.05 19	1.11 137	0.05 199	0.01 145	1.15 138	0.01 82	2.06 116	0.14 7	0.40 151	0.02 69	1.67 303	0.00 1	0.31 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

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Anonymous_2	1.69 402	0.05 19	1.31 190	0.08 256	0.03 256	1.22 171	0.01 82	3.25 239	0.19 27	0.76 197	0.13 135	2.68 363	1.99 411	0.39 128	0.13 112	0.05 441	0.25 475	3.27 495	14.54 520	3.40 487	0.01 89

TestStereo1	0.77 213	0.46 346	1.12 139	0.15 313	0.19 384	1.29 209	0.01 82	3.33 252	1.55 361	0.45 159	1.67 348	0.13 113	1.23 366	3.39 259	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 354

DCANet-4	0.69 194	0.15 159	3.76 421	0.03 146	0.01 145	1.22 171	0.01 82	3.14 217	1.90 396	2.34 386	0.14 136	0.11 104	0.25 245	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

anonymity	0.74 202	0.15 159	1.17 156	0.16 320	0.27 415	0.71 41	0.01 82	4.70 395	1.78 385	1.15 264	1.23 326	0.31 150	1.65 396	0.54 151	0.53 301	0.02 424	0.02 341	0.00 1	0.27 470	0.02 126	0.06 336

ADStereo(finetuned)	0.83 234	0.43 333	3.68 418	0.03 146	0.00 1	1.22 171	0.01 82	3.26 241	1.86 392	2.61 403	0.20 170	0.09 92	2.39 423	0.34 115	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.06 336

test_5	0.74 202	0.50 364	1.55 226	0.44 398	0.25 407	1.45 274	0.01 82	4.16 344	0.78 210	0.79 204	0.17 154	0.42 168	0.64 320	3.06 251	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 373	0.21 440

SA-5K	0.77 213	0.46 346	1.12 139	0.15 313	0.19 384	1.29 209	0.01 82	3.33 252	1.55 361	0.45 159	1.67 348	0.13 113	1.23 366	3.39 259	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 354

SA	0.83 234	0.41 321	1.17 156	0.00 1	0.20 388	1.28 205	0.01 82	3.98 330	1.86 392	0.41 153	0.96 302	0.27 145	1.33 375	4.07 294	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.14 356	0.01 89

iRaft-Stereo_5w	1.08 302	0.56 383	2.70 366	0.02 95	0.02 233	1.20 164	0.01 82	3.18 228	0.63 118	0.14 104	2.00 370	1.62 296	1.54 386	6.69 426	1.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.01 89

test-3	0.63 173	0.06 37	1.00 98	0.07 241	0.13 351	0.99 74	0.01 82	2.46 145	0.20 32	1.96 354	0.01 1	1.10 265	0.05 104	3.75 277	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 467	0.15 368	0.13 404

test_1	0.61 165	0.06 37	1.00 98	0.07 241	0.12 345	0.99 74	0.01 82	2.46 145	0.20 32	1.71 331	0.01 1	1.10 265	0.04 89	3.71 275	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 464	0.15 368	0.13 404

test_3	0.58 159	0.06 37	1.04 121	0.07 241	0.12 345	1.01 76	0.01 82	2.45 143	0.20 32	0.95 226	0.01 1	1.05 257	0.05 104	3.74 276	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 464	0.15 368	0.13 404

CroCo-Stereo	0.39 93	0.40 318	1.67 254	0.07 241	0.00 1	0.19 5	0.01 82	3.55 287	0.75 196	0.08 60	0.02 69	0.46 172	0.08 157	0.28 96	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89
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
iRaftStereo_RVC	0.36 83	0.27 251	0.76 52	0.01 26	0.00 1	1.20 164	0.01 82	2.15 120	0.62 110	0.15 105	0.22 175	0.69 208	0.12 195	0.28 96	0.18 157	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.22 443

HCRNet	0.73 200	0.19 199	1.10 135	0.01 26	0.00 1	1.17 145	0.01 82	3.07 205	1.97 400	0.60 173	0.21 171	0.56 187	0.11 183	5.34 362	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

DCANet	0.66 183	0.43 333	2.21 316	0.03 146	0.00 1	1.22 171	0.01 82	3.26 241	1.85 391	2.61 403	0.21 171	0.09 92	0.49 296	0.33 114	0.39 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.06 336

MMNet	1.20 336	0.27 251	3.59 414	0.09 267	0.00 1	4.15 437	0.01 82	3.63 296	1.19 294	1.93 353	0.32 189	1.35 278	1.23 366	4.42 312	1.84 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

CREStereo	0.22 32	0.17 182	0.64 38	0.00 1	0.01 145	1.22 171	0.01 82	1.15 59	0.56 76	0.10 83	0.07 115	0.04 28	0.00 1	0.32 111	0.10 94	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
acv_ft	0.79 222	0.21 218	1.28 180	0.01 26	1.08 472	1.68 342	0.01 82	3.75 305	1.05 265	1.31 287	0.66 263	1.94 319	0.46 292	0.31 105	1.68 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

HGLStereo	1.03 290	0.18 190	1.50 215	0.01 26	0.01 145	1.41 253	0.01 82	3.41 265	0.82 220	1.05 253	3.09 409	2.11 331	1.24 369	4.51 321	1.18 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

DIP-Stereo	0.58 159	0.23 235	0.90 74	0.08 256	0.00 1	1.43 264	0.01 82	6.01 465	1.38 327	0.92 223	0.11 132	0.04 28	0.19 225	0.12 19	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 89
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 183	0.35 292	1.20 167	0.02 95	0.30 429	1.53 300	0.01 82	3.42 267	0.67 155	1.12 261	0.73 282	1.26 273	0.20 231	1.84 219	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 302	0.45 342	1.70 259	0.02 95	0.01 145	1.37 237	0.01 82	4.38 368	2.09 407	1.15 264	2.65 399	0.65 201	0.07 142	6.35 405	0.56 307	0.16 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

iResNet	1.00 285	0.45 342	3.08 385	0.86 458	0.01 145	1.97 362	0.01 82	3.67 301	1.49 353	1.77 339	1.09 310	0.35 157	0.13 202	3.83 285	1.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

DN-CSS_ROB	0.77 213	0.90 445	2.01 294	0.85 454	0.00 1	1.47 281	0.01 82	2.92 186	0.93 241	0.12 93	0.53 238	0.44 170	0.16 212	4.33 305	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 445	0.01 89

G2L-Stereo_aug	1.21 340	0.18 190	3.37 403	0.01 26	0.03 256	1.38 243	0.02 153	3.08 207	0.77 205	1.90 348	1.58 342	3.22 399	1.13 361	5.74 380	1.74 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 292	0.55 378	2.62 361	0.02 95	0.11 342	1.41 253	0.02 153	3.45 272	0.99 252	1.37 300	0.14 136	3.10 389	0.24 241	5.96 387	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.04 283

SCV_C0	0.34 72	0.20 210	0.96 89	0.02 95	0.00 1	0.41 27	0.02 153	3.62 294	0.65 136	0.12 93	0.01 1	0.07 81	0.09 165	0.18 37	0.13 112	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.19 441	0.12 344	0.04 283

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 21	0.03 2	0.46 16	0.03 146	0.00 1	0.36 22	0.02 153	1.68 94	0.67 155	0.01 5	0.01 1	0.05 54	0.00 1	0.12 19	0.22 175	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.15 418	0.01 40	0.00 1

dual_stereo	0.29 58	0.05 19	0.31 9	0.03 146	0.00 1	0.31 8	0.02 153	3.31 250	0.61 98	0.01 5	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.79 171	0.13 112	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.08 397	0.00 1	0.01 89

rvit_stereo_0075_2	0.37 87	0.13 134	2.43 343	0.02 95	0.00 1	1.12 122	0.02 153	1.66 92	1.15 288	0.16 106	0.08 119	0.02 4	0.05 104	0.40 129	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.10 381

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 383	0.69 414	7.27 483	0.30 370	0.44 446	0.87 54	0.02 153	6.19 467	0.84 226	0.45 159	6.17 453	4.35 426	1.17 362	1.32 200	0.48 290	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.34 485	0.26 424	0.12 397

IGEV-Stereo+	0.43 109	0.17 182	0.46 16	0.14 308	1.06 471	0.63 40	0.02 153	0.30 4	0.24 48	0.09 68	0.01 1	0.04 28	0.03 62	1.86 220	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.15 418	1.83 486	1.61 488

gcap-zeroshot	0.70 197	0.26 247	1.98 290	0.19 337	0.27 415	1.43 264	0.02 153	4.23 353	0.82 220	0.75 194	0.54 240	2.19 343	0.03 62	0.63 163	0.25 194	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.20 446	0.00 1	0.01 89

ffm	1.04 292	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	3.03 198	6.40 473	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	1.59 209	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

ff1	1.65 392	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	3.03 198	6.40 473	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

mmx	1.56 380	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	5.51 445	2.25 422	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

tt1	0.88 257	0.27 251	1.25 175	0.08 256	0.00 1	3.36 420	0.02 153	3.03 198	6.40 473	0.33 127	0.66 263	0.05 54	0.40 281	1.59 209	0.05 24	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.03 253

xxx	1.56 380	0.05 19	1.65 246	0.34 385	0.01 145	1.58 311	0.02 153	5.51 445	2.25 422	1.39 302	2.07 373	2.15 335	0.34 264	6.68 423	7.08 465	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

StereoVision	0.86 246	0.38 306	1.75 265	0.03 146	0.01 145	1.14 131	0.02 153	3.38 259	0.92 237	0.13 101	6.89 457	0.50 181	0.12 195	1.10 187	0.78 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.02 193

MIF-Stereo (partial)	0.27 52	0.18 190	1.14 145	0.01 26	0.00 1	0.43 32	0.02 153	1.97 113	0.39 66	0.11 91	0.08 119	0.07 81	0.06 126	0.44 135	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.02 193

UniTT-Stereo	0.16 10	0.11 116	1.13 143	0.03 146	0.17 373	0.32 10	0.02 153	0.38 9	0.32 58	0.03 31	0.16 147	0.05 54	0.07 142	0.16 30	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 117	0.43 333	1.18 159	0.51 418	0.04 276	1.26 200	0.02 153	2.38 131	0.65 136	0.07 52	0.02 69	0.70 211	0.20 231	1.01 184	0.13 112	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.10 381

anonymousa	0.79 222	0.26 247	1.91 277	0.03 146	0.29 427	1.46 280	0.02 153	3.76 307	0.97 246	0.72 191	2.25 387	3.21 397	0.56 303	0.15 27	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.00 1	0.02 193

Selective-RAFT	0.37 87	0.06 37	0.65 40	0.03 146	0.01 145	1.17 145	0.02 153	2.63 158	0.66 145	0.01 5	0.01 1	0.22 135	0.18 219	1.31 197	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.04 217	0.00 1

fff	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

IER	0.75 207	0.12 124	1.93 279	0.01 26	0.00 1	2.31 381	0.02 153	2.96 189	0.98 248	1.30 284	0.96 302	1.40 280	1.19 364	1.31 197	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

raft_robust	0.98 277	0.57 386	1.21 170	0.06 216	0.17 373	1.36 232	0.02 153	3.46 275	2.18 417	0.33 127	0.01 1	1.54 286	1.42 378	6.77 432	0.15 132	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.18 438	0.11 337	0.09 373

RAFT+CT+SA	0.66 183	0.45 342	1.22 171	0.10 278	0.30 429	1.24 187	0.02 153	4.21 349	0.67 155	0.62 174	0.39 212	0.33 155	0.05 104	2.69 240	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 486	0.13 349	0.30 452

UDGNet	0.35 79	0.50 364	1.14 145	0.02 95	0.00 1	1.12 122	0.02 153	0.70 34	1.57 367	0.31 123	0.05 108	0.06 67	0.02 32	1.45 208	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

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test-v	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

GwcNet-ADL	0.62 171	0.20 210	2.03 298	0.05 199	0.01 145	1.29 209	0.02 153	3.16 224	1.39 329	0.97 230	0.44 224	1.48 282	0.23 239	0.78 170	0.27 207	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 253

PSMNet-ADL	0.77 213	0.08 64	0.90 74	0.07 241	0.01 145	2.01 364	0.02 153	2.55 154	1.11 277	0.33 127	0.59 253	2.15 335	0.69 333	4.07 294	0.85 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

GANet-ADL	0.52 143	0.09 77	1.43 208	0.13 295	0.02 233	1.43 264	0.02 153	3.22 238	0.59 79	0.34 138	0.98 304	1.09 263	0.19 225	0.40 129	0.34 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89

RAFT-RH_RVC	2.05 426	0.15 159	1.66 250	0.60 429	0.27 415	1.49 288	0.02 153	0.58 27	0.65 136	5.35 460	21.66 500	1.06 259	0.07 142	6.85 436	0.57 310	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.01 40	0.00 1

test-2	0.42 102	0.28 262	1.02 106	0.05 199	0.18 377	1.04 87	0.02 153	2.40 133	0.16 17	2.25 376	0.01 1	0.32 151	0.03 62	0.09 5	0.15 132	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.02 193

pcwnet_v2	1.29 345	0.17 182	5.98 473	0.10 278	0.01 145	1.76 350	0.02 153	5.08 424	2.90 441	1.54 322	1.98 368	2.03 326	0.81 340	3.01 249	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.03 181	0.03 253

RALAANet	0.54 152	0.62 397	1.41 204	0.01 26	0.01 145	0.92 63	0.02 153	2.39 132	1.87 394	1.13 262	0.38 209	0.15 122	0.30 253	1.00 183	0.38 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.14 356	0.01 89

csc	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.66 183	0.42 327	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.22 171	0.02 153	3.26 241	1.04 259	2.34 386	0.14 136	0.09 92	1.83 404	0.34 115	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 162	0.36 297	0.96 89	0.03 146	0.02 233	1.21 168	0.02 153	2.80 175	1.55 361	1.08 257	2.63 398	0.43 169	0.16 212	0.37 124	0.25 194	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.01 89

CFNet-RSSM	0.51 140	0.12 124	1.26 176	0.03 146	0.14 357	1.24 187	0.02 153	4.12 342	0.15 11	0.31 123	0.01 1	1.96 322	0.04 89	0.19 43	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.27 470	0.01 40	0.01 89

UNet	1.13 322	0.24 239	4.21 436	0.01 26	0.02 233	2.31 381	0.02 153	3.06 203	0.76 204	1.17 268	0.14 136	2.73 366	1.58 392	4.48 320	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 102	0.12 124	1.28 180	0.03 146	0.13 351	1.03 78	0.02 153	2.33 128	0.15 11	0.35 139	0.01 1	2.27 345	0.03 62	0.20 55	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.22 454	0.01 40	0.01 89

ac_64	1.12 320	0.18 190	1.64 245	0.18 329	0.25 407	1.48 287	0.02 153	4.97 414	1.47 347	0.69 186	0.45 228	4.94 441	0.46 292	4.87 338	0.74 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 257	0.38 306	1.45 211	0.60 429	0.00 1	1.36 232	0.02 153	4.55 382	0.69 175	0.71 189	0.32 189	1.56 288	0.61 311	4.55 325	0.64 321	0.00 1	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.08 290	0.02 193

CFNet-ft	0.77 213	0.46 346	1.34 195	0.01 26	0.27 415	1.32 218	0.02 153	2.40 133	0.68 162	0.63 178	0.18 158	3.23 400	0.21 236	3.97 291	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.02 193

DMCA	0.68 192	0.22 228	1.96 287	0.01 26	0.01 145	1.28 205	0.02 153	3.02 196	1.54 360	2.14 366	0.15 145	1.74 304	0.10 173	0.45 140	0.95 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

CFNet_RVC	0.77 213	0.46 346	1.34 195	0.01 26	0.27 415	1.32 218	0.02 153	2.40 133	0.68 162	0.63 178	0.18 158	3.23 400	0.21 236	3.97 291	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.02 193

HITNet	0.80 226	0.58 388	2.14 311	0.69 441	0.00 1	1.35 230	0.02 153	4.50 380	1.15 288	1.76 338	0.16 147	0.60 191	0.30 253	1.13 189	1.64 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	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
PWCDC_ROB	3.06 447	1.38 472	3.81 423	0.14 308	0.00 1	3.14 410	0.02 153	4.40 372	12.35 490	1.08 257	23.69 507	2.01 323	2.01 413	3.87 287	2.43 418	0.24 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 476	0.08 367

MM-Stereo_test1	0.40 97	0.13 134	1.31 190	0.64 436	0.07 308	0.92 63	0.03 201	3.08 207	0.80 215	0.35 139	0.04 104	0.05 54	0.02 32	0.20 55	0.13 112	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.26 424	0.02 193

ISRNet	0.88 257	0.19 199	2.71 368	0.05 199	0.00 1	1.17 145	0.03 201	2.96 189	0.80 215	2.17 369	1.70 353	2.59 358	0.20 231	2.58 232	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

castereo++	0.25 48	0.15 159	0.48 21	0.09 267	0.00 1	1.08 107	0.03 201	1.53 85	0.67 155	0.00 1	0.01 1	0.59 190	0.00 1	0.09 5	0.06 48	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.28 474	0.02 126	0.00 1

GIP-stereo	0.31 64	0.03 2	0.78 54	0.00 1	0.00 1	1.06 97	0.03 201	2.98 191	0.66 145	0.05 43	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.18 37	0.24 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

IGEV++	0.36 83	0.19 199	0.57 31	0.09 267	0.00 1	0.35 17	0.03 201	4.62 388	0.24 48	0.12 93	0.02 69	0.03 15	0.17 215	0.24 73	0.23 181	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.04 373	0.09 312	0.08 367

AE-Stereo	0.47 126	0.11 116	1.03 117	0.04 178	0.09 326	1.11 118	0.03 201	4.16 344	0.34 60	0.35 139	0.82 289	0.15 122	0.16 212	0.45 140	0.05 24	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.26 467	0.09 312	0.05 305

EKT-Stereo	0.74 202	0.18 190	1.23 173	0.81 450	4.25 493	1.19 155	0.03 201	2.17 123	0.13 4	0.35 139	0.40 213	0.97 250	0.08 157	2.61 237	0.09 82	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.07 392	0.04 217	0.03 253

testlalala	0.46 120	0.13 134	0.82 59	0.17 323	0.10 335	1.13 129	0.03 201	2.63 158	1.13 284	2.04 362	0.10 128	0.29 149	0.04 89	0.15 27	0.27 207	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.26 467	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	1.39 361	0.61 395	4.29 440	0.01 26	0.01 145	3.64 428	0.03 201	3.39 261	0.80 215	0.64 181	0.21 171	6.18 455	3.70 454	2.38 229	1.82 391	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

BUS	0.97 275	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	5.85 463	0.03 201	5.40 438	0.93 241	2.26 380	0.66 263	2.39 354	0.06 126	0.61 159	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

NINENet	1.03 290	0.22 228	1.30 188	0.10 278	0.01 145	5.85 463	0.03 201	4.41 373	1.25 305	1.55 323	0.60 258	2.39 354	0.06 126	2.72 242	0.05 24	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.04 217	0.00 1

Sa-1000	1.04 292	0.39 313	1.17 156	0.00 1	0.20 388	1.33 224	0.03 201	4.19 347	1.81 386	0.99 243	5.33 444	0.61 192	0.15 209	4.07 294	0.30 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.13 349	0.00 1

test_4	0.51 140	0.10 96	1.27 178	0.01 26	0.06 298	0.97 72	0.03 201	1.12 57	0.16 17	0.27 120	3.42 419	0.65 201	0.09 165	1.59 209	0.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 397	0.14 356	0.00 1

dd	0.34 72	0.67 408	1.55 226	0.04 178	0.01 145	1.22 171	0.03 201	0.84 47	1.16 290	0.18 112	0.05 108	0.12 108	0.05 104	0.29 99	0.44 276	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 64	0.61 33	0.01 26	0.00 1	0.94 67	0.03 201	0.29 3	0.21 37	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.04 89	0.26 86	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

TRStereo	0.59 161	0.79 429	1.59 240	0.56 425	0.01 145	1.19 155	0.03 201	4.74 398	0.60 88	0.17 109	0.01 1	0.62 195	0.44 285	0.57 154	0.07 56	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.24 461	0.01 40	0.14 411

AnonymousM	0.34 72	0.07 51	0.63 35	0.02 95	0.01 145	1.09 109	0.03 201	1.54 86	0.68 162	0.17 109	0.04 104	0.02 4	0.24 241	0.25 78	0.04 9	0.00 1	0.01 280	1.93 492	0.00 1	0.01 40	0.00 1

s12784h	0.56 156	0.14 145	1.22 171	0.02 95	0.00 1	1.14 131	0.03 201	3.43 269	1.47 347	1.02 245	1.41 338	0.05 54	0.02 32	1.08 186	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 113	0.44 338	1.03 117	0.03 146	0.00 1	1.10 113	0.03 201	2.46 145	0.90 234	0.07 52	0.32 189	0.12 108	0.20 231	1.28 196	0.25 194	0.00 1	0.31 480	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.12 397

ARAFT	1.12 320	0.82 437	4.11 434	0.04 178	0.00 1	1.64 335	0.03 201	4.85 409	1.69 379	2.78 408	0.57 241	0.47 175	0.11 183	4.81 336	0.24 186	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.24 414	0.05 305

cf-r	0.98 277	0.51 368	2.04 302	0.25 353	0.01 145	1.40 248	0.03 201	4.47 378	1.65 376	0.95 226	0.58 243	2.63 359	0.24 241	4.19 300	0.58 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.04 283

PSMNet-RSSM	0.90 265	0.44 338	1.35 198	0.13 295	0.00 1	1.37 237	0.03 201	4.79 406	0.85 230	1.11 260	0.49 234	2.15 335	0.35 269	4.09 298	0.73 329	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 181	0.01 89

RYNet	1.52 374	0.35 292	3.38 404	0.25 353	0.04 276	2.31 381	0.03 201	4.62 388	1.47 347	1.14 263	0.34 197	4.52 432	1.38 376	6.36 406	4.23 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

MLCV	1.01 286	0.53 374	2.17 313	0.03 146	0.00 1	1.60 322	0.03 201	2.90 184	1.30 317	2.60 402	1.85 361	1.00 253	0.40 281	4.88 339	0.74 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

HSM	1.36 357	0.40 318	1.07 128	0.01 26	0.30 429	1.73 349	0.03 201	5.89 460	1.22 298	1.83 343	1.36 335	4.78 438	1.30 374	6.61 420	0.57 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 300	0.76 424	2.06 304	0.07 241	0.00 1	1.35 230	0.03 201	6.80 480	2.57 436	0.79 204	1.20 324	0.94 246	0.12 195	3.81 282	0.41 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.01 89

FoundationStereo	0.08 1	0.12 124	0.24 2	0.02 95	0.01 145	0.12 1	0.04 227	0.24 1	0.59 79	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.01 10	0.11 15	0.07 56	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 67	0.28 262	0.46 16	0.01 26	0.05 286	0.81 48	0.04 227	3.37 256	0.61 98	0.08 60	0.01 1	0.08 87	0.14 206	0.10 12	0.11 103	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.22 454	0.02 126	0.01 89

SMoEStereo_RVC	0.18 19	0.06 37	0.53 26	0.02 95	0.00 1	1.03 78	0.04 227	0.38 9	0.64 129	0.07 52	0.01 1	0.04 28	0.02 32	0.26 86	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.10 381

ours_stereo	0.16 10	0.06 37	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.80 45	0.04 227	0.44 13	0.54 74	0.05 43	0.02 69	0.06 67	0.03 62	0.19 43	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.06 336

UGAM-zero	1.60 385	0.15 159	2.43 343	0.12 288	0.28 425	1.07 99	0.04 227	5.96 464	0.26 52	1.18 270	0.22 175	8.02 467	4.54 462	6.89 443	0.27 207	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.29 477	0.01 40	0.15 414

GCAP-BAT	0.37 87	0.13 134	1.16 153	0.10 278	0.12 345	1.59 318	0.04 227	0.67 33	0.43 68	0.84 210	0.89 296	0.39 164	0.07 142	0.27 94	0.49 292	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.19 441	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 197	0.04 9	1.69 257	0.07 241	0.01 145	1.27 203	0.04 227	1.85 104	0.14 7	3.56 433	0.08 119	3.07 386	0.60 308	1.35 201	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 126	0.00 1

Occ-G	0.24 44	0.10 96	0.59 32	0.01 26	0.01 145	0.80 45	0.04 227	0.62 29	0.15 11	0.01 5	0.51 236	1.34 277	0.04 89	0.09 5	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.15 368	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 200	0.13 134	1.56 233	0.02 95	0.14 357	1.34 226	0.04 227	3.00 193	0.23 43	0.67 183	1.64 345	0.89 237	0.00 1	4.55 325	0.10 94	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.21 452	0.03 181	0.01 89

iinet-f	1.68 401	0.61 395	11.37 496	0.29 368	0.03 256	4.39 444	0.04 227	3.18 228	1.10 275	1.16 267	0.58 243	2.96 380	2.76 430	2.13 225	2.46 419	0.00 1	0.02 341	0.02 439	0.00 1	0.46 465	0.01 89

Selective-IGEV	0.22 32	0.06 37	0.46 16	0.05 199	0.04 276	0.34 15	0.04 227	2.16 121	0.59 79	0.09 68	0.01 1	0.02 4	0.05 104	0.18 37	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.03 181	0.09 373

EGLCR-Stereo	0.28 54	0.09 77	0.73 49	0.18 329	0.05 286	1.17 145	0.04 227	2.37 130	0.17 22	0.35 139	0.01 1	0.01 2	0.02 32	0.38 127	0.04 9	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

CASS	0.56 156	0.13 134	1.40 203	0.03 146	0.01 145	1.65 339	0.04 227	3.03 198	0.63 118	1.96 354	0.93 300	0.28 147	0.36 271	0.52 147	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 93	0.44 338	1.15 149	0.06 216	0.03 256	1.12 122	0.04 227	2.75 169	0.33 59	0.10 83	0.16 147	0.11 104	0.19 225	0.74 169	0.31 229	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.01 331	0.02 126	0.05 305

raft+_RVC	0.42 102	0.48 356	1.11 137	0.51 418	0.17 373	1.16 141	0.04 227	2.25 124	0.59 79	0.12 93	0.42 217	0.08 87	0.15 209	0.60 158	0.28 214	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.19 433

sCroCo_RVC	0.21 26	0.14 145	1.54 224	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 227	1.10 56	0.65 136	0.10 83	0.05 108	0.03 15	0.04 89	0.23 70	0.05 24	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 328	1.06 457	4.34 444	0.02 95	0.06 298	2.77 404	0.04 227	3.50 279	0.80 215	0.35 139	0.32 189	0.65 201	0.09 165	5.20 353	1.56 376	0.24 471	0.34 482	0.11 464	0.33 483	0.65 478	0.60 468

Nwc_Net	1.94 419	0.55 378	3.79 422	0.07 241	0.08 318	2.73 399	0.04 227	6.75 479	1.11 277	2.03 361	7.92 462	4.82 439	2.11 414	4.78 334	2.01 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.01 89

CC-Net-ROB	1.86 413	0.64 401	2.55 356	1.42 479	0.19 384	3.38 421	0.04 227	4.41 373	2.45 430	0.90 218	1.31 333	0.98 251	0.18 219	6.60 418	0.53 301	1.14 486	1.60 498	7.16 496	0.00 1	1.33 482	0.32 457

CFNet	1.08 302	0.62 397	2.26 330	0.26 359	0.03 256	1.40 248	0.04 227	4.45 377	2.09 407	0.48 164	0.69 274	1.31 275	0.24 241	6.63 421	0.83 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.04 283

DispFullNet	7.91 489	23.96 521	13.67 500	14.71 514	7.88 505	4.83 453	0.04 227	5.01 418	2.89 440	8.86 482	4.96 439	6.11 453	10.72 496	10.18 491	3.51 438	2.44 490	0.33 481	15.15 510	4.65 513	12.33 511	5.95 504

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 83	0.14 145	1.14 145	0.04 178	0.05 286	1.39 247	0.05 248	1.87 107	0.77 205	0.13 101	0.07 115	0.48 176	0.02 32	0.41 132	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 438	0.01 40	0.10 381

MM-Stereo_test3	0.43 109	0.33 288	0.92 79	0.75 445	0.04 276	0.96 71	0.05 248	3.11 213	0.79 211	0.12 93	0.53 238	0.26 143	0.06 126	0.26 86	0.13 112	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.28 438	0.01 89

SCV	0.42 102	0.28 262	0.68 44	0.26 359	0.16 369	0.26 7	0.05 248	4.98 415	0.63 118	0.10 83	0.01 1	0.02 4	0.05 104	0.26 86	0.13 112	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.18 438	0.25 421	0.18 428

StereoAnything_RVC	0.66 183	1.49 474	1.08 130	0.01 26	0.01 145	0.37 23	0.05 248	2.93 187	0.63 118	0.08 60	0.01 1	0.00 1	0.02 32	0.17 34	0.04 9	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	6.28 492	0.01 89

tt45	0.47 126	0.06 37	0.70 47	0.02 95	0.00 1	1.30 213	0.05 248	0.85 48	0.60 88	0.05 43	0.01 1	0.09 92	0.03 62	5.40 364	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.01 89

WCG-NET	0.22 32	0.17 182	0.54 28	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.05 248	0.61 28	1.09 274	0.17 109	0.33 196	0.03 15	0.13 202	0.20 55	0.07 56	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.09 312	0.02 193

Pointernet	0.34 72	0.10 96	1.09 133	0.01 26	0.08 318	1.18 152	0.05 248	2.99 192	0.62 110	0.03 31	0.01 1	0.15 122	0.05 104	0.24 73	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.01 40	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 407	19.48 517	12.37 498	0.06 216	0.00 1	0.47 34	0.05 248	0.46 14	0.31 55	0.13 101	0.03 93	0.03 15	0.00 1	0.07 4	0.41 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 388	0.07 276	0.92 479

WCG-NET（raft）	0.29 58	0.24 239	0.51 23	0.01 26	0.00 1	0.91 58	0.05 248	0.56 24	1.12 282	0.21 115	0.12 134	1.54 286	0.14 206	0.14 26	0.07 56	0.00 1	0.11 444	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.03 253

RAFT-Stereo-weight	0.39 93	0.07 51	0.81 57	0.07 241	0.02 233	1.34 226	0.05 248	3.15 219	0.31 55	0.94 225	0.52 237	0.26 143	0.01 10	0.19 43	0.07 56	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

IGEV_Zeroshot_test	0.74 202	0.20 210	3.00 380	0.26 359	0.02 233	1.10 113	0.05 248	3.72 303	0.19 27	0.88 214	0.71 281	2.84 371	0.63 317	0.53 149	0.33 237	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.16 427	0.04 217	0.00 1

LL-Strereo	1.93 417	0.97 449	3.83 425	0.55 423	2.19 486	1.49 288	0.05 248	4.09 339	1.00 254	2.59 401	2.77 402	5.17 446	5.63 477	7.19 457	0.63 319	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.25 421	0.20 438

CES	0.43 109	0.14 145	0.85 63	0.05 199	1.52 479	1.22 171	0.05 248	1.01 53	0.59 79	0.03 31	0.02 69	0.14 119	0.10 173	0.40 129	0.10 94	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	2.45 493

CRFU-Net	1.32 352	0.27 251	2.46 349	1.17 473	0.03 256	4.08 435	0.05 248	5.61 448	0.67 155	1.53 316	0.70 280	3.47 406	2.62 428	3.24 254	0.24 186	0.01 402	0.01 280	0.11 464	0.00 1	0.13 349	0.00 1

CSP-Net	1.01 286	0.52 369	0.92 79	0.01 26	0.00 1	2.83 406	0.05 248	4.99 416	0.69 175	0.91 221	0.85 292	1.82 314	0.23 239	6.04 390	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.01 89

IPLGR	0.76 211	0.21 218	2.98 378	0.06 216	0.07 308	1.24 187	0.05 248	3.09 210	1.38 327	0.62 174	0.34 197	0.75 220	0.78 337	3.35 256	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.06 336

AASNet	0.86 246	0.53 374	1.96 287	0.04 178	0.00 1	1.70 346	0.05 248	5.13 425	1.84 388	0.93 224	1.88 362	0.96 247	0.19 225	0.67 165	0.91 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.09 373

raftrobust	0.46 120	0.42 327	1.05 126	0.01 26	0.21 393	1.17 145	0.05 248	2.07 118	0.19 27	2.98 417	0.02 69	0.12 108	0.15 209	0.25 78	0.31 229	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.06 336

psm_up	0.84 240	0.32 281	1.44 210	0.02 95	0.00 1	1.98 363	0.05 248	3.40 263	1.04 259	2.06 363	0.40 213	1.74 304	0.45 289	3.47 264	0.24 186	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.00 1

FENet	0.52 143	0.07 51	1.62 242	0.04 178	0.00 1	1.19 155	0.05 248	3.10 211	0.98 248	0.89 216	0.01 1	1.63 299	0.09 165	0.47 144	0.28 214	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

GwcNet-RSSM	1.02 288	0.69 414	2.70 366	0.22 342	0.02 233	1.42 261	0.05 248	4.02 333	1.01 255	0.90 218	0.42 217	2.89 375	0.26 248	4.43 313	1.17 357	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.13 349	0.05 305

HSM-Net_RVC	1.40 362	0.07 51	1.58 236	0.00 1	0.01 145	1.88 359	0.05 248	7.24 482	1.71 382	3.63 434	3.63 423	3.21 397	0.36 271	4.25 302	0.44 276	0.01 402	0.01 280	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
iResNetv2_ROB	1.08 302	1.12 460	4.68 453	1.09 469	0.00 1	1.38 243	0.05 248	3.83 318	1.11 277	0.80 206	1.15 317	1.02 255	0.12 195	4.52 322	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 446	0.03 253

coex_refinement	1.13 322	0.54 376	1.58 236	0.12 288	0.02 233	1.51 292	0.06 271	4.01 332	1.51 357	2.61 403	0.66 263	4.40 427	0.48 295	3.67 270	1.30 368	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

GREAT-IGEV	0.24 44	0.10 96	0.92 79	0.06 216	0.33 440	1.11 118	0.06 271	0.36 8	0.19 27	0.02 12	0.47 232	0.02 4	0.06 126	0.13 25	0.16 140	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.20 446	0.09 312	0.36 461

AIO_rvc	0.21 26	0.32 281	0.50 22	0.09 267	0.03 256	0.43 32	0.06 271	1.25 65	0.63 118	0.03 31	0.01 1	0.09 92	0.04 89	0.28 96	0.16 140	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.03 362	0.10 326	0.10 381

AIO_test	0.17 13	0.11 116	0.55 29	0.08 256	0.06 298	0.42 31	0.06 271	0.35 7	0.38 65	0.03 31	0.01 1	0.86 234	0.03 62	0.21 64	0.10 94	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.08 397	0.03 181	0.02 193

test_for_model	4.23 470	22.88 520	0.91 78	12.40 511	10.47 511	1.08 107	0.06 271	4.08 337	1.36 325	1.91 349	0.09 123	0.15 122	0.03 62	0.10 12	0.22 175	7.44 500	1.43 497	0.00 1	0.01 331	18.08 519	1.99 491

rrr	0.62 171	0.09 77	2.07 305	0.02 95	0.00 1	0.82 49	0.06 271	2.29 126	0.85 230	0.09 68	0.03 93	0.03 15	0.06 126	5.04 346	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 441	0.05 241	0.07 354

DMCA-RVC	0.90 265	0.64 401	3.30 399	0.03 146	0.04 276	1.30 213	0.06 271	2.65 161	0.73 188	3.21 423	0.09 123	0.99 252	0.66 327	3.14 252	0.99 348	0.01 402	0.04 385	0.02 439	0.01 331	0.07 276	0.01 89

RASNet	1.53 376	0.31 277	1.97 289	0.09 267	3.20 489	1.69 344	0.06 271	3.27 247	2.12 409	0.77 199	1.29 332	5.32 450	1.69 399	6.60 418	2.17 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 193

FACV-RUCA	0.49 134	0.10 96	1.30 188	0.06 216	0.12 345	1.14 131	0.07 279	3.57 289	0.92 237	0.18 112	0.99 305	0.19 131	0.31 257	0.25 78	0.16 140	0.00 1	0.00 1	0.08 456	0.02 353	0.24 414	0.12 397

LL-Strereo2	0.36 83	0.47 354	1.08 130	0.09 267	0.03 256	1.12 122	0.07 279	1.66 92	0.93 241	0.43 155	0.02 69	0.51 183	0.08 157	0.23 70	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.04 217	0.04 283

4D-IteraStereo	0.35 79	0.60 392	1.93 279	0.02 95	0.09 326	1.03 78	0.07 279	1.25 65	0.34 60	0.02 12	0.03 93	0.84 233	0.10 173	0.31 105	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.07 354

LoS	0.28 54	0.16 171	0.95 88	0.07 241	0.01 145	1.32 218	0.07 279	1.30 67	0.60 88	0.04 40	0.03 93	0.28 147	0.11 183	0.48 145	0.11 103	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 527	63.16 526	62.94 520	69.09 529	50.21 525	19.92 508	0.07 279	58.32 526	5.21 469	75.67 528	86.75 528	74.68 527	62.48 526	59.01 526	49.80 523	93.38 532	56.36 531	93.48 532	92.95 532	67.44 529	71.73 532

GES	0.61 165	0.08 64	1.78 269	0.00 1	0.00 1	1.59 318	0.07 279	5.32 435	0.13 4	0.62 174	0.32 189	0.37 159	0.67 332	0.68 167	0.49 292	0.03 432	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 126	0.01 89

test_xeample3	0.35 79	0.10 96	1.95 284	0.02 95	0.00 1	0.93 65	0.07 279	1.70 97	0.86 232	0.09 68	0.04 104	0.05 54	0.05 104	0.23 70	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.06 261	0.08 367

HUF	0.25 48	0.32 281	1.18 159	0.06 216	0.11 342	0.31 8	0.08 286	0.73 38	0.62 110	0.10 83	0.01 1	0.02 4	0.03 62	0.16 30	0.14 123	0.00 1	0.58 489	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.37 462

model_zeroshot	0.49 134	0.26 247	2.10 310	0.03 146	0.01 145	1.69 344	0.08 286	2.63 158	0.18 24	1.02 245	0.01 1	0.61 192	0.06 126	0.86 174	0.14 123	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.16 427	0.02 126	0.01 89

GCST	0.81 228	0.64 401	1.41 204	0.44 398	0.01 145	0.91 58	0.08 286	3.75 305	1.04 259	0.12 93	0.44 224	0.27 145	0.35 269	5.12 350	0.38 261	1.19 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.05 305

Any-RAFT	0.64 176	0.08 64	1.07 128	0.03 146	0.00 1	2.77 404	0.08 286	3.57 289	1.23 299	0.96 228	0.26 179	1.61 294	0.31 257	0.72 168	0.06 48	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

STrans-v2	1.67 397	0.36 297	3.28 398	0.02 95	0.19 384	1.45 274	0.08 286	6.69 476	1.49 353	2.00 357	2.86 404	3.67 412	3.88 457	7.04 455	0.45 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RAFT	0.60 162	0.50 364	1.01 101	0.50 414	0.04 276	0.94 67	0.08 286	3.01 195	0.65 136	0.22 116	0.09 123	3.41 403	0.27 251	0.53 149	0.37 258	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.01 331	0.40 459	0.03 253

test-1	0.52 143	0.25 243	0.94 84	0.03 146	0.22 395	1.20 164	0.08 286	4.03 335	0.25 51	0.70 187	0.66 263	0.71 215	0.03 62	0.30 104	0.43 273	0.00 1	0.18 470	0.00 1	0.07 392	0.01 40	0.25 448

sAnonymous2	0.37 87	0.32 281	3.21 394	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.08 286	1.96 111	0.90 234	0.03 31	0.05 108	0.04 28	0.11 183	0.11 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.18 428

CroCo_RVC	0.37 87	0.32 281	3.21 394	0.01 26	0.00 1	0.35 17	0.08 286	1.96 111	0.90 234	0.03 31	0.05 108	0.04 28	0.11 183	0.11 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.18 428

APVNet	1.52 374	0.31 277	4.00 427	0.09 267	0.00 1	4.64 450	0.08 286	4.41 373	1.21 297	1.25 282	1.05 309	2.90 376	0.93 348	6.70 427	2.48 420	0.01 402	0.00 1	0.07 453	0.00 1	0.27 429	0.05 305

FADNet-RVC	1.10 314	1.07 458	4.79 454	0.03 146	0.00 1	1.60 322	0.08 286	3.77 308	1.70 380	0.35 139	0.07 115	0.61 192	0.66 327	5.32 360	1.11 352	0.01 402	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.48 469	0.18 428

RTSC	2.66 439	1.24 466	6.04 474	0.18 329	0.02 233	4.40 445	0.08 286	4.29 360	4.98 466	6.00 462	3.15 412	2.97 381	1.56 388	6.71 428	10.89 485	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.05 378	0.40 459	0.24 447

999	0.48 133	0.07 51	0.55 29	0.01 26	0.00 1	1.27 203	0.09 298	0.33 6	0.61 98	0.01 5	0.17 154	0.03 15	0.02 32	5.79 384	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 369	0.31 277	3.22 397	0.66 438	0.08 318	1.54 304	0.09 298	3.84 319	1.58 371	1.66 329	2.32 389	3.60 408	3.12 440	6.99 451	0.42 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

LMCR-Stereo	1.10 314	0.69 414	1.95 284	0.50 414	0.01 145	2.73 399	0.09 298	6.20 468	0.64 129	2.37 391	1.76 356	0.13 113	1.59 394	2.94 246	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.00 1

Anonymous3	0.49 134	0.12 124	2.21 316	0.01 26	0.00 1	2.53 391	0.09 298	3.16 224	0.65 136	0.12 93	0.22 175	0.12 108	0.05 104	0.37 124	0.08 69	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.03 253

BEATNet_4x	0.97 275	0.77 426	3.36 402	0.46 404	0.01 145	1.32 218	0.09 298	4.57 386	1.26 306	1.88 347	0.22 175	1.09 263	0.42 283	1.79 218	2.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.06 336

R-Stereo Train	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193

RAFT-Stereo	0.44 113	0.09 77	0.94 84	0.02 95	0.00 1	1.24 187	0.09 298	3.65 298	0.11 1	1.87 345	0.42 217	0.06 67	0.01 10	0.25 78	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 430	0.78 427	3.43 407	0.96 462	2.04 485	7.04 473	0.09 298	7.36 484	5.72 471	1.21 278	1.67 348	3.16 394	1.28 372	7.52 465	1.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 449	0.13 404

cross-raft	0.53 149	0.12 124	1.78 269	0.03 146	0.01 145	1.04 87	0.10 306	3.21 237	0.23 43	0.37 147	0.01 1	2.86 374	0.04 89	0.24 73	0.24 186	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.16 427	0.01 40	0.02 193

STTStereo	0.83 234	0.34 290	2.44 345	0.24 350	0.15 363	1.41 253	0.10 306	3.02 196	1.55 361	1.34 288	0.17 154	1.77 309	0.45 289	3.42 261	0.30 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89

UGAM	1.08 302	0.19 199	2.83 372	0.05 199	0.01 145	1.09 109	0.11 308	2.89 183	0.64 129	0.08 60	2.46 392	3.64 410	0.08 157	6.99 451	0.25 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.27 429	0.04 283

UDG	2.86 442	8.81 510	1.57 235	2.60 487	0.89 467	2.39 385	0.11 308	3.42 267	1.02 256	2.18 371	3.64 424	5.04 444	1.60 395	4.17 299	2.09 409	1.21 488	0.04 385	7.69 497	3.67 510	4.10 489	0.93 481

IPLG	0.86 246	0.41 321	2.31 336	0.06 216	0.06 298	1.36 232	0.11 308	3.17 226	0.83 223	0.62 174	1.00 306	0.46 172	0.61 311	5.57 376	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 89

MIPNet	0.64 176	0.42 327	2.01 294	0.08 256	0.07 308	1.29 209	0.11 308	3.47 277	1.29 315	0.67 183	0.10 128	0.63 198	0.97 349	1.25 194	0.25 194	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.01 331	0.11 337	0.04 283

Consistency-Raft	1.36 357	0.65 405	4.81 455	0.33 379	0.32 438	1.62 332	0.11 308	3.65 298	3.80 455	0.33 127	6.12 452	0.86 234	2.14 415	0.94 179	1.25 363	0.02 424	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.24 414	0.01 89

GEStereo_RVC	1.10 314	0.42 327	1.72 261	0.28 366	0.01 145	1.37 237	0.11 308	6.25 469	0.84 226	1.05 253	0.67 272	1.61 294	0.79 338	6.11 393	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.04 283

ADLNet	1.20 336	0.29 272	1.98 290	0.00 1	0.02 233	2.20 374	0.11 308	4.39 371	2.52 433	2.19 372	2.20 386	2.66 360	0.70 334	3.42 261	1.25 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.04 283

UPFNet	0.87 253	0.09 77	2.05 303	0.00 1	0.00 1	1.90 361	0.11 308	3.41 265	0.83 223	2.15 367	0.10 128	1.92 317	0.09 165	3.94 290	0.70 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

RGC	1.86 413	0.67 408	3.45 409	0.07 241	0.26 410	3.29 416	0.11 308	4.78 405	1.46 345	3.26 425	4.51 434	5.14 445	2.68 429	5.46 366	1.94 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.09 373

Reg-Stereo(zero)	0.46 120	0.04 9	1.77 266	0.01 26	0.14 357	1.20 164	0.13 317	1.13 58	0.26 52	0.05 43	0.16 147	1.75 306	1.10 356	0.67 165	0.45 280	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.12 415	0.01 40	0.09 373

Wz-Net-LNSev	1.30 347	0.85 439	6.26 478	0.02 95	0.03 256	4.02 434	0.13 317	4.21 349	1.12 282	0.77 199	0.10 128	3.60 408	1.11 357	2.68 239	1.12 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

NCC-stereo	1.67 397	0.56 383	3.10 386	0.08 256	0.22 395	2.24 377	0.13 317	5.05 421	1.42 337	2.27 383	2.72 400	4.29 424	3.53 449	5.76 382	2.01 405	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

Abc-Net	1.67 397	0.56 383	3.10 386	0.08 256	0.22 395	2.24 377	0.13 317	5.05 421	1.42 337	2.27 383	2.72 400	4.29 424	3.53 449	5.76 382	2.01 405	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ITSA-stereo	1.13 322	0.14 145	1.59 240	0.17 323	0.04 276	1.40 248	0.14 321	5.66 453	3.10 444	0.74 193	0.35 200	0.62 195	1.06 351	5.53 369	1.63 380	0.03 432	0.00 1	0.09 459	0.06 388	0.07 276	0.07 354

IIG-Stereo	1.30 347	0.48 356	1.04 121	2.41 486	0.05 286	1.61 326	0.14 321	2.59 157	0.68 162	2.97 416	2.28 388	3.08 387	0.57 305	7.41 463	0.65 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

scenet	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

ssnet	0.98 277	0.38 306	4.06 431	0.04 178	0.00 1	2.60 394	0.15 323	3.51 280	1.13 284	1.75 334	0.16 147	0.68 205	0.39 278	3.69 272	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.03 253

MFMNet_re	2.02 424	0.98 450	4.27 439	2.74 489	0.88 465	1.47 281	0.15 323	4.21 349	3.18 445	6.63 467	6.93 458	1.87 315	3.63 452	2.13 225	0.99 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.05 305

111	0.79 222	0.70 418	2.21 316	0.01 26	0.01 145	1.19 155	0.16 327	3.78 310	1.98 402	1.22 279	0.91 298	2.01 323	0.32 262	0.32 111	0.64 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.17 422

FADNet	1.20 336	0.93 447	4.51 448	0.03 146	0.06 298	2.56 392	0.16 327	4.02 333	1.42 337	0.32 125	0.06 113	1.66 302	1.07 353	5.56 373	0.87 338	0.19 465	0.02 341	0.01 414	0.01 331	0.50 471	0.03 253

PSMNet_ROB	1.09 310	0.69 414	2.92 375	0.03 146	0.07 308	1.68 342	0.16 327	3.44 271	1.30 317	0.96 228	0.32 189	2.81 369	0.63 317	4.23 301	2.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.04 283

TCMNet	1.49 372	0.57 386	5.20 461	0.13 295	1.39 476	1.81 356	0.17 330	4.03 335	1.26 306	1.72 332	2.98 407	1.95 321	0.46 292	5.01 344	2.55 424	0.00 1	0.06 407	0.06 452	0.00 1	0.37 456	0.16 417

RAFT-Test	0.61 165	0.16 171	2.27 333	0.04 178	0.15 363	1.80 355	0.17 330	2.52 151	0.65 136	0.56 170	0.11 132	2.76 368	0.02 32	0.27 94	0.34 244	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.29 477	0.01 40	0.01 89

SHD	3.01 446	1.02 455	5.52 466	0.45 403	0.39 443	4.12 436	0.17 330	6.68 475	12.04 489	7.20 471	3.36 417	4.40 427	2.58 427	4.69 330	7.17 468	0.01 402	0.04 385	0.00 1	0.03 362	0.22 409	0.17 422

DeepPruner_ROB	0.86 246	0.50 364	1.80 272	0.01 26	0.00 1	1.57 307	0.17 330	3.48 278	0.42 67	3.31 426	0.02 69	2.09 330	0.17 215	3.01 249	0.61 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.01 89

XPNet_ROB	1.17 331	0.41 321	1.68 255	0.04 178	0.01 145	1.65 339	0.17 330	3.46 275	1.39 329	3.89 440	1.01 307	1.60 292	0.53 299	4.35 307	3.07 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

ACV-stereo	1.64 391	0.27 251	2.94 376	0.04 178	0.04 276	6.31 469	0.18 335	1.81 102	0.22 40	0.23 117	0.01 1	10.52 478	5.41 476	4.07 294	0.77 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 193

SFCPSM	0.81 228	0.11 116	2.53 354	0.01 26	0.07 308	2.45 387	0.18 335	4.99 416	1.18 292	0.77 199	0.78 284	0.69 208	0.31 257	1.72 215	0.20 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378	0.06 261	0.01 89

PVD	5.81 481	0.99 452	5.56 468	0.72 443	0.51 453	6.72 470	0.18 335	9.90 492	23.69 503	11.45 490	19.26 496	8.18 468	9.46 492	9.24 482	9.49 481	0.02 424	0.16 467	0.00 1	0.08 397	0.18 386	0.40 465

GANetREF_RVC	1.10 314	0.95 448	2.98 378	0.06 216	0.00 1	2.23 376	0.18 335	3.95 329	2.53 434	0.56 170	0.32 189	1.89 316	0.66 327	5.03 345	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.04 283
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVstereo2D	1.09 310	0.17 182	4.40 445	0.00 1	0.00 1	1.59 318	0.18 335	4.29 360	1.40 333	0.85 212	0.36 203	2.30 347	0.62 316	5.26 356	0.35 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

FBW_ROB	2.36 434	0.36 297	3.16 389	0.37 392	0.14 357	4.42 446	0.18 335	6.64 474	3.05 443	2.98 417	2.85 403	4.86 440	1.11 357	11.00 497	4.53 446	0.16 462	0.05 398	0.37 478	0.09 402	0.19 394	0.78 474

psmorigin	2.01 423	0.37 301	10.25 492	0.22 342	0.03 256	1.62 332	0.19 341	3.31 250	1.05 265	4.92 455	3.14 410	5.85 451	2.21 416	5.31 359	1.71 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.02 193

DRN-Test	1.62 386	0.23 235	3.72 419	0.18 329	0.13 351	3.34 419	0.19 341	5.93 463	2.01 405	4.14 444	0.76 283	2.12 333	1.78 401	5.22 355	2.62 427	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.01 331	0.03 181	0.01 89

CoDeX	0.94 270	0.34 290	2.09 308	0.05 199	0.20 388	1.49 288	0.20 343	5.89 460	1.57 367	0.66 182	0.67 272	1.05 257	0.32 262	3.82 284	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

GASNet	1.43 364	1.53 475	4.54 450	0.31 374	0.02 233	1.49 288	0.20 343	3.86 323	1.95 399	0.75 194	1.37 336	2.11 331	1.57 391	5.82 386	2.60 425	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.10 381

YMNet	1.62 386	0.68 410	3.67 416	0.14 308	0.30 429	4.52 447	0.21 345	3.52 283	1.23 299	2.94 413	4.94 437	4.18 421	0.38 275	2.85 244	2.12 411	0.05 441	0.13 457	0.08 456	0.01 331	0.44 462	0.09 373

YMNet_1	1.62 386	0.68 410	3.67 416	0.14 308	0.30 429	4.52 447	0.21 345	3.52 283	1.23 299	2.94 413	4.94 437	4.18 421	0.38 275	2.85 244	2.12 411	0.05 441	0.13 457	0.08 456	0.01 331	0.44 462	0.09 373

BSDual-CNN	0.83 234	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	3.32 417	0.21 345	5.40 438	0.93 241	2.26 380	0.66 263	1.81 312	0.10 173	0.61 159	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

hknet	1.08 302	0.13 134	2.07 305	0.01 26	0.00 1	3.32 417	0.21 345	5.40 438	0.92 237	2.26 380	0.66 263	3.43 404	0.05 104	2.81 243	0.27 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

DDUNet	3.28 452	10.54 513	2.29 335	3.50 490	3.31 491	4.21 439	0.21 345	3.77 308	1.03 257	2.54 399	3.17 414	3.20 396	0.21 236	3.89 288	0.69 326	1.94 489	0.05 398	9.87 501	3.53 509	5.03 491	2.55 494

ICVP	0.46 120	0.08 64	1.58 236	0.01 26	0.01 145	1.10 113	0.21 345	3.80 314	0.52 73	0.42 154	0.27 183	0.33 155	0.06 126	0.57 154	0.13 112	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 253	0.18 190	0.97 95	0.14 308	0.26 410	1.19 155	0.22 351	2.36 129	0.71 187	1.82 342	0.21 171	0.11 104	2.56 425	5.56 373	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 368	0.81 475

ACVNet	0.57 158	0.21 218	1.34 195	0.09 267	0.00 1	1.36 232	0.22 351	2.40 133	1.05 265	0.63 178	0.66 263	1.94 319	0.26 248	0.31 105	0.79 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.00 1

hitnet-ft	1.09 310	0.39 313	1.45 211	0.04 178	0.00 1	1.34 226	0.22 351	3.34 255	2.25 422	1.48 312	1.11 312	4.17 420	0.37 273	4.73 333	0.79 334	0.01 402	0.00 1	0.03 444	0.00 1	0.09 312	0.01 89

ETE_ROB	1.16 330	0.52 369	1.71 260	0.01 26	0.02 233	1.79 354	0.22 351	4.10 340	1.32 320	4.68 453	1.18 323	2.81 369	0.08 157	3.56 268	1.12 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 336

AdaStereo	0.65 178	0.09 77	1.12 139	0.02 95	0.00 1	1.45 274	0.23 355	4.38 368	1.44 342	1.17 268	0.37 207	1.56 288	0.18 219	0.56 153	0.37 258	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.
DLCB_ROB	1.17 331	0.22 228	1.28 180	0.08 256	0.00 1	1.51 292	0.23 355	3.39 261	1.52 358	3.43 431	2.00 370	3.40 402	0.31 257	4.29 304	1.82 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 432	1.25 467	2.39 342	4.17 493	2.91 488	2.60 394	0.24 357	4.17 346	0.83 223	2.42 395	0.57 241	1.59 290	0.88 344	3.30 255	0.68 325	7.35 499	0.12 452	0.47 479	0.02 353	6.56 493	3.00 496

PSMNet-RUCA	0.66 183	0.48 356	1.68 255	0.01 26	0.02 233	2.02 365	0.25 358	3.93 328	1.50 355	0.37 147	1.38 337	0.11 104	0.12 195	0.64 164	0.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 429	0.00 1

PFNet	1.06 301	0.19 199	2.95 377	1.16 472	0.56 457	1.58 311	0.25 358	1.50 84	0.60 88	2.38 393	1.23 326	0.63 198	0.30 253	6.85 436	0.43 273	0.16 462	0.01 280	0.00 1	0.07 392	0.18 386	0.18 428

RAFT-345	1.19 333	0.06 37	1.55 226	0.54 421	0.13 351	1.53 300	0.25 358	0.56 24	1.76 384	1.20 273	7.85 461	0.93 243	0.05 104	6.87 439	0.46 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 302	1.00 453	5.32 463	0.10 278	0.14 357	1.53 300	0.25 358	3.62 294	1.18 292	0.51 168	0.19 166	1.04 256	0.28 252	5.20 353	0.44 276	0.10 455	0.16 467	0.09 459	0.06 388	0.24 414	0.21 440

DDVS	0.92 268	0.16 171	1.39 202	0.21 339	0.27 415	3.17 411	0.26 362	2.56 155	0.62 110	0.70 187	0.81 287	2.17 341	0.45 289	5.26 356	0.29 218	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.04 217	0.02 193

ACRE	0.75 207	0.78 427	2.72 370	0.13 295	0.02 233	1.40 248	0.26 362	3.20 235	0.82 220	1.84 344	2.46 392	0.19 131	0.10 173	0.52 147	0.26 202	0.00 1	0.04 385	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.05 305

ADLNet2	1.38 360	0.39 313	3.13 388	0.00 1	0.70 462	1.23 186	0.26 362	4.19 347	2.36 425	1.45 311	3.16 413	4.23 423	0.82 343	4.56 327	0.88 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.02 193

ASMatch	1.44 365	0.14 145	2.15 312	0.60 429	0.21 393	1.21 168	0.26 362	0.96 51	0.66 145	0.29 122	11.75 476	0.93 243	2.37 421	6.73 429	0.54 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.04 283

psmg	0.83 234	0.10 96	0.96 89	0.01 26	0.00 1	3.28 415	0.27 366	4.83 408	0.93 241	1.92 350	1.46 339	1.81 312	0.10 173	0.61 159	0.18 157	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.01 40	0.00 1

CIPLG	0.75 207	0.81 434	2.38 341	0.13 295	0.03 256	1.41 253	0.27 366	3.19 233	0.84 226	1.98 356	2.56 397	0.19 131	0.10 173	0.54 151	0.26 202	0.00 1	0.05 398	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.05 305

IPLGR_C	0.75 207	0.88 442	2.58 358	0.13 295	0.02 233	1.40 248	0.27 366	3.19 233	0.84 226	1.92 350	2.46 392	0.18 130	0.11 183	0.49 146	0.26 202	0.00 1	0.05 398	0.01 414	0.05 378	0.19 394	0.06 336

Patchmatch Stereo++	0.50 137	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.07 308	1.60 322	0.27 366	1.45 80	0.68 162	0.98 239	0.18 158	0.77 225	0.03 62	2.58 232	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305
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-softLoss	0.85 242	0.10 96	1.50 215	1.14 470	0.03 256	1.47 281	0.27 366	2.48 148	0.69 175	1.30 284	0.38 209	0.39 164	0.01 10	6.88 440	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

KMStereo	0.85 242	0.10 96	1.50 215	1.14 470	0.03 256	1.47 281	0.27 366	2.48 148	0.69 175	1.30 284	0.38 209	0.39 164	0.01 10	6.88 440	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

iGMRVC	0.51 140	0.09 77	1.04 121	0.06 216	0.08 318	1.61 326	0.27 366	1.44 77	0.69 175	0.97 230	0.19 166	0.76 221	0.03 62	2.69 240	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.04 283

iRAFT	0.50 137	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.07 308	1.60 322	0.27 366	1.45 80	0.68 162	0.98 239	0.18 158	0.77 225	0.03 62	2.58 232	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

iRaft-Stereo_20w	0.92 268	0.15 159	2.68 364	0.24 350	0.06 298	1.36 232	0.28 374	7.46 485	0.34 60	1.56 324	0.37 207	0.62 195	1.24 369	1.25 194	0.34 244	0.00 1	0.09 432	0.00 1	0.16 427	0.02 126	0.13 404

SACVNet	0.96 273	0.36 297	1.49 214	0.05 199	0.00 1	1.62 332	0.28 374	3.86 323	1.28 314	1.79 341	0.80 286	1.59 290	0.07 142	5.29 358	0.48 290	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.01 89

PASM	1.58 384	1.05 456	7.51 484	0.56 425	0.09 326	1.37 237	0.28 374	2.85 180	1.44 342	3.91 441	0.44 224	3.02 383	0.64 320	6.38 407	1.59 379	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.03 362	0.26 424	0.15 414

PAM_32	1.45 366	0.13 134	2.69 365	0.26 359	0.30 429	2.15 373	0.29 377	4.92 412	0.22 40	0.84 210	2.02 372	9.57 476	3.27 446	0.97 181	0.56 307	0.00 1	0.12 452	0.00 1	0.31 479	0.04 217	0.27 449

fast-acv-ft	1.41 363	0.46 346	4.29 440	0.10 278	0.13 351	3.97 433	0.29 377	2.42 141	1.91 397	0.81 207	3.55 421	3.02 383	1.26 371	3.35 256	2.05 408	0.04 435	0.01 280	0.04 447	0.04 373	0.39 458	0.05 305

NF-Stereo	0.82 230	0.10 96	1.12 139	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.67 166	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

OCTAStereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.53 300	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.25 140	0.01 10	6.38 407	0.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

RE-Stereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

TVStereo	0.82 230	0.10 96	1.15 149	1.19 474	0.01 145	1.52 297	0.29 377	2.66 162	0.66 145	1.20 273	0.58 243	0.24 136	0.01 10	6.38 407	0.32 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 436	0.87 441	14.90 501	0.17 323	0.31 435	1.41 253	0.29 377	5.62 451	9.97 486	1.02 245	0.43 221	2.01 323	1.65 396	6.85 436	3.99 440	0.00 1	0.01 280	0.07 453	0.10 406	0.24 414	0.12 397

PAM	1.34 354	0.13 134	2.83 372	0.30 370	0.31 435	2.21 375	0.30 384	5.05 421	0.23 43	0.82 208	1.11 312	9.08 473	2.34 420	0.90 176	0.44 276	0.00 1	0.13 457	0.00 1	0.31 479	0.03 181	0.28 450

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 378	0.68 410	4.62 452	0.01 26	0.00 1	5.13 457	0.30 384	4.64 392	1.23 299	2.39 394	0.59 253	2.12 333	2.00 412	4.94 341	2.19 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

PSM-adaLoss	0.46 120	0.09 77	1.01 101	0.06 216	0.09 326	1.61 326	0.30 384	1.43 73	0.69 175	0.97 230	0.18 158	0.77 225	0.02 32	1.67 214	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

PMTNet	0.21 26	0.19 199	0.85 63	0.02 95	0.02 233	1.14 131	0.30 384	0.88 49	0.11 1	0.03 31	0.02 69	0.07 81	0.02 32	0.37 124	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 117	0.09 77	1.06 127	0.06 216	0.06 298	1.44 268	0.31 388	1.44 77	0.69 175	0.97 230	0.18 158	0.76 221	0.02 32	1.65 213	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.04 283

IGEV-RUCA	0.28 54	0.05 19	0.53 26	0.12 288	0.11 342	1.25 196	0.32 389	0.80 44	0.20 32	0.10 83	0.14 136	0.16 127	0.25 245	0.29 99	0.25 194	0.05 441	0.19 472	0.20 471	0.23 458	0.18 386	0.19 433

HUI-Stereo	0.45 117	0.09 77	1.08 130	0.06 216	0.08 318	1.61 326	0.32 389	1.43 73	0.70 185	0.97 230	0.18 158	0.77 225	0.02 32	1.44 207	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

IRAFT_RVC	1.02 288	0.20 210	1.58 236	1.39 478	0.26 410	1.33 224	0.32 389	2.52 151	0.66 145	1.58 325	0.81 287	1.16 267	1.58 392	6.51 415	0.43 273	0.00 1	0.12 452	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.03 253

OMP-Stereo	1.20 336	0.54 376	0.96 89	2.39 485	0.29 427	1.58 311	0.33 392	2.01 114	0.68 162	2.68 406	1.16 319	3.10 389	0.18 219	7.40 462	0.56 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

ROB_FTStereo_v2	0.43 109	0.09 77	1.00 98	0.06 216	0.08 318	1.57 307	0.33 392	1.44 77	0.67 155	0.97 230	0.19 166	0.77 225	0.02 32	1.23 193	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

ROB_FTStereo	0.47 126	0.09 77	1.04 121	0.06 216	0.08 318	1.59 318	0.33 392	1.43 73	0.68 162	0.97 230	0.19 166	0.76 221	0.03 62	1.86 220	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.05 305

XQC	2.57 438	1.20 465	6.33 480	0.18 329	0.01 145	3.84 432	0.33 392	5.24 428	3.83 456	4.43 448	1.94 365	4.58 433	3.19 442	7.19 457	8.67 476	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.03 362	0.27 429	0.19 433

STTRV1_RVC	1.94 419	0.35 292	4.85 456	0.32 378	0.01 145	2.41 386	0.34 396	5.79 457	3.55 449	0.82 208	5.11 442	1.63 299	1.08 354	7.63 467	1.41 374	0.91 483	2.53 510	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.04 283

DANet	1.74 405	0.22 228	3.06 383	0.75 445	0.44 446	2.46 388	0.35 397	3.40 263	1.41 336	4.22 445	1.56 341	5.03 443	0.56 303	6.29 402	5.00 453	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 217	0.08 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 149	0.10 96	1.02 106	0.89 460	0.10 335	1.57 307	0.36 398	2.06 116	0.63 118	2.23 374	0.46 229	0.25 140	0.01 10	0.45 140	0.37 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

ssnet_v2	1.14 325	0.28 262	1.77 266	0.03 146	0.00 1	2.07 367	0.37 399	5.20 426	1.87 394	2.00 357	0.87 294	3.09 388	0.55 302	1.31 197	3.02 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.12 397

Wz-Net-SNSev	2.53 437	2.49 490	10.66 494	0.39 394	0.01 145	2.73 399	0.40 400	5.02 419	1.50 355	2.15 367	2.12 379	6.48 457	1.11 357	9.47 485	5.84 460	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.06 336

PWC_ROB	2.90 445	1.01 454	6.12 476	0.53 420	0.57 459	1.30 213	0.40 400	3.85 321	4.42 463	7.37 472	15.40 484	3.03 385	1.55 387	6.31 403	5.74 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 465	0.05 305

DeepStereo_RVC	0.52 143	0.08 64	1.37 200	0.06 216	0.06 298	1.34 226	0.41 402	1.43 73	0.68 162	1.03 250	0.85 292	0.49 179	1.56 388	0.79 171	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.13 404

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 389	0.45 342	2.21 316	1.53 480	0.18 377	4.33 442	0.41 402	3.37 256	1.40 333	0.54 169	0.65 261	3.10 389	0.11 183	4.93 340	0.60 316	4.57 493	0.51 485	0.00 1	0.00 1	1.37 483	2.39 492

DRaft	1.34 354	0.12 124	1.19 164	0.06 216	0.01 145	1.64 335	0.43 404	1.86 106	0.14 7	3.76 436	5.27 443	0.41 167	4.38 461	5.49 368	1.68 383	0.01 402	0.06 407	0.00 1	0.07 392	0.07 276	0.11 389

HHNet	0.87 253	0.25 243	1.78 269	0.16 320	0.08 318	1.30 213	0.44 405	1.93 109	0.64 129	1.41 306	5.92 448	0.14 119	1.79 402	0.35 120	0.95 346	0.05 441	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.14 356	0.01 89

edge stereo	1.94 419	0.40 318	3.82 424	0.15 313	0.09 326	1.81 356	0.45 406	4.77 403	2.21 420	3.36 427	3.94 428	8.39 469	1.72 400	5.75 381	1.69 385	0.00 1	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.17 378	0.01 89

CRE-IMP	0.40 97	0.06 37	1.04 121	0.07 241	0.05 286	1.45 274	0.46 407	1.48 83	0.63 118	0.90 218	0.30 187	0.88 236	0.01 10	0.26 86	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.17 422

AF-Net	2.17 429	0.65 405	3.53 411	0.00 1	0.09 326	2.02 365	0.48 408	6.44 470	1.70 380	3.36 427	10.22 471	4.95 442	2.81 432	4.34 306	2.66 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.01 89

CVANet_RVC	1.10 314	0.39 313	1.69 257	0.28 366	0.00 1	1.45 274	0.48 408	3.26 241	1.64 375	2.93 411	1.22 325	1.51 283	0.37 273	6.09 392	0.50 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 89

NRIStereo	0.74 202	0.08 64	0.88 69	0.47 408	0.05 286	1.58 311	0.49 410	1.38 70	0.61 98	0.88 214	0.17 154	0.66 204	0.03 62	6.96 449	0.22 175	0.00 1	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.17 422

MFN_U_SF_RVC	3.76 464	1.77 480	9.85 491	0.84 451	0.27 415	9.50 485	0.49 410	8.07 486	3.41 447	4.81 454	3.28 415	9.40 474	3.49 448	7.76 471	8.31 475	0.41 475	0.54 486	0.52 481	0.80 497	0.89 479	0.84 476

LALA_ROB	1.33 353	0.59 390	1.74 263	0.02 95	0.06 298	3.25 414	0.50 412	3.45 272	1.39 329	3.70 435	0.59 253	4.59 434	0.25 245	3.58 269	2.79 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.02 193

PA-Net	1.31 351	0.59 390	3.65 415	0.06 216	0.15 363	1.44 268	0.54 413	4.08 337	2.71 438	0.78 202	1.16 319	2.32 350	0.64 320	5.96 387	1.92 399	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.06 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 152	0.10 96	1.31 190	0.16 320	0.05 286	1.44 268	0.56 414	1.60 88	0.98 248	1.35 294	0.46 229	0.37 159	0.01 10	2.18 227	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

Syn2CoEx	1.66 393	1.17 462	4.29 440	0.04 178	0.00 1	1.44 268	0.56 414	5.33 436	1.98 402	2.01 360	2.12 379	2.08 328	2.81 432	6.55 416	2.42 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 446	0.06 336

DisPM	0.86 246	0.09 77	1.10 135	0.76 448	0.02 233	1.51 292	0.57 416	1.75 99	0.70 185	2.43 397	0.83 291	0.38 163	0.01 10	6.89 443	0.17 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1

SST-Stereo	1.04 292	0.05 19	1.16 153	0.72 443	0.23 400	1.70 346	0.58 417	1.92 108	1.46 345	1.19 271	1.09 310	1.60 292	1.93 409	6.92 447	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

stereogan	2.13 427	0.31 277	3.75 420	0.01 26	0.09 326	7.44 477	0.60 418	4.27 357	3.29 446	3.91 441	4.62 435	6.41 456	1.84 407	5.17 351	0.58 312	0.00 1	0.01 280	0.01 414	0.00 1	0.24 414	0.05 305

GwcNet	1.67 397	0.81 434	5.52 466	0.23 348	1.21 473	4.21 439	0.62 419	3.71 302	1.57 367	1.01 244	1.65 347	3.99 419	0.52 298	5.46 366	2.30 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.35 452	0.13 404

AAGNet	1.54 378	0.07 51	0.88 69	1.04 466	0.27 415	1.47 281	0.66 420	1.57 87	0.61 98	1.68 330	0.82 289	1.62 296	2.29 417	6.18 395	11.63 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

RAFT_R40	0.99 284	0.05 19	1.26 176	0.71 442	0.20 388	1.65 339	0.67 421	1.94 110	0.61 98	1.05 253	1.15 317	1.80 311	1.47 379	6.91 445	0.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

Prome-Stereo	1.23 341	0.06 37	0.93 83	0.12 288	0.24 404	1.26 200	0.67 421	2.53 153	0.69 175	2.08 364	8.70 467	0.76 221	2.91 435	2.12 224	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 487

EDNetEfficientorigin	10.31 498	1.90 485	98.96 534	0.22 342	0.23 400	2.73 399	0.71 423	4.50 380	16.94 498	18.72 502	15.36 483	12.74 483	10.73 497	8.96 480	11.94 490	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.25 421	1.31 486

coex-ft	12.01 504	5.60 505	80.23 525	0.15 313	0.15 363	1.88 359	0.73 424	2.66 162	30.12 511	49.31 524	16.59 485	15.97 491	14.42 504	6.79 434	14.50 494	0.05 441	0.08 428	0.01 414	0.05 378	0.37 456	0.61 469

Ntro	3.24 450	1.34 469	2.83 372	7.27 498	4.43 494	6.22 468	0.74 425	4.73 397	1.48 351	0.39 150	1.77 358	2.70 364	1.28 372	4.59 329	1.25 363	8.06 502	0.28 479	2.12 494	0.05 378	8.11 498	5.16 502

ADCRef	2.29 433	0.65 405	5.67 470	0.10 278	0.09 326	4.81 452	0.76 426	4.75 401	1.37 326	2.88 410	1.67 348	1.62 296	2.30 418	3.77 281	14.93 496	0.02 424	0.00 1	0.01 414	0.10 406	0.20 405	0.11 389

KYRaft	1.19 333	0.05 19	0.94 84	0.06 216	0.24 404	1.25 196	0.78 427	2.48 148	0.61 98	3.23 424	7.13 459	1.00 253	2.77 431	1.43 203	0.14 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.71 489

DSFCA	1.30 347	0.14 145	1.82 273	0.01 26	0.03 256	3.74 431	0.86 428	2.71 168	1.23 299	3.09 420	0.41 216	2.93 377	1.49 380	6.12 394	1.35 370	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

GMM-Stereo	1.09 310	0.05 19	1.62 242	0.13 295	0.22 395	1.41 253	0.87 429	2.31 127	0.62 110	2.75 407	3.14 410	0.54 186	0.90 346	5.33 361	0.13 112	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.01 40	1.80 490

NVStereoNet_ROB	3.25 451	0.46 346	2.71 368	0.34 385	0.56 457	2.36 384	0.87 429	4.56 385	4.47 464	4.55 449	14.09 482	11.93 480	3.23 445	9.79 488	3.14 435	0.43 476	0.03 371	0.53 482	0.31 479	0.36 454	0.38 464
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 373	0.08 64	2.17 313	0.09 267	0.02 233	1.76 350	0.90 431	1.47 82	0.60 88	2.46 398	6.42 455	1.08 261	5.16 470	6.21 397	1.86 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 89

CBMV_ROB	1.70 403	0.11 116	1.98 290	0.46 404	0.00 1	2.85 407	0.91 432	4.27 357	2.21 420	4.02 443	5.00 440	2.97 381	2.32 419	5.40 364	1.35 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.06 336

FAT-Stereo	1.86 413	0.19 199	3.31 400	0.17 323	0.03 256	1.78 353	0.97 433	4.76 402	2.79 439	4.22 445	4.87 436	5.31 449	2.83 434	5.06 348	0.90 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.01 89

MDST_ROB	3.50 459	0.07 51	3.94 426	2.66 488	1.46 477	12.94 494	0.97 433	7.32 483	2.42 428	14.82 501	8.08 464	2.74 367	1.51 384	8.44 477	2.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.11 389

RP	1.76 408	0.55 378	2.59 360	0.22 342	0.60 460	1.70 346	0.98 435	4.31 362	1.99 404	3.12 421	5.04 441	4.41 429	2.96 436	4.72 332	1.90 396	0.01 402	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.14 356	0.01 89

RAFT + AFF	1.63 389	1.13 461	2.62 361	0.04 178	0.80 464	2.29 380	1.03 436	5.54 447	2.06 406	1.77 339	1.81 360	1.22 270	3.65 453	6.23 399	1.57 378	0.01 402	0.35 483	0.00 1	0.01 331	0.33 446	0.12 397

delet	1.14 325	0.32 281	1.56 233	0.03 146	0.17 373	2.86 408	1.03 436	4.25 354	2.14 414	1.03 250	1.17 321	1.64 301	0.92 347	4.35 307	1.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 475	0.43 333	2.58 358	0.12 288	0.01 145	8.43 483	1.09 438	4.25 354	4.11 458	13.11 494	26.36 510	13.95 486	13.88 503	7.45 464	2.92 431	0.10 455	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 193

StereoDRNet	1.48 370	0.75 420	4.58 451	0.05 199	0.10 335	2.49 389	1.10 439	4.62 388	1.47 347	3.38 430	0.62 259	2.29 346	0.65 325	4.52 322	2.89 430	0.00 1	0.03 371	0.00 1	0.01 331	0.05 241	0.07 354

DAS	1.26 343	0.08 64	2.25 326	0.04 178	0.01 145	1.28 205	1.18 440	3.80 314	1.58 371	4.60 450	2.37 390	1.53 284	0.53 299	5.36 363	0.59 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

SepStereo	1.28 344	0.08 64	2.25 326	0.04 178	0.01 145	1.28 205	1.18 440	3.80 314	1.58 371	4.60 450	2.37 390	1.53 284	0.53 299	5.63 379	0.59 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.01 89

ccnet	1.70 403	0.20 210	1.95 284	0.26 359	0.18 377	3.72 430	1.22 442	4.22 352	1.43 341	2.37 391	3.96 429	3.45 405	1.51 384	4.69 330	4.47 445	0.06 449	0.00 1	0.09 459	0.01 331	0.10 326	0.01 89

SPS-STEREO	3.08 448	0.49 361	2.49 351	0.21 339	0.24 404	3.67 429	1.24 443	5.80 458	2.43 429	10.68 486	8.00 463	9.48 475	3.59 451	8.11 474	5.08 454	0.01 402	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.04 217	0.11 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 460	0.68 410	5.38 465	0.61 432	1.46 477	2.75 403	1.26 444	5.04 420	1.57 367	8.77 481	11.67 475	18.69 496	2.38 422	6.03 389	5.61 458	0.00 1	0.07 417	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.07 354

ADCMid	3.95 467	1.34 469	10.91 495	0.18 329	0.38 442	5.02 455	1.27 445	4.87 410	2.94 442	11.15 488	3.60 422	6.76 461	5.21 473	6.40 412	16.96 500	0.12 458	0.08 428	0.55 483	0.46 488	0.53 473	0.19 433

FC-DCNN	6.09 482	0.18 190	2.35 339	0.42 397	0.53 454	7.80 480	1.42 446	8.14 487	7.07 480	19.05 507	22.10 502	22.85 502	13.84 502	9.42 483	6.44 462	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.06 336

DPSNet	3.38 457	0.60 392	9.55 490	0.61 432	0.46 449	5.10 456	1.44 447	11.17 495	3.92 457	2.57 400	0.88 295	5.90 452	9.68 494	7.63 467	7.25 469	0.08 451	0.16 467	0.01 414	0.07 392	0.34 449	0.17 422

HBP-ISP	1.45 366	0.75 420	3.02 381	0.30 370	0.10 335	4.28 441	1.49 448	4.68 394	1.29 315	3.43 431	0.78 284	0.93 243	1.01 350	6.48 414	0.36 257	0.04 435	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.03 253

FC-DCNN v2	6.25 484	0.19 199	2.31 336	0.44 398	0.55 456	8.05 482	1.51 449	8.71 488	7.22 481	19.24 508	22.98 505	24.00 505	13.47 501	9.80 489	6.51 463	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 305

FCDSN-DC	5.04 476	0.15 159	1.83 274	0.22 342	0.44 446	5.60 461	1.66 450	5.22 427	4.37 461	14.49 500	21.86 501	20.65 499	11.88 499	7.66 469	4.55 447	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 463	1.77 480	15.73 502	0.31 374	0.05 286	4.37 443	1.67 451	3.58 292	11.57 487	2.36 390	1.32 334	2.03 326	1.91 408	6.95 448	9.01 479	0.05 441	0.03 371	0.10 463	0.08 397	11.00 509	0.10 381

ACVNet-4b	5.67 479	1.65 476	4.43 446	9.46 504	7.11 502	8.72 484	1.68 452	6.61 473	5.76 472	0.27 120	6.49 456	11.67 479	2.43 424	8.40 476	1.56 376	9.06 506	2.34 503	10.49 505	0.02 353	9.22 504	5.98 505

S-Stereo	2.00 422	0.30 276	5.74 471	0.24 350	0.23 400	2.51 390	1.90 453	4.74 398	5.15 467	2.42 395	5.80 447	2.85 373	0.72 335	5.08 349	2.17 413	0.00 1	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.08 290	0.04 283

G-Net	3.49 458	0.47 354	4.03 429	1.61 481	1.91 481	10.78 490	1.92 454	3.06 203	1.26 306	8.59 480	12.06 477	6.13 454	7.82 486	4.78 334	4.77 449	0.08 451	0.12 452	0.07 453	0.15 418	0.16 373	0.11 389

aanetorigin	2.87 443	0.73 419	8.74 488	0.23 348	0.23 400	1.61 326	2.07 455	1.76 101	1.10 275	14.21 499	10.25 472	2.93 377	3.38 447	4.98 343	4.06 441	0.10 455	0.05 398	0.09 459	0.11 410	0.57 474	0.15 414

MeshStereo	5.78 480	0.75 420	3.04 382	0.25 353	0.14 357	7.88 481	2.09 456	9.64 490	5.18 468	20.48 510	19.06 494	22.80 501	9.54 493	9.64 487	4.88 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.03 253
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
TDLM	1.08 302	0.49 361	1.43 208	0.27 364	0.00 1	1.56 306	2.12 457	3.10 211	1.75 383	1.36 299	0.93 300	1.06 259	0.49 296	6.21 397	0.70 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 373	0.02 193

otaku	3.17 449	1.32 468	2.49 351	6.07 496	3.26 490	4.62 449	2.15 458	5.35 437	1.34 323	2.00 357	2.54 396	3.50 407	1.49 380	3.68 271	1.11 352	7.89 501	0.23 474	1.88 491	0.03 362	7.74 497	4.78 501

Wz-Net-MNSev	1.85 412	1.19 464	5.61 469	0.01 26	0.00 1	4.74 451	2.16 459	4.93 413	1.48 351	3.77 437	1.24 328	1.77 309	2.56 425	4.94 341	2.61 426	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 89

WZ-Net	4.16 469	1.75 479	23.59 508	0.08 256	0.04 276	2.62 398	2.16 459	5.89 460	4.74 465	5.73 461	3.51 420	6.99 464	4.89 468	10.82 494	10.11 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.11 389

ADCPNet	3.63 462	0.82 437	13.20 499	0.08 256	0.43 445	7.02 472	2.23 461	4.77 403	2.41 427	4.31 447	1.96 367	7.57 466	5.16 470	6.45 413	13.80 493	0.02 424	0.75 490	0.04 447	0.90 499	0.16 373	0.53 467

EAI-Stereo	1.14 325	0.12 124	1.19 164	0.21 339	0.32 438	1.84 358	2.32 462	5.42 441	1.19 294	1.02 245	5.66 446	0.48 176	0.60 308	0.86 174	0.62 318	0.00 1	0.13 457	0.00 1	0.65 494	0.02 126	0.17 422

ACVNet_1	6.16 483	1.86 484	4.43 446	9.52 505	7.22 503	7.59 479	2.37 463	9.99 493	6.71 477	3.84 439	5.35 445	13.23 485	4.90 469	6.25 400	1.94 403	9.06 506	2.40 505	10.88 507	0.11 410	9.58 506	6.03 506

SGM_RVC	4.07 468	0.38 306	1.98 290	0.84 451	0.26 410	6.20 467	2.37 463	6.45 471	3.57 450	11.56 491	9.27 468	15.55 490	6.78 481	10.07 490	4.60 448	0.22 466	0.25 475	0.20 471	0.23 458	0.26 424	0.34 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 508	3.75 499	4.23 437	7.74 500	6.54 497	22.81 512	2.39 465	22.66 516	45.98 523	18.88 505	35.42 519	33.21 512	16.91 508	16.55 506	12.78 491	5.01 494	0.81 492	9.89 502	0.77 495	8.77 501	3.61 497

Venus	13.93 508	3.75 499	4.23 437	7.74 500	6.54 497	22.81 512	2.39 465	22.66 516	45.98 523	18.88 505	35.42 519	33.21 512	16.91 508	16.55 506	12.78 491	5.01 494	0.81 492	9.89 502	0.77 495	8.76 500	3.61 497

SGM-Forest	1.84 411	0.08 64	1.31 190	0.15 313	0.22 395	3.52 426	2.46 467	3.85 321	2.16 415	5.29 458	3.90 427	3.71 414	1.56 388	6.28 401	1.90 396	0.01 402	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.30 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 472	0.48 356	3.19 391	0.49 411	0.63 461	5.38 459	2.57 468	4.70 395	3.77 454	14.17 498	19.02 493	15.47 489	9.03 490	6.73 429	4.85 451	0.01 402	0.05 398	0.01 414	0.01 331	0.08 290	0.16 417

SGM+DAISY	4.39 471	1.34 469	5.18 460	1.01 465	0.88 465	5.61 462	2.86 469	4.88 411	3.53 448	13.29 495	13.95 481	12.66 482	7.55 483	7.98 473	5.39 457	0.23 470	0.18 470	0.15 468	0.24 461	0.29 440	0.64 470

ADCP+	2.87 443	0.98 450	8.75 489	0.07 241	0.16 369	5.93 466	2.90 470	4.00 331	1.84 388	1.52 314	0.27 183	3.81 415	3.22 444	6.05 391	17.38 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.30 452

PSM-AAD	1.15 328	0.04 9	0.88 69	0.10 278	0.27 415	1.32 218	3.25 471	2.41 140	0.64 129	2.93 411	1.92 364	0.15 122	5.39 475	3.42 261	0.19 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.05 305

GANet	1.90 416	0.43 333	1.83 274	0.39 394	0.00 1	2.24 377	3.37 472	3.90 326	1.44 342	2.17 369	9.66 469	2.57 357	1.09 355	6.88 440	1.81 390	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.10 326	0.03 253

NCCL2	1.30 347	0.63 400	2.31 336	0.02 95	0.03 256	1.57 307	3.41 473	3.91 327	1.39 329	3.14 422	0.34 197	3.90 416	0.30 253	3.75 277	1.19 359	0.00 1	0.00 1	0.02 439	0.00 1	0.03 181	0.05 305

Wz-Net-TNSev	3.91 465	5.20 503	20.57 505	0.15 313	0.01 145	7.14 474	3.57 474	6.70 477	3.57 450	1.74 333	0.58 243	7.39 465	4.33 460	8.86 479	7.99 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.24 414	0.16 417

RainbowNet	4.74 474	3.21 497	3.07 384	9.34 503	6.01 496	4.89 454	3.60 475	7.09 481	4.39 462	1.63 327	3.01 408	4.72 437	2.96 436	5.53 369	1.19 359	8.95 504	2.12 501	8.48 499	0.19 441	8.75 499	5.73 503

EDNetEfficient	6.54 485	1.17 462	33.15 512	0.66 438	1.96 482	2.07 367	3.72 476	2.80 175	14.85 494	20.02 509	9.69 470	6.59 460	10.19 495	7.19 457	15.49 498	0.03 432	0.10 441	0.01 414	0.20 446	0.62 477	0.29 451

SANet	4.63 473	0.89 444	5.34 464	0.30 370	0.09 326	7.43 476	3.75 477	6.53 472	16.16 497	6.79 468	13.29 479	12.44 481	7.74 484	7.38 461	4.11 442	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.10 326	0.31 456

SAMSARA	3.32 456	1.07 458	6.25 477	0.86 458	0.31 435	7.55 478	3.87 478	5.26 433	4.20 459	7.43 473	3.35 416	10.04 477	3.83 456	6.98 450	4.83 450	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.05 378	0.17 378	0.22 443

CSAN	2.70 441	0.75 420	3.41 406	0.18 329	0.12 345	4.18 438	4.05 479	4.11 341	4.36 460	6.03 463	6.24 454	4.60 435	4.74 465	7.29 460	3.43 437	0.02 424	0.03 371	0.01 414	0.02 353	0.18 386	0.22 443

DGSMNet	2.23 431	0.80 430	6.10 475	0.96 462	1.73 480	3.22 413	4.12 480	5.30 434	1.11 277	1.19 271	2.48 395	3.18 395	0.65 325	4.57 328	1.33 369	1.11 485	1.37 496	1.55 487	1.26 503	1.37 483	1.28 485

MADNet+	10.71 499	14.57 515	70.07 523	0.58 428	0.47 451	19.89 507	4.20 481	11.05 494	6.87 478	3.03 419	5.99 449	9.01 472	6.35 480	31.95 520	28.31 519	0.22 466	0.26 478	0.01 414	0.04 373	0.46 465	0.87 477

ADCS	5.09 477	2.15 487	16.58 503	0.34 385	0.07 308	5.91 465	4.26 482	6.73 478	6.99 479	9.44 483	6.09 450	6.57 459	5.17 472	9.54 486	21.38 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 454	0.23 446

THIR-Stereo	1.48 370	0.29 272	1.51 221	0.01 26	0.02 233	1.05 94	4.32 483	2.11 119	0.22 40	1.08 257	4.24 432	1.93 318	4.19 459	6.76 431	1.87 395	0.00 1	0.00 1	0.04 447	0.00 1	0.05 241	0.00 1

CBMV	1.56 380	0.24 239	1.92 278	0.31 374	0.03 256	2.90 409	4.33 484	3.79 311	1.81 386	4.98 456	1.73 354	2.70 364	1.68 398	3.81 282	0.92 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.08 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 491	1.80 483	5.09 459	8.55 502	6.72 499	13.47 495	4.34 485	13.70 498	23.86 504	6.89 470	19.74 498	20.52 497	5.36 474	7.70 470	2.48 420	8.53 503	1.67 500	7.99 498	0.32 482	8.79 502	6.29 509

WAO-7	9.09 493	1.79 482	3.55 413	0.80 449	0.15 363	18.67 504	4.36 486	23.07 519	26.68 508	12.59 493	27.90 514	22.52 500	13.03 500	13.53 501	11.47 487	0.09 454	0.03 371	0.58 484	0.10 406	0.47 468	0.34 458

GrayStereo	1.46 368	0.03 2	0.87 67	0.63 435	0.20 388	1.24 187	4.61 487	2.85 180	0.62 110	4.98 456	4.00 431	0.45 171	4.67 464	3.37 258	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 490	0.01 40	0.01 89

ADCL	3.30 453	0.81 434	6.76 482	0.25 353	0.25 407	6.93 471	4.65 488	4.79 406	2.62 437	4.61 452	3.36 417	5.22 447	4.55 463	5.54 372	14.91 495	0.05 441	0.01 280	0.11 464	0.13 417	0.28 438	0.10 381

FTStereo	2.16 428	0.03 2	1.42 207	0.17 323	0.13 351	1.42 261	4.67 489	2.44 142	0.63 118	3.36 427	17.95 488	0.78 230	4.17 458	4.41 311	0.14 123	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	1.25 484

RTS	9.75 496	2.69 493	65.25 521	0.85 454	1.99 483	14.36 496	4.75 490	5.69 454	17.29 499	7.97 475	19.00 491	6.83 462	3.02 438	26.15 517	18.62 508	0.00 1	0.15 465	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.16 417

RTSA	9.75 496	2.69 493	65.25 521	0.85 454	1.99 483	14.36 496	4.75 490	5.69 454	17.29 499	7.97 475	19.00 491	6.83 462	3.02 438	26.15 517	18.62 508	0.00 1	0.15 465	0.00 1	0.00 1	0.29 440	0.16 417

LSM	7.38 487	1.68 477	22.24 507	3.99 492	40.72 523	3.54 427	4.79 492	4.74 398	6.65 476	10.25 485	13.51 480	4.49 431	3.81 455	6.91 445	5.31 456	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.26 424	14.60 520

FADE	16.19 514	10.20 511	37.43 517	4.76 494	4.82 495	10.62 489	5.00 493	19.13 507	23.28 502	8.35 478	6.09 450	14.63 488	21.62 514	25.45 515	20.32 511	24.52 521	8.46 519	36.14 525	36.87 525	3.46 488	2.72 495

IMH	11.11 502	3.50 498	2.56 357	11.25 510	9.13 508	14.49 498	5.10 494	20.68 512	26.30 507	8.28 477	23.85 508	20.63 498	9.19 491	12.39 498	7.96 470	9.50 511	2.50 508	15.28 511	1.66 506	11.07 510	6.96 512

NaN_ROB	2.02 424	0.58 388	2.65 363	0.29 368	0.28 425	3.19 412	5.19 495	3.84 319	2.55 435	5.31 459	1.73 354	2.30 347	1.96 410	6.78 433	3.09 434	0.01 402	0.06 407	0.03 444	0.10 406	0.10 326	0.37 462

IMH-64-1	9.55 494	2.76 495	2.44 345	11.17 508	9.13 508	12.03 491	5.45 496	18.33 504	15.78 495	6.59 465	18.69 489	16.95 492	6.20 478	10.63 492	8.06 472	9.46 509	2.46 506	15.42 512	1.61 504	10.89 507	6.88 510

IMH-64	9.55 494	2.76 495	2.44 345	11.17 508	9.13 508	12.03 491	5.45 496	18.33 504	15.78 495	6.59 465	18.69 489	16.95 492	6.20 478	10.63 492	8.06 472	9.46 509	2.46 506	15.42 512	1.61 504	10.89 507	6.88 510

Dean	11.46 503	2.03 486	5.20 461	10.73 507	8.20 507	18.71 505	5.73 498	21.10 513	41.49 522	11.12 487	22.16 503	25.92 506	7.74 484	7.52 465	4.31 444	9.01 505	2.27 502	9.95 504	0.61 493	9.18 503	6.22 507

AnyNet_C01	6.59 486	4.31 501	36.24 514	0.96 462	0.46 449	9.96 486	5.74 499	6.02 466	3.63 452	7.59 474	8.56 466	8.83 471	3.14 441	13.74 502	20.83 513	0.12 458	0.08 428	0.25 475	0.09 402	1.01 480	0.34 458

LE_ROB	12.79 506	0.64 401	10.26 493	2.13 483	1.29 474	7.25 475	5.81 500	9.09 489	49.27 525	57.55 525	24.58 509	23.68 504	31.13 520	9.00 481	23.57 518	0.04 435	0.06 407	0.13 467	0.20 446	0.08 290	0.11 389

MANE	14.02 510	0.85 439	3.53 411	2.13 483	3.75 492	18.44 503	6.14 501	22.67 518	27.90 509	33.01 519	41.08 522	41.26 520	30.90 519	23.39 511	17.99 504	0.47 477	0.76 491	0.91 485	4.04 511	0.17 378	1.00 482

CrosDoStereo	1.66 393	0.15 159	1.66 250	0.02 95	0.07 308	1.38 243	6.16 502	3.12 214	1.06 268	0.97 230	3.74 425	0.96 247	4.79 466	7.00 453	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 393	0.15 159	1.66 250	0.02 95	0.07 308	1.38 243	6.16 502	3.12 214	1.06 268	0.97 230	3.74 425	0.96 247	4.79 466	7.00 453	1.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 512	5.66 506	3.44 408	13.86 512	12.03 513	28.15 519	6.27 504	19.89 508	38.68 520	12.16 492	28.06 515	35.76 515	15.44 506	19.56 509	15.40 497	9.71 512	2.52 509	19.13 515	2.70 507	12.55 512	7.94 514

notaker	17.52 515	21.54 519	7.84 485	18.05 517	14.44 517	17.58 502	6.43 505	20.13 510	24.44 506	21.34 512	27.71 512	39.12 517	18.78 513	19.63 510	20.40 512	11.95 517	2.71 515	25.51 520	5.85 517	17.10 517	9.78 516

AnyNet_C32	3.93 466	2.58 491	12.07 497	0.39 394	0.49 452	5.50 460	6.45 506	4.44 376	2.19 418	6.86 469	2.94 406	5.28 448	3.20 443	6.63 421	18.37 505	0.08 451	0.04 385	0.20 471	0.09 402	0.57 474	0.19 433

WAO-6	11.09 500	1.69 478	3.21 394	7.54 499	7.10 501	16.34 500	6.63 507	20.12 509	38.64 519	9.67 484	19.28 497	27.53 507	10.97 498	12.43 499	11.57 488	4.26 492	2.35 504	10.54 506	0.02 353	7.59 495	4.29 499

TorneroNet	16.10 513	5.74 507	4.12 435	13.88 513	11.97 512	26.89 518	6.85 508	21.13 514	38.32 518	14.15 497	33.36 518	33.52 514	17.49 510	18.89 508	19.64 510	9.77 513	2.53 510	19.43 516	3.35 508	13.21 513	7.86 513

ELAS	8.05 490	0.76 424	4.02 428	0.95 461	1.02 469	14.85 499	6.99 509	12.80 497	11.73 488	22.43 515	27.75 513	17.88 494	15.19 505	10.96 495	11.31 486	0.22 466	0.56 488	0.23 474	0.22 454	0.50 471	0.71 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 453	2.61 492	7.84 485	0.09 267	0.26 410	12.92 493	7.62 510	4.25 354	3.64 453	2.95 415	3.99 430	4.61 436	1.22 365	8.36 475	1.77 389	0.59 482	1.15 495	0.04 447	0.85 498	0.48 469	0.67 472

LVE	11.10 501	2.36 489	3.34 401	9.94 506	8.13 506	21.22 509	7.75 511	16.47 502	32.55 514	8.55 479	23.64 506	23.22 503	7.93 487	10.98 496	6.65 464	9.45 508	2.55 512	11.08 508	0.58 492	9.35 505	6.28 508

SGM-ForestM	12.56 505	0.80 430	4.31 443	1.07 468	0.41 444	21.56 510	8.57 512	17.42 503	19.67 501	29.93 517	28.49 517	45.83 521	27.22 517	26.05 516	18.40 506	0.14 460	0.25 475	0.18 470	0.28 474	0.18 386	0.42 466

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 478	2.33 488	8.42 487	0.33 379	0.27 415	24.60 516	8.84 513	5.50 444	9.75 485	3.82 438	8.16 465	8.53 470	1.82 403	9.44 484	5.18 455	1.02 484	1.65 499	0.33 477	0.47 489	1.06 481	0.90 478

ELAS_RVC	7.69 488	0.80 430	4.90 457	1.06 467	1.02 469	10.00 487	9.43 514	9.75 491	14.69 493	21.83 513	20.27 499	17.88 494	16.41 507	13.01 500	10.44 484	0.22 466	0.55 487	0.28 476	0.19 441	0.35 452	0.65 471
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 511	6.95 508	5.79 472	15.08 515	12.84 514	17.44 501	10.61 515	18.88 506	30.94 512	18.81 504	22.21 504	28.54 509	8.85 489	15.56 504	9.24 480	10.34 516	3.60 516	21.61 518	4.68 514	14.48 514	8.94 515

PWCK	8.72 492	5.37 504	16.61 504	5.74 495	0.12 345	19.88 506	11.41 516	11.31 496	13.42 492	14.07 496	12.84 478	13.20 484	8.05 488	15.44 503	10.25 483	5.95 496	0.22 473	2.09 493	0.05 378	7.50 494	0.92 479

ktn	19.15 517	18.52 516	6.39 481	22.64 521	17.26 519	24.47 514	12.11 517	24.52 520	34.74 517	18.75 503	27.70 511	32.54 510	17.85 511	15.71 505	16.67 499	22.09 520	3.64 517	28.95 522	10.91 519	17.40 518	10.22 518

HanzoNet	29.69 522	29.33 522	21.66 506	21.75 520	19.07 521	24.58 515	12.99 518	28.87 522	40.49 521	43.09 522	44.02 523	55.65 524	44.93 524	43.17 523	44.44 522	27.88 523	9.47 520	29.77 523	15.86 521	20.94 521	15.84 521

BEATNet-Init1	17.91 516	7.45 509	36.82 515	1.88 482	1.38 475	37.29 522	14.71 519	21.90 515	24.20 505	38.07 520	36.59 521	50.41 522	32.00 521	29.42 519	21.83 516	0.33 474	0.39 484	0.47 479	0.54 491	1.50 485	1.07 483

UNDER WATER	19.61 518	12.37 514	31.14 510	20.44 519	14.31 516	28.63 520	18.15 520	16.43 501	34.24 516	20.82 511	19.14 495	38.83 516	30.09 518	24.31 512	20.97 514	10.09 515	2.68 513	19.51 517	4.70 515	15.52 516	9.93 517

JetBlue	13.83 507	5.03 502	33.82 513	0.84 451	6.92 500	50.14 523	20.02 521	15.09 499	8.92 484	11.33 489	17.05 486	28.25 508	18.01 512	32.60 521	18.53 507	0.32 473	0.12 452	0.15 468	0.23 458	4.59 490	4.64 500

UNDER WATER-64	20.03 519	10.28 512	31.50 511	20.05 518	13.64 515	32.81 521	23.45 522	16.01 500	33.44 515	22.01 514	17.25 487	40.58 519	32.20 522	24.50 513	22.36 517	10.06 514	2.70 514	18.37 514	4.24 512	14.84 515	10.24 519

DPSimNet_ROB	25.03 521	19.56 518	24.93 509	24.36 522	17.85 520	22.25 511	25.93 523	28.52 521	29.10 510	32.61 518	28.25 516	32.87 511	26.42 515	24.51 514	40.42 521	16.75 519	13.93 521	25.19 519	22.38 522	19.96 520	24.75 524

MADNet++	47.78 524	34.15 523	37.11 516	42.94 523	41.23 524	64.94 524	30.63 524	60.79 527	53.26 526	72.08 527	61.65 526	57.68 525	54.96 525	58.03 524	59.24 526	43.01 526	36.17 526	36.07 524	22.50 523	47.50 524	41.67 526

JetRed	34.54 523	39.28 524	62.16 519	15.62 516	26.51 522	69.20 525	40.79 525	31.43 523	32.41 513	46.06 523	44.55 524	40.19 518	26.50 516	38.43 522	56.06 525	12.76 518	37.49 527	13.23 509	9.38 518	29.52 522	19.34 522

TCMNet-wrong-test	55.95 526	78.75 528	71.85 524	90.95 530	89.50 530	78.08 526	71.33 526	38.19 524	12.35 490	40.71 521	51.28 525	59.53 526	35.38 523	64.04 527	52.16 524	38.10 525	6.00 518	47.22 527	41.12 526	82.64 531	69.84 530

HaxPig	97.68 535	99.63 534	91.34 527	99.82 540	99.97 537	88.15 527	88.00 527	98.28 534	99.93 536	99.98 538	99.99 536	99.95 538	99.99 537	96.29 532	92.24 532	99.99 541	99.98 536	100.00 538	99.99 537	100.00 542	99.98 540

MEDIAN_ROB	96.83 533	99.41 533	98.66 533	94.75 533	94.23 532	93.08 530	90.54 528	95.61 533	94.75 531	97.65 534	97.73 534	98.30 533	96.57 533	94.51 531	93.74 533	99.78 539	98.24 533	99.99 537	99.89 536	99.48 536	99.67 536

AVERAGE_ROB	99.23 540	99.81 537	97.56 532	100.00 543	100.00 539	96.24 534	91.02 529	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	99.98 540	99.97 537	100.00 542	100.00 537	100.00 538	100.00 538	100.00 542	100.00 542

xxxxx1	76.92 529	82.43 529	93.26 529	61.67 526	66.92 527	95.84 531	95.11 530	75.84 528	80.96 527	82.71 529	86.75 528	89.18 528	87.35 528	85.27 528	87.18 528	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 527

tt_ll	76.92 529	82.43 529	93.26 529	61.67 526	66.92 527	95.84 531	95.11 530	75.84 528	80.96 527	82.71 529	86.75 528	89.18 528	87.35 528	85.27 528	87.18 528	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 527

ff	76.92 529	82.43 529	93.26 529	61.67 526	66.92 527	95.84 531	95.11 530	75.84 528	80.96 527	82.71 529	86.75 528	89.18 528	87.35 528	85.27 528	87.18 528	55.08 527	54.60 528	60.31 528	72.71 529	62.51 525	62.73 527

ccccc	98.51 536	94.69 532	100.00 540	100.00 543	100.00 539	92.59 529	97.15 533	98.75 535	95.78 532	98.59 536	95.17 533	98.60 534	99.67 535	99.86 537	99.84 535	100.00 542	100.00 537	99.91 536	99.54 535	100.00 542	100.00 542

PML	89.08 532	99.72 535	92.85 528	94.72 532	94.92 534	99.54 536	97.42 534	93.50 531	95.96 533	99.77 537	92.33 532	95.35 532	93.51 532	99.96 539	91.15 531	99.98 540	31.71 525	100.00 538	45.94 527	93.46 533	69.88 531

ASD4	55.28 525	67.10 527	50.57 518	44.24 524	57.82 526	92.00 528	98.23 535	54.95 525	86.61 530	58.30 526	64.61 527	50.57 523	63.33 527	58.83 525	67.37 527	25.76 522	29.60 524	26.82 521	29.01 524	42.42 523	37.42 525

test_example2	98.83 537	99.97 540	99.97 537	99.96 542	99.97 537	99.46 535	99.97 536	95.54 532	100.00 537	100.00 539	100.00 537	93.37 531	93.47 531	99.93 538	99.91 536	100.00 542	99.79 535	96.64 533	98.71 534	100.00 542	100.00 542

Selective-RAFT-Error	100.00 545	100.00 541	100.00 540	100.00 543	100.00 539	100.00 537	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 540	100.00 542	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.99 540	99.95 538

Anonymous_1	97.10 534	99.72 535	99.64 536	92.33 531	93.91 531	100.00 537	100.00 537	99.20 536	99.90 535	98.57 535	99.75 535	99.14 535	99.94 536	98.50 533	99.54 534	87.90 530	98.87 534	90.88 531	96.91 533	92.22 532	95.12 533

tt	68.65 528	0.15 159	99.57 535	50.64 525	14.90 518	100.00 537	100.00 537	100.00 539	99.76 534	27.80 516	10.52 473	99.97 539	98.63 534	99.61 534	100.00 540	90.62 531	98.21 532	46.66 526	52.02 528	62.86 528	21.04 523

CasAABBNet	99.94 543	100.00 541	100.00 540	99.72 539	100.00 539	100.00 537	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 540	99.21 537	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.96 539	99.95 538

LSM0	99.94 543	100.00 541	100.00 540	99.84 541	100.00 539	100.00 537	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 540	99.22 538	100.00 537	100.00 538	100.00 538	99.99 540	99.83 537

DPSMNet_ROB	99.46 542	99.94 538	99.98 538	96.59 537	100.00 539	100.00 537	100.00 537	99.81 537	100.00 537	95.87 533	100.00 537	99.32 536	100.00 538	99.79 535	99.99 538	98.46 536	100.00 537	99.86 534	100.00 538	99.52 537	100.00 542

DGTPSM_ROB	99.45 541	99.94 538	99.98 538	96.58 536	100.00 539	100.00 537	100.00 537	99.81 537	100.00 537	95.86 532	100.00 537	99.32 536	100.00 538	99.79 535	99.99 538	98.34 535	100.00 537	99.86 534	100.00 538	99.52 537	99.99 541

DPSM_ROB	99.17 538	100.00 541	100.00 540	96.28 534	98.84 535	100.00 537	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 540	93.66 533	100.00 537	100.00 538	100.00 538	96.31 534	98.27 534

DPSM	99.17 538	100.00 541	100.00 540	96.28 534	98.84 535	100.00 537	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 540	93.66 533	100.00 537	100.00 538	100.00 538	96.31 534	98.27 534

Low-res two-view benchmark