Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 200	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 67	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 140	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.04 54

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 80	0.00 1	0.29 3	0.78 75	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

S2M2	0.17 4	0.18 102	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 75	0.00 1	0.14 158	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 5	0.18 102	0.41 3	0.01 13	0.10 276	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 133	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 165	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 96	0.00 1	0.36 9	0.82 98	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 136

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 83	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 326	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 57	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 69	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.05 70

CASnet	0.21 9	0.22 156	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 55	0.01 63	0.55 24	0.88 113	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 131	0.01 63	0.37 10	0.87 107	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.19 446	0.00 1	0.19 209

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 190	1.91 193	0.05 153	0.16 311	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 169	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.01 14

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 141	0.85 23	0.20 304	0.15 307	0.34 10	0.13 350	0.86 50	0.80 87	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 209

RAStereo	0.24 12	0.44 259	1.96 200	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 32	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 141	0.81 18	0.20 304	0.15 307	1.04 86	0.15 359	0.62 29	0.53 35	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 229

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 67	0.85 23	0.28 347	0.17 315	1.08 116	0.00 1	0.51 18	0.87 107	0.23 108	0.06 114	0.02 6	0.01 15	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

LoS_RVC	0.25 14	0.60 323	1.21 75	0.16 279	0.13 292	0.98 72	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 185	0.36 19	0.02 160	1.78 107	1.26 241	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.15 415	0.03 162	0.15 177

FoundationStereo	0.26 17	0.15 67	0.50 6	0.50 400	0.90 480	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 195	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 276	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 96	0.05 273	0.52 19	0.83 100	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.43 324

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 165	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 303	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 165	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 303	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PMTNet	0.26 17	0.21 148	1.40 87	0.02 64	0.02 163	1.16 160	0.29 416	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.02 32

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 57	1.24 79	0.02 64	0.08 254	0.87 55	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 197	0.16 159	0.15 237	0.33 57	0.60 278	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.03 345	0.03 162	0.33 286

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 319	1.04 86	0.00 1	0.23 1	1.57 333	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 396	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 131	2.20 246	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 118	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 242	1.04 86	0.00 1	0.30 4	0.92 128	0.22 104	0.13 156	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 420	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.62 361

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 330	1.04 86	0.00 1	0.58 27	1.61 341	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 278	1.78 152	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 178	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

trnet	0.29 26	0.17 95	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 212	0.01 63	1.32 68	0.97 154	0.16 71	0.18 169	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 217	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 96	0.01 63	0.80 46	1.00 166	0.76 220	0.34 225	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.09 124

CREStereo	0.29 26	0.19 131	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 195	0.01 63	1.31 67	0.99 163	0.17 76	0.17 164	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 80	0.00 1	1.77 105	0.99 163	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 331	1.63 118	0.07 192	0.19 325	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 73	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.02 32

water-stereo	0.31 34	0.26 177	2.15 240	0.06 175	0.02 163	1.03 80	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 92	0.68 378

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 281	1.25 203	0.31 424	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 158	0.16 159	0.24 274	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 335	0.20 519	0.23 471	0.19 414	0.32 280

fffft	0.31 34	0.31 209	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 62	0.01 63	1.72 98	0.80 87	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.39 309
1: 1. 1
mms	0.32 37	0.28 190	0.78 13	0.12 258	0.37 400	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 53	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 339	0.00 1	0.00 1	0.13 349	2.13 534

ours_stereo	0.32 37	0.30 201	1.12 66	0.08 204	0.30 390	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 62	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.14 363	1.62 489

LoS	0.32 37	0.19 131	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 241	0.07 308	1.44 77	0.79 79	0.06 33	0.04 87	0.27 182	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 40	0.35 228	1.42 89	0.21 310	0.46 419	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.00 1	0.13 349	1.39 462

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 95	0.97 49	0.32 355	0.33 396	1.13 144	0.00 1	0.31 5	1.53 326	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 514	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

GMStereo	0.34 41	1.03 432	2.11 233	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 296	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	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
AdaDepth	0.35 43	0.14 64	1.78 152	0.05 153	0.03 185	1.30 227	0.01 63	0.39 11	0.80 87	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 416	0.00 1	0.18 439	0.01 37	0.56 350

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 154	0.00 1	1.93 123	0.94 138	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.19 209

RSM++	0.35 43	0.18 102	0.88 26	0.63 433	0.47 421	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 204	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.17 432	0.14 363	0.73 391

CAS++	0.35 43	0.27 187	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 336	0.54 40	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 43	0.20 141	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 87	0.03 15	2.86 447	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 501	0.00 1

WCG-NET	0.36 48	0.45 260	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 61	0.05 273	0.77 42	1.28 253	0.30 131	0.43 255	0.03 32	0.13 231	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.16 188

RSM	0.36 48	0.16 83	0.82 19	0.59 419	0.49 424	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 204	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 315	0.00 1	0.15 415	0.10 304	0.68 378

XX-TBD	0.36 48	0.59 319	1.75 140	0.07 192	0.00 1	1.11 138	0.00 1	0.73 40	0.63 52	0.44 163	1.24 364	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 67	0.00 1	1.73 100	0.98 159	0.28 124	0.17 164	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 479	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 67	0.00 1	1.73 100	0.98 159	0.28 124	0.17 164	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 479	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 77	0.00 1	1.86 114	0.96 150	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 371

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 77	0.00 1	1.86 114	0.96 150	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 371

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 364	1.10 131	0.02 160	1.58 82	0.88 113	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.09 289	1.06 436

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 242	1.98 204	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 146	0.61 50	0.18 79	0.10 140	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.02 32

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 165	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 182	0.01 63	0.77 42	1.12 182	0.26 119	1.45 379	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.37 51	0.50 281	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 160	0.00 1	0.56 25	0.53 35	1.05 267	1.38 373	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 74	0.00 1	2.70 162	0.90 124	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.14 411	0.00 1	0.24 247

asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 144	0.00 1	1.80 108	0.95 143	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 479	0.00 1	0.22 465	0.00 1	0.67 371

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 254	1.03 80	0.00 1	1.89 117	0.94 138	0.23 108	0.19 181	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.52 336

4.25_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 102	0.00 1	1.80 108	0.95 143	0.29 128	0.11 145	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.5w_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 102	0.00 1	1.80 108	0.95 143	0.29 128	0.11 145	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 102	0.00 1	1.80 108	0.95 143	0.29 128	0.11 145	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

LG-G_1	0.39 60	0.16 83	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 227	0.00 1	2.08 133	0.92 128	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 385

LG-G	0.39 60	0.16 83	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 227	0.00 1	2.08 133	0.92 128	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 385

castereo++	0.39 60	0.45 260	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 131	0.03 217	1.67 94	1.28 253	0.04 24	0.02 2	0.58 221	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 351	0.00 1	0.27 497	0.04 196	0.21 237

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 292	0.80 46	0.00 1	1.75 104	0.96 150	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.28 504	0.00 1	0.74 394

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 86	0.00 1	2.10 136	0.93 133	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.27 497	0.00 1	0.67 371

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 265	0.79 45	0.00 1	2.32 143	0.94 138	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 484	0.00 1	0.21 460	0.00 1	0.58 355

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 86	0.00 1	3.62 237	0.89 118	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 287	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 276

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 154	0.01 63	2.36 147	0.23 6	0.51 190	0.02 2	1.64 337	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

monsters	0.42 73	0.14 64	0.92 39	0.01 13	0.12 288	1.06 102	0.00 1	2.03 130	0.91 126	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 467	0.00 1	0.30 508	0.00 1	0.51 333

castereo	0.42 73	0.31 209	0.60 8	0.01 13	0.05 222	0.81 48	0.04 252	3.96 288	0.81 92	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 233	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.22 465	0.02 92	0.19 209

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 228	0.51 37	0.00 1	2.61 160	0.82 98	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.34 516	0.00 1	0.88 414

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 376	1.13 144	0.00 1	1.98 125	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.04 196	1.55 477

CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 361	1.76 146	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 249	0.81 92	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 47

depthmonostereo	0.43 78	0.34 225	2.49 300	0.10 235	0.00 1	1.05 96	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 217	0.28 287	2.10 262	0.27 153	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.29 270

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 96	0.00 1	2.59 158	0.98 159	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 488	0.00 1	0.27 497	0.00 1	0.76 396

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 338	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 58	0.01 63	3.40 218	1.16 186	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.11 144

whm_eth	0.44 80	0.64 338	2.07 221	0.01 13	0.00 1	0.90 58	0.01 63	3.40 218	1.16 186	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.11 144

UDGNet	0.44 80	0.91 391	1.89 190	0.04 136	0.00 1	1.15 154	0.02 160	0.75 41	1.77 381	0.45 168	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 242	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 254	1.03 80	0.00 1	2.60 159	0.93 133	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 468	0.00 1	0.24 483	0.00 1	0.63 363

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 131	3.21 363	0.02 64	0.00 1	1.10 131	0.02 160	1.92 122	1.22 217	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 265

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 331	0.93 44	0.02 64	0.06 228	0.90 58	0.05 273	0.70 33	1.32 274	0.33 138	0.14 158	1.51 323	0.14 233	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 530	0.00 1	0.01 314	0.16 388	0.25 256

dd	0.45 83	1.20 453	2.52 304	0.06 175	0.01 96	1.23 190	0.03 217	0.88 52	1.48 319	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.06 82

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 231	1.89 190	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 217	1.92 398	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

Pointernet	0.47 88	0.13 57	1.57 107	0.05 153	0.44 413	1.19 172	0.05 273	3.69 242	0.81 92	0.03 15	0.02 2	0.19 163	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 343	0.00 1	0.14 411	0.01 37	0.24 247

rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 371	2.69 316	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 222	1.45 309	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.17 196

ProNet	0.47 88	0.35 228	1.75 140	0.19 289	0.54 428	1.09 125	0.01 63	0.97 56	1.25 234	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.14 363	1.65 490

LG-Stereo	0.48 91	0.24 165	1.82 168	0.10 235	0.20 330	1.05 96	0.00 1	3.59 233	0.87 107	0.26 119	0.10 140	0.37 189	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.09 289	0.28 269

AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 131	0.03 217	1.91 120	1.37 293	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 274	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 363	1.91 544	0.00 1	0.01 37	0.22 239

monsterstereo	0.49 93	0.15 67	1.07 59	0.06 175	0.00 1	1.07 108	0.00 1	3.55 227	0.86 104	0.39 150	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.45 85	0.42 226	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.33 513	0.00 1	0.33 286

CRE-IMP	0.49 93	0.14 64	1.75 140	0.08 204	0.05 222	1.48 308	0.45 441	1.64 93	1.22 217	0.92 243	0.29 209	0.87 269	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.17 196

tg	0.50 95	0.58 315	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 222	0.01 63	2.04 132	1.24 223	0.11 51	0.41 251	0.73 248	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.34 483	1.00 430

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 334	2.38 276	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 341	0.96 150	0.14 63	0.03 65	0.46 202	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
sAnonymous2	0.50 95	0.60 323	4.41 437	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 317	2.33 144	1.09 175	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.35 292

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 323	4.41 437	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 317	2.33 144	1.09 175	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.35 292

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 131	1.86 179	0.74 462	0.08 254	1.16 160	0.01 63	0.78 45	0.71 63	0.48 182	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.05 362	0.28 463	1.94 526

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 156	0.87 25	0.56 411	0.70 463	0.45 32	0.01 63	1.89 117	1.27 247	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 420	0.00 1	0.63 538	0.08 267	1.50 469

ff7	0.51 99	0.26 177	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 116	0.01 63	0.71 34	1.36 288	0.47 172	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 304	1.76 500

ffff	0.51 99	0.26 177	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 116	0.01 63	0.71 34	1.36 288	0.47 172	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 304	1.76 500

11t	0.51 99	0.26 177	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 116	0.01 63	0.71 34	1.36 288	0.47 172	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 304	1.76 500

CES	0.51 99	0.16 83	1.23 77	0.09 223	1.58 524	1.18 170	0.05 273	1.07 64	0.79 79	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 543

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 57	1.41 88	0.72 455	0.62 453	0.38 22	0.04 252	2.58 157	1.21 213	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 424	0.00 1	0.09 387	0.07 255	0.91 418

ccc-4	0.51 99	0.26 177	1.81 163	0.19 289	0.25 355	1.08 116	0.01 63	0.71 34	1.36 288	0.47 172	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 304	1.76 500

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 67	1.72 131	0.22 314	0.14 298	1.47 300	0.04 252	2.21 140	0.99 163	0.39 150	0.11 145	0.70 243	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 365	0.00 1	0.23 471	0.01 37	0.36 294

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 273	2.33 270	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 281	1.78 383	0.12 58	0.10 140	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 161

ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 102	1.71 130	0.08 204	0.09 265	1.59 342	0.32 427	1.61 88	1.25 234	0.99 254	0.19 181	0.76 258	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.52 107	0.16 83	1.68 126	0.05 153	0.13 292	1.06 102	0.03 217	2.88 174	0.54 40	0.40 155	0.02 2	2.22 382	0.03 80	0.49 96	0.26 150	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.22 465	0.01 37	0.11 144

MyStereo07	0.53 111	0.51 287	1.58 108	0.03 102	0.34 398	1.66 370	0.02 160	1.68 95	1.34 280	0.53 193	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 522	0.00 1	0.18 439	0.03 162	0.37 297

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 102	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 172	0.02 160	3.26 212	1.29 260	0.02 8	0.02 2	0.24 172	0.18 255	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.19 446	0.05 214	0.17 196

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 102	1.16 72	0.01 13	0.24 351	1.20 174	0.01 63	3.86 268	0.97 154	0.77 221	0.50 266	0.05 72	0.13 231	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 440	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.24 247

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 179	0.01 13	0.01 96	1.12 140	0.21 381	4.35 346	0.68 60	0.45 168	0.28 206	0.33 186	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.11 144
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
zero-FE	0.54 115	0.12 50	2.19 244	0.26 337	0.44 413	0.84 54	0.06 300	1.74 102	0.47 30	0.38 146	0.09 136	0.17 162	0.12 226	1.55 235	0.58 275	0.18 511	0.74 413	0.00 1	0.23 471	0.01 37	0.59 356

tt45	0.54 115	0.46 267	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 241	0.05 273	1.00 59	0.79 79	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 395	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.15 177

anonymousdsp	0.54 115	0.26 177	1.62 112	0.47 390	0.60 444	1.08 116	0.01 63	1.01 62	1.37 293	0.49 184	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.15 71	0.00 1	0.82 431	0.00 1	0.16 424	0.10 304	1.83 512

IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 177	1.62 112	0.47 390	0.61 445	1.08 116	0.01 63	1.00 59	1.37 293	0.49 184	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 431	0.00 1	0.16 424	0.10 304	1.83 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 102	1.72 131	0.08 204	0.09 265	1.63 360	0.29 416	1.60 85	1.27 247	0.99 254	0.18 169	0.76 258	0.02 47	1.79 254	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.05 70

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 102	1.78 152	0.08 204	0.08 254	1.63 360	0.31 424	1.60 85	1.28 253	0.99 254	0.18 169	0.76 258	0.02 47	1.56 236	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.05 70

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 102	1.77 150	0.08 204	0.07 242	1.47 300	0.29 416	1.61 88	1.26 241	0.99 254	0.18 169	0.74 251	0.02 47	1.77 251	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

AIO_test	0.55 122	0.33 223	2.02 212	0.77 470	1.08 504	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 128	0.38 146	0.04 87	0.85 267	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 468	0.00 1	0.08 378	0.03 162	1.20 449

rvit_0105_5	0.55 122	0.56 310	2.86 332	0.01 13	0.00 1	0.89 57	0.01 63	3.93 283	1.55 329	0.16 71	0.13 156	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 204

plain	0.55 122	0.55 300	3.45 384	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 224	1.16 186	0.05 29	0.10 140	0.13 151	0.17 251	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 490	0.01 14

ROB_FTStereo	0.55 122	0.18 102	1.75 140	0.08 204	0.09 265	1.61 352	0.32 427	1.60 85	1.26 241	0.99 254	0.19 181	0.75 253	0.03 80	1.97 259	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.55 122	0.59 319	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 190	0.01 63	2.55 155	0.81 92	0.15 65	0.23 194	0.70 243	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 517	0.00 1	0.00 1	0.33 479	1.13 440

999	0.56 127	0.38 239	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 232	0.10 337	0.44 13	0.80 87	0.02 8	0.32 220	0.03 32	0.02 47	5.80 416	0.60 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.11 144

GCAP-Stereo	0.56 127	0.71 351	1.55 103	0.30 352	1.03 499	1.27 218	0.01 63	2.03 130	0.78 75	0.30 131	0.35 232	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 309	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.25 256

R-Stereo Train	0.56 127	0.15 67	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 212	0.09 329	4.14 321	0.45 28	1.86 372	0.42 252	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

RAFT-Stereo	0.56 127	0.15 67	1.83 171	0.02 64	0.00 1	1.26 212	0.09 329	4.14 321	0.45 28	1.86 372	0.42 252	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 131	0.28 190	1.23 77	0.29 349	0.58 438	1.07 108	0.03 217	3.64 239	1.24 223	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.05 214	1.53 472

RAFT-Stereo-weight	0.57 131	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 408	1.41 273	0.05 273	3.80 253	0.86 104	1.02 262	0.52 271	0.26 180	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 357

H2IRNET	0.57 131	0.56 310	2.03 213	0.25 330	0.06 228	1.20 174	0.01 63	1.91 120	0.64 53	0.04 24	1.78 399	0.47 204	0.04 105	1.69 245	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.01 314	0.24 443	0.08 99

MC-Stereo	0.57 131	0.16 83	1.63 118	0.70 451	0.93 486	1.10 131	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 239	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 518	0.00 1	0.17 432	0.10 304	1.84 514

FACV-RUCA	0.58 135	0.13 57	1.73 134	0.07 192	0.12 288	1.15 154	0.07 308	4.23 334	1.27 247	0.25 115	0.99 342	0.19 163	0.30 292	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 503	0.02 342	0.24 443	0.19 209

4D-IteraStereo	0.59 136	0.98 417	2.62 311	0.04 136	0.09 265	1.07 108	0.08 317	1.45 78	0.39 21	0.12 58	0.05 104	0.82 266	0.10 204	0.77 173	1.05 362	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.08 267	1.79 509

Patchmatch Stereo++	0.59 136	0.18 102	1.73 134	0.08 204	0.08 254	1.62 357	0.26 400	1.62 91	1.25 234	1.00 260	0.18 169	0.75 253	0.03 80	2.68 271	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.05 70
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.59 136	0.16 83	1.65 120	0.08 204	0.06 228	1.37 256	0.40 437	1.58 82	1.26 241	1.03 265	0.83 324	0.49 206	1.52 432	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.13 161

iGMRVC	0.59 136	0.18 102	1.75 140	0.08 204	0.09 265	1.63 360	0.27 408	1.61 88	1.27 247	0.99 254	0.19 181	0.75 253	0.03 80	2.78 275	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

iRAFT	0.59 136	0.18 102	1.73 134	0.08 204	0.08 254	1.62 357	0.26 400	1.62 91	1.25 234	1.00 260	0.18 169	0.75 253	0.03 80	2.68 271	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.05 70

xyz-stereo-finetune	0.60 141	0.59 319	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 249	0.01 63	2.57 156	0.94 138	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 333	0.82 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.08 99

Occ-G	0.60 141	0.31 209	1.80 155	0.41 372	0.56 432	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 204	0.26 119	0.54 273	1.33 315	0.05 127	0.42 76	0.86 331	0.00 1	0.68 402	0.00 1	0.15 415	0.17 402	1.54 476

CFNet-RSSM	0.60 141	0.15 67	1.55 103	0.05 153	0.14 298	1.27 218	0.02 160	4.87 395	0.58 45	0.34 139	0.02 2	1.92 358	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 497	0.01 37	0.10 136

IGEV-Stereo+	0.61 144	0.21 148	1.12 66	0.17 280	1.20 507	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 63	0.39 150	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 256	0.48 253	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.24 483	1.85 536	2.11 533

Anonymous3	0.61 144	0.23 160	2.97 345	0.01 13	0.00 1	2.54 431	0.09 329	3.88 276	0.89 118	0.19 86	0.23 194	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.18 204

FENet	0.61 144	0.22 156	1.75 140	0.05 153	0.00 1	1.21 182	0.05 273	3.78 250	1.28 253	1.08 272	0.02 2	1.61 332	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.08 99

rvit_0105_3	0.62 147	0.70 350	3.40 381	0.01 13	0.00 1	1.12 140	0.01 63	3.96 288	1.58 335	0.16 71	0.38 241	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.09 124

GMOStereo	0.62 147	0.55 300	1.80 155	0.09 223	0.61 445	1.07 108	0.03 217	2.92 180	0.25 7	2.23 406	0.02 2	0.66 231	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 525	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.19 209

error version	0.62 147	0.55 300	1.80 155	0.09 223	0.61 445	1.07 108	0.03 217	2.92 180	0.25 7	2.23 406	0.02 2	0.66 231	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 525	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.19 209

test-v	0.62 147	0.55 300	1.80 155	0.09 223	0.61 445	1.07 108	0.03 217	2.92 180	0.25 7	2.23 406	0.02 2	0.66 231	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 525	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.19 209

GANet-ADL	0.62 147	0.16 83	1.89 190	0.15 271	0.02 163	1.46 293	0.02 160	3.83 265	0.75 70	0.40 155	1.08 347	1.09 300	0.18 255	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.13 161

test-2	0.62 147	0.55 300	1.80 155	0.09 223	0.61 445	1.07 108	0.03 217	2.92 180	0.25 7	2.23 406	0.02 2	0.66 231	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 525	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.19 209

GREAT-IGEV	0.63 153	0.27 187	1.97 203	0.43 378	1.32 515	1.14 151	0.06 300	0.43 12	0.73 68	0.37 142	0.56 277	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 287	0.05 479	1.44 536	0.00 1	0.20 450	0.12 337	2.36 537

AIO_rvc	0.63 153	0.64 338	2.03 213	0.82 477	1.08 504	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 223	0.39 150	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 491	0.00 1	0.03 345	0.11 327	1.81 511

dual_stereo	0.63 153	0.07 3	0.80 15	0.29 349	0.98 491	0.37 21	0.02 160	4.03 304	1.20 204	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 525	0.00 1	0.13 407	0.00 1	1.80 510

LL-Strereo2	0.63 153	0.97 413	2.03 213	0.76 468	0.86 475	1.15 154	0.08 317	1.85 113	1.20 204	0.45 168	0.02 2	0.50 209	0.07 167	0.63 145	0.65 290	0.00 1	0.17 328	0.00 1	0.03 345	0.05 214	1.05 433

CASS	0.63 153	0.16 83	1.88 187	0.03 102	0.01 96	1.67 375	0.04 252	3.11 203	0.81 92	2.25 411	1.02 344	0.29 183	0.35 303	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 153	0.21 148	1.86 179	1.03 499	0.10 276	1.59 342	0.35 432	2.26 141	1.22 217	2.22 405	0.45 260	0.25 177	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.02 32

AEACV	0.64 159	0.08 10	1.46 90	0.72 455	0.96 488	1.22 186	0.00 1	1.90 119	0.67 57	0.54 194	0.07 126	0.02 6	0.73 376	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 452	0.00 1	0.36 518	0.09 289	2.04 529

EGLCR-Stereo	0.64 159	0.12 50	1.52 97	0.74 462	0.75 468	1.83 393	0.54 452	2.79 170	0.67 57	0.66 204	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 441

HI	0.65 161	0.55 300	2.46 295	0.20 304	0.00 1	1.16 160	0.01 63	1.98 125	0.79 79	1.46 328	0.02 2	2.63 402	0.64 361	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.08 99

CoSv	0.65 161	0.55 300	2.46 295	0.20 304	0.00 1	1.16 160	0.01 63	1.98 125	0.79 79	1.46 328	0.02 2	2.63 402	0.64 361	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.08 99

test_4	0.65 161	0.40 247	1.73 134	0.11 251	0.19 325	1.28 222	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 463	0.72 247	0.09 196	1.93 258	0.53 268	0.00 1	0.11 318	0.00 1	0.08 378	0.16 388	0.15 177

PFNet+	0.65 161	0.19 131	2.19 244	0.29 349	0.06 228	1.46 293	0.54 452	1.74 102	1.62 348	1.35 314	0.45 260	0.36 188	0.01 15	2.41 265	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

MM-Stereo_test3	0.67 165	0.55 300	1.54 102	0.93 491	0.06 228	0.98 72	0.06 300	3.80 253	1.40 300	0.23 108	0.54 273	0.26 180	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.00 1	0.33 479	0.68 378

GMStereo_Zeroshot	0.67 165	0.24 165	1.87 185	0.87 482	0.00 1	1.26 212	0.01 63	2.01 128	0.42 25	1.44 325	0.58 284	1.73 346	0.19 260	2.62 268	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.09 124

cross-raft	0.67 165	0.19 131	1.85 176	0.58 416	0.71 464	1.09 125	0.10 337	3.52 225	0.69 61	0.41 160	0.02 2	2.81 413	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.16 424	0.01 37	0.22 239

rafts_anoy	0.67 165	0.91 391	1.85 176	0.60 421	1.02 497	1.16 160	0.04 252	3.25 210	0.48 31	0.19 86	0.18 169	0.11 139	0.19 260	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 540	0.00 1	0.01 314	0.05 214	0.22 239

s12784h	0.67 165	0.17 95	1.87 185	0.02 64	0.00 1	1.16 160	0.03 217	4.08 309	1.89 394	1.04 266	1.59 390	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.02 32

TestStereo	0.67 165	0.99 420	2.26 256	0.00 1	0.00 1	0.92 62	0.01 63	1.77 105	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 448	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

testlalala	0.68 171	0.17 95	1.61 111	0.21 310	0.18 319	1.14 151	0.03 217	3.47 223	1.74 377	2.12 397	0.20 186	0.30 184	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 511	0.00 1	0.27 497	0.01 37	0.15 177

raftrobust	0.68 171	0.89 388	1.80 155	0.02 64	1.29 513	1.22 186	0.05 273	2.37 148	0.62 51	2.99 456	0.03 65	0.12 143	0.15 237	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.24 247

RALAANet	0.68 171	1.09 442	2.29 260	0.03 102	0.01 96	0.93 65	0.03 217	2.65 161	1.97 405	1.19 288	0.39 246	0.15 158	0.30 292	1.27 224	0.75 309	0.00 1	0.25 340	0.00 1	0.09 387	0.19 414	0.03 47

DIP-Stereo	0.68 171	0.35 228	1.76 146	0.08 204	0.00 1	1.46 293	0.01 63	6.53 503	1.71 370	0.91 239	0.11 145	0.04 50	0.19 260	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.17 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 175	0.30 201	1.69 127	0.88 483	0.23 344	0.93 65	0.03 217	3.79 252	1.40 300	0.47 172	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 486	0.00 1	0.00 1	0.31 473	1.58 484

11t1	0.70 176	0.28 190	1.86 179	0.56 411	0.56 432	1.06 102	0.00 1	2.89 176	1.21 213	0.60 196	0.34 225	0.08 118	0.04 105	0.76 171	0.85 327	0.02 452	1.09 499	0.00 1	0.18 439	0.06 228	1.58 484

PCWNet_CMD	0.70 176	0.18 102	2.22 249	0.01 13	0.01 96	1.09 125	0.00 1	3.17 205	1.35 286	0.50 188	0.29 209	2.28 385	1.46 429	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.19 209

xyz-stereo-finetune2	0.71 178	0.55 300	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 241	0.04 252	2.47 152	0.89 118	0.18 79	0.76 314	0.08 118	0.65 366	5.24 387	0.71 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

Reg-Stereo(zero)	0.71 178	0.07 3	2.28 258	0.03 102	1.01 495	1.58 340	0.37 435	1.52 79	0.78 75	0.18 79	0.16 162	1.75 348	1.08 397	0.91 196	1.25 376	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.24 483	0.01 37	0.54 339

MoCha-V2	0.71 178	0.43 255	1.65 120	0.60 421	1.06 501	0.38 22	0.00 1	3.01 192	1.32 274	0.44 163	0.58 284	0.22 171	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 537	0.00 1	0.22 465	0.05 214	1.61 488

GwcNet-ADL	0.71 178	0.22 156	2.22 249	0.05 153	0.01 96	1.32 241	0.02 160	3.82 260	1.61 341	1.06 270	0.44 257	1.46 320	0.22 271	0.94 198	0.62 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

raft+_RVC	0.71 178	1.05 435	1.86 179	0.64 436	1.31 514	1.20 174	0.05 273	2.44 151	0.77 74	0.18 79	0.43 255	0.08 118	0.15 237	0.93 197	0.64 288	0.00 1	1.43 535	0.00 1	0.00 1	0.09 289	1.03 431

CFNet_pseudo	0.71 178	0.20 141	2.34 271	0.01 13	0.01 96	1.24 195	0.00 1	3.19 208	0.92 128	0.85 231	0.47 264	2.29 389	0.61 351	1.79 254	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.14 167

MSMDNet	0.71 178	0.18 102	2.22 249	0.01 13	0.01 96	1.09 125	0.00 1	3.25 210	1.35 286	0.52 191	0.29 209	2.29 389	1.45 426	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.19 209

ccs_rob	0.71 178	0.20 141	2.35 272	0.00 1	0.01 96	1.24 195	0.00 1	3.17 205	0.91 126	0.82 229	0.45 260	2.28 385	0.63 358	1.78 253	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.14 167

MIM_Stereo	0.72 186	0.80 374	2.05 219	0.63 433	1.06 501	1.31 232	0.02 160	2.80 171	1.24 223	0.19 86	0.02 2	0.70 243	0.20 266	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.17 402	1.53 472

DCVSM-stereo	0.74 187	0.09 16	1.76 146	0.07 192	0.01 96	1.24 195	0.04 252	2.09 135	0.31 16	3.55 474	0.09 136	3.02 424	0.59 348	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 92	0.01 14

AIO-test1	0.75 188	0.92 396	2.40 278	0.43 378	0.80 470	1.13 144	0.01 63	3.87 271	0.88 113	0.47 172	0.30 213	0.06 93	0.06 150	2.91 280	0.20 109	0.07 496	0.06 296	0.00 1	0.10 393	0.17 402	0.20 229

GES	0.75 188	0.26 177	2.66 315	0.01 13	0.00 1	1.63 360	0.08 317	6.06 486	0.57 44	0.68 205	0.40 247	0.37 189	0.66 369	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.08 267	0.10 136

ACVNet	0.75 188	0.56 310	2.30 262	0.09 223	0.00 1	1.39 262	0.21 381	2.76 166	1.34 280	0.88 235	0.75 311	1.92 358	0.26 282	0.51 104	1.65 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.20 229

rvit_105_1	0.76 191	0.75 361	3.75 408	0.01 13	0.00 1	1.16 160	0.01 63	4.13 319	1.51 322	0.24 113	0.31 217	0.14 153	0.04 105	2.70 273	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.07 92

IGEV++	0.76 191	0.41 251	1.49 95	0.75 466	0.88 478	0.38 22	0.03 217	5.40 445	0.75 70	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 246	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 520	0.00 1	0.04 359	0.14 363	1.96 527

Any-RAFT	0.76 191	0.13 57	1.46 90	0.03 102	0.01 96	2.76 442	0.08 317	4.09 310	1.69 364	1.08 272	0.26 203	1.95 362	0.31 297	0.95 200	0.09 21	0.01 424	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

AdaStereo	0.76 191	0.12 50	1.73 134	0.05 153	0.00 1	1.46 293	0.23 389	5.16 422	1.66 361	1.19 288	0.37 238	1.54 325	0.17 251	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MSCF	0.77 195	0.71 351	1.22 76	0.88 483	1.26 512	1.07 108	0.03 217	3.87 271	1.29 260	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 274	1.02 202	0.47 251	0.02 452	0.95 468	0.00 1	0.31 511	0.09 289	1.90 522

MIPNet	0.77 195	0.74 358	2.72 317	0.08 204	0.07 242	1.32 241	0.12 349	4.14 321	1.51 322	0.90 238	0.11 145	0.67 235	0.95 390	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 463	0.01 314	0.15 379	0.23 243

test-1	0.77 195	0.31 209	1.67 123	0.03 102	0.97 489	1.23 190	0.07 308	4.63 373	0.75 70	0.73 215	0.67 301	1.06 296	0.03 80	0.58 127	0.80 315	0.02 452	0.79 423	0.00 1	0.07 374	0.01 37	0.96 424

GASTEREO	0.78 198	0.74 358	1.19 73	0.88 483	1.25 511	1.08 116	0.03 217	3.88 276	1.28 253	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 287	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 468	0.00 1	0.31 511	0.08 267	1.90 522

SCV_C0	0.78 198	0.46 267	2.11 233	0.66 439	0.80 470	0.51 37	0.03 217	4.50 356	1.26 241	0.49 184	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 485	0.00 1	0.19 446	0.12 337	1.91 525

HUF	0.78 198	0.58 315	2.91 337	0.76 468	1.21 509	0.34 10	0.07 308	1.59 84	1.25 234	0.52 191	0.04 87	0.51 212	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 550	0.00 1	0.00 1	0.15 379	2.39 538

GCAP-BAT	0.78 198	0.18 102	1.84 175	0.66 439	0.66 455	2.13 408	0.04 252	1.42 75	0.89 118	1.14 282	1.26 366	1.13 303	0.09 196	0.65 150	0.85 327	0.02 452	1.07 493	0.00 1	0.48 527	0.06 228	1.08 438

UCFNet_RVC	0.78 198	0.68 346	2.05 219	0.02 64	0.29 378	1.57 337	0.02 160	3.57 229	0.87 107	1.35 314	0.74 309	1.66 340	0.20 266	1.92 256	0.61 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

x	0.80 203	0.39 242	1.80 155	0.66 439	0.50 425	1.02 77	0.00 1	3.61 234	1.34 280	0.65 201	0.34 225	0.53 215	0.14 233	1.21 215	0.91 346	0.00 1	1.09 499	0.00 1	0.20 450	0.06 228	1.59 486

RALCasStereoNet	0.80 203	0.96 409	1.77 150	0.28 347	0.97 489	1.13 144	0.03 217	2.91 179	1.11 180	0.17 76	0.34 225	0.12 143	0.20 266	1.65 243	0.65 290	0.00 1	1.72 547	0.00 1	0.00 1	0.11 327	1.90 522

test_3	0.81 205	0.15 67	2.17 242	0.36 362	0.58 438	1.03 80	0.01 63	3.01 192	0.59 46	0.98 249	0.02 2	1.04 293	0.04 105	3.72 308	0.39 218	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.25 486	0.16 388	0.69 385

HART	0.82 206	0.51 287	2.11 233	0.32 355	0.87 477	0.35 18	0.00 1	3.57 229	1.21 213	0.27 123	2.09 415	0.40 196	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 537	0.00 1	0.00 1	0.25 446	1.98 528

NRIStereo	0.82 206	0.17 95	1.56 105	0.61 425	0.05 222	1.61 352	0.48 446	1.52 79	1.19 198	0.91 239	0.17 164	0.65 229	0.03 80	7.00 478	0.25 142	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.17 196

PSMNet-RUCA	0.83 208	0.86 382	2.85 331	0.03 102	0.02 163	2.04 405	0.25 396	4.74 386	1.79 385	0.45 168	1.38 373	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 463	0.07 92

AE-Stereo	0.83 208	0.13 57	2.17 242	0.08 204	0.24 351	1.24 195	0.03 217	5.22 426	1.26 241	0.70 207	1.09 348	0.20 165	0.16 246	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 447	0.00 1	0.26 493	0.09 289	1.75 499

DCANet-4	0.83 208	0.18 102	4.76 449	0.04 136	0.01 96	1.24 195	0.02 160	3.84 266	2.21 424	2.39 425	0.25 197	0.11 139	0.24 274	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

fff	0.83 208	0.63 334	3.63 395	0.01 13	0.04 212	1.25 203	0.02 160	3.98 292	1.29 260	2.39 425	0.25 197	0.09 127	1.78 448	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

HCRNet	0.83 208	0.39 242	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 170	0.01 63	3.69 242	2.28 430	0.75 218	0.21 190	0.56 218	0.11 213	5.32 393	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.04 54

csc	0.83 208	0.63 334	3.63 395	0.01 13	0.04 212	1.25 203	0.02 160	3.98 292	1.29 260	2.39 425	0.25 197	0.09 127	1.78 448	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

cscssc	0.83 208	0.63 334	3.63 395	0.01 13	0.04 212	1.25 203	0.02 160	3.98 292	1.29 260	2.39 425	0.25 197	0.09 127	1.78 448	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

SCV	0.84 215	0.41 251	1.65 120	0.79 472	1.05 500	0.45 32	0.05 273	5.81 471	1.24 223	0.47 172	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.39 522	0.27 459	2.08 530

CFNet_ucs	0.84 215	0.23 160	2.43 291	0.01 13	0.01 96	1.34 249	0.01 63	3.82 260	1.61 341	1.24 299	1.13 354	2.16 380	0.41 325	2.08 261	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.17 196

test_1	0.84 215	0.15 67	2.03 213	0.37 365	0.55 429	1.01 75	0.02 160	3.06 196	0.55 43	1.73 367	0.02 2	1.09 300	0.04 105	3.70 307	0.38 211	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.25 486	0.16 388	0.84 408

DCANet	0.84 215	0.65 342	3.63 395	0.03 102	0.00 1	1.25 203	0.01 63	3.99 296	2.16 419	2.66 442	0.31 217	0.09 127	0.48 335	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.41 318

RAFT-Test	0.85 219	0.19 131	2.98 348	0.66 439	0.99 492	1.83 393	0.17 363	3.16 204	1.19 198	0.71 208	0.11 145	3.21 438	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.29 506	0.01 37	0.15 177

RAFT_CTSACE	0.85 219	0.95 405	2.60 307	0.60 421	0.05 222	1.20 174	0.01 63	3.18 207	0.85 103	0.79 225	1.57 388	2.18 381	0.78 380	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 354	0.00 1	0.00 1	0.28 463	0.21 237

RAFT+CT+SA	0.85 219	0.91 391	2.23 254	0.19 289	0.29 378	1.27 218	0.03 217	4.92 402	0.86 104	0.65 201	0.40 247	0.67 235	0.05 127	3.03 282	0.18 93	0.00 1	0.28 350	0.00 1	0.35 517	0.15 379	0.61 359

test-3	0.86 222	0.15 67	2.03 213	0.37 365	0.56 432	1.01 75	0.02 160	3.05 194	0.54 40	1.98 387	0.02 2	1.09 300	0.04 105	3.73 309	0.38 211	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.25 486	0.16 388	0.82 403

model_zeroshot	0.87 223	0.46 267	2.80 323	0.68 448	0.93 486	1.84 396	0.08 317	3.66 241	0.66 56	1.23 297	0.01 1	1.18 306	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 408	0.00 1	0.20 450	0.02 92	1.14 441

SFCPSM	0.87 223	0.20 141	2.57 305	0.02 64	0.07 242	2.45 424	0.18 369	5.65 457	1.51 322	0.85 231	0.77 315	0.67 235	0.30 292	1.77 251	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.09 289	0.09 124

DMCA	0.87 223	0.52 296	3.24 371	0.01 13	0.01 96	1.30 227	0.02 160	3.69 242	1.87 392	2.29 413	0.17 164	1.71 344	0.10 204	0.76 171	1.42 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.12 153

IGEVStereo-DCA	0.88 226	1.21 454	1.81 163	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 288	0.40 155	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 421	2.22 425	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.15 415	0.16 388	1.76 500

anonymousdsp2	0.88 226	0.10 27	2.48 298	0.42 375	0.77 469	1.22 186	0.02 160	4.89 397	1.23 221	0.75 218	0.21 190	0.94 282	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 398	0.05 214	1.78 507

IER	0.88 226	0.38 239	2.74 319	0.01 13	0.00 1	2.27 413	0.02 160	3.65 240	1.30 269	1.45 326	0.96 340	1.39 318	1.16 403	1.60 239	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.02 32

IPLGR	0.88 226	0.30 201	3.78 410	0.06 175	0.07 242	1.26 212	0.05 273	3.78 250	1.62 348	0.80 226	0.35 232	0.79 263	0.76 377	3.42 294	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.16 188

PSMNet-ADL	0.88 226	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 403	0.03 217	3.00 189	1.28 253	0.39 150	0.66 295	2.12 373	0.67 370	4.19 325	1.38 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 247

TRStereo	0.88 226	1.18 451	2.44 293	0.72 455	0.10 276	1.56 334	0.03 217	5.73 462	1.28 253	0.18 79	0.30 213	0.62 223	0.43 326	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.25 486	0.01 37	1.23 450

AFF-stereo	0.89 232	1.05 435	1.70 129	0.49 399	0.18 319	1.21 182	0.01 63	3.58 232	1.62 348	0.84 230	1.93 405	1.14 304	0.26 282	1.24 220	0.68 297	0.00 1	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.89 416

testlalala2	0.90 233	0.21 148	1.69 127	4.05 543	2.52 537	1.11 138	0.01 63	3.95 287	1.34 280	0.20 94	0.32 220	1.36 317	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.36 518	0.01 37	0.24 247

qqq	0.90 233	0.41 251	1.88 187	0.10 235	0.59 442	1.09 125	0.00 1	3.82 260	1.29 260	0.61 198	0.38 241	0.73 248	0.15 237	3.19 287	0.90 343	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.23 471	0.06 228	1.57 479

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 233	0.95 405	1.93 196	0.06 175	0.92 484	1.24 195	0.02 160	3.30 214	1.75 379	1.23 297	2.58 441	0.43 199	0.16 246	0.68 158	0.82 319	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.23 435	1.05 433

MSKI-zero shot	0.91 236	0.18 102	1.86 179	0.61 425	0.62 453	1.36 254	0.05 273	3.41 220	0.31 16	0.73 215	1.79 400	0.88 270	0.00 1	4.71 354	0.16 81	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.21 460	0.02 92	0.32 280

EKT-Stereo	0.91 236	0.23 160	2.14 238	0.84 479	4.27 544	1.23 190	0.04 252	2.85 173	0.67 57	0.44 163	0.40 247	0.95 286	0.08 181	2.93 281	0.38 211	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.07 374	0.04 196	0.40 314

RAFT	0.91 236	0.96 409	1.82 168	0.89 487	0.44 413	0.97 71	0.08 317	3.71 246	1.25 234	0.36 141	0.20 186	3.87 462	0.27 285	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.01 314	0.47 504	0.87 412

test_sample2	0.92 239	0.24 165	1.96 200	0.43 378	0.02 163	1.25 203	0.00 1	4.52 360	1.58 335	1.09 274	0.33 222	0.50 209	0.29 291	3.27 289	0.93 349	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.10 393	0.04 196	1.04 432

ToySt	0.92 239	0.51 287	4.35 430	0.21 310	0.71 464	1.32 241	0.00 1	2.77 169	1.33 277	0.21 100	0.51 269	1.47 321	0.11 213	1.14 207	0.87 332	0.03 466	0.69 403	0.00 1	0.20 450	0.10 304	1.88 520

NF-Stereo	0.92 239	0.18 102	1.99 206	1.31 514	0.01 96	1.55 330	0.28 409	3.09 199	1.24 223	1.20 292	0.57 278	0.24 172	0.01 15	6.43 438	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1

RE-Stereo	0.92 239	0.18 102	2.01 208	1.31 514	0.01 96	1.55 330	0.28 409	3.09 199	1.24 223	1.21 293	0.57 278	0.24 172	0.01 15	6.43 438	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1

TVStereo	0.92 239	0.18 102	2.01 208	1.31 514	0.01 96	1.55 330	0.28 409	3.09 199	1.24 223	1.21 293	0.57 278	0.24 172	0.01 15	6.43 438	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1

psmg	0.93 244	0.15 67	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 459	0.26 400	5.45 450	1.17 191	2.00 388	1.45 379	1.78 350	0.10 204	0.80 184	0.71 302	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 92	0.04 54

LCNet	0.93 244	0.21 148	1.62 112	0.14 265	0.26 364	1.20 174	0.22 386	2.71 163	0.90 124	1.82 370	0.21 190	0.12 143	2.50 470	5.59 407	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.79 401

OCTAStereo	0.93 244	0.18 102	2.01 208	1.31 514	0.01 96	1.56 334	0.28 409	3.09 199	1.24 223	1.21 293	0.57 278	0.25 177	0.01 15	6.43 438	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 247	0.36 231	2.41 281	0.50 400	0.29 378	3.40 466	0.02 160	3.82 260	1.29 260	0.71 208	0.83 324	0.05 72	0.61 351	1.60 239	0.12 44	0.00 1	1.13 511	0.00 1	0.03 345	0.06 228	1.57 479

mmm	0.94 247	0.32 217	2.04 218	0.73 460	0.85 472	1.17 168	0.01 63	3.97 291	1.42 302	1.51 334	0.93 336	0.46 202	0.21 270	1.18 211	0.87 332	0.00 1	1.16 519	0.00 1	0.26 493	0.06 228	1.72 495

test_5	0.94 247	0.94 402	2.60 307	0.55 410	0.25 355	1.47 300	0.02 160	4.89 397	0.97 154	0.81 227	0.30 213	0.80 264	0.63 358	3.39 292	0.24 138	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.54 339

BSDual-CNN	0.94 247	0.15 67	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 460	0.20 374	6.00 480	1.17 191	2.36 420	0.64 292	1.78 350	0.10 204	0.80 184	0.71 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.06 82

CIPLG	0.94 247	1.29 463	3.53 392	0.19 289	0.03 185	1.45 289	0.29 416	3.87 271	1.61 341	2.10 395	2.52 439	0.21 169	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 463	0.05 362	0.21 426	0.08 99

IPLGR_C	0.94 247	1.37 471	3.71 403	0.19 289	0.02 163	1.44 282	0.29 416	3.88 276	1.62 348	2.04 391	2.44 438	0.20 165	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 290	0.01 463	0.05 362	0.21 426	0.08 99

ACRE	0.94 247	1.27 461	3.93 416	0.22 314	0.02 163	1.44 282	0.29 416	3.88 276	1.60 340	1.97 386	2.42 432	0.21 169	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 282	0.01 463	0.05 362	0.21 426	0.09 124

HHNet	0.94 247	0.28 190	2.48 298	0.19 289	0.08 254	1.32 241	0.42 439	2.48 153	0.84 102	1.39 321	5.80 493	0.14 153	1.74 447	0.49 96	0.94 350	0.06 489	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.14 363	0.04 54

acv_ft	0.94 247	0.56 310	2.28 258	0.04 136	1.07 503	1.71 381	0.01 63	4.41 351	1.34 280	1.53 338	0.75 311	1.92 358	0.45 331	0.51 104	1.74 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 477	0.20 229

gcap-zeroshot	0.95 256	0.45 260	3.07 352	0.25 330	0.74 467	1.44 282	0.02 160	4.85 393	1.47 317	0.78 223	0.57 278	2.77 409	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.39 309

CAS	0.95 256	0.12 50	1.08 62	6.79 549	0.08 254	1.10 131	0.01 63	0.97 56	0.87 107	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 272

riskmin	0.95 256	0.06 1	2.01 208	0.80 474	0.86 475	1.58 340	0.24 392	4.28 341	0.53 35	0.85 231	0.29 209	2.60 400	1.04 394	0.70 161	0.61 283	0.00 1	0.85 437	0.00 1	0.26 493	0.01 37	1.48 468

test_xeample3	0.95 256	1.30 464	5.13 466	0.19 289	0.23 344	0.95 69	0.07 308	2.30 142	1.47 317	0.40 155	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 429	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.33 513	0.17 402	1.85 515

test_sample1	0.96 260	0.25 174	1.82 168	0.46 384	0.19 325	1.13 144	0.00 1	4.10 312	1.55 329	1.02 262	0.33 222	0.70 243	0.57 345	3.63 304	0.91 346	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.09 387	0.05 214	1.50 469

TestStereo1	0.96 260	0.91 391	2.21 247	0.24 325	0.42 408	1.31 232	0.02 160	4.10 312	1.71 370	0.47 172	1.64 391	0.20 165	1.20 406	3.55 299	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.32 280

DisPM	0.96 260	0.17 95	2.10 231	0.90 488	0.02 163	1.53 324	0.55 456	1.86 114	1.31 272	2.42 429	0.82 322	0.38 192	0.01 15	6.92 469	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1

SA-5K	0.96 260	0.91 391	2.21 247	0.24 325	0.42 408	1.31 232	0.02 160	4.10 312	1.71 370	0.47 172	1.64 391	0.20 165	1.20 406	3.55 299	0.36 197	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.32 280

PSM-softLoss	0.96 260	0.18 102	2.32 268	1.26 508	0.03 185	1.50 314	0.26 400	2.90 177	1.27 247	1.30 305	0.38 241	0.39 193	0.01 15	6.94 472	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

KMStereo	0.96 260	0.18 102	2.32 268	1.26 508	0.03 185	1.50 314	0.26 400	2.90 177	1.27 247	1.30 305	0.38 241	0.39 193	0.01 15	6.94 472	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 14

StereoDRNet-Refined	0.96 260	0.28 190	1.94 198	0.03 102	0.01 96	1.34 249	0.01 63	4.02 300	1.33 277	2.16 400	1.23 363	2.62 401	0.18 255	2.06 260	1.82 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.06 82
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 260	1.51 483	3.52 391	1.05 500	0.01 96	1.50 314	0.02 160	3.35 216	1.18 195	0.18 79	0.54 273	0.44 200	0.16 246	4.39 339	0.82 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 490	0.08 99

AIO-test2	0.97 268	1.34 469	2.49 300	0.42 375	0.37 400	1.23 190	0.01 63	3.86 268	0.93 133	0.37 142	1.47 382	0.51 212	0.05 127	2.73 274	0.21 119	3.00 543	0.09 311	0.00 1	0.01 314	0.09 289	0.30 272

CFNet-ft	0.97 268	0.94 402	2.30 262	0.01 13	0.27 370	1.37 256	0.02 160	2.76 166	0.79 79	0.88 235	0.20 186	3.76 459	0.38 312	4.21 326	1.34 380	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.08 267	0.09 124

CFNet_RVC	0.97 268	0.94 402	2.30 262	0.01 13	0.27 370	1.37 256	0.02 160	2.76 166	0.79 79	0.88 235	0.20 186	3.76 459	0.38 312	4.21 326	1.34 380	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.08 267	0.09 124

ISRNet	0.98 271	0.37 237	3.32 376	0.08 204	0.00 1	1.17 168	0.04 252	3.63 238	1.03 167	2.26 412	1.68 394	2.56 398	0.20 266	2.65 269	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.14 167

ADStereo(finetuned)	0.98 271	0.65 342	4.66 445	0.03 102	0.00 1	1.25 203	0.01 63	3.99 296	2.16 419	2.65 439	0.30 213	0.09 127	2.33 464	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.41 318

STTStereo	0.98 271	0.62 331	3.78 410	0.25 330	0.15 307	1.44 282	0.10 337	3.57 229	1.75 379	1.46 328	0.19 181	1.74 347	0.44 327	3.47 296	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

anonymity	0.99 274	0.18 102	1.80 155	0.39 369	0.67 457	0.74 43	0.01 63	5.09 416	2.13 417	1.34 312	1.30 368	0.80 264	1.62 442	0.82 188	0.64 288	0.03 466	0.59 394	0.00 1	0.48 527	0.02 92	1.15 444

IPLG	0.99 274	0.76 366	3.08 353	0.06 175	0.06 228	1.40 266	0.11 341	3.81 256	1.07 172	0.81 227	1.00 343	0.50 209	0.60 350	5.65 411	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.20 229

UPFNet	0.99 274	0.32 217	2.89 333	0.00 1	0.00 1	1.90 397	0.11 341	4.10 312	1.10 178	2.35 418	0.12 154	1.91 357	0.08 181	4.02 319	0.78 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.04 54

DDVS	1.00 277	0.21 148	1.83 171	0.21 310	0.27 370	3.12 454	0.25 396	3.00 189	0.71 63	0.77 221	0.82 322	2.14 374	0.44 327	5.24 387	0.66 292	0.00 1	0.01 233	0.01 463	0.00 1	0.04 196	0.20 229

StereoVision	1.00 277	0.77 369	2.81 325	0.05 153	0.02 163	1.14 151	0.03 217	4.13 319	1.18 195	0.19 86	6.80 504	0.49 206	0.12 226	1.20 213	1.01 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.02 32

111	1.00 277	1.05 435	3.63 395	0.01 13	0.04 212	1.20 174	0.16 360	4.50 356	2.24 426	1.32 308	1.15 358	2.00 365	0.31 297	0.59 135	0.79 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.84 408

MyStereo05	1.01 280	0.47 273	3.36 379	0.03 102	0.14 298	1.53 324	0.02 160	4.11 316	3.37 487	1.43 324	0.03 65	1.27 310	0.39 322	1.39 230	0.97 353	0.00 1	1.10 503	0.00 1	0.16 424	0.02 92	0.37 297

MyStereo04	1.01 280	0.51 287	3.49 388	0.03 102	0.34 398	1.66 370	0.02 160	4.18 325	2.93 479	1.10 277	0.03 65	1.30 313	0.58 347	1.32 227	1.02 360	0.00 1	1.19 522	0.00 1	0.18 439	0.03 162	0.37 297

DCRE	1.01 280	0.54 299	1.52 97	0.30 352	0.99 492	1.31 232	0.00 1	1.69 96	0.71 63	1.12 280	7.77 508	0.74 251	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.25 486	0.02 92	1.78 507

psm_up	1.01 280	0.68 346	2.47 297	0.04 136	0.00 1	2.01 402	0.05 273	4.09 310	1.29 260	2.65 439	0.47 264	1.71 344	0.44 327	3.65 305	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.06 82

HITNet	1.01 280	1.08 441	3.32 376	0.80 474	0.00 1	1.37 256	0.02 160	5.20 424	1.59 338	1.88 374	0.18 169	0.64 228	0.31 297	1.24 220	2.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.47 325
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SA	1.02 285	0.85 379	2.22 249	0.00 1	0.42 408	1.31 232	0.01 63	4.74 386	2.04 412	0.50 188	0.95 339	0.30 184	1.30 419	4.24 331	0.42 226	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.17 432	0.16 388	0.30 272

CoDeX	1.03 286	0.45 260	2.50 303	0.06 175	0.20 330	1.51 318	0.20 374	6.54 504	1.96 404	0.73 215	0.68 302	1.04 293	0.31 297	3.86 314	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.07 92

dad	1.04 287	1.21 454	3.14 360	0.08 204	0.01 96	1.25 203	0.01 63	1.30 66	2.54 452	1.95 385	0.37 238	0.40 196	0.04 105	5.95 420	1.06 363	0.01 424	0.00 1	1.11 537	0.12 405	0.07 255	0.19 209

AACVNet	1.04 287	0.87 385	2.22 249	0.25 330	0.00 1	1.79 389	0.01 63	4.21 327	0.79 79	1.17 287	0.27 205	1.50 322	0.16 246	6.30 435	0.89 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 435	0.04 54

DeepPruner_ROB	1.04 287	0.99 420	3.05 351	0.02 64	0.00 1	1.60 346	0.17 363	3.96 288	0.52 34	3.41 471	0.03 65	2.06 368	0.17 251	3.35 290	1.12 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.14 167

test_sample7	1.05 290	0.24 165	1.95 199	0.65 438	0.01 96	1.25 203	0.01 63	4.98 407	1.63 354	1.53 338	0.66 295	0.90 271	1.00 391	2.79 276	0.82 319	0.00 1	0.97 479	0.00 1	0.00 1	0.03 162	1.51 471

BUS	1.05 290	0.15 67	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 508	0.03 217	6.00 480	1.17 191	2.36 420	0.64 292	2.35 394	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.06 82

AASNet	1.05 290	1.11 443	3.12 358	0.05 153	0.00 1	1.73 384	0.05 273	5.73 462	2.17 423	1.10 277	1.84 403	0.94 282	0.19 260	1.16 208	1.37 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 483	0.16 188

1test111	1.06 293	0.36 231	2.41 281	0.50 400	0.29 378	3.40 466	0.02 160	3.82 260	1.29 260	0.71 208	0.83 324	0.05 72	0.61 351	3.19 287	0.90 343	0.00 1	1.13 511	0.00 1	0.03 345	0.06 228	1.57 479

StereoAnything_RVC	1.07 294	2.26 516	2.62 311	0.41 372	0.89 479	0.36 19	0.05 273	3.54 226	1.22 217	0.20 94	0.28 206	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.00 1	6.20 544	1.57 479

test_sample3	1.07 294	0.26 177	2.91 337	0.60 421	0.01 96	1.41 273	0.01 63	5.29 432	1.72 375	1.56 344	0.54 273	0.78 262	0.18 255	3.60 303	0.87 332	0.00 1	0.80 424	0.00 1	0.08 378	0.03 162	0.68 378

IGEV_Zeroshot_test	1.07 294	0.28 190	3.68 402	0.51 405	0.58 438	1.13 144	0.54 452	4.64 375	0.73 68	1.14 282	0.75 311	3.21 438	0.70 373	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 379	0.00 1	0.16 424	0.04 196	1.56 478

MyStereo06	1.08 297	0.47 273	3.30 375	0.03 102	0.14 298	1.53 324	0.02 160	5.58 453	0.88 113	1.15 285	0.73 308	3.48 449	1.15 402	0.86 194	0.66 292	0.00 1	1.10 503	0.00 1	0.16 424	0.02 92	0.37 297

RAFT_R40	1.08 297	0.11 41	2.09 230	0.83 478	0.20 330	1.68 378	0.64 461	2.11 138	1.19 198	1.05 267	1.13 354	1.77 349	1.43 425	6.90 467	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.01 14

test_sample4	1.09 299	0.27 187	2.97 345	0.61 425	0.01 96	1.46 293	0.01 63	5.32 436	1.86 389	1.67 360	0.72 306	0.68 239	0.15 237	3.66 306	0.88 336	0.00 1	0.80 424	0.00 1	0.08 378	0.03 162	0.67 371

GANet-RSSM	1.09 299	0.80 374	2.41 281	0.72 455	0.00 1	1.39 262	0.02 160	5.15 419	1.07 172	0.95 247	0.34 225	2.06 368	1.12 400	4.69 352	0.80 315	0.00 1	0.00 1	0.04 494	0.00 1	0.15 379	0.09 124

DFGA-Net	1.10 301	2.07 511	4.17 420	0.10 235	0.23 344	1.15 154	0.01 63	2.72 164	0.97 154	1.28 302	1.17 360	0.25 177	0.04 105	5.37 397	2.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 473	0.05 70

PSMNet-RSSM	1.10 301	0.88 386	2.30 262	0.23 320	0.00 1	1.41 273	0.03 217	5.44 449	1.19 198	1.56 344	0.50 266	2.46 396	0.71 374	4.23 329	0.90 343	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.10 304	0.08 99

G2L-ROB	1.11 303	0.99 420	2.89 333	0.01 13	0.01 96	1.48 308	0.00 1	3.88 276	1.64 358	1.53 338	0.08 132	3.19 437	0.01 15	4.82 366	1.38 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.14 167

test_sample5	1.11 303	0.28 190	2.93 340	0.61 425	0.01 96	1.44 282	0.01 63	5.23 427	1.93 401	1.48 332	1.14 356	0.57 219	0.15 237	3.94 316	0.89 340	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.08 378	0.03 162	0.68 378

gwcnet-sp	1.11 303	0.71 351	4.90 454	0.05 153	0.01 96	2.59 434	0.14 355	4.22 331	1.38 296	1.93 381	0.18 169	0.68 239	0.38 312	3.77 310	0.98 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.08 99

scenet	1.11 303	0.71 351	4.90 454	0.05 153	0.01 96	2.59 434	0.14 355	4.22 331	1.38 296	1.93 381	0.18 169	0.68 239	0.38 312	3.77 310	0.98 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.08 99

ssnet	1.11 303	0.71 351	4.90 454	0.05 153	0.01 96	2.59 434	0.14 355	4.22 331	1.38 296	1.93 381	0.18 169	0.68 239	0.38 312	3.77 310	0.98 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.08 99

SST-Stereo	1.12 308	0.10 27	1.98 204	0.85 480	0.24 351	1.72 382	0.56 457	2.10 136	2.01 407	1.19 288	1.07 346	1.57 326	1.88 453	6.92 469	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.02 32

DMCA-RVC	1.12 308	1.19 452	5.30 473	0.03 102	0.04 212	1.30 227	0.06 300	3.05 194	0.87 107	3.33 468	0.12 154	0.98 289	0.65 366	3.40 293	1.82 404	0.01 424	0.04 282	0.02 484	0.01 314	0.10 304	0.09 124

GCST	1.13 310	1.32 466	3.12 358	0.57 414	0.90 480	0.92 62	0.09 329	4.38 348	1.43 303	0.49 184	0.51 269	0.39 193	0.35 303	5.56 406	0.95 351	1.34 538	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.15 177

DualNet	1.13 310	0.28 190	2.93 340	0.61 425	0.01 96	1.44 282	0.01 63	5.23 427	1.93 401	1.57 347	1.40 375	0.57 219	0.15 237	3.94 316	0.89 340	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.08 378	0.03 162	0.68 378

CSP-Net	1.13 310	0.76 366	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 445	0.05 273	5.62 455	1.14 184	1.14 282	0.85 329	1.80 352	0.23 272	6.10 425	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.03 47

PFNet	1.13 310	0.26 177	3.28 374	1.27 510	0.55 429	1.60 346	0.24 392	1.80 108	1.19 198	2.37 423	1.21 362	0.63 224	0.30 292	6.85 462	0.46 242	0.16 509	0.01 233	0.00 1	0.07 374	0.18 411	0.24 247

IRAFT_RVC	1.13 310	0.39 242	2.40 278	1.51 522	0.25 355	1.37 256	0.31 424	2.93 185	1.24 223	1.58 353	0.79 318	1.14 304	1.54 433	6.53 444	0.44 229	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.03 47

G2L-Stereo_test	1.14 315	1.01 425	2.97 345	0.27 344	0.01 96	1.66 370	0.10 337	3.73 247	1.31 272	2.21 404	0.11 145	3.18 435	0.49 336	4.55 350	0.70 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.30 272

test_sample6	1.14 315	0.28 190	2.92 339	0.59 419	0.01 96	1.47 300	0.01 63	5.17 423	2.07 414	1.57 347	1.40 375	0.63 224	0.19 260	4.02 319	0.99 357	0.00 1	0.77 418	0.00 1	0.08 378	0.03 162	0.67 371

NINENet	1.14 315	0.34 225	2.08 224	0.10 235	0.01 96	5.73 508	0.03 217	5.39 443	1.54 328	1.61 354	0.72 306	2.35 394	0.06 150	2.82 278	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 463	0.00 1	0.04 196	0.00 1

SACVNet	1.14 315	0.74 358	2.49 300	0.07 192	0.00 1	1.65 368	0.28 409	4.52 360	1.51 322	2.11 396	0.79 318	1.57 326	0.07 167	5.28 390	1.31 377	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.18 204

rrr	1.15 319	1.21 454	5.05 462	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.06 300	2.88 174	1.44 306	0.40 155	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 421	2.22 425	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.19 446	0.16 388	1.59 486

anonymousa	1.15 319	0.38 239	2.43 291	0.70 451	1.49 521	1.45 289	0.02 160	4.23 334	1.13 183	0.91 239	2.52 439	3.46 447	0.55 340	0.55 118	0.60 278	0.00 1	1.13 511	0.00 1	0.54 532	0.04 196	0.86 411

MyStereo8	1.16 321	0.86 382	3.73 406	0.86 481	0.04 212	1.47 300	0.01 63	4.64 375	2.13 417	1.47 331	1.10 350	1.21 308	0.31 297	1.12 205	1.50 389	0.00 1	1.45 537	0.00 1	0.30 508	0.10 304	0.93 423

GMM-Stereo	1.17 322	0.10 27	2.29 260	0.13 262	0.22 339	1.43 277	0.84 473	2.83 172	1.16 186	2.73 447	3.09 453	0.54 216	0.87 386	5.31 391	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.02 92	1.72 495

HGLStereo	1.17 322	0.53 298	2.39 277	0.01 13	0.02 163	1.45 289	0.01 63	4.05 305	1.14 184	1.42 323	3.06 451	2.09 371	1.21 411	4.60 351	1.33 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.06 82

cf-r	1.18 324	1.02 428	3.22 364	0.25 330	0.02 163	1.44 282	0.03 217	5.11 418	2.16 419	1.31 307	0.59 286	2.87 417	0.24 274	4.26 332	0.79 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.12 153

MLCV	1.19 325	0.97 413	3.09 355	0.07 192	0.00 1	1.63 360	0.04 252	3.33 215	1.57 333	2.74 449	1.83 402	0.99 290	0.40 323	5.31 391	1.53 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.11 144

G2L-Stereo	1.20 326	1.04 433	3.45 384	0.03 102	0.11 281	1.43 277	0.02 160	4.01 298	1.46 311	1.45 326	0.16 162	3.06 428	0.24 274	6.15 429	1.09 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.18 204

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 326	0.85 379	3.90 414	0.61 425	0.99 492	1.40 266	0.01 63	4.06 306	1.56 331	2.38 424	0.36 236	2.15 379	0.57 345	4.52 346	0.67 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 92	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 326	0.77 369	3.37 380	1.01 498	0.01 96	2.00 401	0.01 63	4.44 352	1.74 377	1.88 374	1.09 348	0.35 187	0.35 303	4.22 328	2.44 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 289	0.26 262

raft_robust	1.21 329	1.05 435	2.00 207	0.10 235	0.43 412	1.39 262	0.02 160	4.21 327	2.32 433	0.44 163	0.02 2	2.23 383	1.39 422	7.00 478	0.35 193	0.00 1	0.78 420	0.00 1	0.18 439	0.10 304	0.19 209

hknet	1.21 329	0.25 174	2.89 333	0.04 136	0.00 1	3.30 460	0.20 374	6.00 480	1.19 198	2.36 420	0.64 292	3.38 443	0.05 127	3.04 283	0.73 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.06 82

PSM-AAD	1.21 329	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 370	1.35 253	3.14 518	2.74 165	0.83 100	2.89 451	2.04 413	0.16 159	5.25 517	3.51 298	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.08 99

UNet	1.21 329	0.36 231	4.56 442	0.04 136	0.02 163	2.30 417	0.02 160	3.70 245	0.98 159	1.32 308	0.14 158	2.70 407	1.54 433	4.49 343	1.96 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.07 92

GwcNet-RSSM	1.22 333	1.24 458	3.66 400	0.23 320	0.04 212	1.46 293	0.05 273	4.65 377	1.61 341	1.33 310	0.46 263	2.98 422	0.26 282	4.48 342	1.59 394	0.00 1	0.00 1	0.02 484	0.00 1	0.21 426	0.10 136

iResNet_ROB	1.22 333	1.37 471	2.59 306	0.14 265	0.00 1	1.38 261	0.04 252	7.36 526	2.85 478	1.07 271	1.24 364	0.93 281	0.11 213	4.28 333	0.84 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.11 144

tt1	1.23 335	0.37 237	2.41 281	0.41 372	0.45 416	3.33 463	0.02 160	3.81 256	6.87 523	0.71 208	0.80 320	0.06 93	0.40 323	1.73 247	0.12 44	0.00 1	1.12 507	0.00 1	0.00 1	0.10 304	1.86 516

Sa-1000	1.23 335	0.79 371	2.16 241	0.00 1	0.40 403	1.36 254	0.03 217	5.00 410	2.01 407	1.11 279	5.38 489	0.61 222	0.15 237	4.18 323	0.37 208	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.16 424	0.15 379	0.16 188

ITSA-stereo	1.24 337	0.23 160	2.14 238	0.19 289	0.04 212	1.43 277	0.13 350	6.24 492	3.22 486	0.78 223	0.36 236	0.63 224	1.05 395	5.67 412	2.24 428	0.03 466	0.00 1	0.09 506	0.06 370	0.08 267	0.19 209

XX-Stereo	1.24 337	0.25 174	6.03 488	1.30 513	0.29 378	1.28 222	0.00 1	4.12 317	0.60 48	1.29 304	0.50 266	3.63 454	0.03 80	4.05 321	0.18 93	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.23 471	0.03 162	0.47 325

BEATNet_4x	1.24 337	1.45 478	5.03 461	0.58 416	0.02 163	1.34 249	0.09 329	5.29 432	1.69 364	2.01 390	0.25 197	1.18 306	0.44 327	2.11 263	2.70 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.54 339

CFNet	1.24 337	1.33 468	3.20 362	0.26 337	0.03 185	1.43 277	0.04 252	5.03 411	2.39 440	0.61 198	0.71 304	1.30 313	0.23 272	6.72 455	1.16 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 446	0.10 136

qqq1	1.25 341	0.30 201	2.08 224	0.47 390	0.02 163	1.04 86	0.01 63	5.75 465	2.69 459	1.65 356	2.43 434	0.91 274	0.02 47	4.75 359	0.88 336	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 398	0.09 289	0.92 419

fff1	1.25 341	0.30 201	2.08 224	0.47 390	0.02 163	1.04 86	0.01 63	5.75 465	2.69 459	1.65 356	2.43 434	0.91 274	0.02 47	4.75 359	0.88 336	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 398	0.09 289	0.92 419

HH	1.25 341	0.40 247	2.13 236	0.90 488	0.41 405	2.28 414	0.01 63	4.25 336	0.95 143	0.37 142	0.89 332	3.87 462	0.80 382	4.74 356	0.51 263	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.00 1	0.03 162	1.53 472

HanStereo	1.25 341	0.40 247	2.13 236	0.90 488	0.41 405	2.28 414	0.01 63	4.25 336	0.95 143	0.37 142	0.89 332	3.87 462	0.80 382	4.74 356	0.51 263	0.00 1	0.96 472	0.00 1	0.00 1	0.03 162	1.53 472

RAFT-345	1.25 341	0.12 50	2.08 224	0.54 407	0.13 292	1.55 330	0.24 392	0.65 31	2.51 450	1.19 288	7.68 507	0.92 279	0.05 127	6.86 463	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 341	0.76 366	2.61 309	0.37 365	0.01 96	1.40 266	0.11 341	6.93 513	1.20 204	1.22 296	0.78 317	1.58 329	0.77 378	6.13 426	0.66 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.23 243

GANetREF_RVC	1.25 341	1.39 474	4.10 419	0.10 235	0.00 1	2.25 411	0.18 369	4.68 380	2.78 471	0.69 206	0.34 225	1.87 354	0.65 366	5.07 378	0.68 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.07 92
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVstereo2D	1.25 341	0.34 225	5.21 472	0.09 223	0.03 185	1.61 352	0.23 389	4.95 405	1.92 398	1.05 267	0.38 241	2.53 397	0.61 351	5.36 396	0.44 229	0.00 1	0.10 315	0.00 1	0.03 345	0.04 196	0.19 209

PS-NSSS	1.25 341	0.85 379	2.77 322	0.05 153	0.03 185	1.40 266	0.01 63	5.04 412	2.38 438	1.34 312	2.80 445	0.65 229	0.06 150	6.36 436	0.91 346	0.18 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.01 14

KYRaft	1.26 350	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 344	1.28 222	0.75 470	2.92 180	0.81 92	3.20 463	7.14 506	0.99 290	2.70 475	1.56 236	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	1.66 494

hitnet-ft	1.26 350	0.71 351	2.37 275	0.04 136	0.00 1	1.39 262	0.21 381	3.94 285	2.53 451	1.61 354	1.11 352	4.21 471	0.36 306	4.83 368	1.65 397	0.01 424	0.00 1	0.03 489	0.00 1	0.11 327	0.08 99

ARAFT	1.27 352	1.38 473	4.73 447	0.08 204	0.00 1	1.67 375	0.04 252	5.52 452	1.98 406	3.02 457	0.59 286	0.47 204	0.11 213	4.87 369	0.38 211	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.25 446	0.25 256

iRaft-Stereo_5w	1.28 353	0.93 399	3.51 389	0.14 265	0.66 455	1.21 182	0.01 63	3.87 271	1.06 171	0.19 86	1.97 407	1.62 334	1.50 431	6.80 459	1.07 365	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.06 370	0.26 454	0.67 371

LMCR-Stereo	1.28 353	1.13 446	2.41 281	0.57 414	0.03 185	2.72 440	0.09 329	6.86 512	0.88 113	2.44 431	1.92 404	0.14 153	1.55 436	3.57 301	1.12 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.02 32

ac_64	1.28 353	0.43 255	2.90 336	0.18 282	0.25 355	1.52 321	0.03 217	5.58 453	1.89 394	0.92 243	0.53 272	4.86 485	0.45 331	5.01 376	0.88 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.06 82

FADNet-RVC-Resample	1.28 353	1.46 479	6.58 501	0.10 235	0.14 298	1.54 329	0.25 396	4.29 344	1.46 311	0.61 198	0.23 194	1.29 312	0.28 287	5.23 386	1.06 363	0.10 500	0.16 326	0.09 506	0.06 370	0.28 463	0.39 309

xx1	1.29 357	0.36 231	2.41 281	0.50 400	0.29 378	3.40 466	0.02 160	4.02 300	7.67 530	0.71 208	0.83 324	0.73 248	0.15 237	1.60 239	0.12 44	0.00 1	1.13 511	0.00 1	0.23 471	0.06 228	1.57 479

cc1	1.29 357	0.36 231	2.41 281	0.50 400	0.29 378	3.40 466	0.02 160	4.02 300	7.67 530	0.71 208	0.83 324	0.05 72	0.61 351	1.59 238	0.12 44	0.00 1	1.13 511	0.00 1	0.03 345	0.10 304	1.86 516

OMP-Stereo	1.29 357	0.75 361	1.67 123	2.47 535	0.29 378	1.61 352	0.32 427	2.38 149	1.09 175	2.66 442	1.14 356	3.04 426	0.17 251	7.40 493	0.60 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.08 99

Prome-Stereo	1.29 357	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 351	1.28 222	0.65 463	2.98 187	0.93 133	2.08 394	8.52 512	0.75 253	2.83 478	2.19 264	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	1.39 462

coex_refinement	1.30 361	0.96 409	2.31 267	0.12 258	0.02 163	1.52 321	0.07 308	4.70 382	1.79 385	2.66 442	0.66 295	4.34 472	0.47 334	3.87 315	2.09 417	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.34 290

DualNet (step1)	1.30 361	0.51 287	3.23 366	0.03 102	0.03 185	2.48 425	0.01 63	4.98 407	1.63 354	1.53 338	0.66 295	0.90 271	1.00 391	2.79 276	0.82 319	0.68 523	0.97 479	1.79 540	1.08 551	0.02 92	0.82 403

FADNet-RVC	1.30 361	1.62 491	6.28 493	0.03 102	0.00 1	1.61 352	0.08 317	4.49 355	2.04 412	0.41 160	0.10 140	0.63 224	0.64 361	5.55 404	1.69 400	0.01 424	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.52 515	0.31 276

SMFormer	1.31 364	0.30 201	2.08 224	0.47 390	0.02 163	1.04 86	0.01 63	5.75 465	2.69 459	1.65 356	2.43 434	0.91 274	0.02 47	4.75 359	2.20 421	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.14 411	0.06 228	0.76 396

delet	1.31 364	0.61 329	2.64 314	0.05 153	0.17 315	2.84 447	1.00 483	4.88 396	2.46 446	1.38 318	1.37 372	1.62 334	0.90 388	4.52 346	1.48 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.08 99

PSMNet_ROB	1.31 364	1.27 461	3.91 415	0.05 153	0.11 281	1.69 379	0.16 360	3.98 292	1.59 338	1.15 285	0.34 225	2.77 409	0.62 356	4.43 341	3.80 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.12 153

UGAM	1.32 367	0.49 278	3.75 408	0.20 304	0.06 228	1.12 140	0.11 341	3.55 227	1.34 280	0.11 51	2.42 432	4.45 474	0.08 181	7.01 481	0.34 189	0.00 1	0.44 364	0.00 1	0.28 504	0.30 471	0.31 276

tta	1.32 367	0.30 201	2.08 224	0.47 390	0.02 163	1.04 86	0.01 63	5.75 465	2.69 459	1.65 356	2.43 434	0.91 274	0.02 47	4.75 359	2.20 421	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.14 411	0.09 289	0.92 419

FADNet_RVC	1.32 367	1.54 485	5.37 475	0.02 64	0.06 228	2.78 443	0.07 308	4.19 326	1.03 167	0.44 163	0.35 232	0.67 235	0.10 204	5.42 399	1.92 410	0.24 517	0.33 354	0.11 512	0.33 513	0.66 525	0.68 378

TDLM	1.32 367	0.90 389	2.42 289	0.61 425	0.03 185	1.59 342	2.04 506	3.73 247	2.29 431	1.70 365	0.94 337	1.07 298	0.67 370	6.49 443	1.12 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 411	0.54 339

iResNetv2_ROB	1.32 367	1.82 498	6.02 487	1.27 510	0.00 1	1.41 273	0.05 273	4.48 354	1.46 311	1.02 262	1.28 367	1.00 292	0.27 285	4.72 355	1.12 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 495	0.16 188

ssnet_v2	1.33 372	0.64 338	2.83 328	0.06 175	0.03 185	2.08 407	0.36 434	5.88 475	2.33 435	2.52 436	0.88 331	3.06 428	0.54 338	1.75 249	3.30 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 446	0.13 161

MMNet	1.33 372	0.69 349	4.18 421	0.11 251	0.01 96	4.08 480	0.02 160	4.27 340	1.49 320	2.17 402	0.33 222	1.34 316	1.20 406	4.52 346	1.93 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.06 82

ADLNet	1.35 374	0.55 300	2.95 343	0.01 13	0.05 222	2.22 410	0.11 341	5.06 414	2.83 476	2.42 429	2.19 416	2.63 402	0.68 372	3.59 302	1.37 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.27 265

pcwnet_v2	1.36 375	0.21 148	5.89 485	0.15 271	0.01 96	1.78 388	0.02 160	5.77 469	3.19 485	1.69 364	1.94 406	2.00 365	0.79 381	3.09 286	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 196	0.27 265

CVANet_RVC	1.37 376	0.82 378	3.23 366	0.54 407	0.11 281	1.48 308	0.46 442	4.01 298	2.23 425	3.33 468	1.34 371	1.51 323	0.37 308	6.38 437	0.69 299	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 362	0.19 414	0.62 361

FADNet	1.38 377	1.42 477	5.62 482	0.03 102	0.06 228	2.56 432	0.16 360	4.66 378	1.64 358	0.35 140	0.11 145	1.66 340	1.05 395	5.64 410	1.59 394	0.18 511	0.02 264	0.01 463	0.01 314	0.52 515	0.23 243

DLCB_ROB	1.38 377	0.60 323	1.96 200	0.10 235	0.00 1	1.53 324	0.23 389	4.02 300	1.91 397	3.54 473	1.97 407	3.40 444	0.30 292	4.91 370	2.97 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.12 153

iRaft-Stereo_20w	1.39 379	0.18 102	3.72 404	0.79 472	0.56 432	1.90 397	0.65 463	8.85 539	1.05 170	2.05 393	0.42 252	1.24 309	1.23 413	1.69 245	0.95 351	0.00 1	0.62 397	0.00 1	0.44 523	0.02 92	1.41 465

IIG-Stereo	1.39 379	0.67 345	1.73 134	2.48 536	0.05 222	1.63 360	0.14 355	3.00 189	1.20 204	2.94 453	2.23 419	3.03 425	0.55 340	7.41 494	0.66 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.07 92

DAS	1.40 381	0.11 41	2.83 328	0.04 136	0.01 96	1.31 232	1.14 489	4.51 358	2.02 409	4.84 500	2.33 423	1.65 338	0.56 342	5.53 402	0.85 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.19 209

DRaft	1.40 381	0.20 141	1.83 171	0.09 223	0.01 96	1.66 370	0.42 439	2.13 139	0.59 46	3.75 479	5.16 488	0.41 198	4.27 505	5.52 401	1.63 396	0.01 424	0.06 296	0.00 1	0.07 374	0.08 267	0.12 153

SepStereo	1.41 383	0.11 41	2.83 328	0.04 136	0.01 96	1.31 232	1.14 489	4.51 358	2.02 409	4.84 500	2.33 423	1.65 338	0.56 342	5.78 414	0.85 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.19 209

XPNet_ROB	1.41 383	0.81 376	2.75 320	0.04 136	0.01 96	1.70 380	0.17 363	4.14 321	1.69 364	4.12 487	1.10 350	1.58 329	0.52 337	5.13 382	4.07 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.25 256

ETE_ROB	1.42 385	1.04 433	3.10 356	0.02 64	0.03 185	1.81 391	0.22 386	4.73 384	1.67 363	4.77 498	1.43 378	2.77 409	0.08 181	4.23 329	2.20 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.20 229

CRFU-Net	1.43 386	0.33 223	2.98 348	1.27 510	0.03 185	4.01 479	0.05 273	6.21 489	0.95 143	1.92 380	0.74 309	3.41 445	2.55 472	3.36 291	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 512	0.00 1	0.13 349	0.09 124

DSFCA	1.45 387	0.51 287	2.76 321	0.01 13	0.03 185	3.64 473	0.83 472	3.28 213	1.45 309	3.25 466	0.44 257	2.89 419	1.45 426	6.07 423	2.14 419	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.10 136

ffm	1.46 388	0.50 281	4.37 431	0.46 384	0.03 185	1.60 346	0.03 217	3.81 256	6.87 523	1.57 347	2.38 426	2.14 374	0.38 312	1.73 247	0.12 44	0.00 1	1.12 507	0.00 1	0.17 432	0.10 304	1.86 516

ASMatch	1.46 388	0.17 95	2.35 272	0.73 460	0.20 330	1.22 186	0.25 396	1.04 63	0.89 118	0.30 131	11.50 523	0.92 279	2.31 463	6.65 451	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.04 54

DispNO	1.47 390	1.01 425	5.05 462	0.13 262	0.08 254	1.49 313	0.02 160	4.38 348	1.86 389	1.51 334	1.57 388	3.12 432	1.09 399	5.77 413	1.89 409	0.00 1	0.02 264	0.03 489	0.11 398	0.11 327	0.08 99

NOSS_ROB	1.47 390	0.49 278	2.40 278	1.00 495	0.17 315	2.56 432	0.01 63	4.86 394	2.62 455	2.32 416	1.74 396	2.79 412	0.02 47	6.96 475	0.60 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.73 391

testlalala_base	1.48 392	0.15 67	1.50 96	0.09 223	0.20 330	1.20 174	0.01 63	4.81 390	0.53 35	0.25 115	0.02 2	0.24 172	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 550	1.93 549	0.00 1	0.27 497	9.18 548	0.79 401

Consistency-Raft	1.48 392	0.96 409	5.40 478	0.36 362	0.31 395	1.66 370	0.11 341	4.30 345	4.32 502	0.47 172	5.99 495	0.86 268	2.09 457	1.19 212	1.31 377	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 459	0.02 32

HSM	1.48 392	0.60 323	1.85 176	0.01 13	0.29 378	1.76 386	0.04 252	6.50 502	1.46 311	1.91 378	1.55 386	4.69 482	1.27 417	6.66 452	0.70 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.26 262

EAI-Stereo	1.50 395	0.16 83	1.53 99	0.25 330	0.91 483	2.30 417	4.98 536	6.09 487	1.87 392	1.38 318	5.56 491	0.49 206	0.59 348	1.21 215	0.83 324	0.00 1	0.31 352	0.00 1	1.09 554	0.02 92	0.56 350

CBFPSM	1.51 396	1.00 423	5.32 474	0.05 153	0.01 96	3.57 472	0.04 252	4.06 306	1.03 167	0.65 201	0.21 190	6.06 503	3.60 495	2.65 269	1.82 404	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 289	0.12 153

HSM-Net_RVC	1.51 396	0.11 41	1.93 196	0.00 1	0.01 96	1.91 399	0.05 273	7.86 533	1.93 401	3.77 480	3.76 468	3.16 433	0.36 306	4.34 336	0.83 324	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 396	1.32 466	3.27 373	0.03 102	0.07 242	1.63 360	3.29 520	4.54 364	1.61 341	3.22 464	0.37 238	3.84 461	0.31 297	4.42 340	2.02 415	0.00 1	0.00 1	0.02 484	0.00 1	0.09 289	0.22 239

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 399	0.60 323	5.47 480	0.27 344	1.02 497	1.33 248	0.26 400	6.85 511	1.21 213	0.60 196	0.62 289	5.38 500	1.37 421	1.76 250	1.11 368	0.00 1	0.72 411	0.00 1	0.57 533	0.17 402	0.98 426

ADLNet2	1.52 399	0.79 371	3.51 389	0.01 13	0.69 460	1.26 212	0.26 400	4.84 392	3.10 481	1.67 360	3.23 457	4.17 470	0.80 382	4.77 364	1.00 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 434	0.12 153

TransformOpticalFlow	1.53 401	0.40 247	3.46 386	0.66 439	0.07 242	1.56 334	0.09 329	4.35 346	1.86 389	1.72 366	2.27 421	3.53 451	3.04 484	6.93 471	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.10 136

fast-acv-ft	1.54 402	0.86 382	4.85 452	0.11 251	0.12 288	3.88 475	0.28 409	2.97 186	2.26 428	0.96 248	3.49 463	2.97 421	1.23 413	3.47 296	2.75 446	0.04 475	0.01 233	0.04 494	0.04 359	0.44 503	0.08 99

THIR-Stereo	1.54 402	0.48 276	1.88 187	0.01 13	0.02 163	1.08 116	4.17 529	2.48 153	0.41 23	1.09 274	4.30 479	1.90 356	4.08 504	6.84 461	1.81 402	0.00 1	0.00 1	0.04 494	0.00 1	0.06 228	0.04 54

GrayStereo	1.55 404	0.06 1	1.53 99	0.75 466	0.20 330	1.27 218	4.44 533	3.44 221	1.20 204	4.92 503	3.92 472	0.45 201	4.54 509	3.43 295	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 529	0.02 92	0.25 256

LALA_ROB	1.55 404	1.07 439	2.99 350	0.02 64	0.06 228	3.20 457	0.49 448	4.07 308	1.80 387	3.79 481	0.66 295	4.51 475	0.25 281	3.82 313	4.07 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.11 144

DEmStereo	1.56 406	0.16 83	2.44 293	0.09 223	0.02 163	1.77 387	0.87 474	1.72 98	1.08 174	2.48 433	6.30 501	1.06 296	5.02 513	6.28 433	1.81 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PA-Net	1.56 406	1.13 446	5.13 466	0.07 192	0.17 315	1.46 293	0.53 451	4.73 384	3.04 480	0.92 243	1.30 368	2.29 389	0.62 356	6.63 449	3.00 458	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.15 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 408	1.12 444	3.42 382	0.53 406	0.10 276	4.27 484	1.44 495	5.35 437	1.61 341	3.58 476	0.87 330	0.91 274	1.18 404	6.64 450	0.46 242	0.04 475	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.24 247

Wz-Net-LNSev	1.60 409	1.48 482	8.20 521	0.03 102	0.03 185	3.95 477	0.13 350	4.89 397	2.33 435	0.92 243	0.31 217	3.64 455	1.40 423	2.90 279	1.50 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 304	0.20 229

AAGNet	1.60 409	0.15 67	1.76 146	1.17 506	0.27 370	1.51 318	0.64 461	1.71 97	1.20 204	1.67 360	0.81 321	1.59 331	2.23 459	6.08 424	11.16 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.02 32

StereoDRNet	1.66 411	1.21 454	5.39 477	0.06 175	0.11 281	2.49 428	1.06 486	5.28 431	1.89 394	3.60 477	0.63 290	2.28 385	0.64 361	4.70 353	3.25 464	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.01 314	0.15 379	0.36 294

TCMNet	1.67 412	0.92 396	6.06 489	0.15 271	1.43 518	1.83 393	0.17 363	4.72 383	1.56 331	1.88 374	2.94 449	1.92 358	0.45 331	5.34 394	3.00 458	0.00 1	0.06 296	0.06 499	0.00 1	0.43 501	0.48 329

ACV-stereo	1.68 413	0.45 260	3.08 353	0.05 153	0.04 212	6.19 513	0.18 369	2.01 128	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 528	5.28 519	4.05 321	1.17 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.15 177

APVNet	1.68 413	0.75 361	4.94 458	0.13 262	0.01 96	4.56 493	0.08 317	5.20 424	1.44 306	1.51 334	1.05 345	2.87 417	0.93 389	6.76 458	2.76 447	0.01 424	0.00 1	0.07 500	0.00 1	0.34 483	0.08 99

CrosDoStereo	1.72 415	0.31 209	1.91 193	0.03 102	0.07 242	1.40 266	5.95 547	3.61 234	1.62 348	0.98 249	3.79 469	0.94 282	4.66 511	7.11 485	1.86 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.08 99

DeepStereo_LL	1.72 415	0.31 209	1.91 193	0.03 102	0.07 242	1.40 266	5.95 547	3.61 234	1.62 348	0.98 249	3.79 469	0.94 282	4.66 511	7.11 485	1.86 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.08 99

STrans-v2	1.75 417	0.45 260	3.43 383	0.03 102	0.19 325	1.48 308	0.08 317	7.25 523	2.16 419	2.04 391	2.80 445	3.60 452	3.78 499	7.00 478	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.10 136

RASNet	1.75 417	0.71 351	2.93 340	0.20 304	3.20 541	1.75 385	0.26 400	3.87 271	2.64 456	0.98 249	1.46 381	5.25 499	1.67 444	6.73 456	2.81 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.47 325

YMNet	1.76 419	0.93 399	4.46 439	0.18 282	0.30 390	4.41 490	0.21 381	4.21 327	1.46 311	3.07 459	4.85 483	4.12 468	0.37 308	3.05 284	2.47 440	0.05 479	0.12 320	0.08 503	0.01 314	0.51 509	0.40 314

YMNet_1	1.76 419	0.93 399	4.46 439	0.18 282	0.30 390	4.41 490	0.21 381	4.21 327	1.46 311	3.07 459	4.85 483	4.12 468	0.37 308	3.05 284	2.47 440	0.05 479	0.12 320	0.08 503	0.01 314	0.51 509	0.40 314

RYNet	1.76 419	0.81 376	4.24 425	0.34 360	0.10 276	2.62 438	0.07 308	5.36 440	2.08 415	1.38 318	0.35 232	4.71 483	1.35 420	6.73 456	4.61 484	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.33 286

GASNet	1.77 422	2.50 524	7.05 505	0.47 390	0.02 163	1.50 314	0.20 374	4.55 366	2.55 453	0.98 249	1.48 383	2.24 384	1.57 439	6.25 430	3.41 469	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.55 518	0.12 153

U	1.79 423	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 555	10.70 538	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 552	5.06 568	0.01 37	0.01 14

ttt	1.79 423	0.32 217	2.41 281	0.58 416	0.26 364	1.64 367	0.00 1	6.26 495	2.57 454	1.91 378	2.39 430	1.39 318	0.11 213	5.55 404	7.97 509	0.00 1	1.05 489	0.00 1	0.16 424	0.06 228	1.14 441

DRN-Test	1.79 423	0.51 287	4.94 458	0.19 289	0.14 298	3.30 460	0.19 373	6.58 506	2.31 432	4.40 494	0.77 315	2.10 372	1.73 446	5.40 398	2.82 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.12 337	0.27 265

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 426	20.09 569	11.97 538	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 33	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 358	0.00 1	0.06 370	0.07 255	1.12 439

PAM	1.83 427	0.18 102	3.32 376	0.66 439	0.61 445	5.41 506	0.77 471	6.32 497	0.94 138	1.37 317	1.11 352	9.51 525	2.30 462	1.23 219	0.74 308	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.53 530	0.03 162	0.90 417

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 428	1.13 446	5.96 486	0.02 64	0.00 1	5.00 499	0.29 416	5.31 435	2.38 438	2.65 439	1.15 358	2.32 393	1.95 455	5.59 407	3.35 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 196	0.14 167

RAFT + AFF	1.88 429	1.84 501	4.19 422	0.05 153	0.85 472	2.29 416	1.00 483	6.32 497	2.26 428	1.88 374	1.80 401	1.27 310	3.66 496	6.56 445	2.36 434	0.02 452	0.34 357	0.00 1	0.01 314	0.41 500	0.50 332

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 429	0.88 386	3.47 387	1.64 527	0.22 339	4.27 484	0.40 437	3.90 282	1.63 354	0.72 214	0.71 304	3.06 428	0.11 213	5.13 382	1.03 361	5.07 545	0.54 381	0.00 1	0.00 1	1.73 534	3.16 546

UGAM-zero	1.89 431	0.19 131	2.80 323	0.22 314	0.47 421	1.57 337	0.35 432	6.96 517	0.60 48	1.40 322	0.26 203	8.37 519	4.43 507	7.06 484	0.71 302	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.58 534	0.02 92	1.16 446

iinet-f	1.90 432	0.98 417	13.29 543	0.42 375	0.03 185	4.30 487	0.04 252	3.86 268	1.32 274	1.28 302	0.57 278	2.91 420	2.70 475	2.60 267	3.11 462	0.00 1	0.02 264	0.02 484	0.00 1	0.49 506	0.09 124

PAM_32	1.91 433	0.18 102	2.96 344	0.69 450	0.73 466	5.20 502	0.71 467	6.02 484	1.17 191	1.33 310	2.00 411	9.90 527	3.21 490	1.29 225	0.81 317	0.00 1	0.59 394	0.00 1	0.53 530	0.06 228	0.87 412

Syn2CoEx	1.91 433	1.85 502	6.43 500	0.05 153	0.00 1	1.47 300	0.54 452	6.03 485	2.24 426	2.24 410	2.19 416	2.06 368	3.10 486	6.57 446	2.58 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 483	0.40 314

z-ln-s-r	1.93 435	1.26 460	7.26 507	0.25 330	0.03 185	1.65 368	0.06 300	4.28 341	2.81 474	1.26 301	0.70 303	1.68 343	0.24 274	6.44 442	10.32 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.19 209

FAT-Stereo	1.95 436	0.23 160	3.66 400	0.18 282	0.03 185	1.80 390	0.94 478	5.35 437	3.11 482	4.23 488	5.00 486	5.22 498	2.76 477	5.07 378	1.09 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.17 196

AANet_RVC	1.95 436	1.64 492	4.89 453	0.09 223	0.00 1	1.24 195	0.01 63	3.93 283	2.82 475	2.32 416	4.64 482	3.61 453	0.19 260	7.61 500	4.73 485	0.60 522	0.19 335	0.00 1	0.00 1	0.11 327	0.47 325

ccnet	1.96 438	0.68 346	3.59 393	0.26 337	0.19 325	3.68 474	1.55 498	4.89 397	1.77 381	2.68 445	3.92 472	3.44 446	1.72 445	5.02 377	5.22 487	0.06 489	0.00 1	0.09 506	0.01 314	0.13 349	0.32 280

GwcNet	1.96 438	1.51 483	7.43 511	0.30 352	1.20 507	4.13 481	0.61 460	4.45 353	1.92 398	1.53 338	2.31 422	3.93 465	0.54 338	5.50 400	3.16 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.39 496	0.24 247

DANet	1.96 438	0.24 165	3.72 404	0.78 471	0.48 423	2.65 439	0.34 430	3.94 285	1.71 370	4.35 491	1.56 387	5.09 491	0.56 342	6.97 476	5.99 495	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 196	0.66 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 441	0.97 413	7.79 515	0.68 448	1.01 495	1.47 300	0.20 374	7.05 520	1.44 306	0.54 194	6.19 498	5.17 494	1.14 401	1.65 243	1.18 375	0.01 424	0.77 418	0.00 1	0.64 539	0.25 446	1.23 450

CBMV	1.97 441	0.56 310	2.61 309	0.46 384	0.07 242	2.91 450	4.18 530	4.58 369	2.78 471	5.50 509	2.21 418	2.84 416	2.94 479	4.75 359	2.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.60 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 443	0.39 242	5.14 468	0.34 360	0.01 96	2.50 429	0.34 430	6.44 500	3.75 495	0.86 234	5.12 487	1.63 336	1.08 397	7.64 501	1.58 393	1.07 530	2.64 564	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.04 54

DISCO	2.03 443	0.45 260	2.82 327	0.72 455	0.53 427	5.13 501	0.01 63	6.01 483	1.81 388	2.31 415	0.91 335	6.43 508	0.87 386	8.57 521	3.67 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.17 196

edge stereo	2.06 445	0.42 254	4.20 423	0.14 265	0.09 265	1.82 392	0.51 449	5.38 441	2.48 449	3.45 472	3.96 476	8.28 518	1.80 451	5.90 418	2.30 430	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.16 388	0.19 209

CBMV_ROB	2.06 445	0.31 209	2.72 317	0.63 433	0.00 1	2.83 446	0.88 475	5.24 429	2.41 442	4.28 490	6.16 497	3.07 431	3.47 494	5.81 417	2.69 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.56 350

mmx	2.08 447	0.50 281	4.37 431	0.46 384	0.03 185	1.60 346	0.03 217	6.21 489	2.77 469	1.57 347	2.38 426	2.14 374	0.38 312	7.65 502	9.02 515	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.17 432	0.06 228	1.25 454

xxx	2.08 447	0.50 281	4.37 431	0.46 384	0.03 185	1.60 346	0.03 217	6.21 489	2.77 469	1.57 347	2.38 426	2.14 374	0.38 312	7.65 502	9.02 515	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.17 432	0.06 228	1.25 454

RP	2.09 449	0.90 389	3.88 413	0.22 314	0.61 445	1.72 382	0.94 478	4.97 406	2.65 457	3.87 482	5.63 492	4.44 473	4.28 506	4.99 375	2.35 433	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.20 420	0.13 161

NCC-stereo	2.09 449	1.02 428	4.78 450	0.10 235	0.26 364	2.33 419	0.13 350	5.82 472	1.70 368	2.98 454	3.18 455	4.63 479	5.69 523	6.26 431	2.76 447	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.14 167

Abc-Net	2.09 449	1.02 428	4.78 450	0.10 235	0.26 364	2.33 419	0.13 350	5.82 472	1.70 368	2.98 454	3.18 455	4.63 479	5.69 523	6.26 431	2.76 447	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.14 167
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 449	1.17 450	3.97 417	1.52 523	0.23 344	3.35 465	0.05 273	5.09 416	2.74 465	1.09 274	1.40 375	0.97 288	0.18 255	6.66 452	0.87 332	1.46 539	1.64 544	7.13 548	0.00 1	1.67 533	0.54 339

RAFT-RH_RVC	2.11 453	0.30 201	2.27 257	0.74 462	0.26 364	1.51 318	0.02 160	0.61 28	1.23 221	5.28 506	21.18 551	1.04 293	0.07 167	6.90 467	0.61 283	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.02 92	0.00 1

RGC	2.11 453	0.95 405	4.61 444	0.08 204	0.29 378	3.34 464	0.11 341	5.40 445	1.78 383	3.93 484	4.52 480	5.20 496	3.05 485	5.78 414	2.78 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.18 204

S-Stereo	2.12 455	0.32 217	6.30 494	0.24 325	0.22 339	2.51 430	1.83 502	5.38 441	5.55 513	2.46 432	5.91 494	2.81 413	0.71 374	5.19 385	2.45 438	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.37 297

1111x	2.13 456	0.58 315	4.38 435	0.39 369	0.61 445	2.14 409	0.01 63	6.38 499	2.40 441	1.80 369	1.97 407	0.95 286	0.64 361	7.16 488	10.30 527	0.00 1	1.18 521	0.00 1	0.29 506	0.07 255	1.32 459

SGM-Forest	2.15 457	0.50 281	2.42 289	0.19 289	0.25 355	3.47 470	2.38 513	4.53 362	2.46 446	5.64 511	3.99 477	3.74 457	2.22 458	6.99 477	3.08 461	0.01 424	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.05 214	0.98 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 458	0.75 361	10.72 534	0.24 325	0.03 185	1.62 357	0.20 374	3.80 253	1.16 186	5.40 507	3.08 452	5.77 501	2.29 461	5.62 409	2.13 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.25 256

Anonymous_2	2.17 459	0.32 217	2.35 272	0.80 474	0.85 472	1.67 375	0.22 386	4.62 372	0.71 63	1.12 280	0.40 247	3.18 435	1.94 454	0.84 190	0.77 311	0.06 489	1.09 499	3.25 547	14.62 572	3.25 539	1.43 466

Wz-Net-MNSev	2.17 459	1.90 506	7.77 514	0.02 64	0.01 96	4.60 494	2.08 507	5.70 461	2.83 476	4.02 485	1.50 384	1.87 354	2.53 471	5.10 380	3.04 460	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.31 276

ff1	2.20 461	0.50 281	4.37 431	0.46 384	0.03 185	1.60 346	0.03 217	3.81 256	6.87 523	1.57 347	2.38 426	2.14 374	0.38 312	7.65 502	9.02 515	0.00 1	1.12 507	0.00 1	0.17 432	0.10 304	1.86 516

FTStereo	2.20 461	0.09 16	2.07 221	0.18 282	0.13 292	1.43 277	4.50 535	2.98 187	0.97 154	3.35 470	17.70 538	0.77 261	4.06 502	4.36 337	0.15 71	0.15 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 92	1.19 447

PASM	2.20 461	1.85 502	10.33 532	1.00 495	0.41 405	1.98 400	0.90 477	3.85 267	2.76 468	4.38 492	1.53 385	3.49 450	1.54 433	6.60 447	2.43 436	0.14 507	0.02 264	0.00 1	0.03 345	0.33 479	0.39 309

GANet	2.23 464	0.92 396	3.10 356	0.88 483	0.08 254	2.25 411	3.25 519	4.61 371	1.71 370	2.55 437	9.98 518	2.56 398	1.47 430	7.52 499	2.98 457	0.00 1	0.04 282	0.02 484	0.08 378	0.14 363	0.42 322

Nwc_Net	2.25 465	0.98 417	5.37 475	0.07 192	0.11 281	2.80 444	0.05 273	7.36 526	1.30 269	2.77 450	8.21 511	5.18 495	2.98 483	5.16 384	2.46 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.08 99

xxxx	2.26 466	0.43 255	2.30 262	0.01 13	0.68 459	1.47 300	0.00 1	6.56 505	2.32 433	1.56 344	2.07 414	1.07 298	0.06 150	4.81 365	18.87 554	0.00 1	1.11 505	0.00 1	0.21 460	0.06 228	1.65 490

test_xeample	2.27 467	0.46 267	2.25 255	0.10 235	0.69 460	1.48 308	0.00 1	6.24 492	2.46 446	1.83 371	2.40 431	0.37 189	0.07 167	4.49 343	19.55 556	0.00 1	1.11 505	0.00 1	0.21 460	0.07 255	1.65 490

LL-Strereo	2.29 468	1.55 487	5.01 460	0.64 436	2.78 539	1.52 321	0.05 273	5.04 412	1.24 223	2.73 447	2.87 448	5.10 492	5.49 521	7.22 490	0.81 317	0.04 475	1.31 531	0.00 1	0.00 1	0.31 473	2.08 530

NaN_ROB	2.33 469	1.31 465	4.55 441	0.32 355	0.30 390	3.13 455	5.01 539	4.57 368	2.78 471	5.49 508	1.73 395	2.28 385	1.98 456	7.48 497	4.32 480	0.01 424	0.06 296	0.03 489	0.09 387	0.20 420	0.88 414

stereogan	2.38 470	0.59 319	5.05 462	0.01 13	0.09 265	8.26 527	0.58 459	4.92 402	3.65 492	4.68 497	4.60 481	6.43 508	2.39 466	5.27 389	0.72 306	0.00 1	0.01 233	0.01 463	0.00 1	0.27 459	0.13 161

MFMNet_re	2.39 471	1.65 493	6.10 490	3.04 539	0.90 480	2.34 421	0.98 481	4.77 389	3.79 496	6.95 517	7.08 505	1.84 353	3.79 500	2.53 266	1.57 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 446	0.26 262

w-ln-seven-2	2.43 472	1.73 496	14.40 545	0.27 344	0.07 242	1.40 266	0.47 443	4.54 364	3.57 490	3.26 467	1.19 361	2.29 389	1.65 443	7.16 488	5.50 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.21 426	0.76 396

AF-Net	2.51 473	1.12 444	5.46 479	0.01 13	0.13 292	2.03 403	0.47 443	7.04 519	2.74 465	4.09 486	10.64 521	4.99 488	2.94 479	4.94 372	3.28 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.15 177

PDISCO_ROB	2.54 474	1.40 475	5.07 465	1.06 501	2.01 532	8.28 528	0.17 363	7.96 535	6.01 520	1.48 332	1.75 397	3.67 456	1.25 415	7.74 508	2.07 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 496	0.42 322

DGSMNet	2.56 475	1.15 449	7.39 509	1.34 518	2.02 533	3.20 457	3.97 528	6.11 488	1.72 375	1.52 337	2.72 444	3.23 440	0.63 358	4.74 356	2.39 435	1.12 533	1.53 542	1.54 539	1.32 555	1.40 532	2.10 532

ADCRef	2.57 476	1.40 475	7.90 517	0.11 251	0.11 281	4.71 496	0.74 469	5.45 450	1.66 361	3.15 462	1.65 393	1.61 332	2.25 460	4.54 349	15.56 547	0.03 466	0.00 1	0.01 463	0.10 393	0.27 459	0.23 243

SQANet	2.65 477	1.92 507	3.73 406	4.47 544	2.98 540	2.59 434	0.24 392	4.66 378	1.11 180	2.48 433	0.59 286	1.57 326	0.86 385	3.95 318	1.67 399	7.97 551	0.14 325	0.48 525	0.03 345	7.84 545	3.68 547

DeepPrunerF	2.71 478	1.57 489	16.51 551	0.22 314	0.33 396	1.45 289	0.28 409	6.26 495	9.92 536	1.25 300	0.44 257	1.98 363	1.61 441	7.33 491	4.17 479	0.00 1	0.01 233	0.07 500	0.10 393	0.33 479	0.29 270

FBW_ROB	2.74 479	1.02 428	4.72 446	0.43 378	0.18 319	4.35 488	0.18 369	7.28 525	3.50 488	3.57 475	3.38 461	4.86 485	1.22 412	11.70 544	5.76 492	0.17 510	0.08 305	0.59 530	0.12 405	0.28 463	1.40 464

test_sample9	2.75 480	0.51 287	3.23 366	0.03 102	0.03 185	2.48 425	0.01 63	4.98 407	1.63 354	1.53 338	0.66 295	0.90 271	1.00 391	6.14 427	10.04 525	0.68 523	17.48 574	1.79 540	1.08 551	0.02 92	0.82 403

FINET	2.99 481	2.11 513	7.66 512	1.13 503	1.79 526	4.35 488	3.34 521	5.66 458	7.93 533	2.49 435	3.29 458	1.66 340	2.47 469	6.70 454	4.44 481	0.82 527	1.38 534	0.03 489	0.30 508	0.36 490	1.88 520

aanetorigin	2.99 481	1.00 423	9.85 530	0.23 320	0.23 344	1.59 342	2.01 504	1.94 124	1.25 234	14.45 549	10.04 520	2.98 422	3.75 497	4.97 374	4.01 476	0.10 500	0.05 290	0.09 506	0.11 398	0.55 518	0.55 345

Wz-Net-SNSev	3.01 483	3.59 541	12.98 542	0.45 383	0.04 212	2.72 440	1.12 488	5.80 470	2.42 443	2.30 414	2.62 442	6.39 507	1.29 418	10.20 531	7.19 504	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 469	0.72 390

CSAN	3.10 484	1.72 495	5.85 484	0.37 365	0.14 298	4.15 483	3.91 527	4.94 404	4.65 508	6.43 514	6.29 500	4.62 478	5.17 516	8.13 512	4.85 486	0.02 452	0.03 275	0.03 489	0.05 362	0.26 454	0.48 329

222	3.11 485	0.43 255	2.10 231	0.02 64	0.45 416	1.57 337	0.01 63	6.44 500	2.34 437	1.73 367	2.24 420	0.52 214	0.07 167	4.95 373	36.29 572	0.00 1	1.07 493	0.00 1	0.21 460	0.06 228	1.65 490

UDG	3.15 486	9.41 561	2.81 325	2.72 538	0.92 484	2.39 422	0.11 341	4.12 317	1.30 269	2.35 418	3.63 466	4.96 487	1.58 440	4.33 335	2.89 454	1.22 536	0.04 282	8.09 550	3.80 562	4.94 541	1.35 460

XQC	3.16 487	2.00 509	7.71 513	0.97 494	0.67 457	5.07 500	0.69 465	6.58 506	4.95 510	5.04 504	1.98 410	4.99 488	3.12 487	7.96 511	10.02 524	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.18 439	0.36 490	0.38 307

RTSC	3.18 488	2.15 514	8.20 521	0.67 447	0.38 402	4.41 490	0.08 317	5.64 456	5.80 518	6.14 513	3.43 462	3.37 441	1.55 436	7.50 498	12.15 535	0.00 1	0.84 435	0.00 1	0.25 486	0.51 509	0.53 338

ADCP+	3.18 488	1.81 497	11.33 536	0.07 192	0.20 330	5.83 510	2.80 515	4.60 370	2.69 459	1.68 363	0.28 206	3.75 458	3.14 488	6.82 460	17.90 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.56 350

PWC_ROB	3.30 490	1.83 499	8.47 524	0.62 432	0.56 432	1.31 232	0.39 436	4.53 362	5.05 511	7.66 522	15.14 532	3.37 441	2.43 467	6.86 463	6.74 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 509	0.54 339

w-ln-seven	3.40 491	2.22 515	14.89 547	0.33 359	0.16 311	7.02 517	0.47 443	5.98 479	5.62 514	5.50 509	2.37 425	4.11 467	1.42 424	6.86 463	10.41 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 443	0.38 307

PWCDC_ROB	3.41 492	2.29 517	5.16 470	0.19 289	0.02 163	3.11 453	0.02 160	5.15 419	12.27 539	1.36 316	23.33 559	1.98 363	3.35 491	4.93 371	3.71 472	0.28 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 528	0.32 280

DDUNet	3.58 493	11.19 563	3.84 412	3.59 542	3.31 542	4.14 482	0.20 374	4.40 350	1.33 277	2.72 446	3.11 454	3.16 433	0.37 308	4.18 323	1.47 387	2.02 541	0.05 290	10.10 556	3.59 561	5.85 543	3.05 545

G-Net	3.58 493	0.58 315	5.14 468	1.61 524	1.86 527	10.46 535	1.85 503	3.24 209	1.69 364	8.68 528	11.81 525	6.03 502	7.62 534	4.82 366	5.52 491	0.08 497	0.12 320	0.07 500	0.15 415	0.16 388	0.16 188

SHD	3.58 493	1.83 499	6.41 497	1.34 518	1.21 509	4.84 497	0.17 363	7.95 534	12.83 540	7.86 523	3.32 460	5.08 490	2.63 473	5.54 403	8.57 512	0.01 424	0.75 416	0.00 1	0.18 439	0.31 473	0.73 391

otaku	3.61 496	2.06 510	4.04 418	6.41 548	3.35 543	4.67 495	2.08 507	5.97 478	1.58 335	2.19 403	2.62 442	3.47 448	1.45 426	4.36 337	2.17 420	8.55 553	0.25 340	1.89 543	0.03 345	9.29 549	5.81 553

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 496	3.47 536	9.32 528	0.19 289	0.30 390	13.80 543	7.49 558	5.15 419	3.95 498	3.06 458	3.94 474	4.60 477	1.20 406	8.49 519	2.79 451	0.70 526	1.22 524	0.04 494	0.84 544	0.50 508	1.23 450

SDNR	3.62 498	1.25 459	7.41 510	0.71 453	0.22 339	26.06 568	0.02 160	4.55 366	2.42 443	3.10 461	11.33 522	3.05 427	0.77 378	8.31 517	2.21 424	0.05 479	0.11 318	0.00 1	0.01 314	0.08 267	0.66 368

ADCL	3.64 499	1.54 485	8.53 526	0.26 337	0.28 376	7.37 519	4.49 534	5.42 447	3.61 491	4.79 499	3.85 471	5.14 493	4.47 508	6.28 433	15.73 548	0.05 479	0.01 233	0.11 512	0.13 407	0.34 483	0.33 286

Ntro	3.66 500	2.08 512	4.34 429	7.58 550	4.53 545	6.25 514	0.72 468	5.35 437	1.65 360	0.48 182	1.77 398	2.68 406	1.25 415	5.10 380	2.31 431	8.72 554	0.31 352	2.13 545	0.05 362	9.73 550	6.18 554

SPS-STEREO	3.67 501	1.46 479	4.23 424	0.36 362	0.23 344	3.93 476	1.20 491	6.67 509	3.50 488	11.05 538	8.81 513	9.53 526	4.63 510	9.10 522	7.25 505	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 349	1.28 457
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 502	2.46 523	15.54 550	0.32 355	0.06 228	4.29 486	1.61 499	4.25 336	11.49 538	2.56 438	1.31 370	2.01 367	1.86 452	6.94 472	8.94 514	0.05 479	0.03 275	0.10 511	0.08 378	10.62 555	0.56 350

MDST_ROB	3.81 503	0.21 148	4.29 428	2.64 537	1.45 520	13.85 544	1.02 485	8.06 536	2.67 458	15.14 553	8.81 513	2.70 407	1.55 436	9.31 524	3.90 474	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.63 363

ADCPNet	3.94 504	1.47 481	14.87 546	0.11 251	0.45 416	7.19 518	2.23 511	5.42 447	3.18 484	4.53 496	2.03 412	7.48 517	5.27 518	7.05 483	14.73 544	0.02 452	0.74 413	0.04 494	0.91 550	0.23 435	0.85 410

test_sample8	3.98 505	0.51 287	3.23 366	0.03 102	0.03 185	2.48 425	0.01 63	5.07 415	1.50 321	6.62 515	0.90 334	14.02 537	7.06 533	6.14 427	10.04 525	0.68 523	17.48 574	1.79 540	1.08 551	0.02 92	0.82 403

DPSNet	3.98 505	1.01 425	12.58 540	0.74 462	0.55 429	5.24 504	1.53 497	12.44 547	4.82 509	2.89 451	0.97 341	6.37 506	11.43 548	8.20 513	8.61 513	0.09 499	0.51 375	0.11 512	0.38 521	0.35 488	0.83 407

pmcnn	3.98 505	0.95 405	7.29 508	0.71 453	1.42 517	2.84 447	1.22 492	5.89 476	2.42 443	9.34 534	11.71 524	18.88 548	2.65 474	6.89 466	6.35 499	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.21 426	0.76 396

MFN_U_SF_RVC	4.10 508	2.36 520	12.04 539	1.00 495	0.27 370	10.31 534	0.51 449	8.83 538	3.69 493	4.90 502	3.30 459	9.33 524	3.43 493	8.28 515	9.42 518	0.41 521	0.53 380	0.52 526	0.81 543	0.90 529	1.05 433

NVStereoNet_ROB	4.22 509	2.29 517	6.13 492	1.40 521	1.14 506	2.84 447	0.97 480	5.67 459	5.66 515	5.25 505	14.28 530	12.40 532	5.35 520	10.74 537	5.33 488	1.24 537	1.01 486	0.67 535	0.62 537	0.63 523	0.69 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	4.28 510	4.04 546	17.92 552	0.11 251	0.07 242	1.53 324	0.29 416	4.81 390	6.49 522	8.41 527	16.07 535	2.83 415	1.19 405	11.32 540	9.99 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.36 294

SAMSARA	4.31 511	1.94 508	7.80 516	1.96 531	1.40 516	10.65 536	7.35 555	7.17 521	4.49 504	8.27 525	3.58 465	10.58 529	3.75 497	7.87 509	6.66 501	0.01 424	1.09 499	0.00 1	0.23 471	0.26 454	1.19 447

ADCMid	4.33 512	2.40 522	13.81 544	0.23 320	0.40 403	4.90 498	1.23 493	5.73 462	3.73 494	11.06 539	3.94 474	6.67 512	5.11 514	7.11 485	18.03 551	0.12 504	0.08 305	0.55 527	0.46 524	0.61 521	0.49 331

Wz-Net-TNSev	4.36 513	6.36 555	22.98 556	0.22 314	0.06 228	7.00 516	3.45 522	7.46 528	3.81 497	2.12 397	0.63 290	7.29 516	5.11 514	9.87 529	9.72 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.36 490	0.66 368

zh-sn7	4.41 514	4.45 548	18.43 553	0.15 271	0.01 96	4.00 478	2.16 510	5.26 430	2.74 465	4.24 489	10.00 519	4.09 466	6.64 530	10.84 538	14.33 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 463	0.63 363

AnyNet_C32	4.41 514	3.74 543	15.17 549	0.48 398	0.51 426	5.99 512	6.52 554	5.30 434	2.72 464	6.86 516	3.66 467	5.21 497	3.19 489	7.42 495	19.54 555	0.08 497	0.04 282	0.20 519	0.09 387	0.67 526	0.76 396

xyz-stereo	4.49 516	0.31 209	37.34 565	0.02 64	0.01 96	19.38 554	0.01 63	2.42 150	0.53 35	2.00 388	14.43 531	2.64 405	0.14 233	7.36 492	2.92 455	0.00 1	0.01 233	0.23 522	0.00 1	0.05 214	0.09 124

z-mn7	4.53 517	3.38 535	10.95 535	0.14 265	0.03 185	8.41 530	0.48 446	4.63 373	14.42 544	3.68 478	18.00 540	4.72 484	1.20 406	11.78 545	8.25 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 426	0.39 309

WZ-Net	4.64 518	2.57 525	25.72 559	0.10 235	0.09 265	3.07 452	2.08 507	6.59 508	5.41 512	6.08 512	4.09 478	7.02 515	6.04 527	11.64 541	11.45 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 426	0.61 359

SGM_RVC	4.67 519	0.61 329	2.62 311	1.13 503	0.29 378	7.96 525	2.60 514	7.55 530	4.36 503	12.34 543	9.95 517	15.94 542	8.56 536	10.88 539	6.38 500	0.22 516	0.25 340	0.20 519	0.23 471	0.32 477	0.92 419
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 520	23.37 572	1.56 105	13.12 563	10.72 563	1.09 125	0.05 273	4.90 401	2.02 409	2.16 400	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 552	2.41 554	0.00 1	0.01 314	20.56 571	3.81 548

MSAF-DinoV2	4.86 521	4.93 550	11.35 537	1.15 505	0.06 228	3.13 455	0.57 458	7.49 529	4.56 506	2.13 399	0.94 337	16.45 543	5.99 526	14.60 553	18.54 553	0.06 489	0.03 275	0.09 506	0.74 541	2.00 537	2.34 536

SANet	5.04 522	1.86 504	7.96 518	0.39 369	0.12 288	7.51 521	3.73 526	7.20 522	16.07 548	7.15 518	13.16 527	12.35 531	8.70 537	8.28 515	5.37 489	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 349	0.71 389

WCMA_ROB	5.16 523	1.07 439	4.40 436	0.66 439	0.69 460	6.28 515	3.63 525	5.39 443	4.05 499	14.77 552	19.39 548	15.46 540	10.72 546	7.67 506	6.77 503	0.19 514	0.27 346	0.18 518	0.20 450	0.18 411	1.23 450

RainbowNet	5.23 524	4.09 547	4.92 457	9.61 555	6.18 548	5.26 505	3.48 523	7.68 532	4.58 507	1.94 384	3.02 450	4.67 481	3.42 492	5.90 418	2.01 413	9.59 556	2.19 552	8.45 551	0.20 450	10.52 553	6.82 556

MSMD_ROB	5.26 525	0.52 296	3.22 364	0.15 271	0.01 96	8.63 531	1.06 486	4.76 388	4.16 500	13.72 546	26.77 562	13.87 536	15.95 555	7.89 510	3.94 475	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 228	0.34 290

FCDSN-DC	5.38 526	0.65 342	3.19 361	0.24 325	0.46 419	5.71 507	1.61 499	5.83 474	4.51 505	14.74 551	22.03 554	20.43 550	13.01 551	8.48 518	6.00 496	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.52 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 527	3.14 534	10.56 533	0.47 390	0.29 378	24.98 565	8.65 562	6.24 492	9.96 537	4.38 492	8.16 510	8.42 520	2.44 468	9.46 527	6.27 498	1.11 532	1.70 546	0.33 524	0.47 526	1.16 531	1.35 460

ADCS	5.55 528	3.55 537	19.07 554	0.43 378	0.14 298	5.87 511	4.20 532	7.65 531	7.80 532	9.79 535	6.22 499	6.48 510	5.52 522	10.52 535	22.41 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 505	0.97 425

MeshStereo	6.09 529	0.97 413	3.59 393	0.26 337	0.14 298	7.68 523	2.02 505	10.42 542	5.77 516	20.76 562	19.69 550	22.78 554	10.56 544	10.29 532	6.16 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 469	0.41 318
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet-4b	6.14 530	2.39 521	6.31 495	9.73 556	7.26 553	8.81 532	1.62 501	7.27 524	6.07 521	0.41 160	6.42 502	11.47 530	2.37 465	9.17 523	2.72 445	9.70 558	2.42 555	10.45 557	0.01 314	11.04 557	7.12 557

SGM+DAISY	6.27 531	3.62 542	9.36 529	2.30 532	2.34 534	9.12 533	6.38 551	6.98 518	6.00 519	14.26 547	15.55 534	14.02 537	9.84 541	9.45 526	8.56 511	1.21 535	1.60 543	0.58 528	0.86 547	0.63 523	2.74 540

FC-DCNN	6.44 532	0.46 267	3.25 372	0.54 407	0.56 432	8.01 526	1.37 494	8.76 537	7.15 527	19.35 559	22.25 556	22.72 553	15.44 554	10.37 533	7.93 508	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.64 367

PVD	6.50 533	1.70 494	6.71 503	1.66 528	1.59 525	7.94 524	0.89 476	11.13 545	24.35 556	12.01 542	19.10 544	8.76 522	9.89 542	9.85 528	11.06 531	0.02 452	1.12 507	0.00 1	0.26 493	0.25 446	1.72 495

MultiAttention	6.52 534	0.19 131	1.72 131	1.21 507	1.55 523	44.52 574	15.97 570	6.84 510	2.09 416	3.23 465	8.12 509	6.32 505	0.38 312	27.80 570	4.55 483	0.13 505	0.01 233	0.66 534	0.79 542	2.04 538	2.21 535

FC-DCNN v2	6.60 535	0.46 267	3.23 366	0.56 411	0.58 438	8.28 528	1.46 496	9.35 540	7.29 528	19.57 560	23.13 557	23.87 557	14.94 553	10.69 536	7.88 507	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.63 363

EDNetEfficient	6.66 536	1.34 469	34.37 563	0.66 439	1.93 531	2.04 405	3.59 524	3.08 198	14.92 545	20.02 561	9.53 516	6.48 510	10.85 547	7.65 502	15.21 545	0.03 466	0.10 315	0.01 463	0.22 465	0.61 521	0.55 345

ACVNet_1	6.79 537	2.72 529	6.97 504	9.78 557	7.38 556	7.67 522	2.29 512	10.50 543	6.93 526	4.51 495	5.39 490	13.21 534	6.34 529	7.02 482	3.31 467	9.70 558	2.48 557	10.85 559	0.11 398	11.41 559	7.23 558

AnyNet_C01	7.15 538	5.48 553	37.47 566	1.08 502	0.59 442	11.50 539	6.49 553	6.93 513	4.31 501	8.06 524	9.11 515	8.72 521	4.06 502	14.50 551	21.97 564	0.11 502	0.08 305	0.24 523	0.09 387	1.11 530	1.07 437

LSM	7.83 539	2.59 526	24.93 558	4.71 545	40.61 575	3.55 471	5.22 542	5.91 477	7.48 529	10.86 537	13.66 529	4.55 476	3.92 501	7.72 507	5.88 494	0.02 452	0.26 343	0.00 1	0.00 1	0.30 471	14.53 572

DispFullNet	8.26 540	24.76 573	14.96 548	14.77 566	7.78 557	5.23 503	0.09 329	5.67 459	3.16 483	9.01 532	4.87 485	6.15 504	10.66 545	10.44 534	4.54 482	2.54 542	0.33 354	15.59 563	4.84 565	13.17 563	6.59 555

ELAS_RVC	8.75 541	1.59 490	6.34 496	1.91 530	1.87 528	11.67 540	12.14 567	10.75 544	16.11 549	22.55 566	21.45 552	18.49 546	18.29 562	14.17 550	12.53 536	0.92 529	1.32 532	0.70 536	0.46 524	0.53 517	1.25 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 542	1.55 487	5.19 471	1.87 529	1.92 530	17.05 549	8.29 560	13.92 549	13.52 542	23.08 567	28.56 567	18.59 547	16.90 558	12.06 547	13.39 540	0.91 528	1.32 532	0.65 533	0.59 535	0.68 527	1.31 458
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 543	2.76 530	8.07 519	8.84 554	6.89 551	14.54 548	4.19 531	14.25 550	23.92 555	7.62 521	19.61 549	20.42 549	5.93 525	8.52 520	3.64 470	9.16 555	1.74 548	7.93 549	0.36 518	10.56 554	7.47 561

WAO-7	9.62 544	2.87 531	5.64 483	0.96 493	0.21 338	20.37 557	5.13 541	23.65 570	26.32 560	13.11 545	27.70 565	22.69 552	14.04 552	14.53 552	13.11 538	0.13 505	0.09 311	0.58 528	0.10 393	0.51 509	0.75 395

PWCK	9.63 545	6.94 559	19.91 555	6.25 547	0.22 339	22.62 560	14.62 569	12.15 546	13.48 541	14.34 548	13.17 528	13.25 535	8.40 535	16.14 554	11.57 534	6.38 548	0.26 343	2.41 546	0.11 398	8.57 546	1.74 498

IMH-64-1	10.12 546	3.75 544	4.24 425	11.47 560	9.26 560	11.93 541	5.30 543	18.72 555	15.74 546	7.16 519	18.55 541	16.83 544	6.83 531	11.66 542	9.62 520	10.09 560	2.54 558	15.69 564	1.72 556	12.82 560	8.45 562

IMH-64	10.12 546	3.75 544	4.24 425	11.47 560	9.26 560	11.93 541	5.30 543	18.72 555	15.74 546	7.16 519	18.55 541	16.83 544	6.83 531	11.66 542	9.62 520	10.09 560	2.54 558	15.69 564	1.72 556	12.82 560	8.45 562

RTS	10.27 548	3.55 537	66.16 574	1.62 525	2.34 534	13.96 545	6.25 549	6.95 515	18.07 551	8.81 529	19.18 545	6.82 513	2.96 481	26.87 567	19.93 557	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 345	0.40 498	0.99 428

RTSA	10.27 548	3.55 537	66.16 574	1.62 525	2.34 534	13.96 545	6.25 549	6.95 515	18.07 551	8.81 529	19.18 545	6.82 513	2.96 481	26.87 567	19.93 557	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 345	0.40 498	0.99 428

EDNetEfficientorigin	10.48 550	2.34 519	98.78 587	0.23 320	0.25 355	3.01 451	0.70 466	4.69 381	17.04 550	19.07 555	15.43 533	12.52 533	11.56 549	9.41 525	12.62 537	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 314	0.25 446	1.76 500

MADNet+	11.36 551	15.59 567	70.62 576	1.36 520	1.52 522	20.21 556	4.98 536	12.73 548	8.13 534	3.88 483	6.42 502	8.89 523	6.29 528	32.76 572	29.90 571	0.25 518	1.05 489	0.01 463	0.22 465	0.60 520	1.76 500

WAO-6	11.65 552	2.71 528	4.73 447	7.69 551	7.28 554	17.41 550	7.45 556	20.43 561	38.14 572	10.13 536	19.37 547	27.36 559	12.38 550	13.35 548	13.26 539	4.38 544	2.43 556	10.51 558	0.03 345	9.00 547	4.96 551

IMH	11.71 553	4.49 549	4.59 443	11.55 562	9.35 562	14.27 547	5.00 538	21.03 564	25.97 559	8.90 531	23.64 560	20.58 551	10.29 543	13.39 549	9.59 519	10.13 563	2.57 560	15.53 562	1.75 558	13.04 562	8.53 564

LVE	11.75 554	3.56 540	5.48 481	10.38 558	8.28 558	22.54 559	7.53 559	17.01 553	32.01 565	9.26 533	23.28 558	23.43 555	9.72 539	11.79 546	7.81 506	10.09 560	2.62 563	11.07 560	0.59 535	11.18 558	7.44 560

Dean	12.08 555	3.10 533	8.10 520	10.98 559	8.34 559	18.85 553	5.53 545	21.57 566	40.96 574	11.81 541	21.91 553	25.74 558	9.74 540	8.20 513	5.76 492	9.65 557	2.35 553	9.94 553	0.65 540	10.97 556	7.40 559

coex-ft	12.25 556	6.22 554	80.44 578	0.15 271	0.15 307	2.43 423	0.98 481	3.07 197	29.54 561	49.22 576	16.44 536	15.69 541	16.17 556	7.44 496	15.30 546	0.05 479	0.07 301	0.01 463	0.05 362	0.35 488	1.15 444

LE_ROB	13.25 557	1.86 504	12.84 541	2.35 533	1.43 518	7.50 520	5.92 546	10.14 541	48.57 577	57.70 577	24.61 561	23.44 556	32.60 572	10.12 530	24.95 570	0.06 489	0.08 305	0.13 516	0.20 450	0.09 289	0.41 318

SGM-ForestM	14.25 558	3.00 532	8.67 527	2.38 534	1.88 529	24.45 564	11.87 565	19.27 557	21.66 553	30.68 569	29.79 569	46.58 573	28.97 569	27.26 569	21.22 562	1.14 534	1.67 545	0.61 532	0.89 549	0.51 509	2.50 539

WAO-8	14.47 559	5.06 551	6.42 498	8.00 552	6.65 549	23.95 562	2.97 516	23.01 567	45.08 575	19.24 557	34.86 572	33.07 563	17.51 559	17.59 557	14.38 542	5.22 546	0.86 438	10.06 554	0.85 545	10.25 551	4.34 549

Venus	14.47 559	5.06 551	6.42 498	8.00 552	6.65 549	23.95 562	2.97 516	23.01 567	45.08 575	19.24 557	34.85 571	33.07 563	17.51 559	17.59 557	14.38 542	5.22 546	0.86 438	10.06 554	0.85 545	10.25 551	4.34 549

JetBlue	14.57 561	6.38 556	35.83 564	0.95 492	7.05 552	51.27 575	22.93 573	16.51 551	9.78 535	11.72 540	17.82 539	27.82 560	17.62 561	33.31 573	20.36 559	0.35 520	0.18 329	0.15 517	0.25 486	5.36 542	5.74 552

KSHMR	14.93 562	8.30 560	8.52 525	15.54 567	13.01 566	17.62 551	10.36 564	19.39 558	30.53 563	19.03 554	22.15 555	28.32 561	9.61 538	16.44 555	10.96 530	10.98 568	3.74 569	21.96 570	4.87 566	16.79 566	10.39 567

MANE	15.61 563	2.70 527	7.19 506	3.43 541	5.19 547	21.44 558	9.54 563	24.27 571	29.58 562	33.72 571	42.10 574	42.08 572	32.55 571	24.60 562	20.72 560	1.46 539	2.17 551	1.34 538	4.60 563	0.49 506	3.04 544

TorneroNet-64	16.11 564	6.82 557	6.11 491	14.13 564	12.13 565	28.42 570	6.47 552	20.35 560	38.01 571	12.80 544	27.88 566	35.94 567	16.83 557	20.38 560	16.77 549	10.33 564	2.60 561	19.45 567	2.86 559	14.63 564	9.33 566

FADE	16.60 565	11.70 564	39.83 569	4.77 546	4.88 546	10.68 537	5.02 540	19.70 559	23.34 554	8.37 526	6.13 496	14.69 539	21.66 566	26.42 566	22.37 565	25.10 573	8.60 571	35.80 577	36.52 577	3.69 540	2.77 541

TorneroNet	16.83 566	6.92 558	6.68 502	14.15 565	12.07 564	27.63 569	8.39 561	21.53 565	37.64 570	14.70 550	32.94 570	33.55 565	18.95 564	19.68 559	20.80 561	10.39 565	2.61 562	19.77 568	3.45 560	15.42 565	9.28 565

notaker	18.29 567	22.89 571	10.13 531	18.52 569	14.64 569	17.81 552	7.48 557	20.77 562	24.37 557	21.91 564	27.45 564	39.00 569	20.06 565	20.53 561	21.90 563	12.54 569	2.81 567	25.96 572	6.03 569	19.60 569	11.37 568

BEATNet-Init1	19.30 568	9.61 562	39.48 567	3.09 540	2.67 538	39.40 573	17.68 571	23.58 569	25.88 558	38.63 572	37.63 573	50.99 574	33.56 573	30.54 571	24.44 569	1.09 531	1.51 541	0.60 531	0.88 548	1.81 535	2.89 542

ktn	19.65 569	19.61 568	8.27 523	22.99 573	17.38 571	23.89 561	11.97 566	24.83 572	34.40 569	19.19 556	27.37 563	32.56 562	18.29 562	16.52 556	18.28 552	22.43 572	3.70 568	29.28 574	10.90 571	19.65 570	11.59 569

UNDER WATER	20.50 570	13.77 566	33.30 561	20.84 571	14.55 568	30.38 571	19.68 572	17.23 554	34.25 568	21.44 563	18.98 543	38.38 568	31.61 570	25.31 563	22.42 567	10.71 567	2.76 565	19.90 569	4.92 567	17.87 568	11.76 570

UNDER WATER-64	20.90 571	11.73 565	33.74 562	20.56 570	13.88 567	34.56 572	24.71 574	16.81 552	33.52 567	22.54 565	17.10 537	40.14 571	33.68 574	25.46 564	23.75 568	10.68 566	2.78 566	18.70 566	4.60 563	17.07 567	12.03 571

DLNR_Zeroshot_test	23.30 572	50.27 577	88.62 579	97.23 591	94.59 587	1.20 174	0.00 1	20.92 563	0.64 53	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 345	0.25 142	32.51 576	0.96 472	0.00 1	0.27 497	72.47 583	1.47 467

DPSimNet_ROB	26.59 573	21.34 570	28.49 560	25.34 574	19.24 572	25.03 566	28.61 575	30.13 574	30.91 564	33.36 570	29.60 568	33.91 566	28.18 568	25.99 565	42.58 573	17.84 571	15.40 573	25.41 571	22.86 575	21.10 572	26.45 576

HanzoNet	30.55 574	30.82 574	24.44 557	22.40 572	19.25 573	25.74 567	14.00 568	29.76 573	40.45 573	43.57 574	44.15 575	55.63 576	46.26 576	43.79 575	45.27 574	28.35 575	9.71 572	30.23 575	16.18 573	23.20 573	17.85 573

JetRed	35.17 575	40.12 576	62.92 572	15.92 568	26.66 574	70.02 577	42.94 577	32.33 575	33.48 566	46.29 575	45.31 576	39.98 570	26.04 567	38.73 574	56.93 577	12.90 570	37.58 579	13.38 561	9.53 570	30.41 574	21.91 575

MADNet++	48.24 576	34.06 575	39.67 568	43.36 575	41.25 576	66.15 576	33.15 576	60.90 579	54.14 578	72.30 579	61.91 578	58.11 577	56.05 577	58.09 576	59.59 578	43.04 578	36.86 578	35.73 576	22.37 574	45.96 576	42.06 578

ASD4	55.67 577	67.80 580	50.61 570	44.70 576	58.12 578	92.14 581	98.24 587	55.49 577	86.70 582	58.61 578	65.05 579	51.13 575	64.00 579	59.18 578	67.96 579	26.48 574	30.21 576	26.86 573	29.22 576	43.04 575	37.90 577

TCMNet-wrong-test	56.22 578	78.99 581	72.25 577	90.96 583	89.48 583	78.49 578	72.37 578	39.00 576	14.38 543	41.21 573	51.80 577	58.54 578	34.50 575	64.15 579	52.16 576	38.24 577	6.03 570	46.87 580	41.01 578	83.24 584	70.77 584

LRCNet_RVC	60.82 579	63.91 579	64.33 573	69.26 581	50.13 577	19.76 555	0.07 308	58.24 578	5.77 516	75.95 580	85.64 580	74.51 579	62.84 578	58.99 577	50.33 575	93.38 587	56.04 583	93.60 585	93.06 585	68.67 582	71.95 585

tt	68.57 580	0.18 102	99.50 588	50.44 577	14.99 570	100.00 590	100.00 590	100.00 592	99.70 587	28.28 568	12.01 526	99.97 592	98.67 587	99.55 587	99.99 591	89.99 584	98.19 585	46.13 579	51.48 580	60.62 578	21.71 574

USTest	75.14 581	57.36 578	55.45 571	73.00 582	70.00 582	99.79 589	99.94 588	98.40 587	99.13 586	94.09 584	97.89 587	78.40 580	95.15 585	75.23 580	76.52 580	48.90 579	79.65 584	38.93 578	52.82 581	56.53 577	55.56 579

xxxxx1	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 582	75.90 580	81.13 579	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

tt_ll	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 582	75.90 580	81.13 579	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

ff	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 582	75.90 580	81.13 579	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

PML	88.69 585	99.49 587	92.95 581	94.34 585	94.09 585	98.57 587	96.73 585	93.58 583	94.50 583	99.57 590	91.07 584	95.40 585	91.48 583	99.96 592	90.33 584	99.98 595	31.85 577	100.00 592	46.15 579	93.62 586	70.14 583

MEDIAN_ROB	96.88 586	99.41 586	98.74 586	94.82 586	94.30 586	93.21 582	90.85 580	95.70 585	94.83 584	97.65 587	97.67 586	98.31 586	96.57 586	94.60 584	93.95 586	99.78 593	98.28 586	99.99 590	99.90 589	99.50 591	99.57 589

Anonymous_1	96.94 587	99.72 589	99.64 589	92.03 584	93.81 584	100.00 590	100.00 590	99.18 589	99.90 589	98.59 588	99.75 588	99.15 588	99.95 590	98.52 586	99.54 587	87.31 583	98.83 587	90.77 584	96.89 586	91.07 585	94.14 586

HaxPig	97.67 588	99.63 588	91.79 580	99.82 594	99.96 590	88.42 579	87.25 579	98.22 586	99.89 588	99.93 591	99.96 589	99.95 591	99.86 589	96.37 585	92.57 585	99.96 594	99.98 589	99.99 590	99.99 590	99.99 596	99.91 591

ccccc	98.47 589	94.50 585	100.00 593	100.00 597	100.00 592	92.07 580	97.17 586	98.68 588	95.81 585	98.61 589	95.26 585	98.54 587	99.68 588	99.86 590	99.85 588	100.00 596	100.00 590	99.91 589	99.55 588	100.00 597	100.00 597

test_example2	98.82 590	99.97 593	99.97 590	99.95 596	99.97 591	99.48 588	99.97 589	94.95 584	100.00 590	100.00 592	100.00 590	93.49 584	93.63 584	99.93 591	99.91 589	100.00 596	99.77 588	96.68 586	98.65 587	100.00 597	100.00 597

DPSM_ROB	99.05 591	100.00 594	100.00 593	95.92 587	98.77 588	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.10 585	100.00 590	100.00 592	100.00 591	95.46 587	97.74 587

DPSM	99.05 591	100.00 594	100.00 593	95.92 587	98.77 588	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.10 585	100.00 590	100.00 592	100.00 591	95.46 587	97.74 587

AVERAGE_ROB	99.26 593	99.81 590	97.70 585	100.00 597	100.00 592	96.38 586	91.35 581	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	99.98 593	99.97 590	100.00 596	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 597	100.00 597

DGTPSM_ROB	99.42 594	99.92 591	99.98 591	96.43 589	100.00 592	100.00 590	100.00 590	99.81 590	100.00 590	95.92 585	100.00 590	99.26 589	100.00 591	99.77 588	99.99 591	98.23 588	100.00 590	99.86 587	100.00 591	99.38 589	99.97 595

DPSMNet_ROB	99.43 595	99.92 591	99.98 591	96.44 590	100.00 592	100.00 590	100.00 590	99.82 591	100.00 590	95.92 585	100.00 590	99.26 589	100.00 591	99.77 588	99.99 591	98.36 589	100.00 590	99.86 587	100.00 591	99.38 589	99.98 596

CasAABBNet	99.93 596	100.00 594	100.00 593	99.70 592	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.08 590	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.96 592	99.94 592

LSM0	99.93 596	100.00 594	100.00 593	99.82 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.09 591	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.98 594	99.79 590

FlowAnything	99.96 598	100.00 594	100.00 593	99.71 593	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.65 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.97 593	99.94 592

Selective-RAFT-Error	100.00 599	100.00 594	100.00 593	100.00 597	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 596	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.98 594	99.94 592

Low-res two-view benchmark