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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

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

S2M2_L	0.13 10	0.15 217	0.45 59	0.02 128	0.01 198	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 197	0.03 56	0.01 18	0.20 106	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 178	0.24 20	0.02 128	0.01 198	0.12 2	0.04 285	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.11 49	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 51	0.05 252	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 94	0.20 106	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 257	0.39 54	0.04 226	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.20 51	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 283	0.01 6	0.08 174	0.02 19	0.03 94	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 45	0.03 2	0.46 63	0.03 191	0.00 1	0.36 27	0.02 208	1.68 136	0.67 186	0.01 6	0.01 1	0.05 105	0.00 1	0.12 56	0.22 231	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.15 487	0.01 71	0.00 1

999	0.48 193	0.07 77	0.55 79	0.01 35	0.00 1	1.27 265	0.09 364	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 215	0.03 56	0.02 53	5.79 453	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

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

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

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

VIP-Stereo	0.21 56	0.42 390	0.92 136	0.06 272	0.00 1	1.09 154	0.02 208	0.59 50	0.65 165	0.02 18	0.06 161	0.07 137	0.01 18	0.06 17	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 455

DLNR-FE	23.09 598	49.81 603	87.98 607	97.51 618	95.30 615	1.18 212	0.00 1	20.61 590	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.34 371	0.10 142	32.12 602	0.04 460	0.00 1	0.28 546	72.27 610	0.06 400

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

DilatedVolume-Stereo	0.16 25	0.04 11	0.55 79	0.02 128	0.00 1	0.87 67	0.05 308	0.53 35	0.26 63	0.02 18	0.20 234	0.06 120	0.16 271	0.17 82	0.26 259	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.03 236	0.02 246

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

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

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

fffft	0.22 73	0.03 2	0.46 63	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 132	1.42 100	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.21 115	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.07 420
1: 1. 1
fffy	0.14 15	0.06 50	0.88 125	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.01 132	0.79 69	0.13 5	0.02 18	0.01 1	0.06 120	0.01 18	0.16 77	0.03 6	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.06 400

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

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

rvit_stereo_0080	0.30 113	0.23 297	1.20 227	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

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

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

CAS++	0.32 120	0.22 289	0.69 100	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.01 132	4.32 437	0.48 89	0.02 18	0.01 1	0.07 137	0.00 1	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 186	0.22 289	1.27 238	0.15 381	0.01 198	1.18 212	0.01 132	1.65 130	0.48 89	0.02 18	1.80 430	0.46 236	0.04 127	1.62 275	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.16 440	0.02 246

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

whm_eth	0.30 113	0.23 297	1.20 227	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

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

DLNR_Zeroshot_test	23.05 597	49.79 602	87.94 606	97.52 619	94.73 613	1.18 212	0.00 1	20.60 589	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.35 373	0.10 142	32.22 603	0.04 460	0.00 1	0.27 542	72.00 609	0.06 400

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

4D-IteraStereo	0.35 136	0.60 460	1.93 342	0.02 128	0.09 393	1.03 98	0.07 345	1.25 93	0.34 74	0.02 18	0.03 135	0.84 298	0.10 230	0.31 160	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.07 420

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

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

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

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

FSD	0.09 3	0.06 50	0.25 33	0.03 191	0.00 1	0.25 8	0.05 308	0.32 13	0.61 119	0.03 43	0.01 1	0.06 120	0.02 53	0.13 64	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

AIO_test	0.17 32	0.11 167	0.55 79	0.08 316	0.06 363	0.42 38	0.06 334	0.35 18	0.38 79	0.03 43	0.01 1	0.86 299	0.03 94	0.21 115	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.08 466	0.03 236	0.02 246

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

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

UniTT-Stereo	0.16 25	0.11 167	1.13 202	0.03 191	0.17 445	0.32 13	0.02 208	0.38 21	0.32 72	0.03 43	0.16 208	0.05 105	0.07 196	0.16 77	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

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

sAnonymous2	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

CroCo_RVC	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

PMTNet	0.21 56	0.19 257	0.85 119	0.02 128	0.02 291	1.14 186	0.30 455	0.88 77	0.11 2	0.03 43	0.02 99	0.07 137	0.02 53	0.37 179	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.49 195	0.22 289	0.51 72	0.03 191	0.00 1	1.30 278	0.01 132	1.97 162	0.71 226	0.04 55	0.04 151	0.08 145	0.04 127	4.32 369	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

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

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

LoS	0.28 103	0.16 230	0.95 146	0.07 300	0.01 198	1.32 284	0.07 345	1.30 95	0.60 108	0.04 55	0.03 135	0.28 211	0.11 240	0.48 200	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DA	0.34 126	0.10 142	0.58 83	0.02 128	0.04 336	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 489

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

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

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

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

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

mms	0.11 6	0.07 77	0.45 59	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.01 132	0.38 21	0.15 14	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.20 106	0.04 13	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.14 483

ours_stereo	0.16 25	0.06 50	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.04 285	0.44 27	0.54 92	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.03 94	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.06 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.17 32	0.21 279	1.18 219	0.04 226	0.01 198	0.18 5	0.00 1	0.81 73	0.34 74	0.07 77	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.19 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

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

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

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

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

OmniDepth	0.11 6	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.04 127	0.14 67	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	0.66 246	1.49 546	1.08 189	0.01 35	0.01 198	0.37 28	0.05 308	2.93 243	0.63 145	0.08 88	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 82	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	6.28 569	0.01 123

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.39 151	0.40 381	1.67 317	0.07 300	0.00 1	0.19 6	0.01 132	3.55 351	0.75 246	0.08 88	0.02 99	0.46 236	0.08 211	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GSStereo	0.30 113	0.08 100	0.38 51	0.06 272	0.04 336	1.11 166	0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

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

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

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

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

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

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

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

trnet	0.22 73	0.14 202	0.67 96	0.00 1	0.00 1	1.24 248	0.01 132	1.16 88	0.56 94	0.09 98	0.08 174	0.05 105	0.00 1	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

ff7	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

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

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

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

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

anonymousdsp	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315

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

ccc-4	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

IGEV-Stereo	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.73 63	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.35 136	0.10 142	1.95 347	0.02 128	0.00 1	0.93 81	0.07 345	1.70 139	0.86 296	0.09 98	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.23 121	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 533	0.06 322	0.08 433

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

water-stereo	0.17 32	0.03 2	0.91 134	0.04 226	0.02 291	1.04 108	0.00 1	0.43 26	0.26 63	0.10 118	0.06 161	0.06 120	0.06 178	0.13 64	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.01 71	0.01 123

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

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

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

LG-G_1	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

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

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

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

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

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

CASnet	0.16 25	0.14 202	0.52 75	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 246	0.10 118	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.22 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rafts_anoy	0.39 151	0.44 402	1.15 208	0.06 272	0.03 316	1.12 176	0.04 285	2.75 225	0.33 73	0.10 118	0.16 208	0.11 165	0.19 285	0.74 229	0.31 288	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.01 391	0.02 177	0.05 368

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

CREStereo	0.22 73	0.17 241	0.64 91	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.01 132	1.15 87	0.56 94	0.10 118	0.07 168	0.04 75	0.00 1	0.32 166	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Monster-pub-mixall	0.14 15	0.15 217	0.32 45	0.01 35	0.01 198	0.31 10	0.00 1	0.40 25	0.24 58	0.11 133	0.02 99	0.03 56	0.00 1	0.93 237	0.21 227	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

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

MIF-Stereo (partial)	0.27 101	0.18 249	1.14 204	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 208	1.97 162	0.39 82	0.11 133	0.08 174	0.07 137	0.06 178	0.44 190	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	0.23 83	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 271	0.13 144	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

StereoVision	0.86 310	0.38 369	1.75 328	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.02 208	3.38 321	0.92 301	0.13 144	6.89 530	0.50 245	0.12 252	1.10 248	0.78 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.25 97	0.60 460	1.28 241	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 370	0.16 157	0.03 135	0.07 137	0.09 222	0.22 118	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WCG-NET	0.22 73	0.17 241	0.54 78	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.61 51	1.09 340	0.17 166	0.33 261	0.03 56	0.13 259	0.20 106	0.07 94	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.29 108	0.19 257	0.83 117	0.05 252	0.00 1	1.19 216	0.00 1	0.66 56	0.99 316	0.25 179	1.26 403	0.05 105	0.07 196	0.20 106	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
monsterstereo	0.28 103	0.06 50	0.35 50	0.03 191	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 245	0.67 186	0.26 180	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.44 173	0.24 301	1.41 267	0.01 35	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 241	0.61 119	0.26 180	1.98 439	0.35 221	0.03 94	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.05 368

ACVNet-4b	5.67 554	1.65 549	4.43 513	9.46 581	7.11 579	8.72 559	1.68 528	6.61 548	5.76 548	0.27 182	6.49 529	11.67 556	2.43 499	8.40 549	1.56 446	9.06 584	2.34 582	10.49 584	0.02 417	9.22 582	5.98 583

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

ASMatch	1.44 431	0.14 202	2.15 377	0.60 503	0.21 465	1.21 229	0.26 432	0.96 79	0.66 175	0.29 184	11.75 551	0.93 308	2.37 496	6.73 500	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.04 345

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

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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.61 227	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Consistency-Raft	1.36 423	0.65 474	4.81 523	0.33 453	0.32 513	1.62 400	0.11 375	3.65 364	3.80 529	0.33 190	6.12 525	0.86 299	2.14 490	0.94 240	1.25 433	0.02 499	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.01 123

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

MM-Stereo_test1	0.40 156	0.13 189	1.31 252	0.64 510	0.07 375	0.92 79	0.03 257	3.08 267	0.80 278	0.35 202	0.04 151	0.05 105	0.02 53	0.20 106	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.26 499	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 180	0.08 100	1.58 299	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.21 415	3.80 381	0.52 91	0.42 217	0.27 248	0.33 219	0.06 178	0.57 211	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LL-Strereo2	0.36 140	0.47 420	1.08 189	0.09 329	0.03 316	1.12 176	0.07 345	1.66 134	0.93 305	0.43 218	0.02 99	0.51 247	0.08 211	0.23 121	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.04 276	0.04 345

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

11t1	0.33 123	0.05 29	0.86 121	0.44 472	0.00 1	1.04 108	0.00 1	2.45 199	0.60 108	0.44 219	0.01 1	0.05 105	0.05 148	0.43 188	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

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

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 449	0.69 483	7.27 553	0.30 443	0.44 521	0.87 67	0.02 208	6.19 541	0.84 290	0.45 222	6.17 526	4.35 500	1.17 435	1.32 261	0.48 356	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.34 560	0.26 499	0.12 466

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	1.10 380	0.95 517	2.98 443	0.06 272	0.00 1	2.23 446	0.18 405	3.95 399	2.53 508	0.56 234	0.32 254	1.89 382	0.66 397	5.03 413	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.04 345
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MC-Stereo	0.24 93	0.12 178	0.71 103	0.04 226	0.02 291	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 236	0.02 99	0.08 145	0.11 240	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.17 506	0.06 322	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	0.73 263	0.13 189	1.56 296	0.02 128	0.14 426	1.34 292	0.04 285	3.00 252	0.23 52	0.67 247	1.64 416	0.89 302	0.00 1	4.55 393	0.10 142	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.03 236	0.01 123

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.37 144	0.14 202	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.00 1	3.14 276	0.61 119	0.71 253	0.47 298	0.05 105	0.13 259	0.19 94	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

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

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

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

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

gcap-zeroshot	0.70 260	0.26 309	1.98 355	0.19 406	0.27 490	1.43 330	0.02 208	4.23 424	0.82 284	0.75 258	0.54 306	2.19 409	0.03 94	0.63 220	0.25 251	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.01 123

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

ccs_rob	0.65 241	0.17 241	2.09 373	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.77 226	0.73 235	0.75 258	0.44 290	2.32 417	0.64 390	1.76 279	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.31 417	0.59 458	3.65 481	0.06 272	0.15 434	1.44 334	0.54 487	4.08 408	2.71 512	0.78 266	1.16 391	2.32 417	0.64 390	5.96 457	1.92 469	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.06 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_5	0.74 265	0.50 430	1.55 289	0.44 472	0.25 481	1.45 340	0.01 132	4.16 415	0.78 267	0.79 268	0.17 215	0.42 232	0.64 390	3.06 315	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.21 515

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

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

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

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

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

PAM_32	1.45 432	0.13 189	2.69 430	0.26 431	0.30 504	2.15 443	0.29 447	4.92 485	0.22 48	0.84 274	2.02 443	9.57 553	3.27 521	0.97 242	0.56 375	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.31 552	0.04 276	0.27 525

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CRE-IMP	0.40 156	0.06 50	1.04 180	0.07 300	0.05 350	1.45 340	0.46 478	1.48 112	0.63 145	0.90 284	0.30 252	0.88 301	0.01 18	0.26 140	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.17 496

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.58 221	0.23 297	0.90 130	0.08 316	0.00 1	1.43 330	0.01 132	6.01 539	1.38 397	0.92 289	0.11 191	0.04 75	0.19 285	0.12 56	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AASNet	0.86 310	0.53 440	1.96 351	0.04 226	0.00 1	1.70 416	0.05 308	5.13 498	1.84 459	0.93 290	1.88 433	0.96 312	0.19 285	0.67 224	0.91 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.09 439

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 580	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 180	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.09 393	1.61 394	0.30 455	1.43 101	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.67 277	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

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

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

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

DeepStereo_LL	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 580	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

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

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

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

DCRE	0.69 257	0.35 354	1.16 213	0.06 272	0.02 291	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 305	7.63 533	0.72 281	0.02 53	0.16 77	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.02 177	0.03 315

Patchmatch Stereo++	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

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

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

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

model_zeroshot	0.49 195	0.26 309	2.10 375	0.03 191	0.01 198	1.69 414	0.08 352	2.63 214	0.18 29	1.02 311	0.01 1	0.61 257	0.06 178	0.86 234	0.14 172	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.01 123

s12784h	0.56 218	0.14 202	1.22 231	0.02 128	0.00 1	1.14 186	0.03 257	3.43 332	1.47 417	1.02 311	1.41 410	0.05 105	0.02 53	1.08 247	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	3.06 517	1.38 543	3.81 489	0.14 376	0.00 1	3.14 481	0.02 208	4.40 443	12.35 567	1.08 325	23.69 585	2.01 389	2.01 488	3.87 351	2.43 488	0.24 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 551	0.08 433

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

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

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

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

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

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

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

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

UNet	1.13 388	0.24 301	4.21 503	0.01 35	0.02 291	2.31 452	0.02 208	3.06 263	0.76 257	1.17 336	0.14 197	2.73 434	1.58 466	4.48 388	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

AdaStereo	0.65 241	0.09 118	1.12 198	0.02 128	0.00 1	1.45 340	0.23 425	4.38 439	1.44 412	1.17 336	0.37 272	1.56 353	0.18 279	0.56 210	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM-zero	1.60 452	0.15 217	2.43 408	0.12 353	0.28 500	1.07 140	0.04 285	5.96 538	0.26 63	1.18 338	0.22 240	8.02 544	4.54 538	6.89 514	0.27 265	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.15 486

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	1.19 399	0.06 50	1.55 289	0.54 495	0.13 420	1.53 368	0.25 428	0.56 44	1.76 455	1.20 341	7.85 534	0.93 308	0.05 148	6.87 510	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

222	2.69 509	0.09 118	1.03 176	0.00 1	0.00 1	1.54 372	0.00 1	5.61 522	1.55 431	1.51 382	2.10 448	0.53 248	0.07 196	4.54 392	35.09 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

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

ADCP+	2.87 512	0.98 519	8.75 561	0.07 300	0.16 441	5.93 539	2.90 548	4.00 401	1.84 459	1.52 383	0.27 248	3.81 487	3.22 519	6.05 461	17.38 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.30 528

SMFormer	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	4.23 543	0.09 118	35.65 590	0.02 128	0.00 1	17.93 579	0.01 132	1.93 157	0.42 84	1.61 396	14.74 558	2.67 428	0.15 267	7.15 528	1.87 464	0.00 1	0.01 332	0.24 551	0.00 1	0.04 276	0.01 123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.80 290	0.58 455	2.14 376	0.69 515	0.00 1	1.35 296	0.02 208	4.50 451	1.15 354	1.76 408	0.16 208	0.60 256	0.30 319	1.13 250	1.64 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAFT + AFF	1.63 456	1.13 532	2.62 426	0.04 226	0.80 539	2.29 451	1.03 512	5.54 521	2.06 479	1.77 409	1.81 431	1.22 335	3.65 528	6.23 469	1.57 448	0.01 477	0.35 562	0.00 1	0.01 391	0.33 521	0.12 466

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BEATNet_4x	0.97 340	0.77 495	3.36 469	0.46 478	0.01 198	1.32 284	0.09 364	4.57 458	1.26 372	1.88 418	0.22 240	1.09 328	0.42 350	1.79 281	2.09 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.83 298	0.12 178	1.18 219	0.02 128	0.01 198	1.31 283	0.00 1	3.33 314	1.07 336	1.92 420	1.24 400	2.48 423	0.18 279	1.86 283	1.67 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.05 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNet	1.20 402	0.27 313	3.59 480	0.09 329	0.00 1	4.15 510	0.01 132	3.63 362	1.19 360	1.93 423	0.32 254	1.35 343	1.23 439	4.42 380	1.84 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

CASS	0.56 218	0.13 189	1.40 266	0.03 191	0.01 198	1.65 409	0.04 285	3.03 258	0.63 145	1.96 424	0.93 371	0.28 211	0.36 337	0.52 203	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.63 236	0.06 50	1.00 157	0.07 300	0.13 420	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.96 424	0.01 1	1.10 330	0.05 148	3.75 341	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 539	0.15 434	0.13 476

G2L-Stereo_test	0.97 340	0.60 460	1.95 347	0.21 409	0.01 198	1.63 404	0.10 372	3.19 294	1.01 319	1.98 426	0.11 191	3.22 469	0.51 365	4.38 377	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.02 246

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

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

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

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

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

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

Nwc_Net	1.94 487	0.55 445	3.79 488	0.07 300	0.08 385	2.73 470	0.04 285	6.75 554	1.11 343	2.03 433	7.92 535	4.82 515	2.11 489	4.78 402	2.01 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.01 123

testlalala	0.46 180	0.13 189	0.82 114	0.17 392	0.10 403	1.13 183	0.03 257	2.63 214	1.13 350	2.04 434	0.10 184	0.29 213	0.04 127	0.15 73	0.27 265	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.00 1

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

Prome-Stereo	1.23 406	0.06 50	0.93 141	0.12 353	0.24 476	1.26 261	0.67 497	2.53 209	0.69 210	2.08 436	8.70 541	0.76 286	2.91 510	2.12 288	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 563

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

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

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

UPFNet	0.87 317	0.09 118	2.05 368	0.00 1	0.00 1	1.90 431	0.11 375	3.41 328	0.83 287	2.15 439	0.10 184	1.92 383	0.09 222	3.94 354	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

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

GANet	1.90 484	0.43 397	1.83 337	0.39 468	0.00 1	2.24 447	3.37 550	3.90 395	1.44 412	2.17 441	9.66 543	2.57 424	1.09 429	6.88 511	1.81 459	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.10 390	0.03 315

UDG	2.86 511	8.81 587	1.57 298	2.60 563	0.89 542	2.39 456	0.11 375	3.42 330	1.02 321	2.18 443	3.64 496	5.04 520	1.60 469	4.17 363	2.09 479	1.21 565	0.04 460	7.69 576	3.67 589	4.10 566	0.93 557

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 358	0.55 445	2.52 418	0.56 499	1.00 543	1.37 303	0.00 1	3.43 332	1.35 394	2.24 447	0.35 265	2.18 408	0.58 376	4.28 367	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMOStereo	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	1.29 411	0.22 289	1.35 261	0.64 510	0.16 441	2.56 463	0.00 1	4.14 414	2.37 500	2.29 457	1.76 427	2.84 440	0.02 53	6.80 506	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SQANet	2.28 501	1.25 538	2.39 407	4.17 569	2.91 564	2.60 465	0.24 427	4.17 417	0.83 287	2.42 467	0.57 307	1.59 355	0.88 416	3.30 319	0.68 394	7.35 577	0.12 531	0.47 556	0.02 417	6.56 570	3.00 574

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

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

DEmStereo	1.51 439	0.08 100	2.17 378	0.09 329	0.02 291	1.76 420	0.90 507	1.47 111	0.60 108	2.46 470	6.42 528	1.08 326	5.16 546	6.21 467	1.86 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ARAFT	1.12 386	0.82 506	4.11 501	0.04 226	0.00 1	1.64 405	0.03 257	4.85 481	1.69 450	2.78 481	0.57 307	0.47 239	0.11 240	4.81 404	0.24 243	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.05 368

SDNR	3.31 525	0.91 515	6.28 549	0.44 472	0.02 291	26.11 594	0.01 132	3.81 385	1.62 445	2.82 482	11.06 549	2.93 447	0.60 377	7.95 545	1.52 445	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.12 466

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 523	2.61 566	7.84 555	0.09 329	0.26 484	12.92 568	7.62 588	4.25 425	3.64 527	2.95 488	3.99 502	4.61 512	1.22 438	8.36 548	1.77 458	0.59 559	1.15 574	0.04 522	0.85 577	0.48 544	0.67 548

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

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

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

MADNet+	10.71 576	14.57 592	70.07 603	0.58 502	0.47 526	19.89 584	4.20 559	11.05 571	6.87 555	3.03 492	5.99 522	9.01 549	6.35 558	31.95 599	28.31 598	0.22 543	0.26 557	0.01 489	0.04 438	0.46 540	0.87 553

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

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

MultiAttention	6.26 560	0.14 202	1.30 249	1.04 540	1.50 554	42.66 600	15.75 598	6.19 541	1.92 470	3.14 495	7.95 536	6.41 532	0.37 339	28.21 597	3.39 506	0.13 536	0.01 332	0.67 562	0.81 576	1.99 563	1.71 565

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

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

KYRaft	1.19 399	0.05 29	0.94 142	0.06 272	0.24 476	1.25 257	0.78 503	2.48 204	0.61 119	3.23 498	7.13 532	1.00 318	2.77 506	1.43 265	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 565

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

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

z-mn7	4.12 541	2.40 563	8.71 559	0.13 361	0.00 1	8.56 558	0.49 483	3.85 389	13.78 570	3.36 501	17.56 565	4.60 510	0.95 422	10.97 571	6.77 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.06 400

FTStereo	2.16 497	0.03 2	1.42 270	0.17 392	0.13 420	1.42 327	4.67 567	2.44 198	0.63 145	3.36 501	17.95 566	0.78 295	4.17 534	4.41 379	0.14 172	0.15 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 560

AF-Net	2.17 498	0.65 474	3.53 477	0.00 1	0.09 393	2.02 435	0.48 479	6.44 545	1.70 451	3.36 501	10.22 546	4.95 518	2.81 507	4.34 371	2.66 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.01 123

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	1.40 428	0.07 77	1.58 299	0.00 1	0.01 198	1.88 429	0.05 308	7.24 558	1.71 453	3.63 509	3.63 495	3.21 467	0.36 337	4.25 366	0.44 340	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	1.33 419	0.59 458	1.74 326	0.02 128	0.06 363	3.25 486	0.50 486	3.45 335	1.39 399	3.70 510	0.59 320	4.59 509	0.25 308	3.58 333	2.79 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 553	2.33 561	8.42 558	0.33 453	0.27 490	24.60 593	8.84 591	5.50 518	9.75 562	3.82 513	8.16 539	8.53 547	1.82 478	9.44 557	5.18 527	1.02 561	1.65 578	0.33 554	0.47 566	1.06 556	0.90 554

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

zh-sn7	3.94 538	3.36 573	15.78 578	0.13 361	0.00 1	4.01 506	2.24 538	4.54 453	2.00 477	3.86 515	9.77 545	4.11 493	5.45 553	9.93 563	13.33 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 482	0.12 466

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

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

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

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

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

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

DANet	1.74 472	0.22 289	3.06 450	0.75 519	0.44 521	2.46 459	0.35 468	3.40 326	1.41 406	4.22 521	1.56 413	5.03 519	0.56 372	6.29 472	5.00 525	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.08 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	3.63 532	0.82 506	13.20 573	0.08 316	0.43 520	7.02 545	2.23 537	4.77 475	2.41 501	4.31 523	1.96 438	7.57 543	5.16 546	6.45 484	13.80 571	0.02 499	0.75 569	0.04 522	0.90 578	0.16 440	0.53 543

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

NVStereoNet_ROB	3.25 521	0.46 412	2.71 433	0.34 459	0.56 532	2.36 455	0.87 505	4.56 457	4.47 539	4.55 525	14.09 557	11.93 557	3.23 520	9.79 561	3.14 505	0.43 553	0.03 442	0.53 559	0.31 552	0.36 529	0.38 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DAS	1.26 409	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.36 432	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.56 446	0.24 301	1.92 341	0.31 447	0.03 316	2.90 480	4.33 562	3.79 378	1.81 457	4.98 533	1.73 425	2.70 432	1.68 472	3.81 346	0.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.08 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-Forest	1.84 479	0.08 100	1.31 252	0.15 381	0.22 467	3.52 498	2.46 544	3.85 389	2.16 488	5.29 535	3.90 499	3.71 486	1.56 462	6.28 471	1.90 466	0.01 477	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.30 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	2.02 493	0.58 455	2.65 428	0.29 441	0.28 500	3.19 483	5.19 573	3.84 387	2.55 509	5.31 536	1.73 425	2.30 414	1.96 485	6.78 504	3.09 504	0.01 477	0.06 484	0.03 519	0.10 475	0.10 390	0.37 538

RAFT-RH_RVC	2.05 495	0.15 217	1.66 313	0.60 503	0.27 490	1.49 356	0.02 208	0.58 49	0.65 165	5.35 537	21.66 578	1.06 324	0.07 196	6.85 507	0.57 379	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.00 1

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

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

CSAN	2.70 510	0.75 489	3.41 472	0.18 398	0.12 414	4.18 511	4.05 557	4.11 412	4.36 534	6.03 540	6.24 527	4.60 510	4.74 541	7.29 532	3.43 508	0.02 499	0.03 442	0.01 489	0.02 417	0.18 457	0.22 519

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

IMH-64-1	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 566	5.45 574	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 567	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

IMH-64	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 566	5.45 574	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 567	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 589

MFMNet_re	2.02 493	0.98 519	4.27 506	2.74 565	0.88 540	1.47 349	0.15 392	4.21 420	3.18 519	6.63 544	6.93 531	1.87 381	3.63 527	2.13 289	0.99 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.05 368

SANet	4.63 548	0.89 513	5.34 532	0.30 443	0.09 393	7.43 550	3.75 555	6.53 547	16.16 575	6.79 545	13.29 554	12.44 558	7.74 562	7.38 533	4.11 513	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.31 532

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

ACVNet_2	8.69 567	1.80 556	5.09 527	8.55 579	6.72 576	13.47 570	4.34 563	13.70 575	23.86 583	6.89 547	19.74 576	20.52 575	5.36 550	7.70 542	2.48 490	8.53 581	1.67 579	7.99 577	0.32 555	8.79 580	6.29 587

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

PWC_ROB	2.90 514	1.01 524	6.12 546	0.53 494	0.57 534	1.30 278	0.40 471	3.85 389	4.42 537	7.37 549	15.40 560	3.03 455	1.55 461	6.31 473	5.74 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 540	0.05 368

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

AnyNet_C01	6.59 562	4.31 578	36.24 591	0.96 536	0.46 524	9.96 561	5.74 577	6.02 540	3.63 526	7.59 551	8.56 540	8.83 548	3.14 516	13.74 580	20.83 592	0.12 534	0.08 506	0.25 552	0.09 471	1.01 555	0.34 534

zh-mn7	3.86 535	3.10 571	15.43 576	0.10 340	0.05 350	1.45 340	0.29 447	4.05 407	6.06 549	7.81 552	15.68 561	2.86 443	0.76 408	10.58 566	8.76 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.02 246

RTS	9.75 572	2.69 567	65.25 601	0.85 528	1.99 559	14.36 571	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 569	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

RTSA	9.75 572	2.69 567	65.25 601	0.85 528	1.99 559	14.36 571	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 569	6.83 539	3.02 513	26.15 595	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

IMH	11.11 579	3.50 575	2.56 422	11.25 587	9.13 585	14.49 573	5.10 572	20.68 591	26.30 586	8.28 555	23.85 586	20.63 576	9.19 569	12.39 575	7.96 544	9.50 589	2.50 587	15.28 590	1.66 585	11.07 588	6.96 591

FADE	16.19 591	10.20 588	37.43 594	4.76 570	4.82 571	10.62 564	5.00 571	19.13 585	23.28 581	8.35 556	6.09 523	14.63 565	21.62 593	25.45 593	20.32 590	24.52 599	8.46 598	36.14 604	36.87 604	3.46 565	2.72 573

LVE	11.10 578	2.36 562	3.34 468	9.94 583	8.13 583	21.22 586	7.75 589	16.47 580	32.55 593	8.55 557	23.64 584	23.22 581	7.93 565	10.98 572	6.65 537	9.45 586	2.55 591	11.08 587	0.58 569	9.35 583	6.28 586

G-Net	3.49 528	0.47 420	4.03 496	1.61 557	1.91 557	10.78 565	1.92 530	3.06 263	1.26 372	8.59 558	12.06 552	6.13 530	7.82 564	4.78 402	4.77 521	0.08 527	0.12 531	0.07 528	0.15 487	0.16 440	0.11 455

pmcnn	3.61 530	0.68 479	5.38 534	0.61 506	1.46 552	2.75 474	1.26 520	5.04 493	1.57 438	8.77 559	11.67 550	18.69 574	2.38 497	6.03 459	5.61 530	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.07 420

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

ADCS	5.09 552	2.15 560	16.58 579	0.34 459	0.07 375	5.91 538	4.26 560	6.73 553	6.99 556	9.44 561	6.09 523	6.57 536	5.17 548	9.54 559	21.38 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 529	0.23 522

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

LSM	7.38 563	1.68 550	22.24 583	3.99 568	40.72 600	3.54 499	4.79 570	4.74 470	6.65 553	10.25 563	13.51 555	4.49 506	3.81 530	6.91 516	5.31 528	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.26 499	14.60 599

SPS-STEREO	3.08 518	0.49 427	2.49 416	0.21 409	0.24 476	3.67 501	1.24 519	5.80 532	2.43 503	10.68 564	8.00 537	9.48 552	3.59 526	8.11 547	5.08 526	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	11.46 580	2.03 559	5.20 529	10.73 584	8.20 584	18.71 582	5.73 576	21.10 592	41.49 601	11.12 565	22.16 581	25.92 584	7.74 562	7.52 537	4.31 516	9.01 583	2.27 581	9.95 583	0.61 570	9.18 581	6.22 585

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

JetBlue	13.83 584	5.03 579	33.82 589	0.84 525	6.92 577	50.14 601	20.02 600	15.09 577	8.92 561	11.33 567	17.05 563	28.25 587	18.01 591	32.60 600	18.53 586	0.32 550	0.12 531	0.15 544	0.23 530	4.59 567	4.64 578

PVD	5.81 556	0.99 522	5.56 537	0.72 517	0.51 528	6.72 543	0.18 405	9.90 569	23.69 582	11.45 568	19.26 574	8.18 545	9.46 570	9.24 555	9.49 558	0.02 499	0.16 546	0.00 1	0.08 466	0.18 457	0.40 541

SGM_RVC	4.07 540	0.38 369	1.98 355	0.84 525	0.26 484	6.20 540	2.37 540	6.45 546	3.57 524	11.56 569	9.27 542	15.55 567	6.78 559	10.07 564	4.60 520	0.22 543	0.25 554	0.20 547	0.23 530	0.26 499	0.34 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	9.96 574	1.60 548	3.97 493	7.74 576	6.62 575	14.53 574	2.83 546	14.16 576	22.18 580	11.83 570	28.49 595	26.76 585	16.14 585	11.07 574	6.43 534	6.17 574	0.03 442	3.80 574	0.46 564	8.16 576	6.30 588

TorneroNet-64	15.45 589	5.66 583	3.44 474	13.86 589	12.03 590	28.15 596	6.27 582	19.89 586	38.68 599	12.16 571	28.06 593	35.76 594	15.44 584	19.56 587	15.40 575	9.71 590	2.52 588	19.13 594	2.70 586	12.55 590	7.94 593

WAO-7	9.09 569	1.79 555	3.55 479	0.80 523	0.15 434	18.67 581	4.36 564	23.07 598	26.68 587	12.59 572	27.90 592	22.52 578	13.03 578	13.53 579	11.47 564	0.09 530	0.03 442	0.58 561	0.10 475	0.47 543	0.34 534

MSMD_ROB	4.94 550	0.43 397	2.58 423	0.12 353	0.01 198	8.43 557	1.09 514	4.25 425	4.11 532	13.11 573	26.36 588	13.95 563	13.88 581	7.45 536	2.92 501	0.10 531	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

SGM+DAISY	4.39 545	1.34 540	5.18 528	1.01 539	0.88 540	5.61 535	2.86 547	4.88 483	3.53 522	13.29 574	13.95 556	12.66 559	7.55 561	7.98 546	5.39 529	0.23 547	0.18 549	0.15 544	0.24 533	0.29 515	0.64 546

PWCK	8.72 568	5.37 581	16.61 580	5.74 571	0.12 414	19.88 583	11.41 594	11.31 573	13.42 569	14.07 575	12.84 553	13.20 561	8.05 566	15.44 581	10.25 560	5.95 573	0.22 552	2.09 571	0.05 444	7.50 571	0.92 555

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

WCMA_ROB	4.54 547	0.48 422	3.19 458	0.49 485	0.63 536	5.38 532	2.57 545	4.70 467	3.77 528	14.17 577	19.02 571	15.47 566	9.03 568	6.73 500	4.85 523	0.01 477	0.05 475	0.01 489	0.01 391	0.08 352	0.16 489

aanetorigin	2.87 512	0.73 488	8.74 560	0.23 419	0.23 472	1.61 394	2.07 531	1.76 145	1.10 341	14.21 578	10.25 547	2.93 447	3.38 522	4.98 411	4.06 512	0.10 531	0.05 475	0.09 534	0.11 479	0.57 549	0.15 486

FCDSN-DC	5.04 551	0.15 217	1.83 337	0.22 413	0.44 521	5.60 534	1.66 526	5.22 500	4.37 535	14.49 579	21.86 579	20.65 577	11.88 577	7.66 541	4.55 519	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	3.50 529	0.07 77	3.94 492	2.66 564	1.46 552	12.94 569	0.97 509	7.32 559	2.42 502	14.82 580	8.08 538	2.74 435	1.51 458	8.44 550	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 455

EDNetEfficientorigin	10.31 575	1.90 558	98.96 615	0.22 413	0.23 472	2.73 470	0.71 499	4.50 451	16.94 576	18.72 581	15.36 559	12.74 560	10.73 575	8.96 553	11.94 567	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.25 495	1.31 562

ktn	19.15 594	18.52 593	6.39 551	22.64 598	17.26 596	24.47 591	12.11 595	24.52 599	34.74 596	18.75 582	27.70 589	32.54 589	17.85 590	15.71 583	16.67 577	22.09 598	3.64 596	28.95 601	10.91 598	17.40 596	10.22 597

KSHMR	14.27 588	6.95 585	5.79 541	15.08 592	12.84 591	17.44 577	10.61 593	18.88 584	30.94 591	18.81 583	22.21 582	28.54 588	8.85 567	15.56 582	9.24 556	10.34 594	3.60 595	21.61 597	4.68 593	14.48 592	8.94 594

WAO-8	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 589	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 598	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.77 579	3.61 575

Venus	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 589	2.39 542	22.66 595	45.98 602	18.88 584	35.42 598	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.76 578	3.61 575

FC-DCNN	6.09 557	0.18 249	2.35 404	0.42 471	0.53 529	7.80 554	1.42 522	8.14 563	7.07 557	19.05 586	22.10 580	22.85 580	13.84 580	9.42 556	6.44 535	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

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

EDNetEfficient	6.54 561	1.17 533	33.15 588	0.66 512	1.96 558	2.07 437	3.72 554	2.80 231	14.85 572	20.02 588	9.69 544	6.59 537	10.19 573	7.19 529	15.49 576	0.03 507	0.10 519	0.01 489	0.20 518	0.62 552	0.29 527

MeshStereo	5.78 555	0.75 489	3.04 448	0.25 424	0.14 426	7.88 555	2.09 532	9.64 567	5.18 544	20.48 589	19.06 572	22.80 579	9.54 571	9.64 560	4.88 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.03 315
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
UNDER WATER	19.61 595	12.37 591	31.14 586	20.44 596	14.31 593	28.63 597	18.15 599	16.43 579	34.24 595	20.82 590	19.14 573	38.83 595	30.09 597	24.31 590	20.97 593	10.09 593	2.68 592	19.51 596	4.70 594	15.52 594	9.93 596

notaker	17.52 592	21.54 596	7.84 555	18.05 594	14.44 594	17.58 578	6.43 583	20.13 588	24.44 585	21.34 591	27.71 590	39.12 596	18.78 592	19.63 588	20.40 591	11.95 595	2.71 594	25.51 599	5.85 596	17.10 595	9.78 595

ELAS_RVC	7.69 564	0.80 499	4.90 525	1.06 542	1.02 544	10.00 562	9.43 592	9.75 568	14.69 571	21.83 592	20.27 577	17.88 572	16.41 586	13.01 577	10.44 561	0.22 543	0.55 566	0.28 553	0.19 513	0.35 527	0.65 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	20.03 596	10.28 589	31.50 587	20.05 595	13.64 592	32.81 598	23.45 601	16.01 578	33.44 594	22.01 593	17.25 564	40.58 598	32.20 601	24.50 591	22.36 596	10.06 592	2.70 593	18.37 593	4.24 591	14.84 593	10.24 598

ELAS	8.05 566	0.76 493	4.02 495	0.95 535	1.02 544	14.85 575	6.99 587	12.80 574	11.73 565	22.43 594	27.75 591	17.88 572	15.19 583	10.96 570	11.31 563	0.22 543	0.56 567	0.23 550	0.22 526	0.50 546	0.71 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	68.65 606	0.15 217	99.57 616	50.64 602	14.90 595	100.00 618	100.00 618	100.00 621	99.76 616	27.80 595	10.52 548	99.97 621	98.63 616	99.61 616	100.00 622	90.62 611	98.21 614	46.66 606	52.02 607	62.86 607	21.04 602

SGM-ForestM	12.56 582	0.80 499	4.31 510	1.07 543	0.41 519	21.56 587	8.57 590	17.42 581	19.67 579	29.93 596	28.49 595	45.83 600	27.22 596	26.05 594	18.40 585	0.14 537	0.25 554	0.18 546	0.28 546	0.18 457	0.42 542

DPSimNet_ROB	25.03 599	19.56 595	24.93 585	24.36 599	17.85 597	22.25 588	25.93 602	28.52 600	29.10 589	32.61 597	28.25 594	32.87 590	26.42 594	24.51 592	40.42 600	16.75 597	13.93 600	25.19 598	22.38 601	19.96 598	24.75 603

MANE	14.02 587	0.85 508	3.53 477	2.13 559	3.75 568	18.44 580	6.14 579	22.67 597	27.90 588	33.01 598	41.08 601	41.26 599	30.90 598	23.39 589	17.99 583	0.47 554	0.76 570	0.91 563	4.04 590	0.17 448	1.00 558

BEATNet-Init1	17.91 593	7.45 586	36.82 592	1.88 558	1.38 550	37.29 599	14.71 597	21.90 594	24.20 584	38.07 599	36.59 600	50.41 601	32.00 600	29.42 598	21.83 595	0.33 551	0.39 563	0.47 556	0.54 568	1.50 560	1.07 559

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

HanzoNet	29.69 600	29.33 599	21.66 582	21.75 597	19.07 598	24.58 592	12.99 596	28.87 601	40.49 600	43.09 601	44.02 602	55.65 603	44.93 603	43.17 602	44.44 601	27.88 601	9.47 599	29.77 602	15.86 600	20.94 599	15.84 600

JetRed	34.54 601	39.28 601	62.16 599	15.62 593	26.51 599	69.20 603	40.79 604	31.43 602	32.41 592	46.06 602	44.55 603	40.19 597	26.50 595	38.43 601	56.06 604	12.76 596	37.49 606	13.23 588	9.38 597	29.52 600	19.34 601

coex-ft	12.01 581	5.60 582	80.23 605	0.15 381	0.15 434	1.88 429	0.73 500	2.66 218	30.12 590	49.31 603	16.59 562	15.97 568	14.42 582	6.79 505	14.50 572	0.05 516	0.08 506	0.01 489	0.05 444	0.37 531	0.61 545

LE_ROB	12.79 583	0.64 470	10.26 565	2.13 559	1.29 549	7.25 549	5.81 578	9.09 566	49.27 604	57.55 604	24.58 587	23.68 582	31.13 599	9.00 554	23.57 597	0.04 510	0.06 484	0.13 543	0.20 518	0.08 352	0.11 455

ASD4	55.28 603	67.10 608	50.57 597	44.24 601	57.82 603	92.00 608	98.23 616	54.95 604	86.61 609	58.30 605	64.61 606	50.57 602	63.33 606	58.83 604	67.37 606	25.76 600	29.60 603	26.82 600	29.01 603	42.42 601	37.42 604

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

LRCNet_RVC	60.63 605	63.16 607	62.94 600	69.09 606	50.21 602	19.92 585	0.07 345	58.32 605	5.21 545	75.67 607	86.75 607	74.68 606	62.48 605	59.01 605	49.80 602	93.38 614	56.36 610	93.48 614	92.95 614	67.44 608	71.73 612

xxxxx1	76.92 608	82.43 610	93.26 610	61.67 603	66.92 604	95.84 611	95.11 611	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 607	89.18 610	87.35 609	85.27 610	87.18 610	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

tt_ll	76.92 608	82.43 610	93.26 610	61.67 603	66.92 604	95.84 611	95.11 611	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 607	89.18 610	87.35 609	85.27 610	87.18 610	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

ff	76.92 608	82.43 610	93.26 610	61.67 603	66.92 604	95.84 611	95.11 611	75.84 607	80.96 606	82.71 608	86.75 607	89.18 610	87.35 609	85.27 610	87.18 610	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 607

RSGM-EC	80.84 611	55.04 604	42.42 595	74.68 608	80.19 608	84.60 605	87.59 606	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 613	81.57 608	74.73 607	73.44 607	69.93 607	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

acva	80.84 611	55.04 604	42.42 595	74.68 608	80.19 608	84.60 605	87.59 606	88.17 610	89.98 610	86.62 611	95.72 613	81.57 608	74.73 607	73.44 607	69.93 607	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 613

USTest	75.36 607	57.99 606	56.43 598	72.82 607	69.93 607	99.96 617	100.00 618	98.57 616	99.18 615	94.19 613	97.90 616	78.26 607	95.05 614	75.90 609	76.21 609	48.70 606	80.65 611	39.01 605	52.97 608	57.66 603	55.76 606

DGTPSM_ROB	99.45 622	99.94 619	99.98 619	96.58 616	100.00 620	100.00 618	100.00 618	99.81 619	100.00 619	95.86 614	100.00 619	99.32 618	100.00 620	99.79 617	99.99 620	98.34 617	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	99.99 626

DPSMNet_ROB	99.46 623	99.94 619	99.98 619	96.59 617	100.00 620	100.00 618	100.00 618	99.81 619	100.00 619	95.87 615	100.00 619	99.32 618	100.00 620	99.79 617	99.99 620	98.46 618	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	100.00 627

MEDIAN_ROB	96.83 614	99.41 614	98.66 614	94.75 613	94.23 612	93.08 610	90.54 609	95.61 614	94.75 612	97.65 616	97.73 615	98.30 615	96.57 615	94.51 613	93.74 615	99.78 624	98.24 615	99.99 619	99.89 618	99.48 618	99.67 618

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

ccccc	98.51 617	94.69 613	100.00 621	100.00 627	100.00 620	92.59 609	97.15 614	98.75 617	95.78 613	98.59 618	95.17 612	98.60 616	99.67 617	99.86 619	99.84 617	100.00 627	100.00 619	99.91 618	99.54 617	100.00 627	100.00 627

PML	89.08 613	99.72 616	92.85 609	94.72 612	94.92 614	99.54 616	97.42 615	93.50 612	95.96 614	99.77 619	92.33 611	95.35 614	93.51 613	99.96 621	91.15 613	99.98 625	31.71 604	100.00 620	45.94 606	93.46 615	69.88 611

HaxPig	97.68 616	99.63 615	91.34 608	99.82 624	99.97 618	88.15 607	88.00 608	98.28 615	99.93 618	99.98 620	99.99 618	99.95 620	99.99 619	96.29 614	92.24 614	99.99 626	99.98 618	100.00 620	99.99 619	100.00 627	99.98 625

RAFT-FEzeroshot	99.94 624	100.00 622	100.00 621	99.72 620	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

RAFT-FE	99.94 624	100.00 622	100.00 621	99.72 620	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 620

FlowAnything	99.97 628	100.00 622	100.00 621	99.74 623	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	99.71 623	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.98 624	99.95 620

Selective-RAFT-Error	100.00 629	100.00 622	100.00 621	100.00 627	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.95 620

CasAABBNet	99.94 624	100.00 622	100.00 621	99.72 620	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.96 621	99.95 620

test_example2	98.83 618	99.97 621	99.97 618	99.96 626	99.97 618	99.46 615	99.97 617	95.54 613	100.00 619	100.00 621	100.00 619	93.37 613	93.47 612	99.93 620	99.91 618	100.00 627	99.79 617	96.64 615	98.71 616	100.00 627	100.00 627

LSM0	99.94 624	100.00 622	100.00 621	99.84 625	100.00 620	100.00 618	100.00 618	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 623	100.00 622	99.22 622	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.83 619

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

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

AVERAGE_ROB	99.23 621	99.81 618	97.56 613	100.00 627	100.00 620	96.24 614	91.02 610	100.00 621	100.00 619	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 620	99.98 622	99.97 619	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	100.00 627	100.00 627

Low-res two-view benchmark