Low-res two-view results

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

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

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

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

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

ISRNet	0.88 252	0.19 193	2.71 361	0.05 192	0.00 1	1.17 140	0.03 194	2.96 183	0.80 208	2.17 360	1.70 344	2.59 351	0.20 225	2.58 227	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

AIO-test2	0.76 206	0.80 419	1.47 208	0.12 280	0.15 355	1.22 166	0.01 77	3.17 219	0.73 185	0.36 141	1.50 332	0.16 123	0.05 99	2.37 223	0.16 139	2.85 479	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.07 346

AIO-test1	0.53 144	0.38 300	1.50 210	0.02 93	0.03 251	1.12 118	0.01 77	3.13 209	0.69 172	0.44 151	0.30 181	0.06 64	0.06 121	2.52 225	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.13 342	0.09 365

PSMNet-RUCA	0.66 178	0.48 350	1.68 249	0.01 26	0.02 229	2.02 355	0.25 346	3.93 318	1.50 344	0.37 142	1.38 329	0.11 101	0.12 189	0.64 159	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 129	0.10 95	1.30 184	0.06 209	0.12 337	1.14 127	0.07 270	3.57 279	0.92 230	0.18 107	0.99 298	0.19 127	0.31 250	0.25 74	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.08 446	0.02 342	0.24 406	0.12 386

MonSter	0.19 18	0.07 51	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 25	0.00 1	2.16 117	0.64 127	0.03 28	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.09 3	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 86

GIP-stereo	0.31 61	0.03 2	0.78 51	0.00 1	0.00 1	1.06 94	0.03 194	2.98 185	0.66 143	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.18 34	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

fffft	0.22 29	0.03 2	0.46 13	0.01 26	0.00 1	0.93 63	0.01 77	1.42 69	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.21 60	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.07 346
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 5	0.04 9	0.38 8	0.05 192	0.00 1	1.04 84	0.00 1	0.32 4	0.63 116	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.03 58	0.20 52	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 16	0.06 37	0.53 23	0.02 93	0.00 1	1.03 76	0.04 220	0.38 8	0.64 127	0.07 48	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.26 82	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 371

tt45	0.47 121	0.06 37	0.70 44	0.02 93	0.00 1	1.30 208	0.05 241	0.85 45	0.60 87	0.05 40	0.01 1	0.09 89	0.03 58	5.40 354	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.01 86

999	0.48 128	0.07 51	0.55 26	0.01 26	0.00 1	1.27 198	0.09 289	0.33 5	0.61 96	0.01 4	0.17 148	0.03 15	0.02 29	5.79 373	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

ours_stereo	0.16 7	0.06 37	0.73 46	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.04 220	0.44 12	0.54 74	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.03 58	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.06 328

rvit_0105_6	0.34 69	0.10 95	1.37 195	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	2.78 166	1.32 309	0.04 37	0.03 91	0.07 78	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

rvit_0105_5	0.41 94	0.20 204	1.94 277	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.00 1	3.18 221	1.27 299	0.08 56	0.09 120	0.10 99	0.02 29	0.35 116	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

rvit_0105_4	0.39 88	0.16 166	1.66 244	0.01 26	0.00 1	0.85 49	0.00 1	3.15 212	1.33 311	0.07 48	0.06 111	0.10 99	0.03 58	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

rvit_0105_3	0.47 121	0.28 256	2.20 309	0.01 26	0.00 1	1.13 125	0.00 1	3.20 228	1.26 296	0.08 56	0.26 173	0.09 89	0.03 58	0.62 157	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

rvit_105_1	0.60 157	0.33 282	2.37 334	0.01 26	0.00 1	1.16 137	0.00 1	3.38 252	1.20 288	0.16 101	0.26 173	0.13 110	0.04 85	2.66 233	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 247

UGAM	1.08 295	0.19 193	2.83 364	0.05 192	0.01 143	1.09 105	0.11 299	2.89 178	0.64 127	0.08 56	2.46 383	3.64 401	0.08 151	6.99 439	0.25 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.27 421	0.04 276

rvit_stereo_0083	0.13 3	0.02 1	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 77	0.56 21	1.11 269	0.05 40	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.25 74	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

rvit_stereo_0081_aga	0.17 10	0.11 114	0.81 54	0.00 1	0.00 1	0.80 43	0.01 77	0.79 39	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 192	0.04 9	1.69 251	0.07 233	0.01 143	1.27 198	0.04 220	1.85 101	0.14 7	3.56 421	0.08 116	3.07 379	0.60 297	1.35 196	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 122	0.00 1

ACV-stereo	1.64 379	0.27 245	2.94 368	0.04 172	0.04 270	6.31 457	0.18 325	1.81 99	0.22 40	0.23 112	0.01 1	10.52 466	5.41 464	4.07 286	0.77 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

ITSA-stereo	1.13 315	0.14 143	1.59 234	0.17 311	0.04 270	1.40 241	0.14 312	5.66 441	3.10 432	0.74 188	0.35 194	0.62 189	1.06 340	5.53 359	1.63 373	0.03 422	0.00 1	0.09 447	0.06 377	0.07 271	0.07 346

rvit_stereo_0082	0.17 10	0.04 9	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 40	0.01 77	1.22 59	0.79 204	0.07 48	0.01 1	0.03 15	0.02 29	0.17 31	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 21	0.05 19	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 114	0.00 1	1.84 100	0.34 60	0.08 56	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.19 40	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

rvit_stereo_0075_2	0.37 82	0.13 132	2.43 337	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	1.66 89	1.15 280	0.16 101	0.08 116	0.02 4	0.05 99	0.40 125	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.10 371

RAStereo	0.17 10	0.21 212	1.18 155	0.04 172	0.01 143	0.18 4	0.00 1	0.81 42	0.34 60	0.07 48	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.19 40	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

Occ-G	0.24 41	0.10 95	0.59 29	0.01 26	0.01 143	0.80 43	0.04 220	0.62 26	0.15 11	0.01 4	0.51 230	1.34 271	0.04 85	0.09 3	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.15 361	0.00 1

Pointernet	0.34 69	0.10 95	1.09 130	0.01 26	0.08 311	1.18 147	0.05 241	2.99 186	0.62 108	0.03 28	0.01 1	0.15 118	0.05 99	0.24 69	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.01 39	0.00 1

U	1.74 393	0.03 2	0.99 94	0.03 142	7.39 492	10.20 476	0.00 1	0.71 33	0.20 32	0.02 9	0.02 67	0.12 105	0.02 29	0.11 12	0.04 8	0.00 1	0.00 1	9.67 488	5.13 504	0.01 39	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 395	19.48 505	12.37 486	0.06 209	0.00 1	0.47 32	0.05 241	0.46 13	0.31 55	0.13 97	0.03 91	0.03 15	0.00 1	0.07 2	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.07 271	0.92 467

AIO-Stereo	0.21 23	0.07 51	0.44 11	0.03 142	0.03 251	0.41 25	0.01 77	1.65 86	0.65 134	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.04 85	0.22 63	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 471	0.05 236	0.08 359

rvit_stereo_ft	0.31 61	0.32 275	1.63 238	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 173	0.79 204	0.02 9	0.03 91	0.08 84	0.02 29	0.19 40	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

RSM++	0.17 10	0.07 51	0.42 10	0.03 142	0.00 1	0.40 24	0.00 1	1.18 58	0.59 79	0.02 9	0.01 1	0.01 2	0.05 99	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.09 307	0.07 346

RSM	0.18 16	0.05 19	0.39 9	0.03 142	0.02 229	0.38 23	0.00 1	1.33 66	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.03 15	0.04 85	0.19 40	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.06 256	0.04 276

GCST	0.81 223	0.64 392	1.41 199	0.44 386	0.01 143	0.91 56	0.08 277	3.75 295	1.04 251	0.12 89	0.44 218	0.27 140	0.35 262	5.12 341	0.38 257	1.19 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.05 297

DualNet (step1)	0.96 267	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.53 467	0.00 1	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

test_sample7	0.72 194	0.18 185	1.23 169	0.55 411	0.01 143	1.21 163	0.00 1	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	2.58 227	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

test_sample5	0.86 241	0.16 166	2.25 320	0.49 399	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.35 288	0.89 289	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

test_sample4	0.86 241	0.16 166	2.28 328	0.50 402	0.01 143	1.42 253	0.01 77	4.65 381	1.27 299	1.52 307	0.66 257	0.69 202	0.08 151	3.50 259	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

test_sample3	0.84 235	0.15 155	2.22 317	0.48 397	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.63 379	1.17 283	1.43 300	0.43 215	0.80 226	0.10 167	3.48 258	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

test_sample2	0.63 168	0.05 19	1.13 140	0.31 362	0.01 143	1.22 166	0.00 1	3.87 315	1.03 249	0.91 216	0.02 67	0.50 175	0.13 196	3.16 246	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

test_sample1	0.61 160	0.04 9	0.90 71	0.34 373	0.00 1	1.09 105	0.00 1	3.54 276	0.88 226	0.86 208	0.01 1	0.53 178	0.34 257	3.51 260	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

CAS++	0.32 64	0.22 222	0.69 43	0.04 172	0.00 1	0.35 16	0.01 77	4.32 354	0.48 71	0.02 9	0.01 1	0.07 78	0.00 1	0.19 40	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 29	0.14 143	0.67 39	0.00 1	0.00 1	1.24 182	0.01 77	1.16 57	0.56 76	0.09 64	0.08 116	0.05 51	0.00 1	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

H2IRNET	0.47 121	0.22 222	1.27 174	0.15 301	0.01 143	1.18 147	0.01 77	1.65 86	0.48 71	0.02 9	1.80 350	0.46 167	0.04 85	1.62 207	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.01 322	0.16 366	0.02 188

MGS-Stereo	0.31 61	0.10 95	0.89 70	0.02 93	0.00 1	0.50 34	0.00 1	0.39 11	0.61 96	0.02 9	2.91 396	0.04 26	0.03 58	0.21 60	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 452	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 36	0.13 132	0.62 31	0.01 26	0.00 1	1.05 91	0.00 1	0.63 27	0.80 208	0.76 192	0.18 152	0.09 89	0.06 121	0.05 1	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

CoDeX	0.94 264	0.34 284	2.09 302	0.05 192	0.20 379	1.49 280	0.20 333	5.89 448	1.57 355	0.66 177	0.67 265	1.05 251	0.32 255	3.82 276	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

ff7	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

IGEVStereo-DCA	0.46 115	0.09 76	1.02 103	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.05 236	0.01 86

ffff	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

rrr	0.62 166	0.09 76	2.07 299	0.02 93	0.00 1	0.82 47	0.06 263	2.29 121	0.85 223	0.09 64	0.03 91	0.03 15	0.06 121	5.04 337	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 429	0.05 236	0.07 346

DualNet	0.88 252	0.16 166	2.25 320	0.49 399	0.01 143	1.41 246	0.01 77	4.55 370	1.27 299	1.43 300	1.12 307	0.58 182	0.11 177	3.75 269	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

11t	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

whm_eth	0.30 58	0.23 229	1.20 163	0.00 1	0.00 1	0.90 54	0.01 77	2.79 167	0.60 87	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.01 9	0.12 16	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

GMStereo_Zeroshot	0.63 168	0.14 143	1.54 219	0.75 433	0.00 1	1.26 195	0.01 77	1.85 101	0.31 55	1.44 303	0.58 237	1.76 301	0.19 219	2.55 226	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

plain	0.41 94	0.28 256	2.26 324	0.07 233	0.00 1	0.50 34	0.01 77	2.84 173	0.92 230	0.05 40	0.07 113	0.13 110	0.17 209	0.43 128	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 440	0.01 86

MaDis-Stereo	0.22 29	0.29 266	0.87 64	0.05 192	0.18 368	0.41 25	0.01 77	1.24 61	0.56 76	0.02 9	0.03 91	0.13 110	0.05 99	0.32 107	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

StereoVision	0.86 241	0.38 300	1.75 259	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.02 148	3.38 252	0.92 230	0.13 97	6.89 445	0.50 175	0.12 189	1.10 182	0.78 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.02 188

MIF-Stereo (partial)	0.27 49	0.18 185	1.14 142	0.01 26	0.00 1	0.43 30	0.02 148	1.97 109	0.39 66	0.11 87	0.08 116	0.07 78	0.06 121	0.44 130	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.02 188

UniTT-Stereo	0.16 7	0.11 114	1.13 140	0.03 142	0.17 364	0.32 10	0.02 148	0.38 8	0.32 58	0.03 28	0.16 141	0.05 51	0.07 137	0.16 27	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

CASnet	0.16 7	0.14 143	0.52 22	0.01 26	0.00 1	0.86 50	0.00 1	0.51 14	0.75 192	0.10 79	0.01 1	0.04 26	0.02 29	0.22 63	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.00 1	2.80 170	0.97 239	0.48 159	0.28 179	2.31 342	1.50 371	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

CFNet_ucs	0.77 208	0.20 204	2.22 317	0.01 26	0.01 143	1.32 213	0.00 1	3.30 242	1.31 308	1.15 258	1.14 309	2.19 336	0.42 274	2.04 218	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

LL-Strereo2	0.36 79	0.47 348	1.08 127	0.09 259	0.03 251	1.12 118	0.07 270	1.66 89	0.93 234	0.43 150	0.02 67	0.51 177	0.08 151	0.23 66	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.04 213	0.04 276

4D-IteraStereo	0.35 75	0.60 383	1.93 273	0.02 93	0.09 319	1.03 76	0.07 270	1.25 62	0.34 60	0.02 9	0.03 91	0.84 227	0.10 167	0.31 101	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.07 346

CAS	0.85 237	0.09 76	0.67 39	6.43 485	0.05 280	1.12 118	0.00 1	0.88 46	0.69 172	0.02 9	0.02 67	0.06 64	0.06 121	0.26 82	0.12 107	6.37 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 426

anonymousdsp2	0.52 138	0.06 37	1.51 216	0.10 270	0.00 1	1.19 150	0.01 77	4.32 354	0.63 116	0.33 122	0.15 139	0.78 224	0.09 159	1.01 179	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.04 213	0.05 297

anonymousdsp	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.74 37	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.08 285	0.03 247

Selective-IGEV	0.22 29	0.06 37	0.46 13	0.05 192	0.04 270	0.34 14	0.04 220	2.16 117	0.59 79	0.09 64	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 391	0.03 177	0.09 365

gwcnet-sp	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

scenet	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

CASS	0.56 151	0.13 132	1.40 198	0.03 142	0.01 143	1.65 330	0.04 220	3.03 192	0.63 116	1.96 345	0.93 293	0.28 142	0.36 264	0.52 142	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.47 121	0.25 237	2.47 344	0.04 172	0.01 143	1.17 140	0.00 1	2.01 110	0.63 116	0.08 56	0.14 132	1.16 261	0.05 99	0.80 168	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.10 320	0.04 276

knoymous	0.35 75	0.05 19	1.11 134	0.05 192	0.01 143	1.15 134	0.01 77	2.06 112	0.14 7	0.40 146	0.02 67	1.67 297	0.00 1	0.31 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

anonymousa	0.79 217	0.26 241	1.91 271	0.03 142	0.29 418	1.46 272	0.02 148	3.76 297	0.97 239	0.72 186	2.25 378	3.21 389	0.56 292	0.15 24	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 362	0.00 1	0.02 188

riskmin	0.47 121	0.03 2	1.01 98	0.08 248	0.01 143	1.12 118	0.01 77	3.00 187	0.21 37	0.46 157	0.02 67	2.08 321	1.06 340	0.26 82	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

Wz-Net-TNSev	3.91 453	5.20 491	20.57 493	0.15 301	0.01 143	7.14 462	3.57 462	6.70 465	3.57 438	1.74 325	0.58 237	7.39 453	4.33 448	8.86 467	7.99 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.24 406	0.16 406

Selective-RAFT	0.37 82	0.06 37	0.65 37	0.03 142	0.01 143	1.17 140	0.02 148	2.63 153	0.66 143	0.01 4	0.01 1	0.22 131	0.18 213	1.31 192	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 434	0.04 213	0.00 1

ssnet_v2	1.14 317	0.28 256	1.77 260	0.03 142	0.00 1	2.07 357	0.37 387	5.20 414	1.87 382	2.00 348	0.87 287	3.09 381	0.55 291	1.31 192	3.02 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.12 386

ssnet	0.98 271	0.38 300	4.06 420	0.04 172	0.00 1	2.60 384	0.15 314	3.51 272	1.13 276	1.75 326	0.16 141	0.68 199	0.39 269	3.69 264	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.03 247

CroCo-Stereo Lap2	0.33 66	0.49 355	1.18 155	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.00 1	3.08 201	0.61 96	0.02 9	0.01 1	0.04 26	0.08 151	0.45 135	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.02 188

TestStereo1	0.77 208	0.46 340	1.12 136	0.15 301	0.19 375	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 354	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.07 346

DCANet-4	0.69 189	0.15 155	3.76 410	0.03 142	0.01 143	1.22 166	0.01 77	3.14 210	1.90 384	2.34 377	0.14 132	0.11 101	0.25 238	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

ccc-4	0.23 36	0.21 212	1.02 103	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.53 15	0.75 192	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.44 130	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 407	0.07 271	0.01 86

fff	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

ADStereo(finetuned)	0.83 229	0.43 327	3.68 407	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.86 380	2.61 394	0.20 164	0.09 89	2.39 411	0.34 111	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.06 328

DisPM	0.86 241	0.09 76	1.10 132	0.76 436	0.02 229	1.51 284	0.57 404	1.75 96	0.70 182	2.43 388	0.83 284	0.38 158	0.01 9	6.89 431	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 368	0.68 401	4.62 441	0.01 26	0.00 1	5.13 445	0.30 372	4.64 380	1.23 291	2.39 385	0.59 247	2.12 326	2.00 400	4.94 333	2.19 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

BUS	0.97 269	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	5.85 451	0.03 194	5.40 426	0.93 234	2.26 371	0.66 257	2.39 347	0.06 121	0.61 154	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 338	0.85 428	6.26 466	0.02 93	0.03 251	4.02 424	0.13 308	4.21 337	1.12 274	0.77 194	0.10 124	3.60 399	1.11 346	2.68 234	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

IER	0.75 202	0.12 122	1.93 273	0.01 26	0.00 1	2.31 371	0.02 148	2.96 183	0.98 241	1.30 278	0.96 295	1.40 274	1.19 352	1.31 192	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.66 178	0.45 336	1.22 167	0.10 270	0.30 420	1.24 182	0.02 148	4.21 337	0.67 152	0.62 169	0.39 206	0.33 150	0.05 99	2.69 235	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.13 342	0.30 440

test_5	0.74 197	0.50 358	1.55 221	0.44 386	0.25 398	1.45 266	0.01 77	4.16 332	0.78 203	0.79 199	0.17 148	0.42 163	0.64 309	3.06 244	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.21 428

BSDual-CNN	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.32 407	0.21 335	5.40 426	0.93 234	2.26 371	0.66 257	1.81 306	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

hknet	1.08 295	0.13 132	2.07 299	0.01 26	0.00 1	3.32 407	0.21 335	5.40 426	0.92 230	2.26 371	0.66 257	3.43 395	0.05 99	2.81 238	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

SA-5K	0.77 208	0.46 340	1.12 136	0.15 301	0.19 375	1.29 204	0.01 77	3.33 245	1.55 349	0.45 154	1.67 339	0.13 110	1.23 354	3.39 252	0.27 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.07 346

Sa-1000	1.04 286	0.39 307	1.17 152	0.00 1	0.20 379	1.33 219	0.03 194	4.19 335	1.81 374	0.99 238	5.33 432	0.61 186	0.15 203	4.07 286	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.13 342	0.00 1

SA	0.83 229	0.41 315	1.17 152	0.00 1	0.20 379	1.28 200	0.01 77	3.98 320	1.86 380	0.41 148	0.96 295	0.27 140	1.33 363	4.07 286	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.14 349	0.01 86

test_4	0.51 135	0.10 95	1.27 174	0.01 26	0.06 291	0.97 70	0.03 194	1.12 54	0.16 17	0.27 115	3.42 409	0.65 195	0.09 159	1.59 204	0.26 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 386	0.14 349	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 23	0.21 212	0.63 32	0.02 93	0.00 1	1.07 95	0.00 1	0.73 35	0.77 201	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.07 137	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.08 285	0.03 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	1.08 295	0.56 375	2.70 359	0.02 93	0.02 229	1.20 159	0.01 77	3.18 221	0.63 116	0.14 99	2.00 361	1.62 290	1.54 374	6.69 414	1.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.01 86

psmg	0.83 229	0.10 95	0.96 86	0.01 26	0.00 1	3.28 405	0.27 354	4.83 396	0.93 234	1.92 341	1.46 331	1.81 306	0.10 167	0.61 154	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.01 39	0.00 1

CSP-Net	1.01 280	0.52 363	0.92 76	0.01 26	0.00 1	2.83 396	0.05 241	4.99 404	0.69 172	0.91 216	0.85 285	1.82 308	0.23 233	6.04 378	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.01 86

WZ-Net	4.16 457	1.75 467	23.59 496	0.08 248	0.04 270	2.62 388	2.16 447	5.89 448	4.74 453	5.73 449	3.51 410	6.99 452	4.89 456	10.82 482	10.11 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.11 378

UDGNet	0.35 75	0.50 358	1.14 142	0.02 93	0.00 1	1.12 118	0.02 148	0.70 31	1.57 355	0.31 118	0.05 106	0.06 64	0.02 29	1.45 203	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 69	0.67 399	1.55 221	0.04 172	0.01 143	1.22 166	0.03 194	0.84 44	1.16 282	0.18 107	0.05 106	0.12 105	0.05 99	0.29 95	0.44 272	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

dad	0.88 252	0.62 388	2.26 324	0.06 209	0.01 143	1.24 182	0.00 1	0.98 49	2.17 404	1.29 277	0.35 194	0.37 154	0.04 85	5.80 374	1.06 345	0.01 392	0.00 1	1.13 474	0.11 399	0.05 236	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 3	0.08 63	0.61 30	0.01 26	0.00 1	0.94 65	0.03 194	0.29 2	0.21 37	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.04 85	0.26 82	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

DAS	1.26 334	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 428	3.80 304	1.58 359	4.60 438	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.36 353	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

SepStereo	1.28 335	0.08 63	2.25 320	0.04 172	0.01 143	1.28 200	1.18 428	3.80 304	1.58 359	4.60 438	2.37 381	1.53 278	0.53 288	5.63 369	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

IPLG	0.86 241	0.41 315	2.31 330	0.06 209	0.06 291	1.36 227	0.11 299	3.17 219	0.83 216	0.62 169	1.00 299	0.46 167	0.61 300	5.57 366	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.01 86

IPLGR	0.76 206	0.21 212	2.98 370	0.06 209	0.07 301	1.24 182	0.05 241	3.09 203	1.38 316	0.62 169	0.34 191	0.75 214	0.78 326	3.35 249	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.06 328

AASNet	0.86 241	0.53 368	1.96 281	0.04 172	0.00 1	1.70 337	0.05 241	5.13 413	1.84 376	0.93 219	1.88 353	0.96 241	0.19 219	0.67 160	0.91 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 365

test-3	0.63 168	0.06 37	1.00 95	0.07 233	0.13 343	0.99 72	0.01 77	2.46 140	0.20 32	1.96 345	0.01 1	1.10 259	0.05 99	3.75 269	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 455	0.15 361	0.13 393

test_1	0.61 160	0.06 37	1.00 95	0.07 233	0.12 337	0.99 72	0.01 77	2.46 140	0.20 32	1.71 324	0.01 1	1.10 259	0.04 85	3.71 267	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 452	0.15 361	0.13 393

SACVNet	0.96 267	0.36 291	1.49 209	0.05 192	0.00 1	1.62 323	0.28 362	3.86 313	1.28 303	1.79 333	0.80 279	1.59 284	0.07 137	5.29 348	0.48 285	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.01 86

AACVNet	0.87 248	0.44 332	1.19 160	0.17 311	0.00 1	1.76 341	0.00 1	3.60 283	0.60 87	1.03 244	0.26 173	1.31 269	0.17 209	6.33 392	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.01 86

test_3	0.58 154	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.12 337	1.01 74	0.01 77	2.45 138	0.20 32	0.95 221	0.01 1	1.05 251	0.05 99	3.74 268	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 452	0.15 361	0.13 393

GwcNet-ADL	0.62 166	0.20 204	2.03 292	0.05 192	0.01 143	1.29 204	0.02 148	3.16 217	1.39 318	0.97 225	0.44 218	1.48 276	0.23 233	0.78 165	0.27 203	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 247

PSMNet-ADL	0.77 208	0.08 63	0.90 71	0.07 233	0.01 143	2.01 354	0.02 148	2.55 149	1.11 269	0.33 122	0.59 247	2.15 328	0.69 322	4.07 286	0.85 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

GANet-ADL	0.52 138	0.09 76	1.43 203	0.13 286	0.02 229	1.43 256	0.02 148	3.22 231	0.59 79	0.34 133	0.98 297	1.09 257	0.19 219	0.40 125	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86

ADLNet2	1.38 351	0.39 307	3.13 380	0.00 1	0.70 451	1.23 181	0.26 350	4.19 335	2.36 413	1.45 304	3.16 403	4.23 412	0.82 332	4.56 319	0.88 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.02 188

CrosDoStereo	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 301	1.38 238	6.16 490	3.12 207	1.06 260	0.97 225	3.74 415	0.96 241	4.79 454	7.00 441	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

PFNet+	0.54 147	0.10 95	1.31 186	0.16 308	0.05 280	1.44 260	0.56 402	1.60 85	0.98 241	1.35 288	0.46 223	0.37 154	0.01 9	2.18 222	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

LCNet	0.87 248	0.18 185	0.97 92	0.14 298	0.26 401	1.19 150	0.22 339	2.36 124	0.71 184	1.82 334	0.21 165	0.11 101	2.56 413	5.56 363	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 361	0.81 463

HHNet	0.87 248	0.25 237	1.78 263	0.16 308	0.08 311	1.30 208	0.44 393	1.93 105	0.64 127	1.41 299	5.92 436	0.14 116	1.79 390	0.35 116	0.95 340	0.05 431	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.14 349	0.01 86

Patchmatch Stereo++	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 301	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 234	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297
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
AAGNet	1.54 368	0.07 51	0.88 66	1.04 454	0.27 406	1.47 273	0.66 408	1.57 84	0.61 96	1.68 323	0.82 282	1.62 290	2.29 405	6.18 383	11.63 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

STrans-v2	1.67 385	0.36 291	3.28 390	0.02 93	0.19 375	1.45 266	0.08 277	6.69 464	1.49 342	2.00 348	2.86 395	3.67 403	3.88 445	7.04 443	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 360	0.31 271	3.22 389	0.66 426	0.08 311	1.54 295	0.09 289	3.84 309	1.58 359	1.66 322	2.32 380	3.60 399	3.12 428	6.99 439	0.42 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

OMP-Stereo	1.20 328	0.54 370	0.96 86	2.39 473	0.29 418	1.58 302	0.33 380	2.01 110	0.68 159	2.68 396	1.16 312	3.10 382	0.18 213	7.40 450	0.56 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

IIG-Stereo	1.30 338	0.48 350	1.04 118	2.41 474	0.05 280	1.61 317	0.14 312	2.59 152	0.68 159	2.97 404	2.28 379	3.08 380	0.57 294	7.41 451	0.65 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

NF-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.12 136	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.67 161	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

OCTAStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.53 291	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.25 136	0.01 9	6.38 395	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 458	0.03 251	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 278	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

KMStereo	0.85 237	0.10 95	1.50 210	1.14 458	0.03 251	1.47 273	0.27 354	2.48 143	0.69 172	1.30 278	0.38 203	0.39 159	0.01 9	6.88 428	0.33 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

PSM-adaLoss	0.46 115	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.09 319	1.61 317	0.30 372	1.43 70	0.69 172	0.97 225	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.67 209	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

PSM-AAD	1.15 320	0.04 9	0.88 66	0.10 270	0.27 406	1.32 213	3.25 459	2.41 135	0.64 127	2.93 401	1.92 355	0.15 118	5.39 463	3.42 254	0.19 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 297

FTStereo	2.16 416	0.03 2	1.42 202	0.17 311	0.13 343	1.42 253	4.67 477	2.44 137	0.63 116	3.36 415	17.95 476	0.78 224	4.17 446	4.41 303	0.14 122	0.15 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.25 472

ROB_FTStereo_v2	0.43 104	0.09 76	1.00 95	0.06 209	0.08 311	1.57 298	0.33 380	1.44 74	0.67 152	0.97 225	0.19 160	0.77 219	0.02 29	1.23 188	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

ROB_FTStereo	0.47 121	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 311	1.59 309	0.33 380	1.43 70	0.68 159	0.97 225	0.19 160	0.76 215	0.03 58	1.86 215	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

KYRaft	1.19 325	0.05 19	0.94 81	0.06 209	0.24 395	1.25 191	0.78 415	2.48 143	0.61 96	3.23 412	7.13 447	1.00 247	2.77 419	1.43 198	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.71 477

HUI-Stereo	0.45 112	0.09 76	1.08 127	0.06 209	0.08 311	1.61 317	0.32 377	1.43 70	0.70 182	0.97 225	0.18 152	0.77 219	0.02 29	1.44 202	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

ASMatch	1.44 356	0.14 143	2.15 306	0.60 417	0.21 384	1.21 163	0.26 350	0.96 48	0.66 143	0.29 117	11.75 464	0.93 237	2.37 409	6.73 417	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.04 276

DeepStereo_LL	1.66 381	0.15 155	1.66 244	0.02 93	0.07 301	1.38 238	6.16 490	3.12 207	1.06 260	0.97 225	3.74 415	0.96 241	4.79 454	7.00 441	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.00 1

DEmStereo	1.51 363	0.08 63	2.17 307	0.09 259	0.02 229	1.76 341	0.90 419	1.47 79	0.60 87	2.46 389	6.42 443	1.08 255	5.16 458	6.21 385	1.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

SST-Stereo	1.04 286	0.05 19	1.16 149	0.72 431	0.23 391	1.70 337	0.58 405	1.92 104	1.46 334	1.19 265	1.09 303	1.60 286	1.93 397	6.92 435	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

THIR-Stereo	1.48 361	0.29 266	1.51 216	0.01 26	0.02 229	1.05 91	4.32 471	2.11 115	0.22 40	1.08 251	4.24 422	1.93 312	4.19 447	6.76 419	1.87 386	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.05 236	0.00 1

RAFT_R40	0.99 278	0.05 19	1.26 172	0.71 430	0.20 379	1.65 330	0.67 409	1.94 106	0.61 96	1.05 247	1.15 310	1.80 305	1.47 367	6.91 433	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

GrayStereo	1.46 359	0.03 2	0.87 64	0.63 423	0.20 379	1.24 182	4.61 475	2.85 175	0.62 108	4.98 444	4.00 421	0.45 166	4.67 452	3.37 251	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 478	0.01 39	0.01 86

RE-Stereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 144	0.10 95	1.02 103	0.89 448	0.10 328	1.57 298	0.36 386	2.06 112	0.63 116	2.23 365	0.46 223	0.25 136	0.01 9	0.45 135	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

TVStereo	0.82 225	0.10 95	1.15 145	1.19 462	0.01 143	1.52 288	0.29 365	2.66 157	0.66 143	1.20 267	0.58 237	0.24 132	0.01 9	6.38 395	0.32 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.52 138	0.08 63	1.37 195	0.06 209	0.06 291	1.34 221	0.41 390	1.43 70	0.68 159	1.03 244	0.85 285	0.49 173	1.56 376	0.79 166	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.13 393

iGMRVC	0.51 135	0.09 76	1.04 118	0.06 209	0.08 311	1.61 317	0.27 354	1.44 74	0.69 172	0.97 225	0.19 160	0.76 215	0.03 58	2.69 235	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 276

RAFT-RH_RVC	2.05 414	0.15 155	1.66 244	0.60 417	0.27 406	1.49 280	0.02 148	0.58 24	0.65 134	5.35 448	21.66 488	1.06 253	0.07 137	6.85 424	0.57 305	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.00 1

RAFT-345	1.19 325	0.06 37	1.55 221	0.54 409	0.13 343	1.53 291	0.25 346	0.56 21	1.76 372	1.20 267	7.85 449	0.93 237	0.05 99	6.87 427	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

iRAFT	0.50 132	0.09 76	1.01 98	0.06 209	0.07 301	1.60 313	0.27 354	1.45 77	0.68 159	0.98 234	0.18 152	0.77 219	0.03 58	2.58 227	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.05 297

CRE-IMP	0.40 92	0.06 37	1.04 118	0.07 233	0.05 280	1.45 266	0.46 395	1.48 80	0.63 116	0.90 213	0.30 181	0.88 230	0.01 9	0.26 82	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.17 410

CroCo-Stereo	0.39 88	0.40 312	1.67 248	0.07 233	0.00 1	0.19 5	0.01 77	3.55 277	0.75 192	0.08 56	0.02 67	0.46 167	0.08 151	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86
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
GMM-Stereo	1.09 303	0.05 19	1.62 236	0.13 286	0.22 386	1.41 246	0.87 417	2.31 122	0.62 108	2.75 397	3.14 400	0.54 180	0.90 335	5.33 351	0.13 111	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.01 39	1.80 478

RAFT-IKP	0.45 112	0.09 76	1.06 124	0.06 209	0.06 291	1.44 260	0.31 376	1.44 74	0.69 172	0.97 225	0.18 152	0.76 215	0.02 29	1.65 208	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 276

Prome-Stereo	1.23 332	0.06 37	0.93 80	0.12 280	0.24 395	1.26 195	0.67 409	2.53 148	0.69 172	2.08 355	8.70 455	0.76 215	2.91 423	2.12 219	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 475

LMCR-Stereo	1.10 307	0.69 403	1.95 278	0.50 402	0.01 143	2.73 389	0.09 289	6.20 456	0.64 127	2.37 382	1.76 347	0.13 110	1.59 382	2.94 239	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 307	0.42 321	1.72 255	0.28 354	0.01 143	1.37 232	0.11 299	6.25 457	0.84 219	1.05 247	0.67 265	1.61 288	0.79 327	6.11 381	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.04 276

CREStereo++_RVC	0.29 55	0.19 193	0.83 59	0.05 192	0.00 1	1.19 150	0.00 1	0.66 29	0.99 245	0.25 113	1.26 323	0.05 51	0.07 137	0.20 52	0.09 81	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
s12784h	0.56 151	0.14 143	1.22 167	0.02 93	0.00 1	1.14 127	0.03 194	3.43 262	1.47 336	1.02 240	1.41 330	0.05 51	0.02 29	1.08 181	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

TestStereo	0.61 160	0.55 371	1.84 270	0.00 1	0.00 1	0.94 65	0.00 1	1.65 86	0.23 43	0.12 89	0.03 91	0.08 84	0.06 121	6.59 405	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 58	0.28 256	0.86 62	0.03 142	0.01 143	1.14 127	0.00 1	0.53 15	0.44 69	1.06 250	1.24 320	0.06 64	0.05 99	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 51	0.39 307	0.97 92	0.05 192	0.00 1	1.09 105	0.00 1	0.71 33	0.54 74	0.44 151	1.04 301	0.06 64	0.06 121	0.19 40	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.18 416

CroCo_RVC	0.37 82	0.32 275	3.21 386	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.08 277	1.96 107	0.90 227	0.03 28	0.05 106	0.04 26	0.11 177	0.11 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.18 416

CFNet_pseudo	0.66 178	0.17 177	2.08 301	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.79 167	0.73 185	0.78 197	0.46 223	2.32 343	0.63 306	1.77 212	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

pcwnet_v2	1.29 336	0.17 177	5.98 461	0.10 270	0.01 143	1.76 341	0.02 148	5.08 412	2.90 429	1.54 315	1.98 359	2.03 319	0.81 329	3.01 242	0.28 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.03 177	0.03 247

RALAANet	0.54 147	0.62 388	1.41 199	0.01 26	0.01 143	0.92 61	0.02 148	2.39 127	1.87 382	1.13 256	0.38 203	0.15 118	0.30 246	1.00 178	0.38 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 362	0.14 349	0.01 86

ADLNet	1.20 328	0.29 266	1.98 284	0.00 1	0.02 229	2.20 364	0.11 299	4.39 359	2.52 421	2.19 363	2.20 377	2.66 353	0.70 323	3.42 254	1.25 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.04 276

GES	0.61 160	0.08 63	1.78 263	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.07 270	5.32 423	0.13 4	0.62 169	0.32 183	0.37 154	0.67 321	0.68 162	0.49 287	0.03 422	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 122	0.01 86

HCRNet	0.73 195	0.19 193	1.10 132	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.01 77	3.07 199	1.97 388	0.60 168	0.21 165	0.56 181	0.11 177	5.34 352	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

DCANet	0.66 178	0.43 327	2.21 310	0.03 142	0.00 1	1.22 166	0.01 77	3.26 234	1.85 379	2.61 394	0.21 165	0.09 89	0.49 285	0.33 110	0.39 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.06 328

csc	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

cscssc	0.66 178	0.42 321	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.22 166	0.02 148	3.26 234	1.04 251	2.34 377	0.14 132	0.09 89	1.83 392	0.34 111	0.29 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297

222	2.69 428	0.09 76	1.03 114	0.00 1	0.00 1	1.54 295	0.00 1	5.61 436	1.55 349	1.51 306	2.10 368	0.53 178	0.07 137	4.54 316	35.09 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

111	0.79 217	0.70 407	2.21 310	0.01 26	0.01 143	1.19 150	0.16 318	3.78 300	1.98 390	1.22 273	0.91 291	2.01 316	0.32 255	0.32 107	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.17 410

test_xeample3	0.35 75	0.10 95	1.95 278	0.02 93	0.00 1	0.93 63	0.07 270	1.70 94	0.86 225	0.09 64	0.04 102	0.05 51	0.05 99	0.23 66	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 449	0.06 256	0.08 359

GMStereo	0.25 45	0.60 383	1.28 176	0.01 26	0.00 1	0.48 33	0.00 1	0.74 37	1.24 294	0.16 101	0.03 91	0.07 78	0.09 159	0.22 63	0.10 93	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
ccnet	1.70 391	0.20 204	1.95 278	0.26 347	0.18 368	3.72 420	1.22 430	4.22 340	1.43 330	2.37 382	3.96 419	3.45 396	1.51 372	4.69 322	4.47 433	0.06 437	0.00 1	0.09 447	0.01 322	0.10 320	0.01 86

APVNet	1.52 364	0.31 271	4.00 416	0.09 259	0.00 1	4.64 438	0.08 277	4.41 361	1.21 289	1.25 276	1.05 302	2.90 369	0.93 337	6.70 415	2.48 409	0.01 392	0.00 1	0.07 443	0.00 1	0.27 421	0.05 297

SFCPSM	0.81 223	0.11 114	2.53 348	0.01 26	0.07 301	2.45 377	0.18 325	4.99 404	1.18 284	0.77 194	0.78 277	0.69 202	0.31 250	1.72 210	0.20 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.06 256	0.01 86

Syn2CoEx	1.66 381	1.17 451	4.29 429	0.04 172	0.00 1	1.44 260	0.56 402	5.33 424	1.98 390	2.01 351	2.12 370	2.08 321	2.81 420	6.55 404	2.42 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 437	0.06 328

MMNet	1.20 328	0.27 245	3.59 405	0.09 259	0.00 1	4.15 427	0.01 77	3.63 286	1.19 286	1.93 344	0.32 183	1.35 272	1.23 354	4.42 304	1.84 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

delet	1.14 317	0.32 275	1.56 228	0.03 142	0.17 364	2.86 398	1.03 424	4.25 342	2.14 402	1.03 244	1.17 314	1.64 295	0.92 336	4.35 299	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1

psm_up	0.84 235	0.32 275	1.44 205	0.02 93	0.00 1	1.98 353	0.05 241	3.40 256	1.04 251	2.06 354	0.40 207	1.74 298	0.45 280	3.47 257	0.24 182	0.06 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.00 1

UNet	1.13 315	0.24 233	4.21 425	0.01 26	0.02 229	2.31 371	0.02 148	3.06 197	0.76 200	1.17 262	0.14 132	2.73 359	1.58 380	4.48 312	1.92 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

UPFNet	0.87 248	0.09 76	2.05 297	0.00 1	0.00 1	1.90 351	0.11 299	3.41 258	0.83 216	2.15 358	0.10 124	1.92 311	0.09 159	3.94 282	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 464	0.15 155	1.83 268	0.22 330	0.44 435	5.60 449	1.66 438	5.22 415	4.37 449	14.49 488	21.86 489	20.65 487	11.88 487	7.66 457	4.55 435	0.02 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.05 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.01 411	0.37 295	10.25 480	0.22 330	0.03 251	1.62 323	0.19 331	3.31 243	1.05 257	4.92 443	3.14 400	5.85 439	2.21 404	5.31 349	1.71 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.02 188

CREStereo	0.22 29	0.17 177	0.64 35	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.01 77	1.15 56	0.56 76	0.10 79	0.07 113	0.04 26	0.00 1	0.32 107	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	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
GwcNet	1.67 385	0.81 423	5.52 454	0.23 336	1.21 462	4.21 429	0.62 407	3.71 292	1.57 355	1.01 239	1.65 338	3.99 410	0.52 287	5.46 356	2.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.35 443	0.13 393

ac_64	1.12 313	0.18 185	1.64 239	0.18 317	0.25 398	1.48 279	0.02 148	4.97 402	1.47 336	0.69 181	0.45 222	4.94 429	0.46 283	4.87 330	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.00 1

ACVNet	0.57 153	0.21 212	1.34 190	0.09 259	0.00 1	1.36 227	0.22 339	2.40 128	1.05 257	0.63 173	0.66 257	1.94 313	0.26 241	0.31 101	0.79 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.00 1

acv_ft	0.79 217	0.21 212	1.28 176	0.01 26	1.08 461	1.68 333	0.01 77	3.75 295	1.05 257	1.31 281	0.66 257	1.94 313	0.46 283	0.31 101	1.68 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

HGLStereo	1.03 284	0.18 185	1.50 210	0.01 26	0.01 143	1.41 246	0.01 77	3.41 258	0.82 213	1.05 247	3.09 399	2.11 324	1.24 357	4.51 313	1.18 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.03 247

cf-r	0.98 271	0.51 362	2.04 296	0.25 341	0.01 143	1.40 241	0.03 194	4.47 366	1.65 364	0.95 221	0.58 237	2.63 352	0.24 235	4.19 292	0.58 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.04 276

hitnet-ft	1.09 303	0.39 307	1.45 206	0.04 172	0.00 1	1.34 221	0.22 339	3.34 248	2.25 410	1.48 305	1.11 305	4.17 411	0.37 266	4.73 325	0.79 328	0.01 392	0.00 1	0.03 435	0.00 1	0.09 307	0.01 86

GANet-RSSM	0.88 252	0.38 300	1.45 206	0.60 417	0.00 1	1.36 227	0.02 148	4.55 370	0.69 172	0.71 184	0.32 183	1.56 282	0.61 300	4.55 317	0.64 316	0.00 1	0.00 1	0.05 442	0.00 1	0.08 285	0.02 188

PSMNet-RSSM	0.90 260	0.44 332	1.35 193	0.13 286	0.00 1	1.37 232	0.03 194	4.79 394	0.85 223	1.11 254	0.49 228	2.15 328	0.35 262	4.09 290	0.73 323	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.01 86

GwcNet-RSSM	1.02 282	0.69 403	2.70 359	0.22 330	0.02 229	1.42 253	0.05 241	4.02 322	1.01 247	0.90 213	0.42 211	2.89 368	0.26 241	4.43 305	1.17 351	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.13 342	0.05 297

CFNet-ft	0.77 208	0.46 340	1.34 190	0.01 26	0.27 406	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 391	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.02 188

FAT-Stereo	1.86 401	0.19 193	3.31 392	0.17 311	0.03 251	1.78 344	0.97 421	4.76 390	2.79 427	4.22 433	4.87 426	5.31 437	2.83 422	5.06 339	0.90 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86

PMTNet	0.21 23	0.19 193	0.85 60	0.02 93	0.02 229	1.14 127	0.30 372	0.88 46	0.11 1	0.03 28	0.02 67	0.07 78	0.02 29	0.37 120	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1

DMCA	0.68 187	0.22 222	1.96 281	0.01 26	0.01 143	1.28 200	0.02 148	3.02 190	1.54 348	2.14 357	0.15 139	1.74 298	0.10 167	0.45 135	0.95 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

STTStereo	0.83 229	0.34 284	2.44 339	0.24 338	0.15 355	1.41 246	0.10 297	3.02 190	1.55 349	1.34 282	0.17 148	1.77 303	0.45 280	3.42 254	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

BEATNet_4x	0.97 269	0.77 415	3.36 394	0.46 392	0.01 143	1.32 213	0.09 289	4.57 374	1.26 296	1.88 339	0.22 169	1.09 257	0.42 274	1.79 213	2.09 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.06 328

AF-Net	2.17 417	0.65 396	3.53 402	0.00 1	0.09 319	2.02 355	0.48 396	6.44 458	1.70 368	3.36 415	10.22 459	4.95 430	2.81 420	4.34 298	2.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.01 86

RP	1.76 396	0.55 371	2.59 354	0.22 330	0.60 449	1.70 337	0.98 423	4.31 350	1.99 392	3.12 409	5.04 429	4.41 417	2.96 424	4.72 324	1.90 387	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.14 349	0.01 86

RGC	1.86 401	0.67 399	3.45 400	0.07 233	0.26 401	3.29 406	0.11 299	4.78 393	1.46 334	3.26 413	4.51 424	5.14 433	2.68 417	5.46 356	1.94 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 365

NCC-stereo	1.67 385	0.56 375	3.10 378	0.08 248	0.22 386	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 374	2.72 391	4.29 413	3.53 437	5.76 371	2.01 396	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

edge stereo	1.94 407	0.40 312	3.82 413	0.15 301	0.09 319	1.81 347	0.45 394	4.77 391	2.21 408	3.36 415	3.94 418	8.39 457	1.72 388	5.75 370	1.69 378	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.17 371	0.01 86

Nwc_Net	1.94 407	0.55 371	3.79 411	0.07 233	0.08 311	2.73 389	0.04 220	6.75 467	1.11 269	2.03 352	7.92 450	4.82 427	2.11 402	4.78 326	2.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.01 86

Abc-Net	1.67 385	0.56 375	3.10 378	0.08 248	0.22 386	2.24 367	0.13 308	5.05 409	1.42 326	2.27 374	2.72 391	4.29 413	3.53 437	5.76 371	2.01 396	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 337	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188

ADCS	5.09 465	2.15 475	16.58 491	0.34 373	0.07 301	5.91 453	4.26 470	6.73 466	6.99 467	9.44 471	6.09 438	6.57 447	5.17 460	9.54 474	21.38 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 445	0.23 434

ADCRef	2.29 421	0.65 396	5.67 458	0.10 270	0.09 319	4.81 440	0.76 414	4.75 389	1.37 315	2.88 400	1.67 339	1.62 290	2.30 406	3.77 273	14.93 484	0.02 414	0.00 1	0.01 405	0.10 395	0.20 397	0.11 378

ADCP+	2.87 431	0.98 439	8.75 477	0.07 233	0.16 361	5.93 454	2.90 458	4.00 321	1.84 376	1.52 307	0.27 177	3.81 406	3.22 432	6.05 379	17.38 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.30 440

RAFT-Stereo	0.44 108	0.09 76	0.94 81	0.02 93	0.00 1	1.24 182	0.09 289	3.65 288	0.11 1	1.87 337	0.42 211	0.06 64	0.01 9	0.25 74	0.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.53 366	0.31 271	1.97 283	0.09 259	3.20 477	1.69 335	0.06 263	3.27 240	2.12 397	0.77 194	1.29 324	5.32 438	1.69 387	6.60 406	2.17 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

MSMDNet	0.65 173	0.14 143	2.02 290	0.01 26	0.01 143	1.11 114	0.00 1	2.88 177	0.98 241	0.49 162	0.28 179	2.32 343	1.49 368	1.19 185	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

RYNet	1.52 364	0.35 286	3.38 395	0.25 341	0.04 270	2.31 371	0.03 194	4.62 376	1.47 336	1.14 257	0.34 191	4.52 420	1.38 364	6.36 394	4.23 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

PA-Net	1.31 342	0.59 381	3.65 406	0.06 209	0.15 355	1.44 260	0.54 401	4.08 325	2.71 426	0.78 197	1.16 312	2.32 343	0.64 309	5.96 376	1.92 390	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.06 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	1.74 393	0.22 222	3.06 375	0.75 433	0.44 435	2.46 378	0.35 385	3.40 256	1.41 325	4.22 433	1.56 333	5.03 431	0.56 292	6.29 390	5.00 441	0.01 392	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.08 359
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	1.10 307	0.95 437	2.98 370	0.06 209	0.00 1	2.23 366	0.18 325	3.95 319	2.53 422	0.56 165	0.32 183	1.89 310	0.66 316	5.03 336	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.04 276
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
GANet	1.90 404	0.43 327	1.83 268	0.39 382	0.00 1	2.24 367	3.37 460	3.90 316	1.44 331	2.17 360	9.66 457	2.57 350	1.09 344	6.88 428	1.81 381	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.10 320	0.03 247

TDLM	1.08 295	0.49 355	1.43 203	0.27 352	0.00 1	1.56 297	2.12 445	3.10 204	1.75 371	1.36 293	0.93 293	1.06 253	0.49 285	6.21 385	0.70 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.02 188

CFNet	1.08 295	0.62 388	2.26 324	0.26 347	0.03 251	1.40 241	0.04 220	4.45 365	2.09 395	0.48 159	0.69 267	1.31 269	0.24 235	6.63 409	0.83 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.04 276

CFNet_RVC	0.77 208	0.46 340	1.34 190	0.01 26	0.27 406	1.32 213	0.02 148	2.40 128	0.68 159	0.63 173	0.18 152	3.23 391	0.21 230	3.97 283	0.54 299	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.03 177	0.02 188

CVANet_RVC	1.10 307	0.39 307	1.69 251	0.28 354	0.00 1	1.45 266	0.48 396	3.26 234	1.64 363	2.93 401	1.22 317	1.51 277	0.37 266	6.09 380	0.50 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.01 86

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 286	0.55 371	2.52 347	0.56 413	1.00 457	1.37 232	0.00 1	3.43 262	1.35 313	2.24 366	0.35 194	2.18 335	0.58 296	4.28 295	0.34 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.65 173	0.17 177	2.09 302	0.00 1	0.01 143	1.22 166	0.00 1	2.77 165	0.73 185	0.75 189	0.44 218	2.32 343	0.64 309	1.76 211	0.15 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

UCFNet_RVC	0.66 178	0.35 286	1.20 163	0.02 93	0.30 420	1.53 291	0.01 77	3.42 260	0.67 152	1.12 255	0.73 275	1.26 267	0.20 225	1.84 214	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.80 221	0.58 379	2.14 305	0.69 429	0.00 1	1.35 225	0.02 148	4.50 368	1.15 280	1.76 330	0.16 141	0.60 185	0.30 246	1.13 184	1.64 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	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
AdaStereo	0.65 173	0.09 76	1.12 136	0.02 93	0.00 1	1.45 266	0.23 343	4.38 356	1.44 331	1.17 262	0.37 201	1.56 282	0.18 213	0.56 148	0.37 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	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.
NVstereo2D	1.09 303	0.17 177	4.40 434	0.00 1	0.00 1	1.59 309	0.18 325	4.29 348	1.40 322	0.85 207	0.36 197	2.30 340	0.62 305	5.26 346	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

DeepPruner_ROB	0.86 241	0.50 358	1.80 266	0.01 26	0.00 1	1.57 298	0.17 321	3.48 270	0.42 67	3.31 414	0.02 67	2.09 323	0.17 209	3.01 242	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.01 86

PS-NSSS	1.08 295	0.45 336	1.70 253	0.02 93	0.01 143	1.37 232	0.01 77	4.38 356	2.09 395	1.15 258	2.65 390	0.65 195	0.07 137	6.35 393	0.56 302	0.16 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 295	1.12 449	4.68 442	1.09 457	0.00 1	1.38 238	0.05 241	3.83 308	1.11 269	0.80 201	1.15 310	1.02 249	0.12 189	4.52 314	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 437	0.03 247

MLCV	1.01 280	0.53 368	2.17 307	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.03 194	2.90 179	1.30 306	2.60 393	1.85 352	1.00 247	0.40 272	4.88 331	0.74 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

HSM	1.36 348	0.40 312	1.07 125	0.01 26	0.30 420	1.73 340	0.03 194	5.89 448	1.22 290	1.83 335	1.36 327	4.78 426	1.30 362	6.61 408	0.57 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 229	0.12 122	1.18 155	0.02 93	0.01 143	1.31 212	0.00 1	3.33 245	1.07 262	1.92 341	1.24 320	2.48 349	0.18 213	1.86 215	1.67 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.05 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.62 376	0.23 229	3.72 408	0.18 317	0.13 343	3.34 409	0.19 331	5.93 451	2.01 393	4.14 432	0.76 276	2.12 326	1.78 389	5.22 345	2.62 415	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.01 322	0.03 177	0.01 86

iResNet	1.00 279	0.45 336	3.08 377	0.86 446	0.01 143	1.97 352	0.01 77	3.67 291	1.49 342	1.77 331	1.09 303	0.35 152	0.13 196	3.83 277	1.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

MFMNet_re	2.02 412	0.98 439	4.27 428	2.74 477	0.88 454	1.47 273	0.15 314	4.21 337	3.18 433	6.63 455	6.93 446	1.87 309	3.63 440	2.13 220	0.99 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.05 297

DISCO	1.93 405	0.18 185	2.44 339	0.67 428	0.53 443	5.25 446	0.00 1	5.43 430	1.56 354	2.09 356	0.91 291	6.48 445	0.89 334	8.55 466	3.60 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.01 86

NCCL2	1.30 338	0.63 391	2.31 330	0.02 93	0.03 251	1.57 298	3.41 461	3.91 317	1.39 318	3.14 410	0.34 191	3.90 407	0.30 246	3.75 269	1.19 353	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.03 177	0.05 297

MDST_ROB	3.50 447	0.07 51	3.94 415	2.66 476	1.46 465	12.94 482	0.97 421	7.32 471	2.42 416	14.82 489	8.08 452	2.74 360	1.51 372	8.44 465	2.48 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.11 378

CBMV_ROB	1.70 391	0.11 114	1.98 284	0.46 392	0.00 1	2.85 397	0.91 420	4.27 345	2.21 408	4.02 431	5.00 428	2.97 374	2.32 407	5.40 354	1.35 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

DLCB_ROB	1.17 323	0.22 222	1.28 176	0.08 248	0.00 1	1.51 284	0.23 343	3.39 254	1.52 346	3.43 419	2.00 361	3.40 393	0.31 250	4.29 296	1.82 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 293	0.76 413	2.06 298	0.07 233	0.00 1	1.35 225	0.03 194	6.80 468	2.57 424	0.79 199	1.20 316	0.94 240	0.12 189	3.81 274	0.41 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

NOSS_ROB	1.29 336	0.22 222	1.35 193	0.64 424	0.16 361	2.56 382	0.00 1	4.14 331	2.37 414	2.29 376	1.76 347	2.84 364	0.02 29	6.80 423	0.45 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.11 378

XPNet_ROB	1.17 323	0.41 315	1.68 249	0.04 172	0.01 143	1.65 330	0.17 321	3.46 267	1.39 318	3.89 428	1.01 300	1.60 286	0.53 288	4.35 299	3.07 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

ETE_ROB	1.16 322	0.52 363	1.71 254	0.01 26	0.02 229	1.79 345	0.22 339	4.10 328	1.32 309	4.68 441	1.18 315	2.81 362	0.08 151	3.56 261	1.12 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 328

PDISCO_ROB	2.21 418	0.78 416	3.43 398	0.96 450	2.04 473	7.04 461	0.09 289	7.36 472	5.72 459	1.21 272	1.67 339	3.16 386	1.28 360	7.52 453	1.37 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 440	0.13 393

DN-CSS_ROB	0.77 208	0.90 434	2.01 288	0.85 442	0.00 1	1.47 273	0.01 77	2.92 181	0.93 234	0.12 89	0.53 232	0.44 165	0.16 206	4.33 297	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 436	0.01 86

LALA_ROB	1.33 344	0.59 381	1.74 257	0.02 93	0.06 291	3.25 404	0.50 400	3.45 265	1.39 318	3.70 423	0.59 247	4.59 422	0.25 238	3.58 262	2.79 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.02 188

PWC_ROB	2.90 433	1.01 443	6.12 464	0.53 408	0.57 448	1.30 208	0.40 388	3.85 311	4.42 451	7.37 460	15.40 472	3.03 378	1.55 375	6.31 391	5.74 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 453	0.05 297

PWCDC_ROB	3.06 435	1.38 461	3.81 412	0.14 298	0.00 1	3.14 400	0.02 148	4.40 360	12.35 478	1.08 251	23.69 495	2.01 316	2.01 401	3.87 279	2.43 407	0.24 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 464	0.08 359

PSMNet_ROB	1.09 303	0.69 403	2.92 367	0.03 142	0.07 301	1.68 333	0.16 318	3.44 264	1.30 306	0.96 223	0.32 183	2.81 362	0.63 306	4.23 293	2.48 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.04 276

CBMV	1.56 370	0.24 233	1.92 272	0.31 362	0.03 251	2.90 399	4.33 472	3.79 301	1.81 374	4.98 444	1.73 345	2.70 357	1.68 386	3.81 274	0.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.08 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	5.78 468	0.75 409	3.04 374	0.25 341	0.14 349	7.88 469	2.09 444	9.64 478	5.18 456	20.48 498	19.06 482	22.80 489	9.54 481	9.64 475	4.88 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.03 247
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
MM-Stereo_test3	0.43 104	0.33 282	0.92 76	0.75 433	0.04 270	0.96 69	0.05 241	3.11 206	0.79 204	0.12 89	0.53 232	0.26 138	0.06 121	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.28 429	0.01 86

SCV	0.42 97	0.28 256	0.68 41	0.26 347	0.16 361	0.26 7	0.05 241	4.98 403	0.63 116	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.05 99	0.26 82	0.13 111	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.18 427	0.25 413	0.18 416

AIO_rvc	0.21 23	0.32 275	0.50 19	0.09 259	0.03 251	0.43 30	0.06 263	1.25 62	0.63 116	0.03 28	0.01 1	0.09 89	0.04 85	0.28 92	0.16 139	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 351	0.10 320	0.10 371

AIO_test	0.17 10	0.11 114	0.55 26	0.08 248	0.06 291	0.42 29	0.06 263	0.35 6	0.38 65	0.03 28	0.01 1	0.86 228	0.03 58	0.21 60	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.08 386	0.03 177	0.02 188

castereo	0.32 64	0.28 256	0.46 13	0.01 26	0.05 280	0.81 46	0.04 220	3.37 249	0.61 96	0.08 56	0.01 1	0.08 84	0.14 200	0.10 10	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 442	0.02 122	0.01 86

DDVS	0.92 262	0.16 166	1.39 197	0.21 327	0.27 406	3.17 401	0.26 350	2.56 150	0.62 108	0.70 182	0.81 280	2.17 334	0.45 280	5.26 346	0.29 214	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.04 213	0.02 188

FC-DCNN v2	6.25 472	0.19 193	2.31 330	0.44 386	0.55 445	8.05 470	1.51 437	8.71 476	7.22 469	19.24 496	22.98 493	24.00 493	13.47 489	9.80 477	6.51 451	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 297

GCAP-BAT	0.37 82	0.13 132	1.16 149	0.10 270	0.12 337	1.59 309	0.04 220	0.67 30	0.43 68	0.84 205	0.89 289	0.39 159	0.07 137	0.27 90	0.49 287	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.19 429	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 104	0.17 177	0.46 13	0.14 298	1.06 460	0.63 38	0.02 148	0.30 3	0.24 48	0.09 64	0.01 1	0.04 26	0.03 58	1.86 215	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.15 407	1.83 474	1.61 476

RAFT-Stereo-weight	0.39 88	0.07 51	0.81 54	0.07 233	0.02 229	1.34 221	0.05 241	3.15 212	0.31 55	0.94 220	0.52 231	0.26 138	0.01 9	0.19 40	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

test_sample6	0.89 259	0.17 177	2.23 319	0.48 397	0.01 143	1.43 256	0.01 77	4.49 367	1.40 322	1.43 300	1.12 307	0.64 194	0.14 200	3.86 278	0.42 267	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 188

SMFormer	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

tta	1.04 286	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	1.24 355	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

qqq1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

fff1	0.98 271	0.16 166	1.55 221	0.33 367	0.01 143	1.03 76	0.00 1	5.24 416	2.12 397	1.53 309	2.16 372	0.92 232	0.02 29	4.46 308	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86

mmm	0.52 138	0.04 9	1.14 142	0.61 420	0.00 1	1.14 127	0.00 1	3.45 265	0.75 192	1.24 275	0.58 237	0.20 130	0.18 213	0.93 172	0.08 68	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

11t1	0.33 66	0.05 19	0.86 62	0.44 386	0.00 1	1.04 84	0.00 1	2.45 138	0.60 87	0.44 151	0.01 1	0.05 51	0.05 99	0.43 128	0.06 47	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

mmx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

ttt	1.35 347	0.05 19	1.09 130	0.46 392	0.01 143	1.61 317	0.00 1	5.61 436	1.97 388	1.75 326	2.10 368	1.40 274	0.11 177	4.81 328	6.07 449	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

1111x	1.53 366	0.06 37	1.77 260	0.27 352	0.00 1	2.12 359	0.01 77	5.63 440	1.65 364	1.53 309	1.67 339	0.92 232	0.64 309	6.18 383	8.17 462	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

xxx	1.56 370	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	5.51 433	2.25 410	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

testlalala	0.46 115	0.13 132	0.82 56	0.17 311	0.10 328	1.13 125	0.03 194	2.63 153	1.13 276	2.04 353	0.10 124	0.29 144	0.04 85	0.15 24	0.27 203	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.26 455	0.00 1	0.00 1

SDNR	3.31 443	0.91 435	6.28 467	0.44 386	0.02 229	26.11 505	0.01 77	3.81 307	1.62 362	2.82 399	11.06 462	2.93 370	0.60 297	7.95 460	1.52 368	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.12 386

LoS_RVC	0.19 18	0.48 350	0.51 20	0.12 280	0.10 328	1.01 74	0.01 77	0.81 42	0.19 27	0.07 48	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.31 101	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 276

fast-acv-ft	1.41 354	0.46 340	4.29 429	0.10 270	0.13 343	3.97 423	0.29 365	2.42 136	1.91 385	0.81 202	3.55 411	3.02 376	1.26 359	3.35 249	2.05 399	0.04 425	0.01 274	0.04 438	0.04 362	0.39 448	0.05 297

CBFPSM	1.39 352	0.61 386	4.29 429	0.01 26	0.01 143	3.64 418	0.03 194	3.39 254	0.80 208	0.64 176	0.21 165	6.18 443	3.70 442	2.38 224	1.82 382	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

LoS	0.28 51	0.16 166	0.95 85	0.07 233	0.01 143	1.32 213	0.07 270	1.30 64	0.60 87	0.04 37	0.03 91	0.28 142	0.11 177	0.48 140	0.11 102	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.43 104	0.14 143	0.85 60	0.05 192	1.52 467	1.22 166	0.05 241	1.01 50	0.59 79	0.03 28	0.02 67	0.14 116	0.10 167	0.40 125	0.10 93	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	2.45 481

EGLCR-Stereo	0.28 51	0.09 76	0.73 46	0.18 317	0.05 280	1.17 140	0.04 220	2.37 125	0.17 22	0.35 134	0.01 1	0.01 2	0.02 29	0.38 123	0.04 8	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247

ProNet	0.20 21	0.25 237	0.78 51	0.01 26	0.01 143	0.95 68	0.00 1	0.70 31	0.68 159	0.02 9	0.01 1	0.05 51	0.03 58	0.31 101	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.12 337	0.04 276

RCA-Stereo	0.37 82	0.14 143	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.17 140	0.00 1	3.14 210	0.61 96	0.71 184	0.47 226	0.05 51	0.13 196	0.19 40	0.03 5	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.01 86

qqq	0.50 132	0.04 9	0.78 51	0.02 93	0.00 1	1.05 91	0.00 1	3.15 212	0.68 159	0.46 157	0.01 1	0.73 211	0.12 189	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

x	0.41 94	0.04 9	0.74 48	0.54 409	0.00 1	0.98 71	0.00 1	3.07 199	0.67 152	0.48 159	0.01 1	0.48 171	0.07 137	0.93 172	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

Wz-Net-SNSev	2.53 425	2.49 478	10.66 482	0.39 382	0.01 143	2.73 389	0.40 388	5.02 407	1.50 344	2.15 358	2.12 370	6.48 445	1.11 346	9.47 473	5.84 448	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.06 328

Wz-Net-MNSev	1.85 400	1.19 453	5.61 457	0.01 26	0.00 1	4.74 439	2.16 447	4.93 401	1.48 340	3.77 425	1.24 320	1.77 303	2.56 413	4.94 333	2.61 414	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 86

CRFU-Net	1.32 343	0.27 245	2.46 343	1.17 461	0.03 251	4.08 425	0.05 241	5.61 436	0.67 152	1.53 309	0.70 273	3.47 397	2.62 416	3.24 247	0.24 182	0.01 392	0.01 274	0.11 452	0.00 1	0.13 342	0.00 1

NINENet	1.03 284	0.22 222	1.30 184	0.10 270	0.01 143	5.85 451	0.03 194	4.41 361	1.25 295	1.55 316	0.60 252	2.39 347	0.06 121	2.72 237	0.05 23	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.04 213	0.00 1

MIPNet	0.64 171	0.42 321	2.01 288	0.08 248	0.07 301	1.29 204	0.11 299	3.47 269	1.29 304	0.67 178	0.10 124	0.63 192	0.97 338	1.25 189	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.01 322	0.11 330	0.04 276

Consistency-Raft	1.36 348	0.65 396	4.81 444	0.33 367	0.32 427	1.62 323	0.11 299	3.65 288	3.80 443	0.33 122	6.12 440	0.86 228	2.14 403	0.94 174	1.25 357	0.02 414	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.01 86

PFNet	1.06 294	0.19 193	2.95 369	1.16 460	0.56 446	1.58 302	0.25 346	1.50 81	0.60 87	2.38 384	1.23 318	0.63 192	0.30 246	6.85 424	0.43 269	0.16 450	0.01 274	0.00 1	0.07 381	0.18 379	0.18 416

AnonymousM	0.34 69	0.07 51	0.63 32	0.02 93	0.01 143	1.09 105	0.03 194	1.54 83	0.68 159	0.17 104	0.04 102	0.02 4	0.24 235	0.25 74	0.04 8	0.00 1	0.01 274	1.93 480	0.00 1	0.01 39	0.00 1

cross-raft	0.53 144	0.12 122	1.78 263	0.03 142	0.01 143	1.04 84	0.10 297	3.21 230	0.23 43	0.37 142	0.01 1	2.86 367	0.04 85	0.24 69	0.24 182	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.16 416	0.01 39	0.02 188

xxxx	1.78 397	0.07 51	1.02 103	0.00 1	0.01 143	1.44 260	0.00 1	5.81 447	1.53 347	1.37 294	1.91 354	1.08 255	0.05 99	4.37 302	16.98 489	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

test_xeample	1.79 398	0.08 63	1.03 114	0.02 93	0.00 1	1.44 260	0.00 1	5.48 431	1.84 376	1.65 321	2.17 376	0.37 154	0.06 121	4.00 285	17.67 491	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

FINET	1.36 348	0.46 340	4.05 419	0.22 330	0.73 452	1.03 76	0.00 1	3.57 279	5.71 458	1.59 319	1.64 336	0.49 173	0.19 219	5.53 359	1.90 387	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.03 247

CFNet-RSSM	0.51 135	0.12 122	1.26 172	0.03 142	0.14 349	1.24 182	0.02 148	4.12 330	0.15 11	0.31 118	0.01 1	1.96 315	0.04 85	0.19 40	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.27 458	0.01 39	0.01 86

EDNetEfficientorigin	10.31 486	1.90 473	98.96 521	0.22 330	0.23 391	2.73 389	0.71 411	4.50 368	16.94 485	18.72 490	15.36 471	12.74 471	10.73 485	8.96 468	11.94 478	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.25 413	1.31 474

Gwc-CoAtRS	0.42 97	0.12 122	1.28 176	0.03 142	0.13 343	1.03 76	0.02 148	2.33 123	0.15 11	0.35 134	0.01 1	2.27 338	0.03 58	0.20 52	0.25 190	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.22 442	0.01 39	0.01 86

FENet	0.52 138	0.07 51	1.62 236	0.04 172	0.00 1	1.19 150	0.05 241	3.10 204	0.98 241	0.89 211	0.01 1	1.63 293	0.09 159	0.47 139	0.28 210	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86

DIP-Stereo	0.58 154	0.23 229	0.90 71	0.08 248	0.00 1	1.43 256	0.01 77	6.01 453	1.38 316	0.92 218	0.11 128	0.04 26	0.19 219	0.12 16	0.07 55	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
stereogan	2.13 415	0.31 271	3.75 409	0.01 26	0.09 319	7.44 465	0.60 406	4.27 345	3.29 434	3.91 429	4.62 425	6.41 444	1.84 395	5.17 342	0.58 307	0.00 1	0.01 274	0.01 405	0.00 1	0.24 406	0.05 297

ADCL	3.30 441	0.81 423	6.76 470	0.25 341	0.25 398	6.93 459	4.65 476	4.79 394	2.62 425	4.61 440	3.36 407	5.22 435	4.55 451	5.54 362	14.91 483	0.05 431	0.01 274	0.11 452	0.13 406	0.28 429	0.10 371

DeepPrunerF	2.50 424	0.87 430	14.90 489	0.17 311	0.31 424	1.41 246	0.29 365	5.62 439	9.97 474	1.02 240	0.43 215	2.01 316	1.65 384	6.85 424	3.99 428	0.00 1	0.01 274	0.07 443	0.10 395	0.24 406	0.12 386

HSM-Net_RVC	1.40 353	0.07 51	1.58 231	0.00 1	0.01 143	1.88 349	0.05 241	7.24 470	1.71 370	3.63 422	3.63 413	3.21 389	0.36 264	4.25 294	0.44 272	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	6.09 470	0.18 185	2.35 333	0.42 385	0.53 443	7.80 468	1.42 434	8.14 475	7.07 468	19.05 495	22.10 490	22.85 490	13.84 490	9.42 471	6.44 450	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 328

PASM	1.58 374	1.05 445	7.51 472	0.56 413	0.09 319	1.37 232	0.28 362	2.85 175	1.44 331	3.91 429	0.44 218	3.02 376	0.64 309	6.38 395	1.59 372	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.03 351	0.26 416	0.15 403

SANet	4.63 461	0.89 433	5.34 452	0.30 358	0.09 319	7.43 464	3.75 465	6.53 460	16.16 484	6.79 456	13.29 467	12.44 469	7.74 472	7.38 449	4.11 430	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.31 444

MSMD_ROB	4.94 463	0.43 327	2.58 352	0.12 280	0.01 143	8.43 471	1.09 426	4.25 342	4.11 446	13.11 482	26.36 498	13.95 474	13.88 491	7.45 452	2.92 419	0.10 443	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 188

SPS-STEREO	3.08 436	0.49 355	2.49 345	0.21 327	0.24 395	3.67 419	1.24 431	5.80 446	2.43 417	10.68 474	8.00 451	9.48 463	3.59 439	8.11 462	5.08 442	0.01 392	0.01 274	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.11 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test1	0.40 92	0.13 132	1.31 186	0.64 424	0.07 301	0.92 61	0.03 194	3.08 201	0.80 208	0.35 134	0.04 102	0.05 51	0.02 29	0.20 52	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.02 188

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 18	0.03 2	0.46 13	0.03 142	0.00 1	0.36 21	0.02 148	1.68 91	0.67 152	0.01 4	0.01 1	0.05 51	0.00 1	0.12 16	0.22 171	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.15 407	0.01 39	0.00 1

FoundationStereo	0.08 1	0.12 122	0.24 2	0.02 93	0.01 143	0.12 1	0.04 220	0.24 1	0.59 79	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.01 9	0.11 12	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.25 45	0.15 155	0.48 18	0.09 259	0.00 1	1.08 103	0.03 194	1.53 82	0.67 152	0.00 1	0.01 1	0.59 184	0.00 1	0.09 3	0.06 47	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.28 462	0.02 122	0.00 1

mms	0.11 2	0.07 51	0.45 12	0.01 26	0.00 1	0.35 16	0.01 77	0.38 8	0.15 11	0.05 40	0.02 67	0.06 64	0.05 99	0.20 52	0.04 8	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.10 320	0.14 400

tg	0.34 69	0.26 241	0.68 41	0.01 26	0.00 1	1.25 191	0.01 77	1.75 96	0.65 134	0.11 87	0.40 207	0.74 213	0.11 177	0.29 95	0.08 68	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.21 428

model_zeroshot	0.49 129	0.26 241	2.10 304	0.03 142	0.01 143	1.69 335	0.08 277	2.63 153	0.18 24	1.02 240	0.01 1	0.61 186	0.06 121	0.86 169	0.14 122	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.16 416	0.02 122	0.01 86

testlalala2	0.77 208	0.13 132	1.72 255	3.72 479	2.44 475	1.10 109	0.01 77	3.27 240	0.73 185	0.09 64	0.03 91	1.38 273	0.08 151	0.12 16	0.09 81	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.37 475	0.01 39	0.01 86

DispNO	1.25 333	0.52 363	3.40 396	0.11 279	0.05 280	1.45 266	0.01 77	3.73 294	1.68 366	1.34 282	1.59 334	3.15 385	1.12 349	5.56 363	1.14 350	0.00 1	0.02 333	0.03 435	0.12 404	0.05 236	0.03 247

ACVNet-DCA	0.61 160	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.01 86

xx1	0.95 266	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.18 221	7.23 470	0.33 122	0.69 267	0.73 211	0.12 189	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 86

1test111	0.69 189	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.15 212	0.68 159	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	2.95 240	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.01 39	0.01 86

cc1	0.94 264	0.27 245	1.28 176	0.13 286	0.00 1	3.44 412	0.01 77	3.18 221	7.23 470	0.33 122	0.69 267	0.04 26	0.61 300	1.43 198	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.03 351	0.09 307	0.04 276

ffm	1.04 286	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 461	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

ff1	1.65 380	0.05 19	1.65 240	0.34 373	0.01 143	1.58 302	0.02 148	3.03 192	6.40 461	1.39 295	2.07 364	2.15 328	0.34 257	6.68 411	7.08 453	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

tt1	0.88 252	0.27 245	1.25 171	0.08 248	0.00 1	3.36 410	0.02 148	3.03 192	6.40 461	0.33 122	0.66 257	0.05 51	0.40 272	1.59 204	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.03 247

MSKI-zero shot	0.73 195	0.13 132	1.56 228	0.02 93	0.14 349	1.34 221	0.04 220	3.00 187	0.23 43	0.67 178	1.64 336	0.89 231	0.00 1	4.55 317	0.10 93	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 440	0.03 177	0.01 86

iinet-f	1.68 389	0.61 386	11.37 484	0.29 356	0.03 251	4.39 434	0.04 220	3.18 221	1.10 267	1.16 261	0.58 237	2.96 373	2.76 418	2.13 220	2.46 408	0.00 1	0.02 333	0.02 430	0.00 1	0.46 453	0.01 86

DCRE	0.69 189	0.35 286	1.16 149	0.06 209	0.02 229	0.91 56	0.00 1	1.05 51	0.30 54	0.98 234	7.63 448	0.72 210	0.02 29	0.16 27	0.07 55	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.21 440	0.02 122	0.03 247

MC-Stereo	0.24 41	0.12 122	0.71 45	0.04 172	0.02 229	1.07 95	0.00 1	1.30 64	0.17 22	0.59 167	0.02 67	0.08 84	0.11 177	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.17 424	0.06 256	0.02 188

HBP-ISP	1.45 357	0.75 409	3.02 373	0.30 358	0.10 328	4.28 431	1.49 436	4.68 382	1.29 304	3.43 419	0.78 277	0.93 237	1.01 339	6.48 402	0.36 253	0.04 425	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.03 247

anonymity	0.74 197	0.15 155	1.17 152	0.16 308	0.27 406	0.71 39	0.01 77	4.70 383	1.78 373	1.15 258	1.23 318	0.31 145	1.65 384	0.54 146	0.53 296	0.02 414	0.02 333	0.00 1	0.27 458	0.02 122	0.06 328

raft_robust	0.98 271	0.57 378	1.21 166	0.06 209	0.17 364	1.36 227	0.02 148	3.46 267	2.18 405	0.33 122	0.01 1	1.54 280	1.42 366	6.77 420	0.15 131	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 427	0.11 330	0.09 365

RAFT_CTSACE	0.68 187	0.52 363	1.74 257	0.50 402	0.05 280	1.16 137	0.00 1	2.68 162	0.66 143	0.68 180	1.60 335	1.76 301	0.80 328	0.94 174	0.13 111	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 157	0.36 291	0.96 86	0.03 142	0.02 229	1.21 163	0.02 148	2.80 170	1.55 349	1.08 251	2.63 389	0.43 164	0.16 206	0.37 120	0.25 190	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.01 86

AFF-stereo	0.65 173	0.46 340	0.82 56	0.37 380	0.00 1	1.19 150	0.00 1	3.04 196	1.42 326	0.72 186	1.95 357	1.16 261	0.26 241	0.97 176	0.31 225	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.02 188

DSFCA	1.30 338	0.14 143	1.82 267	0.01 26	0.03 251	3.74 421	0.86 416	2.71 163	1.23 291	3.09 408	0.41 210	2.93 370	1.49 368	6.12 382	1.35 363	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 86

FADNet	1.20 328	0.93 436	4.51 437	0.03 142	0.06 291	2.56 382	0.16 318	4.02 322	1.42 326	0.32 120	0.06 111	1.66 296	1.07 342	5.56 363	0.87 332	0.19 453	0.02 333	0.01 405	0.01 322	0.50 459	0.03 247

S-Stereo	2.00 410	0.30 270	5.74 459	0.24 338	0.23 391	2.51 380	1.90 441	4.74 386	5.15 455	2.42 386	5.80 435	2.85 366	0.72 324	5.08 340	2.17 402	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.04 276

SGM-Forest	1.84 399	0.08 63	1.31 186	0.15 301	0.22 386	3.52 416	2.46 455	3.85 311	2.16 403	5.29 446	3.90 417	3.71 405	1.56 376	6.28 389	1.90 387	0.01 392	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.30 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Reg-Stereo(zero)	0.46 115	0.04 9	1.77 260	0.01 26	0.14 349	1.20 159	0.13 308	1.13 55	0.26 52	0.05 40	0.16 141	1.75 300	1.10 345	0.67 160	0.45 276	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.12 404	0.01 39	0.09 365

SCV_C0	0.34 69	0.20 204	0.96 86	0.02 93	0.00 1	0.41 25	0.02 148	3.62 284	0.65 134	0.12 89	0.01 1	0.07 78	0.09 159	0.18 34	0.13 111	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.19 429	0.12 337	0.04 276

WCG-NET	0.22 29	0.17 177	0.54 25	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.61 25	1.09 266	0.17 104	0.33 190	0.03 15	0.13 196	0.20 52	0.07 55	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.02 188

WAO-7	9.09 481	1.79 470	3.55 404	0.80 437	0.15 355	18.67 492	4.36 474	23.07 507	26.68 495	12.59 481	27.90 502	22.52 488	13.03 488	13.53 489	11.47 475	0.09 442	0.03 363	0.58 472	0.10 395	0.47 456	0.34 446

AEACV	0.22 29	0.05 19	0.66 38	0.02 93	0.03 251	0.87 52	0.00 1	1.07 52	0.15 11	0.18 107	0.01 1	0.02 4	0.72 324	0.15 24	0.09 81	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.27 458	0.08 285	0.07 346

GCAP-Stereo	0.24 41	0.29 266	0.82 56	0.01 26	0.00 1	1.24 182	0.00 1	1.70 94	0.23 43	0.02 9	0.01 1	0.09 89	0.10 167	0.18 34	0.05 23	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.01 86

RAFT	0.60 157	0.50 358	1.01 98	0.50 402	0.04 270	0.94 65	0.08 277	3.01 189	0.65 134	0.22 111	0.09 120	3.41 394	0.27 244	0.53 144	0.37 254	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 322	0.40 449	0.03 247

raftrobust	0.46 115	0.42 321	1.05 123	0.01 26	0.21 384	1.17 140	0.05 241	2.07 114	0.19 27	2.98 405	0.02 67	0.12 105	0.15 203	0.25 74	0.31 225	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.06 328

ARAFT	1.12 313	0.82 426	4.11 423	0.04 172	0.00 1	1.64 326	0.03 194	4.85 397	1.69 367	2.78 398	0.57 235	0.47 170	0.11 177	4.81 328	0.24 182	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.05 297

SuperB	3.70 451	1.77 468	15.73 490	0.31 362	0.05 280	4.37 433	1.67 439	3.58 282	11.57 475	2.36 381	1.32 326	2.03 319	1.91 396	6.95 436	9.01 467	0.05 431	0.03 363	0.10 451	0.08 386	11.00 497	0.10 371

XQC	2.57 426	1.20 454	6.33 468	0.18 317	0.01 143	3.84 422	0.33 380	5.24 416	3.83 444	4.43 436	1.94 356	4.58 421	3.19 430	7.19 445	8.67 464	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.03 351	0.27 421	0.19 421

StereoDRNet	1.48 361	0.75 409	4.58 440	0.05 192	0.10 328	2.49 379	1.10 427	4.62 376	1.47 336	3.38 418	0.62 253	2.29 339	0.65 314	4.52 314	2.89 418	0.00 1	0.03 363	0.00 1	0.01 322	0.05 236	0.07 346

NVStereoNet_ROB	3.25 439	0.46 340	2.71 361	0.34 373	0.56 446	2.36 374	0.87 417	4.56 373	4.47 452	4.55 437	14.09 470	11.93 468	3.23 433	9.79 476	3.14 423	0.43 464	0.03 363	0.53 470	0.31 467	0.36 445	0.38 452
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	2.70 429	0.75 409	3.41 397	0.18 317	0.12 337	4.18 428	4.05 467	4.11 329	4.36 448	6.03 451	6.24 442	4.60 423	4.74 453	7.29 448	3.43 425	0.02 414	0.03 363	0.01 405	0.02 342	0.18 379	0.22 431

MM-Stereo_test2	0.26 48	0.08 63	1.52 218	0.46 392	0.00 1	1.14 127	0.01 77	0.63 27	0.21 37	0.38 144	0.02 67	0.04 26	0.06 121	0.18 34	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.05 367	0.22 401	0.04 276

HI	0.54 147	0.37 295	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 282	0.01 1	2.67 354	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

CoSv	0.54 147	0.37 295	1.50 210	0.13 286	0.00 1	1.15 134	0.00 1	1.68 91	0.62 108	1.34 282	0.01 1	2.67 354	0.66 316	0.36 118	0.20 162	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1

fffy	0.14 5	0.06 37	0.88 66	0.02 93	0.00 1	0.33 11	0.01 77	0.79 39	0.13 4	0.02 9	0.01 1	0.06 64	0.01 9	0.16 27	0.03 5	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.09 307	0.06 328

DLNR_Zeroshot_test	23.05 508	49.79 513	87.94 513	97.52 525	94.73 520	1.18 147	0.00 1	20.60 499	0.14 7	0.02 9	0.02 67	0.02 4	0.02 29	4.35 299	0.10 93	32.22 512	0.04 377	0.00 1	0.27 458	72.00 518	0.06 328

UDG	2.86 430	8.81 498	1.57 230	2.60 475	0.89 456	2.39 375	0.11 299	3.42 260	1.02 248	2.18 362	3.64 414	5.04 432	1.60 383	4.17 291	2.09 400	1.21 476	0.04 377	7.69 485	3.67 498	4.10 477	0.93 469

ACRE	0.75 202	0.78 416	2.72 363	0.13 286	0.02 229	1.40 241	0.26 350	3.20 228	0.82 213	1.84 336	2.46 383	0.19 127	0.10 167	0.52 142	0.26 198	0.00 1	0.04 377	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.05 297

TRStereo	0.59 156	0.79 418	1.59 234	0.56 413	0.01 143	1.19 150	0.03 194	4.74 386	0.60 87	0.17 104	0.01 1	0.62 189	0.44 276	0.57 149	0.07 55	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.24 449	0.01 39	0.14 400

DMCA-RVC	0.90 260	0.64 392	3.30 391	0.03 142	0.04 270	1.30 208	0.06 263	2.65 156	0.73 185	3.21 411	0.09 120	0.99 246	0.66 316	3.14 245	0.99 342	0.01 392	0.04 377	0.02 430	0.01 322	0.07 271	0.01 86

SHD	3.01 434	1.02 444	5.52 454	0.45 391	0.39 432	4.12 426	0.17 321	6.68 463	12.04 477	7.20 459	3.36 407	4.40 416	2.58 415	4.69 322	7.17 456	0.01 392	0.04 377	0.00 1	0.03 351	0.22 401	0.17 410

AnyNet_C32	3.93 454	2.58 479	12.07 485	0.39 382	0.49 441	5.50 448	6.45 494	4.44 364	2.19 406	6.86 457	2.94 397	5.28 436	3.20 431	6.63 409	18.37 493	0.08 439	0.04 377	0.20 459	0.09 391	0.57 462	0.19 421

AANet_RVC	1.66 381	0.88 431	3.52 401	0.06 209	0.00 1	1.22 166	0.00 1	3.25 232	2.51 420	2.21 364	4.49 423	3.65 402	0.20 225	7.10 444	3.42 424	0.50 466	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.05 297

LSM	7.38 475	1.68 465	22.24 495	3.99 480	40.72 511	3.54 417	4.79 480	4.74 386	6.65 464	10.25 473	13.51 468	4.49 419	3.81 443	6.91 433	5.31 444	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.26 416	14.60 508

IGEV++	0.36 79	0.19 193	0.57 28	0.09 259	0.00 1	0.35 16	0.03 194	4.62 376	0.24 48	0.12 89	0.02 67	0.03 15	0.17 209	0.24 69	0.23 177	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.04 362	0.09 307	0.08 359

GASNet	1.43 355	1.53 463	4.54 439	0.31 362	0.02 229	1.49 280	0.20 333	3.86 313	1.95 387	0.75 189	1.37 328	2.11 324	1.57 379	5.82 375	2.60 413	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.00 1	0.43 451	0.10 371

CIPLG	0.75 202	0.81 423	2.38 335	0.13 286	0.03 251	1.41 246	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.98 347	2.56 388	0.19 127	0.10 167	0.54 146	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.05 297

DDUNet	3.28 440	10.54 501	2.29 329	3.50 478	3.31 479	4.21 429	0.21 335	3.77 298	1.03 249	2.54 390	3.17 404	3.20 388	0.21 230	3.89 280	0.69 320	1.94 477	0.05 390	9.87 489	3.53 497	5.03 479	2.55 482

IPLGR_C	0.75 202	0.88 431	2.58 352	0.13 286	0.02 229	1.40 241	0.27 354	3.19 226	0.84 219	1.92 341	2.46 383	0.18 126	0.11 177	0.49 141	0.26 198	0.00 1	0.05 390	0.01 405	0.05 367	0.19 387	0.06 328

aanetorigin	2.87 431	0.73 408	8.74 476	0.23 336	0.23 391	1.61 317	2.07 443	1.76 98	1.10 267	14.21 487	10.25 460	2.93 370	3.38 435	4.98 335	4.06 429	0.10 443	0.05 390	0.09 447	0.11 399	0.57 462	0.15 403

FBW_ROB	2.36 422	0.36 291	3.16 381	0.37 380	0.14 349	4.42 436	0.18 325	6.64 462	3.05 431	2.98 405	2.85 394	4.86 428	1.11 346	11.00 485	4.53 434	0.16 450	0.05 390	0.37 466	0.09 391	0.19 387	0.78 462

WCMA_ROB	4.54 460	0.48 350	3.19 383	0.49 399	0.63 450	5.38 447	2.57 456	4.70 383	3.77 442	14.17 486	19.02 481	15.47 477	9.03 478	6.73 417	4.85 439	0.01 392	0.05 390	0.01 405	0.01 322	0.08 285	0.16 406

MyStereo06	0.80 221	0.19 193	2.53 348	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	4.61 375	0.24 48	0.89 211	0.69 267	3.14 384	1.18 351	0.58 152	0.33 233	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 346

MyStereo05	0.79 217	0.19 193	3.17 382	0.02 93	0.00 1	1.51 284	0.01 77	3.56 278	2.48 419	1.34 282	0.02 67	1.25 266	0.38 268	1.19 185	0.50 289	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 346

HH	0.88 252	0.37 295	1.93 273	0.25 341	0.10 328	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 408	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

HanStereo	0.88 252	0.37 295	1.93 273	0.25 341	0.10 328	0.62 36	0.00 1	3.79 301	0.18 24	0.33 122	0.59 247	3.94 408	0.81 329	4.44 306	0.09 81	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 188

NRIStereo	0.74 197	0.08 63	0.88 66	0.47 396	0.05 280	1.58 302	0.49 398	1.38 67	0.61 96	0.88 209	0.17 148	0.66 198	0.03 58	6.96 437	0.22 171	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.17 410

DRaft	1.34 345	0.12 122	1.19 160	0.06 209	0.01 143	1.64 326	0.43 392	1.86 103	0.14 7	3.76 424	5.27 431	0.41 162	4.38 449	5.49 358	1.68 376	0.01 392	0.06 398	0.00 1	0.07 381	0.07 271	0.11 378

iRaftStereo_RVC	0.36 79	0.27 245	0.76 49	0.01 26	0.00 1	1.20 159	0.01 77	2.15 116	0.62 108	0.15 100	0.22 169	0.69 202	0.12 189	0.28 92	0.18 154	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.22 431

NaN_ROB	2.02 412	0.58 379	2.65 356	0.29 356	0.28 416	3.19 402	5.19 483	3.84 309	2.55 423	5.31 447	1.73 345	2.30 340	1.96 398	6.78 421	3.09 422	0.01 392	0.06 398	0.03 435	0.10 395	0.10 320	0.37 450

LE_ROB	12.79 494	0.64 392	10.26 481	2.13 471	1.29 463	7.25 463	5.81 488	9.09 477	49.27 512	57.55 512	24.58 497	23.68 492	31.13 508	9.00 469	23.57 506	0.04 425	0.06 398	0.13 455	0.20 434	0.08 285	0.11 378

StereoAnything_RVC	0.66 178	1.49 462	1.08 127	0.01 26	0.01 143	0.37 22	0.05 241	2.93 182	0.63 116	0.08 56	0.01 1	0.00 1	0.02 29	0.17 31	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	6.28 480	0.01 86

dual_stereo	0.29 55	0.05 19	0.31 7	0.03 142	0.00 1	0.31 8	0.02 148	3.31 243	0.61 96	0.01 4	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.79 166	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.08 386	0.00 1	0.01 86

MyStereo07	0.27 49	0.27 245	0.64 35	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	1.41 68	0.73 185	0.10 79	0.01 1	0.03 15	0.10 167	0.24 69	0.04 8	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

MyStereo04	0.78 216	0.27 245	3.19 383	0.02 93	0.01 143	1.64 326	0.01 77	3.64 287	2.20 407	0.98 234	0.02 67	1.29 268	0.57 294	1.10 182	0.53 296	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.06 328

IGEV_Zeroshot_test	0.74 197	0.20 204	3.00 372	0.26 347	0.02 229	1.10 109	0.05 241	3.72 293	0.19 27	0.88 209	0.71 274	2.84 364	0.63 306	0.53 144	0.33 233	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.16 416	0.04 213	0.00 1

RAFT-Test	0.61 160	0.16 166	2.27 327	0.04 172	0.15 355	1.80 346	0.17 321	2.52 146	0.65 134	0.56 165	0.11 128	2.76 361	0.02 29	0.27 90	0.34 240	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.29 465	0.01 39	0.01 86

ICVP	0.46 115	0.08 63	1.58 231	0.01 26	0.01 143	1.10 109	0.21 335	3.80 304	0.52 73	0.42 149	0.27 177	0.33 150	0.06 121	0.57 149	0.13 111	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 86
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.49 129	0.12 122	2.21 310	0.01 26	0.00 1	2.53 381	0.09 289	3.16 217	0.65 134	0.12 89	0.22 169	0.12 105	0.05 99	0.37 120	0.08 68	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.03 247

sCroCo_RVC	0.21 23	0.14 143	1.54 219	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 220	1.10 53	0.65 134	0.10 79	0.05 106	0.03 15	0.04 85	0.23 66	0.05 23	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RTSC	2.66 427	1.24 455	6.04 462	0.18 317	0.02 229	4.40 435	0.08 277	4.29 348	4.98 454	6.00 450	3.15 402	2.97 374	1.56 376	6.71 416	10.89 473	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.05 367	0.40 449	0.24 435

pmcnn	3.61 448	0.68 401	5.38 453	0.61 420	1.46 465	2.75 393	1.26 432	5.04 408	1.57 355	8.77 469	11.67 463	18.69 484	2.38 410	6.03 377	5.61 446	0.00 1	0.07 407	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.07 346

coex-ft	12.01 492	5.60 493	80.23 512	0.15 301	0.15 355	1.88 349	0.73 412	2.66 157	30.12 498	49.31 511	16.59 473	15.97 479	14.42 492	6.79 422	14.50 482	0.05 431	0.08 418	0.01 405	0.05 367	0.37 447	0.61 457

FADNet-RVC	1.10 307	1.07 447	4.79 443	0.03 142	0.00 1	1.60 313	0.08 277	3.77 298	1.70 368	0.35 134	0.07 113	0.61 186	0.66 316	5.32 350	1.11 346	0.01 392	0.08 418	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.18 416

ADCMid	3.95 455	1.34 458	10.91 483	0.18 317	0.38 431	5.02 443	1.27 433	4.87 398	2.94 430	11.15 476	3.60 412	6.76 449	5.21 461	6.40 400	16.96 488	0.12 446	0.08 418	0.55 471	0.46 476	0.53 461	0.19 421

AnyNet_C01	6.59 474	4.31 489	36.24 502	0.96 450	0.46 438	9.96 474	5.74 487	6.02 454	3.63 440	7.59 462	8.56 454	8.83 459	3.14 429	13.74 490	20.83 501	0.12 446	0.08 418	0.25 463	0.09 391	1.01 468	0.34 446

GREAT-IGEV	0.24 41	0.10 95	0.92 76	0.06 209	0.33 429	1.11 114	0.06 263	0.36 7	0.19 27	0.02 9	0.47 226	0.02 4	0.06 121	0.13 22	0.16 139	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 434	0.09 307	0.36 449

UGAM-zero	1.60 375	0.15 155	2.43 337	0.12 280	0.28 416	1.07 95	0.04 220	5.96 452	0.26 52	1.18 264	0.22 169	8.02 455	4.54 450	6.89 431	0.27 203	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.29 465	0.01 39	0.15 403

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 373	0.69 403	7.27 471	0.30 358	0.44 435	0.87 52	0.02 148	6.19 455	0.84 219	0.45 154	6.17 441	4.35 415	1.17 350	1.32 195	0.48 285	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.34 473	0.26 416	0.12 386

AE-Stereo	0.47 121	0.11 114	1.03 114	0.04 172	0.09 319	1.11 114	0.03 194	4.16 332	0.34 60	0.35 134	0.82 282	0.15 118	0.16 206	0.45 135	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.26 455	0.09 307	0.05 297

EKT-Stereo	0.74 197	0.18 185	1.23 169	0.81 438	4.25 481	1.19 150	0.03 194	2.17 119	0.13 4	0.35 134	0.40 207	0.97 244	0.08 151	2.61 232	0.09 81	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.07 381	0.04 213	0.03 247

MIM_Stereo	0.45 112	0.43 327	1.18 155	0.51 406	0.04 270	1.26 195	0.02 148	2.38 126	0.65 134	0.07 48	0.02 67	0.70 205	0.20 225	1.01 179	0.13 111	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.10 371

iRaft-Stereo_20w	0.92 262	0.15 155	2.68 357	0.24 338	0.06 291	1.36 227	0.28 362	7.46 473	0.34 60	1.56 317	0.37 201	0.62 189	1.24 357	1.25 189	0.34 240	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.16 416	0.02 122	0.13 393

raft+_RVC	0.42 97	0.48 350	1.11 134	0.51 406	0.17 364	1.16 137	0.04 220	2.25 120	0.59 79	0.12 89	0.42 211	0.08 84	0.15 203	0.60 153	0.28 210	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.06 256	0.19 421

XX-Stereo	1.04 286	0.20 204	4.94 447	0.85 442	0.04 270	1.25 191	0.00 1	3.37 249	0.45 70	1.22 273	0.50 229	3.70 404	0.02 29	3.91 281	0.05 23	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.20 434	0.03 177	0.02 188

Any-RAFT	0.64 171	0.08 63	1.07 125	0.03 142	0.00 1	2.77 394	0.08 277	3.57 279	1.23 291	0.96 223	0.26 173	1.61 288	0.31 250	0.72 163	0.06 47	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

LL-Strereo	1.93 405	0.97 438	3.83 414	0.55 411	2.19 474	1.49 280	0.05 241	4.09 327	1.00 246	2.59 392	2.77 393	5.17 434	5.63 465	7.19 445	0.63 314	0.00 1	0.10 431	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.20 426

EDNetEfficient	6.54 473	1.17 451	33.15 500	0.66 426	1.96 470	2.07 357	3.72 464	2.80 170	14.85 481	20.02 497	9.69 458	6.59 448	10.19 483	7.19 445	15.49 486	0.03 422	0.10 431	0.01 405	0.20 434	0.62 465	0.29 439

HART	0.44 108	0.24 233	1.41 199	0.01 26	0.00 1	0.33 11	0.00 1	2.91 180	0.61 96	0.26 114	1.98 359	0.35 152	0.03 58	0.20 52	0.14 122	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.05 297

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 307	0.35 286	4.53 438	0.18 317	0.37 430	0.79 42	0.00 1	5.71 444	0.74 191	0.40 146	0.64 254	4.47 418	1.41 365	1.42 197	0.30 222	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.28 462	0.17 371	0.14 400

WCG-NET（raft）	0.29 55	0.24 233	0.51 20	0.01 26	0.00 1	0.91 56	0.05 241	0.56 21	1.12 274	0.21 110	0.12 130	1.54 280	0.14 200	0.14 23	0.07 55	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.03 247

gcap-zeroshot	0.70 192	0.26 241	1.98 284	0.19 325	0.27 406	1.43 256	0.02 148	4.23 341	0.82 213	0.75 189	0.54 234	2.19 336	0.03 58	0.63 158	0.25 190	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.20 434	0.00 1	0.01 86

GMOStereo	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 368	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 367	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.02 188

error version	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 368	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 367	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.02 188

test-v	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 368	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 367	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.02 188

test-2	0.42 97	0.28 256	1.02 103	0.05 192	0.18 368	1.04 84	0.02 148	2.40 128	0.16 17	2.25 367	0.01 1	0.32 146	0.03 58	0.09 3	0.15 131	0.00 1	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.19 387	0.02 188

PAM_32	1.45 357	0.13 132	2.69 358	0.26 347	0.30 420	2.15 363	0.29 365	4.92 400	0.22 40	0.84 205	2.02 363	9.57 464	3.27 434	0.97 176	0.56 302	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.31 467	0.04 213	0.27 437

JetBlue	13.83 495	5.03 490	33.82 501	0.84 439	6.92 488	50.14 511	20.02 509	15.09 487	8.92 472	11.33 477	17.05 474	28.25 496	18.01 500	32.60 509	18.53 495	0.32 461	0.12 442	0.15 456	0.23 446	4.59 478	4.64 488

SQANet	2.28 420	1.25 456	2.39 336	4.17 481	2.91 476	2.60 384	0.24 345	4.17 334	0.83 216	2.42 386	0.57 235	1.59 284	0.88 333	3.30 248	0.68 319	7.35 487	0.12 442	0.47 467	0.02 342	6.56 481	3.00 484

IRAFT_RVC	1.02 282	0.20 204	1.58 231	1.39 466	0.26 401	1.33 219	0.32 377	2.52 146	0.66 143	1.58 318	0.81 280	1.16 261	1.58 380	6.51 403	0.43 269	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 247

G-Net	3.49 446	0.47 348	4.03 418	1.61 469	1.91 469	10.78 478	1.92 442	3.06 197	1.26 296	8.59 468	12.06 465	6.13 442	7.82 474	4.78 326	4.77 437	0.08 439	0.12 442	0.07 443	0.15 407	0.16 366	0.11 378

PAM	1.34 345	0.13 132	2.83 364	0.30 358	0.31 424	2.21 365	0.30 372	5.05 409	0.23 43	0.82 203	1.11 305	9.08 461	2.34 408	0.90 171	0.44 272	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.31 467	0.03 177	0.28 438

EAI-Stereo	1.14 317	0.12 122	1.19 160	0.21 327	0.32 427	1.84 348	2.32 450	5.42 429	1.19 286	1.02 240	5.66 434	0.48 171	0.60 297	0.86 169	0.62 313	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.65 482	0.02 122	0.17 410

MoCha-V2	0.33 66	0.11 114	0.92 76	0.09 259	0.06 291	0.34 14	0.00 1	2.56 150	0.64 127	0.32 120	0.43 215	0.17 125	0.09 159	0.26 82	0.10 93	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.22 442	0.05 236	0.01 86

MyStereo8	0.85 237	0.52 363	3.20 385	0.20 326	0.00 1	1.47 273	0.01 77	3.53 275	1.91 385	1.34 282	0.65 255	1.22 264	0.31 250	0.57 149	1.38 366	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.06 377	0.09 307	0.30 440

rafts_anoy	0.39 88	0.44 332	1.15 145	0.06 209	0.03 251	1.12 118	0.04 220	2.75 164	0.33 59	0.10 79	0.16 141	0.11 101	0.19 219	0.74 164	0.31 225	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 322	0.02 122	0.05 297

SAMSARA	3.32 444	1.07 447	6.25 465	0.86 446	0.31 424	7.55 466	3.87 466	5.26 421	4.20 447	7.43 461	3.35 406	10.04 465	3.83 444	6.98 438	4.83 438	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.05 367	0.17 371	0.22 431

RTS	9.75 484	2.69 481	65.25 509	0.85 442	1.99 471	14.36 484	4.75 478	5.69 442	17.29 486	7.97 463	19.00 479	6.83 450	3.02 426	26.15 505	18.62 496	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.16 406

RTSA	9.75 484	2.69 481	65.25 509	0.85 442	1.99 471	14.36 484	4.75 478	5.69 442	17.29 486	7.97 463	19.00 479	6.83 450	3.02 426	26.15 505	18.62 496	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.16 406

FADNet-RVC-Resample	1.08 295	1.00 442	5.32 451	0.10 270	0.14 349	1.53 291	0.25 346	3.62 284	1.18 284	0.51 163	0.19 160	1.04 250	0.28 245	5.20 343	0.44 272	0.10 443	0.16 455	0.09 447	0.06 377	0.24 406	0.21 428

PVD	5.81 469	0.99 441	5.56 456	0.72 431	0.51 442	6.72 458	0.18 325	9.90 480	23.69 490	11.45 478	19.26 484	8.18 456	9.46 480	9.24 470	9.49 469	0.02 414	0.16 455	0.00 1	0.08 386	0.18 379	0.40 453

DPSNet	3.38 445	0.60 383	9.55 478	0.61 420	0.46 438	5.10 444	1.44 435	11.17 483	3.92 445	2.57 391	0.88 288	5.90 440	9.68 482	7.63 455	7.25 457	0.08 439	0.16 455	0.01 405	0.07 381	0.34 440	0.17 410

test-1	0.52 138	0.25 237	0.94 81	0.03 142	0.22 386	1.20 159	0.08 277	4.03 324	0.25 51	0.70 182	0.66 257	0.71 209	0.03 58	0.30 100	0.43 269	0.00 1	0.18 458	0.00 1	0.07 381	0.01 39	0.25 436

SGM+DAISY	4.39 459	1.34 458	5.18 449	1.01 453	0.88 454	5.61 450	2.86 457	4.88 399	3.53 436	13.29 483	13.95 469	12.66 470	7.55 471	7.98 461	5.39 445	0.23 458	0.18 458	0.15 456	0.24 449	0.29 431	0.64 458

IGEV-RUCA	0.28 51	0.05 19	0.53 23	0.12 280	0.11 335	1.25 191	0.32 377	0.80 41	0.20 32	0.10 79	0.14 132	0.16 123	0.25 238	0.29 95	0.25 190	0.05 431	0.19 460	0.20 459	0.23 446	0.18 379	0.19 421

PWCK	8.72 480	5.37 492	16.61 492	5.74 483	0.12 337	19.88 494	11.41 504	11.31 484	13.42 479	14.07 484	12.84 466	13.20 472	8.05 476	15.44 491	10.25 471	5.95 484	0.22 461	2.09 481	0.05 367	7.50 482	0.92 467

otaku	3.17 437	1.32 457	2.49 345	6.07 484	3.26 478	4.62 437	2.15 446	5.35 425	1.34 312	2.00 348	2.54 387	3.50 398	1.49 368	3.68 263	1.11 346	7.89 489	0.23 462	1.88 479	0.03 351	7.74 485	4.78 489

Anonymous_2	1.69 390	0.05 19	1.31 186	0.08 248	0.03 251	1.22 166	0.01 77	3.25 232	0.19 27	0.76 192	0.13 131	2.68 356	1.99 399	0.39 124	0.13 111	0.05 431	0.25 463	3.27 483	14.54 508	3.40 475	0.01 86

SGM-ForestM	12.56 493	0.80 419	4.31 432	1.07 456	0.41 433	21.56 498	8.57 500	17.42 491	19.67 488	29.93 505	28.49 505	45.83 509	27.22 505	26.05 504	18.40 494	0.14 448	0.25 463	0.18 458	0.28 462	0.18 379	0.42 454

SGM_RVC	4.07 456	0.38 300	1.98 284	0.84 439	0.26 401	6.20 455	2.37 451	6.45 459	3.57 438	11.56 479	9.27 456	15.55 478	6.78 469	10.07 478	4.60 436	0.22 454	0.25 463	0.20 459	0.23 446	0.26 416	0.34 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	10.71 487	14.57 503	70.07 511	0.58 416	0.47 440	19.89 495	4.20 469	11.05 482	6.87 466	3.03 407	5.99 437	9.01 460	6.35 468	31.95 508	28.31 507	0.22 454	0.26 466	0.01 405	0.04 362	0.46 453	0.87 465

Ntro	3.24 438	1.34 458	2.83 364	7.27 486	4.43 482	6.22 456	0.74 413	4.73 385	1.48 340	0.39 145	1.77 349	2.70 357	1.28 360	4.59 321	1.25 357	8.06 490	0.28 467	2.12 482	0.05 367	8.11 486	5.16 490

RALCasStereoNet	0.44 108	0.44 332	1.03 114	0.03 142	0.00 1	1.10 109	0.03 194	2.46 140	0.90 227	0.07 48	0.32 183	0.12 105	0.20 225	1.28 191	0.25 190	0.00 1	0.31 468	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.12 386

DispFullNet	7.91 477	23.96 509	13.67 488	14.71 502	7.88 493	4.83 441	0.04 220	5.01 406	2.89 428	8.86 470	4.96 427	6.11 441	10.72 484	10.18 479	3.51 426	2.44 478	0.33 469	15.15 498	4.65 501	12.33 499	5.95 492

FADNet_RVC	1.15 320	1.06 446	4.34 433	0.02 93	0.06 291	2.77 394	0.04 220	3.50 271	0.80 208	0.35 134	0.32 183	0.65 195	0.09 159	5.20 343	1.56 369	0.24 459	0.34 470	0.11 452	0.33 471	0.65 466	0.60 456

RAFT + AFF	1.63 377	1.13 450	2.62 355	0.04 172	0.80 453	2.29 370	1.03 424	5.54 435	2.06 394	1.77 331	1.81 351	1.22 264	3.65 441	6.23 387	1.57 371	0.01 392	0.35 471	0.00 1	0.01 322	0.33 437	0.12 386

BEATNet-Init1	17.91 504	7.45 497	36.82 503	1.88 470	1.38 464	37.29 510	14.71 507	21.90 503	24.20 492	38.07 508	36.59 509	50.41 510	32.00 509	29.42 507	21.83 504	0.33 462	0.39 472	0.47 467	0.54 479	1.50 473	1.07 471

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 377	0.45 336	2.21 310	1.53 468	0.18 368	4.33 432	0.41 390	3.37 249	1.40 322	0.54 164	0.65 255	3.10 382	0.11 177	4.93 332	0.60 311	4.57 481	0.51 473	0.00 1	0.00 1	1.37 471	2.39 480

MFN_U_SF_RVC	3.76 452	1.77 468	9.85 479	0.84 439	0.27 406	9.50 473	0.49 398	8.07 474	3.41 435	4.81 442	3.28 405	9.40 462	3.49 436	7.76 459	8.31 463	0.41 463	0.54 474	0.52 469	0.80 485	0.89 467	0.84 464

ELAS_RVC	7.69 476	0.80 419	4.90 446	1.06 455	1.02 458	10.00 475	9.43 502	9.75 479	14.69 480	21.83 501	20.27 487	17.88 482	16.41 495	13.01 488	10.44 472	0.22 454	0.55 475	0.28 464	0.19 429	0.35 443	0.65 459
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 478	0.76 413	4.02 417	0.95 449	1.02 458	14.85 487	6.99 497	12.80 485	11.73 476	22.43 503	27.75 501	17.88 482	15.19 493	10.96 483	11.31 474	0.22 454	0.56 476	0.23 462	0.22 442	0.50 459	0.71 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HUF	0.25 45	0.32 275	1.18 155	0.06 209	0.11 335	0.31 8	0.08 277	0.73 35	0.62 108	0.10 79	0.01 1	0.02 4	0.03 58	0.16 27	0.14 122	0.00 1	0.58 477	0.00 1	0.00 1	0.14 349	0.37 450

ADCPNet	3.63 450	0.82 426	13.20 487	0.08 248	0.43 434	7.02 460	2.23 449	4.77 391	2.41 415	4.31 435	1.96 358	7.57 454	5.16 458	6.45 401	13.80 481	0.02 414	0.75 478	0.04 438	0.90 487	0.16 366	0.53 455

MANE	14.02 498	0.85 428	3.53 402	2.13 471	3.75 480	18.44 491	6.14 489	22.67 506	27.90 496	33.01 507	41.08 510	41.26 508	30.90 507	23.39 499	17.99 492	0.47 465	0.76 479	0.91 473	4.04 499	0.17 371	1.00 470

WAO-8	13.93 496	3.75 487	4.23 426	7.74 488	6.54 485	22.81 500	2.39 453	22.66 504	45.98 510	18.88 493	35.42 507	33.21 500	16.91 496	16.55 494	12.78 479	5.01 482	0.81 480	9.89 490	0.77 483	8.77 489	3.61 485

Venus	13.93 496	3.75 487	4.23 426	7.74 488	6.54 485	22.81 500	2.39 453	22.66 504	45.98 510	18.88 493	35.42 507	33.21 500	16.91 496	16.55 494	12.78 479	5.01 482	0.81 480	9.89 490	0.77 483	8.76 488	3.61 485

testlalala_base	1.19 325	0.11 114	0.90 71	0.07 233	0.05 280	1.19 150	0.01 77	4.28 347	0.15 11	0.04 37	0.01 1	0.24 132	0.04 85	0.12 16	0.29 214	7.21 486	1.13 482	0.00 1	0.25 452	7.61 484	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 441	2.61 480	7.84 473	0.09 259	0.26 401	12.92 481	7.62 498	4.25 342	3.64 441	2.95 403	3.99 420	4.61 424	1.22 353	8.36 463	1.77 380	0.59 470	1.15 483	0.04 438	0.85 486	0.48 457	0.67 460

DGSMNet	2.23 419	0.80 419	6.10 463	0.96 450	1.73 468	3.22 403	4.12 468	5.30 422	1.11 269	1.19 265	2.48 386	3.18 387	0.65 314	4.57 320	1.33 362	1.11 473	1.37 484	1.55 475	1.26 491	1.37 471	1.28 473

test_for_model	4.23 458	22.88 508	0.91 75	12.40 499	10.47 499	1.08 103	0.06 263	4.08 325	1.36 314	1.91 340	0.09 120	0.15 118	0.03 58	0.10 10	0.22 171	7.44 488	1.43 485	0.00 1	0.01 322	18.08 507	1.99 479

CC-Net-ROB	1.86 401	0.64 392	2.55 350	1.42 467	0.19 375	3.38 411	0.04 220	4.41 361	2.45 418	0.90 213	1.31 325	0.98 245	0.18 213	6.60 406	0.53 296	1.14 474	1.60 486	7.16 484	0.00 1	1.33 470	0.32 445

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 466	2.33 476	8.42 475	0.33 367	0.27 406	24.60 504	8.84 501	5.50 432	9.75 473	3.82 426	8.16 453	8.53 458	1.82 391	9.44 472	5.18 443	1.02 472	1.65 487	0.33 465	0.47 477	1.06 469	0.90 466

ACVNet_2	8.69 479	1.80 471	5.09 448	8.55 490	6.72 487	13.47 483	4.34 473	13.70 486	23.86 491	6.89 458	19.74 486	20.52 485	5.36 462	7.70 458	2.48 409	8.53 491	1.67 488	7.99 486	0.32 470	8.79 490	6.29 497

RainbowNet	4.74 462	3.21 485	3.07 376	9.34 491	6.01 484	4.89 442	3.60 463	7.09 469	4.39 450	1.63 320	3.01 398	4.72 425	2.96 424	5.53 359	1.19 353	8.95 492	2.12 489	8.48 487	0.19 429	8.75 487	5.73 491

Dean	11.46 491	2.03 474	5.20 450	10.73 495	8.20 495	18.71 493	5.73 486	21.10 501	41.49 509	11.12 475	22.16 491	25.92 494	7.74 472	7.52 453	4.31 432	9.01 493	2.27 490	9.95 492	0.61 481	9.18 491	6.22 495

ACVNet-4b	5.67 467	1.65 464	4.43 435	9.46 492	7.11 490	8.72 472	1.68 440	6.61 461	5.76 460	0.27 115	6.49 444	11.67 467	2.43 412	8.40 464	1.56 369	9.06 494	2.34 491	10.49 493	0.02 342	9.22 492	5.98 493

WAO-6	11.09 488	1.69 466	3.21 386	7.54 487	7.10 489	16.34 488	6.63 495	20.12 497	38.64 506	9.67 472	19.28 485	27.53 495	10.97 486	12.43 487	11.57 476	4.26 480	2.35 492	10.54 494	0.02 342	7.59 483	4.29 487

ACVNet_1	6.16 471	1.86 472	4.43 435	9.52 493	7.22 491	7.59 467	2.37 451	9.99 481	6.71 465	3.84 427	5.35 433	13.23 473	4.90 457	6.25 388	1.94 394	9.06 494	2.40 493	10.88 495	0.11 399	9.58 494	6.03 494

IMH-64-1	9.55 482	2.76 483	2.44 339	11.17 496	9.13 496	12.03 479	5.45 484	18.33 492	15.78 482	6.59 453	18.69 477	16.95 480	6.20 466	10.63 480	8.06 460	9.46 497	2.46 494	15.42 500	1.61 492	10.89 495	6.88 498

IMH-64	9.55 482	2.76 483	2.44 339	11.17 496	9.13 496	12.03 479	5.45 484	18.33 492	15.78 482	6.59 453	18.69 477	16.95 480	6.20 466	10.63 480	8.06 460	9.46 497	2.46 494	15.42 500	1.61 492	10.89 495	6.88 498

IMH	11.11 490	3.50 486	2.56 351	11.25 498	9.13 496	14.49 486	5.10 482	20.68 500	26.30 494	8.28 465	23.85 496	20.63 486	9.19 479	12.39 486	7.96 458	9.50 499	2.50 496	15.28 499	1.66 494	11.07 498	6.96 500

TorneroNet-64	15.45 500	5.66 494	3.44 399	13.86 500	12.03 501	28.15 507	6.27 492	19.89 496	38.68 507	12.16 480	28.06 503	35.76 503	15.44 494	19.56 497	15.40 485	9.71 500	2.52 497	19.13 503	2.70 495	12.55 500	7.94 502

TorneroNet	16.10 501	5.74 495	4.12 424	13.88 501	11.97 500	26.89 506	6.85 496	21.13 502	38.32 505	14.15 485	33.36 506	33.52 502	17.49 498	18.89 496	19.64 498	9.77 501	2.53 498	19.43 504	3.35 496	13.21 501	7.86 501

STTRV1_RVC	1.94 407	0.35 286	4.85 445	0.32 366	0.01 143	2.41 376	0.34 384	5.79 445	3.55 437	0.82 203	5.11 430	1.63 293	1.08 343	7.63 455	1.41 367	0.91 471	2.53 498	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 276

LVE	11.10 489	2.36 477	3.34 393	9.94 494	8.13 494	21.22 497	7.75 499	16.47 490	32.55 501	8.55 467	23.64 494	23.22 491	7.93 475	10.98 484	6.65 452	9.45 496	2.55 500	11.08 496	0.58 480	9.35 493	6.28 496

UNDER WATER	19.61 506	12.37 502	31.14 498	20.44 507	14.31 504	28.63 508	18.15 508	16.43 489	34.24 503	20.82 499	19.14 483	38.83 504	30.09 506	24.31 500	20.97 502	10.09 503	2.68 501	19.51 505	4.70 503	15.52 504	9.93 505

UNDER WATER-64	20.03 507	10.28 500	31.50 499	20.05 506	13.64 503	32.81 509	23.45 510	16.01 488	33.44 502	22.01 502	17.25 475	40.58 507	32.20 510	24.50 501	22.36 505	10.06 502	2.70 502	18.37 502	4.24 500	14.84 503	10.24 507

notaker	17.52 503	21.54 507	7.84 473	18.05 505	14.44 505	17.58 490	6.43 493	20.13 498	24.44 493	21.34 500	27.71 500	39.12 505	18.78 501	19.63 498	20.40 500	11.95 505	2.71 503	25.51 508	5.85 505	17.10 505	9.78 504

KSHMR	14.27 499	6.95 496	5.79 460	15.08 503	12.84 502	17.44 489	10.61 503	18.88 494	30.94 499	18.81 492	22.21 492	28.54 497	8.85 477	15.56 492	9.24 468	10.34 504	3.60 504	21.61 506	4.68 502	14.48 502	8.94 503

ktn	19.15 505	18.52 504	6.39 469	22.64 509	17.26 507	24.47 502	12.11 505	24.52 508	34.74 504	18.75 491	27.70 499	32.54 498	17.85 499	15.71 493	16.67 487	22.09 508	3.64 505	28.95 510	10.91 507	17.40 506	10.22 506

FADE	16.19 502	10.20 499	37.43 505	4.76 482	4.82 483	10.62 477	5.00 481	19.13 495	23.28 489	8.35 466	6.09 438	14.63 476	21.62 502	25.45 503	20.32 499	24.52 509	8.46 506	36.14 513	36.87 513	3.46 476	2.72 483

HanzoNet	29.69 510	29.33 510	21.66 494	21.75 508	19.07 509	24.58 503	12.99 506	28.87 510	40.49 508	43.09 509	44.02 511	55.65 512	44.93 511	43.17 511	44.44 510	27.88 511	9.47 507	29.77 511	15.86 509	20.94 509	15.84 509

DPSimNet_ROB	25.03 509	19.56 506	24.93 497	24.36 510	17.85 508	22.25 499	25.93 511	28.52 509	29.10 497	32.61 506	28.25 504	32.87 499	26.42 503	24.51 502	40.42 509	16.75 507	13.93 508	25.19 507	22.38 510	19.96 508	24.75 512

test_sample9	2.36 422	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.31 350	1.07 262	1.35 288	0.36 197	0.70 205	0.44 276	5.58 367	8.70 465	0.53 467	16.52 509	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

test_sample8	3.62 449	0.41 315	2.03 292	0.02 93	0.01 143	2.14 360	0.01 77	4.38 356	1.04 251	6.51 452	0.58 237	14.04 475	6.94 470	5.58 367	8.70 465	0.53 467	16.52 509	1.82 476	1.10 488	0.02 122	0.02 188

ASD4	55.28 513	67.10 515	50.57 506	44.24 512	57.82 514	92.00 515	98.23 522	54.95 512	86.61 517	58.30 513	64.61 514	50.57 511	63.33 514	58.83 513	67.37 514	25.76 510	29.60 511	26.82 509	29.01 512	42.42 511	37.42 513

PML	89.08 519	99.72 522	92.85 515	94.72 519	94.92 521	99.54 523	97.42 521	93.50 518	95.96 520	99.77 524	92.33 519	95.35 519	93.51 519	99.96 526	91.15 518	99.98 527	31.71 512	100.00 525	45.94 514	93.46 520	69.88 518

MADNet++	47.78 512	34.15 511	37.11 504	42.94 511	41.23 512	64.94 512	30.63 512	60.79 514	53.26 513	72.08 514	61.65 513	57.68 513	54.96 512	58.03 512	59.24 513	43.01 513	36.17 513	36.07 512	22.50 511	47.50 512	41.67 514

JetRed	34.54 511	39.28 512	62.16 507	15.62 504	26.51 510	69.20 513	40.79 513	31.43 511	32.41 500	46.06 510	44.55 512	40.19 506	26.50 504	38.43 510	56.06 512	12.76 506	37.49 514	13.23 497	9.38 506	29.52 510	19.34 510

xxxxx1	76.92 516	82.43 516	93.26 516	61.67 514	66.92 515	95.84 518	95.11 517	75.84 515	80.96 514	82.71 516	86.75 515	89.18 515	87.35 515	85.27 515	87.18 515	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 515

tt_ll	76.92 516	82.43 516	93.26 516	61.67 514	66.92 515	95.84 518	95.11 517	75.84 515	80.96 514	82.71 516	86.75 515	89.18 515	87.35 515	85.27 515	87.18 515	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 515

ff	76.92 516	82.43 516	93.26 516	61.67 514	66.92 515	95.84 518	95.11 517	75.84 515	80.96 514	82.71 516	86.75 515	89.18 515	87.35 515	85.27 515	87.18 515	55.08 514	54.60 515	60.31 515	72.71 516	62.51 513	62.73 515

LRCNet_RVC	60.63 514	63.16 514	62.94 508	69.09 517	50.21 513	19.92 496	0.07 270	58.32 513	5.21 457	75.67 515	86.75 515	74.68 514	62.48 513	59.01 514	49.80 511	93.38 519	56.36 518	93.48 519	92.95 519	67.44 517	71.73 519

tt	68.65 515	0.15 155	99.57 522	50.64 513	14.90 506	100.00 524	100.00 524	100.00 526	99.76 521	27.80 504	10.52 461	99.97 526	98.63 521	99.61 521	100.00 527	90.62 518	98.21 519	46.66 514	52.02 515	62.86 516	21.04 511

MEDIAN_ROB	96.83 520	99.41 520	98.66 520	94.75 520	94.23 519	93.08 517	90.54 515	95.61 520	94.75 518	97.65 521	97.73 521	98.30 520	96.57 520	94.51 518	93.74 520	99.78 526	98.24 520	99.99 524	99.89 523	99.48 523	99.67 523

Anonymous_1	97.10 521	99.72 522	99.64 523	92.33 518	93.91 518	100.00 524	100.00 524	99.20 523	99.90 522	98.57 522	99.75 522	99.14 522	99.94 523	98.50 520	99.54 521	87.90 517	98.87 521	90.88 518	96.91 520	92.22 519	95.12 520

test_example2	98.83 524	99.97 527	99.97 524	99.96 529	99.97 524	99.46 522	99.97 523	95.54 519	100.00 524	100.00 526	100.00 524	93.37 518	93.47 518	99.93 525	99.91 523	100.00 529	99.79 522	96.64 520	98.71 521	100.00 529	100.00 529

HaxPig	97.68 522	99.63 521	91.34 514	99.82 527	99.97 524	88.15 514	88.00 514	98.28 521	99.93 523	99.98 525	99.99 523	99.95 525	99.99 524	96.29 519	92.24 519	99.99 528	99.98 523	100.00 525	99.99 524	100.00 529	99.98 527

ccccc	98.51 523	94.69 519	100.00 527	100.00 530	100.00 526	92.59 516	97.15 520	98.75 522	95.78 519	98.59 523	95.17 520	98.60 521	99.67 522	99.86 524	99.84 522	100.00 529	100.00 524	99.91 523	99.54 522	100.00 529	100.00 529

Selective-RAFT-Error	100.00 532	100.00 528	100.00 527	100.00 530	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 527	100.00 529	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.99 527	99.95 525

CasAABBNet	99.94 530	100.00 528	100.00 527	99.72 526	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 527	99.21 524	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.96 526	99.95 525

LSM0	99.94 530	100.00 528	100.00 527	99.84 528	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 527	99.22 525	100.00 524	100.00 525	100.00 525	99.99 527	99.83 524

DPSMNet_ROB	99.46 529	99.94 525	99.98 525	96.59 524	100.00 526	100.00 524	100.00 524	99.81 524	100.00 524	95.87 520	100.00 524	99.32 523	100.00 525	99.79 522	99.99 525	98.46 523	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.52 524	100.00 529

DGTPSM_ROB	99.45 528	99.94 525	99.98 525	96.58 523	100.00 526	100.00 524	100.00 524	99.81 524	100.00 524	95.86 519	100.00 524	99.32 523	100.00 525	99.79 522	99.99 525	98.34 522	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.52 524	99.99 528

DPSM_ROB	99.17 525	100.00 528	100.00 527	96.28 521	98.84 522	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 527	93.66 520	100.00 524	100.00 525	100.00 525	96.31 521	98.27 521

DPSM	99.17 525	100.00 528	100.00 527	96.28 521	98.84 522	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 527	93.66 520	100.00 524	100.00 525	100.00 525	96.31 521	98.27 521

AVERAGE_ROB	99.23 527	99.81 524	97.56 519	100.00 530	100.00 526	96.24 521	91.02 516	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	99.98 527	99.97 524	100.00 529	100.00 524	100.00 525	100.00 525	100.00 529	100.00 529

Low-res two-view benchmark