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

SGD-Stereo	0.14 1	0.12 30	0.31 1	0.06 151	0.00 1	1.03 70	0.00 1	0.29 3	0.78 69	0.01 4	0.02 2	0.04 25	0.01 13	0.13 4	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31

S2M2	0.17 2	0.18 76	0.83 16	0.02 56	0.01 88	0.32 7	0.01 37	0.52 14	0.78 69	0.00 1	0.14 129	0.03 16	0.01 13	0.37 52	0.16 67	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 3	0.18 76	0.41 2	0.01 13	0.10 242	0.40 24	0.00 1	0.56 19	0.93 120	0.32 108	0.06 97	0.03 16	0.00 1	0.14 6	0.27 138	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.16 185

DEFOM-Stereo	0.19 3	0.24 138	0.63 6	0.08 177	0.00 1	1.05 79	0.00 1	0.36 7	0.82 91	0.00 1	0.02 2	0.05 45	0.03 67	0.28 31	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.10 134

rvit_stereo_0083	0.19 3	0.16 57	0.60 4	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 132	0.72 31	1.53 295	0.09 41	0.02 2	0.05 45	0.02 40	0.31 42	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 67

GLC_STEREO	0.19 3	0.13 36	0.94 30	0.03 82	0.00 1	0.95 62	0.03 190	0.33 5	0.44 22	0.10 43	0.04 72	0.06 66	0.04 88	0.44 70	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 67

CASnet	0.21 7	0.22 129	0.95 31	0.01 13	0.00 1	0.87 51	0.01 37	0.55 18	0.88 104	0.16 61	0.03 54	0.04 25	0.02 40	0.39 56	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
UniTT-Stereo	0.23 8	0.28 162	1.91 164	0.05 130	0.16 275	0.34 9	0.02 132	0.46 11	0.42 20	0.06 31	0.18 138	0.05 45	0.07 144	0.22 17	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.01 13

LG-Stereo_L1	0.24 9	0.20 114	0.85 18	0.20 273	0.15 271	0.34 9	0.13 317	0.86 42	0.80 81	0.08 38	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.22 17	0.23 116	0.00 1	0.57 372	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.19 206

RAStereo	0.24 9	0.44 228	1.96 171	0.06 151	0.01 88	0.18 4	0.01 37	0.95 47	0.49 26	0.14 56	0.06 97	0.05 45	0.05 110	0.26 27	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 11	0.20 114	0.81 14	0.20 273	0.15 271	1.04 72	0.15 326	0.62 23	0.53 29	0.09 41	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.23 20	0.23 116	0.00 1	0.55 369	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.20 222

MLG-Stereo_test3	0.25 11	0.15 43	0.85 18	0.28 312	0.17 278	1.08 91	0.00 1	0.51 13	0.87 99	0.23 88	0.06 97	0.02 4	0.01 13	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.16 185

LoS_RVC	0.25 11	0.60 293	1.21 50	0.16 248	0.13 257	0.98 65	0.01 37	0.85 40	0.25 5	0.08 38	0.02 2	0.07 84	0.04 88	0.49 80	0.05 7	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.07 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 14	0.10 17	0.68 7	0.06 151	0.03 163	0.36 18	0.02 132	1.78 94	1.26 213	0.01 4	0.02 2	0.05 45	0.00 1	0.27 28	0.31 152	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.15 395	0.03 134	0.15 174

FoundationStereo	0.26 14	0.15 43	0.50 3	0.50 363	0.90 442	0.11 1	0.04 223	0.26 2	1.18 167	0.00 1	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.49 80	0.19 89	0.00 1	0.84 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 67

SMoEStereo_RVC	0.26 14	0.48 246	0.92 27	0.03 82	0.00 1	1.05 79	0.05 244	0.52 14	0.83 93	0.08 38	0.03 54	0.04 25	0.02 40	0.41 61	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.43 308

rvit_stereo_0081	0.26 14	0.24 138	0.80 11	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 37	1.39 63	1.43 272	0.11 45	0.02 2	0.03 16	0.02 40	0.28 31	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

rvit_stereo_0082	0.26 14	0.24 138	0.80 11	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 37	1.39 63	1.43 272	0.11 45	0.02 2	0.03 16	0.02 40	0.28 31	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

PMTNet	0.26 14	0.21 121	1.40 60	0.02 56	0.02 142	1.16 130	0.29 383	1.00 51	0.18 1	0.04 22	0.03 54	0.07 84	0.02 40	0.47 73	0.15 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 31

MLG-Stereo_test1	0.27 20	0.11 24	1.02 37	0.05 130	0.18 282	1.04 72	0.00 1	0.23 1	1.57 302	0.12 51	0.05 87	0.05 45	0.01 13	0.06 2	0.10 29	0.00 1	0.61 379	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.15 174

sCroCo_RVC	0.27 20	0.19 105	2.20 215	0.02 56	0.00 1	0.13 2	0.04 223	1.15 57	0.89 109	0.15 58	0.07 107	0.03 16	0.04 88	0.39 56	0.05 7	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

MLG-Stereo	0.29 22	0.10 17	0.98 35	0.06 151	0.20 293	1.04 72	0.00 1	0.58 21	1.61 310	0.13 55	0.06 97	0.04 25	0.01 13	0.07 3	0.09 20	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 165

rvit_stereo_0081_aga	0.29 22	0.49 248	1.78 124	0.00 1	0.00 1	0.78 43	0.02 132	0.99 50	1.10 150	0.05 27	0.02 2	0.05 45	0.03 67	0.29 37	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 67

trnet	0.29 22	0.17 69	0.95 31	0.00 1	0.00 1	1.26 182	0.01 37	1.32 60	0.97 129	0.16 61	0.18 138	0.05 45	0.00 1	0.53 92	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 22	0.32 188	0.88 21	0.02 56	0.00 1	1.05 79	0.01 37	0.80 38	1.00 137	0.76 189	0.34 192	0.10 108	0.06 128	0.13 4	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.09 122

CREStereo	0.29 22	0.19 105	0.91 24	0.00 1	0.01 88	1.24 165	0.01 37	1.31 59	0.99 135	0.17 65	0.17 135	0.04 25	0.00 1	0.56 97	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31
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
MaDis-Stereo	0.30 27	0.62 301	1.63 91	0.07 166	0.19 288	0.40 24	0.02 132	1.36 61	0.76 67	0.04 22	0.05 87	0.13 123	0.05 110	0.38 54	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

IGEV-RUCA	0.31 28	0.10 17	0.83 16	0.12 229	0.11 247	1.25 173	0.31 390	0.85 40	0.27 11	0.11 45	0.14 129	0.16 131	0.24 246	0.35 51	0.25 127	0.05 442	0.19 321	0.20 479	0.23 445	0.19 381	0.32 269

fffft	0.31 28	0.31 180	0.88 21	0.02 56	0.00 1	0.92 57	0.01 37	1.72 90	0.80 81	0.02 6	0.03 54	0.04 25	0.01 13	0.41 61	0.34 164	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.39 294
1: 1. 1
mms	0.32 30	0.28 162	0.78 9	0.12 229	0.37 363	0.34 9	0.01 37	0.45 10	0.64 47	0.12 51	0.03 54	0.06 66	0.05 110	0.56 97	0.06 11	0.00 1	0.24 325	0.00 1	0.00 1	0.13 317	2.13 495

ours_stereo	0.32 30	0.30 172	1.12 43	0.08 177	0.30 353	0.80 44	0.04 223	0.54 17	0.70 56	0.06 31	0.03 54	0.06 66	0.03 67	0.50 87	0.06 11	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.00 1	0.14 330	1.62 452

LoS	0.32 30	0.19 105	1.27 55	0.11 223	0.01 88	1.32 210	0.07 276	1.44 69	0.79 73	0.06 31	0.04 72	0.27 152	0.11 187	0.60 114	0.13 48	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 33	0.35 198	1.42 62	0.21 279	0.46 381	0.34 9	0.01 37	0.94 46	0.20 2	0.04 22	0.03 54	0.06 66	0.01 13	0.22 17	0.17 74	0.00 1	0.56 371	0.00 1	0.00 1	0.13 317	1.39 425

MLG-Stereo_test2	0.34 34	0.17 69	0.97 34	0.32 320	0.33 359	1.13 116	0.00 1	0.31 4	1.53 295	0.28 102	0.05 87	0.10 108	0.00 1	0.30 41	0.20 95	0.19 474	0.55 369	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 283

GMStereo	0.34 34	1.03 398	2.11 204	0.01 13	0.00 1	0.47 34	0.01 37	0.77 34	1.38 265	0.24 91	0.04 72	0.07 84	0.08 158	0.43 68	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	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
RSM++	0.35 36	0.18 76	0.88 21	0.63 396	0.47 383	0.44 30	0.00 1	1.41 65	1.20 176	0.05 27	0.02 2	0.01 1	0.07 144	0.33 49	0.18 79	0.01 389	0.02 253	0.00 1	0.17 412	0.14 330	0.73 357

CAS++	0.35 36	0.27 159	1.08 40	0.04 113	0.00 1	0.34 9	0.01 37	4.25 304	0.54 34	0.02 6	0.02 2	0.06 66	0.00 1	0.24 21	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 36	0.20 114	1.15 47	0.04 113	0.00 1	0.52 38	0.01 37	0.52 14	0.80 81	0.03 13	2.86 411	0.04 25	0.03 67	0.28 31	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 462	0.00 1

WCG-NET	0.36 39	0.45 229	0.92 27	0.02 56	0.00 1	0.91 56	0.05 244	0.77 34	1.28 225	0.30 104	0.43 222	0.03 16	0.13 204	0.48 76	0.20 95	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.16 185

RSM	0.36 39	0.16 57	0.82 15	0.59 382	0.49 386	0.42 26	0.00 1	1.56 73	1.20 176	0.19 75	0.02 2	0.03 16	0.06 128	0.34 50	0.19 89	0.01 389	0.10 302	0.00 1	0.15 395	0.10 272	0.68 345

XX-TBD	0.36 39	0.59 289	1.75 112	0.07 166	0.00 1	1.11 111	0.00 1	0.73 32	0.63 46	0.44 132	1.24 328	0.06 66	0.06 128	0.39 56	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46

111111	0.37 42	0.08 6	0.72 8	0.15 241	0.26 327	1.10 105	0.02 132	1.58 74	0.88 104	0.19 75	0.04 72	0.01 1	0.06 128	0.32 44	0.15 58	0.00 1	0.74 395	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.06 399

MIF-Stereo (partial)	0.37 42	0.39 212	1.98 175	0.02 56	0.00 1	0.43 28	0.02 132	2.35 122	0.61 44	0.18 68	0.10 116	0.07 84	0.07 144	0.61 118	0.40 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.02 31

CREStereo++_RVC	0.37 42	0.24 138	1.62 85	0.06 151	0.00 1	1.21 152	0.01 37	0.77 34	1.12 154	0.26 97	1.45 343	0.06 66	0.06 128	0.42 64	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 79
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.37 42	0.50 251	1.62 85	0.03 82	0.01 88	1.16 130	0.00 1	0.56 19	0.53 29	1.05 235	1.38 337	0.06 66	0.05 110	0.45 72	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31

LG-G_1	0.39 46	0.16 57	0.91 24	0.26 305	0.18 282	1.30 197	0.00 1	2.08 111	0.92 116	0.38 117	0.06 97	0.05 45	0.01 13	0.21 15	0.15 58	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.69 351

LG-G	0.39 46	0.16 57	0.91 24	0.26 305	0.18 282	1.30 197	0.00 1	2.08 111	0.92 116	0.38 117	0.06 97	0.05 45	0.01 13	0.21 15	0.15 58	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.69 351

castereo++	0.39 46	0.45 229	1.26 54	0.15 241	0.00 1	1.10 105	0.03 190	1.67 86	1.28 225	0.04 22	0.02 2	0.58 190	0.00 1	0.15 9	0.19 89	0.00 1	0.30 337	0.00 1	0.27 465	0.04 167	0.21 230

knoymous	0.41 49	0.09 10	1.34 58	0.05 130	0.01 88	1.15 125	0.01 37	2.36 123	0.23 4	0.51 159	0.02 2	1.64 305	0.00 1	0.49 80	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 53

castereo	0.42 50	0.31 180	0.60 4	0.01 13	0.05 198	0.81 45	0.04 223	3.96 256	0.81 85	0.15 58	0.02 2	0.08 90	0.14 206	0.25 22	0.48 225	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.22 440	0.02 67	0.19 206

MonSter	0.42 50	0.09 10	0.95 31	0.01 13	0.06 204	0.51 36	0.00 1	2.61 134	0.82 91	0.11 45	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.58 103	0.37 183	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.34 477	0.00 1	0.88 377

IGEV-Stereo++	0.42 50	0.07 3	0.79 10	0.17 249	0.28 339	1.13 116	0.00 1	1.98 104	0.41 18	0.31 107	0.04 72	0.02 4	0.03 67	0.56 97	0.30 150	0.00 1	0.73 394	0.00 1	0.00 1	0.04 167	1.55 440

CroCo-Stereo Lap2	0.42 50	0.75 329	1.76 118	0.03 82	0.00 1	0.33 8	0.01 37	3.75 220	0.81 85	0.02 6	0.03 54	0.04 25	0.07 144	0.52 90	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.03 46

rvit_stereo_0080	0.44 54	0.64 308	2.07 192	0.01 13	0.00 1	0.90 53	0.01 37	3.40 191	1.16 158	0.03 13	0.04 72	0.06 66	0.01 13	0.19 11	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.11 142

whm_eth	0.44 54	0.64 308	2.07 192	0.01 13	0.00 1	0.90 53	0.01 37	3.40 191	1.16 158	0.03 13	0.04 72	0.06 66	0.01 13	0.19 11	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.11 142

UDGNet	0.44 54	0.91 359	1.89 161	0.04 113	0.00 1	1.15 125	0.02 132	0.75 33	1.77 349	0.45 137	0.07 107	0.06 66	0.02 40	1.62 212	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

rvit_stereo_0075_2	0.45 57	0.19 105	3.21 329	0.02 56	0.00 1	1.10 105	0.02 132	1.92 102	1.22 189	0.18 68	0.09 113	0.02 4	0.05 110	0.59 111	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.27 257

WCG-NET（raft）	0.45 57	0.62 301	0.93 29	0.02 56	0.06 204	0.90 53	0.05 244	0.70 25	1.32 243	0.33 109	0.14 129	1.51 292	0.14 206	0.41 61	0.22 108	0.00 1	1.29 490	0.00 1	0.01 302	0.16 356	0.25 248

dd	0.45 57	1.20 419	2.52 272	0.06 151	0.01 88	1.23 160	0.03 190	0.88 44	1.48 288	0.26 97	0.06 97	0.12 115	0.05 110	0.42 64	0.44 202	0.02 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.06 79

rvit_0105_6	0.46 60	0.36 201	1.89 161	0.01 13	0.00 1	0.83 46	0.01 37	3.37 190	1.92 366	0.06 31	0.05 87	0.09 99	0.02 40	0.27 28	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.15 174

Pointernet	0.47 61	0.13 36	1.57 80	0.05 130	0.44 376	1.19 142	0.05 244	3.69 213	0.81 85	0.03 13	0.02 2	0.19 133	0.05 110	0.47 73	0.13 48	0.00 1	0.26 329	0.00 1	0.14 392	0.01 14	0.24 240

rvit_stereo_ft	0.47 61	0.79 339	2.69 284	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 37	3.45 195	1.45 278	0.03 13	0.05 87	0.08 90	0.02 40	0.28 31	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.17 193

ProNet	0.47 61	0.35 198	1.75 112	0.19 258	0.54 390	1.09 99	0.01 37	0.97 48	1.25 206	0.02 6	0.02 2	0.06 66	0.03 67	0.58 103	0.09 20	0.00 1	0.57 372	0.00 1	0.00 1	0.14 330	1.65 453

LG-Stereo	0.48 64	0.24 138	1.82 139	0.10 208	0.20 293	1.05 79	0.00 1	3.59 205	0.87 99	0.26 97	0.10 116	0.37 159	0.08 158	0.14 6	0.19 89	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.28 261

AnonymousM	0.48 64	0.11 24	1.03 38	0.06 151	0.01 88	1.10 105	0.03 190	1.91 100	1.37 262	0.25 93	0.04 72	0.02 4	0.24 246	0.56 97	0.33 156	0.00 1	0.43 349	1.91 503	0.00 1	0.01 14	0.22 232

CRE-IMP	0.49 66	0.14 42	1.75 112	0.08 177	0.05 198	1.48 277	0.45 406	1.64 85	1.22 189	0.92 211	0.29 176	0.87 238	0.01 13	0.39 56	0.25 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.17 193

tg	0.50 67	0.58 285	1.09 42	0.02 56	0.00 1	1.28 192	0.01 37	2.04 110	1.24 195	0.11 45	0.41 218	0.73 217	0.11 187	0.48 76	0.12 38	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.00 1	0.34 444	1.00 393

CroCo-Stereo	0.50 67	0.63 304	2.38 245	0.14 236	0.00 1	0.19 5	0.02 132	4.28 309	0.96 128	0.14 56	0.03 54	0.46 172	0.08 158	0.32 44	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
sAnonymous2	0.50 67	0.60 293	4.41 404	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 285	2.33 120	1.09 147	0.03 13	0.06 97	0.04 25	0.10 178	0.29 37	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.35 279

CroCo_RVC	0.50 67	0.60 293	4.41 404	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 285	2.33 120	1.09 147	0.03 13	0.06 97	0.04 25	0.10 178	0.29 37	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.35 279

MM-Stereo_test2	0.51 71	0.19 105	1.86 150	0.74 425	0.08 226	1.16 130	0.01 37	0.78 37	0.71 57	0.48 151	0.03 54	0.05 45	0.07 144	0.47 73	0.40 196	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.05 345	0.28 425	1.94 487

AIO-Stereo	0.51 71	0.22 129	0.87 20	0.56 374	0.70 425	0.45 31	0.01 37	1.89 98	1.27 219	0.21 86	0.02 2	0.02 4	0.06 128	0.44 70	0.45 206	0.03 429	0.78 400	0.00 1	0.63 499	0.08 237	1.50 432

ff7	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 318	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 395	0.10 272	1.76 463

ffff	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 318	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 395	0.10 272	1.76 463

11t	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 318	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 395	0.10 272	1.76 463

CES	0.51 71	0.16 57	1.23 51	0.09 196	1.58 483	1.18 140	0.05 244	1.07 56	0.79 73	0.03 13	0.03 54	0.14 125	0.10 178	0.55 94	0.12 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	2.98 501

Selective-IGEV	0.51 71	0.13 36	1.41 61	0.72 418	0.62 415	0.38 21	0.04 223	2.58 133	1.21 185	0.19 75	0.02 2	0.02 4	0.06 128	0.48 76	0.46 215	0.01 389	0.80 403	0.00 1	0.09 370	0.07 226	0.91 381

ccc-4	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 318	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 395	0.10 272	1.76 463

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 79	0.15 43	1.72 104	0.22 283	0.14 262	1.47 269	0.04 223	2.21 117	0.99 135	0.39 120	0.11 121	0.70 212	0.03 67	0.65 126	0.58 246	0.02 417	0.46 351	0.00 1	0.23 445	0.01 14	0.36 281

rvit_0105_4	0.52 79	0.47 243	2.33 239	0.01 13	0.00 1	0.83 46	0.01 37	3.89 249	1.78 351	0.12 51	0.10 116	0.12 115	0.03 67	0.39 56	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.13 159

ROB_FTStereo_v2	0.52 79	0.18 76	1.71 103	0.08 177	0.09 234	1.59 309	0.32 393	1.61 80	1.25 206	0.99 222	0.19 150	0.76 227	0.02 40	1.36 200	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.52 79	0.16 57	1.68 99	0.05 130	0.13 257	1.06 83	0.03 190	2.88 147	0.54 34	0.40 124	0.02 2	2.22 349	0.03 67	0.49 80	0.26 135	0.00 1	0.09 298	0.00 1	0.22 440	0.01 14	0.11 142

MyStereo07	0.53 83	0.51 257	1.58 81	0.03 82	0.34 361	1.66 336	0.02 132	1.68 87	1.34 249	0.53 162	0.02 2	0.04 25	0.11 187	0.74 142	0.26 135	0.00 1	1.19 482	0.00 1	0.18 419	0.03 134	0.37 283

Selective-RAFT	0.53 83	0.18 76	1.12 43	0.04 113	0.01 88	1.19 142	0.02 132	3.26 185	1.29 231	0.02 6	0.02 2	0.24 142	0.18 227	1.34 199	0.44 202	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.19 425	0.05 185	0.17 193

RCA-Stereo	0.53 83	0.18 76	1.16 48	0.01 13	0.24 314	1.20 144	0.01 37	3.86 239	0.97 129	0.77 190	0.50 233	0.05 45	0.13 204	0.32 44	0.03 4	0.00 1	0.87 419	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.24 240

ICVP	0.53 83	0.09 10	1.86 150	0.01 13	0.01 88	1.12 113	0.21 348	4.35 313	0.68 54	0.45 137	0.28 173	0.33 156	0.07 144	0.72 139	0.25 127	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.11 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 87	0.46 237	1.12 43	0.04 113	0.00 1	1.32 210	0.05 244	1.00 51	0.79 73	0.05 27	0.03 54	0.09 99	0.03 67	5.35 362	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.15 174

anonymousdsp	0.54 87	0.26 150	1.62 85	0.47 353	0.60 406	1.08 91	0.01 37	1.01 54	1.37 262	0.49 153	0.02 2	0.04 25	0.09 170	0.73 140	0.15 58	0.00 1	0.82 410	0.00 1	0.16 404	0.10 272	1.83 475

IGEV-Stereo	0.54 87	0.26 150	1.62 85	0.47 353	0.61 407	1.08 91	0.01 37	1.00 51	1.37 262	0.49 153	0.02 2	0.04 25	0.09 170	0.73 140	0.16 67	0.00 1	0.82 410	0.00 1	0.16 404	0.10 272	1.83 475
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 87	0.18 76	1.72 104	0.08 177	0.09 234	1.63 327	0.29 383	1.60 77	1.27 219	0.99 222	0.18 138	0.76 227	0.02 40	1.79 224	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 67

HUI-Stereo	0.54 87	0.18 76	1.78 124	0.08 177	0.08 226	1.63 327	0.31 390	1.60 77	1.28 225	0.99 222	0.18 138	0.76 227	0.02 40	1.56 206	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 67

RAFT-IKP	0.54 87	0.18 76	1.77 122	0.08 177	0.07 217	1.47 269	0.29 383	1.61 80	1.26 213	0.99 222	0.18 138	0.74 220	0.02 40	1.77 221	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

AIO_test	0.55 93	0.33 194	2.02 183	0.77 433	1.08 466	0.43 28	0.06 270	0.88 44	0.92 116	0.38 117	0.04 72	0.85 236	0.03 67	0.79 151	0.26 135	0.00 1	0.95 441	0.00 1	0.08 361	0.03 134	1.20 412

rvit_0105_5	0.55 93	0.56 280	2.86 300	0.01 13	0.00 1	0.89 52	0.01 37	3.93 251	1.55 298	0.16 61	0.13 128	0.12 115	0.03 67	0.43 68	0.15 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.18 201

plain	0.55 93	0.55 270	3.45 350	0.10 208	0.00 1	0.50 35	0.02 132	3.49 197	1.16 158	0.05 27	0.10 116	0.13 123	0.17 223	0.67 130	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 451	0.01 13

ROB_FTStereo	0.55 93	0.18 76	1.75 112	0.08 177	0.09 234	1.61 319	0.32 393	1.60 77	1.26 213	0.99 222	0.19 150	0.75 222	0.03 67	1.97 229	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

iRaftStereo_RVC	0.55 93	0.59 289	1.20 49	0.03 82	0.00 1	1.23 160	0.01 37	2.55 131	0.81 85	0.15 58	0.23 162	0.70 212	0.12 200	0.48 76	0.22 108	0.00 1	1.14 477	0.00 1	0.00 1	0.33 440	1.13 403

999	0.56 98	0.38 209	1.07 39	0.01 13	0.00 1	1.31 201	0.10 305	0.44 9	0.80 81	0.02 6	0.32 187	0.03 16	0.02 40	5.80 384	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 356	0.11 142

GCAP-Stereo	0.56 98	0.71 321	1.55 76	0.30 317	1.03 461	1.27 188	0.01 37	2.03 109	0.78 69	0.30 104	0.35 199	0.10 108	0.10 178	0.56 97	0.75 277	0.00 1	1.06 452	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.25 248

R-Stereo Train	0.56 98	0.15 43	1.83 142	0.02 56	0.00 1	1.26 182	0.09 297	4.14 289	0.45 23	1.86 338	0.42 219	0.06 66	0.01 13	0.32 44	0.46 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 67

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 102	0.28 162	1.23 51	0.29 314	0.58 400	1.07 85	0.03 190	3.64 210	1.24 195	0.06 31	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.60 114	0.39 193	0.00 1	0.40 345	0.00 1	0.00 1	0.05 185	1.53 435

RAFT-Stereo-weight	0.57 102	0.10 17	1.28 56	0.10 208	0.42 371	1.41 241	0.05 244	3.80 224	0.86 97	1.02 230	0.52 238	0.26 150	0.01 13	0.42 64	0.15 58	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.60 331

H2IRNET	0.57 102	0.56 280	2.03 184	0.25 299	0.06 204	1.20 144	0.01 37	1.91 100	0.64 47	0.04 22	1.78 364	0.47 174	0.04 88	1.69 215	0.42 200	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.01 302	0.24 406	0.08 97

MC-Stereo	0.57 102	0.16 57	1.63 91	0.70 414	0.93 448	1.10 105	0.01 37	1.43 68	0.26 10	0.91 207	0.02 2	0.08 90	0.11 187	0.61 118	0.23 116	0.00 1	1.15 478	0.00 1	0.17 412	0.10 272	1.84 477

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4D-IteraStereo	0.59 107	0.98 385	2.62 279	0.04 113	0.09 234	1.07 85	0.08 285	1.45 70	0.39 17	0.12 51	0.05 87	0.82 235	0.10 178	0.77 146	1.05 330	0.00 1	0.40 345	0.00 1	0.00 1	0.08 237	1.79 472

Patchmatch Stereo++	0.59 107	0.18 76	1.73 106	0.08 177	0.08 226	1.62 324	0.26 367	1.62 83	1.25 206	1.00 228	0.18 138	0.75 222	0.03 67	2.68 240	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 67
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.59 107	0.16 57	1.65 93	0.08 177	0.06 204	1.37 225	0.40 402	1.58 74	1.26 213	1.03 233	0.83 290	0.49 176	1.52 394	0.94 171	0.18 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.13 159

iGMRVC	0.59 107	0.18 76	1.75 112	0.08 177	0.09 234	1.63 327	0.27 375	1.61 80	1.27 219	0.99 222	0.19 150	0.75 222	0.03 67	2.78 244	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

iRAFT	0.59 107	0.18 76	1.73 106	0.08 177	0.08 226	1.62 324	0.26 367	1.62 83	1.25 206	1.00 228	0.18 138	0.75 222	0.03 67	2.68 240	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 67

xyz-stereo-finetune	0.60 112	0.59 289	0.99 36	0.03 82	0.00 1	1.34 218	0.01 37	2.57 132	0.94 123	0.07 37	0.07 107	0.09 99	0.04 88	4.28 302	0.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.08 97

Occ-G	0.60 112	0.31 180	1.80 126	0.41 335	0.56 394	0.83 46	0.04 223	0.82 39	1.20 176	0.26 97	0.54 240	1.33 284	0.05 110	0.42 64	0.86 299	0.00 1	0.68 384	0.00 1	0.15 395	0.17 370	1.54 439

CFNet-RSSM	0.60 112	0.15 43	1.55 76	0.05 130	0.14 262	1.27 188	0.02 132	4.87 359	0.58 39	0.34 110	0.02 2	1.92 325	0.04 88	0.49 80	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.27 465	0.01 14	0.10 134

IGEV-Stereo+	0.61 115	0.21 121	1.12 43	0.17 249	1.20 469	0.64 39	0.02 132	0.33 5	0.71 57	0.39 120	0.05 87	0.05 45	0.05 110	1.92 226	0.48 225	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.24 452	1.85 497	2.11 494

Anonymous3	0.61 115	0.23 133	2.97 312	0.01 13	0.00 1	2.54 395	0.09 297	3.88 246	0.89 109	0.19 75	0.23 162	0.12 115	0.05 110	0.61 118	0.17 74	0.00 1	0.08 292	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.18 201

FENet	0.61 115	0.22 129	1.75 112	0.05 130	0.00 1	1.21 152	0.05 244	3.78 221	1.28 225	1.08 240	0.02 2	1.61 301	0.09 170	0.60 114	0.35 168	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.08 97

rvit_0105_3	0.62 118	0.70 320	3.40 347	0.01 13	0.00 1	1.12 113	0.01 37	3.96 256	1.58 304	0.16 61	0.38 208	0.11 111	0.03 67	0.70 134	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.09 122

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error version	0.62 118	0.55 270	1.80 126	0.09 196	0.61 407	1.07 85	0.03 190	2.92 153	0.25 5	2.23 371	0.02 2	0.66 200	0.04 88	0.25 22	0.22 108	0.00 1	1.26 485	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.19 206

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GANet-ADL	0.62 118	0.16 57	1.89 161	0.15 241	0.02 142	1.46 262	0.02 132	3.83 236	0.75 64	0.40 124	1.08 312	1.09 269	0.18 227	0.65 126	0.47 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.13 159

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dual_stereo	0.63 124	0.07 3	0.80 11	0.29 314	0.98 453	0.37 20	0.02 132	4.03 272	1.20 176	0.10 43	0.06 97	0.02 4	0.04 88	1.13 177	0.32 154	0.00 1	1.26 485	0.00 1	0.13 390	0.00 1	1.80 473

LL-Strereo2	0.63 124	0.97 381	2.03 184	0.76 431	0.86 437	1.15 125	0.08 285	1.85 96	1.20 176	0.45 137	0.02 2	0.50 179	0.07 144	0.63 121	0.65 259	0.00 1	0.17 315	0.00 1	0.03 329	0.05 185	1.05 396

CASS	0.63 124	0.16 57	1.88 158	0.03 82	0.01 88	1.67 340	0.04 223	3.11 176	0.81 85	2.25 376	1.02 309	0.29 153	0.35 270	0.70 134	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.04 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 124	0.21 121	1.86 150	1.03 460	0.10 242	1.59 309	0.35 397	2.26 118	1.22 189	2.22 370	0.45 227	0.25 147	0.01 13	0.67 130	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

AEACV	0.64 130	0.08 6	1.46 63	0.72 418	0.96 450	1.22 156	0.00 1	1.90 99	0.67 51	0.54 163	0.07 107	0.02 4	0.73 341	0.63 121	0.28 140	0.01 389	0.92 428	0.00 1	0.36 479	0.09 258	2.04 490

EGLCR-Stereo	0.64 130	0.12 30	1.52 70	0.74 425	0.75 430	1.83 358	0.54 414	2.79 143	0.67 51	0.66 173	0.04 72	0.01 1	0.02 40	0.77 146	0.45 206	0.00 1	0.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 404

HI	0.65 132	0.55 270	2.46 264	0.20 273	0.00 1	1.16 130	0.01 37	1.98 104	0.79 73	1.46 295	0.02 2	2.63 368	0.64 326	0.63 121	0.24 123	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.08 97

CoSv	0.65 132	0.55 270	2.46 264	0.20 273	0.00 1	1.16 130	0.01 37	1.98 104	0.79 73	1.46 295	0.02 2	2.63 368	0.64 326	0.63 121	0.24 123	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.08 97

test_4	0.65 132	0.40 216	1.73 106	0.11 223	0.19 288	1.28 192	0.03 190	1.41 65	0.22 3	0.28 102	3.49 427	0.72 216	0.09 170	1.93 228	0.53 239	0.00 1	0.11 305	0.00 1	0.08 361	0.16 356	0.15 174

PFNet+	0.65 132	0.19 105	2.19 214	0.29 314	0.06 204	1.46 262	0.54 414	1.74 92	1.62 317	1.35 281	0.45 227	0.36 158	0.01 13	2.41 234	0.25 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

MM-Stereo_test3	0.67 136	0.55 270	1.54 75	0.93 452	0.06 204	0.98 65	0.06 270	3.80 224	1.40 269	0.23 88	0.54 240	0.26 150	0.05 110	0.68 132	0.46 215	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.00 1	0.33 440	0.68 345

GMStereo_Zeroshot	0.67 136	0.24 138	1.87 156	0.87 445	0.00 1	1.26 182	0.01 37	2.01 107	0.42 20	1.44 292	0.58 251	1.73 313	0.19 232	2.62 237	0.10 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.09 122

cross-raft	0.67 136	0.19 105	1.85 147	0.58 379	0.71 426	1.09 99	0.10 305	3.52 198	0.69 55	0.41 129	0.02 2	2.81 379	0.04 88	0.55 94	0.23 116	0.00 1	0.13 311	0.00 1	0.16 404	0.01 14	0.22 232

rafts_anoy	0.67 136	0.91 359	1.85 147	0.60 384	1.02 459	1.16 130	0.04 223	3.25 183	0.48 25	0.19 75	0.18 138	0.11 111	0.19 232	1.17 181	0.58 246	0.00 1	1.47 500	0.00 1	0.01 302	0.05 185	0.22 232

s12784h	0.67 136	0.17 69	1.87 156	0.02 56	0.00 1	1.16 130	0.03 190	4.08 277	1.89 362	1.04 234	1.59 355	0.05 45	0.02 40	1.25 193	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

TestStereo	0.67 136	0.99 388	2.26 225	0.00 1	0.00 1	0.92 57	0.01 37	1.77 93	0.30 12	0.20 83	0.05 87	0.08 90	0.06 128	6.62 415	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 97

testlalala	0.68 142	0.17 69	1.61 84	0.21 279	0.18 282	1.14 122	0.03 190	3.47 196	1.74 345	2.12 364	0.20 154	0.30 154	0.05 110	0.38 54	0.41 199	0.01 389	1.13 471	0.00 1	0.27 465	0.01 14	0.15 174

raftrobust	0.68 142	0.89 356	1.80 126	0.02 56	1.29 473	1.22 156	0.05 244	2.37 124	0.62 45	2.99 421	0.03 54	0.12 115	0.15 210	0.60 114	0.51 234	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.24 240

RALAANet	0.68 142	1.09 408	2.29 229	0.03 82	0.01 88	0.93 60	0.03 190	2.65 135	1.97 373	1.19 256	0.39 213	0.15 130	0.30 259	1.27 195	0.75 277	0.00 1	0.25 326	0.00 1	0.09 370	0.19 381	0.03 46

DIP-Stereo	0.68 142	0.35 198	1.76 118	0.08 177	0.00 1	1.46 262	0.01 37	6.53 464	1.71 338	0.91 207	0.11 121	0.04 25	0.19 232	0.19 11	0.09 20	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.17 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 146	0.30 172	1.69 100	0.88 446	0.23 307	0.93 60	0.03 190	3.79 223	1.40 269	0.47 141	0.05 87	0.05 45	0.02 40	0.65 126	0.39 193	0.00 1	1.01 448	0.00 1	0.00 1	0.31 434	1.58 447

11t1	0.70 147	0.28 162	1.86 150	0.56 374	0.56 394	1.06 83	0.00 1	2.89 149	1.21 185	0.60 165	0.34 192	0.08 90	0.04 88	0.76 144	0.85 295	0.02 417	1.09 459	0.00 1	0.18 419	0.06 199	1.58 447

PCWNet_CMD	0.70 147	0.18 76	2.22 218	0.01 13	0.01 88	1.09 99	0.00 1	3.17 178	1.35 255	0.50 157	0.29 176	2.28 352	1.46 391	1.22 188	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 206

xyz-stereo-finetune2	0.71 149	0.55 270	1.25 53	0.07 166	0.00 1	1.32 210	0.04 223	2.47 128	0.89 109	0.18 68	0.76 280	0.08 90	0.65 331	5.24 354	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

Reg-Stereo(zero)	0.71 149	0.07 3	2.28 227	0.03 82	1.01 457	1.58 307	0.37 400	1.52 71	0.78 69	0.18 68	0.16 133	1.75 315	1.08 362	0.91 169	1.25 344	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.24 452	0.01 14	0.54 319

MoCha-V2	0.71 149	0.43 224	1.65 93	0.60 384	1.06 463	0.38 21	0.00 1	3.01 165	1.32 243	0.44 132	0.58 251	0.22 141	0.08 158	0.78 149	0.40 196	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.22 440	0.05 185	1.61 451

GwcNet-ADL	0.71 149	0.22 129	2.22 218	0.05 130	0.01 88	1.32 210	0.02 132	3.82 231	1.61 310	1.06 238	0.44 224	1.46 289	0.22 243	0.94 171	0.62 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 165

raft+_RVC	0.71 149	1.05 401	1.86 150	0.64 399	1.31 474	1.20 144	0.05 244	2.44 127	0.77 68	0.18 68	0.43 222	0.08 90	0.15 210	0.93 170	0.64 257	0.00 1	1.43 495	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.03 394

CFNet_pseudo	0.71 149	0.20 114	2.34 240	0.01 13	0.01 88	1.24 165	0.00 1	3.19 181	0.92 116	0.85 200	0.47 231	2.29 356	0.61 316	1.79 224	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.14 165

MSMDNet	0.71 149	0.18 76	2.22 218	0.01 13	0.01 88	1.09 99	0.00 1	3.25 183	1.35 255	0.52 160	0.29 176	2.29 356	1.45 388	1.22 188	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 206

ccs_rob	0.71 149	0.20 114	2.35 241	0.00 1	0.01 88	1.24 165	0.00 1	3.17 178	0.91 115	0.82 198	0.45 227	2.28 352	0.63 323	1.78 223	0.18 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.14 165

MIM_Stereo	0.72 157	0.80 342	2.05 190	0.63 396	1.06 463	1.31 201	0.02 132	2.80 144	1.24 195	0.19 75	0.02 2	0.70 212	0.20 238	1.31 197	0.16 67	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.17 370	1.53 435

DCVSM-stereo	0.74 158	0.09 10	1.76 118	0.07 166	0.01 88	1.24 165	0.04 223	2.09 113	0.31 13	3.55 437	0.09 113	3.02 389	0.59 313	1.43 203	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.02 67	0.01 13

AIO-test1	0.75 159	0.92 364	2.40 247	0.43 341	0.80 432	1.13 116	0.01 37	3.87 242	0.88 104	0.47 141	0.30 180	0.06 66	0.06 128	2.91 249	0.20 95	0.07 458	0.06 283	0.00 1	0.10 376	0.17 370	0.20 222

GES	0.75 159	0.26 150	2.66 283	0.01 13	0.00 1	1.63 327	0.08 285	6.06 448	0.57 38	0.68 174	0.40 214	0.37 159	0.66 334	0.84 163	0.49 227	0.02 417	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.08 237	0.10 134

ACVNet	0.75 159	0.56 280	2.30 231	0.09 196	0.00 1	1.39 231	0.21 348	2.76 139	1.34 249	0.88 203	0.75 277	1.92 325	0.26 252	0.51 88	1.65 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 347	0.20 222

rvit_105_1	0.76 162	0.75 329	3.75 374	0.01 13	0.00 1	1.16 130	0.01 37	4.13 287	1.51 291	0.24 91	0.31 184	0.14 125	0.04 88	2.70 242	0.32 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.07 90

IGEV++	0.76 162	0.41 220	1.49 68	0.75 429	0.88 440	0.38 21	0.03 190	5.40 408	0.75 64	0.25 93	0.07 107	0.04 25	0.16 218	0.81 160	0.36 172	0.00 1	1.17 480	0.00 1	0.04 342	0.14 330	1.96 488

Any-RAFT	0.76 162	0.13 36	1.46 63	0.03 82	0.01 88	2.76 406	0.08 285	4.09 278	1.69 332	1.08 240	0.26 170	1.95 329	0.31 264	0.95 173	0.09 20	0.01 389	0.20 324	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 97

AdaStereo	0.76 162	0.12 30	1.73 106	0.05 130	0.00 1	1.46 262	0.23 356	5.16 386	1.66 329	1.19 256	0.37 205	1.54 294	0.17 223	0.86 167	0.54 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 97
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.
MIPNet	0.77 166	0.74 327	2.72 285	0.08 177	0.07 217	1.32 210	0.12 316	4.14 289	1.51 291	0.90 206	0.11 121	0.67 204	0.95 355	1.42 202	0.30 150	0.00 1	0.01 223	0.01 424	0.01 302	0.15 347	0.23 236

test-1	0.77 166	0.31 180	1.67 96	0.03 82	0.97 451	1.23 160	0.07 276	4.63 339	0.75 64	0.73 184	0.67 268	1.06 265	0.03 67	0.58 103	0.80 283	0.02 417	0.79 402	0.00 1	0.07 357	0.01 14	0.96 387

SCV_C0	0.78 168	0.46 237	2.11 204	0.66 402	0.80 432	0.51 36	0.03 190	4.50 323	1.26 213	0.49 153	0.08 112	0.08 90	0.11 187	0.64 125	0.57 244	0.00 1	1.00 447	0.00 1	0.19 425	0.12 305	1.91 486

HUF	0.78 168	0.58 285	2.91 304	0.76 431	1.21 471	0.34 9	0.07 276	1.59 76	1.25 206	0.52 160	0.04 72	0.51 182	0.04 88	0.75 143	0.45 206	0.06 452	2.00 510	0.00 1	0.00 1	0.15 347	2.39 497

GCAP-BAT	0.78 168	0.18 76	1.84 146	0.66 402	0.66 417	2.13 373	0.04 223	1.42 67	0.89 109	1.14 250	1.26 330	1.13 272	0.09 170	0.65 126	0.85 295	0.02 417	1.07 454	0.00 1	0.48 488	0.06 199	1.08 401

UCFNet_RVC	0.78 168	0.68 316	2.05 190	0.02 56	0.29 341	1.57 304	0.02 132	3.57 201	0.87 99	1.35 281	0.74 275	1.66 308	0.20 238	1.92 226	0.61 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

x	0.80 172	0.39 212	1.80 126	0.66 402	0.50 387	1.02 69	0.00 1	3.61 206	1.34 249	0.65 170	0.34 192	0.53 185	0.14 206	1.21 186	0.91 314	0.00 1	1.09 459	0.00 1	0.20 428	0.06 199	1.59 449

RALCasStereoNet	0.80 172	0.96 377	1.77 122	0.28 312	0.97 451	1.13 116	0.03 190	2.91 152	1.11 152	0.17 65	0.34 192	0.12 115	0.20 238	1.65 213	0.65 259	0.00 1	1.72 507	0.00 1	0.00 1	0.11 295	1.90 485

test_3	0.81 174	0.15 43	2.17 212	0.36 325	0.58 400	1.03 70	0.01 37	3.01 165	0.59 40	0.98 217	0.02 2	1.04 262	0.04 88	3.72 277	0.39 193	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.25 454	0.16 356	0.69 351

HART	0.82 175	0.51 257	2.11 204	0.32 320	0.87 439	0.35 17	0.00 1	3.57 201	1.21 185	0.27 101	2.09 380	0.40 166	0.03 67	0.52 90	0.46 215	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.00 1	0.25 408	1.98 489

NRIStereo	0.82 175	0.17 69	1.56 78	0.61 388	0.05 198	1.61 319	0.48 409	1.52 71	1.19 170	0.91 207	0.17 135	0.65 198	0.03 67	7.00 444	0.25 127	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.17 193

PSMNet-RUCA	0.83 177	0.86 350	2.85 299	0.03 82	0.02 142	2.04 370	0.25 363	4.74 351	1.79 353	0.45 137	1.38 337	0.12 115	0.12 200	1.16 179	0.37 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 425	0.07 90

AE-Stereo	0.83 177	0.13 36	2.17 212	0.08 177	0.24 314	1.24 165	0.03 190	5.22 390	1.26 213	0.70 176	1.09 313	0.20 135	0.16 218	0.70 134	0.33 156	0.00 1	0.89 426	0.00 1	0.26 461	0.09 258	1.75 462

DCANet-4	0.83 177	0.18 76	4.76 416	0.04 113	0.01 88	1.24 165	0.02 132	3.84 237	2.21 391	2.39 390	0.25 165	0.11 111	0.24 246	0.59 111	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 283

fff	0.83 177	0.63 304	3.63 361	0.01 13	0.04 188	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 390	0.25 165	0.09 99	1.78 409	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 283

HCRNet	0.83 177	0.39 212	1.59 83	0.02 56	0.00 1	1.18 140	0.01 37	3.69 213	2.28 397	0.75 187	0.21 158	0.56 187	0.11 187	5.32 360	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.04 53

csc	0.83 177	0.63 304	3.63 361	0.01 13	0.04 188	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 390	0.25 165	0.09 99	1.78 409	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 283

cscssc	0.83 177	0.63 304	3.63 361	0.01 13	0.04 188	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 390	0.25 165	0.09 99	1.78 409	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 283

SCV	0.84 184	0.41 220	1.65 93	0.79 435	1.05 462	0.45 31	0.05 244	5.81 434	1.24 195	0.47 141	0.02 2	0.02 4	0.05 110	0.78 149	0.46 215	0.00 1	0.83 412	0.00 1	0.39 483	0.27 421	2.08 491

CFNet_ucs	0.84 184	0.23 133	2.43 260	0.01 13	0.01 88	1.34 218	0.01 37	3.82 231	1.61 310	1.24 267	1.13 319	2.16 347	0.41 291	2.08 231	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.17 193

test_1	0.84 184	0.15 43	2.03 184	0.37 328	0.55 391	1.01 67	0.02 132	3.06 169	0.55 37	1.73 333	0.02 2	1.09 269	0.04 88	3.70 276	0.38 186	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.25 454	0.16 356	0.84 371

DCANet	0.84 184	0.65 312	3.63 361	0.03 82	0.00 1	1.25 173	0.01 37	3.99 264	2.16 386	2.66 407	0.31 184	0.09 99	0.48 301	0.57 102	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.41 302

RAFT-Test	0.85 188	0.19 105	2.98 314	0.66 402	0.99 454	1.83 358	0.17 330	3.16 177	1.19 170	0.71 177	0.11 121	3.21 402	0.02 40	0.58 103	0.33 156	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.29 471	0.01 14	0.15 174

RAFT_CTSACE	0.85 188	0.95 373	2.60 275	0.60 384	0.05 198	1.20 144	0.01 37	3.18 180	0.85 96	0.79 194	1.57 353	2.18 348	0.78 345	1.20 184	0.22 108	0.00 1	0.33 340	0.00 1	0.00 1	0.28 425	0.21 230

RAFT+CT+SA	0.85 188	0.91 359	2.23 223	0.19 258	0.29 341	1.27 188	0.03 190	4.92 366	0.86 97	0.65 170	0.40 214	0.67 204	0.05 110	3.03 251	0.18 79	0.00 1	0.28 336	0.00 1	0.35 478	0.15 347	0.61 333

test-3	0.86 191	0.15 43	2.03 184	0.37 328	0.56 394	1.01 67	0.02 132	3.05 167	0.54 34	1.98 353	0.02 2	1.09 269	0.04 88	3.73 278	0.38 186	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.25 454	0.16 356	0.82 366

model_zeroshot	0.87 192	0.46 237	2.80 291	0.68 411	0.93 448	1.84 361	0.08 285	3.66 212	0.66 50	1.23 265	0.01 1	1.18 275	0.06 128	1.25 193	0.46 215	0.03 429	0.71 390	0.00 1	0.20 428	0.02 67	1.14 404

SFCPSM	0.87 192	0.20 114	2.57 273	0.02 56	0.07 217	2.45 389	0.18 336	5.65 420	1.51 291	0.85 200	0.77 281	0.67 204	0.30 259	1.77 221	0.22 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 342	0.09 258	0.09 122

DMCA	0.87 192	0.52 266	3.24 337	0.01 13	0.01 88	1.30 197	0.02 132	3.69 213	1.87 360	2.29 378	0.17 135	1.71 311	0.10 178	0.76 144	1.42 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.12 151

IGEVStereo-DCA	0.88 195	1.21 420	1.81 134	0.18 251	0.16 275	0.83 46	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.40 124	0.04 72	0.06 66	0.09 170	6.04 389	2.22 392	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.15 395	0.16 356	1.76 463

anonymousdsp2	0.88 195	0.10 17	2.48 267	0.42 338	0.77 431	1.22 156	0.02 132	4.89 361	1.23 193	0.75 187	0.21 158	0.94 251	0.09 170	1.46 205	0.31 152	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 381	0.05 185	1.78 470

IER	0.88 195	0.38 209	2.74 287	0.01 13	0.00 1	2.27 378	0.02 132	3.65 211	1.30 239	1.45 293	0.96 305	1.39 287	1.16 368	1.60 209	0.53 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.02 31

IPLGR	0.88 195	0.30 172	3.78 376	0.06 151	0.07 217	1.26 182	0.05 244	3.78 221	1.62 317	0.80 195	0.35 199	0.79 232	0.76 342	3.42 263	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.16 185

PSMNet-ADL	0.88 195	0.12 30	1.32 57	0.07 166	0.01 88	2.03 368	0.03 190	3.00 162	1.28 225	0.39 120	0.66 262	2.12 340	0.67 335	4.19 294	1.38 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.24 240

TRStereo	0.88 195	1.18 417	2.44 262	0.72 418	0.10 242	1.56 301	0.03 190	5.73 425	1.28 225	0.18 68	0.30 180	0.62 192	0.43 292	1.02 175	0.13 48	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.25 454	0.01 14	1.23 413

AFF-stereo	0.89 201	1.05 401	1.70 102	0.49 362	0.18 282	1.21 152	0.01 37	3.58 204	1.62 317	0.84 199	1.93 370	1.14 273	0.26 252	1.24 191	0.68 266	0.00 1	0.64 382	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.89 379

testlalala2	0.90 202	0.21 121	1.69 100	4.05 502	2.52 496	1.11 111	0.01 37	3.95 255	1.34 249	0.20 83	0.32 187	1.36 286	0.07 144	0.27 28	0.18 79	0.00 1	0.09 298	0.00 1	0.36 479	0.01 14	0.24 240

qqq	0.90 202	0.41 220	1.88 158	0.10 208	0.59 404	1.09 99	0.00 1	3.82 231	1.29 231	0.61 167	0.38 208	0.73 217	0.15 210	3.19 256	0.90 311	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.23 445	0.06 199	1.57 442

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 202	0.95 373	1.93 167	0.06 151	0.92 446	1.24 165	0.02 132	3.30 187	1.75 347	1.23 265	2.58 405	0.43 169	0.16 218	0.68 132	0.82 287	0.00 1	0.70 389	0.00 1	0.00 1	0.23 398	1.05 396

MSKI-zero shot	0.91 205	0.18 76	1.86 150	0.61 388	0.62 415	1.36 223	0.05 244	3.41 193	0.31 13	0.73 184	1.79 365	0.88 239	0.00 1	4.71 322	0.16 67	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.21 436	0.02 67	0.32 269

EKT-Stereo	0.91 205	0.23 133	2.14 209	0.84 442	4.27 503	1.23 160	0.04 223	2.85 146	0.67 51	0.44 132	0.40 214	0.95 255	0.08 158	2.93 250	0.38 186	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.07 357	0.04 167	0.40 298

RAFT	0.91 205	0.96 377	1.82 139	0.89 448	0.44 376	0.97 64	0.08 285	3.71 217	1.25 206	0.36 112	0.20 154	3.87 426	0.27 255	0.70 134	0.49 227	0.00 1	0.83 412	0.00 1	0.01 302	0.47 465	0.87 375

test_sample2	0.92 208	0.24 138	1.96 171	0.43 341	0.02 142	1.25 173	0.00 1	4.52 327	1.58 304	1.09 242	0.33 189	0.50 179	0.29 258	3.27 258	0.93 317	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.10 376	0.04 167	1.04 395

ToySt	0.92 208	0.51 257	4.35 397	0.21 279	0.71 426	1.32 210	0.00 1	2.77 142	1.33 246	0.21 86	0.51 236	1.47 290	0.11 187	1.14 178	0.87 300	0.03 429	0.69 385	0.00 1	0.20 428	0.10 272	1.88 483

NF-Stereo	0.92 208	0.18 76	1.99 177	1.31 473	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.20 260	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.35 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

RE-Stereo	0.92 208	0.18 76	2.01 179	1.31 473	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 261	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.34 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

TVStereo	0.92 208	0.18 76	2.01 179	1.31 473	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 261	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.34 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

psmg	0.93 213	0.15 43	1.48 65	0.02 56	0.00 1	3.25 422	0.26 367	5.45 413	1.17 163	2.00 354	1.45 343	1.78 317	0.10 178	0.80 157	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.02 67	0.04 53

LCNet	0.93 213	0.21 121	1.62 85	0.14 236	0.26 327	1.20 144	0.22 353	2.71 136	0.90 114	1.82 336	0.21 158	0.12 115	2.50 431	5.59 374	0.16 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 356	0.79 364

OCTAStereo	0.93 213	0.18 76	2.01 179	1.31 473	0.01 88	1.56 301	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 261	0.57 245	0.25 147	0.01 13	6.43 406	0.35 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 216	0.36 201	2.41 250	0.50 363	0.29 341	3.40 429	0.02 132	3.82 231	1.29 231	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	1.60 209	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 329	0.06 199	1.57 442

mmm	0.94 216	0.32 188	2.04 189	0.73 423	0.85 434	1.17 138	0.01 37	3.97 259	1.42 271	1.51 301	0.93 302	0.46 172	0.21 242	1.18 182	0.87 300	0.00 1	1.16 479	0.00 1	0.26 461	0.06 199	1.72 458

test_5	0.94 216	0.94 370	2.60 275	0.55 373	0.25 318	1.47 269	0.02 132	4.89 361	0.97 129	0.81 196	0.30 180	0.80 233	0.63 323	3.39 261	0.24 123	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.54 319

BSDual-CNN	0.94 216	0.15 43	1.48 65	0.04 113	0.00 1	3.30 423	0.20 341	6.00 442	1.17 163	2.36 385	0.64 259	1.78 317	0.10 178	0.80 157	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 79

CIPLG	0.94 216	1.29 428	3.53 358	0.19 258	0.03 163	1.45 258	0.29 383	3.87 242	1.61 310	2.10 362	2.52 403	0.21 139	0.11 187	0.85 166	0.29 144	0.00 1	0.05 277	0.01 424	0.05 345	0.21 391	0.08 97

IPLGR_C	0.94 216	1.37 436	3.71 369	0.19 258	0.02 142	1.44 251	0.29 383	3.88 246	1.62 317	2.04 357	2.44 402	0.20 135	0.12 200	0.79 151	0.29 144	0.00 1	0.05 277	0.01 424	0.05 345	0.21 391	0.08 97

ACRE	0.94 216	1.27 426	3.93 382	0.22 283	0.02 142	1.44 251	0.29 383	3.88 246	1.60 309	1.97 352	2.42 396	0.21 139	0.11 187	0.82 161	0.29 144	0.00 1	0.04 269	0.01 424	0.05 345	0.21 391	0.09 122

HHNet	0.94 216	0.28 162	2.48 267	0.19 258	0.08 226	1.32 210	0.42 404	2.48 129	0.84 95	1.39 288	5.80 456	0.14 125	1.74 408	0.49 80	0.94 318	0.06 452	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.14 330	0.04 53

acv_ft	0.94 216	0.56 280	2.28 227	0.04 113	1.07 465	1.71 346	0.01 37	4.41 318	1.34 249	1.53 305	0.75 277	1.92 325	0.45 297	0.51 88	1.74 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 438	0.20 222

gcap-zeroshot	0.95 225	0.45 229	3.07 318	0.25 299	0.74 429	1.44 251	0.02 132	4.85 357	1.47 286	0.78 192	0.57 245	2.77 375	0.04 88	0.95 173	0.49 227	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.20 428	0.00 1	0.39 294

CAS	0.95 225	0.12 30	1.08 40	6.79 507	0.08 226	1.10 105	0.01 37	0.97 48	0.87 99	0.03 13	0.04 72	0.07 84	0.06 128	0.37 52	0.15 58	6.94 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 263

riskmin	0.95 225	0.06 1	2.01 179	0.80 437	0.86 437	1.58 307	0.24 359	4.28 309	0.53 29	0.85 200	0.29 176	2.60 366	1.04 359	0.70 134	0.61 252	0.00 1	0.85 416	0.00 1	0.26 461	0.01 14	1.48 431

test_xeample3	0.95 225	1.30 429	5.13 433	0.19 258	0.23 307	0.95 62	0.07 276	2.30 119	1.47 286	0.40 124	0.05 87	0.08 90	0.07 144	1.45 204	2.27 396	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.33 475	0.17 370	1.85 478

test_sample1	0.96 229	0.25 147	1.82 139	0.46 347	0.19 288	1.13 116	0.00 1	4.10 280	1.55 298	1.02 230	0.33 189	0.70 212	0.57 310	3.63 273	0.91 314	0.00 1	0.91 427	0.00 1	0.09 370	0.05 185	1.50 432

TestStereo1	0.96 229	0.91 359	2.21 216	0.24 294	0.42 371	1.31 201	0.02 132	4.10 280	1.71 338	0.47 141	1.64 356	0.20 135	1.20 370	3.55 268	0.36 172	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.32 269

DisPM	0.96 229	0.17 69	2.10 202	0.90 449	0.02 142	1.53 292	0.55 418	1.86 97	1.31 242	2.42 394	0.82 288	0.38 162	0.01 13	6.92 435	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

SA-5K	0.96 229	0.91 359	2.21 216	0.24 294	0.42 371	1.31 201	0.02 132	4.10 280	1.71 338	0.47 141	1.64 356	0.20 135	1.20 370	3.55 268	0.36 172	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.32 269

PSM-softLoss	0.96 229	0.18 76	2.32 237	1.26 467	0.03 163	1.50 282	0.26 367	2.90 150	1.27 219	1.30 272	0.38 208	0.39 163	0.01 13	6.94 438	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

KMStereo	0.96 229	0.18 76	2.32 237	1.26 467	0.03 163	1.50 282	0.26 367	2.90 150	1.27 219	1.30 272	0.38 208	0.39 163	0.01 13	6.94 438	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

StereoDRNet-Refined	0.96 229	0.28 162	1.94 169	0.03 82	0.01 88	1.34 218	0.01 37	4.02 268	1.33 246	2.16 366	1.23 327	2.62 367	0.18 227	2.06 230	1.82 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 356	0.06 79
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 229	1.51 448	3.52 357	1.05 461	0.01 88	1.50 282	0.02 132	3.35 189	1.18 167	0.18 68	0.54 240	0.44 170	0.16 218	4.39 308	0.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 451	0.08 97

AIO-test2	0.97 237	1.34 434	2.49 269	0.42 338	0.37 363	1.23 160	0.01 37	3.86 239	0.93 120	0.37 113	1.47 346	0.51 182	0.05 110	2.73 243	0.21 105	3.00 502	0.09 298	0.00 1	0.01 302	0.09 258	0.30 263

CFNet-ft	0.97 237	0.94 370	2.30 231	0.01 13	0.27 333	1.37 225	0.02 132	2.76 139	0.79 73	0.88 203	0.20 154	3.76 423	0.38 279	4.21 295	1.34 348	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.08 237	0.09 122

CFNet_RVC	0.97 237	0.94 370	2.30 231	0.01 13	0.27 333	1.37 225	0.02 132	2.76 139	0.79 73	0.88 203	0.20 154	3.76 423	0.38 279	4.21 295	1.34 348	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.08 237	0.09 122

ISRNet	0.98 240	0.37 207	3.32 342	0.08 177	0.00 1	1.17 138	0.04 223	3.63 209	1.03 139	2.26 377	1.68 359	2.56 364	0.20 238	2.65 238	0.52 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.14 165

ADStereo(finetuned)	0.98 240	0.65 312	4.66 412	0.03 82	0.00 1	1.25 173	0.01 37	3.99 264	2.16 386	2.65 404	0.30 180	0.09 99	2.33 425	0.58 103	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.41 302

STTStereo	0.98 240	0.62 301	3.78 376	0.25 299	0.15 271	1.44 251	0.10 305	3.57 201	1.75 347	1.46 295	0.19 150	1.74 314	0.44 293	3.47 265	0.54 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 67

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IPLG	0.99 243	0.76 334	3.08 319	0.06 151	0.06 204	1.40 235	0.11 308	3.81 227	1.07 144	0.81 196	1.00 308	0.50 179	0.60 315	5.65 378	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.20 222

UPFNet	0.99 243	0.32 188	2.89 301	0.00 1	0.00 1	1.90 362	0.11 308	4.10 280	1.10 150	2.35 383	0.12 126	1.91 324	0.08 158	4.02 288	0.78 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.04 53

DDVS	1.00 246	0.21 121	1.83 142	0.21 279	0.27 333	3.12 418	0.25 363	3.00 162	0.71 57	0.77 190	0.82 288	2.14 341	0.44 293	5.24 354	0.66 261	0.00 1	0.01 223	0.01 424	0.00 1	0.04 167	0.20 222

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111	1.00 246	1.05 401	3.63 361	0.01 13	0.04 188	1.20 144	0.16 327	4.50 323	2.24 393	1.32 275	1.15 323	2.00 332	0.31 264	0.59 111	0.79 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.84 371

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MyStereo04	1.01 249	0.51 257	3.49 354	0.03 82	0.34 361	1.66 336	0.02 132	4.18 293	2.93 444	1.10 245	0.03 54	1.30 282	0.58 312	1.32 198	1.02 328	0.00 1	1.19 482	0.00 1	0.18 419	0.03 134	0.37 283

DCRE	1.01 249	0.54 269	1.52 70	0.30 317	0.99 454	1.31 201	0.00 1	1.69 88	0.71 57	1.12 248	7.77 470	0.74 220	0.02 40	0.28 31	0.45 206	0.00 1	0.71 390	0.00 1	0.25 454	0.02 67	1.78 470

psm_up	1.01 249	0.68 316	2.47 266	0.04 113	0.00 1	2.01 367	0.05 244	4.09 278	1.29 231	2.65 404	0.47 231	1.71 311	0.44 293	3.65 274	0.45 206	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.06 79

HITNet	1.01 249	1.08 407	3.32 342	0.80 437	0.00 1	1.37 225	0.02 132	5.20 388	1.59 307	1.88 340	0.18 138	0.64 197	0.31 264	1.24 191	2.01 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.47 309
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SA	1.02 254	0.85 347	2.22 218	0.00 1	0.42 371	1.31 201	0.01 37	4.74 351	2.04 380	0.50 157	0.95 304	0.30 154	1.30 382	4.24 300	0.42 200	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.17 412	0.16 356	0.30 263

CoDeX	1.03 255	0.45 229	2.50 271	0.06 151	0.20 293	1.51 286	0.20 341	6.54 465	1.96 372	0.73 184	0.68 269	1.04 262	0.31 264	3.86 283	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.07 90

dad	1.04 256	1.21 420	3.14 326	0.08 177	0.01 88	1.25 173	0.01 37	1.30 58	2.54 419	1.95 351	0.37 205	0.40 166	0.04 88	5.95 388	1.06 331	0.01 389	0.00 1	1.11 496	0.12 388	0.07 226	0.19 206

AACVNet	1.04 256	0.87 353	2.22 218	0.25 299	0.00 1	1.79 354	0.01 37	4.21 295	0.79 73	1.17 255	0.27 172	1.50 291	0.16 218	6.30 403	0.89 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.04 53

DeepPruner_ROB	1.04 256	0.99 388	3.05 317	0.02 56	0.00 1	1.60 313	0.17 330	3.96 256	0.52 28	3.41 434	0.03 54	2.06 335	0.17 223	3.35 259	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.14 165

test_sample7	1.05 259	0.24 138	1.95 170	0.65 401	0.01 88	1.25 173	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 305	0.66 262	0.90 240	1.00 356	2.79 245	0.82 287	0.00 1	0.97 445	0.00 1	0.00 1	0.03 134	1.51 434

BUS	1.05 259	0.15 43	1.48 65	0.04 113	0.00 1	5.73 470	0.03 190	6.00 442	1.17 163	2.36 385	0.64 259	2.35 360	0.06 128	0.80 157	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 79

AASNet	1.05 259	1.11 409	3.12 324	0.05 130	0.00 1	1.73 349	0.05 244	5.73 425	2.17 390	1.10 245	1.84 368	0.94 251	0.19 232	1.16 179	1.37 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 444	0.16 185

1test111	1.06 262	0.36 201	2.41 250	0.50 363	0.29 341	3.40 429	0.02 132	3.82 231	1.29 231	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	3.19 256	0.90 311	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 329	0.06 199	1.57 442

StereoAnything_RVC	1.07 263	2.26 479	2.62 279	0.41 335	0.89 441	0.36 18	0.05 244	3.54 199	1.22 189	0.20 83	0.28 173	0.07 84	0.02 40	0.49 80	0.28 140	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.00 1	6.20 502	1.57 442

test_sample3	1.07 263	0.26 150	2.91 304	0.60 384	0.01 88	1.41 241	0.01 37	5.29 395	1.72 343	1.56 310	0.54 240	0.78 231	0.18 227	3.60 272	0.87 300	0.00 1	0.80 403	0.00 1	0.08 361	0.03 134	0.68 345

IGEV_Zeroshot_test	1.07 263	0.28 162	3.68 368	0.51 368	0.58 400	1.13 116	0.54 414	4.64 340	0.73 62	1.14 250	0.75 277	3.21 402	0.70 338	0.77 146	0.57 244	0.00 1	0.52 365	0.00 1	0.16 404	0.04 167	1.56 441

MyStereo06	1.08 266	0.47 243	3.30 341	0.03 82	0.14 262	1.53 292	0.02 132	5.58 416	0.88 104	1.15 253	0.73 274	3.48 413	1.15 367	0.86 167	0.66 261	0.00 1	1.10 463	0.00 1	0.16 404	0.02 67	0.37 283

RAFT_R40	1.08 266	0.11 24	2.09 201	0.83 441	0.20 293	1.68 343	0.64 422	2.11 115	1.19 170	1.05 235	1.13 319	1.77 316	1.43 387	6.90 433	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 13

test_sample4	1.09 268	0.27 159	2.97 312	0.61 388	0.01 88	1.46 262	0.01 37	5.32 399	1.86 357	1.67 326	0.72 272	0.68 208	0.15 210	3.66 275	0.88 304	0.00 1	0.80 403	0.00 1	0.08 361	0.03 134	0.67 342

GANet-RSSM	1.09 268	0.80 342	2.41 250	0.72 418	0.00 1	1.39 231	0.02 132	5.15 383	1.07 144	0.95 215	0.34 192	2.06 335	1.12 365	4.69 320	0.80 283	0.00 1	0.00 1	0.04 455	0.00 1	0.15 347	0.09 122

DFGA-Net	1.10 270	2.07 475	4.17 387	0.10 208	0.23 307	1.15 125	0.01 37	2.72 137	0.97 129	1.28 269	1.17 325	0.25 147	0.04 88	5.37 364	2.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 434	0.05 67

PSMNet-RSSM	1.10 270	0.88 354	2.30 231	0.23 289	0.00 1	1.41 241	0.03 190	5.44 412	1.19 170	1.56 310	0.50 233	2.46 362	0.71 339	4.23 298	0.90 311	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.10 272	0.08 97

test_sample5	1.11 272	0.28 162	2.93 307	0.61 388	0.01 88	1.44 251	0.01 37	5.23 391	1.93 369	1.48 299	1.14 321	0.57 188	0.15 210	3.94 285	0.89 308	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.08 361	0.03 134	0.68 345

gwcnet-sp	1.11 272	0.71 321	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 398	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 347	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.08 97

scenet	1.11 272	0.71 321	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 398	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 347	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.08 97

ssnet	1.11 272	0.71 321	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 398	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 347	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.08 97

SST-Stereo	1.12 276	0.10 17	1.98 175	0.85 443	0.24 314	1.72 347	0.56 419	2.10 114	2.01 375	1.19 256	1.07 311	1.57 295	1.88 414	6.92 435	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 31

DMCA-RVC	1.12 276	1.19 418	5.30 439	0.03 82	0.04 188	1.30 197	0.06 270	3.05 167	0.87 99	3.33 431	0.12 126	0.98 258	0.65 331	3.40 262	1.82 371	0.01 389	0.04 269	0.02 445	0.01 302	0.10 272	0.09 122

GCST	1.13 278	1.32 431	3.12 324	0.57 377	0.90 442	0.92 57	0.09 297	4.38 315	1.43 272	0.49 153	0.51 236	0.39 163	0.35 270	5.56 373	0.95 319	1.34 497	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.15 174

DualNet	1.13 278	0.28 162	2.93 307	0.61 388	0.01 88	1.44 251	0.01 37	5.23 391	1.93 369	1.57 313	1.40 339	0.57 188	0.15 210	3.94 285	0.89 308	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.08 361	0.03 134	0.68 345

CSP-Net	1.13 278	0.76 334	1.67 96	0.01 13	0.00 1	2.81 409	0.05 244	5.62 418	1.14 156	1.14 250	0.85 295	1.80 319	0.23 244	6.10 393	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.03 46

PFNet	1.13 278	0.26 150	3.28 340	1.27 469	0.55 391	1.60 313	0.24 359	1.80 95	1.19 170	2.37 388	1.21 326	0.63 193	0.30 259	6.85 429	0.46 215	0.16 470	0.01 223	0.00 1	0.07 357	0.18 378	0.24 240

IRAFT_RVC	1.13 278	0.39 212	2.40 247	1.51 481	0.25 318	1.37 225	0.31 390	2.93 158	1.24 195	1.58 319	0.79 284	1.14 273	1.54 395	6.53 411	0.44 202	0.00 1	0.12 307	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 46

test_sample6	1.14 283	0.28 162	2.92 306	0.59 382	0.01 88	1.47 269	0.01 37	5.17 387	2.07 382	1.57 313	1.40 339	0.63 193	0.19 232	4.02 288	0.99 325	0.00 1	0.77 398	0.00 1	0.08 361	0.03 134	0.67 342

NINENet	1.14 283	0.34 196	2.08 195	0.10 208	0.01 88	5.73 470	0.03 190	5.39 406	1.54 297	1.61 320	0.72 272	2.35 360	0.06 128	2.82 247	0.05 7	0.00 1	0.01 223	0.01 424	0.00 1	0.04 167	0.00 1

SACVNet	1.14 283	0.74 327	2.49 269	0.07 166	0.00 1	1.65 335	0.28 376	4.52 327	1.51 291	2.11 363	0.79 284	1.57 295	0.07 144	5.28 357	1.31 345	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.18 201

rrr	1.15 286	1.21 420	5.05 429	0.18 251	0.16 275	0.83 46	0.06 270	2.88 147	1.44 275	0.40 124	0.04 72	0.06 66	0.09 170	6.04 389	2.22 392	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.19 425	0.16 356	1.59 449

anonymousa	1.15 286	0.38 209	2.43 260	0.70 414	1.49 481	1.45 258	0.02 132	4.23 302	1.13 155	0.91 207	2.52 403	3.46 411	0.55 305	0.55 94	0.60 248	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.54 493	0.04 167	0.86 374

MyStereo8	1.16 288	0.86 350	3.73 372	0.86 444	0.04 188	1.47 269	0.01 37	4.64 340	2.13 384	1.47 298	1.10 315	1.21 277	0.31 264	1.12 176	1.50 356	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.30 473	0.10 272	0.93 386

GMM-Stereo	1.17 289	0.10 17	2.29 229	0.13 233	0.22 302	1.43 246	0.84 434	2.83 145	1.16 158	2.73 412	3.09 417	0.54 186	0.87 351	5.31 358	0.16 67	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.02 67	1.72 458

HGLStereo	1.17 289	0.53 268	2.39 246	0.01 13	0.02 142	1.45 258	0.01 37	4.05 273	1.14 156	1.42 290	3.06 415	2.09 338	1.21 374	4.60 319	1.33 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.06 79

cf-r	1.18 291	1.02 394	3.22 330	0.25 299	0.02 142	1.44 251	0.03 190	5.11 382	2.16 386	1.31 274	0.59 253	2.87 382	0.24 246	4.26 301	0.79 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 347	0.12 151

MLCV	1.19 292	0.97 381	3.09 321	0.07 166	0.00 1	1.63 327	0.04 223	3.33 188	1.57 302	2.74 414	1.83 367	0.99 259	0.40 289	5.31 358	1.53 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.11 142

G2L-Stereo	1.20 293	1.04 399	3.45 350	0.03 82	0.11 247	1.43 246	0.02 132	4.01 266	1.46 280	1.45 293	0.16 133	3.06 393	0.24 246	6.15 397	1.09 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.18 201

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 293	0.85 347	3.90 380	0.61 388	0.99 454	1.40 235	0.01 37	4.06 274	1.56 300	2.38 389	0.36 203	2.15 346	0.57 310	4.52 315	0.67 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.02 67	0.03 46
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 293	0.77 337	3.37 346	1.01 459	0.01 88	2.00 366	0.01 37	4.44 319	1.74 345	1.88 340	1.09 313	0.35 157	0.35 270	4.22 297	2.44 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.26 254

raft_robust	1.21 296	1.05 401	2.00 178	0.10 208	0.43 375	1.39 231	0.02 132	4.21 295	2.32 400	0.44 132	0.02 2	2.23 350	1.39 385	7.00 444	0.35 168	0.00 1	0.78 400	0.00 1	0.18 419	0.10 272	0.19 206

hknet	1.21 296	0.25 147	2.89 301	0.04 113	0.00 1	3.30 423	0.20 341	6.00 442	1.19 170	2.36 385	0.64 259	3.38 407	0.05 110	3.04 252	0.73 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 79

PSM-AAD	1.21 296	0.08 6	1.53 72	0.10 208	0.27 333	1.35 222	3.14 478	2.74 138	0.83 93	2.89 416	2.04 378	0.16 131	5.25 478	3.51 267	0.21 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.08 97

UNet	1.21 296	0.36 201	4.56 409	0.04 113	0.02 142	2.30 382	0.02 132	3.70 216	0.98 134	1.32 275	0.14 129	2.70 373	1.54 395	4.49 312	1.96 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.07 90

GwcNet-RSSM	1.22 300	1.24 424	3.66 366	0.23 289	0.04 188	1.46 262	0.05 244	4.65 342	1.61 310	1.33 277	0.46 230	2.98 387	0.26 252	4.48 311	1.59 360	0.00 1	0.00 1	0.02 445	0.00 1	0.21 391	0.10 134

iResNet_ROB	1.22 300	1.37 436	2.59 274	0.14 236	0.00 1	1.38 230	0.04 223	7.36 486	2.85 443	1.07 239	1.24 328	0.93 250	0.11 187	4.28 302	0.84 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.11 142

tt1	1.23 302	0.37 207	2.41 250	0.41 335	0.45 378	3.33 426	0.02 132	3.81 227	6.87 483	0.71 177	0.80 286	0.06 66	0.40 289	1.73 217	0.12 38	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 272	1.86 479

Sa-1000	1.23 302	0.79 339	2.16 211	0.00 1	0.40 366	1.36 223	0.03 190	5.00 374	2.01 375	1.11 247	5.38 452	0.61 191	0.15 210	4.18 292	0.37 183	0.00 1	0.54 367	0.00 1	0.16 404	0.15 347	0.16 185

ITSA-stereo	1.24 304	0.23 133	2.14 209	0.19 258	0.04 188	1.43 246	0.13 317	6.24 454	3.22 451	0.78 192	0.36 203	0.63 193	1.05 360	5.67 379	2.24 395	0.03 429	0.00 1	0.09 467	0.06 353	0.08 237	0.19 206

XX-Stereo	1.24 304	0.25 147	6.03 454	1.30 472	0.29 341	1.28 192	0.00 1	4.12 285	0.60 42	1.29 271	0.50 233	3.63 418	0.03 67	4.05 290	0.18 79	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.23 445	0.03 134	0.47 309

BEATNet_4x	1.24 304	1.45 443	5.03 428	0.58 379	0.02 142	1.34 218	0.09 297	5.29 395	1.69 332	2.01 356	0.25 165	1.18 275	0.44 293	2.11 232	2.70 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.54 319

CFNet	1.24 304	1.33 433	3.20 328	0.26 305	0.03 163	1.43 246	0.04 223	5.03 375	2.39 407	0.61 167	0.71 270	1.30 282	0.23 244	6.72 422	1.16 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 408	0.10 134

qqq1	1.25 308	0.30 172	2.08 195	0.47 353	0.02 142	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 322	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	0.88 304	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 381	0.09 258	0.92 382

fff1	1.25 308	0.30 172	2.08 195	0.47 353	0.02 142	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 322	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	0.88 304	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 381	0.09 258	0.92 382

HH	1.25 308	0.40 216	2.13 207	0.90 449	0.41 368	2.28 379	0.01 37	4.25 304	0.95 125	0.37 113	0.89 298	3.87 426	0.80 347	4.74 324	0.51 234	0.00 1	0.96 442	0.00 1	0.00 1	0.03 134	1.53 435

HanStereo	1.25 308	0.40 216	2.13 207	0.90 449	0.41 368	2.28 379	0.01 37	4.25 304	0.95 125	0.37 113	0.89 298	3.87 426	0.80 347	4.74 324	0.51 234	0.00 1	0.96 442	0.00 1	0.00 1	0.03 134	1.53 435

RAFT-345	1.25 308	0.12 30	2.08 195	0.54 370	0.13 257	1.55 297	0.24 359	0.65 24	2.51 417	1.19 256	7.68 469	0.92 248	0.05 110	6.86 430	0.50 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 308	0.76 334	2.61 277	0.37 328	0.01 88	1.40 235	0.11 308	6.93 473	1.20 176	1.22 264	0.78 283	1.58 298	0.77 343	6.13 394	0.66 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.23 236

GANetREF_RVC	1.25 308	1.39 439	4.10 386	0.10 208	0.00 1	2.25 376	0.18 336	4.68 345	2.78 437	0.69 175	0.34 192	1.87 321	0.65 331	5.07 345	0.68 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.07 90
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVstereo2D	1.25 308	0.34 196	5.21 438	0.09 196	0.03 163	1.61 319	0.23 356	4.95 369	1.92 366	1.05 235	0.38 208	2.53 363	0.61 316	5.36 363	0.44 202	0.00 1	0.10 302	0.00 1	0.03 329	0.04 167	0.19 206

PS-NSSS	1.25 308	0.85 347	2.77 290	0.05 130	0.03 163	1.40 235	0.01 37	5.04 376	2.38 405	1.34 279	2.80 409	0.65 198	0.06 128	6.36 404	0.91 314	0.18 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.01 13

KYRaft	1.26 317	0.08 6	1.58 81	0.06 151	0.23 307	1.28 192	0.75 431	2.92 153	0.81 85	3.20 428	7.14 468	0.99 259	2.70 436	1.56 206	0.16 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.66 457

hitnet-ft	1.26 317	0.71 321	2.37 244	0.04 113	0.00 1	1.39 231	0.21 348	3.94 253	2.53 418	1.61 320	1.11 317	4.21 433	0.36 273	4.83 335	1.65 363	0.01 389	0.00 1	0.03 450	0.00 1	0.11 295	0.08 97

ARAFT	1.27 319	1.38 438	4.73 414	0.08 177	0.00 1	1.67 340	0.04 223	5.52 415	1.98 374	3.02 422	0.59 253	0.47 174	0.11 187	4.87 336	0.38 186	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.00 1	0.25 408	0.25 248

iRaft-Stereo_5w	1.28 320	0.93 367	3.51 355	0.14 236	0.66 417	1.21 152	0.01 37	3.87 242	1.06 143	0.19 75	1.97 372	1.62 303	1.50 393	6.80 426	1.07 333	0.00 1	0.16 313	0.00 1	0.06 353	0.26 416	0.67 342

LMCR-Stereo	1.28 320	1.13 412	2.41 250	0.57 377	0.03 163	2.72 404	0.09 297	6.86 472	0.88 104	2.44 396	1.92 369	0.14 125	1.55 398	3.57 270	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 356	0.02 31

ac_64	1.28 320	0.43 224	2.90 303	0.18 251	0.25 318	1.52 289	0.03 190	5.58 416	1.89 362	0.92 211	0.53 239	4.86 446	0.45 297	5.01 343	0.88 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.06 79

FADNet-RVC-Resample	1.28 320	1.46 444	6.58 467	0.10 208	0.14 262	1.54 296	0.25 363	4.29 311	1.46 280	0.61 167	0.23 162	1.29 281	0.28 257	5.23 353	1.06 331	0.10 462	0.16 313	0.09 467	0.06 353	0.28 425	0.39 294

xx1	1.29 324	0.36 201	2.41 250	0.50 363	0.29 341	3.40 429	0.02 132	4.02 268	7.67 490	0.71 177	0.83 290	0.73 217	0.15 210	1.60 209	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.23 445	0.06 199	1.57 442

cc1	1.29 324	0.36 201	2.41 250	0.50 363	0.29 341	3.40 429	0.02 132	4.02 268	7.67 490	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	1.59 208	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 329	0.10 272	1.86 479

OMP-Stereo	1.29 324	0.75 329	1.67 96	2.47 494	0.29 341	1.61 319	0.32 393	2.38 125	1.09 147	2.66 407	1.14 321	3.04 391	0.17 223	7.40 458	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.08 97

Prome-Stereo	1.29 324	0.09 10	1.62 85	0.12 229	0.24 314	1.28 192	0.65 424	2.98 160	0.93 120	2.08 361	8.52 473	0.75 222	2.83 439	2.19 233	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.39 425

coex_refinement	1.30 328	0.96 377	2.31 236	0.12 229	0.02 142	1.52 289	0.07 276	4.70 347	1.79 353	2.66 407	0.66 262	4.34 434	0.47 300	3.87 284	2.09 384	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.34 277

DualNet (step1)	1.30 328	0.51 257	3.23 332	0.03 82	0.03 163	2.48 390	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 305	0.66 262	0.90 240	1.00 356	2.79 245	0.82 287	0.68 483	0.97 445	1.79 499	1.08 510	0.02 67	0.82 366

FADNet-RVC	1.30 328	1.62 456	6.28 459	0.03 82	0.00 1	1.61 319	0.08 285	4.49 322	2.04 380	0.41 129	0.10 116	0.63 193	0.64 326	5.55 371	1.69 366	0.01 389	0.08 292	0.00 1	0.00 1	0.52 476	0.31 266

G2L-Stereo_aug	1.31 331	0.45 229	3.94 383	0.01 13	0.03 163	1.41 241	0.02 132	3.73 218	1.01 138	2.07 360	1.56 351	3.16 398	1.11 364	5.71 380	1.77 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.06 79

SMFormer	1.31 331	0.30 172	2.08 195	0.47 353	0.02 142	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 322	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	2.20 388	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.14 392	0.06 199	0.76 361

delet	1.31 331	0.61 299	2.64 282	0.05 130	0.17 278	2.84 411	1.00 444	4.88 360	2.46 413	1.38 285	1.37 336	1.62 303	0.90 353	4.52 315	1.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.08 97

PSMNet_ROB	1.31 331	1.27 426	3.91 381	0.05 130	0.11 247	1.69 344	0.16 327	3.98 260	1.59 307	1.15 253	0.34 192	2.77 375	0.62 321	4.43 310	3.80 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.12 151

UGAM	1.32 335	0.49 248	3.75 374	0.20 273	0.06 204	1.12 113	0.11 308	3.55 200	1.34 249	0.11 45	2.42 396	4.45 436	0.08 158	7.01 447	0.34 164	0.00 1	0.44 350	0.00 1	0.28 470	0.30 432	0.31 266

tta	1.32 335	0.30 172	2.08 195	0.47 353	0.02 142	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 322	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	2.20 388	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.14 392	0.09 258	0.92 382

FADNet_RVC	1.32 335	1.54 450	5.37 441	0.02 56	0.06 204	2.78 407	0.07 276	4.19 294	1.03 139	0.44 132	0.35 199	0.67 204	0.10 178	5.42 366	1.92 377	0.24 477	0.33 340	0.11 472	0.33 475	0.66 486	0.68 345

TDLM	1.32 335	0.90 357	2.42 258	0.61 388	0.03 163	1.59 309	2.04 467	3.73 218	2.29 398	1.70 331	0.94 303	1.07 267	0.67 335	6.49 410	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 378	0.54 319

iResNetv2_ROB	1.32 335	1.82 462	6.02 453	1.27 469	0.00 1	1.41 241	0.05 244	4.48 321	1.46 280	1.02 230	1.28 331	1.00 261	0.27 255	4.72 323	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 456	0.16 185

ssnet_v2	1.33 340	0.64 308	2.83 296	0.06 151	0.03 163	2.08 372	0.36 399	5.88 438	2.33 402	2.52 401	0.88 297	3.06 393	0.54 303	1.75 219	3.30 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 408	0.13 159

MMNet	1.33 340	0.69 319	4.18 388	0.11 223	0.01 88	4.08 442	0.02 132	4.27 308	1.49 289	2.17 368	0.33 189	1.34 285	1.20 370	4.52 315	1.93 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.06 79

ADLNet	1.35 342	0.55 270	2.95 310	0.01 13	0.05 198	2.22 375	0.11 308	5.06 378	2.83 441	2.42 394	2.19 381	2.63 368	0.68 337	3.59 271	1.37 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.27 257

pcwnet_v2	1.36 343	0.21 121	5.89 451	0.15 241	0.01 88	1.78 353	0.02 132	5.77 432	3.19 450	1.69 330	1.94 371	2.00 332	0.79 346	3.09 255	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.04 167	0.27 257

CVANet_RVC	1.37 344	0.82 346	3.23 332	0.54 370	0.11 247	1.48 277	0.46 407	4.01 266	2.23 392	3.33 431	1.34 335	1.51 292	0.37 275	6.38 405	0.69 268	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.05 345	0.19 381	0.62 335

FADNet	1.38 345	1.42 442	5.62 448	0.03 82	0.06 204	2.56 396	0.16 327	4.66 343	1.64 327	0.35 111	0.11 121	1.66 308	1.05 360	5.64 377	1.59 360	0.18 472	0.02 253	0.01 424	0.01 302	0.52 476	0.23 236

DLCB_ROB	1.38 345	0.60 293	1.96 171	0.10 208	0.00 1	1.53 292	0.23 356	4.02 268	1.91 365	3.54 436	1.97 372	3.40 408	0.30 259	4.91 337	2.97 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.12 151

iRaft-Stereo_20w	1.39 347	0.18 76	3.72 370	0.79 435	0.56 394	1.90 362	0.65 424	8.85 498	1.05 142	2.05 359	0.42 219	1.24 278	1.23 376	1.69 215	0.95 319	0.00 1	0.62 380	0.00 1	0.44 484	0.02 67	1.41 428

IIG-Stereo	1.39 347	0.67 315	1.73 106	2.48 495	0.05 198	1.63 327	0.14 322	3.00 162	1.20 176	2.94 418	2.23 384	3.03 390	0.55 305	7.41 459	0.66 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.07 90

DAS	1.40 349	0.11 24	2.83 296	0.04 113	0.01 88	1.31 201	1.14 450	4.51 325	2.02 377	4.84 461	2.33 388	1.65 306	0.56 307	5.53 369	0.85 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 206

DRaft	1.40 349	0.20 114	1.83 142	0.09 196	0.01 88	1.66 336	0.42 404	2.13 116	0.59 40	3.75 441	5.16 451	0.41 168	4.27 466	5.52 368	1.63 362	0.01 389	0.06 283	0.00 1	0.07 357	0.08 237	0.12 151

SepStereo	1.41 351	0.11 24	2.83 296	0.04 113	0.01 88	1.31 201	1.14 450	4.51 325	2.02 377	4.84 461	2.33 388	1.65 306	0.56 307	5.78 382	0.85 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 206

XPNet_ROB	1.41 351	0.81 344	2.75 288	0.04 113	0.01 88	1.70 345	0.17 330	4.14 289	1.69 332	4.12 449	1.10 315	1.58 298	0.52 302	5.13 349	4.07 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.25 248

ETE_ROB	1.42 353	1.04 399	3.10 322	0.02 56	0.03 163	1.81 356	0.22 353	4.73 349	1.67 331	4.77 459	1.43 342	2.77 375	0.08 158	4.23 298	2.20 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.20 222

CRFU-Net	1.43 354	0.33 194	2.98 314	1.27 469	0.03 163	4.01 441	0.05 244	6.21 451	0.95 125	1.92 346	0.74 275	3.41 409	2.55 433	3.36 260	0.36 172	0.01 389	0.01 223	0.11 472	0.00 1	0.13 317	0.09 122

DSFCA	1.45 355	0.51 257	2.76 289	0.01 13	0.03 163	3.64 436	0.83 433	3.28 186	1.45 278	3.25 430	0.44 224	2.89 384	1.45 388	6.07 391	2.14 386	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.10 134

ffm	1.46 356	0.50 251	4.37 398	0.46 347	0.03 163	1.60 313	0.03 190	3.81 227	6.87 483	1.57 313	2.38 390	2.14 341	0.38 279	1.73 217	0.12 38	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.17 412	0.10 272	1.86 479

ASMatch	1.46 356	0.17 69	2.35 241	0.73 423	0.20 293	1.22 156	0.25 363	1.04 55	0.89 109	0.30 104	11.50 483	0.92 248	2.31 424	6.65 418	0.56 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.04 53

DispNO	1.47 358	1.01 392	5.05 429	0.13 233	0.08 226	1.49 281	0.02 132	4.38 315	1.86 357	1.51 301	1.57 353	3.12 397	1.09 363	5.77 381	1.89 376	0.00 1	0.02 253	0.03 450	0.11 381	0.11 295	0.08 97

NOSS_ROB	1.47 358	0.49 248	2.40 247	1.00 456	0.17 278	2.56 396	0.01 37	4.86 358	2.62 422	2.32 381	1.74 361	2.79 378	0.02 40	6.96 441	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.73 357

testlalala_base	1.48 360	0.15 43	1.50 69	0.09 196	0.20 293	1.20 144	0.01 37	4.81 355	0.53 29	0.25 93	0.02 2	0.24 142	0.05 110	0.29 37	0.50 231	7.67 509	1.93 509	0.00 1	0.27 465	9.18 506	0.79 364

Consistency-Raft	1.48 360	0.96 377	5.40 444	0.36 325	0.31 358	1.66 336	0.11 308	4.30 312	4.32 465	0.47 141	5.99 458	0.86 237	2.09 418	1.19 183	1.31 345	0.03 429	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.02 31

HSM	1.48 360	0.60 293	1.85 147	0.01 13	0.29 341	1.76 351	0.04 223	6.50 463	1.46 280	1.91 344	1.55 350	4.69 444	1.27 380	6.66 419	0.70 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.26 254

EAI-Stereo	1.50 363	0.16 57	1.53 72	0.25 299	0.91 445	2.30 382	4.98 496	6.09 449	1.87 360	1.38 285	5.56 454	0.49 176	0.59 313	1.21 186	0.83 292	0.00 1	0.31 338	0.00 1	1.09 513	0.02 67	0.56 327

CBFPSM	1.51 364	1.00 390	5.32 440	0.05 130	0.01 88	3.57 435	0.04 223	4.06 274	1.03 139	0.65 170	0.21 158	6.06 464	3.60 456	2.65 238	1.82 371	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.12 151

HSM-Net_RVC	1.51 364	0.11 24	1.93 167	0.00 1	0.01 88	1.91 364	0.05 244	7.86 492	1.93 369	3.77 442	3.76 432	3.16 398	0.36 273	4.34 305	0.83 292	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 364	1.32 431	3.27 339	0.03 82	0.07 217	1.63 327	3.29 480	4.54 331	1.61 310	3.22 429	0.37 205	3.84 425	0.31 264	4.42 309	2.02 382	0.00 1	0.00 1	0.02 445	0.00 1	0.09 258	0.22 232

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 367	0.60 293	5.47 446	0.27 311	1.02 459	1.33 217	0.26 367	6.85 471	1.21 185	0.60 165	0.62 256	5.38 461	1.37 384	1.76 220	1.11 336	0.00 1	0.72 393	0.00 1	0.57 494	0.17 370	0.98 389

ADLNet2	1.52 367	0.79 339	3.51 355	0.01 13	0.69 422	1.26 182	0.26 367	4.84 356	3.10 446	1.67 326	3.23 421	4.17 432	0.80 347	4.77 332	1.00 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 397	0.12 151

TransformOpticalFlow	1.53 369	0.40 216	3.46 352	0.66 402	0.07 217	1.56 301	0.09 297	4.35 313	1.86 357	1.72 332	2.27 386	3.53 415	3.04 445	6.93 437	0.49 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.10 134

fast-acv-ft	1.54 370	0.86 350	4.85 419	0.11 223	0.12 254	3.88 438	0.28 376	2.97 159	2.26 395	0.96 216	3.49 427	2.97 386	1.23 376	3.47 265	2.75 413	0.04 438	0.01 223	0.04 455	0.04 342	0.44 464	0.08 97

THIR-Stereo	1.54 370	0.48 246	1.88 158	0.01 13	0.02 142	1.08 91	4.17 489	2.48 129	0.41 18	1.09 242	4.30 443	1.90 323	4.08 465	6.84 428	1.81 369	0.00 1	0.00 1	0.04 455	0.00 1	0.06 199	0.04 53

GrayStereo	1.55 372	0.06 1	1.53 72	0.75 429	0.20 293	1.27 188	4.44 493	3.44 194	1.20 176	4.92 464	3.92 436	0.45 171	4.54 470	3.43 264	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 490	0.02 67	0.25 248

LALA_ROB	1.55 372	1.07 405	2.99 316	0.02 56	0.06 204	3.20 420	0.49 410	4.07 276	1.80 355	3.79 443	0.66 262	4.51 437	0.25 251	3.82 282	4.07 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.11 142

DEmStereo	1.56 374	0.16 57	2.44 262	0.09 196	0.02 142	1.77 352	0.87 435	1.72 90	1.08 146	2.48 398	6.30 463	1.06 265	5.02 474	6.28 401	1.81 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

PA-Net	1.56 374	1.13 412	5.13 433	0.07 166	0.17 278	1.46 262	0.53 413	4.73 349	3.04 445	0.92 211	1.30 332	2.29 356	0.62 321	6.63 416	3.00 425	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.15 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 376	1.12 410	3.42 348	0.53 369	0.10 242	4.27 446	1.44 456	5.35 400	1.61 310	3.58 439	0.87 296	0.91 243	1.18 369	6.64 417	0.46 215	0.04 438	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.24 240

Wz-Net-LNSev	1.60 377	1.48 447	8.20 486	0.03 82	0.03 163	3.95 440	0.13 317	4.89 361	2.33 402	0.92 211	0.31 184	3.64 419	1.40 386	2.90 248	1.50 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.20 222

AAGNet	1.60 377	0.15 43	1.76 118	1.17 466	0.27 333	1.51 286	0.64 422	1.71 89	1.20 176	1.67 326	0.81 287	1.59 300	2.23 420	6.08 392	11.16 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 31

StereoDRNet	1.66 379	1.21 420	5.39 443	0.06 151	0.11 247	2.49 393	1.06 447	5.28 394	1.89 362	3.60 440	0.63 257	2.28 352	0.64 326	4.70 321	3.25 431	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.01 302	0.15 347	0.36 281

TCMNet	1.67 380	0.92 364	6.06 455	0.15 241	1.43 478	1.83 358	0.17 330	4.72 348	1.56 300	1.88 340	2.94 413	1.92 325	0.45 297	5.34 361	3.00 425	0.00 1	0.06 283	0.06 460	0.00 1	0.43 462	0.48 313

ACV-stereo	1.68 381	0.45 229	3.08 319	0.05 130	0.04 188	6.19 475	0.18 336	2.01 107	0.33 16	0.23 88	0.02 2	10.33 488	5.28 480	4.05 290	1.17 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.15 174

APVNet	1.68 381	0.75 329	4.94 425	0.13 233	0.01 88	4.56 455	0.08 285	5.20 388	1.44 275	1.51 301	1.05 310	2.87 382	0.93 354	6.76 425	2.76 414	0.01 389	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.34 444	0.08 97

CrosDoStereo	1.72 383	0.31 180	1.91 164	0.03 82	0.07 217	1.40 235	5.95 506	3.61 206	1.62 317	0.98 217	3.79 433	0.94 251	4.66 472	7.11 451	1.86 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.08 97

DeepStereo_LL	1.72 383	0.31 180	1.91 164	0.03 82	0.07 217	1.40 235	5.95 506	3.61 206	1.62 317	0.98 217	3.79 433	0.94 251	4.66 472	7.11 451	1.86 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.08 97

STrans-v2	1.75 385	0.45 229	3.43 349	0.03 82	0.19 288	1.48 277	0.08 285	7.25 483	2.16 386	2.04 357	2.80 409	3.60 416	3.78 460	7.00 444	0.52 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.10 134

RASNet	1.75 385	0.71 321	2.93 307	0.20 273	3.20 500	1.75 350	0.26 367	3.87 242	2.64 423	0.98 217	1.46 345	5.25 460	1.67 405	6.73 423	2.81 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.47 309

YMNet	1.76 387	0.93 367	4.46 406	0.18 251	0.30 353	4.41 452	0.21 348	4.21 295	1.46 280	3.07 424	4.85 447	4.12 430	0.37 275	3.05 253	2.47 407	0.05 442	0.12 307	0.08 464	0.01 302	0.51 470	0.40 298

YMNet_1	1.76 387	0.93 367	4.46 406	0.18 251	0.30 353	4.41 452	0.21 348	4.21 295	1.46 280	3.07 424	4.85 447	4.12 430	0.37 275	3.05 253	2.47 407	0.05 442	0.12 307	0.08 464	0.01 302	0.51 470	0.40 298

RYNet	1.76 387	0.81 344	4.24 392	0.34 324	0.10 242	2.62 402	0.07 276	5.36 403	2.08 383	1.38 285	0.35 199	4.71 445	1.35 383	6.73 423	4.61 450	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.33 275

GASNet	1.77 390	2.50 487	7.05 471	0.47 353	0.02 142	1.50 282	0.20 341	4.55 332	2.55 420	0.98 217	1.48 347	2.24 351	1.57 401	6.25 398	3.41 436	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.00 1	0.55 479	0.12 151

U	1.79 391	0.09 10	1.35 59	0.06 151	7.35 513	10.70 497	0.00 1	0.86 42	0.32 15	0.02 6	0.03 54	0.11 111	0.02 40	0.15 9	0.07 14	0.00 1	0.00 1	9.53 511	5.06 527	0.01 14	0.01 13

ttt	1.79 391	0.32 188	2.41 250	0.58 379	0.26 327	1.64 334	0.00 1	6.26 457	2.57 421	1.91 344	2.39 394	1.39 287	0.11 187	5.55 371	7.97 474	0.00 1	1.05 450	0.00 1	0.16 404	0.06 199	1.14 404

DRN-Test	1.79 391	0.51 257	4.94 425	0.19 258	0.14 262	3.30 423	0.19 340	6.58 467	2.31 399	4.40 455	0.77 281	2.10 339	1.73 407	5.40 365	2.82 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.12 305	0.27 257

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 394	20.09 527	11.97 501	0.09 196	0.00 1	0.46 33	0.05 244	0.49 12	0.50 27	0.17 65	0.03 54	0.04 25	0.00 1	0.14 6	0.45 206	0.00 1	0.35 344	0.00 1	0.06 353	0.07 226	1.12 402

PAM	1.83 395	0.18 76	3.32 342	0.66 402	0.61 407	5.41 468	0.77 432	6.32 459	0.94 123	1.37 284	1.11 317	9.51 485	2.30 423	1.23 190	0.74 276	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.53 491	0.03 134	0.90 380

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 396	1.13 412	5.96 452	0.02 56	0.00 1	5.00 461	0.29 383	5.31 398	2.38 405	2.65 404	1.15 323	2.32 359	1.95 416	5.59 374	3.35 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 167	0.14 165

RAFT + AFF	1.88 397	1.84 465	4.19 389	0.05 130	0.85 434	2.29 381	1.00 444	6.32 459	2.26 395	1.88 340	1.80 366	1.27 279	3.66 457	6.56 412	2.36 401	0.02 417	0.34 343	0.00 1	0.01 302	0.41 461	0.50 316

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 397	0.88 354	3.47 353	1.64 486	0.22 302	4.27 446	0.40 402	3.90 250	1.63 323	0.72 183	0.71 270	3.06 393	0.11 187	5.13 349	1.03 329	5.07 504	0.54 367	0.00 1	0.00 1	1.73 495	3.16 504

UGAM-zero	1.89 399	0.19 105	2.80 291	0.22 283	0.47 383	1.57 304	0.35 397	6.96 477	0.60 42	1.40 289	0.26 170	8.37 479	4.43 468	7.06 450	0.71 270	0.00 1	0.67 383	0.00 1	0.58 495	0.02 67	1.16 409

iinet-f	1.90 400	0.98 385	13.29 506	0.42 338	0.03 163	4.30 449	0.04 223	3.86 239	1.32 243	1.28 269	0.57 245	2.91 385	2.70 436	2.60 236	3.11 429	0.00 1	0.02 253	0.02 445	0.00 1	0.49 467	0.09 122

PAM_32	1.91 401	0.18 76	2.96 311	0.69 413	0.73 428	5.20 464	0.71 428	6.02 446	1.17 163	1.33 277	2.00 376	9.90 487	3.21 451	1.29 196	0.81 285	0.00 1	0.59 377	0.00 1	0.53 491	0.06 199	0.87 375

Syn2CoEx	1.91 401	1.85 466	6.43 466	0.05 130	0.00 1	1.47 269	0.54 414	6.03 447	2.24 393	2.24 375	2.19 381	2.06 335	3.10 447	6.57 413	2.58 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 444	0.40 298

FAT-Stereo	1.95 403	0.23 133	3.66 366	0.18 251	0.03 163	1.80 355	0.94 439	5.35 400	3.11 447	4.23 450	5.00 450	5.22 459	2.76 438	5.07 345	1.09 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.17 193

AANet_RVC	1.95 403	1.64 457	4.89 420	0.09 196	0.00 1	1.24 165	0.01 37	3.93 251	2.82 440	2.32 381	4.64 446	3.61 417	0.19 232	7.61 465	4.73 451	0.60 482	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.47 309

ccnet	1.96 405	0.68 316	3.59 359	0.26 305	0.19 288	3.68 437	1.55 459	4.89 361	1.77 349	2.68 410	3.92 436	3.44 410	1.72 406	5.02 344	5.22 453	0.06 452	0.00 1	0.09 467	0.01 302	0.13 317	0.32 269

GwcNet	1.96 405	1.51 448	7.43 476	0.30 317	1.20 469	4.13 443	0.61 421	4.45 320	1.92 366	1.53 305	2.31 387	3.93 429	0.54 303	5.50 367	3.16 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.39 457	0.24 240

DANet	1.96 405	0.24 138	3.72 370	0.78 434	0.48 385	2.65 403	0.34 396	3.94 253	1.71 338	4.35 452	1.56 351	5.09 452	0.56 307	6.97 442	5.99 460	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.04 167	0.66 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 408	0.97 381	7.79 480	0.68 411	1.01 457	1.47 269	0.20 341	7.05 480	1.44 275	0.54 163	6.19 460	5.17 455	1.14 366	1.65 213	1.18 343	0.01 389	0.77 398	0.00 1	0.64 500	0.25 408	1.23 413

CBMV	1.97 408	0.56 280	2.61 277	0.46 347	0.07 217	2.91 414	4.18 490	4.58 335	2.78 437	5.50 470	2.21 383	2.84 381	2.94 440	4.75 327	2.31 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 347	0.60 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DISCO	2.03 410	0.45 229	2.82 295	0.72 418	0.53 389	5.13 463	0.01 37	6.01 445	1.81 356	2.31 380	0.91 301	6.43 468	0.87 351	8.57 485	3.67 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.17 193

edge stereo	2.06 411	0.42 223	4.20 390	0.14 236	0.09 234	1.82 357	0.51 411	5.38 404	2.48 416	3.45 435	3.96 440	8.28 478	1.80 412	5.90 386	2.30 397	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.16 356	0.19 206

CBMV_ROB	2.06 411	0.31 180	2.72 285	0.63 396	0.00 1	2.83 410	0.88 436	5.24 393	2.41 409	4.28 451	6.16 459	3.07 396	3.47 455	5.81 385	2.69 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.56 327

mmx	2.08 413	0.50 251	4.37 398	0.46 347	0.03 163	1.60 313	0.03 190	6.21 451	2.77 435	1.57 313	2.38 390	2.14 341	0.38 279	7.65 466	9.02 479	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.17 412	0.06 199	1.25 417

xxx	2.08 413	0.50 251	4.37 398	0.46 347	0.03 163	1.60 313	0.03 190	6.21 451	2.77 435	1.57 313	2.38 390	2.14 341	0.38 279	7.65 466	9.02 479	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.17 412	0.06 199	1.25 417

RP	2.09 415	0.90 357	3.88 379	0.22 283	0.61 407	1.72 347	0.94 439	4.97 370	2.65 424	3.87 444	5.63 455	4.44 435	4.28 467	4.99 342	2.35 400	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.20 387	0.13 159

NCC-stereo	2.09 415	1.02 394	4.78 417	0.10 208	0.26 327	2.33 384	0.13 317	5.82 435	1.70 336	2.98 419	3.18 419	4.63 441	5.69 484	6.26 399	2.76 414	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.14 165

Abc-Net	2.09 415	1.02 394	4.78 417	0.10 208	0.26 327	2.33 384	0.13 317	5.82 435	1.70 336	2.98 419	3.18 419	4.63 441	5.69 484	6.26 399	2.76 414	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.14 165
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 415	1.17 416	3.97 384	1.52 482	0.23 307	3.35 428	0.05 244	5.09 380	2.74 432	1.09 242	1.40 339	0.97 257	0.18 227	6.66 419	0.87 300	1.46 498	1.64 504	7.13 507	0.00 1	1.67 494	0.54 319

RAFT-RH_RVC	2.11 419	0.30 172	2.27 226	0.74 425	0.26 327	1.51 286	0.02 132	0.61 22	1.23 193	5.28 467	21.18 509	1.04 262	0.07 144	6.90 433	0.61 252	0.04 438	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 67	0.00 1

RGC	2.11 419	0.95 373	4.61 411	0.08 177	0.29 341	3.34 427	0.11 308	5.40 408	1.78 351	3.93 446	4.52 444	5.20 457	3.05 446	5.78 382	2.78 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.18 201

S-Stereo	2.12 421	0.32 188	6.30 460	0.24 294	0.22 302	2.51 394	1.83 463	5.38 404	5.55 475	2.46 397	5.91 457	2.81 379	0.71 339	5.19 352	2.45 405	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.37 283

1111x	2.13 422	0.58 285	4.38 402	0.39 332	0.61 407	2.14 374	0.01 37	6.38 461	2.40 408	1.80 335	1.97 372	0.95 255	0.64 326	7.16 454	10.30 490	0.00 1	1.18 481	0.00 1	0.29 471	0.07 226	1.32 422

SGM-Forest	2.15 423	0.50 251	2.42 258	0.19 258	0.25 318	3.47 433	2.38 473	4.53 329	2.46 413	5.64 471	3.99 441	3.74 421	2.22 419	6.99 443	3.08 428	0.01 389	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.98 389
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 424	0.75 329	10.72 499	0.24 294	0.03 163	1.62 324	0.20 341	3.80 224	1.16 158	5.40 468	3.08 416	5.77 462	2.29 422	5.62 376	2.13 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.25 248

Anonymous_2	2.17 425	0.32 188	2.35 241	0.80 437	0.85 434	1.67 340	0.22 353	4.62 338	0.71 57	1.12 248	0.40 214	3.18 401	1.94 415	0.84 163	0.77 279	0.06 452	1.09 459	3.25 506	14.62 531	3.25 498	1.43 429

Wz-Net-MNSev	2.17 425	1.90 470	7.77 479	0.02 56	0.01 88	4.60 456	2.08 468	5.70 424	2.83 441	4.02 447	1.50 348	1.87 321	2.53 432	5.10 347	3.04 427	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.31 266

ff1	2.20 427	0.50 251	4.37 398	0.46 347	0.03 163	1.60 313	0.03 190	3.81 227	6.87 483	1.57 313	2.38 390	2.14 341	0.38 279	7.65 466	9.02 479	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.17 412	0.10 272	1.86 479

FTStereo	2.20 427	0.09 10	2.07 192	0.18 251	0.13 257	1.43 246	4.50 495	2.98 160	0.97 129	3.35 433	17.70 497	0.77 230	4.06 463	4.36 306	0.15 58	0.15 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.19 410

PASM	2.20 427	1.85 466	10.33 497	1.00 456	0.41 368	1.98 365	0.90 438	3.85 238	2.76 434	4.38 453	1.53 349	3.49 414	1.54 395	6.60 414	2.43 403	0.14 468	0.02 253	0.00 1	0.03 329	0.33 440	0.39 294

GANet	2.23 430	0.92 364	3.10 322	0.88 446	0.08 226	2.25 376	3.25 479	4.61 337	1.71 338	2.55 402	9.98 479	2.56 364	1.47 392	7.52 464	2.98 424	0.00 1	0.04 269	0.02 445	0.08 361	0.14 330	0.42 306

Nwc_Net	2.25 431	0.98 385	5.37 441	0.07 166	0.11 247	2.80 408	0.05 244	7.36 486	1.30 239	2.77 415	8.21 472	5.18 456	2.98 444	5.16 351	2.46 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.08 97

xxxx	2.26 432	0.43 224	2.30 231	0.01 13	0.68 421	1.47 269	0.00 1	6.56 466	2.32 400	1.56 310	2.07 379	1.07 267	0.06 128	4.81 333	18.87 513	0.00 1	1.11 465	0.00 1	0.21 436	0.06 199	1.65 453

test_xeample	2.27 433	0.46 237	2.25 224	0.10 208	0.69 422	1.48 277	0.00 1	6.24 454	2.46 413	1.83 337	2.40 395	0.37 159	0.07 144	4.49 312	19.55 515	0.00 1	1.11 465	0.00 1	0.21 436	0.07 226	1.65 453

LL-Strereo	2.29 434	1.55 452	5.01 427	0.64 399	2.78 498	1.52 289	0.05 244	5.04 376	1.24 195	2.73 412	2.87 412	5.10 453	5.49 482	7.22 455	0.81 285	0.04 438	1.31 491	0.00 1	0.00 1	0.31 434	2.08 491

NaN_ROB	2.33 435	1.31 430	4.55 408	0.32 320	0.30 353	3.13 419	5.01 499	4.57 334	2.78 437	5.49 469	1.73 360	2.28 352	1.98 417	7.48 462	4.32 447	0.01 389	0.06 283	0.03 450	0.09 370	0.20 387	0.88 377

stereogan	2.38 436	0.59 289	5.05 429	0.01 13	0.09 234	8.26 488	0.58 420	4.92 366	3.65 456	4.68 458	4.60 445	6.43 468	2.39 427	5.27 356	0.72 274	0.00 1	0.01 223	0.01 424	0.00 1	0.27 421	0.13 159

MFMNet_re	2.39 437	1.65 458	6.10 456	3.04 498	0.90 442	2.34 386	0.98 442	4.77 354	3.79 459	6.95 477	7.08 467	1.84 320	3.79 461	2.53 235	1.57 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 408	0.26 254

AF-Net	2.51 438	1.12 410	5.46 445	0.01 13	0.13 257	2.03 368	0.47 408	7.04 479	2.74 432	4.09 448	10.64 481	4.99 449	2.94 440	4.94 339	3.28 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 370	0.15 174

PDISCO_ROB	2.54 439	1.40 440	5.07 432	1.06 462	2.01 491	8.28 489	0.17 330	7.96 494	6.01 481	1.48 299	1.75 362	3.67 420	1.25 378	7.74 472	2.07 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 457	0.42 306

DGSMNet	2.56 440	1.15 415	7.39 474	1.34 477	2.02 492	3.20 420	3.97 488	6.11 450	1.72 343	1.52 304	2.72 408	3.23 404	0.63 323	4.74 324	2.39 402	1.12 492	1.53 502	1.54 498	1.32 514	1.40 493	2.10 493

ADCRef	2.57 441	1.40 440	7.90 482	0.11 223	0.11 247	4.71 458	0.74 430	5.45 413	1.66 329	3.15 427	1.65 358	1.61 301	2.25 421	4.54 318	15.56 507	0.03 429	0.00 1	0.01 424	0.10 376	0.27 421	0.23 236

SQANet	2.65 442	1.92 471	3.73 372	4.47 503	2.98 499	2.59 398	0.24 359	4.66 343	1.11 152	2.48 398	0.59 253	1.57 295	0.86 350	3.95 287	1.67 365	7.97 510	0.14 312	0.48 485	0.03 329	7.84 503	3.68 505

DeepPrunerF	2.71 443	1.57 454	16.51 512	0.22 283	0.33 359	1.45 258	0.28 376	6.26 457	9.92 496	1.25 268	0.44 224	1.98 330	1.61 403	7.33 456	4.17 446	0.00 1	0.01 223	0.07 461	0.10 376	0.33 440	0.29 262

FBW_ROB	2.74 444	1.02 394	4.72 413	0.43 341	0.18 282	4.35 450	0.18 336	7.28 485	3.50 453	3.57 438	3.38 425	4.86 446	1.22 375	11.70 506	5.76 457	0.17 471	0.08 292	0.59 490	0.12 388	0.28 425	1.40 427

test_sample9	2.75 445	0.51 257	3.23 332	0.03 82	0.03 163	2.48 390	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 305	0.66 262	0.90 240	1.00 356	6.14 395	10.04 488	0.68 483	17.48 532	1.79 499	1.08 510	0.02 67	0.82 366

FINET	2.99 446	2.11 477	7.66 477	1.13 464	1.79 485	4.35 450	3.34 481	5.66 421	7.93 493	2.49 400	3.29 422	1.66 308	2.47 430	6.70 421	4.44 448	0.82 487	1.38 494	0.03 450	0.30 473	0.36 451	1.88 483

aanetorigin	2.99 446	1.00 390	9.85 495	0.23 289	0.23 307	1.59 309	2.01 465	1.94 103	1.25 206	14.45 507	10.04 480	2.98 387	3.75 458	4.97 341	4.01 443	0.10 462	0.05 277	0.09 467	0.11 381	0.55 479	0.55 325

Wz-Net-SNSev	3.01 448	3.59 503	12.98 505	0.45 346	0.04 188	2.72 404	1.12 449	5.80 433	2.42 410	2.30 379	2.62 406	6.39 467	1.29 381	10.20 495	7.19 469	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.72 356

CSAN	3.10 449	1.72 460	5.85 450	0.37 328	0.14 262	4.15 445	3.91 487	4.94 368	4.65 470	6.43 474	6.29 462	4.62 440	5.17 477	8.13 476	4.85 452	0.02 417	0.03 264	0.03 450	0.05 345	0.26 416	0.48 313

222	3.11 450	0.43 224	2.10 202	0.02 56	0.45 378	1.57 304	0.01 37	6.44 462	2.34 404	1.73 333	2.24 385	0.52 184	0.07 144	4.95 340	36.29 530	0.00 1	1.07 454	0.00 1	0.21 436	0.06 199	1.65 453

UDG	3.15 451	9.41 520	2.81 293	2.72 497	0.92 446	2.39 387	0.11 308	4.12 285	1.30 239	2.35 383	3.63 430	4.96 448	1.58 402	4.33 304	2.89 421	1.22 495	0.04 269	8.09 509	3.80 521	4.94 499	1.35 423

XQC	3.16 452	2.00 473	7.71 478	0.97 455	0.67 419	5.07 462	0.69 426	6.58 467	4.95 472	5.04 465	1.98 375	4.99 449	3.12 448	7.96 475	10.02 487	0.00 1	0.63 381	0.00 1	0.18 419	0.36 451	0.38 293

RTSC	3.18 453	2.15 478	8.20 486	0.67 410	0.38 365	4.41 452	0.08 285	5.64 419	5.80 479	6.14 473	3.43 426	3.37 405	1.55 398	7.50 463	12.15 496	0.00 1	0.84 414	0.00 1	0.25 454	0.51 470	0.53 318

ADCP+	3.18 453	1.81 461	11.33 500	0.07 166	0.20 293	5.83 472	2.80 475	4.60 336	2.69 426	1.68 329	0.28 173	3.75 422	3.14 449	6.82 427	17.90 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.56 327

PWC_ROB	3.30 455	1.83 463	8.47 489	0.62 395	0.56 394	1.31 201	0.39 401	4.53 329	5.05 473	7.66 482	15.14 492	3.37 405	2.43 428	6.86 430	6.74 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 470	0.54 319

PWCDC_ROB	3.41 456	2.29 480	5.16 436	0.19 258	0.02 142	3.11 417	0.02 132	5.15 383	12.27 499	1.36 283	23.33 517	1.98 330	3.35 452	4.93 338	3.71 439	0.28 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 489	0.32 269

DDUNet	3.58 457	11.19 522	3.84 378	3.59 501	3.31 501	4.14 444	0.20 341	4.40 317	1.33 246	2.72 411	3.11 418	3.16 398	0.37 275	4.18 292	1.47 354	2.02 500	0.05 277	10.10 515	3.59 520	5.85 501	3.05 503

G-Net	3.58 457	0.58 285	5.14 435	1.61 483	1.86 486	10.46 495	1.85 464	3.24 182	1.69 332	8.68 486	11.81 485	6.03 463	7.62 493	4.82 334	5.52 456	0.08 459	0.12 307	0.07 461	0.15 395	0.16 356	0.16 185

SHD	3.58 457	1.83 463	6.41 463	1.34 477	1.21 471	4.84 459	0.17 330	7.95 493	12.83 500	7.86 483	3.32 424	5.08 451	2.63 434	5.54 370	8.57 476	0.01 389	0.75 397	0.00 1	0.18 419	0.31 434	0.73 357

otaku	3.61 460	2.06 474	4.04 385	6.41 506	3.35 502	4.67 457	2.08 468	5.97 441	1.58 304	2.19 369	2.62 406	3.47 412	1.45 388	4.36 306	2.17 387	8.55 512	0.25 326	1.89 502	0.03 329	9.29 507	5.81 511

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 460	3.47 498	9.32 493	0.19 258	0.30 353	13.80 502	7.49 517	5.15 383	3.95 461	3.06 423	3.94 438	4.60 439	1.20 370	8.49 483	2.79 418	0.70 486	1.22 484	0.04 455	0.84 503	0.50 469	1.23 413

SDNR	3.62 462	1.25 425	7.41 475	0.71 416	0.22 302	26.06 527	0.02 132	4.55 332	2.42 410	3.10 426	11.33 482	3.05 392	0.77 343	8.31 481	2.21 391	0.05 442	0.11 305	0.00 1	0.01 302	0.08 237	0.66 339

ADCL	3.64 463	1.54 450	8.53 491	0.26 305	0.28 339	7.37 480	4.49 494	5.42 410	3.61 455	4.79 460	3.85 435	5.14 454	4.47 469	6.28 401	15.73 508	0.05 442	0.01 223	0.11 472	0.13 390	0.34 444	0.33 275

Ntro	3.66 464	2.08 476	4.34 396	7.58 508	4.53 504	6.25 476	0.72 429	5.35 400	1.65 328	0.48 151	1.77 363	2.68 372	1.25 378	5.10 347	2.31 398	8.72 513	0.31 338	2.13 504	0.05 345	9.73 508	6.18 512

SPS-STEREO	3.67 465	1.46 444	4.23 391	0.36 325	0.23 307	3.93 439	1.20 452	6.67 470	3.50 453	11.05 496	8.81 474	9.53 486	4.63 471	9.10 486	7.25 470	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.13 317	1.28 420
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 466	2.46 486	15.54 511	0.32 320	0.06 204	4.29 448	1.61 460	4.25 304	11.49 498	2.56 403	1.31 334	2.01 334	1.86 413	6.94 438	8.94 478	0.05 442	0.03 264	0.10 471	0.08 361	10.62 513	0.56 327

MDST_ROB	3.81 467	0.21 121	4.29 395	2.64 496	1.45 480	13.85 503	1.02 446	8.06 495	2.67 425	15.14 511	8.81 474	2.70 373	1.55 398	9.31 488	3.90 441	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.63 336

ADCPNet	3.94 468	1.47 446	14.87 508	0.11 223	0.45 378	7.19 479	2.23 471	5.42 410	3.18 449	4.53 457	2.03 377	7.48 477	5.27 479	7.05 449	14.73 504	0.02 417	0.74 395	0.04 455	0.91 509	0.23 398	0.85 373

test_sample8	3.98 469	0.51 257	3.23 332	0.03 82	0.03 163	2.48 390	0.01 37	5.07 379	1.50 290	6.62 475	0.90 300	14.02 497	7.06 492	6.14 395	10.04 488	0.68 483	17.48 532	1.79 499	1.08 510	0.02 67	0.82 366

DPSNet	3.98 469	1.01 392	12.58 503	0.74 425	0.55 391	5.24 466	1.53 458	12.44 506	4.82 471	2.89 416	0.97 306	6.37 466	11.43 507	8.20 477	8.61 477	0.09 461	0.51 361	0.11 472	0.38 482	0.35 449	0.83 370

pmcnn	3.98 469	0.95 373	7.29 473	0.71 416	1.42 477	2.84 411	1.22 453	5.89 439	2.42 410	9.34 492	11.71 484	18.88 506	2.65 435	6.89 432	6.35 464	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.21 391	0.76 361

MFN_U_SF_RVC	4.10 472	2.36 483	12.04 502	1.00 456	0.27 333	10.31 494	0.51 411	8.83 497	3.69 457	4.90 463	3.30 423	9.33 484	3.43 454	8.28 479	9.42 482	0.41 481	0.53 366	0.52 486	0.81 502	0.90 490	1.05 396

NVStereoNet_ROB	4.22 473	2.29 480	6.13 458	1.40 480	1.14 468	2.84 411	0.97 441	5.67 422	5.66 476	5.25 466	14.28 490	12.40 492	5.35 481	10.74 501	5.33 454	1.24 496	1.01 448	0.67 494	0.62 498	0.63 484	0.69 351
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	4.31 474	1.94 472	7.80 481	1.96 490	1.40 476	10.65 496	7.35 514	7.17 481	4.49 467	8.27 485	3.58 429	10.58 489	3.75 458	7.87 473	6.66 466	0.01 389	1.09 459	0.00 1	0.23 445	0.26 416	1.19 410

ADCMid	4.33 475	2.40 485	13.81 507	0.23 289	0.40 366	4.90 460	1.23 454	5.73 425	3.73 458	11.06 497	3.94 438	6.67 472	5.11 475	7.11 451	18.03 511	0.12 466	0.08 292	0.55 487	0.46 485	0.61 482	0.49 315

Wz-Net-TNSev	4.36 476	6.36 514	22.98 515	0.22 283	0.06 204	7.00 478	3.45 482	7.46 488	3.81 460	2.12 364	0.63 257	7.29 476	5.11 475	9.87 493	9.72 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.36 451	0.66 339

AnyNet_C32	4.41 477	3.74 505	15.17 510	0.48 361	0.51 388	5.99 474	6.52 513	5.30 397	2.72 431	6.86 476	3.66 431	5.21 458	3.19 450	7.42 460	19.54 514	0.08 459	0.04 269	0.20 479	0.09 370	0.67 487	0.76 361

xyz-stereo	4.49 478	0.31 180	37.34 524	0.02 56	0.01 88	19.38 513	0.01 37	2.42 126	0.53 29	2.00 354	14.43 491	2.64 371	0.14 206	7.36 457	2.92 422	0.00 1	0.01 223	0.23 482	0.00 1	0.05 185	0.09 122

WZ-Net	4.64 479	2.57 488	25.72 518	0.10 208	0.09 234	3.07 416	2.08 468	6.59 469	5.41 474	6.08 472	4.09 442	7.02 475	6.04 487	11.64 503	11.45 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 391	0.61 333

SGM_RVC	4.67 480	0.61 299	2.62 279	1.13 464	0.29 341	7.96 486	2.60 474	7.55 489	4.36 466	12.34 501	9.95 478	15.94 501	8.56 495	10.88 502	6.38 465	0.22 476	0.25 326	0.20 479	0.23 445	0.32 438	0.92 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 481	23.37 530	1.56 78	13.12 521	10.72 521	1.09 99	0.05 244	4.90 365	2.02 377	2.16 366	0.09 113	0.14 125	0.04 88	0.20 14	0.29 144	8.07 511	2.41 514	0.00 1	0.01 302	20.56 529	3.81 506

SANet	5.04 482	1.86 468	7.96 483	0.39 332	0.12 254	7.51 482	3.73 486	7.20 482	16.07 507	7.15 478	13.16 487	12.35 491	8.70 496	8.28 479	5.37 455	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.13 317	0.71 355

WCMA_ROB	5.16 483	1.07 405	4.40 403	0.66 402	0.69 422	6.28 477	3.63 485	5.39 406	4.05 462	14.77 510	19.39 506	15.46 499	10.72 505	7.67 470	6.77 468	0.19 474	0.27 332	0.18 478	0.20 428	0.18 378	1.23 413

RainbowNet	5.23 484	4.09 508	4.92 424	9.61 513	6.18 506	5.26 467	3.48 483	7.68 491	4.58 469	1.94 350	3.02 414	4.67 443	3.42 453	5.90 386	2.01 380	9.59 515	2.19 512	8.45 510	0.20 428	10.52 511	6.82 514

MSMD_ROB	5.26 485	0.52 266	3.22 330	0.15 241	0.01 88	8.63 491	1.06 447	4.76 353	4.16 463	13.72 504	26.77 520	13.87 496	15.95 514	7.89 474	3.94 442	0.11 464	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.34 277

FCDSN-DC	5.38 486	0.65 312	3.19 327	0.24 294	0.46 381	5.71 469	1.61 460	5.83 437	4.51 468	14.74 509	22.03 512	20.43 508	13.01 510	8.48 482	6.00 461	0.02 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.52 317
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 487	3.14 497	10.56 498	0.47 353	0.29 341	24.98 524	8.65 521	6.24 454	9.96 497	4.38 453	8.16 471	8.42 480	2.44 429	9.46 491	6.27 463	1.11 491	1.70 506	0.33 484	0.47 487	1.16 492	1.35 423

ADCS	5.55 488	3.55 499	19.07 513	0.43 341	0.14 262	5.87 473	4.20 492	7.65 490	7.80 492	9.79 493	6.22 461	6.48 470	5.52 483	10.52 499	22.41 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 466	0.97 388

MeshStereo	6.09 489	0.97 381	3.59 359	0.26 305	0.14 262	7.68 484	2.02 466	10.42 501	5.77 477	20.76 520	19.69 508	22.78 512	10.56 503	10.29 496	6.16 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.41 302
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet-4b	6.14 490	2.39 484	6.31 461	9.73 514	7.26 511	8.81 492	1.62 462	7.27 484	6.07 482	0.41 129	6.42 464	11.47 490	2.37 426	9.17 487	2.72 412	9.70 517	2.42 515	10.45 516	0.01 302	11.04 515	7.12 515

SGM+DAISY	6.27 491	3.62 504	9.36 494	2.30 491	2.34 493	9.12 493	6.38 510	6.98 478	6.00 480	14.26 505	15.55 494	14.02 497	9.84 500	9.45 490	8.56 475	1.21 494	1.60 503	0.58 488	0.86 506	0.63 484	2.74 499

FC-DCNN	6.44 492	0.46 237	3.25 338	0.54 370	0.56 394	8.01 487	1.37 455	8.76 496	7.15 487	19.35 517	22.25 514	22.72 511	15.44 513	10.37 497	7.93 473	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.64 338

PVD	6.50 493	1.70 459	6.71 469	1.66 487	1.59 484	7.94 485	0.89 437	11.13 504	24.35 514	12.01 500	19.10 502	8.76 482	9.89 501	9.85 492	11.06 492	0.02 417	1.12 467	0.00 1	0.26 461	0.25 408	1.72 458

FC-DCNN v2	6.60 494	0.46 237	3.23 332	0.56 374	0.58 400	8.28 489	1.46 457	9.35 499	7.29 488	19.57 518	23.13 515	23.87 515	14.94 512	10.69 500	7.88 472	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.63 336

EDNetEfficient	6.66 495	1.34 434	34.37 522	0.66 402	1.93 490	2.04 370	3.59 484	3.08 171	14.92 504	20.02 519	9.53 477	6.48 470	10.85 506	7.65 466	15.21 505	0.03 429	0.10 302	0.01 424	0.22 440	0.61 482	0.55 325

ACVNet_1	6.79 496	2.72 492	6.97 470	9.78 515	7.38 514	7.67 483	2.29 472	10.50 502	6.93 486	4.51 456	5.39 453	13.21 494	6.34 489	7.02 448	3.31 434	9.70 517	2.48 517	10.85 518	0.11 381	11.41 517	7.23 516

AnyNet_C01	7.15 497	5.48 512	37.47 525	1.08 463	0.59 404	11.50 498	6.49 512	6.93 473	4.31 464	8.06 484	9.11 476	8.72 481	4.06 463	14.50 512	21.97 523	0.11 464	0.08 292	0.24 483	0.09 370	1.11 491	1.07 400

LSM	7.83 498	2.59 489	24.93 517	4.71 504	40.61 533	3.55 434	5.22 501	5.91 440	7.48 489	10.86 495	13.66 489	4.55 438	3.92 462	7.72 471	5.88 459	0.02 417	0.26 329	0.00 1	0.00 1	0.30 432	14.53 530

DispFullNet	8.26 499	24.76 531	14.96 509	14.77 524	7.78 515	5.23 465	0.09 297	5.67 422	3.16 448	9.01 490	4.87 449	6.15 465	10.66 504	10.44 498	4.54 449	2.54 501	0.33 340	15.59 522	4.84 524	13.17 521	6.59 513

ELAS_RVC	8.75 500	1.59 455	6.34 462	1.91 489	1.87 487	11.67 499	12.14 526	10.75 503	16.11 508	22.55 524	21.45 510	18.49 504	18.29 521	14.17 511	12.53 497	0.92 489	1.32 492	0.70 495	0.46 485	0.53 478	1.25 417
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 501	1.55 452	5.19 437	1.87 488	1.92 489	17.05 508	8.29 519	13.92 508	13.52 502	23.08 525	28.56 525	18.59 505	16.90 517	12.06 508	13.39 501	0.91 488	1.32 492	0.65 493	0.59 496	0.68 488	1.31 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 502	2.76 493	8.07 484	8.84 512	6.89 509	14.54 507	4.19 491	14.25 509	23.92 513	7.62 481	19.61 507	20.42 507	5.93 486	8.52 484	3.64 437	9.16 514	1.74 508	7.93 508	0.36 479	10.56 512	7.47 519

WAO-7	9.62 503	2.87 494	5.64 449	0.96 454	0.21 301	20.37 516	5.13 500	23.65 528	26.32 518	13.11 503	27.70 523	22.69 510	14.04 511	14.53 513	13.11 499	0.13 467	0.09 298	0.58 488	0.10 376	0.51 470	0.75 360

PWCK	9.63 504	6.94 518	19.91 514	6.25 505	0.22 302	22.62 519	14.62 528	12.15 505	13.48 501	14.34 506	13.17 488	13.25 495	8.40 494	16.14 514	11.57 495	6.38 507	0.26 329	2.41 505	0.11 381	8.57 504	1.74 461

IMH-64-1	10.12 505	3.75 506	4.24 392	11.47 518	9.26 518	11.93 500	5.30 502	18.72 514	15.74 505	7.16 479	18.55 499	16.83 502	6.83 490	11.66 504	9.62 484	10.09 519	2.54 518	15.69 523	1.72 515	12.82 518	8.45 520

IMH-64	10.12 505	3.75 506	4.24 392	11.47 518	9.26 518	11.93 500	5.30 502	18.72 514	15.74 505	7.16 479	18.55 499	16.83 502	6.83 490	11.66 504	9.62 484	10.09 519	2.54 518	15.69 523	1.72 515	12.82 518	8.45 520

RTS	10.27 507	3.55 499	66.16 531	1.62 484	2.34 493	13.96 504	6.25 508	6.95 475	18.07 510	8.81 487	19.18 503	6.82 473	2.96 442	26.87 526	19.93 516	0.00 1	0.42 347	0.00 1	0.03 329	0.40 459	0.99 391

RTSA	10.27 507	3.55 499	66.16 531	1.62 484	2.34 493	13.96 504	6.25 508	6.95 475	18.07 510	8.81 487	19.18 503	6.82 473	2.96 442	26.87 526	19.93 516	0.00 1	0.42 347	0.00 1	0.03 329	0.40 459	0.99 391

EDNetEfficientorigin	10.48 509	2.34 482	98.78 544	0.23 289	0.25 318	3.01 415	0.70 427	4.69 346	17.04 509	19.07 513	15.43 493	12.52 493	11.56 508	9.41 489	12.62 498	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.01 302	0.25 408	1.76 463

MADNet+	11.36 510	15.59 525	70.62 533	1.36 479	1.52 482	20.21 515	4.98 496	12.73 507	8.13 494	3.88 445	6.42 464	8.89 483	6.29 488	32.76 530	29.90 529	0.25 478	1.05 450	0.01 424	0.22 440	0.60 481	1.76 463

WAO-6	11.65 511	2.71 491	4.73 414	7.69 509	7.28 512	17.41 509	7.45 515	20.43 519	38.14 530	10.13 494	19.37 505	27.36 517	12.38 509	13.35 509	13.26 500	4.38 503	2.43 516	10.51 517	0.03 329	9.00 505	4.96 509

IMH	11.71 512	4.49 509	4.59 410	11.55 520	9.35 520	14.27 506	5.00 498	21.03 522	25.97 517	8.90 489	23.64 518	20.58 509	10.29 502	13.39 510	9.59 483	10.13 522	2.57 520	15.53 521	1.75 517	13.04 520	8.53 522

LVE	11.75 513	3.56 502	5.48 447	10.38 516	8.28 516	22.54 518	7.53 518	17.01 512	32.01 523	9.26 491	23.28 516	23.43 513	9.72 498	11.79 507	7.81 471	10.09 519	2.62 523	11.07 519	0.59 496	11.18 516	7.44 518

Dean	12.08 514	3.10 496	8.10 485	10.98 517	8.34 517	18.85 512	5.53 504	21.57 524	40.96 532	11.81 499	21.91 511	25.74 516	9.74 499	8.20 477	5.76 457	9.65 516	2.35 513	9.94 512	0.65 501	10.97 514	7.40 517

coex-ft	12.25 515	6.22 513	80.44 535	0.15 241	0.15 271	2.43 388	0.98 442	3.07 170	29.54 519	49.22 534	16.44 495	15.69 500	16.17 515	7.44 461	15.30 506	0.05 442	0.07 288	0.01 424	0.05 345	0.35 449	1.15 407

LE_ROB	13.25 516	1.86 468	12.84 504	2.35 492	1.43 478	7.50 481	5.92 505	10.14 500	48.57 535	57.70 535	24.61 519	23.44 514	32.60 530	10.12 494	24.95 528	0.06 452	0.08 292	0.13 476	0.20 428	0.09 258	0.41 302

SGM-ForestM	14.25 517	3.00 495	8.67 492	2.38 493	1.88 488	24.45 523	11.87 524	19.27 516	21.66 512	30.68 527	29.79 527	46.58 531	28.97 527	27.26 528	21.22 521	1.14 493	1.67 505	0.61 492	0.89 508	0.51 470	2.50 498

WAO-8	14.47 518	5.06 510	6.42 464	8.00 510	6.65 507	23.95 521	2.97 476	23.01 525	45.08 533	19.24 515	34.86 530	33.07 521	17.51 518	17.59 517	14.38 502	5.22 505	0.86 417	10.06 513	0.85 504	10.25 509	4.34 507

Venus	14.47 518	5.06 510	6.42 464	8.00 510	6.65 507	23.95 521	2.97 476	23.01 525	45.08 533	19.24 515	34.85 529	33.07 521	17.51 518	17.59 517	14.38 502	5.22 505	0.86 417	10.06 513	0.85 504	10.25 509	4.34 507

JetBlue	14.57 520	6.38 515	35.83 523	0.95 453	7.05 510	51.27 533	22.93 531	16.51 510	9.78 495	11.72 498	17.82 498	27.82 518	17.62 520	33.31 531	20.36 518	0.35 480	0.18 316	0.15 477	0.25 454	5.36 500	5.74 510

KSHMR	14.93 521	8.30 519	8.52 490	15.54 525	13.01 524	17.62 510	10.36 523	19.39 517	30.53 521	19.03 512	22.15 513	28.32 519	9.61 497	16.44 515	10.96 491	10.98 527	3.74 528	21.96 529	4.87 525	16.79 524	10.39 525

MANE	15.61 522	2.70 490	7.19 472	3.43 500	5.19 505	21.44 517	9.54 522	24.27 529	29.58 520	33.72 529	42.10 532	42.08 530	32.55 529	24.60 522	20.72 519	1.46 498	2.17 511	1.34 497	4.60 522	0.49 467	3.04 502

TorneroNet-64	16.11 523	6.82 516	6.11 457	14.13 522	12.13 523	28.42 529	6.47 511	20.35 518	38.01 529	12.80 502	27.88 524	35.94 525	16.83 516	20.38 520	16.77 509	10.33 523	2.60 521	19.45 526	2.86 518	14.63 522	9.33 524

TorneroNet	16.83 524	6.92 517	6.68 468	14.15 523	12.07 522	27.63 528	8.39 520	21.53 523	37.64 528	14.70 508	32.94 528	33.55 523	18.95 523	19.68 519	20.80 520	10.39 524	2.61 522	19.77 527	3.45 519	15.42 523	9.28 523

notaker	18.29 525	22.89 529	10.13 496	18.52 527	14.64 527	17.81 511	7.48 516	20.77 520	24.37 515	21.91 522	27.45 522	39.00 527	20.06 524	20.53 521	21.90 522	12.54 528	2.81 526	25.96 531	6.03 528	19.60 527	11.37 526

BEATNet-Init1	19.30 526	9.61 521	39.48 526	3.09 499	2.67 497	39.40 532	17.68 529	23.58 527	25.88 516	38.63 530	37.63 531	50.99 532	33.56 531	30.54 529	24.44 527	1.09 490	1.51 501	0.60 491	0.88 507	1.81 496	2.89 500

ktn	19.65 527	19.61 526	8.27 488	22.99 531	17.38 529	23.89 520	11.97 525	24.83 530	34.40 527	19.19 514	27.37 521	32.56 520	18.29 521	16.52 516	18.28 512	22.43 531	3.70 527	29.28 532	10.90 530	19.65 528	11.59 527

UNDER WATER	20.50 528	13.77 524	33.30 520	20.84 529	14.55 526	30.38 530	19.68 530	17.23 513	34.25 526	21.44 521	18.98 501	38.38 526	31.61 528	25.31 523	22.42 525	10.71 526	2.76 524	19.90 528	4.92 526	17.87 526	11.76 528

UNDER WATER-64	20.90 529	11.73 523	33.74 521	20.56 528	13.88 525	34.56 531	24.71 532	16.81 511	33.52 525	22.54 523	17.10 496	40.14 529	33.68 532	25.46 524	23.75 526	10.68 525	2.78 525	18.70 525	4.60 522	17.07 525	12.03 529

DLNR_Zeroshot_test	23.30 530	50.27 535	88.62 536	97.23 548	94.59 544	1.20 144	0.00 1	20.92 521	0.64 47	0.06 31	0.02 2	0.03 16	0.02 40	4.50 314	0.25 127	32.51 533	0.96 442	0.00 1	0.27 465	72.47 540	1.47 430

DPSimNet_ROB	26.59 531	21.34 528	28.49 519	25.34 532	19.24 530	25.03 525	28.61 533	30.13 532	30.91 522	33.36 528	29.60 526	33.91 524	28.18 526	25.99 525	42.58 531	17.84 530	15.40 531	25.41 530	22.86 534	21.10 530	26.45 534

HanzoNet	30.55 532	30.82 532	24.44 516	22.40 530	19.25 531	25.74 526	14.00 527	29.76 531	40.45 531	43.57 532	44.15 533	55.63 533	46.26 534	43.79 533	45.27 532	28.35 532	9.71 530	30.23 533	16.18 532	23.20 531	17.85 531

JetRed	35.17 533	40.12 534	62.92 529	15.92 526	26.66 532	70.02 535	42.94 535	32.33 533	33.48 524	46.29 533	45.31 534	39.98 528	26.04 525	38.73 532	56.93 535	12.90 529	37.58 536	13.38 520	9.53 529	30.41 532	21.91 533

MADNet++	48.24 534	34.06 533	39.67 527	43.36 533	41.25 534	66.15 534	33.15 534	60.90 536	54.14 536	72.30 536	61.91 536	58.11 534	56.05 535	58.09 534	59.59 536	43.04 535	36.86 535	35.73 534	22.37 533	45.96 533	42.06 535

TCMNet-wrong-test	56.22 535	78.99 538	72.25 534	90.96 540	89.48 540	78.49 536	72.37 536	39.00 534	14.38 503	41.21 531	51.80 535	58.54 535	34.50 533	64.15 536	52.16 534	38.24 534	6.03 529	46.87 537	41.01 535	83.24 541	70.77 541

LRCNet_RVC	60.82 536	63.91 537	64.33 530	69.26 538	50.13 535	19.76 514	0.07 276	58.24 535	5.77 477	75.95 537	85.64 537	74.51 536	62.84 536	58.99 535	50.33 533	93.38 544	56.04 540	93.60 542	93.06 542	68.67 539	71.95 542

tt	68.57 537	0.18 76	99.50 545	50.44 534	14.99 528	100.00 547	100.00 546	100.00 549	99.70 543	28.28 526	12.01 486	99.97 549	98.67 544	99.55 544	99.99 547	89.99 541	98.19 542	46.13 536	51.48 537	60.62 535	21.71 532

USTest	75.14 538	57.36 536	55.45 528	73.00 539	70.00 539	99.79 546	99.94 544	98.40 544	99.13 542	94.09 541	97.89 543	78.40 537	95.15 542	75.23 537	76.52 537	48.90 536	79.65 541	38.93 535	52.82 538	56.53 534	55.56 536

xxxxx1	76.86 539	82.53 539	93.06 539	61.86 535	67.25 536	95.91 540	95.20 540	75.90 537	81.13 537	82.69 538	86.70 538	89.27 538	87.62 537	85.18 538	86.89 538	55.21 537	54.91 537	60.27 538	72.48 539	60.77 536	62.32 537

tt_ll	76.86 539	82.53 539	93.06 539	61.86 535	67.25 536	95.91 540	95.20 540	75.90 537	81.13 537	82.69 538	86.70 538	89.27 538	87.62 537	85.18 538	86.89 538	55.21 537	54.91 537	60.27 538	72.48 539	60.77 536	62.32 537

ff	76.86 539	82.53 539	93.06 539	61.86 535	67.25 536	95.91 540	95.20 540	75.90 537	81.13 537	82.69 538	86.70 538	89.27 538	87.62 537	85.18 538	86.89 538	55.21 537	54.91 537	60.27 538	72.48 539	60.77 536	62.32 537

PML	88.69 542	99.49 544	92.95 538	94.34 542	94.09 542	98.57 544	96.73 543	93.58 540	94.50 540	99.57 547	91.07 541	95.40 542	91.48 540	99.96 549	90.33 541	99.98 551	31.85 534	100.00 549	46.15 536	93.62 543	70.14 540

MEDIAN_ROB	96.88 543	99.41 543	98.74 543	94.82 543	94.30 543	93.21 539	90.85 538	95.70 542	94.83 541	97.65 544	97.67 542	98.31 543	96.57 543	94.60 541	93.95 543	99.78 549	98.28 543	99.99 547	99.90 546	99.50 548	99.57 546

Anonymous_1	96.94 544	99.72 546	99.64 546	92.03 541	93.81 541	100.00 547	100.00 546	99.18 546	99.90 545	98.59 545	99.75 544	99.15 545	99.95 546	98.52 543	99.54 544	87.31 540	98.83 544	90.77 541	96.89 543	91.07 542	94.14 543

HaxPig	97.67 545	99.63 545	91.79 537	99.82 550	99.96 547	88.42 537	87.25 537	98.22 543	99.89 544	99.93 548	99.96 545	99.95 548	99.86 545	96.37 542	92.57 542	99.96 550	99.98 546	99.99 547	99.99 547	99.99 552	99.91 548

test_example2	98.82 546	99.97 550	99.97 547	99.95 552	99.97 548	99.48 545	99.97 545	94.95 541	100.00 546	100.00 549	100.00 546	93.49 541	93.63 541	99.93 548	99.91 545	100.00 552	99.77 545	96.68 543	98.65 544	100.00 553	100.00 553

DPSM_ROB	99.05 547	100.00 551	100.00 550	95.92 544	98.77 545	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.10 542	100.00 547	100.00 549	100.00 548	95.46 544	97.74 544

DPSM	99.05 547	100.00 551	100.00 550	95.92 544	98.77 545	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.10 542	100.00 547	100.00 549	100.00 548	95.46 544	97.74 544

AVERAGE_ROB	99.26 549	99.81 547	97.70 542	100.00 553	100.00 549	96.38 543	91.35 539	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	99.98 550	99.97 546	100.00 552	100.00 547	100.00 549	100.00 548	100.00 553	100.00 553

DGTPSM_ROB	99.42 550	99.92 548	99.98 548	96.43 546	100.00 549	100.00 547	100.00 546	99.81 547	100.00 546	95.92 542	100.00 546	99.26 546	100.00 547	99.77 545	99.99 547	98.23 545	100.00 547	99.86 544	100.00 548	99.38 546	99.97 551

DPSMNet_ROB	99.43 551	99.92 548	99.98 548	96.44 547	100.00 549	100.00 547	100.00 546	99.82 548	100.00 546	95.92 542	100.00 546	99.26 546	100.00 547	99.77 545	99.99 547	98.36 546	100.00 547	99.86 544	100.00 548	99.38 546	99.98 552

CasAABBNet	99.93 552	100.00 551	100.00 550	99.70 549	100.00 549	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	99.08 547	100.00 547	100.00 549	100.00 548	99.96 549	99.94 549

LSM0	99.93 552	100.00 551	100.00 550	99.82 550	100.00 549	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	99.09 548	100.00 547	100.00 549	100.00 548	99.98 550	99.79 547

Selective-RAFT-Error	100.00 554	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 549	100.00 547	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	100.00 552	100.00 547	100.00 549	100.00 548	99.98 550	99.94 549

ccccc		94.50 542		100.00 553	100.00 549	92.07 538		98.68 545		98.61 546		98.54 544		99.86 547		100.00 552	100.00 547	99.91 546	99.55 545	100.00 553

Low-res two-view benchmark