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

riskmin	0.95 209	0.06 1	2.01 163	0.80 413	0.86 414	1.58 287	0.24 335	4.28 287	0.53 29	0.85 184	0.29 160	2.60 348	1.04 336	0.70 120	0.61 238	0.00 1	0.85 392	0.00 1	0.26 437	0.01 13	1.48 407

GrayStereo	1.55 352	0.06 1	1.53 58	0.75 405	0.20 277	1.27 176	4.44 469	3.44 177	1.20 160	4.92 440	3.92 415	0.45 155	4.54 446	3.43 248	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.02 55	0.25 234

Reg-Stereo(zero)	0.71 134	0.07 3	2.28 211	0.03 78	1.01 434	1.58 287	0.37 376	1.52 62	0.78 67	0.18 61	0.16 118	1.75 298	1.08 339	0.91 155	1.25 327	0.00 1	0.51 344	0.00 1	0.24 428	0.01 13	0.54 298

dual_stereo	0.63 109	0.07 3	0.80 8	0.29 291	0.98 430	0.37 18	0.02 119	4.03 252	1.20 160	0.10 38	0.06 91	0.02 3	0.04 76	1.13 163	0.32 141	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.13 367	0.00 1	1.80 449

IGEV-Stereo++	0.42 38	0.07 3	0.79 7	0.17 234	0.28 319	1.13 106	0.00 1	1.98 94	0.41 18	0.31 95	0.04 69	0.02 3	0.03 56	0.56 84	0.30 137	0.00 1	0.73 371	0.00 1	0.00 1	0.04 153	1.55 416

AEACV	0.64 115	0.08 6	1.46 49	0.72 394	0.96 427	1.22 144	0.00 1	1.90 89	0.67 49	0.54 147	0.07 96	0.02 3	0.73 318	0.63 108	0.28 127	0.01 369	0.92 404	0.00 1	0.36 455	0.09 242	2.04 466

PSM-AAD	1.21 278	0.08 6	1.53 58	0.10 198	0.27 313	1.35 206	3.14 454	2.74 121	0.83 88	2.89 394	2.04 358	0.16 117	5.25 454	3.51 251	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.08 92

KYRaft	1.26 299	0.08 6	1.58 67	0.06 144	0.23 289	1.28 180	0.75 407	2.92 136	0.81 80	3.20 404	7.14 445	0.99 242	2.70 412	1.56 192	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.66 433

MonSter	0.42 38	0.09 9	0.95 22	0.01 13	0.06 197	0.51 33	0.00 1	2.61 118	0.82 86	0.11 40	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.58 90	0.37 170	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.34 453	0.00 1	0.88 354

DCVSM-stereo	0.74 142	0.09 9	1.76 103	0.07 157	0.01 85	1.24 153	0.04 207	2.09 101	0.31 13	3.55 413	0.09 101	3.02 370	0.59 291	1.43 189	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 55	0.01 12

U	1.79 368	0.09 9	1.35 45	0.06 144	7.35 489	10.70 474	0.00 1	0.86 34	0.32 15	0.02 4	0.03 51	0.11 97	0.02 29	0.15 3	0.07 12	0.00 1	0.00 1	9.53 487	5.06 503	0.01 13	0.01 12

knoymous	0.41 37	0.09 9	1.34 44	0.05 124	0.01 85	1.15 114	0.01 28	2.36 110	0.23 4	0.51 143	0.02 2	1.64 288	0.00 1	0.49 67	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.04 50

FTStereo	2.20 404	0.09 9	2.07 176	0.18 236	0.13 248	1.43 229	4.50 471	2.98 143	0.97 116	3.35 409	17.70 473	0.77 213	4.06 439	4.36 288	0.15 54	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.19 386

Prome-Stereo	1.29 306	0.09 9	1.62 71	0.12 217	0.24 295	1.28 180	0.65 400	2.98 143	0.93 109	2.08 340	8.52 450	0.75 205	2.83 415	2.19 219	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.39 401

ICVP	0.53 69	0.09 9	1.86 134	0.01 13	0.01 85	1.12 103	0.21 326	4.35 291	0.68 52	0.45 121	0.28 157	0.33 141	0.07 129	0.72 125	0.25 115	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.11 135
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DEFOM-Stereo_RVC	0.26 8	0.10 16	0.68 5	0.06 144	0.03 157	0.36 16	0.02 119	1.78 84	1.26 197	0.01 3	0.02 2	0.05 37	0.00 1	0.27 18	0.31 139	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.15 372	0.03 120	0.15 166

IGEV-RUCA	0.31 20	0.10 16	0.83 12	0.12 217	0.11 239	1.25 161	0.31 366	0.85 32	0.27 11	0.11 40	0.14 115	0.16 117	0.24 229	0.35 39	0.25 115	0.05 421	0.19 307	0.20 456	0.23 422	0.19 362	0.32 254

RAFT-Stereo-weight	0.57 88	0.10 16	1.28 42	0.10 198	0.42 348	1.41 225	0.05 226	3.80 205	0.86 92	1.02 214	0.52 222	0.26 135	0.01 9	0.42 51	0.15 54	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.60 310

anonymousdsp2	0.88 179	0.10 16	2.48 250	0.42 314	0.77 408	1.22 144	0.02 119	4.89 337	1.23 177	0.75 171	0.21 142	0.94 234	0.09 154	1.46 191	0.31 139	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.05 171	1.78 446

SST-Stereo	1.12 259	0.10 16	1.98 159	0.85 419	0.24 295	1.72 327	0.56 395	2.10 102	2.01 351	1.19 240	1.07 293	1.57 278	1.88 390	6.92 412	0.24 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

GMM-Stereo	1.17 272	0.10 16	2.29 213	0.13 220	0.22 284	1.43 229	0.84 410	2.83 128	1.16 142	2.73 390	3.09 396	0.54 170	0.87 328	5.31 339	0.16 60	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.02 303	0.02 55	1.72 434

DAS	1.40 329	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 426	4.51 303	2.02 353	4.84 437	2.33 368	1.65 289	0.56 285	5.53 348	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

SepStereo	1.41 331	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 426	4.51 303	2.02 353	4.84 437	2.33 368	1.65 289	0.56 285	5.78 360	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

RAFT_R40	1.08 250	0.11 22	2.09 185	0.83 417	0.20 277	1.68 323	0.64 398	2.11 103	1.19 154	1.05 219	1.13 301	1.77 299	1.43 363	6.90 410	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12

AnonymousM	0.48 52	0.11 22	1.03 25	0.06 144	0.01 85	1.10 96	0.03 174	1.91 90	1.37 246	0.25 83	0.04 69	0.02 3	0.24 229	0.56 84	0.33 143	0.00 1	0.43 335	1.91 479	0.00 1	0.01 13	0.22 218

HSM-Net_RVC	1.51 344	0.11 22	1.93 151	0.00 1	0.01 85	1.91 343	0.05 226	7.86 468	1.93 345	3.77 418	3.76 411	3.16 378	0.36 255	4.34 287	0.83 276	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.11 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CAS	0.95 209	0.12 27	1.08 27	6.79 483	0.08 219	1.10 96	0.01 28	0.97 39	0.87 94	0.03 11	0.04 69	0.07 73	0.06 114	0.37 40	0.15 54	6.94 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 248

EGLCR-Stereo	0.64 115	0.12 27	1.52 56	0.74 401	0.75 407	1.83 338	0.54 390	2.79 126	0.67 49	0.66 157	0.04 69	0.01 1	0.02 29	0.77 132	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 380

PSMNet-ADL	0.88 179	0.12 27	1.32 43	0.07 157	0.01 85	2.03 347	0.03 174	3.00 145	1.28 209	0.39 105	0.66 246	2.12 322	0.67 312	4.19 277	1.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.24 226

RAFT-345	1.25 290	0.12 27	2.08 179	0.54 346	0.13 248	1.55 277	0.24 335	0.65 16	2.51 393	1.19 240	7.68 446	0.92 231	0.05 96	6.86 407	0.50 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1

AdaStereo	0.76 146	0.12 27	1.73 91	0.05 124	0.00 1	1.46 244	0.23 332	5.16 362	1.66 306	1.19 240	0.37 189	1.54 277	0.17 206	0.86 153	0.54 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92
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.
FACV-RUCA	0.58 92	0.13 32	1.73 91	0.07 157	0.12 245	1.15 114	0.07 258	4.23 280	1.27 203	0.25 83	0.99 289	0.19 119	0.30 241	0.31 31	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.02 303	0.24 386	0.19 194

Pointernet	0.47 49	0.13 32	1.57 66	0.05 124	0.44 353	1.19 130	0.05 226	3.69 195	0.81 80	0.03 11	0.02 2	0.19 119	0.05 96	0.47 60	0.13 44	0.00 1	0.26 315	0.00 1	0.14 369	0.01 13	0.24 226

AE-Stereo	0.83 161	0.13 32	2.17 196	0.08 167	0.24 295	1.24 153	0.03 174	5.22 366	1.26 197	0.70 160	1.09 295	0.20 121	0.16 201	0.70 120	0.33 143	0.00 1	0.89 402	0.00 1	0.26 437	0.09 242	1.75 438

Any-RAFT	0.76 146	0.13 32	1.46 49	0.03 78	0.01 85	2.76 385	0.08 266	4.09 258	1.69 309	1.08 224	0.26 154	1.95 311	0.31 246	0.95 159	0.09 18	0.01 369	0.20 310	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92

Selective-IGEV	0.51 58	0.13 32	1.41 47	0.72 394	0.62 392	0.38 19	0.04 207	2.58 117	1.21 169	0.19 67	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.48 63	0.46 202	0.01 369	0.80 379	0.00 1	0.09 347	0.07 210	0.91 358

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 32	0.94 21	0.03 78	0.00 1	0.95 59	0.03 174	0.33 2	0.44 22	0.10 38	0.04 69	0.06 55	0.04 76	0.44 57	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

CRE-IMP	0.49 53	0.14 38	1.75 97	0.08 167	0.05 191	1.48 258	0.45 382	1.64 75	1.22 173	0.92 195	0.29 160	0.87 221	0.01 9	0.39 43	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.17 182

FoundationStereo	0.26 8	0.15 39	0.50 1	0.50 339	0.90 419	0.11 1	0.04 207	0.26 1	1.18 151	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.49 67	0.19 81	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64

testlalala_base	1.48 340	0.15 39	1.50 55	0.09 186	0.20 277	1.20 132	0.01 28	4.81 331	0.53 29	0.25 83	0.02 2	0.24 128	0.05 96	0.29 27	0.50 218	7.67 485	1.93 485	0.00 1	0.27 441	9.18 482	0.79 341

BUS	1.05 243	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	5.73 447	0.03 174	6.00 418	1.17 147	2.36 364	0.64 243	2.35 342	0.06 114	0.80 143	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

BSDual-CNN	0.94 200	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	3.30 402	0.20 319	6.00 418	1.17 147	2.36 364	0.64 243	1.78 300	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

psmg	0.93 197	0.15 39	1.48 51	0.02 54	0.00 1	3.25 401	0.26 343	5.45 389	1.17 147	2.00 335	1.45 324	1.78 300	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 55	0.04 50

test-3	0.86 175	0.15 39	2.03 168	0.37 304	0.56 371	1.01 64	0.02 119	3.05 150	0.54 32	1.98 334	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.73 262	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.82 343

test_1	0.84 168	0.15 39	2.03 168	0.37 304	0.55 368	1.01 64	0.02 119	3.06 152	0.55 35	1.73 315	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.70 260	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.84 348

test_3	0.81 158	0.15 39	2.17 196	0.36 301	0.58 377	1.03 67	0.01 28	3.01 148	0.59 38	0.98 201	0.02 2	1.04 245	0.04 76	3.72 261	0.39 180	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.69 330

AAGNet	1.60 357	0.15 39	1.76 103	1.17 442	0.27 313	1.51 267	0.64 398	1.71 79	1.20 160	1.67 308	0.81 269	1.59 283	2.23 396	6.08 370	11.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

CFNet-RSSM	0.60 98	0.15 39	1.55 62	0.05 124	0.14 253	1.27 176	0.02 119	4.87 335	0.58 37	0.34 97	0.02 2	1.92 308	0.04 76	0.49 67	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.27 441	0.01 13	0.10 127

R-Stereo Train	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 320	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64

RAFT-Stereo	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 320	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0083	0.19 1	0.16 51	0.60 2	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 119	0.72 23	1.53 276	0.09 37	0.02 2	0.05 37	0.02 29	0.31 31	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 64

RSM	0.36 30	0.16 51	0.82 11	0.59 358	0.49 363	0.42 23	0.00 1	1.56 64	1.20 160	0.19 67	0.02 2	0.03 12	0.06 114	0.34 38	0.19 81	0.01 369	0.10 292	0.00 1	0.15 372	0.10 254	0.68 324

CES	0.51 58	0.16 51	1.23 38	0.09 186	1.58 459	1.18 128	0.05 226	1.07 47	0.79 69	0.03 11	0.03 51	0.14 111	0.10 162	0.55 81	0.12 34	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	2.98 477

CASS	0.63 109	0.16 51	1.88 142	0.03 78	0.01 85	1.67 320	0.04 207	3.11 159	0.81 80	2.25 355	1.02 291	0.29 138	0.35 252	0.70 120	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.57 88	0.16 51	1.63 77	0.70 390	0.93 425	1.10 96	0.01 28	1.43 59	0.26 10	0.91 191	0.02 2	0.08 79	0.11 171	0.61 105	0.23 106	0.00 1	1.15 454	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.84 453

GANet-ADL	0.62 103	0.16 51	1.89 145	0.15 228	0.02 137	1.46 244	0.02 119	3.83 217	0.75 62	0.40 108	1.08 294	1.09 252	0.18 210	0.65 113	0.47 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.13 152

DEmStereo	1.56 354	0.16 51	2.44 245	0.09 186	0.02 137	1.77 332	0.87 411	1.72 80	1.08 130	2.48 377	6.30 440	1.06 248	5.02 450	6.28 378	1.81 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

DeepStereo_RVC	0.59 93	0.16 51	1.65 79	0.08 167	0.06 197	1.37 209	0.40 378	1.58 65	1.26 197	1.03 217	0.83 272	0.49 160	1.52 370	0.94 157	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.13 152

EAI-Stereo	1.50 343	0.16 51	1.53 58	0.25 279	0.91 422	2.30 361	4.98 472	6.09 425	1.87 336	1.38 268	5.56 431	0.49 160	0.59 291	1.21 172	0.83 276	0.00 1	0.31 324	0.00 1	1.09 489	0.02 55	0.56 306

Gwc-CoAtRS	0.52 66	0.16 51	1.68 85	0.05 124	0.13 248	1.06 75	0.03 174	2.88 130	0.54 32	0.40 108	0.02 2	2.22 331	0.03 56	0.49 67	0.26 123	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.22 417	0.01 13	0.11 135

trnet	0.29 15	0.17 61	0.95 22	0.00 1	0.00 1	1.26 170	0.01 28	1.32 51	0.97 116	0.16 54	0.18 122	0.05 37	0.00 1	0.53 79	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29

testlalala	0.68 127	0.17 61	1.61 70	0.21 260	0.18 269	1.14 111	0.03 174	3.47 179	1.74 322	2.12 343	0.20 138	0.30 139	0.05 96	0.38 41	0.41 186	0.01 369	1.13 447	0.00 1	0.27 441	0.01 13	0.15 166

DisPM	0.96 213	0.17 61	2.10 186	0.90 425	0.02 137	1.53 272	0.55 394	1.86 87	1.31 226	2.42 373	0.82 270	0.38 146	0.01 9	6.92 412	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

NRIStereo	0.82 159	0.17 61	1.56 64	0.61 364	0.05 191	1.61 299	0.48 385	1.52 62	1.19 154	0.91 191	0.17 119	0.65 182	0.03 56	7.00 421	0.25 115	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.17 182

ASMatch	1.46 336	0.17 61	2.35 224	0.73 399	0.20 277	1.22 144	0.25 339	1.04 46	0.89 101	0.30 92	11.50 460	0.92 231	2.31 400	6.65 395	0.56 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.00 1	0.04 50

s12784h	0.67 121	0.17 61	1.87 140	0.02 54	0.00 1	1.16 118	0.03 174	4.08 257	1.89 338	1.04 218	1.59 335	0.05 37	0.02 29	1.25 179	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

PAM_32	1.91 378	0.18 67	2.96 294	0.69 389	0.73 405	5.20 441	0.71 404	6.02 422	1.17 147	1.33 260	2.00 356	9.90 463	3.21 427	1.29 182	0.81 270	0.00 1	0.59 356	0.00 1	0.53 467	0.06 184	0.87 352

PAM	1.83 372	0.18 67	3.32 325	0.66 378	0.61 384	5.41 445	0.77 408	6.32 435	0.94 111	1.37 267	1.11 299	9.51 461	2.30 399	1.23 176	0.74 261	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.53 467	0.03 120	0.90 357

GCAP-BAT	0.78 152	0.18 67	1.84 130	0.66 378	0.66 394	2.13 352	0.04 207	1.42 58	0.89 101	1.14 234	1.26 311	1.13 255	0.09 154	0.65 113	0.85 279	0.02 397	1.07 430	0.00 1	0.48 464	0.06 184	1.08 377

RSM++	0.35 27	0.18 67	0.88 14	0.63 372	0.47 360	0.44 27	0.00 1	1.41 56	1.20 160	0.05 25	0.02 2	0.01 1	0.07 129	0.33 37	0.18 71	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.17 389	0.14 312	0.73 334

MSKI-zero shot	0.91 189	0.18 67	1.86 134	0.61 364	0.62 392	1.36 207	0.05 226	3.41 176	0.31 13	0.73 168	1.79 345	0.88 222	0.00 1	4.71 304	0.16 60	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.21 413	0.02 55	0.32 254

PCWNet_CMD	0.70 132	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.17 161	1.35 239	0.50 141	0.29 160	2.28 334	1.46 367	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

Selective-RAFT	0.53 69	0.18 67	1.12 30	0.04 107	0.01 85	1.19 130	0.02 119	3.26 168	1.29 215	0.02 4	0.02 2	0.24 128	0.18 210	1.34 185	0.44 189	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.19 402	0.05 171	0.17 182

RCA-Stereo	0.53 69	0.18 67	1.16 35	0.01 13	0.24 295	1.20 132	0.01 28	3.86 220	0.97 116	0.77 174	0.50 217	0.05 37	0.13 188	0.32 33	0.03 3	0.00 1	0.87 395	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.24 226

DCANet-4	0.83 161	0.18 67	4.76 394	0.04 107	0.01 85	1.24 153	0.02 119	3.84 218	2.21 367	2.39 369	0.25 149	0.11 97	0.24 229	0.59 98	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

tt	68.57 512	0.18 67	99.50 519	50.44 510	14.99 504	100.00 521	100.00 520	100.00 523	99.70 517	28.28 502	12.01 463	99.97 523	98.67 518	99.55 518	99.99 521	89.99 515	98.19 516	46.13 511	51.48 512	60.62 510	21.71 508

anonymity	0.99 227	0.18 67	1.80 111	0.39 308	0.67 396	0.74 39	0.01 28	5.09 356	2.13 360	1.34 262	1.30 313	0.80 216	1.62 380	0.82 147	0.64 243	0.03 408	0.59 356	0.00 1	0.48 464	0.02 55	1.15 383

iRaft-Stereo_20w	1.39 327	0.18 67	3.72 352	0.79 411	0.56 371	1.90 341	0.65 400	8.85 474	1.05 126	2.05 339	0.42 203	1.24 261	1.23 352	1.69 201	0.95 303	0.00 1	0.62 358	0.00 1	0.44 460	0.02 55	1.41 404

Patchmatch Stereo++	0.59 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 219	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 212	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64
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
NF-Stereo	0.92 192	0.18 67	1.99 161	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.20 244	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

OCTAStereo	0.93 197	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.56 281	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.25 133	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 443	0.03 157	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 255	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

KMStereo	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 443	0.03 157	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 255	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

PSM-adaLoss	0.54 73	0.18 67	1.72 90	0.08 167	0.09 227	1.63 307	0.29 359	1.60 67	1.27 203	0.99 206	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.79 210	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

ROB_FTStereo_v2	0.52 66	0.18 67	1.71 89	0.08 167	0.09 227	1.59 289	0.32 369	1.61 70	1.25 190	0.99 206	0.19 134	0.76 210	0.02 29	1.36 186	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

ROB_FTStereo	0.55 79	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 227	1.61 299	0.32 369	1.60 67	1.26 197	0.99 206	0.19 134	0.75 205	0.03 56	1.97 215	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

HUI-Stereo	0.54 73	0.18 67	1.78 109	0.08 167	0.08 219	1.63 307	0.31 366	1.60 67	1.28 209	0.99 206	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.56 192	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

RE-Stereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

TVStereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

iGMRVC	0.59 93	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 227	1.63 307	0.27 351	1.61 70	1.27 203	0.99 206	0.19 134	0.75 205	0.03 56	2.78 230	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

iRAFT	0.59 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 219	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 212	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

RAFT-IKP	0.54 73	0.18 67	1.77 107	0.08 167	0.07 210	1.47 251	0.29 359	1.61 70	1.26 197	0.99 206	0.18 122	0.74 203	0.02 29	1.77 207	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

MSMDNet	0.71 134	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.25 166	1.35 239	0.52 144	0.29 160	2.29 338	1.45 364	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

MM-Stereo_test2	0.51 58	0.19 94	1.86 134	0.74 401	0.08 219	1.16 118	0.01 28	0.78 29	0.71 55	0.48 135	0.03 51	0.05 37	0.07 129	0.47 60	0.40 183	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.05 322	0.28 405	1.94 463

UGAM-zero	1.89 376	0.19 94	2.80 274	0.22 264	0.47 360	1.57 284	0.35 373	6.96 453	0.60 40	1.40 272	0.26 154	8.37 455	4.43 444	7.06 427	0.71 256	0.00 1	0.67 361	0.00 1	0.58 471	0.02 55	1.16 385

rvit_stereo_0075_2	0.45 45	0.19 94	3.21 312	0.02 54	0.00 1	1.10 96	0.02 119	1.92 92	1.22 173	0.18 61	0.09 101	0.02 3	0.05 96	0.59 98	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.27 243

RAFT-Test	0.85 172	0.19 94	2.98 297	0.66 378	0.99 431	1.83 338	0.17 309	3.16 160	1.19 154	0.71 161	0.11 108	3.21 381	0.02 29	0.58 90	0.33 143	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.29 447	0.01 13	0.15 166

LoS	0.32 22	0.19 94	1.27 41	0.11 211	0.01 85	1.32 196	0.07 258	1.44 60	0.79 69	0.06 29	0.04 69	0.27 137	0.11 171	0.60 101	0.13 44	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PFNet+	0.65 117	0.19 94	2.19 198	0.29 291	0.06 197	1.46 244	0.54 390	1.74 82	1.62 294	1.35 264	0.45 211	0.36 143	0.01 9	2.41 220	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

cross-raft	0.67 121	0.19 94	1.85 131	0.58 355	0.71 403	1.09 90	0.10 286	3.52 181	0.69 53	0.41 113	0.02 2	2.81 360	0.04 76	0.55 81	0.23 106	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.16 381	0.01 13	0.22 218

sCroCo_RVC	0.27 14	0.19 94	2.20 199	0.02 54	0.00 1	0.13 2	0.04 207	1.15 48	0.89 101	0.15 51	0.07 96	0.03 12	0.04 76	0.39 43	0.05 5	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

CREStereo	0.29 15	0.19 94	0.91 17	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.01 28	1.31 50	0.99 121	0.17 58	0.17 119	0.04 19	0.00 1	0.56 84	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29
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
MGS-Stereo	0.35 27	0.20 103	1.15 34	0.04 107	0.00 1	0.52 35	0.01 28	0.52 10	0.80 77	0.03 11	2.86 391	0.04 19	0.03 56	0.28 21	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 441	0.00 1

DRaft	1.40 329	0.20 103	1.83 126	0.09 186	0.01 85	1.66 316	0.42 380	2.13 104	0.59 38	3.75 417	5.16 428	0.41 152	4.27 442	5.52 347	1.63 345	0.01 369	0.06 274	0.00 1	0.07 334	0.08 221	0.12 144

CFNet_pseudo	0.71 134	0.20 103	2.34 223	0.01 13	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.19 164	0.92 107	0.85 184	0.47 215	2.29 338	0.61 294	1.79 210	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 158

SFCPSM	0.87 176	0.20 103	2.57 256	0.02 54	0.07 210	2.45 368	0.18 314	5.65 396	1.51 272	0.85 184	0.77 263	0.67 188	0.30 241	1.77 207	0.22 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 319	0.09 242	0.09 116

ccs_rob	0.71 134	0.20 103	2.35 224	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.17 161	0.91 106	0.82 182	0.45 211	2.28 334	0.63 301	1.78 209	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 158

DDVS	1.00 230	0.21 108	1.83 126	0.21 260	0.27 313	3.12 397	0.25 339	3.00 145	0.71 55	0.77 174	0.82 270	2.14 323	0.44 273	5.24 336	0.66 247	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.00 1	0.04 153	0.20 209

IGEV-Stereo+	0.61 100	0.21 108	1.12 30	0.17 234	1.20 446	0.64 36	0.02 119	0.33 2	0.71 55	0.39 105	0.05 83	0.05 37	0.05 96	1.92 212	0.48 212	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.24 428	1.85 473	2.11 470

testlalala2	0.90 186	0.21 108	1.69 86	4.05 478	2.52 472	1.11 101	0.01 28	3.95 236	1.34 233	0.20 74	0.32 171	1.36 269	0.07 129	0.27 18	0.18 71	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.36 455	0.01 13	0.24 226

LCNet	0.93 197	0.21 108	1.62 71	0.14 223	0.26 308	1.20 132	0.22 329	2.71 120	0.90 105	1.82 318	0.21 142	0.12 101	2.50 407	5.59 353	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.79 341

Pruner-Stereo	0.63 109	0.21 108	1.86 134	1.03 436	0.10 235	1.59 289	0.35 373	2.26 105	1.22 173	2.22 349	0.45 211	0.25 133	0.01 9	0.67 116	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

pcwnet_v2	1.36 323	0.21 108	5.89 429	0.15 228	0.01 85	1.78 333	0.02 119	5.77 408	3.19 426	1.69 312	1.94 351	2.00 314	0.79 323	3.09 239	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.04 153	0.27 243

PMTNet	0.26 8	0.21 108	1.40 46	0.02 54	0.02 137	1.16 118	0.29 359	1.00 42	0.18 1	0.04 20	0.03 51	0.07 73	0.02 29	0.47 60	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

MDST_ROB	3.81 444	0.21 108	4.29 375	2.64 472	1.45 456	13.85 480	1.02 422	8.06 471	2.67 401	15.14 487	8.81 451	2.70 354	1.55 374	9.31 464	3.90 417	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.63 315

AIO-Stereo	0.51 58	0.22 116	0.87 13	0.56 350	0.70 402	0.45 28	0.01 28	1.89 88	1.27 203	0.21 77	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.44 57	0.45 193	0.03 408	0.78 376	0.00 1	0.63 475	0.08 221	1.50 408

CASnet	0.21 4	0.22 116	0.95 22	0.01 13	0.00 1	0.87 48	0.01 28	0.55 13	0.88 97	0.16 54	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.39 43	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GwcNet-ADL	0.71 134	0.22 116	2.22 202	0.05 124	0.01 85	1.32 196	0.02 119	3.82 212	1.61 288	1.06 222	0.44 208	1.46 272	0.22 226	0.94 157	0.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.14 158

FENet	0.61 100	0.22 116	1.75 97	0.05 124	0.00 1	1.21 140	0.05 226	3.78 202	1.28 209	1.08 224	0.02 2	1.61 284	0.09 154	0.60 101	0.35 155	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.08 92

ITSA-stereo	1.24 286	0.23 120	2.14 193	0.19 241	0.04 181	1.43 229	0.13 298	6.24 430	3.22 427	0.78 176	0.36 187	0.63 177	1.05 337	5.67 358	2.24 375	0.03 408	0.00 1	0.09 444	0.06 330	0.08 221	0.19 194

EKT-Stereo	0.91 189	0.23 120	2.14 193	0.84 418	4.27 479	1.23 148	0.04 207	2.85 129	0.67 49	0.44 116	0.40 198	0.95 238	0.08 143	2.93 236	0.38 173	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.07 334	0.04 153	0.40 280

CFNet_ucs	0.84 168	0.23 120	2.43 243	0.01 13	0.01 85	1.34 203	0.01 28	3.82 212	1.61 288	1.24 251	1.13 301	2.16 329	0.41 271	2.08 217	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 182

Anonymous3	0.61 100	0.23 120	2.97 295	0.01 13	0.00 1	2.54 374	0.09 278	3.88 227	0.89 101	0.19 67	0.23 146	0.12 101	0.05 96	0.61 105	0.17 66	0.00 1	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.18 190

FAT-Stereo	1.95 380	0.23 120	3.66 348	0.18 236	0.03 157	1.80 335	0.94 415	5.35 376	3.11 423	4.23 426	5.00 427	5.22 435	2.76 414	5.07 327	1.09 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.17 182

DEFOM-Stereo	0.19 1	0.24 125	0.63 4	0.08 167	0.00 1	1.05 72	0.00 1	0.36 4	0.82 86	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.28 21	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.10 127

rvit_stereo_0081	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

rvit_stereo_0082	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

test_sample7	1.05 243	0.24 125	1.95 154	0.65 377	0.01 85	1.25 161	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.00 1	0.97 421	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.51 410

test_sample2	0.92 192	0.24 125	1.96 155	0.43 317	0.02 137	1.25 161	0.00 1	4.52 305	1.58 282	1.09 226	0.33 173	0.50 163	0.29 240	3.27 242	0.93 301	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.10 353	0.04 153	1.04 372

GMStereo_Zeroshot	0.67 121	0.24 125	1.87 140	0.87 421	0.00 1	1.26 170	0.01 28	2.01 97	0.42 20	1.44 275	0.58 235	1.73 296	0.19 215	2.62 223	0.10 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.09 116

CREStereo++_RVC	0.37 33	0.24 125	1.62 71	0.06 144	0.00 1	1.21 140	0.01 28	0.77 26	1.12 138	0.26 87	1.45 324	0.06 55	0.06 114	0.42 51	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 75
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
DANet	1.96 382	0.24 125	3.72 352	0.78 410	0.48 362	2.65 382	0.34 372	3.94 234	1.71 315	4.35 428	1.56 332	5.09 428	0.56 285	6.97 419	5.99 436	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.04 153	0.66 318
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample1	0.96 213	0.25 133	1.82 124	0.46 323	0.19 272	1.13 106	0.00 1	4.10 260	1.55 278	1.02 214	0.33 173	0.70 196	0.57 288	3.63 257	0.91 298	0.00 1	0.91 403	0.00 1	0.09 347	0.05 171	1.50 408

hknet	1.21 278	0.25 133	2.89 284	0.04 107	0.00 1	3.30 402	0.20 319	6.00 418	1.19 154	2.36 364	0.64 243	3.38 386	0.05 96	3.04 238	0.73 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

XX-Stereo	1.24 286	0.25 133	6.03 432	1.30 448	0.29 321	1.28 180	0.00 1	4.12 265	0.60 40	1.29 254	0.50 217	3.63 397	0.03 56	4.05 273	0.18 71	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.23 422	0.03 120	0.47 289

test_sample3	1.07 247	0.26 136	2.91 287	0.60 360	0.01 85	1.41 225	0.01 28	5.29 371	1.72 320	1.56 292	0.54 224	0.78 214	0.18 210	3.60 256	0.87 284	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

ff7	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

ffff	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

11t	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

anonymousdsp	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 329	0.60 383	1.08 83	0.01 28	1.01 45	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.15 54	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 381	0.10 254	1.83 451

ccc-4	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

IGEV-Stereo	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 329	0.61 384	1.08 83	0.01 28	1.00 42	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.16 60	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 381	0.10 254	1.83 451
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet	1.13 261	0.26 136	3.28 323	1.27 445	0.55 368	1.60 293	0.24 335	1.80 85	1.19 154	2.37 367	1.21 307	0.63 177	0.30 241	6.85 406	0.46 202	0.16 447	0.01 217	0.00 1	0.07 334	0.18 359	0.24 226

GES	0.75 143	0.26 136	2.66 266	0.01 13	0.00 1	1.63 307	0.08 266	6.06 424	0.57 36	0.68 158	0.40 198	0.37 144	0.66 311	0.84 149	0.49 214	0.02 397	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.10 127

GREAT-IGEV	0.63 109	0.27 145	1.97 158	0.43 317	1.32 452	1.14 111	0.06 252	0.43 5	0.73 60	0.37 100	0.56 228	0.02 3	0.07 129	0.53 79	0.63 242	0.05 421	1.44 472	0.00 1	0.20 405	0.12 287	2.36 472

test_sample4	1.09 252	0.27 145	2.97 295	0.61 364	0.01 85	1.46 244	0.01 28	5.32 375	1.86 333	1.67 308	0.72 255	0.68 192	0.15 193	3.66 259	0.88 288	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.67 321

CAS++	0.35 27	0.27 145	1.08 27	0.04 107	0.00 1	0.34 8	0.01 28	4.25 282	0.54 32	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.00 1	0.24 11	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GIP-stereo	0.57 88	0.28 148	1.23 38	0.29 291	0.58 377	1.07 77	0.03 174	3.64 192	1.24 179	0.06 29	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.60 101	0.39 180	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.05 171	1.53 411

mms	0.32 22	0.28 148	0.78 6	0.12 217	0.37 340	0.34 8	0.01 28	0.45 7	0.64 45	0.12 46	0.03 51	0.06 55	0.05 96	0.56 84	0.06 9	0.00 1	0.24 311	0.00 1	0.00 1	0.13 299	2.13 471

test_sample6	1.14 266	0.28 148	2.92 289	0.59 358	0.01 85	1.47 251	0.01 28	5.17 363	2.07 358	1.57 295	1.40 320	0.63 177	0.19 215	4.02 271	0.99 309	0.00 1	0.77 374	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.67 321

test_sample5	1.11 255	0.28 148	2.93 290	0.61 364	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.48 281	1.14 303	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

11t1	0.70 132	0.28 148	1.86 134	0.56 350	0.56 371	1.06 75	0.00 1	2.89 132	1.21 169	0.60 149	0.34 176	0.08 79	0.04 76	0.76 130	0.85 279	0.02 397	1.09 435	0.00 1	0.18 396	0.06 184	1.58 423

DualNet	1.13 261	0.28 148	2.93 290	0.61 364	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.57 295	1.40 320	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

IGEV_Zeroshot_test	1.07 247	0.28 148	3.68 350	0.51 344	0.58 377	1.13 106	0.54 390	4.64 318	0.73 60	1.14 234	0.75 260	3.21 381	0.70 315	0.77 132	0.57 231	0.00 1	0.52 347	0.00 1	0.16 381	0.04 153	1.56 417

UniTT-Stereo	0.23 5	0.28 148	1.91 148	0.05 124	0.16 263	0.34 8	0.02 119	0.46 8	0.42 20	0.06 29	0.18 122	0.05 37	0.07 129	0.22 9	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.01 12

HHNet	0.94 200	0.28 148	2.48 250	0.19 241	0.08 219	1.32 196	0.42 380	2.48 114	0.84 90	1.39 271	5.80 433	0.14 111	1.74 384	0.49 67	0.94 302	0.06 429	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.14 312	0.04 50

StereoDRNet-Refined	0.96 213	0.28 148	1.94 153	0.03 78	0.01 85	1.34 203	0.01 28	4.02 248	1.33 230	2.16 345	1.23 308	2.62 349	0.18 210	2.06 216	1.82 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.06 75
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MM-Stereo_test1	0.69 131	0.30 158	1.69 86	0.88 422	0.23 289	0.93 57	0.03 174	3.79 204	1.40 253	0.47 125	0.05 83	0.05 37	0.02 29	0.65 113	0.39 180	0.00 1	1.01 424	0.00 1	0.00 1	0.31 414	1.58 423

ours_stereo	0.32 22	0.30 158	1.12 30	0.08 167	0.30 333	0.80 41	0.04 207	0.54 12	0.70 54	0.06 29	0.03 51	0.06 55	0.03 56	0.50 74	0.06 9	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.14 312	1.62 428

SMFormer	1.31 312	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 369	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 369	0.06 184	0.76 338

tta	1.32 315	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 369	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 369	0.09 242	0.92 359

qqq1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.09 242	0.92 359

fff1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.09 242	0.92 359

IPLGR	0.88 179	0.30 158	3.78 358	0.06 144	0.07 210	1.26 170	0.05 226	3.78 202	1.62 294	0.80 179	0.35 183	0.79 215	0.76 319	3.42 247	0.27 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.16 176

RAFT-RH_RVC	2.11 396	0.30 158	2.27 210	0.74 401	0.26 308	1.51 267	0.02 119	0.61 15	1.23 177	5.28 443	21.18 485	1.04 245	0.07 129	6.90 410	0.61 238	0.04 417	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.02 55	0.00 1

castereo	0.42 38	0.31 166	0.60 2	0.01 13	0.05 191	0.81 42	0.04 207	3.96 237	0.81 80	0.15 51	0.02 2	0.08 79	0.14 190	0.25 12	0.48 212	0.00 1	0.19 307	0.00 1	0.22 417	0.02 55	0.19 194

fffft	0.31 20	0.31 166	0.88 14	0.02 54	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.72 80	0.80 77	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.01 9	0.41 48	0.34 151	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.39 276
1: 1. 1
Occ-G	0.60 98	0.31 166	1.80 111	0.41 311	0.56 371	0.83 43	0.04 207	0.82 31	1.20 160	0.26 87	0.54 224	1.33 267	0.05 96	0.42 51	0.86 283	0.00 1	0.68 362	0.00 1	0.15 372	0.17 351	1.54 415

CrosDoStereo	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 210	1.40 219	5.95 482	3.61 188	1.62 294	0.98 201	3.79 412	0.94 234	4.66 448	7.11 428	1.86 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

DeepStereo_LL	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 210	1.40 219	5.95 482	3.61 188	1.62 294	0.98 201	3.79 412	0.94 234	4.66 448	7.11 428	1.86 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

test-1	0.77 150	0.31 166	1.67 82	0.03 78	0.97 428	1.23 148	0.07 258	4.63 317	0.75 62	0.73 168	0.67 251	1.06 248	0.03 56	0.58 90	0.80 268	0.02 397	0.79 378	0.00 1	0.07 334	0.01 13	0.96 364

CBMV_ROB	2.06 388	0.31 166	2.72 268	0.63 372	0.00 1	2.83 389	0.88 412	5.24 369	2.41 385	4.28 427	6.16 436	3.07 376	3.47 431	5.81 363	2.69 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.56 306

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 15	0.32 173	0.88 14	0.02 54	0.00 1	1.05 72	0.01 28	0.80 30	1.00 122	0.76 173	0.34 176	0.10 95	0.06 114	0.13 1	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 116

mmm	0.94 200	0.32 173	2.04 173	0.73 399	0.85 411	1.17 126	0.01 28	3.97 240	1.42 255	1.51 283	0.93 284	0.46 156	0.21 225	1.18 168	0.87 284	0.00 1	1.16 455	0.00 1	0.26 437	0.06 184	1.72 434

ttt	1.79 368	0.32 173	2.41 233	0.58 355	0.26 308	1.64 314	0.00 1	6.26 433	2.57 397	1.91 325	2.39 374	1.39 270	0.11 171	5.55 350	7.97 450	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.16 381	0.06 184	1.14 380

Anonymous_2	2.17 402	0.32 173	2.35 224	0.80 413	0.85 411	1.67 320	0.22 329	4.62 316	0.71 55	1.12 232	0.40 198	3.18 380	1.94 391	0.84 149	0.77 264	0.06 429	1.09 435	3.25 482	14.62 507	3.25 474	1.43 405

UPFNet	0.99 227	0.32 173	2.89 284	0.00 1	0.00 1	1.90 341	0.11 289	4.10 260	1.10 134	2.35 362	0.12 112	1.91 307	0.08 143	4.02 271	0.78 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 50

S-Stereo	2.12 398	0.32 173	6.30 437	0.24 274	0.22 284	2.51 373	1.83 439	5.38 380	5.55 451	2.46 376	5.91 434	2.81 360	0.71 316	5.19 334	2.45 385	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.37 266

AIO_test	0.55 79	0.33 179	2.02 167	0.77 409	1.08 443	0.43 25	0.06 252	0.88 35	0.92 107	0.38 104	0.04 69	0.85 219	0.03 56	0.79 137	0.26 123	0.00 1	0.95 417	0.00 1	0.08 338	0.03 120	1.20 388

CRFU-Net	1.43 334	0.33 179	2.98 297	1.27 445	0.03 157	4.01 420	0.05 226	6.21 427	0.95 112	1.92 327	0.74 258	3.41 388	2.55 409	3.36 244	0.36 159	0.01 369	0.01 217	0.11 449	0.00 1	0.13 299	0.09 116

NINENet	1.14 266	0.34 181	2.08 179	0.10 198	0.01 85	5.73 447	0.03 174	5.39 382	1.54 277	1.61 302	0.72 255	2.35 342	0.06 114	2.82 233	0.05 5	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.00 1	0.04 153	0.00 1

NVstereo2D	1.25 290	0.34 181	5.21 416	0.09 186	0.03 157	1.61 299	0.23 332	4.95 345	1.92 342	1.05 219	0.38 192	2.53 345	0.61 294	5.36 343	0.44 189	0.00 1	0.10 292	0.00 1	0.03 306	0.04 153	0.19 194

fffy	0.33 25	0.35 183	1.42 48	0.21 260	0.46 358	0.34 8	0.01 28	0.94 37	0.20 2	0.04 20	0.03 51	0.06 55	0.01 9	0.22 9	0.17 66	0.00 1	0.56 351	0.00 1	0.00 1	0.13 299	1.39 401

ProNet	0.47 49	0.35 183	1.75 97	0.19 241	0.54 367	1.09 90	0.01 28	0.97 39	1.25 190	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.03 56	0.58 90	0.09 18	0.00 1	0.57 352	0.00 1	0.00 1	0.14 312	1.65 429

DIP-Stereo	0.68 127	0.35 183	1.76 103	0.08 167	0.00 1	1.46 244	0.01 28	6.53 440	1.71 315	0.91 191	0.11 108	0.04 19	0.19 215	0.19 5	0.09 18	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.17 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.46 48	0.36 186	1.89 145	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.37 173	1.92 342	0.06 29	0.05 83	0.09 87	0.02 29	0.27 18	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.15 166

ACVNet-DCA	0.94 200	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.06 184	1.57 418

xx1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	4.02 248	7.67 466	0.71 161	0.83 272	0.73 200	0.15 193	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.23 422	0.06 184	1.57 418

1test111	1.06 246	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.06 184	1.57 418

cc1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	4.02 248	7.67 466	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.59 194	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.10 254	1.86 455

UNet	1.21 278	0.36 186	4.56 387	0.04 107	0.02 137	2.30 361	0.02 119	3.70 198	0.98 120	1.32 258	0.14 115	2.70 354	1.54 371	4.49 294	1.96 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85

ISRNet	0.98 224	0.37 192	3.32 325	0.08 167	0.00 1	1.17 126	0.04 207	3.63 191	1.03 123	2.26 356	1.68 339	2.56 346	0.20 221	2.65 224	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 158

tt1	1.23 284	0.37 192	2.41 233	0.41 311	0.45 355	3.33 405	0.02 119	3.81 208	6.87 459	0.71 161	0.80 268	0.06 55	0.40 269	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.00 1	0.10 254	1.86 455

999	0.56 84	0.38 194	1.07 26	0.01 13	0.00 1	1.31 187	0.10 286	0.44 6	0.80 77	0.02 4	0.32 171	0.03 12	0.02 29	5.80 362	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.11 135

anonymousa	1.15 269	0.38 194	2.43 243	0.70 390	1.49 457	1.45 240	0.02 119	4.23 280	1.13 139	0.91 191	2.52 383	3.46 390	0.55 283	0.55 81	0.60 234	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.54 469	0.04 153	0.86 351

IER	0.88 179	0.38 194	2.74 270	0.01 13	0.00 1	2.27 357	0.02 119	3.65 193	1.30 223	1.45 276	0.96 287	1.39 270	1.16 344	1.60 195	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.02 29

MIF-Stereo (partial)	0.37 33	0.39 197	1.98 159	0.02 54	0.00 1	0.43 25	0.02 119	2.35 109	0.61 42	0.18 61	0.10 104	0.07 73	0.07 129	0.61 105	0.40 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.02 29

x	0.80 156	0.39 197	1.80 111	0.66 378	0.50 364	1.02 66	0.00 1	3.61 188	1.34 233	0.65 154	0.34 176	0.53 169	0.14 190	1.21 172	0.91 298	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.20 405	0.06 184	1.59 425

IRAFT_RVC	1.13 261	0.39 197	2.40 230	1.51 457	0.25 299	1.37 209	0.31 366	2.93 141	1.24 179	1.58 301	0.79 266	1.14 256	1.54 371	6.53 388	0.44 189	0.00 1	0.12 297	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43

HCRNet	0.83 161	0.39 197	1.59 69	0.02 54	0.00 1	1.18 128	0.01 28	3.69 195	2.28 373	0.75 171	0.21 142	0.56 171	0.11 171	5.32 341	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 50

HH	1.25 290	0.40 201	2.13 191	0.90 425	0.41 345	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 405	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.53 411

HanStereo	1.25 290	0.40 201	2.13 191	0.90 425	0.41 345	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 405	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.53 411

test_4	0.65 117	0.40 201	1.73 91	0.11 211	0.19 272	1.28 180	0.03 174	1.41 56	0.22 3	0.28 91	3.49 406	0.72 199	0.09 154	1.93 214	0.53 226	0.00 1	0.11 295	0.00 1	0.08 338	0.16 337	0.15 166

TransformOpticalFlow	1.53 349	0.40 201	3.46 334	0.66 378	0.07 210	1.56 281	0.09 278	4.35 291	1.86 333	1.72 314	2.27 366	3.53 394	3.04 421	6.93 414	0.49 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.10 127

SCV	0.84 168	0.41 205	1.65 79	0.79 411	1.05 439	0.45 28	0.05 226	5.81 410	1.24 179	0.47 125	0.02 2	0.02 3	0.05 96	0.78 135	0.46 202	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.39 459	0.27 401	2.08 467

IGEV++	0.76 146	0.41 205	1.49 54	0.75 405	0.88 417	0.38 19	0.03 174	5.40 384	0.75 62	0.25 83	0.07 96	0.04 19	0.16 201	0.81 146	0.36 159	0.00 1	1.17 456	0.00 1	0.04 319	0.14 312	1.96 464

qqq	0.90 186	0.41 205	1.88 142	0.10 198	0.59 381	1.09 90	0.00 1	3.82 212	1.29 215	0.61 151	0.38 192	0.73 200	0.15 193	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.23 422	0.06 184	1.57 418

edge stereo	2.06 388	0.42 208	4.20 370	0.14 223	0.09 227	1.82 337	0.51 387	5.38 380	2.48 392	3.45 411	3.96 419	8.28 454	1.80 388	5.90 364	2.30 377	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.16 337	0.19 194

MoCha-V2	0.71 134	0.43 209	1.65 79	0.60 360	1.06 440	0.38 19	0.00 1	3.01 148	1.32 227	0.44 116	0.58 235	0.22 127	0.08 143	0.78 135	0.40 183	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.22 417	0.05 171	1.61 427

222	3.11 427	0.43 209	2.10 186	0.02 54	0.45 355	1.57 284	0.01 28	6.44 438	2.34 380	1.73 315	2.24 365	0.52 168	0.07 129	4.95 322	36.29 506	0.00 1	1.07 430	0.00 1	0.21 413	0.06 184	1.65 429

xxxx	2.26 409	0.43 209	2.30 215	0.01 13	0.68 398	1.47 251	0.00 1	6.56 442	2.32 376	1.56 292	2.07 359	1.07 250	0.06 114	4.81 315	18.87 489	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 413	0.06 184	1.65 429

ac_64	1.28 302	0.43 209	2.90 286	0.18 236	0.25 299	1.52 270	0.03 174	5.58 392	1.89 338	0.92 195	0.53 223	4.86 422	0.45 277	5.01 325	0.88 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.06 75

RAStereo	0.24 6	0.44 213	1.96 155	0.06 144	0.01 85	0.18 4	0.01 28	0.95 38	0.49 26	0.14 49	0.06 91	0.05 37	0.05 96	0.26 17	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.00 1

castereo++	0.39 36	0.45 214	1.26 40	0.15 228	0.00 1	1.10 96	0.03 174	1.67 76	1.28 209	0.04 20	0.02 2	0.58 174	0.00 1	0.15 3	0.19 81	0.00 1	0.30 323	0.00 1	0.27 441	0.04 153	0.21 216

WCG-NET	0.36 30	0.45 214	0.92 18	0.02 54	0.00 1	0.91 53	0.05 226	0.77 26	1.28 209	0.30 92	0.43 206	0.03 12	0.13 188	0.48 63	0.20 86	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.16 176

ACV-stereo	1.68 360	0.45 214	3.08 302	0.05 124	0.04 181	6.19 452	0.18 314	2.01 97	0.33 16	0.23 79	0.02 2	10.33 464	5.28 456	4.05 273	1.17 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.15 166

gcap-zeroshot	0.95 209	0.45 214	3.07 301	0.25 279	0.74 406	1.44 233	0.02 119	4.85 333	1.47 267	0.78 176	0.57 229	2.77 356	0.04 76	0.95 159	0.49 214	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.20 405	0.00 1	0.39 276

CoDeX	1.03 239	0.45 214	2.50 254	0.06 144	0.20 277	1.51 267	0.20 319	6.54 441	1.96 348	0.73 168	0.68 252	1.04 245	0.31 246	3.86 267	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85

STrans-v2	1.75 364	0.45 214	3.43 332	0.03 78	0.19 272	1.48 258	0.08 266	7.25 459	2.16 362	2.04 337	2.80 389	3.60 395	3.78 436	7.00 421	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 127

DISCO	2.03 387	0.45 214	2.82 278	0.72 394	0.53 366	5.13 440	0.01 28	6.01 421	1.81 332	2.31 359	0.91 283	6.43 444	0.87 328	8.57 461	3.67 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.17 182

SCV_C0	0.78 152	0.46 221	2.11 188	0.66 378	0.80 409	0.51 33	0.03 174	4.50 301	1.26 197	0.49 137	0.08 100	0.08 79	0.11 171	0.64 112	0.57 231	0.00 1	1.00 423	0.00 1	0.19 402	0.12 287	1.91 462

tt45	0.54 73	0.46 221	1.12 30	0.04 107	0.00 1	1.32 196	0.05 226	1.00 42	0.79 69	0.05 25	0.03 51	0.09 87	0.03 56	5.35 342	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.15 166

FC-DCNN v2	6.60 470	0.46 221	3.23 315	0.56 350	0.58 377	8.28 466	1.46 433	9.35 475	7.29 464	19.57 494	23.13 491	23.87 491	14.94 488	10.69 476	7.88 448	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.63 315

model_zeroshot	0.87 176	0.46 221	2.80 274	0.68 387	0.93 425	1.84 340	0.08 266	3.66 194	0.66 48	1.23 249	0.01 1	1.18 258	0.06 114	1.25 179	0.46 202	0.03 408	0.71 367	0.00 1	0.20 405	0.02 55	1.14 380

test_xeample	2.27 410	0.46 221	2.25 208	0.10 198	0.69 399	1.48 258	0.00 1	6.24 430	2.46 389	1.83 319	2.40 375	0.37 144	0.07 129	4.49 294	19.55 491	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 413	0.07 210	1.65 429

FC-DCNN	6.44 468	0.46 221	3.25 321	0.54 346	0.56 371	8.01 464	1.37 431	8.76 472	7.15 463	19.35 493	22.25 490	22.72 487	15.44 489	10.37 473	7.93 449	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.64 317

rvit_0105_4	0.52 66	0.47 227	2.33 222	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.89 230	1.78 328	0.12 46	0.10 104	0.12 101	0.03 56	0.39 43	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.13 152

MyStereo06	1.08 250	0.47 227	3.30 324	0.03 78	0.14 253	1.53 272	0.02 119	5.58 392	0.88 97	1.15 237	0.73 257	3.48 392	1.15 343	0.86 153	0.66 247	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 381	0.02 55	0.37 266

MyStereo05	1.01 233	0.47 227	3.36 328	0.03 78	0.14 253	1.53 272	0.02 119	4.11 264	3.37 428	1.43 274	0.03 51	1.27 262	0.39 268	1.39 187	0.97 305	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 381	0.02 55	0.37 266

SMoEStereo_RVC	0.26 8	0.48 230	0.92 18	0.03 78	0.00 1	1.05 72	0.05 226	0.52 10	0.83 88	0.08 35	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.41 48	0.29 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.43 288

THIR-Stereo	1.54 350	0.48 230	1.88 142	0.01 13	0.02 137	1.08 83	4.17 465	2.48 114	0.41 18	1.09 226	4.30 422	1.90 306	4.08 441	6.84 405	1.81 351	0.00 1	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.06 184	0.04 50

UGAM	1.32 315	0.49 232	3.75 356	0.20 256	0.06 197	1.12 103	0.11 289	3.55 183	1.34 233	0.11 40	2.42 376	4.45 412	0.08 143	7.01 424	0.34 151	0.00 1	0.44 336	0.00 1	0.28 446	0.30 412	0.31 251

rvit_stereo_0081_aga	0.29 15	0.49 232	1.78 109	0.00 1	0.00 1	0.78 40	0.02 119	0.99 41	1.10 134	0.05 25	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.29 27	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 64

NOSS_ROB	1.47 338	0.49 232	2.40 230	1.00 432	0.17 266	2.56 375	0.01 28	4.86 334	2.62 398	2.32 360	1.74 341	2.79 359	0.02 29	6.96 418	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.73 334

ffm	1.46 336	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 459	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.86 455

ff1	2.20 404	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 459	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.86 455

mmx	2.08 390	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 389	0.06 184	1.25 393

xxx	2.08 390	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 389	0.06 184	1.25 393

TANstereo	0.37 33	0.50 235	1.62 71	0.03 78	0.01 85	1.16 118	0.00 1	0.56 14	0.53 29	1.05 219	1.38 318	0.06 55	0.05 96	0.45 59	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29

SGM-Forest	2.15 400	0.50 235	2.42 241	0.19 241	0.25 299	3.47 412	2.38 449	4.53 307	2.46 389	5.64 447	3.99 420	3.74 400	2.22 395	6.99 420	3.08 404	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.98 366
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HART	0.82 159	0.51 241	2.11 188	0.32 297	0.87 416	0.35 15	0.00 1	3.57 184	1.21 169	0.27 90	2.09 360	0.40 150	0.03 56	0.52 77	0.46 202	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.00 1	0.25 388	1.98 465

DualNet (step1)	1.30 310	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.68 459	0.97 421	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

test_sample9	2.75 422	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	6.14 373	10.04 464	0.68 459	17.48 507	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

test_sample8	3.98 446	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	5.07 355	1.50 271	6.62 451	0.90 282	14.02 473	7.06 468	6.14 373	10.04 464	0.68 459	17.48 507	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

MyStereo07	0.53 69	0.51 241	1.58 67	0.03 78	0.34 338	1.66 316	0.02 119	1.68 77	1.34 233	0.53 146	0.02 2	0.04 19	0.11 171	0.74 128	0.26 123	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 396	0.03 120	0.37 266

MyStereo04	1.01 233	0.51 241	3.49 336	0.03 78	0.34 338	1.66 316	0.02 119	4.18 273	2.93 420	1.10 229	0.03 51	1.30 265	0.58 290	1.32 184	1.02 312	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 396	0.03 120	0.37 266

ToySt	0.92 192	0.51 241	4.35 377	0.21 260	0.71 403	1.32 196	0.00 1	2.77 125	1.33 230	0.21 77	0.51 220	1.47 273	0.11 171	1.14 164	0.87 284	0.03 408	0.69 363	0.00 1	0.20 405	0.10 254	1.88 459

DSFCA	1.45 335	0.51 241	2.76 272	0.01 13	0.03 157	3.64 415	0.83 409	3.28 169	1.45 262	3.25 406	0.44 208	2.89 365	1.45 364	6.07 369	2.14 367	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.10 127

DRN-Test	1.79 368	0.51 241	4.94 403	0.19 241	0.14 253	3.30 402	0.19 318	6.58 443	2.31 375	4.40 431	0.77 263	2.10 321	1.73 383	5.40 344	2.82 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.12 287	0.27 243

DMCA	0.87 176	0.52 250	3.24 320	0.01 13	0.01 85	1.30 185	0.02 119	3.69 195	1.87 336	2.29 357	0.17 119	1.71 294	0.10 162	0.76 130	1.42 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.12 144

MSMD_ROB	5.26 461	0.52 250	3.22 313	0.15 228	0.01 85	8.63 468	1.06 423	4.76 329	4.16 439	13.72 480	26.77 496	13.87 472	15.95 490	7.89 450	3.94 418	0.11 441	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.34 262

HGLStereo	1.17 272	0.53 252	2.39 229	0.01 13	0.02 137	1.45 240	0.01 28	4.05 253	1.14 140	1.42 273	3.06 394	2.09 320	1.21 350	4.60 301	1.33 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.06 75

DCRE	1.01 233	0.54 253	1.52 56	0.30 294	0.99 431	1.31 187	0.00 1	1.69 78	0.71 55	1.12 232	7.77 447	0.74 203	0.02 29	0.28 21	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.25 430	0.02 55	1.78 446

MM-Stereo_test3	0.67 121	0.55 254	1.54 61	0.93 428	0.06 197	0.98 62	0.06 252	3.80 205	1.40 253	0.23 79	0.54 224	0.26 135	0.05 96	0.68 118	0.46 202	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	0.33 419	0.68 324

HI	0.65 117	0.55 254	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 277	0.02 2	2.63 350	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.08 92

CoSv	0.65 117	0.55 254	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 277	0.02 2	2.63 350	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.08 92

plain	0.55 79	0.55 254	3.45 333	0.10 198	0.00 1	0.50 32	0.02 119	3.49 180	1.16 142	0.05 25	0.10 104	0.13 109	0.17 206	0.67 116	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 430	0.01 12

GMOStereo	0.62 103	0.55 254	1.80 111	0.09 186	0.61 384	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 350	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.19 194

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ADLNet	1.35 322	0.55 254	2.95 293	0.01 13	0.05 191	2.22 354	0.11 289	5.06 354	2.83 417	2.42 373	2.19 361	2.63 350	0.68 314	3.59 255	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.27 243

rvit_0105_5	0.55 79	0.56 263	2.86 283	0.01 13	0.00 1	0.89 49	0.01 28	3.93 232	1.55 278	0.16 54	0.13 114	0.12 101	0.03 56	0.43 55	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.18 190

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HUF	0.78 152	0.58 268	2.91 287	0.76 407	1.21 448	0.34 8	0.07 258	1.59 66	1.25 190	0.52 144	0.04 69	0.51 166	0.04 76	0.75 129	0.45 193	0.06 429	2.00 486	0.00 1	0.00 1	0.15 328	2.39 473

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iRaftStereo_RVC	0.55 79	0.59 272	1.20 36	0.03 78	0.00 1	1.23 148	0.01 28	2.55 116	0.81 80	0.15 51	0.23 146	0.70 196	0.12 184	0.48 63	0.22 98	0.00 1	1.14 453	0.00 1	0.00 1	0.33 419	1.13 379

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HSM	1.48 340	0.60 275	1.85 131	0.01 13	0.29 321	1.76 331	0.04 207	6.50 439	1.46 264	1.91 325	1.55 331	4.69 420	1.27 356	6.66 396	0.70 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.26 240

DLCB_ROB	1.38 325	0.60 275	1.96 155	0.10 198	0.00 1	1.53 272	0.23 332	4.02 248	1.91 341	3.54 412	1.97 352	3.40 387	0.30 241	4.91 319	2.97 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.12 144

delet	1.31 312	0.61 281	2.64 265	0.05 124	0.17 266	2.84 390	1.00 420	4.88 336	2.46 389	1.38 268	1.37 317	1.62 286	0.90 330	4.52 297	1.48 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.08 92

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Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCG-NET（raft）	0.45 45	0.62 283	0.93 20	0.02 54	0.06 197	0.90 50	0.05 226	0.70 17	1.32 227	0.33 96	0.14 115	1.51 275	0.14 190	0.41 48	0.22 98	0.00 1	1.29 466	0.00 1	0.01 281	0.16 337	0.25 234

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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
csc	0.83 161	0.63 286	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 369	0.25 149	0.09 87	1.78 385	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

cscssc	0.83 161	0.63 286	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 369	0.25 149	0.09 87	1.78 385	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

AIO_rvc	0.63 109	0.64 290	2.03 168	0.82 416	1.08 443	0.42 23	0.06 252	1.37 53	1.24 179	0.39 105	0.04 69	0.09 87	0.06 114	0.84 149	0.50 218	0.01 369	1.06 428	0.00 1	0.03 306	0.11 277	1.81 450

rvit_stereo_0080	0.44 42	0.64 290	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 135

whm_eth	0.44 42	0.64 290	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 135

ssnet_v2	1.33 320	0.64 290	2.83 279	0.06 144	0.03 157	2.08 351	0.36 375	5.88 414	2.33 378	2.52 380	0.88 279	3.06 374	0.54 281	1.75 205	3.30 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.13 152

ADStereo(finetuned)	0.98 224	0.65 294	4.66 390	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.65 383	0.30 164	0.09 87	2.33 401	0.58 90	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.41 282

DCANet	0.84 168	0.65 294	3.63 343	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.66 386	0.31 168	0.09 87	0.48 279	0.57 89	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.41 282

FCDSN-DC	5.38 462	0.65 294	3.19 310	0.24 274	0.46 358	5.71 446	1.61 436	5.83 413	4.51 444	14.74 485	22.03 488	20.43 484	13.01 486	8.48 458	6.00 437	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.52 296
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IIG-Stereo	1.39 327	0.67 297	1.73 91	2.48 471	0.05 191	1.63 307	0.14 302	3.00 145	1.20 160	2.94 396	2.23 364	3.03 371	0.55 283	7.41 435	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.07 85

ccnet	1.96 382	0.68 298	3.59 341	0.26 285	0.19 272	3.68 416	1.55 435	4.89 337	1.77 326	2.68 388	3.92 415	3.44 389	1.72 382	5.02 326	5.22 429	0.06 429	0.00 1	0.09 444	0.01 281	0.13 299	0.32 254

psm_up	1.01 233	0.68 298	2.47 249	0.04 107	0.00 1	2.01 346	0.05 226	4.09 258	1.29 215	2.65 383	0.47 215	1.71 294	0.44 273	3.65 258	0.45 193	0.06 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.06 75

UCFNet_RVC	0.78 152	0.68 298	2.05 174	0.02 54	0.29 321	1.57 284	0.02 119	3.57 184	0.87 94	1.35 264	0.74 258	1.66 291	0.20 221	1.92 212	0.61 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

MMNet	1.33 320	0.69 301	4.18 368	0.11 211	0.01 85	4.08 421	0.02 119	4.27 286	1.49 270	2.17 347	0.33 173	1.34 268	1.20 346	4.52 297	1.93 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.06 75

rvit_0105_3	0.62 103	0.70 302	3.40 330	0.01 13	0.00 1	1.12 103	0.01 28	3.96 237	1.58 282	0.16 54	0.38 192	0.11 97	0.03 56	0.70 120	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.09 116

GCAP-Stereo	0.56 84	0.71 303	1.55 62	0.30 294	1.03 438	1.27 176	0.01 28	2.03 99	0.78 67	0.30 92	0.35 183	0.10 95	0.10 162	0.56 84	0.75 262	0.00 1	1.06 428	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.25 234

gwcnet-sp	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

scenet	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

ssnet	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

hitnet-ft	1.26 299	0.71 303	2.37 227	0.04 107	0.00 1	1.39 215	0.21 326	3.94 234	2.53 394	1.61 302	1.11 299	4.21 410	0.36 255	4.83 317	1.65 346	0.01 369	0.00 1	0.03 430	0.00 1	0.11 277	0.08 92

RASNet	1.75 364	0.71 303	2.93 290	0.20 256	3.20 476	1.75 330	0.26 343	3.87 223	2.64 399	0.98 201	1.46 326	5.25 436	1.67 381	6.73 400	2.81 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.47 289

MIPNet	0.77 150	0.74 309	2.72 268	0.08 167	0.07 210	1.32 196	0.12 297	4.14 269	1.51 272	0.90 190	0.11 108	0.67 188	0.95 332	1.42 188	0.30 137	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.01 281	0.15 328	0.23 222

SACVNet	1.14 266	0.74 309	2.49 252	0.07 157	0.00 1	1.65 315	0.28 352	4.52 305	1.51 272	2.11 342	0.79 266	1.57 278	0.07 129	5.28 338	1.31 328	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 396	0.18 190

rvit_105_1	0.76 146	0.75 311	3.75 356	0.01 13	0.00 1	1.16 118	0.01 28	4.13 267	1.51 272	0.24 81	0.31 168	0.14 111	0.04 76	2.70 228	0.32 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.07 85

CroCo-Stereo Lap2	0.42 38	0.75 311	1.76 103	0.03 78	0.00 1	0.33 7	0.01 28	3.75 201	0.81 80	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.07 129	0.52 77	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.03 43

OMP-Stereo	1.29 306	0.75 311	1.67 82	2.47 470	0.29 321	1.61 299	0.32 369	2.38 112	1.09 131	2.66 386	1.14 303	3.04 372	0.17 206	7.40 434	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.08 92

APVNet	1.68 360	0.75 311	4.94 403	0.13 220	0.01 85	4.56 432	0.08 266	5.20 364	1.44 259	1.51 283	1.05 292	2.87 363	0.93 331	6.76 402	2.76 392	0.01 369	0.00 1	0.07 440	0.00 1	0.34 423	0.08 92

psmorigin	2.16 401	0.75 311	10.72 476	0.24 274	0.03 157	1.62 304	0.20 319	3.80 205	1.16 142	5.40 444	3.08 395	5.77 438	2.29 398	5.62 355	2.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.25 234

CSP-Net	1.13 261	0.76 316	1.67 82	0.01 13	0.00 1	2.81 388	0.05 226	5.62 394	1.14 140	1.14 234	0.85 277	1.80 302	0.23 227	6.10 371	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.03 43

IPLG	0.99 227	0.76 316	3.08 302	0.06 144	0.06 197	1.40 219	0.11 289	3.81 208	1.07 128	0.81 180	1.00 290	0.50 163	0.60 293	5.65 357	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.20 209

GEStereo_RVC	1.25 290	0.76 316	2.61 260	0.37 304	0.01 85	1.40 219	0.11 289	6.93 449	1.20 160	1.22 248	0.78 265	1.58 281	0.77 320	6.13 372	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.23 222

StereoVision	1.00 230	0.77 319	2.81 276	0.05 124	0.02 137	1.14 111	0.03 174	4.13 267	1.18 151	0.19 67	6.80 443	0.49 160	0.12 184	1.20 170	1.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.02 29

iResNet	1.20 276	0.77 319	3.37 329	1.01 435	0.01 85	2.00 345	0.01 28	4.44 297	1.74 322	1.88 322	1.09 295	0.35 142	0.35 252	4.22 280	2.44 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.26 240

rvit_stereo_ft	0.47 49	0.79 321	2.69 267	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 28	3.45 178	1.45 262	0.03 11	0.05 83	0.08 79	0.02 29	0.28 21	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 182

Sa-1000	1.23 284	0.79 321	2.16 195	0.00 1	0.40 343	1.36 207	0.03 174	5.00 350	2.01 351	1.11 231	5.38 429	0.61 175	0.15 193	4.18 275	0.37 170	0.00 1	0.54 349	0.00 1	0.16 381	0.15 328	0.16 176

ADLNet2	1.52 347	0.79 321	3.51 337	0.01 13	0.69 399	1.26 170	0.26 343	4.84 332	3.10 422	1.67 308	3.23 400	4.17 409	0.80 324	4.77 314	1.00 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 377	0.12 144

MIM_Stereo	0.72 141	0.80 324	2.05 174	0.63 372	1.06 440	1.31 187	0.02 119	2.80 127	1.24 179	0.19 67	0.02 2	0.70 196	0.20 221	1.31 183	0.16 60	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.00 1	0.17 351	1.53 411

GANet-RSSM	1.09 252	0.80 324	2.41 233	0.72 394	0.00 1	1.39 215	0.02 119	5.15 359	1.07 128	0.95 199	0.34 176	2.06 317	1.12 341	4.69 302	0.80 268	0.00 1	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.15 328	0.09 116

RYNet	1.76 366	0.81 326	4.24 372	0.34 300	0.10 235	2.62 381	0.07 258	5.36 379	2.08 359	1.38 268	0.35 183	4.71 421	1.35 359	6.73 400	4.61 426	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.33 260

XPNet_ROB	1.41 331	0.81 326	2.75 271	0.04 107	0.01 85	1.70 325	0.17 309	4.14 269	1.69 309	4.12 425	1.10 297	1.58 281	0.52 280	5.13 331	4.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.25 234

CVANet_RVC	1.37 324	0.82 328	3.23 315	0.54 346	0.11 239	1.48 258	0.46 383	4.01 247	2.23 368	3.33 407	1.34 316	1.51 275	0.37 257	6.38 382	0.69 254	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.19 362	0.62 314

SA	1.02 238	0.85 329	2.22 202	0.00 1	0.42 348	1.31 187	0.01 28	4.74 327	2.04 356	0.50 141	0.95 286	0.30 139	1.30 358	4.24 283	0.42 187	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.17 389	0.16 337	0.30 248

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 276	0.85 329	3.90 362	0.61 364	0.99 431	1.40 219	0.01 28	4.06 254	1.56 280	2.38 368	0.36 187	2.15 328	0.57 288	4.52 297	0.67 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.02 55	0.03 43
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	1.25 290	0.85 329	2.77 273	0.05 124	0.03 157	1.40 219	0.01 28	5.04 352	2.38 381	1.34 262	2.80 389	0.65 182	0.06 114	6.36 381	0.91 298	0.18 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.01 12

PSMNet-RUCA	0.83 161	0.86 332	2.85 282	0.03 78	0.02 137	2.04 349	0.25 339	4.74 327	1.79 330	0.45 121	1.38 318	0.12 101	0.12 184	1.16 165	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 405	0.07 85

MyStereo8	1.16 271	0.86 332	3.73 354	0.86 420	0.04 181	1.47 251	0.01 28	4.64 318	2.13 360	1.47 280	1.10 297	1.21 260	0.31 246	1.12 162	1.50 339	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.30 449	0.10 254	0.93 363

fast-acv-ft	1.54 350	0.86 332	4.85 397	0.11 211	0.12 245	3.88 417	0.28 352	2.97 142	2.26 371	0.96 200	3.49 406	2.97 367	1.23 352	3.47 249	2.75 391	0.04 417	0.01 217	0.04 435	0.04 319	0.44 442	0.08 92

AACVNet	1.04 240	0.87 335	2.22 202	0.25 279	0.00 1	1.79 334	0.01 28	4.21 275	0.79 69	1.17 239	0.27 156	1.50 274	0.16 201	6.30 380	0.89 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.04 50

PSMNet-RSSM	1.10 254	0.88 336	2.30 215	0.23 269	0.00 1	1.41 225	0.03 174	5.44 388	1.19 154	1.56 292	0.50 217	2.46 344	0.71 316	4.23 281	0.90 295	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.10 254	0.08 92

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 374	0.88 336	3.47 335	1.64 462	0.22 284	4.27 425	0.40 378	3.90 231	1.63 300	0.72 167	0.71 253	3.06 374	0.11 171	5.13 331	1.03 313	5.07 480	0.54 349	0.00 1	0.00 1	1.73 471	3.16 480

raftrobust	0.68 127	0.89 338	1.80 111	0.02 54	1.29 450	1.22 144	0.05 226	2.37 111	0.62 43	2.99 399	0.03 51	0.12 101	0.15 193	0.60 101	0.51 221	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.24 226

RP	2.09 392	0.90 339	3.88 361	0.22 264	0.61 384	1.72 327	0.94 415	4.97 346	2.65 400	3.87 420	5.63 432	4.44 411	4.28 443	4.99 324	2.35 380	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.20 368	0.13 152

TDLM	1.32 315	0.90 339	2.42 241	0.61 364	0.03 157	1.59 289	2.04 443	3.73 200	2.29 374	1.70 313	0.94 285	1.07 250	0.67 312	6.49 387	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.54 298

TestStereo1	0.96 213	0.91 341	2.21 200	0.24 274	0.42 348	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 346	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.32 254

RAFT+CT+SA	0.85 172	0.91 341	2.23 207	0.19 241	0.29 321	1.27 176	0.03 174	4.92 342	0.86 92	0.65 154	0.40 198	0.67 188	0.05 96	3.03 237	0.18 71	0.00 1	0.28 322	0.00 1	0.35 454	0.15 328	0.61 312

SA-5K	0.96 213	0.91 341	2.21 200	0.24 274	0.42 348	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 346	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.32 254

UDGNet	0.44 42	0.91 341	1.89 145	0.04 107	0.00 1	1.15 114	0.02 119	0.75 25	1.77 326	0.45 121	0.07 96	0.06 55	0.02 29	1.62 198	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

rafts_anoy	0.67 121	0.91 341	1.85 131	0.60 360	1.02 436	1.16 118	0.04 207	3.25 166	0.48 25	0.19 67	0.18 122	0.11 97	0.19 215	1.17 167	0.58 233	0.00 1	1.47 476	0.00 1	0.01 281	0.05 171	0.22 218

AIO-test1	0.75 143	0.92 346	2.40 230	0.43 317	0.80 409	1.13 106	0.01 28	3.87 223	0.88 97	0.47 125	0.30 164	0.06 55	0.06 114	2.91 235	0.20 86	0.07 435	0.06 274	0.00 1	0.10 353	0.17 351	0.20 209

GANet	2.23 407	0.92 346	3.10 305	0.88 422	0.08 219	2.25 355	3.25 455	4.61 315	1.71 315	2.55 381	9.98 456	2.56 346	1.47 368	7.52 440	2.98 401	0.00 1	0.04 260	0.02 425	0.08 338	0.14 312	0.42 286

iRaft-Stereo_5w	1.28 302	0.93 348	3.51 337	0.14 223	0.66 394	1.21 140	0.01 28	3.87 223	1.06 127	0.19 67	1.97 352	1.62 286	1.50 369	6.80 403	1.07 317	0.00 1	0.16 301	0.00 1	0.06 330	0.26 396	0.67 321

test_5	0.94 200	0.94 349	2.60 258	0.55 349	0.25 299	1.47 251	0.02 119	4.89 337	0.97 116	0.81 180	0.30 164	0.80 216	0.63 301	3.39 245	0.24 111	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.54 298

CFNet-ft	0.97 221	0.94 349	2.30 215	0.01 13	0.27 313	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 187	0.20 138	3.76 402	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.09 116

CFNet_RVC	0.97 221	0.94 349	2.30 215	0.01 13	0.27 313	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 187	0.20 138	3.76 402	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.09 116

RAFT_CTSACE	0.85 172	0.95 352	2.60 258	0.60 360	0.05 191	1.20 132	0.01 28	3.18 163	0.85 91	0.79 178	1.57 333	2.18 330	0.78 322	1.20 170	0.22 98	0.00 1	0.33 326	0.00 1	0.00 1	0.28 405	0.21 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 186	0.95 352	1.93 151	0.06 144	0.92 423	1.24 153	0.02 119	3.30 170	1.75 324	1.23 249	2.58 385	0.43 153	0.16 201	0.68 118	0.82 272	0.00 1	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.23 378	1.05 373

RGC	2.11 396	0.95 352	4.61 389	0.08 167	0.29 321	3.34 406	0.11 289	5.40 384	1.78 328	3.93 422	4.52 423	5.20 433	3.05 422	5.78 360	2.78 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.18 190

pmcnn	3.98 446	0.95 352	7.29 450	0.71 392	1.42 454	2.84 390	1.22 429	5.89 415	2.42 386	9.34 468	11.71 461	18.88 482	2.65 411	6.89 409	6.35 440	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.21 371	0.76 338

Consistency-Raft	1.48 340	0.96 356	5.40 422	0.36 301	0.31 336	1.66 316	0.11 289	4.30 290	4.32 441	0.47 125	5.99 435	0.86 220	2.09 394	1.19 169	1.31 328	0.03 408	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.27 401	0.02 29

RAFT	0.91 189	0.96 356	1.82 124	0.89 424	0.44 353	0.97 61	0.08 266	3.71 199	1.25 190	0.36 99	0.20 138	3.87 405	0.27 237	0.70 120	0.49 214	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.01 281	0.47 443	0.87 352

RALCasStereoNet	0.80 156	0.96 356	1.77 107	0.28 290	0.97 428	1.13 106	0.03 174	2.91 135	1.11 136	0.17 58	0.34 176	0.12 101	0.20 221	1.65 199	0.65 245	0.00 1	1.72 483	0.00 1	0.00 1	0.11 277	1.90 461

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 385	0.97 359	7.79 457	0.68 387	1.01 434	1.47 251	0.20 319	7.05 456	1.44 259	0.54 147	6.19 437	5.17 431	1.14 342	1.65 199	1.18 326	0.01 369	0.77 374	0.00 1	0.64 476	0.25 388	1.23 389

LL-Strereo2	0.63 109	0.97 359	2.03 168	0.76 407	0.86 414	1.15 114	0.08 266	1.85 86	1.20 160	0.45 121	0.02 2	0.50 163	0.07 129	0.63 108	0.65 245	0.00 1	0.17 303	0.00 1	0.03 306	0.05 171	1.05 373

MLCV	1.19 275	0.97 359	3.09 304	0.07 157	0.00 1	1.63 307	0.04 207	3.33 171	1.57 281	2.74 392	1.83 347	0.99 242	0.40 269	5.31 339	1.53 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.11 135

MeshStereo	6.09 465	0.97 359	3.59 341	0.26 285	0.14 253	7.68 461	2.02 442	10.42 477	5.77 453	20.76 496	19.69 484	22.78 488	10.56 479	10.29 472	6.16 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.41 282
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
4D-IteraStereo	0.59 93	0.98 363	2.62 262	0.04 107	0.09 227	1.07 77	0.08 266	1.45 61	0.39 17	0.12 46	0.05 83	0.82 218	0.10 162	0.77 132	1.05 314	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.08 221	1.79 448

iinet-f	1.90 377	0.98 363	13.29 483	0.42 314	0.03 157	4.30 428	0.04 207	3.86 220	1.32 227	1.28 253	0.57 229	2.91 366	2.70 412	2.60 222	3.11 405	0.00 1	0.02 244	0.02 425	0.00 1	0.49 445	0.09 116

Nwc_Net	2.25 408	0.98 363	5.37 419	0.07 157	0.11 239	2.80 387	0.05 226	7.36 462	1.30 223	2.77 393	8.21 449	5.18 432	2.98 420	5.16 333	2.46 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

TestStereo	0.67 121	0.99 366	2.26 209	0.00 1	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.77 83	0.30 12	0.20 74	0.05 83	0.08 79	0.06 114	6.62 392	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92

DeepPruner_ROB	1.04 240	0.99 366	3.05 300	0.02 54	0.00 1	1.60 293	0.17 309	3.96 237	0.52 28	3.41 410	0.03 51	2.06 317	0.17 206	3.35 243	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.14 158

CBFPSM	1.51 344	1.00 368	5.32 418	0.05 124	0.01 85	3.57 414	0.04 207	4.06 254	1.03 123	0.65 154	0.21 142	6.06 440	3.60 432	2.65 224	1.82 353	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.12 144

aanetorigin	2.99 423	1.00 368	9.85 472	0.23 269	0.23 289	1.59 289	2.01 441	1.94 93	1.25 190	14.45 483	10.04 457	2.98 368	3.75 434	4.97 323	4.01 419	0.10 439	0.05 268	0.09 444	0.11 358	0.55 455	0.55 304

DispNO	1.47 338	1.01 370	5.05 407	0.13 220	0.08 219	1.49 262	0.02 119	4.38 293	1.86 333	1.51 283	1.57 333	3.12 377	1.09 340	5.77 359	1.89 358	0.00 1	0.02 244	0.03 430	0.11 358	0.11 277	0.08 92

DPSNet	3.98 446	1.01 370	12.58 480	0.74 401	0.55 368	5.24 443	1.53 434	12.44 482	4.82 447	2.89 394	0.97 288	6.37 442	11.43 483	8.20 453	8.61 453	0.09 438	0.51 344	0.11 449	0.38 458	0.35 428	0.83 347

cf-r	1.18 274	1.02 372	3.22 313	0.25 279	0.02 137	1.44 233	0.03 174	5.11 358	2.16 362	1.31 257	0.59 237	2.87 363	0.24 229	4.26 284	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 144

NCC-stereo	2.09 392	1.02 372	4.78 395	0.10 198	0.26 308	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 397	3.18 398	4.63 417	5.69 460	6.26 376	2.76 392	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.14 158

Abc-Net	2.09 392	1.02 372	4.78 395	0.10 198	0.26 308	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 397	3.18 398	4.63 417	5.69 460	6.26 376	2.76 392	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.14 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	2.74 421	1.02 372	4.72 391	0.43 317	0.18 269	4.35 429	0.18 314	7.28 461	3.50 429	3.57 414	3.38 404	4.86 422	1.22 351	11.70 482	5.76 433	0.17 448	0.08 282	0.59 466	0.12 365	0.28 405	1.40 403

GMStereo	0.34 26	1.03 376	2.11 188	0.01 13	0.00 1	0.47 31	0.01 28	0.77 26	1.38 249	0.24 81	0.04 69	0.07 73	0.08 143	0.43 55	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	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
ETE_ROB	1.42 333	1.04 377	3.10 305	0.02 54	0.03 157	1.81 336	0.22 329	4.73 325	1.67 308	4.77 435	1.43 323	2.77 356	0.08 143	4.23 281	2.20 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.20 209

raft_robust	1.21 278	1.05 378	2.00 162	0.10 198	0.43 352	1.39 215	0.02 119	4.21 275	2.32 376	0.44 116	0.02 2	2.23 332	1.39 361	7.00 421	0.35 155	0.00 1	0.78 376	0.00 1	0.18 396	0.10 254	0.19 194

raft+_RVC	0.71 134	1.05 378	1.86 134	0.64 375	1.31 451	1.20 132	0.05 226	2.44 113	0.77 66	0.18 61	0.43 206	0.08 79	0.15 193	0.93 156	0.64 243	0.00 1	1.43 471	0.00 1	0.00 1	0.09 242	1.03 371

111	1.00 230	1.05 378	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.20 132	0.16 306	4.50 301	2.24 369	1.32 258	1.15 305	2.00 314	0.31 246	0.59 98	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.84 348

AFF-stereo	0.89 185	1.05 378	1.70 88	0.49 338	0.18 269	1.21 140	0.01 28	3.58 187	1.62 294	0.84 183	1.93 350	1.14 256	0.26 234	1.24 177	0.68 252	0.00 1	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.26 396	0.89 356

LALA_ROB	1.55 352	1.07 382	2.99 299	0.02 54	0.06 197	3.20 399	0.49 386	4.07 256	1.80 331	3.79 419	0.66 246	4.51 413	0.25 233	3.82 266	4.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.11 135

WCMA_ROB	5.16 459	1.07 382	4.40 383	0.66 378	0.69 399	6.28 454	3.63 461	5.39 382	4.05 438	14.77 486	19.39 482	15.46 475	10.72 481	7.67 446	6.77 444	0.19 451	0.27 318	0.18 455	0.20 405	0.18 359	1.23 389

HITNet	1.01 233	1.08 384	3.32 325	0.80 413	0.00 1	1.37 209	0.02 119	5.20 364	1.59 285	1.88 322	0.18 122	0.64 181	0.31 246	1.24 177	2.01 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.47 289
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
RALAANet	0.68 127	1.09 385	2.29 213	0.03 78	0.01 85	0.93 57	0.03 174	2.65 119	1.97 349	1.19 240	0.39 197	0.15 116	0.30 241	1.27 181	0.75 262	0.00 1	0.25 312	0.00 1	0.09 347	0.19 362	0.03 43

AASNet	1.05 243	1.11 386	3.12 307	0.05 124	0.00 1	1.73 329	0.05 226	5.73 401	2.17 366	1.10 229	1.84 348	0.94 234	0.19 215	1.16 165	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 423	0.16 176

HBP-ISP	1.59 356	1.12 387	3.42 331	0.53 345	0.10 235	4.27 425	1.44 432	5.35 376	1.61 288	3.58 415	0.87 278	0.91 226	1.18 345	6.64 394	0.46 202	0.04 417	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.24 226

AF-Net	2.51 415	1.12 387	5.46 423	0.01 13	0.13 248	2.03 347	0.47 384	7.04 455	2.74 408	4.09 424	10.64 458	4.99 425	2.94 416	4.94 321	3.28 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.15 166

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 373	1.13 389	5.96 430	0.02 54	0.00 1	5.00 438	0.29 359	5.31 374	2.38 381	2.65 383	1.15 305	2.32 341	1.95 392	5.59 353	3.35 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 158

LMCR-Stereo	1.28 302	1.13 389	2.41 233	0.57 353	0.03 157	2.72 383	0.09 278	6.86 448	0.88 97	2.44 375	1.92 349	0.14 111	1.55 374	3.57 254	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.02 29

PA-Net	1.56 354	1.13 389	5.13 411	0.07 157	0.17 266	1.46 244	0.53 389	4.73 325	3.04 421	0.92 195	1.30 313	2.29 338	0.62 299	6.63 393	3.00 402	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.15 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	2.56 417	1.15 392	7.39 451	1.34 453	2.02 468	3.20 399	3.97 464	6.11 426	1.72 320	1.52 286	2.72 388	3.23 383	0.63 301	4.74 306	2.39 382	1.12 468	1.53 478	1.54 474	1.32 490	1.40 469	2.10 469

CC-Net-ROB	2.09 392	1.17 393	3.97 365	1.52 458	0.23 289	3.35 407	0.05 226	5.09 356	2.74 408	1.09 226	1.40 320	0.97 240	0.18 210	6.66 396	0.87 284	1.46 474	1.64 480	7.13 483	0.00 1	1.67 470	0.54 298

TRStereo	0.88 179	1.18 394	2.44 245	0.72 394	0.10 235	1.56 281	0.03 174	5.73 401	1.28 209	0.18 61	0.30 164	0.62 176	0.43 272	1.02 161	0.13 44	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.25 430	0.01 13	1.23 389

DMCA-RVC	1.12 259	1.19 395	5.30 417	0.03 78	0.04 181	1.30 185	0.06 252	3.05 150	0.87 94	3.33 407	0.12 112	0.98 241	0.65 309	3.40 246	1.82 353	0.01 369	0.04 260	0.02 425	0.01 281	0.10 254	0.09 116

dd	0.45 45	1.20 396	2.52 255	0.06 144	0.01 85	1.23 148	0.03 174	0.88 35	1.48 269	0.26 87	0.06 91	0.12 101	0.05 96	0.42 51	0.44 189	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.06 75

IGEVStereo-DCA	0.88 179	1.21 397	1.81 119	0.18 236	0.16 263	0.83 43	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 373	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.15 372	0.16 337	1.76 439

rrr	1.15 269	1.21 397	5.05 407	0.18 236	0.16 263	0.83 43	0.06 252	2.88 130	1.44 259	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 373	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.19 402	0.16 337	1.59 425

dad	1.04 240	1.21 397	3.14 309	0.08 167	0.01 85	1.25 161	0.01 28	1.30 49	2.54 395	1.95 332	0.37 189	0.40 150	0.04 76	5.95 366	1.06 315	0.01 369	0.00 1	1.11 472	0.12 365	0.07 210	0.19 194

StereoDRNet	1.66 359	1.21 397	5.39 421	0.06 144	0.11 239	2.49 372	1.06 423	5.28 370	1.89 338	3.60 416	0.63 241	2.28 334	0.64 304	4.70 303	3.25 407	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.01 281	0.15 328	0.36 265

GwcNet-RSSM	1.22 282	1.24 401	3.66 348	0.23 269	0.04 181	1.46 244	0.05 226	4.65 320	1.61 288	1.33 260	0.46 214	2.98 368	0.26 234	4.48 293	1.59 343	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.00 1	0.21 371	0.10 127

SDNR	3.62 439	1.25 402	7.41 452	0.71 392	0.22 284	26.06 503	0.02 119	4.55 310	2.42 386	3.10 402	11.33 459	3.05 373	0.77 320	8.31 457	2.21 372	0.05 421	0.11 295	0.00 1	0.01 281	0.08 221	0.66 318

ACRE	0.94 200	1.27 403	3.93 364	0.22 264	0.02 137	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.60 287	1.97 333	2.42 376	0.21 125	0.11 171	0.82 147	0.29 131	0.00 1	0.04 260	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.09 116

PSMNet_ROB	1.31 312	1.27 403	3.91 363	0.05 124	0.11 239	1.69 324	0.16 306	3.98 241	1.59 285	1.15 237	0.34 176	2.77 356	0.62 299	4.43 292	3.80 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.12 144

CIPLG	0.94 200	1.29 405	3.53 340	0.19 241	0.03 157	1.45 240	0.29 359	3.87 223	1.61 288	2.10 341	2.52 383	0.21 125	0.11 171	0.85 152	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.08 92

test_xeample3	0.95 209	1.30 406	5.13 411	0.19 241	0.23 289	0.95 59	0.07 258	2.30 106	1.47 267	0.40 108	0.05 83	0.08 79	0.07 129	1.45 190	2.27 376	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.33 451	0.17 351	1.85 454

NaN_ROB	2.33 412	1.31 407	4.55 386	0.32 297	0.30 333	3.13 398	5.01 475	4.57 312	2.78 413	5.49 445	1.73 340	2.28 334	1.98 393	7.48 438	4.32 423	0.01 369	0.06 274	0.03 430	0.09 347	0.20 368	0.88 354

GCST	1.13 261	1.32 408	3.12 307	0.57 353	0.90 419	0.92 54	0.09 278	4.38 293	1.43 256	0.49 137	0.51 220	0.39 147	0.35 252	5.56 352	0.95 303	1.34 473	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.15 166

NCCL2	1.51 344	1.32 408	3.27 322	0.03 78	0.07 210	1.63 307	3.29 456	4.54 309	1.61 288	3.22 405	0.37 189	3.84 404	0.31 246	4.42 291	2.02 364	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.00 1	0.09 242	0.22 218

CFNet	1.24 286	1.33 410	3.20 311	0.26 285	0.03 157	1.43 229	0.04 207	5.03 351	2.39 383	0.61 151	0.71 253	1.30 265	0.23 227	6.72 399	1.16 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.10 127

AIO-test2	0.97 221	1.34 411	2.49 252	0.42 314	0.37 340	1.23 148	0.01 28	3.86 220	0.93 109	0.37 100	1.47 327	0.51 166	0.05 96	2.73 229	0.21 95	3.00 478	0.09 288	0.00 1	0.01 281	0.09 242	0.30 248

EDNetEfficient	6.66 471	1.34 411	34.37 499	0.66 378	1.93 466	2.04 349	3.59 460	3.08 154	14.92 479	20.02 495	9.53 454	6.48 446	10.85 482	7.65 442	15.21 481	0.03 408	0.10 292	0.01 404	0.22 417	0.61 458	0.55 304

IPLGR_C	0.94 200	1.37 413	3.71 351	0.19 241	0.02 137	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.62 294	2.04 337	2.44 382	0.20 121	0.12 184	0.79 137	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.08 92

iResNet_ROB	1.22 282	1.37 413	2.59 257	0.14 223	0.00 1	1.38 214	0.04 207	7.36 462	2.85 419	1.07 223	1.24 309	0.93 233	0.11 171	4.28 285	0.84 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.11 135

ARAFT	1.27 301	1.38 415	4.73 392	0.08 167	0.00 1	1.67 320	0.04 207	5.52 391	1.98 350	3.02 400	0.59 237	0.47 158	0.11 171	4.87 318	0.38 173	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.25 234

GANetREF_RVC	1.25 290	1.39 416	4.10 367	0.10 198	0.00 1	2.25 355	0.18 314	4.68 323	2.78 413	0.69 159	0.34 176	1.87 304	0.65 309	5.07 327	0.68 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85
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
ADCRef	2.57 418	1.40 417	7.90 459	0.11 211	0.11 239	4.71 435	0.74 406	5.45 389	1.66 306	3.15 403	1.65 338	1.61 284	2.25 397	4.54 300	15.56 483	0.03 408	0.00 1	0.01 404	0.10 353	0.27 401	0.23 222

PDISCO_ROB	2.54 416	1.40 417	5.07 410	1.06 438	2.01 467	8.28 466	0.17 309	7.96 470	6.01 457	1.48 281	1.75 342	3.67 399	1.25 354	7.74 448	2.07 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.42 286

FADNet	1.38 325	1.42 419	5.62 426	0.03 78	0.06 197	2.56 375	0.16 306	4.66 321	1.64 304	0.35 98	0.11 108	1.66 291	1.05 337	5.64 356	1.59 343	0.18 449	0.02 244	0.01 404	0.01 281	0.52 452	0.23 222

BEATNet_4x	1.24 286	1.45 420	5.03 406	0.58 355	0.02 137	1.34 203	0.09 278	5.29 371	1.69 309	2.01 336	0.25 149	1.18 258	0.44 273	2.11 218	2.70 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.54 298

FADNet-RVC-Resample	1.28 302	1.46 421	6.58 444	0.10 198	0.14 253	1.54 276	0.25 339	4.29 289	1.46 264	0.61 151	0.23 146	1.29 264	0.28 239	5.23 335	1.06 315	0.10 439	0.16 301	0.09 444	0.06 330	0.28 405	0.39 276

SPS-STEREO	3.67 442	1.46 421	4.23 371	0.36 301	0.23 289	3.93 418	1.20 428	6.67 446	3.50 429	11.05 472	8.81 451	9.53 462	4.63 447	9.10 462	7.25 446	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 299	1.28 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	3.94 445	1.47 423	14.87 485	0.11 211	0.45 355	7.19 456	2.23 447	5.42 386	3.18 425	4.53 433	2.03 357	7.48 453	5.27 455	7.05 426	14.73 480	0.02 397	0.74 372	0.04 435	0.91 485	0.23 378	0.85 350

Wz-Net-LNSev	1.60 357	1.48 424	8.20 463	0.03 78	0.03 157	3.95 419	0.13 298	4.89 337	2.33 378	0.92 195	0.31 168	3.64 398	1.40 362	2.90 234	1.50 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.20 209

GwcNet	1.96 382	1.51 425	7.43 453	0.30 294	1.20 446	4.13 422	0.61 397	4.45 298	1.92 342	1.53 287	2.31 367	3.93 408	0.54 281	5.50 346	3.16 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.39 436	0.24 226

DN-CSS_ROB	0.96 213	1.51 425	3.52 339	1.05 437	0.01 85	1.50 263	0.02 119	3.35 172	1.18 151	0.18 61	0.54 224	0.44 154	0.16 201	4.39 290	0.82 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 430	0.08 92

FADNet_RVC	1.32 315	1.54 427	5.37 419	0.02 54	0.06 197	2.78 386	0.07 258	4.19 274	1.03 123	0.44 116	0.35 183	0.67 188	0.10 162	5.42 345	1.92 359	0.24 453	0.33 326	0.11 449	0.33 451	0.66 462	0.68 324

ADCL	3.64 440	1.54 427	8.53 468	0.26 285	0.28 319	7.37 457	4.49 470	5.42 386	3.61 431	4.79 436	3.85 414	5.14 430	4.47 445	6.28 378	15.73 484	0.05 421	0.01 217	0.11 449	0.13 367	0.34 423	0.33 260

LL-Strereo	2.29 411	1.55 429	5.01 405	0.64 375	2.78 474	1.52 270	0.05 226	5.04 352	1.24 179	2.73 390	2.87 392	5.10 429	5.49 458	7.22 432	0.81 270	0.04 417	1.31 467	0.00 1	0.00 1	0.31 414	2.08 467

ELAS	9.07 477	1.55 429	5.19 415	1.87 464	1.92 465	17.05 485	8.29 495	13.92 484	13.52 478	23.08 501	28.56 501	18.59 481	16.90 493	12.06 484	13.39 477	0.91 464	1.32 468	0.65 469	0.59 472	0.68 464	1.31 397
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.71 420	1.57 431	16.51 489	0.22 264	0.33 337	1.45 240	0.28 352	6.26 433	9.92 472	1.25 252	0.44 208	1.98 312	1.61 379	7.33 433	4.17 422	0.00 1	0.01 217	0.07 440	0.10 353	0.33 419	0.29 247

ELAS_RVC	8.75 476	1.59 432	6.34 439	1.91 465	1.87 463	11.67 476	12.14 502	10.75 479	16.11 483	22.55 500	21.45 486	18.49 480	18.29 497	14.17 487	12.53 473	0.92 465	1.32 468	0.70 471	0.46 461	0.53 454	1.25 393
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet-RVC	1.30 310	1.62 433	6.28 436	0.03 78	0.00 1	1.61 299	0.08 266	4.49 300	2.04 356	0.41 113	0.10 104	0.63 177	0.64 304	5.55 350	1.69 349	0.01 369	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.52 452	0.31 251

AANet_RVC	1.95 380	1.64 434	4.89 398	0.09 186	0.00 1	1.24 153	0.01 28	3.93 232	2.82 416	2.32 360	4.64 425	3.61 396	0.19 215	7.61 441	4.73 427	0.60 458	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.47 289

MFMNet_re	2.39 414	1.65 435	6.10 433	3.04 474	0.90 419	2.34 365	0.98 418	4.77 330	3.79 435	6.95 453	7.08 444	1.84 303	3.79 437	2.53 221	1.57 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.26 240

PVD	6.50 469	1.70 436	6.71 446	1.66 463	1.59 460	7.94 462	0.89 413	11.13 480	24.35 489	12.01 476	19.10 478	8.76 458	9.89 477	9.85 468	11.06 468	0.02 397	1.12 443	0.00 1	0.26 437	0.25 388	1.72 434

CSAN	3.10 426	1.72 437	5.85 428	0.37 304	0.14 253	4.15 424	3.91 463	4.94 344	4.65 446	6.43 450	6.29 439	4.62 416	5.17 453	8.13 452	4.85 428	0.02 397	0.03 255	0.03 430	0.05 322	0.26 396	0.48 293

ADCP+	3.18 430	1.81 438	11.33 477	0.07 157	0.20 277	5.83 449	2.80 451	4.60 314	2.69 402	1.68 311	0.28 157	3.75 401	3.14 425	6.82 404	17.90 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 368	0.56 306

iResNetv2_ROB	1.32 315	1.82 439	6.02 431	1.27 445	0.00 1	1.41 225	0.05 226	4.48 299	1.46 264	1.02 214	1.28 312	1.00 244	0.27 237	4.72 305	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 435	0.16 176

SHD	3.58 434	1.83 440	6.41 440	1.34 453	1.21 448	4.84 436	0.17 309	7.95 469	12.83 476	7.86 459	3.32 403	5.08 427	2.63 410	5.54 349	8.57 452	0.01 369	0.75 373	0.00 1	0.18 396	0.31 414	0.73 334

PWC_ROB	3.30 432	1.83 440	8.47 466	0.62 371	0.56 371	1.31 187	0.39 377	4.53 307	5.05 449	7.66 458	15.14 468	3.37 384	2.43 404	6.86 407	6.74 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 448	0.54 298

RAFT + AFF	1.88 374	1.84 442	4.19 369	0.05 124	0.85 411	2.29 360	1.00 420	6.32 435	2.26 371	1.88 322	1.80 346	1.27 262	3.66 433	6.56 389	2.36 381	0.02 397	0.34 329	0.00 1	0.01 281	0.41 440	0.50 295

Syn2CoEx	1.91 378	1.85 443	6.43 443	0.05 124	0.00 1	1.47 251	0.54 390	6.03 423	2.24 369	2.24 354	2.19 361	2.06 317	3.10 423	6.57 390	2.58 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 423	0.40 280

PASM	2.20 404	1.85 443	10.33 474	1.00 432	0.41 345	1.98 344	0.90 414	3.85 219	2.76 410	4.38 429	1.53 330	3.49 393	1.54 371	6.60 391	2.43 383	0.14 445	0.02 244	0.00 1	0.03 306	0.33 419	0.39 276

SANet	5.04 458	1.86 445	7.96 460	0.39 308	0.12 245	7.51 459	3.73 462	7.20 458	16.07 482	7.15 454	13.16 464	12.35 467	8.70 472	8.28 455	5.37 431	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.71 332

LE_ROB	13.25 492	1.86 445	12.84 481	2.35 468	1.43 455	7.50 458	5.92 481	10.14 476	48.57 510	57.70 510	24.61 495	23.44 490	32.60 506	10.12 470	24.95 504	0.06 429	0.08 282	0.13 453	0.20 405	0.09 242	0.41 282

Wz-Net-MNSev	2.17 402	1.90 447	7.77 456	0.02 54	0.01 85	4.60 433	2.08 444	5.70 400	2.83 417	4.02 423	1.50 329	1.87 304	2.53 408	5.10 329	3.04 403	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.31 251

SQANet	2.65 419	1.92 448	3.73 354	4.47 479	2.98 475	2.59 377	0.24 335	4.66 321	1.11 136	2.48 377	0.59 237	1.57 278	0.86 327	3.95 270	1.67 348	7.97 486	0.14 300	0.48 461	0.03 306	7.84 479	3.68 481

SAMSARA	4.31 451	1.94 449	7.80 458	1.96 466	1.40 453	10.65 473	7.35 490	7.17 457	4.49 443	8.27 461	3.58 408	10.58 465	3.75 434	7.87 449	6.66 442	0.01 369	1.09 435	0.00 1	0.23 422	0.26 396	1.19 386

XQC	3.16 429	2.00 450	7.71 455	0.97 431	0.67 396	5.07 439	0.69 402	6.58 443	4.95 448	5.04 441	1.98 355	4.99 425	3.12 424	7.96 451	10.02 463	0.00 1	0.63 359	0.00 1	0.18 396	0.36 430	0.38 275

otaku	3.61 437	2.06 451	4.04 366	6.41 482	3.35 478	4.67 434	2.08 444	5.97 417	1.58 282	2.19 348	2.62 386	3.47 391	1.45 364	4.36 288	2.17 368	8.55 488	0.25 312	1.89 478	0.03 306	9.29 483	5.81 487

Ntro	3.66 441	2.08 452	4.34 376	7.58 484	4.53 480	6.25 453	0.72 405	5.35 376	1.65 305	0.48 135	1.77 343	2.68 353	1.25 354	5.10 329	2.31 378	8.72 489	0.31 324	2.13 480	0.05 322	9.73 484	6.18 488

FINET	2.99 423	2.11 453	7.66 454	1.13 440	1.79 461	4.35 429	3.34 457	5.66 397	7.93 469	2.49 379	3.29 401	1.66 291	2.47 406	6.70 398	4.44 424	0.82 463	1.38 470	0.03 430	0.30 449	0.36 430	1.88 459

RTSC	3.18 430	2.15 454	8.20 463	0.67 386	0.38 342	4.41 431	0.08 266	5.64 395	5.80 455	6.14 449	3.43 405	3.37 384	1.55 374	7.50 439	12.15 472	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.25 430	0.51 448	0.53 297

StereoAnything_RVC	1.07 247	2.26 455	2.62 262	0.41 311	0.89 418	0.36 16	0.05 226	3.54 182	1.22 173	0.20 74	0.28 157	0.07 73	0.02 29	0.49 67	0.28 127	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	6.20 478	1.57 418

NVStereoNet_ROB	4.22 450	2.29 456	6.13 435	1.40 456	1.14 445	2.84 390	0.97 417	5.67 398	5.66 452	5.25 442	14.28 467	12.40 468	5.35 457	10.74 477	5.33 430	1.24 472	1.01 424	0.67 470	0.62 474	0.63 460	0.69 330
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	3.41 433	2.29 456	5.16 414	0.19 241	0.02 137	3.11 396	0.02 119	5.15 359	12.27 475	1.36 266	23.33 493	1.98 312	3.35 428	4.93 320	3.71 415	0.28 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 465	0.32 254

EDNetEfficientorigin	10.48 485	2.34 458	98.78 518	0.23 269	0.25 299	3.01 394	0.70 403	4.69 324	17.04 484	19.07 489	15.43 469	12.52 469	11.56 484	9.41 465	12.62 474	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.01 281	0.25 388	1.76 439

MFN_U_SF_RVC	4.10 449	2.36 459	12.04 479	1.00 432	0.27 313	10.31 471	0.51 387	8.83 473	3.69 433	4.90 439	3.30 402	9.33 460	3.43 430	8.28 455	9.42 458	0.41 457	0.53 348	0.52 462	0.81 478	0.90 466	1.05 373

ACVNet-4b	6.14 466	2.39 460	6.31 438	9.73 490	7.26 487	8.81 469	1.62 438	7.27 460	6.07 458	0.41 113	6.42 441	11.47 466	2.37 402	9.17 463	2.72 390	9.70 493	2.42 491	10.45 492	0.01 281	11.04 491	7.12 491

ADCMid	4.33 452	2.40 461	13.81 484	0.23 269	0.40 343	4.90 437	1.23 430	5.73 401	3.73 434	11.06 473	3.94 417	6.67 448	5.11 451	7.11 428	18.03 487	0.12 443	0.08 282	0.55 463	0.46 461	0.61 458	0.49 294

SuperB	3.75 443	2.46 462	15.54 488	0.32 297	0.06 197	4.29 427	1.61 436	4.25 282	11.49 474	2.56 382	1.31 315	2.01 316	1.86 389	6.94 415	8.94 454	0.05 421	0.03 255	0.10 448	0.08 338	10.62 489	0.56 306

GASNet	1.77 367	2.50 463	7.05 448	0.47 329	0.02 137	1.50 263	0.20 319	4.55 310	2.55 396	0.98 201	1.48 328	2.24 333	1.57 377	6.25 375	3.41 412	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.55 455	0.12 144

WZ-Net	4.64 455	2.57 464	25.72 495	0.10 198	0.09 227	3.07 395	2.08 444	6.59 445	5.41 450	6.08 448	4.09 421	7.02 451	6.04 463	11.64 479	11.45 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 371	0.61 312

LSM	7.83 474	2.59 465	24.93 494	4.71 480	40.61 509	3.55 413	5.22 477	5.91 416	7.48 465	10.86 471	13.66 466	4.55 414	3.92 438	7.72 447	5.88 435	0.02 397	0.26 315	0.00 1	0.00 1	0.30 412	14.53 506

MANE	15.61 498	2.70 466	7.19 449	3.43 476	5.19 481	21.44 493	9.54 498	24.27 505	29.58 495	33.72 505	42.10 508	42.08 506	32.55 505	24.60 498	20.72 495	1.46 474	2.17 487	1.34 473	4.60 498	0.49 445	3.04 478

WAO-6	11.65 487	2.71 467	4.73 392	7.69 485	7.28 488	17.41 486	7.45 491	20.43 495	38.14 505	10.13 470	19.37 481	27.36 493	12.38 485	13.35 485	13.26 476	4.38 479	2.43 492	10.51 493	0.03 306	9.00 481	4.96 485

ACVNet_1	6.79 472	2.72 468	6.97 447	9.78 491	7.38 490	7.67 460	2.29 448	10.50 478	6.93 462	4.51 432	5.39 430	13.21 470	6.34 465	7.02 425	3.31 410	9.70 493	2.48 493	10.85 494	0.11 358	11.41 493	7.23 492

ACVNet_2	9.32 478	2.76 469	8.07 461	8.84 488	6.89 485	14.54 484	4.19 467	14.25 485	23.92 488	7.62 457	19.61 483	20.42 483	5.93 462	8.52 460	3.64 413	9.16 490	1.74 484	7.93 484	0.36 455	10.56 488	7.47 495

WAO-7	9.62 479	2.87 470	5.64 427	0.96 430	0.21 283	20.37 492	5.13 476	23.65 504	26.32 493	13.11 479	27.70 499	22.69 486	14.04 487	14.53 489	13.11 475	0.13 444	0.09 288	0.58 464	0.10 353	0.51 448	0.75 337

SGM-ForestM	14.25 493	3.00 471	8.67 469	2.38 469	1.88 464	24.45 499	11.87 500	19.27 492	21.66 487	30.68 503	29.79 503	46.58 507	28.97 503	27.26 504	21.22 497	1.14 469	1.67 481	0.61 468	0.89 484	0.51 448	2.50 474

Dean	12.08 490	3.10 472	8.10 462	10.98 493	8.34 493	18.85 489	5.53 480	21.57 500	40.96 507	11.81 475	21.91 487	25.74 492	9.74 475	8.20 453	5.76 433	9.65 492	2.35 489	9.94 488	0.65 477	10.97 490	7.40 493

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 463	3.14 473	10.56 475	0.47 329	0.29 321	24.98 500	8.65 497	6.24 430	9.96 473	4.38 429	8.16 448	8.42 456	2.44 405	9.46 467	6.27 439	1.11 467	1.70 482	0.33 460	0.47 463	1.16 468	1.35 399

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 437	3.47 474	9.32 470	0.19 241	0.30 333	13.80 479	7.49 493	5.15 359	3.95 437	3.06 401	3.94 417	4.60 415	1.20 346	8.49 459	2.79 396	0.70 462	1.22 460	0.04 435	0.84 479	0.50 447	1.23 389

RTS	10.27 483	3.55 475	66.16 506	1.62 460	2.34 469	13.96 481	6.25 484	6.95 451	18.07 485	8.81 463	19.18 479	6.82 449	2.96 418	26.87 502	19.93 492	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 306	0.40 438	0.99 368

RTSA	10.27 483	3.55 475	66.16 506	1.62 460	2.34 469	13.96 481	6.25 484	6.95 451	18.07 485	8.81 463	19.18 479	6.82 449	2.96 418	26.87 502	19.93 492	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 306	0.40 438	0.99 368

ADCS	5.55 464	3.55 475	19.07 490	0.43 317	0.14 253	5.87 450	4.20 468	7.65 466	7.80 468	9.79 469	6.22 438	6.48 446	5.52 459	10.52 475	22.41 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.97 365

LVE	11.75 489	3.56 478	5.48 425	10.38 492	8.28 492	22.54 494	7.53 494	17.01 488	32.01 498	9.26 467	23.28 492	23.43 489	9.72 474	11.79 483	7.81 447	10.09 495	2.62 499	11.07 495	0.59 472	11.18 492	7.44 494

Wz-Net-SNSev	3.01 425	3.59 479	12.98 482	0.45 322	0.04 181	2.72 383	1.12 425	5.80 409	2.42 386	2.30 358	2.62 386	6.39 443	1.29 357	10.20 471	7.19 445	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.72 333

SGM+DAISY	6.27 467	3.62 480	9.36 471	2.30 467	2.34 469	9.12 470	6.38 486	6.98 454	6.00 456	14.26 481	15.55 470	14.02 473	9.84 476	9.45 466	8.56 451	1.21 470	1.60 479	0.58 464	0.86 482	0.63 460	2.74 475

AnyNet_C32	4.41 454	3.74 481	15.17 487	0.48 337	0.51 365	5.99 451	6.52 489	5.30 373	2.72 407	6.86 452	3.66 410	5.21 434	3.19 426	7.42 436	19.54 490	0.08 436	0.04 260	0.20 456	0.09 347	0.67 463	0.76 338

IMH-64-1	10.12 481	3.75 482	4.24 372	11.47 494	9.26 494	11.93 477	5.30 478	18.72 490	15.74 480	7.16 455	18.55 475	16.83 478	6.83 466	11.66 480	9.62 460	10.09 495	2.54 494	15.69 499	1.72 491	12.82 494	8.45 496

IMH-64	10.12 481	3.75 482	4.24 372	11.47 494	9.26 494	11.93 477	5.30 478	18.72 490	15.74 480	7.16 455	18.55 475	16.83 478	6.83 466	11.66 480	9.62 460	10.09 495	2.54 494	15.69 499	1.72 491	12.82 494	8.45 496

RainbowNet	5.23 460	4.09 484	4.92 402	9.61 489	6.18 482	5.26 444	3.48 459	7.68 467	4.58 445	1.94 331	3.02 393	4.67 419	3.42 429	5.90 364	2.01 362	9.59 491	2.19 488	8.45 486	0.20 405	10.52 487	6.82 490

IMH	11.71 488	4.49 485	4.59 388	11.55 496	9.35 496	14.27 483	5.00 474	21.03 498	25.97 492	8.90 465	23.64 494	20.58 485	10.29 478	13.39 486	9.59 459	10.13 498	2.57 496	15.53 497	1.75 493	13.04 496	8.53 498

WAO-8	14.47 494	5.06 486	6.42 441	8.00 486	6.65 483	23.95 497	2.97 452	23.01 501	45.08 508	19.24 491	34.86 506	33.07 497	17.51 494	17.59 493	14.38 478	5.22 481	0.86 393	10.06 489	0.85 480	10.25 485	4.34 483

Venus	14.47 494	5.06 486	6.42 441	8.00 486	6.65 483	23.95 497	2.97 452	23.01 501	45.08 508	19.24 491	34.85 505	33.07 497	17.51 494	17.59 493	14.38 478	5.22 481	0.86 393	10.06 489	0.85 480	10.25 485	4.34 483

AnyNet_C01	7.15 473	5.48 488	37.47 501	1.08 439	0.59 381	11.50 475	6.49 488	6.93 449	4.31 440	8.06 460	9.11 453	8.72 457	4.06 439	14.50 488	21.97 499	0.11 441	0.08 282	0.24 459	0.09 347	1.11 467	1.07 376

coex-ft	12.25 491	6.22 489	80.44 509	0.15 228	0.15 261	2.43 367	0.98 418	3.07 153	29.54 494	49.22 509	16.44 471	15.69 476	16.17 491	7.44 437	15.30 482	0.05 421	0.07 278	0.01 404	0.05 322	0.35 428	1.15 383

Wz-Net-TNSev	4.36 453	6.36 490	22.98 492	0.22 264	0.06 197	7.00 455	3.45 458	7.46 464	3.81 436	2.12 343	0.63 241	7.29 452	5.11 451	9.87 469	9.72 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303	0.36 430	0.66 318

JetBlue	14.57 496	6.38 491	35.83 500	0.95 429	7.05 486	51.27 509	22.93 507	16.51 486	9.78 471	11.72 474	17.82 474	27.82 494	17.62 496	33.31 507	20.36 494	0.35 456	0.18 304	0.15 454	0.25 430	5.36 476	5.74 486

TorneroNet-64	16.11 499	6.82 492	6.11 434	14.13 498	12.13 499	28.42 505	6.47 487	20.35 494	38.01 504	12.80 478	27.88 500	35.94 501	16.83 492	20.38 496	16.77 485	10.33 499	2.60 497	19.45 502	2.86 494	14.63 498	9.33 500

TorneroNet	16.83 500	6.92 493	6.68 445	14.15 499	12.07 498	27.63 504	8.39 496	21.53 499	37.64 503	14.70 484	32.94 504	33.55 499	18.95 499	19.68 495	20.80 496	10.39 500	2.61 498	19.77 503	3.45 495	15.42 499	9.28 499

PWCK	9.63 480	6.94 494	19.91 491	6.25 481	0.22 284	22.62 495	14.62 504	12.15 481	13.48 477	14.34 482	13.17 465	13.25 471	8.40 470	16.14 490	11.57 471	6.38 483	0.26 315	2.41 481	0.11 358	8.57 480	1.74 437

KSHMR	14.93 497	8.30 495	8.52 467	15.54 501	13.01 500	17.62 487	10.36 499	19.39 493	30.53 496	19.03 488	22.15 489	28.32 495	9.61 473	16.44 491	10.96 467	10.98 503	3.74 504	21.96 505	4.87 501	16.79 500	10.39 501

UDG	3.15 428	9.41 496	2.81 276	2.72 473	0.92 423	2.39 366	0.11 289	4.12 265	1.30 223	2.35 362	3.63 409	4.96 424	1.58 378	4.33 286	2.89 399	1.22 471	0.04 260	8.09 485	3.80 497	4.94 475	1.35 399

BEATNet-Init1	19.30 502	9.61 497	39.48 502	3.09 475	2.67 473	39.40 508	17.68 505	23.58 503	25.88 491	38.63 506	37.63 507	50.99 508	33.56 507	30.54 505	24.44 503	1.09 466	1.51 477	0.60 467	0.88 483	1.81 472	2.89 476

DDUNet	3.58 434	11.19 498	3.84 360	3.59 477	3.31 477	4.14 423	0.20 319	4.40 295	1.33 230	2.72 389	3.11 397	3.16 378	0.37 257	4.18 275	1.47 337	2.02 476	0.05 268	10.10 491	3.59 496	5.85 477	3.05 479

UNDER WATER-64	20.90 505	11.73 499	33.74 498	20.56 504	13.88 501	34.56 507	24.71 508	16.81 487	33.52 500	22.54 499	17.10 472	40.14 505	33.68 508	25.46 500	23.75 502	10.68 501	2.78 501	18.70 501	4.60 498	17.07 501	12.03 505

UNDER WATER	20.50 504	13.77 500	33.30 497	20.84 505	14.55 502	30.38 506	19.68 506	17.23 489	34.25 501	21.44 497	18.98 477	38.38 502	31.61 504	25.31 499	22.42 501	10.71 502	2.76 500	19.90 504	4.92 502	17.87 502	11.76 504

MADNet+	11.36 486	15.59 501	70.62 508	1.36 455	1.52 458	20.21 491	4.98 472	12.73 483	8.13 470	3.88 421	6.42 441	8.89 459	6.29 464	32.76 506	29.90 505	0.25 454	1.05 426	0.01 404	0.22 417	0.60 457	1.76 439

ktn	19.65 503	19.61 502	8.27 465	22.99 507	17.38 505	23.89 496	11.97 501	24.83 506	34.40 502	19.19 490	27.37 497	32.56 496	18.29 497	16.52 492	18.28 488	22.43 507	3.70 503	29.28 508	10.90 506	19.65 504	11.59 503

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 371	20.09 503	11.97 478	0.09 186	0.00 1	0.46 30	0.05 226	0.49 9	0.50 27	0.17 58	0.03 51	0.04 19	0.00 1	0.14 2	0.45 193	0.00 1	0.35 330	0.00 1	0.06 330	0.07 210	1.12 378

DPSimNet_ROB	26.59 507	21.34 504	28.49 496	25.34 508	19.24 506	25.03 501	28.61 509	30.13 508	30.91 497	33.36 504	29.60 502	33.91 500	28.18 502	25.99 501	42.58 507	17.84 506	15.40 506	25.41 506	22.86 510	21.10 506	26.45 510

notaker	18.29 501	22.89 505	10.13 473	18.52 503	14.64 503	17.81 488	7.48 492	20.77 496	24.37 490	21.91 498	27.45 498	39.00 503	20.06 500	20.53 497	21.90 498	12.54 504	2.81 502	25.96 507	6.03 504	19.60 503	11.37 502

test_for_model	4.73 457	23.37 506	1.56 64	13.12 497	10.72 497	1.09 90	0.05 226	4.90 341	2.02 353	2.16 345	0.09 101	0.14 111	0.04 76	0.20 8	0.29 131	8.07 487	2.41 490	0.00 1	0.01 281	20.56 505	3.81 482

DispFullNet	8.26 475	24.76 507	14.96 486	14.77 500	7.78 491	5.23 442	0.09 278	5.67 398	3.16 424	9.01 466	4.87 426	6.15 441	10.66 480	10.44 474	4.54 425	2.54 477	0.33 326	15.59 498	4.84 500	13.17 497	6.59 489

HanzoNet	30.55 508	30.82 508	24.44 493	22.40 506	19.25 507	25.74 502	14.00 503	29.76 507	40.45 506	43.57 507	44.15 509	55.63 509	46.26 509	43.79 509	45.27 508	28.35 508	9.71 505	30.23 509	16.18 508	23.20 507	17.85 507

MADNet++	48.24 510	34.06 509	39.67 503	43.36 509	41.25 510	66.15 510	33.15 510	60.90 511	54.14 511	72.30 511	61.91 511	58.11 510	56.05 510	58.09 510	59.59 511	43.04 510	36.86 510	35.73 510	22.37 509	45.96 509	42.06 511

JetRed	35.17 509	40.12 510	62.92 504	15.92 502	26.66 508	70.02 511	42.94 511	32.33 509	33.48 499	46.29 508	45.31 510	39.98 504	26.04 501	38.73 508	56.93 510	12.90 505	37.58 511	13.38 496	9.53 505	30.41 508	21.91 509

DLNR_Zeroshot_test	23.30 506	50.27 511	88.62 510	97.23 522	94.59 518	1.20 132	0.00 1	20.92 497	0.64 45	0.06 29	0.02 2	0.03 12	0.02 29	4.50 296	0.25 115	32.51 509	0.96 418	0.00 1	0.27 441	72.47 515	1.47 406

LRCNet_RVC	60.82 511	63.91 512	64.33 505	69.26 514	50.13 511	19.76 490	0.07 258	58.24 510	5.77 453	75.95 512	85.64 512	74.51 511	62.84 511	58.99 511	50.33 509	93.38 518	56.04 515	93.60 516	93.06 516	68.67 514	71.95 516

xxxxx1	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

tt_ll	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

ff	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

ccccc		94.50 516		100.00 527	100.00 523	92.07 513		98.68 519		98.61 520		98.54 518		99.86 521		100.00 526	100.00 521	99.91 520	99.55 519	100.00 527

MEDIAN_ROB	96.88 517	99.41 517	98.74 517	94.82 517	94.30 517	93.21 514	90.85 513	95.70 517	94.83 516	97.65 518	97.67 517	98.31 517	96.57 517	94.60 515	93.95 517	99.78 523	98.28 517	99.99 521	99.90 520	99.50 522	99.57 520

PML	88.69 516	99.49 518	92.95 512	94.34 516	94.09 516	98.57 519	96.73 518	93.58 515	94.50 515	99.57 521	91.07 516	95.40 516	91.48 515	99.96 523	90.33 515	99.98 525	31.85 509	100.00 523	46.15 511	93.62 517	70.14 515

HaxPig	97.67 519	99.63 519	91.79 511	99.82 524	99.96 521	88.42 512	87.25 512	98.22 518	99.89 518	99.93 522	99.96 519	99.95 522	99.86 519	96.37 516	92.57 516	99.96 524	99.98 520	99.99 521	99.99 521	99.99 526	99.91 522

Anonymous_1	96.94 518	99.72 520	99.64 520	92.03 515	93.81 515	100.00 521	100.00 520	99.18 520	99.90 519	98.59 519	99.75 518	99.15 519	99.95 520	98.52 517	99.54 518	87.31 514	98.83 518	90.77 515	96.89 517	91.07 516	94.14 517

AVERAGE_ROB	99.26 523	99.81 521	97.70 516	100.00 527	100.00 523	96.38 518	91.35 514	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.98 524	99.97 520	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 527	100.00 527

DPSMNet_ROB	99.43 525	99.92 522	99.98 522	96.44 521	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.82 522	100.00 520	95.92 516	100.00 520	99.26 520	100.00 521	99.77 519	99.99 521	98.36 520	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.38 520	99.98 526

DGTPSM_ROB	99.42 524	99.92 522	99.98 522	96.43 520	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.81 521	100.00 520	95.92 516	100.00 520	99.26 520	100.00 521	99.77 519	99.99 521	98.23 519	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.38 520	99.97 525

test_example2	98.82 520	99.97 524	99.97 521	99.95 526	99.97 522	99.48 520	99.97 519	94.95 516	100.00 520	100.00 523	100.00 520	93.49 515	93.63 516	99.93 522	99.91 519	100.00 526	99.77 519	96.68 517	98.65 518	100.00 527	100.00 527

Selective-RAFT-Error	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 527	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.98 524	99.94 523

CasAABBNet	99.93 526	100.00 525	100.00 524	99.70 523	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	99.08 521	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.96 523	99.94 523

LSM0	99.93 526	100.00 525	100.00 524	99.82 524	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	99.09 522	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.98 524	99.79 521

DPSM_ROB	99.05 521	100.00 525	100.00 524	95.92 518	98.77 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.10 516	100.00 521	100.00 523	100.00 522	95.46 518	97.74 518

DPSM	99.05 521	100.00 525	100.00 524	95.92 518	98.77 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.10 516	100.00 521	100.00 523	100.00 522	95.46 518	97.74 518

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