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	0.95 261	0.06 1	2.01 212	0.80 478	0.86 479	1.58 345	0.24 397	4.28 346	0.53 36	0.85 236	0.29 214	2.60 404	1.04 399	0.70 165	0.61 288	0.00 1	0.85 438	0.00 1	0.26 495	0.01 38	1.48 472

GrayStereo	1.55 409	0.06 1	1.53 103	0.75 470	0.20 333	1.27 223	4.44 537	3.44 226	1.20 209	4.92 507	3.92 477	0.45 206	4.54 513	3.43 300	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 532	0.02 95	0.25 256

4w-stereo	0.40 70	0.07 3	1.09 67	0.01 13	0.13 294	0.80 48	0.00 1	1.75 108	0.96 155	0.21 105	0.02 2	0.02 6	0.05 132	0.52 111	0.31 172	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.28 506	0.00 1	0.74 396

3.75w	0.35 45	0.07 3	0.90 33	0.01 13	0.01 97	1.15 159	0.00 1	1.93 127	0.94 143	0.21 105	0.03 70	0.02 6	0.02 52	0.37 63	0.15 72	0.00 1	0.91 449	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.19 208

1w_stereo	0.41 71	0.07 3	0.46 4	0.02 67	0.00 1	1.04 90	0.00 1	3.62 242	0.89 122	0.31 139	0.02 2	0.03 35	0.28 292	0.29 41	0.23 131	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 276

IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 136	0.01 66	0.37 10	0.87 111	0.22 109	0.02 2	0.02 6	0.02 52	0.18 14	0.31 172	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.19 448	0.00 1	0.19 208

Reg-Stereo(zero)	0.71 183	0.07 3	2.28 262	0.03 105	1.01 499	1.58 345	0.37 439	1.52 83	0.78 76	0.18 83	0.16 167	1.75 352	1.08 402	0.91 200	1.25 381	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.24 485	0.01 38	0.54 340

dual_stereo	0.63 158	0.07 3	0.80 16	0.29 354	0.98 495	0.37 22	0.02 164	4.03 309	1.20 209	0.10 49	0.06 119	0.02 6	0.04 110	1.13 210	0.32 179	0.00 1	1.26 529	0.00 1	0.13 408	0.00 1	1.80 514

IGEV-Stereo++	0.42 75	0.07 3	0.79 15	0.17 284	0.28 380	1.13 149	0.00 1	1.98 129	0.41 24	0.31 139	0.04 92	0.02 6	0.03 85	0.56 123	0.30 169	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.00 1	0.04 199	1.55 481

4.5_new	0.37 53	0.08 10	0.91 35	0.03 105	0.01 97	0.94 69	0.00 1	1.73 104	0.98 164	0.28 129	0.17 169	0.03 35	0.01 19	0.54 118	0.10 31	0.00 1	0.97 481	0.00 1	0.13 408	0.00 1	0.51 334

4.5w-stereo	0.37 53	0.08 10	0.91 35	0.03 105	0.01 97	0.94 69	0.00 1	1.73 104	0.98 164	0.28 129	0.17 169	0.03 35	0.01 19	0.54 118	0.10 31	0.00 1	0.97 481	0.00 1	0.13 408	0.00 1	0.51 334

111111	0.37 53	0.08 10	0.72 12	0.15 275	0.26 368	1.10 136	0.02 164	1.58 86	0.88 117	0.19 91	0.04 92	0.01 1	0.06 155	0.32 53	0.15 72	0.00 1	0.74 414	0.00 1	0.00 1	0.09 293	1.06 440

AEACV	0.64 164	0.08 10	1.46 94	0.72 459	0.96 492	1.22 191	0.00 1	1.90 123	0.67 58	0.54 199	0.07 131	0.02 6	0.73 381	0.63 149	0.28 158	0.01 428	0.92 453	0.00 1	0.36 521	0.09 293	2.04 533

PSM-AAD	1.21 334	0.08 10	1.53 103	0.10 239	0.27 374	1.35 258	3.14 522	2.74 170	0.83 102	2.89 455	2.04 418	0.16 164	5.25 521	3.51 303	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.08 98

KYRaft	1.26 355	0.08 10	1.58 112	0.06 179	0.23 347	1.28 227	0.75 474	2.92 185	0.81 93	3.20 467	7.14 509	0.99 295	2.70 479	1.56 241	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.66 498

Monster-pub-eth3d	0.42 75	0.09 16	0.95 47	0.01 13	0.06 229	0.51 38	0.00 1	2.62 165	0.82 99	0.11 52	0.02 2	0.05 76	0.01 19	0.59 138	0.37 211	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.34 518	0.00 1	0.88 417

asd	0.29 27	0.09 16	1.00 56	0.02 67	0.07 244	1.04 90	0.00 1	0.30 4	0.92 132	0.22 109	0.13 161	0.04 53	0.05 132	0.46 88	0.13 56	0.00 1	0.78 421	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.62 362

3.5w_stereo	0.30 34	0.09 16	0.83 21	0.02 67	0.01 97	1.03 84	0.00 1	1.77 109	0.99 168	0.01 4	0.08 137	0.02 6	0.03 85	0.30 46	0.11 37	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208

3w_stereo	0.41 71	0.09 16	1.15 73	0.03 105	0.09 267	0.79 47	0.00 1	2.32 147	0.94 143	0.16 74	0.02 2	0.03 35	0.03 85	0.48 92	0.29 162	0.00 1	0.98 486	0.00 1	0.21 462	0.00 1	0.58 356

2w_stereo	0.38 61	0.09 16	0.97 51	0.01 13	0.00 1	0.99 76	0.00 1	2.70 167	0.90 128	0.22 109	0.04 92	0.03 35	0.08 186	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.67 401	0.00 1	0.14 412	0.00 1	0.24 246

MonSter	0.42 75	0.09 16	0.95 47	0.01 13	0.06 229	0.51 38	0.00 1	2.61 164	0.82 99	0.11 52	0.02 2	0.05 76	0.01 19	0.58 130	0.37 211	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.34 518	0.00 1	0.88 417

DCVSM-stereo	0.74 192	0.09 16	1.76 150	0.07 196	0.01 97	1.24 200	0.04 257	2.09 139	0.31 16	3.55 478	0.09 141	3.02 428	0.59 353	1.43 237	0.45 238	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.02 95	0.01 14

U	1.79 428	0.09 16	1.35 89	0.06 179	7.35 558	10.70 541	0.00 1	0.86 54	0.32 19	0.02 8	0.03 70	0.11 144	0.02 52	0.15 12	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 556	5.06 572	0.01 38	0.01 14

knoymous	0.41 71	0.09 16	1.34 88	0.05 157	0.01 97	1.15 159	0.01 66	2.36 151	0.23 6	0.51 195	0.02 2	1.64 341	0.00 1	0.49 97	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 54

FTStereo	2.20 465	0.09 16	2.07 225	0.18 286	0.13 294	1.43 282	4.50 539	2.98 192	0.97 159	3.35 474	17.70 541	0.77 266	4.06 506	4.36 342	0.15 72	0.15 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.19 451

Prome-Stereo	1.29 362	0.09 16	1.62 116	0.12 262	0.24 354	1.28 227	0.65 467	2.98 192	0.93 137	2.08 398	8.52 515	0.75 258	2.83 482	2.19 269	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.39 466

ICVP	0.53 115	0.09 16	1.86 183	0.01 13	0.01 97	1.12 145	0.21 386	4.35 351	0.68 61	0.45 173	0.28 211	0.33 191	0.07 172	0.72 170	0.25 144	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
qwe	0.39 62	0.10 28	1.00 56	0.01 13	0.08 256	1.03 84	0.00 1	1.89 121	0.94 143	0.23 113	0.19 186	0.02 6	0.01 19	0.43 81	0.10 31	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.23 473	0.00 1	0.52 337

2.25w	0.41 71	0.10 28	1.07 62	0.02 67	0.00 1	1.04 90	0.00 1	2.10 140	0.93 137	0.20 99	0.02 2	0.02 6	0.01 19	0.53 115	0.33 182	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.27 499	0.00 1	0.67 373

4.25_new	0.39 62	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 97	1.06 106	0.00 1	1.80 112	0.95 148	0.29 133	0.11 150	0.03 35	0.05 132	0.51 106	0.31 172	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.23 473	0.00 1	0.55 346

4.5w_new	0.39 62	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 97	1.06 106	0.00 1	1.80 112	0.95 148	0.29 133	0.11 150	0.03 35	0.05 132	0.51 106	0.31 172	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.23 473	0.00 1	0.55 346

4.25w-stereo	0.39 62	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 97	1.06 106	0.00 1	1.80 112	0.95 148	0.29 133	0.11 150	0.03 35	0.05 132	0.51 106	0.31 172	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.23 473	0.00 1	0.55 346

3.25w_new	0.37 53	0.10 28	0.92 40	0.02 67	0.09 267	1.02 79	0.00 1	1.86 118	0.96 155	0.15 68	0.06 119	0.02 6	0.02 52	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 449	0.00 1	0.20 452	0.00 1	0.67 373

3.25w	0.37 53	0.10 28	0.92 40	0.02 67	0.09 267	1.02 79	0.00 1	1.86 118	0.96 155	0.15 68	0.06 119	0.02 6	0.02 52	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 449	0.00 1	0.20 452	0.00 1	0.67 373

MLG-Stereo	0.29 27	0.10 28	0.98 53	0.06 179	0.20 333	1.04 90	0.00 1	0.58 30	1.61 346	0.13 64	0.06 119	0.04 53	0.01 19	0.07 4	0.09 22	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.14 166

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 28	0.68 11	0.06 179	0.03 186	0.36 20	0.02 164	1.78 111	1.26 246	0.01 4	0.02 2	0.05 76	0.00 1	0.27 32	0.31 172	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.15 416	0.03 164	0.15 176

IGEV-RUCA	0.31 36	0.10 28	0.83 21	0.12 262	0.11 283	1.25 208	0.31 429	0.85 52	0.27 13	0.11 52	0.14 163	0.16 164	0.24 279	0.35 62	0.25 144	0.05 483	0.19 335	0.20 523	0.23 473	0.19 418	0.32 280

RAFT-Stereo-weight	0.57 135	0.10 28	1.28 86	0.10 239	0.42 412	1.41 278	0.05 278	3.80 258	0.86 107	1.02 266	0.52 276	0.26 185	0.01 19	0.42 77	0.15 72	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.60 358

anonymousdsp2	0.88 231	0.10 28	2.48 302	0.42 379	0.77 473	1.22 191	0.02 164	4.89 402	1.23 226	0.75 223	0.21 195	0.94 287	0.09 201	1.46 239	0.31 172	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.11 397	0.05 217	1.78 511

SST-Stereo	1.12 313	0.10 28	1.98 208	0.85 484	0.24 354	1.72 387	0.56 461	2.10 140	2.01 412	1.19 292	1.07 351	1.57 331	1.88 457	6.92 474	0.24 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

GMM-Stereo	1.17 327	0.10 28	2.29 264	0.13 266	0.22 342	1.43 282	0.84 477	2.83 177	1.16 191	2.73 451	3.09 458	0.54 221	0.87 391	5.31 396	0.16 82	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.02 95	1.72 499

asda	0.39 62	0.11 42	0.90 33	0.02 67	0.01 97	1.13 149	0.00 1	1.80 112	0.95 148	0.23 113	0.07 131	0.04 53	0.08 186	0.52 111	0.12 45	0.00 1	0.97 481	0.00 1	0.22 467	0.00 1	0.67 373

2.5w	0.43 81	0.11 42	1.06 61	0.01 13	0.00 1	1.05 100	0.00 1	2.59 162	0.98 164	0.20 99	0.02 2	0.02 6	0.02 52	0.41 73	0.14 65	0.00 1	1.02 491	0.00 1	0.27 499	0.00 1	0.76 398

2.75w_new	0.45 86	0.11 42	1.02 58	0.02 67	0.08 256	1.03 84	0.00 1	2.60 163	0.93 137	0.22 109	0.04 92	0.02 6	0.03 85	0.66 158	0.32 179	0.00 1	0.95 470	0.00 1	0.24 485	0.00 1	0.63 364

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 42	1.02 58	0.05 157	0.18 322	1.04 90	0.00 1	0.23 1	1.57 338	0.12 60	0.05 109	0.05 76	0.01 19	0.06 2	0.10 31	0.00 1	0.61 397	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.15 176

DAS	1.40 386	0.11 42	2.83 332	0.04 139	0.01 97	1.31 237	1.14 493	4.51 363	2.02 414	4.84 504	2.33 428	1.65 342	0.56 347	5.53 407	0.85 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

SepStereo	1.41 388	0.11 42	2.83 332	0.04 139	0.01 97	1.31 237	1.14 493	4.51 363	2.02 414	4.84 504	2.33 428	1.65 342	0.56 347	5.78 419	0.85 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

RAFT_R40	1.08 302	0.11 42	2.09 234	0.83 482	0.20 333	1.68 383	0.64 465	2.11 142	1.19 203	1.05 271	1.13 359	1.77 353	1.43 429	6.90 472	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14

AnonymousM	0.48 94	0.11 42	1.03 60	0.06 179	0.01 97	1.10 136	0.03 222	1.91 124	1.37 298	0.25 120	0.04 92	0.02 6	0.24 279	0.56 123	0.33 182	0.00 1	0.43 363	1.91 548	0.00 1	0.01 38	0.22 238

HSM-Net_RVC	1.51 401	0.11 42	1.93 200	0.00 1	0.01 97	1.91 404	0.05 278	7.86 537	1.93 406	3.77 484	3.76 473	3.16 437	0.36 311	4.34 341	0.83 329	0.01 428	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
zero-FE	0.54 119	0.12 51	2.19 248	0.26 342	0.44 417	0.84 56	0.06 305	1.74 106	0.47 31	0.38 151	0.09 141	0.17 167	0.12 231	1.55 240	0.58 280	0.18 516	0.74 414	0.00 1	0.23 473	0.01 38	0.59 357

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 51	0.31 1	0.06 179	0.00 1	1.03 84	0.00 1	0.29 3	0.78 76	0.01 4	0.02 2	0.04 53	0.01 19	0.13 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32

CAS	0.95 261	0.12 51	1.08 65	6.79 552	0.08 256	1.10 136	0.01 66	0.97 60	0.87 111	0.03 15	0.04 92	0.07 117	0.06 155	0.37 63	0.15 72	6.94 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 272

EGLCR-Stereo	0.64 164	0.12 51	1.52 101	0.74 466	0.75 472	1.83 398	0.54 456	2.79 175	0.67 58	0.66 209	0.04 92	0.01 1	0.02 52	0.77 177	0.45 238	0.00 1	0.71 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 445

PSMNet-ADL	0.88 231	0.12 51	1.32 87	0.07 196	0.01 97	2.03 408	0.03 222	3.00 194	1.28 258	0.39 155	0.66 300	2.12 377	0.67 375	4.19 330	1.38 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.24 246

RAFT-345	1.25 346	0.12 51	2.08 228	0.54 411	0.13 294	1.55 335	0.24 397	0.65 34	2.51 455	1.19 292	7.68 510	0.92 284	0.05 132	6.86 468	0.50 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

AdaStereo	0.76 196	0.12 51	1.73 138	0.05 157	0.00 1	1.46 298	0.23 394	5.16 427	1.66 366	1.19 292	0.37 243	1.54 330	0.17 256	0.86 198	0.54 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98
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.
DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 58	1.24 82	0.02 67	0.08 256	0.87 57	0.05 278	0.54 25	0.35 21	0.10 49	0.25 202	0.16 164	0.15 242	0.33 58	0.60 283	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.03 344	0.03 164	0.33 286

FACV-RUCA	0.58 139	0.13 58	1.73 138	0.07 196	0.12 290	1.15 159	0.07 313	4.23 339	1.27 252	0.25 120	0.99 347	0.19 168	0.30 297	0.31 51	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.08 507	0.02 341	0.24 447	0.19 208

Pointernet	0.47 91	0.13 58	1.57 111	0.05 157	0.44 417	1.19 177	0.05 278	3.69 247	0.81 93	0.03 15	0.02 2	0.19 168	0.05 132	0.47 89	0.13 56	0.00 1	0.26 343	0.00 1	0.14 412	0.01 38	0.24 246

AE-Stereo	0.83 213	0.13 58	2.17 246	0.08 208	0.24 354	1.24 200	0.03 222	5.22 431	1.26 246	0.70 212	1.09 353	0.20 170	0.16 251	0.70 165	0.33 182	0.00 1	0.89 448	0.00 1	0.26 495	0.09 293	1.75 503

Any-RAFT	0.76 196	0.13 58	1.46 94	0.03 105	0.01 97	2.76 446	0.08 322	4.09 315	1.69 369	1.08 276	0.26 208	1.95 366	0.31 302	0.95 204	0.09 22	0.01 428	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98

Selective-IGEV	0.51 103	0.13 58	1.41 92	0.72 459	0.62 457	0.38 23	0.04 257	2.58 161	1.21 218	0.19 91	0.02 2	0.02 6	0.06 155	0.48 92	0.46 247	0.01 428	0.80 425	0.00 1	0.09 386	0.07 258	0.91 422

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 58	0.94 46	0.03 105	0.00 1	0.95 71	0.03 222	0.33 6	0.44 28	0.10 49	0.04 92	0.06 98	0.04 110	0.44 84	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

AdaDepth	0.35 45	0.14 65	1.78 156	0.05 157	0.03 186	1.30 232	0.01 66	0.39 12	0.80 88	0.11 52	0.03 70	0.02 6	0.08 186	0.68 162	0.13 56	0.00 1	0.75 417	0.00 1	0.18 441	0.01 38	0.56 351

monsters	0.42 75	0.14 65	0.92 40	0.01 13	0.12 290	1.06 106	0.00 1	2.03 134	0.91 130	0.31 139	0.02 2	0.03 35	0.03 85	0.66 158	0.40 225	0.00 1	0.94 469	0.00 1	0.30 510	0.00 1	0.51 334

CRE-IMP	0.49 96	0.14 65	1.75 144	0.08 208	0.05 223	1.48 313	0.45 445	1.64 97	1.22 222	0.92 247	0.29 214	0.87 274	0.01 19	0.39 68	0.25 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.17 195

Replicate-Monster	0.60 145	0.15 68	6.18 496	0.01 13	0.14 300	1.02 79	0.00 1	0.68 35	0.93 137	0.18 83	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.56 123	0.23 131	0.11 506	1.02 491	0.00 1	0.12 405	0.01 38	0.66 369

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 68	0.40 2	0.01 13	0.01 97	1.12 145	0.00 1	0.63 33	0.21 4	0.09 46	0.03 70	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.04 54

monsterstereo	0.49 96	0.15 68	1.07 62	0.06 179	0.00 1	1.07 113	0.00 1	3.55 232	0.86 107	0.39 155	0.02 2	0.02 6	0.02 52	0.45 86	0.42 230	0.00 1	1.08 499	0.00 1	0.33 515	0.00 1	0.33 286

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 68	0.85 24	0.28 352	0.17 318	1.08 121	0.00 1	0.51 21	0.87 111	0.23 113	0.06 119	0.02 6	0.01 19	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.16 187

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 111	0.15 68	1.72 135	0.22 318	0.14 300	1.47 305	0.04 257	2.21 144	0.99 168	0.39 155	0.11 150	0.70 248	0.03 85	0.65 154	0.58 280	0.02 456	0.46 365	0.00 1	0.23 473	0.01 38	0.36 294

FoundationStereo	0.26 17	0.15 68	0.50 6	0.50 404	0.90 484	0.11 2	0.04 257	0.26 2	1.18 200	0.00 1	0.02 2	0.05 76	0.01 19	0.49 97	0.19 104	0.00 1	0.84 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

testlalala_base	1.48 397	0.15 68	1.50 100	0.09 227	0.20 333	1.20 179	0.01 66	4.81 395	0.53 36	0.25 120	0.02 2	0.24 177	0.05 132	0.29 41	0.50 265	7.67 554	1.93 553	0.00 1	0.27 499	9.18 551	0.79 404

BUS	1.05 295	0.15 68	1.48 96	0.04 139	0.00 1	5.73 512	0.03 222	6.00 485	1.17 196	2.36 424	0.64 297	2.35 398	0.06 155	0.80 188	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

BSDual-CNN	0.94 252	0.15 68	1.48 96	0.04 139	0.00 1	3.30 464	0.20 379	6.00 485	1.17 196	2.36 424	0.64 297	1.78 354	0.10 209	0.80 188	0.71 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

psmg	0.93 249	0.15 68	1.48 96	0.02 67	0.00 1	3.25 463	0.26 405	5.45 455	1.17 196	2.00 392	1.45 384	1.78 354	0.10 209	0.80 188	0.71 307	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.02 95	0.04 54

test-3	0.86 227	0.15 68	2.03 217	0.37 369	0.56 436	1.01 77	0.02 164	3.05 199	0.54 41	1.98 391	0.02 2	1.09 305	0.04 110	3.73 314	0.38 215	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.25 488	0.16 392	0.82 406

test_1	0.84 220	0.15 68	2.03 217	0.37 369	0.55 433	1.01 77	0.02 164	3.06 201	0.55 44	1.73 371	0.02 2	1.09 305	0.04 110	3.70 312	0.38 215	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.25 488	0.16 392	0.84 411

test_3	0.81 210	0.15 68	2.17 246	0.36 366	0.58 442	1.03 84	0.01 66	3.01 197	0.59 47	0.98 253	0.02 2	1.04 298	0.04 110	3.72 313	0.39 222	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.25 488	0.16 392	0.69 387

AAGNet	1.60 414	0.15 68	1.76 150	1.17 510	0.27 374	1.51 323	0.64 465	1.71 101	1.20 209	1.67 364	0.81 326	1.59 336	2.23 463	6.08 429	11.16 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

CFNet-RSSM	0.60 145	0.15 68	1.55 107	0.05 157	0.14 300	1.27 223	0.02 164	4.87 400	0.58 46	0.34 144	0.02 2	1.92 362	0.04 110	0.49 97	0.25 144	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 499	0.01 38	0.10 135

R-Stereo Train	0.56 131	0.15 68	1.83 175	0.02 67	0.00 1	1.26 217	0.09 334	4.14 326	0.45 29	1.86 376	0.42 257	0.06 98	0.01 19	0.32 53	0.46 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

RAFT-Stereo	0.56 131	0.15 68	1.83 175	0.02 67	0.00 1	1.26 217	0.09 334	4.14 326	0.45 29	1.86 376	0.42 257	0.06 98	0.01 19	0.32 53	0.46 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-G_1	0.39 62	0.16 85	0.91 35	0.26 342	0.18 322	1.30 232	0.00 1	2.08 137	0.92 132	0.38 151	0.06 119	0.05 76	0.01 19	0.21 19	0.15 72	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.69 387

LG-G	0.39 62	0.16 85	0.91 35	0.26 342	0.18 322	1.30 232	0.00 1	2.08 137	0.92 132	0.38 151	0.06 119	0.05 76	0.01 19	0.21 19	0.15 72	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.69 387

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 85	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 164	0.72 43	1.53 331	0.09 46	0.02 2	0.05 76	0.02 52	0.31 51	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

RSM	0.36 50	0.16 85	0.82 20	0.59 423	0.49 428	0.42 28	0.00 1	1.56 85	1.20 209	0.19 91	0.02 2	0.03 35	0.06 155	0.34 60	0.19 104	0.01 428	0.10 315	0.00 1	0.15 416	0.10 308	0.68 380

CES	0.51 103	0.16 85	1.23 80	0.09 227	1.58 528	1.18 175	0.05 278	1.07 68	0.79 80	0.03 15	0.03 70	0.14 158	0.10 209	0.55 120	0.12 45	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	2.98 546

CASS	0.63 158	0.16 85	1.88 191	0.03 105	0.01 97	1.67 380	0.04 257	3.11 208	0.81 93	2.25 415	1.02 349	0.29 188	0.35 308	0.70 165	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.57 135	0.16 85	1.63 122	0.70 455	0.93 490	1.10 136	0.01 66	1.43 80	0.26 12	0.91 243	0.02 2	0.08 123	0.11 218	0.61 146	0.23 131	0.00 1	1.15 522	0.00 1	0.17 434	0.10 308	1.84 518

GANet-ADL	0.62 152	0.16 85	1.89 194	0.15 275	0.02 164	1.46 298	0.02 164	3.83 270	0.75 71	0.40 160	1.08 352	1.09 305	0.18 260	0.65 154	0.47 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.13 160

DEmStereo	1.56 411	0.16 85	2.44 297	0.09 227	0.02 164	1.77 392	0.87 478	1.72 102	1.08 179	2.48 437	6.30 504	1.06 301	5.02 517	6.28 438	1.81 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

DeepStereo_RVC	0.59 140	0.16 85	1.65 124	0.08 208	0.06 229	1.37 261	0.40 441	1.58 86	1.26 246	1.03 269	0.83 329	0.49 211	1.52 436	0.94 202	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.13 160

EAI-Stereo	1.50 400	0.16 85	1.53 103	0.25 335	0.91 487	2.30 422	4.98 540	6.09 492	1.87 397	1.38 322	5.56 495	0.49 211	0.59 353	1.21 220	0.83 329	0.00 1	0.31 352	0.00 1	1.09 558	0.02 95	0.56 351

Gwc-CoAtRS	0.52 111	0.16 85	1.68 130	0.05 157	0.13 294	1.06 106	0.03 222	2.88 179	0.54 41	0.40 160	0.02 2	2.22 386	0.03 85	0.49 97	0.26 152	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.22 467	0.01 38	0.11 143

Monster-pub-mixall	0.27 23	0.17 97	0.74 13	0.01 13	0.01 97	0.35 18	0.01 66	0.42 13	0.31 16	0.17 79	0.02 2	0.04 53	0.00 1	1.16 212	0.44 233	0.00 1	1.01 488	0.00 1	0.15 416	0.01 38	0.44 325

MLG-Stereo_test2	0.34 43	0.17 97	0.97 51	0.32 360	0.33 400	1.13 149	0.00 1	0.31 5	1.53 331	0.28 129	0.05 109	0.10 141	0.00 1	0.30 46	0.20 110	0.19 519	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 297

trnet	0.29 27	0.17 97	0.95 47	0.00 1	0.00 1	1.26 217	0.01 66	1.32 72	0.97 159	0.16 74	0.18 174	0.05 76	0.00 1	0.53 115	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32

testlalala	0.68 176	0.17 97	1.61 115	0.21 314	0.18 322	1.14 156	0.03 222	3.47 228	1.74 382	2.12 401	0.20 191	0.30 189	0.05 132	0.38 66	0.41 229	0.01 428	1.13 515	0.00 1	0.27 499	0.01 38	0.15 176

DisPM	0.96 265	0.17 97	2.10 235	0.90 492	0.02 164	1.53 329	0.55 460	1.86 118	1.31 277	2.42 433	0.82 327	0.38 197	0.01 19	6.92 474	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

NRIStereo	0.82 211	0.17 97	1.56 109	0.61 429	0.05 223	1.61 357	0.48 450	1.52 83	1.19 203	0.91 243	0.17 169	0.65 234	0.03 85	7.00 483	0.25 144	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.17 195

ASMatch	1.46 393	0.17 97	2.35 276	0.73 464	0.20 333	1.22 191	0.25 401	1.04 67	0.89 122	0.30 136	11.50 526	0.92 284	2.31 467	6.65 456	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.04 54

s12784h	0.67 170	0.17 97	1.87 189	0.02 67	0.00 1	1.16 165	0.03 222	4.08 314	1.89 399	1.04 270	1.59 395	0.05 76	0.02 52	1.25 227	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

LGtest1	0.19 5	0.18 105	0.41 3	0.01 13	0.10 278	0.40 26	0.00 1	0.56 28	0.93 137	0.32 142	0.06 119	0.03 35	0.00 1	0.14 9	0.27 155	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.16 187

S2M2	0.17 4	0.18 105	0.83 21	0.02 67	0.01 97	0.32 8	0.01 66	0.52 22	0.78 76	0.00 1	0.14 163	0.03 35	0.01 19	0.37 63	0.16 82	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.91 438	0.18 105	2.96 348	0.69 454	0.73 470	5.20 506	0.71 471	6.02 489	1.17 196	1.33 314	2.00 416	9.90 531	3.21 494	1.29 230	0.81 322	0.00 1	0.59 395	0.00 1	0.53 533	0.06 231	0.87 415

PAM	1.83 432	0.18 105	3.32 380	0.66 443	0.61 449	5.41 510	0.77 475	6.32 502	0.94 143	1.37 321	1.11 357	9.51 529	2.30 466	1.23 224	0.74 313	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.53 533	0.03 164	0.90 421

GCAP-BAT	0.78 203	0.18 105	1.84 179	0.66 443	0.66 459	2.13 413	0.04 257	1.42 79	0.89 122	1.14 286	1.26 371	1.13 308	0.09 201	0.65 154	0.85 332	0.02 456	1.07 497	0.00 1	0.48 530	0.06 231	1.08 442

RSM++	0.35 45	0.18 105	0.88 27	0.63 437	0.47 425	0.44 32	0.00 1	1.41 77	1.20 209	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 172	0.33 58	0.18 94	0.01 428	0.02 264	0.00 1	0.17 434	0.14 367	0.73 393

MSKI-zero shot	0.91 241	0.18 105	1.86 183	0.61 429	0.62 457	1.36 259	0.05 278	3.41 225	0.31 16	0.73 220	1.79 405	0.88 275	0.00 1	4.71 359	0.16 82	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.21 462	0.02 95	0.32 280

PCWNet_CMD	0.70 181	0.18 105	2.22 253	0.01 13	0.01 97	1.09 130	0.00 1	3.17 210	1.35 291	0.50 193	0.29 214	2.28 389	1.46 433	1.22 222	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

Selective-RAFT	0.53 115	0.18 105	1.12 69	0.04 139	0.01 97	1.19 177	0.02 164	3.26 217	1.29 265	0.02 8	0.02 2	0.24 177	0.18 260	1.34 233	0.44 233	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.19 448	0.05 217	0.17 195

RCA-Stereo	0.53 115	0.18 105	1.16 75	0.01 13	0.24 354	1.20 179	0.01 66	3.86 273	0.97 159	0.77 226	0.50 271	0.05 76	0.13 236	0.32 53	0.03 4	0.00 1	0.87 441	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.24 246

DCANet-4	0.83 213	0.18 105	4.76 453	0.04 139	0.01 97	1.24 200	0.02 164	3.84 271	2.21 429	2.39 429	0.25 202	0.11 144	0.24 279	0.59 138	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 297

tt	68.57 582	0.18 105	99.50 590	50.44 579	14.99 573	100.00 592	100.00 591	100.00 594	99.70 588	28.28 571	12.01 529	99.97 594	98.67 589	99.55 589	99.99 592	89.99 586	98.19 587	46.13 581	51.48 582	60.62 580	21.71 577

anonymity	0.99 279	0.18 105	1.80 159	0.39 373	0.67 461	0.74 45	0.01 66	5.09 421	2.13 422	1.34 316	1.30 373	0.80 269	1.62 446	0.82 192	0.64 293	0.03 470	0.59 395	0.00 1	0.48 530	0.02 95	1.15 448

iRaft-Stereo_20w	1.39 384	0.18 105	3.72 408	0.79 476	0.56 436	1.90 402	0.65 467	8.85 543	1.05 175	2.05 397	0.42 257	1.24 314	1.23 417	1.69 250	0.95 356	0.00 1	0.62 398	0.00 1	0.44 526	0.02 95	1.41 469

Patchmatch Stereo++	0.59 140	0.18 105	1.73 138	0.08 208	0.08 256	1.62 362	0.26 405	1.62 95	1.25 239	1.00 264	0.18 174	0.75 258	0.03 85	2.68 276	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69
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	0.92 244	0.18 105	1.99 210	1.31 518	0.01 97	1.55 335	0.28 414	3.09 204	1.24 228	1.20 296	0.57 283	0.24 177	0.01 19	6.43 443	0.35 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

OCTAStereo	0.93 249	0.18 105	2.01 212	1.31 518	0.01 97	1.56 339	0.28 414	3.09 204	1.24 228	1.21 297	0.57 283	0.25 182	0.01 19	6.43 443	0.35 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 265	0.18 105	2.32 272	1.26 512	0.03 186	1.50 319	0.26 405	2.90 182	1.27 252	1.30 309	0.38 246	0.39 198	0.01 19	6.94 477	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

KMStereo	0.96 265	0.18 105	2.32 272	1.26 512	0.03 186	1.50 319	0.26 405	2.90 182	1.27 252	1.30 309	0.38 246	0.39 198	0.01 19	6.94 477	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

PSM-adaLoss	0.54 119	0.18 105	1.72 135	0.08 208	0.09 267	1.63 365	0.29 421	1.60 89	1.27 252	0.99 258	0.18 174	0.76 263	0.02 52	1.79 259	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

ROB_FTStereo_v2	0.52 111	0.18 105	1.71 134	0.08 208	0.09 267	1.59 347	0.32 432	1.61 92	1.25 239	0.99 258	0.19 186	0.76 263	0.02 52	1.36 234	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

ROB_FTStereo	0.55 126	0.18 105	1.75 144	0.08 208	0.09 267	1.61 357	0.32 432	1.60 89	1.26 246	0.99 258	0.19 186	0.75 258	0.03 85	1.97 264	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

HUI-Stereo	0.54 119	0.18 105	1.78 156	0.08 208	0.08 256	1.63 365	0.31 429	1.60 89	1.28 258	0.99 258	0.18 174	0.76 263	0.02 52	1.56 241	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

RE-Stereo	0.92 244	0.18 105	2.01 212	1.31 518	0.01 97	1.55 335	0.28 414	3.09 204	1.24 228	1.21 297	0.57 283	0.24 177	0.01 19	6.43 443	0.34 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

TVStereo	0.92 244	0.18 105	2.01 212	1.31 518	0.01 97	1.55 335	0.28 414	3.09 204	1.24 228	1.21 297	0.57 283	0.24 177	0.01 19	6.43 443	0.34 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

iGMRVC	0.59 140	0.18 105	1.75 144	0.08 208	0.09 267	1.63 365	0.27 413	1.61 92	1.27 252	0.99 258	0.19 186	0.75 258	0.03 85	2.78 280	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

iRAFT	0.59 140	0.18 105	1.73 138	0.08 208	0.08 256	1.62 362	0.26 405	1.62 95	1.25 239	1.00 264	0.18 174	0.75 258	0.03 85	2.68 276	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

RAFT-IKP	0.54 119	0.18 105	1.77 154	0.08 208	0.07 244	1.47 305	0.29 421	1.61 92	1.26 246	0.99 258	0.18 174	0.74 256	0.02 52	1.77 256	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

MSMDNet	0.71 183	0.18 105	2.22 253	0.01 13	0.01 97	1.09 130	0.00 1	3.25 215	1.35 291	0.52 196	0.29 214	2.29 393	1.45 430	1.22 222	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

MultiAttention	6.52 538	0.19 134	1.72 135	1.21 511	1.55 527	44.52 577	15.97 573	6.84 514	2.09 421	3.23 469	8.12 512	6.32 509	0.38 317	27.80 573	4.55 487	0.13 510	0.01 233	0.66 538	0.79 545	2.04 542	2.21 539

MM-Stereo_test2	0.51 103	0.19 134	1.86 183	0.74 466	0.08 256	1.16 165	0.01 66	0.78 49	0.71 64	0.48 187	0.03 70	0.05 76	0.07 172	0.47 89	0.40 225	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.05 361	0.28 467	1.94 530

UGAM-zero	1.89 436	0.19 134	2.80 327	0.22 318	0.47 425	1.57 342	0.35 436	6.96 521	0.60 49	1.40 326	0.26 208	8.37 523	4.43 511	7.06 489	0.71 307	0.00 1	0.67 401	0.00 1	0.58 537	0.02 95	1.16 450

rvit_stereo_0075_2	0.45 86	0.19 134	3.21 367	0.02 67	0.00 1	1.10 136	0.02 164	1.92 126	1.22 222	0.18 83	0.09 141	0.02 6	0.05 132	0.59 138	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.27 265

RAFT-Test	0.85 224	0.19 134	2.98 352	0.66 443	0.99 496	1.83 398	0.17 368	3.16 209	1.19 203	0.71 213	0.11 150	3.21 442	0.02 52	0.58 130	0.33 182	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.29 508	0.01 38	0.15 176

LoS	0.32 39	0.19 134	1.27 85	0.11 255	0.01 97	1.32 246	0.07 313	1.44 81	0.79 80	0.06 33	0.04 92	0.27 187	0.11 218	0.60 142	0.13 56	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PFNet+	0.65 166	0.19 134	2.19 248	0.29 354	0.06 229	1.46 298	0.54 456	1.74 106	1.62 353	1.35 318	0.45 265	0.36 193	0.01 19	2.41 270	0.25 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

cross-raft	0.67 170	0.19 134	1.85 180	0.58 420	0.71 468	1.09 130	0.10 342	3.52 230	0.69 62	0.41 165	0.02 2	2.81 417	0.04 110	0.55 120	0.23 131	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.16 426	0.01 38	0.22 238

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 134	2.20 250	0.02 67	0.00 1	0.13 3	0.04 257	1.15 69	0.89 122	0.15 68	0.07 131	0.03 35	0.04 110	0.39 68	0.05 7	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

CREStereo	0.29 27	0.19 134	0.91 35	0.00 1	0.01 97	1.24 200	0.01 66	1.31 71	0.99 168	0.17 79	0.17 169	0.04 53	0.00 1	0.56 123	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 144	0.81 19	0.20 308	0.15 310	1.04 90	0.15 364	0.62 32	0.53 36	0.09 46	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 24	0.23 131	0.00 1	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 228

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 144	0.85 24	0.20 308	0.15 310	0.34 10	0.13 355	0.86 54	0.80 88	0.08 43	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 21	0.23 131	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.19 208

MGS-Stereo	0.35 45	0.20 144	1.15 73	0.04 139	0.00 1	0.52 41	0.01 66	0.52 22	0.80 88	0.03 15	2.86 452	0.04 53	0.03 85	0.28 35	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 505	0.00 1

DRaft	1.40 386	0.20 144	1.83 175	0.09 227	0.01 97	1.66 375	0.42 443	2.13 143	0.59 47	3.75 483	5.16 492	0.41 203	4.27 509	5.52 406	1.63 400	0.01 428	0.06 296	0.00 1	0.07 373	0.08 271	0.12 152

CFNet_pseudo	0.71 183	0.20 144	2.34 275	0.01 13	0.01 97	1.24 200	0.00 1	3.19 213	0.92 132	0.85 236	0.47 269	2.29 393	0.61 356	1.79 259	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.14 166

SFCPSM	0.87 228	0.20 144	2.57 309	0.02 67	0.07 244	2.45 429	0.18 374	5.65 462	1.51 327	0.85 236	0.77 320	0.67 240	0.30 297	1.77 256	0.22 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.09 293	0.09 123

ccs_rob	0.71 183	0.20 144	2.35 276	0.00 1	0.01 97	1.24 200	0.00 1	3.17 210	0.91 130	0.82 234	0.45 265	2.28 389	0.63 363	1.78 258	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.14 166

DDVS	1.00 282	0.21 151	1.83 175	0.21 314	0.27 374	3.12 458	0.25 401	3.00 194	0.71 64	0.77 226	0.82 327	2.14 378	0.44 332	5.24 392	0.66 297	0.00 1	0.01 233	0.01 467	0.00 1	0.04 199	0.20 228

IGEV-Stereo+	0.61 149	0.21 151	1.12 69	0.17 284	1.20 511	0.64 42	0.02 164	0.33 6	0.71 64	0.39 155	0.05 109	0.05 76	0.05 132	1.92 261	0.48 258	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.24 485	1.85 540	2.11 537

testlalala2	0.90 238	0.21 151	1.69 131	4.05 547	2.52 541	1.11 143	0.01 66	3.95 292	1.34 285	0.20 99	0.32 225	1.36 322	0.07 172	0.27 32	0.18 94	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.36 521	0.01 38	0.24 246

LCNet	0.93 249	0.21 151	1.62 116	0.14 269	0.26 368	1.20 179	0.22 391	2.71 168	0.90 128	1.82 374	0.21 195	0.12 148	2.50 474	5.59 412	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 392	0.79 404

Pruner-Stereo	0.63 158	0.21 151	1.86 183	1.03 503	0.10 278	1.59 347	0.35 436	2.26 145	1.22 222	2.22 409	0.45 265	0.25 182	0.01 19	0.67 160	0.38 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

pcwnet_v2	1.36 380	0.21 151	5.89 488	0.15 275	0.01 97	1.78 393	0.02 164	5.77 474	3.19 490	1.69 368	1.94 411	2.00 369	0.79 386	3.09 291	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 199	0.27 265

PMTNet	0.26 17	0.21 151	1.40 91	0.02 67	0.02 164	1.16 165	0.29 421	1.00 63	0.18 2	0.04 24	0.03 70	0.07 117	0.02 52	0.47 89	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

MDST_ROB	3.81 507	0.21 151	4.29 432	2.64 541	1.45 524	13.85 547	1.02 489	8.06 540	2.67 463	15.14 556	8.81 516	2.70 411	1.55 440	9.31 528	3.90 478	0.03 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.63 364

AIO-Stereo	0.51 103	0.22 159	0.87 26	0.56 415	0.70 467	0.45 33	0.01 66	1.89 121	1.27 252	0.21 105	0.02 2	0.02 6	0.06 155	0.44 84	0.45 238	0.03 470	0.78 421	0.00 1	0.63 541	0.08 271	1.50 473

CASnet	0.21 9	0.22 159	0.95 47	0.01 13	0.00 1	0.87 57	0.01 66	0.55 27	0.88 117	0.16 74	0.03 70	0.04 53	0.02 52	0.39 68	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GwcNet-ADL	0.71 183	0.22 159	2.22 253	0.05 157	0.01 97	1.32 246	0.02 164	3.82 265	1.61 346	1.06 274	0.44 262	1.46 325	0.22 276	0.94 202	0.62 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.14 166

FENet	0.61 149	0.22 159	1.75 144	0.05 157	0.00 1	1.21 187	0.05 278	3.78 255	1.28 258	1.08 276	0.02 2	1.61 337	0.09 201	0.60 142	0.35 196	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.08 98

ITSA-stereo	1.24 342	0.23 163	2.14 242	0.19 293	0.04 213	1.43 282	0.13 355	6.24 497	3.22 491	0.78 228	0.36 241	0.63 229	1.05 400	5.67 417	2.24 432	0.03 470	0.00 1	0.09 510	0.06 369	0.08 271	0.19 208

EKT-Stereo	0.91 241	0.23 163	2.14 242	0.84 483	4.27 548	1.23 195	0.04 257	2.85 178	0.67 58	0.44 168	0.40 252	0.95 291	0.08 186	2.93 286	0.38 215	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.07 373	0.04 199	0.40 314

CFNet_ucs	0.84 220	0.23 163	2.43 295	0.01 13	0.01 97	1.34 254	0.01 66	3.82 265	1.61 346	1.24 303	1.13 359	2.16 384	0.41 330	2.08 266	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.17 195

Anonymous3	0.61 149	0.23 163	2.97 349	0.01 13	0.00 1	2.54 435	0.09 334	3.88 281	0.89 122	0.19 91	0.23 199	0.12 148	0.05 132	0.61 146	0.17 89	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.18 203

FAT-Stereo	1.95 441	0.23 163	3.66 404	0.18 286	0.03 186	1.80 395	0.94 482	5.35 442	3.11 487	4.23 492	5.00 491	5.22 502	2.76 481	5.07 383	1.09 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.17 195

LG-Stereo	0.48 94	0.24 168	1.82 172	0.10 239	0.20 333	1.05 100	0.00 1	3.59 238	0.87 111	0.26 124	0.10 145	0.37 194	0.08 186	0.14 9	0.19 104	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.09 293	0.28 269

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 168	0.63 10	0.08 208	0.00 1	1.05 100	0.00 1	0.36 9	0.82 99	0.00 1	0.02 2	0.05 76	0.03 85	0.28 35	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.10 135

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 168	0.80 16	0.00 1	0.00 1	0.73 43	0.01 66	1.39 75	1.43 308	0.11 52	0.02 2	0.03 35	0.02 52	0.28 35	0.08 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 168	0.80 16	0.00 1	0.00 1	0.73 43	0.01 66	1.39 75	1.43 308	0.11 52	0.02 2	0.03 35	0.02 52	0.28 35	0.08 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

test_sample7	1.05 295	0.24 168	1.95 203	0.65 442	0.01 97	1.25 208	0.01 66	4.98 412	1.63 359	1.53 342	0.66 300	0.90 276	1.00 396	2.79 281	0.82 324	0.00 1	0.97 481	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.51 475

test_sample2	0.92 244	0.24 168	1.96 204	0.43 382	0.02 164	1.25 208	0.00 1	4.52 365	1.58 340	1.09 278	0.33 227	0.50 214	0.29 296	3.27 294	0.93 354	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.10 392	0.04 199	1.04 436

GMStereo_Zeroshot	0.67 170	0.24 168	1.87 189	0.87 486	0.00 1	1.26 217	0.01 66	2.01 132	0.42 26	1.44 329	0.58 289	1.73 350	0.19 265	2.62 273	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.09 123

CREStereo++_RVC	0.37 53	0.24 168	1.62 116	0.06 179	0.00 1	1.21 187	0.01 66	0.77 46	1.12 187	0.26 124	1.45 384	0.06 98	0.06 155	0.42 77	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81
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	1.96 443	0.24 168	3.72 408	0.78 475	0.48 427	2.65 443	0.34 435	3.94 290	1.71 375	4.35 495	1.56 392	5.09 495	0.56 347	6.97 481	5.99 499	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 199	0.66 369
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	0.96 265	0.25 177	1.82 172	0.46 388	0.19 328	1.13 149	0.00 1	4.10 317	1.55 334	1.02 266	0.33 227	0.70 248	0.57 350	3.63 309	0.91 351	0.00 1	0.91 449	0.00 1	0.09 386	0.05 217	1.50 473

hknet	1.21 334	0.25 177	2.89 337	0.04 139	0.00 1	3.30 464	0.20 379	6.00 485	1.19 203	2.36 424	0.64 297	3.38 447	0.05 132	3.04 288	0.73 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

XX-Stereo	1.24 342	0.25 177	6.03 491	1.30 517	0.29 382	1.28 227	0.00 1	4.12 322	0.60 49	1.29 308	0.50 271	3.63 458	0.03 85	4.05 326	0.18 94	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.23 473	0.03 164	0.47 326

water-stereo	0.31 36	0.26 180	2.15 244	0.06 179	0.02 164	1.03 84	0.00 1	0.46 17	0.39 22	0.20 99	0.08 137	0.06 98	0.06 155	0.34 60	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 95	0.68 380

test_sample3	1.07 299	0.26 180	2.91 341	0.60 425	0.01 97	1.41 278	0.01 66	5.29 437	1.72 380	1.56 348	0.54 278	0.78 267	0.18 260	3.60 308	0.87 337	0.00 1	0.80 425	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 380

ff7	0.51 103	0.26 180	1.81 167	0.19 293	0.25 358	1.08 121	0.01 66	0.71 38	1.36 293	0.47 177	0.02 2	0.04 53	0.08 186	0.79 182	0.18 94	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.15 416	0.10 308	1.76 504

ffff	0.51 103	0.26 180	1.81 167	0.19 293	0.25 358	1.08 121	0.01 66	0.71 38	1.36 293	0.47 177	0.02 2	0.04 53	0.08 186	0.79 182	0.18 94	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.15 416	0.10 308	1.76 504

11t	0.51 103	0.26 180	1.81 167	0.19 293	0.25 358	1.08 121	0.01 66	0.71 38	1.36 293	0.47 177	0.02 2	0.04 53	0.08 186	0.79 182	0.18 94	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.15 416	0.10 308	1.76 504

anonymousdsp	0.54 119	0.26 180	1.62 116	0.47 394	0.60 448	1.08 121	0.01 66	1.01 66	1.37 298	0.49 189	0.02 2	0.04 53	0.09 201	0.73 171	0.15 72	0.00 1	0.82 432	0.00 1	0.16 426	0.10 308	1.83 516

ccc-4	0.51 103	0.26 180	1.81 167	0.19 293	0.25 358	1.08 121	0.01 66	0.71 38	1.36 293	0.47 177	0.02 2	0.04 53	0.08 186	0.79 182	0.18 94	0.00 1	0.92 453	0.00 1	0.15 416	0.10 308	1.76 504

IGEV-Stereo	0.54 119	0.26 180	1.62 116	0.47 394	0.61 449	1.08 121	0.01 66	1.00 63	1.37 298	0.49 189	0.02 2	0.04 53	0.09 201	0.73 171	0.16 82	0.00 1	0.82 432	0.00 1	0.16 426	0.10 308	1.83 516
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet	1.13 315	0.26 180	3.28 378	1.27 514	0.55 433	1.60 351	0.24 397	1.80 112	1.19 203	2.37 427	1.21 367	0.63 229	0.30 297	6.85 467	0.46 247	0.16 514	0.01 233	0.00 1	0.07 373	0.18 415	0.24 246

GES	0.75 193	0.26 180	2.66 319	0.01 13	0.00 1	1.63 365	0.08 322	6.06 491	0.57 45	0.68 210	0.40 252	0.37 194	0.66 374	0.84 194	0.49 260	0.02 456	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.08 271	0.10 135

GREAT-IGEV	0.63 158	0.27 190	1.97 207	0.43 382	1.32 519	1.14 156	0.06 305	0.43 14	0.73 69	0.37 147	0.56 282	0.02 6	0.07 172	0.53 115	0.63 292	0.05 483	1.44 540	0.00 1	0.20 452	0.12 341	2.36 541

test_sample4	1.09 304	0.27 190	2.97 349	0.61 429	0.01 97	1.46 298	0.01 66	5.32 441	1.86 394	1.67 364	0.72 311	0.68 244	0.15 242	3.66 311	0.88 341	0.00 1	0.80 425	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.67 373

CAS++	0.35 45	0.27 190	1.08 65	0.04 139	0.00 1	0.34 10	0.01 66	4.25 341	0.54 41	0.02 8	0.02 2	0.06 98	0.00 1	0.24 25	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GIP-stereo	0.57 135	0.28 193	1.23 80	0.29 354	0.58 442	1.07 113	0.03 222	3.64 244	1.24 228	0.06 33	0.02 2	0.05 76	0.01 19	0.60 142	0.39 222	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.05 217	1.53 476

mms	0.32 39	0.28 193	0.78 14	0.12 262	0.37 404	0.34 10	0.01 66	0.45 16	0.64 54	0.12 60	0.03 70	0.06 98	0.05 132	0.56 123	0.06 11	0.00 1	0.24 339	0.00 1	0.00 1	0.13 353	2.13 538

test_sample6	1.14 320	0.28 193	2.92 343	0.59 423	0.01 97	1.47 305	0.01 66	5.17 428	2.07 419	1.57 351	1.40 380	0.63 229	0.19 265	4.02 324	0.99 362	0.00 1	0.77 419	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.67 373

test_sample5	1.11 308	0.28 193	2.93 344	0.61 429	0.01 97	1.44 287	0.01 66	5.23 432	1.93 406	1.48 336	1.14 361	0.57 224	0.15 242	3.94 321	0.89 345	0.00 1	0.81 428	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 380

11t1	0.70 181	0.28 193	1.86 183	0.56 415	0.56 436	1.06 106	0.00 1	2.89 181	1.21 218	0.60 201	0.34 230	0.08 123	0.04 110	0.76 175	0.85 332	0.02 456	1.09 503	0.00 1	0.18 441	0.06 231	1.58 488

DualNet	1.13 315	0.28 193	2.93 344	0.61 429	0.01 97	1.44 287	0.01 66	5.23 432	1.93 406	1.57 351	1.40 380	0.57 224	0.15 242	3.94 321	0.89 345	0.00 1	0.81 428	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 380

IGEV_Zeroshot_test	1.07 299	0.28 193	3.68 406	0.51 409	0.58 442	1.13 149	0.54 456	4.64 380	0.73 69	1.14 286	0.75 316	3.21 442	0.70 378	0.77 177	0.57 278	0.00 1	0.52 379	0.00 1	0.16 426	0.04 199	1.56 482

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 193	1.91 197	0.05 157	0.16 314	0.34 10	0.02 164	0.46 17	0.42 26	0.06 33	0.18 174	0.05 76	0.07 172	0.22 21	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.01 14

HHNet	0.94 252	0.28 193	2.48 302	0.19 293	0.08 256	1.32 246	0.42 443	2.48 157	0.84 105	1.39 325	5.80 497	0.14 158	1.74 451	0.49 97	0.94 355	0.06 493	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.14 367	0.04 54

StereoDRNet-Refined	0.96 265	0.28 193	1.94 202	0.03 105	0.01 97	1.34 254	0.01 66	4.02 305	1.33 282	2.16 404	1.23 368	2.62 405	0.18 260	2.06 265	1.82 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 392	0.06 81
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SM2	0.29 27	0.29 203	0.99 54	0.22 318	0.25 358	1.02 79	0.00 1	0.38 11	0.83 102	0.07 41	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.49 97	0.30 169	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.11 397	0.03 164	0.24 246

S2M2_XL	0.08 1	0.29 203	0.54 7	0.07 196	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.69 180	0.30 205	1.69 131	0.88 487	0.23 347	0.93 67	0.03 222	3.79 257	1.40 305	0.47 177	0.05 109	0.05 76	0.02 52	0.65 154	0.39 222	0.00 1	1.01 488	0.00 1	0.00 1	0.31 477	1.58 488

ours_stereo	0.32 39	0.30 205	1.12 69	0.08 208	0.30 394	0.80 48	0.04 257	0.54 25	0.70 63	0.06 33	0.03 70	0.06 98	0.03 85	0.50 105	0.06 11	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.14 367	1.62 493

SMFormer	1.31 369	0.30 205	2.08 228	0.47 394	0.02 164	1.04 90	0.01 66	5.75 470	2.69 464	1.65 360	2.43 439	0.91 279	0.02 52	4.75 364	2.20 425	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.14 412	0.06 231	0.76 398

tta	1.32 372	0.30 205	2.08 228	0.47 394	0.02 164	1.04 90	0.01 66	5.75 470	2.69 464	1.65 360	2.43 439	0.91 279	0.02 52	4.75 364	2.20 425	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.14 412	0.09 293	0.92 423

qqq1	1.25 346	0.30 205	2.08 228	0.47 394	0.02 164	1.04 90	0.01 66	5.75 470	2.69 464	1.65 360	2.43 439	0.91 279	0.02 52	4.75 364	0.88 341	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.11 397	0.09 293	0.92 423

fff1	1.25 346	0.30 205	2.08 228	0.47 394	0.02 164	1.04 90	0.01 66	5.75 470	2.69 464	1.65 360	2.43 439	0.91 279	0.02 52	4.75 364	0.88 341	0.00 1	0.88 442	0.00 1	0.11 397	0.09 293	0.92 423

IPLGR	0.88 231	0.30 205	3.78 414	0.06 179	0.07 244	1.26 217	0.05 278	3.78 255	1.62 353	0.80 231	0.35 237	0.79 268	0.76 382	3.42 299	0.27 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.16 187

RAFT-RH_RVC	2.11 457	0.30 205	2.27 261	0.74 466	0.26 368	1.51 323	0.02 164	0.61 31	1.23 226	5.28 510	21.18 554	1.04 298	0.07 172	6.90 472	0.61 288	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.02 95	0.00 1

xyz-stereo	4.49 520	0.31 213	37.34 569	0.02 67	0.01 97	19.38 557	0.01 66	2.42 154	0.53 36	2.00 392	14.43 534	2.64 409	0.14 238	7.36 497	2.92 459	0.00 1	0.01 233	0.23 526	0.00 1	0.05 217	0.09 123

castereo	0.42 75	0.31 213	0.60 8	0.01 13	0.05 223	0.81 50	0.04 257	3.96 293	0.81 93	0.15 68	0.02 2	0.08 123	0.14 238	0.25 26	0.48 258	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.22 467	0.02 95	0.19 208

fffft	0.31 36	0.31 213	0.88 27	0.02 67	0.00 1	0.92 64	0.01 66	1.72 102	0.80 88	0.02 8	0.03 70	0.04 53	0.01 19	0.41 73	0.34 192	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.19 418	0.39 309
1: 1. 1
Occ-G	0.60 145	0.31 213	1.80 159	0.41 376	0.56 436	0.83 51	0.04 257	0.82 51	1.20 209	0.26 124	0.54 278	1.33 320	0.05 132	0.42 77	0.86 336	0.00 1	0.68 403	0.00 1	0.15 416	0.17 406	1.54 480

CrosDoStereo	1.72 420	0.31 213	1.91 197	0.03 105	0.07 244	1.40 271	5.95 550	3.61 239	1.62 353	0.98 253	3.79 474	0.94 287	4.66 515	7.11 490	1.86 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.08 98

DeepStereo_LL	1.72 420	0.31 213	1.91 197	0.03 105	0.07 244	1.40 271	5.95 550	3.61 239	1.62 353	0.98 253	3.79 474	0.94 287	4.66 515	7.11 490	1.86 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.08 98

test-1	0.77 200	0.31 213	1.67 127	0.03 105	0.97 493	1.23 195	0.07 313	4.63 378	0.75 71	0.73 220	0.67 306	1.06 301	0.03 85	0.58 130	0.80 320	0.02 456	0.79 424	0.00 1	0.07 373	0.01 38	0.96 428

CBMV_ROB	2.06 449	0.31 213	2.72 321	0.63 437	0.00 1	2.83 450	0.88 479	5.24 434	2.41 447	4.28 494	6.16 500	3.07 435	3.47 498	5.81 422	2.69 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.56 351

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 27	0.32 221	0.88 27	0.02 67	0.00 1	1.05 100	0.01 66	0.80 50	1.00 171	0.76 225	0.34 230	0.10 141	0.06 155	0.13 7	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.09 123

mmm	0.94 252	0.32 221	2.04 222	0.73 464	0.85 476	1.17 173	0.01 66	3.97 296	1.42 307	1.51 338	0.93 341	0.46 207	0.21 275	1.18 216	0.87 337	0.00 1	1.16 523	0.00 1	0.26 495	0.06 231	1.72 499

ttt	1.79 428	0.32 221	2.41 285	0.58 420	0.26 368	1.64 372	0.00 1	6.26 500	2.57 459	1.91 382	2.39 435	1.39 323	0.11 218	5.55 409	7.97 513	0.00 1	1.05 493	0.00 1	0.16 426	0.06 231	1.14 445

Anonymous_2	2.17 463	0.32 221	2.35 276	0.80 478	0.85 476	1.67 380	0.22 391	4.62 377	0.71 64	1.12 284	0.40 252	3.18 439	1.94 458	0.84 194	0.77 316	0.06 493	1.09 503	3.25 551	14.62 576	3.25 543	1.43 470

UPFNet	0.99 279	0.32 221	2.89 337	0.00 1	0.00 1	1.90 402	0.11 346	4.10 317	1.10 183	2.35 422	0.12 159	1.91 361	0.08 186	4.02 324	0.78 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.04 54

S-Stereo	2.12 459	0.32 221	6.30 498	0.24 330	0.22 342	2.51 434	1.83 506	5.38 446	5.55 517	2.46 436	5.91 498	2.81 417	0.71 379	5.19 390	2.45 442	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.37 297

MS	0.49 96	0.33 227	1.37 90	0.04 139	0.00 1	1.06 106	0.02 164	0.49 19	0.86 107	0.14 65	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.12 6	0.07 15	0.00 1	3.49 571	0.00 1	0.91 553	0.07 258	0.77 403

AIO_test	0.55 126	0.33 227	2.02 216	0.77 474	1.08 508	0.43 30	0.06 305	0.88 56	0.92 132	0.38 151	0.04 92	0.85 272	0.03 85	0.79 182	0.26 152	0.00 1	0.95 470	0.00 1	0.08 377	0.03 164	1.20 453

CRFU-Net	1.43 391	0.33 227	2.98 352	1.27 514	0.03 186	4.01 483	0.05 278	6.21 494	0.95 148	1.92 384	0.74 314	3.41 449	2.55 476	3.36 296	0.36 200	0.01 428	0.01 233	0.11 516	0.00 1	0.13 353	0.09 123

depthmonostereo	0.43 81	0.34 230	2.49 304	0.10 239	0.00 1	1.05 100	0.00 1	0.69 36	0.29 14	0.06 33	0.03 70	0.55 222	0.28 292	2.10 267	0.27 155	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.29 270

NINENet	1.14 320	0.34 230	2.08 228	0.10 239	0.01 97	5.73 512	0.03 222	5.39 448	1.54 333	1.61 358	0.72 311	2.35 398	0.06 155	2.82 283	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 467	0.00 1	0.04 199	0.00 1

NVstereo2D	1.25 346	0.34 230	5.21 475	0.09 227	0.03 186	1.61 357	0.23 394	4.95 410	1.92 403	1.05 271	0.38 246	2.53 401	0.61 356	5.36 401	0.44 233	0.00 1	0.10 315	0.00 1	0.03 344	0.04 199	0.19 208

fffy	0.33 42	0.35 233	1.42 93	0.21 314	0.46 423	0.34 10	0.01 66	0.94 58	0.20 3	0.04 24	0.03 70	0.06 98	0.01 19	0.22 21	0.17 89	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.00 1	0.13 353	1.39 466

ProNet	0.47 91	0.35 233	1.75 144	0.19 293	0.54 432	1.09 130	0.01 66	0.97 60	1.25 239	0.02 8	0.02 2	0.06 98	0.03 85	0.58 130	0.09 22	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.14 367	1.65 494

DIP-Stereo	0.68 176	0.35 233	1.76 150	0.08 208	0.00 1	1.46 298	0.01 66	6.53 507	1.71 375	0.91 243	0.11 150	0.04 53	0.19 265	0.19 15	0.09 22	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.17 195
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 90	0.36 236	1.89 194	0.01 13	0.00 1	0.83 51	0.01 66	3.37 222	1.92 403	0.06 33	0.05 109	0.09 132	0.02 52	0.27 32	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.15 176

ACVNet-DCA	0.94 252	0.36 236	2.41 285	0.50 404	0.29 382	3.40 470	0.02 164	3.82 265	1.29 265	0.71 213	0.83 329	0.05 76	0.61 356	1.60 244	0.12 45	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.03 344	0.06 231	1.57 483

xx1	1.29 362	0.36 236	2.41 285	0.50 404	0.29 382	3.40 470	0.02 164	4.02 305	7.67 534	0.71 213	0.83 329	0.73 253	0.15 242	1.60 244	0.12 45	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.23 473	0.06 231	1.57 483

1test111	1.06 298	0.36 236	2.41 285	0.50 404	0.29 382	3.40 470	0.02 164	3.82 265	1.29 265	0.71 213	0.83 329	0.05 76	0.61 356	3.19 292	0.90 348	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.03 344	0.06 231	1.57 483

cc1	1.29 362	0.36 236	2.41 285	0.50 404	0.29 382	3.40 470	0.02 164	4.02 305	7.67 534	0.71 213	0.83 329	0.05 76	0.61 356	1.59 243	0.12 45	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.03 344	0.10 308	1.86 520

UNet	1.21 334	0.36 236	4.56 446	0.04 139	0.02 164	2.30 422	0.02 164	3.70 250	0.98 164	1.32 312	0.14 163	2.70 411	1.54 437	4.49 348	1.96 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.07 91

ISRNet	0.98 276	0.37 242	3.32 380	0.08 208	0.00 1	1.17 173	0.04 257	3.63 243	1.03 172	2.26 416	1.68 399	2.56 402	0.20 271	2.65 274	0.52 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.14 166

tt1	1.23 340	0.37 242	2.41 285	0.41 376	0.45 420	3.33 467	0.02 164	3.81 261	6.87 527	0.71 213	0.80 325	0.06 98	0.40 328	1.73 252	0.12 45	0.00 1	1.12 511	0.00 1	0.00 1	0.10 308	1.86 520

999	0.56 131	0.38 244	1.07 62	0.01 13	0.00 1	1.31 237	0.10 342	0.44 15	0.80 88	0.02 8	0.32 225	0.03 35	0.02 52	5.80 421	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 392	0.11 143

anonymousa	1.15 324	0.38 244	2.43 295	0.70 455	1.49 525	1.45 294	0.02 164	4.23 339	1.13 188	0.91 243	2.52 444	3.46 451	0.55 345	0.55 120	0.60 283	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.54 535	0.04 199	0.86 414

IER	0.88 231	0.38 244	2.74 323	0.01 13	0.00 1	2.27 418	0.02 164	3.65 245	1.30 274	1.45 330	0.96 345	1.39 323	1.16 407	1.60 244	0.53 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.02 32

MIF-Stereo (partial)	0.37 53	0.39 247	1.98 208	0.02 67	0.00 1	0.43 30	0.02 164	2.35 150	0.61 51	0.18 83	0.10 145	0.07 117	0.07 172	0.61 146	0.40 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.02 32

x	0.80 208	0.39 247	1.80 159	0.66 443	0.50 429	1.02 79	0.00 1	3.61 239	1.34 285	0.65 206	0.34 230	0.53 220	0.14 238	1.21 220	0.91 351	0.00 1	1.09 503	0.00 1	0.20 452	0.06 231	1.59 490

IRAFT_RVC	1.13 315	0.39 247	2.40 282	1.51 526	0.25 358	1.37 261	0.31 429	2.93 190	1.24 228	1.58 357	0.79 323	1.14 309	1.54 437	6.53 449	0.44 233	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 47

HCRNet	0.83 213	0.39 247	1.59 114	0.02 67	0.00 1	1.18 175	0.01 66	3.69 247	2.28 435	0.75 223	0.21 195	0.56 223	0.11 218	5.32 398	0.25 144	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.04 54

HH	1.25 346	0.40 251	2.13 240	0.90 492	0.41 409	2.28 419	0.01 66	4.25 341	0.95 148	0.37 147	0.89 337	3.87 466	0.80 387	4.74 361	0.51 268	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.53 476

HanStereo	1.25 346	0.40 251	2.13 240	0.90 492	0.41 409	2.28 419	0.01 66	4.25 341	0.95 148	0.37 147	0.89 337	3.87 466	0.80 387	4.74 361	0.51 268	0.00 1	0.96 474	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.53 476

test_4	0.65 166	0.40 251	1.73 138	0.11 255	0.19 328	1.28 227	0.03 222	1.41 77	0.22 5	0.28 129	3.49 468	0.72 252	0.09 201	1.93 263	0.53 273	0.00 1	0.11 318	0.00 1	0.08 377	0.16 392	0.15 176

TransformOpticalFlow	1.53 406	0.40 251	3.46 390	0.66 443	0.07 244	1.56 339	0.09 334	4.35 351	1.86 394	1.72 370	2.27 426	3.53 455	3.04 488	6.93 476	0.49 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.10 135

SCV	0.84 220	0.41 255	1.65 124	0.79 476	1.05 504	0.45 33	0.05 278	5.81 476	1.24 228	0.47 177	0.02 2	0.02 6	0.05 132	0.78 180	0.46 247	0.00 1	0.83 434	0.00 1	0.39 525	0.27 463	2.08 534

IGEV++	0.76 196	0.41 255	1.49 99	0.75 470	0.88 482	0.38 23	0.03 222	5.40 450	0.75 71	0.25 120	0.07 131	0.04 53	0.16 251	0.81 191	0.36 200	0.00 1	1.17 524	0.00 1	0.04 358	0.14 367	1.96 531

qqq	0.90 238	0.41 255	1.88 191	0.10 239	0.59 446	1.09 130	0.00 1	3.82 265	1.29 265	0.61 203	0.38 246	0.73 253	0.15 242	3.19 292	0.90 348	0.00 1	1.08 499	0.00 1	0.23 473	0.06 231	1.57 483

edge stereo	2.06 449	0.42 258	4.20 427	0.14 269	0.09 267	1.82 397	0.51 453	5.38 446	2.48 454	3.45 476	3.96 481	8.28 522	1.80 455	5.90 423	2.30 434	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.16 392	0.19 208

MoCha-V2	0.71 183	0.43 259	1.65 124	0.60 425	1.06 505	0.38 23	0.00 1	3.01 197	1.32 279	0.44 168	0.58 289	0.22 176	0.08 186	0.78 180	0.40 225	0.00 1	1.45 541	0.00 1	0.22 467	0.05 217	1.61 492

222	3.11 489	0.43 259	2.10 235	0.02 67	0.45 420	1.57 342	0.01 66	6.44 505	2.34 442	1.73 371	2.24 425	0.52 219	0.07 172	4.95 378	36.29 575	0.00 1	1.07 497	0.00 1	0.21 462	0.06 231	1.65 494

xxxx	2.26 470	0.43 259	2.30 266	0.01 13	0.68 463	1.47 305	0.00 1	6.56 509	2.32 438	1.56 348	2.07 419	1.07 303	0.06 155	4.81 370	18.87 558	0.00 1	1.11 509	0.00 1	0.21 462	0.06 231	1.65 494

ac_64	1.28 358	0.43 259	2.90 340	0.18 286	0.25 358	1.52 326	0.03 222	5.58 458	1.89 399	0.92 247	0.53 277	4.86 489	0.45 336	5.01 381	0.88 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.06 81

RAStereo	0.24 12	0.44 263	1.96 204	0.06 179	0.01 97	0.18 5	0.01 66	0.95 59	0.49 33	0.14 65	0.06 119	0.05 76	0.05 132	0.26 31	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1

castereo++	0.39 62	0.45 264	1.26 84	0.15 275	0.00 1	1.10 136	0.03 222	1.67 98	1.28 258	0.04 24	0.02 2	0.58 226	0.00 1	0.15 12	0.19 104	0.00 1	0.30 351	0.00 1	0.27 499	0.04 199	0.21 236

WCG-NET	0.36 50	0.45 264	0.92 40	0.02 67	0.00 1	0.91 63	0.05 278	0.77 46	1.28 258	0.30 136	0.43 260	0.03 35	0.13 236	0.48 92	0.20 110	0.00 1	0.93 461	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.16 187

ACV-stereo	1.68 418	0.45 264	3.08 357	0.05 157	0.04 213	6.19 517	0.18 374	2.01 132	0.33 20	0.23 113	0.02 2	10.33 532	5.28 523	4.05 326	1.17 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.15 176

gcap-zeroshot	0.95 261	0.45 264	3.07 356	0.25 335	0.74 471	1.44 287	0.02 164	4.85 398	1.47 322	0.78 228	0.57 283	2.77 413	0.04 110	0.95 204	0.49 260	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.20 452	0.00 1	0.39 309

CoDeX	1.03 291	0.45 264	2.50 307	0.06 179	0.20 333	1.51 323	0.20 379	6.54 508	1.96 409	0.73 220	0.68 307	1.04 298	0.31 302	3.86 319	0.38 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.07 91

STrans-v2	1.75 422	0.45 264	3.43 387	0.03 105	0.19 328	1.48 313	0.08 322	7.25 527	2.16 424	2.04 395	2.80 450	3.60 456	3.78 503	7.00 483	0.52 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.10 135

DISCO	2.03 448	0.45 264	2.82 331	0.72 459	0.53 431	5.13 505	0.01 66	6.01 488	1.81 393	2.31 419	0.91 340	6.43 512	0.87 391	8.57 525	3.67 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.17 195

SCV_C0	0.78 203	0.46 271	2.11 237	0.66 443	0.80 474	0.51 38	0.03 222	4.50 361	1.26 246	0.49 189	0.08 137	0.08 123	0.11 218	0.64 153	0.57 278	0.00 1	1.00 487	0.00 1	0.19 448	0.12 341	1.91 529

tt45	0.54 119	0.46 271	1.12 69	0.04 139	0.00 1	1.32 246	0.05 278	1.00 63	0.79 80	0.05 29	0.03 70	0.09 132	0.03 85	5.35 400	0.28 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.15 176

FC-DCNN v2	6.60 539	0.46 271	3.23 370	0.56 415	0.58 442	8.28 532	1.46 500	9.35 544	7.29 532	19.57 563	23.13 560	23.87 560	14.94 557	10.69 540	7.88 511	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.63 364

model_zeroshot	0.87 228	0.46 271	2.80 327	0.68 452	0.93 490	1.84 401	0.08 322	3.66 246	0.66 57	1.23 301	0.01 1	1.18 311	0.06 155	1.25 227	0.46 247	0.03 470	0.71 409	0.00 1	0.20 452	0.02 95	1.14 445

test_xeample	2.27 471	0.46 271	2.25 259	0.10 239	0.69 464	1.48 313	0.00 1	6.24 497	2.46 451	1.83 375	2.40 436	0.37 194	0.07 172	4.49 348	19.55 560	0.00 1	1.11 509	0.00 1	0.21 462	0.07 258	1.65 494

FC-DCNN	6.44 536	0.46 271	3.25 376	0.54 411	0.56 436	8.01 530	1.37 498	8.76 541	7.15 531	19.35 562	22.25 559	22.72 556	15.44 558	10.37 537	7.93 512	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.64 368

rvit_0105_4	0.52 111	0.47 277	2.33 274	0.01 13	0.00 1	0.83 51	0.01 66	3.89 286	1.78 388	0.12 60	0.10 145	0.12 148	0.03 85	0.39 68	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 160

MyStereo06	1.08 302	0.47 277	3.30 379	0.03 105	0.14 300	1.53 329	0.02 164	5.58 458	0.88 117	1.15 289	0.73 313	3.48 453	1.15 406	0.86 198	0.66 297	0.00 1	1.10 507	0.00 1	0.16 426	0.02 95	0.37 297

MyStereo05	1.01 285	0.47 277	3.36 383	0.03 105	0.14 300	1.53 329	0.02 164	4.11 321	3.37 492	1.43 328	0.03 70	1.27 315	0.39 327	1.39 235	0.97 358	0.00 1	1.10 507	0.00 1	0.16 426	0.02 95	0.37 297

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 280	0.92 40	0.03 105	0.00 1	1.05 100	0.05 278	0.52 22	0.83 102	0.08 43	0.03 70	0.04 53	0.02 52	0.41 73	0.29 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.43 324

THIR-Stereo	1.54 407	0.48 280	1.88 191	0.01 13	0.02 164	1.08 121	4.17 533	2.48 157	0.41 24	1.09 278	4.30 484	1.90 360	4.08 508	6.84 466	1.81 406	0.00 1	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.06 231	0.04 54

UGAM	1.32 372	0.49 282	3.75 412	0.20 308	0.06 229	1.12 145	0.11 346	3.55 232	1.34 285	0.11 52	2.42 437	4.45 478	0.08 186	7.01 486	0.34 192	0.00 1	0.44 364	0.00 1	0.28 506	0.30 475	0.31 276

rvit_stereo_0081_aga	0.29 27	0.49 282	1.78 156	0.00 1	0.00 1	0.78 46	0.02 164	0.99 62	1.10 183	0.05 29	0.02 2	0.05 76	0.03 85	0.29 41	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

NOSS_ROB	1.47 395	0.49 282	2.40 282	1.00 499	0.17 318	2.56 436	0.01 66	4.86 399	2.62 460	2.32 420	1.74 401	2.79 416	0.02 52	6.96 480	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.73 393

ffm	1.46 393	0.50 285	4.37 435	0.46 388	0.03 186	1.60 351	0.03 222	3.81 261	6.87 527	1.57 351	2.38 431	2.14 378	0.38 317	1.73 252	0.12 45	0.00 1	1.12 511	0.00 1	0.17 434	0.10 308	1.86 520

ff1	2.20 465	0.50 285	4.37 435	0.46 388	0.03 186	1.60 351	0.03 222	3.81 261	6.87 527	1.57 351	2.38 431	2.14 378	0.38 317	7.65 506	9.02 519	0.00 1	1.12 511	0.00 1	0.17 434	0.10 308	1.86 520

mmx	2.08 451	0.50 285	4.37 435	0.46 388	0.03 186	1.60 351	0.03 222	6.21 494	2.77 474	1.57 351	2.38 431	2.14 378	0.38 317	7.65 506	9.02 519	0.00 1	1.08 499	0.00 1	0.17 434	0.06 231	1.25 458

xxx	2.08 451	0.50 285	4.37 435	0.46 388	0.03 186	1.60 351	0.03 222	6.21 494	2.77 474	1.57 351	2.38 431	2.14 378	0.38 317	7.65 506	9.02 519	0.00 1	1.08 499	0.00 1	0.17 434	0.06 231	1.25 458

TANstereo	0.37 53	0.50 285	1.62 116	0.03 105	0.01 97	1.16 165	0.00 1	0.56 28	0.53 36	1.05 271	1.38 378	0.06 98	0.05 132	0.45 86	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

SGM-Forest	2.15 461	0.50 285	2.42 293	0.19 293	0.25 358	3.47 474	2.38 517	4.53 367	2.46 451	5.64 515	3.99 482	3.74 461	2.22 462	6.99 482	3.08 465	0.01 428	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.98 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HART	0.82 211	0.51 291	2.11 237	0.32 360	0.87 481	0.35 18	0.00 1	3.57 234	1.21 218	0.27 128	2.09 420	0.40 201	0.03 85	0.52 111	0.46 247	0.00 1	1.45 541	0.00 1	0.00 1	0.25 450	1.98 532

DualNet (step1)	1.30 366	0.51 291	3.23 370	0.03 105	0.03 186	2.48 430	0.01 66	4.98 412	1.63 359	1.53 342	0.66 300	0.90 276	1.00 396	2.79 281	0.82 324	0.68 528	0.97 481	1.79 544	1.08 555	0.02 95	0.82 406

test_sample9	2.75 484	0.51 291	3.23 370	0.03 105	0.03 186	2.48 430	0.01 66	4.98 412	1.63 359	1.53 342	0.66 300	0.90 276	1.00 396	6.14 432	10.04 529	0.68 528	17.48 577	1.79 544	1.08 555	0.02 95	0.82 406

test_sample8	3.98 509	0.51 291	3.23 370	0.03 105	0.03 186	2.48 430	0.01 66	5.07 420	1.50 326	6.62 519	0.90 339	14.02 541	7.06 537	6.14 432	10.04 529	0.68 528	17.48 577	1.79 544	1.08 555	0.02 95	0.82 406

MyStereo07	0.53 115	0.51 291	1.58 112	0.03 105	0.34 402	1.66 375	0.02 164	1.68 99	1.34 285	0.53 198	0.02 2	0.04 53	0.11 218	0.74 173	0.26 152	0.00 1	1.19 526	0.00 1	0.18 441	0.03 164	0.37 297

MyStereo04	1.01 285	0.51 291	3.49 392	0.03 105	0.34 402	1.66 375	0.02 164	4.18 330	2.93 484	1.10 281	0.03 70	1.30 318	0.58 352	1.32 232	1.02 365	0.00 1	1.19 526	0.00 1	0.18 441	0.03 164	0.37 297

ToySt	0.92 244	0.51 291	4.35 434	0.21 314	0.71 468	1.32 246	0.00 1	2.77 174	1.33 282	0.21 105	0.51 274	1.47 326	0.11 218	1.14 211	0.87 337	0.03 470	0.69 404	0.00 1	0.20 452	0.10 308	1.88 524

DSFCA	1.45 392	0.51 291	2.76 325	0.01 13	0.03 186	3.64 477	0.83 476	3.28 218	1.45 314	3.25 470	0.44 262	2.89 423	1.45 430	6.07 428	2.14 423	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.10 135

DRN-Test	1.79 428	0.51 291	4.94 462	0.19 293	0.14 300	3.30 464	0.19 378	6.58 510	2.31 437	4.40 498	0.77 320	2.10 376	1.73 450	5.40 403	2.82 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.12 341	0.27 265

DMCA	0.87 228	0.52 300	3.24 375	0.01 13	0.01 97	1.30 232	0.02 164	3.69 247	1.87 397	2.29 417	0.17 169	1.71 348	0.10 209	0.76 175	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.12 152

MSMD_ROB	5.26 529	0.52 300	3.22 368	0.15 275	0.01 97	8.63 535	1.06 490	4.76 393	4.16 504	13.72 549	26.77 565	13.87 540	15.95 559	7.89 514	3.94 479	0.11 506	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.34 290

HGLStereo	1.17 327	0.53 302	2.39 281	0.01 13	0.02 164	1.45 294	0.01 66	4.05 310	1.14 189	1.42 327	3.06 456	2.09 375	1.21 415	4.60 356	1.33 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.06 81

DCRE	1.01 285	0.54 303	1.52 101	0.30 357	0.99 496	1.31 237	0.00 1	1.69 100	0.71 64	1.12 284	7.77 511	0.74 256	0.02 52	0.28 35	0.45 238	0.00 1	0.71 409	0.00 1	0.25 488	0.02 95	1.78 511

xyz-stereo-finetune2	0.71 183	0.55 304	1.25 83	0.07 196	0.00 1	1.32 246	0.04 257	2.47 156	0.89 122	0.18 83	0.76 319	0.08 123	0.65 371	5.24 392	0.71 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

MM-Stereo_test3	0.67 170	0.55 304	1.54 106	0.93 495	0.06 229	0.98 74	0.06 305	3.80 258	1.40 305	0.23 113	0.54 278	0.26 185	0.05 132	0.68 162	0.46 247	0.00 1	0.81 428	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.68 380

HI	0.65 166	0.55 304	2.46 299	0.20 308	0.00 1	1.16 165	0.01 66	1.98 129	0.79 80	1.46 332	0.02 2	2.63 406	0.64 366	0.63 149	0.24 140	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.08 98

CoSv	0.65 166	0.55 304	2.46 299	0.20 308	0.00 1	1.16 165	0.01 66	1.98 129	0.79 80	1.46 332	0.02 2	2.63 406	0.64 366	0.63 149	0.24 140	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.08 98

plain	0.55 126	0.55 304	3.45 388	0.10 239	0.00 1	0.50 37	0.02 164	3.49 229	1.16 191	0.05 29	0.10 145	0.13 156	0.17 256	0.67 160	0.28 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 494	0.01 14

GMOStereo	0.62 152	0.55 304	1.80 159	0.09 227	0.61 449	1.07 113	0.03 222	2.92 185	0.25 7	2.23 410	0.02 2	0.66 236	0.04 110	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 529	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.19 208

error version	0.62 152	0.55 304	1.80 159	0.09 227	0.61 449	1.07 113	0.03 222	2.92 185	0.25 7	2.23 410	0.02 2	0.66 236	0.04 110	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 529	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.19 208

test-v	0.62 152	0.55 304	1.80 159	0.09 227	0.61 449	1.07 113	0.03 222	2.92 185	0.25 7	2.23 410	0.02 2	0.66 236	0.04 110	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 529	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.19 208

test-2	0.62 152	0.55 304	1.80 159	0.09 227	0.61 449	1.07 113	0.03 222	2.92 185	0.25 7	2.23 410	0.02 2	0.66 236	0.04 110	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 529	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.19 208

ADLNet	1.35 379	0.55 304	2.95 347	0.01 13	0.05 223	2.22 415	0.11 346	5.06 419	2.83 481	2.42 433	2.19 421	2.63 406	0.68 377	3.59 307	1.37 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 406	0.27 265

rvit_0105_5	0.55 126	0.56 314	2.86 336	0.01 13	0.00 1	0.89 59	0.01 66	3.93 288	1.55 334	0.16 74	0.13 161	0.12 148	0.03 85	0.43 81	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.18 203

H2IRNET	0.57 135	0.56 314	2.03 217	0.25 335	0.06 229	1.20 179	0.01 66	1.91 124	0.64 54	0.04 24	1.78 404	0.47 209	0.04 110	1.69 250	0.42 230	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.01 313	0.24 447	0.08 98

ACVNet	0.75 193	0.56 314	2.30 266	0.09 227	0.00 1	1.39 267	0.21 386	2.76 171	1.34 285	0.88 239	0.75 316	1.92 362	0.26 287	0.51 106	1.65 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.20 228

acv_ft	0.94 252	0.56 314	2.28 262	0.04 139	1.07 507	1.71 386	0.01 66	4.41 356	1.34 285	1.53 342	0.75 316	1.92 362	0.45 336	0.51 106	1.74 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 481	0.20 228

CBMV	1.97 446	0.56 314	2.61 313	0.46 388	0.07 244	2.91 454	4.18 534	4.58 374	2.78 476	5.50 513	2.21 423	2.84 420	2.94 483	4.75 364	2.31 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.60 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HUF	0.78 203	0.58 319	2.91 341	0.76 472	1.21 513	0.34 10	0.07 313	1.59 88	1.25 239	0.52 196	0.04 92	0.51 217	0.04 110	0.75 174	0.45 238	0.06 493	2.00 554	0.00 1	0.00 1	0.15 383	2.39 542

tg	0.50 99	0.58 319	1.09 67	0.02 67	0.00 1	1.28 227	0.01 66	2.04 136	1.24 228	0.11 52	0.41 256	0.73 253	0.11 218	0.48 92	0.12 45	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.34 487	1.00 434

1111x	2.13 460	0.58 319	4.38 439	0.39 373	0.61 449	2.14 414	0.01 66	6.38 504	2.40 446	1.80 373	1.97 412	0.95 291	0.64 366	7.16 493	10.30 531	0.00 1	1.18 525	0.00 1	0.29 508	0.07 258	1.32 463

G-Net	3.58 497	0.58 319	5.14 472	1.61 528	1.86 531	10.46 539	1.85 507	3.24 214	1.69 369	8.68 531	11.81 528	6.03 506	7.62 538	4.82 371	5.52 495	0.08 501	0.12 320	0.07 504	0.15 416	0.16 392	0.16 187

xyz-stereo-finetune	0.60 145	0.59 323	0.99 54	0.03 105	0.00 1	1.34 254	0.01 66	2.57 160	0.94 143	0.07 41	0.07 131	0.09 132	0.04 110	4.28 338	0.82 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.08 98

iRaftStereo_RVC	0.55 126	0.59 323	1.20 77	0.03 105	0.00 1	1.23 195	0.01 66	2.55 159	0.81 93	0.15 68	0.23 199	0.70 248	0.12 231	0.48 92	0.22 123	0.00 1	1.14 521	0.00 1	0.00 1	0.33 483	1.13 444

XX-TBD	0.36 50	0.59 323	1.75 144	0.07 196	0.00 1	1.11 143	0.00 1	0.73 44	0.63 53	0.44 168	1.24 369	0.06 98	0.06 155	0.39 68	0.08 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

stereogan	2.38 474	0.59 323	5.05 466	0.01 13	0.09 267	8.26 531	0.58 463	4.92 407	3.65 497	4.68 501	4.60 486	6.43 512	2.39 470	5.27 394	0.72 311	0.00 1	0.01 233	0.01 467	0.00 1	0.27 463	0.13 160

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 404	0.60 327	5.47 483	0.27 349	1.02 501	1.33 253	0.26 405	6.85 515	1.21 218	0.60 201	0.62 294	5.38 504	1.37 425	1.76 255	1.11 373	0.00 1	0.72 412	0.00 1	0.57 536	0.17 406	0.98 430

LoS_RVC	0.25 14	0.60 327	1.21 78	0.16 283	0.13 294	0.98 74	0.01 66	0.85 52	0.25 7	0.08 43	0.02 2	0.07 117	0.04 110	0.49 97	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.07 91

sAnonymous2	0.50 99	0.60 327	4.41 441	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 322	2.33 148	1.09 180	0.03 15	0.06 119	0.04 53	0.10 209	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.35 292

CroCo_RVC	0.50 99	0.60 327	4.41 441	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 322	2.33 148	1.09 180	0.03 15	0.06 119	0.04 53	0.10 209	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.35 292

HSM	1.48 397	0.60 327	1.85 180	0.01 13	0.29 382	1.76 391	0.04 257	6.50 506	1.46 316	1.91 382	1.55 391	4.69 486	1.27 421	6.66 457	0.70 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.26 262

DLCB_ROB	1.38 382	0.60 327	1.96 204	0.10 239	0.00 1	1.53 329	0.23 394	4.02 305	1.91 402	3.54 477	1.97 412	3.40 448	0.30 297	4.91 375	2.97 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.12 152

delet	1.31 369	0.61 333	2.64 318	0.05 157	0.17 318	2.84 451	1.00 487	4.88 401	2.46 451	1.38 322	1.37 377	1.62 339	0.90 393	4.52 351	1.48 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.08 98

SGM_RVC	4.67 523	0.61 333	2.62 315	1.13 507	0.29 382	7.96 529	2.60 518	7.55 534	4.36 507	12.34 546	9.95 520	15.94 545	8.56 540	10.88 543	6.38 504	0.22 521	0.25 340	0.20 523	0.23 473	0.32 481	0.92 423
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCG-NET（raft）	0.45 86	0.62 335	0.93 45	0.02 67	0.06 229	0.90 60	0.05 278	0.70 37	1.32 279	0.33 143	0.14 163	1.51 328	0.14 238	0.41 73	0.22 123	0.00 1	1.29 534	0.00 1	0.01 313	0.16 392	0.25 256

MaDis-Stereo	0.30 34	0.62 335	1.63 122	0.07 196	0.19 328	0.40 26	0.02 164	1.36 73	0.76 74	0.04 24	0.05 109	0.13 156	0.05 132	0.38 66	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

STTStereo	0.98 276	0.62 335	3.78 414	0.25 335	0.15 310	1.44 287	0.10 342	3.57 234	1.75 384	1.46 332	0.19 186	1.74 351	0.44 332	3.47 301	0.54 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

fff	0.83 213	0.63 338	3.63 399	0.01 13	0.04 213	1.25 208	0.02 164	3.98 297	1.29 265	2.39 429	0.25 202	0.09 132	1.78 452	0.58 130	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 297

CroCo-Stereo	0.50 99	0.63 338	2.38 280	0.14 269	0.00 1	0.19 6	0.02 164	4.28 346	0.96 155	0.14 65	0.03 70	0.46 207	0.08 186	0.32 53	0.29 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
csc	0.83 213	0.63 338	3.63 399	0.01 13	0.04 213	1.25 208	0.02 164	3.98 297	1.29 265	2.39 429	0.25 202	0.09 132	1.78 452	0.58 130	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 297

cscssc	0.83 213	0.63 338	3.63 399	0.01 13	0.04 213	1.25 208	0.02 164	3.98 297	1.29 265	2.39 429	0.25 202	0.09 132	1.78 452	0.58 130	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 297

AIO_rvc	0.63 158	0.64 342	2.03 217	0.82 481	1.08 508	0.42 28	0.06 305	1.37 74	1.24 228	0.39 155	0.04 92	0.09 132	0.06 155	0.84 194	0.50 265	0.01 428	1.06 495	0.00 1	0.03 344	0.11 331	1.81 515

rvit_stereo_0080	0.44 83	0.64 342	2.07 225	0.01 13	0.00 1	0.90 60	0.01 66	3.40 223	1.16 191	0.03 15	0.04 92	0.06 98	0.01 19	0.19 15	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.11 143

whm_eth	0.44 83	0.64 342	2.07 225	0.01 13	0.00 1	0.90 60	0.01 66	3.40 223	1.16 191	0.03 15	0.04 92	0.06 98	0.01 19	0.19 15	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.11 143

ssnet_v2	1.33 377	0.64 342	2.83 332	0.06 179	0.03 186	2.08 412	0.36 438	5.88 480	2.33 440	2.52 440	0.88 336	3.06 432	0.54 343	1.75 254	3.30 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 450	0.13 160

ADStereo(finetuned)	0.98 276	0.65 346	4.66 449	0.03 105	0.00 1	1.25 208	0.01 66	3.99 301	2.16 424	2.65 443	0.30 218	0.09 132	2.33 468	0.58 130	0.45 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.41 318

DCANet	0.84 220	0.65 346	3.63 399	0.03 105	0.00 1	1.25 208	0.01 66	3.99 301	2.16 424	2.66 446	0.31 222	0.09 132	0.48 340	0.57 129	0.45 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.41 318

FCDSN-DC	5.38 530	0.65 346	3.19 365	0.24 330	0.46 423	5.71 511	1.61 503	5.83 479	4.51 509	14.74 554	22.03 557	20.43 553	13.01 555	8.48 522	6.00 500	0.02 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.52 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IIG-Stereo	1.39 384	0.67 349	1.73 138	2.48 540	0.05 223	1.63 365	0.14 360	3.00 194	1.20 209	2.94 457	2.23 424	3.03 429	0.55 345	7.41 499	0.66 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.07 91

ccnet	1.96 443	0.68 350	3.59 397	0.26 342	0.19 328	3.68 478	1.55 502	4.89 402	1.77 386	2.68 449	3.92 477	3.44 450	1.72 449	5.02 382	5.22 491	0.06 493	0.00 1	0.09 510	0.01 313	0.13 353	0.32 280

psm_up	1.01 285	0.68 350	2.47 301	0.04 139	0.00 1	2.01 407	0.05 278	4.09 315	1.29 265	2.65 443	0.47 269	1.71 348	0.44 332	3.65 310	0.45 238	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.06 81

UCFNet_RVC	0.78 203	0.68 350	2.05 223	0.02 67	0.29 382	1.57 342	0.02 164	3.57 234	0.87 111	1.35 318	0.74 314	1.66 344	0.20 271	1.92 261	0.61 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

MMNet	1.33 377	0.69 353	4.18 425	0.11 255	0.01 97	4.08 484	0.02 164	4.27 345	1.49 325	2.17 406	0.33 227	1.34 321	1.20 410	4.52 351	1.93 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.06 81

rvit_0105_3	0.62 152	0.70 354	3.40 385	0.01 13	0.00 1	1.12 145	0.01 66	3.96 293	1.58 340	0.16 74	0.38 246	0.11 144	0.03 85	0.70 165	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.09 123

MSCF	0.77 200	0.71 355	1.22 79	0.88 487	1.26 516	1.07 113	0.03 222	3.87 276	1.29 265	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 279	1.02 206	0.47 256	0.02 456	0.95 470	0.00 1	0.31 513	0.09 293	1.90 526

GCAP-Stereo	0.56 131	0.71 355	1.55 107	0.30 357	1.03 503	1.27 223	0.01 66	2.03 134	0.78 76	0.30 136	0.35 237	0.10 141	0.10 209	0.56 123	0.75 314	0.00 1	1.06 495	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.25 256

gwcnet-sp	1.11 308	0.71 355	4.90 458	0.05 157	0.01 97	2.59 438	0.14 360	4.22 336	1.38 301	1.93 385	0.18 174	0.68 244	0.38 317	3.77 315	0.98 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.08 98

scenet	1.11 308	0.71 355	4.90 458	0.05 157	0.01 97	2.59 438	0.14 360	4.22 336	1.38 301	1.93 385	0.18 174	0.68 244	0.38 317	3.77 315	0.98 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.08 98

ssnet	1.11 308	0.71 355	4.90 458	0.05 157	0.01 97	2.59 438	0.14 360	4.22 336	1.38 301	1.93 385	0.18 174	0.68 244	0.38 317	3.77 315	0.98 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.08 98

hitnet-ft	1.26 355	0.71 355	2.37 279	0.04 139	0.00 1	1.39 267	0.21 386	3.94 290	2.53 456	1.61 358	1.11 357	4.21 475	0.36 311	4.83 373	1.65 401	0.01 428	0.00 1	0.03 493	0.00 1	0.11 331	0.08 98

RASNet	1.75 422	0.71 355	2.93 344	0.20 308	3.20 545	1.75 390	0.26 405	3.87 276	2.64 461	0.98 253	1.46 386	5.25 503	1.67 448	6.73 461	2.81 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.47 326

GASTEREO	0.78 203	0.74 362	1.19 76	0.88 487	1.25 515	1.08 121	0.03 222	3.88 281	1.28 258	0.15 68	0.02 2	0.02 6	0.28 292	1.03 208	0.49 260	0.02 456	0.95 470	0.00 1	0.31 513	0.08 271	1.90 526

MIPNet	0.77 200	0.74 362	2.72 321	0.08 208	0.07 244	1.32 246	0.12 354	4.14 326	1.51 327	0.90 242	0.11 150	0.67 240	0.95 395	1.42 236	0.30 169	0.00 1	0.01 233	0.01 467	0.01 313	0.15 383	0.23 242

SACVNet	1.14 320	0.74 362	2.49 304	0.07 196	0.00 1	1.65 373	0.28 414	4.52 365	1.51 327	2.11 400	0.79 323	1.57 331	0.07 172	5.28 395	1.31 382	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 458	0.18 203

rvit_105_1	0.76 196	0.75 365	3.75 412	0.01 13	0.00 1	1.16 165	0.01 66	4.13 324	1.51 327	0.24 118	0.31 222	0.14 158	0.04 110	2.70 278	0.32 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.07 91

CroCo-Stereo Lap2	0.42 75	0.75 365	1.76 150	0.03 105	0.00 1	0.33 9	0.01 66	3.75 254	0.81 93	0.02 8	0.03 70	0.04 53	0.07 172	0.52 111	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.03 47

OMP-Stereo	1.29 362	0.75 365	1.67 127	2.47 539	0.29 382	1.61 357	0.32 432	2.38 153	1.09 180	2.66 446	1.14 361	3.04 430	0.17 256	7.40 498	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.08 98

APVNet	1.68 418	0.75 365	4.94 462	0.13 266	0.01 97	4.56 497	0.08 322	5.20 429	1.44 311	1.51 338	1.05 350	2.87 421	0.93 394	6.76 463	2.76 451	0.01 428	0.00 1	0.07 504	0.00 1	0.34 487	0.08 98

psmorigin	2.16 462	0.75 365	10.72 538	0.24 330	0.03 186	1.62 362	0.20 379	3.80 258	1.16 191	5.40 511	3.08 457	5.77 505	2.29 465	5.62 414	2.13 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.25 256

CSP-Net	1.13 315	0.76 370	1.67 127	0.01 13	0.00 1	2.81 449	0.05 278	5.62 460	1.14 189	1.14 286	0.85 334	1.80 356	0.23 277	6.10 430	0.36 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.03 47

IPLG	0.99 279	0.76 370	3.08 357	0.06 179	0.06 229	1.40 271	0.11 346	3.81 261	1.07 177	0.81 232	1.00 348	0.50 214	0.60 355	5.65 416	0.38 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.20 228

GEStereo_RVC	1.25 346	0.76 370	2.61 313	0.37 369	0.01 97	1.40 271	0.11 346	6.93 517	1.20 209	1.22 300	0.78 322	1.58 334	0.77 383	6.13 431	0.66 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.23 242

StereoVision	1.00 282	0.77 373	2.81 329	0.05 157	0.02 164	1.14 156	0.03 222	4.13 324	1.18 200	0.19 91	6.80 507	0.49 211	0.12 231	1.20 218	1.01 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.02 32

iResNet	1.20 331	0.77 373	3.37 384	1.01 502	0.01 97	2.00 406	0.01 66	4.44 357	1.74 382	1.88 378	1.09 353	0.35 192	0.35 308	4.22 333	2.44 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 293	0.26 262

rvit_stereo_ft	0.47 91	0.79 375	2.69 320	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 66	3.45 227	1.45 314	0.03 15	0.05 109	0.08 123	0.02 52	0.28 35	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.17 195

Sa-1000	1.23 340	0.79 375	2.16 245	0.00 1	0.40 407	1.36 259	0.03 222	5.00 415	2.01 412	1.11 283	5.38 493	0.61 227	0.15 242	4.18 328	0.37 211	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.16 426	0.15 383	0.16 187

ADLNet2	1.52 404	0.79 375	3.51 393	0.01 13	0.69 464	1.26 217	0.26 405	4.84 397	3.10 486	1.67 364	3.23 462	4.17 474	0.80 387	4.77 369	1.00 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 438	0.12 152

MIM_Stereo	0.72 191	0.80 378	2.05 223	0.63 437	1.06 505	1.31 237	0.02 164	2.80 176	1.24 228	0.19 91	0.02 2	0.70 248	0.20 271	1.31 231	0.16 82	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.17 406	1.53 476

GANet-RSSM	1.09 304	0.80 378	2.41 285	0.72 459	0.00 1	1.39 267	0.02 164	5.15 424	1.07 177	0.95 251	0.34 230	2.06 372	1.12 404	4.69 357	0.80 320	0.00 1	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.15 383	0.09 123

RYNet	1.76 424	0.81 380	4.24 429	0.34 365	0.10 278	2.62 442	0.07 313	5.36 445	2.08 420	1.38 322	0.35 237	4.71 487	1.35 424	6.73 461	4.61 488	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.33 286

XPNet_ROB	1.41 388	0.81 380	2.75 324	0.04 139	0.01 97	1.70 385	0.17 368	4.14 326	1.69 369	4.12 491	1.10 355	1.58 334	0.52 342	5.13 387	4.07 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.25 256

CVANet_RVC	1.37 381	0.82 382	3.23 370	0.54 411	0.11 283	1.48 313	0.46 446	4.01 303	2.23 430	3.33 472	1.34 376	1.51 328	0.37 313	6.38 442	0.69 304	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.19 418	0.62 362

SA	1.02 290	0.85 383	2.22 253	0.00 1	0.42 412	1.31 237	0.01 66	4.74 391	2.04 417	0.50 193	0.95 344	0.30 189	1.30 423	4.24 336	0.42 230	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.17 434	0.16 392	0.30 272

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 331	0.85 383	3.90 418	0.61 429	0.99 496	1.40 271	0.01 66	4.06 311	1.56 336	2.38 428	0.36 241	2.15 383	0.57 350	4.52 351	0.67 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 95	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	1.25 346	0.85 383	2.77 326	0.05 157	0.03 186	1.40 271	0.01 66	5.04 417	2.38 443	1.34 316	2.80 450	0.65 234	0.06 155	6.36 441	0.91 351	0.18 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.01 14

PSMNet-RUCA	0.83 213	0.86 386	2.85 335	0.03 105	0.02 164	2.04 410	0.25 401	4.74 391	1.79 390	0.45 173	1.38 378	0.12 148	0.12 231	1.16 212	0.37 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 467	0.07 91

MyStereo8	1.16 326	0.86 386	3.73 410	0.86 485	0.04 213	1.47 305	0.01 66	4.64 380	2.13 422	1.47 335	1.10 355	1.21 313	0.31 302	1.12 209	1.50 394	0.00 1	1.45 541	0.00 1	0.30 510	0.10 308	0.93 427

fast-acv-ft	1.54 407	0.86 386	4.85 456	0.11 255	0.12 290	3.88 479	0.28 414	2.97 191	2.26 433	0.96 252	3.49 468	2.97 425	1.23 417	3.47 301	2.75 450	0.04 479	0.01 233	0.04 498	0.04 358	0.44 507	0.08 98

AACVNet	1.04 292	0.87 389	2.22 253	0.25 335	0.00 1	1.79 394	0.01 66	4.21 332	0.79 80	1.17 291	0.27 210	1.50 327	0.16 251	6.30 440	0.89 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.04 54

PSMNet-RSSM	1.10 306	0.88 390	2.30 266	0.23 325	0.00 1	1.41 278	0.03 222	5.44 454	1.19 203	1.56 348	0.50 271	2.46 400	0.71 379	4.23 334	0.90 348	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.10 308	0.08 98

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 434	0.88 390	3.47 391	1.64 531	0.22 342	4.27 488	0.40 441	3.90 287	1.63 359	0.72 219	0.71 309	3.06 432	0.11 218	5.13 387	1.03 366	5.07 549	0.54 381	0.00 1	0.00 1	1.73 538	3.16 549

raftrobust	0.68 176	0.89 392	1.80 159	0.02 67	1.29 517	1.22 191	0.05 278	2.37 152	0.62 52	2.99 460	0.03 70	0.12 148	0.15 242	0.60 142	0.51 268	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.24 246

RP	2.09 453	0.90 393	3.88 417	0.22 318	0.61 449	1.72 387	0.94 482	4.97 411	2.65 462	3.87 486	5.63 496	4.44 477	4.28 510	4.99 380	2.35 437	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.20 424	0.13 160

TDLM	1.32 372	0.90 393	2.42 293	0.61 429	0.03 186	1.59 347	2.04 510	3.73 252	2.29 436	1.70 369	0.94 342	1.07 303	0.67 375	6.49 448	1.12 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 415	0.54 340

TestStereo1	0.96 265	0.91 395	2.21 251	0.24 330	0.42 412	1.31 237	0.02 164	4.10 317	1.71 375	0.47 177	1.64 396	0.20 170	1.20 410	3.55 304	0.36 200	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 418	0.32 280

RAFT+CT+SA	0.85 224	0.91 395	2.23 258	0.19 293	0.29 382	1.27 223	0.03 222	4.92 407	0.86 107	0.65 206	0.40 252	0.67 240	0.05 132	3.03 287	0.18 94	0.00 1	0.28 350	0.00 1	0.35 520	0.15 383	0.61 360

SA-5K	0.96 265	0.91 395	2.21 251	0.24 330	0.42 412	1.31 237	0.02 164	4.10 317	1.71 375	0.47 177	1.64 396	0.20 170	1.20 410	3.55 304	0.36 200	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 418	0.32 280

UDGNet	0.44 83	0.91 395	1.89 194	0.04 139	0.00 1	1.15 159	0.02 164	0.75 45	1.77 386	0.45 173	0.07 131	0.06 98	0.02 52	1.62 247	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

rafts_anoy	0.67 170	0.91 395	1.85 180	0.60 425	1.02 501	1.16 165	0.04 257	3.25 215	0.48 32	0.19 91	0.18 174	0.11 144	0.19 265	1.17 215	0.58 280	0.00 1	1.47 544	0.00 1	0.01 313	0.05 217	0.22 238

TCMNet	1.67 417	0.92 400	6.06 492	0.15 275	1.43 522	1.83 398	0.17 368	4.72 388	1.56 336	1.88 378	2.94 454	1.92 362	0.45 336	5.34 399	3.00 462	0.00 1	0.06 296	0.06 503	0.00 1	0.43 505	0.48 330

AIO-test1	0.75 193	0.92 400	2.40 282	0.43 382	0.80 474	1.13 149	0.01 66	3.87 276	0.88 117	0.47 177	0.30 218	0.06 98	0.06 155	2.91 285	0.20 110	0.07 500	0.06 296	0.00 1	0.10 392	0.17 406	0.20 228

GANet	2.23 468	0.92 400	3.10 360	0.88 487	0.08 256	2.25 416	3.25 523	4.61 376	1.71 375	2.55 441	9.98 521	2.56 402	1.47 434	7.52 504	2.98 461	0.00 1	0.04 282	0.02 488	0.08 377	0.14 367	0.42 322

YMNet	1.76 424	0.93 403	4.46 443	0.18 286	0.30 394	4.41 494	0.21 386	4.21 332	1.46 316	3.07 463	4.85 488	4.12 472	0.37 313	3.05 289	2.47 444	0.05 483	0.12 320	0.08 507	0.01 313	0.51 513	0.40 314

YMNet_1	1.76 424	0.93 403	4.46 443	0.18 286	0.30 394	4.41 494	0.21 386	4.21 332	1.46 316	3.07 463	4.85 488	4.12 472	0.37 313	3.05 289	2.47 444	0.05 483	0.12 320	0.08 507	0.01 313	0.51 513	0.40 314

iRaft-Stereo_5w	1.28 358	0.93 403	3.51 393	0.14 269	0.66 459	1.21 187	0.01 66	3.87 276	1.06 176	0.19 91	1.97 412	1.62 339	1.50 435	6.80 464	1.07 370	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.06 369	0.26 458	0.67 373

test_5	0.94 252	0.94 406	2.60 311	0.55 414	0.25 358	1.47 305	0.02 164	4.89 402	0.97 159	0.81 232	0.30 218	0.80 269	0.63 363	3.39 297	0.24 140	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.17 406	0.54 340

CFNet-ft	0.97 273	0.94 406	2.30 266	0.01 13	0.27 374	1.37 261	0.02 164	2.76 171	0.79 80	0.88 239	0.20 191	3.76 463	0.38 317	4.21 331	1.34 385	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.08 271	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 273	0.94 406	2.30 266	0.01 13	0.27 374	1.37 261	0.02 164	2.76 171	0.79 80	0.88 239	0.20 191	3.76 463	0.38 317	4.21 331	1.34 385	0.00 1	0.00 1	0.01 467	0.00 1	0.08 271	0.09 123

RAFT_CTSACE	0.85 224	0.95 409	2.60 311	0.60 425	0.05 223	1.20 179	0.01 66	3.18 212	0.85 106	0.79 230	1.57 393	2.18 385	0.78 385	1.20 218	0.22 123	0.00 1	0.33 354	0.00 1	0.00 1	0.28 467	0.21 236

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 238	0.95 409	1.93 200	0.06 179	0.92 488	1.24 200	0.02 164	3.30 219	1.75 384	1.23 301	2.58 446	0.43 204	0.16 251	0.68 162	0.82 324	0.00 1	0.70 408	0.00 1	0.00 1	0.23 439	1.05 437

RGC	2.11 457	0.95 409	4.61 448	0.08 208	0.29 382	3.34 468	0.11 346	5.40 450	1.78 388	3.93 488	4.52 485	5.20 500	3.05 489	5.78 419	2.78 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.18 203

pmcnn	3.98 509	0.95 409	7.29 512	0.71 457	1.42 521	2.84 451	1.22 496	5.89 481	2.42 448	9.34 537	11.71 527	18.88 551	2.65 478	6.89 471	6.35 503	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.21 430	0.76 398

coex_refinement	1.30 366	0.96 413	2.31 271	0.12 262	0.02 164	1.52 326	0.07 313	4.70 387	1.79 390	2.66 446	0.66 300	4.34 476	0.47 339	3.87 320	2.09 421	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.34 290

Consistency-Raft	1.48 397	0.96 413	5.40 481	0.36 366	0.31 399	1.66 375	0.11 346	4.30 350	4.32 506	0.47 177	5.99 499	0.86 273	2.09 461	1.19 217	1.31 382	0.03 470	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 463	0.02 32

RAFT	0.91 241	0.96 413	1.82 172	0.89 491	0.44 417	0.97 73	0.08 322	3.71 251	1.25 239	0.36 146	0.20 191	3.87 466	0.27 290	0.70 165	0.49 260	0.00 1	0.83 434	0.00 1	0.01 313	0.47 508	0.87 415

RALCasStereoNet	0.80 208	0.96 413	1.77 154	0.28 352	0.97 493	1.13 149	0.03 222	2.91 184	1.11 185	0.17 79	0.34 230	0.12 148	0.20 271	1.65 248	0.65 295	0.00 1	1.72 551	0.00 1	0.00 1	0.11 331	1.90 526

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 446	0.97 417	7.79 519	0.68 452	1.01 499	1.47 305	0.20 379	7.05 524	1.44 311	0.54 199	6.19 501	5.17 498	1.14 405	1.65 248	1.18 380	0.01 428	0.77 419	0.00 1	0.64 542	0.25 450	1.23 454

LL-Strereo2	0.63 158	0.97 417	2.03 217	0.76 472	0.86 479	1.15 159	0.08 322	1.85 117	1.20 209	0.45 173	0.02 2	0.50 214	0.07 172	0.63 149	0.65 295	0.00 1	0.17 328	0.00 1	0.03 344	0.05 217	1.05 437

MLCV	1.19 330	0.97 417	3.09 359	0.07 196	0.00 1	1.63 365	0.04 257	3.33 220	1.57 338	2.74 453	1.83 407	0.99 295	0.40 328	5.31 396	1.53 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.11 143

MeshStereo	6.09 533	0.97 417	3.59 397	0.26 342	0.14 300	7.68 527	2.02 509	10.42 546	5.77 520	20.76 565	19.69 553	22.78 557	10.56 548	10.29 536	6.16 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 473	0.41 318
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
4D-IteraStereo	0.59 140	0.98 421	2.62 315	0.04 139	0.09 267	1.07 113	0.08 322	1.45 82	0.39 22	0.12 60	0.05 109	0.82 271	0.10 209	0.77 177	1.05 367	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.08 271	1.79 513

iinet-f	1.90 437	0.98 421	13.29 547	0.42 379	0.03 186	4.30 491	0.04 257	3.86 273	1.32 279	1.28 306	0.57 283	2.91 424	2.70 479	2.60 272	3.11 466	0.00 1	0.02 264	0.02 488	0.00 1	0.49 510	0.09 123

Nwc_Net	2.25 469	0.98 421	5.37 478	0.07 196	0.11 283	2.80 448	0.05 278	7.36 530	1.30 274	2.77 454	8.21 514	5.18 499	2.98 487	5.16 389	2.46 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.08 98

G2L-ROB	1.11 308	0.99 424	2.89 337	0.01 13	0.01 97	1.48 313	0.00 1	3.88 281	1.64 363	1.53 342	0.08 137	3.19 441	0.01 19	4.82 371	1.38 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.14 166

TestStereo	0.67 170	0.99 424	2.26 260	0.00 1	0.00 1	0.92 64	0.01 66	1.77 109	0.30 15	0.20 99	0.05 109	0.08 123	0.06 155	6.62 453	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98

DeepPruner_ROB	1.04 292	0.99 424	3.05 355	0.02 67	0.00 1	1.60 351	0.17 368	3.96 293	0.52 35	3.41 475	0.03 70	2.06 372	0.17 256	3.35 295	1.12 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.14 166

CBFPSM	1.51 401	1.00 427	5.32 477	0.05 157	0.01 97	3.57 476	0.04 257	4.06 311	1.03 172	0.65 206	0.21 195	6.06 507	3.60 499	2.65 274	1.82 408	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 293	0.12 152

aanetorigin	2.99 485	1.00 427	9.85 534	0.23 325	0.23 347	1.59 347	2.01 508	1.94 128	1.25 239	14.45 552	10.04 523	2.98 426	3.75 501	4.97 379	4.01 480	0.10 504	0.05 290	0.09 510	0.11 397	0.55 522	0.55 346

G2L-Stereo_test	1.14 320	1.01 429	2.97 349	0.27 349	0.01 97	1.66 375	0.10 342	3.73 252	1.31 277	2.21 408	0.11 150	3.18 439	0.49 341	4.55 355	0.70 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 424	0.30 272

DispNO	1.47 395	1.01 429	5.05 466	0.13 266	0.08 256	1.49 318	0.02 164	4.38 353	1.86 394	1.51 338	1.57 393	3.12 436	1.09 403	5.77 418	1.89 413	0.00 1	0.02 264	0.03 493	0.11 397	0.11 331	0.08 98

DPSNet	3.98 509	1.01 429	12.58 544	0.74 466	0.55 433	5.24 508	1.53 501	12.44 551	4.82 513	2.89 455	0.97 346	6.37 510	11.43 552	8.20 517	8.61 517	0.09 503	0.51 375	0.11 516	0.38 524	0.35 492	0.83 410

cf-r	1.18 329	1.02 432	3.22 368	0.25 335	0.02 164	1.44 287	0.03 222	5.11 423	2.16 424	1.31 311	0.59 291	2.87 421	0.24 279	4.26 337	0.79 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.12 152

NCC-stereo	2.09 453	1.02 432	4.78 454	0.10 239	0.26 368	2.33 424	0.13 355	5.82 477	1.70 373	2.98 458	3.18 460	4.63 483	5.69 527	6.26 436	2.76 451	0.05 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.14 166

Abc-Net	2.09 453	1.02 432	4.78 454	0.10 239	0.26 368	2.33 424	0.13 355	5.82 477	1.70 373	2.98 458	3.18 460	4.63 483	5.69 527	6.26 436	2.76 451	0.05 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.14 166
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	2.74 483	1.02 432	4.72 450	0.43 382	0.18 322	4.35 492	0.18 374	7.28 529	3.50 493	3.57 479	3.38 466	4.86 489	1.22 416	11.70 548	5.76 496	0.17 515	0.08 305	0.59 534	0.12 405	0.28 467	1.40 468

GMStereo	0.34 43	1.03 436	2.11 237	0.01 13	0.00 1	0.47 36	0.01 66	0.77 46	1.38 301	0.24 118	0.04 92	0.07 117	0.08 186	0.43 81	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	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
G2L-Stereo	1.20 331	1.04 437	3.45 388	0.03 105	0.11 283	1.43 282	0.02 164	4.01 303	1.46 316	1.45 330	0.16 167	3.06 432	0.24 279	6.15 434	1.09 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 424	0.18 203

ETE_ROB	1.42 390	1.04 437	3.10 360	0.02 67	0.03 186	1.81 396	0.22 391	4.73 389	1.67 368	4.77 502	1.43 383	2.77 413	0.08 186	4.23 334	2.20 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.20 228

raft_robust	1.21 334	1.05 439	2.00 211	0.10 239	0.43 416	1.39 267	0.02 164	4.21 332	2.32 438	0.44 168	0.02 2	2.23 387	1.39 426	7.00 483	0.35 196	0.00 1	0.78 421	0.00 1	0.18 441	0.10 308	0.19 208

raft+_RVC	0.71 183	1.05 439	1.86 183	0.64 440	1.31 518	1.20 179	0.05 278	2.44 155	0.77 75	0.18 83	0.43 260	0.08 123	0.15 242	0.93 201	0.64 293	0.00 1	1.43 539	0.00 1	0.00 1	0.09 293	1.03 435

111	1.00 282	1.05 439	3.63 399	0.01 13	0.04 213	1.20 179	0.16 365	4.50 361	2.24 431	1.32 312	1.15 363	2.00 369	0.31 302	0.59 138	0.79 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.84 411

AFF-stereo	0.89 237	1.05 439	1.70 133	0.49 403	0.18 322	1.21 187	0.01 66	3.58 237	1.62 353	0.84 235	1.93 410	1.14 309	0.26 287	1.24 225	0.68 302	0.00 1	0.64 400	0.00 1	0.00 1	0.26 458	0.89 420

LALA_ROB	1.55 409	1.07 443	2.99 354	0.02 67	0.06 229	3.20 461	0.49 452	4.07 313	1.80 392	3.79 485	0.66 300	4.51 479	0.25 286	3.82 318	4.07 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.11 143

WCMA_ROB	5.16 527	1.07 443	4.40 440	0.66 443	0.69 464	6.28 519	3.63 529	5.39 448	4.05 503	14.77 555	19.39 551	15.46 543	10.72 550	7.67 510	6.77 507	0.19 519	0.27 346	0.18 522	0.20 452	0.18 415	1.23 454

HITNet	1.01 285	1.08 445	3.32 380	0.80 478	0.00 1	1.37 261	0.02 164	5.20 429	1.59 343	1.88 378	0.18 174	0.64 233	0.31 302	1.24 225	2.01 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.47 326
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	0.68 176	1.09 446	2.29 264	0.03 105	0.01 97	0.93 67	0.03 222	2.65 166	1.97 410	1.19 292	0.39 251	0.15 163	0.30 297	1.27 229	0.75 314	0.00 1	0.25 340	0.00 1	0.09 386	0.19 418	0.03 47

AASNet	1.05 295	1.11 447	3.12 362	0.05 157	0.00 1	1.73 389	0.05 278	5.73 467	2.17 428	1.10 281	1.84 408	0.94 287	0.19 265	1.16 212	1.37 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 487	0.16 187

HBP-ISP	1.59 413	1.12 448	3.42 386	0.53 410	0.10 278	4.27 488	1.44 499	5.35 442	1.61 346	3.58 480	0.87 335	0.91 279	1.18 408	6.64 455	0.46 247	0.04 479	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.24 246

AF-Net	2.51 477	1.12 448	5.46 482	0.01 13	0.13 294	2.03 408	0.47 447	7.04 523	2.74 470	4.09 490	10.64 524	4.99 492	2.94 483	4.94 377	3.28 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 406	0.15 176

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 433	1.13 450	5.96 489	0.02 67	0.00 1	5.00 503	0.29 421	5.31 440	2.38 443	2.65 443	1.15 363	2.32 397	1.95 459	5.59 412	3.35 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.14 166

LMCR-Stereo	1.28 358	1.13 450	2.41 285	0.57 418	0.03 186	2.72 444	0.09 334	6.86 516	0.88 117	2.44 435	1.92 409	0.14 158	1.55 440	3.57 306	1.12 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 392	0.02 32

PA-Net	1.56 411	1.13 450	5.13 470	0.07 196	0.17 318	1.46 298	0.53 455	4.73 389	3.04 485	0.92 247	1.30 373	2.29 393	0.62 361	6.63 454	3.00 462	0.01 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.15 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	2.56 479	1.15 453	7.39 513	1.34 522	2.02 537	3.20 461	3.97 532	6.11 493	1.72 380	1.52 341	2.72 449	3.23 444	0.63 363	4.74 361	2.39 439	1.12 537	1.53 546	1.54 543	1.32 559	1.40 536	2.10 536

CC-Net-ROB	2.09 453	1.17 454	3.97 421	1.52 527	0.23 347	3.35 469	0.05 278	5.09 421	2.74 470	1.09 278	1.40 380	0.97 293	0.18 260	6.66 457	0.87 337	1.46 543	1.64 548	7.13 552	0.00 1	1.67 537	0.54 340

TRStereo	0.88 231	1.18 455	2.44 297	0.72 459	0.10 278	1.56 339	0.03 222	5.73 467	1.28 258	0.18 83	0.30 218	0.62 228	0.43 331	1.02 206	0.13 56	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.25 488	0.01 38	1.23 454

DMCA-RVC	1.12 313	1.19 456	5.30 476	0.03 105	0.04 213	1.30 232	0.06 305	3.05 199	0.87 111	3.33 472	0.12 159	0.98 294	0.65 371	3.40 298	1.82 408	0.01 428	0.04 282	0.02 488	0.01 313	0.10 308	0.09 123

dd	0.45 86	1.20 457	2.52 308	0.06 179	0.01 97	1.23 195	0.03 222	0.88 56	1.48 324	0.26 124	0.06 119	0.12 148	0.05 132	0.42 77	0.44 233	0.02 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.06 81

IGEVStereo-DCA	0.88 231	1.21 458	1.81 167	0.18 286	0.16 314	0.83 51	0.01 66	0.71 38	1.36 293	0.40 160	0.04 92	0.06 98	0.09 201	6.04 426	2.22 429	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.15 416	0.16 392	1.76 504

rrr	1.15 324	1.21 458	5.05 466	0.18 286	0.16 314	0.83 51	0.06 305	2.88 179	1.44 311	0.40 160	0.04 92	0.06 98	0.09 201	6.04 426	2.22 429	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.19 448	0.16 392	1.59 490

dad	1.04 292	1.21 458	3.14 364	0.08 208	0.01 97	1.25 208	0.01 66	1.30 70	2.54 457	1.95 389	0.37 243	0.40 201	0.04 110	5.95 425	1.06 368	0.01 428	0.00 1	1.11 541	0.12 405	0.07 258	0.19 208

StereoDRNet	1.66 416	1.21 458	5.39 480	0.06 179	0.11 283	2.49 433	1.06 490	5.28 436	1.89 399	3.60 481	0.63 295	2.28 389	0.64 366	4.70 358	3.25 468	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.01 313	0.15 383	0.36 294

GwcNet-RSSM	1.22 338	1.24 462	3.66 404	0.23 325	0.04 213	1.46 298	0.05 278	4.65 382	1.61 346	1.33 314	0.46 268	2.98 426	0.26 287	4.48 347	1.59 398	0.00 1	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.21 430	0.10 135

SDNR	3.62 502	1.25 463	7.41 514	0.71 457	0.22 342	26.06 571	0.02 164	4.55 371	2.42 448	3.10 465	11.33 525	3.05 431	0.77 383	8.31 521	2.21 428	0.05 483	0.11 318	0.00 1	0.01 313	0.08 271	0.66 369

z-ln-s-r	1.93 440	1.26 464	7.26 511	0.25 335	0.03 186	1.65 373	0.06 305	4.28 346	2.81 479	1.26 305	0.70 308	1.68 347	0.24 279	6.44 447	10.32 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 406	0.19 208

ACRE	0.94 252	1.27 465	3.93 420	0.22 318	0.02 164	1.44 287	0.29 421	3.88 281	1.60 345	1.97 390	2.42 437	0.21 174	0.11 218	0.82 192	0.29 162	0.00 1	0.04 282	0.01 467	0.05 361	0.21 430	0.09 123

PSMNet_ROB	1.31 369	1.27 465	3.91 419	0.05 157	0.11 283	1.69 384	0.16 365	3.98 297	1.59 343	1.15 289	0.34 230	2.77 413	0.62 361	4.43 346	3.80 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.12 152

CIPLG	0.94 252	1.29 467	3.53 396	0.19 293	0.03 186	1.45 294	0.29 421	3.87 276	1.61 346	2.10 399	2.52 444	0.21 174	0.11 218	0.85 197	0.29 162	0.00 1	0.05 290	0.01 467	0.05 361	0.21 430	0.08 98

test_xeample3	0.95 261	1.30 468	5.13 470	0.19 293	0.23 347	0.95 71	0.07 313	2.30 146	1.47 322	0.40 160	0.05 109	0.08 123	0.07 172	1.45 238	2.27 433	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.33 515	0.17 406	1.85 519

NaN_ROB	2.33 473	1.31 469	4.55 445	0.32 360	0.30 394	3.13 459	5.01 543	4.57 373	2.78 476	5.49 512	1.73 400	2.28 389	1.98 460	7.48 502	4.32 484	0.01 428	0.06 296	0.03 493	0.09 386	0.20 424	0.88 417

GCST	1.13 315	1.32 470	3.12 362	0.57 418	0.90 484	0.92 64	0.09 334	4.38 353	1.43 308	0.49 189	0.51 274	0.39 198	0.35 308	5.56 411	0.95 356	1.34 542	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.15 176

NCCL2	1.51 401	1.32 470	3.27 377	0.03 105	0.07 244	1.63 365	3.29 524	4.54 369	1.61 346	3.22 468	0.37 243	3.84 465	0.31 302	4.42 345	2.02 419	0.00 1	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.09 293	0.22 238

CFNet	1.24 342	1.33 472	3.20 366	0.26 342	0.03 186	1.43 282	0.04 257	5.03 416	2.39 445	0.61 203	0.71 309	1.30 318	0.23 277	6.72 460	1.16 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 450	0.10 135

AIO-test2	0.97 273	1.34 473	2.49 304	0.42 379	0.37 404	1.23 195	0.01 66	3.86 273	0.93 137	0.37 147	1.47 387	0.51 217	0.05 132	2.73 279	0.21 120	3.00 547	0.09 311	0.00 1	0.01 313	0.09 293	0.30 272

EDNetEfficient	6.66 540	1.34 473	34.37 567	0.66 443	1.93 535	2.04 410	3.59 528	3.08 203	14.92 549	20.02 564	9.53 519	6.48 514	10.85 551	7.65 506	15.21 549	0.03 470	0.10 315	0.01 467	0.22 467	0.61 525	0.55 346

IPLGR_C	0.94 252	1.37 475	3.71 407	0.19 293	0.02 164	1.44 287	0.29 421	3.88 281	1.62 353	2.04 395	2.44 443	0.20 170	0.12 231	0.79 182	0.29 162	0.00 1	0.05 290	0.01 467	0.05 361	0.21 430	0.08 98

iResNet_ROB	1.22 338	1.37 475	2.59 310	0.14 269	0.00 1	1.38 266	0.04 257	7.36 530	2.85 483	1.07 275	1.24 369	0.93 286	0.11 218	4.28 338	0.84 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.11 143

ARAFT	1.27 357	1.38 477	4.73 451	0.08 208	0.00 1	1.67 380	0.04 257	5.52 457	1.98 411	3.02 461	0.59 291	0.47 209	0.11 218	4.87 374	0.38 215	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.25 450	0.25 256

GANetREF_RVC	1.25 346	1.39 478	4.10 423	0.10 239	0.00 1	2.25 416	0.18 374	4.68 385	2.78 476	0.69 211	0.34 230	1.87 358	0.65 371	5.07 383	0.68 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.07 91
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	2.57 480	1.40 479	7.90 521	0.11 255	0.11 283	4.71 500	0.74 473	5.45 455	1.66 366	3.15 466	1.65 398	1.61 337	2.25 464	4.54 354	15.56 551	0.03 470	0.00 1	0.01 467	0.10 392	0.27 463	0.23 242

PDISCO_ROB	2.54 478	1.40 479	5.07 469	1.06 505	2.01 536	8.28 532	0.17 368	7.96 539	6.01 524	1.48 336	1.75 402	3.67 460	1.25 419	7.74 512	2.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 500	0.42 322

FADNet	1.38 382	1.42 481	5.62 485	0.03 105	0.06 229	2.56 436	0.16 365	4.66 383	1.64 363	0.35 145	0.11 150	1.66 344	1.05 400	5.64 415	1.59 398	0.18 516	0.02 264	0.01 467	0.01 313	0.52 519	0.23 242

BEATNet_4x	1.24 342	1.45 482	5.03 465	0.58 420	0.02 164	1.34 254	0.09 334	5.29 437	1.69 369	2.01 394	0.25 202	1.18 311	0.44 332	2.11 268	2.70 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.54 340

FADNet-RVC-Resample	1.28 358	1.46 483	6.58 505	0.10 239	0.14 300	1.54 334	0.25 401	4.29 349	1.46 316	0.61 203	0.23 199	1.29 317	0.28 292	5.23 391	1.06 368	0.10 504	0.16 326	0.09 510	0.06 369	0.28 467	0.39 309

SPS-STEREO	3.67 505	1.46 483	4.23 428	0.36 366	0.23 347	3.93 480	1.20 495	6.67 513	3.50 493	11.05 541	8.81 516	9.53 530	4.63 514	9.10 526	7.25 509	0.01 428	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 353	1.28 461
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	3.94 508	1.47 485	14.87 550	0.11 255	0.45 420	7.19 522	2.23 515	5.42 452	3.18 489	4.53 500	2.03 417	7.48 521	5.27 522	7.05 488	14.73 548	0.02 456	0.74 414	0.04 498	0.91 553	0.23 439	0.85 413

Wz-Net-LNSev	1.60 414	1.48 486	8.20 525	0.03 105	0.03 186	3.95 481	0.13 355	4.89 402	2.33 440	0.92 247	0.31 222	3.64 459	1.40 427	2.90 284	1.50 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.20 228

GwcNet	1.96 443	1.51 487	7.43 515	0.30 357	1.20 511	4.13 485	0.61 464	4.45 358	1.92 403	1.53 342	2.31 427	3.93 469	0.54 343	5.50 405	3.16 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.39 500	0.24 246

DN-CSS_ROB	0.96 265	1.51 487	3.52 395	1.05 504	0.01 97	1.50 319	0.02 164	3.35 221	1.18 200	0.18 83	0.54 278	0.44 205	0.16 251	4.39 344	0.82 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 494	0.08 98

FADNet_RVC	1.32 372	1.54 489	5.37 478	0.02 67	0.06 229	2.78 447	0.07 313	4.19 331	1.03 172	0.44 168	0.35 237	0.67 240	0.10 209	5.42 404	1.92 414	0.24 522	0.33 354	0.11 516	0.33 515	0.66 529	0.68 380

ADCL	3.64 503	1.54 489	8.53 530	0.26 342	0.28 380	7.37 523	4.49 538	5.42 452	3.61 496	4.79 503	3.85 476	5.14 497	4.47 512	6.28 438	15.73 552	0.05 483	0.01 233	0.11 516	0.13 408	0.34 487	0.33 286

LL-Strereo	2.29 472	1.55 491	5.01 464	0.64 440	2.78 543	1.52 326	0.05 278	5.04 417	1.24 228	2.73 451	2.87 453	5.10 496	5.49 525	7.22 495	0.81 322	0.04 479	1.31 535	0.00 1	0.00 1	0.31 477	2.08 534

ELAS	9.07 546	1.55 491	5.19 474	1.87 533	1.92 534	17.05 552	8.29 563	13.92 553	13.52 546	23.08 570	28.56 570	18.59 550	16.90 562	12.06 551	13.39 544	0.91 533	1.32 536	0.65 537	0.59 538	0.68 531	1.31 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.71 482	1.57 493	16.51 555	0.22 318	0.33 400	1.45 294	0.28 414	6.26 500	9.92 540	1.25 304	0.44 262	1.98 367	1.61 445	7.33 496	4.17 483	0.00 1	0.01 233	0.07 504	0.10 392	0.33 483	0.29 270

ELAS_RVC	8.75 545	1.59 494	6.34 500	1.91 534	1.87 532	11.67 543	12.14 570	10.75 548	16.11 553	22.55 569	21.45 555	18.49 549	18.29 566	14.17 554	12.53 540	0.92 534	1.32 536	0.70 540	0.46 527	0.53 521	1.25 458
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet-RVC	1.30 366	1.62 495	6.28 497	0.03 105	0.00 1	1.61 357	0.08 322	4.49 360	2.04 417	0.41 165	0.10 145	0.63 229	0.64 366	5.55 409	1.69 404	0.01 428	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.52 519	0.31 276

AANet_RVC	1.95 441	1.64 496	4.89 457	0.09 227	0.00 1	1.24 200	0.01 66	3.93 288	2.82 480	2.32 420	4.64 487	3.61 457	0.19 265	7.61 505	4.73 489	0.60 527	0.19 335	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.47 326

MFMNet_re	2.39 475	1.65 497	6.10 493	3.04 543	0.90 484	2.34 426	0.98 485	4.77 394	3.79 500	6.95 521	7.08 508	1.84 357	3.79 504	2.53 271	1.57 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 450	0.26 262

PVD	6.50 537	1.70 498	6.71 507	1.66 532	1.59 529	7.94 528	0.89 480	11.13 549	24.35 559	12.01 545	19.10 547	8.76 526	9.89 546	9.85 532	11.06 535	0.02 456	1.12 511	0.00 1	0.26 495	0.25 450	1.72 499

CSAN	3.10 488	1.72 499	5.85 487	0.37 369	0.14 300	4.15 487	3.91 531	4.94 409	4.65 512	6.43 518	6.29 503	4.62 482	5.17 520	8.13 516	4.85 490	0.02 456	0.03 275	0.03 493	0.05 361	0.26 458	0.48 330

w-ln-seven-2	2.43 476	1.73 500	14.40 549	0.27 349	0.07 244	1.40 271	0.47 447	4.54 369	3.57 495	3.26 471	1.19 366	2.29 393	1.65 447	7.16 493	5.50 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.21 430	0.76 398

ADCP+	3.18 492	1.81 501	11.33 540	0.07 196	0.20 333	5.83 514	2.80 519	4.60 375	2.69 464	1.68 367	0.28 211	3.75 462	3.14 492	6.82 465	17.90 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 424	0.56 351

iResNetv2_ROB	1.32 372	1.82 502	6.02 490	1.27 514	0.00 1	1.41 278	0.05 278	4.48 359	1.46 316	1.02 266	1.28 372	1.00 297	0.27 290	4.72 360	1.12 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 499	0.16 187

SHD	3.58 497	1.83 503	6.41 501	1.34 522	1.21 513	4.84 501	0.17 368	7.95 538	12.83 544	7.86 527	3.32 465	5.08 494	2.63 477	5.54 408	8.57 516	0.01 428	0.75 417	0.00 1	0.18 441	0.31 477	0.73 393

PWC_ROB	3.30 494	1.83 503	8.47 528	0.62 436	0.56 436	1.31 237	0.39 440	4.53 367	5.05 515	7.66 526	15.14 535	3.37 445	2.43 471	6.86 468	6.74 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 513	0.54 340

RAFT + AFF	1.88 434	1.84 505	4.19 426	0.05 157	0.85 476	2.29 421	1.00 487	6.32 502	2.26 433	1.88 378	1.80 406	1.27 315	3.66 500	6.56 450	2.36 438	0.02 456	0.34 357	0.00 1	0.01 313	0.41 504	0.50 333

Syn2CoEx	1.91 438	1.85 506	6.43 504	0.05 157	0.00 1	1.47 305	0.54 456	6.03 490	2.24 431	2.24 414	2.19 421	2.06 372	3.10 490	6.57 451	2.58 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 487	0.40 314

PASM	2.20 465	1.85 506	10.33 536	1.00 499	0.41 409	1.98 405	0.90 481	3.85 272	2.76 473	4.38 496	1.53 390	3.49 454	1.54 437	6.60 452	2.43 440	0.14 512	0.02 264	0.00 1	0.03 344	0.33 483	0.39 309

SANet	5.04 526	1.86 508	7.96 522	0.39 373	0.12 290	7.51 525	3.73 530	7.20 526	16.07 552	7.15 522	13.16 530	12.35 535	8.70 541	8.28 519	5.37 493	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 353	0.71 391

LE_ROB	13.25 561	1.86 508	12.84 545	2.35 537	1.43 522	7.50 524	5.92 549	10.14 545	48.57 580	57.70 580	24.61 564	23.44 559	32.60 575	10.12 534	24.95 573	0.06 493	0.08 305	0.13 520	0.20 452	0.09 293	0.41 318

Wz-Net-MNSev	2.17 463	1.90 510	7.77 518	0.02 67	0.01 97	4.60 498	2.08 511	5.70 466	2.83 481	4.02 489	1.50 389	1.87 358	2.53 475	5.10 385	3.04 464	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.31 276

SQANet	2.65 481	1.92 511	3.73 410	4.47 548	2.98 544	2.59 438	0.24 397	4.66 383	1.11 185	2.48 437	0.59 291	1.57 331	0.86 390	3.95 323	1.67 403	7.97 555	0.14 325	0.48 529	0.03 344	7.84 548	3.68 550

SAMSARA	4.31 515	1.94 512	7.80 520	1.96 535	1.40 520	10.65 540	7.35 558	7.17 525	4.49 508	8.27 529	3.58 470	10.58 533	3.75 501	7.87 513	6.66 505	0.01 428	1.09 503	0.00 1	0.23 473	0.26 458	1.19 451

XQC	3.16 491	2.00 513	7.71 517	0.97 498	0.67 461	5.07 504	0.69 469	6.58 510	4.95 514	5.04 508	1.98 415	4.99 492	3.12 491	7.96 515	10.02 528	0.00 1	0.63 399	0.00 1	0.18 441	0.36 494	0.38 307

otaku	3.61 500	2.06 514	4.04 422	6.41 551	3.35 547	4.67 499	2.08 511	5.97 483	1.58 340	2.19 407	2.62 447	3.47 452	1.45 430	4.36 342	2.17 424	8.55 557	0.25 340	1.89 547	0.03 344	9.29 552	5.81 556

DFGA-Net	1.10 306	2.07 515	4.17 424	0.10 239	0.23 347	1.15 159	0.01 66	2.72 169	0.97 159	1.28 306	1.17 365	0.25 182	0.04 110	5.37 402	2.22 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 477	0.05 69

Ntro	3.66 504	2.08 516	4.34 433	7.58 553	4.53 549	6.25 518	0.72 472	5.35 442	1.65 365	0.48 187	1.77 403	2.68 410	1.25 419	5.10 385	2.31 435	8.72 558	0.31 352	2.13 549	0.05 361	9.73 553	6.18 557

FINET	2.99 485	2.11 517	7.66 516	1.13 507	1.79 530	4.35 492	3.34 525	5.66 463	7.93 537	2.49 439	3.29 463	1.66 344	2.47 473	6.70 459	4.44 485	0.82 532	1.38 538	0.03 493	0.30 510	0.36 494	1.88 524

RTSC	3.18 492	2.15 518	8.20 525	0.67 451	0.38 406	4.41 494	0.08 322	5.64 461	5.80 522	6.14 517	3.43 467	3.37 445	1.55 440	7.50 503	12.15 539	0.00 1	0.84 436	0.00 1	0.25 488	0.51 513	0.53 339

w-ln-seven	3.40 495	2.22 519	14.89 551	0.33 364	0.16 314	7.02 521	0.47 447	5.98 484	5.62 518	5.50 513	2.37 430	4.11 471	1.42 428	6.86 468	10.41 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 447	0.38 307

StereoAnything_RVC	1.07 299	2.26 520	2.62 315	0.41 376	0.89 483	0.36 20	0.05 278	3.54 231	1.22 222	0.20 99	0.28 211	0.07 117	0.02 52	0.49 97	0.28 158	0.00 1	0.81 428	0.00 1	0.00 1	6.20 547	1.57 483

NVStereoNet_ROB	4.22 513	2.29 521	6.13 495	1.40 525	1.14 510	2.84 451	0.97 484	5.67 464	5.66 519	5.25 509	14.28 533	12.40 536	5.35 524	10.74 541	5.33 492	1.24 541	1.01 488	0.67 539	0.62 540	0.63 527	0.69 387
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	3.41 496	2.29 521	5.16 473	0.19 293	0.02 164	3.11 457	0.02 164	5.15 424	12.27 543	1.36 320	23.33 562	1.98 367	3.35 495	4.93 376	3.71 476	0.28 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 532	0.32 280

EDNetEfficientorigin	10.48 554	2.34 523	98.78 589	0.23 325	0.25 358	3.01 455	0.70 470	4.69 386	17.04 554	19.07 558	15.43 536	12.52 537	11.56 553	9.41 529	12.62 541	0.01 428	0.01 233	0.00 1	0.01 313	0.25 450	1.76 504

MFN_U_SF_RVC	4.10 512	2.36 524	12.04 543	1.00 499	0.27 374	10.31 538	0.51 453	8.83 542	3.69 498	4.90 506	3.30 464	9.33 528	3.43 497	8.28 519	9.42 522	0.41 526	0.53 380	0.52 530	0.81 546	0.90 533	1.05 437

ACVNet-4b	6.14 534	2.39 525	6.31 499	9.73 559	7.26 556	8.81 536	1.62 505	7.27 528	6.07 525	0.41 165	6.42 505	11.47 534	2.37 469	9.17 527	2.72 449	9.70 562	2.42 559	10.45 561	0.01 313	11.04 560	7.12 560

ADCMid	4.33 516	2.40 526	13.81 548	0.23 325	0.40 407	4.90 502	1.23 497	5.73 467	3.73 499	11.06 542	3.94 479	6.67 516	5.11 518	7.11 490	18.03 555	0.12 509	0.08 305	0.55 531	0.46 527	0.61 525	0.49 332

SuperB	3.75 506	2.46 527	15.54 554	0.32 360	0.06 229	4.29 490	1.61 503	4.25 341	11.49 542	2.56 442	1.31 375	2.01 371	1.86 456	6.94 477	8.94 518	0.05 483	0.03 275	0.10 515	0.08 377	10.62 558	0.56 351

GASNet	1.77 427	2.50 528	7.05 509	0.47 394	0.02 164	1.50 319	0.20 379	4.55 371	2.55 458	0.98 253	1.48 388	2.24 388	1.57 443	6.25 435	3.41 473	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.55 522	0.12 152

WZ-Net	4.64 522	2.57 529	25.72 563	0.10 239	0.09 267	3.07 456	2.08 511	6.59 512	5.41 516	6.08 516	4.09 483	7.02 519	6.04 531	11.64 545	11.45 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 430	0.61 360

LSM	7.83 543	2.59 530	24.93 562	4.71 549	40.61 578	3.55 475	5.22 545	5.91 482	7.48 533	10.86 540	13.66 532	4.55 480	3.92 505	7.72 511	5.88 498	0.02 456	0.26 343	0.00 1	0.00 1	0.30 475	14.53 575

MANE	15.61 567	2.70 531	7.19 510	3.43 545	5.19 550	21.44 561	9.54 566	24.27 574	29.58 565	33.72 574	42.10 577	42.08 575	32.55 574	24.60 566	20.72 564	1.46 543	2.17 555	1.34 542	4.60 567	0.49 510	3.04 547

WAO-6	11.65 556	2.71 532	4.73 451	7.69 554	7.28 557	17.41 553	7.45 559	20.43 564	38.14 575	10.13 539	19.37 550	27.36 562	12.38 554	13.35 552	13.26 543	4.38 548	2.43 560	10.51 562	0.03 344	9.00 550	4.96 554

ACVNet_1	6.79 541	2.72 533	6.97 508	9.78 560	7.38 559	7.67 526	2.29 516	10.50 547	6.93 530	4.51 499	5.39 494	13.21 538	6.34 533	7.02 487	3.31 471	9.70 562	2.48 561	10.85 563	0.11 397	11.41 562	7.23 561

ACVNet_2	9.32 547	2.76 534	8.07 523	8.84 557	6.89 554	14.54 551	4.19 535	14.25 554	23.92 558	7.62 525	19.61 552	20.42 552	5.93 529	8.52 524	3.64 474	9.16 559	1.74 552	7.93 553	0.36 521	10.56 557	7.47 564

WAO-7	9.62 548	2.87 535	5.64 486	0.96 497	0.21 341	20.37 560	5.13 544	23.65 573	26.32 563	13.11 548	27.70 568	22.69 555	14.04 556	14.53 556	13.11 542	0.13 510	0.09 311	0.58 532	0.10 392	0.51 513	0.75 397

SGM-ForestM	14.25 562	3.00 536	8.67 531	2.38 538	1.88 533	24.45 567	11.87 568	19.27 561	21.66 557	30.68 572	29.79 572	46.58 576	28.97 572	27.26 572	21.22 566	1.14 538	1.67 549	0.61 536	0.89 552	0.51 513	2.50 543

Dean	12.08 559	3.10 537	8.10 524	10.98 562	8.34 562	18.85 556	5.53 548	21.57 569	40.96 577	11.81 544	21.91 556	25.74 561	9.74 544	8.20 517	5.76 496	9.65 561	2.35 557	9.94 557	0.65 543	10.97 559	7.40 562

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 531	3.14 538	10.56 537	0.47 394	0.29 382	24.98 568	8.65 565	6.24 497	9.96 541	4.38 496	8.16 513	8.42 524	2.44 472	9.46 531	6.27 502	1.11 536	1.70 550	0.33 528	0.47 529	1.16 535	1.35 464

z-mn7	4.53 521	3.38 539	10.95 539	0.14 269	0.03 186	8.41 534	0.48 450	4.63 378	14.42 548	3.68 482	18.00 543	4.72 488	1.20 410	11.78 549	8.25 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 430	0.39 309

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 500	3.47 540	9.32 532	0.19 293	0.30 394	13.80 546	7.49 561	5.15 424	3.95 502	3.06 462	3.94 479	4.60 481	1.20 410	8.49 523	2.79 455	0.70 531	1.22 528	0.04 498	0.84 547	0.50 512	1.23 454

RTS	10.27 552	3.55 541	66.16 576	1.62 529	2.34 538	13.96 548	6.25 552	6.95 519	18.07 555	8.81 532	19.18 548	6.82 517	2.96 485	26.87 570	19.93 561	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 502	0.99 432

RTSA	10.27 552	3.55 541	66.16 576	1.62 529	2.34 538	13.96 548	6.25 552	6.95 519	18.07 555	8.81 532	19.18 548	6.82 517	2.96 485	26.87 570	19.93 561	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 502	0.99 432

ADCS	5.55 532	3.55 541	19.07 558	0.43 382	0.14 300	5.87 515	4.20 536	7.65 535	7.80 536	9.79 538	6.22 502	6.48 514	5.52 526	10.52 539	22.41 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 509	0.97 429

LVE	11.75 558	3.56 544	5.48 484	10.38 561	8.28 561	22.54 562	7.53 562	17.01 557	32.01 568	9.26 536	23.28 561	23.43 558	9.72 543	11.79 550	7.81 510	10.09 564	2.62 567	11.07 564	0.59 538	11.18 561	7.44 563

Wz-Net-SNSev	3.01 487	3.59 545	12.98 546	0.45 387	0.04 213	2.72 444	1.12 492	5.80 475	2.42 448	2.30 418	2.62 447	6.39 511	1.29 422	10.20 535	7.19 508	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 473	0.72 392

SGM+DAISY	6.27 535	3.62 546	9.36 533	2.30 536	2.34 538	9.12 537	6.38 554	6.98 522	6.00 523	14.26 550	15.55 537	14.02 541	9.84 545	9.45 530	8.56 515	1.21 539	1.60 547	0.58 532	0.86 550	0.63 527	2.74 544

AnyNet_C32	4.41 518	3.74 547	15.17 553	0.48 402	0.51 430	5.99 516	6.52 557	5.30 439	2.72 469	6.86 520	3.66 472	5.21 501	3.19 493	7.42 500	19.54 559	0.08 501	0.04 282	0.20 523	0.09 386	0.67 530	0.76 398

IMH-64-1	10.12 550	3.75 548	4.24 429	11.47 563	9.26 563	11.93 544	5.30 546	18.72 559	15.74 550	7.16 523	18.55 544	16.83 547	6.83 535	11.66 546	9.62 524	10.09 564	2.54 562	15.69 568	1.72 560	12.82 563	8.45 565

IMH-64	10.12 550	3.75 548	4.24 429	11.47 563	9.26 563	11.93 544	5.30 546	18.72 559	15.74 550	7.16 523	18.55 544	16.83 547	6.83 535	11.66 546	9.62 524	10.09 564	2.54 562	15.69 568	1.72 560	12.82 563	8.45 565

zh-mn7	4.28 514	4.04 550	17.92 556	0.11 255	0.07 244	1.53 329	0.29 421	4.81 395	6.49 526	8.41 530	16.07 538	2.83 419	1.19 409	11.32 544	9.99 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 424	0.36 294

RainbowNet	5.23 528	4.09 551	4.92 461	9.61 558	6.18 551	5.26 509	3.48 527	7.68 536	4.58 511	1.94 388	3.02 455	4.67 485	3.42 496	5.90 423	2.01 417	9.59 560	2.19 556	8.45 555	0.20 452	10.52 556	6.82 559

zh-sn7	4.41 518	4.45 552	18.43 557	0.15 275	0.01 97	4.00 482	2.16 514	5.26 435	2.74 470	4.24 493	10.00 522	4.09 470	6.64 534	10.84 542	14.33 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 467	0.63 364

IMH	11.71 557	4.49 553	4.59 447	11.55 565	9.35 565	14.27 550	5.00 542	21.03 567	25.97 562	8.90 534	23.64 563	20.58 554	10.29 547	13.39 553	9.59 523	10.13 567	2.57 564	15.53 566	1.75 562	13.04 565	8.53 567

MSAF-DinoV2	4.86 525	4.93 554	11.35 541	1.15 509	0.06 229	3.13 459	0.57 462	7.49 533	4.56 510	2.13 403	0.94 342	16.45 546	5.99 530	14.60 557	18.54 557	0.06 493	0.03 275	0.09 510	0.74 544	2.00 541	2.34 540

WAO-8	14.47 563	5.06 555	6.42 502	8.00 555	6.65 552	23.95 565	2.97 520	23.01 570	45.08 578	19.24 560	34.86 575	33.07 566	17.51 563	17.59 561	14.38 546	5.22 550	0.86 439	10.06 558	0.85 548	10.25 554	4.34 552

Venus	14.47 563	5.06 555	6.42 502	8.00 555	6.65 552	23.95 565	2.97 520	23.01 570	45.08 578	19.24 560	34.85 574	33.07 566	17.51 563	17.59 561	14.38 546	5.22 550	0.86 439	10.06 558	0.85 548	10.25 554	4.34 552

AnyNet_C01	7.15 542	5.48 557	37.47 570	1.08 506	0.59 446	11.50 542	6.49 556	6.93 517	4.31 505	8.06 528	9.11 518	8.72 525	4.06 506	14.50 555	21.97 568	0.11 506	0.08 305	0.24 527	0.09 386	1.11 534	1.07 441

coex-ft	12.25 560	6.22 558	80.44 580	0.15 275	0.15 310	2.43 428	0.98 485	3.07 202	29.54 564	49.22 579	16.44 539	15.69 544	16.17 560	7.44 501	15.30 550	0.05 483	0.07 301	0.01 467	0.05 361	0.35 492	1.15 448

Wz-Net-TNSev	4.36 517	6.36 559	22.98 560	0.22 318	0.06 229	7.00 520	3.45 526	7.46 532	3.81 501	2.12 401	0.63 295	7.29 520	5.11 518	9.87 533	9.72 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.36 494	0.66 369

JetBlue	14.57 565	6.38 560	35.83 568	0.95 496	7.05 555	51.27 578	22.93 576	16.51 555	9.78 539	11.72 543	17.82 542	27.82 563	17.62 565	33.31 576	20.36 563	0.35 525	0.18 329	0.15 521	0.25 488	5.36 545	5.74 555

TorneroNet-64	16.11 568	6.82 561	6.11 494	14.13 567	12.13 568	28.42 573	6.47 555	20.35 563	38.01 574	12.80 547	27.88 569	35.94 570	16.83 561	20.38 564	16.77 553	10.33 568	2.60 565	19.45 571	2.86 563	14.63 567	9.33 569

TorneroNet	16.83 569	6.92 562	6.68 506	14.15 568	12.07 567	27.63 572	8.39 564	21.53 568	37.64 573	14.70 553	32.94 573	33.55 568	18.95 568	19.68 563	20.80 565	10.39 569	2.61 566	19.77 572	3.45 564	15.42 568	9.28 568

PWCK	9.63 549	6.94 563	19.91 559	6.25 550	0.22 342	22.62 563	14.62 572	12.15 550	13.48 545	14.34 551	13.17 531	13.25 539	8.40 539	16.14 558	11.57 538	6.38 552	0.26 343	2.41 550	0.11 397	8.57 549	1.74 502

KSHMR	14.93 566	8.30 564	8.52 529	15.54 570	13.01 569	17.62 554	10.36 567	19.39 562	30.53 566	19.03 557	22.15 558	28.32 564	9.61 542	16.44 559	10.96 534	10.98 572	3.74 573	21.96 574	4.87 570	16.79 569	10.39 570

UDG	3.15 490	9.41 565	2.81 329	2.72 542	0.92 488	2.39 427	0.11 346	4.12 322	1.30 274	2.35 422	3.63 471	4.96 491	1.58 444	4.33 340	2.89 458	1.22 540	0.04 282	8.09 554	3.80 566	4.94 544	1.35 464

BEATNet-Init1	19.30 571	9.61 566	39.48 571	3.09 544	2.67 542	39.40 576	17.68 574	23.58 572	25.88 561	38.63 575	37.63 576	50.99 577	33.56 576	30.54 574	24.44 572	1.09 535	1.51 545	0.60 535	0.88 551	1.81 539	2.89 545

DDUNet	3.58 497	11.19 567	3.84 416	3.59 546	3.31 546	4.14 486	0.20 379	4.40 355	1.33 282	2.72 450	3.11 459	3.16 437	0.37 313	4.18 328	1.47 392	2.02 545	0.05 290	10.10 560	3.59 565	5.85 546	3.05 548

UNDER WATER-64	20.90 574	11.73 568	33.74 566	20.56 573	13.88 570	34.56 575	24.71 577	16.81 556	33.52 570	22.54 568	17.10 540	40.14 574	33.68 577	25.46 568	23.75 571	10.68 570	2.78 569	18.70 570	4.60 567	17.07 570	12.03 574

UNDER WATER	20.50 573	13.77 569	33.30 565	20.84 574	14.55 571	30.38 574	19.68 575	17.23 558	34.25 571	21.44 566	18.98 546	38.38 571	31.61 573	25.31 567	22.42 570	10.71 571	2.76 568	19.90 573	4.92 571	17.87 571	11.76 573

MADNet+	11.36 555	15.59 570	70.62 578	1.36 524	1.52 526	20.21 559	4.98 540	12.73 552	8.13 538	3.88 487	6.42 505	8.89 527	6.29 532	32.76 575	29.90 574	0.25 523	1.05 493	0.01 467	0.22 467	0.60 524	1.76 504

ktn	19.65 572	19.61 571	8.27 527	22.99 576	17.38 574	23.89 564	11.97 569	24.83 575	34.40 572	19.19 559	27.37 566	32.56 565	18.29 566	16.52 560	18.28 556	22.43 576	3.70 572	29.28 577	10.90 575	19.65 573	11.59 572

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 431	20.09 572	11.97 542	0.09 227	0.00 1	0.46 35	0.05 278	0.49 19	0.50 34	0.17 79	0.03 70	0.04 53	0.00 1	0.14 9	0.45 238	0.00 1	0.35 358	0.00 1	0.06 369	0.07 258	1.12 443

DPSimNet_ROB	26.59 576	21.34 573	28.49 564	25.34 577	19.24 575	25.03 569	28.61 578	30.13 577	30.91 567	33.36 573	29.60 571	33.91 569	28.18 571	25.99 569	42.58 576	17.84 575	15.40 576	25.41 575	22.86 579	21.10 575	26.45 579

notaker	18.29 570	22.89 574	10.13 535	18.52 572	14.64 572	17.81 555	7.48 560	20.77 565	24.37 560	21.91 567	27.45 567	39.00 572	20.06 569	20.53 565	21.90 567	12.54 573	2.81 570	25.96 576	6.03 573	19.60 572	11.37 571

test_for_model	4.73 524	23.37 575	1.56 109	13.12 566	10.72 566	1.09 130	0.05 278	4.90 406	2.02 414	2.16 404	0.09 141	0.14 158	0.04 110	0.20 18	0.29 162	8.07 556	2.41 558	0.00 1	0.01 313	20.56 574	3.81 551

DispFullNet	8.26 544	24.76 576	14.96 552	14.77 569	7.78 560	5.23 507	0.09 334	5.67 464	3.16 488	9.01 535	4.87 490	6.15 508	10.66 549	10.44 538	4.54 486	2.54 546	0.33 354	15.59 567	4.84 569	13.17 566	6.59 558

HanzoNet	30.55 577	30.82 577	24.44 561	22.40 575	19.25 576	25.74 570	14.00 571	29.76 576	40.45 576	43.57 577	44.15 578	55.63 578	46.26 579	43.79 578	45.27 577	28.35 577	9.71 575	30.23 578	16.18 577	23.20 576	17.85 576

MADNet++	48.24 579	34.06 578	39.67 572	43.36 578	41.25 579	66.15 579	33.15 579	60.90 581	54.14 581	72.30 581	61.91 581	58.11 579	56.05 580	58.09 579	59.59 581	43.04 580	36.86 580	35.73 579	22.37 578	45.96 578	42.06 580

JetRed	35.17 578	40.12 579	62.92 574	15.92 571	26.66 577	70.02 580	42.94 580	32.33 578	33.48 569	46.29 578	45.31 579	39.98 573	26.04 570	38.73 577	56.93 580	12.90 574	37.58 581	13.38 565	9.53 574	30.41 577	21.91 578

DLNR_Zeroshot_test	23.30 575	50.27 580	88.62 581	97.23 593	94.59 589	1.20 179	0.00 1	20.92 566	0.64 54	0.06 33	0.02 2	0.03 35	0.02 52	4.50 350	0.25 144	32.51 578	0.96 474	0.00 1	0.27 499	72.47 585	1.47 471

USTest	75.14 583	57.36 581	55.45 573	73.00 584	70.00 584	99.79 591	99.94 589	98.40 589	99.13 587	94.09 586	97.89 588	78.40 582	95.15 587	75.23 582	76.52 582	48.90 581	79.65 586	38.93 580	52.82 583	56.53 579	55.56 581

LRCNet_RVC	60.82 581	63.91 582	64.33 575	69.26 583	50.13 580	19.76 558	0.07 313	58.24 580	5.77 520	75.95 582	85.64 582	74.51 581	62.84 581	58.99 580	50.33 578	93.38 589	56.04 585	93.60 587	93.06 587	68.67 584	71.95 587

TCMNet-wrong-test	56.22 580	78.99 583	72.25 579	90.96 585	89.48 585	78.49 581	72.37 581	39.00 579	14.38 547	41.21 576	51.80 580	58.54 580	34.50 578	64.15 581	52.16 579	38.24 579	6.03 574	46.87 582	41.01 580	83.24 586	70.77 586

xxxxx1	76.86 584	82.53 584	93.06 584	61.86 580	67.25 581	95.91 585	95.20 585	75.90 582	81.13 582	82.69 583	86.70 583	89.27 583	87.62 582	85.18 583	86.89 583	55.21 582	54.91 582	60.27 583	72.48 584	60.77 581	62.32 582

tt_ll	76.86 584	82.53 584	93.06 584	61.86 580	67.25 581	95.91 585	95.20 585	75.90 582	81.13 582	82.69 583	86.70 583	89.27 583	87.62 582	85.18 583	86.89 583	55.21 582	54.91 582	60.27 583	72.48 584	60.77 581	62.32 582

ff	76.86 584	82.53 584	93.06 584	61.86 580	67.25 581	95.91 585	95.20 585	75.90 582	81.13 582	82.69 583	86.70 583	89.27 583	87.62 582	85.18 583	86.89 583	55.21 582	54.91 582	60.27 583	72.48 584	60.77 581	62.32 582

ccccc		94.50 587		100.00 599	100.00 594	92.07 583		98.68 590		98.61 591		98.54 589		99.86 592		100.00 598	100.00 592	99.91 591	99.55 590	100.00 599

MEDIAN_ROB	96.88 588	99.41 588	98.74 588	94.82 588	94.30 588	93.21 584	90.85 583	95.70 587	94.83 586	97.65 589	97.67 587	98.31 588	96.57 588	94.60 586	93.95 588	99.78 595	98.28 588	99.99 592	99.90 591	99.50 593	99.57 591

PML	88.69 587	99.49 589	92.95 583	94.34 587	94.09 587	98.57 589	96.73 588	93.58 585	94.50 585	99.57 592	91.07 586	95.40 587	91.48 585	99.96 594	90.33 586	99.98 597	31.85 579	100.00 594	46.15 581	93.62 588	70.14 585

HaxPig	97.67 590	99.63 590	91.79 582	99.82 596	99.96 592	88.42 582	87.25 582	98.22 588	99.89 589	99.93 593	99.96 590	99.95 593	99.86 590	96.37 587	92.57 587	99.96 596	99.98 591	99.99 592	99.99 592	99.99 598	99.91 593

Anonymous_1	96.94 589	99.72 591	99.64 591	92.03 586	93.81 586	100.00 592	100.00 591	99.18 591	99.90 590	98.59 590	99.75 589	99.15 590	99.95 591	98.52 588	99.54 589	87.31 585	98.83 589	90.77 586	96.89 588	91.07 587	94.14 588

AVERAGE_ROB	99.26 594	99.81 592	97.70 587	100.00 599	100.00 594	96.38 588	91.35 584	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	99.98 595	99.97 591	100.00 598	100.00 592	100.00 594	100.00 593	100.00 599	100.00 599

DPSMNet_ROB	99.43 596	99.92 593	99.98 593	96.44 592	100.00 594	100.00 592	100.00 591	99.82 593	100.00 591	95.92 587	100.00 591	99.26 591	100.00 592	99.77 590	99.99 592	98.36 591	100.00 592	99.86 589	100.00 593	99.38 591	99.98 598

DGTPSM_ROB	99.42 595	99.92 593	99.98 593	96.43 591	100.00 594	100.00 592	100.00 591	99.81 592	100.00 591	95.92 587	100.00 591	99.26 591	100.00 592	99.77 590	99.99 592	98.23 590	100.00 592	99.86 589	100.00 593	99.38 591	99.97 597

test_example2	98.82 591	99.97 595	99.97 592	99.95 598	99.97 593	99.48 590	99.97 590	94.95 586	100.00 591	100.00 594	100.00 591	93.49 586	93.63 586	99.93 593	99.91 590	100.00 598	99.77 590	96.68 588	98.65 589	100.00 599	100.00 599

FlowAnything	99.96 599	100.00 596	100.00 595	99.71 595	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	99.65 594	100.00 592	100.00 594	100.00 593	99.97 595	99.94 594

Selective-RAFT-Error	100.00 600	100.00 596	100.00 595	100.00 599	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 592	100.00 594	100.00 593	99.98 596	99.94 594

CasAABBNet	99.93 597	100.00 596	100.00 595	99.70 594	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	99.08 592	100.00 592	100.00 594	100.00 593	99.96 594	99.94 594

LSM0	99.93 597	100.00 596	100.00 595	99.82 596	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	99.09 593	100.00 592	100.00 594	100.00 593	99.98 596	99.79 592

DPSM_ROB	99.05 592	100.00 596	100.00 595	95.92 589	98.77 590	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.10 587	100.00 592	100.00 594	100.00 593	95.46 589	97.74 589

DPSM	99.05 592	100.00 596	100.00 595	95.92 589	98.77 590	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.10 587	100.00 592	100.00 594	100.00 593	95.46 589	97.74 589

Low-res two-view benchmark