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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 104	0.34 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 29	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.05 2	0.07 34	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.24 79	0.00 1	0.03 19	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 3	0.07 34	0.85 52	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.19 166	0.51 8	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.00 1	0.10 94	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 70

S2M2	0.08 5	0.04 2	0.56 10	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.14 127	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 5	0.35 257	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99

rvit_stereo_0081	0.08 5	0.16 144	0.59 13	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.72 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 5	0.16 144	0.59 13	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.72 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 5	0.09 76	0.28 3	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.02 325	0.17 142	0.17 66	0.09 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.33 316	0.00 1	0.34 380	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 169

CAS++	0.08 5	0.09 76	0.97 61	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.25 178	0.18 81	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 5	0.06 15	1.05 71	0.00 1	0.01 235	0.16 61	0.00 1	0.17 142	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.01 131	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

LGtest1	0.09 12	0.10 87	0.23 1	0.00 1	0.07 333	0.09 47	0.00 1	0.12 109	0.77 285	0.07 314	0.03 333	0.01 20	0.00 1	0.08 129	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.15 244

castereo	0.09 12	0.17 158	0.42 6	0.00 1	0.05 322	0.22 73	0.02 325	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.10 360	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.11 346	0.00 1	0.19 476	0.01 47	0.16 251

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.10 87	0.59 13	0.12 380	0.11 353	0.02 12	0.06 387	0.08 71	0.05 6	0.04 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 154	0.02 77	0.00 1	0.48 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 256

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.10 87	0.63 17	0.11 375	0.12 358	0.02 12	0.06 387	0.08 71	0.05 6	0.06 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 149	0.02 77	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 256

999	0.10 14	0.29 217	0.76 32	0.00 1	0.00 1	0.34 112	0.00 1	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 362	0.07 137

rvit_0105_6	0.10 14	0.22 189	0.94 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.67 206	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 169

rvit_stereo_0075_2	0.10 14	0.11 104	1.51 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 61	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 104	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 278

RAStereo	0.10 14	0.34 253	1.29 103	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.07 61	0.12 32	0.01 126	0.01 226	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 14	0.09 76	1.06 72	0.14 391	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.05 39	0.17 66	0.00 1	0.03 333	0.19 279	0.02 203	0.01 5	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.08 155

CASnet	0.10 14	0.10 87	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.82 267	0.00 1	0.14 127	0.13 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 14	0.08 63	0.73 29	0.00 1	0.00 1	0.20 67	0.01 255	0.08 71	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.08 213	0.03 251	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

CASS	0.10 14	0.08 63	1.10 79	0.00 1	0.00 1	0.13 58	0.01 255	0.15 131	0.18 81	0.21 391	0.00 1	0.02 61	0.02 203	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.03 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 14	0.06 15	1.25 93	0.00 1	0.00 1	0.11 52	0.00 1	0.27 186	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.23 293	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

ours_stereo	0.11 25	0.23 192	0.70 24	0.07 350	0.25 409	0.25 81	0.00 1	0.04 29	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.15 158	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.31 333

rvit_stereo_0080	0.11 25	0.49 310	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.02 7	0.71 219	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 25	0.18 162	0.67 19	0.00 1	0.00 1	0.06 35	0.00 1	0.11 98	0.26 115	0.74 467	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.03 62	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.03 80

whm_eth	0.11 25	0.49 310	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.02 7	0.71 219	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99

MaDis-Stereo	0.11 25	0.41 278	1.31 105	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.01 255	0.08 71	0.23 105	0.01 126	0.01 226	0.04 142	0.02 203	0.03 62	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

UniTT-Stereo	0.11 25	0.20 174	1.58 195	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.02 325	0.07 61	0.05 6	0.00 1	0.08 368	0.02 61	0.01 131	0.03 62	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 31	0.06 15	0.50 7	0.01 264	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.21 157	1.16 477	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 438	0.02 133	0.14 232

fffft	0.12 31	0.25 202	0.74 31	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	0.03 19	0.32 128	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.31 333
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 31	0.36 262	0.71 26	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.00 1	0.03 19	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.23 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.29 325

tt45	0.12 31	0.36 262	0.76 32	0.00 1	0.00 1	0.81 261	0.00 1	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.02 20	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.09 169

rvit_0105_4	0.12 31	0.31 231	1.22 91	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 50	0.65 200	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 155

trnet	0.12 31	0.07 34	0.78 39	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.22 162	0.15 46	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 51

CREStereo	0.12 31	0.07 34	0.76 32	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.25 178	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51
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	0.13 38	0.19 166	0.66 18	0.00 1	0.18 379	0.31 96	0.00 1	0.09 87	0.15 46	0.04 263	0.01 226	0.32 323	0.04 283	0.05 104	0.10 192	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.26 317

MGS-Stereo	0.13 38	0.17 158	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.43 139	0.00 1	0.28 187	0.15 46	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 489	0.00 1

CAS	0.13 38	0.07 34	0.86 53	0.00 1	0.00 1	1.01 324	0.00 1	0.26 183	0.16 57	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.02 20	0.04 131	0.09 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 38	0.09 76	1.61 205	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 98	0.64 197	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

PMTNet	0.13 38	0.08 63	0.99 66	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.04 370	0.21 157	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.00 1	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 51

MLG-Stereo_test3	0.14 43	0.10 87	0.70 24	0.23 430	0.14 370	0.07 41	0.00 1	0.03 19	0.76 263	0.18 387	0.04 344	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.45 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 232

FACV-RUCA	0.14 43	0.09 76	0.77 37	0.03 304	0.10 349	0.11 52	0.01 255	0.07 61	0.85 385	0.03 242	0.04 344	0.04 142	0.13 373	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.06 498	0.00 1	0.20 439	0.15 244

rvit_0105_5	0.14 43	0.38 271	1.41 143	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.08 71	0.74 228	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 220

rvit_stereo_ft	0.14 43	0.63 353	1.32 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 61	0.57 184	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 220

MIF-Stereo (partial)	0.14 43	0.28 214	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.08 46	0.00 1	0.23 171	0.17 66	0.00 1	0.01 226	0.02 61	0.02 203	0.04 79	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.01 51

CroCo-Stereo Lap2	0.14 43	0.44 288	1.26 94	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.08 71	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 251	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.01 51

GMStereo	0.14 43	0.90 421	1.71 232	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.04 29	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 203	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	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
HI	0.15 50	0.48 305	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	0.09 87	0.07 14	0.00 1	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.06 112	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.07 137

CoSv	0.15 50	0.48 305	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	0.09 87	0.07 14	0.00 1	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.06 112	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.07 137

CREStereo++_RVC	0.15 50	0.10 87	1.55 182	0.00 1	0.00 1	1.01 324	0.00 1	0.15 131	0.15 46	0.00 1	0.01 226	0.04 142	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99
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
Gwc-CoAtRS	0.15 50	0.09 76	1.42 147	0.00 1	0.11 353	0.43 139	0.00 1	0.32 196	0.08 16	0.02 195	0.00 1	0.18 271	0.00 1	0.05 104	0.06 165	0.00 1	0.06 333	0.00 1	0.18 471	0.01 47	0.08 155

xyz-stereo-finetune2	0.16 54	0.48 305	0.88 55	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	0.03 19	0.78 300	0.02 195	0.01 226	0.05 169	0.08 351	0.02 20	0.34 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

MLG-Stereo_test1	0.16 54	0.10 87	0.76 32	0.00 1	0.15 371	0.61 204	0.00 1	0.03 19	0.81 334	0.07 314	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.59 416	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.14 232

MLG-Stereo	0.16 54	0.09 76	0.77 37	0.00 1	0.18 379	0.46 148	0.00 1	0.02 7	0.79 315	0.11 354	0.03 333	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.66 425	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 220

Pointernet	0.16 54	0.06 15	0.99 66	0.00 1	0.36 424	0.54 172	0.00 1	0.03 19	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.02 203	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.14 351	0.00 1	0.01 362	0.01 47	0.20 278

IGEV-Stereo+	0.16 54	0.08 63	0.84 50	0.01 264	0.12 358	0.02 12	0.00 1	0.10 94	0.15 46	0.25 406	0.03 333	0.04 142	0.00 1	0.10 140	0.36 336	0.00 1	0.54 413	0.00 1	0.11 432	0.01 47	0.40 361

LoS	0.16 54	0.10 87	0.97 61	0.02 288	0.00 1	1.04 341	0.01 255	0.07 61	0.75 238	0.01 126	0.01 226	0.16 260	0.04 283	0.07 121	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 54	0.05 8	1.22 91	0.00 1	0.01 235	1.01 324	0.09 407	0.28 187	0.17 66	0.00 1	0.02 322	0.07 205	0.01 131	0.21 180	0.05 147	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xyz-stereo-finetune	0.17 61	0.53 327	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.05 169	0.02 203	0.02 20	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 51

LG-G_1	0.17 61	0.10 87	0.67 19	0.20 421	0.12 358	0.22 73	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.16 375	0.03 333	0.03 108	0.00 1	0.17 169	0.05 147	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 357

LG-G	0.17 61	0.10 87	0.67 19	0.20 421	0.12 358	0.22 73	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.16 375	0.03 333	0.03 108	0.00 1	0.17 169	0.05 147	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 357

castereo++	0.17 61	0.37 266	0.59 13	0.03 304	0.00 1	0.36 121	0.00 1	0.21 157	1.16 477	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 178	0.00 1	0.19 357	0.00 1	0.21 486	0.03 187	0.20 278

rvit_0105_3	0.17 61	0.53 327	1.67 222	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.13 122	0.84 361	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 131

plain	0.17 61	0.35 257	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.06 35	0.01 255	0.18 148	0.43 150	0.01 126	0.01 226	0.02 61	0.01 131	0.05 104	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 469	0.01 51

TANstereo	0.17 61	0.32 237	1.51 168	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.07 61	0.14 37	0.01 126	0.15 388	0.04 142	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

sAnonymous2	0.17 61	0.42 281	2.46 356	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.04 29	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.32 336

CroCo_RVC	0.17 61	0.42 281	2.46 356	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.04 29	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.32 336

111111	0.18 70	0.05 8	0.57 12	0.05 324	0.20 388	0.32 100	0.00 1	0.08 71	0.14 37	0.10 344	0.02 322	0.01 20	0.04 283	0.17 169	0.02 77	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.00 1	0.08 307	1.02 447

fffy	0.18 70	0.26 207	0.87 54	0.18 409	0.37 425	0.26 84	0.00 1	0.06 50	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.15 353	0.00 1	0.00 1	0.10 355	1.16 455

DCVSM-stereo	0.18 70	0.07 34	1.59 197	0.00 1	0.00 1	0.71 239	0.04 370	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.58 387	0.07 345	0.09 136	0.30 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.01 235	1.08 381	0.07 394	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
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
PSM-adaLoss	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.02 279	1.08 381	0.08 402	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.02 279	1.08 381	0.06 387	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.02 279	1.08 381	0.06 387	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iGMRVC	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.03 298	1.08 381	0.07 394	0.06 50	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iRAFT	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 324	0.01 235	1.08 381	0.07 394	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

AnonymousM	0.18 70	0.07 34	0.80 41	0.04 318	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.20 154	0.65 200	0.06 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 212	0.02 77	0.00 1	0.19 357	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.18 264

CroCo-Stereo	0.18 70	0.32 237	0.94 57	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	1.17 324	0.76 263	0.00 1	0.01 226	0.31 318	0.03 251	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1
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
RAFT-IKP	0.18 70	0.07 34	1.41 143	0.05 324	0.01 235	1.08 381	0.08 402	0.05 39	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

XX-TBD	0.18 70	0.44 288	1.52 171	0.00 1	0.00 1	0.92 302	0.00 1	0.17 142	0.14 37	0.00 1	0.21 395	0.03 108	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

PSMNet-RUCA	0.19 83	0.54 333	1.55 182	0.00 1	0.01 235	0.47 150	0.01 255	0.30 190	0.69 213	0.04 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.05 119

mms	0.19 83	0.21 181	0.67 19	0.10 365	0.34 421	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.17 66	0.06 303	0.00 1	0.04 142	0.02 203	0.33 212	0.01 46	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.09 332	1.70 493

rvit_105_1	0.19 83	0.57 338	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.16 61	0.00 1	0.21 157	0.84 361	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 99

WCG-NET	0.19 83	0.35 257	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.40 126	0.03 349	0.09 87	0.75 238	0.05 280	0.09 372	0.01 20	0.04 283	0.08 129	0.03 100	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.00 1	0.12 373	0.13 220

WCG-NET（raft）	0.19 83	0.53 327	0.84 50	0.00 1	0.05 322	0.36 121	0.01 255	0.08 71	0.09 22	0.06 303	0.01 226	0.05 169	0.03 251	0.08 129	0.06 165	0.00 1	1.24 516	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.18 264

UDGNet	0.19 83	0.81 394	1.42 147	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.05 39	0.38 139	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 83	0.07 34	1.41 143	0.05 324	0.02 279	1.08 381	0.08 402	0.06 50	0.76 263	0.02 195	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

MonSter	0.20 90	0.07 34	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 326	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.46 240	0.24 283	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.32 516	0.00 1	0.80 427

PCWNet_CMD	0.20 90	0.13 122	1.38 125	0.00 1	0.01 235	0.73 245	0.00 1	0.39 209	0.19 93	0.00 1	0.01 226	0.47 362	0.50 425	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 256

IER	0.20 90	0.30 224	1.87 274	0.00 1	0.00 1	0.61 204	0.00 1	0.25 178	0.23 105	0.00 1	0.00 1	0.40 351	0.02 203	0.22 183	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.01 51

test_4	0.20 90	0.33 243	1.50 162	0.08 355	0.13 364	1.04 341	0.00 1	0.05 39	0.09 22	0.10 344	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.27 199	0.14 226	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.02 377	0.13 379	0.07 137

GANet-ADL	0.20 90	0.12 114	1.43 151	0.00 1	0.01 235	0.84 275	0.00 1	0.40 212	0.17 66	0.00 1	0.36 437	0.35 333	0.00 1	0.09 136	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.12 212

MSMDNet	0.20 90	0.13 122	1.39 129	0.00 1	0.01 235	0.73 245	0.00 1	0.39 209	0.18 81	0.00 1	0.01 226	0.48 366	0.48 423	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 256

ISRNet	0.21 96	0.23 192	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.50 160	0.00 1	0.59 233	0.83 350	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.10 186

FoundationStereo	0.21 96	0.07 34	0.36 5	0.48 472	0.89 495	0.01 7	0.00 1	0.08 71	1.15 474	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.22 183	0.05 147	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99

H2IRNET	0.21 96	0.51 324	1.84 267	0.00 1	0.00 1	1.08 381	0.01 255	0.15 131	0.25 114	0.00 1	0.00 1	0.06 192	0.01 131	0.03 62	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.07 137

Selective-RAFT	0.21 96	0.13 122	0.82 46	0.00 1	0.00 1	1.08 381	0.00 1	0.06 50	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.01 5	0.03 100	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.18 471	0.04 226	0.16 251

cross-raft	0.21 96	0.09 76	1.42 147	0.48 472	0.50 447	0.41 130	0.07 394	0.50 221	0.03 1	0.02 195	0.00 1	0.38 347	0.00 1	0.08 129	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.01 47	0.09 169

CFNet-RSSM	0.21 96	0.08 63	1.39 129	0.00 1	0.12 358	0.63 209	0.00 1	1.32 344	0.15 46	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.00 1	0.11 145	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 492	0.01 47	0.08 155

MLG-Stereo_test2	0.22 102	0.12 114	0.81 42	0.26 436	0.30 417	0.81 261	0.00 1	0.04 29	0.76 263	0.25 406	0.02 322	0.06 192	0.00 1	0.20 177	0.00 1	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.33 341

RSM++	0.22 102	0.16 144	0.76 32	0.58 483	0.44 434	0.32 100	0.00 1	0.09 87	1.08 446	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.16 464	0.13 379	0.62 413

RSM	0.22 102	0.14 131	0.72 28	0.54 475	0.47 440	0.32 100	0.00 1	0.17 142	1.04 439	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.00 1	0.15 454	0.09 332	0.54 398

DisPM	0.22 102	0.09 76	1.74 239	0.11 375	0.00 1	1.16 439	0.40 475	0.08 71	0.68 208	0.03 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

NRIStereo	0.22 102	0.06 15	1.40 133	0.05 324	0.01 235	1.16 439	0.32 465	0.04 29	0.81 334	0.04 263	0.01 226	0.11 233	0.01 131	0.14 154	0.02 77	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.10 186

Pruner-Stereo	0.22 102	0.09 76	1.50 162	0.23 430	0.00 1	1.10 410	0.20 433	0.17 142	0.78 300	0.03 242	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.04 79	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

CRE-IMP	0.22 102	0.06 15	1.43 151	0.05 324	0.02 279	1.12 421	0.33 466	0.04 29	1.08 446	0.02 195	0.00 1	0.12 237	0.00 1	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 169

GMM-Stereo	0.22 102	0.05 8	2.03 312	0.08 355	0.00 1	1.12 421	0.13 420	0.09 87	0.79 315	0.01 126	0.00 1	0.03 108	0.10 360	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

RALAANet	0.22 102	0.93 426	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.01 255	0.45 216	0.06 12	0.01 126	0.00 1	0.05 169	0.09 355	0.07 121	0.22 274	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.04 395	0.14 396	0.01 51

R-Stereo Train	0.22 102	0.06 15	1.64 211	0.00 1	0.00 1	0.76 250	0.00 1	1.57 372	0.17 66	0.02 195	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

RAFT-Stereo	0.22 102	0.06 15	1.64 211	0.00 1	0.00 1	0.76 250	0.00 1	1.57 372	0.17 66	0.02 195	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 113	0.07 34	0.78 39	0.07 350	0.11 353	0.79 255	0.30 459	0.22 162	0.24 110	0.10 344	0.11 380	0.16 260	0.24 401	0.17 169	0.20 266	0.04 478	0.12 347	0.19 512	0.22 490	0.18 426	0.31 333

dd	0.23 113	0.91 422	1.69 228	0.01 264	0.00 1	1.02 330	0.00 1	0.09 87	0.68 208	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.02 203	0.01 5	0.00 1	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.01 51

GES	0.23 113	0.19 166	1.56 187	0.00 1	0.00 1	1.07 370	0.02 325	0.73 262	0.15 46	0.00 1	0.02 322	0.11 233	0.08 351	0.44 237	0.16 240	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.09 169

UPFNet	0.23 113	0.24 200	1.56 187	0.00 1	0.00 1	0.50 160	0.00 1	1.28 337	0.68 208	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.01 131	0.13 149	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.03 80

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 117	0.10 87	0.73 29	0.12 380	0.04 312	0.96 311	0.00 1	0.20 154	0.21 99	0.32 424	0.03 333	0.54 385	0.02 203	0.37 221	0.43 360	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.20 481	0.01 47	0.15 244

tg	0.24 117	0.42 281	0.92 56	0.00 1	0.00 1	1.02 330	0.00 1	0.11 98	0.70 216	0.00 1	0.01 226	0.07 205	0.02 203	0.03 62	0.04 131	0.00 1	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.90 437

StereoVision	0.24 117	0.59 343	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.47 150	0.01 255	0.22 162	0.84 361	0.00 1	0.30 421	0.15 251	0.02 203	0.09 136	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.01 51

Any-RAFT	0.24 117	0.07 34	1.16 84	0.00 1	0.01 235	1.13 430	0.00 1	1.21 326	0.36 137	0.02 195	0.00 1	0.49 374	0.00 1	0.19 175	0.03 100	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

dad	0.24 117	0.98 430	1.61 205	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.03 19	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.65 263	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 117	0.07 34	1.16 84	0.06 343	0.02 279	1.08 381	0.31 460	0.04 29	0.75 238	0.02 195	0.00 1	0.00 1	1.22 467	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.05 119

iRaftStereo_RVC	0.24 117	0.45 294	0.99 66	0.00 1	0.00 1	0.52 169	0.00 1	0.08 71	0.15 46	0.01 126	0.01 226	0.16 260	0.03 251	0.04 79	0.02 77	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.00 1	0.29 477	1.01 446

Anonymous3	0.24 117	0.14 131	1.98 302	0.00 1	0.00 1	1.12 421	0.00 1	0.61 237	0.77 285	0.01 126	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 70

CFNet_pseudo	0.24 117	0.13 122	1.40 133	0.00 1	0.01 235	0.96 311	0.00 1	1.08 313	0.16 57	0.00 1	0.01 226	0.48 366	0.35 412	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 201

SFCPSM	0.24 117	0.11 104	1.53 176	0.00 1	0.05 322	0.35 115	0.01 255	1.54 367	0.77 285	0.01 126	0.00 1	0.12 237	0.02 203	0.06 112	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 377	0.03 187	0.06 131

ccs_rob	0.24 117	0.13 122	1.40 133	0.00 1	0.01 235	0.97 314	0.00 1	1.08 313	0.16 57	0.00 1	0.01 226	0.48 366	0.35 412	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 201

IGEV-Stereo++	0.25 128	0.05 8	0.71 26	0.15 394	0.23 406	0.60 197	0.00 1	0.08 71	0.09 22	0.25 406	0.01 226	0.01 20	0.00 1	0.39 228	0.06 165	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.52 484

ProNet	0.25 128	0.25 202	1.15 81	0.08 355	0.41 432	0.84 275	0.00 1	0.06 50	0.39 144	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.13 149	0.01 46	0.00 1	0.23 362	0.00 1	0.00 1	0.09 332	1.34 466

RAFT_CTSACE	0.25 128	0.71 371	2.06 315	0.00 1	0.01 235	0.49 158	0.00 1	0.37 206	0.18 81	0.01 126	0.00 1	0.34 327	0.00 1	0.25 188	0.07 171	0.00 1	0.20 359	0.00 1	0.00 1	0.25 459	0.11 201

AdaStereo	0.25 128	0.09 76	1.34 109	0.00 1	0.00 1	0.26 84	0.00 1	1.95 425	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.30 315	0.01 131	0.14 154	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.05 119
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.
MM-Stereo_test3	0.26 132	0.43 284	1.36 114	0.08 355	0.02 279	0.34 112	0.03 349	0.14 127	0.94 419	0.04 263	0.00 1	0.05 169	0.03 251	0.20 177	0.17 243	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.00 1	0.28 469	0.25 309

GIP-stereo	0.26 132	0.24 200	1.01 70	0.28 442	0.56 457	0.21 69	0.00 1	0.03 19	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.27 199	0.29 301	0.00 1	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.04 226	1.51 482

RAFT-Stereo-weight	0.26 132	0.05 8	1.09 77	0.01 264	0.19 382	1.25 457	0.00 1	0.87 281	0.63 196	0.10 344	0.05 349	0.03 108	0.00 1	0.10 140	0.02 77	0.00 1	0.45 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 344

LCNet	0.26 132	0.14 131	1.38 125	0.10 365	0.00 1	0.97 314	0.00 1	0.12 109	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.02 61	1.07 462	0.43 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.03 80

KYRaft	0.26 132	0.05 8	1.37 119	0.04 318	0.00 1	1.16 439	0.12 419	0.11 98	0.78 300	0.01 126	0.29 419	0.03 108	0.75 444	0.37 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

UCFNet_RVC	0.26 132	0.61 350	1.59 197	0.00 1	0.00 1	1.00 322	0.00 1	0.26 183	0.39 144	0.01 126	0.00 1	0.42 355	0.02 203	0.84 278	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 99

anonymity	0.27 138	0.08 63	1.16 84	0.10 365	0.30 417	0.04 26	0.00 1	0.55 229	0.08 16	0.42 446	0.13 385	0.49 374	0.57 429	0.27 199	0.30 305	0.00 1	0.33 378	0.00 1	0.23 492	0.01 47	0.43 367

s12784h	0.27 138	0.08 63	1.46 155	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.02 325	1.66 381	0.75 238	0.01 126	0.36 437	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 70

FENet	0.27 138	0.19 166	1.51 168	0.00 1	0.00 1	1.01 324	0.00 1	1.02 299	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.24 296	0.04 283	0.27 199	0.22 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.07 137

Selective-IGEV	0.28 141	0.11 104	1.31 105	0.64 491	0.60 468	0.27 87	0.00 1	0.05 39	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 251	0.25 188	0.25 288	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.07 410	0.06 269	0.62 413

RCA-Stereo	0.28 141	0.14 131	1.00 69	0.00 1	0.13 364	1.06 350	0.00 1	1.76 397	0.16 57	0.07 314	0.00 1	0.02 61	0.06 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.23 294

PFNet+	0.28 141	0.10 87	1.61 205	0.08 355	0.01 235	1.12 421	0.41 476	0.12 109	0.80 325	0.08 326	0.01 226	0.02 61	0.00 1	1.19 289	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 141	0.06 15	1.40 133	0.10 365	0.00 1	1.16 439	0.02 325	0.39 209	0.88 405	0.02 195	0.52 450	0.05 169	0.69 436	0.28 207	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

DIP-Stereo	0.28 141	0.19 166	1.62 209	0.00 1	0.00 1	1.11 416	0.00 1	1.67 382	0.74 228	0.01 126	0.00 1	0.01 20	0.07 345	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.13 220
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 146	0.19 166	0.68 23	0.51 474	0.69 474	0.32 100	0.00 1	0.11 98	0.50 163	0.05 280	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.11 145	0.34 321	0.00 1	0.76 442	0.00 1	0.23 492	0.07 287	1.25 462

MIM_Stereo	0.29 146	0.65 355	1.73 237	0.00 1	1.03 506	0.30 93	0.00 1	0.16 138	0.18 81	0.12 361	0.00 1	0.05 169	0.01 131	0.12 147	0.01 46	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.13 379	1.24 460

CFNet_ucs	0.29 146	0.17 158	1.53 176	0.00 1	0.01 235	0.83 270	0.00 1	2.07 433	0.24 110	0.00 1	0.00 1	0.48 366	0.29 406	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 232

testlalala	0.29 146	0.11 104	1.39 129	0.00 1	0.11 353	1.06 350	0.01 255	0.71 257	0.74 228	0.14 366	0.08 368	0.04 142	0.04 283	0.06 112	0.03 100	0.00 1	1.11 498	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.14 232

psmg	0.29 146	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.07 370	0.00 1	1.92 423	0.82 341	0.00 1	0.00 1	0.35 333	0.03 251	0.06 112	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

GMOStereo	0.29 146	0.49 310	1.56 187	0.00 1	0.56 457	0.87 283	0.02 325	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 512	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.18 264

error version	0.29 146	0.49 310	1.56 187	0.00 1	0.56 457	0.87 283	0.02 325	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 512	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.18 264

test-v	0.29 146	0.49 310	1.56 187	0.00 1	0.56 457	0.87 283	0.02 325	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 512	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.18 264

test-2	0.29 146	0.49 310	1.56 187	0.00 1	0.56 457	0.87 283	0.02 325	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 512	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.18 264

MMNet	0.29 146	0.53 327	2.13 322	0.00 1	0.00 1	0.69 236	0.00 1	0.74 263	0.80 325	0.01 126	0.01 226	0.18 271	0.09 355	0.28 207	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.04 99

UNet	0.29 146	0.26 207	2.47 358	0.00 1	0.00 1	0.71 239	0.01 255	0.52 225	0.81 334	0.00 1	0.00 1	0.37 342	0.02 203	0.46 240	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.04 99

MyStereo07	0.30 157	0.34 253	1.49 159	0.00 1	0.25 409	0.98 316	0.01 255	0.06 50	0.57 184	0.35 433	0.00 1	0.01 20	0.06 330	0.49 246	0.09 188	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.08 415	0.02 133	0.32 336

test-3	0.30 157	0.10 87	1.49 159	0.20 421	0.38 428	0.44 143	0.01 255	1.59 376	0.08 16	0.04 263	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.08 129	0.24 283	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.20 481	0.13 379	0.43 367

test_1	0.30 157	0.10 87	1.50 162	0.21 426	0.38 428	0.44 143	0.01 255	1.58 375	0.08 16	0.04 263	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.07 121	0.24 283	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.20 481	0.13 379	0.43 367

raftrobust	0.30 157	0.78 393	1.65 216	0.00 1	1.25 516	0.66 224	0.03 349	0.10 94	0.32 128	0.02 195	0.00 1	0.03 108	0.03 251	0.22 183	0.13 217	0.00 1	0.44 392	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.22 285

ACVNet	0.30 157	0.44 288	1.74 239	0.01 264	0.00 1	1.06 350	0.10 411	0.23 171	0.83 350	0.02 195	0.01 226	0.70 409	0.00 1	0.08 129	0.41 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.17 256

acv_ft	0.30 157	0.44 288	1.83 264	0.00 1	0.00 1	0.42 136	0.01 255	0.69 250	0.83 350	0.23 399	0.01 226	0.70 409	0.12 369	0.08 129	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 463	0.17 256

DMCA	0.30 157	0.38 271	2.48 361	0.00 1	0.01 235	0.98 316	0.01 255	0.47 218	0.80 325	0.02 195	0.01 226	0.05 169	0.00 1	0.25 188	0.29 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.10 186

StereoDRNet-Refined	0.30 157	0.19 166	1.19 89	0.00 1	0.00 1	0.81 261	0.00 1	0.92 286	0.84 361	0.00 1	0.00 1	0.50 378	0.02 203	1.27 296	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 362	0.05 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 165	0.10 87	1.57 194	0.00 1	0.00 1	0.83 270	0.00 1	1.93 424	0.95 420	0.05 280	0.27 405	0.04 142	0.01 131	0.01 5	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 492	0.01 47	0.14 232

test_3	0.31 165	0.10 87	1.52 171	0.20 421	0.40 431	0.54 172	0.01 255	1.68 383	0.08 16	0.16 375	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.07 121	0.24 283	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.20 481	0.13 379	0.38 356

HITNet	0.31 165	0.97 429	2.32 346	0.00 1	0.00 1	0.24 79	0.01 255	1.38 353	0.37 138	0.00 1	0.00 1	0.14 244	0.02 203	0.05 104	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.41 362
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
MM-Stereo_test2	0.32 168	0.13 122	1.68 224	0.18 409	0.00 1	0.54 172	0.00 1	0.13 122	0.20 95	0.18 387	0.00 1	0.03 108	0.03 251	0.14 154	0.18 250	0.00 1	0.86 465	0.00 1	0.01 362	0.22 449	1.90 515

MM-Stereo_test1	0.32 168	0.23 192	1.53 176	0.13 387	0.17 377	0.29 92	0.02 325	0.13 122	0.44 152	0.05 280	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.45 238	0.22 274	0.00 1	0.98 483	0.00 1	0.00 1	0.26 460	1.51 482

TestStereo1	0.32 168	0.67 359	1.66 219	0.00 1	0.23 406	1.13 430	0.01 255	0.94 291	0.76 263	0.00 1	0.05 349	0.05 169	0.01 131	0.16 160	0.05 147	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.23 294

SA-5K	0.32 168	0.67 359	1.66 219	0.00 1	0.23 406	1.13 430	0.01 255	0.94 291	0.76 263	0.00 1	0.05 349	0.05 169	0.01 131	0.16 160	0.05 147	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.23 294

RAFT	0.32 168	0.87 410	1.48 157	0.29 444	0.41 432	0.12 55	0.07 394	0.12 109	0.51 164	0.00 1	0.01 226	0.47 362	0.04 283	0.04 79	0.02 77	0.00 1	0.70 430	0.00 1	0.01 362	0.42 494	0.75 423

DDVS	0.33 173	0.14 131	0.96 59	0.03 304	0.13 364	0.25 81	0.23 442	0.22 162	0.18 81	0.00 1	0.00 1	0.48 366	0.05 318	3.55 383	0.16 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.15 244

gcap-zeroshot	0.33 173	0.41 278	1.90 281	0.07 350	0.49 445	0.78 253	0.00 1	0.30 190	0.80 325	0.02 195	0.00 1	0.62 391	0.02 203	0.42 232	0.06 165	0.00 1	0.25 368	0.00 1	0.17 467	0.00 1	0.25 309

GwcNet-ADL	0.33 173	0.20 174	1.73 237	0.00 1	0.00 1	1.02 330	0.00 1	2.51 451	0.40 148	0.00 1	0.00 1	0.37 342	0.04 283	0.03 62	0.24 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 220

STTStereo	0.33 173	0.49 310	2.91 394	0.00 1	0.00 1	0.83 270	0.03 349	0.28 187	0.16 57	0.02 195	0.00 1	0.20 284	0.03 251	1.52 302	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

dual_stereo	0.34 177	0.04 2	0.56 10	0.23 430	0.97 501	0.26 84	0.00 1	0.11 98	1.15 474	0.08 326	0.04 344	0.02 61	0.01 131	0.23 186	0.16 240	0.00 1	1.18 511	0.00 1	0.05 399	0.00 1	1.77 503

MSKI-zero shot	0.34 177	0.12 114	1.70 230	0.55 477	0.44 434	1.10 410	0.03 349	0.91 284	0.22 101	0.22 395	0.05 349	0.06 192	0.00 1	0.16 160	0.04 131	0.00 1	0.87 466	0.00 1	0.18 471	0.02 133	0.22 285

LL-Strereo2	0.34 177	0.87 410	1.70 230	0.64 491	0.84 488	0.54 172	0.04 370	0.15 131	0.18 81	0.02 195	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.26 195	0.26 295	0.00 1	0.13 350	0.00 1	0.01 362	0.04 226	0.98 444

4D-IteraStereo	0.34 177	0.84 403	2.31 345	0.00 1	0.00 1	0.42 136	0.04 370	0.10 94	0.09 22	0.02 195	0.01 226	0.00 1	0.01 131	0.36 218	0.49 370	0.00 1	0.36 384	0.00 1	0.00 1	0.07 287	1.72 494

fast-acv-ft	0.34 177	0.71 371	4.20 463	0.06 343	0.01 235	0.28 89	0.17 426	0.11 98	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.09 355	0.13 149	0.27 299	0.01 448	0.00 1	0.03 483	0.01 362	0.27 463	0.04 99

DeepPruner_ROB	0.34 177	0.75 388	2.38 351	0.00 1	0.00 1	1.12 421	0.03 349	0.30 190	0.16 57	0.00 1	0.00 1	0.39 349	0.03 251	1.27 296	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.10 186

iResNet	0.34 177	0.50 319	1.65 216	0.00 1	0.00 1	0.70 237	0.00 1	1.60 377	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.04 142	0.03 251	0.15 158	1.11 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.20 278

gwcnet-sp	0.35 184	0.37 266	3.29 415	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 349	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.04 99

scenet	0.35 184	0.37 266	3.29 415	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 349	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.04 99

ssnet	0.35 184	0.37 266	3.29 415	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 349	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.04 99

BSDual-CNN	0.35 184	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.09 397	0.00 1	2.67 462	0.82 341	0.30 416	0.09 372	0.35 333	0.03 251	0.06 112	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.35 184	0.54 333	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.27 87	0.00 1	0.06 50	0.05 6	0.01 126	0.00 1	0.03 108	0.01 131	4.17 409	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 184	0.89 416	1.67 222	0.00 1	1.28 517	0.67 230	0.04 370	0.08 71	0.15 46	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.04 283	0.16 160	0.18 250	0.00 1	1.39 519	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.44 372

DCANet	0.35 184	0.50 319	2.02 307	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	1.90 418	0.85 385	0.10 344	0.00 1	0.04 142	0.00 1	0.04 79	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.25 309

HGLStereo	0.35 184	0.40 276	1.83 264	0.00 1	0.00 1	0.65 220	0.01 255	0.68 248	0.39 144	0.03 242	0.01 226	0.47 362	0.03 251	2.14 312	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.04 99

MLCV	0.35 184	0.84 403	1.96 300	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	0.81 275	0.29 124	0.10 344	0.00 1	0.28 310	0.03 251	1.32 298	0.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.09 169

DISCO	0.35 184	0.31 231	1.99 304	0.16 399	0.16 376	0.33 110	0.00 1	0.15 131	0.30 125	0.00 1	0.01 226	1.49 471	0.00 1	1.21 293	0.63 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.12 212

ff7	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 399	0.22 396	1.07 370	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 424	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 425	0.08 307	1.75 498

ffff	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 399	0.22 396	1.07 370	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 424	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 425	0.08 307	1.75 498

11t	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 399	0.22 396	1.07 370	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 424	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 425	0.08 307	1.75 498

ccc-4	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 399	0.22 396	1.07 370	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 424	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 425	0.08 307	1.75 498

test-1	0.36 194	0.18 162	1.36 114	0.00 1	0.83 486	0.60 197	0.00 1	1.07 312	0.18 81	0.07 314	0.49 448	0.34 327	0.00 1	0.10 140	0.51 371	0.00 1	0.64 423	0.00 1	0.06 404	0.01 47	0.84 432

AFF-stereo	0.36 194	0.98 430	1.62 209	0.00 1	0.09 342	0.92 302	0.00 1	0.62 240	0.84 361	0.08 326	0.00 1	0.05 169	0.05 318	0.16 160	0.06 165	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.00 1	0.24 455	0.84 432

DLCB_ROB	0.36 194	0.46 297	1.27 96	0.00 1	0.00 1	0.45 146	0.00 1	0.66 245	0.81 334	0.03 242	0.04 344	0.66 402	0.04 283	2.35 318	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.10 186

Occ-G	0.37 201	0.20 174	1.68 224	0.39 464	0.51 450	0.28 89	0.00 1	0.24 177	0.74 228	0.17 385	0.01 226	0.01 20	0.03 251	0.27 199	0.59 382	0.00 1	0.64 423	0.00 1	0.07 410	0.15 403	1.40 471

MyStereo04	0.37 201	0.34 253	2.41 353	0.00 1	0.25 409	0.98 316	0.01 255	1.05 308	0.28 123	0.09 338	0.01 226	0.36 338	0.12 369	0.05 104	0.35 328	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.08 415	0.02 133	0.32 336

RAFT-Test	0.37 201	0.11 104	1.68 224	0.57 482	0.93 498	0.43 139	0.10 411	1.03 302	0.49 161	0.16 375	0.00 1	0.87 425	0.00 1	0.27 199	0.12 207	0.00 1	0.33 378	0.00 1	0.24 502	0.01 47	0.05 119

DCANet-4	0.37 201	0.07 34	3.11 405	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	1.82 415	0.85 385	0.16 375	0.00 1	0.04 142	0.05 318	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 294

fff	0.37 201	0.50 319	2.02 307	0.00 1	0.02 279	1.06 350	0.00 1	1.90 418	0.84 361	0.16 375	0.00 1	0.04 142	0.59 432	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 294

rafts_anoy	0.37 201	0.77 392	1.68 224	0.43 468	0.99 503	0.53 170	0.04 370	0.16 138	0.14 37	0.08 326	0.01 226	0.06 192	0.06 330	0.58 256	0.21 268	0.00 1	1.44 523	0.00 1	0.01 362	0.05 242	0.14 232

HCRNet	0.37 201	0.27 212	1.27 96	0.00 1	0.00 1	1.09 397	0.00 1	0.56 230	0.80 325	0.01 126	0.01 226	0.06 192	0.03 251	3.22 367	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.03 80

csc	0.37 201	0.50 319	2.02 307	0.00 1	0.02 279	1.06 350	0.00 1	1.90 418	0.84 361	0.16 375	0.00 1	0.04 142	0.59 432	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 294

cscssc	0.37 201	0.50 319	2.02 307	0.00 1	0.02 279	1.06 350	0.00 1	1.90 418	0.84 361	0.16 375	0.00 1	0.04 142	0.59 432	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 294

IGEV++	0.38 210	0.31 231	1.34 109	0.69 499	0.86 490	0.06 35	0.00 1	0.08 71	0.15 46	0.14 366	0.04 344	0.02 61	0.06 330	0.54 250	0.05 147	0.00 1	1.15 508	0.00 1	0.03 390	0.11 362	1.94 517

GCAP-Stereo	0.38 210	0.68 362	1.41 143	0.27 438	1.00 505	0.86 282	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.22 395	0.31 427	0.06 192	0.00 1	0.34 215	0.35 328	0.00 1	1.04 486	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.24 304

MC-Stereo	0.38 210	0.12 114	1.30 104	0.65 493	0.70 475	1.06 350	0.00 1	0.03 19	0.14 37	0.23 399	0.00 1	0.04 142	0.02 203	0.38 226	0.12 207	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.02 377	0.08 307	1.72 494

BUS	0.38 210	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.88 485	0.00 1	2.67 462	0.82 341	0.30 416	0.09 372	0.64 396	0.00 1	0.06 112	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 210	0.74 382	1.84 267	0.02 288	0.27 413	1.12 421	0.00 1	0.91 284	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.27 307	0.01 131	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.16 354	0.00 1	0.30 515	0.13 379	0.42 364

LMCR-Stereo	0.38 210	0.65 355	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.82 267	0.00 1	2.33 442	0.84 361	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.04 283	0.29 209	0.72 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.01 51

MFMNet_re	0.38 210	1.27 463	3.38 428	0.65 493	0.00 1	0.17 64	0.02 325	0.07 61	1.02 431	0.03 242	0.03 333	0.12 237	0.00 1	0.27 199	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 435	0.11 201

NCCL2	0.38 210	1.00 437	2.12 321	0.00 1	0.01 235	0.79 255	0.00 1	0.59 233	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.03 251	2.31 317	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.04 226	0.13 220

DN-CSS_ROB	0.38 210	1.27 463	2.50 364	0.01 264	0.00 1	1.01 324	0.00 1	1.21 326	0.83 350	0.02 195	0.00 1	0.19 279	0.02 203	0.10 140	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 460	0.03 80

MyStereo05	0.39 219	0.36 262	2.43 355	0.01 264	0.00 1	1.11 416	0.01 255	1.25 334	0.57 184	0.06 303	0.01 226	0.29 312	0.15 379	0.07 121	0.37 339	0.00 1	0.60 418	0.00 1	0.08 415	0.01 47	0.33 341

CoDeX	0.39 219	0.31 231	1.50 162	0.00 1	0.01 235	0.31 96	0.00 1	1.81 410	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.25 299	0.06 330	2.77 342	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 99

11t1	0.39 219	0.17 158	1.36 114	0.00 1	0.47 440	0.11 52	0.00 1	0.59 233	1.12 458	0.05 280	0.29 419	0.03 108	0.00 1	0.26 195	0.66 392	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.14 448	0.03 187	1.45 478

ssnet_v2	0.39 219	0.47 300	2.11 319	0.00 1	0.00 1	0.81 261	0.00 1	1.33 347	0.86 398	0.12 361	0.01 226	0.87 425	0.10 360	0.60 260	0.35 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 414	0.09 169

test_5	0.39 219	0.73 377	2.28 342	0.01 264	0.22 396	0.84 275	0.01 255	1.02 299	0.77 285	0.12 361	0.00 1	0.30 315	0.01 131	0.82 274	0.03 100	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.46 376

PSMNet-ADL	0.39 219	0.08 63	0.96 59	0.00 1	0.00 1	1.02 330	0.00 1	0.72 259	0.16 57	0.00 1	0.10 378	0.48 366	0.01 131	3.60 387	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.23 294

BEATNet_4x	0.39 219	1.05 441	2.97 396	0.00 1	0.00 1	0.30 93	0.01 255	1.22 328	0.46 156	0.00 1	0.00 1	0.31 318	0.03 251	0.37 221	0.64 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.42 364

anonymousdsp2	0.40 226	0.07 34	1.78 251	0.28 442	0.74 477	0.65 220	0.00 1	0.16 138	0.61 192	0.31 422	0.01 226	0.17 267	0.01 131	0.41 230	0.17 243	0.00 1	0.88 467	0.00 1	0.02 377	0.04 226	1.73 497

AASNet	0.40 226	0.98 430	2.57 372	0.00 1	0.00 1	0.93 304	0.01 255	0.79 273	0.82 341	0.01 126	0.00 1	0.38 347	0.02 203	0.62 261	0.43 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 481	0.14 232

CFNet-ft	0.40 226	0.74 382	1.74 239	0.00 1	0.00 1	1.09 397	0.00 1	0.23 171	0.22 101	0.02 195	0.00 1	0.76 413	0.00 1	2.98 351	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.03 187	0.08 155

CFNet_RVC	0.40 226	0.74 382	1.74 239	0.00 1	0.00 1	1.09 397	0.00 1	0.23 171	0.22 101	0.02 195	0.00 1	0.76 413	0.00 1	2.97 350	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.03 187	0.08 155

iResNet_ROB	0.40 226	1.20 458	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.73 245	0.00 1	1.03 302	0.77 285	0.07 314	0.01 226	0.08 213	0.01 131	1.85 308	0.38 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.09 169

Reg-Stereo(zero)	0.41 231	0.04 2	1.95 298	0.00 1	0.88 494	1.17 444	0.33 466	0.25 178	0.67 206	0.11 354	0.11 380	0.21 285	0.80 448	0.18 173	0.35 328	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.21 486	0.01 47	0.46 376

MoCha-V2	0.41 231	0.37 266	1.31 105	0.55 477	1.05 507	0.20 67	0.00 1	0.13 122	0.21 99	0.11 354	0.00 1	0.17 267	0.00 1	0.49 246	0.27 299	0.00 1	1.44 523	0.00 1	0.20 481	0.04 226	1.58 487

testlalala_base	0.41 231	0.08 63	1.39 129	0.00 1	0.09 342	0.65 220	0.00 1	1.12 319	0.24 110	0.08 326	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.01 5	0.17 243	0.60 503	0.73 437	0.00 1	0.12 438	2.19 518	0.62 413

anonymousdsp	0.41 231	0.21 181	1.52 171	0.43 468	0.54 454	1.07 370	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.34 430	0.00 1	0.01 20	0.05 318	0.47 242	0.03 100	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.11 432	0.08 307	1.81 507

IGEV-Stereo	0.41 231	0.21 181	1.53 176	0.43 468	0.55 455	1.07 370	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.34 430	0.00 1	0.01 20	0.05 318	0.47 242	0.03 100	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.11 432	0.08 307	1.81 507
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 231	0.87 410	1.78 251	0.00 1	0.91 497	1.06 350	0.00 1	0.70 251	0.77 285	0.05 280	0.00 1	0.06 192	0.06 330	0.06 112	0.26 295	0.00 1	0.69 427	0.00 1	0.00 1	0.20 439	0.80 427

G2L-Stereo_aug	0.42 237	0.33 243	3.22 409	0.00 1	0.01 235	0.46 148	0.01 255	0.63 243	0.33 132	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.04 283	3.07 358	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.03 80

YMNet	0.42 237	0.60 347	2.73 378	0.03 304	0.03 298	0.91 295	0.15 423	0.67 246	0.88 405	0.08 326	0.01 226	0.44 358	0.06 330	0.82 274	0.46 363	0.01 448	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.30 479	0.20 278

YMNet_1	0.42 237	0.60 347	2.73 378	0.03 304	0.03 298	0.91 295	0.15 423	0.67 246	0.88 405	0.08 326	0.01 226	0.44 358	0.06 330	0.82 274	0.46 363	0.01 448	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.30 479	0.20 278

SCV	0.42 237	0.32 237	1.46 155	0.37 459	0.87 492	0.21 69	0.02 325	0.51 223	0.55 172	0.30 416	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.57 252	0.03 100	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.14 448	0.18 426	2.00 518

CBFPSM	0.42 237	0.89 416	2.62 376	0.00 1	0.00 1	0.32 100	0.00 1	0.37 206	0.82 341	0.01 126	0.01 226	1.65 475	1.00 457	0.27 199	0.34 321	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.10 186

ToySt	0.42 237	0.33 243	2.09 316	0.08 355	0.55 455	0.55 178	0.00 1	0.72 259	0.55 172	0.05 280	0.26 402	0.37 342	0.00 1	0.30 210	0.54 377	0.01 448	0.58 414	0.00 1	0.14 448	0.04 226	1.33 464

ADStereo(finetuned)	0.42 237	0.51 324	2.79 386	0.00 1	0.00 1	1.04 341	0.00 1	1.90 418	0.85 385	0.10 344	0.00 1	0.04 142	0.72 441	0.04 79	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.25 309

x	0.42 237	0.26 207	1.38 125	0.00 1	0.44 434	0.12 55	0.00 1	0.90 283	1.14 467	0.07 314	0.30 421	0.03 108	0.00 1	0.26 195	0.72 402	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.17 467	0.03 187	1.49 480

CSP-Net	0.42 237	0.25 202	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.53 170	0.00 1	0.78 270	0.27 119	0.01 126	0.00 1	0.16 260	0.02 203	5.19 440	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.02 70

MIPNet	0.42 237	0.59 343	2.22 329	0.02 288	0.00 1	1.11 416	0.09 407	1.88 417	0.88 405	0.11 354	0.06 361	0.22 291	0.19 389	0.74 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 362	0.08 307	0.12 212

111	0.42 237	0.98 430	2.02 307	0.00 1	0.02 279	1.06 350	0.03 349	1.98 427	0.83 350	0.30 416	0.01 226	0.21 285	0.05 318	0.13 149	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.65 419

delet	0.42 237	0.47 300	1.99 304	0.00 1	0.00 1	0.61 204	0.00 1	0.68 248	0.83 350	0.06 303	0.01 226	0.51 383	0.19 389	2.68 338	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.07 137

GANet-RSSM	0.42 237	0.66 358	1.78 251	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.26 183	0.23 105	0.05 280	0.00 1	0.34 327	0.00 1	3.56 384	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.09 332	0.08 155

coex_refinement	0.43 250	0.83 401	1.64 211	0.05 324	0.00 1	0.55 178	0.04 370	0.85 278	0.27 119	0.02 195	0.00 1	0.36 338	0.16 382	3.01 354	0.56 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.12 212

AIO_test	0.43 250	0.29 217	1.84 267	0.71 503	1.07 509	0.07 41	0.03 349	0.62 240	0.57 184	0.37 436	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.69 268	0.07 171	0.00 1	0.93 480	0.00 1	0.07 410	0.03 187	1.17 456

AIO-test2	0.43 250	1.13 453	1.82 263	0.34 456	0.22 396	0.56 186	0.01 255	1.30 341	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.19 279	0.04 283	0.91 283	0.05 147	0.89 512	0.06 333	0.00 1	0.01 362	0.07 287	0.22 285

AIO-test1	0.43 250	0.82 396	2.09 316	0.38 460	0.77 480	0.55 178	0.01 255	1.43 358	0.79 315	0.03 242	0.01 226	0.03 108	0.02 203	1.26 294	0.04 131	0.00 1	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.10 186

AE-Stereo	0.43 250	0.07 34	1.90 281	0.05 324	0.21 393	1.09 397	0.00 1	1.02 299	0.48 159	0.39 444	0.28 414	0.18 271	0.00 1	0.18 173	0.05 147	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.23 492	0.07 287	1.64 491

EGLCR-Stereo	0.43 250	0.07 34	1.21 90	0.58 483	0.65 470	1.64 479	0.31 460	1.15 320	0.19 93	0.43 447	0.02 322	0.00 1	0.02 203	0.38 226	0.14 226	0.00 1	0.66 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 454

CRFU-Net	0.43 250	0.15 139	1.89 277	0.26 436	0.01 235	0.91 295	0.00 1	0.47 218	0.27 119	0.00 1	0.00 1	0.41 353	1.89 481	2.11 310	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.03 187	0.03 80

SA	0.43 250	0.63 353	1.92 288	0.00 1	0.22 396	1.11 416	0.00 1	2.87 477	0.75 238	0.00 1	0.01 226	0.04 142	0.01 131	0.21 180	0.00 1	0.00 1	0.40 387	0.00 1	0.14 448	0.14 396	0.22 285

ETE_ROB	0.43 250	0.73 377	1.87 274	0.00 1	0.00 1	0.94 307	0.01 255	1.75 394	0.79 315	0.03 242	0.00 1	0.16 260	0.02 203	1.81 307	0.36 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.08 155

HART	0.44 259	0.33 243	1.50 162	0.29 444	0.86 490	0.06 35	0.00 1	0.15 131	1.16 477	0.07 314	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.20 177	0.25 288	0.00 1	1.42 521	0.00 1	0.00 1	0.21 446	1.93 516

test_sample2	0.44 259	0.15 139	1.11 80	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	1.38 353	0.90 412	0.01 126	0.22 396	0.02 61	0.00 1	2.30 316	0.56 380	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.08 415	0.01 47	0.84 432

test_sample1	0.44 259	0.16 144	1.07 73	0.00 1	0.09 342	0.16 61	0.00 1	1.22 328	0.76 263	0.05 280	0.24 399	0.15 251	0.00 1	2.28 315	0.59 382	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.08 415	0.02 133	1.19 457

anonymousa	0.44 259	0.23 192	2.16 324	0.67 497	1.21 514	0.28 89	0.00 1	0.02 7	0.18 81	0.01 126	0.30 421	0.58 387	0.02 203	0.26 195	0.38 347	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.54 524	0.03 187	0.78 426

Sa-1000	0.44 259	0.58 342	1.85 271	0.00 1	0.22 396	1.09 397	0.01 255	2.98 481	0.75 238	0.00 1	0.09 372	0.04 142	0.00 1	0.21 180	0.00 1	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.13 441	0.12 373	0.12 212

CIPLG	0.44 259	1.17 456	2.82 387	0.10 365	0.01 235	0.93 304	0.20 433	1.76 397	0.85 385	0.04 263	0.01 226	0.16 260	0.06 330	0.16 160	0.19 261	0.00 1	0.04 319	0.01 459	0.01 362	0.17 419	0.04 99

PSMNet-RSSM	0.44 259	0.73 377	1.65 216	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.61 237	0.70 216	0.06 303	0.01 226	0.39 349	0.00 1	3.29 371	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.07 137

DMCA-RVC	0.44 259	0.94 427	4.10 461	0.00 1	0.03 298	0.76 250	0.03 349	0.11 98	0.15 46	0.01 126	0.01 226	0.08 213	0.32 410	1.61 305	0.51 371	0.00 1	0.02 301	0.01 459	0.00 1	0.03 187	0.05 119

SCV_C0	0.45 267	0.35 257	1.61 205	0.62 487	0.74 477	0.38 125	0.00 1	0.41 214	0.58 190	0.30 416	0.05 349	0.06 192	0.04 283	0.48 244	0.26 295	0.00 1	0.94 482	0.00 1	0.15 454	0.09 332	1.83 509

AEACV	0.45 267	0.04 2	1.15 81	0.69 499	0.94 499	0.91 295	0.00 1	0.70 251	0.27 119	0.39 444	0.05 349	0.01 20	0.10 360	0.45 238	0.04 131	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.32 516	0.08 307	2.01 519

hknet	0.45 267	0.14 131	1.89 277	0.00 1	0.00 1	1.09 397	0.00 1	2.67 462	0.82 341	0.30 416	0.09 372	0.63 393	0.00 1	1.06 285	0.38 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 267	1.25 461	3.05 399	0.10 365	0.01 235	0.91 295	0.20 433	1.77 400	0.86 398	0.04 263	0.01 226	0.15 251	0.07 345	0.16 160	0.19 261	0.00 1	0.04 319	0.01 459	0.02 377	0.17 419	0.04 99

ACRE	0.45 267	1.14 454	3.22 409	0.12 380	0.00 1	0.90 292	0.20 433	1.77 400	0.84 361	0.04 263	0.01 226	0.15 251	0.06 330	0.16 160	0.18 250	0.00 1	0.03 309	0.01 459	0.02 377	0.17 419	0.04 99

Consistency-Raft	0.45 267	0.60 347	3.05 399	0.13 387	0.03 298	0.91 295	0.04 370	1.55 370	0.78 300	0.00 1	0.02 322	0.03 108	1.12 463	0.35 216	0.42 359	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 267	0.72 376	3.22 409	0.00 1	0.02 279	0.95 310	0.00 1	0.70 251	0.26 115	0.03 242	0.00 1	0.34 327	0.10 360	2.45 325	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.03 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 267	0.73 377	1.91 283	0.00 1	0.01 235	0.98 316	0.01 255	1.99 428	0.84 361	0.15 372	0.00 1	0.09 221	0.01 131	1.06 285	1.01 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.05 119

GCST	0.46 275	0.99 434	2.56 370	0.00 1	0.82 485	0.32 100	0.03 349	0.23 171	0.08 16	0.05 280	0.41 440	0.14 244	0.04 283	3.09 361	0.30 305	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.11 362	0.10 186

Wz-Net-LNSev	0.46 275	1.11 450	5.46 490	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.00 1	0.41 214	0.91 413	0.00 1	0.01 226	0.23 293	0.03 251	0.12 147	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.15 244

cf-r	0.46 275	0.87 410	2.51 365	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.52 225	0.64 197	0.09 338	0.00 1	0.65 400	0.00 1	2.51 328	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.09 169

XPNet_ROB	0.46 275	0.67 359	1.69 228	0.01 264	0.00 1	0.94 307	0.01 255	1.32 344	0.65 200	0.03 242	0.00 1	0.17 267	0.02 203	2.82 345	0.66 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.18 264

GREAT-IGEV	0.47 279	0.20 174	1.52 171	0.34 456	1.09 511	0.56 186	0.00 1	0.06 50	0.58 190	0.32 424	0.08 368	0.01 20	0.01 131	0.33 212	0.43 360	0.00 1	1.43 522	0.00 1	0.17 467	0.09 332	2.28 522

model_zeroshot	0.47 279	0.43 284	1.54 180	0.61 485	0.72 476	0.85 279	0.02 325	0.88 282	0.57 184	0.92 475	0.00 1	0.43 356	0.01 131	0.78 272	0.10 192	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.11 432	0.01 47	0.71 422

mmm	0.47 279	0.20 174	1.18 88	0.02 288	0.79 482	0.06 35	0.00 1	1.11 317	1.16 477	0.06 303	0.30 421	0.14 244	0.03 251	0.68 266	0.67 396	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.22 490	0.03 187	1.63 490

IGEVStereo-DCA	0.47 279	0.71 371	1.28 98	0.16 399	0.15 371	0.32 100	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.24 403	0.01 226	0.05 169	0.07 345	1.19 289	2.07 452	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.10 425	0.15 403	1.75 498

RALCasStereoNet	0.47 279	0.74 382	1.56 187	0.21 426	0.97 501	0.36 121	0.03 349	0.20 154	0.77 285	0.10 344	0.07 364	0.05 169	0.08 351	0.35 216	0.38 347	0.00 1	1.68 527	0.00 1	0.00 1	0.10 355	1.83 509

G2L-Stereo	0.48 284	0.89 416	2.57 372	0.00 1	0.00 1	0.58 194	0.01 255	0.48 220	0.24 110	0.00 1	0.00 1	0.33 324	0.06 330	4.03 402	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.10 186

AACVNet	0.48 284	0.74 382	1.81 262	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.00 1	0.22 162	0.55 172	0.03 242	0.00 1	0.11 233	0.01 131	5.22 442	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.04 99

ADLNet	0.48 284	0.43 284	1.71 232	0.00 1	0.00 1	0.66 224	0.01 255	1.16 322	0.84 361	0.21 391	0.01 226	1.00 435	0.02 203	2.88 349	0.34 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.24 304

psm_up	0.48 284	0.57 338	1.86 273	0.00 1	0.00 1	0.83 270	0.00 1	2.33 442	0.79 315	0.00 1	0.00 1	0.27 307	0.01 131	2.73 339	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 355	0.04 99

ac_64	0.48 284	0.32 237	2.27 340	0.04 318	0.01 235	0.44 143	0.02 325	0.36 204	0.83 350	0.15 372	0.01 226	0.88 427	0.04 283	3.90 401	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.06 131

DFGA-Net	0.49 289	1.32 470	2.51 365	0.00 1	0.02 279	0.71 239	0.01 255	0.37 206	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	3.87 399	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.02 70

StereoAnything_RVC	0.49 289	1.49 480	2.29 343	0.40 466	0.87 492	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 440	0.05 280	0.26 402	0.07 205	0.01 131	0.30 210	0.18 250	0.00 1	0.73 437	0.00 1	0.00 1	0.58 503	1.53 485

ITSA-stereo	0.49 289	0.11 104	1.35 113	0.03 304	0.00 1	1.05 346	0.05 382	1.78 402	0.16 57	0.01 126	0.00 1	0.21 285	0.50 425	3.86 398	0.61 385	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.01 362	0.03 187	0.06 131

riskmin	0.49 289	0.04 2	1.45 153	0.70 501	0.80 484	0.54 172	0.20 433	1.05 308	0.20 95	0.24 403	0.27 405	1.13 447	0.00 1	0.43 234	0.41 356	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.26 505	0.00 1	1.23 459

qqq	0.49 289	0.28 214	1.37 119	0.00 1	0.49 445	0.14 59	0.00 1	1.23 330	1.14 467	0.07 314	0.31 427	0.01 20	0.00 1	1.38 300	0.69 398	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.19 476	0.03 187	1.44 474

pcwnet_v2	0.49 289	0.14 131	4.76 475	0.00 1	0.00 1	0.68 232	0.00 1	2.39 447	0.81 334	0.01 126	0.00 1	0.35 333	0.32 410	0.19 175	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.22 285

hitnet-ft	0.49 289	0.56 337	1.96 300	0.00 1	0.00 1	0.73 245	0.10 411	0.36 204	0.26 115	0.05 280	0.13 385	0.73 411	0.16 382	4.26 414	0.41 356	0.01 448	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.05 242	0.06 131

DSFCA	0.49 289	0.39 274	1.59 197	0.00 1	0.01 235	0.96 311	0.36 471	0.40 212	0.80 325	0.03 242	0.31 427	0.04 142	0.23 399	3.83 396	0.81 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.09 169

AIO_rvc	0.50 297	0.57 338	1.92 288	0.73 504	1.08 510	0.15 60	0.03 349	0.25 178	1.13 460	0.37 436	0.02 322	0.02 61	0.03 251	0.65 263	0.09 188	0.01 448	1.06 491	0.00 1	0.02 377	0.10 355	1.77 503

MyStereo8	0.50 297	0.68 362	3.08 403	0.43 468	0.01 235	1.22 455	0.00 1	0.82 276	0.20 95	0.03 242	0.41 440	0.15 251	0.04 283	0.68 266	0.12 207	0.00 1	1.39 519	0.00 1	0.03 390	0.04 226	0.63 417

SepStereo	0.50 297	0.08 63	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	1.54 367	0.85 385	1.16 482	0.00 1	0.24 296	0.03 251	3.84 397	0.31 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.14 232

IPLGR	0.50 297	0.22 189	2.74 381	0.03 304	0.02 279	1.08 381	0.03 349	1.95 425	0.75 238	0.09 338	0.00 1	0.18 271	0.22 397	2.57 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.05 119

StereoDRNet	0.50 297	0.89 416	2.96 395	0.02 288	0.06 329	0.51 163	0.00 1	0.45 216	0.84 361	0.00 1	0.00 1	0.33 324	0.02 203	2.82 345	0.69 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.28 323

DDUNet	0.51 302	0.87 410	2.33 347	0.00 1	0.00 1	0.80 259	0.01 255	1.16 322	0.77 285	0.08 326	0.01 226	1.11 445	0.01 131	2.02 309	0.77 406	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.10 186

SACVNet	0.51 302	0.61 350	1.98 302	0.00 1	0.00 1	1.02 330	0.01 255	1.04 307	0.44 152	0.07 314	0.00 1	0.23 293	0.02 203	4.19 410	0.29 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.13 220

iResNetv2_ROB	0.51 302	1.70 486	3.96 455	0.00 1	0.00 1	0.60 197	0.00 1	1.81 410	0.82 341	0.03 242	0.00 1	0.08 213	0.02 203	0.16 160	0.59 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 481	0.09 169

test_sample7	0.52 305	0.12 114	1.34 109	0.02 288	0.00 1	0.21 69	0.00 1	2.79 471	1.10 449	0.05 280	0.28 414	0.31 318	0.00 1	1.55 303	0.33 316	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.00 1	0.01 47	1.37 467

test_sample3	0.52 305	0.15 139	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.49 158	0.00 1	2.35 444	0.95 420	0.01 126	0.01 226	0.04 142	0.00 1	2.76 341	0.34 321	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.06 404	0.01 47	0.52 393

SMFormer	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 402	1.11 453	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.65 388	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.10 425	0.02 133	0.66 420

tta	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 402	1.11 453	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.65 388	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.10 425	0.05 242	0.51 390

qqq1	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 402	1.11 453	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.66 392	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.09 422	0.05 242	0.51 390

fff1	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 402	1.11 453	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.66 392	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.09 422	0.05 242	0.51 390

ACVNet-DCA	0.52 305	0.29 217	2.22 329	0.31 449	0.20 388	1.33 466	0.00 1	1.23 330	1.14 467	0.38 438	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.44 474

HH	0.52 305	0.23 192	1.71 232	0.77 506	0.35 422	1.07 370	0.00 1	0.30 190	0.68 208	0.29 414	0.45 444	1.45 468	0.04 283	0.37 221	0.37 339	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.00 1	0.02 133	1.39 468

HanStereo	0.52 305	0.23 192	1.71 232	0.77 506	0.35 422	1.07 370	0.00 1	0.30 190	0.68 208	0.29 414	0.45 444	1.45 468	0.04 283	0.37 221	0.37 339	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.00 1	0.02 133	1.39 468

NINENet	0.52 305	0.14 131	1.48 157	0.06 343	0.00 1	1.88 485	0.00 1	3.28 496	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.64 396	0.00 1	2.11 310	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GrayStereo	0.52 305	0.03 1	1.36 114	0.10 365	0.00 1	1.13 430	2.57 517	0.32 196	1.03 432	0.00 1	0.00 1	0.08 213	3.66 501	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 256

RAFT-345	0.52 305	0.07 34	1.75 246	0.11 375	0.07 333	1.17 444	0.18 429	0.21 157	0.78 300	0.00 1	0.01 226	0.09 221	0.01 131	5.87 461	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 305	0.69 367	1.93 294	0.01 264	0.00 1	1.03 335	0.00 1	2.22 439	0.78 300	0.00 1	0.00 1	0.14 244	0.01 131	3.19 366	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 355	0.18 264

RP	0.52 305	0.68 362	2.56 370	0.00 1	0.01 235	0.61 204	0.02 325	1.31 342	0.62 195	0.05 280	0.01 226	0.98 433	0.17 386	2.86 347	0.33 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.09 169

DRN-Test	0.52 305	0.35 257	2.75 382	0.03 304	0.09 342	0.60 197	0.00 1	1.72 387	0.84 361	0.01 126	0.00 1	0.18 271	0.04 283	3.27 370	0.23 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.25 309

GCAP-BAT	0.53 320	0.12 114	1.52 171	0.56 480	0.51 450	1.23 456	0.03 349	0.76 268	0.44 152	0.57 458	0.69 459	0.85 422	0.07 345	0.41 230	0.35 328	0.00 1	1.04 486	0.00 1	0.40 521	0.05 242	0.95 441

test_sample4	0.53 320	0.16 144	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.55 454	0.96 424	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.00 1	2.79 343	0.31 310	0.00 1	0.73 437	0.00 1	0.06 404	0.01 47	0.53 395

MyStereo06	0.53 320	0.36 262	2.90 392	0.01 264	0.00 1	1.11 416	0.01 255	0.56 230	0.49 161	0.74 467	0.45 444	1.24 454	1.02 458	0.39 228	0.34 321	0.00 1	0.60 418	0.00 1	0.08 415	0.01 47	0.33 341

HHNet	0.53 320	0.23 192	2.29 343	0.11 375	0.00 1	1.15 436	0.25 445	0.70 251	0.78 300	0.01 126	3.49 489	0.04 142	0.69 436	0.02 20	0.70 401	0.03 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.03 80

PSM-AAD	0.53 320	0.04 2	1.38 125	0.06 343	0.00 1	1.20 452	2.11 512	0.17 142	0.78 300	0.01 126	0.44 443	0.14 244	3.94 504	0.23 186	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 70

GwcNet-RSSM	0.53 320	1.04 440	2.48 361	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.00 1	0.74 263	0.76 263	0.21 391	0.01 226	0.36 338	0.00 1	3.65 391	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.07 137

NVstereo2D	0.53 320	0.22 189	2.52 367	0.00 1	0.00 1	0.58 194	0.03 349	1.62 379	0.99 430	0.05 280	0.00 1	0.48 366	0.00 1	3.88 400	0.08 178	0.00 1	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.06 131

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 327	0.84 403	3.67 444	0.00 1	0.00 1	0.56 186	0.00 1	1.40 356	0.80 325	0.00 1	0.00 1	0.06 192	0.13 373	1.76 306	1.42 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.08 155

NF-Stereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 414	0.00 1	1.09 397	0.25 445	0.22 162	1.13 460	0.02 195	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 475	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

OCTAStereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 414	0.00 1	1.09 397	0.25 445	0.22 162	1.13 460	0.02 195	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.03 473	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

RAFT_R40	0.54 327	0.06 15	1.55 182	0.06 343	0.15 371	1.10 410	0.31 460	0.31 195	0.78 300	0.02 195	0.03 333	0.07 205	0.29 406	5.98 470	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RE-Stereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 414	0.00 1	1.09 397	0.25 445	0.22 162	1.13 460	0.02 195	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 475	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

TVStereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 414	0.00 1	1.09 397	0.25 445	0.22 162	1.13 460	0.02 195	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 475	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

Nwc_Net	0.54 327	0.75 388	3.72 446	0.00 1	0.00 1	0.66 224	0.00 1	1.05 308	0.41 149	0.01 126	0.02 322	0.88 427	0.11 366	2.65 337	0.40 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.05 119

PSMNet_ROB	0.54 327	1.05 441	2.53 368	0.00 1	0.00 1	0.91 295	0.00 1	0.33 200	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.25 299	0.03 251	3.45 379	1.31 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.10 186

test_sample5	0.55 335	0.16 144	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.61 459	1.03 432	0.00 1	0.09 372	0.04 142	0.00 1	3.07 358	0.35 328	0.00 1	0.74 440	0.00 1	0.06 404	0.01 47	0.54 398

xx1	0.55 335	0.29 217	2.22 329	0.31 449	0.20 388	1.33 466	0.00 1	1.78 402	1.03 432	0.38 438	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.19 476	0.03 187	1.44 474

DualNet	0.55 335	0.16 144	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.61 459	1.03 432	0.00 1	0.07 364	0.04 142	0.00 1	3.07 358	0.35 328	0.00 1	0.74 440	0.00 1	0.06 404	0.01 47	0.54 398

EKT-Stereo	0.55 335	0.15 139	1.80 259	0.73 504	4.21 530	1.08 381	0.00 1	1.17 324	0.32 128	0.02 195	0.00 1	0.08 213	0.00 1	1.01 284	0.13 217	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.05 399	0.03 187	0.29 325

UDG	0.55 335	0.86 408	2.15 323	0.00 1	0.00 1	0.98 316	0.00 1	2.09 434	0.83 350	0.08 326	0.00 1	1.49 471	0.18 387	1.20 292	1.07 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.09 169

DAS	0.55 335	0.08 63	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	1.54 367	0.85 385	1.16 482	0.00 1	0.24 296	0.03 251	4.66 430	0.31 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.14 232

PSM-softLoss	0.55 335	0.06 15	1.89 277	0.27 438	0.00 1	1.08 381	0.25 445	0.12 109	1.06 440	0.03 242	0.01 226	0.02 61	0.01 131	5.92 466	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

KMStereo	0.55 335	0.06 15	1.89 277	0.27 438	0.00 1	1.08 381	0.25 445	0.12 109	1.06 440	0.03 242	0.01 226	0.02 61	0.01 131	5.92 466	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 335	0.18 162	2.58 374	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.08 402	2.26 441	0.84 361	0.06 303	0.88 465	0.60 390	0.51 427	2.43 324	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.16 251

cc1	0.56 344	0.29 217	2.22 329	0.31 449	0.20 388	1.33 466	0.00 1	1.78 402	1.03 432	0.38 438	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.09 332	1.86 511

IGEV_Zeroshot_test	0.56 344	0.12 114	3.25 413	0.16 399	0.47 440	0.55 178	0.46 478	0.53 228	0.38 139	0.70 465	0.49 448	1.08 440	0.49 424	0.36 218	0.31 310	0.00 1	0.37 385	0.00 1	0.13 441	0.03 187	1.33 464

SST-Stereo	0.56 344	0.05 8	1.55 182	0.06 343	0.19 382	1.10 410	0.47 482	0.32 196	0.80 325	0.04 263	0.00 1	0.05 169	0.57 429	5.98 470	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 344	0.25 202	1.93 294	0.10 365	0.00 1	1.18 447	0.10 411	0.32 196	0.79 315	0.02 195	0.00 1	0.02 61	0.12 369	6.07 478	0.23 279	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 70

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 344	0.82 396	1.94 297	0.12 380	0.00 1	1.12 421	0.01 255	0.96 294	0.72 224	0.00 1	0.05 349	0.37 342	0.03 251	3.45 379	0.15 236	1.07 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 414	0.25 309

test_sample6	0.57 349	0.16 144	1.84 267	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.00 1	2.86 476	1.03 432	0.00 1	0.07 364	0.10 229	0.00 1	3.13 363	0.39 351	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.05 399	0.01 47	0.53 395

stereogan	0.57 349	0.38 271	3.12 406	0.01 264	0.01 235	0.64 212	0.02 325	1.11 317	0.96 424	0.08 326	0.01 226	1.66 476	0.45 420	2.60 333	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 414	0.07 137

HSM-Net_RVC	0.57 349	0.08 63	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.63 209	0.00 1	4.21 505	0.71 219	0.14 366	0.00 1	0.21 285	0.03 251	3.43 378	0.05 147	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 186
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TCMNet	0.58 352	0.73 377	3.56 440	0.06 343	0.01 235	0.58 194	0.05 382	1.24 333	0.85 385	0.00 1	0.00 1	0.21 285	0.02 203	3.63 390	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.21 446	0.36 353

tt1	0.58 352	0.31 231	2.24 337	0.30 446	0.38 428	1.32 465	0.00 1	1.74 391	1.17 483	0.38 438	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.57 252	0.01 46	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.08 307	1.86 511

SQANet	0.58 352	1.73 489	3.08 403	0.05 324	0.48 443	0.36 121	0.03 349	0.52 225	0.74 228	0.04 263	0.23 397	0.50 378	0.06 330	2.37 319	0.97 414	0.02 468	0.03 309	0.01 459	0.00 1	0.21 446	0.11 201

DRaft	0.58 352	0.13 122	1.34 109	0.00 1	0.00 1	0.94 307	0.18 429	0.08 71	0.16 57	0.03 242	0.25 401	0.06 192	2.49 489	4.51 426	1.32 434	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.02 377	0.03 187	0.08 155

APVNet	0.58 352	0.59 343	3.15 408	0.00 1	0.00 1	0.93 304	0.01 255	0.62 240	0.86 398	0.03 242	0.01 226	0.34 327	0.04 283	4.50 424	0.33 316	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.18 426	0.05 119

1test111	0.59 357	0.29 217	2.22 329	0.31 449	0.20 388	1.33 466	0.00 1	1.23 330	1.14 467	0.38 438	0.00 1	0.03 108	0.02 203	1.38 300	0.69 398	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.44 474

iinet-f	0.59 357	0.91 422	5.57 491	0.00 1	0.01 235	0.78 253	0.00 1	1.81 410	0.84 361	0.03 242	0.00 1	0.41 353	0.43 418	0.42 232	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 487	0.08 155

IPLG	0.59 357	0.69 367	2.25 339	0.02 288	0.00 1	1.12 421	0.07 394	1.75 394	0.79 315	0.05 280	0.00 1	0.16 260	0.14 375	4.49 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.07 137

ccnet	0.59 357	0.26 207	2.24 337	0.01 264	0.08 339	0.70 237	0.18 429	1.35 350	0.43 150	0.45 449	0.66 457	0.13 242	0.38 416	3.57 385	1.09 421	0.01 448	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.03 187	0.16 251

iRaft-Stereo_5w	0.60 361	0.85 407	1.83 264	0.01 264	0.59 464	0.31 96	0.00 1	0.72 259	0.79 315	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.01 131	6.12 481	0.03 100	0.00 1	0.12 347	0.00 1	0.00 1	0.24 455	0.26 317

TRStereo	0.60 361	0.44 288	2.21 328	0.19 414	0.03 298	1.38 472	0.02 325	3.93 503	0.92 416	0.01 126	0.28 414	0.12 237	0.39 417	0.36 218	0.04 131	0.00 1	0.30 376	0.00 1	0.23 492	0.01 47	1.08 449

ASMatch	0.60 361	0.12 114	1.85 271	0.14 391	0.04 312	1.08 381	0.00 1	0.12 109	0.87 402	0.06 303	0.43 442	0.06 192	0.85 451	6.18 484	0.26 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 362	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 361	0.87 410	3.34 422	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.01 255	1.52 366	0.64 197	0.17 385	0.05 349	1.28 456	0.46 421	2.51 328	0.52 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 373	0.10 186

TDLM	0.60 361	0.76 391	1.77 247	0.05 324	0.00 1	1.10 410	0.01 255	0.51 223	0.79 315	0.34 430	0.01 226	0.27 307	0.22 397	5.44 446	0.35 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.19 275

ffm	0.61 366	0.33 243	3.52 434	0.00 1	0.00 1	0.64 212	0.00 1	1.74 391	1.17 483	0.00 1	0.31 427	0.68 404	0.02 203	0.57 252	0.01 46	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.15 454	0.08 307	1.86 511

ADLNet2	0.61 366	0.68 362	2.76 383	0.00 1	0.00 1	0.90 292	0.01 255	0.82 276	0.92 416	0.00 1	0.07 364	1.45 468	0.02 203	4.04 403	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 439	0.11 201

RGC	0.61 366	0.74 382	3.31 419	0.00 1	0.01 235	0.64 212	0.00 1	1.34 348	0.26 115	0.03 242	0.61 455	0.99 434	0.19 389	3.06 356	0.81 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.10 186

FADNet-RVC-Resample	0.62 369	1.24 460	4.23 464	0.03 304	0.04 312	0.41 130	0.09 407	1.32 344	0.52 165	0.01 126	0.03 333	0.44 358	0.05 318	3.11 362	0.21 268	0.07 483	0.12 347	0.05 496	0.02 377	0.11 362	0.35 350

edge stereo	0.62 369	0.30 224	3.04 398	0.01 264	0.03 298	0.32 100	0.03 349	1.28 337	0.69 213	0.21 391	0.32 434	1.29 457	0.19 389	4.12 407	0.40 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 362	0.14 232

PS-NSSS	0.62 369	0.82 396	1.58 195	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.00 1	2.76 470	0.74 228	0.00 1	0.00 1	0.11 233	0.01 131	5.22 442	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 372	1.38 474	4.48 468	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.01 255	1.31 342	1.13 460	0.01 126	0.05 349	0.14 244	0.16 382	3.05 355	0.40 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.23 294

PFNet	0.63 372	0.15 139	2.41 353	0.00 1	0.30 417	1.17 444	0.00 1	0.35 202	0.92 416	0.01 126	0.24 399	0.03 108	0.00 1	6.43 495	0.23 279	0.09 486	0.00 1	0.00 1	0.04 395	0.13 379	0.10 186

FADNet-RVC	0.63 372	1.29 467	3.79 450	0.01 264	0.00 1	0.47 150	0.00 1	1.51 365	0.23 105	0.00 1	0.01 226	0.12 237	0.06 330	4.05 404	0.36 336	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.42 494	0.17 256

NCC-stereo	0.63 372	0.82 396	3.34 422	0.03 304	0.03 298	1.04 341	0.01 255	1.03 302	0.31 126	0.14 366	0.19 391	0.64 396	0.05 318	3.67 393	1.18 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.07 137

Abc-Net	0.63 372	0.82 396	3.34 422	0.03 304	0.03 298	1.04 341	0.01 255	1.03 302	0.31 126	0.14 366	0.19 391	0.64 396	0.05 318	3.67 393	1.18 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.07 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 372	0.53 327	2.18 325	0.00 1	0.00 1	0.57 191	0.00 1	1.34 348	0.85 385	0.04 263	0.00 1	0.85 422	0.04 283	5.13 436	0.77 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.27 322

GANetREF_RVC	0.63 372	1.05 441	3.03 397	0.00 1	0.00 1	1.16 439	0.01 255	2.03 431	0.75 238	0.00 1	0.01 226	0.28 310	0.04 283	4.13 408	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.05 119
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
UGAM	0.64 379	0.39 274	2.47 358	0.09 362	0.00 1	0.64 212	0.01 255	0.07 61	0.66 205	0.00 1	0.23 397	0.84 421	0.04 283	6.35 492	0.05 147	0.00 1	0.41 388	0.00 1	0.00 1	0.28 469	0.28 323

ACV-stereo	0.64 379	0.29 217	2.27 340	0.00 1	0.00 1	1.74 483	0.07 394	0.08 71	0.18 81	0.00 1	0.00 1	3.47 495	1.22 467	3.06 356	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.13 220

GwcNet	0.64 379	0.99 434	5.43 489	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.10 411	0.50 221	0.97 426	0.05 280	0.00 1	0.63 393	0.05 318	2.87 348	0.55 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 435	0.13 220

FADNet	0.64 379	1.21 459	3.32 421	0.00 1	0.01 235	0.79 255	0.01 255	1.01 297	0.65 200	0.01 126	0.01 226	0.17 267	0.15 379	4.45 421	0.37 339	0.17 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 496	0.12 212

HUF	0.65 383	0.53 327	2.77 384	0.68 498	1.21 514	0.06 35	0.00 1	0.86 279	0.57 184	0.38 438	0.00 1	0.50 378	0.00 1	0.67 265	0.22 274	0.00 1	2.00 529	0.00 1	0.00 1	0.14 396	2.39 525

CFNet	0.66 384	1.12 451	2.37 349	0.00 1	0.00 1	1.06 350	0.01 255	1.36 352	0.74 228	0.01 126	0.01 226	0.13 242	0.01 131	5.85 459	0.30 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 426	0.07 137

CVANet_RVC	0.66 384	0.68 362	2.61 375	0.01 264	0.00 1	0.99 321	0.00 1	0.95 293	0.78 300	0.60 459	0.11 380	0.37 342	0.14 375	5.50 449	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390	0.16 414	0.19 275

PASM	0.66 384	0.70 370	4.95 482	0.02 288	0.00 1	0.31 96	0.04 370	0.60 236	0.35 136	0.19 390	0.01 226	0.46 361	0.04 283	5.16 438	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.15 244

DualNet (step1)	0.67 387	0.30 224	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 457	0.00 1	2.79 471	1.10 449	0.05 280	0.28 414	0.31 318	0.00 1	1.55 303	0.33 316	0.40 498	0.91 474	1.05 524	0.33 518	0.01 47	0.46 376

DANet	0.67 387	0.21 181	2.33 347	0.25 434	0.06 329	0.50 160	0.11 418	1.62 379	0.74 228	0.22 395	0.06 361	1.07 439	0.02 203	4.45 421	1.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.53 395
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 389	1.29 467	3.36 426	0.00 1	0.00 1	1.21 453	0.00 1	2.71 467	0.81 334	0.07 314	0.00 1	0.18 271	0.03 251	3.47 381	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 435	0.22 285

RASNet	0.68 389	0.62 352	2.10 318	0.02 288	0.02 279	0.60 197	0.09 407	0.64 244	0.84 361	0.11 354	0.06 361	1.51 473	0.04 283	6.07 478	0.65 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.22 285

HSM	0.68 389	0.52 326	1.54 180	0.00 1	0.00 1	0.54 172	0.01 255	1.08 313	0.77 285	0.00 1	0.01 226	2.23 485	0.63 435	6.04 474	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.08 155

FADNet_RVC	0.69 392	1.26 462	3.48 433	0.00 1	0.00 1	1.10 410	0.01 255	1.57 372	0.65 200	0.02 195	0.05 349	0.26 306	0.03 251	3.16 364	0.30 305	0.21 494	0.25 368	0.08 502	0.28 512	0.53 499	0.62 413

S-Stereo	0.70 393	0.27 212	3.29 415	0.00 1	0.00 1	0.57 191	0.06 387	2.35 444	0.84 361	0.00 1	0.90 466	0.83 420	0.11 366	4.19 410	0.14 226	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.34 344

OMP-Stereo	0.71 394	0.47 300	1.36 114	0.18 409	0.06 329	1.18 447	0.00 1	1.76 397	0.78 300	0.11 354	0.59 454	0.49 374	0.00 1	6.94 508	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.07 137

IIG-Stereo	0.71 394	0.48 305	1.42 147	0.05 324	0.03 298	1.18 447	0.00 1	1.75 394	0.79 315	0.01 126	0.56 452	0.53 384	0.01 131	6.87 505	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.07 137

Syn2CoEx	0.71 394	1.32 470	4.61 470	0.00 1	0.00 1	0.12 55	0.01 255	1.08 313	0.84 361	0.04 263	0.00 1	0.49 374	0.21 393	4.92 433	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.32 336

rrr	0.72 397	0.71 371	4.76 475	0.16 399	0.15 371	0.32 100	0.04 370	1.80 409	0.61 192	0.24 403	0.01 226	0.05 169	0.07 345	1.19 289	2.07 452	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.18 471	0.15 403	1.48 479

PA-Net	0.72 397	0.91 422	3.91 452	0.03 304	0.07 333	0.87 283	0.02 325	0.78 270	0.83 350	0.01 126	0.00 1	0.43 356	0.06 330	5.10 435	1.30 431	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.12 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 397	1.06 446	3.39 429	0.18 409	0.00 1	1.54 474	0.01 255	2.80 474	0.73 227	0.16 375	0.01 226	0.80 418	0.28 405	2.38 321	0.48 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 487	0.18 264

raft_robust	0.73 400	0.81 394	1.55 182	0.00 1	0.22 396	0.68 232	0.00 1	2.56 455	0.75 238	0.01 126	0.01 226	1.12 446	1.15 464	4.56 428	0.14 226	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.15 454	0.08 307	0.11 201

XX-Stereo	0.73 400	0.18 162	5.35 485	0.38 460	0.26 412	1.13 430	0.00 1	3.03 483	0.18 81	0.14 366	0.01 226	1.40 464	0.01 131	1.36 299	0.04 131	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.16 464	0.03 187	0.43 367

NOSS_ROB	0.73 400	0.44 288	1.26 94	0.55 477	0.00 1	0.68 232	0.00 1	2.93 480	0.77 285	0.13 364	0.00 1	0.92 429	0.00 1	6.16 482	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.66 420

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 403	0.49 310	4.66 471	0.08 355	0.61 469	0.82 267	0.24 443	1.47 361	0.11 29	0.55 455	0.10 378	2.30 487	0.81 450	0.64 262	0.31 310	0.00 1	0.53 411	0.00 1	0.29 513	0.11 362	0.59 406

Ntro	0.75 404	1.79 492	3.54 439	0.05 324	0.37 425	1.03 335	0.02 325	0.99 295	0.76 263	0.02 195	0.00 1	0.76 413	0.08 351	3.23 368	1.32 434	0.07 483	0.04 319	0.01 459	0.00 1	0.84 509	0.13 220

GANet	0.75 404	0.69 367	2.47 358	0.00 1	0.00 1	0.79 255	0.08 402	0.61 237	0.76 263	0.13 364	0.16 389	0.68 404	0.46 421	5.61 452	2.02 451	0.00 1	0.03 309	0.01 459	0.00 1	0.11 362	0.37 354

PAM	0.76 406	0.11 104	2.04 313	0.38 460	0.44 434	2.22 491	0.69 496	1.01 297	0.71 219	0.74 467	0.95 469	2.76 492	0.70 440	0.70 269	0.46 363	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.26 505	0.01 47	0.50 389

DCRE	0.76 406	0.40 276	1.17 87	0.21 426	0.90 496	0.66 224	0.00 1	0.79 273	0.39 144	0.36 435	7.60 504	0.03 108	0.00 1	0.09 136	0.32 315	0.00 1	0.58 414	0.00 1	0.17 467	0.02 133	1.53 485

DEmStereo	0.76 406	0.10 87	1.95 298	0.04 318	0.00 1	0.80 259	0.50 486	0.06 50	0.76 263	0.05 280	0.72 460	0.02 61	3.33 499	5.67 456	1.24 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.76 406	1.05 441	4.19 462	0.65 493	0.21 393	0.01 7	0.01 255	1.48 363	0.83 350	1.69 489	0.00 1	0.63 393	0.09 355	2.22 313	1.51 440	0.00 1	0.21 360	0.00 1	0.07 410	0.15 403	0.11 201

PAM_32	0.77 410	0.11 104	2.37 349	0.38 460	0.52 453	1.89 487	0.63 492	0.92 286	0.91 413	0.69 464	0.92 467	2.58 489	0.85 451	0.72 270	0.48 368	0.00 1	0.51 406	0.00 1	0.27 510	0.01 47	0.58 405

otaku	0.77 410	1.78 491	3.28 414	0.09 362	0.13 364	0.88 291	0.05 382	0.78 270	0.76 263	0.03 242	1.37 476	1.03 436	0.14 375	2.73 339	1.34 436	0.06 482	0.04 319	0.01 459	0.00 1	0.63 504	0.34 344

iRaft-Stereo_20w	0.77 410	0.13 122	2.90 392	0.63 490	0.50 447	1.18 447	0.58 489	2.56 455	0.71 219	0.85 472	0.05 349	0.78 416	1.02 458	0.82 274	0.76 404	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.14 448	0.02 133	1.25 462

test_xeample3	0.77 410	0.71 371	4.91 481	0.18 409	0.22 396	0.34 112	0.05 382	1.81 410	0.61 192	0.23 399	0.03 333	0.06 192	0.05 318	1.26 294	2.12 456	0.00 1	0.69 427	0.00 1	0.23 492	0.15 403	1.78 505

CC-Net-ROB	0.77 410	0.99 434	2.18 325	0.07 350	0.00 1	1.09 397	0.01 255	3.10 487	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.14 244	0.01 131	5.65 455	0.34 321	0.56 502	0.00 1	0.21 515	0.00 1	0.17 419	0.02 70

GASNet	0.78 415	1.91 500	4.72 473	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.02 325	1.39 355	0.47 157	0.01 126	0.13 385	0.50 378	0.12 369	4.27 415	0.96 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 493	0.09 169

DispNO	0.79 416	0.92 425	3.35 425	0.00 1	0.00 1	0.73 245	0.02 325	1.72 387	0.76 263	0.01 126	0.53 451	1.33 460	0.06 330	5.13 436	0.92 412	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.11 432	0.05 242	0.07 137

RAFT + AFF	0.79 416	1.36 472	2.40 352	0.00 1	0.04 312	1.12 421	0.06 387	1.73 390	0.81 334	0.02 195	0.00 1	0.18 271	1.49 470	4.97 434	0.67 396	0.00 1	0.17 355	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.46 376

RainbowNet	0.80 418	1.85 495	3.31 419	0.13 387	0.05 322	1.30 464	0.07 394	2.03 431	0.76 263	0.02 195	0.02 322	1.13 447	0.25 402	2.40 323	1.07 419	0.72 505	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.53 499	0.30 330

CBMV	0.80 418	0.46 297	2.11 319	0.00 1	0.00 1	0.84 275	0.76 499	3.17 490	0.84 361	0.61 461	0.00 1	1.23 451	1.88 480	2.46 326	0.97 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.56 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 420	0.57 338	7.49 502	0.00 1	0.00 1	0.18 65	0.00 1	0.12 109	0.20 95	0.65 462	0.00 1	2.69 491	0.27 404	2.98 351	0.79 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.18 264

FTStereo	0.82 421	0.06 15	1.88 276	0.12 380	0.00 1	1.15 436	2.70 518	0.16 138	0.84 361	0.16 375	5.80 498	0.36 338	2.49 489	0.53 249	0.01 46	0.07 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

PWC_ROB	0.84 422	1.08 447	5.06 483	0.00 1	0.00 1	0.21 69	0.00 1	2.71 467	0.82 341	0.00 1	0.20 393	0.29 312	0.03 251	3.58 386	2.10 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 490	0.26 317

test_for_model	0.85 423	0.41 278	1.45 153	2.49 524	0.08 339	0.81 261	0.02 325	0.34 201	0.70 216	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1	0.04 131	0.00 1	0.89 468	0.00 1	0.00 1	8.43 532	1.07 448

UGAM-zero	0.87 424	0.13 122	1.99 304	0.10 365	0.31 420	0.81 261	0.34 470	1.28 337	0.32 128	0.56 457	0.00 1	2.63 490	0.72 441	6.21 485	0.20 266	0.00 1	0.51 406	0.00 1	0.26 505	0.01 47	0.96 442

STrans-v2	0.88 425	0.32 237	1.71 232	0.00 1	0.01 235	0.85 279	0.04 370	2.45 448	0.89 410	0.48 451	0.85 464	1.10 444	2.06 483	6.49 499	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 169

TransformOpticalFlow	0.88 425	0.30 224	2.86 388	0.30 446	0.03 298	1.25 457	0.05 382	1.87 416	0.80 325	0.28 412	0.37 439	1.25 455	1.50 471	6.38 493	0.22 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.07 137

HBP-ISP	0.90 427	1.05 441	3.07 402	0.14 391	0.01 235	1.67 480	0.47 482	3.22 493	0.76 263	1.13 481	0.11 380	0.50 378	0.91 454	4.51 426	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.22 285

aanetorigin	0.91 428	0.59 343	3.76 449	0.11 375	0.12 358	0.40 126	0.90 503	0.15 131	0.23 105	3.44 504	1.19 475	0.35 333	1.96 482	2.81 344	1.30 431	0.02 468	0.00 1	0.02 473	0.05 399	0.28 469	0.47 382

THIR-Stereo	0.94 429	0.33 243	1.66 219	0.00 1	0.01 235	0.55 178	3.72 521	0.13 122	0.18 81	0.10 344	1.46 478	0.74 412	2.82 492	5.60 450	1.39 438	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.02 133	0.03 80

XQC	0.94 429	1.30 469	4.44 467	0.65 493	0.07 333	0.42 136	0.01 255	2.88 478	0.85 385	0.28 412	0.01 226	0.67 403	0.21 393	3.24 369	3.25 468	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.04 395	0.20 439	0.11 201

AANet_RVC	0.94 429	1.27 463	3.68 445	0.01 264	0.00 1	0.68 232	0.01 255	0.92 286	0.22 101	0.02 195	1.41 477	0.95 431	0.04 283	5.97 469	3.10 467	0.16 489	0.10 344	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.26 317

LL-Strereo	0.97 432	1.43 476	3.41 430	0.01 264	0.50 447	0.63 209	0.01 255	2.00 429	0.77 285	0.48 451	0.00 1	0.54 385	0.29 406	6.25 488	0.10 192	0.01 448	0.93 480	0.00 1	0.00 1	0.28 469	1.72 494

EAI-Stereo	0.98 433	0.06 15	1.09 77	0.17 407	0.67 473	1.19 451	4.84 523	2.67 462	0.91 413	0.95 476	4.52 493	0.30 315	0.53 428	0.57 252	0.46 363	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.29 513	0.01 47	0.34 344

AAGNet	0.99 434	0.08 63	1.59 197	0.15 394	0.27 413	1.14 435	0.27 455	0.06 50	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.01 20	0.97 456	3.60 387	10.81 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 434	0.26 207	1.93 294	0.04 318	0.04 312	1.07 370	0.00 1	0.07 61	0.69 213	0.01 126	9.36 515	0.10 229	0.00 1	5.86 460	0.29 301	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.02 377	0.01 47	0.00 1

RTSC	0.99 434	1.38 474	4.55 469	0.22 429	0.19 382	0.23 78	0.01 255	1.46 359	0.84 361	0.31 422	0.35 436	0.58 387	0.04 283	2.47 327	5.88 492	0.00 1	0.53 411	0.00 1	0.14 448	0.35 484	0.29 325

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 437	0.65 355	4.67 472	0.54 475	0.58 462	1.03 335	0.18 429	0.99 295	0.54 167	0.48 451	5.23 497	1.13 447	0.95 455	0.52 248	0.65 388	0.01 448	0.59 416	0.00 1	0.25 504	0.11 362	0.85 436

Wz-Net-SNSev	1.00 437	1.84 494	7.92 503	0.00 1	0.00 1	0.30 93	0.00 1	1.27 336	0.85 385	0.01 126	0.01 226	0.40 351	0.10 360	5.27 444	1.29 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.45 375

NaN_ROB	1.04 439	1.12 451	3.41 430	0.17 407	0.19 382	0.57 191	0.37 473	2.65 461	0.98 429	0.55 455	0.32 434	0.47 362	1.16 465	5.20 441	2.78 463	0.00 1	0.02 301	0.01 459	0.05 399	0.13 379	0.54 398

FBW_ROB	1.04 439	0.84 403	2.48 361	0.10 365	0.01 235	0.64 212	0.01 255	2.37 446	0.83 350	0.01 126	0.01 226	1.09 443	0.05 318	8.21 515	2.94 466	0.05 480	0.01 293	0.09 503	0.01 362	0.06 269	0.97 443

ttt	1.05 441	0.20 174	1.91 283	0.00 1	0.09 342	0.65 220	0.00 1	3.05 484	1.11 453	0.00 1	0.30 421	0.29 312	0.01 131	4.65 429	6.53 495	0.00 1	1.01 484	0.00 1	0.13 441	0.02 133	1.00 445

PVD	1.08 442	1.09 448	4.07 459	0.61 485	1.15 513	0.72 243	0.01 255	0.93 290	1.18 486	2.39 499	0.00 1	0.65 400	0.11 366	2.60 333	4.29 479	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.13 441	0.12 373	0.75 423

CBMV_ROB	1.08 442	0.23 192	2.20 327	0.01 264	0.00 1	1.37 471	0.46 478	3.27 495	0.78 300	2.21 497	1.13 472	1.06 438	2.45 488	4.29 417	1.64 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.48 384

SGM-Forest	1.08 442	0.45 294	1.80 259	0.02 288	0.07 333	1.09 397	0.65 493	2.57 457	0.85 385	1.33 485	0.92 467	1.36 462	1.62 473	5.94 468	2.34 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.52 393
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 445	1.88 497	5.37 487	0.15 394	0.10 349	0.56 186	0.10 411	1.29 340	0.47 157	0.45 449	0.27 405	1.30 459	0.72 441	4.08 405	2.28 458	0.29 497	0.34 380	0.35 518	0.55 525	0.63 504	0.60 409

ADCRef	1.10 446	1.10 449	4.78 477	0.02 288	0.02 279	0.87 283	0.31 460	0.76 268	0.88 405	0.71 466	0.17 390	0.18 271	0.80 448	2.63 336	8.56 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 362	0.11 201

CrosDoStereo	1.11 447	0.16 144	1.64 211	0.00 1	0.05 322	0.66 224	5.65 526	0.70 251	0.54 167	0.25 406	1.18 473	0.19 279	2.94 494	6.48 497	1.58 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.08 155

DeepStereo_LL	1.11 447	0.16 144	1.64 211	0.00 1	0.05 322	0.66 224	5.65 526	0.70 251	0.54 167	0.25 406	1.18 473	0.19 279	2.94 494	6.48 497	1.58 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.08 155

PWCDC_ROB	1.13 449	1.70 486	3.52 434	0.00 1	0.00 1	1.15 436	0.00 1	2.49 449	1.39 490	0.02 195	8.80 512	0.34 327	0.09 355	1.11 287	1.20 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 501	0.21 284

SPS-STEREO	1.19 450	1.27 463	3.45 432	0.00 1	0.01 235	0.40 126	0.16 425	0.71 257	1.03 432	2.41 500	0.77 461	2.13 483	0.44 419	5.68 457	4.06 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	1.24 460
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 451	0.34 253	3.85 451	0.05 324	0.48 443	1.68 481	0.46 478	0.23 171	0.44 152	1.33 485	8.94 513	2.28 486	0.79 447	2.37 319	1.18 423	0.01 448	0.03 309	0.02 473	0.09 422	0.07 287	0.11 201

DispFullNet	1.25 452	0.95 428	3.73 447	1.00 511	0.79 482	0.43 139	0.01 255	1.70 385	0.82 341	2.55 501	0.63 456	1.08 440	8.75 520	0.84 278	1.36 437	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.24 455	0.19 275

ff1	1.27 453	0.33 243	3.52 434	0.00 1	0.00 1	0.64 212	0.00 1	1.74 391	1.17 483	0.00 1	0.31 427	0.68 404	0.02 203	6.27 489	7.45 500	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.15 454	0.08 307	1.86 511

Anonymous_2	1.27 453	0.19 166	1.80 259	0.70 501	0.78 481	0.61 204	0.20 433	0.92 286	0.48 159	0.22 395	0.30 421	1.44 467	0.00 1	0.43 234	0.40 352	0.01 448	0.84 461	2.29 530	11.27 536	1.29 513	1.20 458

mmx	1.28 455	0.33 243	3.52 434	0.00 1	0.00 1	0.64 212	0.00 1	3.05 484	1.07 443	0.00 1	0.31 427	0.68 404	0.02 203	6.27 489	7.45 500	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.15 454	0.03 187	1.08 449

xxx	1.28 455	0.33 243	3.52 434	0.00 1	0.00 1	0.64 212	0.00 1	3.05 484	1.07 443	0.00 1	0.31 427	0.68 404	0.02 203	6.27 489	7.45 500	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.15 454	0.03 187	1.08 449

DGSMNet	1.31 457	0.55 336	3.74 448	0.80 508	1.48 520	1.60 477	3.41 520	1.72 387	0.54 167	0.01 126	0.78 462	0.48 366	0.23 399	3.16 364	0.55 378	0.98 514	1.26 517	1.34 527	1.11 530	1.06 511	1.41 472

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 457	2.80 521	5.36 486	0.02 288	0.04 312	3.44 502	0.26 453	2.19 437	0.77 285	0.25 406	0.27 405	1.37 463	0.02 203	5.99 472	1.05 417	0.16 489	0.72 433	0.01 459	0.26 505	0.40 492	0.82 429

CSAN	1.34 459	1.48 479	4.78 477	0.15 394	0.08 339	0.71 239	0.68 495	2.81 475	1.12 458	0.96 477	2.86 484	0.79 417	1.67 474	5.61 452	2.61 461	0.01 448	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.26 317

SDNR	1.35 460	0.47 300	4.08 460	0.09 362	0.21 393	3.25 500	0.01 255	3.18 491	1.52 495	1.87 494	1.66 481	1.52 474	0.36 414	7.18 510	1.05 417	0.03 476	0.08 339	0.00 1	0.00 1	0.05 242	0.49 388

1111x	1.36 461	0.43 284	3.64 443	0.00 1	0.51 450	0.72 243	0.00 1	3.21 492	1.10 449	0.05 280	0.26 402	0.07 205	0.01 131	6.09 480	8.46 506	0.00 1	1.15 508	0.00 1	0.26 505	0.04 226	1.10 453

ACVNet_1	1.38 462	2.15 510	6.35 500	0.35 458	0.03 298	1.26 462	0.10 411	2.02 430	0.85 385	0.35 433	0.01 226	4.32 497	1.77 476	4.85 432	1.67 446	0.92 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 484	0.30 330

ACVNet-4b	1.38 462	1.94 502	5.73 494	0.20 421	0.04 312	1.01 324	0.01 255	1.70 385	0.86 398	0.04 263	0.95 469	1.95 478	0.31 409	6.69 500	2.11 455	2.78 524	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.89 510	0.34 344

xxxx	1.42 464	0.28 214	1.49 159	0.00 1	0.59 464	0.56 186	0.00 1	3.13 488	1.14 467	0.06 303	0.01 226	0.02 61	0.02 203	2.26 314	16.08 527	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.15 454	0.03 187	1.42 473

DeepPrunerF	1.44 465	1.17 456	9.82 510	0.02 288	0.09 342	0.90 292	0.00 1	1.42 357	6.76 515	0.23 399	0.01 226	0.22 291	0.14 375	5.71 458	1.94 449	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.02 377	0.20 439	0.14 232

test_xeample	1.52 466	0.30 224	1.50 162	0.00 1	0.58 462	0.60 197	0.00 1	3.16 489	1.14 467	0.07 314	0.08 368	0.03 108	0.02 203	3.67 393	16.54 529	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.15 454	0.04 226	1.50 481

SAMSARA	1.56 467	1.37 473	4.23 464	1.04 512	0.75 479	4.48 508	0.13 420	1.61 378	0.74 228	3.69 505	0.66 457	3.16 493	1.06 461	4.44 420	2.82 464	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.13 441	0.10 355	0.22 285

ADCP+	1.56 467	1.51 481	8.93 509	0.01 264	0.03 298	1.27 463	0.77 501	1.03 302	0.95 420	0.02 195	0.01 226	0.95 431	1.02 458	0.48 244	14.01 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 355	0.15 244

ADCPNet	1.58 469	1.00 437	8.71 508	0.01 264	0.19 382	2.69 492	0.26 453	1.15 320	0.54 167	0.04 263	0.02 322	1.41 465	1.76 475	2.52 330	9.78 512	0.00 1	0.46 396	0.00 1	0.64 527	0.07 287	0.34 344

ACVNet_2	1.59 470	2.07 508	5.42 488	0.12 380	0.09 342	1.36 470	0.17 426	2.72 469	0.97 426	0.44 448	3.37 488	6.53 504	0.16 382	5.48 448	1.87 447	0.16 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 490	0.47 382

ADCMid	1.62 471	1.76 490	8.67 507	0.04 318	0.03 298	1.61 478	0.17 426	1.49 364	1.15 474	0.88 473	0.57 453	0.86 424	0.69 436	1.18 288	12.53 520	0.01 448	0.00 1	0.29 516	0.08 415	0.20 439	0.24 304

U	1.64 472	0.06 15	0.52 9	0.00 1	7.15 533	10.37 521	0.00 1	0.04 29	0.05 6	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	9.39 535	5.01 533	0.01 47	0.00 1

DPSNet	1.65 473	0.46 297	7.31 501	0.30 446	0.11 353	1.54 474	0.01 255	4.48 507	1.14 467	0.11 354	0.01 226	0.82 419	3.51 500	5.89 462	5.84 491	0.02 468	0.29 374	0.03 483	0.23 492	0.23 454	0.59 406

WZ-Net	1.68 474	1.91 500	12.17 517	0.00 1	0.00 1	0.83 270	0.00 1	1.68 383	0.84 361	0.05 280	0.01 226	1.08 440	2.88 493	6.91 506	4.78 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.24 304

AnyNet_C32	1.69 475	2.27 513	8.60 506	0.12 380	0.19 382	1.68 481	1.08 506	1.06 311	0.74 228	1.28 484	0.45 444	0.21 285	0.57 429	2.99 353	11.73 518	0.02 468	0.00 1	0.06 498	0.00 1	0.20 439	0.55 403

ADCL	1.70 476	1.00 437	5.82 496	0.07 350	0.04 312	2.14 490	2.27 514	1.26 335	1.09 448	1.55 488	1.08 471	1.23 451	1.53 472	2.38 321	12.21 519	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 373	0.16 251

MDST_ROB	1.73 477	0.11 104	3.61 442	0.13 387	0.15 371	5.47 514	0.31 460	4.97 509	0.87 402	6.33 514	1.52 479	1.03 436	1.19 466	6.22 486	2.13 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.60 409

Wz-Net-TNSev	1.74 478	3.45 529	13.44 519	0.00 1	0.00 1	0.45 146	0.14 422	2.57 457	0.84 361	0.09 338	0.01 226	1.33 460	0.18 387	6.16 482	5.38 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 362	0.26 460	0.41 362

NVStereoNet_ROB	1.74 478	1.83 493	4.79 479	0.81 509	0.29 416	0.67 230	0.03 349	1.46 359	1.75 499	0.65 462	5.98 499	2.38 488	2.95 497	6.77 502	2.70 462	0.69 504	0.37 385	0.04 494	0.19 476	0.27 463	0.24 304
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 480	0.30 224	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 457	0.00 1	2.79 471	1.10 449	0.05 280	0.28 414	0.31 318	0.00 1	3.37 376	8.13 504	0.40 498	13.58 535	1.05 524	0.33 518	0.01 47	0.46 376

SuperB	1.87 481	1.70 486	10.02 512	0.02 288	0.01 235	0.87 283	0.75 498	2.15 435	0.87 402	0.05 280	0.05 349	0.33 324	0.87 453	5.17 439	5.60 490	0.01 448	0.00 1	0.02 473	0.01 362	8.38 531	0.42 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 482	2.49 518	5.12 484	0.01 264	0.02 279	12.00 523	0.49 485	3.33 497	0.95 420	0.10 344	0.20 393	2.15 484	0.15 379	6.72 501	1.65 445	0.78 506	0.83 457	0.19 512	0.27 510	0.72 506	0.92 439

ADCS	1.99 483	2.50 519	10.09 513	0.00 1	0.01 235	0.87 283	0.66 494	1.81 410	0.89 410	2.57 502	0.11 380	1.41 465	0.26 403	2.62 335	15.48 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.43 367

SGM_RVC	2.03 484	0.49 310	2.04 313	0.27 438	0.17 377	3.07 497	1.00 505	2.70 466	1.62 497	5.12 507	3.09 487	4.77 500	4.08 506	7.38 513	2.86 465	0.21 494	0.23 362	0.20 514	0.23 492	0.28 469	0.84 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 485	1.88 497	5.76 495	0.81 509	0.99 503	3.54 503	3.33 519	3.89 502	3.81 507	0.89 474	1.55 480	1.21 450	2.31 485	4.20 412	2.42 460	0.81 511	1.36 518	0.00 1	0.21 486	0.27 463	1.80 506

MSMD_ROB	2.26 486	0.47 300	2.67 377	0.01 264	0.00 1	5.00 511	0.21 439	1.35 350	1.87 501	6.37 515	8.46 510	7.34 509	4.30 510	4.84 431	1.91 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.30 330

IMH-64-1	2.28 487	1.45 477	2.87 389	2.19 521	0.59 464	2.82 494	1.58 507	5.84 511	1.16 477	1.09 479	4.77 494	2.07 481	2.42 486	5.90 463	3.91 473	4.00 526	0.04 319	0.02 473	0.00 1	2.07 515	0.82 429

IMH-64	2.28 487	1.45 477	2.87 389	2.19 521	0.59 464	2.82 494	1.58 507	5.84 511	1.16 477	1.09 479	4.77 494	2.07 481	2.42 486	5.90 463	3.91 473	4.00 526	0.04 319	0.02 473	0.00 1	2.07 515	0.82 429

222	2.28 487	0.25 202	1.15 81	0.00 1	0.37 425	0.60 197	0.00 1	3.25 494	1.13 460	0.09 338	0.00 1	0.05 169	0.02 203	3.52 382	32.29 534	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.15 454	0.03 187	1.59 488

SANet	2.30 490	1.58 483	5.68 493	0.03 304	0.04 312	2.78 493	0.82 502	2.99 482	8.32 519	1.70 490	4.04 490	4.26 496	4.02 505	5.90 463	3.42 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.37 354

test_sample8	2.36 491	0.30 224	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 457	0.00 1	2.50 450	0.97 426	1.99 495	0.27 405	7.36 510	3.06 498	3.37 376	8.13 504	0.40 498	13.58 535	1.05 524	0.33 518	0.01 47	0.46 376

pmcnn	2.36 491	0.83 401	6.15 498	0.33 453	0.84 488	0.35 115	0.27 455	2.18 436	1.42 492	0.48 451	7.35 502	14.60 524	0.75 444	5.45 447	5.37 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 414	0.63 417

WCMA_ROB	2.37 493	0.75 388	2.53 368	0.05 324	0.00 1	1.05 346	0.59 491	1.47 361	1.40 491	5.47 511	9.84 518	8.10 512	5.87 516	4.38 419	3.93 475	0.16 489	0.21 360	0.18 511	0.18 471	0.06 269	1.08 449

AnyNet_C01	2.55 494	3.02 526	19.30 523	0.15 394	0.18 379	2.97 496	2.35 516	1.56 371	1.47 493	1.01 478	0.81 463	1.23 451	0.76 446	4.28 416	10.78 514	0.04 478	0.00 1	0.07 501	0.00 1	0.35 484	0.61 412

WAO-6	2.63 495	1.16 455	3.22 409	0.00 1	0.00 1	3.86 507	0.28 457	6.13 513	7.35 516	0.60 459	6.78 501	7.62 511	2.68 491	6.42 494	6.11 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.12 212

Dean	2.72 496	2.05 507	6.17 499	0.39 464	0.44 434	1.21 453	0.48 484	8.36 519	8.46 520	1.48 487	8.08 509	6.95 506	1.44 469	4.50 424	2.00 450	0.79 507	0.00 1	0.01 459	0.00 1	1.11 512	0.39 357

WAO-7	2.74 497	1.65 485	3.36 426	0.03 304	0.05 322	4.68 509	0.53 487	6.21 514	4.59 511	1.73 491	7.61 505	5.56 501	3.68 502	8.96 517	5.50 488	0.00 1	0.00 1	0.33 517	0.02 377	0.19 435	0.18 264

MeshStereo	2.79 498	0.86 408	3.12 406	0.02 288	0.02 279	1.51 473	0.91 504	3.50 499	1.54 496	11.28 525	7.62 506	11.49 514	2.94 494	6.81 504	3.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 469	0.39 357
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
PWCK	2.83 499	2.64 520	10.25 514	0.23 430	0.02 279	3.59 504	5.56 525	3.75 501	3.56 506	0.75 471	4.42 492	3.35 494	1.86 478	9.10 518	4.03 476	0.44 501	0.01 293	0.00 1	0.00 1	2.72 520	0.29 325

FCDSN-DC	2.93 500	0.54 333	2.88 391	0.00 1	0.01 235	1.78 484	0.36 471	2.20 438	1.51 494	8.28 521	10.99 522	11.61 515	8.55 519	5.36 445	4.05 477	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.48 384
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 501	0.33 243	20.38 525	0.19 414	0.83 486	1.00 322	1.95 510	0.58 232	5.15 512	8.01 520	1.79 482	0.93 430	4.16 508	3.66 392	9.80 513	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.06 404	0.05 242	0.13 220

LVE	3.01 502	1.95 504	4.27 466	0.56 480	0.45 439	2.06 489	0.06 387	7.66 517	9.65 521	0.08 326	10.94 521	8.86 513	1.82 477	7.24 512	1.62 443	2.04 520	0.17 355	0.04 494	0.24 502	0.24 455	0.23 294

IMH	3.15 503	1.88 497	3.60 441	2.20 523	0.66 472	5.10 512	0.24 443	6.87 515	4.29 510	2.29 498	7.42 503	6.28 502	3.90 503	7.15 509	3.65 472	4.34 529	0.14 351	0.05 496	0.00 1	2.16 517	0.76 425

ELAS	3.20 504	0.48 305	3.06 401	0.19 414	0.06 329	7.89 517	2.23 513	3.33 497	4.19 509	8.91 524	9.70 517	4.40 498	7.69 518	4.25 413	6.87 497	0.00 1	0.04 319	0.03 483	0.04 395	0.12 373	0.48 384
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 505	0.45 294	4.75 474	0.25 434	0.07 333	1.56 476	7.12 529	2.23 440	5.68 514	7.77 519	7.71 508	6.55 505	10.27 524	5.63 454	6.24 494	0.00 1	0.04 319	0.03 483	0.01 362	0.11 362	0.48 384
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo	3.45 506	0.20 174	36.90 528	0.00 1	0.00 1	14.78 526	0.00 1	0.02 7	0.11 29	0.02 195	9.49 516	0.04 142	0.01 131	6.47 496	0.76 404	0.00 1	0.00 1	0.12 506	0.00 1	0.02 133	0.05 119

FC-DCNN	3.67 507	0.32 237	2.78 385	0.00 1	0.01 235	3.09 498	0.58 489	3.68 500	3.04 504	11.64 526	12.38 525	13.84 522	9.79 523	6.23 487	5.39 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.60 409

FC-DCNN v2	3.83 508	0.31 231	2.73 378	0.00 1	0.01 235	3.14 499	0.57 488	4.11 504	3.11 505	11.94 527	13.03 528	15.10 525	9.65 521	6.77 502	5.54 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.59 406

KSHMR	3.98 509	1.95 504	4.86 480	3.06 526	1.84 523	5.37 513	0.45 477	9.03 521	13.93 524	2.07 496	9.17 514	7.12 507	2.12 484	5.60 450	3.40 469	2.12 522	0.44 392	0.53 520	0.23 492	4.01 522	2.35 524

SGM+DAISY	4.17 510	2.85 525	8.55 505	1.77 516	1.74 522	5.81 515	5.49 524	2.88 478	3.97 508	7.67 518	7.66 507	7.25 508	7.42 517	6.92 507	7.09 499	1.14 518	1.57 526	0.11 505	0.59 526	0.56 501	2.43 526

RTS	4.38 511	2.34 514	44.27 531	0.33 453	0.13 364	3.83 505	0.21 439	2.51 451	1.22 487	1.82 492	0.01 226	1.95 478	0.21 393	16.90 526	10.87 516	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.27 463	0.44 372

RTSA	4.38 511	2.34 514	44.27 531	0.33 453	0.13 364	3.83 505	0.21 439	2.51 451	1.22 487	1.82 492	0.01 226	1.95 478	0.21 393	16.90 526	10.87 516	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.27 463	0.44 372

notaker	4.71 513	2.04 506	5.58 492	4.15 528	0.96 500	4.99 510	0.39 474	7.65 516	2.25 502	5.67 513	11.58 524	16.87 527	4.26 509	8.06 514	6.65 496	5.74 531	0.02 301	0.10 504	0.07 410	5.45 526	1.65 492

LSM	4.80 514	1.52 482	19.84 524	4.35 529	38.64 534	0.85 279	2.31 515	0.86 279	1.78 500	3.14 503	3.02 485	0.62 391	0.69 436	3.61 389	1.28 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	13.38 535

MADNet+	4.94 515	3.56 530	47.46 533	0.42 467	0.27 413	1.99 488	0.04 370	4.45 506	1.30 489	0.07 314	0.02 322	1.81 477	0.36 414	21.82 531	14.17 522	0.00 1	0.26 370	0.00 1	0.00 1	0.28 469	0.54 398

ktn	5.26 516	1.94 502	3.97 456	3.50 527	1.06 508	8.17 518	2.01 511	9.53 523	16.88 525	5.28 510	12.55 527	13.68 520	4.08 506	8.46 516	4.61 481	5.84 532	0.02 301	0.00 1	0.00 1	2.63 519	0.92 439

WAO-8	5.42 517	2.80 521	3.98 457	0.62 487	0.10 349	13.77 524	0.33 466	11.99 526	24.10 531	5.25 508	10.38 520	13.44 518	4.55 511	9.38 519	4.72 482	0.80 508	0.34 380	0.71 522	0.13 441	0.74 507	0.25 309

Venus	5.42 517	2.80 521	3.98 457	0.62 487	0.10 349	13.77 524	0.33 466	11.99 526	24.10 531	5.25 508	10.32 519	13.44 518	4.55 511	9.38 519	4.72 482	0.80 508	0.34 380	0.71 522	0.13 441	0.74 507	0.25 309

JetBlue	6.27 519	3.44 528	18.17 522	0.00 1	2.21 526	30.58 533	17.31 534	4.77 508	1.07 443	0.74 467	2.25 483	6.31 503	5.82 515	18.12 528	9.68 511	0.10 488	0.01 293	0.00 1	0.00 1	3.12 521	1.61 489

EDNetEfficientorigin	6.27 519	0.89 416	98.14 546	0.02 288	0.04 312	0.40 126	0.02 325	0.35 202	2.94 503	6.98 517	3.06 486	1.29 457	1.87 479	4.32 418	4.60 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 287	0.35 350

UNDER WATER	6.65 521	1.86 496	10.48 515	4.84 530	2.74 527	8.59 520	0.76 499	8.83 520	22.15 530	4.99 506	6.27 500	15.66 526	10.39 525	9.52 521	9.42 510	3.50 525	0.05 329	1.34 527	0.03 390	7.17 530	4.42 531

TorneroNet-64	6.70 522	2.13 509	3.92 453	2.14 519	0.65 470	19.09 531	0.28 457	12.19 528	25.73 534	6.44 516	12.54 526	19.33 530	4.76 513	10.25 523	6.87 497	1.10 517	0.00 1	0.12 506	0.00 1	4.20 523	2.19 521

TorneroNet	7.29 523	2.19 512	3.95 454	2.15 520	1.14 512	19.79 532	0.46 478	13.22 529	25.82 535	8.31 522	16.76 530	17.46 529	5.75 514	10.79 524	8.91 509	2.32 523	0.03 309	0.12 506	0.00 1	4.70 524	2.01 519

UNDER WATER-64	7.33 524	2.16 511	12.17 517	4.84 530	3.62 529	17.94 529	1.74 509	9.16 522	21.94 529	5.53 512	5.01 496	17.03 528	11.84 527	9.72 522	8.83 508	2.09 521	0.04 319	1.54 529	0.16 464	6.89 529	4.37 530

coex-ft	8.51 525	3.17 527	75.56 537	0.00 1	0.00 1	0.18 65	0.25 445	0.14 127	19.76 527	39.57 535	4.11 491	4.60 499	9.69 522	4.10 406	7.91 503	0.02 468	0.07 336	0.00 1	0.02 377	0.13 379	0.91 438

DPSimNet_ROB	9.66 526	7.29 532	17.52 521	4.88 532	6.56 532	10.41 522	12.88 532	8.12 518	9.88 522	14.26 528	11.22 523	12.39 517	14.01 528	11.20 525	14.85 523	5.50 530	6.97 534	5.75 533	5.94 534	5.31 525	8.26 534

LE_ROB	10.29 527	1.64 484	11.96 516	1.47 515	1.36 519	3.30 501	4.79 522	5.05 510	42.09 536	51.68 536	13.28 529	14.08 523	25.92 532	7.21 511	21.19 532	0.05 480	0.06 333	0.13 509	0.19 476	0.08 307	0.35 350

SGM-ForestM	10.58 528	2.80 521	7.93 504	1.86 517	1.59 521	17.97 530	9.39 530	11.57 525	12.75 523	21.30 531	18.68 532	40.07 533	22.22 530	21.60 530	15.86 526	0.99 515	1.53 525	0.06 498	0.52 523	0.47 498	2.43 526

MADNet++	10.85 529	2.36 516	10.00 511	8.59 534	4.61 531	16.78 528	10.26 531	10.11 524	7.51 517	17.63 529	18.35 531	12.04 516	17.73 529	24.51 532	20.75 531	8.81 533	6.67 533	4.84 532	2.67 531	5.77 527	6.96 533

MANE	11.54 530	2.46 517	6.07 497	2.50 525	2.04 524	16.31 527	6.95 528	17.25 533	24.11 533	23.59 532	31.25 536	30.75 531	25.07 531	18.16 529	16.24 528	1.28 519	1.98 528	0.15 510	1.07 529	0.46 497	3.04 528

HanzoNet	13.47 531	5.89 531	14.41 520	5.91 533	2.90 528	8.50 519	0.74 497	13.81 530	20.12 528	26.53 533	28.55 534	34.06 532	26.75 534	26.27 535	15.82 525	11.42 534	4.01 532	3.29 531	3.94 532	9.72 533	6.77 532

JetRed	14.06 532	19.59 534	43.42 530	1.43 514	1.30 518	55.87 535	28.29 535	13.94 531	7.85 518	8.61 523	8.73 511	13.68 520	10.59 526	24.60 533	30.87 533	0.27 496	0.69 427	0.62 521	0.03 390	6.63 528	4.19 529

BEATNet-Init1	15.75 533	8.48 533	36.75 527	2.06 518	2.07 525	33.60 534	14.96 533	17.15 532	19.08 526	30.69 534	28.08 533	43.61 534	25.98 533	25.17 534	20.68 530	0.80 508	1.17 510	0.36 519	0.51 522	1.53 514	2.28 522

DLNR_Zeroshot_test	21.33 534	48.16 536	86.21 541	96.01 549	87.63 547	0.32 100	0.00 1	18.10 534	0.52 165	0.04 263	0.01 226	0.00 1	0.00 1	0.78 272	0.07 171	16.15 535	0.90 469	0.00 1	0.21 486	70.18 543	1.39 468

TCMNet-wrong-test	39.54 535	63.38 543	48.73 534	81.81 543	79.70 542	57.23 536	48.25 536	31.99 535	5.36 513	19.52 530	29.10 535	57.71 535	33.81 535	46.65 536	46.93 536	17.06 536	2.02 530	7.62 534	0.68 528	65.24 541	47.97 541

tt	48.09 536	0.07 34	27.39 526	1.35 513	0.00 1	100.00 549	100.00 546	100.00 549	96.65 542	0.15 372	0.01 226	97.98 548	87.03 543	2.52 330	99.87 547	82.90 543	94.64 542	16.21 536	20.93 537	33.72 534	0.29 325

LRCNet_RVC	55.59 537	61.31 542	59.16 535	66.84 541	44.81 535	6.17 516	0.00 1	52.46 536	1.68 498	70.67 538	80.07 540	66.39 536	55.67 536	51.56 537	46.75 535	90.67 546	41.65 541	91.10 547	90.19 543	65.65 542	68.96 542

USTest	58.12 538	43.63 535	41.85 529	60.45 538	67.22 539	98.85 546	99.88 545	90.22 541	98.00 543	67.60 537	90.12 542	66.95 537	69.04 538	61.69 538	57.27 537	4.12 528	35.22 537	16.39 537	21.99 538	39.59 535	32.41 537

xxxxx1	63.64 539	58.31 537	78.27 538	43.96 535	49.40 536	92.70 541	92.25 541	60.45 537	69.51 537	73.81 541	76.39 537	77.95 540	76.95 539	71.68 539	77.08 539	36.01 539	37.36 538	48.24 540	62.44 539	47.16 538	42.90 538

tt_ll	63.64 539	58.31 537	78.27 538	43.96 535	49.40 536	92.70 541	92.25 541	60.45 537	69.51 537	73.81 541	76.39 537	77.95 540	76.95 539	71.68 539	77.08 539	36.01 539	37.36 538	48.24 540	62.44 539	47.16 538	42.90 538

ff	63.64 539	58.31 537	78.27 538	43.96 535	49.40 536	92.70 541	92.25 541	60.45 537	69.51 537	73.81 541	76.39 537	77.95 540	76.95 539	71.68 539	77.08 539	36.01 539	37.36 538	48.24 540	62.44 539	47.16 538	42.90 538

PML	71.00 542	88.39 547	73.68 536	82.04 544	74.55 540	83.63 538	76.92 538	72.05 540	85.95 540	89.82 544	84.57 541	90.63 544	58.80 537	91.54 547	73.58 538	95.93 550	2.38 531	86.91 546	6.48 535	84.07 547	18.14 536

DGTPSM_ROB	81.37 543	61.03 540	99.95 548	61.17 539	86.95 545	99.14 547	100.00 546	95.87 545	99.99 547	73.32 539	100.00 546	71.15 538	100.00 547	77.35 542	99.98 548	35.35 537	97.41 547	34.62 538	99.89 549	44.61 536	89.54 544

DPSMNet_ROB	81.42 544	61.07 541	99.95 548	61.38 540	87.01 546	99.15 548	100.00 546	95.87 545	99.99 547	73.35 540	100.00 546	71.18 539	100.00 547	77.40 543	99.98 548	35.68 538	97.47 548	34.71 539	99.89 549	44.74 537	89.65 545

Anonymous_1	89.55 545	74.57 544	97.70 545	74.52 542	78.35 541	100.00 549	100.00 546	98.05 548	99.77 545	96.85 547	99.38 544	97.67 547	99.78 546	91.23 546	98.87 545	81.02 542	97.18 544	59.55 543	84.83 542	74.77 544	86.89 543

MEDIAN_ROB	93.48 546	98.75 550	96.24 544	90.99 547	90.62 548	85.89 539	77.23 539	92.20 543	89.67 541	95.04 545	94.93 543	96.04 545	93.85 544	90.48 544	87.58 542	98.40 551	95.87 543	99.62 549	98.78 547	98.85 551	98.49 551

DPSM_ROB	93.70 547	78.60 545	100.00 550	83.05 545	85.63 543	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	88.93 544	97.35 545	74.49 544	94.98 544	81.33 545	89.69 546

DPSM	93.70 547	78.60 545	100.00 550	83.05 545	85.63 543	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	88.93 544	97.35 545	74.49 544	94.98 544	81.33 545	89.69 546

HaxPig	95.45 549	97.64 549	88.42 542	97.81 552	99.08 552	77.94 537	74.31 537	96.67 547	99.54 544	99.87 548	99.92 545	99.60 549	99.75 545	91.22 545	87.67 543	99.94 552	99.97 550	99.98 551	99.99 551	99.96 552	99.80 552

test_example2	97.59 550	99.97 552	99.93 547	99.80 553	99.96 553	98.80 545	99.76 544	91.09 542	100.00 549	100.00 549	100.00 546	89.37 543	86.85 542	99.31 548	96.67 544	99.97 553	99.51 549	92.94 548	97.98 546	99.99 553	99.94 553

AVERAGE_ROB	98.51 551	99.16 551	95.72 543	100.00 554	100.00 554	93.61 544	82.61 540	100.00 549	99.97 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	99.73 549	99.43 546	100.00 554	100.00 553	100.00 552	100.00 552	100.00 554	100.00 554

LSM0	98.99 552	99.97 552	100.00 550	95.58 548	98.52 549	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.32 549	99.97 550	100.00 552	100.00 552	95.80 550	96.62 548

CasAABBNet	99.03 553	100.00 554	100.00 550	96.02 550	98.70 550	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.08 547	99.99 552	100.00 552	100.00 552	95.40 548	97.41 549

Selective-RAFT-Error	99.05 554	100.00 554	100.00 550	96.31 551	98.73 551	100.00 549	100.00 546	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.08 547	100.00 553	100.00 552	100.00 552	95.40 548	97.58 550

ccccc		90.96 548		100.00 554	100.00 554	87.89 540		95.50 544		96.70 546		96.32 546		99.79 550		100.00 554	100.00 553	99.83 550	99.29 548	100.00 554

Low-res two-view benchmark