Low-res two-view results

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

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

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

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

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

riskmin	2.49 240	0.22 1	3.34 174	2.33 417	1.78 409	2.89 254	0.46 226	7.35 292	6.95 341	2.75 178	1.67 114	6.75 374	5.08 413	3.24 139	1.93 277	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.27 447	0.02 66	1.73 470

asd	0.71 21	0.25 2	2.43 74	0.09 28	0.80 267	1.25 36	0.06 76	3.22 38	1.03 24	0.59 88	0.65 60	0.07 28	0.55 135	1.01 16	0.46 13	0.20 470	0.81 396	0.00 1	0.08 313	0.01 37	0.67 313

3.75w	0.82 47	0.25 2	2.13 42	0.07 13	1.27 358	1.26 45	0.02 40	3.85 79	1.05 29	0.51 64	0.39 45	0.08 36	0.40 101	3.31 140	0.47 16	0.07 410	0.94 428	0.00 1	0.08 313	0.00 1	0.29 180

1w_stereo	0.79 40	0.26 4	1.52 7	0.13 48	0.50 193	1.20 15	0.08 92	3.86 81	1.02 23	0.64 98	2.52 150	0.05 4	1.54 240	1.08 22	0.44 10	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.42 228

EGLCR-Stereo	1.45 120	0.26 4	2.91 129	1.94 346	0.90 284	3.13 273	0.69 302	5.81 204	3.21 127	1.14 145	0.20 31	1.52 184	0.37 91	4.29 175	0.69 87	0.01 187	0.79 390	0.00 1	0.00 1	0.01 37	1.21 409

dwafa	0.73 25	0.27 6	2.28 58	0.04 1	0.96 300	1.27 52	0.01 5	3.41 42	1.35 55	0.27 9	0.69 62	0.07 28	0.07 6	1.37 49	0.58 50	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.35 490	0.01 37	0.68 315

Monster-pub-eth3d	0.70 18	0.27 6	2.25 55	0.07 13	0.85 278	1.27 52	0.01 5	3.79 66	0.90 4	0.41 39	0.19 29	0.08 36	0.04 1	1.05 17	0.58 50	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.36 493	0.00 1	0.94 370

4.5_new	0.74 26	0.27 6	2.52 87	0.10 33	0.34 140	1.24 29	0.07 84	3.67 53	1.05 29	0.58 84	0.80 71	0.06 14	0.19 46	1.18 30	0.61 64	0.17 459	0.99 464	0.00 1	0.19 381	0.01 37	0.64 297

4.5w-stereo	0.74 26	0.27 6	2.52 87	0.10 33	0.34 140	1.24 29	0.07 84	3.67 53	1.05 29	0.58 84	0.80 71	0.06 14	0.19 46	1.18 30	0.60 60	0.17 459	0.99 464	0.00 1	0.19 381	0.01 37	0.64 297

4w-stereo	0.81 43	0.27 6	2.34 65	0.06 8	0.50 193	1.26 45	0.06 76	3.65 49	1.05 29	0.41 39	0.96 83	0.06 14	0.66 149	2.11 98	0.64 74	0.22 476	0.96 437	0.00 1	0.29 463	0.00 1	0.78 344

IGEV-RUCA	0.88 56	0.27 6	1.43 5	0.59 152	0.33 135	2.12 160	0.49 243	3.65 49	1.79 78	1.04 138	0.16 24	0.24 91	0.55 135	2.95 132	0.57 48	0.12 440	0.21 300	0.20 521	0.25 421	0.22 376	0.33 193

MonSter	0.72 24	0.27 6	2.25 55	0.07 13	0.85 278	1.27 52	0.01 5	3.79 66	0.91 5	0.41 39	0.18 28	0.08 36	0.04 1	1.33 44	0.58 50	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.36 493	0.00 1	0.94 370

asda	0.76 31	0.28 13	2.30 59	0.07 13	0.61 225	1.28 57	0.09 97	3.82 73	1.03 24	0.54 72	0.43 46	0.07 28	0.71 155	1.25 38	0.46 13	0.22 476	0.99 464	0.00 1	0.25 421	0.01 37	0.71 325

4.25_new	0.76 31	0.28 13	2.16 44	0.08 21	0.91 287	1.24 29	0.05 63	3.81 69	1.03 24	0.45 49	0.91 78	0.06 14	0.42 108	1.33 44	0.49 21	0.22 476	0.98 455	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 271

4.5w_new	0.76 31	0.28 13	2.16 44	0.08 21	0.91 287	1.24 29	0.05 63	3.81 69	1.03 24	0.45 49	0.91 78	0.06 14	0.42 108	1.33 44	0.49 21	0.22 476	0.98 455	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 271

4.25w-stereo	0.76 31	0.28 13	2.16 44	0.08 21	0.91 287	1.24 29	0.05 63	3.81 69	1.03 24	0.45 49	0.91 78	0.06 14	0.42 108	1.33 44	0.49 21	0.22 476	0.98 455	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 271

111111	1.21 92	0.28 13	2.10 41	0.22 73	1.45 385	1.42 83	0.05 63	5.30 163	2.01 83	0.55 77	3.02 168	0.09 50	0.20 48	4.87 192	0.58 50	0.00 1	0.75 384	0.00 1	0.00 1	0.10 234	1.09 396

Reg-Stereo(zero)	1.92 163	0.28 13	3.18 159	0.63 161	1.41 382	2.02 147	0.48 238	3.85 79	6.29 301	4.49 228	3.12 171	4.55 303	1.62 245	2.77 127	2.16 296	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 440	0.02 66	0.62 290

knoymous	1.50 129	0.28 13	1.99 30	0.33 102	0.48 186	1.58 100	0.11 111	5.71 196	2.81 102	4.85 234	1.75 118	4.58 305	0.46 126	3.66 152	1.30 208	0.01 187	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.09 51

qwe	0.89 58	0.29 20	2.49 82	0.10 33	1.25 354	1.24 29	0.04 54	3.97 88	1.06 36	0.66 101	0.53 53	0.05 4	0.18 44	3.58 146	0.50 27	0.07 410	0.94 428	0.00 1	0.27 447	0.01 37	0.57 271

IGEV	0.66 11	0.29 20	1.87 25	0.11 40	1.84 416	1.35 72	0.37 207	2.56 20	1.12 46	0.44 48	0.12 21	0.07 28	0.09 22	1.07 20	0.58 50	0.05 389	0.62 362	0.00 1	0.19 381	0.01 37	0.39 211

sdada	0.67 13	0.30 22	2.20 50	0.04 1	0.38 158	1.29 60	0.01 5	2.59 22	1.43 62	0.34 20	0.98 84	0.06 14	0.08 12	0.97 14	0.75 100	0.00 1	0.90 414	0.00 1	0.31 472	0.00 1	0.72 329

2w_stereo	0.75 30	0.30 22	2.22 52	0.07 13	0.12 36	1.23 27	0.05 63	4.03 94	1.00 18	0.98 133	0.86 74	0.09 50	1.21 210	1.06 19	0.62 66	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 359	0.00 1	0.27 171

adfw	0.77 36	0.31 24	2.41 72	0.13 48	1.58 393	1.28 57	0.01 5	3.43 43	0.99 13	0.56 82	0.23 32	0.05 4	0.11 32	1.20 33	1.01 162	0.00 1	0.95 433	0.00 1	0.33 481	0.00 1	0.73 331

gdasf	0.71 21	0.31 24	1.73 12	0.26 86	1.28 360	1.32 66	0.00 1	2.91 29	1.42 61	0.38 27	0.05 6	0.08 36	0.08 12	1.19 32	1.38 218	0.16 454	0.89 411	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.42 228

2.25w	0.92 62	0.31 24	2.36 68	0.07 13	0.15 57	1.22 20	0.05 63	3.84 78	1.05 29	0.51 64	1.30 99	0.09 50	0.68 151	4.12 167	0.68 81	0.00 1	0.98 455	0.00 1	0.28 453	0.00 1	0.73 331

PSM-AAD	3.43 336	0.31 24	2.16 44	0.80 193	0.57 219	2.53 197	5.97 507	5.53 181	3.98 189	11.00 485	11.90 421	2.93 226	9.36 503	8.03 358	1.00 158	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 164	2.39 527

ads	0.81 43	0.32 28	2.43 74	0.04 1	0.17 66	1.22 20	0.01 5	3.81 69	1.07 38	0.25 6	1.34 102	0.05 4	1.43 227	1.37 49	0.56 46	0.00 1	0.90 414	0.00 1	0.28 453	0.00 1	0.87 359

wdaf	0.74 26	0.32 28	2.33 64	0.08 21	2.56 460	1.20 15	0.01 5	2.21 15	1.34 54	0.29 11	0.19 29	0.04 1	0.10 27	1.10 24	0.65 78	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.36 493	0.00 1	1.01 380

IGEV-Stereo++	1.03 72	0.32 28	2.03 34	0.25 82	1.94 427	1.94 141	0.01 5	3.57 46	2.52 94	0.70 104	1.80 125	0.10 59	1.14 194	1.34 48	0.55 40	0.01 187	0.75 384	0.00 1	0.00 1	0.04 130	1.57 442

aaaa	0.68 14	0.33 31	2.43 74	0.09 28	1.15 334	1.22 20	0.01 5	2.65 23	0.97 11	0.40 32	0.37 43	0.05 4	0.08 12	1.00 15	0.79 107	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.31 472	0.00 1	0.86 357

2.5w	0.94 63	0.33 31	2.20 50	0.09 28	0.35 144	1.27 52	0.09 97	3.86 81	1.05 29	0.54 72	0.73 64	0.04 1	0.55 135	4.75 190	0.59 57	0.00 1	1.04 479	0.00 1	0.29 463	0.00 1	0.96 375

3w_stereo	0.79 40	0.33 31	2.53 89	0.08 21	0.14 49	1.26 45	0.03 50	3.97 88	1.06 36	0.62 95	0.58 57	0.09 50	1.02 183	1.54 64	0.64 74	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.23 414	0.01 37	0.65 300

GrayStereo	3.86 371	0.33 31	2.63 102	1.66 298	0.62 228	3.09 269	7.92 536	6.43 248	3.88 181	10.61 471	16.51 476	5.75 351	8.40 488	6.75 268	1.58 233	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.62 522	0.04 130	0.38 209

MLG-Stereo_test1	0.85 52	0.34 35	1.80 17	0.10 33	1.66 401	1.22 20	0.01 5	4.24 104	1.68 70	0.19 2	0.08 14	0.09 50	0.11 32	4.16 169	0.46 13	0.01 187	0.70 377	0.00 1	0.01 242	0.01 37	0.17 112

MLG-Stereo	0.91 61	0.34 35	1.91 27	0.16 54	0.41 173	1.23 27	0.00 1	4.57 126	1.74 73	0.41 39	0.08 14	0.09 50	0.10 27	5.68 222	0.45 12	0.02 297	0.77 388	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 102

Selective-IGEV	1.56 137	0.34 35	2.13 42	0.77 189	0.76 261	2.36 179	0.52 248	6.80 265	3.08 121	0.53 70	3.34 176	0.26 94	0.31 75	7.24 302	0.73 98	0.01 187	0.80 395	0.00 1	0.14 354	0.08 196	1.01 380

daf	0.88 56	0.35 38	2.65 104	0.21 68	0.69 241	1.37 77	0.01 5	3.35 41	1.60 66	0.55 77	0.72 63	0.08 36	1.41 226	1.50 59	0.63 69	0.01 187	1.08 488	0.00 1	0.36 493	0.00 1	1.01 380

2.75w_new	0.80 42	0.35 38	2.31 62	0.10 33	0.23 108	1.26 45	0.09 97	3.82 73	1.05 29	0.54 72	0.23 32	0.08 36	0.86 171	2.50 120	0.64 74	0.00 1	0.97 447	0.00 1	0.27 447	0.00 1	0.69 317

3.5w_stereo	0.87 54	0.35 38	2.24 54	0.05 5	0.17 66	1.25 36	0.04 54	4.15 101	1.08 40	0.37 23	1.65 112	0.08 36	0.49 127	3.95 159	0.51 29	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 308	0.00 1	0.27 171

ghrstf	0.85 52	0.36 41	2.67 108	0.26 86	0.39 162	1.22 20	0.01 5	3.77 62	1.41 57	0.63 97	0.45 48	0.78 153	1.02 183	1.57 70	0.71 92	0.00 1	1.05 482	0.00 1	0.25 421	0.01 37	0.51 255

zero-FE	1.13 85	0.36 41	3.08 153	0.48 137	1.95 428	1.75 126	0.80 329	3.70 56	0.69 2	0.54 72	0.16 24	0.30 104	0.43 119	3.59 147	1.37 217	0.31 497	0.79 390	0.00 1	0.26 440	1.40 527	0.65 300

3.25w_new	0.68 14	0.36 41	2.09 37	0.05 5	0.19 79	1.26 45	0.01 5	4.00 91	1.10 42	0.46 55	0.26 37	0.08 36	0.41 104	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 428	0.00 1	0.22 407	0.01 37	0.75 337

3.25w	0.68 14	0.36 41	2.09 37	0.05 5	0.19 79	1.26 45	0.01 5	4.00 91	1.10 42	0.46 55	0.26 37	0.08 36	0.41 104	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 428	0.00 1	0.22 407	0.01 37	0.75 337

SGD-Stereo	0.76 31	0.36 41	1.37 3	0.43 125	0.14 49	1.25 36	0.29 186	2.25 16	0.84 3	0.61 94	0.51 49	0.09 50	0.11 32	6.65 262	0.19 1	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.07 43

U	2.23 209	0.36 41	2.93 132	0.26 86	8.08 559	11.12 498	0.00 1	3.68 55	1.12 46	0.29 11	0.52 52	0.16 68	0.08 12	0.83 5	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 567	5.13 575	0.02 66	0.02 6

Any-RAFT	2.33 220	0.36 41	2.35 66	1.58 287	0.84 275	4.93 392	0.55 256	9.10 341	5.93 288	4.30 224	4.90 224	5.79 353	2.22 272	2.75 126	0.51 29	0.02 297	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.18 117

dfa	0.71 21	0.37 48	2.43 74	0.08 21	1.37 377	1.30 63	0.01 5	2.82 26	0.99 13	0.43 47	0.57 56	0.05 4	0.07 6	1.07 20	0.84 122	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.32 477	0.00 1	0.45 241

CAS	2.42 235	0.37 48	2.30 59	11.49 564	3.97 514	1.65 109	0.02 40	4.08 96	2.84 104	0.51 64	1.65 112	0.25 93	0.28 66	1.73 76	0.92 139	10.05 572	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 37	6.26 560

waafd	0.97 68	0.38 50	2.47 81	0.48 137	0.63 230	1.32 66	0.01 5	3.78 63	1.01 21	0.40 32	2.12 133	0.06 14	0.12 36	1.96 88	1.44 224	0.49 518	1.24 523	0.00 1	0.39 502	0.00 1	1.13 402

bbb	0.69 17	0.38 50	2.30 59	0.06 8	1.22 348	1.25 36	0.01 5	3.19 37	0.99 13	0.49 62	0.08 14	0.05 4	0.21 53	1.13 25	0.81 113	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.22 407	0.00 1	0.45 241

FoundationStereo	0.48 2	0.38 50	1.70 11	0.82 196	1.00 305	0.42 3	0.06 76	0.63 2	1.44 63	0.38 27	0.04 5	0.11 62	0.37 91	0.93 11	0.39 6	0.03 341	0.86 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

AE-Stereo	1.89 157	0.38 50	3.86 228	1.94 346	0.38 158	2.51 196	0.58 265	7.19 285	7.28 356	1.60 158	3.51 187	1.07 165	0.77 163	2.12 99	1.24 202	0.03 341	1.02 476	0.00 1	0.28 453	0.11 250	1.84 487

AEACV	1.27 98	0.38 50	2.61 99	1.75 317	1.21 346	2.44 187	0.85 350	4.79 134	1.67 68	0.71 108	0.26 37	0.29 101	2.00 261	2.30 110	0.66 79	0.01 187	0.95 433	0.00 1	0.42 507	0.12 269	2.07 510

test-3	2.19 202	0.38 50	3.88 234	1.55 285	0.91 287	1.39 80	0.80 329	5.36 174	5.51 267	7.36 362	1.90 127	4.05 279	0.42 108	6.67 265	1.17 189	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.28 453	0.20 358	1.08 394

test_1	2.18 199	0.38 50	3.87 229	1.54 284	0.91 287	1.38 78	0.80 329	5.36 174	5.53 269	7.12 342	1.86 126	4.05 279	0.41 104	6.65 262	1.17 189	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.28 453	0.20 358	1.08 394

s12784h	2.10 188	0.38 50	3.31 170	0.17 56	0.09 22	4.89 391	0.13 124	7.34 291	8.06 385	3.87 212	4.47 216	0.60 145	1.19 209	6.78 273	0.63 69	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.04 23

feaa	0.70 18	0.39 58	2.51 86	0.09 28	0.13 42	1.26 45	0.01 5	2.82 26	0.99 13	0.24 4	1.06 87	0.05 4	0.09 22	1.49 57	1.38 218	0.00 1	0.73 382	0.00 1	0.30 467	0.00 1	0.43 238

dual_stereo	0.95 65	0.39 58	1.83 21	0.37 112	1.11 326	0.84 7	0.03 50	4.34 116	1.83 79	0.30 15	0.08 14	0.21 77	0.12 36	3.16 137	0.98 153	0.00 1	1.34 535	0.00 1	0.20 393	0.00 1	1.83 486

rvit_stereo_0075_2	2.15 193	0.39 58	6.61 410	0.67 172	1.95 428	1.74 125	0.10 105	7.81 311	6.03 290	2.97 184	4.01 200	3.07 233	0.57 140	5.49 215	1.13 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.34 197

GLC_STEREO	0.87 54	0.39 58	1.55 8	0.72 177	0.01 1	1.98 144	0.55 256	3.52 44	3.54 153	0.96 131	1.63 110	0.19 72	0.41 104	1.29 42	0.58 50	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.08 47

test_3	2.22 206	0.39 58	4.20 267	1.51 280	0.90 284	1.29 60	0.74 318	5.34 167	6.37 307	6.64 314	1.96 131	4.24 293	0.45 124	6.63 260	1.17 189	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.28 453	0.19 349	1.01 380

GMM-Stereo	3.42 334	0.39 58	3.24 163	0.87 203	0.50 193	2.26 168	4.73 493	5.64 192	3.81 173	7.08 339	16.57 477	6.13 360	3.62 342	7.74 342	1.40 222	0.05 389	0.00 1	0.00 1	0.04 297	0.12 269	4.24 553

Prome-Stereo	3.73 359	0.39 58	2.62 101	1.05 223	0.52 206	2.06 152	4.58 489	4.88 140	3.95 186	9.34 442	20.39 507	4.03 278	7.02 462	7.86 347	1.31 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 183	4.52 554

MLG-Stereo_test2	0.82 47	0.40 65	1.99 30	0.39 116	1.07 315	1.43 85	0.02 40	4.01 93	1.75 74	0.37 23	0.07 11	0.15 65	0.10 27	2.62 122	0.57 48	0.32 499	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.42 228

RSM	1.43 116	0.40 65	1.79 16	0.74 186	0.54 213	2.45 188	0.49 243	4.13 99	3.29 133	0.65 99	2.53 151	2.15 206	0.30 72	6.97 285	0.85 123	0.01 187	0.12 268	0.00 1	0.25 421	0.11 250	0.72 329

CES	1.72 151	0.40 65	1.82 18	0.65 166	7.83 557	2.62 206	0.13 124	5.35 172	2.68 97	0.36 21	1.30 99	0.33 111	0.32 82	1.92 86	0.72 94	0.01 187	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 489	7.35 563

Wavelet-Monster	0.63 7	0.41 68	2.46 78	0.06 8	0.44 179	1.25 36	0.01 5	1.29 6	1.41 57	0.40 32	0.06 7	0.06 14	0.08 12	1.54 64	1.13 180	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.27 447	0.00 1	0.85 353

fsefse	0.63 7	0.41 68	2.46 78	0.06 8	0.44 179	1.25 36	0.01 5	1.29 6	1.41 57	0.40 32	0.06 7	0.06 14	0.08 12	1.54 64	1.13 180	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.27 447	0.00 1	0.85 353

yyy	0.63 7	0.41 68	2.46 78	0.06 8	0.44 179	1.25 36	0.01 5	1.29 6	1.41 57	0.40 32	0.06 7	0.06 14	0.08 12	1.54 64	1.13 180	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.27 447	0.00 1	0.85 353

adal-stereo	0.70 18	0.41 68	2.41 72	0.10 33	1.29 366	1.25 36	0.01 5	2.82 26	0.98 12	0.48 60	0.56 54	0.05 4	0.07 6	1.08 22	0.83 120	0.00 1	0.93 422	0.00 1	0.34 486	0.00 1	0.44 240

AdaDepth	0.81 43	0.41 68	3.63 212	0.17 56	1.35 375	1.62 105	0.08 92	1.20 5	1.66 67	0.33 19	0.58 57	0.10 59	0.29 69	2.59 121	0.63 69	0.02 297	0.79 390	0.00 1	0.20 393	0.01 37	0.62 290

LG-G_1	0.83 50	0.41 68	1.83 21	0.35 108	0.33 135	1.82 132	0.02 40	4.37 117	1.10 42	0.60 92	0.08 14	0.09 50	0.08 12	3.50 144	0.55 40	0.03 341	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.77 340

LG-G	0.83 50	0.41 68	1.83 21	0.35 108	0.33 135	1.82 132	0.02 40	4.37 117	1.10 42	0.60 92	0.08 14	0.09 50	0.08 12	3.50 144	0.55 40	0.03 341	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.77 340

RAFT-Stereo-weight	1.91 162	0.41 68	2.09 37	1.17 233	0.63 230	3.20 279	0.74 318	5.78 201	6.80 332	5.25 250	3.47 180	2.80 223	0.36 89	3.16 137	1.09 176	0.02 297	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.66 310

eqd_so	0.61 5	0.42 76	2.54 92	0.07 13	0.91 287	1.27 52	0.01 5	1.65 11	1.00 18	0.29 11	0.03 1	0.05 4	0.07 6	1.13 25	0.72 94	0.00 1	0.97 447	0.00 1	0.28 453	0.00 1	0.78 344

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 76	2.39 70	0.22 73	0.17 66	1.71 122	0.03 50	1.88 12	1.20 50	1.22 148	0.77 69	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 132	0.06 401	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.33 193

MLG-Stereo_test3	0.63 7	0.42 76	2.06 35	0.38 115	0.40 168	1.36 75	0.01 5	4.13 99	0.95 9	0.48 60	0.13 23	0.06 14	0.07 6	0.89 8	0.37 5	0.02 297	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.18 117

LGtest1	0.53 3	0.42 76	1.55 8	0.14 52	0.30 124	1.00 9	0.01 5	2.47 18	1.19 49	0.65 99	0.12 21	0.08 36	0.10 27	1.30 43	0.47 16	0.01 187	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.20 133

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 70	0.42 76	3.22 160	0.48 137	0.63 230	2.02 147	0.27 183	5.79 202	1.32 52	0.82 123	0.75 67	0.87 158	0.23 55	1.24 37	0.86 125	0.15 448	0.58 353	0.00 1	0.26 440	0.03 100	0.49 249

Gwc-CoAtRS	2.16 196	0.42 76	3.13 154	1.28 247	0.31 128	3.52 311	0.39 211	6.56 252	6.31 303	5.38 254	5.11 230	5.47 337	1.70 249	2.00 92	1.08 172	0.01 187	0.19 291	0.00 1	0.25 421	0.02 66	0.16 102

fesf	0.78 37	0.43 82	2.59 97	0.21 68	2.73 469	1.30 63	0.01 5	0.84 3	0.99 13	0.36 21	1.71 115	0.07 28	0.39 99	1.39 53	0.55 40	0.04 371	0.96 437	0.00 1	0.28 453	0.00 1	0.82 349

wade	0.66 11	0.43 82	2.76 117	0.07 13	0.17 66	1.31 65	0.01 5	2.77 25	1.14 48	0.24 4	0.07 11	0.08 36	0.10 27	1.43 56	0.72 94	0.00 1	1.01 475	0.00 1	0.28 453	0.00 1	0.69 317

SM2	0.74 26	0.43 82	1.76 15	0.40 119	0.80 267	1.62 105	0.04 54	3.83 76	1.77 77	0.49 62	0.06 7	0.10 59	0.08 12	1.42 54	0.54 38	0.01 187	0.78 389	0.00 1	0.12 345	0.04 130	0.48 247

LoS	1.03 72	0.43 82	2.53 89	0.64 162	0.14 49	2.42 184	0.26 181	5.64 192	2.93 107	1.08 141	0.24 35	0.49 132	0.45 124	2.31 112	0.83 120	0.02 297	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 164	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.26 212	0.43 82	6.69 416	0.40 119	0.20 89	1.70 115	0.13 124	5.73 197	9.44 425	6.01 277	5.29 238	1.12 167	2.77 300	2.49 119	2.21 298	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 66	0.61 285

tt	83.10 604	0.43 82	99.97 613	79.27 604	93.14 606	100.00 614	100.00 613	100.00 616	99.89 610	60.55 596	48.44 583	99.98 615	99.96 612	99.98 615	100.00 616	91.80 607	99.82 611	73.67 607	73.25 603	86.43 607	55.39 601

BUS	2.72 268	0.43 82	3.76 218	0.70 174	0.50 193	7.31 445	0.48 238	9.93 366	5.65 273	6.50 301	6.23 271	5.21 330	1.18 204	4.27 172	1.89 274	0.01 187	0.03 195	0.03 462	0.00 1	0.06 164	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 283	0.43 82	3.76 218	0.70 174	0.50 193	6.97 435	1.58 414	9.93 366	5.65 273	6.50 301	6.23 271	6.17 362	2.50 284	4.27 172	2.67 326	0.01 187	0.03 195	0.03 462	0.00 1	0.06 164	0.14 80

psmg	3.34 320	0.43 82	3.76 218	0.73 180	0.50 193	8.47 463	2.74 446	10.88 398	5.65 273	8.91 424	8.78 344	6.17 362	2.50 284	4.27 172	2.67 326	0.01 187	0.04 212	0.06 483	0.00 1	0.12 269	0.10 56

KYRaft	3.68 353	0.43 82	2.53 89	0.89 206	0.49 189	2.28 173	3.89 475	5.30 163	3.82 175	8.99 428	19.28 502	6.54 371	4.96 405	7.92 351	0.96 151	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.01 242	0.06 164	5.17 555

CFNet-RSSM	2.26 212	0.43 82	3.24 163	1.28 247	0.31 128	3.19 278	0.40 212	7.62 305	7.29 357	5.88 267	4.68 218	5.32 334	1.68 247	2.26 108	1.04 166	0.01 187	0.09 253	0.00 1	0.31 472	0.03 100	0.16 102

PMTNet	1.48 126	0.43 82	2.77 119	0.31 95	0.17 66	2.94 257	0.33 199	3.66 51	5.27 253	1.11 143	1.28 96	0.28 99	0.92 173	4.32 176	0.90 135	4.89 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.05 29

FACV-RUCA	2.38 225	0.44 94	4.18 264	1.33 252	2.87 473	2.45 188	1.21 391	8.68 327	6.12 293	4.07 218	7.28 308	1.25 172	2.00 261	3.37 141	1.62 240	0.01 187	0.03 195	0.10 496	0.05 301	0.36 449	0.29 180

PAM	4.07 390	0.44 94	6.47 405	1.97 355	1.18 340	10.83 496	1.64 417	10.66 389	4.55 222	6.54 307	4.69 219	16.99 516	6.88 458	4.07 163	1.63 243	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 530	0.10 234	1.24 412

Pointernet	1.04 77	0.44 94	2.58 94	0.32 96	0.52 206	1.78 127	0.07 84	5.69 194	2.76 100	0.27 9	2.28 143	0.80 155	0.44 122	1.37 49	0.49 21	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 421	0.02 66	0.32 192

MGS-Stereo	1.22 93	0.44 94	2.92 131	0.83 197	0.07 14	1.82 132	0.65 290	2.44 17	3.95 186	1.11 143	6.19 269	0.49 132	0.37 91	1.73 76	0.81 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 479	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 414	0.44 94	3.22 160	0.72 177	0.68 238	7.06 439	1.82 424	12.57 447	8.48 398	9.04 429	12.20 427	14.98 497	5.14 416	7.32 309	4.19 383	0.02 297	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GGEV	1.66 145	0.45 99	2.78 120	1.35 253	1.21 346	6.75 431	0.62 280	6.22 238	3.08 121	0.96 131	2.77 158	0.42 124	1.29 215	1.55 68	0.41 8	0.01 187	1.13 500	0.00 1	0.00 1	0.03 100	2.14 515

monsters	1.12 84	0.45 99	2.32 63	0.54 148	2.80 471	1.38 78	0.01 5	3.74 59	1.00 18	0.46 55	0.63 59	0.06 14	0.13 40	6.08 237	0.88 131	0.15 448	0.96 437	0.00 1	0.31 472	0.00 1	0.55 265

AIO-Stereo	1.30 101	0.45 99	1.73 12	0.67 172	0.77 262	2.33 176	0.60 272	5.99 222	3.27 130	0.45 49	3.46 179	0.41 120	0.28 66	1.53 63	0.71 92	0.04 371	0.79 390	0.00 1	0.67 525	0.10 234	1.67 456

RSM++	1.24 95	0.45 99	1.84 24	1.61 289	0.51 202	2.73 223	0.29 186	2.99 31	3.22 128	0.69 103	2.06 132	0.52 137	0.28 66	5.62 218	0.86 125	0.01 187	0.03 195	0.00 1	0.17 370	0.16 322	0.85 353

RAFT-Test	2.49 240	0.45 99	4.35 277	1.89 338	1.28 360	4.83 389	0.68 299	7.19 285	4.51 219	5.00 242	7.09 302	6.81 378	1.12 190	2.22 104	1.16 188	0.01 187	0.63 363	0.00 1	0.33 481	0.05 152	0.20 133

SST-Stereo	2.86 277	0.45 99	3.64 213	1.46 273	0.36 151	3.94 348	0.80 329	6.07 226	4.46 215	10.96 484	6.21 270	4.94 321	4.14 369	8.85 412	0.93 143	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 14

Monster-pub-mixall	0.90 59	0.46 105	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 60	0.02 40	3.04 32	1.07 38	0.99 136	0.51 49	0.08 36	0.09 22	6.37 248	0.67 80	0.01 187	1.06 484	0.00 1	0.16 359	0.02 66	0.54 264

LG-Stereo_L1	0.82 47	0.46 105	1.74 14	0.28 91	0.34 140	1.36 75	0.19 157	2.56 20	0.91 5	0.32 17	0.03 1	0.07 28	0.06 5	6.62 258	0.54 38	0.01 187	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.21 139

PAM_32	4.12 396	0.46 105	5.63 363	1.95 350	1.02 309	10.74 494	0.85 350	11.04 400	5.02 249	6.19 285	5.28 237	17.64 520	7.30 469	5.03 198	1.45 225	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 530	0.14 302	1.14 404

RCA-Stereo	2.19 202	0.46 105	3.22 160	0.47 135	0.33 135	2.27 171	0.47 228	5.60 188	15.20 496	2.86 180	5.61 252	0.78 153	3.15 310	1.71 74	0.48 20	0.00 1	0.90 414	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.26 168

RAFT_R40	2.83 274	0.46 105	3.85 226	1.38 261	0.32 134	3.78 338	0.97 369	6.16 230	4.82 240	9.74 455	6.35 280	4.96 322	3.94 362	8.78 409	1.05 167	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 14

pcwnet_v2	4.36 410	0.46 105	9.07 476	1.43 270	1.10 325	3.41 296	0.40 212	13.44 478	14.60 492	10.29 465	14.22 454	5.82 355	2.97 306	6.75 268	2.29 311	0.01 187	0.05 221	0.04 472	0.02 264	0.17 331	0.61 285

R-Stereo Train	2.60 255	0.46 105	2.94 134	1.10 227	0.18 75	3.61 317	0.60 272	6.88 268	3.50 140	9.13 433	17.23 486	1.77 192	0.77 163	2.03 94	1.65 249	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 255	0.46 105	2.94 134	1.10 227	0.18 75	3.61 317	0.60 272	6.88 268	3.50 140	9.13 433	17.23 486	1.77 192	0.77 163	2.03 94	1.65 249	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_L2	0.78 37	0.47 113	1.99 30	0.29 93	0.36 151	1.28 57	0.18 152	3.82 73	0.91 5	0.32 17	0.03 1	0.07 28	0.07 6	4.41 178	0.55 40	0.01 187	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.25 165

rvit_stereo_0083	1.16 89	0.47 113	3.68 216	0.54 148	0.10 25	1.25 36	0.24 175	3.17 35	5.31 257	0.52 69	0.80 71	0.82 156	1.16 201	4.52 183	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.13 75

trnet	1.09 78	0.47 113	2.19 49	0.12 45	0.21 98	1.70 115	0.02 40	4.28 110	6.97 342	0.78 117	1.77 121	0.48 131	0.67 150	1.50 59	0.58 50	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 14

CASnet	1.09 78	0.47 113	2.09 37	0.79 190	0.08 17	2.10 155	0.14 134	3.83 76	4.26 202	3.84 210	1.56 106	0.32 109	0.30 72	1.13 25	0.77 106	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 253	0.47 113	4.32 274	1.89 338	0.20 89	3.42 297	0.63 283	5.56 186	5.60 271	8.66 416	7.05 300	2.82 224	1.03 185	9.05 425	1.07 171	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.04 23

PFNet+	2.52 244	0.47 113	4.97 323	0.95 215	0.18 75	3.12 272	0.73 314	4.98 144	6.97 342	7.95 380	6.38 281	2.51 214	1.18 204	8.05 361	1.82 265	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.05 29

ICVP	2.53 245	0.47 113	3.64 213	1.20 237	0.69 241	2.71 220	0.84 345	10.63 388	4.66 228	4.31 225	8.99 349	2.75 222	1.93 258	2.91 131	4.07 382	0.06 401	0.24 308	0.01 411	0.01 242	0.13 291	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DA2	1.63 141	0.48 120	2.87 127	1.25 242	1.17 339	6.01 416	0.58 265	6.36 242	2.96 110	0.58 84	2.91 165	0.61 146	1.16 201	1.76 82	0.47 16	0.01 187	1.09 491	0.00 1	0.00 1	0.02 66	2.21 520

NF-Stereo	2.38 225	0.48 120	3.88 234	2.17 381	0.11 27	3.43 299	0.42 217	7.08 283	3.75 169	6.91 327	5.29 238	2.65 220	1.33 218	8.40 386	1.67 255	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.02 6

OCTAStereo	2.38 225	0.48 120	3.90 236	2.16 376	0.11 27	3.42 297	0.42 217	7.06 278	3.74 167	6.91 327	5.26 234	2.63 219	1.32 216	8.41 388	1.70 258	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 225	0.48 120	4.28 270	1.94 346	0.19 79	2.73 223	0.38 208	6.67 257	3.50 140	6.33 291	6.33 278	2.93 226	0.97 177	8.90 414	1.88 270	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.03 14

KMStereo	2.38 225	0.48 120	4.28 270	1.94 346	0.19 79	2.73 223	0.38 208	6.67 257	3.50 140	6.33 291	6.33 278	2.93 226	0.97 177	8.90 414	1.88 270	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.03 14

RE-Stereo	2.38 225	0.48 120	3.91 237	2.17 381	0.11 27	3.43 299	0.42 217	7.07 280	3.75 169	6.91 327	5.26 234	2.62 217	1.33 218	8.41 388	1.72 260	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.03 100	0.01 1

TVStereo	2.38 225	0.48 120	3.91 237	2.17 381	0.11 27	3.43 299	0.42 217	7.07 280	3.75 169	6.91 327	5.26 234	2.62 217	1.33 218	8.41 388	1.72 260	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.03 100	0.01 1

cross-raft	2.25 211	0.48 120	2.96 141	1.87 334	0.94 295	3.72 333	0.47 228	7.61 303	4.15 195	5.37 253	5.68 255	6.17 362	1.40 223	2.15 101	1.06 169	0.01 187	0.22 301	0.00 1	0.19 381	0.03 100	0.41 223

XX-Stereo	2.95 289	0.48 120	7.08 430	2.84 467	2.51 458	1.63 107	0.20 162	6.15 229	3.38 137	2.38 170	16.00 471	6.90 381	0.25 58	6.40 250	1.14 184	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 472	0.16 322	0.57 271

UGAM-zero	3.92 376	0.49 129	5.26 336	1.17 233	0.89 282	4.00 353	0.47 228	12.42 442	3.62 160	5.46 257	5.86 256	15.76 504	8.92 499	8.63 404	2.44 316	0.00 1	0.84 401	0.00 1	0.89 533	0.03 100	1.27 418

MSKI-zero shot	2.23 209	0.49 129	2.49 82	1.60 288	0.81 271	2.69 217	0.29 186	6.82 266	2.50 92	4.37 226	7.61 316	3.65 265	0.26 60	8.62 403	0.63 69	0.01 187	1.09 491	0.00 1	0.25 421	0.03 100	0.46 243

testlalala	1.80 152	0.49 129	2.67 108	1.24 241	0.46 183	3.91 345	0.87 358	6.62 256	2.96 110	6.78 324	3.83 196	1.74 190	0.40 101	1.57 70	0.76 102	0.01 187	1.16 514	0.00 1	0.38 499	0.01 37	0.17 112

MC-Stereo	1.87 155	0.49 129	3.52 193	2.82 464	1.07 315	1.90 138	0.12 115	4.89 143	3.27 130	3.66 204	3.58 192	0.56 142	1.45 228	5.79 225	0.81 113	0.00 1	1.19 519	0.00 1	0.21 400	0.11 250	1.95 500

iRaft-Stereo_20w	3.11 301	0.49 129	6.09 386	1.01 219	1.25 354	3.99 352	1.00 374	14.00 490	4.73 232	6.70 322	6.27 276	2.34 210	2.28 276	7.29 307	1.58 233	0.01 187	0.75 384	0.00 1	0.73 528	0.10 234	1.63 447

AAGNet	3.50 338	0.49 129	3.38 177	1.91 341	0.41 173	3.66 324	1.02 375	5.14 154	5.16 252	9.65 453	7.75 320	4.91 318	6.23 444	7.45 322	12.73 519	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.06 38

S2M2_XL	0.26 1	0.50 135	1.34 2	0.11 40	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 66	0.07 28	0.18 44	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsterstereo	1.18 91	0.50 135	2.75 116	0.50 142	2.62 462	1.22 20	0.01 5	3.73 58	0.95 9	0.59 88	1.62 109	0.06 14	0.09 22	6.02 231	0.96 151	0.01 187	1.10 495	0.00 1	0.34 486	0.01 37	0.56 269

S2M2_L	0.53 3	0.50 135	1.58 10	0.53 147	0.18 75	1.13 11	0.01 5	1.47 9	2.18 88	0.18 1	0.87 76	0.13 64	0.20 48	0.87 7	0.51 29	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 358	0.01 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	1.70 146	0.50 135	3.07 152	0.45 130	0.01 1	1.69 114	0.02 40	3.09 34	8.24 389	3.82 208	7.53 314	0.49 132	0.32 82	1.05 17	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 563	0.01 37	0.08 47
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
DCVSM-stereo	3.32 318	0.51 139	3.40 185	1.79 322	0.79 264	2.94 257	0.48 238	7.31 289	5.69 279	11.47 495	5.61 252	10.63 450	5.93 435	5.74 224	3.63 358	0.03 341	0.09 253	0.03 462	0.00 1	0.12 269	0.11 65

PCWNet_CMD	3.14 305	0.51 139	4.47 285	0.44 129	0.26 119	2.87 251	0.15 137	9.66 359	9.78 429	7.28 356	11.50 411	6.84 380	2.40 281	4.47 181	1.83 266	0.01 187	0.02 167	0.02 444	0.00 1	0.06 164	0.29 180

CRE-IMP	2.08 178	0.51 139	3.43 187	0.35 108	0.19 79	3.85 343	0.83 343	5.77 200	3.43 139	5.81 265	4.24 205	3.45 255	0.83 169	6.56 254	1.99 283	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.20 133

CREStereo	1.09 78	0.51 139	2.16 44	0.11 40	0.24 110	1.67 110	0.03 50	4.24 104	6.91 339	0.80 121	1.73 117	0.44 127	0.64 147	1.58 72	0.61 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 6
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
MSMDNet	3.15 306	0.51 139	4.48 287	0.46 133	0.25 114	2.88 253	0.16 143	9.79 362	9.82 430	7.24 352	11.36 409	6.82 379	2.41 282	4.47 181	1.86 268	0.01 187	0.02 167	0.02 444	0.00 1	0.06 164	0.30 185

MultiAttention	14.02 552	0.52 144	4.06 254	2.43 431	1.86 420	58.14 599	83.76 602	19.31 542	15.21 497	8.39 402	21.24 510	13.23 483	2.52 287	33.74 575	8.16 458	0.20 470	0.06 227	0.72 539	0.98 539	2.74 547	3.13 538

MM-Stereo_test2	1.30 101	0.52 144	2.67 108	1.71 309	0.29 122	1.79 128	0.51 246	5.28 161	3.84 178	0.95 129	0.93 81	0.51 136	0.36 89	2.29 109	1.12 177	0.00 1	0.95 433	0.00 1	0.07 310	0.32 440	1.97 503

NRIStereo	2.27 215	0.52 144	3.35 176	1.26 244	0.17 66	3.04 266	0.84 345	5.96 220	3.74 167	6.27 288	3.44 178	4.13 284	1.80 257	8.31 380	2.11 291	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.20 133

UniTT-Stereo	0.94 63	0.53 147	2.82 121	0.94 213	1.29 366	0.56 5	0.12 115	1.49 10	3.16 124	1.77 160	2.22 140	0.20 76	0.32 82	1.76 82	1.33 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.02 6

testlalala_base	3.54 341	0.53 147	3.53 196	2.31 413	2.22 443	4.04 357	0.61 276	6.91 270	2.73 98	2.69 176	4.17 203	1.78 195	0.51 129	2.02 93	1.08 172	13.13 580	3.23 570	0.00 1	0.35 490	16.60 574	2.27 524

DAS	4.18 399	0.53 147	6.20 392	2.20 385	3.69 502	2.78 232	3.12 460	8.69 328	10.29 435	9.39 444	12.80 438	4.58 305	7.20 465	9.08 426	2.70 329	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 197

SepStereo	4.22 402	0.53 147	6.20 392	2.20 385	3.69 502	2.78 232	3.12 460	8.69 328	10.29 435	9.39 444	12.80 438	4.58 305	7.20 465	9.74 452	2.70 329	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 197

DilatedVolume-Stereo	1.37 108	0.54 151	3.84 225	1.25 242	0.30 124	2.19 164	0.10 105	3.17 35	1.67 68	3.13 191	2.14 135	0.74 151	0.58 142	5.71 223	0.92 139	0.03 341	0.30 316	0.00 1	0.18 376	0.04 130	0.56 269

Selective-RAFT	1.92 163	0.54 151	3.87 229	1.15 229	0.21 98	3.83 342	0.06 76	5.00 145	4.68 229	1.59 157	2.14 135	3.05 230	2.77 300	6.63 260	1.34 215	0.00 1	0.95 433	0.00 1	0.32 477	0.05 152	0.19 127

FTStereo	4.61 428	0.54 151	2.86 126	0.98 218	0.40 168	2.57 200	8.51 540	5.70 195	3.76 172	10.85 479	29.92 547	5.53 340	7.43 472	7.73 341	1.63 243	0.17 459	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.04 130	3.62 547

DEmStereo	3.86 371	0.54 151	4.04 252	0.26 86	0.17 66	5.17 395	2.45 439	4.70 130	4.34 208	8.37 401	19.94 505	5.06 327	10.13 507	7.86 347	3.93 377	0.01 187	0.01 128	0.01 411	0.00 1	0.03 100	0.10 56

test-1	2.14 192	0.54 151	6.32 401	1.07 224	1.22 348	2.13 162	0.54 252	6.40 246	4.80 239	3.55 199	5.23 233	4.02 277	0.71 155	1.95 87	2.15 295	0.08 419	0.98 455	0.00 1	0.08 313	0.02 66	1.07 391

EAI-Stereo	2.75 272	0.54 151	3.17 156	0.91 210	1.28 360	4.02 354	5.30 502	12.39 440	4.76 233	2.51 173	7.10 303	1.22 169	0.94 176	6.03 233	1.96 279	0.01 187	0.56 350	0.00 1	1.38 549	0.04 130	0.95 373

rvit_stereo_0081	1.03 72	0.55 157	2.58 94	0.64 162	0.13 42	1.35 72	0.12 115	3.74 59	5.28 254	0.55 77	0.32 41	0.55 140	0.12 36	4.08 164	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 72	0.55 157	2.58 94	0.64 162	0.13 42	1.35 72	0.12 115	3.74 59	5.28 254	0.55 77	0.32 41	0.55 140	0.12 36	4.08 164	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.05 29

IGEV-Stereo+	1.89 157	0.55 157	2.49 82	0.48 137	3.25 485	2.06 152	0.07 84	1.92 13	1.52 65	0.77 111	0.08 14	0.22 83	0.44 122	7.11 295	0.68 81	0.04 371	0.66 368	0.00 1	0.33 481	5.08 554	10.13 574

LCNet	2.94 287	0.55 157	2.57 93	1.03 222	0.59 223	2.05 150	1.55 413	5.51 179	4.19 198	6.08 282	10.58 395	4.54 302	6.63 452	7.59 335	0.90 135	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.76 529	0.31 435	3.43 542

Patchmatch Stereo++	2.09 184	0.55 157	3.57 203	0.20 59	0.20 89	3.68 329	0.64 286	5.90 213	3.52 147	5.91 269	4.41 209	3.42 247	1.51 235	7.07 290	0.95 148	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.10 56
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	2.02 172	0.55 157	3.57 203	0.20 59	0.21 98	3.69 332	0.69 302	5.89 208	3.52 147	5.91 269	4.43 211	3.42 247	1.50 231	5.63 219	0.94 147	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.10 56

DeepStereo_RVC	2.15 193	0.55 157	3.26 165	0.21 68	0.19 79	3.47 305	0.68 299	5.76 199	3.60 157	6.36 295	4.19 204	3.42 247	4.44 380	5.04 199	1.59 236	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.18 117

RAFT-345	3.36 325	0.55 157	3.43 187	1.23 239	0.21 98	2.62 206	0.46 226	3.91 83	6.34 304	7.46 365	24.49 528	4.19 288	1.74 255	8.27 373	2.25 304	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.02 6

iRAFT	2.09 184	0.55 157	3.57 203	0.20 59	0.20 89	3.68 329	0.64 286	5.90 213	3.52 147	5.91 269	4.41 209	3.42 247	1.51 235	7.07 290	0.95 148	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.10 56

CFNet_pseudo	2.96 291	0.55 157	4.51 289	0.43 125	0.24 110	2.83 236	0.12 115	8.59 325	8.13 386	7.20 350	10.41 388	6.47 369	2.04 263	5.27 207	2.00 285	0.00 1	0.02 167	0.01 411	0.00 1	0.06 164	0.23 153

ccs_rob	2.95 289	0.55 157	4.53 293	0.42 122	0.25 114	2.84 238	0.12 115	8.58 324	8.13 386	7.18 347	10.36 387	6.44 368	2.05 264	5.28 208	1.97 280	0.00 1	0.02 167	0.01 411	0.00 1	0.06 164	0.23 153

water-stereo	0.90 59	0.56 168	4.39 279	0.11 40	0.08 17	1.57 99	0.15 137	4.51 123	1.69 71	0.80 121	1.31 101	0.27 96	0.24 57	0.71 3	0.56 46	0.26 490	0.06 227	0.00 1	0.02 264	0.03 100	0.71 325

DEFOM-Stereo	0.78 37	0.56 168	1.98 28	0.21 68	0.12 36	1.93 140	0.44 223	0.99 4	0.93 8	0.70 104	0.51 49	0.15 65	0.09 22	6.39 249	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.14 80

CFNet_ucs	3.23 311	0.56 168	4.59 301	0.59 152	0.37 156	3.29 287	0.19 157	10.47 382	9.02 414	7.78 374	12.57 433	5.59 342	1.74 255	5.39 211	1.86 268	0.00 1	0.04 212	0.01 411	0.00 1	0.10 234	0.33 193

PSMNet-ADL	3.17 309	0.56 168	3.00 148	1.55 285	0.40 168	5.97 415	0.28 184	9.06 338	5.75 281	3.56 200	6.80 293	8.33 408	4.51 382	7.65 338	5.51 420	0.03 341	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.28 177

ROB_FTStereo_v2	2.04 174	0.56 168	3.56 202	0.20 59	0.21 98	3.66 324	0.72 312	5.89 208	3.51 145	5.91 269	4.46 214	3.42 247	1.50 231	6.08 237	0.93 143	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 165	0.56 168	3.55 200	0.20 59	0.20 89	3.67 328	0.63 283	5.89 208	3.53 151	5.92 274	4.44 212	3.41 246	1.51 235	4.21 171	0.89 132	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.11 65

iGMRVC	2.09 184	0.56 168	3.59 208	0.20 59	0.21 98	3.68 329	0.71 309	5.89 208	3.53 151	5.92 274	4.46 214	3.44 253	1.51 235	6.93 282	0.98 153	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.09 51

GREAT-IGEV	1.17 90	0.57 175	3.06 150	1.95 350	1.41 382	1.42 83	0.08 92	2.51 19	3.07 120	0.58 84	0.79 70	0.11 62	0.35 88	2.17 103	1.00 158	0.07 410	1.45 538	0.00 1	0.22 407	0.14 302	2.42 531

anonymousdsp2	2.20 204	0.57 175	4.59 301	1.69 305	0.82 273	3.58 315	0.48 238	8.57 323	3.63 161	3.37 194	3.03 169	3.32 238	1.00 180	5.57 217	0.80 108	0.01 187	0.94 428	0.02 444	0.15 357	0.06 164	1.89 496

CASS	2.62 257	0.57 175	4.28 270	0.90 208	0.38 158	3.45 302	0.22 169	9.91 365	4.46 215	7.33 361	7.92 328	3.53 259	3.59 339	4.16 169	1.49 227	0.03 341	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 173	0.57 175	3.57 203	0.20 59	0.21 98	3.66 324	0.73 314	5.89 208	3.51 145	5.92 274	4.35 208	3.37 243	1.50 231	6.02 231	0.90 135	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 174	0.57 175	3.54 198	0.20 59	0.20 89	3.45 302	0.62 280	5.90 213	3.52 147	5.91 269	4.44 212	3.46 256	1.50 231	6.20 241	1.00 158	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.08 47

LG-Stereo	1.00 69	0.58 180	4.72 310	0.19 58	0.37 156	1.18 14	0.18 152	4.21 103	3.11 123	0.83 127	1.95 130	0.45 129	0.16 42	0.53 1	0.62 66	0.33 500	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.31 187

test_sample2	2.79 273	0.59 181	4.40 280	2.38 424	0.43 177	2.58 203	0.15 137	10.14 373	5.78 283	4.23 223	5.86 256	4.31 296	4.02 363	6.34 247	2.00 285	0.00 1	0.96 437	0.00 1	0.12 345	0.07 183	1.37 429

MIF-Stereo (partial)	1.44 118	0.59 181	3.98 245	0.08 21	1.09 323	1.24 29	0.13 124	5.12 152	4.07 193	0.47 59	2.56 152	0.31 105	0.74 158	6.31 245	2.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 23

PFNet	3.06 297	0.59 181	6.13 388	2.26 401	0.84 275	3.08 268	0.73 314	7.38 294	5.35 258	10.20 461	6.06 265	4.72 310	2.10 268	8.47 393	2.25 304	0.19 467	0.06 227	0.00 1	0.11 339	0.20 358	0.42 228

FENet	2.35 222	0.59 181	3.28 167	2.32 415	0.27 120	2.78 232	0.13 124	7.68 308	6.09 291	5.38 254	2.12 133	4.84 316	3.33 326	4.98 196	2.66 325	0.02 297	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.40 213

GCAP-BAT	2.26 212	0.61 185	3.67 215	1.48 278	0.81 271	4.32 371	0.77 325	4.87 139	4.04 192	3.97 215	5.41 244	4.38 299	0.59 144	6.20 241	1.17 189	0.02 297	1.14 508	0.00 1	0.55 519	0.07 183	1.22 410

EKT-Stereo	2.16 196	0.61 185	3.78 222	2.31 413	4.40 521	1.47 89	0.24 175	5.54 182	4.22 200	3.16 192	3.58 192	3.53 259	2.20 270	5.66 220	1.40 222	0.04 371	0.36 329	0.00 1	0.09 325	0.06 164	0.58 277

GwcNet-ADL	2.85 276	0.61 185	4.38 278	0.92 211	0.33 135	2.05 150	0.67 296	8.85 333	9.65 427	6.36 295	6.71 289	4.11 283	1.71 250	5.97 230	4.22 385	0.08 419	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 183	0.16 102

Pruner-Stereo	2.66 259	0.61 185	3.54 198	1.93 344	0.25 114	3.47 305	0.74 318	6.60 254	5.66 277	8.98 426	6.12 267	4.39 300	1.11 189	7.27 304	2.34 314	0.03 341	0.00 1	0.02 444	0.00 1	0.03 100	0.04 23

Anonymous3	1.96 167	0.61 185	7.58 443	0.42 122	0.51 202	4.28 368	0.52 248	5.56 186	2.76 100	2.35 168	3.47 180	1.50 182	1.13 192	5.92 229	1.54 230	0.23 482	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.47 244

SFCPSM	3.39 328	0.61 185	5.42 348	0.43 125	0.93 294	8.26 455	2.08 432	15.01 506	5.89 286	7.17 346	7.60 315	3.39 245	2.55 288	5.39 211	2.53 318	0.01 187	0.03 195	0.01 411	0.07 310	0.19 349	0.31 187

test_sample3	3.27 313	0.62 191	5.29 341	2.24 396	0.58 222	4.62 383	0.16 143	12.15 433	7.51 364	6.44 298	7.25 307	3.72 266	3.03 308	6.73 267	3.17 352	0.01 187	0.85 403	0.00 1	0.10 332	0.07 183	0.88 361

ASMatch	3.41 332	0.62 191	3.59 208	1.99 360	0.48 186	1.91 139	0.66 291	7.01 272	4.43 214	6.25 286	22.02 517	4.56 304	4.72 397	7.78 344	1.85 267	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.03 279	0.02 66	0.21 139

MM-Stereo_test1	1.90 161	0.63 193	2.65 104	1.43 270	0.56 218	2.37 180	0.54 252	5.36 174	5.81 284	4.00 216	1.78 122	0.42 124	0.83 169	7.32 309	1.28 206	0.00 1	1.03 478	0.00 1	0.00 1	0.35 446	1.64 448

test_sample1	2.88 280	0.63 193	4.46 282	2.38 424	0.68 238	2.61 205	0.05 63	10.51 384	5.36 260	4.50 229	4.81 221	3.76 267	5.94 436	6.10 239	2.96 341	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.11 339	0.07 183	1.67 456

IGEV_Zeroshot_test	2.57 251	0.63 193	5.70 371	1.93 344	0.87 281	2.63 208	0.85 350	8.94 337	4.55 222	5.30 251	5.48 249	5.23 333	1.38 222	3.76 153	1.32 212	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 376	0.19 349	1.72 468

test_sample4	3.29 315	0.64 196	5.38 345	2.08 368	0.53 209	3.91 345	0.15 137	12.13 430	7.50 363	7.04 335	7.50 313	3.64 264	3.19 311	6.95 283	3.14 349	0.02 297	0.85 403	0.00 1	0.10 332	0.07 183	0.92 368

testlalala2	2.34 221	0.64 196	2.49 82	9.58 558	6.50 548	3.57 314	0.18 152	5.34 167	3.20 126	3.87 212	4.57 217	3.12 235	0.52 131	1.49 57	0.44 10	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 509	0.12 269	0.40 213

test_sample5	3.34 320	0.65 198	5.17 333	2.10 370	0.49 189	3.31 290	0.17 147	11.91 422	7.47 361	6.91 327	9.15 353	3.61 262	3.37 328	7.53 330	3.06 345	0.02 297	0.85 403	0.00 1	0.10 332	0.07 183	0.90 362

DualNet	3.48 337	0.65 198	5.17 333	2.10 370	0.49 189	3.31 290	0.17 147	11.91 422	7.47 361	7.18 347	11.56 413	3.61 262	3.37 328	7.53 330	3.06 345	0.02 297	0.85 403	0.00 1	0.10 332	0.07 183	0.90 362

GANet-ADL	2.40 233	0.65 198	3.92 239	2.22 389	0.11 27	2.23 166	0.47 228	9.29 352	7.27 355	4.77 233	5.95 264	3.96 274	1.26 214	3.08 136	2.27 307	0.04 371	0.08 246	0.02 444	0.00 1	0.15 318	0.21 139

DRaft	3.83 370	0.65 198	3.39 179	0.22 73	0.16 63	4.67 384	1.30 401	5.82 205	4.86 242	10.26 464	21.65 513	3.24 237	8.62 493	7.53 330	3.76 365	0.05 389	0.10 259	0.00 1	0.14 354	0.12 269	0.16 102

DDVS	3.79 367	0.66 202	5.66 367	2.27 405	1.28 360	6.48 426	0.47 228	9.33 354	4.35 209	7.29 357	7.71 318	12.49 480	2.21 271	9.01 423	5.16 415	0.08 419	0.20 298	0.01 411	0.00 1	0.14 302	1.03 389

Occ-G	1.39 112	0.66 202	3.05 149	0.60 156	0.75 258	1.46 87	0.67 296	3.66 51	3.50 140	1.76 159	0.65 60	5.00 325	0.55 135	1.15 29	1.56 232	0.00 1	0.74 383	0.00 1	0.17 370	0.19 349	1.61 444

test_sample6	3.60 348	0.66 202	5.27 337	2.23 392	0.48 186	3.25 283	0.21 167	11.94 425	7.53 366	7.18 347	11.56 413	3.99 276	3.86 354	8.03 358	3.88 373	0.03 341	0.83 397	0.00 1	0.09 325	0.07 183	0.86 357

hknet	3.56 343	0.66 202	5.82 374	0.70 174	1.19 342	6.97 435	1.58 414	9.93 366	7.76 372	6.50 301	6.23 271	9.53 429	2.81 302	7.84 345	3.39 355	0.01 187	0.03 195	0.03 462	0.00 1	0.06 164	0.14 80

IRAFT_RVC	2.98 293	0.66 202	4.23 269	2.20 385	0.40 168	2.91 256	5.04 498	7.03 276	4.21 199	6.59 311	5.52 250	5.02 326	4.77 398	8.41 388	2.30 313	0.01 187	0.17 288	0.01 411	0.00 1	0.03 100	0.05 29

test_sample7	3.75 362	0.67 207	4.34 276	2.21 388	0.35 144	4.47 379	2.08 432	11.31 408	8.40 395	8.64 413	8.05 332	6.80 375	5.05 410	7.22 300	2.53 318	0.07 410	1.04 479	0.00 1	0.00 1	0.06 164	1.66 453

11t1	2.13 191	0.67 207	3.98 245	2.69 455	0.85 278	2.59 204	0.07 84	7.40 295	3.89 182	3.75 206	3.57 190	1.24 171	1.96 259	4.68 189	1.97 280	0.10 434	1.13 500	0.00 1	0.22 407	0.09 211	1.66 453

xyz-stereo	7.36 488	0.68 209	38.77 580	0.30 94	0.07 14	31.97 569	0.19 157	5.13 153	2.13 85	10.90 481	24.34 527	6.05 357	8.02 484	12.01 496	6.06 425	0.01 187	0.02 167	0.35 532	0.00 1	0.09 211	0.16 102

CAS++	1.27 98	0.68 209	2.40 71	0.25 82	0.30 124	1.80 129	0.61 276	8.46 322	3.61 159	1.80 161	2.42 147	0.18 70	0.21 53	2.12 99	0.49 21	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	2.22 206	0.68 209	5.64 364	0.79 190	1.15 334	3.33 293	0.73 314	7.14 284	4.59 224	3.86 211	1.79 124	8.42 415	0.56 139	3.00 134	0.89 132	0.02 297	0.66 368	0.00 1	0.26 440	0.01 37	0.83 351

IPLGR	2.46 238	0.68 209	7.02 425	0.22 73	0.16 63	2.01 146	0.22 169	7.01 272	6.62 322	7.10 341	5.92 263	2.91 225	2.27 274	5.12 204	1.52 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.41 223

castereo	1.02 70	0.69 213	1.26 1	0.46 133	0.19 79	1.89 136	0.76 323	5.61 190	2.37 90	0.78 117	2.65 156	0.32 109	0.40 101	1.25 38	1.00 158	0.01 187	0.32 319	0.00 1	0.24 417	0.03 100	0.22 146

SMFormer	3.94 378	0.69 213	4.55 295	1.97 355	0.15 57	2.84 238	0.29 186	13.06 465	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 311	4.52 383	9.68 446	4.89 406	0.08 419	0.97 447	0.00 1	0.16 359	0.11 250	0.92 368

tta	3.96 382	0.69 213	4.55 295	1.97 355	0.15 57	2.84 238	0.29 186	13.06 465	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 311	4.52 383	9.68 446	4.89 406	0.08 419	0.97 447	0.00 1	0.16 359	0.13 291	1.24 412

qqq1	3.78 365	0.69 213	4.55 295	1.97 355	0.15 57	2.84 238	0.29 186	13.06 465	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 311	4.52 383	9.68 446	1.24 202	0.08 419	0.97 447	0.00 1	0.12 345	0.13 291	1.24 412

fff1	3.78 365	0.69 213	4.55 295	1.97 355	0.15 57	2.84 238	0.29 186	13.06 465	11.10 454	7.69 368	10.45 389	4.77 311	4.52 383	9.68 446	1.24 202	0.08 419	0.97 447	0.00 1	0.12 345	0.13 291	1.24 412

HHNet	2.71 265	0.69 213	3.31 170	0.25 82	0.39 162	2.80 235	0.90 361	6.33 239	5.68 278	7.51 366	13.70 447	0.94 161	3.14 309	5.42 213	2.54 323	0.14 446	0.02 167	0.06 483	0.00 1	0.24 393	0.07 43

RAFT-RH_RVC	4.04 386	0.69 213	3.59 208	1.91 341	0.43 177	3.11 270	0.13 124	3.80 68	6.60 319	11.26 491	31.68 553	5.20 329	1.66 246	8.30 378	2.27 307	0.09 430	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.03 100	0.02 6

model_zeroshot	1.98 169	0.70 220	4.98 324	2.25 398	1.07 315	3.20 279	0.13 124	7.01 272	3.34 135	3.46 197	3.77 195	2.69 221	0.42 108	2.86 129	1.18 193	0.06 401	0.85 403	0.00 1	0.25 421	0.02 66	1.40 430

RAStereo	0.81 43	0.70 220	3.97 244	0.21 68	0.54 213	1.16 12	0.02 40	3.78 63	1.22 51	0.62 95	1.57 107	0.16 68	0.23 55	0.89 8	1.05 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.02 6

ttt	4.41 417	0.70 220	3.95 243	2.53 443	2.01 432	4.34 374	0.41 215	13.09 469	11.69 466	7.20 350	12.20 427	4.15 286	3.35 327	9.54 443	10.11 489	0.07 410	1.11 496	0.00 1	0.19 381	0.10 234	1.47 432

test_4	2.58 252	0.70 220	3.30 168	0.43 125	0.30 124	3.97 351	1.11 387	3.91 83	3.83 176	4.15 221	17.20 485	3.44 253	0.52 131	6.60 257	1.58 233	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 339	0.20 358	0.20 133

fffft	1.13 85	0.71 224	2.25 55	0.09 28	0.07 14	2.10 155	0.63 283	4.19 102	2.10 84	0.42 44	0.75 67	0.24 91	0.20 48	6.89 276	1.08 172	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 393	0.53 261
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 388	0.71 224	3.52 193	0.51 143	0.20 89	3.25 283	11.21 552	6.34 240	4.96 245	9.04 429	16.44 473	4.92 319	7.28 467	8.29 375	3.84 371	0.00 1	0.02 167	0.01 411	0.00 1	0.18 342	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 388	0.71 224	3.52 193	0.51 143	0.20 89	3.25 283	11.21 552	6.34 240	4.96 245	9.04 429	16.44 473	4.92 319	7.28 467	8.29 375	3.84 371	0.00 1	0.02 167	0.01 411	0.00 1	0.18 342	0.19 127

AIO_test	1.34 105	0.72 227	3.32 172	0.86 201	1.19 342	2.90 255	0.80 329	4.46 121	3.34 135	0.77 111	0.86 74	1.48 181	0.30 72	2.95 132	0.49 21	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.13 352	0.04 130	1.24 412

GES	2.69 262	0.72 227	5.34 342	1.82 329	0.05 5	4.51 380	1.04 379	10.39 379	4.18 197	5.53 260	6.72 290	1.92 201	3.30 319	5.16 205	2.67 326	0.06 401	0.01 128	0.06 483	0.01 242	0.20 358	0.14 80

ITSA-stereo	4.02 384	0.73 229	4.51 289	2.16 376	0.31 128	3.58 315	0.70 307	13.77 488	15.84 505	7.13 343	6.59 288	4.25 294	3.48 335	9.04 424	6.12 429	0.09 430	0.08 246	0.11 497	0.10 332	0.19 349	1.54 438

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 112	0.74 230	2.72 114	0.73 180	1.26 357	2.42 184	0.02 40	3.78 63	8.16 388	1.81 164	2.94 166	0.28 99	0.32 82	1.51 62	0.76 102	0.04 371	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.19 127

AdaStereo	3.34 320	0.74 230	4.00 248	3.10 488	0.51 202	4.22 364	1.25 396	12.84 455	8.39 394	6.33 291	9.55 368	5.77 352	1.54 240	5.53 216	2.74 335	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.15 93
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.
mmm	3.07 298	0.76 232	4.50 288	2.27 405	1.24 353	3.75 335	0.12 115	10.03 370	5.12 251	6.43 297	11.19 406	3.10 234	3.20 312	4.54 185	1.78 264	0.02 297	1.19 519	0.00 1	0.30 467	0.09 211	1.79 479

anonymousa	4.24 404	0.78 233	4.05 253	2.16 376	4.87 538	8.76 466	0.35 201	7.41 296	4.47 217	8.21 397	19.70 504	11.03 463	5.87 434	2.04 96	2.20 297	0.00 1	1.16 514	0.00 1	0.55 519	0.04 130	1.11 397

CRFU-Net	4.81 439	0.78 233	5.69 369	3.10 488	1.39 379	13.18 518	3.23 465	12.26 434	4.33 204	10.91 482	9.98 381	10.94 461	7.93 482	7.47 324	3.94 378	0.16 454	0.16 284	0.16 512	0.00 1	0.26 402	0.29 180

GIP-stereo	1.03 72	0.79 235	2.35 66	1.91 341	1.40 380	1.47 89	0.05 63	5.06 146	1.85 80	0.30 15	0.43 46	0.57 143	0.37 91	1.14 28	0.75 100	0.07 410	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 164	1.57 442

ff7	1.46 121	0.79 235	2.99 143	0.33 102	0.35 144	2.75 226	0.81 334	4.31 111	2.97 112	0.77 111	1.20 88	0.21 77	0.42 108	7.44 315	0.86 125	0.00 1	0.93 422	0.00 1	0.16 359	0.12 269	1.82 480

ffff	1.46 121	0.79 235	2.99 143	0.33 102	0.35 144	2.75 226	0.81 334	4.31 111	2.97 112	0.77 111	1.20 88	0.21 77	0.42 108	7.44 315	0.86 125	0.00 1	0.93 422	0.00 1	0.16 359	0.12 269	1.82 480

11t	1.46 121	0.79 235	2.99 143	0.33 102	0.35 144	2.75 226	0.81 334	4.31 111	2.97 112	0.77 111	1.20 88	0.21 77	0.42 108	7.44 315	0.87 130	0.00 1	0.93 422	0.00 1	0.16 359	0.12 269	1.82 480

ccc-4	1.46 121	0.79 235	2.99 143	0.33 102	0.35 144	2.75 226	0.81 334	4.31 111	2.97 112	0.77 111	1.20 88	0.21 77	0.42 108	7.44 315	0.86 125	0.00 1	0.93 422	0.00 1	0.16 359	0.12 269	1.82 480

TANstereo	1.32 104	0.79 235	2.93 132	0.37 112	0.11 27	1.81 131	0.01 5	3.56 45	4.36 210	4.53 230	4.96 226	0.41 120	0.68 151	1.22 34	0.59 57	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

FAT-Stereo	6.98 482	0.79 235	7.57 442	2.54 446	1.80 411	6.16 419	4.33 486	19.16 541	18.82 521	10.75 475	17.08 483	18.23 525	13.56 529	9.25 432	8.44 461	0.03 341	0.16 284	0.01 411	0.10 332	0.14 302	0.65 300

IGEV++	1.58 138	0.81 242	2.66 106	1.35 253	0.99 303	2.47 192	0.98 372	7.35 292	3.70 166	0.82 123	2.24 141	0.44 127	1.18 204	2.08 97	1.15 185	0.03 341	1.18 518	0.00 1	0.05 301	0.17 331	2.00 507

anonymousdsp	1.51 130	0.81 242	2.70 112	0.60 156	0.69 241	2.76 230	0.79 327	4.86 136	3.00 118	0.82 123	1.25 92	0.31 105	0.42 108	7.44 315	0.81 113	0.00 1	0.83 397	0.00 1	0.17 370	0.12 269	1.85 489

NINENet	3.38 327	0.81 242	4.16 260	1.88 337	1.40 380	7.31 445	0.48 238	12.95 462	6.64 324	7.29 357	9.24 357	5.21 330	1.18 204	6.72 266	1.89 274	0.17 459	0.08 246	0.07 488	0.00 1	0.09 211	0.03 14

IGEV-Stereo	1.51 130	0.81 242	2.69 111	0.60 156	0.69 241	2.77 231	0.79 327	4.88 140	2.99 117	0.82 123	1.25 92	0.31 105	0.42 108	7.43 314	0.85 123	0.00 1	0.83 397	0.00 1	0.17 370	0.12 269	1.85 489
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 280	0.82 246	4.07 256	1.71 309	0.54 213	4.71 385	0.69 302	8.72 330	3.57 155	1.80 161	6.49 286	7.81 397	3.92 360	8.93 417	0.99 155	0.00 1	1.06 484	0.00 1	0.03 279	0.05 152	1.69 461

HanStereo	2.88 280	0.82 246	4.07 256	1.71 309	0.54 213	4.71 385	0.69 302	8.72 330	3.57 155	1.80 161	6.49 286	7.81 397	3.92 360	8.93 417	0.99 155	0.00 1	1.06 484	0.00 1	0.03 279	0.05 152	1.69 461

x	2.30 218	0.82 246	3.85 226	2.23 392	0.72 251	2.12 160	0.81 334	9.48 357	4.82 240	3.83 209	2.76 157	3.49 257	2.30 277	3.48 143	2.25 304	0.00 1	1.13 500	0.00 1	0.22 407	0.09 211	1.66 453

TransformOpticalFlow	3.50 338	0.83 249	4.85 315	1.09 225	0.31 128	3.52 311	0.14 134	10.32 375	8.02 383	5.78 263	13.25 443	6.63 372	4.91 402	8.36 384	1.63 243	0.00 1	0.01 128	0.01 411	0.00 1	0.06 164	0.24 162

HCRNet	2.74 271	0.83 249	4.19 265	0.45 130	3.31 488	2.18 163	0.22 169	7.59 300	5.76 282	6.08 282	4.89 223	5.21 330	2.74 297	8.04 360	3.10 347	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.09 51

UPFNet	4.17 398	0.83 249	5.51 353	2.49 437	3.36 492	7.13 442	2.60 440	10.52 386	7.16 348	8.76 420	7.83 323	7.85 400	3.41 332	8.60 400	7.04 444	0.01 187	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.17 112

SCV	2.06 176	0.84 252	3.74 217	3.56 508	1.22 348	2.30 174	0.76 323	7.87 312	3.29 133	0.59 88	2.83 160	0.67 147	0.58 142	8.00 354	0.91 138	0.00 1	0.89 411	0.00 1	0.48 513	0.41 461	2.18 518

WCG-NET	1.42 114	0.84 252	1.90 26	0.61 159	0.10 25	2.10 155	1.05 381	3.33 40	7.10 346	2.86 180	3.53 188	0.75 152	0.93 175	1.28 40	0.72 94	0.00 1	0.97 447	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.22 146

SGM-Forest	5.40 449	0.84 252	4.19 265	1.43 270	0.68 238	10.12 484	6.41 517	12.13 430	11.86 468	11.50 496	14.43 456	11.62 469	5.20 417	9.93 462	6.16 430	0.16 454	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 196	1.24 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	1.42 114	0.85 255	2.23 53	1.37 259	0.35 144	3.01 264	0.64 286	3.91 83	2.83 103	0.38 27	3.35 177	0.19 72	0.25 58	7.37 311	1.12 177	0.01 187	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 376	0.21 139

qqq	2.44 237	0.85 255	4.33 275	1.73 315	0.71 248	1.98 144	0.38 208	9.15 343	4.33 204	3.37 194	4.34 206	4.63 308	2.83 304	4.95 194	2.06 288	0.00 1	1.13 500	0.00 1	0.25 421	0.09 211	1.65 449

GMOStereo	2.08 178	0.85 255	2.95 137	0.23 77	0.73 253	1.50 91	0.86 353	5.08 147	4.78 234	8.42 403	6.99 296	3.36 239	1.14 194	1.73 76	1.21 196	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.23 153

error version	2.08 178	0.85 255	2.95 137	0.23 77	0.73 253	1.50 91	0.86 353	5.08 147	4.78 234	8.42 403	6.99 296	3.36 239	1.14 194	1.73 76	1.21 196	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.23 153

test-v	2.08 178	0.85 255	2.95 137	0.23 77	0.73 253	1.50 91	0.86 353	5.08 147	4.78 234	8.42 403	6.99 296	3.36 239	1.14 194	1.73 76	1.21 196	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.23 153

test-2	2.08 178	0.85 255	2.95 137	0.23 77	0.73 253	1.50 91	0.86 353	5.08 147	4.78 234	8.42 403	6.99 296	3.36 239	1.14 194	1.73 76	1.21 196	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.23 153

sCroCo_RVC	1.34 105	0.85 255	6.15 390	1.21 238	1.28 360	0.90 8	0.18 152	4.50 122	2.86 105	0.37 23	3.18 174	0.52 137	1.52 239	1.83 85	0.93 143	0.13 443	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.16 102

CBMV_ROB	4.66 431	0.85 255	3.94 241	1.64 292	0.75 258	8.38 462	1.90 426	11.19 404	10.36 437	9.20 437	15.21 462	7.28 387	6.99 461	9.48 440	5.24 417	0.04 371	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 183	0.64 297

UGAM	4.25 406	0.86 263	5.73 372	0.45 130	0.22 105	3.61 317	1.18 390	5.51 179	15.39 499	4.99 241	12.34 429	15.09 500	3.71 347	10.58 472	3.76 365	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 486	0.36 449	0.36 205

H2IRNET	2.29 217	0.86 263	3.38 177	1.51 280	0.11 27	1.97 143	0.13 124	5.15 156	7.19 352	1.26 150	7.77 321	5.80 354	3.31 321	5.09 202	1.66 252	0.01 187	0.00 1	0.04 472	0.17 370	0.27 414	0.10 56

CoDeX	3.61 349	0.86 263	5.27 337	1.16 231	1.62 395	6.24 420	2.07 431	13.78 489	6.86 336	7.42 363	9.00 351	4.06 281	3.72 348	6.58 255	3.02 342	0.03 341	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 318	0.35 202

plain	1.53 132	0.86 263	6.50 406	0.42 122	0.05 5	1.56 98	0.09 97	5.18 159	4.02 191	0.54 72	1.76 120	0.59 144	0.75 159	6.48 253	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 466	0.07 43

ProNet	1.58 138	0.86 263	3.17 156	0.75 188	0.72 251	2.84 238	0.66 291	5.91 217	3.28 132	0.37 23	1.47 104	0.40 119	0.37 91	7.19 298	0.70 88	0.02 297	0.98 455	0.00 1	0.05 301	0.20 358	1.77 477

xxxx	5.16 448	0.86 263	4.86 316	1.96 353	1.22 348	7.56 450	0.07 84	14.67 501	9.15 418	6.55 308	9.87 376	9.30 426	3.47 334	8.07 362	22.20 551	0.05 389	1.16 514	0.00 1	0.26 440	0.10 234	1.76 476

ac_64	3.98 383	0.86 263	5.10 329	3.17 490	3.43 495	5.80 411	0.70 307	10.87 395	4.96 245	8.94 425	6.46 284	10.70 453	5.52 429	7.44 315	5.10 414	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.31 187

NOSS_ROB	3.67 351	0.86 263	3.81 224	2.53 443	1.11 326	6.10 418	0.72 312	11.08 402	12.36 470	5.45 256	8.91 347	5.65 343	2.09 265	8.30 378	3.16 350	0.20 470	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.80 347

MoCha-V2	1.83 154	0.87 271	3.33 173	1.41 267	1.27 358	2.50 193	0.20 162	5.60 188	3.90 183	0.98 133	3.30 175	0.35 117	1.58 244	7.09 292	0.80 108	0.00 1	1.52 545	0.00 1	0.23 414	0.06 164	1.70 464

UNet	4.19 400	0.87 271	7.18 432	2.00 363	3.22 484	9.55 475	0.31 194	10.11 371	6.22 300	7.98 382	6.82 294	10.42 444	5.77 432	7.28 305	5.83 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.12 70

ISRNet	4.11 392	0.88 273	6.63 411	3.46 504	2.64 465	2.11 159	0.26 181	7.72 310	6.60 319	11.29 492	17.98 495	8.21 404	2.60 290	6.81 274	4.72 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.25 165

mms	1.31 103	0.88 273	2.06 35	0.25 82	0.79 264	1.50 91	0.08 92	3.29 39	2.51 93	0.53 70	3.09 170	0.34 115	0.26 60	7.11 295	0.59 57	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 369	2.32 525

222	5.93 457	0.88 273	4.58 300	1.76 319	0.98 302	6.02 417	0.08 92	14.45 498	8.89 408	9.53 446	11.77 419	3.88 271	4.23 374	8.26 369	39.96 587	0.03 341	1.12 497	0.00 1	0.24 417	0.11 250	1.73 470

ToySt	3.39 328	0.89 276	9.29 481	1.47 277	0.94 295	4.20 363	1.98 428	7.33 290	5.42 263	3.01 188	6.75 291	8.67 420	5.10 414	5.43 214	3.72 363	0.07 410	0.89 411	0.00 1	0.23 414	0.28 417	2.13 514

tt45	1.25 96	0.90 277	1.98 28	0.59 152	0.25 114	3.47 305	0.14 134	4.07 95	1.97 82	0.45 49	2.17 137	0.29 101	0.27 64	7.02 287	0.95 148	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 376	0.24 162

xyz-stereo-finetune	1.38 110	0.91 278	2.91 129	0.10 33	0.05 5	3.13 273	0.66 291	4.12 98	3.01 119	1.06 140	1.91 128	0.69 148	0.37 91	6.31 245	2.14 293	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.13 75

ours_stereo	1.28 100	0.91 278	2.36 68	0.34 107	0.67 237	1.16 12	0.09 97	3.71 57	2.44 91	0.51 64	3.17 172	0.36 118	0.26 60	6.62 258	0.55 40	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 388	2.08 511

tt1	2.53 245	0.91 278	3.53 196	2.92 470	0.53 209	5.60 404	0.61 276	5.55 183	10.56 441	1.54 156	3.54 189	0.34 115	3.00 307	8.20 367	0.68 81	0.00 1	1.13 500	0.00 1	0.03 279	0.11 250	1.88 493

IER	3.42 334	0.91 278	6.38 403	0.73 180	1.60 394	7.07 440	0.55 256	7.07 280	5.45 266	8.17 396	8.89 346	6.13 360	6.13 440	5.36 210	3.77 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.05 29

MS	2.15 193	0.92 282	11.83 502	0.14 52	0.17 66	1.54 97	0.06 76	3.91 83	1.01 21	0.29 11	0.03 1	0.08 36	0.05 3	0.89 8	0.25 2	0.01 187	3.71 577	0.00 1	12.51 585	1.44 528	4.05 552

SCV_C0	1.89 157	0.92 282	4.30 273	0.85 200	1.06 314	2.33 176	0.10 105	7.61 303	4.42 213	1.05 139	2.20 139	0.26 94	0.43 119	7.70 339	1.08 172	0.02 297	1.05 482	0.00 1	0.21 400	0.17 331	1.97 503

SMoEStereo_RVC	1.13 85	0.92 282	1.82 18	0.80 193	0.09 22	2.07 154	0.16 143	3.61 48	2.17 87	0.38 27	1.37 103	0.19 72	0.29 69	7.04 289	1.02 165	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.51 255

ACVNet-DCA	2.41 234	0.93 285	3.39 179	3.05 481	0.39 162	5.69 407	0.55 256	9.15 343	4.33 204	1.42 151	3.48 182	0.33 111	3.65 343	8.26 369	0.70 88	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 279	0.09 211	1.65 449

xx1	2.73 270	0.93 285	3.39 179	3.05 481	0.39 162	5.69 407	0.55 256	5.34 167	10.76 447	1.42 151	3.48 182	4.63 308	2.83 304	8.26 369	0.70 88	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.25 421	0.09 211	1.65 449

1test111	2.31 219	0.93 285	3.39 179	3.05 481	0.39 162	5.69 407	0.55 256	9.15 343	4.33 204	1.42 151	3.48 182	0.33 111	3.65 343	4.95 194	2.06 288	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 279	0.09 211	1.65 449

cc1	2.56 250	0.93 285	3.39 179	3.05 481	0.39 162	5.69 407	0.55 256	5.34 167	10.76 447	1.42 151	3.48 182	0.33 111	3.65 343	8.26 369	0.70 88	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 279	0.12 269	1.89 496

fff	2.54 247	0.93 285	5.51 353	0.32 96	0.14 49	1.70 115	0.11 111	6.19 231	12.69 476	6.03 279	5.29 238	1.43 176	5.28 420	2.37 115	2.21 298	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 66	0.61 285

csc	2.54 247	0.93 285	5.51 353	0.32 96	0.14 49	1.70 115	0.11 111	6.19 231	12.69 476	6.03 279	5.29 238	1.43 176	5.28 420	2.37 115	2.21 298	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 66	0.61 285

cscssc	2.54 247	0.93 285	5.51 353	0.32 96	0.14 49	1.70 115	0.11 111	6.19 231	12.69 476	6.03 279	5.29 238	1.43 176	5.28 420	2.37 115	2.21 298	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 66	0.61 285

test_xeample	4.78 438	0.93 285	4.68 309	1.48 278	1.28 360	3.94 348	0.13 124	13.35 475	8.62 400	8.21 397	11.63 415	3.43 252	3.54 336	7.59 335	23.47 556	0.02 297	1.16 514	0.00 1	0.25 421	0.11 250	1.74 473

S-Stereo	6.85 477	0.93 285	10.76 498	3.34 500	3.51 497	6.55 427	6.01 510	13.75 486	23.86 542	9.65 453	15.54 464	11.81 472	8.24 486	8.59 399	11.23 505	0.13 443	0.16 284	0.00 1	0.42 507	0.14 302	2.39 527

MM-Stereo_test3	2.10 188	0.94 294	2.59 97	1.66 298	3.95 513	2.42 184	0.78 326	6.58 253	7.29 357	1.94 165	4.90 224	1.23 170	0.65 148	3.77 154	1.38 218	0.00 1	0.83 397	0.00 1	0.00 1	0.38 456	0.77 340

STrans-v2	3.55 342	0.94 294	5.06 328	0.32 96	0.60 224	2.97 261	1.15 389	11.08 402	7.97 382	6.01 277	10.93 403	6.65 373	6.86 457	8.37 385	1.66 252	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.39 211

depthmonostereo	1.25 96	0.95 296	4.67 306	0.28 91	0.11 27	1.43 85	0.04 54	5.43 178	1.76 76	1.02 137	1.47 104	1.59 186	0.98 179	3.61 149	0.92 139	0.03 341	0.11 263	0.00 1	0.02 264	0.04 130	0.47 244

fffy	1.43 116	0.95 296	2.85 125	1.42 269	0.61 225	2.25 167	0.19 157	4.74 132	1.32 52	0.26 8	2.77 158	0.21 77	0.39 99	6.97 285	0.73 98	0.00 1	0.79 390	0.00 1	0.00 1	0.19 349	2.03 508

DCRE	2.21 205	0.95 296	3.17 156	2.10 370	1.30 369	1.86 135	0.05 63	5.33 166	4.69 230	3.59 201	9.37 365	3.81 268	1.18 204	2.34 114	1.22 200	0.01 187	0.97 447	0.00 1	0.30 467	0.04 130	1.97 503

ADStereo(finetuned)	2.50 243	0.95 296	6.60 409	0.39 116	0.20 89	1.72 123	0.24 175	6.06 224	9.31 421	6.30 289	5.42 245	1.44 179	6.22 443	2.25 107	2.14 293	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.65 300

xyz-stereo-finetune2	1.98 169	0.96 300	2.70 112	0.13 48	0.05 5	6.33 422	0.17 147	4.38 119	2.56 95	0.98 133	6.40 282	0.50 135	3.37 328	7.09 292	3.77 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.11 65

DCANet	2.35 222	0.96 300	5.51 353	0.39 116	0.19 79	1.72 123	0.25 179	6.06 224	9.33 422	6.31 290	5.42 245	1.44 179	4.14 369	2.22 104	2.28 309	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.66 310

ACVNet	2.86 277	0.96 300	3.87 229	0.86 201	0.61 225	2.63 208	0.54 252	8.93 335	6.12 293	5.09 243	9.32 363	5.70 349	3.84 352	2.68 124	5.56 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 402	0.23 153

acv_ft	3.90 374	0.96 300	5.85 377	2.56 448	4.70 535	7.27 444	0.84 345	9.17 346	6.12 293	10.00 458	9.32 363	5.70 349	4.07 366	2.68 124	8.24 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 446	0.23 153

StereoDRNet-Refined	4.84 441	0.96 300	5.13 330	2.22 389	0.46 183	9.10 471	0.16 143	10.72 390	9.40 424	13.41 512	12.50 431	10.02 438	4.58 389	8.60 400	8.71 468	0.01 187	0.00 1	0.01 411	0.05 301	0.24 393	0.53 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo++	1.38 110	0.97 305	2.82 121	0.59 152	0.52 206	4.45 376	0.97 369	5.22 160	1.87 81	0.41 39	2.28 143	1.87 196	0.15 41	4.14 168	0.42 9	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 467	0.05 152	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 146	0.97 305	2.01 33	0.40 119	0.17 66	2.10 155	0.97 369	3.05 33	6.47 312	2.89 182	3.17 172	4.31 296	1.03 185	3.85 157	0.60 60	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.01 242	0.18 342	0.41 223

FC-DCNN v2	11.44 540	0.98 307	5.39 346	2.28 408	1.65 399	18.84 543	5.41 505	19.66 545	20.80 531	29.20 563	35.39 564	34.37 569	23.46 563	17.13 541	13.18 524	0.17 459	0.01 128	0.02 444	0.01 242	0.08 196	0.69 317

ffm	3.41 332	0.98 307	7.03 426	1.64 292	1.07 315	2.84 238	0.47 228	5.55 183	10.56 441	6.68 317	9.59 370	5.66 344	3.87 355	8.20 367	0.68 81	0.00 1	1.13 500	0.00 1	0.19 381	0.11 250	1.88 493

ff1	4.11 392	0.98 307	7.03 426	1.64 292	1.07 315	2.84 238	0.47 228	5.55 183	10.56 441	6.68 317	9.59 370	5.66 344	3.87 355	11.33 483	11.69 509	0.00 1	1.13 500	0.00 1	0.19 381	0.11 250	1.88 493

mmx	4.50 420	0.98 307	7.03 426	1.64 292	1.07 315	2.84 238	0.47 228	12.84 455	11.23 459	6.68 317	9.59 370	5.66 344	3.87 355	11.33 483	11.69 509	0.05 389	1.12 497	0.00 1	0.19 381	0.10 234	1.53 436

xxx	4.50 420	0.98 307	7.04 429	1.64 292	1.07 315	2.84 238	0.47 228	12.84 455	11.23 459	6.68 317	9.59 370	5.66 344	3.87 355	11.33 483	11.69 509	0.05 389	1.12 497	0.00 1	0.19 381	0.10 234	1.53 436

Anonymous_2	4.74 437	0.98 307	4.46 282	2.35 419	2.27 446	5.66 406	0.67 296	8.08 317	5.28 254	4.98 239	2.60 153	8.74 423	6.92 459	5.79 225	3.46 356	0.24 484	1.70 547	5.16 564	18.18 589	5.41 556	1.85 489

IIG-Stereo	3.28 314	0.98 307	3.57 203	4.14 526	0.22 105	2.56 199	0.71 309	7.04 277	6.10 292	8.49 409	9.38 366	7.82 399	2.73 296	9.69 451	1.99 283	0.02 297	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.14 80

DIP-Stereo	2.12 190	0.98 307	3.94 241	0.20 59	0.11 27	4.73 387	0.13 124	9.27 350	4.40 212	6.46 300	5.03 228	0.45 129	0.72 157	3.79 155	1.94 278	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	6.58 473	0.98 307	6.44 404	3.75 514	1.18 340	11.19 500	3.29 469	12.92 459	16.72 509	7.27 355	11.74 418	17.34 518	6.60 451	19.59 550	11.59 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 471	0.50 251

AIO_rvc	1.48 126	1.01 316	3.51 192	0.95 215	1.16 337	3.32 292	0.96 368	4.83 135	3.38 137	0.79 119	1.75 118	1.31 173	0.31 75	2.66 123	0.62 66	0.02 297	1.09 491	0.00 1	0.04 297	0.12 269	1.82 480

FC-DCNN	11.29 539	1.01 316	5.50 352	2.25 398	1.65 399	18.23 541	5.36 503	18.99 538	20.65 530	28.95 562	34.83 562	33.83 567	23.18 562	17.04 540	13.37 525	0.17 459	0.01 128	0.02 444	0.02 264	0.10 234	0.70 322

HUF	1.64 142	1.03 318	4.14 258	1.19 236	1.34 374	3.02 265	0.40 212	4.88 140	3.60 157	0.79 119	2.87 164	0.83 157	0.31 75	2.88 130	0.81 113	0.06 401	2.03 553	0.00 1	0.00 1	0.16 322	2.41 530

rvit_stereo_0081_aga	0.95 65	1.03 318	4.52 292	0.16 54	0.25 114	1.70 115	0.21 167	4.27 108	3.17 125	0.38 27	0.23 32	0.27 96	0.31 75	1.56 69	0.64 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 291	0.15 93

DSFCA	4.48 419	1.03 318	6.84 420	1.61 289	1.68 403	7.26 443	4.46 488	11.27 407	7.51 364	11.01 486	6.89 295	8.49 417	4.54 388	10.41 471	6.18 431	0.03 341	0.06 227	0.02 444	0.03 279	0.13 291	0.14 80

1111x	4.96 443	1.04 321	7.09 431	1.75 317	1.05 312	5.03 393	0.32 196	13.52 479	10.70 446	6.68 317	10.35 386	8.81 424	6.01 438	10.65 473	12.78 520	0.07 410	1.24 523	0.00 1	0.33 481	0.11 250	1.75 474

HGLStereo	4.58 425	1.04 321	6.02 383	3.30 499	5.14 542	6.36 423	0.71 309	11.04 400	7.60 369	8.04 388	12.85 441	6.90 381	8.51 491	7.85 346	5.93 424	0.02 297	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.15 93

MyStereo06	2.71 265	1.05 323	5.43 350	1.39 262	1.20 344	2.57 200	0.10 105	10.39 379	4.79 238	5.54 261	6.16 268	6.39 366	2.33 279	3.40 142	1.35 216	0.01 187	1.24 523	0.00 1	0.21 400	0.13 291	0.50 251

MyStereo05	3.24 312	1.05 323	5.93 379	1.39 262	1.20 344	2.57 200	0.10 105	9.11 342	13.17 483	6.45 299	3.86 197	3.20 236	3.26 317	8.35 383	3.02 342	0.01 187	1.24 523	0.00 1	0.21 400	0.13 291	0.50 251

rvit_stereo_0080	1.09 78	1.08 325	4.16 260	0.12 45	0.12 36	1.32 66	0.36 202	4.52 124	3.94 184	0.70 104	1.29 97	0.41 120	0.75 159	1.98 89	0.76 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.18 117

whm_eth	1.09 78	1.08 325	4.16 260	0.12 45	0.12 36	1.32 66	0.36 202	4.52 124	3.94 184	0.70 104	1.29 97	0.41 120	0.75 159	1.98 89	0.76 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.18 117

IPLG	2.63 258	1.09 327	5.67 368	0.73 180	0.31 128	3.00 263	0.25 179	6.84 267	6.02 289	7.93 379	6.31 277	1.91 198	1.72 252	7.47 324	2.53 318	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 425	0.58 277

HART	2.08 178	1.10 328	3.44 189	0.47 135	1.15 334	1.70 115	0.04 54	6.40 246	3.69 165	1.50 155	7.78 322	2.42 213	0.16 42	6.76 270	1.15 185	0.00 1	1.46 540	0.00 1	0.00 1	0.31 435	2.12 513

DMCA	3.08 299	1.10 328	6.20 392	1.82 329	0.90 284	3.80 341	0.55 256	9.76 360	5.42 263	6.56 310	6.47 285	7.06 386	2.09 265	4.05 160	5.46 419	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.16 102

HSM	4.25 406	1.10 328	4.14 258	1.78 321	2.14 439	6.67 430	1.08 383	12.92 459	6.90 338	7.06 336	8.17 338	14.17 491	6.03 439	9.16 428	3.11 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.41 223

MaDis-Stereo	0.96 67	1.11 331	4.01 249	0.36 111	1.86 420	1.20 15	0.06 76	3.99 90	1.73 72	0.45 49	0.56 54	0.43 126	0.51 129	1.28 40	1.46 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 164	0.08 47

GCAP-Stereo	1.35 107	1.11 331	2.82 121	0.66 170	1.08 322	1.68 112	0.01 5	5.17 157	3.68 164	2.10 166	1.63 110	1.42 175	0.75 159	1.77 84	1.59 236	0.00 1	1.08 488	0.00 1	0.00 1	0.17 331	0.26 168

XX-TBD	1.55 136	1.11 331	2.94 134	2.45 434	0.06 11	2.31 175	0.01 5	3.58 47	7.80 376	3.11 190	5.10 229	0.27 96	0.26 60	1.42 54	0.60 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SGM_RVC	10.77 532	1.11 331	4.66 305	2.66 452	0.41 173	21.03 549	6.87 525	20.02 550	15.54 503	25.86 559	24.97 532	33.59 566	20.51 552	20.89 553	14.78 533	0.31 497	0.26 313	0.22 524	0.26 440	0.43 466	1.01 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 378	1.12 335	3.06 150	0.23 77	0.13 42	4.17 362	6.40 516	5.83 206	4.54 220	10.46 468	16.98 481	6.49 370	7.44 473	8.00 354	3.58 357	0.01 187	0.07 242	0.07 488	0.00 1	0.14 302	0.06 38

delet	4.59 427	1.12 335	5.93 379	1.37 259	3.73 505	10.48 490	3.90 476	10.51 384	9.17 419	8.87 423	9.74 375	8.37 410	3.74 349	8.12 364	6.36 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 369	0.12 70

tg	2.18 199	1.13 337	2.74 115	0.84 199	0.13 42	4.33 373	0.05 63	6.21 235	4.90 243	4.06 217	5.30 243	2.55 216	0.92 173	7.28 305	0.99 155	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 452	1.12 400

MIPNet	2.27 215	1.14 338	5.55 360	0.49 141	0.22 105	2.03 149	0.19 157	7.60 302	6.17 297	5.83 266	4.16 202	2.05 204	3.44 333	3.65 151	2.23 303	0.00 1	0.01 128	0.01 411	0.01 242	0.24 393	0.48 247

MyStereo07	1.64 142	1.15 339	2.61 99	1.28 247	1.49 388	2.63 208	0.45 224	6.45 249	2.94 108	1.10 142	1.61 108	0.29 101	0.60 145	7.45 322	0.80 108	0.01 187	1.27 527	0.00 1	0.25 421	0.11 250	0.42 228

MyStereo04	3.29 315	1.15 339	6.64 412	1.28 247	1.49 388	2.63 208	0.45 224	10.57 387	13.30 484	4.41 227	3.90 198	3.06 232	3.56 337	7.87 349	3.35 354	0.01 187	1.27 527	0.00 1	0.25 421	0.11 250	0.42 228

FCDSN-DC	10.72 531	1.16 341	5.01 325	2.16 376	1.31 371	17.46 537	4.80 494	17.79 529	19.87 525	25.02 556	32.85 555	33.57 565	23.52 564	16.80 536	12.13 512	0.11 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.76 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 380	1.16 341	3.92 239	0.89 206	0.73 253	4.88 390	0.54 252	9.78 361	7.91 379	7.42 363	10.24 384	12.50 481	4.84 400	8.15 365	5.56 421	0.03 341	0.00 1	0.06 483	0.00 1	0.24 393	0.12 70

GANet-RSSM	3.67 351	1.16 341	4.56 299	3.24 495	2.03 434	2.63 208	0.50 245	11.53 416	6.83 334	6.25 286	10.58 395	7.35 388	6.65 453	6.77 272	2.94 340	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.00 1	0.26 402	0.12 70

MSCF	1.71 149	1.18 344	2.97 142	1.35 253	1.49 388	3.77 336	0.82 342	5.14 154	2.73 98	2.47 172	2.45 149	0.19 72	2.70 293	2.16 102	0.80 108	0.02 297	0.98 455	0.00 1	0.90 534	0.11 250	1.96 502

StereoVision	2.42 235	1.18 344	5.14 331	1.15 229	2.64 465	1.89 136	0.28 184	6.61 255	4.72 231	2.14 167	10.52 393	3.84 269	0.52 131	5.33 209	2.29 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 23

test_5	3.16 308	1.18 344	4.96 322	2.33 417	3.10 481	4.51 380	1.27 397	7.47 298	7.61 370	3.00 187	7.38 311	5.37 336	4.06 364	8.28 374	1.54 230	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 264	0.21 369	0.62 290

HI	3.39 328	1.19 347	4.03 250	1.46 273	0.19 79	2.26 168	0.04 54	6.21 235	3.86 179	8.51 410	12.61 434	11.86 474	6.44 447	4.55 186	4.27 387	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 93

CoSv	3.39 328	1.19 347	4.03 250	1.46 273	0.19 79	2.26 168	0.04 54	6.21 235	3.86 179	8.51 410	12.61 434	11.86 474	6.44 447	4.55 186	4.27 387	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 108	1.19 347	4.17 263	1.01 219	4.58 532	0.46 4	0.09 97	4.27 108	2.94 108	1.25 149	2.40 146	1.55 185	0.20 48	1.72 75	1.30 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 318	0.13 75

RAFT+CT+SA	2.59 253	1.19 347	3.55 200	1.09 225	2.21 441	3.14 276	0.90 361	7.59 300	5.65 273	2.76 179	8.21 339	2.04 203	1.57 243	8.84 411	1.31 210	0.02 297	0.34 323	0.00 1	0.38 499	0.22 376	0.73 331

OMP-Stereo	3.15 306	1.19 347	3.49 191	4.34 534	0.51 202	2.20 165	1.21 391	6.67 257	6.52 316	7.99 384	6.24 275	8.38 413	2.44 283	9.65 445	1.92 276	0.01 187	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.15 93

ADLNet	4.56 424	1.19 347	5.52 359	3.81 519	3.59 499	6.98 437	2.40 438	12.01 427	7.96 381	10.52 469	9.67 374	8.26 406	4.98 406	6.59 256	6.93 440	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.01 242	0.22 376	0.55 265

edge stereo	7.12 485	1.19 347	7.83 446	2.32 415	2.46 454	6.90 433	3.26 468	15.58 511	12.52 472	15.68 529	18.34 499	21.83 544	13.05 525	11.53 488	8.68 466	0.04 371	0.06 227	0.11 497	0.03 279	0.30 428	0.63 295

RASNet	5.00 444	1.19 347	5.69 369	3.68 512	4.80 536	5.04 394	1.29 400	10.26 374	8.99 412	5.89 268	11.65 416	10.55 449	9.76 504	9.96 463	10.32 494	0.20 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.73 331

MIM_Stereo	2.83 274	1.20 355	5.27 337	1.41 267	1.16 337	3.07 267	0.33 199	6.67 257	3.95 186	5.17 248	10.11 382	4.25 294	1.73 254	8.32 381	1.64 247	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 242	0.22 376	1.69 461

GEStereo_RVC	3.95 380	1.21 356	6.13 388	2.30 411	1.22 348	4.29 369	2.96 454	12.39 440	8.24 389	7.25 354	6.79 292	7.58 393	4.22 373	9.16 428	4.56 398	0.04 371	0.01 128	0.02 444	0.02 264	0.19 349	0.42 228

ACV-stereo	4.65 430	1.22 357	10.49 496	2.22 389	1.05 312	12.62 514	1.24 395	6.70 262	7.36 360	3.22 193	5.18 232	16.59 512	10.02 505	8.18 366	6.19 432	0.06 401	0.14 278	0.01 411	0.00 1	0.12 269	0.40 213

CroCo-Stereo	1.14 88	1.22 357	3.99 247	0.61 159	0.53 209	0.38 2	0.06 76	5.35 172	4.15 195	0.59 88	1.92 129	1.00 163	0.27 64	1.37 49	1.33 213	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.05 29
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
iRaftStereo_RVC	1.88 156	1.22 357	2.63 102	0.95 215	0.06 11	2.96 259	0.05 63	6.08 227	3.99 190	3.92 214	4.88 222	2.53 215	0.62 146	3.62 150	1.19 194	0.00 1	1.19 519	0.00 1	0.00 1	0.37 452	1.29 420

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 239	1.23 360	3.48 190	1.61 289	1.09 323	1.63 107	0.15 137	5.80 203	6.43 310	7.32 360	9.91 378	3.05 230	1.71 250	2.33 113	1.75 262	0.01 187	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 417	1.19 407

UCFNet_RVC	3.37 326	1.25 361	3.30 168	2.55 447	1.80 411	3.92 347	1.28 399	12.49 445	7.16 348	5.12 246	7.88 325	8.14 402	4.59 390	5.67 221	2.11 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.07 43

rvit_0105_6	1.44 118	1.26 362	5.78 373	0.66 170	0.08 17	1.58 100	0.32 196	4.57 126	6.53 317	0.40 32	0.38 44	1.11 166	0.29 69	4.76 191	0.92 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.20 133

Sa-1000	3.81 368	1.26 362	4.64 304	2.29 410	0.55 217	3.51 308	1.58 414	8.37 319	9.13 417	7.97 381	17.42 489	3.98 275	2.76 299	9.61 444	1.68 256	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 376	0.23 388	0.27 171

iRaft-Stereo_5w	3.20 310	1.27 364	5.27 337	0.27 90	0.99 303	2.71 220	0.58 265	5.75 198	5.85 285	3.03 189	7.88 325	10.08 439	4.08 367	8.40 386	6.09 427	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 345	0.31 435	0.95 373

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 324	1.28 365	8.51 458	1.86 333	1.83 415	3.51 308	0.31 194	10.50 383	4.32 203	2.74 177	5.87 258	10.30 443	4.53 387	4.66 188	3.16 350	0.02 297	0.87 410	0.00 1	0.97 538	0.38 456	1.43 431

SA	3.34 320	1.29 366	4.84 314	1.99 360	0.57 219	3.15 277	1.39 404	7.66 307	9.94 431	4.86 235	10.87 402	2.97 229	4.61 392	9.88 459	1.38 218	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 381	0.25 401	0.37 206

RAFT	2.94 287	1.29 366	4.06 254	1.36 256	0.50 193	2.39 182	0.91 364	6.11 228	3.25 129	6.64 314	7.30 309	9.96 437	4.20 371	6.03 233	2.21 298	0.00 1	1.02 476	0.00 1	0.02 264	0.54 487	1.01 380

NVstereo2D	4.82 440	1.29 366	7.98 452	3.68 512	3.48 496	8.02 454	3.10 459	11.25 405	15.50 502	5.14 247	7.71 318	8.21 404	4.68 394	10.19 468	4.30 389	0.02 297	0.19 291	0.13 506	0.36 493	0.07 183	1.12 400

raftrobust	2.16 196	1.31 369	2.76 117	2.38 424	3.33 489	2.72 222	0.51 246	5.34 167	4.64 226	6.13 284	3.98 199	1.63 187	2.51 286	3.02 135	1.64 247	0.00 1	0.76 387	0.00 1	0.02 264	0.14 302	0.27 171

AFF-stereo	2.87 279	1.31 369	3.26 165	1.87 334	0.38 158	1.68 112	0.09 97	6.38 244	7.07 344	6.52 305	11.90 421	6.08 359	2.32 278	5.05 200	1.65 249	0.02 297	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 425	0.94 370

MDST_ROB	9.13 517	1.31 369	10.16 494	4.36 535	2.48 456	28.66 564	7.64 533	19.96 548	14.97 495	27.53 560	24.02 524	9.47 427	5.27 419	16.31 533	8.61 465	0.63 520	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.90 362

4D-IteraStereo	1.99 171	1.32 372	3.77 221	0.13 48	2.84 472	3.51 308	1.03 376	4.26 107	5.38 261	5.50 258	1.03 85	3.86 270	0.38 98	2.44 118	1.88 270	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 242	0.11 250	1.84 487

stereogan	8.18 504	1.32 372	9.05 475	3.59 509	4.00 517	20.16 548	3.13 462	17.25 526	20.16 528	10.68 473	19.19 501	20.56 542	10.70 513	14.74 523	7.00 442	0.34 501	0.04 212	0.21 523	0.08 313	0.70 502	0.65 300

DispNO	3.51 340	1.33 374	8.51 458	2.26 401	1.36 376	3.46 304	0.81 334	8.74 332	6.58 318	6.78 324	7.63 317	6.22 365	4.20 371	7.47 324	4.44 394	0.00 1	0.03 195	0.03 462	0.11 339	0.13 291	0.14 80

rvit_105_1	2.69 262	1.34 375	6.85 421	1.89 338	0.09 22	1.94 141	3.50 472	6.38 244	9.00 413	4.98 239	2.19 138	3.57 261	1.56 242	7.31 308	3.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.06 164	0.16 102

TestStereo1	3.12 303	1.34 375	4.67 306	3.47 505	0.71 248	2.50 193	1.45 406	7.27 287	8.71 403	4.91 236	9.28 360	2.34 210	3.61 340	9.44 438	1.62 240	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.40 213

SA-5K	3.12 303	1.34 375	4.67 306	3.47 505	0.71 248	2.50 193	1.45 406	7.27 287	8.71 403	4.91 236	9.28 360	2.34 210	3.61 340	9.44 438	1.62 240	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.40 213

psm_up	4.33 408	1.34 375	4.43 281	2.27 405	2.62 462	5.29 396	3.30 470	11.49 413	6.89 337	8.05 390	8.06 335	10.09 441	11.10 515	7.12 297	3.76 365	0.24 484	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 358	0.37 206

rvit_0105_5	1.70 146	1.36 379	6.71 417	0.52 145	0.04 4	1.58 100	0.58 265	5.39 177	6.62 322	0.91 128	1.72 116	1.77 192	0.77 163	4.44 179	1.28 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.23 153

DualNet (step1)	4.40 414	1.36 379	7.91 448	1.40 264	0.63 230	5.54 400	2.72 443	11.31 408	8.40 395	8.64 413	8.05 332	6.80 375	5.05 410	7.22 300	2.53 318	1.74 544	1.04 479	3.05 556	2.96 560	0.22 376	1.35 426

test_sample9	6.40 467	1.36 379	7.91 448	1.40 264	0.63 230	5.54 400	2.72 443	11.31 408	8.40 395	8.64 413	8.05 332	6.80 375	5.05 410	12.52 503	13.17 522	1.74 544	25.14 596	3.05 556	2.96 560	0.22 376	1.35 426

test_sample8	8.50 509	1.36 379	7.91 448	1.40 264	0.63 230	5.54 400	2.72 443	12.78 453	6.78 331	17.61 536	9.29 362	24.63 549	19.17 547	12.52 503	13.17 522	1.74 544	25.14 596	3.05 556	2.96 560	0.22 376	1.35 426

PSMNet-RSSM	3.69 354	1.36 379	4.54 294	2.44 433	1.90 423	2.35 178	0.69 302	11.77 420	6.38 308	6.60 312	11.85 420	7.70 395	5.61 431	6.66 264	3.67 359	0.00 1	0.00 1	0.02 444	0.01 242	0.17 331	0.10 56

G2L-ROB	3.74 360	1.37 384	5.05 327	1.95 350	1.14 332	4.45 376	0.43 221	12.31 436	6.36 306	7.88 378	5.42 245	11.10 464	2.11 269	8.53 397	6.31 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 331	0.33 193

MMNet	4.44 418	1.37 384	6.26 397	1.73 315	1.64 396	10.51 492	0.61 276	9.27 350	9.66 428	9.55 448	9.22 355	7.40 390	6.52 450	7.90 350	6.98 441	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.10 56

HITNet	3.11 301	1.38 386	5.35 344	2.23 392	0.12 36	5.59 403	0.58 265	9.95 369	5.72 280	6.62 313	7.91 327	3.90 272	3.24 315	4.39 177	4.58 400	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.57 271
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
G2L-Stereo_test	3.88 373	1.39 387	4.86 316	2.98 474	1.49 388	4.11 360	1.13 388	12.05 428	6.83 334	8.42 403	9.17 354	9.49 428	2.71 294	7.03 288	5.22 416	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 402	0.52 259

LL-Strereo2	2.22 206	1.39 387	3.39 179	1.26 244	1.01 307	3.73 334	1.47 408	6.47 250	4.61 225	4.66 232	2.64 155	4.17 287	0.37 91	6.03 233	1.61 238	0.09 430	0.24 308	0.00 1	0.08 313	0.08 196	1.16 405

GASTEREO	1.80 152	1.40 389	2.87 127	1.46 273	1.50 392	3.88 344	0.83 343	5.08 147	2.86 105	2.59 174	3.57 190	0.18 70	2.82 303	2.30 110	0.82 119	0.02 297	0.98 455	0.00 1	0.90 534	0.10 234	1.95 500

AIO-test1	2.49 240	1.41 390	3.78 222	0.87 203	5.11 541	2.46 190	0.93 367	6.49 251	14.84 493	0.95 129	2.85 162	0.92 159	0.31 75	6.05 236	1.88 270	0.15 448	0.07 242	0.00 1	0.21 400	0.21 369	0.31 187

rvit_0105_4	1.58 138	1.41 390	6.67 414	0.65 166	0.05 5	1.60 103	0.41 215	4.70 130	6.48 313	0.46 55	0.87 76	1.40 174	0.53 134	5.08 201	1.12 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.18 117

111	3.05 296	1.41 390	5.51 353	0.32 96	0.14 49	2.83 236	0.68 299	6.76 264	14.21 490	3.59 201	9.11 352	5.50 338	3.30 319	4.05 160	2.43 315	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 291	1.02 386

rvit_stereo_ft	1.23 94	1.42 393	5.16 332	0.94 213	0.36 151	1.22 20	0.24 175	4.57 126	4.49 218	0.51 64	1.04 86	0.73 150	1.10 188	1.50 59	1.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.22 146

rafts_anoy	2.09 184	1.42 393	3.34 174	2.87 469	2.72 468	2.46 190	0.17 147	6.20 234	6.48 313	3.40 196	2.25 142	1.91 198	1.32 216	3.59 147	1.75 262	0.01 187	1.52 545	0.00 1	0.01 242	0.06 164	0.28 177

ssnet_v2	4.73 436	1.43 395	6.74 418	1.80 325	0.75 258	8.89 468	4.60 490	12.66 449	10.65 445	9.53 446	6.23 271	9.78 434	4.26 375	6.89 276	9.65 485	0.01 187	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 449	0.31 187

cf-r	3.76 363	1.43 395	5.34 342	2.66 452	2.79 470	2.85 249	0.62 280	9.08 340	6.91 339	7.06 336	11.90 421	9.64 430	3.83 351	6.23 243	4.53 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.17 112

STTStereo	3.90 374	1.43 395	8.20 455	3.03 478	2.28 447	3.64 323	0.64 286	10.11 371	7.09 345	10.20 461	7.08 301	8.73 421	3.57 338	7.44 315	4.00 380	0.00 1	0.02 167	0.01 411	0.01 242	0.04 130	0.40 213

MSMD_ROB	9.73 522	1.43 395	5.42 348	1.81 326	0.42 176	16.83 533	4.30 485	14.29 497	15.34 498	23.06 548	40.17 571	25.63 553	22.62 559	13.37 512	8.85 470	0.48 517	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 291	0.47 244

coex_refinement	4.34 409	1.44 399	4.46 282	3.08 487	1.46 386	4.22 364	0.36 202	11.92 424	8.33 391	8.48 408	13.41 444	9.90 436	3.40 331	6.95 283	8.54 463	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.71 325

rvit_0105_3	1.94 165	1.44 399	7.39 437	0.88 205	0.02 3	1.61 104	1.64 417	5.88 207	6.73 328	2.37 169	1.78 122	2.01 202	1.16 201	4.46 180	1.26 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.14 80

ADLNet2	4.72 434	1.44 399	6.68 415	3.03 478	3.90 510	6.80 432	2.91 452	11.67 419	9.63 426	7.99 384	9.89 377	9.75 433	5.32 424	7.70 339	7.13 445	0.01 187	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 402	0.22 146

DLCB_ROB	4.87 442	1.45 402	4.75 313	2.52 442	1.13 331	6.25 421	3.01 456	10.44 381	8.34 392	11.05 487	13.43 445	14.04 489	3.90 359	9.74 452	6.80 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.37 206

iResNet	4.04 386	1.46 403	8.72 465	3.25 496	0.36 151	4.54 382	0.47 228	9.06 338	10.40 439	7.98 382	12.82 440	4.06 281	3.22 314	8.82 410	4.95 409	0.03 341	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.55 265

CBFPSM	5.12 446	1.48 404	16.22 529	1.81 326	1.14 332	11.16 499	2.90 451	7.99 316	6.75 330	6.55 308	5.00 227	15.05 499	8.78 494	7.52 329	8.90 471	0.04 371	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 462	0.67 313

raft+_RVC	2.18 199	1.49 405	3.14 155	2.77 459	2.01 432	1.40 81	0.10 105	7.02 275	5.35 258	2.99 186	5.54 251	1.19 168	1.34 221	4.98 196	1.49 227	0.00 1	1.45 538	0.00 1	0.00 1	0.14 302	1.11 397

RYNet	6.82 476	1.51 406	7.35 436	1.79 322	4.52 529	16.68 532	4.41 487	14.19 494	17.43 514	11.64 498	7.86 324	15.03 498	8.81 495	10.10 465	14.16 530	0.04 371	0.13 274	0.15 509	0.05 301	0.08 196	0.53 261

DRN-Test	6.23 463	1.51 406	7.53 441	3.07 486	3.69 502	12.17 511	3.23 465	20.80 557	11.11 458	12.64 504	13.02 442	10.91 460	5.26 418	8.49 394	10.12 490	0.05 389	0.05 221	0.04 472	0.04 297	0.28 417	0.65 300

MLCV	3.76 363	1.52 408	6.93 423	1.66 298	0.31 128	4.31 370	0.32 196	7.92 313	7.68 371	9.55 448	12.12 424	5.17 328	2.74 297	10.00 464	4.49 396	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.27 171

CBMV	5.97 458	1.52 408	4.51 289	1.99 360	0.53 209	10.02 481	6.94 526	13.27 473	13.80 489	13.08 510	15.93 469	11.36 465	8.11 485	9.82 455	7.27 446	0.08 419	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.74 336
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 392	1.53 410	6.87 422	3.04 480	3.33 489	4.34 374	0.59 271	11.36 411	7.92 380	8.98 426	7.98 330	9.72 432	3.82 350	7.92 351	4.43 393	0.15 448	0.02 167	0.03 462	0.03 279	0.07 183	0.14 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.
G2L-Stereo	3.74 360	1.56 411	5.82 374	1.71 309	2.04 436	2.87 251	0.58 265	9.79 362	6.49 315	7.82 375	7.97 329	8.57 418	2.36 280	9.19 431	7.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 402	0.40 213

HBP-ISP	4.37 412	1.56 411	4.59 301	2.23 392	1.29 366	7.87 451	3.96 478	11.80 421	10.91 452	8.06 392	14.45 457	3.38 244	4.87 401	9.27 433	2.53 318	0.14 446	0.06 227	0.00 1	0.01 242	0.08 196	0.30 185

GMStereo	2.07 177	1.56 411	5.64 364	0.74 186	0.05 5	3.63 322	0.01 5	5.17 157	11.27 462	4.22 222	2.44 148	0.53 139	0.49 127	4.06 162	1.01 162	0.22 476	0.00 1	0.00 1	0.14 354	0.18 342	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 469	1.58 414	9.58 488	4.10 525	3.99 516	9.13 472	1.34 403	10.37 378	7.76 372	13.76 516	15.66 465	16.14 508	7.03 463	13.07 510	13.62 528	0.19 467	0.12 268	0.02 444	0.02 264	0.15 318	1.61 444
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 157	1.59 415	4.22 268	0.37 112	0.28 121	1.33 71	0.01 5	5.63 191	4.13 194	3.59 201	5.11 230	2.06 205	0.70 154	7.62 337	0.93 143	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.19 127

CFNet-ft	3.70 356	1.59 415	3.87 229	1.68 303	2.42 452	3.20 279	0.66 291	8.93 335	7.76 372	5.09 243	9.95 379	10.77 456	5.43 427	7.41 312	4.71 402	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.01 242	0.30 428	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 356	1.59 415	3.87 229	1.68 303	2.42 452	3.20 279	0.66 291	8.92 334	7.76 372	5.09 243	9.95 379	10.77 456	5.43 427	7.41 312	4.71 402	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.01 242	0.30 428	0.11 65

AASNet	4.20 401	1.63 418	5.82 374	3.79 515	3.93 511	6.55 427	1.22 393	19.12 540	6.82 333	7.86 377	8.35 341	4.36 298	2.55 288	3.87 158	7.47 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 482	0.22 146

AACVNet	3.71 358	1.63 418	4.89 318	3.80 516	0.62 228	3.25 283	0.30 193	9.47 356	3.81 173	6.34 294	10.74 399	10.52 446	4.92 403	9.31 435	3.88 373	0.03 341	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 444	0.28 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 391	1.65 420	13.34 512	2.14 375	1.84 416	4.03 355	0.98 372	13.13 470	4.97 248	4.53 230	11.37 410	9.85 435	1.97 260	4.88 193	2.74 335	0.03 341	0.90 414	0.00 1	1.11 542	0.84 513	1.72 468

RAFT_CTSACE	3.62 350	1.65 420	5.41 347	1.36 256	3.08 479	3.95 350	1.03 376	4.62 129	4.65 227	5.33 252	17.73 493	7.63 394	2.71 294	10.98 476	1.15 185	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 435	0.25 165

ACRE	2.67 260	1.66 422	6.50 406	0.72 177	2.03 434	2.65 215	0.84 345	5.97 221	5.52 268	7.85 376	9.23 356	1.72 189	1.09 187	4.09 166	2.73 333	0.02 297	0.19 291	0.02 444	0.08 313	0.26 402	0.21 139

MyStereo8	3.30 317	1.69 423	6.28 398	2.51 439	3.79 507	4.22 364	0.07 84	7.43 297	6.39 309	6.51 304	10.13 383	4.23 292	1.45 228	2.79 128	5.08 412	0.06 401	1.49 543	0.00 1	0.40 503	0.26 402	1.33 423

CIPLG	2.72 268	1.69 423	6.02 383	0.80 193	2.14 439	2.66 216	0.84 345	5.90 213	5.59 270	8.12 393	9.58 369	1.74 190	1.14 194	4.53 184	2.82 339	0.02 297	0.19 291	0.02 444	0.09 325	0.26 402	0.22 146

CSP-Net	4.40 414	1.70 425	4.90 319	1.82 329	1.04 311	12.96 516	2.25 435	13.75 486	6.34 304	9.64 450	8.99 349	8.31 407	3.24 315	8.45 392	4.32 390	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 388	0.06 38

pmcnn	8.17 503	1.70 425	11.49 501	3.18 491	3.07 478	9.66 477	6.06 512	13.60 481	17.71 517	15.23 526	24.02 524	27.61 556	8.81 495	10.36 470	9.51 483	0.08 419	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 435	0.87 359

IGEVStereo-DCA	1.54 133	1.71 427	2.99 143	0.73 180	0.24 110	2.69 217	0.81 334	4.31 111	2.97 112	0.73 109	0.16 24	0.23 85	0.32 82	7.57 333	2.72 331	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 359	0.17 331	1.82 480

rrr	1.64 142	1.71 427	6.31 400	0.73 180	0.24 110	2.69 217	0.92 366	4.25 106	1.75 74	0.73 109	0.16 24	0.23 85	0.32 82	7.57 333	2.72 331	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 393	0.17 331	1.68 459

raft_robust	2.91 283	1.71 427	3.42 186	1.36 256	0.57 219	1.53 96	0.12 115	7.06 278	9.09 415	6.96 334	7.21 306	4.43 301	2.09 265	9.40 437	1.61 238	0.03 341	0.93 422	0.00 1	0.21 400	0.17 331	0.38 209

RALAANet	2.68 261	1.71 427	4.73 312	2.79 461	0.80 267	3.30 288	0.15 137	7.92 313	5.92 287	5.79 264	6.06 265	3.51 258	1.13 192	6.76 270	2.28 309	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 332	0.27 414	0.13 75

GwcNet-RSSM	4.13 397	1.71 427	6.25 396	2.50 438	1.93 426	2.39 182	1.49 410	9.59 358	8.71 403	6.66 316	15.04 461	8.47 416	3.84 352	6.87 275	6.74 438	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.29 425	0.15 93

RALCasStereoNet	2.39 232	1.73 432	3.59 208	2.38 424	2.69 467	2.84 238	0.18 152	5.29 162	4.94 244	2.45 171	5.62 254	2.22 208	0.79 168	7.48 327	1.63 243	0.00 1	1.75 548	0.00 1	0.00 1	0.14 302	2.03 508

ARAFT	3.32 318	1.74 433	7.92 451	0.64 162	0.15 57	4.45 376	2.89 449	8.20 318	6.30 302	9.23 438	7.12 305	5.58 341	1.24 213	8.60 400	1.69 257	0.01 187	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 446	0.35 202

LoS_RVC	1.47 125	1.75 434	2.66 106	0.52 145	3.89 509	1.67 110	0.04 54	2.66 24	2.61 96	0.55 77	2.63 154	0.31 105	1.68 247	1.99 91	0.81 113	0.01 187	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 100	5.54 556

IPLGR_C	2.69 262	1.75 434	6.20 392	0.79 190	2.06 437	2.64 213	0.86 353	6.36 242	5.64 272	8.13 394	9.26 358	1.69 188	1.15 200	3.79 155	2.80 338	0.02 297	0.20 298	0.02 444	0.08 313	0.26 402	0.18 117

test_xeample3	1.71 149	1.75 434	6.64 412	0.90 208	0.29 122	2.55 198	0.90 361	4.08 96	2.36 89	0.56 82	0.24 35	0.23 85	0.31 75	7.51 328	2.73 333	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 493	0.18 342	1.92 498

iResNet_ROB	4.67 432	1.77 437	5.93 379	2.47 436	0.95 298	3.78 338	0.36 202	15.65 512	17.36 513	8.75 419	11.23 407	7.05 385	4.60 391	8.94 419	4.23 386	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.15 93

GANet	6.86 478	1.78 438	5.98 382	3.05 481	1.12 329	10.12 484	9.38 544	13.41 477	8.67 401	11.46 494	29.87 546	13.94 488	8.25 487	12.06 497	6.33 435	0.40 506	0.06 227	0.16 512	0.33 481	0.18 342	0.59 280

TDLM	4.58 425	1.79 439	5.03 326	2.45 434	1.32 372	4.04 357	7.15 529	11.60 418	11.46 463	6.91 327	12.69 436	5.94 356	5.03 407	9.74 452	3.80 370	0.67 522	0.00 1	0.01 411	0.05 301	0.23 388	1.78 478

DeepPruner_ROB	3.82 369	1.87 440	5.65 366	1.31 251	1.64 396	3.62 321	0.81 334	14.47 499	5.03 250	8.03 387	10.78 400	6.95 383	2.26 273	8.92 416	4.32 390	0.07 410	0.03 195	0.00 1	0.01 242	0.37 452	0.29 180

AIO-test2	2.98 293	1.88 441	4.72 310	1.67 302	3.34 491	2.64 213	0.06 76	6.96 271	15.70 504	2.65 175	7.31 310	0.93 160	0.57 140	5.81 227	1.20 195	3.30 556	0.09 253	0.00 1	0.09 325	0.22 376	0.43 238

SACVNet	4.55 422	1.88 441	5.55 360	3.38 501	1.68 403	3.11 270	2.76 448	12.44 443	6.43 310	11.07 488	11.31 408	10.53 448	5.13 415	9.88 459	4.56 398	0.08 419	0.02 167	0.00 1	0.01 242	0.38 456	0.80 347

XPNet_ROB	6.46 469	1.88 441	7.41 439	2.81 462	0.95 298	6.45 425	6.82 524	13.58 480	8.80 406	15.50 527	15.86 467	19.59 534	7.12 464	11.41 487	9.86 486	0.02 297	0.04 212	0.00 1	0.03 279	0.20 358	0.79 346

MeshStereo	11.94 545	1.88 441	5.24 335	2.11 373	1.44 384	20.09 547	4.95 497	21.74 563	16.75 510	33.10 568	35.07 563	39.28 575	22.72 560	19.45 548	13.59 527	0.19 467	0.06 227	0.02 444	0.00 1	0.46 474	0.65 300
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
ccnet	7.45 494	1.89 445	7.71 444	3.18 491	2.35 448	12.19 512	6.14 513	18.95 537	9.36 423	13.33 511	20.38 506	16.00 507	9.10 502	10.10 465	15.40 536	0.44 508	0.34 323	0.25 527	0.25 421	0.48 479	1.18 406

RP	7.41 490	1.90 446	7.33 434	4.26 530	5.25 543	6.64 429	3.46 471	12.44 443	16.23 507	10.36 466	23.00 521	18.72 527	16.59 540	11.10 478	8.47 462	1.10 532	0.02 167	0.12 504	0.16 359	0.43 466	0.65 300

Nwc_Net	7.54 495	1.91 447	8.71 464	4.16 527	3.42 494	10.77 495	2.00 429	20.33 554	12.19 469	9.10 432	24.04 526	17.67 521	13.58 530	12.14 499	9.12 476	0.94 530	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.22 376	0.41 223

dd	2.36 224	1.93 448	6.03 385	0.83 197	0.12 36	1.80 129	0.17 147	5.30 163	11.82 467	2.98 185	3.64 194	1.50 182	1.21 210	5.25 206	3.92 375	0.13 443	0.01 128	0.04 472	0.22 407	0.10 234	0.14 80

G-Net	8.60 511	1.93 448	12.59 507	6.04 550	3.66 501	25.93 557	4.26 482	10.35 377	8.05 384	19.71 541	24.73 530	14.15 490	15.49 538	11.30 482	10.69 501	0.50 519	0.46 342	0.19 520	0.25 421	0.80 510	0.91 365

CVANet_RVC	4.68 433	1.93 448	5.57 362	2.61 449	1.86 420	4.12 361	4.94 496	12.11 429	9.29 420	8.05 390	11.08 404	10.28 442	6.48 449	9.52 442	3.19 353	0.45 510	0.01 128	0.00 1	0.12 345	0.23 388	1.75 474

fast-acv-ft	6.00 459	1.95 451	7.88 447	2.35 419	1.85 418	13.61 522	1.76 423	8.44 321	10.12 432	11.22 490	20.57 508	14.41 495	7.55 475	8.11 363	8.83 469	0.10 434	0.09 253	0.16 512	0.07 310	0.68 498	0.35 202

LMCR-Stereo	3.92 376	1.96 452	4.92 320	2.85 468	0.23 108	7.88 452	1.47 408	12.52 446	5.39 262	8.71 417	10.65 397	1.90 197	5.04 409	8.53 397	4.89 406	1.05 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 462	0.05 29

CFNet	4.03 385	1.97 453	6.30 399	2.70 456	1.64 396	5.41 399	0.22 169	12.14 432	10.28 434	5.24 249	11.15 405	6.43 367	3.70 346	8.97 422	4.01 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.13 75

DMCA-RVC	3.59 347	1.98 454	8.68 463	2.30 411	1.48 387	3.54 313	0.55 256	8.40 320	5.43 265	9.37 443	5.90 259	8.34 409	3.21 313	7.19 298	4.46 395	0.06 401	0.11 263	0.08 494	0.02 264	0.21 369	0.40 213

WCMA_ROB	10.20 527	1.99 455	9.33 482	3.01 476	2.46 454	15.78 529	7.67 535	12.75 452	15.41 500	25.08 558	33.42 559	27.06 555	19.86 549	13.87 517	12.47 516	1.28 536	0.38 332	0.18 518	0.20 393	0.28 417	1.54 438

gwcnet-sp	3.58 344	2.01 456	8.82 468	2.01 364	0.69 241	7.38 447	1.10 384	9.23 347	6.66 325	9.32 439	5.91 260	4.21 289	3.31 321	6.91 278	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 393	0.18 117

scenet	3.58 344	2.01 456	8.82 468	2.01 364	0.69 241	7.38 447	1.10 384	9.23 347	6.66 325	9.32 439	5.91 260	4.21 289	3.31 321	6.91 278	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 393	0.18 117

ssnet	3.58 344	2.01 456	8.82 468	2.01 364	0.69 241	7.38 447	1.10 384	9.23 347	6.66 325	9.32 439	5.91 260	4.21 289	3.31 321	6.91 278	3.69 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 393	0.18 117

Replicate-Monster	1.48 126	2.08 459	10.66 497	0.11 40	0.49 189	1.32 66	0.04 54	4.38 119	1.08 40	1.19 146	0.07 11	0.08 36	0.11 32	5.09 202	0.50 27	0.17 459	1.08 488	0.00 1	0.18 376	0.01 37	0.99 376

FBW_ROB	9.17 518	2.08 459	10.31 495	2.51 439	1.66 401	13.22 519	6.04 511	23.09 564	20.11 527	19.55 539	15.80 466	18.97 531	11.96 523	19.34 547	11.38 506	0.66 521	0.30 316	2.15 554	0.90 534	1.15 521	2.16 517

iinet-f	6.21 462	2.11 461	28.74 568	2.13 374	1.38 378	11.62 504	1.49 410	7.64 306	7.19 352	7.77 373	14.38 455	10.49 445	7.79 479	7.76 343	12.90 521	0.03 341	0.03 195	0.05 479	0.00 1	0.67 496	0.12 70

BEATNet_4x	3.69 354	2.12 462	8.11 453	1.82 329	0.16 63	5.30 397	1.04 379	10.87 395	6.14 296	7.09 340	8.42 342	4.99 324	4.42 379	5.89 228	6.23 433	0.04 371	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 440	0.84 352

DN-CSS_ROB	3.00 295	2.14 463	7.33 434	2.67 454	0.78 263	3.13 273	0.07 84	6.68 261	4.22 200	5.51 259	12.12 424	2.33 209	1.21 210	8.69 406	2.51 317	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 462	0.15 93

AF-Net	8.37 507	2.16 464	9.01 473	3.65 511	4.58 532	9.40 473	2.63 442	17.71 528	21.32 534	10.38 467	24.51 529	20.43 539	16.67 541	12.54 505	10.76 502	0.70 524	0.00 1	0.12 504	0.00 1	0.47 476	0.42 228

psmorigin	7.74 496	2.19 465	18.99 541	2.51 439	0.89 282	7.08 441	2.74 446	11.25 405	7.90 378	20.49 544	22.36 519	20.16 536	11.95 522	13.84 516	10.61 497	0.04 371	0.18 289	0.06 483	0.24 417	0.27 414	1.07 391

z-ln-s-r	6.62 474	2.20 466	17.98 537	1.77 320	2.00 431	3.38 294	2.61 441	8.63 326	13.06 482	7.07 338	25.89 536	8.73 421	7.60 477	12.16 500	18.56 540	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 440	0.49 249

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 472	2.21 467	12.10 505	2.75 457	3.28 486	10.03 482	3.05 457	12.31 436	11.52 464	10.10 460	21.36 511	11.51 466	7.30 469	11.56 489	10.61 497	0.09 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.51 255

FADNet-RVC-Resample	4.11 392	2.25 468	13.88 515	1.64 292	0.66 236	5.91 414	2.34 437	10.87 395	9.09 415	6.53 306	4.34 206	5.69 348	4.71 396	8.01 357	4.64 401	0.18 466	0.22 301	0.17 517	0.12 345	0.46 474	0.59 280

NaN_ROB	6.51 471	2.25 468	8.77 466	1.69 305	1.79 410	9.71 478	10.94 549	16.20 517	16.13 506	13.04 509	8.86 345	11.77 471	5.94 436	12.88 508	8.01 455	0.05 389	0.13 274	0.07 488	0.20 393	0.32 440	1.50 435

sAnonymous2	1.54 133	2.26 470	9.53 484	0.65 166	0.50 193	1.20 15	0.23 173	4.86 136	3.65 162	0.42 44	1.27 94	0.23 85	1.40 223	1.23 35	0.68 81	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.20 393	2.00 539	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 133	2.26 470	9.53 484	0.65 166	0.50 193	1.20 15	0.23 173	4.86 136	3.65 162	0.42 44	1.27 94	0.23 85	1.40 223	1.23 35	0.68 81	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.20 393	2.00 539	0.42 228

iResNetv2_ROB	4.72 434	2.26 470	8.87 471	3.20 493	1.25 354	4.32 371	1.73 421	14.22 495	10.62 444	10.53 470	12.13 426	7.77 396	5.54 430	8.29 375	2.76 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 462	0.55 265

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 78	2.27 473	1.82 18	1.16 231	0.34 140	0.56 5	0.05 63	2.94 30	1.46 64	0.40 32	0.94 82	0.22 83	2.27 274	6.26 244	0.63 69	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 370	0.04 130	0.16 102

RAFT + AFF	4.63 429	2.28 474	7.43 440	1.51 280	2.38 450	5.81 412	6.49 518	10.74 391	8.53 399	7.75 372	8.95 348	7.47 391	6.68 456	9.17 430	5.06 411	0.08 419	0.47 344	0.00 1	0.01 242	0.66 495	1.03 389

NCC-stereo	7.43 492	2.28 474	8.58 461	3.28 497	4.48 526	8.34 456	4.27 483	20.45 555	13.66 487	9.17 435	17.52 490	16.49 510	14.31 535	13.71 514	8.95 472	1.73 542	0.12 268	0.01 411	0.50 516	0.21 369	0.60 282

Abc-Net	7.43 492	2.28 474	8.58 461	3.28 497	4.48 526	8.34 456	4.27 483	20.45 555	13.66 487	9.17 435	17.52 490	16.49 510	14.31 535	13.71 514	8.95 472	1.73 542	0.12 268	0.01 411	0.50 516	0.21 369	0.60 282
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	5.84 455	2.29 477	10.08 490	3.80 516	4.45 524	10.40 487	0.88 359	10.81 392	7.17 350	14.28 521	16.67 478	11.58 467	4.41 377	8.51 395	9.37 480	0.12 440	0.35 327	0.11 497	0.08 313	0.79 508	0.62 290

YMNet_1	5.84 455	2.29 477	10.08 490	3.80 516	4.45 524	10.40 487	0.88 359	10.81 392	7.17 350	14.28 521	16.67 478	11.58 467	4.41 377	8.51 395	9.37 480	0.12 440	0.35 327	0.11 497	0.08 313	0.79 508	0.62 290

LL-Strereo	5.14 447	2.29 477	8.95 472	1.26 244	5.05 540	3.66 324	1.40 405	10.33 376	8.98 411	8.71 417	8.24 340	10.70 453	11.10 515	12.66 507	5.36 418	0.05 389	1.35 536	0.00 1	0.00 1	0.38 456	2.23 523

ADCRef	7.76 497	2.31 480	19.09 542	2.82 464	3.29 487	11.88 507	3.06 458	11.52 415	10.89 451	13.69 515	25.85 535	8.20 403	8.89 497	8.95 420	22.66 552	0.16 454	0.08 246	0.16 512	0.34 486	0.47 476	0.91 365

FADNet_RVC	4.24 404	2.32 481	14.23 519	1.18 235	0.79 264	5.64 405	0.60 272	11.50 414	7.19 352	3.68 205	8.08 337	4.14 285	4.06 364	10.29 469	7.47 449	0.36 503	0.44 340	0.18 518	0.47 512	0.93 515	1.23 411

GMStereo_Zeroshot	2.92 285	2.33 482	6.12 387	1.66 298	0.36 151	3.61 317	0.09 97	5.95 219	6.20 298	7.15 345	7.11 304	8.37 410	0.91 172	6.17 240	1.97 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 376	0.14 80

FADNet	4.55 422	2.35 483	13.60 513	1.87 334	0.80 267	4.74 388	0.75 321	14.47 499	12.41 471	4.07 218	5.45 248	9.64 430	5.03 407	8.86 413	4.82 405	0.20 470	0.04 212	0.07 488	0.05 301	1.27 524	0.40 213

PA-Net	5.40 449	2.35 483	9.55 486	2.75 457	2.21 441	8.74 465	3.92 477	13.05 464	13.35 485	7.30 359	7.98 330	8.08 401	6.39 446	11.17 481	9.30 478	0.02 297	0.03 195	0.00 1	0.03 279	0.16 322	1.55 441
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 461	2.40 485	8.22 456	3.43 502	4.43 523	10.57 493	4.21 481	19.44 543	11.24 461	12.86 505	8.06 335	11.64 470	4.79 399	8.65 405	9.32 479	0.01 187	0.10 259	0.00 1	0.03 279	0.34 444	0.69 317

PSMNet_ROB	5.41 451	2.45 486	7.39 437	2.36 421	1.90 423	10.11 483	6.54 519	16.32 519	7.59 368	6.84 326	10.83 401	12.06 477	4.13 368	8.73 407	10.24 492	0.02 297	0.01 128	0.01 411	0.11 339	0.26 402	0.40 213

APVNet	6.28 465	2.46 487	10.09 492	3.51 507	3.97 514	12.15 510	1.75 422	20.08 553	6.73 328	6.92 333	13.45 446	10.75 455	6.29 445	11.86 493	14.34 531	0.05 389	0.02 167	0.11 497	0.03 279	0.63 492	0.34 197

NCCL2	6.27 464	2.46 487	7.00 424	2.36 421	1.11 326	9.48 474	11.14 551	13.01 463	10.40 439	9.94 457	9.49 367	22.11 545	7.42 471	9.90 461	8.56 464	0.01 187	0.00 1	0.02 444	0.03 279	0.20 358	0.73 331

TCMNet	5.54 453	2.53 489	10.92 499	4.50 538	6.58 549	8.90 469	1.31 402	11.59 417	8.68 402	7.24 352	12.74 437	8.37 410	4.65 393	9.30 434	10.83 503	0.11 438	0.19 291	0.31 530	0.09 325	0.84 513	1.07 391

PS-NSSS	4.22 402	2.53 489	5.89 378	1.01 219	2.93 474	4.05 359	1.93 427	11.44 412	8.94 410	7.14 344	14.70 460	4.96 322	2.60 290	9.09 427	3.92 375	0.40 506	0.04 212	0.83 542	0.00 1	1.09 517	1.02 386

LALA_ROB	7.02 483	2.54 491	8.51 458	1.53 283	0.96 300	9.96 480	8.71 541	16.70 521	12.68 475	12.99 507	13.90 452	24.47 548	5.40 426	11.61 491	9.50 482	0.04 371	0.05 221	0.00 1	0.02 264	0.17 331	0.65 300

DPSNet	10.88 535	2.57 492	20.40 546	2.24 396	1.90 423	24.92 555	17.00 577	21.35 560	28.61 553	12.87 506	13.74 449	17.01 517	20.14 551	15.36 526	14.01 529	0.81 526	0.98 455	0.20 521	0.65 524	1.30 525	1.54 438

ETE_ROB	6.28 465	2.60 493	9.22 480	1.71 309	0.84 275	6.44 424	6.78 523	13.16 471	8.80 406	13.01 508	15.93 469	21.01 543	6.18 442	10.97 475	8.11 457	0.04 371	0.01 128	0.00 1	0.02 264	0.16 322	0.70 322

dad	5.10 445	2.61 494	6.76 419	1.23 239	0.14 49	2.85 249	0.36 202	7.98 315	14.88 494	10.84 478	17.06 482	15.59 502	3.29 318	7.24 302	4.39 392	1.20 534	0.10 259	4.02 561	0.49 515	0.20 358	0.69 317

AANet_RVC	5.41 451	2.61 494	8.17 454	2.25 398	1.30 369	2.27 171	1.64 417	10.82 394	18.54 520	8.01 386	18.09 496	8.39 414	3.31 321	11.37 486	8.98 474	1.15 533	0.38 332	0.02 444	0.00 1	0.17 331	0.70 322

FADNet-RVC	4.36 410	2.62 496	14.51 522	2.01 364	0.44 179	4.27 367	1.27 397	12.61 448	7.89 377	3.76 207	4.05 201	10.63 450	4.34 376	9.87 457	7.66 452	0.03 341	0.09 253	0.00 1	0.03 279	0.65 494	0.50 251

LE_ROB	17.31 564	2.62 496	14.26 520	4.20 528	1.80 411	17.40 536	9.70 546	15.38 510	55.92 589	63.97 599	40.81 573	35.50 571	39.26 582	15.64 530	28.51 572	0.06 401	0.11 263	0.13 506	0.21 400	0.14 302	0.51 255

DFGA-Net	3.09 300	2.73 498	9.21 479	1.79 322	0.47 185	3.30 288	0.20 162	7.49 299	6.20 298	5.54 261	6.42 283	2.17 207	1.12 190	7.96 353	6.56 437	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 466	0.17 112

SDNR	7.97 499	2.75 499	16.90 534	2.28 408	0.94 295	45.23 584	0.43 221	9.30 353	10.84 449	10.71 474	25.30 533	5.51 339	4.47 381	11.98 495	7.58 451	0.15 448	0.14 278	0.00 1	0.04 297	2.27 541	2.65 534

Wz-Net-LNSev	7.12 485	2.75 499	18.64 539	1.70 308	4.16 518	12.79 515	6.72 521	13.74 485	13.57 486	11.14 489	17.31 488	11.90 476	8.50 490	8.96 421	9.94 487	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 342	0.34 197

RGC	7.40 489	2.77 501	7.71 444	4.43 537	4.87 538	8.88 467	2.96 454	16.05 516	12.76 479	11.96 502	19.57 503	18.32 526	11.57 521	13.89 518	9.58 484	0.83 527	0.02 167	0.24 526	0.41 506	0.40 460	0.77 340

ADCP+	8.60 511	2.78 502	17.44 535	1.69 305	4.27 520	16.95 535	5.29 501	13.38 476	12.52 472	13.57 514	17.57 492	10.86 459	11.28 517	18.43 545	23.91 561	0.03 341	0.05 221	0.01 411	0.18 376	0.47 476	1.31 421

PDISCO_ROB	10.27 528	2.79 503	13.30 510	10.58 563	9.96 565	22.78 551	5.99 508	20.01 549	28.57 552	11.88 500	14.49 458	20.54 540	4.92 403	17.01 539	10.29 493	5.79 560	0.42 336	0.14 508	0.13 352	2.53 544	3.25 539

CSAN	8.41 508	2.86 504	9.35 483	2.43 431	0.82 273	13.59 521	11.68 557	15.80 514	21.98 538	14.71 523	16.46 475	18.00 523	14.42 537	13.68 513	10.10 488	0.10 434	0.13 274	0.15 509	0.19 381	0.43 466	1.28 419

GwcNet	6.95 479	2.89 505	13.32 511	2.82 464	5.53 544	11.76 505	2.14 434	14.95 505	17.69 516	10.83 477	18.14 497	10.83 458	6.66 454	9.83 456	10.19 491	0.03 341	0.06 227	0.03 462	0.08 313	0.64 493	0.66 310

FINET	6.96 480	2.98 506	13.77 514	3.20 493	4.81 537	9.65 476	9.90 547	13.68 484	23.91 543	8.28 399	13.70 447	5.36 335	5.83 433	10.79 474	8.05 456	0.90 528	1.43 537	0.11 497	0.38 499	0.48 479	1.98 506

w-ln-seven-2	7.81 498	3.17 507	25.87 561	2.09 369	1.12 329	8.35 459	3.84 474	12.83 454	16.45 508	13.88 517	21.42 512	11.83 473	11.07 514	11.91 494	10.62 499	0.03 341	0.19 291	0.00 1	0.02 264	0.37 452	1.13 402

Wz-Net-MNSev	8.12 502	3.18 508	18.07 538	2.63 450	3.36 492	17.82 539	9.40 545	12.89 458	15.44 501	13.95 519	18.21 498	14.38 493	7.75 478	12.50 502	11.45 507	0.46 512	0.03 195	0.00 1	0.01 242	0.26 402	0.58 277

ADCL	10.77 532	3.23 509	21.50 548	2.26 401	1.96 430	23.65 552	9.07 542	14.69 503	24.88 545	15.21 525	27.20 538	12.68 482	14.02 534	16.94 538	24.43 563	0.26 490	0.18 289	0.74 540	0.67 525	0.80 510	1.02 386

MANE	20.98 575	3.23 509	8.81 467	5.96 549	6.96 552	33.07 571	13.20 561	35.43 577	38.86 575	44.72 584	52.41 588	53.20 583	41.84 585	34.74 576	27.45 570	1.87 547	2.27 554	1.54 550	10.18 579	0.69 500	3.11 537

SANet	11.48 541	3.34 511	13.93 516	2.40 429	1.01 307	16.49 531	12.16 560	20.05 552	37.28 571	19.62 540	28.04 540	25.61 552	20.10 550	14.43 520	12.39 515	0.10 434	0.06 227	0.03 462	0.06 308	0.76 506	1.73 470

SGM-ForestM	18.61 569	3.38 512	10.14 493	3.44 503	2.24 445	34.17 573	15.39 566	29.44 575	33.93 559	38.55 576	41.08 574	53.64 584	36.76 579	34.82 577	27.16 569	1.25 535	1.81 551	0.74 540	1.01 540	0.61 490	2.61 533

ADCPNet	10.18 526	3.40 513	33.24 572	2.38 424	1.74 406	17.75 538	7.65 534	13.20 472	13.03 481	14.09 520	21.72 515	19.36 532	11.40 519	15.43 528	23.00 554	0.28 494	1.15 513	0.39 536	1.48 551	0.68 498	2.21 520

DGSMNet	7.10 484	3.49 514	15.11 525	4.36 535	4.41 522	8.94 470	6.25 514	15.10 507	14.28 491	8.15 395	14.51 459	10.08 439	5.38 425	11.04 477	7.95 454	1.49 540	2.00 552	1.79 551	1.68 556	2.43 542	3.48 543

ELAS	17.99 566	3.49 514	11.19 500	6.14 551	5.79 546	34.89 574	17.28 578	28.75 572	30.47 555	40.80 580	45.79 579	39.04 574	32.05 576	27.63 570	24.30 562	1.88 548	2.41 558	1.09 544	1.48 551	1.83 536	3.48 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 487	3.58 516	25.29 559	4.27 531	7.20 553	3.78 338	4.64 491	14.03 491	20.86 532	8.85 421	10.57 394	7.35 388	7.88 481	12.16 500	10.66 500	0.25 487	0.16 284	0.29 529	0.43 509	0.77 507	0.65 300

GANetREF_RVC	6.97 481	3.59 517	9.14 478	4.00 522	0.40 168	13.17 517	11.27 555	15.95 515	17.51 515	10.62 472	10.66 398	12.15 478	7.97 483	13.18 511	5.04 410	0.45 510	0.00 1	0.01 411	0.15 357	3.47 551	0.60 282
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
ELAS_RVC	17.82 565	3.60 518	11.92 503	6.63 553	5.73 545	30.34 566	19.64 580	26.92 569	35.06 566	40.79 579	41.32 575	37.31 573	31.61 573	30.54 571	22.93 553	1.97 550	2.40 556	1.28 548	1.27 547	1.71 533	3.51 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 530	3.67 519	14.03 517	4.81 541	4.52 529	11.93 508	1.66 420	21.36 561	38.40 574	18.84 538	21.72 515	17.63 519	13.07 526	15.65 531	17.71 539	0.36 503	1.09 491	0.01 411	0.32 477	0.50 483	1.67 456

Syn2CoEx	6.70 475	3.69 520	12.14 506	2.78 460	1.68 403	8.36 460	3.21 464	18.59 535	12.66 474	8.86 422	20.79 509	10.52 446	10.54 511	9.68 446	8.70 467	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 500	1.00 379

aanetorigin	9.02 514	3.75 521	28.68 567	2.16 376	3.86 508	5.84 413	5.40 504	5.93 218	10.39 438	28.12 561	31.02 552	15.98 506	13.74 531	9.38 436	12.55 517	0.25 487	0.22 301	0.22 524	0.24 417	1.24 522	1.47 432

TRStereo	2.71 265	3.79 522	5.46 351	2.19 384	2.22 443	2.98 262	1.07 382	9.83 364	4.39 211	3.46 197	3.48 182	3.92 273	0.77 163	6.43 251	1.70 258	0.03 341	0.63 363	0.00 1	0.29 463	0.11 250	1.49 434

SAMSARA	15.67 556	3.89 523	14.48 521	13.77 569	7.92 558	38.69 578	73.90 601	21.22 559	24.66 544	17.04 534	13.86 450	30.01 560	13.07 526	18.07 544	17.48 538	0.23 482	1.46 540	0.07 488	0.40 503	0.99 516	2.15 516

SuperB	8.29 506	3.96 524	24.92 557	2.96 473	1.33 373	9.83 479	4.15 480	10.92 399	29.79 554	11.86 499	12.51 432	6.07 358	6.97 460	11.13 480	14.73 532	0.15 448	0.11 263	0.35 532	0.26 440	12.64 569	1.11 397

PVD	16.41 558	3.98 525	16.04 528	5.38 544	4.59 534	19.44 544	7.28 531	28.88 573	49.27 584	31.53 566	43.72 577	30.36 562	32.17 577	26.70 569	23.19 555	0.25 487	1.48 542	0.04 472	0.59 521	0.52 485	2.87 536

w-ln-seven	10.89 536	4.13 526	29.29 569	2.40 429	2.62 462	15.68 528	5.09 500	18.55 534	34.46 564	21.14 546	26.71 537	15.16 501	9.01 501	12.97 509	19.34 544	0.05 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 487	0.71 325

anonymity	8.04 500	4.13 526	12.86 508	7.43 555	13.11 572	8.34 456	2.02 430	18.21 532	7.55 367	13.88 517	9.27 359	10.63 450	7.79 479	11.57 490	6.06 425	6.25 561	5.59 585	3.71 560	3.28 564	3.27 549	5.78 557

RTSC	9.87 523	4.34 528	16.44 531	4.60 540	2.38 450	12.54 513	0.75 321	18.19 531	37.31 572	16.16 531	15.86 467	13.32 484	7.56 476	20.93 554	23.50 557	0.34 501	1.07 487	0.02 444	0.35 490	0.71 503	0.99 376

PWCDC_ROB	8.50 509	4.40 529	9.57 487	6.16 552	4.54 531	10.46 489	1.03 376	15.30 508	28.16 551	10.88 480	30.88 551	6.96 384	11.31 518	14.57 521	10.40 495	3.10 555	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 531	0.63 295

SQANet	8.22 505	4.42 530	7.19 433	12.11 566	9.77 564	11.80 506	3.23 465	12.00 426	6.60 319	8.59 412	11.52 412	10.97 462	5.31 423	11.10 478	4.20 384	9.56 569	2.29 555	10.51 568	1.61 555	13.06 571	8.49 565

ADCMid	10.97 537	4.49 531	23.66 553	2.53 443	2.52 459	11.46 502	6.31 515	15.31 509	12.85 480	23.57 552	22.99 520	17.92 522	21.04 554	19.57 549	28.05 571	0.47 515	0.43 337	1.10 545	1.32 548	1.73 534	2.10 512

PWC_ROB	8.89 513	4.49 531	15.62 527	2.92 470	4.49 528	7.89 453	1.23 394	17.29 527	20.00 526	16.54 532	28.06 541	14.37 492	11.98 524	14.93 525	15.43 537	0.47 515	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.67 496	1.31 421

MFN_U_SF_RVC	13.54 549	4.69 533	28.43 566	4.24 529	2.50 457	24.26 553	5.99 508	28.23 571	20.18 529	24.06 555	29.38 544	30.35 561	16.92 542	20.98 556	21.39 548	1.35 537	1.13 500	1.02 543	1.41 550	1.88 537	2.50 532

XQC	9.46 519	4.84 534	18.88 540	4.07 523	3.09 480	15.97 530	6.65 520	16.26 518	26.63 548	12.63 503	12.35 430	15.75 503	10.62 512	16.48 534	21.19 547	0.44 508	0.96 437	0.05 479	0.32 477	1.10 518	0.99 376

Consistency-Raft	9.58 521	5.11 535	13.00 509	5.61 546	8.92 562	4.03 355	5.07 499	19.73 547	24.90 546	11.32 493	29.86 545	13.36 485	6.16 441	8.00 354	13.47 526	0.67 522	0.34 323	1.81 552	4.36 570	12.23 567	3.62 547

z-mn7	11.06 538	5.25 536	22.57 550	2.37 423	1.74 406	19.71 545	5.54 506	14.08 492	35.39 569	10.07 459	36.03 565	15.76 504	10.23 508	22.26 559	18.95 542	0.04 371	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 471	0.68 315

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 529	5.37 537	16.61 533	2.95 472	3.02 477	24.75 554	15.44 567	14.68 502	19.73 524	19.77 542	23.97 523	16.98 515	8.40 488	17.58 542	9.23 477	1.59 541	1.75 548	0.16 512	2.63 558	0.75 505	1.85 489

WZ-Net	13.61 550	5.57 538	42.84 583	3.89 520	3.19 483	19.90 546	15.44 567	15.67 513	32.04 557	16.13 530	28.69 542	22.17 546	15.84 539	21.40 557	26.87 567	0.75 525	0.01 128	0.01 411	0.03 279	0.51 484	1.20 408

PASM	9.11 515	5.68 539	25.06 558	4.33 533	4.18 519	7.01 438	8.48 538	12.37 439	20.95 533	13.49 513	15.37 463	18.80 528	11.52 520	14.70 522	12.70 518	0.93 529	1.19 519	0.32 531	1.21 546	1.66 532	2.22 522

GASNet	5.62 454	5.76 540	12.05 504	5.03 543	2.08 438	3.77 336	1.53 412	12.92 459	11.62 465	9.64 450	7.40 312	8.58 419	7.54 474	14.76 524	8.25 460	0.02 297	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 512	0.52 259

PSMNet-RUCA	6.00 459	5.79 541	14.15 518	10.30 561	7.63 555	6.94 434	1.89 425	12.74 451	10.95 453	4.10 220	11.72 417	4.77 311	1.72 252	8.74 408	5.09 413	1.88 548	0.12 268	4.77 562	0.71 527	5.10 555	0.82 349

MSAF-DinoV2	10.81 534	5.90 542	16.35 530	3.91 521	2.57 461	8.73 464	4.64 491	14.74 504	22.45 540	10.92 483	18.73 500	29.19 558	17.54 543	23.14 562	29.42 574	0.36 503	0.15 281	0.25 527	0.80 532	2.89 548	3.52 546

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 468	6.12 543	6.53 408	4.29 532	3.61 500	15.41 527	4.13 479	12.36 438	7.32 359	7.60 367	8.51 343	8.97 425	2.64 292	10.17 467	3.72 363	8.16 566	2.40 556	2.00 553	0.11 339	8.55 564	5.84 558

ADCS	13.76 551	6.46 544	30.74 570	3.62 510	2.93 474	14.28 524	11.22 554	20.02 550	34.42 563	23.20 549	25.42 534	19.51 533	19.62 548	24.54 566	33.88 581	0.27 493	0.23 305	0.37 535	0.19 381	1.47 529	2.84 535

EDNetEfficient	14.14 554	6.71 545	56.12 589	2.99 475	3.58 498	5.38 398	8.49 539	9.35 355	33.24 558	40.73 578	30.21 548	18.04 524	22.92 561	12.13 498	26.26 566	0.16 454	0.24 308	0.07 488	1.15 543	2.58 545	2.39 527

AnyNet_C32	11.82 543	7.08 546	25.83 560	4.55 539	5.88 547	16.92 534	16.97 576	14.14 493	18.11 519	16.87 533	21.66 514	14.78 496	13.87 533	23.54 564	31.83 578	0.24 484	0.28 314	0.35 532	0.53 518	1.35 526	1.71 467

AnonymousM	2.96 291	7.19 547	1.41 4	0.92 211	0.06 11	2.37 180	0.52 248	6.05 223	3.83 176	4.97 238	2.37 145	1.91 198	1.00 180	2.23 106	1.06 169	0.01 187	0.57 352	17.64 573	4.90 571	0.02 66	0.27 171

SPS-STEREO	15.83 557	7.38 548	14.92 524	11.63 565	11.77 570	25.30 556	7.12 528	25.20 567	17.06 512	32.24 567	30.34 549	31.63 563	22.59 558	25.67 567	21.97 550	7.71 565	4.50 581	3.35 559	1.56 554	6.97 562	7.72 564
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 555	7.41 549	36.29 577	7.76 557	43.77 596	11.24 501	12.14 559	16.73 522	23.72 541	23.73 554	32.92 556	18.89 530	13.31 528	16.60 535	12.37 514	0.26 490	0.86 408	0.11 497	0.43 509	1.24 522	17.26 589

zh-mn7	11.74 542	7.51 550	34.00 573	1.96 353	1.02 309	13.44 520	2.89 449	13.67 482	34.35 562	22.18 547	39.79 570	12.33 479	10.28 509	20.97 555	18.78 541	0.30 496	0.01 128	0.00 1	0.01 242	0.45 471	0.91 365

UDGNet	2.92 285	7.79 551	4.92 320	3.01 476	0.08 17	2.96 259	0.20 162	4.77 133	8.93 409	2.91 183	2.85 162	0.95 162	1.00 180	6.46 252	1.66 252	1.46 539	0.00 1	5.33 565	0.92 537	1.95 538	0.19 127

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 561	7.98 552	24.37 556	6.82 554	2.93 474	39.68 580	16.11 569	25.46 568	34.93 565	34.13 570	34.20 560	29.20 559	24.94 566	23.01 561	19.39 545	2.79 552	2.87 566	1.18 547	1.53 553	6.78 561	3.31 540

Wz-Net-SNSev	9.92 524	8.01 553	26.42 562	2.26 401	1.85 418	8.36 460	14.30 565	18.01 530	21.68 535	10.78 476	23.95 522	16.84 514	8.60 492	15.59 529	19.76 546	0.01 187	0.03 195	0.01 411	0.00 1	0.52 485	1.34 425

zh-sn7	11.83 544	8.57 554	35.78 575	2.64 451	2.36 449	11.60 503	8.25 537	14.25 496	19.40 523	17.10 535	32.57 554	14.39 494	18.76 545	24.15 565	24.76 564	0.04 371	0.14 278	0.00 1	0.01 242	0.62 491	1.33 423

otaku	12.35 547	8.64 555	9.11 477	13.56 568	10.98 566	26.23 558	7.22 530	19.45 544	19.26 522	11.92 501	17.90 494	20.21 537	8.91 498	16.06 532	6.09 427	9.77 571	2.50 559	13.23 569	1.90 557	14.61 572	9.41 570

NVStereoNet_ROB	17.22 562	8.76 556	16.47 532	7.52 556	8.42 560	13.75 523	11.07 550	24.24 566	26.67 549	31.00 564	46.49 580	34.88 570	27.06 569	22.72 560	23.61 558	6.83 564	4.32 580	6.32 566	10.37 580	4.39 552	9.57 571
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
StereoAnything_RVC	1.96 167	8.91 557	4.47 285	0.54 148	0.91 287	1.09 10	0.05 63	3.94 87	1.37 56	0.25 6	0.29 40	0.15 65	0.68 151	6.92 281	0.47 16	0.02 297	0.84 401	0.00 1	0.00 1	6.61 559	1.61 444

SGM+DAISY	17.25 563	9.46 558	22.74 551	10.11 560	11.40 567	28.98 565	13.74 563	21.15 558	16.85 511	31.39 565	34.79 561	34.05 568	24.24 565	26.23 568	19.31 543	8.79 568	7.56 589	4.88 563	3.93 568	6.07 558	9.33 568

MFMNet_re	14.09 553	9.67 559	20.31 545	10.40 562	7.62 554	21.38 550	17.49 579	21.36 561	31.95 556	23.70 553	29.22 543	18.87 529	27.41 570	14.27 519	11.16 504	2.85 553	1.51 544	0.41 537	0.28 453	4.88 553	7.10 562

Ntro	12.91 548	9.95 560	10.01 489	14.12 570	12.55 571	26.31 559	6.76 522	19.04 539	22.03 539	10.23 463	16.26 472	20.22 538	10.06 506	16.81 537	7.93 453	10.16 573	2.55 561	15.19 571	2.86 559	15.27 573	9.93 573

UDG	9.12 516	10.06 561	6.35 402	10.06 559	9.64 563	10.48 490	2.33 436	12.73 450	10.19 433	8.33 400	10.27 385	16.70 513	10.47 510	8.33 382	9.07 475	4.28 557	2.59 562	18.90 574	3.83 567	11.35 566	6.50 561

CC-Net-ROB	8.09 501	10.11 562	9.03 474	4.07 523	3.74 506	15.24 526	4.84 495	18.44 533	10.87 450	6.73 323	14.03 453	7.54 392	4.68 394	11.61 491	3.98 379	6.59 562	2.54 560	16.51 572	1.19 545	7.88 563	2.20 519

RTS	19.64 572	10.42 563	87.01 599	5.88 547	6.82 550	41.73 581	16.69 572	16.80 523	41.90 578	23.44 550	32.96 557	13.79 486	21.49 555	38.85 582	30.84 575	0.46 512	0.70 377	0.00 1	0.09 325	1.13 519	1.70 464

RTSA	19.64 572	10.42 563	87.01 599	5.88 547	6.82 550	41.73 581	16.69 572	16.80 523	41.90 578	23.44 550	32.96 557	13.79 486	21.49 555	38.85 582	30.84 575	0.46 512	0.70 377	0.00 1	0.09 325	1.13 519	1.70 464

BEATNet-Init1	24.70 576	11.33 565	44.28 584	5.48 545	3.94 512	47.60 588	22.33 583	34.94 576	40.01 576	48.11 587	49.98 584	59.86 588	43.17 586	39.48 584	31.77 577	1.37 538	1.76 550	1.17 546	1.17 544	2.44 543	3.85 549

Wz-Net-TNSev	12.01 546	11.86 566	38.26 579	2.81 462	1.82 414	18.12 540	11.31 556	16.67 520	21.73 536	15.06 524	17.17 484	19.72 535	20.69 553	20.68 552	21.41 549	0.04 371	0.06 227	0.00 1	0.16 359	0.74 504	1.93 499

DDUNet	10.03 525	12.17 567	8.24 457	13.02 567	11.73 569	10.32 486	3.76 473	12.27 435	8.35 393	9.64 450	13.89 451	16.48 509	6.67 455	9.50 441	7.00 442	6.80 563	3.45 574	21.10 575	4.33 569	12.78 570	9.12 567

AnyNet_C01	16.99 560	12.34 568	60.47 591	4.88 542	3.11 482	31.77 567	16.79 574	18.60 536	17.96 518	18.62 537	38.50 568	24.03 547	19.00 546	30.59 572	35.18 583	0.29 495	0.56 350	0.45 538	0.48 513	2.70 546	3.40 541

EDNetEfficientorigin	18.25 568	14.44 569	99.41 611	1.72 314	1.00 305	12.07 509	6.97 527	13.67 482	35.06 566	38.59 577	37.10 567	27.03 554	27.46 571	15.38 527	26.92 568	0.05 389	0.08 246	0.15 509	0.62 522	3.33 550	3.92 551

JetBlue	29.99 582	17.24 570	55.64 588	16.24 571	21.08 584	62.07 600	33.14 590	40.60 580	35.73 570	34.59 573	40.67 572	57.18 587	43.54 587	51.46 595	52.18 597	2.72 551	4.58 583	2.86 555	3.53 565	10.57 565	14.11 584

GCST	9.50 520	17.91 571	6.18 391	53.02 594	11.57 568	10.95 497	0.20 162	7.71 309	7.12 347	9.83 456	4.71 220	4.87 317	1.49 230	9.87 457	2.06 288	8.70 567	0.07 242	22.79 576	0.40 503	6.66 560	3.86 550

coex-ft	20.15 574	20.03 572	87.93 601	1.81 326	1.77 408	18.77 542	13.73 562	13.28 474	41.87 577	60.24 595	39.04 569	28.27 557	30.39 572	12.57 506	28.66 573	0.20 470	0.23 305	0.04 472	0.30 467	1.52 530	2.34 526

ACVNet-4b	16.48 559	23.07 573	14.73 523	16.69 572	15.18 575	31.83 568	7.30 532	19.71 546	27.82 550	11.54 497	22.10 518	31.68 564	8.96 500	18.88 546	7.28 447	11.04 575	2.65 563	24.93 579	5.02 572	18.57 576	10.67 576

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 412	25.82 574	26.88 563	0.56 151	0.08 17	1.46 87	0.53 251	2.17 14	2.15 86	0.67 102	0.73 64	0.23 85	0.20 48	1.58 72	0.80 108	11.76 578	0.38 332	0.00 1	0.08 313	1.75 535	9.67 572

WAO-7	30.22 583	25.83 575	23.33 552	33.10 583	14.36 573	36.98 575	22.41 584	52.85 594	64.46 596	43.76 582	59.24 594	52.31 581	45.69 589	32.82 573	32.60 579	11.16 577	5.49 584	13.76 570	12.60 586	12.36 568	9.38 569

ACVNet_1	19.51 571	26.19 576	15.50 526	17.71 573	15.28 576	26.46 560	9.36 543	29.16 574	34.18 560	25.06 557	24.89 531	37.18 572	21.93 557	17.80 543	15.03 534	11.08 576	2.83 564	25.29 580	5.06 574	19.11 577	11.14 577

DispFullNet	18.06 567	27.03 577	34.90 574	22.68 578	20.79 581	15.03 525	3.18 463	16.95 525	26.06 547	20.48 543	16.91 480	20.55 541	18.37 544	23.48 563	12.16 513	5.31 559	2.91 567	31.24 583	8.09 578	22.63 580	12.44 581

RainbowNet	18.69 570	27.15 578	22.03 549	18.76 574	15.00 574	27.97 563	10.17 548	27.99 570	34.19 561	15.53 528	27.53 539	25.33 550	13.80 532	19.86 551	10.59 496	14.50 583	3.57 575	23.85 578	5.03 573	18.49 575	12.41 580

test_for_model	7.41 490	28.34 579	2.84 124	22.38 577	16.53 578	3.40 295	0.91 364	6.72 263	4.54 220	8.04 388	2.84 161	1.04 164	0.43 119	0.86 6	0.60 60	9.67 570	3.31 571	0.00 1	0.08 313	26.60 584	9.03 566

IMH-64-1	28.06 580	29.98 580	19.46 543	32.15 581	20.98 582	27.68 561	16.66 570	47.31 584	44.85 581	34.14 571	50.94 585	41.49 576	31.67 574	37.53 578	23.88 559	14.17 581	2.96 568	34.45 585	11.15 581	26.12 582	13.75 582

IMH-64	28.06 580	29.98 580	19.46 543	32.15 581	20.98 582	27.68 561	16.66 570	47.31 584	44.85 581	34.14 571	50.94 585	41.49 576	31.67 574	37.53 578	23.88 559	14.17 581	2.96 568	34.45 585	11.15 581	26.12 582	13.75 582

IMH	30.65 584	30.30 582	21.09 547	34.89 585	21.75 586	33.16 572	16.91 575	49.53 591	52.50 585	38.41 575	55.10 591	45.13 578	40.36 584	41.57 585	25.66 565	14.74 584	3.36 573	35.43 587	11.69 583	27.31 587	14.16 585

ACVNet_2	27.45 578	30.56 583	27.90 564	20.72 575	15.55 577	37.22 576	14.00 564	49.32 590	65.88 598	43.17 581	56.99 592	51.90 580	26.98 568	21.46 558	15.38 535	10.77 574	2.85 565	23.12 577	3.62 566	20.08 578	11.47 578

TorneroNet-64	33.32 586	33.28 584	33.07 571	35.14 586	21.25 585	48.02 589	21.13 581	43.47 582	58.77 590	33.36 569	46.64 581	62.00 591	38.19 580	44.82 589	35.07 582	15.02 585	3.59 576	35.81 588	12.20 584	29.45 589	16.17 586

TorneroNet	36.02 590	35.25 585	36.33 578	38.44 588	22.19 587	50.72 593	24.42 587	48.39 587	54.53 587	38.03 574	53.44 589	62.83 594	44.79 588	47.68 592	42.11 591	15.69 586	3.97 579	37.25 589	15.05 588	30.83 591	18.40 591

MADNet+	27.96 579	35.32 586	91.41 603	21.04 576	8.86 561	49.25 590	47.41 597	36.98 578	37.84 573	21.00 545	30.83 550	25.41 551	34.95 578	46.51 590	51.54 596	3.04 554	3.33 572	1.48 549	1.05 541	5.85 557	6.05 559

WAO-8	38.93 591	36.84 587	23.97 554	43.96 589	24.48 589	45.73 585	22.62 585	53.10 595	75.66 600	53.86 592	66.14 600	62.39 592	55.11 596	43.01 587	40.67 589	22.98 589	7.22 587	37.53 590	19.49 590	27.04 586	16.83 587

Venus	38.93 591	36.84 587	23.97 554	43.96 589	24.48 589	45.73 585	22.62 585	53.10 595	75.66 600	53.86 592	66.17 601	62.39 592	55.11 596	43.01 587	40.67 589	22.98 589	7.22 587	37.53 590	19.49 590	27.02 585	16.83 587

WAO-6	35.59 588	37.89 589	17.67 536	37.86 587	24.46 588	37.85 577	21.49 582	49.01 589	67.96 599	44.22 583	48.08 582	53.02 582	53.39 594	33.67 574	36.83 585	26.05 591	7.83 590	43.19 592	21.76 592	30.18 590	19.37 592

Dean	35.52 587	40.12 590	27.99 565	30.63 580	17.33 579	45.80 587	11.68 557	57.61 599	76.54 602	63.70 598	60.65 595	66.93 597	49.40 592	38.12 580	40.28 588	12.18 579	3.73 578	28.86 581	5.94 577	20.69 579	12.16 579

LVE	35.84 589	41.54 591	36.25 576	33.36 584	18.92 580	53.05 595	27.99 588	53.17 597	64.93 597	47.63 586	61.58 596	54.25 585	38.72 581	38.72 581	35.50 584	16.36 587	6.23 586	31.51 584	14.04 587	25.01 581	18.07 590

PWCK	31.62 585	45.59 592	49.67 586	30.49 579	7.80 556	42.91 583	29.73 589	45.45 583	44.44 580	47.41 585	36.92 566	47.86 579	26.79 567	41.90 586	33.36 580	22.77 588	4.56 582	29.89 582	5.13 575	29.43 588	10.36 575

UNDER WATER-64	46.01 594	48.25 593	68.05 593	44.59 591	28.11 591	57.02 598	43.78 595	40.20 579	48.80 583	52.08 591	42.95 576	67.22 598	57.71 598	48.98 594	49.57 594	40.01 594	17.98 593	52.15 595	39.41 595	38.99 592	34.41 594

UNDER WATER	45.99 593	49.80 594	68.56 594	49.99 593	32.13 592	55.35 597	39.50 592	41.12 581	52.90 586	50.69 588	45.18 578	67.79 599	58.75 599	51.93 597	50.97 595	30.59 592	14.03 592	51.66 594	37.15 593	40.27 593	31.35 593

DLNR_Zeroshot_test	24.96 577	51.28 595	90.69 602	97.84 610	97.22 609	1.40 81	0.12 115	23.19 565	3.55 154	1.21 147	2.95 167	0.72 149	0.31 75	7.09 292	2.61 324	38.70 593	1.32 529	0.00 1	0.29 463	77.04 605	1.68 459

notaker	48.05 595	55.94 596	50.90 587	56.89 597	40.29 593	38.96 579	33.86 591	47.82 586	55.70 588	57.55 594	57.48 593	60.22 589	59.71 600	54.64 598	43.27 592	41.13 595	19.86 594	57.61 596	37.79 594	50.95 595	40.33 595

ktn	49.32 596	58.11 597	40.16 581	59.92 598	43.22 595	49.79 592	42.99 594	48.56 588	60.67 592	51.59 589	54.51 590	55.34 586	52.65 593	47.92 593	37.91 586	57.88 599	24.79 595	63.00 599	43.57 596	52.51 596	41.31 596

HanzoNet	57.16 599	60.12 598	60.00 590	55.77 596	42.11 594	51.98 594	41.93 593	52.07 592	61.47 593	65.98 601	65.90 599	72.11 601	70.14 601	71.11 601	61.13 599	64.31 601	34.72 599	62.27 598	50.86 598	52.83 597	46.33 597

JetRed	61.44 600	61.87 599	83.02 598	46.49 592	56.73 600	83.63 601	65.09 599	59.75 601	64.22 595	69.50 602	69.26 602	66.24 596	47.62 590	61.80 599	74.60 602	45.99 596	66.40 602	46.67 593	45.27 597	63.49 599	51.22 599

KSHMR	56.07 598	64.25 600	40.47 582	74.89 600	49.63 598	49.42 591	45.46 596	57.71 600	63.52 594	61.65 597	61.67 597	71.88 600	47.67 591	51.47 596	44.57 593	54.67 598	62.25 600	66.31 600	54.18 600	53.03 598	46.75 598

DPSimNet_ROB	54.45 597	65.73 601	47.00 585	54.49 595	46.37 597	55.34 596	56.47 598	56.18 598	59.04 591	64.57 600	51.76 587	64.01 595	54.49 595	47.54 591	67.21 601	63.21 600	27.86 598	58.04 597	51.28 599	46.61 594	51.87 600

LRCNet_RVC	66.47 601	66.44 602	69.02 595	71.60 599	54.27 599	32.21 570	2.93 453	63.19 602	21.83 537	82.02 603	90.16 604	83.59 602	72.13 602	69.45 600	53.25 598	95.47 608	64.21 601	95.15 608	95.27 608	72.59 600	74.60 602

USTest	87.45 608	75.67 603	64.78 592	81.43 605	83.22 605	99.90 613	99.97 611	99.47 611	99.59 609	98.27 608	99.02 610	90.91 604	98.36 609	83.71 603	98.28 610	79.81 605	95.66 607	69.62 601	73.61 604	75.15 604	82.65 607

MADNet++	82.81 603	81.73 604	74.64 596	87.71 606	82.67 604	93.35 603	70.27 600	86.39 606	82.88 603	93.51 607	86.62 603	86.40 603	81.37 603	88.21 604	88.63 603	86.59 606	84.23 606	72.14 603	68.69 602	78.88 606	81.36 606

TCMNet-wrong-test	67.37 602	85.99 605	81.87 597	95.65 607	94.75 607	89.54 602	85.95 603	52.26 593	35.23 568	51.69 590	62.14 598	60.40 590	40.29 583	77.33 602	64.52 600	48.91 597	9.04 591	69.84 602	68.02 601	91.10 608	82.88 608

xxxxx1	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 601	80.77 601	97.50 607	96.92 607	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 605	93.09 604	90.03 605	91.91 604	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 601	79.86 603

tt_ll	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 601	80.77 601	97.50 607	96.92 607	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 605	93.09 604	90.03 605	91.91 604	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 601	79.86 603

ff	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 601	80.77 601	97.50 607	96.92 607	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 605	93.09 604	90.03 605	91.91 604	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 601	79.86 603

ccccc		96.47 609		100.00 617	100.00 614	97.29 606		99.52 612		99.28 612		99.32 611		99.92 611		100.00 616	100.00 614	99.95 611	99.77 612	100.00 615

MEDIAN_ROB	98.44 610	99.70 610	99.34 610	97.13 608	97.06 608	96.94 605	95.91 606	97.71 609	97.33 608	98.78 611	98.91 609	99.19 610	98.13 608	96.94 608	96.99 609	99.97 612	99.18 609	100.00 612	99.99 613	99.70 611	99.83 611

Anonymous_1	99.01 612	99.91 611	99.85 612	97.31 609	99.09 611	100.00 614	100.00 613	99.59 613	99.96 611	99.29 613	99.86 611	99.55 612	99.99 613	99.30 610	99.76 611	95.67 609	99.58 610	97.24 609	98.56 610	97.36 609	98.34 610

HaxPig	98.85 611	99.94 612	95.36 604	99.99 614	99.98 612	94.12 604	94.52 604	99.12 610	99.96 611	99.96 614	99.99 612	99.98 615	99.89 611	98.16 609	96.14 608	99.98 613	99.99 613	100.00 612	99.99 613	99.99 614	99.95 614

AVERAGE_ROB	99.63 614	99.96 613	98.88 609	100.00 617	100.00 614	98.16 610	95.64 605	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	99.99 613	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	100.00 618

test_example2	99.38 613	99.98 614	99.99 614	100.00 617	99.98 612	99.73 611	99.99 612	96.99 608	100.00 613	100.00 615	100.00 613	96.49 608	96.74 607	99.97 612	99.96 612	100.00 616	99.97 612	98.68 610	99.11 611	100.00 615	100.00 618

FlowAnything	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	100.00 618

Selective-RAFT-Error	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	100.00 618

PML	97.69 609	100.00 615	96.50 605	97.85 611	97.35 610	99.77 612	99.36 610	96.92 607	96.34 607	100.00 615	96.52 608	97.41 609	99.61 610	100.00 616	95.46 607	99.99 614	97.44 608	100.00 612	96.08 609	99.13 610	88.02 609

CasAABBNet	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	100.00 618

LSM0	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	99.99 615

DPSMNet_ROB	99.90 615	100.00 615	99.99 614	99.99 614	100.00 614	100.00 614	100.00 613	99.98 614	100.00 613	98.37 609	100.00 613	99.81 613	100.00 614	99.97 612	99.99 613	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	99.99 615

DGTPSM_ROB	99.90 615	100.00 615	99.99 614	99.99 614	100.00 614	100.00 614	100.00 613	99.98 614	100.00 613	98.37 609	100.00 613	99.81 613	100.00 614	99.97 612	99.99 613	99.99 614	100.00 614	100.00 612	100.00 615	100.00 615	99.99 615

DPSM_ROB	99.94 617	100.00 615	100.00 617	99.74 612	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	99.08 610	100.00 614	100.00 612	100.00 615	99.98 612	99.94 612

DPSM	99.94 617	100.00 615	100.00 617	99.74 612	100.00 614	100.00 614	100.00 613	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 613	100.00 617	100.00 614	100.00 616	100.00 616	99.08 610	100.00 614	100.00 612	100.00 615	99.98 612	99.94 612

Low-res two-view benchmark