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	2.49 233	0.22 1	3.34 166	2.33 412	1.78 406	2.89 250	0.46 218	7.35 286	6.95 339	2.75 173	1.67 108	6.75 371	5.08 410	3.24 131	1.93 274	0.00 1	0.99 463	0.00 1	0.27 453	0.02 53	1.73 463

asd	0.71 14	0.25 2	2.43 73	0.09 22	0.80 266	1.25 36	0.06 63	3.22 29	1.03 18	0.59 72	0.65 53	0.07 17	0.55 131	1.01 16	0.46 13	0.20 467	0.81 404	0.00 1	0.08 320	0.01 22	0.67 314

3.75w	0.82 34	0.25 2	2.13 45	0.07 9	1.27 357	1.26 41	0.02 25	3.85 67	1.05 23	0.51 50	0.39 41	0.08 23	0.40 93	3.31 132	0.47 16	0.07 408	0.94 429	0.00 1	0.08 320	0.00 1	0.29 183

1w_stereo	0.79 28	0.26 4	1.52 7	0.13 41	0.50 193	1.20 18	0.08 80	3.86 69	1.02 16	0.64 83	2.52 143	0.05 3	1.54 236	1.08 23	0.44 10	0.00 1	0.61 364	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.42 232

EGLCR-Stereo	1.45 113	0.26 4	2.91 120	1.94 341	0.90 284	3.13 269	0.69 294	5.81 196	3.21 122	1.14 135	0.20 26	1.52 178	0.37 83	4.29 169	0.69 85	0.01 181	0.79 397	0.00 1	0.00 1	0.01 22	1.21 399

Monster-pub-eth3d	0.70 12	0.27 6	2.25 59	0.07 9	0.85 276	1.27 47	0.01 4	3.79 55	0.90 5	0.41 27	0.19 25	0.08 23	0.04 1	1.05 17	0.58 48	0.00 1	0.96 439	0.00 1	0.36 489	0.00 1	0.94 361

4.5_new	0.74 16	0.27 6	2.52 80	0.10 25	0.34 142	1.24 28	0.07 72	3.67 42	1.05 23	0.58 68	0.80 62	0.06 6	0.19 37	1.18 27	0.61 63	0.17 456	0.99 463	0.00 1	0.19 388	0.01 22	0.64 298

4.5w-stereo	0.74 16	0.27 6	2.52 80	0.10 25	0.34 142	1.24 28	0.07 72	3.67 42	1.05 23	0.58 68	0.80 62	0.06 6	0.19 37	1.18 27	0.60 59	0.17 456	0.99 463	0.00 1	0.19 388	0.01 22	0.64 298

4w-stereo	0.81 31	0.27 6	2.34 66	0.06 6	0.50 193	1.26 41	0.06 63	3.65 38	1.05 23	0.41 27	0.96 77	0.06 6	0.66 145	2.11 87	0.64 72	0.22 473	0.96 439	0.00 1	0.29 463	0.00 1	0.78 341

IGEV-RUCA	0.88 44	0.27 6	1.43 5	0.59 139	0.33 137	2.12 153	0.49 235	3.65 38	1.79 68	1.04 128	0.16 19	0.24 81	0.55 131	2.95 124	0.57 46	0.12 438	0.21 302	0.20 519	0.25 429	0.22 372	0.33 196

MonSter	0.72 15	0.27 6	2.25 59	0.07 9	0.85 276	1.27 47	0.01 4	3.79 55	0.91 7	0.41 27	0.18 23	0.08 23	0.04 1	1.33 43	0.58 48	0.00 1	0.96 439	0.00 1	0.36 489	0.00 1	0.94 361

MonStereo	0.70 12	0.28 12	2.24 56	0.07 9	0.85 276	1.27 47	0.01 4	3.79 55	0.90 5	0.41 27	0.18 23	0.08 23	0.04 1	1.05 17	0.58 48	0.00 1	0.96 439	0.00 1	0.36 489	0.00 1	0.94 361

asda	0.76 19	0.28 12	2.30 62	0.07 9	0.61 226	1.28 51	0.09 85	3.82 62	1.03 18	0.54 58	0.43 42	0.07 17	0.71 151	1.25 36	0.46 13	0.22 473	0.99 463	0.00 1	0.25 429	0.01 22	0.71 324

4.25_new	0.76 19	0.28 12	2.16 47	0.08 16	0.91 287	1.24 28	0.05 50	3.81 59	1.03 18	0.45 38	0.91 72	0.06 6	0.42 100	1.33 43	0.49 21	0.22 473	0.98 454	0.00 1	0.25 429	0.00 1	0.57 270

4.5w_new	0.76 19	0.28 12	2.16 47	0.08 16	0.91 287	1.24 28	0.05 50	3.81 59	1.03 18	0.45 38	0.91 72	0.06 6	0.42 100	1.33 43	0.49 21	0.22 473	0.98 454	0.00 1	0.25 429	0.00 1	0.57 270

4.25w-stereo	0.76 19	0.28 12	2.16 47	0.08 16	0.91 287	1.24 28	0.05 50	3.81 59	1.03 18	0.45 38	0.91 72	0.06 6	0.42 100	1.33 43	0.49 21	0.22 473	0.98 454	0.00 1	0.25 429	0.00 1	0.57 270

111111	1.21 83	0.28 12	2.10 43	0.22 63	1.45 382	1.42 73	0.05 50	5.30 155	2.01 74	0.55 63	3.02 162	0.09 34	0.20 39	4.87 187	0.58 48	0.00 1	0.75 391	0.00 1	0.00 1	0.10 226	1.09 387

Reg-Stereo(zero)	1.92 156	0.28 12	3.18 150	0.63 148	1.41 379	2.02 140	0.48 230	3.85 67	6.29 299	4.49 223	3.12 165	4.55 299	1.62 241	2.77 119	2.16 293	0.00 1	0.61 364	0.00 1	0.26 446	0.02 53	0.62 290

knoymous	1.50 122	0.28 12	1.99 32	0.33 90	0.48 185	1.58 89	0.11 99	5.71 188	2.81 97	4.85 229	1.75 111	4.58 301	0.46 118	3.66 145	1.30 205	0.01 181	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.09 52

ITERv4	0.78 25	0.29 20	1.97 29	0.06 6	0.07 15	1.24 28	0.01 4	4.06 84	1.75 63	0.91 116	1.49 99	0.10 44	1.94 255	0.88 9	0.52 35	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 179

qwe	0.89 45	0.29 20	2.49 76	0.10 25	1.25 353	1.24 28	0.04 42	3.97 77	1.06 30	0.66 86	0.53 48	0.05 3	0.18 35	3.58 139	0.50 27	0.07 408	0.94 429	0.00 1	0.27 453	0.01 22	0.57 270

IGEV	0.66 9	0.29 20	1.87 26	0.11 32	1.84 413	1.35 62	0.37 198	2.56 16	1.12 39	0.44 36	0.12 15	0.07 17	0.09 13	1.07 22	0.58 48	0.05 385	0.62 367	0.00 1	0.19 388	0.01 22	0.39 214

2w_stereo	0.75 18	0.30 23	2.22 54	0.07 9	0.12 39	1.23 26	0.05 50	4.03 83	1.00 14	0.98 123	0.86 68	0.09 34	1.21 207	1.06 20	0.62 65	0.00 1	0.69 379	0.00 1	0.16 365	0.00 1	0.27 173

252Zero-FE	0.93 50	0.31 24	2.11 44	1.31 241	0.22 106	1.29 53	0.02 25	3.95 76	1.73 60	1.45 147	1.96 124	0.05 3	0.06 5	1.41 50	0.67 77	0.02 290	1.09 488	0.00 1	0.36 489	0.02 53	0.55 263

2.25w	0.92 49	0.31 24	2.36 69	0.07 9	0.15 61	1.22 22	0.05 50	3.84 66	1.05 23	0.51 50	1.30 92	0.09 34	0.68 147	4.12 161	0.68 79	0.00 1	0.98 454	0.00 1	0.28 457	0.00 1	0.73 329

PSM-AAD	3.43 330	0.31 24	2.16 47	0.80 181	0.57 220	2.53 190	5.97 505	5.53 173	3.98 185	11.00 483	11.90 419	2.93 221	9.36 501	8.03 356	1.00 156	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.06 156	2.39 525

IGEV-Stereo++	1.03 60	0.32 27	2.03 36	0.25 72	1.94 424	1.94 131	0.01 4	3.57 34	2.52 86	0.70 90	1.80 118	0.10 44	1.14 191	1.34 47	0.55 40	0.01 181	0.75 391	0.00 1	0.00 1	0.04 121	1.57 433

2.5w	0.94 51	0.33 28	2.20 53	0.09 22	0.35 146	1.27 47	0.09 85	3.86 69	1.05 23	0.54 58	0.73 55	0.04 1	0.55 131	4.75 185	0.59 55	0.00 1	1.04 476	0.00 1	0.29 463	0.00 1	0.96 367

3w_stereo	0.79 28	0.33 28	2.53 82	0.08 16	0.14 52	1.26 41	0.03 37	3.97 77	1.06 30	0.62 81	0.58 50	0.09 34	1.02 181	1.54 57	0.64 72	0.00 1	1.00 470	0.00 1	0.23 421	0.01 22	0.65 301

GrayStereo	3.86 365	0.33 28	2.63 94	1.66 291	0.62 229	3.09 265	7.92 535	6.43 242	3.88 177	10.61 469	16.51 474	5.75 348	8.40 485	6.75 265	1.58 229	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.62 520	0.04 121	0.38 212

MLG-Stereo_test1	0.85 39	0.34 31	1.80 16	0.10 25	1.66 398	1.22 22	0.01 4	4.24 94	1.68 58	0.19 2	0.08 8	0.09 34	0.11 21	4.16 163	0.46 13	0.01 181	0.70 384	0.00 1	0.01 249	0.01 22	0.17 113

MLG-Stereo	0.91 48	0.34 31	1.91 28	0.16 45	0.41 174	1.23 26	0.00 1	4.57 118	1.74 62	0.41 27	0.08 8	0.09 34	0.10 17	5.68 217	0.45 12	0.02 290	0.77 396	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.16 103

Selective-IGEV	1.56 130	0.34 31	2.13 45	0.77 177	0.76 260	2.36 172	0.52 240	6.80 259	3.08 116	0.53 56	3.34 171	0.26 84	0.31 66	7.24 300	0.73 93	0.01 181	0.80 402	0.00 1	0.14 360	0.08 188	1.01 372

2.75w_new	0.80 30	0.35 34	2.31 64	0.10 25	0.23 110	1.26 41	0.09 85	3.82 62	1.05 23	0.54 58	0.23 27	0.08 23	0.86 169	2.50 111	0.64 72	0.00 1	0.97 447	0.00 1	0.27 453	0.00 1	0.69 317

3.5w_stereo	0.87 41	0.35 34	2.24 56	0.05 3	0.17 70	1.25 36	0.04 42	4.15 91	1.08 33	0.37 16	1.65 106	0.08 23	0.49 122	3.95 153	0.51 29	0.00 1	0.63 368	0.00 1	0.06 315	0.00 1	0.27 173

zero-FE	1.13 75	0.36 36	3.08 144	0.48 124	1.95 425	1.75 114	0.80 324	3.70 45	0.69 3	0.54 58	0.16 19	0.30 94	0.43 111	3.59 140	1.37 215	0.31 495	0.79 397	0.00 1	0.26 446	1.40 524	0.65 301

3.25w_new	0.68 10	0.36 36	2.09 39	0.05 3	0.19 80	1.26 41	0.01 4	4.00 80	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 23	0.41 96	0.93 12	0.51 29	0.00 1	0.94 429	0.00 1	0.22 415	0.01 22	0.75 334

3.25w	0.68 10	0.36 36	2.09 39	0.05 3	0.19 80	1.26 41	0.01 4	4.00 80	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 23	0.41 96	0.93 12	0.51 29	0.00 1	0.94 429	0.00 1	0.22 415	0.01 22	0.75 334

SGD-Stereo	0.76 19	0.36 36	1.37 3	0.43 112	0.14 52	1.25 36	0.29 177	2.25 11	0.84 4	0.61 80	0.51 44	0.09 34	0.11 21	6.65 259	0.19 1	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.07 44

U	2.23 202	0.36 36	2.93 123	0.26 76	8.08 555	11.12 495	0.00 1	3.68 44	1.12 39	0.29 8	0.52 47	0.16 55	0.08 9	0.83 6	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 565	5.13 574	0.02 53	0.02 7

Any-RAFT	2.33 213	0.36 36	2.35 67	1.58 280	0.84 273	4.93 389	0.55 248	9.10 337	5.93 286	4.30 219	4.90 219	5.79 350	2.22 269	2.75 118	0.51 29	0.02 290	0.32 321	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

DDF-Stereo	1.19 82	0.37 42	2.48 75	0.53 133	2.10 436	1.78 115	0.80 324	3.63 37	0.94 11	0.44 36	0.09 14	0.30 94	0.49 122	4.72 184	1.53 225	0.30 493	0.80 402	0.00 1	0.23 421	1.62 528	0.62 290

CAS	2.42 228	0.37 42	2.30 62	11.49 559	3.97 510	1.65 97	0.02 25	4.08 86	2.84 99	0.51 50	1.65 106	0.25 83	0.28 57	1.73 66	0.92 137	10.05 569	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 22	6.26 557

ITER	1.01 57	0.38 44	2.57 85	0.10 25	0.09 24	0.96 10	0.01 4	2.55 15	1.76 66	1.20 137	0.13 17	0.10 44	0.15 31	6.49 249	0.80 103	0.00 1	0.59 358	0.00 1	0.32 476	0.01 22	1.94 493

FoundationStereo	0.48 2	0.38 44	1.70 12	0.82 184	1.00 304	0.42 3	0.06 63	0.63 2	1.44 49	0.38 20	0.04 4	0.11 48	0.37 83	0.93 12	0.39 6	0.03 336	0.86 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

AE-Stereo	1.89 150	0.38 44	3.86 221	1.94 341	0.38 161	2.51 189	0.58 257	7.19 279	7.28 354	1.60 152	3.51 182	1.07 159	0.77 160	2.12 88	1.24 199	0.03 336	1.02 473	0.00 1	0.28 457	0.11 242	1.84 480

AEACV	1.27 90	0.38 44	2.61 91	1.75 310	1.21 346	2.44 180	0.85 346	4.79 126	1.67 56	0.71 94	0.26 32	0.29 91	2.00 258	2.30 100	0.66 76	0.01 181	0.95 434	0.00 1	0.42 503	0.12 261	2.07 504

test-3	2.19 195	0.38 44	3.88 227	1.55 278	0.91 287	1.39 69	0.80 324	5.36 166	5.51 265	7.36 360	1.90 120	4.05 275	0.42 100	6.67 262	1.17 185	0.00 1	0.99 463	0.00 1	0.28 457	0.20 354	1.08 385

test_1	2.18 192	0.38 44	3.87 222	1.54 277	0.91 287	1.38 67	0.80 324	5.36 166	5.53 267	7.12 340	1.86 119	4.05 275	0.41 96	6.65 259	1.17 185	0.00 1	0.99 463	0.00 1	0.28 457	0.20 354	1.08 385

s12784h	2.10 182	0.38 44	3.31 162	0.17 47	0.09 24	4.89 388	0.13 114	7.34 285	8.06 383	3.87 207	4.47 211	0.60 139	1.19 206	6.78 270	0.63 68	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.04 24

GEAStereo	1.04 66	0.39 51	1.85 24	0.97 206	1.16 335	1.94 131	0.70 299	4.29 101	1.55 53	0.89 114	0.80 62	0.20 64	0.48 119	1.20 29	0.90 130	0.06 397	1.06 480	0.00 1	0.00 1	0.18 334	2.13 510

GSStereo	1.22 84	0.39 51	1.85 24	1.51 272	1.16 335	1.94 131	0.70 299	5.97 213	2.69 90	0.60 76	0.80 62	0.43 118	0.48 119	1.20 29	0.90 130	0.03 336	0.95 434	0.00 1	0.51 514	0.18 334	2.12 507

dual_stereo	0.95 53	0.39 51	1.83 20	0.37 100	1.11 325	0.84 8	0.03 37	4.34 108	1.83 69	0.30 9	0.08 8	0.21 67	0.12 25	3.16 129	0.98 151	0.00 1	1.34 535	0.00 1	0.20 401	0.00 1	1.83 479

rvit_stereo_0075_2	2.15 187	0.39 51	6.61 405	0.67 159	1.95 425	1.74 113	0.10 93	7.81 305	6.03 288	2.97 179	4.01 195	3.07 228	0.57 136	5.49 210	1.13 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.34 200

GLC_STEREO	0.87 41	0.39 51	1.55 8	0.72 165	0.01 1	1.98 136	0.55 248	3.52 32	3.54 148	0.96 121	1.63 104	0.19 60	0.41 96	1.29 40	0.58 48	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.08 48

test_3	2.22 199	0.39 51	4.20 260	1.51 272	0.90 284	1.29 53	0.74 313	5.34 159	6.37 305	6.64 312	1.96 124	4.24 289	0.45 116	6.63 257	1.17 185	0.00 1	1.00 470	0.00 1	0.28 457	0.19 344	1.01 372

GMM-Stereo	3.42 328	0.39 51	3.24 155	0.87 191	0.50 193	2.26 161	4.73 491	5.64 184	3.81 169	7.08 337	16.57 475	6.13 357	3.62 339	7.74 340	1.40 218	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.12 261	4.24 550

Prome-Stereo	3.73 353	0.39 51	2.62 93	1.05 213	0.52 207	2.06 145	4.58 487	4.88 132	3.95 182	9.34 440	20.39 505	4.03 274	7.02 459	7.86 345	1.31 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 175	4.52 551

MLG-Stereo_test2	0.82 34	0.40 59	1.99 32	0.39 104	1.07 314	1.43 75	0.02 25	4.01 82	1.75 63	0.37 16	0.07 6	0.15 52	0.10 17	2.62 113	0.57 46	0.32 497	0.65 372	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.42 232

RSM	1.43 109	0.40 59	1.79 15	0.74 174	0.54 214	2.45 181	0.49 235	4.13 89	3.29 128	0.65 84	2.53 144	2.15 201	0.30 63	6.97 282	0.85 118	0.01 181	0.12 270	0.00 1	0.25 429	0.11 242	0.72 328

CES	1.72 144	0.40 59	1.82 17	0.65 153	7.83 553	2.62 200	0.13 114	5.35 164	2.68 89	0.36 15	1.30 92	0.33 103	0.32 73	1.92 76	0.72 91	0.01 181	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.56 486	7.35 560

ITERv3	0.76 19	0.41 62	2.24 56	0.08 16	0.14 52	1.30 56	0.02 25	2.89 21	1.98 73	0.93 118	0.28 36	0.11 48	0.26 50	2.70 117	0.76 96	0.00 1	0.56 352	0.00 1	0.31 472	0.01 22	0.24 163

Wavelet-MonSter	0.63 7	0.41 62	2.46 74	0.06 6	0.44 180	1.25 36	0.01 4	1.29 5	1.41 48	0.40 24	0.06 5	0.06 6	0.08 9	1.54 57	1.13 178	0.00 1	0.96 439	0.00 1	0.27 453	0.00 1	0.85 348

AdaDepth	0.81 31	0.41 62	3.63 205	0.17 47	1.35 372	1.62 94	0.08 80	1.20 4	1.66 55	0.33 14	0.58 50	0.10 44	0.29 60	2.59 112	0.63 68	0.02 290	0.79 397	0.00 1	0.20 401	0.01 22	0.62 290

LG-G_1	0.83 37	0.41 62	1.83 20	0.35 96	0.33 137	1.82 122	0.02 25	4.37 109	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 34	0.08 9	3.50 137	0.55 40	0.03 336	0.59 358	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.77 337

LG-G	0.83 37	0.41 62	1.83 20	0.35 96	0.33 137	1.82 122	0.02 25	4.37 109	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 34	0.08 9	3.50 137	0.55 40	0.03 336	0.59 358	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.77 337

RAFT-Stereo-weight	1.91 155	0.41 62	2.09 39	1.17 223	0.63 231	3.20 275	0.74 313	5.78 193	6.80 330	5.25 246	3.47 175	2.80 218	0.36 81	3.16 129	1.09 173	0.02 290	0.53 351	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.66 311

FlowAnything_test	0.61 6	0.42 68	2.39 71	0.22 63	0.17 70	1.71 110	0.03 37	1.88 8	1.20 42	1.22 140	0.77 60	0.04 1	0.05 4	0.75 4	0.89 127	0.06 397	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.33 196

MLG-Stereo_test3	0.63 7	0.42 68	2.06 37	0.38 103	0.40 169	1.36 65	0.01 4	4.13 89	0.95 12	0.48 49	0.13 17	0.06 6	0.07 7	0.89 10	0.37 5	0.02 290	0.61 364	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

LGtest1	0.53 4	0.42 68	1.55 8	0.14 44	0.30 126	1.00 11	0.01 4	2.47 13	1.19 41	0.65 84	0.12 15	0.08 23	0.10 17	1.30 41	0.47 16	0.01 181	0.45 343	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.20 134

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 58	0.42 68	3.22 151	0.48 124	0.63 231	2.02 140	0.27 174	5.79 194	1.32 44	0.82 109	0.75 58	0.87 152	0.23 45	1.24 35	0.86 120	0.15 446	0.58 356	0.00 1	0.26 446	0.03 91	0.49 247

Gwc-CoAtRS	2.16 189	0.42 68	3.13 145	1.28 237	0.31 130	3.52 308	0.39 202	6.56 246	6.31 301	5.38 251	5.11 225	5.47 334	1.70 245	2.00 81	1.08 169	0.01 181	0.19 293	0.00 1	0.25 429	0.02 53	0.16 103

ITERv2	0.86 40	0.43 73	2.76 107	0.11 32	0.13 45	1.30 56	0.01 4	2.70 19	2.12 76	1.59 150	0.99 78	0.06 6	0.13 28	2.48 109	0.84 117	0.00 1	0.58 356	0.00 1	0.36 489	0.01 22	0.57 270

LoS	1.03 60	0.43 73	2.53 82	0.64 149	0.14 52	2.42 177	0.26 172	5.64 184	2.93 102	1.08 131	0.24 29	0.49 126	0.45 116	2.31 102	0.83 116	0.02 290	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.26 205	0.43 73	6.69 411	0.40 107	0.20 90	1.70 103	0.13 114	5.73 189	9.44 423	6.01 275	5.29 233	1.12 161	2.77 297	2.49 110	2.21 295	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.02 53	0.61 285

tt	83.10 601	0.43 73	99.97 610	79.27 600	93.14 603	100.00 612	100.00 612	100.00 615	99.89 609	60.55 595	48.44 582	99.98 614	99.96 611	99.98 614	100.00 615	91.80 606	99.82 610	73.67 606	73.25 602	86.43 606	55.39 599

BUS	2.72 262	0.43 73	3.76 211	0.70 162	0.50 193	7.31 442	0.48 230	9.93 362	5.65 271	6.50 299	6.23 268	5.21 327	1.18 201	4.27 166	1.89 271	0.01 181	0.03 197	0.03 460	0.00 1	0.06 156	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 277	0.43 73	3.76 211	0.70 162	0.50 193	6.97 432	1.58 412	9.93 362	5.65 271	6.50 299	6.23 268	6.17 359	2.50 281	4.27 166	2.67 324	0.01 181	0.03 197	0.03 460	0.00 1	0.06 156	0.14 81

psmg	3.34 314	0.43 73	3.76 211	0.73 168	0.50 193	8.47 460	2.74 444	10.88 395	5.65 271	8.91 422	8.78 341	6.17 359	2.50 281	4.27 166	2.67 324	0.01 181	0.04 214	0.06 481	0.00 1	0.12 261	0.10 57

KYRaft	3.68 347	0.43 73	2.53 82	0.89 194	0.49 188	2.28 166	3.89 473	5.30 155	3.82 171	8.99 426	19.28 500	6.54 368	4.96 402	7.92 349	0.96 149	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 249	0.06 156	5.17 552

CFNet-RSSM	2.26 205	0.43 73	3.24 155	1.28 237	0.31 130	3.19 274	0.40 203	7.62 299	7.29 355	5.88 265	4.68 213	5.32 331	1.68 243	2.26 98	1.04 163	0.01 181	0.09 255	0.00 1	0.31 472	0.03 91	0.16 103

PMTNet	1.48 119	0.43 73	2.77 109	0.31 83	0.17 70	2.94 253	0.33 190	3.66 40	5.27 251	1.11 133	1.28 89	0.28 89	0.92 171	4.32 170	0.90 130	4.89 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.05 30

FACV-RUCA	2.38 218	0.44 83	4.18 257	1.33 243	2.87 469	2.45 181	1.21 389	8.68 322	6.12 291	4.07 213	7.28 305	1.25 166	2.00 258	3.37 134	1.62 236	0.01 181	0.03 197	0.10 494	0.05 308	0.36 446	0.29 183

PAM	4.07 385	0.44 83	6.47 400	1.97 350	1.18 340	10.83 493	1.64 415	10.66 386	4.55 219	6.54 305	4.69 214	16.99 514	6.88 455	4.07 157	1.63 239	0.00 1	0.68 377	0.00 1	0.77 529	0.10 226	1.24 403

Pointernet	1.04 66	0.44 83	2.58 87	0.32 84	0.52 207	1.78 115	0.07 72	5.69 186	2.76 94	0.27 6	2.28 136	0.80 149	0.44 114	1.37 48	0.49 21	0.00 1	0.36 331	0.00 1	0.25 429	0.02 53	0.32 195

MGS-Stereo	1.22 84	0.44 83	2.92 122	0.83 185	0.07 15	1.82 122	0.65 282	2.44 12	3.95 182	1.11 133	6.19 266	0.49 126	0.37 83	1.73 66	0.81 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 476	0.01 2

HSM-Net_RVC	4.40 409	0.44 83	3.22 151	0.72 165	0.68 238	7.06 436	1.82 422	12.57 444	8.48 396	9.04 427	12.20 425	14.98 495	5.14 413	7.32 307	4.19 381	0.02 290	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DA	1.66 138	0.45 88	2.78 110	1.35 244	1.21 346	6.75 428	0.62 272	6.22 232	3.08 116	0.96 121	2.77 151	0.42 116	1.29 212	1.55 59	0.41 8	0.01 181	1.13 499	0.00 1	0.00 1	0.03 91	2.14 513

monsters	1.12 74	0.45 88	2.32 65	0.54 135	2.80 467	1.38 67	0.01 4	3.74 49	1.00 14	0.46 44	0.63 52	0.06 6	0.13 28	6.08 232	0.88 126	0.15 446	0.96 439	0.00 1	0.31 472	0.00 1	0.55 263

AIO-Stereo	1.30 93	0.45 88	1.73 13	0.67 159	0.77 261	2.33 169	0.60 264	5.99 216	3.27 125	0.45 38	3.46 174	0.41 112	0.28 57	1.53 56	0.71 90	0.04 368	0.79 397	0.00 1	0.67 524	0.10 226	1.67 447

RSM++	1.24 87	0.45 88	1.84 23	1.61 282	0.51 203	2.73 219	0.29 177	2.99 23	3.22 123	0.69 89	2.06 126	0.52 131	0.28 57	5.62 213	0.86 120	0.01 181	0.03 197	0.00 1	0.17 376	0.16 314	0.85 348

RAFT-Test	2.49 233	0.45 88	4.35 270	1.89 332	1.28 359	4.83 386	0.68 291	7.19 279	4.51 215	5.00 237	7.09 299	6.81 375	1.12 187	2.22 94	1.16 184	0.01 181	0.63 368	0.00 1	0.33 480	0.05 142	0.20 134

SST-Stereo	2.86 271	0.45 88	3.64 206	1.46 264	0.36 153	3.94 345	0.80 324	6.07 220	4.46 211	10.96 482	6.21 267	4.94 317	4.14 366	8.85 410	0.93 141	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15

Monster-pub-mixall	0.90 46	0.46 94	1.43 5	0.04 1	0.13 45	1.29 53	0.02 25	3.04 24	1.07 32	0.99 126	0.51 44	0.08 23	0.09 13	6.37 243	0.67 77	0.01 181	1.06 480	0.00 1	0.16 365	0.02 53	0.54 262

LG-Stereo_L1	0.82 34	0.46 94	1.74 14	0.28 79	0.34 142	1.36 65	0.19 148	2.56 16	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 17	0.06 5	6.62 255	0.54 39	0.01 181	0.63 368	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.21 140

PAM_32	4.12 391	0.46 94	5.63 357	1.95 345	1.02 308	10.74 491	0.85 346	11.04 397	5.02 247	6.19 283	5.28 232	17.64 518	7.30 466	5.03 193	1.45 220	0.00 1	0.68 377	0.00 1	0.77 529	0.14 294	1.14 394

RCA-Stereo	2.19 195	0.46 94	3.22 151	0.47 122	0.33 137	2.27 164	0.47 220	5.60 180	15.20 494	2.86 175	5.61 248	0.78 148	3.15 307	1.71 64	0.48 20	0.00 1	0.90 421	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.26 170

RAFT_R40	2.83 268	0.46 94	3.85 219	1.38 252	0.32 136	3.78 335	0.97 367	6.16 224	4.82 238	9.74 453	6.35 277	4.96 318	3.94 359	8.78 407	1.05 164	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15

pcwnet_v2	4.36 405	0.46 94	9.07 471	1.43 261	1.10 324	3.41 293	0.40 203	13.44 475	14.60 490	10.29 463	14.22 452	5.82 352	2.97 303	6.75 265	2.29 308	0.01 181	0.05 223	0.04 470	0.02 271	0.17 323	0.61 285

R-Stereo Train	2.60 249	0.46 94	2.94 125	1.10 217	0.18 76	3.61 314	0.60 264	6.88 262	3.50 135	9.13 431	17.23 484	1.77 187	0.77 160	2.03 83	1.65 245	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 249	0.46 94	2.94 125	1.10 217	0.18 76	3.61 314	0.60 264	6.88 262	3.50 135	9.13 431	17.23 484	1.77 187	0.77 160	2.03 83	1.65 245	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_L2	0.78 25	0.47 102	1.99 32	0.29 81	0.36 153	1.28 51	0.18 143	3.82 62	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 17	0.07 7	4.41 172	0.55 40	0.01 181	0.59 358	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.25 167

rvit_stereo_0083	1.16 79	0.47 102	3.68 209	0.54 135	0.10 28	1.25 36	0.24 166	3.17 27	5.31 255	0.52 55	0.80 62	0.82 150	1.16 198	4.52 177	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.13 76

trnet	1.09 68	0.47 102	2.19 52	0.12 38	0.21 99	1.70 103	0.02 25	4.28 100	6.97 340	0.78 103	1.77 114	0.48 125	0.67 146	1.50 53	0.58 48	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.03 15

CASnet	1.09 68	0.47 102	2.09 39	0.79 178	0.08 19	2.10 148	0.14 124	3.83 65	4.26 198	3.84 205	1.56 100	0.32 101	0.30 63	1.13 24	0.77 101	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 247	0.47 102	4.32 267	1.89 332	0.20 90	3.42 294	0.63 275	5.56 178	5.60 269	8.66 414	7.05 297	2.82 219	1.03 182	9.05 423	1.07 168	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.04 24

PFNet+	2.52 237	0.47 102	4.97 317	0.95 203	0.18 76	3.12 268	0.73 309	4.98 136	6.97 340	7.95 378	6.38 278	2.51 209	1.18 201	8.05 359	1.82 262	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

ICVP	2.53 238	0.47 102	3.64 206	1.20 227	0.69 241	2.71 215	0.84 341	10.63 385	4.66 226	4.31 220	8.99 346	2.75 217	1.93 254	2.91 123	4.07 380	0.06 397	0.24 310	0.01 408	0.01 249	0.13 283	0.26 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GGEV	1.63 134	0.48 109	2.87 118	1.25 232	1.17 339	6.01 413	0.58 257	6.36 236	2.96 105	0.58 68	2.91 158	0.61 140	1.16 198	1.76 72	0.47 16	0.01 181	1.09 488	0.00 1	0.00 1	0.02 53	2.21 518

NF-Stereo	2.38 218	0.48 109	3.88 227	2.17 376	0.11 30	3.43 296	0.42 208	7.08 277	3.75 165	6.91 325	5.29 233	2.65 215	1.33 215	8.40 384	1.67 251	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.02 7

OCTAStereo	2.38 218	0.48 109	3.90 229	2.16 371	0.11 30	3.42 294	0.42 208	7.06 272	3.74 163	6.91 325	5.26 229	2.63 214	1.32 213	8.41 386	1.70 255	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.01 2

PSM-softLoss	2.38 218	0.48 109	4.28 263	1.94 341	0.19 80	2.73 219	0.38 199	6.67 251	3.50 135	6.33 289	6.33 275	2.93 221	0.97 175	8.90 412	1.88 267	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.03 15

KMStereo	2.38 218	0.48 109	4.28 263	1.94 341	0.19 80	2.73 219	0.38 199	6.67 251	3.50 135	6.33 289	6.33 275	2.93 221	0.97 175	8.90 412	1.88 267	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.03 15

RE-Stereo	2.38 218	0.48 109	3.91 230	2.17 376	0.11 30	3.43 296	0.42 208	7.07 274	3.75 165	6.91 325	5.26 229	2.62 212	1.33 215	8.41 386	1.72 257	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.03 91	0.01 2

TVStereo	2.38 218	0.48 109	3.91 230	2.17 376	0.11 30	3.43 296	0.42 208	7.07 274	3.75 165	6.91 325	5.26 229	2.62 212	1.33 215	8.41 386	1.72 257	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.03 91	0.01 2

cross-raft	2.25 204	0.48 109	2.96 132	1.87 328	0.94 294	3.72 330	0.47 220	7.61 297	4.15 191	5.37 250	5.68 251	6.17 359	1.40 221	2.15 90	1.06 166	0.01 181	0.22 303	0.00 1	0.19 388	0.03 91	0.41 227

XX-Stereo	2.95 283	0.48 109	7.08 425	2.84 462	2.51 456	1.63 95	0.20 153	6.15 223	3.38 132	2.38 164	16.00 469	6.90 378	0.25 48	6.40 245	1.14 180	0.00 1	0.66 373	0.00 1	0.31 472	0.16 314	0.57 270

UGAM-zero	3.92 371	0.49 118	5.26 330	1.17 223	0.89 282	4.00 350	0.47 220	12.42 439	3.62 156	5.46 254	5.86 253	15.76 502	8.92 497	8.63 402	2.44 313	0.00 1	0.84 409	0.00 1	0.89 532	0.03 91	1.27 409

MSKI-zero shot	2.23 202	0.49 118	2.49 76	1.60 281	0.81 269	2.69 212	0.29 177	6.82 260	2.50 84	4.37 221	7.61 313	3.65 261	0.26 50	8.62 401	0.63 68	0.01 181	1.09 488	0.00 1	0.25 429	0.03 91	0.46 242

testlalala	1.80 145	0.49 118	2.67 99	1.24 231	0.46 182	3.91 342	0.87 355	6.62 250	2.96 105	6.78 322	3.83 191	1.74 185	0.40 93	1.57 61	0.76 96	0.01 181	1.16 513	0.00 1	0.38 496	0.01 22	0.17 113

MC-Stereo	1.87 148	0.49 118	3.52 186	2.82 459	1.07 314	1.90 128	0.12 104	4.89 135	3.27 125	3.66 199	3.58 187	0.56 136	1.45 224	5.79 220	0.81 110	0.00 1	1.19 518	0.00 1	0.21 408	0.11 242	1.95 494

iRaft-Stereo_20w	3.11 295	0.49 118	6.09 381	1.01 209	1.25 353	3.99 349	1.00 372	14.00 487	4.73 230	6.70 320	6.27 273	2.34 205	2.28 273	7.29 305	1.58 229	0.01 181	0.75 391	0.00 1	0.73 527	0.10 226	1.63 438

AAGNet	3.50 332	0.49 118	3.38 169	1.91 335	0.41 174	3.66 321	1.02 373	5.14 146	5.16 250	9.65 451	7.75 317	4.91 314	6.23 441	7.45 320	12.73 517	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.06 39

S2M2_XL	0.26 1	0.50 124	1.34 2	0.11 32	0.13 45	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 57	0.07 17	0.18 35	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsterstereo	1.18 81	0.50 124	2.75 106	0.50 128	2.62 459	1.22 22	0.01 4	3.73 48	0.95 12	0.59 72	1.62 103	0.06 6	0.09 13	6.02 226	0.96 149	0.01 181	1.10 493	0.00 1	0.34 484	0.01 22	0.56 268

S2M2_L	0.53 4	0.50 124	1.58 10	0.53 133	0.18 76	1.13 13	0.01 4	1.47 6	2.18 80	0.18 1	0.87 70	0.13 51	0.20 39	0.87 8	0.51 29	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	1.70 139	0.50 124	3.07 143	0.45 117	0.01 1	1.69 102	0.02 25	3.09 26	8.24 387	3.82 203	7.53 311	0.49 126	0.32 73	1.05 17	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 562	0.01 22	0.08 48
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	3.32 312	0.51 128	3.40 177	1.79 316	0.79 263	2.94 253	0.48 230	7.31 283	5.69 277	11.47 493	5.61 248	10.63 448	5.93 432	5.74 219	3.63 356	0.03 336	0.09 255	0.03 460	0.00 1	0.12 261	0.11 66

PCWNet_CMD	3.14 299	0.51 128	4.47 278	0.44 116	0.26 121	2.87 247	0.15 127	9.66 355	9.78 427	7.28 354	11.50 409	6.84 377	2.40 278	4.47 175	1.83 263	0.01 181	0.02 168	0.02 441	0.00 1	0.06 156	0.29 183

CRE-IMP	2.08 171	0.51 128	3.43 179	0.35 96	0.19 80	3.85 340	0.83 339	5.77 192	3.43 134	5.81 263	4.24 200	3.45 250	0.83 166	6.56 250	1.99 280	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.20 134

CREStereo	1.09 68	0.51 128	2.16 47	0.11 32	0.24 112	1.67 98	0.03 37	4.24 94	6.91 337	0.80 107	1.73 110	0.44 121	0.64 143	1.58 62	0.61 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 7
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	3.15 300	0.51 128	4.48 280	0.46 120	0.25 116	2.88 249	0.16 133	9.79 358	9.82 428	7.24 350	11.36 407	6.82 376	2.41 279	4.47 175	1.86 265	0.01 181	0.02 168	0.02 441	0.00 1	0.06 156	0.30 188

OmniDepth	0.50 3	0.52 133	1.66 11	0.04 1	0.04 4	1.17 16	0.03 37	3.70 45	1.02 16	0.32 11	0.03 1	0.16 55	0.10 17	0.79 5	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.00 1

MultiAttention	14.02 547	0.52 133	4.06 247	2.43 426	1.86 417	58.14 597	83.76 601	19.31 539	15.21 495	8.39 400	21.24 508	13.23 481	2.52 284	33.74 574	8.16 456	0.20 467	0.06 229	0.72 537	0.98 538	2.74 544	3.13 536

MM-Stereo_test2	1.30 93	0.52 133	2.67 99	1.71 302	0.29 124	1.79 117	0.51 238	5.28 153	3.84 174	0.95 119	0.93 75	0.51 130	0.36 81	2.29 99	1.12 175	0.00 1	0.95 434	0.00 1	0.07 317	0.32 437	1.97 497

NRIStereo	2.27 208	0.52 133	3.35 168	1.26 234	0.17 70	3.04 262	0.84 341	5.96 212	3.74 163	6.27 286	3.44 173	4.13 280	1.80 253	8.31 378	2.11 288	0.00 1	0.10 261	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.20 134

UniTT-Stereo	0.94 51	0.53 137	2.82 112	0.94 201	1.29 364	0.56 5	0.12 104	1.49 7	3.16 119	1.77 154	2.22 133	0.20 64	0.32 73	1.76 72	1.33 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.02 7

testlalala_base	3.54 335	0.53 137	3.53 189	2.31 408	2.22 441	4.04 354	0.61 268	6.91 264	2.73 92	2.69 171	4.17 198	1.78 190	0.51 125	2.02 82	1.08 169	13.13 577	3.23 570	0.00 1	0.35 487	16.60 571	2.27 522

DAS	4.18 394	0.53 137	6.20 387	2.20 380	3.69 498	2.78 228	3.12 458	8.69 323	10.29 433	9.39 442	12.80 436	4.58 301	7.20 462	9.08 424	2.70 327	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.34 200

SepStereo	4.22 397	0.53 137	6.20 387	2.20 380	3.69 498	2.78 228	3.12 458	8.69 323	10.29 433	9.39 442	12.80 436	4.58 301	7.20 462	9.74 450	2.70 327	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.34 200

FE-Mocha	2.09 177	0.54 141	4.88 311	1.49 271	0.36 153	3.25 279	0.16 133	8.13 312	2.80 96	5.20 244	5.70 252	3.61 257	0.85 168	2.21 93	1.19 190	0.00 1	0.74 389	0.00 1	0.19 388	0.02 53	0.50 249

DilatedVolume-Stereo	1.37 101	0.54 141	3.84 218	1.25 232	0.30 126	2.19 157	0.10 93	3.17 27	1.67 56	3.13 186	2.14 128	0.74 146	0.58 138	5.71 218	0.92 137	0.03 336	0.30 318	0.00 1	0.18 382	0.04 121	0.56 268

Selective-RAFT	1.92 156	0.54 141	3.87 222	1.15 219	0.21 99	3.83 339	0.06 63	5.00 137	4.68 227	1.59 150	2.14 128	3.05 225	2.77 297	6.63 257	1.34 213	0.00 1	0.95 434	0.00 1	0.32 476	0.05 142	0.19 128

FTStereo	4.61 423	0.54 141	2.86 117	0.98 208	0.40 169	2.57 194	8.51 539	5.70 187	3.76 168	10.85 477	29.92 545	5.53 337	7.43 469	7.73 339	1.63 239	0.17 456	0.00 1	0.05 477	0.00 1	0.04 121	3.62 545

DEmStereo	3.86 365	0.54 141	4.04 245	0.26 76	0.17 70	5.17 392	2.45 437	4.70 122	4.34 204	8.37 399	19.94 503	5.06 323	10.13 505	7.86 345	3.93 375	0.01 181	0.01 129	0.01 408	0.00 1	0.03 91	0.10 57

test-1	2.14 186	0.54 141	6.32 396	1.07 214	1.22 348	2.13 155	0.54 244	6.40 240	4.80 237	3.55 194	5.23 228	4.02 273	0.71 151	1.95 77	2.15 292	0.08 417	0.98 454	0.00 1	0.08 320	0.02 53	1.07 382

EAI-Stereo	2.75 266	0.54 141	3.17 147	0.91 198	1.28 359	4.02 351	5.30 500	12.39 437	4.76 231	2.51 167	7.10 300	1.22 163	0.94 174	6.03 228	1.96 276	0.01 181	0.56 352	0.00 1	1.38 548	0.04 121	0.95 365

rvit_stereo_0081	1.03 60	0.55 148	2.58 87	0.64 149	0.13 45	1.35 62	0.12 104	3.74 49	5.28 252	0.55 63	0.32 38	0.55 134	0.12 25	4.08 158	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 60	0.55 148	2.58 87	0.64 149	0.13 45	1.35 62	0.12 104	3.74 49	5.28 252	0.55 63	0.32 38	0.55 134	0.12 25	4.08 158	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

IGEV-Stereo+	1.89 150	0.55 148	2.49 76	0.48 124	3.25 481	2.06 145	0.07 72	1.92 9	1.52 52	0.77 97	0.08 8	0.22 73	0.44 114	7.11 293	0.68 79	0.04 368	0.66 373	0.00 1	0.33 480	5.08 551	10.13 571

LCNet	2.94 281	0.55 148	2.57 85	1.03 212	0.59 224	2.05 143	1.55 411	5.51 171	4.19 194	6.08 280	10.58 393	4.54 298	6.63 449	7.59 333	0.90 130	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.76 528	0.31 432	3.43 540

Patchmatch Stereo++	2.09 177	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.20 90	3.68 326	0.64 278	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.41 204	3.42 242	1.51 231	7.07 287	0.95 146	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57
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	2.02 165	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.21 99	3.69 329	0.69 294	5.89 200	3.52 142	5.91 267	4.43 206	3.42 242	1.50 227	5.63 214	0.94 145	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57

DeepStereo_RVC	2.15 187	0.55 148	3.26 157	0.21 60	0.19 80	3.47 302	0.68 291	5.76 191	3.60 153	6.36 293	4.19 199	3.42 242	4.44 377	5.04 194	1.59 232	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.18 118

RAFT-345	3.36 319	0.55 148	3.43 179	1.23 229	0.21 99	2.62 200	0.46 218	3.91 72	6.34 302	7.46 363	24.49 526	4.19 284	1.74 251	8.27 371	2.25 301	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.02 7

iRAFT	2.09 177	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.20 90	3.68 326	0.64 278	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.41 204	3.42 242	1.51 231	7.07 287	0.95 146	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57

CFNet_pseudo	2.96 285	0.55 148	4.51 282	0.43 112	0.24 112	2.83 232	0.12 104	8.59 320	8.13 384	7.20 348	10.41 386	6.47 366	2.04 260	5.27 202	2.00 282	0.00 1	0.02 168	0.01 408	0.00 1	0.06 156	0.23 154

ccs_rob	2.95 283	0.55 148	4.53 286	0.42 109	0.25 116	2.84 234	0.12 104	8.58 319	8.13 384	7.18 345	10.36 385	6.44 365	2.05 261	5.28 203	1.97 277	0.00 1	0.02 168	0.01 408	0.00 1	0.06 156	0.23 154

water-stereo	0.90 46	0.56 159	4.39 272	0.11 32	0.08 19	1.57 88	0.15 127	4.51 115	1.69 59	0.80 107	1.31 94	0.27 86	0.24 47	0.71 3	0.56 45	0.26 487	0.06 229	0.00 1	0.02 271	0.03 91	0.71 324

DEFOM-Stereo	0.78 25	0.56 159	1.98 30	0.21 60	0.12 39	1.93 130	0.44 215	0.99 3	0.93 10	0.70 90	0.51 44	0.15 52	0.09 13	6.39 244	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.14 81

CFNet_ucs	3.23 305	0.56 159	4.59 294	0.59 139	0.37 159	3.29 284	0.19 148	10.47 379	9.02 412	7.78 372	12.57 431	5.59 339	1.74 251	5.39 206	1.86 265	0.00 1	0.04 214	0.01 408	0.00 1	0.10 226	0.33 196

PSMNet-ADL	3.17 303	0.56 159	3.00 139	1.55 278	0.40 169	5.97 412	0.28 175	9.06 334	5.75 279	3.56 195	6.80 290	8.33 405	4.51 379	7.65 336	5.51 418	0.03 336	0.09 255	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.28 179

ROB_FTStereo_v2	2.04 167	0.56 159	3.56 195	0.20 51	0.21 99	3.66 321	0.72 307	5.89 200	3.51 140	5.91 267	4.46 209	3.42 242	1.50 227	6.08 232	0.93 141	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

HUI-Stereo	1.94 158	0.56 159	3.55 193	0.20 51	0.20 90	3.67 325	0.63 275	5.89 200	3.53 146	5.92 272	4.44 207	3.41 241	1.51 231	4.21 165	0.89 127	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.11 66

iGMRVC	2.09 177	0.56 159	3.59 201	0.20 51	0.21 99	3.68 326	0.71 304	5.89 200	3.53 146	5.92 272	4.46 209	3.44 248	1.51 231	6.93 279	0.98 151	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

gasm-f	1.30 93	0.57 166	2.81 111	0.97 206	1.35 372	2.72 217	0.88 356	4.29 101	1.55 53	0.89 114	3.19 169	0.20 64	0.72 153	1.30 41	1.10 174	0.06 397	1.06 480	0.00 1	0.00 1	0.24 389	2.13 510

GREAT-IGEV	1.17 80	0.57 166	3.06 141	1.95 345	1.41 379	1.42 73	0.08 80	2.51 14	3.07 115	0.58 68	0.79 61	0.11 48	0.35 80	2.17 92	1.00 156	0.07 408	1.45 538	0.00 1	0.22 415	0.14 294	2.42 529

anonymousdsp2	2.20 197	0.57 166	4.59 294	1.69 298	0.82 271	3.58 312	0.48 230	8.57 318	3.63 157	3.37 189	3.03 163	3.32 233	1.00 178	5.57 212	0.80 103	0.01 181	0.94 429	0.02 441	0.15 363	0.06 156	1.89 489

CASS	2.62 251	0.57 166	4.28 263	0.90 196	0.38 161	3.45 299	0.22 160	9.91 361	4.46 211	7.33 359	7.92 325	3.53 254	3.59 336	4.16 163	1.49 222	0.03 336	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 166	0.57 166	3.57 196	0.20 51	0.21 99	3.66 321	0.73 309	5.89 200	3.51 140	5.92 272	4.35 203	3.37 238	1.50 227	6.02 226	0.90 130	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

RAFT-IKP	2.04 167	0.57 166	3.54 191	0.20 51	0.20 90	3.45 299	0.62 272	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.44 207	3.46 251	1.50 227	6.20 236	1.00 156	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.08 48

LG-Stereo	1.00 56	0.58 172	4.72 303	0.19 50	0.37 159	1.18 17	0.18 143	4.21 93	3.11 118	0.83 113	1.95 123	0.45 123	0.16 33	0.53 1	0.62 65	0.33 498	0.22 303	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.31 190

test_sample2	2.79 267	0.59 173	4.40 273	2.38 419	0.43 178	2.58 197	0.15 127	10.14 369	5.78 281	4.23 218	5.86 253	4.31 292	4.02 360	6.34 242	2.00 282	0.00 1	0.96 439	0.00 1	0.12 352	0.07 175	1.37 420

MIF-Stereo (partial)	1.44 111	0.59 173	3.98 238	0.08 16	1.09 322	1.24 28	0.13 114	5.12 144	4.07 189	0.47 48	2.56 145	0.31 97	0.74 155	6.31 240	2.02 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.04 24

PFNet	3.06 291	0.59 173	6.13 383	2.26 396	0.84 273	3.08 264	0.73 309	7.38 288	5.35 256	10.20 459	6.06 262	4.72 306	2.10 265	8.47 391	2.25 301	0.19 464	0.06 229	0.00 1	0.11 346	0.20 354	0.42 232

FENet	2.35 215	0.59 173	3.28 159	2.32 410	0.27 122	2.78 228	0.13 114	7.68 302	6.09 289	5.38 251	2.12 127	4.84 312	3.33 323	4.98 191	2.66 323	0.02 290	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.40 216

GCAP-BAT	2.26 205	0.61 177	3.67 208	1.48 269	0.81 269	4.32 368	0.77 320	4.87 131	4.04 188	3.97 210	5.41 239	4.38 295	0.59 140	6.20 236	1.17 185	0.02 290	1.14 507	0.00 1	0.55 517	0.07 175	1.22 401

EKT-Stereo	2.16 189	0.61 177	3.78 215	2.31 408	4.40 517	1.47 79	0.24 166	5.54 174	4.22 196	3.16 187	3.58 187	3.53 254	2.20 267	5.66 215	1.40 218	0.04 368	0.36 331	0.00 1	0.09 332	0.06 156	0.58 277

GwcNet-ADL	2.85 270	0.61 177	4.38 271	0.92 199	0.33 137	2.05 143	0.67 288	8.85 328	9.65 425	6.36 293	6.71 286	4.11 279	1.71 246	5.97 225	4.22 383	0.08 417	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.07 175	0.16 103

Pruner-Stereo	2.66 253	0.61 177	3.54 191	1.93 339	0.25 116	3.47 302	0.74 313	6.60 248	5.66 275	8.98 424	6.12 264	4.39 296	1.11 186	7.27 302	2.34 311	0.03 336	0.00 1	0.02 441	0.00 1	0.03 91	0.04 24

Anonymous3	1.96 160	0.61 177	7.58 438	0.42 109	0.51 203	4.28 365	0.52 240	5.56 178	2.76 94	2.35 162	3.47 175	1.50 176	1.13 189	5.92 224	1.54 226	0.23 479	0.23 307	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.47 243

SFCPSM	3.39 322	0.61 177	5.42 342	0.43 112	0.93 293	8.26 452	2.08 430	15.01 503	5.89 284	7.17 344	7.60 312	3.39 240	2.55 285	5.39 206	2.53 315	0.01 181	0.03 197	0.01 408	0.07 317	0.19 344	0.31 190

test_sample3	3.27 307	0.62 183	5.29 335	2.24 391	0.58 223	4.62 380	0.16 133	12.15 430	7.51 362	6.44 296	7.25 304	3.72 262	3.03 305	6.73 264	3.17 350	0.01 181	0.85 411	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.88 352

ASMatch	3.41 326	0.62 183	3.59 201	1.99 355	0.48 185	1.91 129	0.66 283	7.01 266	4.43 210	6.25 284	22.02 515	4.56 300	4.72 394	7.78 342	1.85 264	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.03 286	0.02 53	0.21 140

IGEV-FE	2.57 244	0.63 185	5.69 363	1.92 338	0.87 280	2.63 202	0.85 346	8.94 332	4.55 219	5.31 248	5.47 244	5.19 325	1.38 219	3.81 150	1.33 210	0.00 1	0.69 379	0.00 1	0.18 382	0.19 344	1.72 460

MM-Stereo_test1	1.90 154	0.63 185	2.65 96	1.43 261	0.56 219	2.37 173	0.54 244	5.36 166	5.81 282	4.00 211	1.78 115	0.42 116	0.83 166	7.32 307	1.28 203	0.00 1	1.03 475	0.00 1	0.00 1	0.35 443	1.64 439

test_sample1	2.88 274	0.63 185	4.46 275	2.38 419	0.68 238	2.61 199	0.05 50	10.51 381	5.36 258	4.50 224	4.81 216	3.76 263	5.94 433	6.10 234	2.96 339	0.00 1	0.99 463	0.00 1	0.11 346	0.07 175	1.67 447

IGEV_Zeroshot_test	2.57 244	0.63 185	5.70 366	1.93 339	0.87 280	2.63 202	0.85 346	8.94 332	4.55 219	5.30 247	5.48 245	5.23 330	1.38 219	3.76 146	1.32 209	0.00 1	0.69 379	0.00 1	0.18 382	0.19 344	1.72 460

Zero-FE251	0.87 41	0.64 189	3.22 151	0.67 159	0.49 188	1.81 120	0.06 63	2.85 20	0.51 2	2.68 170	0.25 31	0.09 34	0.39 91	0.96 15	0.77 101	0.01 181	0.69 379	0.00 1	0.00 1	0.02 53	1.21 399

test_sample4	3.29 309	0.64 189	5.38 339	2.08 363	0.53 210	3.91 342	0.15 127	12.13 427	7.50 361	7.04 333	7.50 310	3.64 260	3.19 308	6.95 280	3.14 347	0.02 290	0.85 411	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.92 359

testlalala2	2.34 214	0.64 189	2.49 76	9.58 553	6.50 544	3.57 311	0.18 143	5.34 159	3.20 121	3.87 207	4.57 212	3.12 230	0.52 127	1.49 52	0.44 10	0.00 1	0.31 320	0.00 1	0.43 505	0.12 261	0.40 216

test_sample5	3.34 314	0.65 192	5.17 327	2.10 365	0.49 188	3.31 287	0.17 138	11.91 419	7.47 359	6.91 325	9.15 350	3.61 257	3.37 325	7.53 328	3.06 343	0.02 290	0.85 411	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.90 353

DualNet	3.48 331	0.65 192	5.17 327	2.10 365	0.49 188	3.31 287	0.17 138	11.91 419	7.47 359	7.18 345	11.56 411	3.61 257	3.37 325	7.53 328	3.06 343	0.02 290	0.85 411	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.90 353

GANet-ADL	2.40 226	0.65 192	3.92 232	2.22 384	0.11 30	2.23 159	0.47 220	9.29 348	7.27 353	4.77 228	5.95 261	3.96 270	1.26 211	3.08 128	2.27 304	0.04 368	0.08 248	0.02 441	0.00 1	0.15 310	0.21 140

DRaft	3.83 364	0.65 192	3.39 171	0.22 63	0.16 67	4.67 381	1.30 399	5.82 197	4.86 240	10.26 462	21.65 511	3.24 232	8.62 490	7.53 328	3.76 363	0.05 385	0.10 261	0.00 1	0.14 360	0.12 261	0.16 103

DDVS	3.79 361	0.66 196	5.66 361	2.27 400	1.28 359	6.48 423	0.47 220	9.33 350	4.35 205	7.29 355	7.71 315	12.49 478	2.21 268	9.01 421	5.16 413	0.08 417	0.20 300	0.01 408	0.00 1	0.14 294	1.03 379

Occ-G	1.39 105	0.66 196	3.05 140	0.60 143	0.75 257	1.46 77	0.67 288	3.66 40	3.50 135	1.76 153	0.65 53	5.00 321	0.55 131	1.15 26	1.56 228	0.00 1	0.74 389	0.00 1	0.17 376	0.19 344	1.61 435

test_sample6	3.60 342	0.66 196	5.27 331	2.23 387	0.48 185	3.25 279	0.21 158	11.94 422	7.53 364	7.18 345	11.56 411	3.99 272	3.86 351	8.03 356	3.88 371	0.03 336	0.83 405	0.00 1	0.09 332	0.07 175	0.86 350

hknet	3.56 337	0.66 196	5.82 369	0.70 162	1.19 342	6.97 432	1.58 412	9.93 362	7.76 370	6.50 299	6.23 268	9.53 426	2.81 299	7.84 343	3.39 353	0.01 181	0.03 197	0.03 460	0.00 1	0.06 156	0.14 81

IRAFT_RVC	2.98 287	0.66 196	4.23 262	2.20 380	0.40 169	2.91 252	5.04 496	7.03 270	4.21 195	6.59 309	5.52 246	5.02 322	4.77 395	8.41 386	2.30 310	0.01 181	0.17 290	0.01 408	0.00 1	0.03 91	0.05 30

test_sample7	3.75 356	0.67 201	4.34 269	2.21 383	0.35 146	4.47 376	2.08 430	11.31 405	8.40 393	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 407	7.22 298	2.53 315	0.07 408	1.04 476	0.00 1	0.00 1	0.06 156	1.66 444

11t1	2.13 185	0.67 201	3.98 238	2.69 450	0.85 276	2.59 198	0.07 72	7.40 289	3.89 178	3.75 201	3.57 185	1.24 165	1.96 256	4.68 183	1.97 277	0.10 432	1.13 499	0.00 1	0.22 415	0.09 203	1.66 444

xyz-stereo	7.36 483	0.68 203	38.77 576	0.30 82	0.07 15	31.97 567	0.19 148	5.13 145	2.13 77	10.90 479	24.34 525	6.05 354	8.02 481	12.01 494	6.06 423	0.01 181	0.02 168	0.35 530	0.00 1	0.09 203	0.16 103

CAS++	1.27 90	0.68 203	2.40 72	0.25 72	0.30 126	1.80 118	0.61 268	8.46 317	3.61 155	1.80 155	2.42 140	0.18 58	0.21 44	2.12 88	0.49 21	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	2.22 199	0.68 203	5.64 358	0.79 178	1.15 333	3.33 290	0.73 309	7.14 278	4.59 222	3.86 206	1.79 117	8.42 412	0.56 135	3.00 126	0.89 127	0.02 290	0.66 373	0.00 1	0.26 446	0.01 22	0.83 346

IPLGR	2.46 231	0.68 203	7.02 420	0.22 63	0.16 67	2.01 139	0.22 160	7.01 266	6.62 320	7.10 339	5.92 260	2.91 220	2.27 271	5.12 199	1.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.41 227

castereo	1.02 58	0.69 207	1.26 1	0.46 120	0.19 80	1.89 126	0.76 318	5.61 182	2.37 82	0.78 103	2.65 149	0.32 101	0.40 93	1.25 36	1.00 156	0.01 181	0.32 321	0.00 1	0.24 425	0.03 91	0.22 147

SMFormer	3.94 373	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 452	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	4.89 404	0.08 417	0.97 447	0.00 1	0.16 365	0.11 242	0.92 359

tta	3.96 377	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 452	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	4.89 404	0.08 417	0.97 447	0.00 1	0.16 365	0.13 283	1.24 403

qqq1	3.78 359	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 452	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	1.24 199	0.08 417	0.97 447	0.00 1	0.12 352	0.13 283	1.24 403

fff1	3.78 359	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 452	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	1.24 199	0.08 417	0.97 447	0.00 1	0.12 352	0.13 283	1.24 403

HHNet	2.71 259	0.69 207	3.31 162	0.25 72	0.39 164	2.80 231	0.90 359	6.33 233	5.68 276	7.51 364	13.70 445	0.94 155	3.14 306	5.42 208	2.54 320	0.14 444	0.02 168	0.06 481	0.00 1	0.24 389	0.07 44

RAFT-RH_RVC	4.04 381	0.69 207	3.59 201	1.91 335	0.43 178	3.11 266	0.13 114	3.80 58	6.60 317	11.26 489	31.68 551	5.20 326	1.66 242	8.30 376	2.27 304	0.09 428	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.03 91	0.02 7

model_zeroshot	1.98 162	0.70 214	4.98 318	2.25 393	1.07 314	3.20 275	0.13 114	7.01 266	3.34 130	3.46 192	3.77 190	2.69 216	0.42 100	2.86 121	1.18 189	0.06 397	0.85 411	0.00 1	0.25 429	0.02 53	1.40 421

RAStereo	0.81 31	0.70 214	3.97 237	0.21 60	0.54 214	1.16 14	0.02 25	3.78 53	1.22 43	0.62 81	1.57 101	0.16 55	0.23 45	0.89 10	1.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.02 7

ttt	4.41 412	0.70 214	3.95 236	2.53 438	2.01 429	4.34 371	0.41 206	13.09 466	11.69 464	7.20 348	12.20 425	4.15 282	3.35 324	9.54 441	10.11 487	0.07 408	1.11 494	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.47 423

test_4	2.58 246	0.70 214	3.30 160	0.43 112	0.30 126	3.97 348	1.11 385	3.91 72	3.83 172	4.15 216	17.20 483	3.44 248	0.52 127	6.60 253	1.58 229	0.00 1	0.13 276	0.00 1	0.11 346	0.20 354	0.20 134

fffft	1.13 75	0.71 218	2.25 59	0.09 22	0.07 15	2.10 148	0.63 275	4.19 92	2.10 75	0.42 33	0.75 58	0.24 81	0.20 39	6.89 273	1.08 169	0.00 1	0.12 270	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.53 259
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 383	0.71 218	3.52 186	0.51 129	0.20 90	3.25 279	11.21 551	6.34 234	4.96 243	9.04 427	16.44 471	4.92 315	7.28 464	8.29 373	3.84 369	0.00 1	0.02 168	0.01 408	0.00 1	0.18 334	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 383	0.71 218	3.52 186	0.51 129	0.20 90	3.25 279	11.21 551	6.34 234	4.96 243	9.04 427	16.44 471	4.92 315	7.28 464	8.29 373	3.84 369	0.00 1	0.02 168	0.01 408	0.00 1	0.18 334	0.19 128

AIO_test	1.34 98	0.72 221	3.32 164	0.86 189	1.19 342	2.90 251	0.80 324	4.46 113	3.34 130	0.77 97	0.86 68	1.48 175	0.30 63	2.95 124	0.49 21	0.00 1	1.00 470	0.00 1	0.13 358	0.04 121	1.24 403

GES	2.69 256	0.72 221	5.34 336	1.82 323	0.05 6	4.51 377	1.04 377	10.39 376	4.18 193	5.53 257	6.72 287	1.92 196	3.30 316	5.16 200	2.67 324	0.06 397	0.01 129	0.06 481	0.01 249	0.20 354	0.14 81

ITSA-stereo	4.02 379	0.73 223	4.51 282	2.16 371	0.31 130	3.58 312	0.70 299	13.77 485	15.84 503	7.13 341	6.59 285	4.25 290	3.48 332	9.04 422	6.12 427	0.09 428	0.08 248	0.11 495	0.10 339	0.19 344	1.54 429

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 105	0.74 224	2.72 104	0.73 168	1.26 356	2.42 177	0.02 25	3.78 53	8.16 386	1.81 158	2.94 160	0.28 89	0.32 73	1.51 55	0.76 96	0.04 368	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.19 128

AdaStereo	3.34 314	0.74 224	4.00 241	3.10 483	0.51 203	4.22 361	1.25 394	12.84 452	8.39 392	6.33 289	9.55 365	5.77 349	1.54 236	5.53 211	2.74 333	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.15 94
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	3.07 292	0.76 226	4.50 281	2.27 400	1.24 352	3.75 332	0.12 104	10.03 366	5.12 249	6.43 295	11.19 404	3.10 229	3.20 309	4.54 179	1.78 261	0.02 290	1.19 518	0.00 1	0.30 468	0.09 203	1.79 472

anonymousa	4.24 399	0.78 227	4.05 246	2.16 371	4.87 534	8.76 463	0.35 192	7.41 290	4.47 213	8.21 395	19.70 502	11.03 461	5.87 431	2.04 85	2.20 294	0.00 1	1.16 513	0.00 1	0.55 517	0.04 121	1.11 388

CRFU-Net	4.81 434	0.78 227	5.69 363	3.10 483	1.39 376	13.18 515	3.23 463	12.26 431	4.33 200	10.91 480	9.98 378	10.94 459	7.93 479	7.47 322	3.94 376	0.16 452	0.16 286	0.16 510	0.00 1	0.26 399	0.29 183

GIP-stereo	1.03 60	0.79 229	2.35 67	1.91 335	1.40 377	1.47 79	0.05 50	5.06 138	1.85 70	0.30 9	0.43 42	0.57 137	0.37 83	1.14 25	0.75 95	0.07 408	0.50 350	0.00 1	0.00 1	0.06 156	1.57 433

ff7	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 107	0.77 97	1.20 81	0.21 67	0.42 100	7.44 313	0.86 120	0.00 1	0.93 424	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 473

ffff	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 107	0.77 97	1.20 81	0.21 67	0.42 100	7.44 313	0.86 120	0.00 1	0.93 424	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 473

11t	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 107	0.77 97	1.20 81	0.21 67	0.42 100	7.44 313	0.87 125	0.00 1	0.93 424	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 473

ccc-4	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 107	0.77 97	1.20 81	0.21 67	0.42 100	7.44 313	0.86 120	0.00 1	0.93 424	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 473

TANstereo	1.32 97	0.79 229	2.93 123	0.37 100	0.11 30	1.81 120	0.01 4	3.56 33	4.36 206	4.53 225	4.96 221	0.41 112	0.68 147	1.22 32	0.59 55	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

FAT-Stereo	6.98 477	0.79 229	7.57 437	2.54 441	1.80 408	6.16 416	4.33 484	19.16 538	18.82 519	10.75 473	17.08 481	18.23 523	13.56 527	9.25 430	8.44 459	0.03 336	0.16 286	0.01 408	0.10 339	0.14 294	0.65 301

IGEV++	1.58 131	0.81 236	2.66 97	1.35 244	0.99 302	2.47 185	0.98 370	7.35 286	3.70 162	0.82 109	2.24 134	0.44 121	1.18 201	2.08 86	1.15 181	0.03 336	1.18 517	0.00 1	0.05 308	0.17 323	2.00 501

anonymousdsp	1.51 123	0.81 236	2.70 102	0.60 143	0.69 241	2.76 226	0.79 322	4.86 128	3.00 113	0.82 109	1.25 85	0.31 97	0.42 100	7.44 313	0.81 110	0.00 1	0.83 405	0.00 1	0.17 376	0.12 261	1.85 482

NINENet	3.38 321	0.81 236	4.16 253	1.88 331	1.40 377	7.31 442	0.48 230	12.95 459	6.64 322	7.29 355	9.24 354	5.21 327	1.18 201	6.72 263	1.89 271	0.17 456	0.08 248	0.07 486	0.00 1	0.09 203	0.03 15

IGEV-Stereo	1.51 123	0.81 236	2.69 101	0.60 143	0.69 241	2.77 227	0.79 322	4.88 132	2.99 112	0.82 109	1.25 85	0.31 97	0.42 100	7.43 312	0.85 118	0.00 1	0.83 405	0.00 1	0.17 376	0.12 261	1.85 482
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 274	0.82 240	4.07 249	1.71 302	0.54 214	4.71 382	0.69 294	8.72 325	3.57 151	1.80 155	6.49 283	7.81 394	3.92 357	8.93 415	0.99 153	0.00 1	1.06 480	0.00 1	0.03 286	0.05 142	1.69 453

HanStereo	2.88 274	0.82 240	4.07 249	1.71 302	0.54 214	4.71 382	0.69 294	8.72 325	3.57 151	1.80 155	6.49 283	7.81 394	3.92 357	8.93 415	0.99 153	0.00 1	1.06 480	0.00 1	0.03 286	0.05 142	1.69 453

x	2.30 211	0.82 240	3.85 219	2.23 387	0.72 250	2.12 153	0.81 330	9.48 353	4.82 238	3.83 204	2.76 150	3.49 252	2.30 274	3.48 136	2.25 301	0.00 1	1.13 499	0.00 1	0.22 415	0.09 203	1.66 444

TransformOpticalFlow	3.50 332	0.83 243	4.85 308	1.09 215	0.31 130	3.52 308	0.14 124	10.32 372	8.02 381	5.78 261	13.25 441	6.63 369	4.91 399	8.36 382	1.63 239	0.00 1	0.01 129	0.01 408	0.00 1	0.06 156	0.24 163

HCRNet	2.74 265	0.83 243	4.19 258	0.45 117	3.31 484	2.18 156	0.22 160	7.59 294	5.76 280	6.08 280	4.89 218	5.21 327	2.74 294	8.04 358	3.10 345	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.09 52

UPFNet	4.17 393	0.83 243	5.51 347	2.49 432	3.36 488	7.13 439	2.60 438	10.52 383	7.16 346	8.76 418	7.83 320	7.85 397	3.41 329	8.60 398	7.04 442	0.01 181	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.17 113

SCV	2.06 169	0.84 246	3.74 210	3.56 503	1.22 348	2.30 167	0.76 318	7.87 306	3.29 128	0.59 72	2.83 153	0.67 141	0.58 138	8.00 352	0.91 136	0.00 1	0.89 419	0.00 1	0.48 509	0.41 458	2.18 516

WCG-NET	1.42 107	0.84 246	1.90 27	0.61 146	0.10 28	2.10 148	1.05 379	3.33 31	7.10 344	2.86 175	3.53 183	0.75 147	0.93 173	1.28 38	0.72 91	0.00 1	0.97 447	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.22 147

SGM-Forest	5.40 444	0.84 246	4.19 258	1.43 261	0.68 238	10.12 481	6.41 515	12.13 427	11.86 466	11.50 494	14.43 454	11.62 467	5.20 414	9.93 460	6.16 428	0.16 452	0.04 214	0.00 1	0.00 1	0.08 188	1.24 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	1.42 107	0.85 249	2.23 55	1.37 250	0.35 146	3.01 260	0.64 278	3.91 72	2.83 98	0.38 20	3.35 172	0.19 60	0.25 48	7.37 309	1.12 175	0.01 181	0.04 214	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.21 140

qqq	2.44 230	0.85 249	4.33 268	1.73 308	0.71 247	1.98 136	0.38 199	9.15 339	4.33 200	3.37 189	4.34 201	4.63 304	2.83 301	4.95 189	2.06 285	0.00 1	1.13 499	0.00 1	0.25 429	0.09 203	1.65 440

GMOStereo	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 191	1.73 66	1.21 193	0.00 1	1.32 528	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

error version	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 191	1.73 66	1.21 193	0.00 1	1.32 528	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

test-v	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 191	1.73 66	1.21 193	0.00 1	1.32 528	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

test-2	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 191	1.73 66	1.21 193	0.00 1	1.32 528	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

sCroCo_RVC	1.34 98	0.85 249	6.15 385	1.21 228	1.28 359	0.90 9	0.18 143	4.50 114	2.86 100	0.37 16	3.18 168	0.52 131	1.52 235	1.83 75	0.93 141	0.13 441	0.25 313	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.16 103

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UGAM	4.25 401	0.86 257	5.73 367	0.45 117	0.22 106	3.61 314	1.18 388	5.51 171	15.39 497	4.99 236	12.34 427	15.09 498	3.71 344	10.58 470	3.76 363	0.00 1	0.46 344	0.00 1	0.34 484	0.36 446	0.36 208

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CoDeX	3.61 343	0.86 257	5.27 331	1.16 221	1.62 392	6.24 417	2.07 429	13.78 486	6.86 334	7.42 361	9.00 348	4.06 277	3.72 345	6.58 251	3.02 340	0.03 336	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.15 310	0.35 205

plain	1.53 125	0.86 257	6.50 401	0.42 109	0.05 6	1.56 87	0.09 85	5.18 151	4.02 187	0.54 58	1.76 113	0.59 138	0.75 156	6.48 248	1.23 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 463	0.07 44

ProNet	1.58 131	0.86 257	3.17 147	0.75 176	0.72 250	2.84 234	0.66 283	5.91 209	3.28 127	0.37 16	1.47 97	0.40 111	0.37 83	7.19 296	0.70 86	0.02 290	0.98 454	0.00 1	0.05 308	0.20 354	1.77 470

xxxx	5.16 443	0.86 257	4.86 309	1.96 348	1.22 348	7.56 447	0.07 72	14.67 498	9.15 416	6.55 306	9.87 373	9.30 423	3.47 331	8.07 360	22.20 549	0.05 385	1.16 513	0.00 1	0.26 446	0.10 226	1.76 469

ac_64	3.98 378	0.86 257	5.10 323	3.17 485	3.43 491	5.80 408	0.70 299	10.87 392	4.96 243	8.94 423	6.46 281	10.70 451	5.52 426	7.44 313	5.10 412	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.31 190

NOSS_ROB	3.67 345	0.86 257	3.81 217	2.53 438	1.11 325	6.10 415	0.72 307	11.08 399	12.36 468	5.45 253	8.91 344	5.65 340	2.09 262	8.30 376	3.16 348	0.20 467	0.07 244	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.80 343

MoCha-V2	1.83 147	0.87 265	3.33 165	1.41 258	1.27 357	2.50 186	0.20 153	5.60 180	3.90 179	0.98 123	3.30 170	0.35 109	1.58 240	7.09 289	0.80 103	0.00 1	1.52 545	0.00 1	0.23 421	0.06 156	1.70 456

UNet	4.19 395	0.87 265	7.18 427	2.00 358	3.22 480	9.55 472	0.31 185	10.11 367	6.22 298	7.98 380	6.82 291	10.42 442	5.77 429	7.28 303	5.83 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.12 71

ISRNet	4.11 387	0.88 267	6.63 406	3.46 499	2.64 462	2.11 152	0.26 172	7.72 304	6.60 317	11.29 490	17.98 493	8.21 401	2.60 287	6.81 271	4.72 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.25 167

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222	5.93 452	0.88 267	4.58 293	1.76 312	0.98 301	6.02 414	0.08 80	14.45 495	8.89 406	9.53 444	11.77 417	3.88 267	4.23 371	8.26 367	39.96 586	0.03 336	1.12 495	0.00 1	0.24 425	0.11 242	1.73 463

ToySt	3.39 322	0.89 270	9.29 476	1.47 268	0.94 294	4.20 360	1.98 426	7.33 284	5.42 261	3.01 183	6.75 288	8.67 417	5.10 411	5.43 209	3.72 361	0.07 408	0.89 419	0.00 1	0.23 421	0.28 414	2.13 510

tt45	1.25 88	0.90 271	1.98 30	0.59 139	0.25 116	3.47 302	0.14 124	4.07 85	1.97 72	0.45 38	2.17 130	0.29 91	0.27 55	7.02 284	0.95 146	0.00 1	0.04 214	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.24 163

xyz-stereo-finetune	1.38 103	0.91 272	2.91 120	0.10 25	0.05 6	3.13 269	0.66 283	4.12 88	3.01 114	1.06 130	1.91 121	0.69 142	0.37 83	6.31 240	2.14 290	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.13 76

ours_stereo	1.28 92	0.91 272	2.36 69	0.34 95	0.67 237	1.16 14	0.09 85	3.71 47	2.44 83	0.51 50	3.17 166	0.36 110	0.26 50	6.62 255	0.55 40	0.00 1	0.11 265	0.00 1	0.00 1	0.23 384	2.08 505

tt1	2.53 238	0.91 272	3.53 189	2.92 465	0.53 210	5.60 401	0.61 268	5.55 175	10.56 439	1.54 149	3.54 184	0.34 107	3.00 304	8.20 365	0.68 79	0.00 1	1.13 499	0.00 1	0.03 286	0.11 242	1.88 486

IER	3.42 328	0.91 272	6.38 398	0.73 168	1.60 391	7.07 437	0.55 248	7.07 274	5.45 264	8.17 394	8.89 343	6.13 357	6.13 437	5.36 205	3.77 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.05 30

SCV_C0	1.89 150	0.92 276	4.30 266	0.85 188	1.06 313	2.33 169	0.10 93	7.61 297	4.42 209	1.05 129	2.20 132	0.26 84	0.43 111	7.70 337	1.08 169	0.02 290	1.05 479	0.00 1	0.21 408	0.17 323	1.97 497

SMoEStereo_RVC	1.13 75	0.92 276	1.82 17	0.80 181	0.09 24	2.07 147	0.16 133	3.61 36	2.17 79	0.38 20	1.37 95	0.19 60	0.29 60	7.04 286	1.02 162	0.00 1	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.51 254

ACVNet-DCA	2.41 227	0.93 278	3.39 171	3.05 476	0.39 164	5.69 404	0.55 248	9.15 339	4.33 200	1.42 143	3.48 177	0.33 103	3.65 340	8.26 367	0.70 86	0.00 1	1.14 507	0.00 1	0.03 286	0.09 203	1.65 440

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1test111	2.31 212	0.93 278	3.39 171	3.05 476	0.39 164	5.69 404	0.55 248	9.15 339	4.33 200	1.42 143	3.48 177	0.33 103	3.65 340	4.95 189	2.06 285	0.00 1	1.14 507	0.00 1	0.03 286	0.09 203	1.65 440

cc1	2.56 243	0.93 278	3.39 171	3.05 476	0.39 164	5.69 404	0.55 248	5.34 159	10.76 445	1.42 143	3.48 177	0.33 103	3.65 340	8.26 367	0.70 86	0.00 1	1.14 507	0.00 1	0.03 286	0.12 261	1.89 489

fff	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 52	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 474	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 417	2.37 105	2.21 295	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.02 53	0.61 285

csc	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 52	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 474	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 417	2.37 105	2.21 295	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.02 53	0.61 285

cscssc	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 52	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 474	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 417	2.37 105	2.21 295	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.00 1	0.02 53	0.61 285

test_xeample	4.78 433	0.93 278	4.68 302	1.48 269	1.28 359	3.94 345	0.13 114	13.35 472	8.62 398	8.21 395	11.63 413	3.43 247	3.54 333	7.59 333	23.47 554	0.02 290	1.16 513	0.00 1	0.25 429	0.11 242	1.74 466

S-Stereo	6.85 472	0.93 278	10.76 494	3.34 495	3.51 493	6.55 424	6.01 508	13.75 483	23.86 540	9.65 451	15.54 462	11.81 470	8.24 483	8.59 397	11.23 503	0.13 441	0.16 286	0.00 1	0.42 503	0.14 294	2.39 525

MM-Stereo_test3	2.10 182	0.94 287	2.59 90	1.66 291	3.95 509	2.42 177	0.78 321	6.58 247	7.29 355	1.94 159	4.90 219	1.23 164	0.65 144	3.77 147	1.38 216	0.00 1	0.83 405	0.00 1	0.00 1	0.38 453	0.77 337

STrans-v2	3.55 336	0.94 287	5.06 322	0.32 84	0.60 225	2.97 257	1.15 387	11.08 399	7.97 380	6.01 275	10.93 401	6.65 370	6.86 454	8.37 383	1.66 248	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.39 214

depthmonostereo	1.25 88	0.95 289	4.67 299	0.28 79	0.11 30	1.43 75	0.04 42	5.43 170	1.76 66	1.02 127	1.47 97	1.59 180	0.98 177	3.61 142	0.92 137	0.03 336	0.11 265	0.00 1	0.02 271	0.04 121	0.47 243

fffy	1.43 109	0.95 289	2.85 116	1.42 260	0.61 226	2.25 160	0.19 148	4.74 124	1.32 44	0.26 5	2.77 151	0.21 67	0.39 91	6.97 282	0.73 93	0.00 1	0.79 397	0.00 1	0.00 1	0.19 344	2.03 502

DCRE	2.21 198	0.95 289	3.17 147	2.10 365	1.30 366	1.86 125	0.05 50	5.33 158	4.69 228	3.59 196	9.37 362	3.81 264	1.18 201	2.34 104	1.22 197	0.01 181	0.97 447	0.00 1	0.30 468	0.04 121	1.97 497

ADStereo(finetuned)	2.50 236	0.95 289	6.60 404	0.39 104	0.20 90	1.72 111	0.24 166	6.06 218	9.31 419	6.30 287	5.42 240	1.44 173	6.22 440	2.25 97	2.14 290	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.65 301

xyz-stereo-finetune2	1.98 162	0.96 293	2.70 102	0.13 41	0.05 6	6.33 419	0.17 138	4.38 111	2.56 87	0.98 123	6.40 279	0.50 129	3.37 325	7.09 289	3.77 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.11 66

DCANet	2.35 215	0.96 293	5.51 347	0.39 104	0.19 80	1.72 111	0.25 170	6.06 218	9.33 420	6.31 288	5.42 240	1.44 173	4.14 366	2.22 94	2.28 306	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.66 311

ACVNet	2.86 271	0.96 293	3.87 222	0.86 189	0.61 226	2.63 202	0.54 244	8.93 330	6.12 291	5.09 238	9.32 360	5.70 346	3.84 349	2.68 115	5.56 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.23 154

acv_ft	3.90 369	0.96 293	5.85 372	2.56 443	4.70 531	7.27 441	0.84 341	9.17 342	6.12 291	10.00 456	9.32 360	5.70 346	4.07 363	2.68 115	8.24 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 443	0.23 154

StereoDRNet-Refined	4.84 436	0.96 293	5.13 324	2.22 384	0.46 182	9.10 468	0.16 133	10.72 387	9.40 422	13.41 510	12.50 429	10.02 435	4.58 386	8.60 398	8.71 466	0.01 181	0.00 1	0.01 408	0.05 308	0.24 389	0.53 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo++	1.38 103	0.97 298	2.82 112	0.59 139	0.52 207	4.45 373	0.97 367	5.22 152	1.87 71	0.41 27	2.28 136	1.87 191	0.15 31	4.14 162	0.42 9	0.00 1	0.41 337	0.00 1	0.30 468	0.05 142	0.22 147

WCG-NET（raft）	1.70 139	0.97 298	2.01 35	0.40 107	0.17 70	2.10 148	0.97 367	3.05 25	6.47 310	2.89 177	3.17 166	4.31 292	1.03 182	3.85 151	0.60 59	0.00 1	1.32 528	0.00 1	0.01 249	0.18 334	0.41 227

FC-DCNN v2	11.44 535	0.98 300	5.39 340	2.28 403	1.65 396	18.84 540	5.41 503	19.66 542	20.80 529	29.20 561	35.39 562	34.37 567	23.46 561	17.13 539	13.18 522	0.17 456	0.01 129	0.02 441	0.01 249	0.08 188	0.69 317

ffm	3.41 326	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	5.55 175	10.56 439	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	8.20 365	0.68 79	0.00 1	1.13 499	0.00 1	0.19 388	0.11 242	1.88 486

ff1	4.11 387	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	5.55 175	10.56 439	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.00 1	1.13 499	0.00 1	0.19 388	0.11 242	1.88 486

mmx	4.50 415	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	12.84 452	11.23 457	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.05 385	1.12 495	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.53 427

xxx	4.50 415	0.98 300	7.04 424	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	12.84 452	11.23 457	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.05 385	1.12 495	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.53 427

Anonymous_2	4.74 432	0.98 300	4.46 275	2.35 414	2.27 444	5.66 403	0.67 288	8.08 311	5.28 252	4.98 234	2.60 146	8.74 420	6.92 456	5.79 220	3.46 354	0.24 481	1.70 547	5.16 562	18.18 588	5.41 553	1.85 482

IIG-Stereo	3.28 308	0.98 300	3.57 196	4.14 521	0.22 106	2.56 193	0.71 304	7.04 271	6.10 290	8.49 407	9.38 363	7.82 396	2.73 293	9.69 449	1.99 280	0.02 290	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.14 81

DIP-Stereo	2.12 184	0.98 300	3.94 234	0.20 51	0.11 30	4.73 384	0.13 114	9.27 346	4.40 208	6.46 298	5.03 223	0.45 123	0.72 153	3.79 148	1.94 275	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.24 163
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	6.58 468	0.98 300	6.44 399	3.75 509	1.18 340	11.19 497	3.29 467	12.92 456	16.72 507	7.27 353	11.74 416	17.34 516	6.60 448	19.59 548	11.59 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 468	0.50 249

AIO_rvc	1.48 119	1.01 309	3.51 185	0.95 203	1.16 335	3.32 289	0.96 366	4.83 127	3.38 132	0.79 105	1.75 111	1.31 167	0.31 66	2.66 114	0.62 65	0.02 290	1.09 488	0.00 1	0.04 304	0.12 261	1.82 473

FC-DCNN	11.29 534	1.01 309	5.50 346	2.25 393	1.65 396	18.23 538	5.36 501	18.99 535	20.65 528	28.95 560	34.83 560	33.83 565	23.18 560	17.04 538	13.37 523	0.17 456	0.01 129	0.02 441	0.02 271	0.10 226	0.70 321

HUF	1.64 135	1.03 311	4.14 251	1.19 226	1.34 371	3.02 261	0.40 203	4.88 132	3.60 153	0.79 105	2.87 157	0.83 151	0.31 66	2.88 122	0.81 110	0.06 397	2.03 553	0.00 1	0.00 1	0.16 314	2.41 528

rvit_stereo_0081_aga	0.95 53	1.03 311	4.52 285	0.16 45	0.25 116	1.70 103	0.21 158	4.27 98	3.17 120	0.38 20	0.23 27	0.27 86	0.31 66	1.56 60	0.64 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.15 94

DSFCA	4.48 414	1.03 311	6.84 415	1.61 282	1.68 400	7.26 440	4.46 486	11.27 404	7.51 362	11.01 484	6.89 292	8.49 414	4.54 385	10.41 469	6.18 429	0.03 336	0.06 229	0.02 441	0.03 286	0.13 283	0.14 81

1111x	4.96 438	1.04 314	7.09 426	1.75 310	1.05 311	5.03 390	0.32 187	13.52 476	10.70 444	6.68 315	10.35 384	8.81 421	6.01 435	10.65 471	12.78 518	0.07 408	1.24 522	0.00 1	0.33 480	0.11 242	1.75 467

HGLStereo	4.58 420	1.04 314	6.02 378	3.30 494	5.14 538	6.36 420	0.71 304	11.04 397	7.60 367	8.04 386	12.85 439	6.90 378	8.51 488	7.85 344	5.93 422	0.02 290	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.15 94

MyStereo06	2.71 259	1.05 316	5.43 344	1.39 253	1.20 344	2.57 194	0.10 93	10.39 376	4.79 236	5.54 258	6.16 265	6.39 363	2.33 276	3.40 135	1.35 214	0.01 181	1.24 522	0.00 1	0.21 408	0.13 283	0.50 249

MyStereo05	3.24 306	1.05 316	5.93 374	1.39 253	1.20 344	2.57 194	0.10 93	9.11 338	13.17 481	6.45 297	3.86 192	3.20 231	3.26 314	8.35 381	3.02 340	0.01 181	1.24 522	0.00 1	0.21 408	0.13 283	0.50 249

Select-FE	3.87 367	1.07 318	9.42 479	1.76 312	1.52 390	2.55 191	0.43 212	10.23 370	4.52 216	5.58 260	10.29 383	10.35 441	8.75 491	6.61 254	1.67 251	0.01 181	0.76 394	0.02 441	0.65 522	0.05 142	1.05 381

rvit_stereo_0080	1.09 68	1.08 319	4.16 253	0.12 38	0.12 39	1.32 58	0.36 193	4.52 116	3.94 180	0.70 90	1.29 90	0.41 112	0.75 156	1.98 78	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.18 118

whm_eth	1.09 68	1.08 319	4.16 253	0.12 38	0.12 39	1.32 58	0.36 193	4.52 116	3.94 180	0.70 90	1.29 90	0.41 112	0.75 156	1.98 78	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.18 118

CVit-Stereo	1.03 60	1.09 321	3.48 182	0.17 47	0.50 193	1.99 138	0.11 99	3.87 71	1.44 49	0.66 86	1.41 96	0.30 94	0.11 21	3.36 133	0.80 103	0.00 1	0.92 423	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.40 216

IPLG	2.63 252	1.09 321	5.67 362	0.73 168	0.31 130	3.00 259	0.25 170	6.84 261	6.02 287	7.93 377	6.31 274	1.91 193	1.72 248	7.47 322	2.53 315	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.58 277

HART	2.08 171	1.10 323	3.44 181	0.47 122	1.15 333	1.70 103	0.04 42	6.40 240	3.69 161	1.50 148	7.78 319	2.42 208	0.16 33	6.76 267	1.15 181	0.00 1	1.46 540	0.00 1	0.00 1	0.31 432	2.12 507

DMCA	3.08 293	1.10 323	6.20 387	1.82 323	0.90 284	3.80 338	0.55 248	9.76 356	5.42 261	6.56 308	6.47 282	7.06 383	2.09 262	4.05 154	5.46 417	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.16 103

HSM	4.25 401	1.10 323	4.14 251	1.78 315	2.14 437	6.67 427	1.08 381	12.92 456	6.90 336	7.06 334	8.17 335	14.17 489	6.03 436	9.16 426	3.11 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.41 227

MaDis-Stereo	0.96 55	1.11 326	4.01 242	0.36 99	1.86 417	1.20 18	0.06 63	3.99 79	1.73 60	0.45 38	0.56 49	0.43 118	0.51 125	1.28 38	1.46 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.08 48

GCAP-Stereo	1.35 100	1.11 326	2.82 112	0.66 157	1.08 321	1.68 100	0.01 4	5.17 149	3.68 160	2.10 160	1.63 104	1.42 169	0.75 156	1.77 74	1.59 232	0.00 1	1.08 486	0.00 1	0.00 1	0.17 323	0.26 170

XX-TBD	1.55 129	1.11 326	2.94 125	2.45 429	0.06 12	2.31 168	0.01 4	3.58 35	7.80 374	3.11 185	5.10 224	0.27 86	0.26 50	1.42 51	0.60 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

SGM_RVC	10.77 527	1.11 326	4.66 298	2.66 447	0.41 174	21.03 546	6.87 523	20.02 547	15.54 501	25.86 557	24.97 530	33.59 564	20.51 550	20.89 551	14.78 531	0.31 495	0.26 315	0.22 522	0.26 446	0.43 463	1.01 372
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 373	1.12 330	3.06 141	0.23 67	0.13 45	4.17 359	6.40 514	5.83 198	4.54 217	10.46 466	16.98 479	6.49 367	7.44 470	8.00 352	3.58 355	0.01 181	0.07 244	0.07 486	0.00 1	0.14 294	0.06 39

delet	4.59 422	1.12 330	5.93 374	1.37 250	3.73 501	10.48 487	3.90 474	10.51 381	9.17 417	8.87 421	9.74 372	8.37 407	3.74 346	8.12 362	6.36 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 365	0.12 71

tg	2.18 192	1.13 332	2.74 105	0.84 187	0.13 45	4.33 370	0.05 50	6.21 229	4.90 241	4.06 212	5.30 238	2.55 211	0.92 171	7.28 303	0.99 153	0.00 1	0.60 362	0.00 1	0.00 1	0.37 449	1.12 391

MIPNet	2.27 208	1.14 333	5.55 354	0.49 127	0.22 106	2.03 142	0.19 148	7.60 296	6.17 295	5.83 264	4.16 197	2.05 199	3.44 330	3.65 144	2.23 300	0.00 1	0.01 129	0.01 408	0.01 249	0.24 389	0.48 246

MyStereo07	1.64 135	1.15 334	2.61 91	1.28 237	1.49 385	2.63 202	0.45 216	6.45 243	2.94 103	1.10 132	1.61 102	0.29 91	0.60 141	7.45 320	0.80 103	0.01 181	1.27 525	0.00 1	0.25 429	0.11 242	0.42 232

MyStereo04	3.29 309	1.15 334	6.64 407	1.28 237	1.49 385	2.63 202	0.45 216	10.57 384	13.30 482	4.41 222	3.90 193	3.06 227	3.56 334	7.87 347	3.35 352	0.01 181	1.27 525	0.00 1	0.25 429	0.11 242	0.42 232

FCDSN-DC	10.72 526	1.16 336	5.01 319	2.16 371	1.31 368	17.46 534	4.80 492	17.79 526	19.87 523	25.02 554	32.85 553	33.57 563	23.52 562	16.80 534	12.13 510	0.11 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.76 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 375	1.16 336	3.92 232	0.89 194	0.73 252	4.88 387	0.54 244	9.78 357	7.91 377	7.42 361	10.24 381	12.50 479	4.84 397	8.15 363	5.56 419	0.03 336	0.00 1	0.06 481	0.00 1	0.24 389	0.12 71

GANet-RSSM	3.67 345	1.16 336	4.56 292	3.24 490	2.03 431	2.63 202	0.50 237	11.53 413	6.83 332	6.25 284	10.58 393	7.35 385	6.65 450	6.77 269	2.94 338	0.00 1	0.00 1	0.08 492	0.00 1	0.26 399	0.12 71

MSCF	1.71 142	1.18 339	2.97 133	1.35 244	1.49 385	3.77 333	0.82 338	5.14 146	2.73 92	2.47 166	2.45 142	0.19 60	2.70 290	2.16 91	0.80 103	0.02 290	0.98 454	0.00 1	0.90 533	0.11 242	1.96 496

StereoVision	2.42 228	1.18 339	5.14 325	1.15 219	2.64 462	1.89 126	0.28 175	6.61 249	4.72 229	2.14 161	10.52 391	3.84 265	0.52 127	5.33 204	2.29 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.04 24

test_5	3.16 302	1.18 339	4.96 316	2.33 412	3.10 477	4.51 377	1.27 395	7.47 292	7.61 368	3.00 182	7.38 308	5.37 333	4.06 361	8.28 372	1.54 226	0.00 1	0.34 325	0.00 1	0.02 271	0.21 365	0.62 290

HI	3.39 322	1.19 342	4.03 243	1.46 264	0.19 80	2.26 161	0.04 42	6.21 229	3.86 175	8.51 408	12.61 432	11.86 472	6.44 444	4.55 180	4.27 385	0.00 1	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.15 94

CoSv	3.39 322	1.19 342	4.03 243	1.46 264	0.19 80	2.26 161	0.04 42	6.21 229	3.86 175	8.51 408	12.61 432	11.86 472	6.44 444	4.55 180	4.27 385	0.00 1	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.15 94

CroCo-Stereo Lap2	1.37 101	1.19 342	4.17 256	1.01 209	4.58 528	0.46 4	0.09 85	4.27 98	2.94 103	1.25 141	2.40 139	1.55 179	0.20 39	1.72 65	1.30 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 310	0.13 76

RAFT+CT+SA	2.59 247	1.19 342	3.55 193	1.09 215	2.21 439	3.14 272	0.90 359	7.59 294	5.65 271	2.76 174	8.21 336	2.04 198	1.57 239	8.84 409	1.31 207	0.02 290	0.34 325	0.00 1	0.38 496	0.22 372	0.73 329

OMP-Stereo	3.15 300	1.19 342	3.49 184	4.34 529	0.51 203	2.20 158	1.21 389	6.67 251	6.52 314	7.99 382	6.24 272	8.38 410	2.44 280	9.65 443	1.92 273	0.01 181	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.15 94

ADLNet	4.56 419	1.19 342	5.52 353	3.81 514	3.59 495	6.98 434	2.40 436	12.01 424	7.96 379	10.52 467	9.67 371	8.26 403	4.98 403	6.59 252	6.93 438	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.01 249	0.22 372	0.55 263

edge stereo	7.12 480	1.19 342	7.83 441	2.32 410	2.46 452	6.90 430	3.26 466	15.58 508	12.52 470	15.68 527	18.34 497	21.83 542	13.05 523	11.53 486	8.68 464	0.04 368	0.06 229	0.11 495	0.03 286	0.30 425	0.63 296

RASNet	5.00 439	1.19 342	5.69 363	3.68 507	4.80 532	5.04 391	1.29 398	10.26 371	8.99 410	5.89 266	11.65 414	10.55 447	9.76 502	9.96 461	10.32 492	0.20 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.73 329

MIM_Stereo	2.83 268	1.20 350	5.27 331	1.41 258	1.16 335	3.07 263	0.33 190	6.67 251	3.95 182	5.17 243	10.11 379	4.25 290	1.73 250	8.32 379	1.64 243	0.00 1	0.36 331	0.00 1	0.01 249	0.22 372	1.69 453

GEStereo_RVC	3.95 375	1.21 351	6.13 383	2.30 406	1.22 348	4.29 366	2.96 452	12.39 437	8.24 387	7.25 352	6.79 289	7.58 390	4.22 370	9.16 426	4.56 396	0.04 368	0.01 129	0.02 441	0.02 271	0.19 344	0.42 232

ACV-stereo	4.65 425	1.22 352	10.49 492	2.22 384	1.05 311	12.62 511	1.24 393	6.70 256	7.36 358	3.22 188	5.18 227	16.59 510	10.02 503	8.18 364	6.19 430	0.06 397	0.14 280	0.01 408	0.00 1	0.12 261	0.40 216

CroCo-Stereo	1.14 78	1.22 352	3.99 240	0.61 146	0.53 210	0.38 2	0.06 63	5.35 164	4.15 191	0.59 72	1.92 122	1.00 157	0.27 55	1.37 48	1.33 210	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.05 30
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	1.88 149	1.22 352	2.63 94	0.95 203	0.06 12	2.96 255	0.05 50	6.08 221	3.99 186	3.92 209	4.88 217	2.53 210	0.62 142	3.62 143	1.19 190	0.00 1	1.19 518	0.00 1	0.00 1	0.37 449	1.29 411

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 232	1.23 355	3.48 182	1.61 282	1.09 322	1.63 95	0.15 127	5.80 195	6.43 308	7.32 358	9.91 375	3.05 225	1.71 246	2.33 103	1.75 259	0.01 181	0.71 388	0.00 1	0.00 1	0.28 414	1.19 397

UCFNet_RVC	3.37 320	1.25 356	3.30 160	2.55 442	1.80 408	3.92 344	1.28 397	12.49 442	7.16 346	5.12 241	7.88 322	8.14 399	4.59 387	5.67 216	2.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.07 44

rvit_0105_6	1.44 111	1.26 357	5.78 368	0.66 157	0.08 19	1.58 89	0.32 187	4.57 118	6.53 315	0.40 24	0.38 40	1.11 160	0.29 60	4.76 186	0.92 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.20 134

Sa-1000	3.81 362	1.26 357	4.64 297	2.29 405	0.55 218	3.51 305	1.58 412	8.37 314	9.13 415	7.97 379	17.42 487	3.98 271	2.76 296	9.61 442	1.68 253	0.00 1	0.69 379	0.00 1	0.18 382	0.23 384	0.27 173

iRaft-Stereo_5w	3.20 304	1.27 359	5.27 331	0.27 78	0.99 302	2.71 215	0.58 257	5.75 190	5.85 283	3.03 184	7.88 322	10.08 436	4.08 364	8.40 384	6.09 425	0.00 1	0.25 313	0.00 1	0.12 352	0.31 432	0.95 365

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 318	1.28 360	8.51 453	1.86 327	1.83 412	3.51 305	0.31 185	10.50 380	4.32 199	2.74 172	5.87 255	10.30 440	4.53 384	4.66 182	3.16 348	0.02 290	0.87 418	0.00 1	0.97 537	0.38 453	1.43 422

SA	3.34 314	1.29 361	4.84 307	1.99 355	0.57 220	3.15 273	1.39 402	7.66 301	9.94 429	4.86 230	10.87 400	2.97 224	4.61 389	9.88 457	1.38 216	0.00 1	0.60 362	0.00 1	0.19 388	0.25 398	0.37 209

RAFT	2.94 281	1.29 361	4.06 247	1.36 247	0.50 193	2.39 175	0.91 362	6.11 222	3.25 124	6.64 312	7.30 306	9.96 434	4.20 368	6.03 228	2.21 295	0.00 1	1.02 473	0.00 1	0.02 271	0.54 484	1.01 372

NVstereo2D	4.82 435	1.29 361	7.98 447	3.68 507	3.48 492	8.02 451	3.10 457	11.25 402	15.50 500	5.14 242	7.71 315	8.21 401	4.68 391	10.19 466	4.30 387	0.02 290	0.19 293	0.13 504	0.36 489	0.07 175	1.12 391

raftrobust	2.16 189	1.31 364	2.76 107	2.38 419	3.33 485	2.72 217	0.51 238	5.34 159	4.64 224	6.13 282	3.98 194	1.63 181	2.51 283	3.02 127	1.64 243	0.00 1	0.76 394	0.00 1	0.02 271	0.14 294	0.27 173

AFF-stereo	2.87 273	1.31 364	3.26 157	1.87 328	0.38 161	1.68 100	0.09 85	6.38 238	7.07 342	6.52 303	11.90 419	6.08 356	2.32 275	5.05 195	1.65 245	0.02 290	0.66 373	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.94 361

MDST_ROB	9.13 512	1.31 364	10.16 490	4.36 530	2.48 454	28.66 562	7.64 531	19.96 545	14.97 493	27.53 558	24.02 522	9.47 424	5.27 416	16.31 531	8.61 463	0.63 517	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.90 353

4D-IteraStereo	1.99 164	1.32 367	3.77 214	0.13 41	2.84 468	3.51 305	1.03 374	4.26 97	5.38 259	5.50 255	1.03 79	3.86 266	0.38 90	2.44 108	1.88 267	0.00 1	0.43 339	0.00 1	0.01 249	0.11 242	1.84 480

stereogan	8.18 499	1.32 367	9.05 470	3.59 504	4.00 513	20.16 545	3.13 460	17.25 523	20.16 526	10.68 471	19.19 499	20.56 540	10.70 511	14.74 521	7.00 440	0.34 499	0.04 214	0.21 521	0.08 320	0.70 499	0.65 301

DispNO	3.51 334	1.33 369	8.51 453	2.26 396	1.36 374	3.46 301	0.81 330	8.74 327	6.58 316	6.78 322	7.63 314	6.22 362	4.20 368	7.47 322	4.44 392	0.00 1	0.03 197	0.03 460	0.11 346	0.13 283	0.14 81

rvit_105_1	2.69 256	1.34 370	6.85 416	1.89 332	0.09 24	1.94 131	3.50 470	6.38 238	9.00 411	4.98 234	2.19 131	3.57 256	1.56 238	7.31 306	3.03 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271	0.06 156	0.16 103

TestStereo1	3.12 297	1.34 370	4.67 299	3.47 500	0.71 247	2.50 186	1.45 404	7.27 281	8.71 401	4.91 231	9.28 357	2.34 205	3.61 337	9.44 436	1.62 236	0.00 1	0.33 323	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.40 216

SA-5K	3.12 297	1.34 370	4.67 299	3.47 500	0.71 247	2.50 186	1.45 404	7.27 281	8.71 401	4.91 231	9.28 357	2.34 205	3.61 337	9.44 436	1.62 236	0.00 1	0.33 323	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.40 216

psm_up	4.33 403	1.34 370	4.43 274	2.27 400	2.62 459	5.29 393	3.30 468	11.49 410	6.89 335	8.05 388	8.06 332	10.09 438	11.10 513	7.12 295	3.76 363	0.24 481	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.37 209

rvit_0105_5	1.70 139	1.36 374	6.71 412	0.52 131	0.04 4	1.58 89	0.58 257	5.39 169	6.62 320	0.91 116	1.72 109	1.77 187	0.77 160	4.44 173	1.28 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.23 154

DualNet (step1)	4.40 409	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	11.31 405	8.40 393	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 407	7.22 298	2.53 315	1.74 541	1.04 476	3.05 554	2.96 559	0.22 372	1.35 417

test_sample9	6.40 462	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	11.31 405	8.40 393	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 407	12.52 501	13.17 520	1.74 541	25.14 595	3.05 554	2.96 559	0.22 372	1.35 417

test_sample8	8.50 504	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	12.78 450	6.78 329	17.61 534	9.29 359	24.63 547	19.17 545	12.52 501	13.17 520	1.74 541	25.14 595	3.05 554	2.96 559	0.22 372	1.35 417

PSMNet-RSSM	3.69 348	1.36 374	4.54 287	2.44 428	1.90 420	2.35 171	0.69 294	11.77 417	6.38 306	6.60 310	11.85 418	7.70 392	5.61 428	6.66 261	3.67 357	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.01 249	0.17 323	0.10 57

G2L-ROB	3.74 354	1.37 379	5.05 321	1.95 345	1.14 331	4.45 373	0.43 212	12.31 433	6.36 304	7.88 376	5.42 240	11.10 462	2.11 266	8.53 395	6.31 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 323	0.33 196

MMNet	4.44 413	1.37 379	6.26 392	1.73 308	1.64 393	10.51 489	0.61 268	9.27 346	9.66 426	9.55 446	9.22 352	7.40 387	6.52 447	7.90 348	6.98 439	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.10 57

HITNet	3.11 295	1.38 381	5.35 338	2.23 387	0.12 39	5.59 400	0.58 257	9.95 365	5.72 278	6.62 311	7.91 324	3.90 268	3.24 312	4.39 171	4.58 398	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.57 270
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	3.88 368	1.39 382	4.86 309	2.98 469	1.49 385	4.11 357	1.13 386	12.05 425	6.83 332	8.42 401	9.17 351	9.49 425	2.71 291	7.03 285	5.22 414	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.52 257

LL-Strereo2	2.22 199	1.39 382	3.39 171	1.26 234	1.01 306	3.73 331	1.47 406	6.47 244	4.61 223	4.66 227	2.64 148	4.17 283	0.37 83	6.03 228	1.61 234	0.09 428	0.24 310	0.00 1	0.08 320	0.08 188	1.16 395

GASTEREO	1.80 145	1.40 384	2.87 118	1.46 264	1.50 389	3.88 341	0.83 339	5.08 139	2.86 100	2.59 168	3.57 185	0.18 58	2.82 300	2.30 100	0.82 115	0.02 290	0.98 454	0.00 1	0.90 533	0.10 226	1.95 494

AIO-test1	2.49 233	1.41 385	3.78 215	0.87 191	5.11 537	2.46 183	0.93 365	6.49 245	14.84 491	0.95 119	2.85 155	0.92 153	0.31 66	6.05 231	1.88 267	0.15 446	0.07 244	0.00 1	0.21 408	0.21 365	0.31 190

rvit_0105_4	1.58 131	1.41 385	6.67 409	0.65 153	0.05 6	1.60 92	0.41 206	4.70 122	6.48 311	0.46 44	0.87 70	1.40 168	0.53 130	5.08 196	1.12 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

111	3.05 290	1.41 385	5.51 347	0.32 84	0.14 52	2.83 232	0.68 291	6.76 258	14.21 488	3.59 196	9.11 349	5.50 335	3.30 316	4.05 154	2.43 312	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	1.02 376

rvit_stereo_ft	1.23 86	1.42 388	5.16 326	0.94 201	0.36 153	1.22 22	0.24 166	4.57 118	4.49 214	0.51 50	1.04 80	0.73 145	1.10 185	1.50 53	1.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.22 147

rafts_anoy	2.09 177	1.42 388	3.34 166	2.87 464	2.72 465	2.46 183	0.17 138	6.20 228	6.48 311	3.40 191	2.25 135	1.91 193	1.32 213	3.59 140	1.75 259	0.01 181	1.52 545	0.00 1	0.01 249	0.06 156	0.28 179

ssnet_v2	4.73 431	1.43 390	6.74 413	1.80 319	0.75 257	8.89 465	4.60 488	12.66 446	10.65 443	9.53 444	6.23 268	9.78 431	4.26 372	6.89 273	9.65 483	0.01 181	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.36 446	0.31 190

cf-r	3.76 357	1.43 390	5.34 336	2.66 447	2.79 466	2.85 245	0.62 272	9.08 336	6.91 337	7.06 334	11.90 419	9.64 427	3.83 348	6.23 238	4.53 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.17 113

STTStereo	3.90 369	1.43 390	8.20 450	3.03 473	2.28 445	3.64 320	0.64 278	10.11 367	7.09 343	10.20 459	7.08 298	8.73 418	3.57 335	7.44 313	4.00 378	0.00 1	0.02 168	0.01 408	0.01 249	0.04 121	0.40 216

MSMD_ROB	9.73 517	1.43 390	5.42 342	1.81 320	0.42 177	16.83 530	4.30 483	14.29 494	15.34 496	23.06 546	40.17 569	25.63 551	22.62 557	13.37 510	8.85 468	0.48 515	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.47 243

coex_refinement	4.34 404	1.44 394	4.46 275	3.08 482	1.46 383	4.22 361	0.36 193	11.92 421	8.33 389	8.48 406	13.41 442	9.90 433	3.40 328	6.95 280	8.54 461	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.71 324

rvit_0105_3	1.94 158	1.44 394	7.39 432	0.88 193	0.02 3	1.61 93	1.64 415	5.88 199	6.73 326	2.37 163	1.78 115	2.01 197	1.16 198	4.46 174	1.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.14 81

ADLNet2	4.72 429	1.44 394	6.68 410	3.03 473	3.90 506	6.80 429	2.91 450	11.67 416	9.63 424	7.99 382	9.89 374	9.75 430	5.32 421	7.70 337	7.13 443	0.01 181	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.22 147

DLCB_ROB	4.87 437	1.45 397	4.75 306	2.52 437	1.13 330	6.25 418	3.01 454	10.44 378	8.34 390	11.05 485	13.43 443	14.04 487	3.90 356	9.74 450	6.80 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.37 209

iResNet	4.04 381	1.46 398	8.72 460	3.25 491	0.36 153	4.54 379	0.47 220	9.06 334	10.40 437	7.98 380	12.82 438	4.06 277	3.22 311	8.82 408	4.95 407	0.03 336	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.55 263

CBFPSM	5.12 441	1.48 399	16.22 524	1.81 320	1.14 331	11.16 496	2.90 449	7.99 310	6.75 328	6.55 306	5.00 222	15.05 497	8.78 492	7.52 327	8.90 469	0.04 368	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.67 314

raft+_RVC	2.18 192	1.49 400	3.14 146	2.77 454	2.01 429	1.40 70	0.10 93	7.02 269	5.35 256	2.99 181	5.54 247	1.19 162	1.34 218	4.98 191	1.49 222	0.00 1	1.45 538	0.00 1	0.00 1	0.14 294	1.11 388

RYNet	6.82 471	1.51 401	7.35 431	1.79 316	4.52 525	16.68 529	4.41 485	14.19 491	17.43 512	11.64 496	7.86 321	15.03 496	8.81 493	10.10 463	14.16 528	0.04 368	0.13 276	0.15 507	0.05 308	0.08 188	0.53 259

DRN-Test	6.23 458	1.51 401	7.53 436	3.07 481	3.69 498	12.17 508	3.23 463	20.80 554	11.11 456	12.64 502	13.02 440	10.91 458	5.26 415	8.49 392	10.12 488	0.05 385	0.05 223	0.04 470	0.04 304	0.28 414	0.65 301

MLCV	3.76 357	1.52 403	6.93 418	1.66 291	0.31 130	4.31 367	0.32 187	7.92 307	7.68 369	9.55 446	12.12 422	5.17 324	2.74 294	10.00 462	4.49 394	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.27 173

CBMV	5.97 453	1.52 403	4.51 282	1.99 355	0.53 210	10.02 478	6.94 524	13.27 470	13.80 487	13.08 508	15.93 467	11.36 463	8.11 482	9.82 453	7.27 444	0.08 417	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.74 333
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	4.11 387	1.53 405	6.87 417	3.04 475	3.33 485	4.34 371	0.59 263	11.36 408	7.92 378	8.98 424	7.98 327	9.72 429	3.82 347	7.92 349	4.43 391	0.15 446	0.02 168	0.03 460	0.03 286	0.07 175	0.14 81
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	3.74 354	1.56 406	5.82 369	1.71 302	2.04 433	2.87 247	0.58 257	9.79 358	6.49 313	7.82 373	7.97 326	8.57 415	2.36 277	9.19 429	7.45 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.40 216

HBP-ISP	4.37 407	1.56 406	4.59 294	2.23 387	1.29 364	7.87 448	3.96 476	11.80 418	10.91 450	8.06 390	14.45 455	3.38 239	4.87 398	9.27 431	2.53 315	0.14 444	0.06 229	0.00 1	0.01 249	0.08 188	0.30 188

GMStereo	2.07 170	1.56 406	5.64 358	0.74 174	0.05 6	3.63 319	0.01 4	5.17 149	11.27 460	4.22 217	2.44 141	0.53 133	0.49 122	4.06 156	1.01 160	0.22 473	0.00 1	0.00 1	0.14 360	0.18 334	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 464	1.58 409	9.58 484	4.10 520	3.99 512	9.13 469	1.34 401	10.37 375	7.76 370	13.76 514	15.66 463	16.14 506	7.03 460	13.07 508	13.62 526	0.19 464	0.12 270	0.02 441	0.02 271	0.15 310	1.61 435
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 150	1.59 410	4.22 261	0.37 100	0.28 123	1.33 61	0.01 4	5.63 183	4.13 190	3.59 196	5.11 225	2.06 200	0.70 150	7.62 335	0.93 141	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.19 128

CFNet-ft	3.70 350	1.59 410	3.87 222	1.68 296	2.42 450	3.20 275	0.66 283	8.93 330	7.76 370	5.09 238	9.95 376	10.77 454	5.43 424	7.41 310	4.71 400	0.00 1	0.00 1	0.03 460	0.01 249	0.30 425	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 350	1.59 410	3.87 222	1.68 296	2.42 450	3.20 275	0.66 283	8.92 329	7.76 370	5.09 238	9.95 376	10.77 454	5.43 424	7.41 310	4.71 400	0.00 1	0.00 1	0.03 460	0.01 249	0.30 425	0.11 66

AASNet	4.20 396	1.63 413	5.82 369	3.79 510	3.93 507	6.55 424	1.22 391	19.12 537	6.82 331	7.86 375	8.35 338	4.36 294	2.55 285	3.87 152	7.47 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 479	0.22 147

AACVNet	3.71 352	1.63 413	4.89 312	3.80 511	0.62 229	3.25 279	0.30 184	9.47 352	3.81 169	6.34 292	10.74 397	10.52 444	4.92 400	9.31 433	3.88 371	0.03 336	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.34 441	0.28 179

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 386	1.65 415	13.34 507	2.14 370	1.84 413	4.03 352	0.98 370	13.13 467	4.97 246	4.53 225	11.37 408	9.85 432	1.97 257	4.88 188	2.74 333	0.03 336	0.90 421	0.00 1	1.11 541	0.84 510	1.72 460

RAFT_CTSACE	3.62 344	1.65 415	5.41 341	1.36 247	3.08 475	3.95 347	1.03 374	4.62 121	4.65 225	5.33 249	17.73 491	7.63 391	2.71 291	10.98 474	1.15 181	0.00 1	0.48 347	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.25 167

ACRE	2.67 254	1.66 417	6.50 401	0.72 165	2.03 431	2.65 210	0.84 341	5.97 213	5.52 266	7.85 374	9.23 353	1.72 184	1.09 184	4.09 160	2.73 331	0.02 290	0.19 293	0.02 441	0.08 320	0.26 399	0.21 140

MyStereo8	3.30 311	1.69 418	6.28 393	2.51 434	3.79 503	4.22 361	0.07 72	7.43 291	6.39 307	6.51 302	10.13 380	4.23 288	1.45 224	2.79 120	5.08 410	0.06 397	1.49 543	0.00 1	0.40 499	0.26 399	1.33 414

CIPLG	2.72 262	1.69 418	6.02 378	0.80 181	2.14 437	2.66 211	0.84 341	5.90 205	5.59 268	8.12 391	9.58 366	1.74 185	1.14 191	4.53 178	2.82 337	0.02 290	0.19 293	0.02 441	0.09 332	0.26 399	0.22 147

CSP-Net	4.40 409	1.70 420	4.90 313	1.82 323	1.04 310	12.96 513	2.25 433	13.75 483	6.34 302	9.64 448	8.99 346	8.31 404	3.24 312	8.45 390	4.32 388	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 384	0.06 39

pmcnn	8.17 498	1.70 420	11.49 497	3.18 486	3.07 474	9.66 474	6.06 510	13.60 478	17.71 515	15.23 524	24.02 522	27.61 554	8.81 493	10.36 468	9.51 481	0.08 417	0.08 248	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.87 351

IGEVStereo-DCA	1.54 126	1.71 422	2.99 134	0.73 168	0.24 112	2.69 212	0.81 330	4.31 103	2.97 107	0.73 95	0.16 19	0.23 75	0.32 73	7.57 331	2.72 329	0.00 1	0.49 348	0.00 1	0.16 365	0.17 323	1.82 473

rrr	1.64 135	1.71 422	6.31 395	0.73 168	0.24 112	2.69 212	0.92 364	4.25 96	1.75 63	0.73 95	0.16 19	0.23 75	0.32 73	7.57 331	2.72 329	0.00 1	0.49 348	0.00 1	0.20 401	0.17 323	1.68 450

raft_robust	2.91 277	1.71 422	3.42 178	1.36 247	0.57 220	1.53 86	0.12 104	7.06 272	9.09 413	6.96 332	7.21 303	4.43 297	2.09 262	9.40 435	1.61 234	0.03 336	0.93 424	0.00 1	0.21 408	0.17 323	0.38 212

RALAANet	2.68 255	1.71 422	4.73 305	2.79 456	0.80 266	3.30 285	0.15 127	7.92 307	5.92 285	5.79 262	6.06 262	3.51 253	1.13 189	6.76 267	2.28 306	0.00 1	0.28 316	0.00 1	0.10 339	0.27 411	0.13 76

GwcNet-RSSM	4.13 392	1.71 422	6.25 391	2.50 433	1.93 423	2.39 175	1.49 408	9.59 354	8.71 401	6.66 314	15.04 459	8.47 413	3.84 349	6.87 272	6.74 436	0.00 1	0.00 1	0.04 470	0.00 1	0.29 422	0.15 94

RALCasStereoNet	2.39 225	1.73 427	3.59 201	2.38 419	2.69 464	2.84 234	0.18 143	5.29 154	4.94 242	2.45 165	5.62 250	2.22 203	0.79 165	7.48 325	1.63 239	0.00 1	1.75 548	0.00 1	0.00 1	0.14 294	2.03 502

ARAFT	3.32 312	1.74 428	7.92 446	0.64 149	0.15 61	4.45 373	2.89 447	8.20 313	6.30 300	9.23 436	7.12 302	5.58 338	1.24 210	8.60 398	1.69 254	0.01 181	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.35 443	0.35 205

LoS_RVC	1.47 118	1.75 429	2.66 97	0.52 131	3.89 505	1.67 98	0.04 42	2.66 18	2.61 88	0.55 63	2.63 147	0.31 97	1.68 243	1.99 80	0.81 110	0.01 181	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 91	5.54 553

IPLGR_C	2.69 256	1.75 429	6.20 387	0.79 178	2.06 434	2.64 208	0.86 350	6.36 236	5.64 270	8.13 392	9.26 355	1.69 183	1.15 197	3.79 148	2.80 336	0.02 290	0.20 300	0.02 441	0.08 320	0.26 399	0.18 118

test_xeample3	1.71 142	1.75 429	6.64 407	0.90 196	0.29 124	2.55 191	0.90 359	4.08 86	2.36 81	0.56 67	0.24 29	0.23 75	0.31 66	7.51 326	2.73 331	0.00 1	0.70 384	0.00 1	0.36 489	0.18 334	1.92 491

iResNet_ROB	4.67 427	1.77 432	5.93 374	2.47 431	0.95 297	3.78 335	0.36 193	15.65 509	17.36 511	8.75 417	11.23 405	7.05 382	4.60 388	8.94 417	4.23 384	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.15 94

GANet	6.86 473	1.78 433	5.98 377	3.05 476	1.12 328	10.12 481	9.38 543	13.41 474	8.67 399	11.46 492	29.87 544	13.94 486	8.25 484	12.06 495	6.33 433	0.40 504	0.06 229	0.16 510	0.33 480	0.18 334	0.59 280

TDLM	4.58 420	1.79 434	5.03 320	2.45 429	1.32 369	4.04 354	7.15 527	11.60 415	11.46 461	6.91 325	12.69 434	5.94 353	5.03 404	9.74 450	3.80 368	0.67 519	0.00 1	0.01 408	0.05 308	0.23 384	1.78 471

DeepPruner_ROB	3.82 363	1.87 435	5.65 360	1.31 241	1.64 393	3.62 318	0.81 330	14.47 496	5.03 248	8.03 385	10.78 398	6.95 380	2.26 270	8.92 414	4.32 388	0.07 408	0.03 197	0.00 1	0.01 249	0.37 449	0.29 183

AIO-test2	2.98 287	1.88 436	4.72 303	1.67 295	3.34 487	2.64 208	0.06 63	6.96 265	15.70 502	2.65 169	7.31 307	0.93 154	0.57 136	5.81 222	1.20 192	3.30 553	0.09 255	0.00 1	0.09 332	0.22 372	0.43 241

SACVNet	4.55 417	1.88 436	5.55 354	3.38 496	1.68 400	3.11 266	2.76 446	12.44 440	6.43 308	11.07 486	11.31 406	10.53 446	5.13 412	9.88 457	4.56 396	0.08 417	0.02 168	0.00 1	0.01 249	0.38 453	0.80 343

XPNet_ROB	6.46 464	1.88 436	7.41 434	2.81 457	0.95 297	6.45 422	6.82 522	13.58 477	8.80 404	15.50 525	15.86 465	19.59 532	7.12 461	11.41 485	9.86 484	0.02 290	0.04 214	0.00 1	0.03 286	0.20 354	0.79 342

MeshStereo	11.94 540	1.88 436	5.24 329	2.11 368	1.44 381	20.09 544	4.95 495	21.74 560	16.75 508	33.10 566	35.07 561	39.28 573	22.72 558	19.45 546	13.59 525	0.19 464	0.06 229	0.02 441	0.00 1	0.46 471	0.65 301
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	7.45 489	1.89 440	7.71 439	3.18 486	2.35 446	12.19 509	6.14 511	18.95 534	9.36 421	13.33 509	20.38 504	16.00 505	9.10 500	10.10 463	15.40 534	0.44 506	0.34 325	0.25 525	0.25 429	0.48 476	1.18 396

RP	7.41 485	1.90 441	7.33 429	4.26 525	5.25 539	6.64 426	3.46 469	12.44 440	16.23 505	10.36 464	23.00 519	18.72 525	16.59 538	11.10 476	8.47 460	1.10 529	0.02 168	0.12 502	0.16 365	0.43 463	0.65 301

Nwc_Net	7.54 490	1.91 442	8.71 459	4.16 522	3.42 490	10.77 492	2.00 427	20.33 551	12.19 467	9.10 430	24.04 524	17.67 519	13.58 528	12.14 497	9.12 474	0.94 527	0.00 1	0.00 1	0.02 271	0.22 372	0.41 227

dd	2.36 217	1.93 443	6.03 380	0.83 185	0.12 39	1.80 118	0.17 138	5.30 155	11.82 465	2.98 180	3.64 189	1.50 176	1.21 207	5.25 201	3.92 373	0.13 441	0.01 129	0.04 470	0.22 415	0.10 226	0.14 81

G-Net	8.60 506	1.93 443	12.59 502	6.04 545	3.66 497	25.93 554	4.26 480	10.35 374	8.05 382	19.71 539	24.73 528	14.15 488	15.49 536	11.30 480	10.69 499	0.50 516	0.46 344	0.19 518	0.25 429	0.80 507	0.91 356

CVANet_RVC	4.68 428	1.93 443	5.57 356	2.61 444	1.86 417	4.12 358	4.94 494	12.11 426	9.29 418	8.05 388	11.08 402	10.28 439	6.48 446	9.52 440	3.19 351	0.45 508	0.01 129	0.00 1	0.12 352	0.23 384	1.75 467

fast-acv-ft	6.00 454	1.95 446	7.88 442	2.35 414	1.85 415	13.61 519	1.76 421	8.44 316	10.12 430	11.22 488	20.57 506	14.41 493	7.55 472	8.11 361	8.83 467	0.10 432	0.09 255	0.16 510	0.07 317	0.68 495	0.35 205

LMCR-Stereo	3.92 371	1.96 447	4.92 314	2.85 463	0.23 110	7.88 449	1.47 406	12.52 443	5.39 260	8.71 415	10.65 395	1.90 192	5.04 406	8.53 395	4.89 404	1.05 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.05 30

CFNet	4.03 380	1.97 448	6.30 394	2.70 451	1.64 393	5.41 396	0.22 160	12.14 429	10.28 432	5.24 245	11.15 403	6.43 364	3.70 343	8.97 420	4.01 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.13 76

DMCA-RVC	3.59 341	1.98 449	8.68 458	2.30 406	1.48 384	3.54 310	0.55 248	8.40 315	5.43 263	9.37 441	5.90 256	8.34 406	3.21 310	7.19 296	4.46 393	0.06 397	0.11 265	0.08 492	0.02 271	0.21 365	0.40 216

WCMA_ROB	10.20 522	1.99 450	9.33 477	3.01 471	2.46 452	15.78 526	7.67 533	12.75 449	15.41 498	25.08 556	33.42 557	27.06 553	19.86 547	13.87 515	12.47 514	1.28 533	0.38 334	0.18 516	0.20 401	0.28 414	1.54 429

gwcnet-sp	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 437	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

scenet	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 437	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

ssnet	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 437	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

Replicate-Monster	1.48 119	2.08 454	10.66 493	0.11 32	0.49 188	1.32 58	0.04 42	4.38 111	1.08 33	1.19 136	0.07 6	0.08 23	0.11 21	5.09 197	0.50 27	0.17 456	1.08 486	0.00 1	0.18 382	0.01 22	0.99 368

FBW_ROB	9.17 513	2.08 454	10.31 491	2.51 434	1.66 398	13.22 516	6.04 509	23.09 561	20.11 525	19.55 537	15.80 464	18.97 529	11.96 521	19.34 545	11.38 504	0.66 518	0.30 318	2.15 552	0.90 533	1.15 518	2.16 515

iinet-f	6.21 457	2.11 456	28.74 563	2.13 369	1.38 375	11.62 501	1.49 408	7.64 300	7.19 350	7.77 371	14.38 453	10.49 443	7.79 476	7.76 341	12.90 519	0.03 336	0.03 197	0.05 477	0.00 1	0.67 493	0.12 71

BEATNet_4x	3.69 348	2.12 457	8.11 448	1.82 323	0.16 67	5.30 394	1.04 377	10.87 392	6.14 294	7.09 338	8.42 339	4.99 320	4.42 376	5.89 223	6.23 431	0.04 368	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.84 347

DN-CSS_ROB	3.00 289	2.14 458	7.33 429	2.67 449	0.78 262	3.13 269	0.07 72	6.68 255	4.22 196	5.51 256	12.12 422	2.33 204	1.21 207	8.69 404	2.51 314	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.15 94

AF-Net	8.37 502	2.16 459	9.01 468	3.65 506	4.58 528	9.40 470	2.63 440	17.71 525	21.32 532	10.38 465	24.51 527	20.43 537	16.67 539	12.54 503	10.76 500	0.70 521	0.00 1	0.12 502	0.00 1	0.47 473	0.42 232

psmorigin	7.74 491	2.19 460	18.99 536	2.51 434	0.89 282	7.08 438	2.74 444	11.25 402	7.90 376	20.49 542	22.36 517	20.16 534	11.95 520	13.84 514	10.61 495	0.04 368	0.18 291	0.06 481	0.24 425	0.27 411	1.07 382

z-ln-s-r	6.62 469	2.20 461	17.98 532	1.77 314	2.00 428	3.38 291	2.61 439	8.63 321	13.06 480	7.07 336	25.89 534	8.73 418	7.60 474	12.16 498	18.56 538	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.49 247

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 467	2.21 462	12.10 500	2.75 452	3.28 482	10.03 479	3.05 455	12.31 433	11.52 462	10.10 458	21.36 509	11.51 464	7.30 466	11.56 487	10.61 495	0.09 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.51 254

FADNet-RVC-Resample	4.11 387	2.25 463	13.88 510	1.64 285	0.66 236	5.91 411	2.34 435	10.87 392	9.09 413	6.53 304	4.34 201	5.69 345	4.71 393	8.01 355	4.64 399	0.18 463	0.22 303	0.17 515	0.12 352	0.46 471	0.59 280

NaN_ROB	6.51 466	2.25 463	8.77 461	1.69 298	1.79 407	9.71 475	10.94 548	16.20 514	16.13 504	13.04 507	8.86 342	11.77 469	5.94 433	12.88 506	8.01 453	0.05 385	0.13 276	0.07 486	0.20 401	0.32 437	1.50 426

sAnonymous2	1.54 126	2.26 465	9.53 480	0.65 153	0.50 193	1.20 18	0.23 164	4.86 128	3.65 158	0.42 33	1.27 87	0.23 75	1.40 221	1.23 33	0.68 79	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.20 401	2.00 536	0.42 232

CroCo_RVC	1.54 126	2.26 465	9.53 480	0.65 153	0.50 193	1.20 18	0.23 164	4.86 128	3.65 158	0.42 33	1.27 87	0.23 75	1.40 221	1.23 33	0.68 79	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.20 401	2.00 536	0.42 232

iResNetv2_ROB	4.72 429	2.26 465	8.87 466	3.20 488	1.25 353	4.32 368	1.73 419	14.22 492	10.62 442	10.53 468	12.13 424	7.77 393	5.54 427	8.29 373	2.76 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.55 263

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 68	2.27 468	1.82 17	1.16 221	0.34 142	0.56 5	0.05 50	2.94 22	1.46 51	0.40 24	0.94 76	0.22 73	2.27 271	6.26 239	0.63 68	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.17 376	0.04 121	0.16 103

RAFT + AFF	4.63 424	2.28 469	7.43 435	1.51 272	2.38 448	5.81 409	6.49 516	10.74 388	8.53 397	7.75 370	8.95 345	7.47 388	6.68 453	9.17 428	5.06 409	0.08 417	0.47 346	0.00 1	0.01 249	0.66 492	1.03 379

NCC-stereo	7.43 487	2.28 469	8.58 456	3.28 492	4.48 522	8.34 453	4.27 481	20.45 552	13.66 485	9.17 433	17.52 488	16.49 508	14.31 533	13.71 512	8.95 470	1.73 539	0.12 270	0.01 408	0.50 512	0.21 365	0.60 282

Abc-Net	7.43 487	2.28 469	8.58 456	3.28 492	4.48 522	8.34 453	4.27 481	20.45 552	13.66 485	9.17 433	17.52 488	16.49 508	14.31 533	13.71 512	8.95 470	1.73 539	0.12 270	0.01 408	0.50 512	0.21 365	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	5.84 450	2.29 472	10.08 486	3.80 511	4.45 520	10.40 484	0.88 356	10.81 389	7.17 348	14.28 519	16.67 476	11.58 465	4.41 374	8.51 393	9.37 478	0.12 438	0.35 329	0.11 495	0.08 320	0.79 505	0.62 290

YMNet_1	5.84 450	2.29 472	10.08 486	3.80 511	4.45 520	10.40 484	0.88 356	10.81 389	7.17 348	14.28 519	16.67 476	11.58 465	4.41 374	8.51 393	9.37 478	0.12 438	0.35 329	0.11 495	0.08 320	0.79 505	0.62 290

LL-Strereo	5.14 442	2.29 472	8.95 467	1.26 234	5.05 536	3.66 321	1.40 403	10.33 373	8.98 409	8.71 415	8.24 337	10.70 451	11.10 513	12.66 505	5.36 416	0.05 385	1.35 536	0.00 1	0.00 1	0.38 453	2.23 521

ADCRef	7.76 492	2.31 475	19.09 537	2.82 459	3.29 483	11.88 504	3.06 456	11.52 412	10.89 449	13.69 513	25.85 533	8.20 400	8.89 495	8.95 418	22.66 550	0.16 452	0.08 248	0.16 510	0.34 484	0.47 473	0.91 356

FADNet_RVC	4.24 399	2.32 476	14.23 514	1.18 225	0.79 263	5.64 402	0.60 264	11.50 411	7.19 350	3.68 200	8.08 334	4.14 281	4.06 361	10.29 467	7.47 447	0.36 501	0.44 342	0.18 516	0.47 508	0.93 512	1.23 402

GMStereo_Zeroshot	2.92 279	2.33 477	6.12 382	1.66 291	0.36 153	3.61 314	0.09 85	5.95 211	6.20 296	7.15 343	7.11 301	8.37 407	0.91 170	6.17 235	1.97 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.14 81

FADNet	4.55 417	2.35 478	13.60 508	1.87 328	0.80 266	4.74 385	0.75 316	14.47 496	12.41 469	4.07 213	5.45 243	9.64 427	5.03 404	8.86 411	4.82 403	0.20 467	0.04 214	0.07 486	0.05 308	1.27 521	0.40 216

PA-Net	5.40 444	2.35 478	9.55 482	2.75 452	2.21 439	8.74 462	3.92 475	13.05 461	13.35 483	7.30 357	7.98 327	8.08 398	6.39 443	11.17 479	9.30 476	0.02 290	0.03 197	0.00 1	0.03 286	0.16 314	1.55 432
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 456	2.40 480	8.22 451	3.43 497	4.43 519	10.57 490	4.21 479	19.44 540	11.24 459	12.86 503	8.06 332	11.64 468	4.79 396	8.65 403	9.32 477	0.01 181	0.10 261	0.00 1	0.03 286	0.34 441	0.69 317

PSMNet_ROB	5.41 446	2.45 481	7.39 432	2.36 416	1.90 420	10.11 480	6.54 517	16.32 516	7.59 366	6.84 324	10.83 399	12.06 475	4.13 365	8.73 405	10.24 490	0.02 290	0.01 129	0.01 408	0.11 346	0.26 399	0.40 216

APVNet	6.28 460	2.46 482	10.09 488	3.51 502	3.97 510	12.15 507	1.75 420	20.08 550	6.73 326	6.92 331	13.45 444	10.75 453	6.29 442	11.86 491	14.34 529	0.05 385	0.02 168	0.11 495	0.03 286	0.63 489	0.34 200

NCCL2	6.27 459	2.46 482	7.00 419	2.36 416	1.11 325	9.48 471	11.14 550	13.01 460	10.40 437	9.94 455	9.49 364	22.11 543	7.42 468	9.90 459	8.56 462	0.01 181	0.00 1	0.02 441	0.03 286	0.20 354	0.73 329

TCMNet	5.54 448	2.53 484	10.92 495	4.50 533	6.58 545	8.90 466	1.31 400	11.59 414	8.68 400	7.24 350	12.74 435	8.37 407	4.65 390	9.30 432	10.83 501	0.11 436	0.19 293	0.31 528	0.09 332	0.84 510	1.07 382

PS-NSSS	4.22 397	2.53 484	5.89 373	1.01 209	2.93 470	4.05 356	1.93 425	11.44 409	8.94 408	7.14 342	14.70 458	4.96 318	2.60 287	9.09 425	3.92 373	0.40 504	0.04 214	0.83 540	0.00 1	1.09 514	1.02 376

LALA_ROB	7.02 478	2.54 486	8.51 453	1.53 276	0.96 299	9.96 477	8.71 540	16.70 518	12.68 473	12.99 505	13.90 450	24.47 546	5.40 423	11.61 489	9.50 480	0.04 368	0.05 223	0.00 1	0.02 271	0.17 323	0.65 301

DPSNet	10.88 530	2.57 487	20.40 541	2.24 391	1.90 420	24.92 552	17.00 576	21.35 557	28.61 551	12.87 504	13.74 447	17.01 515	20.14 549	15.36 524	14.01 527	0.81 523	0.98 454	0.20 519	0.65 522	1.30 522	1.54 429

ETE_ROB	6.28 460	2.60 488	9.22 475	1.71 302	0.84 273	6.44 421	6.78 521	13.16 468	8.80 404	13.01 506	15.93 467	21.01 541	6.18 439	10.97 473	8.11 455	0.04 368	0.01 129	0.00 1	0.02 271	0.16 314	0.70 321

dad	5.10 440	2.61 489	6.76 414	1.23 229	0.14 52	2.85 245	0.36 193	7.98 309	14.88 492	10.84 476	17.06 480	15.59 500	3.29 315	7.24 300	4.39 390	1.20 531	0.10 261	4.02 559	0.49 511	0.20 354	0.69 317

AANet_RVC	5.41 446	2.61 489	8.17 449	2.25 393	1.30 366	2.27 164	1.64 415	10.82 391	18.54 518	8.01 384	18.09 494	8.39 411	3.31 318	11.37 484	8.98 472	1.15 530	0.38 334	0.02 441	0.00 1	0.17 323	0.70 321

FADNet-RVC	4.36 405	2.62 491	14.51 517	2.01 359	0.44 180	4.27 364	1.27 395	12.61 445	7.89 375	3.76 202	4.05 196	10.63 448	4.34 373	9.87 455	7.66 450	0.03 336	0.09 255	0.00 1	0.03 286	0.65 491	0.50 249

LE_ROB	17.31 559	2.62 491	14.26 515	4.20 523	1.80 408	17.40 533	9.70 545	15.38 507	55.92 588	63.97 598	40.81 571	35.50 569	39.26 581	15.64 528	28.51 571	0.06 397	0.11 265	0.13 504	0.21 408	0.14 294	0.51 254

DFGA-Net	3.09 294	2.73 493	9.21 474	1.79 316	0.47 184	3.30 285	0.20 153	7.49 293	6.20 296	5.54 258	6.42 280	2.17 202	1.12 187	7.96 351	6.56 435	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 463	0.17 113

SDNR	7.97 494	2.75 494	16.90 529	2.28 403	0.94 294	45.23 582	0.43 212	9.30 349	10.84 447	10.71 472	25.30 531	5.51 336	4.47 378	11.98 493	7.58 449	0.15 446	0.14 280	0.00 1	0.04 304	2.27 538	2.65 532

Wz-Net-LNSev	7.12 480	2.75 494	18.64 534	1.70 301	4.16 514	12.79 512	6.72 519	13.74 482	13.57 484	11.14 487	17.31 486	11.90 474	8.50 487	8.96 419	9.94 485	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.18 334	0.34 200

RGC	7.40 484	2.77 496	7.71 439	4.43 532	4.87 534	8.88 464	2.96 452	16.05 513	12.76 477	11.96 500	19.57 501	18.32 524	11.57 519	13.89 516	9.58 482	0.83 524	0.02 168	0.24 524	0.41 502	0.40 457	0.77 337

ADCP+	8.60 506	2.78 497	17.44 530	1.69 298	4.27 516	16.95 532	5.29 499	13.38 473	12.52 470	13.57 512	17.57 490	10.86 457	11.28 515	18.43 543	23.91 559	0.03 336	0.05 223	0.01 408	0.18 382	0.47 473	1.31 412

PDISCO_ROB	10.27 523	2.79 498	13.30 505	10.58 558	9.96 561	22.78 548	5.99 506	20.01 546	28.57 550	11.88 498	14.49 456	20.54 538	4.92 400	17.01 537	10.29 491	5.79 557	0.42 338	0.14 506	0.13 358	2.53 541	3.25 537

CSAN	8.41 503	2.86 499	9.35 478	2.43 426	0.82 271	13.59 518	11.68 556	15.80 511	21.98 536	14.71 521	16.46 473	18.00 521	14.42 535	13.68 511	10.10 486	0.10 432	0.13 276	0.15 507	0.19 388	0.43 463	1.28 410

GwcNet	6.95 474	2.89 500	13.32 506	2.82 459	5.53 540	11.76 502	2.14 432	14.95 502	17.69 514	10.83 475	18.14 495	10.83 456	6.66 451	9.83 454	10.19 489	0.03 336	0.06 229	0.03 460	0.08 320	0.64 490	0.66 311

FINET	6.96 475	2.98 501	13.77 509	3.20 488	4.81 533	9.65 473	9.90 546	13.68 481	23.91 541	8.28 397	13.70 445	5.36 332	5.83 430	10.79 472	8.05 454	0.90 525	1.43 537	0.11 495	0.38 496	0.48 476	1.98 500

w-ln-seven-2	7.81 493	3.17 502	25.87 556	2.09 364	1.12 328	8.35 456	3.84 472	12.83 451	16.45 506	13.88 515	21.42 510	11.83 471	11.07 512	11.91 492	10.62 497	0.03 336	0.19 293	0.00 1	0.02 271	0.37 449	1.13 393

Wz-Net-MNSev	8.12 497	3.18 503	18.07 533	2.63 445	3.36 488	17.82 536	9.40 544	12.89 455	15.44 499	13.95 517	18.21 496	14.38 491	7.75 475	12.50 500	11.45 505	0.46 510	0.03 197	0.00 1	0.01 249	0.26 399	0.58 277

ADCL	10.77 527	3.23 504	21.50 543	2.26 396	1.96 427	23.65 549	9.07 541	14.69 500	24.88 543	15.21 523	27.20 536	12.68 480	14.02 532	16.94 536	24.43 561	0.26 487	0.18 291	0.74 538	0.67 524	0.80 507	1.02 376

MANE	20.98 570	3.23 504	8.81 462	5.96 544	6.96 548	33.07 569	13.20 560	35.43 576	38.86 573	44.72 583	52.41 587	53.20 582	41.84 584	34.74 575	27.45 568	1.87 544	2.27 554	1.54 548	10.18 579	0.69 497	3.11 535

SANet	11.48 536	3.34 506	13.93 511	2.40 424	1.01 306	16.49 528	12.16 559	20.05 549	37.28 569	19.62 538	28.04 538	25.61 550	20.10 548	14.43 518	12.39 513	0.10 432	0.06 229	0.03 460	0.06 315	0.76 503	1.73 463

SGM-ForestM	18.61 564	3.38 507	10.14 489	3.44 498	2.24 443	34.17 571	15.39 565	29.44 573	33.93 557	38.55 575	41.08 572	53.64 583	36.76 578	34.82 576	27.16 567	1.25 532	1.81 551	0.74 538	1.01 539	0.61 487	2.61 531

ADCPNet	10.18 521	3.40 508	33.24 568	2.38 419	1.74 403	17.75 535	7.65 532	13.20 469	13.03 479	14.09 518	21.72 513	19.36 530	11.40 517	15.43 526	23.00 552	0.28 491	1.15 512	0.39 534	1.48 550	0.68 495	2.21 518

DGSMNet	7.10 479	3.49 509	15.11 520	4.36 530	4.41 518	8.94 467	6.25 512	15.10 504	14.28 489	8.15 393	14.51 457	10.08 436	5.38 422	11.04 475	7.95 452	1.49 537	2.00 552	1.79 549	1.68 555	2.43 539	3.48 541

ELAS	17.99 561	3.49 509	11.19 496	6.14 546	5.79 542	34.89 572	17.28 577	28.75 570	30.47 553	40.80 579	45.79 577	39.04 572	32.05 574	27.63 568	24.30 560	1.88 545	2.41 558	1.09 542	1.48 550	1.83 533	3.48 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 482	3.58 511	25.29 554	4.27 526	7.20 549	3.78 335	4.64 489	14.03 488	20.86 530	8.85 419	10.57 392	7.35 385	7.88 478	12.16 498	10.66 498	0.25 484	0.16 286	0.29 527	0.43 505	0.77 504	0.65 301

GANetREF_RVC	6.97 476	3.59 512	9.14 473	4.00 517	0.40 169	13.17 514	11.27 554	15.95 512	17.51 513	10.62 470	10.66 396	12.15 476	7.97 480	13.18 509	5.04 408	0.45 508	0.00 1	0.01 408	0.15 363	3.47 548	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	17.82 560	3.60 513	11.92 498	6.63 548	5.73 541	30.34 564	19.64 579	26.92 567	35.06 564	40.79 578	41.32 573	37.31 571	31.61 571	30.54 570	22.93 551	1.97 547	2.40 556	1.28 546	1.27 546	1.71 530	3.51 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 525	3.67 514	14.03 512	4.81 536	4.52 525	11.93 505	1.66 418	21.36 558	38.40 572	18.84 536	21.72 513	17.63 517	13.07 524	15.65 529	17.71 537	0.36 501	1.09 488	0.01 408	0.32 476	0.50 480	1.67 447

Syn2CoEx	6.70 470	3.69 515	12.14 501	2.78 455	1.68 400	8.36 457	3.21 462	18.59 532	12.66 472	8.86 420	20.79 507	10.52 444	10.54 509	9.68 444	8.70 465	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 497	1.00 371

aanetorigin	9.02 509	3.75 516	28.68 562	2.16 371	3.86 504	5.84 410	5.40 502	5.93 210	10.39 436	28.12 559	31.02 550	15.98 504	13.74 529	9.38 434	12.55 515	0.25 484	0.22 303	0.22 522	0.24 425	1.24 519	1.47 423

TRStereo	2.71 259	3.79 517	5.46 345	2.19 379	2.22 441	2.98 258	1.07 380	9.83 360	4.39 207	3.46 192	3.48 177	3.92 269	0.77 160	6.43 246	1.70 255	0.03 336	0.63 368	0.00 1	0.29 463	0.11 242	1.49 425

SAMSARA	15.67 551	3.89 518	14.48 516	13.77 564	7.92 554	38.69 576	73.90 600	21.22 556	24.66 542	17.04 532	13.86 448	30.01 558	13.07 524	18.07 542	17.48 536	0.23 479	1.46 540	0.07 486	0.40 499	0.99 513	2.15 514

SuperB	8.29 501	3.96 519	24.92 552	2.96 468	1.33 370	9.83 476	4.15 478	10.92 396	29.79 552	11.86 497	12.51 430	6.07 355	6.97 457	11.13 478	14.73 530	0.15 446	0.11 265	0.35 530	0.26 446	12.64 566	1.11 388

PVD	16.41 553	3.98 520	16.04 523	5.38 539	4.59 530	19.44 541	7.28 529	28.88 571	49.27 583	31.53 564	43.72 575	30.36 560	32.17 575	26.70 567	23.19 553	0.25 484	1.48 542	0.04 470	0.59 519	0.52 482	2.87 534

w-ln-seven	10.89 531	4.13 521	29.29 565	2.40 424	2.62 459	15.68 525	5.09 498	18.55 531	34.46 562	21.14 544	26.71 535	15.16 499	9.01 499	12.97 507	19.34 542	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 484	0.71 324

anonymity	8.04 495	4.13 521	12.86 503	7.43 550	13.11 568	8.34 453	2.02 428	18.21 529	7.55 365	13.88 515	9.27 356	10.63 448	7.79 476	11.57 488	6.06 423	6.25 558	5.59 584	3.71 558	3.28 563	3.27 546	5.78 554

RTSC	9.87 518	4.34 523	16.44 526	4.60 535	2.38 448	12.54 510	0.75 316	18.19 528	37.31 570	16.16 529	15.86 465	13.32 482	7.56 473	20.93 552	23.50 555	0.34 499	1.07 485	0.02 441	0.35 487	0.71 500	0.99 368

PWCDC_ROB	8.50 504	4.40 524	9.57 483	6.16 547	4.54 527	10.46 486	1.03 374	15.30 505	28.16 549	10.88 478	30.88 549	6.96 381	11.31 516	14.57 519	10.40 493	3.10 552	0.02 168	0.00 1	0.00 1	1.55 527	0.63 296

SQANet	8.22 500	4.42 525	7.19 428	12.11 561	9.77 560	11.80 503	3.23 463	12.00 423	6.60 317	8.59 410	11.52 410	10.97 460	5.31 420	11.10 476	4.20 382	9.56 566	2.29 555	10.51 566	1.61 554	13.06 568	8.49 562

ADCMid	10.97 532	4.49 526	23.66 548	2.53 438	2.52 457	11.46 499	6.31 513	15.31 506	12.85 478	23.57 550	22.99 518	17.92 520	21.04 552	19.57 547	28.05 570	0.47 513	0.43 339	1.10 543	1.32 547	1.73 531	2.10 506

PWC_ROB	8.89 508	4.49 526	15.62 522	2.92 465	4.49 524	7.89 450	1.23 392	17.29 524	20.00 524	16.54 530	28.06 539	14.37 490	11.98 522	14.93 523	15.43 535	0.47 513	0.00 1	0.05 477	0.00 1	0.67 493	1.31 412

MFN_U_SF_RVC	13.54 544	4.69 528	28.43 561	4.24 524	2.50 455	24.26 550	5.99 506	28.23 569	20.18 527	24.06 553	29.38 542	30.35 559	16.92 540	20.98 554	21.39 546	1.35 534	1.13 499	1.02 541	1.41 549	1.88 534	2.50 530

XQC	9.46 514	4.84 529	18.88 535	4.07 518	3.09 476	15.97 527	6.65 518	16.26 515	26.63 546	12.63 501	12.35 428	15.75 501	10.62 510	16.48 532	21.19 545	0.44 506	0.96 439	0.05 477	0.32 476	1.10 515	0.99 368

Consistency-Raft	9.58 516	5.11 530	13.00 504	5.61 541	8.92 558	4.03 352	5.07 497	19.73 544	24.90 544	11.32 491	29.86 543	13.36 483	6.16 438	8.00 352	13.47 524	0.67 519	0.34 325	1.81 550	4.36 569	12.23 564	3.62 545

z-mn7	11.06 533	5.25 531	22.57 545	2.37 418	1.74 403	19.71 542	5.54 504	14.08 489	35.39 567	10.07 457	36.03 563	15.76 502	10.23 506	22.26 557	18.95 540	0.04 368	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.45 468	0.68 316

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 524	5.37 532	16.61 528	2.95 467	3.02 473	24.75 551	15.44 566	14.68 499	19.73 522	19.77 540	23.97 521	16.98 513	8.40 485	17.58 540	9.23 475	1.59 538	1.75 548	0.16 510	2.63 557	0.75 502	1.85 482

WZ-Net	13.61 545	5.57 533	42.84 579	3.89 515	3.19 479	19.90 543	15.44 566	15.67 510	32.04 555	16.13 528	28.69 540	22.17 544	15.84 537	21.40 555	26.87 565	0.75 522	0.01 129	0.01 408	0.03 286	0.51 481	1.20 398

PASM	9.11 510	5.68 534	25.06 553	4.33 528	4.18 515	7.01 435	8.48 537	12.37 436	20.95 531	13.49 511	15.37 461	18.80 526	11.52 518	14.70 520	12.70 516	0.93 526	1.19 518	0.32 529	1.21 545	1.66 529	2.22 520

GASNet	5.62 449	5.76 535	12.05 499	5.03 538	2.08 435	3.77 333	1.53 410	12.92 456	11.62 463	9.64 448	7.40 309	8.58 416	7.54 471	14.76 522	8.25 458	0.02 290	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.81 509	0.52 257

PSMNet-RUCA	6.00 454	5.79 536	14.15 513	10.30 556	7.63 551	6.94 431	1.89 423	12.74 448	10.95 451	4.10 215	11.72 415	4.77 307	1.72 248	8.74 406	5.09 411	1.88 545	0.12 270	4.77 560	0.71 526	5.10 552	0.82 345

MSAF-DinoV2	10.81 529	5.90 537	16.35 525	3.91 516	2.57 458	8.73 461	4.64 489	14.74 501	22.45 538	10.92 481	18.73 498	29.19 556	17.54 541	23.14 560	29.42 573	0.36 501	0.15 283	0.25 525	0.80 531	2.89 545	3.52 544

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 463	6.12 538	6.53 403	4.29 527	3.61 496	15.41 524	4.13 477	12.36 435	7.32 357	7.60 365	8.51 340	8.97 422	2.64 289	10.17 465	3.72 361	8.16 563	2.40 556	2.00 551	0.11 346	8.55 561	5.84 555

ADCS	13.76 546	6.46 539	30.74 566	3.62 505	2.93 470	14.28 521	11.22 553	20.02 547	34.42 561	23.20 547	25.42 532	19.51 531	19.62 546	24.54 564	33.88 580	0.27 490	0.23 307	0.37 533	0.19 388	1.47 525	2.84 533

EDNetEfficient	14.14 549	6.71 540	56.12 585	2.99 470	3.58 494	5.38 395	8.49 538	9.35 351	33.24 556	40.73 577	30.21 546	18.04 522	22.92 559	12.13 496	26.26 564	0.16 452	0.24 310	0.07 486	1.15 542	2.58 542	2.39 525

AnyNet_C32	11.82 538	7.08 541	25.83 555	4.55 534	5.88 543	16.92 531	16.97 575	14.14 490	18.11 517	16.87 531	21.66 512	14.78 494	13.87 531	23.54 562	31.83 577	0.24 481	0.28 316	0.35 530	0.53 516	1.35 523	1.71 459

AnonymousM	2.96 285	7.19 542	1.41 4	0.92 199	0.06 12	2.37 173	0.52 240	6.05 217	3.83 172	4.97 233	2.37 138	1.91 193	1.00 178	2.23 96	1.06 166	0.01 181	0.57 355	17.64 571	4.90 570	0.02 53	0.27 173

SPS-STEREO	15.83 552	7.38 543	14.92 519	11.63 560	11.77 566	25.30 553	7.12 526	25.20 565	17.06 510	32.24 565	30.34 547	31.63 561	22.59 556	25.67 565	21.97 548	7.71 562	4.50 580	3.35 557	1.56 553	6.97 559	7.72 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 550	7.41 544	36.29 573	7.76 552	43.77 593	11.24 498	12.14 558	16.73 519	23.72 539	23.73 552	32.92 554	18.89 528	13.31 526	16.60 533	12.37 512	0.26 487	0.86 416	0.11 495	0.43 505	1.24 519	17.26 587

zh-mn7	11.74 537	7.51 545	34.00 569	1.96 348	1.02 308	13.44 517	2.89 447	13.67 479	34.35 560	22.18 545	39.79 568	12.33 477	10.28 507	20.97 553	18.78 539	0.30 493	0.01 129	0.00 1	0.01 249	0.45 468	0.91 356

UDGNet	2.92 279	7.79 546	4.92 314	3.01 471	0.08 19	2.96 255	0.20 153	4.77 125	8.93 407	2.91 178	2.85 155	0.95 156	1.00 178	6.46 247	1.66 248	1.46 536	0.00 1	5.33 563	0.92 536	1.95 535	0.19 128

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 556	7.98 547	24.37 551	6.82 549	2.93 470	39.68 578	16.11 568	25.46 566	34.93 563	34.13 568	34.20 558	29.20 557	24.94 564	23.01 559	19.39 543	2.79 549	2.87 566	1.18 545	1.53 552	6.78 558	3.31 538

Wz-Net-SNSev	9.92 519	8.01 548	26.42 557	2.26 396	1.85 415	8.36 457	14.30 564	18.01 527	21.68 533	10.78 474	23.95 520	16.84 512	8.60 489	15.59 527	19.76 544	0.01 181	0.03 197	0.01 408	0.00 1	0.52 482	1.34 416

zh-sn7	11.83 539	8.57 549	35.78 571	2.64 446	2.36 447	11.60 500	8.25 536	14.25 493	19.40 521	17.10 533	32.57 552	14.39 492	18.76 543	24.15 563	24.76 562	0.04 368	0.14 280	0.00 1	0.01 249	0.62 488	1.33 414

otaku	12.35 542	8.64 550	9.11 472	13.56 563	10.98 562	26.23 555	7.22 528	19.45 541	19.26 520	11.92 499	17.90 492	20.21 535	8.91 496	16.06 530	6.09 425	9.77 568	2.50 559	13.23 567	1.90 556	14.61 569	9.41 567

NVStereoNet_ROB	17.22 557	8.76 551	16.47 527	7.52 551	8.42 556	13.75 520	11.07 549	24.24 564	26.67 547	31.00 562	46.49 578	34.88 568	27.06 567	22.72 558	23.61 556	6.83 561	4.32 579	6.32 564	10.37 580	4.39 549	9.57 568
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	1.96 160	8.91 552	4.47 278	0.54 135	0.91 287	1.09 12	0.05 50	3.94 75	1.37 46	0.25 4	0.29 37	0.15 52	0.68 147	6.92 278	0.47 16	0.02 290	0.84 409	0.00 1	0.00 1	6.61 556	1.61 435

SGM+DAISY	17.25 558	9.46 553	22.74 546	10.11 555	11.40 563	28.98 563	13.74 562	21.15 555	16.85 509	31.39 563	34.79 559	34.05 566	24.24 563	26.23 566	19.31 541	8.79 565	7.56 588	4.88 561	3.93 567	6.07 555	9.33 565

MFMNet_re	14.09 548	9.67 554	20.31 540	10.40 557	7.62 550	21.38 547	17.49 578	21.36 558	31.95 554	23.70 551	29.22 541	18.87 527	27.41 568	14.27 517	11.16 502	2.85 550	1.51 544	0.41 535	0.28 457	4.88 550	7.10 559

Ntro	12.91 543	9.95 555	10.01 485	14.12 565	12.55 567	26.31 556	6.76 520	19.04 536	22.03 537	10.23 461	16.26 470	20.22 536	10.06 504	16.81 535	7.93 451	10.16 570	2.55 561	15.19 569	2.86 558	15.27 570	9.93 570

UDG	9.12 511	10.06 556	6.35 397	10.06 554	9.64 559	10.48 487	2.33 434	12.73 447	10.19 431	8.33 398	10.27 382	16.70 511	10.47 508	8.33 380	9.07 473	4.28 554	2.59 562	18.90 572	3.83 566	11.35 563	6.50 558

CC-Net-ROB	8.09 496	10.11 557	9.03 469	4.07 518	3.74 502	15.24 523	4.84 493	18.44 530	10.87 448	6.73 321	14.03 451	7.54 389	4.68 391	11.61 489	3.98 377	6.59 559	2.54 560	16.51 570	1.19 544	7.88 560	2.20 517

RTS	19.64 567	10.42 558	87.01 595	5.88 542	6.82 546	41.73 579	16.69 571	16.80 520	41.90 577	23.44 548	32.96 555	13.79 484	21.49 553	38.85 581	30.84 574	0.46 510	0.70 384	0.00 1	0.09 332	1.13 516	1.70 456

RTSA	19.64 567	10.42 558	87.01 595	5.88 542	6.82 546	41.73 579	16.69 571	16.80 520	41.90 577	23.44 548	32.96 555	13.79 484	21.49 553	38.85 581	30.84 574	0.46 510	0.70 384	0.00 1	0.09 332	1.13 516	1.70 456

BEATNet-Init1	24.70 571	11.33 560	44.28 580	5.48 540	3.94 508	47.60 586	22.33 582	34.94 575	40.01 575	48.11 586	49.98 583	59.86 587	43.17 585	39.48 583	31.77 576	1.37 535	1.76 550	1.17 544	1.17 543	2.44 540	3.85 547

Wz-Net-TNSev	12.01 541	11.86 561	38.26 575	2.81 457	1.82 411	18.12 537	11.31 555	16.67 517	21.73 534	15.06 522	17.17 482	19.72 533	20.69 551	20.68 550	21.41 547	0.04 368	0.06 229	0.00 1	0.16 365	0.74 501	1.93 492

DDUNet	10.03 520	12.17 562	8.24 452	13.02 562	11.73 565	10.32 483	3.76 471	12.27 432	8.35 391	9.64 448	13.89 449	16.48 507	6.67 452	9.50 439	7.00 440	6.80 560	3.45 574	21.10 573	4.33 568	12.78 567	9.12 564

AnyNet_C01	16.99 555	12.34 563	60.47 587	4.88 537	3.11 478	31.77 565	16.79 573	18.60 533	17.96 516	18.62 535	38.50 566	24.03 545	19.00 544	30.59 571	35.18 582	0.29 492	0.56 352	0.45 536	0.48 509	2.70 543	3.40 539

EDNetEfficientorigin	18.25 563	14.44 564	99.41 608	1.72 307	1.00 304	12.07 506	6.97 525	13.67 479	35.06 564	38.59 576	37.10 565	27.03 552	27.46 569	15.38 525	26.92 566	0.05 385	0.08 248	0.15 507	0.62 520	3.33 547	3.92 549

JetBlue	29.99 579	17.24 565	55.64 584	16.24 566	21.08 580	62.07 598	33.14 589	40.60 579	35.73 568	34.59 571	40.67 570	57.18 586	43.54 586	51.46 594	52.18 596	2.72 548	4.58 582	2.86 553	3.53 564	10.57 562	14.11 581

GCST	9.50 515	17.91 566	6.18 386	53.02 590	11.57 564	10.95 494	0.20 153	7.71 303	7.12 345	9.83 454	4.71 215	4.87 313	1.49 226	9.87 455	2.06 285	8.70 564	0.07 244	22.79 574	0.40 499	6.66 557	3.86 548

coex-ft	20.15 569	20.03 567	87.93 597	1.81 320	1.77 405	18.77 539	13.73 561	13.28 471	41.87 576	60.24 594	39.04 567	28.27 555	30.39 570	12.57 504	28.66 572	0.20 467	0.23 307	0.04 470	0.30 468	1.52 526	2.34 524

ACVNet-4b	16.48 554	23.07 568	14.73 518	16.69 567	15.18 571	31.83 566	7.30 530	19.71 543	27.82 548	11.54 495	22.10 516	31.68 562	8.96 498	18.88 544	7.28 445	11.04 572	2.65 563	24.93 577	5.02 571	18.57 573	10.67 573

MonStereo1	26.12 574	23.67 569	28.83 564	25.65 574	21.14 581	27.92 560	7.71 534	30.33 574	39.72 574	34.88 572	47.54 580	50.64 578	34.90 576	29.59 569	27.89 569	13.50 578	1.31 527	26.73 579	6.07 577	28.49 585	15.85 583

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 407	25.82 570	26.88 558	0.56 138	0.08 19	1.46 77	0.53 243	2.17 10	2.15 78	0.67 88	0.73 55	0.23 75	0.20 39	1.58 62	0.80 103	11.76 575	0.38 334	0.00 1	0.08 320	1.75 532	9.67 569

WAO-7	30.22 580	25.83 571	23.33 547	33.10 579	14.36 569	36.98 573	22.41 583	52.85 593	64.46 595	43.76 581	59.24 593	52.31 580	45.69 588	32.82 572	32.60 578	11.16 574	5.49 583	13.76 568	12.60 585	12.36 565	9.38 566

ACVNet_1	19.51 566	26.19 572	15.50 521	17.71 568	15.28 572	26.46 557	9.36 542	29.16 572	34.18 558	25.06 555	24.89 529	37.18 570	21.93 555	17.80 541	15.03 532	11.08 573	2.83 564	25.29 578	5.06 573	19.11 574	11.14 574

DispFullNet	18.06 562	27.03 573	34.90 570	22.68 573	20.79 577	15.03 522	3.18 461	16.95 522	26.06 545	20.48 541	16.91 478	20.55 539	18.37 542	23.48 561	12.16 511	5.31 556	2.91 567	31.24 582	8.09 578	22.63 577	12.44 578

RainbowNet	18.69 565	27.15 574	22.03 544	18.76 569	15.00 570	27.97 561	10.17 547	27.99 568	34.19 559	15.53 526	27.53 537	25.33 548	13.80 530	19.86 549	10.59 494	14.50 581	3.57 575	23.85 576	5.03 572	18.49 572	12.41 577

test_for_model	7.41 485	28.34 575	2.84 115	22.38 572	16.53 574	3.40 292	0.91 362	6.72 257	4.54 217	8.04 386	2.84 154	1.04 158	0.43 111	0.86 7	0.60 59	9.67 567	3.31 571	0.00 1	0.08 320	26.60 581	9.03 563

IMH-64-1	28.06 577	29.98 576	19.46 538	32.15 577	20.98 578	27.68 558	16.66 569	47.31 583	44.85 580	34.14 569	50.94 584	41.49 574	31.67 572	37.53 577	23.88 557	14.17 579	2.96 568	34.45 584	11.15 581	26.12 579	13.75 579

IMH-64	28.06 577	29.98 576	19.46 538	32.15 577	20.98 578	27.68 558	16.66 569	47.31 583	44.85 580	34.14 569	50.94 584	41.49 574	31.67 572	37.53 577	23.88 557	14.17 579	2.96 568	34.45 584	11.15 581	26.12 579	13.75 579

IMH	30.65 581	30.30 578	21.09 542	34.89 581	21.75 583	33.16 570	16.91 574	49.53 590	52.50 584	38.41 574	55.10 590	45.13 576	40.36 583	41.57 584	25.66 563	14.74 582	3.36 573	35.43 586	11.69 583	27.31 584	14.16 582

ACVNet_2	27.45 575	30.56 579	27.90 559	20.72 570	15.55 573	37.22 574	14.00 563	49.32 589	65.88 597	43.17 580	56.99 591	51.90 579	26.98 566	21.46 556	15.38 533	10.77 571	2.85 565	23.12 575	3.62 565	20.08 575	11.47 575

TorneroNet-64	33.32 583	33.28 580	33.07 567	35.14 582	21.25 582	48.02 587	21.13 580	43.47 581	58.77 589	33.36 567	46.64 579	62.00 590	38.19 579	44.82 588	35.07 581	15.02 583	3.59 576	35.81 587	12.20 584	29.45 587	16.17 584

TorneroNet	36.02 587	35.25 581	36.33 574	38.44 584	22.19 584	50.72 591	24.42 586	48.39 586	54.53 586	38.03 573	53.44 588	62.83 593	44.79 587	47.68 591	42.11 590	15.69 584	3.97 578	37.25 588	15.05 587	30.83 589	18.40 589

MADNet+	27.96 576	35.32 582	91.41 600	21.04 571	8.86 557	49.25 588	47.41 596	36.98 577	37.84 571	21.00 543	30.83 548	25.41 549	34.95 577	46.51 589	51.54 595	3.04 551	3.33 572	1.48 547	1.05 540	5.85 554	6.05 556

WAO-8	38.93 588	36.84 583	23.97 549	43.96 585	24.48 586	45.73 583	22.62 584	53.10 594	75.66 599	53.86 591	66.14 599	62.39 591	55.11 595	43.01 586	40.67 588	22.98 587	7.22 586	37.53 589	19.49 589	27.04 583	16.83 585

Venus	38.93 588	36.84 583	23.97 549	43.96 585	24.48 586	45.73 583	22.62 584	53.10 594	75.66 599	53.86 591	66.17 600	62.39 591	55.11 595	43.01 586	40.67 588	22.98 587	7.22 586	37.53 589	19.49 589	27.02 582	16.83 585

WAO-6	35.59 585	37.89 585	17.67 531	37.86 583	24.46 585	37.85 575	21.49 581	49.01 588	67.96 598	44.22 582	48.08 581	53.02 581	53.39 593	33.67 573	36.83 584	26.05 589	7.83 589	43.19 591	21.76 591	30.18 588	19.37 590

Dean	35.52 584	40.12 586	27.99 560	30.63 576	17.33 575	45.80 585	11.68 556	57.61 598	76.54 601	63.70 597	60.65 594	66.93 596	49.40 591	38.12 579	40.28 587	12.18 576	3.73 577	28.86 580	5.94 576	20.69 576	12.16 576

LVE	35.84 586	41.54 587	36.25 572	33.36 580	18.92 576	53.05 593	27.99 587	53.17 596	64.93 596	47.63 585	61.58 595	54.25 584	38.72 580	38.72 580	35.50 583	16.36 585	6.23 585	31.51 583	14.04 586	25.01 578	18.07 588

PWCK	31.62 582	45.59 588	49.67 582	30.49 575	7.80 552	42.91 581	29.73 588	45.45 582	44.44 579	47.41 584	36.92 564	47.86 577	26.79 565	41.90 585	33.36 579	22.77 586	4.56 581	29.89 581	5.13 574	29.43 586	10.36 572

UNDER WATER-64	46.01 591	48.25 589	68.05 589	44.59 587	28.11 588	57.02 596	43.78 594	40.20 578	48.80 582	52.08 590	42.95 574	67.22 597	57.71 597	48.98 593	49.57 593	40.01 593	17.98 592	52.15 594	39.41 594	38.99 590	34.41 592

UNDER WATER	45.99 590	49.80 590	68.56 590	49.99 589	32.13 589	55.35 595	39.50 591	41.12 580	52.90 585	50.69 587	45.18 576	67.79 598	58.75 598	51.93 596	50.97 594	30.59 590	14.03 591	51.66 593	37.15 592	40.27 591	31.35 591

DLNR-FE	24.96 572	51.28 591	90.78 599	97.84 606	97.06 605	1.40 70	0.12 104	23.22 563	3.55 149	1.21 138	2.93 159	0.72 143	0.32 73	7.09 289	2.60 321	38.66 591	1.33 534	0.00 1	0.29 463	77.21 604	1.68 450

DLNR_Zeroshot_test	24.96 572	51.28 591	90.69 598	97.84 606	97.22 607	1.40 70	0.12 104	23.19 562	3.55 149	1.21 138	2.95 161	0.72 143	0.31 66	7.09 289	2.61 322	38.70 592	1.32 528	0.00 1	0.29 463	77.04 603	1.68 450

notaker	48.05 592	55.94 593	50.90 583	56.89 593	40.29 590	38.96 577	33.86 590	47.82 585	55.70 587	57.55 593	57.48 592	60.22 588	59.71 599	54.64 597	43.27 591	41.13 594	19.86 593	57.61 595	37.79 593	50.95 593	40.33 593

ktn	49.32 593	58.11 594	40.16 577	59.92 594	43.22 592	49.79 590	42.99 593	48.56 587	60.67 591	51.59 588	54.51 589	55.34 585	52.65 592	47.92 592	37.91 585	57.88 598	24.79 594	63.00 598	43.57 595	52.51 594	41.31 594

HanzoNet	57.16 596	60.12 595	60.00 586	55.77 592	42.11 591	51.98 592	41.93 592	52.07 591	61.47 592	65.98 600	65.90 598	72.11 600	70.14 600	71.11 600	61.13 598	64.31 600	34.72 598	62.27 597	50.86 597	52.83 595	46.33 595

JetRed	61.44 597	61.87 596	83.02 594	46.49 588	56.73 597	83.63 599	65.09 598	59.75 600	64.22 594	69.50 601	69.26 601	66.24 595	47.62 589	61.80 598	74.60 601	45.99 595	66.40 601	46.67 592	45.27 596	63.49 597	51.22 597

KSHMR	56.07 595	64.25 597	40.47 578	74.89 596	49.63 595	49.42 589	45.46 595	57.71 599	63.52 593	61.65 596	61.67 596	71.88 599	47.67 590	51.47 595	44.57 592	54.67 597	62.25 599	66.31 599	54.18 599	53.03 596	46.75 596

DPSimNet_ROB	54.45 594	65.73 598	47.00 581	54.49 591	46.37 594	55.34 594	56.47 597	56.18 597	59.04 590	64.57 599	51.76 586	64.01 594	54.49 594	47.54 590	67.21 600	63.21 599	27.86 597	58.04 596	51.28 598	46.61 592	51.87 598

LRCNet_RVC	66.47 598	66.44 599	69.02 591	71.60 595	54.27 596	32.21 568	2.93 451	63.19 601	21.83 535	82.02 602	90.16 603	83.59 601	72.13 601	69.45 599	53.25 597	95.47 607	64.21 600	95.15 607	95.27 607	72.59 598	74.60 600

USTest	87.45 605	75.67 600	64.78 588	81.43 601	83.22 602	99.90 611	99.97 610	99.47 610	99.59 608	98.27 607	99.02 609	90.91 603	98.36 608	83.71 602	98.28 609	79.81 604	95.66 606	69.62 600	73.61 603	75.15 602	82.65 605

MADNet++	82.81 600	81.73 601	74.64 592	87.71 602	82.67 601	93.35 601	70.27 599	86.39 605	82.88 602	93.51 606	86.62 602	86.40 602	81.37 602	88.21 603	88.63 602	86.59 605	84.23 605	72.14 602	68.69 601	78.88 605	81.36 604

TCMNet-wrong-test	67.37 599	85.99 602	81.87 593	95.65 603	94.75 604	89.54 600	85.95 602	52.26 592	35.23 566	51.69 589	62.14 597	60.40 589	40.29 582	77.33 601	64.52 599	48.91 596	9.04 590	69.84 601	68.02 600	91.10 607	82.88 606

xxxxx1	85.58 602	90.37 603	96.61 603	76.69 597	80.77 598	97.50 605	96.92 606	85.57 602	88.66 603	88.63 603	91.64 604	94.27 604	93.09 603	90.03 604	91.91 603	70.77 601	70.62 602	73.61 603	81.26 604	72.90 599	79.86 601

tt_ll	85.58 602	90.37 603	96.61 603	76.69 597	80.77 598	97.50 605	96.92 606	85.57 602	88.66 603	88.63 603	91.64 604	94.27 604	93.09 603	90.03 604	91.91 603	70.77 601	70.62 602	73.61 603	81.26 604	72.90 599	79.86 601

ff	85.58 602	90.37 603	96.61 603	76.69 597	80.77 598	97.50 605	96.92 606	85.57 602	88.66 603	88.63 603	91.64 604	94.27 604	93.09 603	90.03 604	91.91 603	70.77 601	70.62 602	73.61 603	81.26 604	72.90 599	79.86 601

ccccc		96.47 606		100.00 614	100.00 612	97.29 604		99.52 611		99.28 611		99.32 610		99.92 610		100.00 615	100.00 613	99.95 610	99.77 611	100.00 614

MEDIAN_ROB	98.44 607	99.70 607	99.34 607	97.13 604	97.06 605	96.94 603	95.91 605	97.71 608	97.33 607	98.78 610	98.91 608	99.19 609	98.13 607	96.94 607	96.99 608	99.97 611	99.18 608	100.00 611	99.99 612	99.70 610	99.83 609

Anonymous_1	99.01 609	99.91 608	99.85 609	97.31 605	99.09 609	100.00 612	100.00 612	99.59 612	99.96 610	99.29 612	99.86 610	99.55 611	99.99 612	99.30 609	99.76 610	95.67 608	99.58 609	97.24 608	98.56 609	97.36 608	98.34 608

HaxPig	98.85 608	99.94 609	95.36 601	99.99 611	99.98 610	94.12 602	94.52 603	99.12 609	99.96 610	99.96 613	99.99 611	99.98 614	99.89 610	98.16 608	96.14 607	99.98 612	99.99 612	100.00 611	99.99 612	99.99 613	99.95 612

AVERAGE_ROB	99.63 611	99.96 610	98.88 606	100.00 614	100.00 612	98.16 608	95.64 604	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	99.99 612	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

test_example2	99.38 610	99.98 611	99.99 611	100.00 614	99.98 610	99.73 609	99.99 611	96.99 607	100.00 612	100.00 614	100.00 612	96.49 607	96.74 606	99.97 611	99.96 611	100.00 615	99.97 611	98.68 609	99.11 610	100.00 614	100.00 616

RAFT-FEzeroshot	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

RAFT-FE	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

FlowAnything	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

Selective-RAFT-Error	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

PML	97.69 606	100.00 612	96.50 602	97.85 608	97.35 608	99.77 610	99.36 609	96.92 606	96.34 606	100.00 614	96.52 607	97.41 608	99.61 609	100.00 615	95.46 606	99.99 613	97.44 607	100.00 611	96.08 608	99.13 609	88.02 607

CasAABBNet	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	100.00 616

LSM0	100.00 616	100.00 612	100.00 614	100.00 614	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	99.99 613

DPSMNet_ROB	99.90 612	100.00 612	99.99 611	99.99 611	100.00 612	100.00 612	100.00 612	99.98 613	100.00 612	98.37 608	100.00 612	99.81 612	100.00 613	99.97 611	99.99 612	100.00 615	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	99.99 613

DGTPSM_ROB	99.90 612	100.00 612	99.99 611	99.99 611	100.00 612	100.00 612	100.00 612	99.98 613	100.00 612	98.37 608	100.00 612	99.81 612	100.00 613	99.97 611	99.99 612	99.99 613	100.00 613	100.00 611	100.00 614	100.00 614	99.99 613

DPSM_ROB	99.94 614	100.00 612	100.00 614	99.74 609	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	99.08 609	100.00 613	100.00 611	100.00 614	99.98 611	99.94 610

DPSM	99.94 614	100.00 612	100.00 614	99.74 609	100.00 612	100.00 612	100.00 612	100.00 615	100.00 612	100.00 614	100.00 612	100.00 616	100.00 613	100.00 615	100.00 615	99.08 609	100.00 613	100.00 611	100.00 614	99.98 611	99.94 610

GS-Stereo							0.70 299	5.97 213	2.69 90	0.60 76	0.80 62	0.43 118	0.48 119	1.20 29	0.90 130	0.03 336	0.95 434	0.00 1	0.51 514	0.18 334	2.12 507

FSD					0.96 299	0.57 7	0.06 63	3.77 52	1.37 46	0.28 7	0.26 32	1.64 182	0.13 28	1.06 20	0.59 55	0.02 290	1.12 495	0.00 1	0.00 1	0.01 22

Low-res two-view benchmark