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

IGEV-RUCA	0.81 54	0.15 1	1.13 7	0.52 164	0.32 210	2.13 141	0.51 232	3.46 74	1.71 65	0.95 122	0.16 20	0.24 75	0.55 120	2.81 117	0.41 81	0.12 449	0.21 490	0.20 501	0.25 466	0.21 387	0.20 405

riskmin	1.88 173	0.15 1	2.11 118	1.38 289	0.88 322	2.40 169	0.04 39	5.93 237	6.10 303	2.25 151	1.34 89	6.06 337	5.08 403	2.78 116	1.01 213	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 241

asd	0.49 11	0.16 3	1.57 53	0.04 20	0.72 305	1.24 33	0.05 53	2.80 22	0.84 18	0.45 87	0.50 46	0.06 14	0.56 122	0.58 10	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.75w	0.62 28	0.16 3	1.33 27	0.02 1	1.27 364	1.25 37	0.01 6	3.23 49	0.87 29	0.38 60	0.23 31	0.07 21	0.40 87	2.96 120	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 31	0.16 3	1.24 19	0.09 57	0.50 265	1.19 16	0.08 77	3.24 51	0.84 18	0.48 92	2.37 133	0.04 3	1.57 221	0.84 29	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

SM2	0.51 15	0.17 6	0.97 1	0.12 68	0.51 269	1.65 92	0.04 39	3.25 53	1.56 61	0.35 53	0.05 13	0.10 44	0.08 9	1.11 43	0.17 16	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.01 308	0.01 26	0.01 18

4.5_new	0.49 11	0.17 6	1.73 72	0.06 32	0.30 198	1.23 23	0.07 69	3.11 32	0.87 29	0.45 87	0.66 53	0.05 6	0.19 33	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 11	0.17 6	1.73 72	0.06 32	0.30 198	1.23 23	0.07 69	3.11 32	0.87 29	0.45 87	0.66 53	0.05 6	0.19 33	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.25_new	0.52 17	0.18 9	1.42 33	0.03 6	0.88 322	1.23 23	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 44	0.77 61	0.05 6	0.42 100	0.83 24	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 17	0.18 9	1.42 33	0.03 6	0.88 322	1.23 23	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 44	0.77 61	0.05 6	0.42 100	0.83 24	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 17	0.18 9	1.43 36	0.03 6	0.88 322	1.23 23	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 44	0.77 61	0.05 6	0.42 100	0.83 24	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 22	0.18 9	1.39 31	0.02 1	0.35 221	1.26 42	0.06 60	3.13 35	0.86 24	0.28 29	0.82 68	0.06 14	0.67 134	1.59 69	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

Selective-IGEV	1.23 109	0.18 9	1.13 7	0.07 42	0.17 130	2.38 167	0.54 237	6.10 242	2.51 95	0.41 75	3.20 158	0.26 78	0.29 58	6.94 294	0.16 13	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 407	0.04 151	0.10 310

asda	0.52 17	0.19 14	1.61 57	0.03 6	0.61 288	1.26 42	0.08 77	3.20 46	0.84 18	0.41 75	0.29 34	0.05 6	0.72 141	0.77 21	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

qwe	0.66 33	0.19 14	1.64 62	0.05 27	1.17 356	1.23 23	0.03 33	3.35 62	0.88 34	0.51 97	0.38 37	0.04 3	0.17 30	3.22 125	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2w_stereo	0.56 24	0.19 14	1.31 25	0.03 6	0.10 67	1.22 21	0.04 39	3.42 72	0.81 15	0.79 114	0.73 58	0.07 21	1.24 196	0.81 23	0.37 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

111111	0.97 70	0.19 14	1.49 45	0.06 32	1.12 351	1.43 69	0.05 53	4.77 158	1.70 64	0.44 85	2.88 146	0.09 40	0.17 30	4.66 177	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.01 18

Reg-Stereo(zero)	1.60 141	0.19 14	2.59 163	0.45 155	0.47 257	1.64 91	0.23 157	3.22 48	5.87 286	4.29 207	3.01 150	4.49 285	1.64 226	2.47 111	1.16 229	0.00 1	0.08 398	0.00 1	0.13 413	0.01 26	0.10 310

2.25w	0.67 34	0.20 19	1.40 32	0.04 20	0.13 100	1.21 19	0.05 53	3.23 49	0.87 29	0.36 56	1.17 83	0.07 21	0.69 137	3.67 140	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RSM	1.21 107	0.20 19	1.30 24	0.12 68	0.06 27	2.48 176	0.51 232	3.78 101	2.74 114	0.48 92	2.38 134	2.18 187	0.28 54	6.77 279	0.56 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.07 225	0.05 221

EGLCR-Stereo	1.04 86	0.20 19	2.00 101	1.14 254	0.16 119	2.50 178	0.11 94	4.96 169	2.61 102	0.79 114	0.07 14	1.46 161	0.37 79	3.96 153	0.23 28	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 260

PSM-AAD	3.33 330	0.20 19	1.47 44	0.73 194	0.54 277	2.55 186	6.19 495	4.97 170	3.27 156	10.92 470	11.92 404	2.95 207	9.59 490	7.90 354	0.82 176	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	2.47 523

GrayStereo	3.74 364	0.20 19	1.94 91	1.55 316	0.60 283	3.12 264	8.22 518	5.76 227	3.32 162	10.40 458	16.66 458	5.81 332	8.60 476	6.57 266	1.37 245	0.01 244	0.00 1	0.01 398	0.63 512	0.02 76	0.04 186

knoymous	1.36 124	0.21 24	1.68 68	0.20 100	0.49 262	1.58 83	0.11 94	5.15 183	2.40 91	4.62 218	1.77 108	4.56 287	0.45 109	3.23 126	0.63 132	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

test-3	1.86 168	0.21 24	2.46 149	1.03 236	0.22 168	1.38 61	0.83 319	4.65 152	5.04 252	7.26 350	1.78 111	4.10 264	0.41 95	6.53 264	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 475	0.18 364	0.14 355

test_1	1.85 167	0.21 24	2.45 146	1.02 234	0.22 168	1.37 60	0.82 315	4.66 154	5.06 253	7.02 333	1.73 106	4.09 262	0.41 95	6.51 261	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 475	0.18 364	0.14 355

AdaDepth	0.57 26	0.22 27	2.33 137	0.12 68	1.26 361	1.59 85	0.07 69	1.03 4	0.97 46	0.21 19	0.42 41	0.08 33	0.30 65	2.28 104	0.26 37	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.20 444	0.01 26	0.01 18

IGEV	0.50 14	0.22 27	1.52 48	0.08 51	1.85 413	1.34 56	0.37 192	2.03 10	0.93 44	0.29 33	0.08 18	0.07 21	0.09 13	0.90 31	0.22 26	0.02 336	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 67	0.22 27	1.20 16	0.06 32	0.08 51	2.36 163	0.62 263	5.50 216	2.61 102	0.30 37	3.32 161	0.41 108	0.25 44	1.12 45	0.17 16	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 492	0.06 207	0.12 338

test_3	1.88 173	0.22 27	2.75 184	0.96 226	0.22 168	1.28 49	0.77 303	4.62 147	5.87 286	6.55 314	1.84 113	4.28 275	0.45 109	6.48 257	0.76 161	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 474	0.17 353	0.14 355

Monster-pub-eth3d	0.44 4	0.23 31	1.44 38	0.05 27	0.77 311	1.17 13	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 29	0.18 27	0.06 14	0.04 1	0.55 5	0.17 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 36	0.23 31	1.29 21	0.04 20	0.31 206	1.26 42	0.09 85	3.24 51	0.86 24	0.42 80	0.59 49	0.03 1	0.56 122	4.36 169	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 22	0.23 31	1.43 36	0.04 20	0.12 91	1.25 37	0.08 77	3.20 46	0.86 24	0.39 68	0.16 20	0.07 21	0.88 159	1.99 94	0.24 30	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 38	0.23 31	1.44 38	0.02 1	0.14 106	1.24 33	0.03 33	3.53 82	0.90 40	0.20 15	1.48 94	0.07 21	0.50 112	3.73 142	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 21	0.23 31	1.53 49	0.03 6	0.02 3	1.25 37	0.02 25	3.34 61	0.88 34	0.44 85	0.43 43	0.07 21	1.04 173	1.04 40	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 34	0.23 31	1.05 4	0.06 32	1.40 377	1.24 33	0.00 1	3.56 84	1.36 55	0.06 1	0.04 12	0.08 33	0.10 17	4.03 156	0.14 10	0.01 244	0.07 386	0.00 1	0.01 308	0.01 26	0.02 89

MLG-Stereo	0.72 44	0.23 31	1.13 7	0.06 32	0.16 119	1.24 33	0.00 1	3.84 106	1.40 56	0.06 1	0.03 6	0.08 33	0.10 17	5.71 214	0.16 13	0.01 244	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

MonSter	0.46 8	0.23 31	1.44 38	0.05 27	0.77 311	1.17 13	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 29	0.18 27	0.07 21	0.04 1	0.83 24	0.17 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 47	0.23 31	1.31 25	0.06 32	1.62 387	1.95 124	0.01 6	3.29 57	1.81 67	0.38 60	1.68 105	0.10 44	1.16 188	0.91 32	0.19 21	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18

ttt	3.86 377	0.23 31	2.34 140	2.22 426	1.68 396	4.36 356	0.28 170	12.45 448	11.09 445	6.90 330	11.85 402	4.08 261	3.28 304	8.47 398	7.85 451	0.06 421	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 140

RSM++	1.02 81	0.24 41	1.33 27	0.86 207	0.04 13	2.78 219	0.30 180	2.63 18	2.67 105	0.48 92	1.95 115	0.52 121	0.25 44	5.50 206	0.57 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 429	0.11 287	0.09 288

3.25w_new	0.45 5	0.25 42	1.29 21	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 6	3.39 64	0.91 41	0.33 49	0.16 20	0.07 21	0.42 100	0.57 7	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.25w	0.45 5	0.25 42	1.29 21	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 6	3.39 64	0.91 41	0.33 49	0.16 20	0.06 14	0.42 100	0.57 7	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

U	2.12 201	0.25 42	2.47 152	0.17 94	8.09 540	10.63 474	0.00 1	3.08 29	0.87 29	0.24 24	0.45 44	0.17 51	0.08 9	0.69 16	0.15 12	0.00 1	0.00 1	9.89 546	5.19 555	0.01 26	0.01 18

test_sample2	2.32 231	0.25 42	3.38 259	2.08 406	0.41 238	2.58 191	0.15 122	9.50 354	4.97 251	3.66 191	4.86 206	4.29 277	3.26 303	5.83 219	1.09 220	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 140

Any-RAFT	2.18 211	0.25 42	1.94 91	1.37 287	0.80 315	5.01 377	0.56 243	8.51 323	5.58 274	4.01 203	4.85 205	5.44 319	2.26 257	2.45 110	0.35 61	0.00 1	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 89

CAS	2.24 216	0.25 42	1.86 78	11.21 543	3.86 496	1.67 95	0.02 25	3.87 107	2.67 105	0.41 75	1.63 101	0.24 75	0.27 52	1.50 64	0.74 154	9.43 551	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	5.21 538

adal-stereo	0.46 8	0.26 48	1.49 45	0.06 32	1.29 368	1.19 16	0.00 1	2.48 16	0.79 13	0.35 53	0.41 40	0.04 3	0.07 6	0.56 6	0.25 33	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89

rvit_stereo_0083	1.03 83	0.26 48	3.09 236	0.49 162	0.09 59	1.27 47	0.24 159	2.72 19	4.60 237	0.38 60	0.77 61	0.78 137	1.18 190	4.35 168	0.33 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 140

test_sample1	2.31 229	0.26 48	3.29 252	2.08 406	0.46 248	2.62 200	0.05 53	9.88 365	4.23 218	3.90 199	3.92 181	3.49 236	4.44 372	5.67 212	1.88 291	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

MGS-Stereo	1.10 92	0.26 48	2.45 146	0.58 176	0.06 27	1.84 116	0.67 277	2.16 12	3.42 168	1.03 124	6.13 251	0.49 117	0.36 76	1.43 59	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 469	0.00 1

11t1	1.62 142	0.26 48	2.53 156	2.37 445	0.24 175	2.58 191	0.06 60	6.66 276	3.00 134	3.40 185	3.01 150	1.14 148	1.94 242	4.18 160	0.91 200	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 140

zero-FE	0.88 59	0.27 53	2.12 119	0.21 104	1.63 388	1.75 109	0.83 319	3.08 29	0.61 3	0.15 8	0.13 19	0.29 86	0.44 107	3.38 131	1.07 216	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.05 375	1.47 511	0.03 140

GMM-Stereo	3.32 328	0.27 53	2.52 155	0.82 201	0.48 259	2.27 154	4.91 481	5.06 177	3.08 141	7.06 337	16.72 459	6.21 342	3.70 330	7.60 334	1.16 229	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.04 369	0.10 266	4.45 533

monsters	0.87 57	0.28 55	1.54 50	0.47 161	2.71 454	1.38 61	0.01 6	3.14 36	0.81 15	0.32 44	0.48 45	0.05 6	0.13 26	5.72 215	0.42 85	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 26	0.28 55	1.20 16	0.07 42	0.68 297	1.34 56	0.02 25	3.39 64	1.41 57	0.06 1	0.02 1	0.12 47	0.10 17	2.37 106	0.31 53	0.01 244	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

rvit_stereo_0081	0.88 59	0.28 55	1.81 74	0.62 182	0.13 100	1.34 56	0.12 100	3.14 36	4.59 235	0.43 83	0.30 35	0.54 124	0.11 22	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 59	0.28 55	1.81 74	0.62 182	0.13 100	1.34 56	0.12 100	3.14 36	4.59 235	0.43 83	0.30 35	0.54 124	0.11 22	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

x	1.73 151	0.28 55	2.49 153	1.91 371	0.17 130	2.10 136	0.83 319	8.74 335	3.55 176	3.28 180	2.12 126	3.10 217	1.96 243	2.90 119	1.12 223	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

water-stereo	0.70 41	0.29 60	3.07 235	0.08 51	0.07 35	1.54 80	0.15 122	4.01 115	1.41 57	0.59 103	1.31 87	0.26 78	0.24 42	0.43 3	0.39 75	0.02 336	0.06 365	0.00 1	0.02 335	0.02 76	0.01 18

xyz-stereo	6.97 473	0.29 60	36.85 559	0.20 100	0.07 35	30.65 548	0.19 140	3.97 112	1.82 69	10.21 453	24.87 510	6.06 337	7.29 452	11.62 481	4.87 405	0.01 244	0.02 248	0.35 513	0.00 1	0.06 207	0.02 89

MM-Stereo_test2	0.99 76	0.29 60	2.26 133	1.34 280	0.12 91	1.78 112	0.53 234	4.71 155	3.31 161	0.76 112	0.80 66	0.50 120	0.35 74	1.86 86	0.73 152	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.07 384	0.26 414	0.06 241

GREAT-IGEV	0.72 44	0.29 60	1.91 84	1.31 276	0.40 234	1.41 67	0.08 77	2.29 13	2.48 92	0.18 11	0.69 56	0.10 44	0.34 73	1.72 76	0.37 70	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.22 455	0.10 266	0.41 459

FoundationStereo	0.26 2	0.29 60	1.25 20	0.24 110	0.10 67	0.41 3	0.07 69	0.57 1	0.80 14	0.24 24	0.03 6	0.09 40	0.37 79	0.46 4	0.12 4	0.03 379	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 70	0.29 60	1.69 69	0.03 6	0.05 16	2.12 140	0.65 271	3.44 73	1.87 72	0.34 51	0.60 51	0.23 72	0.20 36	6.69 275	0.89 196	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.09 288
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 41	0.29 60	1.62 59	0.16 93	0.06 27	1.95 124	0.45 213	0.88 3	0.74 9	0.55 100	0.51 47	0.14 49	0.09 13	6.32 244	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

mmm	2.50 254	0.29 60	3.22 247	1.98 386	0.32 210	3.72 319	0.12 100	9.45 353	4.05 207	5.84 259	10.80 381	2.47 194	2.86 291	4.07 158	0.75 159	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.01 308	0.03 122	0.02 89

AEACV	0.80 51	0.29 60	1.70 70	0.96 226	0.24 175	2.03 131	0.88 336	3.50 77	0.88 34	0.34 51	0.20 29	0.29 86	2.01 244	1.77 82	0.33 57	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.29 475	0.10 266	0.09 288

GLC_STEREO	0.75 48	0.29 60	1.19 13	0.55 170	0.01 1	1.98 128	0.57 252	3.07 28	3.02 137	0.90 120	1.48 94	0.19 55	0.40 87	0.93 33	0.36 64	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 89

Prome-Stereo	3.65 358	0.29 60	1.92 87	0.91 213	0.49 262	2.07 133	4.75 479	4.41 132	3.23 154	9.32 432	20.63 490	4.06 260	7.19 449	7.70 342	1.17 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	4.72 537

monsterstereo	0.93 66	0.30 71	1.91 84	0.43 153	2.63 450	1.21 19	0.01 6	3.11 32	0.76 11	0.46 90	1.44 92	0.05 6	0.09 13	5.66 210	0.50 116	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

SGD-Stereo	0.69 38	0.30 71	1.15 10	0.25 112	0.12 91	1.26 42	0.29 174	1.87 9	0.62 4	0.50 96	0.51 47	0.08 33	0.11 22	6.67 274	0.09 1	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

1111x	4.25 409	0.30 71	4.31 334	1.47 301	0.37 228	5.10 378	0.32 182	12.86 461	9.82 421	6.01 271	9.73 359	8.78 402	5.97 425	9.43 444	10.39 490	0.06 421	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.04 186

qqq	1.93 182	0.30 71	2.96 214	1.40 291	0.05 16	1.96 127	0.39 198	8.45 318	3.33 163	3.06 173	3.84 177	4.67 290	2.70 277	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

s12784h	1.89 176	0.30 71	2.57 160	0.11 66	0.09 59	4.18 348	0.13 109	6.61 273	7.44 360	3.62 190	4.28 190	0.59 128	0.81 154	6.61 269	0.46 100	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.45 5	0.31 76	1.35 29	0.06 32	0.17 130	1.30 50	0.01 6	3.52 80	0.77 12	0.15 8	0.07 14	0.06 14	0.07 6	0.74 17	0.22 26	0.02 336	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

LG-G_1	0.62 28	0.31 76	1.19 13	0.07 42	0.11 77	1.81 114	0.02 25	3.74 98	0.88 34	0.23 21	0.03 6	0.09 40	0.08 9	3.39 132	0.27 46	0.02 336	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 89

LG-G	0.62 28	0.31 76	1.19 13	0.07 42	0.11 77	1.81 114	0.02 25	3.74 98	0.88 34	0.23 21	0.03 6	0.09 40	0.08 9	3.39 132	0.27 46	0.02 336	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 89

PAM	3.38 333	0.31 76	5.61 411	1.37 287	0.71 303	7.60 436	0.38 197	8.94 338	3.55 176	5.54 247	4.69 200	16.09 490	7.03 447	3.67 140	1.02 214	0.00 1	0.21 490	0.00 1	0.38 494	0.07 225	0.41 459

RAFT-Stereo-weight	1.67 144	0.31 76	1.57 53	0.97 229	0.15 111	3.19 272	0.77 303	5.06 177	6.19 313	4.96 230	3.38 167	2.83 203	0.35 74	2.87 118	0.74 154	0.01 244	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

ffm	2.90 289	0.31 76	3.97 310	1.34 280	0.98 337	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.04 186

ff1	3.45 345	0.31 76	3.97 310	1.34 280	0.98 337	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.04 186

mmx	3.86 377	0.31 76	3.97 310	1.34 280	0.98 337	2.80 222	0.48 217	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.05 411	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

xxx	3.86 377	0.31 76	3.98 314	1.34 280	0.98 337	2.80 222	0.48 217	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.05 411	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

PFNet+	2.35 234	0.31 76	3.69 288	0.79 198	0.17 130	3.15 269	0.75 299	4.52 139	6.30 316	7.90 379	6.34 266	2.53 195	1.18 190	7.72 345	1.62 268	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 140

KYRaft	3.59 354	0.31 76	1.84 77	0.76 196	0.46 248	2.29 155	4.04 461	4.75 157	3.25 155	8.93 423	19.47 482	6.62 356	5.07 402	7.79 349	0.71 148	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.04 151	5.38 540

SST-Stereo	2.75 272	0.31 76	2.78 191	1.33 278	0.33 216	3.99 340	0.82 315	5.60 219	3.93 196	10.92 470	6.19 255	5.00 304	4.23 357	8.66 409	0.74 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 140

xxxx	4.51 420	0.31 76	2.77 189	1.69 336	0.47 257	7.74 438	0.07 69	14.04 481	7.91 379	5.82 257	8.97 337	9.34 408	3.41 315	7.33 320	20.24 529	0.05 411	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

LG-Stereo_L1	0.69 38	0.32 89	1.21 18	0.10 59	0.16 119	1.38 61	0.20 146	2.44 15	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.06 5	6.49 258	0.36 64	0.01 244	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

LG-Stereo	0.79 50	0.32 89	3.96 309	0.04 20	0.15 111	1.19 16	0.18 137	3.52 80	2.95 125	0.32 44	1.77 108	0.22 71	0.14 27	0.39 1	0.43 87	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.02 89

PAM_32	3.50 346	0.32 89	5.22 391	1.32 277	0.53 275	7.49 430	0.39 198	9.52 357	3.91 194	5.22 239	5.28 230	16.75 496	7.44 455	4.61 176	0.90 199	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.39 497	0.09 255	0.39 454

dual_stereo	0.56 24	0.32 89	1.08 6	0.07 42	0.11 77	0.77 7	0.03 33	3.60 86	1.17 53	0.12 4	0.03 6	0.20 59	0.11 22	2.77 115	0.51 117	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.16 421	0.00 1	0.02 89

rvit_stereo_0075_2	2.00 191	0.32 89	5.49 403	0.60 179	1.98 419	1.77 110	0.10 89	7.24 293	5.70 277	2.90 169	4.06 183	3.11 218	0.56 122	5.32 200	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 378

AE-Stereo	1.44 129	0.32 89	2.69 174	1.58 321	0.20 161	2.24 152	0.59 254	6.01 238	5.70 277	1.18 135	3.17 157	1.02 144	0.78 151	1.73 77	0.83 177	0.02 336	0.18 477	0.00 1	0.29 475	0.11 287	0.07 260

CASnet	0.98 72	0.32 89	1.62 59	0.65 188	0.07 35	2.11 138	0.14 116	3.50 77	4.03 203	3.77 197	1.41 90	0.31 92	0.29 58	0.80 22	0.57 123	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 146	0.32 89	3.29 252	0.92 217	0.18 145	3.89 333	0.06 60	4.22 122	4.00 200	1.47 138	1.98 116	3.07 216	2.81 287	6.35 248	0.89 196	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.21 449	0.05 183	0.00 1

DisPM	2.43 242	0.32 89	3.04 224	1.76 348	0.18 145	3.46 286	0.65 271	5.13 180	4.88 248	8.59 410	7.04 288	2.84 204	1.03 171	8.85 422	0.83 177	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

BUS	2.49 251	0.32 89	3.05 229	0.46 156	0.46 248	7.12 421	0.50 229	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	5.29 313	0.83 155	3.91 148	1.77 283	0.01 244	0.03 300	0.03 446	0.00 1	0.04 151	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 264	0.32 89	3.05 229	0.46 156	0.46 248	7.13 423	1.63 398	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 244	0.03 300	0.03 446	0.00 1	0.04 151	0.00 1

psmg	3.10 305	0.32 89	3.05 229	0.54 167	0.46 248	8.68 448	2.84 433	9.87 364	4.69 240	8.08 385	8.69 328	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 244	0.04 329	0.06 469	0.00 1	0.11 287	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 244	0.32 89	1.93 88	0.94 220	0.16 119	3.67 310	0.61 260	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 472	1.80 174	0.77 148	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 140

RAFT-Stereo	2.44 244	0.32 89	1.93 88	0.94 220	0.16 119	3.67 310	0.61 260	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 472	1.80 174	0.77 148	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 403	0.32 89	2.76 188	0.63 185	0.69 298	6.95 418	1.69 402	11.96 431	8.36 393	8.83 417	12.17 411	15.18 481	4.21 355	6.91 289	3.30 357	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 493	0.32 89	9.03 474	4.18 520	2.42 443	26.86 543	6.14 494	19.36 532	13.52 471	27.09 539	22.75 501	9.47 412	4.74 388	15.06 511	6.34 429	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.13 346

SGM-Forest	4.96 428	0.32 89	2.84 200	1.21 259	0.64 291	10.23 467	6.64 506	11.55 417	10.98 444	10.94 472	13.59 430	11.65 450	4.30 364	8.94 426	4.63 399	0.11 445	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.46 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.51 15	0.33 106	2.09 112	0.15 89	0.15 111	1.71 104	0.03 33	1.76 7	0.49 2	1.10 131	0.77 61	0.03 1	0.05 3	0.61 12	0.66 138	0.05 411	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 89

S2M2_XL	0.22 1	0.33 106	1.17 11	0.07 42	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 58	0.07 21	0.17 30	0.39 1	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.64 31	0.33 106	1.46 42	0.10 59	0.18 145	1.30 50	0.19 140	3.53 82	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.07 6	4.19 161	0.36 64	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

LGtest1	0.42 3	0.33 106	1.42 33	0.13 86	0.16 119	0.98 9	0.01 6	2.30 14	0.96 45	0.21 19	0.07 14	0.08 33	0.10 17	1.10 42	0.31 53	0.01 244	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 89

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 51	0.33 106	2.51 154	0.25 112	0.53 275	1.93 122	0.27 169	5.07 179	1.05 48	0.47 91	0.68 55	0.64 130	0.22 40	0.95 35	0.65 134	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.19 441	0.03 122	0.16 378

UGAM-zero	3.51 347	0.33 106	4.44 342	0.88 209	0.65 292	3.52 301	0.16 128	11.35 410	2.71 109	5.09 236	5.82 242	15.28 482	9.14 485	8.38 391	1.61 267	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.46 505	0.02 76	0.19 398

MIF-Stereo (partial)	1.29 118	0.33 106	3.02 219	0.03 6	1.12 351	1.26 42	0.13 109	4.46 135	3.75 184	0.35 53	2.39 135	0.31 92	0.74 143	6.09 227	1.76 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.04 186

UniTT-Stereo	0.83 55	0.33 106	1.98 97	0.92 217	1.27 364	0.54 5	0.11 94	1.35 5	2.94 124	1.67 142	2.09 120	0.20 59	0.31 69	1.57 67	1.07 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.01 18

NF-Stereo	2.24 216	0.33 106	3.00 215	2.04 400	0.10 67	3.46 286	0.43 207	6.51 270	3.17 148	6.84 323	5.24 225	2.67 201	1.34 201	8.17 381	1.53 258	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

OCTAStereo	2.24 216	0.33 106	3.03 221	2.04 400	0.10 67	3.45 285	0.43 207	6.50 267	3.17 148	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.33 199	8.18 382	1.56 262	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

RAFT_R40	2.71 268	0.33 106	3.00 215	1.26 265	0.30 198	3.83 330	1.00 353	5.69 223	4.29 219	9.69 441	6.33 265	5.02 306	4.02 348	8.58 404	0.86 186	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 89

RE-Stereo	2.25 221	0.33 106	3.03 221	2.04 400	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 244	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 76	0.01 18

TVStereo	2.25 221	0.33 106	3.03 221	2.04 400	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 244	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 76	0.01 18

CFNet-RSSM	2.11 200	0.33 106	2.71 178	1.04 241	0.30 198	3.21 274	0.41 203	6.67 277	6.96 343	5.62 249	4.58 198	5.40 318	1.71 229	1.86 86	0.87 188	0.00 1	0.08 398	0.00 1	0.32 485	0.02 76	0.02 89

Gwc-CoAtRS	2.02 194	0.33 106	2.61 166	1.04 241	0.30 198	3.56 303	0.40 202	5.89 236	5.94 293	5.08 235	5.01 211	5.55 321	1.72 231	1.60 70	0.91 200	0.01 244	0.09 410	0.00 1	0.25 466	0.01 26	0.02 89

MultiAttention	13.72 532	0.34 121	3.24 250	2.22 426	1.79 407	56.78 578	83.85 581	18.93 525	15.06 483	8.16 388	20.91 491	13.25 463	2.53 267	33.18 554	6.90 439	0.20 470	0.06 365	0.74 520	1.00 525	2.69 526	2.60 524

FACV-RUCA	2.21 214	0.34 121	3.59 278	1.30 274	2.90 459	2.22 151	1.25 375	7.98 309	5.71 282	3.59 189	7.21 292	1.14 148	1.60 224	3.12 124	1.46 252	0.01 244	0.03 300	0.10 483	0.04 369	0.35 444	0.17 383

LoS	0.91 65	0.34 121	2.10 117	0.38 145	0.13 100	2.47 174	0.26 166	5.00 175	2.74 114	0.89 119	0.21 30	0.49 117	0.36 76	1.97 93	0.67 140	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 190	0.34 121	2.71 178	0.26 114	0.06 27	2.29 155	0.48 217	4.89 164	14.65 479	2.81 166	5.51 237	0.78 137	3.21 302	1.44 60	0.33 57	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 89

DCANet-4	2.03 195	0.34 121	5.30 395	0.31 123	0.18 145	1.69 99	0.12 100	4.95 167	8.55 401	5.78 252	5.17 215	1.12 147	2.82 288	2.11 101	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

tt	83.26 583	0.34 121	99.99 592	79.40 583	93.18 585	100.00 591	100.00 591	100.00 595	99.95 589	60.33 575	47.63 562	99.98 594	99.96 590	99.98 592	100.00 595	92.42 586	99.82 590	73.83 586	73.63 582	88.42 586	56.35 580

test_4	2.38 238	0.34 121	2.68 172	0.08 51	0.11 77	3.69 314	1.14 367	3.33 60	3.34 166	4.03 204	17.35 471	3.31 226	0.51 114	6.28 239	1.15 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 407	0.16 340	0.01 18

AAGNet	3.41 339	0.34 121	2.45 146	1.78 352	0.39 232	3.69 314	1.05 358	4.79 159	4.61 238	9.62 439	7.74 312	4.98 300	6.38 432	7.34 321	13.02 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

PSM-softLoss	2.24 216	0.34 121	3.42 265	1.81 356	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 166	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 89

KMStereo	2.24 216	0.34 121	3.42 265	1.81 356	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 166	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 89

FENet	2.19 212	0.34 121	3.04 224	2.05 404	0.26 185	2.82 233	0.13 109	7.02 290	5.55 271	4.97 231	1.94 114	4.91 299	3.39 312	4.71 178	2.50 329	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 407

SMoEStereo_RVC	0.95 68	0.35 132	1.37 30	0.63 185	0.07 35	2.07 133	0.16 128	2.88 24	1.68 63	0.30 37	1.23 85	0.19 55	0.28 54	6.80 280	0.84 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.13 346

tt45	1.09 91	0.35 132	1.49 45	0.39 146	0.23 173	3.50 295	0.14 116	3.35 62	1.81 67	0.36 56	2.04 118	0.27 81	0.26 50	6.84 283	0.63 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.03 140

Pointernet	0.84 56	0.35 132	2.00 101	0.12 68	0.13 100	1.77 110	0.06 60	4.87 163	2.53 97	0.14 7	2.11 123	0.76 136	0.44 107	1.02 38	0.32 55	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.15 418	0.02 76	0.01 18

CES	1.56 137	0.35 132	1.44 38	0.42 149	7.70 539	2.66 208	0.13 109	4.89 164	2.53 97	0.25 26	1.10 76	0.33 99	0.31 69	1.61 71	0.58 127	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.54 472	6.26 541

iRaft-Stereo_20w	2.56 256	0.35 132	4.98 373	0.37 142	0.67 295	3.47 288	0.59 254	12.57 456	3.89 192	6.10 278	6.23 259	1.49 162	2.24 253	6.65 272	0.86 186	0.00 1	0.19 483	0.00 1	0.33 487	0.08 237	0.22 409

DAS	3.74 364	0.35 132	5.19 389	1.99 388	3.74 488	2.36 163	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	8.39 392	1.71 277	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 89

SepStereo	3.78 370	0.35 132	5.19 389	1.99 388	3.74 488	2.36 163	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	9.18 434	1.71 277	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 89

NRIStereo	2.14 204	0.35 132	2.65 171	1.10 247	0.14 106	3.05 256	0.86 332	5.35 206	3.18 151	6.24 290	3.36 166	4.17 268	1.82 240	8.12 374	2.01 301	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.19 398

CRE-IMP	1.95 184	0.35 132	2.68 172	0.27 118	0.17 130	3.90 334	0.85 330	5.14 181	2.87 120	5.74 251	4.14 186	3.49 236	0.83 155	6.40 249	1.80 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.19 398

cross-raft	2.03 195	0.35 132	2.78 191	1.10 247	0.16 119	3.77 326	0.48 217	7.03 291	3.75 184	5.06 234	5.55 238	6.26 343	1.41 205	1.75 78	0.89 196	0.01 244	0.07 386	0.00 1	0.19 441	0.03 122	0.03 140

MM-Stereo_test1	1.57 138	0.36 142	2.19 129	1.17 257	0.35 221	2.39 168	0.56 243	4.53 140	5.21 259	3.67 192	1.65 103	0.40 105	0.84 158	6.90 288	0.80 174	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.03 140

MSKI-zero shot	2.00 191	0.36 142	2.15 120	0.81 199	0.25 178	2.69 210	0.29 174	6.16 246	2.34 90	4.31 208	7.52 300	3.70 248	0.25 44	8.42 395	0.41 81	0.01 244	0.13 448	0.00 1	0.25 466	0.03 122	0.02 89

RAFT-Test	2.17 209	0.36 142	3.40 263	1.05 244	0.34 218	4.90 374	0.69 283	6.27 252	3.98 198	4.65 222	7.02 285	6.30 346	1.12 177	1.81 83	0.99 210	0.01 244	0.17 473	0.00 1	0.34 489	0.02 76	0.02 89

MC-Stereo	1.47 131	0.36 142	2.54 157	1.99 388	0.12 91	1.90 119	0.12 100	4.47 137	2.83 118	3.31 183	3.44 170	0.56 126	1.47 209	5.39 203	0.47 107	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.21 449	0.07 225	0.04 186

FTStereo	4.55 424	0.36 142	2.18 128	0.94 220	0.38 230	2.60 196	8.82 521	4.98 173	3.17 148	10.88 469	30.35 528	5.60 326	7.60 461	7.62 336	1.55 261	0.17 463	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.03 122	3.80 531

pcwnet_v2	4.20 403	0.36 142	8.53 470	1.33 278	1.12 351	3.43 284	0.41 203	12.85 460	14.16 474	9.90 447	14.29 438	5.90 334	3.03 296	6.20 234	2.06 305	0.01 244	0.05 346	0.04 458	0.02 335	0.16 340	0.18 387

test_xeample	4.13 397	0.36 142	2.75 184	1.23 261	0.51 269	3.96 338	0.13 109	12.63 457	7.65 366	7.49 361	10.86 385	3.29 225	3.36 307	6.71 277	21.53 534	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

999	1.25 113	0.37 149	1.63 61	1.15 255	0.34 218	3.03 254	0.66 274	3.41 69	2.27 82	0.30 37	3.20 158	0.19 55	0.25 44	7.23 315	0.85 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 307	0.37 149	2.95 212	1.51 305	0.80 315	2.75 217	0.49 227	6.79 282	5.25 260	11.43 478	5.57 239	10.79 435	5.30 407	5.25 197	2.95 343	0.03 379	0.09 410	0.03 446	0.00 1	0.12 304	0.09 288

test_sample3	2.87 286	0.37 149	4.45 343	1.95 381	0.59 281	4.69 369	0.16 128	11.50 416	6.45 326	5.82 257	6.44 268	3.76 251	2.64 273	6.01 225	2.41 326	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 221

trnet	0.99 76	0.37 149	1.89 82	0.08 51	0.19 156	1.68 98	0.02 25	4.12 120	6.41 323	0.70 109	1.57 98	0.46 114	0.67 134	1.15 47	0.41 81	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

DEmStereo	3.79 371	0.37 149	3.69 288	0.17 94	0.17 130	5.28 384	2.54 421	4.35 127	3.70 180	8.21 394	20.15 484	5.13 310	10.38 497	7.65 337	3.85 381	0.01 244	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.02 76	0.06 241

PMTNet	1.41 127	0.37 149	2.06 106	0.26 114	0.15 111	2.94 246	0.34 188	3.39 64	5.33 264	1.00 123	1.27 86	0.28 85	0.93 162	4.04 157	0.74 154	5.00 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.01 18

Occ-G	0.98 72	0.38 155	1.82 76	0.15 89	0.18 145	1.45 71	0.69 283	3.15 39	2.25 81	1.45 137	0.59 49	5.06 307	0.54 119	0.75 19	0.77 167	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.17 429	0.16 340	0.01 18

ICVP	2.32 231	0.38 155	2.89 210	0.92 217	0.70 302	2.55 186	0.87 335	9.97 368	3.99 199	4.13 205	8.97 337	2.71 202	1.69 228	2.52 112	3.52 372	0.05 411	0.24 501	0.01 398	0.01 308	0.11 287	0.13 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 268	0.38 155	5.96 420	2.25 428	2.20 433	1.54 80	0.21 151	5.44 212	3.05 138	2.28 153	16.16 451	7.03 362	0.24 42	6.19 232	0.79 171	0.00 1	0.15 460	0.00 1	0.23 458	0.13 319	0.04 186

GES	2.49 251	0.38 155	4.29 333	1.58 321	0.05 16	4.58 366	1.07 361	9.70 361	3.39 167	5.21 238	6.64 271	1.84 177	3.36 307	4.86 182	2.54 332	0.06 421	0.01 180	0.06 469	0.01 308	0.12 304	0.03 140

Monster-pub-mixall	0.72 44	0.39 159	0.98 2	0.04 20	0.12 91	1.23 23	0.01 6	2.74 21	0.86 24	0.86 118	0.39 39	0.07 21	0.09 13	6.24 236	0.32 55	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

S2M2_L	0.46 8	0.39 159	1.17 11	0.37 142	0.17 130	1.14 11	0.01 6	1.46 6	1.83 70	0.19 14	0.87 69	0.13 48	0.19 33	0.57 7	0.43 87	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 387	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMFormer	3.54 349	0.39 159	3.61 280	1.69 336	0.11 77	2.85 237	0.29 174	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.04 186

tta	3.54 349	0.39 159	3.61 280	1.69 336	0.11 77	2.85 237	0.29 174	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 140

qqq1	3.38 333	0.39 159	3.61 280	1.69 336	0.11 77	2.85 237	0.29 174	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 140

fff1	3.38 333	0.39 159	3.61 280	1.69 336	0.11 77	2.85 237	0.29 174	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 140

PCWNet_CMD	2.99 296	0.39 159	4.02 317	0.39 146	0.26 185	2.53 182	0.15 122	9.24 347	9.22 408	7.12 340	11.53 399	6.94 360	2.41 263	4.02 155	1.33 241	0.01 244	0.02 248	0.02 429	0.00 1	0.05 183	0.07 260

anonymousdsp2	1.78 155	0.39 159	3.40 263	1.10 247	0.04 13	3.63 307	0.50 229	7.80 304	2.77 116	2.91 170	2.88 146	3.17 221	1.01 168	5.15 196	0.43 87	0.00 1	0.01 180	0.02 429	0.15 418	0.05 183	0.12 338

DeepStereo_RVC	2.05 197	0.39 159	2.87 207	0.14 87	0.17 130	3.51 298	0.70 286	5.21 187	3.00 134	6.27 295	4.13 185	3.47 234	4.53 379	4.81 181	1.49 254	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.18 387

CREStereo++_RVC	1.59 139	0.39 159	2.26 133	0.36 140	0.01 1	1.67 95	0.01 6	2.95 25	8.12 385	3.69 194	7.44 299	0.47 115	0.32 71	0.74 17	0.39 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 543	0.00 1	0.00 1
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
MSMDNet	2.99 296	0.39 159	4.02 317	0.40 148	0.25 178	2.53 182	0.16 128	9.35 351	9.25 409	7.08 338	11.39 394	6.93 359	2.43 264	4.01 154	1.34 243	0.01 244	0.02 248	0.02 429	0.00 1	0.05 183	0.07 260

AIO_test	0.90 64	0.40 170	1.67 66	0.14 87	0.16 119	2.97 248	0.83 319	3.61 87	2.67 105	0.29 33	0.71 57	1.50 163	0.29 58	2.37 106	0.13 8	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.08 389	0.03 122	0.03 140

test_sample5	2.91 291	0.40 170	4.33 335	1.81 356	0.50 265	3.33 279	0.17 133	11.27 406	6.55 330	6.18 285	8.35 323	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 221

test_sample4	2.87 286	0.40 170	4.54 349	1.80 354	0.54 277	3.95 337	0.15 122	11.48 415	6.49 329	6.33 302	6.81 276	3.68 247	2.65 275	6.11 228	2.36 322	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 221

DualNet	3.05 299	0.40 170	4.33 335	1.81 356	0.50 265	3.33 279	0.17 133	11.27 406	6.55 330	6.50 310	10.86 385	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 221

Patchmatch Stereo++	1.95 184	0.40 170	2.86 203	0.12 68	0.18 145	3.74 321	0.66 274	5.24 194	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 288
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	1.88 173	0.40 170	2.86 203	0.12 68	0.19 156	3.75 324	0.71 289	5.23 188	2.96 128	5.86 260	4.33 193	3.45 229	1.51 210	5.40 204	0.69 142	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 288

PFNet	2.93 292	0.40 170	5.51 406	2.13 414	0.84 319	3.11 263	0.75 299	6.78 281	4.79 246	9.98 449	6.00 245	4.78 294	2.13 248	8.33 389	2.11 306	0.19 467	0.06 365	0.00 1	0.11 407	0.20 376	0.35 449

Pruner-Stereo	2.49 251	0.40 170	2.46 149	1.80 354	0.25 178	3.51 298	0.77 303	6.03 239	4.92 249	8.91 420	6.09 247	4.45 282	1.11 176	6.99 297	2.11 306	0.02 336	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.01 26	0.04 186

iGMRVC	1.96 187	0.40 170	2.88 208	0.12 68	0.19 156	3.74 321	0.73 294	5.23 188	2.97 132	5.87 265	4.37 197	3.48 235	1.52 215	6.73 278	0.74 154	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 275

iRAFT	1.95 184	0.40 170	2.86 203	0.12 68	0.18 145	3.74 321	0.66 274	5.24 194	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 288

222	5.36 436	0.40 170	2.72 180	1.50 302	0.48 259	6.15 400	0.07 69	13.73 478	8.06 382	8.79 414	11.03 389	3.71 249	4.21 355	7.47 329	38.74 566	0.03 379	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 221

DilatedVolume-Stereo	1.13 99	0.41 181	2.75 184	1.04 241	0.11 77	2.21 149	0.10 89	2.96 26	1.32 54	2.40 156	2.09 120	0.33 99	0.58 128	5.62 207	0.43 87	0.03 379	0.06 365	0.00 1	0.14 414	0.04 151	0.04 186

test_sample6	3.14 309	0.41 181	4.42 340	1.92 375	0.49 262	3.25 275	0.21 151	11.30 408	6.69 334	6.50 310	10.86 385	4.03 258	2.93 295	7.06 303	2.65 334	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.06 241

testlalala	1.50 134	0.41 181	1.67 66	0.98 230	0.31 206	4.00 341	0.90 341	5.26 199	2.17 78	6.56 315	3.61 175	1.74 172	0.38 83	1.21 51	0.42 85	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.29 475	0.01 26	0.01 18

ROB_FTStereo_v2	1.91 179	0.41 181	2.85 201	0.12 68	0.19 156	3.71 316	0.73 294	5.23 188	2.95 125	5.86 260	4.36 196	3.46 231	1.51 210	5.86 220	0.69 142	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 275

HUI-Stereo	1.80 158	0.41 181	2.85 201	0.12 68	0.18 145	3.72 319	0.65 271	5.23 188	2.97 132	5.87 265	4.34 194	3.45 229	1.52 215	3.93 151	0.65 134	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.10 310

IRAFT_RVC	2.85 280	0.41 181	3.32 255	2.09 409	0.41 238	2.92 244	5.22 486	6.41 263	3.63 179	6.53 313	5.48 236	5.09 308	4.88 397	8.20 385	2.15 310	0.01 244	0.17 473	0.01 398	0.00 1	0.02 76	0.04 186

RAFT-345	3.27 317	0.41 181	2.88 208	1.02 234	0.21 164	2.63 202	0.48 217	3.76 100	5.51 269	7.35 355	24.88 511	4.25 271	1.76 238	8.15 377	2.13 308	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

model_zeroshot	1.52 135	0.42 188	4.10 326	1.25 264	0.11 77	3.04 255	0.14 116	5.79 231	2.84 119	3.12 175	3.65 176	2.05 185	0.42 100	2.38 108	0.71 148	0.01 244	0.10 422	0.00 1	0.20 444	0.02 76	0.04 186

RAStereo	0.68 36	0.42 188	3.15 241	0.18 99	0.52 274	1.17 13	0.02 25	3.16 40	0.98 47	0.51 97	1.43 91	0.16 50	0.22 40	0.75 19	0.83 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 89

MoCha-V2	1.41 127	0.42 188	2.61 166	0.81 199	0.23 173	2.53 182	0.20 146	4.81 160	3.16 145	0.82 117	3.15 156	0.30 88	1.61 225	6.66 273	0.40 80	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.24 461	0.05 183	0.02 89

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 115	0.42 188	2.36 142	0.59 178	1.26 361	2.43 172	0.01 6	3.29 57	7.76 374	1.71 143	2.78 144	0.27 81	0.32 71	1.16 49	0.58 127	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.10 310

hknet	3.31 322	0.42 188	4.68 359	0.46 156	1.17 356	7.13 423	1.63 398	9.05 341	6.91 341	6.11 279	6.15 252	9.66 414	2.85 290	7.48 330	2.45 328	0.01 244	0.03 300	0.03 446	0.00 1	0.04 151	0.00 1

LCNet	2.85 280	0.42 188	1.90 83	0.95 224	0.56 279	2.07 133	1.60 396	4.99 174	3.57 178	6.05 273	10.59 376	4.59 288	6.79 443	7.46 327	0.72 150	0.01 244	0.00 1	0.01 398	0.77 519	0.30 425	3.57 529

ROB_FTStereo	1.90 177	0.42 188	2.86 203	0.12 68	0.19 156	3.71 316	0.75 299	5.24 194	2.95 125	5.87 265	4.26 189	3.41 227	1.51 210	5.80 217	0.65 134	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 275

RAFT-IKP	1.90 177	0.42 188	2.83 198	0.12 68	0.18 145	3.50 295	0.64 268	5.24 194	2.96 128	5.86 260	4.34 194	3.50 238	1.51 210	5.99 224	0.76 161	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 275

CFNet_pseudo	2.81 277	0.42 188	4.04 320	0.33 131	0.24 175	2.59 194	0.12 100	8.20 313	7.66 367	7.04 336	10.42 372	6.56 353	2.05 246	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.05 183	0.07 260

CREStereo	0.98 72	0.42 188	1.86 78	0.07 42	0.22 168	1.65 92	0.02 25	4.07 116	6.33 319	0.72 110	1.54 97	0.43 111	0.64 132	1.22 52	0.44 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1
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
ccs_rob	2.81 277	0.42 188	4.06 322	0.33 131	0.25 178	2.59 194	0.12 100	8.19 312	7.68 368	7.02 333	10.37 371	6.54 349	2.06 247	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.05 183	0.07 260

WCG-NET	1.24 110	0.43 199	1.46 42	0.33 131	0.08 51	2.14 142	1.08 364	3.09 31	6.86 340	2.73 163	3.43 169	0.74 134	0.94 164	0.89 30	0.33 57	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.05 221

IGEV-Stereo+	1.69 146	0.43 199	1.59 56	0.37 142	3.10 462	2.10 136	0.07 69	1.86 8	0.91 41	0.39 68	0.03 6	0.20 59	0.41 95	7.05 300	0.16 13	0.02 336	0.07 386	0.00 1	0.18 436	5.14 535	9.77 556

PSMNet-ADL	2.98 295	0.43 199	2.41 143	1.43 296	0.40 234	5.94 397	0.28 170	8.45 318	5.13 256	3.36 184	6.77 274	8.41 392	4.61 382	7.20 314	4.55 398	0.02 336	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 140

DRaft	3.74 364	0.43 199	2.60 164	0.12 68	0.15 111	4.76 370	1.34 384	5.33 205	4.31 220	10.30 454	21.91 495	3.27 224	8.83 478	7.36 323	3.66 376	0.05 411	0.10 422	0.00 1	0.14 414	0.10 266	0.14 355

test_xeample3	1.08 90	0.43 199	3.39 261	0.49 162	0.05 16	2.58 191	0.93 344	3.32 59	1.77 66	0.23 21	0.23 31	0.19 55	0.28 54	6.34 246	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 473	0.06 207	0.10 310

SFCPSM	3.29 319	0.43 199	5.11 382	0.34 136	0.94 333	8.48 443	2.15 414	14.51 489	5.29 261	7.00 332	7.65 308	3.43 228	2.59 272	5.11 194	2.37 323	0.01 244	0.03 300	0.01 398	0.07 384	0.13 319	0.15 366

xyz-stereo-finetune	1.20 104	0.44 205	2.19 129	0.08 51	0.05 16	3.16 270	0.68 278	3.41 69	2.58 101	0.81 116	1.77 108	0.68 131	0.37 79	6.20 234	1.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 89

GIP-stereo	0.70 41	0.44 205	1.70 70	1.52 307	0.75 307	1.48 72	0.05 53	4.18 121	1.10 49	0.18 11	0.42 41	0.58 127	0.38 83	0.65 13	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

gcap-zeroshot	1.87 172	0.44 205	4.24 330	0.53 165	0.51 269	3.12 264	0.75 299	6.42 264	3.91 194	3.75 196	1.67 104	7.79 377	0.55 120	2.61 113	0.53 119	0.02 336	0.21 490	0.00 1	0.23 458	0.00 1	0.05 221

testlalala2	2.15 206	0.44 205	2.44 145	9.24 538	6.30 530	3.64 308	0.18 137	4.63 148	2.55 100	3.73 195	4.17 187	3.14 219	0.51 114	1.08 41	0.26 37	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.44 504	0.11 287	0.03 140

CFNet_ucs	3.07 301	0.44 205	4.05 321	0.54 167	0.37 228	3.08 257	0.19 140	9.80 363	8.49 399	7.64 367	12.62 418	5.67 327	1.76 238	4.96 189	1.51 255	0.00 1	0.04 329	0.01 398	0.00 1	0.09 255	0.11 324

CASS	2.44 244	0.44 205	3.56 276	0.85 206	0.38 230	3.14 266	0.22 153	9.64 359	4.00 200	6.78 319	7.62 306	3.57 241	3.58 323	3.80 145	1.10 221	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 153	0.44 205	6.37 433	0.33 131	0.50 265	4.33 353	0.54 237	4.43 133	2.48 92	2.21 148	3.24 160	1.53 165	1.14 181	5.64 208	1.29 238	0.17 463	0.23 496	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.15 366

EAI-Stereo	2.31 229	0.44 205	2.72 180	0.68 191	0.56 279	3.51 298	2.62 426	11.42 413	4.14 214	2.09 147	7.23 294	1.21 151	0.91 160	5.67 212	1.51 255	0.01 244	0.25 502	0.00 1	0.88 522	0.04 151	0.26 430

H2IRNET	2.16 207	0.45 213	2.60 164	1.22 260	0.03 11	1.98 128	0.13 109	4.73 156	7.04 348	1.15 132	7.79 314	5.88 333	3.39 312	4.97 190	1.45 251	0.01 244	0.00 1	0.04 458	0.17 429	0.19 372	0.03 140

IGEVStereo-DCA	1.06 89	0.45 213	2.06 106	0.32 126	0.06 27	2.74 212	0.84 324	3.71 90	2.27 82	0.39 68	0.16 20	0.20 59	0.29 58	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.06 207	0.06 241

rrr	1.05 87	0.45 213	3.18 244	0.32 126	0.06 27	2.74 212	0.95 349	3.49 76	1.12 50	0.39 68	0.16 20	0.20 59	0.29 58	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 449	0.06 207	0.10 310

CrosDoStereo	3.96 387	0.45 213	3.04 224	0.32 126	0.20 161	3.28 276	11.63 539	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 456	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.16 340	0.10 310

DeepStereo_LL	3.96 387	0.45 213	3.04 224	0.32 126	0.20 161	3.28 276	11.63 539	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 456	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.16 340	0.10 310

test-1	1.82 163	0.45 213	5.42 398	0.89 211	0.41 238	2.14 142	0.56 243	5.75 225	4.15 215	3.28 180	5.11 213	3.61 242	0.70 138	1.53 66	1.56 262	0.02 336	0.34 508	0.00 1	0.08 389	0.02 76	0.30 442

RAFT-RH_RVC	3.96 387	0.46 219	2.93 211	1.55 316	0.42 241	3.14 266	0.14 116	3.70 89	5.98 297	11.25 476	32.23 533	5.29 313	1.68 227	8.13 375	2.14 309	0.08 435	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.01 26	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 320	0.46 219	2.62 168	2.08 406	1.01 343	5.60 388	0.74 297	10.37 381	11.48 453	5.15 237	8.43 325	5.67 327	1.73 232	7.97 359	2.34 319	0.02 336	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.14 355

test_sample7	3.30 320	0.47 221	3.43 268	1.98 386	0.35 221	4.33 353	1.88 408	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	0.06 421	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.06 241

GMOStereo	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 59	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 128	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 183	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 140

error version	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 59	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 128	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 183	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 140

test-v	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 59	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 128	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 183	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 140

test-2	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 59	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 128	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 183	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 140

UPFNet	3.82 374	0.47 221	4.34 338	2.21 423	3.38 473	7.26 425	2.69 428	9.89 366	5.96 294	7.98 383	7.53 301	7.89 380	3.15 300	7.72 345	5.88 422	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.06 241

ac_64	3.70 362	0.47 221	3.50 272	2.87 471	3.50 479	5.91 396	0.72 293	10.17 378	4.34 221	8.16 388	5.80 241	10.82 436	5.64 419	7.08 304	4.73 401	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.14 355

UGAM	3.90 381	0.48 228	4.69 360	0.17 94	0.08 51	3.67 310	1.22 373	4.81 160	14.45 476	4.59 217	11.94 405	14.20 472	3.80 340	9.92 454	3.61 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.32 434	0.07 260

EKT-Stereo	1.91 179	0.48 228	2.77 189	2.19 420	4.36 506	1.42 68	0.24 159	4.63 148	3.51 172	2.94 171	3.47 171	3.55 240	2.25 255	5.26 198	0.85 181	0.04 399	0.12 438	0.00 1	0.09 400	0.06 207	0.05 221

testlalala_base	3.12 306	0.48 228	2.79 195	2.14 415	1.98 419	4.13 347	0.64 268	6.16 246	2.09 75	2.38 155	4.08 184	1.80 174	0.50 112	1.65 72	0.72 150	12.33 559	2.33 540	0.00 1	0.31 483	14.56 553	1.32 505

GwcNet-ADL	2.65 263	0.48 228	3.84 305	0.82 201	0.33 216	2.04 132	0.69 283	8.07 310	9.42 413	6.05 273	6.66 272	4.14 266	1.73 232	5.40 204	3.01 345	0.08 435	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 140

SCV_C0	1.40 126	0.49 232	3.06 234	0.12 68	0.21 164	2.29 155	0.09 85	6.46 266	3.81 188	0.63 105	2.00 117	0.24 75	0.41 95	7.31 318	0.43 87	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.21 449	0.16 340	0.07 260

GCAP-BAT	1.77 154	0.49 232	2.78 191	0.66 189	0.16 119	3.76 325	0.80 311	3.72 96	3.27 156	3.68 193	5.03 212	3.66 245	0.56 122	5.82 218	0.65 134	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.24 461	0.01 26	0.01 18

TANstereo	1.20 104	0.49 232	2.04 104	0.34 136	0.10 67	1.80 113	0.01 6	3.40 68	4.10 211	4.37 210	4.82 203	0.41 108	0.70 138	0.94 34	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	1.01 80	0.50 235	3.16 242	0.12 68	0.09 59	1.43 69	0.04 39	4.97 170	1.51 60	0.90 120	1.46 93	0.98 142	0.94 164	3.45 136	0.46 100	0.02 336	0.10 422	0.00 1	0.02 335	0.04 151	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 133	0.50 235	1.55 51	0.21 104	0.08 51	2.15 144	1.01 355	2.72 19	6.26 314	2.79 164	3.06 155	4.38 280	1.04 173	3.53 137	0.26 37	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.08 275

IGEV_Zeroshot_test	2.13 203	0.50 235	4.91 370	1.41 294	0.18 145	2.62 200	0.36 190	7.80 304	3.87 190	5.04 233	5.42 234	4.77 293	1.03 171	3.43 134	0.79 171	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.18 436	0.17 353	0.04 186

GANet-ADL	2.20 213	0.50 235	3.27 251	2.02 395	0.11 77	2.21 149	0.48 217	8.64 332	6.79 338	4.56 216	5.83 243	3.98 256	1.27 198	2.68 114	1.43 248	0.04 399	0.08 398	0.02 429	0.00 1	0.15 333	0.03 140

ASMatch	3.32 328	0.50 235	3.32 255	1.72 344	0.45 247	1.93 122	0.68 278	6.42 264	3.89 192	6.18 285	22.30 498	4.61 289	4.82 395	7.65 337	1.70 276	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 351	0.01 26	0.18 387

DSFCA	4.21 405	0.50 235	5.45 401	1.34 280	1.68 396	7.04 419	4.51 473	10.73 392	7.00 345	10.78 467	6.80 275	8.48 396	4.63 383	9.91 453	5.12 409	0.02 336	0.06 365	0.02 429	0.03 351	0.08 237	0.03 140

xyz-stereo-finetune2	1.82 163	0.51 241	2.22 131	0.10 59	0.05 16	6.49 407	0.17 133	3.59 85	2.15 76	0.63 105	6.19 255	0.49 117	3.44 316	6.93 290	3.48 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18

fffy	1.13 99	0.51 241	2.15 120	1.01 233	0.09 59	2.30 160	0.19 140	4.07 116	1.13 52	0.16 10	2.66 139	0.20 59	0.38 83	6.98 296	0.35 61	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.14 329	0.16 378

rvit_stereo_0081_aga	0.76 49	0.51 241	3.29 252	0.11 66	0.25 178	1.73 108	0.22 153	3.68 88	2.54 99	0.26 28	0.16 20	0.27 81	0.30 65	1.31 53	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.04 186

rvit_stereo_0080	0.88 59	0.51 241	3.12 238	0.07 42	0.12 91	1.31 52	0.37 192	3.78 101	3.29 159	0.56 101	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 186

IGEV++	1.14 101	0.51 241	1.66 63	0.55 170	0.08 51	2.52 179	1.01 355	6.51 270	3.16 145	0.59 103	2.11 123	0.43 111	1.18 190	1.44 60	0.79 171	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.05 375	0.11 287	0.11 324

whm_eth	0.88 59	0.51 241	3.12 238	0.07 42	0.12 91	1.31 52	0.37 192	3.78 101	3.29 159	0.56 101	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 186

plain	1.34 120	0.51 241	5.09 381	0.30 119	0.05 16	1.58 83	0.08 77	4.47 137	3.77 187	0.42 80	1.76 107	0.60 129	0.74 143	6.11 228	0.94 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 460	0.02 89

IPLGR	2.28 225	0.51 241	6.00 421	0.15 89	0.15 111	1.99 130	0.22 153	6.34 255	6.04 301	6.80 321	5.76 240	2.87 205	2.31 259	4.88 183	1.28 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.18 387

FC-DCNN v2	10.88 520	0.52 249	4.17 328	1.92 375	1.63 388	17.79 522	5.35 489	18.87 524	19.88 510	28.77 542	34.99 543	34.62 549	21.72 541	16.03 518	11.16 499	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.00 1	0.06 207	0.08 275

HGLStereo	4.25 409	0.52 249	4.65 357	3.09 480	5.18 523	6.51 410	0.73 294	10.37 381	6.74 337	7.32 353	12.44 416	7.00 361	7.21 451	7.46 327	5.51 415	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.10 310

FC-DCNN	10.72 519	0.52 249	4.27 332	1.88 367	1.63 388	17.18 518	5.29 488	18.20 517	19.69 509	28.50 541	34.51 541	34.03 547	21.48 540	15.89 515	11.15 498	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.01 308	0.07 225	0.09 288

CBMV_ROB	4.14 398	0.52 249	3.14 240	1.30 274	0.77 311	6.92 417	1.97 410	10.11 377	9.58 416	8.92 421	14.20 437	7.12 368	5.90 423	8.65 408	3.50 367	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.09 288

DDVS	3.59 354	0.53 253	4.53 348	2.02 395	1.27 364	6.63 411	0.49 227	8.73 334	4.10 211	7.14 341	7.63 307	12.68 460	2.25 255	8.69 412	4.09 388	0.08 435	0.20 487	0.01 398	0.00 1	0.14 329	0.59 485

HCRNet	2.56 256	0.53 253	3.35 257	0.24 110	3.39 475	2.19 147	0.23 157	6.89 286	5.50 267	5.26 241	4.79 201	5.27 312	2.78 285	7.71 343	2.89 341	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.04 186

ACVNet	2.58 259	0.53 253	2.69 174	0.84 204	0.59 281	2.61 197	0.55 241	8.35 314	5.70 277	4.45 212	9.26 350	5.77 329	3.50 318	2.24 102	4.41 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.01 18

acv_ft	3.69 361	0.53 253	4.58 356	2.31 439	4.71 521	7.44 429	0.86 332	8.54 325	5.70 277	9.29 431	9.26 350	5.77 329	4.15 352	2.24 102	8.13 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 424	0.01 18

castereo++	1.18 102	0.54 257	1.95 94	0.30 119	0.51 269	4.56 365	1.00 353	4.61 145	1.12 50	0.29 33	2.14 127	1.89 178	0.15 28	3.94 152	0.18 20	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.31 483	0.03 122	0.00 1

mms	1.03 83	0.54 257	1.58 55	0.05 27	0.36 224	1.52 79	0.08 77	2.97 27	1.84 71	0.38 60	2.94 148	0.32 95	0.25 44	6.82 281	0.39 75	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.28 438

ITSA-stereo	3.76 368	0.54 257	3.80 297	1.91 371	0.29 197	3.09 259	0.70 286	13.22 469	15.64 487	6.79 320	6.66 272	4.15 267	3.52 321	8.30 388	5.00 407	0.09 440	0.07 386	0.11 484	0.10 405	0.18 364	0.95 497

IER	3.20 314	0.54 257	5.13 384	0.58 176	1.59 384	7.29 426	0.56 243	6.36 256	4.95 250	7.44 359	8.84 329	6.20 341	6.26 428	4.88 183	3.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

ISRNet	3.93 386	0.55 261	5.49 403	3.20 488	2.69 453	2.11 138	0.26 166	7.01 289	6.40 322	11.00 473	17.99 476	8.31 389	2.64 273	6.51 261	4.36 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.02 89

ours_stereo	1.03 83	0.55 261	1.86 78	0.12 68	0.32 210	1.16 12	0.09 85	3.27 56	2.18 79	0.39 68	3.02 152	0.34 103	0.26 50	6.32 244	0.37 70	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.13 346

CAS++	1.18 102	0.55 261	1.99 99	0.17 94	0.27 188	1.85 117	0.63 264	8.48 322	3.07 140	1.71 143	2.32 131	0.18 54	0.20 36	1.91 92	0.30 48	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 264	0.55 261	7.03 448	1.03 236	0.10 67	3.49 293	1.04 357	6.38 262	4.55 234	2.69 160	6.28 261	7.95 385	4.38 368	5.08 192	2.58 333	0.01 244	0.11 431	0.00 1	0.04 369	0.28 422	0.19 398

anonymousa	3.80 373	0.55 261	3.35 257	1.24 262	3.74 488	9.04 453	0.36 190	6.74 280	4.03 203	7.72 370	19.64 483	10.62 431	6.01 426	1.52 65	1.40 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375	0.00 1	0.03 140

HHNet	2.59 260	0.55 261	2.55 158	0.20 100	0.32 210	2.84 236	0.94 346	5.77 230	5.14 257	7.33 354	13.80 432	0.94 140	3.20 301	5.27 199	2.41 326	0.13 454	0.02 248	0.06 469	0.00 1	0.23 400	0.03 140

NINENet	3.09 302	0.56 267	3.22 247	1.61 326	1.37 375	7.12 421	0.50 229	11.88 428	5.63 275	6.63 316	8.40 324	5.29 313	0.83 155	6.51 261	1.77 283	0.15 457	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.09 255	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 514	0.56 267	3.49 271	1.96 384	1.29 368	16.90 517	4.59 475	17.16 509	19.10 504	24.64 537	32.46 537	33.82 546	22.14 543	15.93 516	10.45 491	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.21 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 93	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 324	3.71 90	2.27 82	0.38 60	1.06 72	0.20 59	0.40 87	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.09 255	0.06 241

ffff	1.12 93	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 324	3.71 90	2.27 82	0.38 60	1.06 72	0.20 59	0.40 87	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.09 255	0.06 241

11t	1.12 93	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 324	3.71 90	2.27 82	0.38 60	1.06 72	0.20 59	0.40 87	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.09 255	0.06 241

ccc-4	1.12 93	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 324	3.71 90	2.27 82	0.38 60	1.06 72	0.20 59	0.40 87	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.09 255	0.06 241

DISCO	6.28 455	0.57 269	5.78 414	3.43 495	1.17 356	11.22 480	3.39 450	12.14 442	16.16 491	6.52 312	11.22 392	16.96 498	6.32 430	19.51 531	10.74 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.11 324

MS	1.92 181	0.58 274	11.03 489	0.12 68	0.16 119	1.56 82	0.06 60	3.26 54	0.81 15	0.18 11	0.02 1	0.08 33	0.05 3	0.83 24	0.09 1	0.01 244	2.67 548	0.00 1	11.95 564	1.42 510	3.49 527

SCV	1.59 139	0.58 274	2.57 160	2.72 464	0.31 206	2.15 144	0.79 309	6.88 285	2.72 110	0.20 15	2.68 140	0.68 131	0.58 128	7.60 334	0.41 81	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.22 455	0.37 450	0.24 420

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 201	0.58 274	2.43 144	1.27 267	0.16 119	1.60 86	0.14 116	5.17 185	5.90 289	7.10 339	10.10 363	3.06 215	1.74 234	1.87 88	0.97 208	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.02 89

AdaStereo	3.09 302	0.58 274	3.04 224	2.84 470	0.48 259	4.08 343	1.29 381	12.16 443	7.77 375	6.03 272	9.62 356	5.79 331	1.53 219	4.56 174	1.93 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 89
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MM-Stereo_test3	1.83 165	0.59 278	1.93 88	1.43 296	3.99 500	2.44 173	0.81 313	5.81 232	6.70 335	1.73 145	4.79 201	1.23 152	0.65 133	3.30 127	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 438	0.05 221

AIO_rvc	1.02 81	0.59 278	1.95 94	0.15 89	0.09 59	3.42 283	0.99 351	4.46 135	2.73 113	0.28 29	1.62 100	1.32 153	0.28 54	2.10 100	0.21 25	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.04 369	0.11 287	0.11 324

anonymousdsp	1.12 93	0.59 278	1.66 63	0.03 6	0.07 35	2.81 230	0.82 315	4.07 116	2.30 88	0.41 75	1.12 80	0.30 88	0.40 87	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 429	0.10 266	0.05 221

IGEV-Stereo	1.12 93	0.59 278	1.66 63	0.03 6	0.07 35	2.82 233	0.82 315	4.09 119	2.30 88	0.41 75	1.11 77	0.30 88	0.41 95	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 429	0.10 266	0.05 221
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 57	0.60 282	1.07 5	0.34 136	0.17 130	1.89 118	0.79 309	4.84 162	2.05 74	0.65 108	2.55 137	0.31 92	0.40 87	1.02 38	0.38 74	0.01 244	0.09 410	0.00 1	0.24 461	0.03 122	0.02 89

ProNet	1.20 104	0.60 282	2.00 101	0.26 114	0.08 51	2.73 211	0.68 278	5.00 175	2.52 96	0.29 33	1.32 88	0.37 104	0.36 76	6.94 294	0.44 92	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.07 260

GANet-RSSM	3.27 317	0.60 282	3.38 259	2.94 477	2.00 421	2.61 197	0.48 217	10.93 399	6.11 306	5.47 245	10.20 366	6.57 354	5.44 416	6.25 237	2.23 315	0.00 1	0.00 1	0.08 478	0.00 1	0.17 353	0.03 140

SGM_RVC	10.08 510	0.60 282	3.42 265	2.30 433	0.32 210	19.41 527	6.33 501	18.95 526	14.64 477	25.14 538	24.32 507	33.34 545	18.79 530	19.86 532	12.55 507	0.25 479	0.26 504	0.22 503	0.24 461	0.34 443	0.40 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 225	0.61 286	3.81 299	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

csc	2.28 225	0.61 286	3.81 299	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

cscssc	2.28 225	0.61 286	3.81 299	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

UNet	3.97 390	0.61 286	6.50 438	1.68 335	3.22 467	9.82 462	0.31 181	9.50 354	5.32 263	7.20 347	6.35 267	10.59 429	5.91 424	6.93 290	5.49 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

RASNet	4.52 423	0.61 286	4.42 340	3.42 494	4.68 520	4.58 366	0.99 351	9.54 358	8.01 381	5.28 242	11.42 396	10.34 428	8.88 479	9.28 439	8.68 469	0.15 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

GCAP-Stereo	0.95 68	0.62 291	1.99 99	0.30 119	0.03 11	1.66 94	0.01 6	4.43 133	3.00 134	1.63 141	1.17 83	1.39 155	0.76 145	1.31 53	0.55 121	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.02 89

Anonymous_2	4.14 398	0.62 291	3.21 246	1.40 291	1.43 379	5.19 379	0.32 182	6.63 274	4.38 223	4.48 215	2.30 130	8.08 386	7.00 445	5.37 202	2.29 317	0.23 475	0.75 527	5.20 543	18.12 568	5.66 536	0.23 416

StereoDRNet-Refined	4.46 416	0.62 291	3.80 297	1.92 375	0.40 234	9.35 456	0.15 122	10.02 373	8.83 405	12.69 488	11.62 401	9.34 408	3.87 342	8.06 370	8.02 455	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.05 375	0.20 376	0.26 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 204	0.63 294	2.22 131	2.27 429	0.02 3	5.71 390	0.63 264	4.53 140	10.19 427	1.16 133	3.39 168	0.33 99	3.05 298	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 351	0.10 266	0.04 186

HUF	1.05 87	0.64 295	2.33 137	0.35 139	0.22 168	3.09 259	0.41 203	3.73 97	2.89 121	0.36 56	2.71 142	0.33 99	0.30 65	2.28 104	0.23 28	0.00 1	0.61 526	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.39 454

tg	1.96 187	0.64 295	2.15 120	0.68 191	0.12 91	4.40 361	0.04 39	5.74 224	4.19 217	4.00 202	5.23 224	2.58 197	0.93 162	7.12 307	0.77 167	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.25 424

ADStereo(finetuned)	2.26 224	0.64 295	5.22 391	0.31 123	0.18 145	1.71 104	0.25 164	5.23 188	8.46 396	6.06 275	5.30 231	1.41 156	6.37 431	1.87 88	1.87 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.18 387

DCANet	2.08 199	0.64 295	3.81 299	0.31 123	0.17 130	1.70 103	0.25 164	5.23 188	8.47 397	6.07 276	5.30 231	1.41 156	4.23 357	1.85 85	2.02 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.19 398

DMCA	2.82 279	0.64 295	4.45 343	1.61 326	0.89 326	3.86 332	0.57 252	9.18 345	5.10 255	6.24 290	6.49 269	7.17 369	2.13 248	3.31 128	4.73 401	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 89

DIP-Stereo	1.97 189	0.64 295	2.95 212	0.17 94	0.10 67	4.83 372	0.13 109	8.60 330	4.06 210	6.42 306	4.92 207	0.44 113	0.72 141	3.57 138	1.80 286	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 193	0.65 301	2.15 120	2.30 433	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 95	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 351	0.02 76	0.03 140

xx1	2.33 233	0.65 301	2.15 120	2.30 433	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 432	1.03 124	3.33 162	4.67 290	2.70 277	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

1test111	1.86 168	0.65 301	2.15 120	2.30 433	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 95	3.71 331	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 351	0.02 76	0.03 140

cc1	2.17 209	0.65 301	2.15 120	2.30 433	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 432	1.03 124	3.33 162	0.32 95	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 351	0.10 266	0.05 221

sCroCo_RVC	1.21 107	0.65 301	5.16 387	1.09 246	1.29 368	0.92 8	0.19 140	3.92 108	2.68 108	0.30 37	3.04 153	0.52 121	1.56 220	1.58 68	0.78 169	0.09 440	0.25 502	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.11 324

hitnet-ft	3.66 359	0.65 301	2.79 195	0.89 211	0.72 305	4.25 349	0.55 241	9.11 344	7.52 362	7.14 341	10.19 365	12.49 458	4.70 386	7.44 326	4.41 395	0.03 379	0.00 1	0.06 469	0.00 1	0.20 376	0.04 186

MyStereo06	2.35 234	0.66 307	4.54 349	1.10 247	0.96 335	2.57 189	0.10 89	9.30 349	4.05 207	5.22 239	6.09 247	5.95 335	2.38 262	3.00 121	0.73 152	0.01 244	0.08 398	0.00 1	0.01 308	0.13 319	0.15 366

MyStereo05	2.94 293	0.66 307	5.25 394	1.10 247	0.96 335	2.57 189	0.10 89	8.53 324	12.34 464	6.28 296	3.88 178	3.18 222	3.30 305	7.81 350	2.37 323	0.01 244	0.08 398	0.00 1	0.01 308	0.13 319	0.15 366

IPLG	2.43 242	0.66 307	4.77 364	0.54 167	0.31 206	3.01 252	0.26 166	6.15 245	5.55 271	7.69 368	6.21 257	1.89 178	1.74 234	7.19 313	2.35 321	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.12 338

HART	1.68 145	0.67 310	2.72 180	0.04 20	0.27 188	1.72 107	0.04 39	5.60 219	3.16 145	1.44 136	7.73 310	2.41 193	0.15 28	6.44 251	0.62 129	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.17 383

CRFU-Net	4.45 415	0.67 310	5.02 374	2.78 467	1.32 373	12.67 497	3.35 448	11.26 404	3.52 173	10.06 451	9.30 352	10.91 439	6.92 444	7.26 316	3.24 354	0.15 457	0.16 469	0.16 494	0.00 1	0.26 414	0.05 221

CoDeX	3.43 341	0.68 312	4.49 345	0.98 230	1.65 391	6.37 404	2.14 413	13.23 470	6.07 302	7.23 348	8.95 334	4.09 262	3.79 339	6.31 242	2.37 323	0.03 379	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.15 366

DCRE	1.79 156	0.68 312	2.55 158	1.66 334	0.27 188	1.27 47	0.05 53	4.57 144	4.04 205	3.30 182	9.24 347	3.83 252	1.20 193	2.08 99	0.67 140	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.24 461	0.04 151	0.09 288

iRaftStereo_RVC	1.62 142	0.68 312	1.98 97	0.67 190	0.05 16	2.99 250	0.04 39	5.36 208	3.74 183	3.82 198	4.96 208	2.54 196	0.62 131	3.35 130	0.97 208	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.27 434

AFF-stereo	2.59 260	0.68 312	2.35 141	1.55 316	0.17 130	1.67 95	0.08 77	5.75 225	6.60 332	6.20 287	12.13 409	6.16 340	2.36 261	4.75 180	1.11 222	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.05 221

FAT-Stereo	6.78 468	0.68 312	6.80 443	2.30 433	1.77 406	5.63 389	4.20 465	18.79 521	18.62 501	10.53 462	17.15 467	18.52 507	13.74 516	8.86 424	7.38 444	0.03 379	0.15 460	0.01 398	0.07 384	0.12 304	0.26 430

MaDis-Stereo	0.80 51	0.69 317	3.02 219	0.33 131	1.83 411	1.22 21	0.06 60	3.41 69	1.49 59	0.31 42	0.38 37	0.42 110	0.51 114	1.14 46	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 221

MIPNet	2.06 198	0.69 317	4.57 355	0.32 126	0.21 164	1.92 121	0.19 140	6.89 286	5.64 276	5.48 246	4.02 182	2.02 184	3.50 318	3.32 129	2.01 301	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.01 308	0.20 376	0.13 346

test_5	2.90 289	0.70 319	3.69 288	2.01 393	3.17 466	4.61 368	1.32 383	6.69 278	7.02 347	2.79 164	7.18 290	4.99 301	4.14 351	7.96 357	1.31 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.19 372	0.26 430

TransformOpticalFlow	3.38 333	0.70 319	4.54 349	1.00 232	0.30 198	3.56 303	0.14 116	9.67 360	7.30 356	5.55 248	13.34 427	6.74 357	5.03 400	8.22 386	1.34 243	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.04 151	0.11 324

RAFT+CT+SA	2.36 236	0.71 321	2.46 149	0.83 203	2.26 436	3.18 271	0.93 344	6.82 284	5.48 266	2.55 158	8.07 318	1.64 167	1.59 223	8.54 401	1.15 227	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.38 494	0.19 372	0.36 451

DispNO	3.25 316	0.72 322	6.85 445	1.95 381	1.34 374	3.49 293	0.84 324	8.14 311	6.30 316	6.34 303	7.76 313	6.30 346	4.28 363	6.93 290	3.51 368	0.00 1	0.03 300	0.03 446	0.12 410	0.07 225	0.07 260

StereoVision	2.25 221	0.72 322	4.00 316	1.03 236	2.64 451	1.91 120	0.28 170	5.83 234	4.43 225	1.89 146	10.65 379	3.88 253	0.52 117	5.13 195	1.98 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.03 140

delet	4.27 411	0.72 322	4.50 346	1.07 245	3.75 492	10.79 478	4.04 461	9.95 367	7.89 377	8.09 386	8.89 332	8.46 394	3.81 341	7.56 332	5.80 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.02 89

HH	2.42 240	0.73 325	3.76 293	0.91 213	0.14 106	2.78 219	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 186

HanStereo	2.42 240	0.73 325	3.76 293	0.91 213	0.14 106	2.78 219	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 186

STrans-v2	3.43 341	0.73 325	4.82 365	0.26 114	0.60 283	3.00 251	1.19 372	10.41 383	7.22 353	5.79 253	10.97 388	6.75 358	7.03 447	8.25 387	1.40 246	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 387

GEStereo_RVC	3.74 364	0.73 325	4.95 372	2.01 393	1.24 360	4.36 356	3.07 438	11.77 425	7.80 376	6.87 327	6.52 270	7.70 376	4.31 366	8.98 428	4.19 390	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.02 335	0.13 319	0.11 324

SA	3.06 300	0.74 329	3.79 296	1.60 325	0.30 198	3.19 272	1.43 387	6.72 279	9.06 407	4.63 221	10.80 381	2.89 206	4.71 387	9.62 450	1.18 232	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.19 441	0.23 400	0.02 89

raftrobust	1.86 168	0.74 329	1.94 91	2.15 416	2.24 435	2.74 212	0.53 234	4.89 164	4.05 207	6.09 277	3.89 179	1.64 167	2.55 270	2.44 109	1.12 223	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.08 275

MIM_Stereo	2.50 254	0.75 331	4.26 331	1.18 258	0.11 77	3.08 257	0.33 186	6.07 241	3.28 158	5.01 232	10.12 364	4.29 277	1.74 234	8.06 370	1.27 236	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.01 308	0.18 364	0.15 366

Sa-1000	3.55 351	0.75 331	3.63 284	1.91 371	0.30 198	3.55 302	1.63 398	7.39 297	8.54 400	7.70 369	17.44 472	4.00 257	2.82 288	9.44 447	1.33 241	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.18 436	0.21 387	0.04 186

IIG-Stereo	3.16 310	0.75 331	2.83 198	4.08 516	0.21 164	2.56 188	0.74 297	6.55 272	5.56 273	8.39 402	9.38 353	7.94 383	2.79 286	9.50 449	1.89 292	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.04 186

AIO-test1	2.22 215	0.76 334	2.78 191	0.30 119	4.38 507	2.48 176	0.96 350	5.59 218	14.64 477	0.74 111	2.86 145	0.92 139	0.30 65	5.64 208	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.17 353	0.14 355

ACV-stereo	4.46 416	0.76 334	9.94 482	1.91 371	1.06 345	11.61 485	1.28 379	6.25 251	7.09 349	3.09 174	5.21 223	16.88 497	10.23 496	7.96 357	5.47 413	0.06 421	0.15 460	0.01 398	0.00 1	0.12 304	0.14 355

RAFT	2.57 258	0.76 334	3.09 236	0.91 213	0.09 59	2.41 170	0.94 346	5.35 206	2.65 104	6.11 279	7.21 292	9.43 411	4.30 364	5.73 216	1.77 283	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.02 335	0.46 468	0.08 275

MSCF	1.24 110	0.77 337	1.95 94	0.42 149	0.46 248	3.85 331	0.85 330	4.26 124	2.02 73	2.21 148	2.34 132	0.17 51	2.74 283	1.75 78	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 509	0.04 151	0.05 221

G2L-ROB	3.43 341	0.77 337	3.89 307	1.71 342	1.16 355	4.51 363	0.44 211	11.70 421	5.70 277	7.51 362	5.34 233	11.24 445	1.71 229	7.66 339	5.10 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.10 310

THIR-Stereo	3.86 377	0.77 337	2.62 168	0.12 68	0.13 100	4.25 349	6.63 505	5.30 201	4.18 216	10.33 455	17.13 466	6.58 355	7.62 462	7.78 348	3.51 368	0.01 244	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.11 287	0.02 89

MMNet	4.16 401	0.77 337	5.47 402	1.40 291	1.67 394	10.78 477	0.63 264	8.64 332	8.47 397	8.80 416	8.33 322	7.51 372	6.61 435	7.53 331	6.54 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.05 221

PSMNet-RSSM	3.33 330	0.77 337	3.22 247	2.12 412	1.90 417	2.33 161	0.71 289	11.17 401	5.83 284	5.90 268	11.43 397	7.04 364	4.83 396	5.96 223	3.17 350	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.08 237	0.02 89

UCFNet_RVC	3.09 302	0.77 337	2.27 135	2.35 443	1.79 407	3.50 295	1.06 359	12.12 441	6.91 341	4.71 224	7.67 309	7.58 373	4.40 370	4.95 188	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.01 18

HITNet	2.79 276	0.77 337	4.02 317	2.03 398	0.11 77	5.58 387	0.59 254	9.24 347	5.15 258	6.42 306	7.26 295	3.66 245	2.92 294	4.07 158	3.87 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.02 89
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
rvit_stereo_ft	1.00 79	0.78 344	3.84 305	0.84 204	0.36 224	1.23 23	0.24 159	3.81 105	3.76 186	0.37 59	0.87 69	0.74 134	1.12 177	1.18 50	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.06 241

MyStereo07	1.31 119	0.79 345	1.61 57	1.03 236	1.11 349	2.63 202	0.46 214	5.48 213	2.24 80	0.64 107	1.48 94	0.27 81	0.59 130	7.03 299	0.45 96	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.01 308	0.11 287	0.09 288

MyStereo04	2.95 294	0.79 345	5.38 397	1.03 236	1.11 349	2.63 202	0.46 214	10.00 371	12.44 465	4.19 206	3.91 180	3.04 214	3.60 324	7.34 321	2.74 340	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.01 308	0.11 287	0.09 288

rafts_anoy	1.72 149	0.79 345	2.58 162	2.03 398	1.75 403	2.47 174	0.16 128	5.48 213	6.01 300	3.24 179	2.11 123	1.92 182	1.33 199	3.08 123	1.13 225	0.01 244	0.18 477	0.00 1	0.01 308	0.03 122	0.07 260

HSM	4.00 392	0.79 345	3.16 242	1.59 324	2.17 430	6.77 414	1.11 365	12.28 446	6.35 321	6.75 317	8.11 320	13.90 469	5.37 409	8.85 422	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 89

rvit_105_1	2.44 244	0.80 349	5.08 380	1.77 350	0.09 59	1.95 124	3.62 455	5.62 222	8.21 389	4.85 227	2.07 119	3.15 220	1.58 222	7.08 304	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.04 151	0.08 275

ADLNet	4.32 414	0.80 349	4.33 335	3.60 503	3.56 481	6.87 416	2.48 420	11.20 403	7.58 365	9.87 445	9.62 356	8.39 391	4.95 398	6.16 230	6.60 435	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.01 308	0.12 304	0.25 424

TestStereo1	2.85 280	0.81 351	3.48 269	3.11 482	0.44 242	2.52 179	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.09 288

SA-5K	2.85 280	0.81 351	3.48 269	3.11 482	0.44 242	2.52 179	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.09 288

cf-r	3.42 340	0.81 351	3.97 310	2.41 449	2.78 455	2.85 237	0.64 268	8.44 317	6.32 318	6.25 292	11.57 400	8.97 405	3.54 322	5.93 222	3.83 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.07 260

psm_up	3.85 376	0.82 354	3.01 217	2.00 392	2.58 449	5.28 384	3.34 447	10.85 397	6.33 319	7.27 351	7.32 297	10.15 422	9.02 482	6.19 232	2.51 330	0.22 474	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.03 140

NVstereo2D	4.51 420	0.82 354	6.86 446	3.28 491	3.38 473	8.16 441	3.13 440	10.51 384	15.15 484	4.90 229	6.89 278	7.87 378	4.78 392	9.88 452	3.91 383	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.02 76	0.58 482

LL-Strereo2	1.86 168	0.83 356	2.33 137	0.36 140	0.17 130	3.79 328	1.52 392	5.82 233	4.04 205	4.43 211	2.51 136	4.23 269	0.37 79	5.66 210	0.99 210	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.05 375	0.06 207	0.11 324

raft+_RVC	1.79 156	0.84 357	2.32 136	2.40 446	0.85 320	1.38 61	0.09 85	6.36 256	4.75 245	2.85 167	5.46 235	1.17 150	1.36 204	4.54 173	0.91 200	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.22 409

S-Stereo	6.63 463	0.84 357	9.67 479	3.15 486	3.48 478	6.49 407	6.22 497	12.99 465	22.84 521	9.48 435	15.51 447	12.00 455	8.43 472	8.04 363	10.70 493	0.12 449	0.17 473	0.00 1	0.38 494	0.13 319	1.92 515

XX-TBD	1.44 129	0.85 359	2.04 104	2.45 451	0.05 16	2.34 162	0.01 6	3.46 74	7.51 361	2.88 168	4.98 210	0.26 78	0.25 44	1.15 47	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 352	0.86 360	3.66 286	2.79 468	1.52 383	4.11 346	1.17 371	11.35 410	6.27 315	7.97 382	8.87 331	9.39 410	2.26 257	6.55 265	4.33 392	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 393	0.13 346

4D-IteraStereo	1.72 149	0.86 360	3.01 217	0.09 57	2.86 458	3.57 306	1.06 359	3.92 108	5.31 262	5.28 242	1.02 71	3.92 254	0.38 83	1.83 84	1.04 215	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.09 288

iRaft-Stereo_5w	2.86 284	0.86 360	4.08 325	0.06 32	0.25 178	2.76 218	0.60 257	4.97 170	4.10 211	2.98 172	7.85 315	10.17 423	4.17 354	8.16 378	5.83 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.26 414	0.06 241

coex_refinement	4.04 393	0.87 363	3.55 275	2.96 478	1.40 377	4.28 351	0.32 182	11.18 402	7.72 369	8.32 395	13.44 429	10.01 420	3.48 317	6.28 239	6.76 438	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.16 378

rvit_0105_6	1.26 115	0.87 363	4.85 367	0.61 180	0.07 35	1.60 86	0.32 182	3.79 104	5.87 286	0.25 26	0.26 33	1.09 146	0.29 58	4.60 175	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 241

ssnet_v2	4.46 416	0.87 363	5.18 388	1.57 320	0.67 295	9.14 454	4.73 478	11.84 426	9.68 417	8.79 414	6.24 260	9.91 417	4.34 367	6.28 239	9.30 477	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.30 442

WCMA_ROB	9.21 501	0.87 363	7.37 457	2.54 455	2.13 427	13.59 504	5.80 492	11.64 418	14.01 473	24.43 536	32.99 538	27.09 533	18.02 525	12.51 492	9.85 487	0.81 512	0.07 386	0.01 398	0.01 308	0.16 340	0.23 416

CroCo-Stereo Lap2	1.24 110	0.88 367	3.39 261	0.95 224	4.59 519	0.47 4	0.08 77	3.51 79	2.80 117	1.17 134	2.24 128	1.57 166	0.20 36	1.48 63	1.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.12 338

stereogan	7.69 484	0.88 367	7.08 450	3.49 501	3.93 498	18.98 524	3.23 445	16.52 505	19.58 508	9.93 448	18.92 480	20.50 520	9.04 483	14.07 504	6.14 425	0.26 481	0.04 329	0.21 502	0.03 351	0.63 482	0.33 447

MLCV	3.44 344	0.88 367	5.60 410	1.39 290	0.25 178	4.36 356	0.33 186	7.25 294	7.28 355	9.17 428	12.24 414	5.09 308	2.47 265	9.15 433	3.23 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 89

rvit_0105_5	1.48 132	0.89 370	5.43 399	0.46 156	0.04 13	1.60 86	0.60 257	4.65 152	5.90 289	0.76 112	1.59 99	1.75 173	0.78 151	4.20 163	0.88 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 241

CroCo-Stereo	0.99 76	0.89 370	3.19 245	0.46 156	0.44 242	0.38 2	0.05 53	4.61 145	3.95 197	0.48 92	1.78 111	1.01 143	0.27 52	1.11 43	1.07 216	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 186
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
RYNet	6.34 457	0.89 370	5.88 416	1.41 294	4.48 516	15.97 512	4.18 464	13.41 472	16.49 492	10.81 468	7.00 284	14.33 474	8.72 477	9.43 444	13.71 512	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.07 260

HI	3.18 312	0.90 373	3.05 229	1.28 272	0.15 111	2.29 155	0.04 39	5.31 203	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

CoSv	3.18 312	0.90 373	3.05 229	1.28 272	0.15 111	2.29 155	0.04 39	5.31 203	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 148	0.90 373	5.93 419	0.78 197	0.02 3	1.62 89	1.69 402	5.15 183	5.99 298	2.22 150	1.64 102	1.97 183	1.17 189	4.19 161	0.92 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 140

ADLNet2	4.46 416	0.90 373	6.06 423	2.74 466	3.91 497	6.79 415	3.01 437	10.95 400	8.40 395	7.27 351	9.80 360	9.85 415	5.43 413	7.29 317	6.44 431	0.01 244	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 324

iResNet	3.68 360	0.91 377	7.94 465	2.97 479	0.34 218	4.44 362	0.48 217	7.70 300	9.74 419	7.72 370	12.74 421	4.03 258	2.87 292	8.05 366	3.37 358	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.09 288

DLCB_ROB	4.51 420	0.91 377	3.78 295	2.19 420	1.07 348	6.28 401	3.09 439	9.78 362	7.72 369	10.65 464	12.97 423	13.91 470	3.71 331	8.72 418	5.30 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 310

CBMV	5.35 435	0.91 377	3.67 287	1.62 330	0.44 242	10.09 465	7.19 513	12.49 453	12.33 463	12.22 484	14.69 443	10.93 440	6.48 433	8.51 400	4.96 406	0.02 336	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.17 383
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 381	0.92 380	4.41 339	3.56 502	4.00 501	6.70 412	1.26 378	18.71 520	6.14 307	7.35 355	7.91 317	4.35 279	2.58 271	3.04 122	6.62 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 457	0.14 355

111	2.78 274	0.92 380	3.81 299	0.22 106	0.07 35	2.83 235	0.70 286	6.03 239	14.00 472	3.22 178	8.93 333	5.48 320	3.30 305	3.66 139	2.03 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.29 440

ccnet	6.87 471	0.92 380	5.15 386	3.09 480	2.18 432	11.78 488	4.90 480	17.97 515	8.79 404	12.79 491	20.20 485	16.00 489	8.35 471	9.12 431	14.17 515	0.42 500	0.33 507	0.25 506	0.09 400	0.40 460	0.48 471

G2L-Stereo	3.40 337	0.93 383	4.73 363	1.61 326	2.05 422	2.88 242	0.60 257	8.94 338	5.84 285	7.42 357	7.33 298	8.61 400	2.16 251	8.44 397	6.11 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.18 387

OMP-Stereo	3.03 298	0.93 383	2.72 180	4.21 521	0.51 269	2.19 147	1.25 375	6.19 250	6.00 299	7.99 384	6.21 257	8.50 398	2.49 266	9.44 447	1.74 281	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.05 221

STTStereo	3.60 356	0.93 383	6.34 432	2.71 462	2.23 434	3.68 313	0.63 264	9.42 352	6.73 336	9.87 445	6.97 279	8.84 404	3.65 326	6.85 284	3.04 346	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.02 76	0.02 89

CBFPSM	4.87 427	0.94 386	14.70 513	1.51 305	1.15 354	11.49 483	2.55 425	7.28 295	6.47 327	6.23 289	4.83 204	15.30 483	8.99 481	6.88 285	8.20 462	0.03 379	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.40 460	0.42 462

CFNet-ft	3.31 322	0.94 386	2.69 174	1.50 302	2.38 440	2.81 230	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.50 260	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 393	0.03 140

CFNet_RVC	3.31 322	0.94 386	2.69 174	1.50 302	2.38 440	2.81 230	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.49 258	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 393	0.03 140

GASTEREO	1.34 120	0.98 389	1.86 78	0.53 165	0.46 248	3.97 339	0.86 332	4.25 123	2.16 77	2.34 154	3.48 172	0.17 51	2.87 292	1.88 90	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 509	0.04 151	0.05 221

rvit_0105_4	1.38 125	0.98 389	5.52 408	0.61 180	0.05 16	1.62 89	0.41 203	3.95 111	5.80 283	0.31 42	0.73 58	1.37 154	0.53 118	4.89 187	0.78 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 186

DRN-Test	5.87 443	0.98 389	5.89 417	2.69 461	3.65 485	12.37 494	3.35 448	20.07 539	10.20 430	11.93 483	12.31 415	11.06 443	5.31 408	7.89 353	9.05 473	0.04 399	0.05 346	0.04 458	0.04 369	0.18 364	0.25 424

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 284	0.99 392	7.52 462	1.52 307	0.92 329	2.94 246	0.03 33	9.31 350	3.81 188	2.42 157	5.86 244	9.23 407	4.64 384	4.31 167	2.19 314	0.02 336	0.18 477	0.00 1	0.54 509	0.35 444	0.35 449

GMStereo	1.83 165	0.99 392	4.55 352	0.57 175	0.05 16	2.53 182	0.01 6	4.95 167	11.14 446	3.52 187	2.24 128	0.53 123	0.49 111	3.76 144	0.80 174	0.20 470	0.00 1	0.00 1	0.12 410	0.12 304	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 182	1.01 394	2.75 184	1.88 367	1.75 403	2.88 242	0.18 137	4.64 151	4.36 222	2.27 152	5.14 214	2.22 189	0.79 153	7.10 306	1.00 212	0.00 1	0.34 508	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.16 378

edge stereo	6.76 465	1.01 394	6.76 442	2.20 422	2.45 444	6.41 405	2.45 419	14.84 493	11.98 460	15.29 508	18.31 478	22.02 523	12.56 508	10.82 469	7.49 445	0.03 379	0.06 365	0.11 484	0.03 351	0.30 425	0.14 355

TestStereo	1.74 152	1.02 396	3.64 285	0.20 100	0.28 195	1.33 55	0.01 6	5.24 194	4.01 202	3.18 176	4.97 209	2.07 186	0.70 138	7.32 319	0.75 159	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 406	1.02 396	4.90 369	2.18 419	0.93 332	2.92 244	0.37 192	15.10 496	16.91 496	7.89 378	10.51 375	7.03 362	3.07 299	8.16 378	3.46 365	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 89

AACVNet	3.33 330	1.03 398	3.56 276	3.46 496	0.63 289	3.09 259	0.28 170	8.78 336	3.43 169	5.99 270	10.64 378	10.08 421	4.03 349	8.69 412	2.51 330	0.03 379	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 414	0.06 241

FBW_ROB	8.50 496	1.03 398	7.98 466	1.93 379	1.28 367	13.10 500	6.23 498	22.50 543	18.98 502	18.82 518	14.91 445	19.06 510	10.04 494	18.41 526	9.83 485	0.62 507	0.22 494	1.82 532	0.82 521	0.99 500	1.36 507

HBP-ISP	4.09 394	1.05 400	4.10 326	1.87 364	1.31 372	7.56 432	3.98 459	11.26 404	9.94 424	7.81 373	14.44 440	3.23 223	4.27 359	8.89 425	1.87 289	0.06 421	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.04 186

GwcNet-RSSM	3.77 369	1.05 400	5.06 378	2.21 423	1.87 414	2.36 163	1.52 392	8.98 340	7.96 380	5.91 269	14.59 441	7.94 383	3.50 318	6.43 250	5.70 418	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.00 1	0.20 376	0.08 275

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 375	1.06 402	5.23 393	2.72 464	3.27 469	4.36 356	0.61 260	10.71 391	7.56 363	8.75 413	7.89 316	9.86 416	3.90 343	7.15 312	3.44 361	0.14 455	0.02 248	0.02 429	0.03 351	0.04 151	0.03 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 337	1.07 403	4.52 347	1.27 267	3.14 463	4.00 341	1.07 361	3.93 110	4.43 225	4.66 223	17.94 475	7.21 371	2.76 284	10.82 469	0.85 181	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.01 18

GANet	6.22 454	1.07 403	4.07 324	2.27 429	0.89 326	9.19 455	9.52 526	12.02 434	8.13 386	10.72 465	29.09 524	13.86 468	7.52 460	11.00 472	4.39 394	0.36 491	0.00 1	0.02 429	0.02 335	0.12 304	0.08 275

ACRE	2.41 239	1.08 405	5.11 382	0.55 170	2.05 422	2.65 205	0.78 308	5.26 199	4.67 239	7.59 365	9.20 340	1.70 170	1.08 175	3.74 143	2.18 313	0.01 244	0.18 477	0.02 429	0.08 389	0.22 393	0.10 310

SGM-ForestM	16.99 546	1.08 405	5.74 413	2.12 412	0.75 307	31.63 549	12.21 542	27.80 552	32.25 537	37.88 554	39.99 552	52.96 563	35.20 558	33.60 556	24.47 545	0.26 481	0.39 515	0.31 510	0.39 497	0.26 414	0.53 478

RALAANet	2.46 249	1.09 407	3.70 291	2.55 457	0.80 315	3.37 282	0.15 122	7.44 299	5.54 270	5.65 250	6.01 246	3.54 239	1.13 180	6.34 246	1.58 264	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 375	0.21 387	0.03 140

MSMD_ROB	9.28 503	1.09 407	4.65 357	1.58 321	0.39 232	16.52 513	4.41 471	13.60 475	14.87 482	22.34 527	39.89 551	25.67 531	20.71 537	12.42 491	6.98 440	0.34 490	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.09 288

CIPLG	2.47 250	1.10 409	4.71 362	0.63 185	2.15 429	2.67 209	0.77 303	5.19 186	4.73 243	7.85 375	9.56 355	1.72 171	1.14 181	4.20 163	2.34 319	0.01 244	0.19 483	0.02 429	0.09 400	0.23 400	0.08 275

CFNet	3.72 363	1.10 409	5.03 376	2.49 453	1.59 384	4.90 374	0.22 153	11.38 412	9.88 423	4.80 226	11.25 393	6.44 348	3.68 327	8.33 389	3.00 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 393	0.07 260

DualNet (step1)	3.91 384	1.11 411	6.15 426	1.27 267	0.60 283	5.22 380	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	1.49 526	0.03 300	3.10 535	2.99 540	0.20 376	0.15 366

test_sample9	5.87 443	1.11 411	6.15 426	1.27 267	0.60 283	5.22 380	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	11.68 482	11.44 500	1.49 526	24.31 574	3.10 535	2.99 540	0.20 376	0.15 366

test_sample8	7.99 489	1.11 411	6.15 426	1.27 267	0.60 283	5.22 380	2.54 421	12.04 436	6.15 308	17.46 515	9.02 339	24.67 527	18.16 526	11.68 482	11.44 500	1.49 526	24.31 574	3.10 535	2.99 540	0.20 376	0.15 366

ARAFT	3.13 307	1.11 411	7.34 455	0.42 149	0.14 106	4.52 364	2.99 436	7.41 298	5.97 296	8.85 418	7.06 289	5.20 311	1.25 197	8.49 399	1.44 249	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.33 438	0.11 324

TDLM	4.11 395	1.11 411	3.54 274	1.62 330	1.04 344	3.91 335	7.41 515	10.60 386	10.67 442	6.38 304	12.59 417	5.95 335	4.77 390	8.79 420	3.04 346	0.58 505	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.19 372	0.12 338

FINET	5.32 434	1.14 416	10.04 483	2.17 418	3.67 487	6.49 407	6.76 508	11.68 420	22.08 519	7.42 357	12.15 410	4.24 270	3.61 325	9.25 438	5.35 412	0.04 399	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.09 288

DeepPruner_ROB	3.52 348	1.14 416	4.06 322	1.12 253	1.65 391	3.65 309	0.83 319	13.96 480	4.47 229	7.80 372	10.84 383	7.05 366	2.16 251	8.14 376	3.08 348	0.07 430	0.03 300	0.00 1	0.01 308	0.32 434	0.06 241

CVANet_RVC	4.16 401	1.16 418	3.60 279	1.94 380	1.46 380	3.92 336	4.68 476	10.89 398	8.34 392	7.58 364	10.84 383	10.27 426	6.62 438	8.56 402	2.69 335	0.39 494	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.21 387	0.09 288

IPLGR_C	2.44 244	1.17 419	4.94 371	0.62 182	2.08 424	2.65 205	0.80 311	5.60 219	4.79 246	7.87 376	9.23 342	1.67 169	1.15 183	3.43 134	2.23 315	0.01 244	0.19 483	0.02 429	0.08 389	0.22 393	0.10 310

MyStereo8	2.88 288	1.19 420	5.03 376	1.61 326	3.75 492	4.30 352	0.07 69	6.14 244	6.16 309	6.22 288	9.64 358	4.28 275	1.45 208	2.05 98	4.76 403	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.14 414	0.26 414	0.43 464

raft_robust	2.64 262	1.20 421	2.62 168	1.10 247	0.28 195	1.50 77	0.12 100	6.28 253	9.04 406	6.80 321	7.19 291	3.73 250	2.13 248	9.06 430	1.07 216	0.03 379	0.12 438	0.00 1	0.21 449	0.17 353	0.22 409

dd	2.16 207	1.22 422	4.82 365	0.68 191	0.12 91	1.39 66	0.17 133	5.14 181	11.22 450	2.70 162	3.51 174	1.52 164	1.23 195	5.08 192	3.96 384	0.12 449	0.01 180	0.04 458	0.21 449	0.07 225	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 453	1.22 422	5.61 411	2.56 458	0.90 328	6.32 402	7.07 511	12.92 463	8.30 391	14.76 506	15.13 446	19.84 514	6.66 440	10.36 461	8.58 467	0.02 336	0.04 329	0.00 1	0.03 351	0.11 287	0.24 420

AIO-test2	2.70 267	1.23 424	3.52 273	1.24 262	3.05 461	2.65 205	0.06 60	6.30 254	15.40 486	2.58 159	7.30 296	0.48 116	0.57 126	5.36 201	0.96 205	3.06 535	0.00 1	0.00 1	0.01 308	0.16 340	0.15 366

DANet	6.02 452	1.23 424	8.45 469	3.86 513	3.94 499	7.64 437	1.34 384	9.51 356	7.00 345	13.39 497	15.53 448	15.99 488	7.02 446	12.14 488	12.37 505	0.19 467	0.12 438	0.02 429	0.03 351	0.13 319	0.56 480
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 451	1.24 426	6.29 430	1.34 280	1.68 396	9.60 461	10.31 532	15.09 494	15.79 489	12.62 487	8.95 334	11.67 453	5.83 420	11.78 486	6.41 430	0.05 411	0.13 448	0.08 478	0.20 444	0.22 393	0.79 492

Nwc_Net	6.97 473	1.25 427	6.63 440	3.82 511	3.37 472	10.83 479	1.67 401	19.56 537	11.35 451	8.36 397	23.62 503	17.19 500	11.44 504	11.21 475	8.08 460	0.80 511	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.13 319	0.09 288

SACVNet	4.15 400	1.26 428	3.81 299	3.12 484	1.68 396	3.09 259	2.85 434	11.91 429	5.96 294	10.52 461	11.20 391	10.59 429	3.95 344	8.97 427	3.25 355	0.08 435	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.32 434	0.44 466

DMCA-RVC	3.17 311	1.26 428	6.39 435	2.10 411	1.51 382	3.02 253	0.56 243	7.84 306	5.06 253	9.23 429	5.19 219	8.46 394	2.72 282	6.31 242	3.22 352	0.06 421	0.11 431	0.09 481	0.02 335	0.16 340	0.08 275

BEATNet_4x	3.24 315	1.27 430	5.89 417	1.56 319	0.10 67	5.26 383	1.07 361	10.08 375	5.50 267	6.89 328	7.73 310	4.53 286	4.13 350	5.05 191	5.27 410	0.04 399	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.23 416

MANE	19.47 553	1.27 430	5.07 379	4.69 524	5.55 525	30.49 547	9.94 530	34.01 556	37.27 553	44.13 563	51.57 567	52.51 561	40.41 563	33.58 555	24.81 546	0.89 514	0.86 528	1.11 527	9.72 558	0.38 453	1.06 500

pmcnn	7.72 485	1.27 430	9.42 478	2.91 472	3.14 463	9.44 457	6.23 498	12.56 455	16.51 493	14.53 504	24.08 505	27.44 534	8.49 474	9.32 441	8.44 465	0.06 421	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.15 366

CSP-Net	4.12 396	1.28 433	3.70 291	1.54 314	1.06 345	13.28 503	2.33 416	12.96 464	5.45 265	8.87 419	8.54 327	8.43 393	3.03 296	8.16 378	3.65 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.03 140

LE_ROB	16.73 545	1.28 433	11.61 491	3.72 508	1.65 391	16.67 515	9.17 524	14.39 487	55.91 567	63.81 578	40.86 554	35.94 550	37.73 561	14.24 505	26.87 551	0.05 411	0.10 422	0.13 491	0.22 455	0.12 304	0.15 366

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 353	1.29 435	12.46 498	1.53 312	0.98 337	3.48 291	0.81 313	11.99 432	4.40 224	4.33 209	11.05 390	8.83 403	2.02 245	4.52 172	1.66 273	0.01 244	0.14 453	0.00 1	0.68 516	0.86 496	0.44 466

LMCR-Stereo	3.63 357	1.29 435	4.20 329	2.54 455	0.17 130	8.08 440	1.52 392	11.46 414	4.73 243	8.45 405	10.66 380	1.91 181	5.03 400	7.69 341	3.58 373	0.92 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 449	0.02 89

RP	6.84 470	1.29 435	5.53 409	3.92 514	5.18 523	6.32 402	3.53 451	11.73 424	15.31 485	9.54 437	22.38 499	18.25 505	14.47 518	10.11 455	7.49 445	0.91 515	0.01 180	0.12 487	0.15 418	0.33 438	0.19 398

z-ln-s-r	5.99 450	1.34 438	15.55 516	1.52 307	1.95 418	3.28 276	2.71 430	7.72 301	11.16 447	6.43 308	25.06 513	8.76 401	5.86 421	11.03 473	17.17 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.11 324

ADCRef	7.27 476	1.38 439	16.37 518	2.52 454	3.30 471	11.63 486	3.16 442	10.80 395	9.35 412	13.03 494	25.27 515	8.17 387	8.92 480	8.06 370	21.81 537	0.15 457	0.08 398	0.16 494	0.34 489	0.38 453	0.58 482

fast-acv-ft	5.62 441	1.39 440	7.01 447	2.02 395	1.89 416	12.23 492	1.82 407	7.35 296	9.45 414	10.46 460	20.27 487	14.55 476	7.71 464	7.41 324	7.61 447	0.10 443	0.09 410	0.16 494	0.07 384	0.59 477	0.13 346

DN-CSS_ROB	2.69 264	1.40 441	5.34 396	2.31 439	0.75 307	3.14 266	0.06 60	6.11 243	3.87 190	5.34 244	12.18 412	2.34 192	1.22 194	7.84 351	1.48 253	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.03 140

LoS_RVC	1.26 115	1.43 442	1.91 84	0.42 149	3.77 494	1.71 104	0.04 39	2.58 17	2.49 94	0.42 80	2.58 138	0.30 88	0.57 126	1.71 73	0.66 138	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 76	4.49 535

iResNetv2_ROB	4.28 412	1.43 442	7.17 451	2.91 472	1.26 361	4.36 356	1.62 397	13.64 477	10.25 431	9.83 443	11.41 395	7.68 375	4.00 345	7.75 347	1.85 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 450	0.09 288

AF-Net	7.78 486	1.44 444	6.68 441	3.37 492	4.50 517	8.61 447	2.69 428	17.07 508	20.17 513	9.52 436	24.02 504	20.31 519	14.59 519	11.58 480	9.84 486	0.61 506	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.38 453	0.12 338

gwcnet-sp	3.31 322	1.47 445	7.26 452	1.73 345	0.69 298	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 324

scenet	3.31 322	1.47 445	7.26 452	1.73 345	0.69 298	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 324

ssnet	3.31 322	1.47 445	7.26 452	1.73 345	0.69 298	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 324

PA-Net	4.98 429	1.47 445	7.42 458	2.40 446	2.14 428	8.73 449	3.64 456	12.42 447	13.11 467	7.03 335	7.57 305	7.88 379	6.52 434	10.16 460	7.82 450	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.11 287	1.07 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 466	1.49 449	6.48 436	2.92 474	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 535	13.29 468	8.39 402	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 448	1.47 524	0.11 431	0.01 398	0.42 500	0.14 329	0.24 420

Abc-Net	6.77 466	1.49 449	6.48 436	2.92 474	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 535	13.29 468	8.39 402	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 448	1.47 524	0.11 431	0.01 398	0.42 500	0.14 329	0.24 420
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 525	1.52 451	4.55 352	1.89 369	1.46 380	19.87 529	5.11 484	20.66 541	15.91 490	32.67 547	34.51 541	39.34 554	21.15 538	18.74 528	12.10 503	0.11 445	0.06 365	0.01 398	0.00 1	0.45 467	0.22 409
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
G-Net	8.41 494	1.54 452	10.97 488	5.73 531	3.60 483	26.19 537	4.41 471	10.10 376	7.42 357	19.71 521	24.99 512	14.38 475	15.83 520	10.99 471	9.53 483	0.50 504	0.46 521	0.19 500	0.25 466	0.80 493	0.66 487

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 448	1.55 453	9.92 481	2.40 446	3.22 467	10.28 468	3.14 441	11.64 418	9.79 420	9.54 437	20.22 486	11.16 444	6.77 442	10.61 466	9.16 474	0.06 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 186

RAFT + AFF	4.30 413	1.55 453	5.84 415	1.43 296	2.36 439	5.94 397	6.72 507	10.01 372	7.56 363	7.55 363	8.96 336	7.09 367	6.73 441	8.57 403	4.02 385	0.02 336	0.47 522	0.00 1	0.01 308	0.56 473	0.54 479

psmorigin	7.34 477	1.58 455	18.31 525	2.35 443	0.87 321	6.72 413	1.70 405	10.63 387	7.14 351	19.77 522	22.71 500	20.13 516	11.34 502	12.96 496	9.49 482	0.04 399	0.17 473	0.06 469	0.17 429	0.21 387	0.50 475

NCCL2	5.88 445	1.59 456	5.44 400	1.87 364	0.92 329	9.55 459	11.55 538	12.11 439	9.94 424	9.67 440	8.85 330	22.28 525	7.41 454	8.78 419	7.17 442	0.01 244	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.13 319	0.23 416

iinet-f	5.94 446	1.60 457	26.88 547	1.79 353	1.38 376	11.92 490	1.47 389	6.80 283	7.11 350	6.90 330	14.43 439	10.64 433	7.97 466	7.00 298	12.12 504	0.02 336	0.03 300	0.05 465	0.00 1	0.63 482	0.02 89

CSAN	7.62 480	1.60 457	6.56 439	1.83 361	0.66 293	12.40 495	10.52 535	14.45 488	21.32 516	14.19 502	15.98 450	17.84 501	13.02 513	12.32 490	8.38 464	0.09 440	0.07 386	0.03 446	0.04 369	0.33 438	0.67 488

FADNet-RVC-Resample	3.79 371	1.62 459	12.06 494	1.43 296	0.66 293	5.94 397	2.41 417	10.18 379	8.58 402	6.28 296	4.22 188	5.33 317	4.80 394	7.71 343	3.19 351	0.17 463	0.21 490	0.17 497	0.12 410	0.41 463	0.29 440

PSMNet_ROB	5.02 431	1.63 460	6.03 422	1.90 370	1.83 411	9.57 460	6.35 502	15.58 501	7.23 354	6.15 284	10.48 374	12.22 456	4.16 353	8.02 362	8.71 470	0.02 336	0.01 180	0.01 398	0.10 405	0.20 376	0.12 338

LL-Strereo	4.71 426	1.64 461	7.51 461	1.15 255	4.31 505	3.71 316	1.45 388	9.21 346	8.36 393	8.37 401	8.17 321	10.82 436	11.36 503	12.51 492	4.82 404	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.32 446

FADNet	4.23 406	1.65 462	11.75 493	1.64 332	0.80 315	4.80 371	0.77 303	13.76 479	11.65 455	3.97 201	5.24 225	9.62 413	5.14 404	8.40 393	3.78 379	0.21 472	0.04 329	0.07 475	0.05 375	1.14 502	0.10 310

sAnonymous2	1.35 122	1.66 463	8.14 467	0.55 170	0.46 248	1.23 23	0.24 159	4.00 113	3.47 170	0.40 73	1.11 77	0.23 72	1.42 206	0.96 36	0.57 123	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.20 444	2.07 520	0.22 409

CroCo_RVC	1.35 122	1.66 463	8.14 467	0.55 170	0.46 248	1.23 23	0.24 159	4.00 113	3.47 170	0.40 73	1.11 77	0.23 72	1.42 206	0.96 36	0.57 123	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.20 444	2.07 520	0.22 409

FADNet_RVC	3.91 384	1.67 465	12.95 506	0.96 226	0.75 307	5.71 390	0.54 237	10.83 396	6.60 332	3.46 186	8.09 319	4.10 264	3.40 314	9.43 444	6.33 428	0.36 491	0.44 519	0.17 497	0.46 505	0.91 497	0.95 497

APVNet	5.98 448	1.72 466	8.72 471	3.21 489	4.04 502	12.31 493	1.81 406	19.09 528	6.10 303	6.13 283	13.41 428	10.69 434	6.30 429	11.26 476	13.90 513	0.05 411	0.02 248	0.11 484	0.03 351	0.53 471	0.20 405

AANet_RVC	5.01 430	1.74 467	6.38 434	1.96 384	1.29 368	2.26 153	1.69 402	10.07 374	18.53 500	7.88 377	18.15 477	8.49 397	2.70 277	10.59 465	7.04 441	0.96 517	0.15 460	0.02 429	0.00 1	0.13 319	0.12 338

StereoDRNet	5.59 439	1.75 468	6.80 443	3.12 484	4.45 512	10.61 473	4.35 469	18.80 522	9.73 418	12.22 484	6.87 277	11.44 449	4.65 385	8.09 373	8.26 463	0.02 336	0.11 431	0.00 1	0.03 351	0.20 376	0.28 438

ETE_ROB	5.80 442	1.77 469	6.33 431	1.44 300	0.78 314	6.43 406	6.90 509	12.53 454	8.08 384	12.93 493	14.89 444	21.13 522	5.87 422	9.83 451	6.57 434	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.02 335	0.08 237	0.33 447

ADCP+	8.09 490	1.79 470	14.50 511	1.54 314	4.28 504	16.57 514	5.20 485	12.80 459	11.20 449	12.83 492	17.07 465	11.02 442	10.80 500	17.59 524	23.18 543	0.03 379	0.05 346	0.01 398	0.18 436	0.39 457	0.81 493

LALA_ROB	6.58 462	1.80 471	6.25 429	1.26 265	0.94 333	10.08 464	9.02 523	16.00 503	11.51 454	12.74 489	13.02 424	24.77 528	5.25 406	10.56 464	8.02 455	0.04 399	0.05 346	0.00 1	0.02 335	0.10 266	0.25 424

YMNet	5.52 437	1.83 472	8.79 472	3.47 498	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 510	0.12 487	0.08 389	0.71 488	0.27 434

YMNet_1	5.52 437	1.83 472	8.79 472	3.47 498	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 510	0.12 487	0.08 389	0.71 488	0.27 434

FADNet-RVC	3.98 391	1.84 474	12.48 500	1.69 336	0.44 242	4.33 353	1.31 382	11.84 426	7.15 352	3.53 188	3.50 173	10.63 432	4.43 371	9.12 431	6.25 427	0.03 379	0.10 422	0.00 1	0.03 351	0.60 479	0.25 424

PS-NSSS	3.90 381	1.84 474	4.55 352	0.87 208	2.95 460	4.10 345	2.00 411	10.77 394	8.23 390	6.75 317	14.63 442	5.01 305	2.24 253	8.41 394	2.91 342	0.33 489	0.03 300	0.83 523	0.00 1	0.82 494	0.70 490

SANet	10.64 518	1.86 476	10.91 486	1.76 348	0.71 303	14.62 507	9.23 525	19.18 529	37.14 552	19.22 519	27.96 520	25.86 532	19.11 532	13.02 497	10.63 492	0.08 435	0.06 365	0.03 446	0.02 335	0.62 480	0.81 493

DPSNet	10.14 511	1.88 477	16.82 521	1.85 362	1.73 401	24.84 535	17.20 559	19.92 538	27.41 529	12.23 486	13.62 431	16.52 492	18.35 527	14.42 507	12.50 506	0.78 510	0.54 525	0.08 478	0.25 466	1.18 503	0.59 485

dad	4.66 425	1.89 478	5.51 406	0.94 220	0.09 59	2.16 146	0.37 192	7.10 292	14.43 475	10.13 452	16.84 460	14.97 478	1.90 241	6.82 281	4.15 389	1.09 519	0.11 431	4.08 540	0.46 505	0.17 353	0.06 241

DFGA-Net	2.78 274	1.91 479	7.35 456	1.52 307	0.36 224	3.36 281	0.20 146	6.64 275	5.93 292	4.88 228	6.31 264	2.18 187	1.12 177	7.43 325	5.98 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 450	0.04 186

Wz-Net-LNSev	6.46 459	1.93 480	16.44 520	1.52 307	4.15 503	12.66 496	4.96 482	13.05 466	12.10 461	10.55 463	16.23 452	11.32 446	7.19 449	8.43 396	8.48 466	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.06 241

Replicate-Monster	1.25 113	1.94 481	10.24 485	0.08 51	0.32 210	1.32 54	0.03 33	3.71 90	0.89 39	1.07 129	0.07 14	0.08 33	0.10 17	4.74 179	0.14 10	0.01 244	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.22 409

TCMNet	5.22 433	1.96 482	9.78 480	4.11 517	6.57 531	8.83 450	1.35 386	10.74 393	8.07 383	6.39 305	12.76 422	8.32 390	4.75 389	8.62 407	10.09 489	0.11 445	0.18 477	0.31 510	0.09 400	0.75 491	0.57 481

GwcNet	6.42 458	1.97 483	10.92 487	2.59 459	5.58 526	11.55 484	2.21 415	14.10 483	16.52 495	10.04 450	17.19 469	10.86 438	5.61 418	9.23 437	8.84 472	0.01 244	0.06 365	0.03 446	0.08 389	0.56 473	0.40 457

GMStereo_Zeroshot	2.77 273	1.98 484	5.14 385	1.53 312	0.36 224	3.56 303	0.10 89	5.57 217	5.91 291	6.89 328	7.02 285	8.50 398	0.91 160	6.01 225	1.65 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 376	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 508	1.99 485	11.51 490	9.88 540	9.61 543	21.48 530	3.83 457	19.33 531	28.49 532	11.27 477	14.17 436	19.92 515	5.02 399	16.35 520	9.18 475	5.28 539	0.41 516	0.14 492	0.09 400	2.05 519	2.36 522

ADCL	10.16 512	2.11 486	19.36 528	1.92 375	1.88 415	22.23 531	8.91 522	14.04 481	23.56 523	14.62 505	26.19 517	12.75 461	13.59 515	16.06 519	22.95 541	0.26 481	0.18 477	0.75 521	0.65 513	0.69 486	0.58 482

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 72	2.14 487	1.55 51	0.88 209	0.26 185	0.56 6	0.04 39	2.80 22	0.86 24	0.30 37	0.80 66	0.21 69	2.33 260	6.17 231	0.37 70	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.17 429	0.01 26	0.01 18

ELAS	16.72 544	2.14 487	9.23 475	4.92 526	4.53 518	32.66 553	15.11 554	27.40 551	28.68 533	40.27 558	44.90 557	38.33 553	30.50 553	26.44 549	21.94 538	0.88 513	1.23 532	0.67 519	0.89 523	1.49 512	2.18 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 472	2.23 489	6.13 424	4.05 515	4.73 522	8.94 451	2.78 431	15.19 498	11.74 456	11.13 474	19.34 481	17.86 502	10.42 498	13.02 497	8.03 457	0.73 509	0.01 180	0.24 505	0.41 499	0.31 430	0.38 453

ELAS_RVC	16.54 543	2.26 490	10.09 484	5.50 530	4.46 513	28.28 545	16.72 558	25.55 548	33.54 541	40.19 557	40.30 553	36.68 551	30.03 552	29.40 550	20.61 531	0.98 518	1.21 531	0.86 524	0.70 517	1.39 509	2.16 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	7.09 475	2.32 491	23.44 539	1.71 342	1.06 345	7.81 439	3.98 459	12.02 434	14.65 479	13.06 495	20.38 488	11.70 454	9.83 493	10.65 467	8.66 468	0.02 336	0.05 346	0.00 1	0.02 335	0.32 434	0.14 355

SDNR	7.50 479	2.32 491	15.58 517	1.82 360	0.63 289	44.66 565	0.44 211	8.59 326	9.52 415	9.84 444	25.18 514	5.30 316	4.38 368	11.46 479	6.49 432	0.05 411	0.03 300	0.00 1	0.01 308	1.79 517	1.87 514

Wz-Net-MNSev	7.43 478	2.35 493	15.22 514	2.34 442	3.41 477	17.27 520	8.55 519	11.91 429	13.48 470	13.37 496	17.05 464	13.70 465	7.47 459	11.90 487	9.99 488	0.40 496	0.03 300	0.00 1	0.01 308	0.16 340	0.07 260

ADCPNet	9.54 506	2.39 494	31.46 551	2.09 409	1.60 386	16.71 516	6.39 503	12.11 439	11.45 452	13.53 498	21.45 494	19.41 511	10.94 501	14.38 506	21.54 535	0.27 484	1.16 530	0.39 517	1.49 532	0.58 476	1.45 508

SHD	9.61 507	2.60 495	12.46 498	3.69 507	3.54 480	9.47 458	1.25 375	20.16 540	37.84 554	18.19 517	21.24 493	16.96 498	12.83 512	14.47 508	16.05 518	0.32 487	0.13 448	0.01 398	0.08 389	0.38 453	0.48 471

DGSMNet	6.47 460	2.61 496	13.64 509	3.46 496	3.74 488	8.97 452	6.01 493	14.15 484	13.01 466	7.46 360	14.10 435	9.94 418	4.79 393	10.44 462	6.22 426	1.30 523	1.70 535	1.80 530	1.52 534	2.27 523	2.35 521

DeepPrunerF	6.75 464	2.69 497	23.31 538	3.68 506	7.16 533	3.78 327	4.29 467	13.42 473	20.13 512	8.13 387	10.46 373	7.18 370	8.06 468	11.10 474	9.44 481	0.24 478	0.15 460	0.29 508	0.42 500	0.66 485	0.45 468

Syn2CoEx	6.32 456	2.72 498	9.33 476	2.45 451	1.67 394	8.59 446	3.32 446	18.08 516	12.27 462	8.53 406	21.08 492	10.30 427	9.80 491	9.30 440	7.86 452	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 482	0.43 464

SAMSARA	14.63 535	2.74 499	12.38 496	12.65 546	6.74 532	36.50 557	72.93 580	19.36 532	23.77 524	16.20 512	13.04 425	29.21 537	12.78 510	16.98 522	15.21 517	0.11 445	0.26 504	0.03 446	0.14 414	0.76 492	0.77 491

GANetREF_RVC	6.56 461	2.89 500	7.58 463	3.41 493	0.40 234	12.96 499	9.58 527	15.09 494	17.25 498	10.33 455	10.62 377	12.27 457	8.16 470	12.21 489	4.53 397	0.41 497	0.00 1	0.00 1	0.02 335	3.12 528	0.39 454
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
PVD	15.44 537	2.93 501	14.67 512	4.21 521	3.39 475	17.43 521	4.16 463	27.84 553	48.84 563	31.02 545	43.54 556	29.76 540	30.81 554	25.97 548	21.40 533	0.23 475	0.41 516	0.04 458	0.33 487	0.41 463	1.33 506

RTSC	9.15 500	3.00 502	13.57 508	3.72 508	1.76 405	11.82 489	0.46 214	16.95 507	36.83 551	15.80 510	15.53 448	12.91 462	7.46 458	20.01 535	21.76 536	0.31 486	0.13 448	0.01 398	0.08 389	0.57 475	0.41 459

w-ln-seven	10.20 513	3.08 503	26.36 545	2.06 405	2.49 445	15.81 510	4.39 470	17.80 513	33.50 540	20.47 525	25.79 516	15.12 480	7.40 453	11.75 485	17.48 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 466	0.13 346

TRStereo	2.36 236	3.10 504	4.70 361	1.99 388	2.08 424	2.61 197	1.11 365	8.79 337	3.73 182	3.19 177	3.04 153	3.96 255	0.77 148	5.92 221	1.44 249	0.03 379	0.14 453	0.00 1	0.29 475	0.08 237	0.25 424

ADCMid	10.24 514	3.13 505	20.70 532	2.21 423	2.39 442	11.23 481	6.19 495	14.17 485	11.19 448	23.20 533	22.25 497	17.89 503	19.54 533	18.51 527	26.21 550	0.45 502	0.42 518	1.10 526	1.29 529	1.56 514	1.18 502

PWC_ROB	8.24 492	3.13 505	12.74 504	2.43 450	4.43 511	7.51 431	1.22 373	16.63 506	19.24 506	16.08 511	28.29 521	13.99 471	10.16 495	13.63 501	14.06 514	0.42 500	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.59 477	0.27 434

SuperB	8.10 491	3.15 507	24.67 541	2.65 460	1.23 359	9.88 463	4.29 467	10.18 379	30.07 534	11.53 480	12.18 412	6.12 339	6.65 439	10.50 463	14.47 516	0.14 455	0.11 431	0.35 513	0.25 466	13.06 551	0.48 471

PWCDC_ROB	7.92 488	3.17 508	7.48 460	5.73 531	4.40 508	10.45 470	0.35 189	14.52 490	28.19 531	10.36 457	31.27 530	7.04 364	9.14 485	13.22 499	8.78 471	2.74 534	0.02 248	0.00 1	0.00 1	1.31 507	0.17 383

aanetorigin	8.72 498	3.29 509	27.55 548	1.95 381	3.84 495	4.93 376	5.39 490	5.49 215	10.05 426	27.85 540	31.47 531	15.80 485	12.78 510	9.04 429	11.98 502	0.25 479	0.22 494	0.22 503	0.25 466	1.28 506	0.84 495

SQANet	7.64 481	3.40 510	5.49 403	11.73 545	9.62 544	11.96 491	2.82 432	11.33 409	6.10 303	8.33 396	11.49 398	11.00 441	5.16 405	10.12 459	2.72 339	8.92 548	2.21 537	10.41 547	1.58 535	11.13 547	7.39 546

XQC	8.43 495	3.58 511	16.40 519	2.92 474	2.17 430	13.22 502	3.60 452	14.64 491	25.86 527	11.87 482	12.04 406	15.06 479	10.67 499	15.24 513	19.41 527	0.39 494	0.08 398	0.05 465	0.07 384	0.84 495	0.45 468

MFN_U_SF_RVC	12.94 528	3.66 512	25.81 544	3.61 504	2.26 436	22.77 532	4.55 474	27.10 549	20.06 511	23.90 534	28.99 523	30.53 541	16.98 523	19.92 533	20.26 530	1.24 520	1.07 529	0.98 525	1.33 530	1.80 518	2.04 517

anonymity	7.68 482	3.83 513	12.39 497	7.04 536	12.67 551	8.18 442	2.00 411	17.50 511	6.85 339	13.56 499	9.21 341	9.97 419	7.82 465	11.28 477	5.58 416	6.27 542	4.98 564	3.68 539	2.96 539	3.33 530	4.48 534

z-mn7	10.46 517	4.14 514	20.35 530	2.15 416	1.68 396	19.07 525	5.72 491	13.28 471	34.58 546	9.45 433	35.20 544	15.69 484	9.13 484	21.16 538	17.07 521	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.19 398

PASM	7.90 487	4.22 515	21.97 536	3.25 490	3.29 470	5.39 386	6.57 504	10.57 385	19.09 503	12.77 490	13.92 433	18.11 504	9.51 489	13.79 502	10.77 496	0.19 467	0.45 520	0.29 508	1.08 527	1.49 512	1.19 503

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 509	4.27 516	14.47 510	2.29 432	2.85 457	23.40 534	13.62 546	13.60 475	19.54 507	19.42 520	24.27 506	16.74 495	8.59 475	17.05 523	7.98 454	1.25 521	1.68 534	0.17 497	2.63 537	0.72 490	1.04 499

MSAF-DinoV2	10.24 514	4.39 517	12.68 502	3.62 505	2.55 448	8.48 443	4.69 477	14.24 486	21.89 518	10.74 466	18.74 479	29.30 539	16.17 521	21.96 540	28.10 553	0.32 487	0.15 460	0.25 506	0.81 520	2.83 527	2.90 525

GASNet	5.19 432	4.61 518	9.38 477	4.73 525	2.10 426	3.80 329	1.57 395	12.07 437	10.96 443	8.92 421	7.03 287	8.21 388	7.67 463	14.02 503	7.36 443	0.02 336	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.69 486	0.42 462

PSMNet-RUCA	5.60 440	4.62 519	11.61 491	10.29 542	7.55 538	7.08 420	1.94 409	12.01 433	10.52 439	3.90 199	11.88 403	4.43 281	1.75 237	7.56 332	4.24 391	1.68 529	0.12 438	4.78 542	0.67 515	4.74 533	0.68 489

WZ-Net	13.00 529	4.64 520	41.07 562	3.48 500	3.15 465	19.12 526	15.66 557	14.81 492	31.33 536	15.71 509	27.88 519	22.22 524	14.01 517	20.44 537	25.03 547	0.64 508	0.00 1	0.01 398	0.03 351	0.39 457	0.37 452

Consistency-Raft	9.42 504	4.74 521	12.66 501	5.30 529	9.08 541	4.08 343	5.26 487	19.26 530	24.87 525	11.17 475	29.85 526	13.57 464	5.51 417	7.67 340	13.40 510	0.36 491	0.35 510	1.81 531	4.24 548	11.61 548	3.57 529

ADCS	13.02 530	4.93 522	28.38 549	3.17 487	2.67 452	13.61 505	10.83 536	18.70 519	33.46 539	22.59 528	24.78 509	19.59 513	18.51 529	23.40 545	32.16 560	0.10 443	0.19 483	0.37 516	0.18 436	1.26 505	1.46 509

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 447	5.36 523	5.02 374	3.75 510	3.57 482	15.81 510	4.27 466	11.72 423	6.96 343	7.23 348	8.47 326	9.09 406	2.66 276	9.36 443	2.71 336	7.49 544	2.32 539	2.01 533	0.08 389	6.77 542	4.67 536

AnyNet_C32	10.98 521	5.58 524	22.79 537	4.16 518	5.83 527	15.64 508	14.30 547	13.18 467	17.15 497	16.44 514	20.52 489	14.68 477	13.44 514	22.46 541	30.08 557	0.17 463	0.26 504	0.36 515	0.36 493	1.23 504	0.91 496

LSM	14.01 534	5.95 525	33.49 554	6.78 535	43.61 575	10.22 466	9.98 531	15.16 497	22.93 522	23.07 532	32.34 536	18.52 507	12.67 509	15.45 514	11.10 497	0.16 462	0.51 524	0.09 481	0.32 485	1.08 501	16.85 570

EDNetEfficient	13.82 533	6.19 526	54.79 568	2.83 469	3.60 483	4.86 373	8.57 520	8.61 331	32.90 538	40.77 559	30.59 529	18.33 506	21.87 542	11.38 478	25.36 548	0.15 457	0.23 496	0.06 469	1.03 526	2.54 524	1.79 512

SPS-STEREO	15.04 536	6.23 527	13.21 507	11.34 544	11.65 548	23.30 533	7.15 512	24.16 546	15.65 488	31.78 546	29.19 525	31.62 542	21.32 539	24.62 546	19.50 528	7.59 545	4.19 562	3.22 538	1.48 531	6.99 543	6.54 543
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	11.13 523	6.28 528	31.79 552	1.85 362	0.98 337	13.11 501	2.98 435	12.88 462	33.65 542	21.57 526	39.07 549	12.50 459	8.46 473	19.94 534	16.74 520	0.23 475	0.01 180	0.00 1	0.01 308	0.33 438	0.30 442

Wz-Net-SNSev	9.23 502	6.70 529	24.28 540	1.87 364	1.81 410	8.57 445	12.29 544	17.37 510	20.39 514	10.43 459	23.11 502	16.66 494	8.03 467	14.47 508	17.86 524	0.00 1	0.02 248	0.01 398	0.00 1	0.41 463	0.30 442

AnonymousM	2.71 268	6.75 530	0.98 2	0.73 194	0.06 27	2.41 170	0.53 234	5.30 201	3.05 138	4.75 225	2.09 120	1.89 178	1.01 168	1.88 90	0.51 117	0.01 244	0.02 248	17.42 552	4.76 551	0.02 76	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 540	6.75 530	12.90 505	6.37 534	7.42 536	12.89 498	9.74 529	22.78 544	25.12 526	30.32 543	46.19 559	34.37 548	25.38 546	21.48 539	21.38 532	5.94 540	3.10 554	6.07 545	10.09 559	4.01 531	8.54 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 542	6.93 532	21.83 535	5.94 533	2.81 456	38.71 559	14.59 548	24.55 547	34.87 549	33.66 551	34.35 540	29.24 538	24.20 545	22.59 542	17.95 525	2.52 533	2.81 549	1.17 528	1.51 533	5.89 538	2.16 518

UDGNet	2.73 271	7.09 533	3.90 308	2.71 462	0.06 27	2.98 249	0.20 146	4.63 148	8.58 402	2.69 160	2.70 141	0.95 141	1.01 168	6.27 238	1.51 255	1.28 522	0.00 1	5.24 544	0.94 524	1.70 515	0.13 346

zh-sn7	11.12 522	7.26 534	33.16 553	2.32 441	2.31 438	11.66 487	7.80 517	13.53 474	17.94 499	16.39 513	31.80 532	14.22 473	16.88 522	23.07 544	23.00 542	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.00 1	0.52 470	0.48 471

SGM+DAISY	15.62 538	7.26 534	19.28 527	8.94 537	10.11 545	26.25 538	10.49 534	19.36 532	14.65 479	30.64 544	33.59 539	33.00 544	22.32 544	24.96 547	16.42 519	7.90 546	6.25 566	4.51 541	3.37 544	5.86 537	7.20 545

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MFMNet_re	13.29 531	8.60 538	18.29 524	9.75 539	7.25 535	19.65 528	14.84 551	20.71 542	30.72 535	23.03 531	28.77 522	18.85 509	26.09 549	13.55 500	9.82 484	2.44 532	1.35 533	0.34 512	0.23 458	4.78 534	6.69 544

Ntro	12.35 527	8.88 539	7.80 464	13.79 549	12.42 550	26.54 541	6.98 510	18.54 518	22.14 520	9.82 442	16.45 455	20.30 518	9.29 488	15.95 517	6.61 436	9.53 552	2.47 543	14.93 550	2.77 538	13.11 552	8.63 552

BEATNet-Init1	23.31 555	9.03 540	41.67 563	4.17 519	2.53 447	45.68 567	19.47 562	33.43 555	38.45 555	47.59 566	49.10 563	59.31 567	41.80 565	38.35 563	29.21 556	0.47 503	0.50 523	0.81 522	0.66 514	2.10 522	1.86 513

CC-Net-ROB	7.68 482	9.21 541	7.46 459	3.82 511	3.66 486	15.68 509	5.02 483	17.95 514	10.45 438	6.44 309	14.00 434	7.63 374	4.77 390	10.75 468	3.10 349	5.99 541	2.46 542	16.28 551	1.08 527	6.30 540	1.56 511

UDG	8.58 497	9.31 542	4.89 368	10.00 541	9.52 542	10.36 469	2.41 417	12.07 437	9.82 421	7.81 373	9.55 354	16.52 492	9.81 492	7.84 351	7.88 453	4.20 536	2.51 544	18.53 553	3.71 547	9.55 544	5.28 539

RTS	18.87 551	9.32 543	86.48 578	4.95 527	6.10 528	42.08 561	14.70 549	15.49 499	41.06 556	22.65 529	32.32 534	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 497	0.23 496	0.00 1	0.02 335	0.91 497	0.50 475

RTSA	18.87 551	9.32 543	86.48 578	4.95 527	6.10 528	42.08 561	14.70 549	15.49 499	41.06 556	22.65 529	32.32 534	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 497	0.23 496	0.00 1	0.02 335	0.91 497	0.50 475

Wz-Net-TNSev	11.35 524	10.56 545	35.88 558	2.28 431	1.73 401	18.25 523	11.42 537	15.88 502	20.88 515	14.44 503	16.97 463	19.57 512	19.04 531	19.31 530	18.67 526	0.01 244	0.06 365	0.00 1	0.16 421	0.62 480	1.25 504

AnyNet_C01	16.12 541	10.81 546	59.36 570	4.42 523	2.49 445	30.06 546	15.15 555	17.51 512	16.51 493	17.88 516	37.69 547	24.04 526	17.54 524	29.60 551	33.29 561	0.28 485	0.38 514	0.43 518	0.42 500	2.57 525	1.98 516

DDUNet	9.47 505	11.32 547	6.14 425	12.93 547	11.65 548	10.45 470	3.87 458	11.70 421	7.89 377	9.27 430	13.28 426	16.18 491	6.14 427	8.80 421	5.77 419	6.64 543	3.38 557	20.90 554	4.28 549	11.01 546	7.80 547

EDNetEfficientorigin	17.87 548	14.00 548	99.53 590	1.64 332	0.92 329	10.55 472	6.26 500	13.21 468	34.84 548	38.20 556	36.91 546	27.47 535	26.32 550	14.71 510	25.69 549	0.04 399	0.06 365	0.14 492	0.52 508	3.16 529	3.27 526

JetBlue	29.12 561	15.72 549	54.12 567	15.93 550	20.98 563	60.90 579	30.62 569	39.38 558	34.62 547	34.08 552	39.69 550	57.35 566	43.17 566	50.71 575	50.60 576	2.41 531	3.79 560	2.81 534	3.45 545	9.57 545	12.59 564

GCST	9.08 499	17.31 550	3.98 314	52.92 573	10.66 546	11.29 482	0.20 146	6.97 288	6.47 327	9.46 434	4.68 199	4.75 292	1.51 210	9.34 442	1.31 239	8.19 547	0.05 346	22.38 555	0.34 489	6.17 539	3.53 528

coex-ft	19.78 554	19.39 551	87.73 580	1.77 350	1.80 409	17.25 519	13.50 545	12.63 457	42.10 558	60.18 574	38.90 548	28.72 536	28.74 551	11.74 484	27.40 552	0.21 472	0.23 496	0.04 458	0.30 481	1.36 508	1.54 510

ACVNet-4b	15.90 539	22.00 552	12.37 495	16.40 551	15.14 554	31.87 550	7.50 516	19.04 527	27.85 530	11.48 479	22.02 496	31.86 543	9.16 487	17.95 525	5.69 417	10.43 554	2.58 545	24.44 558	4.87 553	16.04 555	9.28 553

WAO-7	29.39 562	24.43 553	20.47 531	32.71 563	13.83 552	34.70 554	20.27 565	52.19 574	65.03 575	43.29 561	59.35 573	52.19 560	44.68 568	31.71 552	30.56 558	10.98 556	4.94 563	13.71 549	12.52 565	12.06 549	8.22 549

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 408	25.07 554	26.53 546	0.44 154	0.07 35	1.50 77	0.54 237	2.09 11	1.57 62	0.51 97	0.62 52	0.21 69	0.20 36	1.44 60	0.53 119	12.03 558	0.01 180	0.00 1	0.08 389	1.75 516	9.69 554

ACVNet_1	18.70 550	25.08 555	12.72 503	17.33 552	15.18 555	26.02 536	9.62 528	28.44 554	34.49 544	24.39 535	24.32 507	37.22 552	20.13 536	16.67 521	13.39 509	10.45 555	2.59 546	24.77 559	4.92 554	16.57 556	9.75 555

DispFullNet	17.47 547	26.01 556	33.98 556	22.58 557	20.86 562	13.84 506	1.28 379	16.50 504	26.27 528	19.97 523	17.17 468	20.52 521	18.49 528	22.86 543	10.76 495	5.13 538	2.83 550	30.72 562	7.72 557	20.86 559	11.01 560

RainbowNet	18.01 549	26.22 557	19.95 529	18.59 553	14.88 553	27.38 544	10.46 533	27.39 550	34.54 545	14.91 507	27.01 518	25.65 530	12.44 507	18.94 529	9.23 476	13.91 562	3.46 558	23.36 557	4.86 552	16.03 554	10.91 559

test_for_model	6.81 469	27.63 558	2.16 127	21.79 556	16.18 557	3.48 291	0.94 346	5.88 235	3.72 181	7.62 366	2.72 143	1.03 145	0.42 100	0.58 10	0.35 61	9.03 549	2.28 538	0.00 1	0.05 375	23.91 563	6.49 542

IMH-64-1	27.21 559	28.77 559	16.84 522	31.57 560	20.76 560	26.43 539	15.10 552	47.11 563	45.20 560	33.53 549	51.16 565	41.42 555	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 560	23.50 561	11.75 561

IMH-64	27.21 559	28.77 559	16.84 522	31.57 560	20.76 560	26.43 539	15.10 552	47.11 563	45.20 560	33.53 549	51.16 565	41.42 555	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 560	23.50 561	11.75 561

IMH	29.82 563	29.11 561	18.51 526	34.28 564	21.40 565	32.33 552	15.39 556	49.40 570	53.07 565	37.88 554	55.32 570	45.05 557	39.54 562	40.63 564	24.12 544	14.03 563	3.27 556	34.93 566	11.24 562	24.69 564	12.21 563

ACVNet_2	26.45 557	29.35 562	25.14 542	20.27 555	15.43 556	34.97 555	12.23 543	48.37 568	66.25 577	42.69 560	56.73 571	51.77 559	25.59 547	20.39 536	13.52 511	10.13 553	2.59 546	22.78 556	3.52 546	17.57 557	9.80 557

TorneroNet-64	32.42 565	31.89 563	30.52 550	34.73 565	21.13 564	46.99 568	18.82 560	43.10 561	59.42 570	32.70 548	46.98 560	62.01 570	36.98 559	43.97 568	33.88 562	14.10 564	3.22 555	35.28 567	11.72 563	26.84 567	14.07 565

MADNet+	27.07 558	33.84 564	90.97 582	20.14 554	7.47 537	48.43 569	47.10 576	35.43 557	36.46 550	20.11 524	30.05 527	25.29 529	35.08 557	45.50 569	50.28 575	2.13 530	2.00 536	1.19 529	0.76 518	4.71 532	4.43 532

TorneroNet	35.11 569	33.92 565	33.82 555	37.86 567	22.01 566	49.64 571	21.58 566	48.09 567	55.23 566	37.50 553	53.79 568	62.81 573	43.66 567	46.71 571	41.25 570	14.80 565	3.53 559	36.72 568	14.57 567	28.28 570	16.49 568

WAO-8	38.15 570	35.51 566	21.50 533	43.67 568	23.92 567	44.44 563	20.26 563	52.83 575	76.62 580	53.57 571	66.79 579	62.63 571	54.56 575	42.03 566	39.18 568	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.72 566	15.24 566

Venus	38.15 570	35.51 566	21.50 533	43.67 568	23.92 567	44.44 563	20.26 563	52.83 575	76.62 580	53.57 571	66.81 580	62.63 571	54.56 575	42.03 566	39.18 568	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.70 565	15.24 566

WAO-6	34.74 567	36.76 568	15.36 515	37.53 566	24.15 569	35.99 556	19.36 561	48.96 569	68.54 578	43.84 562	47.58 561	52.77 562	52.60 572	32.63 553	34.73 564	26.20 570	7.74 569	42.78 571	21.64 571	28.07 569	17.62 571

Dean	34.67 566	38.70 569	25.33 543	29.89 559	17.21 558	45.24 566	11.98 541	56.90 578	76.55 579	63.47 577	60.22 574	67.36 576	48.14 571	37.24 559	39.01 567	11.00 557	2.83 550	28.35 560	5.60 556	18.14 558	10.31 558

LVE	34.99 568	40.10 570	34.97 557	32.49 562	18.61 559	51.45 574	26.82 567	52.15 573	65.94 576	47.21 564	61.04 575	53.99 564	37.30 560	37.95 560	34.09 563	15.55 566	5.95 565	31.01 563	13.81 566	22.58 560	16.72 569

PWCK	30.53 564	44.32 571	47.25 565	29.76 558	7.23 534	40.78 560	27.10 568	44.73 562	44.32 559	47.31 565	36.37 545	47.16 558	26.05 548	41.26 565	31.87 559	21.83 567	4.03 561	29.50 561	4.67 550	27.17 568	7.80 547

UNDER WATER-64	45.16 573	46.99 572	66.69 572	43.90 570	27.64 570	55.58 577	41.87 573	39.42 559	48.42 562	51.73 570	43.08 555	67.76 577	56.69 577	48.02 573	48.34 573	39.50 573	17.64 572	51.78 574	38.93 574	36.62 571	32.61 573

UNDER WATER	45.09 572	48.60 573	67.37 573	49.30 572	31.41 571	53.80 576	37.39 571	40.25 560	52.48 564	50.24 567	45.37 558	68.37 578	57.76 578	51.03 576	49.88 574	29.97 571	13.75 571	51.22 573	36.57 572	37.87 572	29.12 572

DLNR_Zeroshot_test	24.70 556	50.77 574	90.11 581	98.11 590	97.34 588	1.38 61	0.12 100	22.79 545	3.09 144	1.07 129	2.95 149	0.71 133	0.29 58	6.93 290	2.29 317	38.56 572	0.37 513	0.00 1	0.30 481	76.73 584	0.09 288

notaker	47.42 574	55.20 575	49.13 566	56.52 576	40.18 572	38.52 558	32.97 570	47.21 565	56.08 568	57.21 573	57.24 572	60.09 568	59.19 579	53.93 577	41.64 571	40.61 574	19.93 573	57.21 575	37.41 573	49.02 574	39.02 574

ktn	48.94 575	57.58 576	38.86 561	59.57 577	43.27 574	50.37 572	43.38 574	48.07 566	61.11 571	51.30 569	54.25 569	54.96 565	52.88 573	47.30 572	35.83 565	57.77 578	24.88 576	62.69 578	43.55 575	50.70 575	40.41 575

HanzoNet	56.48 578	59.32 577	58.25 569	55.32 575	41.94 573	50.95 573	41.33 572	51.12 571	61.40 572	65.62 580	65.59 578	71.66 579	69.41 580	70.77 580	60.03 578	63.99 580	34.70 578	61.96 577	50.54 577	51.00 576	44.71 576

JetRed	61.02 579	61.05 578	82.56 577	46.09 571	56.80 579	83.19 580	63.76 578	59.26 580	63.61 573	69.29 581	68.85 581	66.59 575	47.62 570	61.57 578	74.09 581	45.58 575	66.14 581	46.59 572	45.06 576	63.17 578	49.58 578

KSHMR	55.63 577	63.60 579	37.85 560	74.69 579	49.56 577	49.01 570	45.73 575	57.46 579	63.97 574	61.61 576	62.07 577	72.39 580	47.01 569	50.65 574	43.29 572	54.10 577	62.21 579	66.10 579	53.94 579	51.25 577	46.11 577

DPSimNet_ROB	53.45 576	64.73 580	44.39 564	53.97 574	45.39 576	53.66 575	54.83 577	55.15 577	57.87 569	64.16 579	50.83 564	63.40 574	53.34 574	46.45 570	65.81 580	63.13 579	26.54 577	57.94 576	51.11 578	45.52 573	50.69 579

LRCNet_RVC	66.23 580	65.67 581	67.63 574	71.47 578	54.32 578	32.17 551	2.66 427	63.19 581	21.35 517	81.79 582	91.26 583	83.62 581	71.62 581	69.32 579	52.57 577	95.49 587	64.45 580	95.07 587	95.19 587	71.52 579	74.31 581

USTest	87.63 587	76.50 582	65.53 571	81.26 584	83.10 584	100.00 591	100.00 591	99.53 590	99.60 588	98.32 587	99.02 589	90.87 583	98.33 588	84.28 582	98.23 589	79.97 584	96.20 586	69.82 580	73.75 583	75.48 583	82.80 587

ASD4		81.57 583

MADNet++	82.84 582	82.38 584	73.57 575	87.72 585	82.97 583	93.14 582	69.15 579	86.42 585	82.50 582	93.46 586	86.70 582	86.28 582	80.92 582	88.34 583	88.84 582	86.83 585	84.17 585	72.64 582	68.92 581	80.47 585	81.42 585

TCMNet-wrong-test	67.23 581	85.83 585	81.56 576	95.63 586	94.73 586	89.35 581	85.42 582	51.73 572	33.71 543	51.26 568	61.71 576	61.33 569	41.23 564	77.26 581	64.71 579	48.76 576	9.03 570	70.12 581	68.11 580	90.76 587	82.37 586

xxxxx1	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 582

tt_ll	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 582

ff	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 582

ccccc		96.61 589		100.00 596	100.00 592	97.41 585		99.56 591		99.27 591		99.35 590		99.92 590		100.00 594	100.00 593	99.95 590	99.77 591	100.00 593

MEDIAN_ROB	98.41 589	99.70 590	99.30 589	97.09 587	97.02 587	96.89 584	95.77 585	97.66 588	97.28 586	98.79 590	98.94 588	99.18 589	98.14 587	96.89 587	96.88 588	99.96 591	99.16 588	100.00 591	99.99 592	99.69 590	99.88 590

Anonymous_1	99.08 591	99.91 591	99.85 591	97.63 588	99.10 590	100.00 591	100.00 591	99.61 592	99.96 590	99.28 592	99.86 590	99.54 591	99.99 591	99.29 589	99.75 590	96.05 588	99.59 589	97.31 588	98.57 589	97.71 588	98.63 589

HaxPig	98.85 590	99.94 592	95.08 583	99.99 593	100.00 592	94.03 583	94.78 583	99.15 589	99.98 591	99.99 593	100.00 591	99.98 594	99.99 591	98.12 588	95.97 586	100.00 594	99.99 592	100.00 591	99.99 592	100.00 593	99.99 593

AVERAGE_ROB	99.62 593	99.95 593	98.81 588	100.00 596	100.00 592	98.08 589	95.47 584	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	99.99 592	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

test_example2	99.39 592	99.98 594	99.99 592	100.00 596	99.98 591	99.72 590	99.99 590	97.34 587	100.00 592	100.00 594	100.00 591	96.42 587	96.66 586	99.97 591	99.96 591	100.00 594	99.97 591	98.66 589	99.15 590	100.00 593	100.00 595

FlowAnything	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

Selective-RAFT-Error	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

PML	97.88 588	100.00 595	96.45 584	98.01 589	97.88 589	100.00 591	99.35 589	96.88 586	97.72 587	100.00 594	97.36 587	97.38 588	99.60 589	100.00 595	96.32 587	99.99 592	97.55 587	100.00 591	96.01 588	99.18 589	87.92 588

CasAABBNet	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

LSM0	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	99.99 593

DPSMNet_ROB	99.91 595	100.00 595	99.99 592	99.99 593	100.00 592	100.00 591	100.00 591	99.98 594	100.00 592	98.35 588	100.00 591	99.84 592	100.00 593	99.98 592	99.99 592	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

DGTPSM_ROB	99.90 594	100.00 595	99.99 592	99.99 593	100.00 592	100.00 591	100.00 591	99.97 593	100.00 592	98.35 588	100.00 591	99.84 592	100.00 593	99.98 592	99.99 592	99.99 592	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 595

DPSM_ROB	99.95 596	100.00 595	100.00 596	99.76 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	99.21 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.99 591	99.95 591

DPSM	99.95 596	100.00 595	100.00 596	99.76 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	99.21 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.99 591	99.95 591

Low-res two-view benchmark