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

AnonymousM	2.71 262	6.75 524	0.98 1	0.73 188	0.06 27	2.41 164	0.53 228	5.30 195	3.05 132	4.75 219	2.09 114	1.89 172	1.01 162	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 546	4.76 546	0.02 72	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 79	1.36 50	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 152	0.14 9	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

castereo	0.87 53	0.60 277	1.07 3	0.34 130	0.17 128	1.89 112	0.79 303	4.84 156	2.05 68	0.65 104	2.55 131	0.31 86	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.24 456	0.03 117	0.02 87

dual_stereo	0.56 21	0.32 86	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 81	1.17 48	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.16 416	0.00 1	0.02 87

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 100	1.40 51	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 209	0.16 11	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 158	0.32 208	2.13 135	0.51 226	3.46 69	1.71 59	0.95 117	0.16 17	0.24 69	0.55 114	2.81 113	0.41 75	0.12 443	0.21 485	0.20 495	0.25 461	0.21 382	0.20 401

Selective-IGEV	1.23 105	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 161	0.54 231	6.10 236	2.51 89	0.41 71	3.20 152	0.26 72	0.29 52	6.94 288	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 402	0.04 146	0.10 306

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 68	1.15 8	0.25 106	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 4	0.50 92	0.51 41	0.08 30	0.11 16	6.67 268	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 103	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 52	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2	0.46 7	0.39 156	1.17 9	0.37 136	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 64	0.19 13	0.87 63	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

LG-G_1	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 57	1.19 11	0.55 164	0.01 1	1.98 122	0.57 246	3.07 26	3.02 131	0.90 115	1.48 88	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 52	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 59	1.41 52	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

AIO-Stereo	0.94 63	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 157	0.62 257	5.50 210	2.61 96	0.30 35	3.32 155	0.41 102	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 487	0.06 202	0.12 334

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 86	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 252	0.36 58	0.01 242	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 48	0.84 15	0.48 88	2.37 127	0.04 3	1.57 215	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 57	1.25 18	0.24 104	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 12	0.24 23	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 373	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 48	0.86 21	0.42 76	0.59 43	0.03 1	0.56 116	4.36 165	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RSM	1.21 103	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 170	0.51 226	3.78 95	2.74 108	0.48 88	2.38 128	2.18 181	0.28 48	6.77 273	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.07 220	0.05 217

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 67	0.81 13	0.79 110	0.73 52	0.07 19	1.24 190	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 118	0.01 5	3.29 52	1.81 61	0.38 56	1.68 99	0.10 39	1.16 182	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 46	0.87 25	0.38 56	0.23 27	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RSM++	1.02 77	0.24 39	1.33 25	0.86 201	0.04 13	2.78 213	0.30 174	2.63 17	2.67 99	0.48 88	1.95 109	0.52 115	0.25 38	5.50 201	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.11 282	0.09 284

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 73	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 75	0.77 11	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

SMoEStereo_RVC	0.95 64	0.35 129	1.37 28	0.63 179	0.07 35	2.07 127	0.16 122	2.88 22	1.68 57	0.30 35	1.23 79	0.19 49	0.28 48	6.80 274	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 342

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 33	0.86 21	0.28 28	0.82 62	0.06 13	0.67 128	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 46	0.87 25	0.36 52	1.17 77	0.07 19	0.69 131	3.67 136	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 103	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 40	0.21 18	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 43	0.86 21	0.39 64	0.16 17	0.07 19	0.88 153	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 77	0.90 35	0.20 14	1.48 88	0.07 19	0.50 106	3.73 138	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 39	0.72 5	0.28 28	0.18 24	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

CES	1.56 132	0.35 129	1.44 36	0.42 143	7.70 533	2.66 202	0.13 103	4.89 158	2.53 91	0.25 25	1.10 70	0.33 93	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 535

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 103	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 77	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 157	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

WCG-NET	1.24 106	0.43 195	1.46 39	0.33 125	0.08 51	2.14 136	1.08 358	3.09 29	6.86 334	2.73 157	3.43 163	0.74 128	0.94 158	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 217

PSM-AAD	3.33 324	0.20 18	1.47 41	0.73 188	0.54 273	2.55 180	6.19 489	4.97 164	3.27 150	10.92 464	11.92 398	2.95 201	9.59 484	7.90 348	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 518

111111	0.97 66	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 152	1.70 58	0.44 81	2.88 140	0.09 35	0.17 24	4.66 173	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

tt45	1.09 87	0.35 129	1.49 42	0.39 140	0.23 171	3.50 289	0.14 110	3.35 57	1.81 61	0.36 52	2.04 112	0.27 75	0.26 44	6.84 277	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 407	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 39	0.29 31	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 56	0.88 30	0.44 81	0.43 37	0.07 19	1.04 167	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 52	1.54 46	0.47 155	2.71 448	1.38 57	0.01 5	3.14 34	0.81 13	0.32 42	0.48 39	0.05 5	0.13 20	5.72 210	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 68	2.14 481	1.55 47	0.88 203	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 21	0.30 35	0.80 60	0.21 63	2.33 254	6.17 226	0.37 64	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.17 424	0.01 24	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 128	0.50 231	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 138	1.01 349	2.72 18	6.26 308	2.79 158	3.06 149	4.38 274	1.04 167	3.53 133	0.26 32	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 271

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 15	0.45 83	0.50 40	0.06 13	0.56 116	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo-weight	1.67 139	0.31 73	1.57 49	0.97 223	0.15 110	3.19 266	0.77 297	5.06 171	6.19 307	4.96 224	3.38 161	2.83 197	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

mms	1.03 79	0.54 253	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 65	0.38 56	2.94 142	0.32 89	0.25 38	6.82 275	0.39 69	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 433

IGEV-Stereo+	1.69 141	0.43 195	1.59 52	0.37 136	3.10 456	2.10 130	0.07 63	1.86 8	0.91 36	0.39 64	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 294	0.16 11	0.02 330	0.07 381	0.00 1	0.18 431	5.14 529	9.77 550

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 43	0.84 15	0.41 71	0.29 30	0.05 5	0.72 135	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MyStereo07	1.31 114	0.79 340	1.61 53	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	5.48 207	2.24 74	0.64 103	1.48 88	0.27 75	0.59 124	7.03 293	0.45 90	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 57	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 118	0.45 207	0.88 3	0.74 8	0.55 96	0.51 41	0.14 43	0.09 9	6.32 238	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CASnet	0.98 68	0.32 86	1.62 55	0.65 182	0.07 35	2.11 132	0.14 110	3.50 72	4.03 197	3.77 191	1.41 84	0.31 86	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
999	1.25 109	0.37 146	1.63 57	1.15 249	0.34 215	3.03 248	0.66 268	3.41 64	2.27 76	0.30 35	3.20 152	0.19 49	0.25 38	7.23 309	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 57	0.88 30	0.51 93	0.38 33	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV++	1.14 97	0.51 237	1.66 59	0.55 164	0.08 51	2.52 173	1.01 349	6.51 264	3.16 139	0.59 99	2.11 117	0.43 105	1.18 184	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 320

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IGEV-Stereo	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 227	0.82 309	4.09 113	2.30 82	0.41 71	1.11 71	0.30 82	0.41 89	7.05 294	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.10 261	0.05 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_test	0.90 60	0.40 166	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 242	0.83 313	3.61 82	2.67 99	0.29 31	0.71 51	1.50 157	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.08 384	0.03 117	0.03 137

testlalala	1.50 129	0.41 177	1.67 62	0.98 224	0.31 204	4.00 335	0.90 335	5.26 193	2.17 72	6.56 309	3.61 169	1.74 166	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 470	0.01 24	0.01 18

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1: 1. 1
GIP-stereo	0.70 38	0.44 201	1.70 66	1.52 301	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 115	1.10 44	0.18 11	0.42 35	0.58 121	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

AEACV	0.80 47	0.29 57	1.70 66	0.96 220	0.24 173	2.03 125	0.88 330	3.50 72	0.88 30	0.34 49	0.20 25	0.29 80	2.01 238	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.29 470	0.10 261	0.09 284

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rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 68	0.38 152	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 37	2.25 75	1.45 131	0.59 43	5.06 301	0.54 113	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.17 424	0.16 335	0.01 18

KYRaft	3.59 348	0.31 73	1.84 73	0.76 190	0.46 245	2.29 149	4.04 455	4.75 151	3.25 149	8.93 417	19.47 476	6.62 350	5.07 396	7.79 343	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 534

GASTEREO	1.34 115	0.98 384	1.86 74	0.53 159	0.46 245	3.97 333	0.86 326	4.25 117	2.16 71	2.34 148	3.48 166	0.17 45	2.87 286	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 217

ours_stereo	1.03 79	0.55 257	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 51	2.18 73	0.39 64	3.02 146	0.34 97	0.26 44	6.32 238	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 342

CAS	2.24 210	0.25 40	1.86 74	11.21 537	3.86 490	1.67 89	0.02 22	3.87 101	2.67 99	0.41 71	1.63 95	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 545	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 532

CREStereo	0.98 68	0.42 184	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 110	6.33 313	0.72 106	1.54 91	0.43 105	0.64 126	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
trnet	0.99 72	0.37 146	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 114	6.41 317	0.70 105	1.57 92	0.46 108	0.67 128	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LCNet	2.85 274	0.42 184	1.90 79	0.95 218	0.56 275	2.07 127	1.60 390	4.99 168	3.57 172	6.05 267	10.59 370	4.59 282	6.79 437	7.46 321	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.77 514	0.30 420	3.57 523

monsterstereo	0.93 62	0.30 68	1.91 80	0.43 147	2.63 444	1.21 17	0.01 5	3.11 30	0.76 10	0.46 86	1.44 86	0.05 5	0.09 9	5.66 205	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 57	1.91 80	1.31 270	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 86	0.18 11	0.69 50	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.22 450	0.10 261	0.41 454

LoS_RVC	1.26 110	1.43 437	1.91 80	0.42 143	3.77 488	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 88	0.42 76	2.58 132	0.30 82	0.57 120	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 529

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MM-Stereo_test3	1.83 160	0.59 273	1.93 84	1.43 290	3.99 494	2.44 167	0.81 307	5.81 226	6.70 329	1.73 139	4.79 195	1.23 146	0.65 127	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 217

R-Stereo Train	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 466	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 466	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	2.18 205	0.25 40	1.94 87	1.37 281	0.80 310	5.01 371	0.56 237	8.51 317	5.58 268	4.01 197	4.85 199	5.44 313	2.26 251	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

GrayStereo	3.74 358	0.20 18	1.94 87	1.55 310	0.60 279	3.12 258	8.22 512	5.76 221	3.32 156	10.40 452	16.66 452	5.81 326	8.60 470	6.57 260	1.37 239	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.63 507	0.02 72	0.04 182

raftrobust	1.86 163	0.74 324	1.94 87	2.15 410	2.24 429	2.74 206	0.53 228	4.89 158	4.05 201	6.09 271	3.89 173	1.64 161	2.55 264	2.44 105	1.12 217	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 271

MSCF	1.24 106	0.77 332	1.95 90	0.42 143	0.46 245	3.85 325	0.85 324	4.26 118	2.02 67	2.21 142	2.34 126	0.17 45	2.74 277	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 217

AIO_rvc	1.02 77	0.59 273	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 277	0.99 345	4.46 129	2.73 107	0.28 28	1.62 94	1.32 147	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 320

castereo++	1.18 98	0.54 253	1.95 90	0.30 113	0.51 266	4.56 359	1.00 347	4.61 139	1.12 45	0.29 31	2.14 121	1.89 172	0.15 22	3.94 148	0.18 16	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.31 478	0.03 117	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 103	1.98 93	0.92 211	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 118	1.67 136	2.09 114	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 137	0.68 307	1.98 93	0.67 184	0.05 16	2.99 244	0.04 35	5.36 202	3.74 177	3.82 192	4.96 202	2.54 190	0.62 125	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 429

CAS++	1.18 98	0.55 257	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 111	0.63 258	8.48 316	3.07 134	1.71 137	2.32 125	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.95 64	0.62 286	1.99 95	0.30 113	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 127	3.00 128	1.63 135	1.17 77	1.39 149	0.76 139	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

Pointernet	0.84 52	0.35 129	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 104	0.06 55	4.87 157	2.53 91	0.14 7	2.11 117	0.76 130	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.15 413	0.02 72	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 82	0.20 18	2.00 97	1.14 248	0.16 118	2.50 172	0.11 88	4.96 163	2.61 96	0.79 110	0.07 12	1.46 155	0.37 73	3.96 149	0.23 24	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 256

ProNet	1.20 100	0.60 277	2.00 97	0.26 108	0.08 51	2.73 205	0.68 272	5.00 169	2.52 90	0.29 31	1.32 82	0.37 98	0.36 70	6.94 288	0.44 86	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 256

TANstereo	1.20 100	0.49 228	2.04 100	0.34 130	0.10 67	1.80 107	0.01 5	3.40 63	4.10 205	4.37 204	4.82 197	0.41 102	0.70 132	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 124	0.85 354	2.04 100	2.45 445	0.05 16	2.34 156	0.01 5	3.46 69	7.51 355	2.88 162	4.98 204	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff7	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 237

IGEVStereo-DCA	1.06 85	0.45 209	2.06 102	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.06 202	0.06 237

ffff	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 237

11t	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 237

ccc-4	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 237

PMTNet	1.41 122	0.37 146	2.06 102	0.26 108	0.15 110	2.94 240	0.34 182	3.39 59	5.33 258	1.00 118	1.27 80	0.28 79	0.93 156	4.04 153	0.74 148	5.00 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 103	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 125	0.77 55	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 405	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

GMOStereo	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

LoS	0.91 61	0.34 118	2.10 113	0.38 139	0.13 99	2.47 168	0.26 160	5.00 169	2.74 108	0.89 114	0.21 26	0.49 111	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	1.88 168	0.15 1	2.11 114	1.38 283	0.88 317	2.40 163	0.04 35	5.93 231	6.10 297	2.25 145	1.34 83	6.06 331	5.08 397	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

zero-FE	0.88 55	0.27 50	2.12 115	0.21 98	1.63 382	1.75 103	0.83 313	3.08 27	0.61 3	0.15 8	0.13 16	0.29 80	0.44 101	3.38 127	1.07 210	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.05 370	1.47 505	0.03 137

fffy	1.13 95	0.51 237	2.15 116	1.01 227	0.09 59	2.30 154	0.19 134	4.07 110	1.13 47	0.16 10	2.66 133	0.20 53	0.38 77	6.98 290	0.35 55	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 374

tg	1.96 181	0.64 290	2.15 116	0.68 185	0.12 91	4.40 355	0.04 35	5.74 218	4.19 211	4.00 196	5.23 218	2.58 191	0.93 156	7.12 301	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 419

ACVNet-DCA	2.01 187	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

xx1	2.33 227	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	4.67 284	2.70 271	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

1test111	1.86 163	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

cc1	2.17 203	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 217

MSKI-zero shot	2.00 185	0.36 139	2.15 116	0.81 193	0.25 176	2.69 204	0.29 168	6.16 240	2.34 84	4.31 202	7.52 294	3.70 242	0.25 38	8.42 389	0.41 75	0.01 242	0.13 443	0.00 1	0.25 461	0.03 117	0.02 87

test_for_model	6.81 463	27.63 552	2.16 123	21.79 550	16.18 551	3.48 285	0.94 340	5.88 229	3.72 175	7.62 360	2.72 137	1.03 139	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 543	2.28 533	0.00 1	0.05 370	23.91 557	6.49 536

FTStereo	4.55 418	0.36 139	2.18 124	0.94 214	0.38 227	2.60 190	8.82 515	4.98 167	3.17 142	10.88 463	30.35 522	5.60 320	7.60 455	7.62 330	1.55 255	0.17 457	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.03 117	3.80 525

xyz-stereo-finetune	1.20 100	0.44 201	2.19 125	0.08 48	0.05 16	3.16 264	0.68 272	3.41 64	2.58 95	0.81 112	1.77 102	0.68 125	0.37 73	6.20 229	1.63 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MM-Stereo_test1	1.57 133	0.36 139	2.19 125	1.17 251	0.35 218	2.39 162	0.56 237	4.53 134	5.21 253	3.67 186	1.65 97	0.40 99	0.84 152	6.90 282	0.80 168	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

xyz-stereo-finetune2	1.82 158	0.51 237	2.22 127	0.10 55	0.05 16	6.49 401	0.17 127	3.59 80	2.15 70	0.63 101	6.19 249	0.49 111	3.44 310	6.93 284	3.48 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

tt1	2.14 198	0.63 289	2.22 127	2.27 423	0.02 3	5.71 384	0.63 258	4.53 134	10.19 421	1.16 127	3.39 162	0.33 93	3.05 292	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 182

MM-Stereo_test2	0.99 72	0.29 57	2.26 129	1.34 274	0.12 91	1.78 106	0.53 228	4.71 149	3.31 155	0.76 108	0.80 60	0.50 114	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.07 379	0.26 409	0.06 237

CREStereo++_RVC	1.59 134	0.39 156	2.26 129	0.36 134	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 379	3.69 188	7.44 293	0.47 109	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 538	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
UCFNet_RVC	3.09 296	0.77 332	2.27 131	2.35 437	1.79 401	3.50 289	1.06 353	12.12 435	6.91 335	4.71 218	7.67 303	7.58 367	4.40 364	4.95 183	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

raft+_RVC	1.79 151	0.84 352	2.32 132	2.40 440	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 250	4.75 239	2.85 161	5.46 229	1.17 144	1.36 198	4.54 169	0.91 194	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 405

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 133	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 41	0.21 18	0.42 35	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 439	0.01 24	0.01 18

HUF	1.05 83	0.64 290	2.33 133	0.35 133	0.22 166	3.09 253	0.41 197	3.73 91	2.89 115	0.36 52	2.71 136	0.33 93	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 521	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 449

LL-Strereo2	1.86 163	0.83 351	2.33 133	0.36 134	0.17 128	3.79 322	1.52 386	5.82 227	4.04 199	4.43 205	2.51 130	4.23 263	0.37 73	5.66 205	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 320

ttt	3.86 371	0.23 30	2.34 136	2.22 420	1.68 390	4.36 350	0.28 164	12.45 442	11.09 439	6.90 324	11.85 396	4.08 255	3.28 298	8.47 392	7.85 445	0.06 415	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

AFF-stereo	2.59 254	0.68 307	2.35 137	1.55 310	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 219	6.60 326	6.20 281	12.13 403	6.16 334	2.36 255	4.75 175	1.11 216	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 217

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 110	0.42 184	2.36 138	0.59 172	1.26 356	2.43 166	0.01 5	3.29 52	7.76 368	1.71 137	2.78 138	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 306

PSMNet-ADL	2.98 289	0.43 195	2.41 139	1.43 290	0.40 231	5.94 391	0.28 164	8.45 312	5.13 250	3.36 178	6.77 268	8.41 386	4.61 376	7.20 308	4.55 392	0.02 330	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 195	0.58 270	2.43 140	1.27 261	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 179	5.90 283	7.10 333	10.10 357	3.06 209	1.74 228	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

testlalala2	2.15 200	0.44 201	2.44 141	9.24 532	6.30 524	3.64 302	0.18 131	4.63 142	2.55 94	3.73 189	4.17 181	3.14 213	0.51 108	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.44 499	0.11 282	0.03 137

MGS-Stereo	1.10 88	0.26 46	2.45 142	0.58 170	0.06 27	1.84 110	0.67 271	2.16 12	3.42 162	1.03 119	6.13 245	0.49 111	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

test_1	1.85 162	0.21 23	2.45 142	1.02 228	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 148	5.06 247	7.02 327	1.73 100	4.09 256	0.41 89	6.51 255	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

AAGNet	3.41 333	0.34 118	2.45 142	1.78 346	0.39 229	3.69 308	1.05 352	4.79 153	4.61 232	9.62 433	7.74 306	4.98 294	6.38 426	7.34 315	13.02 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

RAFT+CT+SA	2.36 230	0.71 316	2.46 145	0.83 197	2.26 430	3.18 265	0.93 338	6.82 278	5.48 260	2.55 152	8.07 312	1.64 161	1.59 217	8.54 395	1.15 221	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 489	0.19 367	0.36 446

test-3	1.86 163	0.21 23	2.46 145	1.03 230	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 146	5.04 246	7.26 344	1.78 105	4.10 258	0.41 89	6.53 258	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

Pruner-Stereo	2.49 245	0.40 166	2.46 145	1.80 348	0.25 176	3.51 292	0.77 297	6.03 233	4.92 243	8.91 414	6.09 241	4.45 276	1.11 170	6.99 291	2.11 300	0.02 330	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.01 24	0.04 182

U	2.12 195	0.25 40	2.47 148	0.17 88	8.09 534	10.63 468	0.00 1	3.08 27	0.87 25	0.24 23	0.45 38	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 540	5.19 550	0.01 24	0.01 18

x	1.73 146	0.28 52	2.49 149	1.91 365	0.17 128	2.10 130	0.83 313	8.74 329	3.55 170	3.28 174	2.12 120	3.10 211	1.96 237	2.90 115	1.12 217	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 103	2.51 150	0.25 106	0.53 271	1.93 116	0.27 163	5.07 173	1.05 43	0.47 87	0.68 49	0.64 124	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.16 374

GMM-Stereo	3.32 322	0.27 50	2.52 151	0.82 195	0.48 256	2.27 148	4.91 475	5.06 171	3.08 135	7.06 331	16.72 453	6.21 336	3.70 324	7.60 328	1.16 223	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 527

11t1	1.62 137	0.26 46	2.53 152	2.37 439	0.24 173	2.58 185	0.06 55	6.66 270	3.00 128	3.40 179	3.01 144	1.14 142	1.94 236	4.18 156	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

MC-Stereo	1.47 126	0.36 139	2.54 153	1.99 382	0.12 91	1.90 113	0.12 94	4.47 131	2.83 112	3.31 177	3.44 164	0.56 120	1.47 203	5.39 198	0.47 101	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.21 444	0.07 220	0.04 182

DCRE	1.79 151	0.68 307	2.55 154	1.66 328	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 138	4.04 199	3.30 176	9.24 341	3.83 246	1.20 187	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.24 456	0.04 146	0.09 284

HHNet	2.59 254	0.55 257	2.55 154	0.20 94	0.32 208	2.84 230	0.94 340	5.77 224	5.14 251	7.33 348	13.80 426	0.94 134	3.20 295	5.27 194	2.41 320	0.13 448	0.02 246	0.06 463	0.00 1	0.23 395	0.03 137

SCV	1.59 134	0.58 270	2.57 156	2.72 458	0.31 204	2.15 138	0.79 303	6.88 279	2.72 104	0.20 14	2.68 134	0.68 125	0.58 122	7.60 328	0.41 75	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 450	0.37 445	0.24 415

s12784h	1.89 171	0.30 68	2.57 156	0.11 62	0.09 59	4.18 342	0.13 103	6.61 267	7.44 354	3.62 184	4.28 184	0.59 122	0.81 148	6.61 263	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

rafts_anoy	1.72 144	0.79 340	2.58 158	2.03 392	1.75 397	2.47 168	0.16 122	5.48 207	6.01 294	3.24 173	2.11 117	1.92 176	1.33 193	3.08 119	1.13 219	0.01 242	0.18 472	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 256

Reg-Stereo(zero)	1.60 136	0.19 13	2.59 159	0.45 149	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 45	5.87 280	4.29 201	3.01 144	4.49 279	1.64 220	2.47 107	1.16 223	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.13 408	0.01 24	0.10 306

H2IRNET	2.16 201	0.45 209	2.60 160	1.22 254	0.03 11	1.98 122	0.13 103	4.73 150	7.04 342	1.15 126	7.79 308	5.88 327	3.39 306	4.97 185	1.45 245	0.01 242	0.00 1	0.04 452	0.17 424	0.19 367	0.03 137

DRaft	3.74 358	0.43 195	2.60 160	0.12 64	0.15 110	4.76 364	1.34 378	5.33 199	4.31 214	10.30 448	21.91 489	3.27 218	8.83 472	7.36 317	3.66 370	0.05 405	0.10 417	0.00 1	0.14 409	0.10 261	0.14 351

MoCha-V2	1.41 122	0.42 184	2.61 162	0.81 193	0.23 171	2.53 176	0.20 140	4.81 154	3.16 139	0.82 113	3.15 150	0.30 82	1.61 219	6.66 267	0.40 74	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.24 456	0.05 178	0.02 87

Gwc-CoAtRS	2.02 188	0.33 103	2.61 162	1.04 235	0.30 196	3.56 297	0.40 196	5.89 230	5.94 287	5.08 229	5.01 205	5.55 315	1.72 225	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.25 461	0.01 24	0.02 87

raft_robust	2.64 256	1.20 416	2.62 164	1.10 241	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 247	9.04 400	6.80 315	7.19 285	3.73 244	2.13 242	9.06 424	1.07 210	0.03 373	0.12 433	0.00 1	0.21 444	0.17 348	0.22 405

THIR-Stereo	3.86 371	0.77 332	2.62 164	0.12 64	0.13 99	4.25 343	6.63 499	5.30 195	4.18 210	10.33 449	17.13 460	6.58 349	7.62 456	7.78 342	3.51 362	0.01 242	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.11 282	0.02 87

NOSS_ROB	3.30 314	0.46 215	2.62 164	2.08 400	1.01 338	5.60 382	0.74 291	10.37 375	11.48 447	5.15 231	8.43 319	5.67 321	1.73 226	7.97 353	2.34 313	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 351

NRIStereo	2.14 198	0.35 129	2.65 167	1.10 241	0.14 105	3.05 250	0.86 326	5.35 200	3.18 145	6.24 284	3.36 160	4.17 262	1.82 234	8.12 368	2.01 295	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 394

test_4	2.38 232	0.34 118	2.68 168	0.08 48	0.11 77	3.69 308	1.14 361	3.33 55	3.34 160	4.03 198	17.35 465	3.31 220	0.51 108	6.28 233	1.15 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 402	0.16 335	0.01 18

CRE-IMP	1.95 178	0.35 129	2.68 168	0.27 112	0.17 128	3.90 328	0.85 324	5.14 175	2.87 114	5.74 245	4.14 180	3.49 230	0.83 149	6.40 243	1.80 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 394

AE-Stereo	1.44 124	0.32 86	2.69 170	1.58 315	0.20 159	2.24 146	0.59 248	6.01 232	5.70 271	1.18 129	3.17 151	1.02 138	0.78 145	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.29 470	0.11 282	0.07 256

ACVNet	2.58 253	0.53 249	2.69 170	0.84 198	0.59 277	2.61 191	0.55 235	8.35 308	5.70 271	4.45 206	9.26 344	5.77 323	3.50 312	2.24 98	4.41 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

CFNet-ft	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.50 254	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.49 252	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

RCA-Stereo	1.99 184	0.34 118	2.71 174	0.26 108	0.06 27	2.29 149	0.48 211	4.89 158	14.65 473	2.81 160	5.51 231	0.78 131	3.21 296	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

CFNet-RSSM	2.11 194	0.33 103	2.71 174	1.04 235	0.30 196	3.21 268	0.41 197	6.67 271	6.96 337	5.62 243	4.58 192	5.40 312	1.71 223	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.32 480	0.02 72	0.02 87

HART	1.68 140	0.67 305	2.72 176	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 213	3.16 139	1.44 130	7.73 304	2.41 187	0.15 22	6.44 245	0.62 123	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 379

OMP-Stereo	3.03 292	0.93 378	2.72 176	4.21 515	0.51 266	2.19 141	1.25 369	6.19 244	6.00 293	7.99 378	6.21 251	8.50 392	2.49 260	9.44 441	1.74 275	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 217

222	5.36 430	0.40 166	2.72 176	1.50 296	0.48 256	6.15 394	0.07 63	13.73 472	8.06 376	8.79 408	11.03 383	3.71 243	4.21 349	7.47 323	38.74 560	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

EAI-Stereo	2.31 223	0.44 201	2.72 176	0.68 185	0.56 275	3.51 292	2.62 420	11.42 407	4.14 208	2.09 141	7.23 288	1.21 145	0.91 154	5.67 207	1.51 249	0.01 242	0.25 497	0.00 1	0.88 517	0.04 146	0.26 425

DilatedVolume-Stereo	1.13 95	0.41 177	2.75 180	1.04 235	0.11 77	2.21 143	0.10 83	2.96 24	1.32 49	2.40 150	2.09 114	0.33 93	0.58 122	5.62 202	0.43 81	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.14 409	0.04 146	0.04 182

test_3	1.88 168	0.22 26	2.75 180	0.96 220	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 141	5.87 280	6.55 308	1.84 107	4.28 269	0.45 103	6.48 251	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 469	0.17 348	0.14 351

RALCasStereoNet	1.93 176	1.01 389	2.75 180	1.88 361	1.75 397	2.88 236	0.18 131	4.64 145	4.36 216	2.27 146	5.14 208	2.22 183	0.79 147	7.10 300	1.00 206	0.00 1	0.34 503	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 374

test_xeample	4.13 391	0.36 139	2.75 180	1.23 255	0.51 266	3.96 332	0.13 103	12.63 451	7.65 360	7.49 355	10.86 379	3.29 219	3.36 301	6.71 271	21.53 528	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

HSM-Net_RVC	4.20 397	0.32 86	2.76 184	0.63 179	0.69 294	6.95 412	1.69 396	11.96 425	8.36 387	8.83 411	12.17 405	15.18 475	4.21 349	6.91 283	3.30 351	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EKT-Stereo	1.91 174	0.48 224	2.77 185	2.19 414	4.36 500	1.42 64	0.24 153	4.63 142	3.51 166	2.94 165	3.47 165	3.55 234	2.25 249	5.26 193	0.85 175	0.04 393	0.12 433	0.00 1	0.09 395	0.06 202	0.05 217

xxxx	4.51 414	0.31 73	2.77 185	1.69 330	0.47 254	7.74 432	0.07 63	14.04 475	7.91 373	5.82 251	8.97 331	9.34 402	3.41 309	7.33 314	20.24 523	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

AIO-test1	2.22 209	0.76 329	2.78 187	0.30 113	4.38 501	2.48 170	0.96 344	5.59 212	14.64 471	0.74 107	2.86 139	0.92 133	0.30 59	5.64 203	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 351

GCAP-BAT	1.77 149	0.49 228	2.78 187	0.66 183	0.16 118	3.76 319	0.80 305	3.72 90	3.27 150	3.68 187	5.03 206	3.66 239	0.56 116	5.82 213	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.24 456	0.01 24	0.01 18

SST-Stereo	2.75 266	0.31 73	2.78 187	1.33 272	0.33 213	3.99 334	0.82 309	5.60 213	3.93 190	10.92 464	6.19 249	5.00 298	4.23 351	8.66 403	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

cross-raft	2.03 189	0.35 129	2.78 187	1.10 241	0.16 118	3.77 320	0.48 211	7.03 285	3.75 178	5.06 228	5.55 232	6.26 337	1.41 199	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.03 137

testlalala_base	3.12 300	0.48 224	2.79 191	2.14 409	1.98 413	4.13 341	0.64 262	6.16 240	2.09 69	2.38 149	4.08 178	1.80 168	0.50 106	1.65 68	0.72 144	12.33 553	2.33 535	0.00 1	0.31 478	14.56 547	1.32 500

hitnet-ft	3.66 353	0.65 296	2.79 191	0.89 205	0.72 301	4.25 343	0.55 235	9.11 338	7.52 356	7.14 335	10.19 359	12.49 452	4.70 380	7.44 320	4.41 389	0.03 373	0.00 1	0.06 463	0.00 1	0.20 371	0.04 182

StereoAnything_RVC	1.52 130	7.77 531	2.81 193	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 50	0.75 9	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 130	6.69 269	0.13 7	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	6.69 535	0.02 87

IIG-Stereo	3.16 304	0.75 326	2.83 194	4.08 510	0.21 162	2.56 182	0.74 291	6.55 266	5.56 267	8.39 396	9.38 347	7.94 377	2.79 280	9.50 443	1.89 286	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

RAFT-IKP	1.90 172	0.42 184	2.83 194	0.12 64	0.18 143	3.50 289	0.64 262	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.34 188	3.50 232	1.51 204	5.99 219	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

SGM-Forest	4.96 422	0.32 86	2.84 196	1.21 253	0.64 287	10.23 461	6.64 500	11.55 411	10.98 438	10.94 466	13.59 424	11.65 444	4.30 358	8.94 420	4.63 393	0.11 439	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ROB_FTStereo_v2	1.91 174	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.73 288	5.23 182	2.95 119	5.86 254	4.36 190	3.46 225	1.51 204	5.86 215	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

HUI-Stereo	1.80 153	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.18 143	3.72 313	0.65 265	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.34 188	3.45 223	1.52 209	3.93 147	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 306

Patchmatch Stereo++	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284
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	1.88 168	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.75 318	0.71 283	5.23 182	2.96 122	5.86 254	4.33 187	3.45 223	1.51 204	5.40 199	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

ROB_FTStereo	1.90 172	0.42 184	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.75 293	5.24 188	2.95 119	5.87 259	4.26 183	3.41 221	1.51 204	5.80 212	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

iRAFT	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

DeepStereo_RVC	2.05 191	0.39 156	2.87 203	0.14 81	0.17 128	3.51 292	0.70 280	5.21 181	3.00 128	6.27 289	4.13 179	3.47 228	4.53 373	4.81 176	1.49 248	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

iGMRVC	1.96 181	0.40 166	2.88 204	0.12 64	0.19 154	3.74 315	0.73 288	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.37 191	3.48 229	1.52 209	6.73 272	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

RAFT-345	3.27 311	0.41 177	2.88 204	1.02 228	0.21 162	2.63 196	0.48 211	3.76 94	5.51 263	7.35 349	24.88 505	4.25 265	1.76 232	8.15 371	2.13 302	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

ICVP	2.32 225	0.38 152	2.89 206	0.92 211	0.70 298	2.55 180	0.87 329	9.97 362	3.99 193	4.13 199	8.97 331	2.71 196	1.69 222	2.52 108	3.52 366	0.05 405	0.24 496	0.01 392	0.01 305	0.11 282	0.13 342
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-RH_RVC	3.96 381	0.46 215	2.93 207	1.55 310	0.42 238	3.14 260	0.14 110	3.70 84	5.98 291	11.25 470	32.23 527	5.29 307	1.68 221	8.13 369	2.14 303	0.08 429	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 301	0.37 146	2.95 208	1.51 299	0.80 310	2.75 211	0.49 221	6.79 276	5.25 254	11.43 472	5.57 233	10.79 429	5.30 401	5.25 192	2.95 337	0.03 373	0.09 405	0.03 440	0.00 1	0.12 299	0.09 284

DIP-Stereo	1.97 183	0.64 290	2.95 208	0.17 88	0.10 67	4.83 366	0.13 103	8.60 324	4.06 204	6.42 300	4.92 201	0.44 107	0.72 135	3.57 134	1.80 280	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
qqq	1.93 176	0.30 68	2.96 210	1.40 285	0.05 16	1.96 121	0.39 192	8.45 312	3.33 157	3.06 167	3.84 171	4.67 284	2.70 271	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

NF-Stereo	2.24 210	0.33 103	3.00 211	2.04 394	0.10 67	3.46 280	0.43 201	6.51 264	3.17 142	6.84 317	5.24 219	2.67 195	1.34 195	8.17 375	1.53 252	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RAFT_R40	2.71 262	0.33 103	3.00 211	1.26 259	0.30 196	3.83 324	1.00 347	5.69 217	4.29 213	9.69 435	6.33 259	5.02 300	4.02 342	8.58 398	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4D-IteraStereo	1.72 144	0.86 355	3.01 213	0.09 53	2.86 452	3.57 300	1.06 353	3.92 102	5.31 256	5.28 236	1.02 65	3.92 248	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 284

psm_up	3.85 370	0.82 349	3.01 213	2.00 386	2.58 443	5.28 378	3.34 441	10.85 391	6.33 313	7.27 345	7.32 291	10.15 416	9.02 476	6.19 227	2.51 324	0.22 468	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 312	3.02 215	0.33 125	1.83 405	1.22 19	0.06 55	3.41 64	1.49 54	0.31 40	0.38 33	0.42 104	0.51 108	1.14 42	1.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

MIF-Stereo (partial)	1.29 113	0.33 103	3.02 215	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 129	3.75 178	0.35 51	2.39 129	0.31 86	0.74 137	6.09 222	1.76 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 182

OCTAStereo	2.24 210	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.45 279	0.43 201	6.50 261	3.17 142	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.33 193	8.18 376	1.56 256	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RE-Stereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

DisPM	2.43 236	0.32 86	3.04 220	1.76 342	0.18 143	3.46 280	0.65 265	5.13 174	4.88 242	8.59 404	7.04 282	2.84 198	1.03 165	8.85 416	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

CrosDoStereo	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 533	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 450	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

DeepStereo_LL	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 533	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 450	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

FENet	2.19 206	0.34 118	3.04 220	2.05 398	0.26 183	2.82 227	0.13 103	7.02 284	5.55 265	4.97 225	1.94 108	4.91 293	3.39 306	4.71 174	2.50 323	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 403

AdaStereo	3.09 296	0.58 270	3.04 220	2.84 464	0.48 256	4.08 337	1.29 375	12.16 437	7.77 369	6.03 266	9.62 350	5.79 325	1.53 213	4.56 170	1.93 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
HI	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

BUS	2.49 245	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.12 415	0.50 223	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	5.29 307	0.83 149	3.91 144	1.77 277	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 258	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.13 417	1.63 392	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

psmg	3.10 299	0.32 86	3.05 225	0.54 161	0.46 245	8.68 442	2.84 427	9.87 358	4.69 234	8.08 379	8.69 322	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.04 326	0.06 463	0.00 1	0.11 282	0.00 1

SCV_C0	1.40 121	0.49 228	3.06 230	0.12 64	0.21 162	2.29 149	0.09 79	6.46 260	3.81 182	0.63 101	2.00 111	0.24 69	0.41 89	7.31 312	0.43 81	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.21 444	0.16 335	0.07 256

water-stereo	0.70 38	0.29 57	3.07 231	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 109	1.41 52	0.59 99	1.31 81	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 79	0.26 46	3.09 232	0.49 156	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 231	0.38 56	0.77 55	0.78 131	1.18 184	4.35 164	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT	2.57 252	0.76 329	3.09 232	0.91 207	0.09 59	2.41 164	0.94 340	5.35 200	2.65 98	6.11 273	7.21 286	9.43 405	4.30 358	5.73 211	1.77 277	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 271

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

whm_eth	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

CBMV_ROB	4.14 392	0.52 245	3.14 236	1.30 268	0.77 307	6.92 411	1.97 404	10.11 371	9.58 410	8.92 415	14.20 431	7.12 362	5.90 417	8.65 402	3.50 361	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 284

RAStereo	0.68 33	0.42 184	3.15 237	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 38	0.98 42	0.51 93	1.43 85	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

depthmonostereo	1.01 76	0.50 231	3.16 238	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 164	1.51 55	0.90 115	1.46 87	0.98 136	0.94 158	3.45 132	0.46 94	0.02 330	0.10 417	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

HSM	4.00 386	0.79 340	3.16 238	1.59 318	2.17 424	6.77 408	1.11 359	12.28 440	6.35 315	6.75 311	8.11 314	13.90 463	5.37 403	8.85 416	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

rrr	1.05 83	0.45 209	3.18 240	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.95 343	3.49 71	1.12 45	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.06 202	0.10 306

CroCo-Stereo	0.99 72	0.89 365	3.19 241	0.46 150	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 139	3.95 191	0.48 88	1.78 105	1.01 137	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
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
Anonymous_2	4.14 392	0.62 286	3.21 242	1.40 285	1.43 373	5.19 373	0.32 176	6.63 268	4.38 217	4.48 209	2.30 124	8.08 380	7.00 439	5.37 197	2.29 311	0.23 469	0.75 522	5.20 537	18.12 562	5.66 530	0.23 411

mmm	2.50 248	0.29 57	3.22 243	1.98 380	0.32 208	3.72 313	0.12 94	9.45 347	4.05 201	5.84 253	10.80 375	2.47 188	2.86 285	4.07 154	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

NINENet	3.09 296	0.56 263	3.22 243	1.61 320	1.37 369	7.12 415	0.50 223	11.88 422	5.63 269	6.63 310	8.40 318	5.29 307	0.83 149	6.51 255	1.77 277	0.15 451	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.09 250	0.00 1

PSMNet-RSSM	3.33 324	0.77 332	3.22 243	2.12 406	1.90 411	2.33 155	0.71 283	11.17 395	5.83 278	5.90 262	11.43 391	7.04 358	4.83 390	5.96 218	3.17 344	0.00 1	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.08 232	0.02 87

MultiAttention	13.72 526	0.34 118	3.24 246	2.22 420	1.79 401	56.78 572	83.85 575	18.93 519	15.06 477	8.16 382	20.91 485	13.25 457	2.53 261	33.18 548	6.90 433	0.20 464	0.06 360	0.74 514	1.00 520	2.69 520	2.60 519

GANet-ADL	2.20 207	0.50 231	3.27 247	2.02 389	0.11 77	2.21 143	0.48 211	8.64 326	6.79 332	4.56 210	5.83 237	3.98 250	1.27 192	2.68 110	1.43 242	0.04 393	0.08 393	0.02 423	0.00 1	0.15 328	0.03 137

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 237	3.29 248	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 83	2.54 93	0.26 27	0.16 17	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 182

test_sample1	2.31 223	0.26 46	3.29 248	2.08 400	0.46 245	2.62 194	0.05 48	9.88 359	4.23 212	3.90 193	3.92 175	3.49 230	4.44 366	5.67 207	1.88 285	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

Selective-RAFT	1.69 141	0.32 86	3.29 248	0.92 211	0.18 143	3.89 327	0.06 55	4.22 116	4.00 194	1.47 132	1.98 110	3.07 210	2.81 281	6.35 242	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.05 178	0.00 1

ASMatch	3.32 322	0.50 231	3.32 251	1.72 338	0.45 244	1.93 116	0.68 272	6.42 258	3.89 186	6.18 279	22.30 492	4.61 283	4.82 389	7.65 331	1.70 270	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 383

IRAFT_RVC	2.85 274	0.41 177	3.32 251	2.09 403	0.41 235	2.92 238	5.22 480	6.41 257	3.63 173	6.53 307	5.48 230	5.09 302	4.88 391	8.20 379	2.15 304	0.01 242	0.17 468	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.04 182

anonymousa	3.80 367	0.55 257	3.35 253	1.24 256	3.74 482	9.04 447	0.36 184	6.74 274	4.03 197	7.72 364	19.64 477	10.62 425	6.01 420	1.52 61	1.40 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

HCRNet	2.56 250	0.53 249	3.35 253	0.24 104	3.39 469	2.19 141	0.23 151	6.89 280	5.50 261	5.26 235	4.79 195	5.27 306	2.78 279	7.71 337	2.89 335	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 182

test_sample2	2.32 225	0.25 40	3.38 255	2.08 400	0.41 235	2.58 185	0.15 116	9.50 348	4.97 245	3.66 185	4.86 200	4.29 271	3.26 297	5.83 214	1.09 214	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

GANet-RSSM	3.27 311	0.60 277	3.38 255	2.94 471	2.00 415	2.61 191	0.48 211	10.93 393	6.11 300	5.47 239	10.20 360	6.57 348	5.44 410	6.25 231	2.23 309	0.00 1	0.00 1	0.08 472	0.00 1	0.17 348	0.03 137

CroCo-Stereo Lap2	1.24 106	0.88 362	3.39 257	0.95 218	4.59 513	0.47 4	0.08 71	3.51 74	2.80 111	1.17 128	2.24 122	1.57 160	0.20 30	1.48 59	1.14 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 334

test_xeample3	1.08 86	0.43 195	3.39 257	0.49 156	0.05 16	2.58 185	0.93 338	3.32 54	1.77 60	0.23 20	0.23 27	0.19 49	0.28 48	6.34 240	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 468	0.06 202	0.10 306

RAFT-Test	2.17 203	0.36 139	3.40 259	1.05 238	0.34 215	4.90 368	0.69 277	6.27 246	3.98 192	4.65 216	7.02 279	6.30 340	1.12 171	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 468	0.00 1	0.34 484	0.02 72	0.02 87

anonymousdsp2	1.78 150	0.39 156	3.40 259	1.10 241	0.04 13	3.63 301	0.50 223	7.80 298	2.77 110	2.91 164	2.88 140	3.17 215	1.01 162	5.15 191	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 423	0.15 413	0.05 178	0.12 334

PSM-softLoss	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

SGM_RVC	10.08 504	0.60 277	3.42 261	2.30 427	0.32 208	19.41 521	6.33 495	18.95 520	14.64 471	25.14 532	24.32 501	33.34 539	18.79 524	19.86 526	12.55 501	0.25 473	0.26 499	0.22 497	0.24 456	0.34 438	0.40 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample7	3.30 314	0.47 217	3.43 264	1.98 380	0.35 218	4.33 347	1.88 402	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

TestStereo1	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

SA-5K	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

FCDSN-DC	10.24 508	0.56 263	3.49 267	1.96 378	1.29 363	16.90 511	4.59 469	17.16 503	19.10 498	24.64 531	32.46 531	33.82 540	22.14 537	15.93 510	10.45 485	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 403
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	3.70 356	0.47 217	3.50 268	2.87 465	3.50 473	5.91 390	0.72 287	10.17 372	4.34 215	8.16 382	5.80 235	10.82 430	5.64 413	7.08 298	4.73 395	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 351

AIO-test2	2.70 261	1.23 419	3.52 269	1.24 256	3.05 455	2.65 199	0.06 55	6.30 248	15.40 480	2.58 153	7.30 290	0.48 110	0.57 120	5.36 196	0.96 199	3.06 529	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 362

TDLM	4.11 389	1.11 406	3.54 270	1.62 324	1.04 339	3.91 329	7.41 509	10.60 380	10.67 436	6.38 298	12.59 411	5.95 329	4.77 384	8.79 414	3.04 340	0.58 499	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.19 367	0.12 334

coex_refinement	4.04 387	0.87 358	3.55 271	2.96 472	1.40 371	4.28 345	0.32 176	11.18 396	7.72 363	8.32 389	13.44 423	10.01 414	3.48 311	6.28 233	6.76 432	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 374

CASS	2.44 238	0.44 201	3.56 272	0.85 200	0.38 227	3.14 260	0.22 147	9.64 353	4.00 194	6.78 313	7.62 300	3.57 235	3.58 317	3.80 141	1.10 215	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	3.33 324	1.03 393	3.56 272	3.46 490	0.63 285	3.09 253	0.28 164	8.78 330	3.43 163	5.99 264	10.64 372	10.08 415	4.03 343	8.69 406	2.51 324	0.03 373	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 237

FACV-RUCA	2.21 208	0.34 118	3.59 274	1.30 268	2.90 453	2.22 145	1.25 369	7.98 303	5.71 276	3.59 183	7.21 286	1.14 142	1.60 218	3.12 120	1.46 246	0.01 242	0.03 297	0.10 477	0.04 364	0.35 439	0.17 379

CVANet_RVC	4.16 395	1.16 413	3.60 275	1.94 374	1.46 374	3.92 330	4.68 470	10.89 392	8.34 386	7.58 358	10.84 377	10.27 420	6.62 432	8.56 396	2.69 329	0.39 488	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 284

SMFormer	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

tta	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

qqq1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

Sa-1000	3.55 345	0.75 326	3.63 280	1.91 365	0.30 196	3.55 296	1.63 392	7.39 291	8.54 394	7.70 363	17.44 466	4.00 251	2.82 282	9.44 441	1.33 235	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.18 431	0.21 382	0.04 182

TestStereo	1.74 147	1.02 391	3.64 281	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 188	4.01 196	3.18 170	4.97 203	2.07 180	0.70 132	7.32 313	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 346	0.86 355	3.66 282	2.79 462	1.52 377	4.11 340	1.17 365	11.35 404	6.27 309	7.97 376	8.87 325	9.39 404	2.26 251	6.55 259	4.33 386	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 342

CBMV	5.35 429	0.91 372	3.67 283	1.62 324	0.44 239	10.09 459	7.19 507	12.49 447	12.33 457	12.22 478	14.69 437	10.93 434	6.48 427	8.51 394	4.96 400	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	2.90 283	0.70 314	3.69 284	2.01 387	3.17 460	4.61 362	1.32 377	6.69 272	7.02 341	2.79 158	7.18 284	4.99 295	4.14 345	7.96 351	1.31 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 425

PFNet+	2.35 228	0.31 73	3.69 284	0.79 192	0.17 128	3.15 263	0.75 293	4.52 133	6.30 310	7.90 373	6.34 260	2.53 189	1.18 184	7.72 339	1.62 262	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

DEmStereo	3.79 365	0.37 146	3.69 284	0.17 88	0.17 128	5.28 378	2.54 415	4.35 121	3.70 174	8.21 388	20.15 478	5.13 304	10.38 491	7.65 331	3.85 375	0.01 242	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.06 237

CSP-Net	4.12 390	1.28 428	3.70 287	1.54 308	1.06 340	13.28 497	2.33 410	12.96 458	5.45 259	8.87 413	8.54 321	8.43 387	3.03 290	8.16 372	3.65 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

RALAANet	2.46 243	1.09 402	3.70 287	2.55 451	0.80 310	3.37 276	0.15 116	7.44 293	5.54 264	5.65 244	6.01 240	3.54 233	1.13 174	6.34 240	1.58 258	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

HH	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

HanStereo	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

DLCB_ROB	4.51 414	0.91 372	3.78 291	2.19 414	1.07 343	6.28 395	3.09 433	9.78 356	7.72 363	10.65 458	12.97 417	13.91 464	3.71 325	8.72 412	5.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 306

SA	3.06 294	0.74 324	3.79 292	1.60 319	0.30 196	3.19 266	1.43 381	6.72 273	9.06 401	4.63 215	10.80 375	2.89 200	4.71 381	9.62 444	1.18 226	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.19 436	0.23 395	0.02 87

ITSA-stereo	3.76 362	0.54 253	3.80 293	1.91 365	0.29 195	3.09 253	0.70 280	13.22 463	15.64 481	6.79 314	6.66 266	4.15 261	3.52 315	8.30 382	5.00 401	0.09 434	0.07 381	0.11 478	0.10 400	0.18 359	0.95 492

StereoDRNet-Refined	4.46 410	0.62 286	3.80 293	1.92 369	0.40 231	9.35 450	0.15 116	10.02 367	8.83 399	12.69 482	11.62 395	9.34 402	3.87 336	8.06 364	8.02 449	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.05 370	0.20 371	0.26 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
fff	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

SACVNet	4.15 394	1.26 423	3.81 295	3.12 478	1.68 390	3.09 253	2.85 428	11.91 423	5.96 288	10.52 455	11.20 385	10.59 423	3.95 338	8.97 421	3.25 349	0.08 429	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 461

DCANet	2.08 193	0.64 290	3.81 295	0.31 117	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 182	8.47 391	6.07 270	5.30 225	1.41 150	4.23 351	1.85 81	2.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 394

csc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

cscssc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

111	2.78 268	0.92 375	3.81 295	0.22 100	0.07 35	2.83 229	0.70 280	6.03 233	14.00 466	3.22 172	8.93 327	5.48 314	3.30 299	3.66 135	2.03 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 435

rvit_stereo_ft	1.00 75	0.78 339	3.84 301	0.84 198	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 99	3.76 180	0.37 55	0.87 63	0.74 128	1.12 171	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 237

GwcNet-ADL	2.65 257	0.48 224	3.84 301	0.82 195	0.33 213	2.04 126	0.69 277	8.07 304	9.42 407	6.05 267	6.66 266	4.14 260	1.73 226	5.40 199	3.01 339	0.08 429	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

G2L-ROB	3.43 335	0.77 332	3.89 303	1.71 336	1.16 350	4.51 357	0.44 205	11.70 415	5.70 271	7.51 356	5.34 227	11.24 439	1.71 223	7.66 333	5.10 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 306

UDGNet	2.73 265	7.09 527	3.90 304	2.71 456	0.06 27	2.98 243	0.20 140	4.63 142	8.58 396	2.69 154	2.70 135	0.95 135	1.01 162	6.27 232	1.51 249	1.28 516	0.00 1	5.24 538	0.94 519	1.70 509	0.13 342

LG-Stereo	0.79 46	0.32 86	3.96 305	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 75	2.95 119	0.32 42	1.77 102	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

ffm	2.90 283	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

ff1	3.45 339	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 472	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

mmx	3.86 371	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 472	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

cf-r	3.42 334	0.81 346	3.97 306	2.41 443	2.78 449	2.85 231	0.64 262	8.44 311	6.32 312	6.25 286	11.57 394	8.97 399	3.54 316	5.93 217	3.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 256

GCST	9.08 493	17.31 544	3.98 310	52.92 567	10.66 540	11.29 476	0.20 140	6.97 282	6.47 321	9.46 428	4.68 193	4.75 286	1.51 204	9.34 436	1.31 233	8.19 541	0.05 342	22.38 549	0.34 484	6.17 533	3.53 522

xxx	3.86 371	0.31 73	3.98 310	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 472	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

StereoVision	2.25 215	0.72 317	4.00 312	1.03 230	2.64 445	1.91 114	0.28 164	5.83 228	4.43 219	1.89 140	10.65 373	3.88 247	0.52 111	5.13 190	1.98 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.39 140	0.26 183	2.53 176	0.15 116	9.24 341	9.22 402	7.12 334	11.53 393	6.94 354	2.41 257	4.02 151	1.33 235	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

MSMDNet	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.40 142	0.25 176	2.53 176	0.16 122	9.35 345	9.25 403	7.08 332	11.39 388	6.93 353	2.43 258	4.01 150	1.34 237	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

HITNet	2.79 270	0.77 332	4.02 313	2.03 392	0.11 77	5.58 381	0.59 248	9.24 341	5.15 252	6.42 300	7.26 289	3.66 239	2.92 288	4.07 154	3.87 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
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
CFNet_pseudo	2.81 271	0.42 184	4.04 316	0.33 125	0.24 173	2.59 188	0.12 94	8.20 307	7.66 361	7.04 330	10.42 366	6.56 347	2.05 240	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

CFNet_ucs	3.07 295	0.44 201	4.05 317	0.54 161	0.37 225	3.08 251	0.19 134	9.80 357	8.49 393	7.64 361	12.62 412	5.67 321	1.76 232	4.96 184	1.51 249	0.00 1	0.04 326	0.01 392	0.00 1	0.09 250	0.11 320

ccs_rob	2.81 271	0.42 184	4.06 318	0.33 125	0.25 176	2.59 188	0.12 94	8.19 306	7.68 362	7.02 327	10.37 365	6.54 343	2.06 241	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

DeepPruner_ROB	3.52 342	1.14 411	4.06 318	1.12 247	1.65 385	3.65 303	0.83 313	13.96 474	4.47 223	7.80 366	10.84 377	7.05 360	2.16 245	8.14 370	3.08 342	0.07 424	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 237

GANet	6.22 448	1.07 398	4.07 320	2.27 423	0.89 321	9.19 449	9.52 520	12.02 428	8.13 380	10.72 459	29.09 518	13.86 462	7.52 454	11.00 466	4.39 388	0.36 485	0.00 1	0.02 423	0.02 330	0.12 299	0.08 271

iRaft-Stereo_5w	2.86 278	0.86 355	4.08 321	0.06 30	0.25 176	2.76 212	0.60 251	4.97 164	4.10 205	2.98 166	7.85 309	10.17 417	4.17 348	8.16 372	5.83 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 237

model_zeroshot	1.52 130	0.42 184	4.10 322	1.25 258	0.11 77	3.04 249	0.14 110	5.79 225	2.84 113	3.12 169	3.65 170	2.05 179	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 417	0.00 1	0.20 439	0.02 72	0.04 182

HBP-ISP	4.09 388	1.05 395	4.10 322	1.87 358	1.31 366	7.56 426	3.98 453	11.26 398	9.94 418	7.81 367	14.44 434	3.23 217	4.27 353	8.89 419	1.87 283	0.06 415	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

FC-DCNN v2	10.88 514	0.52 245	4.17 324	1.92 369	1.63 382	17.79 516	5.35 483	18.87 518	19.88 504	28.77 536	34.99 537	34.62 543	21.72 535	16.03 512	11.16 493	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.00 1	0.06 202	0.08 271

LMCR-Stereo	3.63 351	1.29 430	4.20 325	2.54 449	0.17 128	8.08 434	1.52 386	11.46 408	4.73 237	8.45 399	10.66 374	1.91 175	5.03 394	7.69 335	3.58 367	0.92 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

gcap-zeroshot	1.87 167	0.44 201	4.24 326	0.53 159	0.51 266	3.12 258	0.75 293	6.42 258	3.91 188	3.75 190	1.67 98	7.79 371	0.55 114	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 485	0.00 1	0.23 453	0.00 1	0.05 217

MIM_Stereo	2.50 248	0.75 326	4.26 327	1.18 252	0.11 77	3.08 251	0.33 180	6.07 235	3.28 152	5.01 226	10.12 358	4.29 271	1.74 228	8.06 364	1.27 230	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 362

FC-DCNN	10.72 513	0.52 245	4.27 328	1.88 361	1.63 382	17.18 512	5.29 482	18.20 511	19.69 503	28.50 535	34.51 535	34.03 541	21.48 534	15.89 509	11.15 492	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.01 305	0.07 220	0.09 284

GES	2.49 245	0.38 152	4.29 329	1.58 315	0.05 16	4.58 360	1.07 355	9.70 355	3.39 161	5.21 232	6.64 265	1.84 171	3.36 301	4.86 177	2.54 326	0.06 415	0.01 179	0.06 463	0.01 305	0.12 299	0.03 137

1111x	4.25 403	0.30 68	4.31 330	1.47 295	0.37 225	5.10 372	0.32 176	12.86 455	9.82 415	6.01 265	9.73 353	8.78 396	5.97 419	9.43 438	10.39 484	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

test_sample5	2.91 285	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.18 279	8.35 317	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

DualNet	3.05 293	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.50 304	10.86 379	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

ADLNet	4.32 408	0.80 344	4.33 331	3.60 497	3.56 475	6.87 410	2.48 414	11.20 397	7.58 359	9.87 439	9.62 350	8.39 385	4.95 392	6.16 225	6.60 429	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 419

UPFNet	3.82 368	0.47 217	4.34 334	2.21 417	3.38 467	7.26 419	2.69 422	9.89 360	5.96 288	7.98 377	7.53 295	7.89 374	3.15 294	7.72 339	5.88 416	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 237

AASNet	3.90 375	0.92 375	4.41 335	3.56 496	4.00 495	6.70 406	1.26 372	18.71 514	6.14 301	7.35 349	7.91 311	4.35 273	2.58 265	3.04 118	6.62 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 351

test_sample6	3.14 303	0.41 177	4.42 336	1.92 369	0.49 259	3.25 269	0.21 145	11.30 402	6.69 328	6.50 304	10.86 379	4.03 252	2.93 289	7.06 297	2.65 328	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

RASNet	4.52 417	0.61 281	4.42 336	3.42 488	4.68 514	4.58 360	0.99 345	9.54 352	8.01 375	5.28 236	11.42 390	10.34 422	8.88 473	9.28 433	8.68 463	0.15 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

UGAM-zero	3.51 341	0.33 103	4.44 338	0.88 203	0.65 288	3.52 295	0.16 122	11.35 404	2.71 103	5.09 230	5.82 236	15.28 476	9.14 479	8.38 385	1.61 261	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.46 500	0.02 72	0.19 394

test_sample3	2.87 280	0.37 146	4.45 339	1.95 375	0.59 277	4.69 363	0.16 122	11.50 410	6.45 320	5.82 251	6.44 262	3.76 245	2.64 267	6.01 220	2.41 320	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

DMCA	2.82 273	0.64 290	4.45 339	1.61 320	0.89 321	3.86 326	0.57 246	9.18 339	5.10 249	6.24 284	6.49 263	7.17 363	2.13 242	3.31 124	4.73 395	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

CoDeX	3.43 335	0.68 307	4.49 341	0.98 224	1.65 385	6.37 398	2.14 407	13.23 464	6.07 296	7.23 342	8.95 328	4.09 256	3.79 333	6.31 236	2.37 317	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 362

delet	4.27 405	0.72 317	4.50 342	1.07 239	3.75 486	10.79 472	4.04 455	9.95 361	7.89 371	8.09 380	8.89 326	8.46 388	3.81 335	7.56 326	5.80 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

RAFT_CTSACE	3.40 331	1.07 398	4.52 343	1.27 261	3.14 457	4.00 335	1.07 355	3.93 104	4.43 219	4.66 217	17.94 469	7.21 365	2.76 278	10.82 463	0.85 175	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

DDVS	3.59 348	0.53 249	4.53 344	2.02 389	1.27 359	6.63 405	0.49 221	8.73 328	4.10 205	7.14 335	7.63 301	12.68 454	2.25 249	8.69 406	4.09 382	0.08 429	0.20 482	0.01 392	0.00 1	0.14 324	0.59 480

test_sample4	2.87 280	0.40 166	4.54 345	1.80 348	0.54 273	3.95 331	0.15 116	11.48 409	6.49 323	6.33 296	6.81 270	3.68 241	2.65 269	6.11 223	2.36 316	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

MyStereo06	2.35 228	0.66 302	4.54 345	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	9.30 343	4.05 201	5.22 233	6.09 241	5.95 329	2.38 256	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

TransformOpticalFlow	3.38 327	0.70 314	4.54 345	1.00 226	0.30 196	3.56 297	0.14 110	9.67 354	7.30 350	5.55 242	13.34 421	6.74 351	5.03 394	8.22 380	1.34 237	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.04 146	0.11 320

GMStereo	1.83 160	0.99 387	4.55 348	0.57 169	0.05 16	2.53 176	0.01 5	4.95 161	11.14 440	3.52 181	2.24 122	0.53 117	0.49 105	3.76 140	0.80 168	0.20 464	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.12 299	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
PS-NSSS	3.90 375	1.84 469	4.55 348	0.87 202	2.95 454	4.10 339	2.00 405	10.77 388	8.23 384	6.75 311	14.63 436	5.01 299	2.24 247	8.41 388	2.91 336	0.33 483	0.03 297	0.83 517	0.00 1	0.82 489	0.70 485

MeshStereo	11.52 519	1.52 446	4.55 348	1.89 363	1.46 374	19.87 523	5.11 478	20.66 535	15.91 484	32.67 541	34.51 535	39.34 548	21.15 532	18.74 522	12.10 497	0.11 439	0.06 360	0.01 392	0.00 1	0.45 462	0.22 405
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
MIPNet	2.06 192	0.69 312	4.57 351	0.32 120	0.21 162	1.92 115	0.19 134	6.89 280	5.64 270	5.48 240	4.02 176	2.02 178	3.50 312	3.32 125	2.01 295	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.01 305	0.20 371	0.13 342

acv_ft	3.69 355	0.53 249	4.58 352	2.31 433	4.71 515	7.44 423	0.86 326	8.54 319	5.70 271	9.29 425	9.26 344	5.77 323	4.15 346	2.24 98	8.13 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

HGLStereo	4.25 403	0.52 245	4.65 353	3.09 474	5.18 517	6.51 404	0.73 288	10.37 375	6.74 331	7.32 347	12.44 410	7.00 355	7.21 445	7.46 321	5.51 409	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 306

MSMD_ROB	9.28 497	1.09 402	4.65 353	1.58 315	0.39 229	16.52 507	4.41 465	13.60 469	14.87 476	22.34 521	39.89 545	25.67 525	20.71 531	12.42 485	6.98 434	0.34 484	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 284

hknet	3.31 316	0.42 184	4.68 355	0.46 150	1.17 351	7.13 417	1.63 392	9.05 335	6.91 335	6.11 273	6.15 246	9.66 408	2.85 284	7.48 324	2.45 322	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

UGAM	3.90 375	0.48 224	4.69 356	0.17 88	0.08 51	3.67 304	1.22 367	4.81 154	14.45 470	4.59 211	11.94 399	14.20 466	3.80 334	9.92 448	3.61 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 256

TRStereo	2.36 230	3.10 498	4.70 357	1.99 382	2.08 418	2.61 191	1.11 359	8.79 331	3.73 176	3.19 171	3.04 147	3.96 249	0.77 142	5.92 216	1.44 243	0.03 373	0.14 448	0.00 1	0.29 470	0.08 232	0.25 419

CIPLG	2.47 244	1.10 404	4.71 358	0.63 179	2.15 423	2.67 203	0.77 297	5.19 180	4.73 237	7.85 369	9.56 349	1.72 165	1.14 175	4.20 159	2.34 313	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.09 395	0.23 395	0.08 271

G2L-Stereo	3.40 331	0.93 378	4.73 359	1.61 320	2.05 416	2.88 236	0.60 251	8.94 332	5.84 279	7.42 351	7.33 292	8.61 394	2.16 245	8.44 391	6.11 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 383

IPLG	2.43 236	0.66 302	4.77 360	0.54 161	0.31 204	3.01 246	0.26 160	6.15 239	5.55 265	7.69 362	6.21 251	1.89 172	1.74 228	7.19 307	2.35 315	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 334

dd	2.16 201	1.22 417	4.82 361	0.68 185	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 175	11.22 444	2.70 156	3.51 168	1.52 158	1.23 189	5.08 187	3.96 378	0.12 443	0.01 179	0.04 452	0.21 444	0.07 220	0.01 18

STrans-v2	3.43 335	0.73 320	4.82 361	0.26 108	0.60 279	3.00 245	1.19 366	10.41 377	7.22 347	5.79 247	10.97 382	6.75 352	7.03 441	8.25 381	1.40 240	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 383

rvit_0105_6	1.26 110	0.87 358	4.85 363	0.61 174	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 98	5.87 280	0.25 25	0.26 29	1.09 140	0.29 52	4.60 171	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

UDG	8.58 491	9.31 536	4.89 364	10.00 535	9.52 536	10.36 463	2.41 411	12.07 431	9.82 415	7.81 367	9.55 348	16.52 486	9.81 486	7.84 345	7.88 447	4.20 530	2.51 539	18.53 547	3.71 542	9.55 538	5.28 533

iResNet_ROB	4.23 400	1.02 391	4.90 365	2.18 413	0.93 327	2.92 238	0.37 186	15.10 490	16.91 490	7.89 372	10.51 369	7.03 356	3.07 293	8.16 372	3.46 359	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 197	0.50 231	4.91 366	1.41 288	0.18 143	2.62 194	0.36 184	7.80 298	3.87 184	5.04 227	5.42 228	4.77 287	1.03 165	3.43 130	0.79 165	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.18 431	0.17 348	0.04 182

IPLGR_C	2.44 238	1.17 414	4.94 367	0.62 176	2.08 418	2.65 199	0.80 305	5.60 213	4.79 240	7.87 370	9.23 336	1.67 163	1.15 177	3.43 130	2.23 309	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

GEStereo_RVC	3.74 358	0.73 320	4.95 368	2.01 387	1.24 355	4.36 350	3.07 432	11.77 419	7.80 370	6.87 321	6.52 264	7.70 370	4.31 360	8.98 422	4.19 384	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.02 330	0.13 314	0.11 320

iRaft-Stereo_20w	2.56 250	0.35 129	4.98 369	0.37 136	0.67 291	3.47 282	0.59 248	12.57 450	3.89 186	6.10 272	6.23 253	1.49 156	2.24 247	6.65 266	0.86 180	0.00 1	0.19 478	0.00 1	0.33 482	0.08 232	0.22 405

CRFU-Net	4.45 409	0.67 305	5.02 370	2.78 461	1.32 367	12.67 491	3.35 442	11.26 398	3.52 167	10.06 445	9.30 346	10.91 433	6.92 438	7.26 310	3.24 348	0.15 451	0.16 464	0.16 488	0.00 1	0.26 409	0.05 217

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 441	5.36 517	5.02 370	3.75 504	3.57 476	15.81 504	4.27 460	11.72 417	6.96 337	7.23 342	8.47 320	9.09 400	2.66 270	9.36 437	2.71 330	7.49 538	2.32 534	2.01 527	0.08 384	6.77 536	4.67 530

MyStereo8	2.88 282	1.19 415	5.03 372	1.61 320	3.75 486	4.30 346	0.07 63	6.14 238	6.16 303	6.22 282	9.64 352	4.28 269	1.45 202	2.05 94	4.76 397	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.14 409	0.26 409	0.43 459

CFNet	3.72 357	1.10 404	5.03 372	2.49 447	1.59 378	4.90 368	0.22 147	11.38 406	9.88 417	4.80 220	11.25 387	6.44 342	3.68 321	8.33 383	3.00 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 256

GwcNet-RSSM	3.77 363	1.05 395	5.06 374	2.21 417	1.87 408	2.36 157	1.52 386	8.98 334	7.96 374	5.91 263	14.59 435	7.94 377	3.50 312	6.43 244	5.70 412	0.00 1	0.00 1	0.04 452	0.00 1	0.20 371	0.08 271

MANE	19.47 547	1.27 425	5.07 375	4.69 518	5.55 519	30.49 541	9.94 524	34.01 550	37.27 547	44.13 557	51.57 561	52.51 555	40.41 557	33.58 549	24.81 540	0.89 508	0.86 523	1.11 521	9.72 553	0.38 448	1.06 495

rvit_105_1	2.44 238	0.80 344	5.08 376	1.77 344	0.09 59	1.95 118	3.62 449	5.62 216	8.21 383	4.85 221	2.07 113	3.15 214	1.58 216	7.08 298	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 271

plain	1.34 115	0.51 237	5.09 377	0.30 113	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 131	3.77 181	0.42 76	1.76 101	0.60 123	0.74 137	6.11 223	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

ACRE	2.41 233	1.08 400	5.11 378	0.55 164	2.05 416	2.65 199	0.78 302	5.26 193	4.67 233	7.59 359	9.20 334	1.70 164	1.08 169	3.74 139	2.18 307	0.01 242	0.18 472	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

SFCPSM	3.29 313	0.43 195	5.11 378	0.34 130	0.94 328	8.48 437	2.15 408	14.51 483	5.29 255	7.00 326	7.65 302	3.43 222	2.59 266	5.11 189	2.37 317	0.01 242	0.03 297	0.01 392	0.07 379	0.13 314	0.15 362

IER	3.20 308	0.54 253	5.13 380	0.58 170	1.59 378	7.29 420	0.56 237	6.36 250	4.95 244	7.44 353	8.84 323	6.20 335	6.26 422	4.88 178	3.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

GMStereo_Zeroshot	2.77 267	1.98 478	5.14 381	1.53 306	0.36 221	3.56 297	0.10 83	5.57 211	5.91 285	6.89 322	7.02 279	8.50 392	0.91 154	6.01 220	1.65 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

ccnet	6.87 465	0.92 375	5.15 382	3.09 474	2.18 426	11.78 482	4.90 474	17.97 509	8.79 398	12.79 485	20.20 479	16.00 483	8.35 465	9.12 425	14.17 509	0.42 494	0.33 502	0.25 500	0.09 395	0.40 455	0.48 466

sCroCo_RVC	1.21 103	0.65 296	5.16 383	1.09 240	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 102	2.68 102	0.30 35	3.04 147	0.52 115	1.56 214	1.58 64	0.78 163	0.09 434	0.25 497	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 320

ssnet_v2	4.46 410	0.87 358	5.18 384	1.57 314	0.67 291	9.14 448	4.73 472	11.84 420	9.68 411	8.79 408	6.24 254	9.91 411	4.34 361	6.28 233	9.30 471	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 437

DAS	3.74 358	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	8.39 386	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 364	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	9.18 428	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

PAM_32	3.50 340	0.32 86	5.22 387	1.32 271	0.53 271	7.49 424	0.39 192	9.52 351	3.91 188	5.22 233	5.28 224	16.75 490	7.44 449	4.61 172	0.90 193	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.39 492	0.09 250	0.39 449

ADStereo(finetuned)	2.26 218	0.64 290	5.22 387	0.31 117	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 182	8.46 390	6.06 269	5.30 225	1.41 150	6.37 425	1.87 84	1.87 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 383

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 369	1.06 397	5.23 389	2.72 458	3.27 463	4.36 350	0.61 254	10.71 385	7.56 357	8.75 407	7.89 310	9.86 410	3.90 337	7.15 306	3.44 355	0.14 449	0.02 246	0.02 423	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo05	2.94 287	0.66 302	5.25 390	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	8.53 318	12.34 458	6.28 290	3.88 172	3.18 216	3.30 299	7.81 344	2.37 317	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

DCANet-4	2.03 189	0.34 118	5.30 391	0.31 117	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 161	8.55 395	5.78 246	5.17 209	1.12 141	2.82 282	2.11 97	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

DN-CSS_ROB	2.69 258	1.40 436	5.34 392	2.31 433	0.75 303	3.14 260	0.06 55	6.11 237	3.87 184	5.34 238	12.18 406	2.34 186	1.22 188	7.84 345	1.48 247	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

MyStereo04	2.95 288	0.79 340	5.38 393	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	10.00 365	12.44 459	4.19 200	3.91 174	3.04 208	3.60 318	7.34 315	2.74 334	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

test-1	1.82 158	0.45 209	5.42 394	0.89 205	0.41 235	2.14 136	0.56 237	5.75 219	4.15 209	3.28 174	5.11 207	3.61 236	0.70 132	1.53 62	1.56 256	0.02 330	0.34 503	0.00 1	0.08 384	0.02 72	0.30 437

rvit_0105_5	1.48 127	0.89 365	5.43 395	0.46 150	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 146	5.90 283	0.76 108	1.59 93	1.75 167	0.78 145	4.20 159	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

NCCL2	5.88 439	1.59 451	5.44 396	1.87 358	0.92 324	9.55 453	11.55 532	12.11 433	9.94 418	9.67 434	8.85 324	22.28 519	7.41 448	8.78 413	7.17 436	0.01 242	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.13 314	0.23 411

DSFCA	4.21 399	0.50 231	5.45 397	1.34 274	1.68 390	7.04 413	4.51 467	10.73 386	7.00 339	10.78 461	6.80 269	8.48 390	4.63 377	9.91 447	5.12 403	0.02 330	0.06 360	0.02 423	0.03 346	0.08 232	0.03 137

MMNet	4.16 395	0.77 332	5.47 398	1.40 285	1.67 388	10.78 471	0.63 258	8.64 326	8.47 391	8.80 410	8.33 316	7.51 366	6.61 429	7.53 325	6.54 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 217

ISRNet	3.93 380	0.55 257	5.49 399	3.20 482	2.69 447	2.11 132	0.26 160	7.01 283	6.40 316	11.00 467	17.99 470	8.31 383	2.64 267	6.51 255	4.36 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 185	0.32 86	5.49 399	0.60 173	1.98 413	1.77 104	0.10 83	7.24 287	5.70 271	2.90 163	4.06 177	3.11 212	0.56 116	5.32 195	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 374

SQANet	7.64 475	3.40 504	5.49 399	11.73 539	9.62 538	11.96 485	2.82 426	11.33 403	6.10 297	8.33 390	11.49 392	11.00 435	5.16 399	10.12 453	2.72 333	8.92 542	2.21 532	10.41 541	1.58 530	11.13 541	7.39 540

dad	4.66 419	1.89 473	5.51 402	0.94 214	0.09 59	2.16 140	0.37 186	7.10 286	14.43 469	10.13 446	16.84 454	14.97 472	1.90 235	6.82 275	4.15 383	1.09 513	0.11 426	4.08 534	0.46 500	0.17 348	0.06 237

PFNet	2.93 286	0.40 166	5.51 402	2.13 408	0.84 314	3.11 257	0.75 293	6.78 275	4.79 240	9.98 443	6.00 239	4.78 288	2.13 242	8.33 383	2.11 300	0.19 461	0.06 360	0.00 1	0.11 402	0.20 371	0.35 444

rvit_0105_4	1.38 120	0.98 384	5.52 404	0.61 174	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 105	5.80 277	0.31 40	0.73 52	1.37 148	0.53 112	4.89 182	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

RP	6.84 464	1.29 430	5.53 405	3.92 508	5.18 517	6.32 396	3.53 445	11.73 418	15.31 479	9.54 431	22.38 493	18.25 499	14.47 512	10.11 449	7.49 439	0.91 509	0.01 179	0.12 481	0.15 413	0.33 433	0.19 394

MLCV	3.44 338	0.88 362	5.60 406	1.39 284	0.25 176	4.36 350	0.33 180	7.25 288	7.28 349	9.17 422	12.24 408	5.09 302	2.47 259	9.15 427	3.23 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

PAM	3.38 327	0.31 73	5.61 407	1.37 281	0.71 299	7.60 430	0.38 191	8.94 332	3.55 170	5.54 241	4.69 194	16.09 484	7.03 441	3.67 136	1.02 208	0.00 1	0.21 485	0.00 1	0.38 489	0.07 220	0.41 454

XPNet_ROB	6.03 447	1.22 417	5.61 407	2.56 452	0.90 323	6.32 396	7.07 505	12.92 457	8.30 385	14.76 500	15.13 440	19.84 508	6.66 434	10.36 455	8.58 461	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 415

SGM-ForestM	16.99 540	1.08 400	5.74 409	2.12 406	0.75 303	31.63 543	12.21 536	27.80 546	32.25 531	37.88 548	39.99 546	52.96 557	35.20 552	33.60 550	24.47 539	0.26 475	0.39 510	0.31 504	0.39 492	0.26 409	0.53 473

DISCO	6.28 449	0.57 265	5.78 410	3.43 489	1.17 351	11.22 474	3.39 444	12.14 436	16.16 485	6.52 306	11.22 386	16.96 492	6.32 424	19.51 525	10.74 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 320

RAFT + AFF	4.30 407	1.55 448	5.84 411	1.43 290	2.36 433	5.94 391	6.72 501	10.01 366	7.56 357	7.55 357	8.96 330	7.09 361	6.73 435	8.57 397	4.02 379	0.02 330	0.47 517	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 474

RYNet	6.34 451	0.89 365	5.88 412	1.41 288	4.48 510	15.97 506	4.18 458	13.41 466	16.49 486	10.81 462	7.00 278	14.33 468	8.72 471	9.43 438	13.71 506	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 256

BEATNet_4x	3.24 309	1.27 425	5.89 413	1.56 313	0.10 67	5.26 377	1.07 355	10.08 369	5.50 261	6.89 322	7.73 304	4.53 280	4.13 344	5.05 186	5.27 404	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 411

DRN-Test	5.87 437	0.98 384	5.89 413	2.69 455	3.65 479	12.37 488	3.35 442	20.07 533	10.20 424	11.93 477	12.31 409	11.06 437	5.31 402	7.89 347	9.05 467	0.04 393	0.05 342	0.04 452	0.04 364	0.18 359	0.25 419

rvit_0105_3	1.71 143	0.90 368	5.93 415	0.78 191	0.02 3	1.62 84	1.69 396	5.15 177	5.99 292	2.22 144	1.64 96	1.97 177	1.17 183	4.19 157	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

XX-Stereo	2.71 262	0.38 152	5.96 416	2.25 422	2.20 427	1.54 76	0.21 145	5.44 206	3.05 132	2.28 147	16.16 445	7.03 356	0.24 36	6.19 227	0.79 165	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.23 453	0.13 314	0.04 182

IPLGR	2.28 219	0.51 237	6.00 417	0.15 83	0.15 110	1.99 124	0.22 147	6.34 249	6.04 295	6.80 315	5.76 234	2.87 199	2.31 253	4.88 178	1.28 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

PSMNet_ROB	5.02 425	1.63 455	6.03 418	1.90 364	1.83 405	9.57 454	6.35 496	15.58 495	7.23 348	6.15 278	10.48 368	12.22 450	4.16 347	8.02 356	8.71 464	0.02 330	0.01 179	0.01 392	0.10 400	0.20 371	0.12 334

ADLNet2	4.46 410	0.90 368	6.06 419	2.74 460	3.91 491	6.79 409	3.01 431	10.95 394	8.40 389	7.27 345	9.80 354	9.85 409	5.43 407	7.29 311	6.44 425	0.01 242	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

RGC	6.88 466	2.23 483	6.13 420	4.05 509	4.73 516	8.94 445	2.78 425	15.19 492	11.74 450	11.13 468	19.34 475	17.86 496	10.42 492	13.02 491	8.03 451	0.73 503	0.01 179	0.24 499	0.41 494	0.31 425	0.38 448

DDUNet	9.47 499	11.32 541	6.14 421	12.93 541	11.65 542	10.45 464	3.87 452	11.70 415	7.89 371	9.27 424	13.28 420	16.18 485	6.14 421	8.80 415	5.77 413	6.64 537	3.38 551	20.90 548	4.28 544	11.01 540	7.80 541

DualNet (step1)	3.91 378	1.11 406	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	1.49 520	0.03 297	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

test_sample9	5.87 437	1.11 406	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	11.68 476	11.44 494	1.49 520	24.31 568	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

test_sample8	7.99 483	1.11 406	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	12.04 430	6.15 302	17.46 509	9.02 333	24.67 521	18.16 520	11.68 476	11.44 494	1.49 520	24.31 568	3.10 529	2.99 535	0.20 371	0.15 362

LALA_ROB	6.58 456	1.80 466	6.25 425	1.26 259	0.94 328	10.08 458	9.02 517	16.00 497	11.51 448	12.74 483	13.02 418	24.77 522	5.25 400	10.56 458	8.02 449	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 419

NaN_ROB	6.00 445	1.24 421	6.29 426	1.34 274	1.68 390	9.60 455	10.31 526	15.09 488	15.79 483	12.62 481	8.95 328	11.67 447	5.83 414	11.78 480	6.41 424	0.05 405	0.13 443	0.08 472	0.20 439	0.22 388	0.79 487

ETE_ROB	5.80 436	1.77 464	6.33 427	1.44 294	0.78 309	6.43 400	6.90 503	12.53 448	8.08 378	12.93 487	14.89 438	21.13 516	5.87 416	9.83 445	6.57 428	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 442

STTStereo	3.60 350	0.93 378	6.34 428	2.71 456	2.23 428	3.68 307	0.63 258	9.42 346	6.73 330	9.87 439	6.97 273	8.84 398	3.65 320	6.85 278	3.04 340	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.02 87

Anonymous3	1.76 148	0.44 201	6.37 429	0.33 125	0.50 262	4.33 347	0.54 231	4.43 127	2.48 86	2.21 142	3.24 154	1.53 159	1.14 175	5.64 203	1.29 232	0.17 457	0.23 491	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 362

AANet_RVC	5.01 424	1.74 462	6.38 430	1.96 378	1.29 363	2.26 147	1.69 396	10.07 368	18.53 494	7.88 371	18.15 471	8.49 391	2.70 271	10.59 459	7.04 435	0.96 511	0.15 455	0.02 423	0.00 1	0.13 314	0.12 334

DMCA-RVC	3.17 305	1.26 423	6.39 431	2.10 405	1.51 376	3.02 247	0.56 237	7.84 300	5.06 247	9.23 423	5.19 213	8.46 388	2.72 276	6.31 236	3.22 346	0.06 415	0.11 426	0.09 475	0.02 330	0.16 335	0.08 271

NCC-stereo	6.77 460	1.49 444	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 529	13.29 462	8.39 396	16.91 455	15.96 480	12.13 499	12.85 488	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 495	0.14 324	0.24 415

Abc-Net	6.77 460	1.49 444	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 529	13.29 462	8.39 396	16.91 455	15.96 480	12.13 499	12.85 488	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 495	0.14 324	0.24 415
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UNet	3.97 384	0.61 281	6.50 434	1.68 329	3.22 461	9.82 456	0.31 175	9.50 348	5.32 257	7.20 341	6.35 261	10.59 423	5.91 418	6.93 284	5.49 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

CSAN	7.62 474	1.60 452	6.56 435	1.83 355	0.66 289	12.40 489	10.52 529	14.45 482	21.32 510	14.19 496	15.98 444	17.84 495	13.02 507	12.32 484	8.38 458	0.09 434	0.07 381	0.03 440	0.04 364	0.33 433	0.67 483

Nwc_Net	6.97 467	1.25 422	6.63 436	3.82 505	3.37 466	10.83 473	1.67 395	19.56 531	11.35 445	8.36 391	23.62 497	17.19 494	11.44 498	11.21 469	8.08 454	0.80 505	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 284

AF-Net	7.78 480	1.44 439	6.68 437	3.37 486	4.50 511	8.61 441	2.69 422	17.07 502	20.17 507	9.52 430	24.02 498	20.31 513	14.59 513	11.58 474	9.84 480	0.61 500	0.00 1	0.12 481	0.00 1	0.38 448	0.12 334

edge stereo	6.76 459	1.01 389	6.76 438	2.20 416	2.45 438	6.41 399	2.45 413	14.84 487	11.98 454	15.29 502	18.31 472	22.02 517	12.56 502	10.82 463	7.49 439	0.03 373	0.06 360	0.11 478	0.03 346	0.30 420	0.14 351

FAT-Stereo	6.78 462	0.68 307	6.80 439	2.30 427	1.77 400	5.63 383	4.20 459	18.79 515	18.62 495	10.53 456	17.15 461	18.52 501	13.74 510	8.86 418	7.38 438	0.03 373	0.15 455	0.01 392	0.07 379	0.12 299	0.26 425

StereoDRNet	5.59 433	1.75 463	6.80 439	3.12 478	4.45 506	10.61 467	4.35 463	18.80 516	9.73 412	12.22 478	6.87 271	11.44 443	4.65 379	8.09 367	8.26 457	0.02 330	0.11 426	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 433

DispNO	3.25 310	0.72 317	6.85 441	1.95 375	1.34 368	3.49 287	0.84 318	8.14 305	6.30 310	6.34 297	7.76 307	6.30 340	4.28 357	6.93 284	3.51 362	0.00 1	0.03 297	0.03 440	0.12 405	0.07 220	0.07 256

NVstereo2D	4.51 414	0.82 349	6.86 442	3.28 485	3.38 467	8.16 435	3.13 434	10.51 378	15.15 478	4.90 223	6.89 272	7.87 372	4.78 386	9.88 446	3.91 377	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 72	0.58 477

fast-acv-ft	5.62 435	1.39 435	7.01 443	2.02 389	1.89 410	12.23 486	1.82 401	7.35 290	9.45 408	10.46 454	20.27 481	14.55 470	7.71 458	7.41 318	7.61 441	0.10 437	0.09 405	0.16 488	0.07 379	0.59 472	0.13 342

ToySt	2.69 258	0.55 257	7.03 444	1.03 230	0.10 67	3.49 287	1.04 351	6.38 256	4.55 228	2.69 154	6.28 255	7.95 379	4.38 362	5.08 187	2.58 327	0.01 242	0.11 426	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 394

otaku	11.73 520	7.51 530	7.07 445	13.22 542	10.85 541	26.61 536	7.25 508	18.84 517	19.16 499	11.58 475	17.23 464	20.19 511	8.09 463	15.11 506	4.64 394	9.13 544	2.42 536	13.08 542	1.83 531	12.48 544	8.22 543

stereogan	7.69 478	0.88 362	7.08 446	3.49 495	3.93 492	18.98 518	3.23 439	16.52 499	19.58 502	9.93 442	18.92 474	20.50 514	9.04 477	14.07 498	6.14 419	0.26 475	0.04 326	0.21 496	0.03 346	0.63 477	0.33 442

iResNetv2_ROB	4.28 406	1.43 437	7.17 447	2.91 466	1.26 356	4.36 350	1.62 391	13.64 471	10.25 425	9.83 437	11.41 389	7.68 369	4.00 339	7.75 341	1.85 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 284

gwcnet-sp	3.31 316	1.47 440	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

scenet	3.31 316	1.47 440	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

ssnet	3.31 316	1.47 440	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

ARAFT	3.13 301	1.11 406	7.34 451	0.42 143	0.14 105	4.52 358	2.99 430	7.41 292	5.97 290	8.85 412	7.06 283	5.20 305	1.25 191	8.49 393	1.44 243	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 320

DFGA-Net	2.78 268	1.91 474	7.35 452	1.52 301	0.36 221	3.36 275	0.20 140	6.64 269	5.93 286	4.88 222	6.31 258	2.18 181	1.12 171	7.43 319	5.98 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 182

WCMA_ROB	9.21 495	0.87 358	7.37 453	2.54 449	2.13 421	13.59 498	5.80 486	11.64 412	14.01 467	24.43 530	32.99 532	27.09 527	18.02 519	12.51 486	9.85 481	0.81 506	0.07 381	0.01 392	0.01 305	0.16 335	0.23 411

PA-Net	4.98 423	1.47 440	7.42 454	2.40 440	2.14 422	8.73 443	3.64 450	12.42 441	13.11 461	7.03 329	7.57 299	7.88 373	6.52 428	10.16 454	7.82 444	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	7.68 476	9.21 535	7.46 455	3.82 505	3.66 480	15.68 503	5.02 477	17.95 508	10.45 432	6.44 303	14.00 428	7.63 368	4.77 384	10.75 462	3.10 343	5.99 535	2.46 537	16.28 545	1.08 522	6.30 534	1.56 506

PWCDC_ROB	7.92 482	3.17 502	7.48 456	5.73 525	4.40 502	10.45 464	0.35 183	14.52 484	28.19 525	10.36 451	31.27 524	7.04 358	9.14 479	13.22 493	8.78 465	2.74 528	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 379

LL-Strereo	4.71 420	1.64 456	7.51 457	1.15 249	4.31 499	3.71 310	1.45 382	9.21 340	8.36 387	8.37 395	8.17 315	10.82 430	11.36 497	12.51 486	4.82 398	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 441

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 278	0.99 387	7.52 458	1.52 301	0.92 324	2.94 240	0.03 30	9.31 344	3.81 182	2.42 151	5.86 238	9.23 401	4.64 378	4.31 163	2.19 308	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.54 504	0.35 439	0.35 444

GANetREF_RVC	6.56 455	2.89 494	7.58 459	3.41 487	0.40 231	12.96 493	9.58 521	15.09 488	17.25 492	10.33 449	10.62 371	12.27 451	8.16 464	12.21 483	4.53 391	0.41 491	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 522	0.39 449
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
Ntro	12.35 521	8.88 533	7.80 460	13.79 543	12.42 544	26.54 535	6.98 504	18.54 512	22.14 514	9.82 436	16.45 449	20.30 512	9.29 482	15.95 511	6.61 430	9.53 546	2.47 538	14.93 544	2.77 533	13.11 546	8.63 546

iResNet	3.68 354	0.91 372	7.94 461	2.97 473	0.34 215	4.44 356	0.48 211	7.70 294	9.74 413	7.72 364	12.74 415	4.03 252	2.87 286	8.05 360	3.37 352	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 284

FBW_ROB	8.50 490	1.03 393	7.98 462	1.93 373	1.28 362	13.10 494	6.23 492	22.50 537	18.98 496	18.82 512	14.91 439	19.06 504	10.04 488	18.41 520	9.83 479	0.62 501	0.22 489	1.82 526	0.82 516	0.99 495	1.36 502

sAnonymous2	1.35 117	1.66 458	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

CroCo_RVC	1.35 117	1.66 458	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

DANet	6.02 446	1.23 419	8.45 465	3.86 507	3.94 493	7.64 431	1.34 378	9.51 350	7.00 339	13.39 491	15.53 442	15.99 482	7.02 440	12.14 482	12.37 499	0.19 461	0.12 433	0.02 423	0.03 346	0.13 314	0.56 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
pcwnet_v2	4.20 397	0.36 139	8.53 466	1.33 272	1.12 346	3.43 278	0.41 197	12.85 454	14.16 468	9.90 441	14.29 432	5.90 328	3.03 290	6.20 229	2.06 299	0.01 242	0.05 342	0.04 452	0.02 330	0.16 335	0.18 383

APVNet	5.98 442	1.72 461	8.72 467	3.21 483	4.04 496	12.31 487	1.81 400	19.09 522	6.10 297	6.13 277	13.41 422	10.69 428	6.30 423	11.26 470	13.90 507	0.05 405	0.02 246	0.11 478	0.03 346	0.53 466	0.20 401

YMNet	5.52 431	1.83 467	8.79 468	3.47 492	4.46 507	10.72 469	0.91 336	9.99 363	6.43 318	13.76 494	16.35 447	11.65 444	4.49 371	7.95 349	8.03 451	0.12 443	0.35 505	0.12 481	0.08 384	0.71 483	0.27 429

YMNet_1	5.52 431	1.83 467	8.79 468	3.47 492	4.46 507	10.72 469	0.91 336	9.99 363	6.43 318	13.76 494	16.35 447	11.65 444	4.49 371	7.95 349	8.03 451	0.12 443	0.35 505	0.12 481	0.08 384	0.71 483	0.27 429

MDST_ROB	8.37 487	0.32 86	9.03 470	4.18 514	2.42 437	26.86 537	6.14 488	19.36 526	13.52 465	27.09 533	22.75 495	9.47 406	4.74 382	15.06 505	6.34 423	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 342

ELAS	16.72 538	2.14 481	9.23 471	4.92 520	4.53 512	32.66 547	15.11 548	27.40 545	28.68 527	40.27 552	44.90 551	38.33 547	30.50 547	26.44 543	21.94 532	0.88 507	1.23 527	0.67 513	0.89 518	1.49 506	2.18 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	6.32 450	2.72 492	9.33 472	2.45 445	1.67 388	8.59 440	3.32 440	18.08 510	12.27 456	8.53 400	21.08 486	10.30 421	9.80 485	9.30 434	7.86 446	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 459

GASNet	5.19 426	4.61 512	9.38 473	4.73 519	2.10 420	3.80 323	1.57 389	12.07 431	10.96 437	8.92 415	7.03 281	8.21 382	7.67 457	14.02 497	7.36 437	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 457

pmcnn	7.72 479	1.27 425	9.42 474	2.91 466	3.14 457	9.44 451	6.23 492	12.56 449	16.51 487	14.53 498	24.08 499	27.44 528	8.49 468	9.32 435	8.44 459	0.06 415	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 362

S-Stereo	6.63 457	0.84 352	9.67 475	3.15 480	3.48 472	6.49 401	6.22 491	12.99 459	22.84 515	9.48 429	15.51 441	12.00 449	8.43 466	8.04 357	10.70 487	0.12 443	0.17 468	0.00 1	0.38 489	0.13 314	1.92 510

TCMNet	5.22 427	1.96 476	9.78 476	4.11 511	6.57 525	8.83 444	1.35 380	10.74 387	8.07 377	6.39 299	12.76 416	8.32 384	4.75 383	8.62 401	10.09 483	0.11 439	0.18 472	0.31 504	0.09 395	0.75 486	0.57 476

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 442	1.55 448	9.92 477	2.40 440	3.22 461	10.28 462	3.14 435	11.64 412	9.79 414	9.54 431	20.22 480	11.16 438	6.77 436	10.61 460	9.16 468	0.06 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

ACV-stereo	4.46 410	0.76 329	9.94 478	1.91 365	1.06 340	11.61 479	1.28 373	6.25 245	7.09 343	3.09 168	5.21 217	16.88 491	10.23 490	7.96 351	5.47 407	0.06 415	0.15 455	0.01 392	0.00 1	0.12 299	0.14 351

FINET	5.32 428	1.14 411	10.04 479	2.17 412	3.67 481	6.49 401	6.76 502	11.68 414	22.08 513	7.42 351	12.15 404	4.24 264	3.61 319	9.25 432	5.35 406	0.04 393	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 284

ELAS_RVC	16.54 537	2.26 484	10.09 480	5.50 524	4.46 507	28.28 539	16.72 552	25.55 542	33.54 535	40.19 551	40.30 547	36.68 545	30.03 546	29.40 544	20.61 525	0.98 512	1.21 526	0.86 518	0.70 512	1.39 504	2.16 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	10.64 512	1.86 471	10.91 481	1.76 342	0.71 299	14.62 501	9.23 519	19.18 523	37.14 546	19.22 513	27.96 514	25.86 526	19.11 526	13.02 491	10.63 486	0.08 429	0.06 360	0.03 440	0.02 330	0.62 475	0.81 488

GwcNet	6.42 452	1.97 477	10.92 482	2.59 453	5.58 520	11.55 478	2.21 409	14.10 477	16.52 489	10.04 444	17.19 463	10.86 432	5.61 412	9.23 431	8.84 466	0.01 242	0.06 360	0.03 440	0.08 384	0.56 468	0.40 452

G-Net	8.41 488	1.54 447	10.97 483	5.73 525	3.60 477	26.19 531	4.41 465	10.10 370	7.42 351	19.71 515	24.99 506	14.38 469	15.83 514	10.99 465	9.53 477	0.50 498	0.46 516	0.19 494	0.25 461	0.80 488	0.66 482

PDISCO_ROB	9.62 502	1.99 479	11.51 484	9.88 534	9.61 537	21.48 524	3.83 451	19.33 525	28.49 526	11.27 471	14.17 430	19.92 509	5.02 393	16.35 514	9.18 469	5.28 533	0.41 511	0.14 486	0.09 395	2.05 513	2.36 517

PSMNet-RUCA	5.60 434	4.62 513	11.61 485	10.29 536	7.55 532	7.08 414	1.94 403	12.01 427	10.52 433	3.90 193	11.88 397	4.43 275	1.75 231	7.56 326	4.24 385	1.68 523	0.12 433	4.78 536	0.67 510	4.74 527	0.68 484

LE_ROB	16.73 539	1.28 428	11.61 485	3.72 502	1.65 385	16.67 509	9.17 518	14.39 481	55.91 561	63.81 572	40.86 548	35.94 544	37.73 555	14.24 499	26.87 545	0.05 405	0.10 417	0.13 485	0.22 450	0.12 299	0.15 362

FADNet	4.23 400	1.65 457	11.75 487	1.64 326	0.80 310	4.80 365	0.77 297	13.76 473	11.65 449	3.97 195	5.24 219	9.62 407	5.14 398	8.40 387	3.78 373	0.21 466	0.04 326	0.07 469	0.05 370	1.14 497	0.10 306

FADNet-RVC-Resample	3.79 365	1.62 454	12.06 488	1.43 290	0.66 289	5.94 391	2.41 411	10.18 373	8.58 396	6.28 290	4.22 182	5.33 311	4.80 388	7.71 337	3.19 345	0.17 457	0.21 485	0.17 491	0.12 405	0.41 458	0.29 435

ACVNet-4b	15.90 533	22.00 546	12.37 489	16.40 545	15.14 548	31.87 544	7.50 510	19.04 521	27.85 524	11.48 473	22.02 490	31.86 537	9.16 481	17.95 519	5.69 411	10.43 548	2.58 540	24.44 552	4.87 548	16.04 549	9.28 547

SAMSARA	14.63 529	2.74 493	12.38 490	12.65 540	6.74 526	36.50 551	72.93 574	19.36 526	23.77 518	16.20 506	13.04 419	29.21 531	12.78 504	16.98 516	15.21 511	0.11 439	0.26 499	0.03 440	0.14 409	0.76 487	0.77 486

anonymity	7.68 476	3.83 507	12.39 491	7.04 530	12.67 545	8.18 436	2.00 405	17.50 505	6.85 333	13.56 493	9.21 335	9.97 413	7.82 459	11.28 471	5.58 410	6.27 536	4.98 558	3.68 533	2.96 534	3.33 524	4.48 528

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 347	1.29 430	12.46 492	1.53 306	0.98 332	3.48 285	0.81 307	11.99 426	4.40 218	4.33 203	11.05 384	8.83 397	2.02 239	4.52 168	1.66 267	0.01 242	0.14 448	0.00 1	0.68 511	0.86 491	0.44 461

SHD	9.61 501	2.60 489	12.46 492	3.69 501	3.54 474	9.47 452	1.25 369	20.16 534	37.84 548	18.19 511	21.24 487	16.96 492	12.83 506	14.47 502	16.05 512	0.32 481	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.38 448	0.48 466

FADNet-RVC	3.98 385	1.84 469	12.48 494	1.69 330	0.44 239	4.33 347	1.31 376	11.84 420	7.15 346	3.53 182	3.50 167	10.63 426	4.43 365	9.12 425	6.25 421	0.03 373	0.10 417	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 419

Consistency-Raft	9.42 498	4.74 515	12.66 495	5.30 523	9.08 535	4.08 337	5.26 481	19.26 524	24.87 519	11.17 469	29.85 520	13.57 458	5.51 411	7.67 334	13.40 504	0.36 485	0.35 505	1.81 525	4.24 543	11.61 542	3.57 523

MSAF-DinoV2	10.24 508	4.39 511	12.68 496	3.62 499	2.55 442	8.48 437	4.69 471	14.24 480	21.89 512	10.74 460	18.74 473	29.30 533	16.17 515	21.96 534	28.10 547	0.32 481	0.15 455	0.25 500	0.81 515	2.83 521	2.90 520

ACVNet_1	18.70 544	25.08 549	12.72 497	17.33 546	15.18 549	26.02 530	9.62 522	28.44 548	34.49 538	24.39 529	24.32 501	37.22 546	20.13 530	16.67 515	13.39 503	10.45 549	2.59 541	24.77 553	4.92 549	16.57 550	9.75 549

PWC_ROB	8.24 486	3.13 499	12.74 498	2.43 444	4.43 505	7.51 425	1.22 367	16.63 500	19.24 500	16.08 505	28.29 515	13.99 465	10.16 489	13.63 495	14.06 508	0.42 494	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.59 472	0.27 429

NVStereoNet_ROB	16.04 534	6.75 524	12.90 499	6.37 528	7.42 530	12.89 492	9.74 523	22.78 538	25.12 520	30.32 537	46.19 553	34.37 542	25.38 540	21.48 533	21.38 526	5.94 534	3.10 548	6.07 539	10.09 554	4.01 525	8.54 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet_RVC	3.91 378	1.67 460	12.95 500	0.96 220	0.75 303	5.71 384	0.54 231	10.83 390	6.60 326	3.46 180	8.09 313	4.10 258	3.40 308	9.43 438	6.33 422	0.36 485	0.44 514	0.17 491	0.46 500	0.91 492	0.95 492

SPS-STEREO	15.04 530	6.23 521	13.21 501	11.34 538	11.65 542	23.30 527	7.15 506	24.16 540	15.65 482	31.78 540	29.19 519	31.62 536	21.32 533	24.62 540	19.50 522	7.59 539	4.19 556	3.22 532	1.48 526	6.99 537	6.54 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	9.15 494	3.00 496	13.57 502	3.72 502	1.76 399	11.82 483	0.46 208	16.95 501	36.83 545	15.80 504	15.53 442	12.91 456	7.46 452	20.01 529	21.76 530	0.31 480	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.57 470	0.41 454

DGSMNet	6.47 454	2.61 490	13.64 503	3.46 490	3.74 482	8.97 446	6.01 487	14.15 478	13.01 460	7.46 354	14.10 429	9.94 412	4.79 387	10.44 456	6.22 420	1.30 517	1.70 530	1.80 524	1.52 529	2.27 517	2.35 516

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 503	4.27 510	14.47 504	2.29 426	2.85 451	23.40 528	13.62 540	13.60 469	19.54 501	19.42 514	24.27 500	16.74 489	8.59 469	17.05 517	7.98 448	1.25 515	1.68 529	0.17 491	2.63 532	0.72 485	1.04 494

ADCP+	8.09 484	1.79 465	14.50 505	1.54 308	4.28 498	16.57 508	5.20 479	12.80 453	11.20 443	12.83 486	17.07 459	11.02 436	10.80 494	17.59 518	23.18 537	0.03 373	0.05 342	0.01 392	0.18 431	0.39 452	0.81 488

PVD	15.44 531	2.93 495	14.67 506	4.21 515	3.39 469	17.43 515	4.16 457	27.84 547	48.84 557	31.02 539	43.54 550	29.76 534	30.81 548	25.97 542	21.40 527	0.23 469	0.41 511	0.04 452	0.33 482	0.41 458	1.33 501

CBFPSM	4.87 421	0.94 381	14.70 507	1.51 299	1.15 349	11.49 477	2.55 419	7.28 289	6.47 321	6.23 283	4.83 198	15.30 477	8.99 475	6.88 279	8.20 456	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 457

Wz-Net-MNSev	7.43 472	2.35 487	15.22 508	2.34 436	3.41 471	17.27 514	8.55 513	11.91 423	13.48 464	13.37 490	17.05 458	13.70 459	7.47 453	11.90 481	9.99 482	0.40 490	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 256

WAO-6	34.74 561	36.76 562	15.36 509	37.53 560	24.15 563	35.99 550	19.36 555	48.96 563	68.54 572	43.84 556	47.58 555	52.77 556	52.60 566	32.63 547	34.73 558	26.20 564	7.74 563	42.78 565	21.64 565	28.07 563	17.62 565

z-ln-s-r	5.99 444	1.34 433	15.55 510	1.52 301	1.95 412	3.28 270	2.71 424	7.72 295	11.16 441	6.43 302	25.06 507	8.76 395	5.86 415	11.03 467	17.17 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 320

SDNR	7.50 473	2.32 485	15.58 511	1.82 354	0.63 285	44.66 559	0.44 205	8.59 320	9.52 409	9.84 438	25.18 508	5.30 310	4.38 362	11.46 473	6.49 426	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.01 305	1.79 511	1.87 509

ADCRef	7.27 470	1.38 434	16.37 512	2.52 448	3.30 465	11.63 480	3.16 436	10.80 389	9.35 406	13.03 488	25.27 509	8.17 381	8.92 474	8.06 364	21.81 531	0.15 451	0.08 393	0.16 488	0.34 484	0.38 448	0.58 477

XQC	8.43 489	3.58 505	16.40 513	2.92 468	2.17 424	13.22 496	3.60 446	14.64 485	25.86 521	11.87 476	12.04 400	15.06 473	10.67 493	15.24 507	19.41 521	0.39 488	0.08 393	0.05 459	0.07 379	0.84 490	0.45 463

Wz-Net-LNSev	6.46 453	1.93 475	16.44 514	1.52 301	4.15 497	12.66 490	4.96 476	13.05 460	12.10 455	10.55 457	16.23 446	11.32 440	7.19 443	8.43 390	8.48 460	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 237

DPSNet	10.14 505	1.88 472	16.82 515	1.85 356	1.73 395	24.84 529	17.20 553	19.92 532	27.41 523	12.23 480	13.62 425	16.52 486	18.35 521	14.42 501	12.50 500	0.78 504	0.54 520	0.08 472	0.25 461	1.18 498	0.59 480

IMH-64-1	27.21 553	28.77 553	16.84 516	31.57 554	20.76 554	26.43 533	15.10 546	47.11 557	45.20 554	33.53 543	51.16 559	41.42 549	31.10 549	36.48 551	22.39 533	13.48 554	2.87 546	33.95 558	10.70 555	23.50 555	11.75 555

IMH-64	27.21 553	28.77 553	16.84 516	31.57 554	20.76 554	26.43 533	15.10 546	47.11 557	45.20 554	33.53 543	51.16 559	41.42 549	31.10 549	36.48 551	22.39 533	13.48 554	2.87 546	33.95 558	10.70 555	23.50 555	11.75 555

MFMNet_re	13.29 525	8.60 532	18.29 518	9.75 533	7.25 529	19.65 522	14.84 545	20.71 536	30.72 529	23.03 525	28.77 516	18.85 503	26.09 543	13.55 494	9.82 478	2.44 526	1.35 528	0.34 506	0.23 453	4.78 528	6.69 538

psmorigin	7.34 471	1.58 450	18.31 519	2.35 437	0.87 316	6.72 407	1.70 399	10.63 381	7.14 345	19.77 516	22.71 494	20.13 510	11.34 496	12.96 490	9.49 476	0.04 393	0.17 468	0.06 463	0.17 424	0.21 382	0.50 470

IMH	29.82 557	29.11 555	18.51 520	34.28 558	21.40 559	32.33 546	15.39 550	49.40 564	53.07 559	37.88 548	55.32 564	45.05 551	39.54 556	40.63 558	24.12 538	14.03 557	3.27 550	34.93 560	11.24 557	24.69 558	12.21 557

SGM+DAISY	15.62 532	7.26 528	19.28 521	8.94 531	10.11 539	26.25 532	10.49 528	19.36 526	14.65 473	30.64 538	33.59 533	33.00 538	22.32 538	24.96 541	16.42 513	7.90 540	6.25 560	4.51 535	3.37 539	5.86 531	7.20 539

ADCL	10.16 506	2.11 480	19.36 522	1.92 369	1.88 409	22.23 525	8.91 516	14.04 475	23.56 517	14.62 499	26.19 511	12.75 455	13.59 509	16.06 513	22.95 535	0.26 475	0.18 472	0.75 515	0.65 508	0.69 481	0.58 477

RainbowNet	18.01 543	26.22 551	19.95 523	18.59 547	14.88 547	27.38 538	10.46 527	27.39 544	34.54 539	14.91 501	27.01 512	25.65 524	12.44 501	18.94 523	9.23 470	13.91 556	3.46 552	23.36 551	4.86 547	16.03 548	10.91 553

z-mn7	10.46 511	4.14 508	20.35 524	2.15 410	1.68 390	19.07 519	5.72 485	13.28 465	34.58 540	9.45 427	35.20 538	15.69 478	9.13 478	21.16 532	17.07 515	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 394

WAO-7	29.39 556	24.43 547	20.47 525	32.71 557	13.83 546	34.70 548	20.27 559	52.19 568	65.03 569	43.29 555	59.35 567	52.19 554	44.68 562	31.71 546	30.56 552	10.98 550	4.94 557	13.71 543	12.52 559	12.06 543	8.22 543

ADCMid	10.24 508	3.13 499	20.70 526	2.21 417	2.39 436	11.23 475	6.19 489	14.17 479	11.19 442	23.20 527	22.25 491	17.89 497	19.54 527	18.51 521	26.21 544	0.45 496	0.42 513	1.10 520	1.29 524	1.56 508	1.18 497

WAO-8	38.15 564	35.51 560	21.50 527	43.67 562	23.92 561	44.44 557	20.26 557	52.83 569	76.62 574	53.57 565	66.79 573	62.63 565	54.56 569	42.03 560	39.18 562	22.71 562	6.65 561	37.08 563	19.08 563	24.72 560	15.24 560

Venus	38.15 564	35.51 560	21.50 527	43.67 562	23.92 561	44.44 557	20.26 557	52.83 569	76.62 574	53.57 565	66.81 574	62.63 565	54.56 569	42.03 560	39.18 562	22.71 562	6.65 561	37.08 563	19.08 563	24.70 559	15.24 560

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 536	6.93 526	21.83 529	5.94 527	2.81 450	38.71 553	14.59 542	24.55 541	34.87 543	33.66 545	34.35 534	29.24 532	24.20 539	22.59 536	17.95 519	2.52 527	2.81 543	1.17 522	1.51 528	5.89 532	2.16 513

PASM	7.90 481	4.22 509	21.97 530	3.25 484	3.29 464	5.39 380	6.57 498	10.57 379	19.09 497	12.77 484	13.92 427	18.11 498	9.51 483	13.79 496	10.77 490	0.19 461	0.45 515	0.29 502	1.08 522	1.49 506	1.19 498

AnyNet_C32	10.98 515	5.58 518	22.79 531	4.16 512	5.83 521	15.64 502	14.30 541	13.18 461	17.15 491	16.44 508	20.52 483	14.68 471	13.44 508	22.46 535	30.08 551	0.17 457	0.26 499	0.36 509	0.36 488	1.23 499	0.91 491

DeepPrunerF	6.75 458	2.69 491	23.31 532	3.68 500	7.16 527	3.78 321	4.29 461	13.42 467	20.13 506	8.13 381	10.46 367	7.18 364	8.06 462	11.10 468	9.44 475	0.24 472	0.15 455	0.29 502	0.42 495	0.66 480	0.45 463

w-ln-seven-2	7.09 469	2.32 485	23.44 533	1.71 336	1.06 340	7.81 433	3.98 453	12.02 428	14.65 473	13.06 489	20.38 482	11.70 448	9.83 487	10.65 461	8.66 462	0.02 330	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 351

Wz-Net-SNSev	9.23 496	6.70 523	24.28 534	1.87 358	1.81 404	8.57 439	12.29 538	17.37 504	20.39 508	10.43 453	23.11 496	16.66 488	8.03 461	14.47 502	17.86 518	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.41 458	0.30 437

SuperB	8.10 485	3.15 501	24.67 535	2.65 454	1.23 354	9.88 457	4.29 461	10.18 373	30.07 528	11.53 474	12.18 406	6.12 333	6.65 433	10.50 457	14.47 510	0.14 449	0.11 426	0.35 507	0.25 461	13.06 545	0.48 466

ACVNet_2	26.45 551	29.35 556	25.14 536	20.27 549	15.43 550	34.97 549	12.23 537	48.37 562	66.25 571	42.69 554	56.73 565	51.77 553	25.59 541	20.39 530	13.52 505	10.13 547	2.59 541	22.78 550	3.52 541	17.57 551	9.80 551

Dean	34.67 560	38.70 563	25.33 537	29.89 553	17.21 552	45.24 560	11.98 535	56.90 572	76.55 573	63.47 571	60.22 568	67.36 570	48.14 565	37.24 553	39.01 561	11.00 551	2.83 544	28.35 554	5.60 551	18.14 552	10.31 552

MFN_U_SF_RVC	12.94 522	3.66 506	25.81 538	3.61 498	2.26 430	22.77 526	4.55 468	27.10 543	20.06 505	23.90 528	28.99 517	30.53 535	16.98 517	19.92 527	20.26 524	1.24 514	1.07 524	0.98 519	1.33 525	1.80 512	2.04 512

w-ln-seven	10.20 507	3.08 497	26.36 539	2.06 399	2.49 439	15.81 504	4.39 464	17.80 507	33.50 534	20.47 519	25.79 510	15.12 474	7.40 447	11.75 479	17.48 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 342

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 402	25.07 548	26.53 540	0.44 148	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 56	0.51 93	0.62 46	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 552	0.01 179	0.00 1	0.08 384	1.75 510	9.69 548

iinet-f	5.94 440	1.60 452	26.88 541	1.79 347	1.38 370	11.92 484	1.47 383	6.80 277	7.11 344	6.90 324	14.43 433	10.64 427	7.97 460	7.00 292	12.12 498	0.02 330	0.03 297	0.05 459	0.00 1	0.63 477	0.02 87

aanetorigin	8.72 492	3.29 503	27.55 542	1.95 375	3.84 489	4.93 370	5.39 484	5.49 209	10.05 420	27.85 534	31.47 525	15.80 479	12.78 504	9.04 423	11.98 496	0.25 473	0.22 489	0.22 497	0.25 461	1.28 501	0.84 490

ADCS	13.02 524	4.93 516	28.38 543	3.17 481	2.67 446	13.61 499	10.83 530	18.70 513	33.46 533	22.59 522	24.78 503	19.59 507	18.51 523	23.40 539	32.16 554	0.10 437	0.19 478	0.37 510	0.18 431	1.26 500	1.46 504

TorneroNet-64	32.42 559	31.89 557	30.52 544	34.73 559	21.13 558	46.99 562	18.82 554	43.10 555	59.42 564	32.70 542	46.98 554	62.01 564	36.98 553	43.97 562	33.88 556	14.10 558	3.22 549	35.28 561	11.72 558	26.84 561	14.07 559

ADCPNet	9.54 500	2.39 488	31.46 545	2.09 403	1.60 380	16.71 510	6.39 497	12.11 433	11.45 446	13.53 492	21.45 488	19.41 505	10.94 495	14.38 500	21.54 529	0.27 478	1.16 525	0.39 511	1.49 527	0.58 471	1.45 503

zh-mn7	11.13 517	6.28 522	31.79 546	1.85 356	0.98 332	13.11 495	2.98 429	12.88 456	33.65 536	21.57 520	39.07 543	12.50 453	8.46 467	19.94 528	16.74 514	0.23 469	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 437

zh-sn7	11.12 516	7.26 528	33.16 547	2.32 435	2.31 432	11.66 481	7.80 511	13.53 468	17.94 493	16.39 507	31.80 526	14.22 467	16.88 516	23.07 538	23.00 536	0.00 1	0.13 443	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 466

LSM	14.01 528	5.95 519	33.49 548	6.78 529	43.61 569	10.22 460	9.98 525	15.16 491	22.93 516	23.07 526	32.34 530	18.52 501	12.67 503	15.45 508	11.10 491	0.16 456	0.51 519	0.09 475	0.32 480	1.08 496	16.85 564

TorneroNet	35.11 563	33.92 559	33.82 549	37.86 561	22.01 560	49.64 565	21.58 560	48.09 561	55.23 560	37.50 547	53.79 562	62.81 567	43.66 561	46.71 565	41.25 564	14.80 559	3.53 553	36.72 562	14.57 561	28.28 564	16.49 562

DispFullNet	17.47 541	26.01 550	33.98 550	22.58 551	20.86 556	13.84 500	1.28 373	16.50 498	26.27 522	19.97 517	17.17 462	20.52 515	18.49 522	22.86 537	10.76 489	5.13 532	2.83 544	30.72 556	7.72 552	20.86 553	11.01 554

LVE	34.99 562	40.10 564	34.97 551	32.49 556	18.61 553	51.45 568	26.82 561	52.15 567	65.94 570	47.21 558	61.04 569	53.99 558	37.30 554	37.95 554	34.09 557	15.55 560	5.95 559	31.01 557	13.81 560	22.58 554	16.72 563

Wz-Net-TNSev	11.35 518	10.56 539	35.88 552	2.28 425	1.73 395	18.25 517	11.42 531	15.88 496	20.88 509	14.44 497	16.97 457	19.57 506	19.04 525	19.31 524	18.67 520	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.16 416	0.62 475	1.25 499

xyz-stereo	6.97 467	0.29 57	36.85 553	0.20 94	0.07 35	30.65 542	0.19 134	3.97 106	1.82 63	10.21 447	24.87 504	6.06 331	7.29 446	11.62 475	4.87 399	0.01 242	0.02 246	0.35 507	0.00 1	0.06 202	0.02 87

KSHMR	55.63 571	63.60 573	37.85 554	74.69 573	49.56 571	49.01 564	45.73 569	57.46 573	63.97 568	61.61 570	62.07 571	72.39 574	47.01 563	50.65 568	43.29 566	54.10 571	62.21 573	66.10 573	53.94 573	51.25 571	46.11 571

ktn	48.94 569	57.58 570	38.86 555	59.57 571	43.27 568	50.37 566	43.38 568	48.07 560	61.11 565	51.30 563	54.25 563	54.96 559	52.88 567	47.30 566	35.83 559	57.77 572	24.88 570	62.69 572	43.55 569	50.70 569	40.41 569

WZ-Net	13.00 523	4.64 514	41.07 556	3.48 494	3.15 459	19.12 520	15.66 551	14.81 486	31.33 530	15.71 503	27.88 513	22.22 518	14.01 511	20.44 531	25.03 541	0.64 502	0.00 1	0.01 392	0.03 346	0.39 452	0.37 447

BEATNet-Init1	23.31 549	9.03 534	41.67 557	4.17 513	2.53 441	45.68 561	19.47 556	33.43 549	38.45 549	47.59 560	49.10 557	59.31 561	41.80 559	38.35 557	29.21 550	0.47 497	0.50 518	0.81 516	0.66 509	2.10 516	1.86 508

DPSimNet_ROB	53.45 570	64.73 574	44.39 558	53.97 568	45.39 570	53.66 569	54.83 571	55.15 571	57.87 563	64.16 573	50.83 558	63.40 568	53.34 568	46.45 564	65.81 574	63.13 573	26.54 571	57.94 570	51.11 572	45.52 567	50.69 573

PWCK	30.53 558	44.32 565	47.25 559	29.76 552	7.23 528	40.78 554	27.10 562	44.73 556	44.32 553	47.31 559	36.37 539	47.16 552	26.05 542	41.26 559	31.87 553	21.83 561	4.03 555	29.50 555	4.67 545	27.17 562	7.80 541

notaker	47.42 568	55.20 569	49.13 560	56.52 570	40.18 566	38.52 552	32.97 564	47.21 559	56.08 562	57.21 567	57.24 566	60.09 562	59.19 573	53.93 571	41.64 565	40.61 568	19.93 567	57.21 569	37.41 567	49.02 568	39.02 568

JetBlue	29.12 555	15.72 543	54.12 561	15.93 544	20.98 557	60.90 573	30.62 563	39.38 552	34.62 541	34.08 546	39.69 544	57.35 560	43.17 560	50.71 569	50.60 570	2.41 525	3.79 554	2.81 528	3.45 540	9.57 539	12.59 558

EDNetEfficient	13.82 527	6.19 520	54.79 562	2.83 463	3.60 477	4.86 367	8.57 514	8.61 325	32.90 532	40.77 553	30.59 523	18.33 500	21.87 536	11.38 472	25.36 542	0.15 451	0.23 491	0.06 463	1.03 521	2.54 518	1.79 507

HanzoNet	56.48 572	59.32 571	58.25 563	55.32 569	41.94 567	50.95 567	41.33 566	51.12 565	61.40 566	65.62 574	65.59 572	71.66 573	69.41 574	70.77 574	60.03 572	63.99 574	34.70 572	61.96 571	50.54 571	51.00 570	44.71 570

AnyNet_C01	16.12 535	10.81 540	59.36 564	4.42 517	2.49 439	30.06 540	15.15 549	17.51 506	16.51 487	17.88 510	37.69 541	24.04 520	17.54 518	29.60 545	33.29 555	0.28 479	0.38 509	0.43 512	0.42 495	2.57 519	1.98 511

USTest	87.63 581	76.50 576	65.53 565	81.26 578	83.10 578	100.00 585	100.00 585	99.53 584	99.60 582	98.32 581	99.02 583	90.87 577	98.33 582	84.28 576	98.23 583	79.97 578	96.20 580	69.82 574	73.75 577	75.48 577	82.80 581

UNDER WATER-64	45.16 567	46.99 566	66.69 566	43.90 564	27.64 564	55.58 571	41.87 567	39.42 553	48.42 556	51.73 564	43.08 549	67.76 571	56.69 571	48.02 567	48.34 567	39.50 567	17.64 566	51.78 568	38.93 568	36.62 565	32.61 567

UNDER WATER	45.09 566	48.60 567	67.37 567	49.30 566	31.41 565	53.80 570	37.39 565	40.25 554	52.48 558	50.24 561	45.37 552	68.37 572	57.76 572	51.03 570	49.88 568	29.97 565	13.75 565	51.22 567	36.57 566	37.87 566	29.12 566

LRCNet_RVC	66.23 574	65.67 575	67.63 568	71.47 572	54.32 572	32.17 545	2.66 421	63.19 575	21.35 511	81.79 576	91.26 577	83.62 575	71.62 575	69.32 573	52.57 571	95.49 581	64.45 574	95.07 581	95.19 581	71.52 573	74.31 575

MADNet++	82.84 576	82.38 578	73.57 569	87.72 579	82.97 577	93.14 576	69.15 573	86.42 579	82.50 576	93.46 580	86.70 576	86.28 576	80.92 576	88.34 577	88.84 576	86.83 579	84.17 579	72.64 576	68.92 575	80.47 579	81.42 579

TCMNet-wrong-test	67.23 575	85.83 579	81.56 570	95.63 580	94.73 580	89.35 575	85.42 576	51.73 566	33.71 537	51.26 562	61.71 570	61.33 563	41.23 558	77.26 575	64.71 573	48.76 570	9.03 564	70.12 575	68.11 574	90.76 581	82.37 580

JetRed	61.02 573	61.05 572	82.56 571	46.09 565	56.80 573	83.19 574	63.76 572	59.26 574	63.61 567	69.29 575	68.85 575	66.59 569	47.62 564	61.57 572	74.09 575	45.58 569	66.14 575	46.59 566	45.06 570	63.17 572	49.58 572

RTS	18.87 545	9.32 537	86.48 572	4.95 521	6.10 522	42.08 555	14.70 543	15.49 493	41.06 550	22.65 523	32.32 528	13.77 460	19.54 527	37.98 555	28.96 548	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

RTSA	18.87 545	9.32 537	86.48 572	4.95 521	6.10 522	42.08 555	14.70 543	15.49 493	41.06 550	22.65 523	32.32 528	13.77 460	19.54 527	37.98 555	28.96 548	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

coex-ft	19.78 548	19.39 545	87.73 574	1.77 344	1.80 403	17.25 513	13.50 539	12.63 451	42.10 552	60.18 568	38.90 542	28.72 530	28.74 545	11.74 478	27.40 546	0.21 466	0.23 491	0.04 452	0.30 476	1.36 503	1.54 505

DLNR_Zeroshot_test	24.70 550	50.77 568	90.11 575	98.11 584	97.34 582	1.38 57	0.12 94	22.79 539	3.09 138	1.07 124	2.95 143	0.71 127	0.29 52	6.93 284	2.29 311	38.56 566	0.37 508	0.00 1	0.30 476	76.73 578	0.09 284

MADNet+	27.07 552	33.84 558	90.97 576	20.14 548	7.47 531	48.43 563	47.10 570	35.43 551	36.46 544	20.11 518	30.05 521	25.29 523	35.08 551	45.50 563	50.28 569	2.13 524	2.00 531	1.19 523	0.76 513	4.71 526	4.43 526

HaxPig	98.85 584	99.94 586	95.08 577	99.99 587	100.00 586	94.03 577	94.78 577	99.15 583	99.98 585	99.99 587	100.00 585	99.98 588	99.99 585	98.12 582	95.97 580	100.00 588	99.99 586	100.00 585	99.99 586	100.00 587	99.99 587

PML	97.88 582	100.00 589	96.45 578	98.01 583	97.88 583	100.00 585	99.35 583	96.88 580	97.72 581	100.00 588	97.36 581	97.38 582	99.60 583	100.00 589	96.32 581	99.99 586	97.55 581	100.00 585	96.01 582	99.18 583	87.92 582

xxxxx1	85.63 578	90.31 580	96.68 579	76.54 574	80.57 574	97.44 580	96.86 580	85.53 576	88.53 577	88.68 577	91.71 578	94.23 578	92.93 577	90.02 578	91.98 577	70.60 575	70.39 576	73.68 577	81.46 578	74.61 574	79.86 576

tt_ll	85.63 578	90.31 580	96.68 579	76.54 574	80.57 574	97.44 580	96.86 580	85.53 576	88.53 577	88.68 577	91.71 578	94.23 578	92.93 577	90.02 578	91.98 577	70.60 575	70.39 576	73.68 577	81.46 578	74.61 574	79.86 576

ff	85.63 578	90.31 580	96.68 579	76.54 574	80.57 574	97.44 580	96.86 580	85.53 576	88.53 577	88.68 577	91.71 578	94.23 578	92.93 577	90.02 578	91.98 577	70.60 575	70.39 576	73.68 577	81.46 578	74.61 574	79.86 576

AVERAGE_ROB	99.62 587	99.95 587	98.81 582	100.00 590	100.00 586	98.08 583	95.47 578	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	99.99 586	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

MEDIAN_ROB	98.41 583	99.70 584	99.30 583	97.09 581	97.02 581	96.89 578	95.77 579	97.66 582	97.28 580	98.79 584	98.94 582	99.18 583	98.14 581	96.89 581	96.88 582	99.96 585	99.16 582	100.00 585	99.99 586	99.69 584	99.88 584

EDNetEfficientorigin	17.87 542	14.00 542	99.53 584	1.64 326	0.92 324	10.55 466	6.26 494	13.21 462	34.84 542	38.20 550	36.91 540	27.47 529	26.32 544	14.71 504	25.69 543	0.04 393	0.06 360	0.14 486	0.52 503	3.16 523	3.27 521

Anonymous_1	99.08 585	99.91 585	99.85 585	97.63 582	99.10 584	100.00 585	100.00 585	99.61 586	99.96 584	99.28 586	99.86 584	99.54 585	99.99 585	99.29 583	99.75 584	96.05 582	99.59 583	97.31 582	98.57 583	97.71 582	98.63 583

tt	83.26 577	0.34 118	99.99 586	79.40 577	93.18 579	100.00 585	100.00 585	100.00 589	99.95 583	60.33 569	47.63 556	99.98 588	99.96 584	99.98 586	100.00 589	92.42 580	99.82 584	73.83 580	73.63 576	88.42 580	56.35 574

test_example2	99.39 586	99.98 588	99.99 586	100.00 590	99.98 585	99.72 584	99.99 584	97.34 581	100.00 586	100.00 588	100.00 585	96.42 581	96.66 580	99.97 585	99.96 585	100.00 588	99.97 585	98.66 583	99.15 584	100.00 587	100.00 589

DPSMNet_ROB	99.91 589	100.00 589	99.99 586	99.99 587	100.00 586	100.00 585	100.00 585	99.98 588	100.00 586	98.35 582	100.00 585	99.84 586	100.00 587	99.98 586	99.99 586	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

DGTPSM_ROB	99.90 588	100.00 589	99.99 586	99.99 587	100.00 586	100.00 585	100.00 585	99.97 587	100.00 586	98.35 582	100.00 585	99.84 586	100.00 587	99.98 586	99.99 586	99.99 586	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

FlowAnything	100.00 592	100.00 589	100.00 590	100.00 590	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

Selective-RAFT-Error	100.00 592	100.00 589	100.00 590	100.00 590	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

CasAABBNet	100.00 592	100.00 589	100.00 590	100.00 590	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	100.00 589

LSM0	100.00 592	100.00 589	100.00 590	100.00 590	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 588	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 587	99.99 587

DPSM_ROB	99.95 590	100.00 589	100.00 590	99.76 585	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	99.21 583	100.00 587	100.00 585	100.00 588	99.99 585	99.95 585

DPSM	99.95 590	100.00 589	100.00 590	99.76 585	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 585	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 589	99.21 583	100.00 587	100.00 585	100.00 588	99.99 585	99.95 585

ccccc		96.61 583		100.00 590	100.00 586	97.41 579		99.56 585		99.27 585		99.35 584		99.92 584		100.00 588	100.00 587	99.95 584	99.77 585	100.00 587

ASD4		81.57 577

Low-res two-view benchmark