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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 256	0.39 53	0.04 225	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 177	0.24 20	0.02 128	0.01 198	0.12 2	0.04 285	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.11 49	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 20	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.03 2	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 149	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

OmniDepth	0.11 5	0.07 76	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.04 127	0.14 67	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 5	0.07 76	0.45 58	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.01 132	0.38 21	0.15 14	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.20 106	0.04 13	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.14 481

FlowAnything_test	0.12 7	0.10 141	0.30 39	0.00 1	0.01 198	1.11 166	0.00 1	0.61 51	0.13 5	0.04 55	0.02 99	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 7	0.10 141	0.25 33	0.03 191	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.24 6	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 9	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 183	0.00 1	0.30 10	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.08 28	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

LGtest1	0.13 9	0.14 201	0.30 39	0.01 35	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 43	0.73 235	0.06 73	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 227	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

S2M2_L	0.13 9	0.15 216	0.45 58	0.02 128	0.01 198	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 197	0.03 56	0.01 18	0.20 106	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 9	0.02 1	0.30 39	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 132	0.56 44	1.11 343	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.25 132	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

GLC_STEREO	0.13 9	0.08 99	0.61 85	0.01 35	0.00 1	0.94 83	0.03 257	0.29 9	0.21 44	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.04 127	0.26 140	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

HiDET	0.14 14	0.04 11	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.14 186	0.00 1	0.51 32	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.07 20	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 14	0.04 11	0.24 20	0.02 128	0.00 1	1.15 194	0.00 1	0.44 27	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.08 28	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 14	0.15 216	0.32 44	0.01 35	0.01 198	0.31 10	0.00 1	0.40 25	0.24 58	0.11 133	0.02 99	0.03 56	0.00 1	0.93 237	0.21 227	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

asd	0.14 14	0.07 76	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.22 5	0.75 246	0.16 157	0.13 195	0.03 56	0.05 148	0.08 28	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 14	0.05 29	0.34 48	0.01 35	0.00 1	1.09 154	0.01 132	0.31 12	0.68 194	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 14	0.13 188	0.45 58	0.04 225	0.00 1	0.35 20	0.14 389	0.80 71	0.61 119	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.20 219	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

MLG-Stereo_test3	0.14 14	0.10 141	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.47 30	0.69 210	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

DEFOM-Stereo	0.14 14	0.04 11	0.38 50	0.05 251	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 94	0.20 106	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

fffy	0.14 14	0.06 50	0.88 124	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.01 132	0.79 69	0.13 5	0.02 18	0.01 1	0.06 120	0.01 18	0.16 77	0.03 6	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.06 398

MLG-Stereo_test1	0.15 23	0.06 50	0.31 42	0.02 128	0.01 198	1.05 121	0.00 1	0.19 2	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

GEAStereo	0.16 24	0.08 99	0.38 50	0.08 315	0.04 335	1.11 166	0.00 1	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.11 453

DilatedVolume-Stereo	0.16 24	0.04 11	0.55 78	0.02 128	0.00 1	0.87 67	0.05 308	0.53 35	0.26 63	0.02 18	0.20 234	0.06 120	0.16 271	0.17 82	0.26 259	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 425	0.03 235	0.02 245

LG-Stereo_L2	0.16 24	0.13 188	0.42 55	0.04 225	0.00 1	1.05 121	0.15 392	0.57 48	0.38 79	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

MLG-Stereo_test2	0.16 24	0.11 166	0.23 16	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.27 8	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.08 145	0.00 1	0.07 20	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

ours_stereo	0.16 24	0.06 50	0.73 103	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.04 285	0.44 27	0.54 92	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.03 94	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.06 398

UniTT-Stereo	0.16 24	0.11 166	1.13 201	0.03 191	0.17 444	0.32 13	0.02 208	0.38 21	0.32 72	0.03 43	0.16 208	0.05 105	0.07 196	0.16 77	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.00 1

CASnet	0.16 24	0.14 201	0.52 74	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 246	0.10 118	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.22 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
252Zero-FE	0.17 31	0.09 117	0.32 44	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.00 1	0.35 18	0.68 194	1.07 323	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.08 28	0.31 288	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

AdaDepth	0.17 31	0.04 11	0.65 92	0.02 128	0.00 1	1.26 261	0.01 132	0.33 15	0.27 67	0.06 73	0.02 99	0.01 2	0.08 211	0.50 202	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 508	0.01 71	0.01 122

water-stereo	0.17 31	0.03 2	0.91 133	0.04 225	0.02 290	1.04 108	0.00 1	0.43 26	0.26 63	0.10 118	0.06 161	0.06 120	0.06 178	0.13 64	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.01 71	0.01 122

MLG-Stereo	0.17 31	0.06 50	0.25 33	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.50 31	1.29 383	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

AIO_test	0.17 31	0.11 166	0.55 78	0.08 315	0.06 362	0.42 38	0.06 334	0.35 18	0.38 79	0.03 43	0.01 1	0.86 299	0.03 94	0.21 115	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.08 465	0.03 235	0.02 245

rvit_stereo_0081_aga	0.17 31	0.11 166	0.81 111	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.01 132	0.79 69	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 31	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 31	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 31	0.21 278	1.18 218	0.04 225	0.01 198	0.18 5	0.00 1	0.81 73	0.34 74	0.07 77	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.19 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

RSM++	0.17 31	0.07 76	0.42 55	0.03 191	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 89	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 505	0.09 373	0.07 418

gasm-f	0.18 41	0.08 99	0.45 58	0.08 315	0.11 409	1.11 166	0.12 384	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.01 1	0.01 2	0.06 178	0.18 86	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.20 476	0.11 453

SMoEStereo_RVC	0.18 41	0.06 50	0.53 75	0.02 128	0.00 1	1.03 98	0.04 285	0.38 21	0.64 157	0.07 77	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.26 140	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.10 445

RSM	0.18 41	0.05 29	0.39 53	0.03 191	0.02 290	0.38 29	0.00 1	1.33 97	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.03 56	0.04 127	0.19 94	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 496	0.06 321	0.04 344

MonStereo	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.01 122

Monster-pub-eth3d	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.10 42	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.01 122

4w-stereo	0.19 44	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 60	0.00 1	1.54 117	0.78 267	0.14 149	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MonSter	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.01 122

LoS_RVC	0.19 44	0.48 420	0.51 71	0.12 352	0.10 402	1.01 95	0.01 132	0.81 73	0.19 32	0.07 77	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.31 160	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 344

3.25w_new	0.20 50	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 50	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 50	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 283	0.01 6	0.08 174	0.02 19	0.03 94	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 50	0.05 29	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.84 150	0.34 74	0.08 88	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 122

ProNet	0.20 50	0.25 304	0.78 108	0.01 35	0.01 198	0.95 86	0.00 1	0.70 59	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.31 160	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.12 407	0.04 344

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qwe	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.65 130	0.76 257	0.16 157	0.19 229	0.02 19	0.01 18	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 55	0.08 99	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.80 146	0.74 242	0.13 144	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 42	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 55	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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4.25w-stereo	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 55	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.70 139	0.75 246	0.14 149	0.02 99	0.02 19	0.02 53	0.15 73	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 55	0.07 76	0.23 16	0.01 35	0.00 1	0.81 58	0.00 1	2.00 164	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 55	0.06 50	0.29 38	0.02 128	0.00 1	1.11 166	0.02 208	1.46 110	0.70 222	0.16 157	0.01 1	0.01 2	0.04 127	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.00 1

AIO_rvc	0.21 55	0.32 342	0.50 70	0.09 328	0.03 315	0.43 39	0.06 334	1.25 93	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.09 153	0.04 127	0.28 150	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 425	0.10 389	0.10 445

AIO-Stereo	0.21 55	0.07 76	0.44 57	0.03 191	0.03 315	0.41 32	0.01 132	1.65 130	0.65 165	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.22 118	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 557	0.05 301	0.08 431

anonymousdsp	0.21 55	0.21 278	0.63 87	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 496	0.08 351	0.03 314

IGEV-Stereo	0.21 55	0.21 278	0.63 87	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.73 63	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 496	0.08 351	0.03 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 55	0.14 201	1.54 286	0.01 35	0.00 1	0.13 3	0.04 285	1.10 84	0.65 165	0.10 118	0.05 156	0.03 56	0.04 127	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PMTNet	0.21 55	0.19 256	0.85 118	0.02 128	0.02 290	1.14 186	0.30 455	0.88 77	0.11 2	0.03 43	0.02 99	0.07 137	0.02 53	0.37 179	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

Zero-FE251	0.22 72	0.10 141	0.95 145	0.04 225	0.00 1	1.04 108	0.04 285	0.53 35	0.19 32	0.87 277	0.02 99	0.02 19	0.01 18	0.16 77	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 366

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fffft	0.22 72	0.03 2	0.46 62	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 132	1.42 100	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.21 115	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.07 418
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 72	0.17 240	0.54 77	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.61 51	1.09 340	0.17 166	0.33 261	0.03 56	0.13 259	0.20 106	0.07 94	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.02 245

trnet	0.22 72	0.14 201	0.67 95	0.00 1	0.00 1	1.24 248	0.01 132	1.16 88	0.56 94	0.09 98	0.08 174	0.05 105	0.00 1	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 72	0.29 333	0.87 122	0.05 251	0.18 448	0.41 32	0.01 132	1.24 92	0.56 94	0.02 18	0.03 135	0.13 174	0.05 148	0.32 166	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

AEACV	0.22 72	0.05 29	0.66 94	0.02 128	0.03 315	0.87 67	0.00 1	1.07 83	0.15 14	0.18 169	0.01 1	0.02 19	0.72 406	0.15 73	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.27 541	0.08 351	0.07 418

Selective-IGEV	0.22 72	0.06 50	0.46 62	0.05 251	0.04 335	0.34 18	0.04 285	2.16 174	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 470	0.03 235	0.09 437

CREStereo	0.22 72	0.17 240	0.64 90	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.01 132	1.15 87	0.56 94	0.10 118	0.07 168	0.04 75	0.00 1	0.32 166	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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
2.5w	0.23 82	0.08 99	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 271	0.13 144	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 82	0.07 76	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	2.15 172	0.74 242	0.15 153	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 82	0.05 29	0.21 6	0.01 35	0.00 1	1.00 94	0.00 1	2.24 179	0.71 226	0.15 153	0.03 135	0.02 19	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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LG-G	0.23 82	0.11 166	0.32 44	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 82	0.13 188	0.62 86	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.63 54	0.80 278	0.76 261	0.18 221	0.09 153	0.06 178	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

ff7	0.23 82	0.21 278	1.02 164	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.07 336	0.01 122

ffff	0.23 82	0.21 278	1.02 164	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.07 336	0.01 122

11t	0.23 82	0.21 278	1.02 164	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.07 336	0.01 122

ccc-4	0.23 82	0.21 278	1.02 164	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.07 336	0.01 122

GREAT-IGEV	0.24 92	0.10 141	0.92 135	0.06 271	0.33 514	1.11 166	0.06 334	0.36 20	0.19 32	0.02 18	0.47 298	0.02 19	0.06 178	0.13 64	0.16 191	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 517	0.09 373	0.36 535

Occ-G	0.24 92	0.10 141	0.59 84	0.01 35	0.01 198	0.80 54	0.04 285	0.62 53	0.15 14	0.01 6	0.51 302	1.34 342	0.04 127	0.09 32	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.15 433	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 92	0.29 333	0.82 113	0.01 35	0.00 1	1.24 248	0.00 1	1.70 139	0.23 52	0.02 18	0.01 1	0.09 153	0.10 230	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.01 122

MC-Stereo	0.24 92	0.12 177	0.71 102	0.04 225	0.02 290	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 236	0.02 99	0.08 145	0.11 240	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.17 505	0.06 321	0.02 245

HUF	0.25 96	0.32 342	1.18 218	0.06 271	0.11 409	0.31 10	0.08 352	0.73 63	0.62 136	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.16 77	0.14 172	0.00 1	0.58 568	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.37 536

castereo++	0.25 96	0.15 216	0.48 68	0.09 328	0.00 1	1.08 149	0.03 257	1.53 116	0.67 186	0.00 1	0.01 1	0.59 254	0.00 1	0.09 32	0.06 78	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.28 545	0.02 176	0.00 1

GMStereo	0.25 96	0.60 458	1.28 240	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 370	0.16 157	0.03 135	0.07 137	0.09 222	0.22 118	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
MM-Stereo_test2	0.26 99	0.08 99	1.52 285	0.46 476	0.00 1	1.14 186	0.01 132	0.63 54	0.21 44	0.38 212	0.02 99	0.04 75	0.06 178	0.18 86	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.05 443	0.22 481	0.04 344

MyStereo07	0.27 100	0.27 312	0.64 90	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	1.41 99	0.73 235	0.10 118	0.01 1	0.03 56	0.10 230	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.06 398

MIF-Stereo (partial)	0.27 100	0.18 248	1.14 203	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 208	1.97 162	0.39 82	0.11 133	0.08 174	0.07 137	0.06 178	0.44 190	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.02 245

monsterstereo	0.28 102	0.06 50	0.35 49	0.03 191	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 245	0.67 186	0.26 180	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 102	0.05 29	0.53 75	0.12 352	0.11 409	1.25 257	0.32 460	0.80 71	0.20 39	0.10 118	0.14 197	0.16 188	0.25 308	0.29 153	0.25 251	0.05 516	0.19 551	0.20 546	0.23 529	0.18 456	0.19 505

LoS	0.28 102	0.16 229	0.95 145	0.07 299	0.01 198	1.32 284	0.07 345	1.30 95	0.60 108	0.04 55	0.03 135	0.28 211	0.11 240	0.48 200	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 102	0.09 117	0.73 103	0.18 397	0.05 349	1.17 205	0.04 285	2.37 186	0.17 27	0.35 202	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 182	0.04 13	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 314

XX-TBD	0.28 102	0.39 374	0.97 153	0.05 251	0.00 1	1.09 154	0.00 1	0.71 61	0.54 92	0.44 219	1.04 379	0.06 120	0.06 178	0.19 94	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 107	0.04 11	1.15 207	0.05 251	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.67 57	0.21 44	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.28 315	2.00 286	0.08 111	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

1w_stereo	0.29 107	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.00 252	0.71 226	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.28 315	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 107	0.05 29	0.31 42	0.03 191	0.00 1	0.31 10	0.02 208	3.31 312	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.79 231	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.08 465	0.00 1	0.01 122

WCG-NET（raft）	0.29 107	0.24 300	0.51 71	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.56 44	1.12 348	0.21 176	0.12 194	1.54 351	0.14 264	0.14 67	0.07 94	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.03 314

CREStereo++_RVC	0.29 107	0.19 256	0.83 116	0.05 251	0.00 1	1.19 216	0.00 1	0.66 56	0.99 316	0.25 179	1.26 403	0.05 105	0.07 196	0.20 106	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
GSStereo	0.30 112	0.08 99	0.38 50	0.06 271	0.04 335	1.11 166	0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 453	0.16 439	0.12 464

rvit_stereo_0080	0.30 112	0.23 296	1.20 226	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245

whm_eth	0.30 112	0.23 296	1.20 226	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245

TANstereo	0.30 112	0.28 323	0.86 120	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.00 1	0.53 35	0.44 87	1.06 321	1.24 400	0.06 120	0.05 148	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 116	0.03 2	0.78 108	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.03 257	2.98 250	0.66 175	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.18 86	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 116	0.32 342	1.63 306	0.01 35	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 234	0.79 271	0.02 18	0.03 135	0.08 145	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 314

MGS-Stereo	0.31 116	0.10 141	0.89 128	0.02 128	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 24	0.61 119	0.02 18	2.91 477	0.04 75	0.03 94	0.21 115	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 536	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 119	0.09 117	0.69 99	0.05 251	0.15 433	0.91 72	0.06 334	1.58 126	0.38 79	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.20 291	1.46 271	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 453	0.01 71	0.02 245

castereo	0.32 119	0.28 323	0.46 62	0.01 35	0.05 349	0.81 58	0.04 285	3.37 318	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.14 264	0.10 42	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 525	0.02 176	0.01 122

CAS++	0.32 119	0.22 288	0.69 99	0.04 225	0.00 1	0.35 20	0.01 132	4.32 437	0.48 89	0.02 18	0.01 1	0.07 137	0.00 1	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 122	0.11 166	0.92 135	0.09 328	0.06 362	0.34 18	0.00 1	2.56 211	0.64 157	0.32 187	0.43 287	0.17 191	0.09 222	0.26 140	0.10 142	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.22 525	0.05 301	0.01 122

11t1	0.33 122	0.05 29	0.86 120	0.44 470	0.00 1	1.04 108	0.00 1	2.45 199	0.60 108	0.44 219	0.01 1	0.05 105	0.05 148	0.43 188	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.49 425	1.18 218	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 267	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.08 211	0.45 195	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.02 245

DA	0.34 125	0.10 141	0.58 82	0.02 128	0.04 335	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 487

zero-FE	0.34 125	0.09 117	1.27 237	0.05 251	0.14 425	0.85 63	0.06 334	1.57 123	0.39 82	0.05 62	0.06 161	0.16 188	0.13 259	1.35 262	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.01 71	0.02 245

GGEV	0.34 125	0.10 141	0.58 82	0.02 128	0.04 335	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 487

LG-Stereo	0.34 125	0.07 76	1.33 255	0.03 191	0.01 198	1.06 135	0.00 1	2.93 243	0.66 175	0.01 6	0.09 179	0.14 180	0.07 196	0.10 42	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.01 122

SCV_C0	0.34 125	0.20 269	0.96 147	0.02 128	0.00 1	0.41 32	0.02 208	3.62 360	0.65 165	0.12 136	0.01 1	0.07 137	0.09 222	0.18 86	0.13 161	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.19 512	0.12 407	0.04 344

tg	0.34 125	0.26 308	0.68 97	0.01 35	0.00 1	1.25 257	0.01 132	1.75 143	0.65 165	0.11 133	0.40 278	0.74 284	0.11 240	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.29 514	0.21 513

rvit_0105_6	0.34 125	0.10 141	1.37 262	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	2.78 227	1.32 390	0.04 55	0.03 135	0.07 137	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 314

Pointernet	0.34 125	0.10 141	1.09 191	0.01 35	0.08 384	1.18 212	0.05 308	2.99 251	0.62 136	0.03 43	0.01 1	0.15 183	0.05 148	0.24 126	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.01 71	0.00 1

dd	0.34 125	0.67 475	1.55 288	0.04 225	0.01 198	1.22 232	0.03 257	0.84 75	1.16 356	0.18 169	0.05 156	0.12 169	0.05 148	0.29 153	0.44 340	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.00 1

AnonymousM	0.34 125	0.07 76	0.63 87	0.02 128	0.01 198	1.09 154	0.03 257	1.54 117	0.68 194	0.17 166	0.04 151	0.02 19	0.24 303	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.01 332	1.93 569	0.00 1	0.01 71	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 135	0.60 458	1.93 341	0.02 128	0.09 392	1.03 98	0.07 345	1.25 93	0.34 74	0.02 18	0.03 135	0.84 298	0.10 230	0.31 160	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.07 418

knoymous	0.35 135	0.05 29	1.11 195	0.05 251	0.01 198	1.15 194	0.01 132	2.06 167	0.14 9	0.40 214	0.02 99	1.67 367	0.00 1	0.31 160	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

UDGNet	0.35 135	0.50 428	1.14 203	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	0.70 59	1.57 438	0.31 185	0.05 156	0.06 120	0.02 53	1.45 270	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 135	0.10 141	1.95 346	0.02 128	0.00 1	0.93 81	0.07 345	1.70 139	0.86 296	0.09 98	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.23 121	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 532	0.06 321	0.08 431

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 139	0.14 201	1.14 203	0.04 225	0.05 349	1.39 313	0.05 308	1.87 154	0.77 263	0.13 144	0.07 168	0.48 240	0.02 53	0.41 187	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 508	0.01 71	0.10 445

IGEV++	0.36 139	0.19 256	0.57 81	0.09 328	0.00 1	0.35 20	0.03 257	4.62 460	0.24 58	0.12 136	0.02 99	0.03 56	0.17 275	0.24 126	0.23 237	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.04 437	0.09 373	0.08 431

LL-Strereo2	0.36 139	0.47 418	1.08 188	0.09 328	0.03 315	1.12 176	0.07 345	1.66 134	0.93 305	0.43 218	0.02 99	0.51 247	0.08 211	0.23 121	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 425	0.04 275	0.04 344

iRaftStereo_RVC	0.36 139	0.27 312	0.76 106	0.01 35	0.00 1	1.20 225	0.01 132	2.15 172	0.62 136	0.15 153	0.22 240	0.69 273	0.12 252	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.22 517

GCAP-BAT	0.37 143	0.13 188	1.16 212	0.10 339	0.12 413	1.59 386	0.04 285	0.67 57	0.43 86	0.84 273	0.89 367	0.39 228	0.07 196	0.27 148	0.49 358	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.19 512	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 143	0.13 188	2.43 407	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	1.66 134	1.15 354	0.16 157	0.08 174	0.02 19	0.05 148	0.40 184	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.10 445

Selective-RAFT	0.37 143	0.06 50	0.65 92	0.03 191	0.01 198	1.17 205	0.02 208	2.63 214	0.66 175	0.01 6	0.01 1	0.22 199	0.18 279	1.31 258	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 517	0.04 275	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 143	0.14 201	0.76 106	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.00 1	3.14 276	0.61 119	0.71 253	0.47 298	0.05 105	0.13 259	0.19 94	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.01 122

sAnonymous2	0.37 143	0.32 342	3.21 460	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.18 500

CroCo_RVC	0.37 143	0.32 342	3.21 460	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.18 500

MSCF	0.38 149	0.45 404	0.49 69	0.12 352	0.24 475	1.05 121	0.03 257	3.14 276	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.02 19	0.23 300	0.65 222	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 554	0.03 235	0.02 245

GASTEREO	0.39 150	0.45 404	0.47 67	0.11 349	0.24 475	1.06 135	0.03 257	3.16 284	0.66 175	0.10 118	0.01 1	0.01 2	0.28 315	0.66 223	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 554	0.03 235	0.02 245

rvit_0105_4	0.39 150	0.16 229	1.66 312	0.01 35	0.00 1	0.85 63	0.00 1	3.15 279	1.33 392	0.07 77	0.06 161	0.10 163	0.03 94	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

RAFT-Stereo-weight	0.39 150	0.07 76	0.81 111	0.07 299	0.02 290	1.34 292	0.05 308	3.15 279	0.31 69	0.94 290	0.52 303	0.26 207	0.01 18	0.19 94	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

CroCo-Stereo	0.39 150	0.40 379	1.67 316	0.07 299	0.00 1	0.19 6	0.01 132	3.55 351	0.75 246	0.08 88	0.02 99	0.46 236	0.08 211	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122
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
rafts_anoy	0.39 150	0.44 400	1.15 207	0.06 271	0.03 315	1.12 176	0.04 285	2.75 225	0.33 73	0.10 118	0.16 208	0.11 165	0.19 285	0.74 229	0.31 288	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.01 390	0.02 176	0.05 366

MM-Stereo_test1	0.40 155	0.13 188	1.31 251	0.64 508	0.07 374	0.92 79	0.03 257	3.08 267	0.80 278	0.35 202	0.04 151	0.05 105	0.02 53	0.20 106	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.26 498	0.02 245

CRE-IMP	0.40 155	0.06 50	1.04 179	0.07 299	0.05 349	1.45 340	0.46 477	1.48 112	0.63 145	0.90 283	0.30 252	0.88 301	0.01 18	0.26 140	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.17 494

rvit_0105_5	0.41 157	0.20 269	1.94 345	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	3.18 289	1.27 378	0.08 88	0.09 179	0.10 163	0.02 53	0.35 175	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 314

plain	0.41 157	0.28 323	2.26 394	0.07 299	0.00 1	0.50 43	0.01 132	2.84 234	0.92 301	0.05 62	0.07 168	0.13 174	0.17 275	0.43 188	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 523	0.01 122

x	0.41 157	0.04 11	0.74 105	0.54 493	0.00 1	0.98 91	0.00 1	3.07 265	0.67 186	0.48 227	0.01 1	0.48 240	0.07 196	0.93 237	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

SCV	0.42 160	0.28 323	0.68 97	0.26 430	0.16 440	0.26 9	0.05 308	4.98 488	0.63 145	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.18 508	0.25 494	0.18 500

GMOStereo	0.42 160	0.28 323	1.02 164	0.05 251	0.18 448	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 447	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.02 245

error version	0.42 160	0.28 323	1.02 164	0.05 251	0.18 448	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 447	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.02 245

test-v	0.42 160	0.28 323	1.02 164	0.05 251	0.18 448	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 447	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.02 245

test-2	0.42 160	0.28 323	1.02 164	0.05 251	0.18 448	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 447	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.02 245

raft+_RVC	0.42 160	0.48 420	1.11 195	0.51 490	0.17 444	1.16 201	0.04 285	2.25 180	0.59 97	0.12 136	0.42 282	0.08 145	0.15 267	0.60 215	0.28 273	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.19 505

Gwc-CoAtRS	0.42 160	0.12 177	1.28 240	0.03 191	0.13 419	1.03 98	0.02 208	2.33 184	0.15 14	0.35 202	0.01 1	2.27 410	0.03 94	0.20 106	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 525	0.01 71	0.01 122

Replicate-Monster	0.43 167	0.06 50	5.91 540	0.01 35	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.56 44	0.74 242	0.07 77	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.14 67	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 167	0.33 349	0.92 135	0.75 517	0.04 335	0.96 89	0.05 308	3.11 272	0.79 271	0.12 136	0.53 304	0.26 207	0.06 178	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.28 512	0.01 122

IGEV-Stereo+	0.43 167	0.17 240	0.46 62	0.14 375	1.06 545	0.63 48	0.02 208	0.30 10	0.24 58	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.03 94	1.86 283	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 486	1.83 560	1.61 562

CES	0.43 167	0.14 201	0.85 118	0.05 251	1.52 554	1.22 232	0.05 308	1.01 81	0.59 97	0.03 43	0.02 99	0.14 180	0.10 230	0.40 184	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	2.45 569

ROB_FTStereo_v2	0.43 167	0.09 117	1.00 156	0.06 271	0.08 384	1.57 375	0.33 463	1.44 105	0.67 186	0.97 295	0.19 229	0.77 290	0.02 53	1.23 254	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

HART	0.44 172	0.24 300	1.41 266	0.01 35	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 241	0.61 119	0.26 180	1.98 439	0.35 221	0.03 94	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.05 366

RALCasStereoNet	0.44 172	0.44 400	1.03 175	0.03 191	0.00 1	1.10 160	0.03 257	2.46 201	0.90 298	0.07 77	0.32 254	0.12 169	0.20 291	1.28 257	0.25 251	0.00 1	0.31 559	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.12 464

R-Stereo Train	0.44 172	0.09 117	0.94 141	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 415	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245

RAFT-Stereo	0.44 172	0.09 117	0.94 141	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 415	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 176	0.43 395	1.18 218	0.51 490	0.04 335	1.26 261	0.02 208	2.38 187	0.65 165	0.07 77	0.02 99	0.70 276	0.20 291	1.01 245	0.13 161	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.10 445

HUI-Stereo	0.45 176	0.09 117	1.08 188	0.06 271	0.08 384	1.61 394	0.32 460	1.43 101	0.70 222	0.97 295	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.44 269	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

RAFT-IKP	0.45 176	0.09 117	1.06 185	0.06 271	0.06 362	1.44 334	0.31 459	1.44 105	0.69 210	0.97 295	0.18 221	0.76 286	0.02 53	1.65 276	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.04 344

Reg-Stereo(zero)	0.46 179	0.04 11	1.77 328	0.01 35	0.14 425	1.20 225	0.13 385	1.13 86	0.26 63	0.05 62	0.16 208	1.75 371	1.10 429	0.67 224	0.45 344	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.12 483	0.01 71	0.09 437

IGEVStereo-DCA	0.46 179	0.09 117	1.02 164	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 486	0.05 301	0.01 122

testlalala	0.46 179	0.13 188	0.82 113	0.17 391	0.10 402	1.13 183	0.03 257	2.63 214	1.13 350	2.04 433	0.10 184	0.29 213	0.04 127	0.15 73	0.27 265	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.26 538	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 179	0.09 117	1.01 159	0.06 271	0.09 392	1.61 394	0.30 455	1.43 101	0.69 210	0.97 295	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.67 277	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

ICVP	0.46 179	0.08 99	1.58 298	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.21 415	3.80 381	0.52 91	0.42 217	0.27 248	0.33 219	0.06 178	0.57 211	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.01 122
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 179	0.42 388	1.05 184	0.01 35	0.21 464	1.17 205	0.05 308	2.07 169	0.19 32	2.98 489	0.02 99	0.12 169	0.15 267	0.25 132	0.31 288	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.06 398

tt45	0.47 185	0.06 50	0.70 101	0.02 128	0.00 1	1.30 278	0.05 308	0.85 76	0.60 108	0.05 62	0.01 1	0.09 153	0.03 94	5.40 433	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.01 122

rvit_0105_3	0.47 185	0.28 323	2.20 379	0.01 35	0.00 1	1.13 183	0.00 1	3.20 297	1.26 372	0.08 88	0.26 244	0.09 153	0.03 94	0.62 219	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

H2IRNET	0.47 185	0.22 288	1.27 237	0.15 380	0.01 198	1.18 212	0.01 132	1.65 130	0.48 89	0.02 18	1.80 430	0.46 236	0.04 127	1.62 275	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.01 390	0.16 439	0.02 245

AE-Stereo	0.47 185	0.11 166	1.03 175	0.04 225	0.09 392	1.11 166	0.03 257	4.16 415	0.34 74	0.35 202	0.82 359	0.15 183	0.16 271	0.45 195	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.26 538	0.09 373	0.05 366

ToySt	0.47 185	0.25 304	2.47 414	0.04 225	0.01 198	1.17 205	0.00 1	2.01 165	0.63 145	0.08 88	0.14 197	1.16 332	0.05 148	0.80 233	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 425	0.10 389	0.04 344

riskmin	0.47 185	0.03 2	1.01 159	0.08 315	0.01 198	1.12 176	0.01 132	3.00 252	0.21 44	0.46 225	0.02 99	2.08 393	1.06 425	0.26 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

ROB_FTStereo	0.47 185	0.09 117	1.04 179	0.06 271	0.08 384	1.59 386	0.33 463	1.43 101	0.68 194	0.97 295	0.19 229	0.76 286	0.03 94	1.86 283	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

FE-Mocha	0.48 192	0.12 177	1.34 256	0.11 349	0.09 392	0.64 49	0.01 132	3.94 398	0.22 48	0.49 230	0.58 309	0.59 254	0.53 367	0.29 153	0.38 323	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 486	0.02 176	0.02 245

999	0.48 192	0.07 76	0.55 78	0.01 35	0.00 1	1.27 265	0.09 364	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 215	0.03 56	0.02 53	5.79 453	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 194	0.22 288	0.51 71	0.03 191	0.00 1	1.30 278	0.01 132	1.97 162	0.71 226	0.04 55	0.04 151	0.08 145	0.04 127	4.32 369	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 194	0.10 141	1.30 248	0.06 271	0.12 413	1.14 186	0.07 345	3.57 355	0.92 301	0.18 169	0.99 376	0.19 195	0.31 323	0.25 132	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.08 530	0.02 416	0.24 487	0.12 464

model_zeroshot	0.49 194	0.26 308	2.10 374	0.03 191	0.01 198	1.69 414	0.08 352	2.63 214	0.18 29	1.02 310	0.01 1	0.61 257	0.06 178	0.86 234	0.14 172	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.16 496	0.02 176	0.01 122

Anonymous3	0.49 194	0.12 177	2.21 380	0.01 35	0.00 1	2.53 461	0.09 364	3.16 284	0.65 165	0.12 136	0.22 240	0.12 169	0.05 148	0.37 179	0.08 111	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.03 314

qqq	0.50 198	0.04 11	0.78 108	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.15 279	0.68 194	0.46 225	0.01 1	0.73 282	0.12 252	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

Patchmatch Stereo++	0.50 198	0.09 117	1.01 159	0.06 271	0.07 374	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 304	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366
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
iRAFT	0.50 198	0.09 117	1.01 159	0.06 271	0.07 374	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 304	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.05 366

test_4	0.51 201	0.10 141	1.27 237	0.01 35	0.06 362	0.97 90	0.03 257	1.12 85	0.16 20	0.27 182	3.42 491	0.65 266	0.09 222	1.59 272	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.14 420	0.00 1

iGMRVC	0.51 201	0.09 117	1.04 179	0.06 271	0.08 384	1.61 394	0.27 436	1.44 105	0.69 210	0.97 295	0.19 229	0.76 286	0.03 94	2.69 304	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.04 344

CFNet-RSSM	0.51 201	0.12 177	1.26 235	0.03 191	0.14 425	1.24 248	0.02 208	4.12 413	0.15 14	0.31 185	0.01 1	1.96 387	0.04 127	0.19 94	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.27 541	0.01 71	0.01 122

mmm	0.52 204	0.04 11	1.14 203	0.61 504	0.00 1	1.14 186	0.00 1	3.45 335	0.75 246	1.24 348	0.58 309	0.20 198	0.18 279	0.93 237	0.08 111	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

anonymousdsp2	0.52 204	0.06 50	1.51 283	0.10 339	0.00 1	1.19 216	0.01 132	4.32 437	0.63 145	0.33 190	0.15 206	0.78 295	0.09 222	1.01 245	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.04 275	0.05 366

GANet-ADL	0.52 204	0.09 117	1.43 270	0.13 360	0.02 290	1.43 330	0.02 208	3.22 300	0.59 97	0.34 201	0.98 375	1.09 328	0.19 285	0.40 184	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.01 122

DeepStereo_RVC	0.52 204	0.08 99	1.37 262	0.06 271	0.06 362	1.34 292	0.41 472	1.43 101	0.68 194	1.03 315	0.85 363	0.49 243	1.56 461	0.79 231	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.13 474

test-1	0.52 204	0.25 304	0.94 141	0.03 191	0.22 466	1.20 225	0.08 352	4.03 405	0.25 62	0.70 251	0.66 331	0.71 280	0.03 94	0.30 159	0.43 337	0.00 1	0.18 549	0.00 1	0.07 460	0.01 71	0.25 522

FENet	0.52 204	0.07 76	1.62 304	0.04 225	0.00 1	1.19 216	0.05 308	3.10 270	0.98 312	0.89 281	0.01 1	1.63 364	0.09 222	0.47 199	0.28 273	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

AIO-test1	0.53 210	0.38 367	1.50 277	0.02 128	0.03 315	1.12 176	0.01 132	3.13 275	0.69 210	0.44 219	0.30 252	0.06 120	0.06 178	2.52 294	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.13 413	0.09 437

Pruner-Stereo	0.53 210	0.10 141	1.02 164	0.89 532	0.10 402	1.57 375	0.36 468	2.06 167	0.63 145	2.23 445	0.46 295	0.25 204	0.01 18	0.45 195	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

cross-raft	0.53 210	0.12 177	1.78 331	0.03 191	0.01 198	1.04 108	0.10 372	3.21 299	0.23 52	0.37 210	0.01 1	2.86 442	0.04 127	0.24 126	0.24 243	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.16 496	0.01 71	0.02 245

HI	0.54 213	0.37 362	1.50 277	0.13 360	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 355	0.01 1	2.67 427	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.00 1

CoSv	0.54 213	0.37 362	1.50 277	0.13 360	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 355	0.01 1	2.67 427	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.00 1

PFNet+	0.54 213	0.10 141	1.31 251	0.16 388	0.05 349	1.44 334	0.56 487	1.60 127	0.98 312	1.35 361	0.46 295	0.37 223	0.01 18	2.18 291	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

RALAANet	0.54 213	0.62 464	1.41 266	0.01 35	0.01 198	0.92 79	0.02 208	2.39 188	1.87 465	1.13 329	0.38 274	0.15 183	0.30 319	1.00 244	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.14 420	0.01 122

CASS	0.56 217	0.13 188	1.40 265	0.03 191	0.01 198	1.65 409	0.04 285	3.03 258	0.63 145	1.96 423	0.93 371	0.28 211	0.36 337	0.52 203	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 217	0.14 201	1.22 230	0.02 128	0.00 1	1.14 186	0.03 257	3.43 332	1.47 417	1.02 310	1.41 410	0.05 105	0.02 53	1.08 247	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

ACVNet	0.57 219	0.21 278	1.34 256	0.09 328	0.00 1	1.36 298	0.22 421	2.40 189	1.05 331	0.63 242	0.66 331	1.94 384	0.26 311	0.31 160	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.00 1

test_3	0.58 220	0.06 50	1.04 179	0.07 299	0.12 413	1.01 95	0.01 132	2.45 199	0.20 39	0.95 291	0.01 1	1.05 322	0.05 148	3.74 340	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 535	0.15 433	0.13 474

DIP-Stereo	0.58 220	0.23 296	0.90 129	0.08 315	0.00 1	1.43 330	0.01 132	6.01 538	1.38 397	0.92 288	0.11 191	0.04 75	0.19 285	0.12 56	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 122
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 222	0.79 496	1.59 302	0.56 497	0.01 198	1.19 216	0.03 257	4.74 470	0.60 108	0.17 166	0.01 1	0.62 260	0.44 352	0.57 211	0.07 94	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.24 532	0.01 71	0.14 481

rvit_105_1	0.60 223	0.33 349	2.37 404	0.01 35	0.00 1	1.16 201	0.00 1	3.38 321	1.20 362	0.16 157	0.26 244	0.13 174	0.04 127	2.66 302	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.03 314

RAFT	0.60 223	0.50 428	1.01 159	0.50 486	0.04 335	0.94 83	0.08 352	3.01 255	0.65 165	0.22 177	0.09 179	3.41 474	0.27 314	0.53 206	0.37 320	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 390	0.40 533	0.03 314

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 223	0.36 358	0.96 147	0.03 191	0.02 290	1.21 229	0.02 208	2.80 231	1.55 431	1.08 324	2.63 470	0.43 233	0.16 271	0.37 179	0.25 251	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.01 122

xyz-stereo-finetune2	0.61 226	0.19 256	0.84 117	0.06 271	0.00 1	1.28 267	0.04 285	1.89 155	0.69 210	0.10 118	0.59 320	0.07 137	0.67 402	5.30 427	0.47 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

test_sample1	0.61 226	0.04 11	0.90 129	0.34 457	0.00 1	1.09 154	0.00 1	3.54 350	0.88 297	0.86 276	0.01 1	0.53 248	0.34 330	3.51 331	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

ACVNet-DCA	0.61 226	0.27 312	1.28 240	0.13 360	0.00 1	3.44 493	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 425	0.01 71	0.01 122

RAFT-Test	0.61 226	0.16 229	2.27 397	0.04 225	0.15 433	1.80 425	0.17 400	2.52 207	0.65 165	0.56 234	0.11 191	2.76 435	0.02 53	0.27 148	0.34 306	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.29 549	0.01 71	0.01 122

test_1	0.61 226	0.06 50	1.00 156	0.07 299	0.12 413	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.71 400	0.01 1	1.10 330	0.04 127	3.71 339	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 535	0.15 433	0.13 474

TestStereo	0.61 226	0.55 443	1.84 338	0.00 1	0.00 1	0.94 83	0.00 1	1.65 130	0.23 52	0.12 136	0.03 135	0.08 145	0.06 178	6.59 488	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 226	0.08 99	1.78 331	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.07 345	5.32 509	0.13 5	0.62 238	0.32 254	0.37 223	0.67 402	0.68 226	0.49 358	0.03 507	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.02 176	0.01 122

rrr	0.62 233	0.09 117	2.07 369	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.06 334	2.29 182	0.85 294	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 512	0.05 301	0.07 418

GwcNet-ADL	0.62 233	0.20 269	2.03 362	0.05 251	0.01 198	1.29 272	0.02 208	3.16 284	1.39 399	0.97 295	0.44 290	1.48 347	0.23 300	0.78 230	0.27 265	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 314

test_sample2	0.63 235	0.05 29	1.13 201	0.31 446	0.01 198	1.22 232	0.00 1	3.87 394	1.03 322	0.91 286	0.02 99	0.50 245	0.13 259	3.16 317	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

GMStereo_Zeroshot	0.63 235	0.14 201	1.54 286	0.75 517	0.00 1	1.26 261	0.01 132	1.85 151	0.31 69	1.44 378	0.58 309	1.76 372	0.19 285	2.55 295	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

test-3	0.63 235	0.06 50	1.00 156	0.07 299	0.13 419	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.96 423	0.01 1	1.10 330	0.05 148	3.75 341	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 538	0.15 433	0.13 474

Any-RAFT	0.64 238	0.08 99	1.07 186	0.03 191	0.00 1	2.77 474	0.08 352	3.57 355	1.23 365	0.96 293	0.26 244	1.61 359	0.31 323	0.72 227	0.06 78	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MIPNet	0.64 238	0.42 388	2.01 358	0.08 315	0.07 374	1.29 272	0.11 375	3.47 340	1.29 383	0.67 247	0.10 184	0.63 263	0.97 423	1.25 255	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.01 488	0.01 390	0.11 399	0.04 344

PCWNet_CMD	0.65 240	0.14 201	2.02 360	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.00 1	2.80 231	0.97 310	0.48 227	0.28 250	2.31 415	1.50 456	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

AFF-stereo	0.65 240	0.46 410	0.82 113	0.37 464	0.00 1	1.19 216	0.00 1	3.04 262	1.42 407	0.72 255	1.95 437	1.16 332	0.26 311	0.97 242	0.31 288	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.21 478	0.02 245

MSMDNet	0.65 240	0.14 201	2.02 360	0.01 35	0.01 198	1.11 166	0.00 1	2.88 238	0.98 312	0.49 230	0.28 250	2.32 416	1.49 453	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

ccs_rob	0.65 240	0.17 240	2.09 372	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.77 226	0.73 235	0.75 258	0.44 290	2.32 416	0.64 390	1.76 279	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

AdaStereo	0.65 240	0.09 117	1.12 197	0.02 128	0.00 1	1.45 340	0.23 425	4.38 439	1.44 412	1.17 335	0.37 272	1.56 353	0.18 279	0.56 210	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
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.
StereoAnything_RVC	0.66 245	1.49 544	1.08 188	0.01 35	0.01 198	0.37 28	0.05 308	2.93 243	0.63 145	0.08 88	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 82	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	6.28 567	0.01 122

PSMNet-RUCA	0.66 245	0.48 420	1.68 317	0.01 35	0.02 290	2.02 435	0.25 428	3.93 397	1.50 425	0.37 210	1.38 409	0.11 165	0.12 252	0.64 221	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.00 1

fff	0.66 245	0.42 388	2.21 380	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 457	0.14 197	0.09 153	1.83 478	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366

RAFT+CT+SA	0.66 245	0.45 404	1.22 230	0.10 339	0.30 503	1.24 248	0.02 208	4.21 420	0.67 186	0.62 238	0.39 277	0.33 219	0.05 148	2.69 304	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 560	0.13 413	0.30 526

CFNet_pseudo	0.66 245	0.17 240	2.08 371	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.79 228	0.73 235	0.78 266	0.46 295	2.32 416	0.63 386	1.77 280	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

DCANet	0.66 245	0.43 395	2.21 380	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.85 462	2.61 474	0.21 236	0.09 153	0.49 363	0.33 169	0.39 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.06 398

csc	0.66 245	0.42 388	2.21 380	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 457	0.14 197	0.09 153	1.83 478	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366

cscssc	0.66 245	0.42 388	2.21 380	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 457	0.14 197	0.09 153	1.83 478	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366

UCFNet_RVC	0.66 245	0.35 353	1.20 226	0.02 128	0.30 503	1.53 368	0.01 132	3.42 330	0.67 186	1.12 328	0.73 352	1.26 338	0.20 291	1.84 282	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 254	0.52 433	1.74 325	0.50 486	0.05 349	1.16 201	0.00 1	2.68 223	0.66 175	0.68 249	1.60 415	1.76 372	0.80 411	0.94 240	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.00 1

DMCA	0.68 254	0.22 288	1.96 350	0.01 35	0.01 198	1.28 267	0.02 208	3.02 256	1.54 430	2.14 437	0.15 206	1.74 369	0.10 230	0.45 195	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

1test111	0.69 256	0.27 312	1.28 240	0.13 360	0.00 1	3.44 493	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 425	0.01 71	0.01 122

DCRE	0.69 256	0.35 353	1.16 212	0.06 271	0.02 290	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 304	7.63 531	0.72 281	0.02 53	0.16 77	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 523	0.02 176	0.03 314

DCANet-4	0.69 256	0.15 216	3.76 486	0.03 191	0.01 198	1.22 232	0.01 132	3.14 276	1.90 467	2.34 457	0.14 197	0.11 165	0.25 308	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366

DCVSM-stereo	0.70 259	0.04 11	1.69 319	0.07 299	0.01 198	1.27 265	0.04 285	1.85 151	0.14 9	3.56 507	0.08 174	3.07 455	0.60 377	1.35 262	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.02 176	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 259	0.26 308	1.98 354	0.19 405	0.27 489	1.43 330	0.02 208	4.23 424	0.82 284	0.75 258	0.54 306	2.19 408	0.03 94	0.63 220	0.25 251	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.20 517	0.00 1	0.01 122

test_sample7	0.72 261	0.18 248	1.23 232	0.55 495	0.01 198	1.21 229	0.00 1	4.31 433	1.07 336	1.35 361	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

MSKI-zero shot	0.73 262	0.13 188	1.56 295	0.02 128	0.14 425	1.34 292	0.04 285	3.00 252	0.23 52	0.67 247	1.64 416	0.89 302	0.00 1	4.55 393	0.10 142	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 523	0.03 235	0.01 122

HCRNet	0.73 262	0.19 256	1.10 193	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.01 132	3.07 265	1.97 472	0.60 237	0.21 236	0.56 251	0.11 240	5.34 431	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

IGEV-FE	0.74 264	0.20 269	3.00 444	0.26 430	0.02 290	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 278	0.71 349	2.81 436	0.63 386	0.52 203	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 496	0.04 275	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 264	0.20 269	3.00 444	0.26 430	0.02 290	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 278	0.71 349	2.84 439	0.63 386	0.53 206	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 496	0.04 275	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 264	0.18 248	1.23 232	0.81 522	4.25 568	1.19 216	0.03 257	2.17 178	0.13 5	0.35 202	0.40 278	0.97 315	0.08 211	2.61 301	0.09 128	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.07 460	0.04 275	0.03 314

anonymity	0.74 264	0.15 216	1.17 215	0.16 388	0.27 489	0.71 50	0.01 132	4.70 467	1.78 456	1.15 331	1.23 398	0.31 214	1.65 469	0.54 208	0.53 367	0.02 499	0.02 411	0.00 1	0.27 541	0.02 176	0.06 398

test_5	0.74 264	0.50 428	1.55 288	0.44 470	0.25 480	1.45 340	0.01 132	4.16 415	0.78 267	0.79 268	0.17 215	0.42 232	0.64 390	3.06 315	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.21 513

NRIStereo	0.74 264	0.08 99	0.88 124	0.47 480	0.05 349	1.58 379	0.49 482	1.38 98	0.61 119	0.88 278	0.17 215	0.66 269	0.03 94	6.96 520	0.22 231	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.17 494

IER	0.75 270	0.12 177	1.93 341	0.01 35	0.00 1	2.31 452	0.02 208	2.96 248	0.98 312	1.30 351	0.96 373	1.40 345	1.19 436	1.31 258	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CIPLG	0.75 270	0.81 501	2.38 405	0.13 360	0.03 315	1.41 319	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.98 425	2.56 469	0.19 195	0.10 230	0.54 208	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 488	0.05 443	0.19 465	0.05 366

IPLGR_C	0.75 270	0.88 509	2.58 422	0.13 360	0.02 290	1.40 314	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.92 419	2.46 464	0.18 194	0.11 240	0.49 201	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 488	0.05 443	0.19 465	0.06 398

ACRE	0.75 270	0.78 494	2.72 434	0.13 360	0.02 290	1.40 314	0.26 432	3.20 297	0.82 284	1.84 414	2.46 464	0.19 195	0.10 230	0.52 203	0.26 259	0.00 1	0.04 460	0.01 488	0.05 443	0.19 465	0.05 366

AIO-test2	0.76 274	0.80 497	1.47 275	0.12 352	0.15 433	1.22 232	0.01 132	3.17 287	0.73 235	0.36 209	1.50 412	0.16 188	0.05 148	2.37 292	0.16 191	2.85 567	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.04 275	0.07 418

IPLGR	0.76 274	0.21 278	2.98 442	0.06 271	0.07 374	1.24 248	0.05 308	3.09 269	1.38 397	0.62 238	0.34 262	0.75 285	0.78 409	3.35 320	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.06 398

testlalala2	0.77 276	0.13 188	1.72 323	3.72 565	2.44 562	1.10 160	0.01 132	3.27 309	0.73 235	0.09 98	0.03 135	1.38 344	0.08 211	0.12 56	0.09 128	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.37 561	0.01 71	0.01 122

CFNet_ucs	0.77 276	0.20 269	2.22 387	0.01 35	0.01 198	1.32 284	0.00 1	3.30 311	1.31 388	1.15 331	1.14 388	2.19 408	0.42 350	2.04 287	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

TestStereo1	0.77 276	0.46 410	1.12 197	0.15 380	0.19 455	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 438	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.07 418

SA-5K	0.77 276	0.46 410	1.12 197	0.15 380	0.19 455	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 438	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.07 418

PSMNet-ADL	0.77 276	0.08 99	0.90 129	0.07 299	0.01 198	2.01 434	0.02 208	2.55 210	1.11 343	0.33 190	0.59 320	2.15 400	0.69 404	4.07 358	0.85 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

CFNet-ft	0.77 276	0.46 410	1.34 256	0.01 35	0.27 489	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 469	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.03 235	0.02 245

CFNet_RVC	0.77 276	0.46 410	1.34 256	0.01 35	0.27 489	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 469	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.03 235	0.02 245

DN-CSS_ROB	0.77 276	0.90 512	2.01 358	0.85 526	0.00 1	1.47 349	0.01 132	2.92 242	0.93 305	0.12 136	0.53 304	0.44 234	0.16 271	4.33 370	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 519	0.01 122

MyStereo04	0.78 284	0.27 312	3.19 457	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	3.64 363	2.20 493	0.98 304	0.02 99	1.29 339	0.57 374	1.10 248	0.53 367	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.06 398

MyStereo05	0.79 285	0.19 256	3.17 456	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	3.56 352	2.48 505	1.34 355	0.02 99	1.25 337	0.38 342	1.19 251	0.50 360	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.07 418

anonymousa	0.79 285	0.26 308	1.91 339	0.03 191	0.29 501	1.46 348	0.02 208	3.76 374	0.97 310	0.72 255	2.25 459	3.21 466	0.56 372	0.15 73	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.00 1	0.02 245

111	0.79 285	0.70 485	2.21 380	0.01 35	0.01 198	1.19 216	0.16 397	3.78 377	1.98 474	1.22 346	0.91 369	2.01 388	0.32 328	0.32 166	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.17 494

acv_ft	0.79 285	0.21 278	1.28 240	0.01 35	1.08 546	1.68 412	0.01 132	3.75 372	1.05 331	1.31 354	0.66 331	1.94 384	0.46 359	0.31 160	1.68 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.00 1

MyStereo06	0.80 289	0.19 256	2.53 418	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	4.61 459	0.24 58	0.89 281	0.69 342	3.14 461	1.18 435	0.58 214	0.33 298	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.07 418

HITNet	0.80 289	0.58 453	2.14 375	0.69 513	0.00 1	1.35 296	0.02 208	4.50 451	1.15 354	1.76 407	0.16 208	0.60 256	0.30 319	1.13 250	1.64 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.00 1
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
GCST	0.81 291	0.64 468	1.41 266	0.44 470	0.01 198	0.91 72	0.08 352	3.75 372	1.04 324	0.12 136	0.44 290	0.27 209	0.35 335	5.12 418	0.38 323	1.19 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.05 366

SFCPSM	0.81 291	0.11 166	2.53 418	0.01 35	0.07 374	2.45 457	0.18 405	4.99 489	1.18 358	0.77 263	0.78 354	0.69 273	0.31 323	1.72 278	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 443	0.06 321	0.01 122

NF-Stereo	0.82 293	0.10 141	1.12 197	1.19 548	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.67 222	0.66 175	1.20 340	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.82 293	0.10 141	1.15 207	1.19 548	0.01 198	1.53 368	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 340	0.58 309	0.25 204	0.01 18	6.38 478	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.82 293	0.10 141	1.15 207	1.19 548	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 340	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.82 293	0.10 141	1.15 207	1.19 548	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 340	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 297	0.43 395	3.68 483	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.86 463	2.61 474	0.20 234	0.09 153	2.39 497	0.34 170	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.06 398

BSDual-CNN	0.83 297	0.10 141	0.96 147	0.01 35	0.00 1	3.32 488	0.21 415	5.40 512	0.93 305	2.26 451	0.66 331	1.81 377	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SA	0.83 297	0.41 382	1.17 215	0.00 1	0.20 459	1.28 267	0.01 132	3.98 400	1.86 463	0.41 216	0.96 373	0.27 209	1.33 447	4.07 358	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 505	0.14 420	0.01 122

psmg	0.83 297	0.10 141	0.96 147	0.01 35	0.00 1	3.28 486	0.27 436	4.83 480	0.93 305	1.92 419	1.46 411	1.81 377	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.01 71	0.00 1

STTStereo	0.83 297	0.34 351	2.44 409	0.24 420	0.15 433	1.41 319	0.10 372	3.02 256	1.55 431	1.34 355	0.17 215	1.77 374	0.45 356	3.42 325	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

StereoDRNet-Refined	0.83 297	0.12 177	1.18 218	0.02 128	0.01 198	1.31 283	0.00 1	3.33 314	1.07 336	1.92 419	1.24 400	2.48 422	0.18 279	1.86 283	1.67 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.05 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 303	0.15 216	2.22 387	0.48 481	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.63 463	1.17 357	1.43 375	0.43 287	0.80 297	0.10 230	3.48 329	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

psm_up	0.84 303	0.32 342	1.44 272	0.02 128	0.00 1	1.98 433	0.05 308	3.40 326	1.04 324	2.06 434	0.40 278	1.74 369	0.45 356	3.47 328	0.24 243	0.06 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.00 1

MyStereo8	0.85 305	0.52 433	3.20 459	0.20 407	0.00 1	1.47 349	0.01 132	3.53 349	1.91 468	1.34 355	0.65 329	1.22 335	0.31 323	0.57 211	1.38 443	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.06 453	0.09 373	0.30 526

CAS	0.85 305	0.09 117	0.67 95	6.43 570	0.05 349	1.12 176	0.00 1	0.88 77	0.69 210	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.06 178	0.26 140	0.12 157	6.37 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 511

PSM-softLoss	0.85 305	0.10 141	1.50 277	1.14 543	0.03 315	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 351	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

KMStereo	0.85 305	0.10 141	1.50 277	1.14 543	0.03 315	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 351	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

test_sample5	0.86 309	0.16 229	2.25 390	0.49 483	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.35 361	0.89 367	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

test_sample4	0.86 309	0.16 229	2.28 398	0.50 486	0.01 198	1.42 327	0.01 132	4.65 465	1.27 378	1.52 382	0.66 331	0.69 273	0.08 211	3.50 330	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

StereoVision	0.86 309	0.38 367	1.75 327	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.02 208	3.38 321	0.92 301	0.13 144	6.89 528	0.50 245	0.12 252	1.10 248	0.78 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.02 245

DisPM	0.86 309	0.09 117	1.10 193	0.76 520	0.02 290	1.51 360	0.57 489	1.75 143	0.70 222	2.43 468	0.83 361	0.38 227	0.01 18	6.89 514	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

IPLG	0.86 309	0.41 382	2.31 400	0.06 271	0.06 362	1.36 298	0.11 375	3.17 287	0.83 287	0.62 238	1.00 377	0.46 236	0.61 380	5.57 446	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.01 122

AASNet	0.86 309	0.53 438	1.96 350	0.04 225	0.00 1	1.70 416	0.05 308	5.13 498	1.84 459	0.93 289	1.88 433	0.96 312	0.19 285	0.67 224	0.91 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.09 437

DeepPruner_ROB	0.86 309	0.50 428	1.80 334	0.01 35	0.00 1	1.57 375	0.17 400	3.48 341	0.42 84	3.31 499	0.02 99	2.09 395	0.17 275	3.01 313	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 407	0.01 122

AACVNet	0.87 316	0.44 400	1.19 223	0.17 391	0.00 1	1.76 420	0.00 1	3.60 359	0.60 108	1.03 315	0.26 244	1.31 340	0.17 275	6.33 475	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.01 122

LCNet	0.87 316	0.18 248	0.97 153	0.14 375	0.26 483	1.19 216	0.22 421	2.36 185	0.71 226	1.82 412	0.21 236	0.11 165	2.56 499	5.56 443	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 433	0.81 549

HHNet	0.87 316	0.25 304	1.78 331	0.16 388	0.08 384	1.30 278	0.44 475	1.93 157	0.64 157	1.41 374	5.92 520	0.14 180	1.79 476	0.35 175	0.95 415	0.05 516	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.14 420	0.01 122

UPFNet	0.87 316	0.09 117	2.05 367	0.00 1	0.00 1	1.90 431	0.11 375	3.41 328	0.83 287	2.15 438	0.10 184	1.92 382	0.09 222	3.94 354	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

ISRNet	0.88 320	0.19 256	2.71 432	0.05 251	0.00 1	1.17 205	0.03 257	2.96 248	0.80 278	2.17 440	1.70 424	2.59 424	0.20 291	2.58 296	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

DualNet	0.88 320	0.16 229	2.25 390	0.49 483	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.43 375	1.12 386	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

tt1	0.88 320	0.27 312	1.25 234	0.08 315	0.00 1	3.36 491	0.02 208	3.03 258	6.40 549	0.33 190	0.66 331	0.05 105	0.40 348	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.03 314

HH	0.88 320	0.37 362	1.93 341	0.25 423	0.10 402	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 488	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

HanStereo	0.88 320	0.37 362	1.93 341	0.25 423	0.10 402	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 488	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

dad	0.88 320	0.62 464	2.26 394	0.06 271	0.01 198	1.24 248	0.00 1	0.98 80	2.17 489	1.29 350	0.35 265	0.37 223	0.04 127	5.80 454	1.06 421	0.01 477	0.00 1	1.13 563	0.11 478	0.05 301	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 320	0.38 367	1.45 273	0.60 501	0.00 1	1.36 298	0.02 208	4.55 454	0.69 210	0.71 253	0.32 254	1.56 353	0.61 380	4.55 393	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.05 525	0.00 1	0.08 351	0.02 245

test_sample6	0.89 327	0.17 240	2.23 389	0.48 481	0.01 198	1.43 330	0.01 132	4.49 450	1.40 403	1.43 375	1.12 386	0.64 265	0.14 264	3.86 350	0.42 335	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

PSMNet-RSSM	0.90 328	0.44 400	1.35 260	0.13 360	0.00 1	1.37 303	0.03 257	4.79 478	0.85 294	1.11 327	0.49 300	2.15 400	0.35 335	4.09 362	0.73 398	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.03 235	0.01 122

DMCA-RVC	0.90 328	0.64 468	3.30 465	0.03 191	0.04 335	1.30 278	0.06 334	2.65 217	0.73 235	3.21 496	0.09 179	0.99 317	0.66 397	3.14 316	0.99 418	0.01 477	0.04 460	0.02 513	0.01 390	0.07 336	0.01 122

G2L-ROB	0.91 330	0.54 440	1.97 352	0.01 35	0.00 1	1.45 340	0.00 1	3.38 321	1.31 388	1.36 366	0.07 168	3.25 471	0.01 18	4.39 378	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.01 122

DFGA-Net	0.91 330	1.43 543	2.72 434	0.06 271	0.16 440	1.16 201	0.00 1	2.26 181	0.77 263	1.02 310	1.17 393	0.25 204	0.04 127	5.17 419	1.71 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 503	0.02 245

DDVS	0.92 332	0.16 229	1.39 264	0.21 408	0.27 489	3.17 481	0.26 432	2.56 211	0.62 136	0.70 251	0.81 357	2.17 406	0.45 356	5.26 424	0.29 277	0.00 1	0.01 332	0.01 488	0.00 1	0.04 275	0.02 245

iRaft-Stereo_20w	0.92 332	0.15 216	2.68 428	0.24 420	0.06 362	1.36 298	0.28 444	7.46 560	0.34 74	1.56 392	0.37 272	0.62 260	1.24 441	1.25 255	0.34 306	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.16 496	0.02 176	0.13 474

CoDeX	0.94 334	0.34 351	2.09 372	0.05 251	0.20 459	1.49 356	0.20 413	5.89 533	1.57 438	0.66 246	0.67 340	1.05 322	0.32 328	3.82 348	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

cc1	0.94 334	0.27 312	1.28 240	0.13 360	0.00 1	3.44 493	0.01 132	3.18 289	7.23 558	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 425	0.09 373	0.04 344

xx1	0.95 336	0.27 312	1.28 240	0.13 360	0.00 1	3.44 493	0.01 132	3.18 289	7.23 558	0.33 190	0.69 342	0.73 282	0.12 252	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

DualNet (step1)	0.96 337	0.41 382	2.03 362	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 361	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.53 556	0.00 1	1.82 565	1.10 578	0.02 176	0.02 245

SACVNet	0.96 337	0.36 358	1.49 276	0.05 251	0.00 1	1.62 400	0.28 444	3.86 392	1.28 382	1.79 410	0.80 356	1.59 355	0.07 196	5.29 426	0.48 356	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 484	0.01 122

G2L-Stereo_test	0.97 339	0.60 458	1.95 346	0.21 408	0.01 198	1.63 404	0.10 372	3.19 294	1.01 319	1.98 425	0.11 191	3.22 468	0.51 365	4.38 377	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.02 245

BUS	0.97 339	0.10 141	0.96 147	0.01 35	0.00 1	5.85 535	0.03 257	5.40 512	0.93 305	2.26 451	0.66 331	2.39 420	0.06 178	0.61 216	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 339	0.77 493	3.36 468	0.46 476	0.01 198	1.32 284	0.09 364	4.57 458	1.26 372	1.88 417	0.22 240	1.09 328	0.42 350	1.79 281	2.09 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.06 398

qqq1	0.98 342	0.16 229	1.55 288	0.33 451	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 384	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 122

fff1	0.98 342	0.16 229	1.55 288	0.33 451	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 384	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 122

gwcnet-sp	0.98 342	0.38 367	4.06 497	0.04 225	0.00 1	2.60 464	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 403	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.03 314

scenet	0.98 342	0.38 367	4.06 497	0.04 225	0.00 1	2.60 464	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 403	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.03 314

ssnet	0.98 342	0.38 367	4.06 497	0.04 225	0.00 1	2.60 464	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 403	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.03 314

raft_robust	0.98 342	0.57 451	1.21 229	0.06 271	0.17 444	1.36 298	0.02 208	3.46 338	2.18 491	0.33 190	0.01 1	1.54 351	1.42 451	6.77 503	0.15 182	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.18 508	0.11 399	0.09 437

cf-r	0.98 342	0.51 432	2.04 366	0.25 423	0.01 198	1.40 314	0.03 257	4.47 449	1.65 447	0.95 291	0.58 309	2.63 425	0.24 303	4.19 364	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.04 344

RAFT_R40	0.99 349	0.05 29	1.26 235	0.71 514	0.20 459	1.65 409	0.67 496	1.94 159	0.61 119	1.05 318	1.15 389	1.80 376	1.47 452	6.91 516	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

iResNet	1.00 350	0.45 404	3.08 451	0.86 530	0.01 198	1.97 432	0.01 132	3.67 367	1.49 423	1.77 408	1.09 382	0.35 221	0.13 259	3.83 349	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.01 122

CSP-Net	1.01 351	0.52 433	0.92 135	0.01 35	0.00 1	2.83 476	0.05 308	4.99 489	0.69 210	0.91 286	0.85 363	1.82 379	0.23 300	6.04 460	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.01 122

MLCV	1.01 351	0.53 438	2.17 377	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.03 257	2.90 240	1.30 386	2.60 473	1.85 432	1.00 318	0.40 348	4.88 407	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.01 122

IRAFT_RVC	1.02 353	0.20 269	1.58 298	1.39 552	0.26 483	1.33 290	0.32 460	2.52 207	0.66 175	1.58 393	0.81 357	1.16 332	1.58 465	6.51 486	0.43 337	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.03 314

GwcNet-RSSM	1.02 353	0.69 481	2.70 430	0.22 412	0.02 290	1.42 327	0.05 308	4.02 403	1.01 319	0.90 283	0.42 282	2.89 444	0.26 311	4.43 381	1.17 427	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.00 1	0.13 413	0.05 366

NINENet	1.03 355	0.22 288	1.30 248	0.10 339	0.01 198	5.85 535	0.03 257	4.41 444	1.25 371	1.55 391	0.60 326	2.39 420	0.06 178	2.72 306	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.01 488	0.00 1	0.04 275	0.00 1

HGLStereo	1.03 355	0.18 248	1.50 277	0.01 35	0.01 198	1.41 319	0.01 132	3.41 328	0.82 284	1.05 318	3.09 481	2.11 396	1.24 441	4.51 389	1.18 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.03 314

G2L-Stereo	1.04 357	0.55 443	2.62 425	0.02 128	0.11 409	1.41 319	0.02 208	3.45 335	0.99 316	1.37 368	0.14 197	3.10 458	0.24 303	5.96 457	0.66 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 465	0.04 344

SMFormer	1.04 357	0.16 229	1.55 288	0.33 451	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 384	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

tta	1.04 357	0.16 229	1.55 288	0.33 451	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 384	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 122

ffm	1.04 357	0.05 29	1.65 308	0.34 457	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 549	1.39 370	2.07 444	2.15 400	0.34 330	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.03 314

Sa-1000	1.04 357	0.39 374	1.17 215	0.00 1	0.20 459	1.33 290	0.03 257	4.19 418	1.81 457	0.99 308	5.33 516	0.61 257	0.15 267	4.07 358	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 496	0.13 413	0.00 1

SST-Stereo	1.04 357	0.05 29	1.16 212	0.72 515	0.23 471	1.70 416	0.58 490	1.92 156	1.46 415	1.19 338	1.09 382	1.60 357	1.93 483	6.92 518	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

XX-Stereo	1.04 357	0.20 269	4.94 524	0.85 526	0.04 335	1.25 257	0.00 1	3.37 318	0.45 88	1.22 346	0.50 301	3.70 484	0.02 53	3.91 353	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 517	0.03 235	0.02 245

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 357	0.55 443	2.52 417	0.56 497	1.00 542	1.37 303	0.00 1	3.43 332	1.35 394	2.24 446	0.35 265	2.18 407	0.58 376	4.28 367	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 365	0.76 491	2.06 368	0.07 299	0.00 1	1.35 296	0.03 257	6.80 554	2.57 510	0.79 268	1.20 396	0.94 311	0.12 252	3.81 346	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.01 122

PFNet	1.06 366	0.19 256	2.95 441	1.16 545	0.56 531	1.58 379	0.25 428	1.50 113	0.60 108	2.38 464	1.23 398	0.63 263	0.30 319	6.85 507	0.43 337	0.16 539	0.01 332	0.00 1	0.07 460	0.18 456	0.18 500

UGAM	1.08 367	0.19 256	2.83 436	0.05 251	0.01 198	1.09 154	0.11 375	2.89 239	0.64 157	0.08 88	2.46 464	3.64 481	0.08 211	6.99 522	0.25 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.27 503	0.04 344

hknet	1.08 367	0.13 188	2.07 369	0.01 35	0.00 1	3.32 488	0.21 415	5.40 512	0.92 301	2.26 451	0.66 331	3.43 475	0.05 148	2.81 307	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 367	0.56 448	2.70 430	0.02 128	0.02 290	1.20 225	0.01 132	3.18 289	0.63 145	0.14 149	2.00 441	1.62 361	1.54 459	6.69 497	1.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 484	0.01 122

FADNet-RVC-Resample	1.08 367	1.00 521	5.32 529	0.10 339	0.14 425	1.53 368	0.25 428	3.62 360	1.18 358	0.51 232	0.19 229	1.04 321	0.28 315	5.20 421	0.44 340	0.10 531	0.16 546	0.09 533	0.06 453	0.24 487	0.21 513

TDLM	1.08 367	0.49 425	1.43 270	0.27 436	0.00 1	1.56 374	2.12 532	3.10 270	1.75 454	1.36 366	0.93 371	1.06 324	0.49 363	6.21 467	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.02 245

CFNet	1.08 367	0.62 464	2.26 394	0.26 430	0.03 315	1.40 314	0.04 285	4.45 448	2.09 480	0.48 227	0.69 342	1.31 340	0.24 303	6.63 492	0.83 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.04 344

PS-NSSS	1.08 367	0.45 404	1.70 321	0.02 128	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.38 439	2.09 480	1.15 331	2.65 471	0.65 266	0.07 196	6.35 476	0.56 375	0.16 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 367	1.12 529	4.68 520	1.09 542	0.00 1	1.38 309	0.05 308	3.83 386	1.11 343	0.80 270	1.15 389	1.02 320	0.12 252	4.52 390	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 520	0.03 314

GMM-Stereo	1.09 375	0.05 29	1.62 304	0.13 360	0.22 466	1.41 319	0.87 504	2.31 183	0.62 136	2.75 479	3.14 482	0.54 250	0.90 418	5.33 430	0.13 161	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 71	1.80 566

hitnet-ft	1.09 375	0.39 374	1.45 273	0.04 225	0.00 1	1.34 292	0.22 421	3.34 317	2.25 496	1.48 380	1.11 384	4.17 493	0.37 339	4.73 401	0.79 403	0.01 477	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.09 373	0.01 122

NVstereo2D	1.09 375	0.17 240	4.40 511	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.18 405	4.29 431	1.40 403	0.85 275	0.36 268	2.30 413	0.62 385	5.26 424	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

PSMNet_ROB	1.09 375	0.69 481	2.92 439	0.03 191	0.07 374	1.68 412	0.16 397	3.44 334	1.30 386	0.96 293	0.32 254	2.81 436	0.63 386	4.23 365	2.48 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.04 344

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 379	0.35 353	4.53 515	0.18 397	0.37 515	0.79 53	0.00 1	5.71 530	0.74 242	0.40 214	0.64 328	4.47 503	1.41 450	1.42 264	0.30 285	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.28 545	0.17 447	0.14 481

LMCR-Stereo	1.10 379	0.69 481	1.95 346	0.50 486	0.01 198	2.73 469	0.09 364	6.20 542	0.64 157	2.37 462	1.76 427	0.13 174	1.59 467	2.94 310	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 407	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 379	0.42 388	1.72 323	0.28 438	0.01 198	1.37 303	0.11 375	6.25 543	0.84 290	1.05 318	0.67 340	1.61 359	0.79 410	6.11 463	0.63 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.04 344

FADNet-RVC	1.10 379	1.07 527	4.79 521	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.08 352	3.77 375	1.70 451	0.35 202	0.07 168	0.61 257	0.66 397	5.32 429	1.11 422	0.01 477	0.08 506	0.00 1	0.00 1	0.48 543	0.18 500

GANetREF_RVC	1.10 379	0.95 515	2.98 442	0.06 271	0.00 1	2.23 446	0.18 405	3.95 399	2.53 508	0.56 234	0.32 254	1.89 381	0.66 397	5.03 413	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.04 344
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
CVANet_RVC	1.10 379	0.39 374	1.69 319	0.28 438	0.00 1	1.45 340	0.48 478	3.26 303	1.64 446	2.93 483	1.22 397	1.51 348	0.37 339	6.09 462	0.50 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.01 122

ARAFT	1.12 385	0.82 504	4.11 500	0.04 225	0.00 1	1.64 405	0.03 257	4.85 481	1.69 450	2.78 480	0.57 307	0.47 239	0.11 240	4.81 404	0.24 243	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.24 487	0.05 366

ac_64	1.12 385	0.18 248	1.64 307	0.18 397	0.25 480	1.48 355	0.02 208	4.97 487	1.47 417	0.69 250	0.45 294	4.94 516	0.46 359	4.87 406	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.00 1

coex_refinement	1.13 387	0.54 440	1.58 298	0.12 352	0.02 290	1.51 360	0.06 334	4.01 402	1.51 427	2.61 474	0.66 331	4.40 500	0.48 362	3.67 334	1.30 438	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.03 314

ITSA-stereo	1.13 387	0.14 201	1.59 302	0.17 391	0.04 335	1.40 314	0.14 389	5.66 527	3.10 518	0.74 257	0.35 265	0.62 260	1.06 425	5.53 439	1.63 449	0.03 507	0.00 1	0.09 533	0.06 453	0.07 336	0.07 418

UNet	1.13 387	0.24 300	4.21 502	0.01 35	0.02 290	2.31 452	0.02 208	3.06 263	0.76 257	1.17 335	0.14 197	2.73 433	1.58 465	4.48 388	1.92 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ssnet_v2	1.14 390	0.28 323	1.77 328	0.03 191	0.00 1	2.07 437	0.37 469	5.20 499	1.87 465	2.00 427	0.87 365	3.09 457	0.55 371	1.31 258	3.02 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.12 464

EAI-Stereo	1.14 390	0.12 177	1.19 223	0.21 408	0.32 512	1.84 428	2.32 538	5.42 515	1.19 360	1.02 310	5.66 518	0.48 240	0.60 377	0.86 234	0.62 387	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.65 570	0.02 176	0.17 494

delet	1.14 390	0.32 342	1.56 295	0.03 191	0.17 444	2.86 478	1.03 511	4.25 425	2.14 487	1.03 315	1.17 393	1.64 365	0.92 419	4.35 373	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

PSM-AAD	1.15 393	0.04 11	0.88 124	0.10 339	0.27 489	1.32 284	3.25 548	2.41 196	0.64 157	2.93 483	1.92 435	0.15 183	5.39 550	3.42 325	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 366

FADNet_RVC	1.15 393	1.06 526	4.34 510	0.02 128	0.06 362	2.77 474	0.04 285	3.50 342	0.80 278	0.35 202	0.32 254	0.65 266	0.09 222	5.20 421	1.56 445	0.24 548	0.34 561	0.11 539	0.33 557	0.65 552	0.60 542

ETE_ROB	1.16 395	0.52 433	1.71 322	0.01 35	0.02 290	1.79 424	0.22 421	4.10 411	1.32 390	4.68 528	1.18 395	2.81 436	0.08 211	3.56 332	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 398

DLCB_ROB	1.17 396	0.22 288	1.28 240	0.08 315	0.00 1	1.51 360	0.23 425	3.39 324	1.52 428	3.43 505	2.00 441	3.40 473	0.31 323	4.29 368	1.82 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 396	0.41 382	1.68 317	0.04 225	0.01 198	1.65 409	0.17 400	3.46 338	1.39 399	3.89 515	1.01 378	1.60 357	0.53 367	4.35 373	3.07 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

testlalala_base	1.19 398	0.11 166	0.90 129	0.07 299	0.05 349	1.19 216	0.01 132	4.28 430	0.15 14	0.04 55	0.01 1	0.24 200	0.04 127	0.12 56	0.29 277	7.21 575	1.13 573	0.00 1	0.25 535	7.61 571	0.00 1

KYRaft	1.19 398	0.05 29	0.94 141	0.06 271	0.24 475	1.25 257	0.78 502	2.48 204	0.61 119	3.23 497	7.13 530	1.00 318	2.77 505	1.43 265	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 563

RAFT-345	1.19 398	0.06 50	1.55 288	0.54 493	0.13 419	1.53 368	0.25 428	0.56 44	1.76 455	1.20 340	7.85 532	0.93 308	0.05 148	6.87 510	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 401	0.54 440	0.96 147	2.39 559	0.29 501	1.58 379	0.33 463	2.01 165	0.68 194	2.68 477	1.16 391	3.10 458	0.18 279	7.40 534	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.01 122

ADLNet	1.20 401	0.29 333	1.98 354	0.00 1	0.02 290	2.20 444	0.11 375	4.39 442	2.52 507	2.19 443	2.20 458	2.66 426	0.70 405	3.42 325	1.25 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.04 344

MMNet	1.20 401	0.27 312	3.59 479	0.09 328	0.00 1	4.15 509	0.01 132	3.63 362	1.19 360	1.93 422	0.32 254	1.35 343	1.23 438	4.42 380	1.84 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

FADNet	1.20 401	0.93 514	4.51 514	0.03 191	0.06 362	2.56 462	0.16 397	4.02 403	1.42 407	0.32 187	0.06 161	1.66 366	1.07 427	5.56 443	0.87 407	0.19 542	0.02 411	0.01 488	0.01 390	0.50 545	0.03 314

Select-FE	1.23 405	0.35 353	4.62 518	0.32 450	0.26 483	1.02 97	0.00 1	4.88 483	0.70 222	1.79 410	0.42 282	4.48 504	3.90 532	0.72 227	0.46 350	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.37 561	0.02 176	0.19 505

Prome-Stereo	1.23 405	0.06 50	0.93 140	0.12 352	0.24 475	1.26 261	0.67 496	2.53 209	0.69 210	2.08 435	8.70 539	0.76 286	2.91 509	2.12 288	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 561

DispNO	1.25 407	0.52 433	3.40 470	0.11 349	0.05 349	1.45 340	0.01 132	3.73 371	1.68 449	1.34 355	1.59 414	3.15 462	1.12 433	5.56 443	1.14 426	0.00 1	0.02 411	0.03 518	0.12 483	0.05 301	0.03 314

DAS	1.26 408	0.08 99	2.25 390	0.04 225	0.01 198	1.28 267	1.18 515	3.80 381	1.58 442	4.60 525	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.36 432	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

SepStereo	1.28 409	0.08 99	2.25 390	0.04 225	0.01 198	1.28 267	1.18 515	3.80 381	1.58 442	4.60 525	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.63 449	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

pcwnet_v2	1.29 410	0.17 240	5.98 541	0.10 339	0.01 198	1.76 420	0.02 208	5.08 497	2.90 515	1.54 390	1.98 439	2.03 391	0.81 412	3.01 313	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.03 235	0.03 314

NOSS_ROB	1.29 410	0.22 288	1.35 260	0.64 508	0.16 440	2.56 462	0.00 1	4.14 414	2.37 500	2.29 456	1.76 427	2.84 439	0.02 53	6.80 506	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.11 453

Wz-Net-LNSev	1.30 412	0.85 506	6.26 546	0.02 128	0.03 315	4.02 506	0.13 385	4.21 420	1.12 348	0.77 263	0.10 184	3.60 479	1.11 430	2.68 303	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

IIG-Stereo	1.30 412	0.48 420	1.04 179	2.41 560	0.05 349	1.61 394	0.14 389	2.59 213	0.68 194	2.97 488	2.28 460	3.08 456	0.57 374	7.41 535	0.65 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

DSFCA	1.30 412	0.14 201	1.82 335	0.01 35	0.03 315	3.74 502	0.86 503	2.71 224	1.23 365	3.09 492	0.41 281	2.93 446	1.49 453	6.12 464	1.35 440	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 122

NCCL2	1.30 412	0.63 467	2.31 400	0.02 128	0.03 315	1.57 375	3.41 550	3.91 396	1.39 399	3.14 494	0.34 262	3.90 487	0.30 319	3.75 341	1.19 429	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.00 1	0.03 235	0.05 366

PA-Net	1.31 416	0.59 456	3.65 480	0.06 271	0.15 433	1.44 334	0.54 486	4.08 408	2.71 512	0.78 266	1.16 391	2.32 416	0.64 390	5.96 457	1.92 468	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.06 398
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 417	0.27 312	2.46 413	1.17 547	0.03 315	4.08 507	0.05 308	5.61 522	0.67 186	1.53 384	0.70 348	3.47 477	2.62 502	3.24 318	0.24 243	0.01 477	0.01 332	0.11 539	0.00 1	0.13 413	0.00 1

LALA_ROB	1.33 418	0.59 456	1.74 325	0.02 128	0.06 362	3.25 485	0.50 485	3.45 335	1.39 399	3.70 509	0.59 320	4.59 508	0.25 308	3.58 333	2.79 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.02 245

PAM	1.34 419	0.13 188	2.83 436	0.30 442	0.31 509	2.21 445	0.30 455	5.05 494	0.23 52	0.82 272	1.11 384	9.08 549	2.34 494	0.90 236	0.44 340	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.31 551	0.03 235	0.28 524

DRaft	1.34 419	0.12 177	1.19 223	0.06 271	0.01 198	1.64 405	0.43 474	1.86 153	0.14 9	3.76 510	5.27 515	0.41 231	4.38 536	5.49 437	1.68 452	0.01 477	0.06 484	0.00 1	0.07 460	0.07 336	0.11 453

ttt	1.35 421	0.05 29	1.09 191	0.46 476	0.01 198	1.61 394	0.00 1	5.61 522	1.97 472	1.75 403	2.10 448	1.40 345	0.11 240	4.81 404	6.07 532	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

Consistency-Raft	1.36 422	0.65 472	4.81 522	0.33 451	0.32 512	1.62 400	0.11 375	3.65 364	3.80 528	0.33 190	6.12 523	0.86 299	2.14 489	0.94 240	1.25 433	0.02 499	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.24 487	0.01 122

FINET	1.36 422	0.46 410	4.05 496	0.22 412	0.73 537	1.03 98	0.00 1	3.57 355	5.71 545	1.59 394	1.64 416	0.49 243	0.19 285	5.53 439	1.90 465	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.03 314

HSM	1.36 422	0.40 379	1.07 186	0.01 35	0.30 503	1.73 419	0.03 257	5.89 533	1.22 364	1.83 413	1.36 407	4.78 513	1.30 446	6.61 491	0.57 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1

ADLNet2	1.38 425	0.39 374	3.13 454	0.00 1	0.70 536	1.23 247	0.26 432	4.19 418	2.36 499	1.45 379	3.16 485	4.23 496	0.82 415	4.56 395	0.88 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 413	0.02 245

CBFPSM	1.39 426	0.61 462	4.29 506	0.01 35	0.01 198	3.64 499	0.03 257	3.39 324	0.80 278	0.64 245	0.21 236	6.18 530	3.70 528	2.38 293	1.82 459	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.01 122

HSM-Net_RVC	1.40 427	0.07 76	1.58 298	0.00 1	0.01 198	1.88 429	0.05 308	7.24 557	1.71 453	3.63 508	3.63 495	3.21 466	0.36 337	4.25 366	0.44 340	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 428	0.46 410	4.29 506	0.10 339	0.13 419	3.97 504	0.29 447	2.42 197	1.91 468	0.81 271	3.55 493	3.02 452	1.26 443	3.35 320	2.05 477	0.04 510	0.01 332	0.04 521	0.04 437	0.39 532	0.05 366

GASNet	1.43 429	1.53 545	4.54 516	0.31 446	0.02 290	1.49 356	0.20 413	3.86 392	1.95 471	0.75 258	1.37 408	2.11 396	1.57 464	5.82 455	2.60 494	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.43 535	0.10 445

ASMatch	1.44 430	0.14 201	2.15 376	0.60 501	0.21 464	1.21 229	0.26 432	0.96 79	0.66 175	0.29 184	11.75 549	0.93 308	2.37 495	6.73 500	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.04 344

PAM_32	1.45 431	0.13 188	2.69 429	0.26 430	0.30 503	2.15 443	0.29 447	4.92 485	0.22 48	0.84 273	2.02 443	9.57 552	3.27 520	0.97 242	0.56 375	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.31 551	0.04 275	0.27 523

HBP-ISP	1.45 431	0.75 487	3.02 446	0.30 442	0.10 402	4.28 513	1.49 523	4.68 466	1.29 383	3.43 505	0.78 354	0.93 308	1.01 424	6.48 485	0.36 319	0.04 510	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.03 314

GrayStereo	1.46 433	0.03 2	0.87 122	0.63 507	0.20 459	1.24 248	4.61 564	2.85 236	0.62 136	4.98 532	4.00 503	0.45 235	4.67 539	3.37 322	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 566	0.01 71	0.01 122

TransformOpticalFlow	1.47 434	0.31 338	3.22 463	0.66 510	0.08 384	1.54 372	0.09 364	3.84 387	1.58 442	1.66 398	2.32 461	3.60 479	3.12 514	6.99 522	0.42 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

THIR-Stereo	1.48 435	0.29 333	1.51 283	0.01 35	0.02 290	1.05 121	4.32 560	2.11 170	0.22 48	1.08 324	4.24 504	1.93 383	4.19 534	6.76 502	1.87 463	0.00 1	0.00 1	0.04 521	0.00 1	0.05 301	0.00 1

StereoDRNet	1.48 435	0.75 487	4.58 517	0.05 251	0.10 402	2.49 459	1.10 514	4.62 460	1.47 417	3.38 504	0.62 327	2.29 411	0.65 395	4.52 390	2.89 499	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 390	0.05 301	0.07 418

TCMNet	1.49 437	0.57 451	5.20 527	0.13 360	1.39 550	1.81 426	0.17 400	4.03 405	1.26 372	1.72 401	2.98 479	1.95 386	0.46 359	5.01 412	2.55 493	0.00 1	0.06 484	0.06 526	0.00 1	0.37 530	0.16 487

DEmStereo	1.51 438	0.08 99	2.17 377	0.09 328	0.02 290	1.76 420	0.90 506	1.47 111	0.60 108	2.46 469	6.42 526	1.08 326	5.16 545	6.21 467	1.86 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

APVNet	1.52 439	0.31 338	4.00 493	0.09 328	0.00 1	4.64 522	0.08 352	4.41 444	1.21 363	1.25 349	1.05 380	2.90 445	0.93 420	6.70 498	2.48 489	0.01 477	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.27 503	0.05 366

RYNet	1.52 439	0.35 353	3.38 469	0.25 423	0.04 335	2.31 452	0.03 257	4.62 460	1.47 417	1.14 330	0.34 262	4.52 506	1.38 449	6.36 477	4.23 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

1111x	1.53 441	0.06 50	1.77 328	0.27 436	0.00 1	2.12 439	0.01 132	5.63 526	1.65 447	1.53 384	1.67 419	0.92 303	0.64 390	6.18 465	8.17 547	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

RASNet	1.53 441	0.31 338	1.97 352	0.09 328	3.20 564	1.69 414	0.06 334	3.27 309	2.12 482	0.77 263	1.29 404	5.32 525	1.69 472	6.60 489	2.17 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 245

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 443	0.68 477	4.62 518	0.01 35	0.00 1	5.13 529	0.30 455	4.64 464	1.23 365	2.39 465	0.59 320	2.12 398	2.00 486	4.94 409	2.19 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

AAGNet	1.54 443	0.07 76	0.88 124	1.04 538	0.27 489	1.47 349	0.66 495	1.57 123	0.61 119	1.68 399	0.82 359	1.62 361	2.29 491	6.18 465	11.63 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

mmx	1.56 445	0.05 29	1.65 308	0.34 457	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 370	2.07 444	2.15 400	0.34 330	6.68 494	7.08 538	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

xxx	1.56 445	0.05 29	1.65 308	0.34 457	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 370	2.07 444	2.15 400	0.34 330	6.68 494	7.08 538	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 122

CBMV	1.56 445	0.24 300	1.92 340	0.31 446	0.03 315	2.90 479	4.33 561	3.79 378	1.81 457	4.98 532	1.73 425	2.70 431	1.68 471	3.81 346	0.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.08 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 448	0.58 453	5.36 531	0.19 405	0.01 198	1.62 400	0.06 334	3.52 346	1.56 436	1.06 321	0.71 349	1.69 368	0.24 303	5.49 437	9.29 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.01 122

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 448	0.69 481	7.27 551	0.30 442	0.44 520	0.87 67	0.02 208	6.19 540	0.84 290	0.45 222	6.17 524	4.35 499	1.17 434	1.32 261	0.48 356	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.34 559	0.26 498	0.12 464

PASM	1.58 450	1.05 525	7.51 552	0.56 497	0.09 392	1.37 303	0.28 444	2.85 236	1.44 412	3.91 516	0.44 290	3.02 452	0.64 390	6.38 478	1.59 448	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 425	0.26 498	0.15 484

UGAM-zero	1.60 451	0.15 216	2.43 407	0.12 352	0.28 499	1.07 140	0.04 285	5.96 537	0.26 63	1.18 337	0.22 240	8.02 543	4.54 537	6.89 514	0.27 265	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.29 549	0.01 71	0.15 484

YMNet	1.62 452	0.68 477	3.67 481	0.14 375	0.30 503	4.52 519	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 485	4.94 510	4.18 494	0.38 342	2.85 308	2.12 480	0.05 516	0.13 536	0.08 530	0.01 390	0.44 536	0.09 437

YMNet_1	1.62 452	0.68 477	3.67 481	0.14 375	0.30 503	4.52 519	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 485	4.94 510	4.18 494	0.38 342	2.85 308	2.12 480	0.05 516	0.13 536	0.08 530	0.01 390	0.44 536	0.09 437

DRN-Test	1.62 452	0.23 296	3.72 484	0.18 397	0.13 419	3.34 490	0.19 411	5.93 536	2.01 478	4.14 519	0.76 353	2.12 398	1.78 475	5.22 423	2.62 496	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.01 390	0.03 235	0.01 122

RAFT + AFF	1.63 455	1.13 530	2.62 425	0.04 225	0.80 538	2.29 451	1.03 511	5.54 521	2.06 479	1.77 408	1.81 431	1.22 335	3.65 527	6.23 469	1.57 447	0.01 477	0.35 562	0.00 1	0.01 390	0.33 520	0.12 464

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 455	0.45 404	2.21 380	1.53 554	0.18 448	4.33 514	0.41 472	3.37 318	1.40 403	0.54 233	0.65 329	3.10 458	0.11 240	4.93 408	0.60 385	4.57 569	0.51 564	0.00 1	0.00 1	1.37 557	2.39 568

ACV-stereo	1.64 457	0.27 312	2.94 440	0.04 225	0.04 335	6.31 541	0.18 405	1.81 147	0.22 48	0.23 178	0.01 1	10.52 554	5.41 551	4.07 358	0.77 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

ff1	1.65 458	0.05 29	1.65 308	0.34 457	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 549	1.39 370	2.07 444	2.15 400	0.34 330	6.68 494	7.08 538	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 373	0.03 314

CrosDoStereo	1.66 459	0.15 216	1.66 312	0.02 128	0.07 374	1.38 309	6.16 578	3.12 273	1.06 334	0.97 295	3.74 497	0.96 312	4.79 541	7.00 524	1.92 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 459	0.15 216	1.66 312	0.02 128	0.07 374	1.38 309	6.16 578	3.12 273	1.06 334	0.97 295	3.74 497	0.96 312	4.79 541	7.00 524	1.92 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 399	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 459	1.17 531	4.29 506	0.04 225	0.00 1	1.44 334	0.56 487	5.33 510	1.98 474	2.01 431	2.12 450	2.08 393	2.81 506	6.55 487	2.42 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 520	0.06 398

AANet_RVC	1.66 459	0.88 509	3.52 475	0.06 271	0.00 1	1.22 232	0.00 1	3.25 301	2.51 506	2.21 444	4.49 505	3.65 482	0.20 291	7.10 527	3.42 506	0.50 555	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.05 366

STrans-v2	1.67 463	0.36 358	3.28 464	0.02 128	0.19 455	1.45 340	0.08 352	6.69 550	1.49 423	2.00 427	2.86 476	3.67 483	3.88 531	7.04 526	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GwcNet	1.67 463	0.81 501	5.52 533	0.23 418	1.21 547	4.21 511	0.62 494	3.71 368	1.57 438	1.01 309	1.65 418	3.99 490	0.52 366	5.46 435	2.30 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.35 526	0.13 474

NCC-stereo	1.67 463	0.56 448	3.10 452	0.08 315	0.22 466	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 454	2.72 472	4.29 497	3.53 523	5.76 451	2.01 474	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245

Abc-Net	1.67 463	0.56 448	3.10 452	0.08 315	0.22 466	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 454	2.72 472	4.29 497	3.53 523	5.76 451	2.01 474	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 467	0.61 462	11.37 566	0.29 440	0.03 315	4.39 516	0.04 285	3.18 289	1.10 341	1.16 334	0.58 309	2.96 449	2.76 504	2.13 289	2.46 488	0.00 1	0.02 411	0.02 513	0.00 1	0.46 539	0.01 122

Anonymous_2	1.69 468	0.05 29	1.31 251	0.08 315	0.03 315	1.22 232	0.01 132	3.25 301	0.19 32	0.76 261	0.13 195	2.68 430	1.99 485	0.39 183	0.13 161	0.05 516	0.25 554	3.27 572	14.54 598	3.40 563	0.01 122

ccnet	1.70 469	0.20 269	1.95 346	0.26 430	0.18 448	3.72 501	1.22 517	4.22 423	1.43 411	2.37 462	3.96 501	3.45 476	1.51 457	4.69 398	4.47 516	0.06 524	0.00 1	0.09 533	0.01 390	0.10 389	0.01 122

CBMV_ROB	1.70 469	0.11 166	1.98 354	0.46 476	0.00 1	2.85 477	0.91 507	4.27 428	2.21 494	4.02 518	5.00 513	2.97 450	2.32 493	5.40 433	1.35 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.06 398

NLCSM	1.74 471	0.98 517	3.05 448	0.07 299	0.00 1	2.27 450	0.58 490	8.31 563	1.04 324	0.32 187	4.77 508	3.25 471	0.93 420	7.75 542	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 494	0.21 513

U	1.74 471	0.03 2	0.99 155	0.03 191	7.39 579	10.20 562	0.00 1	0.71 61	0.20 39	0.02 18	0.02 99	0.12 169	0.02 53	0.11 49	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 578	5.13 594	0.01 71	0.00 1

DANet	1.74 471	0.22 288	3.06 449	0.75 517	0.44 520	2.46 458	0.35 467	3.40 326	1.41 406	4.22 520	1.56 413	5.03 518	0.56 372	6.29 472	5.00 524	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.04 275	0.08 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 474	19.48 591	12.37 569	0.06 271	0.00 1	0.47 41	0.05 308	0.46 29	0.31 69	0.13 144	0.03 135	0.03 56	0.00 1	0.07 20	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 453	0.07 336	0.92 553

RP	1.76 475	0.55 443	2.59 424	0.22 412	0.60 534	1.70 416	0.98 510	4.31 433	1.99 476	3.12 493	5.04 514	4.41 502	2.96 510	4.72 400	1.90 465	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.14 420	0.01 122

xxxx	1.78 476	0.07 76	1.02 164	0.00 1	0.01 198	1.44 334	0.00 1	5.81 532	1.53 429	1.37 368	1.91 434	1.08 326	0.05 148	4.37 376	16.98 578	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

test_xeample	1.79 477	0.08 99	1.03 175	0.02 128	0.00 1	1.44 334	0.00 1	5.48 517	1.84 459	1.65 397	2.17 457	0.37 223	0.06 178	4.00 357	17.67 581	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

SGM-Forest	1.84 478	0.08 99	1.31 251	0.15 380	0.22 466	3.52 497	2.46 543	3.85 389	2.16 488	5.29 534	3.90 499	3.71 485	1.56 461	6.28 471	1.90 465	0.01 477	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.30 526
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 479	1.19 533	5.61 536	0.01 35	0.00 1	4.74 523	2.16 534	4.93 486	1.48 421	3.77 511	1.24 400	1.77 374	2.56 499	4.94 409	2.61 495	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.07 336	0.01 122

FAT-Stereo	1.86 480	0.19 256	3.31 466	0.17 391	0.03 315	1.78 423	0.97 508	4.76 474	2.79 513	4.22 520	4.87 509	5.31 524	2.83 508	5.06 416	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.01 122

RGC	1.86 480	0.67 475	3.45 474	0.07 299	0.26 483	3.29 487	0.11 375	4.78 477	1.46 415	3.26 498	4.51 506	5.14 520	2.68 503	5.46 435	1.94 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.09 437

CC-Net-ROB	1.86 480	0.64 468	2.55 420	1.42 553	0.19 455	3.38 492	0.04 285	4.41 444	2.45 504	0.90 283	1.31 405	0.98 316	0.18 279	6.60 489	0.53 367	1.14 562	1.60 577	7.16 574	0.00 1	1.33 556	0.32 531

GANet	1.90 483	0.43 395	1.83 336	0.39 466	0.00 1	2.24 447	3.37 549	3.90 395	1.44 412	2.17 440	9.66 541	2.57 423	1.09 428	6.88 511	1.81 458	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.00 1	0.10 389	0.03 314

LL-Strereo	1.93 484	0.97 516	3.83 490	0.55 495	2.19 561	1.49 356	0.05 308	4.09 410	1.00 318	2.59 472	2.77 474	5.17 521	5.63 554	7.19 529	0.63 388	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.25 494	0.20 511

DISCO	1.93 484	0.18 248	2.44 409	0.67 512	0.53 528	5.25 530	0.00 1	5.43 516	1.56 436	2.09 436	0.91 369	6.48 533	0.89 417	8.55 550	3.60 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.01 122

edge stereo	1.94 486	0.40 379	3.82 489	0.15 380	0.09 392	1.81 426	0.45 476	4.77 475	2.21 494	3.36 500	3.94 500	8.39 545	1.72 474	5.75 450	1.69 454	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.17 447	0.01 122

Nwc_Net	1.94 486	0.55 443	3.79 487	0.07 299	0.08 384	2.73 469	0.04 285	6.75 553	1.11 343	2.03 432	7.92 533	4.82 514	2.11 488	4.78 402	2.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.01 122

w-ln-seven-2	1.97 488	1.04 524	11.90 567	0.15 380	0.06 362	1.38 309	0.48 478	3.80 381	2.17 489	2.73 478	1.06 381	2.29 411	1.69 472	6.32 474	4.15 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 390	0.17 447	0.04 344

S-Stereo	2.00 489	0.30 337	5.74 538	0.24 420	0.23 471	2.51 460	1.90 528	4.74 470	5.15 542	2.42 466	5.80 519	2.85 441	0.72 406	5.08 417	2.17 482	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.08 351	0.04 344

psmorigin	2.01 490	0.37 362	10.25 562	0.22 412	0.03 315	1.62 400	0.19 411	3.31 312	1.05 331	4.92 530	3.14 482	5.85 526	2.21 490	5.31 428	1.71 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301	0.02 245

MFMNet_re	2.02 491	0.98 517	4.27 505	2.74 563	0.88 539	1.47 349	0.15 392	4.21 420	3.18 519	6.63 543	6.93 529	1.87 380	3.63 526	2.13 289	0.99 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 484	0.05 366

NaN_ROB	2.02 491	0.58 453	2.65 427	0.29 440	0.28 499	3.19 482	5.19 571	3.84 387	2.55 509	5.31 535	1.73 425	2.30 413	1.96 484	6.78 504	3.09 503	0.01 477	0.06 484	0.03 518	0.10 474	0.10 389	0.37 536

RAFT-RH_RVC	2.05 493	0.15 216	1.66 312	0.60 501	0.27 489	1.49 356	0.02 208	0.58 49	0.65 165	5.35 536	21.66 576	1.06 324	0.07 196	6.85 507	0.57 379	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.03 425	0.01 71	0.00 1

stereogan	2.13 494	0.31 338	3.75 485	0.01 35	0.09 392	7.44 550	0.60 493	4.27 428	3.29 520	3.91 516	4.62 507	6.41 531	1.84 481	5.17 419	0.58 381	0.00 1	0.01 332	0.01 488	0.00 1	0.24 487	0.05 366

FTStereo	2.16 495	0.03 2	1.42 269	0.17 391	0.13 419	1.42 327	4.67 566	2.44 198	0.63 145	3.36 500	17.95 564	0.78 295	4.17 533	4.41 379	0.14 172	0.15 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 558

AF-Net	2.17 496	0.65 472	3.53 476	0.00 1	0.09 392	2.02 435	0.48 478	6.44 544	1.70 451	3.36 500	10.22 544	4.95 517	2.81 506	4.34 371	2.66 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 413	0.01 122

PDISCO_ROB	2.21 497	0.78 494	3.43 472	0.96 534	2.04 560	7.04 545	0.09 364	7.36 559	5.72 546	1.21 345	1.67 419	3.16 463	1.28 444	7.52 537	1.37 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 523	0.13 474

DGSMNet	2.23 498	0.80 497	6.10 543	0.96 534	1.73 555	3.22 484	4.12 557	5.30 508	1.11 343	1.19 338	2.48 467	3.18 464	0.65 395	4.57 396	1.33 439	1.11 561	1.37 575	1.55 564	1.26 581	1.37 557	1.28 559

SQANet	2.28 499	1.25 536	2.39 406	4.17 567	2.91 563	2.60 464	0.24 427	4.17 417	0.83 287	2.42 466	0.57 307	1.59 355	0.88 416	3.30 319	0.68 394	7.35 576	0.12 531	0.47 555	0.02 416	6.56 568	3.00 571

ADCRef	2.29 500	0.65 472	5.67 537	0.10 339	0.09 392	4.81 524	0.76 501	4.75 473	1.37 396	2.88 482	1.67 419	1.62 361	2.30 492	3.77 345	14.93 573	0.02 499	0.00 1	0.01 488	0.10 474	0.20 476	0.11 453

test_sample9	2.36 501	0.41 382	2.03 362	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 361	0.36 268	0.70 276	0.44 352	5.58 447	8.70 550	0.53 556	16.52 599	1.82 565	1.10 578	0.02 176	0.02 245

FBW_ROB	2.36 501	0.36 358	3.16 455	0.37 464	0.14 425	4.42 518	0.18 405	6.64 548	3.05 517	2.98 489	2.85 475	4.86 515	1.11 430	11.00 572	4.53 517	0.16 539	0.05 475	0.37 554	0.09 470	0.19 465	0.78 548

DeepPrunerF	2.50 503	0.87 508	14.90 573	0.17 391	0.31 509	1.41 319	0.29 447	5.62 525	9.97 562	1.02 310	0.43 287	2.01 388	1.65 469	6.85 507	3.99 510	0.00 1	0.01 332	0.07 527	0.10 474	0.24 487	0.12 464

Wz-Net-SNSev	2.53 504	2.49 562	10.66 564	0.39 466	0.01 198	2.73 469	0.40 470	5.02 492	1.50 425	2.15 438	2.12 450	6.48 533	1.11 430	9.47 557	5.84 531	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.21 478	0.06 398

XQC	2.57 505	1.20 534	6.33 548	0.18 397	0.01 198	3.84 503	0.33 463	5.24 501	3.83 529	4.43 523	1.94 436	4.58 507	3.19 516	7.19 529	8.67 549	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.03 425	0.27 503	0.19 505

RTSC	2.66 506	1.24 535	6.04 542	0.18 397	0.02 290	4.40 517	0.08 352	4.29 431	4.98 541	6.00 538	3.15 484	2.97 450	1.56 461	6.71 499	10.89 561	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.05 443	0.40 533	0.24 521

222	2.69 507	0.09 117	1.03 175	0.00 1	0.00 1	1.54 372	0.00 1	5.61 522	1.55 431	1.51 381	2.10 448	0.53 248	0.07 196	4.54 392	35.09 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

CSAN	2.70 508	0.75 487	3.41 471	0.18 397	0.12 413	4.18 510	4.05 556	4.11 412	4.36 533	6.03 539	6.24 525	4.60 509	4.74 540	7.29 532	3.43 507	0.02 499	0.03 442	0.01 488	0.02 416	0.18 456	0.22 517

UDG	2.86 509	8.81 585	1.57 297	2.60 561	0.89 541	2.39 456	0.11 375	3.42 330	1.02 321	2.18 442	3.64 496	5.04 519	1.60 468	4.17 363	2.09 478	1.21 564	0.04 460	7.69 575	3.67 588	4.10 564	0.93 555

aanetorigin	2.87 510	0.73 486	8.74 558	0.23 418	0.23 471	1.61 394	2.07 530	1.76 145	1.10 341	14.21 576	10.25 545	2.93 446	3.38 521	4.98 411	4.06 511	0.10 531	0.05 475	0.09 533	0.11 478	0.57 548	0.15 484

ADCP+	2.87 510	0.98 517	8.75 559	0.07 299	0.16 440	5.93 538	2.90 547	4.00 401	1.84 459	1.52 382	0.27 248	3.81 486	3.22 518	6.05 461	17.38 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.30 526

PWC_ROB	2.90 512	1.01 522	6.12 544	0.53 492	0.57 533	1.30 278	0.40 470	3.85 389	4.42 536	7.37 548	15.40 558	3.03 454	1.55 460	6.31 473	5.74 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 539	0.05 366

w-ln-seven	2.97 513	1.40 542	12.49 570	0.25 423	0.14 425	7.22 547	0.48 478	5.24 501	4.82 540	4.96 531	2.13 452	4.00 491	1.33 447	5.95 456	8.81 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 433	0.02 245

SHD	3.01 514	1.02 523	5.52 533	0.45 475	0.39 517	4.12 508	0.17 400	6.68 549	12.04 565	7.20 547	3.36 489	4.40 500	2.58 501	4.69 398	7.17 541	0.01 477	0.04 460	0.00 1	0.03 425	0.22 481	0.17 494

PWCDC_ROB	3.06 515	1.38 541	3.81 488	0.14 375	0.00 1	3.14 480	0.02 208	4.40 443	12.35 566	1.08 324	23.69 583	2.01 388	2.01 487	3.87 351	2.43 487	0.24 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 550	0.08 431

SPS-STEREO	3.08 516	0.49 425	2.49 415	0.21 408	0.24 475	3.67 500	1.24 518	5.80 531	2.43 503	10.68 562	8.00 535	9.48 551	3.59 525	8.11 546	5.08 525	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.11 453
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 517	1.32 537	2.49 415	6.07 569	3.26 565	4.62 521	2.15 533	5.35 511	1.34 393	2.00 427	2.54 468	3.50 478	1.49 453	3.68 335	1.11 422	7.89 578	0.23 553	1.88 568	0.03 425	7.74 572	4.78 576

Ntro	3.24 518	1.34 538	2.83 436	7.27 571	4.43 569	6.22 540	0.74 500	4.73 469	1.48 421	0.39 213	1.77 429	2.70 431	1.28 444	4.59 397	1.25 433	8.06 579	0.28 558	2.12 571	0.05 443	8.11 573	5.16 577

NVStereoNet_ROB	3.25 519	0.46 410	2.71 432	0.34 457	0.56 531	2.36 455	0.87 504	4.56 457	4.47 538	4.55 524	14.09 555	11.93 556	3.23 519	9.79 560	3.14 504	0.43 553	0.03 442	0.53 558	0.31 551	0.36 528	0.38 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 520	10.54 587	2.29 399	3.50 564	3.31 566	4.21 511	0.21 415	3.77 375	1.03 322	2.54 470	3.17 486	3.20 465	0.21 297	3.89 352	0.69 395	1.94 565	0.05 475	9.87 579	3.53 587	5.03 566	2.55 570

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 521	2.61 564	7.84 553	0.09 328	0.26 483	12.92 566	7.62 586	4.25 425	3.64 526	2.95 487	3.99 502	4.61 511	1.22 437	8.36 547	1.77 457	0.59 559	1.15 574	0.04 521	0.85 576	0.48 543	0.67 546

ADCL	3.30 521	0.81 501	6.76 550	0.25 423	0.25 480	6.93 543	4.65 565	4.79 478	2.62 511	4.61 527	3.36 489	5.22 522	4.55 538	5.54 442	14.91 572	0.05 516	0.01 332	0.11 539	0.13 485	0.28 512	0.10 445

SDNR	3.31 523	0.91 513	6.28 547	0.44 470	0.02 290	26.11 592	0.01 132	3.81 385	1.62 445	2.82 481	11.06 547	2.93 446	0.60 377	7.95 544	1.52 444	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 321	0.12 464

SAMSARA	3.32 524	1.07 527	6.25 545	0.86 530	0.31 509	7.55 551	3.87 555	5.26 507	4.20 532	7.43 549	3.35 488	10.04 553	3.83 530	6.98 521	4.83 521	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.05 443	0.17 447	0.22 517

DPSNet	3.38 525	0.60 458	9.55 560	0.61 504	0.46 523	5.10 528	1.44 522	11.17 571	3.92 530	2.57 471	0.88 366	5.90 527	9.68 571	7.63 539	7.25 542	0.08 527	0.16 546	0.01 488	0.07 460	0.34 523	0.17 494

G-Net	3.49 526	0.47 418	4.03 495	1.61 555	1.91 556	10.78 563	1.92 529	3.06 263	1.26 372	8.59 556	12.06 550	6.13 529	7.82 563	4.78 402	4.77 520	0.08 527	0.12 531	0.07 527	0.15 486	0.16 439	0.11 453

MDST_ROB	3.50 527	0.07 76	3.94 491	2.66 562	1.46 551	12.94 567	0.97 508	7.32 558	2.42 502	14.82 578	8.08 536	2.74 434	1.51 457	8.44 549	2.48 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 453

pmcnn	3.61 528	0.68 477	5.38 532	0.61 504	1.46 551	2.75 473	1.26 519	5.04 493	1.57 438	8.77 557	11.67 548	18.69 572	2.38 496	6.03 459	5.61 529	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.21 478	0.07 418

test_sample8	3.62 529	0.41 382	2.03 362	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.38 439	1.04 324	6.51 540	0.58 309	14.04 563	6.94 559	5.58 447	8.70 550	0.53 556	16.52 599	1.82 565	1.10 578	0.02 176	0.02 245

ADCPNet	3.63 530	0.82 504	13.20 571	0.08 315	0.43 519	7.02 544	2.23 536	4.77 475	2.41 501	4.31 522	1.96 438	7.57 542	5.16 545	6.45 484	13.80 570	0.02 499	0.75 569	0.04 521	0.90 577	0.16 439	0.53 541

SuperB	3.70 531	1.77 551	15.73 575	0.31 446	0.05 349	4.37 515	1.67 526	3.58 358	11.57 563	2.36 461	1.32 406	2.03 391	1.91 482	6.95 519	9.01 554	0.05 516	0.03 442	0.10 538	0.08 465	11.00 585	0.10 445

MFN_U_SF_RVC	3.76 532	1.77 551	9.85 561	0.84 523	0.27 489	9.50 559	0.49 482	8.07 561	3.41 521	4.81 529	3.28 487	9.40 550	3.49 522	7.76 543	8.31 548	0.41 552	0.54 565	0.52 557	0.80 574	0.89 553	0.84 550

zh-mn7	3.86 533	3.10 569	15.43 574	0.10 339	0.05 349	1.45 340	0.29 447	4.05 407	6.06 548	7.81 551	15.68 559	2.86 442	0.76 408	10.58 565	8.76 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 407	0.02 245

Wz-Net-TNSev	3.91 534	5.20 578	20.57 579	0.15 380	0.01 198	7.14 546	3.57 551	6.70 551	3.57 523	1.74 402	0.58 309	7.39 541	4.33 535	8.86 551	7.99 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.24 487	0.16 487

AnyNet_C32	3.93 535	2.58 563	12.07 568	0.39 466	0.49 526	5.50 532	6.45 582	4.44 447	2.19 492	6.86 545	2.94 478	5.28 523	3.20 517	6.63 492	18.37 583	0.08 527	0.04 460	0.20 546	0.09 470	0.57 548	0.19 505

zh-sn7	3.94 536	3.36 571	15.78 576	0.13 360	0.00 1	4.01 505	2.24 537	4.54 453	2.00 477	3.86 514	9.77 543	4.11 492	5.45 552	9.93 562	13.33 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 481	0.12 464

ADCMid	3.95 537	1.34 538	10.91 565	0.18 397	0.38 516	5.02 527	1.27 520	4.87 482	2.94 516	11.15 564	3.60 494	6.76 537	5.21 548	6.40 483	16.96 577	0.12 534	0.08 506	0.55 559	0.46 563	0.53 547	0.19 505

SGM_RVC	4.07 538	0.38 367	1.98 354	0.84 523	0.26 483	6.20 539	2.37 539	6.45 545	3.57 523	11.56 567	9.27 540	15.55 565	6.78 558	10.07 563	4.60 519	0.22 543	0.25 554	0.20 546	0.23 529	0.26 498	0.34 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 539	2.40 561	8.71 557	0.13 360	0.00 1	8.56 557	0.49 482	3.85 389	13.78 569	3.36 500	17.56 563	4.60 509	0.95 422	10.97 570	6.77 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.06 398

WZ-Net	4.16 540	1.75 550	23.59 582	0.08 315	0.04 335	2.62 468	2.16 534	5.89 533	4.74 539	5.73 537	3.51 492	6.99 540	4.89 543	10.82 568	10.11 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 407	0.11 453

xyz-stereo	4.23 541	0.09 117	35.65 588	0.02 128	0.00 1	17.93 577	0.01 132	1.93 157	0.42 84	1.61 395	14.74 556	2.67 427	0.15 267	7.15 528	1.87 463	0.00 1	0.01 332	0.24 550	0.00 1	0.04 275	0.01 122

test_for_model	4.23 541	22.88 594	0.91 133	12.40 585	10.47 586	1.08 149	0.06 334	4.08 408	1.36 395	1.91 418	0.09 179	0.15 183	0.03 94	0.10 42	0.22 231	7.44 577	1.43 576	0.00 1	0.01 390	18.08 595	1.99 567

SGM+DAISY	4.39 543	1.34 538	5.18 526	1.01 537	0.88 539	5.61 534	2.86 546	4.88 483	3.53 522	13.29 572	13.95 554	12.66 558	7.55 560	7.98 545	5.39 528	0.23 547	0.18 549	0.15 543	0.24 532	0.29 514	0.64 544

MSAF-DinoV2	4.41 544	3.43 572	8.07 555	1.16 545	0.06 362	3.21 483	0.59 492	6.94 555	4.44 537	2.00 427	0.83 361	16.58 567	5.59 553	13.48 577	17.17 579	0.06 524	0.04 460	0.09 533	0.76 571	1.94 561	1.78 565

WCMA_ROB	4.54 545	0.48 420	3.19 457	0.49 483	0.63 535	5.38 531	2.57 544	4.70 467	3.77 527	14.17 575	19.02 569	15.47 564	9.03 567	6.73 500	4.85 522	0.01 477	0.05 475	0.01 488	0.01 390	0.08 351	0.16 487

SANet	4.63 546	0.89 511	5.34 530	0.30 442	0.09 392	7.43 549	3.75 554	6.53 546	16.16 574	6.79 544	13.29 552	12.44 557	7.74 561	7.38 533	4.11 512	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.31 530

RainbowNet	4.74 547	3.21 570	3.07 450	9.34 577	6.01 570	4.89 526	3.60 552	7.09 556	4.39 535	1.63 396	3.01 480	4.72 512	2.96 510	5.53 439	1.19 429	8.95 581	2.12 580	8.48 577	0.19 512	8.75 575	5.73 578

MSMD_ROB	4.94 548	0.43 395	2.58 422	0.12 352	0.01 198	8.43 556	1.09 513	4.25 425	4.11 531	13.11 571	26.36 586	13.95 562	13.88 580	7.45 536	2.92 500	0.10 531	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 245

FCDSN-DC	5.04 549	0.15 216	1.83 336	0.22 412	0.44 520	5.60 533	1.66 525	5.22 500	4.37 534	14.49 577	21.86 577	20.65 575	11.88 576	7.66 540	4.55 518	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.05 366
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 550	2.15 558	16.58 577	0.34 457	0.07 374	5.91 537	4.26 559	6.73 552	6.99 555	9.44 559	6.09 522	6.57 535	5.17 547	9.54 558	21.38 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 528	0.23 520

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 551	2.33 559	8.42 556	0.33 451	0.27 489	24.60 591	8.84 589	5.50 518	9.75 561	3.82 512	8.16 537	8.53 546	1.82 477	9.44 556	5.18 526	1.02 560	1.65 578	0.33 553	0.47 565	1.06 555	0.90 552

ACVNet-4b	5.67 552	1.65 547	4.43 512	9.46 578	7.11 577	8.72 558	1.68 527	6.61 547	5.76 547	0.27 182	6.49 527	11.67 555	2.43 498	8.40 548	1.56 445	9.06 583	2.34 582	10.49 583	0.02 416	9.22 580	5.98 580

MeshStereo	5.78 553	0.75 487	3.04 447	0.25 423	0.14 425	7.88 554	2.09 531	9.64 566	5.18 543	20.48 587	19.06 570	22.80 577	9.54 570	9.64 559	4.88 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 514	0.03 314
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
PVD	5.81 554	0.99 520	5.56 535	0.72 515	0.51 527	6.72 542	0.18 405	9.90 568	23.69 580	11.45 566	19.26 572	8.18 544	9.46 569	9.24 554	9.49 557	0.02 499	0.16 546	0.00 1	0.08 465	0.18 456	0.40 539

FC-DCNN	6.09 555	0.18 248	2.35 403	0.42 469	0.53 528	7.80 553	1.42 521	8.14 562	7.07 556	19.05 584	22.10 578	22.85 578	13.84 579	9.42 555	6.44 534	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 398

ACVNet_1	6.16 556	1.86 555	4.43 512	9.52 579	7.22 578	7.59 552	2.37 539	9.99 569	6.71 553	3.84 513	5.35 517	13.23 561	4.90 544	6.25 470	1.94 472	9.06 583	2.40 584	10.88 585	0.11 478	9.58 582	6.03 581

FC-DCNN v2	6.25 557	0.19 256	2.31 400	0.44 470	0.55 530	8.05 555	1.51 524	8.71 564	7.22 557	19.24 585	22.98 581	24.00 581	13.47 578	9.80 561	6.51 535	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 366

MultiAttention	6.26 558	0.14 201	1.30 248	1.04 538	1.50 553	42.66 598	15.75 596	6.19 540	1.92 470	3.14 494	7.95 534	6.41 531	0.37 339	28.21 595	3.39 505	0.13 536	0.01 332	0.67 561	0.81 575	1.99 562	1.71 563

EDNetEfficient	6.54 559	1.17 531	33.15 586	0.66 510	1.96 557	2.07 437	3.72 553	2.80 231	14.85 571	20.02 586	9.69 542	6.59 536	10.19 572	7.19 529	15.49 575	0.03 507	0.10 519	0.01 488	0.20 517	0.62 551	0.29 525

AnyNet_C01	6.59 560	4.31 576	36.24 589	0.96 534	0.46 523	9.96 560	5.74 575	6.02 539	3.63 525	7.59 550	8.56 538	8.83 547	3.14 515	13.74 579	20.83 590	0.12 534	0.08 506	0.25 551	0.09 470	1.01 554	0.34 532

LSM	7.38 561	1.68 548	22.24 581	3.99 566	40.72 598	3.54 498	4.79 569	4.74 470	6.65 552	10.25 561	13.51 553	4.49 505	3.81 529	6.91 516	5.31 527	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.26 498	14.60 596

ELAS_RVC	7.69 562	0.80 497	4.90 523	1.06 540	1.02 543	10.00 561	9.43 590	9.75 567	14.69 570	21.83 590	20.27 575	17.88 570	16.41 585	13.01 576	10.44 560	0.22 543	0.55 566	0.28 552	0.19 512	0.35 526	0.65 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 563	23.96 595	13.67 572	14.71 588	7.88 580	4.83 525	0.04 285	5.01 491	2.89 514	8.86 558	4.96 512	6.11 528	10.72 573	10.18 564	3.51 508	2.44 566	0.33 560	15.15 588	4.65 591	12.33 587	5.95 579

ELAS	8.05 564	0.76 491	4.02 494	0.95 533	1.02 543	14.85 573	6.99 585	12.80 573	11.73 564	22.43 592	27.75 589	17.88 570	15.19 582	10.96 569	11.31 562	0.22 543	0.56 567	0.23 549	0.22 525	0.50 545	0.71 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 565	1.80 554	5.09 525	8.55 576	6.72 574	13.47 568	4.34 562	13.70 574	23.86 581	6.89 546	19.74 574	20.52 573	5.36 549	7.70 541	2.48 489	8.53 580	1.67 579	7.99 576	0.32 554	8.79 578	6.29 584

PWCK	8.72 566	5.37 579	16.61 578	5.74 568	0.12 413	19.88 581	11.41 592	11.31 572	13.42 568	14.07 573	12.84 551	13.20 560	8.05 565	15.44 580	10.25 559	5.95 572	0.22 552	2.09 570	0.05 443	7.50 569	0.92 553

WAO-7	9.09 567	1.79 553	3.55 478	0.80 521	0.15 433	18.67 579	4.36 563	23.07 596	26.68 585	12.59 570	27.90 590	22.52 576	13.03 577	13.53 578	11.47 563	0.09 530	0.03 442	0.58 560	0.10 474	0.47 542	0.34 532

IMH-64-1	9.55 568	2.76 567	2.44 409	11.17 582	9.13 583	12.03 564	5.45 572	18.33 581	15.78 572	6.59 541	18.69 565	16.95 568	6.20 555	10.63 566	8.06 545	9.46 586	2.46 585	15.42 590	1.61 582	10.89 583	6.88 586

IMH-64	9.55 568	2.76 567	2.44 409	11.17 582	9.13 583	12.03 564	5.45 572	18.33 581	15.78 572	6.59 541	18.69 565	16.95 568	6.20 555	10.63 566	8.06 545	9.46 586	2.46 585	15.42 590	1.61 582	10.89 583	6.88 586

RTS	9.75 570	2.69 565	65.25 597	0.85 526	1.99 558	14.36 569	4.75 567	5.69 528	17.29 576	7.97 552	19.00 567	6.83 538	3.02 512	26.15 593	18.62 586	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 514	0.16 487

RTSA	9.75 570	2.69 565	65.25 597	0.85 526	1.99 558	14.36 569	4.75 567	5.69 528	17.29 576	7.97 552	19.00 567	6.83 538	3.02 512	26.15 593	18.62 586	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 514	0.16 487

MonStereo1	9.96 572	1.60 546	3.97 492	7.74 573	6.62 573	14.53 572	2.83 545	14.16 575	22.18 579	11.83 568	28.49 593	26.76 583	16.14 584	11.07 573	6.43 533	6.17 573	0.03 442	3.80 573	0.46 563	8.16 574	6.30 585

EDNetEfficientorigin	10.31 573	1.90 556	98.96 611	0.22 412	0.23 471	2.73 469	0.71 498	4.50 451	16.94 575	18.72 579	15.36 557	12.74 559	10.73 574	8.96 552	11.94 566	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.25 494	1.31 560

MADNet+	10.71 574	14.57 589	70.07 599	0.58 500	0.47 525	19.89 582	4.20 558	11.05 570	6.87 554	3.03 491	5.99 521	9.01 548	6.35 557	31.95 597	28.31 596	0.22 543	0.26 557	0.01 488	0.04 437	0.46 539	0.87 551

WAO-6	11.09 575	1.69 549	3.21 460	7.54 572	7.10 576	16.34 574	6.63 583	20.12 585	38.64 596	9.67 560	19.28 573	27.53 584	10.97 575	12.43 575	11.57 564	4.26 568	2.35 583	10.54 584	0.02 416	7.59 570	4.29 574

LVE	11.10 576	2.36 560	3.34 467	9.94 580	8.13 581	21.22 584	7.75 587	16.47 579	32.55 591	8.55 555	23.64 582	23.22 579	7.93 564	10.98 571	6.65 536	9.45 585	2.55 590	11.08 586	0.58 568	9.35 581	6.28 583

IMH	11.11 577	3.50 573	2.56 421	11.25 584	9.13 583	14.49 571	5.10 570	20.68 589	26.30 584	8.28 554	23.85 584	20.63 574	9.19 568	12.39 574	7.96 543	9.50 588	2.50 587	15.28 589	1.66 584	11.07 586	6.96 588

Dean	11.46 578	2.03 557	5.20 527	10.73 581	8.20 582	18.71 580	5.73 574	21.10 590	41.49 599	11.12 563	22.16 579	25.92 582	7.74 561	7.52 537	4.31 515	9.01 582	2.27 581	9.95 582	0.61 569	9.18 579	6.22 582

coex-ft	12.01 579	5.60 580	80.23 601	0.15 380	0.15 433	1.88 429	0.73 499	2.66 218	30.12 588	49.31 601	16.59 560	15.97 566	14.42 581	6.79 505	14.50 571	0.05 516	0.08 506	0.01 488	0.05 443	0.37 530	0.61 543

SGM-ForestM	12.56 580	0.80 497	4.31 509	1.07 541	0.41 518	21.56 585	8.57 588	17.42 580	19.67 578	29.93 594	28.49 593	45.83 598	27.22 594	26.05 592	18.40 584	0.14 537	0.25 554	0.18 545	0.28 545	0.18 456	0.42 540

LE_ROB	12.79 581	0.64 468	10.26 563	2.13 557	1.29 548	7.25 548	5.81 576	9.09 565	49.27 602	57.55 602	24.58 585	23.68 580	31.13 597	9.00 553	23.57 595	0.04 510	0.06 484	0.13 542	0.20 517	0.08 351	0.11 453

JetBlue	13.83 582	5.03 577	33.82 587	0.84 523	6.92 575	50.14 599	20.02 598	15.09 576	8.92 560	11.33 565	17.05 561	28.25 585	18.01 590	32.60 598	18.53 585	0.32 550	0.12 531	0.15 543	0.23 529	4.59 565	4.64 575

WAO-8	13.93 583	3.75 574	4.23 503	7.74 573	6.54 571	22.81 587	2.39 541	22.66 593	45.98 600	18.88 582	35.42 596	33.21 589	16.91 586	16.55 583	12.78 567	5.01 570	0.81 571	9.89 580	0.77 572	8.77 577	3.61 572

Venus	13.93 583	3.75 574	4.23 503	7.74 573	6.54 571	22.81 587	2.39 541	22.66 593	45.98 600	18.88 582	35.42 596	33.21 589	16.91 586	16.55 583	12.78 567	5.01 570	0.81 571	9.89 580	0.77 572	8.76 576	3.61 572

MANE	14.02 585	0.85 506	3.53 476	2.13 557	3.75 567	18.44 578	6.14 577	22.67 595	27.90 586	33.01 596	41.08 599	41.26 597	30.90 596	23.39 588	17.99 582	0.47 554	0.76 570	0.91 562	4.04 589	0.17 447	1.00 556

KSHMR	14.27 586	6.95 583	5.79 539	15.08 589	12.84 589	17.44 575	10.61 591	18.88 583	30.94 589	18.81 581	22.21 580	28.54 586	8.85 566	15.56 581	9.24 555	10.34 593	3.60 594	21.61 596	4.68 592	14.48 590	8.94 591

TorneroNet-64	15.45 587	5.66 581	3.44 473	13.86 586	12.03 588	28.15 594	6.27 580	19.89 584	38.68 597	12.16 569	28.06 591	35.76 592	15.44 583	19.56 586	15.40 574	9.71 589	2.52 588	19.13 593	2.70 585	12.55 588	7.94 590

TorneroNet	16.10 588	5.74 582	4.12 501	13.88 587	11.97 587	26.89 593	6.85 584	21.13 591	38.32 595	14.15 574	33.36 595	33.52 591	17.49 588	18.89 585	19.64 588	9.77 590	2.53 589	19.43 594	3.35 586	13.21 589	7.86 589

notaker	17.52 589	21.54 593	7.84 553	18.05 591	14.44 592	17.58 576	6.43 581	20.13 586	24.44 583	21.34 589	27.71 588	39.12 594	18.78 591	19.63 587	20.40 589	11.95 594	2.71 593	25.51 598	5.85 595	17.10 593	9.78 592

BEATNet-Init1	17.91 590	7.45 584	36.82 590	1.88 556	1.38 549	37.29 597	14.71 595	21.90 592	24.20 582	38.07 597	36.59 598	50.41 599	32.00 598	29.42 596	21.83 593	0.33 551	0.39 563	0.47 555	0.54 567	1.50 559	1.07 557

ktn	19.15 591	18.52 590	6.39 549	22.64 595	17.26 594	24.47 589	12.11 593	24.52 597	34.74 594	18.75 580	27.70 587	32.54 587	17.85 589	15.71 582	16.67 576	22.09 597	3.64 595	28.95 599	10.91 597	17.40 594	10.22 594

UNDER WATER	19.61 592	12.37 588	31.14 584	20.44 593	14.31 591	28.63 595	18.15 597	16.43 578	34.24 593	20.82 588	19.14 571	38.83 593	30.09 595	24.31 589	20.97 591	10.09 592	2.68 591	19.51 595	4.70 593	15.52 592	9.93 593

UNDER WATER-64	20.03 593	10.28 586	31.50 585	20.05 592	13.64 590	32.81 596	23.45 599	16.01 577	33.44 592	22.01 591	17.25 562	40.58 596	32.20 599	24.50 590	22.36 594	10.06 591	2.70 592	18.37 592	4.24 590	14.84 591	10.24 595

DLNR_Zeroshot_test	23.05 594	49.79 599	87.94 602	97.52 615	94.73 610	1.18 212	0.00 1	20.60 587	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.35 373	0.10 142	32.22 600	0.04 460	0.00 1	0.27 541	72.00 606	0.06 398

DLNR-FE	23.09 595	49.81 600	87.98 603	97.51 614	95.30 612	1.18 212	0.00 1	20.61 588	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.34 371	0.10 142	32.12 599	0.04 460	0.00 1	0.28 545	72.27 607	0.06 398

DPSimNet_ROB	25.03 596	19.56 592	24.93 583	24.36 596	17.85 595	22.25 586	25.93 600	28.52 598	29.10 587	32.61 595	28.25 592	32.87 588	26.42 592	24.51 591	40.42 598	16.75 596	13.93 598	25.19 597	22.38 600	19.96 596	24.75 600

HanzoNet	29.69 597	29.33 596	21.66 580	21.75 594	19.07 596	24.58 590	12.99 594	28.87 599	40.49 598	43.09 599	44.02 600	55.65 600	44.93 601	43.17 600	44.44 599	27.88 598	9.47 597	29.77 600	15.86 599	20.94 597	15.84 597

JetRed	34.54 598	39.28 598	62.16 595	15.62 590	26.51 597	69.20 601	40.79 602	31.43 600	32.41 590	46.06 600	44.55 601	40.19 595	26.50 593	38.43 599	56.06 602	12.76 595	37.49 603	13.23 587	9.38 596	29.52 598	19.34 598

MADNet++	47.78 599	34.15 597	37.11 591	42.94 597	41.23 599	64.94 600	30.63 601	60.79 603	53.26 603	72.08 603	61.65 603	57.68 601	54.96 602	58.03 601	59.24 603	43.01 602	36.17 602	36.07 601	22.50 601	47.50 599	41.67 601

TCMNet-wrong-test	55.95 600	78.75 606	71.85 600	90.95 606	89.50 607	78.08 602	71.33 603	38.19 601	12.35 566	40.71 598	51.28 602	59.53 602	35.38 600	64.04 603	52.16 601	38.10 601	6.00 596	47.22 604	41.12 602	82.64 608	69.84 606

LRCNet_RVC	60.63 601	63.16 604	62.94 596	69.09 602	50.21 600	19.92 583	0.07 345	58.32 602	5.21 544	75.67 604	86.75 604	74.68 603	62.48 603	59.01 602	49.80 600	93.38 611	56.36 607	93.48 611	92.95 611	67.44 605	71.73 608

tt	68.65 602	0.15 216	99.57 612	50.64 598	14.90 593	100.00 615	100.00 614	100.00 618	99.76 612	27.80 593	10.52 546	99.97 618	98.63 613	99.61 613	100.00 618	90.62 608	98.21 611	46.66 603	52.02 604	62.86 604	21.04 599

USTest	75.36 603	57.99 603	56.43 594	72.82 603	69.93 604	99.96 614	100.00 614	98.57 613	99.18 611	94.19 610	97.90 612	78.26 604	95.05 611	75.90 606	76.21 606	48.70 603	80.65 608	39.01 602	52.97 605	57.66 600	55.76 602

xxxxx1	76.92 604	82.43 607	93.26 606	61.67 599	66.92 601	95.84 608	95.11 609	75.84 604	80.96 604	82.71 605	86.75 604	89.18 607	87.35 606	85.27 607	87.18 607	55.08 604	54.60 604	60.31 605	72.71 606	62.51 601	62.73 603

tt_ll	76.92 604	82.43 607	93.26 606	61.67 599	66.92 601	95.84 608	95.11 609	75.84 604	80.96 604	82.71 605	86.75 604	89.18 607	87.35 606	85.27 607	87.18 607	55.08 604	54.60 604	60.31 605	72.71 606	62.51 601	62.73 603

ff	76.92 604	82.43 607	93.26 606	61.67 599	66.92 601	95.84 608	95.11 609	75.84 604	80.96 604	82.71 605	86.75 604	89.18 607	87.35 606	85.27 607	87.18 607	55.08 604	54.60 604	60.31 605	72.71 606	62.51 601	62.73 603

RSGM-EC	80.84 607	55.04 601	42.42 592	74.68 604	80.19 605	84.60 603	87.59 604	88.17 607	89.98 607	86.62 608	95.72 609	81.57 605	74.73 604	73.44 604	69.93 604	92.23 609	97.38 609	85.31 608	90.67 609	84.14 609	82.34 609

acva	80.84 607	55.04 601	42.42 592	74.68 604	80.19 605	84.60 603	87.59 604	88.17 607	89.98 607	86.62 608	95.72 609	81.57 605	74.73 604	73.44 604	69.93 604	92.23 609	97.38 609	85.31 608	90.67 609	84.14 609	82.34 609

PML	89.08 609	99.72 613	92.85 605	94.72 608	94.92 611	99.54 613	97.42 612	93.50 609	95.96 610	99.77 616	92.33 608	95.35 611	93.51 610	99.96 618	91.15 610	99.98 622	31.71 601	100.00 617	45.94 603	93.46 612	69.88 607

MEDIAN_ROB	96.83 610	99.41 611	98.66 610	94.75 609	94.23 609	93.08 607	90.54 607	95.61 611	94.75 609	97.65 613	97.73 611	98.30 612	96.57 612	94.51 610	93.74 612	99.78 621	98.24 612	99.99 616	99.89 615	99.48 615	99.67 614

Anonymous_1	97.10 611	99.72 613	99.64 613	92.33 607	93.91 608	100.00 615	100.00 614	99.20 615	99.90 613	98.57 614	99.75 613	99.14 614	99.94 614	98.50 612	99.54 613	87.90 607	98.87 613	90.88 610	96.91 612	92.22 611	95.12 611

HaxPig	97.68 612	99.63 612	91.34 604	99.82 620	99.97 615	88.15 605	88.00 606	98.28 612	99.93 614	99.98 617	99.99 614	99.95 617	99.99 615	96.29 611	92.24 611	99.99 623	99.98 615	100.00 617	99.99 616	100.00 624	99.98 621

test_example2	98.83 613	99.97 618	99.97 614	99.96 622	99.97 615	99.46 612	99.97 613	95.54 610	100.00 615	100.00 618	100.00 615	93.37 610	93.47 609	99.93 617	99.91 614	100.00 624	99.79 614	96.64 612	98.71 613	100.00 624	100.00 623

DPSM_ROB	99.17 614	100.00 619	100.00 617	96.28 610	98.84 613	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	93.66 612	100.00 616	100.00 617	100.00 617	96.31 613	98.27 612

DPSM	99.17 614	100.00 619	100.00 617	96.28 610	98.84 613	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	93.66 612	100.00 616	100.00 617	100.00 617	96.31 613	98.27 612

AVERAGE_ROB	99.23 616	99.81 615	97.56 609	100.00 623	100.00 617	96.24 611	91.02 608	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	99.98 619	99.97 615	100.00 624	100.00 616	100.00 617	100.00 617	100.00 624	100.00 623

DGTPSM_ROB	99.45 617	99.94 616	99.98 615	96.58 612	100.00 617	100.00 615	100.00 614	99.81 616	100.00 615	95.86 611	100.00 615	99.32 615	100.00 616	99.79 614	99.99 616	98.34 614	100.00 616	99.86 613	100.00 617	99.52 616	99.99 622

DPSMNet_ROB	99.46 618	99.94 616	99.98 615	96.59 613	100.00 617	100.00 615	100.00 614	99.81 616	100.00 615	95.87 612	100.00 615	99.32 615	100.00 616	99.79 614	99.99 616	98.46 615	100.00 616	99.86 613	100.00 617	99.52 616	100.00 623

RAFT-FEzeroshot	99.94 619	100.00 619	100.00 617	99.72 616	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	99.21 616	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.97 619	99.95 616

RAFT-FE	99.94 619	100.00 619	100.00 617	99.72 616	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	99.21 616	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.97 619	99.95 616

CasAABBNet	99.94 619	100.00 619	100.00 617	99.72 616	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	99.21 616	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.96 618	99.95 616

LSM0	99.94 619	100.00 619	100.00 617	99.84 621	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	99.22 619	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.99 622	99.83 615

FlowAnything	99.97 623	100.00 619	100.00 617	99.74 619	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	99.71 620	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.98 621	99.95 616

Selective-RAFT-Error	100.00 624	100.00 619	100.00 617	100.00 623	100.00 617	100.00 615	100.00 614	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 618	100.00 624	100.00 616	100.00 617	100.00 617	99.99 622	99.95 616

GS-Stereo							0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 453	0.16 439	0.12 464

FSD					0.00 1	0.25 8	0.05 308	0.32 13	0.61 119	0.03 43	0.01 1	0.06 120	0.02 53	0.13 64	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71

ccccc		94.69 610		100.00 623	100.00 617	92.59 606		98.75 614		98.59 615		98.60 613		99.86 616		100.00 624	100.00 616	99.91 615	99.54 614	100.00 624

ASD4		67.10 605

Low-res two-view benchmark