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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 3	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 149	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

S2M2_XL	0.06 1	0.19 324	0.39 85	0.04 292	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 38	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 151	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
DepthFocus	0.07 3	0.12 236	0.33 76	0.02 164	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 65	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 52	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.19 7	0.60 131	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 50	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 52	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.30 28	0.60 131	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 50	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 185	0.26 51	0.03 241	0.00 1	0.07 3	0.05 390	0.35 42	0.62 172	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

PSi22b	0.08 4	0.10 185	0.27 53	0.03 241	0.00 1	0.08 4	0.05 390	0.34 41	0.62 172	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

PSi22a	0.08 4	0.08 132	0.24 31	0.01 52	0.01 249	0.06 1	0.06 421	0.29 26	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.06 187	0.03 150	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

FoundationStereo	0.08 4	0.12 236	0.24 31	0.02 164	0.01 249	0.12 6	0.04 358	0.24 17	0.59 118	0.00 1	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.11 105	0.07 151	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 15	0.23 23	0.01 52	0.00 1	0.56 70	0.00 1	0.20 9	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.08 66	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 37	0.27 53	0.00 1	0.00 1	0.33 28	0.00 1	0.23 16	0.67 248	0.01 11	0.02 159	0.03 101	0.03 150	0.05 26	0.07 151	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: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 10	0.04 15	0.24 31	0.01 52	0.00 1	0.56 70	0.00 1	0.20 9	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 50	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 13	0.12 236	0.54 116	0.02 164	0.00 1	0.37 44	0.01 167	0.43 56	0.16 21	0.07 136	0.01 1	0.04 126	0.00 1	0.14 129	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.03 3	0.24 31	0.01 52	0.00 1	0.91 110	0.00 1	0.20 9	0.23 63	0.14 231	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

derf	0.11 15	0.03 3	0.17 5	0.17 480	0.00 1	0.48 63	0.04 358	0.32 34	0.73 307	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.03 150	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.17 586	0.00 1	0.01 136

MGA	0.11 15	0.11 219	0.47 101	0.01 52	0.03 376	0.84 92	0.01 167	0.32 34	0.16 21	0.08 155	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

PointNet	0.11 15	0.04 15	0.23 23	0.00 1	0.00 1	0.86 98	0.00 1	0.28 25	0.62 172	0.04 100	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.02 2	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 15	0.05 37	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.24 17	0.60 131	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

BridgeDepth	0.11 15	0.07 101	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 81	0.00 1	0.14 1	0.62 172	0.08 155	0.01 1	0.08 220	0.04 194	0.14 129	0.05 74	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: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 15	0.07 101	0.45 91	0.01 52	0.00 1	0.35 36	0.01 167	0.38 48	0.15 16	0.05 111	0.02 159	0.06 187	0.05 217	0.20 179	0.04 41	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.14 565

CAR	0.12 21	0.12 236	0.49 104	0.01 52	0.00 1	1.02 139	0.01 167	0.35 42	0.17 32	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 114	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

MSE-Stereo	0.12 21	0.11 219	0.49 104	0.01 52	0.00 1	1.02 139	0.01 167	0.35 42	0.17 32	0.08 155	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

Foundation-i32	0.12 21	0.09 154	0.27 53	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 390	0.30 28	0.61 149	0.03 75	0.01 1	0.57 338	0.01 31	0.08 66	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

LACA1	0.12 21	0.13 250	0.16 2	0.01 52	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.20 9	0.62 172	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 151	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 21	0.10 185	0.60 129	0.00 1	0.00 1	0.84 92	0.02 262	0.24 17	0.13 5	0.02 35	0.02 159	0.14 260	0.07 267	0.13 124	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 21	0.10 185	0.30 62	0.00 1	0.01 249	1.11 220	0.00 1	0.61 87	0.13 5	0.04 100	0.02 159	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 21	0.10 185	0.25 47	0.03 241	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.24 17	0.59 118	0.01 11	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

qqai	0.13 28	0.03 3	0.16 2	0.18 486	0.02 347	0.48 63	0.05 390	0.42 55	0.76 331	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 150	0.11 105	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.00 1	0.01 136

CSFM-Stereo	0.13 28	0.04 15	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 241	0.00 1	0.30 28	0.61 149	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.08 66	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

LGtest1	0.13 28	0.14 263	0.30 62	0.01 52	0.00 1	0.40 48	0.00 1	0.54 77	0.73 307	0.06 128	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 304	0.00 1	0.05 564	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

S2M2_L	0.13 28	0.15 280	0.45 91	0.02 164	0.01 249	0.32 25	0.00 1	0.52 68	0.60 131	0.00 1	0.14 280	0.03 101	0.01 31	0.20 179	0.16 268	0.00 1	0.01 396	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 28	0.02 1	0.30 62	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 167	0.56 78	1.11 427	0.05 111	0.01 1	0.04 126	0.02 94	0.25 208	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

GLC_STEREO	0.13 28	0.08 132	0.61 130	0.01 52	0.00 1	0.94 123	0.03 316	0.29 26	0.21 54	0.05 111	0.02 159	0.06 187	0.04 194	0.26 216	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

LiteMatch*	0.14 34	0.07 101	1.24 313	0.00 1	0.00 1	0.53 69	0.00 1	0.17 4	0.61 149	0.03 75	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

HiDET	0.14 34	0.04 15	0.23 23	0.01 52	0.00 1	1.14 243	0.00 1	0.51 65	0.61 149	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.07 50	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 34	0.04 15	0.24 31	0.02 164	0.00 1	1.15 252	0.00 1	0.44 58	0.61 149	0.08 155	0.01 1	0.01 3	0.05 217	0.08 66	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 34	0.15 280	0.32 71	0.01 52	0.01 249	0.31 21	0.00 1	0.40 54	0.24 71	0.11 212	0.02 159	0.03 101	0.00 1	0.93 321	0.21 304	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

asd	0.14 34	0.07 101	0.23 23	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.22 15	0.75 320	0.16 242	0.13 278	0.03 101	0.05 217	0.08 66	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 34	0.05 37	0.34 77	0.01 52	0.00 1	1.09 208	0.01 167	0.31 32	0.68 258	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 34	0.13 250	0.45 91	0.04 292	0.00 1	0.35 36	0.14 478	0.80 106	0.61 149	0.06 128	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 296	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

MLG-Stereo_test3	0.14 34	0.10 185	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.47 63	0.69 278	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

DEFOM-Stereo	0.14 34	0.04 15	0.38 81	0.05 326	0.00 1	1.04 153	0.00 1	0.32 34	0.63 191	0.00 1	0.01 1	0.04 126	0.03 150	0.20 179	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

fffy	0.14 34	0.06 64	0.88 182	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.01 167	0.79 104	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 187	0.01 31	0.16 145	0.03 11	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.06 470

MCSU-Stereo	0.15 44	0.02 1	0.22 14	0.07 382	0.01 249	1.08 203	0.02 262	0.59 84	0.74 315	0.02 35	0.02 159	0.03 101	0.02 94	0.12 114	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

aanet-new-40k	0.15 44	0.29 409	0.87 179	0.02 164	0.03 376	0.88 107	0.01 167	0.45 61	0.28 81	0.06 128	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 433

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LACA2	0.15 44	0.31 420	0.57 123	0.00 1	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.17 4	0.68 258	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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GEAStereo	0.16 50	0.08 132	0.38 81	0.08 398	0.04 400	1.11 220	0.00 1	0.75 102	0.16 21	0.07 136	0.03 207	0.01 3	0.03 150	0.14 129	0.06 128	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.11 534

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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MatchStereo	0.17 57	0.17 305	0.97 218	0.01 52	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 122	0.59 118	0.01 11	0.01 1	0.05 167	0.07 267	0.14 129	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 57	0.09 154	0.32 71	0.01 52	0.00 1	0.35 36	0.00 1	0.35 42	0.68 258	1.07 412	0.02 159	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 370	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

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water-stereo	0.17 57	0.03 3	0.91 193	0.04 292	0.02 347	1.04 153	0.00 1	0.43 56	0.26 76	0.10 193	0.06 238	0.06 187	0.06 248	0.13 124	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.01 102	0.01 136

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RAStereo	0.17 57	0.21 347	1.18 296	0.04 292	0.01 249	0.18 10	0.00 1	0.81 108	0.34 89	0.07 136	0.04 224	0.05 167	0.05 217	0.19 166	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

RSM++	0.17 57	0.07 101	0.42 87	0.03 241	0.00 1	0.40 48	0.00 1	1.18 130	0.59 118	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 217	0.20 179	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.09 459	0.07 493

aanet-new-28k	0.18 71	0.31 420	1.03 244	0.02 164	0.00 1	0.94 123	0.00 1	0.25 21	0.63 191	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 150	0.07 50	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.00 1	0.02 284

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SMoEStereo_RVC	0.18 71	0.06 64	0.53 112	0.02 164	0.00 1	1.03 142	0.04 358	0.38 48	0.64 207	0.07 136	0.01 1	0.04 126	0.02 94	0.26 216	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.10 526

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GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 76	0.09 154	0.93 199	0.00 1	0.17 525	1.16 259	0.00 1	0.44 58	0.57 115	0.10 193	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.07 50	0.03 11	0.00 1	0.05 564	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

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MonSter	0.19 76	0.07 101	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 237	0.64 207	0.03 75	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.09 80	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 136

LoS_RVC	0.19 76	0.48 512	0.51 108	0.12 438	0.10 475	1.01 137	0.01 167	0.81 108	0.19 40	0.07 136	0.02 159	0.06 187	0.05 217	0.31 236	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 86	0.27 383	1.02 232	0.02 164	0.11 484	1.07 192	0.01 167	0.60 86	0.44 103	0.04 100	0.02 159	0.04 126	0.01 31	0.14 129	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 599	0.01 102	0.03 369

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 86	0.09 154	0.58 125	0.03 241	0.01 249	0.82 87	0.03 316	1.27 137	0.33 87	0.10 193	0.01 1	0.01 3	0.04 194	0.17 151	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.36 650	0.01 102	0.16 571

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 86	0.11 219	0.73 154	0.04 292	0.01 249	1.05 168	0.00 1	1.21 131	0.65 218	0.02 35	0.01 1	0.03 101	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

Foundation-i1b	0.20 86	0.06 64	0.31 66	0.01 52	0.00 1	0.32 25	0.03 316	2.16 237	0.80 358	0.01 11	0.01 1	0.03 101	0.02 94	0.05 26	0.07 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 86	0.06 64	0.19 6	0.01 52	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.64 174	0.78 345	0.10 193	0.06 238	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 86	0.06 64	0.19 6	0.01 52	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.64 174	0.78 345	0.10 193	0.06 238	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 86	0.05 37	0.19 6	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	1.54 163	0.81 364	0.01 11	0.08 252	0.02 43	0.03 150	0.09 80	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 86	0.05 37	0.22 14	0.01 52	0.00 1	1.11 220	0.00 1	1.84 199	0.34 89	0.08 155	0.01 1	0.02 43	0.03 150	0.19 166	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 136

ProNet	0.20 86	0.25 375	0.78 161	0.01 52	0.01 249	0.95 127	0.00 1	0.70 94	0.68 258	0.02 35	0.01 1	0.05 167	0.03 150	0.31 236	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.04 408

Pro-Stereo	0.21 95	0.05 37	0.20 9	0.01 52	0.00 1	1.17 266	0.01 167	0.21 14	0.61 149	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 31	1.55 358	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.01 102	0.01 136

VIP-Stereo	0.21 95	0.42 477	0.92 194	0.06 349	0.00 1	1.09 208	0.02 262	0.59 84	0.65 218	0.02 35	0.06 238	0.07 212	0.01 31	0.06 42	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.11 534

qwe	0.21 95	0.07 101	0.24 31	0.01 52	0.00 1	1.04 153	0.00 1	1.65 176	0.76 331	0.16 242	0.19 312	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 95	0.08 132	0.22 14	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	1.80 194	0.74 315	0.13 225	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.10 96	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 95	0.07 101	0.24 31	0.01 52	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 166	0.76 331	0.16 242	0.10 265	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 95	0.07 101	0.24 31	0.01 52	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 166	0.76 331	0.16 242	0.10 265	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 95	0.06 64	0.22 14	0.01 52	0.00 1	0.95 127	0.00 1	1.52 160	0.79 351	0.18 254	0.17 298	0.02 43	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 95	0.06 64	0.22 14	0.01 52	0.00 1	0.95 127	0.00 1	1.52 160	0.79 351	0.18 254	0.17 298	0.02 43	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 95	0.07 101	0.24 31	0.01 52	0.00 1	1.08 203	0.00 1	1.56 166	0.76 331	0.16 242	0.10 265	0.03 101	0.05 217	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 95	0.06 64	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.00 1	1.70 185	0.75 320	0.14 231	0.02 159	0.02 43	0.02 94	0.15 139	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 95	0.07 101	0.23 23	0.01 52	0.00 1	0.81 85	0.00 1	2.00 219	0.75 320	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.03 150	0.06 42	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 95	0.06 64	0.29 61	0.02 164	0.00 1	1.11 220	0.02 262	1.46 154	0.70 290	0.16 242	0.01 1	0.01 3	0.04 194	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.00 1

AIO_rvc	0.21 95	0.32 427	0.50 107	0.09 412	0.03 376	0.43 60	0.06 421	1.25 135	0.63 191	0.03 75	0.01 1	0.09 228	0.04 194	0.28 226	0.16 268	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.03 501	0.10 475	0.10 526

AIO-Stereo	0.21 95	0.07 101	0.44 90	0.03 241	0.03 376	0.41 50	0.01 167	1.65 176	0.65 218	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.22 192	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 645	0.05 382	0.08 506

anonymousdsp	0.21 95	0.21 347	0.63 132	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.74 100	0.77 339	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.25 208	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.08 437	0.03 369

IGEV-Stereo	0.21 95	0.21 347	0.63 132	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.73 98	0.77 339	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.24 202	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.08 437	0.03 369
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 95	0.14 263	1.54 370	0.01 52	0.00 1	0.13 7	0.04 358	1.10 125	0.65 218	0.10 193	0.05 232	0.03 101	0.04 194	0.23 197	0.05 74	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

PMTNet	0.21 95	0.19 324	0.85 173	0.02 164	0.02 347	1.14 243	0.30 546	0.88 112	0.11 2	0.03 75	0.02 159	0.07 212	0.02 94	0.37 257	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 113	0.30 415	0.85 173	0.01 52	0.23 555	1.06 184	0.00 1	0.94 114	0.64 207	0.03 75	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.16 145	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 594	0.00 1	0.01 136

aanet-new-16k	0.22 113	0.24 370	0.93 199	0.02 164	0.00 1	1.18 278	0.03 316	1.06 122	0.68 258	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

aanet-new	0.22 113	0.09 154	1.06 256	0.00 1	0.21 547	1.17 266	0.00 1	0.97 116	0.61 149	0.03 75	0.01 1	0.01 3	0.11 320	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 113	0.06 64	0.68 144	0.02 164	0.00 1	1.18 278	0.00 1	1.87 203	0.16 21	0.09 171	0.10 265	0.06 187	0.03 150	0.02 2	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 113	0.06 64	0.66 139	0.00 1	0.00 1	1.18 278	0.00 1	1.88 205	0.16 21	0.06 128	0.07 245	0.06 187	0.02 94	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

Foundation-i1a	0.22 113	0.05 37	0.30 62	0.01 52	0.00 1	0.33 28	0.03 316	2.28 251	0.97 392	0.08 155	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.13 124	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

Selective-IGEV-i32	0.22 113	0.06 64	0.46 95	0.05 326	0.04 400	0.34 33	0.04 358	2.18 246	0.59 118	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.18 157	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 547	0.03 311	0.09 514

Zero-FE251	0.22 113	0.10 185	0.95 209	0.04 292	0.00 1	1.04 153	0.04 358	0.53 69	0.19 40	0.87 366	0.02 159	0.02 43	0.01 31	0.16 145	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 433

asda	0.22 113	0.09 154	0.28 58	0.01 52	0.00 1	1.11 220	0.00 1	1.57 169	0.76 331	0.15 236	0.07 245	0.03 101	0.08 286	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 113	0.06 64	0.21 12	0.01 52	0.03 376	1.06 184	0.00 1	1.73 188	0.72 305	0.19 259	0.01 1	0.02 43	0.04 194	0.24 202	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 113	0.03 3	0.46 95	0.01 52	0.00 1	0.93 121	0.01 167	1.42 144	0.61 149	0.02 35	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.21 189	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.07 493
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 113	0.17 305	0.54 116	0.01 52	0.00 1	0.91 110	0.05 390	0.61 87	1.09 424	0.17 251	0.33 346	0.03 101	0.13 342	0.20 179	0.07 151	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.02 284

trnet	0.22 113	0.14 263	0.67 141	0.00 1	0.00 1	1.24 335	0.01 167	1.16 129	0.56 112	0.09 171	0.08 252	0.05 167	0.00 1	0.29 229	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 113	0.29 409	0.87 179	0.05 326	0.18 531	0.41 50	0.01 167	1.24 134	0.56 112	0.02 35	0.03 207	0.13 253	0.05 217	0.32 242	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

AEACV	0.22 113	0.05 37	0.66 139	0.02 164	0.03 376	0.87 104	0.00 1	1.07 124	0.15 16	0.18 254	0.01 1	0.02 43	0.72 496	0.15 139	0.09 194	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.27 628	0.08 437	0.07 493

Selective-IGEV	0.22 113	0.06 64	0.46 95	0.05 326	0.04 400	0.34 33	0.04 358	2.16 237	0.59 118	0.09 171	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.18 157	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 547	0.03 311	0.09 514

CREStereo	0.22 113	0.17 305	0.64 135	0.00 1	0.01 249	1.22 319	0.01 167	1.15 128	0.56 112	0.10 193	0.07 245	0.04 126	0.00 1	0.32 242	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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	0.23 130	0.08 132	0.24 31	0.00 1	0.00 1	1.06 184	0.00 1	2.14 232	0.79 351	0.13 225	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.09 80	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 130	0.07 101	0.22 14	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	2.15 233	0.74 315	0.15 236	0.03 207	0.01 3	0.03 150	0.18 157	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 130	0.05 37	0.21 12	0.01 52	0.00 1	1.00 136	0.00 1	2.24 248	0.71 296	0.15 236	0.03 207	0.02 43	0.08 286	0.11 105	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 130	0.11 219	0.32 71	0.02 164	0.00 1	1.29 361	0.00 1	1.82 196	0.71 296	0.10 193	0.01 1	0.05 167	0.01 31	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

LG-G	0.23 130	0.11 219	0.32 71	0.02 164	0.00 1	1.29 361	0.00 1	1.82 196	0.71 296	0.10 193	0.01 1	0.05 167	0.01 31	0.07 50	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 130	0.13 250	0.62 131	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.63 90	0.80 358	0.76 351	0.18 304	0.09 228	0.06 248	0.05 26	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433

ff7	0.23 130	0.21 347	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 320	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.44 270	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 136

ffff	0.23 130	0.21 347	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 320	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.44 270	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 136

11t	0.23 130	0.21 347	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 320	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.44 270	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 136

ccc-4	0.23 130	0.21 347	1.02 232	0.02 164	0.00 1	1.07 192	0.00 1	0.53 69	0.75 320	0.09 171	0.01 1	0.04 126	0.07 267	0.44 270	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 420	0.01 136

aanet-new-14k	0.24 140	0.13 250	0.89 187	0.06 349	0.00 1	0.95 127	0.02 262	1.83 198	0.62 172	0.02 35	0.01 1	0.05 167	0.15 351	0.05 26	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 140	0.08 132	0.55 119	0.03 241	0.11 484	1.04 153	0.00 1	1.92 208	0.19 40	0.14 231	0.01 1	0.01 3	0.03 150	0.12 114	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 652	0.01 102	0.18 587

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 140	0.07 101	0.53 112	0.00 1	0.00 1	1.19 291	0.00 1	2.06 224	0.57 115	0.06 128	0.08 252	0.06 187	0.03 150	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

gcap_with_dpt	0.24 140	0.06 64	0.67 141	0.01 52	0.00 1	1.18 278	0.00 1	2.16 237	0.37 95	0.08 155	0.11 272	0.05 167	0.02 94	0.02 2	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

GREAT-IGEV	0.24 140	0.10 185	0.92 194	0.06 349	0.33 600	1.11 220	0.06 421	0.36 47	0.19 40	0.02 35	0.47 386	0.02 43	0.06 248	0.13 124	0.16 268	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.20 599	0.09 459	0.36 626
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 140	0.10 185	0.59 128	0.01 52	0.01 249	0.80 81	0.04 358	0.62 89	0.15 16	0.01 11	0.51 390	1.34 431	0.04 194	0.09 80	0.21 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.15 523	0.00 1

test_for_model	0.24 140	0.07 101	0.53 112	0.00 1	0.00 1	1.19 291	0.00 1	2.06 224	0.57 115	0.06 128	0.08 252	0.06 187	0.03 150	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

GCAP-Stereo	0.24 140	0.29 409	0.82 169	0.01 52	0.00 1	1.24 335	0.00 1	1.70 185	0.23 63	0.02 35	0.01 1	0.09 228	0.10 308	0.18 157	0.05 74	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.01 136

MC-Stereo	0.24 140	0.12 236	0.71 153	0.04 292	0.02 347	1.07 192	0.00 1	1.30 138	0.17 32	0.59 327	0.02 159	0.08 220	0.11 320	0.18 157	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.17 586	0.06 402	0.02 284

aanet-32k-new	0.25 149	0.37 447	1.01 226	0.02 164	0.00 1	1.20 309	0.02 262	1.50 158	0.60 131	0.03 75	0.01 1	0.03 101	0.01 31	0.19 166	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

HUF	0.25 149	0.32 427	1.18 296	0.06 349	0.11 484	0.31 21	0.08 440	0.73 98	0.62 172	0.10 193	0.01 1	0.02 43	0.03 150	0.16 145	0.14 249	0.00 1	0.58 664	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.37 627

castereo++	0.25 149	0.15 280	0.48 103	0.09 412	0.00 1	1.08 203	0.03 316	1.53 162	0.67 248	0.00 1	0.01 1	0.59 341	0.00 1	0.09 80	0.06 128	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.28 632	0.02 246	0.00 1

GMStereo	0.25 149	0.60 550	1.28 320	0.01 52	0.00 1	0.48 63	0.00 1	0.74 100	1.24 453	0.16 242	0.03 207	0.07 212	0.09 299	0.22 192	0.10 209	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
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 153	0.06 64	0.54 116	0.02 164	0.17 525	1.16 259	0.02 262	2.57 284	0.62 172	0.03 75	0.02 159	0.01 3	0.01 31	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

MM-Stereo_test2	0.26 153	0.08 132	1.52 369	0.46 571	0.00 1	1.14 243	0.01 167	0.63 90	0.21 54	0.38 301	0.02 159	0.04 126	0.06 248	0.18 157	0.20 296	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.05 519	0.22 574	0.04 408

gcap-zeroshot	0.26 153	0.07 101	0.68 144	0.00 1	0.00 1	1.18 278	0.00 1	2.15 233	0.63 191	0.07 136	0.08 252	0.06 187	0.03 150	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

testlalala	0.26 153	0.07 101	0.68 144	0.00 1	0.00 1	1.18 278	0.00 1	2.15 233	0.63 191	0.07 136	0.08 252	0.06 187	0.03 150	0.03 7	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

DF	0.27 157	0.10 185	0.85 173	0.03 241	0.13 495	0.49 66	0.01 167	1.93 211	0.23 63	0.03 75	0.42 368	0.09 228	0.03 150	0.43 267	0.22 309	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.20 599	0.00 1	0.08 506

aanet-new-60k	0.27 157	0.29 409	1.00 222	0.03 241	0.00 1	1.06 184	0.03 316	2.20 247	0.66 232	0.04 100	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 408

aanet-new-36k	0.27 157	0.26 379	0.94 202	0.05 326	0.00 1	1.11 220	0.00 1	2.04 223	0.66 232	0.05 111	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 105	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

aanet-new-8k	0.27 157	0.20 337	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.19 291	0.00 1	2.10 230	0.61 149	0.03 75	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.10 96	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 157	0.11 219	1.17 292	0.04 292	0.01 249	0.84 92	0.01 167	0.38 48	0.78 345	0.07 136	0.01 1	0.02 43	0.08 286	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.15 565	0.01 102	1.62 656

DispViT+	0.27 157	0.05 37	0.43 89	0.01 52	3.12 659	0.22 14	0.00 1	1.02 120	0.17 32	0.02 35	0.04 224	0.04 126	0.02 94	0.09 80	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 157	0.11 219	1.16 288	0.04 292	0.01 249	0.84 92	0.01 167	0.38 48	0.78 345	0.07 136	0.01 1	0.02 43	0.08 286	0.03 7	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.15 565	0.01 102	1.62 656

MyStereo07	0.27 157	0.27 383	0.64 135	0.02 164	0.01 249	1.64 494	0.01 167	1.41 143	0.73 307	0.10 193	0.01 1	0.03 101	0.10 308	0.24 202	0.04 41	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.06 470

MIF-Stereo (partial)	0.27 157	0.18 316	1.14 279	0.01 52	0.00 1	0.43 60	0.02 262	1.97 217	0.39 99	0.11 212	0.08 252	0.07 212	0.06 248	0.44 270	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.02 284

aanet-new-70k	0.28 166	0.27 383	0.81 165	0.05 326	0.01 249	1.10 214	0.04 358	2.55 280	0.65 218	0.04 100	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

Foundation-i1	0.28 166	0.10 185	0.31 66	0.01 52	0.00 1	0.31 21	0.03 316	2.94 322	0.76 331	0.02 35	0.26 327	0.63 350	0.04 194	0.09 80	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

monsterstereo	0.28 166	0.06 64	0.35 78	0.03 241	0.00 1	1.07 192	0.00 1	2.95 323	0.67 248	0.26 266	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 166	0.05 37	0.53 112	0.12 438	0.11 484	1.25 345	0.32 551	0.80 106	0.20 48	0.10 193	0.14 280	0.16 271	0.25 396	0.29 229	0.25 330	0.05 609	0.19 644	0.20 640	0.23 612	0.18 548	0.19 595

LoS	0.28 166	0.16 294	0.95 209	0.07 382	0.01 249	1.32 373	0.07 432	1.30 138	0.60 131	0.04 100	0.03 207	0.28 298	0.11 320	0.48 280	0.11 220	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 166	0.09 154	0.73 154	0.18 486	0.05 418	1.17 266	0.04 358	2.37 256	0.17 32	0.35 291	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.38 260	0.04 41	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

XX-TBD	0.28 166	0.39 460	0.97 218	0.05 326	0.00 1	1.09 208	0.00 1	0.71 96	0.54 110	0.44 309	1.04 468	0.06 187	0.06 248	0.19 166	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 173	0.14 263	1.16 288	0.06 349	0.03 376	1.18 278	0.03 316	1.92 208	0.89 378	0.05 111	0.12 276	0.01 3	0.04 194	0.12 114	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

NLSM3	0.29 173	0.14 263	0.38 81	0.02 164	0.00 1	1.21 315	0.01 167	2.99 330	0.65 218	0.02 35	0.03 207	0.05 167	0.15 351	0.06 42	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

depthmonostereo	0.29 173	0.04 15	1.15 283	0.05 326	0.00 1	1.05 168	0.00 1	0.67 93	0.21 54	0.04 100	0.02 159	0.17 274	0.28 403	2.00 373	0.08 175	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

1w_stereo	0.29 173	0.04 15	0.24 31	0.01 52	0.00 1	1.05 168	0.00 1	3.00 332	0.71 296	0.19 259	0.01 1	0.02 43	0.28 403	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 173	0.05 37	0.31 66	0.03 241	0.00 1	0.31 21	0.02 262	3.31 393	0.61 149	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 150	0.79 314	0.13 238	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.08 542	0.00 1	0.01 136

WCG-NET（raft）	0.29 173	0.24 370	0.51 108	0.01 52	0.00 1	0.91 110	0.05 390	0.56 78	1.12 432	0.21 261	0.12 276	1.54 441	0.14 347	0.14 129	0.07 151	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.03 369

CREStereo++_RVC	0.29 173	0.19 324	0.83 171	0.05 326	0.00 1	1.19 291	0.00 1	0.66 92	0.99 399	0.25 265	1.26 493	0.05 167	0.07 267	0.20 179	0.09 194	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
aanet-new-90k	0.30 180	0.27 383	0.90 189	0.12 438	0.04 400	1.11 220	0.04 358	2.59 285	0.68 258	0.05 111	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545

aanet-new-12k	0.30 180	0.06 64	0.95 209	0.03 241	0.00 1	1.19 291	0.00 1	2.68 298	0.67 248	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.22 192	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

GSStereo	0.30 180	0.08 132	0.38 81	0.06 349	0.04 400	1.11 220	0.00 1	2.95 323	0.59 118	0.09 171	0.03 207	0.01 3	0.03 150	0.14 129	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.06 529	0.16 529	0.12 545

rvit_stereo_0080	0.30 180	0.23 365	1.20 304	0.00 1	0.00 1	0.90 108	0.01 167	2.79 304	0.60 131	0.02 35	0.02 159	0.06 187	0.01 31	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

whm_eth	0.30 180	0.23 365	1.20 304	0.00 1	0.00 1	0.90 108	0.01 167	2.79 304	0.60 131	0.02 35	0.02 159	0.06 187	0.01 31	0.12 114	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

TANstereo	0.30 180	0.28 399	0.86 177	0.03 241	0.01 249	1.14 243	0.00 1	0.53 69	0.44 103	1.06 410	1.24 490	0.06 187	0.05 217	0.25 208	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 186	0.27 383	0.81 165	0.06 349	0.06 431	1.19 291	0.00 1	2.60 288	0.66 232	0.08 155	0.02 159	0.04 126	0.01 31	0.33 245	0.06 128	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

GIP-stereo	0.31 186	0.03 3	0.78 161	0.00 1	0.00 1	1.06 184	0.03 316	2.98 328	0.66 232	0.05 111	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.18 157	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 186	0.32 427	1.63 390	0.01 52	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 310	0.79 351	0.02 35	0.03 207	0.08 220	0.02 94	0.19 166	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

MGS-Stereo	0.31 186	0.10 185	0.89 187	0.02 164	0.00 1	0.50 67	0.00 1	0.39 53	0.61 149	0.02 35	2.91 569	0.04 126	0.03 150	0.21 189	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 630	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 190	0.09 154	0.69 149	0.05 326	0.15 512	0.91 110	0.06 421	1.58 172	0.38 96	0.04 100	0.02 159	0.17 274	0.20 377	1.46 356	0.56 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.01 102	0.02 284

castereo	0.32 190	0.28 399	0.46 95	0.01 52	0.05 418	0.81 85	0.04 358	3.37 399	0.61 149	0.08 155	0.01 1	0.08 220	0.14 347	0.10 96	0.11 220	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.22 608	0.02 246	0.01 136

CAS++	0.32 190	0.22 357	0.69 149	0.04 292	0.00 1	0.35 36	0.01 167	4.32 523	0.48 106	0.02 35	0.01 1	0.07 212	0.00 1	0.19 166	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 193	0.06 64	1.21 307	0.07 382	0.27 574	1.25 345	0.01 167	1.91 207	0.20 48	0.02 35	0.01 1	0.10 239	0.01 31	0.85 317	0.21 304	0.00 1	0.01 396	0.01 574	0.23 612	0.01 102	0.06 470

aanet-new-78k	0.33 193	0.27 383	1.51 366	0.12 438	0.03 376	1.12 233	0.04 358	2.61 289	0.66 232	0.03 75	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.09 514

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 193	0.11 219	1.06 256	0.03 241	0.13 495	1.06 184	0.00 1	2.59 285	0.70 290	0.08 155	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.10 96	0.05 74	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.36 650	0.01 102	0.18 587

MoCha-V2	0.33 193	0.11 219	0.92 194	0.09 412	0.06 431	0.34 33	0.00 1	2.56 282	0.64 207	0.32 277	0.43 374	0.17 274	0.09 299	0.26 216	0.10 209	0.00 1	0.14 633	0.00 1	0.22 608	0.05 382	0.01 136

11t1	0.33 193	0.05 37	0.86 177	0.44 565	0.00 1	1.04 153	0.00 1	2.45 269	0.60 131	0.44 309	0.01 1	0.05 167	0.05 217	0.43 267	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

CroCo-Stereo Lap2	0.33 193	0.49 517	1.18 296	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.00 1	3.08 349	0.61 149	0.02 35	0.01 1	0.04 126	0.08 286	0.45 275	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.02 284

BStereo	0.34 199	0.17 305	2.86 526	0.00 1	0.10 475	0.41 50	0.03 316	2.16 237	0.62 172	0.07 136	0.01 1	0.04 126	0.02 94	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.02 486	0.01 102	0.01 136

DA	0.34 199	0.10 185	0.58 125	0.02 164	0.04 400	1.15 252	0.00 1	3.56 434	0.71 296	0.05 111	0.02 159	0.01 3	0.05 217	0.23 197	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.16 571

zero-FE	0.34 199	0.09 154	1.27 317	0.05 326	0.14 503	0.85 96	0.06 421	1.57 169	0.39 99	0.05 111	0.06 238	0.16 271	0.13 342	1.35 347	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.01 102	0.02 284

GGEV	0.34 199	0.10 185	0.58 125	0.02 164	0.04 400	1.15 252	0.00 1	3.56 434	0.71 296	0.05 111	0.02 159	0.01 3	0.05 217	0.23 197	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.16 571

LG-Stereo	0.34 199	0.07 101	1.33 337	0.03 241	0.01 249	1.06 184	0.00 1	2.93 320	0.66 232	0.01 11	0.09 261	0.14 260	0.07 267	0.10 96	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 136

SCV_C0	0.34 199	0.20 337	0.96 212	0.02 164	0.00 1	0.41 50	0.02 262	3.62 442	0.65 218	0.12 217	0.01 1	0.07 212	0.09 299	0.18 157	0.13 238	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.19 594	0.12 494	0.04 408

tg	0.34 199	0.26 379	0.68 144	0.01 52	0.00 1	1.25 345	0.01 167	1.75 190	0.65 218	0.11 212	0.40 364	0.74 372	0.11 320	0.29 229	0.08 175	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.21 603

rvit_0105_6	0.34 199	0.10 185	1.37 344	0.01 52	0.00 1	0.86 98	0.00 1	2.78 303	1.32 474	0.04 100	0.03 207	0.07 212	0.02 94	0.19 166	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 369

Pointernet	0.34 199	0.10 185	1.09 267	0.01 52	0.08 455	1.18 278	0.05 390	2.99 330	0.62 172	0.03 75	0.01 1	0.15 266	0.05 217	0.24 202	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.01 102	0.00 1

dd	0.34 199	0.67 568	1.55 372	0.04 292	0.01 249	1.22 319	0.03 316	0.84 110	1.16 439	0.18 254	0.05 232	0.12 248	0.05 217	0.29 229	0.44 431	0.02 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

AnonymousM	0.34 199	0.07 101	0.63 132	0.02 164	0.01 249	1.09 208	0.03 316	1.54 163	0.68 258	0.17 251	0.04 224	0.02 43	0.24 391	0.25 208	0.04 41	0.00 1	0.01 396	1.93 665	0.00 1	0.01 102	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 210	0.60 550	1.93 427	0.02 164	0.09 465	1.03 142	0.07 432	1.25 135	0.34 89	0.02 35	0.03 207	0.84 386	0.10 308	0.31 236	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.07 493

knoymous	0.35 210	0.05 37	1.11 271	0.05 326	0.01 249	1.15 252	0.01 167	2.06 224	0.14 11	0.40 303	0.02 159	1.67 458	0.00 1	0.31 236	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

UDGNet	0.35 210	0.50 520	1.14 279	0.02 164	0.00 1	1.12 233	0.02 262	0.70 94	1.57 523	0.31 275	0.05 232	0.06 187	0.02 94	1.45 355	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 210	0.10 185	1.95 432	0.02 164	0.00 1	0.93 121	0.07 432	1.70 185	0.86 376	0.09 171	0.04 224	0.05 167	0.05 217	0.23 197	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 616	0.06 402	0.08 506

PSi22	0.36 214	0.40 466	0.78 161	0.11 434	0.00 1	0.91 110	0.00 1	2.98 328	0.65 218	0.01 11	0.01 1	0.10 239	0.04 194	0.93 321	0.12 231	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.01 136

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 214	0.14 263	1.14 279	0.04 292	0.05 418	1.39 403	0.05 390	1.87 203	0.77 339	0.13 225	0.07 245	0.48 326	0.02 94	0.41 265	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 590	0.01 102	0.10 526

IGEV++	0.36 214	0.19 324	0.57 123	0.09 412	0.00 1	0.35 36	0.03 316	4.62 549	0.24 71	0.12 217	0.02 159	0.03 101	0.17 361	0.24 202	0.23 316	0.00 1	0.05 564	0.00 1	0.04 513	0.09 459	0.08 506

LL-Strereo2	0.36 214	0.47 510	1.08 263	0.09 412	0.03 376	1.12 233	0.07 432	1.66 180	0.93 387	0.43 308	0.02 159	0.51 333	0.08 286	0.23 197	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.04 353	0.04 408

iRaftStereo_RVC	0.36 214	0.27 383	0.76 158	0.01 52	0.00 1	1.20 309	0.01 167	2.15 233	0.62 172	0.15 236	0.22 323	0.69 361	0.12 334	0.28 226	0.18 285	0.00 1	0.06 575	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.22 607

rvit_stereo_0075_2	0.37 219	0.13 250	2.43 494	0.02 164	0.00 1	1.12 233	0.02 262	1.66 180	1.15 437	0.16 242	0.08 252	0.02 43	0.05 217	0.40 262	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.10 526

Selective-RAFT	0.37 219	0.06 64	0.65 137	0.03 241	0.01 249	1.17 266	0.02 262	2.63 290	0.66 232	0.01 11	0.01 1	0.22 287	0.18 365	1.31 343	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 599	0.04 353	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 219	0.14 263	0.76 158	0.01 52	0.00 1	1.17 266	0.00 1	3.14 358	0.61 149	0.71 344	0.47 386	0.05 167	0.13 342	0.19 166	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 136

sAnonymous2	0.37 219	0.32 427	3.21 548	0.01 52	0.00 1	0.35 36	0.08 440	1.96 215	0.90 380	0.03 75	0.05 232	0.04 126	0.11 320	0.11 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.18 587

CroCo_RVC	0.37 219	0.32 427	3.21 548	0.01 52	0.00 1	0.35 36	0.08 440	1.96 215	0.90 380	0.03 75	0.05 232	0.04 126	0.11 320	0.11 105	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.18 587

MSCF	0.38 224	0.45 496	0.49 104	0.12 438	0.24 560	1.05 168	0.03 316	3.14 358	0.68 258	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.23 388	0.65 305	0.18 285	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.32 642	0.03 311	0.02 284

GASTEREO	0.39 225	0.45 496	0.47 101	0.11 434	0.24 560	1.06 184	0.03 316	3.16 366	0.66 232	0.10 193	0.01 1	0.01 3	0.28 403	0.66 306	0.18 285	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.32 642	0.03 311	0.02 284

rvit_0105_4	0.39 225	0.16 294	1.66 396	0.01 52	0.00 1	0.85 96	0.00 1	3.15 361	1.33 476	0.07 136	0.06 238	0.10 239	0.03 150	0.29 229	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

RAFT-Stereo-weight	0.39 225	0.07 101	0.81 165	0.07 382	0.02 347	1.34 381	0.05 390	3.15 361	0.31 83	0.94 379	0.52 391	0.26 294	0.01 31	0.19 166	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

CroCo-Stereo	0.39 225	0.40 466	1.67 400	0.07 382	0.00 1	0.19 12	0.01 167	3.55 432	0.75 320	0.08 155	0.02 159	0.46 322	0.08 286	0.28 226	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136
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	0.39 225	0.44 490	1.15 283	0.06 349	0.03 376	1.12 233	0.04 358	2.75 301	0.33 87	0.10 193	0.16 291	0.11 243	0.19 371	0.74 312	0.31 370	0.00 1	0.14 633	0.00 1	0.01 459	0.02 246	0.05 433

MM-Stereo_test1	0.40 230	0.13 250	1.31 332	0.64 603	0.07 445	0.92 119	0.03 316	3.08 349	0.80 358	0.35 291	0.04 224	0.05 167	0.02 94	0.20 179	0.13 238	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.26 592	0.02 284

GCAP-BAT	0.40 230	0.10 185	1.89 424	0.22 502	0.39 603	1.19 291	0.01 167	3.06 343	0.77 339	0.05 111	0.02 159	0.01 3	0.02 94	0.06 42	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.09 514

GCAPDPT-zeroshot	0.40 230	0.10 185	1.86 422	0.22 502	0.39 603	1.19 291	0.01 167	3.06 343	0.77 339	0.05 111	0.02 159	0.01 3	0.02 94	0.06 42	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.09 514

CRE-IMP	0.40 230	0.06 64	1.04 249	0.07 382	0.05 418	1.45 430	0.46 569	1.48 157	0.63 191	0.90 372	0.30 337	0.88 389	0.01 31	0.26 216	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.17 579

Lsterematch	0.41 234	0.44 490	1.31 332	0.28 530	0.02 347	0.91 110	0.04 358	1.01 118	1.02 405	0.24 264	1.06 470	0.30 300	0.68 492	0.57 292	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

rvit_0105_5	0.41 234	0.20 337	1.94 431	0.01 52	0.00 1	0.91 110	0.00 1	3.18 371	1.27 461	0.08 155	0.09 261	0.10 239	0.02 94	0.35 253	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

plain	0.41 234	0.28 399	2.26 481	0.07 382	0.00 1	0.50 67	0.01 167	2.84 310	0.92 383	0.05 111	0.07 245	0.13 253	0.17 361	0.43 267	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 617	0.01 136

x	0.41 234	0.04 15	0.74 157	0.54 588	0.00 1	0.98 133	0.00 1	3.07 347	0.67 248	0.48 317	0.01 1	0.48 326	0.07 267	0.93 321	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

DNS	0.42 238	0.09 154	0.94 202	0.15 468	0.08 455	1.17 266	0.01 167	1.74 189	0.23 63	2.61 566	0.39 362	0.19 279	0.01 31	0.22 192	0.43 427	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.02 486	0.01 102	0.13 557

SCV	0.42 238	0.28 399	0.68 144	0.26 522	0.16 520	0.26 19	0.05 390	4.98 581	0.63 191	0.10 193	0.01 1	0.02 43	0.05 217	0.26 216	0.13 238	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.18 590	0.25 589	0.18 587

GMOStereo	0.42 238	0.28 399	1.02 232	0.05 326	0.18 531	1.04 153	0.02 262	2.40 259	0.16 21	2.25 538	0.01 1	0.32 302	0.03 150	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 284

error version	0.42 238	0.28 399	1.02 232	0.05 326	0.18 531	1.04 153	0.02 262	2.40 259	0.16 21	2.25 538	0.01 1	0.32 302	0.03 150	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 284

test-v	0.42 238	0.28 399	1.02 232	0.05 326	0.18 531	1.04 153	0.02 262	2.40 259	0.16 21	2.25 538	0.01 1	0.32 302	0.03 150	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 284

test-2	0.42 238	0.28 399	1.02 232	0.05 326	0.18 531	1.04 153	0.02 262	2.40 259	0.16 21	2.25 538	0.01 1	0.32 302	0.03 150	0.09 80	0.15 259	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.02 284

raft+_RVC	0.42 238	0.48 512	1.11 271	0.51 585	0.17 525	1.16 259	0.04 358	2.25 249	0.59 118	0.12 217	0.42 368	0.08 220	0.15 351	0.60 298	0.28 352	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.19 595

Gwc-CoAtRS	0.42 238	0.12 236	1.28 320	0.03 241	0.13 495	1.03 142	0.02 262	2.33 254	0.15 16	0.35 291	0.01 1	2.27 501	0.03 150	0.20 179	0.25 330	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.22 608	0.01 102	0.01 136

Replicate-Monster	0.43 246	0.06 64	5.91 631	0.01 52	0.00 1	1.03 142	0.00 1	0.56 78	0.74 315	0.07 136	0.02 159	0.02 43	0.00 1	0.14 129	0.03 11	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 246	0.33 434	0.92 194	0.75 612	0.04 400	0.96 131	0.05 390	3.11 354	0.79 351	0.12 217	0.53 392	0.26 294	0.06 248	0.26 216	0.13 238	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.28 606	0.01 136

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CES	0.43 246	0.14 263	0.85 173	0.05 326	1.52 650	1.22 319	0.05 390	1.01 118	0.59 118	0.03 75	0.02 159	0.14 260	0.10 308	0.40 262	0.10 209	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	2.45 663

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R-Stereo Train	0.44 251	0.09 154	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.24 335	0.09 452	3.65 446	0.11 2	1.87 505	0.42 368	0.06 187	0.01 31	0.25 208	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

RAFT-Stereo	0.44 251	0.09 154	0.94 202	0.02 164	0.00 1	1.24 335	0.09 452	3.65 446	0.11 2	1.87 505	0.42 368	0.06 187	0.01 31	0.25 208	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 255	0.43 484	0.77 160	0.20 496	0.08 455	1.20 309	0.04 358	3.88 479	0.72 305	0.30 274	0.56 394	0.06 187	0.06 248	0.20 179	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.17 538	0.01 136

MIM_Stereo	0.45 255	0.43 484	1.18 296	0.51 585	0.04 400	1.26 350	0.02 262	2.38 257	0.65 218	0.07 136	0.02 159	0.70 364	0.20 377	1.01 330	0.13 238	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.10 526

HUI-Stereo	0.45 255	0.09 154	1.08 263	0.06 349	0.08 455	1.61 484	0.32 551	1.43 145	0.70 290	0.97 384	0.18 304	0.77 378	0.02 94	1.44 354	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433

RAFT-IKP	0.45 255	0.09 154	1.06 256	0.06 349	0.06 431	1.44 424	0.31 550	1.44 149	0.69 278	0.97 384	0.18 304	0.76 374	0.02 94	1.65 363	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

NLSM1	0.46 259	0.08 132	0.31 66	0.03 241	0.44 609	1.19 291	0.01 167	3.99 487	1.96 558	0.13 225	0.02 159	0.11 243	0.09 299	0.26 216	0.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 136

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.04 15	1.77 411	0.01 52	0.14 503	1.20 309	0.13 474	1.13 127	0.26 76	0.05 111	0.16 291	1.75 462	1.10 518	0.67 307	0.45 435	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.12 561	0.01 102	0.09 514

IGEVStereo-DCA	0.46 259	0.09 154	1.02 232	0.02 164	0.00 1	0.82 87	0.00 1	0.53 69	0.75 320	0.09 171	0.03 207	0.03 101	0.06 248	5.04 504	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.05 382	0.01 136

PSM-adaLoss	0.46 259	0.09 154	1.01 226	0.06 349	0.09 465	1.61 484	0.30 546	1.43 145	0.69 278	0.97 384	0.18 304	0.77 378	0.02 94	1.67 364	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433

ICVP	0.46 259	0.08 132	1.58 382	0.01 52	0.01 249	1.10 214	0.21 504	3.80 463	0.52 109	0.42 307	0.27 332	0.33 306	0.06 248	0.57 292	0.13 238	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 136
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 259	0.42 477	1.05 254	0.01 52	0.21 547	1.17 266	0.05 390	2.07 228	0.19 40	2.98 582	0.02 159	0.12 248	0.15 351	0.25 208	0.31 370	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.06 470

tt45	0.47 265	0.06 64	0.70 152	0.02 164	0.00 1	1.30 367	0.05 390	0.85 111	0.60 131	0.05 111	0.01 1	0.09 228	0.03 150	5.40 523	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 136

rvit_0105_3	0.47 265	0.28 399	2.20 465	0.01 52	0.00 1	1.13 241	0.00 1	3.20 379	1.26 455	0.08 155	0.26 327	0.09 228	0.03 150	0.62 303	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

H2IRNET	0.47 265	0.22 357	1.27 317	0.15 468	0.01 249	1.18 278	0.01 167	1.65 176	0.48 106	0.02 35	1.80 521	0.46 322	0.04 194	1.62 362	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.01 459	0.16 529	0.02 284

AE-Stereo	0.47 265	0.11 219	1.03 244	0.04 292	0.09 465	1.11 220	0.03 316	4.16 503	0.34 89	0.35 291	0.82 449	0.15 266	0.16 357	0.45 275	0.05 74	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.26 625	0.09 459	0.05 433

ToySt	0.47 265	0.25 375	2.47 501	0.04 292	0.01 249	1.17 266	0.00 1	2.01 221	0.63 191	0.08 155	0.14 280	1.16 421	0.05 217	0.80 316	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.10 475	0.04 408

riskmin	0.47 265	0.03 3	1.01 226	0.08 398	0.01 249	1.12 233	0.01 167	3.00 332	0.21 54	0.46 315	0.02 159	2.08 485	1.06 514	0.26 216	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

ROB_FTStereo	0.47 265	0.09 154	1.04 249	0.06 349	0.08 455	1.59 477	0.33 554	1.43 145	0.68 258	0.97 384	0.19 312	0.76 374	0.03 150	1.86 370	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433

FE-Mocha	0.48 272	0.12 236	1.34 338	0.11 434	0.09 465	0.64 76	0.01 167	3.94 484	0.22 59	0.49 320	0.58 397	0.59 341	0.53 455	0.29 229	0.38 412	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.15 565	0.02 246	0.02 284

999	0.48 272	0.07 101	0.55 119	0.01 52	0.00 1	1.27 354	0.09 452	0.33 38	0.61 149	0.01 11	0.17 298	0.03 101	0.02 94	5.79 543	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 274	0.22 357	0.51 108	0.03 241	0.00 1	1.30 367	0.01 167	1.97 217	0.71 296	0.04 100	0.04 224	0.08 220	0.04 194	4.32 460	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 274	0.10 185	1.30 328	0.06 349	0.12 490	1.14 243	0.07 432	3.57 437	0.92 383	0.18 254	0.99 465	0.19 279	0.31 411	0.25 208	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.08 623	0.02 486	0.24 581	0.12 545

model_zeroshot	0.49 274	0.26 379	2.10 460	0.03 241	0.01 249	1.69 503	0.08 440	2.63 290	0.18 37	1.02 399	0.01 1	0.61 344	0.06 248	0.86 318	0.14 249	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.16 577	0.02 246	0.01 136

Anonymous3	0.49 274	0.12 236	2.21 466	0.01 52	0.00 1	2.53 550	0.09 452	3.16 366	0.65 218	0.12 217	0.22 323	0.12 248	0.05 217	0.37 257	0.08 175	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

WQFJA1	0.50 278	0.06 64	0.28 58	0.03 241	0.53 620	1.17 266	0.04 358	4.55 541	2.45 592	0.10 193	0.01 1	0.14 260	0.11 320	0.15 139	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 136

NLMM	0.50 278	0.06 64	0.28 58	0.03 241	0.53 620	1.17 266	0.04 358	4.54 539	2.45 592	0.10 193	0.01 1	0.14 260	0.11 320	0.15 139	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 136

qqq	0.50 278	0.04 15	0.78 161	0.02 164	0.00 1	1.05 168	0.00 1	3.15 361	0.68 258	0.46 315	0.01 1	0.73 370	0.12 334	2.95 400	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

Patchmatch Stereo++	0.50 278	0.09 154	1.01 226	0.06 349	0.07 445	1.60 480	0.27 526	1.45 152	0.68 258	0.98 393	0.18 304	0.77 378	0.03 150	2.58 384	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433
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	0.50 278	0.09 154	1.01 226	0.06 349	0.07 445	1.60 480	0.27 526	1.45 152	0.68 258	0.98 393	0.18 304	0.77 378	0.03 150	2.58 384	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.05 433

WQFJX	0.51 283	0.07 101	0.27 53	0.04 292	0.47 615	1.16 259	0.05 390	4.75 563	1.98 560	0.15 236	0.02 159	0.17 274	0.10 308	0.58 296	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.02 284

test_4	0.51 283	0.10 185	1.27 317	0.01 52	0.06 431	0.97 132	0.03 316	1.12 126	0.16 21	0.27 269	3.42 584	0.65 354	0.09 299	1.59 359	0.26 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 542	0.14 509	0.00 1

iGMRVC	0.51 283	0.09 154	1.04 249	0.06 349	0.08 455	1.61 484	0.27 526	1.44 149	0.69 278	0.97 384	0.19 312	0.76 374	0.03 150	2.69 392	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.04 408

CFNet-RSSM	0.51 283	0.12 236	1.26 315	0.03 241	0.14 503	1.24 335	0.02 262	4.12 501	0.15 16	0.31 275	0.01 1	1.96 478	0.04 194	0.19 166	0.25 330	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.27 628	0.01 102	0.01 136

mmm	0.52 287	0.04 15	1.14 279	0.61 599	0.00 1	1.14 243	0.00 1	3.45 416	0.75 320	1.24 437	0.58 397	0.20 284	0.18 365	0.93 321	0.08 175	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

anonymousdsp2	0.52 287	0.06 64	1.51 366	0.10 424	0.00 1	1.19 291	0.01 167	4.32 523	0.63 191	0.33 279	0.15 289	0.78 383	0.09 299	1.01 330	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.04 353	0.05 433

GANet-ADL	0.52 287	0.09 154	1.43 353	0.13 448	0.02 347	1.43 421	0.02 262	3.22 382	0.59 118	0.34 290	0.98 464	1.09 417	0.19 371	0.40 262	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 136

DeepStereo_RVC	0.52 287	0.08 132	1.37 344	0.06 349	0.06 431	1.34 381	0.41 564	1.43 145	0.68 258	1.03 404	0.85 453	0.49 329	1.56 551	0.79 314	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.13 557

test-1	0.52 287	0.25 375	0.94 202	0.03 241	0.22 550	1.20 309	0.08 440	4.03 492	0.25 75	0.70 342	0.66 420	0.71 368	0.03 150	0.30 235	0.43 427	0.00 1	0.18 642	0.00 1	0.07 536	0.01 102	0.25 613

FENet	0.52 287	0.07 101	1.62 388	0.04 292	0.00 1	1.19 291	0.05 390	3.10 352	0.98 395	0.89 370	0.01 1	1.63 455	0.09 299	0.47 279	0.28 352	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

AIO-test1	0.53 293	0.38 453	1.50 360	0.02 164	0.03 376	1.12 233	0.01 167	3.13 357	0.69 278	0.44 309	0.30 337	0.06 187	0.06 248	2.52 382	0.13 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.13 502	0.09 514

Pruner-Stereo	0.53 293	0.10 185	1.02 232	0.89 627	0.10 475	1.57 466	0.36 559	2.06 224	0.63 191	2.23 536	0.46 383	0.25 291	0.01 31	0.45 275	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

cross-raft	0.53 293	0.12 236	1.78 414	0.03 241	0.01 249	1.04 153	0.10 461	3.21 381	0.23 63	0.37 299	0.01 1	2.86 534	0.04 194	0.24 202	0.24 322	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.16 577	0.01 102	0.02 284

fast-iter	0.54 296	0.37 447	1.50 360	0.13 448	0.00 1	1.15 252	0.00 1	1.68 182	0.62 172	1.34 445	0.01 1	2.67 519	0.66 485	0.36 255	0.20 296	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

CoSv	0.54 296	0.37 447	1.50 360	0.13 448	0.00 1	1.15 252	0.00 1	1.68 182	0.62 172	1.34 445	0.01 1	2.67 519	0.66 485	0.36 255	0.20 296	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

PFNet+	0.54 296	0.10 185	1.31 332	0.16 477	0.05 418	1.44 424	0.56 580	1.60 173	0.98 395	1.35 451	0.46 383	0.37 310	0.01 31	2.18 378	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

RALAANet	0.54 296	0.62 557	1.41 349	0.01 52	0.01 249	0.92 119	0.02 262	2.39 258	1.87 551	1.13 418	0.38 359	0.15 266	0.30 407	1.00 329	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.14 509	0.01 136

Wave_Phase_stereo	0.55 300	0.17 305	2.86 526	0.00 1	0.10 475	4.86 616	0.03 316	2.09 229	0.62 172	0.07 136	0.01 1	0.04 126	0.02 94	0.08 66	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.02 486	0.01 102	0.01 136

NLMM1	0.55 300	0.08 132	0.35 78	0.03 241	0.10 475	1.19 291	0.01 167	4.94 578	3.06 608	0.15 236	0.03 207	0.13 253	0.08 286	0.48 280	0.36 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.02 284

WQFJX1	0.56 302	0.10 185	0.35 78	0.02 164	0.41 606	1.18 278	0.07 432	5.08 590	2.44 591	0.11 212	0.02 159	0.20 284	0.20 377	0.60 298	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.02 284

CASS	0.56 302	0.13 250	1.40 347	0.03 241	0.01 249	1.65 498	0.04 358	3.03 338	0.63 191	1.96 514	0.93 460	0.28 298	0.36 425	0.52 284	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 302	0.14 263	1.22 309	0.02 164	0.00 1	1.14 243	0.03 316	3.43 413	1.47 501	1.02 399	1.41 501	0.05 167	0.02 94	1.08 332	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

ACVNet	0.57 305	0.21 347	1.34 338	0.09 412	0.00 1	1.36 387	0.22 510	2.40 259	1.05 415	0.63 333	0.66 420	1.94 475	0.26 399	0.31 236	0.79 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.00 1

test_3	0.58 306	0.06 64	1.04 249	0.07 382	0.12 490	1.01 137	0.01 167	2.45 269	0.20 48	0.95 380	0.01 1	1.05 411	0.05 217	3.74 430	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 622	0.15 523	0.13 557

DIP-Stereo	0.58 306	0.23 365	0.90 189	0.08 398	0.00 1	1.43 421	0.01 167	6.01 633	1.38 481	0.92 377	0.11 272	0.04 126	0.19 371	0.12 114	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 136
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	0.59 308	0.79 589	1.59 386	0.56 592	0.01 249	1.19 291	0.03 316	4.74 560	0.60 131	0.17 251	0.01 1	0.62 347	0.44 440	0.57 292	0.07 151	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.24 616	0.01 102	0.14 565

rvit_105_1	0.60 309	0.33 434	2.37 491	0.01 52	0.00 1	1.16 259	0.00 1	3.38 402	1.20 445	0.16 242	0.26 327	0.13 253	0.04 194	2.66 390	0.24 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.03 369

RAFT	0.60 309	0.50 520	1.01 226	0.50 581	0.04 400	0.94 123	0.08 440	3.01 335	0.65 218	0.22 262	0.09 261	3.41 566	0.27 402	0.53 287	0.37 409	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.01 459	0.40 627	0.03 369

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 309	0.36 443	0.96 212	0.03 241	0.02 347	1.21 315	0.02 262	2.80 307	1.55 516	1.08 413	2.63 561	0.43 319	0.16 357	0.37 257	0.25 330	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.01 136

xyz-stereo-finetune2	0.61 312	0.19 324	0.84 172	0.06 349	0.00 1	1.28 356	0.04 358	1.89 206	0.69 278	0.10 193	0.59 408	0.07 212	0.67 490	5.30 517	0.47 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

test_sample1	0.61 312	0.04 15	0.90 189	0.34 551	0.00 1	1.09 208	0.00 1	3.54 431	0.88 377	0.86 365	0.01 1	0.53 334	0.34 418	3.51 421	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

ACVNet-DCA	0.61 312	0.27 383	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 167	3.15 361	0.68 258	0.33 279	0.69 431	0.04 126	0.61 468	1.43 350	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.03 501	0.01 102	0.01 136

RAFT-Test	0.61 312	0.16 294	2.27 484	0.04 292	0.15 512	1.80 514	0.17 489	2.52 277	0.65 218	0.56 324	0.11 272	2.76 527	0.02 94	0.27 225	0.34 392	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.29 637	0.01 102	0.01 136

test_1	0.61 312	0.06 64	1.00 222	0.07 382	0.12 490	0.99 134	0.01 167	2.46 271	0.20 48	1.71 490	0.01 1	1.10 419	0.04 194	3.71 429	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 622	0.15 523	0.13 557

TestStereo	0.61 312	0.55 535	1.84 421	0.00 1	0.00 1	0.94 123	0.00 1	1.65 176	0.23 63	0.12 217	0.03 207	0.08 220	0.06 248	6.59 581	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 312	0.08 132	1.78 414	0.00 1	0.00 1	1.59 477	0.07 432	5.32 604	0.13 5	0.62 329	0.32 339	0.37 310	0.67 490	0.68 309	0.49 449	0.03 600	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.02 246	0.01 136

rrr	0.62 319	0.09 154	2.07 455	0.02 164	0.00 1	0.82 87	0.06 421	2.29 252	0.85 374	0.09 171	0.03 207	0.03 101	0.06 248	5.04 504	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 594	0.05 382	0.07 493

GwcNet-ADL	0.62 319	0.20 337	2.03 447	0.05 326	0.01 249	1.29 361	0.02 262	3.16 366	1.39 483	0.97 384	0.44 378	1.48 435	0.23 388	0.78 313	0.27 344	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.03 369

test_sample2	0.63 321	0.05 37	1.13 277	0.31 540	0.01 249	1.22 319	0.00 1	3.87 478	1.03 407	0.91 375	0.02 159	0.50 331	0.13 342	3.16 406	0.26 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

GMStereo_Zeroshot	0.63 321	0.14 263	1.54 370	0.75 612	0.00 1	1.26 350	0.01 167	1.85 200	0.31 83	1.44 468	0.58 397	1.76 463	0.19 371	2.55 383	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

test-3	0.63 321	0.06 64	1.00 222	0.07 382	0.13 495	0.99 134	0.01 167	2.46 271	0.20 48	1.96 514	0.01 1	1.10 419	0.05 217	3.75 431	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 625	0.15 523	0.13 557

NLCSM	0.64 324	0.15 280	0.32 71	0.04 292	0.48 617	1.18 278	0.09 452	3.93 482	1.65 532	0.11 212	0.04 224	0.20 284	0.22 387	3.93 444	0.25 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.02 284

Any-RAFT	0.64 324	0.08 132	1.07 259	0.03 241	0.00 1	2.77 563	0.08 440	3.57 437	1.23 448	0.96 382	0.26 327	1.61 450	0.31 411	0.72 310	0.06 128	0.00 1	0.10 612	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MIPNet	0.64 324	0.42 477	2.01 443	0.08 398	0.07 445	1.29 361	0.11 464	3.47 421	1.29 466	0.67 338	0.10 265	0.63 350	0.97 512	1.25 340	0.25 330	0.00 1	0.01 396	0.01 574	0.01 459	0.11 486	0.04 408

PCWNet_CMD	0.65 327	0.14 263	2.02 445	0.01 52	0.01 249	1.10 214	0.00 1	2.80 307	0.97 392	0.48 317	0.28 335	2.31 506	1.50 546	1.19 336	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

AFF-stereo	0.65 327	0.46 502	0.82 169	0.37 558	0.00 1	1.19 291	0.00 1	3.04 342	1.42 491	0.72 346	1.95 528	1.16 421	0.26 399	0.97 327	0.31 370	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.02 284

MSMDNet	0.65 327	0.14 263	2.02 445	0.01 52	0.01 249	1.11 220	0.00 1	2.88 314	0.98 395	0.49 320	0.28 335	2.32 507	1.49 543	1.19 336	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

ccs_rob	0.65 327	0.17 305	2.09 458	0.00 1	0.01 249	1.22 319	0.00 1	2.77 302	0.73 307	0.75 349	0.44 378	2.32 507	0.64 478	1.76 366	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

AdaStereo	0.65 327	0.09 154	1.12 273	0.02 164	0.00 1	1.45 430	0.23 514	4.38 525	1.44 496	1.17 424	0.37 357	1.56 443	0.18 365	0.56 291	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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	0.66 332	1.49 638	1.08 263	0.01 52	0.01 249	0.37 44	0.05 390	2.93 320	0.63 191	0.08 155	0.01 1	0.00 1	0.02 94	0.17 151	0.04 41	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.00 1	6.28 665	0.01 136

PSMNet-RUCA	0.66 332	0.48 512	1.68 401	0.01 52	0.02 347	2.02 524	0.25 517	3.93 482	1.50 510	0.37 299	1.38 499	0.11 243	0.12 334	0.64 304	0.31 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.00 1

fff	0.66 332	0.42 477	2.21 466	0.01 52	0.01 249	1.22 319	0.02 262	3.26 385	1.04 409	2.34 548	0.14 280	0.09 228	1.83 568	0.34 247	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

RAFT+CT+SA	0.66 332	0.45 496	1.22 309	0.10 424	0.30 588	1.24 335	0.02 262	4.21 508	0.67 248	0.62 329	0.39 362	0.33 306	0.05 217	2.69 392	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 649	0.13 502	0.30 617

CFNet_pseudo	0.66 332	0.17 305	2.08 457	0.00 1	0.01 249	1.22 319	0.00 1	2.79 304	0.73 307	0.78 356	0.46 383	2.32 507	0.63 474	1.77 367	0.15 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

DCANet	0.66 332	0.43 484	2.21 466	0.03 241	0.00 1	1.22 319	0.01 167	3.26 385	1.85 548	2.61 566	0.21 319	0.09 228	0.49 451	0.33 245	0.39 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.06 470

csc	0.66 332	0.42 477	2.21 466	0.01 52	0.01 249	1.22 319	0.02 262	3.26 385	1.04 409	2.34 548	0.14 280	0.09 228	1.83 568	0.34 247	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

cscssc	0.66 332	0.42 477	2.21 466	0.01 52	0.01 249	1.22 319	0.02 262	3.26 385	1.04 409	2.34 548	0.14 280	0.09 228	1.83 568	0.34 247	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

UCFNet_RVC	0.66 332	0.35 438	1.20 304	0.02 164	0.30 588	1.53 458	0.01 167	3.42 411	0.67 248	1.12 417	0.73 442	1.26 427	0.20 377	1.84 369	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 341	0.05 37	1.30 328	0.03 241	0.16 520	1.38 398	0.03 316	4.59 547	1.35 478	0.41 305	0.71 438	2.02 482	0.07 267	0.41 265	0.12 231	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.50 658	0.03 311	0.17 579

RAFT_CTSACE	0.68 342	0.52 525	1.74 408	0.50 581	0.05 418	1.16 259	0.00 1	2.68 298	0.66 232	0.68 340	1.60 506	1.76 463	0.80 501	0.94 325	0.13 238	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.00 1

DMCA	0.68 342	0.22 357	1.96 436	0.01 52	0.01 249	1.28 356	0.02 262	3.02 336	1.54 515	2.14 528	0.15 289	1.74 460	0.10 308	0.45 275	0.95 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

1test111	0.69 344	0.27 383	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 167	3.15 361	0.68 258	0.33 279	0.69 431	0.04 126	0.61 468	2.95 400	0.07 151	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.03 501	0.01 102	0.01 136

DCRE	0.69 344	0.35 438	1.16 288	0.06 349	0.02 347	0.91 110	0.00 1	1.05 121	0.30 82	0.98 393	7.63 623	0.72 369	0.02 94	0.16 145	0.07 151	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.21 606	0.02 246	0.03 369

DCANet-4	0.69 344	0.15 280	3.76 574	0.03 241	0.01 249	1.22 319	0.01 167	3.14 358	1.90 553	2.34 548	0.14 280	0.11 243	0.25 396	0.34 247	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

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MSKI-zero shot	0.73 350	0.13 250	1.56 379	0.02 164	0.14 503	1.34 381	0.04 358	3.00 332	0.23 63	0.67 338	1.64 507	0.89 390	0.00 1	4.55 484	0.10 209	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.21 606	0.03 311	0.01 136

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CIPLG	0.75 358	0.81 594	2.38 492	0.13 448	0.03 376	1.41 410	0.27 526	3.19 376	0.84 370	1.98 516	2.56 560	0.19 279	0.10 308	0.54 289	0.26 338	0.00 1	0.05 564	0.01 574	0.05 519	0.19 557	0.05 433

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IPLGR	0.76 362	0.21 347	2.98 531	0.06 349	0.07 445	1.24 335	0.05 390	3.09 351	1.38 481	0.62 329	0.34 347	0.75 373	0.78 499	3.35 409	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.06 470

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PSMNet-ADL	0.77 364	0.08 132	0.90 189	0.07 382	0.01 249	2.01 523	0.02 262	2.55 280	1.11 427	0.33 279	0.59 408	2.15 492	0.69 494	4.07 449	0.85 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

CFNet-ft	0.77 364	0.46 502	1.34 338	0.01 52	0.27 574	1.32 373	0.02 262	2.40 259	0.68 258	0.63 333	0.18 304	3.23 562	0.21 384	3.97 446	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.03 311	0.02 284

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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	0.81 379	0.64 561	1.41 349	0.44 565	0.01 249	0.91 110	0.08 440	3.75 454	1.04 409	0.12 217	0.44 378	0.27 296	0.35 423	5.12 508	0.38 412	1.19 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.05 433

SFCPSM	0.81 379	0.11 219	2.53 505	0.01 52	0.07 445	2.45 545	0.18 494	4.99 582	1.18 441	0.77 353	0.78 444	0.69 361	0.31 411	1.72 365	0.20 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 519	0.06 402	0.01 136

Hybrid-DGEV-2	0.82 381	0.81 594	1.40 347	0.03 241	0.00 1	3.50 586	0.00 1	3.55 432	1.31 471	1.26 439	0.04 224	1.58 445	0.10 308	2.37 379	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.12 494	0.05 433

NF-Stereo	0.82 381	0.10 185	1.12 273	1.19 643	0.01 249	1.52 455	0.29 538	2.67 297	0.66 232	1.20 429	0.58 397	0.24 288	0.01 31	6.38 570	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

OCTAStereo	0.82 381	0.10 185	1.15 283	1.19 643	0.01 249	1.53 458	0.29 538	2.66 293	0.66 232	1.20 429	0.58 397	0.25 291	0.01 31	6.38 570	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RE-Stereo	0.82 381	0.10 185	1.15 283	1.19 643	0.01 249	1.52 455	0.29 538	2.66 293	0.66 232	1.20 429	0.58 397	0.24 288	0.01 31	6.38 570	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

TVStereo	0.82 381	0.10 185	1.15 283	1.19 643	0.01 249	1.52 455	0.29 538	2.66 293	0.66 232	1.20 429	0.58 397	0.24 288	0.01 31	6.38 570	0.32 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 386	0.43 484	3.68 571	0.03 241	0.00 1	1.22 319	0.01 167	3.26 385	1.86 549	2.61 566	0.20 317	0.09 228	2.39 588	0.34 247	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.06 470

BSDual-CNN	0.83 386	0.10 185	0.96 212	0.01 52	0.00 1	3.32 577	0.21 504	5.40 607	0.93 387	2.26 542	0.66 420	1.81 468	0.10 308	0.61 300	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

SA	0.83 386	0.41 471	1.17 292	0.00 1	0.20 542	1.28 356	0.01 167	3.98 486	1.86 549	0.41 305	0.96 462	0.27 296	1.33 537	4.07 449	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.14 509	0.01 136

psmg	0.83 386	0.10 185	0.96 212	0.01 52	0.00 1	3.28 575	0.27 526	4.83 571	0.93 387	1.92 509	1.46 502	1.81 468	0.10 308	0.61 300	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.01 102	0.00 1

STTStereo	0.83 386	0.34 436	2.44 496	0.24 512	0.15 512	1.41 410	0.10 461	3.02 336	1.55 516	1.34 445	0.17 298	1.77 465	0.45 444	3.42 414	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

StereoDRNet-Refined	0.83 386	0.12 236	1.18 296	0.02 164	0.01 249	1.31 372	0.00 1	3.33 395	1.07 420	1.92 509	1.24 490	2.48 514	0.18 365	1.86 370	1.67 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.05 433
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 392	0.15 280	2.22 473	0.48 576	0.01 249	1.37 392	0.01 167	4.63 553	1.17 440	1.43 465	0.43 374	0.80 385	0.10 308	3.48 419	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

psm_up	0.84 392	0.32 427	1.44 355	0.02 164	0.00 1	1.98 522	0.05 390	3.40 407	1.04 409	2.06 524	0.40 364	1.74 460	0.45 444	3.47 418	0.24 322	0.06 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.00 1

MyStereo8	0.85 394	0.52 525	3.20 547	0.20 496	0.00 1	1.47 439	0.01 167	3.53 430	1.91 554	1.34 445	0.65 418	1.22 424	0.31 411	0.57 292	1.38 535	0.00 1	0.14 633	0.00 1	0.06 529	0.09 459	0.30 617

CAS	0.85 394	0.09 154	0.67 141	6.43 668	0.05 418	1.12 233	0.00 1	0.88 112	0.69 278	0.02 35	0.02 159	0.06 187	0.06 248	0.26 216	0.12 231	6.37 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 601

PSM-softLoss	0.85 394	0.10 185	1.50 360	1.14 638	0.03 376	1.47 439	0.27 526	2.48 274	0.69 278	1.30 441	0.38 359	0.39 315	0.01 31	6.88 604	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

KMStereo	0.85 394	0.10 185	1.50 360	1.14 638	0.03 376	1.47 439	0.27 526	2.48 274	0.69 278	1.30 441	0.38 359	0.39 315	0.01 31	6.88 604	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

test_sample5	0.86 398	0.16 294	2.25 477	0.49 578	0.01 249	1.41 410	0.01 167	4.55 541	1.27 461	1.35 451	0.89 457	0.58 339	0.11 320	3.75 431	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

test_sample4	0.86 398	0.16 294	2.28 485	0.50 581	0.01 249	1.42 418	0.01 167	4.65 555	1.27 461	1.52 472	0.66 420	0.69 361	0.08 286	3.50 420	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

StereoVision	0.86 398	0.38 453	1.75 410	0.03 241	0.01 249	1.14 243	0.02 262	3.38 402	0.92 383	0.13 225	6.89 620	0.50 331	0.12 334	1.10 333	0.78 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.02 284

DisPM	0.86 398	0.09 154	1.10 269	0.76 615	0.02 347	1.51 450	0.57 582	1.75 190	0.70 290	2.43 560	0.83 451	0.38 314	0.01 31	6.89 607	0.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

IPLG	0.86 398	0.41 471	2.31 487	0.06 349	0.06 431	1.36 387	0.11 464	3.17 369	0.83 367	0.62 329	1.00 466	0.46 322	0.61 468	5.57 536	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.01 136

AASNet	0.86 398	0.53 530	1.96 436	0.04 292	0.00 1	1.70 505	0.05 390	5.13 592	1.84 545	0.93 378	1.88 524	0.96 401	0.19 371	0.67 307	0.91 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.09 514

CCAANet	0.86 398	0.31 420	1.86 422	0.01 52	0.00 1	1.19 291	0.02 262	4.04 494	0.70 290	0.29 272	0.43 374	1.40 433	0.07 267	6.12 555	0.84 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 398	0.50 520	1.80 417	0.01 52	0.00 1	1.57 466	0.17 489	3.48 422	0.42 101	3.31 592	0.02 159	2.09 487	0.17 361	3.01 402	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.01 136

AACVNet	0.87 406	0.44 490	1.19 301	0.17 480	0.00 1	1.76 509	0.00 1	3.60 441	0.60 131	1.03 404	0.26 327	1.31 429	0.17 361	6.33 567	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.01 136

LCNet	0.87 406	0.18 316	0.97 218	0.14 463	0.26 568	1.19 291	0.22 510	2.36 255	0.71 296	1.82 502	0.21 319	0.11 243	2.56 590	5.56 533	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 523	0.81 642

HHNet	0.87 406	0.25 375	1.78 414	0.16 477	0.08 455	1.30 367	0.44 567	1.93 211	0.64 207	1.41 464	5.92 612	0.14 260	1.79 566	0.35 253	0.95 507	0.05 609	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.14 509	0.01 136

UPFNet	0.87 406	0.09 154	2.05 452	0.00 1	0.00 1	1.90 520	0.11 464	3.41 409	0.83 367	2.15 529	0.10 265	1.92 473	0.09 299	3.94 445	0.70 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 410	0.09 154	13.04 665	0.03 241	0.14 503	1.05 168	0.03 316	1.77 193	0.73 307	0.07 136	0.01 1	0.04 126	0.01 31	0.08 66	0.03 11	0.00 1	0.05 564	0.00 1	0.34 647	0.01 102	0.17 579

ISRNet	0.88 410	0.19 324	2.71 519	0.05 326	0.00 1	1.17 266	0.03 316	2.96 326	0.80 358	2.17 531	1.70 515	2.59 516	0.20 377	2.58 384	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

DualNet	0.88 410	0.16 294	2.25 477	0.49 578	0.01 249	1.41 410	0.01 167	4.55 541	1.27 461	1.43 465	1.12 476	0.58 339	0.11 320	3.75 431	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

tt1	0.88 410	0.27 383	1.25 314	0.08 398	0.00 1	3.36 580	0.02 262	3.03 338	6.40 643	0.33 279	0.66 420	0.05 167	0.40 436	1.59 359	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

HH	0.88 410	0.37 447	1.93 427	0.25 515	0.10 475	0.62 73	0.00 1	3.79 460	0.18 37	0.33 279	0.59 408	3.94 582	0.81 502	4.44 473	0.09 194	0.00 1	0.06 575	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

HanStereo	0.88 410	0.37 447	1.93 427	0.25 515	0.10 475	0.62 73	0.00 1	3.79 460	0.18 37	0.33 279	0.59 408	3.94 582	0.81 502	4.44 473	0.09 194	0.00 1	0.06 575	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

dad	0.88 410	0.62 557	2.26 481	0.06 349	0.01 249	1.24 335	0.00 1	0.98 117	2.17 576	1.29 440	0.35 350	0.37 310	0.04 194	5.80 544	1.06 512	0.01 570	0.00 1	1.13 658	0.11 556	0.05 382	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 410	0.38 453	1.45 356	0.60 596	0.00 1	1.36 387	0.02 262	4.55 541	0.69 278	0.71 344	0.32 339	1.56 443	0.61 468	4.55 484	0.64 480	0.00 1	0.00 1	0.05 617	0.00 1	0.08 437	0.02 284

test_sample6	0.89 418	0.17 305	2.23 475	0.48 576	0.01 249	1.43 421	0.01 167	4.49 536	1.40 487	1.43 465	1.12 476	0.64 353	0.14 347	3.86 440	0.42 424	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

PSMNet-RSSM	0.90 419	0.44 490	1.35 342	0.13 448	0.00 1	1.37 392	0.03 316	4.79 569	0.85 374	1.11 416	0.49 388	2.15 492	0.35 423	4.09 453	0.73 489	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.03 311	0.01 136

DMCA-RVC	0.90 419	0.64 561	3.30 553	0.03 241	0.04 400	1.30 367	0.06 421	2.65 292	0.73 307	3.21 589	0.09 261	0.99 406	0.66 485	3.14 405	0.99 509	0.01 570	0.04 547	0.02 602	0.01 459	0.07 420	0.01 136

G2L-ROB	0.91 421	0.54 532	1.97 438	0.01 52	0.00 1	1.45 430	0.00 1	3.38 402	1.31 471	1.36 456	0.07 245	3.25 564	0.01 31	4.39 469	0.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.01 136

DFGA-Net	0.91 421	1.43 637	2.72 521	0.06 349	0.16 520	1.16 259	0.00 1	2.26 250	0.77 339	1.02 399	1.17 483	0.25 291	0.04 194	5.17 509	1.71 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 597	0.02 284

Hybrid-DGEV-03	0.92 423	0.40 466	1.07 259	0.01 52	0.00 1	1.24 335	0.03 316	2.90 316	0.36 94	2.06 524	9.12 633	0.15 266	0.14 347	0.34 247	0.30 366	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.21 570	0.08 506

DDVS	0.92 423	0.16 294	1.39 346	0.21 498	0.27 574	3.17 570	0.26 522	2.56 282	0.62 172	0.70 342	0.81 447	2.17 498	0.45 444	5.26 514	0.29 358	0.00 1	0.01 396	0.01 574	0.00 1	0.04 353	0.02 284

iRaft-Stereo_20w	0.92 423	0.15 280	2.68 515	0.24 512	0.06 431	1.36 387	0.28 534	7.46 656	0.34 89	1.56 482	0.37 357	0.62 347	1.24 530	1.25 340	0.34 392	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.16 577	0.02 246	0.13 557

CoDeX	0.94 426	0.34 436	2.09 458	0.05 326	0.20 542	1.49 446	0.20 502	5.89 628	1.57 523	0.66 337	0.67 429	1.05 411	0.32 416	3.82 438	0.33 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.00 1

cc1	0.94 426	0.27 383	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 167	3.18 371	7.23 652	0.33 279	0.69 431	0.04 126	0.61 468	1.43 350	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.03 501	0.09 459	0.04 408

xx1	0.95 428	0.27 383	1.28 320	0.13 448	0.00 1	3.44 582	0.01 167	3.18 371	7.23 652	0.33 279	0.69 431	0.73 370	0.12 334	1.43 350	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

DualNet (step1)	0.96 429	0.41 471	2.03 447	0.02 164	0.01 249	2.14 529	0.01 167	4.31 519	1.07 420	1.35 451	0.36 353	0.70 364	0.44 440	2.58 384	0.34 392	0.53 651	0.00 1	1.82 661	1.10 672	0.02 246	0.02 284

SACVNet	0.96 429	0.36 443	1.49 359	0.05 326	0.00 1	1.62 489	0.28 534	3.86 475	1.28 465	1.79 500	0.80 446	1.59 446	0.07 267	5.29 516	0.48 447	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.01 136

G2L-Stereo_test	0.97 431	0.60 550	1.95 432	0.21 498	0.01 249	1.63 493	0.10 461	3.19 376	1.01 402	1.98 516	0.11 272	3.22 561	0.51 453	4.38 468	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.02 284

BUS	0.97 431	0.10 185	0.96 212	0.01 52	0.00 1	5.85 628	0.03 316	5.40 607	0.93 387	2.26 542	0.66 420	2.39 511	0.06 248	0.61 300	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 431	0.77 586	3.36 556	0.46 571	0.01 249	1.32 373	0.09 452	4.57 546	1.26 455	1.88 507	0.22 323	1.09 417	0.42 438	1.79 368	2.09 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.06 470

qqq1	0.98 434	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 596	2.12 569	1.53 474	2.16 543	0.92 392	0.02 94	4.46 475	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 136

fff1	0.98 434	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 596	2.12 569	1.53 474	2.16 543	0.92 392	0.02 94	4.46 475	0.07 151	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 136

gwcnet-sp	0.98 434	0.38 453	4.06 585	0.04 292	0.00 1	2.60 553	0.15 481	3.51 424	1.13 434	1.75 494	0.16 291	0.68 358	0.39 433	3.69 426	0.90 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

scenet	0.98 434	0.38 453	4.06 585	0.04 292	0.00 1	2.60 553	0.15 481	3.51 424	1.13 434	1.75 494	0.16 291	0.68 358	0.39 433	3.69 426	0.90 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

ssnet	0.98 434	0.38 453	4.06 585	0.04 292	0.00 1	2.60 553	0.15 481	3.51 424	1.13 434	1.75 494	0.16 291	0.68 358	0.39 433	3.69 426	0.90 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.03 369

raft_robust	0.98 434	0.57 543	1.21 307	0.06 349	0.17 525	1.36 387	0.02 262	3.46 419	2.18 578	0.33 279	0.01 1	1.54 441	1.42 541	6.77 596	0.15 259	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.18 590	0.11 486	0.09 514

cf-r	0.98 434	0.51 524	2.04 451	0.25 515	0.01 249	1.40 405	0.03 316	4.47 535	1.65 532	0.95 380	0.58 397	2.63 517	0.24 391	4.19 455	0.58 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.04 408

RAFT_R40	0.99 441	0.05 37	1.26 315	0.71 609	0.20 542	1.65 498	0.67 588	1.94 214	0.61 149	1.05 407	1.15 479	1.80 467	1.47 542	6.91 610	0.31 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

iResNet	1.00 442	0.45 496	3.08 539	0.86 625	0.01 249	1.97 521	0.01 167	3.67 449	1.49 507	1.77 498	1.09 472	0.35 308	0.13 342	3.83 439	1.27 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 136

CSP-Net	1.01 443	0.52 525	0.92 194	0.01 52	0.00 1	2.83 565	0.05 390	4.99 582	0.69 278	0.91 375	0.85 453	1.82 470	0.23 388	6.04 551	0.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.01 136

MLCV	1.01 443	0.53 530	2.17 463	0.03 241	0.00 1	1.60 480	0.03 316	2.90 316	1.30 469	2.60 565	1.85 523	1.00 407	0.40 436	4.88 497	0.74 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 136

IRAFT_RVC	1.02 445	0.20 337	1.58 382	1.39 647	0.26 568	1.33 379	0.32 551	2.52 277	0.66 232	1.58 483	0.81 447	1.16 421	1.58 555	6.51 579	0.43 427	0.00 1	0.12 624	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.03 369

GwcNet-RSSM	1.02 445	0.69 574	2.70 517	0.22 502	0.02 347	1.42 418	0.05 390	4.02 490	1.01 402	0.90 372	0.42 368	2.89 536	0.26 399	4.43 472	1.17 518	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.13 502	0.05 433

NINENet	1.03 447	0.22 357	1.30 328	0.10 424	0.01 249	5.85 628	0.03 316	4.41 530	1.25 454	1.55 481	0.60 414	2.39 511	0.06 248	2.72 394	0.05 74	0.00 1	0.01 396	0.01 574	0.00 1	0.04 353	0.00 1

HGLStereo	1.03 447	0.18 316	1.50 360	0.01 52	0.01 249	1.41 410	0.01 167	3.41 409	0.82 365	1.05 407	3.09 574	2.11 488	1.24 530	4.51 480	1.18 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

G2L-Stereo	1.04 449	0.55 535	2.62 512	0.02 164	0.11 484	1.41 410	0.02 262	3.45 416	0.99 399	1.37 458	0.14 280	3.10 551	0.24 391	5.96 548	0.66 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 557	0.04 408

SMFormer	1.04 449	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 596	2.12 569	1.53 474	2.16 543	0.92 392	0.02 94	4.46 475	1.24 522	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

tta	1.04 449	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 249	1.03 142	0.00 1	5.24 596	2.12 569	1.53 474	2.16 543	0.92 392	0.02 94	4.46 475	1.24 522	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.01 136

ffm	1.04 449	0.05 37	1.65 392	0.34 551	0.01 249	1.58 470	0.02 262	3.03 338	6.40 643	1.39 460	2.07 535	2.15 492	0.34 418	1.59 359	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

Sa-1000	1.04 449	0.39 460	1.17 292	0.00 1	0.20 542	1.33 379	0.03 316	4.19 506	1.81 543	0.99 397	5.33 608	0.61 344	0.15 351	4.07 449	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.13 502	0.00 1

SST-Stereo	1.04 449	0.05 37	1.16 288	0.72 610	0.23 555	1.70 505	0.58 583	1.92 208	1.46 499	1.19 427	1.09 472	1.60 448	1.93 573	6.92 612	0.21 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

XX-Stereo	1.04 449	0.20 337	4.94 614	0.85 621	0.04 400	1.25 345	0.00 1	3.37 399	0.45 105	1.22 435	0.50 389	3.70 576	0.02 94	3.91 443	0.05 74	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.20 599	0.03 311	0.02 284

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 449	0.55 535	2.52 504	0.56 592	1.00 636	1.37 392	0.00 1	3.43 413	1.35 478	2.24 537	0.35 350	2.18 499	0.58 464	4.28 458	0.34 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	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	1.05 457	0.76 584	2.06 453	0.07 382	0.00 1	1.35 385	0.03 316	6.80 649	2.57 600	0.79 358	1.20 486	0.94 400	0.12 334	3.81 436	0.41 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.01 136

PFNet	1.06 458	0.19 324	2.95 530	1.16 640	0.56 625	1.58 470	0.25 517	1.50 158	0.60 131	2.38 556	1.23 488	0.63 350	0.30 407	6.85 600	0.43 427	0.16 634	0.01 396	0.00 1	0.07 536	0.18 548	0.18 587

UGAM	1.08 459	0.19 324	2.83 523	0.05 326	0.01 249	1.09 208	0.11 464	2.89 315	0.64 207	0.08 155	2.46 555	3.64 573	0.08 286	6.99 616	0.25 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.27 597	0.04 408

hknet	1.08 459	0.13 250	2.07 455	0.01 52	0.00 1	3.32 577	0.21 504	5.40 607	0.92 383	2.26 542	0.66 420	3.43 567	0.05 217	2.81 395	0.27 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 459	0.56 540	2.70 517	0.02 164	0.02 347	1.20 309	0.01 167	3.18 371	0.63 191	0.14 231	2.00 532	1.62 452	1.54 549	6.69 590	1.01 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.01 136

FADNet-RVC-Resample	1.08 459	1.00 614	5.32 619	0.10 424	0.14 503	1.53 458	0.25 517	3.62 442	1.18 441	0.51 322	0.19 312	1.04 410	0.28 403	5.20 511	0.44 431	0.10 624	0.16 639	0.09 626	0.06 529	0.24 581	0.21 603

TDLM	1.08 459	0.49 517	1.43 353	0.27 528	0.00 1	1.56 465	2.12 624	3.10 352	1.75 540	1.36 456	0.93 460	1.06 413	0.49 451	6.21 559	0.70 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 529	0.02 284

CFNet	1.08 459	0.62 557	2.26 481	0.26 522	0.03 376	1.40 405	0.04 358	4.45 534	2.09 567	0.48 317	0.69 431	1.31 429	0.24 391	6.63 585	0.83 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 538	0.04 408

PS-NSSS	1.08 459	0.45 496	1.70 405	0.02 164	0.01 249	1.37 392	0.01 167	4.38 525	2.09 567	1.15 420	2.65 562	0.65 354	0.07 267	6.35 568	0.56 465	0.16 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 459	1.12 622	4.68 610	1.09 637	0.00 1	1.38 398	0.05 390	3.83 469	1.11 427	0.80 360	1.15 479	1.02 409	0.12 334	4.52 481	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 614	0.03 369

GMM-Stereo	1.09 467	0.05 37	1.62 388	0.13 448	0.22 550	1.41 410	0.87 596	2.31 253	0.62 172	2.75 572	3.14 575	0.54 336	0.90 508	5.33 520	0.13 238	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.01 102	1.80 661

hitnet-ft	1.09 467	0.39 460	1.45 356	0.04 292	0.00 1	1.34 381	0.22 510	3.34 398	2.25 583	1.48 470	1.11 474	4.17 587	0.37 427	4.73 492	0.79 494	0.01 570	0.00 1	0.03 609	0.00 1	0.09 459	0.01 136

NVstereo2D	1.09 467	0.17 305	4.40 600	0.00 1	0.00 1	1.59 477	0.18 494	4.29 517	1.40 487	0.85 364	0.36 353	2.30 504	0.62 473	5.26 514	0.35 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

PSMNet_ROB	1.09 467	0.69 574	2.92 528	0.03 241	0.07 445	1.68 501	0.16 486	3.44 415	1.30 469	0.96 382	0.32 339	2.81 528	0.63 474	4.23 456	2.48 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.04 408

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 471	0.35 438	4.53 604	0.18 486	0.37 601	0.79 80	0.00 1	5.71 625	0.74 315	0.40 303	0.64 417	4.47 597	1.41 540	1.42 349	0.30 366	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.28 632	0.17 538	0.14 565

LMCR-Stereo	1.10 471	0.69 574	1.95 432	0.50 581	0.01 249	2.73 558	0.09 452	6.20 637	0.64 207	2.37 554	1.76 518	0.13 253	1.59 557	2.94 399	0.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 471	0.42 477	1.72 407	0.28 530	0.01 249	1.37 392	0.11 464	6.25 638	0.84 370	1.05 407	0.67 429	1.61 450	0.79 500	6.11 554	0.63 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.04 408

FADNet-RVC	1.10 471	1.07 620	4.79 611	0.03 241	0.00 1	1.60 480	0.08 440	3.77 457	1.70 537	0.35 291	0.07 245	0.61 344	0.66 485	5.32 519	1.11 513	0.01 570	0.08 597	0.00 1	0.00 1	0.48 637	0.18 587

GANetREF_RVC	1.10 471	0.95 609	2.98 531	0.06 349	0.00 1	2.23 535	0.18 494	3.95 485	2.53 598	0.56 324	0.32 339	1.89 472	0.66 485	5.03 503	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.04 408
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	1.10 471	0.39 460	1.69 403	0.28 530	0.00 1	1.45 430	0.48 571	3.26 385	1.64 531	2.93 576	1.22 487	1.51 437	0.37 427	6.09 553	0.50 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.01 136

ARAFT	1.12 477	0.82 598	4.11 588	0.04 292	0.00 1	1.64 494	0.03 316	4.85 572	1.69 536	2.78 573	0.57 395	0.47 325	0.11 320	4.81 495	0.24 322	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.00 1	0.24 581	0.05 433

ac_64	1.12 477	0.18 316	1.64 391	0.18 486	0.25 565	1.48 445	0.02 262	4.97 580	1.47 501	0.69 341	0.45 382	4.94 610	0.46 447	4.87 496	0.74 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.00 1

coex_refinement	1.13 479	0.54 532	1.58 382	0.12 438	0.02 347	1.51 450	0.06 421	4.01 489	1.51 512	2.61 566	0.66 420	4.40 594	0.48 450	3.67 424	1.30 529	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.03 369

ITSA-stereo	1.13 479	0.14 263	1.59 386	0.17 480	0.04 400	1.40 405	0.14 478	5.66 622	3.10 609	0.74 348	0.35 350	0.62 347	1.06 514	5.53 529	1.63 541	0.03 600	0.00 1	0.09 626	0.06 529	0.07 420	0.07 493

UNet	1.13 479	0.24 370	4.21 590	0.01 52	0.02 347	2.31 540	0.02 262	3.06 343	0.76 331	1.17 424	0.14 280	2.73 525	1.58 555	4.48 479	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

ssnet_v2	1.14 482	0.28 399	1.77 411	0.03 241	0.00 1	2.07 526	0.37 560	5.20 594	1.87 551	2.00 518	0.87 455	3.09 550	0.55 459	1.31 343	3.02 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 548	0.12 545

EAI-Stereo	1.14 482	0.12 236	1.19 301	0.21 498	0.32 598	1.84 517	2.32 630	5.42 610	1.19 443	1.02 399	5.66 610	0.48 326	0.60 465	0.86 318	0.62 477	0.00 1	0.13 629	0.00 1	0.65 663	0.02 246	0.17 579

delet	1.14 482	0.32 427	1.56 379	0.03 241	0.17 525	2.86 567	1.03 603	4.25 512	2.14 574	1.03 404	1.17 483	1.64 456	0.92 509	4.35 464	1.27 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1

PSM-AAD	1.15 485	0.04 15	0.88 182	0.10 424	0.27 574	1.32 373	3.25 642	2.41 266	0.64 207	2.93 576	1.92 526	0.15 266	5.39 643	3.42 414	0.19 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 433

FADNet_RVC	1.15 485	1.06 619	4.34 598	0.02 164	0.06 431	2.77 563	0.04 358	3.50 423	0.80 358	0.35 291	0.32 339	0.65 354	0.09 299	5.20 511	1.56 537	0.24 643	0.34 656	0.11 632	0.33 645	0.65 646	0.60 635

ETE_ROB	1.16 487	0.52 525	1.71 406	0.01 52	0.02 347	1.79 513	0.22 510	4.10 499	1.32 474	4.68 622	1.18 485	2.81 528	0.08 286	3.56 422	1.12 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.06 470

DLCB_ROB	1.17 488	0.22 357	1.28 320	0.08 398	0.00 1	1.51 450	0.23 514	3.39 405	1.52 513	3.43 598	2.00 532	3.40 565	0.31 411	4.29 459	1.82 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 488	0.41 471	1.68 401	0.04 292	0.01 249	1.65 498	0.17 489	3.46 419	1.39 483	3.89 608	1.01 467	1.60 448	0.53 455	4.35 464	3.07 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

KYRaft	1.19 490	0.05 37	0.94 202	0.06 349	0.24 560	1.25 345	0.78 594	2.48 274	0.61 149	3.23 590	7.13 622	1.00 407	2.77 596	1.43 350	0.14 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	1.71 658

RAFT-345	1.19 490	0.06 64	1.55 372	0.54 588	0.13 495	1.53 458	0.25 517	0.56 78	1.76 541	1.20 429	7.85 624	0.93 397	0.05 217	6.87 603	0.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RT-IGEV	1.20 492	0.10 185	2.23 475	0.46 571	0.30 588	1.14 243	0.37 560	5.13 592	0.71 296	1.74 492	2.95 571	3.86 580	2.33 584	1.50 357	0.64 480	0.00 1	0.11 616	0.00 1	0.25 622	0.10 475	0.18 587

OMP-Stereo	1.20 492	0.54 532	0.96 212	2.39 654	0.29 586	1.58 470	0.33 554	2.01 221	0.68 258	2.68 570	1.16 481	3.10 551	0.18 365	7.40 629	0.56 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 136

ADLNet	1.20 492	0.29 409	1.98 440	0.00 1	0.02 347	2.20 533	0.11 464	4.39 528	2.52 597	2.19 534	2.20 548	2.66 518	0.70 495	3.42 414	1.25 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.04 408

MMNet	1.20 492	0.27 383	3.59 567	0.09 412	0.00 1	4.15 599	0.01 167	3.63 444	1.19 443	1.93 513	0.32 339	1.35 432	1.23 527	4.42 471	1.84 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

FADNet	1.20 492	0.93 608	4.51 603	0.03 241	0.06 431	2.56 551	0.16 486	4.02 490	1.42 491	0.32 277	0.06 238	1.66 457	1.07 516	5.56 533	0.87 499	0.19 637	0.02 495	0.01 574	0.01 459	0.50 639	0.03 369

Select-FE	1.23 497	0.35 438	4.62 608	0.32 544	0.26 568	1.02 139	0.00 1	4.88 574	0.70 290	1.79 500	0.42 368	4.48 598	3.90 624	0.72 310	0.46 441	0.00 1	0.10 612	0.00 1	0.37 652	0.02 246	0.19 595

Prome-Stereo	1.23 497	0.06 64	0.93 199	0.12 438	0.24 560	1.26 350	0.67 588	2.53 279	0.69 278	2.08 526	8.70 631	0.76 374	2.91 600	2.12 375	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 654

DispNO	1.25 499	0.52 525	3.40 558	0.11 434	0.05 418	1.45 430	0.01 167	3.73 453	1.68 535	1.34 445	1.59 505	3.15 555	1.12 522	5.56 533	1.14 517	0.00 1	0.02 495	0.03 609	0.12 561	0.05 382	0.03 369

DAS	1.26 500	0.08 132	2.25 477	0.04 292	0.01 249	1.28 356	1.18 607	3.80 463	1.58 527	4.60 619	2.37 553	1.53 439	0.53 455	5.36 522	0.59 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

SepStereo	1.28 501	0.08 132	2.25 477	0.04 292	0.01 249	1.28 356	1.18 607	3.80 463	1.58 527	4.60 619	2.37 553	1.53 439	0.53 455	5.63 539	0.59 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

pcwnet_v2	1.29 502	0.17 305	5.98 632	0.10 424	0.01 249	1.76 509	0.02 262	5.08 590	2.90 605	1.54 480	1.98 530	2.03 483	0.81 502	3.01 402	0.28 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.03 311	0.03 369

NOSS_ROB	1.29 502	0.22 357	1.35 342	0.64 603	0.16 520	2.56 551	0.00 1	4.14 502	2.37 587	2.29 547	1.76 518	2.84 531	0.02 94	6.80 599	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.11 534

Wz-Net-LNSev	1.30 504	0.85 600	6.26 637	0.02 164	0.03 376	4.02 596	0.13 474	4.21 508	1.12 432	0.77 353	0.10 265	3.60 571	1.11 519	2.68 391	1.12 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

IIG-Stereo	1.30 504	0.48 512	1.04 249	2.41 655	0.05 418	1.61 484	0.14 478	2.59 285	0.68 258	2.97 581	2.28 551	3.08 549	0.57 462	7.41 630	0.65 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

DSFCA	1.30 504	0.14 263	1.82 418	0.01 52	0.03 376	3.74 592	0.86 595	2.71 300	1.23 448	3.09 585	0.41 367	2.93 538	1.49 543	6.12 555	1.35 531	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.01 136

NCCL2	1.30 504	0.63 560	2.31 487	0.02 164	0.03 376	1.57 466	3.41 645	3.91 481	1.39 483	3.14 587	0.34 347	3.90 581	0.30 407	3.75 431	1.19 520	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.03 311	0.05 433

PA-Net	1.31 508	0.59 548	3.65 568	0.06 349	0.15 512	1.44 424	0.54 579	4.08 497	2.71 602	0.78 356	1.16 481	2.32 507	0.64 478	5.96 548	1.92 561	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.06 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 509	0.27 383	2.46 500	1.17 642	0.03 376	4.08 597	0.05 390	5.61 617	0.67 248	1.53 474	0.70 437	3.47 569	2.62 593	3.24 407	0.24 322	0.01 570	0.01 396	0.11 632	0.00 1	0.13 502	0.00 1

LALA_ROB	1.33 510	0.59 548	1.74 408	0.02 164	0.06 431	3.25 574	0.50 578	3.45 416	1.39 483	3.70 602	0.59 408	4.59 602	0.25 396	3.58 423	2.79 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.02 284

PAM	1.34 511	0.13 250	2.83 523	0.30 536	0.31 595	2.21 534	0.30 546	5.05 587	0.23 63	0.82 362	1.11 474	9.08 643	2.34 585	0.90 320	0.44 431	0.00 1	0.13 629	0.00 1	0.31 639	0.03 311	0.28 615

DRaft	1.34 511	0.12 236	1.19 301	0.06 349	0.01 249	1.64 494	0.43 566	1.86 202	0.14 11	3.76 603	5.27 607	0.41 317	4.38 629	5.49 527	1.68 544	0.01 570	0.06 575	0.00 1	0.07 536	0.07 420	0.11 534

Consistency-Raft	1.36 513	0.65 565	4.81 612	0.33 545	0.32 598	1.62 489	0.11 464	3.65 446	3.80 621	0.33 279	6.12 615	0.86 387	2.14 579	0.94 325	1.25 524	0.02 592	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.24 581	0.01 136

FINET	1.36 513	0.46 502	4.05 584	0.22 502	0.73 631	1.03 142	0.00 1	3.57 437	5.71 638	1.59 484	1.64 507	0.49 329	0.19 371	5.53 529	1.90 558	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.03 369

HSM	1.36 513	0.40 466	1.07 259	0.01 52	0.30 588	1.73 508	0.03 316	5.89 628	1.22 447	1.83 503	1.36 497	4.78 607	1.30 535	6.61 584	0.57 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.00 1

ADLNet2	1.38 516	0.39 460	3.13 542	0.00 1	0.70 630	1.23 334	0.26 522	4.19 506	2.36 586	1.45 469	3.16 578	4.23 590	0.82 505	4.56 486	0.88 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 502	0.02 284

CBFPSM	1.39 517	0.61 555	4.29 594	0.01 52	0.01 249	3.64 589	0.03 316	3.39 405	0.80 358	0.64 336	0.21 319	6.18 624	3.70 620	2.38 381	1.82 552	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.01 136

HSM-Net_RVC	1.40 518	0.07 101	1.58 382	0.00 1	0.01 249	1.88 518	0.05 390	7.24 653	1.71 539	3.63 601	3.63 588	3.21 559	0.36 425	4.25 457	0.44 431	0.01 570	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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	1.41 519	0.46 502	4.29 594	0.10 424	0.13 495	3.97 594	0.29 538	2.42 267	1.91 554	0.81 361	3.55 586	3.02 545	1.26 532	3.35 409	2.05 570	0.04 603	0.01 396	0.04 613	0.04 513	0.39 626	0.05 433

GASNet	1.43 520	1.53 639	4.54 606	0.31 540	0.02 347	1.49 446	0.20 502	3.86 475	1.95 557	0.75 349	1.37 498	2.11 488	1.57 554	5.82 546	2.60 587	0.00 1	0.05 564	0.00 1	0.00 1	0.43 629	0.10 526

ASMatch	1.44 521	0.14 263	2.15 462	0.60 596	0.21 547	1.21 315	0.26 522	0.96 115	0.66 232	0.29 272	11.75 643	0.93 397	2.37 586	6.73 593	0.54 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.04 408

PAM_32	1.45 522	0.13 250	2.69 516	0.26 522	0.30 588	2.15 532	0.29 538	4.92 576	0.22 59	0.84 363	2.02 534	9.57 646	3.27 611	0.97 327	0.56 465	0.00 1	0.12 624	0.00 1	0.31 639	0.04 353	0.27 614

HBP-ISP	1.45 522	0.75 580	3.02 535	0.30 536	0.10 475	4.28 603	1.49 615	4.68 556	1.29 466	3.43 598	0.78 444	0.93 397	1.01 513	6.48 578	0.36 407	0.04 603	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.03 369

GrayStereo	1.46 524	0.03 3	0.87 179	0.63 602	0.20 542	1.24 335	4.61 660	2.85 312	0.62 172	4.98 626	4.00 596	0.45 321	4.67 632	3.37 411	0.08 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 658	0.01 102	0.01 136

TransformOpticalFlow	1.47 525	0.31 420	3.22 551	0.66 605	0.08 455	1.54 462	0.09 452	3.84 470	1.58 527	1.66 488	2.32 552	3.60 571	3.12 605	6.99 616	0.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

THIR-Stereo	1.48 526	0.29 409	1.51 366	0.01 52	0.02 347	1.05 168	4.32 656	2.11 231	0.22 59	1.08 413	4.24 597	1.93 474	4.19 626	6.76 595	1.87 556	0.00 1	0.00 1	0.04 613	0.00 1	0.05 382	0.00 1

StereoDRNet	1.48 526	0.75 580	4.58 607	0.05 326	0.10 475	2.49 547	1.10 606	4.62 549	1.47 501	3.38 597	0.62 416	2.29 502	0.65 483	4.52 481	2.89 592	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.01 459	0.05 382	0.07 493

TCMNet	1.49 528	0.57 543	5.20 617	0.13 448	1.39 646	1.81 515	0.17 489	4.03 492	1.26 455	1.72 491	2.98 572	1.95 477	0.46 447	5.01 502	2.55 586	0.00 1	0.06 575	0.06 618	0.00 1	0.37 624	0.16 571

DEmStereo	1.51 529	0.08 132	2.17 463	0.09 412	0.02 347	1.76 509	0.90 598	1.47 156	0.60 131	2.46 561	6.42 618	1.08 415	5.16 638	6.21 559	1.86 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

APVNet	1.52 530	0.31 420	4.00 581	0.09 412	0.00 1	4.64 612	0.08 440	4.41 530	1.21 446	1.25 438	1.05 469	2.90 537	0.93 510	6.70 591	2.48 582	0.01 570	0.00 1	0.07 620	0.00 1	0.27 597	0.05 433

RYNet	1.52 530	0.35 438	3.38 557	0.25 515	0.04 400	2.31 540	0.03 316	4.62 549	1.47 501	1.14 419	0.34 347	4.52 600	1.38 539	6.36 569	4.23 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

1111x	1.53 532	0.06 64	1.77 411	0.27 528	0.00 1	2.12 528	0.01 167	5.63 620	1.65 532	1.53 474	1.67 510	0.92 392	0.64 478	6.18 557	8.17 643	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

RASNet	1.53 532	0.31 420	1.97 438	0.09 412	3.20 660	1.69 503	0.06 421	3.27 391	2.12 569	0.77 353	1.29 494	5.32 619	1.69 562	6.60 582	2.17 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246	0.02 284

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 534	0.68 570	4.62 608	0.01 52	0.00 1	5.13 620	0.30 546	4.64 554	1.23 448	2.39 557	0.59 408	2.12 490	2.00 576	4.94 499	2.19 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

AAGNet	1.54 534	0.07 101	0.88 182	1.04 633	0.27 574	1.47 439	0.66 587	1.57 169	0.61 149	1.68 489	0.82 449	1.62 452	2.29 581	6.18 557	11.63 662	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

mmx	1.56 536	0.05 37	1.65 392	0.34 551	0.01 249	1.58 470	0.02 262	5.51 614	2.25 583	1.39 460	2.07 535	2.15 492	0.34 418	6.68 587	7.08 633	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

xxx	1.56 536	0.05 37	1.65 392	0.34 551	0.01 249	1.58 470	0.02 262	5.51 614	2.25 583	1.39 460	2.07 535	2.15 492	0.34 418	6.68 587	7.08 633	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 136

CBMV	1.56 536	0.24 370	1.92 426	0.31 540	0.03 376	2.90 568	4.33 657	3.79 460	1.81 543	4.98 626	1.73 516	2.70 523	1.68 561	3.81 436	0.92 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.08 506
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	1.57 539	0.58 545	5.36 622	0.19 495	0.01 249	1.62 489	0.06 421	3.52 427	1.56 521	1.06 410	0.71 438	1.69 459	0.24 391	5.49 527	9.29 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.01 136

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 539	0.69 574	7.27 642	0.30 536	0.44 609	0.87 104	0.02 262	6.19 635	0.84 370	0.45 312	6.17 616	4.35 593	1.17 523	1.32 346	0.48 447	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.34 647	0.26 592	0.12 545

PASM	1.58 541	1.05 618	7.51 643	0.56 592	0.09 465	1.37 392	0.28 534	2.85 312	1.44 496	3.91 609	0.44 378	3.02 545	0.64 478	6.38 570	1.59 540	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.03 501	0.26 592	0.15 568

UGAM-zero	1.60 542	0.15 280	2.43 494	0.12 438	0.28 584	1.07 192	0.04 358	5.96 632	0.26 76	1.18 426	0.22 323	8.02 637	4.54 630	6.89 607	0.27 344	0.00 1	0.09 602	0.00 1	0.29 637	0.01 102	0.15 568

YMNet	1.62 543	0.68 570	3.67 569	0.14 463	0.30 588	4.52 609	0.21 504	3.52 427	1.23 448	2.94 578	4.94 602	4.18 588	0.38 430	2.85 396	2.12 573	0.05 609	0.13 629	0.08 623	0.01 459	0.44 630	0.09 514

YMNet_1	1.62 543	0.68 570	3.67 569	0.14 463	0.30 588	4.52 609	0.21 504	3.52 427	1.23 448	2.94 578	4.94 602	4.18 588	0.38 430	2.85 396	2.12 573	0.05 609	0.13 629	0.08 623	0.01 459	0.44 630	0.09 514

DRN-Test	1.62 543	0.23 365	3.72 572	0.18 486	0.13 495	3.34 579	0.19 500	5.93 631	2.01 565	4.14 612	0.76 443	2.12 490	1.78 565	5.22 513	2.62 589	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.01 459	0.03 311	0.01 136

RAFT + AFF	1.63 546	1.13 623	2.62 512	0.04 292	0.80 632	2.29 539	1.03 603	5.54 616	2.06 566	1.77 498	1.81 522	1.22 424	3.65 619	6.23 561	1.57 539	0.01 570	0.35 657	0.00 1	0.01 459	0.33 614	0.12 545

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 546	0.45 496	2.21 466	1.53 649	0.18 531	4.33 604	0.41 564	3.37 399	1.40 487	0.54 323	0.65 418	3.10 551	0.11 320	4.93 498	0.60 475	4.57 667	0.51 660	0.00 1	0.00 1	1.37 652	2.39 662

ACV-stereo	1.64 548	0.27 383	2.94 529	0.04 292	0.04 400	6.31 634	0.18 494	1.81 195	0.22 59	0.23 263	0.01 1	10.52 648	5.41 645	4.07 449	0.77 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

ff1	1.65 549	0.05 37	1.65 392	0.34 551	0.01 249	1.58 470	0.02 262	3.03 338	6.40 643	1.39 460	2.07 535	2.15 492	0.34 418	6.68 587	7.08 633	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.09 459	0.03 369

CrosDoStereo	1.66 550	0.15 280	1.66 396	0.02 164	0.07 445	1.38 398	6.16 674	3.12 355	1.06 418	0.97 384	3.74 590	0.96 401	4.79 634	7.00 618	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 550	0.15 280	1.66 396	0.02 164	0.07 445	1.38 398	6.16 674	3.12 355	1.06 418	0.97 384	3.74 590	0.96 401	4.79 634	7.00 618	1.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 550	1.17 624	4.29 594	0.04 292	0.00 1	1.44 424	0.56 580	5.33 605	1.98 560	2.01 522	2.12 540	2.08 485	2.81 597	6.55 580	2.42 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 614	0.06 470

AANet_RVC	1.66 550	0.88 603	3.52 563	0.06 349	0.00 1	1.22 319	0.00 1	3.25 383	2.51 596	2.21 535	4.49 598	3.65 574	0.20 377	7.10 622	3.42 599	0.50 650	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.05 433

STrans-v2	1.67 554	0.36 443	3.28 552	0.02 164	0.19 538	1.45 430	0.08 440	6.69 645	1.49 507	2.00 518	2.86 568	3.67 575	3.88 623	7.04 620	0.45 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

GwcNet	1.67 554	0.81 594	5.52 624	0.23 510	1.21 641	4.21 601	0.62 586	3.71 450	1.57 523	1.01 398	1.65 509	3.99 584	0.52 454	5.46 525	2.30 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.35 620	0.13 557

NCC-stereo	1.67 554	0.56 540	3.10 540	0.08 398	0.22 550	2.24 536	0.13 474	5.05 587	1.42 491	2.27 545	2.72 564	4.29 591	3.53 615	5.76 541	2.01 567	0.04 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284

Abc-Net	1.67 554	0.56 540	3.10 540	0.08 398	0.22 550	2.24 536	0.13 474	5.05 587	1.42 491	2.27 545	2.72 564	4.29 591	3.53 615	5.76 541	2.01 567	0.04 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.02 284
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	1.68 558	0.61 555	11.37 659	0.29 534	0.03 376	4.39 606	0.04 358	3.18 371	1.10 425	1.16 423	0.58 397	2.96 542	2.76 595	2.13 376	2.46 581	0.00 1	0.02 495	0.02 602	0.00 1	0.46 633	0.01 136

Anonymous_2	1.69 559	0.05 37	1.31 332	0.08 398	0.03 376	1.22 319	0.01 167	3.25 383	0.19 40	0.76 351	0.13 278	2.68 522	1.99 575	0.39 261	0.13 238	0.05 609	0.25 648	3.27 668	14.54 697	3.40 659	0.01 136

ccnet	1.70 560	0.20 337	1.95 432	0.26 522	0.18 531	3.72 591	1.22 609	4.22 511	1.43 495	2.37 554	3.96 594	3.45 568	1.51 547	4.69 489	4.47 610	0.06 617	0.00 1	0.09 626	0.01 459	0.10 475	0.01 136

CBMV_ROB	1.70 560	0.11 219	1.98 440	0.46 571	0.00 1	2.85 566	0.91 599	4.27 515	2.21 581	4.02 611	5.00 605	2.97 543	2.32 583	5.40 523	1.35 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.06 470

U	1.74 562	0.03 3	0.99 221	0.03 241	7.39 678	10.20 658	0.00 1	0.71 96	0.20 48	0.02 35	0.02 159	0.12 248	0.02 94	0.11 105	0.04 41	0.00 1	0.00 1	9.67 674	5.13 689	0.01 102	0.00 1

DANet	1.74 562	0.22 357	3.06 537	0.75 612	0.44 609	2.46 546	0.35 558	3.40 407	1.41 490	4.22 613	1.56 504	5.03 612	0.56 460	6.29 564	5.00 618	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.04 353	0.08 506
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-	1.75 564	19.48 689	12.37 662	0.06 349	0.00 1	0.47 62	0.05 390	0.46 62	0.31 83	0.13 225	0.03 207	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.07 420	0.92 646

RP	1.76 565	0.55 535	2.59 511	0.22 502	0.60 628	1.70 505	0.98 602	4.31 519	1.99 563	3.12 586	5.04 606	4.41 596	2.96 601	4.72 491	1.90 558	0.01 570	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.14 509	0.01 136

xxxx	1.78 566	0.07 101	1.02 232	0.00 1	0.01 249	1.44 424	0.00 1	5.81 627	1.53 514	1.37 458	1.91 525	1.08 415	0.05 217	4.37 467	16.98 675	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

test_xeample	1.79 567	0.08 132	1.03 244	0.02 164	0.00 1	1.44 424	0.00 1	5.48 612	1.84 545	1.65 487	2.17 547	0.37 310	0.06 248	4.00 448	17.67 678	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

SGM-Forest	1.84 568	0.08 132	1.31 332	0.15 468	0.22 550	3.52 587	2.46 635	3.85 472	2.16 575	5.29 628	3.90 592	3.71 577	1.56 551	6.28 563	1.90 558	0.01 570	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.30 617
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	1.85 569	1.19 626	5.61 627	0.01 52	0.00 1	4.74 613	2.16 626	4.93 577	1.48 505	3.77 604	1.24 490	1.77 465	2.56 590	4.94 499	2.61 588	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 136

Selective-IGEV-i16pc	1.86 570	0.13 250	9.28 652	0.06 349	0.00 1	9.97 655	2.94 640	3.81 467	1.01 402	0.28 271	0.27 332	1.48 435	0.07 267	6.90 609	0.35 399	0.10 624	0.19 644	0.01 574	0.07 536	0.12 494	0.12 545

FAT-Stereo	1.86 570	0.19 324	3.31 554	0.17 480	0.03 376	1.78 512	0.97 600	4.76 565	2.79 603	4.22 613	4.87 601	5.31 618	2.83 599	5.06 506	0.90 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.01 136

RGC	1.86 570	0.67 568	3.45 562	0.07 382	0.26 568	3.29 576	0.11 464	4.78 568	1.46 499	3.26 591	4.51 599	5.14 614	2.68 594	5.46 525	1.94 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.09 514

CC-Net-ROB	1.86 570	0.64 561	2.55 507	1.42 648	0.19 538	3.38 581	0.04 358	4.41 530	2.45 592	0.90 372	1.31 495	0.98 405	0.18 365	6.60 582	0.53 457	1.14 657	1.60 671	7.16 670	0.00 1	1.33 651	0.32 622

GANet	1.90 574	0.43 484	1.83 419	0.39 560	0.00 1	2.24 536	3.37 644	3.90 480	1.44 496	2.17 531	9.66 635	2.57 515	1.09 517	6.88 604	1.81 551	0.00 1	0.00 1	0.02 602	0.00 1	0.10 475	0.03 369

LL-Strereo	1.93 575	0.97 610	3.83 578	0.55 590	2.19 657	1.49 446	0.05 390	4.09 498	1.00 401	2.59 564	2.77 566	5.17 615	5.63 648	7.19 624	0.63 478	0.00 1	0.10 612	0.00 1	0.00 1	0.25 589	0.20 601

DISCO	1.93 575	0.18 316	2.44 496	0.67 607	0.53 620	5.25 621	0.00 1	5.43 611	1.56 521	2.09 527	0.91 458	6.48 627	0.89 507	8.55 644	3.60 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 402	0.01 136

edge stereo	1.94 577	0.40 466	3.82 577	0.15 468	0.09 465	1.81 515	0.45 568	4.77 566	2.21 581	3.36 593	3.94 593	8.39 639	1.72 564	5.75 540	1.69 546	0.00 1	0.00 1	0.01 574	0.00 1	0.17 538	0.01 136

Nwc_Net	1.94 577	0.55 535	3.79 575	0.07 382	0.08 455	2.73 558	0.04 358	6.75 648	1.11 427	2.03 523	7.92 625	4.82 608	2.11 578	4.78 493	2.01 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.01 136

w-ln-seven-2	1.97 579	1.04 617	11.90 660	0.15 468	0.06 431	1.38 398	0.48 571	3.80 463	2.17 576	2.73 571	1.06 470	2.29 502	1.69 562	6.32 566	4.15 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.17 538	0.04 408

S-Stereo	2.00 580	0.30 415	5.74 629	0.24 512	0.23 555	2.51 549	1.90 620	4.74 560	5.15 635	2.42 558	5.80 611	2.85 533	0.72 496	5.08 507	2.17 575	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.08 437	0.04 408

psmorigin	2.01 581	0.37 447	10.25 655	0.22 502	0.03 376	1.62 489	0.19 500	3.31 393	1.05 415	4.92 624	3.14 575	5.85 620	2.21 580	5.31 518	1.71 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.02 284

MFMNet_re	2.02 582	0.98 611	4.27 593	2.74 659	0.88 633	1.47 439	0.15 481	4.21 508	3.18 610	6.63 637	6.93 621	1.87 471	3.63 618	2.13 376	0.99 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 577	0.05 433

NaN_ROB	2.02 582	0.58 545	2.65 514	0.29 534	0.28 584	3.19 571	5.19 667	3.84 470	2.55 599	5.31 629	1.73 516	2.30 504	1.96 574	6.78 597	3.09 596	0.01 570	0.06 575	0.03 609	0.10 552	0.10 475	0.37 627

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FTStereo	2.16 586	0.03 3	1.42 352	0.17 480	0.13 495	1.42 418	4.67 662	2.44 268	0.63 191	3.36 593	17.95 661	0.78 383	4.17 625	4.41 470	0.14 249	0.15 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	1.25 651

AF-Net	2.17 587	0.65 565	3.53 564	0.00 1	0.09 465	2.02 524	0.48 571	6.44 639	1.70 537	3.36 593	10.22 638	4.95 611	2.81 597	4.34 462	2.66 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 502	0.01 136

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SQANet	2.28 590	1.25 630	2.39 493	4.17 665	2.91 658	2.60 553	0.24 516	4.17 505	0.83 367	2.42 558	0.57 395	1.59 446	0.88 506	3.30 408	0.68 485	7.35 673	0.12 624	0.47 650	0.02 486	6.56 666	3.00 665

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SHD	3.01 606	1.02 616	5.52 624	0.45 570	0.39 603	4.12 598	0.17 489	6.68 644	12.04 660	7.20 641	3.36 582	4.40 594	2.58 592	4.69 489	7.17 636	0.01 570	0.04 547	0.00 1	0.03 501	0.22 574	0.17 579

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SPS-STEREO	3.08 608	0.49 517	2.49 502	0.21 498	0.24 560	3.67 590	1.24 610	5.80 626	2.43 590	10.68 657	8.00 627	9.48 645	3.59 617	8.11 640	5.08 619	0.01 570	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.11 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 609	1.32 631	2.49 502	6.07 667	3.26 661	4.62 611	2.15 625	5.35 606	1.34 477	2.00 518	2.54 559	3.50 570	1.49 543	3.68 425	1.11 513	7.89 674	0.23 647	1.88 664	0.03 501	7.74 669	4.78 670

DStereoO	3.24 610	1.24 628	4.53 604	2.49 656	1.28 642	2.49 547	3.35 643	3.86 475	3.39 612	1.92 509	2.66 563	3.72 578	9.18 662	3.46 417	4.30 608	10.11 689	0.42 659	0.03 609	0.75 664	5.03 662	0.56 634

Ntro	3.24 610	1.34 632	2.83 523	7.27 669	4.43 667	6.22 633	0.74 592	4.73 559	1.48 505	0.39 302	1.77 520	2.70 523	1.28 533	4.59 488	1.25 524	8.06 675	0.28 653	2.12 667	0.05 519	8.11 670	5.16 672

NVStereoNet_ROB	3.25 612	0.46 502	2.71 519	0.34 551	0.56 625	2.36 543	0.87 596	4.56 545	4.47 631	4.55 618	14.09 650	11.93 651	3.23 610	9.79 655	3.14 597	0.43 648	0.03 527	0.53 653	0.31 639	0.36 622	0.38 629
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	3.28 613	10.54 685	2.29 486	3.50 661	3.31 662	4.21 601	0.21 504	3.77 457	1.03 407	2.54 562	3.17 579	3.20 558	0.21 384	3.89 442	0.69 486	1.94 661	0.05 564	9.87 675	3.53 681	5.03 662	2.55 664

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test_sample8	3.62 622	0.41 471	2.03 447	0.02 164	0.01 249	2.14 529	0.01 167	4.38 525	1.04 409	6.51 634	0.58 397	14.04 659	6.94 653	5.58 537	8.70 646	0.53 651	16.52 698	1.82 661	1.10 672	0.02 246	0.02 284

ADCPNet	3.63 623	0.82 598	13.20 666	0.08 398	0.43 608	7.02 637	2.23 628	4.77 566	2.41 588	4.31 615	1.96 529	7.57 636	5.16 638	6.45 577	13.80 667	0.02 592	0.75 665	0.04 613	0.90 671	0.16 529	0.53 633

SuperB	3.70 624	1.77 646	15.73 670	0.31 540	0.05 418	4.37 605	1.67 618	3.58 440	11.57 658	2.36 553	1.32 496	2.03 483	1.91 572	6.95 613	9.01 650	0.05 609	0.03 527	0.10 631	0.08 542	11.00 685	0.10 526

MFN_U_SF_RVC	3.76 625	1.77 646	9.85 654	0.84 618	0.27 574	9.50 653	0.49 575	8.07 658	3.41 613	4.81 623	3.28 580	9.40 644	3.49 614	7.76 637	8.31 644	0.41 647	0.54 661	0.52 652	0.80 668	0.89 647	0.84 643

DStereoRT	3.77 626	0.60 550	4.37 599	0.09 412	0.15 512	5.27 622	0.46 569	4.05 495	1.49 507	1.91 508	1.39 500	0.89 390	3.47 613	6.42 576	1.75 549	0.00 1	0.09 602	37.58 700	4.88 688	0.07 420	0.50 632

zh-mn7	3.86 627	3.10 665	15.43 669	0.10 424	0.05 418	1.45 430	0.29 538	4.05 495	6.06 642	7.81 646	15.68 655	2.86 534	0.76 498	10.58 660	8.76 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.02 284

Wz-Net-TNSev	3.91 628	5.20 676	20.57 675	0.15 468	0.01 249	7.14 639	3.57 647	6.70 646	3.57 615	1.74 492	0.58 397	7.39 635	4.33 627	8.86 646	7.99 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.24 581	0.16 571

AnyNet_C32	3.93 629	2.58 659	12.07 661	0.39 560	0.49 618	5.50 624	6.45 678	4.44 533	2.19 579	6.86 639	2.94 570	5.28 617	3.20 608	6.63 585	18.37 680	0.08 620	0.04 547	0.20 640	0.09 547	0.57 642	0.19 595

zh-sn7	3.94 630	3.36 668	15.78 671	0.13 448	0.00 1	4.01 595	2.24 629	4.54 539	2.00 564	3.86 607	9.77 637	4.11 586	5.45 646	9.93 657	13.33 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 574	0.12 545

ADCMid	3.95 631	1.34 632	10.91 658	0.18 486	0.38 602	5.02 618	1.27 612	4.87 573	2.94 606	11.15 659	3.60 587	6.76 631	5.21 641	6.40 575	16.96 674	0.12 628	0.08 597	0.55 654	0.46 655	0.53 641	0.19 595

SGM_RVC	4.07 632	0.38 453	1.98 440	0.84 618	0.26 568	6.20 632	2.37 631	6.45 640	3.57 615	11.56 662	9.27 634	15.55 661	6.78 652	10.07 658	4.60 613	0.22 638	0.25 648	0.20 640	0.23 612	0.26 592	0.34 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 633	2.40 657	8.71 648	0.13 448	0.00 1	8.56 651	0.49 575	3.85 472	13.78 664	3.36 593	17.56 660	4.60 603	0.95 511	10.97 665	6.77 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 509	0.06 470

WZ-Net	4.16 634	1.75 645	23.59 678	0.08 398	0.04 400	2.62 557	2.16 626	5.89 628	4.74 632	5.73 631	3.51 585	6.99 634	4.89 636	10.82 663	10.11 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 494	0.11 534

xyz-stereo	4.23 635	0.09 154	35.65 687	0.02 164	0.00 1	17.93 674	0.01 167	1.93 211	0.42 101	1.61 485	14.74 651	2.67 519	0.15 351	7.15 623	1.87 556	0.00 1	0.01 396	0.24 644	0.00 1	0.04 353	0.01 136

SGM+DAISY	4.39 636	1.34 632	5.18 616	1.01 632	0.88 633	5.61 626	2.86 638	4.88 574	3.53 614	13.29 668	13.95 649	12.66 654	7.55 654	7.98 639	5.39 622	0.23 642	0.18 642	0.15 637	0.24 616	0.29 608	0.64 637

MSAF-DinoV2	4.41 637	3.43 669	8.07 646	1.16 640	0.06 431	3.21 572	0.59 584	6.94 650	4.44 630	2.00 518	0.83 451	16.58 663	5.59 647	13.48 672	17.17 676	0.06 617	0.04 547	0.09 626	0.76 665	1.94 656	1.78 660

WCMA_ROB	4.54 638	0.48 512	3.19 545	0.49 578	0.63 629	5.38 623	2.57 636	4.70 557	3.77 620	14.17 671	19.02 666	15.47 660	9.03 661	6.73 593	4.85 616	0.01 570	0.05 564	0.01 574	0.01 459	0.08 437	0.16 571

SANet	4.63 639	0.89 605	5.34 621	0.30 536	0.09 465	7.43 642	3.75 650	6.53 641	16.16 671	6.79 638	13.29 646	12.44 653	7.74 655	7.38 628	4.11 605	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.10 475	0.31 621

RainbowNet	4.74 640	3.21 667	3.07 538	9.34 676	6.01 669	4.89 617	3.60 648	7.09 652	4.39 628	1.63 486	3.01 573	4.72 606	2.96 601	5.53 529	1.19 520	8.95 677	2.12 674	8.48 673	0.19 594	8.75 674	5.73 673

AANet	4.76 641	1.55 640	16.94 674	0.08 398	0.02 347	1.55 464	0.28 534	4.62 549	13.81 665	13.14 667	13.93 648	12.23 652	5.40 644	5.81 545	5.54 623	0.00 1	0.01 396	0.01 574	0.02 486	0.23 577	0.06 470

MSMD_ROB	4.94 642	0.43 484	2.58 509	0.12 438	0.01 249	8.43 650	1.09 605	4.25 512	4.11 624	13.11 666	26.36 683	13.95 658	13.88 675	7.45 631	2.92 593	0.10 624	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 284

FCDSN-DC	5.04 643	0.15 280	1.83 419	0.22 502	0.44 609	5.60 625	1.66 617	5.22 595	4.37 627	14.49 673	21.86 674	20.65 671	11.88 671	7.66 635	4.55 612	0.02 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.05 433
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 644	2.15 653	16.58 672	0.34 551	0.07 445	5.91 630	4.26 655	6.73 647	6.99 649	9.44 654	6.09 614	6.57 629	5.17 640	9.54 653	21.38 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 622	0.23 610

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 645	2.33 654	8.42 647	0.33 545	0.27 574	24.60 688	8.84 686	5.50 613	9.75 656	3.82 605	8.16 629	8.53 640	1.82 567	9.44 651	5.18 620	1.02 655	1.65 672	0.33 647	0.47 657	1.06 649	0.90 645

ACVNet-4b	5.67 646	1.65 642	4.43 601	9.46 677	7.11 676	8.72 652	1.68 619	6.61 642	5.76 641	0.27 269	6.49 619	11.67 649	2.43 589	8.40 642	1.56 537	9.06 679	2.34 676	10.49 679	0.02 486	9.22 680	5.98 675

MeshStereo	5.78 647	0.75 580	3.04 536	0.25 515	0.14 503	7.88 647	2.09 623	9.64 662	5.18 636	20.48 684	19.06 667	22.80 674	9.54 665	9.64 654	4.88 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.03 369
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	5.81 648	0.99 613	5.56 626	0.72 610	0.51 619	6.72 635	0.18 494	9.90 664	23.69 677	11.45 661	19.26 669	8.18 638	9.46 664	9.24 649	9.49 653	0.02 592	0.16 639	0.00 1	0.08 542	0.18 548	0.40 630

FC-DCNN	6.09 649	0.18 316	2.35 490	0.42 563	0.53 620	7.80 646	1.42 613	8.14 659	7.07 650	19.05 681	22.10 675	22.85 675	13.84 674	9.42 650	6.44 629	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.06 470

ACVNet_1	6.16 650	1.86 650	4.43 601	9.52 678	7.22 677	7.59 645	2.37 631	9.99 665	6.71 647	3.84 606	5.35 609	13.23 657	4.90 637	6.25 562	1.94 565	9.06 679	2.40 678	10.88 681	0.11 556	9.58 682	6.03 676

FC-DCNN v2	6.25 651	0.19 324	2.31 487	0.44 565	0.55 624	8.05 648	1.51 616	8.71 660	7.22 651	19.24 682	22.98 678	24.00 678	13.47 673	9.80 656	6.51 630	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 433

MultiAttention	6.26 652	0.14 263	1.30 328	1.04 633	1.50 649	42.66 695	15.75 694	6.19 635	1.92 556	3.14 587	7.95 626	6.41 625	0.37 427	28.21 692	3.39 598	0.13 630	0.01 396	0.67 656	0.81 669	1.99 657	1.71 658

DStereoSA	6.36 653	2.38 656	9.01 651	3.89 662	5.88 668	5.84 627	7.80 684	5.63 620	5.71 638	4.45 617	15.09 652	2.93 538	16.15 680	8.58 645	10.70 657	1.64 660	4.94 691	0.39 649	6.56 693	3.39 658	6.28 678

EDNetEfficient	6.54 654	1.17 624	33.15 683	0.66 605	1.96 653	2.07 526	3.72 649	2.80 307	14.85 668	20.02 683	9.69 636	6.59 630	10.19 667	7.19 624	15.49 672	0.03 600	0.10 612	0.01 574	0.20 599	0.62 645	0.29 616

AnyNet_C01	6.59 655	4.31 673	36.24 688	0.96 629	0.46 613	9.96 654	5.74 671	6.02 634	3.63 617	7.59 644	8.56 630	8.83 641	3.14 606	13.74 674	20.83 687	0.12 628	0.08 597	0.25 645	0.09 547	1.01 648	0.34 623

DStereoFS	6.87 656	4.36 674	5.33 620	4.05 664	3.78 665	10.15 657	3.17 641	7.95 657	7.68 654	7.62 645	8.86 632	11.78 650	20.97 688	15.16 675	8.10 642	2.06 662	3.13 688	1.72 660	5.49 690	1.19 650	4.86 671

LSM	7.38 657	1.68 643	22.24 677	3.99 663	40.72 697	3.54 588	4.79 665	4.74 560	6.65 646	10.25 656	13.51 647	4.49 599	3.81 621	6.91 610	5.31 621	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.26 592	14.60 693

ELAS_RVC	7.69 658	0.80 590	4.90 613	1.06 635	1.02 637	10.00 656	9.43 687	9.75 663	14.69 667	21.83 687	20.27 672	17.88 666	16.41 681	13.01 671	10.44 656	0.22 638	0.55 662	0.28 646	0.19 594	0.35 620	0.65 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 659	23.96 692	13.67 667	14.71 686	7.88 679	4.83 615	0.04 358	5.01 584	2.89 604	8.86 653	4.96 604	6.11 622	10.72 668	10.18 659	3.51 601	2.44 663	0.33 655	15.15 685	4.65 685	12.33 687	5.95 674

ELAS	8.05 660	0.76 584	4.02 582	0.95 628	1.02 637	14.85 670	6.99 681	12.80 669	11.73 659	22.43 689	27.75 686	17.88 666	15.19 677	10.96 664	11.31 659	0.22 638	0.56 663	0.23 643	0.22 608	0.50 639	0.71 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 661	1.80 649	5.09 615	8.55 675	6.72 673	13.47 665	4.34 658	13.70 670	23.86 678	6.89 640	19.74 671	20.52 669	5.36 642	7.70 636	2.48 582	8.53 676	1.67 673	7.99 672	0.32 642	8.79 677	6.29 680

PWCK	8.72 662	5.37 677	16.61 673	5.74 666	0.12 490	19.88 678	11.41 690	11.31 668	13.42 663	14.07 669	12.84 645	13.20 656	8.05 659	15.44 676	10.25 655	5.95 670	0.22 646	2.09 666	0.05 519	7.50 667	0.92 646

WAO-7	9.09 663	1.79 648	3.55 566	0.80 616	0.15 512	18.67 676	4.36 659	23.07 693	26.68 682	12.59 665	27.90 687	22.52 672	13.03 672	13.53 673	11.47 660	0.09 623	0.03 527	0.58 655	0.10 552	0.47 636	0.34 623

IMH-64-1	9.55 664	2.76 663	2.44 496	11.17 681	9.13 682	12.03 661	5.45 668	18.33 678	15.78 669	6.59 635	18.69 662	16.95 664	6.20 649	10.63 661	8.06 640	9.46 682	2.46 679	15.42 687	1.61 676	10.89 683	6.88 682

IMH-64	9.55 664	2.76 663	2.44 496	11.17 681	9.13 682	12.03 661	5.45 668	18.33 678	15.78 669	6.59 635	18.69 662	16.95 664	6.20 649	10.63 661	8.06 640	9.46 682	2.46 679	15.42 687	1.61 676	10.89 683	6.88 682

RTS	9.75 666	2.69 661	65.25 696	0.85 621	1.99 654	14.36 666	4.75 663	5.69 623	17.29 673	7.97 647	19.00 664	6.83 632	3.02 603	26.15 690	18.62 683	0.00 1	0.15 637	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.16 571

RTSA	9.75 666	2.69 661	65.25 696	0.85 621	1.99 654	14.36 666	4.75 663	5.69 623	17.29 673	7.97 647	19.00 664	6.83 632	3.02 603	26.15 690	18.62 683	0.00 1	0.15 637	0.00 1	0.00 1	0.29 608	0.16 571

MonStereo1	9.96 668	1.60 641	3.97 580	7.74 671	6.62 672	14.53 669	2.83 637	14.16 671	22.18 676	11.83 663	28.49 690	26.76 680	16.14 679	11.07 668	6.43 628	6.17 671	0.03 527	3.80 669	0.46 655	8.16 672	6.30 681

EDNetEfficientorigin	10.31 669	1.90 651	98.96 710	0.22 502	0.23 555	2.73 558	0.71 590	4.50 537	16.94 672	18.72 676	15.36 653	12.74 655	10.73 669	8.96 647	11.94 663	0.01 570	0.01 396	0.00 1	0.00 1	0.25 589	1.31 653

MADNet+	10.71 670	14.57 687	70.07 698	0.58 595	0.47 615	19.89 679	4.20 654	11.05 666	6.87 648	3.03 584	5.99 613	9.01 642	6.35 651	31.95 694	28.31 693	0.22 638	0.26 651	0.01 574	0.04 513	0.46 633	0.87 644

WAO-6	11.09 671	1.69 644	3.21 548	7.54 670	7.10 675	16.34 671	6.63 679	20.12 682	38.64 693	9.67 655	19.28 670	27.53 681	10.97 670	12.43 670	11.57 661	4.26 666	2.35 677	10.54 680	0.02 486	7.59 668	4.29 668

LVE	11.10 672	2.36 655	3.34 555	9.94 679	8.13 680	21.22 681	7.75 683	16.47 676	32.55 688	8.55 650	23.64 679	23.22 676	7.93 658	10.98 666	6.65 631	9.45 681	2.55 684	11.08 683	0.58 661	9.35 681	6.28 678

IMH	11.11 673	3.50 670	2.56 508	11.25 683	9.13 682	14.49 668	5.10 666	20.68 686	26.30 681	8.28 649	23.85 681	20.63 670	9.19 663	12.39 669	7.96 638	9.50 684	2.50 681	15.28 686	1.66 678	11.07 686	6.96 684

light-stereo	11.29 674	3.16 666	24.06 679	24.68 695	20.24 695	10.39 659	0.25 517	15.08 672	14.15 666	17.95 675	16.96 657	22.77 673	4.34 628	17.38 681	5.86 627	3.06 665	6.95 693	0.11 632	0.26 625	8.83 678	9.33 688

Dean	11.46 675	2.03 652	5.20 617	10.73 680	8.20 681	18.71 677	5.73 670	21.10 687	41.49 696	11.12 658	22.16 676	25.92 679	7.74 655	7.52 632	4.31 609	9.01 678	2.27 675	9.95 678	0.61 662	9.18 679	6.22 677

coex-ft	12.01 676	5.60 678	80.23 700	0.15 468	0.15 512	1.88 518	0.73 591	2.66 293	30.12 685	49.31 698	16.59 656	15.97 662	14.42 676	6.79 598	14.50 668	0.05 609	0.08 597	0.01 574	0.05 519	0.37 624	0.61 636

SGM-ForestM	12.56 677	0.80 590	4.31 597	1.07 636	0.41 606	21.56 682	8.57 685	17.42 677	19.67 675	29.93 691	28.49 690	45.83 695	27.22 691	26.05 689	18.40 681	0.14 631	0.25 648	0.18 639	0.28 632	0.18 548	0.42 631

LE_ROB	12.79 678	0.64 561	10.26 656	2.13 652	1.29 643	7.25 641	5.81 672	9.09 661	49.27 699	57.55 699	24.58 682	23.68 677	31.13 694	9.00 648	23.57 692	0.04 603	0.06 575	0.13 636	0.20 599	0.08 437	0.11 534

JetBlue	13.83 679	5.03 675	33.82 685	0.84 618	6.92 674	50.14 696	20.02 696	15.09 673	8.92 655	11.33 660	17.05 658	28.25 682	18.01 686	32.60 695	18.53 682	0.32 645	0.12 624	0.15 637	0.23 612	4.59 661	4.64 669

WAO-8	13.93 680	3.75 671	4.23 591	7.74 671	6.54 670	22.81 684	2.39 633	22.66 690	45.98 697	18.88 679	35.42 693	33.21 686	16.91 682	16.55 679	12.78 664	5.01 668	0.81 667	9.89 676	0.77 666	8.77 676	3.61 666

Venus	13.93 680	3.75 671	4.23 591	7.74 671	6.54 670	22.81 684	2.39 633	22.66 690	45.98 697	18.88 679	35.42 693	33.21 686	16.91 682	16.55 679	12.78 664	5.01 668	0.81 667	9.89 676	0.77 666	8.76 675	3.61 666

MANE	14.02 682	0.85 600	3.53 564	2.13 652	3.75 663	18.44 675	6.14 673	22.67 692	27.90 683	33.01 693	41.08 696	41.26 694	30.90 693	23.39 685	17.99 679	0.47 649	0.76 666	0.91 657	4.04 683	0.17 538	1.00 649

KSHMR	14.27 683	6.95 681	5.79 630	15.08 687	12.84 687	17.44 672	10.61 688	18.88 680	30.94 686	18.81 678	22.21 677	28.54 683	8.85 660	15.56 677	9.24 651	10.34 690	3.60 689	21.61 694	4.68 686	14.48 690	8.94 687

TorneroNet-64	15.45 684	5.66 679	3.44 561	13.86 684	12.03 686	28.15 691	6.27 676	19.89 681	38.68 694	12.16 664	28.06 688	35.76 689	15.44 678	19.56 683	15.40 671	9.71 685	2.52 682	19.13 691	2.70 679	12.55 688	7.94 686

TorneroNet	16.10 685	5.74 680	4.12 589	13.88 685	11.97 685	26.89 690	6.85 680	21.13 688	38.32 692	14.15 670	33.36 692	33.52 688	17.49 684	18.89 682	19.64 685	9.77 686	2.53 683	19.43 692	3.35 680	13.21 689	7.86 685

notaker	17.52 686	21.54 691	7.84 644	18.05 689	14.44 690	17.58 673	6.43 677	20.13 683	24.44 680	21.34 686	27.71 685	39.12 691	18.78 687	19.63 684	20.40 686	11.95 691	2.71 687	25.51 696	5.85 692	17.10 693	9.78 689

BEATNet-Init1	17.91 687	7.45 682	36.82 689	1.88 651	1.38 645	37.29 694	14.71 693	21.90 689	24.20 679	38.07 694	36.59 695	50.41 696	32.00 695	29.42 693	21.83 690	0.33 646	0.39 658	0.47 650	0.54 660	1.50 654	1.07 650

ktn	19.15 688	18.52 688	6.39 640	22.64 693	17.26 692	24.47 686	12.11 691	24.52 694	34.74 691	18.75 677	27.70 684	32.54 684	17.85 685	15.71 678	16.67 673	22.09 694	3.64 690	28.95 697	10.91 696	17.40 694	10.22 691

UNDER WATER	19.61 689	12.37 686	31.14 681	20.44 691	14.31 689	28.63 692	18.15 695	16.43 675	34.24 690	20.82 685	19.14 668	38.83 690	30.09 692	24.31 686	20.97 688	10.09 688	2.68 685	19.51 693	4.70 687	15.52 692	9.93 690

UNDER WATER-64	20.03 690	10.28 684	31.50 682	20.05 690	13.64 688	32.81 693	23.45 697	16.01 674	33.44 689	22.01 688	17.25 659	40.58 693	32.20 696	24.50 687	22.36 691	10.06 687	2.70 686	18.37 690	4.24 684	14.84 691	10.24 692

DLNR_Zeroshot_test	23.05 691	49.79 696	87.94 701	97.52 716	94.73 709	1.18 278	0.00 1	20.60 684	0.14 11	0.02 35	0.02 159	0.02 43	0.02 94	4.35 464	0.10 209	32.22 699	0.04 547	0.00 1	0.27 628	72.00 705	0.06 470

DLNR-FE	23.09 692	49.81 697	87.98 702	97.51 715	95.30 711	1.18 278	0.00 1	20.61 685	0.14 11	0.02 35	0.02 159	0.02 43	0.02 94	4.34 462	0.10 209	32.12 698	0.04 547	0.00 1	0.28 632	72.27 706	0.06 470

DPSimNet_ROB	25.03 693	19.56 690	24.93 680	24.36 694	17.85 693	22.25 683	25.93 698	28.52 695	29.10 684	32.61 692	28.25 689	32.87 685	26.42 689	24.51 688	40.42 695	16.75 693	13.93 697	25.19 695	22.38 699	19.96 695	24.75 699

HanzoNet	29.69 694	29.33 693	21.66 676	21.75 692	19.07 694	24.58 687	12.99 692	28.87 696	40.49 695	43.09 696	44.02 697	55.65 697	44.93 698	43.17 697	44.44 696	27.88 696	9.47 695	29.77 698	15.86 698	20.94 696	15.84 695

JetRed	34.54 695	39.28 695	62.16 694	15.62 688	26.51 696	69.20 698	40.79 701	31.43 697	32.41 687	46.06 697	44.55 698	40.19 692	26.50 690	38.43 696	56.06 700	12.76 692	37.49 702	13.23 684	9.38 695	29.52 697	19.34 697

Selective-IGEV-i1pa	40.68 696	57.40 701	33.39 684	8.30 674	3.75 663	82.83 700	29.61 699	60.13 700	65.07 701	63.77 701	70.36 701	56.61 698	49.84 699	85.92 707	52.37 699	29.08 697	12.73 696	17.95 689	7.74 694	8.68 673	18.01 696

Selective-IGEV-i16pa	40.86 697	51.67 698	34.61 686	3.07 660	1.33 644	89.22 704	10.65 689	60.73 701	84.73 705	63.74 700	79.54 702	61.32 701	52.55 700	90.03 708	62.63 702	25.32 695	8.92 694	10.93 682	5.64 691	5.06 664	15.56 694

MADNet++	47.78 698	34.15 694	37.11 690	42.94 696	41.23 698	64.94 697	30.63 700	60.79 702	53.26 700	72.08 702	61.65 700	57.68 699	54.96 701	58.03 698	59.24 701	43.01 701	36.17 701	36.07 699	22.50 700	47.50 698	41.67 700

TCMNet-wrong-test	55.95 699	78.75 705	71.85 699	90.95 705	89.50 706	78.08 699	71.33 702	38.19 698	12.35 661	40.71 695	51.28 699	59.53 700	35.38 697	64.04 700	52.16 698	38.10 700	6.00 692	47.22 703	41.12 701	82.64 707	69.84 705

LRCNet_RVC	60.63 700	63.16 703	62.94 695	69.09 701	50.21 699	19.92 680	0.07 432	58.32 699	5.21 637	75.67 703	86.75 703	74.68 702	62.48 702	59.01 699	49.80 697	93.38 712	56.36 706	93.48 710	92.95 710	67.44 704	71.73 707

tt	68.65 701	0.15 280	99.57 711	50.64 697	14.90 691	100.00 714	100.00 713	100.00 717	99.76 711	27.80 690	10.52 640	99.97 719	98.63 712	99.61 712	100.00 717	90.62 707	98.21 710	46.66 702	52.02 703	62.86 703	21.04 698

USTest	75.36 702	57.99 702	56.43 693	72.82 702	69.93 703	99.96 713	100.00 713	98.57 712	99.18 710	94.19 709	97.90 711	78.26 703	95.05 710	75.90 703	76.21 705	48.70 702	80.65 707	39.01 701	52.97 704	57.66 699	55.76 701

xxxxx1	76.92 703	82.43 706	93.26 705	61.67 698	66.92 700	95.84 707	95.11 708	75.84 703	80.96 702	82.71 704	86.75 703	89.18 706	87.35 705	85.27 704	87.18 706	55.08 703	54.60 703	60.31 704	72.71 705	62.51 700	62.73 702

tt_ll	76.92 703	82.43 706	93.26 705	61.67 698	66.92 700	95.84 707	95.11 708	75.84 703	80.96 702	82.71 704	86.75 703	89.18 706	87.35 705	85.27 704	87.18 706	55.08 703	54.60 703	60.31 704	72.71 705	62.51 700	62.73 702

ff	76.92 703	82.43 706	93.26 705	61.67 698	66.92 700	95.84 707	95.11 708	75.84 703	80.96 702	82.71 704	86.75 703	89.18 706	87.35 705	85.27 704	87.18 706	55.08 703	54.60 703	60.31 704	72.71 705	62.51 700	62.73 702

RSGM-EC	80.84 706	55.04 699	42.42 691	74.68 703	80.19 704	84.60 701	87.59 703	88.17 706	89.98 706	86.62 707	95.72 708	81.57 704	74.73 703	73.44 701	69.93 703	92.23 708	97.38 708	85.31 707	90.67 708	84.14 708	82.34 708

acva	80.84 706	55.04 699	42.42 691	74.68 703	80.19 704	84.60 701	87.59 703	88.17 706	89.98 706	86.62 707	95.72 708	81.57 704	74.73 703	73.44 701	69.93 703	92.23 708	97.38 708	85.31 707	90.67 708	84.14 708	82.34 708

PML	89.08 708	99.72 712	92.85 704	94.72 707	94.92 710	99.54 712	97.42 711	93.50 708	95.96 709	99.77 715	92.33 707	95.35 710	93.51 709	99.96 717	91.15 709	99.98 724	31.71 700	100.00 716	45.94 702	93.46 711	69.88 706

MEDIAN_ROB	96.83 709	99.41 710	98.66 709	94.75 708	94.23 708	93.08 706	90.54 706	95.61 710	94.75 708	97.65 712	97.73 710	98.30 711	96.57 711	94.51 709	93.74 711	99.78 723	98.24 711	99.99 715	99.89 714	99.48 716	99.67 715

Anonymous_1	97.10 710	99.72 712	99.64 712	92.33 706	93.91 707	100.00 714	100.00 713	99.20 714	99.90 712	98.57 713	99.75 712	99.14 713	99.94 713	98.50 711	99.54 712	87.90 706	98.87 712	90.88 709	96.91 711	92.22 710	95.12 710

HaxPig	97.68 711	99.63 711	91.34 703	99.82 722	99.97 716	88.15 703	88.00 705	98.28 711	99.93 713	99.98 716	99.99 713	99.95 718	99.99 714	96.29 710	92.24 710	99.99 725	99.98 714	100.00 716	99.99 717	100.00 726	99.98 723

test_example2	98.83 712	99.97 717	99.97 713	99.96 724	99.97 716	99.46 711	99.97 712	95.54 709	100.00 714	100.00 717	100.00 714	93.37 709	93.47 708	99.93 716	99.91 713	100.00 727	99.79 713	96.64 711	98.71 712	100.00 726	100.00 725

iinet-test	98.92 713	100.00 718	100.00 716	95.24 709	98.00 712	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	99.94 716	100.00 715	100.00 719	100.00 717	92.94 710	100.00 715	100.00 716	99.97 715	95.07 712	97.30 711

IINet	98.92 713	100.00 718	100.00 716	95.24 709	98.00 712	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	99.94 716	100.00 715	100.00 719	100.00 717	92.94 710	100.00 715	100.00 716	99.97 715	95.07 712	97.31 712

DPSM_ROB	99.17 715	100.00 718	100.00 716	96.28 711	98.84 714	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	93.66 713	100.00 715	100.00 716	100.00 718	96.31 714	98.27 713

DPSM	99.17 715	100.00 718	100.00 716	96.28 711	98.84 714	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	93.66 713	100.00 715	100.00 716	100.00 718	96.31 714	98.27 713

AVERAGE_ROB	99.23 717	99.81 714	97.56 708	100.00 725	100.00 718	96.24 710	91.02 707	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	99.98 718	99.97 714	100.00 727	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 726	100.00 725

DGTPSM_ROB	99.45 718	99.94 715	99.98 714	96.58 713	100.00 718	100.00 714	100.00 713	99.81 715	100.00 714	95.86 710	100.00 714	99.32 714	100.00 715	99.79 713	99.99 715	98.34 715	100.00 715	99.86 712	100.00 718	99.52 717	99.99 724

DPSMNet_ROB	99.46 719	99.94 715	99.98 714	96.59 714	100.00 718	100.00 714	100.00 713	99.81 715	100.00 714	95.87 711	100.00 714	99.32 714	100.00 715	99.79 713	99.99 715	98.46 716	100.00 715	99.86 712	100.00 718	99.52 717	100.00 725

RAFT-FEzeroshot	99.94 720	100.00 718	100.00 716	99.72 717	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.21 717	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.97 720	99.95 717

RAFT-FE	99.94 720	100.00 718	100.00 716	99.72 717	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.21 717	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.97 720	99.95 717

CasAABBNet	99.94 720	100.00 718	100.00 716	99.72 717	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.21 717	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.96 719	99.95 717

LSM0	99.94 720	100.00 718	100.00 716	99.84 723	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.22 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.99 724	99.83 716

Hybrid-DGEV	99.96 724	100.00 718	100.00 716	99.75 721	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.43 721	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.97 720	99.95 717

FlowAnything	99.97 725	100.00 718	100.00 716	99.74 720	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.71 722	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.98 723	99.95 717

fast-reg	100.00 726	100.00 718	100.00 716	100.00 725	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	99.99 725	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 726	100.00 725

Selective-RAFT-Error	100.00 726	100.00 718	100.00 716	100.00 725	100.00 718	100.00 714	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 717	100.00 714	100.00 720	100.00 715	100.00 719	100.00 717	100.00 727	100.00 715	100.00 716	100.00 718	99.99 724	99.95 717

GS-Stereo							0.00 1	2.95 323	0.59 118	0.09 171	0.03 207	0.01 3	0.03 150	0.14 129	0.06 128	0.00 1	0.01 396	0.00 1	0.06 529	0.16 529	0.12 545

FSD					0.00 1	0.25 15	0.05 390	0.32 34	0.61 149	0.03 75	0.01 1	0.06 187	0.02 94	0.13 124	0.05 74	0.00 1	0.02 495	0.00 1	0.00 1	0.01 102

ccccc		94.69 709		100.00 725	100.00 718	92.59 705		98.75 713		98.59 714		98.60 712		99.86 715		100.00 727	100.00 715	99.91 714	99.54 713	100.00 726

ASD4		67.10 704

Low-res two-view benchmark