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

rvit_stereo_0083	0.13 3	0.02 1	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 75	0.56 20	1.11 256	0.05 39	0.01 1	0.04 23	0.02 28	0.25 68	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

GIP-stereo	0.31 59	0.03 2	0.78 49	0.00 1	0.00 1	1.06 88	0.03 189	2.98 178	0.66 135	0.05 39	0.01 1	0.04 23	0.01 8	0.18 33	0.24 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.00 1

fffft	0.22 28	0.03 2	0.46 14	0.01 26	0.00 1	0.93 57	0.01 75	1.42 65	0.61 93	0.02 8	0.01 1	0.04 23	0.01 8	0.21 54	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.07 336
1: 1. 1
U	1.74 381	0.03 2	0.99 89	0.03 138	7.39 478	10.20 463	0.00 1	0.71 30	0.20 31	0.02 8	0.02 61	0.12 99	0.02 28	0.11 11	0.04 8	0.00 1	0.00 1	9.67 475	5.13 491	0.01 39	0.00 1

riskmin	0.47 112	0.03 2	1.01 93	0.08 242	0.01 137	1.12 111	0.01 75	3.00 180	0.21 36	0.46 148	0.02 61	2.08 311	1.06 329	0.26 76	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

FTStereo	2.16 403	0.03 2	1.42 195	0.17 303	0.13 333	1.42 241	4.67 464	2.44 131	0.63 109	3.36 402	17.95 462	0.78 216	4.17 433	4.41 291	0.14 118	0.15 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.25 459

GrayStereo	1.46 347	0.03 2	0.87 62	0.63 412	0.20 367	1.24 170	4.61 462	2.85 170	0.62 103	4.98 431	4.00 409	0.45 158	4.67 439	3.37 239	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 465	0.01 39	0.01 83

DEFOM-Stereo	0.14 5	0.04 8	0.38 8	0.05 187	0.00 1	1.04 78	0.00 1	0.32 4	0.63 109	0.00 1	0.01 1	0.04 23	0.03 56	0.20 49	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 10	0.04 8	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 37	0.01 75	1.22 55	0.79 195	0.07 46	0.01 1	0.03 13	0.02 28	0.17 30	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 181	0.04 8	1.69 241	0.07 227	0.01 137	1.27 186	0.04 213	1.85 94	0.14 7	3.56 408	0.08 109	3.07 366	0.60 288	1.35 185	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 119	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 10	0.04 8	0.25 4	0.00 1	0.00 1	0.75 37	0.01 75	1.22 55	0.79 195	0.07 46	0.01 1	0.03 13	0.02 28	0.17 30	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.61 149	0.04 8	0.90 69	0.34 363	0.00 1	1.09 99	0.00 1	3.54 266	0.88 214	0.86 198	0.01 1	0.53 170	0.34 248	3.51 248	0.20 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

mmm	0.52 129	0.04 8	1.14 137	0.61 409	0.00 1	1.14 120	0.00 1	3.45 255	0.75 183	1.24 265	0.58 227	0.20 124	0.18 205	0.93 161	0.08 69	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

qqq	0.50 123	0.04 8	0.78 49	0.02 90	0.00 1	1.05 85	0.00 1	3.15 203	0.68 150	0.46 148	0.01 1	0.73 203	0.12 183	2.95 228	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

x	0.41 89	0.04 8	0.74 46	0.54 398	0.00 1	0.98 65	0.00 1	3.07 192	0.67 144	0.48 150	0.01 1	0.48 163	0.07 131	0.93 161	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

PSM-AAD	1.15 308	0.04 8	0.88 64	0.10 264	0.27 394	1.32 201	3.25 446	2.41 129	0.64 120	2.93 388	1.92 344	0.15 112	5.39 450	3.42 242	0.19 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 288

IGEV-RUCA	0.28 48	0.05 17	0.53 23	0.12 274	0.11 325	1.25 179	0.32 365	0.80 38	0.20 31	0.10 76	0.14 126	0.16 117	0.25 229	0.29 87	0.25 180	0.05 419	0.19 448	0.20 446	0.23 432	0.18 371	0.19 409

dual_stereo	0.29 52	0.05 17	0.31 7	0.03 138	0.00 1	0.31 7	0.02 145	3.31 234	0.61 93	0.01 4	0.01 1	0.02 4	0.03 56	0.79 155	0.13 111	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.08 378	0.00 1	0.01 83

IGEV-Stereo++	0.20 20	0.05 17	0.22 1	0.01 26	0.00 1	1.11 108	0.00 1	1.84 93	0.34 57	0.08 54	0.01 1	0.02 4	0.03 56	0.19 37	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.01 83

RSM	0.18 16	0.05 17	0.39 9	0.03 138	0.02 222	0.38 21	0.00 1	1.33 62	0.59 76	0.09 61	0.01 1	0.03 13	0.04 82	0.19 37	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 406	0.06 250	0.04 270

test_sample2	0.63 157	0.05 17	1.13 135	0.31 353	0.01 137	1.22 154	0.00 1	3.87 304	1.03 237	0.91 206	0.02 61	0.50 167	0.13 190	3.16 234	0.26 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

11t1	0.33 63	0.05 17	0.86 60	0.44 376	0.00 1	1.04 78	0.00 1	2.45 132	0.60 84	0.44 142	0.01 1	0.05 47	0.05 97	0.43 118	0.06 48	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

ffm	1.04 274	0.05 17	1.65 230	0.34 363	0.01 137	1.58 290	0.02 145	3.03 185	6.40 448	1.39 283	2.07 352	2.15 318	0.34 248	1.59 193	0.05 24	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.09 301	0.03 241

ff1	1.65 368	0.05 17	1.65 230	0.34 363	0.01 137	1.58 290	0.02 145	3.03 185	6.40 448	1.39 283	2.07 352	2.15 318	0.34 248	6.68 399	7.08 440	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.09 301	0.03 241

mmx	1.56 358	0.05 17	1.65 230	0.34 363	0.01 137	1.58 290	0.02 145	5.51 421	2.25 398	1.39 283	2.07 352	2.15 318	0.34 248	6.68 399	7.08 440	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

ttt	1.35 335	0.05 17	1.09 125	0.46 382	0.01 137	1.61 305	0.00 1	5.61 424	1.97 376	1.75 314	2.10 356	1.40 266	0.11 171	4.81 316	6.07 436	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

xxx	1.56 358	0.05 17	1.65 230	0.34 363	0.01 137	1.58 290	0.02 145	5.51 421	2.25 398	1.39 283	2.07 352	2.15 318	0.34 248	6.68 399	7.08 440	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

AEACV	0.22 28	0.05 17	0.66 37	0.02 90	0.03 244	0.87 48	0.00 1	1.07 49	0.15 11	0.18 100	0.01 1	0.02 4	0.72 313	0.15 23	0.09 82	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.27 445	0.08 279	0.07 336

knoymous	0.35 71	0.05 17	1.11 129	0.05 187	0.01 137	1.15 126	0.01 75	2.06 105	0.14 7	0.40 137	0.02 61	1.67 288	0.00 1	0.31 93	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Anonymous_2	1.69 378	0.05 17	1.31 181	0.08 242	0.03 244	1.22 154	0.01 75	3.25 223	0.19 27	0.76 183	0.13 125	2.68 343	1.99 386	0.39 114	0.13 111	0.05 419	0.25 451	3.27 470	14.54 495	3.40 462	0.01 83

KYRaft	1.19 313	0.05 17	0.94 77	0.06 203	0.24 383	1.25 179	0.78 402	2.48 137	0.61 93	3.23 399	7.13 433	1.00 239	2.77 406	1.43 187	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	1.71 464

SST-Stereo	1.04 274	0.05 17	1.16 144	0.72 419	0.23 379	1.70 325	0.58 392	1.92 97	1.46 322	1.19 255	1.09 293	1.60 278	1.93 384	6.92 423	0.21 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

RAFT_R40	0.99 266	0.05 17	1.26 167	0.71 418	0.20 367	1.65 318	0.67 396	1.94 99	0.61 93	1.05 237	1.15 300	1.80 295	1.47 354	6.91 421	0.31 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

GMM-Stereo	1.09 291	0.05 17	1.62 226	0.13 280	0.22 374	1.41 234	0.87 404	2.31 116	0.62 103	2.75 384	3.14 388	0.54 172	0.90 324	5.33 339	0.13 111	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.01 39	1.80 465

SMoEStereo_RVC	0.18 16	0.06 35	0.53 23	0.02 90	0.00 1	1.03 70	0.04 213	0.38 7	0.64 120	0.07 46	0.01 1	0.04 23	0.02 28	0.26 76	0.27 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.10 360

tt45	0.47 112	0.06 35	0.70 42	0.02 90	0.00 1	1.30 196	0.05 234	0.85 42	0.60 84	0.05 39	0.01 1	0.09 83	0.03 56	5.40 342	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 301	0.01 83

ours_stereo	0.16 7	0.06 35	0.73 44	0.00 1	0.00 1	0.80 40	0.04 213	0.44 11	0.54 71	0.05 39	0.02 61	0.06 58	0.03 56	0.19 37	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 322	0.06 318

fffy	0.14 5	0.06 35	0.88 64	0.02 90	0.00 1	0.33 10	0.01 75	0.79 36	0.13 4	0.02 8	0.01 1	0.06 58	0.01 8	0.16 26	0.03 5	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.09 301	0.06 318

1111x	1.53 354	0.06 35	1.77 250	0.27 343	0.00 1	2.12 347	0.01 75	5.63 428	1.65 352	1.53 297	1.67 329	0.92 224	0.64 300	6.18 371	8.17 449	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

anonymousdsp2	0.52 129	0.06 35	1.51 207	0.10 264	0.00 1	1.19 139	0.01 75	4.32 343	0.63 109	0.33 114	0.15 133	0.78 216	0.09 154	1.01 168	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.04 210	0.05 288

Selective-IGEV	0.22 28	0.06 35	0.46 14	0.05 187	0.04 263	0.34 12	0.04 213	2.16 110	0.59 76	0.09 61	0.01 1	0.02 4	0.05 97	0.18 33	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.03 174	0.09 355

Selective-RAFT	0.37 78	0.06 35	0.65 36	0.03 138	0.01 137	1.17 130	0.02 145	2.63 148	0.66 135	0.01 4	0.01 1	0.22 125	0.18 205	1.31 181	0.24 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.04 210	0.00 1

test-3	0.63 157	0.06 35	1.00 90	0.07 227	0.13 333	0.99 66	0.01 75	2.46 134	0.20 31	1.96 333	0.01 1	1.10 251	0.05 97	3.75 257	0.23 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 442	0.15 353	0.13 382

test_1	0.61 149	0.06 35	1.00 90	0.07 227	0.12 327	0.99 66	0.01 75	2.46 134	0.20 31	1.71 312	0.01 1	1.10 251	0.04 82	3.71 255	0.23 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 439	0.15 353	0.13 382

test_3	0.58 143	0.06 35	1.04 113	0.07 227	0.12 327	1.01 68	0.01 75	2.45 132	0.20 31	0.95 211	0.01 1	1.05 243	0.05 97	3.74 256	0.23 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 439	0.15 353	0.13 382

RAFT-345	1.19 313	0.06 35	1.55 211	0.54 398	0.13 333	1.53 279	0.25 334	0.56 20	1.76 360	1.20 257	7.85 435	0.93 229	0.05 97	6.87 415	0.46 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

CRE-IMP	0.40 88	0.06 35	1.04 113	0.07 227	0.05 272	1.45 254	0.46 382	1.48 76	0.63 109	0.90 203	0.30 174	0.88 222	0.01 8	0.26 76	0.22 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.17 399

Prome-Stereo	1.23 320	0.06 35	0.93 76	0.12 274	0.24 383	1.26 183	0.67 396	2.53 142	0.69 163	2.08 343	8.70 441	0.76 207	2.91 410	2.12 208	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 462

MonSter	0.19 18	0.07 49	0.24 2	0.00 1	0.00 1	0.41 23	0.00 1	2.16 110	0.64 120	0.03 27	0.01 1	0.04 23	0.01 8	0.09 3	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.01 83

999	0.48 119	0.07 49	0.55 25	0.01 26	0.00 1	1.27 186	0.09 278	0.33 5	0.61 93	0.01 4	0.17 141	0.03 13	0.02 28	5.79 361	0.51 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 322	0.00 1

mms	0.11 2	0.07 49	0.45 13	0.01 26	0.00 1	0.35 14	0.01 75	0.38 7	0.15 11	0.05 39	0.02 61	0.06 58	0.05 97	0.20 49	0.04 8	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.10 312	0.14 389

AIO-Stereo	0.21 22	0.07 49	0.44 11	0.03 138	0.03 244	0.41 23	0.01 75	1.65 82	0.65 127	0.09 61	0.01 1	0.02 4	0.04 82	0.22 57	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 458	0.05 232	0.08 349

RSM++	0.17 10	0.07 49	0.42 10	0.03 138	0.00 1	0.40 22	0.00 1	1.18 54	0.59 76	0.02 8	0.01 1	0.01 2	0.05 97	0.20 49	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.09 301	0.07 336

RAFT-Stereo-weight	0.39 84	0.07 49	0.81 52	0.07 227	0.02 222	1.34 209	0.05 234	3.15 203	0.31 52	0.94 210	0.52 222	0.26 132	0.01 8	0.19 37	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

AAGNet	1.54 356	0.07 49	0.88 64	1.04 441	0.27 394	1.47 261	0.66 395	1.57 80	0.61 93	1.68 311	0.82 272	1.62 282	2.29 392	6.18 371	11.63 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

AnonymousM	0.34 66	0.07 49	0.63 31	0.02 90	0.01 137	1.09 99	0.03 189	1.54 79	0.68 150	0.17 98	0.04 95	0.02 4	0.24 226	0.25 68	0.04 8	0.00 1	0.01 275	1.93 467	0.00 1	0.01 39	0.00 1

xxxx	1.78 385	0.07 49	1.02 98	0.00 1	0.01 137	1.44 248	0.00 1	5.81 434	1.53 335	1.37 282	1.91 343	1.08 247	0.05 97	4.37 290	16.98 476	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

FENet	0.52 129	0.07 49	1.62 226	0.04 167	0.00 1	1.19 139	0.05 234	3.10 196	0.98 229	0.89 201	0.01 1	1.63 285	0.09 154	0.47 129	0.28 200	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

HSM-Net_RVC	1.40 341	0.07 49	1.58 221	0.00 1	0.01 137	1.88 337	0.05 234	7.24 457	1.71 358	3.63 409	3.63 401	3.21 376	0.36 255	4.25 282	0.44 262	0.01 380	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 434	0.07 49	3.94 403	2.66 463	1.46 452	12.94 468	0.97 408	7.32 458	2.42 404	14.82 475	8.08 438	2.74 347	1.51 359	8.44 452	2.48 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.11 367

Any-RAFT	0.64 160	0.08 61	1.07 120	0.03 138	0.00 1	2.77 381	0.08 266	3.57 269	1.23 278	0.96 213	0.26 166	1.61 280	0.31 241	0.72 152	0.06 48	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 3	0.08 61	0.61 29	0.01 26	0.00 1	0.94 59	0.03 189	0.29 2	0.21 36	0.05 39	0.02 61	0.06 58	0.04 82	0.26 76	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

DAS	1.26 322	0.08 61	2.25 309	0.04 167	0.01 137	1.28 188	1.18 415	3.80 293	1.58 347	4.60 425	2.37 369	1.53 270	0.53 279	5.36 341	0.59 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

SepStereo	1.28 323	0.08 61	2.25 309	0.04 167	0.01 137	1.28 188	1.18 415	3.80 293	1.58 347	4.60 425	2.37 369	1.53 270	0.53 279	5.63 357	0.59 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

PSMNet-ADL	0.77 197	0.08 61	0.90 69	0.07 227	0.01 137	2.01 342	0.02 145	2.55 143	1.11 256	0.33 114	0.59 237	2.15 318	0.69 311	4.07 274	0.85 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

NRIStereo	0.74 186	0.08 61	0.88 64	0.47 385	0.05 272	1.58 290	0.49 385	1.38 63	0.61 93	0.88 199	0.17 141	0.66 190	0.03 56	6.96 425	0.22 162	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.17 399

DEmStereo	1.51 351	0.08 61	2.17 296	0.09 253	0.02 222	1.76 329	0.90 406	1.47 75	0.60 84	2.46 376	6.42 429	1.08 247	5.16 445	6.21 373	1.86 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

DeepStereo_RVC	0.52 129	0.08 61	1.37 189	0.06 203	0.06 282	1.34 209	0.41 377	1.43 66	0.68 150	1.03 234	0.85 275	0.49 165	1.56 363	0.79 155	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.13 382

ICVP	0.46 107	0.08 61	1.58 221	0.01 26	0.01 137	1.10 103	0.21 323	3.80 293	0.52 70	0.42 140	0.27 170	0.33 143	0.06 118	0.57 139	0.13 111	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 83
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 149	0.08 61	1.78 252	0.00 1	0.00 1	1.59 297	0.07 259	5.32 411	0.13 4	0.62 160	0.32 176	0.37 146	0.67 310	0.68 151	0.49 275	0.03 410	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 119	0.01 83

test_xeample	1.79 386	0.08 61	1.03 109	0.02 90	0.00 1	1.44 248	0.00 1	5.48 419	1.84 364	1.65 309	2.17 364	0.37 146	0.06 118	4.00 273	17.67 478	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

SGM-Forest	1.84 387	0.08 61	1.31 181	0.15 293	0.22 374	3.52 403	2.46 442	3.85 300	2.16 391	5.29 433	3.90 405	3.71 392	1.56 363	6.28 377	1.90 374	0.01 380	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.30 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEVStereo-DCA	0.46 107	0.09 73	1.02 98	0.02 90	0.00 1	0.82 43	0.00 1	0.53 14	0.75 183	0.09 61	0.03 84	0.03 13	0.06 118	5.04 325	0.51 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.05 232	0.01 83

rrr	0.62 155	0.09 73	2.07 288	0.02 90	0.00 1	0.82 43	0.06 253	2.29 115	0.85 211	0.09 61	0.03 84	0.03 13	0.06 118	5.04 325	0.51 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 418	0.05 232	0.07 336

CAS	0.85 226	0.09 73	0.67 38	6.43 471	0.05 272	1.12 111	0.00 1	0.88 43	0.69 163	0.02 8	0.02 61	0.06 58	0.06 118	0.26 76	0.12 107	6.37 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 414

EGLCR-Stereo	0.28 48	0.09 73	0.73 44	0.18 309	0.05 272	1.17 130	0.04 213	2.37 119	0.17 22	0.35 126	0.01 1	0.01 2	0.02 28	0.38 113	0.04 8	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241

DisPM	0.86 230	0.09 73	1.10 127	0.76 423	0.02 222	1.51 272	0.57 391	1.75 89	0.70 173	2.43 375	0.83 274	0.38 150	0.01 8	6.89 419	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GANet-ADL	0.52 129	0.09 73	1.43 196	0.13 280	0.02 222	1.43 244	0.02 145	3.22 222	0.59 76	0.34 125	0.98 287	1.09 249	0.19 211	0.40 115	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 83

Patchmatch Stereo++	0.50 123	0.09 73	1.01 93	0.06 203	0.07 292	1.60 301	0.27 342	1.45 73	0.68 150	0.98 224	0.18 145	0.77 211	0.03 56	2.58 216	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 107	0.09 73	1.01 93	0.06 203	0.09 309	1.61 305	0.30 360	1.43 66	0.69 163	0.97 215	0.18 145	0.77 211	0.02 28	1.67 198	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.09 73	1.00 90	0.06 203	0.08 301	1.57 286	0.33 368	1.44 70	0.67 144	0.97 215	0.19 153	0.77 211	0.02 28	1.23 177	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

ROB_FTStereo	0.47 112	0.09 73	1.04 113	0.06 203	0.08 301	1.59 297	0.33 368	1.43 66	0.68 150	0.97 215	0.19 153	0.76 207	0.03 56	1.86 204	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

HUI-Stereo	0.45 104	0.09 73	1.08 122	0.06 203	0.08 301	1.61 305	0.32 365	1.43 66	0.70 173	0.97 215	0.18 145	0.77 211	0.02 28	1.44 191	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

iGMRVC	0.51 126	0.09 73	1.04 113	0.06 203	0.08 301	1.61 305	0.27 342	1.44 70	0.69 163	0.97 215	0.19 153	0.76 207	0.03 56	2.69 223	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.04 270

iRAFT	0.50 123	0.09 73	1.01 93	0.06 203	0.07 292	1.60 301	0.27 342	1.45 73	0.68 150	0.98 224	0.18 145	0.77 211	0.03 56	2.58 216	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

RAFT-IKP	0.45 104	0.09 73	1.06 119	0.06 203	0.06 282	1.44 248	0.31 364	1.44 70	0.69 163	0.97 215	0.18 145	0.76 207	0.02 28	1.65 197	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.04 270

222	2.69 415	0.09 73	1.03 109	0.00 1	0.00 1	1.54 283	0.00 1	5.61 424	1.55 337	1.51 294	2.10 356	0.53 170	0.07 131	4.54 304	35.09 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

UPFNet	0.87 237	0.09 73	2.05 286	0.00 1	0.00 1	1.90 339	0.11 288	3.41 248	0.83 204	2.15 346	0.10 117	1.92 301	0.09 154	3.94 270	0.70 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 101	0.09 73	0.94 77	0.02 90	0.00 1	1.24 170	0.09 278	3.65 277	0.11 1	1.87 325	0.42 203	0.06 58	0.01 8	0.25 68	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184

RAFT-Stereo	0.44 101	0.09 73	0.94 77	0.02 90	0.00 1	1.24 170	0.09 278	3.65 277	0.11 1	1.87 325	0.42 203	0.06 58	0.01 8	0.25 68	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 162	0.09 73	1.12 131	0.02 90	0.00 1	1.45 254	0.23 331	4.38 345	1.44 319	1.17 252	0.37 193	1.56 274	0.18 205	0.56 138	0.37 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	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.
FACV-RUCA	0.49 120	0.10 92	1.30 179	0.06 203	0.12 327	1.14 120	0.07 259	3.57 269	0.92 218	0.18 100	0.99 288	0.19 121	0.31 241	0.25 68	0.16 134	0.00 1	0.00 1	0.08 433	0.02 335	0.24 396	0.12 375

rvit_0105_6	0.34 66	0.10 92	1.37 189	0.01 26	0.00 1	0.86 46	0.00 1	2.78 161	1.32 296	0.04 36	0.03 84	0.07 72	0.02 28	0.19 37	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241

Occ-G	0.24 39	0.10 92	0.59 28	0.01 26	0.01 137	0.80 40	0.04 213	0.62 24	0.15 11	0.01 4	0.51 221	1.34 263	0.04 82	0.09 3	0.21 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.15 353	0.00 1

Pointernet	0.34 66	0.10 92	1.09 125	0.01 26	0.08 301	1.18 136	0.05 234	2.99 179	0.62 103	0.03 27	0.01 1	0.15 112	0.05 97	0.24 63	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.01 39	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 59	0.10 92	0.89 68	0.02 90	0.00 1	0.50 31	0.00 1	0.39 10	0.61 93	0.02 8	2.91 384	0.04 23	0.03 56	0.21 54	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 439	0.00 1

BUS	0.97 257	0.10 92	0.96 82	0.01 26	0.00 1	5.85 438	0.03 189	5.40 414	0.93 222	2.26 358	0.66 247	2.39 337	0.06 118	0.61 144	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 218	0.10 92	0.96 82	0.01 26	0.00 1	3.32 394	0.21 323	5.40 414	0.93 222	2.26 358	0.66 247	1.81 296	0.10 161	0.61 144	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

test_4	0.51 126	0.10 92	1.27 169	0.01 26	0.06 282	0.97 64	0.03 189	1.12 51	0.16 17	0.27 107	3.42 397	0.65 187	0.09 154	1.59 193	0.26 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 378	0.14 341	0.00 1

psmg	0.83 218	0.10 92	0.96 82	0.01 26	0.00 1	3.28 392	0.27 342	4.83 385	0.93 222	1.92 329	1.46 321	1.81 296	0.10 161	0.61 144	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.01 39	0.00 1

PFNet+	0.54 138	0.10 92	1.31 181	0.16 300	0.05 272	1.44 248	0.56 389	1.60 81	0.98 229	1.35 276	0.46 215	0.37 146	0.01 8	2.18 211	0.22 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

NF-Stereo	0.82 214	0.10 92	1.12 131	1.19 449	0.01 137	1.52 276	0.29 353	2.67 156	0.66 135	1.20 257	0.58 227	0.24 126	0.01 8	6.38 383	0.32 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

OCTAStereo	0.82 214	0.10 92	1.15 140	1.19 449	0.01 137	1.53 279	0.29 353	2.66 152	0.66 135	1.20 257	0.58 227	0.25 130	0.01 8	6.38 383	0.33 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 226	0.10 92	1.50 203	1.14 445	0.03 244	1.47 261	0.27 342	2.48 137	0.69 163	1.30 268	0.38 195	0.39 151	0.01 8	6.88 416	0.33 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

KMStereo	0.85 226	0.10 92	1.50 203	1.14 445	0.03 244	1.47 261	0.27 342	2.48 137	0.69 163	1.30 268	0.38 195	0.39 151	0.01 8	6.88 416	0.33 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

RE-Stereo	0.82 214	0.10 92	1.15 140	1.19 449	0.01 137	1.52 276	0.29 353	2.66 152	0.66 135	1.20 257	0.58 227	0.24 126	0.01 8	6.38 383	0.32 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 135	0.10 92	1.02 98	0.89 435	0.10 318	1.57 286	0.36 373	2.06 105	0.63 109	2.23 352	0.46 215	0.25 130	0.01 8	0.45 125	0.37 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

TVStereo	0.82 214	0.10 92	1.15 140	1.19 449	0.01 137	1.52 276	0.29 353	2.66 152	0.66 135	1.20 257	0.58 227	0.24 126	0.01 8	6.38 383	0.32 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

test_xeample3	0.35 71	0.10 92	1.95 267	0.02 90	0.00 1	0.93 57	0.07 259	1.70 87	0.86 213	0.09 61	0.04 95	0.05 47	0.05 97	0.23 60	0.51 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 436	0.06 250	0.08 349

AIO_test	0.17 10	0.11 110	0.55 25	0.08 242	0.06 282	0.42 26	0.06 253	0.35 6	0.38 62	0.03 27	0.01 1	0.86 220	0.03 56	0.21 54	0.10 94	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.08 378	0.03 174	0.02 184

rvit_stereo_0081_aga	0.17 10	0.11 110	0.81 52	0.00 1	0.00 1	0.80 40	0.01 75	0.79 36	0.59 76	0.02 8	0.01 1	0.05 47	0.03 56	0.19 37	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.33 63	0.11 110	0.92 74	0.09 253	0.06 282	0.34 12	0.00 1	2.56 144	0.64 120	0.32 112	0.43 207	0.17 119	0.09 154	0.26 76	0.10 94	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.22 429	0.05 232	0.01 83

AE-Stereo	0.47 112	0.11 110	1.03 109	0.04 167	0.09 309	1.11 108	0.03 189	4.16 321	0.34 57	0.35 126	0.82 272	0.15 112	0.16 198	0.45 125	0.05 24	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.26 442	0.09 301	0.05 288

UniTT-Stereo	0.16 7	0.11 110	1.13 135	0.03 138	0.17 352	0.32 9	0.02 145	0.38 7	0.32 55	0.03 27	0.16 135	0.05 47	0.07 131	0.16 26	0.16 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 322	0.00 1

testlalala_base	1.19 313	0.11 110	0.90 69	0.07 227	0.05 272	1.19 139	0.01 75	4.28 336	0.15 11	0.04 36	0.01 1	0.24 126	0.04 82	0.12 15	0.29 204	7.21 473	1.13 470	0.00 1	0.25 439	7.61 470	0.00 1

SFCPSM	0.81 212	0.11 110	2.53 337	0.01 26	0.07 292	2.45 364	0.18 313	4.99 392	1.18 271	0.77 185	0.78 267	0.69 194	0.31 241	1.72 199	0.20 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 360	0.06 250	0.01 83

CBMV_ROB	1.70 379	0.11 110	1.98 273	0.46 382	0.00 1	2.85 384	0.91 407	4.27 334	2.21 396	4.02 418	5.00 416	2.97 361	2.32 394	5.40 342	1.35 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.06 318

StereoAnything	0.08 1	0.12 118	0.24 2	0.02 90	0.01 137	0.12 1	0.04 213	0.24 1	0.59 76	0.00 1	0.01 1	0.04 23	0.01 8	0.11 11	0.07 56	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.24 39	0.12 118	0.71 43	0.04 167	0.02 222	1.07 89	0.00 1	1.30 60	0.17 22	0.59 158	0.02 61	0.08 79	0.11 171	0.18 33	0.05 24	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.17 414	0.06 250	0.02 184

IER	0.75 191	0.12 118	1.93 262	0.01 26	0.00 1	2.31 359	0.02 145	2.96 177	0.98 229	1.30 268	0.96 285	1.40 266	1.19 339	1.31 181	0.45 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

DRaft	1.34 333	0.12 118	1.19 155	0.06 203	0.01 137	1.64 314	0.43 379	1.86 96	0.14 7	3.76 411	5.27 418	0.41 154	4.38 436	5.49 346	1.68 363	0.01 380	0.06 388	0.00 1	0.07 373	0.07 265	0.11 367

cross-raft	0.53 135	0.12 118	1.78 252	0.03 138	0.01 137	1.04 78	0.10 286	3.21 221	0.23 41	0.37 134	0.01 1	2.86 354	0.04 82	0.24 63	0.24 172	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.16 406	0.01 39	0.02 184

Anonymous3	0.49 120	0.12 118	2.21 299	0.01 26	0.00 1	2.53 368	0.09 278	3.16 208	0.65 127	0.12 85	0.22 162	0.12 99	0.05 97	0.37 110	0.08 69	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.03 241

EAI-Stereo	1.14 305	0.12 118	1.19 155	0.21 319	0.32 415	1.84 336	2.32 437	5.42 417	1.19 273	1.02 230	5.66 421	0.48 163	0.60 288	0.86 158	0.62 301	0.00 1	0.13 435	0.00 1	0.65 469	0.02 119	0.17 399

CFNet-RSSM	0.51 126	0.12 118	1.26 167	0.03 138	0.14 339	1.24 170	0.02 145	4.12 319	0.15 11	0.31 110	0.01 1	1.96 305	0.04 82	0.19 37	0.25 180	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.27 445	0.01 39	0.01 83

Gwc-CoAtRS	0.42 92	0.12 118	1.28 171	0.03 138	0.13 333	1.03 70	0.02 145	2.33 117	0.15 11	0.35 126	0.01 1	2.27 328	0.03 56	0.20 49	0.25 180	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.22 429	0.01 39	0.01 83

StereoDRNet-Refined	0.83 218	0.12 118	1.18 150	0.02 90	0.01 137	1.31 200	0.00 1	3.33 236	1.07 250	1.92 329	1.24 310	2.48 339	0.18 205	1.86 204	1.67 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.05 288
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PAM_32	1.45 345	0.13 128	2.69 347	0.26 339	0.30 408	2.15 351	0.29 353	4.92 389	0.22 38	0.84 195	2.02 351	9.57 451	3.27 421	0.97 165	0.56 290	0.00 1	0.12 430	0.00 1	0.31 454	0.04 210	0.27 425

PAM	1.34 333	0.13 128	2.83 352	0.30 349	0.31 412	2.21 353	0.30 360	5.05 397	0.23 41	0.82 194	1.11 295	9.08 448	2.34 395	0.90 160	0.44 262	0.00 1	0.13 435	0.00 1	0.31 454	0.03 174	0.28 426

GCAP-BAT	0.37 78	0.13 128	1.16 144	0.10 264	0.12 327	1.59 297	0.04 213	0.67 27	0.43 65	0.84 195	0.89 279	0.39 151	0.07 131	0.27 82	0.49 275	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.19 418	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 78	0.13 128	2.43 326	0.02 90	0.00 1	1.12 111	0.02 145	1.66 85	1.15 267	0.16 95	0.08 109	0.02 4	0.05 97	0.40 115	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.10 360

testlalala2	0.77 197	0.13 128	1.72 245	3.72 466	2.44 462	1.10 103	0.01 75	3.27 231	0.73 176	0.09 61	0.03 84	1.38 265	0.08 146	0.12 15	0.09 82	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.37 462	0.01 39	0.01 83

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 34	0.13 128	0.62 30	0.01 26	0.00 1	1.05 85	0.00 1	0.63 25	0.80 198	0.76 183	0.18 145	0.09 83	0.06 118	0.05 1	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.05 288

MSKI-zero shot	0.73 184	0.13 128	1.56 218	0.02 90	0.14 339	1.34 209	0.04 213	3.00 180	0.23 41	0.67 169	1.64 326	0.89 223	0.00 1	4.55 305	0.10 94	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.21 427	0.03 174	0.01 83

testlalala	0.46 107	0.13 128	0.82 54	0.17 303	0.10 318	1.13 118	0.03 189	2.63 148	1.13 263	2.04 341	0.10 117	0.29 137	0.04 82	0.15 23	0.27 193	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.26 442	0.00 1	0.00 1

CASS	0.56 140	0.13 128	1.40 192	0.03 138	0.01 137	1.65 318	0.04 213	3.03 185	0.63 109	1.96 333	0.93 283	0.28 135	0.36 255	0.52 132	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 283	0.13 128	2.07 288	0.01 26	0.00 1	3.32 394	0.21 323	5.40 414	0.92 218	2.26 358	0.66 247	3.43 382	0.05 97	2.81 226	0.27 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

ITSA-stereo	1.13 303	0.14 138	1.59 224	0.17 303	0.04 263	1.40 229	0.14 300	5.66 429	3.10 420	0.74 179	0.35 186	0.62 181	1.06 329	5.53 347	1.63 360	0.03 410	0.00 1	0.09 434	0.06 369	0.07 265	0.07 336

trnet	0.22 28	0.14 138	0.67 38	0.00 1	0.00 1	1.24 170	0.01 75	1.16 53	0.56 73	0.09 61	0.08 109	0.05 47	0.00 1	0.29 87	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.63 157	0.14 138	1.54 209	0.75 421	0.00 1	1.26 183	0.01 75	1.85 94	0.31 52	1.44 291	0.58 227	1.76 291	0.19 211	2.55 215	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1

CASnet	0.16 7	0.14 138	0.52 22	0.01 26	0.00 1	0.86 46	0.00 1	0.51 13	0.75 183	0.10 76	0.01 1	0.04 23	0.02 28	0.22 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 162	0.14 138	2.02 279	0.01 26	0.01 137	1.10 103	0.00 1	2.80 165	0.97 227	0.48 150	0.28 172	2.31 332	1.50 358	1.19 174	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

CES	0.43 98	0.14 138	0.85 58	0.05 187	1.52 454	1.22 154	0.05 234	1.01 47	0.59 76	0.03 27	0.02 61	0.14 110	0.10 161	0.40 115	0.10 94	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	2.45 468

RCA-Stereo	0.37 78	0.14 138	0.76 47	0.01 26	0.00 1	1.17 130	0.00 1	3.14 201	0.61 93	0.71 175	0.47 218	0.05 47	0.13 190	0.19 37	0.03 5	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.01 83

ASMatch	1.44 344	0.14 138	2.15 295	0.60 406	0.21 372	1.21 151	0.26 338	0.96 45	0.66 135	0.29 109	11.75 450	0.93 229	2.37 396	6.73 405	0.54 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.04 270

s12784h	0.56 140	0.14 138	1.22 162	0.02 90	0.00 1	1.14 120	0.03 189	3.43 252	1.47 324	1.02 230	1.41 320	0.05 47	0.02 28	1.08 170	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 22	0.14 138	1.54 209	0.01 26	0.00 1	0.13 2	0.04 213	1.10 50	0.65 127	0.10 76	0.05 98	0.03 13	0.04 82	0.23 60	0.05 24	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

DSFCA	1.30 326	0.14 138	1.82 256	0.01 26	0.03 244	3.74 408	0.86 403	2.71 158	1.23 278	3.09 395	0.41 202	2.93 357	1.49 355	6.12 370	1.35 351	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

MSMDNet	0.65 162	0.14 138	2.02 279	0.01 26	0.01 137	1.11 108	0.00 1	2.88 172	0.98 229	0.49 153	0.28 172	2.32 333	1.49 355	1.19 174	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

castereo++	0.25 42	0.15 150	0.48 18	0.09 253	0.00 1	1.08 97	0.03 189	1.53 78	0.67 144	0.00 1	0.01 1	0.59 176	0.00 1	0.09 3	0.06 48	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.28 449	0.02 119	0.00 1

UGAM-zero	1.60 363	0.15 150	2.43 326	0.12 274	0.28 404	1.07 89	0.04 213	5.96 439	0.26 50	1.18 254	0.22 162	8.02 442	4.54 437	6.89 419	0.27 193	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.29 452	0.01 39	0.15 392

WCG-NET	0.30 55	0.15 150	0.44 11	0.01 26	0.00 1	0.95 62	0.00 1	2.24 113	1.33 298	0.36 132	0.10 117	0.07 72	0.07 131	0.14 21	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.00 1

test_sample3	0.84 224	0.15 150	2.22 306	0.48 386	0.01 137	1.37 220	0.01 75	4.63 368	1.17 270	1.43 288	0.43 207	0.80 218	0.10 161	3.48 246	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

DCANet-4	0.69 178	0.15 150	3.76 398	0.03 138	0.01 137	1.22 154	0.01 75	3.14 201	1.90 372	2.34 364	0.14 126	0.11 95	0.25 229	0.34 103	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288

tt	68.65 500	0.15 150	99.57 507	50.64 498	14.90 492	100.00 509	100.00 508	100.00 511	99.76 505	27.80 490	10.52 447	99.97 511	98.63 506	99.61 506	100.00 511	90.62 503	98.21 504	46.66 499	52.02 500	62.86 501	21.04 497

anonymity	0.74 186	0.15 150	1.17 147	0.16 300	0.27 394	0.71 36	0.01 75	4.70 372	1.78 361	1.15 248	1.23 308	0.31 138	1.65 371	0.54 136	0.53 284	0.02 402	0.02 331	0.00 1	0.27 445	0.02 119	0.06 318

iRaft-Stereo_20w	0.92 250	0.15 150	2.68 346	0.24 330	0.06 282	1.36 215	0.28 350	7.46 460	0.34 57	1.56 305	0.37 193	0.62 181	1.24 344	1.25 178	0.34 230	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.16 406	0.02 119	0.13 382

CrosDoStereo	1.66 369	0.15 150	1.66 234	0.02 90	0.07 292	1.38 226	6.16 476	3.12 198	1.06 248	0.97 215	3.74 403	0.96 233	4.79 441	7.00 429	1.92 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 322	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 369	0.15 150	1.66 234	0.02 90	0.07 292	1.38 226	6.16 476	3.12 198	1.06 248	0.97 215	3.74 403	0.96 233	4.79 441	7.00 429	1.92 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 322	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 401	0.15 150	1.66 234	0.60 406	0.27 394	1.49 268	0.02 145	0.58 23	0.65 127	5.35 435	21.66 474	1.06 245	0.07 131	6.85 412	0.57 293	0.04 413	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.01 39	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 451	0.15 150	1.83 257	0.22 322	0.44 422	5.60 436	1.66 425	5.22 403	4.37 436	14.49 474	21.86 475	20.65 473	11.88 474	7.66 444	4.55 422	0.02 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.05 288
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	0.92 250	0.16 162	1.39 191	0.21 319	0.27 394	3.17 388	0.26 338	2.56 144	0.62 103	0.70 173	0.81 270	2.17 324	0.45 271	5.26 334	0.29 204	0.00 1	0.01 275	0.01 392	0.00 1	0.04 210	0.02 184

rvit_0105_4	0.39 84	0.16 162	1.66 234	0.01 26	0.00 1	0.85 45	0.00 1	3.15 203	1.33 298	0.07 46	0.06 104	0.10 93	0.03 56	0.29 87	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

test_sample5	0.86 230	0.16 162	2.25 309	0.49 388	0.01 137	1.41 234	0.01 75	4.55 359	1.27 286	1.35 276	0.89 279	0.58 174	0.11 171	3.75 257	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

test_sample4	0.86 230	0.16 162	2.28 317	0.50 391	0.01 137	1.42 241	0.01 75	4.65 370	1.27 286	1.52 295	0.66 247	0.69 194	0.08 146	3.50 247	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

SMFormer	1.04 274	0.16 162	1.55 211	0.33 357	0.01 137	1.03 70	0.00 1	5.24 404	2.12 385	1.53 297	2.16 360	0.92 224	0.02 28	4.46 296	1.24 343	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

tta	1.04 274	0.16 162	1.55 211	0.33 357	0.01 137	1.03 70	0.00 1	5.24 404	2.12 385	1.53 297	2.16 360	0.92 224	0.02 28	4.46 296	1.24 343	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.01 83

qqq1	0.98 259	0.16 162	1.55 211	0.33 357	0.01 137	1.03 70	0.00 1	5.24 404	2.12 385	1.53 297	2.16 360	0.92 224	0.02 28	4.46 296	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.01 83

fff1	0.98 259	0.16 162	1.55 211	0.33 357	0.01 137	1.03 70	0.00 1	5.24 404	2.12 385	1.53 297	2.16 360	0.92 224	0.02 28	4.46 296	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.01 83

DualNet	0.88 241	0.16 162	2.25 309	0.49 388	0.01 137	1.41 234	0.01 75	4.55 359	1.27 286	1.43 288	1.12 297	0.58 174	0.11 171	3.75 257	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

RAFT-Test	0.61 149	0.16 162	2.27 316	0.04 167	0.15 344	1.80 334	0.17 309	2.52 140	0.65 127	0.56 156	0.11 122	2.76 348	0.02 28	0.27 82	0.34 230	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.29 452	0.01 39	0.01 83

LoS	0.28 48	0.16 162	0.95 81	0.07 227	0.01 137	1.32 201	0.07 259	1.30 60	0.60 84	0.04 36	0.03 84	0.28 135	0.11 171	0.48 130	0.11 103	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo+	0.43 98	0.17 173	0.46 14	0.14 290	1.06 447	0.63 35	0.02 145	0.30 3	0.24 46	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.03 56	1.86 204	0.05 24	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.15 398	1.83 461	1.61 463

test_sample6	0.89 247	0.17 173	2.23 308	0.48 386	0.01 137	1.43 244	0.01 75	4.49 356	1.40 310	1.43 288	1.12 297	0.64 186	0.14 193	3.86 266	0.42 257	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

CFNet_pseudo	0.66 167	0.17 173	2.08 290	0.00 1	0.01 137	1.22 154	0.00 1	2.79 162	0.73 176	0.78 188	0.46 215	2.32 333	0.63 297	1.77 201	0.15 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

pcwnet_v2	1.29 324	0.17 173	5.98 448	0.10 264	0.01 137	1.76 329	0.02 145	5.08 400	2.90 417	1.54 303	1.98 348	2.03 309	0.81 318	3.01 230	0.28 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 174	0.03 241

CREStereo	0.22 28	0.17 173	0.64 34	0.00 1	0.01 137	1.22 154	0.01 75	1.15 52	0.56 73	0.10 76	0.07 106	0.04 23	0.00 1	0.32 99	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	0.65 162	0.17 173	2.09 291	0.00 1	0.01 137	1.22 154	0.00 1	2.77 160	0.73 176	0.75 180	0.44 210	2.32 333	0.64 300	1.76 200	0.15 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

NVstereo2D	1.09 291	0.17 173	4.40 422	0.00 1	0.00 1	1.59 297	0.18 313	4.29 337	1.40 310	0.85 197	0.36 189	2.30 330	0.62 296	5.26 334	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

test_sample7	0.72 183	0.18 180	1.23 164	0.55 400	0.01 137	1.21 151	0.00 1	4.31 339	1.07 250	1.35 276	0.36 189	0.70 197	0.44 267	2.58 216	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

MIF-Stereo (partial)	0.27 46	0.18 180	1.14 137	0.01 26	0.00 1	0.43 27	0.02 145	1.97 102	0.39 63	0.11 83	0.08 109	0.07 72	0.06 118	0.44 120	0.33 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.02 184

EKT-Stereo	0.74 186	0.18 180	1.23 164	0.81 425	4.25 468	1.19 139	0.03 189	2.17 112	0.13 4	0.35 126	0.40 199	0.97 236	0.08 146	2.61 220	0.09 82	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.07 373	0.04 210	0.03 241

LCNet	0.87 237	0.18 180	0.97 87	0.14 290	0.26 389	1.19 139	0.22 327	2.36 118	0.71 175	1.82 322	0.21 158	0.11 95	2.56 400	5.56 351	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.81 450

ac_64	1.12 301	0.18 180	1.64 229	0.18 309	0.25 386	1.48 267	0.02 145	4.97 391	1.47 324	0.69 172	0.45 214	4.94 416	0.46 274	4.87 318	0.74 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.00 1

HGLStereo	1.03 272	0.18 180	1.50 203	0.01 26	0.01 137	1.41 234	0.01 75	3.41 248	0.82 201	1.05 237	3.09 387	2.11 314	1.24 344	4.51 301	1.18 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.03 241

FC-DCNN	6.09 457	0.18 180	2.35 322	0.42 375	0.53 430	7.80 455	1.42 421	8.14 462	7.07 455	19.05 481	22.10 476	22.85 476	13.84 477	9.42 458	6.44 437	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 318

DISCO	1.93 393	0.18 180	2.44 328	0.67 416	0.53 430	5.25 433	0.00 1	5.43 418	1.56 342	2.09 344	0.91 281	6.48 432	0.89 323	8.55 453	3.60 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.01 83

UGAM	1.08 283	0.19 188	2.83 352	0.05 187	0.01 137	1.09 99	0.11 288	2.89 173	0.64 120	0.08 54	2.46 371	3.64 388	0.08 146	6.99 427	0.25 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.27 409	0.04 270

FC-DCNN v2	6.25 459	0.19 188	2.31 319	0.44 376	0.55 432	8.05 457	1.51 424	8.71 463	7.22 456	19.24 482	22.98 479	24.00 479	13.47 476	9.80 464	6.51 438	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 288

IGEV++	0.36 75	0.19 188	0.57 27	0.09 253	0.00 1	0.35 14	0.03 189	4.62 365	0.24 46	0.12 85	0.02 61	0.03 13	0.17 201	0.24 63	0.23 167	0.00 1	0.05 380	0.00 1	0.04 355	0.09 301	0.08 349

MyStereo06	0.80 210	0.19 188	2.53 337	0.02 90	0.00 1	1.51 272	0.01 75	4.61 364	0.24 46	0.89 201	0.69 257	3.14 371	1.18 338	0.58 142	0.33 223	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.07 336

MyStereo05	0.79 206	0.19 188	3.17 370	0.02 90	0.00 1	1.51 272	0.01 75	3.56 268	2.48 407	1.34 272	0.02 61	1.25 258	0.38 259	1.19 174	0.50 277	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.07 336

PFNet	1.06 282	0.19 188	2.95 357	1.16 447	0.56 433	1.58 290	0.25 334	1.50 77	0.60 84	2.38 371	1.23 308	0.63 184	0.30 237	6.85 412	0.43 259	0.16 438	0.01 275	0.00 1	0.07 373	0.18 371	0.18 405

CREStereo++_RVC	0.29 52	0.19 188	0.83 57	0.05 187	0.00 1	1.19 139	0.00 1	0.66 26	0.99 233	0.25 106	1.26 313	0.05 47	0.07 131	0.20 49	0.09 82	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
HCRNet	0.73 184	0.19 188	1.10 127	0.01 26	0.00 1	1.17 130	0.01 75	3.07 192	1.97 376	0.60 159	0.21 158	0.56 173	0.11 171	5.34 340	0.20 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

FAT-Stereo	1.86 389	0.19 188	3.31 380	0.17 303	0.03 244	1.78 332	0.97 408	4.76 379	2.79 415	4.22 420	4.87 414	5.31 424	2.83 409	5.06 327	0.90 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 83

PMTNet	0.21 22	0.19 188	0.85 58	0.02 90	0.02 222	1.14 120	0.30 360	0.88 43	0.11 1	0.03 27	0.02 61	0.07 72	0.02 28	0.37 110	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1

rvit_0105_5	0.41 89	0.20 198	1.94 266	0.01 26	0.00 1	0.91 52	0.00 1	3.18 212	1.27 286	0.08 54	0.09 113	0.10 93	0.02 28	0.35 108	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 241

IGEV_Zeroshot_test	0.74 186	0.20 198	3.00 360	0.26 339	0.02 222	1.10 103	0.05 234	3.72 282	0.19 27	0.88 199	0.71 264	2.84 351	0.63 297	0.53 134	0.33 223	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.16 406	0.04 210	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 197	0.20 198	2.22 306	0.01 26	0.01 137	1.32 201	0.00 1	3.30 233	1.31 295	1.15 248	1.14 299	2.19 326	0.42 265	2.04 207	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

GwcNet-ADL	0.62 155	0.20 198	2.03 281	0.05 187	0.01 137	1.29 192	0.02 145	3.16 208	1.39 306	0.97 215	0.44 210	1.48 268	0.23 224	0.78 154	0.27 193	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 241

IRAFT_RVC	1.02 270	0.20 198	1.58 221	1.39 453	0.26 389	1.33 207	0.32 365	2.52 140	0.66 135	1.58 306	0.81 270	1.16 253	1.58 367	6.51 391	0.43 259	0.00 1	0.12 430	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 241

XX-Stereo	1.04 274	0.20 198	4.94 434	0.85 429	0.04 263	1.25 179	0.00 1	3.37 240	0.45 67	1.22 263	0.50 220	3.70 391	0.02 28	3.91 269	0.05 24	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.20 422	0.03 174	0.02 184

ccnet	1.70 379	0.20 198	1.95 267	0.26 339	0.18 356	3.72 407	1.22 417	4.22 329	1.43 318	2.37 369	3.96 407	3.45 383	1.51 359	4.69 310	4.47 420	0.06 425	0.00 1	0.09 434	0.01 315	0.10 312	0.01 83

RAStereo	0.17 10	0.21 205	1.18 150	0.04 167	0.01 137	0.18 4	0.00 1	0.81 39	0.34 57	0.07 46	0.04 95	0.05 47	0.05 97	0.19 37	0.10 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

ff7	0.23 34	0.21 205	1.02 98	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.53 14	0.75 183	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.44 120	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.07 265	0.01 83

ffff	0.23 34	0.21 205	1.02 98	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.53 14	0.75 183	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.44 120	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.07 265	0.01 83

11t	0.23 34	0.21 205	1.02 98	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.53 14	0.75 183	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.44 120	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.07 265	0.01 83

anonymousdsp	0.21 22	0.21 205	0.63 31	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.74 34	0.77 192	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.25 68	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 406	0.08 279	0.03 241

ccc-4	0.23 34	0.21 205	1.02 98	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.53 14	0.75 183	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.44 120	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.07 265	0.01 83

IGEV-Stereo	0.21 22	0.21 205	0.63 31	0.02 90	0.00 1	1.07 89	0.00 1	0.73 32	0.77 192	0.09 61	0.01 1	0.04 23	0.07 131	0.24 63	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 406	0.08 279	0.03 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 195	0.21 205	2.98 358	0.06 203	0.07 292	1.24 170	0.05 234	3.09 195	1.38 304	0.62 160	0.34 183	0.75 206	0.78 315	3.35 237	0.22 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.06 318

ACVNet	0.57 142	0.21 205	1.34 184	0.09 253	0.00 1	1.36 215	0.22 327	2.40 122	1.05 245	0.63 164	0.66 247	1.94 303	0.26 232	0.31 93	0.79 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.00 1

acv_ft	0.79 206	0.21 205	1.28 171	0.01 26	1.08 448	1.68 321	0.01 75	3.75 284	1.05 245	1.31 271	0.66 247	1.94 303	0.46 274	0.31 93	1.68 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.00 1

CAS++	0.32 62	0.22 215	0.69 41	0.04 167	0.00 1	0.35 14	0.01 75	4.32 343	0.48 68	0.02 8	0.01 1	0.07 72	0.00 1	0.19 37	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 112	0.22 215	1.27 169	0.15 293	0.01 137	1.18 136	0.01 75	1.65 82	0.48 68	0.02 8	1.80 339	0.46 159	0.04 82	1.62 196	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.01 315	0.16 358	0.02 184

NINENet	1.03 272	0.22 215	1.30 179	0.10 264	0.01 137	5.85 438	0.03 189	4.41 350	1.25 282	1.55 304	0.60 242	2.39 337	0.06 118	2.72 225	0.05 24	0.00 1	0.01 275	0.01 392	0.00 1	0.04 210	0.00 1

DMCA	0.68 176	0.22 215	1.96 270	0.01 26	0.01 137	1.28 188	0.02 145	3.02 183	1.54 336	2.14 345	0.15 133	1.74 289	0.10 161	0.45 125	0.95 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 83

DANet	1.74 381	0.22 215	3.06 363	0.75 421	0.44 422	2.46 365	0.35 372	3.40 246	1.41 313	4.22 420	1.56 323	5.03 418	0.56 283	6.29 378	5.00 428	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.04 210	0.08 349
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 311	0.22 215	1.28 171	0.08 242	0.00 1	1.51 272	0.23 331	3.39 244	1.52 334	3.43 406	2.00 349	3.40 380	0.31 241	4.29 284	1.82 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 324	0.22 215	1.35 187	0.64 413	0.16 350	2.56 369	0.00 1	4.14 320	2.37 402	2.29 363	1.76 336	2.84 351	0.02 28	6.80 411	0.45 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.11 367

rvit_stereo_0080	0.30 55	0.23 222	1.20 158	0.00 1	0.00 1	0.90 50	0.01 75	2.79 162	0.60 84	0.02 8	0.02 61	0.06 58	0.01 8	0.12 15	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184

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DIP-Stereo	0.58 143	0.23 222	0.90 69	0.08 242	0.00 1	1.43 244	0.01 75	6.01 440	1.38 304	0.92 208	0.11 122	0.04 23	0.19 211	0.12 15	0.07 56	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.01 83
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 364	0.23 222	3.72 396	0.18 309	0.13 333	3.34 396	0.19 319	5.93 438	2.01 381	4.14 419	0.76 266	2.12 316	1.78 376	5.22 333	2.62 402	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.01 315	0.03 174	0.01 83

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WCG-NET（raft）	0.29 52	0.24 226	0.51 20	0.01 26	0.00 1	0.91 52	0.05 234	0.56 20	1.12 261	0.21 103	0.12 124	1.54 272	0.14 193	0.14 21	0.07 56	0.00 1	0.11 423	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.03 241

UNet	1.13 303	0.24 226	4.21 413	0.01 26	0.02 222	2.31 359	0.02 145	3.06 190	0.76 191	1.17 252	0.14 126	2.73 346	1.58 367	4.48 300	1.92 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

CBMV	1.56 358	0.24 226	1.92 261	0.31 353	0.03 244	2.90 386	4.33 459	3.79 290	1.81 362	4.98 431	1.73 334	2.70 344	1.68 373	3.81 262	0.92 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.08 349
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 112	0.25 230	2.47 333	0.04 167	0.01 137	1.17 130	0.00 1	2.01 103	0.63 109	0.08 54	0.14 126	1.16 253	0.05 97	0.80 157	0.46 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.10 312	0.04 270

ProNet	0.20 20	0.25 230	0.78 49	0.01 26	0.01 137	0.95 62	0.00 1	0.70 28	0.68 150	0.02 8	0.01 1	0.05 47	0.03 56	0.31 93	0.03 5	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.04 270

HHNet	0.87 237	0.25 230	1.78 252	0.16 300	0.08 301	1.30 196	0.44 380	1.93 98	0.64 120	1.41 287	5.92 423	0.14 110	1.79 377	0.35 108	0.95 328	0.05 419	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.14 341	0.01 83

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model_zeroshot	0.49 120	0.26 234	2.10 293	0.03 138	0.01 137	1.69 323	0.08 266	2.63 148	0.18 24	1.02 230	0.01 1	0.61 178	0.06 118	0.86 158	0.14 118	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.16 406	0.02 119	0.01 83

gcap-zeroshot	0.70 181	0.26 234	1.98 273	0.19 317	0.27 394	1.43 244	0.02 145	4.23 330	0.82 201	0.75 180	0.54 224	2.19 326	0.03 56	0.63 148	0.25 180	0.00 1	0.11 423	0.00 1	0.20 422	0.00 1	0.01 83

anonymousa	0.79 206	0.26 234	1.91 260	0.03 138	0.29 406	1.46 260	0.02 145	3.76 286	0.97 227	0.72 177	2.25 366	3.21 376	0.56 283	0.15 23	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 184

ACV-stereo	1.64 367	0.27 238	2.94 356	0.04 167	0.04 263	6.31 444	0.18 313	1.81 92	0.22 38	0.23 105	0.01 1	10.52 453	5.41 451	4.07 274	0.77 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

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MyStereo04	0.78 205	0.27 238	3.19 371	0.02 90	0.01 137	1.64 314	0.01 75	3.64 276	2.20 395	0.98 224	0.02 61	1.29 260	0.57 285	1.10 171	0.53 284	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.06 318

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cc1	0.94 252	0.27 238	1.28 171	0.13 280	0.00 1	3.44 399	0.01 75	3.18 212	7.23 457	0.33 114	0.69 257	0.04 23	0.61 291	1.43 187	0.05 24	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.03 344	0.09 301	0.04 270

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iRaftStereo_RVC	0.36 75	0.27 238	0.76 47	0.01 26	0.00 1	1.20 148	0.01 75	2.15 109	0.62 103	0.15 94	0.22 162	0.69 194	0.12 183	0.28 84	0.18 148	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.22 419

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plain	0.41 89	0.28 249	2.26 313	0.07 227	0.00 1	0.50 31	0.01 75	2.84 168	0.92 218	0.05 39	0.07 106	0.13 104	0.17 201	0.43 118	0.20 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 427	0.01 83

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TANstereo	0.30 55	0.28 249	0.86 60	0.03 138	0.01 137	1.14 120	0.00 1	0.53 14	0.44 66	1.06 240	1.24 310	0.06 58	0.05 97	0.25 68	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 28	0.29 257	0.87 62	0.05 187	0.18 356	0.41 23	0.01 75	1.24 57	0.56 73	0.02 8	0.03 84	0.13 104	0.05 97	0.32 99	0.24 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

GCAP-Stereo	0.24 39	0.29 257	0.82 54	0.01 26	0.00 1	1.24 170	0.00 1	1.70 87	0.23 41	0.02 8	0.01 1	0.09 83	0.10 161	0.18 33	0.05 24	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.01 83

THIR-Stereo	1.48 349	0.29 257	1.51 207	0.01 26	0.02 222	1.05 85	4.32 458	2.11 108	0.22 38	1.08 241	4.24 410	1.93 302	4.19 434	6.76 407	1.87 373	0.00 1	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.05 232	0.00 1

ADLNet	1.20 316	0.29 257	1.98 273	0.00 1	0.02 222	2.20 352	0.11 288	4.39 348	2.52 409	2.19 350	2.20 365	2.66 342	0.70 312	3.42 242	1.25 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 312	0.04 270

S-Stereo	2.00 397	0.30 261	5.74 446	0.24 330	0.23 379	2.51 367	1.90 428	4.74 375	5.15 442	2.42 373	5.80 422	2.85 353	0.72 313	5.08 328	2.17 389	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.04 270

TransformOpticalFlow	1.47 348	0.31 262	3.22 377	0.66 414	0.08 301	1.54 283	0.09 278	3.84 298	1.58 347	1.66 310	2.32 368	3.60 386	3.12 415	6.99 427	0.42 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

APVNet	1.52 352	0.31 262	4.00 404	0.09 253	0.00 1	4.64 425	0.08 266	4.41 350	1.21 276	1.25 266	1.05 292	2.90 356	0.93 326	6.70 403	2.48 396	0.01 380	0.00 1	0.07 430	0.00 1	0.27 409	0.05 288

stereogan	2.13 402	0.31 262	3.75 397	0.01 26	0.09 309	7.44 452	0.60 393	4.27 334	3.29 422	3.91 416	4.62 413	6.41 431	1.84 382	5.17 330	0.58 295	0.00 1	0.01 275	0.01 392	0.00 1	0.24 396	0.05 288

RASNet	1.53 354	0.31 262	1.97 272	0.09 253	3.20 464	1.69 323	0.06 253	3.27 231	2.12 385	0.77 185	1.29 314	5.32 425	1.69 374	6.60 394	2.17 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 184

AIO_rvc	0.21 22	0.32 266	0.50 19	0.09 253	0.03 244	0.43 27	0.06 253	1.25 58	0.63 109	0.03 27	0.01 1	0.09 83	0.04 82	0.28 84	0.16 134	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.03 344	0.10 312	0.10 360

HUF	0.25 42	0.32 266	1.18 150	0.06 203	0.11 325	0.31 7	0.08 266	0.73 32	0.62 103	0.10 76	0.01 1	0.02 4	0.03 56	0.16 26	0.14 118	0.00 1	0.58 465	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.37 437

rvit_stereo_ft	0.31 59	0.32 266	1.63 228	0.01 26	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 168	0.79 195	0.02 8	0.03 84	0.08 79	0.02 28	0.19 37	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 241

sAnonymous2	0.37 78	0.32 266	3.21 374	0.01 26	0.00 1	0.35 14	0.08 266	1.96 100	0.90 215	0.03 27	0.05 98	0.04 23	0.11 171	0.11 11	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.18 405

CroCo_RVC	0.37 78	0.32 266	3.21 374	0.01 26	0.00 1	0.35 14	0.08 266	1.96 100	0.90 215	0.03 27	0.05 98	0.04 23	0.11 171	0.11 11	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.18 405

delet	1.14 305	0.32 266	1.56 218	0.03 138	0.17 352	2.86 385	1.03 411	4.25 331	2.14 390	1.03 234	1.17 304	1.64 286	0.92 325	4.35 287	1.27 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.00 1

psm_up	0.84 224	0.32 266	1.44 198	0.02 90	0.00 1	1.98 341	0.05 234	3.40 246	1.04 239	2.06 342	0.40 199	1.74 289	0.45 271	3.47 245	0.24 172	0.06 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.00 1

rvit_105_1	0.60 146	0.33 273	2.37 323	0.01 26	0.00 1	1.16 127	0.00 1	3.38 242	1.20 275	0.16 95	0.26 166	0.13 104	0.04 82	2.66 221	0.24 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.03 241

CoDeX	0.94 252	0.34 274	2.09 291	0.05 187	0.20 367	1.49 268	0.20 321	5.89 435	1.57 343	0.66 168	0.67 255	1.05 243	0.32 246	3.82 264	0.33 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1

STTStereo	0.83 218	0.34 274	2.44 328	0.24 330	0.15 344	1.41 234	0.10 286	3.02 183	1.55 337	1.34 272	0.17 141	1.77 293	0.45 271	3.42 242	0.30 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 295	0.35 276	4.53 426	0.18 309	0.37 417	0.79 39	0.00 1	5.71 432	0.74 182	0.40 137	0.64 244	4.47 405	1.41 352	1.42 186	0.30 212	0.00 1	0.11 423	0.00 1	0.28 449	0.17 363	0.14 389

DCRE	0.69 178	0.35 276	1.16 144	0.06 203	0.02 222	0.91 52	0.00 1	1.05 48	0.30 51	0.98 224	7.63 434	0.72 202	0.02 28	0.16 26	0.07 56	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.21 427	0.02 119	0.03 241

RYNet	1.52 352	0.35 276	3.38 383	0.25 333	0.04 263	2.31 359	0.03 189	4.62 365	1.47 324	1.14 247	0.34 183	4.52 407	1.38 351	6.36 382	4.23 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

UCFNet_RVC	0.66 167	0.35 276	1.20 158	0.02 90	0.30 408	1.53 279	0.01 75	3.42 250	0.67 144	1.12 245	0.73 265	1.26 259	0.20 217	1.84 203	0.46 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 255	0.36 280	1.49 202	0.05 187	0.00 1	1.62 311	0.28 350	3.86 302	1.28 290	1.79 321	0.80 269	1.59 276	0.07 131	5.29 336	0.48 273	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 83

STrans-v2	1.67 373	0.36 280	3.28 378	0.02 90	0.19 363	1.45 254	0.08 266	6.69 451	1.49 330	2.00 336	2.86 383	3.67 390	3.88 432	7.04 431	0.45 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 146	0.36 280	0.96 82	0.03 138	0.02 222	1.21 151	0.02 145	2.80 165	1.55 337	1.08 241	2.63 377	0.43 156	0.16 198	0.37 110	0.25 180	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.19 379	0.01 83

FBW_ROB	2.36 409	0.36 280	3.16 369	0.37 370	0.14 339	4.42 423	0.18 313	6.64 449	3.05 419	2.98 392	2.85 382	4.86 415	1.11 333	11.00 472	4.53 421	0.16 438	0.05 380	0.37 453	0.09 383	0.19 379	0.78 449

HH	0.88 241	0.37 284	1.93 262	0.25 333	0.10 318	0.62 33	0.00 1	3.79 290	0.18 24	0.33 114	0.59 237	3.94 395	0.81 318	4.44 294	0.09 82	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

HanStereo	0.88 241	0.37 284	1.93 262	0.25 333	0.10 318	0.62 33	0.00 1	3.79 290	0.18 24	0.33 114	0.59 237	3.94 395	0.81 318	4.44 294	0.09 82	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

psmorigin	2.01 398	0.37 284	10.25 467	0.22 322	0.03 244	1.62 311	0.19 319	3.31 234	1.05 245	4.92 430	3.14 388	5.85 426	2.21 391	5.31 337	1.71 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.02 184

AIO-test1	0.53 135	0.38 287	1.50 203	0.02 90	0.03 244	1.12 111	0.01 75	3.13 200	0.69 163	0.44 142	0.30 174	0.06 58	0.06 118	2.52 214	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.13 334	0.09 355

StereoVision	0.86 230	0.38 287	1.75 249	0.03 138	0.01 137	1.14 120	0.02 145	3.38 242	0.92 218	0.13 91	6.89 431	0.50 167	0.12 183	1.10 171	0.78 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 184

gwcnet-sp	0.98 259	0.38 287	4.06 408	0.04 167	0.00 1	2.60 371	0.15 302	3.51 262	1.13 263	1.75 314	0.16 135	0.68 191	0.39 260	3.69 252	0.90 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.03 241

scenet	0.98 259	0.38 287	4.06 408	0.04 167	0.00 1	2.60 371	0.15 302	3.51 262	1.13 263	1.75 314	0.16 135	0.68 191	0.39 260	3.69 252	0.90 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.03 241

ssnet	0.98 259	0.38 287	4.06 408	0.04 167	0.00 1	2.60 371	0.15 302	3.51 262	1.13 263	1.75 314	0.16 135	0.68 191	0.39 260	3.69 252	0.90 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.03 241

GANet-RSSM	0.88 241	0.38 287	1.45 199	0.60 406	0.00 1	1.36 215	0.02 145	4.55 359	0.69 163	0.71 175	0.32 176	1.56 274	0.61 291	4.55 305	0.64 304	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1	0.08 279	0.02 184

SGM_RVC	4.07 443	0.38 287	1.98 273	0.84 426	0.26 389	6.20 442	2.37 438	6.45 446	3.57 425	11.56 465	9.27 442	15.55 464	6.78 456	10.07 465	4.60 423	0.22 442	0.25 451	0.20 446	0.23 432	0.26 405	0.34 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 274	0.39 294	1.17 147	0.00 1	0.20 367	1.33 207	0.03 189	4.19 324	1.81 362	0.99 228	5.33 419	0.61 178	0.15 195	4.07 274	0.30 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 406	0.13 334	0.00 1

ADLNet2	1.38 339	0.39 294	3.13 368	0.00 1	0.70 438	1.23 169	0.26 338	4.19 324	2.36 401	1.45 292	3.16 391	4.23 399	0.82 321	4.56 307	0.88 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 334	0.02 184

XX-TBD	0.28 48	0.39 294	0.97 87	0.05 187	0.00 1	1.09 99	0.00 1	0.71 30	0.54 71	0.44 142	1.04 291	0.06 58	0.06 118	0.19 37	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 291	0.39 294	1.45 199	0.04 167	0.00 1	1.34 209	0.22 327	3.34 239	2.25 398	1.48 293	1.11 295	4.17 398	0.37 257	4.73 313	0.79 316	0.01 380	0.00 1	0.03 422	0.00 1	0.09 301	0.01 83

CVANet_RVC	1.10 295	0.39 294	1.69 241	0.28 345	0.00 1	1.45 254	0.48 383	3.26 225	1.64 351	2.93 388	1.22 307	1.51 269	0.37 257	6.09 368	0.50 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.01 83

CroCo-Stereo	0.39 84	0.40 299	1.67 238	0.07 227	0.00 1	0.19 5	0.01 75	3.55 267	0.75 183	0.08 54	0.02 61	0.46 159	0.08 146	0.28 84	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83
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
edge stereo	1.94 395	0.40 299	3.82 401	0.15 293	0.09 309	1.81 335	0.45 381	4.77 380	2.21 396	3.36 402	3.94 406	8.39 444	1.72 375	5.75 358	1.69 365	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.17 363	0.01 83

HSM	1.36 336	0.40 299	1.07 120	0.01 26	0.30 408	1.73 328	0.03 189	5.89 435	1.22 277	1.83 323	1.36 317	4.78 413	1.30 349	6.61 396	0.57 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

DualNet (step1)	0.96 255	0.41 302	2.03 281	0.02 90	0.01 137	2.14 348	0.01 75	4.31 339	1.07 250	1.35 276	0.36 189	0.70 197	0.44 267	2.58 216	0.34 230	0.53 455	0.00 1	1.82 463	1.10 475	0.02 119	0.02 184

test_sample9	2.36 409	0.41 302	2.03 281	0.02 90	0.01 137	2.14 348	0.01 75	4.31 339	1.07 250	1.35 276	0.36 189	0.70 197	0.44 267	5.58 355	8.70 452	0.53 455	16.52 495	1.82 463	1.10 475	0.02 119	0.02 184

test_sample8	3.62 436	0.41 302	2.03 281	0.02 90	0.01 137	2.14 348	0.01 75	4.38 345	1.04 239	6.51 439	0.58 227	14.04 462	6.94 457	5.58 355	8.70 452	0.53 455	16.52 495	1.82 463	1.10 475	0.02 119	0.02 184

SA	0.83 218	0.41 302	1.17 147	0.00 1	0.20 367	1.28 188	0.01 75	3.98 309	1.86 368	0.41 139	0.96 285	0.27 133	1.33 350	4.07 274	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.14 341	0.01 83

IPLG	0.86 230	0.41 302	2.31 319	0.06 203	0.06 282	1.36 215	0.11 288	3.17 210	0.83 204	0.62 160	1.00 289	0.46 159	0.61 291	5.57 354	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.01 83

XPNet_ROB	1.17 311	0.41 302	1.68 239	0.04 167	0.01 137	1.65 318	0.17 309	3.46 257	1.39 306	3.89 415	1.01 290	1.60 278	0.53 279	4.35 287	3.07 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

fff	0.66 167	0.42 308	2.21 299	0.01 26	0.01 137	1.22 154	0.02 145	3.26 225	1.04 239	2.34 364	0.14 126	0.09 83	1.83 379	0.34 103	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288

MIPNet	0.64 160	0.42 308	2.01 277	0.08 242	0.07 292	1.29 192	0.11 288	3.47 259	1.29 291	0.67 169	0.10 117	0.63 184	0.97 327	1.25 178	0.25 180	0.00 1	0.01 275	0.01 392	0.01 315	0.11 322	0.04 270

GEStereo_RVC	1.10 295	0.42 308	1.72 245	0.28 345	0.01 137	1.37 220	0.11 288	6.25 444	0.84 207	1.05 237	0.67 255	1.61 280	0.79 316	6.11 369	0.63 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 312	0.04 270

raftrobust	0.46 107	0.42 308	1.05 118	0.01 26	0.21 372	1.17 130	0.05 234	2.07 107	0.19 27	2.98 392	0.02 61	0.12 99	0.15 195	0.25 68	0.31 215	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.06 318

csc	0.66 167	0.42 308	2.21 299	0.01 26	0.01 137	1.22 154	0.02 145	3.26 225	1.04 239	2.34 364	0.14 126	0.09 83	1.83 379	0.34 103	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288

cscssc	0.66 167	0.42 308	2.21 299	0.01 26	0.01 137	1.22 154	0.02 145	3.26 225	1.04 239	2.34 364	0.14 126	0.09 83	1.83 379	0.34 103	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288

MIM_Stereo	0.45 104	0.43 314	1.18 150	0.51 395	0.04 263	1.26 183	0.02 145	2.38 120	0.65 127	0.07 46	0.02 61	0.70 197	0.20 217	1.01 168	0.13 111	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.10 360

ADStereo(finetuned)	0.83 218	0.43 314	3.68 395	0.03 138	0.00 1	1.22 154	0.01 75	3.26 225	1.86 368	2.61 381	0.20 157	0.09 83	2.39 398	0.34 103	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.06 318

DCANet	0.66 167	0.43 314	2.21 299	0.03 138	0.00 1	1.22 154	0.01 75	3.26 225	1.85 367	2.61 381	0.21 158	0.09 83	0.49 276	0.33 102	0.39 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.06 318

GANet	1.90 392	0.43 314	1.83 257	0.39 372	0.00 1	2.24 355	3.37 447	3.90 305	1.44 319	2.17 348	9.66 443	2.57 340	1.09 332	6.88 416	1.81 368	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.00 1	0.10 312	0.03 241

MSMD_ROB	4.94 450	0.43 314	2.58 341	0.12 274	0.01 137	8.43 458	1.09 413	4.25 331	4.11 433	13.11 468	26.36 484	13.95 461	13.88 478	7.45 440	2.92 406	0.10 431	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

AACVNet	0.87 237	0.44 319	1.19 155	0.17 303	0.00 1	1.76 329	0.00 1	3.60 273	0.60 84	1.03 234	0.26 166	1.31 261	0.17 201	6.33 380	0.28 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 363	0.01 83

rafts_anoy	0.39 84	0.44 319	1.15 140	0.06 203	0.03 244	1.12 111	0.04 213	2.75 159	0.33 56	0.10 76	0.16 135	0.11 95	0.19 211	0.74 153	0.31 215	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.01 315	0.02 119	0.05 288

RALCasStereoNet	0.44 101	0.44 319	1.03 109	0.03 138	0.00 1	1.10 103	0.03 189	2.46 134	0.90 215	0.07 46	0.32 176	0.12 99	0.20 217	1.28 180	0.25 180	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.12 375

PSMNet-RSSM	0.90 248	0.44 319	1.35 187	0.13 280	0.00 1	1.37 220	0.03 189	4.79 383	0.85 211	1.11 244	0.49 219	2.15 318	0.35 253	4.09 278	0.73 311	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.03 174	0.01 83

RAFT+CT+SA	0.66 167	0.45 323	1.22 162	0.10 264	0.30 408	1.24 170	0.02 145	4.21 326	0.67 144	0.62 160	0.39 198	0.33 143	0.05 97	2.69 223	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 461	0.13 334	0.30 428

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 365	0.45 323	2.21 299	1.53 455	0.18 356	4.33 419	0.41 377	3.37 240	1.40 310	0.54 155	0.65 245	3.10 369	0.11 171	4.93 320	0.60 299	4.57 468	0.51 461	0.00 1	0.00 1	1.37 458	2.39 467

PS-NSSS	1.08 283	0.45 323	1.70 243	0.02 90	0.01 137	1.37 220	0.01 75	4.38 345	2.09 383	1.15 248	2.65 378	0.65 187	0.07 131	6.35 381	0.56 290	0.16 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.00 1

iResNet	1.00 267	0.45 323	3.08 365	0.86 433	0.01 137	1.97 340	0.01 75	3.67 280	1.49 330	1.77 319	1.09 293	0.35 145	0.13 190	3.83 265	1.27 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.01 83

fast-acv-ft	1.41 342	0.46 327	4.29 417	0.10 264	0.13 333	3.97 410	0.29 353	2.42 130	1.91 373	0.81 193	3.55 399	3.02 363	1.26 346	3.35 237	2.05 386	0.04 413	0.01 275	0.04 425	0.04 355	0.39 435	0.05 288

TestStereo1	0.77 197	0.46 327	1.12 131	0.15 293	0.19 363	1.29 192	0.01 75	3.33 236	1.55 337	0.45 145	1.67 329	0.13 104	1.23 341	3.39 240	0.27 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 363	0.07 336

SA-5K	0.77 197	0.46 327	1.12 131	0.15 293	0.19 363	1.29 192	0.01 75	3.33 236	1.55 337	0.45 145	1.67 329	0.13 104	1.23 341	3.39 240	0.27 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 363	0.07 336

AFF-stereo	0.65 162	0.46 327	0.82 54	0.37 370	0.00 1	1.19 139	0.00 1	3.04 189	1.42 314	0.72 177	1.95 346	1.16 253	0.26 232	0.97 165	0.31 215	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.21 389	0.02 184

FINET	1.36 336	0.46 327	4.05 407	0.22 322	0.73 439	1.03 70	0.00 1	3.57 269	5.71 445	1.59 307	1.64 326	0.49 165	0.19 211	5.53 347	1.90 374	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.03 241

CFNet-ft	0.77 197	0.46 327	1.34 184	0.01 26	0.27 394	1.32 201	0.02 145	2.40 122	0.68 150	0.63 164	0.18 145	3.23 378	0.21 221	3.97 271	0.54 287	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.03 174	0.02 184

CFNet_RVC	0.77 197	0.46 327	1.34 184	0.01 26	0.27 394	1.32 201	0.02 145	2.40 122	0.68 150	0.63 164	0.18 145	3.23 378	0.21 221	3.97 271	0.54 287	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.03 174	0.02 184

NVStereoNet_ROB	3.25 426	0.46 327	2.71 350	0.34 363	0.56 433	2.36 362	0.87 404	4.56 362	4.47 439	4.55 424	14.09 456	11.93 455	3.23 420	9.79 463	3.14 410	0.43 452	0.03 359	0.53 457	0.31 454	0.36 432	0.38 439
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 75	0.47 335	1.08 122	0.09 253	0.03 244	1.12 111	0.07 259	1.66 85	0.93 222	0.43 141	0.02 61	0.51 169	0.08 146	0.23 60	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.04 210	0.04 270

G-Net	3.49 433	0.47 335	4.03 406	1.61 456	1.91 456	10.78 464	1.92 429	3.06 190	1.26 283	8.59 454	12.06 451	6.13 429	7.82 461	4.78 314	4.77 424	0.08 427	0.12 430	0.07 430	0.15 398	0.16 358	0.11 367

PSMNet-RUCA	0.66 167	0.48 337	1.68 239	0.01 26	0.02 222	2.02 343	0.25 334	3.93 307	1.50 332	0.37 134	1.38 319	0.11 95	0.12 183	0.64 149	0.31 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.00 1

LoS_RVC	0.19 18	0.48 337	0.51 20	0.12 274	0.10 318	1.01 68	0.01 75	0.81 39	0.19 27	0.07 46	0.02 61	0.06 58	0.05 97	0.31 93	0.05 24	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 270

IIG-Stereo	1.30 326	0.48 337	1.04 113	2.41 461	0.05 272	1.61 305	0.14 300	2.59 146	0.68 150	2.97 391	2.28 367	3.08 367	0.57 285	7.41 439	0.65 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

raft+_RVC	0.42 92	0.48 337	1.11 129	0.51 395	0.17 352	1.16 127	0.04 213	2.25 114	0.59 76	0.12 85	0.42 203	0.08 79	0.15 195	0.60 143	0.28 200	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.19 409

WCMA_ROB	4.54 447	0.48 337	3.19 371	0.49 388	0.63 437	5.38 434	2.57 443	4.70 372	3.77 429	14.17 472	19.02 467	15.47 463	9.03 465	6.73 405	4.85 426	0.01 380	0.05 380	0.01 392	0.01 315	0.08 279	0.16 395

CroCo-Stereo Lap2	0.33 63	0.49 342	1.18 150	0.02 90	0.00 1	0.33 10	0.00 1	3.08 194	0.61 93	0.02 8	0.01 1	0.04 23	0.08 146	0.45 125	0.15 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.02 184

TDLM	1.08 283	0.49 342	1.43 196	0.27 343	0.00 1	1.56 285	2.12 432	3.10 196	1.75 359	1.36 281	0.93 283	1.06 245	0.49 276	6.21 373	0.70 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.02 184

SPS-STEREO	3.08 423	0.49 342	2.49 334	0.21 319	0.24 383	3.67 406	1.24 418	5.80 433	2.43 405	10.68 460	8.00 437	9.48 450	3.59 426	8.11 449	5.08 429	0.01 380	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.11 367
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 186	0.50 345	1.55 211	0.44 376	0.25 386	1.45 254	0.01 75	4.16 321	0.78 194	0.79 190	0.17 141	0.42 155	0.64 300	3.06 232	0.18 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.21 416

UDGNet	0.35 71	0.50 345	1.14 137	0.02 90	0.00 1	1.12 111	0.02 145	0.70 28	1.57 343	0.31 110	0.05 98	0.06 58	0.02 28	1.45 192	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 146	0.50 345	1.01 93	0.50 391	0.04 263	0.94 59	0.08 266	3.01 182	0.65 127	0.22 104	0.09 113	3.41 381	0.27 235	0.53 134	0.37 244	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.01 315	0.40 436	0.03 241

DeepPruner_ROB	0.86 230	0.50 345	1.80 255	0.01 26	0.00 1	1.57 286	0.17 309	3.48 260	0.42 64	3.31 401	0.02 61	2.09 313	0.17 201	3.01 230	0.61 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.01 83

cf-r	0.98 259	0.51 349	2.04 285	0.25 333	0.01 137	1.40 229	0.03 189	4.47 355	1.65 352	0.95 211	0.58 227	2.63 341	0.24 226	4.19 280	0.58 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.04 270

DispNO	1.25 321	0.52 350	3.40 384	0.11 273	0.05 272	1.45 254	0.01 75	3.73 283	1.68 354	1.34 272	1.59 324	3.15 372	1.12 336	5.56 351	1.14 338	0.00 1	0.02 331	0.03 422	0.12 396	0.05 232	0.03 241

MyStereo8	0.85 226	0.52 350	3.20 373	0.20 318	0.00 1	1.47 261	0.01 75	3.53 265	1.91 373	1.34 272	0.65 245	1.22 256	0.31 241	0.57 139	1.38 354	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.06 369	0.09 301	0.30 428

RAFT_CTSACE	0.68 176	0.52 350	1.74 247	0.50 391	0.05 272	1.16 127	0.00 1	2.68 157	0.66 135	0.68 171	1.60 325	1.76 291	0.80 317	0.94 163	0.13 111	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.00 1

CSP-Net	1.01 268	0.52 350	0.92 74	0.01 26	0.00 1	2.83 383	0.05 234	4.99 392	0.69 163	0.91 206	0.85 275	1.82 298	0.23 224	6.04 366	0.29 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 312	0.01 83

ETE_ROB	1.16 310	0.52 350	1.71 244	0.01 26	0.02 222	1.79 333	0.22 327	4.10 317	1.32 296	4.68 428	1.18 305	2.81 349	0.08 146	3.56 249	1.12 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 318

AASNet	0.86 230	0.53 355	1.96 270	0.04 167	0.00 1	1.70 325	0.05 234	5.13 401	1.84 364	0.93 209	1.88 342	0.96 233	0.19 211	0.67 150	0.91 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.09 355

MLCV	1.01 268	0.53 355	2.17 296	0.03 138	0.00 1	1.60 301	0.03 189	2.90 174	1.30 293	2.60 380	1.85 341	1.00 239	0.40 263	4.88 319	0.74 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.01 83

OMP-Stereo	1.20 316	0.54 357	0.96 82	2.39 460	0.29 406	1.58 290	0.33 368	2.01 103	0.68 150	2.68 383	1.16 302	3.10 369	0.18 205	7.40 438	0.56 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.01 83

TestStereo	0.61 149	0.55 358	1.84 259	0.00 1	0.00 1	0.94 59	0.00 1	1.65 82	0.23 41	0.12 85	0.03 84	0.08 79	0.06 118	6.59 393	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 384	0.55 358	2.59 343	0.22 322	0.60 436	1.70 325	0.98 410	4.31 339	1.99 380	3.12 396	5.04 417	4.41 404	2.96 411	4.72 312	1.90 374	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.14 341	0.01 83

Nwc_Net	1.94 395	0.55 358	3.79 399	0.07 227	0.08 301	2.73 376	0.04 213	6.75 454	1.11 256	2.03 340	7.92 436	4.82 414	2.11 389	4.78 314	2.01 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.01 83

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 274	0.55 358	2.52 336	0.56 402	1.00 444	1.37 220	0.00 1	3.43 252	1.35 301	2.24 353	0.35 186	2.18 325	0.58 287	4.28 283	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	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.
iRaft-Stereo_5w	1.08 283	0.56 362	2.70 348	0.02 90	0.02 222	1.20 148	0.01 75	3.18 212	0.63 109	0.14 93	2.00 349	1.62 282	1.54 361	6.69 402	1.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 83

NCC-stereo	1.67 373	0.56 362	3.10 366	0.08 242	0.22 374	2.24 355	0.13 297	5.05 397	1.42 314	2.27 361	2.72 379	4.29 400	3.53 424	5.76 359	2.01 383	0.04 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184

Abc-Net	1.67 373	0.56 362	3.10 366	0.08 242	0.22 374	2.24 355	0.13 297	5.05 397	1.42 314	2.27 361	2.72 379	4.29 400	3.53 424	5.76 359	2.01 383	0.04 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.02 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	0.98 259	0.57 365	1.21 161	0.06 203	0.17 352	1.36 215	0.02 145	3.46 257	2.18 393	0.33 114	0.01 1	1.54 272	1.42 353	6.77 408	0.15 126	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.18 417	0.11 322	0.09 355

HITNet	0.80 210	0.58 366	2.14 294	0.69 417	0.00 1	1.35 213	0.02 145	4.50 357	1.15 267	1.76 318	0.16 135	0.60 177	0.30 237	1.13 173	1.64 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NaN_ROB	2.02 399	0.58 366	2.65 345	0.29 347	0.28 404	3.19 389	5.19 469	3.84 298	2.55 411	5.31 434	1.73 334	2.30 330	1.96 385	6.78 409	3.09 409	0.01 380	0.06 388	0.03 422	0.10 387	0.10 312	0.37 437

PA-Net	1.31 330	0.59 368	3.65 394	0.06 203	0.15 344	1.44 248	0.54 388	4.08 314	2.71 414	0.78 188	1.16 302	2.32 333	0.64 300	5.96 364	1.92 377	0.01 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.06 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 332	0.59 368	1.74 247	0.02 90	0.06 282	3.25 391	0.50 387	3.45 255	1.39 306	3.70 410	0.59 237	4.59 409	0.25 229	3.58 250	2.79 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 184

4D-IteraStereo	0.35 71	0.60 370	1.93 262	0.02 90	0.09 309	1.03 70	0.07 259	1.25 58	0.34 57	0.02 8	0.03 84	0.84 219	0.10 161	0.31 93	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.07 336

GMStereo	0.25 42	0.60 370	1.28 171	0.01 26	0.00 1	0.48 30	0.00 1	0.74 34	1.24 281	0.16 95	0.03 84	0.07 72	0.09 154	0.22 57	0.10 94	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
DPSNet	3.38 432	0.60 370	9.55 465	0.61 409	0.46 425	5.10 431	1.44 422	11.17 470	3.92 432	2.57 378	0.88 278	5.90 427	9.68 469	7.63 443	7.25 444	0.08 427	0.16 443	0.01 392	0.07 373	0.34 427	0.17 399

CBFPSM	1.39 340	0.61 373	4.29 417	0.01 26	0.01 137	3.64 405	0.03 189	3.39 244	0.80 198	0.64 167	0.21 158	6.18 430	3.70 429	2.38 213	1.82 369	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.01 83

iinet-f	1.68 377	0.61 373	11.37 471	0.29 347	0.03 244	4.39 421	0.04 213	3.18 212	1.10 254	1.16 251	0.58 227	2.96 360	2.76 405	2.13 209	2.46 395	0.00 1	0.02 331	0.02 417	0.00 1	0.46 440	0.01 83

dad	0.88 241	0.62 375	2.26 313	0.06 203	0.01 137	1.24 170	0.00 1	0.98 46	2.17 392	1.29 267	0.35 186	0.37 146	0.04 82	5.80 362	1.06 333	0.01 380	0.00 1	1.13 461	0.11 391	0.05 232	0.00 1

RALAANet	0.54 138	0.62 375	1.41 193	0.01 26	0.01 137	0.92 56	0.02 145	2.39 121	1.87 370	1.13 246	0.38 195	0.15 112	0.30 237	1.00 167	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.14 341	0.01 83

CFNet	1.08 283	0.62 375	2.26 313	0.26 339	0.03 244	1.40 229	0.04 213	4.45 354	2.09 383	0.48 150	0.69 257	1.31 261	0.24 226	6.63 397	0.83 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 363	0.04 270

NCCL2	1.30 326	0.63 378	2.31 319	0.02 90	0.03 244	1.57 286	3.41 448	3.91 306	1.39 306	3.14 397	0.34 183	3.90 394	0.30 237	3.75 257	1.19 341	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.00 1	0.03 174	0.05 288

GCST	0.81 212	0.64 379	1.41 193	0.44 376	0.01 137	0.91 52	0.08 266	3.75 284	1.04 239	0.12 85	0.44 210	0.27 133	0.35 253	5.12 329	0.38 247	1.19 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.05 288

DMCA-RVC	0.90 248	0.64 379	3.30 379	0.03 138	0.04 263	1.30 196	0.06 253	2.65 151	0.73 176	3.21 398	0.09 113	0.99 238	0.66 307	3.14 233	0.99 330	0.01 380	0.04 370	0.02 417	0.01 315	0.07 265	0.01 83

CC-Net-ROB	1.86 389	0.64 379	2.55 339	1.42 454	0.19 363	3.38 398	0.04 213	4.41 350	2.45 406	0.90 203	1.31 315	0.98 237	0.18 205	6.60 394	0.53 284	1.14 461	1.60 474	7.16 471	0.00 1	1.33 457	0.32 433

LE_ROB	12.79 481	0.64 379	10.26 468	2.13 458	1.29 450	7.25 450	5.81 474	9.09 464	49.27 498	57.55 498	24.58 483	23.68 478	31.13 494	9.00 456	23.57 492	0.04 413	0.06 388	0.13 442	0.20 422	0.08 279	0.11 367

Consistency-Raft	1.36 336	0.65 383	4.81 432	0.33 357	0.32 415	1.62 311	0.11 288	3.65 277	3.80 430	0.33 114	6.12 426	0.86 220	2.14 390	0.94 163	1.25 345	0.02 402	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.24 396	0.01 83

AF-Net	2.17 404	0.65 383	3.53 390	0.00 1	0.09 309	2.02 343	0.48 383	6.44 445	1.70 356	3.36 402	10.22 445	4.95 417	2.81 407	4.34 286	2.66 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 334	0.01 83

ADCRef	2.29 408	0.65 383	5.67 445	0.10 264	0.09 309	4.81 427	0.76 401	4.75 378	1.37 303	2.88 387	1.67 329	1.62 282	2.30 393	3.77 261	14.93 471	0.02 402	0.00 1	0.01 392	0.10 387	0.20 388	0.11 367

dd	0.34 66	0.67 386	1.55 211	0.04 167	0.01 137	1.22 154	0.03 189	0.84 41	1.16 269	0.18 100	0.05 98	0.12 99	0.05 97	0.29 87	0.44 262	0.02 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.00 1

RGC	1.86 389	0.67 386	3.45 388	0.07 227	0.26 389	3.29 393	0.11 288	4.78 382	1.46 322	3.26 400	4.51 412	5.14 420	2.68 404	5.46 344	1.94 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.09 355

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 356	0.68 388	4.62 429	0.01 26	0.00 1	5.13 432	0.30 360	4.64 369	1.23 278	2.39 372	0.59 237	2.12 316	2.00 387	4.94 321	2.19 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 83

pmcnn	3.61 435	0.68 388	5.38 440	0.61 409	1.46 452	2.75 380	1.26 419	5.04 396	1.57 343	8.77 455	11.67 449	18.69 470	2.38 397	6.03 365	5.61 433	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.21 389	0.07 336

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 361	0.69 390	7.27 458	0.30 349	0.44 422	0.87 48	0.02 145	6.19 442	0.84 207	0.45 145	6.17 427	4.35 402	1.17 337	1.32 184	0.48 273	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.34 460	0.26 405	0.12 375

LMCR-Stereo	1.10 295	0.69 390	1.95 267	0.50 391	0.01 137	2.73 376	0.09 278	6.20 443	0.64 120	2.37 369	1.76 336	0.13 104	1.59 369	2.94 227	0.23 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 270	0.69 390	2.70 348	0.22 322	0.02 222	1.42 241	0.05 234	4.02 311	1.01 235	0.90 203	0.42 203	2.89 355	0.26 232	4.43 293	1.17 339	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.00 1	0.13 334	0.05 288

PSMNet_ROB	1.09 291	0.69 390	2.92 355	0.03 138	0.07 292	1.68 321	0.16 306	3.44 254	1.30 293	0.96 213	0.32 176	2.81 349	0.63 297	4.23 281	2.48 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.04 270

111	0.79 206	0.70 394	2.21 299	0.01 26	0.01 137	1.19 139	0.16 306	3.78 289	1.98 378	1.22 263	0.91 281	2.01 306	0.32 246	0.32 99	0.64 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.17 399

aanetorigin	2.87 418	0.73 395	8.74 463	0.23 328	0.23 379	1.61 305	2.07 430	1.76 91	1.10 254	14.21 473	10.25 446	2.93 357	3.38 422	4.98 323	4.06 416	0.10 431	0.05 380	0.09 434	0.11 391	0.57 449	0.15 392

HBP-ISP	1.45 345	0.75 396	3.02 361	0.30 349	0.10 318	4.28 418	1.49 423	4.68 371	1.29 291	3.43 406	0.78 267	0.93 229	1.01 328	6.48 390	0.36 243	0.04 413	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.03 241

StereoDRNet	1.48 349	0.75 396	4.58 428	0.05 187	0.10 318	2.49 366	1.10 414	4.62 365	1.47 324	3.38 405	0.62 243	2.29 329	0.65 305	4.52 302	2.89 405	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.01 315	0.05 232	0.07 336

CSAN	2.70 416	0.75 396	3.41 385	0.18 309	0.12 327	4.18 415	4.05 454	4.11 318	4.36 435	6.03 438	6.24 428	4.60 410	4.74 440	7.29 436	3.43 412	0.02 402	0.03 359	0.01 392	0.02 335	0.18 371	0.22 419

MeshStereo	5.78 455	0.75 396	3.04 362	0.25 333	0.14 339	7.88 456	2.09 431	9.64 465	5.18 443	20.48 484	19.06 468	22.80 475	9.54 468	9.64 462	4.88 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 418	0.03 241
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
iResNet_ROB	1.05 281	0.76 400	2.06 287	0.07 227	0.00 1	1.35 213	0.03 189	6.80 455	2.57 412	0.79 190	1.20 306	0.94 232	0.12 183	3.81 262	0.41 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.01 83

ELAS	8.05 465	0.76 400	4.02 405	0.95 436	1.02 445	14.85 473	6.99 483	12.80 472	11.73 463	22.43 489	27.75 487	17.88 468	15.19 480	10.96 470	11.31 461	0.22 442	0.56 464	0.23 449	0.22 429	0.50 446	0.71 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 257	0.77 402	3.36 382	0.46 382	0.01 137	1.32 201	0.09 278	4.57 363	1.26 283	1.88 327	0.22 162	1.09 249	0.42 265	1.79 202	2.09 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.06 318

ACRE	0.75 191	0.78 403	2.72 351	0.13 280	0.02 222	1.40 229	0.26 338	3.20 219	0.82 201	1.84 324	2.46 371	0.19 121	0.10 161	0.52 132	0.26 188	0.00 1	0.04 370	0.01 392	0.05 360	0.19 379	0.05 288

PDISCO_ROB	2.21 405	0.78 403	3.43 386	0.96 437	2.04 460	7.04 448	0.09 278	7.36 459	5.72 446	1.21 262	1.67 329	3.16 373	1.28 347	7.52 441	1.37 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 427	0.13 382

TRStereo	0.59 145	0.79 405	1.59 224	0.56 402	0.01 137	1.19 139	0.03 189	4.74 375	0.60 84	0.17 98	0.01 1	0.62 181	0.44 267	0.57 139	0.07 56	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.24 436	0.01 39	0.14 389

AIO-test2	0.76 195	0.80 406	1.47 201	0.12 274	0.15 344	1.22 154	0.01 75	3.17 210	0.73 176	0.36 132	1.50 322	0.16 117	0.05 97	2.37 212	0.16 134	2.85 466	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.04 210	0.07 336

DGSMNet	2.23 406	0.80 406	6.10 450	0.96 437	1.73 455	3.22 390	4.12 455	5.30 410	1.11 256	1.19 255	2.48 374	3.18 374	0.65 305	4.57 308	1.33 350	1.11 460	1.37 472	1.55 462	1.26 478	1.37 458	1.28 460

SGM-ForestM	12.56 480	0.80 406	4.31 420	1.07 443	0.41 420	21.56 484	8.57 486	17.42 478	19.67 475	29.93 491	28.49 491	45.83 495	27.22 491	26.05 490	18.40 481	0.14 436	0.25 451	0.18 445	0.28 449	0.18 371	0.42 441

ELAS_RVC	7.69 463	0.80 406	4.90 433	1.06 442	1.02 445	10.00 462	9.43 488	9.75 466	14.69 467	21.83 487	20.27 473	17.88 468	16.41 482	13.01 475	10.44 459	0.22 442	0.55 463	0.28 451	0.19 418	0.35 430	0.65 446
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 191	0.81 410	2.38 324	0.13 280	0.03 244	1.41 234	0.27 342	3.19 217	0.84 207	1.98 335	2.56 376	0.19 121	0.10 161	0.54 136	0.26 188	0.00 1	0.05 380	0.01 392	0.05 360	0.19 379	0.05 288

GwcNet	1.67 373	0.81 410	5.52 441	0.23 328	1.21 449	4.21 416	0.62 394	3.71 281	1.57 343	1.01 229	1.65 328	3.99 397	0.52 278	5.46 344	2.30 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.35 430	0.13 382

ADCL	3.30 428	0.81 410	6.76 457	0.25 333	0.25 386	6.93 446	4.65 463	4.79 383	2.62 413	4.61 427	3.36 395	5.22 422	4.55 438	5.54 350	14.91 470	0.05 419	0.01 275	0.11 439	0.13 397	0.28 417	0.10 360

ARAFT	1.12 301	0.82 413	4.11 411	0.04 167	0.00 1	1.64 314	0.03 189	4.85 386	1.69 355	2.78 385	0.57 225	0.47 162	0.11 171	4.81 316	0.24 172	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.00 1	0.24 396	0.05 288

ADCPNet	3.63 437	0.82 413	13.20 474	0.08 242	0.43 421	7.02 447	2.23 436	4.77 380	2.41 403	4.31 422	1.96 347	7.57 441	5.16 445	6.45 389	13.80 468	0.02 402	0.75 466	0.04 425	0.90 474	0.16 358	0.53 442

Wz-Net-LNSev	1.30 326	0.85 415	6.26 453	0.02 90	0.03 244	4.02 411	0.13 297	4.21 326	1.12 261	0.77 185	0.10 117	3.60 386	1.11 333	2.68 222	1.12 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 184

MANE	14.02 485	0.85 415	3.53 390	2.13 458	3.75 467	18.44 477	6.14 475	22.67 492	27.90 482	33.01 493	41.08 496	41.26 494	30.90 493	23.39 486	17.99 479	0.47 453	0.76 467	0.91 460	4.04 486	0.17 363	1.00 457

DeepPrunerF	2.50 411	0.87 417	14.90 476	0.17 303	0.31 412	1.41 234	0.29 353	5.62 427	9.97 461	1.02 230	0.43 207	2.01 306	1.65 371	6.85 412	3.99 415	0.00 1	0.01 275	0.07 430	0.10 387	0.24 396	0.12 375

IPLGR_C	0.75 191	0.88 418	2.58 341	0.13 280	0.02 222	1.40 229	0.27 342	3.19 217	0.84 207	1.92 329	2.46 371	0.18 120	0.11 171	0.49 131	0.26 188	0.00 1	0.05 380	0.01 392	0.05 360	0.19 379	0.06 318

AANet_RVC	1.66 369	0.88 418	3.52 389	0.06 203	0.00 1	1.22 154	0.00 1	3.25 223	2.51 408	2.21 351	4.49 411	3.65 389	0.20 217	7.10 432	3.42 411	0.50 454	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.08 279	0.05 288

SANet	4.63 448	0.89 420	5.34 439	0.30 349	0.09 309	7.43 451	3.75 452	6.53 447	16.16 471	6.79 443	13.29 453	12.44 456	7.74 459	7.38 437	4.11 417	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.10 312	0.31 432

DN-CSS_ROB	0.77 197	0.90 421	2.01 277	0.85 429	0.00 1	1.47 261	0.01 75	2.92 175	0.93 222	0.12 85	0.53 223	0.44 157	0.16 198	4.33 285	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 423	0.01 83

SDNR	3.31 430	0.91 422	6.28 454	0.44 376	0.02 222	26.11 491	0.01 75	3.81 296	1.62 350	2.82 386	11.06 448	2.93 357	0.60 288	7.95 447	1.52 355	0.01 380	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.12 375

FADNet	1.20 316	0.93 423	4.51 425	0.03 138	0.06 282	2.56 369	0.16 306	4.02 311	1.42 314	0.32 112	0.06 104	1.66 287	1.07 331	5.56 351	0.87 320	0.19 441	0.02 331	0.01 392	0.01 315	0.50 446	0.03 241

GANetREF_RVC	1.10 295	0.95 424	2.98 358	0.06 203	0.00 1	2.23 354	0.18 313	3.95 308	2.53 410	0.56 156	0.32 176	1.89 300	0.66 307	5.03 324	0.51 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 232	0.04 270
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
LL-Strereo	1.93 393	0.97 425	3.83 402	0.55 400	2.19 461	1.49 268	0.05 234	4.09 316	1.00 234	2.59 379	2.77 381	5.17 421	5.63 452	7.19 433	0.63 302	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.25 403	0.20 414

ADCP+	2.87 418	0.98 426	8.75 464	0.07 227	0.16 350	5.93 441	2.90 445	4.00 310	1.84 364	1.52 295	0.27 170	3.81 393	3.22 419	6.05 367	17.38 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 341	0.30 428

MFMNet_re	2.02 399	0.98 426	4.27 416	2.74 464	0.88 441	1.47 261	0.15 302	4.21 326	3.18 421	6.63 442	6.93 432	1.87 299	3.63 427	2.13 209	0.99 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.05 288

PVD	5.81 456	0.99 428	5.56 443	0.72 419	0.51 429	6.72 445	0.18 313	9.90 467	23.69 476	11.45 464	19.26 470	8.18 443	9.46 467	9.24 457	9.49 456	0.02 402	0.16 443	0.00 1	0.08 378	0.18 371	0.40 440

FADNet-RVC-Resample	1.08 283	1.00 429	5.32 438	0.10 264	0.14 339	1.53 279	0.25 334	3.62 274	1.18 271	0.51 154	0.19 153	1.04 242	0.28 236	5.20 331	0.44 262	0.10 431	0.16 443	0.09 434	0.06 369	0.24 396	0.21 416

PWC_ROB	2.90 420	1.01 430	6.12 451	0.53 397	0.57 435	1.30 196	0.40 375	3.85 300	4.42 438	7.37 447	15.40 458	3.03 365	1.55 362	6.31 379	5.74 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 440	0.05 288

SHD	3.01 421	1.02 431	5.52 441	0.45 381	0.39 419	4.12 413	0.17 309	6.68 450	12.04 464	7.20 446	3.36 395	4.40 403	2.58 402	4.69 310	7.17 443	0.01 380	0.04 370	0.00 1	0.03 344	0.22 392	0.17 399

PASM	1.58 362	1.05 432	7.51 459	0.56 402	0.09 309	1.37 220	0.28 350	2.85 170	1.44 319	3.91 416	0.44 210	3.02 363	0.64 300	6.38 383	1.59 359	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.03 344	0.26 405	0.15 392

FADNet_RVC	1.15 308	1.06 433	4.34 421	0.02 90	0.06 282	2.77 381	0.04 213	3.50 261	0.80 198	0.35 126	0.32 176	0.65 187	0.09 154	5.20 331	1.56 356	0.24 447	0.34 458	0.11 439	0.33 458	0.65 453	0.60 443

FADNet-RVC	1.10 295	1.07 434	4.79 431	0.03 138	0.00 1	1.60 301	0.08 266	3.77 287	1.70 356	0.35 126	0.07 106	0.61 178	0.66 307	5.32 338	1.11 334	0.01 380	0.08 408	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.18 405

SAMSARA	3.32 431	1.07 434	6.25 452	0.86 433	0.31 412	7.55 453	3.87 453	5.26 409	4.20 434	7.43 448	3.35 394	10.04 452	3.83 431	6.98 426	4.83 425	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.05 360	0.17 363	0.22 419

iResNetv2_ROB	1.08 283	1.12 436	4.68 430	1.09 444	0.00 1	1.38 226	0.05 234	3.83 297	1.11 256	0.80 192	1.15 300	1.02 241	0.12 183	4.52 302	0.45 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 424	0.03 241

RAFT + AFF	1.63 365	1.13 437	2.62 344	0.04 167	0.80 440	2.29 358	1.03 411	5.54 423	2.06 382	1.77 319	1.81 340	1.22 256	3.65 428	6.23 375	1.57 358	0.01 380	0.35 459	0.00 1	0.01 315	0.33 424	0.12 375

Syn2CoEx	1.66 369	1.17 438	4.29 417	0.04 167	0.00 1	1.44 248	0.56 389	5.33 412	1.98 378	2.01 339	2.12 358	2.08 311	2.81 407	6.55 392	2.42 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 424	0.06 318

EDNetEfficient	6.54 460	1.17 438	33.15 487	0.66 414	1.96 457	2.07 345	3.72 451	2.80 165	14.85 468	20.02 483	9.69 444	6.59 435	10.19 470	7.19 433	15.49 473	0.03 410	0.10 420	0.01 392	0.20 422	0.62 452	0.29 427

Wz-Net-MNSev	1.85 388	1.19 440	5.61 444	0.01 26	0.00 1	4.74 426	2.16 434	4.93 390	1.48 328	3.77 412	1.24 310	1.77 293	2.56 400	4.94 321	2.61 401	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.01 83

XQC	2.57 413	1.20 441	6.33 455	0.18 309	0.01 137	3.84 409	0.33 368	5.24 404	3.83 431	4.43 423	1.94 345	4.58 408	3.19 417	7.19 433	8.67 451	0.00 1	0.03 359	0.00 1	0.03 344	0.27 409	0.19 409

RTSC	2.66 414	1.24 442	6.04 449	0.18 309	0.02 222	4.40 422	0.08 266	4.29 337	4.98 441	6.00 437	3.15 390	2.97 361	1.56 363	6.71 404	10.89 460	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.05 360	0.40 436	0.24 423

SQANet	2.28 407	1.25 443	2.39 325	4.17 468	2.91 463	2.60 371	0.24 333	4.17 323	0.83 204	2.42 373	0.57 225	1.59 276	0.88 322	3.30 236	0.68 307	7.35 474	0.12 430	0.47 454	0.02 335	6.56 467	3.00 470

otaku	3.17 424	1.32 444	2.49 334	6.07 470	3.26 465	4.62 424	2.15 433	5.35 413	1.34 300	2.00 336	2.54 375	3.50 385	1.49 355	3.68 251	1.11 334	7.89 476	0.23 450	1.88 466	0.03 344	7.74 471	4.78 475

Ntro	3.24 425	1.34 445	2.83 352	7.27 472	4.43 469	6.22 443	0.74 400	4.73 374	1.48 328	0.39 136	1.77 338	2.70 344	1.28 347	4.59 309	1.25 345	8.06 477	0.28 455	2.12 469	0.05 360	8.11 472	5.16 476

ADCMid	3.95 442	1.34 445	10.91 470	0.18 309	0.38 418	5.02 430	1.27 420	4.87 387	2.94 418	11.15 462	3.60 400	6.76 436	5.21 448	6.40 388	16.96 475	0.12 434	0.08 408	0.55 458	0.46 463	0.53 448	0.19 409

SGM+DAISY	4.39 446	1.34 445	5.18 436	1.01 440	0.88 441	5.61 437	2.86 444	4.88 388	3.53 424	13.29 469	13.95 455	12.66 457	7.55 458	7.98 448	5.39 432	0.23 446	0.18 446	0.15 443	0.24 436	0.29 418	0.64 445

PWCDC_ROB	3.06 422	1.38 448	3.81 400	0.14 290	0.00 1	3.14 387	0.02 145	4.40 349	12.35 465	1.08 241	23.69 481	2.01 306	2.01 388	3.87 267	2.43 394	0.24 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 451	0.08 349

dual_stereo_RVC	0.66 167	1.49 449	1.08 122	0.01 26	0.01 137	0.37 20	0.05 234	2.93 176	0.63 109	0.08 54	0.01 1	0.00 1	0.02 28	0.17 30	0.04 8	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	6.28 466	0.01 83

GASNet	1.43 343	1.53 450	4.54 427	0.31 353	0.02 222	1.49 268	0.20 321	3.86 302	1.95 375	0.75 180	1.37 318	2.11 314	1.57 366	5.82 363	2.60 400	0.00 1	0.05 380	0.00 1	0.00 1	0.43 438	0.10 360

ACVNet-4b	5.67 454	1.65 451	4.43 423	9.46 478	7.11 476	8.72 459	1.68 427	6.61 448	5.76 447	0.27 107	6.49 430	11.67 454	2.43 399	8.40 451	1.56 356	9.06 481	2.34 479	10.49 480	0.02 335	9.22 478	5.98 479

LSM	7.38 462	1.68 452	22.24 482	3.99 467	40.72 497	3.54 404	4.79 467	4.74 375	6.65 451	10.25 459	13.51 454	4.49 406	3.81 430	6.91 421	5.31 431	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.26 405	14.60 494

WAO-6	11.09 475	1.69 453	3.21 374	7.54 473	7.10 475	16.34 474	6.63 481	20.12 483	38.64 492	9.67 458	19.28 471	27.53 481	10.97 473	12.43 474	11.57 463	4.26 467	2.35 480	10.54 481	0.02 335	7.59 469	4.29 473

WZ-Net	4.16 444	1.75 454	23.59 483	0.08 242	0.04 263	2.62 375	2.16 434	5.89 435	4.74 440	5.73 436	3.51 398	6.99 439	4.89 443	10.82 469	10.11 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.11 367

MFN_U_SF_RVC	3.76 439	1.77 455	9.85 466	0.84 426	0.27 394	9.50 460	0.49 385	8.07 461	3.41 423	4.81 429	3.28 393	9.40 449	3.49 423	7.76 446	8.31 450	0.41 451	0.54 462	0.52 456	0.80 472	0.89 454	0.84 451

SuperB	3.70 438	1.77 455	15.73 477	0.31 353	0.05 272	4.37 420	1.67 426	3.58 272	11.57 462	2.36 368	1.32 316	2.03 309	1.91 383	6.95 424	9.01 454	0.05 419	0.03 359	0.10 438	0.08 378	11.00 483	0.10 360

WAO-7	9.09 468	1.79 457	3.55 392	0.80 424	0.15 344	18.67 478	4.36 461	23.07 493	26.68 481	12.59 467	27.90 488	22.52 474	13.03 475	13.53 476	11.47 462	0.09 430	0.03 359	0.58 459	0.10 387	0.47 443	0.34 434

ACVNet_2	8.69 466	1.80 458	5.09 435	8.55 476	6.72 473	13.47 469	4.34 460	13.70 473	23.86 477	6.89 445	19.74 472	20.52 471	5.36 449	7.70 445	2.48 396	8.53 478	1.67 476	7.99 473	0.32 457	8.79 476	6.29 483

ACVNet_1	6.16 458	1.86 459	4.43 423	9.52 479	7.22 477	7.59 454	2.37 438	9.99 468	6.71 452	3.84 414	5.35 420	13.23 460	4.90 444	6.25 376	1.94 381	9.06 481	2.40 481	10.88 482	0.11 391	9.58 480	6.03 480

EDNetEfficientorigin	10.31 473	1.90 460	98.96 506	0.22 322	0.23 379	2.73 376	0.71 398	4.50 357	16.94 472	18.72 476	15.36 457	12.74 458	10.73 472	8.96 455	11.94 465	0.01 380	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.25 403	1.31 461

Dean	11.46 478	2.03 461	5.20 437	10.73 481	8.20 481	18.71 479	5.73 472	21.10 487	41.49 495	11.12 461	22.16 477	25.92 480	7.74 459	7.52 441	4.31 419	9.01 480	2.27 478	9.95 479	0.61 468	9.18 477	6.22 481

ADCS	5.09 452	2.15 462	16.58 478	0.34 363	0.07 292	5.91 440	4.26 457	6.73 453	6.99 454	9.44 457	6.09 425	6.57 434	5.17 447	9.54 461	21.38 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 432	0.23 422

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 453	2.33 463	8.42 462	0.33 357	0.27 394	24.60 490	8.84 487	5.50 420	9.75 460	3.82 413	8.16 439	8.53 445	1.82 378	9.44 459	5.18 430	1.02 459	1.65 475	0.33 452	0.47 464	1.06 456	0.90 453

LVE	11.10 476	2.36 464	3.34 381	9.94 480	8.13 480	21.22 483	7.75 485	16.47 477	32.55 487	8.55 453	23.64 480	23.22 477	7.93 462	10.98 471	6.65 439	9.45 483	2.55 487	11.08 483	0.58 467	9.35 479	6.28 482

Wz-Net-SNSev	2.53 412	2.49 465	10.66 469	0.39 372	0.01 137	2.73 376	0.40 375	5.02 395	1.50 332	2.15 346	2.12 358	6.48 432	1.11 333	9.47 460	5.84 435	0.00 1	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.21 389	0.06 318

AnyNet_C32	3.93 441	2.58 466	12.07 472	0.39 372	0.49 428	5.50 435	6.45 480	4.44 353	2.19 394	6.86 444	2.94 385	5.28 423	3.20 418	6.63 397	18.37 480	0.08 427	0.04 370	0.20 446	0.09 383	0.57 449	0.19 409

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 428	2.61 467	7.84 460	0.09 253	0.26 389	12.92 467	7.62 484	4.25 331	3.64 428	2.95 390	3.99 408	4.61 411	1.22 340	8.36 450	1.77 367	0.59 458	1.15 471	0.04 425	0.85 473	0.48 444	0.67 447

RTS	9.75 471	2.69 468	65.25 494	0.85 429	1.99 458	14.36 470	4.75 465	5.69 430	17.29 473	7.97 450	19.00 465	6.83 437	3.02 413	26.15 491	18.62 483	0.00 1	0.15 441	0.00 1	0.00 1	0.29 418	0.16 395

RTSA	9.75 471	2.69 468	65.25 494	0.85 429	1.99 458	14.36 470	4.75 465	5.69 430	17.29 473	7.97 450	19.00 465	6.83 437	3.02 413	26.15 491	18.62 483	0.00 1	0.15 441	0.00 1	0.00 1	0.29 418	0.16 395

IMH-64-1	9.55 469	2.76 470	2.44 328	11.17 482	9.13 482	12.03 465	5.45 470	18.33 479	15.78 469	6.59 440	18.69 463	16.95 466	6.20 453	10.63 467	8.06 447	9.46 484	2.46 482	15.42 487	1.61 479	10.89 481	6.88 484

IMH-64	9.55 469	2.76 470	2.44 328	11.17 482	9.13 482	12.03 465	5.45 470	18.33 479	15.78 469	6.59 440	18.69 463	16.95 466	6.20 453	10.63 467	8.06 447	9.46 484	2.46 482	15.42 487	1.61 479	10.89 481	6.88 484

RainbowNet	4.74 449	3.21 472	3.07 364	9.34 477	6.01 470	4.89 429	3.60 450	7.09 456	4.39 437	1.63 308	3.01 386	4.72 412	2.96 411	5.53 347	1.19 341	8.95 479	2.12 477	8.48 474	0.19 418	8.75 473	5.73 477

IMH	11.11 477	3.50 473	2.56 340	11.25 484	9.13 482	14.49 472	5.10 468	20.68 486	26.30 480	8.28 452	23.85 482	20.63 472	9.19 466	12.39 473	7.96 445	9.50 486	2.50 484	15.28 486	1.66 481	11.07 484	6.96 486

WAO-8	13.93 483	3.75 474	4.23 414	7.74 474	6.54 471	22.81 486	2.39 440	22.66 490	45.98 496	18.88 479	35.42 493	33.21 486	16.91 483	16.55 481	12.78 466	5.01 469	0.81 468	9.89 477	0.77 470	8.77 475	3.61 471

Venus	13.93 483	3.75 474	4.23 414	7.74 474	6.54 471	22.81 486	2.39 440	22.66 490	45.98 496	18.88 479	35.42 493	33.21 486	16.91 483	16.55 481	12.78 466	5.01 469	0.81 468	9.89 477	0.77 470	8.76 474	3.61 471

AnyNet_C01	6.59 461	4.31 476	36.24 489	0.96 437	0.46 425	9.96 461	5.74 473	6.02 441	3.63 427	7.59 449	8.56 440	8.83 446	3.14 416	13.74 477	20.83 487	0.12 434	0.08 408	0.25 450	0.09 383	1.01 455	0.34 434

JetBlue	13.83 482	5.03 477	33.82 488	0.84 426	6.92 474	50.14 497	20.02 495	15.09 474	8.92 459	11.33 463	17.05 460	28.25 482	18.01 487	32.60 495	18.53 482	0.32 449	0.12 430	0.15 443	0.23 432	4.59 464	4.64 474

Wz-Net-TNSev	3.91 440	5.20 478	20.57 480	0.15 293	0.01 137	7.14 449	3.57 449	6.70 452	3.57 425	1.74 313	0.58 227	7.39 440	4.33 435	8.86 454	7.99 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.24 396	0.16 395

PWCK	8.72 467	5.37 479	16.61 479	5.74 469	0.12 327	19.88 480	11.41 490	11.31 471	13.42 466	14.07 470	12.84 452	13.20 459	8.05 463	15.44 478	10.25 458	5.95 471	0.22 449	2.09 468	0.05 360	7.50 468	0.92 454

coex-ft	12.01 479	5.60 480	80.23 497	0.15 293	0.15 344	1.88 337	0.73 399	2.66 152	30.12 484	49.31 497	16.59 459	15.97 465	14.42 479	6.79 410	14.50 469	0.05 419	0.08 408	0.01 392	0.05 360	0.37 434	0.61 444

TorneroNet-64	15.45 487	5.66 481	3.44 387	13.86 486	12.03 487	28.15 493	6.27 478	19.89 482	38.68 493	12.16 466	28.06 489	35.76 489	15.44 481	19.56 484	15.40 472	9.71 487	2.52 485	19.13 490	2.70 482	12.55 486	7.94 488

TorneroNet	16.10 488	5.74 482	4.12 412	13.88 487	11.97 486	26.89 492	6.85 482	21.13 488	38.32 491	14.15 471	33.36 492	33.52 488	17.49 485	18.89 483	19.64 485	9.77 488	2.53 486	19.43 491	3.35 483	13.21 487	7.86 487

KSHMR	14.27 486	6.95 483	5.79 447	15.08 489	12.84 488	17.44 475	10.61 489	18.88 481	30.94 485	18.81 478	22.21 478	28.54 483	8.85 464	15.56 479	9.24 455	10.34 491	3.60 491	21.61 493	4.68 489	14.48 488	8.94 489

BEATNet-Init1	17.91 490	7.45 484	36.82 490	1.88 457	1.38 451	37.29 496	14.71 493	21.90 489	24.20 478	38.07 494	36.59 495	50.41 496	32.00 495	29.42 493	21.83 490	0.33 450	0.39 460	0.47 454	0.54 466	1.50 460	1.07 458

UDG	2.86 417	8.81 485	1.57 220	2.60 462	0.89 443	2.39 363	0.11 288	3.42 250	1.02 236	2.18 349	3.64 402	5.04 419	1.60 370	4.17 279	2.09 387	1.21 463	0.04 370	7.69 472	3.67 485	4.10 463	0.93 456

UNDER WATER-64	20.03 493	10.28 486	31.50 486	20.05 492	13.64 489	32.81 495	23.45 496	16.01 475	33.44 488	22.01 488	17.25 461	40.58 493	32.20 496	24.50 488	22.36 491	10.06 489	2.70 489	18.37 489	4.24 487	14.84 489	10.24 493

DDUNet	3.28 427	10.54 487	2.29 318	3.50 465	3.31 466	4.21 416	0.21 323	3.77 287	1.03 237	2.54 377	3.17 392	3.20 375	0.21 221	3.89 268	0.69 308	1.94 464	0.05 380	9.87 476	3.53 484	5.03 465	2.55 469

UNDER WATER	19.61 492	12.37 488	31.14 485	20.44 493	14.31 490	28.63 494	18.15 494	16.43 476	34.24 489	20.82 485	19.14 469	38.83 490	30.09 492	24.31 487	20.97 488	10.09 490	2.68 488	19.51 492	4.70 490	15.52 490	9.93 491

MADNet+	10.71 474	14.57 489	70.07 496	0.58 405	0.47 427	19.89 481	4.20 456	11.05 469	6.87 453	3.03 394	5.99 424	9.01 447	6.35 455	31.95 494	28.31 493	0.22 442	0.26 454	0.01 392	0.04 355	0.46 440	0.87 452

ktn	19.15 491	18.52 490	6.39 456	22.64 495	17.26 493	24.47 488	12.11 491	24.52 494	34.74 490	18.75 477	27.70 485	32.54 484	17.85 486	15.71 480	16.67 474	22.09 495	3.64 492	28.95 496	10.91 494	17.40 492	10.22 492

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 383	19.48 491	12.37 473	0.06 203	0.00 1	0.47 29	0.05 234	0.46 12	0.31 52	0.13 91	0.03 84	0.03 13	0.00 1	0.07 2	0.41 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.07 265	0.92 454

DPSimNet_ROB	25.03 495	19.56 492	24.93 484	24.36 496	17.85 494	22.25 485	25.93 497	28.52 495	29.10 483	32.61 492	28.25 490	32.87 485	26.42 489	24.51 489	40.42 495	16.75 494	13.93 494	25.19 494	22.38 497	19.96 494	24.75 498

notaker	17.52 489	21.54 493	7.84 460	18.05 491	14.44 491	17.58 476	6.43 479	20.13 484	24.44 479	21.34 486	27.71 486	39.12 491	18.78 488	19.63 485	20.40 486	11.95 492	2.71 490	25.51 495	5.85 492	17.10 491	9.78 490

test_for_model	4.23 445	22.88 494	0.91 73	12.40 485	10.47 485	1.08 97	0.06 253	4.08 314	1.36 302	1.91 328	0.09 113	0.15 112	0.03 56	0.10 10	0.22 162	7.44 475	1.43 473	0.00 1	0.01 315	18.08 493	1.99 466

DispFullNet	7.91 464	23.96 495	13.67 475	14.71 488	7.88 479	4.83 428	0.04 213	5.01 394	2.89 416	8.86 456	4.96 415	6.11 428	10.72 471	10.18 466	3.51 413	2.44 465	0.33 457	15.15 485	4.65 488	12.33 485	5.95 478

HanzoNet	29.69 496	29.33 496	21.66 481	21.75 494	19.07 495	24.58 489	12.99 492	28.87 496	40.49 494	43.09 495	44.02 497	55.65 497	44.93 497	43.17 497	44.44 496	27.88 496	9.47 493	29.77 497	15.86 496	20.94 495	15.84 495

MADNet++	47.78 498	34.15 497	37.11 491	42.94 497	41.23 498	64.94 498	30.63 498	60.79 499	53.26 499	72.08 499	61.65 499	57.68 498	54.96 498	58.03 498	59.24 499	43.01 498	36.17 498	36.07 498	22.50 498	47.50 497	41.67 499

JetRed	34.54 497	39.28 498	62.16 492	15.62 490	26.51 496	69.20 499	40.79 499	31.43 497	32.41 486	46.06 496	44.55 498	40.19 492	26.50 490	38.43 496	56.06 498	12.76 493	37.49 499	13.23 484	9.38 493	29.52 496	19.34 496

DLNR_Zeroshot_test	23.05 494	49.79 499	87.94 498	97.52 510	94.73 505	1.18 136	0.00 1	20.60 485	0.14 7	0.02 8	0.02 61	0.02 4	0.02 28	4.35 287	0.10 94	32.22 497	0.04 370	0.00 1	0.27 445	72.00 503	0.06 318

LRCNet_RVC	60.63 499	63.16 500	62.94 493	69.09 502	50.21 499	19.92 482	0.07 259	58.32 498	5.21 444	75.67 500	86.75 500	74.68 499	62.48 499	59.01 499	49.80 497	93.38 504	56.36 503	93.48 504	92.95 504	67.44 502	71.73 504

ASD4		67.10 501

xxxxx1	76.92 501	82.43 502	93.26 501	61.67 499	66.92 500	95.84 503	95.11 503	75.84 500	80.96 500	82.71 501	86.75 500	89.18 500	87.35 500	85.27 500	87.18 500	55.08 499	54.60 500	60.31 500	72.71 501	62.51 498	62.73 500

tt_ll	76.92 501	82.43 502	93.26 501	61.67 499	66.92 500	95.84 503	95.11 503	75.84 500	80.96 500	82.71 501	86.75 500	89.18 500	87.35 500	85.27 500	87.18 500	55.08 499	54.60 500	60.31 500	72.71 501	62.51 498	62.73 500

ff	76.92 501	82.43 502	93.26 501	61.67 499	66.92 500	95.84 503	95.11 503	75.84 500	80.96 500	82.71 501	86.75 500	89.18 500	87.35 500	85.27 500	87.18 500	55.08 499	54.60 500	60.31 500	72.71 501	62.51 498	62.73 500

ccccc		94.69 505		100.00 515	100.00 511	92.59 501		98.75 507		98.59 508		98.60 506		99.86 509		100.00 514	100.00 509	99.91 508	99.54 507	100.00 514

MEDIAN_ROB	96.83 505	99.41 506	98.66 505	94.75 505	94.23 504	93.08 502	90.54 501	95.61 505	94.75 503	97.65 506	97.73 505	98.30 505	96.57 505	94.51 503	93.74 505	99.78 511	98.24 505	99.99 509	99.89 508	99.48 508	99.67 508

HaxPig	97.68 507	99.63 507	91.34 499	99.82 512	99.97 509	88.15 500	88.00 500	98.28 506	99.93 507	99.98 510	99.99 507	99.95 510	99.99 508	96.29 504	92.24 504	99.99 513	99.98 508	100.00 510	99.99 509	100.00 514	99.98 512

Anonymous_1	97.10 506	99.72 508	99.64 508	92.33 503	93.91 503	100.00 509	100.00 508	99.20 508	99.90 506	98.57 507	99.75 506	99.14 507	99.94 507	98.50 505	99.54 506	87.90 502	98.87 506	90.88 503	96.91 505	92.22 504	95.12 505

PML	89.08 504	99.72 508	92.85 500	94.72 504	94.92 506	99.54 508	97.42 506	93.50 503	95.96 504	99.77 509	92.33 504	95.35 504	93.51 504	99.96 511	91.15 503	99.98 512	31.71 497	100.00 510	45.94 499	93.46 505	69.88 503

AVERAGE_ROB	99.23 511	99.81 510	97.56 504	100.00 515	100.00 511	96.24 506	91.02 502	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	99.98 512	99.97 508	100.00 514	100.00 509	100.00 510	100.00 510	100.00 514	100.00 514

DPSMNet_ROB	99.46 513	99.94 511	99.98 510	96.59 509	100.00 511	100.00 509	100.00 508	99.81 509	100.00 508	95.87 505	100.00 508	99.32 508	100.00 509	99.79 507	99.99 509	98.46 508	100.00 509	99.86 506	100.00 510	99.52 509	100.00 514

DGTPSM_ROB	99.45 512	99.94 511	99.98 510	96.58 508	100.00 511	100.00 509	100.00 508	99.81 509	100.00 508	95.86 504	100.00 508	99.32 508	100.00 509	99.79 507	99.99 509	98.34 507	100.00 509	99.86 506	100.00 510	99.52 509	99.99 513

test_example2	98.83 508	99.97 513	99.97 509	99.96 514	99.97 509	99.46 507	99.97 507	95.54 504	100.00 508	100.00 511	100.00 508	93.37 503	93.47 503	99.93 510	99.91 507	100.00 514	99.79 507	96.64 505	98.71 506	100.00 514	100.00 514

Selective-RAFT-Error	100.00 516	100.00 514	100.00 512	100.00 515	100.00 511	100.00 509	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	100.00 513	100.00 511	100.00 514	100.00 509	100.00 510	100.00 510	99.99 512	99.95 510

CasAABBNet	99.94 514	100.00 514	100.00 512	99.72 511	100.00 511	100.00 509	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	100.00 513	100.00 511	99.21 509	100.00 509	100.00 510	100.00 510	99.96 511	99.95 510

LSM0	99.94 514	100.00 514	100.00 512	99.84 513	100.00 511	100.00 509	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	100.00 513	100.00 511	99.22 510	100.00 509	100.00 510	100.00 510	99.99 512	99.83 509

DPSM_ROB	99.17 509	100.00 514	100.00 512	96.28 506	98.84 507	100.00 509	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	100.00 513	100.00 511	93.66 505	100.00 509	100.00 510	100.00 510	96.31 506	98.27 506

DPSM	99.17 509	100.00 514	100.00 512	96.28 506	98.84 507	100.00 509	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 511	100.00 508	100.00 512	100.00 509	100.00 513	100.00 511	93.66 505	100.00 509	100.00 510	100.00 510	96.31 506	98.27 506

Low-res two-view benchmark