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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

SM2	0.05 22	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.07 156	0.00 1	0.48 25	0.27 46	0.01 23	0.00 1	0.02 5	0.00 1	0.10 35	0.16 42	0.01 126	0.01 39	0.00 1	0.02 156	0.00 1	0.01 123

MS	0.10 47	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 215	0.00 1	0.01 69	0.02 51	0.01 108	0.00 1	0.02 29	0.03 121	0.01 40	0.84 72	0.63 150	0.10 126	0.06 124	0.08 38	0.12 120	0.33 86	0.23 47	0.02 154	0.03 116	0.00 1	0.07 182	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 208	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 40	0.47 24	0.44 89	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.04 76	0.04 18	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.02 70	0.00 1

GASTEREO	0.07 34	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.13 208	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 40	0.56 35	0.37 69	0.04 75	0.00 1	0.06 32	0.05 81	0.04 18	0.28 54	0.08 197	0.01 39	0.00 1	0.06 179	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 34	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.13 208	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 40	0.56 35	0.33 61	0.03 67	0.00 1	0.06 32	0.07 101	0.03 14	0.28 54	0.07 193	0.01 39	0.00 1	0.17 206	0.00 1	0.00 1

111111	0.06 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 40	0.43 20	0.19 24	0.02 55	0.00 1	0.05 26	0.00 1	0.15 55	0.40 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 69	0.05 132	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.15 221	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.00 1	0.51 204	0.13 121	0.00 1	0.02 89	0.89 82	0.62 140	0.09 117	0.02 84	0.42 86	0.13 128	0.28 78	0.53 85	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 156	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 69	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.13 208	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.00 1	0.56 207	0.07 94	0.00 1	0.02 89	0.88 79	0.64 153	0.06 97	0.02 84	0.60 100	0.13 128	0.27 74	0.57 90	0.00 1	0.02 76	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 58	0.01 20	0.00 1	0.08 216	0.11 175	0.14 215	0.00 1	0.02 113	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 136	0.00 1	0.95 88	0.41 80	0.01 23	0.03 104	0.73 112	0.00 1	0.20 60	0.69 99	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 40	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.00 1	0.01 69	0.02 51	0.00 1	0.53 205	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.79 63	0.39 74	0.01 23	0.02 84	0.02 5	0.00 1	0.11 40	0.18 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 227	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.45 22	0.27 46	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.04 18	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 13	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 227	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.48 25	0.31 57	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.00 1	0.03 14	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 58	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.13 190	0.15 221	0.00 1	0.01 69	0.04 90	0.00 1	0.19 176	0.01 8	0.03 121	0.01 40	1.05 110	0.49 108	0.07 106	0.05 117	0.16 58	0.08 104	0.21 61	0.80 101	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 58	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.13 190	0.15 221	0.00 1	0.01 69	0.04 90	0.00 1	0.19 176	0.01 8	0.03 121	0.01 40	1.05 110	0.49 108	0.07 106	0.05 117	0.16 58	0.08 104	0.21 61	0.80 101	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 69	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.11 175	0.15 221	0.00 1	0.03 121	0.05 104	0.01 108	0.76 216	0.02 29	0.03 121	0.00 1	1.01 102	0.62 140	0.09 117	0.10 145	0.09 42	0.13 128	0.22 66	0.49 79	0.01 126	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

LG-Stereo	0.07 34	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 196	0.00 1	0.01 69	0.02 51	0.00 1	0.50 203	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.51 31	0.35 63	0.00 1	0.00 1	0.10 46	0.00 1	0.01 2	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.39 143	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.06 125	0.00 1	0.00 1	0.11 173	0.20 173	0.42 190	0.00 1	0.15 132	0.10 175	0.00 1	1.15 126	0.95 193	0.22 162	0.27 229	0.08 38	0.15 146	1.60 167	1.46 135	0.02 154	0.04 138	0.00 1	0.00 1	3.37 254	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.24 104	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.27 175	0.02 99	0.01 40	3.65 261	0.68 164	0.14 138	0.10 145	0.25 72	0.13 128	0.69 120	0.48 77	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 6	0.16 12	0.01 23	0.00 1	0.02 5	0.05 81	0.02 12	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 27	0.01 20	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.38 16	0.25 37	0.01 23	0.00 1	0.06 32	0.22 179	0.06 28	0.23 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 215	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 7	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 12	0.16 12	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.05 81	0.04 18	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 13	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.13 208	0.00 1	0.01 69	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.50 29	0.17 16	0.01 23	0.00 1	0.04 19	0.06 92	0.01 2	0.20 45	0.01 126	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 7	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.36 13	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 91	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.04 91	0.04 159	0.00 1	0.04 137	0.11 153	0.02 119	0.02 134	0.26 173	0.07 156	0.01 40	0.82 68	0.41 80	0.11 128	0.20 196	0.58 97	0.12 120	0.76 129	1.51 139	0.09 206	0.02 76	0.00 1	0.10 187	0.03 78	0.00 1

AIO-test1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 14	0.16 12	0.01 23	0.00 1	0.04 19	0.14 139	0.01 2	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.60 172	0.03 65	0.00 1	0.03 168	0.07 130	0.22 242	0.00 1	0.05 143	0.20 173	0.08 138	0.06 149	0.32 184	0.29 212	0.02 89	0.91 84	1.24 212	0.43 203	0.25 216	2.24 187	0.27 187	3.44 237	2.51 186	0.17 238	0.04 138	0.00 1	0.04 173	2.60 224	0.71 209

castereo	0.52 166	0.03 65	0.00 1	0.02 144	0.06 125	0.15 221	0.00 1	0.08 159	0.13 160	0.03 126	0.13 166	0.31 183	0.33 220	0.03 127	1.18 131	1.40 221	0.46 205	0.27 229	2.05 182	0.34 197	3.54 240	3.00 208	0.02 154	0.05 155	0.00 1	0.09 185	0.12 94	0.22 183

DEFOM-Stereo	0.04 13	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.56 35	0.27 46	0.03 67	0.00 1	0.05 26	0.00 1	0.12 45	0.03 13	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 134	0.02 70	0.00 1

model_zeroshot	1.35 230	0.07 170	0.00 1	0.88 261	0.02 55	0.16 227	0.00 1	0.86 235	0.17 170	1.55 251	3.29 263	0.35 188	0.23 201	0.04 143	2.47 232	2.42 278	0.29 180	0.20 196	6.49 250	0.34 197	3.90 247	3.76 232	0.00 1	0.10 199	1.41 274	0.47 233	1.66 183	5.43 258

IGEV-Stereo++	0.06 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.01 58	0.01 40	0.44 21	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.05 25	0.49 79	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 40	0.09 190	0.00 1	0.01 81	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.01 58	0.01 40	0.90 83	0.51 115	0.05 80	0.00 1	0.09 42	0.00 1	0.23 69	0.42 71	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 34	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.11 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.58 39	0.27 46	0.00 1	0.03 104	0.61 101	0.00 1	0.14 51	0.05 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 34	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 58	0.00 1	0.82 68	0.52 122	0.01 23	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.21 61	0.13 39	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 97	0.11 204	0.00 1	0.01 81	0.03 74	0.14 215	0.00 1	0.03 121	0.06 115	0.01 108	0.33 195	0.19 156	0.18 189	0.02 89	1.03 107	0.93 189	0.12 136	0.16 175	0.39 83	0.13 128	0.92 146	0.93 107	0.01 126	0.02 76	0.00 1	0.12 195	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.19 87	0.38 248	0.00 1	0.05 190	0.02 55	0.10 189	0.00 1	0.03 121	0.03 77	0.01 108	0.89 221	0.22 161	0.20 195	0.02 89	0.76 58	0.57 129	0.01 23	0.07 128	0.33 80	0.14 139	0.31 83	0.56 87	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.19 215	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 13	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.41 17	0.18 19	0.03 67	0.00 1	0.09 42	0.03 65	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 13	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.08 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.41 17	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.01 36	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 13	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.37 14	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.02 49	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.04 173	0.00 1	0.00 1

trnet	0.38 140	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.09 164	0.20 173	0.09 145	0.09 161	0.24 166	0.22 200	0.01 40	1.36 151	1.57 234	0.29 180	0.28 233	1.46 150	0.41 208	1.88 173	1.40 132	0.01 126	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.54 122	0.01 123

MoCha-V2	0.05 22	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.04 91	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.08 162	0.00 1	0.48 25	0.15 11	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.07 101	0.01 2	0.13 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 87	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.03 74	0.01 107	0.00 1	0.01 69	0.09 134	0.01 108	0.13 166	0.07 94	0.06 150	0.02 89	0.80 64	0.51 115	0.07 106	0.06 124	0.65 107	0.05 81	0.76 129	1.75 157	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MyStereo04	0.85 193	0.18 226	0.02 190	0.06 205	0.22 227	0.01 107	0.00 1	0.06 153	0.05 104	1.75 262	0.15 169	0.08 105	0.00 1	0.06 173	2.05 217	1.21 209	0.19 153	0.02 84	8.28 262	0.70 240	2.52 201	1.83 162	0.78 273	0.24 230	0.00 1	0.02 156	2.45 219	0.00 1

plain	0.13 58	0.06 147	0.00 1	0.01 81	0.10 161	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.02 99	0.03 127	0.94 87	0.68 164	0.09 117	0.04 112	0.10 46	0.01 36	0.70 123	0.45 74	0.00 1	0.06 169	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 40	0.12 208	0.00 1	0.01 81	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.02 89	0.91 84	0.45 93	0.06 97	0.01 66	0.17 62	0.00 1	0.37 93	0.24 51	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSKI-zero shot	1.32 229	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.15 221	0.00 1	0.71 225	0.57 245	0.41 189	3.43 267	0.40 194	0.27 208	0.02 89	1.63 186	2.71 286	0.58 220	0.30 237	8.12 260	1.20 271	5.20 275	4.62 267	0.18 242	0.06 169	0.16 231	0.86 246	0.46 119	3.62 244

MIF-Stereo (partial)	0.17 77	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.01 58	0.02 89	1.07 116	0.67 162	0.10 126	0.02 84	0.14 53	0.01 36	0.56 112	0.26 52	0.00 1	0.03 116	0.00 1	0.00 1	1.52 177	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 56	0.09 190	0.00 1	0.01 81	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 58	0.05 158	0.85 73	0.60 139	0.05 80	0.01 66	0.74 113	0.01 36	0.43 98	0.26 52	0.00 1	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 99	0.02 41	0.00 1	0.01 81	0.09 145	0.09 181	0.00 1	0.11 173	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.02 99	0.02 89	0.77 60	0.36 66	0.06 97	0.03 104	2.11 185	0.06 92	0.54 110	0.58 92	0.02 154	0.02 76	0.09 215	0.15 202	0.98 146	0.02 145

CASnet	0.31 127	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.08 129	0.02 119	0.02 134	0.18 150	0.17 188	0.00 1	1.09 118	0.57 129	0.21 160	0.22 206	0.44 90	0.14 139	2.69 208	1.62 145	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.69 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 40	0.03 65	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.09 181	0.00 1	0.01 69	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.02 99	0.02 89	0.69 49	0.46 99	0.01 23	0.04 112	0.24 70	0.15 146	0.10 35	0.22 46	0.07 193	0.01 39	0.00 1	0.18 209	0.01 56	0.00 1

Any-RAFT	1.05 207	0.02 41	0.02 190	0.01 81	0.05 101	0.01 107	0.00 1	0.98 241	0.38 218	0.25 173	3.29 263	0.35 188	0.21 198	0.11 217	1.46 163	1.86 251	0.54 214	0.25 216	5.16 232	0.30 191	4.27 254	2.84 204	0.10 209	0.07 180	0.06 205	0.36 226	1.19 157	4.22 249

LL-Strereo2	0.17 77	0.08 184	0.00 1	0.01 81	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.12 156	0.00 1	0.00 1	0.15 132	0.00 1	0.07 191	0.73 54	0.42 83	0.01 23	0.01 66	0.40 84	0.03 65	0.70 123	1.80 161	0.00 1	0.02 76	0.12 219	0.00 1	0.02 70	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 132	0.10 196	0.01 169	0.02 144	0.11 175	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.09 205	1.17 130	0.65 157	0.02 55	0.14 163	1.43 146	0.14 139	1.39 160	1.66 148	0.00 1	0.04 138	0.01 168	0.00 1	1.49 175	0.00 1

LoS_RVC	0.56 168	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.11 175	0.01 107	0.00 1	0.07 154	0.46 227	1.21 229	0.06 149	0.33 186	0.19 193	0.08 196	1.77 196	1.72 242	0.28 176	1.04 286	1.79 173	0.29 188	2.78 211	2.63 189	0.04 185	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 145

tt_ll	0.56 168	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.11 175	0.01 107	0.00 1	0.07 154	0.46 227	1.21 229	0.06 149	0.33 186	0.19 193	0.08 196	1.77 196	1.72 242	0.28 176	1.04 286	1.79 173	0.29 188	2.78 211	2.63 189	0.04 185	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 145

anonymousdsp	0.09 40	0.01 20	0.00 1	0.05 190	0.03 74	0.06 169	0.00 1	0.01 69	0.01 23	0.00 1	0.25 190	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.71 53	0.26 40	0.02 55	0.00 1	0.11 50	0.12 120	0.08 32	0.65 96	0.01 126	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.64 176	0.04 106	0.01 169	0.01 81	0.02 55	0.01 107	0.00 1	2.75 288	0.50 236	0.39 187	0.06 149	0.52 206	0.50 235	0.13 226	1.65 188	1.84 249	0.67 236	0.45 258	1.09 130	0.25 183	3.52 239	2.69 199	0.03 177	0.06 169	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.02 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.05 22	0.01 20	0.00 1	0.02 144	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.01 58	0.01 40	0.59 41	0.44 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 35	0.12 38	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HBP-ISP	1.90 248	0.16 222	1.21 278	0.89 263	0.44 248	0.48 254	0.00 1	2.17 284	0.67 252	2.05 273	3.80 273	0.27 175	0.31 217	1.72 285	7.50 319	6.66 318	0.46 205	0.48 259	1.67 168	1.14 269	4.29 255	6.15 295	0.01 126	0.41 246	0.76 264	1.16 253	5.02 288	1.34 228

TestStereo1	0.34 133	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 40	2.55 235	0.58 132	0.05 80	0.03 104	1.50 152	0.02 49	0.37 93	0.98 108	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 134	2.89 236	0.00 1

TESTraft	0.37 136	0.02 41	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.01 58	0.08 196	2.70 241	0.64 153	0.05 80	0.02 84	1.41 145	0.12 120	0.34 89	1.48 136	0.02 154	0.01 39	0.00 1	0.02 156	2.82 231	0.00 1

anonymity	1.73 241	0.37 246	0.12 231	0.08 216	0.07 130	0.24 243	0.00 1	1.37 260	0.34 208	2.03 272	15.78 325	0.92 220	0.52 237	0.17 239	1.50 170	2.81 290	0.63 226	0.22 206	3.67 213	0.45 213	3.24 229	4.79 269	0.14 229	0.34 239	0.23 246	0.52 236	3.20 250	2.82 238

IER	0.14 64	0.03 65	0.00 1	0.02 144	0.06 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.23 170	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.02 89	1.38 153	0.21 31	0.02 55	0.00 1	0.05 26	0.03 65	0.17 59	0.04 19	0.12 220	0.01 39	0.00 1	0.03 171	1.21 160	0.04 164

raft_robust	0.40 145	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.01 23	0.01 108	0.01 124	0.19 156	0.05 142	0.05 158	1.14 124	0.69 168	0.08 114	0.16 175	3.38 208	0.13 128	1.13 152	2.24 175	0.01 126	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.08 172

RAFT_CTSACE	0.11 52	0.06 147	0.00 1	0.08 216	0.01 33	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 124	0.02 29	0.01 58	0.01 40	0.73 54	0.46 99	0.02 55	0.02 84	0.23 69	0.05 81	0.33 86	0.58 92	0.00 1	0.00 1	0.19 241	0.00 1	0.01 56	0.01 123

RAFT+CT+SA	0.18 82	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.00 1	0.74 56	0.45 93	0.02 55	0.02 84	1.16 133	0.04 76	0.35 91	1.91 166	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.01 123

test_5	0.10 47	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 181	0.00 1	0.35 211	0.01 23	0.00 1	0.20 179	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.62 42	0.40 78	0.01 23	0.01 66	0.18 64	0.00 1	0.15 55	0.67 97	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1

SA-5K	0.34 133	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 40	2.55 235	0.58 132	0.05 80	0.03 104	1.50 152	0.02 49	0.37 93	0.98 108	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 134	2.89 236	0.00 1

Sa-1000	0.49 161	0.03 65	0.00 1	0.02 144	0.06 125	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.00 1	0.00 1	0.23 164	0.03 121	0.14 233	1.26 142	0.72 171	0.08 114	0.17 184	2.52 195	0.11 116	0.89 145	3.79 234	0.01 126	0.11 203	0.07 208	0.00 1	2.98 241	0.01 123

SA	0.40 145	0.03 65	0.00 1	0.03 168	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.00 1	0.00 1	0.25 168	0.01 58	0.12 222	0.82 68	0.70 169	0.06 97	0.16 175	1.96 179	0.04 76	0.69 120	2.39 182	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.01 134	3.44 259	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 120	0.03 65	0.03 204	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.47 217	0.07 123	0.03 126	0.02 134	0.08 105	0.02 99	0.01 40	1.34 147	0.81 174	0.16 141	0.10 145	0.48 92	0.16 151	1.36 159	0.50 81	0.00 1	0.03 116	0.00 1	0.00 1	2.29 213	0.01 123

MIPNet	0.61 174	0.03 65	0.02 190	0.02 144	0.33 244	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.16 168	1.38 236	0.35 196	0.07 94	0.10 175	0.18 245	3.19 253	0.81 174	0.19 153	0.06 124	1.86 176	0.40 207	0.62 116	2.74 201	0.00 1	0.15 220	0.03 192	0.18 209	3.51 260	0.01 123

IPLGR	0.70 179	0.05 132	0.04 208	0.01 81	0.25 233	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.13 160	1.11 227	0.27 192	0.03 45	0.07 156	0.10 213	4.72 280	0.91 187	0.52 211	0.15 165	2.66 199	0.50 215	0.74 127	2.90 206	0.00 1	0.14 217	0.06 205	0.32 224	3.14 246	0.00 1

AACVNet	0.14 64	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.01 108	0.00 1	0.08 105	0.00 1	0.06 173	0.81 65	0.46 99	0.02 55	0.01 66	0.30 78	0.03 65	0.53 108	0.50 81	0.01 126	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.73 135	0.03 161

AnonymousM	0.98 204	0.10 196	0.00 1	0.01 81	0.01 33	0.18 236	0.00 1	0.30 204	0.35 210	0.17 157	1.02 228	0.35 188	0.33 220	0.13 226	1.35 148	1.51 228	0.49 209	0.30 237	0.86 120	1.05 267	2.44 198	2.44 183	0.14 229	0.21 228	0.00 1	0.20 218	4.24 284	8.16 277

CroCo-Stereo	0.06 27	0.01 20	0.00 1	0.01 81	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 58	0.00 1	0.75 57	0.45 93	0.01 23	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.12 45	0.18 43	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
ICVP	0.37 136	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 107	0.00 1	0.02 113	0.10 145	0.34 182	0.21 182	0.10 114	0.07 156	0.07 191	0.91 84	0.94 191	0.60 221	0.60 270	0.74 113	0.38 202	1.68 169	2.97 207	0.01 126	0.06 169	0.00 1	0.00 1	0.19 108	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 82	0.08 184	0.00 1	0.05 190	0.12 183	0.01 107	0.00 1	0.21 192	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 58	0.02 89	1.26 142	0.52 122	0.07 106	0.01 66	1.15 132	0.12 120	0.59 114	0.46 75	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.01 134	0.01 56	0.01 123

iRaftStereo_RVC	0.06 27	0.05 132	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.01 58	0.03 127	0.66 45	0.27 46	0.06 97	0.00 1	0.05 26	0.00 1	0.23 69	0.28 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.94 202	0.10 196	0.00 1	0.01 81	0.09 145	0.00 1	0.00 1	1.72 273	0.25 187	0.00 1	0.00 1	2.04 247	0.49 234	0.18 245	3.12 252	3.84 303	0.54 214	0.29 234	3.11 203	0.81 246	3.32 231	3.53 223	0.03 177	0.03 116	0.00 1	0.02 156	1.64 182	0.21 182

CREStereo++_RVC	0.49 161	0.03 65	0.00 1	0.02 144	0.11 175	0.01 107	0.00 1	0.17 185	0.11 153	0.18 160	0.05 148	0.11 119	0.04 136	0.01 40	1.52 174	1.42 223	0.26 172	0.20 196	1.44 147	0.13 128	2.11 182	1.64 146	0.03 177	0.05 155	0.00 1	0.00 1	3.54 265	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
s12784h	0.90 199	0.03 65	0.00 1	0.02 144	0.10 161	0.00 1	0.00 1	0.23 193	0.36 213	0.24 172	0.06 149	0.13 121	0.23 201	0.01 40	1.62 185	1.93 256	0.40 201	0.17 184	2.24 187	0.22 179	4.46 263	2.20 174	0.02 154	0.05 155	0.47 256	0.05 177	3.83 273	5.24 256

TestStereo	0.10 47	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.07 154	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 58	0.01 40	0.58 39	0.21 31	0.16 141	0.05 117	0.47 91	0.01 36	0.45 99	0.23 47	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.01 123

TANstereo	0.47 158	0.03 65	0.00 1	0.04 182	0.09 145	0.00 1	0.00 1	0.23 193	0.28 199	0.17 157	0.17 170	0.13 121	0.08 162	0.01 40	1.59 181	1.33 215	0.34 190	0.20 196	0.27 75	0.13 128	2.19 190	1.78 158	0.12 220	0.04 138	0.00 1	0.00 1	3.51 260	0.00 1

XX-TBD	0.47 158	0.03 65	0.00 1	0.04 182	0.09 145	0.00 1	0.00 1	0.23 193	0.28 199	0.17 157	0.17 170	0.13 121	0.08 162	0.01 40	1.59 181	1.33 215	0.34 190	0.20 196	0.27 75	0.13 128	2.19 190	1.78 158	0.12 220	0.04 138	0.00 1	0.00 1	3.51 260	0.00 1

raftrobust	0.29 117	0.07 170	0.01 169	0.03 168	0.11 175	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.09 205	1.57 179	0.89 184	0.04 75	0.00 1	2.58 197	0.02 49	0.83 137	1.29 123	0.12 220	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.01 123

sAnonymous2	0.43 148	0.11 204	0.00 1	0.01 81	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.10 169	0.25 187	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.26 204	0.03 127	1.18 131	1.21 209	0.24 167	0.17 184	2.50 193	0.15 146	2.27 192	2.68 197	0.00 1	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 173

CroCo_RVC	0.43 148	0.11 204	0.00 1	0.01 81	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.10 169	0.25 187	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.26 204	0.03 127	1.18 131	1.21 209	0.24 167	0.17 184	2.50 193	0.15 146	2.27 192	2.68 197	0.00 1	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 173

CFNet_pseudo	0.27 111	0.10 196	0.00 1	0.04 182	0.16 204	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.05 104	0.04 130	0.00 1	0.18 150	0.01 58	0.01 40	2.64 240	0.55 124	0.05 80	0.01 66	1.50 152	0.01 36	0.51 105	0.68 98	0.47 263	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.15 100	0.01 123

pcwnet_v2	0.58 171	0.22 236	0.09 222	0.07 213	0.51 251	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.07 123	1.13 228	0.20 179	0.29 180	0.02 99	0.02 89	3.10 250	0.58 132	0.35 193	0.16 175	2.36 190	0.03 65	1.16 154	1.48 136	0.86 277	0.03 116	0.00 1	0.00 1	1.56 179	1.20 223

RALAANet	0.28 114	0.08 184	0.02 190	0.03 168	0.10 161	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.07 123	0.08 138	0.00 1	0.07 94	0.03 121	0.06 173	0.96 95	0.39 74	0.13 137	0.05 117	0.97 124	0.24 182	1.33 158	1.54 141	0.00 1	0.06 169	0.00 1	0.00 1	1.42 170	0.01 123

sCroCo_RVC	0.66 177	0.05 132	0.00 1	0.01 81	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.12 175	0.54 241	0.45 191	0.10 163	0.43 199	0.33 220	0.02 89	1.55 178	2.38 276	0.36 195	0.25 216	1.77 172	0.38 202	3.34 233	4.03 242	0.02 154	0.09 195	0.00 1	0.00 1	1.51 176	0.04 164

ADLNet	0.17 77	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.20 189	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.77 215	0.00 1	0.06 173	2.33 228	0.36 66	0.01 23	0.00 1	0.06 32	0.07 101	0.08 32	0.57 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.00 1

ARAFT	0.29 117	0.01 20	0.00 1	0.06 205	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.04 90	1.23 232	0.00 1	0.25 168	0.02 99	0.05 158	1.06 114	0.43 86	0.05 80	0.02 84	1.85 175	0.00 1	0.94 147	0.99 110	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.87 142	0.00 1

AFF-stereo	0.23 99	0.12 208	0.00 1	0.08 216	0.07 130	0.02 140	0.00 1	0.01 69	0.04 90	0.00 1	0.01 124	0.12 120	0.01 58	0.00 1	0.86 77	0.35 63	0.03 67	0.11 153	1.91 178	0.01 36	0.14 51	0.32 60	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.01 134	1.96 195	0.01 123

RAFT + AFF	0.22 97	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 33	0.01 107	0.00 1	0.01 69	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.01 58	0.01 40	4.37 272	0.39 74	0.01 23	0.00 1	0.58 97	0.01 36	0.34 89	0.02 4	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 156	0.01 56	0.00 1

GMStereo	0.10 47	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 40	0.56 35	0.22 34	0.07 106	0.02 84	0.92 122	0.00 1	0.10 35	0.03 13	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.82 138	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
FINET	0.09 40	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 77	0.01 108	0.29 193	0.13 121	0.01 58	0.01 40	0.64 44	0.26 40	0.02 55	0.00 1	0.42 86	0.00 1	0.23 69	0.06 25	0.00 1	0.02 76	0.01 168	0.07 182	0.02 70	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.21 7	0.14 9	0.01 23	0.00 1	0.02 5	0.00 1	0.03 14	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 64	0.13 213	0.01 169	0.07 213	0.09 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.11 217	0.88 79	0.32 59	0.09 117	0.11 153	0.96 123	0.12 120	0.46 100	0.36 67	0.00 1	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.05 85	0.00 1

UNet	0.14 64	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.09 145	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.01 58	0.13 226	0.66 45	0.21 31	0.01 23	0.01 66	0.20 68	0.03 65	0.27 74	0.07 27	0.00 1	0.03 116	0.00 1	0.00 1	1.90 192	0.00 1

UPFNet	0.11 52	0.03 65	0.01 169	0.02 144	0.05 101	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.05 158	0.70 50	0.19 24	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.14 51	0.10 35	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	1.46 171	0.00 1

CREStereo	0.43 148	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.01 107	0.00 1	0.20 189	0.37 215	0.19 161	0.19 176	0.29 180	0.26 204	0.01 40	1.52 174	1.86 251	0.30 185	0.21 205	1.45 149	0.39 205	2.17 189	1.59 144	0.02 154	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.55 124	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
HGLStereo	0.10 47	0.04 106	0.01 169	0.01 81	0.03 74	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.48 193	0.00 1	0.02 29	0.01 58	0.02 89	0.70 50	0.27 46	0.02 55	0.00 1	0.16 58	0.02 49	0.27 74	0.48 77	0.02 154	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1

DMCA	0.05 22	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 136	0.00 1	0.07 94	0.01 58	0.01 40	0.45 22	0.33 61	0.01 23	0.02 84	0.08 38	0.02 49	0.10 35	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 195	0.04 106	0.00 1	0.02 144	0.01 33	0.01 107	0.00 1	0.12 175	0.52 239	0.85 216	1.77 242	0.47 201	0.20 195	0.16 237	1.39 155	2.03 262	0.90 250	0.41 253	5.12 229	0.61 225	3.63 241	4.27 246	0.01 126	0.09 195	0.00 1	0.12 195	0.16 104	0.78 210

RAFT-Stereo	0.88 195	0.04 106	0.00 1	0.02 144	0.01 33	0.01 107	0.00 1	0.12 175	0.52 239	0.85 216	1.77 242	0.47 201	0.20 195	0.16 237	1.39 155	2.03 262	0.90 250	0.41 253	5.12 229	0.61 225	3.63 241	4.27 246	0.01 126	0.09 195	0.00 1	0.12 195	0.16 104	0.78 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.16 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.04 90	0.60 205	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.01 40	0.48 25	0.57 129	0.02 55	0.00 1	0.10 46	0.00 1	0.54 110	0.56 87	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	1.27 164	0.02 145

RYNet	0.17 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	4.21 266	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.04 18	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 83	0.00 1

GANetREF_RVC	0.37 136	0.18 226	0.00 1	0.16 236	0.08 140	0.01 107	0.00 1	0.01 69	0.09 134	0.04 130	0.00 1	1.54 236	0.01 58	0.05 158	1.00 100	0.36 66	0.37 198	0.11 153	1.59 158	0.06 92	0.98 149	0.59 94	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	2.74 227	0.01 123
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
GANet	0.06 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.13 166	0.88 217	0.00 1	0.01 40	0.12 4	0.07 3	0.07 106	0.01 66	0.05 26	0.00 1	0.06 28	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CFNet	0.09 40	0.05 132	0.00 1	0.03 168	0.03 74	0.01 107	0.00 1	0.04 137	0.02 51	0.07 137	0.00 1	0.02 29	0.01 58	0.04 143	0.77 60	0.09 5	0.05 80	0.00 1	0.11 50	0.01 36	0.33 86	0.35 66	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.48 120	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.01 40	0.08 2	0.05 2	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 25	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1

ccs_rob	2.12 251	0.09 190	0.18 236	0.08 216	0.02 55	0.03 151	0.00 1	2.34 285	0.55 242	2.47 281	13.25 320	15.14 286	0.18 189	0.20 249	1.75 192	2.69 285	0.63 226	0.29 234	3.12 204	0.69 238	4.37 261	4.79 269	0.03 177	1.18 278	0.00 1	0.01 134	1.74 186	1.47 230

UCFNet_RVC	0.28 114	0.14 215	0.02 190	0.11 229	0.13 190	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.09 134	0.29 177	0.00 1	0.09 110	0.01 58	0.05 158	1.11 119	0.45 93	0.05 80	0.00 1	1.02 128	0.02 49	0.74 127	0.90 106	0.90 279	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.29 116	1.12 219

NVstereo2D	0.29 117	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.52 200	0.39 199	0.03 45	0.00 1	0.01 40	4.53 276	0.51 115	0.03 67	0.02 84	0.59 99	0.00 1	0.38 96	0.51 84	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AMNet	0.16 74	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 145	0.21 165	0.00 1	0.46 200	0.21 198	0.44 268	0.54 32	0.58 132	0.26 172	0.00 1	0.17 62	0.12 120	0.32 85	0.05 22	0.00 1	0.06 169	0.00 1	0.27 221	0.12 94	0.28 187

iResNetv2_ROB	0.50 163	0.12 208	0.00 1	0.08 216	0.10 161	0.00 1	0.00 1	2.00 277	0.07 123	0.48 193	0.00 1	0.06 87	0.01 58	0.05 158	2.07 218	0.42 83	0.07 106	0.00 1	2.45 191	0.02 49	2.00 178	0.86 105	0.00 1	0.11 203	0.00 1	0.00 1	2.56 223	0.00 1

HSM	0.28 114	0.03 65	0.00 1	0.03 168	0.13 190	0.00 1	0.00 1	0.71 225	0.08 129	0.00 1	0.03 141	0.17 144	0.02 99	0.02 89	1.23 140	0.37 69	0.06 97	0.00 1	1.58 157	0.09 109	0.87 143	1.06 119	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	1.16 156	0.01 123

DLCB_ROB	0.11 52	0.05 132	0.02 190	0.05 190	0.07 130	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.02 51	0.26 175	0.08 157	0.02 29	0.02 99	0.04 143	0.54 32	0.26 40	0.06 97	0.04 112	0.14 53	0.01 36	0.51 105	0.42 71	0.01 126	0.02 76	0.03 192	0.04 173	0.15 100	0.04 164

iResNet_ROB	0.44 151	0.06 147	0.00 1	0.05 190	0.10 161	0.00 1	0.00 1	2.08 281	0.06 115	0.64 207	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 143	1.94 211	0.70 169	0.05 80	0.00 1	2.59 198	0.00 1	0.62 116	0.56 87	0.00 1	0.09 195	0.00 1	0.00 1	2.26 210	0.00 1

NOSS_ROB	1.10 210	0.06 147	0.02 190	0.10 227	0.16 204	0.03 151	0.00 1	1.21 256	0.62 248	1.66 259	1.79 244	1.98 246	0.36 228	0.82 280	3.04 247	3.33 296	0.64 229	0.31 242	1.34 142	0.16 151	3.76 246	3.91 236	0.10 209	0.58 253	0.00 1	0.06 179	3.54 265	0.00 1

XPNet_ROB	0.74 181	0.37 246	0.02 190	0.01 81	0.14 199	0.06 169	0.00 1	0.00 1	0.14 164	0.14 152	0.73 213	8.65 268	0.03 121	0.06 173	0.81 65	0.47 104	0.69 237	0.04 112	0.32 79	0.17 162	1.14 153	2.73 200	0.15 234	0.05 155	0.00 1	0.02 156	2.84 233	0.09 173

DN-CSS_ROB	0.48 160	0.02 41	0.00 1	0.06 205	0.12 183	0.00 1	0.00 1	1.01 245	0.06 115	0.37 185	0.56 207	0.07 94	0.03 121	0.06 173	1.18 131	0.65 157	0.19 153	0.02 84	4.07 216	0.03 65	1.44 164	1.44 134	0.00 1	0.10 199	0.00 1	0.00 1	1.19 157	0.34 195

LALA_ROB	1.16 213	1.32 283	0.01 169	0.05 190	0.20 221	0.03 151	0.00 1	0.07 154	0.14 164	1.08 225	1.93 250	15.09 285	0.04 136	0.09 205	1.67 189	0.49 108	0.20 157	0.11 153	1.06 129	0.33 195	1.42 162	2.32 179	0.01 126	0.13 210	0.13 225	0.15 202	2.78 229	0.40 204

PWCDC_ROB	0.90 199	0.07 170	0.01 169	0.03 168	0.19 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.84 220	0.19 156	10.70 292	0.17 239	3.32 256	1.17 207	0.22 162	0.06 124	0.65 107	0.06 92	1.28 156	5.14 281	0.00 1	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.08 90	0.00 1

SGM-Forest	1.18 218	0.22 236	0.02 190	1.16 267	0.74 264	0.30 246	0.00 1	0.59 221	0.71 257	1.88 267	0.81 219	1.57 239	1.99 255	0.26 260	2.48 233	1.40 221	0.36 195	0.16 175	2.04 181	0.05 81	2.08 180	2.58 188	0.49 264	0.11 203	0.65 261	0.81 244	4.78 286	3.70 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S2M2_XL	0.21 96	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1	0.01 129	0.14 181	0.18 171	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.15 186	0.00 1	1.23 140	0.86 180	0.20 157	0.19 190	0.10 46	0.09 109	1.29 157	1.05 118	0.01 126	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.12 56	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.01 23	1.08 225	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 89	0.55 34	0.32 59	0.03 67	0.00 1	0.28 77	0.02 49	0.15 55	0.08 30	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.57 128	0.00 1

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HH	1.17 215	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.05 101	0.11 196	0.01 129	0.66 223	0.37 215	1.90 269	0.39 199	0.69 213	0.33 220	0.04 143	1.48 166	3.72 299	0.27 174	0.24 212	5.83 241	0.62 228	6.22 288	4.61 265	0.24 247	0.08 185	0.15 229	0.00 1	2.35 216	1.13 220

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AASNet	0.03 7	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.03 126	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.01 40	0.28 11	0.14 9	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.01 36	0.03 14	0.15 41	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.30 120	0.03 65	0.00 1	0.01 81	0.16 204	0.10 189	0.01 129	0.05 143	0.04 90	0.00 1	0.01 124	0.04 62	0.06 150	0.02 89	1.01 102	0.62 140	0.09 117	0.19 190	1.30 138	0.19 168	0.85 139	2.67 192	0.00 1	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.68 130	0.00 1

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test_1	0.74 181	0.06 147	0.00 1	0.01 81	0.20 221	0.09 181	0.01 129	0.98 241	0.09 134	0.10 148	0.02 134	0.03 45	0.05 142	0.03 127	1.13 122	0.62 140	0.11 128	0.15 165	5.47 233	0.20 173	2.15 187	4.57 263	0.00 1	0.13 210	0.17 234	0.01 134	3.16 249	0.33 192

GwcNet-ADL	1.06 209	0.06 147	0.42 249	0.04 182	0.17 213	0.00 1	0.01 129	0.18 186	0.13 160	2.10 277	6.56 292	0.84 216	0.14 183	0.03 127	1.64 187	1.95 258	0.52 211	0.24 212	2.87 200	0.98 263	1.98 176	2.02 171	0.00 1	0.06 169	0.00 1	0.81 244	1.14 149	3.88 246

GANet-ADL	0.91 201	0.05 132	0.00 1	0.02 144	0.08 140	0.00 1	0.01 129	0.08 159	0.23 182	1.64 258	3.06 260	0.10 114	0.07 156	0.02 89	2.82 244	1.73 244	0.57 217	0.22 206	4.86 225	0.89 254	2.11 182	4.01 240	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1	1.60 181	0.47 206

TRStereo	1.31 228	0.14 215	0.75 264	0.01 81	0.03 74	2.10 280	0.01 129	1.46 262	0.21 177	2.49 285	0.74 215	1.69 242	0.30 215	0.03 127	1.93 209	2.38 276	0.21 160	0.22 206	4.90 227	0.89 254	2.76 209	3.99 239	0.08 197	0.06 169	0.36 254	3.52 284	3.99 277	0.02 145

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GES	0.51 164	0.03 65	0.01 169	0.00 1	0.08 140	0.00 1	0.01 129	0.01 69	0.25 187	0.22 169	0.08 157	0.21 160	0.07 156	0.01 40	1.59 181	0.63 150	0.23 165	0.03 104	5.69 240	0.17 162	1.74 170	1.34 126	0.04 185	0.11 203	0.01 168	0.00 1	0.16 104	0.91 215

HCRNet	0.13 58	0.03 65	0.00 1	0.12 231	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.01 23	0.57 203	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.99 99	0.20 29	0.02 55	0.00 1	0.04 19	0.03 65	0.13 49	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 168	0.00 1

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APVNet	0.31 127	0.08 184	0.00 1	0.05 190	0.05 101	0.00 1	0.01 129	0.09 164	0.02 51	0.10 148	0.06 149	0.07 94	0.01 58	0.04 143	1.49 168	0.55 124	0.16 141	0.11 153	1.74 171	0.19 168	0.76 129	2.27 178	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.54 122	0.02 145

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.85 193	0.04 106	0.01 169	0.18 238	0.47 249	0.00 1	0.01 129	1.32 259	0.34 208	1.02 223	2.77 259	0.40 194	0.26 204	0.05 158	1.58 180	0.90 186	0.25 170	0.25 216	5.94 244	0.17 162	1.64 168	3.11 211	0.10 209	0.53 251	0.00 1	0.01 134	1.68 185	0.02 145

NCCL2	0.45 153	0.17 224	0.01 169	0.18 238	0.49 250	0.03 151	0.01 129	0.01 69	0.12 156	0.80 214	0.01 124	0.08 105	0.03 121	0.13 226	1.44 161	0.51 115	0.30 185	0.11 153	0.19 65	0.14 139	0.96 148	1.79 160	0.67 270	0.11 203	0.04 197	0.12 195	3.28 253	0.32 191

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 221	0.47 255	0.09 222	0.74 258	1.47 275	1.79 276	0.02 162	0.32 209	0.29 203	4.32 314	1.64 240	5.77 264	0.28 210	0.04 143	1.27 144	1.55 233	0.36 195	0.14 163	1.29 137	0.18 166	2.63 206	2.67 192	0.02 154	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.94 143	4.44 251

G2L-Stereo	0.16 74	0.12 208	0.00 1	0.02 144	0.16 204	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.02 51	0.03 126	0.00 1	0.04 62	0.02 99	0.13 226	1.06 114	0.25 37	0.04 75	0.00 1	0.50 93	0.03 65	0.53 108	0.34 64	0.01 126	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.97 145	0.00 1

CES	0.45 153	0.07 170	0.01 169	0.01 81	0.10 161	0.01 107	0.02 162	0.27 200	0.46 227	0.19 161	0.03 141	0.39 193	0.33 220	0.12 222	1.88 203	1.63 236	0.64 229	0.48 259	0.16 58	0.44 211	2.67 207	2.26 177	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.04 164

UDGNet	0.30 120	0.07 170	0.00 1	0.02 144	0.03 74	0.01 107	0.02 162	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 58	0.05 158	1.05 110	0.41 80	0.01 23	0.00 1	0.99 125	0.03 65	0.81 136	3.16 212	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	1.35 166	0.00 1

cross-raft	1.01 205	0.18 226	0.00 1	0.00 1	0.06 125	0.16 227	0.02 162	1.11 250	0.38 218	0.49 197	0.43 202	0.42 198	0.27 208	0.13 226	1.38 153	2.26 267	0.29 180	0.20 196	6.38 247	0.98 263	4.80 271	4.29 249	0.08 197	0.03 116	0.12 219	0.68 241	0.15 100	1.83 231

MMNet	0.03 7	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.02 89	0.41 17	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 49	0.12 45	0.09 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.57 170	0.14 215	0.03 204	0.01 81	0.03 74	0.00 1	0.02 162	0.05 143	0.25 187	0.08 138	0.03 141	0.16 134	0.14 183	0.28 261	2.42 230	1.24 212	0.76 241	0.72 274	0.78 116	0.14 139	2.92 215	4.33 250	0.00 1	0.16 223	0.00 1	0.02 156	0.60 129	0.01 123

stereogan	0.36 135	0.13 213	0.06 216	0.02 144	0.21 224	0.04 159	0.02 162	0.01 69	0.20 173	0.30 179	0.01 124	0.22 161	0.00 1	0.04 143	1.22 137	0.47 104	0.06 97	0.01 66	0.77 115	0.06 92	0.22 66	3.29 218	0.01 126	0.02 76	0.05 201	0.00 1	2.30 214	0.01 123

MSMDNet	1.04 206	0.16 222	0.00 1	0.02 144	0.05 101	0.17 234	0.02 162	1.09 248	0.35 210	0.80 214	0.35 196	0.40 194	1.89 253	0.13 226	1.52 174	2.51 281	0.37 198	0.20 196	6.14 246	0.59 223	4.56 265	4.91 273	0.11 216	0.05 155	0.12 219	0.51 235	0.20 109	0.96 218

PA-Net	0.32 130	0.07 170	0.06 216	0.02 144	0.32 241	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.19 172	0.08 138	0.08 157	0.01 8	0.01 58	0.10 213	1.78 198	0.38 73	0.01 23	0.02 84	0.08 38	0.05 81	0.16 58	2.33 180	0.50 266	0.02 76	0.00 1	1.25 255	0.01 56	1.17 222
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.25 8	0.09 5	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.02 49	0.04 18	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	1.17 215	0.02 41	0.00 1	0.19 240	0.63 256	0.05 164	0.02 162	0.51 218	0.28 199	1.55 251	1.69 241	0.66 211	2.21 259	0.02 89	3.72 262	1.84 249	0.35 193	0.35 246	8.64 264	0.90 257	2.85 213	1.70 154	0.00 1	1.03 273	0.00 1	0.12 195	2.27 212	0.03 161

coex_refinement	0.20 91	0.12 208	0.04 208	0.07 213	0.09 145	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.16 168	0.01 108	0.00 1	0.04 62	0.01 58	0.04 143	1.39 155	0.24 35	0.16 141	0.00 1	1.72 170	0.05 81	0.23 69	0.38 68	0.00 1	0.03 116	0.01 168	0.00 1	0.52 121	0.00 1

dd	0.17 77	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 140	0.03 174	0.00 1	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1	1.35 148	0.29 54	0.01 23	0.05 117	1.00 127	0.16 151	0.12 45	0.29 58	0.10 209	0.19 225	0.00 1	0.00 1	0.56 126	0.28 187

test_3	0.74 181	0.06 147	0.00 1	0.01 81	0.21 224	0.09 181	0.03 174	0.90 238	0.09 134	0.08 138	0.03 141	0.03 45	0.05 142	0.03 127	1.14 124	0.62 140	0.11 128	0.15 165	5.52 235	0.20 173	2.10 181	4.54 262	0.00 1	0.14 217	0.17 234	0.00 1	3.41 256	0.33 192

raft+_RVC	0.13 58	0.04 106	0.00 1	0.05 190	0.09 145	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.02 89	0.85 73	0.51 115	0.04 75	0.00 1	0.71 111	0.13 128	0.28 78	0.64 95	0.00 1	0.02 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.39 143	0.25 241	0.96 273	0.06 205	0.16 204	0.07 171	0.03 174	0.03 121	0.09 134	0.30 179	0.30 194	0.03 45	0.03 121	0.08 196	1.41 158	0.17 16	0.08 114	0.01 66	0.83 117	0.11 116	0.51 105	2.50 185	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.37 228	1.25 161	0.79 213

DDVS	2.43 257	0.18 226	0.30 242	0.04 182	0.23 229	0.13 208	0.04 179	1.54 267	0.51 238	1.88 267	15.36 324	14.18 282	0.66 239	0.23 255	1.87 202	3.51 298	1.01 259	0.55 267	4.82 224	2.40 296	4.60 266	5.12 279	0.12 220	0.32 235	0.00 1	0.16 205	3.66 269	2.33 235

GCAP-BAT	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

test_for_model	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

testlalala2	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

testlalala	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

testlalala_base	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

GCAP-Stereo	0.82 187	0.06 147	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 179	0.03 121	0.10 145	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.08 162	0.06 173	0.95 88	0.97 194	11.30 310	0.08 134	1.63 159	0.16 151	2.93 216	0.99 110	0.02 154	0.02 76	0.01 168	0.10 187	1.15 150	0.35 197

PS-NSSS	0.23 99	0.06 147	0.00 1	0.15 234	0.10 161	0.05 164	0.04 179	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.95 221	0.02 99	0.06 173	0.62 42	0.26 40	0.11 128	0.00 1	0.66 110	0.00 1	0.29 81	0.28 54	0.74 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 186	0.00 1

iinet-f	0.52 166	0.02 41	0.00 1	0.01 81	0.07 130	0.00 1	0.05 187	0.01 69	0.08 129	1.23 232	0.00 1	0.02 29	0.02 99	0.03 127	3.11 251	0.83 178	0.05 80	0.05 117	3.07 202	0.59 223	0.70 123	2.17 173	0.02 154	0.01 39	0.03 192	0.01 134	1.78 188	0.01 123

PSMNet-ADL	1.22 221	0.06 147	0.02 190	0.06 205	0.10 161	0.04 159	0.05 187	0.90 238	0.24 186	3.19 305	6.91 296	0.36 191	2.67 264	0.04 143	1.74 191	2.65 284	0.44 204	0.22 206	5.12 229	0.29 188	1.98 176	2.44 183	0.19 243	0.03 116	0.00 1	0.17 206	2.94 240	0.19 180

SFCPSM	2.33 256	0.04 106	0.02 190	0.03 168	0.03 74	0.24 243	0.05 187	0.31 208	0.79 262	1.53 249	5.01 284	6.88 267	10.19 289	0.06 173	2.55 235	2.28 269	0.88 248	0.34 245	16.04 283	2.33 295	3.02 224	2.74 201	0.13 227	0.67 259	0.04 197	0.63 239	3.53 264	2.63 236

FADNet-RVC-Resample	0.45 153	0.27 242	0.41 247	0.19 240	0.28 238	0.00 1	0.05 187	0.26 199	0.21 177	0.14 152	0.17 170	0.27 175	0.05 142	0.19 247	2.42 230	0.58 132	0.22 162	0.80 276	0.51 94	0.43 210	0.63 118	1.49 138	0.14 229	0.50 247	0.10 218	0.98 250	0.34 118	0.57 208

RAFT-Test	1.05 207	0.18 226	0.00 1	0.03 168	0.10 161	0.18 236	0.06 191	1.48 265	0.43 223	0.85 216	2.02 251	0.25 168	0.40 231	0.14 233	1.41 158	2.37 275	0.32 188	0.19 190	6.40 249	0.47 214	4.67 268	3.94 238	0.16 236	0.04 138	0.14 226	0.62 238	0.15 100	1.32 227

HSM-Net_RVC	0.88 195	0.02 41	0.01 169	0.71 257	0.12 183	0.00 1	0.06 191	1.69 271	0.22 180	1.62 256	4.44 280	3.04 257	0.18 189	0.02 89	1.33 146	0.82 177	0.39 200	0.07 128	0.99 125	0.56 221	2.48 200	1.85 164	0.25 250	1.15 277	0.05 201	0.02 156	1.34 165	0.34 195
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC		0.05 132	0.05 213	0.27 246	0.19 216	0.67 260	0.06 191	0.30 204	0.23 182	0.75 212	0.57 209	3.74 259	6.28 280	0.04 143	2.14 220	0.76 173	3.26 283	0.26 221		4.93 309	4.32 259	3.64 228		0.57 252	0.57 258	0.43 230	4.10 282	10.92 290

PDISCO_ROB	0.30 120	0.05 132	0.00 1	0.03 168	0.08 140	0.00 1	0.06 191	0.01 69	0.05 104	0.78 213	0.20 179	0.06 87	0.02 99	0.01 40	0.82 68	0.50 114	0.05 80	0.04 112	0.63 104	0.32 193	0.46 100	1.66 148	0.00 1	0.03 116	0.22 244	0.00 1	1.99 196	0.00 1

CAS	0.31 127	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.02 140	0.07 195	0.07 154	0.39 221	0.45 191	0.10 163	0.18 150	0.14 183	0.11 217	1.44 161	0.94 191	0.24 167	0.35 246	0.40 84	0.18 166	1.41 161	1.72 155	0.01 126	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.07 171

RALCasStereoNet	0.18 82	0.09 190	0.00 1	0.06 205	0.13 190	0.02 140	0.07 195	0.08 159	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 58	0.03 127	1.16 127	0.65 157	0.03 67	0.00 1	0.57 96	0.10 111	0.58 113	1.09 120	0.00 1	0.03 116	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 123

CC-Net-ROB	0.89 198	0.61 265	0.00 1	0.68 256	0.59 254	2.06 278	0.07 195	0.00 1	0.01 23	0.21 165	0.00 1	9.68 271	1.74 251	0.24 256	0.70 50	0.27 46	0.20 157	0.02 84	1.57 156	0.01 36	0.29 81	0.30 59	4.40 297	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.28 113	0.01 123

ETE_ROB	1.29 225	0.87 272	0.00 1	0.08 216	0.29 239	0.03 151	0.08 198	0.02 113	1.31 273	0.21 165	1.87 246	18.25 289	0.02 99	0.09 205	1.37 152	0.49 108	1.08 262	0.08 134	1.26 136	0.21 178	1.85 172	3.21 215	0.10 209	0.11 203	0.12 219	0.00 1	1.66 183	0.25 185

DAS	1.30 226	0.05 132	0.00 1	0.01 81	0.12 183	0.11 196	0.09 199	0.76 229	0.70 254	1.79 264	4.27 277	2.88 254	2.40 260	0.02 89	1.76 194	2.31 271	0.86 246	0.26 221	4.24 219	0.77 244	4.77 269	3.74 230	0.01 126	0.88 266	0.17 234	0.02 156	2.06 199	0.00 1

SepStereo	1.30 226	0.05 132	0.00 1	0.01 81	0.12 183	0.11 196	0.09 199	0.76 229	0.70 254	1.79 264	4.27 277	2.88 254	2.40 260	0.02 89	1.76 194	2.31 271	0.86 246	0.26 221	4.24 219	0.77 244	4.77 269	3.74 230	0.01 126	0.88 266	0.17 234	0.02 156	2.06 199	0.00 1

SACVNet	0.32 130	0.17 224	0.00 1	0.01 81	0.10 161	0.00 1	0.09 199	0.05 143	0.05 104	0.21 165	0.00 1	0.04 62	0.08 162	0.07 191	0.81 65	0.44 89	0.34 190	0.07 128	1.39 144	0.08 104	1.07 150	2.54 187	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	1.06 148	0.02 145

STTStereo	0.15 69	0.06 147	0.00 1	0.02 144	0.05 101	0.00 1	0.09 199	0.00 1	0.72 259	0.19 161	0.02 134	0.04 62	0.01 58	0.01 40	1.22 137	0.31 57	0.00 1	0.00 1	0.15 56	0.02 49	0.22 66	0.47 76	0.06 191	0.01 39	0.00 1	0.07 182	0.05 85	0.25 185

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 87	0.04 106	0.00 1	0.01 81	0.09 145	0.00 1	0.09 199	0.00 1	1.20 270	1.00 221	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.01 40	0.78 62	0.20 29	0.01 23	0.02 84	0.43 88	0.03 65	0.14 51	0.33 61	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.70 242	0.04 83	0.03 161
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO_rvc	0.11 52	0.04 106	0.02 190	0.01 81	0.01 33	0.14 215	0.10 204	0.00 1	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 58	0.01 40	0.96 95	0.56 126	0.01 23	0.10 145	0.34 81	0.00 1	0.13 49	0.38 68	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 196	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.00 1	0.01 40	0.25 8	0.13 8	0.01 23	0.00 1	0.05 26	0.16 151	0.02 12	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.51 164	0.04 106	0.00 1	0.01 81	0.10 161	0.01 107	0.11 205	0.23 193	0.33 207	0.35 184	0.22 184	0.32 184	0.23 201	0.01 40	1.52 174	1.88 255	0.33 189	0.16 175	2.46 192	0.26 184	2.44 198	1.68 152	0.02 154	0.05 155	0.99 269	0.02 156	0.08 90	0.00 1

CIPLG	0.38 140	0.04 106	0.09 222	0.01 81	0.09 145	0.00 1	0.13 207	0.09 164	0.31 206	0.04 130	0.07 156	0.09 110	0.04 136	0.10 213	2.21 223	0.47 104	0.16 141	0.02 84	1.65 166	0.06 92	0.76 129	1.65 147	0.01 126	0.03 116	0.08 210	0.00 1	1.99 196	0.02 145

CBMV	2.15 253	0.14 215	0.25 239	0.23 244	0.32 241	0.31 248	0.13 207	1.16 254	0.36 213	1.53 249	1.90 249	6.56 266	2.00 257	0.56 270	3.06 248	2.44 279	0.99 258	0.35 246	5.54 237	0.66 236	4.46 263	4.14 245	0.11 216	0.73 264	0.05 201	0.54 237	6.18 290	13.33 295
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Reg-Stereo(zero)	1.36 231	0.07 170	0.11 228	0.04 182	0.19 216	0.11 196	0.14 209	2.01 279	0.49 231	2.47 281	7.62 303	0.65 209	0.29 212	0.79 277	1.11 119	1.95 258	0.66 234	0.15 165	3.61 211	0.81 246	2.13 184	3.62 224	0.31 255	0.04 138	0.12 219	0.18 209	4.02 278	3.05 240

HI	1.36 231	0.07 170	0.11 228	0.04 182	0.19 216	0.11 196	0.14 209	2.01 279	0.49 231	2.47 281	7.62 303	0.65 209	0.29 212	0.79 277	1.11 119	1.95 258	0.66 234	0.15 165	3.61 211	0.81 246	2.13 184	3.62 224	0.31 255	0.04 138	0.12 219	0.18 209	4.02 278	3.05 240

IPLGR_C	0.37 136	0.03 65	0.09 222	0.01 81	0.10 161	0.00 1	0.14 209	0.09 164	0.27 197	0.04 130	0.08 157	0.04 62	0.04 136	0.09 205	1.86 201	0.46 99	0.15 140	0.02 84	1.69 169	0.02 49	0.78 134	1.69 153	0.02 154	0.02 76	0.08 210	0.00 1	2.16 203	0.02 145

ACRE	0.38 140	0.03 65	0.08 220	0.01 81	0.09 145	0.00 1	0.14 209	0.09 164	0.28 199	0.04 130	0.11 165	0.10 114	0.04 136	0.12 222	1.92 207	0.46 99	0.16 141	0.02 84	1.64 165	0.06 92	0.76 129	1.66 148	0.01 126	0.02 76	0.08 210	0.01 134	2.32 215	0.02 145

XX-Stereo	2.12 251	0.04 106	0.07 219	0.02 144	0.01 33	0.16 227	0.14 209	0.12 175	0.25 187	2.08 276	6.54 291	0.27 175	0.46 233	0.04 143	1.50 170	3.22 293	0.63 226	0.26 221	4.53 223	0.20 173	2.76 209	3.03 209	0.12 220	0.07 180	23.83 322	0.03 171	2.14 202	4.71 252

G-Net	4.67 280	0.76 270	0.70 262	0.11 229	0.67 259	0.16 227	0.15 214	3.65 297	5.27 297	2.31 279	7.34 302	34.50 307	4.01 272	0.10 213	3.20 254	4.40 310	0.89 249	1.61 298	9.78 270	7.32 316	4.83 272	4.09 243	0.28 253	2.01 299	0.71 263	3.72 285	8.36 301	15.27 302

Pointernet	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.16 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 3	0.16 12	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.05 81	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACV-stereo	4.02 273	0.91 274	0.26 240	1.33 269	0.03 74	2.42 282	0.18 216	0.73 227	0.76 260	2.75 293	3.47 268	1.53 235	15.31 298	0.24 256	6.56 315	6.46 316	1.35 266	0.38 252	42.57 322	4.53 308	6.05 283	4.39 255	0.14 229	0.81 265	0.02 187	0.18 209	3.88 274	1.30 226

ProNet	0.03 7	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.18 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.05 158	0.13 5	0.11 7	0.01 23	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 187	0.00 1	0.01 56	0.00 1

test_4	0.26 108	0.03 65	0.00 1	0.03 168	0.05 101	0.04 159	0.18 216	0.01 69	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 58	0.06 173	1.04 108	0.81 174	0.05 80	0.15 165	0.62 102	0.13 128	0.47 102	1.52 140	0.00 1	0.01 39	0.04 197	0.21 219	1.19 157	0.19 180

DISCO	0.20 91	0.05 132	0.00 1	0.01 81	0.07 130	0.00 1	0.18 216	0.00 1	0.03 77	1.01 222	0.00 1	0.10 114	0.01 58	0.02 89	0.88 79	0.37 69	0.05 80	0.01 66	0.65 107	0.08 104	0.21 61	0.75 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 147	0.00 1

AIO_test	0.14 64	0.05 132	0.02 190	0.01 81	0.01 33	0.14 215	0.21 220	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	1.00 100	0.89 184	0.01 23	0.02 84	0.24 70	0.00 1	0.23 69	0.33 61	0.12 220	0.00 1	0.00 1	0.41 229	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.69 178	0.03 65	0.01 169	0.01 81	0.14 199	0.00 1	0.22 221	0.30 204	0.12 156	0.20 164	0.09 161	0.23 164	0.02 99	0.05 158	1.35 148	1.20 208	0.17 150	0.09 142	4.87 226	0.32 193	2.13 184	3.77 233	0.26 251	0.19 225	0.00 1	0.02 156	2.64 225	0.24 184

NaN_ROB	0.80 186	0.46 254	0.35 245	0.20 242	0.83 269	0.13 208	0.22 221	0.15 183	1.81 277	0.16 155	0.73 213	4.44 260	0.06 150	0.19 247	1.51 172	0.48 107	0.31 187	0.25 216	0.62 102	0.31 192	0.71 126	1.01 117	0.19 243	0.37 242	0.14 226	1.02 251	2.36 218	2.71 237

DSFCA	0.15 69	0.04 106	0.01 169	0.01 81	0.18 214	0.01 107	0.23 223	0.01 69	0.09 134	0.00 1	0.03 141	0.05 76	0.02 99	0.02 89	0.86 77	0.39 74	0.09 117	0.15 165	0.13 52	0.04 76	0.27 74	0.33 61	0.06 191	0.06 169	0.09 215	0.06 179	0.73 135	0.14 176

DMCA-RVC	0.18 82	0.04 106	0.09 222	0.03 168	0.16 204	0.07 171	0.23 223	0.04 137	0.49 231	0.67 209	0.22 184	0.03 45	0.02 99	0.02 89	0.76 58	0.28 53	0.11 128	0.10 145	0.09 42	0.10 111	0.21 61	0.11 36	0.05 190	0.07 180	0.04 197	0.01 134	0.82 138	0.00 1

RP	0.26 108	0.01 20	0.00 1	0.02 144	0.19 216	0.00 1	0.23 223	0.10 169	0.22 180	0.13 151	0.00 1	0.07 94	0.00 1	0.05 158	1.49 168	0.17 16	0.03 67	0.00 1	0.14 53	0.01 36	0.05 25	1.67 151	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	2.23 207	0.16 177

EKT-Stereo	1.16 213	0.02 41	0.00 1	0.03 168	0.18 214	0.05 164	0.24 226	1.07 246	0.61 247	0.85 216	1.43 236	0.50 205	0.37 229	0.06 173	2.95 245	3.75 301	0.57 217	0.35 246	3.54 210	1.78 291	4.62 267	4.79 269	0.02 154	0.04 138	0.00 1	0.00 1	3.51 260	0.00 1

test-1	1.48 235	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.20 239	0.31 227	0.89 237	0.49 231	2.96 299	3.23 262	1.52 234	0.30 215	0.17 239	1.94 211	2.72 287	0.61 222	0.49 262	5.52 235	1.33 276	4.19 252	5.99 293	0.01 126	0.12 209	0.00 1	0.18 209	3.69 270	3.00 239

CSAN	1.21 220	0.45 253	0.28 241	0.40 251	0.80 266	0.02 140	0.32 228	0.20 189	2.31 283	1.51 247	1.33 234	4.78 261	2.71 265	0.28 261	1.61 184	0.43 86	0.52 211	0.26 221	2.35 189	0.73 242	1.45 165	1.56 143	0.13 227	0.33 237	0.28 250	2.54 271	1.87 190	3.31 243

iRaft-Stereo_20w	1.82 245	0.49 259	1.28 279	2.04 274	0.34 245	0.65 258	0.35 229	0.90 238	0.65 251	3.27 306	6.20 289	0.67 212	0.66 239	0.08 196	1.75 192	2.80 289	0.64 229	0.41 253	4.36 222	0.88 253	3.72 245	4.53 261	0.27 252	0.37 242	0.57 258	1.70 262	2.89 236	6.53 264

DGSMNet	4.99 285	0.98 277	0.94 272	0.80 259	0.13 190	1.33 271	0.35 229	2.57 287	1.13 268	5.37 318	19.87 327	2.86 252	4.74 274	2.55 290	6.33 310	7.98 322	8.56 307	4.27 315	20.87 295	3.57 306	11.43 323	12.14 324	1.90 289	2.67 307	0.78 265	2.70 275	3.06 244	4.73 253

FAT-Stereo	2.70 262	0.14 215	2.13 290	0.10 227	0.24 230	0.01 107	0.42 231	3.13 291	0.70 254	3.10 303	9.71 313	11.10 276	1.99 255	0.09 205	3.84 263	3.34 297	1.04 261	1.21 295	4.13 218	1.57 284	5.03 273	6.08 294	0.16 236	1.81 295	0.02 187	1.54 261	2.22 206	8.08 275

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 250	0.56 262	1.10 274	0.01 81	0.25 233	0.49 255	0.46 232	1.08 247	1.48 274	1.57 253	8.78 310	1.54 236	1.01 243	0.04 143	2.51 234	3.86 304	0.64 229	0.27 229	6.54 251	1.51 281	5.59 280	5.11 278	0.10 209	0.39 245	0.27 248	0.17 206	4.05 280	5.96 261

NCC-stereo	0.24 104	0.20 232	0.01 169	0.05 190	0.09 145	0.01 107	0.47 233	0.81 232	0.26 193	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 121	0.03 127	1.18 131	0.26 40	0.00 1	0.01 66	0.63 104	0.11 116	0.11 40	1.39 129	0.08 197	0.02 76	0.01 168	0.31 222	0.14 96	0.28 187

Abc-Net	0.24 104	0.20 232	0.01 169	0.05 190	0.09 145	0.01 107	0.47 233	0.81 232	0.26 193	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 121	0.03 127	1.18 131	0.26 40	0.00 1	0.01 66	0.63 104	0.11 116	0.11 40	1.39 129	0.08 197	0.02 76	0.01 168	0.31 222	0.14 96	0.28 187
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEV_Zeroshot_test	1.67 240	0.30 243	0.40 246	2.27 278	0.13 190	1.22 269	0.51 235	1.69 271	0.41 222	1.44 243	4.93 282	1.36 231	0.50 235	0.05 158	1.51 172	3.15 292	0.23 165	0.27 229	5.84 243	0.95 261	5.45 278	5.39 285	0.20 245	0.07 180	0.26 247	0.15 202	3.26 252	3.16 242

SPS-STEREO	3.17 268	0.48 257	0.68 261	2.61 281	0.37 246	1.50 275	0.52 236	2.36 286	0.49 231	2.68 288	5.47 285	10.52 273	3.45 269	0.06 173	4.34 270	4.14 307	2.54 277	1.03 285	15.30 281	1.13 268	7.82 308	4.11 244	0.53 267	1.52 289	1.91 281	0.74 243	5.13 289	4.17 248
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EAI-Stereo	1.28 224	0.38 248	0.65 259	0.59 255	0.25 233	0.72 261	0.54 237	1.46 262	0.76 260	0.08 138	1.89 247	0.48 204	0.33 220	0.04 143	2.10 219	2.44 279	0.28 176	0.52 263	6.62 252	0.54 219	3.35 234	3.93 237	0.15 234	0.51 248	0.60 260	1.15 252	3.43 258	0.81 214

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 266	0.43 252	0.93 271	0.09 224	0.32 241	0.20 239	0.57 238	1.49 266	2.91 287	3.02 301	7.11 299	1.62 240	1.06 245	0.02 89	2.23 224	4.08 305	0.41 202	0.42 256	35.98 315	1.46 279	4.36 260	5.52 287	0.10 209	0.31 234	0.20 243	0.92 248	1.58 180	5.59 259

FCDSN-DC	0.70 179	0.24 240	1.46 283	0.42 253	0.59 254	0.09 181	0.58 239	0.24 198	0.35 210	0.40 188	0.17 170	0.41 197	0.11 177	0.02 89	5.20 290	1.09 204	0.25 170	0.20 196	0.55 95	0.14 139	1.96 175	2.36 181	0.00 1	1.09 275	0.01 168	0.34 225	0.56 126	0.05 168
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	5.34 286	6.28 291	0.58 255	13.30 291	2.82 289	7.90 289	0.58 239	2.11 282	0.67 252	1.76 263	2.06 252	2.86 252	20.75 302	0.03 127	5.04 286	0.58 132	0.47 207	0.16 175	6.00 245	0.20 173	4.05 248	3.85 235	0.76 272	0.36 241	15.04 312	8.71 304	25.23 323	12.09 294

PWC_ROB	2.02 249	0.23 239	0.06 216	0.00 1	0.11 175	0.01 107	0.61 241	0.02 113	0.64 249	0.66 208	3.51 269	1.13 224	12.08 294	0.12 222	5.27 293	1.94 257	0.95 256	0.95 281	6.39 248	0.51 216	4.31 257	5.10 277	0.11 216	0.97 271	0.00 1	0.00 1	2.88 235	5.93 260

gcap-zeroshot	1.54 237	0.09 190	0.00 1	0.88 261	0.09 145	0.35 251	0.64 242	1.23 257	0.38 218	1.58 254	3.41 266	2.66 249	0.40 231	0.05 158	1.46 163	2.31 271	0.64 229	0.26 221	14.92 280	0.54 219	2.99 223	4.46 257	1.18 283	0.03 116	0.22 244	0.00 1	0.27 112	0.53 207

SANet	4.18 275	1.17 279	0.72 263	0.82 260	1.48 276	1.40 273	0.67 243	3.67 299	4.18 295	1.03 224	1.60 239	41.37 313	14.10 296	0.62 271	3.58 260	0.66 160	2.66 279	0.37 251	3.32 206	0.57 222	2.86 214	2.85 205	0.04 185	2.20 301	0.89 268	4.37 288	4.63 285	11.13 291

YMNet	0.27 111	0.06 147	0.00 1	0.01 81	0.02 55	0.21 241	0.69 244	0.04 137	0.01 23	0.74 211	0.00 1	0.13 121	1.78 252	0.00 1	1.92 207	0.68 164	0.05 80	0.10 145	0.19 65	0.12 120	0.06 28	0.07 27	0.00 1	0.02 76	0.18 239	0.02 156	0.18 107	0.06 170

ADCRef	1.22 221	0.41 251	0.41 247	0.12 231	0.80 266	0.30 246	0.73 245	0.43 214	2.19 281	0.71 210	0.02 134	0.29 180	0.05 142	0.24 256	4.42 274	0.92 188	0.17 150	0.26 221	3.14 205	0.74 243	0.84 138	1.95 168	1.10 282	0.27 233	1.11 270	2.75 277	1.25 161	7.34 270

FADNet_RVC	1.42 234	0.20 232	0.42 249	0.27 246	0.71 261	0.02 140	0.76 246	0.40 212	0.50 236	0.48 193	1.02 228	0.90 218	0.37 229	0.76 276	4.54 277	1.52 230	0.76 241	1.49 297	9.06 266	0.69 238	3.06 226	3.65 229	0.41 262	0.69 261	0.28 250	0.26 220	3.02 243	2.12 233

AF-Net	0.20 91	0.02 41	0.01 169	0.05 190	0.05 101	0.00 1	0.80 247	0.45 215	0.05 104	0.02 119	0.00 1	0.25 168	0.01 58	0.02 89	0.85 73	0.19 24	0.01 23	0.00 1	0.84 118	0.06 92	0.11 40	1.32 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 113	0.02 145

Nwc_Net	0.20 91	0.02 41	0.01 169	0.05 190	0.05 101	0.00 1	0.80 247	0.45 215	0.05 104	0.02 119	0.00 1	0.25 168	0.01 58	0.02 89	0.85 73	0.19 24	0.01 23	0.00 1	0.84 118	0.06 92	0.11 40	1.32 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 113	0.02 145

ITSA-stereo	1.86 247	0.35 244	0.30 242	0.08 216	0.41 247	0.01 107	0.82 249	0.98 241	0.56 244	2.72 291	5.68 286	1.63 241	0.32 219	0.01 40	2.78 243	2.58 282	1.09 263	0.98 283	4.10 217	1.21 272	3.40 236	4.28 248	0.78 273	1.35 283	0.19 241	2.62 272	2.99 242	8.13 276

FADNet	0.45 153	0.07 170	0.11 228	0.01 81	0.13 190	0.00 1	0.85 250	0.01 69	0.05 104	0.01 108	0.00 1	0.04 62	0.08 162	0.20 249	1.89 204	0.45 93	0.19 153	0.23 211	3.36 207	0.70 240	1.43 163	1.43 133	0.03 177	0.05 155	0.09 215	0.36 226	0.03 78	0.35 197

SHD	1.14 212	0.05 132	0.57 254	0.05 190	0.13 190	0.07 171	0.87 251	0.28 202	0.21 177	1.38 236	1.89 247	0.47 201	1.93 254	0.17 239	5.23 292	1.07 203	0.57 217	0.30 237	5.06 228	0.92 260	2.55 203	4.47 258	0.03 177	0.62 255	0.69 262	0.12 195	0.96 144	0.18 178

CBMV_ROB	3.27 269	0.40 250	0.58 255	1.97 273	0.67 259	0.93 264	0.87 251	2.81 289	0.71 257	2.07 275	4.31 279	16.43 287	10.64 290	0.08 196	4.28 269	2.32 274	1.23 264	0.30 237	8.97 265	1.55 283	4.44 262	2.80 203	0.32 258	0.33 237	2.38 284	2.80 278	6.89 292	7.08 267

DPSNet	6.94 288	0.47 255	0.20 237	0.29 248	1.97 280	1.07 266	0.89 253	0.86 235	2.98 288	1.22 231	2.17 253	52.57 324	13.71 295	3.88 295	7.49 318	5.80 314	2.69 281	2.05 307	50.32 325	3.36 304	8.50 314	7.72 316	4.13 296	2.45 304	1.60 277	4.65 291	2.26 210	2.20 234

FC-DCNN v2	1.59 238	0.63 266	3.68 298	2.60 280	1.41 274	2.61 284	0.90 254	1.68 269	1.17 269	1.28 234	0.79 218	1.71 243	0.76 242	0.02 89	2.32 227	0.88 182	0.62 225	0.18 188	2.09 184	0.15 146	2.35 197	1.85 164	0.00 1	0.59 254	2.35 283	1.83 263	3.56 267	4.80 254

RTSC	0.79 185	0.07 170	0.12 231	0.02 144	0.10 161	0.10 189	0.90 254	0.12 175	0.14 164	1.50 246	1.07 231	0.09 110	0.05 142	0.17 239	4.89 283	0.93 189	0.74 239	0.09 142	2.53 196	0.44 211	1.50 166	3.19 213	0.01 126	0.14 217	0.00 1	0.00 1	1.35 166	0.95 217

DeepPruner_ROB	0.46 157	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.14 199	0.00 1	0.91 256	0.01 69	0.03 77	0.50 199	0.57 209	0.05 76	0.03 121	0.08 196	1.84 200	0.63 150	0.14 138	0.03 104	1.17 134	0.05 81	2.53 202	2.11 172	0.14 229	0.04 138	0.01 168	0.11 194	1.26 163	0.00 1

FC-DCNN	1.41 233	0.60 263	3.49 296	2.04 274	1.35 272	2.19 281	0.93 257	1.46 262	0.90 263	1.42 242	0.78 217	1.55 238	0.55 238	0.02 89	2.23 224	0.87 181	0.61 222	0.20 196	1.89 177	0.17 162	2.32 196	1.84 163	0.00 1	0.63 256	1.51 276	1.38 258	2.87 234	4.35 250

MeshStereo	7.09 290	2.48 287	1.32 280	9.08 287	3.09 290	5.28 288	0.93 257	5.74 304	3.68 290	3.07 302	6.68 295	28.93 302	20.66 301	0.34 266	7.55 320	4.93 312	2.05 270	0.97 282	13.64 278	0.91 259	10.55 322	6.72 310	0.35 260	1.13 276	9.81 300	5.60 295	18.44 318	17.47 307
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
XQC	1.11 211	0.20 232	0.34 244	0.12 231	0.22 227	0.00 1	0.94 259	0.23 193	0.14 164	1.59 255	2.51 256	0.26 173	2.73 266	0.20 249	5.06 287	1.34 217	0.54 214	0.15 165	3.81 214	0.33 195	1.83 171	4.34 251	0.03 177	0.23 229	0.08 210	1.30 257	1.39 169	0.18 178

ADCP+	1.66 239	0.60 263	0.65 259	0.04 182	0.66 257	0.52 256	1.03 260	0.10 169	3.74 291	1.45 244	1.41 235	2.81 251	0.02 99	0.29 263	4.24 267	0.58 132	0.11 128	0.11 153	2.88 201	0.63 232	1.26 155	2.25 176	0.04 185	0.05 155	1.32 273	9.00 305	2.02 198	7.08 267

MFMNet_re	2.15 253	0.05 132	0.08 220	0.00 1	0.79 265	0.84 262	1.03 260	2.00 277	1.92 278	0.48 193	0.95 226	10.91 275	3.15 268	0.07 191	5.46 299	2.08 264	2.09 272	0.88 280	10.26 271	1.74 290	5.19 274	3.08 210	0.66 269	0.93 269	0.01 168	0.01 134	2.55 222	0.78 210

PVD	2.51 260	0.07 170	1.68 286	0.05 190	0.27 237	0.46 253	1.11 262	4.43 303	5.47 298	1.79 264	3.66 271	1.45 233	3.99 271	0.22 254	5.37 296	2.24 266	1.42 268	1.15 292	7.47 259	1.69 287	3.63 241	4.94 274	0.07 193	0.52 249	1.87 280	3.33 282	3.24 251	6.24 263

FADNet-RVC	0.40 145	0.09 190	0.17 235	0.02 144	0.12 183	0.00 1	1.12 263	0.01 69	0.06 115	0.05 135	0.00 1	0.01 8	0.13 182	0.09 205	2.17 221	0.68 164	0.16 141	0.13 162	1.99 180	0.66 236	1.09 151	1.39 129	0.09 206	0.15 220	0.05 201	0.00 1	0.01 56	0.43 205

ADCL	1.85 246	0.87 272	0.64 258	0.38 249	0.54 253	0.39 252	1.32 264	0.30 204	8.11 305	1.67 260	1.02 228	0.28 179	0.12 178	0.20 249	4.43 275	0.64 153	0.48 208	0.83 277	2.23 186	0.61 225	2.30 195	1.55 142	0.33 259	0.52 249	4.40 292	4.14 286	2.83 232	8.85 281

CASS	0.97 203	0.04 106	0.04 208	0.05 190	0.05 101	0.01 107	1.34 265	0.13 180	0.26 193	0.49 197	1.46 237	0.38 192	0.28 210	0.01 40	1.47 165	1.26 214	2.91 282	0.42 256	3.52 209	0.10 111	5.60 281	4.01 240	0.00 1	0.06 169	0.27 248	0.00 1	1.92 194	0.01 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SAMSARA	4.60 278	0.22 236	0.54 253	0.16 236	0.30 240	0.27 245	1.45 266	1.79 274	0.58 246	1.29 235	2.55 258	1.03 223	10.68 291	0.66 272	5.56 303	1.76 247	0.73 238	0.54 266	7.08 256	0.89 254	4.31 257	5.49 286	0.02 154	0.66 258	20.30 318	18.97 321	17.76 316	18.53 309

edge stereo	4.03 274	0.75 269	5.72 303	1.33 269	0.51 251	2.09 279	1.64 267	3.79 301	2.55 284	2.85 297	7.79 308	22.66 296	5.90 278	0.39 267	2.71 242	3.76 302	0.78 244	0.59 269	13.55 277	1.68 286	3.25 230	6.53 306	0.38 261	1.02 272	1.25 271	1.20 254	4.15 283	10.08 286

SGM_RVC	4.30 276	2.32 286	0.75 264	3.54 283	1.59 277	3.25 286	1.82 268	3.65 297	2.25 282	2.74 292	4.77 281	12.38 278	7.46 283	0.33 265	1.94 211	1.02 202	2.05 270	0.71 273	15.39 282	1.24 274	3.51 238	1.92 167	1.00 280	1.06 274	4.85 297	2.62 272	17.04 312	14.85 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	2.85 263	0.07 170	0.83 267	0.42 253	0.26 236	0.08 176	1.90 269	1.95 276	1.12 267	3.18 304	11.54 318	13.91 281	0.68 241	0.15 235	5.47 300	4.39 309	0.74 239	1.19 293	5.68 239	2.44 297	3.02 224	6.52 305	0.31 255	1.68 292	0.00 1	1.27 256	1.90 192	6.22 262

DeepPrunerF	1.52 236	0.71 268	0.00 1	2.52 279	6.99 294	1.25 270	2.03 270	0.28 202	2.08 280	0.02 119	0.06 149	0.09 110	0.01 58	0.05 158	4.34 270	1.01 201	0.07 106	0.05 117	1.53 155	0.10 111	0.69 120	0.81 103	0.11 216	0.04 138	12.92 309	0.86 246	2.25 208	0.05 168

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 284	0.78 271	0.46 252	0.93 264	0.73 263	0.98 265	2.04 271	1.19 255	1.73 275	2.69 289	7.76 307	55.72 325	5.25 275	2.73 292	2.62 239	2.26 267	2.44 275	2.93 311	11.88 275	0.62 228	6.08 284	6.50 304	0.21 246	1.31 282	0.82 267	2.91 280	3.41 256	6.94 266

RTS	1.75 242	0.07 170	0.05 213	0.06 205	0.24 230	0.05 164	2.34 272	0.05 143	0.23 182	1.40 239	0.22 184	0.57 207	0.12 178	0.11 217	5.06 287	1.49 225	0.92 253	0.07 128	6.70 253	0.63 232	2.57 204	3.63 226	0.00 1	0.25 231	0.31 252	17.50 319	1.48 173	1.26 224

RTSA	1.75 242	0.07 170	0.05 213	0.06 205	0.24 230	0.05 164	2.34 272	0.05 143	0.23 182	1.40 239	0.22 184	0.57 207	0.12 178	0.11 217	5.06 287	1.49 225	0.92 253	0.07 128	6.70 253	0.63 232	2.57 204	3.63 226	0.00 1	0.25 231	0.31 252	17.50 319	1.48 173	1.26 224

pmcnn	3.75 272	0.64 267	0.63 257	1.91 271	2.10 284	1.17 267	2.45 274	2.12 283	1.25 271	2.77 294	5.81 288	8.87 269	11.99 293	0.67 273	3.87 264	4.10 306	2.67 280	1.79 301	11.24 273	2.59 298	6.89 301	3.39 221	1.54 287	1.24 280	0.44 255	1.99 265	7.13 293	10.10 287

AnyNet_C32	2.47 258	0.51 260	0.22 238	0.25 245	0.66 257	0.32 250	2.46 275	0.14 181	8.01 304	1.49 245	4.12 276	0.91 219	0.31 217	0.24 256	4.81 282	1.86 251	0.95 256	1.11 291	4.05 215	0.96 262	4.29 255	4.38 252	0.17 238	0.67 259	3.18 287	5.95 297	3.10 245	11.59 293

ADCS	3.60 271	0.93 275	0.90 270	0.15 234	1.37 273	0.66 259	2.83 276	1.15 252	7.86 303	1.62 256	2.53 257	2.92 256	7.77 285	1.02 282	6.37 313	5.58 313	2.53 276	1.81 302	9.20 268	1.54 282	6.10 285	6.70 309	0.79 275	0.95 270	1.82 279	10.25 308	2.64 225	9.14 282

ADCMid	2.48 259	1.29 281	1.74 287	0.41 252	1.86 279	1.44 274	2.93 277	0.73 227	3.87 293	0.91 220	3.99 274	1.39 232	1.50 249	0.32 264	5.22 291	1.86 251	0.77 243	0.83 277	8.13 261	0.99 265	3.15 227	4.52 259	1.77 288	0.35 240	1.28 272	4.21 287	2.21 204	9.43 285

SGM+DAISY	4.77 283	2.08 284	2.00 289	3.87 284	2.49 287	4.53 287	3.90 278	2.82 290	2.83 286	3.30 307	7.23 301	13.10 279	10.10 288	0.80 279	4.39 273	3.25 294	1.80 269	1.19 293	20.00 292	2.22 294	6.37 292	5.17 282	0.29 254	2.57 306	3.69 289	1.86 264	8.70 302	8.28 278

ADCPNet	2.98 265	0.18 226	1.56 284	0.38 249	2.05 282	0.31 248	3.98 279	1.10 249	2.73 285	2.26 278	4.94 283	0.97 222	8.31 286	0.73 275	5.33 295	2.28 269	0.91 252	0.29 234	9.19 267	1.73 289	3.19 228	4.38 252	1.90 289	0.32 235	3.45 288	4.80 292	3.15 247	10.16 288

FBW_ROB	2.66 261	2.21 285	1.66 285	5.05 285	2.80 288	1.34 272	4.16 280	0.60 222	0.05 104	1.69 261	1.84 245	5.13 263	1.17 247	3.82 294	3.03 246	0.40 78	0.61 222	0.08 134	21.49 296	0.52 218	3.36 235	3.20 214	3.31 293	0.70 262	0.07 208	0.92 248	0.55 124	2.03 232

WAO-7	6.90 287	3.58 288	7.49 311	10.80 288	2.31 285	3.16 285	4.23 281	6.24 305	12.31 315	5.63 319	11.90 319	21.88 294	23.00 304	0.68 274	5.38 297	1.10 205	3.74 287	1.94 306	17.44 285	1.44 278	4.18 251	5.88 291	0.08 197	2.38 302	3.84 290	7.05 301	4.81 287	13.72 298

zero-FE	2.88 264	0.51 260	0.09 222	17.18 295	2.02 281	18.84 297	4.51 282	0.08 159	0.29 203	0.25 173	2.28 254	9.06 270	2.04 258	0.08 196	1.22 137	1.59 235	0.84 245	1.10 290	6.84 255	0.38 202	4.26 253	3.31 220	0.07 193	0.17 224	0.16 231	0.48 234	0.21 110	0.00 1

LSM0	13.03 301	0.48 257	1.94 288	3.08 282	2.05 282	2.43 283	4.86 283	6.43 307	6.36 300	3.45 308	7.75 306	14.97 284	19.62 300	0.15 235	68.79 329	82.55 330	3.67 286	1.66 300	40.88 321	6.19 312	12.32 324	13.19 325	0.24 247	2.44 303	4.84 296	6.87 299	12.68 307	21.90 313

MFN_U_SF_RVC	3.55 270	0.95 276	0.87 268	1.23 268	0.82 268	1.85 277	5.19 284	1.64 268	0.92 264	2.99 300	8.05 309	5.01 262	1.65 250	5.09 297	5.85 306	1.74 245	0.93 255	0.84 279	25.33 301	2.03 293	5.23 276	5.77 290	0.49 264	1.53 290	0.79 266	2.86 279	2.25 208	4.02 247

ELAS_RVC	9.26 292	5.08 290	4.33 300	10.85 289	5.66 292	17.39 296	5.27 285	6.37 306	3.83 292	4.16 313	10.46 317	38.81 311	25.22 310	1.72 285	5.58 304	1.74 245	4.27 289	2.84 310	10.78 272	2.72 300	6.80 297	7.82 317	1.41 285	4.21 316	15.79 314	10.60 309	18.32 317	17.99 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 255	0.36 245	0.12 231	0.96 265	0.71 261	1.19 268	5.29 286	1.30 258	1.26 272	0.59 204	0.54 206	3.31 258	1.15 246	2.62 291	3.30 255	0.75 172	0.18 152	0.24 212	8.44 263	0.62 228	4.12 250	5.95 292	0.65 268	0.13 210	1.68 278	3.51 283	2.81 230	7.45 271

ELAS	9.53 293	6.63 292	3.99 299	13.09 290	7.62 295	13.81 294	5.42 287	6.99 310	6.82 301	3.78 312	10.20 315	38.09 310	22.57 303	1.86 287	6.35 312	1.70 239	4.43 290	2.64 308	11.47 274	1.62 285	6.89 301	7.84 318	1.28 284	3.81 314	17.61 316	13.16 316	17.54 315	20.21 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	1.18 218	0.02 41	0.01 169	2.11 276	0.01 33	0.00 1	5.84 288	0.01 69	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.06 87	1.03 244	0.01 40	2.24 226	0.49 108	0.01 23	0.16 175	4.27 221	0.16 151	0.28 78	0.54 86	0.08 197	0.20 227	1.50 275	0.00 1	7.90 297	4.90 255

MADNet+	4.41 277	1.05 278	0.80 266	1.02 266	1.71 278	0.11 196	5.99 289	4.10 302	0.97 265	2.05 273	1.32 233	6.38 265	7.48 284	1.42 284	8.01 321	4.40 310	9.16 308	0.48 259	9.27 269	3.65 307	8.25 312	6.45 303	0.17 238	5.70 319	4.53 294	1.51 260	3.80 271	19.26 310

AnyNet_C01	4.71 281	1.30 282	1.38 282	1.93 272	0.93 270	0.52 256	6.17 290	3.59 296	7.24 302	2.71 290	4.09 275	10.44 272	7.26 282	0.83 281	6.33 310	7.50 319	5.37 296	6.03 319	13.07 276	2.75 301	8.51 315	6.74 311	1.51 286	1.23 279	4.50 293	2.64 274	3.89 275	8.83 280

SGM-ForestM	6.94 288	9.28 297	2.49 291	8.39 286	2.42 286	9.17 290	6.40 291	7.03 311	3.64 289	1.99 271	3.65 270	26.06 299	18.08 299	0.45 269	2.01 216	0.67 162	2.33 274	0.32 243	16.74 284	0.84 249	3.33 232	1.38 127	0.88 278	0.64 257	13.53 310	9.69 307	21.22 319	14.61 300

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 267	1.18 280	0.43 251	2.19 277	0.94 271	0.84 262	6.54 292	0.85 234	5.90 299	2.43 280	0.94 225	1.91 245	1.34 248	4.13 296	4.25 268	2.60 283	1.01 259	0.98 283	18.67 288	1.72 288	3.64 244	6.69 308	1.93 291	0.70 262	2.03 282	2.01 266	1.46 171	8.01 274

MANE	13.07 302	7.36 293	11.49 320	14.22 292	9.29 296	11.70 292	8.94 293	13.50 321	12.28 314	2.82 295	6.34 290	32.11 306	28.69 313	2.24 289	6.16 309	5.90 315	4.12 288	20.76 327	17.59 286	1.99 292	6.38 293	4.38 252	0.85 276	4.58 317	23.20 321	20.22 323	39.65 327	36.16 324

STStereo	10.25 295	8.38 295	9.78 316	18.33 296	10.17 297	14.59 295	9.26 294	12.75 320	8.27 306	3.70 311	13.40 321	36.44 308	25.95 311	0.17 239	6.07 307	1.96 261	1.32 265	0.63 272	25.78 302	1.22 273	2.97 222	3.26 216	1.02 281	3.80 313	12.57 307	8.01 302	17.34 314	19.56 311

DDUNet	4.73 282	7.86 294	1.10 274	15.36 293	11.34 299	12.95 293	13.21 295	0.02 113	0.08 129	0.30 179	0.18 175	2.41 248	0.12 178	31.51 306	1.05 110	0.37 69	4.89 295	2.70 309	7.28 257	3.38 305	0.41 97	1.74 156	6.96 299	0.02 76	0.02 187	0.00 1	2.48 220	0.00 1

BEATNet-Init1	17.57 311	19.15 302	7.36 310	32.29 306	12.37 301	28.66 304	15.03 296	11.34 318	11.51 313	4.44 315	10.38 316	36.68 309	41.56 322	2.04 288	9.48 322	7.61 320	4.58 292	3.72 314	46.12 324	16.50 325	9.66 319	9.43 321	3.73 295	5.56 318	24.83 324	12.37 314	50.26 330	37.71 325

JetBlue	15.47 307	15.83 300	11.44 319	22.01 298	17.05 306	27.41 303	16.87 297	12.74 319	15.86 317	2.53 286	3.31 265	67.15 328	4.28 273	15.41 299	7.44 317	7.70 321	13.42 319	10.65 323	18.92 289	7.32 316	13.48 325	10.71 323	9.89 300	6.29 321	12.60 308	19.46 322	21.68 320	26.23 316

PWCK	14.24 304	20.44 304	6.93 305	32.16 305	10.87 298	21.04 299	17.05 298	9.58 316	10.48 312	12.07 324	15.06 323	40.76 312	23.97 307	3.30 293	4.94 284	2.14 265	7.86 303	1.63 299	61.12 328	7.20 315	9.39 318	6.41 301	14.49 302	2.67 307	8.21 299	11.32 312	7.81 296	15.45 303

SQANet	7.67 291	13.28 299	1.20 277	27.19 302	6.84 293	23.61 301	19.52 299	0.51 218	0.55 242	0.08 138	0.60 211	11.40 277	2.42 262	14.73 298	1.81 199	0.45 93	2.27 273	0.09 142	20.04 293	0.35 199	5.24 277	4.72 268	38.52 307	0.37 242	0.16 231	2.08 268	2.21 204	6.76 265

UDG	4.64 279	8.87 296	1.16 276	15.44 294	16.00 305	9.90 291	21.00 300	0.34 210	0.07 123	0.29 177	0.91 224	1.77 244	0.05 142	21.99 302	1.94 211	0.66 160	4.65 293	1.41 296	7.33 258	3.16 302	1.90 174	2.00 169	2.71 292	0.13 210	0.01 168	0.00 1	1.53 178	0.02 145

otaku	10.18 294	18.56 301	1.37 281	39.15 310	11.37 300	33.18 308	24.07 301	0.18 186	0.46 227	0.00 1	0.65 212	13.73 280	3.66 270	23.21 304	1.97 215	0.51 115	2.60 278	0.11 153	22.61 297	0.51 216	5.90 282	5.08 276	52.25 310	0.91 268	0.14 226	1.39 259	2.91 239	8.43 279

DPSimNet_ROB	28.35 323	27.89 319	32.43 327	31.24 304	27.36 312	30.93 305	25.25 302	17.05 323	22.20 322	30.89 328	26.52 328	42.32 314	40.22 321	51.91 312	27.50 327	22.48 326	22.69 326	14.88 324	40.12 319	35.73 328	22.76 327	21.96 328	26.47 306	19.83 326	23.16 320	28.12 327	26.90 324	26.68 317

WAO-6	12.97 300	12.92 298	2.64 294	22.85 299	13.01 302	31.05 306	25.33 303	3.69 300	9.31 310	0.52 200	3.07 261	25.35 298	35.29 320	45.64 308	5.70 305	1.43 224	8.23 304	0.60 270	19.56 291	1.47 280	6.98 305	6.65 307	17.42 303	3.07 310	12.29 305	9.52 306	9.39 303	17.14 306

PSMNet_ROB	11.94 297	22.84 308	4.65 301	29.92 303	5.57 291	34.03 309	28.07 304	1.41 261	1.78 276	2.84 296	5.73 287	19.09 290	26.30 312	22.34 303	3.06 248	0.64 153	4.50 291	0.53 264	23.75 299	2.62 299	6.39 294	4.52 259	49.18 308	1.48 288	4.82 295	4.57 290	4.07 281	7.77 273

LE_ROB	18.84 314	4.56 289	7.69 312	26.18 301	32.73 321	22.59 300	28.28 305	19.07 324	15.68 316	4.69 317	13.55 322	45.05 319	49.00 327	1.33 283	4.74 281	1.71 241	1.40 267	0.53 264	28.64 305	5.81 311	5.55 279	3.29 218	6.71 298	23.78 328	30.08 329	31.85 328	46.70 329	47.61 330

Ntro	10.81 296	19.66 303	2.61 293	42.45 314	13.71 303	32.82 307	28.40 306	0.08 159	0.43 223	0.23 170	0.23 188	14.35 283	2.95 267	26.28 305	2.20 222	0.43 86	3.46 285	0.15 165	23.14 298	0.64 235	6.27 290	5.06 275	53.29 311	1.41 286	0.06 205	2.30 270	2.12 201	7.23 269

ACVNet-4b	12.67 298	21.88 307	2.55 292	39.72 311	15.34 304	36.15 310	28.96 307	0.55 220	0.43 223	0.34 182	0.21 182	26.22 300	6.10 279	56.62 316	1.30 145	0.49 108	5.45 297	0.35 246	18.32 287	0.90 257	6.28 291	5.13 280	54.95 316	2.02 300	0.18 239	0.65 240	1.81 189	9.18 283

RainbowNet	12.80 299	21.87 306	3.60 297	44.60 317	19.57 307	37.71 311	29.87 308	1.11 250	1.01 266	0.62 206	0.00 1	20.56 293	6.81 281	48.71 311	1.91 205	0.97 194	3.36 284	0.26 221	14.60 279	3.20 303	6.83 300	5.60 288	54.43 315	1.29 281	0.49 257	2.74 276	3.58 268	10.27 289

MADNet++	42.01 328	32.47 323	37.64 328	21.86 297	40.47 326	25.73 302	30.87 309	37.69 328	51.70 330	44.04 329	63.49 329	66.12 327	65.51 330	19.07 300	14.02 325	23.43 327	50.54 329	31.94 328	53.94 326	54.26 329	75.96 330	73.11 330	9.99 301	58.95 330	24.11 323	52.98 330	42.13 328	32.16 321

WAO-8	19.62 315	25.29 313	9.38 314	38.63 307	24.33 309	42.42 316	31.16 310	8.67 314	18.70 318	3.62 309	7.02 297	43.16 316	32.71 315	54.90 313	3.38 257	1.54 231	8.45 305	1.04 286	32.58 309	12.68 323	6.82 298	6.37 299	25.97 304	1.98 297	29.31 327	11.20 310	14.88 309	33.63 322

Venus	19.63 316	25.29 313	9.38 314	38.63 307	24.33 309	42.42 316	31.16 310	8.67 314	18.70 318	3.62 309	7.02 297	43.16 316	32.71 315	54.95 314	3.38 257	1.54 231	8.45 305	1.04 286	32.58 309	12.68 323	6.82 298	6.37 299	25.97 304	1.98 297	29.31 327	11.20 310	14.88 309	33.63 322

ACVNet_2	14.77 306	26.65 317	7.05 306	49.88 321	26.05 311	44.46 319	33.12 312	0.27 200	0.44 226	0.53 202	0.99 227	22.49 295	8.81 287	46.65 310	1.91 205	0.56 126	9.29 309	0.10 145	32.68 311	0.42 209	6.14 287	4.82 272	53.84 312	1.72 293	4.01 291	4.42 289	3.80 271	7.61 272

DispFullNet	13.36 303	21.47 305	14.83 322	24.94 300	20.66 308	20.68 298	34.81 313	7.42 312	4.15 294	10.45 323	8.81 311	20.19 292	15.24 297	33.49 307	5.00 285	9.11 323	17.28 324	4.82 316	32.10 308	10.08 319	7.81 307	6.19 298	3.66 294	1.53 290	2.92 286	2.03 267	6.86 291	14.17 299

ACVNet_1	14.27 305	26.63 316	6.54 304	50.84 322	28.80 315	47.43 320	35.05 314	0.04 137	0.64 249	0.27 176	0.00 1	16.97 288	5.25 275	59.59 318	1.93 209	0.51 115	5.65 298	0.55 267	20.43 294	0.23 181	6.12 286	4.43 256	55.02 317	1.86 296	0.08 210	3.15 281	1.89 191	5.38 257

Dean	17.85 312	30.68 321	3.06 295	55.31 324	32.28 319	48.38 321	36.37 315	3.18 292	4.54 296	1.38 236	0.03 141	24.22 297	32.97 317	55.50 315	2.58 238	0.88 182	6.83 302	0.30 237	24.94 300	1.19 270	6.50 295	5.31 284	55.11 318	2.49 305	17.34 315	8.54 303	12.66 306	9.39 284

LVE	16.68 308	24.42 311	4.98 302	46.68 318	29.72 316	40.87 314	36.48 316	0.77 231	1.98 279	2.93 298	0.02 134	19.43 291	24.59 308	57.65 317	2.41 229	1.15 206	4.72 294	0.73 275	28.80 307	0.85 250	7.91 309	6.42 302	55.56 319	3.47 312	19.47 317	5.95 297	11.06 304	11.26 292

IMH-64-1	17.49 309	23.91 309	7.20 308	42.28 312	28.60 313	40.17 312	38.12 317	3.27 293	8.82 307	0.09 145	0.89 221	30.12 303	23.49 305	73.52 319	5.49 301	1.63 236	6.07 299	1.82 303	28.60 303	0.85 250	6.96 303	6.15 295	55.91 320	1.37 284	10.81 302	5.12 293	7.25 294	13.60 296

IMH-64	17.49 309	23.91 309	7.20 308	42.28 312	28.60 313	40.17 312	38.12 317	3.27 293	8.82 307	0.09 145	0.89 221	30.12 303	23.49 305	73.52 319	5.49 301	1.63 236	6.07 299	1.82 303	28.60 303	0.85 250	6.96 303	6.15 295	55.91 320	1.37 284	10.81 302	5.12 293	7.25 294	13.60 296

IMH	18.53 313	24.49 312	7.11 307	42.48 315	29.80 317	40.97 315	39.23 319	3.43 295	9.05 309	0.16 155	0.26 191	31.99 305	32.37 314	76.84 322	3.57 259	1.35 218	6.58 301	1.86 305	28.67 306	1.02 266	6.73 296	5.64 289	55.92 322	1.44 287	10.40 301	7.04 300	8.16 299	23.66 314

TorneroNet-64	24.06 320	27.81 318	9.31 313	49.03 319	32.72 320	49.66 323	50.37 320	6.81 309	29.35 326	1.51 247	1.50 238	47.37 321	48.28 326	85.46 326	5.28 294	1.51 228	13.20 318	3.01 313	40.54 320	6.25 313	8.29 313	7.11 313	56.69 323	3.40 311	12.42 306	13.70 317	8.11 298	30.87 320

TorneroNet	24.03 319	28.19 320	10.69 318	49.51 320	34.21 322	51.74 324	50.69 321	8.48 313	26.48 324	1.40 239	6.56 292	44.67 318	43.84 325	86.48 327	3.92 265	1.37 219	12.72 317	2.99 312	39.87 318	6.79 314	8.20 311	6.79 312	56.84 324	2.97 309	13.85 311	12.70 315	11.54 305	25.42 315

ktn	25.08 322	26.20 315	10.23 317	42.84 316	31.90 318	44.34 318	52.33 322	6.49 308	31.79 328	14.13 325	3.70 272	42.64 315	42.28 323	75.37 321	11.31 323	6.62 317	14.82 321	9.79 322	36.83 316	9.07 318	9.10 317	7.61 314	58.54 326	8.47 322	12.19 304	16.13 318	24.10 321	28.22 319

JetRed	38.88 327	45.85 328	43.93 330	38.66 309	38.26 323	49.60 322	54.21 323	37.93 329	28.12 325	14.79 326	10.03 314	62.74 326	5.65 277	46.25 309	34.16 328	37.11 328	44.95 328	61.08 331	34.78 313	20.44 326	57.40 329	51.01 329	49.75 309	22.86 327	30.80 330	46.77 329	39.14 326	43.50 329

KSHMR	23.83 318	31.62 322	14.01 321	55.60 326	40.18 325	53.28 325	55.84 324	13.62 322	9.32 311	7.81 321	7.68 305	28.72 301	25.02 309	84.79 324	6.40 314	3.08 291	12.08 316	4.84 317	36.89 317	5.30 310	8.60 316	7.86 319	57.85 325	4.11 315	15.16 313	11.60 313	14.42 308	27.69 318

notaker	24.99 321	32.93 324	15.02 323	55.34 325	38.46 324	56.36 326	56.70 325	10.17 317	22.95 323	6.84 320	2.28 254	45.40 320	43.26 324	91.12 329	5.38 297	2.72 287	13.56 320	6.42 320	42.98 323	10.39 320	8.07 310	7.68 315	61.15 329	5.81 320	2.84 285	5.91 296	8.26 300	16.81 305

HanzoNet	37.35 326	39.96 327	24.65 326	54.61 323	43.74 327	58.38 327	63.81 326	26.85 326	42.31 329	15.90 327	18.03 326	68.31 329	58.44 329	89.37 328	12.91 324	15.06 325	25.60 327	18.17 325	56.45 327	29.02 327	19.21 326	14.61 326	70.48 330	17.65 325	29.19 326	27.11 326	29.31 325	39.40 326

UNDER WATER	29.22 324	34.07 326	15.79 324	61.06 327	48.92 329	60.55 328	67.17 327	25.97 325	20.28 321	4.66 316	6.67 294	47.92 322	34.52 318	85.26 325	6.09 308	3.30 295	17.14 323	5.72 318	35.04 314	11.97 322	9.66 319	8.71 320	58.59 327	12.20 324	26.03 325	22.98 324	16.86 311	41.83 328

UNDER WATER-64	29.55 325	34.06 325	16.97 325	62.49 328	48.81 328	62.21 329	67.65 328	27.75 327	20.05 320	8.84 322	9.51 312	48.23 323	35.17 319	83.34 323	6.92 316	4.38 308	16.86 322	6.53 321	34.28 312	11.19 321	9.69 321	9.48 322	59.94 328	9.75 323	22.62 319	24.30 325	17.16 313	39.54 327

LRCNet_RVC	54.46 329	70.77 329	39.91 329	91.55 329	92.17 330	87.51 330	81.57 329	46.66 330	30.39 327	97.40 330	68.75 330	87.64 332	58.12 328	95.96 332	27.25 326	9.21 324	61.45 330	44.83 329	92.80 329	58.57 330	22.95 328	14.73 327	92.70 332	48.92 329	6.30 298	2.22 269	24.38 322	15.60 304

DPSM_ROB	97.19 332	99.15 334	99.69 335	98.88 332	100.00 332	91.14 331	91.00 330	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	95.08 333	100.00 336	94.84 330	100.00 337	100.00 335	100.00 337	100.00 337	99.99 333	100.00 336	100.00 337	100.00 337	54.28 313	100.00 337	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM	97.19 332	99.15 334	99.69 335	98.88 332	100.00 332	91.14 331	91.00 330	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	95.08 333	100.00 336	94.84 330	100.00 337	100.00 335	100.00 337	100.00 337	99.99 333	100.00 336	100.00 337	100.00 337	54.28 313	100.00 337	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

PML	91.55 330	100.00 336	70.97 331	100.00 335	100.00 332	99.99 337	98.63 332	100.00 335	96.55 331	100.00 334	88.93 331	99.88 336	99.98 335	96.96 333	86.25 330	78.72 329	88.35 331	58.29 330	100.00 336	90.03 331	83.50 331	75.97 331	88.27 331	86.28 332	92.48 334	92.28 333	100.00 334	99.42 334

DLNR_Zeroshot_test	21.41 317	75.27 330	0.88 269	99.67 334	0.12 183	0.12 207	98.83 333	1.68 269	0.30 205	2.66 287	1.13 232	2.79 250	0.33 220	21.01 301	96.21 331	100.00 335	22.27 325	20.42 326	19.18 290	1.39 277	7.37 306	5.25 283	0.01 126	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.91 215

CasAABBNet	99.94 339	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 332	99.26 336	99.18 334	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	100.00 337	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

FlowAnything	99.93 338	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 332	98.97 335	99.19 335	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	100.00 337	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

HaxPig	97.65 334	100.00 336	98.14 333	100.00 335	100.00 332	99.99 337	99.99 336	99.98 334	99.94 333	100.00 334	99.97 335	99.99 337	99.94 334	99.99 337	99.17 333	98.75 332	99.96 335	98.27 333	99.99 333	99.99 335	93.43 333	86.94 332	99.99 335	99.97 336	77.32 331	98.91 334	88.64 333	97.25 333

DPSMNet_ROB	98.09 337	97.61 332	100.00 337	97.53 331	100.00 332	96.88 333	100.00 337	95.37 331	100.00 334	98.24 332	98.79 333	82.72 331	98.14 333	99.87 335	99.87 335	99.99 334	90.64 333	99.99 336	94.19 331	99.98 333	99.25 335	99.45 335	99.85 333	99.95 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DGTPSM_ROB	98.07 336	97.55 331	100.00 337	97.51 330	100.00 332	96.88 333	100.00 337	95.37 331	100.00 334	98.23 331	98.78 332	82.66 330	98.09 332	99.84 334	99.87 335	100.00 335	90.54 332	99.98 335	94.00 330	99.98 333	99.25 335	99.45 335	99.85 333	99.95 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

MEDIAN_ROB	95.86 331	98.19 333	97.03 332	100.00 335	99.94 331	99.99 337	100.00 337	98.77 333	96.83 332	99.97 333	99.86 334	96.27 335	93.30 331	99.96 336	98.75 332	96.77 331	97.64 334	97.60 332	99.54 332	96.90 332	89.03 332	92.34 333	100.00 336	94.80 333	79.49 332	88.48 332	83.33 331	93.50 332

AVERAGE_ROB	97.87 335	100.00 336	99.48 334	100.00 335	100.00 332	100.00 340	100.00 337	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	99.53 334	99.67 333	99.99 336	99.97 334	100.00 336	100.00 336	96.18 334	98.83 334	100.00 336	100.00 337	86.70 333	87.40 331	88.36 332	86.25 331

ASD4																								61.04 331

Low-res two-view benchmark