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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

riskmin	0.47 68	0.03 1	1.01 53	0.08 189	0.01 103	1.12 66	0.01 55	3.00 130	0.21 28	0.46 89	0.02 31	2.08 242	1.06 258	0.26 38	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

FTStereo	2.16 326	0.03 1	1.42 142	0.17 240	0.13 265	1.42 174	4.67 383	2.44 93	0.63 73	3.36 324	17.95 382	0.78 150	4.17 356	4.41 219	0.14 80	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 380

GrayStereo	1.46 274	0.03 1	0.87 28	0.63 333	0.20 298	1.24 113	4.61 381	2.85 124	0.62 70	4.98 352	4.00 330	0.45 106	4.67 361	3.37 174	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 388	0.01 25	0.01 63

mmm	0.52 79	0.04 4	1.14 94	0.61 330	0.00 1	1.14 71	0.00 1	3.45 199	0.75 131	1.24 195	0.58 160	0.20 77	0.18 141	0.93 107	0.08 48	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

qqq	0.50 73	0.04 4	0.78 20	0.02 64	0.00 1	1.05 48	0.00 1	3.15 153	0.68 102	0.46 89	0.01 1	0.73 138	0.12 123	2.95 164	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

x	0.41 48	0.04 4	0.74 17	0.54 320	0.00 1	0.98 30	0.00 1	3.07 143	0.67 97	0.48 91	0.01 1	0.48 110	0.07 79	0.93 107	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

PSM-AAD	1.15 237	0.04 4	0.88 30	0.10 208	0.27 325	1.32 138	3.25 365	2.41 91	0.64 80	2.93 310	1.92 264	0.15 71	5.39 372	3.42 177	0.19 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 230

11t1	0.33 30	0.05 8	0.86 26	0.44 305	0.00 1	1.04 42	0.00 1	2.45 94	0.60 57	0.44 85	0.01 1	0.05 27	0.05 53	0.43 70	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

DualNet	1.39 266	0.05 8	1.65 173	0.34 291	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 182	1.59 135	7.08 360	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 190

ffm	1.04 206	0.05 8	1.65 173	0.34 291	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 182	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 190

ff1	1.65 292	0.05 8	1.65 173	0.34 291	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 182	6.68 320	7.08 360	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 190

mmx	1.56 285	0.05 8	1.65 173	0.34 291	0.01 103	1.58 220	0.02 99	5.51 345	2.25 318	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 182	6.68 320	7.08 360	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

ttt	1.35 261	0.05 8	1.09 84	0.46 309	0.01 103	1.61 235	0.00 1	5.61 348	1.97 295	1.75 236	2.10 276	1.40 196	0.11 113	4.81 244	6.07 357	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

xxx	1.56 285	0.05 8	1.65 173	0.34 291	0.01 103	1.58 220	0.02 99	5.51 345	2.25 318	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 182	6.68 320	7.08 360	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 13	0.02 64	0.03 189	0.87 21	0.00 1	1.07 29	0.15 9	0.18 50	0.01 1	0.02 2	0.72 241	0.15 9	0.09 54	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.27 376	0.08 221	0.07 274

knoymous	0.35 34	0.05 8	1.11 87	0.05 143	0.01 103	1.15 76	0.01 55	2.06 69	0.14 6	0.40 81	0.02 31	1.67 217	0.00 1	0.31 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous_2	1.69 302	0.05 8	1.31 131	0.08 189	0.03 189	1.22 99	0.01 55	3.25 168	0.19 21	0.76 121	0.13 75	2.68 273	1.99 311	0.39 67	0.13 75	0.05 346	0.25 375	3.27 390	14.54 414	3.40 384	0.01 63

KYRaft	1.19 242	0.05 8	0.94 38	0.06 157	0.24 314	1.25 120	0.78 321	2.48 99	0.61 63	3.23 321	7.13 353	1.00 171	2.77 330	1.43 129	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 384

SST-Stereo	1.04 206	0.05 8	1.16 101	0.72 340	0.23 310	1.70 254	0.58 311	1.92 61	1.46 241	1.19 185	1.09 219	1.60 207	1.93 309	6.92 344	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

RAFT_R40	0.99 198	0.05 8	1.26 119	0.71 339	0.20 298	1.65 248	0.67 315	1.94 63	0.61 63	1.05 168	1.15 224	1.80 224	1.47 279	6.91 342	0.31 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

GMM-Stereo	1.09 222	0.05 8	1.62 170	0.13 219	0.22 305	1.41 169	0.87 323	2.31 78	0.62 70	2.75 305	3.14 309	0.54 117	0.90 252	5.33 265	0.13 75	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.01 25	1.80 385

1111x	1.53 281	0.06 22	1.77 190	0.27 274	0.00 1	2.12 275	0.01 55	5.63 352	1.65 270	1.53 219	1.67 250	0.92 156	0.64 228	6.18 292	8.17 370	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

anonymousdsp2	0.52 79	0.06 22	1.51 152	0.10 208	0.00 1	1.19 86	0.01 55	4.32 275	0.63 73	0.33 61	0.15 82	0.78 150	0.09 98	1.01 113	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.04 163	0.05 230

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 143	0.04 205	0.34 6	0.04 161	2.16 74	0.59 53	0.09 23	0.01 1	0.02 2	0.05 53	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 328	0.03 132	0.09 290

Selective-RAFT	0.37 41	0.06 22	0.65 12	0.03 103	0.01 103	1.17 79	0.02 99	2.63 108	0.66 89	0.01 1	0.01 1	0.22 78	0.18 141	1.31 126	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 359	0.04 163	0.00 1

test-3	0.63 104	0.06 22	1.00 50	0.07 177	0.13 265	0.99 31	0.01 55	2.46 96	0.20 25	1.96 255	0.01 1	1.10 183	0.05 53	3.75 189	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.15 285	0.13 312

test_1	0.61 97	0.06 22	1.00 50	0.07 177	0.12 261	0.99 31	0.01 55	2.46 96	0.20 25	1.71 234	0.01 1	1.10 183	0.04 47	3.71 187	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 372	0.15 285	0.13 312

test_3	0.58 92	0.06 22	1.04 73	0.07 177	0.12 261	1.01 33	0.01 55	2.45 94	0.20 25	0.95 143	0.01 1	1.05 175	0.05 53	3.74 188	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 372	0.15 285	0.13 312

RAFT-345	1.19 242	0.06 22	1.55 156	0.54 320	0.13 265	1.53 209	0.25 258	0.56 11	1.76 277	1.20 187	7.85 355	0.93 161	0.05 53	6.87 336	0.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 47	0.06 22	1.04 73	0.07 177	0.05 212	1.45 184	0.46 301	1.48 49	0.63 73	0.90 137	0.30 119	0.88 154	0.01 4	0.26 38	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.17 326

Prome-Stereo	1.23 248	0.06 22	0.93 37	0.12 216	0.24 314	1.26 122	0.67 315	2.53 104	0.69 115	2.08 264	8.70 361	0.76 141	2.91 334	2.12 149	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 383

AAGNet	1.54 283	0.07 32	0.88 30	1.04 362	0.27 325	1.47 190	0.66 314	1.57 52	0.61 63	1.68 233	0.82 201	1.62 211	2.29 317	6.18 292	11.63 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AnonymousM	0.34 32	0.07 32	0.63 7	0.02 64	0.01 103	1.09 58	0.03 140	1.54 51	0.68 102	0.17 48	0.04 56	0.02 2	0.24 162	0.25 32	0.04 7	0.00 1	0.01 225	1.93 387	0.00 1	0.01 25	0.00 1

xxxx	1.78 307	0.07 32	1.02 58	0.00 1	0.01 103	1.44 178	0.00 1	5.81 356	1.53 253	1.37 207	1.91 263	1.08 179	0.05 53	4.37 218	16.98 395	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

FENet	0.52 79	0.07 32	1.62 170	0.04 126	0.00 1	1.19 86	0.05 174	3.10 147	0.98 170	0.89 135	0.01 1	1.63 214	0.09 98	0.47 81	0.28 142	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

HSM-Net_RVC	1.40 268	0.07 32	1.58 166	0.00 1	0.01 103	1.88 266	0.05 174	7.24 377	1.71 275	3.63 330	3.63 322	3.21 304	0.36 188	4.25 210	0.44 189	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 356	0.07 32	3.94 323	2.66 384	1.46 374	12.94 387	0.97 327	7.32 378	2.42 324	14.82 395	8.08 358	2.74 277	1.51 284	8.44 372	2.48 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 298

Any-RAFT	0.64 106	0.08 38	1.07 80	0.03 103	0.00 1	2.77 304	0.08 196	3.57 212	1.23 207	0.96 145	0.26 113	1.61 209	0.31 176	0.72 101	0.06 34	0.00 1	0.10 351	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 5	0.01 17	0.00 1	0.94 25	0.03 140	0.29 1	0.21 28	0.05 16	0.02 31	0.06 36	0.04 47	0.26 38	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

DAS	1.26 249	0.08 38	2.25 240	0.04 126	0.01 103	1.28 126	1.18 334	3.80 233	1.58 265	4.60 346	2.37 289	1.53 200	0.53 208	5.36 267	0.59 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

SepStereo	1.28 250	0.08 38	2.25 240	0.04 126	0.01 103	1.28 126	1.18 334	3.80 233	1.58 265	4.60 346	2.37 289	1.53 200	0.53 208	5.63 278	0.59 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

PSMNet-ADL	0.77 138	0.08 38	0.90 34	0.07 177	0.01 103	2.01 271	0.02 99	2.55 106	1.11 191	0.33 61	0.59 169	2.15 249	0.69 239	4.07 203	0.85 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

NRIStereo	0.74 128	0.08 38	0.88 30	0.47 312	0.05 212	1.58 220	0.49 304	1.38 37	0.61 63	0.88 133	0.17 90	0.66 129	0.03 34	6.96 346	0.22 114	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.17 326

DEmStereo	1.51 278	0.08 38	2.17 230	0.09 200	0.02 170	1.76 258	0.90 325	1.47 48	0.60 57	2.46 297	6.42 349	1.08 179	5.16 367	6.21 294	1.86 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

DeepStereo_RVC	0.52 79	0.08 38	1.37 139	0.06 157	0.06 220	1.34 146	0.41 296	1.43 39	0.68 102	1.03 165	0.85 204	0.49 112	1.56 288	0.79 104	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.13 312

ICVP	0.46 64	0.08 38	1.58 166	0.01 17	0.01 103	1.10 60	0.21 247	3.80 233	0.52 49	0.42 83	0.27 115	0.33 92	0.06 68	0.57 91	0.13 75	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 63
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 97	0.08 38	1.78 192	0.00 1	0.00 1	1.59 228	0.07 190	5.32 335	0.13 4	0.62 101	0.32 120	0.37 95	0.67 238	0.68 100	0.49 200	0.03 338	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.02 93	0.01 63

test_xeample	1.79 309	0.08 38	1.03 69	0.02 64	0.00 1	1.44 178	0.00 1	5.48 343	1.84 281	1.65 231	2.17 284	0.37 95	0.06 68	4.00 202	17.67 397	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

SGM-Forest	1.84 310	0.08 38	1.31 131	0.15 231	0.22 305	3.52 325	2.46 360	3.85 240	2.16 311	5.29 354	3.90 326	3.71 319	1.56 288	6.28 298	1.90 294	0.01 308	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.30 351
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 64	0.09 50	1.02 58	0.02 64	0.00 1	0.82 18	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.03 49	0.03 6	0.06 68	5.04 253	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.05 181	0.01 63

rrr	0.62 102	0.09 50	2.07 223	0.02 64	0.00 1	0.82 18	0.06 187	2.29 77	0.85 154	0.09 23	0.03 49	0.03 6	0.06 68	5.04 253	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.05 181	0.07 274

CAS	0.85 164	0.09 50	0.67 14	6.43 391	0.05 212	1.12 66	0.00 1	0.88 23	0.69 115	0.02 2	0.02 31	0.06 36	0.06 68	0.26 38	0.12 71	6.37 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 340

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 16	0.18 244	0.05 212	1.17 79	0.04 161	2.37 81	0.17 17	0.35 73	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 66	0.04 7	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 190

DisPM	0.86 168	0.09 50	1.10 85	0.76 344	0.02 170	1.51 202	0.57 310	1.75 57	0.70 124	2.43 296	0.83 203	0.38 99	0.01 4	6.89 340	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GANet-ADL	0.52 79	0.09 50	1.43 143	0.13 219	0.02 170	1.43 176	0.02 99	3.22 167	0.59 53	0.34 72	0.98 214	1.09 181	0.19 147	0.40 68	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 63

Patchmatch Stereo++	0.50 73	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.07 228	1.60 231	0.27 264	1.45 46	0.68 102	0.98 156	0.18 93	0.77 145	0.03 34	2.58 155	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230
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 64	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.09 245	1.61 235	0.30 281	1.43 39	0.69 115	0.97 147	0.18 93	0.77 145	0.02 16	1.67 140	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

ROB_FTStereo_v2	0.43 56	0.09 50	1.00 50	0.06 157	0.08 238	1.57 216	0.33 287	1.44 43	0.67 97	0.97 147	0.19 101	0.77 145	0.02 16	1.23 122	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

ROB_FTStereo	0.47 68	0.09 50	1.04 73	0.06 157	0.08 238	1.59 228	0.33 287	1.43 39	0.68 102	0.97 147	0.19 101	0.76 141	0.03 34	1.86 146	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

HUI-Stereo	0.45 61	0.09 50	1.08 82	0.06 157	0.08 238	1.61 235	0.32 285	1.43 39	0.70 124	0.97 147	0.18 93	0.77 145	0.02 16	1.44 133	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

iGMRVC	0.51 76	0.09 50	1.04 73	0.06 157	0.08 238	1.61 235	0.27 264	1.44 43	0.69 115	0.97 147	0.19 101	0.76 141	0.03 34	2.69 159	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 214

iRAFT	0.50 73	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.07 228	1.60 231	0.27 264	1.45 46	0.68 102	0.98 156	0.18 93	0.77 145	0.03 34	2.58 155	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

RAFT-IKP	0.45 61	0.09 50	1.06 79	0.06 157	0.06 220	1.44 178	0.31 284	1.44 43	0.69 115	0.97 147	0.18 93	0.76 141	0.02 16	1.65 139	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 214

222	2.69 337	0.09 50	1.03 69	0.00 1	0.00 1	1.54 213	0.00 1	5.61 348	1.55 255	1.51 217	2.10 276	0.53 116	0.07 79	4.54 232	35.09 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

UPFNet	0.87 173	0.09 50	2.05 221	0.00 1	0.00 1	1.90 268	0.11 214	3.41 192	0.83 148	2.15 267	0.10 70	1.92 232	0.09 98	3.94 199	0.70 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 113	0.09 205	3.65 219	0.11 1	1.87 248	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 32	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151

RAFT-Stereo	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 113	0.09 205	3.65 219	0.11 1	1.87 248	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 32	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 108	0.09 50	1.12 89	0.02 64	0.00 1	1.45 184	0.23 255	4.38 276	1.44 238	1.17 183	0.37 133	1.56 203	0.18 141	0.56 90	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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.
MGS-Stereo	0.31 29	0.10 69	0.89 33	0.02 64	0.00 1	0.50 13	0.00 1	0.39 3	0.61 63	0.02 2	2.91 305	0.04 11	0.03 34	0.21 22	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 362	0.00 1

BUS	0.97 189	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	5.85 360	0.03 140	5.40 338	0.93 163	2.26 279	0.66 178	2.39 267	0.06 68	0.61 96	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 157	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.32 316	0.21 247	5.40 338	0.93 163	2.26 279	0.66 178	1.81 225	0.10 105	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.51 76	0.10 69	1.27 121	0.01 17	0.06 220	0.97 29	0.03 140	1.12 31	0.16 12	0.27 55	3.42 318	0.65 126	0.09 98	1.59 135	0.26 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.14 275	0.00 1

psmg	0.83 157	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.28 314	0.27 264	4.83 311	0.93 163	1.92 251	1.46 244	1.81 225	0.10 105	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PFNet+	0.54 87	0.10 69	1.31 131	0.16 237	0.05 212	1.44 178	0.56 308	1.60 53	0.98 170	1.35 205	0.46 151	0.37 95	0.01 4	2.18 152	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

NF-Stereo	0.82 153	0.10 69	1.12 89	1.19 370	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.67 114	0.66 89	1.20 187	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 370	0.01 103	1.53 209	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 187	0.58 160	0.25 82	0.01 4	6.38 304	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 164	0.10 69	1.50 149	1.14 366	0.03 189	1.47 190	0.27 264	2.48 99	0.69 115	1.30 198	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 337	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

KMStereo	0.85 164	0.10 69	1.50 149	1.14 366	0.03 189	1.47 190	0.27 264	2.48 99	0.69 115	1.30 198	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 337	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

RE-Stereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 370	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 187	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 85	0.10 69	1.02 58	0.89 356	0.10 254	1.57 216	0.36 292	2.06 69	0.63 73	2.23 273	0.46 151	0.25 82	0.01 4	0.45 77	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

TVStereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 370	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 187	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample3	0.35 34	0.10 69	1.95 206	0.02 64	0.00 1	0.93 24	0.07 190	1.70 56	0.86 156	0.09 23	0.04 56	0.05 27	0.05 53	0.23 25	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 369	0.06 196	0.08 284

AE-Stereo	0.47 68	0.11 83	1.03 69	0.04 126	0.09 245	1.11 64	0.03 140	4.16 258	0.34 41	0.35 73	0.82 201	0.15 71	0.16 134	0.45 77	0.05 17	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.26 374	0.09 240	0.05 230

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 83	1.13 93	0.03 103	0.17 283	0.32 4	0.02 99	0.38 2	0.32 39	0.03 10	0.16 84	0.05 27	0.07 79	0.16 12	0.16 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

SFCPSM	0.81 152	0.11 83	2.53 261	0.01 17	0.07 228	2.45 287	0.18 238	4.99 317	1.18 201	0.77 123	0.78 197	0.69 133	0.31 176	1.72 141	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.06 196	0.01 63

CBMV_ROB	1.70 303	0.11 83	1.98 212	0.46 309	0.00 1	2.85 307	0.91 326	4.27 270	2.21 316	4.02 339	5.00 337	2.97 291	2.32 319	5.40 268	1.35 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 258

MC-Stereo	0.24 19	0.12 87	0.71 15	0.04 126	0.02 170	1.07 51	0.00 1	1.30 35	0.17 17	0.59 99	0.02 31	0.08 47	0.11 113	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.17 353	0.06 196	0.02 151

IER	0.75 133	0.12 87	1.93 202	0.01 17	0.00 1	2.31 282	0.02 99	2.96 129	0.98 170	1.30 198	0.96 212	1.40 196	1.19 265	1.31 126	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRaft	1.34 260	0.12 87	1.19 109	0.06 157	0.01 103	1.64 244	0.43 298	1.86 60	0.14 6	3.76 332	5.27 339	0.41 102	4.38 359	5.49 271	1.68 283	0.01 308	0.06 323	0.00 1	0.07 320	0.07 210	0.11 298

cross-raft	0.53 85	0.12 87	1.78 192	0.03 103	0.01 103	1.04 42	0.10 212	3.21 166	0.23 31	0.37 79	0.01 1	2.86 284	0.04 47	0.24 28	0.24 123	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.16 347	0.01 25	0.02 151

Anonymous3	0.49 72	0.12 87	2.21 232	0.01 17	0.00 1	2.53 291	0.09 205	3.16 156	0.65 83	0.12 39	0.22 110	0.12 59	0.05 53	0.37 63	0.08 48	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 190

EAI-Stereo	1.14 234	0.12 87	1.19 109	0.21 252	0.32 341	1.84 265	2.32 355	5.42 341	1.19 203	1.02 162	5.66 342	0.48 110	0.60 217	0.86 106	0.62 223	0.00 1	0.13 362	0.00 1	0.65 392	0.02 93	0.17 326

CFNet-RSSM	0.51 76	0.12 87	1.26 119	0.03 103	0.14 271	1.24 113	0.02 99	4.12 256	0.15 9	0.31 58	0.01 1	1.96 236	0.04 47	0.19 17	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.27 376	0.01 25	0.01 63

Gwc-CoAtRS	0.42 50	0.12 87	1.28 122	0.03 103	0.13 265	1.03 35	0.02 99	2.33 79	0.15 9	0.35 73	0.01 1	2.27 258	0.03 34	0.20 20	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.22 365	0.01 25	0.01 63

StereoDRNet-Refined	0.83 157	0.12 87	1.18 106	0.02 64	0.01 103	1.31 137	0.00 1	3.33 180	1.07 188	1.92 251	1.24 234	2.48 269	0.18 141	1.86 146	1.67 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.05 230
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 96	0.62 6	0.01 17	0.00 1	1.05 48	0.00 1	0.63 13	0.80 143	0.76 121	0.18 93	0.09 50	0.06 68	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 230

MSKI-zero shot	0.73 126	0.13 96	1.56 163	0.02 64	0.14 271	1.34 146	0.04 161	3.00 130	0.23 31	0.67 110	1.64 247	0.89 155	0.00 1	4.55 233	0.10 62	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 363	0.03 132	0.01 63

CASS	0.56 89	0.13 96	1.40 140	0.03 103	0.01 103	1.65 248	0.04 161	3.03 135	0.63 73	1.96 255	0.93 210	0.28 85	0.36 188	0.52 84	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 215	0.13 96	2.07 223	0.01 17	0.00 1	3.32 316	0.21 247	5.40 338	0.92 160	2.26 279	0.66 178	3.43 310	0.05 53	2.81 162	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.25 20	0.13 96	1.19 109	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 55	2.54 105	0.42 45	0.02 2	0.02 31	0.05 27	0.07 79	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.08 284

GMStereo_Zeroshot	0.63 104	0.14 101	1.54 154	0.75 342	0.00 1	1.26 122	0.01 55	1.85 59	0.31 38	1.44 214	0.58 160	1.76 220	0.19 147	2.55 154	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 101	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 20	0.00 1	0.51 4	0.75 131	0.10 33	0.01 1	0.04 11	0.02 16	0.22 23	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 108	0.14 101	2.02 217	0.01 17	0.01 103	1.10 60	0.00 1	2.80 120	0.97 168	0.48 91	0.28 117	2.31 262	1.50 283	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

CES	0.43 56	0.14 101	0.85 24	0.05 143	1.52 376	1.22 99	0.05 174	1.01 27	0.59 53	0.03 10	0.02 31	0.14 69	0.10 105	0.40 68	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 387

RCA-Stereo	0.37 41	0.14 101	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.00 1	3.14 151	0.61 63	0.71 115	0.47 154	0.05 27	0.13 129	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 63

ASMatch	1.44 272	0.14 101	2.15 229	0.60 327	0.21 303	1.21 97	0.26 261	0.96 25	0.66 89	0.29 57	11.75 370	0.93 161	2.37 320	6.73 326	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.04 214

s12784h	0.56 89	0.14 101	1.22 115	0.02 64	0.00 1	1.14 71	0.03 140	3.43 196	1.47 243	1.02 162	1.41 243	0.05 27	0.02 16	1.08 115	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 101	1.54 154	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 161	1.10 30	0.65 83	0.10 33	0.05 58	0.03 6	0.04 47	0.23 25	0.05 17	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DSFCA	1.30 253	0.14 101	1.82 196	0.01 17	0.03 189	3.74 330	0.86 322	2.71 116	1.23 207	3.09 317	0.41 141	2.93 287	1.49 280	6.12 291	1.35 271	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

MSMDNet	0.65 108	0.14 101	2.02 217	0.01 17	0.01 103	1.11 64	0.00 1	2.88 126	0.98 170	0.49 94	0.28 117	2.32 263	1.49 280	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

DCANet-4	0.69 123	0.15 111	3.76 318	0.03 103	0.01 103	1.22 99	0.01 55	3.14 151	1.90 290	2.34 285	0.14 76	0.11 56	0.25 165	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

tt	68.65 420	0.15 111	99.57 427	50.64 418	14.90 411	100.00 428	100.00 428	100.00 429	99.76 424	27.80 409	10.52 367	99.97 429	98.63 426	99.61 426	100.00 431	90.62 423	98.21 424	46.66 418	52.02 420	62.86 421	21.04 417

anonymity	0.74 128	0.15 111	1.17 103	0.16 237	0.27 325	0.71 17	0.01 55	4.70 298	1.78 278	1.15 179	1.23 232	0.31 87	1.65 296	0.54 88	0.53 207	0.02 330	0.02 274	0.00 1	0.27 376	0.02 93	0.06 258

iRaft-Stereo_20w	0.92 184	0.15 111	2.68 270	0.24 262	0.06 220	1.36 151	0.28 272	7.46 380	0.34 41	1.56 227	0.37 133	0.62 122	1.24 270	1.25 123	0.34 168	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.16 347	0.02 93	0.13 312

CrosDoStereo	1.66 293	0.15 111	1.66 178	0.02 64	0.07 228	1.38 162	6.16 395	3.12 149	1.06 186	0.97 147	3.74 324	0.96 165	4.79 363	7.00 349	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 293	0.15 111	1.66 178	0.02 64	0.07 228	1.38 162	6.16 395	3.12 149	1.06 186	0.97 147	3.74 324	0.96 165	4.79 363	7.00 349	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 324	0.15 111	1.66 178	0.60 327	0.27 325	1.49 197	0.02 99	0.58 12	0.65 83	5.35 356	21.66 394	1.06 177	0.07 79	6.85 333	0.57 215	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 371	0.15 111	1.83 197	0.22 254	0.44 347	5.60 358	1.66 343	5.22 327	4.37 355	14.49 394	21.86 395	20.65 393	11.88 394	7.66 364	4.55 343	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.05 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 206	0.16 119	1.55 156	0.33 285	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 219	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	1.24 263	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

tta	1.04 206	0.16 119	1.55 156	0.33 285	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 219	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	1.24 263	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 63

qqq1	0.98 191	0.16 119	1.55 156	0.33 285	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 219	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 63

fff1	0.98 191	0.16 119	1.55 156	0.33 285	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 219	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 63

RAFT-Test	0.61 97	0.16 119	2.27 245	0.04 126	0.15 276	1.80 263	0.17 233	2.52 102	0.65 83	0.56 97	0.11 73	2.76 278	0.02 16	0.27 42	0.34 168	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.29 381	0.01 25	0.01 63

LoS	0.28 24	0.16 119	0.95 42	0.07 177	0.01 103	1.32 138	0.07 190	1.30 35	0.60 57	0.04 15	0.03 49	0.28 85	0.11 113	0.48 82	0.11 69	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 113	0.17 125	2.08 225	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.00 1	2.79 119	0.73 127	0.78 126	0.46 151	2.32 263	0.63 225	1.77 143	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

pcwnet_v2	1.29 251	0.17 125	5.98 368	0.10 208	0.01 103	1.76 258	0.02 99	5.08 324	2.90 337	1.54 225	1.98 268	2.03 240	0.81 246	3.01 166	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.03 132	0.03 190

CREStereo	0.22 10	0.17 125	0.64 10	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.01 55	1.15 32	0.56 51	0.10 33	0.07 64	0.04 11	0.00 1	0.32 53	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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	0.65 108	0.17 125	2.09 226	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.00 1	2.77 118	0.73 127	0.75 119	0.44 147	2.32 263	0.64 228	1.76 142	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

NVstereo2D	1.09 222	0.17 125	4.40 342	0.00 1	0.00 1	1.59 228	0.18 238	4.29 272	1.40 230	0.85 132	0.36 132	2.30 260	0.62 224	5.26 261	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 130	1.14 94	0.01 17	0.00 1	0.43 11	0.02 99	1.97 66	0.39 44	0.11 38	0.08 67	0.07 44	0.06 68	0.44 72	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 151

EKT-Stereo	0.74 128	0.18 130	1.23 117	0.81 346	4.25 389	1.19 86	0.03 140	2.17 75	0.13 4	0.35 73	0.40 139	0.97 168	0.08 93	2.61 157	0.09 54	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.07 320	0.04 163	0.03 190

LCNet	0.87 173	0.18 130	0.97 48	0.14 229	0.26 320	1.19 86	0.22 251	2.36 80	0.71 126	1.82 244	0.21 106	0.11 56	2.56 324	5.56 275	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.81 372

ac_64	1.12 231	0.18 130	1.64 172	0.18 244	0.25 317	1.48 196	0.02 99	4.97 316	1.47 243	0.69 113	0.45 150	4.94 341	0.46 203	4.87 246	0.74 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.00 1

HGLStereo	1.03 204	0.18 130	1.50 149	0.01 17	0.01 103	1.41 169	0.01 55	3.41 192	0.82 146	1.05 168	3.09 308	2.11 245	1.24 270	4.51 229	1.18 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 190

FC-DCNN	6.09 377	0.18 130	2.35 249	0.42 303	0.53 354	7.80 376	1.42 340	8.14 382	7.07 375	19.05 401	22.10 396	22.85 396	13.84 396	9.42 378	6.44 358	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

DISCO	1.93 316	0.18 130	2.44 252	0.67 337	0.53 354	5.25 355	0.00 1	5.43 342	1.56 260	2.09 265	0.91 208	6.48 357	0.89 251	8.55 373	3.60 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 63

IGEV+	0.36 38	0.19 137	0.57 4	0.09 200	0.00 1	0.35 7	0.03 140	4.62 293	0.24 34	0.12 39	0.02 31	0.03 6	0.17 137	0.24 28	0.23 118	0.00 1	0.05 315	0.00 1	0.04 304	0.09 240	0.08 284

MyStereo06	0.80 150	0.19 137	2.53 261	0.02 64	0.00 1	1.51 202	0.01 55	4.61 292	0.24 34	0.89 135	0.69 187	3.14 300	1.18 264	0.58 94	0.33 161	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 274

MyStereo05	0.79 146	0.19 137	3.17 291	0.02 64	0.00 1	1.51 202	0.01 55	3.56 211	2.48 327	1.34 202	0.02 31	1.25 190	0.38 192	1.19 119	0.50 201	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 274

PFNet	1.06 214	0.19 137	2.95 277	1.16 368	0.56 356	1.58 220	0.25 258	1.50 50	0.60 57	2.38 292	1.23 232	0.63 124	0.30 172	6.85 333	0.43 186	0.16 364	0.01 225	0.00 1	0.07 320	0.18 300	0.18 332

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 137	0.83 23	0.05 143	0.00 1	1.19 86	0.00 1	0.66 14	0.99 174	0.25 53	1.26 237	0.05 27	0.07 79	0.20 20	0.09 54	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	0.73 126	0.19 137	1.10 85	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.01 55	3.07 143	1.97 295	0.60 100	0.21 106	0.56 118	0.11 113	5.34 266	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

FAT-Stereo	1.86 312	0.19 137	3.31 301	0.17 240	0.03 189	1.78 261	0.97 327	4.76 305	2.79 335	4.22 341	4.87 335	5.31 349	2.83 333	5.06 255	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 63

PMTNet	0.21 6	0.19 137	0.85 24	0.02 64	0.02 170	1.14 71	0.30 281	0.88 23	0.11 1	0.03 10	0.02 31	0.07 44	0.02 16	0.37 63	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 128	0.20 145	3.00 280	0.26 271	0.02 170	1.10 60	0.05 174	3.72 224	0.19 21	0.88 133	0.71 194	2.84 281	0.63 225	0.53 86	0.33 161	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.16 347	0.04 163	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 138	0.20 145	2.22 239	0.01 17	0.01 103	1.32 138	0.00 1	3.30 177	1.31 219	1.15 179	1.14 222	2.19 257	0.42 198	2.04 148	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

GwcNet-ADL	0.62 102	0.20 145	2.03 219	0.05 143	0.01 103	1.29 130	0.02 99	3.16 156	1.39 226	0.97 147	0.44 147	1.48 198	0.23 160	0.78 103	0.27 138	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 190

IRAFT_RVC	1.02 202	0.20 145	1.58 166	1.39 374	0.26 320	1.33 144	0.32 285	2.52 102	0.66 89	1.58 228	0.81 200	1.16 185	1.58 292	6.51 312	0.43 186	0.00 1	0.12 358	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.03 190

XX-Stereo	1.04 206	0.20 145	4.94 354	0.85 350	0.04 205	1.25 120	0.00 1	3.37 185	0.45 48	1.22 193	0.50 156	3.70 318	0.02 16	3.91 198	0.05 17	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.20 359	0.03 132	0.02 151

ccnet	1.70 303	0.20 145	1.95 206	0.26 271	0.18 287	3.72 329	1.22 336	4.22 266	1.43 237	2.37 290	3.96 328	3.45 311	1.51 284	4.69 238	4.47 341	0.06 351	0.00 1	0.09 359	0.01 271	0.10 250	0.01 63

ff7	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 210	0.01 63

ffff	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 210	0.01 63

11t	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 210	0.01 63

anonymousdsp	0.21 6	0.21 151	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.74 19	0.77 140	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.25 32	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.08 221	0.03 190

ccc-4	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 210	0.01 63

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 151	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.73 18	0.77 140	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.24 28	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.08 221	0.03 190
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 137	0.21 151	2.98 278	0.06 157	0.07 228	1.24 113	0.05 174	3.09 146	1.38 224	0.62 101	0.34 127	0.75 140	0.78 243	3.35 172	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.06 258

ACVNet	0.57 91	0.21 151	1.34 134	0.09 200	0.00 1	1.36 151	0.22 251	2.40 84	1.05 183	0.63 105	0.66 178	1.94 234	0.26 167	0.31 47	0.79 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

acv_ft	0.79 146	0.21 151	1.28 122	0.01 17	1.08 370	1.68 251	0.01 55	3.75 225	1.05 183	1.31 201	0.66 178	1.94 234	0.46 203	0.31 47	1.68 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.00 1

NINENet	1.03 204	0.22 160	1.30 130	0.10 208	0.01 103	5.85 360	0.03 140	4.41 280	1.25 211	1.55 226	0.60 174	2.39 267	0.06 68	2.72 161	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.01 321	0.00 1	0.04 163	0.00 1

DMCA	0.68 120	0.22 160	1.96 209	0.01 17	0.01 103	1.28 126	0.02 99	3.02 133	1.54 254	2.14 266	0.15 82	1.74 218	0.10 105	0.45 77	0.95 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 63

DANet	1.74 305	0.22 160	3.06 284	0.75 342	0.44 347	2.46 288	0.35 291	3.40 190	1.41 232	4.22 341	1.56 245	5.03 343	0.56 212	6.29 299	5.00 349	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.04 163	0.08 284
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	1.17 240	0.22 160	1.28 122	0.08 189	0.00 1	1.51 202	0.23 255	3.39 188	1.52 252	3.43 328	2.00 269	3.40 308	0.31 176	4.29 212	1.82 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 251	0.22 160	1.35 137	0.64 334	0.16 281	2.56 292	0.00 1	4.14 257	2.37 322	2.29 284	1.76 257	2.84 281	0.02 16	6.80 332	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 298

DIP-Stereo	0.58 92	0.23 165	0.90 34	0.08 189	0.00 1	1.43 176	0.01 55	6.01 361	1.38 224	0.92 141	0.11 73	0.04 11	0.19 147	0.12 8	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 63
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	1.62 289	0.23 165	3.72 316	0.18 244	0.13 265	3.34 318	0.19 243	5.93 360	2.01 300	4.14 340	0.76 196	2.12 247	1.78 301	5.22 260	2.62 322	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 271	0.03 132	0.01 63

UNet	1.13 233	0.24 167	4.21 333	0.01 17	0.02 170	2.31 282	0.02 99	3.06 141	0.76 139	1.17 183	0.14 76	2.73 276	1.58 292	4.48 228	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CBMV	1.56 285	0.24 167	1.92 201	0.31 282	0.03 189	2.90 309	4.33 378	3.79 230	1.81 279	4.98 352	1.73 255	2.70 274	1.68 298	3.81 192	0.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.08 284
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 68	0.25 169	2.47 257	0.04 126	0.01 103	1.17 79	0.00 1	2.01 67	0.63 73	0.08 21	0.14 76	1.16 185	0.05 53	0.80 105	0.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.10 250	0.04 214

ProNet	0.20 5	0.25 169	0.78 20	0.01 17	0.01 103	0.95 28	0.00 1	0.70 15	0.68 102	0.02 2	0.01 1	0.05 27	0.03 34	0.31 47	0.03 5	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.04 214

HHNet	0.87 173	0.25 169	1.78 192	0.16 237	0.08 238	1.30 134	0.44 299	1.93 62	0.64 80	1.41 213	5.92 344	0.14 69	1.79 302	0.35 62	0.95 249	0.05 346	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.14 275	0.01 63

test-1	0.52 79	0.25 169	0.94 38	0.03 103	0.22 305	1.20 94	0.08 196	4.03 251	0.25 36	0.70 114	0.66 178	0.71 136	0.03 34	0.30 46	0.43 186	0.00 1	0.18 371	0.00 1	0.07 320	0.01 25	0.25 349

anonymousa	0.79 146	0.26 173	1.91 200	0.03 103	0.29 334	1.46 189	0.02 99	3.76 226	0.97 168	0.72 117	2.25 286	3.21 304	0.56 212	0.15 9	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.02 151

MyStereo07	0.27 22	0.27 174	0.64 10	0.02 64	0.01 103	1.64 244	0.01 55	1.41 38	0.73 127	0.10 33	0.01 1	0.03 6	0.10 105	0.24 28	0.04 7	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 258

MyStereo04	0.78 145	0.27 174	3.19 292	0.02 64	0.01 103	1.64 244	0.01 55	3.64 218	2.20 315	0.98 156	0.02 31	1.29 192	0.57 214	1.10 116	0.53 207	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 258

ACVNet-DCA	0.61 97	0.27 174	1.28 122	0.13 219	0.00 1	3.44 321	0.01 55	3.15 153	0.68 102	0.33 61	0.69 187	0.04 11	0.61 219	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.01 63

xx1	0.95 187	0.27 174	1.28 122	0.13 219	0.00 1	3.44 321	0.01 55	3.18 159	7.23 376	0.33 61	0.69 187	0.73 138	0.12 123	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

1test111	0.69 123	0.27 174	1.28 122	0.13 219	0.00 1	3.44 321	0.01 55	3.15 153	0.68 102	0.33 61	0.69 187	0.04 11	0.61 219	2.95 164	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.01 63

cc1	0.94 185	0.27 174	1.28 122	0.13 219	0.00 1	3.44 321	0.01 55	3.18 159	7.23 376	0.33 61	0.69 187	0.04 11	0.61 219	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 294	0.09 240	0.04 214

tt1	0.88 177	0.27 174	1.25 118	0.08 189	0.00 1	3.36 319	0.02 99	3.03 135	6.40 367	0.33 61	0.66 178	0.05 27	0.40 196	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 190

CRFU-Net	1.32 258	0.27 174	2.46 256	1.17 369	0.03 189	4.08 334	0.05 174	5.61 348	0.67 97	1.53 219	0.70 193	3.47 312	2.62 327	3.24 170	0.24 123	0.01 308	0.01 225	0.11 363	0.00 1	0.13 269	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 38	0.27 174	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.20 94	0.01 55	2.15 73	0.62 70	0.15 46	0.22 110	0.69 133	0.12 123	0.28 43	0.18 103	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.22 344

MMNet	1.20 244	0.27 174	3.59 313	0.09 200	0.00 1	4.15 336	0.01 55	3.63 217	1.19 203	1.93 254	0.32 120	1.35 195	1.23 267	4.42 220	1.84 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

test croco	0.41 48	0.28 184	2.26 242	0.07 177	0.00 1	0.50 13	0.01 55	2.84 123	0.92 160	0.05 16	0.07 64	0.13 63	0.17 137	0.43 70	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 350	0.01 63

ssnet_v2	1.14 234	0.28 184	1.77 190	0.03 103	0.00 1	2.07 273	0.37 293	5.20 326	1.87 288	2.00 258	0.87 206	3.09 297	0.55 211	1.31 126	3.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.12 307

GMOStereo	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 287	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 151

error version	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 287	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 151

test-v	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 287	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 151

test-2	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 287	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 151

TANstereo	0.30 28	0.28 184	0.86 26	0.03 103	0.01 103	1.14 71	0.00 1	0.53 5	0.44 47	1.06 171	1.24 234	0.06 36	0.05 53	0.25 32	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 191	0.87 28	0.05 143	0.18 287	0.41 10	0.01 55	1.24 33	0.56 51	0.02 2	0.03 49	0.13 63	0.05 53	0.32 53	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

THIR-Stereo	1.48 276	0.29 191	1.51 152	0.01 17	0.02 170	1.05 48	4.32 377	2.11 72	0.22 30	1.08 172	4.24 331	1.93 233	4.19 357	6.76 328	1.87 293	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1	0.05 181	0.00 1

ADLNet	1.20 244	0.29 191	1.98 212	0.00 1	0.02 170	2.20 276	0.11 214	4.39 278	2.52 329	2.19 271	2.20 285	2.66 272	0.70 240	3.42 177	1.25 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 214

S-Stereo	2.00 320	0.30 194	5.74 366	0.24 262	0.23 310	2.51 290	1.90 346	4.74 301	5.15 361	2.42 294	5.80 343	2.85 283	0.72 241	5.08 256	2.17 309	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 214

TransformOpticalFlow	1.47 275	0.31 195	3.22 298	0.66 335	0.08 238	1.54 213	0.09 205	3.84 238	1.58 265	1.66 232	2.32 288	3.60 314	3.12 339	6.99 348	0.42 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

APVNet	1.52 279	0.31 195	4.00 324	0.09 200	0.00 1	4.64 347	0.08 196	4.41 280	1.21 205	1.25 196	1.05 218	2.90 286	0.93 254	6.70 324	2.48 316	0.01 308	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.27 335	0.05 230

stereogan	2.13 325	0.31 195	3.75 317	0.01 17	0.09 245	7.44 373	0.60 312	4.27 270	3.29 341	3.91 337	4.62 334	6.41 356	1.84 307	5.17 257	0.58 217	0.00 1	0.01 225	0.01 321	0.00 1	0.24 324	0.05 230

RASNet	1.53 281	0.31 195	1.97 211	0.09 200	3.20 385	1.69 253	0.06 187	3.27 176	2.12 305	0.77 123	1.29 238	5.32 350	1.69 299	6.60 315	2.17 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.02 151

sAnonymous2	0.37 41	0.32 199	3.21 295	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 196	1.96 64	0.90 157	0.03 10	0.05 58	0.04 11	0.11 113	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.18 332

CroCo_RVC	0.37 41	0.32 199	3.21 295	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 196	1.96 64	0.90 157	0.03 10	0.05 58	0.04 11	0.11 113	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.18 332

delet	1.14 234	0.32 199	1.56 163	0.03 103	0.17 283	2.86 308	1.03 330	4.25 267	2.14 310	1.03 165	1.17 228	1.64 215	0.92 253	4.35 215	1.27 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.00 1

psm_up	0.84 163	0.32 199	1.44 145	0.02 64	0.00 1	1.98 270	0.05 174	3.40 190	1.04 179	2.06 263	0.40 139	1.74 218	0.45 201	3.47 180	0.24 123	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

CoDeX	0.94 185	0.34 203	2.09 226	0.05 143	0.20 298	1.49 197	0.20 245	5.89 357	1.57 261	0.66 109	0.67 185	1.05 175	0.32 180	3.82 194	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

STTStereo	0.83 157	0.34 203	2.44 252	0.24 262	0.15 276	1.41 169	0.10 212	3.02 133	1.55 255	1.34 202	0.17 90	1.77 222	0.45 201	3.42 177	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

DCRE	0.69 123	0.35 205	1.16 101	0.06 157	0.02 170	0.91 22	0.00 1	1.05 28	0.30 37	0.98 156	7.63 354	0.72 137	0.02 16	0.16 12	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 363	0.02 93	0.03 190

RYNet	1.52 279	0.35 205	3.38 304	0.25 265	0.04 205	2.31 282	0.03 140	4.62 293	1.47 243	1.14 178	0.34 127	4.52 332	1.38 277	6.36 303	4.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

UCFNet_RVC	0.66 113	0.35 205	1.20 113	0.02 64	0.30 336	1.53 209	0.01 55	3.42 194	0.67 97	1.12 176	0.73 195	1.26 191	0.20 153	1.84 145	0.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 188	0.36 208	1.49 148	0.05 143	0.00 1	1.62 241	0.28 272	3.86 242	1.28 214	1.79 243	0.80 199	1.59 205	0.07 79	5.29 262	0.48 199	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.01 63

STrans-v2	1.67 297	0.36 208	3.28 299	0.02 64	0.19 294	1.45 184	0.08 196	6.69 371	1.49 249	2.00 258	2.86 303	3.67 317	3.88 355	7.04 351	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 95	0.36 208	0.96 43	0.03 103	0.02 170	1.21 97	0.02 99	2.80 120	1.55 255	1.08 172	2.63 297	0.43 104	0.16 134	0.37 63	0.25 129	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.01 63

FBW_ROB	2.36 332	0.36 208	3.16 290	0.37 298	0.14 271	4.42 345	0.18 238	6.64 369	3.05 339	2.98 314	2.85 302	4.86 340	1.11 261	11.00 391	4.53 342	0.16 364	0.05 315	0.37 376	0.09 328	0.19 307	0.78 371

HH	0.88 177	0.37 212	1.93 202	0.25 265	0.10 254	0.62 15	0.00 1	3.79 230	0.18 19	0.33 61	0.59 169	3.94 322	0.81 246	4.44 222	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

HanStereo	0.88 177	0.37 212	1.93 202	0.25 265	0.10 254	0.62 15	0.00 1	3.79 230	0.18 19	0.33 61	0.59 169	3.94 322	0.81 246	4.44 222	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

psmorigin	2.01 321	0.37 212	10.25 387	0.22 254	0.03 189	1.62 241	0.19 243	3.31 178	1.05 183	4.92 351	3.14 309	5.85 351	2.21 316	5.31 263	1.71 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 151

StereoVision	0.86 168	0.38 215	1.75 189	0.03 103	0.01 103	1.14 71	0.02 99	3.38 187	0.92 160	0.13 44	6.89 351	0.50 114	0.12 123	1.10 116	0.78 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 151

gwcnet-sp	0.98 191	0.38 215	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 294	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 236	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 190

scenet	0.98 191	0.38 215	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 294	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 236	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 190

ssnet	0.98 191	0.38 215	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 294	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 236	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 190

GANet-RSSM	0.88 177	0.38 215	1.45 146	0.60 327	0.00 1	1.36 151	0.02 99	4.55 289	0.69 115	0.71 115	0.32 120	1.56 203	0.61 219	4.55 233	0.64 226	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1	0.08 221	0.02 151

SGM_RVC	4.07 364	0.38 215	1.98 212	0.84 347	0.26 320	6.20 364	2.37 356	6.45 366	3.57 344	11.56 385	9.27 362	15.55 384	6.78 377	10.07 384	4.60 344	0.22 368	0.25 375	0.20 370	0.23 367	0.26 332	0.34 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 206	0.39 221	1.17 103	0.00 1	0.20 298	1.33 144	0.03 140	4.19 261	1.81 279	0.99 160	5.33 340	0.61 120	0.15 131	4.07 203	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.13 269	0.00 1

ADLNet2	1.38 265	0.39 221	3.13 289	0.00 1	0.70 361	1.23 112	0.26 261	4.19 261	2.36 321	1.45 215	3.16 312	4.23 326	0.82 249	4.56 235	0.88 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.02 151

XX-TBD	0.28 24	0.39 221	0.97 48	0.05 143	0.00 1	1.09 58	0.00 1	0.71 17	0.54 50	0.44 85	1.04 217	0.06 36	0.06 68	0.19 17	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 222	0.39 221	1.45 146	0.04 126	0.00 1	1.34 146	0.22 251	3.34 183	2.25 318	1.48 216	1.11 221	4.17 325	0.37 190	4.73 241	0.79 237	0.01 308	0.00 1	0.03 349	0.00 1	0.09 240	0.01 63

CVANet_RVC	1.10 226	0.39 221	1.69 183	0.28 276	0.00 1	1.45 184	0.48 302	3.26 170	1.64 269	2.93 310	1.22 231	1.51 199	0.37 190	6.09 289	0.50 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.01 63

CroCo-Stereo	0.39 45	0.40 226	1.67 181	0.07 177	0.00 1	0.19 2	0.01 55	3.55 210	0.75 131	0.08 21	0.02 31	0.46 107	0.08 93	0.28 43	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63
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	1.94 318	0.40 226	3.82 321	0.15 231	0.09 245	1.81 264	0.45 300	4.77 306	2.21 316	3.36 324	3.94 327	8.39 368	1.72 300	5.75 279	1.69 285	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.17 293	0.01 63

HSM	1.36 262	0.40 226	1.07 80	0.01 17	0.30 336	1.73 257	0.03 140	5.89 357	1.22 206	1.83 245	1.36 241	4.78 338	1.30 275	6.61 317	0.57 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

SA	0.83 157	0.41 229	1.17 103	0.00 1	0.20 298	1.28 126	0.01 55	3.98 247	1.86 286	0.41 82	0.96 212	0.27 84	1.33 276	4.07 203	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.14 275	0.01 63

IPLG	0.86 168	0.41 229	2.31 247	0.06 157	0.06 220	1.36 151	0.11 214	3.17 158	0.83 148	0.62 101	1.00 215	0.46 107	0.61 219	5.57 277	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.01 63

XPNet_ROB	1.17 240	0.41 229	1.68 182	0.04 126	0.01 103	1.65 248	0.17 233	3.46 201	1.39 226	3.89 336	1.01 216	1.60 207	0.53 208	4.35 215	3.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

fff	0.66 113	0.42 232	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 285	0.14 76	0.09 50	1.83 304	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

MIPNet	0.64 106	0.42 232	2.01 215	0.08 189	0.07 228	1.29 130	0.11 214	3.47 203	1.29 215	0.67 110	0.10 70	0.63 124	0.97 255	1.25 123	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.01 321	0.01 271	0.11 260	0.04 214

GEStereo_RVC	1.10 226	0.42 232	1.72 186	0.28 276	0.01 103	1.37 156	0.11 214	6.25 364	0.84 151	1.05 168	0.67 185	1.61 209	0.79 244	6.11 290	0.63 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 214

raftrobust	0.46 64	0.42 232	1.05 78	0.01 17	0.21 303	1.17 79	0.05 174	2.07 71	0.19 21	2.98 314	0.02 31	0.12 59	0.15 131	0.25 32	0.31 154	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 258

csc	0.66 113	0.42 232	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 285	0.14 76	0.09 50	1.83 304	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

cscssc	0.66 113	0.42 232	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 285	0.14 76	0.09 50	1.83 304	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

MIM_Stereo	0.45 61	0.43 238	1.18 106	0.51 317	0.04 205	1.26 122	0.02 99	2.38 82	0.65 83	0.07 18	0.02 31	0.70 135	0.20 153	1.01 113	0.13 75	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.10 294

ADStereo(finetuned)	0.83 157	0.43 238	3.68 315	0.03 103	0.00 1	1.22 99	0.01 55	3.26 170	1.86 286	2.61 302	0.20 105	0.09 50	2.39 322	0.34 57	0.38 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 258

DCANet	0.66 113	0.43 238	2.21 232	0.03 103	0.00 1	1.22 99	0.01 55	3.26 170	1.85 285	2.61 302	0.21 106	0.09 50	0.49 205	0.33 56	0.39 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 258

GANet	1.90 315	0.43 238	1.83 197	0.39 300	0.00 1	2.24 278	3.37 366	3.90 244	1.44 238	2.17 269	9.66 363	2.57 270	1.09 260	6.88 337	1.81 288	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.10 250	0.03 190

MSMD_ROB	4.94 370	0.43 238	2.58 265	0.12 216	0.01 103	8.43 378	1.09 332	4.25 267	4.11 352	13.11 388	26.36 403	13.95 382	13.88 397	7.45 360	2.92 326	0.10 357	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

AACVNet	0.87 173	0.44 243	1.19 109	0.17 240	0.00 1	1.76 258	0.00 1	3.60 215	0.60 57	1.03 165	0.26 113	1.31 193	0.17 137	6.33 301	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.01 63

rafts_anoy	0.39 45	0.44 243	1.15 97	0.06 157	0.03 189	1.12 66	0.04 161	2.75 117	0.33 40	0.10 33	0.16 84	0.11 56	0.19 147	0.74 102	0.31 154	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.01 271	0.02 93	0.05 230

RALCasStereoNet	0.44 58	0.44 243	1.03 69	0.03 103	0.00 1	1.10 60	0.03 140	2.46 96	0.90 157	0.07 18	0.32 120	0.12 59	0.20 153	1.28 125	0.25 129	0.00 1	0.31 380	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.12 307

PSMNet-RSSM	0.90 182	0.44 243	1.35 137	0.13 219	0.00 1	1.37 156	0.03 140	4.79 309	0.85 154	1.11 175	0.49 155	2.15 249	0.35 187	4.09 206	0.73 233	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 132	0.01 63

RAFT+CT+SA	0.66 113	0.45 247	1.22 115	0.10 208	0.30 336	1.24 113	0.02 99	4.21 263	0.67 97	0.62 101	0.39 138	0.33 92	0.05 53	2.69 159	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 385	0.13 269	0.30 351

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 290	0.45 247	2.21 232	1.53 376	0.18 287	4.33 341	0.41 296	3.37 185	1.40 230	0.54 96	0.65 176	3.10 298	0.11 113	4.93 248	0.60 221	4.57 389	0.51 385	0.00 1	0.00 1	1.37 381	2.39 386

PS-NSSS	1.08 215	0.45 247	1.70 184	0.02 64	0.01 103	1.37 156	0.01 55	4.38 276	2.09 303	1.15 179	2.65 298	0.65 126	0.07 79	6.35 302	0.56 213	0.16 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

iResNet	1.00 199	0.45 247	3.08 286	0.86 354	0.01 103	1.97 269	0.01 55	3.67 222	1.49 249	1.77 241	1.09 219	0.35 94	0.13 129	3.83 195	1.27 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 63

fast-acv-ft	1.41 269	0.46 251	4.29 337	0.10 208	0.13 265	3.97 332	0.29 275	2.42 92	1.91 291	0.81 131	3.55 320	3.02 293	1.26 272	3.35 172	2.05 306	0.04 340	0.01 225	0.04 351	0.04 304	0.39 358	0.05 230

TestStereo1	0.77 138	0.46 251	1.12 89	0.15 231	0.19 294	1.29 130	0.01 55	3.33 180	1.55 255	0.45 87	1.67 250	0.13 63	1.23 267	3.39 175	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.07 274

SA-5K	0.77 138	0.46 251	1.12 89	0.15 231	0.19 294	1.29 130	0.01 55	3.33 180	1.55 255	0.45 87	1.67 250	0.13 63	1.23 267	3.39 175	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.07 274

AFF-stereo	0.65 108	0.46 251	0.82 22	0.37 298	0.00 1	1.19 86	0.00 1	3.04 140	1.42 233	0.72 117	1.95 266	1.16 185	0.26 167	0.97 111	0.31 154	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.02 151

FINET	1.36 262	0.46 251	4.05 327	0.22 254	0.73 362	1.03 35	0.00 1	3.57 212	5.71 364	1.59 229	1.64 247	0.49 112	0.19 147	5.53 272	1.90 294	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.03 190

CFNet-ft	0.77 138	0.46 251	1.34 134	0.01 17	0.27 325	1.32 138	0.02 99	2.40 84	0.68 102	0.63 105	0.18 93	3.23 306	0.21 157	3.97 200	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 132	0.02 151

CFNet_RVC	0.77 138	0.46 251	1.34 134	0.01 17	0.27 325	1.32 138	0.02 99	2.40 84	0.68 102	0.63 105	0.18 93	3.23 306	0.21 157	3.97 200	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 132	0.02 151

NVStereoNet_ROB	3.25 348	0.46 251	2.71 273	0.34 291	0.56 356	2.36 285	0.87 323	4.56 290	4.47 358	4.55 345	14.09 376	11.93 376	3.23 344	9.79 383	3.14 330	0.43 378	0.03 296	0.53 380	0.31 382	0.36 355	0.38 361
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 38	0.47 259	1.08 82	0.09 200	0.03 189	1.12 66	0.07 190	1.66 55	0.93 163	0.43 84	0.02 31	0.51 115	0.08 93	0.23 25	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.04 163	0.04 214

G-Net	3.49 355	0.47 259	4.03 326	1.61 377	1.91 378	10.78 383	1.92 347	3.06 141	1.26 212	8.59 374	12.06 371	6.13 354	7.82 381	4.78 242	4.77 345	0.08 353	0.12 358	0.07 356	0.15 341	0.16 289	0.11 298

LoS_RVC	0.19 4	0.48 261	0.51 2	0.12 216	0.10 254	1.01 33	0.01 55	0.81 21	0.19 21	0.07 18	0.02 31	0.06 36	0.05 53	0.31 47	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 214

IIG-Stereo	1.30 253	0.48 261	1.04 73	2.41 382	0.05 212	1.61 235	0.14 225	2.59 107	0.68 102	2.97 313	2.28 287	3.08 296	0.57 214	7.41 359	0.65 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

raft+_RVC	0.42 50	0.48 261	1.11 87	0.51 317	0.17 283	1.16 77	0.04 161	2.25 76	0.59 53	0.12 39	0.42 142	0.08 47	0.15 131	0.60 95	0.28 142	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.19 336

WCMA_ROB	4.54 367	0.48 261	3.19 292	0.49 313	0.63 360	5.38 356	2.57 361	4.70 298	3.77 348	14.17 392	19.02 387	15.47 383	9.03 385	6.73 326	4.85 347	0.01 308	0.05 315	0.01 321	0.01 271	0.08 221	0.16 322

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.49 265	1.18 106	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 145	0.61 63	0.02 2	0.01 1	0.04 11	0.08 93	0.45 77	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.02 151

TDLM	1.08 215	0.49 265	1.43 143	0.27 274	0.00 1	1.56 215	2.12 350	3.10 147	1.75 276	1.36 206	0.93 210	1.06 177	0.49 205	6.21 294	0.70 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.02 151

SPS-STEREO	3.08 345	0.49 265	2.49 258	0.21 252	0.24 314	3.67 328	1.24 337	5.80 355	2.43 325	10.68 380	8.00 357	9.48 373	3.59 349	8.11 369	5.08 350	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 128	0.50 268	1.55 156	0.44 305	0.25 317	1.45 184	0.01 55	4.16 258	0.78 142	0.79 128	0.17 90	0.42 103	0.64 228	3.06 168	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.21 342

UDGNet	0.35 34	0.50 268	1.14 94	0.02 64	0.00 1	1.12 66	0.02 99	0.70 15	1.57 261	0.31 58	0.05 58	0.06 36	0.02 16	1.45 134	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 95	0.50 268	1.01 53	0.50 314	0.04 205	0.94 25	0.08 196	3.01 132	0.65 83	0.22 52	0.09 68	3.41 309	0.27 170	0.53 86	0.37 178	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.01 271	0.40 359	0.03 190

DeepPruner_ROB	0.86 168	0.50 268	1.80 195	0.01 17	0.00 1	1.57 216	0.17 233	3.48 204	0.42 45	3.31 323	0.02 31	2.09 244	0.17 137	3.01 166	0.61 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.01 63

cf-r	0.98 191	0.51 272	2.04 220	0.25 265	0.01 103	1.40 165	0.03 140	4.47 285	1.65 270	0.95 143	0.58 160	2.63 271	0.24 162	4.19 208	0.58 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.04 214

MyStereo8	0.85 164	0.52 273	3.20 294	0.20 251	0.00 1	1.47 190	0.01 55	3.53 209	1.91 291	1.34 202	0.65 176	1.22 188	0.31 176	0.57 91	1.38 275	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.06 318	0.09 240	0.30 351

whm_eth	0.68 120	0.52 273	3.05 283	0.01 17	0.00 1	1.26 122	0.02 99	3.36 184	1.93 293	0.26 54	2.52 294	0.13 63	0.11 113	0.18 14	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 298

RAFT_CTSACE	0.68 120	0.52 273	1.74 187	0.50 314	0.05 212	1.16 77	0.00 1	2.68 115	0.66 89	0.68 112	1.60 246	1.76 220	0.80 245	0.94 109	0.13 75	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.00 1

CSP-Net	1.01 200	0.52 273	0.92 36	0.01 17	0.00 1	2.83 306	0.05 174	4.99 317	0.69 115	0.91 140	0.85 204	1.82 227	0.23 160	6.04 287	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.01 63

ETE_ROB	1.16 239	0.52 273	1.71 185	0.01 17	0.02 170	1.79 262	0.22 251	4.10 254	1.32 220	4.68 349	1.18 229	2.81 279	0.08 93	3.56 181	1.12 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

AASNet	0.86 168	0.53 278	1.96 209	0.04 126	0.00 1	1.70 254	0.05 174	5.13 325	1.84 281	0.93 142	1.88 262	0.96 165	0.19 147	0.67 99	0.91 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.09 290

MLCV	1.01 200	0.53 278	2.17 230	0.03 103	0.00 1	1.60 231	0.03 140	2.90 127	1.30 217	2.60 301	1.85 261	1.00 171	0.40 196	4.88 247	0.74 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 63

OMP-Stereo	1.20 244	0.54 280	0.96 43	2.39 381	0.29 334	1.58 220	0.33 287	2.01 67	0.68 102	2.68 304	1.16 226	3.10 298	0.18 141	7.40 358	0.56 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 63

TestStereo	0.61 97	0.55 281	1.84 199	0.00 1	0.00 1	0.94 25	0.00 1	1.65 54	0.23 31	0.12 39	0.03 49	0.08 47	0.06 68	6.59 314	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 306	0.55 281	2.59 267	0.22 254	0.60 359	1.70 254	0.98 329	4.31 274	1.99 299	3.12 318	5.04 338	4.41 330	2.96 335	4.72 240	1.90 294	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.14 275	0.01 63

Nwc_Net	1.94 318	0.55 281	3.79 319	0.07 177	0.08 238	2.73 299	0.04 161	6.75 374	1.11 191	2.03 262	7.92 356	4.82 339	2.11 314	4.78 242	2.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 63

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 206	0.55 281	2.52 260	0.56 323	1.00 367	1.37 156	0.00 1	3.43 196	1.35 222	2.24 274	0.35 130	2.18 256	0.58 216	4.28 211	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	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	1.08 215	0.56 285	2.70 271	0.02 64	0.02 170	1.20 94	0.01 55	3.18 159	0.63 73	0.14 45	2.00 269	1.62 211	1.54 286	6.69 323	1.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.01 63

NCC-stereo	1.67 297	0.56 285	3.10 287	0.08 189	0.22 305	2.24 278	0.13 222	5.05 322	1.42 233	2.27 282	2.72 299	4.29 327	3.53 347	5.76 280	2.01 303	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151

Abc-Net	1.67 297	0.56 285	3.10 287	0.08 189	0.22 305	2.24 278	0.13 222	5.05 322	1.42 233	2.27 282	2.72 299	4.29 327	3.53 347	5.76 280	2.01 303	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 151
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	0.98 191	0.57 288	1.21 114	0.06 157	0.17 283	1.36 151	0.02 99	3.46 201	2.18 313	0.33 61	0.01 1	1.54 202	1.42 278	6.77 329	0.15 84	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.18 355	0.11 260	0.09 290

HITNet	0.80 150	0.58 289	2.14 228	0.69 338	0.00 1	1.35 149	0.02 99	4.50 286	1.15 199	1.76 240	0.16 84	0.60 119	0.30 172	1.13 118	1.64 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	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	2.02 322	0.58 289	2.65 269	0.29 278	0.28 333	3.19 311	5.19 388	3.84 238	2.55 331	5.31 355	1.73 255	2.30 260	1.96 310	6.78 330	3.09 329	0.01 308	0.06 323	0.03 349	0.10 332	0.10 250	0.37 360

PA-Net	1.31 257	0.59 291	3.65 314	0.06 157	0.15 276	1.44 178	0.54 307	4.08 252	2.71 334	0.78 126	1.16 226	2.32 263	0.64 228	5.96 285	1.92 297	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.06 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 259	0.59 291	1.74 187	0.02 64	0.06 220	3.25 313	0.50 306	3.45 199	1.39 226	3.70 331	0.59 169	4.59 334	0.25 165	3.58 182	2.79 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 151

4D-IteraStereo	0.35 34	0.60 293	1.93 202	0.02 64	0.09 245	1.03 35	0.07 190	1.25 34	0.34 41	0.02 2	0.03 49	0.84 152	0.10 105	0.31 47	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.07 274

GMStereo	0.25 20	0.60 293	1.28 122	0.01 17	0.00 1	0.48 12	0.00 1	0.74 19	1.24 210	0.16 47	0.03 49	0.07 44	0.09 98	0.22 23	0.10 62	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	3.38 354	0.60 293	9.55 385	0.61 330	0.46 349	5.10 353	1.44 341	11.17 389	3.92 351	2.57 299	0.88 207	5.90 352	9.68 389	7.63 363	7.25 365	0.08 353	0.16 368	0.01 321	0.07 320	0.34 350	0.17 326

CBFPSM	1.39 266	0.61 296	4.29 337	0.01 17	0.01 103	3.64 327	0.03 140	3.39 188	0.80 143	0.64 108	0.21 106	6.18 355	3.70 352	2.38 153	1.82 289	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 63

iinet-f	1.68 301	0.61 296	11.37 391	0.29 278	0.03 189	4.39 343	0.04 161	3.18 159	1.10 189	1.16 182	0.58 160	2.96 290	2.76 329	2.13 150	2.46 315	0.00 1	0.02 274	0.02 344	0.00 1	0.46 363	0.01 63

dad	0.88 177	0.62 298	2.26 242	0.06 157	0.01 103	1.24 113	0.00 1	0.98 26	2.17 312	1.29 197	0.35 130	0.37 95	0.04 47	5.80 283	1.06 254	0.01 308	0.00 1	1.13 384	0.11 336	0.05 181	0.00 1

RALAANet	0.54 87	0.62 298	1.41 141	0.01 17	0.01 103	0.92 23	0.02 99	2.39 83	1.87 288	1.13 177	0.38 135	0.15 71	0.30 172	1.00 112	0.38 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.14 275	0.01 63

CFNet	1.08 215	0.62 298	2.26 242	0.26 271	0.03 189	1.40 165	0.04 161	4.45 284	2.09 303	0.48 91	0.69 187	1.31 193	0.24 162	6.63 318	0.83 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.04 214

DispNO	1.42 270	0.63 301	4.58 347	0.08 189	0.11 260	1.37 156	0.17 233	4.51 288	2.06 301	1.83 245	2.89 304	1.91 231	1.01 256	5.79 282	1.36 273	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 271	0.10 250	0.07 274

NCCL2	1.30 253	0.63 301	2.31 247	0.02 64	0.03 189	1.57 216	3.41 367	3.91 245	1.39 226	3.14 319	0.34 127	3.90 321	0.30 172	3.75 189	1.19 261	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.03 132	0.05 230

DMCA-RVC	0.90 182	0.64 303	3.30 300	0.03 103	0.04 205	1.30 134	0.06 187	2.65 109	0.73 127	3.21 320	0.09 68	0.99 170	0.66 235	3.14 169	0.99 251	0.01 308	0.04 306	0.02 344	0.01 271	0.07 210	0.01 63

CC-Net-ROB	1.86 312	0.64 303	2.55 263	1.42 375	0.19 294	3.38 320	0.04 161	4.41 280	2.45 326	0.90 137	1.31 239	0.98 169	0.18 141	6.60 315	0.53 207	1.14 384	1.60 395	7.16 391	0.00 1	1.33 380	0.32 356

LE_ROB	12.79 400	0.64 303	10.26 388	2.13 379	1.29 372	7.25 371	5.81 393	9.09 383	49.27 417	57.55 417	24.58 402	23.68 398	31.13 413	9.00 376	23.57 411	0.04 340	0.06 323	0.13 366	0.20 359	0.08 221	0.11 298

Consistency-Raft	1.36 262	0.65 306	4.81 352	0.33 285	0.32 341	1.62 241	0.11 214	3.65 219	3.80 349	0.33 61	6.12 347	0.86 153	2.14 315	0.94 109	1.25 265	0.02 330	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.01 63

AF-Net	2.17 327	0.65 306	3.53 310	0.00 1	0.09 245	2.02 272	0.48 302	6.44 365	1.70 273	3.36 324	10.22 365	4.95 342	2.81 331	4.34 214	2.66 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.01 63

ADCRef	2.29 331	0.65 306	5.67 365	0.10 208	0.09 245	4.81 349	0.76 320	4.75 304	1.37 223	2.88 309	1.67 250	1.62 211	2.30 318	3.77 191	14.93 390	0.02 330	0.00 1	0.01 321	0.10 332	0.20 316	0.11 298

dd	0.34 32	0.67 309	1.55 156	0.04 126	0.01 103	1.22 99	0.03 140	0.84 22	1.16 200	0.18 50	0.05 58	0.12 59	0.05 53	0.29 45	0.44 189	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

RGC	1.86 312	0.67 309	3.45 308	0.07 177	0.26 320	3.29 315	0.11 214	4.78 308	1.46 241	3.26 322	4.51 333	5.14 345	2.68 328	5.46 269	1.94 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.09 290

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 283	0.68 311	4.62 349	0.01 17	0.00 1	5.13 354	0.30 281	4.64 296	1.23 207	2.39 293	0.59 169	2.12 247	2.00 312	4.94 249	2.19 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

pmcnn	3.61 357	0.68 311	5.38 360	0.61 330	1.46 374	2.75 303	1.26 338	5.04 321	1.57 261	8.77 375	11.67 369	18.69 390	2.38 321	6.03 286	5.61 354	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.07 274

LMCR-Stereo	1.10 226	0.69 313	1.95 206	0.50 314	0.01 103	2.73 299	0.09 205	6.20 363	0.64 80	2.37 290	1.76 257	0.13 63	1.59 294	2.94 163	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 202	0.69 313	2.70 271	0.22 254	0.02 170	1.42 174	0.05 174	4.02 249	1.01 176	0.90 137	0.42 142	2.89 285	0.26 167	4.43 221	1.17 259	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.13 269	0.05 230

PSMNet_ROB	1.09 222	0.69 313	2.92 276	0.03 103	0.07 228	1.68 251	0.16 230	3.44 198	1.30 217	0.96 145	0.32 120	2.81 279	0.63 225	4.23 209	2.48 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 214

111	0.79 146	0.70 316	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.19 86	0.16 230	3.78 229	1.98 297	1.22 193	0.91 208	2.01 237	0.32 180	0.32 53	0.64 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.17 326

aanetorigin	2.87 340	0.73 317	8.74 383	0.23 260	0.23 310	1.61 235	2.07 348	1.76 58	1.10 189	14.21 393	10.25 366	2.93 287	3.38 345	4.98 251	4.06 337	0.10 357	0.05 315	0.09 359	0.11 336	0.57 372	0.15 320

HBP-ISP	1.45 273	0.75 318	3.02 281	0.30 280	0.10 254	4.28 340	1.49 342	4.68 297	1.29 215	3.43 328	0.78 197	0.93 161	1.01 256	6.48 311	0.36 177	0.04 340	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.03 190

StereoDRNet	1.48 276	0.75 318	4.58 347	0.05 143	0.10 254	2.49 289	1.10 333	4.62 293	1.47 243	3.38 327	0.62 175	2.29 259	0.65 233	4.52 230	2.89 325	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.01 271	0.05 181	0.07 274

CSAN	2.70 338	0.75 318	3.41 305	0.18 244	0.12 261	4.18 337	4.05 373	4.11 255	4.36 354	6.03 359	6.24 348	4.60 335	4.74 362	7.29 356	3.43 333	0.02 330	0.03 296	0.01 321	0.02 288	0.18 300	0.22 344

MeshStereo	5.78 375	0.75 318	3.04 282	0.25 265	0.14 271	7.88 377	2.09 349	9.64 384	5.18 362	20.48 403	19.06 388	22.80 395	9.54 388	9.64 382	4.88 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.03 190
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	1.05 213	0.76 322	2.06 222	0.07 177	0.00 1	1.35 149	0.03 140	6.80 375	2.57 332	0.79 128	1.20 230	0.94 164	0.12 123	3.81 192	0.41 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 63

ELAS	8.05 384	0.76 322	4.02 325	0.95 357	1.02 368	14.85 392	6.99 402	12.80 391	11.73 382	22.43 408	27.75 406	17.88 388	15.19 399	10.96 389	11.31 380	0.22 368	0.56 388	0.23 372	0.22 365	0.50 369	0.71 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 189	0.77 324	3.36 303	0.46 309	0.01 103	1.32 138	0.09 205	4.57 291	1.26 212	1.88 250	0.22 110	1.09 181	0.42 198	1.79 144	2.09 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 258

ACRE	0.75 133	0.78 325	2.72 274	0.13 219	0.02 170	1.40 165	0.26 261	3.20 165	0.82 146	1.84 247	2.46 291	0.19 75	0.10 105	0.52 84	0.26 134	0.00 1	0.04 306	0.01 321	0.05 309	0.19 307	0.05 230

PDISCO_ROB	2.21 328	0.78 325	3.43 306	0.96 358	2.04 382	7.04 369	0.09 205	7.36 379	5.72 365	1.21 192	1.67 250	3.16 301	1.28 273	7.52 361	1.37 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 350	0.13 312

TRStereo	0.59 94	0.79 327	1.59 169	0.56 323	0.01 103	1.19 86	0.03 140	4.74 301	0.60 57	0.17 48	0.01 1	0.62 122	0.44 200	0.57 91	0.07 39	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.24 369	0.01 25	0.14 319

DGSMNet	2.23 329	0.80 328	6.10 370	0.96 358	1.73 377	3.22 312	4.12 374	5.30 334	1.11 191	1.19 185	2.48 293	3.18 302	0.65 233	4.57 236	1.33 270	1.11 383	1.37 394	1.55 385	1.26 398	1.37 381	1.28 381

SGM-ForestM	12.56 399	0.80 328	4.31 340	1.07 364	0.41 345	21.56 403	8.57 405	17.42 397	19.67 394	29.93 410	28.49 410	45.83 414	27.22 410	26.05 409	18.40 400	0.14 362	0.25 375	0.18 369	0.28 380	0.18 300	0.42 363

ELAS_RVC	7.69 382	0.80 328	4.90 353	1.06 363	1.02 368	10.00 382	9.43 407	9.75 385	14.69 386	21.83 406	20.27 393	17.88 388	16.41 401	13.01 394	10.44 378	0.22 368	0.55 387	0.28 374	0.19 356	0.35 353	0.65 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 133	0.81 331	2.38 250	0.13 219	0.03 189	1.41 169	0.27 264	3.19 163	0.84 151	1.98 257	2.56 296	0.19 75	0.10 105	0.54 88	0.26 134	0.00 1	0.05 315	0.01 321	0.05 309	0.19 307	0.05 230

GwcNet	1.67 297	0.81 331	5.52 361	0.23 260	1.21 371	4.21 338	0.62 313	3.71 223	1.57 261	1.01 161	1.65 249	3.99 324	0.52 207	5.46 269	2.30 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.35 353	0.13 312

ADCL	3.30 350	0.81 331	6.76 377	0.25 265	0.25 317	6.93 367	4.65 382	4.79 309	2.62 333	4.61 348	3.36 316	5.22 347	4.55 360	5.54 274	14.91 389	0.05 346	0.01 225	0.11 363	0.13 340	0.28 341	0.10 294

ARAFT	1.12 231	0.82 334	4.11 331	0.04 126	0.00 1	1.64 244	0.03 140	4.85 312	1.69 272	2.78 307	0.57 158	0.47 109	0.11 113	4.81 244	0.24 123	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.05 230

ADCPNet	3.63 358	0.82 334	13.20 393	0.08 189	0.43 346	7.02 368	2.23 354	4.77 306	2.41 323	4.31 343	1.96 267	7.57 366	5.16 367	6.45 310	13.80 387	0.02 330	0.75 389	0.04 351	0.90 397	0.16 289	0.53 364

Wz-Net-LNSev	1.30 253	0.85 336	6.26 373	0.02 64	0.03 189	4.02 333	0.13 222	4.21 263	1.12 195	0.77 123	0.10 70	3.60 314	1.11 261	2.68 158	1.12 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

MANE	14.02 404	0.85 336	3.53 310	2.13 379	3.75 388	18.44 396	6.14 394	22.67 411	27.90 401	33.01 412	41.08 415	41.26 413	30.90 412	23.39 405	17.99 398	0.47 379	0.76 390	0.91 383	4.04 406	0.17 293	1.00 378

DeepPrunerF	2.50 333	0.87 338	14.90 395	0.17 240	0.31 339	1.41 169	0.29 275	5.62 351	9.97 380	1.02 162	0.43 146	2.01 237	1.65 296	6.85 333	3.99 336	0.00 1	0.01 225	0.07 356	0.10 332	0.24 324	0.12 307

IPLGR_C	0.75 133	0.88 339	2.58 265	0.13 219	0.02 170	1.40 165	0.27 264	3.19 163	0.84 151	1.92 251	2.46 291	0.18 74	0.11 113	0.49 83	0.26 134	0.00 1	0.05 315	0.01 321	0.05 309	0.19 307	0.06 258

AANet_RVC	1.66 293	0.88 339	3.52 309	0.06 157	0.00 1	1.22 99	0.00 1	3.25 168	2.51 328	2.21 272	4.49 332	3.65 316	0.20 153	7.10 352	3.42 332	0.50 380	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.05 230

SANet	4.63 368	0.89 341	5.34 359	0.30 280	0.09 245	7.43 372	3.75 371	6.53 367	16.16 390	6.79 363	13.29 373	12.44 377	7.74 379	7.38 357	4.11 338	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.31 355

DN-CSS_ROB	0.77 138	0.90 342	2.01 215	0.85 350	0.00 1	1.47 190	0.01 55	2.92 128	0.93 163	0.12 39	0.53 157	0.44 105	0.16 134	4.33 213	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 346	0.01 63

SDNR	3.31 352	0.91 343	6.28 374	0.44 305	0.02 170	26.11 410	0.01 55	3.81 236	1.62 268	2.82 308	11.06 368	2.93 287	0.60 217	7.95 367	1.52 276	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.12 307

FADNet	1.20 244	0.93 344	4.51 345	0.03 103	0.06 220	2.56 292	0.16 230	4.02 249	1.42 233	0.32 60	0.06 63	1.66 216	1.07 259	5.56 275	0.87 241	0.19 367	0.02 274	0.01 321	0.01 271	0.50 369	0.03 190

GANetREF_RVC	1.10 226	0.95 345	2.98 278	0.06 157	0.00 1	2.23 277	0.18 238	3.95 246	2.53 330	0.56 97	0.32 120	1.89 230	0.66 235	5.03 252	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 214
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	1.93 316	0.97 346	3.83 322	0.55 322	2.19 383	1.49 197	0.05 174	4.09 253	1.00 175	2.59 300	2.77 301	5.17 346	5.63 373	7.19 353	0.63 224	0.00 1	0.10 351	0.00 1	0.00 1	0.25 330	0.20 340

ADCP+	2.87 340	0.98 347	8.75 384	0.07 177	0.16 281	5.93 363	2.90 363	4.00 248	1.84 281	1.52 218	0.27 115	3.81 320	3.22 343	6.05 288	17.38 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.30 351

MFMNet_re	2.02 322	0.98 347	4.27 336	2.74 385	0.88 364	1.47 190	0.15 226	4.21 263	3.18 340	6.63 362	6.93 352	1.87 229	3.63 350	2.13 150	0.99 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.05 230

PVD	5.81 376	0.99 349	5.56 363	0.72 340	0.51 353	6.72 366	0.18 238	9.90 386	23.69 395	11.45 384	19.26 390	8.18 367	9.46 387	9.24 377	9.49 375	0.02 330	0.16 368	0.00 1	0.08 325	0.18 300	0.40 362

FADNet-RVC-Resample	1.08 215	1.00 350	5.32 358	0.10 208	0.14 271	1.53 209	0.25 258	3.62 216	1.18 201	0.51 95	0.19 101	1.04 174	0.28 171	5.20 258	0.44 189	0.10 357	0.16 368	0.09 359	0.06 318	0.24 324	0.21 342

PWC_ROB	2.90 342	1.01 351	6.12 371	0.53 319	0.57 358	1.30 134	0.40 294	3.85 240	4.42 357	7.37 367	15.40 378	3.03 295	1.55 287	6.31 300	5.74 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 363	0.05 230

SHD	3.01 343	1.02 352	5.52 361	0.45 308	0.39 344	4.12 335	0.17 233	6.68 370	12.04 383	7.20 366	3.36 316	4.40 329	2.58 326	4.69 238	7.17 364	0.01 308	0.04 306	0.00 1	0.03 294	0.22 320	0.17 326

PASM	1.58 288	1.05 353	7.51 378	0.56 323	0.09 245	1.37 156	0.28 272	2.85 124	1.44 238	3.91 337	0.44 147	3.02 293	0.64 228	6.38 304	1.59 280	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.03 294	0.26 332	0.15 320

FADNet_RVC	1.15 237	1.06 354	4.34 341	0.02 64	0.06 220	2.77 304	0.04 161	3.50 205	0.80 143	0.35 73	0.32 120	0.65 126	0.09 98	5.20 258	1.56 277	0.24 373	0.34 382	0.11 363	0.33 384	0.65 376	0.60 365

FADNet-RVC	1.10 226	1.07 355	4.79 351	0.03 103	0.00 1	1.60 231	0.08 196	3.77 227	1.70 273	0.35 73	0.07 64	0.61 120	0.66 235	5.32 264	1.11 255	0.01 308	0.08 341	0.00 1	0.00 1	0.48 367	0.18 332

SAMSARA	3.32 353	1.07 355	6.25 372	0.86 354	0.31 339	7.55 374	3.87 372	5.26 333	4.20 353	7.43 368	3.35 315	10.04 374	3.83 354	6.98 347	4.83 346	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.05 309	0.17 293	0.22 344

iResNetv2_ROB	1.08 215	1.12 357	4.68 350	1.09 365	0.00 1	1.38 162	0.05 174	3.83 237	1.11 191	0.80 130	1.15 224	1.02 173	0.12 123	4.52 230	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 347	0.03 190

RAFT + AFF	1.63 290	1.13 358	2.62 268	0.04 126	0.80 363	2.29 281	1.03 330	5.54 347	2.06 301	1.77 241	1.81 260	1.22 188	3.65 351	6.23 296	1.57 279	0.01 308	0.35 383	0.00 1	0.01 271	0.33 347	0.12 307

Syn2CoEx	1.66 293	1.17 359	4.29 337	0.04 126	0.00 1	1.44 178	0.56 308	5.33 336	1.98 297	2.01 261	2.12 278	2.08 242	2.81 331	6.55 313	2.42 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 347	0.06 258

EDNetEfficient	6.54 379	1.17 359	33.15 406	0.66 335	1.96 379	2.07 273	3.72 370	2.80 120	14.85 387	20.02 402	9.69 364	6.59 360	10.19 390	7.19 353	15.49 392	0.03 338	0.10 351	0.01 321	0.20 359	0.62 375	0.29 350

Wz-Net-MNSev	1.85 311	1.19 361	5.61 364	0.01 17	0.00 1	4.74 348	2.16 352	4.93 315	1.48 247	3.77 333	1.24 234	1.77 222	2.56 324	4.94 249	2.61 321	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 63

XQC	2.57 335	1.20 362	6.33 375	0.18 244	0.01 103	3.84 331	0.33 287	5.24 328	3.83 350	4.43 344	1.94 265	4.58 333	3.19 341	7.19 353	8.67 372	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.03 294	0.27 335	0.19 336

RTSC	2.66 336	1.24 363	6.04 369	0.18 244	0.02 170	4.40 344	0.08 196	4.29 272	4.98 360	6.00 358	3.15 311	2.97 291	1.56 288	6.71 325	10.89 379	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.05 309	0.40 359	0.24 348

SQANet	2.28 330	1.25 364	2.39 251	4.17 388	2.91 384	2.60 294	0.24 257	4.17 260	0.83 148	2.42 294	0.57 158	1.59 205	0.88 250	3.30 171	0.68 229	7.35 394	0.12 358	0.47 377	0.02 288	6.56 388	3.00 389

otaku	3.17 346	1.32 365	2.49 258	6.07 390	3.26 386	4.62 346	2.15 351	5.35 337	1.34 221	2.00 258	2.54 295	3.50 313	1.49 280	3.68 183	1.11 255	7.89 395	0.23 374	1.88 386	0.03 294	7.74 391	4.78 394

Ntro	3.24 347	1.34 366	2.83 275	7.27 392	4.43 390	6.22 365	0.74 319	4.73 300	1.48 247	0.39 80	1.77 259	2.70 274	1.28 273	4.59 237	1.25 265	8.06 396	0.28 379	2.12 389	0.05 309	8.11 392	5.16 395

ADCMid	3.95 363	1.34 366	10.91 390	0.18 244	0.38 343	5.02 352	1.27 339	4.87 313	2.94 338	11.15 382	3.60 321	6.76 361	5.21 370	6.40 309	16.96 394	0.12 360	0.08 341	0.55 381	0.46 386	0.53 371	0.19 336

SGM+DAISY	4.39 366	1.34 366	5.18 356	1.01 361	0.88 364	5.61 359	2.86 362	4.88 314	3.53 343	13.29 389	13.95 375	12.66 378	7.55 378	7.98 368	5.39 353	0.23 372	0.18 371	0.15 367	0.24 369	0.29 342	0.64 367

Anonymous Stereo	1.78 307	1.37 369	7.79 379	0.42 303	0.07 228	1.49 197	3.20 364	3.31 178	1.84 281	2.75 305	1.14 222	1.84 228	0.09 98	6.89 340	3.32 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.01 63

PWCDC_ROB	3.06 344	1.38 370	3.81 320	0.14 229	0.00 1	3.14 310	0.02 99	4.40 279	12.35 384	1.08 172	23.69 400	2.01 237	2.01 313	3.87 196	2.43 314	0.24 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 374	0.08 284

GASNet	1.43 271	1.53 371	4.54 346	0.31 282	0.02 170	1.49 197	0.20 245	3.86 242	1.95 294	0.75 119	1.37 242	2.11 245	1.57 291	5.82 284	2.60 320	0.00 1	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.43 361	0.10 294

ACVNet-4b	5.67 374	1.65 372	4.43 343	9.46 398	7.11 397	8.72 379	1.68 345	6.61 368	5.76 366	0.27 55	6.49 350	11.67 375	2.43 323	8.40 371	1.56 277	9.06 400	2.34 400	10.49 399	0.02 288	9.22 398	5.98 398

LSM	7.38 381	1.68 373	22.24 401	3.99 387	40.72 417	3.54 326	4.79 386	4.74 301	6.65 371	10.25 379	13.51 374	4.49 331	3.81 353	6.91 342	5.31 352	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.26 332	14.60 413

WAO-6	11.09 394	1.69 374	3.21 295	7.54 393	7.10 396	16.34 393	6.63 400	20.12 402	38.64 411	9.67 378	19.28 391	27.53 400	10.97 393	12.43 393	11.57 382	4.26 388	2.35 401	10.54 400	0.02 288	7.59 390	4.29 392

WZ-Net	4.16 365	1.75 375	23.59 402	0.08 189	0.04 205	2.62 298	2.16 352	5.89 357	4.74 359	5.73 357	3.51 319	6.99 364	4.89 365	10.82 388	10.11 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.11 298

MFN_U_SF_RVC	3.76 360	1.77 376	9.85 386	0.84 347	0.27 325	9.50 380	0.49 304	8.07 381	3.41 342	4.81 350	3.28 314	9.40 372	3.49 346	7.76 366	8.31 371	0.41 377	0.54 386	0.52 379	0.80 395	0.89 377	0.84 373

SuperB	3.70 359	1.77 376	15.73 396	0.31 282	0.05 212	4.37 342	1.67 344	3.58 214	11.57 381	2.36 289	1.32 240	2.03 240	1.91 308	6.95 345	9.01 373	0.05 346	0.03 296	0.10 362	0.08 325	11.00 403	0.10 294

WAO-7	9.09 387	1.79 378	3.55 312	0.80 345	0.15 276	18.67 397	4.36 380	23.07 412	26.68 400	12.59 387	27.90 407	22.52 394	13.03 395	13.53 395	11.47 381	0.09 356	0.03 296	0.58 382	0.10 332	0.47 366	0.34 357

ACVNet_2	8.69 385	1.80 379	5.09 355	8.55 396	6.72 394	13.47 388	4.34 379	13.70 392	23.86 396	6.89 365	19.74 392	20.52 391	5.36 371	7.70 365	2.48 316	8.53 397	1.67 397	7.99 393	0.32 383	8.79 396	6.29 402

ACVNet_1	6.16 378	1.86 380	4.43 343	9.52 399	7.22 398	7.59 375	2.37 356	9.99 387	6.71 372	3.84 335	5.35 341	13.23 381	4.90 366	6.25 297	1.94 301	9.06 400	2.40 402	10.88 401	0.11 336	9.58 400	6.03 399

EDNetEfficientorigin	10.31 392	1.90 381	98.96 426	0.22 254	0.23 310	2.73 299	0.71 317	4.50 286	16.94 391	18.72 396	15.36 377	12.74 379	10.73 392	8.96 375	11.94 384	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.25 330	1.31 382

Dean	11.46 397	2.03 382	5.20 357	10.73 401	8.20 401	18.71 398	5.73 391	21.10 406	41.49 414	11.12 381	22.16 397	25.92 399	7.74 379	7.52 361	4.31 340	9.01 399	2.27 399	9.95 398	0.61 391	9.18 397	6.22 400

ADCS	5.09 372	2.15 383	16.58 397	0.34 291	0.07 228	5.91 362	4.26 376	6.73 373	6.99 374	9.44 377	6.09 346	6.57 359	5.17 369	9.54 381	21.38 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 355	0.23 347

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 373	2.33 384	8.42 382	0.33 285	0.27 325	24.60 409	8.84 406	5.50 344	9.75 379	3.82 334	8.16 359	8.53 369	1.82 303	9.44 379	5.18 351	1.02 382	1.65 396	0.33 375	0.47 387	1.06 379	0.90 375

LVE	11.10 395	2.36 385	3.34 302	9.94 400	8.13 400	21.22 402	7.75 404	16.47 396	32.55 406	8.55 373	23.64 399	23.22 397	7.93 382	10.98 390	6.65 359	9.45 402	2.55 408	11.08 402	0.58 390	9.35 399	6.28 401

Wz-Net-SNSev	2.53 334	2.49 386	10.66 389	0.39 300	0.01 103	2.73 299	0.40 294	5.02 320	1.50 251	2.15 267	2.12 278	6.48 357	1.11 261	9.47 380	5.84 356	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.06 258

AnyNet_C32	3.93 362	2.58 387	12.07 392	0.39 300	0.49 352	5.50 357	6.45 399	4.44 283	2.19 314	6.86 364	2.94 306	5.28 348	3.20 342	6.63 318	18.37 399	0.08 353	0.04 306	0.20 370	0.09 328	0.57 372	0.19 336

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 350	2.61 388	7.84 380	0.09 200	0.26 320	12.92 386	7.62 403	4.25 267	3.64 347	2.95 312	3.99 329	4.61 336	1.22 266	8.36 370	1.77 287	0.59 381	1.15 393	0.04 351	0.85 396	0.48 367	0.67 369

RTS	9.75 390	2.69 389	65.25 414	0.85 350	1.99 380	14.36 389	4.75 384	5.69 353	17.29 392	7.97 370	19.00 385	6.83 362	3.02 337	26.15 410	18.62 402	0.00 1	0.15 366	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.16 322

RTSA	9.75 390	2.69 389	65.25 414	0.85 350	1.99 380	14.36 389	4.75 384	5.69 353	17.29 392	7.97 370	19.00 385	6.83 362	3.02 337	26.15 410	18.62 402	0.00 1	0.15 366	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.16 322

IMH-64-1	9.55 388	2.76 391	2.44 252	11.17 402	9.13 402	12.03 384	5.45 389	18.33 398	15.78 388	6.59 360	18.69 383	16.95 386	6.20 374	10.63 386	8.06 368	9.46 403	2.46 403	15.42 406	1.61 399	10.89 401	6.88 403

IMH-64	9.55 388	2.76 391	2.44 252	11.17 402	9.13 402	12.03 384	5.45 389	18.33 398	15.78 388	6.59 360	18.69 383	16.95 386	6.20 374	10.63 386	8.06 368	9.46 403	2.46 403	15.42 406	1.61 399	10.89 401	6.88 403

RainbowNet	4.74 369	3.21 393	3.07 285	9.34 397	6.01 391	4.89 351	3.60 369	7.09 376	4.39 356	1.63 230	3.01 307	4.72 337	2.96 335	5.53 272	1.19 261	8.95 398	2.12 398	8.48 394	0.19 356	8.75 393	5.73 396

IMH	11.11 396	3.50 394	2.56 264	11.25 404	9.13 402	14.49 391	5.10 387	20.68 405	26.30 399	8.28 372	23.85 401	20.63 392	9.19 386	12.39 392	7.96 366	9.50 405	2.50 405	15.28 405	1.66 401	11.07 404	6.96 405

WAO-8	13.93 402	3.75 395	4.23 334	7.74 394	6.54 392	22.81 405	2.39 358	22.66 409	45.98 415	18.88 399	35.42 412	33.21 405	16.91 402	16.55 400	12.78 385	5.01 390	0.81 391	9.89 396	0.77 393	8.77 395	3.61 390

Venus	13.93 402	3.75 395	4.23 334	7.74 394	6.54 392	22.81 405	2.39 358	22.66 409	45.98 415	18.88 399	35.42 412	33.21 405	16.91 402	16.55 400	12.78 385	5.01 390	0.81 391	9.89 396	0.77 393	8.76 394	3.61 390

AnyNet_C01	6.59 380	4.31 397	36.24 408	0.96 358	0.46 349	9.96 381	5.74 392	6.02 362	3.63 346	7.59 369	8.56 360	8.83 370	3.14 340	13.74 396	20.83 406	0.12 360	0.08 341	0.25 373	0.09 328	1.01 378	0.34 357

JetBlue	13.83 401	5.03 398	33.82 407	0.84 347	6.92 395	50.14 416	20.02 414	15.09 393	8.92 378	11.33 383	17.05 380	28.25 401	18.01 406	32.60 414	18.53 401	0.32 375	0.12 358	0.15 367	0.23 367	4.59 386	4.64 393

Wz-Net-TNSev	3.91 361	5.20 399	20.57 399	0.15 231	0.01 103	7.14 370	3.57 368	6.70 372	3.57 344	1.74 235	0.58 160	7.39 365	4.33 358	8.86 374	7.99 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.24 324	0.16 322

PWCK	8.72 386	5.37 400	16.61 398	5.74 389	0.12 261	19.88 399	11.41 409	11.31 390	13.42 385	14.07 390	12.84 372	13.20 380	8.05 383	15.44 397	10.25 377	5.95 392	0.22 373	2.09 388	0.05 309	7.50 389	0.92 376

coex-ft	12.01 398	5.60 401	80.23 417	0.15 231	0.15 276	1.88 266	0.73 318	2.66 110	30.12 403	49.31 416	16.59 379	15.97 385	14.42 398	6.79 331	14.50 388	0.05 346	0.08 341	0.01 321	0.05 309	0.37 357	0.61 366

TorneroNet-64	15.45 406	5.66 402	3.44 307	13.86 405	12.03 406	28.15 412	6.27 397	19.89 401	38.68 412	12.16 386	28.06 408	35.76 408	15.44 400	19.56 403	15.40 391	9.71 406	2.52 406	19.13 409	2.70 402	12.55 406	7.94 407

TorneroNet	16.10 407	5.74 403	4.12 332	13.88 406	11.97 405	26.89 411	6.85 401	21.13 407	38.32 410	14.15 391	33.36 411	33.52 407	17.49 404	18.89 402	19.64 404	9.77 407	2.53 407	19.43 410	3.35 403	13.21 407	7.86 406

KSHMR	14.27 405	6.95 404	5.79 367	15.08 408	12.84 407	17.44 394	10.61 408	18.88 400	30.94 404	18.81 398	22.21 398	28.54 402	8.85 384	15.56 398	9.24 374	10.34 410	3.60 412	21.61 412	4.68 409	14.48 408	8.94 408

BEATNet-Init1	17.91 409	7.45 405	36.82 409	1.88 378	1.38 373	37.29 415	14.71 412	21.90 408	24.20 397	38.07 413	36.59 414	50.41 415	32.00 414	29.42 412	21.83 409	0.33 376	0.39 384	0.47 377	0.54 389	1.50 383	1.07 379

UDG	2.86 339	8.81 406	1.57 165	2.60 383	0.89 366	2.39 286	0.11 214	3.42 194	1.02 177	2.18 270	3.64 323	5.04 344	1.60 295	4.17 207	2.09 307	1.21 385	0.04 306	7.69 392	3.67 405	4.10 385	0.93 377

UNDER WATER-64	20.03 412	10.28 407	31.50 405	20.05 411	13.64 408	32.81 414	23.45 415	16.01 394	33.44 407	22.01 407	17.25 381	40.58 412	32.20 415	24.50 407	22.36 410	10.06 408	2.70 410	18.37 408	4.24 407	14.84 409	10.24 412

DDUNet	3.28 349	10.54 408	2.29 246	3.50 386	3.31 387	4.21 338	0.21 247	3.77 227	1.03 178	2.54 298	3.17 313	3.20 303	0.21 157	3.89 197	0.69 230	1.94 386	0.05 315	9.87 395	3.53 404	5.03 387	2.55 388

UNDER WATER	19.61 411	12.37 409	31.14 404	20.44 412	14.31 409	28.63 413	18.15 413	16.43 395	34.24 408	20.82 404	19.14 389	38.83 409	30.09 411	24.31 406	20.97 407	10.09 409	2.68 409	19.51 411	4.70 410	15.52 410	9.93 410

MADNet+	10.71 393	14.57 410	70.07 416	0.58 326	0.47 351	19.89 400	4.20 375	11.05 388	6.87 373	3.03 316	5.99 345	9.01 371	6.35 376	31.95 413	28.31 412	0.22 368	0.26 378	0.01 321	0.04 304	0.46 363	0.87 374

ktn	19.15 410	18.52 411	6.39 376	22.64 414	17.26 412	24.47 407	12.11 410	24.52 413	34.74 409	18.75 397	27.70 404	32.54 403	17.85 405	15.71 399	16.67 393	22.09 414	3.64 413	28.95 415	10.91 413	17.40 412	10.22 411

DPSimNet_ROB	25.03 414	19.56 412	24.93 403	24.36 415	17.85 413	22.25 404	25.93 416	28.52 414	29.10 402	32.61 411	28.25 409	32.87 404	26.42 408	24.51 408	40.42 414	16.75 413	13.93 415	25.19 413	22.38 416	19.96 414	24.75 418

notaker	17.52 408	21.54 413	7.84 380	18.05 410	14.44 410	17.58 395	6.43 398	20.13 403	24.44 398	21.34 405	27.71 405	39.12 410	18.78 407	19.63 404	20.40 405	11.95 411	2.71 411	25.51 414	5.85 411	17.10 411	9.78 409

DispFullNet	7.91 383	23.96 414	13.67 394	14.71 407	7.88 399	4.83 350	0.04 161	5.01 319	2.89 336	8.86 376	4.96 336	6.11 353	10.72 391	10.18 385	3.51 334	2.44 387	0.33 381	15.15 404	4.65 408	12.33 405	5.95 397

SPstereo	60.73 419	26.49 415	40.67 411	33.02 416	24.24 415	71.50 419	79.28 419	100.00 429	100.00 427	97.54 425	96.19 424	100.00 430	94.96 424	94.75 423	75.88 419	28.65 416	21.81 416	46.87 419	42.08 418	19.71 413	20.91 416

HanzoNet	29.69 415	29.33 416	21.66 400	21.75 413	19.07 414	24.58 408	12.99 411	28.87 415	40.49 413	43.09 414	44.02 416	55.65 416	44.93 416	43.17 416	44.44 415	27.88 415	9.47 414	29.77 416	15.86 415	20.94 415	15.84 414

MADNet++	47.78 417	34.15 417	37.11 410	42.94 417	41.23 418	64.94 417	30.63 417	60.79 418	53.26 418	72.08 418	61.65 418	57.68 417	54.96 417	58.03 417	59.24 418	43.01 418	36.17 418	36.07 417	22.50 417	47.50 417	41.67 419

JetRed	34.54 416	39.28 418	62.16 412	15.62 409	26.51 416	69.20 418	40.79 418	31.43 416	32.41 405	46.06 415	44.55 417	40.19 411	26.50 409	38.43 415	56.06 417	12.76 412	37.49 419	13.23 403	9.38 412	29.52 416	19.34 415

DLNR_Zeroshot_test	23.05 413	49.79 419	87.94 418	97.52 430	94.73 425	1.18 85	0.00 1	20.60 404	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 215	0.10 62	32.22 417	0.04 306	0.00 1	0.27 376	72.00 423	0.06 258

LRCNet_RVC	60.63 418	63.16 420	62.94 413	69.09 422	50.21 419	19.92 401	0.07 190	58.32 417	5.21 363	75.67 419	86.75 419	74.68 418	62.48 418	59.01 418	49.80 416	93.38 424	56.36 423	93.48 424	92.95 424	67.44 422	71.73 424

ASD4		67.10 421

xxxxx1	76.92 421	82.43 422	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 423	75.84 419	80.96 419	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

tt_ll	76.92 421	82.43 422	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 423	75.84 419	80.96 419	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

ff	76.92 421	82.43 422	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 423	75.84 419	80.96 419	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

MEDIAN_ROB	96.83 425	99.41 425	98.66 425	94.75 425	94.23 424	93.08 421	90.54 421	95.61 424	94.75 422	97.65 426	97.73 425	98.30 424	96.57 425	94.51 422	93.74 425	99.78 434	98.24 425	99.99 428	99.89 427	99.48 428	99.67 428

HaxPig	97.68 427	99.63 426	91.34 419	99.82 435	99.97 429	88.15 420	88.00 420	98.28 425	99.93 426	99.98 429	99.99 427	99.95 428	99.99 428	96.29 424	92.24 424	99.99 436	99.98 428	100.00 429	99.99 428	100.00 437	99.98 435

Anonymous_1	97.10 426	99.72 427	99.64 428	92.33 423	93.91 423	100.00 428	100.00 428	99.20 426	99.90 425	98.57 427	99.75 426	99.14 425	99.94 427	98.50 425	99.54 426	87.90 422	98.87 426	90.88 423	96.91 425	92.22 424	95.12 425

PML	89.08 424	99.72 427	92.85 420	94.72 424	94.92 426	99.54 427	97.42 426	93.50 422	95.96 423	99.77 428	92.33 423	95.35 423	93.51 423	99.96 430	91.15 423	99.98 435	31.71 417	100.00 429	45.94 419	93.46 425	69.88 423

AVERAGE_ROB	99.23 431	99.81 429	97.56 424	100.00 438	100.00 431	96.24 425	91.02 422	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.98 431	99.97 428	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 437	100.00 437

DPSMNet_ROB	99.46 433	99.94 430	99.98 430	96.59 429	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.81 427	100.00 427	95.87 424	100.00 428	99.32 426	100.00 429	99.79 427	99.99 429	98.46 428	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	100.00 437

DGTPSM_ROB	99.45 432	99.94 430	99.98 430	96.58 428	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.81 427	100.00 427	95.86 423	100.00 428	99.32 426	100.00 429	99.79 427	99.99 429	98.34 427	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	99.99 436

test_example2	98.83 428	99.97 432	99.97 429	99.96 437	99.97 429	99.46 426	99.97 427	95.54 423	100.00 427	100.00 430	100.00 428	93.37 422	93.47 422	99.93 429	99.91 427	100.00 437	99.79 427	96.64 425	98.71 426	100.00 437	100.00 437

MyStereo03	99.95 436	100.00 433	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

MyStereo02	99.95 436	100.00 433	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

MyStereo	99.95 436	100.00 433	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

Selective-RAFT-Error	100.00 439	100.00 433	100.00 432	100.00 438	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

CasAABBNet	99.94 434	100.00 433	100.00 432	99.72 431	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.96 431	99.95 430

LSM0	99.94 434	100.00 433	100.00 432	99.84 436	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.22 433	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.83 429

DPSM_ROB	99.17 429	100.00 433	100.00 432	96.28 426	98.84 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 426

DPSM	99.17 429	100.00 433	100.00 432	96.28 426	98.84 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 426

Low-res two-view benchmark