Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

AnonymousM	2.71 257	6.75 515	0.98 1	0.73 183	0.06 27	2.41 161	0.53 226	5.30 190	3.05 127	4.75 214	2.09 111	1.89 167	1.01 159	1.88 84	0.51 108	0.01 237	0.02 239	17.42 536	4.76 536	0.02 71	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 29	0.23 29	1.05 2	0.06 30	1.40 366	1.24 30	0.00 1	3.56 76	1.36 47	0.06 1	0.04 11	0.08 29	0.10 11	4.03 147	0.14 9	0.01 237	0.07 372	0.00 1	0.01 301	0.01 24	0.02 86

castereo	0.87 51	0.60 273	1.07 3	0.34 127	0.17 127	1.89 109	0.79 301	4.84 151	2.05 64	0.65 102	2.55 127	0.31 81	0.40 79	1.02 34	0.38 67	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.24 450	0.03 116	0.02 86

dual_stereo	0.56 20	0.32 84	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 78	1.17 45	0.12 4	0.03 5	0.20 49	0.11 15	2.77 107	0.51 108	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.16 411	0.00 1	0.02 86

MLG-Stereo	0.72 39	0.23 29	1.13 5	0.06 30	0.16 117	1.24 30	0.00 1	3.84 97	1.40 48	0.06 1	0.03 5	0.08 29	0.10 11	5.71 204	0.16 11	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

IGEV-RUCA	0.81 48	0.15 1	1.13 5	0.52 154	0.32 207	2.13 132	0.51 224	3.46 66	1.71 56	0.95 115	0.16 16	0.24 65	0.55 111	2.81 109	0.41 72	0.12 435	0.21 474	0.20 486	0.25 455	0.21 378	0.20 395

Selective-IGEV	1.23 102	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 127	2.38 158	0.54 229	6.10 231	2.51 84	0.41 69	3.20 148	0.26 68	0.29 51	6.94 283	0.16 11	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.11 396	0.04 145	0.10 301

SGD-Stereo	0.69 33	0.30 66	1.15 8	0.25 103	0.12 91	1.26 39	0.29 166	1.87 7	0.62 2	0.50 90	0.51 39	0.08 29	0.11 15	6.67 263	0.09 1	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 101	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 50	0.07 18	0.17 23	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2	0.46 7	0.39 152	1.17 9	0.37 133	0.17 127	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 61	0.19 12	0.87 60	0.13 40	0.19 26	0.57 5	0.43 78	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.00 1

LG-G_1	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

LG-G	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

GLC_STEREO	0.75 42	0.29 55	1.19 11	0.55 159	0.01 1	1.98 119	0.57 244	3.07 24	3.02 126	0.90 113	1.48 85	0.19 45	0.40 79	0.93 29	0.36 57	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

MLG-Stereo_test2	0.57 22	0.28 50	1.20 14	0.07 39	0.68 290	1.34 52	0.02 22	3.39 56	1.41 49	0.06 1	0.02 1	0.12 39	0.10 11	2.37 98	0.31 47	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

AIO-Stereo	0.94 60	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 154	0.62 255	5.50 205	2.61 91	0.30 33	3.32 151	0.41 97	0.25 37	1.12 40	0.17 14	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.35 481	0.06 199	0.12 329

LG-Stereo_L1	0.69 33	0.32 84	1.21 16	0.10 55	0.16 117	1.38 57	0.20 138	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 247	0.36 57	0.01 237	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

1w_stereo	0.64 26	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 259	1.19 15	0.08 69	3.24 45	0.84 13	0.48 86	2.37 123	0.04 2	1.57 212	0.84 25	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 55	1.25 18	0.24 101	0.10 67	0.41 3	0.07 62	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 33	0.37 71	0.46 4	0.12 3	0.03 366	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 31	0.23 29	1.29 19	0.04 20	0.31 203	1.26 39	0.09 77	3.24 45	0.86 19	0.42 74	0.59 41	0.03 1	0.56 113	4.36 160	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.06 12	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RSM	1.21 100	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 167	0.51 224	3.78 92	2.74 103	0.48 86	2.38 124	2.18 176	0.28 47	6.77 268	0.56 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.07 217	0.05 214

2w_stereo	0.56 20	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 34	3.42 64	0.81 11	0.79 108	0.73 50	0.07 18	1.24 187	0.81 20	0.37 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 41	0.23 29	1.31 23	0.06 30	1.62 376	1.95 115	0.01 5	3.29 49	1.81 58	0.38 54	1.68 96	0.10 37	1.16 179	0.91 28	0.19 17	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

3.75w	0.62 23	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 354	1.25 34	0.01 5	3.23 43	0.87 23	0.38 54	0.23 26	0.07 18	0.40 79	2.96 112	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RSM++	1.02 74	0.24 38	1.33 25	0.86 196	0.04 13	2.78 210	0.30 172	2.63 15	2.67 94	0.48 86	1.95 106	0.52 110	0.25 37	5.50 196	0.57 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.11 278	0.09 279

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 71	1.35 27	0.06 30	0.17 127	1.30 47	0.01 5	3.52 72	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 14	0.22 22	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

SMoEStereo_RVC	0.95 61	0.35 125	1.37 28	0.63 174	0.07 35	2.07 124	0.16 120	2.88 20	1.68 54	0.30 33	1.23 76	0.19 45	0.28 47	6.80 269	0.84 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.13 337

4w-stereo	0.55 18	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 217	1.26 39	0.06 54	3.13 30	0.86 19	0.28 26	0.82 59	0.06 12	0.67 125	1.59 64	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.25w	0.67 29	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 47	3.23 43	0.87 23	0.36 50	1.17 74	0.07 18	0.69 128	3.67 131	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 101	1.42 31	0.13 79	0.16 117	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 38	0.21 17	0.07 12	0.08 29	0.10 11	1.10 38	0.31 47	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

4.25w-stereo	0.52 13	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 18	0.23 29	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 69	3.20 40	0.86 19	0.39 62	0.16 16	0.07 18	0.88 150	1.99 87	0.24 26	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 33	0.23 29	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 74	0.90 33	0.20 13	1.48 85	0.07 18	0.50 103	3.73 133	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 7	0.23 29	1.44 36	0.05 26	0.77 304	1.17 13	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 23	0.07 18	0.04 1	0.83 21	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.01 18

CES	1.56 127	0.35 125	1.44 36	0.42 140	7.70 523	2.66 199	0.13 101	4.89 153	2.53 86	0.25 23	1.10 67	0.33 88	0.31 61	1.61 66	0.58 118	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.54 459	6.26 526

LG-Stereo_L2	0.64 26	0.33 101	1.46 39	0.10 55	0.18 142	1.30 47	0.19 132	3.53 74	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 152	0.36 57	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

WCG-NET	1.24 103	0.43 191	1.46 39	0.33 122	0.08 51	2.14 133	1.08 353	3.09 26	6.86 329	2.73 152	3.43 159	0.74 123	0.94 155	0.89 26	0.33 50	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.05 214

PSM-AAD	3.33 319	0.20 18	1.47 41	0.73 183	0.54 270	2.55 177	6.19 481	4.97 159	3.27 145	10.92 456	11.92 393	2.95 196	9.59 476	7.90 343	0.82 166	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	2.47 510

111111	0.97 63	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 342	1.43 65	0.05 47	4.77 147	1.70 55	0.44 79	2.88 136	0.09 33	0.17 23	4.66 168	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 18

tt45	1.09 84	0.35 125	1.49 42	0.39 137	0.23 170	3.50 285	0.14 108	3.35 54	1.81 58	0.36 50	2.04 109	0.27 71	0.26 43	6.84 272	0.63 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.03 135

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 399	1.34 52	0.37 184	2.03 8	0.93 37	0.29 29	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 27	0.22 22	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3w_stereo	0.53 17	0.23 29	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 53	0.88 28	0.44 79	0.43 35	0.07 18	1.04 164	1.04 36	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

monsters	0.87 51	0.28 50	1.54 46	0.47 151	2.71 437	1.38 57	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 37	0.05 4	0.13 19	5.72 205	0.42 76	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 65	2.14 475	1.55 47	0.88 198	0.26 182	0.56 6	0.04 34	2.80 18	0.86 19	0.30 33	0.80 57	0.21 59	2.33 251	6.17 221	0.37 63	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.17 419	0.01 24	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 123	0.50 227	1.55 47	0.21 96	0.08 51	2.15 135	1.01 344	2.72 16	6.26 303	2.79 153	3.06 145	4.38 269	1.04 164	3.53 128	0.26 32	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.08 266

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 298	1.24 30	0.05 47	2.80 18	0.84 13	0.45 81	0.50 38	0.06 12	0.56 113	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo-weight	1.67 134	0.31 71	1.57 49	0.97 218	0.15 110	3.19 263	0.77 295	5.06 166	6.19 302	4.96 219	3.38 157	2.83 192	0.35 66	2.87 110	0.74 144	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

mms	1.03 76	0.54 249	1.58 51	0.05 26	0.36 220	1.52 75	0.08 69	2.97 23	1.84 62	0.38 54	2.94 138	0.32 84	0.25 37	6.82 270	0.39 68	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.28 427

IGEV-Stereo+	1.69 136	0.43 191	1.59 52	0.37 133	3.10 445	2.10 127	0.07 62	1.86 6	0.91 34	0.39 62	0.03 5	0.20 49	0.41 87	7.05 289	0.16 11	0.02 324	0.07 372	0.00 1	0.18 426	5.14 519	9.77 541

asda	0.52 13	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 281	1.26 39	0.08 69	3.20 40	0.84 13	0.41 69	0.29 29	0.05 4	0.72 132	0.77 18	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MyStereo07	1.31 110	0.79 335	1.61 53	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	5.48 202	2.24 69	0.64 101	1.48 85	0.27 71	0.59 121	7.03 288	0.45 87	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.01 301	0.11 278	0.09 279

DEFOM-Stereo	0.70 36	0.29 55	1.62 55	0.16 85	0.06 27	1.95 115	0.45 205	0.88 3	0.74 6	0.55 94	0.51 39	0.14 41	0.09 8	6.32 233	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CASnet	0.98 65	0.32 84	1.62 55	0.65 177	0.07 35	2.11 129	0.14 108	3.50 69	4.03 192	3.77 186	1.41 81	0.31 81	0.29 51	0.80 19	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
999	1.25 105	0.37 142	1.63 57	1.15 244	0.34 214	3.03 245	0.66 266	3.41 61	2.27 71	0.30 33	3.20 148	0.19 45	0.25 37	7.23 304	0.85 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

qwe	0.66 28	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 347	1.23 21	0.03 30	3.35 54	0.88 28	0.51 91	0.38 32	0.04 2	0.17 23	3.22 117	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV++	1.14 94	0.51 233	1.66 59	0.55 159	0.08 51	2.52 170	1.01 344	6.51 259	3.16 134	0.59 97	2.11 114	0.43 100	1.18 181	1.44 55	0.79 161	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.05 365	0.11 278	0.11 315

anonymousdsp	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 221	0.82 307	4.07 107	2.30 77	0.41 69	1.12 71	0.30 77	0.40 79	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.10 258	0.05 214

IGEV-Stereo	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 224	0.82 307	4.09 110	2.30 77	0.41 69	1.11 68	0.30 77	0.41 87	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.10 258	0.05 214
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_test	0.90 57	0.40 162	1.67 62	0.14 80	0.16 117	2.97 239	0.83 311	3.61 79	2.67 94	0.29 29	0.71 49	1.50 152	0.29 51	2.37 98	0.13 7	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.08 378	0.03 116	0.03 135

testlalala	1.50 124	0.41 173	1.67 62	0.98 219	0.31 203	4.00 329	0.90 330	5.26 188	2.17 67	6.56 303	3.61 164	1.74 161	0.38 75	1.21 46	0.42 76	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.29 464	0.01 24	0.01 18

knoymous	1.36 114	0.21 23	1.68 64	0.20 92	0.49 256	1.58 78	0.11 86	5.15 172	2.40 80	4.62 207	1.77 99	4.56 276	0.45 100	3.23 118	0.63 123	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

fffft	0.97 63	0.29 55	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 131	0.65 263	3.44 65	1.87 63	0.34 47	0.60 43	0.23 62	0.20 29	6.69 264	0.89 186	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.09 279
1: 1. 1
GIP-stereo	0.70 36	0.44 197	1.70 66	1.52 296	0.75 300	1.48 68	0.05 47	4.18 112	1.10 41	0.18 10	0.42 34	0.58 116	0.38 75	0.65 10	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

AEACV	0.80 45	0.29 55	1.70 66	0.96 215	0.24 172	2.03 122	0.88 325	3.50 69	0.88 28	0.34 47	0.20 24	0.29 76	2.01 235	1.77 76	0.33 50	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.29 464	0.10 258	0.09 279

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 65	0.38 148	1.82 72	0.15 82	0.18 142	1.45 67	0.69 275	3.15 34	2.25 70	1.45 128	0.59 41	5.06 296	0.54 110	0.75 16	0.77 157	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.17 419	0.16 331	0.01 18

KYRaft	3.59 343	0.31 71	1.84 73	0.76 185	0.46 244	2.29 146	4.04 449	4.75 146	3.25 144	8.93 410	19.47 471	6.62 345	5.07 390	7.79 338	0.71 138	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 145	5.38 524

ours_stereo	1.03 76	0.55 253	1.86 74	0.12 64	0.32 207	1.16 12	0.09 77	3.27 48	2.18 68	0.39 62	3.02 142	0.34 92	0.26 43	6.32 233	0.37 63	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.13 337

CAS	2.24 205	0.25 39	1.86 74	11.21 528	3.86 479	1.67 88	0.02 22	3.87 98	2.67 94	0.41 69	1.63 92	0.24 65	0.27 45	1.50 59	0.74 144	9.43 535	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 522

CREStereo	0.98 65	0.42 180	1.86 74	0.07 39	0.22 165	1.65 86	0.02 22	4.07 107	6.33 308	0.72 104	1.54 88	0.43 100	0.64 123	1.22 47	0.44 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
trnet	0.99 69	0.37 142	1.89 77	0.08 48	0.19 153	1.68 91	0.02 22	4.12 111	6.41 312	0.70 103	1.57 89	0.46 103	0.67 125	1.15 42	0.41 72	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LCNet	2.85 269	0.42 180	1.90 78	0.95 213	0.56 272	2.07 124	1.60 385	4.99 163	3.57 167	6.05 262	10.59 365	4.59 277	6.79 430	7.46 316	0.72 140	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.77 506	0.30 415	3.57 513

monsterstereo	0.93 59	0.30 66	1.91 79	0.43 143	2.63 433	1.21 17	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 84	1.44 83	0.05 4	0.09 8	5.66 200	0.50 107	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 39	0.29 55	1.91 79	1.31 265	0.40 230	1.41 63	0.08 69	2.29 11	2.48 81	0.18 10	0.69 48	0.10 37	0.34 65	1.72 71	0.37 63	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.22 444	0.10 258	0.41 447

LoS_RVC	1.26 106	1.43 431	1.91 79	0.42 140	3.77 477	1.71 97	0.04 34	2.58 14	2.49 83	0.42 74	2.58 128	0.30 77	0.57 117	1.71 68	0.66 129	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	4.49 519

Prome-Stereo	3.65 347	0.29 55	1.92 82	0.91 202	0.49 256	2.07 124	4.75 466	4.41 121	3.23 143	9.32 419	20.63 479	4.06 249	7.19 436	7.70 331	1.17 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	4.72 521

MM-Stereo_test3	1.83 155	0.59 269	1.93 83	1.43 285	3.99 483	2.44 164	0.81 305	5.81 221	6.70 324	1.73 136	4.79 190	1.23 141	0.65 124	3.30 119	0.85 171	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.05 214

R-Stereo Train	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT-Stereo	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	2.18 200	0.25 39	1.94 86	1.37 276	0.80 307	5.01 365	0.56 235	8.51 311	5.58 263	4.01 192	4.85 194	5.44 308	2.26 248	2.45 102	0.35 54	0.00 1	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

GrayStereo	3.74 353	0.20 18	1.94 86	1.55 304	0.60 276	3.12 255	8.22 503	5.76 216	3.32 151	10.40 445	16.66 448	5.81 321	8.60 462	6.57 255	1.37 234	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.63 499	0.02 71	0.04 179

raftrobust	1.86 158	0.74 320	1.94 86	2.15 403	2.24 420	2.74 203	0.53 226	4.89 153	4.05 196	6.09 266	3.89 168	1.64 156	2.55 260	2.44 101	1.12 212	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.08 266

AIO_rvc	1.02 74	0.59 269	1.95 89	0.15 82	0.09 59	3.42 273	0.99 340	4.46 124	2.73 102	0.28 26	1.62 91	1.32 142	0.28 47	2.10 93	0.21 21	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.04 359	0.11 278	0.11 315

castereo++	1.18 95	0.54 249	1.95 89	0.30 110	0.51 263	4.56 353	1.00 342	4.61 134	1.12 42	0.29 29	2.14 118	1.89 167	0.15 21	3.94 143	0.18 16	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.31 472	0.03 116	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 49	0.33 101	1.98 91	0.92 206	1.27 354	0.54 5	0.11 86	1.35 4	2.94 113	1.67 133	2.09 111	0.20 49	0.31 61	1.57 62	1.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 132	0.68 303	1.98 91	0.67 179	0.05 16	2.99 241	0.04 34	5.36 197	3.74 172	3.82 187	4.96 197	2.54 185	0.62 122	3.35 122	0.97 198	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.27 423

CAS++	1.18 95	0.55 253	1.99 93	0.17 86	0.27 185	1.85 108	0.63 256	8.48 310	3.07 129	1.71 134	2.32 122	0.18 44	0.20 29	1.91 85	0.30 42	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.95 61	0.62 282	1.99 93	0.30 110	0.03 11	1.66 87	0.01 5	4.43 122	3.00 123	1.63 132	1.17 74	1.39 144	0.76 136	1.31 48	0.55 112	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.02 86

Pointernet	0.84 50	0.35 125	2.00 95	0.12 64	0.13 99	1.77 101	0.06 54	4.87 152	2.53 86	0.14 7	2.11 114	0.76 125	0.44 99	1.02 34	0.32 49	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.15 408	0.02 71	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 79	0.20 18	2.00 95	1.14 243	0.16 117	2.50 169	0.11 86	4.96 158	2.61 91	0.79 108	0.07 12	1.46 150	0.37 71	3.96 144	0.23 24	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251

ProNet	1.20 97	0.60 273	2.00 95	0.26 105	0.08 51	2.73 202	0.68 270	5.00 164	2.52 85	0.29 29	1.32 79	0.37 93	0.36 68	6.94 283	0.44 83	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.07 251

TANstereo	1.20 97	0.49 224	2.04 98	0.34 127	0.10 67	1.80 104	0.01 5	3.40 60	4.10 200	4.37 199	4.82 192	0.41 97	0.70 129	0.94 30	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 119	0.85 349	2.04 98	2.45 435	0.05 16	2.34 153	0.01 5	3.46 66	7.51 350	2.88 157	4.98 199	0.26 68	0.25 37	1.15 42	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff7	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 247	0.06 232

IGEVStereo-DCA	1.06 82	0.45 205	2.06 100	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.06 199	0.06 232

ffff	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 247	0.06 232

11t	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 247	0.06 232

ccc-4	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 247	0.06 232

PMTNet	1.41 117	0.37 142	2.06 100	0.26 105	0.15 110	2.94 237	0.34 180	3.39 56	5.33 253	1.00 116	1.27 77	0.28 75	0.93 153	4.04 148	0.74 144	5.00 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.01 18

GMOStereo	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

error version	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-v	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-2	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

LoS	0.91 58	0.34 115	2.10 110	0.38 136	0.13 99	2.47 165	0.26 158	5.00 164	2.74 103	0.89 112	0.21 25	0.49 106	0.36 68	1.97 86	0.67 130	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	1.88 163	0.15 1	2.11 111	1.38 278	0.88 314	2.40 160	0.04 34	5.93 226	6.10 292	2.25 141	1.34 80	6.06 326	5.08 391	2.78 108	1.01 203	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

fffy	1.13 92	0.51 233	2.15 112	1.01 222	0.09 59	2.30 151	0.19 132	4.07 107	1.13 44	0.16 9	2.66 129	0.20 49	0.38 75	6.98 285	0.35 54	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.14 320	0.16 369

tg	1.96 176	0.64 286	2.15 112	0.68 180	0.12 91	4.40 349	0.04 34	5.74 213	4.19 206	4.00 191	5.23 213	2.58 186	0.93 153	7.12 296	0.77 157	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.25 413

ACVNet-DCA	2.01 182	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.02 71	0.03 135

xx1	2.33 222	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	4.67 279	2.70 267	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

1test111	1.86 158	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.02 71	0.03 135

cc1	2.17 198	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.10 258	0.05 214

MSKI-zero shot	2.00 180	0.36 135	2.15 112	0.81 188	0.25 175	2.69 201	0.29 166	6.16 235	2.34 79	4.31 197	7.52 289	3.70 237	0.25 37	8.42 384	0.41 72	0.01 237	0.13 434	0.00 1	0.25 455	0.03 116	0.02 86

test_for_model	6.81 457	27.63 543	2.16 119	21.79 541	16.18 542	3.48 281	0.94 335	5.88 224	3.72 170	7.62 354	2.72 133	1.03 134	0.42 92	0.58 8	0.35 54	9.03 533	2.28 522	0.00 1	0.05 365	23.91 548	6.49 527

FTStereo	4.55 413	0.36 135	2.18 120	0.94 209	0.38 226	2.60 187	8.82 506	4.98 162	3.17 137	10.88 455	30.35 515	5.60 315	7.60 448	7.62 325	1.55 250	0.17 449	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.03 116	3.80 515

xyz-stereo-finetune	1.20 97	0.44 197	2.19 121	0.08 48	0.05 16	3.16 261	0.68 270	3.41 61	2.58 90	0.81 110	1.77 99	0.68 120	0.37 71	6.20 224	1.63 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

MM-Stereo_test1	1.57 128	0.36 135	2.19 121	1.17 246	0.35 217	2.39 159	0.56 235	4.53 129	5.21 248	3.67 181	1.65 94	0.40 94	0.84 149	6.90 277	0.80 164	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.03 135

xyz-stereo-finetune2	1.82 153	0.51 233	2.22 123	0.10 55	0.05 16	6.49 395	0.17 125	3.59 77	2.15 66	0.63 99	6.19 244	0.49 106	3.44 304	6.93 279	3.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

tt1	2.14 193	0.63 285	2.22 123	2.27 414	0.02 3	5.71 378	0.63 256	4.53 129	10.19 416	1.16 124	3.39 158	0.33 88	3.05 286	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.10 258	0.04 179

MM-Stereo_test2	0.99 69	0.29 55	2.26 125	1.34 269	0.12 91	1.78 103	0.53 226	4.71 144	3.31 150	0.76 106	0.80 57	0.50 109	0.35 66	1.86 80	0.73 142	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.07 373	0.26 404	0.06 232

CREStereo++_RVC	1.59 129	0.39 152	2.26 125	0.36 131	0.01 1	1.67 88	0.01 5	2.95 21	8.12 374	3.69 183	7.44 288	0.47 104	0.32 63	0.74 14	0.39 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 528	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
UCFNet_RVC	3.09 291	0.77 328	2.27 127	2.35 427	1.79 394	3.50 285	1.06 348	12.12 429	6.91 330	4.71 213	7.67 298	7.58 362	4.40 358	4.95 178	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.01 18

raft+_RVC	1.79 146	0.84 347	2.32 128	2.40 430	0.85 312	1.38 57	0.09 77	6.36 245	4.75 234	2.85 156	5.46 224	1.17 139	1.36 195	4.54 164	0.91 190	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.22 399

HUF	1.05 80	0.64 286	2.33 129	0.35 130	0.22 165	3.09 250	0.41 195	3.73 88	2.89 110	0.36 50	2.71 132	0.33 88	0.30 58	2.28 97	0.23 24	0.00 1	0.61 510	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.39 442

LL-Strereo2	1.86 158	0.83 346	2.33 129	0.36 131	0.17 127	3.79 318	1.52 381	5.82 222	4.04 194	4.43 200	2.51 126	4.23 258	0.37 71	5.66 200	0.99 200	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.05 365	0.06 199	0.11 315

ttt	3.86 366	0.23 29	2.34 131	2.22 412	1.68 384	4.36 344	0.28 162	12.45 436	11.09 434	6.90 318	11.85 391	4.08 250	3.28 292	8.47 387	7.85 439	0.06 407	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

AFF-stereo	2.59 249	0.68 303	2.35 132	1.55 304	0.17 127	1.67 88	0.08 69	5.75 214	6.60 321	6.20 276	12.13 398	6.16 329	2.36 252	4.75 170	1.11 211	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.05 214

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 106	0.42 180	2.36 133	0.59 167	1.26 352	2.43 163	0.01 5	3.29 49	7.76 363	1.71 134	2.78 134	0.27 71	0.32 63	1.16 44	0.58 118	0.04 386	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.10 301

PSMNet-ADL	2.98 284	0.43 191	2.41 134	1.43 285	0.40 230	5.94 385	0.28 162	8.45 306	5.13 245	3.36 173	6.77 263	8.41 381	4.61 370	7.20 303	4.55 387	0.02 324	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 190	0.58 266	2.43 135	1.27 256	0.16 117	1.60 80	0.14 108	5.17 174	5.90 278	7.10 327	10.10 352	3.06 204	1.74 225	1.87 82	0.97 198	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.02 86

testlalala2	2.15 195	0.44 197	2.44 136	9.24 522	6.30 513	3.64 298	0.18 129	4.63 137	2.55 89	3.73 184	4.17 176	3.14 208	0.51 105	1.08 37	0.26 32	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.44 493	0.11 278	0.03 135

MGS-Stereo	1.10 85	0.26 45	2.45 137	0.58 165	0.06 27	1.84 107	0.67 269	2.16 10	3.42 157	1.03 117	6.13 240	0.49 106	0.36 68	1.43 54	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 457	0.00 1

test_1	1.85 157	0.21 23	2.45 137	1.02 223	0.22 165	1.37 56	0.82 307	4.66 143	5.06 242	7.02 321	1.73 97	4.09 251	0.41 87	6.51 250	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 464	0.18 355	0.14 346

AAGNet	3.41 328	0.34 115	2.45 137	1.78 340	0.39 228	3.69 304	1.05 347	4.79 148	4.61 227	9.62 426	7.74 301	4.98 289	6.38 419	7.34 310	13.02 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

RAFT+CT+SA	2.36 225	0.71 312	2.46 140	0.83 192	2.26 421	3.18 262	0.93 333	6.82 273	5.48 255	2.55 147	8.07 307	1.64 156	1.59 214	8.54 390	1.15 216	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.38 483	0.19 363	0.36 439

test-3	1.86 158	0.21 23	2.46 140	1.03 225	0.22 165	1.38 57	0.83 311	4.65 141	5.04 241	7.26 338	1.78 102	4.10 253	0.41 87	6.53 253	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 464	0.18 355	0.14 346

Pruner-Stereo	2.49 240	0.40 162	2.46 140	1.80 342	0.25 175	3.51 288	0.77 295	6.03 228	4.92 238	8.91 407	6.09 236	4.45 271	1.11 167	6.99 286	2.11 295	0.02 324	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.01 24	0.04 179

U	2.12 190	0.25 39	2.47 143	0.17 86	8.09 524	10.63 461	0.00 1	3.08 25	0.87 23	0.24 21	0.45 36	0.17 43	0.08 5	0.69 13	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 530	5.19 540	0.01 24	0.01 18

x	1.73 141	0.28 50	2.49 144	1.91 358	0.17 127	2.10 127	0.83 311	8.74 323	3.55 165	3.28 169	2.12 117	3.10 206	1.96 234	2.90 111	1.12 212	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 45	0.33 101	2.51 145	0.25 103	0.53 268	1.93 113	0.27 161	5.07 168	1.05 40	0.47 85	0.68 47	0.64 119	0.22 33	0.95 31	0.65 125	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.19 431	0.03 116	0.16 369

GMM-Stereo	3.32 317	0.27 49	2.52 146	0.82 190	0.48 253	2.27 145	4.91 468	5.06 166	3.08 130	7.06 325	16.72 449	6.21 331	3.70 318	7.60 323	1.16 218	0.04 386	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.10 258	4.45 517

11t1	1.62 132	0.26 45	2.53 147	2.37 429	0.24 172	2.58 182	0.06 54	6.66 265	3.00 123	3.40 174	3.01 140	1.14 137	1.94 233	4.18 151	0.91 190	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

MC-Stereo	1.47 121	0.36 135	2.54 148	1.99 375	0.12 91	1.90 110	0.12 92	4.47 126	2.83 107	3.31 172	3.44 160	0.56 115	1.47 200	5.39 193	0.47 98	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.21 438	0.07 217	0.04 179

DCRE	1.79 146	0.68 303	2.55 149	1.66 322	0.27 185	1.27 44	0.05 47	4.57 133	4.04 194	3.30 171	9.24 336	3.83 241	1.20 184	2.08 92	0.67 130	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.24 450	0.04 145	0.09 279

HHNet	2.59 249	0.55 253	2.55 149	0.20 92	0.32 207	2.84 227	0.94 335	5.77 219	5.14 246	7.33 342	13.80 421	0.94 129	3.20 289	5.27 189	2.41 315	0.13 440	0.02 239	0.06 454	0.00 1	0.23 391	0.03 135

SCV	1.59 129	0.58 266	2.57 151	2.72 448	0.31 203	2.15 135	0.79 301	6.88 274	2.72 99	0.20 13	2.68 130	0.68 120	0.58 119	7.60 323	0.41 72	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.22 444	0.37 438	0.24 409

s12784h	1.89 166	0.30 66	2.57 151	0.11 62	0.09 59	4.18 336	0.13 101	6.61 262	7.44 349	3.62 179	4.28 179	0.59 117	0.81 145	6.61 258	0.46 91	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1

rafts_anoy	1.72 139	0.79 335	2.58 153	2.03 385	1.75 390	2.47 165	0.16 120	5.48 202	6.01 289	3.24 168	2.11 114	1.92 171	1.33 190	3.08 115	1.13 214	0.01 237	0.18 461	0.00 1	0.01 301	0.03 116	0.07 251

Reg-Stereo(zero)	1.60 131	0.19 13	2.59 154	0.45 145	0.47 251	1.64 85	0.23 149	3.22 42	5.87 275	4.29 196	3.01 140	4.49 274	1.64 217	2.47 103	1.16 218	0.00 1	0.08 384	0.00 1	0.13 403	0.01 24	0.10 301

H2IRNET	2.16 196	0.45 205	2.60 155	1.22 249	0.03 11	1.98 119	0.13 101	4.73 145	7.04 337	1.15 123	7.79 303	5.88 322	3.39 300	4.97 180	1.45 240	0.01 237	0.00 1	0.04 443	0.17 419	0.19 363	0.03 135

DRaft	3.74 353	0.43 191	2.60 155	0.12 64	0.15 110	4.76 358	1.34 373	5.33 194	4.31 209	10.30 441	21.91 483	3.27 213	8.83 465	7.36 312	3.66 365	0.05 398	0.10 408	0.00 1	0.14 404	0.10 258	0.14 346

MoCha-V2	1.41 117	0.42 180	2.61 157	0.81 188	0.23 170	2.53 173	0.20 138	4.81 149	3.16 134	0.82 111	3.15 146	0.30 77	1.61 216	6.66 262	0.40 71	0.00 1	0.20 471	0.00 1	0.24 450	0.05 175	0.02 86

Gwc-CoAtRS	2.02 183	0.33 101	2.61 157	1.04 230	0.30 195	3.56 293	0.40 194	5.89 225	5.94 282	5.08 224	5.01 200	5.55 310	1.72 222	1.60 65	0.91 190	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.25 455	0.01 24	0.02 86

raft_robust	2.64 251	1.20 411	2.62 159	1.10 236	0.28 192	1.50 73	0.12 92	6.28 242	9.04 395	6.80 309	7.19 280	3.73 239	2.13 239	9.06 419	1.07 206	0.03 366	0.12 424	0.00 1	0.21 438	0.17 344	0.22 399

THIR-Stereo	3.86 366	0.77 328	2.62 159	0.12 64	0.13 99	4.25 337	6.63 491	5.30 190	4.18 205	10.33 442	17.13 456	6.58 344	7.62 449	7.78 337	3.51 357	0.01 237	0.07 372	0.07 460	0.00 1	0.11 278	0.02 86

NOSS_ROB	3.30 309	0.46 211	2.62 159	2.08 393	1.01 334	5.60 376	0.74 289	10.37 369	11.48 441	5.15 226	8.43 314	5.67 316	1.73 223	7.97 348	2.34 308	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.14 346

NRIStereo	2.14 193	0.35 125	2.65 162	1.10 236	0.14 105	3.05 247	0.86 322	5.35 195	3.18 140	6.24 279	3.36 156	4.17 257	1.82 231	8.12 363	2.01 290	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.19 389

test_4	2.38 227	0.34 115	2.68 163	0.08 48	0.11 77	3.69 304	1.14 356	3.33 52	3.34 155	4.03 193	17.35 461	3.31 215	0.51 105	6.28 228	1.15 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.16 331	0.01 18

CRE-IMP	1.95 173	0.35 125	2.68 163	0.27 109	0.17 127	3.90 323	0.85 321	5.14 170	2.87 109	5.74 240	4.14 175	3.49 225	0.83 146	6.40 238	1.80 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.19 389

AE-Stereo	1.44 119	0.32 84	2.69 165	1.58 309	0.20 158	2.24 143	0.59 246	6.01 227	5.70 266	1.18 126	3.17 147	1.02 133	0.78 142	1.73 72	0.83 167	0.02 324	0.18 461	0.00 1	0.29 464	0.11 278	0.07 251

ACVNet	2.58 248	0.53 245	2.69 165	0.84 193	0.59 274	2.61 188	0.55 233	8.35 302	5.70 266	4.45 201	9.26 339	5.77 318	3.50 306	2.24 95	4.41 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.01 18

CFNet-ft	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 424	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.50 249	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.22 384	0.03 135

CFNet_RVC	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 424	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.49 247	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.22 384	0.03 135

RCA-Stereo	1.99 179	0.34 115	2.71 169	0.26 105	0.06 27	2.29 146	0.48 209	4.89 153	14.65 468	2.81 155	5.51 226	0.78 126	3.21 290	1.44 55	0.33 50	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

CFNet-RSSM	2.11 189	0.33 101	2.71 169	1.04 230	0.30 195	3.21 265	0.41 195	6.67 266	6.96 332	5.62 238	4.58 187	5.40 307	1.71 220	1.86 80	0.87 178	0.00 1	0.08 384	0.00 1	0.32 474	0.02 71	0.02 86

HART	1.68 135	0.67 301	2.72 171	0.04 20	0.27 185	1.72 99	0.04 34	5.60 208	3.16 134	1.44 127	7.73 299	2.41 182	0.15 21	6.44 240	0.62 120	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.17 374

OMP-Stereo	3.03 287	0.93 373	2.72 171	4.21 505	0.51 263	2.19 138	1.25 364	6.19 239	6.00 288	7.99 372	6.21 246	8.50 387	2.49 257	9.44 436	1.74 270	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.05 214

222	5.36 425	0.40 162	2.72 171	1.50 291	0.48 253	6.15 388	0.07 62	13.73 463	8.06 371	8.79 401	11.03 378	3.71 238	4.21 343	7.47 318	38.74 550	0.03 366	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

EAI-Stereo	2.31 218	0.44 197	2.72 171	0.68 180	0.56 272	3.51 288	2.62 415	11.42 401	4.14 203	2.09 138	7.23 283	1.21 140	0.91 151	5.67 202	1.51 244	0.01 237	0.25 486	0.00 1	0.88 508	0.04 145	0.26 419

DilatedVolume-Stereo	1.13 92	0.41 173	2.75 175	1.04 230	0.11 77	2.21 140	0.10 81	2.96 22	1.32 46	2.40 145	2.09 111	0.33 88	0.58 119	5.62 197	0.43 78	0.03 366	0.06 352	0.00 1	0.14 404	0.04 145	0.04 179

test_3	1.88 163	0.22 26	2.75 175	0.96 215	0.22 165	1.28 46	0.77 295	4.62 136	5.87 275	6.55 302	1.84 104	4.28 264	0.45 100	6.48 246	0.76 151	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.28 463	0.17 344	0.14 346

RALCasStereoNet	1.93 171	1.01 383	2.75 175	1.88 354	1.75 390	2.88 233	0.18 129	4.64 140	4.36 211	2.27 142	5.14 203	2.22 178	0.79 144	7.10 295	1.00 202	0.00 1	0.34 492	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.16 369

test_xeample	4.13 386	0.36 135	2.75 175	1.23 250	0.51 263	3.96 327	0.13 101	12.63 445	7.65 355	7.49 349	10.86 374	3.29 214	3.36 295	6.71 266	21.53 520	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

HSM-Net_RVC	4.20 392	0.32 84	2.76 179	0.63 174	0.69 291	6.95 406	1.69 391	11.96 419	8.36 382	8.83 404	12.17 400	15.18 467	4.21 343	6.91 278	3.30 346	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EKT-Stereo	1.91 169	0.48 220	2.77 180	2.19 406	4.36 489	1.42 64	0.24 151	4.63 137	3.51 161	2.94 160	3.47 161	3.55 229	2.25 246	5.26 188	0.85 171	0.04 386	0.12 424	0.00 1	0.09 389	0.06 199	0.05 214

xxxx	4.51 409	0.31 71	2.77 180	1.69 324	0.47 251	7.74 426	0.07 62	14.04 466	7.91 368	5.82 246	8.97 326	9.34 396	3.41 303	7.33 309	20.24 515	0.05 398	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

AIO-test1	2.22 204	0.76 325	2.78 182	0.30 110	4.38 490	2.48 167	0.96 339	5.59 207	14.64 466	0.74 105	2.86 135	0.92 128	0.30 58	5.64 198	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.17 344	0.14 346

GCAP-BAT	1.77 144	0.49 224	2.78 182	0.66 178	0.16 117	3.76 315	0.80 303	3.72 87	3.27 145	3.68 182	5.03 201	3.66 234	0.56 113	5.82 208	0.65 125	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.24 450	0.01 24	0.01 18

SST-Stereo	2.75 261	0.31 71	2.78 182	1.33 267	0.33 212	3.99 328	0.82 307	5.60 208	3.93 185	10.92 456	6.19 244	5.00 293	4.23 345	8.66 398	0.74 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

cross-raft	2.03 184	0.35 125	2.78 182	1.10 236	0.16 117	3.77 316	0.48 209	7.03 280	3.75 173	5.06 223	5.55 227	6.26 332	1.41 196	1.75 73	0.89 186	0.01 237	0.07 372	0.00 1	0.19 431	0.03 116	0.03 135

testlalala_base	3.12 295	0.48 220	2.79 186	2.14 402	1.98 404	4.13 335	0.64 260	6.16 235	2.09 65	2.38 144	4.08 173	1.80 163	0.50 103	1.65 67	0.72 140	12.33 543	2.33 524	0.00 1	0.31 472	14.56 538	1.32 492

hitnet-ft	3.66 348	0.65 292	2.79 186	0.89 200	0.72 298	4.25 337	0.55 233	9.11 332	7.52 351	7.14 329	10.19 354	12.49 447	4.70 374	7.44 315	4.41 384	0.03 366	0.00 1	0.06 454	0.00 1	0.20 367	0.04 179

StereoAnything_RVC	1.52 125	7.77 521	2.81 188	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 54	3.26 47	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 127	6.69 264	0.13 7	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	6.69 526	0.02 86

IIG-Stereo	3.16 299	0.75 322	2.83 189	4.08 500	0.21 161	2.56 179	0.74 289	6.55 261	5.56 262	8.39 389	9.38 342	7.94 372	2.79 275	9.50 438	1.89 281	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

RAFT-IKP	1.90 167	0.42 180	2.83 189	0.12 64	0.18 142	3.50 285	0.64 260	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.34 183	3.50 227	1.51 201	5.99 214	0.76 151	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

SGM-Forest	4.96 417	0.32 84	2.84 191	1.21 248	0.64 284	10.23 454	6.64 492	11.55 405	10.98 433	10.94 458	13.59 419	11.65 439	4.30 352	8.94 415	4.63 388	0.11 431	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.46 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ROB_FTStereo_v2	1.91 169	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.73 286	5.23 177	2.95 114	5.86 249	4.36 185	3.46 220	1.51 201	5.86 210	0.69 132	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

HUI-Stereo	1.80 148	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.18 142	3.72 309	0.65 263	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.34 183	3.45 218	1.52 206	3.93 142	0.65 125	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.10 301

Patchmatch Stereo++	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279
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	1.88 163	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.75 314	0.71 281	5.23 177	2.96 117	5.86 249	4.33 182	3.45 218	1.51 201	5.40 194	0.69 132	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

ROB_FTStereo	1.90 167	0.42 180	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.75 291	5.24 183	2.95 114	5.87 254	4.26 178	3.41 216	1.51 201	5.80 207	0.65 125	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

iRAFT	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

DeepStereo_RVC	2.05 186	0.39 152	2.87 198	0.14 80	0.17 127	3.51 288	0.70 278	5.21 176	3.00 123	6.27 284	4.13 174	3.47 223	4.53 367	4.81 171	1.49 243	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 378

iGMRVC	1.96 176	0.40 162	2.88 199	0.12 64	0.19 153	3.74 311	0.73 286	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.37 186	3.48 224	1.52 206	6.73 267	0.74 144	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

RAFT-345	3.27 306	0.41 173	2.88 199	1.02 223	0.21 161	2.63 193	0.48 209	3.76 91	5.51 258	7.35 343	24.88 499	4.25 260	1.76 229	8.15 366	2.13 297	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

ICVP	2.32 220	0.38 148	2.89 201	0.92 206	0.70 295	2.55 177	0.87 324	9.97 356	3.99 188	4.13 194	8.97 326	2.71 191	1.69 219	2.52 104	3.52 361	0.05 398	0.24 485	0.01 383	0.01 301	0.11 278	0.13 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-RH_RVC	3.96 376	0.46 211	2.93 202	1.55 304	0.42 237	3.14 257	0.14 108	3.70 81	5.98 286	11.25 462	32.23 519	5.29 302	1.68 218	8.13 364	2.14 298	0.08 421	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.01 24	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 296	0.37 142	2.95 203	1.51 294	0.80 307	2.75 208	0.49 219	6.79 271	5.25 249	11.43 464	5.57 228	10.79 423	5.30 395	5.25 187	2.95 332	0.03 366	0.09 396	0.03 431	0.00 1	0.12 295	0.09 279

DIP-Stereo	1.97 178	0.64 286	2.95 203	0.17 86	0.10 67	4.83 360	0.13 101	8.60 318	4.06 199	6.42 295	4.92 196	0.44 102	0.72 132	3.57 129	1.80 275	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
qqq	1.93 171	0.30 66	2.96 205	1.40 280	0.05 16	1.96 118	0.39 190	8.45 306	3.33 152	3.06 162	3.84 166	4.67 279	2.70 267	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

NF-Stereo	2.24 205	0.33 101	3.00 206	2.04 387	0.10 67	3.46 276	0.43 199	6.51 259	3.17 137	6.84 311	5.24 214	2.67 190	1.34 192	8.17 370	1.53 247	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

RAFT_R40	2.71 257	0.33 101	3.00 206	1.26 254	0.30 195	3.83 320	1.00 342	5.69 212	4.29 208	9.69 428	6.33 254	5.02 295	4.02 336	8.58 393	0.86 176	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

4D-IteraStereo	1.72 139	0.86 350	3.01 208	0.09 53	2.86 441	3.57 296	1.06 348	3.92 99	5.31 251	5.28 231	1.02 62	3.92 243	0.38 75	1.83 78	1.04 205	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.09 279

psm_up	3.85 365	0.82 344	3.01 208	2.00 379	2.58 432	5.28 372	3.34 434	10.85 385	6.33 308	7.27 339	7.32 286	10.15 410	9.02 469	6.19 222	2.51 319	0.22 459	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.03 135

MaDis-Stereo	0.80 45	0.69 308	3.02 210	0.33 122	1.83 397	1.22 19	0.06 54	3.41 61	1.49 51	0.31 38	0.38 32	0.42 99	0.51 105	1.14 41	1.21 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

MIF-Stereo (partial)	1.29 109	0.33 101	3.02 210	0.03 6	1.12 342	1.26 39	0.13 101	4.46 124	3.75 173	0.35 49	2.39 125	0.31 81	0.74 134	6.09 217	1.76 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.04 179

OCTAStereo	2.24 205	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.45 275	0.43 199	6.50 256	3.17 137	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.33 190	8.18 371	1.56 251	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

RE-Stereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.01 18

TVStereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.01 18

DisPM	2.43 231	0.32 84	3.04 215	1.76 336	0.18 142	3.46 276	0.65 263	5.13 169	4.88 237	8.59 397	7.04 277	2.84 193	1.03 162	8.85 411	0.83 167	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

CrosDoStereo	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 524	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 446	4.99 290	7.45 443	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.16 331	0.10 301

DeepStereo_LL	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 524	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 446	4.99 290	7.45 443	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.16 331	0.10 301

FENet	2.19 201	0.34 115	3.04 215	2.05 391	0.26 182	2.82 224	0.13 101	7.02 279	5.55 260	4.97 220	1.94 105	4.91 288	3.39 300	4.71 169	2.50 318	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 397

AdaStereo	3.09 291	0.58 266	3.04 215	2.84 454	0.48 253	4.08 331	1.29 370	12.16 431	7.77 364	6.03 261	9.62 345	5.79 320	1.53 210	4.56 165	1.93 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86
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.
HI	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

CoSv	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

BUS	2.49 240	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.12 409	0.50 221	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	5.29 302	0.83 146	3.91 139	1.77 272	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 253	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.13 411	1.63 387	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

psmg	3.10 294	0.32 84	3.05 220	0.54 156	0.46 244	8.68 435	2.84 421	9.87 352	4.69 229	8.08 373	8.69 317	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 237	0.04 318	0.06 454	0.00 1	0.11 278	0.00 1

SCV_C0	1.40 116	0.49 224	3.06 225	0.12 64	0.21 161	2.29 146	0.09 77	6.46 255	3.81 177	0.63 99	2.00 108	0.24 65	0.41 87	7.31 307	0.43 78	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.21 438	0.16 331	0.07 251

water-stereo	0.70 36	0.29 55	3.07 226	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 114	4.01 106	1.41 49	0.59 97	1.31 78	0.26 68	0.24 35	0.43 3	0.39 68	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.02 325	0.02 71	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 76	0.26 45	3.09 227	0.49 152	0.09 59	1.27 44	0.24 151	2.72 16	4.60 226	0.38 54	0.77 53	0.78 126	1.18 181	4.35 159	0.33 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT	2.57 247	0.76 325	3.09 227	0.91 202	0.09 59	2.41 161	0.94 335	5.35 195	2.65 93	6.11 268	7.21 281	9.43 399	4.30 352	5.73 206	1.77 272	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.02 325	0.46 456	0.08 266

rvit_stereo_0080	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

whm_eth	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

CBMV_ROB	4.14 387	0.52 241	3.14 231	1.30 263	0.77 304	6.92 405	1.97 399	10.11 365	9.58 405	8.92 408	14.20 426	7.12 357	5.90 410	8.65 397	3.50 356	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.09 279

RAStereo	0.68 31	0.42 180	3.15 232	0.18 91	0.52 267	1.17 13	0.02 22	3.16 35	0.98 39	0.51 91	1.43 82	0.16 42	0.22 33	0.75 16	0.83 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

depthmonostereo	1.01 73	0.50 227	3.16 233	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 34	4.97 159	1.51 52	0.90 113	1.46 84	0.98 131	0.94 155	3.45 127	0.46 91	0.02 324	0.10 408	0.00 1	0.02 325	0.04 145	0.01 18

HSM	4.00 381	0.79 335	3.16 233	1.59 312	2.17 415	6.77 402	1.11 354	12.28 434	6.35 310	6.75 305	8.11 309	13.90 456	5.37 397	8.85 411	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

rrr	1.05 80	0.45 205	3.18 235	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.95 338	3.49 68	1.12 42	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.06 199	0.10 301

CroCo-Stereo	0.99 69	0.89 360	3.19 236	0.46 146	0.44 238	0.38 2	0.05 47	4.61 134	3.95 186	0.48 86	1.78 102	1.01 132	0.27 45	1.11 39	1.07 206	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
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
Anonymous_2	4.14 387	0.62 282	3.21 237	1.40 280	1.43 368	5.19 367	0.32 174	6.63 263	4.38 212	4.48 204	2.30 121	8.08 375	7.00 432	5.37 192	2.29 306	0.23 460	0.75 511	5.20 527	18.12 552	5.66 521	0.23 405

mmm	2.50 243	0.29 55	3.22 238	1.98 373	0.32 207	3.72 309	0.12 92	9.45 341	4.05 196	5.84 248	10.80 370	2.47 183	2.86 280	4.07 149	0.75 149	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.01 301	0.03 116	0.02 86

NINENet	3.09 291	0.56 259	3.22 238	1.61 314	1.37 364	7.12 409	0.50 221	11.88 416	5.63 264	6.63 304	8.40 313	5.29 302	0.83 146	6.51 250	1.77 272	0.15 443	0.07 372	0.07 460	0.00 1	0.09 247	0.00 1

PSMNet-RSSM	3.33 319	0.77 328	3.22 238	2.12 399	1.90 403	2.33 152	0.71 281	11.17 389	5.83 273	5.90 257	11.43 386	7.04 353	4.83 384	5.96 213	3.17 339	0.00 1	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.08 229	0.02 86

GANet-ADL	2.20 202	0.50 227	3.27 241	2.02 382	0.11 77	2.21 140	0.48 209	8.64 320	6.79 327	4.56 205	5.83 232	3.98 245	1.27 189	2.68 106	1.43 237	0.04 386	0.08 384	0.02 414	0.00 1	0.15 324	0.03 135

rvit_stereo_0081_aga	0.76 43	0.51 233	3.29 242	0.11 62	0.25 175	1.73 100	0.22 145	3.68 80	2.54 88	0.26 25	0.16 16	0.27 71	0.30 58	1.31 48	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.04 179

test_sample1	2.31 218	0.26 45	3.29 242	2.08 393	0.46 244	2.62 191	0.05 47	9.88 353	4.23 207	3.90 188	3.92 170	3.49 225	4.44 360	5.67 202	1.88 280	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

Selective-RAFT	1.69 136	0.32 84	3.29 242	0.92 206	0.18 142	3.89 322	0.06 54	4.22 113	4.00 189	1.47 129	1.98 107	3.07 205	2.81 276	6.35 237	0.89 186	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.05 175	0.00 1

ASMatch	3.32 317	0.50 227	3.32 245	1.72 332	0.45 243	1.93 113	0.68 270	6.42 253	3.89 181	6.18 274	22.30 486	4.61 278	4.82 383	7.65 326	1.70 265	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.01 24	0.18 378

IRAFT_RVC	2.85 269	0.41 173	3.32 245	2.09 396	0.41 234	2.92 235	5.22 473	6.41 252	3.63 168	6.53 301	5.48 225	5.09 297	4.88 385	8.20 374	2.15 299	0.01 237	0.17 457	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.04 179

anonymousa	3.80 362	0.55 253	3.35 247	1.24 251	3.74 471	9.04 440	0.36 182	6.74 269	4.03 192	7.72 358	19.64 472	10.62 419	6.01 413	1.52 60	1.40 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 365	0.00 1	0.03 135

HCRNet	2.56 245	0.53 245	3.35 247	0.24 101	3.39 458	2.19 138	0.23 149	6.89 275	5.50 256	5.26 230	4.79 190	5.27 301	2.78 274	7.71 332	2.89 330	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.04 179

test_sample2	2.32 220	0.25 39	3.38 249	2.08 393	0.41 234	2.58 182	0.15 114	9.50 342	4.97 240	3.66 180	4.86 195	4.29 266	3.26 291	5.83 209	1.09 209	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

GANet-RSSM	3.27 306	0.60 273	3.38 249	2.94 461	2.00 406	2.61 188	0.48 209	10.93 387	6.11 295	5.47 234	10.20 355	6.57 343	5.44 404	6.25 226	2.23 304	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.00 1	0.17 344	0.03 135

CroCo-Stereo Lap2	1.24 103	0.88 357	3.39 251	0.95 213	4.59 502	0.47 4	0.08 69	3.51 71	2.80 106	1.17 125	2.24 119	1.57 155	0.20 29	1.48 58	1.14 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.12 329

test_xeample3	1.08 83	0.43 191	3.39 251	0.49 152	0.05 16	2.58 182	0.93 333	3.32 51	1.77 57	0.23 18	0.23 26	0.19 45	0.28 47	6.34 235	0.85 171	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.26 462	0.06 199	0.10 301

RAFT-Test	2.17 198	0.36 135	3.40 253	1.05 233	0.34 214	4.90 362	0.69 275	6.27 241	3.98 187	4.65 211	7.02 274	6.30 335	1.12 168	1.81 77	0.99 200	0.01 237	0.17 457	0.00 1	0.34 478	0.02 71	0.02 86

anonymousdsp2	1.78 145	0.39 152	3.40 253	1.10 236	0.04 13	3.63 297	0.50 221	7.80 292	2.77 105	2.91 159	2.88 136	3.17 210	1.01 159	5.15 186	0.43 78	0.00 1	0.01 178	0.02 414	0.15 408	0.05 175	0.12 329

PSM-softLoss	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 344	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

KMStereo	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 344	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

SGM_RVC	10.08 499	0.60 273	3.42 255	2.30 418	0.32 207	19.41 512	6.33 487	18.95 510	14.64 466	25.14 523	24.32 495	33.34 530	18.79 514	19.86 521	12.55 496	0.25 463	0.26 488	0.22 488	0.24 450	0.34 432	0.40 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample7	3.30 309	0.47 213	3.43 258	1.98 373	0.35 217	4.33 341	1.88 397	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	0.06 407	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

TestStereo1	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 466	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

SA-5K	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 466	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

FCDSN-DC	10.24 503	0.56 259	3.49 261	1.96 371	1.29 358	16.90 503	4.59 463	17.16 494	19.10 491	24.64 522	32.46 523	33.82 531	22.14 527	15.93 505	10.45 480	0.04 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.21 397
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	3.70 351	0.47 213	3.50 262	2.87 455	3.50 462	5.91 384	0.72 285	10.17 366	4.34 210	8.16 376	5.80 230	10.82 424	5.64 407	7.08 293	4.73 390	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.14 346

AIO-test2	2.70 256	1.23 414	3.52 263	1.24 251	3.05 444	2.65 196	0.06 54	6.30 243	15.40 474	2.58 148	7.30 285	0.48 105	0.57 117	5.36 191	0.96 195	3.06 518	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.16 331	0.15 357

TDLM	4.11 384	1.11 401	3.54 264	1.62 318	1.04 335	3.91 324	7.41 501	10.60 374	10.67 431	6.38 293	12.59 406	5.95 324	4.77 378	8.79 409	3.04 335	0.58 488	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.19 363	0.12 329

coex_refinement	4.04 382	0.87 353	3.55 265	2.96 462	1.40 366	4.28 339	0.32 174	11.18 390	7.72 358	8.32 382	13.44 418	10.01 408	3.48 305	6.28 228	6.76 427	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.16 369

CASS	2.44 233	0.44 197	3.56 266	0.85 195	0.38 226	3.14 257	0.22 145	9.64 347	4.00 189	6.78 307	7.62 295	3.57 230	3.58 311	3.80 136	1.10 210	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	3.33 319	1.03 387	3.56 266	3.46 481	0.63 282	3.09 250	0.28 162	8.78 324	3.43 158	5.99 259	10.64 367	10.08 409	4.03 337	8.69 401	2.51 319	0.03 366	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.26 404	0.06 232

FACV-RUCA	2.21 203	0.34 115	3.59 268	1.30 263	2.90 442	2.22 142	1.25 364	7.98 297	5.71 271	3.59 178	7.21 281	1.14 137	1.60 215	3.12 116	1.46 241	0.01 237	0.03 289	0.10 468	0.04 359	0.35 433	0.17 374

CVANet_RVC	4.16 390	1.16 408	3.60 269	1.94 367	1.46 369	3.92 325	4.68 464	10.89 386	8.34 381	7.58 352	10.84 372	10.27 414	6.62 425	8.56 391	2.69 324	0.39 477	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.21 378	0.09 279

SMFormer	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

tta	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

qqq1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

fff1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

Sa-1000	3.55 340	0.75 322	3.63 274	1.91 358	0.30 195	3.55 292	1.63 387	7.39 286	8.54 389	7.70 357	17.44 462	4.00 246	2.82 277	9.44 436	1.33 230	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.18 426	0.21 378	0.04 179

TestStereo	1.74 142	1.02 385	3.64 275	0.20 92	0.28 192	1.33 51	0.01 5	5.24 183	4.01 191	3.18 165	4.97 198	2.07 175	0.70 129	7.32 308	0.75 149	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 341	0.86 350	3.66 276	2.79 452	1.52 372	4.11 334	1.17 360	11.35 398	6.27 304	7.97 370	8.87 320	9.39 398	2.26 248	6.55 254	4.33 381	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.13 337

CBMV	5.35 424	0.91 367	3.67 277	1.62 318	0.44 238	10.09 452	7.19 499	12.49 441	12.33 452	12.22 470	14.69 433	10.93 428	6.48 420	8.51 389	4.96 395	0.02 324	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.17 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	2.90 278	0.70 310	3.69 278	2.01 380	3.17 449	4.61 356	1.32 372	6.69 267	7.02 336	2.79 153	7.18 279	4.99 290	4.14 339	7.96 346	1.31 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.19 363	0.26 419

PFNet+	2.35 223	0.31 71	3.69 278	0.79 187	0.17 127	3.15 260	0.75 291	4.52 128	6.30 305	7.90 367	6.34 255	2.53 184	1.18 181	7.72 334	1.62 257	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

DEmStereo	3.79 360	0.37 142	3.69 278	0.17 86	0.17 127	5.28 372	2.54 410	4.35 116	3.70 169	8.21 381	20.15 473	5.13 299	10.38 483	7.65 326	3.85 370	0.01 237	0.01 178	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.06 232

CSP-Net	4.12 385	1.28 423	3.70 281	1.54 302	1.06 336	13.28 489	2.33 405	12.96 451	5.45 254	8.87 406	8.54 316	8.43 382	3.03 284	8.16 367	3.65 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.03 135

RALAANet	2.46 238	1.09 396	3.70 281	2.55 441	0.80 307	3.37 272	0.15 114	7.44 288	5.54 259	5.65 239	6.01 235	3.54 228	1.13 171	6.34 235	1.58 253	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.05 365	0.21 378	0.03 135

HH	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

HanStereo	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

DLCB_ROB	4.51 409	0.91 367	3.78 285	2.19 406	1.07 339	6.28 389	3.09 426	9.78 350	7.72 358	10.65 451	12.97 412	13.91 457	3.71 319	8.72 407	5.30 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.10 301

SA	3.06 289	0.74 320	3.79 286	1.60 313	0.30 195	3.19 263	1.43 376	6.72 268	9.06 396	4.63 210	10.80 370	2.89 195	4.71 375	9.62 439	1.18 221	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.19 431	0.23 391	0.02 86

ITSA-stereo	3.76 357	0.54 249	3.80 287	1.91 358	0.29 194	3.09 250	0.70 278	13.22 456	15.64 475	6.79 308	6.66 261	4.15 256	3.52 309	8.30 377	5.00 396	0.09 426	0.07 372	0.11 469	0.10 394	0.18 355	0.95 484

StereoDRNet-Refined	4.46 405	0.62 282	3.80 287	1.92 362	0.40 230	9.35 443	0.15 114	10.02 361	8.83 394	12.69 474	11.62 390	9.34 396	3.87 330	8.06 359	8.02 443	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.05 365	0.20 367	0.26 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
fff	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 378

SACVNet	4.15 389	1.26 418	3.81 289	3.12 468	1.68 384	3.09 250	2.85 422	11.91 417	5.96 283	10.52 448	11.20 380	10.59 417	3.95 332	8.97 416	3.25 344	0.08 421	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.32 424	0.44 454

DCANet	2.08 188	0.64 286	3.81 289	0.31 114	0.17 127	1.70 96	0.25 156	5.23 177	8.47 386	6.07 265	5.30 220	1.41 145	4.23 345	1.85 79	2.02 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.19 389

csc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 378

cscssc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 378

111	2.78 263	0.92 370	3.81 289	0.22 97	0.07 35	2.83 226	0.70 278	6.03 228	14.00 461	3.22 167	8.93 322	5.48 309	3.30 293	3.66 130	2.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.29 429

rvit_stereo_ft	1.00 72	0.78 334	3.84 295	0.84 193	0.36 220	1.23 21	0.24 151	3.81 96	3.76 175	0.37 53	0.87 60	0.74 123	1.12 168	1.18 45	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.06 232

GwcNet-ADL	2.65 252	0.48 220	3.84 295	0.82 190	0.33 212	2.04 123	0.69 275	8.07 298	9.42 402	6.05 262	6.66 261	4.14 255	1.73 223	5.40 194	3.01 334	0.08 421	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

G2L-ROB	3.43 330	0.77 328	3.89 297	1.71 330	1.16 346	4.51 351	0.44 203	11.70 409	5.70 266	7.51 350	5.34 222	11.24 433	1.71 220	7.66 328	5.10 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.10 301

UDGNet	2.73 260	7.09 518	3.90 298	2.71 446	0.06 27	2.98 240	0.20 138	4.63 137	8.58 391	2.69 149	2.70 131	0.95 130	1.01 159	6.27 227	1.51 244	1.28 505	0.00 1	5.24 528	0.94 510	1.70 501	0.13 337

LG-Stereo	0.79 44	0.32 84	3.96 299	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 129	3.52 72	2.95 114	0.32 40	1.77 99	0.22 61	0.14 20	0.39 1	0.43 78	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

ffm	2.90 278	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

ff1	3.45 334	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

mmx	3.86 366	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 432	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.05 398	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

cf-r	3.42 329	0.81 341	3.97 300	2.41 433	2.78 438	2.85 228	0.64 260	8.44 305	6.32 307	6.25 281	11.57 389	8.97 393	3.54 310	5.93 212	3.83 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.07 251

GCST	9.08 488	17.31 535	3.98 304	52.92 558	10.66 531	11.29 469	0.20 138	6.97 277	6.47 316	9.46 420	4.68 188	4.75 281	1.51 201	9.34 431	1.31 228	8.19 531	0.05 334	22.38 539	0.34 478	6.17 524	3.53 512

xxx	3.86 366	0.31 71	3.98 304	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 432	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.05 398	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

StereoVision	2.25 210	0.72 313	4.00 306	1.03 225	2.64 434	1.91 111	0.28 162	5.83 223	4.43 214	1.89 137	10.65 368	3.88 242	0.52 108	5.13 185	1.98 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.03 135

PCWNet_CMD	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.39 137	0.26 182	2.53 173	0.15 114	9.24 335	9.22 397	7.12 328	11.53 388	6.94 349	2.41 254	4.02 146	1.33 230	0.01 237	0.02 239	0.02 414	0.00 1	0.05 175	0.07 251

MSMDNet	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.40 139	0.25 175	2.53 173	0.16 120	9.35 339	9.25 398	7.08 326	11.39 383	6.93 348	2.43 255	4.01 145	1.34 232	0.01 237	0.02 239	0.02 414	0.00 1	0.05 175	0.07 251

HITNet	2.79 265	0.77 328	4.02 307	2.03 385	0.11 77	5.58 375	0.59 246	9.24 335	5.15 247	6.42 295	7.26 284	3.66 234	2.92 282	4.07 149	3.87 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.02 86
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
CFNet_pseudo	2.81 266	0.42 180	4.04 310	0.33 122	0.24 172	2.59 185	0.12 92	8.20 301	7.66 356	7.04 324	10.42 361	6.56 342	2.05 237	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.05 175	0.07 251

CFNet_ucs	3.07 290	0.44 197	4.05 311	0.54 156	0.37 224	3.08 248	0.19 132	9.80 351	8.49 388	7.64 355	12.62 407	5.67 316	1.76 229	4.96 179	1.51 244	0.00 1	0.04 318	0.01 383	0.00 1	0.09 247	0.11 315

ccs_rob	2.81 266	0.42 180	4.06 312	0.33 122	0.25 175	2.59 185	0.12 92	8.19 300	7.68 357	7.02 321	10.37 360	6.54 338	2.06 238	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.05 175	0.07 251

DeepPruner_ROB	3.52 337	1.14 406	4.06 312	1.12 242	1.65 379	3.65 299	0.83 311	13.96 465	4.47 218	7.80 360	10.84 372	7.05 355	2.16 242	8.14 365	3.08 337	0.07 416	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.32 424	0.06 232

GANet	6.22 442	1.07 392	4.07 314	2.27 414	0.89 318	9.19 442	9.52 511	12.02 422	8.13 375	10.72 452	29.09 511	13.86 455	7.52 447	11.00 461	4.39 383	0.36 474	0.00 1	0.02 414	0.02 325	0.12 295	0.08 266

iRaft-Stereo_5w	2.86 273	0.86 350	4.08 315	0.06 30	0.25 175	2.76 209	0.60 249	4.97 159	4.10 200	2.98 161	7.85 304	10.17 411	4.17 342	8.16 367	5.83 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.26 404	0.06 232

model_zeroshot	1.52 125	0.42 180	4.10 316	1.25 253	0.11 77	3.04 246	0.14 108	5.79 220	2.84 108	3.12 164	3.65 165	2.05 174	0.42 92	2.38 100	0.71 138	0.01 237	0.10 408	0.00 1	0.20 434	0.02 71	0.04 179

HBP-ISP	4.09 383	1.05 389	4.10 316	1.87 351	1.31 361	7.56 420	3.98 446	11.26 392	9.94 413	7.81 361	14.44 429	3.23 212	4.27 347	8.89 414	1.87 278	0.06 407	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

FC-DCNN v2	10.88 507	0.52 241	4.17 318	1.92 362	1.63 377	17.79 508	5.35 476	18.87 509	19.88 497	28.77 527	34.99 529	34.62 534	21.72 525	16.03 507	11.16 488	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.00 1	0.06 199	0.08 266

LMCR-Stereo	3.63 346	1.29 425	4.20 319	2.54 439	0.17 127	8.08 428	1.52 381	11.46 402	4.73 232	8.45 392	10.66 369	1.91 170	5.03 388	7.69 330	3.58 362	0.92 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 437	0.02 86

gcap-zeroshot	1.87 162	0.44 197	4.24 320	0.53 155	0.51 263	3.12 255	0.75 291	6.42 253	3.91 183	3.75 185	1.67 95	7.79 366	0.55 111	2.61 105	0.53 110	0.02 324	0.21 474	0.00 1	0.23 447	0.00 1	0.05 214

MIM_Stereo	2.50 243	0.75 322	4.26 321	1.18 247	0.11 77	3.08 248	0.33 178	6.07 230	3.28 147	5.01 221	10.12 353	4.29 266	1.74 225	8.06 359	1.27 225	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.01 301	0.18 355	0.15 357

FC-DCNN	10.72 506	0.52 241	4.27 322	1.88 354	1.63 377	17.18 504	5.29 475	18.20 502	19.69 496	28.50 526	34.51 527	34.03 532	21.48 524	15.89 504	11.15 487	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.01 301	0.07 217	0.09 279

GES	2.49 240	0.38 148	4.29 323	1.58 309	0.05 16	4.58 354	1.07 350	9.70 349	3.39 156	5.21 227	6.64 260	1.84 166	3.36 295	4.86 172	2.54 321	0.06 407	0.01 178	0.06 454	0.01 301	0.12 295	0.03 135

1111x	4.25 398	0.30 66	4.31 324	1.47 290	0.37 224	5.10 366	0.32 174	12.86 449	9.82 410	6.01 260	9.73 348	8.78 390	5.97 412	9.43 433	10.39 479	0.06 407	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

test_sample5	2.91 280	0.40 162	4.33 325	1.81 344	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.18 274	8.35 312	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

DualNet	3.05 288	0.40 162	4.33 325	1.81 344	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.50 298	10.86 374	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

ADLNet	4.32 403	0.80 339	4.33 325	3.60 488	3.56 464	6.87 404	2.48 409	11.20 391	7.58 354	9.87 432	9.62 345	8.39 380	4.95 386	6.16 220	6.60 424	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.01 301	0.12 295	0.25 413

UPFNet	3.82 363	0.47 213	4.34 328	2.21 409	3.38 456	7.26 413	2.69 417	9.89 354	5.96 283	7.98 371	7.53 290	7.89 369	3.15 288	7.72 334	5.88 411	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.06 232

AASNet	3.90 370	0.92 370	4.41 329	3.56 487	4.00 484	6.70 400	1.26 367	18.71 505	6.14 296	7.35 343	7.91 306	4.35 268	2.58 261	3.04 114	6.62 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 445	0.14 346

test_sample6	3.14 298	0.41 173	4.42 330	1.92 362	0.49 256	3.25 266	0.21 143	11.30 396	6.69 323	6.50 298	10.86 374	4.03 247	2.93 283	7.06 292	2.65 323	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

RASNet	4.52 412	0.61 277	4.42 330	3.42 479	4.68 503	4.58 354	0.99 340	9.54 346	8.01 370	5.28 231	11.42 385	10.34 416	8.88 466	9.28 428	8.68 458	0.15 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

UGAM-zero	3.51 336	0.33 101	4.44 332	0.88 198	0.65 285	3.52 291	0.16 120	11.35 398	2.71 98	5.09 225	5.82 231	15.28 468	9.14 471	8.38 380	1.61 256	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.46 494	0.02 71	0.19 389

test_sample3	2.87 275	0.37 142	4.45 333	1.95 368	0.59 274	4.69 357	0.16 120	11.50 404	6.45 315	5.82 246	6.44 257	3.76 240	2.64 263	6.01 215	2.41 315	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

DMCA	2.82 268	0.64 286	4.45 333	1.61 314	0.89 318	3.86 321	0.57 244	9.18 333	5.10 244	6.24 279	6.49 258	7.17 358	2.13 239	3.31 120	4.73 390	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

CoDeX	3.43 330	0.68 303	4.49 335	0.98 219	1.65 379	6.37 392	2.14 402	13.23 457	6.07 291	7.23 336	8.95 323	4.09 251	3.79 327	6.31 231	2.37 312	0.03 366	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.15 357

delet	4.27 400	0.72 313	4.50 336	1.07 234	3.75 475	10.79 465	4.04 449	9.95 355	7.89 366	8.09 374	8.89 321	8.46 383	3.81 329	7.56 321	5.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

RAFT_CTSACE	3.40 326	1.07 392	4.52 337	1.27 256	3.14 446	4.00 329	1.07 350	3.93 101	4.43 214	4.66 212	17.94 465	7.21 360	2.76 273	10.82 458	0.85 171	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.01 18

DDVS	3.59 343	0.53 245	4.53 338	2.02 382	1.27 354	6.63 399	0.49 219	8.73 322	4.10 200	7.14 329	7.63 296	12.68 448	2.25 246	8.69 401	4.09 377	0.08 421	0.20 471	0.01 383	0.00 1	0.14 320	0.59 472

test_sample4	2.87 275	0.40 162	4.54 339	1.80 342	0.54 270	3.95 326	0.15 114	11.48 403	6.49 318	6.33 291	6.81 265	3.68 236	2.65 265	6.11 218	2.36 311	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

MyStereo06	2.35 223	0.66 298	4.54 339	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	9.30 337	4.05 196	5.22 228	6.09 236	5.95 324	2.38 253	3.00 113	0.73 142	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.01 301	0.13 310	0.15 357

TransformOpticalFlow	3.38 322	0.70 310	4.54 339	1.00 221	0.30 195	3.56 293	0.14 108	9.67 348	7.30 345	5.55 237	13.34 416	6.74 346	5.03 388	8.22 375	1.34 232	0.00 1	0.01 178	0.01 383	0.00 1	0.04 145	0.11 315

GMStereo	1.83 155	0.99 381	4.55 342	0.57 164	0.05 16	2.53 173	0.01 5	4.95 156	11.14 435	3.52 176	2.24 119	0.53 112	0.49 102	3.76 135	0.80 164	0.20 456	0.00 1	0.00 1	0.12 399	0.12 295	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
PS-NSSS	3.90 370	1.84 463	4.55 342	0.87 197	2.95 443	4.10 333	2.00 400	10.77 382	8.23 379	6.75 305	14.63 432	5.01 294	2.24 244	8.41 383	2.91 331	0.33 472	0.03 289	0.83 507	0.00 1	0.82 481	0.70 477

MeshStereo	11.52 510	1.52 440	4.55 342	1.89 356	1.46 369	19.87 514	5.11 471	20.66 525	15.91 478	32.67 532	34.51 527	39.34 539	21.15 522	18.74 517	12.10 492	0.11 431	0.06 352	0.01 383	0.00 1	0.45 455	0.22 399
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
MIPNet	2.06 187	0.69 308	4.57 345	0.32 117	0.21 161	1.92 112	0.19 132	6.89 275	5.64 265	5.48 235	4.02 171	2.02 173	3.50 306	3.32 121	2.01 290	0.00 1	0.01 178	0.01 383	0.01 301	0.20 367	0.13 337

acv_ft	3.69 350	0.53 245	4.58 346	2.31 424	4.71 504	7.44 417	0.86 322	8.54 313	5.70 266	9.29 418	9.26 339	5.77 318	4.15 340	2.24 95	8.13 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 414	0.01 18

HGLStereo	4.25 398	0.52 241	4.65 347	3.09 464	5.18 506	6.51 398	0.73 286	10.37 369	6.74 326	7.32 341	12.44 405	7.00 350	7.21 438	7.46 316	5.51 404	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.10 301

MSMD_ROB	9.28 492	1.09 396	4.65 347	1.58 309	0.39 228	16.52 499	4.41 459	13.60 460	14.87 471	22.34 512	39.89 535	25.67 516	20.71 521	12.42 479	6.98 428	0.34 473	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.09 279

hknet	3.31 311	0.42 180	4.68 349	0.46 146	1.17 347	7.13 411	1.63 387	9.05 329	6.91 330	6.11 268	6.15 241	9.66 402	2.85 279	7.48 319	2.45 317	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

UGAM	3.90 370	0.48 220	4.69 350	0.17 86	0.08 51	3.67 300	1.22 362	4.81 149	14.45 465	4.59 206	11.94 394	14.20 459	3.80 328	9.92 443	3.61 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.32 424	0.07 251

TRStereo	2.36 225	3.10 492	4.70 351	1.99 375	2.08 409	2.61 188	1.11 354	8.79 325	3.73 171	3.19 166	3.04 143	3.96 244	0.77 139	5.92 211	1.44 238	0.03 366	0.14 438	0.00 1	0.29 464	0.08 229	0.25 413

CIPLG	2.47 239	1.10 398	4.71 352	0.63 174	2.15 414	2.67 200	0.77 295	5.19 175	4.73 232	7.85 363	9.56 344	1.72 160	1.14 172	4.20 154	2.34 308	0.01 237	0.19 467	0.02 414	0.09 389	0.23 391	0.08 266

G2L-Stereo	3.40 326	0.93 373	4.73 353	1.61 314	2.05 407	2.88 233	0.60 249	8.94 326	5.84 274	7.42 345	7.33 287	8.61 389	2.16 242	8.44 386	6.11 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 378

IPLG	2.43 231	0.66 298	4.77 354	0.54 156	0.31 203	3.01 243	0.26 158	6.15 234	5.55 260	7.69 356	6.21 246	1.89 167	1.74 225	7.19 302	2.35 310	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.12 329

dd	2.16 196	1.22 412	4.82 355	0.68 180	0.12 91	1.39 62	0.17 125	5.14 170	11.22 438	2.70 151	3.51 163	1.52 153	1.23 186	5.08 182	3.96 373	0.12 435	0.01 178	0.04 443	0.21 438	0.07 217	0.01 18

STrans-v2	3.43 330	0.73 316	4.82 355	0.26 105	0.60 276	3.00 242	1.19 361	10.41 371	7.22 342	5.79 242	10.97 377	6.75 347	7.03 434	8.25 376	1.40 235	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.18 378

rvit_0105_6	1.26 106	0.87 353	4.85 357	0.61 169	0.07 35	1.60 80	0.32 174	3.79 95	5.87 275	0.25 23	0.26 28	1.09 135	0.29 51	4.60 166	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

UDG	8.58 486	9.31 526	4.89 358	10.00 525	9.52 526	10.36 456	2.41 406	12.07 425	9.82 410	7.81 361	9.55 343	16.52 477	9.81 478	7.84 340	7.88 441	4.20 520	2.51 528	18.53 537	3.71 532	9.55 529	5.28 523

iResNet_ROB	4.23 395	1.02 385	4.90 359	2.18 405	0.93 324	2.92 235	0.37 184	15.10 481	16.91 484	7.89 366	10.51 364	7.03 351	3.07 287	8.16 367	3.46 354	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

IGEV_Zeroshot_test	2.13 192	0.50 227	4.91 360	1.41 283	0.18 142	2.62 191	0.36 182	7.80 292	3.87 179	5.04 222	5.42 223	4.77 282	1.03 162	3.43 125	0.79 161	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.18 426	0.17 344	0.04 179

IPLGR_C	2.44 233	1.17 409	4.94 361	0.62 171	2.08 409	2.65 196	0.80 303	5.60 208	4.79 235	7.87 364	9.23 331	1.67 158	1.15 174	3.43 125	2.23 304	0.01 237	0.19 467	0.02 414	0.08 378	0.22 384	0.10 301

GEStereo_RVC	3.74 353	0.73 316	4.95 362	2.01 380	1.24 351	4.36 344	3.07 425	11.77 413	7.80 365	6.87 315	6.52 259	7.70 365	4.31 354	8.98 417	4.19 379	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.02 325	0.13 310	0.11 315

iRaft-Stereo_20w	2.56 245	0.35 125	4.98 363	0.37 133	0.67 288	3.47 278	0.59 246	12.57 444	3.89 181	6.10 267	6.23 248	1.49 151	2.24 244	6.65 261	0.86 176	0.00 1	0.19 467	0.00 1	0.33 476	0.08 229	0.22 399

CRFU-Net	4.45 404	0.67 301	5.02 364	2.78 451	1.32 362	12.67 484	3.35 435	11.26 392	3.52 162	10.06 438	9.30 341	10.91 427	6.92 431	7.26 305	3.24 343	0.15 443	0.16 453	0.16 479	0.00 1	0.26 404	0.05 214

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 436	5.36 509	5.02 364	3.75 494	3.57 465	15.81 496	4.27 454	11.72 411	6.96 332	7.23 336	8.47 315	9.09 394	2.66 266	9.36 432	2.71 325	7.49 528	2.32 523	2.01 517	0.08 378	6.77 527	4.67 520

MyStereo8	2.88 277	1.19 410	5.03 366	1.61 314	3.75 475	4.30 340	0.07 62	6.14 233	6.16 298	6.22 277	9.64 347	4.28 264	1.45 199	2.05 91	4.76 392	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.14 404	0.26 404	0.43 452

CFNet	3.72 352	1.10 398	5.03 366	2.49 437	1.59 373	4.90 362	0.22 145	11.38 400	9.88 412	4.80 215	11.25 382	6.44 337	3.68 315	8.33 378	3.00 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.07 251

GwcNet-RSSM	3.77 358	1.05 389	5.06 368	2.21 409	1.87 400	2.36 154	1.52 381	8.98 328	7.96 369	5.91 258	14.59 431	7.94 372	3.50 306	6.43 239	5.70 407	0.00 1	0.00 1	0.04 443	0.00 1	0.20 367	0.08 266

MANE	19.47 537	1.27 420	5.07 369	4.69 508	5.55 508	30.49 532	9.94 515	34.01 540	37.27 537	44.13 548	51.57 551	52.51 546	40.41 547	33.58 539	24.81 531	0.89 497	0.86 512	1.11 511	9.72 543	0.38 441	1.06 487

rvit_105_1	2.44 233	0.80 339	5.08 370	1.77 338	0.09 59	1.95 115	3.62 442	5.62 211	8.21 378	4.85 216	2.07 110	3.15 209	1.58 213	7.08 293	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 145	0.08 266

plain	1.34 111	0.51 233	5.09 371	0.30 110	0.05 16	1.58 78	0.08 69	4.47 126	3.77 176	0.42 74	1.76 98	0.60 118	0.74 134	6.11 218	0.94 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.02 86

ACRE	2.41 228	1.08 394	5.11 372	0.55 159	2.05 407	2.65 196	0.78 300	5.26 188	4.67 228	7.59 353	9.20 329	1.70 159	1.08 166	3.74 134	2.18 302	0.01 237	0.18 461	0.02 414	0.08 378	0.22 384	0.10 301

SFCPSM	3.29 308	0.43 191	5.11 372	0.34 127	0.94 325	8.48 431	2.15 403	14.51 473	5.29 250	7.00 320	7.65 297	3.43 217	2.59 262	5.11 184	2.37 312	0.01 237	0.03 289	0.01 383	0.07 373	0.13 310	0.15 357

IER	3.20 303	0.54 249	5.13 374	0.58 165	1.59 373	7.29 414	0.56 235	6.36 245	4.95 239	7.44 347	8.84 318	6.20 330	6.26 415	4.88 173	3.29 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

GMStereo_Zeroshot	2.77 262	1.98 472	5.14 375	1.53 300	0.36 220	3.56 293	0.10 81	5.57 206	5.91 280	6.89 316	7.02 274	8.50 387	0.91 151	6.01 215	1.65 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.01 18

ccnet	6.87 459	0.92 370	5.15 376	3.09 464	2.18 417	11.78 474	4.90 467	17.97 500	8.79 393	12.79 477	20.20 474	16.00 474	8.35 458	9.12 420	14.17 504	0.42 483	0.33 491	0.25 491	0.09 389	0.40 448	0.48 459

sCroCo_RVC	1.21 100	0.65 292	5.16 377	1.09 235	1.29 358	0.92 8	0.19 132	3.92 99	2.68 97	0.30 33	3.04 143	0.52 110	1.56 211	1.58 63	0.78 159	0.09 426	0.25 486	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.11 315

ssnet_v2	4.46 405	0.87 353	5.18 378	1.57 308	0.67 288	9.14 441	4.73 465	11.84 414	9.68 406	8.79 401	6.24 249	9.91 405	4.34 355	6.28 228	9.30 466	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.28 412	0.30 431

DAS	3.74 353	0.35 125	5.19 379	1.99 375	3.74 471	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	8.39 381	1.71 266	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

SepStereo	3.78 359	0.35 125	5.19 379	1.99 375	3.74 471	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	9.18 423	1.71 266	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

PAM_32	3.50 335	0.32 84	5.22 381	1.32 266	0.53 268	7.49 418	0.39 190	9.52 345	3.91 183	5.22 228	5.28 219	16.75 481	7.44 442	4.61 167	0.90 189	0.00 1	0.20 471	0.00 1	0.39 486	0.09 247	0.39 442

ADStereo(finetuned)	2.26 213	0.64 286	5.22 381	0.31 114	0.18 142	1.71 97	0.25 156	5.23 177	8.46 385	6.06 264	5.30 220	1.41 145	6.37 418	1.87 82	1.87 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.18 378

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 364	1.06 391	5.23 383	2.72 448	3.27 452	4.36 344	0.61 252	10.71 379	7.56 352	8.75 400	7.89 305	9.86 404	3.90 331	7.15 301	3.44 350	0.14 441	0.02 239	0.02 414	0.03 341	0.04 145	0.03 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo05	2.94 282	0.66 298	5.25 384	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	8.53 312	12.34 453	6.28 285	3.88 167	3.18 211	3.30 293	7.81 339	2.37 312	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.01 301	0.13 310	0.15 357

DCANet-4	2.03 184	0.34 115	5.30 385	0.31 114	0.18 142	1.69 92	0.12 92	4.95 156	8.55 390	5.78 241	5.17 204	1.12 136	2.82 277	2.11 94	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 378

DN-CSS_ROB	2.69 253	1.40 430	5.34 386	2.31 424	0.75 300	3.14 257	0.06 54	6.11 232	3.87 179	5.34 233	12.18 401	2.34 181	1.22 185	7.84 340	1.48 242	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.03 135

MyStereo04	2.95 283	0.79 335	5.38 387	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	10.00 359	12.44 454	4.19 195	3.91 169	3.04 203	3.60 312	7.34 310	2.74 329	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.01 301	0.11 278	0.09 279

test-1	1.82 153	0.45 205	5.42 388	0.89 200	0.41 234	2.14 133	0.56 235	5.75 214	4.15 204	3.28 169	5.11 202	3.61 231	0.70 129	1.53 61	1.56 251	0.02 324	0.34 492	0.00 1	0.08 378	0.02 71	0.30 431

rvit_0105_5	1.48 122	0.89 360	5.43 389	0.46 146	0.04 13	1.60 80	0.60 249	4.65 141	5.90 278	0.76 106	1.59 90	1.75 162	0.78 142	4.20 154	0.88 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

NCCL2	5.88 434	1.59 445	5.44 390	1.87 351	0.92 321	9.55 446	11.55 523	12.11 427	9.94 413	9.67 427	8.85 319	22.28 510	7.41 441	8.78 408	7.17 430	0.01 237	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.13 310	0.23 405

DSFCA	4.21 394	0.50 227	5.45 391	1.34 269	1.68 384	7.04 407	4.51 461	10.73 380	7.00 334	10.78 453	6.80 264	8.48 385	4.63 371	9.91 442	5.12 398	0.02 324	0.06 352	0.02 414	0.03 341	0.08 229	0.03 135

MMNet	4.16 390	0.77 328	5.47 392	1.40 280	1.67 382	10.78 464	0.63 256	8.64 320	8.47 386	8.80 403	8.33 311	7.51 361	6.61 422	7.53 320	6.54 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.05 214

ISRNet	3.93 375	0.55 253	5.49 393	3.20 472	2.69 436	2.11 129	0.26 158	7.01 278	6.40 311	11.00 459	17.99 466	8.31 378	2.64 263	6.51 250	4.36 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.02 86

rvit_stereo_0075_2	2.00 180	0.32 84	5.49 393	0.60 168	1.98 404	1.77 101	0.10 81	7.24 282	5.70 266	2.90 158	4.06 172	3.11 207	0.56 113	5.32 190	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.16 369

SQANet	7.64 470	3.40 498	5.49 393	11.73 530	9.62 528	11.96 478	2.82 420	11.33 397	6.10 292	8.33 383	11.49 387	11.00 429	5.16 393	10.12 448	2.72 328	8.92 532	2.21 521	10.41 531	1.58 520	11.13 532	7.39 531

dad	4.66 414	1.89 467	5.51 396	0.94 209	0.09 59	2.16 137	0.37 184	7.10 281	14.43 464	10.13 439	16.84 450	14.97 464	1.90 232	6.82 270	4.15 378	1.09 502	0.11 417	4.08 524	0.46 494	0.17 344	0.06 232

PFNet	2.93 281	0.40 162	5.51 396	2.13 401	0.84 311	3.11 254	0.75 291	6.78 270	4.79 235	9.98 436	6.00 234	4.78 283	2.13 239	8.33 378	2.11 295	0.19 453	0.06 352	0.00 1	0.11 396	0.20 367	0.35 437

rvit_0105_4	1.38 115	0.98 379	5.52 398	0.61 169	0.05 16	1.62 83	0.41 195	3.95 102	5.80 272	0.31 38	0.73 50	1.37 143	0.53 109	4.89 177	0.78 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

RP	6.84 458	1.29 425	5.53 399	3.92 498	5.18 506	6.32 390	3.53 438	11.73 412	15.31 473	9.54 424	22.38 487	18.25 490	14.47 504	10.11 444	7.49 433	0.91 498	0.01 178	0.12 472	0.15 408	0.33 428	0.19 389

MLCV	3.44 333	0.88 357	5.60 400	1.39 279	0.25 175	4.36 344	0.33 178	7.25 283	7.28 344	9.17 415	12.24 403	5.09 297	2.47 256	9.15 422	3.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

PAM	3.38 322	0.31 71	5.61 401	1.37 276	0.71 296	7.60 424	0.38 189	8.94 326	3.55 165	5.54 236	4.69 189	16.09 475	7.03 434	3.67 131	1.02 204	0.00 1	0.21 474	0.00 1	0.38 483	0.07 217	0.41 447

XPNet_ROB	6.03 441	1.22 412	5.61 401	2.56 442	0.90 320	6.32 390	7.07 497	12.92 450	8.30 380	14.76 492	15.13 436	19.84 499	6.66 427	10.36 450	8.58 456	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.03 341	0.11 278	0.24 409

SGM-ForestM	16.99 530	1.08 394	5.74 403	2.12 399	0.75 300	31.63 534	12.21 527	27.80 536	32.25 523	37.88 539	39.99 536	52.96 548	35.20 542	33.60 540	24.47 530	0.26 465	0.39 499	0.31 494	0.39 486	0.26 404	0.53 465

DISCO	6.28 443	0.57 261	5.78 404	3.43 480	1.17 347	11.22 467	3.39 437	12.14 430	16.16 479	6.52 300	11.22 381	16.96 483	6.32 417	19.51 520	10.74 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.11 315

RAFT + AFF	4.30 402	1.55 442	5.84 405	1.43 285	2.36 423	5.94 385	6.72 493	10.01 360	7.56 352	7.55 351	8.96 325	7.09 356	6.73 428	8.57 392	4.02 374	0.02 324	0.47 506	0.00 1	0.01 301	0.56 460	0.54 466

RYNet	6.34 445	0.89 360	5.88 406	1.41 283	4.48 499	15.97 498	4.18 452	13.41 458	16.49 480	10.81 454	7.00 273	14.33 460	8.72 463	9.43 433	13.71 501	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.07 251

BEATNet_4x	3.24 304	1.27 420	5.89 407	1.56 307	0.10 67	5.26 371	1.07 350	10.08 363	5.50 256	6.89 316	7.73 299	4.53 275	4.13 338	5.05 181	5.27 399	0.04 386	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.23 405

DRN-Test	5.87 432	0.98 379	5.89 407	2.69 445	3.65 468	12.37 481	3.35 435	20.07 523	10.20 419	11.93 469	12.31 404	11.06 431	5.31 396	7.89 342	9.05 462	0.04 386	0.05 334	0.04 443	0.04 359	0.18 355	0.25 413

rvit_0105_3	1.71 138	0.90 363	5.93 409	0.78 186	0.02 3	1.62 83	1.69 391	5.15 172	5.99 287	2.22 140	1.64 93	1.97 172	1.17 180	4.19 152	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

XX-Stereo	2.71 257	0.38 148	5.96 410	2.25 413	2.20 418	1.54 76	0.21 143	5.44 201	3.05 127	2.28 143	16.16 441	7.03 351	0.24 35	6.19 222	0.79 161	0.00 1	0.15 445	0.00 1	0.23 447	0.13 310	0.04 179

IPLGR	2.28 214	0.51 233	6.00 411	0.15 82	0.15 110	1.99 121	0.22 145	6.34 244	6.04 290	6.80 309	5.76 229	2.87 194	2.31 250	4.88 173	1.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 378

PSMNet_ROB	5.02 420	1.63 449	6.03 412	1.90 357	1.83 397	9.57 447	6.35 488	15.58 486	7.23 343	6.15 273	10.48 363	12.22 445	4.16 341	8.02 351	8.71 459	0.02 324	0.01 178	0.01 383	0.10 394	0.20 367	0.12 329

ADLNet2	4.46 405	0.90 363	6.06 413	2.74 450	3.91 480	6.79 403	3.01 424	10.95 388	8.40 384	7.27 339	9.80 349	9.85 403	5.43 401	7.29 306	6.44 420	0.01 237	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

RGC	6.88 460	2.23 477	6.13 414	4.05 499	4.73 505	8.94 438	2.78 419	15.19 483	11.74 444	11.13 460	19.34 470	17.86 487	10.42 484	13.02 486	8.03 445	0.73 492	0.01 178	0.24 490	0.41 488	0.31 420	0.38 441

DDUNet	9.47 494	11.32 531	6.14 415	12.93 532	11.65 533	10.45 457	3.87 445	11.70 409	7.89 366	9.27 417	13.28 415	16.18 476	6.14 414	8.80 410	5.77 408	6.64 527	3.38 541	20.90 538	4.28 534	11.01 531	7.80 532

DualNet (step1)	3.91 373	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	1.49 509	0.03 289	3.10 519	2.99 525	0.20 367	0.15 357

test_sample9	5.87 432	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	11.68 470	11.44 489	1.49 509	24.31 559	3.10 519	2.99 525	0.20 367	0.15 357

test_sample8	7.99 478	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	12.04 424	6.15 297	17.46 500	9.02 328	24.67 512	18.16 510	11.68 470	11.44 489	1.49 509	24.31 559	3.10 519	2.99 525	0.20 367	0.15 357

LALA_ROB	6.58 450	1.80 460	6.25 419	1.26 254	0.94 325	10.08 451	9.02 508	16.00 488	11.51 442	12.74 475	13.02 413	24.77 513	5.25 394	10.56 453	8.02 443	0.04 386	0.05 334	0.00 1	0.02 325	0.10 258	0.25 413

NaN_ROB	6.00 439	1.24 416	6.29 420	1.34 269	1.68 384	9.60 448	10.31 517	15.09 479	15.79 477	12.62 473	8.95 323	11.67 442	5.83 408	11.78 474	6.41 419	0.05 398	0.13 434	0.08 463	0.20 434	0.22 384	0.79 479

ETE_ROB	5.80 431	1.77 458	6.33 421	1.44 289	0.78 306	6.43 394	6.90 495	12.53 442	8.08 373	12.93 479	14.89 434	21.13 507	5.87 409	9.83 440	6.57 423	0.04 386	0.01 178	0.00 1	0.02 325	0.08 229	0.33 435

STTStereo	3.60 345	0.93 373	6.34 422	2.71 446	2.23 419	3.68 303	0.63 256	9.42 340	6.73 325	9.87 432	6.97 268	8.84 392	3.65 314	6.85 273	3.04 335	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.02 86

Anonymous3	1.76 143	0.44 197	6.37 423	0.33 122	0.50 259	4.33 341	0.54 229	4.43 122	2.48 81	2.21 139	3.24 150	1.53 154	1.14 172	5.64 198	1.29 227	0.17 449	0.23 480	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.15 357

AANet_RVC	5.01 419	1.74 456	6.38 424	1.96 371	1.29 358	2.26 144	1.69 391	10.07 362	18.53 487	7.88 365	18.15 467	8.49 386	2.70 267	10.59 454	7.04 429	0.96 500	0.15 445	0.02 414	0.00 1	0.13 310	0.12 329

DMCA-RVC	3.17 300	1.26 418	6.39 425	2.10 398	1.51 371	3.02 244	0.56 235	7.84 294	5.06 242	9.23 416	5.19 208	8.46 383	2.72 272	6.31 231	3.22 341	0.06 407	0.11 417	0.09 466	0.02 325	0.16 331	0.08 266

NCC-stereo	6.77 454	1.49 438	6.48 426	2.92 458	4.40 491	7.43 415	3.61 440	19.52 519	13.29 457	8.39 389	16.91 451	15.96 471	12.13 491	12.85 483	7.70 436	1.47 507	0.11 417	0.01 383	0.42 489	0.14 320	0.24 409

Abc-Net	6.77 454	1.49 438	6.48 426	2.92 458	4.40 491	7.43 415	3.61 440	19.52 519	13.29 457	8.39 389	16.91 451	15.96 471	12.13 491	12.85 483	7.70 436	1.47 507	0.11 417	0.01 383	0.42 489	0.14 320	0.24 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UNet	3.97 379	0.61 277	6.50 428	1.68 323	3.22 450	9.82 449	0.31 173	9.50 342	5.32 252	7.20 335	6.35 256	10.59 417	5.91 411	6.93 279	5.49 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

CSAN	7.62 469	1.60 446	6.56 429	1.83 349	0.66 286	12.40 482	10.52 520	14.45 472	21.32 503	14.19 488	15.98 440	17.84 486	13.02 499	12.32 478	8.38 453	0.09 426	0.07 372	0.03 431	0.04 359	0.33 428	0.67 475

Nwc_Net	6.97 461	1.25 417	6.63 430	3.82 495	3.37 455	10.83 466	1.67 390	19.56 521	11.35 439	8.36 384	23.62 491	17.19 485	11.44 490	11.21 463	8.08 449	0.80 494	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.13 310	0.09 279

AF-Net	7.78 475	1.44 433	6.68 431	3.37 477	4.50 500	8.61 434	2.69 417	17.07 493	20.17 500	9.52 423	24.02 492	20.31 504	14.59 505	11.58 468	9.84 475	0.61 489	0.00 1	0.12 472	0.00 1	0.38 441	0.12 329

edge stereo	6.76 453	1.01 383	6.76 432	2.20 408	2.45 428	6.41 393	2.45 408	14.84 477	11.98 449	15.29 494	18.31 468	22.02 508	12.56 494	10.82 458	7.49 433	0.03 366	0.06 352	0.11 469	0.03 341	0.30 415	0.14 346

FAT-Stereo	6.78 456	0.68 303	6.80 433	2.30 418	1.77 393	5.63 377	4.20 453	18.79 506	18.62 488	10.53 449	17.15 457	18.52 492	13.74 502	8.86 413	7.38 432	0.03 366	0.15 445	0.01 383	0.07 373	0.12 295	0.26 419

StereoDRNet	5.59 428	1.75 457	6.80 433	3.12 468	4.45 495	10.61 460	4.35 457	18.80 507	9.73 407	12.22 470	6.87 266	11.44 437	4.65 373	8.09 362	8.26 452	0.02 324	0.11 417	0.00 1	0.03 341	0.20 367	0.28 427

DispNO	3.25 305	0.72 313	6.85 435	1.95 368	1.34 363	3.49 283	0.84 315	8.14 299	6.30 305	6.34 292	7.76 302	6.30 335	4.28 351	6.93 279	3.51 357	0.00 1	0.03 289	0.03 431	0.12 399	0.07 217	0.07 251

NVstereo2D	4.51 409	0.82 344	6.86 436	3.28 475	3.38 456	8.16 429	3.13 427	10.51 372	15.15 472	4.90 218	6.89 267	7.87 367	4.78 380	9.88 441	3.91 372	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.06 372	0.02 71	0.58 469

fast-acv-ft	5.62 430	1.39 429	7.01 437	2.02 382	1.89 402	12.23 479	1.82 396	7.35 285	9.45 403	10.46 447	20.27 476	14.55 462	7.71 451	7.41 313	7.61 435	0.10 429	0.09 396	0.16 479	0.07 373	0.59 464	0.13 337

ToySt	2.69 253	0.55 253	7.03 438	1.03 225	0.10 67	3.49 283	1.04 346	6.38 251	4.55 223	2.69 149	6.28 250	7.95 374	4.38 356	5.08 182	2.58 322	0.01 237	0.11 417	0.00 1	0.04 359	0.28 412	0.19 389

otaku	11.73 511	7.51 520	7.07 439	13.22 533	10.85 532	26.61 527	7.25 500	18.84 508	19.16 492	11.58 467	17.23 460	20.19 502	8.09 456	15.11 501	4.64 389	9.13 534	2.42 525	13.08 532	1.83 521	12.48 535	8.22 534

stereogan	7.69 473	0.88 357	7.08 440	3.49 486	3.93 481	18.98 510	3.23 432	16.52 490	19.58 495	9.93 435	18.92 469	20.50 505	9.04 470	14.07 493	6.14 414	0.26 465	0.04 318	0.21 487	0.03 341	0.63 469	0.33 435

iResNetv2_ROB	4.28 401	1.43 431	7.17 441	2.91 456	1.26 352	4.36 344	1.62 386	13.64 462	10.25 420	9.83 430	11.41 384	7.68 364	4.00 333	7.75 336	1.85 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.09 279

gwcnet-sp	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

scenet	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

ssnet	3.31 311	1.47 434	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

ARAFT	3.13 296	1.11 401	7.34 445	0.42 140	0.14 105	4.52 352	2.99 423	7.41 287	5.97 285	8.85 405	7.06 278	5.20 300	1.25 188	8.49 388	1.44 238	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.11 315

DFGA-Net	2.78 263	1.91 468	7.35 446	1.52 296	0.36 220	3.36 271	0.20 138	6.64 264	5.93 281	4.88 217	6.31 253	2.18 176	1.12 168	7.43 314	5.98 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.04 179

WCMA_ROB	9.21 490	0.87 353	7.37 447	2.54 439	2.13 412	13.59 490	5.80 478	11.64 406	14.01 462	24.43 521	32.99 524	27.09 519	18.02 509	12.51 480	9.85 476	0.81 495	0.07 372	0.01 383	0.01 301	0.16 331	0.23 405

PA-Net	4.98 418	1.47 434	7.42 448	2.40 430	2.14 413	8.73 436	3.64 443	12.42 435	13.11 456	7.03 323	7.57 294	7.88 368	6.52 421	10.16 449	7.82 438	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.11 278	1.07 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	7.68 471	9.21 525	7.46 449	3.82 495	3.66 469	15.68 495	5.02 470	17.95 499	10.45 427	6.44 297	14.00 423	7.63 363	4.77 378	10.75 457	3.10 338	5.99 525	2.46 526	16.28 535	1.08 512	6.30 525	1.56 498

PWCDC_ROB	7.92 477	3.17 496	7.48 450	5.73 515	4.40 491	10.45 457	0.35 181	14.52 474	28.19 517	10.36 444	31.27 517	7.04 353	9.14 471	13.22 488	8.78 460	2.74 517	0.02 239	0.00 1	0.00 1	1.31 494	0.17 374

LL-Strereo	4.71 415	1.64 450	7.51 451	1.15 244	4.31 488	3.71 306	1.45 377	9.21 334	8.36 382	8.37 388	8.17 310	10.82 424	11.36 489	12.51 480	4.82 393	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.32 434

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 273	0.99 381	7.52 452	1.52 296	0.92 321	2.94 237	0.03 30	9.31 338	3.81 177	2.42 146	5.86 233	9.23 395	4.64 372	4.31 158	2.19 303	0.02 324	0.18 461	0.00 1	0.54 498	0.35 433	0.35 437

GANetREF_RVC	6.56 449	2.89 488	7.58 453	3.41 478	0.40 230	12.96 486	9.58 512	15.09 479	17.25 486	10.33 442	10.62 366	12.27 446	8.16 457	12.21 477	4.53 386	0.41 480	0.00 1	0.00 1	0.02 325	3.12 512	0.39 442
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
Ntro	12.35 512	8.88 523	7.80 454	13.79 534	12.42 535	26.54 526	6.98 496	18.54 503	22.14 506	9.82 429	16.45 445	20.30 503	9.29 474	15.95 506	6.61 425	9.53 536	2.47 527	14.93 534	2.77 523	13.11 537	8.63 537

iResNet	3.68 349	0.91 367	7.94 455	2.97 463	0.34 214	4.44 350	0.48 209	7.70 289	9.74 408	7.72 358	12.74 410	4.03 247	2.87 281	8.05 355	3.37 347	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.09 279

FBW_ROB	8.50 485	1.03 387	7.98 456	1.93 366	1.28 357	13.10 487	6.23 484	22.50 527	18.98 489	18.82 503	14.91 435	19.06 495	10.04 480	18.41 515	9.83 474	0.62 490	0.22 478	1.82 516	0.82 507	0.99 487	1.36 494

sAnonymous2	1.35 112	1.66 452	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 434	2.07 506	0.22 399

CroCo_RVC	1.35 112	1.66 452	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 434	2.07 506	0.22 399

DANet	6.02 440	1.23 414	8.45 459	3.86 497	3.94 482	7.64 425	1.34 373	9.51 344	7.00 334	13.39 483	15.53 438	15.99 473	7.02 433	12.14 476	12.37 494	0.19 453	0.12 424	0.02 414	0.03 341	0.13 310	0.56 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
pcwnet_v2	4.20 392	0.36 135	8.53 460	1.33 267	1.12 342	3.43 274	0.41 195	12.85 448	14.16 463	9.90 434	14.29 427	5.90 323	3.03 284	6.20 224	2.06 294	0.01 237	0.05 334	0.04 443	0.02 325	0.16 331	0.18 378

APVNet	5.98 437	1.72 455	8.72 461	3.21 473	4.04 485	12.31 480	1.81 395	19.09 512	6.10 292	6.13 272	13.41 417	10.69 422	6.30 416	11.26 464	13.90 502	0.05 398	0.02 239	0.11 469	0.03 341	0.53 458	0.20 395

YMNet	5.52 426	1.83 461	8.79 462	3.47 483	4.46 496	10.72 462	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 486	16.35 443	11.65 439	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 435	0.35 494	0.12 472	0.08 378	0.71 475	0.27 423

YMNet_1	5.52 426	1.83 461	8.79 462	3.47 483	4.46 496	10.72 462	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 486	16.35 443	11.65 439	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 435	0.35 494	0.12 472	0.08 378	0.71 475	0.27 423

MDST_ROB	8.37 482	0.32 84	9.03 464	4.18 504	2.42 427	26.86 528	6.14 480	19.36 516	13.52 460	27.09 524	22.75 489	9.47 400	4.74 376	15.06 500	6.34 418	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.13 337

ELAS	16.72 528	2.14 475	9.23 465	4.92 510	4.53 501	32.66 538	15.11 539	27.40 535	28.68 519	40.27 543	44.90 541	38.33 538	30.50 537	26.44 534	21.94 524	0.88 496	1.23 516	0.67 504	0.89 509	1.49 498	2.18 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	6.32 444	2.72 486	9.33 466	2.45 435	1.67 382	8.59 433	3.32 433	18.08 501	12.27 451	8.53 393	21.08 480	10.30 415	9.80 477	9.30 429	7.86 440	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 469	0.43 452

GASNet	5.19 421	4.61 504	9.38 467	4.73 509	2.10 411	3.80 319	1.57 384	12.07 425	10.96 432	8.92 408	7.03 276	8.21 377	7.67 450	14.02 492	7.36 431	0.02 324	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.69 473	0.42 450

pmcnn	7.72 474	1.27 420	9.42 468	2.91 456	3.14 446	9.44 444	6.23 484	12.56 443	16.51 481	14.53 490	24.08 493	27.44 520	8.49 460	9.32 430	8.44 454	0.06 407	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.15 357

S-Stereo	6.63 451	0.84 347	9.67 469	3.15 470	3.48 461	6.49 395	6.22 483	12.99 452	22.84 507	9.48 421	15.51 437	12.00 444	8.43 459	8.04 352	10.70 482	0.12 435	0.17 457	0.00 1	0.38 483	0.13 310	1.92 502

TCMNet	5.22 422	1.96 470	9.78 470	4.11 501	6.57 514	8.83 437	1.35 375	10.74 381	8.07 372	6.39 294	12.76 411	8.32 379	4.75 377	8.62 396	10.09 478	0.11 431	0.18 461	0.31 494	0.09 389	0.75 478	0.57 468

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 437	1.55 442	9.92 471	2.40 430	3.22 450	10.28 455	3.14 428	11.64 406	9.79 409	9.54 424	20.22 475	11.16 432	6.77 429	10.61 455	9.16 463	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

ACV-stereo	4.46 405	0.76 325	9.94 472	1.91 358	1.06 336	11.61 472	1.28 368	6.25 240	7.09 338	3.09 163	5.21 212	16.88 482	10.23 482	7.96 346	5.47 402	0.06 407	0.15 445	0.01 383	0.00 1	0.12 295	0.14 346

FINET	5.32 423	1.14 406	10.04 473	2.17 404	3.67 470	6.49 395	6.76 494	11.68 408	22.08 505	7.42 345	12.15 399	4.24 259	3.61 313	9.25 427	5.35 401	0.04 386	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.09 279

ELAS_RVC	16.54 527	2.26 478	10.09 474	5.50 514	4.46 496	28.28 530	16.72 543	25.55 532	33.54 527	40.19 542	40.30 537	36.68 536	30.03 536	29.40 535	20.61 517	0.98 501	1.21 515	0.86 508	0.70 504	1.39 497	2.16 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	10.64 505	1.86 465	10.91 475	1.76 336	0.71 296	14.62 493	9.23 510	19.18 513	37.14 536	19.22 504	27.96 507	25.86 517	19.11 516	13.02 486	10.63 481	0.08 421	0.06 352	0.03 431	0.02 325	0.62 467	0.81 480

GwcNet	6.42 446	1.97 471	10.92 476	2.59 443	5.58 509	11.55 471	2.21 404	14.10 468	16.52 483	10.04 437	17.19 459	10.86 426	5.61 406	9.23 426	8.84 461	0.01 237	0.06 352	0.03 431	0.08 378	0.56 460	0.40 445

G-Net	8.41 483	1.54 441	10.97 477	5.73 515	3.60 466	26.19 522	4.41 459	10.10 364	7.42 346	19.71 506	24.99 500	14.38 461	15.83 506	10.99 460	9.53 472	0.50 487	0.46 505	0.19 485	0.25 455	0.80 480	0.66 474

PDISCO_ROB	9.62 497	1.99 473	11.51 478	9.88 524	9.61 527	21.48 515	3.83 444	19.33 515	28.49 518	11.27 463	14.17 425	19.92 500	5.02 387	16.35 509	9.18 464	5.28 523	0.41 500	0.14 477	0.09 389	2.05 505	2.36 509

PSMNet-RUCA	5.60 429	4.62 505	11.61 479	10.29 526	7.55 522	7.08 408	1.94 398	12.01 421	10.52 428	3.90 188	11.88 392	4.43 270	1.75 228	7.56 321	4.24 380	1.68 512	0.12 424	4.78 526	0.67 502	4.74 517	0.68 476

LE_ROB	16.73 529	1.28 423	11.61 479	3.72 492	1.65 379	16.67 501	9.17 509	14.39 471	55.91 552	63.81 563	40.86 538	35.94 535	37.73 545	14.24 494	26.87 536	0.05 398	0.10 408	0.13 476	0.22 444	0.12 295	0.15 357

FADNet	4.23 395	1.65 451	11.75 481	1.64 320	0.80 307	4.80 359	0.77 295	13.76 464	11.65 443	3.97 190	5.24 214	9.62 401	5.14 392	8.40 382	3.78 368	0.21 457	0.04 318	0.07 460	0.05 365	1.14 489	0.10 301

FADNet-RVC-Resample	3.79 360	1.62 448	12.06 482	1.43 285	0.66 286	5.94 385	2.41 406	10.18 367	8.58 391	6.28 285	4.22 177	5.33 306	4.80 382	7.71 332	3.19 340	0.17 449	0.21 474	0.17 482	0.12 399	0.41 451	0.29 429

ACVNet-4b	15.90 523	22.00 537	12.37 483	16.40 536	15.14 539	31.87 535	7.50 502	19.04 511	27.85 516	11.48 465	22.02 484	31.86 528	9.16 473	17.95 514	5.69 406	10.43 538	2.58 529	24.44 542	4.87 538	16.04 540	9.28 538

SAMSARA	14.63 519	2.74 487	12.38 484	12.65 531	6.74 515	36.50 542	72.93 565	19.36 516	23.77 510	16.20 498	13.04 414	29.21 523	12.78 496	16.98 511	15.21 506	0.11 431	0.26 488	0.03 431	0.14 404	0.76 479	0.77 478

anonymity	7.68 471	3.83 501	12.39 485	7.04 520	12.67 536	8.18 430	2.00 400	17.50 496	6.85 328	13.56 485	9.21 330	9.97 407	7.82 452	11.28 465	5.58 405	6.27 526	4.98 548	3.68 523	2.96 524	3.33 514	4.48 518

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 342	1.29 425	12.46 486	1.53 300	0.98 329	3.48 281	0.81 305	11.99 420	4.40 213	4.33 198	11.05 379	8.83 391	2.02 236	4.52 163	1.66 262	0.01 237	0.14 438	0.00 1	0.68 503	0.86 483	0.44 454

SHD	9.61 496	2.60 483	12.46 486	3.69 491	3.54 463	9.47 445	1.25 364	20.16 524	37.84 538	18.19 502	21.24 481	16.96 483	12.83 498	14.47 497	16.05 507	0.32 471	0.13 434	0.01 383	0.08 378	0.38 441	0.48 459

FADNet-RVC	3.98 380	1.84 463	12.48 488	1.69 324	0.44 238	4.33 341	1.31 371	11.84 414	7.15 341	3.53 177	3.50 162	10.63 420	4.43 359	9.12 420	6.25 416	0.03 366	0.10 408	0.00 1	0.03 341	0.60 466	0.25 413

Consistency-Raft	9.42 493	4.74 507	12.66 489	5.30 513	9.08 525	4.08 331	5.26 474	19.26 514	24.87 511	11.17 461	29.85 513	13.57 451	5.51 405	7.67 329	13.40 499	0.36 474	0.35 494	1.81 515	4.24 533	11.61 533	3.57 513

ACVNet_1	18.70 534	25.08 540	12.72 490	17.33 537	15.18 540	26.02 521	9.62 513	28.44 538	34.49 529	24.39 520	24.32 495	37.22 537	20.13 520	16.67 510	13.39 498	10.45 539	2.59 530	24.77 543	4.92 539	16.57 541	9.75 540

PWC_ROB	8.24 481	3.13 493	12.74 491	2.43 434	4.43 494	7.51 419	1.22 362	16.63 491	19.24 493	16.08 497	28.29 508	13.99 458	10.16 481	13.63 490	14.06 503	0.42 483	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.59 464	0.27 423

STTRV1_RVC	7.02 463	1.10 398	12.88 492	3.32 476	6.92 516	11.90 476	4.00 448	15.07 478	11.94 448	9.51 422	14.57 430	11.63 438	8.73 464	12.65 482	8.06 448	3.32 519	2.75 532	0.41 502	0.12 399	1.38 496	0.11 315

NVStereoNet_ROB	16.04 524	6.75 515	12.90 493	6.37 518	7.42 520	12.89 485	9.74 514	22.78 528	25.12 512	30.32 528	46.19 543	34.37 533	25.38 530	21.48 526	21.38 518	5.94 524	3.10 538	6.07 529	10.09 544	4.01 515	8.54 536
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet_RVC	3.91 373	1.67 454	12.95 494	0.96 215	0.75 300	5.71 378	0.54 229	10.83 384	6.60 321	3.46 175	8.09 308	4.10 253	3.40 302	9.43 433	6.33 417	0.36 474	0.44 503	0.17 482	0.46 494	0.91 484	0.95 484

SPS-STEREO	15.04 520	6.23 513	13.21 495	11.34 529	11.65 533	23.30 518	7.15 498	24.16 530	15.65 476	31.78 531	29.19 512	31.62 527	21.32 523	24.62 531	19.50 514	7.59 529	4.19 546	3.22 522	1.48 516	6.99 528	6.54 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	9.15 489	3.00 490	13.57 496	3.72 492	1.76 392	11.82 475	0.46 206	16.95 492	36.83 535	15.80 496	15.53 438	12.91 450	7.46 445	20.01 523	21.76 522	0.31 470	0.13 434	0.01 383	0.08 378	0.57 462	0.41 447

DGSMNet	6.47 448	2.61 484	13.64 497	3.46 481	3.74 471	8.97 439	6.01 479	14.15 469	13.01 455	7.46 348	14.10 424	9.94 406	4.79 381	10.44 451	6.22 415	1.30 506	1.70 519	1.80 514	1.52 519	2.27 509	2.35 508

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 498	4.27 503	14.47 498	2.29 417	2.85 440	23.40 519	13.62 531	13.60 460	19.54 494	19.42 505	24.27 494	16.74 480	8.59 461	17.05 512	7.98 442	1.25 504	1.68 518	0.17 482	2.63 522	0.72 477	1.04 486

ADCP+	8.09 479	1.79 459	14.50 499	1.54 302	4.28 487	16.57 500	5.20 472	12.80 447	11.20 437	12.83 478	17.07 455	11.02 430	10.80 486	17.59 513	23.18 528	0.03 366	0.05 334	0.01 383	0.18 426	0.39 445	0.81 480

PVD	15.44 521	2.93 489	14.67 500	4.21 505	3.39 458	17.43 507	4.16 451	27.84 537	48.84 547	31.02 530	43.54 540	29.76 525	30.81 538	25.97 533	21.40 519	0.23 460	0.41 500	0.04 443	0.33 476	0.41 451	1.33 493

CBFPSM	4.87 416	0.94 376	14.70 501	1.51 294	1.15 345	11.49 470	2.55 414	7.28 284	6.47 316	6.23 278	4.83 193	15.30 469	8.99 468	6.88 274	8.20 451	0.03 366	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.42 450

Wz-Net-MNSev	7.43 467	2.35 481	15.22 502	2.34 426	3.41 460	17.27 506	8.55 504	11.91 417	13.48 459	13.37 482	17.05 454	13.70 452	7.47 446	11.90 475	9.99 477	0.40 479	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.16 331	0.07 251

WAO-6	34.74 551	36.76 553	15.36 503	37.53 551	24.15 554	35.99 541	19.36 546	48.96 554	68.54 563	43.84 547	47.58 545	52.77 547	52.60 556	32.63 538	34.73 548	26.20 554	7.74 553	42.78 556	21.64 555	28.07 554	17.62 556

SDNR	7.50 468	2.32 479	15.58 504	1.82 348	0.63 282	44.66 550	0.44 203	8.59 314	9.52 404	9.84 431	25.18 501	5.30 305	4.38 356	11.46 467	6.49 421	0.05 398	0.03 289	0.00 1	0.01 301	1.79 503	1.87 501

ADCRef	7.27 465	1.38 428	16.37 505	2.52 438	3.30 454	11.63 473	3.16 429	10.80 383	9.35 401	13.03 480	25.27 502	8.17 376	8.92 467	8.06 359	21.81 523	0.15 443	0.08 384	0.16 479	0.34 478	0.38 441	0.58 469

XQC	8.43 484	3.58 499	16.40 506	2.92 458	2.17 415	13.22 488	3.60 439	14.64 475	25.86 513	11.87 468	12.04 395	15.06 465	10.67 485	15.24 502	19.41 513	0.39 477	0.08 384	0.05 450	0.07 373	0.84 482	0.45 456

Wz-Net-LNSev	6.46 447	1.93 469	16.44 507	1.52 296	4.15 486	12.66 483	4.96 469	13.05 453	12.10 450	10.55 450	16.23 442	11.32 434	7.19 436	8.43 385	8.48 455	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.06 232

DPSNet	10.14 500	1.88 466	16.82 508	1.85 350	1.73 388	24.84 520	17.20 544	19.92 522	27.41 515	12.23 472	13.62 420	16.52 477	18.35 511	14.42 496	12.50 495	0.78 493	0.54 509	0.08 463	0.25 455	1.18 490	0.59 472

IMH-64-1	27.21 543	28.77 544	16.84 509	31.57 545	20.76 545	26.43 524	15.10 537	47.11 548	45.20 544	33.53 534	51.16 549	41.42 540	31.10 539	36.48 541	22.39 525	13.48 544	2.87 536	33.95 548	10.70 545	23.50 546	11.75 546

IMH-64	27.21 543	28.77 544	16.84 509	31.57 545	20.76 545	26.43 524	15.10 537	47.11 548	45.20 544	33.53 534	51.16 549	41.42 540	31.10 539	36.48 541	22.39 525	13.48 544	2.87 536	33.95 548	10.70 545	23.50 546	11.75 546

MFMNet_re	13.29 516	8.60 522	18.29 511	9.75 523	7.25 519	19.65 513	14.84 536	20.71 526	30.72 521	23.03 516	28.77 509	18.85 494	26.09 533	13.55 489	9.82 473	2.44 515	1.35 517	0.34 496	0.23 447	4.78 518	6.69 529

psmorigin	7.34 466	1.58 444	18.31 512	2.35 427	0.87 313	6.72 401	1.70 394	10.63 375	7.14 340	19.77 507	22.71 488	20.13 501	11.34 488	12.96 485	9.49 471	0.04 386	0.17 457	0.06 454	0.17 419	0.21 378	0.50 462

IMH	29.82 547	29.11 546	18.51 513	34.28 549	21.40 550	32.33 537	15.39 541	49.40 555	53.07 550	37.88 539	55.32 554	45.05 542	39.54 546	40.63 549	24.12 529	14.03 547	3.27 540	34.93 550	11.24 547	24.69 549	12.21 548

SGM+DAISY	15.62 522	7.26 519	19.28 514	8.94 521	10.11 530	26.25 523	10.49 519	19.36 516	14.65 468	30.64 529	33.59 525	33.00 529	22.32 528	24.96 532	16.42 508	7.90 530	6.25 550	4.51 525	3.37 529	5.86 522	7.20 530

ADCL	10.16 501	2.11 474	19.36 515	1.92 362	1.88 401	22.23 516	8.91 507	14.04 466	23.56 509	14.62 491	26.19 504	12.75 449	13.59 501	16.06 508	22.95 527	0.26 465	0.18 461	0.75 505	0.65 500	0.69 473	0.58 469

RainbowNet	18.01 533	26.22 542	19.95 516	18.59 538	14.88 538	27.38 529	10.46 518	27.39 534	34.54 530	14.91 493	27.01 505	25.65 515	12.44 493	18.94 518	9.23 465	13.91 546	3.46 542	23.36 541	4.86 537	16.03 539	10.91 544

WAO-7	29.39 546	24.43 538	20.47 517	32.71 548	13.83 537	34.70 539	20.27 550	52.19 559	65.03 560	43.29 546	59.35 557	52.19 545	44.68 552	31.71 537	30.56 542	10.98 540	4.94 547	13.71 533	12.52 549	12.06 534	8.22 534

ADCMid	10.24 503	3.13 493	20.70 518	2.21 409	2.39 426	11.23 468	6.19 481	14.17 470	11.19 436	23.20 518	22.25 485	17.89 488	19.54 517	18.51 516	26.21 535	0.45 485	0.42 502	1.10 510	1.29 514	1.56 500	1.18 489

WAO-8	38.15 554	35.51 551	21.50 519	43.67 553	23.92 552	44.44 548	20.26 548	52.83 560	76.62 565	53.57 556	66.79 563	62.63 556	54.56 559	42.03 551	39.18 552	22.71 552	6.65 551	37.08 553	19.08 553	24.72 551	15.24 551

Venus	38.15 554	35.51 551	21.50 519	43.67 553	23.92 552	44.44 548	20.26 548	52.83 560	76.62 565	53.57 556	66.81 564	62.63 556	54.56 559	42.03 551	39.18 552	22.71 552	6.65 551	37.08 553	19.08 553	24.70 550	15.24 551

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 526	6.93 517	21.83 521	5.94 517	2.81 439	38.71 544	14.59 533	24.55 531	34.87 533	33.66 536	34.35 526	29.24 524	24.20 529	22.59 528	17.95 511	2.52 516	2.81 533	1.17 512	1.51 518	5.89 523	2.16 505

PASM	7.90 476	4.22 502	21.97 522	3.25 474	3.29 453	5.39 374	6.57 490	10.57 373	19.09 490	12.77 476	13.92 422	18.11 489	9.51 475	13.79 491	10.77 485	0.19 453	0.45 504	0.29 492	1.08 512	1.49 498	1.19 490

AnyNet_C32	10.98 508	5.58 510	22.79 523	4.16 502	5.83 510	15.64 494	14.30 532	13.18 454	17.15 485	16.44 499	20.52 478	14.68 463	13.44 500	22.46 527	30.08 541	0.17 449	0.26 488	0.36 499	0.36 482	1.23 491	0.91 483

DeepPrunerF	6.75 452	2.69 485	23.31 524	3.68 490	7.16 517	3.78 317	4.29 455	13.42 459	20.13 499	8.13 375	10.46 362	7.18 359	8.06 455	11.10 462	9.44 470	0.24 462	0.15 445	0.29 492	0.42 489	0.66 472	0.45 456

w-ln-seven-2	7.09 464	2.32 479	23.44 525	1.71 330	1.06 336	7.81 427	3.98 446	12.02 422	14.65 468	13.06 481	20.38 477	11.70 443	9.83 479	10.65 456	8.66 457	0.02 324	0.05 334	0.00 1	0.02 325	0.32 424	0.14 346

Wz-Net-SNSev	9.23 491	6.70 514	24.28 526	1.87 351	1.81 396	8.57 432	12.29 529	17.37 495	20.39 501	10.43 446	23.11 490	16.66 479	8.03 454	14.47 497	17.86 510	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.41 451	0.30 431

SuperB	8.10 480	3.15 495	24.67 527	2.65 444	1.23 350	9.88 450	4.29 455	10.18 367	30.07 520	11.53 466	12.18 401	6.12 328	6.65 426	10.50 452	14.47 505	0.14 441	0.11 417	0.35 497	0.25 455	13.06 536	0.48 459

ACVNet_2	26.45 541	29.35 547	25.14 528	20.27 540	15.43 541	34.97 540	12.23 528	48.37 553	66.25 562	42.69 545	56.73 555	51.77 544	25.59 531	20.39 524	13.52 500	10.13 537	2.59 530	22.78 540	3.52 531	17.57 542	9.80 542

Dean	34.67 550	38.70 554	25.33 529	29.89 544	17.21 543	45.24 551	11.98 526	56.90 563	76.55 564	63.47 562	60.22 558	67.36 561	48.14 555	37.24 543	39.01 551	11.00 541	2.83 534	28.35 544	5.60 541	18.14 543	10.31 543

MFN_U_SF_RVC	12.94 513	3.66 500	25.81 530	3.61 489	2.26 421	22.77 517	4.55 462	27.10 533	20.06 498	23.90 519	28.99 510	30.53 526	16.98 507	19.92 522	20.26 516	1.24 503	1.07 513	0.98 509	1.33 515	1.80 504	2.04 504

w-ln-seven	10.20 502	3.08 491	26.36 531	2.06 392	2.49 429	15.81 496	4.39 458	17.80 498	33.50 526	20.47 511	25.79 503	15.12 466	7.40 440	11.75 473	17.48 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 454	0.13 337

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 397	25.07 539	26.53 532	0.44 144	0.07 35	1.50 73	0.54 229	2.09 9	1.57 53	0.51 91	0.62 44	0.21 59	0.20 29	1.44 55	0.53 110	12.03 542	0.01 178	0.00 1	0.08 378	1.75 502	9.69 539

iinet-f	5.94 435	1.60 446	26.88 533	1.79 341	1.38 365	11.92 477	1.47 378	6.80 272	7.11 339	6.90 318	14.43 428	10.64 421	7.97 453	7.00 287	12.12 493	0.02 324	0.03 289	0.05 450	0.00 1	0.63 469	0.02 86

aanetorigin	8.72 487	3.29 497	27.55 534	1.95 368	3.84 478	4.93 364	5.39 477	5.49 204	10.05 415	27.85 525	31.47 518	15.80 470	12.78 496	9.04 418	11.98 491	0.25 463	0.22 478	0.22 488	0.25 455	1.28 493	0.84 482

ADCS	13.02 515	4.93 508	28.38 535	3.17 471	2.67 435	13.61 491	10.83 521	18.70 504	33.46 525	22.59 513	24.78 497	19.59 498	18.51 513	23.40 530	32.16 544	0.10 429	0.19 467	0.37 500	0.18 426	1.26 492	1.46 496

TorneroNet-64	32.42 549	31.89 548	30.52 536	34.73 550	21.13 549	46.99 553	18.82 545	43.10 546	59.42 555	32.70 533	46.98 544	62.01 555	36.98 543	43.97 553	33.88 546	14.10 548	3.22 539	35.28 551	11.72 548	26.84 552	14.07 550

ADCPNet	9.54 495	2.39 482	31.46 537	2.09 396	1.60 375	16.71 502	6.39 489	12.11 427	11.45 440	13.53 484	21.45 482	19.41 496	10.94 487	14.38 495	21.54 521	0.27 468	1.16 514	0.39 501	1.49 517	0.58 463	1.45 495

LSM	14.01 518	5.95 511	33.49 538	6.78 519	43.61 560	10.22 453	9.98 516	15.16 482	22.93 508	23.07 517	32.34 522	18.52 492	12.67 495	15.45 503	11.10 486	0.16 448	0.51 508	0.09 466	0.32 474	1.08 488	16.85 555

TorneroNet	35.11 553	33.92 550	33.82 539	37.86 552	22.01 551	49.64 556	21.58 551	48.09 552	55.23 551	37.50 538	53.79 552	62.81 558	43.66 551	46.71 556	41.25 554	14.80 549	3.53 543	36.72 552	14.57 551	28.28 555	16.49 553

DispFullNet	17.47 531	26.01 541	33.98 540	22.58 542	20.86 547	13.84 492	1.28 368	16.50 489	26.27 514	19.97 508	17.17 458	20.52 506	18.49 512	22.86 529	10.76 484	5.13 522	2.83 534	30.72 546	7.72 542	20.86 544	11.01 545

LVE	34.99 552	40.10 555	34.97 541	32.49 547	18.61 544	51.45 559	26.82 552	52.15 558	65.94 561	47.21 549	61.04 559	53.99 549	37.30 544	37.95 544	34.09 547	15.55 550	5.95 549	31.01 547	13.81 550	22.58 545	16.72 554

Wz-Net-TNSev	11.35 509	10.56 529	35.88 542	2.28 416	1.73 388	18.25 509	11.42 522	15.88 487	20.88 502	14.44 489	16.97 453	19.57 497	19.04 515	19.31 519	18.67 512	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.16 411	0.62 467	1.25 491

xyz-stereo	6.97 461	0.29 55	36.85 543	0.20 92	0.07 35	30.65 533	0.19 132	3.97 103	1.82 60	10.21 440	24.87 498	6.06 326	7.29 439	11.62 469	4.87 394	0.01 237	0.02 239	0.35 497	0.00 1	0.06 199	0.02 86

KSHMR	55.63 561	63.60 564	37.85 544	74.69 565	49.56 562	49.01 555	45.73 560	57.46 564	63.97 559	61.61 561	62.07 561	72.39 565	47.01 553	50.65 559	43.29 556	54.10 562	62.21 564	66.10 565	53.94 564	51.25 562	46.11 562

ktn	48.94 559	57.58 561	38.86 545	59.57 562	43.27 559	50.37 557	43.38 559	48.07 551	61.11 556	51.30 554	54.25 553	54.96 550	52.88 557	47.30 557	35.83 549	57.77 563	24.88 561	62.69 564	43.55 560	50.70 560	40.41 560

WZ-Net	13.00 514	4.64 506	41.07 546	3.48 485	3.15 448	19.12 511	15.66 542	14.81 476	31.33 522	15.71 495	27.88 506	22.22 509	14.01 503	20.44 525	25.03 532	0.64 491	0.00 1	0.01 383	0.03 341	0.39 445	0.37 440

BEATNet-Init1	23.31 539	9.03 524	41.67 547	4.17 503	2.53 431	45.68 552	19.47 547	33.43 539	38.45 539	47.59 551	49.10 547	59.31 552	41.80 549	38.35 547	29.21 540	0.47 486	0.50 507	0.81 506	0.66 501	2.10 508	1.86 500

DPSimNet_ROB	53.45 560	64.73 565	44.39 548	53.97 559	45.39 561	53.66 560	54.83 562	55.15 562	57.87 554	64.16 564	50.83 548	63.40 559	53.34 558	46.45 555	65.81 564	63.13 565	26.54 562	57.94 562	51.11 563	45.52 558	50.69 564

PWCK	30.53 548	44.32 556	47.25 549	29.76 543	7.23 518	40.78 545	27.10 553	44.73 547	44.32 543	47.31 550	36.37 530	47.16 543	26.05 532	41.26 550	31.87 543	21.83 551	4.03 545	29.50 545	4.67 535	27.17 553	7.80 532

notaker	47.42 558	55.20 560	49.13 550	56.52 561	40.18 557	38.52 543	32.97 555	47.21 550	56.08 553	57.21 558	57.24 556	60.09 553	59.19 563	53.93 562	41.64 555	40.61 559	19.93 558	57.21 561	37.41 557	49.02 559	39.02 559

JetBlue	29.12 545	15.72 533	54.12 551	15.93 535	20.98 548	60.90 563	30.62 554	39.38 543	34.62 531	34.08 537	39.69 534	57.35 551	43.17 550	50.71 560	50.60 560	2.41 514	3.79 544	2.81 518	3.45 530	9.57 530	12.59 549

EDNetEfficient	13.82 517	6.19 512	54.79 552	2.83 453	3.60 466	4.86 361	8.57 505	8.61 319	32.90 524	40.77 544	30.59 516	18.33 491	21.87 526	11.38 466	25.36 533	0.15 443	0.23 480	0.06 454	1.03 511	2.54 510	1.79 499

HanzoNet	56.48 562	59.32 562	58.25 553	55.32 560	41.94 558	50.95 558	41.33 557	51.12 556	61.40 557	65.62 565	65.59 562	71.66 564	69.41 564	70.77 565	60.03 562	63.99 566	34.70 563	61.96 563	50.54 562	51.00 561	44.71 561

AnyNet_C01	16.12 525	10.81 530	59.36 554	4.42 507	2.49 429	30.06 531	15.15 540	17.51 497	16.51 481	17.88 501	37.69 532	24.04 511	17.54 508	29.60 536	33.29 545	0.28 469	0.38 498	0.43 503	0.42 489	2.57 511	1.98 503

USTest	87.63 572	76.50 567	65.53 555	81.26 570	83.10 570	100.00 576	100.00 577	99.53 576	99.60 575	98.32 573	99.02 575	90.87 569	98.33 573	84.28 568	98.23 574	79.97 570	96.20 572	69.82 566	73.75 569	75.48 569	82.80 573

UNDER WATER-64	45.16 557	46.99 557	66.69 556	43.90 555	27.64 555	55.58 562	41.87 558	39.42 544	48.42 546	51.73 555	43.08 539	67.76 562	56.69 561	48.02 558	48.34 557	39.50 558	17.64 557	51.78 559	38.93 559	36.62 556	32.61 558

UNDER WATER	45.09 556	48.60 558	67.37 557	49.30 557	31.41 556	53.80 561	37.39 556	40.25 545	52.48 548	50.24 552	45.37 542	68.37 563	57.76 562	51.03 561	49.88 558	29.97 555	13.75 555	51.22 558	36.57 556	37.87 557	29.12 557

LRCNet_RVC	66.23 564	65.67 566	67.63 558	71.47 564	54.32 563	32.17 536	2.66 416	63.19 566	21.35 504	81.79 568	91.26 568	83.62 567	71.62 565	69.32 564	52.57 561	95.49 573	64.45 566	95.07 573	95.19 573	71.52 565	74.31 567

ASD4	75.85 566	81.57 568	69.25 559	68.23 563	80.87 568	96.24 568	99.15 573	77.50 567	93.47 571	77.59 567	85.63 566	78.32 566	76.43 566	77.89 567	82.61 566	58.30 564	62.67 565	55.02 560	62.43 565	68.35 564	65.49 566

MADNet++	82.84 567	82.38 569	73.57 560	87.72 571	82.97 569	93.14 566	69.15 564	86.42 571	82.50 567	93.46 572	86.70 567	86.28 568	80.92 567	88.34 569	88.84 567	86.83 571	84.17 571	72.64 568	68.92 567	80.47 571	81.42 571

TCMNet-wrong-test	67.23 565	85.83 570	81.56 561	95.63 572	94.73 572	89.35 565	85.42 566	51.73 557	33.71 528	51.26 553	61.71 560	61.33 554	41.23 548	77.26 566	64.71 563	48.76 561	9.03 554	70.12 567	68.11 566	90.76 573	82.37 572

JetRed	61.02 563	61.05 563	82.56 562	46.09 556	56.80 564	83.19 564	63.76 563	59.26 565	63.61 558	69.29 566	68.85 565	66.59 560	47.62 554	61.57 563	74.09 565	45.58 560	66.14 567	46.59 557	45.06 561	63.17 563	49.58 563

RTS	18.87 535	9.32 527	86.48 563	4.95 511	6.10 511	42.08 546	14.70 534	15.49 484	41.06 540	22.65 514	32.32 520	13.77 453	19.54 517	37.98 545	28.96 538	0.41 480	0.23 480	0.00 1	0.02 325	0.91 484	0.50 462

RTSA	18.87 535	9.32 527	86.48 563	4.95 511	6.10 511	42.08 546	14.70 534	15.49 484	41.06 540	22.65 514	32.32 520	13.77 453	19.54 517	37.98 545	28.96 538	0.41 480	0.23 480	0.00 1	0.02 325	0.91 484	0.50 462

coex-ft	19.78 538	19.39 536	87.73 565	1.77 338	1.80 395	17.25 505	13.50 530	12.63 445	42.10 542	60.18 559	38.90 533	28.72 522	28.74 535	11.74 472	27.40 537	0.21 457	0.23 480	0.04 443	0.30 470	1.36 495	1.54 497

DLNR_Zeroshot_test	24.70 540	50.77 559	90.11 566	98.11 576	97.34 574	1.38 57	0.12 92	22.79 529	3.09 133	1.07 122	2.95 139	0.71 122	0.29 51	6.93 279	2.29 306	38.56 557	0.37 497	0.00 1	0.30 470	76.73 570	0.09 279

MADNet+	27.07 542	33.84 549	90.97 567	20.14 539	7.47 521	48.43 554	47.10 561	35.43 541	36.46 534	20.11 509	30.05 514	25.29 514	35.08 541	45.50 554	50.28 559	2.13 513	2.00 520	1.19 513	0.76 505	4.71 516	4.43 516

HaxPig	98.85 575	99.94 577	95.08 568	99.99 579	100.00 578	94.03 567	94.78 567	99.15 575	99.98 578	99.99 579	100.00 577	99.98 580	99.99 577	98.12 574	95.97 571	100.00 580	99.99 578	100.00 577	99.99 578	100.00 579	99.99 579

PML	97.88 573	100.00 580	96.45 569	98.01 575	97.88 575	100.00 576	99.35 574	96.88 572	97.72 573	100.00 580	97.36 572	97.38 574	99.60 574	100.00 581	96.32 572	99.99 578	97.55 573	100.00 577	96.01 574	99.18 575	87.92 574

xxxxx1	85.63 569	90.31 571	96.68 570	76.54 566	80.57 565	97.44 571	96.86 570	85.53 568	88.53 568	88.68 569	91.71 569	94.23 570	92.93 568	90.02 570	91.98 568	70.60 567	70.39 568	73.68 569	81.46 570	74.61 566	79.86 568

tt_ll	85.63 569	90.31 571	96.68 570	76.54 566	80.57 565	97.44 571	96.86 570	85.53 568	88.53 568	88.68 569	91.71 569	94.23 570	92.93 568	90.02 570	91.98 568	70.60 567	70.39 568	73.68 569	81.46 570	74.61 566	79.86 568

ff	85.63 569	90.31 571	96.68 570	76.54 566	80.57 565	97.44 571	96.86 570	85.53 568	88.53 568	88.68 569	91.71 569	94.23 570	92.93 568	90.02 570	91.98 568	70.60 567	70.39 568	73.68 569	81.46 570	74.61 566	79.86 568

AVERAGE_ROB	99.62 579	99.95 578	98.81 573	100.00 582	100.00 578	98.08 574	95.47 568	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	99.99 578	100.00 580	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	100.00 581

MEDIAN_ROB	98.41 574	99.70 575	99.30 574	97.09 573	97.02 573	96.89 569	95.77 569	97.66 574	97.28 572	98.79 576	98.94 574	99.18 575	98.14 572	96.89 573	96.88 573	99.96 577	99.16 574	100.00 577	99.99 578	99.69 576	99.88 576

EDNetEfficientorigin	17.87 532	14.00 532	99.53 575	1.64 320	0.92 321	10.55 459	6.26 486	13.21 455	34.84 532	38.20 541	36.91 531	27.47 521	26.32 534	14.71 499	25.69 534	0.04 386	0.06 352	0.14 477	0.52 497	3.16 513	3.27 511

Anonymous_1	99.08 576	99.91 576	99.85 576	97.63 574	99.10 576	100.00 576	100.00 577	99.61 578	99.96 577	99.28 578	99.86 576	99.54 577	99.99 577	99.29 575	99.75 575	96.05 574	99.59 575	97.31 574	98.57 575	97.71 574	98.63 575

tt	83.26 568	0.34 115	99.99 577	79.40 569	93.18 571	100.00 576	100.00 577	100.00 581	99.95 576	60.33 560	47.63 546	99.98 580	99.96 576	99.98 578	100.00 581	92.42 572	99.82 576	73.83 572	73.63 568	88.42 572	56.35 565

test_example2	99.39 578	99.98 579	99.99 577	100.00 582	99.98 577	99.72 575	99.99 576	97.34 573	100.00 579	100.00 580	100.00 577	96.42 573	96.66 571	99.97 577	99.96 576	100.00 580	99.97 577	98.66 575	99.15 576	100.00 579	100.00 581

DPSMNet_ROB	99.91 581	100.00 580	99.99 577	99.99 579	100.00 578	100.00 576	100.00 577	99.98 580	100.00 579	98.35 574	100.00 577	99.84 578	100.00 579	99.98 578	99.99 578	100.00 580	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	100.00 581

DGTPSM_ROB	99.90 580	100.00 580	99.99 577	99.99 579	100.00 578	100.00 576	100.00 577	99.97 579	100.00 579	98.35 574	100.00 577	99.84 578	100.00 579	99.98 578	99.99 578	99.99 578	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	100.00 581

ccccc	99.32 577	96.61 574	100.00 581	100.00 582	100.00 578	97.41 570	99.44 575	99.56 577	97.80 574	99.27 577	97.59 573	99.35 576	99.84 575	99.92 576	99.98 577	100.00 580	100.00 579	99.95 576	99.77 577	100.00 579	100.00 581

Selective-RAFT-Error	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 580	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	100.00 581

CasAABBNet	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 580	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	100.00 581

LSM0	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 580	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 579	99.99 579

DPSM_ROB	99.95 582	100.00 580	100.00 581	99.76 577	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	99.21 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.99 577	99.95 577

DPSM	99.95 582	100.00 580	100.00 581	99.76 577	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 577	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	99.21 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.99 577	99.95 577

FADE		17.27 534		10.46 527	9.90 529			35.80 542	53.05 549	20.32 510		26.54 518		39.35 548		30.62 556	14.22 556	38.39 555	37.63 558	5.22 520	5.56 525

Low-res two-view benchmark