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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 233	0.39 40	0.04 210	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 8	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 157	0.24 17	0.02 117	0.01 182	0.12 2	0.04 261	0.24 3	0.59 85	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.11 40	0.07 83	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 69	0.45 45	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.01 113	0.38 14	0.15 12	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.20 88	0.04 12	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.14 455

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 125	0.25 25	0.03 176	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 85	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.06 16	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

LGtest1	0.13 5	0.14 180	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 32	0.73 206	0.06 59	0.01 1	0.03 37	0.00 1	0.04 4	0.21 205	0.00 1	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

S2M2	0.13 5	0.15 194	0.45 45	0.02 117	0.01 182	0.32 11	0.00 1	0.52 24	0.60 94	0.00 1	0.14 170	0.03 37	0.01 14	0.20 88	0.16 171	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 5	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 113	0.56 33	1.11 312	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.25 112	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

GLC_STEREO	0.13 5	0.08 89	0.61 67	0.01 30	0.00 1	0.94 72	0.03 235	0.29 6	0.21 38	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.04 112	0.26 120	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

asd	0.14 9	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 216	0.16 132	0.13 168	0.03 37	0.05 130	0.08 24	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 9	0.05 23	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 138	0.01 113	0.31 8	0.68 170	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.06 70	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 9	0.13 167	0.45 45	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.14 359	0.80 55	0.61 104	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.20 197	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test3	0.14 9	0.10 125	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 21	0.69 184	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.01 14	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DEFOM-Stereo	0.14 9	0.04 10	0.38 39	0.05 235	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 125	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.03 82	0.20 88	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

fffy	0.14 9	0.06 44	0.88 104	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.01 113	0.79 53	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 98	0.01 14	0.16 61	0.03 6	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.06 379

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 182	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DilatedVolume-Stereo	0.16 16	0.04 10	0.55 62	0.02 117	0.00 1	0.87 58	0.05 283	0.53 25	0.26 54	0.02 15	0.20 207	0.06 98	0.16 247	0.17 65	0.26 236	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.03 405	0.03 216	0.02 231

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 167	0.42 42	0.04 210	0.00 1	1.05 107	0.15 362	0.57 36	0.38 69	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test2	0.16 16	0.11 146	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.08 121	0.00 1	0.07 18	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ours_stereo	0.16 16	0.06 44	0.73 83	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 261	0.44 19	0.54 80	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.03 82	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.06 379

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 146	1.13 179	0.03 176	0.17 417	0.32 11	0.02 187	0.38 14	0.32 62	0.03 37	0.16 181	0.05 83	0.07 174	0.16 61	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

CASnet	0.16 16	0.14 180	0.52 58	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 23	0.75 216	0.10 96	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.22 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
water-stereo	0.17 22	0.03 2	0.91 113	0.04 210	0.02 273	1.04 95	0.00 1	0.43 18	0.26 54	0.10 96	0.06 136	0.06 98	0.06 157	0.13 54	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo	0.17 22	0.06 44	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 22	1.29 352	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AIO_test	0.17 22	0.11 146	0.55 62	0.08 294	0.06 340	0.42 33	0.06 307	0.35 12	0.38 69	0.03 37	0.01 1	0.86 271	0.03 82	0.21 97	0.10 124	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.08 441	0.03 216	0.02 231

rvit_stereo_0081_aga	0.17 22	0.11 146	0.81 91	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 113	0.79 53	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 74	0.79 241	0.07 62	0.01 1	0.03 37	0.02 45	0.17 65	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 74	0.79 241	0.07 62	0.01 1	0.03 37	0.02 45	0.17 65	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 22	0.21 254	1.18 196	0.04 210	0.01 182	0.18 5	0.00 1	0.81 57	0.34 64	0.07 62	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.19 76	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

RSM++	0.17 22	0.07 69	0.42 42	0.03 176	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 73	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 130	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 479	0.09 349	0.07 398

SMoEStereo_RVC	0.18 30	0.06 44	0.53 59	0.02 117	0.00 1	1.03 86	0.04 261	0.38 14	0.64 136	0.07 62	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.26 120	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.10 425

RSM	0.18 30	0.05 23	0.39 40	0.03 176	0.02 273	0.38 26	0.00 1	1.33 81	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.03 37	0.04 112	0.19 76	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.06 298	0.04 325

4w-stereo	0.19 32	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 101	0.78 237	0.14 125	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.04 4	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 32	0.03 2	0.46 48	0.03 176	0.00 1	0.36 24	0.02 187	1.68 118	0.67 162	0.01 5	0.01 1	0.05 83	0.00 1	0.12 46	0.22 208	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.15 462	0.01 63	0.00 1

MonSter	0.19 32	0.07 69	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 156	0.64 136	0.03 37	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.09 25	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.01 115

LoS_RVC	0.19 32	0.48 393	0.51 55	0.12 327	0.10 378	1.01 84	0.01 113	0.81 57	0.19 28	0.07 62	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.31 139	0.05 31	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 325

3.25w_new	0.20 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 36	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 101	0.81 253	0.01 5	0.08 147	0.02 8	0.03 82	0.09 25	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 36	0.05 23	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.84 132	0.34 64	0.08 70	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ProNet	0.20 36	0.25 280	0.78 88	0.01 30	0.01 182	0.95 75	0.00 1	0.70 45	0.68 170	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.31 139	0.03 6	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.04 325

qwe	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 112	0.76 227	0.16 132	0.19 202	0.02 8	0.01 14	0.05 8	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 41	0.08 89	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 128	0.74 213	0.13 120	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.10 34	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.70 121	0.75 216	0.14 125	0.02 87	0.02 8	0.02 45	0.15 57	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 41	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 146	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.06 16	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 41	0.06 44	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 148	0.02 187	1.46 94	0.70 196	0.16 132	0.01 1	0.01 2	0.04 112	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.00 1

AIO_rvc	0.21 41	0.32 318	0.50 54	0.09 305	0.03 297	0.43 34	0.06 307	1.25 77	0.63 125	0.03 37	0.01 1	0.09 128	0.04 112	0.28 130	0.16 171	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.03 405	0.10 365	0.10 425

AIO-Stereo	0.21 41	0.07 69	0.44 44	0.03 176	0.03 297	0.41 29	0.01 113	1.65 112	0.65 143	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.22 100	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 527	0.05 278	0.08 411

anonymousdsp	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.74 51	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.08 327	0.03 295

IGEV-Stereo	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.73 49	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.08 327	0.03 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 41	0.14 180	1.54 261	0.01 30	0.00 1	0.13 3	0.04 261	1.10 68	0.65 143	0.10 96	0.05 131	0.03 37	0.04 112	0.23 103	0.05 31	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PMTNet	0.21 41	0.19 233	0.85 98	0.02 117	0.02 273	1.14 163	0.30 425	0.88 61	0.11 2	0.03 37	0.02 87	0.07 114	0.02 45	0.37 158	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

asda	0.22 57	0.09 104	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.57 107	0.76 227	0.15 128	0.07 141	0.03 37	0.08 189	0.11 40	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 57	0.06 44	0.21 5	0.01 30	0.03 297	1.06 120	0.00 1	1.73 124	0.72 205	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.24 106	0.06 70	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 57	0.03 2	0.46 48	0.01 30	0.00 1	0.93 70	0.01 113	1.42 84	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.21 97	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.07 398
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 57	0.17 217	0.54 61	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.61 38	1.09 309	0.17 141	0.33 234	0.03 37	0.13 236	0.20 88	0.07 83	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.02 231

trnet	0.22 57	0.14 180	0.67 76	0.00 1	0.00 1	1.24 220	0.01 113	1.16 72	0.56 82	0.09 78	0.08 147	0.05 83	0.00 1	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 57	0.29 309	0.87 102	0.05 235	0.18 421	0.41 29	0.01 113	1.24 76	0.56 82	0.02 15	0.03 113	0.13 149	0.05 130	0.32 145	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AEACV	0.22 57	0.05 23	0.66 75	0.02 117	0.03 297	0.87 58	0.00 1	1.07 67	0.15 12	0.18 144	0.01 1	0.02 8	0.72 376	0.15 57	0.09 112	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.27 514	0.08 327	0.07 398

Selective-IGEV	0.22 57	0.06 44	0.46 48	0.05 235	0.04 317	0.34 16	0.04 261	2.16 156	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 446	0.03 216	0.09 417

CREStereo	0.22 57	0.17 217	0.64 72	0.00 1	0.01 182	1.22 204	0.01 113	1.15 71	0.56 82	0.10 96	0.07 141	0.04 55	0.00 1	0.32 145	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 66	0.08 89	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.00 1	2.14 153	0.79 241	0.13 120	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.09 25	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 66	0.07 69	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 154	0.74 213	0.15 128	0.03 113	0.01 2	0.03 82	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 66	0.05 23	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 159	0.71 199	0.15 128	0.03 113	0.02 8	0.08 189	0.11 40	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

LG-G	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 66	0.13 167	0.62 68	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 40	0.80 248	0.76 234	0.18 194	0.09 128	0.06 157	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

ff7	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 313	0.01 115

ffff	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 313	0.01 115

11t	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 313	0.01 115

ccc-4	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 313	0.01 115

GREAT-IGEV	0.24 76	0.10 125	0.92 115	0.06 253	0.33 484	1.11 148	0.06 307	0.36 13	0.19 28	0.02 15	0.47 270	0.02 8	0.06 157	0.13 54	0.16 171	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.20 490	0.09 349	0.36 505

Occ-G	0.24 76	0.10 125	0.59 66	0.01 30	0.01 182	0.80 47	0.04 261	0.62 39	0.15 12	0.01 5	0.51 274	1.34 314	0.04 112	0.09 25	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.15 409	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 76	0.29 309	0.82 93	0.01 30	0.00 1	1.24 220	0.00 1	1.70 121	0.23 45	0.02 15	0.01 1	0.09 128	0.10 207	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

MC-Stereo	0.24 76	0.12 157	0.71 82	0.04 210	0.02 273	1.07 124	0.00 1	1.30 79	0.17 23	0.59 209	0.02 87	0.08 121	0.11 217	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.17 479	0.06 298	0.02 231

HUF	0.25 80	0.32 318	1.18 196	0.06 253	0.11 385	0.31 9	0.08 323	0.73 49	0.62 117	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.16 61	0.14 153	0.00 1	0.58 533	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.37 506

castereo++	0.25 80	0.15 194	0.48 53	0.09 305	0.00 1	1.08 133	0.03 235	1.53 100	0.67 162	0.00 1	0.01 1	0.59 227	0.00 1	0.09 25	0.06 70	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.28 518	0.02 159	0.00 1

GMStereo	0.25 80	0.60 431	1.28 217	0.01 30	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 51	1.24 339	0.16 132	0.03 113	0.07 114	0.09 199	0.22 100	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 83	0.08 89	1.52 260	0.46 448	0.00 1	1.14 163	0.01 113	0.63 40	0.21 38	0.38 186	0.02 87	0.04 55	0.06 157	0.18 69	0.20 197	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.05 422	0.22 453	0.04 325

MyStereo07	0.27 84	0.27 288	0.64 72	0.02 117	0.01 182	1.64 376	0.01 113	1.41 83	0.73 206	0.10 96	0.01 1	0.03 37	0.10 207	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

MIF-Stereo (partial)	0.27 84	0.18 225	1.14 181	0.01 30	0.00 1	0.43 34	0.02 187	1.97 144	0.39 71	0.11 110	0.08 147	0.07 114	0.06 157	0.44 169	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 231

monsterstereo	0.28 86	0.06 44	0.35 38	0.03 176	0.00 1	1.07 124	0.00 1	2.95 225	0.67 162	0.26 155	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 86	0.05 23	0.53 59	0.12 327	0.11 385	1.25 229	0.32 430	0.80 55	0.20 33	0.10 96	0.14 170	0.16 163	0.25 282	0.29 133	0.25 228	0.05 485	0.19 516	0.20 514	0.23 502	0.18 429	0.19 477

LoS	0.28 86	0.16 206	0.95 124	0.07 279	0.01 182	1.32 255	0.07 316	1.30 79	0.60 94	0.04 46	0.03 113	0.28 184	0.11 217	0.48 179	0.11 133	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 86	0.09 104	0.73 83	0.18 370	0.05 327	1.17 178	0.04 261	2.37 166	0.17 23	0.35 176	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.38 161	0.04 12	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295

XX-TBD	0.28 86	0.39 350	0.97 131	0.05 235	0.00 1	1.09 138	0.00 1	0.71 47	0.54 80	0.44 193	1.04 348	0.06 98	0.06 157	0.19 76	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 91	0.04 10	1.15 185	0.05 235	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 43	0.21 38	0.04 46	0.02 87	0.17 165	0.28 289	2.00 257	0.08 98	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

1w_stereo	0.29 91	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 230	0.71 199	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.28 289	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 91	0.05 23	0.31 33	0.03 176	0.00 1	0.31 9	0.02 187	3.31 288	0.61 104	0.01 5	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.79 205	0.13 142	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.08 441	0.00 1	0.01 115

WCG-NET（raft）	0.29 91	0.24 276	0.51 55	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.56 33	1.12 317	0.21 151	0.12 167	1.54 323	0.14 240	0.14 56	0.07 83	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 295

CREStereo++_RVC	0.29 91	0.19 233	0.83 96	0.05 235	0.00 1	1.19 188	0.00 1	0.66 42	0.99 286	0.25 154	1.26 372	0.05 83	0.07 174	0.20 88	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_stereo_0080	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

whm_eth	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

TANstereo	0.30 96	0.28 299	0.86 100	0.03 176	0.01 182	1.14 163	0.00 1	0.53 25	0.44 75	1.06 293	1.24 369	0.06 98	0.05 130	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 99	0.03 2	0.78 88	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.03 235	2.98 228	0.66 152	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.18 69	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.32 318	1.63 281	0.01 30	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 214	0.79 241	0.02 15	0.03 113	0.08 121	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

MGS-Stereo	0.31 99	0.10 125	0.89 108	0.02 117	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 17	0.61 104	0.02 15	2.91 446	0.04 55	0.03 82	0.21 97	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 506	0.00 1

castereo	0.32 102	0.28 299	0.46 48	0.01 30	0.05 327	0.81 50	0.04 261	3.37 294	0.61 104	0.08 70	0.01 1	0.08 121	0.14 240	0.10 34	0.11 133	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.22 498	0.02 159	0.01 115

CAS++	0.32 102	0.22 264	0.69 80	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.01 113	4.32 409	0.48 77	0.02 15	0.01 1	0.07 114	0.00 1	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 104	0.11 146	0.92 115	0.09 305	0.06 340	0.34 16	0.00 1	2.56 191	0.64 136	0.32 162	0.43 259	0.17 165	0.09 199	0.26 120	0.10 124	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.22 498	0.05 278	0.01 115

11t1	0.33 104	0.05 23	0.86 100	0.44 442	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 179	0.60 94	0.44 193	0.01 1	0.05 83	0.05 130	0.43 167	0.06 70	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

CroCo-Stereo Lap2	0.33 104	0.49 398	1.18 196	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 245	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.08 189	0.45 174	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.02 231

LG-Stereo	0.34 107	0.07 69	1.33 231	0.03 176	0.01 182	1.06 120	0.00 1	2.93 223	0.66 152	0.01 5	0.09 152	0.14 155	0.07 174	0.10 34	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

SCV_C0	0.34 107	0.20 246	0.96 125	0.02 117	0.00 1	0.41 29	0.02 187	3.62 334	0.65 143	0.12 112	0.01 1	0.07 114	0.09 199	0.18 69	0.13 142	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.19 485	0.12 383	0.04 325

tg	0.34 107	0.26 284	0.68 78	0.01 30	0.00 1	1.25 229	0.01 113	1.75 125	0.65 143	0.11 110	0.40 251	0.74 256	0.11 217	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.29 484	0.21 484

rvit_0105_6	0.34 107	0.10 125	1.37 237	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 207	1.32 359	0.04 46	0.03 113	0.07 114	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295

Pointernet	0.34 107	0.10 125	1.09 169	0.01 30	0.08 361	1.18 185	0.05 283	2.99 229	0.62 117	0.03 37	0.01 1	0.15 158	0.05 130	0.24 106	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 454	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 107	0.67 448	1.55 263	0.04 210	0.01 182	1.22 204	0.03 235	0.84 59	1.16 325	0.18 144	0.05 131	0.12 144	0.05 130	0.29 133	0.44 313	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

AnonymousM	0.34 107	0.07 69	0.63 69	0.02 117	0.01 182	1.09 138	0.03 235	1.54 101	0.68 170	0.17 141	0.04 126	0.02 8	0.24 277	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.01 316	1.93 536	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 114	0.60 431	1.93 316	0.02 117	0.09 369	1.03 86	0.07 316	1.25 77	0.34 64	0.02 15	0.03 113	0.84 270	0.10 207	0.31 139	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.07 398

knoymous	0.35 114	0.05 23	1.11 173	0.05 235	0.01 182	1.15 170	0.01 113	2.06 149	0.14 8	0.40 188	0.02 87	1.67 340	0.00 1	0.31 139	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

UDGNet	0.35 114	0.50 401	1.14 181	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	0.70 45	1.57 407	0.31 160	0.05 131	0.06 98	0.02 45	1.45 242	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 114	0.10 125	1.95 321	0.02 117	0.00 1	0.93 70	0.07 316	1.70 121	0.86 266	0.09 78	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.23 103	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 505	0.06 298	0.08 411

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.14 180	1.14 181	0.04 210	0.05 327	1.39 284	0.05 283	1.87 136	0.77 233	0.13 120	0.07 141	0.48 213	0.02 45	0.41 166	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 482	0.01 63	0.10 425

IGEV++	0.36 118	0.19 233	0.57 65	0.09 305	0.00 1	0.35 18	0.03 235	4.62 431	0.24 50	0.12 112	0.02 87	0.03 37	0.17 251	0.24 106	0.23 214	0.00 1	0.05 442	0.00 1	0.04 417	0.09 349	0.08 411

LL-Strereo2	0.36 118	0.47 391	1.08 166	0.09 305	0.03 297	1.12 154	0.07 316	1.66 116	0.93 275	0.43 192	0.02 87	0.51 220	0.08 189	0.23 103	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 405	0.04 253	0.04 325

iRaftStereo_RVC	0.36 118	0.27 288	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.20 197	0.01 113	2.15 154	0.62 117	0.15 128	0.22 213	0.69 245	0.12 229	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.22 487

GCAP-BAT	0.37 122	0.13 167	1.16 190	0.10 316	0.12 388	1.59 357	0.04 261	0.67 43	0.43 74	0.84 247	0.89 336	0.39 201	0.07 174	0.27 128	0.49 330	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.19 485	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 122	0.13 167	2.43 382	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	1.66 116	1.15 323	0.16 132	0.08 147	0.02 8	0.05 130	0.40 163	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 425

Selective-RAFT	0.37 122	0.06 44	0.65 74	0.03 176	0.01 182	1.17 178	0.02 187	2.63 194	0.66 152	0.01 5	0.01 1	0.22 172	0.18 255	1.31 231	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.04 253	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 122	0.14 180	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.00 1	3.14 254	0.61 104	0.71 226	0.47 270	0.05 83	0.13 236	0.19 76	0.03 6	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

sAnonymous2	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 323	1.96 142	0.90 268	0.03 37	0.05 131	0.04 55	0.11 217	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.18 472

CroCo_RVC	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 323	1.96 142	0.90 268	0.03 37	0.05 131	0.04 55	0.11 217	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.18 472

rvit_0105_4	0.39 128	0.16 206	1.66 287	0.01 30	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 256	1.33 361	0.07 62	0.06 136	0.10 138	0.03 82	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

RAFT-Stereo-weight	0.39 128	0.07 69	0.81 91	0.07 279	0.02 273	1.34 263	0.05 283	3.15 256	0.31 59	0.94 262	0.52 275	0.26 180	0.01 14	0.19 76	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

CroCo-Stereo	0.39 128	0.40 355	1.67 291	0.07 279	0.00 1	0.19 6	0.01 113	3.55 327	0.75 216	0.08 70	0.02 87	0.46 209	0.08 189	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 128	0.44 375	1.15 185	0.06 253	0.03 297	1.12 154	0.04 261	2.75 205	0.33 63	0.10 96	0.16 181	0.11 140	0.19 261	0.74 203	0.31 265	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.01 372	0.02 159	0.05 348

MM-Stereo_test1	0.40 132	0.13 167	1.31 227	0.64 480	0.07 351	0.92 68	0.03 235	3.08 245	0.80 248	0.35 176	0.04 126	0.05 83	0.02 45	0.20 88	0.13 142	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.26 468	0.02 231

CRE-IMP	0.40 132	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.05 327	1.45 311	0.46 448	1.48 96	0.63 125	0.90 255	0.30 225	0.88 273	0.01 14	0.26 120	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.17 466

rvit_0105_5	0.41 134	0.20 246	1.94 320	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 265	1.27 347	0.08 70	0.09 152	0.10 138	0.02 45	0.35 154	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

plain	0.41 134	0.28 299	2.26 369	0.07 279	0.00 1	0.50 38	0.01 113	2.84 214	0.92 271	0.05 51	0.07 141	0.13 149	0.17 251	0.43 167	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 493	0.01 115

x	0.41 134	0.04 10	0.74 85	0.54 465	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 243	0.67 162	0.48 201	0.01 1	0.48 213	0.07 174	0.93 211	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

SCV	0.42 137	0.28 299	0.68 78	0.26 403	0.16 413	0.26 8	0.05 283	4.98 458	0.63 125	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.18 482	0.25 465	0.18 472

GMOStereo	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 421	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

error version	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 421	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

test-v	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 421	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

test-2	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 421	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

raft+_RVC	0.42 137	0.48 393	1.11 173	0.51 462	0.17 417	1.16 174	0.04 261	2.25 160	0.59 85	0.12 112	0.42 255	0.08 121	0.15 243	0.60 192	0.28 250	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.19 477

Gwc-CoAtRS	0.42 137	0.12 157	1.28 217	0.03 176	0.13 394	1.03 86	0.02 187	2.33 164	0.15 12	0.35 176	0.01 1	2.27 383	0.03 82	0.20 88	0.25 228	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.22 498	0.01 63	0.01 115

MM-Stereo_test3	0.43 144	0.33 325	0.92 115	0.75 489	0.04 317	0.96 78	0.05 283	3.11 250	0.79 241	0.12 112	0.53 276	0.26 180	0.06 157	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.28 482	0.01 115

IGEV-Stereo+	0.43 144	0.17 217	0.46 48	0.14 348	1.06 515	0.63 42	0.02 187	0.30 7	0.24 50	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.03 82	1.86 254	0.05 31	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.15 462	1.83 530	1.61 532

CES	0.43 144	0.14 180	0.85 98	0.05 235	1.52 523	1.22 204	0.05 283	1.01 65	0.59 85	0.03 37	0.02 87	0.14 155	0.10 207	0.40 163	0.10 124	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 537

ROB_FTStereo_v2	0.43 144	0.09 104	1.00 134	0.06 253	0.08 361	1.57 346	0.33 433	1.44 89	0.67 162	0.97 267	0.19 202	0.77 262	0.02 45	1.23 227	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

HART	0.44 148	0.24 276	1.41 241	0.01 30	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 221	0.61 104	0.26 155	1.98 408	0.35 194	0.03 82	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.05 348

RALCasStereoNet	0.44 148	0.44 375	1.03 153	0.03 176	0.00 1	1.10 143	0.03 235	2.46 181	0.90 268	0.07 62	0.32 227	0.12 144	0.20 267	1.28 230	0.25 228	0.00 1	0.31 524	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.12 441

R-Stereo Train	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 335	3.65 338	0.11 2	1.87 385	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

RAFT-Stereo	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 335	3.65 338	0.11 2	1.87 385	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 152	0.43 370	1.18 196	0.51 462	0.04 317	1.26 233	0.02 187	2.38 167	0.65 143	0.07 62	0.02 87	0.70 248	0.20 267	1.01 218	0.13 142	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.10 425

HUI-Stereo	0.45 152	0.09 104	1.08 166	0.06 253	0.08 361	1.61 365	0.32 430	1.43 85	0.70 196	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.44 241	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

RAFT-IKP	0.45 152	0.09 104	1.06 163	0.06 253	0.06 340	1.44 305	0.31 429	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.76 258	0.02 45	1.65 247	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 325

Reg-Stereo(zero)	0.46 155	0.04 10	1.77 303	0.01 30	0.14 400	1.20 197	0.13 355	1.13 70	0.26 54	0.05 51	0.16 181	1.75 344	1.10 399	0.67 199	0.45 317	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.12 459	0.01 63	0.09 417

IGEVStereo-DCA	0.46 155	0.09 104	1.02 142	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.05 278	0.01 115

testlalala	0.46 155	0.13 167	0.82 93	0.17 364	0.10 378	1.13 161	0.03 235	2.63 194	1.13 319	2.04 402	0.10 157	0.29 186	0.04 112	0.15 57	0.27 242	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.26 511	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 155	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.09 369	1.61 365	0.30 425	1.43 85	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.67 248	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

ICVP	0.46 155	0.08 89	1.58 273	0.01 30	0.01 182	1.10 143	0.21 385	3.80 354	0.52 79	0.42 191	0.27 221	0.33 192	0.06 157	0.57 188	0.13 142	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 155	0.42 364	1.05 162	0.01 30	0.21 437	1.17 178	0.05 283	2.07 151	0.19 28	2.98 458	0.02 87	0.12 144	0.15 243	0.25 112	0.31 265	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 379

tt45	0.47 161	0.06 44	0.70 81	0.02 117	0.00 1	1.30 249	0.05 283	0.85 60	0.60 94	0.05 51	0.01 1	0.09 128	0.03 82	5.40 403	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

rvit_0105_3	0.47 161	0.28 299	2.20 354	0.01 30	0.00 1	1.13 161	0.00 1	3.20 273	1.26 341	0.08 70	0.26 217	0.09 128	0.03 82	0.62 196	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

H2IRNET	0.47 161	0.22 264	1.27 215	0.15 353	0.01 182	1.18 185	0.01 113	1.65 112	0.48 77	0.02 15	1.80 399	0.46 209	0.04 112	1.62 246	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.01 372	0.16 415	0.02 231

AE-Stereo	0.47 161	0.11 146	1.03 153	0.04 210	0.09 369	1.11 148	0.03 235	4.16 387	0.34 64	0.35 176	0.82 329	0.15 158	0.16 247	0.45 174	0.05 31	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.26 511	0.09 349	0.05 348

ToySt	0.47 161	0.25 280	2.47 389	0.04 210	0.01 182	1.17 178	0.00 1	2.01 147	0.63 125	0.08 70	0.14 170	1.16 304	0.05 130	0.80 207	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 405	0.10 365	0.04 325

riskmin	0.47 161	0.03 2	1.01 137	0.08 294	0.01 182	1.12 154	0.01 113	3.00 230	0.21 38	0.46 199	0.02 87	2.08 366	1.06 394	0.26 120	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

ROB_FTStereo	0.47 161	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 361	1.59 357	0.33 433	1.43 85	0.68 170	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	1.86 254	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

999	0.48 168	0.07 69	0.55 62	0.01 30	0.00 1	1.27 236	0.09 335	0.33 10	0.61 104	0.01 5	0.17 188	0.03 37	0.02 45	5.79 423	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 169	0.22 264	0.51 55	0.03 176	0.00 1	1.30 249	0.01 113	1.97 144	0.71 199	0.04 46	0.04 126	0.08 121	0.04 112	4.32 340	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 169	0.10 125	1.30 225	0.06 253	0.12 388	1.14 163	0.07 316	3.57 329	0.92 271	0.18 144	0.99 345	0.19 168	0.31 296	0.25 112	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.08 499	0.02 396	0.24 458	0.12 441

model_zeroshot	0.49 169	0.26 284	2.10 349	0.03 176	0.01 182	1.69 385	0.08 323	2.63 194	0.18 25	1.02 282	0.01 1	0.61 229	0.06 157	0.86 208	0.14 153	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.16 471	0.02 159	0.01 115

Anonymous3	0.49 169	0.12 157	2.21 355	0.01 30	0.00 1	2.53 432	0.09 335	3.16 261	0.65 143	0.12 112	0.22 213	0.12 144	0.05 130	0.37 158	0.08 98	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

qqq	0.50 173	0.04 10	0.78 88	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 256	0.68 170	0.46 199	0.01 1	0.73 254	0.12 229	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Patchmatch Stereo++	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 351	1.60 361	0.27 406	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 351	1.60 361	0.27 406	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

test_4	0.51 176	0.10 125	1.27 215	0.01 30	0.06 340	0.97 79	0.03 235	1.12 69	0.16 18	0.27 157	3.42 460	0.65 238	0.09 199	1.59 243	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 441	0.14 396	0.00 1

iGMRVC	0.51 176	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 361	1.61 365	0.27 406	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	2.69 275	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 325

CFNet-RSSM	0.51 176	0.12 157	1.26 213	0.03 176	0.14 400	1.24 220	0.02 187	4.12 385	0.15 12	0.31 160	0.01 1	1.96 360	0.04 112	0.19 76	0.25 228	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.27 514	0.01 63	0.01 115

mmm	0.52 179	0.04 10	1.14 181	0.61 476	0.00 1	1.14 163	0.00 1	3.45 311	0.75 216	1.24 319	0.58 281	0.20 171	0.18 255	0.93 211	0.08 98	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

anonymousdsp2	0.52 179	0.06 44	1.51 258	0.10 316	0.00 1	1.19 188	0.01 113	4.32 409	0.63 125	0.33 164	0.15 179	0.78 267	0.09 199	1.01 218	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 454	0.04 253	0.05 348

GANet-ADL	0.52 179	0.09 104	1.43 245	0.13 334	0.02 273	1.43 301	0.02 187	3.22 276	0.59 85	0.34 175	0.98 344	1.09 300	0.19 261	0.40 163	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

DeepStereo_RVC	0.52 179	0.08 89	1.37 237	0.06 253	0.06 340	1.34 263	0.41 443	1.43 85	0.68 170	1.03 287	0.85 332	0.49 216	1.56 431	0.79 205	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 448

test-1	0.52 179	0.25 280	0.94 120	0.03 176	0.22 439	1.20 197	0.08 323	4.03 377	0.25 53	0.70 224	0.66 302	0.71 252	0.03 82	0.30 138	0.43 310	0.00 1	0.18 514	0.00 1	0.07 436	0.01 63	0.25 492

FENet	0.52 179	0.07 69	1.62 279	0.04 210	0.00 1	1.19 188	0.05 283	3.10 248	0.98 282	0.89 253	0.01 1	1.63 336	0.09 199	0.47 178	0.28 250	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

AIO-test1	0.53 185	0.38 343	1.50 252	0.02 117	0.03 297	1.12 154	0.01 113	3.13 253	0.69 184	0.44 193	0.30 225	0.06 98	0.06 157	2.52 265	0.13 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.13 389	0.09 417

Pruner-Stereo	0.53 185	0.10 125	1.02 142	0.89 504	0.10 378	1.57 346	0.36 439	2.06 149	0.63 125	2.23 414	0.46 267	0.25 177	0.01 14	0.45 174	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

cross-raft	0.53 185	0.12 157	1.78 306	0.03 176	0.01 182	1.04 95	0.10 343	3.21 275	0.23 45	0.37 184	0.01 1	2.86 414	0.04 112	0.24 106	0.24 220	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.16 471	0.01 63	0.02 231

HI	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 334	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 326	0.01 1	2.67 400	0.66 367	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

CoSv	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 334	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 326	0.01 1	2.67 400	0.66 367	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

PFNet+	0.54 188	0.10 125	1.31 227	0.16 361	0.05 327	1.44 305	0.56 458	1.60 109	0.98 282	1.35 332	0.46 267	0.37 196	0.01 14	2.18 262	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

RALAANet	0.54 188	0.62 437	1.41 241	0.01 30	0.01 182	0.92 68	0.02 187	2.39 168	1.87 434	1.13 300	0.38 247	0.15 158	0.30 292	1.00 217	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.14 396	0.01 115

CASS	0.56 192	0.13 167	1.40 240	0.03 176	0.01 182	1.65 380	0.04 261	3.03 236	0.63 125	1.96 393	0.93 340	0.28 184	0.36 310	0.52 181	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 192	0.14 180	1.22 208	0.02 117	0.00 1	1.14 163	0.03 235	3.43 308	1.47 386	1.02 282	1.41 379	0.05 83	0.02 45	1.08 220	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ACVNet	0.57 194	0.21 254	1.34 232	0.09 305	0.00 1	1.36 269	0.22 391	2.40 169	1.05 300	0.63 215	0.66 302	1.94 357	0.26 285	0.31 139	0.79 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

test_3	0.58 195	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.12 388	1.01 84	0.01 113	2.45 179	0.20 33	0.95 263	0.01 1	1.05 294	0.05 130	3.74 311	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 508	0.15 409	0.13 448

DIP-Stereo	0.58 195	0.23 272	0.90 109	0.08 294	0.00 1	1.43 301	0.01 113	6.01 509	1.38 366	0.92 260	0.11 164	0.04 55	0.19 261	0.12 46	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 197	0.79 469	1.59 277	0.56 469	0.01 182	1.19 188	0.03 235	4.74 441	0.60 94	0.17 141	0.01 1	0.62 232	0.44 324	0.57 188	0.07 83	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.24 505	0.01 63	0.14 455

rvit_105_1	0.60 198	0.33 325	2.37 379	0.01 30	0.00 1	1.16 174	0.00 1	3.38 297	1.20 331	0.16 132	0.26 217	0.13 149	0.04 112	2.66 273	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 295

RAFT	0.60 198	0.50 401	1.01 137	0.50 458	0.04 317	0.94 72	0.08 323	3.01 233	0.65 143	0.22 152	0.09 152	3.41 445	0.27 288	0.53 183	0.37 294	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.01 372	0.40 503	0.03 295

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 198	0.36 334	0.96 125	0.03 176	0.02 273	1.21 201	0.02 187	2.80 211	1.55 400	1.08 295	2.63 439	0.43 206	0.16 247	0.37 158	0.25 228	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.01 115

xyz-stereo-finetune2	0.61 201	0.19 233	0.84 97	0.06 253	0.00 1	1.28 238	0.04 261	1.89 137	0.69 184	0.10 96	0.59 291	0.07 114	0.67 372	5.30 397	0.47 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

test_sample1	0.61 201	0.04 10	0.90 109	0.34 429	0.00 1	1.09 138	0.00 1	3.54 326	0.88 267	0.86 250	0.01 1	0.53 221	0.34 303	3.51 302	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ACVNet-DCA	0.61 201	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.03 405	0.01 63	0.01 115

RAFT-Test	0.61 201	0.16 206	2.27 372	0.04 210	0.15 407	1.80 396	0.17 370	2.52 187	0.65 143	0.56 207	0.11 164	2.76 408	0.02 45	0.27 128	0.34 280	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.29 521	0.01 63	0.01 115

test_1	0.61 201	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.12 388	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.71 371	0.01 1	1.10 302	0.04 112	3.71 310	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 508	0.15 409	0.13 448

TestStereo	0.61 201	0.55 416	1.84 313	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 112	0.23 45	0.12 112	0.03 113	0.08 121	0.06 157	6.59 458	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 201	0.08 89	1.78 306	0.00 1	0.00 1	1.59 357	0.07 316	5.32 479	0.13 5	0.62 211	0.32 227	0.37 196	0.67 372	0.68 201	0.49 330	0.03 476	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.02 159	0.01 115

rrr	0.62 208	0.09 104	2.07 344	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.06 307	2.29 162	0.85 264	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 485	0.05 278	0.07 398

GwcNet-ADL	0.62 208	0.20 246	2.03 337	0.05 235	0.01 182	1.29 243	0.02 187	3.16 261	1.39 368	0.97 267	0.44 262	1.48 319	0.23 275	0.78 204	0.27 242	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

test_sample2	0.63 210	0.05 23	1.13 179	0.31 418	0.01 182	1.22 204	0.00 1	3.87 367	1.03 292	0.91 258	0.02 87	0.50 218	0.13 236	3.16 288	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

GMStereo_Zeroshot	0.63 210	0.14 180	1.54 261	0.75 489	0.00 1	1.26 233	0.01 113	1.85 133	0.31 59	1.44 349	0.58 281	1.76 345	0.19 261	2.55 266	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

test-3	0.63 210	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.13 394	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.96 393	0.01 1	1.10 302	0.05 130	3.75 312	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 511	0.15 409	0.13 448

Any-RAFT	0.64 213	0.08 89	1.07 164	0.03 176	0.00 1	2.77 445	0.08 323	3.57 329	1.23 334	0.96 265	0.26 217	1.61 331	0.31 296	0.72 202	0.06 70	0.00 1	0.10 485	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MIPNet	0.64 213	0.42 364	2.01 333	0.08 294	0.07 351	1.29 243	0.11 346	3.47 316	1.29 352	0.67 220	0.10 157	0.63 235	0.97 392	1.25 228	0.25 228	0.00 1	0.01 316	0.01 457	0.01 372	0.11 375	0.04 325

PCWNet_CMD	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 182	1.10 143	0.00 1	2.80 211	0.97 280	0.48 201	0.28 223	2.31 388	1.50 426	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

AFF-stereo	0.65 215	0.46 383	0.82 93	0.37 436	0.00 1	1.19 188	0.00 1	3.04 240	1.42 376	0.72 228	1.95 406	1.16 304	0.26 285	0.97 215	0.31 265	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.02 231

MSMDNet	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 182	1.11 148	0.00 1	2.88 218	0.98 282	0.49 204	0.28 223	2.32 389	1.49 423	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

ccs_rob	0.65 215	0.17 217	2.09 347	0.00 1	0.01 182	1.22 204	0.00 1	2.77 206	0.73 206	0.75 231	0.44 262	2.32 389	0.64 360	1.76 250	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AdaStereo	0.65 215	0.09 104	1.12 175	0.02 117	0.00 1	1.45 311	0.23 395	4.38 411	1.44 381	1.17 306	0.37 245	1.56 325	0.18 255	0.56 187	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 220	1.49 516	1.08 166	0.01 30	0.01 182	0.37 25	0.05 283	2.93 223	0.63 125	0.08 70	0.01 1	0.00 1	0.02 45	0.17 65	0.04 12	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	6.28 536	0.01 115

PSMNet-RUCA	0.66 220	0.48 393	1.68 292	0.01 30	0.02 273	2.02 406	0.25 398	3.93 370	1.50 394	0.37 184	1.38 378	0.11 140	0.12 229	0.64 198	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.00 1

fff	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 182	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

RAFT+CT+SA	0.66 220	0.45 379	1.22 208	0.10 316	0.30 473	1.24 220	0.02 187	4.21 392	0.67 162	0.62 211	0.39 250	0.33 192	0.05 130	2.69 275	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 530	0.13 389	0.30 496

CFNet_pseudo	0.66 220	0.17 217	2.08 346	0.00 1	0.01 182	1.22 204	0.00 1	2.79 208	0.73 206	0.78 239	0.46 267	2.32 389	0.63 357	1.77 251	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DCANet	0.66 220	0.43 370	2.21 355	0.03 176	0.00 1	1.22 204	0.01 113	3.26 279	1.85 431	2.61 443	0.21 209	0.09 128	0.49 335	0.33 148	0.39 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 379

csc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 182	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

cscssc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 182	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

UCFNet_RVC	0.66 220	0.35 329	1.20 204	0.02 117	0.30 473	1.53 339	0.01 113	3.42 306	0.67 162	1.12 299	0.73 322	1.26 310	0.20 267	1.84 253	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 229	0.52 406	1.74 300	0.50 458	0.05 327	1.16 174	0.00 1	2.68 203	0.66 152	0.68 222	1.60 384	1.76 345	0.80 381	0.94 213	0.13 142	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.00 1

DMCA	0.68 229	0.22 264	1.96 325	0.01 30	0.01 182	1.28 238	0.02 187	3.02 234	1.54 399	2.14 406	0.15 179	1.74 342	0.10 207	0.45 174	0.95 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

1test111	0.69 231	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.03 405	0.01 63	0.01 115

DCRE	0.69 231	0.35 329	1.16 190	0.06 253	0.02 273	0.91 63	0.00 1	1.05 66	0.30 58	0.98 276	7.63 501	0.72 253	0.02 45	0.16 61	0.07 83	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.21 496	0.02 159	0.03 295

DCANet-4	0.69 231	0.15 194	3.76 459	0.03 176	0.01 182	1.22 204	0.01 113	3.14 254	1.90 436	2.34 426	0.14 170	0.11 140	0.25 282	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

DCVSM-stereo	0.70 234	0.04 10	1.69 294	0.07 279	0.01 182	1.27 236	0.04 261	1.85 133	0.14 8	3.56 475	0.08 147	3.07 427	0.60 348	1.35 235	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.02 159	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 234	0.26 284	1.98 329	0.19 378	0.27 459	1.43 301	0.02 187	4.23 396	0.82 254	0.75 231	0.54 278	2.19 381	0.03 82	0.63 197	0.25 228	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.20 490	0.00 1	0.01 115

test_sample7	0.72 236	0.18 225	1.23 210	0.55 467	0.01 182	1.21 201	0.00 1	4.31 405	1.07 305	1.35 332	0.36 241	0.70 248	0.44 324	2.58 267	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

MSKI-zero shot	0.73 237	0.13 167	1.56 270	0.02 117	0.14 400	1.34 263	0.04 261	3.00 230	0.23 45	0.67 220	1.64 385	0.89 274	0.00 1	4.55 363	0.10 124	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.21 496	0.03 216	0.01 115

HCRNet	0.73 237	0.19 233	1.10 171	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.01 113	3.07 243	1.97 440	0.60 210	0.21 209	0.56 224	0.11 217	5.34 401	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

IGEV_Zeroshot_test	0.74 239	0.20 246	3.00 419	0.26 403	0.02 273	1.10 143	0.05 283	3.72 343	0.19 28	0.88 251	0.71 320	2.84 411	0.63 357	0.53 183	0.33 273	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.16 471	0.04 253	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 239	0.18 225	1.23 210	0.81 494	4.25 537	1.19 188	0.03 235	2.17 158	0.13 5	0.35 176	0.40 251	0.97 287	0.08 189	2.61 272	0.09 112	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.07 436	0.04 253	0.03 295

anonymity	0.74 239	0.15 194	1.17 193	0.16 361	0.27 459	0.71 43	0.01 113	4.70 438	1.78 425	1.15 302	1.23 367	0.31 187	1.65 439	0.54 185	0.53 339	0.02 468	0.02 384	0.00 1	0.27 514	0.02 159	0.06 379

test_5	0.74 239	0.50 401	1.55 263	0.44 442	0.25 451	1.45 311	0.01 113	4.16 387	0.78 237	0.79 241	0.17 188	0.42 205	0.64 360	3.06 286	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.21 484

NRIStereo	0.74 239	0.08 89	0.88 104	0.47 452	0.05 327	1.58 350	0.49 453	1.38 82	0.61 104	0.88 251	0.17 188	0.66 241	0.03 82	6.96 490	0.22 208	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.17 466

IER	0.75 244	0.12 157	1.93 316	0.01 30	0.00 1	2.31 422	0.02 187	2.96 226	0.98 282	1.30 322	0.96 342	1.40 317	1.19 406	1.31 231	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CIPLG	0.75 244	0.81 474	2.38 380	0.13 334	0.03 297	1.41 290	0.27 406	3.19 270	0.84 260	1.98 395	2.56 438	0.19 168	0.10 207	0.54 185	0.26 236	0.00 1	0.05 442	0.01 457	0.05 422	0.19 438	0.05 348

IPLGR_C	0.75 244	0.88 482	2.58 397	0.13 334	0.02 273	1.40 285	0.27 406	3.19 270	0.84 260	1.92 389	2.46 433	0.18 167	0.11 217	0.49 180	0.26 236	0.00 1	0.05 442	0.01 457	0.05 422	0.19 438	0.06 379

ACRE	0.75 244	0.78 467	2.72 409	0.13 334	0.02 273	1.40 285	0.26 402	3.20 273	0.82 254	1.84 384	2.46 433	0.19 168	0.10 207	0.52 181	0.26 236	0.00 1	0.04 429	0.01 457	0.05 422	0.19 438	0.05 348

AIO-test2	0.76 248	0.80 470	1.47 250	0.12 327	0.15 407	1.22 204	0.01 113	3.17 263	0.73 206	0.36 183	1.50 381	0.16 163	0.05 130	2.37 263	0.16 171	2.85 535	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.04 253	0.07 398

IPLGR	0.76 248	0.21 254	2.98 417	0.06 253	0.07 351	1.24 220	0.05 283	3.09 247	1.38 366	0.62 211	0.34 235	0.75 257	0.78 379	3.35 291	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.06 379

testlalala2	0.77 250	0.13 167	1.72 298	3.72 535	2.44 531	1.10 143	0.01 113	3.27 285	0.73 206	0.09 78	0.03 113	1.38 316	0.08 189	0.12 46	0.09 112	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.37 531	0.01 63	0.01 115

CFNet_ucs	0.77 250	0.20 246	2.22 362	0.01 30	0.01 182	1.32 255	0.00 1	3.30 287	1.31 357	1.15 302	1.14 357	2.19 381	0.42 322	2.04 258	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

TestStereo1	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 353	0.19 428	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 388	0.13 149	1.23 408	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.07 398

SA-5K	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 353	0.19 428	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 388	0.13 149	1.23 408	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.07 398

PSMNet-ADL	0.77 250	0.08 89	0.90 109	0.07 279	0.01 182	2.01 405	0.02 187	2.55 190	1.11 312	0.33 164	0.59 291	2.15 373	0.69 374	4.07 329	0.85 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

CFNet-ft	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 459	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 441	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.03 216	0.02 231

CFNet_RVC	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 459	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 441	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.03 216	0.02 231

DN-CSS_ROB	0.77 250	0.90 485	2.01 333	0.85 498	0.00 1	1.47 320	0.01 113	2.92 222	0.93 275	0.12 112	0.53 276	0.44 207	0.16 247	4.33 341	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 489	0.01 115

MyStereo04	0.78 258	0.27 288	3.19 430	0.02 117	0.01 182	1.64 376	0.01 113	3.64 337	2.20 460	0.98 276	0.02 87	1.29 311	0.57 345	1.10 221	0.53 339	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

MyStereo05	0.79 259	0.19 233	3.17 429	0.02 117	0.00 1	1.51 331	0.01 113	3.56 328	2.48 472	1.34 326	0.02 87	1.25 309	0.38 314	1.19 224	0.50 332	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 398

anonymousa	0.79 259	0.26 284	1.91 314	0.03 176	0.29 471	1.46 319	0.02 187	3.76 347	0.97 280	0.72 228	2.25 428	3.21 438	0.56 343	0.15 57	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.00 1	0.02 231

111	0.79 259	0.70 458	2.21 355	0.01 30	0.01 182	1.19 188	0.16 367	3.78 350	1.98 442	1.22 317	0.91 338	2.01 361	0.32 301	0.32 145	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.17 466

acv_ft	0.79 259	0.21 254	1.28 217	0.01 30	1.08 516	1.68 383	0.01 113	3.75 345	1.05 300	1.31 325	0.66 302	1.94 357	0.46 331	0.31 139	1.68 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.00 1

MyStereo06	0.80 263	0.19 233	2.53 393	0.02 117	0.00 1	1.51 331	0.01 113	4.61 430	0.24 50	0.89 253	0.69 313	3.14 433	1.18 405	0.58 191	0.33 273	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 398

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 265	0.64 441	1.41 241	0.44 442	0.01 182	0.91 63	0.08 323	3.75 345	1.04 294	0.12 112	0.44 262	0.27 182	0.35 308	5.12 388	0.38 297	1.19 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 348

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TVStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 518	0.01 182	1.52 336	0.29 417	2.66 198	0.66 152	1.20 311	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 448	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

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SA	0.83 271	0.41 358	1.17 193	0.00 1	0.20 432	1.28 238	0.01 113	3.98 372	1.86 432	0.41 190	0.96 342	0.27 182	1.33 417	4.07 329	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 479	0.14 396	0.01 115

psmg	0.83 271	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	3.28 456	0.27 406	4.83 451	0.93 275	1.92 389	1.46 380	1.81 350	0.10 207	0.61 193	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STTStereo	0.83 271	0.34 327	2.44 384	0.24 393	0.15 407	1.41 290	0.10 343	3.02 234	1.55 400	1.34 326	0.17 188	1.77 347	0.45 328	3.42 296	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 277	0.15 194	2.22 362	0.48 453	0.01 182	1.37 274	0.01 113	4.63 434	1.17 326	1.43 346	0.43 259	0.80 269	0.10 207	3.48 300	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

psm_up	0.84 277	0.32 318	1.44 247	0.02 117	0.00 1	1.98 404	0.05 283	3.40 302	1.04 294	2.06 403	0.40 251	1.74 342	0.45 328	3.47 299	0.24 220	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

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CAS	0.85 279	0.09 104	0.67 76	6.43 541	0.05 327	1.12 154	0.00 1	0.88 61	0.69 184	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.06 157	0.26 120	0.12 138	6.37 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 482

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KMStereo	0.85 279	0.10 125	1.50 252	1.14 514	0.03 297	1.47 320	0.27 406	2.48 184	0.69 184	1.30 322	0.38 247	0.39 201	0.01 14	6.88 481	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

test_sample5	0.86 283	0.16 206	2.25 365	0.49 455	0.01 182	1.41 290	0.01 113	4.55 425	1.27 347	1.35 332	0.89 336	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

test_sample4	0.86 283	0.16 206	2.28 373	0.50 458	0.01 182	1.42 298	0.01 113	4.65 436	1.27 347	1.52 353	0.66 302	0.69 245	0.08 189	3.50 301	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

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AASNet	0.86 283	0.53 411	1.96 325	0.04 210	0.00 1	1.70 387	0.05 283	5.13 468	1.84 428	0.93 261	1.88 402	0.96 284	0.19 261	0.67 199	0.91 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.09 417

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LCNet	0.87 290	0.18 225	0.97 131	0.14 348	0.26 454	1.19 188	0.22 391	2.36 165	0.71 199	1.82 382	0.21 209	0.11 140	2.56 469	5.56 413	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.81 519

HHNet	0.87 290	0.25 280	1.78 306	0.16 361	0.08 361	1.30 249	0.44 446	1.93 139	0.64 136	1.41 345	5.92 489	0.14 155	1.79 446	0.35 154	0.95 385	0.05 485	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.14 396	0.01 115

UPFNet	0.87 290	0.09 104	2.05 342	0.00 1	0.00 1	1.90 402	0.11 346	3.41 304	0.83 257	2.15 407	0.10 157	1.92 355	0.09 199	3.94 325	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ISRNet	0.88 294	0.19 233	2.71 407	0.05 235	0.00 1	1.17 178	0.03 235	2.96 226	0.80 248	2.17 409	1.70 393	2.59 397	0.20 267	2.58 267	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

DualNet	0.88 294	0.16 206	2.25 365	0.49 455	0.01 182	1.41 290	0.01 113	4.55 425	1.27 347	1.43 346	1.12 355	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

tt1	0.88 294	0.27 288	1.25 212	0.08 294	0.00 1	3.36 461	0.02 187	3.03 236	6.40 516	0.33 164	0.66 302	0.05 83	0.40 320	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

HH	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 396	0.10 378	0.62 40	0.00 1	3.79 351	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 459	0.81 382	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

HanStereo	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 396	0.10 378	0.62 40	0.00 1	3.79 351	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 459	0.81 382	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

dad	0.88 294	0.62 437	2.26 369	0.06 253	0.01 182	1.24 220	0.00 1	0.98 64	2.17 456	1.29 321	0.35 238	0.37 196	0.04 112	5.80 424	1.06 390	0.01 446	0.00 1	1.13 530	0.11 454	0.05 278	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 294	0.38 343	1.45 248	0.60 473	0.00 1	1.36 269	0.02 187	4.55 425	0.69 184	0.71 226	0.32 227	1.56 325	0.61 351	4.55 363	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.05 494	0.00 1	0.08 327	0.02 231

test_sample6	0.89 301	0.17 217	2.23 364	0.48 453	0.01 182	1.43 301	0.01 113	4.49 422	1.40 372	1.43 346	1.12 355	0.64 237	0.14 240	3.86 321	0.42 308	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

PSMNet-RSSM	0.90 302	0.44 375	1.35 235	0.13 334	0.00 1	1.37 274	0.03 235	4.79 449	0.85 264	1.11 298	0.49 272	2.15 373	0.35 308	4.09 333	0.73 368	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.03 216	0.01 115

DMCA-RVC	0.90 302	0.64 441	3.30 438	0.03 176	0.04 317	1.30 249	0.06 307	2.65 197	0.73 206	3.21 464	0.09 152	0.99 289	0.66 367	3.14 287	0.99 387	0.01 446	0.04 429	0.02 482	0.01 372	0.07 313	0.01 115

G2L-ROB	0.91 304	0.54 413	1.97 327	0.01 30	0.00 1	1.45 311	0.00 1	3.38 297	1.31 357	1.36 337	0.07 141	3.25 443	0.01 14	4.39 348	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

DFGA-Net	0.91 304	1.43 515	2.72 409	0.06 253	0.16 413	1.16 174	0.00 1	2.26 161	0.77 233	1.02 282	1.17 362	0.25 177	0.04 112	5.17 389	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.02 231

DDVS	0.92 306	0.16 206	1.39 239	0.21 381	0.27 459	3.17 452	0.26 402	2.56 191	0.62 117	0.70 224	0.81 327	2.17 379	0.45 328	5.26 394	0.29 254	0.00 1	0.01 316	0.01 457	0.00 1	0.04 253	0.02 231

iRaft-Stereo_20w	0.92 306	0.15 194	2.68 403	0.24 393	0.06 340	1.36 269	0.28 414	7.46 529	0.34 64	1.56 363	0.37 245	0.62 232	1.24 411	1.25 228	0.34 280	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.16 471	0.02 159	0.13 448

CoDeX	0.94 308	0.34 327	2.09 347	0.05 235	0.20 432	1.49 327	0.20 383	5.89 504	1.57 407	0.66 219	0.67 311	1.05 294	0.32 301	3.82 319	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

cc1	0.94 308	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.18 265	7.23 525	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.03 405	0.09 349	0.04 325

xx1	0.95 310	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.18 265	7.23 525	0.33 164	0.69 313	0.73 254	0.12 229	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DualNet (step1)	0.96 311	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 182	2.14 411	0.01 113	4.31 405	1.07 305	1.35 332	0.36 241	0.70 248	0.44 324	2.58 267	0.34 280	0.53 523	0.00 1	1.82 532	1.10 544	0.02 159	0.02 231

SACVNet	0.96 311	0.36 334	1.49 251	0.05 235	0.00 1	1.62 371	0.28 414	3.86 365	1.28 351	1.79 381	0.80 326	1.59 327	0.07 174	5.29 396	0.48 328	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 455	0.01 115

G2L-Stereo_test	0.97 313	0.60 431	1.95 321	0.21 381	0.01 182	1.63 375	0.10 343	3.19 270	1.01 289	1.98 395	0.11 164	3.22 440	0.51 337	4.38 347	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.02 231

BUS	0.97 313	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	5.85 504	0.03 235	5.40 482	0.93 275	2.26 420	0.66 302	2.39 393	0.06 157	0.61 193	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 313	0.77 466	3.36 441	0.46 448	0.01 182	1.32 255	0.09 335	4.57 429	1.26 341	1.88 387	0.22 213	1.09 300	0.42 322	1.79 252	2.09 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 379

qqq1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 423	0.01 182	1.03 86	0.00 1	5.24 471	2.12 449	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

fff1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 423	0.01 182	1.03 86	0.00 1	5.24 471	2.12 449	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

gwcnet-sp	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

scenet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

ssnet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

raft_robust	0.98 316	0.57 424	1.21 207	0.06 253	0.17 417	1.36 269	0.02 187	3.46 314	2.18 458	0.33 164	0.01 1	1.54 323	1.42 421	6.77 473	0.15 162	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.18 482	0.11 375	0.09 417

cf-r	0.98 316	0.51 405	2.04 341	0.25 396	0.01 182	1.40 285	0.03 235	4.47 421	1.65 416	0.95 263	0.58 281	2.63 398	0.24 277	4.19 335	0.58 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 325

RAFT_R40	0.99 323	0.05 23	1.26 213	0.71 486	0.20 432	1.65 380	0.67 465	1.94 141	0.61 104	1.05 290	1.15 358	1.80 349	1.47 422	6.91 486	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

iResNet	1.00 324	0.45 379	3.08 424	0.86 502	0.01 182	1.97 403	0.01 113	3.67 341	1.49 392	1.77 379	1.09 351	0.35 194	0.13 236	3.83 320	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

CSP-Net	1.01 325	0.52 406	0.92 115	0.01 30	0.00 1	2.83 447	0.05 283	4.99 459	0.69 184	0.91 258	0.85 332	1.82 352	0.23 275	6.04 430	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.01 115

MLCV	1.01 325	0.53 411	2.17 352	0.03 176	0.00 1	1.60 361	0.03 235	2.90 220	1.30 355	2.60 442	1.85 401	1.00 290	0.40 320	4.88 377	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

IRAFT_RVC	1.02 327	0.20 246	1.58 273	1.39 522	0.26 454	1.33 261	0.32 430	2.52 187	0.66 152	1.58 364	0.81 327	1.16 304	1.58 435	6.51 456	0.43 310	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 295

GwcNet-RSSM	1.02 327	0.69 454	2.70 405	0.22 385	0.02 273	1.42 298	0.05 283	4.02 375	1.01 289	0.90 255	0.42 255	2.89 416	0.26 285	4.43 351	1.17 396	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.13 389	0.05 348

NINENet	1.03 329	0.22 264	1.30 225	0.10 316	0.01 182	5.85 504	0.03 235	4.41 416	1.25 340	1.55 362	0.60 297	2.39 393	0.06 157	2.72 277	0.05 31	0.00 1	0.01 316	0.01 457	0.00 1	0.04 253	0.00 1

HGLStereo	1.03 329	0.18 225	1.50 252	0.01 30	0.01 182	1.41 290	0.01 113	3.41 304	0.82 254	1.05 290	3.09 450	2.11 369	1.24 411	4.51 359	1.18 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

G2L-Stereo	1.04 331	0.55 416	2.62 400	0.02 117	0.11 385	1.41 290	0.02 187	3.45 311	0.99 286	1.37 339	0.14 170	3.10 430	0.24 277	5.96 427	0.66 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.04 325

SMFormer	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 423	0.01 182	1.03 86	0.00 1	5.24 471	2.12 449	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

tta	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 423	0.01 182	1.03 86	0.00 1	5.24 471	2.12 449	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ffm	1.04 331	0.05 23	1.65 283	0.34 429	0.01 182	1.58 350	0.02 187	3.03 236	6.40 516	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

Sa-1000	1.04 331	0.39 350	1.17 193	0.00 1	0.20 432	1.33 261	0.03 235	4.19 390	1.81 426	0.99 280	5.33 485	0.61 229	0.15 243	4.07 329	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.13 389	0.00 1

SST-Stereo	1.04 331	0.05 23	1.16 190	0.72 487	0.23 444	1.70 387	0.58 461	1.92 138	1.46 384	1.19 309	1.09 351	1.60 329	1.93 453	6.92 488	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

XX-Stereo	1.04 331	0.20 246	4.94 496	0.85 498	0.04 317	1.25 229	0.00 1	3.37 294	0.45 76	1.22 317	0.50 273	3.70 455	0.02 45	3.91 324	0.05 31	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.20 490	0.03 216	0.02 231

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 331	0.55 416	2.52 392	0.56 469	1.00 512	1.37 274	0.00 1	3.43 308	1.35 363	2.24 415	0.35 238	2.18 380	0.58 347	4.28 338	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 339	0.76 464	2.06 343	0.07 279	0.00 1	1.35 267	0.03 235	6.80 524	2.57 477	0.79 241	1.20 365	0.94 283	0.12 229	3.81 317	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

PFNet	1.06 340	0.19 233	2.95 416	1.16 516	0.56 501	1.58 350	0.25 398	1.50 97	0.60 94	2.38 433	1.23 367	0.63 235	0.30 292	6.85 477	0.43 310	0.16 506	0.01 316	0.00 1	0.07 436	0.18 429	0.18 472

UGAM	1.08 341	0.19 233	2.83 411	0.05 235	0.01 182	1.09 138	0.11 346	2.89 219	0.64 136	0.08 70	2.46 433	3.64 452	0.08 189	6.99 492	0.25 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.27 473	0.04 325

hknet	1.08 341	0.13 167	2.07 344	0.01 30	0.00 1	3.32 458	0.21 385	5.40 482	0.92 271	2.26 420	0.66 302	3.43 446	0.05 130	2.81 278	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 341	0.56 421	2.70 405	0.02 117	0.02 273	1.20 197	0.01 113	3.18 265	0.63 125	0.14 125	2.00 410	1.62 333	1.54 429	6.69 467	1.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 455	0.01 115

FADNet-RVC-Resample	1.08 341	1.00 493	5.32 501	0.10 316	0.14 400	1.53 339	0.25 398	3.62 334	1.18 327	0.51 205	0.19 202	1.04 293	0.28 289	5.20 391	0.44 313	0.10 499	0.16 511	0.09 502	0.06 432	0.24 458	0.21 484

TDLM	1.08 341	0.49 398	1.43 245	0.27 408	0.00 1	1.56 345	2.12 501	3.10 248	1.75 423	1.36 337	0.93 340	1.06 296	0.49 335	6.21 437	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.02 231

CFNet	1.08 341	0.62 437	2.26 369	0.26 403	0.03 297	1.40 285	0.04 261	4.45 420	2.09 447	0.48 201	0.69 313	1.31 312	0.24 277	6.63 462	0.83 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.04 325

PS-NSSS	1.08 341	0.45 379	1.70 296	0.02 117	0.01 182	1.37 274	0.01 113	4.38 411	2.09 447	1.15 302	2.65 440	0.65 238	0.07 174	6.35 446	0.56 346	0.16 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 341	1.12 501	4.68 491	1.09 513	0.00 1	1.38 280	0.05 283	3.83 359	1.11 312	0.80 243	1.15 358	1.02 292	0.12 229	4.52 360	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 490	0.03 295

GMM-Stereo	1.09 349	0.05 23	1.62 279	0.13 334	0.22 439	1.41 290	0.87 473	2.31 163	0.62 117	2.75 448	3.14 451	0.54 223	0.90 388	5.33 400	0.13 142	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.01 63	1.80 534

hitnet-ft	1.09 349	0.39 350	1.45 248	0.04 210	0.00 1	1.34 263	0.22 391	3.34 293	2.25 463	1.48 351	1.11 353	4.17 463	0.37 312	4.73 371	0.79 373	0.01 446	0.00 1	0.03 487	0.00 1	0.09 349	0.01 115

NVstereo2D	1.09 349	0.17 217	4.40 483	0.00 1	0.00 1	1.59 357	0.18 375	4.29 403	1.40 372	0.85 249	0.36 241	2.30 386	0.62 356	5.26 394	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

PSMNet_ROB	1.09 349	0.69 454	2.92 414	0.03 176	0.07 351	1.68 383	0.16 367	3.44 310	1.30 355	0.96 265	0.32 227	2.81 409	0.63 357	4.23 336	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 325

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 353	0.35 329	4.53 487	0.18 370	0.37 485	0.79 46	0.00 1	5.71 500	0.74 213	0.40 188	0.64 299	4.47 473	1.41 420	1.42 236	0.30 262	0.00 1	0.11 488	0.00 1	0.28 518	0.17 420	0.14 455

LMCR-Stereo	1.10 353	0.69 454	1.95 321	0.50 458	0.01 182	2.73 440	0.09 335	6.20 512	0.64 136	2.37 431	1.76 396	0.13 149	1.59 437	2.94 281	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 353	0.42 364	1.72 298	0.28 410	0.01 182	1.37 274	0.11 346	6.25 513	0.84 260	1.05 290	0.67 311	1.61 331	0.79 380	6.11 433	0.63 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 325

FADNet-RVC	1.10 353	1.07 499	4.79 492	0.03 176	0.00 1	1.60 361	0.08 323	3.77 348	1.70 420	0.35 176	0.07 141	0.61 229	0.66 367	5.32 399	1.11 391	0.01 446	0.08 472	0.00 1	0.00 1	0.48 513	0.18 472

GANetREF_RVC	1.10 353	0.95 488	2.98 417	0.06 253	0.00 1	2.23 417	0.18 375	3.95 371	2.53 475	0.56 207	0.32 227	1.89 354	0.66 367	5.03 383	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.04 325
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 353	0.39 350	1.69 294	0.28 410	0.00 1	1.45 311	0.48 449	3.26 279	1.64 415	2.93 452	1.22 366	1.51 320	0.37 312	6.09 432	0.50 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.01 115

ARAFT	1.12 359	0.82 477	4.11 472	0.04 210	0.00 1	1.64 376	0.03 235	4.85 452	1.69 419	2.78 449	0.57 279	0.47 212	0.11 217	4.81 374	0.24 220	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.05 348

ac_64	1.12 359	0.18 225	1.64 282	0.18 370	0.25 451	1.48 326	0.02 187	4.97 457	1.47 386	0.69 223	0.45 266	4.94 485	0.46 331	4.87 376	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.00 1

coex_refinement	1.13 361	0.54 413	1.58 273	0.12 327	0.02 273	1.51 331	0.06 307	4.01 374	1.51 396	2.61 443	0.66 302	4.40 470	0.48 334	3.67 305	1.30 407	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

ITSA-stereo	1.13 361	0.14 180	1.59 277	0.17 364	0.04 317	1.40 285	0.14 359	5.66 497	3.10 485	0.74 230	0.35 238	0.62 232	1.06 394	5.53 409	1.63 419	0.03 476	0.00 1	0.09 502	0.06 432	0.07 313	0.07 398

UNet	1.13 361	0.24 276	4.21 474	0.01 30	0.02 273	2.31 422	0.02 187	3.06 241	0.76 227	1.17 306	0.14 170	2.73 406	1.58 435	4.48 358	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ssnet_v2	1.14 364	0.28 299	1.77 303	0.03 176	0.00 1	2.07 408	0.37 440	5.20 469	1.87 434	2.00 397	0.87 334	3.09 429	0.55 342	1.31 231	3.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.12 441

EAI-Stereo	1.14 364	0.12 157	1.19 201	0.21 381	0.32 482	1.84 399	2.32 506	5.42 485	1.19 329	1.02 282	5.66 487	0.48 213	0.60 348	0.86 208	0.62 357	0.00 1	0.13 501	0.00 1	0.65 538	0.02 159	0.17 466

delet	1.14 364	0.32 318	1.56 270	0.03 176	0.17 417	2.86 449	1.03 480	4.25 397	2.14 454	1.03 287	1.17 362	1.64 338	0.92 389	4.35 343	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

PSM-AAD	1.15 367	0.04 10	0.88 104	0.10 316	0.27 459	1.32 255	3.25 515	2.41 176	0.64 136	2.93 452	1.92 404	0.15 158	5.39 519	3.42 296	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 348

FADNet_RVC	1.15 367	1.06 498	4.34 482	0.02 117	0.06 340	2.77 445	0.04 261	3.50 318	0.80 248	0.35 176	0.32 227	0.65 238	0.09 199	5.20 391	1.56 415	0.24 515	0.34 526	0.11 507	0.33 527	0.65 522	0.60 512

ETE_ROB	1.16 369	0.52 406	1.71 297	0.01 30	0.02 273	1.79 395	0.22 391	4.10 383	1.32 359	4.68 495	1.18 364	2.81 409	0.08 189	3.56 303	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 379

DLCB_ROB	1.17 370	0.22 264	1.28 217	0.08 294	0.00 1	1.51 331	0.23 395	3.39 300	1.52 397	3.43 473	2.00 410	3.40 444	0.31 296	4.29 339	1.82 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 370	0.41 358	1.68 292	0.04 210	0.01 182	1.65 380	0.17 370	3.46 314	1.39 368	3.89 482	1.01 347	1.60 329	0.53 339	4.35 343	3.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

testlalala_base	1.19 372	0.11 146	0.90 109	0.07 279	0.05 327	1.19 188	0.01 113	4.28 402	0.15 12	0.04 46	0.01 1	0.24 173	0.04 112	0.12 46	0.29 254	7.21 542	1.13 538	0.00 1	0.25 508	7.61 540	0.00 1

KYRaft	1.19 372	0.05 23	0.94 120	0.06 253	0.24 448	1.25 229	0.78 471	2.48 184	0.61 104	3.23 465	7.13 500	1.00 290	2.77 475	1.43 237	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 533

RAFT-345	1.19 372	0.06 44	1.55 263	0.54 465	0.13 394	1.53 339	0.25 398	0.56 33	1.76 424	1.20 311	7.85 502	0.93 280	0.05 130	6.87 480	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 375	0.54 413	0.96 125	2.39 529	0.29 471	1.58 350	0.33 433	2.01 147	0.68 170	2.68 446	1.16 360	3.10 430	0.18 255	7.40 504	0.56 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

ADLNet	1.20 375	0.29 309	1.98 329	0.00 1	0.02 273	2.20 415	0.11 346	4.39 414	2.52 474	2.19 412	2.20 427	2.66 399	0.70 375	3.42 296	1.25 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 325

MMNet	1.20 375	0.27 288	3.59 452	0.09 305	0.00 1	4.15 478	0.01 113	3.63 336	1.19 329	1.93 392	0.32 227	1.35 315	1.23 408	4.42 350	1.84 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

FADNet	1.20 375	0.93 487	4.51 486	0.03 176	0.06 340	2.56 433	0.16 367	4.02 375	1.42 376	0.32 162	0.06 136	1.66 339	1.07 396	5.56 413	0.87 377	0.19 509	0.02 384	0.01 457	0.01 372	0.50 515	0.03 295

Prome-Stereo	1.23 379	0.06 44	0.93 119	0.12 327	0.24 448	1.26 233	0.67 465	2.53 189	0.69 184	2.08 404	8.70 508	0.76 258	2.91 479	2.12 259	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 531

DispNO	1.25 380	0.52 406	3.40 443	0.11 326	0.05 327	1.45 311	0.01 113	3.73 344	1.68 418	1.34 326	1.59 383	3.15 434	1.12 403	5.56 413	1.14 395	0.00 1	0.02 384	0.03 487	0.12 459	0.05 278	0.03 295

DAS	1.26 381	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 182	1.28 238	1.18 484	3.80 354	1.58 411	4.60 492	2.37 431	1.53 321	0.53 339	5.36 402	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

SepStereo	1.28 382	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 182	1.28 238	1.18 484	3.80 354	1.58 411	4.60 492	2.37 431	1.53 321	0.53 339	5.63 419	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

pcwnet_v2	1.29 383	0.17 217	5.98 512	0.10 316	0.01 182	1.76 391	0.02 187	5.08 467	2.90 482	1.54 361	1.98 408	2.03 364	0.81 382	3.01 284	0.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.03 216	0.03 295

NOSS_ROB	1.29 383	0.22 264	1.35 235	0.64 480	0.16 413	2.56 433	0.00 1	4.14 386	2.37 467	2.29 425	1.76 396	2.84 411	0.02 45	6.80 476	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 433

Wz-Net-LNSev	1.30 385	0.85 479	6.26 517	0.02 117	0.03 297	4.02 475	0.13 355	4.21 392	1.12 317	0.77 236	0.10 157	3.60 450	1.11 400	2.68 274	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

IIG-Stereo	1.30 385	0.48 393	1.04 157	2.41 530	0.05 327	1.61 365	0.14 359	2.59 193	0.68 170	2.97 457	2.28 429	3.08 428	0.57 345	7.41 505	0.65 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

DSFCA	1.30 385	0.14 180	1.82 310	0.01 30	0.03 297	3.74 472	0.86 472	2.71 204	1.23 334	3.09 461	0.41 254	2.93 418	1.49 423	6.12 434	1.35 409	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

NCCL2	1.30 385	0.63 440	2.31 375	0.02 117	0.03 297	1.57 346	3.41 517	3.91 369	1.39 368	3.14 463	0.34 235	3.90 458	0.30 292	3.75 312	1.19 398	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.03 216	0.05 348

PA-Net	1.31 389	0.59 429	3.65 453	0.06 253	0.15 407	1.44 305	0.54 457	4.08 380	2.71 479	0.78 239	1.16 360	2.32 389	0.64 360	5.96 427	1.92 438	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.06 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 390	0.27 288	2.46 388	1.17 517	0.03 297	4.08 476	0.05 283	5.61 492	0.67 162	1.53 355	0.70 319	3.47 448	2.62 472	3.24 289	0.24 220	0.01 446	0.01 316	0.11 507	0.00 1	0.13 389	0.00 1

LALA_ROB	1.33 391	0.59 429	1.74 300	0.02 117	0.06 340	3.25 455	0.50 456	3.45 311	1.39 368	3.70 477	0.59 291	4.59 477	0.25 282	3.58 304	2.79 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 231

PAM	1.34 392	0.13 167	2.83 411	0.30 414	0.31 479	2.21 416	0.30 425	5.05 464	0.23 45	0.82 245	1.11 353	9.08 517	2.34 464	0.90 210	0.44 313	0.00 1	0.13 501	0.00 1	0.31 523	0.03 216	0.28 494

DRaft	1.34 392	0.12 157	1.19 201	0.06 253	0.01 182	1.64 376	0.43 445	1.86 135	0.14 8	3.76 478	5.27 484	0.41 204	4.38 505	5.49 407	1.68 422	0.01 446	0.06 451	0.00 1	0.07 436	0.07 313	0.11 433

ttt	1.35 394	0.05 23	1.09 169	0.46 448	0.01 182	1.61 365	0.00 1	5.61 492	1.97 440	1.75 374	2.10 417	1.40 317	0.11 217	4.81 374	6.07 501	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

Consistency-Raft	1.36 395	0.65 445	4.81 493	0.33 423	0.32 482	1.62 371	0.11 346	3.65 338	3.80 496	0.33 164	6.12 493	0.86 271	2.14 459	0.94 213	1.25 402	0.02 468	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.01 115

FINET	1.36 395	0.46 383	4.05 468	0.22 385	0.73 507	1.03 86	0.00 1	3.57 329	5.71 512	1.59 365	1.64 385	0.49 216	0.19 261	5.53 409	1.90 435	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 295

HSM	1.36 395	0.40 355	1.07 164	0.01 30	0.30 473	1.73 390	0.03 235	5.89 504	1.22 333	1.83 383	1.36 376	4.78 482	1.30 416	6.61 461	0.57 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ADLNet2	1.38 398	0.39 350	3.13 427	0.00 1	0.70 506	1.23 219	0.26 402	4.19 390	2.36 466	1.45 350	3.16 454	4.23 466	0.82 385	4.56 365	0.88 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 389	0.02 231

CBFPSM	1.39 399	0.61 435	4.29 478	0.01 30	0.01 182	3.64 469	0.03 235	3.39 300	0.80 248	0.64 218	0.21 209	6.18 499	3.70 498	2.38 264	1.82 429	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

HSM-Net_RVC	1.40 400	0.07 69	1.58 273	0.00 1	0.01 182	1.88 400	0.05 283	7.24 526	1.71 422	3.63 476	3.63 464	3.21 438	0.36 310	4.25 337	0.44 313	0.01 446	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 401	0.46 383	4.29 478	0.10 316	0.13 394	3.97 474	0.29 417	2.42 177	1.91 437	0.81 244	3.55 462	3.02 424	1.26 413	3.35 291	2.05 447	0.04 479	0.01 316	0.04 490	0.04 417	0.39 502	0.05 348

GASNet	1.43 402	1.53 517	4.54 488	0.31 418	0.02 273	1.49 327	0.20 383	3.86 365	1.95 439	0.75 231	1.37 377	2.11 369	1.57 434	5.82 425	2.60 464	0.00 1	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.43 505	0.10 425

ASMatch	1.44 403	0.14 180	2.15 351	0.60 473	0.21 437	1.21 201	0.26 402	0.96 63	0.66 152	0.29 159	11.75 517	0.93 280	2.37 465	6.73 470	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.04 325

PAM_32	1.45 404	0.13 167	2.69 404	0.26 403	0.30 473	2.15 414	0.29 417	4.92 455	0.22 42	0.84 247	2.02 412	9.57 520	3.27 490	0.97 215	0.56 346	0.00 1	0.12 496	0.00 1	0.31 523	0.04 253	0.27 493

HBP-ISP	1.45 404	0.75 460	3.02 420	0.30 414	0.10 378	4.28 482	1.49 492	4.68 437	1.29 352	3.43 473	0.78 324	0.93 280	1.01 393	6.48 455	0.36 293	0.04 479	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.03 295

GrayStereo	1.46 406	0.03 2	0.87 102	0.63 479	0.20 432	1.24 220	4.61 531	2.85 216	0.62 117	4.98 499	4.00 472	0.45 208	4.67 508	3.37 293	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 534	0.01 63	0.01 115

TransformOpticalFlow	1.47 407	0.31 314	3.22 436	0.66 482	0.08 361	1.54 343	0.09 335	3.84 360	1.58 411	1.66 369	2.32 430	3.60 450	3.12 484	6.99 492	0.42 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

THIR-Stereo	1.48 408	0.29 309	1.51 258	0.01 30	0.02 273	1.05 107	4.32 527	2.11 152	0.22 42	1.08 295	4.24 473	1.93 356	4.19 503	6.76 472	1.87 433	0.00 1	0.00 1	0.04 490	0.00 1	0.05 278	0.00 1

StereoDRNet	1.48 408	0.75 460	4.58 489	0.05 235	0.10 378	2.49 430	1.10 483	4.62 431	1.47 386	3.38 472	0.62 298	2.29 384	0.65 365	4.52 360	2.89 469	0.00 1	0.03 414	0.00 1	0.01 372	0.05 278	0.07 398

TCMNet	1.49 410	0.57 424	5.20 499	0.13 334	1.39 520	1.81 397	0.17 370	4.03 377	1.26 341	1.72 372	2.98 448	1.95 359	0.46 331	5.01 382	2.55 463	0.00 1	0.06 451	0.06 495	0.00 1	0.37 500	0.16 461

DEmStereo	1.51 411	0.08 89	2.17 352	0.09 305	0.02 273	1.76 391	0.90 475	1.47 95	0.60 94	2.46 438	6.42 496	1.08 298	5.16 514	6.21 437	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

APVNet	1.52 412	0.31 314	4.00 465	0.09 305	0.00 1	4.64 491	0.08 323	4.41 416	1.21 332	1.25 320	1.05 349	2.90 417	0.93 390	6.70 468	2.48 459	0.01 446	0.00 1	0.07 496	0.00 1	0.27 473	0.05 348

RYNet	1.52 412	0.35 329	3.38 442	0.25 396	0.04 317	2.31 422	0.03 235	4.62 431	1.47 386	1.14 301	0.34 235	4.52 475	1.38 419	6.36 447	4.23 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

1111x	1.53 414	0.06 44	1.77 303	0.27 408	0.00 1	2.12 410	0.01 113	5.63 496	1.65 416	1.53 355	1.67 388	0.92 275	0.64 360	6.18 435	8.17 515	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

RASNet	1.53 414	0.31 314	1.97 327	0.09 305	3.20 533	1.69 385	0.06 307	3.27 285	2.12 449	0.77 236	1.29 373	5.32 494	1.69 442	6.60 459	2.17 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 416	0.68 450	4.62 490	0.01 30	0.00 1	5.13 498	0.30 425	4.64 435	1.23 334	2.39 434	0.59 291	2.12 371	2.00 456	4.94 379	2.19 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AAGNet	1.54 416	0.07 69	0.88 104	1.04 510	0.27 459	1.47 320	0.66 464	1.57 107	0.61 104	1.68 370	0.82 329	1.62 333	2.29 461	6.18 435	11.63 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

mmx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 429	0.01 182	1.58 350	0.02 187	5.51 489	2.25 463	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 429	0.01 182	1.58 350	0.02 187	5.51 489	2.25 463	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

CBMV	1.56 418	0.24 276	1.92 315	0.31 418	0.03 297	2.90 450	4.33 528	3.79 351	1.81 426	4.98 499	1.73 394	2.70 404	1.68 441	3.81 317	0.92 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.08 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 421	0.58 426	5.36 503	0.19 378	0.01 182	1.62 371	0.06 307	3.52 322	1.56 405	1.06 293	0.71 320	1.69 341	0.24 277	5.49 407	9.29 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.01 115

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 421	0.69 454	7.27 522	0.30 414	0.44 490	0.87 58	0.02 187	6.19 511	0.84 260	0.45 196	6.17 494	4.35 469	1.17 404	1.32 234	0.48 328	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.34 529	0.26 468	0.12 441

PASM	1.58 423	1.05 497	7.51 523	0.56 469	0.09 369	1.37 274	0.28 414	2.85 216	1.44 381	3.91 483	0.44 262	3.02 424	0.64 360	6.38 448	1.59 418	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.03 405	0.26 468	0.15 458

UGAM-zero	1.60 424	0.15 194	2.43 382	0.12 327	0.28 469	1.07 124	0.04 261	5.96 508	0.26 54	1.18 308	0.22 213	8.02 511	4.54 506	6.89 484	0.27 242	0.00 1	0.09 476	0.00 1	0.29 521	0.01 63	0.15 458

YMNet	1.62 425	0.68 450	3.67 454	0.14 348	0.30 473	4.52 488	0.21 385	3.52 322	1.23 334	2.94 454	4.94 478	4.18 464	0.38 314	2.85 279	2.12 450	0.05 485	0.13 501	0.08 499	0.01 372	0.44 506	0.09 417

YMNet_1	1.62 425	0.68 450	3.67 454	0.14 348	0.30 473	4.52 488	0.21 385	3.52 322	1.23 334	2.94 454	4.94 478	4.18 464	0.38 314	2.85 279	2.12 450	0.05 485	0.13 501	0.08 499	0.01 372	0.44 506	0.09 417

DRN-Test	1.62 425	0.23 272	3.72 457	0.18 370	0.13 394	3.34 460	0.19 381	5.93 507	2.01 445	4.14 486	0.76 323	2.12 371	1.78 445	5.22 393	2.62 466	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.01 372	0.03 216	0.01 115

RAFT + AFF	1.63 428	1.13 502	2.62 400	0.04 210	0.80 508	2.29 421	1.03 480	5.54 491	2.06 446	1.77 379	1.81 400	1.22 307	3.65 497	6.23 439	1.57 417	0.01 446	0.35 527	0.00 1	0.01 372	0.33 490	0.12 441

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 428	0.45 379	2.21 355	1.53 524	0.18 421	4.33 483	0.41 443	3.37 294	1.40 372	0.54 206	0.65 300	3.10 430	0.11 217	4.93 378	0.60 355	4.57 537	0.51 529	0.00 1	0.00 1	1.37 527	2.39 536

ACV-stereo	1.64 430	0.27 288	2.94 415	0.04 210	0.04 317	6.31 510	0.18 375	1.81 129	0.22 42	0.23 153	0.01 1	10.52 522	5.41 520	4.07 329	0.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

ff1	1.65 431	0.05 23	1.65 283	0.34 429	0.01 182	1.58 350	0.02 187	3.03 236	6.40 516	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

CrosDoStereo	1.66 432	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 351	1.38 280	6.16 546	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 466	0.96 284	4.79 510	7.00 494	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 432	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 351	1.38 280	6.16 546	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 466	0.96 284	4.79 510	7.00 494	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 432	1.17 503	4.29 478	0.04 210	0.00 1	1.44 305	0.56 458	5.33 480	1.98 442	2.01 400	2.12 419	2.08 366	2.81 476	6.55 457	2.42 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 490	0.06 379

AANet_RVC	1.66 432	0.88 482	3.52 448	0.06 253	0.00 1	1.22 204	0.00 1	3.25 277	2.51 473	2.21 413	4.49 474	3.65 453	0.20 267	7.10 497	3.42 475	0.50 522	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 348

STrans-v2	1.67 436	0.36 334	3.28 437	0.02 117	0.19 428	1.45 311	0.08 323	6.69 520	1.49 392	2.00 397	2.86 445	3.67 454	3.88 501	7.04 496	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet	1.67 436	0.81 474	5.52 505	0.23 391	1.21 517	4.21 480	0.62 463	3.71 342	1.57 407	1.01 281	1.65 387	3.99 461	0.52 338	5.46 405	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.35 496	0.13 448

NCC-stereo	1.67 436	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 439	2.24 418	0.13 355	5.05 464	1.42 376	2.27 423	2.72 441	4.29 467	3.53 493	5.76 421	2.01 444	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

Abc-Net	1.67 436	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 439	2.24 418	0.13 355	5.05 464	1.42 376	2.27 423	2.72 441	4.29 467	3.53 493	5.76 421	2.01 444	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 440	0.61 435	11.37 536	0.29 412	0.03 297	4.39 485	0.04 261	3.18 265	1.10 310	1.16 305	0.58 281	2.96 421	2.76 474	2.13 260	2.46 458	0.00 1	0.02 384	0.02 482	0.00 1	0.46 509	0.01 115

Anonymous_2	1.69 441	0.05 23	1.31 227	0.08 294	0.03 297	1.22 204	0.01 113	3.25 277	0.19 28	0.76 234	0.13 168	2.68 403	1.99 455	0.39 162	0.13 142	0.05 485	0.25 519	3.27 539	14.54 564	3.40 531	0.01 115

ccnet	1.70 442	0.20 246	1.95 321	0.26 403	0.18 421	3.72 471	1.22 486	4.22 395	1.43 380	2.37 431	3.96 470	3.45 447	1.51 427	4.69 368	4.47 485	0.06 493	0.00 1	0.09 502	0.01 372	0.10 365	0.01 115

CBMV_ROB	1.70 442	0.11 146	1.98 329	0.46 448	0.00 1	2.85 448	0.91 476	4.27 400	2.21 461	4.02 485	5.00 481	2.97 422	2.32 463	5.40 403	1.35 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

U	1.74 444	0.03 2	0.99 133	0.03 176	7.39 548	10.20 531	0.00 1	0.71 47	0.20 33	0.02 15	0.02 87	0.12 144	0.02 45	0.11 40	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 544	5.13 560	0.01 63	0.00 1

DANet	1.74 444	0.22 264	3.06 422	0.75 489	0.44 490	2.46 429	0.35 438	3.40 302	1.41 375	4.22 487	1.56 382	5.03 487	0.56 343	6.29 442	5.00 493	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.04 253	0.08 411
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 446	19.48 561	12.37 539	0.06 253	0.00 1	0.47 36	0.05 283	0.46 20	0.31 59	0.13 120	0.03 113	0.03 37	0.00 1	0.07 18	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 432	0.07 313	0.92 523

RP	1.76 447	0.55 416	2.59 399	0.22 385	0.60 504	1.70 387	0.98 479	4.31 405	1.99 444	3.12 462	5.04 482	4.41 472	2.96 480	4.72 370	1.90 435	0.01 446	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.14 396	0.01 115

xxxx	1.78 448	0.07 69	1.02 142	0.00 1	0.01 182	1.44 305	0.00 1	5.81 503	1.53 398	1.37 339	1.91 403	1.08 298	0.05 130	4.37 346	16.98 545	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

test_xeample	1.79 449	0.08 89	1.03 153	0.02 117	0.00 1	1.44 305	0.00 1	5.48 487	1.84 428	1.65 368	2.17 426	0.37 196	0.06 157	4.00 328	17.67 547	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

SGM-Forest	1.84 450	0.08 89	1.31 227	0.15 353	0.22 439	3.52 467	2.46 511	3.85 362	2.16 455	5.29 501	3.90 468	3.71 456	1.56 431	6.28 441	1.90 435	0.01 446	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 451	1.19 505	5.61 508	0.01 30	0.00 1	4.74 492	2.16 503	4.93 456	1.48 390	3.77 479	1.24 369	1.77 347	2.56 469	4.94 379	2.61 465	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

FAT-Stereo	1.86 452	0.19 233	3.31 439	0.17 364	0.03 297	1.78 394	0.97 477	4.76 445	2.79 480	4.22 487	4.87 477	5.31 493	2.83 478	5.06 386	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

RGC	1.86 452	0.67 448	3.45 447	0.07 279	0.26 454	3.29 457	0.11 346	4.78 448	1.46 384	3.26 466	4.51 475	5.14 489	2.68 473	5.46 405	1.94 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.09 417

CC-Net-ROB	1.86 452	0.64 441	2.55 395	1.42 523	0.19 428	3.38 462	0.04 261	4.41 416	2.45 471	0.90 255	1.31 374	0.98 288	0.18 255	6.60 459	0.53 339	1.14 530	1.60 542	7.16 540	0.00 1	1.33 526	0.32 501

GANet	1.90 455	0.43 370	1.83 311	0.39 438	0.00 1	2.24 418	3.37 516	3.90 368	1.44 381	2.17 409	9.66 510	2.57 396	1.09 398	6.88 481	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.10 365	0.03 295

LL-Strereo	1.93 456	0.97 489	3.83 463	0.55 467	2.19 530	1.49 327	0.05 283	4.09 382	1.00 288	2.59 441	2.77 443	5.17 490	5.63 521	7.19 499	0.63 358	0.00 1	0.10 485	0.00 1	0.00 1	0.25 465	0.20 482

DISCO	1.93 456	0.18 225	2.44 384	0.67 484	0.53 498	5.25 499	0.00 1	5.43 486	1.56 405	2.09 405	0.91 338	6.48 501	0.89 387	8.55 520	3.60 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

edge stereo	1.94 458	0.40 355	3.82 462	0.15 353	0.09 369	1.81 397	0.45 447	4.77 446	2.21 461	3.36 468	3.94 469	8.39 513	1.72 444	5.75 420	1.69 424	0.00 1	0.00 1	0.01 457	0.00 1	0.17 420	0.01 115

Nwc_Net	1.94 458	0.55 416	3.79 460	0.07 279	0.08 361	2.73 440	0.04 261	6.75 523	1.11 312	2.03 401	7.92 503	4.82 483	2.11 458	4.78 372	2.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.01 115

STTRV1_RVC	1.94 458	0.35 329	4.85 494	0.32 422	0.01 182	2.41 427	0.34 437	5.79 501	3.55 490	0.82 245	5.11 483	1.63 336	1.08 397	7.63 509	1.41 413	0.91 527	2.53 554	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 325

w-ln-seven-2	1.97 461	1.04 496	11.90 537	0.15 353	0.06 340	1.38 280	0.48 449	3.80 354	2.17 456	2.73 447	1.06 350	2.29 384	1.69 442	6.32 444	4.15 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.17 420	0.04 325

S-Stereo	2.00 462	0.30 313	5.74 510	0.24 393	0.23 444	2.51 431	1.90 497	4.74 441	5.15 509	2.42 435	5.80 488	2.85 413	0.72 376	5.08 387	2.17 452	0.00 1	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 325

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AF-Net	2.17 469	0.65 445	3.53 449	0.00 1	0.09 369	2.02 406	0.48 449	6.44 514	1.70 420	3.36 468	10.22 512	4.95 486	2.81 476	4.34 342	2.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 389	0.01 115

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DGSMNet	2.23 471	0.80 470	6.10 514	0.96 506	1.73 524	3.22 454	4.12 524	5.30 478	1.11 312	1.19 309	2.48 436	3.18 436	0.65 365	4.57 366	1.33 408	1.11 529	1.37 540	1.55 531	1.26 547	1.37 527	1.28 529

SQANet	2.28 472	1.25 508	2.39 381	4.17 537	2.91 532	2.60 435	0.24 397	4.17 389	0.83 257	2.42 435	0.57 279	1.59 327	0.88 386	3.30 290	0.68 364	7.35 543	0.12 496	0.47 523	0.02 396	6.56 537	3.00 540

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CSAN	2.70 481	0.75 460	3.41 444	0.18 370	0.12 388	4.18 479	4.05 523	4.11 384	4.36 501	6.03 506	6.24 495	4.60 478	4.74 509	7.29 502	3.43 476	0.02 468	0.03 414	0.01 457	0.02 396	0.18 429	0.22 487

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ADCP+	2.87 483	0.98 490	8.75 529	0.07 279	0.16 413	5.93 507	2.90 514	4.00 373	1.84 428	1.52 353	0.27 221	3.81 457	3.22 488	6.05 431	17.38 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.30 496

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SHD	3.01 487	1.02 495	5.52 505	0.45 447	0.39 487	4.12 477	0.17 370	6.68 519	12.04 532	7.20 514	3.36 458	4.40 470	2.58 471	4.69 368	7.17 509	0.01 446	0.04 429	0.00 1	0.03 405	0.22 453	0.17 466

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 490	1.32 509	2.49 390	6.07 540	3.26 534	4.62 490	2.15 502	5.35 481	1.34 362	2.00 397	2.54 437	3.50 449	1.49 423	3.68 306	1.11 391	7.89 545	0.23 518	1.88 535	0.03 405	7.74 541	4.78 545

Ntro	3.24 491	1.34 510	2.83 411	7.27 542	4.43 538	6.22 509	0.74 469	4.73 440	1.48 390	0.39 187	1.77 398	2.70 404	1.28 414	4.59 367	1.25 402	8.06 546	0.28 523	2.12 538	0.05 422	8.11 542	5.16 546

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 493	10.54 557	2.29 374	3.50 534	3.31 535	4.21 480	0.21 385	3.77 348	1.03 292	2.54 439	3.17 455	3.20 437	0.21 272	3.89 323	0.69 365	1.94 533	0.05 442	9.87 545	3.53 553	5.03 535	2.55 538

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MDST_ROB	3.50 500	0.07 69	3.94 464	2.66 532	1.46 521	12.94 537	0.97 477	7.32 527	2.42 469	14.82 545	8.08 505	2.74 407	1.51 427	8.44 519	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 433

pmcnn	3.61 501	0.68 450	5.38 504	0.61 476	1.46 521	2.75 444	1.26 488	5.04 463	1.57 407	8.77 525	11.67 516	18.69 540	2.38 466	6.03 429	5.61 498	0.00 1	0.07 461	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.07 398

test_sample8	3.62 502	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 182	2.14 411	0.01 113	4.38 411	1.04 294	6.51 507	0.58 281	14.04 531	6.94 526	5.58 417	8.70 518	0.53 523	16.52 566	1.82 532	1.10 544	0.02 159	0.02 231

ADCPNet	3.63 503	0.82 477	13.20 541	0.08 294	0.43 489	7.02 513	2.23 505	4.77 446	2.41 468	4.31 489	1.96 407	7.57 510	5.16 514	6.45 454	13.80 537	0.02 468	0.75 534	0.04 490	0.90 543	0.16 415	0.53 511

SuperB	3.70 504	1.77 522	15.73 545	0.31 418	0.05 327	4.37 484	1.67 495	3.58 332	11.57 530	2.36 430	1.32 375	2.03 364	1.91 452	6.95 489	9.01 522	0.05 485	0.03 414	0.10 506	0.08 441	11.00 553	0.10 425

MFN_U_SF_RVC	3.76 505	1.77 522	9.85 531	0.84 495	0.27 459	9.50 528	0.49 453	8.07 530	3.41 488	4.81 496	3.28 456	9.40 518	3.49 492	7.76 513	8.31 516	0.41 519	0.54 530	0.52 525	0.80 541	0.89 523	0.84 520

zh-mn7	3.86 506	3.10 540	15.43 544	0.10 316	0.05 327	1.45 311	0.29 417	4.05 379	6.06 515	7.81 518	15.68 527	2.86 414	0.76 378	10.58 534	8.76 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.02 231

Wz-Net-TNSev	3.91 507	5.20 547	20.57 548	0.15 353	0.01 182	7.14 515	3.57 518	6.70 521	3.57 491	1.74 373	0.58 281	7.39 509	4.33 504	8.86 521	7.99 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.24 458	0.16 461

AnyNet_C32	3.93 508	2.58 534	12.07 538	0.39 438	0.49 496	5.50 501	6.45 550	4.44 419	2.19 459	6.86 512	2.94 447	5.28 492	3.20 487	6.63 462	18.37 549	0.08 495	0.04 429	0.20 514	0.09 446	0.57 518	0.19 477

ADCMid	3.95 509	1.34 510	10.91 535	0.18 370	0.38 486	5.02 496	1.27 489	4.87 453	2.94 483	11.15 532	3.60 463	6.76 505	5.21 517	6.40 453	16.96 544	0.12 502	0.08 472	0.55 527	0.46 532	0.53 517	0.19 477

SGM_RVC	4.07 510	0.38 343	1.98 329	0.84 495	0.26 454	6.20 508	2.37 507	6.45 515	3.57 491	11.56 535	9.27 509	15.55 534	6.78 525	10.07 532	4.60 488	0.22 510	0.25 519	0.20 514	0.23 502	0.26 468	0.34 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 511	2.40 532	8.71 527	0.13 334	0.00 1	8.56 526	0.49 453	3.85 362	13.78 536	3.36 468	17.56 531	4.60 478	0.95 391	10.97 539	6.77 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.06 379

WZ-Net	4.16 512	1.75 521	23.59 551	0.08 294	0.04 317	2.62 439	2.16 503	5.89 504	4.74 506	5.73 504	3.51 461	6.99 508	4.89 512	10.82 537	10.11 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.11 433

xyz-stereo	4.23 513	0.09 104	35.65 557	0.02 117	0.00 1	17.93 546	0.01 113	1.93 139	0.42 72	1.61 366	14.74 524	2.67 400	0.15 243	7.15 498	1.87 433	0.00 1	0.01 316	0.24 518	0.00 1	0.04 253	0.01 115

test_for_model	4.23 513	22.88 564	0.91 113	12.40 555	10.47 555	1.08 133	0.06 307	4.08 380	1.36 364	1.91 388	0.09 152	0.15 158	0.03 82	0.10 34	0.22 208	7.44 544	1.43 541	0.00 1	0.01 372	18.08 563	1.99 535

SGM+DAISY	4.39 515	1.34 510	5.18 498	1.01 509	0.88 509	5.61 503	2.86 513	4.88 454	3.53 489	13.29 539	13.95 522	12.66 526	7.55 527	7.98 515	5.39 497	0.23 514	0.18 514	0.15 511	0.24 505	0.29 484	0.64 514

WCMA_ROB	4.54 516	0.48 393	3.19 430	0.49 455	0.63 505	5.38 500	2.57 512	4.70 438	3.77 495	14.17 542	19.02 537	15.47 533	9.03 534	6.73 470	4.85 491	0.01 446	0.05 442	0.01 457	0.01 372	0.08 327	0.16 461

SANet	4.63 517	0.89 484	5.34 502	0.30 414	0.09 369	7.43 518	3.75 521	6.53 516	16.16 541	6.79 511	13.29 520	12.44 525	7.74 528	7.38 503	4.11 481	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.31 500

RainbowNet	4.74 518	3.21 541	3.07 423	9.34 547	6.01 540	4.89 495	3.60 519	7.09 525	4.39 503	1.63 367	3.01 449	4.72 481	2.96 480	5.53 409	1.19 398	8.95 548	2.12 545	8.48 543	0.19 485	8.75 543	5.73 547

MSMD_ROB	4.94 519	0.43 370	2.58 397	0.12 327	0.01 182	8.43 525	1.09 482	4.25 397	4.11 499	13.11 538	26.36 554	13.95 530	13.88 547	7.45 506	2.92 470	0.10 499	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

FCDSN-DC	5.04 520	0.15 194	1.83 311	0.22 385	0.44 490	5.60 502	1.66 494	5.22 470	4.37 502	14.49 544	21.86 545	20.65 543	11.88 543	7.66 511	4.55 487	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 348
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 521	2.15 529	16.58 546	0.34 429	0.07 351	5.91 506	4.26 526	6.73 522	6.99 522	9.44 527	6.09 491	6.57 503	5.17 516	9.54 528	21.38 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 498	0.23 490

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 522	2.33 530	8.42 526	0.33 423	0.27 459	24.60 560	8.84 557	5.50 488	9.75 528	3.82 480	8.16 506	8.53 514	1.82 447	9.44 526	5.18 495	1.02 528	1.65 543	0.33 521	0.47 533	1.06 525	0.90 522

ACVNet-4b	5.67 523	1.65 518	4.43 484	9.46 548	7.11 546	8.72 527	1.68 496	6.61 517	5.76 514	0.27 157	6.49 497	11.67 523	2.43 468	8.40 518	1.56 415	9.06 550	2.34 547	10.49 549	0.02 396	9.22 548	5.98 549

MeshStereo	5.78 524	0.75 460	3.04 421	0.25 396	0.14 400	7.88 523	2.09 500	9.64 534	5.18 510	20.48 554	19.06 538	22.80 545	9.54 537	9.64 529	4.88 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 484	0.03 295
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 525	0.99 492	5.56 507	0.72 487	0.51 497	6.72 511	0.18 375	9.90 536	23.69 547	11.45 534	19.26 540	8.18 512	9.46 536	9.24 524	9.49 525	0.02 468	0.16 511	0.00 1	0.08 441	0.18 429	0.40 509

FC-DCNN	6.09 526	0.18 225	2.35 378	0.42 441	0.53 498	7.80 522	1.42 490	8.14 531	7.07 523	19.05 551	22.10 546	22.85 546	13.84 546	9.42 525	6.44 502	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 379

ACVNet_1	6.16 527	1.86 526	4.43 484	9.52 549	7.22 547	7.59 521	2.37 507	9.99 537	6.71 520	3.84 481	5.35 486	13.23 529	4.90 513	6.25 440	1.94 442	9.06 550	2.40 549	10.88 551	0.11 454	9.58 550	6.03 550

FC-DCNN v2	6.25 528	0.19 233	2.31 375	0.44 442	0.55 500	8.05 524	1.51 493	8.71 532	7.22 524	19.24 552	22.98 549	24.00 549	13.47 545	9.80 531	6.51 503	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 348

EDNetEfficient	6.54 529	1.17 503	33.15 555	0.66 482	1.96 526	2.07 408	3.72 520	2.80 211	14.85 538	20.02 553	9.69 511	6.59 504	10.19 539	7.19 499	15.49 542	0.03 476	0.10 485	0.01 457	0.20 490	0.62 521	0.29 495

AnyNet_C01	6.59 530	4.31 545	36.24 558	0.96 506	0.46 493	9.96 529	5.74 543	6.02 510	3.63 493	7.59 517	8.56 507	8.83 515	3.14 485	13.74 546	20.83 557	0.12 502	0.08 472	0.25 519	0.09 446	1.01 524	0.34 502

LSM	7.38 531	1.68 519	22.24 550	3.99 536	40.72 567	3.54 468	4.79 536	4.74 441	6.65 519	10.25 529	13.51 521	4.49 474	3.81 499	6.91 486	5.31 496	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.26 468	14.60 564

ELAS_RVC	7.69 532	0.80 470	4.90 495	1.06 511	1.02 513	10.00 530	9.43 558	9.75 535	14.69 537	21.83 557	20.27 543	17.88 538	16.41 551	13.01 544	10.44 528	0.22 510	0.55 531	0.28 520	0.19 485	0.35 496	0.65 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 533	23.96 565	13.67 542	14.71 558	7.88 549	4.83 494	0.04 261	5.01 461	2.89 481	8.86 526	4.96 480	6.11 497	10.72 540	10.18 533	3.51 477	2.44 534	0.33 525	15.15 554	4.65 557	12.33 555	5.95 548

ELAS	8.05 534	0.76 464	4.02 466	0.95 505	1.02 513	14.85 542	6.99 553	12.80 541	11.73 531	22.43 559	27.75 557	17.88 538	15.19 549	10.96 538	11.31 530	0.22 510	0.56 532	0.23 517	0.22 498	0.50 515	0.71 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 535	1.80 525	5.09 497	8.55 546	6.72 543	13.47 538	4.34 529	13.70 542	23.86 548	6.89 513	19.74 542	20.52 541	5.36 518	7.70 512	2.48 459	8.53 547	1.67 544	7.99 542	0.32 526	8.79 546	6.29 553

PWCK	8.72 536	5.37 548	16.61 547	5.74 539	0.12 388	19.88 550	11.41 560	11.31 540	13.42 535	14.07 540	12.84 519	13.20 528	8.05 532	15.44 547	10.25 527	5.95 540	0.22 517	2.09 537	0.05 422	7.50 538	0.92 523

WAO-7	9.09 537	1.79 524	3.55 451	0.80 493	0.15 407	18.67 548	4.36 530	23.07 563	26.68 552	12.59 537	27.90 558	22.52 544	13.03 544	13.53 545	11.47 531	0.09 498	0.03 414	0.58 528	0.10 450	0.47 512	0.34 502

IMH-64-1	9.55 538	2.76 538	2.44 384	11.17 552	9.13 552	12.03 534	5.45 540	18.33 548	15.78 539	6.59 508	18.69 533	16.95 536	6.20 522	10.63 535	8.06 513	9.46 553	2.46 550	15.42 556	1.61 548	10.89 551	6.88 554

IMH-64	9.55 538	2.76 538	2.44 384	11.17 552	9.13 552	12.03 534	5.45 540	18.33 548	15.78 539	6.59 508	18.69 533	16.95 536	6.20 522	10.63 535	8.06 513	9.46 553	2.46 550	15.42 556	1.61 548	10.89 551	6.88 554

RTS	9.75 540	2.69 536	65.25 566	0.85 498	1.99 527	14.36 539	4.75 534	5.69 498	17.29 543	7.97 519	19.00 535	6.83 506	3.02 482	26.15 561	18.62 552	0.00 1	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.29 484	0.16 461

RTSA	9.75 540	2.69 536	65.25 566	0.85 498	1.99 527	14.36 539	4.75 534	5.69 498	17.29 543	7.97 519	19.00 535	6.83 506	3.02 482	26.15 561	18.62 552	0.00 1	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.29 484	0.16 461

EDNetEfficientorigin	10.31 542	1.90 527	98.96 579	0.22 385	0.23 444	2.73 440	0.71 467	4.50 423	16.94 542	18.72 546	15.36 525	12.74 527	10.73 541	8.96 522	11.94 534	0.01 446	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.25 465	1.31 530

MADNet+	10.71 543	14.57 559	70.07 568	0.58 472	0.47 495	19.89 551	4.20 525	11.05 538	6.87 521	3.03 460	5.99 490	9.01 516	6.35 524	31.95 564	28.31 563	0.22 510	0.26 522	0.01 457	0.04 417	0.46 509	0.87 521

WAO-6	11.09 544	1.69 520	3.21 433	7.54 543	7.10 545	16.34 543	6.63 551	20.12 553	38.64 563	9.67 528	19.28 541	27.53 551	10.97 542	12.43 543	11.57 532	4.26 536	2.35 548	10.54 550	0.02 396	7.59 539	4.29 543

LVE	11.10 545	2.36 531	3.34 440	9.94 550	8.13 550	21.22 553	7.75 555	16.47 546	32.55 558	8.55 523	23.64 550	23.22 547	7.93 531	10.98 540	6.65 504	9.45 552	2.55 556	11.08 552	0.58 536	9.35 549	6.28 552

IMH	11.11 546	3.50 542	2.56 396	11.25 554	9.13 552	14.49 541	5.10 538	20.68 556	26.30 551	8.28 521	23.85 552	20.63 542	9.19 535	12.39 542	7.96 511	9.50 555	2.50 552	15.28 555	1.66 550	11.07 554	6.96 556

Dean	11.46 547	2.03 528	5.20 499	10.73 551	8.20 551	18.71 549	5.73 542	21.10 557	41.49 566	11.12 531	22.16 547	25.92 550	7.74 528	7.52 507	4.31 484	9.01 549	2.27 546	9.95 548	0.61 537	9.18 547	6.22 551

coex-ft	12.01 548	5.60 549	80.23 570	0.15 353	0.15 407	1.88 400	0.73 468	2.66 198	30.12 555	49.31 568	16.59 528	15.97 535	14.42 548	6.79 475	14.50 538	0.05 485	0.08 472	0.01 457	0.05 422	0.37 500	0.61 513

SGM-ForestM	12.56 549	0.80 470	4.31 481	1.07 512	0.41 488	21.56 554	8.57 556	17.42 547	19.67 545	29.93 561	28.49 561	45.83 565	27.22 561	26.05 560	18.40 550	0.14 504	0.25 519	0.18 513	0.28 518	0.18 429	0.42 510

LE_ROB	12.79 550	0.64 441	10.26 533	2.13 527	1.29 518	7.25 517	5.81 544	9.09 533	49.27 569	57.55 569	24.58 553	23.68 548	31.13 564	9.00 523	23.57 562	0.04 479	0.06 451	0.13 510	0.20 490	0.08 327	0.11 433

JetBlue	13.83 551	5.03 546	33.82 556	0.84 495	6.92 544	50.14 567	20.02 565	15.09 543	8.92 527	11.33 533	17.05 529	28.25 552	18.01 556	32.60 565	18.53 551	0.32 517	0.12 496	0.15 511	0.23 502	4.59 534	4.64 544

WAO-8	13.93 552	3.75 543	4.23 475	7.74 544	6.54 541	22.81 556	2.39 509	22.66 560	45.98 567	18.88 549	35.42 563	33.21 556	16.91 552	16.55 550	12.78 535	5.01 538	0.81 536	9.89 546	0.77 539	8.77 545	3.61 541

Venus	13.93 552	3.75 543	4.23 475	7.74 544	6.54 541	22.81 556	2.39 509	22.66 560	45.98 567	18.88 549	35.42 563	33.21 556	16.91 552	16.55 550	12.78 535	5.01 538	0.81 536	9.89 546	0.77 539	8.76 544	3.61 541

MANE	14.02 554	0.85 479	3.53 449	2.13 527	3.75 536	18.44 547	6.14 545	22.67 562	27.90 553	33.01 563	41.08 566	41.26 564	30.90 563	23.39 555	17.99 548	0.47 521	0.76 535	0.91 529	4.04 555	0.17 420	1.00 526

KSHMR	14.27 555	6.95 552	5.79 511	15.08 559	12.84 558	17.44 544	10.61 559	18.88 550	30.94 556	18.81 548	22.21 548	28.54 553	8.85 533	15.56 548	9.24 523	10.34 560	3.60 560	21.61 562	4.68 558	14.48 558	8.94 559

TorneroNet-64	15.45 556	5.66 550	3.44 446	13.86 556	12.03 557	28.15 563	6.27 548	19.89 552	38.68 564	12.16 536	28.06 559	35.76 559	15.44 550	19.56 553	15.40 541	9.71 556	2.52 553	19.13 559	2.70 551	12.55 556	7.94 558

TorneroNet	16.10 557	5.74 551	4.12 473	13.88 557	11.97 556	26.89 562	6.85 552	21.13 558	38.32 562	14.15 541	33.36 562	33.52 558	17.49 554	18.89 552	19.64 554	9.77 557	2.53 554	19.43 560	3.35 552	13.21 557	7.86 557

FADE	16.19 558	10.20 555	37.43 561	4.76 538	4.82 539	10.62 532	5.00 537	19.13 551	23.28 546	8.35 522	6.09 491	14.63 532	21.62 558	25.45 559	20.32 555	24.52 565	8.46 563	36.14 569	36.87 569	3.46 532	2.72 539

notaker	17.52 559	21.54 563	7.84 524	18.05 561	14.44 561	17.58 545	6.43 549	20.13 554	24.44 550	21.34 556	27.71 556	39.12 561	18.78 557	19.63 554	20.40 556	11.95 561	2.71 559	25.51 564	5.85 561	17.10 561	9.78 560

BEATNet-Init1	17.91 560	7.45 553	36.82 559	1.88 526	1.38 519	37.29 566	14.71 563	21.90 559	24.20 549	38.07 564	36.59 565	50.41 566	32.00 565	29.42 563	21.83 560	0.33 518	0.39 528	0.47 523	0.54 535	1.50 529	1.07 527

ktn	19.15 561	18.52 560	6.39 520	22.64 565	17.26 563	24.47 558	12.11 561	24.52 564	34.74 561	18.75 547	27.70 555	32.54 554	17.85 555	15.71 549	16.67 543	22.09 564	3.64 561	28.95 566	10.91 563	17.40 562	10.22 562

UNDER WATER	19.61 562	12.37 558	31.14 553	20.44 563	14.31 560	28.63 564	18.15 564	16.43 545	34.24 560	20.82 555	19.14 539	38.83 560	30.09 562	24.31 556	20.97 558	10.09 559	2.68 557	19.51 561	4.70 559	15.52 560	9.93 561

UNDER WATER-64	20.03 563	10.28 556	31.50 554	20.05 562	13.64 559	32.81 565	23.45 566	16.01 544	33.44 559	22.01 558	17.25 530	40.58 563	32.20 566	24.50 557	22.36 561	10.06 558	2.70 558	18.37 558	4.24 556	14.84 559	10.24 563

DLNR_Zeroshot_test	23.05 564	49.79 569	87.94 571	97.52 583	94.73 578	1.18 185	0.00 1	20.60 555	0.14 8	0.02 15	0.02 87	0.02 8	0.02 45	4.35 343	0.10 124	32.22 568	0.04 429	0.00 1	0.27 514	72.00 575	0.06 379

DPSimNet_ROB	25.03 565	19.56 562	24.93 552	24.36 566	17.85 564	22.25 555	25.93 567	28.52 565	29.10 554	32.61 562	28.25 560	32.87 555	26.42 559	24.51 558	40.42 565	16.75 563	13.93 565	25.19 563	22.38 566	19.96 564	24.75 568

HanzoNet	29.69 566	29.33 566	21.66 549	21.75 564	19.07 565	24.58 559	12.99 562	28.87 566	40.49 565	43.09 566	44.02 567	55.65 568	44.93 568	43.17 567	44.44 566	27.88 567	9.47 564	29.77 567	15.86 565	20.94 565	15.84 565

JetRed	34.54 567	39.28 568	62.16 564	15.62 560	26.51 566	69.20 569	40.79 569	31.43 567	32.41 557	46.06 567	44.55 568	40.19 562	26.50 560	38.43 566	56.06 569	12.76 562	37.49 571	13.23 553	9.38 562	29.52 566	19.34 566

MADNet++	47.78 568	34.15 567	37.11 560	42.94 567	41.23 568	64.94 568	30.63 568	60.79 571	53.26 570	72.08 571	61.65 570	57.68 569	54.96 569	58.03 568	59.24 570	43.01 570	36.17 570	36.07 568	22.50 567	47.50 568	41.67 570

ASD4	55.28 569	67.10 572	50.57 562	44.24 568	57.82 570	92.00 572	98.23 579	54.95 569	86.61 574	58.30 570	64.61 571	50.57 567	63.33 571	58.83 569	67.37 571	25.76 566	29.60 568	26.82 565	29.01 568	42.42 567	37.42 569

TCMNet-wrong-test	55.95 570	78.75 573	71.85 569	90.95 575	89.50 575	78.08 570	71.33 570	38.19 568	12.35 533	40.71 565	51.28 569	59.53 570	35.38 567	64.04 571	52.16 568	38.10 569	6.00 562	47.22 572	41.12 570	82.64 576	69.84 575

LRCNet_RVC	60.63 571	63.16 571	62.94 565	69.09 573	50.21 569	19.92 552	0.07 316	58.32 570	5.21 511	75.67 572	86.75 572	74.68 571	62.48 570	59.01 570	49.80 567	93.38 577	56.36 575	93.48 577	92.95 577	67.44 574	71.73 577

tt	68.65 572	0.15 194	99.57 580	50.64 569	14.90 562	100.00 582	100.00 581	100.00 584	99.76 579	27.80 560	10.52 514	99.97 584	98.63 579	99.61 579	100.00 585	90.62 576	98.21 577	46.66 571	52.02 572	62.86 573	21.04 567

USTest	75.36 573	57.99 570	56.43 563	72.82 574	69.93 574	99.96 581	100.00 581	98.57 579	99.18 578	94.19 576	97.90 579	78.26 572	95.05 577	75.90 572	76.21 572	48.70 571	80.65 576	39.01 570	52.97 573	57.66 569	55.76 571

xxxxx1	76.92 574	82.43 574	93.26 574	61.67 570	66.92 571	95.84 575	95.11 574	75.84 572	80.96 571	82.71 573	86.75 572	89.18 573	87.35 572	85.27 573	87.18 573	55.08 572	54.60 572	60.31 573	72.71 574	62.51 570	62.73 572

tt_ll	76.92 574	82.43 574	93.26 574	61.67 570	66.92 571	95.84 575	95.11 574	75.84 572	80.96 571	82.71 573	86.75 572	89.18 573	87.35 572	85.27 573	87.18 573	55.08 572	54.60 572	60.31 573	72.71 574	62.51 570	62.73 572

ff	76.92 574	82.43 574	93.26 574	61.67 570	66.92 571	95.84 575	95.11 574	75.84 572	80.96 571	82.71 573	86.75 572	89.18 573	87.35 572	85.27 573	87.18 573	55.08 572	54.60 572	60.31 573	72.71 574	62.51 570	62.73 572

PML	89.08 577	99.72 580	92.85 573	94.72 577	94.92 579	99.54 580	97.42 578	93.50 575	95.96 577	99.77 582	92.33 576	95.35 577	93.51 576	99.96 584	91.15 576	99.98 585	31.71 569	100.00 583	45.94 571	93.46 578	69.88 576

MEDIAN_ROB	96.83 578	99.41 578	98.66 578	94.75 578	94.23 577	93.08 574	90.54 572	95.61 577	94.75 575	97.65 579	97.73 578	98.30 578	96.57 578	94.51 576	93.74 578	99.78 584	98.24 578	99.99 582	99.89 581	99.48 581	99.67 581

Anonymous_1	97.10 579	99.72 580	99.64 581	92.33 576	93.91 576	100.00 582	100.00 581	99.20 581	99.90 580	98.57 580	99.75 580	99.14 580	99.94 581	98.50 578	99.54 579	87.90 575	98.87 579	90.88 576	96.91 578	92.22 577	95.12 578

HaxPig	97.68 580	99.63 579	91.34 572	99.82 585	99.97 582	88.15 571	88.00 571	98.28 578	99.93 581	99.98 583	99.99 581	99.95 583	99.99 582	96.29 577	92.24 577	99.99 586	99.98 581	100.00 583	99.99 582	100.00 587	99.98 585

ccccc	98.51 581	94.69 577	100.00 585	100.00 588	100.00 584	92.59 573	97.15 577	98.75 580	95.78 576	98.59 581	95.17 577	98.60 579	99.67 580	99.86 582	99.84 580	100.00 587	100.00 582	99.91 581	99.54 580	100.00 587	100.00 587

test_example2	98.83 582	99.97 585	99.97 582	99.96 587	99.97 582	99.46 579	99.97 580	95.54 576	100.00 582	100.00 584	100.00 582	93.37 576	93.47 575	99.93 583	99.91 581	100.00 587	99.79 580	96.64 578	98.71 579	100.00 587	100.00 587

DPSM_ROB	99.17 583	100.00 586	100.00 585	96.28 579	98.84 580	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	93.66 578	100.00 582	100.00 583	100.00 583	96.31 579	98.27 579

DPSM	99.17 583	100.00 586	100.00 585	96.28 579	98.84 580	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	93.66 578	100.00 582	100.00 583	100.00 583	96.31 579	98.27 579

AVERAGE_ROB	99.23 585	99.81 582	97.56 577	100.00 588	100.00 584	96.24 578	91.02 573	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	99.98 585	99.97 582	100.00 587	100.00 582	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 587

DGTPSM_ROB	99.45 586	99.94 583	99.98 583	96.58 581	100.00 584	100.00 582	100.00 581	99.81 582	100.00 582	95.86 577	100.00 582	99.32 581	100.00 583	99.79 580	99.99 583	98.34 580	100.00 582	99.86 579	100.00 583	99.52 582	99.99 586

DPSMNet_ROB	99.46 587	99.94 583	99.98 583	96.59 582	100.00 584	100.00 582	100.00 581	99.81 582	100.00 582	95.87 578	100.00 582	99.32 581	100.00 583	99.79 580	99.99 583	98.46 581	100.00 582	99.86 579	100.00 583	99.52 582	100.00 587

CasAABBNet	99.94 588	100.00 586	100.00 585	99.72 584	100.00 584	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	99.21 582	100.00 582	100.00 583	100.00 583	99.96 584	99.95 583

LSM0	99.94 588	100.00 586	100.00 585	99.84 586	100.00 584	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	99.22 583	100.00 582	100.00 583	100.00 583	99.99 585	99.83 582

Selective-RAFT-Error	100.00 590	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 584	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 582	100.00 584	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587	100.00 582	100.00 583	100.00 583	99.99 585	99.95 583

Low-res two-view benchmark