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

riskmin	0.47 68	0.03 1	1.01 53	0.08 189	0.01 103	1.12 66	0.01 55	3.00 130	0.21 28	0.46 89	0.02 31	2.08 243	1.06 258	0.26 38	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

FTStereo	2.16 327	0.03 1	1.42 142	0.17 240	0.13 266	1.42 174	4.67 384	2.44 93	0.63 73	3.36 325	17.95 384	0.78 150	4.17 357	4.41 219	0.14 80	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 381

GrayStereo	1.46 274	0.03 1	0.87 28	0.63 334	0.20 299	1.24 113	4.61 382	2.85 124	0.62 70	4.98 353	4.00 330	0.45 106	4.67 362	3.37 174	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 389	0.01 25	0.01 63

mmm	0.52 79	0.04 4	1.14 94	0.61 331	0.00 1	1.14 71	0.00 1	3.45 199	0.75 131	1.24 196	0.58 160	0.20 77	0.18 141	0.93 107	0.08 48	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

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

x	0.41 48	0.04 4	0.74 17	0.54 321	0.00 1	0.98 30	0.00 1	3.07 143	0.67 97	0.48 91	0.01 1	0.48 110	0.07 79	0.93 107	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

PSM-AAD	1.15 237	0.04 4	0.88 30	0.10 208	0.27 326	1.32 138	3.25 366	2.41 91	0.64 80	2.93 311	1.92 264	0.15 71	5.39 373	3.42 177	0.19 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 231

11t1	0.33 30	0.05 8	0.86 26	0.44 306	0.00 1	1.04 42	0.00 1	2.45 94	0.60 57	0.44 85	0.01 1	0.05 27	0.05 53	0.43 70	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

DualNet	1.39 266	0.05 8	1.65 173	0.34 292	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 368	1.39 209	2.07 271	2.15 250	0.34 182	1.59 135	7.08 361	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 190

ffm	1.04 206	0.05 8	1.65 173	0.34 292	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 368	1.39 209	2.07 271	2.15 250	0.34 182	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 190

ff1	1.65 292	0.05 8	1.65 173	0.34 292	0.01 103	1.58 220	0.02 99	3.03 135	6.40 368	1.39 209	2.07 271	2.15 250	0.34 182	6.68 320	7.08 361	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 190

mmx	1.56 285	0.05 8	1.65 173	0.34 292	0.01 103	1.58 220	0.02 99	5.51 345	2.25 318	1.39 209	2.07 271	2.15 250	0.34 182	6.68 320	7.08 361	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

ttt	1.35 261	0.05 8	1.09 84	0.46 310	0.01 103	1.61 235	0.00 1	5.61 348	1.97 295	1.75 237	2.10 276	1.40 196	0.11 113	4.81 244	6.07 358	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

xxx	1.56 285	0.05 8	1.65 173	0.34 292	0.01 103	1.58 220	0.02 99	5.51 345	2.25 318	1.39 209	2.07 271	2.15 250	0.34 182	6.68 320	7.08 361	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 13	0.02 64	0.03 190	0.87 21	0.00 1	1.07 29	0.15 9	0.18 50	0.01 1	0.02 2	0.72 241	0.15 9	0.09 54	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.27 377	0.08 222	0.07 275

knoymous	0.35 34	0.05 8	1.11 87	0.05 143	0.01 103	1.15 76	0.01 55	2.06 69	0.14 6	0.40 81	0.02 31	1.67 218	0.00 1	0.31 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous_2	1.69 302	0.05 8	1.31 131	0.08 189	0.03 190	1.22 99	0.01 55	3.25 168	0.19 21	0.76 121	0.13 75	2.68 274	1.99 312	0.39 67	0.13 75	0.05 346	0.25 375	3.27 391	14.54 415	3.40 385	0.01 63

KYRaft	1.19 242	0.05 8	0.94 38	0.06 157	0.24 315	1.25 120	0.78 322	2.48 99	0.61 63	3.23 322	7.13 355	1.00 171	2.77 331	1.43 129	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 385

SST-Stereo	1.04 206	0.05 8	1.16 101	0.72 341	0.23 311	1.70 254	0.58 312	1.92 61	1.46 241	1.19 186	1.09 219	1.60 207	1.93 310	6.92 344	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

RAFT_R40	0.99 198	0.05 8	1.26 119	0.71 340	0.20 299	1.65 248	0.67 316	1.94 63	0.61 63	1.05 169	1.15 224	1.80 225	1.47 280	6.91 342	0.31 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

GMM-Stereo	1.09 222	0.05 8	1.62 170	0.13 219	0.22 306	1.41 169	0.87 324	2.31 78	0.62 70	2.75 306	3.14 309	0.54 117	0.90 252	5.33 265	0.13 75	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.02 289	0.01 25	1.80 386

1111x	1.53 281	0.06 22	1.77 190	0.27 274	0.00 1	2.12 275	0.01 55	5.63 352	1.65 270	1.53 220	1.67 250	0.92 156	0.64 228	6.18 292	8.17 371	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

anonymousdsp2	0.52 79	0.06 22	1.51 152	0.10 208	0.00 1	1.19 86	0.01 55	4.32 275	0.63 73	0.33 61	0.15 82	0.78 150	0.09 98	1.01 113	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.04 164	0.05 231

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 143	0.04 206	0.34 6	0.04 161	2.16 74	0.59 53	0.09 23	0.01 1	0.02 2	0.05 53	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.03 133	0.09 291

Selective-RAFT	0.37 41	0.06 22	0.65 12	0.03 103	0.01 103	1.17 79	0.02 99	2.63 108	0.66 89	0.01 1	0.01 1	0.22 78	0.18 141	1.31 126	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 360	0.04 164	0.00 1

test-3	0.63 104	0.06 22	1.00 50	0.07 177	0.13 266	0.99 31	0.01 55	2.46 96	0.20 25	1.96 256	0.01 1	1.10 183	0.05 53	3.75 189	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 375	0.15 286	0.13 313

test_1	0.61 97	0.06 22	1.00 50	0.07 177	0.12 262	0.99 31	0.01 55	2.46 96	0.20 25	1.71 235	0.01 1	1.10 183	0.04 47	3.71 187	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 373	0.15 286	0.13 313

test_3	0.58 92	0.06 22	1.04 73	0.07 177	0.12 262	1.01 33	0.01 55	2.45 94	0.20 25	0.95 144	0.01 1	1.05 175	0.05 53	3.74 188	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 373	0.15 286	0.13 313

RAFT-345	1.19 242	0.06 22	1.55 156	0.54 321	0.13 266	1.53 209	0.25 258	0.56 11	1.76 277	1.20 188	7.85 357	0.93 161	0.05 53	6.87 336	0.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 47	0.06 22	1.04 73	0.07 177	0.05 213	1.45 184	0.46 302	1.48 49	0.63 73	0.90 138	0.30 119	0.88 154	0.01 4	0.26 38	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 327

Prome-Stereo	1.23 248	0.06 22	0.93 37	0.12 216	0.24 315	1.26 122	0.67 316	2.53 104	0.69 115	2.08 265	8.70 363	0.76 141	2.91 335	2.12 149	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 384

AAGNet	1.54 283	0.07 32	0.88 30	1.04 363	0.27 326	1.47 190	0.66 315	1.57 52	0.61 63	1.68 234	0.82 201	1.62 211	2.29 318	6.18 292	11.63 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AnonymousM	0.34 32	0.07 32	0.63 7	0.02 64	0.01 103	1.09 58	0.03 140	1.54 51	0.68 102	0.17 48	0.04 56	0.02 2	0.24 162	0.25 32	0.04 7	0.00 1	0.01 225	1.93 388	0.00 1	0.01 25	0.00 1

xxxx	1.78 307	0.07 32	1.02 58	0.00 1	0.01 103	1.44 178	0.00 1	5.81 357	1.53 253	1.37 208	1.91 263	1.08 179	0.05 53	4.37 218	16.98 396	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

FENet	0.52 79	0.07 32	1.62 170	0.04 126	0.00 1	1.19 86	0.05 174	3.10 147	0.98 170	0.89 136	0.01 1	1.63 214	0.09 98	0.47 81	0.28 142	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

HSM-Net_RVC	1.40 268	0.07 32	1.58 166	0.00 1	0.01 103	1.88 266	0.05 174	7.24 378	1.71 275	3.63 331	3.63 322	3.21 305	0.36 188	4.25 210	0.44 189	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 357	0.07 32	3.94 323	2.66 385	1.46 375	12.94 389	0.97 328	7.32 379	2.42 324	14.82 397	8.08 360	2.74 278	1.51 285	8.44 373	2.48 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 299

Any-RAFT	0.64 106	0.08 38	1.07 80	0.03 103	0.00 1	2.77 305	0.08 196	3.57 212	1.23 207	0.96 146	0.26 113	1.61 209	0.31 176	0.72 101	0.06 34	0.00 1	0.10 351	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 5	0.01 17	0.00 1	0.94 25	0.03 140	0.29 1	0.21 28	0.05 16	0.02 31	0.06 36	0.04 47	0.26 38	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

DAS	1.26 249	0.08 38	2.25 240	0.04 126	0.01 103	1.28 126	1.18 335	3.80 233	1.58 265	4.60 347	2.37 289	1.53 200	0.53 208	5.36 267	0.59 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

SepStereo	1.28 250	0.08 38	2.25 240	0.04 126	0.01 103	1.28 126	1.18 335	3.80 233	1.58 265	4.60 347	2.37 289	1.53 200	0.53 208	5.63 278	0.59 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

PSMNet-ADL	0.77 138	0.08 38	0.90 34	0.07 177	0.01 103	2.01 271	0.02 99	2.55 106	1.11 191	0.33 61	0.59 169	2.15 250	0.69 239	4.07 203	0.85 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

NRIStereo	0.74 128	0.08 38	0.88 30	0.47 313	0.05 213	1.58 220	0.49 305	1.38 37	0.61 63	0.88 134	0.17 90	0.66 129	0.03 34	6.96 346	0.22 114	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.17 327

DEmStereo	1.51 278	0.08 38	2.17 230	0.09 200	0.02 171	1.76 258	0.90 326	1.47 48	0.60 57	2.46 298	6.42 351	1.08 179	5.16 368	6.21 294	1.86 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

DeepStereo_RVC	0.52 79	0.08 38	1.37 139	0.06 157	0.06 221	1.34 146	0.41 297	1.43 39	0.68 102	1.03 166	0.85 204	0.49 112	1.56 289	0.79 104	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 313

ICVP	0.46 64	0.08 38	1.58 166	0.01 17	0.01 103	1.10 60	0.21 247	3.80 233	0.52 49	0.42 83	0.27 115	0.33 92	0.06 68	0.57 91	0.13 75	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 97	0.08 38	1.78 192	0.00 1	0.00 1	1.59 228	0.07 190	5.32 335	0.13 4	0.62 101	0.32 120	0.37 95	0.67 238	0.68 100	0.49 200	0.03 338	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.02 94	0.01 63

test_xeample	1.79 309	0.08 38	1.03 69	0.02 64	0.00 1	1.44 178	0.00 1	5.48 343	1.84 281	1.65 232	2.17 284	0.37 95	0.06 68	4.00 202	17.67 398	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

SGM-Forest	1.84 310	0.08 38	1.31 131	0.15 231	0.22 306	3.52 326	2.46 361	3.85 240	2.16 311	5.29 355	3.90 326	3.71 320	1.56 289	6.28 298	1.90 295	0.01 308	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.30 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEVStereo-DCA	0.46 64	0.09 50	1.02 58	0.02 64	0.00 1	0.82 18	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.03 49	0.03 6	0.06 68	5.04 253	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.05 182	0.01 63

rrr	0.62 102	0.09 50	2.07 223	0.02 64	0.00 1	0.82 18	0.06 187	2.29 77	0.85 154	0.09 23	0.03 49	0.03 6	0.06 68	5.04 253	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 357	0.05 182	0.07 275

CAS	0.85 164	0.09 50	0.67 14	6.43 393	0.05 213	1.12 66	0.00 1	0.88 23	0.69 115	0.02 2	0.02 31	0.06 36	0.06 68	0.26 38	0.12 71	6.37 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 341

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 16	0.18 244	0.05 213	1.17 79	0.04 161	2.37 81	0.17 17	0.35 73	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 66	0.04 7	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 190

DisPM	0.86 168	0.09 50	1.10 85	0.76 345	0.02 171	1.51 202	0.57 311	1.75 57	0.70 124	2.43 297	0.83 203	0.38 99	0.01 4	6.89 340	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GANet-ADL	0.52 79	0.09 50	1.43 143	0.13 219	0.02 171	1.43 176	0.02 99	3.22 167	0.59 53	0.34 72	0.98 214	1.09 181	0.19 147	0.40 68	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63

Patchmatch Stereo++	0.50 73	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.07 229	1.60 231	0.27 264	1.45 46	0.68 102	0.98 157	0.18 93	0.77 145	0.03 34	2.58 155	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 64	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.09 246	1.61 235	0.30 281	1.43 39	0.69 115	0.97 148	0.18 93	0.77 145	0.02 16	1.67 140	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

ROB_FTStereo_v2	0.43 56	0.09 50	1.00 50	0.06 157	0.08 239	1.57 216	0.33 287	1.44 43	0.67 97	0.97 148	0.19 101	0.77 145	0.02 16	1.23 122	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

ROB_FTStereo	0.47 68	0.09 50	1.04 73	0.06 157	0.08 239	1.59 228	0.33 287	1.43 39	0.68 102	0.97 148	0.19 101	0.76 141	0.03 34	1.86 146	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

HUI-Stereo	0.45 61	0.09 50	1.08 82	0.06 157	0.08 239	1.61 235	0.32 285	1.43 39	0.70 124	0.97 148	0.18 93	0.77 145	0.02 16	1.44 133	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

iGMRVC	0.51 76	0.09 50	1.04 73	0.06 157	0.08 239	1.61 235	0.27 264	1.44 43	0.69 115	0.97 148	0.19 101	0.76 141	0.03 34	2.69 159	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 214

iRAFT	0.50 73	0.09 50	1.01 53	0.06 157	0.07 229	1.60 231	0.27 264	1.45 46	0.68 102	0.98 157	0.18 93	0.77 145	0.03 34	2.58 155	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

RAFT-IKP	0.45 61	0.09 50	1.06 79	0.06 157	0.06 221	1.44 178	0.31 284	1.44 43	0.69 115	0.97 148	0.18 93	0.76 141	0.02 16	1.65 139	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 214

222	2.69 338	0.09 50	1.03 69	0.00 1	0.00 1	1.54 213	0.00 1	5.61 348	1.55 255	1.51 218	2.10 276	0.53 116	0.07 79	4.54 232	35.09 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

UPFNet	0.87 173	0.09 50	2.05 221	0.00 1	0.00 1	1.90 268	0.11 214	3.41 192	0.83 148	2.15 268	0.10 70	1.92 233	0.09 98	3.94 199	0.70 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 113	0.09 205	3.65 219	0.11 1	1.87 249	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 32	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151

RAFT-Stereo	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 113	0.09 205	3.65 219	0.11 1	1.87 249	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 32	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 108	0.09 50	1.12 89	0.02 64	0.00 1	1.45 184	0.23 255	4.38 276	1.44 238	1.17 184	0.37 133	1.56 203	0.18 141	0.56 90	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MGS-Stereo	0.31 29	0.10 69	0.89 33	0.02 64	0.00 1	0.50 13	0.00 1	0.39 3	0.61 63	0.02 2	2.91 305	0.04 11	0.03 34	0.21 22	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 363	0.00 1

BUS	0.97 189	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	5.85 361	0.03 140	5.40 338	0.93 163	2.26 280	0.66 178	2.39 268	0.06 68	0.61 96	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 157	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.32 317	0.21 247	5.40 338	0.93 163	2.26 280	0.66 178	1.81 226	0.10 105	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.51 76	0.10 69	1.27 121	0.01 17	0.06 221	0.97 29	0.03 140	1.12 31	0.16 12	0.27 55	3.42 318	0.65 126	0.09 98	1.59 135	0.26 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.14 276	0.00 1

psmg	0.83 157	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.28 315	0.27 264	4.83 311	0.93 163	1.92 252	1.46 244	1.81 226	0.10 105	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PFNet+	0.54 87	0.10 69	1.31 131	0.16 237	0.05 213	1.44 178	0.56 309	1.60 53	0.98 170	1.35 206	0.46 151	0.37 95	0.01 4	2.18 152	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

NF-Stereo	0.82 153	0.10 69	1.12 89	1.19 371	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.67 114	0.66 89	1.20 188	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 371	0.01 103	1.53 209	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 188	0.58 160	0.25 82	0.01 4	6.38 304	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 164	0.10 69	1.50 149	1.14 367	0.03 190	1.47 190	0.27 264	2.48 99	0.69 115	1.30 199	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 337	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

KMStereo	0.85 164	0.10 69	1.50 149	1.14 367	0.03 190	1.47 190	0.27 264	2.48 99	0.69 115	1.30 199	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 337	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

RE-Stereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 371	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 188	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 85	0.10 69	1.02 58	0.89 357	0.10 255	1.57 216	0.36 293	2.06 69	0.63 73	2.23 274	0.46 151	0.25 82	0.01 4	0.45 77	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

TVStereo	0.82 153	0.10 69	1.15 97	1.19 371	0.01 103	1.52 206	0.29 275	2.66 110	0.66 89	1.20 188	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 304	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample3	0.35 34	0.10 69	1.95 206	0.02 64	0.00 1	0.93 24	0.07 190	1.70 56	0.86 156	0.09 23	0.04 56	0.05 27	0.05 53	0.23 25	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.06 197	0.08 285

AE-Stereo	0.47 68	0.11 83	1.03 69	0.04 126	0.09 246	1.11 64	0.03 140	4.16 258	0.34 41	0.35 73	0.82 201	0.15 71	0.16 134	0.45 77	0.05 17	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.26 375	0.09 241	0.05 231

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 83	1.13 93	0.03 103	0.17 284	0.32 4	0.02 99	0.38 2	0.32 39	0.03 10	0.16 84	0.05 27	0.07 79	0.16 12	0.16 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

SFCPSM	0.81 152	0.11 83	2.53 261	0.01 17	0.07 229	2.45 288	0.18 238	4.99 317	1.18 201	0.77 123	0.78 197	0.69 133	0.31 176	1.72 141	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.06 197	0.01 63

CBMV_ROB	1.70 303	0.11 83	1.98 212	0.46 310	0.00 1	2.85 308	0.91 327	4.27 270	2.21 316	4.02 340	5.00 337	2.97 292	2.32 320	5.40 268	1.35 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 259

MC-Stereo	0.24 19	0.12 87	0.71 15	0.04 126	0.02 171	1.07 51	0.00 1	1.30 35	0.17 17	0.59 99	0.02 31	0.08 47	0.11 113	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.17 354	0.06 197	0.02 151

IER	0.75 133	0.12 87	1.93 202	0.01 17	0.00 1	2.31 282	0.02 99	2.96 129	0.98 170	1.30 199	0.96 212	1.40 196	1.19 266	1.31 126	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRaft	1.34 260	0.12 87	1.19 109	0.06 157	0.01 103	1.64 244	0.43 299	1.86 60	0.14 6	3.76 333	5.27 340	0.41 102	4.38 360	5.49 271	1.68 284	0.01 308	0.06 323	0.00 1	0.07 321	0.07 211	0.11 299

cross-raft	0.53 85	0.12 87	1.78 192	0.03 103	0.01 103	1.04 42	0.10 212	3.21 166	0.23 31	0.37 79	0.01 1	2.86 285	0.04 47	0.24 28	0.24 123	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.16 348	0.01 25	0.02 151

Anonymous3	0.49 72	0.12 87	2.21 232	0.01 17	0.00 1	2.53 292	0.09 205	3.16 156	0.65 83	0.12 39	0.22 110	0.12 59	0.05 53	0.37 63	0.08 48	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 190

EAI-Stereo	1.14 234	0.12 87	1.19 109	0.21 252	0.32 342	1.84 265	2.32 356	5.42 341	1.19 203	1.02 163	5.66 343	0.48 110	0.60 217	0.86 106	0.62 223	0.00 1	0.13 362	0.00 1	0.65 393	0.02 94	0.17 327

CFNet-RSSM	0.51 76	0.12 87	1.26 119	0.03 103	0.14 272	1.24 113	0.02 99	4.12 256	0.15 9	0.31 58	0.01 1	1.96 237	0.04 47	0.19 17	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.27 377	0.01 25	0.01 63

Gwc-CoAtRS	0.42 50	0.12 87	1.28 122	0.03 103	0.13 266	1.03 35	0.02 99	2.33 79	0.15 9	0.35 73	0.01 1	2.27 259	0.03 34	0.20 20	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.22 366	0.01 25	0.01 63

StereoDRNet-Refined	0.83 157	0.12 87	1.18 106	0.02 64	0.01 103	1.31 137	0.00 1	3.33 180	1.07 188	1.92 252	1.24 234	2.48 270	0.18 141	1.86 146	1.67 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.05 231
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 96	0.62 6	0.01 17	0.00 1	1.05 48	0.00 1	0.63 13	0.80 143	0.76 121	0.18 93	0.09 50	0.06 68	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 231

MSKI-zero shot	0.73 126	0.13 96	1.56 163	0.02 64	0.14 272	1.34 146	0.04 161	3.00 130	0.23 31	0.67 110	1.64 247	0.89 155	0.00 1	4.55 233	0.10 62	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 364	0.03 133	0.01 63

CASS	0.56 89	0.13 96	1.40 140	0.03 103	0.01 103	1.65 248	0.04 161	3.03 135	0.63 73	1.96 256	0.93 210	0.28 85	0.36 188	0.52 84	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 215	0.13 96	2.07 223	0.01 17	0.00 1	3.32 317	0.21 247	5.40 338	0.92 160	2.26 280	0.66 178	3.43 311	0.05 53	2.81 162	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.25 20	0.13 96	1.19 109	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 55	2.54 105	0.42 45	0.02 2	0.02 31	0.05 27	0.07 79	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.08 285

GMStereo_Zeroshot	0.63 104	0.14 101	1.54 154	0.75 343	0.00 1	1.26 122	0.01 55	1.85 59	0.31 38	1.44 215	0.58 160	1.76 221	0.19 147	2.55 154	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 101	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 20	0.00 1	0.51 4	0.75 131	0.10 33	0.01 1	0.04 11	0.02 16	0.22 23	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 108	0.14 101	2.02 217	0.01 17	0.01 103	1.10 60	0.00 1	2.80 120	0.97 168	0.48 91	0.28 117	2.31 263	1.50 284	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

CES	0.43 56	0.14 101	0.85 24	0.05 143	1.52 377	1.22 99	0.05 174	1.01 27	0.59 53	0.03 10	0.02 31	0.14 69	0.10 105	0.40 68	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 388

RCA-Stereo	0.37 41	0.14 101	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.00 1	3.14 151	0.61 63	0.71 115	0.47 154	0.05 27	0.13 129	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 63

ASMatch	1.44 272	0.14 101	2.15 229	0.60 328	0.21 304	1.21 97	0.26 261	0.96 25	0.66 89	0.29 57	11.75 372	0.93 161	2.37 321	6.73 326	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.00 1	0.04 214

s12784h	0.56 89	0.14 101	1.22 115	0.02 64	0.00 1	1.14 71	0.03 140	3.43 196	1.47 243	1.02 163	1.41 243	0.05 27	0.02 16	1.08 115	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

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

DSFCA	1.30 253	0.14 101	1.82 196	0.01 17	0.03 190	3.74 331	0.86 323	2.71 116	1.23 207	3.09 318	0.41 141	2.93 288	1.49 281	6.12 291	1.35 271	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

MSMDNet	0.65 108	0.14 101	2.02 217	0.01 17	0.01 103	1.11 64	0.00 1	2.88 126	0.98 170	0.49 94	0.28 117	2.32 264	1.49 281	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

DCANet-4	0.69 123	0.15 111	3.76 318	0.03 103	0.01 103	1.22 99	0.01 55	3.14 151	1.90 290	2.34 286	0.14 76	0.11 56	0.25 165	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231

tt	68.65 423	0.15 111	99.57 430	50.64 421	14.90 413	100.00 431	100.00 431	100.00 432	99.76 427	27.80 411	10.52 369	99.97 432	98.63 429	99.61 429	100.00 434	90.62 426	98.21 427	46.66 421	52.02 423	62.86 424	21.04 419

anonymity	0.74 128	0.15 111	1.17 103	0.16 237	0.27 326	0.71 17	0.01 55	4.70 298	1.78 278	1.15 180	1.23 232	0.31 87	1.65 297	0.54 88	0.53 207	0.02 330	0.02 274	0.00 1	0.27 377	0.02 94	0.06 259

iRaft-Stereo_20w	0.92 184	0.15 111	2.68 270	0.24 262	0.06 221	1.36 151	0.28 272	7.46 381	0.34 41	1.56 228	0.37 133	0.62 122	1.24 271	1.25 123	0.34 168	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.16 348	0.02 94	0.13 313

CrosDoStereo	1.66 293	0.15 111	1.66 178	0.02 64	0.07 229	1.38 162	6.16 397	3.12 149	1.06 186	0.97 148	3.74 324	0.96 165	4.79 364	7.00 349	1.92 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 293	0.15 111	1.66 178	0.02 64	0.07 229	1.38 162	6.16 397	3.12 149	1.06 186	0.97 148	3.74 324	0.96 165	4.79 364	7.00 349	1.92 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 325	0.15 111	1.66 178	0.60 328	0.27 326	1.49 197	0.02 99	0.58 12	0.65 83	5.35 357	21.66 396	1.06 177	0.07 79	6.85 333	0.57 215	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.03 295	0.01 25	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 372	0.15 111	1.83 197	0.22 254	0.44 348	5.60 359	1.66 344	5.22 327	4.37 356	14.49 396	21.86 397	20.65 395	11.88 395	7.66 365	4.55 344	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 231
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 206	0.16 119	1.55 156	0.33 286	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 220	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	1.24 263	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

tta	1.04 206	0.16 119	1.55 156	0.33 286	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 220	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	1.24 263	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

qqq1	0.98 191	0.16 119	1.55 156	0.33 286	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 220	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

fff1	0.98 191	0.16 119	1.55 156	0.33 286	0.01 103	1.03 35	0.00 1	5.24 328	2.12 305	1.53 220	2.16 280	0.92 156	0.02 16	4.46 224	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

RAFT-Test	0.61 97	0.16 119	2.27 245	0.04 126	0.15 277	1.80 263	0.17 233	2.52 102	0.65 83	0.56 97	0.11 73	2.76 279	0.02 16	0.27 42	0.34 168	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.29 382	0.01 25	0.01 63

LoS	0.28 24	0.16 119	0.95 42	0.07 177	0.01 103	1.32 138	0.07 190	1.30 35	0.60 57	0.04 15	0.03 49	0.28 85	0.11 113	0.48 82	0.11 69	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 113	0.17 125	2.08 225	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.00 1	2.79 119	0.73 127	0.78 126	0.46 151	2.32 264	0.63 225	1.77 143	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

pcwnet_v2	1.29 251	0.17 125	5.98 369	0.10 208	0.01 103	1.76 258	0.02 99	5.08 324	2.90 337	1.54 226	1.98 268	2.03 241	0.81 246	3.01 166	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.03 133	0.03 190

CREStereo	0.22 10	0.17 125	0.64 10	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.01 55	1.15 32	0.56 51	0.10 33	0.07 64	0.04 11	0.00 1	0.32 53	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	0.65 108	0.17 125	2.09 226	0.00 1	0.01 103	1.22 99	0.00 1	2.77 118	0.73 127	0.75 119	0.44 147	2.32 264	0.64 228	1.76 142	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

NVstereo2D	1.09 222	0.17 125	4.40 342	0.00 1	0.00 1	1.59 228	0.18 238	4.29 272	1.40 230	0.85 133	0.36 132	2.30 261	0.62 224	5.26 261	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 130	1.14 94	0.01 17	0.00 1	0.43 11	0.02 99	1.97 66	0.39 44	0.11 38	0.08 67	0.07 44	0.06 68	0.44 72	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 151

EKT-Stereo	0.74 128	0.18 130	1.23 117	0.81 347	4.25 390	1.19 86	0.03 140	2.17 75	0.13 4	0.35 73	0.40 139	0.97 168	0.08 93	2.61 157	0.09 54	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.07 321	0.04 164	0.03 190

LCNet	0.87 173	0.18 130	0.97 48	0.14 229	0.26 321	1.19 86	0.22 251	2.36 80	0.71 126	1.82 245	0.21 106	0.11 56	2.56 325	5.56 275	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.81 373

ac_64	1.12 231	0.18 130	1.64 172	0.18 244	0.25 318	1.48 196	0.02 99	4.97 316	1.47 243	0.69 113	0.45 150	4.94 342	0.46 203	4.87 246	0.74 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1

HGLStereo	1.03 204	0.18 130	1.50 149	0.01 17	0.01 103	1.41 169	0.01 55	3.41 192	0.82 146	1.05 169	3.09 308	2.11 246	1.24 271	4.51 229	1.18 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 190

FC-DCNN	6.09 378	0.18 130	2.35 249	0.42 304	0.53 355	7.80 377	1.42 341	8.14 383	7.07 376	19.05 403	22.10 398	22.85 398	13.84 397	9.42 379	6.44 359	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 259

DISCO	1.93 316	0.18 130	2.44 252	0.67 338	0.53 355	5.25 356	0.00 1	5.43 342	1.56 260	2.09 266	0.91 208	6.48 358	0.89 251	8.55 374	3.60 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 63

IGEV+	0.36 38	0.19 137	0.57 4	0.09 200	0.00 1	0.35 7	0.03 140	4.62 293	0.24 34	0.12 39	0.02 31	0.03 6	0.17 137	0.24 28	0.23 118	0.00 1	0.05 315	0.00 1	0.04 305	0.09 241	0.08 285

MyStereo06	0.80 150	0.19 137	2.53 261	0.02 64	0.00 1	1.51 202	0.01 55	4.61 292	0.24 34	0.89 136	0.69 187	3.14 301	1.18 265	0.58 94	0.33 161	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 275

MyStereo05	0.79 146	0.19 137	3.17 291	0.02 64	0.00 1	1.51 202	0.01 55	3.56 211	2.48 327	1.34 203	0.02 31	1.25 190	0.38 192	1.19 119	0.50 201	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 275

PFNet	1.06 214	0.19 137	2.95 277	1.16 369	0.56 357	1.58 220	0.25 258	1.50 50	0.60 57	2.38 293	1.23 232	0.63 124	0.30 172	6.85 333	0.43 186	0.16 364	0.01 225	0.00 1	0.07 321	0.18 301	0.18 333

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 137	0.83 23	0.05 143	0.00 1	1.19 86	0.00 1	0.66 14	0.99 174	0.25 53	1.26 237	0.05 27	0.07 79	0.20 20	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HCRNet	0.73 126	0.19 137	1.10 85	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.01 55	3.07 143	1.97 295	0.60 100	0.21 106	0.56 118	0.11 113	5.34 266	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

FAT-Stereo	1.86 312	0.19 137	3.31 301	0.17 240	0.03 190	1.78 261	0.97 328	4.76 305	2.79 335	4.22 342	4.87 335	5.31 350	2.83 334	5.06 255	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63

PMTNet	0.21 6	0.19 137	0.85 24	0.02 64	0.02 171	1.14 71	0.30 281	0.88 23	0.11 1	0.03 10	0.02 31	0.07 44	0.02 16	0.37 63	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 128	0.20 145	3.00 280	0.26 271	0.02 171	1.10 60	0.05 174	3.72 224	0.19 21	0.88 134	0.71 194	2.84 282	0.63 225	0.53 86	0.33 161	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.16 348	0.04 164	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 138	0.20 145	2.22 239	0.01 17	0.01 103	1.32 138	0.00 1	3.30 177	1.31 219	1.15 180	1.14 222	2.19 258	0.42 198	2.04 148	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

GwcNet-ADL	0.62 102	0.20 145	2.03 219	0.05 143	0.01 103	1.29 130	0.02 99	3.16 156	1.39 226	0.97 148	0.44 147	1.48 198	0.23 160	0.78 103	0.27 138	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 190

IRAFT_RVC	1.02 202	0.20 145	1.58 166	1.39 375	0.26 321	1.33 144	0.32 285	2.52 102	0.66 89	1.58 229	0.81 200	1.16 185	1.58 293	6.51 312	0.43 186	0.00 1	0.12 358	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 190

XX-Stereo	1.04 206	0.20 145	4.94 355	0.85 351	0.04 206	1.25 120	0.00 1	3.37 185	0.45 48	1.22 194	0.50 156	3.70 319	0.02 16	3.91 198	0.05 17	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.20 360	0.03 133	0.02 151

ccnet	1.70 303	0.20 145	1.95 206	0.26 271	0.18 288	3.72 330	1.22 337	4.22 266	1.43 237	2.37 291	3.96 328	3.45 312	1.51 285	4.69 238	4.47 342	0.06 351	0.00 1	0.09 360	0.01 272	0.10 251	0.01 63

ff7	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.07 211	0.01 63

ffff	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.07 211	0.01 63

11t	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.07 211	0.01 63

anonymousdsp	0.21 6	0.21 151	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.74 19	0.77 140	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.25 32	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.08 222	0.03 190

ccc-4	0.23 14	0.21 151	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 131	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.07 211	0.01 63

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 151	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.73 18	0.77 140	0.09 23	0.01 1	0.04 11	0.07 79	0.24 28	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.08 222	0.03 190
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 137	0.21 151	2.98 278	0.06 157	0.07 229	1.24 113	0.05 174	3.09 146	1.38 224	0.62 101	0.34 127	0.75 140	0.78 243	3.35 172	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.06 259

ACVNet	0.57 91	0.21 151	1.34 134	0.09 200	0.00 1	1.36 151	0.22 251	2.40 84	1.05 183	0.63 105	0.66 178	1.94 235	0.26 167	0.31 47	0.79 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

acv_ft	0.79 146	0.21 151	1.28 122	0.01 17	1.08 371	1.68 251	0.01 55	3.75 225	1.05 183	1.31 202	0.66 178	1.94 235	0.46 203	0.31 47	1.68 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.00 1

NINENet	1.03 204	0.22 160	1.30 130	0.10 208	0.01 103	5.85 361	0.03 140	4.41 280	1.25 211	1.55 227	0.60 174	2.39 268	0.06 68	2.72 161	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.01 322	0.00 1	0.04 164	0.00 1

DMCA	0.68 120	0.22 160	1.96 209	0.01 17	0.01 103	1.28 126	0.02 99	3.02 133	1.54 254	2.14 267	0.15 82	1.74 219	0.10 105	0.45 77	0.95 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

DANet	1.74 305	0.22 160	3.06 284	0.75 343	0.44 348	2.46 289	0.35 292	3.40 190	1.41 232	4.22 342	1.56 245	5.03 344	0.56 212	6.29 299	5.00 350	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.04 164	0.08 285
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 240	0.22 160	1.28 122	0.08 189	0.00 1	1.51 202	0.23 255	3.39 188	1.52 252	3.43 329	2.00 269	3.40 309	0.31 176	4.29 212	1.82 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 251	0.22 160	1.35 137	0.64 335	0.16 282	2.56 293	0.00 1	4.14 257	2.37 322	2.29 285	1.76 257	2.84 282	0.02 16	6.80 332	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 299

DIP-Stereo	0.58 92	0.23 165	0.90 34	0.08 189	0.00 1	1.43 176	0.01 55	6.01 362	1.38 224	0.92 142	0.11 73	0.04 11	0.19 147	0.12 8	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 289	0.23 165	3.72 316	0.18 244	0.13 266	3.34 319	0.19 243	5.93 361	2.01 300	4.14 341	0.76 196	2.12 248	1.78 302	5.22 260	2.62 323	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 272	0.03 133	0.01 63

UNet	1.13 233	0.24 167	4.21 333	0.01 17	0.02 171	2.31 282	0.02 99	3.06 141	0.76 139	1.17 184	0.14 76	2.73 277	1.58 293	4.48 228	1.92 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CBMV	1.56 285	0.24 167	1.92 201	0.31 282	0.03 190	2.90 310	4.33 379	3.79 230	1.81 279	4.98 353	1.73 255	2.70 275	1.68 299	3.81 192	0.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.08 285
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 68	0.25 169	2.47 257	0.04 126	0.01 103	1.17 79	0.00 1	2.01 67	0.63 73	0.08 21	0.14 76	1.16 185	0.05 53	0.80 105	0.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295	0.10 251	0.04 214

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HHNet	0.87 173	0.25 169	1.78 192	0.16 237	0.08 239	1.30 134	0.44 300	1.93 62	0.64 80	1.41 214	5.92 345	0.14 69	1.79 303	0.35 62	0.95 249	0.05 346	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.14 276	0.01 63

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1test111	0.69 123	0.27 174	1.28 122	0.13 219	0.00 1	3.44 322	0.01 55	3.15 153	0.68 102	0.33 61	0.69 187	0.04 11	0.61 219	2.95 164	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 295	0.01 25	0.01 63

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tt1	0.88 177	0.27 174	1.25 118	0.08 189	0.00 1	3.36 320	0.02 99	3.03 135	6.40 368	0.33 61	0.66 178	0.05 27	0.40 196	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 190

CRFU-Net	1.32 258	0.27 174	2.46 256	1.17 370	0.03 190	4.08 335	0.05 174	5.61 348	0.67 97	1.53 220	0.70 193	3.47 313	2.62 328	3.24 170	0.24 123	0.01 308	0.01 225	0.11 364	0.00 1	0.13 270	0.00 1

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test-v	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 288	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 276	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 151

test-2	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 143	0.18 288	1.04 42	0.02 99	2.40 84	0.16 12	2.25 276	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 354	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 151

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THIR-Stereo	1.48 276	0.29 191	1.51 152	0.01 17	0.02 171	1.05 48	4.32 378	2.11 72	0.22 30	1.08 173	4.24 331	1.93 234	4.19 358	6.76 328	1.87 294	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.05 182	0.00 1

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S-Stereo	2.00 321	0.30 194	5.74 367	0.24 262	0.23 311	2.51 291	1.90 347	4.74 301	5.15 362	2.42 295	5.80 344	2.85 284	0.72 241	5.08 256	2.17 310	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 214

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delet	1.14 234	0.32 199	1.56 163	0.03 103	0.17 284	2.86 309	1.03 331	4.25 267	2.14 310	1.03 166	1.17 228	1.64 216	0.92 253	4.35 215	1.27 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1

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CoDeX	0.94 185	0.34 203	2.09 226	0.05 143	0.20 299	1.49 197	0.20 245	5.89 358	1.57 261	0.66 109	0.67 185	1.05 175	0.32 180	3.82 194	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

STTStereo	0.83 157	0.34 203	2.44 252	0.24 262	0.15 277	1.41 169	0.10 212	3.02 133	1.55 255	1.34 203	0.17 90	1.77 223	0.45 201	3.42 177	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

DCRE	0.69 123	0.35 205	1.16 101	0.06 157	0.02 171	0.91 22	0.00 1	1.05 28	0.30 37	0.98 157	7.63 356	0.72 137	0.02 16	0.16 12	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 364	0.02 94	0.03 190

STTRV1_RVC	1.94 318	0.35 205	4.85 353	0.32 285	0.01 103	2.41 287	0.34 291	5.79 355	3.55 344	0.82 132	5.11 339	1.63 214	1.08 260	7.63 363	1.41 276	0.91 382	2.53 407	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 214

RYNet	1.52 279	0.35 205	3.38 304	0.25 265	0.04 206	2.31 282	0.03 140	4.62 293	1.47 243	1.14 179	0.34 127	4.52 333	1.38 278	6.36 303	4.23 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

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STrans-v2	1.67 297	0.36 209	3.28 299	0.02 64	0.19 295	1.45 184	0.08 196	6.69 372	1.49 249	2.00 259	2.86 303	3.67 318	3.88 356	7.04 351	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 95	0.36 209	0.96 43	0.03 103	0.02 171	1.21 97	0.02 99	2.80 120	1.55 255	1.08 173	2.63 297	0.43 104	0.16 134	0.37 63	0.25 129	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.01 63

FBW_ROB	2.36 333	0.36 209	3.16 290	0.37 299	0.14 272	4.42 346	0.18 238	6.64 370	3.05 339	2.98 315	2.85 302	4.86 341	1.11 262	11.00 392	4.53 343	0.16 364	0.05 315	0.37 377	0.09 329	0.19 308	0.78 372

HH	0.88 177	0.37 213	1.93 202	0.25 265	0.10 255	0.62 15	0.00 1	3.79 230	0.18 19	0.33 61	0.59 169	3.94 323	0.81 246	4.44 222	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

HanStereo	0.88 177	0.37 213	1.93 202	0.25 265	0.10 255	0.62 15	0.00 1	3.79 230	0.18 19	0.33 61	0.59 169	3.94 323	0.81 246	4.44 222	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

psmorigin	2.01 322	0.37 213	10.25 388	0.22 254	0.03 190	1.62 241	0.19 243	3.31 178	1.05 183	4.92 352	3.14 309	5.85 352	2.21 317	5.31 263	1.71 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 151

StereoVision	0.86 168	0.38 216	1.75 189	0.03 103	0.01 103	1.14 71	0.02 99	3.38 187	0.92 160	0.13 44	6.89 353	0.50 114	0.12 123	1.10 116	0.78 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 151

gwcnet-sp	0.98 191	0.38 216	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 295	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 237	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 190

scenet	0.98 191	0.38 216	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 295	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 237	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 190

ssnet	0.98 191	0.38 216	4.06 328	0.04 126	0.00 1	2.60 295	0.15 226	3.51 206	1.13 196	1.75 237	0.16 84	0.68 130	0.39 193	3.69 184	0.90 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 190

GANet-RSSM	0.88 177	0.38 216	1.45 146	0.60 328	0.00 1	1.36 151	0.02 99	4.55 289	0.69 115	0.71 115	0.32 120	1.56 203	0.61 219	4.55 233	0.64 226	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1	0.08 222	0.02 151

SGM_RVC	4.07 365	0.38 216	1.98 212	0.84 348	0.26 321	6.20 365	2.37 357	6.45 367	3.57 345	11.56 387	9.27 364	15.55 386	6.78 378	10.07 385	4.60 345	0.22 368	0.25 375	0.20 371	0.23 368	0.26 333	0.34 358
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 206	0.39 222	1.17 103	0.00 1	0.20 299	1.33 144	0.03 140	4.19 261	1.81 279	0.99 161	5.33 341	0.61 120	0.15 131	4.07 203	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.13 270	0.00 1

ADLNet2	1.38 265	0.39 222	3.13 289	0.00 1	0.70 362	1.23 112	0.26 261	4.19 261	2.36 321	1.45 216	3.16 312	4.23 327	0.82 249	4.56 235	0.88 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.02 151

XX-TBD	0.28 24	0.39 222	0.97 48	0.05 143	0.00 1	1.09 58	0.00 1	0.71 17	0.54 50	0.44 85	1.04 217	0.06 36	0.06 68	0.19 17	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 222	0.39 222	1.45 146	0.04 126	0.00 1	1.34 146	0.22 251	3.34 183	2.25 318	1.48 217	1.11 221	4.17 326	0.37 190	4.73 241	0.79 237	0.01 308	0.00 1	0.03 350	0.00 1	0.09 241	0.01 63

CVANet_RVC	1.10 226	0.39 222	1.69 183	0.28 276	0.00 1	1.45 184	0.48 303	3.26 170	1.64 269	2.93 311	1.22 231	1.51 199	0.37 190	6.09 289	0.50 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 301	0.01 63

CroCo-Stereo	0.39 45	0.40 227	1.67 181	0.07 177	0.00 1	0.19 2	0.01 55	3.55 210	0.75 131	0.08 21	0.02 31	0.46 107	0.08 93	0.28 43	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
edge stereo	1.94 318	0.40 227	3.82 321	0.15 231	0.09 246	1.81 264	0.45 301	4.77 306	2.21 316	3.36 325	3.94 327	8.39 369	1.72 301	5.75 279	1.69 286	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.17 294	0.01 63

HSM	1.36 262	0.40 227	1.07 80	0.01 17	0.30 337	1.73 257	0.03 140	5.89 358	1.22 206	1.83 246	1.36 241	4.78 339	1.30 276	6.61 317	0.57 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

SA	0.83 157	0.41 230	1.17 103	0.00 1	0.20 299	1.28 126	0.01 55	3.98 247	1.86 286	0.41 82	0.96 212	0.27 84	1.33 277	4.07 203	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.14 276	0.01 63

IPLG	0.86 168	0.41 230	2.31 247	0.06 157	0.06 221	1.36 151	0.11 214	3.17 158	0.83 148	0.62 101	1.00 215	0.46 107	0.61 219	5.57 277	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 301	0.01 63

XPNet_ROB	1.17 240	0.41 230	1.68 182	0.04 126	0.01 103	1.65 248	0.17 233	3.46 201	1.39 226	3.89 337	1.01 216	1.60 207	0.53 208	4.35 215	3.07 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

fff	0.66 113	0.42 233	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 286	0.14 76	0.09 50	1.83 305	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231

MIPNet	0.64 106	0.42 233	2.01 215	0.08 189	0.07 229	1.29 130	0.11 214	3.47 203	1.29 215	0.67 110	0.10 70	0.63 124	0.97 255	1.25 123	0.25 129	0.00 1	0.01 225	0.01 322	0.01 272	0.11 261	0.04 214

GEStereo_RVC	1.10 226	0.42 233	1.72 186	0.28 276	0.01 103	1.37 156	0.11 214	6.25 365	0.84 151	1.05 169	0.67 185	1.61 209	0.79 244	6.11 290	0.63 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.04 214

raftrobust	0.46 64	0.42 233	1.05 78	0.01 17	0.21 304	1.17 79	0.05 174	2.07 71	0.19 21	2.98 315	0.02 31	0.12 59	0.15 131	0.25 32	0.31 154	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 259

csc	0.66 113	0.42 233	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 286	0.14 76	0.09 50	1.83 305	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231

cscssc	0.66 113	0.42 233	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.22 99	0.02 99	3.26 170	1.04 179	2.34 286	0.14 76	0.09 50	1.83 305	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231

MIM_Stereo	0.45 61	0.43 239	1.18 106	0.51 318	0.04 206	1.26 122	0.02 99	2.38 82	0.65 83	0.07 18	0.02 31	0.70 135	0.20 153	1.01 113	0.13 75	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 295

ADStereo(finetuned)	0.83 157	0.43 239	3.68 315	0.03 103	0.00 1	1.22 99	0.01 55	3.26 170	1.86 286	2.61 303	0.20 105	0.09 50	2.39 323	0.34 57	0.38 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 259

DCANet	0.66 113	0.43 239	2.21 232	0.03 103	0.00 1	1.22 99	0.01 55	3.26 170	1.85 285	2.61 303	0.21 106	0.09 50	0.49 205	0.33 56	0.39 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 259

GANet	1.90 315	0.43 239	1.83 197	0.39 301	0.00 1	2.24 278	3.37 367	3.90 244	1.44 238	2.17 270	9.66 365	2.57 271	1.09 261	6.88 337	1.81 289	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.10 251	0.03 190

MSMD_ROB	4.94 371	0.43 239	2.58 265	0.12 216	0.01 103	8.43 379	1.09 333	4.25 267	4.11 353	13.11 390	26.36 405	13.95 383	13.88 398	7.45 360	2.92 327	0.10 357	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

AACVNet	0.87 173	0.44 244	1.19 109	0.17 240	0.00 1	1.76 258	0.00 1	3.60 215	0.60 57	1.03 166	0.26 113	1.31 193	0.17 137	6.33 301	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.01 63

rafts_anoy	0.39 45	0.44 244	1.15 97	0.06 157	0.03 190	1.12 66	0.04 161	2.75 117	0.33 40	0.10 33	0.16 84	0.11 56	0.19 147	0.74 102	0.31 154	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.01 272	0.02 94	0.05 231

RALCasStereoNet	0.44 58	0.44 244	1.03 69	0.03 103	0.00 1	1.10 60	0.03 140	2.46 96	0.90 157	0.07 18	0.32 120	0.12 59	0.20 153	1.28 125	0.25 129	0.00 1	0.31 380	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.12 308

PSMNet-RSSM	0.90 182	0.44 244	1.35 137	0.13 219	0.00 1	1.37 156	0.03 140	4.79 309	0.85 154	1.11 176	0.49 155	2.15 250	0.35 187	4.09 206	0.73 233	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.01 63

RAFT+CT+SA	0.66 113	0.45 248	1.22 115	0.10 208	0.30 337	1.24 113	0.02 99	4.21 263	0.67 97	0.62 101	0.39 138	0.33 92	0.05 53	2.69 159	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 386	0.13 270	0.30 352

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 290	0.45 248	2.21 232	1.53 377	0.18 288	4.33 342	0.41 297	3.37 185	1.40 230	0.54 96	0.65 176	3.10 299	0.11 113	4.93 248	0.60 221	4.57 390	0.51 385	0.00 1	0.00 1	1.37 382	2.39 387

PS-NSSS	1.08 215	0.45 248	1.70 184	0.02 64	0.01 103	1.37 156	0.01 55	4.38 276	2.09 303	1.15 180	2.65 298	0.65 126	0.07 79	6.35 302	0.56 213	0.16 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

iResNet	1.00 199	0.45 248	3.08 286	0.86 355	0.01 103	1.97 269	0.01 55	3.67 222	1.49 249	1.77 242	1.09 219	0.35 94	0.13 129	3.83 195	1.27 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 63

fast-acv-ft	1.41 269	0.46 252	4.29 337	0.10 208	0.13 266	3.97 333	0.29 275	2.42 92	1.91 291	0.81 131	3.55 320	3.02 294	1.26 273	3.35 172	2.05 307	0.04 340	0.01 225	0.04 352	0.04 305	0.39 359	0.05 231

TestStereo1	0.77 138	0.46 252	1.12 89	0.15 231	0.19 295	1.29 130	0.01 55	3.33 180	1.55 255	0.45 87	1.67 250	0.13 63	1.23 268	3.39 175	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.07 275

SA-5K	0.77 138	0.46 252	1.12 89	0.15 231	0.19 295	1.29 130	0.01 55	3.33 180	1.55 255	0.45 87	1.67 250	0.13 63	1.23 268	3.39 175	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.07 275

AFF-stereo	0.65 108	0.46 252	0.82 22	0.37 299	0.00 1	1.19 86	0.00 1	3.04 140	1.42 233	0.72 117	1.95 266	1.16 185	0.26 167	0.97 111	0.31 154	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.02 151

FINET	1.36 262	0.46 252	4.05 327	0.22 254	0.73 363	1.03 35	0.00 1	3.57 212	5.71 365	1.59 230	1.64 247	0.49 112	0.19 147	5.53 272	1.90 295	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.03 190

CFNet-ft	0.77 138	0.46 252	1.34 134	0.01 17	0.27 326	1.32 138	0.02 99	2.40 84	0.68 102	0.63 105	0.18 93	3.23 307	0.21 157	3.97 200	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.02 151

CFNet_RVC	0.77 138	0.46 252	1.34 134	0.01 17	0.27 326	1.32 138	0.02 99	2.40 84	0.68 102	0.63 105	0.18 93	3.23 307	0.21 157	3.97 200	0.54 210	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.02 151

NVStereoNet_ROB	3.25 349	0.46 252	2.71 273	0.34 292	0.56 357	2.36 285	0.87 324	4.56 290	4.47 359	4.55 346	14.09 378	11.93 377	3.23 345	9.79 384	3.14 331	0.43 378	0.03 296	0.53 381	0.31 383	0.36 356	0.38 362
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 38	0.47 260	1.08 82	0.09 200	0.03 190	1.12 66	0.07 190	1.66 55	0.93 163	0.43 84	0.02 31	0.51 115	0.08 93	0.23 25	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295	0.04 164	0.04 214

G-Net	3.49 356	0.47 260	4.03 326	1.61 378	1.91 379	10.78 385	1.92 348	3.06 141	1.26 212	8.59 376	12.06 373	6.13 355	7.82 382	4.78 242	4.77 346	0.08 353	0.12 358	0.07 357	0.15 342	0.16 290	0.11 299

LoS_RVC	0.19 4	0.48 262	0.51 2	0.12 216	0.10 255	1.01 33	0.01 55	0.81 21	0.19 21	0.07 18	0.02 31	0.06 36	0.05 53	0.31 47	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 214

IIG-Stereo	1.30 253	0.48 262	1.04 73	2.41 383	0.05 213	1.61 235	0.14 225	2.59 107	0.68 102	2.97 314	2.28 287	3.08 297	0.57 214	7.41 359	0.65 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

raft+_RVC	0.42 50	0.48 262	1.11 87	0.51 318	0.17 284	1.16 77	0.04 161	2.25 76	0.59 53	0.12 39	0.42 142	0.08 47	0.15 131	0.60 95	0.28 142	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.19 337

WCMA_ROB	4.54 368	0.48 262	3.19 292	0.49 314	0.63 361	5.38 357	2.57 362	4.70 298	3.77 349	14.17 394	19.02 389	15.47 385	9.03 386	6.73 326	4.85 348	0.01 308	0.05 315	0.01 322	0.01 272	0.08 222	0.16 323

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.49 266	1.18 106	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 145	0.61 63	0.02 2	0.01 1	0.04 11	0.08 93	0.45 77	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.02 151

TDLM	1.08 215	0.49 266	1.43 143	0.27 274	0.00 1	1.56 215	2.12 351	3.10 147	1.75 276	1.36 207	0.93 210	1.06 177	0.49 205	6.21 294	0.70 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.02 151

SPS-STEREO	3.08 346	0.49 266	2.49 258	0.21 252	0.24 315	3.67 329	1.24 338	5.80 356	2.43 325	10.68 382	8.00 359	9.48 374	3.59 350	8.11 370	5.08 351	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 299
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 128	0.50 269	1.55 156	0.44 306	0.25 318	1.45 184	0.01 55	4.16 258	0.78 142	0.79 128	0.17 90	0.42 103	0.64 228	3.06 168	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.21 343

UDGNet	0.35 34	0.50 269	1.14 94	0.02 64	0.00 1	1.12 66	0.02 99	0.70 15	1.57 261	0.31 58	0.05 58	0.06 36	0.02 16	1.45 134	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 95	0.50 269	1.01 53	0.50 315	0.04 206	0.94 25	0.08 196	3.01 132	0.65 83	0.22 52	0.09 68	3.41 310	0.27 170	0.53 86	0.37 178	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.01 272	0.40 360	0.03 190

DeepPruner_ROB	0.86 168	0.50 269	1.80 195	0.01 17	0.00 1	1.57 216	0.17 233	3.48 204	0.42 45	3.31 324	0.02 31	2.09 245	0.17 137	3.01 166	0.61 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.01 63

cf-r	0.98 191	0.51 273	2.04 220	0.25 265	0.01 103	1.40 165	0.03 140	4.47 285	1.65 270	0.95 144	0.58 160	2.63 272	0.24 162	4.19 208	0.58 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.04 214

MyStereo8	0.85 164	0.52 274	3.20 294	0.20 251	0.00 1	1.47 190	0.01 55	3.53 209	1.91 291	1.34 203	0.65 176	1.22 188	0.31 176	0.57 91	1.38 275	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.06 319	0.09 241	0.30 352

whm_eth	0.68 120	0.52 274	3.05 283	0.01 17	0.00 1	1.26 122	0.02 99	3.36 184	1.93 293	0.26 54	2.52 294	0.13 63	0.11 113	0.18 14	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 299

RAFT_CTSACE	0.68 120	0.52 274	1.74 187	0.50 315	0.05 213	1.16 77	0.00 1	2.68 115	0.66 89	0.68 112	1.60 246	1.76 221	0.80 245	0.94 109	0.13 75	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.00 1

CSP-Net	1.01 200	0.52 274	0.92 36	0.01 17	0.00 1	2.83 307	0.05 174	4.99 317	0.69 115	0.91 141	0.85 204	1.82 228	0.23 160	6.04 287	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.01 63

ETE_ROB	1.16 239	0.52 274	1.71 185	0.01 17	0.02 171	1.79 262	0.22 251	4.10 254	1.32 220	4.68 350	1.18 229	2.81 280	0.08 93	3.56 181	1.12 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 259

AASNet	0.86 168	0.53 279	1.96 209	0.04 126	0.00 1	1.70 254	0.05 174	5.13 325	1.84 281	0.93 143	1.88 262	0.96 165	0.19 147	0.67 99	0.91 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.09 291

MLCV	1.01 200	0.53 279	2.17 230	0.03 103	0.00 1	1.60 231	0.03 140	2.90 127	1.30 217	2.60 302	1.85 261	1.00 171	0.40 196	4.88 247	0.74 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 63

OMP-Stereo	1.20 244	0.54 281	0.96 43	2.39 382	0.29 335	1.58 220	0.33 287	2.01 67	0.68 102	2.68 305	1.16 226	3.10 299	0.18 141	7.40 358	0.56 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 63

TestStereo	0.61 97	0.55 282	1.84 199	0.00 1	0.00 1	0.94 25	0.00 1	1.65 54	0.23 31	0.12 39	0.03 49	0.08 47	0.06 68	6.59 314	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 306	0.55 282	2.59 267	0.22 254	0.60 360	1.70 254	0.98 330	4.31 274	1.99 299	3.12 319	5.04 338	4.41 331	2.96 336	4.72 240	1.90 295	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.14 276	0.01 63

Nwc_Net	1.94 318	0.55 282	3.79 319	0.07 177	0.08 239	2.73 300	0.04 161	6.75 375	1.11 191	2.03 263	7.92 358	4.82 340	2.11 315	4.78 242	2.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 63

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 206	0.55 282	2.52 260	0.56 324	1.00 368	1.37 156	0.00 1	3.43 196	1.35 222	2.24 275	0.35 130	2.18 257	0.58 216	4.28 211	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iRaft-Stereo_5w	1.08 215	0.56 286	2.70 271	0.02 64	0.02 171	1.20 94	0.01 55	3.18 159	0.63 73	0.14 45	2.00 269	1.62 211	1.54 287	6.69 323	1.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322	0.01 63

NCC-stereo	1.67 297	0.56 286	3.10 287	0.08 189	0.22 306	2.24 278	0.13 222	5.05 322	1.42 233	2.27 283	2.72 299	4.29 328	3.53 348	5.76 280	2.01 304	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

Abc-Net	1.67 297	0.56 286	3.10 287	0.08 189	0.22 306	2.24 278	0.13 222	5.05 322	1.42 233	2.27 283	2.72 299	4.29 328	3.53 348	5.76 280	2.01 304	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	0.98 191	0.57 289	1.21 114	0.06 157	0.17 284	1.36 151	0.02 99	3.46 201	2.18 313	0.33 61	0.01 1	1.54 202	1.42 279	6.77 329	0.15 84	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.18 356	0.11 261	0.09 291

HITNet	0.80 150	0.58 290	2.14 228	0.69 339	0.00 1	1.35 149	0.02 99	4.50 286	1.15 199	1.76 241	0.16 84	0.60 119	0.30 172	1.13 118	1.64 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NaN_ROB	2.02 323	0.58 290	2.65 269	0.29 278	0.28 334	3.19 312	5.19 390	3.84 238	2.55 331	5.31 356	1.73 255	2.30 261	1.96 311	6.78 330	3.09 330	0.01 308	0.06 323	0.03 350	0.10 333	0.10 251	0.37 361

PA-Net	1.31 257	0.59 292	3.65 314	0.06 157	0.15 277	1.44 178	0.54 308	4.08 252	2.71 334	0.78 126	1.16 226	2.32 264	0.64 228	5.96 285	1.92 298	0.01 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 259	0.59 292	1.74 187	0.02 64	0.06 221	3.25 314	0.50 307	3.45 199	1.39 226	3.70 332	0.59 169	4.59 335	0.25 165	3.58 182	2.79 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 151

4D-IteraStereo	0.35 34	0.60 294	1.93 202	0.02 64	0.09 246	1.03 35	0.07 190	1.25 34	0.34 41	0.02 2	0.03 49	0.84 152	0.10 105	0.31 47	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.07 275

GMStereo	0.25 20	0.60 294	1.28 122	0.01 17	0.00 1	0.48 12	0.00 1	0.74 19	1.24 210	0.16 47	0.03 49	0.07 44	0.09 98	0.22 23	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DPSNet	3.38 355	0.60 294	9.55 386	0.61 331	0.46 350	5.10 354	1.44 342	11.17 390	3.92 352	2.57 300	0.88 207	5.90 353	9.68 390	7.63 363	7.25 366	0.08 353	0.16 368	0.01 322	0.07 321	0.34 351	0.17 327

CBFPSM	1.39 266	0.61 297	4.29 337	0.01 17	0.01 103	3.64 328	0.03 140	3.39 188	0.80 143	0.64 108	0.21 106	6.18 356	3.70 353	2.38 153	1.82 290	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 63

iinet-f	1.68 301	0.61 297	11.37 392	0.29 278	0.03 190	4.39 344	0.04 161	3.18 159	1.10 189	1.16 183	0.58 160	2.96 291	2.76 330	2.13 150	2.46 316	0.00 1	0.02 274	0.02 345	0.00 1	0.46 364	0.01 63

dad	0.88 177	0.62 299	2.26 242	0.06 157	0.01 103	1.24 113	0.00 1	0.98 26	2.17 312	1.29 198	0.35 130	0.37 95	0.04 47	5.80 283	1.06 254	0.01 308	0.00 1	1.13 385	0.11 337	0.05 182	0.00 1

RALAANet	0.54 87	0.62 299	1.41 141	0.01 17	0.01 103	0.92 23	0.02 99	2.39 83	1.87 288	1.13 178	0.38 135	0.15 71	0.30 172	1.00 112	0.38 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.14 276	0.01 63

CFNet	1.08 215	0.62 299	2.26 242	0.26 271	0.03 190	1.40 165	0.04 161	4.45 284	2.09 303	0.48 91	0.69 187	1.31 193	0.24 162	6.63 318	0.83 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.04 214

DispNO	1.42 270	0.63 302	4.58 347	0.08 189	0.11 261	1.37 156	0.17 233	4.51 288	2.06 301	1.83 246	2.89 304	1.91 232	1.01 256	5.79 282	1.36 273	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 272	0.10 251	0.07 275

NCCL2	1.30 253	0.63 302	2.31 247	0.02 64	0.03 190	1.57 216	3.41 368	3.91 245	1.39 226	3.14 320	0.34 127	3.90 322	0.30 172	3.75 189	1.19 261	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.03 133	0.05 231

DMCA-RVC	0.90 182	0.64 304	3.30 300	0.03 103	0.04 206	1.30 134	0.06 187	2.65 109	0.73 127	3.21 321	0.09 68	0.99 170	0.66 235	3.14 169	0.99 251	0.01 308	0.04 306	0.02 345	0.01 272	0.07 211	0.01 63

CC-Net-ROB	1.86 312	0.64 304	2.55 263	1.42 376	0.19 295	3.38 321	0.04 161	4.41 280	2.45 326	0.90 138	1.31 239	0.98 169	0.18 141	6.60 315	0.53 207	1.14 385	1.60 395	7.16 392	0.00 1	1.33 381	0.32 357

LE_ROB	12.79 401	0.64 304	10.26 389	2.13 380	1.29 373	7.25 372	5.81 395	9.09 384	49.27 419	57.55 419	24.58 404	23.68 400	31.13 415	9.00 377	23.57 413	0.04 340	0.06 323	0.13 367	0.20 360	0.08 222	0.11 299

Consistency-Raft	1.36 262	0.65 307	4.81 352	0.33 286	0.32 342	1.62 241	0.11 214	3.65 219	3.80 350	0.33 61	6.12 349	0.86 153	2.14 316	0.94 109	1.25 265	0.02 330	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.01 63

AF-Net	2.17 328	0.65 307	3.53 310	0.00 1	0.09 246	2.02 272	0.48 303	6.44 366	1.70 273	3.36 325	10.22 367	4.95 343	2.81 332	4.34 214	2.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.01 63

ADCRef	2.29 332	0.65 307	5.67 366	0.10 208	0.09 246	4.81 350	0.76 321	4.75 304	1.37 223	2.88 310	1.67 250	1.62 211	2.30 319	3.77 191	14.93 391	0.02 330	0.00 1	0.01 322	0.10 333	0.20 317	0.11 299

dd	0.34 32	0.67 310	1.55 156	0.04 126	0.01 103	1.22 99	0.03 140	0.84 22	1.16 200	0.18 50	0.05 58	0.12 59	0.05 53	0.29 45	0.44 189	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

RGC	1.86 312	0.67 310	3.45 308	0.07 177	0.26 321	3.29 316	0.11 214	4.78 308	1.46 241	3.26 323	4.51 333	5.14 346	2.68 329	5.46 269	1.94 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.09 291

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 283	0.68 312	4.62 349	0.01 17	0.00 1	5.13 355	0.30 281	4.64 296	1.23 207	2.39 294	0.59 169	2.12 248	2.00 313	4.94 249	2.19 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

pmcnn	3.61 358	0.68 312	5.38 361	0.61 331	1.46 375	2.75 304	1.26 339	5.04 321	1.57 261	8.77 377	11.67 371	18.69 392	2.38 322	6.03 286	5.61 355	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.07 275

LMCR-Stereo	1.10 226	0.69 314	1.95 206	0.50 315	0.01 103	2.73 300	0.09 205	6.20 364	0.64 80	2.37 291	1.76 257	0.13 63	1.59 295	2.94 163	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 202	0.69 314	2.70 271	0.22 254	0.02 171	1.42 174	0.05 174	4.02 249	1.01 176	0.90 138	0.42 142	2.89 286	0.26 167	4.43 221	1.17 259	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.13 270	0.05 231

PSMNet_ROB	1.09 222	0.69 314	2.92 276	0.03 103	0.07 229	1.68 251	0.16 230	3.44 198	1.30 217	0.96 146	0.32 120	2.81 280	0.63 225	4.23 209	2.48 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 214

111	0.79 146	0.70 317	2.21 232	0.01 17	0.01 103	1.19 86	0.16 230	3.78 229	1.98 297	1.22 194	0.91 208	2.01 238	0.32 180	0.32 53	0.64 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.17 327

aanetorigin	2.87 341	0.73 318	8.74 384	0.23 260	0.23 311	1.61 235	2.07 349	1.76 58	1.10 189	14.21 395	10.25 368	2.93 288	3.38 346	4.98 251	4.06 338	0.10 357	0.05 315	0.09 360	0.11 337	0.57 373	0.15 321

HBP-ISP	1.45 273	0.75 319	3.02 281	0.30 280	0.10 255	4.28 341	1.49 343	4.68 297	1.29 215	3.43 329	0.78 197	0.93 161	1.01 256	6.48 311	0.36 177	0.04 340	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.03 190

StereoDRNet	1.48 276	0.75 319	4.58 347	0.05 143	0.10 255	2.49 290	1.10 334	4.62 293	1.47 243	3.38 328	0.62 175	2.29 260	0.65 233	4.52 230	2.89 326	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.01 272	0.05 182	0.07 275

CSAN	2.70 339	0.75 319	3.41 305	0.18 244	0.12 262	4.18 338	4.05 374	4.11 255	4.36 355	6.03 360	6.24 350	4.60 336	4.74 363	7.29 356	3.43 334	0.02 330	0.03 296	0.01 322	0.02 289	0.18 301	0.22 345

MeshStereo	5.78 376	0.75 319	3.04 282	0.25 265	0.14 272	7.88 378	2.09 350	9.64 385	5.18 363	20.48 405	19.06 390	22.80 397	9.54 389	9.64 383	4.88 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.03 190
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
iResNet_ROB	1.05 213	0.76 323	2.06 222	0.07 177	0.00 1	1.35 149	0.03 140	6.80 376	2.57 332	0.79 128	1.20 230	0.94 164	0.12 123	3.81 192	0.41 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 63

ELAS	8.05 385	0.76 323	4.02 325	0.95 358	1.02 369	14.85 394	6.99 404	12.80 392	11.73 383	22.43 410	27.75 408	17.88 390	15.19 400	10.96 390	11.31 381	0.22 368	0.56 388	0.23 373	0.22 366	0.50 370	0.71 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 189	0.77 325	3.36 303	0.46 310	0.01 103	1.32 138	0.09 205	4.57 291	1.26 212	1.88 251	0.22 110	1.09 181	0.42 198	1.79 144	2.09 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 259

ACRE	0.75 133	0.78 326	2.72 274	0.13 219	0.02 171	1.40 165	0.26 261	3.20 165	0.82 146	1.84 248	2.46 291	0.19 75	0.10 105	0.52 84	0.26 134	0.00 1	0.04 306	0.01 322	0.05 310	0.19 308	0.05 231

PDISCO_ROB	2.21 329	0.78 326	3.43 306	0.96 359	2.04 383	7.04 370	0.09 205	7.36 380	5.72 366	1.21 193	1.67 250	3.16 302	1.28 274	7.52 361	1.37 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 351	0.13 313

TRStereo	0.59 94	0.79 328	1.59 169	0.56 324	0.01 103	1.19 86	0.03 140	4.74 301	0.60 57	0.17 48	0.01 1	0.62 122	0.44 200	0.57 91	0.07 39	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.24 370	0.01 25	0.14 320

DGSMNet	2.23 330	0.80 329	6.10 371	0.96 359	1.73 378	3.22 313	4.12 375	5.30 334	1.11 191	1.19 186	2.48 293	3.18 303	0.65 233	4.57 236	1.33 270	1.11 384	1.37 394	1.55 386	1.26 399	1.37 382	1.28 382

SGM-ForestM	12.56 400	0.80 329	4.31 340	1.07 365	0.41 346	21.56 405	8.57 407	17.42 398	19.67 395	29.93 412	28.49 412	45.83 416	27.22 412	26.05 411	18.40 401	0.14 362	0.25 375	0.18 370	0.28 381	0.18 301	0.42 364

ELAS_RVC	7.69 383	0.80 329	4.90 354	1.06 364	1.02 369	10.00 383	9.43 409	9.75 386	14.69 387	21.83 408	20.27 395	17.88 390	16.41 402	13.01 395	10.44 379	0.22 368	0.55 387	0.28 375	0.19 357	0.35 354	0.65 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 133	0.81 332	2.38 250	0.13 219	0.03 190	1.41 169	0.27 264	3.19 163	0.84 151	1.98 258	2.56 296	0.19 75	0.10 105	0.54 88	0.26 134	0.00 1	0.05 315	0.01 322	0.05 310	0.19 308	0.05 231

GwcNet	1.67 297	0.81 332	5.52 362	0.23 260	1.21 372	4.21 339	0.62 314	3.71 223	1.57 261	1.01 162	1.65 249	3.99 325	0.52 207	5.46 269	2.30 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 272	0.35 354	0.13 313

ADCL	3.30 351	0.81 332	6.76 378	0.25 265	0.25 318	6.93 368	4.65 383	4.79 309	2.62 333	4.61 349	3.36 316	5.22 348	4.55 361	5.54 274	14.91 390	0.05 346	0.01 225	0.11 364	0.13 341	0.28 342	0.10 295

ARAFT	1.12 231	0.82 335	4.11 331	0.04 126	0.00 1	1.64 244	0.03 140	4.85 312	1.69 272	2.78 308	0.57 158	0.47 109	0.11 113	4.81 244	0.24 123	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.05 231

ADCPNet	3.63 359	0.82 335	13.20 394	0.08 189	0.43 347	7.02 369	2.23 355	4.77 306	2.41 323	4.31 344	1.96 267	7.57 367	5.16 368	6.45 310	13.80 388	0.02 330	0.75 389	0.04 352	0.90 398	0.16 290	0.53 365

Wz-Net-LNSev	1.30 253	0.85 337	6.26 374	0.02 64	0.03 190	4.02 334	0.13 222	4.21 263	1.12 195	0.77 123	0.10 70	3.60 315	1.11 262	2.68 158	1.12 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

MANE	14.02 405	0.85 337	3.53 310	2.13 380	3.75 389	18.44 398	6.14 396	22.67 413	27.90 403	33.01 414	41.08 417	41.26 415	30.90 414	23.39 406	17.99 399	0.47 379	0.76 390	0.91 384	4.04 407	0.17 294	1.00 379

DeepPrunerF	2.50 334	0.87 339	14.90 396	0.17 240	0.31 340	1.41 169	0.29 275	5.62 351	9.97 381	1.02 163	0.43 146	2.01 238	1.65 297	6.85 333	3.99 337	0.00 1	0.01 225	0.07 357	0.10 333	0.24 325	0.12 308

IPLGR_C	0.75 133	0.88 340	2.58 265	0.13 219	0.02 171	1.40 165	0.27 264	3.19 163	0.84 151	1.92 252	2.46 291	0.18 74	0.11 113	0.49 83	0.26 134	0.00 1	0.05 315	0.01 322	0.05 310	0.19 308	0.06 259

AANet_RVC	1.66 293	0.88 340	3.52 309	0.06 157	0.00 1	1.22 99	0.00 1	3.25 168	2.51 328	2.21 273	4.49 332	3.65 317	0.20 153	7.10 352	3.42 333	0.50 380	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.05 231

SANet	4.63 369	0.89 342	5.34 360	0.30 280	0.09 246	7.43 373	3.75 372	6.53 368	16.16 391	6.79 364	13.29 375	12.44 378	7.74 380	7.38 357	4.11 339	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.31 356

DN-CSS_ROB	0.77 138	0.90 343	2.01 215	0.85 351	0.00 1	1.47 190	0.01 55	2.92 128	0.93 163	0.12 39	0.53 157	0.44 105	0.16 134	4.33 213	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 347	0.01 63

SDNR	3.31 353	0.91 344	6.28 375	0.44 306	0.02 171	26.11 412	0.01 55	3.81 236	1.62 268	2.82 309	11.06 370	2.93 288	0.60 217	7.95 368	1.52 277	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.12 308

FADNet	1.20 244	0.93 345	4.51 345	0.03 103	0.06 221	2.56 293	0.16 230	4.02 249	1.42 233	0.32 60	0.06 63	1.66 217	1.07 259	5.56 275	0.87 241	0.19 367	0.02 274	0.01 322	0.01 272	0.50 370	0.03 190

GANetREF_RVC	1.10 226	0.95 346	2.98 278	0.06 157	0.00 1	2.23 277	0.18 238	3.95 246	2.53 330	0.56 97	0.32 120	1.89 231	0.66 235	5.03 252	0.51 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.04 214
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LL-Strereo	1.93 316	0.97 347	3.83 322	0.55 323	2.19 384	1.49 197	0.05 174	4.09 253	1.00 175	2.59 301	2.77 301	5.17 347	5.63 374	7.19 353	0.63 224	0.00 1	0.10 351	0.00 1	0.00 1	0.25 331	0.20 341

ADCP+	2.87 341	0.98 348	8.75 385	0.07 177	0.16 282	5.93 364	2.90 364	4.00 248	1.84 281	1.52 219	0.27 115	3.81 321	3.22 344	6.05 288	17.38 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.30 352

MFMNet_re	2.02 323	0.98 348	4.27 336	2.74 386	0.88 365	1.47 190	0.15 226	4.21 263	3.18 340	6.63 363	6.93 354	1.87 230	3.63 351	2.13 150	0.99 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322	0.05 231

PVD	5.81 377	0.99 350	5.56 364	0.72 341	0.51 354	6.72 367	0.18 238	9.90 387	23.69 397	11.45 386	19.26 392	8.18 368	9.46 388	9.24 378	9.49 376	0.02 330	0.16 368	0.00 1	0.08 326	0.18 301	0.40 363

FADNet-RVC-Resample	1.08 215	1.00 351	5.32 359	0.10 208	0.14 272	1.53 209	0.25 258	3.62 216	1.18 201	0.51 95	0.19 101	1.04 174	0.28 171	5.20 258	0.44 189	0.10 357	0.16 368	0.09 360	0.06 319	0.24 325	0.21 343

PWC_ROB	2.90 343	1.01 352	6.12 372	0.53 320	0.57 359	1.30 134	0.40 295	3.85 240	4.42 358	7.37 368	15.40 380	3.03 296	1.55 288	6.31 300	5.74 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 364	0.05 231

SHD	3.01 344	1.02 353	5.52 362	0.45 309	0.39 345	4.12 336	0.17 233	6.68 371	12.04 384	7.20 367	3.36 316	4.40 330	2.58 327	4.69 238	7.17 365	0.01 308	0.04 306	0.00 1	0.03 295	0.22 321	0.17 327

PASM	1.58 288	1.05 354	7.51 379	0.56 324	0.09 246	1.37 156	0.28 272	2.85 124	1.44 238	3.91 338	0.44 147	3.02 294	0.64 228	6.38 304	1.59 281	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.03 295	0.26 333	0.15 321

FADNet_RVC	1.15 237	1.06 355	4.34 341	0.02 64	0.06 221	2.77 305	0.04 161	3.50 205	0.80 143	0.35 73	0.32 120	0.65 126	0.09 98	5.20 258	1.56 278	0.24 373	0.34 382	0.11 364	0.33 385	0.65 377	0.60 366

FADNet-RVC	1.10 226	1.07 356	4.79 351	0.03 103	0.00 1	1.60 231	0.08 196	3.77 227	1.70 273	0.35 73	0.07 64	0.61 120	0.66 235	5.32 264	1.11 255	0.01 308	0.08 341	0.00 1	0.00 1	0.48 368	0.18 333

SAMSARA	3.32 354	1.07 356	6.25 373	0.86 355	0.31 340	7.55 375	3.87 373	5.26 333	4.20 354	7.43 369	3.35 315	10.04 375	3.83 355	6.98 347	4.83 347	0.00 1	0.14 363	0.00 1	0.05 310	0.17 294	0.22 345

iResNetv2_ROB	1.08 215	1.12 358	4.68 350	1.09 366	0.00 1	1.38 162	0.05 174	3.83 237	1.11 191	0.80 130	1.15 224	1.02 173	0.12 123	4.52 230	0.45 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 348	0.03 190

RAFT + AFF	1.63 290	1.13 359	2.62 268	0.04 126	0.80 364	2.29 281	1.03 331	5.54 347	2.06 301	1.77 242	1.81 260	1.22 188	3.65 352	6.23 296	1.57 280	0.01 308	0.35 383	0.00 1	0.01 272	0.33 348	0.12 308

Syn2CoEx	1.66 293	1.17 360	4.29 337	0.04 126	0.00 1	1.44 178	0.56 309	5.33 336	1.98 297	2.01 262	2.12 278	2.08 243	2.81 332	6.55 313	2.42 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 348	0.06 259

EDNetEfficient	6.54 380	1.17 360	33.15 407	0.66 336	1.96 380	2.07 273	3.72 371	2.80 120	14.85 388	20.02 404	9.69 366	6.59 361	10.19 391	7.19 353	15.49 393	0.03 338	0.10 351	0.01 322	0.20 360	0.62 376	0.29 351

Wz-Net-MNSev	1.85 311	1.19 362	5.61 365	0.01 17	0.00 1	4.74 349	2.16 353	4.93 315	1.48 247	3.77 334	1.24 234	1.77 223	2.56 325	4.94 249	2.61 322	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 63

XQC	2.57 336	1.20 363	6.33 376	0.18 244	0.01 103	3.84 332	0.33 287	5.24 328	3.83 351	4.43 345	1.94 265	4.58 334	3.19 342	7.19 353	8.67 373	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.03 295	0.27 336	0.19 337

RTSC	2.66 337	1.24 364	6.04 370	0.18 244	0.02 171	4.40 345	0.08 196	4.29 272	4.98 361	6.00 359	3.15 311	2.97 292	1.56 289	6.71 325	10.89 380	0.00 1	0.07 332	0.00 1	0.05 310	0.40 360	0.24 349

SQANet	2.28 331	1.25 365	2.39 251	4.17 389	2.91 385	2.60 295	0.24 257	4.17 260	0.83 148	2.42 295	0.57 158	1.59 205	0.88 250	3.30 171	0.68 229	7.35 395	0.12 358	0.47 378	0.02 289	6.56 390	3.00 391

otaku	3.17 347	1.32 366	2.49 258	6.07 392	3.26 387	4.62 347	2.15 352	5.35 337	1.34 221	2.00 259	2.54 295	3.50 314	1.49 281	3.68 183	1.11 255	7.89 396	0.23 374	1.88 387	0.03 295	7.74 393	4.78 396

Ntro	3.24 348	1.34 367	2.83 275	7.27 394	4.43 391	6.22 366	0.74 320	4.73 300	1.48 247	0.39 80	1.77 259	2.70 275	1.28 274	4.59 237	1.25 265	8.06 397	0.28 379	2.12 390	0.05 310	8.11 394	5.16 397

ADCMid	3.95 364	1.34 367	10.91 391	0.18 244	0.38 344	5.02 353	1.27 340	4.87 313	2.94 338	11.15 384	3.60 321	6.76 362	5.21 371	6.40 309	16.96 395	0.12 360	0.08 341	0.55 382	0.46 387	0.53 372	0.19 337

SGM+DAISY	4.39 367	1.34 367	5.18 357	1.01 362	0.88 365	5.61 360	2.86 363	4.88 314	3.53 343	13.29 391	13.95 377	12.66 379	7.55 379	7.98 369	5.39 354	0.23 372	0.18 371	0.15 368	0.24 370	0.29 343	0.64 368

Anonymous Stereo	1.78 307	1.37 370	7.79 380	0.42 304	0.07 229	1.49 197	3.20 365	3.31 178	1.84 281	2.75 306	1.14 222	1.84 229	0.09 98	6.89 340	3.32 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.01 63

PWCDC_ROB	3.06 345	1.38 371	3.81 320	0.14 229	0.00 1	3.14 311	0.02 99	4.40 279	12.35 385	1.08 173	23.69 402	2.01 238	2.01 314	3.87 196	2.43 315	0.24 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 375	0.08 285

GASNet	1.43 271	1.53 372	4.54 346	0.31 282	0.02 171	1.49 197	0.20 245	3.86 242	1.95 294	0.75 119	1.37 242	2.11 246	1.57 292	5.82 284	2.60 321	0.00 1	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.43 362	0.10 295

ACVNet-4b	5.67 375	1.65 373	4.43 343	9.46 400	7.11 399	8.72 380	1.68 346	6.61 369	5.76 367	0.27 55	6.49 352	11.67 376	2.43 324	8.40 372	1.56 278	9.06 401	2.34 400	10.49 400	0.02 289	9.22 400	5.98 400

LSM	7.38 382	1.68 374	22.24 402	3.99 388	40.72 419	3.54 327	4.79 387	4.74 301	6.65 372	10.25 381	13.51 376	4.49 332	3.81 354	6.91 342	5.31 353	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.26 333	14.60 415

WAO-6	11.09 395	1.69 375	3.21 295	7.54 395	7.10 398	16.34 395	6.63 402	20.12 404	38.64 413	9.67 380	19.28 393	27.53 402	10.97 394	12.43 394	11.57 383	4.26 389	2.35 401	10.54 401	0.02 289	7.59 392	4.29 394

WZ-Net	4.16 366	1.75 376	23.59 403	0.08 189	0.04 206	2.62 299	2.16 353	5.89 358	4.74 360	5.73 358	3.51 319	6.99 365	4.89 366	10.82 389	10.11 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.11 299

MFN_U_SF_RVC	3.76 361	1.77 377	9.85 387	0.84 348	0.27 326	9.50 381	0.49 305	8.07 382	3.41 342	4.81 351	3.28 314	9.40 373	3.49 347	7.76 367	8.31 372	0.41 377	0.54 386	0.52 380	0.80 396	0.89 378	0.84 374

SuperB	3.70 360	1.77 377	15.73 397	0.31 282	0.05 213	4.37 343	1.67 345	3.58 214	11.57 382	2.36 290	1.32 240	2.03 241	1.91 309	6.95 345	9.01 374	0.05 346	0.03 296	0.10 363	0.08 326	11.00 405	0.10 295

WAO-7	9.09 388	1.79 379	3.55 312	0.80 346	0.15 277	18.67 399	4.36 381	23.07 414	26.68 402	12.59 389	27.90 409	22.52 396	13.03 396	13.53 396	11.47 382	0.09 356	0.03 296	0.58 383	0.10 333	0.47 367	0.34 358

ACVNet_2	8.69 386	1.80 380	5.09 356	8.55 398	6.72 396	13.47 390	4.34 380	13.70 393	23.86 398	6.89 366	19.74 394	20.52 393	5.36 372	7.70 366	2.48 317	8.53 398	1.67 397	7.99 394	0.32 384	8.79 398	6.29 404

ACVNet_1	6.16 379	1.86 381	4.43 343	9.52 401	7.22 400	7.59 376	2.37 357	9.99 388	6.71 373	3.84 336	5.35 342	13.23 382	4.90 367	6.25 297	1.94 302	9.06 401	2.40 402	10.88 402	0.11 337	9.58 402	6.03 401

EDNetEfficientorigin	10.31 393	1.90 382	98.96 429	0.22 254	0.23 311	2.73 300	0.71 318	4.50 286	16.94 392	18.72 398	15.36 379	12.74 380	10.73 393	8.96 376	11.94 385	0.01 308	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.25 331	1.31 383

Dean	11.46 398	2.03 383	5.20 358	10.73 403	8.20 403	18.71 400	5.73 393	21.10 408	41.49 416	11.12 383	22.16 399	25.92 401	7.74 380	7.52 361	4.31 341	9.01 400	2.27 399	9.95 399	0.61 392	9.18 399	6.22 402

ADCS	5.09 373	2.15 384	16.58 398	0.34 292	0.07 229	5.91 363	4.26 377	6.73 374	6.99 375	9.44 379	6.09 347	6.57 360	5.17 370	9.54 382	21.38 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 356	0.23 348

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 374	2.33 385	8.42 383	0.33 286	0.27 326	24.60 411	8.84 408	5.50 344	9.75 380	3.82 335	8.16 361	8.53 370	1.82 304	9.44 380	5.18 352	1.02 383	1.65 396	0.33 376	0.47 388	1.06 380	0.90 376

LVE	11.10 396	2.36 386	3.34 302	9.94 402	8.13 402	21.22 404	7.75 406	16.47 397	32.55 408	8.55 375	23.64 401	23.22 399	7.93 383	10.98 391	6.65 360	9.45 403	2.55 409	11.08 403	0.58 391	9.35 401	6.28 403

Wz-Net-SNSev	2.53 335	2.49 387	10.66 390	0.39 301	0.01 103	2.73 300	0.40 295	5.02 320	1.50 251	2.15 268	2.12 278	6.48 358	1.11 262	9.47 381	5.84 357	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.06 259

AnyNet_C32	3.93 363	2.58 388	12.07 393	0.39 301	0.49 353	5.50 358	6.45 401	4.44 283	2.19 314	6.86 365	2.94 306	5.28 349	3.20 343	6.63 318	18.37 400	0.08 353	0.04 306	0.20 371	0.09 329	0.57 373	0.19 337

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 351	2.61 389	7.84 381	0.09 200	0.26 321	12.92 388	7.62 405	4.25 267	3.64 348	2.95 313	3.99 329	4.61 337	1.22 267	8.36 371	1.77 288	0.59 381	1.15 393	0.04 352	0.85 397	0.48 368	0.67 370

RTS	9.75 391	2.69 390	65.25 417	0.85 351	1.99 381	14.36 391	4.75 385	5.69 353	17.29 393	7.97 371	19.00 387	6.83 363	3.02 338	26.15 412	18.62 403	0.00 1	0.15 366	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.16 323

RTSA	9.75 391	2.69 390	65.25 417	0.85 351	1.99 381	14.36 391	4.75 385	5.69 353	17.29 393	7.97 371	19.00 387	6.83 363	3.02 338	26.15 412	18.62 403	0.00 1	0.15 366	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.16 323

IMH-64-1	9.55 389	2.76 392	2.44 252	11.17 404	9.13 404	12.03 386	5.45 391	18.33 399	15.78 389	6.59 361	18.69 385	16.95 388	6.20 375	10.63 387	8.06 369	9.46 404	2.46 403	15.42 407	1.61 400	10.89 403	6.88 405

IMH-64	9.55 389	2.76 392	2.44 252	11.17 404	9.13 404	12.03 386	5.45 391	18.33 399	15.78 389	6.59 361	18.69 385	16.95 388	6.20 375	10.63 387	8.06 369	9.46 404	2.46 403	15.42 407	1.61 400	10.89 403	6.88 405

RainbowNet	4.74 370	3.21 394	3.07 285	9.34 399	6.01 393	4.89 352	3.60 370	7.09 377	4.39 357	1.63 231	3.01 307	4.72 338	2.96 336	5.53 272	1.19 261	8.95 399	2.12 398	8.48 395	0.19 357	8.75 395	5.73 398

IMH	11.11 397	3.50 395	2.56 264	11.25 406	9.13 404	14.49 393	5.10 389	20.68 407	26.30 401	8.28 373	23.85 403	20.63 394	9.19 387	12.39 393	7.96 367	9.50 406	2.50 405	15.28 406	1.66 402	11.07 406	6.96 407

WAO-8	13.93 403	3.75 396	4.23 334	7.74 396	6.54 394	22.81 407	2.39 359	22.66 411	45.98 417	18.88 401	35.42 414	33.21 407	16.91 403	16.55 401	12.78 386	5.01 391	0.81 391	9.89 397	0.77 394	8.77 397	3.61 392

Venus	13.93 403	3.75 396	4.23 334	7.74 396	6.54 394	22.81 407	2.39 359	22.66 411	45.98 417	18.88 401	35.42 414	33.21 407	16.91 403	16.55 401	12.78 386	5.01 391	0.81 391	9.89 397	0.77 394	8.76 396	3.61 392

AnyNet_C01	6.59 381	4.31 398	36.24 409	0.96 359	0.46 350	9.96 382	5.74 394	6.02 363	3.63 347	7.59 370	8.56 362	8.83 371	3.14 341	13.74 397	20.83 408	0.12 360	0.08 341	0.25 374	0.09 329	1.01 379	0.34 358

JetBlue	13.83 402	5.03 399	33.82 408	0.84 348	6.92 397	50.14 418	20.02 416	15.09 394	8.92 379	11.33 385	17.05 382	28.25 403	18.01 407	32.60 416	18.53 402	0.32 375	0.12 358	0.15 368	0.23 368	4.59 388	4.64 395

Wz-Net-TNSev	3.91 362	5.20 400	20.57 400	0.15 231	0.01 103	7.14 371	3.57 369	6.70 373	3.57 345	1.74 236	0.58 160	7.39 366	4.33 359	8.86 375	7.99 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 289	0.24 325	0.16 323

PWCK	8.72 387	5.37 401	16.61 399	5.74 391	0.12 262	19.88 401	11.41 411	11.31 391	13.42 386	14.07 392	12.84 374	13.20 381	8.05 384	15.44 398	10.25 378	5.95 393	0.22 373	2.09 389	0.05 310	7.50 391	0.92 377

coex-ft	12.01 399	5.60 402	80.23 420	0.15 231	0.15 277	1.88 266	0.73 319	2.66 110	30.12 405	49.31 418	16.59 381	15.97 387	14.42 399	6.79 331	14.50 389	0.05 346	0.08 341	0.01 322	0.05 310	0.37 358	0.61 367

TorneroNet-64	15.45 407	5.66 403	3.44 307	13.86 407	12.03 408	28.15 414	6.27 399	19.89 403	38.68 414	12.16 388	28.06 410	35.76 410	15.44 401	19.56 404	15.40 392	9.71 407	2.52 406	19.13 410	2.70 403	12.55 408	7.94 409

TorneroNet	16.10 408	5.74 404	4.12 332	13.88 408	11.97 407	26.89 413	6.85 403	21.13 409	38.32 412	14.15 393	33.36 413	33.52 409	17.49 405	18.89 403	19.64 405	9.77 408	2.53 407	19.43 411	3.35 404	13.21 409	7.86 408

KSHMR	14.27 406	6.95 405	5.79 368	15.08 410	12.84 409	17.44 396	10.61 410	18.88 401	30.94 406	18.81 400	22.21 400	28.54 404	8.85 385	15.56 399	9.24 375	10.34 411	3.60 413	21.61 413	4.68 410	14.48 410	8.94 410

BEATNet-Init1	17.91 411	7.45 406	36.82 410	1.88 379	1.38 374	37.29 417	14.71 414	21.90 410	24.20 399	38.07 415	36.59 416	50.41 417	32.00 416	29.42 414	21.83 411	0.33 376	0.39 384	0.47 378	0.54 390	1.50 384	1.07 380

UDG	2.86 340	8.81 407	1.57 165	2.60 384	0.89 367	2.39 286	0.11 214	3.42 194	1.02 177	2.18 271	3.64 323	5.04 345	1.60 296	4.17 207	2.09 308	1.21 386	0.04 306	7.69 393	3.67 406	4.10 387	0.93 378

FADE	16.19 409	10.20 408	37.43 412	4.76 390	4.82 392	10.62 384	5.00 388	19.13 402	23.28 396	8.35 374	6.09 347	14.63 384	21.62 409	25.45 410	20.32 406	24.52 416	8.46 415	36.14 420	36.87 420	3.46 386	2.72 390

UNDER WATER-64	20.03 414	10.28 409	31.50 406	20.05 413	13.64 410	32.81 416	23.45 417	16.01 395	33.44 409	22.01 409	17.25 383	40.58 414	32.20 417	24.50 408	22.36 412	10.06 409	2.70 411	18.37 409	4.24 408	14.84 411	10.24 414

DDUNet	3.28 350	10.54 410	2.29 246	3.50 387	3.31 388	4.21 339	0.21 247	3.77 227	1.03 178	2.54 299	3.17 313	3.20 304	0.21 157	3.89 197	0.69 230	1.94 387	0.05 315	9.87 396	3.53 405	5.03 389	2.55 389

UNDER WATER	19.61 413	12.37 411	31.14 405	20.44 414	14.31 411	28.63 415	18.15 415	16.43 396	34.24 410	20.82 406	19.14 391	38.83 411	30.09 413	24.31 407	20.97 409	10.09 410	2.68 410	19.51 412	4.70 411	15.52 412	9.93 412

MADNet+	10.71 394	14.57 412	70.07 419	0.58 327	0.47 352	19.89 402	4.20 376	11.05 389	6.87 374	3.03 317	5.99 346	9.01 372	6.35 377	31.95 415	28.31 414	0.22 368	0.26 378	0.01 322	0.04 305	0.46 364	0.87 375

ktn	19.15 412	18.52 413	6.39 377	22.64 416	17.26 414	24.47 409	12.11 412	24.52 415	34.74 411	18.75 399	27.70 406	32.54 405	17.85 406	15.71 400	16.67 394	22.09 415	3.64 414	28.95 417	10.91 414	17.40 414	10.22 413

DPSimNet_ROB	25.03 416	19.56 414	24.93 404	24.36 417	17.85 415	22.25 406	25.93 418	28.52 416	29.10 404	32.61 413	28.25 411	32.87 406	26.42 410	24.51 409	40.42 416	16.75 414	13.93 417	25.19 414	22.38 417	19.96 416	24.75 420

notaker	17.52 410	21.54 415	7.84 381	18.05 412	14.44 412	17.58 397	6.43 400	20.13 405	24.44 400	21.34 407	27.71 407	39.12 412	18.78 408	19.63 405	20.40 407	11.95 412	2.71 412	25.51 415	5.85 412	17.10 413	9.78 411

DispFullNet	7.91 384	23.96 416	13.67 395	14.71 409	7.88 401	4.83 351	0.04 161	5.01 319	2.89 336	8.86 378	4.96 336	6.11 354	10.72 392	10.18 386	3.51 335	2.44 388	0.33 381	15.15 405	4.65 409	12.33 407	5.95 399

SPstereo	60.73 422	26.49 417	40.67 413	33.02 418	24.24 417	71.50 421	79.28 421	100.00 432	100.00 430	97.54 428	96.19 427	100.00 433	94.96 427	94.75 426	75.88 422	28.65 419	21.81 418	46.87 422	42.08 421	19.71 415	20.91 418

HanzoNet	29.69 417	29.33 418	21.66 401	21.75 415	19.07 416	24.58 410	12.99 413	28.87 417	40.49 415	43.09 416	44.02 418	55.65 419	44.93 418	43.17 418	44.44 417	27.88 418	9.47 416	29.77 418	15.86 416	20.94 417	15.84 416

MADNet++	47.78 419	34.15 419	37.11 411	42.94 419	41.23 420	64.94 419	30.63 419	60.79 421	53.26 420	72.08 421	61.65 420	57.68 420	54.96 419	58.03 419	59.24 420	43.01 421	36.17 421	36.07 419	22.50 418	47.50 420	41.67 422

JetRed	34.54 418	39.28 420	62.16 415	15.62 411	26.51 418	69.20 420	40.79 420	31.43 418	32.41 407	46.06 417	44.55 419	40.19 413	26.50 411	38.43 417	56.06 419	12.76 413	37.49 422	13.23 404	9.38 413	29.52 418	19.34 417

DLNR_Zeroshot_test	23.05 415	49.79 421	87.94 421	97.52 433	94.73 428	1.18 85	0.00 1	20.60 406	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 215	0.10 62	32.22 420	0.04 306	0.00 1	0.27 377	72.00 426	0.06 259

LRCNet_RVC	60.63 421	63.16 422	62.94 416	69.09 425	50.21 421	19.92 403	0.07 190	58.32 420	5.21 364	75.67 422	86.75 422	74.68 421	62.48 420	59.01 421	49.80 418	93.38 427	56.36 426	93.48 427	92.95 427	67.44 425	71.73 427

ASD4	55.28 420	67.10 423	50.57 414	44.24 420	57.82 422	92.00 423	98.23 429	54.95 419	86.61 424	58.30 420	64.61 421	50.57 418	63.33 421	58.83 420	67.37 421	25.76 417	29.60 419	26.82 416	29.01 419	42.42 419	37.42 421

xxxxx1	76.92 424	82.43 424	93.26 424	61.67 422	66.92 423	95.84 425	95.11 425	75.84 422	80.96 421	82.71 423	86.75 422	89.18 422	87.35 422	85.27 422	87.18 423	55.08 422	54.60 423	60.31 423	72.71 424	62.51 421	62.73 423

tt_ll	76.92 424	82.43 424	93.26 424	61.67 422	66.92 423	95.84 425	95.11 425	75.84 422	80.96 421	82.71 423	86.75 422	89.18 422	87.35 422	85.27 422	87.18 423	55.08 422	54.60 423	60.31 423	72.71 424	62.51 421	62.73 423

ff	76.92 424	82.43 424	93.26 424	61.67 422	66.92 423	95.84 425	95.11 425	75.84 422	80.96 421	82.71 423	86.75 422	89.18 422	87.35 422	85.27 422	87.18 423	55.08 422	54.60 423	60.31 423	72.71 424	62.51 421	62.73 423

MEDIAN_ROB	96.83 428	99.41 427	98.66 428	94.75 428	94.23 427	93.08 424	90.54 423	95.61 427	94.75 425	97.65 429	97.73 428	98.30 427	96.57 428	94.51 425	93.74 428	99.78 437	98.24 428	99.99 431	99.89 430	99.48 431	99.67 431

HaxPig	97.68 430	99.63 428	91.34 422	99.82 438	99.97 432	88.15 422	88.00 422	98.28 428	99.93 429	99.98 432	99.99 430	99.95 431	99.99 431	96.29 427	92.24 427	99.99 439	99.98 431	100.00 432	99.99 431	100.00 440	99.98 438

Anonymous_1	97.10 429	99.72 429	99.64 431	92.33 426	93.91 426	100.00 431	100.00 431	99.20 429	99.90 428	98.57 430	99.75 429	99.14 428	99.94 430	98.50 428	99.54 429	87.90 425	98.87 429	90.88 426	96.91 428	92.22 427	95.12 428

PML	89.08 427	99.72 429	92.85 423	94.72 427	94.92 429	99.54 430	97.42 428	93.50 425	95.96 426	99.77 431	92.33 426	95.35 426	93.51 426	99.96 433	91.15 426	99.98 438	31.71 420	100.00 432	45.94 422	93.46 428	69.88 426

AVERAGE_ROB	99.23 434	99.81 431	97.56 427	100.00 441	100.00 434	96.24 428	91.02 424	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	99.98 434	99.97 431	100.00 440	100.00 432	100.00 432	100.00 432	100.00 440	100.00 440

DPSMNet_ROB	99.46 436	99.94 432	99.98 433	96.59 432	100.00 434	100.00 431	100.00 431	99.81 430	100.00 430	95.87 427	100.00 431	99.32 429	100.00 432	99.79 430	99.99 432	98.46 431	100.00 432	99.86 429	100.00 432	99.52 432	100.00 440

DGTPSM_ROB	99.45 435	99.94 432	99.98 433	96.58 431	100.00 434	100.00 431	100.00 431	99.81 430	100.00 430	95.86 426	100.00 431	99.32 429	100.00 432	99.79 430	99.99 432	98.34 430	100.00 432	99.86 429	100.00 432	99.52 432	99.99 439

test_example2	98.83 431	99.97 434	99.97 432	99.96 440	99.97 432	99.46 429	99.97 430	95.54 426	100.00 430	100.00 433	100.00 431	93.37 425	93.47 425	99.93 432	99.91 430	100.00 440	99.79 430	96.64 428	98.71 429	100.00 440	100.00 440

MyStereo03	99.95 439	100.00 435	100.00 435	99.75 435	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	99.21 432	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.99 435	99.95 433

MyStereo02	99.95 439	100.00 435	100.00 435	99.75 435	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	99.21 432	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.99 435	99.95 433

MyStereo	99.95 439	100.00 435	100.00 435	99.75 435	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	99.21 432	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.99 435	99.95 433

Selective-RAFT-Error	100.00 442	100.00 435	100.00 435	100.00 441	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	100.00 440	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.99 435	99.95 433

CasAABBNet	99.94 437	100.00 435	100.00 435	99.72 434	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	99.21 432	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.96 434	99.95 433

LSM0	99.94 437	100.00 435	100.00 435	99.84 439	100.00 434	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	99.22 436	100.00 432	100.00 432	100.00 432	99.99 435	99.83 432

DPSM_ROB	99.17 432	100.00 435	100.00 435	96.28 429	98.84 430	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	93.66 428	100.00 432	100.00 432	100.00 432	96.31 429	98.27 429

DPSM	99.17 432	100.00 435	100.00 435	96.28 429	98.84 430	100.00 431	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 434	93.66 428	100.00 432	100.00 432	100.00 432	96.31 429	98.27 429

Low-res two-view benchmark