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	0.01 181	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	0.02 379	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	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.14 450

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	0.05 437	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	0.01 181	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	0.01 311	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	0.01 311	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	0.14 358	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	0.01 311	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	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.06 375

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 181	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	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.03 216	0.02 230

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 167	0.42 42	0.04 210	0.00 1	1.05 107	0.15 361	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	0.06 375

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 146	1.13 179	0.03 176	0.17 412	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	0.02 271	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	0.01 368	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	0.01 311	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	0.06 337	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	0.01 311	0.00 1	0.08 436	0.03 216	0.02 230

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	0.01 181	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	0.17 474	0.09 349	0.07 393

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	0.10 420

RSM	0.18 30	0.05 23	0.39 40	0.03 176	0.02 271	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	0.16 466	0.06 298	0.04 322

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	0.02 379	0.00 1	0.15 457	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	0.01 368	0.00 1	0.01 115

LoS_RVC	0.19 32	0.48 393	0.51 55	0.12 326	0.10 374	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 322

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	0.01 181	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.04 322

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	0.03 295	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	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.10 365	0.10 420

AIO-Stereo	0.21 41	0.07 69	0.44 44	0.03 176	0.03 295	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	0.33 522	0.05 278	0.08 406

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	0.16 466	0.08 327	0.03 292

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	0.16 466	0.08 327	0.03 292
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	0.07 456	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	0.02 271	1.14 163	0.30 423	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	0.03 295	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	0.01 311	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	0.14 394	0.07 393
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	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.02 230

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	0.18 416	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	0.03 295	0.87 58	0.00 1	1.07 67	0.15 12	0.18 144	0.01 1	0.02 8	0.72 375	0.15 57	0.09 112	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.27 509	0.08 327	0.07 393

Selective-IGEV	0.22 57	0.06 44	0.46 48	0.05 235	0.04 315	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	0.09 441	0.03 216	0.09 412

CREStereo	0.22 57	0.17 217	0.64 72	0.00 1	0.01 181	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	0.05 344

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	0.15 457	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	0.15 457	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	0.15 457	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	0.15 457	0.07 313	0.01 115

GREAT-IGEV	0.24 76	0.10 125	0.92 115	0.06 253	0.33 479	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	0.09 471	0.00 1	0.20 485	0.09 349	0.36 500

Occ-G	0.24 76	0.10 125	0.59 66	0.01 30	0.01 181	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	0.15 457	0.15 406	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	0.03 409	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	0.02 271	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	0.02 379	0.00 1	0.17 474	0.06 298	0.02 230

HUF	0.25 80	0.32 318	1.18 196	0.06 253	0.11 381	0.31 9	0.08 322	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	0.58 528	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.37 501

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	0.02 379	0.00 1	0.28 513	0.02 159	0.00 1

GMStereo	0.25 80	0.60 430	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	0.46 443	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	0.04 424	0.00 1	0.05 417	0.22 448	0.04 322

MyStereo07	0.27 84	0.27 288	0.64 72	0.02 117	0.01 181	1.64 373	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	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

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	0.02 230

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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 86	0.05 23	0.53 59	0.12 326	0.11 381	1.25 229	0.32 428	0.80 55	0.20 33	0.10 96	0.14 170	0.16 163	0.25 281	0.29 133	0.25 228	0.05 480	0.19 511	0.20 509	0.23 497	0.18 424	0.19 472

LoS	0.28 86	0.16 206	0.95 124	0.07 279	0.01 181	1.32 255	0.07 315	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	0.01 311	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	0.18 367	0.05 325	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 292

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	1.04 347	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	0.28 288	2.00 257	0.08 98	0.00 1	0.03 409	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	0.28 288	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	0.07 456	0.00 1	0.08 436	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	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 292

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	1.26 370	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	0.02 230

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	0.02 230

TANstereo	0.30 96	0.28 299	0.86 100	0.03 176	0.01 181	1.14 163	0.00 1	0.53 25	0.44 75	1.06 293	1.24 367	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	0.03 292

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	2.91 443	0.04 55	0.03 82	0.21 97	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 501	0.00 1

castereo	0.32 102	0.28 299	0.46 48	0.01 30	0.05 325	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	0.01 311	0.00 1	0.22 493	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	4.32 405	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	0.06 337	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	0.14 500	0.00 1	0.22 493	0.05 278	0.01 115

11t1	0.33 104	0.05 23	0.86 100	0.44 437	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	0.01 311	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	0.02 230

LG-Stereo	0.34 107	0.07 69	1.33 231	0.03 176	0.01 181	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	3.62 333	0.65 143	0.12 112	0.01 1	0.07 114	0.09 199	0.18 69	0.13 142	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.19 480	0.12 382	0.04 322

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	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.21 479

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	0.03 292

Pointernet	0.34 107	0.10 125	1.09 169	0.01 30	0.08 357	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	0.11 449	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 107	0.67 447	1.55 263	0.04 210	0.01 181	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	0.02 463	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	0.01 181	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	0.01 311	1.93 531	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 114	0.60 430	1.93 316	0.02 117	0.09 365	1.03 86	0.07 315	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	0.07 393

knoymous	0.35 114	0.05 23	1.11 173	0.05 235	0.01 181	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	1.57 406	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	0.07 315	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	0.24 500	0.06 298	0.08 406

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.14 180	1.14 181	0.04 210	0.05 325	1.39 283	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	0.18 477	0.01 63	0.10 420

IGEV++	0.36 118	0.19 233	0.57 65	0.09 305	0.00 1	0.35 18	0.03 235	4.62 427	0.24 50	0.12 112	0.02 87	0.03 37	0.17 251	0.24 106	0.23 214	0.00 1	0.05 437	0.00 1	0.04 412	0.09 349	0.08 406

LL-Strereo2	0.36 118	0.47 391	1.08 166	0.09 305	0.03 295	1.12 154	0.07 315	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	0.03 400	0.04 253	0.04 322

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	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.22 482

GCAP-BAT	0.37 122	0.13 167	1.16 190	0.10 316	0.12 384	1.59 355	0.04 261	0.67 43	0.43 74	0.84 247	0.89 335	0.39 201	0.07 174	0.27 128	0.49 330	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.19 480	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	0.10 420

Selective-RAFT	0.37 122	0.06 44	0.65 74	0.03 176	0.01 181	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	0.20 485	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	0.01 311	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	0.08 322	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	0.14 394	0.18 467

CroCo_RVC	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 322	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	0.14 394	0.18 467

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	0.02 230

RAFT-Stereo-weight	0.39 128	0.07 69	0.81 91	0.07 279	0.02 271	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	0.01 311	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	3.55 326	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	0.03 295	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	0.14 500	0.00 1	0.01 368	0.02 159	0.05 344

MM-Stereo_test1	0.40 132	0.13 167	1.31 227	0.64 475	0.07 347	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	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.26 463	0.02 230

CRE-IMP	0.40 132	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.05 325	1.45 310	0.46 446	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	0.17 461

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	0.03 292

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	0.34 488	0.01 115

x	0.41 134	0.04 10	0.74 85	0.54 460	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

SCV	0.42 137	0.28 299	0.68 78	0.26 398	0.16 408	0.26 8	0.05 283	4.98 454	0.63 125	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.18 477	0.25 460	0.18 467

GMOStereo	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

error version	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

test-v	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

test-2	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

raft+_RVC	0.42 137	0.48 393	1.11 173	0.51 457	0.17 412	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	0.09 471	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.19 472

Gwc-CoAtRS	0.42 137	0.12 157	1.28 217	0.03 176	0.13 390	1.03 86	0.02 187	2.33 164	0.15 12	0.35 176	0.01 1	2.27 382	0.03 82	0.20 88	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.22 493	0.01 63	0.01 115

MM-Stereo_test3	0.43 144	0.33 325	0.92 115	0.75 484	0.04 315	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.28 477	0.01 115

IGEV-Stereo+	0.43 144	0.17 217	0.46 48	0.14 346	1.06 510	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	0.01 311	0.00 1	0.15 457	1.83 525	1.61 527

CES	0.43 144	0.14 180	0.85 98	0.05 235	1.52 518	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	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 532

ROB_FTStereo_v2	0.43 144	0.09 104	1.00 134	0.06 253	0.08 357	1.57 344	0.33 431	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	0.05 344

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	1.98 406	0.35 194	0.03 82	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.05 344

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	0.31 519	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.12 436

R-Stereo Train	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 334	3.65 337	0.11 2	1.87 384	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	0.02 230

RAFT-Stereo	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 334	3.65 337	0.11 2	1.87 384	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	0.02 230
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	0.51 457	0.04 315	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	0.09 471	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.10 420

HUI-Stereo	0.45 152	0.09 104	1.08 166	0.06 253	0.08 357	1.61 363	0.32 428	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	0.05 344

RAFT-IKP	0.45 152	0.09 104	1.06 163	0.06 253	0.06 337	1.44 304	0.31 427	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	0.04 322

Reg-Stereo(zero)	0.46 155	0.04 10	1.77 303	0.01 30	0.14 396	1.20 197	0.13 354	1.13 70	0.26 54	0.05 51	0.16 181	1.75 343	1.10 396	0.67 199	0.45 317	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.12 454	0.01 63	0.09 412

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	0.15 457	0.05 278	0.01 115

testlalala	0.46 155	0.13 167	0.82 93	0.17 361	0.10 374	1.13 161	0.03 235	2.63 194	1.13 319	2.04 401	0.10 157	0.29 186	0.04 112	0.15 57	0.27 242	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.26 506	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 155	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.09 365	1.61 363	0.30 423	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	0.05 344

ICVP	0.46 155	0.08 89	1.58 273	0.01 30	0.01 181	1.10 143	0.21 384	3.80 353	0.52 79	0.42 191	0.27 221	0.33 192	0.06 157	0.57 188	0.13 142	0.00 1	0.07 456	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	0.21 432	1.17 178	0.05 283	2.07 151	0.19 28	2.98 456	0.02 87	0.12 144	0.15 243	0.25 112	0.31 265	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

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	0.02 230

H2IRNET	0.47 161	0.22 264	1.27 215	0.15 351	0.01 181	1.18 185	0.01 113	1.65 112	0.48 77	0.02 15	1.80 397	0.46 209	0.04 112	1.62 246	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.16 411	0.02 230

AE-Stereo	0.47 161	0.11 146	1.03 153	0.04 210	0.09 365	1.11 148	0.03 235	4.16 383	0.34 64	0.35 176	0.82 328	0.15 158	0.16 247	0.45 174	0.05 31	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.26 506	0.09 349	0.05 344

ToySt	0.47 161	0.25 280	2.47 389	0.04 210	0.01 181	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	0.03 400	0.10 365	0.04 322

riskmin	0.47 161	0.03 2	1.01 137	0.08 294	0.01 181	1.12 154	0.01 113	3.00 230	0.21 38	0.46 199	0.02 87	2.08 365	1.06 391	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	0.08 357	1.59 355	0.33 431	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	0.05 344

999	0.48 168	0.07 69	0.55 62	0.01 30	0.00 1	1.27 236	0.09 334	0.33 10	0.61 104	0.01 5	0.17 188	0.03 37	0.02 45	5.79 422	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	0.12 384	1.14 163	0.07 315	3.57 328	0.92 271	0.18 144	0.99 344	0.19 168	0.31 295	0.25 112	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.02 391	0.24 453	0.12 436

model_zeroshot	0.49 169	0.26 284	2.10 349	0.03 176	0.01 181	1.69 382	0.08 322	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	0.02 379	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.01 115

Anonymous3	0.49 169	0.12 157	2.21 355	0.01 30	0.00 1	2.53 429	0.09 334	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	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

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	0.01 311	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	0.07 347	1.60 359	0.27 405	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	0.05 344
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	0.07 347	1.60 359	0.27 405	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	0.05 344

test_4	0.51 176	0.10 125	1.27 215	0.01 30	0.06 337	0.97 79	0.03 235	1.12 69	0.16 18	0.27 157	3.42 457	0.65 238	0.09 199	1.59 243	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.14 394	0.00 1

iGMRVC	0.51 176	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 357	1.61 363	0.27 405	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	0.04 322

CFNet-RSSM	0.51 176	0.12 157	1.26 213	0.03 176	0.14 396	1.24 220	0.02 187	4.12 381	0.15 12	0.31 160	0.01 1	1.96 359	0.04 112	0.19 76	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.27 509	0.01 63	0.01 115

mmm	0.52 179	0.04 10	1.14 181	0.61 471	0.00 1	1.14 163	0.00 1	3.45 311	0.75 216	1.24 318	0.58 281	0.20 171	0.18 255	0.93 211	0.08 98	0.00 1	0.01 311	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	4.32 405	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	0.11 449	0.04 253	0.05 344

GANet-ADL	0.52 179	0.09 104	1.43 245	0.13 333	0.02 271	1.43 300	0.02 187	3.22 276	0.59 85	0.34 175	0.98 343	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	0.06 337	1.34 263	0.41 441	1.43 85	0.68 170	1.03 287	0.85 331	0.49 216	1.56 427	0.79 205	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 443

test-1	0.52 179	0.25 280	0.94 120	0.03 176	0.22 434	1.20 197	0.08 322	4.03 374	0.25 53	0.70 224	0.66 302	0.71 252	0.03 82	0.30 138	0.43 310	0.00 1	0.18 509	0.00 1	0.07 431	0.01 63	0.25 487

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	0.01 311	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	0.03 295	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	0.02 391	0.13 387	0.09 412

Pruner-Stereo	0.53 185	0.10 125	1.02 142	0.89 499	0.10 374	1.57 344	0.36 437	2.06 149	0.63 125	2.23 413	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	0.02 230

cross-raft	0.53 185	0.12 157	1.78 306	0.03 176	0.01 181	1.04 95	0.10 342	3.21 275	0.23 45	0.37 184	0.01 1	2.86 412	0.04 112	0.24 106	0.24 220	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.16 466	0.01 63	0.02 230

HI	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 333	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 366	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

CoSv	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 333	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 366	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

PFNet+	0.54 188	0.10 125	1.31 227	0.16 358	0.05 325	1.44 304	0.56 453	1.60 109	0.98 282	1.35 331	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	0.62 436	1.41 241	0.01 30	0.01 181	0.92 68	0.02 187	2.39 168	1.87 433	1.13 299	0.38 247	0.15 158	0.30 291	1.00 217	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.14 394	0.01 115

CASS	0.56 192	0.13 167	1.40 240	0.03 176	0.01 181	1.65 377	0.04 261	3.03 236	0.63 125	1.96 392	0.93 339	0.28 184	0.36 309	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	1.41 377	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	0.22 390	2.40 169	1.05 300	0.63 215	0.66 302	1.94 356	0.26 284	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	0.12 384	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	0.25 503	0.15 406	0.13 443

DIP-Stereo	0.58 195	0.23 272	0.90 109	0.08 294	0.00 1	1.43 300	0.01 113	6.01 504	1.38 366	0.92 260	0.11 164	0.04 55	0.19 261	0.12 46	0.07 83	0.00 1	0.01 311	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	0.79 468	1.59 277	0.56 464	0.01 181	1.19 188	0.03 235	4.74 437	0.60 94	0.17 141	0.01 1	0.62 232	0.44 323	0.57 188	0.07 83	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.24 500	0.01 63	0.14 450

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	0.03 292

RAFT	0.60 198	0.50 401	1.01 137	0.50 453	0.04 315	0.94 72	0.08 322	3.01 233	0.65 143	0.22 152	0.09 152	3.41 442	0.27 287	0.53 183	0.37 294	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.01 368	0.40 498	0.03 292

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 198	0.36 334	0.96 125	0.03 176	0.02 271	1.21 201	0.02 187	2.80 211	1.55 400	1.08 294	2.63 436	0.43 206	0.16 247	0.37 158	0.25 228	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.19 433	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	0.67 371	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	0.34 424	0.00 1	1.09 138	0.00 1	3.54 325	0.88 267	0.86 250	0.01 1	0.53 221	0.34 302	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	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.01 63	0.01 115

RAFT-Test	0.61 201	0.16 206	2.27 372	0.04 210	0.15 402	1.80 393	0.17 369	2.52 187	0.65 143	0.56 207	0.11 164	2.76 406	0.02 45	0.27 128	0.34 280	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.29 516	0.01 63	0.01 115

test_1	0.61 201	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.12 384	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.71 370	0.01 1	1.10 302	0.04 112	3.71 310	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 503	0.15 406	0.13 443

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	6.59 455	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	1.59 355	0.07 315	5.32 474	0.13 5	0.62 211	0.32 227	0.37 196	0.67 371	0.68 201	0.49 330	0.03 471	0.00 1	0.01 452	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	0.19 480	0.05 278	0.07 393

GwcNet-ADL	0.62 208	0.20 246	2.03 337	0.05 235	0.01 181	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	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 292

test_sample2	0.63 210	0.05 23	1.13 179	0.31 413	0.01 181	1.22 204	0.00 1	3.87 364	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	0.02 230

GMStereo_Zeroshot	0.63 210	0.14 180	1.54 261	0.75 484	0.00 1	1.26 233	0.01 113	1.85 133	0.31 59	1.44 348	0.58 281	1.76 344	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	0.13 390	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.96 392	0.01 1	1.10 302	0.05 130	3.75 312	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 506	0.15 406	0.13 443

Any-RAFT	0.64 213	0.08 89	1.07 164	0.03 176	0.00 1	2.77 442	0.08 322	3.57 328	1.23 334	0.96 265	0.26 217	1.61 331	0.31 295	0.72 202	0.06 70	0.00 1	0.10 480	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	0.07 347	1.29 243	0.11 345	3.47 316	1.29 352	0.67 220	0.10 157	0.63 235	0.97 389	1.25 228	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.01 368	0.11 375	0.04 322

PCWNet_CMD	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 181	1.10 143	0.00 1	2.80 211	0.97 280	0.48 201	0.28 223	2.31 386	1.50 422	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	0.37 431	0.00 1	1.19 188	0.00 1	3.04 240	1.42 376	0.72 228	1.95 404	1.16 304	0.26 284	0.97 215	0.31 265	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.02 230

MSMDNet	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 181	1.11 148	0.00 1	2.88 218	0.98 282	0.49 204	0.28 223	2.32 387	1.49 419	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	0.01 181	1.22 204	0.00 1	2.77 206	0.73 206	0.75 231	0.44 262	2.32 387	0.64 359	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	1.45 310	0.23 394	4.38 407	1.44 381	1.17 305	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	1.49 513	1.08 166	0.01 30	0.01 181	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	0.07 456	0.00 1	0.00 1	6.28 531	0.01 115

PSMNet-RUCA	0.66 220	0.48 393	1.68 292	0.01 30	0.02 271	2.02 403	0.25 397	3.93 367	1.50 394	0.37 184	1.38 376	0.11 140	0.12 229	0.64 198	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

fff	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

RAFT+CT+SA	0.66 220	0.45 379	1.22 208	0.10 316	0.30 468	1.24 220	0.02 187	4.21 388	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	0.35 525	0.13 387	0.30 491

CFNet_pseudo	0.66 220	0.17 217	2.08 346	0.00 1	0.01 181	1.22 204	0.00 1	2.79 208	0.73 206	0.78 239	0.46 267	2.32 387	0.63 356	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	1.85 430	2.61 442	0.21 209	0.09 128	0.49 334	0.33 148	0.39 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

csc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

cscssc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

UCFNet_RVC	0.66 220	0.35 329	1.20 204	0.02 117	0.30 468	1.53 337	0.01 113	3.42 306	0.67 162	1.12 298	0.73 321	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	0.50 453	0.05 325	1.16 174	0.00 1	2.68 203	0.66 152	0.68 222	1.60 382	1.76 344	0.80 379	0.94 213	0.13 142	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

DMCA	0.68 229	0.22 264	1.96 325	0.01 30	0.01 181	1.28 238	0.02 187	3.02 234	1.54 399	2.14 405	0.15 179	1.74 341	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	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.01 63	0.01 115

DCRE	0.69 231	0.35 329	1.16 190	0.06 253	0.02 271	0.91 63	0.00 1	1.05 66	0.30 58	0.98 276	7.63 498	0.72 253	0.02 45	0.16 61	0.07 83	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.21 491	0.02 159	0.03 292

DCANet-4	0.69 231	0.15 194	3.76 459	0.03 176	0.01 181	1.22 204	0.01 113	3.14 254	1.90 435	2.34 425	0.14 170	0.11 140	0.25 281	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

DCVSM-stereo	0.70 234	0.04 10	1.69 294	0.07 279	0.01 181	1.27 236	0.04 261	1.85 133	0.14 8	3.56 472	0.08 147	3.07 424	0.60 347	1.35 235	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.02 159	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 234	0.26 284	1.98 329	0.19 375	0.27 454	1.43 300	0.02 187	4.23 392	0.82 254	0.75 231	0.54 278	2.19 380	0.03 82	0.63 197	0.25 228	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.20 485	0.00 1	0.01 115

test_sample7	0.72 236	0.18 225	1.23 210	0.55 462	0.01 181	1.21 201	0.00 1	4.31 401	1.07 305	1.35 331	0.36 241	0.70 248	0.44 323	2.58 267	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

MSKI-zero shot	0.73 237	0.13 167	1.56 270	0.02 117	0.14 396	1.34 263	0.04 261	3.00 230	0.23 45	0.67 220	1.64 383	0.89 274	0.00 1	4.55 363	0.10 124	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.21 491	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	1.97 439	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	0.02 230

IGEV_Zeroshot_test	0.74 239	0.20 246	3.00 419	0.26 398	0.02 271	1.10 143	0.05 283	3.72 342	0.19 28	0.88 251	0.71 320	2.84 409	0.63 356	0.53 183	0.33 273	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.16 466	0.04 253	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 239	0.18 225	1.23 210	0.81 489	4.25 532	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	0.09 471	0.00 1	0.07 431	0.04 253	0.03 292

anonymity	0.74 239	0.15 194	1.17 193	0.16 358	0.27 454	0.71 43	0.01 113	4.70 434	1.78 424	1.15 301	1.23 365	0.31 187	1.65 435	0.54 185	0.53 339	0.02 463	0.02 379	0.00 1	0.27 509	0.02 159	0.06 375

test_5	0.74 239	0.50 401	1.55 263	0.44 437	0.25 446	1.45 310	0.01 113	4.16 383	0.78 237	0.79 241	0.17 188	0.42 205	0.64 359	3.06 286	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.21 479

NRIStereo	0.74 239	0.08 89	0.88 104	0.47 447	0.05 325	1.58 348	0.49 449	1.38 82	0.61 104	0.88 251	0.17 188	0.66 241	0.03 82	6.96 487	0.22 208	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.17 461

IER	0.75 244	0.12 157	1.93 316	0.01 30	0.00 1	2.31 419	0.02 187	2.96 226	0.98 282	1.30 321	0.96 341	1.40 317	1.19 403	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	0.81 473	2.38 380	0.13 333	0.03 295	1.41 289	0.27 405	3.19 270	0.84 260	1.98 394	2.56 435	0.19 168	0.10 207	0.54 185	0.26 236	0.00 1	0.05 437	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

IPLGR_C	0.75 244	0.88 481	2.58 397	0.13 333	0.02 271	1.40 284	0.27 405	3.19 270	0.84 260	1.92 388	2.46 430	0.18 167	0.11 217	0.49 180	0.26 236	0.00 1	0.05 437	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.06 375

ACRE	0.75 244	0.78 466	2.72 409	0.13 333	0.02 271	1.40 284	0.26 401	3.20 273	0.82 254	1.84 383	2.46 430	0.19 168	0.10 207	0.52 181	0.26 236	0.00 1	0.04 424	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

AIO-test2	0.76 248	0.80 469	1.47 250	0.12 326	0.15 402	1.22 204	0.01 113	3.17 263	0.73 206	0.36 183	1.50 379	0.16 163	0.05 130	2.37 263	0.16 171	2.85 530	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.07 393

IPLGR	0.76 248	0.21 254	2.98 417	0.06 253	0.07 347	1.24 220	0.05 283	3.09 247	1.38 366	0.62 211	0.34 235	0.75 257	0.78 377	3.35 291	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.06 375

testlalala2	0.77 250	0.13 167	1.72 298	3.72 530	2.44 526	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	0.02 379	0.00 1	0.37 526	0.01 63	0.01 115

CFNet_ucs	0.77 250	0.20 246	2.22 362	0.01 30	0.01 181	1.32 255	0.00 1	3.30 287	1.31 357	1.15 301	1.14 355	2.19 380	0.42 321	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	0.15 351	0.19 423	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 386	0.13 149	1.23 405	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

SA-5K	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 351	0.19 423	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 386	0.13 149	1.23 405	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

PSMNet-ADL	0.77 250	0.08 89	0.90 109	0.07 279	0.01 181	2.01 402	0.02 187	2.55 190	1.11 312	0.33 164	0.59 291	2.15 372	0.69 373	4.07 329	0.85 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

CFNet-ft	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 454	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 438	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 230

CFNet_RVC	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 454	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 438	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 230

DN-CSS_ROB	0.77 250	0.90 484	2.01 333	0.85 493	0.00 1	1.47 318	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	0.30 484	0.01 115

MyStereo04	0.78 258	0.27 288	3.19 430	0.02 117	0.01 181	1.64 373	0.01 113	3.64 336	2.20 458	0.98 276	0.02 87	1.29 311	0.57 344	1.10 221	0.53 339	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

MyStereo05	0.79 259	0.19 233	3.17 429	0.02 117	0.00 1	1.51 329	0.01 113	3.56 327	2.48 470	1.34 325	0.02 87	1.25 309	0.38 313	1.19 224	0.50 332	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

anonymousa	0.79 259	0.26 284	1.91 314	0.03 176	0.29 466	1.46 317	0.02 187	3.76 346	0.97 280	0.72 228	2.25 425	3.21 435	0.56 342	0.15 57	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.02 230

111	0.79 259	0.70 457	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.19 188	0.16 366	3.78 349	1.98 441	1.22 316	0.91 337	2.01 360	0.32 300	0.32 145	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.17 461

acv_ft	0.79 259	0.21 254	1.28 217	0.01 30	1.08 511	1.68 380	0.01 113	3.75 344	1.05 300	1.31 324	0.66 302	1.94 356	0.46 330	0.31 139	1.68 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

MyStereo06	0.80 263	0.19 233	2.53 393	0.02 117	0.00 1	1.51 329	0.01 113	4.61 426	0.24 50	0.89 253	0.69 313	3.14 430	1.18 402	0.58 191	0.33 273	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

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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	0.64 440	1.41 241	0.44 437	0.01 181	0.91 63	0.08 322	3.75 344	1.04 294	0.12 112	0.44 262	0.27 182	0.35 307	5.12 388	0.38 297	1.19 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

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NF-Stereo	0.82 267	0.10 125	1.12 175	1.19 513	0.01 181	1.52 334	0.29 416	2.67 202	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 445	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 513	0.01 181	1.53 337	0.29 416	2.66 198	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.25 177	0.01 14	6.38 445	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

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TVStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 513	0.01 181	1.52 334	0.29 416	2.66 198	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 445	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 271	0.43 370	3.68 456	0.03 176	0.00 1	1.22 204	0.01 113	3.26 279	1.86 431	2.61 442	0.20 207	0.09 128	2.39 462	0.34 149	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

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SA	0.83 271	0.41 358	1.17 193	0.00 1	0.20 427	1.28 238	0.01 113	3.98 369	1.86 431	0.41 190	0.96 341	0.27 182	1.33 414	4.07 329	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 474	0.14 394	0.01 115

psmg	0.83 271	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	3.28 453	0.27 405	4.83 447	0.93 275	1.92 388	1.46 378	1.81 349	0.10 207	0.61 193	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STTStereo	0.83 271	0.34 327	2.44 384	0.24 389	0.15 402	1.41 289	0.10 342	3.02 234	1.55 400	1.34 325	0.17 188	1.77 346	0.45 327	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	0.48 448	0.01 181	1.37 274	0.01 113	4.63 430	1.17 326	1.43 345	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	0.02 230

psm_up	0.84 277	0.32 318	1.44 247	0.02 117	0.00 1	1.98 401	0.05 283	3.40 302	1.04 294	2.06 402	0.40 251	1.74 341	0.45 327	3.47 299	0.24 220	0.06 488	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	6.43 536	0.05 325	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	6.37 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 477

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KMStereo	0.85 279	0.10 125	1.50 252	1.14 509	0.03 295	1.47 318	0.27 405	2.48 184	0.69 184	1.30 321	0.38 247	0.39 201	0.01 14	6.88 478	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	0.49 450	0.01 181	1.41 289	0.01 113	4.55 421	1.27 347	1.35 331	0.89 335	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	0.02 230

test_sample4	0.86 283	0.16 206	2.28 373	0.50 453	0.01 181	1.42 297	0.01 113	4.65 432	1.27 347	1.52 352	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	0.02 230

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AASNet	0.86 283	0.53 411	1.96 325	0.04 210	0.00 1	1.70 384	0.05 283	5.13 464	1.84 427	0.93 261	1.88 400	0.96 284	0.19 261	0.67 199	0.91 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.09 412

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LCNet	0.87 290	0.18 225	0.97 131	0.14 346	0.26 449	1.19 188	0.22 390	2.36 165	0.71 199	1.82 381	0.21 209	0.11 140	2.56 464	5.56 412	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.81 514

HHNet	0.87 290	0.25 280	1.78 306	0.16 358	0.08 357	1.30 249	0.44 444	1.93 139	0.64 136	1.41 344	5.92 486	0.14 155	1.79 441	0.35 154	0.95 385	0.05 480	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.14 394	0.01 115

UPFNet	0.87 290	0.09 104	2.05 342	0.00 1	0.00 1	1.90 399	0.11 345	3.41 304	0.83 257	2.15 406	0.10 157	1.92 354	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	2.17 408	1.70 391	2.59 395	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	0.49 450	0.01 181	1.41 289	0.01 113	4.55 421	1.27 347	1.43 345	1.12 353	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	0.02 230

tt1	0.88 294	0.27 288	1.25 212	0.08 294	0.00 1	3.36 458	0.02 187	3.03 236	6.40 512	0.33 164	0.66 302	0.05 83	0.40 319	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

HH	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 392	0.10 374	0.62 40	0.00 1	3.79 350	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 456	0.81 380	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

HanStereo	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 392	0.10 374	0.62 40	0.00 1	3.79 350	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 456	0.81 380	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

dad	0.88 294	0.62 436	2.26 369	0.06 253	0.01 181	1.24 220	0.00 1	0.98 64	2.17 455	1.29 320	0.35 238	0.37 196	0.04 112	5.80 423	1.06 390	0.01 441	0.00 1	1.13 525	0.11 449	0.05 278	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 294	0.38 343	1.45 248	0.60 468	0.00 1	1.36 269	0.02 187	4.55 421	0.69 184	0.71 226	0.32 227	1.56 325	0.61 350	4.55 363	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.08 327	0.02 230

test_sample6	0.89 301	0.17 217	2.23 364	0.48 448	0.01 181	1.43 300	0.01 113	4.49 418	1.40 372	1.43 345	1.12 353	0.64 237	0.14 240	3.86 321	0.42 308	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

PSMNet-RSSM	0.90 302	0.44 375	1.35 235	0.13 333	0.00 1	1.37 274	0.03 235	4.79 445	0.85 264	1.11 297	0.49 272	2.15 372	0.35 307	4.09 333	0.73 368	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.01 115

DMCA-RVC	0.90 302	0.64 440	3.30 438	0.03 176	0.04 315	1.30 249	0.06 307	2.65 197	0.73 206	3.21 462	0.09 152	0.99 289	0.66 366	3.14 287	0.99 387	0.01 441	0.04 424	0.02 477	0.01 368	0.07 313	0.01 115

G2L-ROB	0.91 304	0.54 413	1.97 327	0.01 30	0.00 1	1.45 310	0.00 1	3.38 297	1.31 357	1.36 336	0.07 141	3.25 440	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	1.43 512	2.72 409	0.06 253	0.16 408	1.16 174	0.00 1	2.26 161	0.77 233	1.02 282	1.17 360	0.25 177	0.04 112	5.17 389	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.02 230

DDVS	0.92 306	0.16 206	1.39 239	0.21 377	0.27 454	3.17 449	0.26 401	2.56 191	0.62 117	0.70 224	0.81 326	2.17 378	0.45 327	5.26 394	0.29 254	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.02 230

iRaft-Stereo_20w	0.92 306	0.15 194	2.68 403	0.24 389	0.06 337	1.36 269	0.28 413	7.46 524	0.34 64	1.56 362	0.37 245	0.62 232	1.24 408	1.25 228	0.34 280	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.13 443

CoDeX	0.94 308	0.34 327	2.09 347	0.05 235	0.20 427	1.49 325	0.20 382	5.89 499	1.57 406	0.66 219	0.67 311	1.05 294	0.32 300	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	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.18 265	7.23 521	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.09 349	0.04 322

xx1	0.95 310	0.27 288	1.28 217	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.18 265	7.23 521	0.33 164	0.69 313	0.73 254	0.12 229	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	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	0.01 181	2.14 408	0.01 113	4.31 401	1.07 305	1.35 331	0.36 241	0.70 248	0.44 323	2.58 267	0.34 280	0.53 518	0.00 1	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 230

SACVNet	0.96 311	0.36 334	1.49 251	0.05 235	0.00 1	1.62 369	0.28 413	3.86 362	1.28 351	1.79 380	0.80 325	1.59 327	0.07 174	5.29 396	0.48 328	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 115

G2L-Stereo_test	0.97 313	0.60 430	1.95 321	0.21 377	0.01 181	1.63 372	0.10 342	3.19 270	1.01 289	1.98 394	0.11 164	3.22 437	0.51 336	4.38 347	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.02 230

BUS	0.97 313	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	5.85 501	0.03 235	5.40 477	0.93 275	2.26 419	0.66 302	2.39 391	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	0.77 465	3.36 441	0.46 443	0.01 181	1.32 255	0.09 334	4.57 425	1.26 341	1.88 386	0.22 213	1.09 300	0.42 321	1.79 252	2.09 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

qqq1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

fff1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 311	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	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

scenet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

ssnet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

raft_robust	0.98 316	0.57 424	1.21 207	0.06 253	0.17 412	1.36 269	0.02 187	3.46 314	2.18 456	0.33 164	0.01 1	1.54 323	1.42 417	6.77 470	0.15 162	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.18 477	0.11 375	0.09 412

cf-r	0.98 316	0.51 405	2.04 341	0.25 392	0.01 181	1.40 284	0.03 235	4.47 417	1.65 415	0.95 263	0.58 281	2.63 396	0.24 277	4.19 335	0.58 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 322

RAFT_R40	0.99 323	0.05 23	1.26 213	0.71 481	0.20 427	1.65 377	0.67 460	1.94 141	0.61 104	1.05 290	1.15 356	1.80 348	1.47 418	6.91 483	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	0.86 497	0.01 181	1.97 400	0.01 113	3.67 340	1.49 392	1.77 378	1.09 349	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	2.83 444	0.05 283	4.99 455	0.69 184	0.91 258	0.85 331	1.82 351	0.23 275	6.04 428	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	1.60 359	0.03 235	2.90 220	1.30 355	2.60 441	1.85 399	1.00 290	0.40 319	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	1.39 517	0.26 449	1.33 261	0.32 428	2.52 187	0.66 152	1.58 363	0.81 326	1.16 304	1.58 431	6.51 453	0.43 310	0.00 1	0.12 491	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 292

GwcNet-RSSM	1.02 327	0.69 453	2.70 405	0.22 381	0.02 271	1.42 297	0.05 283	4.02 372	1.01 289	0.90 255	0.42 255	2.89 413	0.26 284	4.43 351	1.17 396	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.13 387	0.05 344

NINENet	1.03 329	0.22 264	1.30 225	0.10 316	0.01 181	5.85 501	0.03 235	4.41 412	1.25 340	1.55 361	0.60 297	2.39 391	0.06 157	2.72 277	0.05 31	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.00 1

HGLStereo	1.03 329	0.18 225	1.50 252	0.01 30	0.01 181	1.41 289	0.01 113	3.41 304	0.82 254	1.05 290	3.09 447	2.11 368	1.24 408	4.51 359	1.18 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

G2L-Stereo	1.04 331	0.55 416	2.62 400	0.02 117	0.11 381	1.41 289	0.02 187	3.45 311	0.99 286	1.37 338	0.14 170	3.10 427	0.24 277	5.96 425	0.66 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.04 322

SMFormer	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

tta	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ffm	1.04 331	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	3.03 236	6.40 512	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

Sa-1000	1.04 331	0.39 350	1.17 193	0.00 1	0.20 427	1.33 261	0.03 235	4.19 386	1.81 425	0.99 280	5.33 482	0.61 229	0.15 243	4.07 329	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.13 387	0.00 1

SST-Stereo	1.04 331	0.05 23	1.16 190	0.72 482	0.23 439	1.70 384	0.58 456	1.92 138	1.46 384	1.19 308	1.09 349	1.60 329	1.93 448	6.92 485	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	0.85 493	0.04 315	1.25 229	0.00 1	3.37 294	0.45 76	1.22 316	0.50 273	3.70 452	0.02 45	3.91 324	0.05 31	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.20 485	0.03 216	0.02 230

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 331	0.55 416	2.52 392	0.56 464	1.00 507	1.37 274	0.00 1	3.43 308	1.35 363	2.24 414	0.35 238	2.18 379	0.58 346	4.28 338	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	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	0.76 463	2.06 343	0.07 279	0.00 1	1.35 267	0.03 235	6.80 519	2.57 475	0.79 241	1.20 363	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	1.16 511	0.56 496	1.58 348	0.25 397	1.50 97	0.60 94	2.38 432	1.23 365	0.63 235	0.30 291	6.85 474	0.43 310	0.16 501	0.01 311	0.00 1	0.07 431	0.18 424	0.18 467

UGAM	1.08 341	0.19 233	2.83 411	0.05 235	0.01 181	1.09 138	0.11 345	2.89 219	0.64 136	0.08 70	2.46 430	3.64 449	0.08 189	6.99 489	0.25 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.27 468	0.04 322

hknet	1.08 341	0.13 167	2.07 344	0.01 30	0.00 1	3.32 455	0.21 384	5.40 477	0.92 271	2.26 419	0.66 302	3.43 443	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	0.02 271	1.20 197	0.01 113	3.18 265	0.63 125	0.14 125	2.00 408	1.62 333	1.54 425	6.69 464	1.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 115

FADNet-RVC-Resample	1.08 341	1.00 492	5.32 501	0.10 316	0.14 396	1.53 337	0.25 397	3.62 333	1.18 327	0.51 205	0.19 202	1.04 293	0.28 288	5.20 391	0.44 313	0.10 494	0.16 506	0.09 497	0.06 427	0.24 453	0.21 479

TDLM	1.08 341	0.49 398	1.43 245	0.27 403	0.00 1	1.56 343	2.12 496	3.10 248	1.75 422	1.36 336	0.93 339	1.06 296	0.49 334	6.21 435	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.02 230

CFNet	1.08 341	0.62 436	2.26 369	0.26 398	0.03 295	1.40 284	0.04 261	4.45 416	2.09 446	0.48 201	0.69 313	1.31 312	0.24 277	6.63 459	0.83 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.04 322

PS-NSSS	1.08 341	0.45 379	1.70 296	0.02 117	0.01 181	1.37 274	0.01 113	4.38 407	2.09 446	1.15 301	2.65 437	0.65 238	0.07 174	6.35 443	0.56 346	0.16 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 341	1.12 499	4.68 491	1.09 508	0.00 1	1.38 280	0.05 283	3.83 357	1.11 312	0.80 243	1.15 356	1.02 292	0.12 229	4.52 360	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.03 292

GMM-Stereo	1.09 349	0.05 23	1.62 279	0.13 333	0.22 434	1.41 289	0.87 468	2.31 163	0.62 117	2.75 446	3.14 448	0.54 223	0.90 386	5.33 400	0.13 142	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.01 63	1.80 529

hitnet-ft	1.09 349	0.39 350	1.45 248	0.04 210	0.00 1	1.34 263	0.22 390	3.34 293	2.25 461	1.48 350	1.11 351	4.17 459	0.37 311	4.73 371	0.79 373	0.01 441	0.00 1	0.03 482	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	1.59 355	0.18 374	4.29 399	1.40 372	0.85 249	0.36 241	2.30 384	0.62 355	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	0.69 453	2.92 414	0.03 176	0.07 347	1.68 380	0.16 366	3.44 310	1.30 355	0.96 265	0.32 227	2.81 407	0.63 356	4.23 336	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 322

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 353	0.35 329	4.53 487	0.18 367	0.37 480	0.79 46	0.00 1	5.71 495	0.74 213	0.40 188	0.64 299	4.47 469	1.41 416	1.42 236	0.30 262	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.28 513	0.17 416	0.14 450

LMCR-Stereo	1.10 353	0.69 453	1.95 321	0.50 453	0.01 181	2.73 437	0.09 334	6.20 507	0.64 136	2.37 430	1.76 394	0.13 149	1.59 433	2.94 281	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 353	0.42 364	1.72 298	0.28 405	0.01 181	1.37 274	0.11 345	6.25 508	0.84 260	1.05 290	0.67 311	1.61 331	0.79 378	6.11 431	0.63 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 322

FADNet-RVC	1.10 353	1.07 497	4.79 492	0.03 176	0.00 1	1.60 359	0.08 322	3.77 347	1.70 419	0.35 176	0.07 141	0.61 229	0.66 366	5.32 399	1.11 391	0.01 441	0.08 467	0.00 1	0.00 1	0.48 508	0.18 467

GANetREF_RVC	1.10 353	0.95 487	2.98 417	0.06 253	0.00 1	2.23 414	0.18 374	3.95 368	2.53 473	0.56 207	0.32 227	1.89 353	0.66 366	5.03 383	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.04 322
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	0.28 405	0.00 1	1.45 310	0.48 447	3.26 279	1.64 414	2.93 450	1.22 364	1.51 320	0.37 311	6.09 430	0.50 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.01 115

ARAFT	1.12 359	0.82 476	4.11 472	0.04 210	0.00 1	1.64 373	0.03 235	4.85 448	1.69 418	2.78 447	0.57 279	0.47 212	0.11 217	4.81 374	0.24 220	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.05 344

ac_64	1.12 359	0.18 225	1.64 282	0.18 367	0.25 446	1.48 324	0.02 187	4.97 453	1.47 386	0.69 223	0.45 266	4.94 480	0.46 330	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	0.12 326	0.02 271	1.51 329	0.06 307	4.01 371	1.51 396	2.61 442	0.66 302	4.40 466	0.48 333	3.67 305	1.30 407	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

ITSA-stereo	1.13 361	0.14 180	1.59 277	0.17 361	0.04 315	1.40 284	0.14 358	5.66 492	3.10 483	0.74 230	0.35 238	0.62 232	1.06 391	5.53 408	1.63 419	0.03 471	0.00 1	0.09 497	0.06 427	0.07 313	0.07 393

UNet	1.13 361	0.24 276	4.21 474	0.01 30	0.02 271	2.31 419	0.02 187	3.06 241	0.76 227	1.17 305	0.14 170	2.73 404	1.58 431	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	2.07 405	0.37 438	5.20 465	1.87 433	2.00 396	0.87 333	3.09 426	0.55 341	1.31 231	3.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.12 436

EAI-Stereo	1.14 364	0.12 157	1.19 201	0.21 377	0.32 477	1.84 396	2.32 501	5.42 480	1.19 329	1.02 282	5.66 484	0.48 213	0.60 347	0.86 208	0.62 357	0.00 1	0.13 496	0.00 1	0.65 533	0.02 159	0.17 461

delet	1.14 364	0.32 318	1.56 270	0.03 176	0.17 412	2.86 446	1.03 475	4.25 393	2.14 453	1.03 287	1.17 360	1.64 338	0.92 387	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	0.27 454	1.32 255	3.25 510	2.41 176	0.64 136	2.93 450	1.92 402	0.15 158	5.39 514	3.42 296	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 344

FADNet_RVC	1.15 367	1.06 496	4.34 482	0.02 117	0.06 337	2.77 442	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	0.24 510	0.34 521	0.11 502	0.33 522	0.65 517	0.60 507

ETE_ROB	1.16 369	0.52 406	1.71 297	0.01 30	0.02 271	1.79 392	0.22 390	4.10 379	1.32 359	4.68 492	1.18 362	2.81 407	0.08 189	3.56 303	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 375

DLCB_ROB	1.17 370	0.22 264	1.28 217	0.08 294	0.00 1	1.51 329	0.23 394	3.39 300	1.52 397	3.43 470	2.00 408	3.40 441	0.31 295	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	0.01 181	1.65 377	0.17 369	3.46 314	1.39 368	3.89 479	1.01 346	1.60 329	0.53 338	4.35 343	3.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

testlalala_base	1.19 372	0.11 146	0.90 109	0.07 279	0.05 325	1.19 188	0.01 113	4.28 398	0.15 12	0.04 46	0.01 1	0.24 173	0.04 112	0.12 46	0.29 254	7.21 537	1.13 533	0.00 1	0.25 503	7.61 535	0.00 1

KYRaft	1.19 372	0.05 23	0.94 120	0.06 253	0.24 443	1.25 229	0.78 466	2.48 184	0.61 104	3.23 463	7.13 497	1.00 290	2.77 470	1.43 237	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 528

RAFT-345	1.19 372	0.06 44	1.55 263	0.54 460	0.13 390	1.53 337	0.25 397	0.56 33	1.76 423	1.20 310	7.85 499	0.93 280	0.05 130	6.87 477	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	2.39 524	0.29 466	1.58 348	0.33 431	2.01 147	0.68 170	2.68 445	1.16 358	3.10 427	0.18 255	7.40 501	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	0.02 271	2.20 412	0.11 345	4.39 410	2.52 472	2.19 411	2.20 424	2.66 397	0.70 374	3.42 296	1.25 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 322

MMNet	1.20 375	0.27 288	3.59 452	0.09 305	0.00 1	4.15 475	0.01 113	3.63 335	1.19 329	1.93 391	0.32 227	1.35 315	1.23 405	4.42 350	1.84 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

FADNet	1.20 375	0.93 486	4.51 486	0.03 176	0.06 337	2.56 430	0.16 366	4.02 372	1.42 376	0.32 162	0.06 136	1.66 339	1.07 393	5.56 412	0.87 377	0.19 504	0.02 379	0.01 452	0.01 368	0.50 510	0.03 292

Prome-Stereo	1.23 379	0.06 44	0.93 119	0.12 326	0.24 443	1.26 233	0.67 460	2.53 189	0.69 184	2.08 403	8.70 505	0.76 258	2.91 474	2.12 259	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 526

DispNO	1.25 380	0.52 406	3.40 443	0.11 325	0.05 325	1.45 310	0.01 113	3.73 343	1.68 417	1.34 325	1.59 381	3.15 431	1.12 400	5.56 412	1.14 395	0.00 1	0.02 379	0.03 482	0.12 454	0.05 278	0.03 292

DAS	1.26 381	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 181	1.28 238	1.18 479	3.80 353	1.58 410	4.60 489	2.37 428	1.53 321	0.53 338	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	0.01 181	1.28 238	1.18 479	3.80 353	1.58 410	4.60 489	2.37 428	1.53 321	0.53 338	5.63 418	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	5.98 511	0.10 316	0.01 181	1.76 388	0.02 187	5.08 463	2.90 480	1.54 360	1.98 406	2.03 363	0.81 380	3.01 284	0.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.03 216	0.03 292

NOSS_ROB	1.29 383	0.22 264	1.35 235	0.64 475	0.16 408	2.56 430	0.00 1	4.14 382	2.37 465	2.29 424	1.76 394	2.84 409	0.02 45	6.80 473	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428

Wz-Net-LNSev	1.30 385	0.85 478	6.26 516	0.02 117	0.03 295	4.02 472	0.13 354	4.21 388	1.12 317	0.77 236	0.10 157	3.60 447	1.11 397	2.68 274	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

IIG-Stereo	1.30 385	0.48 393	1.04 157	2.41 525	0.05 325	1.61 363	0.14 358	2.59 193	0.68 170	2.97 455	2.28 426	3.08 425	0.57 344	7.41 502	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	0.03 295	3.74 469	0.86 467	2.71 204	1.23 334	3.09 459	0.41 254	2.93 415	1.49 419	6.12 432	1.35 409	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

NCCL2	1.30 385	0.63 439	2.31 375	0.02 117	0.03 295	1.57 344	3.41 512	3.91 366	1.39 368	3.14 461	0.34 235	3.90 455	0.30 291	3.75 312	1.19 398	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.03 216	0.05 344

PA-Net	1.31 389	0.59 428	3.65 453	0.06 253	0.15 402	1.44 304	0.54 452	4.08 376	2.71 477	0.78 239	1.16 358	2.32 387	0.64 359	5.96 425	1.92 438	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.06 375
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	1.17 512	0.03 295	4.08 473	0.05 283	5.61 487	0.67 162	1.53 354	0.70 319	3.47 445	2.62 467	3.24 289	0.24 220	0.01 441	0.01 311	0.11 502	0.00 1	0.13 387	0.00 1

LALA_ROB	1.33 391	0.59 428	1.74 300	0.02 117	0.06 337	3.25 452	0.50 451	3.45 311	1.39 368	3.70 474	0.59 291	4.59 473	0.25 281	3.58 304	2.79 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 230

PAM	1.34 392	0.13 167	2.83 411	0.30 409	0.31 474	2.21 413	0.30 423	5.05 460	0.23 45	0.82 245	1.11 351	9.08 512	2.34 459	0.90 210	0.44 313	0.00 1	0.13 496	0.00 1	0.31 518	0.03 216	0.28 489

DRaft	1.34 392	0.12 157	1.19 201	0.06 253	0.01 181	1.64 373	0.43 443	1.86 135	0.14 8	3.76 475	5.27 481	0.41 204	4.38 500	5.49 407	1.68 422	0.01 441	0.06 446	0.00 1	0.07 431	0.07 313	0.11 428

ttt	1.35 394	0.05 23	1.09 169	0.46 443	0.01 181	1.61 363	0.00 1	5.61 487	1.97 439	1.75 373	2.10 415	1.40 317	0.11 217	4.81 374	6.07 500	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

Consistency-Raft	1.36 395	0.65 444	4.81 493	0.33 418	0.32 477	1.62 369	0.11 345	3.65 337	3.80 494	0.33 164	6.12 490	0.86 271	2.14 454	0.94 213	1.25 402	0.02 463	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.01 115

FINET	1.36 395	0.46 383	4.05 468	0.22 381	0.73 502	1.03 86	0.00 1	3.57 328	5.71 509	1.59 364	1.64 383	0.49 216	0.19 261	5.53 408	1.90 435	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 292

HSM	1.36 395	0.40 355	1.07 164	0.01 30	0.30 468	1.73 387	0.03 235	5.89 499	1.22 333	1.83 382	1.36 374	4.78 477	1.30 413	6.61 458	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	0.70 501	1.23 219	0.26 401	4.19 386	2.36 464	1.45 349	3.16 451	4.23 462	0.82 383	4.56 365	0.88 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.02 230

CBFPSM	1.39 399	0.61 434	4.29 478	0.01 30	0.01 181	3.64 466	0.03 235	3.39 300	0.80 248	0.64 218	0.21 209	6.18 494	3.70 493	2.38 264	1.82 429	0.00 1	0.01 311	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	0.01 181	1.88 397	0.05 283	7.24 521	1.71 421	3.63 473	3.63 461	3.21 435	0.36 309	4.25 337	0.44 313	0.01 441	0.01 311	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	0.13 390	3.97 471	0.29 416	2.42 177	1.91 436	0.81 244	3.55 459	3.02 421	1.26 410	3.35 291	2.05 447	0.04 474	0.01 311	0.04 485	0.04 412	0.39 497	0.05 344

GASNet	1.43 402	1.53 514	4.54 488	0.31 413	0.02 271	1.49 325	0.20 382	3.86 362	1.95 438	0.75 231	1.37 375	2.11 368	1.57 430	5.82 424	2.60 464	0.00 1	0.05 437	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.10 420

ASMatch	1.44 403	0.14 180	2.15 351	0.60 468	0.21 432	1.21 201	0.26 401	0.96 63	0.66 152	0.29 159	11.75 514	0.93 280	2.37 460	6.73 467	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.04 322

PAM_32	1.45 404	0.13 167	2.69 404	0.26 398	0.30 468	2.15 411	0.29 416	4.92 451	0.22 42	0.84 247	2.02 410	9.57 515	3.27 485	0.97 215	0.56 346	0.00 1	0.12 491	0.00 1	0.31 518	0.04 253	0.27 488

HBP-ISP	1.45 404	0.75 459	3.02 420	0.30 409	0.10 374	4.28 479	1.49 487	4.68 433	1.29 352	3.43 470	0.78 323	0.93 280	1.01 390	6.48 452	0.36 293	0.04 474	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.03 292

GrayStereo	1.46 406	0.03 2	0.87 102	0.63 474	0.20 427	1.24 220	4.61 526	2.85 216	0.62 117	4.98 495	4.00 469	0.45 208	4.67 503	3.37 293	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 529	0.01 63	0.01 115

TransformOpticalFlow	1.47 407	0.31 314	3.22 436	0.66 477	0.08 357	1.54 341	0.09 334	3.84 358	1.58 410	1.66 368	2.32 427	3.60 447	3.12 479	6.99 489	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	0.02 271	1.05 107	4.32 522	2.11 152	0.22 42	1.08 294	4.24 470	1.93 355	4.19 498	6.76 469	1.87 433	0.00 1	0.00 1	0.04 485	0.00 1	0.05 278	0.00 1

StereoDRNet	1.48 408	0.75 459	4.58 489	0.05 235	0.10 374	2.49 427	1.10 478	4.62 427	1.47 386	3.38 469	0.62 298	2.29 383	0.65 364	4.52 360	2.89 469	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.01 368	0.05 278	0.07 393

TCMNet	1.49 410	0.57 424	5.20 499	0.13 333	1.39 515	1.81 394	0.17 369	4.03 374	1.26 341	1.72 371	2.98 445	1.95 358	0.46 330	5.01 382	2.55 463	0.00 1	0.06 446	0.06 490	0.00 1	0.37 495	0.16 456

DEmStereo	1.51 411	0.08 89	2.17 352	0.09 305	0.02 271	1.76 388	0.90 470	1.47 95	0.60 94	2.46 437	6.42 493	1.08 298	5.16 509	6.21 435	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	4.64 488	0.08 322	4.41 412	1.21 332	1.25 319	1.05 348	2.90 414	0.93 388	6.70 465	2.48 459	0.01 441	0.00 1	0.07 491	0.00 1	0.27 468	0.05 344

RYNet	1.52 412	0.35 329	3.38 442	0.25 392	0.04 315	2.31 419	0.03 235	4.62 427	1.47 386	1.14 300	0.34 235	4.52 471	1.38 415	6.36 444	4.23 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

1111x	1.53 414	0.06 44	1.77 303	0.27 403	0.00 1	2.12 407	0.01 113	5.63 491	1.65 415	1.53 354	1.67 386	0.92 275	0.64 359	6.18 433	8.17 513	0.00 1	0.01 311	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	3.20 528	1.69 382	0.06 307	3.27 285	2.12 448	0.77 236	1.29 371	5.32 489	1.69 438	6.60 456	2.17 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 416	0.68 449	4.62 490	0.01 30	0.00 1	5.13 495	0.30 423	4.64 431	1.23 334	2.39 433	0.59 291	2.12 370	2.00 451	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	1.04 505	0.27 454	1.47 318	0.66 459	1.57 107	0.61 104	1.68 369	0.82 328	1.62 333	2.29 456	6.18 433	11.63 528	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	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	5.51 484	2.25 461	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	5.51 484	2.25 461	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

CBMV	1.56 418	0.24 276	1.92 315	0.31 413	0.03 295	2.90 447	4.33 523	3.79 350	1.81 425	4.98 495	1.73 392	2.70 402	1.68 437	3.81 317	0.92 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.08 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 421	0.69 453	7.27 521	0.30 409	0.44 485	0.87 58	0.02 187	6.19 506	0.84 260	0.45 196	6.17 491	4.35 465	1.17 401	1.32 234	0.48 328	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.34 524	0.26 463	0.12 436

PASM	1.58 422	1.05 495	7.51 522	0.56 464	0.09 365	1.37 274	0.28 413	2.85 216	1.44 381	3.91 480	0.44 262	3.02 421	0.64 359	6.38 445	1.59 418	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.26 463	0.15 453

UGAM-zero	1.60 423	0.15 194	2.43 382	0.12 326	0.28 464	1.07 124	0.04 261	5.96 503	0.26 54	1.18 307	0.22 213	8.02 506	4.54 501	6.89 481	0.27 242	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.29 516	0.01 63	0.15 453

YMNet	1.62 424	0.68 449	3.67 454	0.14 346	0.30 468	4.52 485	0.21 384	3.52 322	1.23 334	2.94 452	4.94 475	4.18 460	0.38 313	2.85 279	2.12 450	0.05 480	0.13 496	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

YMNet_1	1.62 424	0.68 449	3.67 454	0.14 346	0.30 468	4.52 485	0.21 384	3.52 322	1.23 334	2.94 452	4.94 475	4.18 460	0.38 313	2.85 279	2.12 450	0.05 480	0.13 496	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

DRN-Test	1.62 424	0.23 272	3.72 457	0.18 367	0.13 390	3.34 457	0.19 380	5.93 502	2.01 444	4.14 483	0.76 322	2.12 370	1.78 440	5.22 393	2.62 466	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.03 216	0.01 115

RAFT + AFF	1.63 427	1.13 500	2.62 400	0.04 210	0.80 503	2.29 418	1.03 475	5.54 486	2.06 445	1.77 378	1.81 398	1.22 307	3.65 492	6.23 437	1.57 417	0.01 441	0.35 522	0.00 1	0.01 368	0.33 485	0.12 436

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 427	0.45 379	2.21 355	1.53 519	0.18 416	4.33 480	0.41 441	3.37 294	1.40 372	0.54 206	0.65 300	3.10 427	0.11 217	4.93 378	0.60 355	4.57 532	0.51 524	0.00 1	0.00 1	1.37 522	2.39 531

ACV-stereo	1.64 429	0.27 288	2.94 415	0.04 210	0.04 315	6.31 507	0.18 374	1.81 129	0.22 42	0.23 153	0.01 1	10.52 517	5.41 515	4.07 329	0.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

ff1	1.65 430	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	3.03 236	6.40 512	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

CrosDoStereo	1.66 431	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 347	1.38 280	6.16 541	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 463	0.96 284	4.79 505	7.00 491	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 431	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 347	1.38 280	6.16 541	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 463	0.96 284	4.79 505	7.00 491	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 431	1.17 501	4.29 478	0.04 210	0.00 1	1.44 304	0.56 453	5.33 475	1.98 441	2.01 399	2.12 417	2.08 365	2.81 471	6.55 454	2.42 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.06 375

AANet_RVC	1.66 431	0.88 481	3.52 448	0.06 253	0.00 1	1.22 204	0.00 1	3.25 277	2.51 471	2.21 412	4.49 471	3.65 450	0.20 267	7.10 494	3.42 475	0.50 517	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

STrans-v2	1.67 435	0.36 334	3.28 437	0.02 117	0.19 423	1.45 310	0.08 322	6.69 515	1.49 392	2.00 396	2.86 442	3.67 451	3.88 496	7.04 493	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet	1.67 435	0.81 473	5.52 504	0.23 387	1.21 512	4.21 477	0.62 458	3.71 341	1.57 406	1.01 281	1.65 385	3.99 458	0.52 337	5.46 405	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.35 491	0.13 443

NCC-stereo	1.67 435	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 434	2.24 415	0.13 354	5.05 460	1.42 376	2.27 422	2.72 438	4.29 463	3.53 488	5.76 420	2.01 444	0.04 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

Abc-Net	1.67 435	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 434	2.24 415	0.13 354	5.05 460	1.42 376	2.27 422	2.72 438	4.29 463	3.53 488	5.76 420	2.01 444	0.04 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230
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	1.68 439	0.61 434	11.37 534	0.29 407	0.03 295	4.39 482	0.04 261	3.18 265	1.10 310	1.16 304	0.58 281	2.96 418	2.76 469	2.13 260	2.46 458	0.00 1	0.02 379	0.02 477	0.00 1	0.46 504	0.01 115

Anonymous_2	1.69 440	0.05 23	1.31 227	0.08 294	0.03 295	1.22 204	0.01 113	3.25 277	0.19 28	0.76 234	0.13 168	2.68 401	1.99 450	0.39 162	0.13 142	0.05 480	0.25 514	3.27 534	14.54 559	3.40 526	0.01 115

ccnet	1.70 441	0.20 246	1.95 321	0.26 398	0.18 416	3.72 468	1.22 481	4.22 391	1.43 380	2.37 430	3.96 467	3.45 444	1.51 423	4.69 368	4.47 484	0.06 488	0.00 1	0.09 497	0.01 368	0.10 365	0.01 115

CBMV_ROB	1.70 441	0.11 146	1.98 329	0.46 443	0.00 1	2.85 445	0.91 471	4.27 396	2.21 459	4.02 482	5.00 478	2.97 419	2.32 458	5.40 403	1.35 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

U	1.74 443	0.03 2	0.99 133	0.03 176	7.39 543	10.20 526	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	9.67 539	5.13 555	0.01 63	0.00 1

DANet	1.74 443	0.22 264	3.06 422	0.75 484	0.44 485	2.46 426	0.35 436	3.40 302	1.41 375	4.22 484	1.56 380	5.03 482	0.56 342	6.29 440	5.00 492	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.08 406
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-	1.75 445	19.48 556	12.37 536	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	0.06 427	0.07 313	0.92 518

RP	1.76 446	0.55 416	2.59 399	0.22 381	0.60 499	1.70 384	0.98 474	4.31 401	1.99 443	3.12 460	5.04 479	4.41 468	2.96 475	4.72 370	1.90 435	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.14 394	0.01 115

xxxx	1.78 447	0.07 69	1.02 142	0.00 1	0.01 181	1.44 304	0.00 1	5.81 498	1.53 398	1.37 338	1.91 401	1.08 298	0.05 130	4.37 346	16.98 540	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

test_xeample	1.79 448	0.08 89	1.03 153	0.02 117	0.00 1	1.44 304	0.00 1	5.48 482	1.84 427	1.65 367	2.17 423	0.37 196	0.06 157	4.00 328	17.67 542	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

SGM-Forest	1.84 449	0.08 89	1.31 227	0.15 351	0.22 434	3.52 464	2.46 506	3.85 360	2.16 454	5.29 497	3.90 465	3.71 453	1.56 427	6.28 439	1.90 435	0.01 441	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 491
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	1.85 450	1.19 503	5.61 507	0.01 30	0.00 1	4.74 489	2.16 498	4.93 452	1.48 390	3.77 476	1.24 367	1.77 346	2.56 464	4.94 379	2.61 465	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

FAT-Stereo	1.86 451	0.19 233	3.31 439	0.17 361	0.03 295	1.78 391	0.97 472	4.76 441	2.79 478	4.22 484	4.87 474	5.31 488	2.83 473	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	1.86 451	0.67 447	3.45 447	0.07 279	0.26 449	3.29 454	0.11 345	4.78 444	1.46 384	3.26 464	4.51 472	5.14 484	2.68 468	5.46 405	1.94 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.09 412

CC-Net-ROB	1.86 451	0.64 440	2.55 395	1.42 518	0.19 423	3.38 459	0.04 261	4.41 412	2.45 469	0.90 255	1.31 372	0.98 288	0.18 255	6.60 456	0.53 339	1.14 525	1.60 537	7.16 535	0.00 1	1.33 521	0.32 496

GANet	1.90 454	0.43 370	1.83 311	0.39 433	0.00 1	2.24 415	3.37 511	3.90 365	1.44 381	2.17 408	9.66 507	2.57 394	1.09 395	6.88 478	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.10 365	0.03 292

LL-Strereo	1.93 455	0.97 488	3.83 463	0.55 462	2.19 525	1.49 325	0.05 283	4.09 378	1.00 288	2.59 440	2.77 440	5.17 485	5.63 516	7.19 496	0.63 358	0.00 1	0.10 480	0.00 1	0.00 1	0.25 460	0.20 477

DISCO	1.93 455	0.18 225	2.44 384	0.67 479	0.53 493	5.25 496	0.00 1	5.43 481	1.56 405	2.09 404	0.91 337	6.48 496	0.89 385	8.55 517	3.60 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

edge stereo	1.94 457	0.40 355	3.82 462	0.15 351	0.09 365	1.81 394	0.45 445	4.77 442	2.21 459	3.36 466	3.94 466	8.39 508	1.72 439	5.75 419	1.69 424	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.17 416	0.01 115

Nwc_Net	1.94 457	0.55 416	3.79 460	0.07 279	0.08 357	2.73 437	0.04 261	6.75 518	1.11 312	2.03 400	7.92 500	4.82 478	2.11 453	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	1.94 457	0.35 329	4.85 494	0.32 417	0.01 181	2.41 424	0.34 435	5.79 496	3.55 488	0.82 245	5.11 480	1.63 336	1.08 394	7.63 506	1.41 413	0.91 522	2.53 549	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 322

S-Stereo	2.00 460	0.30 313	5.74 509	0.24 389	0.23 439	2.51 428	1.90 492	4.74 437	5.15 506	2.42 434	5.80 485	2.85 411	0.72 375	5.08 387	2.17 452	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 322

psmorigin	2.01 461	0.37 338	10.25 530	0.22 381	0.03 295	1.62 369	0.19 380	3.31 288	1.05 300	4.92 494	3.14 448	5.85 490	2.21 455	5.31 398	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 230

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FTStereo	2.16 466	0.03 2	1.42 244	0.17 361	0.13 390	1.42 297	4.67 528	2.44 178	0.63 125	3.36 466	17.95 527	0.78 267	4.17 497	4.41 349	0.14 153	0.15 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 523

AF-Net	2.17 467	0.65 444	3.53 449	0.00 1	0.09 365	2.02 403	0.48 447	6.44 509	1.70 419	3.36 466	10.22 509	4.95 481	2.81 471	4.34 342	2.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.01 115

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SHD	3.01 484	1.02 494	5.52 504	0.45 442	0.39 482	4.12 474	0.17 369	6.68 514	12.04 528	7.20 510	3.36 455	4.40 466	2.58 466	4.69 368	7.17 507	0.01 441	0.04 424	0.00 1	0.03 400	0.22 448	0.17 461

PWCDC_ROB	3.06 485	1.38 511	3.81 461	0.14 346	0.00 1	3.14 448	0.02 187	4.40 411	12.35 529	1.08 294	23.69 546	2.01 360	2.01 452	3.87 322	2.43 457	0.24 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 515	0.08 406

SPS-STEREO	3.08 486	0.49 398	2.49 390	0.21 377	0.24 443	3.67 467	1.24 482	5.80 497	2.43 468	10.68 525	8.00 501	9.48 514	3.59 490	8.11 513	5.08 493	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 487	1.32 507	2.49 390	6.07 535	3.26 529	4.62 487	2.15 497	5.35 476	1.34 362	2.00 396	2.54 434	3.50 446	1.49 419	3.68 306	1.11 391	7.89 540	0.23 513	1.88 530	0.03 400	7.74 536	4.78 540

Ntro	3.24 488	1.34 508	2.83 411	7.27 537	4.43 533	6.22 506	0.74 464	4.73 436	1.48 390	0.39 187	1.77 396	2.70 402	1.28 411	4.59 367	1.25 402	8.06 541	0.28 518	2.12 533	0.05 417	8.11 537	5.16 541

NVStereoNet_ROB	3.25 489	0.46 383	2.71 407	0.34 424	0.56 496	2.36 422	0.87 468	4.56 424	4.47 503	4.55 488	14.09 520	11.93 519	3.23 484	9.79 527	3.14 474	0.43 515	0.03 409	0.53 521	0.31 518	0.36 493	0.38 503
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	3.28 490	10.54 552	2.29 374	3.50 529	3.31 530	4.21 477	0.21 384	3.77 347	1.03 292	2.54 438	3.17 452	3.20 434	0.21 272	3.89 323	0.69 365	1.94 528	0.05 437	9.87 540	3.53 548	5.03 530	2.55 533

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ADCL	3.30 491	0.81 473	6.76 520	0.25 392	0.25 446	6.93 509	4.65 527	4.79 445	2.62 476	4.61 491	3.36 455	5.22 486	4.55 502	5.54 411	14.91 534	0.05 480	0.01 311	0.11 502	0.13 456	0.28 477	0.10 420

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test_sample8	3.62 499	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 181	2.14 408	0.01 113	4.38 407	1.04 294	6.51 503	0.58 281	14.04 526	6.94 521	5.58 416	8.70 516	0.53 518	16.52 561	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 230

ADCPNet	3.63 500	0.82 476	13.20 537	0.08 294	0.43 484	7.02 510	2.23 500	4.77 442	2.41 466	4.31 486	1.96 405	7.57 505	5.16 509	6.45 451	13.80 532	0.02 463	0.75 529	0.04 485	0.90 538	0.16 411	0.53 506

SuperB	3.70 501	1.77 519	15.73 540	0.31 413	0.05 325	4.37 481	1.67 490	3.58 331	11.57 526	2.36 429	1.32 373	2.03 363	1.91 447	6.95 486	9.01 518	0.05 480	0.03 409	0.10 501	0.08 436	11.00 548	0.10 420

MFN_U_SF_RVC	3.76 502	1.77 519	9.85 529	0.84 490	0.27 454	9.50 523	0.49 449	8.07 525	3.41 486	4.81 493	3.28 453	9.40 513	3.49 487	7.76 510	8.31 514	0.41 514	0.54 525	0.52 520	0.80 536	0.89 518	0.84 515

Wz-Net-TNSev	3.91 503	5.20 542	20.57 543	0.15 351	0.01 181	7.14 512	3.57 513	6.70 516	3.57 489	1.74 372	0.58 281	7.39 504	4.33 499	8.86 518	7.99 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.24 453	0.16 456

AnyNet_C32	3.93 504	2.58 530	12.07 535	0.39 433	0.49 491	5.50 498	6.45 545	4.44 415	2.19 457	6.86 508	2.94 444	5.28 487	3.20 482	6.63 459	18.37 544	0.08 490	0.04 424	0.20 509	0.09 441	0.57 513	0.19 472

ADCMid	3.95 505	1.34 508	10.91 533	0.18 367	0.38 481	5.02 493	1.27 484	4.87 449	2.94 481	11.15 527	3.60 460	6.76 500	5.21 512	6.40 450	16.96 539	0.12 497	0.08 467	0.55 522	0.46 527	0.53 512	0.19 472

SGM_RVC	4.07 506	0.38 343	1.98 329	0.84 490	0.26 449	6.20 505	2.37 502	6.45 510	3.57 489	11.56 530	9.27 506	15.55 529	6.78 520	10.07 529	4.60 487	0.22 505	0.25 514	0.20 509	0.23 497	0.26 463	0.34 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 507	1.75 518	23.59 546	0.08 294	0.04 315	2.62 436	2.16 498	5.89 499	4.74 504	5.73 500	3.51 458	6.99 503	4.89 507	10.82 533	10.11 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.11 428

xyz-stereo	4.23 508	0.09 104	35.65 552	0.02 117	0.00 1	17.93 541	0.01 113	1.93 139	0.42 72	1.61 365	14.74 521	2.67 398	0.15 243	7.15 495	1.87 433	0.00 1	0.01 311	0.24 513	0.00 1	0.04 253	0.01 115

test_for_model	4.23 508	22.88 559	0.91 113	12.40 550	10.47 550	1.08 133	0.06 307	4.08 376	1.36 364	1.91 387	0.09 152	0.15 158	0.03 82	0.10 34	0.22 208	7.44 539	1.43 536	0.00 1	0.01 368	18.08 558	1.99 530

SGM+DAISY	4.39 510	1.34 508	5.18 498	1.01 504	0.88 504	5.61 500	2.86 508	4.88 450	3.53 487	13.29 534	13.95 519	12.66 521	7.55 522	7.98 512	5.39 496	0.23 509	0.18 509	0.15 506	0.24 500	0.29 479	0.64 509

WCMA_ROB	4.54 511	0.48 393	3.19 430	0.49 450	0.63 500	5.38 497	2.57 507	4.70 434	3.77 493	14.17 537	19.02 532	15.47 528	9.03 529	6.73 467	4.85 490	0.01 441	0.05 437	0.01 452	0.01 368	0.08 327	0.16 456

SANet	4.63 512	0.89 483	5.34 502	0.30 409	0.09 365	7.43 514	3.75 516	6.53 511	16.16 536	6.79 507	13.29 517	12.44 520	7.74 523	7.38 500	4.11 481	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.31 495

RainbowNet	4.74 513	3.21 536	3.07 423	9.34 542	6.01 535	4.89 492	3.60 514	7.09 520	4.39 501	1.63 366	3.01 446	4.72 476	2.96 475	5.53 408	1.19 398	8.95 543	2.12 540	8.48 538	0.19 480	8.75 538	5.73 542

MSMD_ROB	4.94 514	0.43 370	2.58 397	0.12 326	0.01 181	8.43 521	1.09 477	4.25 393	4.11 497	13.11 533	26.36 549	13.95 525	13.88 542	7.45 503	2.92 470	0.10 494	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

FCDSN-DC	5.04 515	0.15 194	1.83 311	0.22 381	0.44 485	5.60 499	1.66 489	5.22 466	4.37 500	14.49 539	21.86 540	20.65 538	11.88 538	7.66 508	4.55 486	0.02 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 344
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 516	2.15 526	16.58 541	0.34 424	0.07 347	5.91 503	4.26 521	6.73 517	6.99 518	9.44 522	6.09 488	6.57 498	5.17 511	9.54 525	21.38 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 493	0.23 485

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 517	2.33 527	8.42 525	0.33 418	0.27 454	24.60 555	8.84 552	5.50 483	9.75 524	3.82 477	8.16 503	8.53 509	1.82 442	9.44 523	5.18 494	1.02 523	1.65 538	0.33 516	0.47 528	1.06 520	0.90 517

ACVNet-4b	5.67 518	1.65 515	4.43 484	9.46 543	7.11 541	8.72 522	1.68 491	6.61 512	5.76 511	0.27 157	6.49 494	11.67 518	2.43 463	8.40 515	1.56 415	9.06 545	2.34 542	10.49 544	0.02 391	9.22 543	5.98 544

MeshStereo	5.78 519	0.75 459	3.04 421	0.25 392	0.14 396	7.88 519	2.09 495	9.64 529	5.18 507	20.48 549	19.06 533	22.80 540	9.54 532	9.64 526	4.88 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.03 292
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	5.81 520	0.99 491	5.56 506	0.72 482	0.51 492	6.72 508	0.18 374	9.90 531	23.69 542	11.45 529	19.26 535	8.18 507	9.46 531	9.24 521	9.49 520	0.02 463	0.16 506	0.00 1	0.08 436	0.18 424	0.40 504

FC-DCNN	6.09 521	0.18 225	2.35 378	0.42 436	0.53 493	7.80 518	1.42 485	8.14 526	7.07 519	19.05 546	22.10 541	22.85 541	13.84 541	9.42 522	6.44 501	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 375

ACVNet_1	6.16 522	1.86 523	4.43 484	9.52 544	7.22 542	7.59 517	2.37 502	9.99 532	6.71 516	3.84 478	5.35 483	13.23 524	4.90 508	6.25 438	1.94 442	9.06 545	2.40 544	10.88 546	0.11 449	9.58 545	6.03 545

FC-DCNN v2	6.25 523	0.19 233	2.31 375	0.44 437	0.55 495	8.05 520	1.51 488	8.71 527	7.22 520	19.24 547	22.98 544	24.00 544	13.47 540	9.80 528	6.51 502	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 344

EDNetEfficient	6.54 524	1.17 501	33.15 550	0.66 477	1.96 521	2.07 405	3.72 515	2.80 211	14.85 533	20.02 548	9.69 508	6.59 499	10.19 534	7.19 496	15.49 537	0.03 471	0.10 480	0.01 452	0.20 485	0.62 516	0.29 490

AnyNet_C01	6.59 525	4.31 540	36.24 553	0.96 501	0.46 488	9.96 524	5.74 538	6.02 505	3.63 491	7.59 513	8.56 504	8.83 510	3.14 480	13.74 541	20.83 552	0.12 497	0.08 467	0.25 514	0.09 441	1.01 519	0.34 497

LSM	7.38 526	1.68 516	22.24 545	3.99 531	40.72 562	3.54 465	4.79 531	4.74 437	6.65 515	10.25 524	13.51 518	4.49 470	3.81 494	6.91 483	5.31 495	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.26 463	14.60 559

ELAS_RVC	7.69 527	0.80 469	4.90 495	1.06 506	1.02 508	10.00 525	9.43 553	9.75 530	14.69 532	21.83 552	20.27 538	17.88 533	16.41 546	13.01 539	10.44 523	0.22 505	0.55 526	0.28 515	0.19 480	0.35 491	0.65 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 528	23.96 560	13.67 538	14.71 553	7.88 544	4.83 491	0.04 261	5.01 457	2.89 479	8.86 521	4.96 477	6.11 492	10.72 535	10.18 530	3.51 477	2.44 529	0.33 520	15.15 549	4.65 552	12.33 550	5.95 543

ELAS	8.05 529	0.76 463	4.02 466	0.95 500	1.02 508	14.85 537	6.99 548	12.80 536	11.73 527	22.43 554	27.75 552	17.88 533	15.19 544	10.96 534	11.31 525	0.22 505	0.56 527	0.23 512	0.22 493	0.50 510	0.71 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 530	1.80 522	5.09 497	8.55 541	6.72 538	13.47 533	4.34 524	13.70 537	23.86 543	6.89 509	19.74 537	20.52 536	5.36 513	7.70 509	2.48 459	8.53 542	1.67 539	7.99 537	0.32 521	8.79 541	6.29 548

PWCK	8.72 531	5.37 543	16.61 542	5.74 534	0.12 384	19.88 545	11.41 555	11.31 535	13.42 531	14.07 535	12.84 516	13.20 523	8.05 527	15.44 542	10.25 522	5.95 535	0.22 512	2.09 532	0.05 417	7.50 533	0.92 518

WAO-7	9.09 532	1.79 521	3.55 451	0.80 488	0.15 402	18.67 543	4.36 525	23.07 558	26.68 547	12.59 532	27.90 553	22.52 539	13.03 539	13.53 540	11.47 526	0.09 493	0.03 409	0.58 523	0.10 445	0.47 507	0.34 497

IMH-64-1	9.55 533	2.76 534	2.44 384	11.17 547	9.13 547	12.03 529	5.45 535	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 528	16.95 531	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 545	15.42 551	1.61 543	10.89 546	6.88 549

IMH-64	9.55 533	2.76 534	2.44 384	11.17 547	9.13 547	12.03 529	5.45 535	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 528	16.95 531	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 545	15.42 551	1.61 543	10.89 546	6.88 549

RTS	9.75 535	2.69 532	65.25 561	0.85 493	1.99 522	14.36 534	4.75 529	5.69 493	17.29 538	7.97 514	19.00 530	6.83 501	3.02 477	26.15 556	18.62 547	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

RTSA	9.75 535	2.69 532	65.25 561	0.85 493	1.99 522	14.36 534	4.75 529	5.69 493	17.29 538	7.97 514	19.00 530	6.83 501	3.02 477	26.15 556	18.62 547	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

EDNetEfficientorigin	10.31 537	1.90 524	98.96 574	0.22 381	0.23 439	2.73 437	0.71 462	4.50 419	16.94 537	18.72 541	15.36 522	12.74 522	10.73 536	8.96 519	11.94 529	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.25 460	1.31 525

MADNet+	10.71 538	14.57 554	70.07 563	0.58 467	0.47 490	19.89 546	4.20 520	11.05 533	6.87 517	3.03 458	5.99 487	9.01 511	6.35 519	31.95 559	28.31 558	0.22 505	0.26 517	0.01 452	0.04 412	0.46 504	0.87 516

WAO-6	11.09 539	1.69 517	3.21 433	7.54 538	7.10 540	16.34 538	6.63 546	20.12 548	38.64 558	9.67 523	19.28 536	27.53 546	10.97 537	12.43 538	11.57 527	4.26 531	2.35 543	10.54 545	0.02 391	7.59 534	4.29 538

LVE	11.10 540	2.36 528	3.34 440	9.94 545	8.13 545	21.22 548	7.75 550	16.47 541	32.55 553	8.55 518	23.64 545	23.22 542	7.93 526	10.98 535	6.65 503	9.45 547	2.55 551	11.08 547	0.58 531	9.35 544	6.28 547

IMH	11.11 541	3.50 537	2.56 396	11.25 549	9.13 547	14.49 536	5.10 533	20.68 551	26.30 546	8.28 516	23.85 547	20.63 537	9.19 530	12.39 537	7.96 509	9.50 550	2.50 547	15.28 550	1.66 545	11.07 549	6.96 551

Dean	11.46 542	2.03 525	5.20 499	10.73 546	8.20 546	18.71 544	5.73 537	21.10 552	41.49 561	11.12 526	22.16 542	25.92 545	7.74 523	7.52 504	4.31 483	9.01 544	2.27 541	9.95 543	0.61 532	9.18 542	6.22 546

coex-ft	12.01 543	5.60 544	80.23 565	0.15 351	0.15 402	1.88 397	0.73 463	2.66 198	30.12 550	49.31 563	16.59 524	15.97 530	14.42 543	6.79 472	14.50 533	0.05 480	0.08 467	0.01 452	0.05 417	0.37 495	0.61 508

SGM-ForestM	12.56 544	0.80 469	4.31 481	1.07 507	0.41 483	21.56 549	8.57 551	17.42 542	19.67 540	29.93 556	28.49 556	45.83 560	27.22 556	26.05 555	18.40 545	0.14 499	0.25 514	0.18 508	0.28 513	0.18 424	0.42 505

LE_ROB	12.79 545	0.64 440	10.26 531	2.13 522	1.29 513	7.25 513	5.81 539	9.09 528	49.27 564	57.55 564	24.58 548	23.68 543	31.13 559	9.00 520	23.57 557	0.04 474	0.06 446	0.13 505	0.20 485	0.08 327	0.11 428

JetBlue	13.83 546	5.03 541	33.82 551	0.84 490	6.92 539	50.14 562	20.02 560	15.09 538	8.92 523	11.33 528	17.05 525	28.25 547	18.01 551	32.60 560	18.53 546	0.32 512	0.12 491	0.15 506	0.23 497	4.59 529	4.64 539

WAO-8	13.93 547	3.75 538	4.23 475	7.74 539	6.54 536	22.81 551	2.39 504	22.66 555	45.98 562	18.88 544	35.42 558	33.21 551	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 531	9.89 541	0.77 534	8.77 540	3.61 536

Venus	13.93 547	3.75 538	4.23 475	7.74 539	6.54 536	22.81 551	2.39 504	22.66 555	45.98 562	18.88 544	35.42 558	33.21 551	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 531	9.89 541	0.77 534	8.76 539	3.61 536

MANE	14.02 549	0.85 478	3.53 449	2.13 522	3.75 531	18.44 542	6.14 540	22.67 557	27.90 548	33.01 558	41.08 561	41.26 559	30.90 558	23.39 550	17.99 543	0.47 516	0.76 530	0.91 524	4.04 550	0.17 416	1.00 521

KSHMR	14.27 550	6.95 547	5.79 510	15.08 554	12.84 553	17.44 539	10.61 554	18.88 545	30.94 551	18.81 543	22.21 543	28.54 548	8.85 528	15.56 543	9.24 519	10.34 555	3.60 555	21.61 557	4.68 553	14.48 553	8.94 554

TorneroNet-64	15.45 551	5.66 545	3.44 446	13.86 551	12.03 552	28.15 558	6.27 543	19.89 547	38.68 559	12.16 531	28.06 554	35.76 554	15.44 545	19.56 548	15.40 536	9.71 551	2.52 548	19.13 554	2.70 546	12.55 551	7.94 553

TorneroNet	16.10 552	5.74 546	4.12 473	13.88 552	11.97 551	26.89 557	6.85 547	21.13 553	38.32 557	14.15 536	33.36 557	33.52 553	17.49 549	18.89 547	19.64 549	9.77 552	2.53 549	19.43 555	3.35 547	13.21 552	7.86 552

FADE	16.19 553	10.20 550	37.43 556	4.76 533	4.82 534	10.62 527	5.00 532	19.13 546	23.28 541	8.35 517	6.09 488	14.63 527	21.62 553	25.45 554	20.32 550	24.52 560	8.46 558	36.14 564	36.87 564	3.46 527	2.72 534

notaker	17.52 554	21.54 558	7.84 523	18.05 556	14.44 556	17.58 540	6.43 544	20.13 549	24.44 545	21.34 551	27.71 551	39.12 556	18.78 552	19.63 549	20.40 551	11.95 556	2.71 554	25.51 559	5.85 556	17.10 556	9.78 555

BEATNet-Init1	17.91 555	7.45 548	36.82 554	1.88 521	1.38 514	37.29 561	14.71 558	21.90 554	24.20 544	38.07 559	36.59 560	50.41 561	32.00 560	29.42 558	21.83 555	0.33 513	0.39 523	0.47 518	0.54 530	1.50 524	1.07 522

ktn	19.15 556	18.52 555	6.39 519	22.64 560	17.26 558	24.47 553	12.11 556	24.52 559	34.74 556	18.75 542	27.70 550	32.54 549	17.85 550	15.71 544	16.67 538	22.09 559	3.64 556	28.95 561	10.91 558	17.40 557	10.22 557

UNDER WATER	19.61 557	12.37 553	31.14 548	20.44 558	14.31 555	28.63 559	18.15 559	16.43 540	34.24 555	20.82 550	19.14 534	38.83 555	30.09 557	24.31 551	20.97 553	10.09 554	2.68 552	19.51 556	4.70 554	15.52 555	9.93 556

UNDER WATER-64	20.03 558	10.28 551	31.50 549	20.05 557	13.64 554	32.81 560	23.45 561	16.01 539	33.44 554	22.01 553	17.25 526	40.58 558	32.20 561	24.50 552	22.36 556	10.06 553	2.70 553	18.37 553	4.24 551	14.84 554	10.24 558

DLNR_Zeroshot_test	23.05 559	49.79 564	87.94 566	97.52 578	94.73 573	1.18 185	0.00 1	20.60 550	0.14 8	0.02 15	0.02 87	0.02 8	0.02 45	4.35 343	0.10 124	32.22 563	0.04 424	0.00 1	0.27 509	72.00 570	0.06 375

DPSimNet_ROB	25.03 560	19.56 557	24.93 547	24.36 561	17.85 559	22.25 550	25.93 562	28.52 560	29.10 549	32.61 557	28.25 555	32.87 550	26.42 554	24.51 553	40.42 560	16.75 558	13.93 560	25.19 558	22.38 561	19.96 559	24.75 563

HanzoNet	29.69 561	29.33 561	21.66 544	21.75 559	19.07 560	24.58 554	12.99 557	28.87 561	40.49 560	43.09 561	44.02 562	55.65 563	44.93 563	43.17 562	44.44 561	27.88 562	9.47 559	29.77 562	15.86 560	20.94 560	15.84 560

JetRed	34.54 562	39.28 563	62.16 559	15.62 555	26.51 561	69.20 564	40.79 564	31.43 562	32.41 552	46.06 562	44.55 563	40.19 557	26.50 555	38.43 561	56.06 564	12.76 557	37.49 566	13.23 548	9.38 557	29.52 561	19.34 561

MADNet++	47.78 563	34.15 562	37.11 555	42.94 562	41.23 563	64.94 563	30.63 563	60.79 566	53.26 565	72.08 566	61.65 565	57.68 564	54.96 564	58.03 563	59.24 565	43.01 565	36.17 565	36.07 563	22.50 562	47.50 563	41.67 565

ASD4	55.28 564	67.10 567	50.57 557	44.24 563	57.82 565	92.00 567	98.23 574	54.95 564	86.61 569	58.30 565	64.61 566	50.57 562	63.33 566	58.83 564	67.37 566	25.76 561	29.60 563	26.82 560	29.01 563	42.42 562	37.42 564

TCMNet-wrong-test	55.95 565	78.75 568	71.85 564	90.95 570	89.50 570	78.08 565	71.33 565	38.19 563	12.35 529	40.71 560	51.28 564	59.53 565	35.38 562	64.04 566	52.16 563	38.10 564	6.00 557	47.22 567	41.12 565	82.64 571	69.84 570

LRCNet_RVC	60.63 566	63.16 566	62.94 560	69.09 568	50.21 564	19.92 547	0.07 315	58.32 565	5.21 508	75.67 567	86.75 567	74.68 566	62.48 565	59.01 565	49.80 562	93.38 572	56.36 570	93.48 572	92.95 572	67.44 569	71.73 572

tt	68.65 567	0.15 194	99.57 575	50.64 564	14.90 557	100.00 577	100.00 576	100.00 579	99.76 574	27.80 555	10.52 511	99.97 579	98.63 574	99.61 574	100.00 580	90.62 571	98.21 572	46.66 566	52.02 567	62.86 568	21.04 562

USTest	75.36 568	57.99 565	56.43 558	72.82 569	69.93 569	99.96 576	100.00 576	98.57 574	99.18 573	94.19 571	97.90 574	78.26 567	95.05 572	75.90 567	76.21 567	48.70 566	80.65 571	39.01 565	52.97 568	57.66 564	55.76 566

xxxxx1	76.92 569	82.43 569	93.26 569	61.67 565	66.92 566	95.84 570	95.11 569	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 567	89.18 568	87.35 567	85.27 568	87.18 568	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

tt_ll	76.92 569	82.43 569	93.26 569	61.67 565	66.92 566	95.84 570	95.11 569	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 567	89.18 568	87.35 567	85.27 568	87.18 568	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

ff	76.92 569	82.43 569	93.26 569	61.67 565	66.92 566	95.84 570	95.11 569	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 567	89.18 568	87.35 567	85.27 568	87.18 568	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

PML	89.08 572	99.72 575	92.85 568	94.72 572	94.92 574	99.54 575	97.42 573	93.50 570	95.96 572	99.77 577	92.33 571	95.35 572	93.51 571	99.96 579	91.15 571	99.98 580	31.71 564	100.00 578	45.94 566	93.46 573	69.88 571

MEDIAN_ROB	96.83 573	99.41 573	98.66 573	94.75 573	94.23 572	93.08 569	90.54 567	95.61 572	94.75 570	97.65 574	97.73 573	98.30 573	96.57 573	94.51 571	93.74 573	99.78 579	98.24 573	99.99 577	99.89 576	99.48 576	99.67 576

Anonymous_1	97.10 574	99.72 575	99.64 576	92.33 571	93.91 571	100.00 577	100.00 576	99.20 576	99.90 575	98.57 575	99.75 575	99.14 575	99.94 576	98.50 573	99.54 574	87.90 570	98.87 574	90.88 571	96.91 573	92.22 572	95.12 573

HaxPig	97.68 575	99.63 574	91.34 567	99.82 580	99.97 577	88.15 566	88.00 566	98.28 573	99.93 576	99.98 578	99.99 576	99.95 578	99.99 577	96.29 572	92.24 572	99.99 581	99.98 576	100.00 578	99.99 577	100.00 582	99.98 580

ccccc	98.51 576	94.69 572	100.00 580	100.00 583	100.00 579	92.59 568	97.15 572	98.75 575	95.78 571	98.59 576	95.17 572	98.60 574	99.67 575	99.86 577	99.84 575	100.00 582	100.00 577	99.91 576	99.54 575	100.00 582	100.00 582

test_example2	98.83 577	99.97 580	99.97 577	99.96 582	99.97 577	99.46 574	99.97 575	95.54 571	100.00 577	100.00 579	100.00 577	93.37 571	93.47 570	99.93 578	99.91 576	100.00 582	99.79 575	96.64 573	98.71 574	100.00 582	100.00 582

DPSM_ROB	99.17 578	100.00 581	100.00 580	96.28 574	98.84 575	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	93.66 573	100.00 577	100.00 578	100.00 578	96.31 574	98.27 574

DPSM	99.17 578	100.00 581	100.00 580	96.28 574	98.84 575	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	93.66 573	100.00 577	100.00 578	100.00 578	96.31 574	98.27 574

AVERAGE_ROB	99.23 580	99.81 577	97.56 572	100.00 583	100.00 579	96.24 573	91.02 568	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	99.98 580	99.97 577	100.00 582	100.00 577	100.00 578	100.00 578	100.00 582	100.00 582

DGTPSM_ROB	99.45 581	99.94 578	99.98 578	96.58 576	100.00 579	100.00 577	100.00 576	99.81 577	100.00 577	95.86 572	100.00 577	99.32 576	100.00 578	99.79 575	99.99 578	98.34 575	100.00 577	99.86 574	100.00 578	99.52 577	99.99 581

DPSMNet_ROB	99.46 582	99.94 578	99.98 578	96.59 577	100.00 579	100.00 577	100.00 576	99.81 577	100.00 577	95.87 573	100.00 577	99.32 576	100.00 578	99.79 575	99.99 578	98.46 576	100.00 577	99.86 574	100.00 578	99.52 577	100.00 582

CasAABBNet	99.94 583	100.00 581	100.00 580	99.72 579	100.00 579	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	99.21 577	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.96 579	99.95 578

LSM0	99.94 583	100.00 581	100.00 580	99.84 581	100.00 579	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	99.22 578	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.99 580	99.83 577

Selective-RAFT-Error	100.00 585	100.00 581	100.00 580	100.00 583	100.00 579	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.99 580	99.95 578

Low-res two-view benchmark