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

rvit_stereo_0083	0.19 3	0.16 80	0.60 6	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 157	0.72 36	1.53 320	0.09 43	0.02 2	0.05 67	0.02 45	0.31 48	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 67

rvit_stereo_0081_aga	0.29 24	0.49 272	1.78 147	0.00 1	0.00 1	0.78 43	0.02 157	0.99 55	1.10 174	0.05 28	0.02 2	0.05 67	0.03 78	0.29 38	0.12 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 67

rvit_stereo_0081	0.26 15	0.24 161	0.80 13	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 61	1.39 68	1.43 297	0.11 48	0.02 2	0.03 27	0.02 45	0.28 32	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 13

rvit_stereo_0082	0.26 15	0.24 161	0.80 13	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 61	1.39 68	1.43 297	0.11 48	0.02 2	0.03 27	0.02 45	0.28 32	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 13

trnet	0.29 24	0.17 92	0.95 44	0.00 1	0.00 1	1.26 207	0.01 61	1.32 65	0.97 150	0.16 66	0.18 163	0.05 67	0.00 1	0.53 111	0.13 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 31

Sa-1000	1.23 329	0.79 363	2.16 235	0.00 1	0.40 392	1.36 248	0.03 214	5.00 400	2.01 401	1.11 272	5.38 478	0.61 216	0.15 233	4.18 317	0.37 205	0.00 1	0.54 371	0.00 1	0.16 415	0.15 372	0.16 185

SA	1.02 279	0.85 371	2.22 242	0.00 1	0.42 397	1.31 226	0.01 61	4.74 377	2.04 406	0.50 182	0.95 331	0.30 178	1.30 408	4.24 325	0.42 223	0.00 1	0.47 356	0.00 1	0.17 423	0.16 381	0.30 268

TestStereo	0.67 161	0.99 412	2.26 249	0.00 1	0.00 1	0.92 60	0.01 61	1.77 101	0.30 13	0.20 89	0.05 99	0.08 113	0.06 148	6.62 441	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.08 96

UPFNet	0.99 268	0.32 212	2.89 326	0.00 1	0.00 1	1.90 388	0.11 334	4.10 306	1.10 174	2.35 409	0.12 148	1.91 349	0.08 179	4.02 313	0.78 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.04 53

CREStereo	0.29 24	0.19 128	0.91 32	0.00 1	0.01 95	1.24 190	0.01 61	1.31 64	0.99 159	0.17 71	0.17 158	0.04 45	0.00 1	0.56 119	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 31
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
HSM-Net_RVC	1.51 390	0.11 41	1.93 190	0.00 1	0.01 95	1.91 390	0.05 268	7.86 518	1.93 395	3.77 468	3.76 458	3.16 423	0.36 299	4.34 330	0.83 318	0.01 415	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.71 174	0.20 137	2.35 265	0.00 1	0.01 95	1.24 190	0.00 1	3.17 201	0.91 122	0.82 223	0.45 254	2.28 377	0.63 350	1.78 247	0.18 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.14 164

qwe	0.39 57	0.10 27	1.00 51	0.01 13	0.08 244	1.03 78	0.00 1	1.89 113	0.94 134	0.23 103	0.19 175	0.02 4	0.01 13	0.43 78	0.10 29	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.23 461	0.00 1	0.52 329

4w-stereo	0.40 65	0.07 3	1.09 62	0.01 13	0.13 282	0.80 45	0.00 1	1.75 100	0.96 146	0.21 95	0.02 2	0.02 4	0.05 125	0.52 107	0.31 166	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.28 493	0.00 1	0.74 384

2.5w	0.43 75	0.11 41	1.06 56	0.01 13	0.00 1	1.05 94	0.00 1	2.59 154	0.98 155	0.20 89	0.02 2	0.02 4	0.02 45	0.41 70	0.14 61	0.00 1	1.02 474	0.00 1	0.27 486	0.00 1	0.76 386

3.75w	0.35 41	0.07 3	0.90 30	0.01 13	0.01 95	1.15 149	0.00 1	1.93 119	0.94 134	0.21 95	0.03 62	0.02 4	0.02 45	0.37 60	0.15 68	0.00 1	0.91 436	0.00 1	0.01 306	0.00 1	0.19 206

2w_stereo	0.38 56	0.09 16	0.97 47	0.01 13	0.00 1	0.99 72	0.00 1	2.70 158	0.90 120	0.22 99	0.04 82	0.03 27	0.08 179	0.30 43	0.14 61	0.00 1	0.67 390	0.00 1	0.14 402	0.00 1	0.24 243

monsters	0.42 70	0.14 63	0.92 37	0.01 13	0.12 278	1.06 100	0.00 1	2.03 126	0.91 122	0.31 129	0.02 2	0.03 27	0.03 78	0.66 152	0.40 218	0.00 1	0.94 455	0.00 1	0.30 497	0.00 1	0.51 326

G2L-ROB	1.11 297	0.99 412	2.89 326	0.01 13	0.01 95	1.48 301	0.00 1	3.88 271	1.64 352	1.53 330	0.08 127	3.19 427	0.01 13	4.82 360	1.38 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.14 164

IGEV	0.23 8	0.07 3	0.46 3	0.01 13	0.00 1	1.10 127	0.01 61	0.37 9	0.87 103	0.22 99	0.02 2	0.02 4	0.02 45	0.18 11	0.31 166	0.00 1	0.57 376	0.00 1	0.19 436	0.00 1	0.19 206

LGtest1	0.19 3	0.18 99	0.41 2	0.01 13	0.10 266	0.40 24	0.00 1	0.56 23	0.93 129	0.32 132	0.06 109	0.03 27	0.00 1	0.14 6	0.27 150	0.00 1	0.18 319	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.16 185

castereo	0.42 70	0.31 204	0.60 6	0.01 13	0.05 215	0.81 47	0.04 247	3.96 282	0.81 88	0.15 61	0.02 2	0.08 113	0.14 229	0.25 23	0.48 249	0.00 1	0.19 325	0.00 1	0.22 455	0.02 89	0.19 206

MonSter	0.42 70	0.09 16	0.95 44	0.01 13	0.06 221	0.51 36	0.00 1	2.61 156	0.82 94	0.11 48	0.02 2	0.05 67	0.01 13	0.58 125	0.37 205	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.34 503	0.00 1	0.88 403

999	0.56 123	0.38 234	1.07 57	0.01 13	0.00 1	1.31 226	0.10 330	0.44 11	0.80 84	0.02 7	0.32 214	0.03 27	0.02 45	5.80 410	0.60 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.11 141

rvit_0105_6	0.46 84	0.36 226	1.89 184	0.01 13	0.00 1	0.83 48	0.01 61	3.37 213	1.92 392	0.06 32	0.05 99	0.09 122	0.02 45	0.27 29	0.13 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.15 174

rvit_0105_5	0.55 118	0.56 304	2.86 325	0.01 13	0.00 1	0.89 55	0.01 61	3.93 277	1.55 323	0.16 66	0.13 150	0.12 138	0.03 78	0.43 78	0.15 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.18 201

rvit_0105_4	0.52 104	0.47 267	2.33 263	0.01 13	0.00 1	0.83 48	0.01 61	3.89 275	1.78 377	0.12 54	0.10 134	0.12 138	0.03 78	0.39 65	0.13 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.13 158

rvit_0105_3	0.62 143	0.70 344	3.40 374	0.01 13	0.00 1	1.12 136	0.01 61	3.96 282	1.58 329	0.16 66	0.38 235	0.11 134	0.03 78	0.70 158	0.17 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.09 121

rvit_105_1	0.76 187	0.75 353	3.75 401	0.01 13	0.00 1	1.16 155	0.01 61	4.13 313	1.51 316	0.24 108	0.31 211	0.14 148	0.04 103	2.70 267	0.32 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.07 89

rvit_stereo_0080	0.44 77	0.64 332	2.07 215	0.01 13	0.00 1	0.90 56	0.01 61	3.40 214	1.16 182	0.03 14	0.04 82	0.06 88	0.01 13	0.19 12	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.11 141

rvit_stereo_ft	0.47 85	0.79 363	2.69 309	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 61	3.45 218	1.45 303	0.03 14	0.05 99	0.08 113	0.02 45	0.28 32	0.13 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.17 193

whm_eth	0.44 77	0.64 332	2.07 215	0.01 13	0.00 1	0.90 56	0.01 61	3.40 214	1.16 182	0.03 14	0.04 82	0.06 88	0.01 13	0.19 12	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.11 141

CASnet	0.21 7	0.22 152	0.95 44	0.01 13	0.00 1	0.87 53	0.01 61	0.55 22	0.88 109	0.16 66	0.03 62	0.04 45	0.02 45	0.39 65	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.70 172	0.18 99	2.22 242	0.01 13	0.01 95	1.09 121	0.00 1	3.17 201	1.35 280	0.50 182	0.29 203	2.28 377	1.46 417	1.22 212	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.19 206

CFNet_ucs	0.84 209	0.23 156	2.43 284	0.01 13	0.01 95	1.34 243	0.01 61	3.82 256	1.61 335	1.24 292	1.13 346	2.16 372	0.41 317	2.08 255	0.17 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.17 193

RCA-Stereo	0.53 108	0.18 99	1.16 70	0.01 13	0.24 340	1.20 169	0.01 61	3.86 264	0.97 150	0.77 215	0.50 260	0.05 67	0.13 227	0.32 50	0.03 4	0.00 1	0.87 428	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.24 243

fff	0.83 202	0.63 328	3.63 388	0.01 13	0.04 205	1.25 198	0.02 157	3.98 286	1.29 255	2.39 416	0.25 191	0.09 122	1.78 435	0.58 125	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.37 292

IER	0.88 220	0.38 234	2.74 312	0.01 13	0.00 1	2.27 404	0.02 157	3.65 236	1.30 263	1.45 318	0.96 332	1.39 312	1.16 394	1.60 233	0.53 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.02 31

CSP-Net	1.13 304	0.76 358	1.67 119	0.01 13	0.00 1	2.81 435	0.05 268	5.62 444	1.14 180	1.14 275	0.85 322	1.80 344	0.23 268	6.10 419	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.03 46

ADLNet2	1.52 393	0.79 363	3.51 382	0.01 13	0.69 448	1.26 207	0.26 393	4.84 382	3.10 472	1.67 352	3.23 447	4.17 458	0.80 374	4.77 358	1.00 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 423	0.12 150

THIR-Stereo	1.54 396	0.48 270	1.88 181	0.01 13	0.02 159	1.08 113	4.17 515	2.48 149	0.41 21	1.09 267	4.30 469	1.90 348	4.08 491	6.84 454	1.81 395	0.00 1	0.00 1	0.04 481	0.00 1	0.06 224	0.04 53

ICVP	0.53 108	0.09 16	1.86 173	0.01 13	0.01 95	1.12 136	0.21 374	4.35 339	0.68 57	0.45 162	0.28 200	0.33 180	0.07 165	0.72 163	0.25 139	0.00 1	0.07 291	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.11 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 140	0.23 156	2.97 338	0.01 13	0.00 1	2.54 421	0.09 322	3.88 271	0.89 114	0.19 81	0.23 188	0.12 138	0.05 125	0.61 140	0.17 85	0.00 1	0.08 295	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.18 201

sAnonymous2	0.50 92	0.60 317	4.41 430	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 310	2.33 140	1.09 171	0.03 14	0.06 109	0.04 45	0.10 201	0.29 38	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.35 288

CroCo_RVC	0.50 92	0.60 317	4.41 430	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 310	2.33 140	1.09 171	0.03 14	0.06 109	0.04 45	0.10 201	0.29 38	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.35 288

CFNet_pseudo	0.71 174	0.20 137	2.34 264	0.01 13	0.01 95	1.24 190	0.00 1	3.19 204	0.92 124	0.85 225	0.47 258	2.29 381	0.61 343	1.79 248	0.17 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.14 164

ADLNet	1.35 368	0.55 294	2.95 336	0.01 13	0.05 215	2.22 401	0.11 334	5.06 404	2.83 467	2.42 420	2.19 407	2.63 393	0.68 364	3.59 296	1.37 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 395	0.27 261

GES	0.75 184	0.26 173	2.66 308	0.01 13	0.00 1	1.63 352	0.08 310	6.06 474	0.57 41	0.68 199	0.40 241	0.37 183	0.66 361	0.84 187	0.49 251	0.02 443	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.08 262	0.10 133

csc	0.83 202	0.63 328	3.63 388	0.01 13	0.04 205	1.25 198	0.02 157	3.98 286	1.29 255	2.39 416	0.25 191	0.09 122	1.78 435	0.58 125	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.37 292

cscssc	0.83 202	0.63 328	3.63 388	0.01 13	0.04 205	1.25 198	0.02 157	3.98 286	1.29 255	2.39 416	0.25 191	0.09 122	1.78 435	0.58 125	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.37 292

111	1.00 271	1.05 427	3.63 388	0.01 13	0.04 205	1.20 169	0.16 353	4.50 349	2.24 419	1.32 300	1.15 350	2.00 357	0.31 290	0.59 133	0.79 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.84 397

xxxx	2.26 458	0.43 249	2.30 255	0.01 13	0.68 447	1.47 293	0.00 1	6.56 492	2.32 426	1.56 336	2.07 405	1.07 292	0.06 148	4.81 359	18.87 539	0.00 1	1.11 491	0.00 1	0.21 450	0.06 224	1.65 479

GMStereo	0.34 39	1.03 424	2.11 227	0.01 13	0.00 1	0.47 34	0.01 61	0.77 39	1.38 290	0.24 108	0.04 82	0.07 107	0.08 179	0.43 78	0.12 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	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
HGLStereo	1.17 316	0.53 292	2.39 270	0.01 13	0.02 159	1.45 282	0.01 61	4.05 299	1.14 180	1.42 315	3.06 441	2.09 363	1.21 400	4.60 345	1.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.06 79

CFNet-ft	0.97 262	0.94 394	2.30 255	0.01 13	0.27 359	1.37 250	0.02 157	2.76 162	0.79 76	0.88 228	0.20 180	3.76 449	0.38 305	4.21 320	1.34 374	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.08 262	0.09 121

DSFCA	1.45 381	0.51 281	2.76 314	0.01 13	0.03 181	3.64 462	0.83 459	3.28 209	1.45 303	3.25 456	0.44 251	2.89 409	1.45 414	6.07 417	2.14 412	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.10 133

DMCA	0.87 217	0.52 290	3.24 364	0.01 13	0.01 95	1.30 222	0.02 157	3.69 238	1.87 386	2.29 404	0.17 158	1.71 336	0.10 201	0.76 168	1.42 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.12 150

AF-Net	2.51 464	1.12 436	5.46 471	0.01 13	0.13 282	2.03 394	0.47 434	7.04 505	2.74 458	4.09 474	10.64 507	4.99 475	2.94 466	4.94 366	3.28 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 395	0.15 174

stereogan	2.38 462	0.59 313	5.05 455	0.01 13	0.09 255	8.26 514	0.58 446	4.92 392	3.65 482	4.68 484	4.60 471	6.43 494	2.39 453	5.27 383	0.72 300	0.00 1	0.01 225	0.01 450	0.00 1	0.27 447	0.13 158

MSMDNet	0.71 174	0.18 99	2.22 242	0.01 13	0.01 95	1.09 121	0.00 1	3.25 206	1.35 280	0.52 185	0.29 203	2.29 381	1.45 414	1.22 212	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.19 206

CFNet_RVC	0.97 262	0.94 394	2.30 255	0.01 13	0.27 359	1.37 250	0.02 157	2.76 162	0.79 76	0.88 228	0.20 180	3.76 449	0.38 305	4.21 320	1.34 374	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.08 262	0.09 121

HSM	1.48 386	0.60 317	1.85 170	0.01 13	0.29 367	1.76 377	0.04 247	6.50 489	1.46 305	1.91 370	1.55 377	4.69 470	1.27 406	6.66 445	0.70 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.26 258

asda	0.39 57	0.11 41	0.90 30	0.02 63	0.01 95	1.13 139	0.00 1	1.80 104	0.95 139	0.23 103	0.07 121	0.04 45	0.08 179	0.52 107	0.12 42	0.00 1	0.97 465	0.00 1	0.22 455	0.00 1	0.67 361

asd	0.29 24	0.09 16	1.00 51	0.02 63	0.07 234	1.04 84	0.00 1	0.30 4	0.92 124	0.22 99	0.13 150	0.04 45	0.05 125	0.46 85	0.13 53	0.00 1	0.78 408	0.00 1	0.01 306	0.00 1	0.62 352

DilatedVolume-Stereo	0.27 21	0.13 56	1.24 75	0.02 63	0.08 244	0.87 53	0.05 268	0.54 20	0.35 18	0.10 45	0.25 191	0.16 154	0.15 233	0.33 55	0.60 272	0.00 1	0.18 319	0.00 1	0.03 336	0.03 158	0.33 282

2.25w	0.41 66	0.10 27	1.07 57	0.02 63	0.00 1	1.04 84	0.00 1	2.10 132	0.93 129	0.20 89	0.02 2	0.02 4	0.01 13	0.53 111	0.33 176	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.27 486	0.00 1	0.67 361

4.25_new	0.39 57	0.10 27	0.89 27	0.02 63	0.01 95	1.06 100	0.00 1	1.80 104	0.95 139	0.29 123	0.11 139	0.03 27	0.05 125	0.51 102	0.31 166	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.23 461	0.00 1	0.55 338

4.5w_new	0.39 57	0.10 27	0.89 27	0.02 63	0.01 95	1.06 100	0.00 1	1.80 104	0.95 139	0.29 123	0.11 139	0.03 27	0.05 125	0.51 102	0.31 166	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.23 461	0.00 1	0.55 338

4.25w-stereo	0.39 57	0.10 27	0.89 27	0.02 63	0.01 95	1.06 100	0.00 1	1.80 104	0.95 139	0.29 123	0.11 139	0.03 27	0.05 125	0.51 102	0.31 166	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.23 461	0.00 1	0.55 338

2.75w_new	0.45 80	0.11 41	1.02 53	0.02 63	0.08 244	1.03 78	0.00 1	2.60 155	0.93 129	0.22 99	0.04 82	0.02 4	0.03 78	0.66 152	0.32 173	0.00 1	0.95 456	0.00 1	0.24 472	0.00 1	0.63 354

3.25w_new	0.37 48	0.10 27	0.92 37	0.02 63	0.09 255	1.02 75	0.00 1	1.86 110	0.96 146	0.15 61	0.06 109	0.02 4	0.02 45	0.30 43	0.14 61	0.00 1	0.91 436	0.00 1	0.20 440	0.00 1	0.67 361

3.25w	0.37 48	0.10 27	0.92 37	0.02 63	0.09 255	1.02 75	0.00 1	1.86 110	0.96 146	0.15 61	0.06 109	0.02 4	0.02 45	0.30 43	0.14 61	0.00 1	0.91 436	0.00 1	0.20 440	0.00 1	0.67 361

3.5w_stereo	0.30 30	0.09 16	0.83 18	0.02 63	0.01 95	1.03 78	0.00 1	1.77 101	0.99 159	0.01 4	0.08 127	0.02 4	0.03 78	0.30 43	0.11 34	0.00 1	0.58 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 206

1w_stereo	0.41 66	0.07 3	0.46 3	0.02 63	0.00 1	1.04 84	0.00 1	3.62 233	0.89 114	0.31 129	0.02 2	0.03 27	0.28 281	0.29 38	0.23 127	0.00 1	0.57 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 272

xyz-stereo	4.49 504	0.31 204	37.34 550	0.02 63	0.01 95	19.38 539	0.01 61	2.42 146	0.53 32	2.00 380	14.43 517	2.64 396	0.14 229	7.36 483	2.92 448	0.00 1	0.01 225	0.23 508	0.00 1	0.05 210	0.09 121

S2M2	0.17 2	0.18 99	0.83 18	0.02 63	0.01 95	0.32 7	0.01 61	0.52 17	0.78 72	0.00 1	0.14 152	0.03 27	0.01 13	0.37 60	0.16 78	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.31 32	0.31 204	0.88 24	0.02 63	0.00 1	0.92 60	0.01 61	1.72 95	0.80 84	0.02 7	0.03 62	0.04 45	0.01 13	0.41 70	0.34 186	0.00 1	0.04 272	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.39 303
1: 1. 1
tg	0.50 92	0.58 309	1.09 62	0.02 63	0.00 1	1.28 217	0.01 61	2.04 128	1.24 219	0.11 48	0.41 245	0.73 242	0.11 210	0.48 89	0.12 42	0.00 1	0.51 365	0.00 1	0.00 1	0.34 470	1.00 419

WCG-NET	0.36 45	0.45 254	0.92 37	0.02 63	0.00 1	0.91 59	0.05 268	0.77 39	1.28 249	0.30 126	0.43 249	0.03 27	0.13 227	0.48 89	0.20 106	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.16 185

rvit_stereo_0075_2	0.45 80	0.19 128	3.21 356	0.02 63	0.00 1	1.10 127	0.02 157	1.92 118	1.22 213	0.18 74	0.09 131	0.02 4	0.05 125	0.59 133	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.27 261

WCG-NET（raft）	0.45 80	0.62 325	0.93 42	0.02 63	0.06 221	0.90 56	0.05 268	0.70 30	1.32 268	0.33 133	0.14 152	1.51 317	0.14 229	0.41 70	0.22 119	0.00 1	1.29 516	0.00 1	0.01 306	0.16 381	0.25 252

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 24	0.32 212	0.88 24	0.02 63	0.00 1	1.05 94	0.01 61	0.80 43	1.00 162	0.76 214	0.34 219	0.10 131	0.06 148	0.13 4	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.09 121

MIF-Stereo (partial)	0.37 48	0.39 237	1.98 198	0.02 63	0.00 1	0.43 28	0.02 157	2.35 142	0.61 47	0.18 74	0.10 134	0.07 107	0.07 165	0.61 140	0.40 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.02 31

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 422	1.13 438	5.96 478	0.02 63	0.00 1	5.00 487	0.29 409	5.31 424	2.38 431	2.65 430	1.15 350	2.32 384	1.95 442	5.59 401	3.35 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.14 164

Wz-Net-MNSev	2.17 451	1.90 496	7.77 505	0.02 63	0.01 95	4.60 482	2.08 494	5.70 450	2.83 467	4.02 473	1.50 375	1.87 346	2.53 458	5.10 374	3.04 453	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.31 272

psmg	0.93 238	0.15 65	1.48 88	0.02 63	0.00 1	3.25 448	0.26 393	5.45 439	1.17 187	2.00 380	1.45 370	1.78 342	0.10 201	0.80 181	0.71 296	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 89	0.04 53

s12784h	0.67 161	0.17 92	1.87 179	0.02 63	0.00 1	1.16 155	0.03 214	4.08 303	1.89 388	1.04 259	1.59 381	0.05 67	0.02 45	1.25 217	0.12 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 31

raftrobust	0.68 167	0.89 380	1.80 149	0.02 63	1.29 499	1.22 181	0.05 268	2.37 144	0.62 48	2.99 447	0.03 62	0.12 138	0.15 233	0.60 136	0.51 258	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.24 243

sCroCo_RVC	0.27 21	0.19 128	2.20 239	0.02 63	0.00 1	0.13 2	0.04 247	1.15 62	0.89 114	0.15 61	0.07 121	0.03 27	0.04 103	0.39 65	0.05 7	0.00 1	0.07 291	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

HCRNet	0.83 202	0.39 237	1.59 106	0.02 63	0.00 1	1.18 165	0.01 61	3.69 238	2.28 423	0.75 212	0.21 184	0.56 212	0.11 210	5.32 387	0.25 139	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.04 53

222	3.11 476	0.43 249	2.10 225	0.02 63	0.45 404	1.57 329	0.01 61	6.44 488	2.34 430	1.73 359	2.24 411	0.52 208	0.07 165	4.95 367	36.29 556	0.00 1	1.07 479	0.00 1	0.21 450	0.06 224	1.65 479

SFCPSM	0.87 217	0.20 137	2.57 298	0.02 63	0.07 234	2.45 415	0.18 362	5.65 446	1.51 316	0.85 225	0.77 308	0.67 229	0.30 285	1.77 245	0.22 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.09 283	0.09 121

PMTNet	0.26 15	0.21 144	1.40 83	0.02 63	0.02 159	1.16 155	0.29 409	1.00 56	0.18 1	0.04 23	0.03 62	0.07 107	0.02 45	0.47 86	0.15 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 31

FADNet_RVC	1.32 361	1.54 476	5.37 467	0.02 63	0.06 221	2.78 433	0.07 301	4.19 320	1.03 163	0.44 157	0.35 226	0.67 229	0.10 201	5.42 393	1.92 403	0.24 503	0.33 344	0.11 498	0.33 500	0.66 512	0.68 368

R-Stereo Train	0.56 123	0.15 65	1.83 165	0.02 63	0.00 1	1.26 207	0.09 322	4.14 315	0.45 26	1.86 364	0.42 246	0.06 88	0.01 13	0.32 50	0.46 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 67

RAFT-Stereo	0.56 123	0.15 65	1.83 165	0.02 63	0.00 1	1.26 207	0.09 322	4.14 315	0.45 26	1.86 364	0.42 246	0.06 88	0.01 13	0.32 50	0.46 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.78 193	0.68 340	2.05 213	0.02 63	0.29 367	1.57 329	0.02 157	3.57 225	0.87 103	1.35 306	0.74 302	1.66 333	0.20 262	1.92 250	0.61 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 53

DeepPruner_ROB	1.04 281	0.99 412	3.05 344	0.02 63	0.00 1	1.60 338	0.17 356	3.96 282	0.52 31	3.41 460	0.03 62	2.06 360	0.17 247	3.35 284	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.14 164

ETE_ROB	1.42 379	1.04 425	3.10 349	0.02 63	0.03 181	1.81 382	0.22 379	4.73 375	1.67 357	4.77 485	1.43 369	2.77 400	0.08 179	4.23 323	2.20 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.20 225

LALA_ROB	1.55 398	1.07 431	2.99 343	0.02 63	0.06 221	3.20 446	0.49 436	4.07 302	1.80 381	3.79 469	0.66 289	4.51 463	0.25 275	3.82 307	4.07 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.11 141

4.5_new	0.37 48	0.08 10	0.91 32	0.03 101	0.01 95	0.94 65	0.00 1	1.73 97	0.98 155	0.28 119	0.17 158	0.03 27	0.01 13	0.54 114	0.10 29	0.00 1	0.97 465	0.00 1	0.13 398	0.00 1	0.51 326

4.5w-stereo	0.37 48	0.08 10	0.91 32	0.03 101	0.01 95	0.94 65	0.00 1	1.73 97	0.98 155	0.28 119	0.17 158	0.03 27	0.01 13	0.54 114	0.10 29	0.00 1	0.97 465	0.00 1	0.13 398	0.00 1	0.51 326

3w_stereo	0.41 66	0.09 16	1.15 68	0.03 101	0.09 255	0.79 44	0.00 1	2.32 139	0.94 134	0.16 66	0.02 2	0.03 27	0.03 78	0.48 89	0.29 157	0.00 1	0.98 470	0.00 1	0.21 450	0.00 1	0.58 347

xyz-stereo-finetune	0.60 137	0.59 313	0.99 50	0.03 101	0.00 1	1.34 243	0.01 61	2.57 152	0.94 134	0.07 39	0.07 121	0.09 122	0.04 103	4.28 327	0.82 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.08 96

G2L-Stereo	1.20 320	1.04 425	3.45 377	0.03 101	0.11 271	1.43 270	0.02 157	4.01 292	1.46 305	1.45 318	0.16 156	3.06 418	0.24 270	6.15 423	1.09 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 412	0.18 201

Reg-Stereo(zero)	0.71 174	0.07 3	2.28 251	0.03 101	1.01 483	1.58 332	0.37 426	1.52 76	0.78 72	0.18 74	0.16 156	1.75 340	1.08 389	0.91 193	1.25 370	0.00 1	0.51 365	0.00 1	0.24 472	0.01 36	0.54 332

PSMNet-RUCA	0.83 202	0.86 374	2.85 324	0.03 101	0.02 159	2.04 396	0.25 389	4.74 377	1.79 379	0.45 162	1.38 364	0.12 138	0.12 223	1.16 203	0.37 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 451	0.07 89

SMoEStereo_RVC	0.26 15	0.48 270	0.92 37	0.03 101	0.00 1	1.05 94	0.05 268	0.52 17	0.83 96	0.08 40	0.03 62	0.04 45	0.02 45	0.41 70	0.29 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.43 317

DualNet (step1)	1.30 355	0.51 281	3.23 359	0.03 101	0.03 181	2.48 416	0.01 61	4.98 397	1.63 348	1.53 330	0.66 289	0.90 265	1.00 383	2.79 270	0.82 313	0.68 509	0.97 465	1.79 525	1.08 536	0.02 89	0.82 392

test_sample9	2.75 471	0.51 281	3.23 359	0.03 101	0.03 181	2.48 416	0.01 61	4.98 397	1.63 348	1.53 330	0.66 289	0.90 265	1.00 383	6.14 421	10.04 514	0.68 509	17.48 558	1.79 525	1.08 536	0.02 89	0.82 392

test_sample8	3.98 495	0.51 281	3.23 359	0.03 101	0.03 181	2.48 416	0.01 61	5.07 405	1.50 315	6.62 501	0.90 327	14.02 523	7.06 518	6.14 421	10.04 514	0.68 509	17.48 558	1.79 525	1.08 536	0.02 89	0.82 392

MyStereo07	0.53 108	0.51 281	1.58 104	0.03 101	0.34 387	1.66 361	0.02 157	1.68 92	1.34 274	0.53 187	0.02 2	0.04 45	0.11 210	0.74 166	0.26 147	0.00 1	1.19 508	0.00 1	0.18 430	0.03 158	0.37 292

MyStereo06	1.08 291	0.47 267	3.30 368	0.03 101	0.14 288	1.53 317	0.02 157	5.58 442	0.88 109	1.15 278	0.73 301	3.48 439	1.15 393	0.86 191	0.66 286	0.00 1	1.10 489	0.00 1	0.16 415	0.02 89	0.37 292

MyStereo05	1.01 274	0.47 267	3.36 372	0.03 101	0.14 288	1.53 317	0.02 157	4.11 310	3.37 478	1.43 316	0.03 62	1.27 304	0.39 314	1.39 225	0.97 347	0.00 1	1.10 489	0.00 1	0.16 415	0.02 89	0.37 292

MyStereo04	1.01 274	0.51 281	3.49 381	0.03 101	0.34 387	1.66 361	0.02 157	4.18 319	2.93 470	1.10 270	0.03 62	1.30 307	0.58 339	1.32 222	1.02 354	0.00 1	1.19 508	0.00 1	0.18 430	0.03 158	0.37 292

Any-RAFT	0.76 187	0.13 56	1.46 86	0.03 101	0.01 95	2.76 432	0.08 310	4.09 304	1.69 358	1.08 265	0.26 197	1.95 354	0.31 290	0.95 197	0.09 20	0.01 415	0.20 328	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.08 96

CASS	0.63 149	0.16 80	1.88 181	0.03 101	0.01 95	1.67 366	0.04 247	3.11 199	0.81 88	2.25 402	1.02 336	0.29 177	0.35 296	0.70 158	0.23 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.04 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.42 70	0.75 353	1.76 141	0.03 101	0.00 1	0.33 8	0.01 61	3.75 245	0.81 88	0.02 7	0.03 62	0.04 45	0.07 165	0.52 107	0.23 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 46

ADStereo(finetuned)	0.98 265	0.65 336	4.66 438	0.03 101	0.00 1	1.25 198	0.01 61	3.99 290	2.16 412	2.65 430	0.30 207	0.09 122	2.33 451	0.58 125	0.45 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.41 311

Wz-Net-LNSev	1.60 403	1.48 473	8.20 512	0.03 101	0.03 181	3.95 466	0.13 343	4.89 387	2.33 428	0.92 236	0.31 211	3.64 445	1.40 412	2.90 273	1.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.20 225

GLC_STEREO	0.19 3	0.13 56	0.94 43	0.03 101	0.00 1	0.95 67	0.03 214	0.33 6	0.44 25	0.10 45	0.04 82	0.06 88	0.04 103	0.44 81	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.05 67

CrosDoStereo	1.72 409	0.31 204	1.91 187	0.03 101	0.07 234	1.40 260	5.95 532	3.61 230	1.62 342	0.98 242	3.79 459	0.94 276	4.66 498	7.11 477	1.86 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.08 96

STrans-v2	1.75 411	0.45 254	3.43 376	0.03 101	0.19 314	1.48 301	0.08 310	7.25 509	2.16 412	2.04 383	2.80 435	3.60 442	3.78 486	7.00 470	0.52 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.10 133

DeepStereo_LL	1.72 409	0.31 204	1.91 187	0.03 101	0.07 234	1.40 260	5.95 532	3.61 230	1.62 342	0.98 242	3.79 459	0.94 276	4.66 498	7.11 477	1.86 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.08 96

test-1	0.77 191	0.31 204	1.67 119	0.03 101	0.97 477	1.23 185	0.07 301	4.63 365	0.75 67	0.73 209	0.67 295	1.06 290	0.03 78	0.58 125	0.80 309	0.02 443	0.79 411	0.00 1	0.07 365	0.01 36	0.96 413

iRaftStereo_RVC	0.55 118	0.59 313	1.20 71	0.03 101	0.00 1	1.23 185	0.01 61	2.55 151	0.81 88	0.15 61	0.23 188	0.70 237	0.12 223	0.48 89	0.22 119	0.00 1	1.14 503	0.00 1	0.00 1	0.33 466	1.13 429

TANstereo	0.37 48	0.50 275	1.62 108	0.03 101	0.01 95	1.16 155	0.00 1	0.56 23	0.53 32	1.05 260	1.38 364	0.06 88	0.05 125	0.45 83	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31

RALAANet	0.68 167	1.09 434	2.29 253	0.03 101	0.01 95	0.93 63	0.03 214	2.65 157	1.97 399	1.19 281	0.39 240	0.15 153	0.30 285	1.27 219	0.75 303	0.00 1	0.25 330	0.00 1	0.09 378	0.19 406	0.03 46

DCANet	0.84 209	0.65 336	3.63 388	0.03 101	0.00 1	1.25 198	0.01 61	3.99 290	2.16 412	2.66 433	0.31 211	0.09 122	0.48 327	0.57 124	0.45 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.41 311

DMCA-RVC	1.12 302	1.19 444	5.30 465	0.03 101	0.04 205	1.30 222	0.06 295	3.05 190	0.87 103	3.33 457	0.12 148	0.98 283	0.65 358	3.40 287	1.82 397	0.01 415	0.04 272	0.02 471	0.01 306	0.10 297	0.09 121

FADNet-RVC	1.30 355	1.62 482	6.28 485	0.03 101	0.00 1	1.61 344	0.08 310	4.49 348	2.04 406	0.41 154	0.10 134	0.63 218	0.64 353	5.55 398	1.69 393	0.01 415	0.08 295	0.00 1	0.00 1	0.52 502	0.31 272

FADNet	1.38 371	1.42 468	5.62 474	0.03 101	0.06 221	2.56 422	0.16 353	4.66 369	1.64 352	0.35 135	0.11 139	1.66 333	1.05 387	5.64 404	1.59 387	0.18 498	0.02 255	0.01 450	0.01 306	0.52 502	0.23 239

StereoDRNet-Refined	0.96 254	0.28 186	1.94 192	0.03 101	0.01 95	1.34 243	0.01 61	4.02 294	1.33 271	2.16 391	1.23 354	2.62 392	0.18 251	2.06 254	1.82 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.06 79
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	1.51 390	1.32 457	3.27 366	0.03 101	0.07 234	1.63 352	3.29 506	4.54 357	1.61 335	3.22 455	0.37 232	3.84 451	0.31 290	4.42 334	2.02 408	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.09 283	0.22 235

tt45	0.54 112	0.46 261	1.12 64	0.04 135	0.00 1	1.32 235	0.05 268	1.00 56	0.79 76	0.05 28	0.03 62	0.09 122	0.03 78	5.35 389	0.28 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.15 174

CAS++	0.35 41	0.27 183	1.08 60	0.04 135	0.00 1	0.34 9	0.01 61	4.25 330	0.54 37	0.02 7	0.02 2	0.06 88	0.00 1	0.24 22	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 41	0.20 137	1.15 68	0.04 135	0.00 1	0.52 38	0.01 61	0.52 17	0.80 84	0.03 14	2.86 437	0.04 45	0.03 78	0.28 32	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 488	0.00 1

4D-IteraStereo	0.59 132	0.98 409	2.62 304	0.04 135	0.09 255	1.07 106	0.08 310	1.45 75	0.39 19	0.12 54	0.05 99	0.82 260	0.10 201	0.77 170	1.05 356	0.00 1	0.40 349	0.00 1	0.00 1	0.08 262	1.79 498

Selective-RAFT	0.53 108	0.18 99	1.12 64	0.04 135	0.01 95	1.19 167	0.02 157	3.26 208	1.29 255	0.02 7	0.02 2	0.24 166	0.18 251	1.34 223	0.44 226	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.19 436	0.05 210	0.17 193

DCANet-4	0.83 202	0.18 99	4.76 442	0.04 135	0.01 95	1.24 190	0.02 157	3.84 262	2.21 417	2.39 416	0.25 191	0.11 134	0.24 270	0.59 133	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.37 292

BUS	1.05 284	0.15 65	1.48 88	0.04 135	0.00 1	5.73 496	0.03 214	6.00 468	1.17 187	2.36 411	0.64 286	2.35 385	0.06 148	0.80 181	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.06 79

BSDual-CNN	0.94 241	0.15 65	1.48 88	0.04 135	0.00 1	3.30 449	0.20 367	6.00 468	1.17 187	2.36 411	0.64 286	1.78 342	0.10 201	0.80 181	0.71 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.06 79

hknet	1.21 323	0.25 170	2.89 326	0.04 135	0.00 1	3.30 449	0.20 367	6.00 468	1.19 194	2.36 411	0.64 286	3.38 433	0.05 125	3.04 277	0.73 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.06 79

UDGNet	0.44 77	0.91 383	1.89 184	0.04 135	0.00 1	1.15 149	0.02 157	0.75 38	1.77 375	0.45 162	0.07 121	0.06 88	0.02 45	1.62 236	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

DAS	1.40 375	0.11 41	2.83 321	0.04 135	0.01 95	1.31 226	1.14 476	4.51 351	2.02 403	4.84 487	2.33 414	1.65 331	0.56 334	5.53 396	0.85 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.19 206

SepStereo	1.41 377	0.11 41	2.83 321	0.04 135	0.01 95	1.31 226	1.14 476	4.51 351	2.02 403	4.84 487	2.33 414	1.65 331	0.56 334	5.78 408	0.85 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.19 206

psm_up	1.01 274	0.68 340	2.47 290	0.04 135	0.00 1	2.01 393	0.05 268	4.09 304	1.29 255	2.65 430	0.47 258	1.71 336	0.44 319	3.65 299	0.45 230	0.06 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.06 79

UNet	1.21 323	0.36 226	4.56 435	0.04 135	0.02 159	2.30 408	0.02 157	3.70 241	0.98 155	1.32 300	0.14 152	2.70 398	1.54 421	4.49 337	1.96 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.07 89

acv_ft	0.94 241	0.56 304	2.28 251	0.04 135	1.07 491	1.71 372	0.01 61	4.41 344	1.34 274	1.53 330	0.75 304	1.92 350	0.45 323	0.51 102	1.74 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 464	0.20 225

hitnet-ft	1.26 344	0.71 345	2.37 268	0.04 135	0.00 1	1.39 256	0.21 374	3.94 279	2.53 444	1.61 346	1.11 344	4.21 459	0.36 299	4.83 362	1.65 390	0.01 415	0.00 1	0.03 476	0.00 1	0.11 320	0.08 96

XPNet_ROB	1.41 377	0.81 368	2.75 313	0.04 135	0.01 95	1.70 371	0.17 356	4.14 315	1.69 358	4.12 475	1.10 342	1.58 323	0.52 329	5.13 376	4.07 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.25 252

MLG-Stereo_test1	0.27 21	0.11 41	1.02 53	0.05 152	0.18 308	1.04 84	0.00 1	0.23 1	1.57 327	0.12 54	0.05 99	0.05 67	0.01 13	0.06 2	0.10 29	0.00 1	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.15 174

ACV-stereo	1.68 407	0.45 254	3.08 346	0.05 152	0.04 205	6.19 501	0.18 362	2.01 124	0.33 17	0.23 103	0.02 2	10.33 514	5.28 506	4.05 315	1.17 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.15 174

Pointernet	0.47 85	0.13 56	1.57 103	0.05 152	0.44 402	1.19 167	0.05 268	3.69 238	0.81 88	0.03 14	0.02 2	0.19 157	0.05 125	0.47 86	0.13 53	0.00 1	0.26 333	0.00 1	0.14 402	0.01 36	0.24 243

StereoVision	1.00 271	0.77 361	2.81 318	0.05 152	0.02 159	1.14 146	0.03 214	4.13 313	1.18 191	0.19 81	6.80 492	0.49 200	0.12 223	1.20 208	1.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.02 31

UniTT-Stereo	0.23 8	0.28 186	1.91 187	0.05 152	0.16 301	0.34 9	0.02 157	0.46 13	0.42 23	0.06 32	0.18 163	0.05 67	0.07 165	0.22 18	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.01 13

CBFPSM	1.51 390	1.00 415	5.32 466	0.05 152	0.01 95	3.57 461	0.04 247	4.06 300	1.03 163	0.65 195	0.21 184	6.06 490	3.60 482	2.65 263	1.82 397	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.12 150

gwcnet-sp	1.11 297	0.71 345	4.90 447	0.05 152	0.01 95	2.59 424	0.14 348	4.22 325	1.38 290	1.93 373	0.18 163	0.68 233	0.38 305	3.77 304	0.98 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.08 96

scenet	1.11 297	0.71 345	4.90 447	0.05 152	0.01 95	2.59 424	0.14 348	4.22 325	1.38 290	1.93 373	0.18 163	0.68 233	0.38 305	3.77 304	0.98 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.08 96

knoymous	0.41 66	0.09 16	1.34 81	0.05 152	0.01 95	1.15 149	0.01 61	2.36 143	0.23 4	0.51 184	0.02 2	1.64 330	0.00 1	0.49 94	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 53

ssnet	1.11 297	0.71 345	4.90 447	0.05 152	0.01 95	2.59 424	0.14 348	4.22 325	1.38 290	1.93 373	0.18 163	0.68 233	0.38 305	3.77 304	0.98 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.08 96

AASNet	1.05 284	1.11 435	3.12 351	0.05 152	0.00 1	1.73 375	0.05 268	5.73 451	2.17 416	1.10 270	1.84 394	0.94 276	0.19 256	1.16 203	1.37 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 470	0.16 185

GwcNet-ADL	0.71 174	0.22 152	2.22 242	0.05 152	0.01 95	1.32 235	0.02 157	3.82 256	1.61 335	1.06 263	0.44 251	1.46 314	0.22 267	0.94 195	0.62 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.14 164

RAFT + AFF	1.88 423	1.84 491	4.19 415	0.05 152	0.85 460	2.29 407	1.00 470	6.32 485	2.26 421	1.88 366	1.80 392	1.27 304	3.66 483	6.56 438	2.36 427	0.02 443	0.34 347	0.00 1	0.01 306	0.41 487	0.50 325

CFNet-RSSM	0.60 137	0.15 65	1.55 99	0.05 152	0.14 288	1.27 213	0.02 157	4.87 385	0.58 42	0.34 134	0.02 2	1.92 350	0.04 103	0.49 94	0.25 139	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.27 486	0.01 36	0.10 133

Syn2CoEx	1.91 427	1.85 492	6.43 492	0.05 152	0.00 1	1.47 293	0.54 440	6.03 473	2.24 419	2.24 401	2.19 407	2.06 360	3.10 473	6.57 439	2.58 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 470	0.40 307

delet	1.31 358	0.61 323	2.64 307	0.05 152	0.17 304	2.84 437	1.00 470	4.88 386	2.46 439	1.38 310	1.37 363	1.62 328	0.90 380	4.52 340	1.48 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.08 96

Gwc-CoAtRS	0.52 104	0.16 80	1.68 122	0.05 152	0.13 282	1.06 100	0.03 214	2.88 170	0.54 37	0.40 149	0.02 2	2.22 374	0.03 78	0.49 94	0.26 147	0.00 1	0.09 301	0.00 1	0.22 455	0.01 36	0.11 141

FENet	0.61 140	0.22 152	1.75 135	0.05 152	0.00 1	1.21 177	0.05 268	3.78 246	1.28 249	1.08 265	0.02 2	1.61 326	0.09 193	0.60 136	0.35 190	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.08 96

AdaStereo	0.76 187	0.12 50	1.73 129	0.05 152	0.00 1	1.46 286	0.23 382	5.16 412	1.66 355	1.19 281	0.37 232	1.54 319	0.17 247	0.86 191	0.54 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.08 96
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.
PS-NSSS	1.25 335	0.85 371	2.77 315	0.05 152	0.03 181	1.40 260	0.01 61	5.04 402	2.38 431	1.34 304	2.80 435	0.65 223	0.06 148	6.36 430	0.91 340	0.18 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.01 13

PSMNet_ROB	1.31 358	1.27 452	3.91 408	0.05 152	0.11 271	1.69 370	0.16 353	3.98 286	1.59 332	1.15 278	0.34 219	2.77 400	0.62 348	4.43 335	3.80 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.12 150

water-stereo	0.31 32	0.26 173	2.15 234	0.06 173	0.02 159	1.03 78	0.00 1	0.46 13	0.39 19	0.20 89	0.08 127	0.06 88	0.06 148	0.34 57	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.02 89	0.68 368

monsterstereo	0.49 90	0.15 65	1.07 57	0.06 173	0.00 1	1.07 106	0.00 1	3.55 223	0.86 100	0.39 144	0.02 2	0.02 4	0.02 45	0.45 83	0.42 223	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.33 500	0.00 1	0.33 282

MLG-Stereo	0.29 24	0.10 27	0.98 49	0.06 173	0.20 319	1.04 84	0.00 1	0.58 25	1.61 335	0.13 58	0.06 109	0.04 45	0.01 13	0.07 3	0.09 20	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.14 164

SGD-Stereo	0.14 1	0.12 50	0.31 1	0.06 173	0.00 1	1.03 78	0.00 1	0.29 3	0.78 72	0.01 4	0.02 2	0.04 45	0.01 13	0.13 4	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 15	0.10 27	0.68 9	0.06 173	0.03 181	0.36 18	0.02 157	1.78 103	1.26 237	0.01 4	0.02 2	0.05 67	0.00 1	0.27 29	0.31 166	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.15 406	0.03 158	0.15 174

RAStereo	0.24 10	0.44 253	1.96 194	0.06 173	0.01 95	0.18 4	0.01 61	0.95 52	0.49 29	0.14 59	0.06 109	0.05 67	0.05 125	0.26 28	0.23 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1

U	1.79 417	0.09 16	1.35 82	0.06 173	7.35 539	10.70 523	0.00 1	0.86 47	0.32 16	0.02 7	0.03 62	0.11 134	0.02 45	0.15 9	0.07 14	0.00 1	0.00 1	9.53 537	5.06 553	0.01 36	0.01 13

CoDeX	1.03 280	0.45 254	2.50 296	0.06 173	0.20 319	1.51 311	0.20 367	6.54 491	1.96 398	0.73 209	0.68 296	1.04 287	0.31 290	3.86 308	0.38 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.07 89

ssnet_v2	1.33 366	0.64 332	2.83 321	0.06 173	0.03 181	2.08 398	0.36 425	5.88 464	2.33 428	2.52 427	0.88 324	3.06 418	0.54 330	1.75 243	3.30 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 434	0.13 158

dd	0.45 80	1.20 445	2.52 297	0.06 173	0.01 95	1.23 185	0.03 214	0.88 49	1.48 313	0.26 114	0.06 109	0.12 138	0.05 125	0.42 74	0.44 226	0.02 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.06 79

IPLG	0.99 268	0.76 358	3.08 346	0.06 173	0.06 221	1.40 260	0.11 334	3.81 252	1.07 168	0.81 221	1.00 335	0.50 203	0.60 342	5.65 405	0.38 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.20 225

IPLGR	0.88 220	0.30 196	3.78 403	0.06 173	0.07 234	1.26 207	0.05 268	3.78 246	1.62 342	0.80 220	0.35 226	0.79 257	0.76 369	3.42 288	0.27 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.16 185

KYRaft	1.26 344	0.08 10	1.58 104	0.06 173	0.23 333	1.28 217	0.75 457	2.92 176	0.81 88	3.20 454	7.14 494	0.99 284	2.70 462	1.56 230	0.16 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	1.66 483

AnonymousM	0.48 88	0.11 41	1.03 55	0.06 173	0.01 95	1.10 127	0.03 214	1.91 116	1.37 287	0.25 110	0.04 82	0.02 4	0.24 270	0.56 119	0.33 176	0.00 1	0.43 353	1.91 529	0.00 1	0.01 36	0.22 235

CREStereo++_RVC	0.37 48	0.24 161	1.62 108	0.06 173	0.00 1	1.21 177	0.01 61	0.77 39	1.12 178	0.26 114	1.45 370	0.06 88	0.06 148	0.42 74	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 79
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.90 227	0.95 397	1.93 190	0.06 173	0.92 472	1.24 190	0.02 157	3.30 210	1.75 373	1.23 290	2.58 431	0.43 193	0.16 242	0.68 156	0.82 313	0.00 1	0.70 397	0.00 1	0.00 1	0.23 424	1.05 422

StereoDRNet	1.66 405	1.21 446	5.39 469	0.06 173	0.11 271	2.49 419	1.06 473	5.28 420	1.89 388	3.60 466	0.63 284	2.28 377	0.64 353	4.70 347	3.25 457	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.01 306	0.15 372	0.36 290

xyz-stereo-finetune2	0.71 174	0.55 294	1.25 76	0.07 190	0.00 1	1.32 235	0.04 247	2.47 148	0.89 114	0.18 74	0.76 307	0.08 113	0.65 358	5.24 381	0.71 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

FACV-RUCA	0.58 131	0.13 56	1.73 129	0.07 190	0.12 278	1.15 149	0.07 301	4.23 328	1.27 243	0.25 110	0.99 334	0.19 157	0.30 285	0.31 48	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.02 333	0.24 432	0.19 206

DCVSM-stereo	0.74 183	0.09 16	1.76 141	0.07 190	0.01 95	1.24 190	0.04 247	2.09 131	0.31 14	3.55 463	0.09 131	3.02 414	0.59 340	1.43 227	0.45 230	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 89	0.01 13

MaDis-Stereo	0.30 30	0.62 325	1.63 114	0.07 190	0.19 314	0.40 24	0.02 157	1.36 66	0.76 70	0.04 23	0.05 99	0.13 146	0.05 125	0.38 63	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 31

SACVNet	1.14 309	0.74 351	2.49 293	0.07 190	0.00 1	1.65 360	0.28 402	4.52 353	1.51 316	2.11 388	0.79 311	1.57 320	0.07 165	5.28 384	1.31 371	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 442	0.18 201

PSMNet-ADL	0.88 220	0.12 50	1.32 80	0.07 190	0.01 95	2.03 394	0.03 214	3.00 185	1.28 249	0.39 144	0.66 289	2.12 365	0.67 362	4.19 319	1.38 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.24 243

XX-TBD	0.36 45	0.59 313	1.75 135	0.07 190	0.00 1	1.11 134	0.00 1	0.73 37	0.63 49	0.44 157	1.24 355	0.06 88	0.06 148	0.39 65	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46

Nwc_Net	2.25 457	0.98 409	5.37 467	0.07 190	0.11 271	2.80 434	0.05 268	7.36 512	1.30 263	2.77 441	8.21 498	5.18 482	2.98 470	5.16 378	2.46 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.08 96

ADCP+	3.18 479	1.81 487	11.33 526	0.07 190	0.20 319	5.83 498	2.80 501	4.60 362	2.69 452	1.68 355	0.28 200	3.75 448	3.14 475	6.82 453	17.90 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 412	0.56 343

PA-Net	1.56 400	1.13 438	5.13 459	0.07 190	0.17 304	1.46 286	0.53 439	4.73 375	3.04 471	0.92 236	1.30 359	2.29 381	0.62 348	6.63 442	3.00 451	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.15 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MLCV	1.19 319	0.97 405	3.09 348	0.07 190	0.00 1	1.63 352	0.04 247	3.33 211	1.57 327	2.74 440	1.83 393	0.99 284	0.40 315	5.31 385	1.53 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.11 141

ISRNet	0.98 265	0.37 232	3.32 369	0.08 201	0.00 1	1.17 163	0.04 247	3.63 234	1.03 163	2.26 403	1.68 385	2.56 389	0.20 262	2.65 263	0.52 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.14 164

DEFOM-Stereo	0.19 3	0.24 161	0.63 8	0.08 201	0.00 1	1.05 94	0.00 1	0.36 8	0.82 94	0.00 1	0.02 2	0.05 67	0.03 78	0.28 32	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.10 133

ours_stereo	0.32 35	0.30 196	1.12 64	0.08 201	0.30 379	0.80 45	0.04 247	0.54 20	0.70 59	0.06 32	0.03 62	0.06 88	0.03 78	0.50 101	0.06 11	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.14 356	1.62 478

AE-Stereo	0.83 202	0.13 56	2.17 236	0.08 201	0.24 340	1.24 190	0.03 214	5.22 416	1.26 237	0.70 201	1.09 340	0.20 159	0.16 242	0.70 158	0.33 176	0.00 1	0.89 435	0.00 1	0.26 482	0.09 283	1.75 488

dad	1.04 281	1.21 446	3.14 353	0.08 201	0.01 95	1.25 198	0.01 61	1.30 63	2.54 445	1.95 377	0.37 232	0.40 190	0.04 103	5.95 414	1.06 357	0.01 415	0.00 1	1.11 522	0.12 396	0.07 251	0.19 206

MIPNet	0.77 191	0.74 351	2.72 310	0.08 201	0.07 234	1.32 235	0.12 342	4.14 315	1.51 316	0.90 231	0.11 139	0.67 229	0.95 382	1.42 226	0.30 164	0.00 1	0.01 225	0.01 450	0.01 306	0.15 372	0.23 239

Patchmatch Stereo++	0.59 132	0.18 99	1.73 129	0.08 201	0.08 244	1.62 349	0.26 393	1.62 88	1.25 230	1.00 253	0.18 163	0.75 247	0.03 78	2.68 265	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.05 67
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 112	0.18 99	1.72 127	0.08 201	0.09 255	1.63 352	0.29 409	1.60 82	1.27 243	0.99 247	0.18 163	0.76 252	0.02 45	1.79 248	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.05 67

ROB_FTStereo_v2	0.52 104	0.18 99	1.71 126	0.08 201	0.09 255	1.59 334	0.32 419	1.61 85	1.25 230	0.99 247	0.19 175	0.76 252	0.02 45	1.36 224	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 53

ROB_FTStereo	0.55 118	0.18 99	1.75 135	0.08 201	0.09 255	1.61 344	0.32 419	1.60 82	1.26 237	0.99 247	0.19 175	0.75 247	0.03 78	1.97 253	0.19 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 53

HUI-Stereo	0.54 112	0.18 99	1.78 147	0.08 201	0.08 244	1.63 352	0.31 416	1.60 82	1.28 249	0.99 247	0.18 163	0.76 252	0.02 45	1.56 230	0.19 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.05 67

DeepStereo_RVC	0.59 132	0.16 80	1.65 116	0.08 201	0.06 221	1.37 250	0.40 428	1.58 79	1.26 237	1.03 258	0.83 317	0.49 200	1.52 420	0.94 195	0.18 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.13 158

iGMRVC	0.59 132	0.18 99	1.75 135	0.08 201	0.09 255	1.63 352	0.27 401	1.61 85	1.27 243	0.99 247	0.19 175	0.75 247	0.03 78	2.78 269	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 53

iRAFT	0.59 132	0.18 99	1.73 129	0.08 201	0.08 244	1.62 349	0.26 393	1.62 88	1.25 230	1.00 253	0.18 163	0.75 247	0.03 78	2.68 265	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.05 67

CRE-IMP	0.49 90	0.14 63	1.75 135	0.08 201	0.05 215	1.48 301	0.45 432	1.64 90	1.22 213	0.92 236	0.29 203	0.87 263	0.01 13	0.39 65	0.25 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.17 193

RAFT-IKP	0.54 112	0.18 99	1.77 145	0.08 201	0.07 234	1.47 293	0.29 409	1.61 85	1.26 237	0.99 247	0.18 163	0.74 245	0.02 45	1.77 245	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 53

ARAFT	1.27 346	1.38 464	4.73 440	0.08 201	0.00 1	1.67 366	0.04 247	5.52 441	1.98 400	3.02 448	0.59 280	0.47 198	0.11 210	4.87 363	0.38 208	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.25 434	0.25 252

DIP-Stereo	0.68 167	0.35 223	1.76 141	0.08 201	0.00 1	1.46 286	0.01 61	6.53 490	1.71 364	0.91 232	0.11 139	0.04 45	0.19 256	0.19 12	0.09 20	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.17 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RGC	2.11 445	0.95 397	4.61 437	0.08 201	0.29 367	3.34 453	0.11 334	5.40 434	1.78 377	3.93 472	4.52 470	5.20 483	3.05 472	5.78 408	2.78 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.18 201

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 420	20.09 553	11.97 527	0.09 220	0.00 1	0.46 33	0.05 268	0.49 15	0.50 30	0.17 71	0.03 62	0.04 45	0.00 1	0.14 6	0.45 230	0.00 1	0.35 348	0.00 1	0.06 361	0.07 251	1.12 428

testlalala_base	1.48 386	0.15 65	1.50 92	0.09 220	0.20 319	1.20 169	0.01 61	4.81 381	0.53 32	0.25 110	0.02 2	0.24 166	0.05 125	0.29 38	0.50 255	7.67 535	1.93 535	0.00 1	0.27 486	9.18 532	0.79 390

CES	0.51 96	0.16 80	1.23 73	0.09 220	1.58 509	1.18 165	0.05 268	1.07 61	0.79 76	0.03 14	0.03 62	0.14 148	0.10 201	0.55 116	0.12 42	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 36	2.98 527

GMOStereo	0.62 143	0.55 294	1.80 149	0.09 220	0.61 433	1.07 106	0.03 214	2.92 176	0.25 5	2.23 397	0.02 2	0.66 225	0.04 103	0.25 23	0.22 119	0.00 1	1.26 511	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.19 206

error version	0.62 143	0.55 294	1.80 149	0.09 220	0.61 433	1.07 106	0.03 214	2.92 176	0.25 5	2.23 397	0.02 2	0.66 225	0.04 103	0.25 23	0.22 119	0.00 1	1.26 511	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.19 206

test-v	0.62 143	0.55 294	1.80 149	0.09 220	0.61 433	1.07 106	0.03 214	2.92 176	0.25 5	2.23 397	0.02 2	0.66 225	0.04 103	0.25 23	0.22 119	0.00 1	1.26 511	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.19 206

DEmStereo	1.56 400	0.16 80	2.44 286	0.09 220	0.02 159	1.77 378	0.87 461	1.72 95	1.08 170	2.48 424	6.30 489	1.06 290	5.02 500	6.28 427	1.81 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 13

DRaft	1.40 375	0.20 137	1.83 165	0.09 220	0.01 95	1.66 361	0.42 430	2.13 135	0.59 43	3.75 467	5.16 477	0.41 192	4.27 492	5.52 395	1.63 389	0.01 415	0.06 286	0.00 1	0.07 365	0.08 262	0.12 150

test-2	0.62 143	0.55 294	1.80 149	0.09 220	0.61 433	1.07 106	0.03 214	2.92 176	0.25 5	2.23 397	0.02 2	0.66 225	0.04 103	0.25 23	0.22 119	0.00 1	1.26 511	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.19 206

ACVNet	0.75 184	0.56 304	2.30 255	0.09 220	0.00 1	1.39 256	0.21 374	2.76 162	1.34 274	0.88 228	0.75 304	1.92 350	0.26 276	0.51 102	1.65 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.20 225

AANet_RVC	1.95 429	1.64 483	4.89 446	0.09 220	0.00 1	1.24 190	0.01 61	3.93 277	2.82 466	2.32 407	4.64 472	3.61 443	0.19 256	7.61 491	4.73 477	0.60 508	0.19 325	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.47 318

NVstereo2D	1.25 335	0.34 220	5.21 464	0.09 220	0.03 181	1.61 344	0.23 382	4.95 395	1.92 392	1.05 260	0.38 235	2.53 388	0.61 343	5.36 390	0.44 226	0.00 1	0.10 305	0.00 1	0.03 336	0.04 192	0.19 206

depthmonostereo	0.43 75	0.34 220	2.49 293	0.10 232	0.00 1	1.05 94	0.00 1	0.69 29	0.29 12	0.06 32	0.03 62	0.55 211	0.28 281	2.10 256	0.27 150	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.29 266

DFGA-Net	1.10 295	2.07 501	4.17 413	0.10 232	0.23 333	1.15 149	0.01 61	2.72 160	0.97 150	1.28 294	1.17 352	0.25 171	0.04 103	5.37 391	2.22 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.05 67

LG-Stereo	0.48 88	0.24 161	1.82 162	0.10 232	0.20 319	1.05 94	0.00 1	3.59 229	0.87 103	0.26 114	0.10 134	0.37 183	0.08 179	0.14 6	0.19 100	0.00 1	0.18 319	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.28 265

RAFT-Stereo-weight	0.57 127	0.10 27	1.28 79	0.10 232	0.42 397	1.41 266	0.05 268	3.80 249	0.86 100	1.02 255	0.52 265	0.26 174	0.01 13	0.42 74	0.15 68	0.00 1	0.47 356	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.60 348

plain	0.55 118	0.55 294	3.45 377	0.10 232	0.00 1	0.50 35	0.02 157	3.49 220	1.16 182	0.05 28	0.10 134	0.13 146	0.17 247	0.67 154	0.28 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 477	0.01 13

qqq	0.90 227	0.41 245	1.88 181	0.10 232	0.59 430	1.09 121	0.00 1	3.82 256	1.29 255	0.61 192	0.38 235	0.73 242	0.15 233	3.19 281	0.90 337	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.23 461	0.06 224	1.57 468

raft_robust	1.21 323	1.05 427	2.00 201	0.10 232	0.43 401	1.39 256	0.02 157	4.21 321	2.32 426	0.44 157	0.02 2	2.23 375	1.39 411	7.00 470	0.35 190	0.00 1	0.78 408	0.00 1	0.18 430	0.10 297	0.19 206

NINENet	1.14 309	0.34 220	2.08 218	0.10 232	0.01 95	5.73 496	0.03 214	5.39 432	1.54 322	1.61 346	0.72 299	2.35 385	0.06 148	2.82 272	0.05 7	0.00 1	0.01 225	0.01 450	0.00 1	0.04 192	0.00 1

WZ-Net	4.64 505	2.57 514	25.72 544	0.10 232	0.09 255	3.07 442	2.08 494	6.59 495	5.41 500	6.08 498	4.09 468	7.02 501	6.04 513	11.64 529	11.45 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 417	0.61 350

PSM-AAD	1.21 323	0.08 10	1.53 95	0.10 232	0.27 359	1.35 247	3.14 504	2.74 161	0.83 96	2.89 442	2.04 404	0.16 154	5.25 504	3.51 292	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.08 96

test_xeample	2.27 459	0.46 261	2.25 248	0.10 232	0.69 448	1.48 301	0.00 1	6.24 480	2.46 439	1.83 363	2.40 421	0.37 183	0.07 165	4.49 337	19.55 541	0.00 1	1.11 491	0.00 1	0.21 450	0.07 251	1.65 479

FADNet-RVC-Resample	1.28 347	1.46 470	6.58 493	0.10 232	0.14 288	1.54 321	0.25 389	4.29 337	1.46 305	0.61 192	0.23 188	1.29 306	0.28 281	5.23 380	1.06 357	0.10 488	0.16 316	0.09 493	0.06 361	0.28 451	0.39 303

NCC-stereo	2.09 441	1.02 420	4.78 443	0.10 232	0.26 353	2.33 410	0.13 343	5.82 461	1.70 362	2.98 445	3.18 445	4.63 467	5.69 510	6.26 425	2.76 440	0.05 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.14 164

Abc-Net	2.09 441	1.02 420	4.78 443	0.10 232	0.26 353	2.33 410	0.13 343	5.82 461	1.70 362	2.98 445	3.18 445	4.63 467	5.69 510	6.26 425	2.76 440	0.05 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.14 164
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	1.25 335	1.39 465	4.10 412	0.10 232	0.00 1	2.25 402	0.18 362	4.68 371	2.78 463	0.69 200	0.34 219	1.87 346	0.65 358	5.07 372	0.68 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.07 89
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
DLCB_ROB	1.38 371	0.60 317	1.96 194	0.10 232	0.00 1	1.53 317	0.23 382	4.02 294	1.91 391	3.54 462	1.97 398	3.40 434	0.30 285	4.91 364	2.97 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.12 150

fast-acv-ft	1.54 396	0.86 374	4.85 445	0.11 248	0.12 278	3.88 464	0.28 402	2.97 182	2.26 421	0.96 241	3.49 453	2.97 411	1.23 402	3.47 290	2.75 439	0.04 464	0.01 225	0.04 481	0.04 350	0.44 490	0.08 96

LoS	0.32 35	0.19 128	1.27 78	0.11 248	0.01 95	1.32 235	0.07 301	1.44 74	0.79 76	0.06 32	0.04 82	0.27 176	0.11 210	0.60 136	0.13 53	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.65 157	0.40 241	1.73 129	0.11 248	0.19 314	1.28 217	0.03 214	1.41 70	0.22 3	0.28 119	3.49 453	0.72 241	0.09 193	1.93 252	0.53 263	0.00 1	0.11 308	0.00 1	0.08 369	0.16 381	0.15 174

MMNet	1.33 366	0.69 343	4.18 414	0.11 248	0.01 95	4.08 468	0.02 157	4.27 334	1.49 314	2.17 393	0.33 216	1.34 310	1.20 396	4.52 340	1.93 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.06 79

ADCRef	2.57 467	1.40 466	7.90 508	0.11 248	0.11 271	4.71 484	0.74 456	5.45 439	1.66 355	3.15 453	1.65 384	1.61 326	2.25 447	4.54 343	15.56 533	0.03 455	0.00 1	0.01 450	0.10 384	0.27 447	0.23 239

ADCPNet	3.94 494	1.47 472	14.87 534	0.11 248	0.45 404	7.19 505	2.23 497	5.42 436	3.18 475	4.53 483	2.03 403	7.48 503	5.27 505	7.05 475	14.73 530	0.02 443	0.74 403	0.04 481	0.91 535	0.23 424	0.85 399

coex_refinement	1.30 355	0.96 401	2.31 260	0.12 254	0.02 159	1.52 314	0.07 301	4.70 373	1.79 379	2.66 433	0.66 289	4.34 460	0.47 326	3.87 309	2.09 410	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.34 286

IGEV-RUCA	0.31 32	0.10 27	0.83 18	0.12 254	0.11 271	1.25 198	0.31 416	0.85 45	0.27 11	0.11 48	0.14 152	0.16 154	0.24 270	0.35 59	0.25 139	0.05 468	0.19 325	0.20 505	0.23 461	0.19 406	0.32 276

mms	0.32 35	0.28 186	0.78 11	0.12 254	0.37 389	0.34 9	0.01 61	0.45 12	0.64 50	0.12 54	0.03 62	0.06 88	0.05 125	0.56 119	0.06 11	0.00 1	0.24 329	0.00 1	0.00 1	0.13 342	2.13 521

Prome-Stereo	1.29 351	0.09 16	1.62 108	0.12 254	0.24 340	1.28 217	0.65 450	2.98 183	0.93 129	2.08 386	8.52 499	0.75 247	2.83 465	2.19 258	0.11 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	1.39 451

DispNO	1.47 384	1.01 417	5.05 455	0.13 258	0.08 244	1.49 306	0.02 157	4.38 341	1.86 383	1.51 326	1.57 379	3.12 422	1.09 390	5.77 407	1.89 402	0.00 1	0.02 255	0.03 476	0.11 389	0.11 320	0.08 96

GMM-Stereo	1.17 316	0.10 27	2.29 253	0.13 258	0.22 328	1.43 270	0.84 460	2.83 168	1.16 182	2.73 438	3.09 443	0.54 210	0.87 378	5.31 385	0.16 78	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 89	1.72 484

APVNet	1.68 407	0.75 353	4.94 451	0.13 258	0.01 95	4.56 481	0.08 310	5.20 414	1.44 300	1.51 326	1.05 337	2.87 407	0.93 381	6.76 451	2.76 440	0.01 415	0.00 1	0.07 487	0.00 1	0.34 470	0.08 96

iRaft-Stereo_5w	1.28 347	0.93 391	3.51 382	0.14 261	0.66 443	1.21 177	0.01 61	3.87 267	1.06 167	0.19 81	1.97 398	1.62 328	1.50 419	6.80 452	1.07 359	0.00 1	0.16 316	0.00 1	0.06 361	0.26 442	0.67 361

LCNet	0.93 238	0.21 144	1.62 108	0.14 261	0.26 353	1.20 169	0.22 379	2.71 159	0.90 120	1.82 362	0.21 184	0.12 138	2.50 457	5.59 401	0.16 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.79 390

CroCo-Stereo	0.50 92	0.63 328	2.38 269	0.14 261	0.00 1	0.19 5	0.02 157	4.28 335	0.96 146	0.14 59	0.03 62	0.46 196	0.08 179	0.32 50	0.29 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
edge stereo	2.06 437	0.42 248	4.20 416	0.14 261	0.09 255	1.82 383	0.51 437	5.38 430	2.48 442	3.45 461	3.96 466	8.28 504	1.80 438	5.90 412	2.30 423	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.16 381	0.19 206

iResNet_ROB	1.22 327	1.37 462	2.59 299	0.14 261	0.00 1	1.38 255	0.04 247	7.36 512	2.85 469	1.07 264	1.24 355	0.93 275	0.11 210	4.28 327	0.84 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.11 141

111111	0.37 48	0.08 10	0.72 10	0.15 266	0.26 353	1.10 127	0.02 157	1.58 79	0.88 109	0.19 81	0.04 82	0.01 1	0.06 148	0.32 50	0.15 68	0.00 1	0.74 403	0.00 1	0.00 1	0.09 283	1.06 425

TCMNet	1.67 406	0.92 388	6.06 481	0.15 266	1.43 504	1.83 384	0.17 356	4.72 374	1.56 325	1.88 366	2.94 439	1.92 350	0.45 323	5.34 388	3.00 451	0.00 1	0.06 286	0.06 486	0.00 1	0.43 488	0.48 322

castereo++	0.39 57	0.45 254	1.26 77	0.15 266	0.00 1	1.10 127	0.03 214	1.67 91	1.28 249	0.04 23	0.02 2	0.58 215	0.00 1	0.15 9	0.19 100	0.00 1	0.30 341	0.00 1	0.27 486	0.04 192	0.21 233

coex-ft	12.25 541	6.22 539	80.44 561	0.15 266	0.15 297	2.43 414	0.98 468	3.07 193	29.54 545	49.22 560	16.44 521	15.69 526	16.17 541	7.44 487	15.30 532	0.05 468	0.07 291	0.01 450	0.05 353	0.35 475	1.15 433

GANet-ADL	0.62 143	0.16 80	1.89 184	0.15 266	0.02 159	1.46 286	0.02 157	3.83 261	0.75 67	0.40 149	1.08 339	1.09 294	0.18 251	0.65 148	0.47 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.13 158

pcwnet_v2	1.36 369	0.21 144	5.89 477	0.15 266	0.01 95	1.78 379	0.02 157	5.77 458	3.19 476	1.69 356	1.94 397	2.00 357	0.79 373	3.09 280	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.04 192	0.27 261

MSMD_ROB	5.26 511	0.52 290	3.22 357	0.15 266	0.01 95	8.63 517	1.06 473	4.76 379	4.16 489	13.72 530	26.77 546	13.87 522	15.95 540	7.89 500	3.94 468	0.11 490	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.34 286

LoS_RVC	0.25 12	0.60 317	1.21 72	0.16 273	0.13 282	0.98 70	0.01 61	0.85 45	0.25 5	0.08 40	0.02 2	0.07 107	0.04 103	0.49 94	0.05 7	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.07 89

IGEV-Stereo++	0.42 70	0.07 3	0.79 12	0.17 274	0.28 365	1.13 139	0.00 1	1.98 121	0.41 21	0.31 129	0.04 82	0.02 4	0.03 78	0.56 119	0.30 164	0.00 1	0.73 402	0.00 1	0.00 1	0.04 192	1.55 466

IGEV-Stereo+	0.61 140	0.21 144	1.12 64	0.17 274	1.20 495	0.64 39	0.02 157	0.33 6	0.71 60	0.39 144	0.05 99	0.05 67	0.05 125	1.92 250	0.48 249	0.00 1	0.58 380	0.00 1	0.24 472	1.85 523	2.11 520

YMNet	1.76 413	0.93 391	4.46 432	0.18 276	0.30 379	4.41 478	0.21 374	4.21 321	1.46 305	3.07 450	4.85 473	4.12 456	0.37 301	3.05 278	2.47 433	0.05 468	0.12 310	0.08 490	0.01 306	0.51 496	0.40 307

YMNet_1	1.76 413	0.93 391	4.46 432	0.18 276	0.30 379	4.41 478	0.21 374	4.21 321	1.46 305	3.07 450	4.85 473	4.12 456	0.37 301	3.05 278	2.47 433	0.05 468	0.12 310	0.08 490	0.01 306	0.51 496	0.40 307

IGEVStereo-DCA	0.88 220	1.21 446	1.81 157	0.18 276	0.16 301	0.83 48	0.01 61	0.71 31	1.36 282	0.40 149	0.04 82	0.06 88	0.09 193	6.04 415	2.22 418	0.00 1	0.48 360	0.00 1	0.15 406	0.16 381	1.76 489

rrr	1.15 313	1.21 446	5.05 455	0.18 276	0.16 301	0.83 48	0.06 295	2.88 170	1.44 300	0.40 149	0.04 82	0.06 88	0.09 193	6.04 415	2.22 418	0.00 1	0.48 360	0.00 1	0.19 436	0.16 381	1.59 475

FTStereo	2.20 453	0.09 16	2.07 215	0.18 276	0.13 282	1.43 270	4.50 521	2.98 183	0.97 150	3.35 459	17.70 523	0.77 255	4.06 489	4.36 331	0.15 68	0.15 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	1.19 436

ac_64	1.28 347	0.43 249	2.90 329	0.18 276	0.25 344	1.52 314	0.03 214	5.58 442	1.89 388	0.92 236	0.53 266	4.86 472	0.45 323	5.01 370	0.88 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 297	0.06 79

FAT-Stereo	1.95 429	0.23 156	3.66 393	0.18 276	0.03 181	1.80 381	0.94 465	5.35 426	3.11 473	4.23 476	5.00 476	5.22 485	2.76 464	5.07 372	1.09 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.17 193

ITSA-stereo	1.24 331	0.23 156	2.14 232	0.19 283	0.04 205	1.43 270	0.13 343	6.24 480	3.22 477	0.78 217	0.36 230	0.63 218	1.05 387	5.67 406	2.24 421	0.03 455	0.00 1	0.09 493	0.06 361	0.08 262	0.19 206

ff7	0.51 96	0.26 173	1.81 157	0.19 283	0.25 344	1.08 113	0.01 61	0.71 31	1.36 282	0.47 166	0.02 2	0.04 45	0.08 179	0.79 175	0.18 90	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.15 406	0.10 297	1.76 489

ffff	0.51 96	0.26 173	1.81 157	0.19 283	0.25 344	1.08 113	0.01 61	0.71 31	1.36 282	0.47 166	0.02 2	0.04 45	0.08 179	0.79 175	0.18 90	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.15 406	0.10 297	1.76 489

11t	0.51 96	0.26 173	1.81 157	0.19 283	0.25 344	1.08 113	0.01 61	0.71 31	1.36 282	0.47 166	0.02 2	0.04 45	0.08 179	0.79 175	0.18 90	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.15 406	0.10 297	1.76 489

ProNet	0.47 85	0.35 223	1.75 135	0.19 283	0.54 416	1.09 121	0.01 61	0.97 53	1.25 230	0.02 7	0.02 2	0.06 88	0.03 78	0.58 125	0.09 20	0.00 1	0.57 376	0.00 1	0.00 1	0.14 356	1.65 479

ccc-4	0.51 96	0.26 173	1.81 157	0.19 283	0.25 344	1.08 113	0.01 61	0.71 31	1.36 282	0.47 166	0.02 2	0.04 45	0.08 179	0.79 175	0.18 90	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.15 406	0.10 297	1.76 489

RAFT+CT+SA	0.85 213	0.91 383	2.23 247	0.19 283	0.29 367	1.27 213	0.03 214	4.92 392	0.86 100	0.65 195	0.40 241	0.67 229	0.05 125	3.03 276	0.18 90	0.00 1	0.28 340	0.00 1	0.35 504	0.15 372	0.61 350

CIPLG	0.94 241	1.29 454	3.53 385	0.19 283	0.03 181	1.45 282	0.29 409	3.87 267	1.61 335	2.10 387	2.52 429	0.21 163	0.11 210	0.85 190	0.29 157	0.00 1	0.05 280	0.01 450	0.05 353	0.21 417	0.08 96

IPLGR_C	0.94 241	1.37 462	3.71 396	0.19 283	0.02 159	1.44 275	0.29 409	3.88 271	1.62 342	2.04 383	2.44 428	0.20 159	0.12 223	0.79 175	0.29 157	0.00 1	0.05 280	0.01 450	0.05 353	0.21 417	0.08 96

HHNet	0.94 241	0.28 186	2.48 291	0.19 283	0.08 244	1.32 235	0.42 430	2.48 149	0.84 98	1.39 313	5.80 482	0.14 148	1.74 434	0.49 94	0.94 344	0.06 478	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.14 356	0.04 53

test_xeample3	0.95 250	1.30 455	5.13 459	0.19 283	0.23 333	0.95 67	0.07 301	2.30 138	1.47 311	0.40 149	0.05 99	0.08 113	0.07 165	1.45 228	2.27 422	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.33 500	0.17 395	1.85 504

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 486	3.47 524	9.32 519	0.19 283	0.30 379	13.80 528	7.49 543	5.15 409	3.95 487	3.06 449	3.94 464	4.60 465	1.20 396	8.49 509	2.79 444	0.70 512	1.22 510	0.04 481	0.84 529	0.50 495	1.23 439

DRN-Test	1.79 417	0.51 281	4.94 451	0.19 283	0.14 288	3.30 449	0.19 366	6.58 493	2.31 425	4.40 481	0.77 308	2.10 364	1.73 433	5.40 392	2.82 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.12 330	0.27 261

PWCDC_ROB	3.41 482	2.29 506	5.16 462	0.19 283	0.02 159	3.11 443	0.02 157	5.15 409	12.27 525	1.36 308	23.33 543	1.98 355	3.35 478	4.93 365	3.71 465	0.28 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 515	0.32 276

SGM-Forest	2.15 449	0.50 275	2.42 282	0.19 283	0.25 344	3.47 459	2.38 499	4.53 355	2.46 439	5.64 497	3.99 467	3.74 447	2.22 445	6.99 469	3.08 454	0.01 415	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.98 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_L2	0.25 12	0.20 137	0.81 16	0.20 298	0.15 297	1.04 84	0.15 352	0.62 27	0.53 32	0.09 43	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.23 21	0.23 127	0.00 1	0.55 373	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.20 225

LG-Stereo_L1	0.24 10	0.20 137	0.85 21	0.20 298	0.15 297	0.34 9	0.13 343	0.86 47	0.80 84	0.08 40	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.22 18	0.23 127	0.00 1	0.57 376	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.19 206

HI	0.65 157	0.55 294	2.46 288	0.20 298	0.00 1	1.16 155	0.01 61	1.98 121	0.79 76	1.46 320	0.02 2	2.63 393	0.64 353	0.63 143	0.24 135	0.00 1	0.04 272	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.08 96

CoSv	0.65 157	0.55 294	2.46 288	0.20 298	0.00 1	1.16 155	0.01 61	1.98 121	0.79 76	1.46 320	0.02 2	2.63 393	0.64 353	0.63 143	0.24 135	0.00 1	0.04 272	0.00 1	0.00 1	0.11 320	0.08 96

UGAM	1.32 361	0.49 272	3.75 401	0.20 298	0.06 221	1.12 136	0.11 334	3.55 223	1.34 274	0.11 48	2.42 422	4.45 462	0.08 179	7.01 473	0.34 186	0.00 1	0.44 354	0.00 1	0.28 493	0.30 458	0.31 272

RASNet	1.75 411	0.71 345	2.93 333	0.20 298	3.20 526	1.75 376	0.26 393	3.87 267	2.64 449	0.98 242	1.46 372	5.25 486	1.67 431	6.73 449	2.81 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.47 318

fffy	0.33 38	0.35 223	1.42 85	0.21 304	0.46 407	0.34 9	0.01 61	0.94 51	0.20 2	0.04 23	0.03 62	0.06 88	0.01 13	0.22 18	0.17 85	0.00 1	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.13 342	1.39 451

DDVS	1.00 271	0.21 144	1.83 165	0.21 304	0.27 359	3.12 444	0.25 389	3.00 185	0.71 60	0.77 215	0.82 315	2.14 366	0.44 319	5.24 381	0.66 286	0.00 1	0.01 225	0.01 450	0.00 1	0.04 192	0.20 225

testlalala	0.68 167	0.17 92	1.61 107	0.21 304	0.18 308	1.14 146	0.03 214	3.47 219	1.74 371	2.12 389	0.20 180	0.30 178	0.05 125	0.38 63	0.41 222	0.01 415	1.13 497	0.00 1	0.27 486	0.01 36	0.15 174

ToySt	0.92 233	0.51 281	4.35 423	0.21 304	0.71 452	1.32 235	0.00 1	2.77 165	1.33 271	0.21 95	0.51 263	1.47 315	0.11 210	1.14 202	0.87 326	0.03 455	0.69 393	0.00 1	0.20 440	0.10 297	1.88 509

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 104	0.15 65	1.72 127	0.22 308	0.14 288	1.47 293	0.04 247	2.21 136	0.99 159	0.39 144	0.11 139	0.70 237	0.03 78	0.65 148	0.58 270	0.02 443	0.46 355	0.00 1	0.23 461	0.01 36	0.36 290

UGAM-zero	1.89 425	0.19 128	2.80 316	0.22 308	0.47 409	1.57 329	0.35 423	6.96 503	0.60 45	1.40 314	0.26 197	8.37 505	4.43 494	7.06 476	0.71 296	0.00 1	0.67 390	0.00 1	0.58 521	0.02 89	1.16 435

Wz-Net-TNSev	4.36 502	6.36 540	22.98 541	0.22 308	0.06 221	7.00 504	3.45 508	7.46 514	3.81 486	2.12 389	0.63 284	7.29 502	5.11 501	9.87 519	9.72 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.36 477	0.66 358

ACRE	0.94 241	1.27 452	3.93 409	0.22 308	0.02 159	1.44 275	0.29 409	3.88 271	1.60 334	1.97 378	2.42 422	0.21 163	0.11 210	0.82 185	0.29 157	0.00 1	0.04 272	0.01 450	0.05 353	0.21 417	0.09 121

RP	2.09 441	0.90 381	3.88 406	0.22 308	0.61 433	1.72 373	0.94 465	4.97 396	2.65 450	3.87 470	5.63 481	4.44 461	4.28 493	4.99 369	2.35 426	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.20 412	0.13 158

DeepPrunerF	2.71 469	1.57 480	16.51 538	0.22 308	0.33 385	1.45 282	0.28 402	6.26 483	9.92 522	1.25 293	0.44 251	1.98 355	1.61 429	7.33 482	4.17 472	0.00 1	0.01 225	0.07 487	0.10 384	0.33 466	0.29 266

aanetorigin	2.99 472	1.00 415	9.85 521	0.23 314	0.23 333	1.59 334	2.01 491	1.94 120	1.25 230	14.45 533	10.04 506	2.98 412	3.75 484	4.97 368	4.01 469	0.10 488	0.05 280	0.09 493	0.11 389	0.55 505	0.55 338

EDNetEfficientorigin	10.48 535	2.34 508	98.78 570	0.23 314	0.25 344	3.01 441	0.70 453	4.69 372	17.04 535	19.07 539	15.43 519	12.52 519	11.56 534	9.41 515	12.62 524	0.01 415	0.01 225	0.00 1	0.01 306	0.25 434	1.76 489

PSMNet-RSSM	1.10 295	0.88 378	2.30 255	0.23 314	0.00 1	1.41 266	0.03 214	5.44 438	1.19 194	1.56 336	0.50 260	2.46 387	0.71 366	4.23 323	0.90 337	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.10 297	0.08 96

GwcNet-RSSM	1.22 327	1.24 450	3.66 393	0.23 314	0.04 205	1.46 286	0.05 268	4.65 368	1.61 335	1.33 302	0.46 257	2.98 412	0.26 276	4.48 336	1.59 387	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.21 417	0.10 133

ADCMid	4.33 501	2.40 511	13.81 533	0.23 314	0.40 392	4.90 486	1.23 480	5.73 451	3.73 484	11.06 523	3.94 464	6.67 498	5.11 501	7.11 477	18.03 537	0.12 492	0.08 295	0.55 513	0.46 511	0.61 508	0.49 324

TestStereo1	0.96 254	0.91 383	2.21 240	0.24 319	0.42 397	1.31 226	0.02 157	4.10 306	1.71 364	0.47 166	1.64 382	0.20 159	1.20 396	3.55 293	0.36 194	0.00 1	0.27 336	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.32 276

SA-5K	0.96 254	0.91 383	2.21 240	0.24 319	0.42 397	1.31 226	0.02 157	4.10 306	1.71 364	0.47 166	1.64 382	0.20 159	1.20 396	3.55 293	0.36 194	0.00 1	0.27 336	0.00 1	0.00 1	0.19 406	0.32 276

FCDSN-DC	5.38 512	0.65 336	3.19 354	0.24 319	0.46 407	5.71 495	1.61 486	5.83 463	4.51 494	14.74 535	22.03 538	20.43 534	13.01 536	8.48 508	6.00 487	0.02 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.52 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.16 450	0.75 353	10.72 525	0.24 319	0.03 181	1.62 349	0.20 367	3.80 249	1.16 182	5.40 494	3.08 442	5.77 488	2.29 448	5.62 403	2.13 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.25 252

S-Stereo	2.12 447	0.32 212	6.30 486	0.24 319	0.22 328	2.51 420	1.83 489	5.38 430	5.55 501	2.46 423	5.91 483	2.81 404	0.71 366	5.19 379	2.45 431	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.37 292

gcap-zeroshot	0.95 250	0.45 254	3.07 345	0.25 324	0.74 455	1.44 275	0.02 157	4.85 383	1.47 311	0.78 217	0.57 272	2.77 400	0.04 103	0.95 197	0.49 251	0.00 1	0.48 360	0.00 1	0.20 440	0.00 1	0.39 303

H2IRNET	0.57 127	0.56 304	2.03 207	0.25 324	0.06 221	1.20 169	0.01 61	1.91 116	0.64 50	0.04 23	1.78 390	0.47 198	0.04 103	1.69 239	0.42 223	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.01 306	0.24 432	0.08 96

AACVNet	1.04 281	0.87 377	2.22 242	0.25 324	0.00 1	1.79 380	0.01 61	4.21 321	0.79 76	1.17 280	0.27 199	1.50 316	0.16 242	6.30 429	0.89 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 424	0.04 53

EAI-Stereo	1.50 389	0.16 80	1.53 95	0.25 324	0.91 471	2.30 408	4.98 522	6.09 475	1.87 386	1.38 310	5.56 480	0.49 200	0.59 340	1.21 210	0.83 318	0.00 1	0.31 342	0.00 1	1.09 539	0.02 89	0.56 343

cf-r	1.18 318	1.02 420	3.22 357	0.25 324	0.02 159	1.44 275	0.03 214	5.11 408	2.16 412	1.31 299	0.59 280	2.87 407	0.24 270	4.26 326	0.79 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.12 150

STTStereo	0.98 265	0.62 325	3.78 403	0.25 324	0.15 297	1.44 275	0.10 330	3.57 225	1.75 373	1.46 320	0.19 175	1.74 339	0.44 319	3.47 290	0.54 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 67

LG-G_1	0.39 57	0.16 80	0.91 32	0.26 330	0.18 308	1.30 222	0.00 1	2.08 129	0.92 124	0.38 141	0.06 109	0.05 67	0.01 13	0.21 16	0.15 68	0.00 1	0.49 363	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.69 375

LG-G	0.39 57	0.16 80	0.91 32	0.26 330	0.18 308	1.30 222	0.00 1	2.08 129	0.92 124	0.38 141	0.06 109	0.05 67	0.01 13	0.21 16	0.15 68	0.00 1	0.49 363	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.69 375

ccnet	1.96 431	0.68 340	3.59 386	0.26 330	0.19 314	3.68 463	1.55 485	4.89 387	1.77 375	2.68 436	3.92 462	3.44 436	1.72 432	5.02 371	5.22 479	0.06 478	0.00 1	0.09 493	0.01 306	0.13 342	0.32 276

ADCL	3.64 489	1.54 476	8.53 517	0.26 330	0.28 365	7.37 506	4.49 520	5.42 436	3.61 481	4.79 486	3.85 461	5.14 480	4.47 495	6.28 427	15.73 534	0.05 468	0.01 225	0.11 498	0.13 398	0.34 470	0.33 282

CFNet	1.24 331	1.33 459	3.20 355	0.26 330	0.03 181	1.43 270	0.04 247	5.03 401	2.39 433	0.61 192	0.71 297	1.30 307	0.23 268	6.72 448	1.16 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 434	0.10 133

MeshStereo	6.09 515	0.97 405	3.59 386	0.26 330	0.14 288	7.68 510	2.02 492	10.42 527	5.77 503	20.76 546	19.69 534	22.78 538	10.56 529	10.29 522	6.16 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 456	0.41 311
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
G2L-Stereo_test	1.14 309	1.01 417	2.97 338	0.27 336	0.01 95	1.66 361	0.10 330	3.73 243	1.31 266	2.21 395	0.11 139	3.18 425	0.49 328	4.55 344	0.70 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 412	0.30 268

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 393	0.60 317	5.47 472	0.27 336	1.02 485	1.33 242	0.26 393	6.85 497	1.21 209	0.60 190	0.62 283	5.38 487	1.37 410	1.76 244	1.11 362	0.00 1	0.72 401	0.00 1	0.57 520	0.17 395	0.98 415

MLG-Stereo_test3	0.25 12	0.15 65	0.85 21	0.28 338	0.17 304	1.08 113	0.00 1	0.51 16	0.87 103	0.23 103	0.06 109	0.02 4	0.01 13	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 365	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.16 185

RALCasStereoNet	0.80 197	0.96 401	1.77 145	0.28 338	0.97 477	1.13 139	0.03 214	2.91 175	1.11 176	0.17 71	0.34 219	0.12 138	0.20 262	1.65 237	0.65 284	0.00 1	1.72 533	0.00 1	0.00 1	0.11 320	1.90 511

GIP-stereo	0.57 127	0.28 186	1.23 73	0.29 340	0.58 426	1.07 106	0.03 214	3.64 235	1.24 219	0.06 32	0.02 2	0.05 67	0.01 13	0.60 136	0.39 215	0.00 1	0.40 349	0.00 1	0.00 1	0.05 210	1.53 461

dual_stereo	0.63 149	0.07 3	0.80 13	0.29 340	0.98 479	0.37 20	0.02 157	4.03 298	1.20 200	0.10 45	0.06 109	0.02 4	0.04 103	1.13 201	0.32 173	0.00 1	1.26 511	0.00 1	0.13 398	0.00 1	1.80 499

PFNet+	0.65 157	0.19 128	2.19 238	0.29 340	0.06 221	1.46 286	0.54 440	1.74 99	1.62 342	1.35 306	0.45 254	0.36 182	0.01 13	2.41 259	0.25 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

GCAP-Stereo	0.56 123	0.71 345	1.55 99	0.30 343	1.03 487	1.27 213	0.01 61	2.03 126	0.78 72	0.30 126	0.35 226	0.10 131	0.10 201	0.56 119	0.75 303	0.00 1	1.06 477	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.25 252

DCRE	1.01 274	0.54 293	1.52 93	0.30 343	0.99 480	1.31 226	0.00 1	1.69 93	0.71 60	1.12 273	7.77 496	0.74 245	0.02 45	0.28 32	0.45 230	0.00 1	0.71 398	0.00 1	0.25 475	0.02 89	1.78 496

GwcNet	1.96 431	1.51 474	7.43 502	0.30 343	1.20 495	4.13 469	0.61 447	4.45 346	1.92 392	1.53 330	2.31 413	3.93 455	0.54 330	5.50 394	3.16 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.39 483	0.24 243

MLG-Stereo_test2	0.34 39	0.17 92	0.97 47	0.32 346	0.33 385	1.13 139	0.00 1	0.31 5	1.53 320	0.28 119	0.05 99	0.10 131	0.00 1	0.30 43	0.20 106	0.19 500	0.55 373	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.37 292

HART	0.82 200	0.51 281	2.11 227	0.32 346	0.87 465	0.35 17	0.00 1	3.57 225	1.21 209	0.27 118	2.09 406	0.40 190	0.03 78	0.52 107	0.46 239	0.00 1	1.45 523	0.00 1	0.00 1	0.25 434	1.98 515

SuperB	3.75 492	2.46 512	15.54 537	0.32 346	0.06 221	4.29 474	1.61 486	4.25 330	11.49 524	2.56 429	1.31 361	2.01 359	1.86 439	6.94 464	8.94 504	0.05 468	0.03 266	0.10 497	0.08 369	10.62 539	0.56 343

NaN_ROB	2.33 461	1.31 456	4.55 434	0.32 346	0.30 379	3.13 445	5.01 525	4.57 360	2.78 463	5.49 495	1.73 386	2.28 377	1.98 443	7.48 488	4.32 473	0.01 415	0.06 286	0.03 476	0.09 378	0.20 412	0.88 403

RYNet	1.76 413	0.81 368	4.24 418	0.34 350	0.10 266	2.62 428	0.07 301	5.36 429	2.08 409	1.38 310	0.35 226	4.71 471	1.35 409	6.73 449	4.61 476	0.00 1	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.33 282

test_3	0.81 199	0.15 65	2.17 236	0.36 351	0.58 426	1.03 78	0.01 61	3.01 188	0.59 43	0.98 242	0.02 2	1.04 287	0.04 103	3.72 302	0.39 215	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.25 475	0.16 381	0.69 375

Consistency-Raft	1.48 386	0.96 401	5.40 470	0.36 351	0.31 384	1.66 361	0.11 334	4.30 338	4.32 491	0.47 166	5.99 484	0.86 262	2.09 444	1.19 207	1.31 371	0.03 455	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.27 447	0.02 31

SPS-STEREO	3.67 491	1.46 470	4.23 417	0.36 351	0.23 333	3.93 465	1.20 478	6.67 496	3.50 479	11.05 522	8.81 500	9.53 512	4.63 497	9.10 512	7.25 496	0.01 415	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.13 342	1.28 446
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test-3	0.86 216	0.15 65	2.03 207	0.37 354	0.56 420	1.01 73	0.02 157	3.05 190	0.54 37	1.98 379	0.02 2	1.09 294	0.04 103	3.73 303	0.38 208	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.25 475	0.16 381	0.82 392

test_1	0.84 209	0.15 65	2.03 207	0.37 354	0.55 417	1.01 73	0.02 157	3.06 192	0.55 40	1.73 359	0.02 2	1.09 294	0.04 103	3.70 301	0.38 208	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.25 475	0.16 381	0.84 397

GEStereo_RVC	1.25 335	0.76 358	2.61 302	0.37 354	0.01 95	1.40 260	0.11 334	6.93 499	1.20 200	1.22 289	0.78 310	1.58 323	0.77 370	6.13 420	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.23 239

CSAN	3.10 475	1.72 486	5.85 476	0.37 354	0.14 288	4.15 471	3.91 513	4.94 394	4.65 496	6.43 500	6.29 488	4.62 466	5.17 503	8.13 502	4.85 478	0.02 443	0.03 266	0.03 476	0.05 353	0.26 442	0.48 322

1111x	2.13 448	0.58 309	4.38 428	0.39 358	0.61 433	2.14 400	0.01 61	6.38 487	2.40 434	1.80 361	1.97 398	0.95 280	0.64 353	7.16 480	10.30 516	0.00 1	1.18 507	0.00 1	0.29 495	0.07 251	1.32 448

anonymity	0.99 268	0.18 99	1.80 149	0.39 358	0.67 445	0.74 42	0.01 61	5.09 406	2.13 410	1.34 304	1.30 359	0.80 258	1.62 430	0.82 185	0.64 282	0.03 455	0.59 384	0.00 1	0.48 514	0.02 89	1.15 433

SANet	5.04 508	1.86 494	7.96 509	0.39 358	0.12 278	7.51 508	3.73 512	7.20 508	16.07 533	7.15 504	13.16 513	12.35 517	8.70 522	8.28 505	5.37 481	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.71 379

StereoAnything_RVC	1.07 288	2.26 505	2.62 304	0.41 361	0.89 467	0.36 18	0.05 268	3.54 222	1.22 213	0.20 89	0.28 200	0.07 107	0.02 45	0.49 94	0.28 153	0.00 1	0.81 415	0.00 1	0.00 1	6.20 528	1.57 468

Occ-G	0.60 137	0.31 204	1.80 149	0.41 361	0.56 420	0.83 48	0.04 247	0.82 44	1.20 200	0.26 114	0.54 267	1.33 309	0.05 125	0.42 74	0.86 325	0.00 1	0.68 392	0.00 1	0.15 406	0.17 395	1.54 465

tt1	1.23 329	0.37 232	2.41 274	0.41 361	0.45 404	3.33 452	0.02 157	3.81 252	6.87 509	0.71 202	0.80 313	0.06 88	0.40 315	1.73 241	0.12 42	0.00 1	1.12 493	0.00 1	0.00 1	0.10 297	1.86 505

AIO-test2	0.97 262	1.34 460	2.49 293	0.42 364	0.37 389	1.23 185	0.01 61	3.86 264	0.93 129	0.37 137	1.47 373	0.51 206	0.05 125	2.73 268	0.21 116	3.00 528	0.09 301	0.00 1	0.01 306	0.09 283	0.30 268

anonymousdsp2	0.88 220	0.10 27	2.48 291	0.42 364	0.77 457	1.22 181	0.02 157	4.89 387	1.23 217	0.75 212	0.21 184	0.94 276	0.09 193	1.46 229	0.31 166	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.11 389	0.05 210	1.78 496

iinet-f	1.90 426	0.98 409	13.29 532	0.42 364	0.03 181	4.30 475	0.04 247	3.86 264	1.32 268	1.28 294	0.57 272	2.91 410	2.70 462	2.60 261	3.11 455	0.00 1	0.02 255	0.02 471	0.00 1	0.49 493	0.09 121

GREAT-IGEV	0.63 149	0.27 183	1.97 197	0.43 367	1.32 501	1.14 146	0.06 295	0.43 10	0.73 65	0.37 137	0.56 271	0.02 4	0.07 165	0.53 111	0.63 281	0.05 468	1.44 522	0.00 1	0.20 440	0.12 330	2.36 522

AIO-test1	0.75 184	0.92 388	2.40 271	0.43 367	0.80 458	1.13 139	0.01 61	3.87 267	0.88 109	0.47 166	0.30 207	0.06 88	0.06 148	2.91 274	0.20 106	0.07 484	0.06 286	0.00 1	0.10 384	0.17 395	0.20 225

test_sample2	0.92 233	0.24 161	1.96 194	0.43 367	0.02 159	1.25 198	0.00 1	4.52 353	1.58 329	1.09 267	0.33 216	0.50 203	0.29 284	3.27 283	0.93 343	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.10 384	0.04 192	1.04 421

ADCS	5.55 514	3.55 525	19.07 539	0.43 367	0.14 288	5.87 499	4.20 518	7.65 516	7.80 518	9.79 519	6.22 487	6.48 496	5.52 509	10.52 525	22.41 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 492	0.97 414

FBW_ROB	2.74 470	1.02 420	4.72 439	0.43 367	0.18 308	4.35 476	0.18 362	7.28 511	3.50 479	3.57 464	3.38 451	4.86 472	1.22 401	11.70 532	5.76 483	0.17 497	0.08 295	0.59 516	0.12 396	0.28 451	1.40 453

Wz-Net-SNSev	3.01 474	3.59 529	12.98 531	0.45 372	0.04 205	2.72 430	1.12 475	5.80 459	2.42 436	2.30 405	2.62 432	6.39 493	1.29 407	10.20 521	7.19 495	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.29 456	0.72 380

test_sample1	0.96 254	0.25 170	1.82 162	0.46 373	0.19 314	1.13 139	0.00 1	4.10 306	1.55 323	1.02 255	0.33 216	0.70 237	0.57 337	3.63 298	0.91 340	0.00 1	0.91 436	0.00 1	0.09 378	0.05 210	1.50 458

ffm	1.46 382	0.50 275	4.37 424	0.46 373	0.03 181	1.60 338	0.03 214	3.81 252	6.87 509	1.57 339	2.38 416	2.14 366	0.38 305	1.73 241	0.12 42	0.00 1	1.12 493	0.00 1	0.17 423	0.10 297	1.86 505

ff1	2.20 453	0.50 275	4.37 424	0.46 373	0.03 181	1.60 338	0.03 214	3.81 252	6.87 509	1.57 339	2.38 416	2.14 366	0.38 305	7.65 492	9.02 505	0.00 1	1.12 493	0.00 1	0.17 423	0.10 297	1.86 505

mmx	2.08 439	0.50 275	4.37 424	0.46 373	0.03 181	1.60 338	0.03 214	6.21 477	2.77 461	1.57 339	2.38 416	2.14 366	0.38 305	7.65 492	9.02 505	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.17 423	0.06 224	1.25 443

xxx	2.08 439	0.50 275	4.37 424	0.46 373	0.03 181	1.60 338	0.03 214	6.21 477	2.77 461	1.57 339	2.38 416	2.14 366	0.38 305	7.65 492	9.02 505	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.17 423	0.06 224	1.25 443

CBMV	1.97 434	0.56 304	2.61 302	0.46 373	0.07 234	2.91 440	4.18 516	4.58 361	2.78 463	5.50 496	2.21 409	2.84 406	2.94 466	4.75 353	2.31 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.60 348
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SMFormer	1.31 358	0.30 196	2.08 218	0.47 379	0.02 159	1.04 84	0.01 61	5.75 454	2.69 452	1.65 348	2.43 424	0.91 268	0.02 45	4.75 353	2.20 414	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.14 402	0.06 224	0.76 386

tta	1.32 361	0.30 196	2.08 218	0.47 379	0.02 159	1.04 84	0.01 61	5.75 454	2.69 452	1.65 348	2.43 424	0.91 268	0.02 45	4.75 353	2.20 414	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.14 402	0.09 283	0.92 408

qqq1	1.25 335	0.30 196	2.08 218	0.47 379	0.02 159	1.04 84	0.01 61	5.75 454	2.69 452	1.65 348	2.43 424	0.91 268	0.02 45	4.75 353	0.88 330	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.11 389	0.09 283	0.92 408

fff1	1.25 335	0.30 196	2.08 218	0.47 379	0.02 159	1.04 84	0.01 61	5.75 454	2.69 452	1.65 348	2.43 424	0.91 268	0.02 45	4.75 353	0.88 330	0.00 1	0.88 429	0.00 1	0.11 389	0.09 283	0.92 408

anonymousdsp	0.54 112	0.26 173	1.62 108	0.47 379	0.60 432	1.08 113	0.01 61	1.01 59	1.37 287	0.49 178	0.02 2	0.04 45	0.09 193	0.73 164	0.15 68	0.00 1	0.82 419	0.00 1	0.16 415	0.10 297	1.83 501

GASNet	1.77 416	2.50 513	7.05 497	0.47 379	0.02 159	1.50 307	0.20 367	4.55 358	2.55 446	0.98 242	1.48 374	2.24 376	1.57 427	6.25 424	3.41 462	0.00 1	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.55 505	0.12 150

IGEV-Stereo	0.54 112	0.26 173	1.62 108	0.47 379	0.61 433	1.08 113	0.01 61	1.00 56	1.37 287	0.49 178	0.02 2	0.04 45	0.09 193	0.73 164	0.16 78	0.00 1	0.82 419	0.00 1	0.16 415	0.10 297	1.83 501
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 513	3.14 523	10.56 524	0.47 379	0.29 367	24.98 550	8.65 547	6.24 480	9.96 523	4.38 479	8.16 497	8.42 506	2.44 455	9.46 517	6.27 489	1.11 517	1.70 532	0.33 510	0.47 513	1.16 518	1.35 449

AnyNet_C32	4.41 503	3.74 531	15.17 536	0.48 387	0.51 414	5.99 500	6.52 539	5.30 423	2.72 457	6.86 502	3.66 457	5.21 484	3.19 476	7.42 486	19.54 540	0.08 485	0.04 272	0.20 505	0.09 378	0.67 513	0.76 386

AFF-stereo	0.89 226	1.05 427	1.70 125	0.49 388	0.18 308	1.21 177	0.01 61	3.58 228	1.62 342	0.84 224	1.93 396	1.14 298	0.26 276	1.24 215	0.68 291	0.00 1	0.64 389	0.00 1	0.00 1	0.26 442	0.89 405

FoundationStereo	0.26 15	0.15 65	0.50 5	0.50 389	0.90 468	0.11 1	0.04 247	0.26 2	1.18 191	0.00 1	0.02 2	0.05 67	0.01 13	0.49 94	0.19 100	0.00 1	0.84 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 67

ACVNet-DCA	0.94 241	0.36 226	2.41 274	0.50 389	0.29 367	3.40 455	0.02 157	3.82 256	1.29 255	0.71 202	0.83 317	0.05 67	0.61 343	1.60 233	0.12 42	0.00 1	1.13 497	0.00 1	0.03 336	0.06 224	1.57 468

xx1	1.29 351	0.36 226	2.41 274	0.50 389	0.29 367	3.40 455	0.02 157	4.02 294	7.67 516	0.71 202	0.83 317	0.73 242	0.15 233	1.60 233	0.12 42	0.00 1	1.13 497	0.00 1	0.23 461	0.06 224	1.57 468

1test111	1.06 287	0.36 226	2.41 274	0.50 389	0.29 367	3.40 455	0.02 157	3.82 256	1.29 255	0.71 202	0.83 317	0.05 67	0.61 343	3.19 281	0.90 337	0.00 1	1.13 497	0.00 1	0.03 336	0.06 224	1.57 468

cc1	1.29 351	0.36 226	2.41 274	0.50 389	0.29 367	3.40 455	0.02 157	4.02 294	7.67 516	0.71 202	0.83 317	0.05 67	0.61 343	1.59 232	0.12 42	0.00 1	1.13 497	0.00 1	0.03 336	0.10 297	1.86 505

IGEV_Zeroshot_test	1.07 288	0.28 186	3.68 395	0.51 394	0.58 426	1.13 139	0.54 440	4.64 366	0.73 65	1.14 275	0.75 304	3.21 428	0.70 365	0.77 170	0.57 268	0.00 1	0.52 369	0.00 1	0.16 415	0.04 192	1.56 467

HBP-ISP	1.59 402	1.12 436	3.42 375	0.53 395	0.10 266	4.27 472	1.44 482	5.35 426	1.61 335	3.58 465	0.87 323	0.91 268	1.18 395	6.64 443	0.46 239	0.04 464	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.24 243

RAFT-345	1.25 335	0.12 50	2.08 218	0.54 396	0.13 282	1.55 322	0.24 385	0.65 28	2.51 443	1.19 281	7.68 495	0.92 273	0.05 125	6.86 456	0.50 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

CVANet_RVC	1.37 370	0.82 370	3.23 359	0.54 396	0.11 271	1.48 301	0.46 433	4.01 292	2.23 418	3.33 457	1.34 362	1.51 317	0.37 301	6.38 431	0.69 293	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.05 353	0.19 406	0.62 352

FC-DCNN	6.44 518	0.46 261	3.25 365	0.54 396	0.56 420	8.01 513	1.37 481	8.76 522	7.15 513	19.35 543	22.25 540	22.72 537	15.44 539	10.37 523	7.93 499	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.64 357

test_5	0.94 241	0.94 394	2.60 300	0.55 399	0.25 344	1.47 293	0.02 157	4.89 387	0.97 150	0.81 221	0.30 207	0.80 258	0.63 350	3.39 286	0.24 135	0.00 1	0.27 336	0.00 1	0.00 1	0.17 395	0.54 332

FC-DCNN v2	6.60 520	0.46 261	3.23 359	0.56 400	0.58 426	8.28 515	1.46 483	9.35 525	7.29 514	19.57 544	23.13 541	23.87 541	14.94 538	10.69 526	7.88 498	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.63 354

AIO-Stereo	0.51 96	0.22 152	0.87 23	0.56 400	0.70 451	0.45 31	0.01 61	1.89 113	1.27 243	0.21 95	0.02 2	0.02 4	0.06 148	0.44 81	0.45 230	0.03 455	0.78 408	0.00 1	0.63 525	0.08 262	1.50 458

11t1	0.70 172	0.28 186	1.86 173	0.56 400	0.56 420	1.06 100	0.00 1	2.89 172	1.21 209	0.60 190	0.34 219	0.08 113	0.04 103	0.76 168	0.85 321	0.02 443	1.09 485	0.00 1	0.18 430	0.06 224	1.58 473

GCST	1.13 304	1.32 457	3.12 351	0.57 403	0.90 468	0.92 60	0.09 322	4.38 341	1.43 297	0.49 178	0.51 263	0.39 187	0.35 296	5.56 400	0.95 345	1.34 523	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.15 174

LMCR-Stereo	1.28 347	1.13 438	2.41 274	0.57 403	0.03 181	2.72 430	0.09 322	6.86 498	0.88 109	2.44 422	1.92 395	0.14 148	1.55 424	3.57 295	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.02 31

ttt	1.79 417	0.32 212	2.41 274	0.58 405	0.26 353	1.64 359	0.00 1	6.26 483	2.57 447	1.91 370	2.39 420	1.39 312	0.11 210	5.55 398	7.97 500	0.00 1	1.05 475	0.00 1	0.16 415	0.06 224	1.14 430

cross-raft	0.67 161	0.19 128	1.85 170	0.58 405	0.71 452	1.09 121	0.10 330	3.52 221	0.69 58	0.41 154	0.02 2	2.81 404	0.04 103	0.55 116	0.23 127	0.00 1	0.13 314	0.00 1	0.16 415	0.01 36	0.22 235

BEATNet_4x	1.24 331	1.45 469	5.03 454	0.58 405	0.02 159	1.34 243	0.09 322	5.29 421	1.69 358	2.01 382	0.25 191	1.18 300	0.44 319	2.11 257	2.70 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.54 332

RSM	0.36 45	0.16 80	0.82 17	0.59 408	0.49 412	0.42 26	0.00 1	1.56 78	1.20 200	0.19 81	0.02 2	0.03 27	0.06 148	0.34 57	0.19 100	0.01 415	0.10 305	0.00 1	0.15 406	0.10 297	0.68 368

test_sample6	1.14 309	0.28 186	2.92 332	0.59 408	0.01 95	1.47 293	0.01 61	5.17 413	2.07 408	1.57 339	1.40 366	0.63 218	0.19 256	4.02 313	0.99 351	0.00 1	0.77 406	0.00 1	0.08 369	0.03 158	0.67 361

test_sample3	1.07 288	0.26 173	2.91 330	0.60 410	0.01 95	1.41 266	0.01 61	5.29 421	1.72 369	1.56 336	0.54 267	0.78 256	0.18 251	3.60 297	0.87 326	0.00 1	0.80 412	0.00 1	0.08 369	0.03 158	0.68 368

MoCha-V2	0.71 174	0.43 249	1.65 116	0.60 410	1.06 489	0.38 21	0.00 1	3.01 188	1.32 268	0.44 157	0.58 278	0.22 165	0.08 179	0.78 173	0.40 218	0.00 1	1.45 523	0.00 1	0.22 455	0.05 210	1.61 477

RAFT_CTSACE	0.85 213	0.95 397	2.60 300	0.60 410	0.05 215	1.20 169	0.01 61	3.18 203	0.85 99	0.79 219	1.57 379	2.18 373	0.78 372	1.20 208	0.22 119	0.00 1	0.33 344	0.00 1	0.00 1	0.28 451	0.21 233

rafts_anoy	0.67 161	0.91 383	1.85 170	0.60 410	1.02 485	1.16 155	0.04 247	3.25 206	0.48 28	0.19 81	0.18 163	0.11 134	0.19 256	1.17 205	0.58 270	0.00 1	1.47 526	0.00 1	0.01 306	0.05 210	0.22 235

test_sample5	1.11 297	0.28 186	2.93 333	0.61 414	0.01 95	1.44 275	0.01 61	5.23 417	1.93 395	1.48 324	1.14 348	0.57 213	0.15 233	3.94 310	0.89 334	0.00 1	0.81 415	0.00 1	0.08 369	0.03 158	0.68 368

test_sample4	1.09 293	0.27 183	2.97 338	0.61 414	0.01 95	1.46 286	0.01 61	5.32 425	1.86 383	1.67 352	0.72 299	0.68 233	0.15 233	3.66 300	0.88 330	0.00 1	0.80 412	0.00 1	0.08 369	0.03 158	0.67 361

DualNet	1.13 304	0.28 186	2.93 333	0.61 414	0.01 95	1.44 275	0.01 61	5.23 417	1.93 395	1.57 339	1.40 366	0.57 213	0.15 233	3.94 310	0.89 334	0.00 1	0.81 415	0.00 1	0.08 369	0.03 158	0.68 368

MSKI-zero shot	0.91 230	0.18 99	1.86 173	0.61 414	0.62 441	1.36 248	0.05 268	3.41 216	0.31 14	0.73 209	1.79 391	0.88 264	0.00 1	4.71 348	0.16 78	0.00 1	0.93 448	0.00 1	0.21 450	0.02 89	0.32 276

NRIStereo	0.82 200	0.17 92	1.56 101	0.61 414	0.05 215	1.61 344	0.48 435	1.52 76	1.19 194	0.91 232	0.17 158	0.65 223	0.03 78	7.00 470	0.25 139	0.00 1	0.06 286	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.17 193

TDLM	1.32 361	0.90 381	2.42 282	0.61 414	0.03 181	1.59 334	2.04 493	3.73 243	2.29 424	1.70 357	0.94 330	1.07 292	0.67 362	6.49 436	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 403	0.54 332

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 320	0.85 371	3.90 407	0.61 414	0.99 480	1.40 260	0.01 61	4.06 300	1.56 325	2.38 415	0.36 230	2.15 371	0.57 337	4.52 340	0.67 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.02 89	0.03 46
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	3.30 481	1.83 489	8.47 515	0.62 421	0.56 420	1.31 226	0.39 427	4.53 355	5.05 499	7.66 508	15.14 518	3.37 431	2.43 454	6.86 456	6.74 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 496	0.54 332

RSM++	0.35 41	0.18 99	0.88 24	0.63 422	0.47 409	0.44 30	0.00 1	1.41 70	1.20 200	0.05 28	0.02 2	0.01 1	0.07 165	0.33 55	0.18 90	0.01 415	0.02 255	0.00 1	0.17 423	0.14 356	0.73 381

MIM_Stereo	0.72 182	0.80 366	2.05 213	0.63 422	1.06 489	1.31 226	0.02 157	2.80 167	1.24 219	0.19 81	0.02 2	0.70 237	0.20 262	1.31 221	0.16 78	0.00 1	0.18 319	0.00 1	0.00 1	0.17 395	1.53 461

CBMV_ROB	2.06 437	0.31 204	2.72 310	0.63 422	0.00 1	2.83 436	0.88 462	5.24 419	2.41 435	4.28 477	6.16 485	3.07 421	3.47 481	5.81 411	2.69 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.56 343

LL-Strereo	2.29 460	1.55 478	5.01 453	0.64 425	2.78 524	1.52 314	0.05 268	5.04 402	1.24 219	2.73 438	2.87 438	5.10 479	5.49 508	7.22 481	0.81 311	0.04 464	1.31 517	0.00 1	0.00 1	0.31 460	2.08 517

raft+_RVC	0.71 174	1.05 427	1.86 173	0.64 425	1.31 500	1.20 169	0.05 268	2.44 147	0.77 71	0.18 74	0.43 249	0.08 113	0.15 233	0.93 194	0.64 282	0.00 1	1.43 521	0.00 1	0.00 1	0.09 283	1.03 420

test_sample7	1.05 284	0.24 161	1.95 193	0.65 427	0.01 95	1.25 198	0.01 61	4.98 397	1.63 348	1.53 330	0.66 289	0.90 265	1.00 383	2.79 270	0.82 313	0.00 1	0.97 465	0.00 1	0.00 1	0.03 158	1.51 460

SCV_C0	0.78 193	0.46 261	2.11 227	0.66 428	0.80 458	0.51 36	0.03 214	4.50 349	1.26 237	0.49 178	0.08 127	0.08 113	0.11 210	0.64 147	0.57 268	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.19 436	0.12 330	1.91 512

PAM	1.83 421	0.18 99	3.32 369	0.66 428	0.61 433	5.41 494	0.77 458	6.32 485	0.94 134	1.37 309	1.11 344	9.51 511	2.30 449	1.23 214	0.74 302	0.00 1	0.58 380	0.00 1	0.53 517	0.03 158	0.90 406

GCAP-BAT	0.78 193	0.18 99	1.84 169	0.66 428	0.66 443	2.13 399	0.04 247	1.42 72	0.89 114	1.14 275	1.26 357	1.13 297	0.09 193	0.65 148	0.85 321	0.02 443	1.07 479	0.00 1	0.48 514	0.06 224	1.08 427

RAFT-Test	0.85 213	0.19 128	2.98 341	0.66 428	0.99 480	1.83 384	0.17 356	3.16 200	1.19 194	0.71 202	0.11 139	3.21 428	0.02 45	0.58 125	0.33 176	0.00 1	0.47 356	0.00 1	0.29 495	0.01 36	0.15 174

x	0.80 197	0.39 237	1.80 149	0.66 428	0.50 413	1.02 75	0.00 1	3.61 230	1.34 274	0.65 195	0.34 219	0.53 209	0.14 229	1.21 210	0.91 340	0.00 1	1.09 485	0.00 1	0.20 440	0.06 224	1.59 475

TransformOpticalFlow	1.53 395	0.40 241	3.46 379	0.66 428	0.07 234	1.56 326	0.09 322	4.35 339	1.86 383	1.72 358	2.27 412	3.53 441	3.04 471	6.93 463	0.49 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.10 133

EDNetEfficient	6.66 521	1.34 460	34.37 548	0.66 428	1.93 516	2.04 396	3.59 510	3.08 194	14.92 530	20.02 545	9.53 503	6.48 496	10.85 532	7.65 492	15.21 531	0.03 455	0.10 305	0.01 450	0.22 455	0.61 508	0.55 338

WCMA_ROB	5.16 509	1.07 431	4.40 429	0.66 428	0.69 448	6.28 503	3.63 511	5.39 432	4.05 488	14.77 536	19.39 532	15.46 525	10.72 531	7.67 496	6.77 494	0.19 500	0.27 336	0.18 504	0.20 440	0.18 403	1.23 439

RTSC	3.18 479	2.15 504	8.20 512	0.67 436	0.38 391	4.41 478	0.08 310	5.64 445	5.80 505	6.14 499	3.43 452	3.37 431	1.55 424	7.50 489	12.15 522	0.00 1	0.84 423	0.00 1	0.25 475	0.51 496	0.53 331

model_zeroshot	0.87 217	0.46 261	2.80 316	0.68 437	0.93 474	1.84 387	0.08 310	3.66 237	0.66 53	1.23 290	0.01 1	1.18 300	0.06 148	1.25 217	0.46 239	0.03 455	0.71 398	0.00 1	0.20 440	0.02 89	1.14 430

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 434	0.97 405	7.79 506	0.68 437	1.01 483	1.47 293	0.20 367	7.05 506	1.44 300	0.54 188	6.19 486	5.17 481	1.14 392	1.65 237	1.18 369	0.01 415	0.77 406	0.00 1	0.64 526	0.25 434	1.23 439

PAM_32	1.91 427	0.18 99	2.96 337	0.69 439	0.73 454	5.20 490	0.71 454	6.02 472	1.17 187	1.33 302	2.00 402	9.90 513	3.21 477	1.29 220	0.81 311	0.00 1	0.59 384	0.00 1	0.53 517	0.06 224	0.87 401

anonymousa	1.15 313	0.38 234	2.43 284	0.70 440	1.49 507	1.45 282	0.02 157	4.23 328	1.13 179	0.91 232	2.52 429	3.46 437	0.55 332	0.55 116	0.60 272	0.00 1	1.13 497	0.00 1	0.54 519	0.04 192	0.86 400

MC-Stereo	0.57 127	0.16 80	1.63 114	0.70 440	0.93 474	1.10 127	0.01 61	1.43 73	0.26 10	0.91 232	0.02 2	0.08 113	0.11 210	0.61 140	0.23 127	0.00 1	1.15 504	0.00 1	0.17 423	0.10 297	1.84 503

SDNR	3.62 488	1.25 451	7.41 501	0.71 442	0.22 328	26.06 553	0.02 157	4.55 358	2.42 436	3.10 452	11.33 508	3.05 417	0.77 370	8.31 507	2.21 417	0.05 468	0.11 308	0.00 1	0.01 306	0.08 262	0.66 358

pmcnn	3.98 495	0.95 397	7.29 499	0.71 442	1.42 503	2.84 437	1.22 479	5.89 465	2.42 436	9.34 518	11.71 510	18.88 532	2.65 461	6.89 458	6.35 490	0.00 1	0.07 291	0.00 1	0.00 1	0.21 417	0.76 386

AEACV	0.64 155	0.08 10	1.46 86	0.72 444	0.96 476	1.22 181	0.00 1	1.90 115	0.67 54	0.54 188	0.07 121	0.02 4	0.73 368	0.63 143	0.28 153	0.01 415	0.92 440	0.00 1	0.36 505	0.09 283	2.04 516

Selective-IGEV	0.51 96	0.13 56	1.41 84	0.72 444	0.62 441	0.38 21	0.04 247	2.58 153	1.21 209	0.19 81	0.02 2	0.02 4	0.06 148	0.48 89	0.46 239	0.01 415	0.80 412	0.00 1	0.09 378	0.07 251	0.91 407

TRStereo	0.88 220	1.18 443	2.44 286	0.72 444	0.10 266	1.56 326	0.03 214	5.73 451	1.28 249	0.18 74	0.30 207	0.62 217	0.43 318	1.02 199	0.13 53	0.00 1	0.47 356	0.00 1	0.25 475	0.01 36	1.23 439

GANet-RSSM	1.09 293	0.80 366	2.41 274	0.72 444	0.00 1	1.39 256	0.02 157	5.15 409	1.07 168	0.95 240	0.34 219	2.06 360	1.12 391	4.69 346	0.80 309	0.00 1	0.00 1	0.04 481	0.00 1	0.15 372	0.09 121

DISCO	2.03 436	0.45 254	2.82 320	0.72 444	0.53 415	5.13 489	0.01 61	6.01 471	1.81 382	2.31 406	0.91 328	6.43 494	0.87 378	8.57 511	3.67 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.17 193

mmm	0.94 241	0.32 212	2.04 212	0.73 449	0.85 460	1.17 163	0.01 61	3.97 285	1.42 296	1.51 326	0.93 329	0.46 196	0.21 266	1.18 206	0.87 326	0.00 1	1.16 505	0.00 1	0.26 482	0.06 224	1.72 484

ASMatch	1.46 382	0.17 92	2.35 265	0.73 449	0.20 319	1.22 181	0.25 389	1.04 60	0.89 114	0.30 126	11.50 509	0.92 273	2.31 450	6.65 444	0.56 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.00 1	0.04 53

MM-Stereo_test2	0.51 96	0.19 128	1.86 173	0.74 451	0.08 244	1.16 155	0.01 61	0.78 42	0.71 60	0.48 176	0.03 62	0.05 67	0.07 165	0.47 86	0.40 218	0.00 1	0.92 440	0.00 1	0.05 353	0.28 451	1.94 513

EGLCR-Stereo	0.64 155	0.12 50	1.52 93	0.74 451	0.75 456	1.83 384	0.54 440	2.79 166	0.67 54	0.66 198	0.04 82	0.01 1	0.02 45	0.77 170	0.45 230	0.00 1	0.71 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 430

RAFT-RH_RVC	2.11 445	0.30 196	2.27 250	0.74 451	0.26 353	1.51 311	0.02 157	0.61 26	1.23 217	5.28 493	21.18 535	1.04 287	0.07 165	6.90 459	0.61 277	0.04 464	0.00 1	0.00 1	0.03 336	0.02 89	0.00 1

DPSNet	3.98 495	1.01 417	12.58 529	0.74 451	0.55 417	5.24 492	1.53 484	12.44 532	4.82 497	2.89 442	0.97 333	6.37 492	11.43 533	8.20 503	8.61 503	0.09 487	0.51 365	0.11 498	0.38 508	0.35 475	0.83 396

IGEV++	0.76 187	0.41 245	1.49 91	0.75 455	0.88 466	0.38 21	0.03 214	5.40 434	0.75 67	0.25 110	0.07 121	0.04 45	0.16 242	0.81 184	0.36 194	0.00 1	1.17 506	0.00 1	0.04 350	0.14 356	1.96 514

GrayStereo	1.55 398	0.06 1	1.53 95	0.75 455	0.20 319	1.27 213	4.44 519	3.44 217	1.20 200	4.92 490	3.92 462	0.45 195	4.54 496	3.43 289	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 516	0.02 89	0.25 252

HUF	0.78 193	0.58 309	2.91 330	0.76 457	1.21 497	0.34 9	0.07 301	1.59 81	1.25 230	0.52 185	0.04 82	0.51 206	0.04 103	0.75 167	0.45 230	0.06 478	2.00 536	0.00 1	0.00 1	0.15 372	2.39 523

LL-Strereo2	0.63 149	0.97 405	2.03 207	0.76 457	0.86 463	1.15 149	0.08 310	1.85 109	1.20 200	0.45 162	0.02 2	0.50 203	0.07 165	0.63 143	0.65 284	0.00 1	0.17 318	0.00 1	0.03 336	0.05 210	1.05 422

AIO_test	0.55 118	0.33 218	2.02 206	0.77 459	1.08 492	0.43 28	0.06 295	0.88 49	0.92 124	0.38 141	0.04 82	0.85 261	0.03 78	0.79 175	0.26 147	0.00 1	0.95 456	0.00 1	0.08 369	0.03 158	1.20 438

DANet	1.96 431	0.24 161	3.72 397	0.78 460	0.48 411	2.65 429	0.34 422	3.94 279	1.71 364	4.35 478	1.56 378	5.09 478	0.56 334	6.97 468	5.99 486	0.01 415	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.04 192	0.66 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SCV	0.84 209	0.41 245	1.65 116	0.79 461	1.05 488	0.45 31	0.05 268	5.81 460	1.24 219	0.47 166	0.02 2	0.02 4	0.05 125	0.78 173	0.46 239	0.00 1	0.83 421	0.00 1	0.39 509	0.27 447	2.08 517

iRaft-Stereo_20w	1.39 373	0.18 99	3.72 397	0.79 461	0.56 420	1.90 388	0.65 450	8.85 524	1.05 166	2.05 385	0.42 246	1.24 303	1.23 402	1.69 239	0.95 345	0.00 1	0.62 387	0.00 1	0.44 510	0.02 89	1.41 454

riskmin	0.95 250	0.06 1	2.01 202	0.80 463	0.86 463	1.58 332	0.24 385	4.28 335	0.53 32	0.85 225	0.29 203	2.60 391	1.04 386	0.70 158	0.61 277	0.00 1	0.85 425	0.00 1	0.26 482	0.01 36	1.48 457

Anonymous_2	2.17 451	0.32 212	2.35 265	0.80 463	0.85 460	1.67 366	0.22 379	4.62 364	0.71 60	1.12 273	0.40 241	3.18 425	1.94 441	0.84 187	0.77 305	0.06 478	1.09 485	3.25 532	14.62 557	3.25 524	1.43 455

HITNet	1.01 274	1.08 433	3.32 369	0.80 463	0.00 1	1.37 250	0.02 157	5.20 414	1.59 332	1.88 366	0.18 163	0.64 222	0.31 290	1.24 215	2.01 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 262	0.47 318
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
AIO_rvc	0.63 149	0.64 332	2.03 207	0.82 466	1.08 492	0.42 26	0.06 295	1.37 67	1.24 219	0.39 144	0.04 82	0.09 122	0.06 148	0.84 187	0.50 255	0.01 415	1.06 477	0.00 1	0.03 336	0.11 320	1.81 500

RAFT_R40	1.08 291	0.11 41	2.09 224	0.83 467	0.20 319	1.68 369	0.64 448	2.11 134	1.19 194	1.05 260	1.13 346	1.77 341	1.43 413	6.90 459	0.33 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 13

EKT-Stereo	0.91 230	0.23 156	2.14 232	0.84 468	4.27 529	1.23 185	0.04 247	2.85 169	0.67 54	0.44 157	0.40 241	0.95 280	0.08 179	2.93 275	0.38 208	0.00 1	0.18 319	0.00 1	0.07 365	0.04 192	0.40 307

SST-Stereo	1.12 302	0.10 27	1.98 198	0.85 469	0.24 340	1.72 373	0.56 445	2.10 132	2.01 401	1.19 281	1.07 338	1.57 320	1.88 440	6.92 461	0.24 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 31

MyStereo8	1.16 315	0.86 374	3.73 399	0.86 470	0.04 205	1.47 293	0.01 61	4.64 366	2.13 410	1.47 323	1.10 342	1.21 302	0.31 290	1.12 200	1.50 383	0.00 1	1.45 523	0.00 1	0.30 497	0.10 297	0.93 412

GMStereo_Zeroshot	0.67 161	0.24 161	1.87 179	0.87 471	0.00 1	1.26 207	0.01 61	2.01 124	0.42 23	1.44 317	0.58 278	1.73 338	0.19 256	2.62 262	0.10 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.09 121

MM-Stereo_test1	0.69 171	0.30 196	1.69 123	0.88 472	0.23 333	0.93 63	0.03 214	3.79 248	1.40 294	0.47 166	0.05 99	0.05 67	0.02 45	0.65 148	0.39 215	0.00 1	1.01 472	0.00 1	0.00 1	0.31 460	1.58 473

GANet	2.23 456	0.92 388	3.10 349	0.88 472	0.08 244	2.25 402	3.25 505	4.61 363	1.71 364	2.55 428	9.98 505	2.56 389	1.47 418	7.52 490	2.98 450	0.00 1	0.04 272	0.02 471	0.08 369	0.14 356	0.42 315

RAFT	0.91 230	0.96 401	1.82 162	0.89 474	0.44 402	0.97 69	0.08 310	3.71 242	1.25 230	0.36 136	0.20 180	3.87 452	0.27 279	0.70 158	0.49 251	0.00 1	0.83 421	0.00 1	0.01 306	0.47 491	0.87 401

HH	1.25 335	0.40 241	2.13 230	0.90 475	0.41 394	2.28 405	0.01 61	4.25 330	0.95 139	0.37 137	0.89 325	3.87 452	0.80 374	4.74 350	0.51 258	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.00 1	0.03 158	1.53 461

HanStereo	1.25 335	0.40 241	2.13 230	0.90 475	0.41 394	2.28 405	0.01 61	4.25 330	0.95 139	0.37 137	0.89 325	3.87 452	0.80 374	4.74 350	0.51 258	0.00 1	0.96 458	0.00 1	0.00 1	0.03 158	1.53 461

DisPM	0.96 254	0.17 92	2.10 225	0.90 475	0.02 159	1.53 317	0.55 444	1.86 110	1.31 266	2.42 420	0.82 315	0.38 186	0.01 13	6.92 461	0.20 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.67 161	0.55 294	1.54 98	0.93 478	0.06 221	0.98 70	0.06 295	3.80 249	1.40 294	0.23 103	0.54 267	0.26 174	0.05 125	0.68 156	0.46 239	0.00 1	0.81 415	0.00 1	0.00 1	0.33 466	0.68 368

JetBlue	14.57 546	6.38 541	35.83 549	0.95 479	7.05 536	51.27 559	22.93 557	16.51 536	9.78 521	11.72 524	17.82 524	27.82 544	17.62 546	33.31 557	20.36 544	0.35 506	0.18 319	0.15 503	0.25 475	5.36 526	5.74 536

WAO-7	9.62 529	2.87 520	5.64 475	0.96 480	0.21 327	20.37 542	5.13 526	23.65 554	26.32 544	13.11 529	27.70 549	22.69 536	14.04 537	14.53 539	13.11 525	0.13 493	0.09 301	0.58 514	0.10 384	0.51 496	0.75 385

XQC	3.16 478	2.00 499	7.71 504	0.97 481	0.67 445	5.07 488	0.69 452	6.58 493	4.95 498	5.04 491	1.98 401	4.99 475	3.12 474	7.96 501	10.02 513	0.00 1	0.63 388	0.00 1	0.18 430	0.36 477	0.38 302

MFN_U_SF_RVC	4.10 498	2.36 509	12.04 528	1.00 482	0.27 359	10.31 520	0.51 437	8.83 523	3.69 483	4.90 489	3.30 449	9.33 510	3.43 480	8.28 505	9.42 508	0.41 507	0.53 370	0.52 512	0.81 528	0.90 516	1.05 422

PASM	2.20 453	1.85 492	10.33 523	1.00 482	0.41 394	1.98 391	0.90 464	3.85 263	2.76 460	4.38 479	1.53 376	3.49 440	1.54 421	6.60 440	2.43 429	0.14 494	0.02 255	0.00 1	0.03 336	0.33 466	0.39 303

NOSS_ROB	1.47 384	0.49 272	2.40 271	1.00 482	0.17 304	2.56 422	0.01 61	4.86 384	2.62 448	2.32 407	1.74 387	2.79 403	0.02 45	6.96 467	0.60 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 224	0.73 381

iResNet	1.20 320	0.77 361	3.37 373	1.01 485	0.01 95	2.00 392	0.01 61	4.44 345	1.74 371	1.88 366	1.09 340	0.35 181	0.35 296	4.22 322	2.44 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.26 258

Pruner-Stereo	0.63 149	0.21 144	1.86 173	1.03 486	0.10 266	1.59 334	0.35 423	2.26 137	1.22 213	2.22 396	0.45 254	0.25 171	0.01 13	0.67 154	0.38 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 31

DN-CSS_ROB	0.96 254	1.51 474	3.52 384	1.05 487	0.01 95	1.50 307	0.02 157	3.35 212	1.18 191	0.18 74	0.54 267	0.44 194	0.16 242	4.39 333	0.82 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 477	0.08 96

PDISCO_ROB	2.54 465	1.40 466	5.07 458	1.06 488	2.01 517	8.28 515	0.17 356	7.96 520	6.01 507	1.48 324	1.75 388	3.67 446	1.25 404	7.74 498	2.07 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 483	0.42 315

AnyNet_C01	7.15 523	5.48 538	37.47 551	1.08 489	0.59 430	11.50 524	6.49 538	6.93 499	4.31 490	8.06 510	9.11 502	8.72 507	4.06 489	14.50 538	21.97 549	0.11 490	0.08 295	0.24 509	0.09 378	1.11 517	1.07 426

FINET	2.99 472	2.11 503	7.66 503	1.13 490	1.79 511	4.35 476	3.34 507	5.66 447	7.93 519	2.49 426	3.29 448	1.66 333	2.47 456	6.70 447	4.44 474	0.82 513	1.38 520	0.03 476	0.30 497	0.36 477	1.88 509

SGM_RVC	4.67 506	0.61 323	2.62 304	1.13 490	0.29 367	7.96 512	2.60 500	7.55 515	4.36 492	12.34 527	9.95 504	15.94 527	8.56 521	10.88 528	6.38 491	0.22 502	0.25 330	0.20 505	0.23 461	0.32 464	0.92 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	1.60 403	0.15 65	1.76 141	1.17 492	0.27 359	1.51 311	0.64 448	1.71 94	1.20 200	1.67 352	0.81 314	1.59 325	2.23 446	6.08 418	11.16 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 31

PSM-softLoss	0.96 254	0.18 99	2.32 261	1.26 493	0.03 181	1.50 307	0.26 393	2.90 173	1.27 243	1.30 297	0.38 235	0.39 187	0.01 13	6.94 464	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

KMStereo	0.96 254	0.18 99	2.32 261	1.26 493	0.03 181	1.50 307	0.26 393	2.90 173	1.27 243	1.30 297	0.38 235	0.39 187	0.01 13	6.94 464	0.36 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 13

CRFU-Net	1.43 380	0.33 218	2.98 341	1.27 495	0.03 181	4.01 467	0.05 268	6.21 477	0.95 139	1.92 372	0.74 302	3.41 435	2.55 459	3.36 285	0.36 194	0.01 415	0.01 225	0.11 498	0.00 1	0.13 342	0.09 121

PFNet	1.13 304	0.26 173	3.28 367	1.27 495	0.55 417	1.60 338	0.24 385	1.80 104	1.19 194	2.37 414	1.21 353	0.63 218	0.30 285	6.85 455	0.46 239	0.16 496	0.01 225	0.00 1	0.07 365	0.18 403	0.24 243

iResNetv2_ROB	1.32 361	1.82 488	6.02 479	1.27 495	0.00 1	1.41 266	0.05 268	4.48 347	1.46 305	1.02 255	1.28 358	1.00 286	0.27 279	4.72 349	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 482	0.16 185

XX-Stereo	1.24 331	0.25 170	6.03 480	1.30 498	0.29 367	1.28 217	0.00 1	4.12 311	0.60 45	1.29 296	0.50 260	3.63 444	0.03 78	4.05 315	0.18 90	0.00 1	0.58 380	0.00 1	0.23 461	0.03 158	0.47 318

NF-Stereo	0.92 233	0.18 99	1.99 200	1.31 499	0.01 95	1.55 322	0.28 402	3.09 195	1.24 219	1.20 285	0.57 272	0.24 166	0.01 13	6.43 432	0.35 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

OCTAStereo	0.93 238	0.18 99	2.01 202	1.31 499	0.01 95	1.56 326	0.28 402	3.09 195	1.24 219	1.21 286	0.57 272	0.25 171	0.01 13	6.43 432	0.35 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

RE-Stereo	0.92 233	0.18 99	2.01 202	1.31 499	0.01 95	1.55 322	0.28 402	3.09 195	1.24 219	1.21 286	0.57 272	0.24 166	0.01 13	6.43 432	0.34 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

TVStereo	0.92 233	0.18 99	2.01 202	1.31 499	0.01 95	1.55 322	0.28 402	3.09 195	1.24 219	1.21 286	0.57 272	0.24 166	0.01 13	6.43 432	0.34 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

DGSMNet	2.56 466	1.15 441	7.39 500	1.34 503	2.02 518	3.20 446	3.97 514	6.11 476	1.72 369	1.52 329	2.72 434	3.23 430	0.63 350	4.74 350	2.39 428	1.12 518	1.53 528	1.54 524	1.32 540	1.40 519	2.10 519

SHD	3.58 483	1.83 489	6.41 489	1.34 503	1.21 497	4.84 485	0.17 356	7.95 519	12.83 526	7.86 509	3.32 450	5.08 477	2.63 460	5.54 397	8.57 502	0.01 415	0.75 405	0.00 1	0.18 430	0.31 460	0.73 381

MADNet+	11.36 536	15.59 551	70.62 559	1.36 505	1.52 508	20.21 541	4.98 522	12.73 533	8.13 520	3.88 471	6.42 490	8.89 509	6.29 514	32.76 556	29.90 555	0.25 504	1.05 475	0.01 450	0.22 455	0.60 507	1.76 489

NVStereoNet_ROB	4.22 499	2.29 506	6.13 484	1.40 506	1.14 494	2.84 437	0.97 467	5.67 448	5.66 502	5.25 492	14.28 516	12.40 518	5.35 507	10.74 527	5.33 480	1.24 522	1.01 472	0.67 520	0.62 524	0.63 510	0.69 375
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IRAFT_RVC	1.13 304	0.39 237	2.40 271	1.51 507	0.25 344	1.37 250	0.31 416	2.93 181	1.24 219	1.58 345	0.79 311	1.14 298	1.54 421	6.53 437	0.44 226	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 46

CC-Net-ROB	2.09 441	1.17 442	3.97 410	1.52 508	0.23 333	3.35 454	0.05 268	5.09 406	2.74 458	1.09 267	1.40 366	0.97 282	0.18 251	6.66 445	0.87 326	1.46 524	1.64 530	7.13 533	0.00 1	1.67 520	0.54 332

G-Net	3.58 483	0.58 309	5.14 461	1.61 509	1.86 512	10.46 521	1.85 490	3.24 205	1.69 358	8.68 512	11.81 511	6.03 489	7.62 519	4.82 360	5.52 482	0.08 485	0.12 310	0.07 487	0.15 406	0.16 381	0.16 185

RTS	10.27 533	3.55 525	66.16 557	1.62 510	2.34 519	13.96 530	6.25 534	6.95 501	18.07 536	8.81 513	19.18 529	6.82 499	2.96 468	26.87 552	19.93 542	0.00 1	0.42 351	0.00 1	0.03 336	0.40 485	0.99 417

RTSA	10.27 533	3.55 525	66.16 557	1.62 510	2.34 519	13.96 530	6.25 534	6.95 501	18.07 536	8.81 513	19.18 529	6.82 499	2.96 468	26.87 552	19.93 542	0.00 1	0.42 351	0.00 1	0.03 336	0.40 485	0.99 417

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 423	0.88 378	3.47 380	1.64 512	0.22 328	4.27 472	0.40 428	3.90 276	1.63 348	0.72 208	0.71 297	3.06 418	0.11 210	5.13 376	1.03 355	5.07 530	0.54 371	0.00 1	0.00 1	1.73 521	3.16 530

PVD	6.50 519	1.70 485	6.71 495	1.66 513	1.59 510	7.94 511	0.89 463	11.13 530	24.35 540	12.01 526	19.10 528	8.76 508	9.89 527	9.85 518	11.06 518	0.02 443	1.12 493	0.00 1	0.26 482	0.25 434	1.72 484

ELAS	9.07 527	1.55 478	5.19 463	1.87 514	1.92 515	17.05 534	8.29 545	13.92 534	13.52 528	23.08 551	28.56 551	18.59 531	16.90 543	12.06 534	13.39 527	0.91 514	1.32 518	0.65 519	0.59 522	0.68 514	1.31 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	8.75 526	1.59 481	6.34 488	1.91 515	1.87 513	11.67 525	12.14 552	10.75 529	16.11 534	22.55 550	21.45 536	18.49 530	18.29 547	14.17 537	12.53 523	0.92 515	1.32 518	0.70 521	0.46 511	0.53 504	1.25 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	4.31 500	1.94 498	7.80 507	1.96 516	1.40 502	10.65 522	7.35 540	7.17 507	4.49 493	8.27 511	3.58 455	10.58 515	3.75 484	7.87 499	6.66 492	0.01 415	1.09 485	0.00 1	0.23 461	0.26 442	1.19 436

SGM+DAISY	6.27 517	3.62 530	9.36 520	2.30 517	2.34 519	9.12 519	6.38 536	6.98 504	6.00 506	14.26 531	15.55 520	14.02 523	9.84 526	9.45 516	8.56 501	1.21 520	1.60 529	0.58 514	0.86 532	0.63 510	2.74 525

LE_ROB	13.25 542	1.86 494	12.84 530	2.35 518	1.43 504	7.50 507	5.92 531	10.14 526	48.57 561	57.70 561	24.61 545	23.44 540	32.60 556	10.12 520	24.95 554	0.06 478	0.08 295	0.13 502	0.20 440	0.09 283	0.41 311

SGM-ForestM	14.25 543	3.00 521	8.67 518	2.38 519	1.88 514	24.45 549	11.87 550	19.27 542	21.66 538	30.68 553	29.79 553	46.58 557	28.97 553	27.26 554	21.22 547	1.14 519	1.67 531	0.61 518	0.89 534	0.51 496	2.50 524

OMP-Stereo	1.29 351	0.75 353	1.67 119	2.47 520	0.29 367	1.61 344	0.32 419	2.38 145	1.09 171	2.66 433	1.14 348	3.04 416	0.17 247	7.40 484	0.60 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.08 96

IIG-Stereo	1.39 373	0.67 339	1.73 129	2.48 521	0.05 215	1.63 352	0.14 348	3.00 185	1.20 200	2.94 444	2.23 410	3.03 415	0.55 332	7.41 485	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.07 89

MDST_ROB	3.81 493	0.21 144	4.29 421	2.64 522	1.45 506	13.85 529	1.02 472	8.06 521	2.67 451	15.14 537	8.81 500	2.70 398	1.55 424	9.31 514	3.90 467	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.63 354

UDG	3.15 477	9.41 546	2.81 318	2.72 523	0.92 472	2.39 413	0.11 334	4.12 311	1.30 263	2.35 409	3.63 456	4.96 474	1.58 428	4.33 329	2.89 447	1.22 521	0.04 272	8.09 535	3.80 547	4.94 525	1.35 449

MFMNet_re	2.39 463	1.65 484	6.10 482	3.04 524	0.90 468	2.34 412	0.98 468	4.77 380	3.79 485	6.95 503	7.08 493	1.84 345	3.79 487	2.53 260	1.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 434	0.26 258

BEATNet-Init1	19.30 552	9.61 547	39.48 552	3.09 525	2.67 523	39.40 558	17.68 555	23.58 553	25.88 542	38.63 556	37.63 557	50.99 558	33.56 557	30.54 555	24.44 553	1.09 516	1.51 527	0.60 517	0.88 533	1.81 522	2.89 526

MANE	15.61 548	2.70 516	7.19 498	3.43 526	5.19 531	21.44 543	9.54 548	24.27 555	29.58 546	33.72 555	42.10 558	42.08 556	32.55 555	24.60 548	20.72 545	1.46 524	2.17 537	1.34 523	4.60 548	0.49 493	3.04 528

DDUNet	3.58 483	11.19 548	3.84 405	3.59 527	3.31 527	4.14 470	0.20 367	4.40 343	1.33 271	2.72 437	3.11 444	3.16 423	0.37 301	4.18 317	1.47 381	2.02 526	0.05 280	10.10 541	3.59 546	5.85 527	3.05 529

testlalala2	0.90 227	0.21 144	1.69 123	4.05 528	2.52 522	1.11 134	0.01 61	3.95 281	1.34 274	0.20 89	0.32 214	1.36 311	0.07 165	0.27 29	0.18 90	0.00 1	0.09 301	0.00 1	0.36 505	0.01 36	0.24 243

SQANet	2.65 468	1.92 497	3.73 399	4.47 529	2.98 525	2.59 424	0.24 385	4.66 369	1.11 176	2.48 424	0.59 280	1.57 320	0.86 377	3.95 312	1.67 392	7.97 536	0.14 315	0.48 511	0.03 336	7.84 529	3.68 531

LSM	7.83 524	2.59 515	24.93 543	4.71 530	40.61 559	3.55 460	5.22 527	5.91 466	7.48 515	10.86 521	13.66 515	4.55 464	3.92 488	7.72 497	5.88 485	0.02 443	0.26 333	0.00 1	0.00 1	0.30 458	14.53 556

PWCK	9.63 530	6.94 544	19.91 540	6.25 531	0.22 328	22.62 545	14.62 554	12.15 531	13.48 527	14.34 532	13.17 514	13.25 521	8.40 520	16.14 540	11.57 521	6.38 533	0.26 333	2.41 531	0.11 389	8.57 530	1.74 487

otaku	3.61 486	2.06 500	4.04 411	6.41 532	3.35 528	4.67 483	2.08 494	5.97 467	1.58 329	2.19 394	2.62 432	3.47 438	1.45 414	4.36 331	2.17 413	8.55 538	0.25 330	1.89 528	0.03 336	9.29 533	5.81 537

CAS	0.95 250	0.12 50	1.08 60	6.79 533	0.08 244	1.10 127	0.01 61	0.97 53	0.87 103	0.03 14	0.04 82	0.07 107	0.06 148	0.37 60	0.15 68	6.94 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 268

Ntro	3.66 490	2.08 502	4.34 422	7.58 534	4.53 530	6.25 502	0.72 455	5.35 426	1.65 354	0.48 176	1.77 389	2.68 397	1.25 404	5.10 374	2.31 424	8.72 539	0.31 342	2.13 530	0.05 353	9.73 534	6.18 538

WAO-6	11.65 537	2.71 517	4.73 440	7.69 535	7.28 538	17.41 535	7.45 541	20.43 545	38.14 556	10.13 520	19.37 531	27.36 543	12.38 535	13.35 535	13.26 526	4.38 529	2.43 542	10.51 543	0.03 336	9.00 531	4.96 535

WAO-8	14.47 544	5.06 536	6.42 490	8.00 536	6.65 533	23.95 547	2.97 502	23.01 551	45.08 559	19.24 541	34.86 556	33.07 547	17.51 544	17.59 543	14.38 528	5.22 531	0.86 426	10.06 539	0.85 530	10.25 535	4.34 533

Venus	14.47 544	5.06 536	6.42 490	8.00 536	6.65 533	23.95 547	2.97 502	23.01 551	45.08 559	19.24 541	34.85 555	33.07 547	17.51 544	17.59 543	14.38 528	5.22 531	0.86 426	10.06 539	0.85 530	10.25 535	4.34 533

ACVNet_2	9.32 528	2.76 519	8.07 510	8.84 538	6.89 535	14.54 533	4.19 517	14.25 535	23.92 539	7.62 507	19.61 533	20.42 533	5.93 512	8.52 510	3.64 463	9.16 540	1.74 534	7.93 534	0.36 505	10.56 538	7.47 545

RainbowNet	5.23 510	4.09 534	4.92 450	9.61 539	6.18 532	5.26 493	3.48 509	7.68 517	4.58 495	1.94 376	3.02 440	4.67 469	3.42 479	5.90 412	2.01 406	9.59 541	2.19 538	8.45 536	0.20 440	10.52 537	6.82 540

ACVNet-4b	6.14 516	2.39 510	6.31 487	9.73 540	7.26 537	8.81 518	1.62 488	7.27 510	6.07 508	0.41 154	6.42 490	11.47 516	2.37 452	9.17 513	2.72 438	9.70 543	2.42 541	10.45 542	0.01 306	11.04 541	7.12 541

ACVNet_1	6.79 522	2.72 518	6.97 496	9.78 541	7.38 540	7.67 509	2.29 498	10.50 528	6.93 512	4.51 482	5.39 479	13.21 520	6.34 515	7.02 474	3.31 460	9.70 543	2.48 543	10.85 544	0.11 389	11.41 543	7.23 542

LVE	11.75 539	3.56 528	5.48 473	10.38 542	8.28 542	22.54 544	7.53 544	17.01 538	32.01 549	9.26 517	23.28 542	23.43 539	9.72 524	11.79 533	7.81 497	10.09 545	2.62 549	11.07 545	0.59 522	11.18 542	7.44 544

Dean	12.08 540	3.10 522	8.10 511	10.98 543	8.34 543	18.85 538	5.53 530	21.57 550	40.96 558	11.81 525	21.91 537	25.74 542	9.74 525	8.20 503	5.76 483	9.65 542	2.35 539	9.94 538	0.65 527	10.97 540	7.40 543

IMH-64-1	10.12 531	3.75 532	4.24 418	11.47 544	9.26 544	11.93 526	5.30 528	18.72 540	15.74 531	7.16 505	18.55 525	16.83 528	6.83 516	11.66 530	9.62 510	10.09 545	2.54 544	15.69 549	1.72 541	12.82 544	8.45 546

IMH-64	10.12 531	3.75 532	4.24 418	11.47 544	9.26 544	11.93 526	5.30 528	18.72 540	15.74 531	7.16 505	18.55 525	16.83 528	6.83 516	11.66 530	9.62 510	10.09 545	2.54 544	15.69 549	1.72 541	12.82 544	8.45 546

IMH	11.71 538	4.49 535	4.59 436	11.55 546	9.35 546	14.27 532	5.00 524	21.03 548	25.97 543	8.90 515	23.64 544	20.58 535	10.29 528	13.39 536	9.59 509	10.13 548	2.57 546	15.53 547	1.75 543	13.04 546	8.53 548

test_for_model	4.73 507	23.37 556	1.56 101	13.12 547	10.72 547	1.09 121	0.05 268	4.90 391	2.02 403	2.16 391	0.09 131	0.14 148	0.04 103	0.20 15	0.29 157	8.07 537	2.41 540	0.00 1	0.01 306	20.56 555	3.81 532

TorneroNet-64	16.11 549	6.82 542	6.11 483	14.13 548	12.13 549	28.42 555	6.47 537	20.35 544	38.01 555	12.80 528	27.88 550	35.94 551	16.83 542	20.38 546	16.77 535	10.33 549	2.60 547	19.45 552	2.86 544	14.63 548	9.33 550

TorneroNet	16.83 550	6.92 543	6.68 494	14.15 549	12.07 548	27.63 554	8.39 546	21.53 549	37.64 554	14.70 534	32.94 554	33.55 549	18.95 549	19.68 545	20.80 546	10.39 550	2.61 548	19.77 553	3.45 545	15.42 549	9.28 549

DispFullNet	8.26 525	24.76 557	14.96 535	14.77 550	7.78 541	5.23 491	0.09 322	5.67 448	3.16 474	9.01 516	4.87 475	6.15 491	10.66 530	10.44 524	4.54 475	2.54 527	0.33 344	15.59 548	4.84 550	13.17 547	6.59 539

KSHMR	14.93 547	8.30 545	8.52 516	15.54 551	13.01 550	17.62 536	10.36 549	19.39 543	30.53 547	19.03 538	22.15 539	28.32 545	9.61 523	16.44 541	10.96 517	10.98 553	3.74 554	21.96 555	4.87 551	16.79 550	10.39 551

JetRed	35.17 559	40.12 560	62.92 555	15.92 552	26.66 558	70.02 561	42.94 561	32.33 559	33.48 550	46.29 559	45.31 560	39.98 554	26.04 551	38.73 558	56.93 561	12.90 555	37.58 562	13.38 546	9.53 555	30.41 558	21.91 559

notaker	18.29 551	22.89 555	10.13 522	18.52 553	14.64 553	17.81 537	7.48 542	20.77 546	24.37 541	21.91 548	27.45 548	39.00 553	20.06 550	20.53 547	21.90 548	12.54 554	2.81 552	25.96 557	6.03 554	19.60 553	11.37 552

UNDER WATER-64	20.90 555	11.73 549	33.74 547	20.56 554	13.88 551	34.56 557	24.71 558	16.81 537	33.52 551	22.54 549	17.10 522	40.14 555	33.68 558	25.46 550	23.75 552	10.68 551	2.78 551	18.70 551	4.60 548	17.07 551	12.03 555

UNDER WATER	20.50 554	13.77 550	33.30 546	20.84 555	14.55 552	30.38 556	19.68 556	17.23 539	34.25 552	21.44 547	18.98 527	38.38 552	31.61 554	25.31 549	22.42 551	10.71 552	2.76 550	19.90 554	4.92 552	17.87 552	11.76 554

HanzoNet	30.55 558	30.82 558	24.44 542	22.40 556	19.25 557	25.74 552	14.00 553	29.76 557	40.45 557	43.57 558	44.15 559	55.63 559	46.26 560	43.79 559	45.27 558	28.35 558	9.71 556	30.23 559	16.18 558	23.20 557	17.85 557

ktn	19.65 553	19.61 552	8.27 514	22.99 557	17.38 555	23.89 546	11.97 551	24.83 556	34.40 553	19.19 540	27.37 547	32.56 546	18.29 547	16.52 542	18.28 538	22.43 557	3.70 553	29.28 558	10.90 556	19.65 554	11.59 553

DPSimNet_ROB	26.59 557	21.34 554	28.49 545	25.34 558	19.24 556	25.03 551	28.61 559	30.13 558	30.91 548	33.36 554	29.60 552	33.91 550	28.18 552	25.99 551	42.58 557	17.84 556	15.40 557	25.41 556	22.86 560	21.10 556	26.45 560

MADNet++	48.24 560	34.06 559	39.67 553	43.36 559	41.25 560	66.15 560	33.15 560	60.90 562	54.14 562	72.30 562	61.91 562	58.11 560	56.05 561	58.09 560	59.59 562	43.04 561	36.86 561	35.73 560	22.37 559	45.96 559	42.06 561

tt	68.57 563	0.18 99	99.50 571	50.44 560	14.99 554	100.00 573	100.00 572	100.00 575	99.70 569	28.28 552	12.01 512	99.97 575	98.67 570	99.55 570	99.99 573	89.99 567	98.19 568	46.13 562	51.48 563	60.62 561	21.71 558

xxxxx1	76.86 565	82.53 565	93.06 565	61.86 561	67.25 562	95.91 566	95.20 566	75.90 563	81.13 563	82.69 564	86.70 564	89.27 564	87.62 563	85.18 564	86.89 564	55.21 563	54.91 563	60.27 564	72.48 565	60.77 562	62.32 563

tt_ll	76.86 565	82.53 565	93.06 565	61.86 561	67.25 562	95.91 566	95.20 566	75.90 563	81.13 563	82.69 564	86.70 564	89.27 564	87.62 563	85.18 564	86.89 564	55.21 563	54.91 563	60.27 564	72.48 565	60.77 562	62.32 563

ff	76.86 565	82.53 565	93.06 565	61.86 561	67.25 562	95.91 566	95.20 566	75.90 563	81.13 563	82.69 564	86.70 564	89.27 564	87.62 563	85.18 564	86.89 564	55.21 563	54.91 563	60.27 564	72.48 565	60.77 562	62.32 563

LRCNet_RVC	60.82 562	63.91 563	64.33 556	69.26 564	50.13 561	19.76 540	0.07 301	58.24 561	5.77 503	75.95 563	85.64 563	74.51 562	62.84 562	58.99 561	50.33 559	93.38 570	56.04 566	93.60 568	93.06 568	68.67 565	71.95 568

USTest	75.14 564	57.36 562	55.45 554	73.00 565	70.00 565	99.79 572	99.94 570	98.40 570	99.13 568	94.09 567	97.89 569	78.40 563	95.15 568	75.23 563	76.52 563	48.90 562	79.65 567	38.93 561	52.82 564	56.53 560	55.56 562

TCMNet-wrong-test	56.22 561	78.99 564	72.25 560	90.96 566	89.48 566	78.49 562	72.37 562	39.00 560	14.38 529	41.21 557	51.80 561	58.54 561	34.50 559	64.15 562	52.16 560	38.24 560	6.03 555	46.87 563	41.01 561	83.24 567	70.77 567

Anonymous_1	96.94 570	99.72 572	99.64 572	92.03 567	93.81 567	100.00 573	100.00 572	99.18 572	99.90 571	98.59 571	99.75 570	99.15 571	99.95 572	98.52 569	99.54 570	87.31 566	98.83 570	90.77 567	96.89 569	91.07 568	94.14 569

PML	88.69 568	99.49 570	92.95 564	94.34 568	94.09 568	98.57 570	96.73 569	93.58 566	94.50 566	99.57 573	91.07 567	95.40 568	91.48 566	99.96 575	90.33 567	99.98 577	31.85 560	100.00 575	46.15 562	93.62 569	70.14 566

MEDIAN_ROB	96.88 569	99.41 569	98.74 569	94.82 569	94.30 569	93.21 565	90.85 564	95.70 568	94.83 567	97.65 570	97.67 568	98.31 569	96.57 569	94.60 567	93.95 569	99.78 575	98.28 569	99.99 573	99.90 572	99.50 574	99.57 572

DPSM_ROB	99.05 573	100.00 577	100.00 576	95.92 570	98.77 571	100.00 573	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.10 568	100.00 573	100.00 575	100.00 574	95.46 570	97.74 570

DPSM	99.05 573	100.00 577	100.00 576	95.92 570	98.77 571	100.00 573	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.10 568	100.00 573	100.00 575	100.00 574	95.46 570	97.74 570

DGTPSM_ROB	99.42 576	99.92 574	99.98 574	96.43 572	100.00 575	100.00 573	100.00 572	99.81 573	100.00 572	95.92 568	100.00 572	99.26 572	100.00 573	99.77 571	99.99 573	98.23 571	100.00 573	99.86 570	100.00 574	99.38 572	99.97 577

DPSMNet_ROB	99.43 577	99.92 574	99.98 574	96.44 573	100.00 575	100.00 573	100.00 572	99.82 574	100.00 572	95.92 568	100.00 572	99.26 572	100.00 573	99.77 571	99.99 573	98.36 572	100.00 573	99.86 570	100.00 574	99.38 572	99.98 578

DLNR_Zeroshot_test	23.30 556	50.27 561	88.62 562	97.23 574	94.59 570	1.20 169	0.00 1	20.92 547	0.64 50	0.06 32	0.02 2	0.03 27	0.02 45	4.50 339	0.25 139	32.51 559	0.96 458	0.00 1	0.27 486	72.47 566	1.47 456

CasAABBNet	99.93 578	100.00 577	100.00 576	99.70 575	100.00 575	100.00 573	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	99.08 573	100.00 573	100.00 575	100.00 574	99.96 575	99.94 575

HaxPig	97.67 571	99.63 571	91.79 563	99.82 576	99.96 573	88.42 563	87.25 563	98.22 569	99.89 570	99.93 574	99.96 571	99.95 574	99.86 571	96.37 568	92.57 568	99.96 576	99.98 572	99.99 573	99.99 573	99.99 578	99.91 574

LSM0	99.93 578	100.00 577	100.00 576	99.82 576	100.00 575	100.00 573	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	99.09 574	100.00 573	100.00 575	100.00 574	99.98 576	99.79 573

test_example2	98.82 572	99.97 576	99.97 573	99.95 578	99.97 574	99.48 571	99.97 571	94.95 567	100.00 572	100.00 575	100.00 572	93.49 567	93.63 567	99.93 574	99.91 571	100.00 578	99.77 571	96.68 569	98.65 570	100.00 579	100.00 579

ccccc		94.50 568		100.00 579	100.00 575	92.07 564		98.68 571		98.61 572		98.54 570		99.86 573		100.00 578	100.00 573	99.91 572	99.55 571	100.00 579

Selective-RAFT-Error	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 579	100.00 575	100.00 573	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	99.98 576	99.94 575

AVERAGE_ROB	99.26 575	99.81 573	97.70 568	100.00 579	100.00 575	96.38 569	91.35 565	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	99.98 576	99.97 572	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 579	100.00 579

Low-res two-view benchmark