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

2.25w	0.21 40	0.08 89	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	1.80 127	0.74 212	0.13 119	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.10 33	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 31	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 51	0.00 1	1.54 100	0.78 236	0.14 124	0.01 1	0.02 7	0.05 129	0.04 4	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 65	0.08 89	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 119	0.00 1	2.14 152	0.79 240	0.13 119	0.01 1	0.01 2	0.02 44	0.09 24	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 40	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 49	0.00 1	2.00 145	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.06 15	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 90	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	3.00 229	0.71 198	0.19 148	0.01 1	0.02 7	0.28 287	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 85	0.06 44	0.35 38	0.03 176	0.00 1	1.07 123	0.00 1	2.95 224	0.67 161	0.26 154	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 4	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 56	0.06 44	0.21 5	0.01 30	0.03 293	1.06 119	0.00 1	1.73 123	0.72 204	0.19 148	0.01 1	0.02 7	0.04 111	0.24 105	0.06 70	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 8	0.05 23	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 137	0.01 112	0.31 8	0.68 169	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 4	0.06 70	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 40	0.06 44	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 147	0.02 186	1.46 93	0.70 195	0.16 131	0.01 1	0.01 2	0.04 111	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 15	0.13 167	0.42 41	0.04 210	0.00 1	1.05 106	0.15 360	0.57 35	0.38 68	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 17	0.19 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-Stereo_L1	0.14 8	0.13 167	0.45 44	0.04 210	0.00 1	0.35 17	0.14 357	0.80 54	0.61 103	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 17	0.20 196	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo_test3	0.14 8	0.10 125	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 94	0.00 1	0.47 20	0.69 183	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.01 13	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo_test2	0.16 15	0.11 146	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.27 5	1.26 340	0.02 14	0.01 1	0.08 120	0.00 1	0.07 17	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo_test1	0.15 14	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 180	1.05 106	0.00 1	0.19 1	1.26 340	0.02 14	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo	0.17 21	0.06 44	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.50 21	1.29 351	0.01 5	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-G_1	0.23 65	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 242	0.00 1	1.82 129	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 82	0.01 13	0.07 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-G	0.23 65	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 242	0.00 1	1.82 129	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 82	0.01 13	0.07 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LGtest1	0.13 4	0.14 180	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 26	0.00 1	0.54 31	0.73 205	0.06 58	0.01 1	0.03 36	0.00 1	0.04 4	0.21 204	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 125	0.25 25	0.03 176	0.00 1	1.03 85	0.00 1	0.24 3	0.59 84	0.01 5	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.06 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

HI	0.54 187	0.37 336	1.50 251	0.13 332	0.00 1	1.15 169	0.00 1	1.68 117	0.62 116	1.34 323	0.01 1	2.67 396	0.66 365	0.36 155	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.00 1

CoSv	0.54 187	0.37 336	1.50 251	0.13 332	0.00 1	1.15 169	0.00 1	1.68 117	0.62 116	1.34 323	0.01 1	2.67 396	0.66 365	0.36 155	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.00 1

SCV_C0	0.34 106	0.20 245	0.96 124	0.02 117	0.00 1	0.41 28	0.02 186	3.62 332	0.65 142	0.12 111	0.01 1	0.07 113	0.09 198	0.18 68	0.13 141	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.19 478	0.12 380	0.04 321

SCV	0.42 136	0.28 298	0.68 77	0.26 397	0.16 406	0.26 7	0.05 282	4.98 453	0.63 124	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.05 129	0.26 119	0.13 141	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.18 475	0.25 458	0.18 465

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 31	0.03 2	0.46 47	0.03 176	0.00 1	0.36 23	0.02 186	1.68 117	0.67 161	0.01 5	0.01 1	0.05 82	0.00 1	0.12 45	0.22 207	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.15 455	0.01 62	0.00 1

FoundationStereo	0.08 1	0.12 157	0.24 17	0.02 117	0.01 180	0.12 1	0.04 260	0.24 3	0.59 84	0.00 1	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.11 39	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 219	1.49 511	1.08 165	0.01 30	0.01 180	0.37 24	0.05 282	2.93 222	0.63 124	0.08 69	0.01 1	0.00 1	0.02 44	0.17 64	0.04 12	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	6.28 528	0.01 114

AIO_rvc	0.21 40	0.32 317	0.50 53	0.09 304	0.03 293	0.43 33	0.06 306	1.25 76	0.63 124	0.03 36	0.01 1	0.09 127	0.04 111	0.28 129	0.16 170	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 398	0.10 363	0.10 418

HUF	0.25 79	0.32 317	1.18 195	0.06 252	0.11 379	0.31 8	0.08 321	0.73 48	0.62 116	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.16 60	0.14 152	0.00 1	0.58 527	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.37 499

AIO_test	0.17 21	0.11 146	0.55 61	0.08 293	0.06 335	0.42 32	0.06 306	0.35 11	0.38 68	0.03 36	0.01 1	0.86 270	0.03 81	0.21 96	0.10 123	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.08 434	0.03 214	0.02 229

castereo++	0.25 79	0.15 194	0.48 52	0.09 304	0.00 1	1.08 132	0.03 234	1.53 99	0.67 161	0.00 1	0.01 1	0.59 226	0.00 1	0.09 24	0.06 70	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.28 511	0.02 157	0.00 1

castereo	0.32 101	0.28 298	0.46 47	0.01 30	0.05 323	0.81 49	0.04 260	3.37 293	0.61 103	0.08 69	0.01 1	0.08 120	0.14 239	0.10 33	0.11 132	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.22 491	0.02 157	0.01 114

MonSter	0.19 31	0.07 69	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 28	0.00 1	2.16 155	0.64 135	0.03 36	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.09 24	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.00 1	0.01 114

GIP-stereo	0.31 98	0.03 2	0.78 87	0.00 1	0.00 1	1.06 119	0.03 234	2.98 227	0.66 151	0.05 50	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.18 68	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.00 1

fffft	0.22 56	0.03 2	0.46 47	0.01 30	0.00 1	0.93 69	0.01 112	1.42 83	0.61 103	0.02 14	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.21 96	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.07 391
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 10	0.38 39	0.05 234	0.00 1	1.04 94	0.00 1	0.32 9	0.63 124	0.00 1	0.01 1	0.04 54	0.03 81	0.20 87	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 29	0.06 44	0.53 58	0.02 117	0.00 1	1.03 85	0.04 260	0.38 13	0.64 135	0.07 61	0.01 1	0.04 54	0.02 44	0.26 119	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 311	0.10 418

tt45	0.47 160	0.06 44	0.70 80	0.02 117	0.00 1	1.30 248	0.05 282	0.85 59	0.60 93	0.05 50	0.01 1	0.09 127	0.03 81	5.40 402	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.01 114

fffy	0.14 8	0.06 44	0.88 103	0.02 117	0.00 1	0.33 12	0.01 112	0.79 52	0.13 4	0.02 14	0.01 1	0.06 97	0.01 13	0.16 60	0.03 6	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.06 373

dual_stereo	0.29 90	0.05 23	0.31 33	0.03 176	0.00 1	0.31 8	0.02 186	3.31 287	0.61 103	0.01 5	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.79 204	0.13 141	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.08 434	0.00 1	0.01 114

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 112	0.56 32	1.11 311	0.05 50	0.01 1	0.04 54	0.02 44	0.25 111	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

rvit_stereo_0081_aga	0.17 21	0.11 146	0.81 90	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.01 112	0.79 52	0.59 84	0.02 14	0.01 1	0.05 82	0.03 81	0.19 75	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 21	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 112	1.22 73	0.79 240	0.07 61	0.01 1	0.03 36	0.02 44	0.17 64	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.49 168	0.26 283	2.10 348	0.03 176	0.01 180	1.69 381	0.08 321	2.63 193	0.18 24	1.02 280	0.01 1	0.61 228	0.06 156	0.86 207	0.14 152	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.16 464	0.02 157	0.01 114

ACV-stereo	1.64 428	0.27 287	2.94 414	0.04 210	0.04 313	6.31 505	0.18 373	1.81 128	0.22 41	0.23 152	0.01 1	10.52 515	5.41 513	4.07 328	0.77 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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MM-Stereo_test2	0.26 82	0.08 89	1.52 259	0.46 441	0.00 1	1.14 162	0.01 112	0.63 39	0.21 37	0.38 185	0.02 86	0.04 54	0.06 156	0.18 68	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.05 415	0.22 446	0.04 321

mms	0.11 2	0.07 69	0.45 44	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.01 112	0.38 13	0.15 11	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.05 129	0.20 87	0.04 12	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.14 448

ours_stereo	0.16 15	0.06 44	0.73 82	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.04 260	0.44 18	0.54 79	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.03 81	0.19 75	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.06 373

U	1.74 442	0.03 2	0.99 132	0.03 176	7.39 540	10.20 524	0.00 1	0.71 46	0.20 32	0.02 14	0.02 86	0.12 143	0.02 44	0.11 39	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 537	5.13 553	0.01 62	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 95	0.23 271	1.20 203	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 112	2.79 207	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.01 13	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

test_sample2	0.63 209	0.05 23	1.13 178	0.31 412	0.01 180	1.22 203	0.00 1	3.87 363	1.03 291	0.91 256	0.02 86	0.50 217	0.13 235	3.16 287	0.26 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

IGEV++	0.36 117	0.19 233	0.57 64	0.09 304	0.00 1	0.35 17	0.03 234	4.62 426	0.24 49	0.12 111	0.02 86	0.03 36	0.17 250	0.24 105	0.23 213	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.04 410	0.09 347	0.08 404

MyStereo05	0.79 258	0.19 233	3.17 428	0.02 117	0.00 1	1.51 328	0.01 112	3.56 326	2.48 469	1.34 323	0.02 86	1.25 308	0.38 312	1.19 223	0.50 331	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.07 391

MyStereo04	0.78 257	0.27 287	3.19 429	0.02 117	0.01 180	1.64 372	0.01 112	3.64 335	2.20 457	0.98 274	0.02 86	1.29 310	0.57 343	1.10 220	0.53 338	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.06 373

whm_eth	0.30 95	0.23 271	1.20 203	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 112	2.79 207	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.01 13	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

MIM_Stereo	0.45 151	0.43 368	1.18 195	0.51 455	0.04 313	1.26 232	0.02 186	2.38 166	0.65 142	0.07 61	0.02 86	0.70 247	0.20 266	1.01 217	0.13 141	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.10 418

DLNR_Zeroshot_test	23.05 556	49.79 561	87.94 562	97.52 574	94.73 569	1.18 184	0.00 1	20.60 547	0.14 7	0.02 14	0.02 86	0.02 7	0.02 44	4.35 342	0.10 123	32.22 559	0.04 423	0.00 1	0.27 507	72.00 566	0.06 373

LL-Strereo2	0.36 117	0.47 389	1.08 165	0.09 304	0.03 293	1.12 153	0.07 314	1.66 115	0.93 274	0.43 191	0.02 86	0.51 219	0.08 188	0.23 102	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 398	0.04 251	0.04 321

LoS_RVC	0.19 31	0.48 391	0.51 54	0.12 325	0.10 372	1.01 83	0.01 112	0.81 56	0.19 27	0.07 61	0.02 86	0.06 97	0.05 129	0.31 138	0.05 31	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.04 321

CAS	0.85 278	0.09 104	0.67 75	6.43 533	0.05 323	1.12 153	0.00 1	0.88 60	0.69 183	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.06 156	0.26 119	0.12 137	6.37 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 475

CES	0.43 143	0.14 180	0.85 97	0.05 234	1.52 516	1.22 203	0.05 282	1.01 64	0.59 84	0.03 36	0.02 86	0.14 154	0.10 206	0.40 162	0.10 123	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	2.45 530

knoymous	0.35 113	0.05 23	1.11 172	0.05 234	0.01 180	1.15 169	0.01 112	2.06 148	0.14 7	0.40 187	0.02 86	1.67 338	0.00 1	0.31 138	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

riskmin	0.47 160	0.03 2	1.01 136	0.08 293	0.01 180	1.12 153	0.01 112	3.00 229	0.21 37	0.46 198	0.02 86	2.08 363	1.06 390	0.26 119	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

MC-Stereo	0.24 75	0.12 157	0.71 81	0.04 210	0.02 269	1.07 123	0.00 1	1.30 78	0.17 22	0.59 208	0.02 86	0.08 120	0.11 216	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.17 472	0.06 296	0.02 229

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 89	0.61 66	0.01 30	0.00 1	0.94 71	0.03 234	0.29 6	0.21 37	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.04 111	0.26 119	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

CroCo-Stereo	0.39 127	0.40 353	1.67 290	0.07 278	0.00 1	0.19 5	0.01 112	3.55 325	0.75 215	0.08 69	0.02 86	0.46 208	0.08 188	0.28 129	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114
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
raftrobust	0.46 154	0.42 362	1.05 161	0.01 30	0.21 430	1.17 177	0.05 282	2.07 150	0.19 27	2.98 454	0.02 86	0.12 143	0.15 242	0.25 111	0.31 264	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.06 373

PMTNet	0.21 40	0.19 233	0.85 97	0.02 117	0.02 269	1.14 162	0.30 422	0.88 60	0.11 1	0.03 36	0.02 86	0.07 113	0.02 44	0.37 157	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 282	0.50 399	1.80 308	0.01 30	0.00 1	1.57 343	0.17 368	3.48 316	0.42 71	3.31 463	0.02 86	2.09 365	0.17 250	3.01 283	0.61 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 380	0.01 114

2.75w_new	0.23 65	0.07 69	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	2.15 153	0.74 212	0.15 127	0.03 112	0.01 2	0.03 81	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 65	0.05 23	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 82	0.00 1	2.24 158	0.71 198	0.15 127	0.03 112	0.02 7	0.08 188	0.11 39	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 106	0.10 125	1.37 236	0.01 30	0.00 1	0.86 55	0.00 1	2.78 206	1.32 358	0.04 45	0.03 112	0.07 113	0.02 44	0.19 75	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 444	19.48 553	12.37 534	0.06 252	0.00 1	0.47 35	0.05 282	0.46 19	0.31 58	0.13 119	0.03 112	0.03 36	0.00 1	0.07 17	0.41 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 425	0.07 311	0.92 516

rvit_stereo_ft	0.31 98	0.32 317	1.63 280	0.01 30	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 213	0.79 240	0.02 14	0.03 112	0.08 120	0.02 44	0.19 75	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.03 291

testlalala2	0.77 249	0.13 167	1.72 297	3.72 528	2.44 524	1.10 142	0.01 112	3.27 284	0.73 205	0.09 77	0.03 112	1.38 315	0.08 188	0.12 45	0.09 111	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.37 524	0.01 62	0.01 114

IGEVStereo-DCA	0.46 154	0.09 104	1.02 141	0.02 117	0.00 1	0.82 51	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.03 112	0.03 36	0.06 156	5.04 383	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.05 276	0.01 114

rrr	0.62 207	0.09 104	2.07 343	0.02 117	0.00 1	0.82 51	0.06 306	2.29 161	0.85 263	0.09 77	0.03 112	0.03 36	0.06 156	5.04 383	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.05 276	0.07 391

MaDis-Stereo	0.22 56	0.29 308	0.87 101	0.05 234	0.18 414	0.41 28	0.01 112	1.24 75	0.56 81	0.02 14	0.03 112	0.13 148	0.05 129	0.32 144	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

4D-IteraStereo	0.35 113	0.60 428	1.93 315	0.02 117	0.09 363	1.03 85	0.07 314	1.25 76	0.34 63	0.02 14	0.03 112	0.84 269	0.10 206	0.31 138	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.07 391

LoS	0.28 85	0.16 206	0.95 123	0.07 278	0.01 180	1.32 254	0.07 314	1.30 78	0.60 93	0.04 45	0.03 112	0.28 183	0.11 216	0.48 178	0.11 132	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 200	0.55 414	1.84 312	0.00 1	0.00 1	0.94 71	0.00 1	1.65 111	0.23 44	0.12 111	0.03 112	0.08 120	0.06 156	6.59 454	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 79	0.60 428	1.28 216	0.01 30	0.00 1	0.48 36	0.00 1	0.74 50	1.24 338	0.16 131	0.03 112	0.07 113	0.09 198	0.22 99	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
xyz-stereo-finetune	0.49 168	0.22 263	0.51 54	0.03 176	0.00 1	1.30 248	0.01 112	1.97 143	0.71 198	0.04 45	0.04 125	0.08 120	0.04 111	4.32 339	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 131	0.13 167	1.31 226	0.64 473	0.07 345	0.92 67	0.03 234	3.08 244	0.80 247	0.35 175	0.04 125	0.05 82	0.02 44	0.20 87	0.13 141	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.26 461	0.02 229

RAStereo	0.17 21	0.21 253	1.18 195	0.04 210	0.01 180	0.18 4	0.00 1	0.81 56	0.34 63	0.07 61	0.04 125	0.05 82	0.05 129	0.19 75	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

AnonymousM	0.34 106	0.07 69	0.63 68	0.02 117	0.01 180	1.09 137	0.03 234	1.54 100	0.68 169	0.17 140	0.04 125	0.02 7	0.24 276	0.25 111	0.04 12	0.00 1	0.01 310	1.93 529	0.00 1	0.01 62	0.00 1

test_xeample3	0.35 113	0.10 125	1.95 320	0.02 117	0.00 1	0.93 69	0.07 314	1.70 120	0.86 265	0.09 77	0.04 125	0.05 82	0.05 129	0.23 102	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 498	0.06 296	0.08 404

UDGNet	0.35 113	0.50 399	1.14 180	0.02 117	0.00 1	1.12 153	0.02 186	0.70 44	1.57 405	0.31 159	0.05 130	0.06 97	0.02 44	1.45 241	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 106	0.67 445	1.55 262	0.04 210	0.01 180	1.22 203	0.03 234	0.84 58	1.16 324	0.18 143	0.05 130	0.12 143	0.05 129	0.29 132	0.44 312	0.02 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.00 1

sAnonymous2	0.37 121	0.32 317	3.21 432	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 321	1.96 141	0.90 267	0.03 36	0.05 130	0.04 54	0.11 216	0.11 39	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.18 465

CroCo_RVC	0.37 121	0.32 317	3.21 432	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 321	1.96 141	0.90 267	0.03 36	0.05 130	0.04 54	0.11 216	0.11 39	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.18 465

sCroCo_RVC	0.21 40	0.14 180	1.54 260	0.01 30	0.00 1	0.13 2	0.04 260	1.10 67	0.65 142	0.10 95	0.05 130	0.03 36	0.04 111	0.23 102	0.05 31	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

water-stereo	0.17 21	0.03 2	0.91 112	0.04 210	0.02 269	1.04 94	0.00 1	0.43 17	0.26 53	0.10 95	0.06 135	0.06 97	0.06 156	0.13 53	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.01 62	0.01 114

3.25w_new	0.20 35	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.64 109	0.78 236	0.10 95	0.06 135	0.02 7	0.02 44	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 35	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.64 109	0.78 236	0.10 95	0.06 135	0.02 7	0.02 44	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_4	0.39 127	0.16 206	1.66 286	0.01 30	0.00 1	0.85 54	0.00 1	3.15 255	1.33 360	0.07 61	0.06 135	0.10 137	0.03 81	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

FADNet	1.20 374	0.93 484	4.51 485	0.03 176	0.06 335	2.56 428	0.16 365	4.02 371	1.42 375	0.32 161	0.06 135	1.66 337	1.07 392	5.56 411	0.87 376	0.19 503	0.02 378	0.01 450	0.01 366	0.50 508	0.03 291

asda	0.22 56	0.09 104	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 147	0.00 1	1.57 106	0.76 226	0.15 127	0.07 140	0.03 36	0.08 188	0.11 39	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 303	0.54 411	1.97 326	0.01 30	0.00 1	1.45 309	0.00 1	3.38 296	1.31 356	1.36 334	0.07 140	3.25 438	0.01 13	4.39 347	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.01 114

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 117	0.14 180	1.14 180	0.04 210	0.05 323	1.39 282	0.05 282	1.87 135	0.77 232	0.13 119	0.07 140	0.48 212	0.02 44	0.41 165	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 475	0.01 62	0.10 418

plain	0.41 133	0.28 298	2.26 368	0.07 278	0.00 1	0.50 37	0.01 112	2.84 213	0.92 270	0.05 50	0.07 140	0.13 148	0.17 250	0.43 166	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 486	0.01 114

CREStereo	0.22 56	0.17 217	0.64 71	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.01 112	1.15 70	0.56 81	0.10 95	0.07 140	0.04 54	0.00 1	0.32 144	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.10 352	1.07 495	4.79 491	0.03 176	0.00 1	1.60 358	0.08 321	3.77 346	1.70 418	0.35 175	0.07 140	0.61 228	0.66 365	5.32 398	1.11 390	0.01 440	0.08 466	0.00 1	0.00 1	0.48 506	0.18 465

3.5w_stereo	0.20 35	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	1.54 100	0.81 252	0.01 5	0.08 146	0.02 7	0.03 81	0.09 24	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 233	0.04 10	1.69 293	0.07 278	0.01 180	1.27 235	0.04 260	1.85 132	0.14 7	3.56 470	0.08 146	3.07 422	0.60 346	1.35 234	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 157	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 121	0.13 167	2.43 381	0.02 117	0.00 1	1.12 153	0.02 186	1.66 115	1.15 322	0.16 131	0.08 146	0.02 7	0.05 129	0.40 162	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.10 418

trnet	0.22 56	0.14 180	0.67 75	0.00 1	0.00 1	1.24 219	0.01 112	1.16 71	0.56 81	0.09 77	0.08 146	0.05 82	0.00 1	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.27 83	0.18 225	1.14 180	0.01 30	0.00 1	0.43 33	0.02 186	1.97 143	0.39 70	0.11 109	0.08 146	0.07 113	0.06 156	0.44 168	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.02 229

LG-Stereo	0.34 106	0.07 69	1.33 230	0.03 176	0.01 180	1.06 119	0.00 1	2.93 222	0.66 151	0.01 5	0.09 151	0.14 154	0.07 173	0.10 33	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.01 114

rvit_0105_5	0.41 133	0.20 245	1.94 319	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.00 1	3.18 264	1.27 346	0.08 69	0.09 151	0.10 137	0.02 44	0.35 153	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.03 291

test_for_model	4.23 506	22.88 556	0.91 112	12.40 547	10.47 547	1.08 132	0.06 306	4.08 375	1.36 363	1.91 385	0.09 151	0.15 157	0.03 81	0.10 33	0.22 207	7.44 537	1.43 535	0.00 1	0.01 366	18.08 555	1.99 528

RAFT	0.60 197	0.50 399	1.01 136	0.50 451	0.04 313	0.94 71	0.08 321	3.01 232	0.65 142	0.22 151	0.09 151	3.41 440	0.27 286	0.53 182	0.37 293	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.01 366	0.40 496	0.03 291

DMCA-RVC	0.90 301	0.64 438	3.30 437	0.03 176	0.04 313	1.30 248	0.06 306	2.65 196	0.73 205	3.21 460	0.09 151	0.99 288	0.66 365	3.14 286	0.99 386	0.01 440	0.04 423	0.02 475	0.01 366	0.07 311	0.01 114

4.25_new	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala	0.46 154	0.13 167	0.82 92	0.17 360	0.10 372	1.13 160	0.03 234	2.63 193	1.13 318	2.04 399	0.10 156	0.29 185	0.04 111	0.15 56	0.27 241	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.26 504	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 384	0.85 476	6.26 514	0.02 117	0.03 293	4.02 470	0.13 353	4.21 387	1.12 316	0.77 235	0.10 156	3.60 445	1.11 395	2.68 273	1.12 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

MIPNet	0.64 212	0.42 362	2.01 332	0.08 293	0.07 345	1.29 242	0.11 344	3.47 315	1.29 351	0.67 219	0.10 156	0.63 234	0.97 388	1.25 227	0.25 227	0.00 1	0.01 310	0.01 450	0.01 366	0.11 373	0.04 321

UPFNet	0.87 289	0.09 104	2.05 341	0.00 1	0.00 1	1.90 398	0.11 344	3.41 303	0.83 256	2.15 404	0.10 156	1.92 352	0.09 198	3.94 324	0.70 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.97 312	0.60 428	1.95 320	0.21 376	0.01 180	1.63 371	0.10 341	3.19 269	1.01 288	1.98 392	0.11 163	3.22 435	0.51 335	4.38 346	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 422	0.02 229

RAFT-Test	0.61 200	0.16 206	2.27 371	0.04 210	0.15 400	1.80 392	0.17 368	2.52 186	0.65 142	0.56 206	0.11 163	2.76 404	0.02 44	0.27 127	0.34 279	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.29 514	0.01 62	0.01 114

DIP-Stereo	0.58 194	0.23 271	0.90 108	0.08 293	0.00 1	1.43 299	0.01 112	6.01 502	1.38 365	0.92 258	0.11 163	0.04 54	0.19 260	0.12 45	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.01 114
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.29 90	0.24 275	0.51 54	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 282	0.56 32	1.12 316	0.21 150	0.12 166	1.54 322	0.14 239	0.14 55	0.07 83	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.03 291

asd	0.14 8	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.22 2	0.75 215	0.16 131	0.13 167	0.03 36	0.05 129	0.08 23	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 439	0.05 23	1.31 226	0.08 293	0.03 293	1.22 203	0.01 112	3.25 276	0.19 27	0.76 233	0.13 167	2.68 399	1.99 448	0.39 161	0.13 141	0.05 479	0.25 513	3.27 532	14.54 557	3.40 524	0.01 114

S2M2	0.13 4	0.15 194	0.45 44	0.02 117	0.01 180	0.32 10	0.00 1	0.52 23	0.60 93	0.00 1	0.14 169	0.03 36	0.01 13	0.20 87	0.16 170	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 330	0.55 414	2.62 399	0.02 117	0.11 379	1.41 288	0.02 186	3.45 310	0.99 285	1.37 336	0.14 169	3.10 425	0.24 276	5.96 424	0.66 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 431	0.04 321

IGEV-RUCA	0.28 85	0.05 23	0.53 58	0.12 325	0.11 379	1.25 228	0.32 427	0.80 54	0.20 32	0.10 95	0.14 169	0.16 162	0.25 280	0.29 132	0.25 227	0.05 479	0.19 510	0.20 507	0.23 495	0.18 422	0.19 470

ToySt	0.47 160	0.25 279	2.47 388	0.04 210	0.01 180	1.17 177	0.00 1	2.01 146	0.63 124	0.08 69	0.14 169	1.16 303	0.05 129	0.80 206	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 398	0.10 363	0.04 321

DCANet-4	0.69 230	0.15 194	3.76 458	0.03 176	0.01 180	1.22 203	0.01 112	3.14 253	1.90 434	2.34 423	0.14 169	0.11 139	0.25 280	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 342

fff	0.66 219	0.42 362	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.22 203	0.02 186	3.26 278	1.04 293	2.34 423	0.14 169	0.09 127	1.83 441	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 342

csc	0.66 219	0.42 362	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.22 203	0.02 186	3.26 278	1.04 293	2.34 423	0.14 169	0.09 127	1.83 441	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 342

cscssc	0.66 219	0.42 362	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.22 203	0.02 186	3.26 278	1.04 293	2.34 423	0.14 169	0.09 127	1.83 441	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 342

UNet	1.13 360	0.24 275	4.21 473	0.01 30	0.02 269	2.31 418	0.02 186	3.06 240	0.76 226	1.17 303	0.14 169	2.73 402	1.58 429	4.48 357	1.92 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 178	0.06 44	1.51 257	0.10 315	0.00 1	1.19 187	0.01 112	4.32 404	0.63 124	0.33 163	0.15 178	0.78 266	0.09 198	1.01 217	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.04 251	0.05 342

DMCA	0.68 228	0.22 263	1.96 324	0.01 30	0.01 180	1.28 237	0.02 186	3.02 233	1.54 398	2.14 403	0.15 178	1.74 339	0.10 206	0.45 173	0.95 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

Reg-Stereo(zero)	0.46 154	0.04 10	1.77 302	0.01 30	0.14 394	1.20 196	0.13 353	1.13 69	0.26 53	0.05 50	0.16 180	1.75 341	1.10 394	0.67 198	0.45 316	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.12 452	0.01 62	0.09 410

UniTT-Stereo	0.16 15	0.11 146	1.13 178	0.03 176	0.17 410	0.32 10	0.02 186	0.38 13	0.32 61	0.03 36	0.16 180	0.05 82	0.07 173	0.16 60	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 315	0.38 341	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 430	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 371	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.03 291

scenet	0.98 315	0.38 341	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 430	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 371	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.03 291

ssnet	0.98 315	0.38 341	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 430	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 371	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.03 291

rafts_anoy	0.39 127	0.44 373	1.15 184	0.06 252	0.03 293	1.12 153	0.04 260	2.75 204	0.33 62	0.10 95	0.16 180	0.11 139	0.19 260	0.74 202	0.31 264	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.01 366	0.02 157	0.05 342

HITNet	0.80 262	0.58 424	2.14 349	0.69 478	0.00 1	1.35 266	0.02 186	4.50 418	1.15 322	1.76 375	0.16 180	0.60 227	0.30 290	1.13 222	1.64 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
4.5_new	0.21 40	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 240	0.18 143	0.17 187	0.02 7	0.01 13	0.10 33	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 40	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 240	0.18 143	0.17 187	0.02 7	0.01 13	0.10 33	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 167	0.07 69	0.55 61	0.01 30	0.00 1	1.27 235	0.09 333	0.33 10	0.61 103	0.01 5	0.17 187	0.03 36	0.02 44	5.79 421	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.00 1

test_5	0.74 238	0.50 399	1.55 262	0.44 435	0.25 444	1.45 309	0.01 112	4.16 382	0.78 236	0.79 240	0.17 187	0.42 204	0.64 358	3.06 285	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.21 477

NRIStereo	0.74 238	0.08 89	0.88 103	0.47 445	0.05 323	1.58 347	0.49 447	1.38 81	0.61 103	0.88 249	0.17 187	0.66 240	0.03 81	6.96 486	0.22 207	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.17 459

STTStereo	0.83 270	0.34 326	2.44 383	0.24 388	0.15 400	1.41 288	0.10 341	3.02 233	1.55 399	1.34 323	0.17 187	1.77 344	0.45 326	3.42 295	0.30 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 65	0.13 167	0.62 67	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.63 39	0.80 247	0.76 233	0.18 193	0.09 127	0.06 156	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

Patchmatch Stereo++	0.50 172	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.07 345	1.60 358	0.27 404	1.45 91	0.68 169	0.98 274	0.18 193	0.77 261	0.03 81	2.58 266	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 154	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.09 363	1.61 362	0.30 422	1.43 84	0.69 183	0.97 265	0.18 193	0.77 261	0.02 44	1.67 247	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

HUI-Stereo	0.45 151	0.09 104	1.08 165	0.06 252	0.08 355	1.61 362	0.32 427	1.43 84	0.70 195	0.97 265	0.18 193	0.77 261	0.02 44	1.44 240	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

iRAFT	0.50 172	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.07 345	1.60 358	0.27 404	1.45 91	0.68 169	0.98 274	0.18 193	0.77 261	0.03 81	2.58 266	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

RAFT-IKP	0.45 151	0.09 104	1.06 162	0.06 252	0.06 335	1.44 303	0.31 426	1.44 88	0.69 183	0.97 265	0.18 193	0.76 257	0.02 44	1.65 246	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.04 321

CFNet-ft	0.77 249	0.46 381	1.34 231	0.01 30	0.27 452	1.32 254	0.02 186	2.40 168	0.68 169	0.63 214	0.18 193	3.23 436	0.21 271	3.97 325	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.03 214	0.02 229

CFNet_RVC	0.77 249	0.46 381	1.34 231	0.01 30	0.27 452	1.32 254	0.02 186	2.40 168	0.68 169	0.63 214	0.18 193	3.23 436	0.21 271	3.97 325	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.03 214	0.02 229

qwe	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.65 111	0.76 226	0.16 131	0.19 201	0.02 7	0.01 13	0.05 8	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.09 104	1.00 133	0.06 252	0.08 355	1.57 343	0.33 430	1.44 88	0.67 161	0.97 265	0.19 201	0.77 261	0.02 44	1.23 226	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

ROB_FTStereo	0.47 160	0.09 104	1.04 156	0.06 252	0.08 355	1.59 354	0.33 430	1.43 84	0.68 169	0.97 265	0.19 201	0.76 257	0.03 81	1.86 253	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.05 342

iGMRVC	0.51 175	0.09 104	1.04 156	0.06 252	0.08 355	1.61 362	0.27 404	1.44 88	0.69 183	0.97 265	0.19 201	0.76 257	0.03 81	2.69 274	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.04 321

FADNet-RVC-Resample	1.08 340	1.00 490	5.32 499	0.10 315	0.14 394	1.53 336	0.25 396	3.62 332	1.18 326	0.51 204	0.19 201	1.04 292	0.28 287	5.20 390	0.44 312	0.10 493	0.16 505	0.09 495	0.06 425	0.24 451	0.21 477

DilatedVolume-Stereo	0.16 15	0.04 10	0.55 61	0.02 117	0.00 1	0.87 57	0.05 282	0.53 24	0.26 53	0.02 14	0.20 206	0.06 97	0.16 246	0.17 64	0.26 235	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 398	0.03 214	0.02 229

ADStereo(finetuned)	0.83 270	0.43 368	3.68 455	0.03 176	0.00 1	1.22 203	0.01 112	3.26 278	1.86 430	2.61 440	0.20 206	0.09 127	2.39 460	0.34 148	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.06 373

CBFPSM	1.39 398	0.61 432	4.29 477	0.01 30	0.01 180	3.64 464	0.03 234	3.39 299	0.80 247	0.64 217	0.21 208	6.18 492	3.70 491	2.38 263	1.82 427	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.01 114

LCNet	0.87 289	0.18 225	0.97 130	0.14 345	0.26 447	1.19 187	0.22 389	2.36 164	0.71 198	1.82 379	0.21 208	0.11 139	2.56 462	5.56 411	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.81 512

HCRNet	0.73 236	0.19 233	1.10 170	0.01 30	0.00 1	1.17 177	0.01 112	3.07 242	1.97 438	0.60 209	0.21 208	0.56 223	0.11 216	5.34 400	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

DCANet	0.66 219	0.43 368	2.21 354	0.03 176	0.00 1	1.22 203	0.01 112	3.26 278	1.85 429	2.61 440	0.21 208	0.09 127	0.49 333	0.33 147	0.39 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.06 373

UGAM-zero	1.60 422	0.15 194	2.43 381	0.12 325	0.28 462	1.07 123	0.04 260	5.96 501	0.26 53	1.18 305	0.22 212	8.02 504	4.54 499	6.89 480	0.27 241	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.29 514	0.01 62	0.15 451

iRaftStereo_RVC	0.36 117	0.27 287	0.76 85	0.01 30	0.00 1	1.20 196	0.01 112	2.15 153	0.62 116	0.15 127	0.22 212	0.69 244	0.12 228	0.28 129	0.18 187	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.22 480

Anonymous3	0.49 168	0.12 157	2.21 354	0.01 30	0.00 1	2.53 427	0.09 333	3.16 260	0.65 142	0.12 111	0.22 212	0.12 143	0.05 129	0.37 157	0.08 97	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.03 291

BEATNet_4x	0.97 312	0.77 463	3.36 440	0.46 441	0.01 180	1.32 254	0.09 333	4.57 424	1.26 340	1.88 384	0.22 212	1.09 299	0.42 320	1.79 251	2.09 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.06 373

rvit_0105_3	0.47 160	0.28 298	2.20 353	0.01 30	0.00 1	1.13 160	0.00 1	3.20 272	1.26 340	0.08 69	0.26 216	0.09 127	0.03 81	0.62 195	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

rvit_105_1	0.60 197	0.33 324	2.37 378	0.01 30	0.00 1	1.16 173	0.00 1	3.38 296	1.20 330	0.16 131	0.26 216	0.13 148	0.04 111	2.66 272	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.03 291

Any-RAFT	0.64 212	0.08 89	1.07 163	0.03 176	0.00 1	2.77 440	0.08 321	3.57 327	1.23 333	0.96 263	0.26 216	1.61 330	0.31 294	0.72 201	0.06 70	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

AACVNet	0.87 289	0.44 373	1.19 200	0.17 360	0.00 1	1.76 387	0.00 1	3.60 331	0.60 93	1.03 285	0.26 216	1.31 311	0.17 250	6.33 441	0.28 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.01 114

ICVP	0.46 154	0.08 89	1.58 272	0.01 30	0.01 180	1.10 142	0.21 383	3.80 352	0.52 78	0.42 190	0.27 220	0.33 191	0.06 156	0.57 187	0.13 141	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.01 114
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 479	0.98 487	8.75 525	0.07 278	0.16 406	5.93 502	2.90 507	4.00 369	1.84 426	1.52 350	0.27 220	3.81 452	3.22 481	6.05 428	17.38 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.30 489

PCWNet_CMD	0.65 214	0.14 180	2.02 334	0.01 30	0.01 180	1.10 142	0.00 1	2.80 210	0.97 279	0.48 200	0.28 222	2.31 384	1.50 420	1.19 223	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

MSMDNet	0.65 214	0.14 180	2.02 334	0.01 30	0.01 180	1.11 147	0.00 1	2.88 217	0.98 281	0.49 203	0.28 222	2.32 385	1.49 417	1.19 223	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

AIO-test1	0.53 184	0.38 341	1.50 251	0.02 117	0.03 293	1.12 153	0.01 112	3.13 252	0.69 183	0.44 192	0.30 224	0.06 97	0.06 156	2.52 264	0.13 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.13 385	0.09 410

CRE-IMP	0.40 131	0.06 44	1.04 156	0.07 278	0.05 323	1.45 309	0.46 444	1.48 95	0.63 124	0.90 253	0.30 224	0.88 272	0.01 13	0.26 119	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.17 459

RALCasStereoNet	0.44 147	0.44 373	1.03 152	0.03 176	0.00 1	1.10 142	0.03 234	2.46 180	0.90 267	0.07 61	0.32 226	0.12 143	0.20 266	1.28 229	0.25 227	0.00 1	0.31 518	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.12 434

GES	0.61 200	0.08 89	1.78 305	0.00 1	0.00 1	1.59 354	0.07 314	5.32 473	0.13 4	0.62 210	0.32 226	0.37 195	0.67 370	0.68 200	0.49 329	0.03 470	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 157	0.01 114

MMNet	1.20 374	0.27 287	3.59 451	0.09 304	0.00 1	4.15 473	0.01 112	3.63 334	1.19 328	1.93 389	0.32 226	1.35 314	1.23 403	4.42 349	1.84 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

GANet-RSSM	0.88 293	0.38 341	1.45 247	0.60 466	0.00 1	1.36 268	0.02 186	4.55 420	0.69 183	0.71 225	0.32 226	1.56 324	0.61 349	4.55 362	0.64 359	0.00 1	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.08 325	0.02 229

FADNet_RVC	1.15 366	1.06 494	4.34 481	0.02 117	0.06 335	2.77 440	0.04 260	3.50 317	0.80 247	0.35 175	0.32 226	0.65 237	0.09 198	5.20 390	1.56 413	0.24 509	0.34 520	0.11 500	0.33 520	0.65 515	0.60 505

GANetREF_RVC	1.10 352	0.95 485	2.98 416	0.06 252	0.00 1	2.23 413	0.18 373	3.95 367	2.53 472	0.56 206	0.32 226	1.89 351	0.66 365	5.03 382	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.04 321
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
PSMNet_ROB	1.09 348	0.69 451	2.92 413	0.03 176	0.07 345	1.68 379	0.16 365	3.44 309	1.30 354	0.96 263	0.32 226	2.81 405	0.63 355	4.23 335	2.48 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.04 321

WCG-NET	0.22 56	0.17 217	0.54 60	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 282	0.61 37	1.09 308	0.17 140	0.33 233	0.03 36	0.13 235	0.20 87	0.07 83	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.02 229

IPLGR	0.76 247	0.21 253	2.98 416	0.06 252	0.07 345	1.24 219	0.05 282	3.09 246	1.38 365	0.62 210	0.34 234	0.75 256	0.78 376	3.35 290	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.06 373

RYNet	1.52 411	0.35 328	3.38 441	0.25 391	0.04 313	2.31 418	0.03 234	4.62 426	1.47 385	1.14 298	0.34 234	4.52 469	1.38 413	6.36 443	4.23 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

NCCL2	1.30 384	0.63 437	2.31 374	0.02 117	0.03 293	1.57 343	3.41 510	3.91 365	1.39 367	3.14 459	0.34 234	3.90 453	0.30 290	3.75 311	1.19 397	0.00 1	0.00 1	0.02 475	0.00 1	0.03 214	0.05 342

ITSA-stereo	1.13 360	0.14 180	1.59 276	0.17 360	0.04 313	1.40 283	0.14 357	5.66 491	3.10 482	0.74 229	0.35 237	0.62 231	1.06 390	5.53 407	1.63 417	0.03 470	0.00 1	0.09 495	0.06 425	0.07 311	0.07 391

dad	0.88 293	0.62 434	2.26 368	0.06 252	0.01 180	1.24 219	0.00 1	0.98 63	2.17 454	1.29 318	0.35 237	0.37 195	0.04 111	5.80 422	1.06 389	0.01 440	0.00 1	1.13 523	0.11 447	0.05 276	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 330	0.55 414	2.52 391	0.56 462	1.00 505	1.37 273	0.00 1	3.43 307	1.35 362	2.24 412	0.35 237	2.18 377	0.58 345	4.28 337	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.96 310	0.41 356	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.31 400	1.07 304	1.35 329	0.36 240	0.70 247	0.44 322	2.58 266	0.34 279	0.53 517	0.00 1	1.82 525	1.10 537	0.02 157	0.02 229

test_sample9	2.36 470	0.41 356	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.31 400	1.07 304	1.35 329	0.36 240	0.70 247	0.44 322	5.58 415	8.70 514	0.53 517	16.52 558	1.82 525	1.10 537	0.02 157	0.02 229

test_sample7	0.72 235	0.18 225	1.23 209	0.55 460	0.01 180	1.21 200	0.00 1	4.31 400	1.07 304	1.35 329	0.36 240	0.70 247	0.44 322	2.58 266	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

NVstereo2D	1.09 348	0.17 217	4.40 482	0.00 1	0.00 1	1.59 354	0.18 373	4.29 398	1.40 371	0.85 247	0.36 240	2.30 382	0.62 354	5.26 393	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

iRaft-Stereo_20w	0.92 305	0.15 194	2.68 402	0.24 388	0.06 335	1.36 268	0.28 412	7.46 522	0.34 63	1.56 360	0.37 244	0.62 231	1.24 406	1.25 227	0.34 279	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.16 464	0.02 157	0.13 441

AdaStereo	0.65 214	0.09 104	1.12 174	0.02 117	0.00 1	1.45 309	0.23 393	4.38 406	1.44 380	1.17 303	0.37 244	1.56 324	0.18 254	0.56 186	0.37 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSM-softLoss	0.85 278	0.10 125	1.50 251	1.14 507	0.03 293	1.47 317	0.27 404	2.48 183	0.69 183	1.30 319	0.38 246	0.39 200	0.01 13	6.88 477	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

KMStereo	0.85 278	0.10 125	1.50 251	1.14 507	0.03 293	1.47 317	0.27 404	2.48 183	0.69 183	1.30 319	0.38 246	0.39 200	0.01 13	6.88 477	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

RALAANet	0.54 187	0.62 434	1.41 240	0.01 30	0.01 180	0.92 67	0.02 186	2.39 167	1.87 432	1.13 297	0.38 246	0.15 157	0.30 290	1.00 216	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 410	0.14 392	0.01 114

RAFT+CT+SA	0.66 219	0.45 377	1.22 207	0.10 315	0.30 466	1.24 219	0.02 186	4.21 387	0.67 161	0.62 210	0.39 249	0.33 191	0.05 129	2.69 274	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 523	0.13 385	0.30 489

tg	0.34 106	0.26 283	0.68 77	0.01 30	0.00 1	1.25 228	0.01 112	1.75 124	0.65 142	0.11 109	0.40 250	0.74 255	0.11 216	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.21 477

EKT-Stereo	0.74 238	0.18 225	1.23 209	0.81 487	4.25 530	1.19 187	0.03 234	2.17 157	0.13 4	0.35 175	0.40 250	0.97 286	0.08 188	2.61 271	0.09 111	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.07 429	0.04 251	0.03 291

psm_up	0.84 276	0.32 317	1.44 246	0.02 117	0.00 1	1.98 400	0.05 282	3.40 301	1.04 293	2.06 400	0.40 250	1.74 339	0.45 326	3.47 298	0.24 219	0.06 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.00 1

DSFCA	1.30 384	0.14 180	1.82 309	0.01 30	0.03 293	3.74 467	0.86 465	2.71 203	1.23 333	3.09 457	0.41 253	2.93 413	1.49 417	6.12 431	1.35 408	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

raft+_RVC	0.42 136	0.48 391	1.11 172	0.51 455	0.17 410	1.16 173	0.04 260	2.25 159	0.59 84	0.12 111	0.42 254	0.08 120	0.15 242	0.60 191	0.28 249	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.19 470

GwcNet-RSSM	1.02 326	0.69 451	2.70 404	0.22 380	0.02 269	1.42 296	0.05 282	4.02 371	1.01 288	0.90 253	0.42 254	2.89 411	0.26 283	4.43 350	1.17 395	0.00 1	0.00 1	0.02 475	0.00 1	0.13 385	0.05 342

R-Stereo Train	0.44 147	0.09 104	0.94 119	0.02 117	0.00 1	1.24 219	0.09 333	3.65 336	0.11 1	1.87 382	0.42 254	0.06 97	0.01 13	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

RAFT-Stereo	0.44 147	0.09 104	0.94 119	0.02 117	0.00 1	1.24 219	0.09 333	3.65 336	0.11 1	1.87 382	0.42 254	0.06 97	0.01 13	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 276	0.15 194	2.22 361	0.48 446	0.01 180	1.37 273	0.01 112	4.63 429	1.17 325	1.43 343	0.43 258	0.80 268	0.10 206	3.48 299	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

MoCha-V2	0.33 103	0.11 146	0.92 114	0.09 304	0.06 335	0.34 15	0.00 1	2.56 190	0.64 135	0.32 161	0.43 258	0.17 164	0.09 198	0.26 119	0.10 123	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.22 491	0.05 276	0.01 114

DeepPrunerF	2.50 472	0.87 478	14.90 537	0.17 360	0.31 472	1.41 288	0.29 415	5.62 489	9.97 523	1.02 280	0.43 258	2.01 358	1.65 433	6.85 473	3.99 477	0.00 1	0.01 310	0.07 489	0.10 443	0.24 451	0.12 434

GCST	0.81 264	0.64 438	1.41 240	0.44 435	0.01 180	0.91 62	0.08 321	3.75 343	1.04 293	0.12 111	0.44 261	0.27 181	0.35 306	5.12 387	0.38 296	1.19 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.05 342

GwcNet-ADL	0.62 207	0.20 245	2.03 336	0.05 234	0.01 180	1.29 242	0.02 186	3.16 260	1.39 367	0.97 265	0.44 261	1.48 318	0.23 274	0.78 203	0.27 241	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.03 291

ccs_rob	0.65 214	0.17 217	2.09 346	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.00 1	2.77 205	0.73 205	0.75 230	0.44 261	2.32 385	0.64 358	1.76 249	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

PASM	1.58 421	1.05 493	7.51 520	0.56 462	0.09 363	1.37 273	0.28 412	2.85 215	1.44 380	3.91 478	0.44 261	3.02 419	0.64 358	6.38 444	1.59 416	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 398	0.26 461	0.15 451

ac_64	1.12 358	0.18 225	1.64 281	0.18 366	0.25 444	1.48 323	0.02 186	4.97 452	1.47 385	0.69 222	0.45 265	4.94 478	0.46 329	4.87 375	0.74 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.00 1

PFNet+	0.54 187	0.10 125	1.31 226	0.16 357	0.05 323	1.44 303	0.56 451	1.60 108	0.98 281	1.35 329	0.46 266	0.37 195	0.01 13	2.18 261	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

Pruner-Stereo	0.53 184	0.10 125	1.02 141	0.89 497	0.10 372	1.57 343	0.36 435	2.06 148	0.63 124	2.23 411	0.46 266	0.25 176	0.01 13	0.45 173	0.37 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

CFNet_pseudo	0.66 219	0.17 217	2.08 345	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.00 1	2.79 207	0.73 205	0.78 238	0.46 266	2.32 385	0.63 355	1.77 250	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

GREAT-IGEV	0.24 75	0.10 125	0.92 114	0.06 252	0.33 477	1.11 147	0.06 306	0.36 12	0.19 27	0.02 14	0.47 269	0.02 7	0.06 156	0.13 53	0.16 170	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.20 483	0.09 347	0.36 498

RCA-Stereo	0.37 121	0.14 180	0.76 85	0.01 30	0.00 1	1.17 177	0.00 1	3.14 253	0.61 103	0.71 225	0.47 269	0.05 82	0.13 235	0.19 75	0.03 6	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.01 114

PSMNet-RSSM	0.90 301	0.44 373	1.35 234	0.13 332	0.00 1	1.37 273	0.03 234	4.79 444	0.85 263	1.11 295	0.49 271	2.15 370	0.35 306	4.09 332	0.73 367	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.03 214	0.01 114

XX-Stereo	1.04 330	0.20 245	4.94 494	0.85 491	0.04 313	1.25 228	0.00 1	3.37 293	0.45 75	1.22 314	0.50 272	3.70 450	0.02 44	3.91 323	0.05 31	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.20 483	0.03 214	0.02 229

Occ-G	0.24 75	0.10 125	0.59 65	0.01 30	0.01 180	0.80 46	0.04 260	0.62 38	0.15 11	0.01 5	0.51 273	1.34 313	0.04 111	0.09 24	0.21 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.15 404	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 127	0.07 69	0.81 90	0.07 278	0.02 269	1.34 262	0.05 282	3.15 255	0.31 58	0.94 260	0.52 274	0.26 179	0.01 13	0.19 75	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

MM-Stereo_test3	0.43 143	0.33 324	0.92 114	0.75 482	0.04 313	0.96 77	0.05 282	3.11 249	0.79 240	0.12 111	0.53 275	0.26 179	0.06 156	0.26 119	0.13 141	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.28 475	0.01 114

DN-CSS_ROB	0.77 249	0.90 482	2.01 332	0.85 491	0.00 1	1.47 317	0.01 112	2.92 221	0.93 274	0.12 111	0.53 275	0.44 206	0.16 246	4.33 340	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 482	0.01 114

gcap-zeroshot	0.70 233	0.26 283	1.98 328	0.19 374	0.27 452	1.43 299	0.02 186	4.23 391	0.82 253	0.75 230	0.54 277	2.19 378	0.03 81	0.63 196	0.25 227	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.20 483	0.00 1	0.01 114

SQANet	2.28 468	1.25 504	2.39 380	4.17 530	2.91 525	2.60 430	0.24 395	4.17 384	0.83 256	2.42 432	0.57 278	1.59 326	0.88 383	3.30 289	0.68 363	7.35 536	0.12 490	0.47 516	0.02 389	6.56 529	3.00 532

ARAFT	1.12 358	0.82 474	4.11 471	0.04 210	0.00 1	1.64 372	0.03 234	4.85 447	1.69 417	2.78 445	0.57 278	0.47 211	0.11 216	4.81 373	0.24 219	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.24 451	0.05 342

test_sample8	3.62 497	0.41 356	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.38 406	1.04 293	6.51 501	0.58 280	14.04 524	6.94 519	5.58 415	8.70 514	0.53 517	16.52 558	1.82 525	1.10 537	0.02 157	0.02 229

mmm	0.52 178	0.04 10	1.14 180	0.61 469	0.00 1	1.14 162	0.00 1	3.45 310	0.75 215	1.24 316	0.58 280	0.20 170	0.18 254	0.93 210	0.08 97	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

GMStereo_Zeroshot	0.63 209	0.14 180	1.54 260	0.75 482	0.00 1	1.26 232	0.01 112	1.85 132	0.31 58	1.44 346	0.58 280	1.76 342	0.19 260	2.55 265	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1

iinet-f	1.68 438	0.61 432	11.37 532	0.29 406	0.03 293	4.39 480	0.04 260	3.18 264	1.10 309	1.16 302	0.58 280	2.96 416	2.76 467	2.13 259	2.46 456	0.00 1	0.02 378	0.02 475	0.00 1	0.46 502	0.01 114

Wz-Net-TNSev	3.91 501	5.20 540	20.57 541	0.15 350	0.01 180	7.14 510	3.57 511	6.70 514	3.57 487	1.74 370	0.58 280	7.39 502	4.33 497	8.86 516	7.99 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.24 451	0.16 454

NF-Stereo	0.82 266	0.10 125	1.12 174	1.19 511	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.67 201	0.66 151	1.20 308	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

OCTAStereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 511	0.01 180	1.53 336	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 308	0.58 280	0.25 176	0.01 13	6.38 444	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

RE-Stereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 511	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 308	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

TVStereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 511	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 308	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

cf-r	0.98 315	0.51 403	2.04 340	0.25 391	0.01 180	1.40 283	0.03 234	4.47 416	1.65 414	0.95 261	0.58 280	2.63 394	0.24 276	4.19 334	0.58 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.04 321

xyz-stereo-finetune2	0.61 200	0.19 233	0.84 96	0.06 252	0.00 1	1.28 237	0.04 260	1.89 136	0.69 183	0.10 95	0.59 290	0.07 113	0.67 370	5.30 396	0.47 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

HH	0.88 293	0.37 336	1.93 315	0.25 391	0.10 372	0.62 39	0.00 1	3.79 349	0.18 24	0.33 163	0.59 290	3.94 454	0.81 379	4.44 351	0.09 111	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

HanStereo	0.88 293	0.37 336	1.93 315	0.25 391	0.10 372	0.62 39	0.00 1	3.79 349	0.18 24	0.33 163	0.59 290	3.94 454	0.81 379	4.44 351	0.09 111	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 415	0.68 447	4.62 489	0.01 30	0.00 1	5.13 493	0.30 422	4.64 430	1.23 333	2.39 431	0.59 290	2.12 368	2.00 449	4.94 378	2.19 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

PSMNet-ADL	0.77 249	0.08 89	0.90 108	0.07 278	0.01 180	2.01 401	0.02 186	2.55 189	1.11 311	0.33 163	0.59 290	2.15 370	0.69 372	4.07 328	0.85 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

LALA_ROB	1.33 390	0.59 426	1.74 299	0.02 117	0.06 335	3.25 450	0.50 449	3.45 310	1.39 367	3.70 472	0.59 290	4.59 471	0.25 280	3.58 303	2.79 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.02 229

NINENet	1.03 328	0.22 263	1.30 224	0.10 315	0.01 180	5.85 499	0.03 234	4.41 411	1.25 339	1.55 359	0.60 296	2.39 389	0.06 156	2.72 276	0.05 31	0.00 1	0.01 310	0.01 450	0.00 1	0.04 251	0.00 1

StereoDRNet	1.48 407	0.75 457	4.58 488	0.05 234	0.10 372	2.49 425	1.10 476	4.62 426	1.47 385	3.38 467	0.62 297	2.29 381	0.65 363	4.52 359	2.89 467	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.01 366	0.05 276	0.07 391

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 352	0.35 328	4.53 486	0.18 366	0.37 478	0.79 45	0.00 1	5.71 494	0.74 212	0.40 187	0.64 298	4.47 467	1.41 414	1.42 235	0.30 261	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.28 511	0.17 414	0.14 448

MyStereo8	0.85 278	0.52 404	3.20 431	0.20 375	0.00 1	1.47 317	0.01 112	3.53 323	1.91 435	1.34 323	0.65 299	1.22 306	0.31 294	0.57 187	1.38 411	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.06 425	0.09 347	0.30 489

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 426	0.45 377	2.21 354	1.53 517	0.18 414	4.33 478	0.41 439	3.37 293	1.40 371	0.54 205	0.65 299	3.10 425	0.11 216	4.93 377	0.60 354	4.57 530	0.51 523	0.00 1	0.00 1	1.37 520	2.39 529

coex_refinement	1.13 360	0.54 411	1.58 272	0.12 325	0.02 269	1.51 328	0.06 306	4.01 370	1.51 395	2.61 440	0.66 301	4.40 464	0.48 332	3.67 304	1.30 406	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.03 291

test_sample4	0.86 282	0.16 206	2.28 372	0.50 451	0.01 180	1.42 296	0.01 112	4.65 431	1.27 346	1.52 350	0.66 301	0.69 244	0.08 188	3.50 300	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

tt1	0.88 293	0.27 287	1.25 211	0.08 293	0.00 1	3.36 456	0.02 186	3.03 235	6.40 510	0.33 163	0.66 301	0.05 82	0.40 318	1.59 242	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.03 291

BUS	0.97 312	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	5.85 499	0.03 234	5.40 476	0.93 274	2.26 417	0.66 301	2.39 389	0.06 156	0.61 192	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 270	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	3.32 453	0.21 383	5.40 476	0.93 274	2.26 417	0.66 301	1.81 347	0.10 206	0.61 192	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

hknet	1.08 340	0.13 167	2.07 343	0.01 30	0.00 1	3.32 453	0.21 383	5.40 476	0.92 270	2.26 417	0.66 301	3.43 441	0.05 129	2.81 277	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

test-1	0.52 178	0.25 279	0.94 119	0.03 176	0.22 432	1.20 196	0.08 321	4.03 373	0.25 52	0.70 223	0.66 301	0.71 251	0.03 81	0.30 137	0.43 309	0.00 1	0.18 508	0.00 1	0.07 429	0.01 62	0.25 485

ACVNet	0.57 193	0.21 253	1.34 231	0.09 304	0.00 1	1.36 268	0.22 389	2.40 168	1.05 299	0.63 214	0.66 301	1.94 354	0.26 283	0.31 138	0.79 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.00 1

acv_ft	0.79 258	0.21 253	1.28 216	0.01 30	1.08 509	1.68 379	0.01 112	3.75 343	1.05 299	1.31 322	0.66 301	1.94 354	0.46 329	0.31 138	1.68 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.00 1

CoDeX	0.94 307	0.34 326	2.09 346	0.05 234	0.20 425	1.49 324	0.20 381	5.89 497	1.57 405	0.66 218	0.67 310	1.05 293	0.32 299	3.82 318	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 352	0.42 362	1.72 297	0.28 404	0.01 180	1.37 273	0.11 344	6.25 506	0.84 259	1.05 288	0.67 310	1.61 330	0.79 377	6.11 430	0.63 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.04 321

MyStereo06	0.80 262	0.19 233	2.53 392	0.02 117	0.00 1	1.51 328	0.01 112	4.61 425	0.24 49	0.89 251	0.69 312	3.14 428	1.18 400	0.58 190	0.33 272	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.07 391

ACVNet-DCA	0.61 200	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 458	0.01 112	3.15 255	0.68 169	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 398	0.01 62	0.01 114

xx1	0.95 309	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 458	0.01 112	3.18 264	7.23 519	0.33 163	0.69 312	0.73 253	0.12 228	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

1test111	0.69 230	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 458	0.01 112	3.15 255	0.68 169	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	2.95 281	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 398	0.01 62	0.01 114

cc1	0.94 307	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 458	0.01 112	3.18 264	7.23 519	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 398	0.09 347	0.04 321

CFNet	1.08 340	0.62 434	2.26 368	0.26 397	0.03 293	1.40 283	0.04 260	4.45 415	2.09 445	0.48 200	0.69 312	1.31 311	0.24 276	6.63 458	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.04 321

CRFU-Net	1.32 389	0.27 287	2.46 387	1.17 510	0.03 293	4.08 471	0.05 282	5.61 486	0.67 161	1.53 352	0.70 318	3.47 443	2.62 465	3.24 288	0.24 219	0.01 440	0.01 310	0.11 500	0.00 1	0.13 385	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 238	0.20 245	3.00 418	0.26 397	0.02 269	1.10 142	0.05 282	3.72 341	0.19 27	0.88 249	0.71 319	2.84 407	0.63 355	0.53 182	0.33 272	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.16 464	0.04 251	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 219	0.35 328	1.20 203	0.02 117	0.30 466	1.53 336	0.01 112	3.42 305	0.67 161	1.12 296	0.73 320	1.26 309	0.20 266	1.84 252	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 423	0.23 271	3.72 456	0.18 366	0.13 388	3.34 455	0.19 379	5.93 500	2.01 443	4.14 481	0.76 321	2.12 368	1.78 438	5.22 392	2.62 464	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.01 366	0.03 214	0.01 114

HBP-ISP	1.45 403	0.75 457	3.02 419	0.30 408	0.10 372	4.28 477	1.49 485	4.68 432	1.29 351	3.43 468	0.78 322	0.93 279	1.01 389	6.48 451	0.36 292	0.04 473	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.03 291

SFCPSM	0.81 264	0.11 146	2.53 392	0.01 30	0.07 345	2.45 423	0.18 373	4.99 454	1.18 326	0.77 235	0.78 322	0.69 244	0.31 294	1.72 248	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 415	0.06 296	0.01 114

SACVNet	0.96 310	0.36 332	1.49 250	0.05 234	0.00 1	1.62 368	0.28 412	3.86 361	1.28 350	1.79 378	0.80 324	1.59 326	0.07 173	5.29 395	0.48 327	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 448	0.01 114

DDVS	0.92 305	0.16 206	1.39 238	0.21 376	0.27 452	3.17 447	0.26 400	2.56 190	0.62 116	0.70 223	0.81 325	2.17 376	0.45 326	5.26 393	0.29 253	0.00 1	0.01 310	0.01 450	0.00 1	0.04 251	0.02 229

IRAFT_RVC	1.02 326	0.20 245	1.58 272	1.39 515	0.26 447	1.33 260	0.32 427	2.52 186	0.66 151	1.58 361	0.81 325	1.16 303	1.58 429	6.51 452	0.43 309	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.03 291

AE-Stereo	0.47 160	0.11 146	1.03 152	0.04 210	0.09 363	1.11 147	0.03 234	4.16 382	0.34 63	0.35 175	0.82 327	0.15 157	0.16 246	0.45 173	0.05 31	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.26 504	0.09 347	0.05 342

AAGNet	1.54 415	0.07 69	0.88 103	1.04 503	0.27 452	1.47 317	0.66 457	1.57 106	0.61 103	1.68 367	0.82 327	1.62 332	2.29 454	6.18 432	11.63 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

DisPM	0.86 282	0.09 104	1.10 170	0.76 485	0.02 269	1.51 328	0.57 453	1.75 124	0.70 195	2.43 434	0.83 329	0.38 199	0.01 13	6.89 480	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

CSP-Net	1.01 324	0.52 404	0.92 114	0.01 30	0.00 1	2.83 442	0.05 282	4.99 454	0.69 183	0.91 256	0.85 330	1.82 349	0.23 274	6.04 427	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.01 114

DeepStereo_RVC	0.52 178	0.08 89	1.37 236	0.06 252	0.06 335	1.34 262	0.41 439	1.43 84	0.68 169	1.03 285	0.85 330	0.49 215	1.56 425	0.79 204	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.13 441

ssnet_v2	1.14 363	0.28 298	1.77 302	0.03 176	0.00 1	2.07 404	0.37 436	5.20 464	1.87 432	2.00 394	0.87 332	3.09 424	0.55 340	1.31 230	3.02 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 422	0.12 434

DPSNet	3.38 493	0.60 428	9.55 526	0.61 469	0.46 486	5.10 492	1.44 484	11.17 532	3.92 494	2.57 437	0.88 333	5.90 489	9.68 531	7.63 505	7.25 506	0.08 489	0.16 505	0.01 450	0.07 429	0.34 486	0.17 459

GCAP-BAT	0.37 121	0.13 167	1.16 189	0.10 315	0.12 382	1.59 354	0.04 260	0.67 42	0.43 73	0.84 245	0.89 334	0.39 200	0.07 173	0.27 127	0.49 329	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.19 478	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.86 282	0.16 206	2.25 364	0.49 448	0.01 180	1.41 288	0.01 112	4.55 420	1.27 346	1.35 329	0.89 334	0.58 224	0.11 216	3.75 311	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

111	0.79 258	0.70 455	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.19 187	0.16 365	3.78 348	1.98 440	1.22 314	0.91 336	2.01 358	0.32 299	0.32 144	0.64 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.17 459

DISCO	1.93 454	0.18 225	2.44 383	0.67 477	0.53 491	5.25 494	0.00 1	5.43 480	1.56 404	2.09 402	0.91 336	6.48 494	0.89 384	8.55 515	3.60 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.01 114

CASS	0.56 191	0.13 167	1.40 239	0.03 176	0.01 180	1.65 376	0.04 260	3.03 235	0.63 124	1.96 390	0.93 338	0.28 183	0.36 308	0.52 180	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 340	0.49 396	1.43 244	0.27 402	0.00 1	1.56 342	2.12 494	3.10 247	1.75 421	1.36 334	0.93 338	1.06 295	0.49 333	6.21 434	0.70 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.02 229

IER	0.75 243	0.12 157	1.93 315	0.01 30	0.00 1	2.31 418	0.02 186	2.96 225	0.98 281	1.30 319	0.96 340	1.40 316	1.19 401	1.31 230	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

SA	0.83 270	0.41 356	1.17 192	0.00 1	0.20 425	1.28 237	0.01 112	3.98 368	1.86 430	0.41 189	0.96 340	0.27 181	1.33 412	4.07 328	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 472	0.14 392	0.01 114

GANet-ADL	0.52 178	0.09 104	1.43 244	0.13 332	0.02 269	1.43 299	0.02 186	3.22 275	0.59 84	0.34 174	0.98 342	1.09 299	0.19 260	0.40 162	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.01 114

FACV-RUCA	0.49 168	0.10 125	1.30 224	0.06 252	0.12 382	1.14 162	0.07 314	3.57 327	0.92 270	0.18 143	0.99 343	0.19 167	0.31 294	0.25 111	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.08 492	0.02 389	0.24 451	0.12 434

IPLG	0.86 282	0.41 356	2.31 374	0.06 252	0.06 335	1.36 268	0.11 344	3.17 262	0.83 256	0.62 210	1.00 344	0.46 208	0.61 349	5.57 414	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 422	0.01 114

XPNet_ROB	1.17 369	0.41 356	1.68 291	0.04 210	0.01 180	1.65 376	0.17 368	3.46 313	1.39 367	3.89 477	1.01 345	1.60 328	0.53 337	4.35 342	3.07 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

XX-TBD	0.28 85	0.39 348	0.97 130	0.05 234	0.00 1	1.09 137	0.00 1	0.71 46	0.54 79	0.44 192	1.04 346	0.06 97	0.06 156	0.19 75	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 411	0.31 313	4.00 464	0.09 304	0.00 1	4.64 486	0.08 321	4.41 411	1.21 331	1.25 317	1.05 347	2.90 412	0.93 387	6.70 464	2.48 457	0.01 440	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.27 466	0.05 342

SST-Stereo	1.04 330	0.05 23	1.16 189	0.72 480	0.23 437	1.70 383	0.58 454	1.92 137	1.46 383	1.19 306	1.09 348	1.60 328	1.93 446	6.92 484	0.21 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

iResNet	1.00 323	0.45 377	3.08 423	0.86 495	0.01 180	1.97 399	0.01 112	3.67 339	1.49 391	1.77 376	1.09 348	0.35 193	0.13 235	3.83 319	1.27 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 311	0.01 114

PAM	1.34 391	0.13 167	2.83 410	0.30 408	0.31 472	2.21 412	0.30 422	5.05 459	0.23 44	0.82 244	1.11 350	9.08 510	2.34 457	0.90 209	0.44 312	0.00 1	0.13 495	0.00 1	0.31 516	0.03 214	0.28 487

hitnet-ft	1.09 348	0.39 348	1.45 247	0.04 210	0.00 1	1.34 262	0.22 389	3.34 292	2.25 460	1.48 348	1.11 350	4.17 457	0.37 310	4.73 370	0.79 372	0.01 440	0.00 1	0.03 480	0.00 1	0.09 347	0.01 114

test_sample6	0.89 300	0.17 217	2.23 363	0.48 446	0.01 180	1.43 299	0.01 112	4.49 417	1.40 371	1.43 343	1.12 352	0.64 236	0.14 239	3.86 320	0.42 307	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

DualNet	0.88 293	0.16 206	2.25 364	0.49 448	0.01 180	1.41 288	0.01 112	4.55 420	1.27 346	1.43 343	1.12 352	0.58 224	0.11 216	3.75 311	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

CFNet_ucs	0.77 249	0.20 245	2.22 361	0.01 30	0.01 180	1.32 254	0.00 1	3.30 286	1.31 356	1.15 299	1.14 354	2.19 378	0.42 320	2.04 257	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

RAFT_R40	0.99 322	0.05 23	1.26 212	0.71 479	0.20 425	1.65 376	0.67 458	1.94 140	0.61 103	1.05 288	1.15 355	1.80 346	1.47 416	6.91 482	0.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

iResNetv2_ROB	1.08 340	1.12 497	4.68 490	1.09 506	0.00 1	1.38 279	0.05 282	3.83 356	1.11 311	0.80 242	1.15 355	1.02 291	0.12 228	4.52 359	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.03 291

OMP-Stereo	1.20 374	0.54 411	0.96 124	2.39 522	0.29 464	1.58 347	0.33 430	2.01 146	0.68 169	2.68 443	1.16 357	3.10 425	0.18 254	7.40 500	0.56 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 311	0.01 114

PA-Net	1.31 388	0.59 426	3.65 452	0.06 252	0.15 400	1.44 303	0.54 450	4.08 375	2.71 476	0.78 238	1.16 357	2.32 385	0.64 358	5.96 424	1.92 436	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.06 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 303	1.43 510	2.72 408	0.06 252	0.16 406	1.16 173	0.00 1	2.26 160	0.77 232	1.02 280	1.17 359	0.25 176	0.04 111	5.17 388	1.71 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.02 229

delet	1.14 363	0.32 317	1.56 269	0.03 176	0.17 410	2.86 444	1.03 473	4.25 392	2.14 452	1.03 285	1.17 359	1.64 336	0.92 386	4.35 342	1.27 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.00 1

ETE_ROB	1.16 368	0.52 404	1.71 296	0.01 30	0.02 269	1.79 391	0.22 389	4.10 378	1.32 358	4.68 490	1.18 361	2.81 405	0.08 188	3.56 302	1.12 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.06 373

iResNet_ROB	1.05 338	0.76 461	2.06 342	0.07 278	0.00 1	1.35 266	0.03 234	6.80 517	2.57 474	0.79 240	1.20 362	0.94 282	0.12 228	3.81 316	0.41 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.01 114

CVANet_RVC	1.10 352	0.39 348	1.69 293	0.28 404	0.00 1	1.45 309	0.48 445	3.26 278	1.64 413	2.93 448	1.22 363	1.51 319	0.37 310	6.09 429	0.50 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 422	0.01 114

anonymity	0.74 238	0.15 194	1.17 192	0.16 357	0.27 452	0.71 42	0.01 112	4.70 433	1.78 423	1.15 299	1.23 364	0.31 186	1.65 433	0.54 184	0.53 338	0.02 462	0.02 378	0.00 1	0.27 507	0.02 157	0.06 373

PFNet	1.06 339	0.19 233	2.95 415	1.16 509	0.56 494	1.58 347	0.25 396	1.50 96	0.60 93	2.38 430	1.23 364	0.63 234	0.30 290	6.85 473	0.43 309	0.16 500	0.01 310	0.00 1	0.07 429	0.18 422	0.18 465

Wz-Net-MNSev	1.85 449	1.19 501	5.61 505	0.01 30	0.00 1	4.74 487	2.16 496	4.93 451	1.48 389	3.77 474	1.24 366	1.77 344	2.56 462	4.94 378	2.61 463	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.07 311	0.01 114

TANstereo	0.30 95	0.28 298	0.86 99	0.03 176	0.01 180	1.14 162	0.00 1	0.53 24	0.44 74	1.06 291	1.24 366	0.06 97	0.05 129	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 270	0.12 157	1.18 195	0.02 117	0.01 180	1.31 253	0.00 1	3.33 289	1.07 304	1.92 386	1.24 366	2.48 391	0.18 254	1.86 253	1.67 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 392	0.05 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 90	0.19 233	0.83 95	0.05 234	0.00 1	1.19 187	0.00 1	0.66 41	0.99 285	0.25 153	1.26 369	0.05 82	0.07 173	0.20 87	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RASNet	1.53 413	0.31 313	1.97 326	0.09 304	3.20 526	1.69 381	0.06 306	3.27 284	2.12 447	0.77 235	1.29 370	5.32 487	1.69 436	6.60 455	2.17 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 229

CC-Net-ROB	1.86 450	0.64 438	2.55 394	1.42 516	0.19 421	3.38 457	0.04 260	4.41 411	2.45 468	0.90 253	1.31 371	0.98 287	0.18 254	6.60 455	0.53 338	1.14 523	1.60 536	7.16 533	0.00 1	1.33 519	0.32 494

SuperB	3.70 499	1.77 517	15.73 538	0.31 412	0.05 323	4.37 479	1.67 488	3.58 330	11.57 524	2.36 427	1.32 372	2.03 361	1.91 445	6.95 485	9.01 516	0.05 479	0.03 408	0.10 499	0.08 434	11.00 545	0.10 418

HSM	1.36 394	0.40 353	1.07 163	0.01 30	0.30 466	1.73 386	0.03 234	5.89 497	1.22 332	1.83 380	1.36 373	4.78 475	1.30 411	6.61 457	0.57 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

GASNet	1.43 401	1.53 512	4.54 487	0.31 412	0.02 269	1.49 324	0.20 381	3.86 361	1.95 437	0.75 230	1.37 374	2.11 366	1.57 428	5.82 423	2.60 462	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.00 1	0.43 498	0.10 418

PSMNet-RUCA	0.66 219	0.48 391	1.68 291	0.01 30	0.02 269	2.02 402	0.25 396	3.93 366	1.50 393	0.37 183	1.38 375	0.11 139	0.12 228	0.64 197	0.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.00 1

s12784h	0.56 191	0.14 180	1.22 207	0.02 117	0.00 1	1.14 162	0.03 234	3.43 307	1.47 385	1.02 280	1.41 376	0.05 82	0.02 44	1.08 219	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

psmg	0.83 270	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	3.28 451	0.27 404	4.83 446	0.93 274	1.92 386	1.46 377	1.81 347	0.10 206	0.61 192	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.01 62	0.00 1

AIO-test2	0.76 247	0.80 467	1.47 249	0.12 325	0.15 400	1.22 203	0.01 112	3.17 262	0.73 205	0.36 182	1.50 378	0.16 162	0.05 129	2.37 262	0.16 170	2.85 528	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.04 251	0.07 391

DANet	1.74 442	0.22 263	3.06 421	0.75 482	0.44 483	2.46 424	0.35 434	3.40 301	1.41 374	4.22 482	1.56 379	5.03 480	0.56 341	6.29 439	5.00 490	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.04 251	0.08 404
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 379	0.52 404	3.40 442	0.11 324	0.05 323	1.45 309	0.01 112	3.73 342	1.68 416	1.34 323	1.59 380	3.15 429	1.12 398	5.56 411	1.14 394	0.00 1	0.02 378	0.03 480	0.12 452	0.05 276	0.03 291

RAFT_CTSACE	0.68 228	0.52 404	1.74 299	0.50 451	0.05 323	1.16 173	0.00 1	2.68 202	0.66 151	0.68 221	1.60 381	1.76 342	0.80 378	0.94 212	0.13 141	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 236	0.13 167	1.56 269	0.02 117	0.14 394	1.34 262	0.04 260	3.00 229	0.23 44	0.67 219	1.64 382	0.89 273	0.00 1	4.55 362	0.10 123	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.21 489	0.03 214	0.01 114

FINET	1.36 394	0.46 381	4.05 467	0.22 380	0.73 500	1.03 85	0.00 1	3.57 327	5.71 507	1.59 362	1.64 382	0.49 215	0.19 260	5.53 407	1.90 433	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.03 291

GwcNet	1.67 434	0.81 471	5.52 502	0.23 386	1.21 510	4.21 475	0.62 456	3.71 340	1.57 405	1.01 279	1.65 384	3.99 456	0.52 336	5.46 404	2.30 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.35 489	0.13 441

1111x	1.53 413	0.06 44	1.77 302	0.27 402	0.00 1	2.12 406	0.01 112	5.63 490	1.65 414	1.53 352	1.67 385	0.92 274	0.64 358	6.18 432	8.17 511	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

TestStereo1	0.77 249	0.46 381	1.12 174	0.15 350	0.19 421	1.29 242	0.01 112	3.33 289	1.55 399	0.45 195	1.67 385	0.13 148	1.23 403	3.39 293	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.07 391

SA-5K	0.77 249	0.46 381	1.12 174	0.15 350	0.19 421	1.29 242	0.01 112	3.33 289	1.55 399	0.45 195	1.67 385	0.13 148	1.23 403	3.39 293	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 414	0.07 391

ADCRef	2.29 469	0.65 442	5.67 506	0.10 315	0.09 363	4.81 488	0.76 463	4.75 439	1.37 364	2.88 447	1.67 385	1.62 332	2.30 455	3.77 315	14.93 533	0.02 462	0.00 1	0.01 450	0.10 443	0.20 442	0.11 426

PDISCO_ROB	2.21 466	0.78 464	3.43 444	0.96 499	2.04 522	7.04 509	0.09 333	7.36 521	5.72 508	1.21 313	1.67 385	3.16 430	1.28 409	7.52 503	1.37 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 486	0.13 441

ISRNet	0.88 293	0.19 233	2.71 406	0.05 234	0.00 1	1.17 177	0.03 234	2.96 225	0.80 247	2.17 406	1.70 390	2.59 393	0.20 266	2.58 266	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.00 1

NaN_ROB	2.02 460	0.58 424	2.65 401	0.29 406	0.28 462	3.19 448	5.19 531	3.84 357	2.55 473	5.31 496	1.73 391	2.30 382	1.96 447	6.78 470	3.09 471	0.01 440	0.06 445	0.03 480	0.10 443	0.10 363	0.37 499

CBMV	1.56 417	0.24 275	1.92 314	0.31 412	0.03 293	2.90 445	4.33 521	3.79 349	1.81 424	4.98 493	1.73 391	2.70 400	1.68 435	3.81 316	0.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.08 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 352	0.69 451	1.95 320	0.50 451	0.01 180	2.73 435	0.09 333	6.20 505	0.64 135	2.37 428	1.76 393	0.13 148	1.59 431	2.94 280	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 380	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 382	0.22 263	1.35 234	0.64 473	0.16 406	2.56 428	0.00 1	4.14 381	2.37 464	2.29 422	1.76 393	2.84 407	0.02 44	6.80 472	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.11 426

Ntro	3.24 486	1.34 506	2.83 410	7.27 534	4.43 531	6.22 504	0.74 462	4.73 435	1.48 389	0.39 186	1.77 395	2.70 400	1.28 409	4.59 366	1.25 401	8.06 539	0.28 517	2.12 531	0.05 415	8.11 534	5.16 538

H2IRNET	0.47 160	0.22 263	1.27 214	0.15 350	0.01 180	1.18 184	0.01 112	1.65 111	0.48 76	0.02 14	1.80 396	0.46 208	0.04 111	1.62 245	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.01 366	0.16 409	0.02 229

RAFT + AFF	1.63 426	1.13 498	2.62 399	0.04 210	0.80 501	2.29 417	1.03 473	5.54 485	2.06 444	1.77 376	1.81 397	1.22 306	3.65 490	6.23 436	1.57 415	0.01 440	0.35 521	0.00 1	0.01 366	0.33 483	0.12 434

MLCV	1.01 324	0.53 409	2.17 351	0.03 176	0.00 1	1.60 358	0.03 234	2.90 219	1.30 354	2.60 439	1.85 398	1.00 289	0.40 318	4.88 376	0.74 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 311	0.01 114

AASNet	0.86 282	0.53 409	1.96 324	0.04 210	0.00 1	1.70 383	0.05 282	5.13 463	1.84 426	0.93 259	1.88 399	0.96 283	0.19 260	0.67 198	0.91 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 466	0.09 410

xxxx	1.78 446	0.07 69	1.02 141	0.00 1	0.01 180	1.44 303	0.00 1	5.81 496	1.53 397	1.37 336	1.91 400	1.08 297	0.05 129	4.37 345	16.98 538	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

PSM-AAD	1.15 366	0.04 10	0.88 103	0.10 315	0.27 452	1.32 254	3.25 508	2.41 175	0.64 135	2.93 448	1.92 401	0.15 157	5.39 512	3.42 295	0.19 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.05 342

XQC	2.57 474	1.20 502	6.33 516	0.18 366	0.01 180	3.84 468	0.33 430	5.24 466	3.83 493	4.43 485	1.94 402	4.58 470	3.19 479	7.19 495	8.67 513	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.03 398	0.27 466	0.19 470

AFF-stereo	0.65 214	0.46 381	0.82 92	0.37 429	0.00 1	1.19 187	0.00 1	3.04 239	1.42 375	0.72 227	1.95 403	1.16 303	0.26 283	0.97 214	0.31 264	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.02 229

ADCPNet	3.63 498	0.82 474	13.20 535	0.08 293	0.43 482	7.02 508	2.23 498	4.77 441	2.41 465	4.31 484	1.96 404	7.57 503	5.16 507	6.45 450	13.80 530	0.02 462	0.75 528	0.04 483	0.90 536	0.16 409	0.53 504

HART	0.44 147	0.24 275	1.41 240	0.01 30	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 220	0.61 103	0.26 154	1.98 405	0.35 193	0.03 81	0.20 87	0.14 152	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.19 431	0.05 342

pcwnet_v2	1.29 382	0.17 217	5.98 509	0.10 315	0.01 180	1.76 387	0.02 186	5.08 462	2.90 479	1.54 358	1.98 405	2.03 361	0.81 379	3.01 283	0.28 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.03 214	0.03 291

iRaft-Stereo_5w	1.08 340	0.56 419	2.70 404	0.02 117	0.02 269	1.20 196	0.01 112	3.18 264	0.63 124	0.14 124	2.00 407	1.62 332	1.54 423	6.69 463	1.01 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 448	0.01 114

DLCB_ROB	1.17 369	0.22 263	1.28 216	0.08 293	0.00 1	1.51 328	0.23 393	3.39 299	1.52 396	3.43 468	2.00 407	3.40 439	0.31 294	4.29 338	1.82 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 403	0.13 167	2.69 403	0.26 397	0.30 466	2.15 410	0.29 415	4.92 450	0.22 41	0.84 245	2.02 409	9.57 513	3.27 483	0.97 214	0.56 345	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.31 516	0.04 251	0.27 486

ffm	1.04 330	0.05 23	1.65 282	0.34 422	0.01 180	1.58 347	0.02 186	3.03 235	6.40 510	1.39 338	2.07 410	2.15 370	0.34 301	1.59 242	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.03 291

ff1	1.65 429	0.05 23	1.65 282	0.34 422	0.01 180	1.58 347	0.02 186	3.03 235	6.40 510	1.39 338	2.07 410	2.15 370	0.34 301	6.68 460	7.08 502	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 347	0.03 291

mmx	1.56 417	0.05 23	1.65 282	0.34 422	0.01 180	1.58 347	0.02 186	5.51 483	2.25 460	1.39 338	2.07 410	2.15 370	0.34 301	6.68 460	7.08 502	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

xxx	1.56 417	0.05 23	1.65 282	0.34 422	0.01 180	1.58 347	0.02 186	5.51 483	2.25 460	1.39 338	2.07 410	2.15 370	0.34 301	6.68 460	7.08 502	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

ttt	1.35 393	0.05 23	1.09 168	0.46 441	0.01 180	1.61 362	0.00 1	5.61 486	1.97 438	1.75 371	2.10 414	1.40 316	0.11 216	4.81 373	6.07 498	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

222	2.69 476	0.09 104	1.03 152	0.00 1	0.00 1	1.54 340	0.00 1	5.61 486	1.55 399	1.51 349	2.10 414	0.53 220	0.07 173	4.54 361	35.09 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

Wz-Net-SNSev	2.53 473	2.49 527	10.66 530	0.39 431	0.01 180	2.73 435	0.40 437	5.02 457	1.50 393	2.15 404	2.12 416	6.48 494	1.11 395	9.47 522	5.84 497	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.06 373

Syn2CoEx	1.66 430	1.17 499	4.29 477	0.04 210	0.00 1	1.44 303	0.56 451	5.33 474	1.98 440	2.01 397	2.12 416	2.08 363	2.81 469	6.55 453	2.42 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 483	0.06 373

SMFormer	1.04 330	0.16 206	1.55 262	0.33 416	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 352	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	1.24 399	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

tta	1.04 330	0.16 206	1.55 262	0.33 416	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 352	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	1.24 399	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.01 114

qqq1	0.98 315	0.16 206	1.55 262	0.33 416	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 352	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.01 114

fff1	0.98 315	0.16 206	1.55 262	0.33 416	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 352	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.01 114

test_xeample	1.79 447	0.08 89	1.03 152	0.02 117	0.00 1	1.44 303	0.00 1	5.48 481	1.84 426	1.65 365	2.17 422	0.37 195	0.06 156	4.00 327	17.67 540	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

ADLNet	1.20 374	0.29 308	1.98 328	0.00 1	0.02 269	2.20 411	0.11 344	4.39 409	2.52 471	2.19 409	2.20 423	2.66 395	0.70 373	3.42 295	1.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.04 321

anonymousa	0.79 258	0.26 283	1.91 313	0.03 176	0.29 464	1.46 316	0.02 186	3.76 345	0.97 279	0.72 227	2.25 424	3.21 433	0.56 341	0.15 56	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 410	0.00 1	0.02 229

IIG-Stereo	1.30 384	0.48 391	1.04 156	2.41 523	0.05 323	1.61 362	0.14 357	2.59 192	0.68 169	2.97 453	2.28 425	3.08 423	0.57 343	7.41 501	0.65 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 406	0.31 313	3.22 435	0.66 475	0.08 355	1.54 340	0.09 333	3.84 357	1.58 409	1.66 366	2.32 426	3.60 445	3.12 477	6.99 488	0.42 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

DAS	1.26 380	0.08 89	2.25 364	0.04 210	0.01 180	1.28 237	1.18 477	3.80 352	1.58 409	4.60 487	2.37 427	1.53 320	0.53 337	5.36 401	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

SepStereo	1.28 381	0.08 89	2.25 364	0.04 210	0.01 180	1.28 237	1.18 477	3.80 352	1.58 409	4.60 487	2.37 427	1.53 320	0.53 337	5.63 417	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 114

UGAM	1.08 340	0.19 233	2.83 410	0.05 234	0.01 180	1.09 137	0.11 344	2.89 218	0.64 135	0.08 69	2.46 429	3.64 447	0.08 188	6.99 488	0.25 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.27 466	0.04 321

IPLGR_C	0.75 243	0.88 479	2.58 396	0.13 332	0.02 269	1.40 283	0.27 404	3.19 269	0.84 259	1.92 386	2.46 429	0.18 166	0.11 216	0.49 179	0.26 235	0.00 1	0.05 436	0.01 450	0.05 415	0.19 431	0.06 373

ACRE	0.75 243	0.78 464	2.72 408	0.13 332	0.02 269	1.40 283	0.26 400	3.20 272	0.82 253	1.84 381	2.46 429	0.19 167	0.10 206	0.52 180	0.26 235	0.00 1	0.04 423	0.01 450	0.05 415	0.19 431	0.05 342

DGSMNet	2.23 467	0.80 467	6.10 511	0.96 499	1.73 517	3.22 449	4.12 517	5.30 472	1.11 311	1.19 306	2.48 432	3.18 431	0.65 363	4.57 365	1.33 407	1.11 522	1.37 534	1.55 524	1.26 540	1.37 520	1.28 522

otaku	3.17 485	1.32 505	2.49 389	6.07 532	3.26 527	4.62 485	2.15 495	5.35 475	1.34 361	2.00 394	2.54 433	3.50 444	1.49 417	3.68 305	1.11 390	7.89 538	0.23 512	1.88 528	0.03 398	7.74 533	4.78 537

CIPLG	0.75 243	0.81 471	2.38 379	0.13 332	0.03 293	1.41 288	0.27 404	3.19 269	0.84 259	1.98 392	2.56 434	0.19 167	0.10 206	0.54 184	0.26 235	0.00 1	0.05 436	0.01 450	0.05 415	0.19 431	0.05 342

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 197	0.36 332	0.96 124	0.03 176	0.02 269	1.21 200	0.02 186	2.80 210	1.55 399	1.08 292	2.63 435	0.43 205	0.16 246	0.37 157	0.25 227	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.19 431	0.01 114

PS-NSSS	1.08 340	0.45 377	1.70 295	0.02 117	0.01 180	1.37 273	0.01 112	4.38 406	2.09 445	1.15 299	2.65 436	0.65 237	0.07 173	6.35 442	0.56 345	0.16 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.00 1

NCC-stereo	1.67 434	0.56 419	3.10 424	0.08 293	0.22 432	2.24 414	0.13 353	5.05 459	1.42 375	2.27 420	2.72 437	4.29 461	3.53 486	5.76 419	2.01 442	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229

Abc-Net	1.67 434	0.56 419	3.10 424	0.08 293	0.22 432	2.24 414	0.13 353	5.05 459	1.42 375	2.27 420	2.72 437	4.29 461	3.53 486	5.76 419	2.01 442	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 229
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 454	0.97 486	3.83 462	0.55 460	2.19 523	1.49 324	0.05 282	4.09 377	1.00 287	2.59 438	2.77 439	5.17 483	5.63 514	7.19 495	0.63 357	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.25 458	0.20 475

FBW_ROB	2.36 470	0.36 332	3.16 427	0.37 429	0.14 394	4.42 482	0.18 373	6.64 511	3.05 481	2.98 454	2.85 440	4.86 477	1.11 395	11.00 534	4.53 483	0.16 500	0.05 436	0.37 515	0.09 439	0.19 431	0.78 511

STrans-v2	1.67 434	0.36 332	3.28 436	0.02 117	0.19 421	1.45 309	0.08 321	6.69 513	1.49 391	2.00 394	2.86 441	3.67 449	3.88 494	7.04 492	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 98	0.10 125	0.89 107	0.02 117	0.00 1	0.50 37	0.00 1	0.39 16	0.61 103	0.02 14	2.91 442	0.04 54	0.03 81	0.21 96	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 499	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 502	2.58 528	12.07 533	0.39 431	0.49 489	5.50 496	6.45 542	4.44 414	2.19 456	6.86 506	2.94 443	5.28 485	3.20 480	6.63 458	18.37 542	0.08 489	0.04 423	0.20 507	0.09 439	0.57 511	0.19 470

TCMNet	1.49 409	0.57 422	5.20 497	0.13 332	1.39 513	1.81 393	0.17 368	4.03 373	1.26 340	1.72 369	2.98 444	1.95 356	0.46 329	5.01 381	2.55 461	0.00 1	0.06 445	0.06 488	0.00 1	0.37 493	0.16 454

RainbowNet	4.74 511	3.21 534	3.07 422	9.34 539	6.01 532	4.89 490	3.60 512	7.09 518	4.39 499	1.63 364	3.01 445	4.72 474	2.96 473	5.53 407	1.19 397	8.95 541	2.12 539	8.48 536	0.19 478	8.75 535	5.73 539

HGLStereo	1.03 328	0.18 225	1.50 251	0.01 30	0.01 180	1.41 288	0.01 112	3.41 303	0.82 253	1.05 288	3.09 446	2.11 366	1.24 406	4.51 358	1.18 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.03 291

GMM-Stereo	1.09 348	0.05 23	1.62 278	0.13 332	0.22 432	1.41 288	0.87 466	2.31 162	0.62 116	2.75 444	3.14 447	0.54 222	0.90 385	5.33 399	0.13 141	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.01 62	1.80 527

psmorigin	2.01 459	0.37 336	10.25 528	0.22 380	0.03 293	1.62 368	0.19 379	3.31 287	1.05 299	4.92 492	3.14 447	5.85 488	2.21 453	5.31 397	1.71 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.02 229

RTSC	2.66 475	1.24 503	6.04 510	0.18 366	0.02 269	4.40 481	0.08 321	4.29 398	4.98 503	6.00 499	3.15 449	2.97 417	1.56 425	6.71 465	10.89 522	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.05 415	0.40 496	0.24 484

ADLNet2	1.38 397	0.39 348	3.13 426	0.00 1	0.70 499	1.23 218	0.26 400	4.19 385	2.36 463	1.45 347	3.16 450	4.23 460	0.82 382	4.56 364	0.88 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 385	0.02 229

DDUNet	3.28 488	10.54 549	2.29 373	3.50 527	3.31 528	4.21 475	0.21 383	3.77 346	1.03 291	2.54 436	3.17 451	3.20 432	0.21 271	3.89 322	0.69 364	1.94 526	0.05 436	9.87 538	3.53 546	5.03 527	2.55 531

MFN_U_SF_RVC	3.76 500	1.77 517	9.85 527	0.84 488	0.27 452	9.50 521	0.49 447	8.07 523	3.41 485	4.81 491	3.28 452	9.40 511	3.49 485	7.76 508	8.31 512	0.41 513	0.54 524	0.52 518	0.80 534	0.89 516	0.84 513

SAMSARA	3.32 492	1.07 495	6.25 513	0.86 495	0.31 472	7.55 514	3.87 515	5.26 471	4.20 496	7.43 510	3.35 453	10.04 514	3.83 493	6.98 487	4.83 487	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.05 415	0.17 414	0.22 480

SHD	3.01 482	1.02 492	5.52 502	0.45 440	0.39 480	4.12 472	0.17 368	6.68 512	12.04 526	7.20 508	3.36 454	4.40 464	2.58 464	4.69 367	7.17 505	0.01 440	0.04 423	0.00 1	0.03 398	0.22 446	0.17 459

ADCL	3.30 489	0.81 471	6.76 518	0.25 391	0.25 444	6.93 507	4.65 525	4.79 444	2.62 475	4.61 489	3.36 454	5.22 484	4.55 500	5.54 410	14.91 532	0.05 479	0.01 310	0.11 500	0.13 454	0.28 475	0.10 418

test_4	0.51 175	0.10 125	1.27 214	0.01 30	0.06 335	0.97 78	0.03 234	1.12 68	0.16 17	0.27 156	3.42 456	0.65 237	0.09 198	1.59 242	0.26 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 434	0.14 392	0.00 1

WZ-Net	4.16 505	1.75 516	23.59 544	0.08 293	0.04 313	2.62 434	2.16 496	5.89 497	4.74 502	5.73 498	3.51 457	6.99 501	4.89 505	10.82 531	10.11 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 380	0.11 426

fast-acv-ft	1.41 400	0.46 381	4.29 477	0.10 315	0.13 388	3.97 469	0.29 415	2.42 176	1.91 435	0.81 243	3.55 458	3.02 419	1.26 408	3.35 290	2.05 445	0.04 473	0.01 310	0.04 483	0.04 410	0.39 495	0.05 342

ADCMid	3.95 503	1.34 506	10.91 531	0.18 366	0.38 479	5.02 491	1.27 482	4.87 448	2.94 480	11.15 524	3.60 459	6.76 498	5.21 510	6.40 449	16.96 537	0.12 496	0.08 466	0.55 520	0.46 525	0.53 510	0.19 470

HSM-Net_RVC	1.40 399	0.07 69	1.58 272	0.00 1	0.01 180	1.88 396	0.05 282	7.24 519	1.71 420	3.63 471	3.63 460	3.21 433	0.36 308	4.25 336	0.44 312	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 478	8.81 547	1.57 271	2.60 524	0.89 504	2.39 422	0.11 344	3.42 305	1.02 290	2.18 408	3.64 461	5.04 481	1.60 432	4.17 333	2.09 446	1.21 525	0.04 423	7.69 534	3.67 547	4.10 525	0.93 518

CrosDoStereo	1.66 430	0.15 194	1.66 286	0.02 117	0.07 345	1.38 279	6.16 538	3.12 250	1.06 302	0.97 265	3.74 462	0.96 283	4.79 503	7.00 490	1.92 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 430	0.15 194	1.66 286	0.02 117	0.07 345	1.38 279	6.16 538	3.12 250	1.06 302	0.97 265	3.74 462	0.96 283	4.79 503	7.00 490	1.92 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.00 1

SGM-Forest	1.84 448	0.08 89	1.31 226	0.15 350	0.22 432	3.52 462	2.46 504	3.85 359	2.16 453	5.29 495	3.90 464	3.71 451	1.56 425	6.28 438	1.90 433	0.01 440	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.30 489
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 456	0.40 353	3.82 461	0.15 350	0.09 363	1.81 393	0.45 443	4.77 441	2.21 458	3.36 464	3.94 465	8.39 506	1.72 437	5.75 418	1.69 422	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.17 414	0.01 114

ccnet	1.70 440	0.20 245	1.95 320	0.26 397	0.18 414	3.72 466	1.22 479	4.22 390	1.43 379	2.37 428	3.96 466	3.45 442	1.51 421	4.69 367	4.47 482	0.06 487	0.00 1	0.09 495	0.01 366	0.10 363	0.01 114

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 489	2.61 529	7.84 521	0.09 304	0.26 447	12.92 528	7.62 546	4.25 392	3.64 490	2.95 452	3.99 467	4.61 473	1.22 402	8.36 512	1.77 425	0.59 520	1.15 533	0.04 483	0.85 535	0.48 506	0.67 509

GrayStereo	1.46 405	0.03 2	0.87 101	0.63 472	0.20 425	1.24 219	4.61 524	2.85 215	0.62 116	4.98 493	4.00 468	0.45 207	4.67 501	3.37 292	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 527	0.01 62	0.01 114

THIR-Stereo	1.48 407	0.29 308	1.51 257	0.01 30	0.02 269	1.05 106	4.32 520	2.11 151	0.22 41	1.08 292	4.24 469	1.93 353	4.19 496	6.76 468	1.87 431	0.00 1	0.00 1	0.04 483	0.00 1	0.05 276	0.00 1

AANet_RVC	1.66 430	0.88 479	3.52 447	0.06 252	0.00 1	1.22 203	0.00 1	3.25 276	2.51 470	2.21 410	4.49 470	3.65 448	0.20 266	7.10 493	3.42 473	0.50 516	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.05 342

RGC	1.86 450	0.67 445	3.45 446	0.07 278	0.26 447	3.29 452	0.11 344	4.78 443	1.46 383	3.26 462	4.51 471	5.14 482	2.68 466	5.46 404	1.94 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.09 410

stereogan	2.13 463	0.31 313	3.75 457	0.01 30	0.09 363	7.44 513	0.60 455	4.27 395	3.29 484	3.91 478	4.62 472	6.41 493	1.84 444	5.17 388	0.58 350	0.00 1	0.01 310	0.01 450	0.00 1	0.24 451	0.05 342

FAT-Stereo	1.86 450	0.19 233	3.31 438	0.17 360	0.03 293	1.78 390	0.97 470	4.76 440	2.79 477	4.22 482	4.87 473	5.31 486	2.83 471	5.06 385	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.01 114

YMNet	1.62 423	0.68 447	3.67 453	0.14 345	0.30 466	4.52 483	0.21 383	3.52 321	1.23 333	2.94 450	4.94 474	4.18 458	0.38 312	2.85 278	2.12 448	0.05 479	0.13 495	0.08 492	0.01 366	0.44 499	0.09 410

YMNet_1	1.62 423	0.68 447	3.67 453	0.14 345	0.30 466	4.52 483	0.21 383	3.52 321	1.23 333	2.94 450	4.94 474	4.18 458	0.38 312	2.85 278	2.12 448	0.05 479	0.13 495	0.08 492	0.01 366	0.44 499	0.09 410

DispFullNet	7.91 526	23.96 557	13.67 536	14.71 550	7.88 541	4.83 489	0.04 260	5.01 456	2.89 478	8.86 518	4.96 476	6.11 490	10.72 533	10.18 528	3.51 475	2.44 527	0.33 519	15.15 547	4.65 550	12.33 547	5.95 540

CBMV_ROB	1.70 440	0.11 146	1.98 328	0.46 441	0.00 1	2.85 443	0.91 469	4.27 395	2.21 458	4.02 480	5.00 477	2.97 417	2.32 456	5.40 402	1.35 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.06 373

RP	1.76 445	0.55 414	2.59 398	0.22 380	0.60 497	1.70 383	0.98 472	4.31 400	1.99 442	3.12 458	5.04 478	4.41 466	2.96 473	4.72 369	1.90 433	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.14 392	0.01 114

DRaft	1.34 391	0.12 157	1.19 200	0.06 252	0.01 180	1.64 372	0.43 441	1.86 134	0.14 7	3.76 473	5.27 479	0.41 203	4.38 498	5.49 406	1.68 420	0.01 440	0.06 445	0.00 1	0.07 429	0.07 311	0.11 426

Sa-1000	1.04 330	0.39 348	1.17 192	0.00 1	0.20 425	1.33 260	0.03 234	4.19 385	1.81 424	0.99 278	5.33 480	0.61 228	0.15 242	4.07 328	0.30 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 464	0.13 385	0.00 1

ACVNet_1	6.16 520	1.86 521	4.43 483	9.52 541	7.22 539	7.59 515	2.37 500	9.99 530	6.71 514	3.84 476	5.35 481	13.23 522	4.90 506	6.25 437	1.94 440	9.06 543	2.40 543	10.88 544	0.11 447	9.58 542	6.03 542

EAI-Stereo	1.14 363	0.12 157	1.19 200	0.21 376	0.32 475	1.84 395	2.32 499	5.42 479	1.19 328	1.02 280	5.66 482	0.48 212	0.60 346	0.86 207	0.62 356	0.00 1	0.13 495	0.00 1	0.65 531	0.02 157	0.17 459

S-Stereo	2.00 458	0.30 312	5.74 507	0.24 388	0.23 437	2.51 426	1.90 490	4.74 436	5.15 504	2.42 432	5.80 483	2.85 409	0.72 374	5.08 386	2.17 450	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.04 321

HHNet	0.87 289	0.25 279	1.78 305	0.16 357	0.08 355	1.30 248	0.44 442	1.93 138	0.64 135	1.41 342	5.92 484	0.14 154	1.79 439	0.35 153	0.95 384	0.05 479	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.14 392	0.01 114

MADNet+	10.71 536	14.57 551	70.07 559	0.58 465	0.47 488	19.89 543	4.20 518	11.05 531	6.87 515	3.03 456	5.99 485	9.01 509	6.35 517	31.95 556	28.31 555	0.22 504	0.26 516	0.01 450	0.04 410	0.46 502	0.87 514

ADCS	5.09 514	2.15 524	16.58 539	0.34 422	0.07 345	5.91 501	4.26 519	6.73 515	6.99 516	9.44 519	6.09 486	6.57 496	5.17 509	9.54 523	21.38 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 491	0.23 483

Consistency-Raft	1.36 394	0.65 442	4.81 492	0.33 416	0.32 475	1.62 368	0.11 344	3.65 336	3.80 492	0.33 163	6.12 487	0.86 270	2.14 452	0.94 212	1.25 401	0.02 462	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.24 451	0.01 114

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 420	0.69 451	7.27 519	0.30 408	0.44 483	0.87 57	0.02 186	6.19 504	0.84 259	0.45 195	6.17 488	4.35 463	1.17 399	1.32 233	0.48 327	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.34 522	0.26 461	0.12 434

CSAN	2.70 477	0.75 457	3.41 443	0.18 366	0.12 382	4.18 474	4.05 516	4.11 379	4.36 497	6.03 500	6.24 489	4.60 472	4.74 502	7.29 498	3.43 474	0.02 462	0.03 408	0.01 450	0.02 389	0.18 422	0.22 480

DEmStereo	1.51 410	0.08 89	2.17 351	0.09 304	0.02 269	1.76 387	0.90 468	1.47 94	0.60 93	2.46 435	6.42 490	1.08 297	5.16 507	6.21 434	1.86 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

ACVNet-4b	5.67 516	1.65 513	4.43 483	9.46 540	7.11 538	8.72 520	1.68 489	6.61 510	5.76 509	0.27 156	6.49 491	11.67 516	2.43 461	8.40 513	1.56 413	9.06 543	2.34 541	10.49 542	0.02 389	9.22 540	5.98 541

StereoVision	0.86 282	0.38 341	1.75 301	0.03 176	0.01 180	1.14 162	0.02 186	3.38 296	0.92 270	0.13 119	6.89 492	0.50 217	0.12 228	1.10 220	0.78 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.02 229

MFMNet_re	2.02 460	0.98 487	4.27 476	2.74 526	0.88 502	1.47 317	0.15 360	4.21 387	3.18 483	6.63 504	6.93 493	1.87 350	3.63 489	2.13 259	0.99 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 448	0.05 342

KYRaft	1.19 371	0.05 23	0.94 119	0.06 252	0.24 441	1.25 228	0.78 464	2.48 183	0.61 103	3.23 461	7.13 494	1.00 289	2.77 468	1.43 236	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	1.71 526

DCRE	0.69 230	0.35 328	1.16 189	0.06 252	0.02 269	0.91 62	0.00 1	1.05 65	0.30 57	0.98 274	7.63 495	0.72 252	0.02 44	0.16 60	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.21 489	0.02 157	0.03 291

RAFT-345	1.19 371	0.06 44	1.55 262	0.54 458	0.13 388	1.53 336	0.25 396	0.56 32	1.76 422	1.20 308	7.85 496	0.93 279	0.05 129	6.87 476	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

Nwc_Net	1.94 456	0.55 414	3.79 459	0.07 278	0.08 355	2.73 435	0.04 260	6.75 516	1.11 311	2.03 398	7.92 497	4.82 476	2.11 451	4.78 371	2.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.01 114

SPS-STEREO	3.08 484	0.49 396	2.49 389	0.21 376	0.24 441	3.67 465	1.24 480	5.80 495	2.43 467	10.68 522	8.00 498	9.48 512	3.59 488	8.11 511	5.08 491	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.11 426
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 495	0.07 69	3.94 463	2.66 525	1.46 514	12.94 529	0.97 470	7.32 520	2.42 466	14.82 537	8.08 499	2.74 403	1.51 421	8.44 514	2.48 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.11 426

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 515	2.33 525	8.42 523	0.33 416	0.27 452	24.60 552	8.84 549	5.50 482	9.75 522	3.82 475	8.16 500	8.53 507	1.82 440	9.44 521	5.18 492	1.02 521	1.65 537	0.33 514	0.47 526	1.06 518	0.90 515

AnyNet_C01	6.59 523	4.31 538	36.24 551	0.96 499	0.46 486	9.96 522	5.74 535	6.02 503	3.63 489	7.59 511	8.56 501	8.83 508	3.14 478	13.74 539	20.83 549	0.12 496	0.08 466	0.25 512	0.09 439	1.01 517	0.34 495

Prome-Stereo	1.23 378	0.06 44	0.93 118	0.12 325	0.24 441	1.26 232	0.67 458	2.53 188	0.69 183	2.08 401	8.70 502	0.76 257	2.91 472	2.12 258	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 524

SGM_RVC	4.07 504	0.38 341	1.98 328	0.84 488	0.26 447	6.20 503	2.37 500	6.45 508	3.57 487	11.56 527	9.27 503	15.55 526	6.78 518	10.07 527	4.60 485	0.22 504	0.25 513	0.20 507	0.23 495	0.26 461	0.34 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 453	0.43 368	1.83 310	0.39 431	0.00 1	2.24 414	3.37 509	3.90 364	1.44 380	2.17 406	9.66 504	2.57 392	1.09 393	6.88 477	1.81 426	0.00 1	0.00 1	0.02 475	0.00 1	0.10 363	0.03 291

EDNetEfficient	6.54 522	1.17 499	33.15 548	0.66 475	1.96 519	2.07 404	3.72 513	2.80 210	14.85 531	20.02 545	9.69 505	6.59 497	10.19 532	7.19 495	15.49 535	0.03 470	0.10 479	0.01 450	0.20 483	0.62 514	0.29 488

AF-Net	2.17 465	0.65 442	3.53 448	0.00 1	0.09 363	2.02 402	0.48 445	6.44 507	1.70 418	3.36 464	10.22 506	4.95 479	2.81 469	4.34 341	2.66 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 385	0.01 114

aanetorigin	2.87 479	0.73 456	8.74 524	0.23 386	0.23 437	1.61 362	2.07 492	1.76 126	1.10 309	14.21 535	10.25 507	2.93 413	3.38 484	4.98 380	4.06 478	0.10 493	0.05 436	0.09 495	0.11 447	0.57 511	0.15 451

tt	68.65 563	0.15 194	99.57 571	50.64 560	14.90 554	100.00 573	100.00 571	100.00 575	99.76 569	27.80 552	10.52 508	99.97 575	98.63 570	99.61 570	100.00 575	90.62 567	98.21 568	46.66 562	52.02 563	62.86 564	21.04 559

SDNR	3.31 491	0.91 483	6.28 515	0.44 435	0.02 269	26.11 553	0.01 112	3.81 355	1.62 412	2.82 446	11.06 509	2.93 413	0.60 346	7.95 509	1.52 412	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.12 434

pmcnn	3.61 496	0.68 447	5.38 501	0.61 469	1.46 514	2.75 439	1.26 481	5.04 458	1.57 405	8.77 517	11.67 510	18.69 532	2.38 459	6.03 426	5.61 495	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.07 391

ASMatch	1.44 402	0.14 180	2.15 350	0.60 466	0.21 430	1.21 200	0.26 400	0.96 62	0.66 151	0.29 158	11.75 511	0.93 279	2.37 458	6.73 466	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 366	0.00 1	0.04 321

G-Net	3.49 494	0.47 389	4.03 466	1.61 518	1.91 518	10.78 525	1.92 491	3.06 240	1.26 340	8.59 516	12.06 512	6.13 491	7.82 523	4.78 371	4.77 486	0.08 489	0.12 490	0.07 489	0.15 455	0.16 409	0.11 426

PWCK	8.72 529	5.37 541	16.61 540	5.74 531	0.12 382	19.88 542	11.41 552	11.31 533	13.42 529	14.07 532	12.84 513	13.20 521	8.05 525	15.44 540	10.25 520	5.95 533	0.22 511	2.09 530	0.05 415	7.50 530	0.92 516

SANet	4.63 510	0.89 481	5.34 500	0.30 408	0.09 363	7.43 512	3.75 514	6.53 509	16.16 534	6.79 505	13.29 514	12.44 518	7.74 521	7.38 499	4.11 479	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.31 493

LSM	7.38 524	1.68 514	22.24 543	3.99 529	40.72 559	3.54 463	4.79 529	4.74 436	6.65 513	10.25 521	13.51 515	4.49 468	3.81 492	6.91 482	5.31 493	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.26 461	14.60 556

SGM+DAISY	4.39 508	1.34 506	5.18 496	1.01 502	0.88 502	5.61 498	2.86 506	4.88 449	3.53 486	13.29 531	13.95 516	12.66 519	7.55 520	7.98 510	5.39 494	0.23 508	0.18 508	0.15 504	0.24 498	0.29 477	0.64 507

NVStereoNet_ROB	3.25 487	0.46 381	2.71 406	0.34 422	0.56 494	2.36 421	0.87 466	4.56 423	4.47 501	4.55 486	14.09 517	11.93 517	3.23 482	9.79 525	3.14 472	0.43 514	0.03 408	0.53 519	0.31 516	0.36 491	0.38 501
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 506	0.09 104	35.65 550	0.02 117	0.00 1	17.93 538	0.01 112	1.93 138	0.42 71	1.61 363	14.74 518	2.67 396	0.15 242	7.15 494	1.87 431	0.00 1	0.01 310	0.24 511	0.00 1	0.04 251	0.01 114

EDNetEfficientorigin	10.31 535	1.90 522	98.96 570	0.22 380	0.23 437	2.73 435	0.71 460	4.50 418	16.94 535	18.72 538	15.36 519	12.74 520	10.73 534	8.96 517	11.94 527	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.25 458	1.31 523

PWC_ROB	2.90 481	1.01 491	6.12 512	0.53 457	0.57 496	1.30 248	0.40 437	3.85 359	4.42 500	7.37 509	15.40 520	3.03 421	1.55 424	6.31 440	5.74 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 502	0.05 342

coex-ft	12.01 541	5.60 542	80.23 561	0.15 350	0.15 400	1.88 396	0.73 461	2.66 197	30.12 547	49.31 560	16.59 521	15.97 527	14.42 541	6.79 471	14.50 531	0.05 479	0.08 466	0.01 450	0.05 415	0.37 493	0.61 506

JetBlue	13.83 544	5.03 539	33.82 549	0.84 488	6.92 536	50.14 559	20.02 557	15.09 536	8.92 521	11.33 525	17.05 522	28.25 544	18.01 549	32.60 557	18.53 544	0.32 511	0.12 490	0.15 504	0.23 495	4.59 526	4.64 536

UNDER WATER-64	20.03 555	10.28 548	31.50 547	20.05 554	13.64 551	32.81 557	23.45 558	16.01 537	33.44 551	22.01 550	17.25 523	40.58 555	32.20 558	24.50 550	22.36 553	10.06 551	2.70 551	18.37 551	4.24 549	14.84 551	10.24 555

FTStereo	2.16 464	0.03 2	1.42 243	0.17 360	0.13 388	1.42 296	4.67 526	2.44 177	0.63 124	3.36 464	17.95 524	0.78 266	4.17 495	4.41 348	0.14 152	0.15 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	1.25 521

IMH-64-1	9.55 531	2.76 532	2.44 383	11.17 544	9.13 544	12.03 526	5.45 532	18.33 541	15.78 532	6.59 502	18.69 525	16.95 528	6.20 515	10.63 529	8.06 509	9.46 546	2.46 544	15.42 549	1.61 541	10.89 543	6.88 546

IMH-64	9.55 531	2.76 532	2.44 383	11.17 544	9.13 544	12.03 526	5.45 532	18.33 541	15.78 532	6.59 502	18.69 525	16.95 528	6.20 515	10.63 529	8.06 509	9.46 546	2.46 544	15.42 549	1.61 541	10.89 543	6.88 546

RTS	9.75 533	2.69 530	65.25 557	0.85 491	1.99 520	14.36 531	4.75 527	5.69 492	17.29 536	7.97 512	19.00 527	6.83 499	3.02 475	26.15 553	18.62 545	0.00 1	0.15 503	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.16 454

RTSA	9.75 533	2.69 530	65.25 557	0.85 491	1.99 520	14.36 531	4.75 527	5.69 492	17.29 536	7.97 512	19.00 527	6.83 499	3.02 475	26.15 553	18.62 545	0.00 1	0.15 503	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.16 454

WCMA_ROB	4.54 509	0.48 391	3.19 429	0.49 448	0.63 498	5.38 495	2.57 505	4.70 433	3.77 491	14.17 534	19.02 529	15.47 525	9.03 527	6.73 466	4.85 488	0.01 440	0.05 436	0.01 450	0.01 366	0.08 325	0.16 454

MeshStereo	5.78 517	0.75 457	3.04 420	0.25 391	0.14 394	7.88 517	2.09 493	9.64 527	5.18 505	20.48 546	19.06 530	22.80 537	9.54 530	9.64 524	4.88 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.03 291
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
UNDER WATER	19.61 554	12.37 550	31.14 546	20.44 555	14.31 552	28.63 556	18.15 556	16.43 538	34.24 552	20.82 547	19.14 531	38.83 552	30.09 554	24.31 549	20.97 550	10.09 552	2.68 550	19.51 554	4.70 552	15.52 552	9.93 553

PVD	5.81 518	0.99 489	5.56 504	0.72 480	0.51 490	6.72 506	0.18 373	9.90 529	23.69 539	11.45 526	19.26 532	8.18 505	9.46 529	9.24 519	9.49 518	0.02 462	0.16 505	0.00 1	0.08 434	0.18 422	0.40 502

WAO-6	11.09 537	1.69 515	3.21 432	7.54 535	7.10 537	16.34 535	6.63 543	20.12 545	38.64 555	9.67 520	19.28 533	27.53 543	10.97 535	12.43 536	11.57 525	4.26 529	2.35 542	10.54 543	0.02 389	7.59 531	4.29 535

ACVNet_2	8.69 528	1.80 520	5.09 495	8.55 538	6.72 535	13.47 530	4.34 522	13.70 535	23.86 540	6.89 507	19.74 534	20.52 533	5.36 511	7.70 507	2.48 457	8.53 540	1.67 538	7.99 535	0.32 519	8.79 538	6.29 545

ELAS_RVC	7.69 525	0.80 467	4.90 493	1.06 504	1.02 506	10.00 523	9.43 550	9.75 528	14.69 530	21.83 549	20.27 535	17.88 530	16.41 544	13.01 537	10.44 521	0.22 504	0.55 525	0.28 513	0.19 478	0.35 489	0.65 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 462	0.15 194	1.66 286	0.60 466	0.27 452	1.49 324	0.02 186	0.58 36	0.65 142	5.35 497	21.66 536	1.06 295	0.07 173	6.85 473	0.57 348	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.03 398	0.01 62	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 513	0.15 194	1.83 310	0.22 380	0.44 483	5.60 497	1.66 487	5.22 465	4.37 498	14.49 536	21.86 537	20.65 535	11.88 536	7.66 506	4.55 484	0.02 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.05 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 519	0.18 225	2.35 377	0.42 434	0.53 491	7.80 516	1.42 483	8.14 524	7.07 517	19.05 543	22.10 538	22.85 538	13.84 539	9.42 520	6.44 499	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.06 373

Dean	11.46 540	2.03 523	5.20 497	10.73 543	8.20 543	18.71 541	5.73 534	21.10 549	41.49 558	11.12 523	22.16 539	25.92 542	7.74 521	7.52 503	4.31 481	9.01 542	2.27 540	9.95 541	0.61 530	9.18 539	6.22 543

KSHMR	14.27 548	6.95 545	5.79 508	15.08 551	12.84 550	17.44 536	10.61 551	18.88 543	30.94 548	18.81 540	22.21 540	28.54 545	8.85 526	15.56 541	9.24 517	10.34 553	3.60 553	21.61 555	4.68 551	14.48 550	8.94 551

FC-DCNN v2	6.25 521	0.19 233	2.31 374	0.44 435	0.55 493	8.05 518	1.51 486	8.71 525	7.22 518	19.24 544	22.98 541	24.00 541	13.47 538	9.80 526	6.51 500	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.05 342

LVE	11.10 538	2.36 526	3.34 439	9.94 542	8.13 542	21.22 545	7.75 547	16.47 539	32.55 550	8.55 515	23.64 542	23.22 539	7.93 524	10.98 533	6.65 501	9.45 545	2.55 549	11.08 545	0.58 529	9.35 541	6.28 544

PWCDC_ROB	3.06 483	1.38 509	3.81 460	0.14 345	0.00 1	3.14 446	0.02 186	4.40 410	12.35 527	1.08 292	23.69 543	2.01 358	2.01 450	3.87 321	2.43 455	0.24 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 513	0.08 404

IMH	11.11 539	3.50 535	2.56 395	11.25 546	9.13 544	14.49 533	5.10 530	20.68 548	26.30 543	8.28 514	23.85 544	20.63 534	9.19 528	12.39 535	7.96 507	9.50 548	2.50 546	15.28 548	1.66 543	11.07 546	6.96 548

LE_ROB	12.79 543	0.64 438	10.26 529	2.13 520	1.29 511	7.25 511	5.81 536	9.09 526	49.27 561	57.55 561	24.58 545	23.68 540	31.13 556	9.00 518	23.57 554	0.04 473	0.06 445	0.13 503	0.20 483	0.08 325	0.11 426

MSMD_ROB	4.94 512	0.43 368	2.58 396	0.12 325	0.01 180	8.43 519	1.09 475	4.25 392	4.11 495	13.11 530	26.36 546	13.95 523	13.88 540	7.45 502	2.92 468	0.10 493	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

ktn	19.15 553	18.52 552	6.39 517	22.64 557	17.26 555	24.47 550	12.11 553	24.52 556	34.74 553	18.75 539	27.70 547	32.54 546	17.85 548	15.71 542	16.67 536	22.09 557	3.64 554	28.95 558	10.91 556	17.40 554	10.22 554

notaker	17.52 551	21.54 555	7.84 521	18.05 553	14.44 553	17.58 537	6.43 541	20.13 546	24.44 542	21.34 548	27.71 548	39.12 553	18.78 550	19.63 547	20.40 548	11.95 554	2.71 552	25.51 557	5.85 554	17.10 553	9.78 552

ELAS	8.05 527	0.76 461	4.02 465	0.95 498	1.02 506	14.85 534	6.99 545	12.80 534	11.73 525	22.43 551	27.75 549	17.88 530	15.19 542	10.96 532	11.31 523	0.22 504	0.56 526	0.23 510	0.22 491	0.50 508	0.71 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 530	1.79 519	3.55 450	0.80 486	0.15 400	18.67 540	4.36 523	23.07 555	26.68 544	12.59 529	27.90 550	22.52 536	13.03 537	13.53 538	11.47 524	0.09 492	0.03 408	0.58 521	0.10 443	0.47 505	0.34 495

TorneroNet-64	15.45 549	5.66 543	3.44 445	13.86 548	12.03 549	28.15 555	6.27 540	19.89 544	38.68 556	12.16 528	28.06 551	35.76 551	15.44 543	19.56 546	15.40 534	9.71 549	2.52 547	19.13 552	2.70 544	12.55 548	7.94 550

DPSimNet_ROB	25.03 557	19.56 554	24.93 545	24.36 558	17.85 556	22.25 547	25.93 559	28.52 557	29.10 546	32.61 554	28.25 552	32.87 547	26.42 551	24.51 551	40.42 557	16.75 556	13.93 557	25.19 556	22.38 559	19.96 556	24.75 560

SGM-ForestM	12.56 542	0.80 467	4.31 480	1.07 505	0.41 481	21.56 546	8.57 548	17.42 540	19.67 538	29.93 553	28.49 553	45.83 557	27.22 553	26.05 552	18.40 543	0.14 498	0.25 513	0.18 506	0.28 511	0.18 422	0.42 503

TorneroNet	16.10 550	5.74 544	4.12 472	13.88 549	11.97 548	26.89 554	6.85 544	21.13 550	38.32 554	14.15 533	33.36 554	33.52 550	17.49 547	18.89 545	19.64 547	9.77 550	2.53 548	19.43 553	3.35 545	13.21 549	7.86 549

WAO-8	13.93 545	3.75 536	4.23 474	7.74 536	6.54 533	22.81 548	2.39 502	22.66 552	45.98 559	18.88 541	35.42 555	33.21 548	16.91 545	16.55 543	12.78 528	5.01 531	0.81 530	9.89 539	0.77 532	8.77 537	3.61 533

Venus	13.93 545	3.75 536	4.23 474	7.74 536	6.54 533	22.81 548	2.39 502	22.66 552	45.98 559	18.88 541	35.42 555	33.21 548	16.91 545	16.55 543	12.78 528	5.01 531	0.81 530	9.89 539	0.77 532	8.76 536	3.61 533

BEATNet-Init1	17.91 552	7.45 546	36.82 552	1.88 519	1.38 512	37.29 558	14.71 555	21.90 551	24.20 541	38.07 556	36.59 557	50.41 558	32.00 557	29.42 555	21.83 552	0.33 512	0.39 522	0.47 516	0.54 528	1.50 522	1.07 520

MANE	14.02 547	0.85 476	3.53 448	2.13 520	3.75 529	18.44 539	6.14 537	22.67 554	27.90 545	33.01 555	41.08 558	41.26 556	30.90 555	23.39 548	17.99 541	0.47 515	0.76 529	0.91 522	4.04 548	0.17 414	1.00 519

HanzoNet	29.69 558	29.33 558	21.66 542	21.75 556	19.07 557	24.58 551	12.99 554	28.87 558	40.49 557	43.09 558	44.02 559	55.65 559	44.93 560	43.17 559	44.44 558	27.88 558	9.47 556	29.77 559	15.86 558	20.94 557	15.84 557

JetRed	34.54 559	39.28 560	62.16 555	15.62 552	26.51 558	69.20 561	40.79 561	31.43 559	32.41 549	46.06 559	44.55 560	40.19 554	26.50 552	38.43 558	56.06 561	12.76 555	37.49 562	13.23 546	9.38 555	29.52 558	19.34 558

TCMNet-wrong-test	55.95 561	78.75 565	71.85 560	90.95 566	89.50 566	78.08 562	71.33 562	38.19 560	12.35 527	40.71 557	51.28 561	59.53 561	35.38 559	64.04 562	52.16 560	38.10 560	6.00 555	47.22 563	41.12 561	82.64 567	69.84 566

MADNet++	47.78 560	34.15 559	37.11 553	42.94 559	41.23 560	64.94 560	30.63 560	60.79 562	53.26 562	72.08 562	61.65 562	57.68 560	54.96 561	58.03 560	59.24 562	43.01 561	36.17 561	36.07 560	22.50 560	47.50 559	41.67 561

xxxxx1	76.92 565	82.43 566	93.26 565	61.67 561	66.92 562	95.84 566	95.11 566	75.84 563	80.96 563	82.71 564	86.75 563	89.18 564	87.35 563	85.27 564	87.18 564	55.08 563	54.60 563	60.31 564	72.71 565	62.51 561	62.73 563

tt_ll	76.92 565	82.43 566	93.26 565	61.67 561	66.92 562	95.84 566	95.11 566	75.84 563	80.96 563	82.71 564	86.75 563	89.18 564	87.35 563	85.27 564	87.18 564	55.08 563	54.60 563	60.31 564	72.71 565	62.51 561	62.73 563

ff	76.92 565	82.43 566	93.26 565	61.67 561	66.92 562	95.84 566	95.11 566	75.84 563	80.96 563	82.71 564	86.75 563	89.18 564	87.35 563	85.27 564	87.18 564	55.08 563	54.60 563	60.31 564	72.71 565	62.51 561	62.73 563

LRCNet_RVC	60.63 562	63.16 563	62.94 556	69.09 564	50.21 561	19.92 544	0.07 314	58.32 561	5.21 506	75.67 563	86.75 563	74.68 562	62.48 562	59.01 561	49.80 559	93.38 568	56.36 566	93.48 568	92.95 568	67.44 565	71.73 568

PML	89.08 568	99.72 572	92.85 564	94.72 568	94.92 570	99.54 571	97.42 569	93.50 566	95.96 567	99.77 573	92.33 567	95.35 568	93.51 567	99.96 575	91.15 567	99.98 576	31.71 560	100.00 574	45.94 562	93.46 569	69.88 567

MEDIAN_ROB	96.83 569	99.41 570	98.66 569	94.75 569	94.23 568	93.08 565	90.54 564	95.61 568	94.75 566	97.65 570	97.73 568	98.30 569	96.57 569	94.51 567	93.74 569	99.78 575	98.24 569	99.99 573	99.89 572	99.48 572	99.67 572

USTest	75.36 564	57.99 562	56.43 554	72.82 565	69.93 565	99.96 572	100.00 571	98.57 570	99.18 568	94.19 567	97.90 569	78.26 563	95.05 568	75.90 563	76.21 563	48.70 562	80.65 567	39.01 561	52.97 564	57.66 560	55.76 562

Anonymous_1	97.10 570	99.72 572	99.64 572	92.33 567	93.91 567	100.00 573	100.00 571	99.20 572	99.90 570	98.57 571	99.75 570	99.14 571	99.94 571	98.50 569	99.54 570	87.90 566	98.87 570	90.88 567	96.91 569	92.22 568	95.12 569

HaxPig	97.68 571	99.63 571	91.34 563	99.82 576	99.97 573	88.15 563	88.00 563	98.28 569	99.93 571	99.98 574	99.99 571	99.95 574	99.99 572	96.29 568	92.24 568	99.99 577	99.98 572	100.00 574	99.99 573	100.00 578	99.98 576

Selective-RAFT-Error	100.00 580	100.00 578	100.00 576	100.00 579	100.00 575	100.00 573	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 573	100.00 574	100.00 574	99.99 576	99.95 574

CasAABBNet	99.94 578	100.00 578	100.00 576	99.72 575	100.00 575	100.00 573	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 575	99.21 573	100.00 573	100.00 574	100.00 574	99.96 575	99.95 574

test_example2	98.83 572	99.97 577	99.97 573	99.96 578	99.97 573	99.46 570	99.97 570	95.54 567	100.00 572	100.00 575	100.00 572	93.37 567	93.47 566	99.93 574	99.91 571	100.00 578	99.79 571	96.64 569	98.71 570	100.00 578	100.00 578

LSM0	99.94 578	100.00 578	100.00 576	99.84 577	100.00 575	100.00 573	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 575	99.22 574	100.00 573	100.00 574	100.00 574	99.99 576	99.83 573

DPSMNet_ROB	99.46 577	99.94 575	99.98 574	96.59 573	100.00 575	100.00 573	100.00 571	99.81 573	100.00 572	95.87 569	100.00 572	99.32 572	100.00 573	99.79 571	99.99 573	98.46 572	100.00 573	99.86 570	100.00 574	99.52 573	100.00 578

DGTPSM_ROB	99.45 576	99.94 575	99.98 574	96.58 572	100.00 575	100.00 573	100.00 571	99.81 573	100.00 572	95.86 568	100.00 572	99.32 572	100.00 573	99.79 571	99.99 573	98.34 571	100.00 573	99.86 570	100.00 574	99.52 573	99.99 577

DPSM_ROB	99.17 573	100.00 578	100.00 576	96.28 570	98.84 571	100.00 573	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 575	93.66 569	100.00 573	100.00 574	100.00 574	96.31 570	98.27 570

DPSM	99.17 573	100.00 578	100.00 576	96.28 570	98.84 571	100.00 573	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 575	93.66 569	100.00 573	100.00 574	100.00 574	96.31 570	98.27 570

AVERAGE_ROB	99.23 575	99.81 574	97.56 568	100.00 579	100.00 575	96.24 569	91.02 565	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	100.00 574	100.00 574	100.00 578	100.00 578

ccccc		94.69 569		100.00 579	100.00 575	92.59 564		98.75 571		98.59 572		98.60 570		99.86 573		100.00 578	100.00 573	99.91 572	99.54 571	100.00 578

ASD4		67.10 564

Low-res two-view benchmark