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 42	0.08 91	0.22 9	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	1.80 129	0.74 212	0.13 121	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.10 35	0.06 72	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 9	0.00 1	0.00 1	0.82 51	0.00 1	1.54 100	0.78 236	0.14 126	0.01 1	0.02 7	0.05 131	0.04 6	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 67	0.08 91	0.24 19	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.00 1	2.14 154	0.79 242	0.13 121	0.01 1	0.01 2	0.02 44	0.09 26	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 42	0.07 71	0.23 16	0.01 30	0.00 1	0.81 49	0.00 1	2.00 147	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.03 83	0.06 17	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 92	0.04 10	0.24 19	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	3.00 231	0.71 198	0.19 150	0.01 1	0.02 7	0.28 289	0.12 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 87	0.06 44	0.35 40	0.03 178	0.00 1	1.07 125	0.00 1	2.95 226	0.67 161	0.26 156	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 6	0.07 85	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 58	0.06 44	0.21 7	0.01 30	0.03 295	1.06 121	0.00 1	1.73 125	0.72 204	0.19 150	0.01 1	0.02 7	0.04 113	0.24 107	0.06 72	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 8	0.05 23	0.34 39	0.01 30	0.00 1	1.09 139	0.01 114	0.31 8	0.68 169	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 6	0.06 72	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 42	0.06 44	0.29 32	0.02 119	0.00 1	1.11 149	0.02 188	1.46 93	0.70 195	0.16 133	0.01 1	0.01 2	0.04 113	0.12 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 15	0.13 169	0.42 43	0.04 212	0.00 1	1.05 108	0.15 362	0.57 35	0.38 68	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 19	0.19 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

LG-Stereo_L1	0.14 8	0.13 169	0.45 46	0.04 212	0.00 1	0.35 17	0.14 359	0.80 54	0.61 103	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 19	0.20 198	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

MLG-Stereo_test3	0.14 8	0.10 127	0.20 6	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 64	0.01 116

MLG-Stereo_test2	0.16 15	0.11 148	0.23 16	0.02 119	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.27 5	1.26 342	0.02 14	0.01 1	0.08 122	0.00 1	0.07 19	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

MLG-Stereo_test1	0.15 14	0.06 44	0.31 35	0.02 119	0.01 182	1.05 108	0.00 1	0.19 1	1.26 342	0.02 14	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

MLG-Stereo	0.17 21	0.06 44	0.25 27	0.02 119	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.50 21	1.29 353	0.01 5	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

LG-G_1	0.23 67	0.11 148	0.32 37	0.02 119	0.00 1	1.29 244	0.00 1	1.82 131	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 84	0.01 13	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

LG-G	0.23 67	0.11 148	0.32 37	0.02 119	0.00 1	1.29 244	0.00 1	1.82 131	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 84	0.01 13	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

LGtest1	0.13 4	0.14 182	0.30 33	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 38	0.00 1	0.04 6	0.21 206	0.00 1	0.05 438	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 127	0.25 27	0.03 178	0.00 1	1.03 85	0.00 1	0.24 3	0.59 84	0.01 5	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

HI	0.54 189	0.37 338	1.50 253	0.13 334	0.00 1	1.15 171	0.00 1	1.68 119	0.62 116	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 367	0.36 157	0.20 198	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

CoSv	0.54 189	0.37 338	1.50 253	0.13 334	0.00 1	1.15 171	0.00 1	1.68 119	0.62 116	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 367	0.36 157	0.20 198	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

SCV_C0	0.34 108	0.20 247	0.96 126	0.02 119	0.00 1	0.41 28	0.02 188	3.62 334	0.65 142	0.12 113	0.01 1	0.07 115	0.09 200	0.18 70	0.13 143	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.19 480	0.12 382	0.04 323

SCV	0.42 138	0.28 300	0.68 79	0.26 399	0.16 408	0.26 7	0.05 284	4.98 455	0.63 124	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.05 131	0.26 121	0.13 143	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.18 477	0.25 460	0.18 467

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 31	0.03 2	0.46 49	0.03 178	0.00 1	0.36 23	0.02 188	1.68 119	0.67 161	0.01 5	0.01 1	0.05 84	0.00 1	0.12 47	0.22 209	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.15 457	0.01 64	0.00 1

FoundationStereo	0.08 1	0.12 159	0.24 19	0.02 119	0.01 182	0.12 1	0.04 262	0.24 3	0.59 84	0.00 1	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.11 41	0.07 85	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 221	1.49 513	1.08 167	0.01 30	0.01 182	0.37 24	0.05 284	2.93 224	0.63 124	0.08 69	0.01 1	0.00 1	0.02 44	0.17 66	0.04 12	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	6.28 530	0.01 116

AIO_rvc	0.21 42	0.32 319	0.50 55	0.09 306	0.03 295	0.43 33	0.06 308	1.25 76	0.63 124	0.03 36	0.01 1	0.09 129	0.04 113	0.28 131	0.16 172	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.03 400	0.10 365	0.10 420

HUF	0.25 81	0.32 319	1.18 197	0.06 254	0.11 381	0.31 8	0.08 323	0.73 48	0.62 116	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.03 83	0.16 62	0.14 154	0.00 1	0.58 529	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.37 501

AIO_test	0.17 21	0.11 148	0.55 63	0.08 295	0.06 337	0.42 32	0.06 308	0.35 11	0.38 68	0.03 36	0.01 1	0.86 272	0.03 83	0.21 98	0.10 125	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.08 436	0.03 216	0.02 231

castereo++	0.25 81	0.15 196	0.48 54	0.09 306	0.00 1	1.08 134	0.03 236	1.53 99	0.67 161	0.00 1	0.01 1	0.59 228	0.00 1	0.09 26	0.06 72	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.28 513	0.02 159	0.00 1

castereo	0.32 103	0.28 300	0.46 49	0.01 30	0.05 325	0.81 49	0.04 262	3.37 295	0.61 103	0.08 69	0.01 1	0.08 122	0.14 241	0.10 35	0.11 134	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.22 493	0.02 159	0.01 116

MonSter	0.19 31	0.07 71	0.24 19	0.00 1	0.00 1	0.41 28	0.00 1	2.16 157	0.64 135	0.03 36	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.09 26	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.01 116

GIP-stereo	0.31 100	0.03 2	0.78 89	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.03 236	2.98 229	0.66 151	0.05 50	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.18 70	0.24 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

fffft	0.22 58	0.03 2	0.46 49	0.01 30	0.00 1	0.93 69	0.01 114	1.42 83	0.61 103	0.02 14	0.01 1	0.04 56	0.01 13	0.21 98	0.34 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.07 393
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 10	0.38 41	0.05 236	0.00 1	1.04 94	0.00 1	0.32 9	0.63 124	0.00 1	0.01 1	0.04 56	0.03 83	0.20 89	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 29	0.06 44	0.53 60	0.02 119	0.00 1	1.03 85	0.04 262	0.38 13	0.64 135	0.07 61	0.01 1	0.04 56	0.02 44	0.26 121	0.27 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.10 420

tt45	0.47 162	0.06 44	0.70 82	0.02 119	0.00 1	1.30 250	0.05 284	0.85 59	0.60 93	0.05 50	0.01 1	0.09 129	0.03 83	5.40 404	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 116

fffy	0.14 8	0.06 44	0.88 105	0.02 119	0.00 1	0.33 12	0.01 114	0.79 52	0.13 4	0.02 14	0.01 1	0.06 99	0.01 13	0.16 62	0.03 6	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.06 375

dual_stereo	0.29 92	0.05 23	0.31 35	0.03 178	0.00 1	0.31 8	0.02 188	3.31 289	0.61 103	0.01 5	0.01 1	0.02 7	0.03 83	0.79 206	0.13 143	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.08 436	0.00 1	0.01 116

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 33	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 114	0.56 32	1.11 313	0.05 50	0.01 1	0.04 56	0.02 44	0.25 113	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

rvit_stereo_0081_aga	0.17 21	0.11 148	0.81 92	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.01 114	0.79 52	0.59 84	0.02 14	0.01 1	0.05 84	0.03 83	0.19 77	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 27	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 114	1.22 73	0.79 242	0.07 61	0.01 1	0.03 38	0.02 44	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.49 170	0.26 285	2.10 350	0.03 178	0.01 182	1.69 383	0.08 323	2.63 195	0.18 24	1.02 282	0.01 1	0.61 230	0.06 158	0.86 209	0.14 154	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.01 116

ACV-stereo	1.64 430	0.27 289	2.94 416	0.04 212	0.04 315	6.31 507	0.18 375	1.81 130	0.22 41	0.23 154	0.01 1	10.52 517	5.41 515	4.07 330	0.77 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

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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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3.75w	0.21 42	0.06 44	0.22 9	0.00 1	0.00 1	1.15 171	0.00 1	1.70 122	0.75 215	0.14 126	0.02 86	0.02 7	0.02 44	0.15 58	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 84	0.08 91	1.52 261	0.46 443	0.00 1	1.14 164	0.01 114	0.63 39	0.21 37	0.38 187	0.02 86	0.04 56	0.06 158	0.18 70	0.20 198	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.05 417	0.22 448	0.04 323

mms	0.11 2	0.07 71	0.45 46	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.01 114	0.38 13	0.15 11	0.05 50	0.02 86	0.06 99	0.05 131	0.20 89	0.04 12	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.14 450

ours_stereo	0.16 15	0.06 44	0.73 84	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.04 262	0.44 18	0.54 79	0.05 50	0.02 86	0.06 99	0.03 83	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.06 375

U	1.74 444	0.03 2	0.99 134	0.03 178	7.39 542	10.20 526	0.00 1	0.71 46	0.20 32	0.02 14	0.02 86	0.12 145	0.02 44	0.11 41	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 539	5.13 555	0.01 64	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 97	0.23 273	1.20 205	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 114	2.79 209	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 99	0.01 13	0.12 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

test_sample2	0.63 211	0.05 23	1.13 180	0.31 414	0.01 182	1.22 205	0.00 1	3.87 365	1.03 293	0.91 258	0.02 86	0.50 219	0.13 237	3.16 289	0.26 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

IGEV++	0.36 119	0.19 235	0.57 66	0.09 306	0.00 1	0.35 17	0.03 236	4.62 428	0.24 49	0.12 113	0.02 86	0.03 38	0.17 252	0.24 107	0.23 215	0.00 1	0.05 438	0.00 1	0.04 412	0.09 349	0.08 406

MyStereo05	0.79 260	0.19 235	3.17 430	0.02 119	0.00 1	1.51 330	0.01 114	3.56 328	2.48 471	1.34 325	0.02 86	1.25 310	0.38 314	1.19 225	0.50 333	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

MyStereo04	0.78 259	0.27 289	3.19 431	0.02 119	0.01 182	1.64 374	0.01 114	3.64 337	2.20 459	0.98 276	0.02 86	1.29 312	0.57 345	1.10 222	0.53 340	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

whm_eth	0.30 97	0.23 273	1.20 205	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 114	2.79 209	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 99	0.01 13	0.12 47	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

MIM_Stereo	0.45 153	0.43 370	1.18 197	0.51 457	0.04 315	1.26 234	0.02 188	2.38 168	0.65 142	0.07 61	0.02 86	0.70 249	0.20 268	1.01 219	0.13 143	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.10 420

DLNR_Zeroshot_test	23.05 558	49.79 563	87.94 564	97.52 576	94.73 571	1.18 186	0.00 1	20.60 549	0.14 7	0.02 14	0.02 86	0.02 7	0.02 44	4.35 344	0.10 125	32.22 561	0.04 425	0.00 1	0.27 509	72.00 568	0.06 375

LL-Strereo2	0.36 119	0.47 391	1.08 167	0.09 306	0.03 295	1.12 155	0.07 316	1.66 117	0.93 276	0.43 193	0.02 86	0.51 221	0.08 190	0.23 104	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.04 253	0.04 323

LoS_RVC	0.19 31	0.48 393	0.51 56	0.12 327	0.10 374	1.01 83	0.01 114	0.81 56	0.19 27	0.07 61	0.02 86	0.06 99	0.05 131	0.31 140	0.05 31	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.04 323

CAS	0.85 280	0.09 106	0.67 77	6.43 535	0.05 325	1.12 155	0.00 1	0.88 60	0.69 183	0.02 14	0.02 86	0.06 99	0.06 158	0.26 121	0.12 139	6.37 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 477

CES	0.43 145	0.14 182	0.85 99	0.05 236	1.52 518	1.22 205	0.05 284	1.01 64	0.59 84	0.03 36	0.02 86	0.14 156	0.10 208	0.40 164	0.10 125	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	2.45 532

knoymous	0.35 115	0.05 23	1.11 174	0.05 236	0.01 182	1.15 171	0.01 114	2.06 150	0.14 7	0.40 189	0.02 86	1.67 340	0.00 1	0.31 140	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

riskmin	0.47 162	0.03 2	1.01 138	0.08 295	0.01 182	1.12 155	0.01 114	3.00 231	0.21 37	0.46 200	0.02 86	2.08 365	1.06 392	0.26 121	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

MC-Stereo	0.24 77	0.12 159	0.71 83	0.04 212	0.02 271	1.07 125	0.00 1	1.30 78	0.17 22	0.59 210	0.02 86	0.08 122	0.11 218	0.18 70	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.17 474	0.06 298	0.02 231

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 91	0.61 68	0.01 30	0.00 1	0.94 71	0.03 236	0.29 6	0.21 37	0.05 50	0.02 86	0.06 99	0.04 113	0.26 121	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

CroCo-Stereo	0.39 129	0.40 355	1.67 292	0.07 280	0.00 1	0.19 5	0.01 114	3.55 327	0.75 215	0.08 69	0.02 86	0.46 210	0.08 190	0.28 131	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116
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	0.46 156	0.42 364	1.05 163	0.01 30	0.21 432	1.17 179	0.05 284	2.07 152	0.19 27	2.98 456	0.02 86	0.12 145	0.15 244	0.25 113	0.31 266	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

PMTNet	0.21 42	0.19 235	0.85 99	0.02 119	0.02 271	1.14 164	0.30 424	0.88 60	0.11 1	0.03 36	0.02 86	0.07 115	0.02 44	0.37 159	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 284	0.50 401	1.80 310	0.01 30	0.00 1	1.57 345	0.17 370	3.48 318	0.42 71	3.31 465	0.02 86	2.09 367	0.17 252	3.01 285	0.61 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.01 116

2.75w_new	0.23 67	0.07 71	0.22 9	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	2.15 155	0.74 212	0.15 129	0.03 112	0.01 2	0.03 83	0.18 70	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 67	0.05 23	0.21 7	0.01 30	0.00 1	1.00 82	0.00 1	2.24 160	0.71 198	0.15 129	0.03 112	0.02 7	0.08 190	0.11 41	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 108	0.10 127	1.37 238	0.01 30	0.00 1	0.86 55	0.00 1	2.78 208	1.32 360	0.04 45	0.03 112	0.07 115	0.02 44	0.19 77	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 446	19.48 555	12.37 536	0.06 254	0.00 1	0.47 35	0.05 284	0.46 19	0.31 58	0.13 121	0.03 112	0.03 38	0.00 1	0.07 19	0.41 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 427	0.07 313	0.92 518

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.32 319	1.63 282	0.01 30	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 215	0.79 242	0.02 14	0.03 112	0.08 122	0.02 44	0.19 77	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 293

testlalala2	0.77 251	0.13 169	1.72 299	3.72 530	2.44 526	1.10 144	0.01 114	3.27 286	0.73 205	0.09 77	0.03 112	1.38 317	0.08 190	0.12 47	0.09 113	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.37 526	0.01 64	0.01 116

IGEVStereo-DCA	0.46 156	0.09 106	1.02 143	0.02 119	0.00 1	0.82 51	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.03 112	0.03 38	0.06 158	5.04 385	0.51 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.05 278	0.01 116

rrr	0.62 209	0.09 106	2.07 345	0.02 119	0.00 1	0.82 51	0.06 308	2.29 163	0.85 265	0.09 77	0.03 112	0.03 38	0.06 158	5.04 385	0.51 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 480	0.05 278	0.07 393

MaDis-Stereo	0.22 58	0.29 310	0.87 103	0.05 236	0.18 416	0.41 28	0.01 114	1.24 75	0.56 81	0.02 14	0.03 112	0.13 150	0.05 131	0.32 146	0.24 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

4D-IteraStereo	0.35 115	0.60 430	1.93 317	0.02 119	0.09 365	1.03 85	0.07 316	1.25 76	0.34 63	0.02 14	0.03 112	0.84 271	0.10 208	0.31 140	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.07 393

LoS	0.28 87	0.16 208	0.95 125	0.07 280	0.01 182	1.32 256	0.07 316	1.30 78	0.60 93	0.04 45	0.03 112	0.28 185	0.11 218	0.48 180	0.11 134	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 202	0.55 416	1.84 314	0.00 1	0.00 1	0.94 71	0.00 1	1.65 113	0.23 44	0.12 113	0.03 112	0.08 122	0.06 158	6.59 456	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 81	0.60 430	1.28 218	0.01 30	0.00 1	0.48 36	0.00 1	0.74 50	1.24 340	0.16 133	0.03 112	0.07 115	0.09 200	0.22 101	0.10 125	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	0.49 170	0.22 265	0.51 56	0.03 178	0.00 1	1.30 250	0.01 114	1.97 145	0.71 198	0.04 45	0.04 125	0.08 122	0.04 113	4.32 341	0.54 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 133	0.13 169	1.31 228	0.64 475	0.07 347	0.92 67	0.03 236	3.08 246	0.80 249	0.35 177	0.04 125	0.05 84	0.02 44	0.20 89	0.13 143	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.26 463	0.02 231

RAStereo	0.17 21	0.21 255	1.18 197	0.04 212	0.01 182	0.18 4	0.00 1	0.81 56	0.34 63	0.07 61	0.04 125	0.05 84	0.05 131	0.19 77	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

AnonymousM	0.34 108	0.07 71	0.63 70	0.02 119	0.01 182	1.09 139	0.03 236	1.54 100	0.68 169	0.17 142	0.04 125	0.02 7	0.24 278	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.01 312	1.93 531	0.00 1	0.01 64	0.00 1

test_xeample3	0.35 115	0.10 127	1.95 322	0.02 119	0.00 1	0.93 69	0.07 316	1.70 122	0.86 267	0.09 77	0.04 125	0.05 84	0.05 131	0.23 104	0.51 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.06 298	0.08 406

UDGNet	0.35 115	0.50 401	1.14 182	0.02 119	0.00 1	1.12 155	0.02 188	0.70 44	1.57 407	0.31 161	0.05 130	0.06 99	0.02 44	1.45 243	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 108	0.67 447	1.55 264	0.04 212	0.01 182	1.22 205	0.03 236	0.84 58	1.16 326	0.18 145	0.05 130	0.12 145	0.05 131	0.29 134	0.44 314	0.02 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

sAnonymous2	0.37 123	0.32 319	3.21 434	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 323	1.96 143	0.90 269	0.03 36	0.05 130	0.04 56	0.11 218	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.18 467

CroCo_RVC	0.37 123	0.32 319	3.21 434	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 323	1.96 143	0.90 269	0.03 36	0.05 130	0.04 56	0.11 218	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.18 467

sCroCo_RVC	0.21 42	0.14 182	1.54 262	0.01 30	0.00 1	0.13 2	0.04 262	1.10 67	0.65 142	0.10 95	0.05 130	0.03 38	0.04 113	0.23 104	0.05 31	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

aw	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

ml1-stereo	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

water-stereo	0.17 21	0.03 2	0.91 114	0.04 212	0.02 271	1.04 94	0.00 1	0.43 17	0.26 53	0.10 95	0.06 135	0.06 99	0.06 158	0.13 55	0.23 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 64	0.01 116

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	0.39 129	0.16 208	1.66 288	0.01 30	0.00 1	0.85 54	0.00 1	3.15 257	1.33 362	0.07 61	0.06 135	0.10 139	0.03 83	0.29 134	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

FADNet	1.20 376	0.93 486	4.51 487	0.03 178	0.06 337	2.56 430	0.16 367	4.02 373	1.42 377	0.32 163	0.06 135	1.66 339	1.07 394	5.56 413	0.87 378	0.19 505	0.02 380	0.01 452	0.01 368	0.50 510	0.03 293

asda	0.22 58	0.09 106	0.28 31	0.01 30	0.00 1	1.11 149	0.00 1	1.57 106	0.76 226	0.15 129	0.07 142	0.03 38	0.08 190	0.11 41	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 305	0.54 413	1.97 328	0.01 30	0.00 1	1.45 311	0.00 1	3.38 298	1.31 358	1.36 336	0.07 142	3.25 440	0.01 13	4.39 349	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 116

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 119	0.14 182	1.14 182	0.04 212	0.05 325	1.39 284	0.05 284	1.87 137	0.77 232	0.13 121	0.07 142	0.48 214	0.02 44	0.41 167	0.45 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.01 64	0.10 420

plain	0.41 135	0.28 300	2.26 370	0.07 280	0.00 1	0.50 37	0.01 114	2.84 215	0.92 272	0.05 50	0.07 142	0.13 150	0.17 252	0.43 168	0.20 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 488	0.01 116

CREStereo	0.22 58	0.17 219	0.64 73	0.00 1	0.01 182	1.22 205	0.01 114	1.15 70	0.56 81	0.10 95	0.07 142	0.04 56	0.00 1	0.32 146	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	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	1.10 354	1.07 497	4.79 493	0.03 178	0.00 1	1.60 360	0.08 323	3.77 348	1.70 420	0.35 177	0.07 142	0.61 230	0.66 367	5.32 400	1.11 392	0.01 442	0.08 468	0.00 1	0.00 1	0.48 508	0.18 467

3.5w_stereo	0.20 35	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	1.54 100	0.81 254	0.01 5	0.08 148	0.02 7	0.03 83	0.09 26	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 235	0.04 10	1.69 295	0.07 280	0.01 182	1.27 237	0.04 262	1.85 134	0.14 7	3.56 472	0.08 148	3.07 424	0.60 348	1.35 236	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.02 159	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 123	0.13 169	2.43 383	0.02 119	0.00 1	1.12 155	0.02 188	1.66 117	1.15 324	0.16 133	0.08 148	0.02 7	0.05 131	0.40 164	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 420

trnet	0.22 58	0.14 182	0.67 77	0.00 1	0.00 1	1.24 221	0.01 114	1.16 71	0.56 81	0.09 77	0.08 148	0.05 84	0.00 1	0.29 134	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.27 85	0.18 227	1.14 182	0.01 30	0.00 1	0.43 33	0.02 188	1.97 145	0.39 70	0.11 111	0.08 148	0.07 115	0.06 158	0.44 170	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 231

LG-Stereo	0.34 108	0.07 71	1.33 232	0.03 178	0.01 182	1.06 121	0.00 1	2.93 224	0.66 151	0.01 5	0.09 153	0.14 156	0.07 175	0.10 35	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 116

rvit_0105_5	0.41 135	0.20 247	1.94 321	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.00 1	3.18 266	1.27 348	0.08 69	0.09 153	0.10 139	0.02 44	0.35 155	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 293

test_for_model	4.23 508	22.88 558	0.91 114	12.40 549	10.47 549	1.08 134	0.06 308	4.08 377	1.36 365	1.91 387	0.09 153	0.15 159	0.03 83	0.10 35	0.22 209	7.44 539	1.43 537	0.00 1	0.01 368	18.08 557	1.99 530

RAFT	0.60 199	0.50 401	1.01 138	0.50 453	0.04 315	0.94 71	0.08 323	3.01 234	0.65 142	0.22 153	0.09 153	3.41 442	0.27 288	0.53 184	0.37 295	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.01 368	0.40 498	0.03 293

DMCA-RVC	0.90 303	0.64 440	3.30 439	0.03 178	0.04 315	1.30 250	0.06 308	2.65 198	0.73 205	3.21 462	0.09 153	0.99 290	0.66 367	3.14 288	0.99 388	0.01 442	0.04 425	0.02 477	0.01 368	0.07 313	0.01 116

4.25_new	0.21 42	0.07 71	0.24 19	0.01 30	0.00 1	1.08 134	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 133	0.10 158	0.03 38	0.05 131	0.05 10	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 42	0.07 71	0.24 19	0.01 30	0.00 1	1.08 134	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 133	0.10 158	0.03 38	0.05 131	0.05 10	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 42	0.07 71	0.24 19	0.01 30	0.00 1	1.08 134	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 133	0.10 158	0.03 38	0.05 131	0.05 10	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala	0.46 156	0.13 169	0.82 94	0.17 362	0.10 374	1.13 162	0.03 236	2.63 195	1.13 320	2.04 401	0.10 158	0.29 187	0.04 113	0.15 58	0.27 243	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.26 506	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 386	0.85 478	6.26 516	0.02 119	0.03 295	4.02 472	0.13 355	4.21 389	1.12 318	0.77 237	0.10 158	3.60 447	1.11 397	2.68 275	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

MIPNet	0.64 214	0.42 364	2.01 334	0.08 295	0.07 347	1.29 244	0.11 346	3.47 317	1.29 353	0.67 221	0.10 158	0.63 236	0.97 390	1.25 229	0.25 229	0.00 1	0.01 312	0.01 452	0.01 368	0.11 375	0.04 323

UPFNet	0.87 291	0.09 106	2.05 343	0.00 1	0.00 1	1.90 400	0.11 346	3.41 305	0.83 258	2.15 406	0.10 158	1.92 354	0.09 200	3.94 326	0.70 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.97 314	0.60 430	1.95 322	0.21 378	0.01 182	1.63 373	0.10 343	3.19 271	1.01 290	1.98 394	0.11 165	3.22 437	0.51 337	4.38 348	0.27 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.02 231

RAFT-Test	0.61 202	0.16 208	2.27 373	0.04 212	0.15 402	1.80 394	0.17 370	2.52 188	0.65 142	0.56 208	0.11 165	2.76 406	0.02 44	0.27 129	0.34 281	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.29 516	0.01 64	0.01 116

DIP-Stereo	0.58 196	0.23 273	0.90 110	0.08 295	0.00 1	1.43 301	0.01 114	6.01 504	1.38 367	0.92 260	0.11 165	0.04 56	0.19 262	0.12 47	0.07 85	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 116
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 92	0.24 277	0.51 56	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 284	0.56 32	1.12 318	0.21 152	0.12 168	1.54 324	0.14 241	0.14 57	0.07 85	0.00 1	0.11 484	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 293

asd	0.14 8	0.07 71	0.23 16	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.22 2	0.75 215	0.16 133	0.13 169	0.03 38	0.05 131	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 441	0.05 23	1.31 228	0.08 295	0.03 295	1.22 205	0.01 114	3.25 278	0.19 27	0.76 235	0.13 169	2.68 401	1.99 450	0.39 163	0.13 143	0.05 481	0.25 515	3.27 534	14.54 559	3.40 526	0.01 116

S2M2	0.13 4	0.15 196	0.45 46	0.02 119	0.01 182	0.32 10	0.00 1	0.52 23	0.60 93	0.00 1	0.14 171	0.03 38	0.01 13	0.20 89	0.16 172	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 332	0.55 416	2.62 401	0.02 119	0.11 381	1.41 290	0.02 188	3.45 312	0.99 287	1.37 338	0.14 171	3.10 427	0.24 278	5.96 426	0.66 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.04 323

IGEV-RUCA	0.28 87	0.05 23	0.53 60	0.12 327	0.11 381	1.25 230	0.32 429	0.80 54	0.20 32	0.10 95	0.14 171	0.16 164	0.25 282	0.29 134	0.25 229	0.05 481	0.19 512	0.20 509	0.23 497	0.18 424	0.19 472

ToySt	0.47 162	0.25 281	2.47 390	0.04 212	0.01 182	1.17 179	0.00 1	2.01 148	0.63 124	0.08 69	0.14 171	1.16 305	0.05 131	0.80 208	0.46 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.10 365	0.04 323

DCANet-4	0.69 232	0.15 196	3.76 460	0.03 178	0.01 182	1.22 205	0.01 114	3.14 255	1.90 436	2.34 425	0.14 171	0.11 141	0.25 282	0.34 150	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

fff	0.66 221	0.42 364	2.21 356	0.01 30	0.01 182	1.22 205	0.02 188	3.26 280	1.04 295	2.34 425	0.14 171	0.09 129	1.83 443	0.34 150	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

csc	0.66 221	0.42 364	2.21 356	0.01 30	0.01 182	1.22 205	0.02 188	3.26 280	1.04 295	2.34 425	0.14 171	0.09 129	1.83 443	0.34 150	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

cscssc	0.66 221	0.42 364	2.21 356	0.01 30	0.01 182	1.22 205	0.02 188	3.26 280	1.04 295	2.34 425	0.14 171	0.09 129	1.83 443	0.34 150	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

UNet	1.13 362	0.24 277	4.21 475	0.01 30	0.02 271	2.31 420	0.02 188	3.06 242	0.76 226	1.17 305	0.14 171	2.73 404	1.58 431	4.48 359	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 180	0.06 44	1.51 259	0.10 317	0.00 1	1.19 189	0.01 114	4.32 406	0.63 124	0.33 165	0.15 180	0.78 268	0.09 200	1.01 219	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.04 253	0.05 344

DMCA	0.68 230	0.22 265	1.96 326	0.01 30	0.01 182	1.28 239	0.02 188	3.02 235	1.54 400	2.14 405	0.15 180	1.74 341	0.10 208	0.45 175	0.95 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

Reg-Stereo(zero)	0.46 156	0.04 10	1.77 304	0.01 30	0.14 396	1.20 198	0.13 355	1.13 69	0.26 53	0.05 50	0.16 182	1.75 343	1.10 396	0.67 200	0.45 318	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.12 454	0.01 64	0.09 412

UniTT-Stereo	0.16 15	0.11 148	1.13 180	0.03 178	0.17 412	0.32 10	0.02 188	0.38 13	0.32 61	0.03 36	0.16 182	0.05 84	0.07 175	0.16 62	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 317	0.38 343	4.06 470	0.04 212	0.00 1	2.60 432	0.15 362	3.51 320	1.13 320	1.75 373	0.16 182	0.68 243	0.39 317	3.69 308	0.90 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 293

scenet	0.98 317	0.38 343	4.06 470	0.04 212	0.00 1	2.60 432	0.15 362	3.51 320	1.13 320	1.75 373	0.16 182	0.68 243	0.39 317	3.69 308	0.90 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 293

ssnet	0.98 317	0.38 343	4.06 470	0.04 212	0.00 1	2.60 432	0.15 362	3.51 320	1.13 320	1.75 373	0.16 182	0.68 243	0.39 317	3.69 308	0.90 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 293

rafts_anoy	0.39 129	0.44 375	1.15 186	0.06 254	0.03 295	1.12 155	0.04 262	2.75 206	0.33 62	0.10 95	0.16 182	0.11 141	0.19 262	0.74 204	0.31 266	0.00 1	0.14 501	0.00 1	0.01 368	0.02 159	0.05 344

HITNet	0.80 264	0.58 426	2.14 351	0.69 480	0.00 1	1.35 268	0.02 188	4.50 420	1.15 324	1.76 377	0.16 182	0.60 229	0.30 292	1.13 224	1.64 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	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 42	0.06 44	0.22 9	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 242	0.18 145	0.17 189	0.02 7	0.01 13	0.10 35	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 42	0.06 44	0.22 9	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 242	0.18 145	0.17 189	0.02 7	0.01 13	0.10 35	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 169	0.07 71	0.55 63	0.01 30	0.00 1	1.27 237	0.09 335	0.33 10	0.61 103	0.01 5	0.17 189	0.03 38	0.02 44	5.79 423	0.51 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

test_5	0.74 240	0.50 401	1.55 264	0.44 437	0.25 446	1.45 311	0.01 114	4.16 384	0.78 236	0.79 242	0.17 189	0.42 206	0.64 360	3.06 287	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.21 479

NRIStereo	0.74 240	0.08 91	0.88 105	0.47 447	0.05 325	1.58 349	0.49 449	1.38 81	0.61 103	0.88 251	0.17 189	0.66 242	0.03 83	6.96 488	0.22 209	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.17 461

STTStereo	0.83 272	0.34 328	2.44 385	0.24 390	0.15 402	1.41 290	0.10 343	3.02 235	1.55 401	1.34 325	0.17 189	1.77 346	0.45 328	3.42 297	0.30 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 67	0.13 169	0.62 69	0.01 30	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.63 39	0.80 249	0.76 235	0.18 195	0.09 129	0.06 158	0.05 10	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

Patchmatch Stereo++	0.50 174	0.09 106	1.01 138	0.06 254	0.07 347	1.60 360	0.27 406	1.45 91	0.68 169	0.98 276	0.18 195	0.77 263	0.03 83	2.58 268	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 156	0.09 106	1.01 138	0.06 254	0.09 365	1.61 364	0.30 424	1.43 84	0.69 183	0.97 267	0.18 195	0.77 263	0.02 44	1.67 249	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

HUI-Stereo	0.45 153	0.09 106	1.08 167	0.06 254	0.08 357	1.61 364	0.32 429	1.43 84	0.70 195	0.97 267	0.18 195	0.77 263	0.02 44	1.44 242	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

iRAFT	0.50 174	0.09 106	1.01 138	0.06 254	0.07 347	1.60 360	0.27 406	1.45 91	0.68 169	0.98 276	0.18 195	0.77 263	0.03 83	2.58 268	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

RAFT-IKP	0.45 153	0.09 106	1.06 164	0.06 254	0.06 337	1.44 305	0.31 428	1.44 88	0.69 183	0.97 267	0.18 195	0.76 259	0.02 44	1.65 248	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 323

CFNet-ft	0.77 251	0.46 383	1.34 233	0.01 30	0.27 454	1.32 256	0.02 188	2.40 170	0.68 169	0.63 216	0.18 195	3.23 438	0.21 273	3.97 327	0.54 343	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 231

CFNet_RVC	0.77 251	0.46 383	1.34 233	0.01 30	0.27 454	1.32 256	0.02 188	2.40 170	0.68 169	0.63 216	0.18 195	3.23 438	0.21 273	3.97 327	0.54 343	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 231

qwe	0.21 42	0.07 71	0.24 19	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.65 113	0.76 226	0.16 133	0.19 203	0.02 7	0.01 13	0.05 10	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 145	0.09 106	1.00 135	0.06 254	0.08 357	1.57 345	0.33 432	1.44 88	0.67 161	0.97 267	0.19 203	0.77 263	0.02 44	1.23 228	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

ROB_FTStereo	0.47 162	0.09 106	1.04 158	0.06 254	0.08 357	1.59 356	0.33 432	1.43 84	0.68 169	0.97 267	0.19 203	0.76 259	0.03 83	1.86 255	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

iGMRVC	0.51 177	0.09 106	1.04 158	0.06 254	0.08 357	1.61 364	0.27 406	1.44 88	0.69 183	0.97 267	0.19 203	0.76 259	0.03 83	2.69 276	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 323

FADNet-RVC-Resample	1.08 342	1.00 492	5.32 501	0.10 317	0.14 396	1.53 338	0.25 398	3.62 334	1.18 328	0.51 206	0.19 203	1.04 294	0.28 289	5.20 392	0.44 314	0.10 495	0.16 507	0.09 497	0.06 427	0.24 453	0.21 479

DilatedVolume-Stereo	0.16 15	0.04 10	0.55 63	0.02 119	0.00 1	0.87 57	0.05 284	0.53 24	0.26 53	0.02 14	0.20 208	0.06 99	0.16 248	0.17 66	0.26 237	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.03 400	0.03 216	0.02 231

ADStereo(finetuned)	0.83 272	0.43 370	3.68 457	0.03 178	0.00 1	1.22 205	0.01 114	3.26 280	1.86 432	2.61 442	0.20 208	0.09 129	2.39 462	0.34 150	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

CBFPSM	1.39 400	0.61 434	4.29 479	0.01 30	0.01 182	3.64 466	0.03 236	3.39 301	0.80 249	0.64 219	0.21 210	6.18 494	3.70 493	2.38 265	1.82 429	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 116

LCNet	0.87 291	0.18 227	0.97 132	0.14 347	0.26 449	1.19 189	0.22 391	2.36 166	0.71 198	1.82 381	0.21 210	0.11 141	2.56 464	5.56 413	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.81 514

HCRNet	0.73 238	0.19 235	1.10 172	0.01 30	0.00 1	1.17 179	0.01 114	3.07 244	1.97 440	0.60 211	0.21 210	0.56 225	0.11 218	5.34 402	0.20 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

DCANet	0.66 221	0.43 370	2.21 356	0.03 178	0.00 1	1.22 205	0.01 114	3.26 280	1.85 431	2.61 442	0.21 210	0.09 129	0.49 335	0.33 149	0.39 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

UGAM-zero	1.60 424	0.15 196	2.43 383	0.12 327	0.28 464	1.07 125	0.04 262	5.96 503	0.26 53	1.18 307	0.22 214	8.02 506	4.54 501	6.89 482	0.27 243	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.29 516	0.01 64	0.15 453

iRaftStereo_RVC	0.36 119	0.27 289	0.76 87	0.01 30	0.00 1	1.20 198	0.01 114	2.15 155	0.62 116	0.15 129	0.22 214	0.69 246	0.12 230	0.28 131	0.18 189	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.22 482

Anonymous3	0.49 170	0.12 159	2.21 356	0.01 30	0.00 1	2.53 429	0.09 335	3.16 262	0.65 142	0.12 113	0.22 214	0.12 145	0.05 131	0.37 159	0.08 99	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 293

BEATNet_4x	0.97 314	0.77 465	3.36 442	0.46 443	0.01 182	1.32 256	0.09 335	4.57 426	1.26 342	1.88 386	0.22 214	1.09 301	0.42 322	1.79 253	2.09 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

rvit_0105_3	0.47 162	0.28 300	2.20 355	0.01 30	0.00 1	1.13 162	0.00 1	3.20 274	1.26 342	0.08 69	0.26 218	0.09 129	0.03 83	0.62 197	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

rvit_105_1	0.60 199	0.33 326	2.37 380	0.01 30	0.00 1	1.16 175	0.00 1	3.38 298	1.20 332	0.16 133	0.26 218	0.13 150	0.04 113	2.66 274	0.24 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 293

Any-RAFT	0.64 214	0.08 91	1.07 165	0.03 178	0.00 1	2.77 442	0.08 323	3.57 329	1.23 335	0.96 265	0.26 218	1.61 332	0.31 296	0.72 203	0.06 72	0.00 1	0.10 481	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

AACVNet	0.87 291	0.44 375	1.19 202	0.17 362	0.00 1	1.76 389	0.00 1	3.60 333	0.60 93	1.03 287	0.26 218	1.31 313	0.17 252	6.33 443	0.28 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.01 116

ICVP	0.46 156	0.08 91	1.58 274	0.01 30	0.01 182	1.10 144	0.21 385	3.80 354	0.52 78	0.42 192	0.27 222	0.33 193	0.06 158	0.57 189	0.13 143	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 481	0.98 489	8.75 527	0.07 280	0.16 408	5.93 504	2.90 509	4.00 371	1.84 428	1.52 352	0.27 222	3.81 454	3.22 483	6.05 430	17.38 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.30 491

PCWNet_CMD	0.65 216	0.14 182	2.02 336	0.01 30	0.01 182	1.10 144	0.00 1	2.80 212	0.97 281	0.48 202	0.28 224	2.31 386	1.50 422	1.19 225	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

MSMDNet	0.65 216	0.14 182	2.02 336	0.01 30	0.01 182	1.11 149	0.00 1	2.88 219	0.98 283	0.49 205	0.28 224	2.32 387	1.49 419	1.19 225	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

AIO-test1	0.53 186	0.38 343	1.50 253	0.02 119	0.03 295	1.12 155	0.01 114	3.13 254	0.69 183	0.44 194	0.30 226	0.06 99	0.06 158	2.52 266	0.13 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.13 387	0.09 412

CRE-IMP	0.40 133	0.06 44	1.04 158	0.07 280	0.05 325	1.45 311	0.46 446	1.48 95	0.63 124	0.90 255	0.30 226	0.88 274	0.01 13	0.26 121	0.22 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.17 461

RALCasStereoNet	0.44 149	0.44 375	1.03 154	0.03 178	0.00 1	1.10 144	0.03 236	2.46 182	0.90 269	0.07 61	0.32 228	0.12 145	0.20 268	1.28 231	0.25 229	0.00 1	0.31 520	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.12 436

GES	0.61 202	0.08 91	1.78 307	0.00 1	0.00 1	1.59 356	0.07 316	5.32 475	0.13 4	0.62 212	0.32 228	0.37 197	0.67 372	0.68 202	0.49 331	0.03 472	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.02 159	0.01 116

MMNet	1.20 376	0.27 289	3.59 453	0.09 306	0.00 1	4.15 475	0.01 114	3.63 336	1.19 330	1.93 391	0.32 228	1.35 316	1.23 405	4.42 351	1.84 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

GANet-RSSM	0.88 295	0.38 343	1.45 249	0.60 468	0.00 1	1.36 270	0.02 188	4.55 422	0.69 183	0.71 227	0.32 228	1.56 326	0.61 351	4.55 364	0.64 361	0.00 1	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.08 327	0.02 231

FADNet_RVC	1.15 368	1.06 496	4.34 483	0.02 119	0.06 337	2.77 442	0.04 262	3.50 319	0.80 249	0.35 177	0.32 228	0.65 239	0.09 200	5.20 392	1.56 415	0.24 511	0.34 522	0.11 502	0.33 522	0.65 517	0.60 507

GANetREF_RVC	1.10 354	0.95 487	2.98 418	0.06 254	0.00 1	2.23 415	0.18 375	3.95 369	2.53 474	0.56 208	0.32 228	1.89 353	0.66 367	5.03 384	0.51 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.04 323
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	1.09 350	0.69 453	2.92 415	0.03 178	0.07 347	1.68 381	0.16 367	3.44 311	1.30 356	0.96 265	0.32 228	2.81 407	0.63 357	4.23 337	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 323

WCG-NET	0.22 58	0.17 219	0.54 62	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 284	0.61 37	1.09 310	0.17 142	0.33 235	0.03 38	0.13 237	0.20 89	0.07 85	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.02 231

IPLGR	0.76 249	0.21 255	2.98 418	0.06 254	0.07 347	1.24 221	0.05 284	3.09 248	1.38 367	0.62 212	0.34 236	0.75 258	0.78 378	3.35 292	0.22 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.06 375

RYNet	1.52 413	0.35 330	3.38 443	0.25 393	0.04 315	2.31 420	0.03 236	4.62 428	1.47 387	1.14 300	0.34 236	4.52 471	1.38 415	6.36 445	4.23 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

NCCL2	1.30 386	0.63 439	2.31 376	0.02 119	0.03 295	1.57 345	3.41 512	3.91 367	1.39 369	3.14 461	0.34 236	3.90 455	0.30 292	3.75 313	1.19 399	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.03 216	0.05 344

ITSA-stereo	1.13 362	0.14 182	1.59 278	0.17 362	0.04 315	1.40 285	0.14 359	5.66 493	3.10 484	0.74 231	0.35 239	0.62 233	1.06 392	5.53 409	1.63 419	0.03 472	0.00 1	0.09 497	0.06 427	0.07 313	0.07 393

dad	0.88 295	0.62 436	2.26 370	0.06 254	0.01 182	1.24 221	0.00 1	0.98 63	2.17 456	1.29 320	0.35 239	0.37 197	0.04 113	5.80 424	1.06 391	0.01 442	0.00 1	1.13 525	0.11 449	0.05 278	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 332	0.55 416	2.52 393	0.56 464	1.00 507	1.37 275	0.00 1	3.43 309	1.35 364	2.24 414	0.35 239	2.18 379	0.58 347	4.28 339	0.34 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.96 312	0.41 358	2.03 338	0.02 119	0.01 182	2.14 409	0.01 114	4.31 402	1.07 306	1.35 331	0.36 242	0.70 249	0.44 324	2.58 268	0.34 281	0.53 519	0.00 1	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 231

test_sample9	2.36 472	0.41 358	2.03 338	0.02 119	0.01 182	2.14 409	0.01 114	4.31 402	1.07 306	1.35 331	0.36 242	0.70 249	0.44 324	5.58 417	8.70 516	0.53 519	16.52 560	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 231

test_sample7	0.72 237	0.18 227	1.23 211	0.55 462	0.01 182	1.21 202	0.00 1	4.31 402	1.07 306	1.35 331	0.36 242	0.70 249	0.44 324	2.58 268	0.34 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

NVstereo2D	1.09 350	0.17 219	4.40 484	0.00 1	0.00 1	1.59 356	0.18 375	4.29 400	1.40 373	0.85 249	0.36 242	2.30 384	0.62 356	5.26 395	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

iRaft-Stereo_20w	0.92 307	0.15 196	2.68 404	0.24 390	0.06 337	1.36 270	0.28 414	7.46 524	0.34 63	1.56 362	0.37 246	0.62 233	1.24 408	1.25 229	0.34 281	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.13 443

AdaStereo	0.65 216	0.09 106	1.12 176	0.02 119	0.00 1	1.45 311	0.23 395	4.38 408	1.44 382	1.17 305	0.37 246	1.56 326	0.18 256	0.56 188	0.37 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	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	0.85 280	0.10 127	1.50 253	1.14 509	0.03 295	1.47 319	0.27 406	2.48 185	0.69 183	1.30 321	0.38 248	0.39 202	0.01 13	6.88 479	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

KMStereo	0.85 280	0.10 127	1.50 253	1.14 509	0.03 295	1.47 319	0.27 406	2.48 185	0.69 183	1.30 321	0.38 248	0.39 202	0.01 13	6.88 479	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

RALAANet	0.54 189	0.62 436	1.41 242	0.01 30	0.01 182	0.92 67	0.02 188	2.39 169	1.87 434	1.13 299	0.38 248	0.15 159	0.30 292	1.00 218	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.14 394	0.01 116

RAFT+CT+SA	0.66 221	0.45 379	1.22 209	0.10 317	0.30 468	1.24 221	0.02 188	4.21 389	0.67 161	0.62 212	0.39 251	0.33 193	0.05 131	2.69 276	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 525	0.13 387	0.30 491

tg	0.34 108	0.26 285	0.68 79	0.01 30	0.00 1	1.25 230	0.01 114	1.75 126	0.65 142	0.11 111	0.40 252	0.74 257	0.11 218	0.29 134	0.08 99	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.21 479

EKT-Stereo	0.74 240	0.18 227	1.23 211	0.81 489	4.25 532	1.19 189	0.03 236	2.17 159	0.13 4	0.35 177	0.40 252	0.97 288	0.08 190	2.61 273	0.09 113	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.07 431	0.04 253	0.03 293

psm_up	0.84 278	0.32 319	1.44 248	0.02 119	0.00 1	1.98 402	0.05 284	3.40 303	1.04 295	2.06 402	0.40 252	1.74 341	0.45 328	3.47 300	0.24 221	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

DSFCA	1.30 386	0.14 182	1.82 311	0.01 30	0.03 295	3.74 469	0.86 467	2.71 205	1.23 335	3.09 459	0.41 255	2.93 415	1.49 419	6.12 433	1.35 410	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

raft+_RVC	0.42 138	0.48 393	1.11 174	0.51 457	0.17 412	1.16 175	0.04 262	2.25 161	0.59 84	0.12 113	0.42 256	0.08 122	0.15 244	0.60 193	0.28 251	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.19 472

GwcNet-RSSM	1.02 328	0.69 453	2.70 406	0.22 382	0.02 271	1.42 298	0.05 284	4.02 373	1.01 290	0.90 255	0.42 256	2.89 413	0.26 285	4.43 352	1.17 397	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.13 387	0.05 344

R-Stereo Train	0.44 149	0.09 106	0.94 121	0.02 119	0.00 1	1.24 221	0.09 335	3.65 338	0.11 1	1.87 384	0.42 256	0.06 99	0.01 13	0.25 113	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

RAFT-Stereo	0.44 149	0.09 106	0.94 121	0.02 119	0.00 1	1.24 221	0.09 335	3.65 338	0.11 1	1.87 384	0.42 256	0.06 99	0.01 13	0.25 113	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 278	0.15 196	2.22 363	0.48 448	0.01 182	1.37 275	0.01 114	4.63 431	1.17 327	1.43 345	0.43 260	0.80 270	0.10 208	3.48 301	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

MoCha-V2	0.33 105	0.11 148	0.92 116	0.09 306	0.06 337	0.34 15	0.00 1	2.56 192	0.64 135	0.32 163	0.43 260	0.17 166	0.09 200	0.26 121	0.10 125	0.00 1	0.14 501	0.00 1	0.22 493	0.05 278	0.01 116

DeepPrunerF	2.50 474	0.87 480	14.90 539	0.17 362	0.31 474	1.41 290	0.29 417	5.62 491	9.97 525	1.02 282	0.43 260	2.01 360	1.65 435	6.85 475	3.99 479	0.00 1	0.01 312	0.07 491	0.10 445	0.24 453	0.12 436

GCST	0.81 266	0.64 440	1.41 242	0.44 437	0.01 182	0.91 62	0.08 323	3.75 345	1.04 295	0.12 113	0.44 263	0.27 183	0.35 308	5.12 389	0.38 298	1.19 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

GwcNet-ADL	0.62 209	0.20 247	2.03 338	0.05 236	0.01 182	1.29 244	0.02 188	3.16 262	1.39 369	0.97 267	0.44 263	1.48 320	0.23 276	0.78 205	0.27 243	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 293

ccs_rob	0.65 216	0.17 219	2.09 348	0.00 1	0.01 182	1.22 205	0.00 1	2.77 207	0.73 205	0.75 232	0.44 263	2.32 387	0.64 360	1.76 251	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

PASM	1.58 423	1.05 495	7.51 522	0.56 464	0.09 365	1.37 275	0.28 414	2.85 217	1.44 382	3.91 480	0.44 263	3.02 421	0.64 360	6.38 446	1.59 418	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.03 400	0.26 463	0.15 453

ac_64	1.12 360	0.18 227	1.64 283	0.18 368	0.25 446	1.48 325	0.02 188	4.97 454	1.47 387	0.69 224	0.45 267	4.94 480	0.46 331	4.87 377	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.00 1

PFNet+	0.54 189	0.10 127	1.31 228	0.16 359	0.05 325	1.44 305	0.56 453	1.60 108	0.98 283	1.35 331	0.46 268	0.37 197	0.01 13	2.18 263	0.22 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

Pruner-Stereo	0.53 186	0.10 127	1.02 143	0.89 499	0.10 374	1.57 345	0.36 437	2.06 150	0.63 124	2.23 413	0.46 268	0.25 178	0.01 13	0.45 175	0.37 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

CFNet_pseudo	0.66 221	0.17 219	2.08 347	0.00 1	0.01 182	1.22 205	0.00 1	2.79 209	0.73 205	0.78 240	0.46 268	2.32 387	0.63 357	1.77 252	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

GREAT-IGEV	0.24 77	0.10 127	0.92 116	0.06 254	0.33 479	1.11 149	0.06 308	0.36 12	0.19 27	0.02 14	0.47 271	0.02 7	0.06 158	0.13 55	0.16 172	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.20 485	0.09 349	0.36 500

RCA-Stereo	0.37 123	0.14 182	0.76 87	0.01 30	0.00 1	1.17 179	0.00 1	3.14 255	0.61 103	0.71 227	0.47 271	0.05 84	0.13 237	0.19 77	0.03 6	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 116

PSMNet-RSSM	0.90 303	0.44 375	1.35 236	0.13 334	0.00 1	1.37 275	0.03 236	4.79 446	0.85 265	1.11 297	0.49 273	2.15 372	0.35 308	4.09 334	0.73 369	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.01 116

XX-Stereo	1.04 332	0.20 247	4.94 496	0.85 493	0.04 315	1.25 230	0.00 1	3.37 295	0.45 75	1.22 316	0.50 274	3.70 452	0.02 44	3.91 325	0.05 31	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.20 485	0.03 216	0.02 231

Occ-G	0.24 77	0.10 127	0.59 67	0.01 30	0.01 182	0.80 46	0.04 262	0.62 38	0.15 11	0.01 5	0.51 275	1.34 315	0.04 113	0.09 26	0.21 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.15 406	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 129	0.07 71	0.81 92	0.07 280	0.02 271	1.34 264	0.05 284	3.15 257	0.31 58	0.94 262	0.52 276	0.26 181	0.01 13	0.19 77	0.07 85	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

MM-Stereo_test3	0.43 145	0.33 326	0.92 116	0.75 484	0.04 315	0.96 77	0.05 284	3.11 251	0.79 242	0.12 113	0.53 277	0.26 181	0.06 158	0.26 121	0.13 143	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.28 477	0.01 116

DN-CSS_ROB	0.77 251	0.90 484	2.01 334	0.85 493	0.00 1	1.47 319	0.01 114	2.92 223	0.93 276	0.12 113	0.53 277	0.44 208	0.16 248	4.33 342	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 484	0.01 116

gcap-zeroshot	0.70 235	0.26 285	1.98 330	0.19 376	0.27 454	1.43 301	0.02 188	4.23 393	0.82 255	0.75 232	0.54 279	2.19 380	0.03 83	0.63 198	0.25 229	0.00 1	0.11 484	0.00 1	0.20 485	0.00 1	0.01 116

SQANet	2.28 470	1.25 506	2.39 382	4.17 532	2.91 527	2.60 432	0.24 397	4.17 386	0.83 258	2.42 434	0.57 280	1.59 328	0.88 385	3.30 291	0.68 365	7.35 538	0.12 492	0.47 518	0.02 391	6.56 531	3.00 534

ARAFT	1.12 360	0.82 476	4.11 473	0.04 212	0.00 1	1.64 374	0.03 236	4.85 449	1.69 419	2.78 447	0.57 280	0.47 213	0.11 218	4.81 375	0.24 221	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.05 344

test_sample8	3.62 499	0.41 358	2.03 338	0.02 119	0.01 182	2.14 409	0.01 114	4.38 408	1.04 295	6.51 503	0.58 282	14.04 526	6.94 521	5.58 417	8.70 516	0.53 519	16.52 560	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 231

mmm	0.52 180	0.04 10	1.14 182	0.61 471	0.00 1	1.14 164	0.00 1	3.45 312	0.75 215	1.24 318	0.58 282	0.20 172	0.18 256	0.93 212	0.08 99	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

GMStereo_Zeroshot	0.63 211	0.14 182	1.54 262	0.75 484	0.00 1	1.26 234	0.01 114	1.85 134	0.31 58	1.44 348	0.58 282	1.76 344	0.19 262	2.55 267	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

iinet-f	1.68 440	0.61 434	11.37 534	0.29 408	0.03 295	4.39 482	0.04 262	3.18 266	1.10 311	1.16 304	0.58 282	2.96 418	2.76 469	2.13 261	2.46 458	0.00 1	0.02 380	0.02 477	0.00 1	0.46 504	0.01 116

Wz-Net-TNSev	3.91 503	5.20 542	20.57 543	0.15 352	0.01 182	7.14 512	3.57 513	6.70 516	3.57 489	1.74 372	0.58 282	7.39 504	4.33 499	8.86 518	7.99 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.24 453	0.16 456

NF-Stereo	0.82 268	0.10 127	1.12 176	1.19 513	0.01 182	1.52 335	0.29 417	2.67 203	0.66 151	1.20 310	0.58 282	0.24 174	0.01 13	6.38 446	0.32 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

OCTAStereo	0.82 268	0.10 127	1.15 186	1.19 513	0.01 182	1.53 338	0.29 417	2.66 199	0.66 151	1.20 310	0.58 282	0.25 178	0.01 13	6.38 446	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

RE-Stereo	0.82 268	0.10 127	1.15 186	1.19 513	0.01 182	1.52 335	0.29 417	2.66 199	0.66 151	1.20 310	0.58 282	0.24 174	0.01 13	6.38 446	0.32 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

TVStereo	0.82 268	0.10 127	1.15 186	1.19 513	0.01 182	1.52 335	0.29 417	2.66 199	0.66 151	1.20 310	0.58 282	0.24 174	0.01 13	6.38 446	0.32 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

cf-r	0.98 317	0.51 405	2.04 342	0.25 393	0.01 182	1.40 285	0.03 236	4.47 418	1.65 416	0.95 263	0.58 282	2.63 396	0.24 278	4.19 336	0.58 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 323

xyz-stereo-finetune2	0.61 202	0.19 235	0.84 98	0.06 254	0.00 1	1.28 239	0.04 262	1.89 138	0.69 183	0.10 95	0.59 292	0.07 115	0.67 372	5.30 398	0.47 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

HH	0.88 295	0.37 338	1.93 317	0.25 393	0.10 374	0.62 39	0.00 1	3.79 351	0.18 24	0.33 165	0.59 292	3.94 456	0.81 381	4.44 353	0.09 113	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

HanStereo	0.88 295	0.37 338	1.93 317	0.25 393	0.10 374	0.62 39	0.00 1	3.79 351	0.18 24	0.33 165	0.59 292	3.94 456	0.81 381	4.44 353	0.09 113	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 417	0.68 449	4.62 491	0.01 30	0.00 1	5.13 495	0.30 424	4.64 432	1.23 335	2.39 433	0.59 292	2.12 370	2.00 451	4.94 380	2.19 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

PSMNet-ADL	0.77 251	0.08 91	0.90 110	0.07 280	0.01 182	2.01 403	0.02 188	2.55 191	1.11 313	0.33 165	0.59 292	2.15 372	0.69 374	4.07 330	0.85 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

LALA_ROB	1.33 392	0.59 428	1.74 301	0.02 119	0.06 337	3.25 452	0.50 451	3.45 312	1.39 369	3.70 474	0.59 292	4.59 473	0.25 282	3.58 305	2.79 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 231

NINENet	1.03 330	0.22 265	1.30 226	0.10 317	0.01 182	5.85 501	0.03 236	4.41 413	1.25 341	1.55 361	0.60 298	2.39 391	0.06 158	2.72 278	0.05 31	0.00 1	0.01 312	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.00 1

StereoDRNet	1.48 409	0.75 459	4.58 490	0.05 236	0.10 374	2.49 427	1.10 478	4.62 428	1.47 387	3.38 469	0.62 299	2.29 383	0.65 365	4.52 361	2.89 469	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.01 368	0.05 278	0.07 393

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 354	0.35 330	4.53 488	0.18 368	0.37 480	0.79 45	0.00 1	5.71 496	0.74 212	0.40 189	0.64 300	4.47 469	1.41 416	1.42 237	0.30 263	0.00 1	0.11 484	0.00 1	0.28 513	0.17 416	0.14 450

MyStereo8	0.85 280	0.52 406	3.20 433	0.20 377	0.00 1	1.47 319	0.01 114	3.53 325	1.91 437	1.34 325	0.65 301	1.22 308	0.31 296	0.57 189	1.38 413	0.00 1	0.14 501	0.00 1	0.06 427	0.09 349	0.30 491

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 428	0.45 379	2.21 356	1.53 519	0.18 416	4.33 480	0.41 441	3.37 295	1.40 373	0.54 207	0.65 301	3.10 427	0.11 218	4.93 379	0.60 356	4.57 532	0.51 525	0.00 1	0.00 1	1.37 522	2.39 531

coex_refinement	1.13 362	0.54 413	1.58 274	0.12 327	0.02 271	1.51 330	0.06 308	4.01 372	1.51 397	2.61 442	0.66 303	4.40 466	0.48 334	3.67 306	1.30 408	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 293

test_sample4	0.86 284	0.16 208	2.28 374	0.50 453	0.01 182	1.42 298	0.01 114	4.65 433	1.27 348	1.52 352	0.66 303	0.69 246	0.08 190	3.50 302	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

tt1	0.88 295	0.27 289	1.25 213	0.08 295	0.00 1	3.36 458	0.02 188	3.03 237	6.40 512	0.33 165	0.66 303	0.05 84	0.40 320	1.59 244	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 293

BUS	0.97 314	0.10 127	0.96 126	0.01 30	0.00 1	5.85 501	0.03 236	5.40 478	0.93 276	2.26 419	0.66 303	2.39 391	0.06 158	0.61 194	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 272	0.10 127	0.96 126	0.01 30	0.00 1	3.32 455	0.21 385	5.40 478	0.93 276	2.26 419	0.66 303	1.81 349	0.10 208	0.61 194	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

hknet	1.08 342	0.13 169	2.07 345	0.01 30	0.00 1	3.32 455	0.21 385	5.40 478	0.92 272	2.26 419	0.66 303	3.43 443	0.05 131	2.81 279	0.27 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

test-1	0.52 180	0.25 281	0.94 121	0.03 178	0.22 434	1.20 198	0.08 323	4.03 375	0.25 52	0.70 225	0.66 303	0.71 253	0.03 83	0.30 139	0.43 311	0.00 1	0.18 510	0.00 1	0.07 431	0.01 64	0.25 487

ACVNet	0.57 195	0.21 255	1.34 233	0.09 306	0.00 1	1.36 270	0.22 391	2.40 170	1.05 301	0.63 216	0.66 303	1.94 356	0.26 285	0.31 140	0.79 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

acv_ft	0.79 260	0.21 255	1.28 218	0.01 30	1.08 511	1.68 381	0.01 114	3.75 345	1.05 301	1.31 324	0.66 303	1.94 356	0.46 331	0.31 140	1.68 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

CoDeX	0.94 309	0.34 328	2.09 348	0.05 236	0.20 427	1.49 326	0.20 383	5.89 499	1.57 407	0.66 220	0.67 312	1.05 295	0.32 301	3.82 320	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 354	0.42 364	1.72 299	0.28 406	0.01 182	1.37 275	0.11 346	6.25 508	0.84 261	1.05 290	0.67 312	1.61 332	0.79 379	6.11 432	0.63 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 323

MyStereo06	0.80 264	0.19 235	2.53 394	0.02 119	0.00 1	1.51 330	0.01 114	4.61 427	0.24 49	0.89 253	0.69 314	3.14 430	1.18 402	0.58 192	0.33 274	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

ACVNet-DCA	0.61 202	0.27 289	1.28 218	0.13 334	0.00 1	3.44 460	0.01 114	3.15 257	0.68 169	0.33 165	0.69 314	0.04 56	0.61 351	1.43 238	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.03 400	0.01 64	0.01 116

xx1	0.95 311	0.27 289	1.28 218	0.13 334	0.00 1	3.44 460	0.01 114	3.18 266	7.23 521	0.33 165	0.69 314	0.73 255	0.12 230	1.43 238	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

1test111	0.69 232	0.27 289	1.28 218	0.13 334	0.00 1	3.44 460	0.01 114	3.15 257	0.68 169	0.33 165	0.69 314	0.04 56	0.61 351	2.95 283	0.07 85	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.03 400	0.01 64	0.01 116

cc1	0.94 309	0.27 289	1.28 218	0.13 334	0.00 1	3.44 460	0.01 114	3.18 266	7.23 521	0.33 165	0.69 314	0.04 56	0.61 351	1.43 238	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.03 400	0.09 349	0.04 323

CFNet	1.08 342	0.62 436	2.26 370	0.26 399	0.03 295	1.40 285	0.04 262	4.45 417	2.09 447	0.48 202	0.69 314	1.31 313	0.24 278	6.63 460	0.83 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.04 323

CRFU-Net	1.32 391	0.27 289	2.46 389	1.17 512	0.03 295	4.08 473	0.05 284	5.61 488	0.67 161	1.53 354	0.70 320	3.47 445	2.62 467	3.24 290	0.24 221	0.01 442	0.01 312	0.11 502	0.00 1	0.13 387	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 240	0.20 247	3.00 420	0.26 399	0.02 271	1.10 144	0.05 284	3.72 343	0.19 27	0.88 251	0.71 321	2.84 409	0.63 357	0.53 184	0.33 274	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.16 466	0.04 253	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 221	0.35 330	1.20 205	0.02 119	0.30 468	1.53 338	0.01 114	3.42 307	0.67 161	1.12 298	0.73 322	1.26 311	0.20 268	1.84 254	0.46 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 425	0.23 273	3.72 458	0.18 368	0.13 390	3.34 457	0.19 381	5.93 502	2.01 445	4.14 483	0.76 323	2.12 370	1.78 440	5.22 394	2.62 466	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.03 216	0.01 116

HBP-ISP	1.45 405	0.75 459	3.02 421	0.30 410	0.10 374	4.28 479	1.49 487	4.68 434	1.29 353	3.43 470	0.78 324	0.93 281	1.01 391	6.48 453	0.36 294	0.04 475	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.03 293

SFCPSM	0.81 266	0.11 148	2.53 394	0.01 30	0.07 347	2.45 425	0.18 375	4.99 456	1.18 328	0.77 237	0.78 324	0.69 246	0.31 296	1.72 250	0.20 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 417	0.06 298	0.01 116

SACVNet	0.96 312	0.36 334	1.49 252	0.05 236	0.00 1	1.62 370	0.28 414	3.86 363	1.28 352	1.79 380	0.80 326	1.59 328	0.07 175	5.29 397	0.48 329	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 116

DDVS	0.92 307	0.16 208	1.39 240	0.21 378	0.27 454	3.17 449	0.26 402	2.56 192	0.62 116	0.70 225	0.81 327	2.17 378	0.45 328	5.26 395	0.29 255	0.00 1	0.01 312	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.02 231

IRAFT_RVC	1.02 328	0.20 247	1.58 274	1.39 517	0.26 449	1.33 262	0.32 429	2.52 188	0.66 151	1.58 363	0.81 327	1.16 305	1.58 431	6.51 454	0.43 311	0.00 1	0.12 492	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 293

AE-Stereo	0.47 162	0.11 148	1.03 154	0.04 212	0.09 365	1.11 149	0.03 236	4.16 384	0.34 63	0.35 177	0.82 329	0.15 159	0.16 248	0.45 175	0.05 31	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.26 506	0.09 349	0.05 344

AAGNet	1.54 417	0.07 71	0.88 105	1.04 505	0.27 454	1.47 319	0.66 459	1.57 106	0.61 103	1.68 369	0.82 329	1.62 334	2.29 456	6.18 434	11.63 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

DisPM	0.86 284	0.09 106	1.10 172	0.76 487	0.02 271	1.51 330	0.57 455	1.75 126	0.70 195	2.43 436	0.83 331	0.38 201	0.01 13	6.89 482	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

CSP-Net	1.01 326	0.52 406	0.92 116	0.01 30	0.00 1	2.83 444	0.05 284	4.99 456	0.69 183	0.91 258	0.85 332	1.82 351	0.23 276	6.04 429	0.29 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.01 116

DeepStereo_RVC	0.52 180	0.08 91	1.37 238	0.06 254	0.06 337	1.34 264	0.41 441	1.43 84	0.68 169	1.03 287	0.85 332	0.49 217	1.56 427	0.79 206	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 443

ssnet_v2	1.14 365	0.28 300	1.77 304	0.03 178	0.00 1	2.07 406	0.37 438	5.20 466	1.87 434	2.00 396	0.87 334	3.09 426	0.55 342	1.31 232	3.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.12 436

DPSNet	3.38 495	0.60 430	9.55 528	0.61 471	0.46 488	5.10 494	1.44 486	11.17 534	3.92 496	2.57 439	0.88 335	5.90 491	9.68 533	7.63 507	7.25 508	0.08 491	0.16 507	0.01 452	0.07 431	0.34 488	0.17 461

GCAP-BAT	0.37 123	0.13 169	1.16 191	0.10 317	0.12 384	1.59 356	0.04 262	0.67 42	0.43 73	0.84 247	0.89 336	0.39 202	0.07 175	0.27 129	0.49 331	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.19 480	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.86 284	0.16 208	2.25 366	0.49 450	0.01 182	1.41 290	0.01 114	4.55 422	1.27 348	1.35 331	0.89 336	0.58 226	0.11 218	3.75 313	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

111	0.79 260	0.70 457	2.21 356	0.01 30	0.01 182	1.19 189	0.16 367	3.78 350	1.98 442	1.22 316	0.91 338	2.01 360	0.32 301	0.32 146	0.64 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.17 461

DISCO	1.93 456	0.18 227	2.44 385	0.67 479	0.53 493	5.25 496	0.00 1	5.43 482	1.56 406	2.09 404	0.91 338	6.48 496	0.89 386	8.55 517	3.60 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 116

CASS	0.56 193	0.13 169	1.40 241	0.03 178	0.01 182	1.65 378	0.04 262	3.03 237	0.63 124	1.96 392	0.93 340	0.28 185	0.36 310	0.52 182	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 342	0.49 398	1.43 246	0.27 404	0.00 1	1.56 344	2.12 496	3.10 249	1.75 423	1.36 336	0.93 340	1.06 297	0.49 335	6.21 436	0.70 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.02 231

IER	0.75 245	0.12 159	1.93 317	0.01 30	0.00 1	2.31 420	0.02 188	2.96 227	0.98 283	1.30 321	0.96 342	1.40 318	1.19 403	1.31 232	0.45 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

SA	0.83 272	0.41 358	1.17 194	0.00 1	0.20 427	1.28 239	0.01 114	3.98 370	1.86 432	0.41 191	0.96 342	0.27 183	1.33 414	4.07 330	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 474	0.14 394	0.01 116

GANet-ADL	0.52 180	0.09 106	1.43 246	0.13 334	0.02 271	1.43 301	0.02 188	3.22 277	0.59 84	0.34 176	0.98 344	1.09 301	0.19 262	0.40 164	0.34 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 116

FACV-RUCA	0.49 170	0.10 127	1.30 226	0.06 254	0.12 384	1.14 164	0.07 316	3.57 329	0.92 272	0.18 145	0.99 345	0.19 169	0.31 296	0.25 113	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.02 391	0.24 453	0.12 436

IPLG	0.86 284	0.41 358	2.31 376	0.06 254	0.06 337	1.36 270	0.11 346	3.17 264	0.83 258	0.62 212	1.00 346	0.46 210	0.61 351	5.57 416	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.01 116

XPNet_ROB	1.17 371	0.41 358	1.68 293	0.04 212	0.01 182	1.65 378	0.17 370	3.46 315	1.39 369	3.89 479	1.01 347	1.60 330	0.53 339	4.35 344	3.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

XX-TBD	0.28 87	0.39 350	0.97 132	0.05 236	0.00 1	1.09 139	0.00 1	0.71 46	0.54 79	0.44 194	1.04 348	0.06 99	0.06 158	0.19 77	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 413	0.31 315	4.00 466	0.09 306	0.00 1	4.64 488	0.08 323	4.41 413	1.21 333	1.25 319	1.05 349	2.90 414	0.93 389	6.70 466	2.48 459	0.01 442	0.00 1	0.07 491	0.00 1	0.27 468	0.05 344

SST-Stereo	1.04 332	0.05 23	1.16 191	0.72 482	0.23 439	1.70 385	0.58 456	1.92 139	1.46 385	1.19 308	1.09 350	1.60 330	1.93 448	6.92 486	0.21 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

iResNet	1.00 325	0.45 379	3.08 425	0.86 497	0.01 182	1.97 401	0.01 114	3.67 341	1.49 393	1.77 378	1.09 350	0.35 195	0.13 237	3.83 321	1.27 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 116

PAM	1.34 393	0.13 169	2.83 412	0.30 410	0.31 474	2.21 414	0.30 424	5.05 461	0.23 44	0.82 246	1.11 352	9.08 512	2.34 459	0.90 211	0.44 314	0.00 1	0.13 497	0.00 1	0.31 518	0.03 216	0.28 489

hitnet-ft	1.09 350	0.39 350	1.45 249	0.04 212	0.00 1	1.34 264	0.22 391	3.34 294	2.25 462	1.48 350	1.11 352	4.17 459	0.37 312	4.73 372	0.79 374	0.01 442	0.00 1	0.03 482	0.00 1	0.09 349	0.01 116

test_sample6	0.89 302	0.17 219	2.23 365	0.48 448	0.01 182	1.43 301	0.01 114	4.49 419	1.40 373	1.43 345	1.12 354	0.64 238	0.14 241	3.86 322	0.42 309	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

DualNet	0.88 295	0.16 208	2.25 366	0.49 450	0.01 182	1.41 290	0.01 114	4.55 422	1.27 348	1.43 345	1.12 354	0.58 226	0.11 218	3.75 313	0.38 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

CFNet_ucs	0.77 251	0.20 247	2.22 363	0.01 30	0.01 182	1.32 256	0.00 1	3.30 288	1.31 358	1.15 301	1.14 356	2.19 380	0.42 322	2.04 259	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

RAFT_R40	0.99 324	0.05 23	1.26 214	0.71 481	0.20 427	1.65 378	0.67 460	1.94 142	0.61 103	1.05 290	1.15 357	1.80 348	1.47 418	6.91 484	0.31 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

iResNetv2_ROB	1.08 342	1.12 499	4.68 492	1.09 508	0.00 1	1.38 281	0.05 284	3.83 358	1.11 313	0.80 244	1.15 357	1.02 293	0.12 230	4.52 361	0.45 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.03 293

OMP-Stereo	1.20 376	0.54 413	0.96 126	2.39 524	0.29 466	1.58 349	0.33 432	2.01 148	0.68 169	2.68 445	1.16 359	3.10 427	0.18 256	7.40 502	0.56 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 116

PA-Net	1.31 390	0.59 428	3.65 454	0.06 254	0.15 402	1.44 305	0.54 452	4.08 377	2.71 478	0.78 240	1.16 359	2.32 387	0.64 360	5.96 426	1.92 438	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.06 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 305	1.43 512	2.72 410	0.06 254	0.16 408	1.16 175	0.00 1	2.26 162	0.77 232	1.02 282	1.17 361	0.25 178	0.04 113	5.17 390	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.02 231

delet	1.14 365	0.32 319	1.56 271	0.03 178	0.17 412	2.86 446	1.03 475	4.25 394	2.14 454	1.03 287	1.17 361	1.64 338	0.92 388	4.35 344	1.27 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

ETE_ROB	1.16 370	0.52 406	1.71 298	0.01 30	0.02 271	1.79 393	0.22 391	4.10 380	1.32 360	4.68 492	1.18 363	2.81 407	0.08 190	3.56 304	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 375

iResNet_ROB	1.05 340	0.76 463	2.06 344	0.07 280	0.00 1	1.35 268	0.03 236	6.80 519	2.57 476	0.79 242	1.20 364	0.94 284	0.12 230	3.81 318	0.41 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 116

CVANet_RVC	1.10 354	0.39 350	1.69 295	0.28 406	0.00 1	1.45 311	0.48 447	3.26 280	1.64 415	2.93 450	1.22 365	1.51 321	0.37 312	6.09 431	0.50 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.01 116

anonymity	0.74 240	0.15 196	1.17 194	0.16 359	0.27 454	0.71 42	0.01 114	4.70 435	1.78 425	1.15 301	1.23 366	0.31 188	1.65 435	0.54 186	0.53 340	0.02 464	0.02 380	0.00 1	0.27 509	0.02 159	0.06 375

PFNet	1.06 341	0.19 235	2.95 417	1.16 511	0.56 496	1.58 349	0.25 398	1.50 96	0.60 93	2.38 432	1.23 366	0.63 236	0.30 292	6.85 475	0.43 311	0.16 502	0.01 312	0.00 1	0.07 431	0.18 424	0.18 467

Wz-Net-MNSev	1.85 451	1.19 503	5.61 507	0.01 30	0.00 1	4.74 489	2.16 498	4.93 453	1.48 391	3.77 476	1.24 368	1.77 346	2.56 464	4.94 380	2.61 465	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 116

TANstereo	0.30 97	0.28 300	0.86 101	0.03 178	0.01 182	1.14 164	0.00 1	0.53 24	0.44 74	1.06 293	1.24 368	0.06 99	0.05 131	0.25 113	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 272	0.12 159	1.18 197	0.02 119	0.01 182	1.31 255	0.00 1	3.33 291	1.07 306	1.92 388	1.24 368	2.48 393	0.18 256	1.86 255	1.67 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.05 344
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 92	0.19 235	0.83 97	0.05 236	0.00 1	1.19 189	0.00 1	0.66 41	0.99 287	0.25 155	1.26 371	0.05 84	0.07 175	0.20 89	0.09 113	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	1.53 415	0.31 315	1.97 328	0.09 306	3.20 528	1.69 383	0.06 308	3.27 286	2.12 449	0.77 237	1.29 372	5.32 489	1.69 438	6.60 457	2.17 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

CC-Net-ROB	1.86 452	0.64 440	2.55 396	1.42 518	0.19 423	3.38 459	0.04 262	4.41 413	2.45 470	0.90 255	1.31 373	0.98 289	0.18 256	6.60 457	0.53 340	1.14 525	1.60 538	7.16 535	0.00 1	1.33 521	0.32 496

SuperB	3.70 501	1.77 519	15.73 540	0.31 414	0.05 325	4.37 481	1.67 490	3.58 332	11.57 526	2.36 429	1.32 374	2.03 363	1.91 447	6.95 487	9.01 518	0.05 481	0.03 410	0.10 501	0.08 436	11.00 547	0.10 420

HSM	1.36 396	0.40 355	1.07 165	0.01 30	0.30 468	1.73 388	0.03 236	5.89 499	1.22 334	1.83 382	1.36 375	4.78 477	1.30 413	6.61 459	0.57 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

GASNet	1.43 403	1.53 514	4.54 489	0.31 414	0.02 271	1.49 326	0.20 383	3.86 363	1.95 439	0.75 232	1.37 376	2.11 368	1.57 430	5.82 425	2.60 464	0.00 1	0.05 438	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.10 420

PSMNet-RUCA	0.66 221	0.48 393	1.68 293	0.01 30	0.02 271	2.02 404	0.25 398	3.93 368	1.50 395	0.37 185	1.38 377	0.11 141	0.12 230	0.64 199	0.31 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

s12784h	0.56 193	0.14 182	1.22 209	0.02 119	0.00 1	1.14 164	0.03 236	3.43 309	1.47 387	1.02 282	1.41 378	0.05 84	0.02 44	1.08 221	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

psmg	0.83 272	0.10 127	0.96 126	0.01 30	0.00 1	3.28 453	0.27 406	4.83 448	0.93 276	1.92 388	1.46 379	1.81 349	0.10 208	0.61 194	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.01 64	0.00 1

AIO-test2	0.76 249	0.80 469	1.47 251	0.12 327	0.15 402	1.22 205	0.01 114	3.17 264	0.73 205	0.36 184	1.50 380	0.16 164	0.05 131	2.37 264	0.16 172	2.85 530	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.07 393

DANet	1.74 444	0.22 265	3.06 423	0.75 484	0.44 485	2.46 426	0.35 436	3.40 303	1.41 376	4.22 484	1.56 381	5.03 482	0.56 343	6.29 441	5.00 492	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.08 406
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 381	0.52 406	3.40 444	0.11 326	0.05 325	1.45 311	0.01 114	3.73 344	1.68 418	1.34 325	1.59 382	3.15 431	1.12 400	5.56 413	1.14 396	0.00 1	0.02 380	0.03 482	0.12 454	0.05 278	0.03 293

RAFT_CTSACE	0.68 230	0.52 406	1.74 301	0.50 453	0.05 325	1.16 175	0.00 1	2.68 204	0.66 151	0.68 223	1.60 383	1.76 344	0.80 380	0.94 214	0.13 143	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 238	0.13 169	1.56 271	0.02 119	0.14 396	1.34 264	0.04 262	3.00 231	0.23 44	0.67 221	1.64 384	0.89 275	0.00 1	4.55 364	0.10 125	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.21 491	0.03 216	0.01 116

FINET	1.36 396	0.46 383	4.05 469	0.22 382	0.73 502	1.03 85	0.00 1	3.57 329	5.71 509	1.59 364	1.64 384	0.49 217	0.19 262	5.53 409	1.90 435	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 293

GwcNet	1.67 436	0.81 473	5.52 504	0.23 388	1.21 512	4.21 477	0.62 458	3.71 342	1.57 407	1.01 281	1.65 386	3.99 458	0.52 338	5.46 406	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.35 491	0.13 443

1111x	1.53 415	0.06 44	1.77 304	0.27 404	0.00 1	2.12 408	0.01 114	5.63 492	1.65 416	1.53 354	1.67 387	0.92 276	0.64 360	6.18 434	8.17 513	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

TestStereo1	0.77 251	0.46 383	1.12 176	0.15 352	0.19 423	1.29 244	0.01 114	3.33 291	1.55 401	0.45 197	1.67 387	0.13 150	1.23 405	3.39 295	0.27 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

SA-5K	0.77 251	0.46 383	1.12 176	0.15 352	0.19 423	1.29 244	0.01 114	3.33 291	1.55 401	0.45 197	1.67 387	0.13 150	1.23 405	3.39 295	0.27 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

ADCRef	2.29 471	0.65 444	5.67 508	0.10 317	0.09 365	4.81 490	0.76 465	4.75 441	1.37 366	2.88 449	1.67 387	1.62 334	2.30 457	3.77 317	14.93 535	0.02 464	0.00 1	0.01 452	0.10 445	0.20 444	0.11 428

PDISCO_ROB	2.21 468	0.78 466	3.43 446	0.96 501	2.04 524	7.04 511	0.09 335	7.36 523	5.72 510	1.21 315	1.67 387	3.16 432	1.28 411	7.52 505	1.37 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 488	0.13 443

ISRNet	0.88 295	0.19 235	2.71 408	0.05 236	0.00 1	1.17 179	0.03 236	2.96 227	0.80 249	2.17 408	1.70 392	2.59 395	0.20 268	2.58 268	0.46 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

NaN_ROB	2.02 462	0.58 426	2.65 403	0.29 408	0.28 464	3.19 450	5.19 533	3.84 359	2.55 475	5.31 498	1.73 393	2.30 384	1.96 449	6.78 472	3.09 473	0.01 442	0.06 447	0.03 482	0.10 445	0.10 365	0.37 501

CBMV	1.56 419	0.24 277	1.92 316	0.31 414	0.03 295	2.90 447	4.33 523	3.79 351	1.81 426	4.98 495	1.73 393	2.70 402	1.68 437	3.81 318	0.92 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.08 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 354	0.69 453	1.95 322	0.50 453	0.01 182	2.73 437	0.09 335	6.20 507	0.64 135	2.37 430	1.76 395	0.13 150	1.59 433	2.94 282	0.23 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 384	0.22 265	1.35 236	0.64 475	0.16 408	2.56 430	0.00 1	4.14 383	2.37 466	2.29 424	1.76 395	2.84 409	0.02 44	6.80 474	0.45 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428

Ntro	3.24 488	1.34 508	2.83 412	7.27 536	4.43 533	6.22 506	0.74 464	4.73 437	1.48 391	0.39 188	1.77 397	2.70 402	1.28 411	4.59 368	1.25 403	8.06 541	0.28 519	2.12 533	0.05 417	8.11 536	5.16 540

H2IRNET	0.47 162	0.22 265	1.27 216	0.15 352	0.01 182	1.18 186	0.01 114	1.65 113	0.48 76	0.02 14	1.80 398	0.46 210	0.04 113	1.62 247	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.16 411	0.02 231

RAFT + AFF	1.63 428	1.13 500	2.62 401	0.04 212	0.80 503	2.29 419	1.03 475	5.54 487	2.06 446	1.77 378	1.81 399	1.22 308	3.65 492	6.23 438	1.57 417	0.01 442	0.35 523	0.00 1	0.01 368	0.33 485	0.12 436

MLCV	1.01 326	0.53 411	2.17 353	0.03 178	0.00 1	1.60 360	0.03 236	2.90 221	1.30 356	2.60 441	1.85 400	1.00 291	0.40 320	4.88 378	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 116

AASNet	0.86 284	0.53 411	1.96 326	0.04 212	0.00 1	1.70 385	0.05 284	5.13 465	1.84 428	0.93 261	1.88 401	0.96 285	0.19 262	0.67 200	0.91 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.09 412

xxxx	1.78 448	0.07 71	1.02 143	0.00 1	0.01 182	1.44 305	0.00 1	5.81 498	1.53 399	1.37 338	1.91 402	1.08 299	0.05 131	4.37 347	16.98 540	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

PSM-AAD	1.15 368	0.04 10	0.88 105	0.10 317	0.27 454	1.32 256	3.25 510	2.41 177	0.64 135	2.93 450	1.92 403	0.15 159	5.39 514	3.42 297	0.19 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 344

XQC	2.57 476	1.20 504	6.33 518	0.18 368	0.01 182	3.84 470	0.33 432	5.24 468	3.83 495	4.43 487	1.94 404	4.58 472	3.19 481	7.19 497	8.67 515	0.00 1	0.03 410	0.00 1	0.03 400	0.27 468	0.19 472

AFF-stereo	0.65 216	0.46 383	0.82 94	0.37 431	0.00 1	1.19 189	0.00 1	3.04 241	1.42 377	0.72 229	1.95 405	1.16 305	0.26 285	0.97 216	0.31 266	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.02 231

ADCPNet	3.63 500	0.82 476	13.20 537	0.08 295	0.43 484	7.02 510	2.23 500	4.77 443	2.41 467	4.31 486	1.96 406	7.57 505	5.16 509	6.45 452	13.80 532	0.02 464	0.75 530	0.04 485	0.90 538	0.16 411	0.53 506

HART	0.44 149	0.24 277	1.41 242	0.01 30	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 222	0.61 103	0.26 156	1.98 407	0.35 195	0.03 83	0.20 89	0.14 154	0.00 1	0.11 484	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.05 344

pcwnet_v2	1.29 384	0.17 219	5.98 511	0.10 317	0.01 182	1.76 389	0.02 188	5.08 464	2.90 481	1.54 360	1.98 407	2.03 363	0.81 381	3.01 285	0.28 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.03 216	0.03 293

iRaft-Stereo_5w	1.08 342	0.56 421	2.70 406	0.02 119	0.02 271	1.20 198	0.01 114	3.18 266	0.63 124	0.14 126	2.00 409	1.62 334	1.54 425	6.69 465	1.01 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 116

DLCB_ROB	1.17 371	0.22 265	1.28 218	0.08 295	0.00 1	1.51 330	0.23 395	3.39 301	1.52 398	3.43 470	2.00 409	3.40 441	0.31 296	4.29 340	1.82 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 405	0.13 169	2.69 405	0.26 399	0.30 468	2.15 412	0.29 417	4.92 452	0.22 41	0.84 247	2.02 411	9.57 515	3.27 485	0.97 216	0.56 347	0.00 1	0.12 492	0.00 1	0.31 518	0.04 253	0.27 488

ffm	1.04 332	0.05 23	1.65 284	0.34 424	0.01 182	1.58 349	0.02 188	3.03 237	6.40 512	1.39 340	2.07 412	2.15 372	0.34 303	1.59 244	0.05 31	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 293

ff1	1.65 431	0.05 23	1.65 284	0.34 424	0.01 182	1.58 349	0.02 188	3.03 237	6.40 512	1.39 340	2.07 412	2.15 372	0.34 303	6.68 462	7.08 504	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 293

mmx	1.56 419	0.05 23	1.65 284	0.34 424	0.01 182	1.58 349	0.02 188	5.51 485	2.25 462	1.39 340	2.07 412	2.15 372	0.34 303	6.68 462	7.08 504	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

xxx	1.56 419	0.05 23	1.65 284	0.34 424	0.01 182	1.58 349	0.02 188	5.51 485	2.25 462	1.39 340	2.07 412	2.15 372	0.34 303	6.68 462	7.08 504	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

ttt	1.35 395	0.05 23	1.09 170	0.46 443	0.01 182	1.61 364	0.00 1	5.61 488	1.97 440	1.75 373	2.10 416	1.40 318	0.11 218	4.81 375	6.07 500	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

222	2.69 478	0.09 106	1.03 154	0.00 1	0.00 1	1.54 342	0.00 1	5.61 488	1.55 401	1.51 351	2.10 416	0.53 222	0.07 175	4.54 363	35.09 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

Wz-Net-SNSev	2.53 475	2.49 529	10.66 532	0.39 433	0.01 182	2.73 437	0.40 439	5.02 459	1.50 395	2.15 406	2.12 418	6.48 496	1.11 397	9.47 524	5.84 499	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.06 375

Syn2CoEx	1.66 432	1.17 501	4.29 479	0.04 212	0.00 1	1.44 305	0.56 453	5.33 476	1.98 442	2.01 399	2.12 418	2.08 365	2.81 471	6.55 455	2.42 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.06 375

SMFormer	1.04 332	0.16 208	1.55 264	0.33 418	0.01 182	1.03 85	0.00 1	5.24 468	2.12 449	1.53 354	2.16 420	0.92 276	0.02 44	4.46 355	1.24 401	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

tta	1.04 332	0.16 208	1.55 264	0.33 418	0.01 182	1.03 85	0.00 1	5.24 468	2.12 449	1.53 354	2.16 420	0.92 276	0.02 44	4.46 355	1.24 401	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 116

qqq1	0.98 317	0.16 208	1.55 264	0.33 418	0.01 182	1.03 85	0.00 1	5.24 468	2.12 449	1.53 354	2.16 420	0.92 276	0.02 44	4.46 355	0.07 85	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 116

fff1	0.98 317	0.16 208	1.55 264	0.33 418	0.01 182	1.03 85	0.00 1	5.24 468	2.12 449	1.53 354	2.16 420	0.92 276	0.02 44	4.46 355	0.07 85	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 116

test_xeample	1.79 449	0.08 91	1.03 154	0.02 119	0.00 1	1.44 305	0.00 1	5.48 483	1.84 428	1.65 367	2.17 424	0.37 197	0.06 158	4.00 329	17.67 542	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

ADLNet	1.20 376	0.29 310	1.98 330	0.00 1	0.02 271	2.20 413	0.11 346	4.39 411	2.52 473	2.19 411	2.20 425	2.66 397	0.70 375	3.42 297	1.25 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 323

anonymousa	0.79 260	0.26 285	1.91 315	0.03 178	0.29 466	1.46 318	0.02 188	3.76 347	0.97 281	0.72 229	2.25 426	3.21 435	0.56 343	0.15 58	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.02 231

IIG-Stereo	1.30 386	0.48 393	1.04 158	2.41 525	0.05 325	1.61 364	0.14 359	2.59 194	0.68 169	2.97 455	2.28 427	3.08 425	0.57 345	7.41 503	0.65 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 408	0.31 315	3.22 437	0.66 477	0.08 357	1.54 342	0.09 335	3.84 359	1.58 411	1.66 368	2.32 428	3.60 447	3.12 479	6.99 490	0.42 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

DAS	1.26 382	0.08 91	2.25 366	0.04 212	0.01 182	1.28 239	1.18 479	3.80 354	1.58 411	4.60 489	2.37 429	1.53 322	0.53 339	5.36 403	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

SepStereo	1.28 383	0.08 91	2.25 366	0.04 212	0.01 182	1.28 239	1.18 479	3.80 354	1.58 411	4.60 489	2.37 429	1.53 322	0.53 339	5.63 419	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 116

UGAM	1.08 342	0.19 235	2.83 412	0.05 236	0.01 182	1.09 139	0.11 346	2.89 220	0.64 135	0.08 69	2.46 431	3.64 449	0.08 190	6.99 490	0.25 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.27 468	0.04 323

IPLGR_C	0.75 245	0.88 481	2.58 398	0.13 334	0.02 271	1.40 285	0.27 406	3.19 271	0.84 261	1.92 388	2.46 431	0.18 168	0.11 218	0.49 181	0.26 237	0.00 1	0.05 438	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.06 375

ACRE	0.75 245	0.78 466	2.72 410	0.13 334	0.02 271	1.40 285	0.26 402	3.20 274	0.82 255	1.84 383	2.46 431	0.19 169	0.10 208	0.52 182	0.26 237	0.00 1	0.04 425	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

DGSMNet	2.23 469	0.80 469	6.10 513	0.96 501	1.73 519	3.22 451	4.12 519	5.30 474	1.11 313	1.19 308	2.48 434	3.18 433	0.65 365	4.57 367	1.33 409	1.11 524	1.37 536	1.55 526	1.26 542	1.37 522	1.28 524

otaku	3.17 487	1.32 507	2.49 391	6.07 534	3.26 529	4.62 487	2.15 497	5.35 477	1.34 363	2.00 396	2.54 435	3.50 446	1.49 419	3.68 307	1.11 392	7.89 540	0.23 514	1.88 530	0.03 400	7.74 535	4.78 539

CIPLG	0.75 245	0.81 473	2.38 381	0.13 334	0.03 295	1.41 290	0.27 406	3.19 271	0.84 261	1.98 394	2.56 436	0.19 169	0.10 208	0.54 186	0.26 237	0.00 1	0.05 438	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 199	0.36 334	0.96 126	0.03 178	0.02 271	1.21 202	0.02 188	2.80 212	1.55 401	1.08 294	2.63 437	0.43 207	0.16 248	0.37 159	0.25 229	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.01 116

PS-NSSS	1.08 342	0.45 379	1.70 297	0.02 119	0.01 182	1.37 275	0.01 114	4.38 408	2.09 447	1.15 301	2.65 438	0.65 239	0.07 175	6.35 444	0.56 347	0.16 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

NCC-stereo	1.67 436	0.56 421	3.10 426	0.08 295	0.22 434	2.24 416	0.13 355	5.05 461	1.42 377	2.27 422	2.72 439	4.29 463	3.53 488	5.76 421	2.01 444	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

Abc-Net	1.67 436	0.56 421	3.10 426	0.08 295	0.22 434	2.24 416	0.13 355	5.05 461	1.42 377	2.27 422	2.72 439	4.29 463	3.53 488	5.76 421	2.01 444	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 456	0.97 488	3.83 464	0.55 462	2.19 525	1.49 326	0.05 284	4.09 379	1.00 289	2.59 440	2.77 441	5.17 485	5.63 516	7.19 497	0.63 359	0.00 1	0.10 481	0.00 1	0.00 1	0.25 460	0.20 477

FBW_ROB	2.36 472	0.36 334	3.16 429	0.37 431	0.14 396	4.42 484	0.18 375	6.64 513	3.05 483	2.98 456	2.85 442	4.86 479	1.11 397	11.00 536	4.53 485	0.16 502	0.05 438	0.37 517	0.09 441	0.19 433	0.78 513

STrans-v2	1.67 436	0.36 334	3.28 438	0.02 119	0.19 423	1.45 311	0.08 323	6.69 515	1.49 393	2.00 396	2.86 443	3.67 451	3.88 496	7.04 494	0.45 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 100	0.10 127	0.89 109	0.02 119	0.00 1	0.50 37	0.00 1	0.39 16	0.61 103	0.02 14	2.91 444	0.04 56	0.03 83	0.21 98	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 501	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 504	2.58 530	12.07 535	0.39 433	0.49 491	5.50 498	6.45 544	4.44 416	2.19 458	6.86 508	2.94 445	5.28 487	3.20 482	6.63 460	18.37 544	0.08 491	0.04 425	0.20 509	0.09 441	0.57 513	0.19 472

TCMNet	1.49 411	0.57 424	5.20 499	0.13 334	1.39 515	1.81 395	0.17 370	4.03 375	1.26 342	1.72 371	2.98 446	1.95 358	0.46 331	5.01 383	2.55 463	0.00 1	0.06 447	0.06 490	0.00 1	0.37 495	0.16 456

RainbowNet	4.74 513	3.21 536	3.07 424	9.34 541	6.01 534	4.89 492	3.60 514	7.09 520	4.39 501	1.63 366	3.01 447	4.72 476	2.96 475	5.53 409	1.19 399	8.95 543	2.12 541	8.48 538	0.19 480	8.75 537	5.73 541

HGLStereo	1.03 330	0.18 227	1.50 253	0.01 30	0.01 182	1.41 290	0.01 114	3.41 305	0.82 255	1.05 290	3.09 448	2.11 368	1.24 408	4.51 360	1.18 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 293

GMM-Stereo	1.09 350	0.05 23	1.62 280	0.13 334	0.22 434	1.41 290	0.87 468	2.31 164	0.62 116	2.75 446	3.14 449	0.54 224	0.90 387	5.33 401	0.13 143	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.01 64	1.80 529

psmorigin	2.01 461	0.37 338	10.25 530	0.22 382	0.03 295	1.62 370	0.19 381	3.31 289	1.05 301	4.92 494	3.14 449	5.85 490	2.21 455	5.31 399	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 231

RTSC	2.66 477	1.24 505	6.04 512	0.18 368	0.02 271	4.40 483	0.08 323	4.29 400	4.98 505	6.00 501	3.15 451	2.97 419	1.56 427	6.71 467	10.89 524	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.05 417	0.40 498	0.24 486

ADLNet2	1.38 399	0.39 350	3.13 428	0.00 1	0.70 501	1.23 220	0.26 402	4.19 387	2.36 465	1.45 349	3.16 452	4.23 462	0.82 384	4.56 366	0.88 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.02 231

DDUNet	3.28 490	10.54 551	2.29 375	3.50 529	3.31 530	4.21 477	0.21 385	3.77 348	1.03 293	2.54 438	3.17 453	3.20 434	0.21 273	3.89 324	0.69 366	1.94 528	0.05 438	9.87 540	3.53 548	5.03 529	2.55 533

MFN_U_SF_RVC	3.76 502	1.77 519	9.85 529	0.84 490	0.27 454	9.50 523	0.49 449	8.07 525	3.41 487	4.81 493	3.28 454	9.40 513	3.49 487	7.76 510	8.31 514	0.41 515	0.54 526	0.52 520	0.80 536	0.89 518	0.84 515

SAMSARA	3.32 494	1.07 497	6.25 515	0.86 497	0.31 474	7.55 516	3.87 517	5.26 473	4.20 498	7.43 512	3.35 455	10.04 516	3.83 495	6.98 489	4.83 489	0.00 1	0.14 501	0.00 1	0.05 417	0.17 416	0.22 482

SHD	3.01 484	1.02 494	5.52 504	0.45 442	0.39 482	4.12 474	0.17 370	6.68 514	12.04 528	7.20 510	3.36 456	4.40 466	2.58 466	4.69 369	7.17 507	0.01 442	0.04 425	0.00 1	0.03 400	0.22 448	0.17 461

ADCL	3.30 491	0.81 473	6.76 520	0.25 393	0.25 446	6.93 509	4.65 527	4.79 446	2.62 477	4.61 491	3.36 456	5.22 486	4.55 502	5.54 412	14.91 534	0.05 481	0.01 312	0.11 502	0.13 456	0.28 477	0.10 420

test_4	0.51 177	0.10 127	1.27 216	0.01 30	0.06 337	0.97 78	0.03 236	1.12 68	0.16 17	0.27 158	3.42 458	0.65 239	0.09 200	1.59 244	0.26 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.14 394	0.00 1

WZ-Net	4.16 507	1.75 518	23.59 546	0.08 295	0.04 315	2.62 436	2.16 498	5.89 499	4.74 504	5.73 500	3.51 459	6.99 503	4.89 507	10.82 533	10.11 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.11 428

fast-acv-ft	1.41 402	0.46 383	4.29 479	0.10 317	0.13 390	3.97 471	0.29 417	2.42 178	1.91 437	0.81 245	3.55 460	3.02 421	1.26 410	3.35 292	2.05 447	0.04 475	0.01 312	0.04 485	0.04 412	0.39 497	0.05 344

ADCMid	3.95 505	1.34 508	10.91 533	0.18 368	0.38 481	5.02 493	1.27 484	4.87 450	2.94 482	11.15 526	3.60 461	6.76 500	5.21 512	6.40 451	16.96 539	0.12 498	0.08 468	0.55 522	0.46 527	0.53 512	0.19 472

HSM-Net_RVC	1.40 401	0.07 71	1.58 274	0.00 1	0.01 182	1.88 398	0.05 284	7.24 521	1.71 422	3.63 473	3.63 462	3.21 435	0.36 310	4.25 338	0.44 314	0.01 442	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 480	8.81 549	1.57 273	2.60 526	0.89 506	2.39 424	0.11 346	3.42 307	1.02 292	2.18 410	3.64 463	5.04 483	1.60 434	4.17 335	2.09 448	1.21 527	0.04 425	7.69 536	3.67 549	4.10 527	0.93 520

CrosDoStereo	1.66 432	0.15 196	1.66 288	0.02 119	0.07 347	1.38 281	6.16 540	3.12 252	1.06 304	0.97 267	3.74 464	0.96 285	4.79 505	7.00 492	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 432	0.15 196	1.66 288	0.02 119	0.07 347	1.38 281	6.16 540	3.12 252	1.06 304	0.97 267	3.74 464	0.96 285	4.79 505	7.00 492	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

SGM-Forest	1.84 450	0.08 91	1.31 228	0.15 352	0.22 434	3.52 464	2.46 506	3.85 361	2.16 455	5.29 497	3.90 466	3.71 453	1.56 427	6.28 440	1.90 435	0.01 442	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 458	0.40 355	3.82 463	0.15 352	0.09 365	1.81 395	0.45 445	4.77 443	2.21 460	3.36 466	3.94 467	8.39 508	1.72 439	5.75 420	1.69 424	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.17 416	0.01 116

ccnet	1.70 442	0.20 247	1.95 322	0.26 399	0.18 416	3.72 468	1.22 481	4.22 392	1.43 381	2.37 430	3.96 468	3.45 444	1.51 423	4.69 369	4.47 484	0.06 489	0.00 1	0.09 497	0.01 368	0.10 365	0.01 116

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 491	2.61 531	7.84 523	0.09 306	0.26 449	12.92 530	7.62 548	4.25 394	3.64 492	2.95 454	3.99 469	4.61 475	1.22 404	8.36 514	1.77 427	0.59 522	1.15 535	0.04 485	0.85 537	0.48 508	0.67 511

GrayStereo	1.46 407	0.03 2	0.87 103	0.63 474	0.20 427	1.24 221	4.61 526	2.85 217	0.62 116	4.98 495	4.00 470	0.45 209	4.67 503	3.37 294	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 529	0.01 64	0.01 116

THIR-Stereo	1.48 409	0.29 310	1.51 259	0.01 30	0.02 271	1.05 108	4.32 522	2.11 153	0.22 41	1.08 294	4.24 471	1.93 355	4.19 498	6.76 470	1.87 433	0.00 1	0.00 1	0.04 485	0.00 1	0.05 278	0.00 1

AANet_RVC	1.66 432	0.88 481	3.52 449	0.06 254	0.00 1	1.22 205	0.00 1	3.25 278	2.51 472	2.21 412	4.49 472	3.65 450	0.20 268	7.10 495	3.42 475	0.50 518	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

RGC	1.86 452	0.67 447	3.45 448	0.07 280	0.26 449	3.29 454	0.11 346	4.78 445	1.46 385	3.26 464	4.51 473	5.14 484	2.68 468	5.46 406	1.94 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.09 412

stereogan	2.13 465	0.31 315	3.75 459	0.01 30	0.09 365	7.44 515	0.60 457	4.27 397	3.29 486	3.91 480	4.62 474	6.41 495	1.84 446	5.17 390	0.58 352	0.00 1	0.01 312	0.01 452	0.00 1	0.24 453	0.05 344

FAT-Stereo	1.86 452	0.19 235	3.31 440	0.17 362	0.03 295	1.78 392	0.97 472	4.76 442	2.79 479	4.22 484	4.87 475	5.31 488	2.83 473	5.06 387	0.90 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 116

YMNet	1.62 425	0.68 449	3.67 455	0.14 347	0.30 468	4.52 485	0.21 385	3.52 323	1.23 335	2.94 452	4.94 476	4.18 460	0.38 314	2.85 280	2.12 450	0.05 481	0.13 497	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

YMNet_1	1.62 425	0.68 449	3.67 455	0.14 347	0.30 468	4.52 485	0.21 385	3.52 323	1.23 335	2.94 452	4.94 476	4.18 460	0.38 314	2.85 280	2.12 450	0.05 481	0.13 497	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

DispFullNet	7.91 528	23.96 559	13.67 538	14.71 552	7.88 543	4.83 491	0.04 262	5.01 458	2.89 480	8.86 520	4.96 478	6.11 492	10.72 535	10.18 530	3.51 477	2.44 529	0.33 521	15.15 549	4.65 552	12.33 549	5.95 542

CBMV_ROB	1.70 442	0.11 148	1.98 330	0.46 443	0.00 1	2.85 445	0.91 471	4.27 397	2.21 460	4.02 482	5.00 479	2.97 419	2.32 458	5.40 404	1.35 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

RP	1.76 447	0.55 416	2.59 400	0.22 382	0.60 499	1.70 385	0.98 474	4.31 402	1.99 444	3.12 460	5.04 480	4.41 468	2.96 475	4.72 371	1.90 435	0.01 442	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.14 394	0.01 116

DRaft	1.34 393	0.12 159	1.19 202	0.06 254	0.01 182	1.64 374	0.43 443	1.86 136	0.14 7	3.76 475	5.27 481	0.41 205	4.38 500	5.49 408	1.68 422	0.01 442	0.06 447	0.00 1	0.07 431	0.07 313	0.11 428

Sa-1000	1.04 332	0.39 350	1.17 194	0.00 1	0.20 427	1.33 262	0.03 236	4.19 387	1.81 426	0.99 280	5.33 482	0.61 230	0.15 244	4.07 330	0.30 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.13 387	0.00 1

ACVNet_1	6.16 522	1.86 523	4.43 485	9.52 543	7.22 541	7.59 517	2.37 502	9.99 532	6.71 516	3.84 478	5.35 483	13.23 524	4.90 508	6.25 439	1.94 442	9.06 545	2.40 545	10.88 546	0.11 449	9.58 544	6.03 544

EAI-Stereo	1.14 365	0.12 159	1.19 202	0.21 378	0.32 477	1.84 397	2.32 501	5.42 481	1.19 330	1.02 282	5.66 484	0.48 214	0.60 348	0.86 209	0.62 358	0.00 1	0.13 497	0.00 1	0.65 533	0.02 159	0.17 461

S-Stereo	2.00 460	0.30 314	5.74 509	0.24 390	0.23 439	2.51 428	1.90 492	4.74 438	5.15 506	2.42 434	5.80 485	2.85 411	0.72 376	5.08 388	2.17 452	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 323

HHNet	0.87 291	0.25 281	1.78 307	0.16 359	0.08 357	1.30 250	0.44 444	1.93 140	0.64 135	1.41 344	5.92 486	0.14 156	1.79 441	0.35 155	0.95 386	0.05 481	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.14 394	0.01 116

MADNet+	10.71 538	14.57 553	70.07 561	0.58 467	0.47 490	19.89 545	4.20 520	11.05 533	6.87 517	3.03 458	5.99 487	9.01 511	6.35 519	31.95 558	28.31 557	0.22 506	0.26 518	0.01 452	0.04 412	0.46 504	0.87 516

ADCS	5.09 516	2.15 526	16.58 541	0.34 424	0.07 347	5.91 503	4.26 521	6.73 517	6.99 518	9.44 521	6.09 488	6.57 498	5.17 511	9.54 525	21.38 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 493	0.23 485

Consistency-Raft	1.36 396	0.65 444	4.81 494	0.33 418	0.32 477	1.62 370	0.11 346	3.65 338	3.80 494	0.33 165	6.12 489	0.86 272	2.14 454	0.94 214	1.25 403	0.02 464	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.01 116

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 422	0.69 453	7.27 521	0.30 410	0.44 485	0.87 57	0.02 188	6.19 506	0.84 261	0.45 197	6.17 490	4.35 465	1.17 401	1.32 235	0.48 329	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.34 524	0.26 463	0.12 436

CSAN	2.70 479	0.75 459	3.41 445	0.18 368	0.12 384	4.18 476	4.05 518	4.11 381	4.36 499	6.03 502	6.24 491	4.60 474	4.74 504	7.29 500	3.43 476	0.02 464	0.03 410	0.01 452	0.02 391	0.18 424	0.22 482

DEmStereo	1.51 412	0.08 91	2.17 353	0.09 306	0.02 271	1.76 389	0.90 470	1.47 94	0.60 93	2.46 437	6.42 492	1.08 299	5.16 509	6.21 436	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 116

ACVNet-4b	5.67 518	1.65 515	4.43 485	9.46 542	7.11 540	8.72 522	1.68 491	6.61 512	5.76 511	0.27 158	6.49 493	11.67 518	2.43 463	8.40 515	1.56 415	9.06 545	2.34 543	10.49 544	0.02 391	9.22 542	5.98 543

StereoVision	0.86 284	0.38 343	1.75 303	0.03 178	0.01 182	1.14 164	0.02 188	3.38 298	0.92 272	0.13 121	6.89 494	0.50 219	0.12 230	1.10 222	0.78 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 231

MFMNet_re	2.02 462	0.98 489	4.27 478	2.74 528	0.88 504	1.47 319	0.15 362	4.21 389	3.18 485	6.63 506	6.93 495	1.87 352	3.63 491	2.13 261	0.99 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.05 344

KYRaft	1.19 373	0.05 23	0.94 121	0.06 254	0.24 443	1.25 230	0.78 466	2.48 185	0.61 103	3.23 463	7.13 496	1.00 291	2.77 470	1.43 238	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.71 528

DCRE	0.69 232	0.35 330	1.16 191	0.06 254	0.02 271	0.91 62	0.00 1	1.05 65	0.30 57	0.98 276	7.63 497	0.72 254	0.02 44	0.16 62	0.07 85	0.00 1	0.02 380	0.00 1	0.21 491	0.02 159	0.03 293

RAFT-345	1.19 373	0.06 44	1.55 264	0.54 460	0.13 390	1.53 338	0.25 398	0.56 32	1.76 424	1.20 310	7.85 498	0.93 281	0.05 131	6.87 478	0.46 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

Nwc_Net	1.94 458	0.55 416	3.79 461	0.07 280	0.08 357	2.73 437	0.04 262	6.75 518	1.11 313	2.03 400	7.92 499	4.82 478	2.11 453	4.78 373	2.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.01 116

SPS-STEREO	3.08 486	0.49 398	2.49 391	0.21 378	0.24 443	3.67 467	1.24 482	5.80 497	2.43 469	10.68 524	8.00 500	9.48 514	3.59 490	8.11 513	5.08 493	0.01 442	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 497	0.07 71	3.94 465	2.66 527	1.46 516	12.94 531	0.97 472	7.32 522	2.42 468	14.82 539	8.08 501	2.74 405	1.51 423	8.44 516	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.11 428

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 517	2.33 527	8.42 525	0.33 418	0.27 454	24.60 554	8.84 551	5.50 484	9.75 524	3.82 477	8.16 502	8.53 509	1.82 442	9.44 523	5.18 494	1.02 523	1.65 539	0.33 516	0.47 528	1.06 520	0.90 517

AnyNet_C01	6.59 525	4.31 540	36.24 553	0.96 501	0.46 488	9.96 524	5.74 537	6.02 505	3.63 491	7.59 513	8.56 503	8.83 510	3.14 480	13.74 541	20.83 551	0.12 498	0.08 468	0.25 514	0.09 441	1.01 519	0.34 497

Prome-Stereo	1.23 380	0.06 44	0.93 120	0.12 327	0.24 443	1.26 234	0.67 460	2.53 190	0.69 183	2.08 403	8.70 504	0.76 259	2.91 474	2.12 260	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 526

SGM_RVC	4.07 506	0.38 343	1.98 330	0.84 490	0.26 449	6.20 505	2.37 502	6.45 510	3.57 489	11.56 529	9.27 505	15.55 528	6.78 520	10.07 529	4.60 487	0.22 506	0.25 515	0.20 509	0.23 497	0.26 463	0.34 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 455	0.43 370	1.83 312	0.39 433	0.00 1	2.24 416	3.37 511	3.90 366	1.44 382	2.17 408	9.66 506	2.57 394	1.09 395	6.88 479	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.10 365	0.03 293

EDNetEfficient	6.54 524	1.17 501	33.15 550	0.66 477	1.96 521	2.07 406	3.72 515	2.80 212	14.85 533	20.02 547	9.69 507	6.59 499	10.19 534	7.19 497	15.49 537	0.03 472	0.10 481	0.01 452	0.20 485	0.62 516	0.29 490

AF-Net	2.17 467	0.65 444	3.53 450	0.00 1	0.09 365	2.02 404	0.48 447	6.44 509	1.70 420	3.36 466	10.22 508	4.95 481	2.81 471	4.34 343	2.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.01 116

aanetorigin	2.87 481	0.73 458	8.74 526	0.23 388	0.23 439	1.61 364	2.07 494	1.76 128	1.10 311	14.21 537	10.25 509	2.93 415	3.38 486	4.98 382	4.06 480	0.10 495	0.05 438	0.09 497	0.11 449	0.57 513	0.15 453

tt	68.65 565	0.15 196	99.57 573	50.64 562	14.90 556	100.00 575	100.00 573	100.00 577	99.76 571	27.80 554	10.52 510	99.97 577	98.63 572	99.61 572	100.00 577	90.62 569	98.21 570	46.66 564	52.02 565	62.86 566	21.04 561

SDNR	3.31 493	0.91 485	6.28 517	0.44 437	0.02 271	26.11 555	0.01 114	3.81 357	1.62 414	2.82 448	11.06 511	2.93 415	0.60 348	7.95 511	1.52 414	0.01 442	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.12 436

pmcnn	3.61 498	0.68 449	5.38 503	0.61 471	1.46 516	2.75 441	1.26 483	5.04 460	1.57 407	8.77 519	11.67 512	18.69 534	2.38 461	6.03 428	5.61 497	0.00 1	0.07 457	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.07 393

ASMatch	1.44 404	0.14 182	2.15 352	0.60 468	0.21 432	1.21 202	0.26 402	0.96 62	0.66 151	0.29 160	11.75 513	0.93 281	2.37 460	6.73 468	0.54 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.04 323

G-Net	3.49 496	0.47 391	4.03 468	1.61 520	1.91 520	10.78 527	1.92 493	3.06 242	1.26 342	8.59 518	12.06 514	6.13 493	7.82 525	4.78 373	4.77 488	0.08 491	0.12 492	0.07 491	0.15 457	0.16 411	0.11 428

PWCK	8.72 531	5.37 543	16.61 542	5.74 533	0.12 384	19.88 544	11.41 554	11.31 535	13.42 531	14.07 534	12.84 515	13.20 523	8.05 527	15.44 542	10.25 522	5.95 535	0.22 513	2.09 532	0.05 417	7.50 532	0.92 518

SANet	4.63 512	0.89 483	5.34 502	0.30 410	0.09 365	7.43 514	3.75 516	6.53 511	16.16 536	6.79 507	13.29 516	12.44 520	7.74 523	7.38 501	4.11 481	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.31 495

LSM	7.38 526	1.68 516	22.24 545	3.99 531	40.72 561	3.54 465	4.79 531	4.74 438	6.65 515	10.25 523	13.51 517	4.49 470	3.81 494	6.91 484	5.31 495	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.26 463	14.60 558

SGM+DAISY	4.39 510	1.34 508	5.18 498	1.01 504	0.88 504	5.61 500	2.86 508	4.88 451	3.53 488	13.29 533	13.95 518	12.66 521	7.55 522	7.98 512	5.39 496	0.23 510	0.18 510	0.15 506	0.24 500	0.29 479	0.64 509

NVStereoNet_ROB	3.25 489	0.46 383	2.71 408	0.34 424	0.56 496	2.36 423	0.87 468	4.56 425	4.47 503	4.55 488	14.09 519	11.93 519	3.23 484	9.79 527	3.14 474	0.43 516	0.03 410	0.53 521	0.31 518	0.36 493	0.38 503
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 508	0.09 106	35.65 552	0.02 119	0.00 1	17.93 540	0.01 114	1.93 140	0.42 71	1.61 365	14.74 520	2.67 398	0.15 244	7.15 496	1.87 433	0.00 1	0.01 312	0.24 513	0.00 1	0.04 253	0.01 116

EDNetEfficientorigin	10.31 537	1.90 524	98.96 572	0.22 382	0.23 439	2.73 437	0.71 462	4.50 420	16.94 537	18.72 540	15.36 521	12.74 522	10.73 536	8.96 519	11.94 529	0.01 442	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.25 460	1.31 525

PWC_ROB	2.90 483	1.01 493	6.12 514	0.53 459	0.57 498	1.30 250	0.40 439	3.85 361	4.42 502	7.37 511	15.40 522	3.03 423	1.55 426	6.31 442	5.74 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 504	0.05 344

coex-ft	12.01 543	5.60 544	80.23 563	0.15 352	0.15 402	1.88 398	0.73 463	2.66 199	30.12 549	49.31 562	16.59 523	15.97 529	14.42 543	6.79 473	14.50 533	0.05 481	0.08 468	0.01 452	0.05 417	0.37 495	0.61 508

JetBlue	13.83 546	5.03 541	33.82 551	0.84 490	6.92 538	50.14 561	20.02 559	15.09 538	8.92 523	11.33 527	17.05 524	28.25 546	18.01 551	32.60 559	18.53 546	0.32 513	0.12 492	0.15 506	0.23 497	4.59 528	4.64 538

UNDER WATER-64	20.03 557	10.28 550	31.50 549	20.05 556	13.64 553	32.81 559	23.45 560	16.01 539	33.44 553	22.01 552	17.25 525	40.58 557	32.20 560	24.50 552	22.36 555	10.06 553	2.70 553	18.37 553	4.24 551	14.84 553	10.24 557

FTStereo	2.16 466	0.03 2	1.42 245	0.17 362	0.13 390	1.42 298	4.67 528	2.44 179	0.63 124	3.36 466	17.95 526	0.78 268	4.17 497	4.41 350	0.14 154	0.15 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.25 523

IMH-64-1	9.55 533	2.76 534	2.44 385	11.17 546	9.13 546	12.03 528	5.45 534	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 527	16.95 530	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 546	15.42 551	1.61 543	10.89 545	6.88 548

IMH-64	9.55 533	2.76 534	2.44 385	11.17 546	9.13 546	12.03 528	5.45 534	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 527	16.95 530	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 546	15.42 551	1.61 543	10.89 545	6.88 548

RTS	9.75 535	2.69 532	65.25 559	0.85 493	1.99 522	14.36 533	4.75 529	5.69 494	17.29 538	7.97 514	19.00 529	6.83 501	3.02 477	26.15 555	18.62 547	0.00 1	0.15 505	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

RTSA	9.75 535	2.69 532	65.25 559	0.85 493	1.99 522	14.36 533	4.75 529	5.69 494	17.29 538	7.97 514	19.00 529	6.83 501	3.02 477	26.15 555	18.62 547	0.00 1	0.15 505	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

WCMA_ROB	4.54 511	0.48 393	3.19 431	0.49 450	0.63 500	5.38 497	2.57 507	4.70 435	3.77 493	14.17 536	19.02 531	15.47 527	9.03 529	6.73 468	4.85 490	0.01 442	0.05 438	0.01 452	0.01 368	0.08 327	0.16 456

MeshStereo	5.78 519	0.75 459	3.04 422	0.25 393	0.14 396	7.88 519	2.09 495	9.64 529	5.18 507	20.48 548	19.06 532	22.80 539	9.54 532	9.64 526	4.88 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.03 293
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	19.61 556	12.37 552	31.14 548	20.44 557	14.31 554	28.63 558	18.15 558	16.43 540	34.24 554	20.82 549	19.14 533	38.83 554	30.09 556	24.31 551	20.97 552	10.09 554	2.68 552	19.51 556	4.70 554	15.52 554	9.93 555

PVD	5.81 520	0.99 491	5.56 506	0.72 482	0.51 492	6.72 508	0.18 375	9.90 531	23.69 541	11.45 528	19.26 534	8.18 507	9.46 531	9.24 521	9.49 520	0.02 464	0.16 507	0.00 1	0.08 436	0.18 424	0.40 504

WAO-6	11.09 539	1.69 517	3.21 434	7.54 537	7.10 539	16.34 537	6.63 545	20.12 547	38.64 557	9.67 522	19.28 535	27.53 545	10.97 537	12.43 538	11.57 527	4.26 531	2.35 544	10.54 545	0.02 391	7.59 533	4.29 537

ACVNet_2	8.69 530	1.80 522	5.09 497	8.55 540	6.72 537	13.47 532	4.34 524	13.70 537	23.86 542	6.89 509	19.74 536	20.52 535	5.36 513	7.70 509	2.48 459	8.53 542	1.67 540	7.99 537	0.32 521	8.79 540	6.29 547

ELAS_RVC	7.69 527	0.80 469	4.90 495	1.06 506	1.02 508	10.00 525	9.43 552	9.75 530	14.69 532	21.83 551	20.27 537	17.88 532	16.41 546	13.01 539	10.44 523	0.22 506	0.55 527	0.28 515	0.19 480	0.35 491	0.65 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 464	0.15 196	1.66 288	0.60 468	0.27 454	1.49 326	0.02 188	0.58 36	0.65 142	5.35 499	21.66 538	1.06 297	0.07 175	6.85 475	0.57 350	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.01 64	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 515	0.15 196	1.83 312	0.22 382	0.44 485	5.60 499	1.66 489	5.22 467	4.37 500	14.49 538	21.86 539	20.65 537	11.88 538	7.66 508	4.55 486	0.02 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 344
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 521	0.18 227	2.35 379	0.42 436	0.53 493	7.80 518	1.42 485	8.14 526	7.07 519	19.05 545	22.10 540	22.85 540	13.84 541	9.42 522	6.44 501	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 375

Dean	11.46 542	2.03 525	5.20 499	10.73 545	8.20 545	18.71 543	5.73 536	21.10 551	41.49 560	11.12 525	22.16 541	25.92 544	7.74 523	7.52 505	4.31 483	9.01 544	2.27 542	9.95 543	0.61 532	9.18 541	6.22 545

KSHMR	14.27 550	6.95 547	5.79 510	15.08 553	12.84 552	17.44 538	10.61 553	18.88 545	30.94 550	18.81 542	22.21 542	28.54 547	8.85 528	15.56 543	9.24 519	10.34 555	3.60 555	21.61 557	4.68 553	14.48 552	8.94 553

FC-DCNN v2	6.25 523	0.19 235	2.31 376	0.44 437	0.55 495	8.05 520	1.51 488	8.71 527	7.22 520	19.24 546	22.98 543	24.00 543	13.47 540	9.80 528	6.51 502	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 344

LVE	11.10 540	2.36 528	3.34 441	9.94 544	8.13 544	21.22 547	7.75 549	16.47 541	32.55 552	8.55 517	23.64 544	23.22 541	7.93 526	10.98 535	6.65 503	9.45 547	2.55 551	11.08 547	0.58 531	9.35 543	6.28 546

PWCDC_ROB	3.06 485	1.38 511	3.81 462	0.14 347	0.00 1	3.14 448	0.02 188	4.40 412	12.35 529	1.08 294	23.69 545	2.01 360	2.01 452	3.87 323	2.43 457	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 515	0.08 406

IMH	11.11 541	3.50 537	2.56 397	11.25 548	9.13 546	14.49 535	5.10 532	20.68 550	26.30 545	8.28 516	23.85 546	20.63 536	9.19 530	12.39 537	7.96 509	9.50 550	2.50 548	15.28 550	1.66 545	11.07 548	6.96 550

LE_ROB	12.79 545	0.64 440	10.26 531	2.13 522	1.29 513	7.25 513	5.81 538	9.09 528	49.27 563	57.55 563	24.58 547	23.68 542	31.13 558	9.00 520	23.57 556	0.04 475	0.06 447	0.13 505	0.20 485	0.08 327	0.11 428

MSMD_ROB	4.94 514	0.43 370	2.58 398	0.12 327	0.01 182	8.43 521	1.09 477	4.25 394	4.11 497	13.11 532	26.36 548	13.95 525	13.88 542	7.45 504	2.92 470	0.10 495	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 231

ktn	19.15 555	18.52 554	6.39 519	22.64 559	17.26 557	24.47 552	12.11 555	24.52 558	34.74 555	18.75 541	27.70 549	32.54 548	17.85 550	15.71 544	16.67 538	22.09 559	3.64 556	28.95 560	10.91 558	17.40 556	10.22 556

notaker	17.52 553	21.54 557	7.84 523	18.05 555	14.44 555	17.58 539	6.43 543	20.13 548	24.44 544	21.34 550	27.71 550	39.12 555	18.78 552	19.63 549	20.40 550	11.95 556	2.71 554	25.51 559	5.85 556	17.10 555	9.78 554

ELAS	8.05 529	0.76 463	4.02 467	0.95 500	1.02 508	14.85 536	6.99 547	12.80 536	11.73 527	22.43 553	27.75 551	17.88 532	15.19 544	10.96 534	11.31 525	0.22 506	0.56 528	0.23 512	0.22 493	0.50 510	0.71 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 532	1.79 521	3.55 452	0.80 488	0.15 402	18.67 542	4.36 525	23.07 557	26.68 546	12.59 531	27.90 552	22.52 538	13.03 539	13.53 540	11.47 526	0.09 494	0.03 410	0.58 523	0.10 445	0.47 507	0.34 497

TorneroNet-64	15.45 551	5.66 545	3.44 447	13.86 550	12.03 551	28.15 557	6.27 542	19.89 546	38.68 558	12.16 530	28.06 553	35.76 553	15.44 545	19.56 548	15.40 536	9.71 551	2.52 549	19.13 554	2.70 546	12.55 550	7.94 552

DPSimNet_ROB	25.03 559	19.56 556	24.93 547	24.36 560	17.85 558	22.25 549	25.93 561	28.52 559	29.10 548	32.61 556	28.25 554	32.87 549	26.42 553	24.51 553	40.42 559	16.75 558	13.93 559	25.19 558	22.38 561	19.96 558	24.75 562

SGM-ForestM	12.56 544	0.80 469	4.31 482	1.07 507	0.41 483	21.56 548	8.57 550	17.42 542	19.67 540	29.93 555	28.49 555	45.83 559	27.22 555	26.05 554	18.40 545	0.14 500	0.25 515	0.18 508	0.28 513	0.18 424	0.42 505

TorneroNet	16.10 552	5.74 546	4.12 474	13.88 551	11.97 550	26.89 556	6.85 546	21.13 552	38.32 556	14.15 535	33.36 556	33.52 552	17.49 549	18.89 547	19.64 549	9.77 552	2.53 550	19.43 555	3.35 547	13.21 551	7.86 551

WAO-8	13.93 547	3.75 538	4.23 476	7.74 538	6.54 535	22.81 550	2.39 504	22.66 554	45.98 561	18.88 543	35.42 557	33.21 550	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 532	9.89 541	0.77 534	8.77 539	3.61 535

Venus	13.93 547	3.75 538	4.23 476	7.74 538	6.54 535	22.81 550	2.39 504	22.66 554	45.98 561	18.88 543	35.42 557	33.21 550	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 532	9.89 541	0.77 534	8.76 538	3.61 535

BEATNet-Init1	17.91 554	7.45 548	36.82 554	1.88 521	1.38 514	37.29 560	14.71 557	21.90 553	24.20 543	38.07 558	36.59 559	50.41 560	32.00 559	29.42 557	21.83 554	0.33 514	0.39 524	0.47 518	0.54 530	1.50 524	1.07 522

MANE	14.02 549	0.85 478	3.53 450	2.13 522	3.75 531	18.44 541	6.14 539	22.67 556	27.90 547	33.01 557	41.08 560	41.26 558	30.90 557	23.39 550	17.99 543	0.47 517	0.76 531	0.91 524	4.04 550	0.17 416	1.00 521

HanzoNet	29.69 560	29.33 560	21.66 544	21.75 558	19.07 559	24.58 553	12.99 556	28.87 560	40.49 559	43.09 560	44.02 561	55.65 561	44.93 562	43.17 561	44.44 560	27.88 560	9.47 558	29.77 561	15.86 560	20.94 559	15.84 559

JetRed	34.54 561	39.28 562	62.16 557	15.62 554	26.51 560	69.20 563	40.79 563	31.43 561	32.41 551	46.06 561	44.55 562	40.19 556	26.50 554	38.43 560	56.06 563	12.76 557	37.49 564	13.23 548	9.38 557	29.52 560	19.34 560

TCMNet-wrong-test	55.95 563	78.75 567	71.85 562	90.95 568	89.50 568	78.08 564	71.33 564	38.19 562	12.35 529	40.71 559	51.28 563	59.53 563	35.38 561	64.04 564	52.16 562	38.10 562	6.00 557	47.22 565	41.12 563	82.64 569	69.84 568

MADNet++	47.78 562	34.15 561	37.11 555	42.94 561	41.23 562	64.94 562	30.63 562	60.79 564	53.26 564	72.08 564	61.65 564	57.68 562	54.96 563	58.03 562	59.24 564	43.01 563	36.17 563	36.07 562	22.50 562	47.50 561	41.67 563

xxxxx1	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 563	66.92 564	95.84 568	95.11 568	75.84 565	80.96 565	82.71 566	86.75 565	89.18 566	87.35 565	85.27 566	87.18 566	55.08 565	54.60 565	60.31 566	72.71 567	62.51 563	62.73 565

tt_ll	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 563	66.92 564	95.84 568	95.11 568	75.84 565	80.96 565	82.71 566	86.75 565	89.18 566	87.35 565	85.27 566	87.18 566	55.08 565	54.60 565	60.31 566	72.71 567	62.51 563	62.73 565

ff	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 563	66.92 564	95.84 568	95.11 568	75.84 565	80.96 565	82.71 566	86.75 565	89.18 566	87.35 565	85.27 566	87.18 566	55.08 565	54.60 565	60.31 566	72.71 567	62.51 563	62.73 565

LRCNet_RVC	60.63 564	63.16 565	62.94 558	69.09 566	50.21 563	19.92 546	0.07 316	58.32 563	5.21 508	75.67 565	86.75 565	74.68 564	62.48 564	59.01 563	49.80 561	93.38 570	56.36 568	93.48 570	92.95 570	67.44 567	71.73 570

PML	89.08 570	99.72 574	92.85 566	94.72 570	94.92 572	99.54 573	97.42 571	93.50 568	95.96 569	99.77 575	92.33 569	95.35 570	93.51 569	99.96 577	91.15 569	99.98 578	31.71 562	100.00 576	45.94 564	93.46 571	69.88 569

MEDIAN_ROB	96.83 571	99.41 572	98.66 571	94.75 571	94.23 570	93.08 567	90.54 566	95.61 570	94.75 568	97.65 572	97.73 570	98.30 571	96.57 571	94.51 569	93.74 571	99.78 577	98.24 571	99.99 575	99.89 574	99.48 574	99.67 574

USTest	75.36 566	57.99 564	56.43 556	72.82 567	69.93 567	99.96 574	100.00 573	98.57 572	99.18 570	94.19 569	97.90 571	78.26 565	95.05 570	75.90 565	76.21 565	48.70 564	80.65 569	39.01 563	52.97 566	57.66 562	55.76 564

Anonymous_1	97.10 572	99.72 574	99.64 574	92.33 569	93.91 569	100.00 575	100.00 573	99.20 574	99.90 572	98.57 573	99.75 572	99.14 573	99.94 573	98.50 571	99.54 572	87.90 568	98.87 572	90.88 569	96.91 571	92.22 570	95.12 571

HaxPig	97.68 573	99.63 573	91.34 565	99.82 578	99.97 575	88.15 565	88.00 565	98.28 571	99.93 573	99.98 576	99.99 573	99.95 576	99.99 574	96.29 570	92.24 570	99.99 579	99.98 574	100.00 576	99.99 575	100.00 580	99.98 578

Selective-RAFT-Error	100.00 582	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 577	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 575	100.00 576	100.00 576	99.99 578	99.95 576

CasAABBNet	99.94 580	100.00 580	100.00 578	99.72 577	100.00 577	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 577	99.21 575	100.00 575	100.00 576	100.00 576	99.96 577	99.95 576

test_example2	98.83 574	99.97 579	99.97 575	99.96 580	99.97 575	99.46 572	99.97 572	95.54 569	100.00 574	100.00 577	100.00 574	93.37 569	93.47 568	99.93 576	99.91 573	100.00 580	99.79 573	96.64 571	98.71 572	100.00 580	100.00 580

LSM0	99.94 580	100.00 580	100.00 578	99.84 579	100.00 577	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 577	99.22 576	100.00 575	100.00 576	100.00 576	99.99 578	99.83 575

DPSMNet_ROB	99.46 579	99.94 577	99.98 576	96.59 575	100.00 577	100.00 575	100.00 573	99.81 575	100.00 574	95.87 571	100.00 574	99.32 574	100.00 575	99.79 573	99.99 575	98.46 574	100.00 575	99.86 572	100.00 576	99.52 575	100.00 580

DGTPSM_ROB	99.45 578	99.94 577	99.98 576	96.58 574	100.00 577	100.00 575	100.00 573	99.81 575	100.00 574	95.86 570	100.00 574	99.32 574	100.00 575	99.79 573	99.99 575	98.34 573	100.00 575	99.86 572	100.00 576	99.52 575	99.99 579

DPSM_ROB	99.17 575	100.00 580	100.00 578	96.28 572	98.84 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 577	93.66 571	100.00 575	100.00 576	100.00 576	96.31 572	98.27 572

DPSM	99.17 575	100.00 580	100.00 578	96.28 572	98.84 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 577	93.66 571	100.00 575	100.00 576	100.00 576	96.31 572	98.27 572

AVERAGE_ROB	99.23 577	99.81 576	97.56 570	100.00 581	100.00 577	96.24 571	91.02 567	100.00 577	100.00 574	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 575	99.98 578	99.97 574	100.00 580	100.00 575	100.00 576	100.00 576	100.00 580	100.00 580

ccccc		94.69 571		100.00 581	100.00 577	92.59 566		98.75 573		98.59 574		98.60 572		99.86 575		100.00 580	100.00 575	99.91 574	99.54 573	100.00 580

ASD4		67.10 566

Low-res two-view benchmark