Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.06 1	0.19 264	0.39 57	0.04 232	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 180	0.24 20	0.02 132	0.01 206	0.12 2	0.04 296	0.24 7	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.11 55	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 37	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 6	0.67 192	0.01 6	0.02 102	0.03 56	0.03 98	0.05 10	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 48	0.00 1	0.20 3	0.60 109	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 23	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 160	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 55	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

BridgeDepth	0.11 6	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.00 1	0.14 1	0.62 137	0.08 99	0.01 1	0.08 155	0.04 132	0.14 74	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 6	0.07 77	0.45 63	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.01 135	0.38 22	0.15 14	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.05 153	0.20 115	0.04 14	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.14 493

FlowAnything_test	0.12 8	0.10 143	0.30 40	0.00 1	0.01 206	1.11 170	0.00 1	0.61 52	0.13 5	0.04 62	0.02 102	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 8	0.10 143	0.25 33	0.03 196	0.00 1	1.03 101	0.00 1	0.24 7	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 10	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 11	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.08 31	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

LGtest1	0.13 10	0.14 204	0.30 40	0.01 38	0.00 1	0.40 32	0.00 1	0.54 44	0.73 246	0.06 80	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 6	0.21 236	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

S2M2_L	0.13 10	0.15 220	0.45 63	0.02 132	0.01 206	0.32 14	0.00 1	0.52 35	0.60 109	0.00 1	0.14 206	0.03 56	0.01 18	0.20 115	0.16 200	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 10	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 135	0.56 45	1.11 354	0.05 69	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.25 141	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

GLC_STEREO	0.13 10	0.08 100	0.61 90	0.01 38	0.00 1	0.94 86	0.03 266	0.29 10	0.21 44	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.04 132	0.26 149	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

HiDET	0.14 15	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 33	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.07 23	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 15	0.04 11	0.24 20	0.02 132	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 28	0.61 120	0.08 99	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.08 31	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 15	0.15 220	0.32 46	0.01 38	0.01 206	0.31 11	0.00 1	0.40 26	0.24 58	0.11 144	0.02 102	0.03 56	0.00 1	0.93 248	0.21 236	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

asd	0.14 15	0.07 77	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.22 5	0.75 257	0.16 168	0.13 204	0.03 56	0.05 153	0.08 31	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 15	0.05 29	0.34 50	0.01 38	0.00 1	1.09 157	0.01 135	0.31 13	0.68 201	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 15	0.13 191	0.45 63	0.04 232	0.00 1	0.35 22	0.14 401	0.80 72	0.61 120	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.20 228	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo_test3	0.14 15	0.10 143	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 111	0.00 1	0.47 31	0.69 217	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 53	0.05 261	0.00 1	1.04 111	0.00 1	0.32 14	0.63 148	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.03 98	0.20 115	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

fffy	0.14 15	0.06 51	0.88 130	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.01 135	0.79 70	0.13 5	0.02 21	0.01 1	0.06 128	0.01 18	0.16 86	0.03 6	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.06 410

MLG-Stereo_test1	0.15 24	0.06 51	0.31 44	0.02 132	0.01 206	1.05 124	0.00 1	0.19 2	1.26 383	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

GEAStereo	0.16 25	0.08 100	0.38 53	0.08 326	0.04 344	1.11 170	0.00 1	0.75 68	0.16 20	0.07 84	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.11 465

DilatedVolume-Stereo	0.16 25	0.04 11	0.55 83	0.02 132	0.00 1	0.87 70	0.05 319	0.53 36	0.26 63	0.02 21	0.20 243	0.06 128	0.16 281	0.17 91	0.26 270	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 436	0.03 244	0.02 254

LG-Stereo_L2	0.16 25	0.13 191	0.42 60	0.04 232	0.00 1	1.05 124	0.15 404	0.57 49	0.38 79	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.19 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.11 168	0.23 16	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.27 9	1.26 383	0.02 21	0.01 1	0.08 155	0.00 1	0.07 23	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

ours_stereo	0.16 25	0.06 51	0.73 108	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.04 296	0.44 28	0.54 92	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.03 98	0.19 103	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.06 410

UniTT-Stereo	0.16 25	0.11 168	1.13 208	0.03 196	0.17 455	0.32 14	0.02 213	0.38 22	0.32 72	0.03 50	0.16 217	0.05 111	0.07 201	0.16 86	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

CASnet	0.16 25	0.14 204	0.52 79	0.01 38	0.00 1	0.86 68	0.00 1	0.51 33	0.75 257	0.10 129	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.22 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 32	0.17 244	0.97 159	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 84	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.05 111	0.07 201	0.14 74	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 32	0.09 119	0.32 46	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 19	0.68 201	1.07 334	0.02 102	0.02 19	0.00 1	0.08 31	0.31 299	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AdaDepth	0.17 32	0.04 11	0.65 97	0.02 132	0.00 1	1.26 271	0.01 135	0.33 16	0.27 67	0.06 80	0.02 102	0.01 2	0.08 217	0.50 211	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 519	0.01 75	0.01 127

water-stereo	0.17 32	0.03 2	0.91 139	0.04 232	0.02 299	1.04 111	0.00 1	0.43 27	0.26 63	0.10 129	0.06 170	0.06 128	0.06 183	0.13 70	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo	0.17 32	0.06 51	0.25 33	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.50 32	1.29 394	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AIO_test	0.17 32	0.11 168	0.55 83	0.08 326	0.06 371	0.42 41	0.06 345	0.35 19	0.38 79	0.03 50	0.01 1	0.86 311	0.03 98	0.21 124	0.10 150	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.08 476	0.03 244	0.02 254

rvit_stereo_0081_aga	0.17 32	0.11 168	0.81 117	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.01 135	0.79 70	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.05 111	0.03 98	0.19 103	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 54	0.01 135	1.22 92	0.79 282	0.07 84	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 91	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 54	0.01 135	1.22 92	0.79 282	0.07 84	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 91	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 32	0.21 286	1.18 227	0.04 232	0.01 206	0.18 5	0.00 1	0.81 74	0.34 74	0.07 84	0.04 160	0.05 111	0.05 153	0.19 103	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

RSM++	0.17 32	0.07 77	0.42 60	0.03 196	0.00 1	0.40 32	0.00 1	1.18 91	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.20 115	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 516	0.09 385	0.07 430

gasm-f	0.18 43	0.08 100	0.45 63	0.08 326	0.11 420	1.11 170	0.12 396	0.75 68	0.16 20	0.07 84	0.01 1	0.01 2	0.06 183	0.18 95	0.09 135	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.20 488	0.11 465

SMoEStereo_RVC	0.18 43	0.06 51	0.53 80	0.02 132	0.00 1	1.03 101	0.04 296	0.38 22	0.64 161	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.26 149	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 457

RSM	0.18 43	0.05 29	0.39 57	0.03 196	0.02 299	0.38 31	0.00 1	1.33 99	0.59 97	0.09 109	0.01 1	0.03 56	0.04 132	0.19 103	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.06 332	0.04 353

MonStereo	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.63 148	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.09 37	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 127

Monster-pub-eth3d	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.64 161	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.10 47	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 127

4w-stereo	0.19 46	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 63	0.00 1	1.54 119	0.78 278	0.14 160	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.04 6	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 46	0.03 2	0.46 67	0.03 196	0.00 1	0.36 29	0.02 213	1.68 138	0.67 192	0.01 6	0.01 1	0.05 111	0.00 1	0.12 62	0.22 240	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.15 497	0.01 75	0.00 1

MonSter	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.64 161	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.09 37	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 127

LoS_RVC	0.19 46	0.48 432	0.51 76	0.12 363	0.10 411	1.01 98	0.01 135	0.81 74	0.19 32	0.07 84	0.02 102	0.06 128	0.05 153	0.31 169	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 353

3.25w_new	0.20 52	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.64 130	0.78 278	0.10 129	0.06 170	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 52	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.64 130	0.78 278	0.10 129	0.06 170	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 52	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	1.54 119	0.81 294	0.01 6	0.08 183	0.02 19	0.03 98	0.09 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 52	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 152	0.34 74	0.08 99	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.19 103	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

ProNet	0.20 52	0.25 312	0.78 114	0.01 38	0.01 206	0.95 89	0.00 1	0.70 60	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.05 111	0.03 98	0.31 169	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.04 353

VIP-Stereo	0.21 57	0.42 399	0.92 141	0.06 282	0.00 1	1.09 157	0.02 213	0.59 51	0.65 170	0.02 21	0.06 170	0.07 146	0.01 18	0.06 19	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.11 465

qwe	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.65 132	0.76 268	0.16 168	0.19 238	0.02 19	0.01 18	0.05 10	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 57	0.08 100	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	1.80 148	0.74 253	0.13 155	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 47	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 89	0.00 1	1.52 116	0.79 282	0.18 180	0.17 224	0.02 19	0.01 18	0.10 47	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 89	0.00 1	1.52 116	0.79 282	0.18 180	0.17 224	0.02 19	0.01 18	0.10 47	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 141	0.75 257	0.14 160	0.02 102	0.02 19	0.02 53	0.15 82	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 57	0.07 77	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 61	0.00 1	2.00 166	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.06 19	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 57	0.06 51	0.29 39	0.02 132	0.00 1	1.11 170	0.02 213	1.46 112	0.70 229	0.16 168	0.01 1	0.01 2	0.04 132	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.00 1

AIO_rvc	0.21 57	0.32 351	0.50 75	0.09 339	0.03 324	0.43 42	0.06 345	1.25 95	0.63 148	0.03 50	0.01 1	0.09 163	0.04 132	0.28 159	0.16 200	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 436	0.10 401	0.10 457

AIO-Stereo	0.21 57	0.07 77	0.44 62	0.03 196	0.03 324	0.41 34	0.01 135	1.65 132	0.65 170	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.22 127	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 568	0.05 312	0.08 443

anonymousdsp	0.21 57	0.21 286	0.63 92	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.74 66	0.77 274	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.25 141	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.08 362	0.03 323

IGEV-Stereo	0.21 57	0.21 286	0.63 92	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.73 64	0.77 274	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.24 135	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.08 362	0.03 323
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 57	0.14 204	1.54 295	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 296	1.10 86	0.65 170	0.10 129	0.05 165	0.03 56	0.04 132	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PMTNet	0.21 57	0.19 264	0.85 124	0.02 132	0.02 299	1.14 190	0.30 467	0.88 78	0.11 2	0.03 50	0.02 102	0.07 146	0.02 53	0.37 188	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

Zero-FE251	0.22 74	0.10 143	0.95 151	0.04 232	0.00 1	1.04 111	0.04 296	0.53 36	0.19 32	0.87 288	0.02 102	0.02 19	0.01 18	0.16 86	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 375

asda	0.22 74	0.09 119	0.28 38	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.57 125	0.76 268	0.15 164	0.07 177	0.03 56	0.08 217	0.11 55	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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fffft	0.22 74	0.03 2	0.46 67	0.01 38	0.00 1	0.93 84	0.01 135	1.42 102	0.61 120	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.21 124	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.07 430
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 74	0.17 244	0.54 82	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.05 319	0.61 52	1.09 351	0.17 177	0.33 270	0.03 56	0.13 265	0.20 115	0.07 97	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.02 254

trnet	0.22 74	0.14 204	0.67 100	0.00 1	0.00 1	1.24 258	0.01 135	1.16 90	0.56 94	0.09 109	0.08 183	0.05 111	0.00 1	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 74	0.29 342	0.87 128	0.05 261	0.18 459	0.41 34	0.01 135	1.24 94	0.56 94	0.02 21	0.03 142	0.13 185	0.05 153	0.32 175	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AEACV	0.22 74	0.05 29	0.66 99	0.02 132	0.03 324	0.87 70	0.00 1	1.07 85	0.15 14	0.18 180	0.01 1	0.02 19	0.72 417	0.15 82	0.09 135	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.27 552	0.08 362	0.07 430

Selective-IGEV	0.22 74	0.06 51	0.46 67	0.05 261	0.04 344	0.34 20	0.04 296	2.16 177	0.59 97	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 481	0.03 244	0.09 449

CREStereo	0.22 74	0.17 244	0.64 95	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.01 135	1.15 89	0.56 94	0.10 129	0.07 177	0.04 77	0.00 1	0.32 175	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 84	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 138	0.00 1	2.14 174	0.79 282	0.13 155	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 84	0.07 77	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	2.15 175	0.74 253	0.15 164	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 84	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 97	0.00 1	2.24 183	0.71 236	0.15 164	0.03 142	0.02 19	0.08 217	0.11 55	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 84	0.11 168	0.32 46	0.02 132	0.00 1	1.29 282	0.00 1	1.82 150	0.71 236	0.10 129	0.01 1	0.05 111	0.01 18	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

LG-G	0.23 84	0.11 168	0.32 46	0.02 132	0.00 1	1.29 282	0.00 1	1.82 150	0.71 236	0.10 129	0.01 1	0.05 111	0.01 18	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 84	0.13 191	0.62 91	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.63 55	0.80 289	0.76 272	0.18 230	0.09 163	0.06 183	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

ff7	0.23 84	0.21 286	1.02 171	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 347	0.01 127

ffff	0.23 84	0.21 286	1.02 171	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 347	0.01 127

11t	0.23 84	0.21 286	1.02 171	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 347	0.01 127

ccc-4	0.23 84	0.21 286	1.02 171	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 347	0.01 127

GREAT-IGEV	0.24 94	0.10 143	0.92 141	0.06 282	0.33 525	1.11 170	0.06 345	0.36 21	0.19 32	0.02 21	0.47 307	0.02 19	0.06 183	0.13 70	0.16 200	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 528	0.09 385	0.36 546

Occ-G	0.24 94	0.10 143	0.59 89	0.01 38	0.01 206	0.80 57	0.04 296	0.62 54	0.15 14	0.01 6	0.51 311	1.34 354	0.04 132	0.09 37	0.21 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.15 445	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 94	0.29 342	0.82 119	0.01 38	0.00 1	1.24 258	0.00 1	1.70 141	0.23 52	0.02 21	0.01 1	0.09 163	0.10 236	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 127

MC-Stereo	0.24 94	0.12 180	0.71 107	0.04 232	0.02 299	1.07 143	0.00 1	1.30 97	0.17 27	0.59 247	0.02 102	0.08 155	0.11 246	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.17 516	0.06 332	0.02 254

HUF	0.25 98	0.32 351	1.18 227	0.06 282	0.11 420	0.31 11	0.08 363	0.73 64	0.62 137	0.10 129	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.16 86	0.14 180	0.00 1	0.58 579	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.37 547

castereo++	0.25 98	0.15 220	0.48 73	0.09 339	0.00 1	1.08 152	0.03 266	1.53 118	0.67 192	0.00 1	0.01 1	0.59 265	0.00 1	0.09 37	0.06 79	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.28 556	0.02 185	0.00 1

GMStereo	0.25 98	0.60 470	1.28 249	0.01 38	0.00 1	0.48 45	0.00 1	0.74 66	1.24 381	0.16 168	0.03 142	0.07 146	0.09 228	0.22 127	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 101	0.08 100	1.52 294	0.46 487	0.00 1	1.14 190	0.01 135	0.63 55	0.21 44	0.38 223	0.02 102	0.04 77	0.06 183	0.18 95	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.05 454	0.22 493	0.04 353

MyStereo07	0.27 102	0.27 321	0.64 95	0.02 132	0.01 206	1.64 416	0.01 135	1.41 101	0.73 246	0.10 129	0.01 1	0.03 56	0.10 236	0.24 135	0.04 14	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 410

MIF-Stereo (partial)	0.27 102	0.18 256	1.14 212	0.01 38	0.00 1	0.43 42	0.02 213	1.97 164	0.39 82	0.11 144	0.08 183	0.07 146	0.06 183	0.44 199	0.33 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.02 254

NLMM1	0.28 104	0.17 244	0.35 51	0.04 232	0.00 1	1.19 220	0.00 1	2.69 228	0.64 161	0.02 21	0.02 102	0.07 146	0.14 270	0.13 70	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.28 104	0.08 100	0.30 40	0.05 261	0.00 1	1.09 157	0.02 213	2.79 233	0.70 229	0.01 6	0.03 142	0.03 56	0.46 369	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 104	0.06 51	0.35 51	0.03 196	0.00 1	1.07 143	0.00 1	2.95 251	0.67 192	0.26 191	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 104	0.05 29	0.53 80	0.12 363	0.11 420	1.25 267	0.32 472	0.80 72	0.20 39	0.10 129	0.14 206	0.16 199	0.25 318	0.29 162	0.25 262	0.05 527	0.19 562	0.20 557	0.23 540	0.18 468	0.19 517

LoS	0.28 104	0.16 233	0.95 151	0.07 311	0.01 206	1.32 294	0.07 356	1.30 97	0.60 109	0.04 62	0.03 142	0.28 222	0.11 246	0.48 209	0.11 160	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 104	0.09 119	0.73 108	0.18 408	0.05 358	1.17 209	0.04 296	2.37 190	0.17 27	0.35 212	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 191	0.04 14	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323

XX-TBD	0.28 104	0.39 385	0.97 159	0.05 261	0.00 1	1.09 157	0.00 1	0.71 62	0.54 92	0.44 230	1.04 388	0.06 128	0.06 183	0.19 103	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.29 111	0.11 168	0.39 57	0.03 196	0.01 206	1.19 220	0.01 135	2.96 254	0.63 148	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.14 270	0.10 47	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

NLSM3	0.29 111	0.14 204	0.38 53	0.02 132	0.00 1	1.21 237	0.01 135	2.99 258	0.65 170	0.02 21	0.03 142	0.05 111	0.15 276	0.06 19	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

depthmonostereo	0.29 111	0.04 11	1.15 216	0.05 261	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.67 58	0.21 44	0.04 62	0.02 102	0.17 202	0.28 325	2.00 297	0.08 116	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

1w_stereo	0.29 111	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	3.00 260	0.71 236	0.19 185	0.01 1	0.02 19	0.28 325	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 111	0.05 29	0.31 44	0.03 196	0.00 1	0.31 11	0.02 213	3.31 321	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.79 242	0.13 169	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.08 476	0.00 1	0.01 127

WCG-NET（raft）	0.29 111	0.24 308	0.51 76	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.05 319	0.56 45	1.12 359	0.21 187	0.12 203	1.54 363	0.14 270	0.14 74	0.07 97	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.03 323

CREStereo++_RVC	0.29 111	0.19 264	0.83 122	0.05 261	0.00 1	1.19 220	0.00 1	0.66 57	0.99 327	0.25 190	1.26 412	0.05 111	0.07 201	0.20 115	0.09 135	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
GSStereo	0.30 118	0.08 100	0.38 53	0.06 282	0.04 344	1.11 170	0.00 1	2.95 251	0.59 97	0.09 109	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.06 464	0.16 451	0.12 476

rvit_stereo_0080	0.30 118	0.23 304	1.20 235	0.00 1	0.00 1	0.90 73	0.01 135	2.79 233	0.60 109	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.01 18	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

whm_eth	0.30 118	0.23 304	1.20 235	0.00 1	0.00 1	0.90 73	0.01 135	2.79 233	0.60 109	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.01 18	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

TANstereo	0.30 118	0.28 332	0.86 126	0.03 196	0.01 206	1.14 190	0.00 1	0.53 36	0.44 87	1.06 332	1.24 409	0.06 128	0.05 153	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 122	0.03 2	0.78 114	0.00 1	0.00 1	1.06 138	0.03 266	2.98 257	0.66 181	0.05 69	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.18 95	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 122	0.32 351	1.63 316	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 240	0.79 282	0.02 21	0.03 142	0.08 155	0.02 53	0.19 103	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 323

MGS-Stereo	0.31 122	0.10 143	0.89 134	0.02 132	0.00 1	0.50 46	0.00 1	0.39 25	0.61 120	0.02 21	2.91 489	0.04 77	0.03 98	0.21 124	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 547	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 125	0.09 119	0.69 104	0.05 261	0.15 444	0.91 75	0.06 345	1.58 128	0.38 79	0.04 62	0.02 102	0.17 202	0.20 301	1.46 282	0.56 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 464	0.01 75	0.02 254

castereo	0.32 125	0.28 332	0.46 67	0.01 38	0.05 358	0.81 61	0.04 296	3.37 327	0.61 120	0.08 99	0.01 1	0.08 155	0.14 270	0.10 47	0.11 160	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.22 536	0.02 185	0.01 127

CAS++	0.32 125	0.22 296	0.69 104	0.04 232	0.00 1	0.35 22	0.01 135	4.32 449	0.48 89	0.02 21	0.01 1	0.07 146	0.00 1	0.19 103	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLCSM	0.33 128	0.26 316	0.74 110	0.06 282	0.00 1	1.21 237	0.02 213	3.06 271	0.71 236	0.02 21	0.02 102	0.11 175	0.14 270	0.14 74	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MoCha-V2	0.33 128	0.11 168	0.92 141	0.09 339	0.06 371	0.34 20	0.00 1	2.56 215	0.64 161	0.32 198	0.43 296	0.17 202	0.09 228	0.26 149	0.10 150	0.00 1	0.14 551	0.00 1	0.22 536	0.05 312	0.01 127

11t1	0.33 128	0.05 29	0.86 126	0.44 481	0.00 1	1.04 111	0.00 1	2.45 203	0.60 109	0.44 230	0.01 1	0.05 111	0.05 153	0.43 197	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

CroCo-Stereo Lap2	0.33 128	0.49 437	1.18 227	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 276	0.61 120	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.08 217	0.45 204	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.02 254

BStereo	0.34 132	0.17 244	2.86 449	0.00 1	0.10 411	0.41 34	0.03 266	2.16 177	0.62 137	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.08 31	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.02 425	0.01 75	0.01 127

DA	0.34 132	0.10 143	0.58 87	0.02 132	0.04 344	1.15 198	0.00 1	3.56 361	0.71 236	0.05 69	0.02 102	0.01 2	0.05 153	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 499

zero-FE	0.34 132	0.09 119	1.27 246	0.05 261	0.14 436	0.85 66	0.06 345	1.57 125	0.39 82	0.05 69	0.06 170	0.16 199	0.13 265	1.35 273	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.01 75	0.02 254

GGEV	0.34 132	0.10 143	0.58 87	0.02 132	0.04 344	1.15 198	0.00 1	3.56 361	0.71 236	0.05 69	0.02 102	0.01 2	0.05 153	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 499

LG-Stereo	0.34 132	0.07 77	1.33 264	0.03 196	0.01 206	1.06 138	0.00 1	2.93 249	0.66 181	0.01 6	0.09 188	0.14 191	0.07 201	0.10 47	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 127

SCV_C0	0.34 132	0.20 277	0.96 153	0.02 132	0.00 1	0.41 34	0.02 213	3.62 369	0.65 170	0.12 147	0.01 1	0.07 146	0.09 228	0.18 95	0.13 169	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.19 523	0.12 419	0.04 353

tg	0.34 132	0.26 316	0.68 102	0.01 38	0.00 1	1.25 267	0.01 135	1.75 145	0.65 170	0.11 144	0.40 287	0.74 296	0.11 246	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.21 525

rvit_0105_6	0.34 132	0.10 143	1.37 271	0.01 38	0.00 1	0.86 68	0.00 1	2.78 232	1.32 401	0.04 62	0.03 142	0.07 146	0.02 53	0.19 103	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323

Pointernet	0.34 132	0.10 143	1.09 198	0.01 38	0.08 393	1.18 216	0.05 319	2.99 258	0.62 137	0.03 50	0.01 1	0.15 194	0.05 153	0.24 135	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 489	0.01 75	0.00 1

dd	0.34 132	0.67 487	1.55 297	0.04 232	0.01 206	1.22 242	0.03 266	0.84 76	1.16 367	0.18 180	0.05 165	0.12 180	0.05 153	0.29 162	0.44 351	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1

AnonymousM	0.34 132	0.07 77	0.63 92	0.02 132	0.01 206	1.09 157	0.03 266	1.54 119	0.68 201	0.17 177	0.04 160	0.02 19	0.24 313	0.25 141	0.04 14	0.00 1	0.01 343	1.93 580	0.00 1	0.01 75	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 143	0.60 470	1.93 351	0.02 132	0.09 401	1.03 101	0.07 356	1.25 95	0.34 74	0.02 21	0.03 142	0.84 310	0.10 236	0.31 169	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.07 430

knoymous	0.35 143	0.05 29	1.11 202	0.05 261	0.01 206	1.15 198	0.01 135	2.06 169	0.14 9	0.40 225	0.02 102	1.67 379	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

UDGNet	0.35 143	0.50 440	1.14 212	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	0.70 60	1.57 449	0.31 196	0.05 165	0.06 128	0.02 53	1.45 281	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 143	0.10 143	1.95 356	0.02 132	0.00 1	0.93 84	0.07 356	1.70 141	0.86 307	0.09 109	0.04 160	0.05 111	0.05 153	0.23 130	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 543	0.06 332	0.08 443

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 147	0.14 204	1.14 212	0.04 232	0.05 358	1.39 323	0.05 319	1.87 156	0.77 274	0.13 155	0.07 177	0.48 251	0.02 53	0.41 196	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 519	0.01 75	0.10 457

IGEV++	0.36 147	0.19 264	0.57 86	0.09 339	0.00 1	0.35 22	0.03 266	4.62 472	0.24 58	0.12 147	0.02 102	0.03 56	0.17 285	0.24 135	0.23 248	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.04 448	0.09 385	0.08 443

LL-Strereo2	0.36 147	0.47 429	1.08 195	0.09 339	0.03 324	1.12 180	0.07 356	1.66 136	0.93 316	0.43 229	0.02 102	0.51 258	0.08 217	0.23 130	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 436	0.04 284	0.04 353

iRaftStereo_RVC	0.36 147	0.27 321	0.76 112	0.01 38	0.00 1	1.20 233	0.01 135	2.15 175	0.62 137	0.15 164	0.22 249	0.69 285	0.12 258	0.28 159	0.18 217	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.22 528

GCAP-BAT	0.37 151	0.13 191	1.16 221	0.10 350	0.12 424	1.59 397	0.04 296	0.67 58	0.43 86	0.84 284	0.89 376	0.39 239	0.07 201	0.27 157	0.49 369	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.19 523	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 151	0.13 191	2.43 417	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	1.66 136	1.15 365	0.16 168	0.08 183	0.02 19	0.05 153	0.40 193	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.10 457

Selective-RAFT	0.37 151	0.06 51	0.65 97	0.03 196	0.01 206	1.17 209	0.02 213	2.63 218	0.66 181	0.01 6	0.01 1	0.22 210	0.18 289	1.31 269	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 528	0.04 284	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 151	0.14 204	0.76 112	0.01 38	0.00 1	1.17 209	0.00 1	3.14 285	0.61 120	0.71 264	0.47 307	0.05 111	0.13 265	0.19 103	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.01 127

sAnonymous2	0.37 151	0.32 351	3.21 471	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 162	0.90 309	0.03 50	0.05 165	0.04 77	0.11 246	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.18 512

CroCo_RVC	0.37 151	0.32 351	3.21 471	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 162	0.90 309	0.03 50	0.05 165	0.04 77	0.11 246	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.18 512

MSCF	0.38 157	0.45 415	0.49 74	0.12 363	0.24 486	1.05 124	0.03 266	3.14 285	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.02 19	0.23 310	0.65 231	0.18 217	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.32 565	0.03 244	0.02 254

GASTEREO	0.39 158	0.45 415	0.47 72	0.11 360	0.24 486	1.06 138	0.03 266	3.16 293	0.66 181	0.10 129	0.01 1	0.01 2	0.28 325	0.66 232	0.18 217	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.32 565	0.03 244	0.02 254

rvit_0105_4	0.39 158	0.16 233	1.66 322	0.01 38	0.00 1	0.85 66	0.00 1	3.15 288	1.33 403	0.07 84	0.06 170	0.10 173	0.03 98	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

RAFT-Stereo-weight	0.39 158	0.07 77	0.81 117	0.07 311	0.02 299	1.34 302	0.05 319	3.15 288	0.31 69	0.94 301	0.52 312	0.26 218	0.01 18	0.19 103	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CroCo-Stereo	0.39 158	0.40 390	1.67 326	0.07 311	0.00 1	0.19 7	0.01 135	3.55 360	0.75 257	0.08 99	0.02 102	0.46 247	0.08 217	0.28 159	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 158	0.44 411	1.15 216	0.06 282	0.03 324	1.12 180	0.04 296	2.75 230	0.33 73	0.10 129	0.16 217	0.11 175	0.19 295	0.74 240	0.31 299	0.00 1	0.14 551	0.00 1	0.01 399	0.02 185	0.05 375

MM-Stereo_test1	0.40 163	0.13 191	1.31 260	0.64 519	0.07 383	0.92 82	0.03 266	3.08 276	0.80 289	0.35 212	0.04 160	0.05 111	0.02 53	0.20 115	0.13 169	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.26 509	0.02 254

CRE-IMP	0.40 163	0.06 51	1.04 186	0.07 311	0.05 358	1.45 350	0.46 489	1.48 114	0.63 148	0.90 294	0.30 261	0.88 313	0.01 18	0.26 149	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.17 506

rvit_0105_5	0.41 165	0.20 277	1.94 355	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.00 1	3.18 298	1.27 389	0.08 99	0.09 188	0.10 173	0.02 53	0.35 184	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 323

plain	0.41 165	0.28 332	2.26 404	0.07 311	0.00 1	0.50 46	0.01 135	2.84 240	0.92 312	0.05 69	0.07 177	0.13 185	0.17 285	0.43 197	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 534	0.01 127

x	0.41 165	0.04 11	0.74 110	0.54 504	0.00 1	0.98 94	0.00 1	3.07 274	0.67 192	0.48 238	0.01 1	0.48 251	0.07 201	0.93 248	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

SCV	0.42 168	0.28 332	0.68 102	0.26 441	0.16 451	0.26 10	0.05 319	4.98 500	0.63 148	0.10 129	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.26 149	0.13 169	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.18 519	0.25 506	0.18 512

GMOStereo	0.42 168	0.28 332	1.02 171	0.05 261	0.18 459	1.04 111	0.02 213	2.40 193	0.16 20	2.25 458	0.01 1	0.32 226	0.03 98	0.09 37	0.15 190	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.02 254

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raft+_RVC	0.42 168	0.48 432	1.11 202	0.51 501	0.17 455	1.16 205	0.04 296	2.25 184	0.59 97	0.12 147	0.42 291	0.08 155	0.15 276	0.60 224	0.28 284	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.19 517

Gwc-CoAtRS	0.42 168	0.12 180	1.28 249	0.03 196	0.13 430	1.03 101	0.02 213	2.33 188	0.15 14	0.35 212	0.01 1	2.27 422	0.03 98	0.20 115	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.22 536	0.01 75	0.01 127

Replicate-Monster	0.43 175	0.06 51	5.91 551	0.01 38	0.00 1	1.03 101	0.00 1	0.56 45	0.74 253	0.07 84	0.02 102	0.02 19	0.00 1	0.14 74	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 175	0.33 358	0.92 141	0.75 528	0.04 344	0.96 92	0.05 319	3.11 281	0.79 282	0.12 147	0.53 313	0.26 218	0.06 183	0.26 149	0.13 169	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.28 523	0.01 127

IGEV-Stereo+	0.43 175	0.17 244	0.46 67	0.14 386	1.06 556	0.63 51	0.02 213	0.30 11	0.24 58	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.03 98	1.86 294	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.15 497	1.83 571	1.61 573

CES	0.43 175	0.14 204	0.85 124	0.05 261	1.52 565	1.22 242	0.05 319	1.01 82	0.59 97	0.03 50	0.02 102	0.14 191	0.10 236	0.40 193	0.10 150	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	2.45 580

ROB_FTStereo_v2	0.43 175	0.09 119	1.00 163	0.06 282	0.08 393	1.57 386	0.33 475	1.44 107	0.67 192	0.97 306	0.19 238	0.77 302	0.02 53	1.23 265	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

HART	0.44 180	0.24 308	1.41 275	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 247	0.61 120	0.26 191	1.98 449	0.35 232	0.03 98	0.20 115	0.14 180	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.05 375

RALCasStereoNet	0.44 180	0.44 411	1.03 182	0.03 196	0.00 1	1.10 164	0.03 266	2.46 205	0.90 309	0.07 84	0.32 263	0.12 180	0.20 301	1.28 268	0.25 262	0.00 1	0.31 570	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.12 476

R-Stereo Train	0.44 180	0.09 119	0.94 147	0.02 132	0.00 1	1.24 258	0.09 375	3.65 375	0.11 2	1.87 426	0.42 291	0.06 128	0.01 18	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

RAFT-Stereo	0.44 180	0.09 119	0.94 147	0.02 132	0.00 1	1.24 258	0.09 375	3.65 375	0.11 2	1.87 426	0.42 291	0.06 128	0.01 18	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 184	0.43 406	1.18 227	0.51 501	0.04 344	1.26 271	0.02 213	2.38 191	0.65 170	0.07 84	0.02 102	0.70 288	0.20 301	1.01 256	0.13 169	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.10 457

HUI-Stereo	0.45 184	0.09 119	1.08 195	0.06 282	0.08 393	1.61 405	0.32 472	1.43 103	0.70 229	0.97 306	0.18 230	0.77 302	0.02 53	1.44 280	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

RAFT-IKP	0.45 184	0.09 119	1.06 192	0.06 282	0.06 371	1.44 344	0.31 471	1.44 107	0.69 217	0.97 306	0.18 230	0.76 298	0.02 53	1.65 287	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 353

Reg-Stereo(zero)	0.46 187	0.04 11	1.77 338	0.01 38	0.14 436	1.20 233	0.13 397	1.13 88	0.26 63	0.05 69	0.16 217	1.75 383	1.10 439	0.67 233	0.45 355	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.12 494	0.01 75	0.09 449

IGEVStereo-DCA	0.46 187	0.09 119	1.02 171	0.02 132	0.00 1	0.82 63	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.03 142	0.03 56	0.06 183	5.04 425	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.05 312	0.01 127

testlalala	0.46 187	0.13 191	0.82 119	0.17 402	0.10 411	1.13 187	0.03 266	2.63 218	1.13 361	2.04 444	0.10 193	0.29 224	0.04 132	0.15 82	0.27 276	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.26 549	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 187	0.09 119	1.01 166	0.06 282	0.09 401	1.61 405	0.30 467	1.43 103	0.69 217	0.97 306	0.18 230	0.77 302	0.02 53	1.67 288	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

ICVP	0.46 187	0.08 100	1.58 307	0.01 38	0.01 206	1.10 164	0.21 427	3.80 392	0.52 91	0.42 228	0.27 257	0.33 230	0.06 183	0.57 220	0.13 169	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.01 127
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 187	0.42 399	1.05 191	0.01 38	0.21 475	1.17 209	0.05 319	2.07 171	0.19 32	2.98 500	0.02 102	0.12 180	0.15 276	0.25 141	0.31 299	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.06 410

tt45	0.47 193	0.06 51	0.70 106	0.02 132	0.00 1	1.30 288	0.05 319	0.85 77	0.60 109	0.05 69	0.01 1	0.09 163	0.03 98	5.40 444	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 127

rvit_0105_3	0.47 193	0.28 332	2.20 389	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 306	1.26 383	0.08 99	0.26 253	0.09 163	0.03 98	0.62 228	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

H2IRNET	0.47 193	0.22 296	1.27 246	0.15 391	0.01 206	1.18 216	0.01 135	1.65 132	0.48 89	0.02 21	1.80 439	0.46 247	0.04 132	1.62 286	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.16 451	0.02 254

AE-Stereo	0.47 193	0.11 168	1.03 182	0.04 232	0.09 401	1.11 170	0.03 266	4.16 426	0.34 74	0.35 212	0.82 368	0.15 194	0.16 281	0.45 204	0.05 35	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.26 549	0.09 385	0.05 375

ToySt	0.47 193	0.25 312	2.47 424	0.04 232	0.01 206	1.17 209	0.00 1	2.01 167	0.63 148	0.08 99	0.14 206	1.16 344	0.05 153	0.80 244	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 436	0.10 401	0.04 353

riskmin	0.47 193	0.03 2	1.01 166	0.08 326	0.01 206	1.12 180	0.01 135	3.00 260	0.21 44	0.46 236	0.02 102	2.08 405	1.06 435	0.26 149	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ROB_FTStereo	0.47 193	0.09 119	1.04 186	0.06 282	0.08 393	1.59 397	0.33 475	1.43 103	0.68 201	0.97 306	0.19 238	0.76 298	0.03 98	1.86 294	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

FE-Mocha	0.48 200	0.12 180	1.34 265	0.11 360	0.09 401	0.64 52	0.01 135	3.94 409	0.22 48	0.49 241	0.58 318	0.59 265	0.53 378	0.29 162	0.38 334	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.15 497	0.02 185	0.02 254

999	0.48 200	0.07 77	0.55 83	0.01 38	0.00 1	1.27 275	0.09 375	0.33 16	0.61 120	0.01 6	0.17 224	0.03 56	0.02 53	5.79 464	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 202	0.22 296	0.51 76	0.03 196	0.00 1	1.30 288	0.01 135	1.97 164	0.71 236	0.04 62	0.04 160	0.08 155	0.04 132	4.32 380	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 202	0.10 143	1.30 257	0.06 282	0.12 424	1.14 190	0.07 356	3.57 364	0.92 312	0.18 180	0.99 385	0.19 206	0.31 333	0.25 141	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.08 541	0.02 425	0.24 499	0.12 476

model_zeroshot	0.49 202	0.26 316	2.10 384	0.03 196	0.01 206	1.69 425	0.08 363	2.63 218	0.18 29	1.02 321	0.01 1	0.61 268	0.06 183	0.86 245	0.14 180	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.16 507	0.02 185	0.01 127

Anonymous3	0.49 202	0.12 180	2.21 390	0.01 38	0.00 1	2.53 471	0.09 375	3.16 293	0.65 170	0.12 147	0.22 249	0.12 180	0.05 153	0.37 188	0.08 116	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.03 323

qqq	0.50 206	0.04 11	0.78 114	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	3.15 288	0.68 201	0.46 236	0.01 1	0.73 294	0.12 258	2.95 322	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

Patchmatch Stereo++	0.50 206	0.09 119	1.01 166	0.06 282	0.07 383	1.60 401	0.27 448	1.45 110	0.68 201	0.98 315	0.18 230	0.77 302	0.03 98	2.58 307	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 206	0.09 119	1.01 166	0.06 282	0.07 383	1.60 401	0.27 448	1.45 110	0.68 201	0.98 315	0.18 230	0.77 302	0.03 98	2.58 307	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 375

WQFJA1	0.51 209	0.36 367	1.13 208	0.04 232	0.00 1	1.19 220	0.02 213	3.63 371	0.70 229	0.07 84	2.02 453	0.04 77	0.02 53	0.73 238	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.05 375

WQFJX1	0.51 209	0.36 367	1.13 208	0.04 232	0.00 1	1.19 220	0.02 213	3.63 371	0.70 229	0.07 84	2.02 453	0.04 77	0.02 53	0.73 238	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.05 375

test_4	0.51 209	0.10 143	1.27 246	0.01 38	0.06 371	0.97 93	0.03 266	1.12 87	0.16 20	0.27 193	3.42 503	0.65 278	0.09 228	1.59 283	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 476	0.14 432	0.00 1

iGMRVC	0.51 209	0.09 119	1.04 186	0.06 282	0.08 393	1.61 405	0.27 448	1.44 107	0.69 217	0.97 306	0.19 238	0.76 298	0.03 98	2.69 315	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 353

CFNet-RSSM	0.51 209	0.12 180	1.26 244	0.03 196	0.14 436	1.24 258	0.02 213	4.12 424	0.15 14	0.31 196	0.01 1	1.96 399	0.04 132	0.19 103	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.27 552	0.01 75	0.01 127

mmm	0.52 214	0.04 11	1.14 212	0.61 515	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 344	0.75 257	1.24 359	0.58 318	0.20 209	0.18 289	0.93 248	0.08 116	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

anonymousdsp2	0.52 214	0.06 51	1.51 292	0.10 350	0.00 1	1.19 220	0.01 135	4.32 449	0.63 148	0.33 200	0.15 215	0.78 307	0.09 228	1.01 256	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 489	0.04 284	0.05 375

GANet-ADL	0.52 214	0.09 119	1.43 279	0.13 371	0.02 299	1.43 340	0.02 213	3.22 309	0.59 97	0.34 211	0.98 384	1.09 340	0.19 295	0.40 193	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.52 214	0.08 100	1.37 271	0.06 282	0.06 371	1.34 302	0.41 484	1.43 103	0.68 201	1.03 326	0.85 372	0.49 254	1.56 471	0.79 242	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.13 486

test-1	0.52 214	0.25 312	0.94 147	0.03 196	0.22 477	1.20 233	0.08 363	4.03 416	0.25 62	0.70 262	0.66 340	0.71 292	0.03 98	0.30 168	0.43 348	0.00 1	0.18 560	0.00 1	0.07 471	0.01 75	0.25 533

FENet	0.52 214	0.07 77	1.62 314	0.04 232	0.00 1	1.19 220	0.05 319	3.10 279	0.98 323	0.89 292	0.01 1	1.63 376	0.09 228	0.47 208	0.28 284	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AIO-test1	0.53 220	0.38 378	1.50 286	0.02 132	0.03 324	1.12 180	0.01 135	3.13 284	0.69 217	0.44 230	0.30 261	0.06 128	0.06 183	2.52 305	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.13 425	0.09 449

Pruner-Stereo	0.53 220	0.10 143	1.02 171	0.89 543	0.10 411	1.57 386	0.36 480	2.06 169	0.63 148	2.23 456	0.46 304	0.25 215	0.01 18	0.45 204	0.37 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

cross-raft	0.53 220	0.12 180	1.78 341	0.03 196	0.01 206	1.04 111	0.10 383	3.21 308	0.23 52	0.37 221	0.01 1	2.86 454	0.04 132	0.24 135	0.24 254	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.16 507	0.01 75	0.02 254

HI	0.54 223	0.37 373	1.50 286	0.13 371	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 138	0.62 137	1.34 366	0.01 1	2.67 439	0.66 408	0.36 186	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1

CoSv	0.54 223	0.37 373	1.50 286	0.13 371	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 138	0.62 137	1.34 366	0.01 1	2.67 439	0.66 408	0.36 186	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1

PFNet+	0.54 223	0.10 143	1.31 260	0.16 399	0.05 358	1.44 344	0.56 499	1.60 129	0.98 323	1.35 372	0.46 304	0.37 234	0.01 18	2.18 302	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

RALAANet	0.54 223	0.62 476	1.41 275	0.01 38	0.01 206	0.92 82	0.02 213	2.39 192	1.87 476	1.13 340	0.38 283	0.15 194	0.30 329	1.00 255	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.14 432	0.01 127

Wave_Phase_stereo	0.55 227	0.17 244	2.86 449	0.00 1	0.10 411	4.86 536	0.03 266	2.09 172	0.62 137	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.08 31	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.02 425	0.01 75	0.01 127

CASS	0.56 228	0.13 191	1.40 274	0.03 196	0.01 206	1.65 420	0.04 296	3.03 266	0.63 148	1.96 434	0.93 380	0.28 222	0.36 347	0.52 212	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 228	0.14 204	1.22 239	0.02 132	0.00 1	1.14 190	0.03 266	3.43 341	1.47 428	1.02 321	1.41 419	0.05 111	0.02 53	1.08 258	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ACVNet	0.57 230	0.21 286	1.34 265	0.09 339	0.00 1	1.36 308	0.22 433	2.40 193	1.05 342	0.63 253	0.66 340	1.94 396	0.26 321	0.31 169	0.79 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.00 1

test_3	0.58 231	0.06 51	1.04 186	0.07 311	0.12 424	1.01 98	0.01 135	2.45 203	0.20 39	0.95 302	0.01 1	1.05 334	0.05 153	3.74 351	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 546	0.15 445	0.13 486

DIP-Stereo	0.58 231	0.23 304	0.90 135	0.08 326	0.00 1	1.43 340	0.01 135	6.01 550	1.38 408	0.92 299	0.11 200	0.04 77	0.19 295	0.12 62	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 233	0.79 508	1.59 311	0.56 508	0.01 206	1.19 220	0.03 266	4.74 482	0.60 109	0.17 177	0.01 1	0.62 271	0.44 362	0.57 220	0.07 97	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.24 543	0.01 75	0.14 493

rvit_105_1	0.60 234	0.33 358	2.37 414	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 330	1.20 373	0.16 168	0.26 253	0.13 185	0.04 132	2.66 313	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.03 323

RAFT	0.60 234	0.50 440	1.01 166	0.50 497	0.04 344	0.94 86	0.08 363	3.01 263	0.65 170	0.22 188	0.09 188	3.41 485	0.27 324	0.53 215	0.37 331	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 399	0.40 544	0.03 323

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 234	0.36 367	0.96 153	0.03 196	0.02 299	1.21 237	0.02 213	2.80 237	1.55 442	1.08 335	2.63 482	0.43 244	0.16 281	0.37 188	0.25 262	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.01 127

xyz-stereo-finetune2	0.61 237	0.19 264	0.84 123	0.06 282	0.00 1	1.28 277	0.04 296	1.89 157	0.69 217	0.10 129	0.59 329	0.07 146	0.67 413	5.30 438	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

test_sample1	0.61 237	0.04 11	0.90 135	0.34 468	0.00 1	1.09 157	0.00 1	3.54 359	0.88 308	0.86 287	0.01 1	0.53 259	0.34 340	3.51 342	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

ACVNet-DCA	0.61 237	0.27 321	1.28 249	0.13 371	0.00 1	3.44 503	0.01 135	3.15 288	0.68 201	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.01 75	0.01 127

RAFT-Test	0.61 237	0.16 233	2.27 407	0.04 232	0.15 444	1.80 436	0.17 412	2.52 211	0.65 170	0.56 245	0.11 200	2.76 447	0.02 53	0.27 157	0.34 317	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.29 560	0.01 75	0.01 127

test_1	0.61 237	0.06 51	1.00 163	0.07 311	0.12 424	0.99 95	0.01 135	2.46 205	0.20 39	1.71 411	0.01 1	1.10 342	0.04 132	3.71 350	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 546	0.15 445	0.13 486

TestStereo	0.61 237	0.55 455	1.84 348	0.00 1	0.00 1	0.94 86	0.00 1	1.65 132	0.23 52	0.12 147	0.03 142	0.08 155	0.06 183	6.59 500	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 237	0.08 100	1.78 341	0.00 1	0.00 1	1.59 397	0.07 356	5.32 521	0.13 5	0.62 249	0.32 263	0.37 234	0.67 413	0.68 235	0.49 369	0.03 518	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 185	0.01 127

rrr	0.62 244	0.09 119	2.07 379	0.02 132	0.00 1	0.82 63	0.06 345	2.29 186	0.85 305	0.09 109	0.03 142	0.03 56	0.06 183	5.04 425	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 523	0.05 312	0.07 430

GwcNet-ADL	0.62 244	0.20 277	2.03 372	0.05 261	0.01 206	1.29 282	0.02 213	3.16 293	1.39 410	0.97 306	0.44 299	1.48 359	0.23 310	0.78 241	0.27 276	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 323

test_sample2	0.63 246	0.05 29	1.13 208	0.31 457	0.01 206	1.22 242	0.00 1	3.87 405	1.03 334	0.91 297	0.02 102	0.50 256	0.13 265	3.16 328	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

GMStereo_Zeroshot	0.63 246	0.14 204	1.54 295	0.75 528	0.00 1	1.26 271	0.01 135	1.85 153	0.31 69	1.44 389	0.58 318	1.76 384	0.19 295	2.55 306	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

test-3	0.63 246	0.06 51	1.00 163	0.07 311	0.13 430	0.99 95	0.01 135	2.46 205	0.20 39	1.96 434	0.01 1	1.10 342	0.05 153	3.75 352	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 549	0.15 445	0.13 486

Any-RAFT	0.64 249	0.08 100	1.07 193	0.03 196	0.00 1	2.77 484	0.08 363	3.57 364	1.23 376	0.96 304	0.26 253	1.61 371	0.31 333	0.72 236	0.06 79	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MIPNet	0.64 249	0.42 399	2.01 368	0.08 326	0.07 383	1.29 282	0.11 386	3.47 349	1.29 394	0.67 258	0.10 193	0.63 274	0.97 433	1.25 266	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.01 497	0.01 399	0.11 411	0.04 353

PCWNet_CMD	0.65 251	0.14 204	2.02 370	0.01 38	0.01 206	1.10 164	0.00 1	2.80 237	0.97 321	0.48 238	0.28 259	2.31 427	1.50 466	1.19 262	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

AFF-stereo	0.65 251	0.46 421	0.82 119	0.37 475	0.00 1	1.19 220	0.00 1	3.04 270	1.42 418	0.72 266	1.95 447	1.16 344	0.26 321	0.97 253	0.31 299	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.21 490	0.02 254

MSMDNet	0.65 251	0.14 204	2.02 370	0.01 38	0.01 206	1.11 170	0.00 1	2.88 244	0.98 323	0.49 241	0.28 259	2.32 428	1.49 463	1.19 262	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

ccs_rob	0.65 251	0.17 244	2.09 382	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.00 1	2.77 231	0.73 246	0.75 269	0.44 299	2.32 428	0.64 401	1.76 290	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AdaStereo	0.65 251	0.09 119	1.12 204	0.02 132	0.00 1	1.45 350	0.23 437	4.38 451	1.44 423	1.17 346	0.37 281	1.56 365	0.18 289	0.56 219	0.37 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 256	1.49 555	1.08 195	0.01 38	0.01 206	0.37 30	0.05 319	2.93 249	0.63 148	0.08 99	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 91	0.04 14	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	6.28 578	0.01 127

PSMNet-RUCA	0.66 256	0.48 432	1.68 327	0.01 38	0.02 299	2.02 446	0.25 440	3.93 408	1.50 436	0.37 221	1.38 418	0.11 175	0.12 258	0.64 230	0.31 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.00 1

fff	0.66 256	0.42 399	2.21 390	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 468	0.14 206	0.09 163	1.83 488	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375

RAFT+CT+SA	0.66 256	0.45 415	1.22 239	0.10 350	0.30 514	1.24 258	0.02 213	4.21 431	0.67 192	0.62 249	0.39 286	0.33 230	0.05 153	2.69 315	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 571	0.13 425	0.30 537

CFNet_pseudo	0.66 256	0.17 244	2.08 381	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.00 1	2.79 233	0.73 246	0.78 277	0.46 304	2.32 428	0.63 397	1.77 291	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DCANet	0.66 256	0.43 406	2.21 390	0.03 196	0.00 1	1.22 242	0.01 135	3.26 312	1.85 473	2.61 485	0.21 245	0.09 163	0.49 374	0.33 178	0.39 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 410

csc	0.66 256	0.42 399	2.21 390	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 468	0.14 206	0.09 163	1.83 488	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375

cscssc	0.66 256	0.42 399	2.21 390	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 468	0.14 206	0.09 163	1.83 488	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375

UCFNet_RVC	0.66 256	0.35 362	1.20 235	0.02 132	0.30 514	1.53 378	0.01 135	3.42 339	0.67 192	1.12 339	0.73 361	1.26 350	0.20 301	1.84 293	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 265	0.52 445	1.74 335	0.50 497	0.05 358	1.16 205	0.00 1	2.68 227	0.66 181	0.68 260	1.60 424	1.76 384	0.80 422	0.94 251	0.13 169	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.00 1

DMCA	0.68 265	0.22 296	1.96 360	0.01 38	0.01 206	1.28 277	0.02 213	3.02 264	1.54 441	2.14 448	0.15 215	1.74 381	0.10 236	0.45 204	0.95 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

1test111	0.69 267	0.27 321	1.28 249	0.13 371	0.00 1	3.44 503	0.01 135	3.15 288	0.68 201	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	2.95 322	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.01 75	0.01 127

DCRE	0.69 267	0.35 362	1.16 221	0.06 282	0.02 299	0.91 75	0.00 1	1.05 83	0.30 68	0.98 315	7.63 542	0.72 293	0.02 53	0.16 86	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 534	0.02 185	0.03 323

DCANet-4	0.69 267	0.15 220	3.76 497	0.03 196	0.01 206	1.22 242	0.01 135	3.14 285	1.90 478	2.34 468	0.14 206	0.11 175	0.25 318	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375

DCVSM-stereo	0.70 270	0.04 11	1.69 329	0.07 311	0.01 206	1.27 275	0.04 296	1.85 153	0.14 9	3.56 518	0.08 183	3.07 467	0.60 388	1.35 273	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 185	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 270	0.26 316	1.98 364	0.19 416	0.27 500	1.43 340	0.02 213	4.23 435	0.82 295	0.75 269	0.54 315	2.19 420	0.03 98	0.63 229	0.25 262	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.20 528	0.00 1	0.01 127

test_sample7	0.72 272	0.18 256	1.23 241	0.55 506	0.01 206	1.21 237	0.00 1	4.31 445	1.07 347	1.35 372	0.36 277	0.70 288	0.44 362	2.58 307	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 254

MSKI-zero shot	0.73 273	0.13 191	1.56 304	0.02 132	0.14 436	1.34 302	0.04 296	3.00 260	0.23 52	0.67 258	1.64 425	0.89 314	0.00 1	4.55 404	0.10 150	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 534	0.03 244	0.01 127

HCRNet	0.73 273	0.19 264	1.10 200	0.01 38	0.00 1	1.17 209	0.01 135	3.07 274	1.97 483	0.60 248	0.21 245	0.56 262	0.11 246	5.34 442	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

IGEV-FE	0.74 275	0.20 277	3.00 456	0.26 441	0.02 299	1.10 164	0.05 319	3.72 380	0.19 32	0.88 289	0.71 358	2.81 448	0.63 397	0.52 212	0.33 309	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 507	0.04 284	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 275	0.20 277	3.00 456	0.26 441	0.02 299	1.10 164	0.05 319	3.72 380	0.19 32	0.88 289	0.71 358	2.84 451	0.63 397	0.53 215	0.33 309	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 507	0.04 284	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 275	0.18 256	1.23 241	0.81 533	4.25 579	1.19 220	0.03 266	2.17 182	0.13 5	0.35 212	0.40 287	0.97 327	0.08 217	2.61 312	0.09 135	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.07 471	0.04 284	0.03 323

anonymity	0.74 275	0.15 220	1.17 224	0.16 399	0.27 500	0.71 53	0.01 135	4.70 479	1.78 467	1.15 342	1.23 407	0.31 225	1.65 479	0.54 217	0.53 378	0.02 510	0.02 422	0.00 1	0.27 552	0.02 185	0.06 410

test_5	0.74 275	0.50 440	1.55 297	0.44 481	0.25 491	1.45 350	0.01 135	4.16 426	0.78 278	0.79 279	0.17 224	0.42 243	0.64 401	3.06 326	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.21 525

NRIStereo	0.74 275	0.08 100	0.88 130	0.47 491	0.05 358	1.58 390	0.49 494	1.38 100	0.61 120	0.88 289	0.17 224	0.66 281	0.03 98	6.96 532	0.22 240	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.17 506

IER	0.75 281	0.12 180	1.93 351	0.01 38	0.00 1	2.31 462	0.02 213	2.96 254	0.98 323	1.30 362	0.96 382	1.40 357	1.19 446	1.31 269	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CIPLG	0.75 281	0.81 513	2.38 415	0.13 371	0.03 324	1.41 329	0.27 448	3.19 303	0.84 301	1.98 436	2.56 481	0.19 206	0.10 236	0.54 217	0.26 270	0.00 1	0.05 486	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.05 375

IPLGR_C	0.75 281	0.88 521	2.58 432	0.13 371	0.02 299	1.40 324	0.27 448	3.19 303	0.84 301	1.92 430	2.46 476	0.18 205	0.11 246	0.49 210	0.26 270	0.00 1	0.05 486	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.06 410

ACRE	0.75 281	0.78 506	2.72 444	0.13 371	0.02 299	1.40 324	0.26 444	3.20 306	0.82 295	1.84 425	2.46 476	0.19 206	0.10 236	0.52 212	0.26 270	0.00 1	0.04 471	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.05 375

AIO-test2	0.76 285	0.80 509	1.47 284	0.12 363	0.15 444	1.22 242	0.01 135	3.17 296	0.73 246	0.36 220	1.50 421	0.16 199	0.05 153	2.37 303	0.16 200	2.85 578	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 284	0.07 430

IPLGR	0.76 285	0.21 286	2.98 454	0.06 282	0.07 383	1.24 258	0.05 319	3.09 278	1.38 408	0.62 249	0.34 271	0.75 297	0.78 420	3.35 331	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.06 410

testlalala2	0.77 287	0.13 191	1.72 333	3.72 576	2.44 573	1.10 164	0.01 135	3.27 318	0.73 246	0.09 109	0.03 142	1.38 356	0.08 217	0.12 62	0.09 135	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.37 572	0.01 75	0.01 127

CFNet_ucs	0.77 287	0.20 277	2.22 397	0.01 38	0.01 206	1.32 294	0.00 1	3.30 320	1.31 399	1.15 342	1.14 397	2.19 420	0.42 360	2.04 298	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

TestStereo1	0.77 287	0.46 421	1.12 204	0.15 391	0.19 466	1.29 282	0.01 135	3.33 323	1.55 442	0.45 233	1.67 428	0.13 185	1.23 448	3.39 334	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.07 430

SA-5K	0.77 287	0.46 421	1.12 204	0.15 391	0.19 466	1.29 282	0.01 135	3.33 323	1.55 442	0.45 233	1.67 428	0.13 185	1.23 448	3.39 334	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.07 430

PSMNet-ADL	0.77 287	0.08 100	0.90 135	0.07 311	0.01 206	2.01 445	0.02 213	2.55 214	1.11 354	0.33 200	0.59 329	2.15 412	0.69 415	4.07 369	0.85 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

CFNet-ft	0.77 287	0.46 421	1.34 265	0.01 38	0.27 500	1.32 294	0.02 213	2.40 193	0.68 201	0.63 253	0.18 230	3.23 481	0.21 307	3.97 366	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 244	0.02 254

CFNet_RVC	0.77 287	0.46 421	1.34 265	0.01 38	0.27 500	1.32 294	0.02 213	2.40 193	0.68 201	0.63 253	0.18 230	3.23 481	0.21 307	3.97 366	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 244	0.02 254

DN-CSS_ROB	0.77 287	0.90 524	2.01 368	0.85 537	0.00 1	1.47 359	0.01 135	2.92 248	0.93 316	0.12 147	0.53 313	0.44 245	0.16 281	4.33 381	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 530	0.01 127

MyStereo04	0.78 295	0.27 321	3.19 468	0.02 132	0.01 206	1.64 416	0.01 135	3.64 374	2.20 504	0.98 315	0.02 102	1.29 351	0.57 385	1.10 259	0.53 378	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 410

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anonymousa	0.79 296	0.26 316	1.91 349	0.03 196	0.29 512	1.46 358	0.02 213	3.76 385	0.97 321	0.72 266	2.25 471	3.21 478	0.56 383	0.15 82	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.02 254

111	0.79 296	0.70 497	2.21 390	0.01 38	0.01 206	1.19 220	0.16 409	3.78 388	1.98 485	1.22 357	0.91 378	2.01 400	0.32 338	0.32 175	0.64 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.17 506

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 302	0.64 480	1.41 275	0.44 481	0.01 206	0.91 75	0.08 363	3.75 383	1.04 336	0.12 147	0.44 299	0.27 220	0.35 345	5.12 429	0.38 334	1.19 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.05 375

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TVStereo	0.82 304	0.10 143	1.15 216	1.19 559	0.01 206	1.52 375	0.29 459	2.66 222	0.66 181	1.20 351	0.58 318	0.24 211	0.01 18	6.38 490	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 314	0.15 220	2.22 397	0.48 492	0.01 206	1.37 313	0.01 135	4.63 475	1.17 368	1.43 386	0.43 296	0.80 309	0.10 236	3.48 340	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 254

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tt1	0.88 331	0.27 321	1.25 243	0.08 326	0.00 1	3.36 501	0.02 213	3.03 266	6.40 560	0.33 200	0.66 340	0.05 111	0.40 358	1.59 283	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 323

HH	0.88 331	0.37 373	1.93 351	0.25 434	0.10 411	0.62 49	0.00 1	3.79 389	0.18 29	0.33 200	0.59 329	3.94 499	0.81 423	4.44 393	0.09 135	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

HanStereo	0.88 331	0.37 373	1.93 351	0.25 434	0.10 411	0.62 49	0.00 1	3.79 389	0.18 29	0.33 200	0.59 329	3.94 499	0.81 423	4.44 393	0.09 135	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

dad	0.88 331	0.62 476	2.26 404	0.06 282	0.01 206	1.24 258	0.00 1	0.98 81	2.17 500	1.29 361	0.35 274	0.37 234	0.04 132	5.80 465	1.06 432	0.01 488	0.00 1	1.13 574	0.11 489	0.05 312	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 331	0.38 378	1.45 282	0.60 512	0.00 1	1.36 308	0.02 213	4.55 466	0.69 217	0.71 264	0.32 263	1.56 365	0.61 391	4.55 404	0.64 401	0.00 1	0.00 1	0.05 536	0.00 1	0.08 362	0.02 254

test_sample6	0.89 338	0.17 244	2.23 399	0.48 492	0.01 206	1.43 340	0.01 135	4.49 462	1.40 414	1.43 386	1.12 395	0.64 277	0.14 270	3.86 361	0.42 346	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 254

PSMNet-RSSM	0.90 339	0.44 411	1.35 269	0.13 371	0.00 1	1.37 313	0.03 266	4.79 490	0.85 305	1.11 338	0.49 309	2.15 412	0.35 345	4.09 373	0.73 409	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 244	0.01 127

DMCA-RVC	0.90 339	0.64 480	3.30 476	0.03 196	0.04 344	1.30 288	0.06 345	2.65 221	0.73 246	3.21 507	0.09 188	0.99 329	0.66 408	3.14 327	0.99 429	0.01 488	0.04 471	0.02 522	0.01 399	0.07 347	0.01 127

G2L-ROB	0.91 341	0.54 452	1.97 362	0.01 38	0.00 1	1.45 350	0.00 1	3.38 330	1.31 399	1.36 377	0.07 177	3.25 483	0.01 18	4.39 389	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 127

DFGA-Net	0.91 341	1.43 554	2.72 444	0.06 282	0.16 451	1.16 205	0.00 1	2.26 185	0.77 274	1.02 321	1.17 402	0.25 215	0.04 132	5.17 430	1.71 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.02 254

DDVS	0.92 343	0.16 233	1.39 273	0.21 419	0.27 500	3.17 491	0.26 444	2.56 215	0.62 137	0.70 262	0.81 366	2.17 418	0.45 366	5.26 435	0.29 288	0.00 1	0.01 343	0.01 497	0.00 1	0.04 284	0.02 254

iRaft-Stereo_20w	0.92 343	0.15 220	2.68 438	0.24 431	0.06 371	1.36 308	0.28 456	7.46 572	0.34 74	1.56 403	0.37 281	0.62 271	1.24 451	1.25 266	0.34 317	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.16 507	0.02 185	0.13 486

CoDeX	0.94 345	0.34 360	2.09 382	0.05 261	0.20 470	1.49 366	0.20 425	5.89 545	1.57 449	0.66 257	0.67 349	1.05 334	0.32 338	3.82 359	0.33 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

cc1	0.94 345	0.27 321	1.28 249	0.13 371	0.00 1	3.44 503	0.01 135	3.18 298	7.23 569	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.09 385	0.04 353

xx1	0.95 347	0.27 321	1.28 249	0.13 371	0.00 1	3.44 503	0.01 135	3.18 298	7.23 569	0.33 200	0.69 351	0.73 294	0.12 258	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DualNet (step1)	0.96 348	0.41 393	2.03 372	0.02 132	0.01 206	2.14 451	0.01 135	4.31 445	1.07 347	1.35 372	0.36 277	0.70 288	0.44 362	2.58 307	0.34 317	0.53 567	0.00 1	1.82 576	1.10 589	0.02 185	0.02 254

SACVNet	0.96 348	0.36 367	1.49 285	0.05 261	0.00 1	1.62 411	0.28 456	3.86 403	1.28 393	1.79 421	0.80 365	1.59 367	0.07 201	5.29 437	0.48 367	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 496	0.01 127

G2L-Stereo_test	0.97 350	0.60 470	1.95 356	0.21 419	0.01 206	1.63 415	0.10 383	3.19 303	1.01 330	1.98 436	0.11 200	3.22 480	0.51 376	4.38 388	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.02 254

BUS	0.97 350	0.10 143	0.96 153	0.01 38	0.00 1	5.85 546	0.03 266	5.40 524	0.93 316	2.26 462	0.66 340	2.39 432	0.06 183	0.61 225	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 350	0.77 505	3.36 479	0.46 487	0.01 206	1.32 294	0.09 375	4.57 470	1.26 383	1.88 428	0.22 249	1.09 340	0.42 360	1.79 292	2.09 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.06 410

qqq1	0.98 353	0.16 233	1.55 297	0.33 462	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 395	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

fff1	0.98 353	0.16 233	1.55 297	0.33 462	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 395	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

gwcnet-sp	0.98 353	0.38 378	4.06 508	0.04 232	0.00 1	2.60 474	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 414	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.03 323

scenet	0.98 353	0.38 378	4.06 508	0.04 232	0.00 1	2.60 474	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 414	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.03 323

ssnet	0.98 353	0.38 378	4.06 508	0.04 232	0.00 1	2.60 474	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 414	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.03 323

raft_robust	0.98 353	0.57 463	1.21 238	0.06 282	0.17 455	1.36 308	0.02 213	3.46 347	2.18 502	0.33 200	0.01 1	1.54 363	1.42 461	6.77 515	0.15 190	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.18 519	0.11 411	0.09 449

cf-r	0.98 353	0.51 444	2.04 376	0.25 434	0.01 206	1.40 324	0.03 266	4.47 461	1.65 458	0.95 302	0.58 318	2.63 437	0.24 313	4.19 375	0.58 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.04 353

RAFT_R40	0.99 360	0.05 29	1.26 244	0.71 525	0.20 470	1.65 420	0.67 507	1.94 161	0.61 120	1.05 329	1.15 398	1.80 388	1.47 462	6.91 528	0.31 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

iResNet	1.00 361	0.45 415	3.08 462	0.86 541	0.01 206	1.97 443	0.01 135	3.67 378	1.49 434	1.77 419	1.09 391	0.35 232	0.13 265	3.83 360	1.27 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 127

CSP-Net	1.01 362	0.52 445	0.92 141	0.01 38	0.00 1	2.83 486	0.05 319	4.99 501	0.69 217	0.91 297	0.85 372	1.82 391	0.23 310	6.04 471	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.01 127

MLCV	1.01 362	0.53 450	2.17 387	0.03 196	0.00 1	1.60 401	0.03 266	2.90 246	1.30 397	2.60 484	1.85 441	1.00 330	0.40 358	4.88 418	0.74 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 127

IRAFT_RVC	1.02 364	0.20 277	1.58 307	1.39 563	0.26 494	1.33 300	0.32 472	2.52 211	0.66 181	1.58 404	0.81 366	1.16 344	1.58 475	6.51 498	0.43 348	0.00 1	0.12 542	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.03 323

GwcNet-RSSM	1.02 364	0.69 493	2.70 440	0.22 423	0.02 299	1.42 337	0.05 319	4.02 414	1.01 330	0.90 294	0.42 291	2.89 456	0.26 321	4.43 392	1.17 438	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.13 425	0.05 375

NINENet	1.03 366	0.22 296	1.30 257	0.10 350	0.01 206	5.85 546	0.03 266	4.41 456	1.25 382	1.55 402	0.60 335	2.39 432	0.06 183	2.72 317	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.01 497	0.00 1	0.04 284	0.00 1

HGLStereo	1.03 366	0.18 256	1.50 286	0.01 38	0.01 206	1.41 329	0.01 135	3.41 337	0.82 295	1.05 329	3.09 493	2.11 408	1.24 451	4.51 400	1.18 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.03 323

G2L-Stereo	1.04 368	0.55 455	2.62 435	0.02 132	0.11 420	1.41 329	0.02 213	3.45 344	0.99 327	1.37 379	0.14 206	3.10 470	0.24 313	5.96 468	0.66 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.04 353

SMFormer	1.04 368	0.16 233	1.55 297	0.33 462	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 395	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	1.24 442	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

tta	1.04 368	0.16 233	1.55 297	0.33 462	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 395	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	1.24 442	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

ffm	1.04 368	0.05 29	1.65 318	0.34 468	0.01 206	1.58 390	0.02 213	3.03 266	6.40 560	1.39 381	2.07 456	2.15 412	0.34 340	1.59 283	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 323

Sa-1000	1.04 368	0.39 385	1.17 224	0.00 1	0.20 470	1.33 300	0.03 266	4.19 429	1.81 468	0.99 319	5.33 527	0.61 268	0.15 276	4.07 369	0.30 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.13 425	0.00 1

SST-Stereo	1.04 368	0.05 29	1.16 221	0.72 526	0.23 482	1.70 427	0.58 502	1.92 158	1.46 426	1.19 349	1.09 391	1.60 369	1.93 494	6.92 530	0.21 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

XX-Stereo	1.04 368	0.20 277	4.94 535	0.85 537	0.04 344	1.25 267	0.00 1	3.37 327	0.45 88	1.22 357	0.50 310	3.70 495	0.02 53	3.91 364	0.05 35	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 528	0.03 244	0.02 254

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 368	0.55 455	2.52 427	0.56 508	1.00 553	1.37 313	0.00 1	3.43 341	1.35 405	2.24 457	0.35 274	2.18 419	0.58 387	4.28 378	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 376	0.76 503	2.06 378	0.07 311	0.00 1	1.35 306	0.03 266	6.80 566	2.57 521	0.79 279	1.20 405	0.94 323	0.12 258	3.81 357	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 127

WQFJX	1.06 377	0.47 429	1.60 313	0.03 196	0.00 1	1.53 378	0.11 386	4.26 439	1.01 330	0.35 212	1.88 442	0.63 274	1.87 492	6.34 487	0.95 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.05 375

PFNet	1.06 377	0.19 264	2.95 453	1.16 556	0.56 542	1.58 390	0.25 440	1.50 115	0.60 109	2.38 475	1.23 407	0.63 274	0.30 329	6.85 519	0.43 348	0.16 550	0.01 343	0.00 1	0.07 471	0.18 468	0.18 512

UGAM	1.08 379	0.19 264	2.83 446	0.05 261	0.01 206	1.09 157	0.11 386	2.89 245	0.64 161	0.08 99	2.46 476	3.64 492	0.08 217	6.99 534	0.25 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.27 514	0.04 353

hknet	1.08 379	0.13 191	2.07 379	0.01 38	0.00 1	3.32 498	0.21 427	5.40 524	0.92 312	2.26 462	0.66 340	3.43 486	0.05 153	2.81 318	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 379	0.56 460	2.70 440	0.02 132	0.02 299	1.20 233	0.01 135	3.18 298	0.63 148	0.14 160	2.00 451	1.62 373	1.54 469	6.69 509	1.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 496	0.01 127

FADNet-RVC-Resample	1.08 379	1.00 532	5.32 540	0.10 350	0.14 436	1.53 378	0.25 440	3.62 369	1.18 369	0.51 243	0.19 238	1.04 333	0.28 325	5.20 432	0.44 351	0.10 542	0.16 557	0.09 544	0.06 464	0.24 499	0.21 525

TDLM	1.08 379	0.49 437	1.43 279	0.27 447	0.00 1	1.56 385	2.12 543	3.10 279	1.75 465	1.36 377	0.93 380	1.06 336	0.49 374	6.21 478	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.02 254

CFNet	1.08 379	0.62 476	2.26 404	0.26 441	0.03 324	1.40 324	0.04 296	4.45 460	2.09 491	0.48 238	0.69 351	1.31 352	0.24 313	6.63 504	0.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.04 353

PS-NSSS	1.08 379	0.45 415	1.70 331	0.02 132	0.01 206	1.37 313	0.01 135	4.38 451	2.09 491	1.15 342	2.65 483	0.65 278	0.07 201	6.35 488	0.56 386	0.16 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 379	1.12 540	4.68 531	1.09 553	0.00 1	1.38 319	0.05 319	3.83 397	1.11 354	0.80 281	1.15 398	1.02 332	0.12 258	4.52 401	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 531	0.03 323

GMM-Stereo	1.09 387	0.05 29	1.62 314	0.13 371	0.22 477	1.41 329	0.87 515	2.31 187	0.62 137	2.75 490	3.14 494	0.54 261	0.90 429	5.33 441	0.13 169	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.01 75	1.80 577

hitnet-ft	1.09 387	0.39 385	1.45 282	0.04 232	0.00 1	1.34 302	0.22 433	3.34 326	2.25 507	1.48 391	1.11 393	4.17 504	0.37 349	4.73 412	0.79 414	0.01 488	0.00 1	0.03 529	0.00 1	0.09 385	0.01 127

NVstereo2D	1.09 387	0.17 244	4.40 522	0.00 1	0.00 1	1.59 397	0.18 417	4.29 443	1.40 414	0.85 286	0.36 277	2.30 425	0.62 396	5.26 435	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

PSMNet_ROB	1.09 387	0.69 493	2.92 451	0.03 196	0.07 383	1.68 423	0.16 409	3.44 343	1.30 397	0.96 304	0.32 263	2.81 448	0.63 397	4.23 376	2.48 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.04 353

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 391	0.35 362	4.53 526	0.18 408	0.37 526	0.79 56	0.00 1	5.71 542	0.74 253	0.40 225	0.64 337	4.47 514	1.41 460	1.42 275	0.30 296	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.28 556	0.17 459	0.14 493

LMCR-Stereo	1.10 391	0.69 493	1.95 356	0.50 497	0.01 206	2.73 479	0.09 375	6.20 554	0.64 161	2.37 473	1.76 436	0.13 185	1.59 477	2.94 321	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 391	0.42 399	1.72 333	0.28 449	0.01 206	1.37 313	0.11 386	6.25 555	0.84 301	1.05 329	0.67 349	1.61 371	0.79 421	6.11 474	0.63 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.04 353

FADNet-RVC	1.10 391	1.07 538	4.79 532	0.03 196	0.00 1	1.60 401	0.08 363	3.77 386	1.70 462	0.35 212	0.07 177	0.61 268	0.66 408	5.32 440	1.11 433	0.01 488	0.08 517	0.00 1	0.00 1	0.48 554	0.18 512

GANetREF_RVC	1.10 391	0.95 527	2.98 454	0.06 282	0.00 1	2.23 457	0.18 417	3.95 410	2.53 519	0.56 245	0.32 263	1.89 393	0.66 408	5.03 424	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.04 353
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 391	0.39 385	1.69 329	0.28 449	0.00 1	1.45 350	0.48 490	3.26 312	1.64 457	2.93 494	1.22 406	1.51 360	0.37 349	6.09 473	0.50 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.01 127

ARAFT	1.12 397	0.82 516	4.11 511	0.04 232	0.00 1	1.64 416	0.03 266	4.85 493	1.69 461	2.78 491	0.57 316	0.47 250	0.11 246	4.81 415	0.24 254	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.24 499	0.05 375

ac_64	1.12 397	0.18 256	1.64 317	0.18 408	0.25 491	1.48 365	0.02 213	4.97 499	1.47 428	0.69 261	0.45 303	4.94 527	0.46 369	4.87 417	0.74 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.00 1

coex_refinement	1.13 399	0.54 452	1.58 307	0.12 363	0.02 299	1.51 370	0.06 345	4.01 413	1.51 438	2.61 485	0.66 340	4.40 511	0.48 373	3.67 345	1.30 449	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.03 323

ITSA-stereo	1.13 399	0.14 204	1.59 311	0.17 402	0.04 344	1.40 324	0.14 401	5.66 539	3.10 529	0.74 268	0.35 274	0.62 271	1.06 435	5.53 450	1.63 460	0.03 518	0.00 1	0.09 544	0.06 464	0.07 347	0.07 430

UNet	1.13 399	0.24 308	4.21 513	0.01 38	0.02 299	2.31 462	0.02 213	3.06 271	0.76 268	1.17 346	0.14 206	2.73 445	1.58 475	4.48 399	1.92 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

ssnet_v2	1.14 402	0.28 332	1.77 338	0.03 196	0.00 1	2.07 448	0.37 481	5.20 511	1.87 476	2.00 438	0.87 374	3.09 469	0.55 382	1.31 269	3.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.12 476

EAI-Stereo	1.14 402	0.12 180	1.19 232	0.21 419	0.32 523	1.84 439	2.32 549	5.42 527	1.19 371	1.02 321	5.66 529	0.48 251	0.60 388	0.86 245	0.62 398	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.65 581	0.02 185	0.17 506

delet	1.14 402	0.32 351	1.56 304	0.03 196	0.17 455	2.86 488	1.03 522	4.25 436	2.14 498	1.03 326	1.17 402	1.64 377	0.92 430	4.35 384	1.27 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.00 1

PSM-AAD	1.15 405	0.04 11	0.88 130	0.10 350	0.27 500	1.32 294	3.25 559	2.41 200	0.64 161	2.93 494	1.92 445	0.15 194	5.39 561	3.42 336	0.19 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 375

FADNet_RVC	1.15 405	1.06 537	4.34 521	0.02 132	0.06 371	2.77 484	0.04 296	3.50 351	0.80 289	0.35 212	0.32 263	0.65 278	0.09 228	5.20 432	1.56 456	0.24 559	0.34 572	0.11 550	0.33 568	0.65 563	0.60 553

ETE_ROB	1.16 407	0.52 445	1.71 332	0.01 38	0.02 299	1.79 435	0.22 433	4.10 422	1.32 401	4.68 539	1.18 404	2.81 448	0.08 217	3.56 343	1.12 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 410

DLCB_ROB	1.17 408	0.22 296	1.28 249	0.08 326	0.00 1	1.51 370	0.23 437	3.39 333	1.52 439	3.43 516	2.00 451	3.40 484	0.31 333	4.29 379	1.82 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 408	0.41 393	1.68 327	0.04 232	0.01 206	1.65 420	0.17 412	3.46 347	1.39 410	3.89 526	1.01 387	1.60 369	0.53 378	4.35 384	3.07 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

testlalala_base	1.19 410	0.11 168	0.90 135	0.07 311	0.05 358	1.19 220	0.01 135	4.28 442	0.15 14	0.04 62	0.01 1	0.24 211	0.04 132	0.12 62	0.29 288	7.21 586	1.13 584	0.00 1	0.25 546	7.61 582	0.00 1

KYRaft	1.19 410	0.05 29	0.94 147	0.06 282	0.24 486	1.25 267	0.78 513	2.48 208	0.61 120	3.23 508	7.13 541	1.00 330	2.77 516	1.43 276	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	1.71 574

RAFT-345	1.19 410	0.06 51	1.55 297	0.54 504	0.13 430	1.53 378	0.25 440	0.56 45	1.76 466	1.20 351	7.85 543	0.93 320	0.05 153	6.87 522	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 413	0.54 452	0.96 153	2.39 570	0.29 512	1.58 390	0.33 475	2.01 167	0.68 201	2.68 488	1.16 400	3.10 470	0.18 289	7.40 546	0.56 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 127

ADLNet	1.20 413	0.29 342	1.98 364	0.00 1	0.02 299	2.20 455	0.11 386	4.39 454	2.52 518	2.19 454	2.20 470	2.66 438	0.70 416	3.42 336	1.25 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.04 353

MMNet	1.20 413	0.27 321	3.59 490	0.09 339	0.00 1	4.15 519	0.01 135	3.63 371	1.19 371	1.93 433	0.32 263	1.35 355	1.23 448	4.42 391	1.84 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

FADNet	1.20 413	0.93 526	4.51 525	0.03 196	0.06 371	2.56 472	0.16 409	4.02 414	1.42 418	0.32 198	0.06 170	1.66 378	1.07 437	5.56 454	0.87 418	0.19 553	0.02 422	0.01 497	0.01 399	0.50 556	0.03 323

Select-FE	1.23 417	0.35 362	4.62 529	0.32 461	0.26 494	1.02 100	0.00 1	4.88 495	0.70 229	1.79 421	0.42 291	4.48 515	3.90 543	0.72 236	0.46 361	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.37 572	0.02 185	0.19 517

Prome-Stereo	1.23 417	0.06 51	0.93 146	0.12 363	0.24 486	1.26 271	0.67 507	2.53 213	0.69 217	2.08 446	8.70 550	0.76 298	2.91 520	2.12 299	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 572

DispNO	1.25 419	0.52 445	3.40 481	0.11 360	0.05 358	1.45 350	0.01 135	3.73 382	1.68 460	1.34 366	1.59 423	3.15 474	1.12 443	5.56 454	1.14 437	0.00 1	0.02 422	0.03 529	0.12 494	0.05 312	0.03 323

DAS	1.26 420	0.08 100	2.25 400	0.04 232	0.01 206	1.28 277	1.18 526	3.80 392	1.58 453	4.60 536	2.37 474	1.53 361	0.53 378	5.36 443	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

SepStereo	1.28 421	0.08 100	2.25 400	0.04 232	0.01 206	1.28 277	1.18 526	3.80 392	1.58 453	4.60 536	2.37 474	1.53 361	0.53 378	5.63 460	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

pcwnet_v2	1.29 422	0.17 244	5.98 552	0.10 350	0.01 206	1.76 431	0.02 213	5.08 509	2.90 526	1.54 401	1.98 449	2.03 403	0.81 423	3.01 324	0.28 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.03 244	0.03 323

NOSS_ROB	1.29 422	0.22 296	1.35 269	0.64 519	0.16 451	2.56 472	0.00 1	4.14 425	2.37 511	2.29 467	1.76 436	2.84 451	0.02 53	6.80 518	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.11 465

Wz-Net-LNSev	1.30 424	0.85 518	6.26 557	0.02 132	0.03 324	4.02 516	0.13 397	4.21 431	1.12 359	0.77 274	0.10 193	3.60 490	1.11 440	2.68 314	1.12 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

IIG-Stereo	1.30 424	0.48 432	1.04 186	2.41 571	0.05 358	1.61 405	0.14 401	2.59 217	0.68 201	2.97 499	2.28 472	3.08 468	0.57 385	7.41 547	0.65 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

DSFCA	1.30 424	0.14 204	1.82 345	0.01 38	0.03 324	3.74 512	0.86 514	2.71 229	1.23 376	3.09 503	0.41 290	2.93 458	1.49 463	6.12 475	1.35 451	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

NCCL2	1.30 424	0.63 479	2.31 410	0.02 132	0.03 324	1.57 386	3.41 561	3.91 407	1.39 410	3.14 505	0.34 271	3.90 498	0.30 329	3.75 352	1.19 440	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.03 244	0.05 375

PA-Net	1.31 428	0.59 468	3.65 491	0.06 282	0.15 444	1.44 344	0.54 498	4.08 419	2.71 523	0.78 277	1.16 400	2.32 428	0.64 401	5.96 468	1.92 479	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.06 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 429	0.27 321	2.46 423	1.17 558	0.03 324	4.08 517	0.05 319	5.61 534	0.67 192	1.53 395	0.70 357	3.47 488	2.62 513	3.24 329	0.24 254	0.01 488	0.01 343	0.11 550	0.00 1	0.13 425	0.00 1

LALA_ROB	1.33 430	0.59 468	1.74 335	0.02 132	0.06 371	3.25 495	0.50 497	3.45 344	1.39 410	3.70 520	0.59 329	4.59 519	0.25 318	3.58 344	2.79 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.02 254

PAM	1.34 431	0.13 191	2.83 446	0.30 453	0.31 520	2.21 456	0.30 467	5.05 506	0.23 52	0.82 283	1.11 393	9.08 560	2.34 505	0.90 247	0.44 351	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.31 562	0.03 244	0.28 535

DRaft	1.34 431	0.12 180	1.19 232	0.06 282	0.01 206	1.64 416	0.43 486	1.86 155	0.14 9	3.76 521	5.27 526	0.41 242	4.38 547	5.49 448	1.68 463	0.01 488	0.06 495	0.00 1	0.07 471	0.07 347	0.11 465

ttt	1.35 433	0.05 29	1.09 198	0.46 487	0.01 206	1.61 405	0.00 1	5.61 534	1.97 483	1.75 414	2.10 460	1.40 357	0.11 246	4.81 415	6.07 543	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

Consistency-Raft	1.36 434	0.65 484	4.81 533	0.33 462	0.32 523	1.62 411	0.11 386	3.65 375	3.80 539	0.33 200	6.12 534	0.86 311	2.14 500	0.94 251	1.25 444	0.02 510	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.24 499	0.01 127

FINET	1.36 434	0.46 421	4.05 507	0.22 423	0.73 548	1.03 101	0.00 1	3.57 364	5.71 556	1.59 405	1.64 425	0.49 254	0.19 295	5.53 450	1.90 476	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.03 323

HSM	1.36 434	0.40 390	1.07 193	0.01 38	0.30 514	1.73 430	0.03 266	5.89 545	1.22 375	1.83 424	1.36 416	4.78 524	1.30 456	6.61 503	0.57 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ADLNet2	1.38 437	0.39 385	3.13 465	0.00 1	0.70 547	1.23 257	0.26 444	4.19 429	2.36 510	1.45 390	3.16 497	4.23 507	0.82 426	4.56 406	0.88 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 425	0.02 254

CBFPSM	1.39 438	0.61 474	4.29 517	0.01 38	0.01 206	3.64 509	0.03 266	3.39 333	0.80 289	0.64 256	0.21 245	6.18 541	3.70 539	2.38 304	1.82 470	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 127

HSM-Net_RVC	1.40 439	0.07 77	1.58 307	0.00 1	0.01 206	1.88 440	0.05 319	7.24 569	1.71 464	3.63 519	3.63 507	3.21 478	0.36 347	4.25 377	0.44 351	0.01 488	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 440	0.46 421	4.29 517	0.10 350	0.13 430	3.97 514	0.29 459	2.42 201	1.91 479	0.81 282	3.55 505	3.02 464	1.26 453	3.35 331	2.05 488	0.04 521	0.01 343	0.04 532	0.04 448	0.39 543	0.05 375

GASNet	1.43 441	1.53 556	4.54 527	0.31 457	0.02 299	1.49 366	0.20 425	3.86 403	1.95 482	0.75 269	1.37 417	2.11 408	1.57 474	5.82 466	2.60 505	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.43 546	0.10 457

ASMatch	1.44 442	0.14 204	2.15 386	0.60 512	0.21 475	1.21 237	0.26 444	0.96 80	0.66 181	0.29 195	11.75 560	0.93 320	2.37 506	6.73 512	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.04 353

PAM_32	1.45 443	0.13 191	2.69 439	0.26 441	0.30 514	2.15 454	0.29 459	4.92 497	0.22 48	0.84 284	2.02 453	9.57 563	3.27 531	0.97 253	0.56 386	0.00 1	0.12 542	0.00 1	0.31 562	0.04 284	0.27 534

HBP-ISP	1.45 443	0.75 499	3.02 458	0.30 453	0.10 411	4.28 523	1.49 534	4.68 478	1.29 394	3.43 516	0.78 363	0.93 320	1.01 434	6.48 497	0.36 330	0.04 521	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.03 323

GrayStereo	1.46 445	0.03 2	0.87 128	0.63 518	0.20 470	1.24 258	4.61 575	2.85 242	0.62 137	4.98 543	4.00 515	0.45 246	4.67 550	3.37 333	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 577	0.01 75	0.01 127

TransformOpticalFlow	1.47 446	0.31 347	3.22 474	0.66 521	0.08 393	1.54 383	0.09 375	3.84 398	1.58 453	1.66 409	2.32 473	3.60 490	3.12 525	6.99 534	0.42 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

THIR-Stereo	1.48 447	0.29 342	1.51 292	0.01 38	0.02 299	1.05 124	4.32 571	2.11 173	0.22 48	1.08 335	4.24 516	1.93 395	4.19 545	6.76 514	1.87 474	0.00 1	0.00 1	0.04 532	0.00 1	0.05 312	0.00 1

StereoDRNet	1.48 447	0.75 499	4.58 528	0.05 261	0.10 411	2.49 469	1.10 525	4.62 472	1.47 428	3.38 515	0.62 336	2.29 423	0.65 406	4.52 401	2.89 510	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 399	0.05 312	0.07 430

TCMNet	1.49 449	0.57 463	5.20 538	0.13 371	1.39 561	1.81 437	0.17 412	4.03 416	1.26 383	1.72 412	2.98 491	1.95 398	0.46 369	5.01 423	2.55 504	0.00 1	0.06 495	0.06 537	0.00 1	0.37 541	0.16 499

DEmStereo	1.51 450	0.08 100	2.17 387	0.09 339	0.02 299	1.76 431	0.90 517	1.47 113	0.60 109	2.46 480	6.42 537	1.08 338	5.16 556	6.21 478	1.86 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

APVNet	1.52 451	0.31 347	4.00 504	0.09 339	0.00 1	4.64 532	0.08 363	4.41 456	1.21 374	1.25 360	1.05 389	2.90 457	0.93 431	6.70 510	2.48 500	0.01 488	0.00 1	0.07 538	0.00 1	0.27 514	0.05 375

RYNet	1.52 451	0.35 362	3.38 480	0.25 434	0.04 344	2.31 462	0.03 266	4.62 472	1.47 428	1.14 341	0.34 271	4.52 517	1.38 459	6.36 489	4.23 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

1111x	1.53 453	0.06 51	1.77 338	0.27 447	0.00 1	2.12 450	0.01 135	5.63 538	1.65 458	1.53 395	1.67 428	0.92 315	0.64 401	6.18 476	8.17 558	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RASNet	1.53 453	0.31 347	1.97 362	0.09 339	3.20 575	1.69 425	0.06 345	3.27 318	2.12 493	0.77 274	1.29 413	5.32 536	1.69 482	6.60 501	2.17 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 254

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 455	0.68 489	4.62 529	0.01 38	0.00 1	5.13 540	0.30 467	4.64 476	1.23 376	2.39 476	0.59 329	2.12 410	2.00 497	4.94 420	2.19 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AAGNet	1.54 455	0.07 77	0.88 130	1.04 549	0.27 500	1.47 359	0.66 506	1.57 125	0.61 120	1.68 410	0.82 368	1.62 373	2.29 502	6.18 476	11.63 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

mmx	1.56 457	0.05 29	1.65 318	0.34 468	0.01 206	1.58 390	0.02 213	5.51 531	2.25 507	1.39 381	2.07 456	2.15 412	0.34 340	6.68 506	7.08 549	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

xxx	1.56 457	0.05 29	1.65 318	0.34 468	0.01 206	1.58 390	0.02 213	5.51 531	2.25 507	1.39 381	2.07 456	2.15 412	0.34 340	6.68 506	7.08 549	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

CBMV	1.56 457	0.24 308	1.92 350	0.31 457	0.03 324	2.90 489	4.33 572	3.79 389	1.81 468	4.98 543	1.73 434	2.70 443	1.68 481	3.81 357	0.92 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.08 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 460	0.58 465	5.36 542	0.19 416	0.01 206	1.62 411	0.06 345	3.52 355	1.56 447	1.06 332	0.71 358	1.69 380	0.24 313	5.49 448	9.29 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.01 127

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 460	0.69 493	7.27 562	0.30 453	0.44 531	0.87 70	0.02 213	6.19 552	0.84 301	0.45 233	6.17 535	4.35 510	1.17 444	1.32 272	0.48 367	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.34 570	0.26 509	0.12 476

PASM	1.58 462	1.05 536	7.51 563	0.56 508	0.09 401	1.37 313	0.28 456	2.85 242	1.44 423	3.91 527	0.44 299	3.02 464	0.64 401	6.38 490	1.59 459	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 436	0.26 509	0.15 496

UGAM-zero	1.60 463	0.15 220	2.43 417	0.12 363	0.28 510	1.07 143	0.04 296	5.96 549	0.26 63	1.18 348	0.22 249	8.02 554	4.54 548	6.89 526	0.27 276	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.29 560	0.01 75	0.15 496

YMNet	1.62 464	0.68 489	3.67 492	0.14 386	0.30 514	4.52 529	0.21 427	3.52 355	1.23 376	2.94 496	4.94 521	4.18 505	0.38 352	2.85 319	2.12 491	0.05 527	0.13 547	0.08 541	0.01 399	0.44 547	0.09 449

YMNet_1	1.62 464	0.68 489	3.67 492	0.14 386	0.30 514	4.52 529	0.21 427	3.52 355	1.23 376	2.94 496	4.94 521	4.18 505	0.38 352	2.85 319	2.12 491	0.05 527	0.13 547	0.08 541	0.01 399	0.44 547	0.09 449

DRN-Test	1.62 464	0.23 304	3.72 495	0.18 408	0.13 430	3.34 500	0.19 423	5.93 548	2.01 489	4.14 530	0.76 362	2.12 410	1.78 485	5.22 434	2.62 507	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.03 244	0.01 127

RAFT + AFF	1.63 467	1.13 541	2.62 435	0.04 232	0.80 549	2.29 461	1.03 522	5.54 533	2.06 490	1.77 419	1.81 440	1.22 347	3.65 538	6.23 480	1.57 458	0.01 488	0.35 573	0.00 1	0.01 399	0.33 531	0.12 476

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 467	0.45 415	2.21 390	1.53 565	0.18 459	4.33 524	0.41 484	3.37 327	1.40 414	0.54 244	0.65 338	3.10 470	0.11 246	4.93 419	0.60 396	4.57 580	0.51 575	0.00 1	0.00 1	1.37 568	2.39 579

ACV-stereo	1.64 469	0.27 321	2.94 452	0.04 232	0.04 344	6.31 552	0.18 417	1.81 149	0.22 48	0.23 189	0.01 1	10.52 565	5.41 562	4.07 369	0.77 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

ff1	1.65 470	0.05 29	1.65 318	0.34 468	0.01 206	1.58 390	0.02 213	3.03 266	6.40 560	1.39 381	2.07 456	2.15 412	0.34 340	6.68 506	7.08 549	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 323

CrosDoStereo	1.66 471	0.15 220	1.66 322	0.02 132	0.07 383	1.38 319	6.16 589	3.12 282	1.06 345	0.97 306	3.74 509	0.96 324	4.79 552	7.00 536	1.92 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 471	0.15 220	1.66 322	0.02 132	0.07 383	1.38 319	6.16 589	3.12 282	1.06 345	0.97 306	3.74 509	0.96 324	4.79 552	7.00 536	1.92 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 471	1.17 542	4.29 517	0.04 232	0.00 1	1.44 344	0.56 499	5.33 522	1.98 485	2.01 442	2.12 462	2.08 405	2.81 517	6.55 499	2.42 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 531	0.06 410

AANet_RVC	1.66 471	0.88 521	3.52 486	0.06 282	0.00 1	1.22 242	0.00 1	3.25 310	2.51 517	2.21 455	4.49 517	3.65 493	0.20 301	7.10 539	3.42 517	0.50 566	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.05 375

STrans-v2	1.67 475	0.36 367	3.28 475	0.02 132	0.19 466	1.45 350	0.08 363	6.69 562	1.49 434	2.00 438	2.86 488	3.67 494	3.88 542	7.04 538	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GwcNet	1.67 475	0.81 513	5.52 544	0.23 429	1.21 558	4.21 521	0.62 505	3.71 379	1.57 449	1.01 320	1.65 427	3.99 501	0.52 377	5.46 446	2.30 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.35 537	0.13 486

NCC-stereo	1.67 475	0.56 460	3.10 463	0.08 326	0.22 477	2.24 458	0.13 397	5.05 506	1.42 418	2.27 465	2.72 484	4.29 508	3.53 534	5.76 462	2.01 485	0.04 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254

Abc-Net	1.67 475	0.56 460	3.10 463	0.08 326	0.22 477	2.24 458	0.13 397	5.05 506	1.42 418	2.27 465	2.72 484	4.29 508	3.53 534	5.76 462	2.01 485	0.04 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 254
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 479	0.61 474	11.37 577	0.29 451	0.03 324	4.39 526	0.04 296	3.18 298	1.10 352	1.16 345	0.58 318	2.96 461	2.76 515	2.13 300	2.46 499	0.00 1	0.02 422	0.02 522	0.00 1	0.46 550	0.01 127

Anonymous_2	1.69 480	0.05 29	1.31 260	0.08 326	0.03 324	1.22 242	0.01 135	3.25 310	0.19 32	0.76 272	0.13 204	2.68 442	1.99 496	0.39 192	0.13 169	0.05 527	0.25 565	3.27 583	14.54 609	3.40 574	0.01 127

ccnet	1.70 481	0.20 277	1.95 356	0.26 441	0.18 459	3.72 511	1.22 528	4.22 434	1.43 422	2.37 473	3.96 513	3.45 487	1.51 467	4.69 409	4.47 527	0.06 535	0.00 1	0.09 544	0.01 399	0.10 401	0.01 127

CBMV_ROB	1.70 481	0.11 168	1.98 364	0.46 487	0.00 1	2.85 487	0.91 518	4.27 440	2.21 505	4.02 529	5.00 524	2.97 462	2.32 504	5.40 444	1.35 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 410

U	1.74 483	0.03 2	0.99 162	0.03 196	7.39 590	10.20 573	0.00 1	0.71 62	0.20 39	0.02 21	0.02 102	0.12 180	0.02 53	0.11 55	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 589	5.13 605	0.01 75	0.00 1

DANet	1.74 483	0.22 296	3.06 460	0.75 528	0.44 531	2.46 468	0.35 479	3.40 335	1.41 417	4.22 531	1.56 422	5.03 529	0.56 383	6.29 483	5.00 535	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 284	0.08 443
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 485	19.48 602	12.37 580	0.06 282	0.00 1	0.47 44	0.05 319	0.46 30	0.31 69	0.13 155	0.03 142	0.03 56	0.00 1	0.07 23	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 464	0.07 347	0.92 564

RP	1.76 486	0.55 455	2.59 434	0.22 423	0.60 545	1.70 427	0.98 521	4.31 445	1.99 487	3.12 504	5.04 525	4.41 513	2.96 521	4.72 411	1.90 476	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.14 432	0.01 127

xxxx	1.78 487	0.07 77	1.02 171	0.00 1	0.01 206	1.44 344	0.00 1	5.81 544	1.53 440	1.37 379	1.91 444	1.08 338	0.05 153	4.37 387	16.98 589	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

test_xeample	1.79 488	0.08 100	1.03 182	0.02 132	0.00 1	1.44 344	0.00 1	5.48 529	1.84 470	1.65 408	2.17 469	0.37 234	0.06 183	4.00 368	17.67 592	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

SGM-Forest	1.84 489	0.08 100	1.31 260	0.15 391	0.22 477	3.52 507	2.46 554	3.85 400	2.16 499	5.29 545	3.90 511	3.71 496	1.56 471	6.28 482	1.90 476	0.01 488	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.30 537
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 490	1.19 544	5.61 547	0.01 38	0.00 1	4.74 533	2.16 545	4.93 498	1.48 432	3.77 522	1.24 409	1.77 386	2.56 510	4.94 420	2.61 506	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 127

FAT-Stereo	1.86 491	0.19 264	3.31 477	0.17 402	0.03 324	1.78 434	0.97 519	4.76 486	2.79 524	4.22 531	4.87 520	5.31 535	2.83 519	5.06 427	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.01 127

RGC	1.86 491	0.67 487	3.45 485	0.07 311	0.26 494	3.29 497	0.11 386	4.78 489	1.46 426	3.26 509	4.51 518	5.14 531	2.68 514	5.46 446	1.94 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.09 449

CC-Net-ROB	1.86 491	0.64 480	2.55 430	1.42 564	0.19 466	3.38 502	0.04 296	4.41 456	2.45 515	0.90 294	1.31 414	0.98 328	0.18 289	6.60 501	0.53 378	1.14 573	1.60 588	7.16 585	0.00 1	1.33 567	0.32 542

GANet	1.90 494	0.43 406	1.83 346	0.39 477	0.00 1	2.24 458	3.37 560	3.90 406	1.44 423	2.17 451	9.66 552	2.57 435	1.09 438	6.88 523	1.81 469	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.10 401	0.03 323

LL-Strereo	1.93 495	0.97 528	3.83 501	0.55 506	2.19 572	1.49 366	0.05 319	4.09 421	1.00 329	2.59 483	2.77 486	5.17 532	5.63 565	7.19 541	0.63 399	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.00 1	0.25 506	0.20 523

DISCO	1.93 495	0.18 256	2.44 419	0.67 523	0.53 539	5.25 541	0.00 1	5.43 528	1.56 447	2.09 447	0.91 378	6.48 544	0.89 428	8.55 561	3.60 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.01 127

edge stereo	1.94 497	0.40 390	3.82 500	0.15 391	0.09 401	1.81 437	0.45 488	4.77 487	2.21 505	3.36 511	3.94 512	8.39 556	1.72 484	5.75 461	1.69 465	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.17 459	0.01 127

Nwc_Net	1.94 497	0.55 455	3.79 498	0.07 311	0.08 393	2.73 479	0.04 296	6.75 565	1.11 354	2.03 443	7.92 544	4.82 525	2.11 499	4.78 413	2.01 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.01 127

w-ln-seven-2	1.97 499	1.04 535	11.90 578	0.15 391	0.06 371	1.38 319	0.48 490	3.80 392	2.17 500	2.73 489	1.06 390	2.29 423	1.69 482	6.32 485	4.15 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.17 459	0.04 353

S-Stereo	2.00 500	0.30 346	5.74 549	0.24 431	0.23 482	2.51 470	1.90 539	4.74 482	5.15 553	2.42 477	5.80 530	2.85 453	0.72 417	5.08 428	2.17 493	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.04 353

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CSAN	2.70 519	0.75 499	3.41 482	0.18 408	0.12 424	4.18 520	4.05 567	4.11 423	4.36 544	6.03 550	6.24 536	4.60 520	4.74 551	7.29 544	3.43 518	0.02 510	0.03 453	0.01 497	0.02 425	0.18 468	0.22 528

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ADCP+	2.87 521	0.98 529	8.75 570	0.07 311	0.16 451	5.93 549	2.90 558	4.00 412	1.84 470	1.52 393	0.27 257	3.81 497	3.22 529	6.05 472	17.38 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.30 537

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SHD	3.01 525	1.02 534	5.52 544	0.45 486	0.39 528	4.12 518	0.17 412	6.68 561	12.04 576	7.20 558	3.36 501	4.40 511	2.58 512	4.69 409	7.17 552	0.01 488	0.04 471	0.00 1	0.03 436	0.22 493	0.17 506

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 528	1.32 548	2.49 425	6.07 580	3.26 576	4.62 531	2.15 544	5.35 523	1.34 404	2.00 438	2.54 480	3.50 489	1.49 463	3.68 346	1.11 433	7.89 589	0.23 564	1.88 579	0.03 436	7.74 583	4.78 587

Ntro	3.24 529	1.34 549	2.83 446	7.27 582	4.43 580	6.22 551	0.74 511	4.73 481	1.48 432	0.39 224	1.77 438	2.70 443	1.28 454	4.59 408	1.25 444	8.06 590	0.28 569	2.12 582	0.05 454	8.11 584	5.16 588

NVStereoNet_ROB	3.25 530	0.46 421	2.71 442	0.34 468	0.56 542	2.36 465	0.87 515	4.56 469	4.47 549	4.55 535	14.09 566	11.93 567	3.23 530	9.79 571	3.14 515	0.43 564	0.03 453	0.53 569	0.31 562	0.36 539	0.38 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 531	10.54 598	2.29 409	3.50 575	3.31 577	4.21 521	0.21 427	3.77 386	1.03 334	2.54 481	3.17 498	3.20 477	0.21 307	3.89 363	0.69 406	1.94 576	0.05 486	9.87 590	3.53 598	5.03 577	2.55 581

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ADCL	3.30 532	0.81 513	6.76 561	0.25 434	0.25 491	6.93 554	4.65 576	4.79 490	2.62 522	4.61 538	3.36 501	5.22 533	4.55 549	5.54 453	14.91 583	0.05 527	0.01 343	0.11 550	0.13 496	0.28 523	0.10 457

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MDST_ROB	3.50 538	0.07 77	3.94 502	2.66 573	1.46 562	12.94 578	0.97 519	7.32 570	2.42 513	14.82 589	8.08 547	2.74 446	1.51 467	8.44 560	2.48 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 465

pmcnn	3.61 539	0.68 489	5.38 543	0.61 515	1.46 562	2.75 483	1.26 530	5.04 505	1.57 449	8.77 568	11.67 559	18.69 583	2.38 507	6.03 470	5.61 540	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.21 490	0.07 430

test_sample8	3.62 540	0.41 393	2.03 372	0.02 132	0.01 206	2.14 451	0.01 135	4.38 451	1.04 336	6.51 551	0.58 318	14.04 574	6.94 570	5.58 458	8.70 561	0.53 567	16.52 610	1.82 576	1.10 589	0.02 185	0.02 254

ADCPNet	3.63 541	0.82 516	13.20 582	0.08 326	0.43 530	7.02 555	2.23 547	4.77 487	2.41 512	4.31 533	1.96 448	7.57 553	5.16 556	6.45 496	13.80 581	0.02 510	0.75 580	0.04 532	0.90 588	0.16 451	0.53 552

SuperB	3.70 542	1.77 562	15.73 586	0.31 457	0.05 358	4.37 525	1.67 537	3.58 367	11.57 574	2.36 472	1.32 415	2.03 403	1.91 493	6.95 531	9.01 565	0.05 527	0.03 453	0.10 549	0.08 476	11.00 596	0.10 457

MFN_U_SF_RVC	3.76 543	1.77 562	9.85 572	0.84 534	0.27 500	9.50 570	0.49 494	8.07 573	3.41 532	4.81 540	3.28 499	9.40 561	3.49 533	7.76 554	8.31 559	0.41 563	0.54 576	0.52 568	0.80 585	0.89 564	0.84 561

zh-mn7	3.86 544	3.10 580	15.43 585	0.10 350	0.05 358	1.45 350	0.29 459	4.05 418	6.06 559	7.81 562	15.68 570	2.86 454	0.76 419	10.58 576	8.76 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.02 254

Wz-Net-TNSev	3.91 545	5.20 589	20.57 590	0.15 391	0.01 206	7.14 557	3.57 562	6.70 563	3.57 534	1.74 413	0.58 318	7.39 552	4.33 546	8.86 562	7.99 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.24 499	0.16 499

AnyNet_C32	3.93 546	2.58 574	12.07 579	0.39 477	0.49 537	5.50 543	6.45 593	4.44 459	2.19 503	6.86 556	2.94 490	5.28 534	3.20 528	6.63 504	18.37 594	0.08 538	0.04 471	0.20 557	0.09 481	0.57 559	0.19 517

zh-sn7	3.94 547	3.36 582	15.78 587	0.13 371	0.00 1	4.01 515	2.24 548	4.54 465	2.00 488	3.86 525	9.77 554	4.11 503	5.45 563	9.93 573	13.33 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 493	0.12 476

ADCMid	3.95 548	1.34 549	10.91 576	0.18 408	0.38 527	5.02 538	1.27 531	4.87 494	2.94 527	11.15 575	3.60 506	6.76 548	5.21 559	6.40 495	16.96 588	0.12 545	0.08 517	0.55 570	0.46 574	0.53 558	0.19 517

SGM_RVC	4.07 549	0.38 378	1.98 364	0.84 534	0.26 494	6.20 550	2.37 550	6.45 557	3.57 534	11.56 578	9.27 551	15.55 576	6.78 569	10.07 574	4.60 530	0.22 554	0.25 565	0.20 557	0.23 540	0.26 509	0.34 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 550	2.40 572	8.71 568	0.13 371	0.00 1	8.56 568	0.49 494	3.85 400	13.78 580	3.36 511	17.56 574	4.60 520	0.95 432	10.97 581	6.77 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.06 410

WZ-Net	4.16 551	1.75 561	23.59 593	0.08 326	0.04 344	2.62 478	2.16 545	5.89 545	4.74 550	5.73 548	3.51 504	6.99 551	4.89 554	10.82 579	10.11 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.11 465

xyz-stereo	4.23 552	0.09 119	35.65 599	0.02 132	0.00 1	17.93 588	0.01 135	1.93 159	0.42 84	1.61 406	14.74 567	2.67 439	0.15 276	7.15 540	1.87 474	0.00 1	0.01 343	0.24 561	0.00 1	0.04 284	0.01 127

test_for_model	4.23 552	22.88 605	0.91 139	12.40 596	10.47 597	1.08 152	0.06 345	4.08 419	1.36 406	1.91 429	0.09 188	0.15 194	0.03 98	0.10 47	0.22 240	7.44 588	1.43 587	0.00 1	0.01 399	18.08 606	1.99 578

SGM+DAISY	4.39 554	1.34 549	5.18 537	1.01 548	0.88 550	5.61 545	2.86 557	4.88 495	3.53 533	13.29 583	13.95 565	12.66 569	7.55 571	7.98 556	5.39 539	0.23 558	0.18 560	0.15 554	0.24 543	0.29 525	0.64 555

MSAF-DinoV2	4.41 555	3.43 583	8.07 566	1.16 556	0.06 371	3.21 493	0.59 503	6.94 567	4.44 548	2.00 438	0.83 370	16.58 578	5.59 564	13.48 588	17.17 590	0.06 535	0.04 471	0.09 544	0.76 582	1.94 572	1.78 576

WCMA_ROB	4.54 556	0.48 432	3.19 468	0.49 494	0.63 546	5.38 542	2.57 555	4.70 479	3.77 538	14.17 586	19.02 580	15.47 575	9.03 578	6.73 512	4.85 533	0.01 488	0.05 486	0.01 497	0.01 399	0.08 362	0.16 499

SANet	4.63 557	0.89 523	5.34 541	0.30 453	0.09 401	7.43 560	3.75 565	6.53 558	16.16 585	6.79 555	13.29 563	12.44 568	7.74 572	7.38 545	4.11 523	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.31 541

RainbowNet	4.74 558	3.21 581	3.07 461	9.34 588	6.01 581	4.89 537	3.60 563	7.09 568	4.39 546	1.63 407	3.01 492	4.72 523	2.96 521	5.53 450	1.19 440	8.95 592	2.12 591	8.48 588	0.19 523	8.75 586	5.73 589

MSMD_ROB	4.94 559	0.43 406	2.58 432	0.12 363	0.01 206	8.43 567	1.09 524	4.25 436	4.11 542	13.11 582	26.36 597	13.95 573	13.88 591	7.45 548	2.92 511	0.10 542	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 254

FCDSN-DC	5.04 560	0.15 220	1.83 346	0.22 423	0.44 531	5.60 544	1.66 536	5.22 512	4.37 545	14.49 588	21.86 588	20.65 586	11.88 587	7.66 552	4.55 529	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.05 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 561	2.15 569	16.58 588	0.34 468	0.07 383	5.91 548	4.26 570	6.73 564	6.99 566	9.44 570	6.09 533	6.57 546	5.17 558	9.54 569	21.38 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 539	0.23 531

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 562	2.33 570	8.42 567	0.33 462	0.27 500	24.60 602	8.84 600	5.50 530	9.75 572	3.82 523	8.16 548	8.53 557	1.82 487	9.44 567	5.18 537	1.02 571	1.65 589	0.33 564	0.47 576	1.06 566	0.90 563

ACVNet-4b	5.67 563	1.65 558	4.43 523	9.46 589	7.11 588	8.72 569	1.68 538	6.61 559	5.76 558	0.27 193	6.49 538	11.67 566	2.43 509	8.40 559	1.56 456	9.06 594	2.34 593	10.49 594	0.02 425	9.22 591	5.98 591

MeshStereo	5.78 564	0.75 499	3.04 459	0.25 434	0.14 436	7.88 565	2.09 542	9.64 577	5.18 554	20.48 598	19.06 581	22.80 588	9.54 581	9.64 570	4.88 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.03 323
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 565	0.99 531	5.56 546	0.72 526	0.51 538	6.72 553	0.18 417	9.90 579	23.69 591	11.45 577	19.26 583	8.18 555	9.46 580	9.24 565	9.49 568	0.02 510	0.16 557	0.00 1	0.08 476	0.18 468	0.40 550

FC-DCNN	6.09 566	0.18 256	2.35 413	0.42 480	0.53 539	7.80 564	1.42 532	8.14 574	7.07 567	19.05 595	22.10 589	22.85 589	13.84 590	9.42 566	6.44 545	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 410

ACVNet_1	6.16 567	1.86 566	4.43 523	9.52 590	7.22 589	7.59 563	2.37 550	9.99 580	6.71 564	3.84 524	5.35 528	13.23 572	4.90 555	6.25 481	1.94 483	9.06 594	2.40 595	10.88 596	0.11 489	9.58 593	6.03 592

FC-DCNN v2	6.25 568	0.19 264	2.31 410	0.44 481	0.55 541	8.05 566	1.51 535	8.71 575	7.22 568	19.24 596	22.98 592	24.00 592	13.47 589	9.80 572	6.51 546	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 375

MultiAttention	6.26 569	0.14 204	1.30 257	1.04 549	1.50 564	42.66 609	15.75 607	6.19 552	1.92 481	3.14 505	7.95 545	6.41 542	0.37 349	28.21 606	3.39 516	0.13 547	0.01 343	0.67 572	0.81 586	1.99 573	1.71 574

EDNetEfficient	6.54 570	1.17 542	33.15 597	0.66 521	1.96 568	2.07 448	3.72 564	2.80 237	14.85 582	20.02 597	9.69 553	6.59 547	10.19 583	7.19 541	15.49 586	0.03 518	0.10 530	0.01 497	0.20 528	0.62 562	0.29 536

AnyNet_C01	6.59 571	4.31 587	36.24 600	0.96 545	0.46 534	9.96 571	5.74 586	6.02 551	3.63 536	7.59 561	8.56 549	8.83 558	3.14 526	13.74 590	20.83 601	0.12 545	0.08 517	0.25 562	0.09 481	1.01 565	0.34 543

LSM	7.38 572	1.68 559	22.24 592	3.99 577	40.72 609	3.54 508	4.79 580	4.74 482	6.65 563	10.25 572	13.51 564	4.49 516	3.81 540	6.91 528	5.31 538	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.26 509	14.60 607

ELAS_RVC	7.69 573	0.80 509	4.90 534	1.06 551	1.02 554	10.00 572	9.43 601	9.75 578	14.69 581	21.83 601	20.27 586	17.88 581	16.41 596	13.01 587	10.44 571	0.22 554	0.55 577	0.28 563	0.19 523	0.35 537	0.65 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 574	23.96 606	13.67 583	14.71 599	7.88 591	4.83 535	0.04 296	5.01 503	2.89 525	8.86 569	4.96 523	6.11 539	10.72 584	10.18 575	3.51 519	2.44 577	0.33 571	15.15 599	4.65 602	12.33 598	5.95 590

ELAS	8.05 575	0.76 503	4.02 505	0.95 544	1.02 554	14.85 584	6.99 596	12.80 584	11.73 575	22.43 603	27.75 600	17.88 581	15.19 593	10.96 580	11.31 573	0.22 554	0.56 578	0.23 560	0.22 536	0.50 556	0.71 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 576	1.80 565	5.09 536	8.55 587	6.72 585	13.47 579	4.34 573	13.70 585	23.86 592	6.89 557	19.74 585	20.52 584	5.36 560	7.70 553	2.48 500	8.53 591	1.67 590	7.99 587	0.32 565	8.79 589	6.29 595

PWCK	8.72 577	5.37 590	16.61 589	5.74 579	0.12 424	19.88 592	11.41 603	11.31 583	13.42 579	14.07 584	12.84 562	13.20 571	8.05 576	15.44 591	10.25 570	5.95 583	0.22 563	2.09 581	0.05 454	7.50 580	0.92 564

WAO-7	9.09 578	1.79 564	3.55 489	0.80 532	0.15 444	18.67 590	4.36 574	23.07 607	26.68 596	12.59 581	27.90 601	22.52 587	13.03 588	13.53 589	11.47 574	0.09 541	0.03 453	0.58 571	0.10 485	0.47 553	0.34 543

IMH-64-1	9.55 579	2.76 578	2.44 419	11.17 593	9.13 594	12.03 575	5.45 583	18.33 592	15.78 583	6.59 552	18.69 576	16.95 579	6.20 566	10.63 577	8.06 556	9.46 597	2.46 596	15.42 601	1.61 593	10.89 594	6.88 597

IMH-64	9.55 579	2.76 578	2.44 419	11.17 593	9.13 594	12.03 575	5.45 583	18.33 592	15.78 583	6.59 552	18.69 576	16.95 579	6.20 566	10.63 577	8.06 556	9.46 597	2.46 596	15.42 601	1.61 593	10.89 594	6.88 597

RTS	9.75 581	2.69 576	65.25 608	0.85 537	1.99 569	14.36 580	4.75 578	5.69 540	17.29 587	7.97 563	19.00 578	6.83 549	3.02 523	26.15 604	18.62 597	0.00 1	0.15 555	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.16 499

RTSA	9.75 581	2.69 576	65.25 608	0.85 537	1.99 569	14.36 580	4.75 578	5.69 540	17.29 587	7.97 563	19.00 578	6.83 549	3.02 523	26.15 604	18.62 597	0.00 1	0.15 555	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.16 499

MonStereo1	9.96 583	1.60 557	3.97 503	7.74 584	6.62 584	14.53 583	2.83 556	14.16 586	22.18 590	11.83 579	28.49 604	26.76 594	16.14 595	11.07 584	6.43 544	6.17 584	0.03 453	3.80 584	0.46 574	8.16 585	6.30 596

EDNetEfficientorigin	10.31 584	1.90 567	98.96 622	0.22 423	0.23 482	2.73 479	0.71 509	4.50 463	16.94 586	18.72 590	15.36 568	12.74 570	10.73 585	8.96 563	11.94 577	0.01 488	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.25 506	1.31 571

MADNet+	10.71 585	14.57 600	70.07 610	0.58 511	0.47 536	19.89 593	4.20 569	11.05 581	6.87 565	3.03 502	5.99 532	9.01 559	6.35 568	31.95 608	28.31 607	0.22 554	0.26 568	0.01 497	0.04 448	0.46 550	0.87 562

WAO-6	11.09 586	1.69 560	3.21 471	7.54 583	7.10 587	16.34 585	6.63 594	20.12 596	38.64 607	9.67 571	19.28 584	27.53 595	10.97 586	12.43 586	11.57 575	4.26 579	2.35 594	10.54 595	0.02 425	7.59 581	4.29 585

LVE	11.10 587	2.36 571	3.34 478	9.94 591	8.13 592	21.22 595	7.75 598	16.47 590	32.55 602	8.55 566	23.64 593	23.22 590	7.93 575	10.98 582	6.65 547	9.45 596	2.55 601	11.08 597	0.58 579	9.35 592	6.28 594

IMH	11.11 588	3.50 584	2.56 431	11.25 595	9.13 594	14.49 582	5.10 581	20.68 600	26.30 595	8.28 565	23.85 595	20.63 585	9.19 579	12.39 585	7.96 554	9.50 599	2.50 598	15.28 600	1.66 595	11.07 597	6.96 599

Dean	11.46 589	2.03 568	5.20 538	10.73 592	8.20 593	18.71 591	5.73 585	21.10 601	41.49 610	11.12 574	22.16 590	25.92 593	7.74 572	7.52 549	4.31 526	9.01 593	2.27 592	9.95 593	0.61 580	9.18 590	6.22 593

coex-ft	12.01 590	5.60 591	80.23 612	0.15 391	0.15 444	1.88 440	0.73 510	2.66 222	30.12 599	49.31 612	16.59 571	15.97 577	14.42 592	6.79 517	14.50 582	0.05 527	0.08 517	0.01 497	0.05 454	0.37 541	0.61 554

SGM-ForestM	12.56 591	0.80 509	4.31 520	1.07 552	0.41 529	21.56 596	8.57 599	17.42 591	19.67 589	29.93 605	28.49 604	45.83 609	27.22 605	26.05 603	18.40 595	0.14 548	0.25 565	0.18 556	0.28 556	0.18 468	0.42 551

LE_ROB	12.79 592	0.64 480	10.26 574	2.13 568	1.29 559	7.25 559	5.81 587	9.09 576	49.27 613	57.55 613	24.58 596	23.68 591	31.13 608	9.00 564	23.57 606	0.04 521	0.06 495	0.13 553	0.20 528	0.08 362	0.11 465

JetBlue	13.83 593	5.03 588	33.82 598	0.84 534	6.92 586	50.14 610	20.02 609	15.09 587	8.92 571	11.33 576	17.05 572	28.25 596	18.01 601	32.60 609	18.53 596	0.32 561	0.12 542	0.15 554	0.23 540	4.59 576	4.64 586

WAO-8	13.93 594	3.75 585	4.23 514	7.74 584	6.54 582	22.81 598	2.39 552	22.66 604	45.98 611	18.88 593	35.42 607	33.21 600	16.91 597	16.55 594	12.78 578	5.01 581	0.81 582	9.89 591	0.77 583	8.77 588	3.61 583

Venus	13.93 594	3.75 585	4.23 514	7.74 584	6.54 582	22.81 598	2.39 552	22.66 604	45.98 611	18.88 593	35.42 607	33.21 600	16.91 597	16.55 594	12.78 578	5.01 581	0.81 582	9.89 591	0.77 583	8.76 587	3.61 583

MANE	14.02 596	0.85 518	3.53 487	2.13 568	3.75 578	18.44 589	6.14 588	22.67 606	27.90 597	33.01 607	41.08 610	41.26 608	30.90 607	23.39 599	17.99 593	0.47 565	0.76 581	0.91 573	4.04 600	0.17 459	1.00 567

KSHMR	14.27 597	6.95 594	5.79 550	15.08 600	12.84 600	17.44 586	10.61 602	18.88 594	30.94 600	18.81 592	22.21 591	28.54 597	8.85 577	15.56 592	9.24 566	10.34 604	3.60 605	21.61 607	4.68 603	14.48 601	8.94 602

TorneroNet-64	15.45 598	5.66 592	3.44 484	13.86 597	12.03 599	28.15 605	6.27 591	19.89 595	38.68 608	12.16 580	28.06 602	35.76 603	15.44 594	19.56 597	15.40 585	9.71 600	2.52 599	19.13 604	2.70 596	12.55 599	7.94 601

TorneroNet	16.10 599	5.74 593	4.12 512	13.88 598	11.97 598	26.89 604	6.85 595	21.13 602	38.32 606	14.15 585	33.36 606	33.52 602	17.49 599	18.89 596	19.64 599	9.77 601	2.53 600	19.43 605	3.35 597	13.21 600	7.86 600

notaker	17.52 600	21.54 604	7.84 564	18.05 602	14.44 603	17.58 587	6.43 592	20.13 597	24.44 594	21.34 600	27.71 599	39.12 605	18.78 602	19.63 598	20.40 600	11.95 605	2.71 604	25.51 609	5.85 606	17.10 604	9.78 603

BEATNet-Init1	17.91 601	7.45 595	36.82 601	1.88 567	1.38 560	37.29 608	14.71 606	21.90 603	24.20 593	38.07 608	36.59 609	50.41 610	32.00 609	29.42 607	21.83 604	0.33 562	0.39 574	0.47 566	0.54 578	1.50 570	1.07 568

ktn	19.15 602	18.52 601	6.39 560	22.64 606	17.26 605	24.47 600	12.11 604	24.52 608	34.74 605	18.75 591	27.70 598	32.54 598	17.85 600	15.71 593	16.67 587	22.09 608	3.64 606	28.95 610	10.91 608	17.40 605	10.22 605

UNDER WATER	19.61 603	12.37 599	31.14 595	20.44 604	14.31 602	28.63 606	18.15 608	16.43 589	34.24 604	20.82 599	19.14 582	38.83 604	30.09 606	24.31 600	20.97 602	10.09 603	2.68 602	19.51 606	4.70 604	15.52 603	9.93 604

UNDER WATER-64	20.03 604	10.28 597	31.50 596	20.05 603	13.64 601	32.81 607	23.45 610	16.01 588	33.44 603	22.01 602	17.25 573	40.58 607	32.20 610	24.50 601	22.36 605	10.06 602	2.70 603	18.37 603	4.24 601	14.84 602	10.24 606

DLNR_Zeroshot_test	23.05 605	49.79 610	87.94 613	97.52 626	94.73 621	1.18 216	0.00 1	20.60 598	0.14 9	0.02 21	0.02 102	0.02 19	0.02 53	4.35 384	0.10 150	32.22 611	0.04 471	0.00 1	0.27 552	72.00 617	0.06 410

DLNR-FE	23.09 606	49.81 611	87.98 614	97.51 625	95.30 623	1.18 216	0.00 1	20.61 599	0.14 9	0.02 21	0.02 102	0.02 19	0.02 53	4.34 382	0.10 150	32.12 610	0.04 471	0.00 1	0.28 556	72.27 618	0.06 410

DPSimNet_ROB	25.03 607	19.56 603	24.93 594	24.36 607	17.85 606	22.25 597	25.93 611	28.52 609	29.10 598	32.61 606	28.25 603	32.87 599	26.42 603	24.51 602	40.42 609	16.75 607	13.93 609	25.19 608	22.38 611	19.96 607	24.75 611

HanzoNet	29.69 608	29.33 607	21.66 591	21.75 605	19.07 607	24.58 601	12.99 605	28.87 610	40.49 609	43.09 610	44.02 611	55.65 611	44.93 612	43.17 611	44.44 610	27.88 609	9.47 608	29.77 611	15.86 610	20.94 608	15.84 608

JetRed	34.54 609	39.28 609	62.16 606	15.62 601	26.51 608	69.20 612	40.79 613	31.43 611	32.41 601	46.06 611	44.55 612	40.19 606	26.50 604	38.43 610	56.06 613	12.76 606	37.49 614	13.23 598	9.38 607	29.52 609	19.34 609

MADNet++	47.78 610	34.15 608	37.11 602	42.94 608	41.23 610	64.94 611	30.63 612	60.79 614	53.26 614	72.08 614	61.65 614	57.68 612	54.96 613	58.03 612	59.24 614	43.01 613	36.17 613	36.07 612	22.50 612	47.50 610	41.67 612

TCMNet-wrong-test	55.95 611	78.75 617	71.85 611	90.95 617	89.50 618	78.08 613	71.33 614	38.19 612	12.35 577	40.71 609	51.28 613	59.53 613	35.38 611	64.04 614	52.16 612	38.10 612	6.00 607	47.22 615	41.12 613	82.64 619	69.84 617

LRCNet_RVC	60.63 612	63.16 615	62.94 607	69.09 613	50.21 611	19.92 594	0.07 356	58.32 613	5.21 555	75.67 615	86.75 615	74.68 614	62.48 614	59.01 613	49.80 611	93.38 622	56.36 618	93.48 622	92.95 622	67.44 616	71.73 619

tt	68.65 613	0.15 220	99.57 623	50.64 609	14.90 604	100.00 626	100.00 625	100.00 629	99.76 623	27.80 604	10.52 557	99.97 629	98.63 624	99.61 624	100.00 629	90.62 619	98.21 622	46.66 614	52.02 615	62.86 615	21.04 610

USTest	75.36 614	57.99 614	56.43 605	72.82 614	69.93 615	99.96 625	100.00 625	98.57 624	99.18 622	94.19 621	97.90 623	78.26 615	95.05 622	75.90 617	76.21 617	48.70 614	80.65 619	39.01 613	52.97 616	57.66 611	55.76 613

xxxxx1	76.92 615	82.43 618	93.26 617	61.67 610	66.92 612	95.84 619	95.11 620	75.84 615	80.96 615	82.71 616	86.75 615	89.18 618	87.35 617	85.27 618	87.18 618	55.08 615	54.60 615	60.31 616	72.71 617	62.51 612	62.73 614

tt_ll	76.92 615	82.43 618	93.26 617	61.67 610	66.92 612	95.84 619	95.11 620	75.84 615	80.96 615	82.71 616	86.75 615	89.18 618	87.35 617	85.27 618	87.18 618	55.08 615	54.60 615	60.31 616	72.71 617	62.51 612	62.73 614

ff	76.92 615	82.43 618	93.26 617	61.67 610	66.92 612	95.84 619	95.11 620	75.84 615	80.96 615	82.71 616	86.75 615	89.18 618	87.35 617	85.27 618	87.18 618	55.08 615	54.60 615	60.31 616	72.71 617	62.51 612	62.73 614

RSGM-EC	80.84 618	55.04 612	42.42 603	74.68 615	80.19 616	84.60 614	87.59 615	88.17 618	89.98 618	86.62 619	95.72 620	81.57 616	74.73 615	73.44 615	69.93 615	92.23 620	97.38 620	85.31 619	90.67 620	84.14 620	82.34 620

acva	80.84 618	55.04 612	42.42 603	74.68 615	80.19 616	84.60 614	87.59 615	88.17 618	89.98 618	86.62 619	95.72 620	81.57 616	74.73 615	73.44 615	69.93 615	92.23 620	97.38 620	85.31 619	90.67 620	84.14 620	82.34 620

PML	89.08 620	99.72 624	92.85 616	94.72 619	94.92 622	99.54 624	97.42 623	93.50 620	95.96 621	99.77 627	92.33 619	95.35 622	93.51 621	99.96 629	91.15 621	99.98 633	31.71 612	100.00 628	45.94 614	93.46 623	69.88 618

MEDIAN_ROB	96.83 621	99.41 622	98.66 621	94.75 620	94.23 620	93.08 618	90.54 618	95.61 622	94.75 620	97.65 624	97.73 622	98.30 623	96.57 623	94.51 621	93.74 623	99.78 632	98.24 623	99.99 627	99.89 626	99.48 626	99.67 625

Anonymous_1	97.10 622	99.72 624	99.64 624	92.33 618	93.91 619	100.00 626	100.00 625	99.20 626	99.90 624	98.57 625	99.75 624	99.14 625	99.94 625	98.50 623	99.54 624	87.90 618	98.87 624	90.88 621	96.91 623	92.22 622	95.12 622

HaxPig	97.68 623	99.63 623	91.34 615	99.82 631	99.97 626	88.15 616	88.00 617	98.28 623	99.93 625	99.98 628	99.99 625	99.95 628	99.99 626	96.29 622	92.24 622	99.99 634	99.98 626	100.00 628	99.99 627	100.00 635	99.98 632

test_example2	98.83 624	99.97 629	99.97 625	99.96 633	99.97 626	99.46 623	99.97 624	95.54 621	100.00 626	100.00 629	100.00 626	93.37 621	93.47 620	99.93 628	99.91 625	100.00 635	99.79 625	96.64 623	98.71 624	100.00 635	100.00 634

DPSM_ROB	99.17 625	100.00 630	100.00 628	96.28 621	98.84 624	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	93.66 623	100.00 627	100.00 628	100.00 628	96.31 624	98.27 623

DPSM	99.17 625	100.00 630	100.00 628	96.28 621	98.84 624	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	93.66 623	100.00 627	100.00 628	100.00 628	96.31 624	98.27 623

AVERAGE_ROB	99.23 627	99.81 626	97.56 620	100.00 634	100.00 628	96.24 622	91.02 619	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	99.98 630	99.97 626	100.00 635	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 635	100.00 634

DGTPSM_ROB	99.45 628	99.94 627	99.98 626	96.58 623	100.00 628	100.00 626	100.00 625	99.81 627	100.00 626	95.86 622	100.00 626	99.32 626	100.00 627	99.79 625	99.99 627	98.34 625	100.00 627	99.86 624	100.00 628	99.52 627	99.99 633

DPSMNet_ROB	99.46 629	99.94 627	99.98 626	96.59 624	100.00 628	100.00 626	100.00 625	99.81 627	100.00 626	95.87 623	100.00 626	99.32 626	100.00 627	99.79 625	99.99 627	98.46 626	100.00 627	99.86 624	100.00 628	99.52 627	100.00 634

RAFT-FEzeroshot	99.94 630	100.00 630	100.00 628	99.72 627	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	99.21 627	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.97 630	99.95 627

RAFT-FE	99.94 630	100.00 630	100.00 628	99.72 627	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	99.21 627	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.97 630	99.95 627

CasAABBNet	99.94 630	100.00 630	100.00 628	99.72 627	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	99.21 627	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.96 629	99.95 627

LSM0	99.94 630	100.00 630	100.00 628	99.84 632	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	99.22 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.99 633	99.83 626

FlowAnything	99.97 634	100.00 630	100.00 628	99.74 630	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	99.71 631	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.98 632	99.95 627

Selective-RAFT-Error	100.00 635	100.00 630	100.00 628	100.00 634	100.00 628	100.00 626	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 629	100.00 635	100.00 627	100.00 628	100.00 628	99.99 633	99.95 627

GS-Stereo							0.00 1	2.95 251	0.59 97	0.09 109	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.06 464	0.16 451	0.12 476

FSD					0.00 1	0.25 9	0.05 319	0.32 14	0.61 120	0.03 50	0.01 1	0.06 128	0.02 53	0.13 70	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 75

ccccc		94.69 621		100.00 634	100.00 628	92.59 617		98.75 625		98.59 626		98.60 624		99.86 627		100.00 635	100.00 627	99.91 626	99.54 625	100.00 635

ASD4		67.10 616

Low-res two-view benchmark