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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 3	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 155	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

S2M2_XL	0.06 1	0.19 331	0.39 89	0.04 303	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 40	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 155	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
DepthFocus	0.07 3	0.12 242	0.33 80	0.02 172	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 69	0.13 6	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 132	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.19 7	0.60 137	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.30 30	0.60 137	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 188	0.26 53	0.03 249	0.00 1	0.07 3	0.05 407	0.35 44	0.62 180	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

PSi22b	0.08 4	0.10 188	0.27 55	0.03 249	0.00 1	0.08 4	0.05 407	0.34 43	0.62 180	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

PSi22a	0.08 4	0.08 135	0.24 31	0.01 57	0.01 264	0.06 1	0.06 438	0.29 27	0.60 137	0.00 1	0.01 1	0.06 188	0.03 154	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

FoundationStereo	0.08 4	0.12 242	0.24 31	0.02 172	0.01 264	0.12 6	0.04 375	0.24 17	0.59 124	0.00 1	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.11 107	0.07 155	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 137	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.08 66	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 38	0.27 55	0.00 1	0.00 1	0.33 29	0.00 1	0.23 16	0.67 257	0.01 11	0.02 162	0.03 101	0.03 154	0.05 26	0.07 155	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
MonSter++	0.09 10	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 137	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.07 50	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 10	0.06 65	0.25 48	0.03 249	0.00 1	0.25 16	0.05 407	0.32 36	0.61 155	0.03 78	0.01 1	0.06 188	0.02 97	0.13 127	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

depth_test_26	0.10 14	0.10 188	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.45 63	0.58 123	0.01 11	0.05 243	0.07 214	0.00 1	0.11 107	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

Anonymus	0.10 14	0.07 103	0.28 60	0.04 303	0.00 1	0.41 51	0.00 1	0.29 27	0.61 155	0.01 11	0.01 1	0.07 214	0.01 33	0.10 96	0.09 202	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

Test_v1	0.10 14	0.12 242	0.54 123	0.02 172	0.00 1	0.37 45	0.01 177	0.43 58	0.16 22	0.07 142	0.01 1	0.04 126	0.00 1	0.14 132	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.03 3	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.00 1	0.20 9	0.23 65	0.14 242	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.11 107	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

derf	0.11 18	0.03 3	0.17 5	0.17 497	0.00 1	0.48 66	0.04 375	0.32 36	0.73 316	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.17 605	0.00 1	0.01 146

MGA	0.11 18	0.11 224	0.47 106	0.01 57	0.03 395	0.84 95	0.01 177	0.32 36	0.16 22	0.08 162	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

PointNet	0.11 18	0.04 15	0.23 23	0.00 1	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.28 26	0.62 180	0.04 103	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 18	0.05 38	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.60 137	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

BridgeDepth	0.11 18	0.07 103	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.00 1	0.14 1	0.62 180	0.08 162	0.01 1	0.08 224	0.04 198	0.14 132	0.05 77	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 18	0.07 103	0.45 96	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.01 177	0.38 50	0.15 17	0.05 114	0.02 162	0.06 188	0.05 221	0.20 182	0.04 42	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.14 582

CAR	0.12 24	0.12 242	0.49 109	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 44	0.17 33	0.09 178	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 117	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

MSE-Stereo	0.12 24	0.11 224	0.49 109	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 44	0.17 33	0.08 162	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

Foundation-i32	0.12 24	0.09 157	0.27 55	0.03 249	0.00 1	0.25 16	0.05 407	0.30 30	0.61 155	0.03 78	0.01 1	0.57 356	0.01 33	0.08 66	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

LACA1	0.12 24	0.13 256	0.16 2	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.20 9	0.62 180	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 154	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 24	0.10 188	0.60 136	0.00 1	0.00 1	0.84 95	0.02 274	0.24 17	0.13 6	0.02 38	0.02 162	0.14 268	0.07 272	0.13 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 24	0.10 188	0.30 65	0.00 1	0.01 264	1.11 232	0.00 1	0.61 91	0.13 6	0.04 103	0.02 162	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 24	0.10 188	0.25 48	0.03 249	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.59 124	0.01 11	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

PhaseNet	0.13 31	0.10 188	0.44 94	0.04 303	0.01 264	0.43 62	0.00 1	0.25 21	0.61 155	0.07 142	0.01 1	0.11 249	0.06 252	0.25 213	0.08 181	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 507

LGCAT	0.13 31	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.98 137	0.00 1	0.49 67	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.08 224	0.02 97	0.10 96	0.07 155	0.00 1	0.24 665	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 633

qqai	0.13 31	0.03 3	0.16 2	0.18 503	0.02 364	0.48 66	0.05 407	0.42 57	0.76 341	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.11 107	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 635	0.00 1	0.01 146

CSFM-Stereo	0.13 31	0.04 15	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 253	0.00 1	0.30 30	0.61 155	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 198	0.08 66	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

LGtest1	0.13 31	0.14 269	0.30 65	0.01 57	0.00 1	0.40 49	0.00 1	0.54 81	0.73 316	0.06 132	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 314	0.00 1	0.05 581	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

S2M2_L	0.13 31	0.15 286	0.45 96	0.02 172	0.01 264	0.32 26	0.00 1	0.52 72	0.60 137	0.00 1	0.14 293	0.03 101	0.01 33	0.20 182	0.16 278	0.00 1	0.01 410	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 31	0.02 1	0.30 65	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.01 177	0.56 82	1.11 437	0.05 114	0.01 1	0.04 126	0.02 97	0.25 213	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GLC_STEREO	0.13 31	0.08 135	0.61 137	0.01 57	0.00 1	0.94 127	0.03 332	0.29 27	0.21 55	0.05 114	0.02 162	0.06 188	0.04 198	0.26 223	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

LiteMatch*	0.14 39	0.07 103	1.24 325	0.00 1	0.00 1	0.53 72	0.00 1	0.17 4	0.61 155	0.03 78	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

HiDET	0.14 39	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	1.14 256	0.00 1	0.51 69	0.61 155	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 198	0.07 50	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 39	0.04 15	0.24 31	0.02 172	0.00 1	1.15 265	0.00 1	0.44 60	0.61 155	0.08 162	0.01 1	0.01 3	0.05 221	0.08 66	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 39	0.15 286	0.32 74	0.01 57	0.01 264	0.31 22	0.00 1	0.40 56	0.24 73	0.11 223	0.02 162	0.03 101	0.00 1	0.93 329	0.21 314	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

asd	0.14 39	0.07 103	0.23 23	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.22 15	0.75 329	0.16 253	0.13 291	0.03 101	0.05 221	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 39	0.05 38	0.34 81	0.01 57	0.00 1	1.09 219	0.01 177	0.31 34	0.68 267	0.09 178	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.06 132	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 39	0.13 256	0.45 96	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.14 496	0.80 112	0.61 155	0.06 132	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 306	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

MLG-Stereo_test3	0.14 39	0.10 188	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.47 66	0.69 287	0.09 178	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

DEFOM-Stereo	0.14 39	0.04 15	0.38 85	0.05 339	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.32 36	0.63 200	0.00 1	0.01 1	0.04 126	0.03 154	0.20 182	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

fffy	0.14 39	0.06 65	0.88 191	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.01 177	0.79 110	0.13 6	0.02 38	0.01 1	0.06 188	0.01 33	0.16 148	0.03 12	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.06 484

MCSU-Stereo	0.15 49	0.02 1	0.22 14	0.07 395	0.01 264	1.08 213	0.02 274	0.59 88	0.74 324	0.02 38	0.02 162	0.03 101	0.02 97	0.12 117	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

aanet-new-40k	0.15 49	0.29 418	0.87 187	0.02 172	0.03 395	0.88 110	0.01 177	0.45 63	0.28 86	0.06 132	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 447

aanet-new-34k	0.15 49	0.30 424	0.88 191	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.01 177	0.15 2	0.63 200	0.05 114	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

aanet-new-22k	0.15 49	0.39 471	1.05 264	0.03 249	0.04 419	0.41 51	0.00 1	0.18 6	0.64 216	0.03 78	0.01 1	0.05 167	0.00 1	0.15 142	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 420

LACA2	0.15 49	0.31 429	0.57 130	0.00 1	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.17 4	0.68 267	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 49	0.06 65	0.31 69	0.02 172	0.01 264	1.05 176	0.00 1	0.19 7	1.26 468	0.02 38	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

GEAStereo	0.16 55	0.08 135	0.38 85	0.08 413	0.04 419	1.11 232	0.00 1	0.75 107	0.16 22	0.07 142	0.03 217	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.11 551

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ours_stereo	0.16 55	0.06 65	0.73 161	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.04 375	0.44 60	0.54 115	0.05 114	0.02 162	0.06 188	0.03 154	0.19 169	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.06 484

UniTT-Stereo	0.16 55	0.11 224	1.13 287	0.03 249	0.17 544	0.32 26	0.02 274	0.38 50	0.32 91	0.03 78	0.16 304	0.05 167	0.07 272	0.16 148	0.16 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

CASnet	0.16 55	0.14 269	0.52 117	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.51 69	0.75 329	0.10 202	0.01 1	0.04 126	0.02 97	0.22 196	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-32k	0.17 62	0.30 424	1.08 273	0.04 303	0.00 1	0.86 101	0.03 332	0.26 23	0.62 180	0.03 78	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

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LiteMatch	0.17 62	0.44 501	0.24 31	0.28 549	0.02 364	0.56 73	0.04 375	0.20 9	0.60 137	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 508	0.07 50	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 62	0.09 157	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.00 1	0.35 44	0.68 267	1.07 430	0.02 162	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 384	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

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water-stereo	0.17 62	0.03 3	0.91 202	0.04 303	0.02 364	1.04 159	0.00 1	0.43 58	0.26 80	0.10 202	0.06 250	0.06 188	0.06 252	0.13 127	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.01 104	0.01 146

MLG-Stereo	0.17 62	0.06 65	0.25 48	0.02 172	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.50 68	1.29 479	0.01 11	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

AIO_test	0.17 62	0.11 224	0.55 126	0.08 413	0.06 450	0.42 61	0.06 438	0.35 44	0.38 101	0.03 78	0.01 1	0.86 405	0.03 154	0.21 193	0.10 218	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.08 560	0.03 322	0.02 296

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rvit_stereo_0081	0.17 62	0.04 15	0.25 48	0.00 1	0.00 1	0.75 81	0.01 177	1.22 138	0.79 361	0.07 142	0.01 1	0.03 101	0.02 97	0.17 154	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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RAStereo	0.17 62	0.21 354	1.18 307	0.04 303	0.01 264	0.18 11	0.00 1	0.81 114	0.34 94	0.07 142	0.04 235	0.05 167	0.05 221	0.19 169	0.10 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

RSM++	0.17 62	0.07 103	0.42 91	0.03 249	0.00 1	0.40 49	0.00 1	1.18 136	0.59 124	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.05 221	0.20 182	0.14 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 605	0.09 473	0.07 507

aanet-new-28k	0.18 76	0.31 429	1.03 254	0.02 172	0.00 1	0.94 127	0.00 1	0.25 21	0.63 200	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 635	0.00 1	0.02 296

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GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 81	0.09 157	0.93 208	0.00 1	0.17 544	1.16 272	0.00 1	0.44 60	0.57 120	0.10 202	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.05 581	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 420

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3.25w_new	0.20 91	0.06 65	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	1.64 181	0.78 355	0.10 202	0.06 250	0.02 43	0.02 97	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 91	0.06 65	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	1.64 181	0.78 355	0.10 202	0.06 250	0.02 43	0.02 97	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 91	0.05 38	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	1.54 169	0.81 374	0.01 11	0.08 265	0.02 43	0.03 154	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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IGEV-Stereo	0.21 100	0.21 354	0.63 139	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.73 103	0.77 349	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.07 272	0.24 206	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 596	0.08 451	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 100	0.14 269	1.54 383	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.04 375	1.10 131	0.65 227	0.10 202	0.05 243	0.03 101	0.04 198	0.23 201	0.05 77	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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WCG-NET	0.22 118	0.17 312	0.54 123	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 407	0.61 91	1.09 434	0.17 262	0.33 360	0.03 101	0.13 352	0.20 182	0.07 155	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.02 296

trnet	0.22 118	0.14 269	0.67 148	0.00 1	0.00 1	1.24 349	0.01 177	1.16 135	0.56 117	0.09 178	0.08 265	0.05 167	0.00 1	0.29 236	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 118	0.29 418	0.87 187	0.05 339	0.18 550	0.41 51	0.01 177	1.24 140	0.56 117	0.02 38	0.03 217	0.13 261	0.05 221	0.32 249	0.24 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

AEACV	0.22 118	0.05 38	0.66 146	0.02 172	0.03 395	0.87 107	0.00 1	1.07 130	0.15 17	0.18 265	0.01 1	0.02 43	0.72 514	0.15 142	0.09 202	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.27 647	0.08 451	0.07 507

Selective-IGEV	0.22 118	0.06 65	0.46 100	0.05 339	0.04 419	0.34 34	0.04 375	2.16 245	0.59 124	0.09 178	0.01 1	0.02 43	0.05 221	0.18 160	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 566	0.03 322	0.09 531

CREStereo	0.22 118	0.17 312	0.64 142	0.00 1	0.01 264	1.22 333	0.01 177	1.15 134	0.56 117	0.10 202	0.07 257	0.04 126	0.00 1	0.32 249	0.10 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	0.23 135	0.08 135	0.24 31	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	2.14 240	0.79 361	0.13 236	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 135	0.07 103	0.22 14	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	2.15 241	0.74 324	0.15 247	0.03 217	0.01 3	0.03 154	0.18 160	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 135	0.05 38	0.21 12	0.01 57	0.00 1	1.00 141	0.00 1	2.24 256	0.71 305	0.15 247	0.03 217	0.02 43	0.08 292	0.11 107	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 135	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 378	0.00 1	1.82 204	0.71 305	0.10 202	0.01 1	0.05 167	0.01 33	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

LG-G	0.23 135	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 378	0.00 1	1.82 204	0.71 305	0.10 202	0.01 1	0.05 167	0.01 33	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 135	0.13 256	0.62 138	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.63 94	0.80 368	0.76 368	0.18 317	0.09 234	0.06 252	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

ff7	0.23 135	0.21 354	1.02 242	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 329	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.07 272	0.44 278	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.07 434	0.01 146

ffff	0.23 135	0.21 354	1.02 242	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 329	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.07 272	0.44 278	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.07 434	0.01 146

11t	0.23 135	0.21 354	1.02 242	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 329	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.07 272	0.44 278	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.07 434	0.01 146

ccc-4	0.23 135	0.21 354	1.02 242	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 329	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.07 272	0.44 278	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.07 434	0.01 146

aanet-new-14k	0.24 145	0.13 256	0.89 196	0.06 362	0.00 1	0.95 131	0.02 274	1.83 206	0.62 180	0.02 38	0.01 1	0.05 167	0.15 362	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 145	0.08 135	0.55 126	0.03 249	0.11 503	1.04 159	0.00 1	1.92 216	0.19 41	0.14 242	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.12 117	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 671	0.01 104	0.18 604

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 145	0.07 103	0.53 118	0.00 1	0.00 1	1.19 304	0.00 1	2.06 232	0.57 120	0.06 132	0.08 265	0.06 188	0.03 154	0.03 7	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

gcap_with_dpt	0.24 145	0.06 65	0.67 148	0.01 57	0.00 1	1.18 291	0.00 1	2.16 245	0.37 100	0.08 162	0.11 285	0.05 167	0.02 97	0.02 2	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

GREAT-IGEV	0.24 145	0.10 188	0.92 203	0.06 362	0.33 619	1.11 232	0.06 438	0.36 49	0.19 41	0.02 38	0.47 400	0.02 43	0.06 252	0.13 127	0.16 278	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.20 618	0.09 473	0.36 645
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 145	0.10 188	0.59 135	0.01 57	0.01 264	0.80 84	0.04 375	0.62 93	0.15 17	0.01 11	0.51 404	1.34 449	0.04 198	0.09 80	0.21 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.15 538	0.00 1

test_for_model	0.24 145	0.07 103	0.53 118	0.00 1	0.00 1	1.19 304	0.00 1	2.06 232	0.57 120	0.06 132	0.08 265	0.06 188	0.03 154	0.03 7	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

GCAP-Stereo	0.24 145	0.29 418	0.82 177	0.01 57	0.00 1	1.24 349	0.00 1	1.70 192	0.23 65	0.02 38	0.01 1	0.09 234	0.10 316	0.18 160	0.05 77	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 146

MC-Stereo	0.24 145	0.12 242	0.71 160	0.04 303	0.02 364	1.07 202	0.00 1	1.30 144	0.17 33	0.59 342	0.02 162	0.08 224	0.11 328	0.18 160	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.17 605	0.06 416	0.02 296

aanet-32k-new	0.25 154	0.37 458	1.01 236	0.02 172	0.00 1	1.20 322	0.02 274	1.50 164	0.60 137	0.03 78	0.01 1	0.03 101	0.01 33	0.19 169	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

HUF	0.25 154	0.32 436	1.18 307	0.06 362	0.11 503	0.31 22	0.08 458	0.73 103	0.62 180	0.10 202	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.16 148	0.14 259	0.00 1	0.58 682	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.37 646

castereo++	0.25 154	0.15 286	0.48 108	0.09 427	0.00 1	1.08 213	0.03 332	1.53 168	0.67 257	0.00 1	0.01 1	0.59 359	0.00 1	0.09 80	0.06 132	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.28 651	0.02 252	0.00 1

GMStereo	0.25 154	0.60 567	1.28 332	0.01 57	0.00 1	0.48 66	0.00 1	0.74 105	1.24 466	0.16 253	0.03 217	0.07 214	0.09 307	0.22 196	0.10 218	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
SMOE	0.26 158	0.11 224	0.78 168	0.18 503	0.00 1	1.13 253	0.02 274	0.78 109	0.26 80	0.10 202	0.52 405	0.06 188	0.16 370	0.24 206	0.40 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.37 641	0.04 420

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 158	0.06 65	0.54 123	0.02 172	0.17 544	1.16 272	0.02 274	2.57 292	0.62 180	0.03 78	0.02 162	0.01 3	0.01 33	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

MM-Stereo_test2	0.26 158	0.08 135	1.52 382	0.46 591	0.00 1	1.14 256	0.01 177	0.63 94	0.21 55	0.38 315	0.02 162	0.04 126	0.06 252	0.18 160	0.20 306	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.05 537	0.22 589	0.04 420

gcap-zeroshot	0.26 158	0.07 103	0.68 151	0.00 1	0.00 1	1.18 291	0.00 1	2.15 241	0.63 200	0.07 142	0.08 265	0.06 188	0.03 154	0.03 7	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

testlalala	0.26 158	0.07 103	0.68 151	0.00 1	0.00 1	1.18 291	0.00 1	2.15 241	0.63 200	0.07 142	0.08 265	0.06 188	0.03 154	0.03 7	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

DF	0.27 163	0.10 188	0.85 181	0.03 249	0.13 514	0.49 69	0.01 177	1.93 219	0.23 65	0.03 78	0.42 382	0.09 234	0.03 154	0.43 275	0.22 319	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.20 618	0.00 1	0.08 522

aanet-new-60k	0.27 163	0.29 418	1.00 232	0.03 249	0.00 1	1.06 192	0.03 332	2.20 255	0.66 241	0.04 103	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 420

aanet-new-36k	0.27 163	0.26 388	0.94 211	0.05 339	0.00 1	1.11 232	0.00 1	2.04 231	0.66 241	0.05 114	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 107	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

aanet-new-8k	0.27 163	0.20 344	0.94 211	0.02 172	0.00 1	1.19 304	0.00 1	2.10 238	0.61 155	0.03 78	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 163	0.11 224	1.17 303	0.04 303	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 50	0.78 355	0.07 142	0.01 1	0.02 43	0.08 292	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.15 584	0.01 104	1.62 676

DispViT+	0.27 163	0.05 38	0.43 93	0.01 57	3.12 678	0.22 15	0.00 1	1.02 126	0.17 33	0.02 38	0.04 235	0.04 126	0.02 97	0.09 80	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 163	0.11 224	1.16 298	0.04 303	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 50	0.78 355	0.07 142	0.01 1	0.02 43	0.08 292	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.15 584	0.01 104	1.62 676

MyStereo07	0.27 163	0.27 392	0.64 142	0.02 172	0.01 264	1.64 511	0.01 177	1.41 149	0.73 316	0.10 202	0.01 1	0.03 101	0.10 316	0.24 206	0.04 42	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 484

MIF-Stereo (partial)	0.27 163	0.18 323	1.14 289	0.01 57	0.00 1	0.43 62	0.02 274	1.97 225	0.39 104	0.11 223	0.08 265	0.07 214	0.06 252	0.44 278	0.33 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.02 296

aanet-new-70k	0.28 172	0.27 392	0.81 173	0.05 339	0.01 264	1.10 226	0.04 375	2.55 288	0.65 227	0.04 103	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

Foundation-i1	0.28 172	0.10 188	0.31 69	0.01 57	0.00 1	0.31 22	0.03 332	2.94 333	0.76 341	0.02 38	0.26 340	0.63 368	0.04 198	0.09 80	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

monsterstereo	0.28 172	0.06 65	0.35 82	0.03 249	0.00 1	1.07 202	0.00 1	2.95 334	0.67 257	0.26 278	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 172	0.05 38	0.53 118	0.12 454	0.11 503	1.25 360	0.32 569	0.80 112	0.20 49	0.10 202	0.14 293	0.16 280	0.25 411	0.29 236	0.25 341	0.05 626	0.19 661	0.20 659	0.23 631	0.18 563	0.19 612

LoS	0.28 172	0.16 300	0.95 218	0.07 395	0.01 264	1.32 390	0.07 450	1.30 144	0.60 137	0.04 103	0.03 217	0.28 314	0.11 328	0.48 288	0.11 230	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 172	0.09 157	0.73 161	0.18 503	0.05 437	1.17 279	0.04 375	2.37 264	0.17 33	0.35 304	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.38 268	0.04 42	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

XX-TBD	0.28 172	0.39 471	0.97 227	0.05 339	0.00 1	1.09 219	0.00 1	0.71 100	0.54 115	0.44 324	1.04 485	0.06 188	0.06 252	0.19 169	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 179	0.14 269	1.16 298	0.06 362	0.03 395	1.18 291	0.03 332	1.92 216	0.89 388	0.05 114	0.12 289	0.01 3	0.04 198	0.12 117	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

NLSM3	0.29 179	0.14 269	0.38 85	0.02 172	0.00 1	1.21 328	0.01 177	2.99 341	0.65 227	0.02 38	0.03 217	0.05 167	0.15 362	0.06 42	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

depthmonostereo	0.29 179	0.04 15	1.15 293	0.05 339	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.67 97	0.21 55	0.04 103	0.02 162	0.17 284	0.28 418	2.00 381	0.08 181	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

1w_stereo	0.29 179	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	3.00 343	0.71 305	0.19 270	0.01 1	0.02 43	0.28 418	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 179	0.05 38	0.31 69	0.03 249	0.00 1	0.31 22	0.02 274	3.31 409	0.61 155	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.79 322	0.13 248	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.08 560	0.00 1	0.01 146

WCG-NET（raft）	0.29 179	0.24 378	0.51 114	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 407	0.56 82	1.12 442	0.21 272	0.12 289	1.54 459	0.14 358	0.14 132	0.07 155	0.00 1	0.11 633	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.03 381

CREStereo++_RVC	0.29 179	0.19 331	0.83 179	0.05 339	0.00 1	1.19 304	0.00 1	0.66 96	0.99 409	0.25 277	1.26 510	0.05 167	0.07 272	0.20 182	0.09 202	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
PStereo	0.30 186	0.54 546	0.87 187	0.13 464	0.00 1	0.89 111	0.06 438	0.72 102	0.75 329	0.05 114	0.07 257	0.05 167	0.57 477	0.32 249	0.43 443	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.38 648

aanet-new-90k	0.30 186	0.27 392	0.90 198	0.12 454	0.04 419	1.11 232	0.04 375	2.59 293	0.68 267	0.05 114	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 562

aanet-new-12k	0.30 186	0.06 65	0.95 218	0.03 249	0.00 1	1.19 304	0.00 1	2.68 307	0.67 257	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.22 196	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

GSStereo	0.30 186	0.08 135	0.38 85	0.06 362	0.04 419	1.11 232	0.00 1	2.95 334	0.59 124	0.09 178	0.03 217	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.06 547	0.16 544	0.12 562

rvit_stereo_0080	0.30 186	0.23 373	1.20 315	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 313	0.60 137	0.02 38	0.02 162	0.06 188	0.01 33	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

whm_eth	0.30 186	0.23 373	1.20 315	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 313	0.60 137	0.02 38	0.02 162	0.06 188	0.01 33	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

TANstereo	0.30 186	0.28 408	0.86 185	0.03 249	0.01 264	1.14 256	0.00 1	0.53 73	0.44 108	1.06 428	1.24 507	0.06 188	0.05 221	0.25 213	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 193	0.27 392	0.81 173	0.06 362	0.06 450	1.19 304	0.00 1	2.60 296	0.66 241	0.08 162	0.02 162	0.04 126	0.01 33	0.33 253	0.06 132	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

GIP-stereo	0.31 193	0.03 3	0.78 168	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.03 332	2.98 339	0.66 241	0.05 114	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.18 160	0.24 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 193	0.32 436	1.63 403	0.01 57	0.00 1	0.19 13	0.00 1	2.84 320	0.79 361	0.02 38	0.03 217	0.08 224	0.02 97	0.19 169	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

MGS-Stereo	0.31 193	0.10 188	0.89 196	0.02 172	0.00 1	0.50 70	0.00 1	0.39 55	0.61 155	0.02 38	2.91 587	0.04 126	0.03 154	0.21 193	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 649	0.00 1

SE	0.32 197	0.21 354	0.49 109	0.21 516	0.00 1	1.04 159	0.02 274	1.57 175	0.21 55	0.09 178	0.73 457	0.08 224	0.71 512	0.25 213	0.40 436	0.02 607	0.00 1	0.00 1	0.08 560	0.27 612	0.07 507

DDF-Stereo	0.32 197	0.09 157	0.69 156	0.05 339	0.15 531	0.91 114	0.06 438	1.58 179	0.38 101	0.04 103	0.02 162	0.17 284	0.20 392	1.46 364	0.56 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 547	0.01 104	0.02 296

castereo	0.32 197	0.28 408	0.46 100	0.01 57	0.05 437	0.81 88	0.04 375	3.37 415	0.61 155	0.08 162	0.01 1	0.08 224	0.14 358	0.10 96	0.11 230	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.22 627	0.02 252	0.01 146

CAS++	0.32 197	0.22 365	0.69 156	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.01 177	4.32 541	0.48 111	0.02 38	0.01 1	0.07 214	0.00 1	0.19 169	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 201	0.06 65	1.21 318	0.07 395	0.27 593	1.25 360	0.01 177	1.91 215	0.20 49	0.02 38	0.01 1	0.10 245	0.01 33	0.85 325	0.21 314	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.23 631	0.01 104	0.06 484

aanet-new-78k	0.33 201	0.27 392	1.51 379	0.12 454	0.03 395	1.12 245	0.04 375	2.61 297	0.66 241	0.03 78	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.09 531

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 201	0.11 224	1.06 266	0.03 249	0.13 514	1.06 192	0.00 1	2.59 293	0.70 299	0.08 162	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.36 669	0.01 104	0.18 604

MoCha-V2	0.33 201	0.11 224	0.92 203	0.09 427	0.06 450	0.34 34	0.00 1	2.56 290	0.64 216	0.32 289	0.43 388	0.17 284	0.09 307	0.26 223	0.10 218	0.00 1	0.14 650	0.00 1	0.22 627	0.05 396	0.01 146

11t1	0.33 201	0.05 38	0.86 185	0.44 585	0.00 1	1.04 159	0.00 1	2.45 277	0.60 137	0.44 324	0.01 1	0.05 167	0.05 221	0.43 275	0.06 132	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

CroCo-Stereo Lap2	0.33 201	0.49 528	1.18 307	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.00 1	3.08 361	0.61 155	0.02 38	0.01 1	0.04 126	0.08 292	0.45 283	0.15 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.02 296

BStereo	0.34 207	0.17 312	2.86 539	0.00 1	0.10 494	0.41 51	0.03 332	2.16 245	0.62 180	0.07 142	0.01 1	0.04 126	0.02 97	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.02 621	0.02 504	0.01 104	0.01 146

DA	0.34 207	0.10 188	0.58 132	0.02 172	0.04 419	1.15 265	0.00 1	3.56 451	0.71 305	0.05 114	0.02 162	0.01 3	0.05 221	0.23 201	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.16 588

zero-FE	0.34 207	0.09 157	1.27 329	0.05 339	0.14 522	0.85 99	0.06 438	1.57 175	0.39 104	0.05 114	0.06 250	0.16 280	0.13 352	1.35 355	0.54 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.01 104	0.02 296

GGEV	0.34 207	0.10 188	0.58 132	0.02 172	0.04 419	1.15 265	0.00 1	3.56 451	0.71 305	0.05 114	0.02 162	0.01 3	0.05 221	0.23 201	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.16 588

LG-Stereo	0.34 207	0.07 103	1.33 349	0.03 249	0.01 264	1.06 192	0.00 1	2.93 331	0.66 241	0.01 11	0.09 274	0.14 268	0.07 272	0.10 96	0.16 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 146

SCV_C0	0.34 207	0.20 344	0.96 221	0.02 172	0.00 1	0.41 51	0.02 274	3.62 459	0.65 227	0.12 228	0.01 1	0.07 214	0.09 307	0.18 160	0.13 248	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.19 613	0.12 508	0.04 420

tg	0.34 207	0.26 388	0.68 151	0.01 57	0.00 1	1.25 360	0.01 177	1.75 197	0.65 227	0.11 223	0.40 378	0.74 390	0.11 328	0.29 236	0.08 181	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.21 620

rvit_0105_6	0.34 207	0.10 188	1.37 357	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	2.78 312	1.32 487	0.04 103	0.03 217	0.07 214	0.02 97	0.19 169	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

Pointernet	0.34 207	0.10 188	1.09 277	0.01 57	0.08 474	1.18 291	0.05 407	2.99 341	0.62 180	0.03 78	0.01 1	0.15 274	0.05 221	0.24 206	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 575	0.01 104	0.00 1

dd	0.34 207	0.67 585	1.55 385	0.04 303	0.01 264	1.22 333	0.03 332	0.84 116	1.16 450	0.18 265	0.05 243	0.12 255	0.05 221	0.29 236	0.44 448	0.02 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

AnonymousM	0.34 207	0.07 103	0.63 139	0.02 172	0.01 264	1.09 219	0.03 332	1.54 169	0.68 267	0.17 262	0.04 235	0.02 43	0.24 406	0.25 213	0.04 42	0.00 1	0.01 410	1.93 684	0.00 1	0.01 104	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 218	0.60 567	1.93 440	0.02 172	0.09 484	1.03 148	0.07 450	1.25 141	0.34 94	0.02 38	0.03 217	0.84 404	0.10 316	0.31 243	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.07 507

knoymous	0.35 218	0.05 38	1.11 281	0.05 339	0.01 264	1.15 265	0.01 177	2.06 232	0.14 12	0.40 317	0.02 162	1.67 477	0.00 1	0.31 243	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

UDGNet	0.35 218	0.50 531	1.14 289	0.02 172	0.00 1	1.12 245	0.02 274	0.70 98	1.57 539	0.31 287	0.05 243	0.06 188	0.02 97	1.45 363	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 218	0.10 188	1.95 445	0.02 172	0.00 1	0.93 125	0.07 450	1.70 192	0.86 386	0.09 178	0.04 235	0.05 167	0.05 221	0.23 201	0.51 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 635	0.06 416	0.08 522

PSi22	0.36 222	0.40 477	0.78 168	0.11 449	0.00 1	0.91 114	0.00 1	2.98 339	0.65 227	0.01 11	0.01 1	0.10 245	0.04 198	0.93 329	0.12 241	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.01 146

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LL-Strereo2	0.36 222	0.47 521	1.08 273	0.09 427	0.03 395	1.12 245	0.07 450	1.66 187	0.93 397	0.43 323	0.02 162	0.51 351	0.08 292	0.23 201	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 519	0.04 367	0.04 420

iRaftStereo_RVC	0.36 222	0.27 392	0.76 165	0.01 57	0.00 1	1.20 322	0.01 177	2.15 241	0.62 180	0.15 247	0.22 336	0.69 379	0.12 342	0.28 233	0.18 295	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.22 624

rvit_stereo_0075_2	0.37 227	0.13 256	2.43 507	0.02 172	0.00 1	1.12 245	0.02 274	1.66 187	1.15 448	0.16 253	0.08 265	0.02 43	0.05 221	0.40 270	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.10 543

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RCA-Stereo	0.37 227	0.14 269	0.76 165	0.01 57	0.00 1	1.17 279	0.00 1	3.14 371	0.61 155	0.71 360	0.47 400	0.05 167	0.13 352	0.19 169	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.01 146

sAnonymous2	0.37 227	0.32 436	3.21 565	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.08 458	1.96 223	0.90 390	0.03 78	0.05 243	0.04 126	0.11 328	0.11 107	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.18 604

CroCo_RVC	0.37 227	0.32 436	3.21 565	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.08 458	1.96 223	0.90 390	0.03 78	0.05 243	0.04 126	0.11 328	0.11 107	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.18 604

MSCF	0.38 232	0.45 507	0.49 109	0.12 454	0.24 579	1.05 176	0.03 332	3.14 371	0.68 267	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.23 403	0.65 313	0.18 295	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.32 661	0.03 322	0.02 296

GASTEREO	0.39 233	0.45 507	0.47 106	0.11 449	0.24 579	1.06 192	0.03 332	3.16 382	0.66 241	0.10 202	0.01 1	0.01 3	0.28 418	0.66 314	0.18 295	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.32 661	0.03 322	0.02 296

rvit_0105_4	0.39 233	0.16 300	1.66 409	0.01 57	0.00 1	0.85 99	0.00 1	3.15 374	1.33 489	0.07 142	0.06 250	0.10 245	0.03 154	0.29 236	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

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CroCo-Stereo	0.39 233	0.40 477	1.67 413	0.07 395	0.00 1	0.19 13	0.01 177	3.55 449	0.75 329	0.08 162	0.02 162	0.46 339	0.08 292	0.28 233	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146
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	0.39 233	0.44 501	1.15 293	0.06 362	0.03 395	1.12 245	0.04 375	2.75 310	0.33 92	0.10 202	0.16 304	0.11 249	0.19 386	0.74 320	0.31 384	0.00 1	0.14 650	0.00 1	0.01 476	0.02 252	0.05 447

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GCAP-BAT	0.40 238	0.10 188	1.89 437	0.22 521	0.39 622	1.19 304	0.01 177	3.06 354	0.77 349	0.05 114	0.02 162	0.01 3	0.02 97	0.06 42	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.09 531

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CRE-IMP	0.40 238	0.06 65	1.04 259	0.07 395	0.05 437	1.45 447	0.46 588	1.48 163	0.63 200	0.90 390	0.30 350	0.88 407	0.01 33	0.26 223	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.17 596

Lsterematch	0.41 242	0.44 501	1.31 344	0.28 549	0.02 364	0.91 114	0.04 375	1.01 124	1.02 415	0.24 276	1.06 487	0.30 316	0.68 508	0.57 300	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

rvit_0105_5	0.41 242	0.20 344	1.94 444	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.00 1	3.18 387	1.27 474	0.08 162	0.09 274	0.10 245	0.02 97	0.35 261	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

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DNS	0.42 246	0.09 157	0.94 211	0.15 485	0.08 474	1.17 279	0.01 177	1.74 196	0.23 65	2.61 585	0.39 376	0.19 291	0.01 33	0.22 196	0.43 443	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 504	0.01 104	0.13 574

SCV	0.42 246	0.28 408	0.68 151	0.26 541	0.16 539	0.26 20	0.05 407	4.98 599	0.63 200	0.10 202	0.01 1	0.02 43	0.05 221	0.26 223	0.13 248	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.18 609	0.25 604	0.18 604

GMOStereo	0.42 246	0.28 408	1.02 242	0.05 339	0.18 550	1.04 159	0.02 274	2.40 267	0.16 22	2.25 557	0.01 1	0.32 318	0.03 154	0.09 80	0.15 269	0.00 1	0.11 633	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.02 296

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Replicate-Monster	0.43 254	0.06 65	5.91 651	0.01 57	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.56 82	0.74 324	0.07 142	0.02 162	0.02 43	0.00 1	0.14 132	0.03 12	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 254	0.33 443	0.92 203	0.75 632	0.04 419	0.96 135	0.05 407	3.11 367	0.79 361	0.12 228	0.53 407	0.26 308	0.06 252	0.26 223	0.13 248	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.28 622	0.01 146

IGEV-Stereo+	0.43 254	0.17 312	0.46 100	0.14 480	1.06 658	0.63 78	0.02 274	0.30 30	0.24 73	0.09 178	0.01 1	0.04 126	0.03 154	1.86 378	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.15 584	1.83 674	1.61 675

CES	0.43 254	0.14 269	0.85 181	0.05 339	1.52 669	1.22 333	0.05 407	1.01 124	0.59 124	0.03 78	0.02 162	0.14 268	0.10 316	0.40 270	0.10 218	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	2.45 683

ROB_FTStereo_v2	0.43 254	0.09 157	1.00 232	0.06 362	0.08 474	1.57 483	0.33 572	1.44 155	0.67 257	0.97 402	0.19 325	0.77 396	0.02 97	1.23 347	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

HART	0.44 259	0.24 378	1.41 362	0.01 57	0.00 1	0.33 29	0.00 1	2.91 329	0.61 155	0.26 278	1.98 548	0.35 324	0.03 154	0.20 182	0.14 259	0.00 1	0.11 633	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.05 447

RALCasStereoNet	0.44 259	0.44 501	1.03 254	0.03 249	0.00 1	1.10 226	0.03 332	2.46 279	0.90 390	0.07 142	0.32 353	0.12 255	0.20 392	1.28 350	0.25 341	0.00 1	0.31 672	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.12 562

R-Stereo Train	0.44 259	0.09 157	0.94 211	0.02 172	0.00 1	1.24 349	0.09 470	3.65 463	0.11 3	1.87 524	0.42 382	0.06 188	0.01 33	0.25 213	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296

RAFT-Stereo	0.44 259	0.09 157	0.94 211	0.02 172	0.00 1	1.24 349	0.09 470	3.65 463	0.11 3	1.87 524	0.42 382	0.06 188	0.01 33	0.25 213	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 263	0.43 495	0.77 167	0.20 514	0.08 474	1.20 322	0.04 375	3.88 497	0.72 314	0.30 286	0.56 409	0.06 188	0.06 252	0.20 182	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.17 553	0.01 146

MIM_Stereo	0.45 263	0.43 495	1.18 307	0.51 605	0.04 419	1.26 366	0.02 274	2.38 265	0.65 227	0.07 142	0.02 162	0.70 382	0.20 392	1.01 338	0.13 248	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.10 543

HUI-Stereo	0.45 263	0.09 157	1.08 273	0.06 362	0.08 474	1.61 501	0.32 569	1.43 151	0.70 299	0.97 402	0.18 317	0.77 396	0.02 97	1.44 362	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

RAFT-IKP	0.45 263	0.09 157	1.06 266	0.06 362	0.06 450	1.44 441	0.31 568	1.44 155	0.69 287	0.97 402	0.18 317	0.76 392	0.02 97	1.65 371	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 420

NLSM1	0.46 267	0.08 135	0.31 69	0.03 249	0.44 628	1.19 304	0.01 177	3.99 505	1.96 576	0.13 236	0.02 162	0.11 249	0.09 307	0.26 223	0.42 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.01 146

Reg-Stereo(zero)	0.46 267	0.04 15	1.77 424	0.01 57	0.14 522	1.20 322	0.13 492	1.13 133	0.26 80	0.05 114	0.16 304	1.75 481	1.10 537	0.67 315	0.45 452	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.12 580	0.01 104	0.09 531

IGEVStereo-DCA	0.46 267	0.09 157	1.02 242	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.00 1	0.53 73	0.75 329	0.09 178	0.03 217	0.03 101	0.06 252	5.04 522	0.51 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 584	0.05 396	0.01 146

PSM-adaLoss	0.46 267	0.09 157	1.01 236	0.06 362	0.09 484	1.61 501	0.30 564	1.43 151	0.69 287	0.97 402	0.18 317	0.77 396	0.02 97	1.67 372	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

ICVP	0.46 267	0.08 135	1.58 395	0.01 57	0.01 264	1.10 226	0.21 522	3.80 481	0.52 114	0.42 321	0.27 345	0.33 322	0.06 252	0.57 300	0.13 248	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 267	0.42 488	1.05 264	0.01 57	0.21 566	1.17 279	0.05 407	2.07 236	0.19 41	2.98 601	0.02 162	0.12 255	0.15 362	0.25 213	0.31 384	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.06 484

tt45	0.47 273	0.06 65	0.70 159	0.02 172	0.00 1	1.30 384	0.05 407	0.85 117	0.60 137	0.05 114	0.01 1	0.09 234	0.03 154	5.40 541	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 146

rvit_0105_3	0.47 273	0.28 408	2.20 478	0.01 57	0.00 1	1.13 253	0.00 1	3.20 395	1.26 468	0.08 162	0.26 340	0.09 234	0.03 154	0.62 311	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

H2IRNET	0.47 273	0.22 365	1.27 329	0.15 485	0.01 264	1.18 291	0.01 177	1.65 183	0.48 111	0.02 38	1.80 539	0.46 339	0.04 198	1.62 370	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.01 476	0.16 544	0.02 296

AE-Stereo	0.47 273	0.11 224	1.03 254	0.04 303	0.09 484	1.11 232	0.03 332	4.16 521	0.34 94	0.35 304	0.82 465	0.15 274	0.16 370	0.45 283	0.05 77	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.26 644	0.09 473	0.05 447

ToySt	0.47 273	0.25 383	2.47 514	0.04 303	0.01 264	1.17 279	0.00 1	2.01 229	0.63 200	0.08 162	0.14 293	1.16 439	0.05 221	0.80 324	0.46 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 519	0.10 489	0.04 420

riskmin	0.47 273	0.03 3	1.01 236	0.08 413	0.01 264	1.12 245	0.01 177	3.00 343	0.21 55	0.46 330	0.02 162	2.08 504	1.06 532	0.26 223	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

ROB_FTStereo	0.47 273	0.09 157	1.04 259	0.06 362	0.08 474	1.59 494	0.33 572	1.43 151	0.68 267	0.97 402	0.19 325	0.76 392	0.03 154	1.86 378	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

FE-Mocha	0.48 280	0.12 242	1.34 350	0.11 449	0.09 484	0.64 79	0.01 177	3.94 502	0.22 61	0.49 335	0.58 412	0.59 359	0.53 470	0.29 236	0.38 426	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.15 584	0.02 252	0.02 296

999	0.48 280	0.07 103	0.55 126	0.01 57	0.00 1	1.27 370	0.09 470	0.33 40	0.61 155	0.01 11	0.17 311	0.03 101	0.02 97	5.79 561	0.51 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 282	0.22 365	0.51 114	0.03 249	0.00 1	1.30 384	0.01 177	1.97 225	0.71 305	0.04 103	0.04 235	0.08 224	0.04 198	4.32 477	0.54 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 282	0.10 188	1.30 340	0.06 362	0.12 509	1.14 256	0.07 450	3.57 454	0.92 393	0.18 265	0.99 481	0.19 291	0.31 426	0.25 213	0.16 278	0.00 1	0.00 1	0.08 642	0.02 504	0.24 596	0.12 562

model_zeroshot	0.49 282	0.26 388	2.10 473	0.03 249	0.01 264	1.69 520	0.08 458	2.63 298	0.18 38	1.02 417	0.01 1	0.61 362	0.06 252	0.86 326	0.14 259	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.16 596	0.02 252	0.01 146

Anonymous3	0.49 282	0.12 242	2.21 479	0.01 57	0.00 1	2.53 569	0.09 470	3.16 382	0.65 227	0.12 228	0.22 336	0.12 255	0.05 221	0.37 265	0.08 181	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 381

WQFJA1	0.50 286	0.06 65	0.28 60	0.03 249	0.53 639	1.17 279	0.04 375	4.55 559	2.45 610	0.10 202	0.01 1	0.14 268	0.11 328	0.15 142	0.33 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 146

NLMM	0.50 286	0.06 65	0.28 60	0.03 249	0.53 639	1.17 279	0.04 375	4.54 557	2.45 610	0.10 202	0.01 1	0.14 268	0.11 328	0.15 142	0.33 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 146

qqq	0.50 286	0.04 15	0.78 168	0.02 172	0.00 1	1.05 176	0.00 1	3.15 374	0.68 267	0.46 330	0.01 1	0.73 388	0.12 342	2.95 408	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

Patchmatch Stereo++	0.50 286	0.09 157	1.01 236	0.06 362	0.07 464	1.60 497	0.27 544	1.45 158	0.68 267	0.98 411	0.18 317	0.77 396	0.03 154	2.58 392	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447
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	0.50 286	0.09 157	1.01 236	0.06 362	0.07 464	1.60 497	0.27 544	1.45 158	0.68 267	0.98 411	0.18 317	0.77 396	0.03 154	2.58 392	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 447

WQFJX	0.51 291	0.07 103	0.27 55	0.04 303	0.47 634	1.16 272	0.05 407	4.75 581	1.98 578	0.15 247	0.02 162	0.17 284	0.10 316	0.58 304	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.02 296

test_4	0.51 291	0.10 188	1.27 329	0.01 57	0.06 450	0.97 136	0.03 332	1.12 132	0.16 22	0.27 281	3.42 602	0.65 372	0.09 307	1.59 367	0.26 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 560	0.14 523	0.00 1

iGMRVC	0.51 291	0.09 157	1.04 259	0.06 362	0.08 474	1.61 501	0.27 544	1.44 155	0.69 287	0.97 402	0.19 325	0.76 392	0.03 154	2.69 400	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 420

CFNet-RSSM	0.51 291	0.12 242	1.26 327	0.03 249	0.14 522	1.24 349	0.02 274	4.12 519	0.15 17	0.31 287	0.01 1	1.96 497	0.04 198	0.19 169	0.25 341	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.27 647	0.01 104	0.01 146

S	0.52 295	0.16 300	0.53 118	0.03 249	0.02 364	2.50 567	0.02 274	1.76 199	0.62 180	0.71 360	1.57 522	0.49 346	0.71 512	0.20 182	0.30 379	0.02 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 647	0.34 641

mmm	0.52 295	0.04 15	1.14 289	0.61 619	0.00 1	1.14 256	0.00 1	3.45 433	0.75 329	1.24 455	0.58 412	0.20 297	0.18 379	0.93 329	0.08 181	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

anonymousdsp2	0.52 295	0.06 65	1.51 379	0.10 439	0.00 1	1.19 304	0.01 177	4.32 541	0.63 200	0.33 292	0.15 302	0.78 401	0.09 307	1.01 338	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 575	0.04 367	0.05 447

GANet-ADL	0.52 295	0.09 157	1.43 366	0.13 464	0.02 364	1.43 438	0.02 274	3.22 398	0.59 124	0.34 303	0.98 480	1.09 435	0.19 386	0.40 270	0.34 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 146

DeepStereo_RVC	0.52 295	0.08 135	1.37 357	0.06 362	0.06 450	1.34 398	0.41 583	1.43 151	0.68 267	1.03 422	0.85 469	0.49 346	1.56 570	0.79 322	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.13 574

test-1	0.52 295	0.25 383	0.94 211	0.03 249	0.22 569	1.20 322	0.08 458	4.03 510	0.25 78	0.70 358	0.66 435	0.71 386	0.03 154	0.30 242	0.43 443	0.00 1	0.18 659	0.00 1	0.07 554	0.01 104	0.25 630

FENet	0.52 295	0.07 103	1.62 401	0.04 303	0.00 1	1.19 304	0.05 407	3.10 365	0.98 405	0.89 388	0.01 1	1.63 473	0.09 307	0.47 287	0.28 365	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

AIO-test1	0.53 302	0.38 464	1.50 373	0.02 172	0.03 395	1.12 245	0.01 177	3.13 370	0.69 287	0.44 324	0.30 350	0.06 188	0.06 252	2.52 390	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.13 516	0.09 531

Pruner-Stereo	0.53 302	0.10 188	1.02 242	0.89 647	0.10 494	1.57 483	0.36 578	2.06 232	0.63 200	2.23 555	0.46 397	0.25 305	0.01 33	0.45 283	0.37 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

cross-raft	0.53 302	0.12 242	1.78 427	0.03 249	0.01 264	1.04 159	0.10 479	3.21 397	0.23 65	0.37 312	0.01 1	2.86 553	0.04 198	0.24 206	0.24 333	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.16 596	0.01 104	0.02 296

fast-iter	0.54 305	0.37 458	1.50 373	0.13 464	0.00 1	1.15 265	0.00 1	1.68 189	0.62 180	1.34 464	0.01 1	2.67 538	0.66 501	0.36 263	0.20 306	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

CoSv	0.54 305	0.37 458	1.50 373	0.13 464	0.00 1	1.15 265	0.00 1	1.68 189	0.62 180	1.34 464	0.01 1	2.67 538	0.66 501	0.36 263	0.20 306	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

PFNet+	0.54 305	0.10 188	1.31 344	0.16 494	0.05 437	1.44 441	0.56 599	1.60 180	0.98 405	1.35 470	0.46 397	0.37 326	0.01 33	2.18 386	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

RALAANet	0.54 305	0.62 574	1.41 362	0.01 57	0.01 264	0.92 123	0.02 274	2.39 266	1.87 569	1.13 436	0.38 373	0.15 274	0.30 422	1.00 337	0.38 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.14 523	0.01 146

Anonymus123	0.55 309	0.17 312	2.86 539	0.00 1	0.10 494	4.86 635	0.03 332	2.09 237	0.62 180	0.07 142	0.01 1	0.04 126	0.02 97	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.02 621	0.02 504	0.01 104	0.01 146

NLMM1	0.55 309	0.08 135	0.35 82	0.03 249	0.10 494	1.19 304	0.01 177	4.94 596	3.06 626	0.15 247	0.03 217	0.13 261	0.08 292	0.48 288	0.36 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.02 296

WQFJX1	0.56 311	0.10 188	0.35 82	0.02 172	0.41 625	1.18 291	0.07 450	5.08 608	2.44 609	0.11 223	0.02 162	0.20 297	0.20 392	0.60 306	0.32 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.02 296

CASS	0.56 311	0.13 256	1.40 360	0.03 249	0.01 264	1.65 515	0.04 375	3.03 349	0.63 200	1.96 533	0.93 476	0.28 314	0.36 440	0.52 292	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 311	0.14 269	1.22 320	0.02 172	0.00 1	1.14 256	0.03 332	3.43 430	1.47 515	1.02 417	1.41 518	0.05 167	0.02 97	1.08 340	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 314	0.25 383	1.16 298	0.01 57	0.00 1	1.27 370	0.00 1	3.15 374	1.12 442	0.23 274	0.03 217	0.38 330	0.08 292	3.60 433	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ACVNet	0.57 314	0.21 354	1.34 350	0.09 427	0.00 1	1.36 404	0.22 528	2.40 267	1.05 425	0.63 349	0.66 435	1.94 494	0.26 414	0.31 243	0.79 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.00 1

GGDA	0.58 316	0.51 535	1.23 322	0.07 395	0.00 1	1.25 360	0.02 274	2.86 324	1.23 460	0.09 178	0.02 162	0.15 274	0.07 272	3.95 458	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

test_3	0.58 316	0.06 65	1.04 259	0.07 395	0.12 509	1.01 143	0.01 177	2.45 277	0.20 49	0.95 398	0.01 1	1.05 429	0.05 221	3.74 441	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 641	0.15 538	0.13 574

DIP-Stereo	0.58 316	0.23 373	0.90 198	0.08 413	0.00 1	1.43 438	0.01 177	6.01 652	1.38 494	0.92 395	0.11 285	0.04 126	0.19 386	0.12 117	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 319	0.51 535	1.36 356	0.11 449	0.00 1	1.21 328	0.03 332	2.79 313	1.18 452	0.10 202	0.02 162	0.19 291	0.08 292	4.22 472	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

TRStereo	0.59 319	0.79 609	1.59 399	0.56 612	0.01 264	1.19 304	0.03 332	4.74 578	0.60 137	0.17 262	0.01 1	0.62 365	0.44 455	0.57 300	0.07 155	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.24 635	0.01 104	0.14 582

rvit_105_1	0.60 321	0.33 443	2.37 504	0.01 57	0.00 1	1.16 272	0.00 1	3.38 419	1.20 457	0.16 253	0.26 340	0.13 261	0.04 198	2.66 398	0.24 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.03 381

RAFT	0.60 321	0.50 531	1.01 236	0.50 601	0.04 419	0.94 127	0.08 458	3.01 346	0.65 227	0.22 273	0.09 274	3.41 585	0.27 417	0.53 295	0.37 423	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.01 476	0.40 645	0.03 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 321	0.36 454	0.96 221	0.03 249	0.02 364	1.21 328	0.02 274	2.80 317	1.55 532	1.08 431	2.63 579	0.43 336	0.16 370	0.37 265	0.25 341	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.01 146

xyz-stereo-finetune2	0.61 324	0.19 331	0.84 180	0.06 362	0.00 1	1.28 373	0.04 375	1.89 214	0.69 287	0.10 202	0.59 423	0.07 214	0.67 506	5.30 535	0.47 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

test_sample1	0.61 324	0.04 15	0.90 198	0.34 571	0.00 1	1.09 219	0.00 1	3.54 448	0.88 387	0.86 383	0.01 1	0.53 352	0.34 433	3.51 430	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

ACVNet-DCA	0.61 324	0.27 392	1.28 332	0.13 464	0.00 1	3.44 601	0.01 177	3.15 374	0.68 267	0.33 292	0.69 446	0.04 126	0.61 484	1.43 358	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.03 519	0.01 104	0.01 146

RAFT-Test	0.61 324	0.16 300	2.27 497	0.04 303	0.15 531	1.80 531	0.17 507	2.52 285	0.65 227	0.56 339	0.11 285	2.76 546	0.02 97	0.27 232	0.34 406	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.29 656	0.01 104	0.01 146

test_1	0.61 324	0.06 65	1.00 232	0.07 395	0.12 509	0.99 139	0.01 177	2.46 279	0.20 49	1.71 509	0.01 1	1.10 437	0.04 198	3.71 440	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 641	0.15 538	0.13 574

TestStereo	0.61 324	0.55 550	1.84 434	0.00 1	0.00 1	0.94 127	0.00 1	1.65 183	0.23 65	0.12 228	0.03 217	0.08 224	0.06 252	6.59 599	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 324	0.08 135	1.78 427	0.00 1	0.00 1	1.59 494	0.07 450	5.32 622	0.13 6	0.62 344	0.32 353	0.37 326	0.67 506	0.68 317	0.49 466	0.03 617	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.02 252	0.01 146

rrr	0.62 331	0.09 157	2.07 468	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.06 438	2.29 260	0.85 384	0.09 178	0.03 217	0.03 101	0.06 252	5.04 522	0.51 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 613	0.05 396	0.07 507

GwcNet-ADL	0.62 331	0.20 344	2.03 460	0.05 339	0.01 264	1.29 378	0.02 274	3.16 382	1.39 496	0.97 402	0.44 392	1.48 453	0.23 403	0.78 321	0.27 357	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

test_sample2	0.63 333	0.05 38	1.13 287	0.31 559	0.01 264	1.22 333	0.00 1	3.87 496	1.03 417	0.91 393	0.02 162	0.50 349	0.13 352	3.16 414	0.26 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

GMStereo_Zeroshot	0.63 333	0.14 269	1.54 383	0.75 632	0.00 1	1.26 366	0.01 177	1.85 208	0.31 88	1.44 487	0.58 412	1.76 482	0.19 386	2.55 391	0.10 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

test-3	0.63 333	0.06 65	1.00 232	0.07 395	0.13 514	0.99 139	0.01 177	2.46 279	0.20 49	1.96 533	0.01 1	1.10 437	0.05 221	3.75 442	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 644	0.15 538	0.13 574

NLCSM	0.64 336	0.15 286	0.32 74	0.04 303	0.48 636	1.18 291	0.09 470	3.93 500	1.65 550	0.11 223	0.04 235	0.20 297	0.22 402	3.93 455	0.25 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.02 296

Any-RAFT	0.64 336	0.08 135	1.07 269	0.03 249	0.00 1	2.77 582	0.08 458	3.57 454	1.23 460	0.96 400	0.26 340	1.61 468	0.31 426	0.72 318	0.06 132	0.00 1	0.10 629	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MIPNet	0.64 336	0.42 488	2.01 456	0.08 413	0.07 464	1.29 378	0.11 482	3.47 438	1.29 479	0.67 354	0.10 278	0.63 368	0.97 530	1.25 348	0.25 341	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.01 476	0.11 500	0.04 420

PCWNet_CMD	0.65 339	0.14 269	2.02 458	0.01 57	0.01 264	1.10 226	0.00 1	2.80 317	0.97 402	0.48 332	0.28 348	2.31 525	1.50 565	1.19 344	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

AFF-stereo	0.65 339	0.46 513	0.82 177	0.37 578	0.00 1	1.19 304	0.00 1	3.04 353	1.42 505	0.72 363	1.95 546	1.16 439	0.26 414	0.97 335	0.31 384	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.02 296

MSMDNet	0.65 339	0.14 269	2.02 458	0.01 57	0.01 264	1.11 232	0.00 1	2.88 325	0.98 405	0.49 335	0.28 348	2.32 526	1.49 562	1.19 344	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

ccs_rob	0.65 339	0.17 312	2.09 471	0.00 1	0.01 264	1.22 333	0.00 1	2.77 311	0.73 316	0.75 366	0.44 392	2.32 526	0.64 494	1.76 374	0.15 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

AdaStereo	0.65 339	0.09 157	1.12 283	0.02 172	0.00 1	1.45 447	0.23 532	4.38 543	1.44 510	1.17 442	0.37 371	1.56 461	0.18 379	0.56 299	0.37 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	0.66 344	1.49 658	1.08 273	0.01 57	0.01 264	0.37 45	0.05 407	2.93 331	0.63 200	0.08 162	0.01 1	0.00 1	0.02 97	0.17 154	0.04 42	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	6.28 685	0.01 146

PSMNet-RUCA	0.66 344	0.48 523	1.68 414	0.01 57	0.02 364	2.02 541	0.25 535	3.93 500	1.50 524	0.37 312	1.38 516	0.11 249	0.12 342	0.64 312	0.31 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

fff	0.66 344	0.42 488	2.21 479	0.01 57	0.01 264	1.22 333	0.02 274	3.26 401	1.04 419	2.34 567	0.14 293	0.09 234	1.83 587	0.34 255	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

RAFT+CT+SA	0.66 344	0.45 507	1.22 320	0.10 439	0.30 607	1.24 349	0.02 274	4.21 526	0.67 257	0.62 344	0.39 376	0.33 322	0.05 221	2.69 400	0.14 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 668	0.13 516	0.30 635

CFNet_pseudo	0.66 344	0.17 312	2.08 470	0.00 1	0.01 264	1.22 333	0.00 1	2.79 313	0.73 316	0.78 373	0.46 397	2.32 526	0.63 490	1.77 375	0.15 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

DCANet	0.66 344	0.43 495	2.21 479	0.03 249	0.00 1	1.22 333	0.01 177	3.26 401	1.85 566	2.61 585	0.21 332	0.09 234	0.49 466	0.33 253	0.39 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.06 484

csc	0.66 344	0.42 488	2.21 479	0.01 57	0.01 264	1.22 333	0.02 274	3.26 401	1.04 419	2.34 567	0.14 293	0.09 234	1.83 587	0.34 255	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

cscssc	0.66 344	0.42 488	2.21 479	0.01 57	0.01 264	1.22 333	0.02 274	3.26 401	1.04 419	2.34 567	0.14 293	0.09 234	1.83 587	0.34 255	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

UCFNet_RVC	0.66 344	0.35 448	1.20 315	0.02 172	0.30 607	1.53 475	0.01 177	3.42 428	0.67 257	1.12 435	0.73 457	1.26 445	0.20 392	1.84 377	0.46 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 353	0.05 38	1.30 340	0.03 249	0.16 539	1.38 415	0.03 332	4.59 565	1.35 491	0.41 319	0.71 453	2.02 501	0.07 272	0.41 273	0.12 241	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.50 677	0.03 322	0.17 596

RAFT_CTSACE	0.68 354	0.52 538	1.74 421	0.50 601	0.05 437	1.16 272	0.00 1	2.68 307	0.66 241	0.68 356	1.60 524	1.76 482	0.80 519	0.94 333	0.13 248	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

DMCA	0.68 354	0.22 365	1.96 449	0.01 57	0.01 264	1.28 373	0.02 274	3.02 347	1.54 531	2.14 547	0.15 302	1.74 479	0.10 316	0.45 283	0.95 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

1test111	0.69 356	0.27 392	1.28 332	0.13 464	0.00 1	3.44 601	0.01 177	3.15 374	0.68 267	0.33 292	0.69 446	0.04 126	0.61 484	2.95 408	0.07 155	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.03 519	0.01 104	0.01 146

DCRE	0.69 356	0.35 448	1.16 298	0.06 362	0.02 364	0.91 114	0.00 1	1.05 127	0.30 87	0.98 411	7.63 642	0.72 387	0.02 97	0.16 148	0.07 155	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.21 625	0.02 252	0.03 381

DCANet-4	0.69 356	0.15 286	3.76 591	0.03 249	0.01 264	1.22 333	0.01 177	3.14 371	1.90 571	2.34 567	0.14 293	0.11 249	0.25 411	0.34 255	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 447

ManiGeoR	0.70 359	0.59 563	3.01 549	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	3.15 374	1.50 524	0.06 132	0.02 162	0.18 288	0.15 362	4.07 462	0.25 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLf10	0.70 359	0.59 563	3.01 549	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	3.15 374	1.50 524	0.06 132	0.02 162	0.18 288	0.15 362	4.07 462	0.25 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLf8	0.70 359	0.67 585	2.99 546	0.00 1	0.00 1	1.09 219	0.00 1	3.37 415	1.58 543	0.37 312	0.02 162	0.26 308	0.18 379	3.36 419	0.10 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 359	0.33 443	4.35 617	0.03 249	0.00 1	1.24 349	0.01 177	3.08 361	0.24 73	0.62 344	0.31 352	0.12 255	0.00 1	3.67 434	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 359	0.04 15	1.69 416	0.07 395	0.01 264	1.27 370	0.04 375	1.85 208	0.14 12	3.56 619	0.08 265	3.07 567	0.60 481	1.35 355	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLF11	0.71 364	0.53 543	3.15 559	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	3.07 358	1.41 503	0.42 321	0.02 162	0.16 280	0.12 342	4.13 469	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

WQFJA1++	0.72 365	0.06 65	1.09 277	0.06 362	0.06 450	0.39 48	0.01 177	1.31 146	0.21 55	2.34 567	0.02 162	0.19 291	0.00 1	0.14 132	0.33 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 691	0.05 447

test_sample7	0.72 365	0.18 323	1.23 322	0.55 610	0.01 264	1.21 328	0.00 1	4.31 537	1.07 430	1.35 470	0.36 367	0.70 382	0.44 455	2.58 392	0.34 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

MSKI-zero shot	0.73 367	0.13 256	1.56 392	0.02 172	0.14 522	1.34 398	0.04 375	3.00 343	0.23 65	0.67 354	1.64 525	0.89 408	0.00 1	4.55 501	0.10 218	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.21 625	0.03 322	0.01 146

HCRNet	0.73 367	0.19 331	1.10 279	0.01 57	0.00 1	1.17 279	0.01 177	3.07 358	1.97 577	0.60 343	0.21 332	0.56 355	0.11 328	5.34 539	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

SME	0.74 369	0.73 597	0.99 230	0.07 395	0.02 364	1.00 141	0.01 177	2.65 300	0.25 78	1.26 457	1.01 483	0.23 301	0.12 342	4.58 505	0.94 524	0.62 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.08 522

IGEV-FE	0.74 369	0.20 344	3.00 547	0.26 541	0.02 364	1.10 226	0.05 407	3.72 469	0.19 41	0.88 385	0.71 453	2.81 547	0.63 490	0.52 292	0.33 395	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.16 596	0.04 367	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 369	0.20 344	3.00 547	0.26 541	0.02 364	1.10 226	0.05 407	3.72 469	0.19 41	0.88 385	0.71 453	2.84 550	0.63 490	0.53 295	0.33 395	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.16 596	0.04 367	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 369	0.18 323	1.23 322	0.81 637	4.25 685	1.19 304	0.03 332	2.17 253	0.13 6	0.35 304	0.40 378	0.97 422	0.08 292	2.61 397	0.09 202	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.07 554	0.04 367	0.03 381

anonymity	0.74 369	0.15 286	1.17 303	0.16 494	0.27 593	0.71 80	0.01 177	4.70 575	1.78 560	1.15 438	1.23 505	0.31 317	1.65 578	0.54 297	0.53 474	0.02 607	0.02 512	0.00 1	0.27 647	0.02 252	0.06 484

test_5	0.74 369	0.50 531	1.55 385	0.44 585	0.25 584	1.45 447	0.01 177	4.16 521	0.78 355	0.79 375	0.17 311	0.42 335	0.64 494	3.06 412	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.21 620

NRIStereo	0.74 369	0.08 135	0.88 191	0.47 595	0.05 437	1.58 487	0.49 594	1.38 148	0.61 155	0.88 385	0.17 311	0.66 375	0.03 154	6.96 632	0.22 319	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.17 596

IER	0.75 376	0.12 242	1.93 440	0.01 57	0.00 1	2.31 557	0.02 274	2.96 337	0.98 405	1.30 460	0.96 478	1.40 451	1.19 544	1.31 351	0.45 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CIPLG	0.75 376	0.81 614	2.38 505	0.13 464	0.03 395	1.41 427	0.27 544	3.19 392	0.84 380	1.98 535	2.56 578	0.19 291	0.10 316	0.54 297	0.26 351	0.00 1	0.05 581	0.01 593	0.05 537	0.19 572	0.05 447

IPLGR_C	0.75 376	0.88 623	2.58 522	0.13 464	0.02 364	1.40 422	0.27 544	3.19 392	0.84 380	1.92 528	2.46 573	0.18 288	0.11 328	0.49 290	0.26 351	0.00 1	0.05 581	0.01 593	0.05 537	0.19 572	0.06 484

ACRE	0.75 376	0.78 607	2.72 534	0.13 464	0.02 364	1.40 422	0.26 540	3.20 395	0.82 375	1.84 523	2.46 573	0.19 291	0.10 316	0.52 292	0.26 351	0.00 1	0.04 564	0.01 593	0.05 537	0.19 572	0.05 447

AIO-test2	0.76 380	0.80 610	1.47 371	0.12 454	0.15 531	1.22 333	0.01 177	3.17 385	0.73 316	0.36 311	1.50 520	0.16 280	0.05 221	2.37 387	0.16 278	2.85 683	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.04 367	0.07 507

IPLGR	0.76 380	0.21 354	2.98 544	0.06 362	0.07 464	1.24 349	0.05 407	3.09 364	1.38 494	0.62 344	0.34 361	0.75 391	0.78 517	3.35 417	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.06 484

IGEV_i1	0.77 382	0.09 157	2.06 466	0.42 583	0.05 437	1.39 420	0.01 177	4.94 596	0.48 111	0.26 278	0.60 429	1.51 455	0.12 342	2.93 406	0.22 319	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.28 651	0.04 367	0.06 484

CFNet_ucs	0.77 382	0.20 344	2.22 486	0.01 57	0.01 264	1.32 390	0.00 1	3.30 408	1.31 484	1.15 438	1.14 495	2.19 519	0.42 453	2.04 382	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

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SA-5K	0.77 382	0.46 513	1.12 283	0.15 485	0.19 557	1.29 378	0.01 177	3.33 411	1.55 532	0.45 327	1.67 528	0.13 261	1.23 546	3.39 421	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.07 507

PSMNet-ADL	0.77 382	0.08 135	0.90 198	0.07 395	0.01 264	2.01 540	0.02 274	2.55 288	1.11 437	0.33 292	0.59 423	2.15 511	0.69 510	4.07 462	0.85 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

CFNet-ft	0.77 382	0.46 513	1.34 350	0.01 57	0.27 593	1.32 390	0.02 274	2.40 267	0.68 267	0.63 349	0.18 317	3.23 581	0.21 399	3.97 459	0.54 477	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.03 322	0.02 296

CFNet_RVC	0.77 382	0.46 513	1.34 350	0.01 57	0.27 593	1.32 390	0.02 274	2.40 267	0.68 267	0.63 349	0.18 317	3.23 581	0.21 399	3.97 459	0.54 477	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.03 322	0.02 296

DN-CSS_ROB	0.77 382	0.90 626	2.01 456	0.85 641	0.00 1	1.47 456	0.01 177	2.92 330	0.93 397	0.12 228	0.53 407	0.44 337	0.16 370	4.33 478	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 630	0.01 146

MyStereo04	0.78 390	0.27 392	3.19 562	0.02 172	0.01 264	1.64 511	0.01 177	3.64 462	2.20 598	0.98 411	0.02 162	1.29 446	0.57 477	1.10 341	0.53 474	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 484

TestStereo_HLe17	0.79 391	0.77 605	3.85 596	0.00 1	0.00 1	1.08 213	0.00 1	3.65 463	1.61 547	0.32 289	0.02 162	0.27 311	0.13 352	3.93 455	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

MyStereo05	0.79 391	0.19 331	3.17 561	0.02 172	0.00 1	1.51 467	0.01 177	3.56 451	2.48 613	1.34 464	0.02 162	1.25 444	0.38 445	1.19 344	0.50 467	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 507

anonymousa	0.79 391	0.26 388	1.91 438	0.03 249	0.29 605	1.46 455	0.02 274	3.76 474	0.97 402	0.72 363	2.25 568	3.21 578	0.56 475	0.15 142	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.00 1	0.02 296

111	0.79 391	0.70 596	2.21 479	0.01 57	0.01 264	1.19 304	0.16 504	3.78 477	1.98 578	1.22 453	0.91 474	2.01 498	0.32 431	0.32 249	0.64 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.17 596

acv_ft	0.79 391	0.21 354	1.28 332	0.01 57	1.08 659	1.68 518	0.01 177	3.75 472	1.05 425	1.31 463	0.66 435	1.94 494	0.46 462	0.31 243	1.68 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

MyStereo06	0.80 396	0.19 331	2.53 518	0.02 172	0.00 1	1.51 467	0.01 177	4.61 566	0.24 73	0.89 388	0.69 446	3.14 573	1.18 543	0.58 304	0.33 395	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 507

HITNet	0.80 396	0.58 560	2.14 474	0.69 628	0.00 1	1.35 402	0.02 274	4.50 555	1.15 448	1.76 516	0.16 304	0.60 361	0.30 422	1.13 343	1.64 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 398	0.64 578	1.41 362	0.44 585	0.01 264	0.91 114	0.08 458	3.75 472	1.04 419	0.12 228	0.44 392	0.27 311	0.35 438	5.12 526	0.38 426	1.19 677	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.05 447

SFCPSM	0.81 398	0.11 224	2.53 518	0.01 57	0.07 464	2.45 563	0.18 512	4.99 600	1.18 452	0.77 370	0.78 460	0.69 379	0.31 426	1.72 373	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 537	0.06 416	0.01 146

Hybrid-DGEV-2	0.82 400	0.81 614	1.40 360	0.03 249	0.00 1	3.50 605	0.00 1	3.55 449	1.31 484	1.26 457	0.04 235	1.58 463	0.10 316	2.37 387	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.12 508	0.05 447

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RE-Stereo	0.82 400	0.10 188	1.15 293	1.19 663	0.01 264	1.52 472	0.29 556	2.66 302	0.66 241	1.20 447	0.58 412	0.24 302	0.01 33	6.38 588	0.32 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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BSDual-CNN	0.83 405	0.10 188	0.96 221	0.01 57	0.00 1	3.32 596	0.21 522	5.40 625	0.93 397	2.26 561	0.66 435	1.81 487	0.10 316	0.61 308	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

SA	0.83 405	0.41 482	1.17 303	0.00 1	0.20 561	1.28 373	0.01 177	3.98 504	1.86 567	0.41 319	0.96 478	0.27 311	1.33 556	4.07 462	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 605	0.14 523	0.01 146

psmg	0.83 405	0.10 188	0.96 221	0.01 57	0.00 1	3.28 594	0.27 544	4.83 589	0.93 397	1.92 528	1.46 519	1.81 487	0.10 316	0.61 308	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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StereoDRNet-Refined	0.83 405	0.12 242	1.18 307	0.02 172	0.01 264	1.31 389	0.00 1	3.33 411	1.07 430	1.92 528	1.24 507	2.48 533	0.18 379	1.86 378	1.67 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.05 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 411	0.15 286	2.22 486	0.48 596	0.01 264	1.37 409	0.01 177	4.63 571	1.17 451	1.43 484	0.43 388	0.80 403	0.10 316	3.48 428	0.38 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

psm_up	0.84 411	0.32 436	1.44 368	0.02 172	0.00 1	1.98 539	0.05 407	3.40 424	1.04 419	2.06 543	0.40 378	1.74 479	0.45 459	3.47 427	0.24 333	0.06 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.00 1

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CAS	0.85 413	0.09 157	0.67 148	6.43 689	0.05 437	1.12 245	0.00 1	0.88 118	0.69 287	0.02 38	0.02 162	0.06 188	0.06 252	0.26 223	0.12 241	6.37 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 618

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test_sample4	0.86 417	0.16 300	2.28 498	0.50 601	0.01 264	1.42 435	0.01 177	4.65 573	1.27 474	1.52 491	0.66 435	0.69 379	0.08 292	3.50 429	0.38 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

StereoVision	0.86 417	0.38 464	1.75 423	0.03 249	0.01 264	1.14 256	0.02 274	3.38 419	0.92 393	0.13 236	6.89 639	0.50 349	0.12 342	1.10 341	0.78 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.02 296

DisPM	0.86 417	0.09 157	1.10 279	0.76 635	0.02 364	1.51 467	0.57 601	1.75 197	0.70 299	2.43 579	0.83 467	0.38 330	0.01 33	6.89 625	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

IPLG	0.86 417	0.41 482	2.31 500	0.06 362	0.06 450	1.36 404	0.11 482	3.17 385	0.83 377	0.62 344	1.00 482	0.46 339	0.61 484	5.57 554	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.01 146

AASNet	0.86 417	0.53 543	1.96 449	0.04 303	0.00 1	1.70 522	0.05 407	5.13 610	1.84 563	0.93 396	1.88 542	0.96 419	0.19 386	0.67 315	0.91 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.09 531

CCAANet	0.86 417	0.31 429	1.86 435	0.01 57	0.00 1	1.19 304	0.02 274	4.04 512	0.70 299	0.29 284	0.43 388	1.40 451	0.07 272	6.12 573	0.84 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 417	0.50 531	1.80 430	0.01 57	0.00 1	1.57 483	0.17 507	3.48 439	0.42 106	3.31 611	0.02 162	2.09 506	0.17 375	3.01 410	0.61 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.01 146

AACVNet	0.87 425	0.44 501	1.19 312	0.17 497	0.00 1	1.76 526	0.00 1	3.60 458	0.60 137	1.03 422	0.26 340	1.31 447	0.17 375	6.33 585	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.01 146

LCNet	0.87 425	0.18 323	0.97 227	0.14 480	0.26 587	1.19 304	0.22 528	2.36 263	0.71 305	1.82 521	0.21 332	0.11 249	2.56 609	5.56 551	0.14 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.81 662

HHNet	0.87 425	0.25 383	1.78 427	0.16 494	0.08 474	1.30 384	0.44 586	1.93 219	0.64 216	1.41 483	5.92 631	0.14 268	1.79 585	0.35 261	0.95 525	0.05 626	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.14 523	0.01 146

UPFNet	0.87 425	0.09 157	2.05 465	0.00 1	0.00 1	1.90 537	0.11 482	3.41 426	0.83 377	2.15 548	0.10 278	1.92 492	0.09 307	3.94 457	0.70 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 429	0.09 157	13.04 685	0.03 249	0.14 522	1.05 176	0.03 332	1.77 201	0.73 316	0.07 142	0.01 1	0.04 126	0.01 33	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.05 581	0.00 1	0.34 666	0.01 104	0.17 596

ISRNet	0.88 429	0.19 331	2.71 532	0.05 339	0.00 1	1.17 279	0.03 332	2.96 337	0.80 368	2.17 550	1.70 533	2.59 535	0.20 392	2.58 392	0.46 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

DualNet	0.88 429	0.16 300	2.25 490	0.49 598	0.01 264	1.41 427	0.01 177	4.55 559	1.27 474	1.43 484	1.12 493	0.58 357	0.11 328	3.75 442	0.38 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

tt1	0.88 429	0.27 392	1.25 326	0.08 413	0.00 1	3.36 599	0.02 274	3.03 349	6.40 662	0.33 292	0.66 435	0.05 167	0.40 451	1.59 367	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 381

HH	0.88 429	0.37 458	1.93 440	0.25 534	0.10 494	0.62 76	0.00 1	3.79 478	0.18 38	0.33 292	0.59 423	3.94 601	0.81 520	4.44 490	0.09 202	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

HanStereo	0.88 429	0.37 458	1.93 440	0.25 534	0.10 494	0.62 76	0.00 1	3.79 478	0.18 38	0.33 292	0.59 423	3.94 601	0.81 520	4.44 490	0.09 202	0.00 1	0.06 592	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

dad	0.88 429	0.62 574	2.26 494	0.06 362	0.01 264	1.24 349	0.00 1	0.98 123	2.17 594	1.29 459	0.35 364	0.37 326	0.04 198	5.80 562	1.06 530	0.01 584	0.00 1	1.13 677	0.11 575	0.05 396	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 429	0.38 464	1.45 369	0.60 616	0.00 1	1.36 404	0.02 274	4.55 559	0.69 287	0.71 360	0.32 353	1.56 461	0.61 484	4.55 501	0.64 497	0.00 1	0.00 1	0.05 636	0.00 1	0.08 451	0.02 296

test_sample6	0.89 437	0.17 312	2.23 488	0.48 596	0.01 264	1.43 438	0.01 177	4.49 554	1.40 500	1.43 484	1.12 493	0.64 371	0.14 358	3.86 451	0.42 440	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

PSMNet-RSSM	0.90 438	0.44 501	1.35 354	0.13 464	0.00 1	1.37 409	0.03 332	4.79 587	0.85 384	1.11 434	0.49 402	2.15 511	0.35 438	4.09 468	0.73 506	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.03 322	0.01 146

DMCA-RVC	0.90 438	0.64 578	3.30 570	0.03 249	0.04 419	1.30 384	0.06 438	2.65 300	0.73 316	3.21 608	0.09 274	0.99 424	0.66 501	3.14 413	0.99 527	0.01 584	0.04 564	0.02 621	0.01 476	0.07 434	0.01 146

G2L-ROB	0.91 440	0.54 546	1.97 451	0.01 57	0.00 1	1.45 447	0.00 1	3.38 419	1.31 484	1.36 475	0.07 257	3.25 583	0.01 33	4.39 486	0.38 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 146

DFGA-Net	0.91 440	1.43 657	2.72 534	0.06 362	0.16 539	1.16 272	0.00 1	2.26 258	0.77 349	1.02 417	1.17 500	0.25 305	0.04 198	5.17 527	1.71 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.02 296

Hybrid-DGEV-03	0.92 442	0.40 477	1.07 269	0.01 57	0.00 1	1.24 349	0.03 332	2.90 327	0.36 99	2.06 543	9.12 652	0.15 274	0.14 358	0.34 255	0.30 379	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.08 522

DDVS	0.92 442	0.16 300	1.39 359	0.21 516	0.27 593	3.17 589	0.26 540	2.56 290	0.62 180	0.70 358	0.81 463	2.17 517	0.45 459	5.26 532	0.29 371	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.00 1	0.04 367	0.02 296

iRaft-Stereo_20w	0.92 442	0.15 286	2.68 528	0.24 531	0.06 450	1.36 404	0.28 552	7.46 675	0.34 94	1.56 501	0.37 371	0.62 365	1.24 549	1.25 348	0.34 406	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.16 596	0.02 252	0.13 574

CoDeX	0.94 445	0.34 446	2.09 471	0.05 339	0.20 561	1.49 463	0.20 520	5.89 647	1.57 539	0.66 353	0.67 444	1.05 429	0.32 431	3.82 449	0.33 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

cc1	0.94 445	0.27 392	1.28 332	0.13 464	0.00 1	3.44 601	0.01 177	3.18 387	7.23 671	0.33 292	0.69 446	0.04 126	0.61 484	1.43 358	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.03 519	0.09 473	0.04 420

xx1	0.95 447	0.27 392	1.28 332	0.13 464	0.00 1	3.44 601	0.01 177	3.18 387	7.23 671	0.33 292	0.69 446	0.73 388	0.12 342	1.43 358	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

DualNet (step1)	0.96 448	0.41 482	2.03 460	0.02 172	0.01 264	2.14 546	0.01 177	4.31 537	1.07 430	1.35 470	0.36 367	0.70 382	0.44 455	2.58 392	0.34 406	0.53 668	0.00 1	1.82 680	1.10 691	0.02 252	0.02 296

SACVNet	0.96 448	0.36 454	1.49 372	0.05 339	0.00 1	1.62 506	0.28 552	3.86 493	1.28 478	1.79 519	0.80 462	1.59 464	0.07 272	5.29 534	0.48 464	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.01 146

G2L-Stereo_test	0.97 450	0.60 567	1.95 445	0.21 516	0.01 264	1.63 510	0.10 479	3.19 392	1.01 412	1.98 535	0.11 285	3.22 580	0.51 468	4.38 485	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.02 296

BUS	0.97 450	0.10 188	0.96 221	0.01 57	0.00 1	5.85 647	0.03 332	5.40 625	0.93 397	2.26 561	0.66 435	2.39 530	0.06 252	0.61 308	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 450	0.77 605	3.36 573	0.46 591	0.01 264	1.32 390	0.09 470	4.57 564	1.26 468	1.88 526	0.22 336	1.09 435	0.42 453	1.79 376	2.09 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.06 484

qqq1	0.98 453	0.16 300	1.55 385	0.33 565	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 614	2.12 587	1.53 493	2.16 561	0.92 410	0.02 97	4.46 492	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 146

fff1	0.98 453	0.16 300	1.55 385	0.33 565	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 614	2.12 587	1.53 493	2.16 561	0.92 410	0.02 97	4.46 492	0.07 155	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 146

gwcnet-sp	0.98 453	0.38 464	4.06 603	0.04 303	0.00 1	2.60 572	0.15 499	3.51 441	1.13 445	1.75 513	0.16 304	0.68 376	0.39 448	3.69 437	0.90 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 381

scenet	0.98 453	0.38 464	4.06 603	0.04 303	0.00 1	2.60 572	0.15 499	3.51 441	1.13 445	1.75 513	0.16 304	0.68 376	0.39 448	3.69 437	0.90 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 381

ssnet	0.98 453	0.38 464	4.06 603	0.04 303	0.00 1	2.60 572	0.15 499	3.51 441	1.13 445	1.75 513	0.16 304	0.68 376	0.39 448	3.69 437	0.90 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 381

raft_robust	0.98 453	0.57 558	1.21 318	0.06 362	0.17 544	1.36 404	0.02 274	3.46 436	2.18 596	0.33 292	0.01 1	1.54 459	1.42 560	6.77 614	0.15 269	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.18 609	0.11 500	0.09 531

cf-r	0.98 453	0.51 535	2.04 464	0.25 534	0.01 264	1.40 422	0.03 332	4.47 553	1.65 550	0.95 398	0.58 412	2.63 536	0.24 406	4.19 471	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.04 420

RAFT_R40	0.99 460	0.05 38	1.26 327	0.71 629	0.20 561	1.65 515	0.67 607	1.94 222	0.61 155	1.05 425	1.15 496	1.80 486	1.47 561	6.91 628	0.31 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

iResNet	1.00 461	0.45 507	3.08 555	0.86 645	0.01 264	1.97 538	0.01 177	3.67 467	1.49 521	1.77 517	1.09 489	0.35 324	0.13 352	3.83 450	1.27 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 146

CSP-Net	1.01 462	0.52 538	0.92 203	0.01 57	0.00 1	2.83 584	0.05 407	4.99 600	0.69 287	0.91 393	0.85 469	1.82 489	0.23 403	6.04 569	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.01 146

MLCV	1.01 462	0.53 543	2.17 476	0.03 249	0.00 1	1.60 497	0.03 332	2.90 327	1.30 482	2.60 584	1.85 541	1.00 425	0.40 451	4.88 515	0.74 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 146

IRAFT_RVC	1.02 464	0.20 344	1.58 395	1.39 667	0.26 587	1.33 396	0.32 569	2.52 285	0.66 241	1.58 502	0.81 463	1.16 439	1.58 574	6.51 597	0.43 443	0.00 1	0.12 641	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.03 381

GwcNet-RSSM	1.02 464	0.69 592	2.70 530	0.22 521	0.02 364	1.42 435	0.05 407	4.02 508	1.01 412	0.90 390	0.42 382	2.89 555	0.26 414	4.43 489	1.17 536	0.00 1	0.00 1	0.02 621	0.00 1	0.13 516	0.05 447

NINENet	1.03 466	0.22 365	1.30 340	0.10 439	0.01 264	5.85 647	0.03 332	4.41 548	1.25 467	1.55 500	0.60 429	2.39 530	0.06 252	2.72 402	0.05 77	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.00 1	0.04 367	0.00 1

HGLStereo	1.03 466	0.18 323	1.50 373	0.01 57	0.01 264	1.41 427	0.01 177	3.41 426	0.82 375	1.05 425	3.09 592	2.11 507	1.24 549	4.51 497	1.18 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 381

G2L-Stereo	1.04 468	0.55 550	2.62 525	0.02 172	0.11 503	1.41 427	0.02 274	3.45 433	0.99 409	1.37 477	0.14 293	3.10 570	0.24 406	5.96 566	0.66 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.04 420

SMFormer	1.04 468	0.16 300	1.55 385	0.33 565	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 614	2.12 587	1.53 493	2.16 561	0.92 410	0.02 97	4.46 492	1.24 540	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

tta	1.04 468	0.16 300	1.55 385	0.33 565	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 614	2.12 587	1.53 493	2.16 561	0.92 410	0.02 97	4.46 492	1.24 540	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 146

ffm	1.04 468	0.05 38	1.65 405	0.34 571	0.01 264	1.58 487	0.02 274	3.03 349	6.40 662	1.39 479	2.07 553	2.15 511	0.34 433	1.59 367	0.05 77	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 381

Sa-1000	1.04 468	0.39 471	1.17 303	0.00 1	0.20 561	1.33 396	0.03 332	4.19 524	1.81 561	0.99 415	5.33 627	0.61 362	0.15 362	4.07 462	0.30 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 596	0.13 516	0.00 1

SST-Stereo	1.04 468	0.05 38	1.16 298	0.72 630	0.23 574	1.70 522	0.58 602	1.92 216	1.46 513	1.19 445	1.09 489	1.60 466	1.93 592	6.92 630	0.21 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

XX-Stereo	1.04 468	0.20 344	4.94 634	0.85 641	0.04 419	1.25 360	0.00 1	3.37 415	0.45 110	1.22 453	0.50 403	3.70 595	0.02 97	3.91 454	0.05 77	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.20 618	0.03 322	0.02 296

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 468	0.55 550	2.52 517	0.56 612	1.00 655	1.37 409	0.00 1	3.43 430	1.35 491	2.24 556	0.35 364	2.18 518	0.58 480	4.28 475	0.34 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	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	1.05 476	0.76 603	2.06 466	0.07 395	0.00 1	1.35 402	0.03 332	6.80 668	2.57 618	0.79 375	1.20 503	0.94 418	0.12 342	3.81 447	0.41 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 146

PFNet	1.06 477	0.19 331	2.95 543	1.16 660	0.56 644	1.58 487	0.25 535	1.50 164	0.60 137	2.38 575	1.23 505	0.63 368	0.30 422	6.85 618	0.43 443	0.16 651	0.01 410	0.00 1	0.07 554	0.18 563	0.18 604

UGAM	1.08 478	0.19 331	2.83 536	0.05 339	0.01 264	1.09 219	0.11 482	2.89 326	0.64 216	0.08 162	2.46 573	3.64 592	0.08 292	6.99 634	0.25 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.27 612	0.04 420

hknet	1.08 478	0.13 256	2.07 468	0.01 57	0.00 1	3.32 596	0.21 522	5.40 625	0.92 393	2.26 561	0.66 435	3.43 586	0.05 221	2.81 403	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 478	0.56 555	2.70 530	0.02 172	0.02 364	1.20 322	0.01 177	3.18 387	0.63 200	0.14 242	2.00 550	1.62 470	1.54 568	6.69 608	1.01 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.01 146

FADNet-RVC-Resample	1.08 478	1.00 634	5.32 639	0.10 439	0.14 522	1.53 475	0.25 535	3.62 459	1.18 452	0.51 337	0.19 325	1.04 428	0.28 418	5.20 529	0.44 448	0.10 641	0.16 656	0.09 645	0.06 547	0.24 596	0.21 620

TDLM	1.08 478	0.49 528	1.43 366	0.27 547	0.00 1	1.56 482	2.12 643	3.10 365	1.75 558	1.36 475	0.93 476	1.06 431	0.49 466	6.21 577	0.70 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.02 296

CFNet	1.08 478	0.62 574	2.26 494	0.26 541	0.03 395	1.40 422	0.04 375	4.45 552	2.09 585	0.48 332	0.69 446	1.31 447	0.24 406	6.63 603	0.83 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.04 420

PS-NSSS	1.08 478	0.45 507	1.70 418	0.02 172	0.01 264	1.37 409	0.01 177	4.38 543	2.09 585	1.15 438	2.65 580	0.65 372	0.07 272	6.35 586	0.56 482	0.16 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 478	1.12 642	4.68 629	1.09 657	0.00 1	1.38 415	0.05 407	3.83 487	1.11 437	0.80 377	1.15 496	1.02 427	0.12 342	4.52 498	0.45 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 631	0.03 381

GMM-Stereo	1.09 486	0.05 38	1.62 401	0.13 464	0.22 569	1.41 427	0.87 615	2.31 261	0.62 180	2.75 591	3.14 593	0.54 354	0.90 526	5.33 538	0.13 248	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.01 104	1.80 681

hitnet-ft	1.09 486	0.39 471	1.45 369	0.04 303	0.00 1	1.34 398	0.22 528	3.34 414	2.25 601	1.48 489	1.11 491	4.17 606	0.37 442	4.73 510	0.79 511	0.01 584	0.00 1	0.03 628	0.00 1	0.09 473	0.01 146

NVstereo2D	1.09 486	0.17 312	4.40 619	0.00 1	0.00 1	1.59 494	0.18 512	4.29 535	1.40 500	0.85 382	0.36 367	2.30 523	0.62 489	5.26 532	0.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

PSMNet_ROB	1.09 486	0.69 592	2.92 541	0.03 249	0.07 464	1.68 518	0.16 504	3.44 432	1.30 482	0.96 400	0.32 353	2.81 547	0.63 490	4.23 473	2.48 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.04 420

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 490	0.35 448	4.53 623	0.18 503	0.37 620	0.79 83	0.00 1	5.71 643	0.74 324	0.40 317	0.64 432	4.47 616	1.41 559	1.42 357	0.30 379	0.00 1	0.11 633	0.00 1	0.28 651	0.17 553	0.14 582

LMCR-Stereo	1.10 490	0.69 592	1.95 445	0.50 601	0.01 264	2.73 577	0.09 470	6.20 656	0.64 216	2.37 573	1.76 536	0.13 261	1.59 576	2.94 407	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 490	0.42 488	1.72 420	0.28 549	0.01 264	1.37 409	0.11 482	6.25 657	0.84 380	1.05 425	0.67 444	1.61 468	0.79 518	6.11 572	0.63 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.04 420

FADNet-RVC	1.10 490	1.07 640	4.79 630	0.03 249	0.00 1	1.60 497	0.08 458	3.77 475	1.70 555	0.35 304	0.07 257	0.61 362	0.66 501	5.32 537	1.11 531	0.01 584	0.08 614	0.00 1	0.00 1	0.48 656	0.18 604

GANetREF_RVC	1.10 490	0.95 629	2.98 544	0.06 362	0.00 1	2.23 552	0.18 512	3.95 503	2.53 616	0.56 339	0.32 353	1.89 491	0.66 501	5.03 521	0.51 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.04 420
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	1.10 490	0.39 471	1.69 416	0.28 549	0.00 1	1.45 447	0.48 590	3.26 401	1.64 549	2.93 595	1.22 504	1.51 455	0.37 442	6.09 571	0.50 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.01 146

ARAFT	1.12 496	0.82 618	4.11 606	0.04 303	0.00 1	1.64 511	0.03 332	4.85 590	1.69 554	2.78 592	0.57 410	0.47 342	0.11 328	4.81 513	0.24 333	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.00 1	0.24 596	0.05 447

ac_64	1.12 496	0.18 323	1.64 404	0.18 503	0.25 584	1.48 462	0.02 274	4.97 598	1.47 515	0.69 357	0.45 396	4.94 629	0.46 462	4.87 514	0.74 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.00 1

coex_refinement	1.13 498	0.54 546	1.58 395	0.12 454	0.02 364	1.51 467	0.06 438	4.01 507	1.51 528	2.61 585	0.66 435	4.40 613	0.48 465	3.67 434	1.30 547	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 381

ITSA-stereo	1.13 498	0.14 269	1.59 399	0.17 497	0.04 419	1.40 422	0.14 496	5.66 640	3.10 627	0.74 365	0.35 364	0.62 365	1.06 532	5.53 547	1.63 560	0.03 617	0.00 1	0.09 645	0.06 547	0.07 434	0.07 507

UNet	1.13 498	0.24 378	4.21 608	0.01 57	0.02 364	2.31 557	0.02 274	3.06 354	0.76 341	1.17 442	0.14 293	2.73 544	1.58 574	4.48 496	1.92 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ssnet_v2	1.14 501	0.28 408	1.77 424	0.03 249	0.00 1	2.07 543	0.37 579	5.20 612	1.87 569	2.00 537	0.87 471	3.09 569	0.55 474	1.31 351	3.02 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.12 562

EAI-Stereo	1.14 501	0.12 242	1.19 312	0.21 516	0.32 617	1.84 534	2.32 649	5.42 628	1.19 455	1.02 417	5.66 629	0.48 343	0.60 481	0.86 326	0.62 494	0.00 1	0.13 646	0.00 1	0.65 682	0.02 252	0.17 596

delet	1.14 501	0.32 436	1.56 392	0.03 249	0.17 544	2.86 586	1.03 622	4.25 530	2.14 592	1.03 422	1.17 500	1.64 475	0.92 527	4.35 481	1.27 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

PSM-AAD	1.15 504	0.04 15	0.88 191	0.10 439	0.27 593	1.32 390	3.25 661	2.41 274	0.64 216	2.93 595	1.92 544	0.15 274	5.39 662	3.42 423	0.19 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 447

FADNet_RVC	1.15 504	1.06 639	4.34 616	0.02 172	0.06 450	2.77 582	0.04 375	3.50 440	0.80 368	0.35 304	0.32 353	0.65 372	0.09 307	5.20 529	1.56 556	0.24 660	0.34 674	0.11 651	0.33 664	0.65 665	0.60 655

ETE_ROB	1.16 506	0.52 538	1.71 419	0.01 57	0.02 364	1.79 530	0.22 528	4.10 517	1.32 487	4.68 641	1.18 502	2.81 547	0.08 292	3.56 431	1.12 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 484

DLCB_ROB	1.17 507	0.22 365	1.28 332	0.08 413	0.00 1	1.51 467	0.23 532	3.39 422	1.52 529	3.43 617	2.00 550	3.40 584	0.31 426	4.29 476	1.82 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 507	0.41 482	1.68 414	0.04 303	0.01 264	1.65 515	0.17 507	3.46 436	1.39 496	3.89 627	1.01 483	1.60 466	0.53 470	4.35 481	3.07 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

KYRaft	1.19 509	0.05 38	0.94 211	0.06 362	0.24 579	1.25 360	0.78 613	2.48 282	0.61 155	3.23 609	7.13 641	1.00 425	2.77 615	1.43 358	0.14 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	1.71 678

RAFT-345	1.19 509	0.06 65	1.55 385	0.54 608	0.13 514	1.53 475	0.25 535	0.56 82	1.76 559	1.20 447	7.85 643	0.93 415	0.05 221	6.87 621	0.46 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RT-IGEV	1.20 511	0.10 188	2.23 488	0.46 591	0.30 607	1.14 256	0.37 579	5.13 610	0.71 305	1.74 511	2.95 589	3.86 599	2.33 603	1.50 365	0.64 497	0.00 1	0.11 633	0.00 1	0.25 641	0.10 489	0.18 604

OMP-Stereo	1.20 511	0.54 546	0.96 221	2.39 674	0.29 605	1.58 487	0.33 572	2.01 229	0.68 267	2.68 589	1.16 498	3.10 570	0.18 379	7.40 647	0.56 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 146

ADLNet	1.20 511	0.29 418	1.98 453	0.00 1	0.02 364	2.20 550	0.11 482	4.39 546	2.52 615	2.19 553	2.20 566	2.66 537	0.70 511	3.42 423	1.25 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.04 420

MMNet	1.20 511	0.27 392	3.59 584	0.09 427	0.00 1	4.15 618	0.01 177	3.63 461	1.19 455	1.93 532	0.32 353	1.35 450	1.23 546	4.42 488	1.84 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

FADNet	1.20 511	0.93 628	4.51 622	0.03 249	0.06 450	2.56 570	0.16 504	4.02 508	1.42 505	0.32 289	0.06 250	1.66 476	1.07 534	5.56 551	0.87 516	0.19 654	0.02 512	0.01 593	0.01 476	0.50 658	0.03 381

Select-FE	1.23 516	0.35 448	4.62 627	0.32 563	0.26 587	1.02 145	0.00 1	4.88 592	0.70 299	1.79 519	0.42 382	4.48 617	3.90 643	0.72 318	0.46 458	0.00 1	0.10 629	0.00 1	0.37 671	0.02 252	0.19 612

Prome-Stereo	1.23 516	0.06 65	0.93 208	0.12 454	0.24 579	1.26 366	0.67 607	2.53 287	0.69 287	2.08 545	8.70 650	0.76 392	2.91 619	2.12 383	0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 674

DispNO	1.25 518	0.52 538	3.40 575	0.11 449	0.05 437	1.45 447	0.01 177	3.73 471	1.68 553	1.34 464	1.59 523	3.15 574	1.12 541	5.56 551	1.14 535	0.00 1	0.02 512	0.03 628	0.12 580	0.05 396	0.03 381

DAS	1.26 519	0.08 135	2.25 490	0.04 303	0.01 264	1.28 373	1.18 626	3.80 481	1.58 543	4.60 638	2.37 571	1.53 457	0.53 470	5.36 540	0.59 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

SepStereo	1.28 520	0.08 135	2.25 490	0.04 303	0.01 264	1.28 373	1.18 626	3.80 481	1.58 543	4.60 638	2.37 571	1.53 457	0.53 470	5.63 557	0.59 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

pcwnet_v2	1.29 521	0.17 312	5.98 652	0.10 439	0.01 264	1.76 526	0.02 274	5.08 608	2.90 623	1.54 499	1.98 548	2.03 502	0.81 520	3.01 410	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.03 322	0.03 381

NOSS_ROB	1.29 521	0.22 365	1.35 354	0.64 623	0.16 539	2.56 570	0.00 1	4.14 520	2.37 605	2.29 566	1.76 536	2.84 550	0.02 97	6.80 617	0.45 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.11 551

Wz-Net-LNSev	1.30 523	0.85 620	6.26 657	0.02 172	0.03 395	4.02 615	0.13 492	4.21 526	1.12 442	0.77 370	0.10 278	3.60 590	1.11 538	2.68 399	1.12 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

IIG-Stereo	1.30 523	0.48 523	1.04 259	2.41 675	0.05 437	1.61 501	0.14 496	2.59 293	0.68 267	2.97 600	2.28 569	3.08 568	0.57 477	7.41 648	0.65 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

DSFCA	1.30 523	0.14 269	1.82 431	0.01 57	0.03 395	3.74 611	0.86 614	2.71 309	1.23 460	3.09 604	0.41 381	2.93 557	1.49 562	6.12 573	1.35 549	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 146

NCCL2	1.30 523	0.63 577	2.31 500	0.02 172	0.03 395	1.57 483	3.41 664	3.91 499	1.39 496	3.14 606	0.34 361	3.90 600	0.30 422	3.75 442	1.19 538	0.00 1	0.00 1	0.02 621	0.00 1	0.03 322	0.05 447

PA-Net	1.31 527	0.59 563	3.65 585	0.06 362	0.15 531	1.44 441	0.54 598	4.08 515	2.71 620	0.78 373	1.16 498	2.32 526	0.64 494	5.96 566	1.92 580	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.06 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 528	0.27 392	2.46 513	1.17 662	0.03 395	4.08 616	0.05 407	5.61 635	0.67 257	1.53 493	0.70 452	3.47 588	2.62 612	3.24 415	0.24 333	0.01 584	0.01 410	0.11 651	0.00 1	0.13 516	0.00 1

LALA_ROB	1.33 529	0.59 563	1.74 421	0.02 172	0.06 450	3.25 593	0.50 597	3.45 433	1.39 496	3.70 621	0.59 423	4.59 621	0.25 411	3.58 432	2.79 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.02 296

PAM	1.34 530	0.13 256	2.83 536	0.30 555	0.31 614	2.21 551	0.30 564	5.05 605	0.23 65	0.82 379	1.11 491	9.08 662	2.34 604	0.90 328	0.44 448	0.00 1	0.13 646	0.00 1	0.31 658	0.03 322	0.28 632

DRaft	1.34 530	0.12 242	1.19 312	0.06 362	0.01 264	1.64 511	0.43 585	1.86 210	0.14 12	3.76 622	5.27 626	0.41 334	4.38 648	5.49 545	1.68 563	0.01 584	0.06 592	0.00 1	0.07 554	0.07 434	0.11 551

Consistency-Raft	1.36 532	0.65 582	4.81 631	0.33 565	0.32 617	1.62 506	0.11 482	3.65 463	3.80 640	0.33 292	6.12 634	0.86 405	2.14 598	0.94 333	1.25 542	0.02 607	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.24 596	0.01 146

FINET	1.36 532	0.46 513	4.05 602	0.22 521	0.73 650	1.03 148	0.00 1	3.57 454	5.71 657	1.59 503	1.64 525	0.49 346	0.19 386	5.53 547	1.90 577	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.03 381

HSM	1.36 532	0.40 477	1.07 269	0.01 57	0.30 607	1.73 525	0.03 332	5.89 647	1.22 459	1.83 522	1.36 514	4.78 626	1.30 554	6.61 602	0.57 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

ADLNet2	1.38 535	0.39 471	3.13 558	0.00 1	0.70 649	1.23 348	0.26 540	4.19 524	2.36 604	1.45 488	3.16 596	4.23 609	0.82 523	4.56 503	0.88 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 516	0.02 296

CBFPSM	1.39 536	0.61 572	4.29 612	0.01 57	0.01 264	3.64 608	0.03 332	3.39 422	0.80 368	0.64 352	0.21 332	6.18 643	3.70 639	2.38 389	1.82 571	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 146

HSM-Net_RVC	1.40 537	0.07 103	1.58 395	0.00 1	0.01 264	1.88 535	0.05 407	7.24 672	1.71 557	3.63 620	3.63 606	3.21 578	0.36 440	4.25 474	0.44 448	0.01 584	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	1.41 538	0.46 513	4.29 612	0.10 439	0.13 514	3.97 613	0.29 556	2.42 275	1.91 572	0.81 378	3.55 604	3.02 564	1.26 551	3.35 417	2.05 589	0.04 620	0.01 410	0.04 632	0.04 531	0.39 644	0.05 447

GASNet	1.43 539	1.53 659	4.54 625	0.31 559	0.02 364	1.49 463	0.20 520	3.86 493	1.95 575	0.75 366	1.37 515	2.11 507	1.57 573	5.82 564	2.60 606	0.00 1	0.05 581	0.00 1	0.00 1	0.43 648	0.10 543

ASMatch	1.44 540	0.14 269	2.15 475	0.60 616	0.21 566	1.21 328	0.26 540	0.96 121	0.66 241	0.29 284	11.75 662	0.93 415	2.37 605	6.73 611	0.54 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.00 1	0.04 420

PAM_32	1.45 541	0.13 256	2.69 529	0.26 541	0.30 607	2.15 549	0.29 556	4.92 594	0.22 61	0.84 381	2.02 552	9.57 665	3.27 630	0.97 335	0.56 482	0.00 1	0.12 641	0.00 1	0.31 658	0.04 367	0.27 631

HBP-ISP	1.45 541	0.75 599	3.02 551	0.30 555	0.10 494	4.28 622	1.49 634	4.68 574	1.29 479	3.43 617	0.78 460	0.93 415	1.01 531	6.48 596	0.36 421	0.04 620	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.03 381

GrayStereo	1.46 543	0.03 3	0.87 187	0.63 622	0.20 561	1.24 349	4.61 679	2.85 322	0.62 180	4.98 645	4.00 614	0.45 338	4.67 651	3.37 420	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 677	0.01 104	0.01 146

TransformOpticalFlow	1.47 544	0.31 429	3.22 568	0.66 625	0.08 474	1.54 479	0.09 470	3.84 488	1.58 543	1.66 507	2.32 570	3.60 590	3.12 624	6.99 634	0.42 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

THIR-Stereo	1.48 545	0.29 418	1.51 379	0.01 57	0.02 364	1.05 176	4.32 675	2.11 239	0.22 61	1.08 431	4.24 615	1.93 493	4.19 645	6.76 613	1.87 575	0.00 1	0.00 1	0.04 632	0.00 1	0.05 396	0.00 1

StereoDRNet	1.48 545	0.75 599	4.58 626	0.05 339	0.10 494	2.49 565	1.10 625	4.62 567	1.47 515	3.38 616	0.62 431	2.29 521	0.65 499	4.52 498	2.89 611	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.01 476	0.05 396	0.07 507

TCMNet	1.49 547	0.57 558	5.20 637	0.13 464	1.39 665	1.81 532	0.17 507	4.03 510	1.26 468	1.72 510	2.98 590	1.95 496	0.46 462	5.01 520	2.55 605	0.00 1	0.06 592	0.06 637	0.00 1	0.37 641	0.16 588

DEmStereo	1.51 548	0.08 135	2.17 476	0.09 427	0.02 364	1.76 526	0.90 617	1.47 162	0.60 137	2.46 580	6.42 637	1.08 433	5.16 657	6.21 577	1.86 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

APVNet	1.52 549	0.31 429	4.00 599	0.09 427	0.00 1	4.64 631	0.08 458	4.41 548	1.21 458	1.25 456	1.05 486	2.90 556	0.93 528	6.70 609	2.48 601	0.01 584	0.00 1	0.07 639	0.00 1	0.27 612	0.05 447

RYNet	1.52 549	0.35 448	3.38 574	0.25 534	0.04 419	2.31 557	0.03 332	4.62 567	1.47 515	1.14 437	0.34 361	4.52 619	1.38 558	6.36 587	4.23 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

1111x	1.53 551	0.06 65	1.77 424	0.27 547	0.00 1	2.12 545	0.01 177	5.63 638	1.65 550	1.53 493	1.67 528	0.92 410	0.64 494	6.18 575	8.17 662	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

RASNet	1.53 551	0.31 429	1.97 451	0.09 427	3.20 679	1.69 520	0.06 438	3.27 407	2.12 587	0.77 370	1.29 511	5.32 638	1.69 581	6.60 600	2.17 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 296

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 553	0.68 588	4.62 627	0.01 57	0.00 1	5.13 639	0.30 564	4.64 572	1.23 460	2.39 576	0.59 423	2.12 509	2.00 595	4.94 517	2.19 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

AAGNet	1.54 553	0.07 103	0.88 191	1.04 653	0.27 593	1.47 456	0.66 606	1.57 175	0.61 155	1.68 508	0.82 465	1.62 470	2.29 600	6.18 575	11.63 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

mmx	1.56 555	0.05 38	1.65 405	0.34 571	0.01 264	1.58 487	0.02 274	5.51 632	2.25 601	1.39 479	2.07 553	2.15 511	0.34 433	6.68 605	7.08 652	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

xxx	1.56 555	0.05 38	1.65 405	0.34 571	0.01 264	1.58 487	0.02 274	5.51 632	2.25 601	1.39 479	2.07 553	2.15 511	0.34 433	6.68 605	7.08 652	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 146

CBMV	1.56 555	0.24 378	1.92 439	0.31 559	0.03 395	2.90 587	4.33 676	3.79 478	1.81 561	4.98 645	1.73 534	2.70 542	1.68 580	3.81 447	0.92 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.08 522
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	1.57 558	0.58 560	5.36 642	0.19 513	0.01 264	1.62 506	0.06 438	3.52 444	1.56 537	1.06 428	0.71 453	1.69 478	0.24 406	5.49 545	9.29 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.01 146

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 558	0.69 592	7.27 662	0.30 555	0.44 628	0.87 107	0.02 274	6.19 654	0.84 380	0.45 327	6.17 635	4.35 612	1.17 542	1.32 354	0.48 464	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.34 666	0.26 607	0.12 562

PASM	1.58 560	1.05 638	7.51 663	0.56 612	0.09 484	1.37 409	0.28 552	2.85 322	1.44 510	3.91 628	0.44 392	3.02 564	0.64 494	6.38 588	1.59 559	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.03 519	0.26 607	0.15 585

UGAM-zero	1.60 561	0.15 286	2.43 507	0.12 454	0.28 603	1.07 202	0.04 375	5.96 651	0.26 80	1.18 444	0.22 336	8.02 656	4.54 649	6.89 625	0.27 357	0.00 1	0.09 619	0.00 1	0.29 656	0.01 104	0.15 585

YMNet	1.62 562	0.68 588	3.67 586	0.14 480	0.30 607	4.52 628	0.21 522	3.52 444	1.23 460	2.94 597	4.94 620	4.18 607	0.38 445	2.85 404	2.12 592	0.05 626	0.13 646	0.08 642	0.01 476	0.44 649	0.09 531

YMNet_1	1.62 562	0.68 588	3.67 586	0.14 480	0.30 607	4.52 628	0.21 522	3.52 444	1.23 460	2.94 597	4.94 620	4.18 607	0.38 445	2.85 404	2.12 592	0.05 626	0.13 646	0.08 642	0.01 476	0.44 649	0.09 531

DRN-Test	1.62 562	0.23 373	3.72 589	0.18 503	0.13 514	3.34 598	0.19 518	5.93 650	2.01 583	4.14 631	0.76 459	2.12 509	1.78 584	5.22 531	2.62 608	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.01 476	0.03 322	0.01 146

RAFT + AFF	1.63 565	1.13 643	2.62 525	0.04 303	0.80 651	2.29 556	1.03 622	5.54 634	2.06 584	1.77 517	1.81 540	1.22 442	3.65 638	6.23 579	1.57 558	0.01 584	0.35 675	0.00 1	0.01 476	0.33 631	0.12 562

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 565	0.45 507	2.21 479	1.53 669	0.18 550	4.33 623	0.41 583	3.37 415	1.40 500	0.54 338	0.65 433	3.10 570	0.11 328	4.93 516	0.60 492	4.57 686	0.51 678	0.00 1	0.00 1	1.37 671	2.39 682

ACV-stereo	1.64 567	0.27 392	2.94 542	0.04 303	0.04 419	6.31 653	0.18 512	1.81 203	0.22 61	0.23 274	0.01 1	10.52 667	5.41 664	4.07 462	0.77 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

ff1	1.65 568	0.05 38	1.65 405	0.34 571	0.01 264	1.58 487	0.02 274	3.03 349	6.40 662	1.39 479	2.07 553	2.15 511	0.34 433	6.68 605	7.08 652	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 381

CrosDoStereo	1.66 569	0.15 286	1.66 409	0.02 172	0.07 464	1.38 415	6.16 693	3.12 368	1.06 428	0.97 402	3.74 608	0.96 419	4.79 653	7.00 636	1.92 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 569	0.15 286	1.66 409	0.02 172	0.07 464	1.38 415	6.16 693	3.12 368	1.06 428	0.97 402	3.74 608	0.96 419	4.79 653	7.00 636	1.92 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 569	1.17 644	4.29 612	0.04 303	0.00 1	1.44 441	0.56 599	5.33 623	1.98 578	2.01 541	2.12 558	2.08 504	2.81 616	6.55 598	2.42 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 631	0.06 484

AANet_RVC	1.66 569	0.88 623	3.52 580	0.06 362	0.00 1	1.22 333	0.00 1	3.25 399	2.51 614	2.21 554	4.49 616	3.65 593	0.20 392	7.10 640	3.42 618	0.50 667	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.05 447

STrans-v2	1.67 573	0.36 454	3.28 569	0.02 172	0.19 557	1.45 447	0.08 458	6.69 664	1.49 521	2.00 537	2.86 586	3.67 594	3.88 642	7.04 638	0.45 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

GwcNet	1.67 573	0.81 614	5.52 644	0.23 529	1.21 660	4.21 620	0.62 605	3.71 468	1.57 539	1.01 416	1.65 527	3.99 603	0.52 469	5.46 543	2.30 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.35 637	0.13 574

NCC-stereo	1.67 573	0.56 555	3.10 556	0.08 413	0.22 569	2.24 553	0.13 492	5.05 605	1.42 505	2.27 564	2.72 582	4.29 610	3.53 634	5.76 559	2.01 586	0.04 620	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296

Abc-Net	1.67 573	0.56 555	3.10 556	0.08 413	0.22 569	2.24 553	0.13 492	5.05 605	1.42 505	2.27 564	2.72 582	4.29 610	3.53 634	5.76 559	2.01 586	0.04 620	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 296
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	1.68 577	0.61 572	11.37 679	0.29 553	0.03 395	4.39 625	0.04 375	3.18 387	1.10 435	1.16 441	0.58 412	2.96 561	2.76 614	2.13 384	2.46 600	0.00 1	0.02 512	0.02 621	0.00 1	0.46 652	0.01 146

Anonymous_2	1.69 578	0.05 38	1.31 344	0.08 413	0.03 395	1.22 333	0.01 177	3.25 399	0.19 41	0.76 368	0.13 291	2.68 541	1.99 594	0.39 269	0.13 248	0.05 626	0.25 666	3.27 687	14.54 716	3.40 678	0.01 146

ccnet	1.70 579	0.20 344	1.95 445	0.26 541	0.18 550	3.72 610	1.22 628	4.22 529	1.43 509	2.37 573	3.96 612	3.45 587	1.51 566	4.69 507	4.47 629	0.06 634	0.00 1	0.09 645	0.01 476	0.10 489	0.01 146

CBMV_ROB	1.70 579	0.11 224	1.98 453	0.46 591	0.00 1	2.85 585	0.91 618	4.27 533	2.21 599	4.02 630	5.00 623	2.97 562	2.32 602	5.40 541	1.35 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 484

U	1.74 581	0.03 3	0.99 230	0.03 249	7.39 698	10.20 677	0.00 1	0.71 100	0.20 49	0.02 38	0.02 162	0.12 255	0.02 97	0.11 107	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 693	5.13 708	0.01 104	0.00 1

DANet	1.74 581	0.22 365	3.06 553	0.75 632	0.44 628	2.46 564	0.35 577	3.40 424	1.41 503	4.22 632	1.56 521	5.03 631	0.56 475	6.29 582	5.00 637	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.04 367	0.08 522
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-	1.75 583	19.48 710	12.37 682	0.06 362	0.00 1	0.47 65	0.05 407	0.46 65	0.31 88	0.13 236	0.03 217	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 547	0.07 434	0.92 666

RP	1.76 584	0.55 550	2.59 524	0.22 521	0.60 647	1.70 522	0.98 621	4.31 537	1.99 581	3.12 605	5.04 624	4.41 615	2.96 620	4.72 509	1.90 577	0.01 584	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.14 523	0.01 146

xxxx	1.78 585	0.07 103	1.02 242	0.00 1	0.01 264	1.44 441	0.00 1	5.81 646	1.53 530	1.37 477	1.91 543	1.08 433	0.05 221	4.37 484	16.98 694	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

test_xeample	1.79 586	0.08 135	1.03 254	0.02 172	0.00 1	1.44 441	0.00 1	5.48 630	1.84 563	1.65 506	2.17 565	0.37 326	0.06 252	4.00 461	17.67 697	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

SGM-Forest	1.84 587	0.08 135	1.31 344	0.15 485	0.22 569	3.52 606	2.46 654	3.85 490	2.16 593	5.29 647	3.90 610	3.71 596	1.56 570	6.28 581	1.90 577	0.01 584	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.30 635
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	1.85 588	1.19 646	5.61 647	0.01 57	0.00 1	4.74 632	2.16 645	4.93 595	1.48 519	3.77 623	1.24 507	1.77 484	2.56 609	4.94 517	2.61 607	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 146

Selective-IGEV-i16pc	1.86 589	0.13 256	9.28 672	0.06 362	0.00 1	9.97 674	2.94 659	3.81 485	1.01 412	0.28 283	0.27 345	1.48 453	0.07 272	6.90 627	0.35 413	0.10 641	0.19 661	0.01 593	0.07 554	0.12 508	0.12 562

FAT-Stereo	1.86 589	0.19 331	3.31 571	0.17 497	0.03 395	1.78 529	0.97 619	4.76 583	2.79 621	4.22 632	4.87 619	5.31 637	2.83 618	5.06 524	0.90 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 146

RGC	1.86 589	0.67 585	3.45 579	0.07 395	0.26 587	3.29 595	0.11 482	4.78 586	1.46 513	3.26 610	4.51 617	5.14 633	2.68 613	5.46 543	1.94 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.09 531

CC-Net-ROB	1.86 589	0.64 578	2.55 520	1.42 668	0.19 557	3.38 600	0.04 375	4.41 548	2.45 610	0.90 390	1.31 512	0.98 423	0.18 379	6.60 600	0.53 474	1.14 676	1.60 689	7.16 689	0.00 1	1.33 670	0.32 640

GANet	1.90 593	0.43 495	1.83 432	0.39 580	0.00 1	2.24 553	3.37 663	3.90 498	1.44 510	2.17 550	9.66 654	2.57 534	1.09 536	6.88 622	1.81 570	0.00 1	0.00 1	0.02 621	0.00 1	0.10 489	0.03 381

LL-Strereo	1.93 594	0.97 630	3.83 595	0.55 610	2.19 676	1.49 463	0.05 407	4.09 516	1.00 411	2.59 583	2.77 584	5.17 634	5.63 667	7.19 642	0.63 495	0.00 1	0.10 629	0.00 1	0.00 1	0.25 604	0.20 618

DISCO	1.93 594	0.18 323	2.44 509	0.67 627	0.53 639	5.25 640	0.00 1	5.43 629	1.56 537	2.09 546	0.91 474	6.48 646	0.89 525	8.55 663	3.60 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.01 146

edge stereo	1.94 596	0.40 477	3.82 594	0.15 485	0.09 484	1.81 532	0.45 587	4.77 584	2.21 599	3.36 612	3.94 611	8.39 658	1.72 583	5.75 558	1.69 565	0.00 1	0.00 1	0.01 593	0.00 1	0.17 553	0.01 146

Nwc_Net	1.94 596	0.55 550	3.79 592	0.07 395	0.08 474	2.73 577	0.04 375	6.75 667	1.11 437	2.03 542	7.92 644	4.82 627	2.11 597	4.78 511	2.01 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.01 146

STTRV1_RVC	1.94 596	0.35 448	4.85 632	0.32 563	0.01 264	2.41 562	0.34 576	5.79 644	3.55 633	0.82 379	5.11 625	1.63 473	1.08 535	7.63 652	1.41 554	0.91 673	2.53 701	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 420

w-ln-seven-2	1.97 599	1.04 637	11.90 680	0.15 485	0.06 450	1.38 415	0.48 590	3.80 481	2.17 594	2.73 590	1.06 487	2.29 521	1.69 581	6.32 584	4.15 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 476	0.17 553	0.04 420

S-Stereo	2.00 600	0.30 424	5.74 649	0.24 531	0.23 574	2.51 568	1.90 639	4.74 578	5.15 654	2.42 577	5.80 630	2.85 552	0.72 514	5.08 525	2.17 594	0.00 1	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.04 420

psmorigin	2.01 601	0.37 458	10.25 675	0.22 521	0.03 395	1.62 506	0.19 518	3.31 409	1.05 425	4.92 643	3.14 593	5.85 639	2.21 599	5.31 536	1.71 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.02 296

MFMNet_re	2.02 602	0.98 631	4.27 611	2.74 679	0.88 652	1.47 456	0.15 499	4.21 526	3.18 628	6.63 656	6.93 640	1.87 490	3.63 637	2.13 384	0.99 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.05 447

NaN_ROB	2.02 602	0.58 560	2.65 527	0.29 553	0.28 603	3.19 590	5.19 686	3.84 488	2.55 617	5.31 648	1.73 534	2.30 523	1.96 593	6.78 615	3.09 615	0.01 584	0.06 592	0.03 628	0.10 571	0.10 489	0.37 646

RAFT-RH_RVC	2.05 604	0.15 286	1.66 409	0.60 616	0.27 593	1.49 463	0.02 274	0.58 87	0.65 227	5.35 649	21.66 692	1.06 431	0.07 272	6.85 618	0.57 486	0.04 620	0.00 1	0.00 1	0.03 519	0.01 104	0.00 1

stereogan	2.13 605	0.31 429	3.75 590	0.01 57	0.09 484	7.44 662	0.60 604	4.27 533	3.29 629	3.91 628	4.62 618	6.41 644	1.84 590	5.17 527	0.58 488	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.00 1	0.24 596	0.05 447

FTStereo	2.16 606	0.03 3	1.42 365	0.17 497	0.13 514	1.42 435	4.67 681	2.44 276	0.63 200	3.36 612	17.95 680	0.78 401	4.17 644	4.41 487	0.14 259	0.15 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	1.25 671

AF-Net	2.17 607	0.65 582	3.53 581	0.00 1	0.09 484	2.02 541	0.48 590	6.44 658	1.70 555	3.36 612	10.22 657	4.95 630	2.81 616	4.34 479	2.66 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 516	0.01 146

PDISCO_ROB	2.21 608	0.78 607	3.43 577	0.96 649	2.04 675	7.04 657	0.09 470	7.36 674	5.72 659	1.21 452	1.67 528	3.16 575	1.28 552	7.52 650	1.37 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 634	0.13 574

DGSMNet	2.23 609	0.80 610	6.10 654	0.96 649	1.73 670	3.22 592	4.12 672	5.30 621	1.11 437	1.19 445	2.48 576	3.18 576	0.65 499	4.57 504	1.33 548	1.11 675	1.37 688	1.55 678	1.26 694	1.37 671	1.28 672

SQANet	2.28 610	1.25 650	2.39 506	4.17 685	2.91 677	2.60 572	0.24 534	4.17 523	0.83 377	2.42 577	0.57 410	1.59 464	0.88 524	3.30 416	0.68 502	7.35 692	0.12 641	0.47 669	0.02 504	6.56 686	3.00 685

ADCRef	2.29 611	0.65 582	5.67 648	0.10 439	0.09 484	4.81 633	0.76 612	4.75 581	1.37 493	2.88 594	1.67 528	1.62 470	2.30 601	3.77 446	14.93 689	0.02 607	0.00 1	0.01 593	0.10 571	0.20 583	0.11 551

test_sample9	2.36 612	0.41 482	2.03 460	0.02 172	0.01 264	2.14 546	0.01 177	4.31 537	1.07 430	1.35 470	0.36 367	0.70 382	0.44 455	5.58 555	8.70 665	0.53 668	16.52 718	1.82 680	1.10 691	0.02 252	0.02 296

FBW_ROB	2.36 612	0.36 454	3.16 560	0.37 578	0.14 522	4.42 627	0.18 512	6.64 662	3.05 625	2.98 601	2.85 585	4.86 628	1.11 538	11.00 686	4.53 630	0.16 651	0.05 581	0.37 667	0.09 566	0.19 572	0.78 661

DeepPrunerF	2.50 614	0.87 622	14.90 688	0.17 497	0.31 614	1.41 427	0.29 556	5.62 637	9.97 676	1.02 417	0.43 388	2.01 498	1.65 578	6.85 618	3.99 622	0.00 1	0.01 410	0.07 639	0.10 571	0.24 596	0.12 562

Wz-Net-SNSev	2.53 615	2.49 678	10.66 677	0.39 580	0.01 264	2.73 577	0.40 581	5.02 603	1.50 524	2.15 548	2.12 558	6.48 646	1.11 538	9.47 671	5.84 645	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.06 484

XQC	2.57 616	1.20 647	6.33 659	0.18 503	0.01 264	3.84 612	0.33 572	5.24 614	3.83 641	4.43 635	1.94 545	4.58 620	3.19 626	7.19 642	8.67 664	0.00 1	0.03 544	0.00 1	0.03 519	0.27 612	0.19 612

Selective-IGEV-i16pb	2.59 617	0.23 373	12.90 684	0.10 439	0.00 1	8.27 668	3.43 665	6.97 670	3.73 638	0.56 339	2.20 566	2.46 532	1.32 555	7.09 639	1.35 549	0.15 649	0.26 669	0.06 637	0.13 582	0.24 596	0.24 628

RTSC	2.66 618	1.24 648	6.04 653	0.18 503	0.02 364	4.40 626	0.08 458	4.29 535	4.98 653	6.00 651	3.15 595	2.97 562	1.56 570	6.71 610	10.89 677	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.05 537	0.40 645	0.24 628

222	2.69 619	0.09 157	1.03 254	0.00 1	0.00 1	1.54 479	0.00 1	5.61 635	1.55 532	1.51 490	2.10 557	0.53 352	0.07 272	4.54 500	35.09 713	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

CSAN	2.70 620	0.75 599	3.41 576	0.18 503	0.12 509	4.18 619	4.05 671	4.11 518	4.36 645	6.03 652	6.24 636	4.60 622	4.74 652	7.29 645	3.43 619	0.02 607	0.03 544	0.01 593	0.02 504	0.18 563	0.22 624

UDG	2.86 621	8.81 703	1.57 394	2.60 677	0.89 654	2.39 561	0.11 482	3.42 428	1.02 415	2.18 552	3.64 607	5.04 632	1.60 577	4.17 470	2.09 590	1.21 678	0.04 564	7.69 690	3.67 701	4.10 680	0.93 668

aanetorigin	2.87 622	0.73 597	8.74 669	0.23 529	0.23 574	1.61 501	2.07 641	1.76 199	1.10 435	14.21 691	10.25 658	2.93 557	3.38 631	4.98 519	4.06 623	0.10 641	0.05 581	0.09 645	0.11 575	0.57 661	0.15 585

ADCP+	2.87 622	0.98 631	8.75 670	0.07 395	0.16 539	5.93 650	2.90 658	4.00 506	1.84 563	1.52 491	0.27 345	3.81 598	3.22 628	6.05 570	17.38 696	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.30 635

PWC_ROB	2.90 624	1.01 635	6.12 655	0.53 607	0.57 646	1.30 384	0.40 581	3.85 490	4.42 648	7.37 661	15.40 673	3.03 566	1.55 569	6.31 583	5.74 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 652	0.05 447

w-ln-seven	2.97 625	1.40 656	12.49 683	0.25 534	0.14 522	7.22 659	0.48 590	5.24 614	4.82 652	4.96 644	2.13 560	4.00 604	1.33 556	5.95 565	8.81 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.02 296

SHD	3.01 626	1.02 636	5.52 644	0.45 590	0.39 622	4.12 617	0.17 507	6.68 663	12.04 679	7.20 660	3.36 600	4.40 613	2.58 611	4.69 507	7.17 655	0.01 584	0.04 564	0.00 1	0.03 519	0.22 589	0.17 596

PWCDC_ROB	3.06 627	1.38 655	3.81 593	0.14 480	0.00 1	3.14 588	0.02 274	4.40 547	12.35 680	1.08 431	23.69 699	2.01 498	2.01 596	3.87 452	2.43 599	0.24 660	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 663	0.08 522

SPS-STEREO	3.08 628	0.49 528	2.49 515	0.21 516	0.24 579	3.67 609	1.24 629	5.80 645	2.43 608	10.68 676	8.00 646	9.48 664	3.59 636	8.11 659	5.08 638	0.01 584	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.11 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 629	1.32 651	2.49 515	6.07 688	3.26 680	4.62 630	2.15 644	5.35 624	1.34 490	2.00 537	2.54 577	3.50 589	1.49 562	3.68 436	1.11 531	7.89 693	0.23 664	1.88 683	0.03 519	7.74 689	4.78 690

DStereoO	3.24 630	1.24 648	4.53 623	2.49 676	1.28 661	2.49 565	3.35 662	3.86 493	3.39 630	1.92 528	2.66 581	3.72 597	9.18 681	3.46 426	4.30 627	10.11 708	0.42 677	0.03 628	0.75 683	5.03 682	0.56 654

Ntro	3.24 630	1.34 652	2.83 536	7.27 690	4.43 686	6.22 652	0.74 611	4.73 577	1.48 519	0.39 316	1.77 538	2.70 542	1.28 552	4.59 506	1.25 542	8.06 694	0.28 671	2.12 686	0.05 537	8.11 690	5.16 692

NVStereoNet_ROB	3.25 632	0.46 513	2.71 532	0.34 571	0.56 644	2.36 560	0.87 615	4.56 563	4.47 650	4.55 637	14.09 669	11.93 670	3.23 629	9.79 674	3.14 616	0.43 665	0.03 544	0.53 672	0.31 658	0.36 639	0.38 648
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	3.28 633	10.54 706	2.29 499	3.50 681	3.31 681	4.21 620	0.21 522	3.77 475	1.03 417	2.54 581	3.17 597	3.20 577	0.21 399	3.89 453	0.69 503	1.94 680	0.05 581	9.87 694	3.53 700	5.03 682	2.55 684

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 634	2.61 680	7.84 664	0.09 427	0.26 587	12.92 682	7.62 701	4.25 530	3.64 637	2.95 599	3.99 613	4.61 624	1.22 545	8.36 660	1.77 569	0.59 671	1.15 687	0.04 632	0.85 689	0.48 656	0.67 659

ADCL	3.30 634	0.81 614	6.76 661	0.25 534	0.25 584	6.93 655	4.65 680	4.79 587	2.62 619	4.61 640	3.36 600	5.22 635	4.55 650	5.54 550	14.91 688	0.05 626	0.01 410	0.11 651	0.13 582	0.28 622	0.10 543

SDNR	3.31 636	0.91 627	6.28 658	0.44 585	0.02 364	26.11 708	0.01 177	3.81 485	1.62 548	2.82 593	11.06 660	2.93 557	0.60 481	7.95 657	1.52 555	0.01 584	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.12 562

SAMSARA	3.32 637	1.07 640	6.25 656	0.86 645	0.31 614	7.55 663	3.87 670	5.26 620	4.20 644	7.43 662	3.35 599	10.04 666	3.83 641	6.98 633	4.83 634	0.00 1	0.14 650	0.00 1	0.05 537	0.17 553	0.22 624

DPSNet	3.38 638	0.60 567	9.55 673	0.61 619	0.46 632	5.10 638	1.44 633	11.17 686	3.92 642	2.57 582	0.88 472	5.90 640	9.68 685	7.63 652	7.25 656	0.08 637	0.16 656	0.01 593	0.07 554	0.34 634	0.17 596

G-Net	3.49 639	0.47 521	4.03 601	1.61 670	1.91 671	10.78 679	1.92 640	3.06 354	1.26 468	8.59 670	12.06 663	6.13 642	7.82 676	4.78 511	4.77 633	0.08 637	0.12 641	0.07 639	0.15 584	0.16 544	0.11 551

MDST_ROB	3.50 640	0.07 103	3.94 597	2.66 678	1.46 666	12.94 683	0.97 619	7.32 673	2.42 607	14.82 693	8.08 647	2.74 545	1.51 566	8.44 662	2.48 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.11 551

pmcnn	3.61 641	0.68 588	5.38 643	0.61 619	1.46 666	2.75 581	1.26 630	5.04 604	1.57 539	8.77 671	11.67 661	18.69 688	2.38 606	6.03 568	5.61 643	0.00 1	0.07 602	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.07 507

test_sample8	3.62 642	0.41 482	2.03 460	0.02 172	0.01 264	2.14 546	0.01 177	4.38 543	1.04 419	6.51 653	0.58 412	14.04 678	6.94 672	5.58 555	8.70 665	0.53 668	16.52 718	1.82 680	1.10 691	0.02 252	0.02 296

ADCPNet	3.63 643	0.82 618	13.20 686	0.08 413	0.43 627	7.02 656	2.23 647	4.77 584	2.41 606	4.31 634	1.96 547	7.57 655	5.16 657	6.45 595	13.80 686	0.02 607	0.75 683	0.04 632	0.90 690	0.16 544	0.53 653

SuperB	3.70 644	1.77 666	15.73 690	0.31 559	0.05 437	4.37 624	1.67 637	3.58 457	11.57 677	2.36 572	1.32 513	2.03 502	1.91 591	6.95 631	9.01 669	0.05 626	0.03 544	0.10 650	0.08 560	11.00 705	0.10 543

MFN_U_SF_RVC	3.76 645	1.77 666	9.85 674	0.84 638	0.27 593	9.50 672	0.49 594	8.07 677	3.41 631	4.81 642	3.28 598	9.40 663	3.49 633	7.76 656	8.31 663	0.41 664	0.54 679	0.52 671	0.80 687	0.89 666	0.84 663

DStereoRT	3.77 646	0.60 567	4.37 618	0.09 427	0.15 531	5.27 641	0.46 588	4.05 513	1.49 521	1.91 527	1.39 517	0.89 408	3.47 632	6.42 594	1.75 568	0.00 1	0.09 619	37.58 721	4.88 707	0.07 434	0.50 652

zh-mn7	3.86 647	3.10 685	15.43 689	0.10 439	0.05 437	1.45 447	0.29 556	4.05 513	6.06 661	7.81 665	15.68 674	2.86 553	0.76 516	10.58 679	8.76 667	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.02 296

Wz-Net-TNSev	3.91 648	5.20 696	20.57 695	0.15 485	0.01 264	7.14 658	3.57 666	6.70 665	3.57 634	1.74 511	0.58 412	7.39 654	4.33 646	8.86 665	7.99 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.24 596	0.16 588

AnyNet_C32	3.93 649	2.58 679	12.07 681	0.39 580	0.49 637	5.50 643	6.45 697	4.44 551	2.19 597	6.86 658	2.94 588	5.28 636	3.20 627	6.63 603	18.37 699	0.08 637	0.04 564	0.20 659	0.09 566	0.57 661	0.19 612

zh-sn7	3.94 650	3.36 688	15.78 691	0.13 464	0.00 1	4.01 614	2.24 648	4.54 557	2.00 582	3.86 626	9.77 656	4.11 605	5.45 665	9.93 676	13.33 685	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 589	0.12 562

ADCMid	3.95 651	1.34 652	10.91 678	0.18 503	0.38 621	5.02 637	1.27 631	4.87 591	2.94 624	11.15 678	3.60 605	6.76 650	5.21 660	6.40 593	16.96 693	0.12 645	0.08 614	0.55 673	0.46 674	0.53 660	0.19 612

SGM_RVC	4.07 652	0.38 464	1.98 453	0.84 638	0.26 587	6.20 651	2.37 650	6.45 659	3.57 634	11.56 681	9.27 653	15.55 681	6.78 671	10.07 677	4.60 632	0.22 655	0.25 666	0.20 659	0.23 631	0.26 607	0.34 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 653	2.40 677	8.71 668	0.13 464	0.00 1	8.56 670	0.49 594	3.85 490	13.78 683	3.36 612	17.56 679	4.60 622	0.95 529	10.97 684	6.77 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.06 484

WZ-Net	4.16 654	1.75 665	23.59 698	0.08 413	0.04 419	2.62 576	2.16 645	5.89 647	4.74 651	5.73 650	3.51 603	6.99 653	4.89 655	10.82 682	10.11 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.11 551

xyz-stereo	4.23 655	0.09 157	35.65 707	0.02 172	0.00 1	17.93 693	0.01 177	1.93 219	0.42 106	1.61 504	14.74 670	2.67 538	0.15 362	7.15 641	1.87 575	0.00 1	0.01 410	0.24 663	0.00 1	0.04 367	0.01 146

SGM+DAISY	4.39 656	1.34 652	5.18 636	1.01 652	0.88 652	5.61 645	2.86 657	4.88 592	3.53 632	13.29 687	13.95 668	12.66 673	7.55 673	7.98 658	5.39 641	0.23 659	0.18 659	0.15 656	0.24 635	0.29 624	0.64 657

MSAF-DinoV2	4.41 657	3.43 689	8.07 666	1.16 660	0.06 450	3.21 591	0.59 603	6.94 669	4.44 649	2.00 537	0.83 467	16.58 683	5.59 666	13.48 691	17.17 695	0.06 634	0.04 564	0.09 645	0.76 684	1.94 675	1.78 680

WCMA_ROB	4.54 658	0.48 523	3.19 562	0.49 598	0.63 648	5.38 642	2.57 655	4.70 575	3.77 639	14.17 690	19.02 685	15.47 680	9.03 680	6.73 611	4.85 635	0.01 584	0.05 581	0.01 593	0.01 476	0.08 451	0.16 588

SANet	4.63 659	0.89 625	5.34 641	0.30 555	0.09 484	7.43 661	3.75 669	6.53 660	16.16 690	6.79 657	13.29 665	12.44 672	7.74 674	7.38 646	4.11 624	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.31 639

RainbowNet	4.74 660	3.21 687	3.07 554	9.34 697	6.01 689	4.89 636	3.60 667	7.09 671	4.39 647	1.63 505	3.01 591	4.72 625	2.96 620	5.53 547	1.19 538	8.95 696	2.12 692	8.48 692	0.19 613	8.75 694	5.73 693

AANet	4.76 661	1.55 660	16.94 694	0.08 413	0.02 364	1.55 481	0.28 552	4.62 567	13.81 684	13.14 686	13.93 667	12.23 671	5.40 663	5.81 563	5.54 642	0.00 1	0.01 410	0.01 593	0.02 504	0.23 592	0.06 484

MSMD_ROB	4.94 662	0.43 495	2.58 522	0.12 454	0.01 264	8.43 669	1.09 624	4.25 530	4.11 643	13.11 685	26.36 702	13.95 677	13.88 694	7.45 649	2.92 612	0.10 641	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 296

FCDSN-DC	5.04 663	0.15 286	1.83 432	0.22 521	0.44 628	5.60 644	1.66 636	5.22 613	4.37 646	14.49 692	21.86 693	20.65 691	11.88 690	7.66 654	4.55 631	0.02 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.05 447
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 664	2.15 673	16.58 692	0.34 571	0.07 464	5.91 649	4.26 674	6.73 666	6.99 668	9.44 673	6.09 633	6.57 648	5.17 659	9.54 672	21.38 708	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 639	0.23 627

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 665	2.33 674	8.42 667	0.33 565	0.27 593	24.60 707	8.84 705	5.50 631	9.75 675	3.82 624	8.16 648	8.53 659	1.82 586	9.44 670	5.18 639	1.02 674	1.65 690	0.33 666	0.47 676	1.06 668	0.90 665

ACVNet-4b	5.67 666	1.65 662	4.43 620	9.46 698	7.11 696	8.72 671	1.68 638	6.61 661	5.76 660	0.27 281	6.49 638	11.67 668	2.43 608	8.40 661	1.56 556	9.06 698	2.34 694	10.49 698	0.02 504	9.22 700	5.98 695

MeshStereo	5.78 667	0.75 599	3.04 552	0.25 534	0.14 522	7.88 666	2.09 642	9.64 681	5.18 655	20.48 703	19.06 686	22.80 694	9.54 684	9.64 673	4.88 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.03 381
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	5.81 668	0.99 633	5.56 646	0.72 630	0.51 638	6.72 654	0.18 512	9.90 683	23.69 696	11.45 680	19.26 688	8.18 657	9.46 683	9.24 668	9.49 672	0.02 607	0.16 656	0.00 1	0.08 560	0.18 563	0.40 650

FC-DCNN	6.09 669	0.18 323	2.35 503	0.42 583	0.53 639	7.80 665	1.42 632	8.14 678	7.07 669	19.05 700	22.10 694	22.85 695	13.84 693	9.42 669	6.44 648	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 484

ACVNet_1	6.16 670	1.86 670	4.43 620	9.52 699	7.22 697	7.59 664	2.37 650	9.99 684	6.71 666	3.84 625	5.35 628	13.23 676	4.90 656	6.25 580	1.94 584	9.06 698	2.40 696	10.88 700	0.11 575	9.58 702	6.03 696

FC-DCNN v2	6.25 671	0.19 331	2.31 500	0.44 585	0.55 643	8.05 667	1.51 635	8.71 679	7.22 670	19.24 701	22.98 697	24.00 698	13.47 692	9.80 675	6.51 649	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 447

MultiAttention	6.26 672	0.14 269	1.30 340	1.04 653	1.50 668	42.66 714	15.75 713	6.19 654	1.92 574	3.14 606	7.95 645	6.41 644	0.37 442	28.21 711	3.39 617	0.13 647	0.01 410	0.67 675	0.81 688	1.99 676	1.71 678

DStereoSA	6.36 673	2.38 676	9.01 671	3.89 682	5.88 688	5.84 646	7.80 703	5.63 638	5.71 657	4.45 636	15.09 671	2.93 557	16.15 699	8.58 664	10.70 676	1.64 679	4.94 710	0.39 668	6.56 712	3.39 677	6.28 698

EDNetEfficient	6.54 674	1.17 644	33.15 703	0.66 625	1.96 672	2.07 543	3.72 668	2.80 317	14.85 687	20.02 702	9.69 655	6.59 649	10.19 686	7.19 642	15.49 691	0.03 617	0.10 629	0.01 593	0.20 618	0.62 664	0.29 633

AnyNet_C01	6.59 675	4.31 693	36.24 708	0.96 649	0.46 632	9.96 673	5.74 690	6.02 653	3.63 636	7.59 663	8.56 649	8.83 660	3.14 625	13.74 693	20.83 706	0.12 645	0.08 614	0.25 664	0.09 566	1.01 667	0.34 641

DStereoFS	6.87 676	4.36 694	5.33 640	4.05 684	3.78 684	10.15 676	3.17 660	7.95 676	7.68 673	7.62 664	8.86 651	11.78 669	20.97 707	15.16 694	8.10 661	2.06 681	3.13 707	1.72 679	5.49 709	1.19 669	4.86 691

LSM	7.38 677	1.68 663	22.24 697	3.99 683	40.72 717	3.54 607	4.79 684	4.74 578	6.65 665	10.25 675	13.51 666	4.49 618	3.81 640	6.91 628	5.31 640	0.00 1	0.04 564	0.00 1	0.00 1	0.26 607	14.60 713

ELAS_RVC	7.69 678	0.80 610	4.90 633	1.06 655	1.02 656	10.00 675	9.43 706	9.75 682	14.69 686	21.83 706	20.27 691	17.88 686	16.41 700	13.01 690	10.44 675	0.22 655	0.55 680	0.28 665	0.19 613	0.35 637	0.65 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 679	23.96 713	13.67 687	14.71 707	7.88 699	4.83 634	0.04 375	5.01 602	2.89 622	8.86 672	4.96 622	6.11 641	10.72 687	10.18 678	3.51 620	2.44 682	0.33 673	15.15 704	4.65 704	12.33 707	5.95 694

ELAS	8.05 680	0.76 603	4.02 600	0.95 648	1.02 656	14.85 689	6.99 700	12.80 688	11.73 678	22.43 708	27.75 705	17.88 686	15.19 696	10.96 683	11.31 678	0.22 655	0.56 681	0.23 662	0.22 627	0.50 658	0.71 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 681	1.80 669	5.09 635	8.55 696	6.72 693	13.47 684	4.34 677	13.70 689	23.86 697	6.89 659	19.74 690	20.52 689	5.36 661	7.70 655	2.48 601	8.53 695	1.67 691	7.99 691	0.32 661	8.79 697	6.29 700

PWCK	8.72 682	5.37 697	16.61 693	5.74 687	0.12 509	19.88 697	11.41 709	11.31 687	13.42 682	14.07 688	12.84 664	13.20 675	8.05 678	15.44 695	10.25 674	5.95 689	0.22 663	2.09 685	0.05 537	7.50 687	0.92 666

WAO-7	9.09 683	1.79 668	3.55 583	0.80 636	0.15 531	18.67 695	4.36 678	23.07 712	26.68 701	12.59 684	27.90 706	22.52 692	13.03 691	13.53 692	11.47 679	0.09 640	0.03 544	0.58 674	0.10 571	0.47 655	0.34 641

IMH-64-1	9.55 684	2.76 683	2.44 509	11.17 702	9.13 702	12.03 680	5.45 687	18.33 697	15.78 688	6.59 654	18.69 681	16.95 684	6.20 668	10.63 680	8.06 659	9.46 701	2.46 697	15.42 706	1.61 695	10.89 703	6.88 702

IMH-64	9.55 684	2.76 683	2.44 509	11.17 702	9.13 702	12.03 680	5.45 687	18.33 697	15.78 688	6.59 654	18.69 681	16.95 684	6.20 668	10.63 680	8.06 659	9.46 701	2.46 697	15.42 706	1.61 695	10.89 703	6.88 702

RTS	9.75 686	2.69 681	65.25 717	0.85 641	1.99 673	14.36 685	4.75 682	5.69 641	17.29 692	7.97 666	19.00 683	6.83 651	3.02 622	26.15 709	18.62 702	0.00 1	0.15 654	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.16 588

RTSA	9.75 686	2.69 681	65.25 717	0.85 641	1.99 673	14.36 685	4.75 682	5.69 641	17.29 692	7.97 666	19.00 683	6.83 651	3.02 622	26.15 709	18.62 702	0.00 1	0.15 654	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.16 588

MonStereo1	9.96 688	1.60 661	3.97 598	7.74 692	6.62 692	14.53 688	2.83 656	14.16 690	22.18 695	11.83 682	28.49 709	26.76 700	16.14 698	11.07 687	6.43 647	6.17 690	0.03 544	3.80 688	0.46 674	8.16 692	6.30 701

EDNetEfficientorigin	10.31 689	1.90 671	98.96 731	0.22 521	0.23 574	2.73 577	0.71 609	4.50 555	16.94 691	18.72 695	15.36 672	12.74 674	10.73 688	8.96 666	11.94 682	0.01 584	0.01 410	0.00 1	0.00 1	0.25 604	1.31 673

MADNet+	10.71 690	14.57 708	70.07 719	0.58 615	0.47 634	19.89 698	4.20 673	11.05 685	6.87 667	3.03 603	5.99 632	9.01 661	6.35 670	31.95 713	28.31 712	0.22 655	0.26 669	0.01 593	0.04 531	0.46 652	0.87 664

WAO-6	11.09 691	1.69 664	3.21 565	7.54 691	7.10 695	16.34 690	6.63 698	20.12 701	38.64 712	9.67 674	19.28 689	27.53 701	10.97 689	12.43 689	11.57 680	4.26 685	2.35 695	10.54 699	0.02 504	7.59 688	4.29 688

LVE	11.10 692	2.36 675	3.34 572	9.94 700	8.13 700	21.22 700	7.75 702	16.47 695	32.55 707	8.55 669	23.64 698	23.22 696	7.93 677	10.98 685	6.65 650	9.45 700	2.55 703	11.08 702	0.58 680	9.35 701	6.28 698

IMH	11.11 693	3.50 690	2.56 521	11.25 704	9.13 702	14.49 687	5.10 685	20.68 705	26.30 700	8.28 668	23.85 700	20.63 690	9.19 682	12.39 688	7.96 657	9.50 703	2.50 699	15.28 705	1.66 697	11.07 706	6.96 704

light-stereo	11.29 694	3.16 686	24.06 699	24.68 716	20.24 715	10.39 678	0.25 535	15.08 691	14.15 685	17.95 694	16.96 676	22.77 693	4.34 647	17.38 700	5.86 646	3.06 684	6.95 712	0.11 651	0.26 644	8.83 698	9.33 708

Dean	11.46 695	2.03 672	5.20 637	10.73 701	8.20 701	18.71 696	5.73 689	21.10 706	41.49 715	11.12 677	22.16 695	25.92 699	7.74 674	7.52 650	4.31 628	9.01 697	2.27 693	9.95 697	0.61 681	9.18 699	6.22 697

coex-ft	12.01 696	5.60 698	80.23 721	0.15 485	0.15 531	1.88 535	0.73 610	2.66 302	30.12 704	49.31 717	16.59 675	15.97 682	14.42 695	6.79 616	14.50 687	0.05 626	0.08 614	0.01 593	0.05 537	0.37 641	0.61 656

SGM-ForestM	12.56 697	0.80 610	4.31 615	1.07 656	0.41 625	21.56 701	8.57 704	17.42 696	19.67 694	29.93 710	28.49 709	45.83 715	27.22 710	26.05 708	18.40 700	0.14 648	0.25 666	0.18 658	0.28 651	0.18 563	0.42 651

LE_ROB	12.79 698	0.64 578	10.26 676	2.13 672	1.29 662	7.25 660	5.81 691	9.09 680	49.27 718	57.55 718	24.58 701	23.68 697	31.13 713	9.00 667	23.57 711	0.04 620	0.06 592	0.13 655	0.20 618	0.08 451	0.11 551

JetBlue	13.83 699	5.03 695	33.82 705	0.84 638	6.92 694	50.14 715	20.02 715	15.09 692	8.92 674	11.33 679	17.05 677	28.25 702	18.01 705	32.60 714	18.53 701	0.32 662	0.12 641	0.15 656	0.23 631	4.59 681	4.64 689

WAO-8	13.93 700	3.75 691	4.23 609	7.74 692	6.54 690	22.81 703	2.39 652	22.66 709	45.98 716	18.88 698	35.42 712	33.21 706	16.91 701	16.55 698	12.78 683	5.01 687	0.81 685	9.89 695	0.77 685	8.77 696	3.61 686

Venus	13.93 700	3.75 691	4.23 609	7.74 692	6.54 690	22.81 703	2.39 652	22.66 709	45.98 716	18.88 698	35.42 712	33.21 706	16.91 701	16.55 698	12.78 683	5.01 687	0.81 685	9.89 695	0.77 685	8.76 695	3.61 686

MANE	14.02 702	0.85 620	3.53 581	2.13 672	3.75 682	18.44 694	6.14 692	22.67 711	27.90 702	33.01 712	41.08 715	41.26 714	30.90 712	23.39 704	17.99 698	0.47 666	0.76 684	0.91 676	4.04 702	0.17 553	1.00 669

KSHMR	14.27 703	6.95 701	5.79 650	15.08 708	12.84 707	17.44 691	10.61 707	18.88 699	30.94 705	18.81 697	22.21 696	28.54 703	8.85 679	15.56 696	9.24 670	10.34 709	3.60 708	21.61 713	4.68 705	14.48 710	8.94 707

TorneroNet-64	15.45 704	5.66 699	3.44 578	13.86 705	12.03 706	28.15 710	6.27 695	19.89 700	38.68 713	12.16 683	28.06 707	35.76 709	15.44 697	19.56 702	15.40 690	9.71 704	2.52 700	19.13 710	2.70 698	12.55 708	7.94 706

TorneroNet	16.10 705	5.74 700	4.12 607	13.88 706	11.97 705	26.89 709	6.85 699	21.13 707	38.32 711	14.15 689	33.36 711	33.52 708	17.49 703	18.89 701	19.64 704	9.77 705	2.53 701	19.43 711	3.35 699	13.21 709	7.86 705

notaker	17.52 706	21.54 712	7.84 664	18.05 710	14.44 710	17.58 692	6.43 696	20.13 702	24.44 699	21.34 705	27.71 704	39.12 711	18.78 706	19.63 703	20.40 705	11.95 710	2.71 706	25.51 715	5.85 711	17.10 713	9.78 709

BEATNet-Init1	17.91 707	7.45 702	36.82 709	1.88 671	1.38 664	37.29 713	14.71 712	21.90 708	24.20 698	38.07 713	36.59 714	50.41 716	32.00 714	29.42 712	21.83 709	0.33 663	0.39 676	0.47 669	0.54 679	1.50 673	1.07 670

ktn	19.15 708	18.52 709	6.39 660	22.64 714	17.26 712	24.47 705	12.11 710	24.52 713	34.74 710	18.75 696	27.70 703	32.54 704	17.85 704	15.71 697	16.67 692	22.09 713	3.64 709	28.95 717	10.91 715	17.40 714	10.22 711

UNDER WATER	19.61 709	12.37 707	31.14 701	20.44 712	14.31 709	28.63 711	18.15 714	16.43 694	34.24 709	20.82 704	19.14 687	38.83 710	30.09 711	24.31 705	20.97 707	10.09 707	2.68 704	19.51 712	4.70 706	15.52 712	9.93 710

UNDER WATER-64	20.03 710	10.28 705	31.50 702	20.05 711	13.64 708	32.81 712	23.45 716	16.01 693	33.44 708	22.01 707	17.25 678	40.58 713	32.20 715	24.50 706	22.36 710	10.06 706	2.70 705	18.37 709	4.24 703	14.84 711	10.24 712

DLNR_Zeroshot_test	23.05 711	49.79 717	87.94 722	97.52 738	94.73 730	1.18 291	0.00 1	20.60 703	0.14 12	0.02 38	0.02 162	0.02 43	0.02 97	4.35 481	0.10 218	32.22 720	0.04 564	0.00 1	0.27 647	72.00 726	0.06 484

DLNR-FE	23.09 712	49.81 718	87.98 723	97.51 737	95.30 732	1.18 291	0.00 1	20.61 704	0.14 12	0.02 38	0.02 162	0.02 43	0.02 97	4.34 479	0.10 218	32.12 719	0.04 564	0.00 1	0.28 651	72.27 727	0.06 484

DPSimNet_ROB	25.03 713	19.56 711	24.93 700	24.36 715	17.85 713	22.25 702	25.93 717	28.52 714	29.10 703	32.61 711	28.25 708	32.87 705	26.42 708	24.51 707	40.42 714	16.75 712	13.93 717	25.19 714	22.38 718	19.96 715	24.75 719

HanzoNet	29.69 714	29.33 714	21.66 696	21.75 713	19.07 714	24.58 706	12.99 711	28.87 715	40.49 714	43.09 715	44.02 716	55.65 718	44.93 717	43.17 716	44.44 715	27.88 717	9.47 715	29.77 718	15.86 717	20.94 716	15.84 715

JetRed	34.54 715	39.28 716	62.16 715	15.62 709	26.51 716	69.20 717	40.79 720	31.43 716	32.41 706	46.06 716	44.55 717	40.19 712	26.50 709	38.43 715	56.06 719	12.76 711	37.49 723	13.23 703	9.38 714	29.52 717	19.34 717

Selective-IGEV-i1pa	40.68 716	57.40 722	33.39 704	8.30 695	3.75 682	82.83 719	29.61 718	60.13 720	65.07 720	63.77 721	70.36 721	56.61 719	49.84 718	85.92 727	52.37 718	29.08 718	12.73 716	17.95 708	7.74 713	8.68 693	18.01 716

Selective-IGEV-i16pa	40.86 717	51.67 719	34.61 706	3.07 680	1.33 663	89.22 723	10.65 708	60.73 721	84.73 724	63.74 720	79.54 722	61.32 722	52.55 719	90.03 728	62.63 721	25.32 715	8.92 714	10.93 701	5.64 710	5.06 684	15.56 714

MADNet++	47.78 718	34.15 715	37.11 710	42.94 717	41.23 718	64.94 716	30.63 719	60.79 722	53.26 719	72.08 722	61.65 719	57.68 720	54.96 720	58.03 717	59.24 720	43.01 722	36.17 722	36.07 719	22.50 719	47.50 719	41.67 721

ASD4	55.28 719	67.10 725	50.57 713	44.24 718	57.82 720	92.00 724	98.23 732	54.95 718	86.61 725	58.30 719	64.61 720	50.57 717	63.33 722	58.83 718	67.37 722	25.76 716	29.60 720	26.82 716	29.01 720	42.42 718	37.42 720

TCMNet-wrong-test	55.95 720	78.75 726	71.85 720	90.95 727	89.50 727	78.08 718	71.33 721	38.19 717	12.35 680	40.71 714	51.28 718	59.53 721	35.38 716	64.04 720	52.16 717	38.10 721	6.00 711	47.22 724	41.12 722	82.64 728	69.84 726

LRCNet_RVC	60.63 721	63.16 724	62.94 716	69.09 723	50.21 719	19.92 699	0.07 450	58.32 719	5.21 656	75.67 723	86.75 723	74.68 723	62.48 721	59.01 719	49.80 716	93.38 733	56.36 727	93.48 731	92.95 731	67.44 725	71.73 728

tt	68.65 722	0.15 286	99.57 732	50.64 719	14.90 711	100.00 734	100.00 734	100.00 737	99.76 732	27.80 709	10.52 659	99.97 740	98.63 732	99.61 732	100.00 738	90.62 728	98.21 731	46.66 723	52.02 724	62.86 724	21.04 718

USTest	75.36 723	57.99 723	56.43 714	72.82 724	69.93 724	99.96 733	100.00 734	98.57 732	99.18 731	94.19 729	97.90 732	78.26 724	95.05 730	75.90 723	76.21 725	48.70 723	80.65 728	39.01 722	52.97 725	57.66 720	55.76 722

xxxxx1	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 720	66.92 721	95.84 727	95.11 727	75.84 723	80.96 721	82.71 724	86.75 723	89.18 727	87.35 725	85.27 724	87.18 726	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

tt_ll	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 720	66.92 721	95.84 727	95.11 727	75.84 723	80.96 721	82.71 724	86.75 723	89.18 727	87.35 725	85.27 724	87.18 726	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

ff	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 720	66.92 721	95.84 727	95.11 727	75.84 723	80.96 721	82.71 724	86.75 723	89.18 727	87.35 725	85.27 724	87.18 726	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

RSGM-EC	80.84 727	55.04 720	42.42 711	74.68 725	80.19 725	84.60 720	87.59 722	88.17 726	89.98 726	86.62 727	95.72 729	81.57 725	74.73 723	73.44 721	69.93 723	92.23 729	97.38 729	85.31 728	90.67 729	84.14 729	82.34 729

acva	80.84 727	55.04 720	42.42 711	74.68 725	80.19 725	84.60 720	87.59 722	88.17 726	89.98 726	86.62 727	95.72 729	81.57 725	74.73 723	73.44 721	69.93 723	92.23 729	97.38 729	85.31 728	90.67 729	84.14 729	82.34 729

PML	89.08 729	99.72 733	92.85 725	94.72 729	94.92 731	99.54 732	97.42 731	93.50 728	95.96 730	99.77 735	92.33 727	95.35 731	93.51 729	99.96 737	91.15 729	99.98 745	31.71 721	100.00 737	45.94 723	93.46 732	69.88 727

MEDIAN_ROB	96.83 730	99.41 731	98.66 730	94.75 730	94.23 729	93.08 726	90.54 725	95.61 730	94.75 728	97.65 732	97.73 731	98.30 732	96.57 731	94.51 729	93.74 731	99.78 744	98.24 732	99.99 736	99.89 735	99.48 737	99.67 736

Anonymous_1	97.10 731	99.72 733	99.64 733	92.33 728	93.91 728	100.00 734	100.00 734	99.20 734	99.90 733	98.57 733	99.75 733	99.14 734	99.94 734	98.50 731	99.54 732	87.90 727	98.87 733	90.88 730	96.91 732	92.22 731	95.12 731

HaxPig	97.68 732	99.63 732	91.34 724	99.82 744	99.97 737	88.15 722	88.00 724	98.28 731	99.93 734	99.98 736	99.99 734	99.95 739	99.99 735	96.29 730	92.24 730	99.99 746	99.98 735	100.00 737	99.99 738	100.00 747	99.98 744

ccccc	98.51 733	94.69 730	100.00 737	100.00 747	100.00 739	92.59 725	97.15 730	98.75 733	95.78 729	98.59 734	95.17 728	98.60 733	99.67 733	99.86 735	99.84 733	100.00 748	100.00 736	99.91 735	99.54 734	100.00 747	100.00 746

test_example2	98.83 734	99.97 738	99.97 734	99.96 746	99.97 737	99.46 731	99.97 733	95.54 729	100.00 735	100.00 737	100.00 735	93.37 730	93.47 728	99.93 736	99.91 734	100.00 748	99.79 734	96.64 732	98.71 733	100.00 747	100.00 746

iinet-test	98.92 735	100.00 739	100.00 737	95.24 731	98.00 733	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	99.94 737	100.00 736	100.00 739	100.00 738	92.94 731	100.00 736	100.00 737	99.97 736	95.07 733	97.30 732

IINet	98.92 735	100.00 739	100.00 737	95.24 731	98.00 733	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	99.94 737	100.00 736	100.00 739	100.00 738	92.94 731	100.00 736	100.00 737	99.97 736	95.07 733	97.31 733

DPSM_ROB	99.17 737	100.00 739	100.00 737	96.28 733	98.84 735	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	93.66 734	100.00 736	100.00 737	100.00 739	96.31 735	98.27 734

DPSM	99.17 737	100.00 739	100.00 737	96.28 733	98.84 735	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	93.66 734	100.00 736	100.00 737	100.00 739	96.31 735	98.27 734

AVERAGE_ROB	99.23 739	99.81 735	97.56 729	100.00 747	100.00 739	96.24 730	91.02 726	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	99.98 738	99.97 735	100.00 748	100.00 736	100.00 737	100.00 739	100.00 747	100.00 746

DGTPSM_ROB	99.45 740	99.94 736	99.98 735	96.58 735	100.00 739	100.00 734	100.00 734	99.81 735	100.00 735	95.86 730	100.00 735	99.32 735	100.00 736	99.79 733	99.99 736	98.34 736	100.00 736	99.86 733	100.00 739	99.52 738	99.99 745

DPSMNet_ROB	99.46 741	99.94 736	99.98 735	96.59 736	100.00 739	100.00 734	100.00 734	99.81 735	100.00 735	95.87 731	100.00 735	99.32 735	100.00 736	99.79 733	99.99 736	98.46 737	100.00 736	99.86 733	100.00 739	99.52 738	100.00 746

RAFT-FEzeroshot	99.94 742	100.00 739	100.00 737	99.72 739	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

RAFT-FE	99.94 742	100.00 739	100.00 737	99.72 739	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

CasAABBNet	99.94 742	100.00 739	100.00 737	99.72 739	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.96 740	99.95 738

LSM0	99.94 742	100.00 739	100.00 737	99.84 745	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.22 741	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.99 745	99.83 737

Hybrid-DGEV	99.96 746	100.00 739	100.00 737	99.75 743	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.43 742	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

FlowAnything	99.97 747	100.00 739	100.00 737	99.74 742	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.71 743	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.98 744	99.95 738

fast-reg	100.00 748	100.00 739	100.00 737	100.00 747	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	99.99 746	100.00 736	100.00 737	100.00 739	100.00 747	100.00 746

Selective-RAFT-Error	100.00 748	100.00 739	100.00 737	100.00 747	100.00 739	100.00 734	100.00 734	100.00 737	100.00 735	100.00 737	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 739	100.00 738	100.00 748	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.99 745	99.95 738

GS-Stereo							0.00 1	2.95 334	0.59 124	0.09 178	0.03 217	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.06 547	0.16 544	0.12 562

FADE		10.20 704		4.76 686	4.82 687							14.63 679				24.52 714	8.46 713	36.14 720	36.87 721	3.46 679

Low-res two-view benchmark