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

BTL-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 124	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

S2M2_XL	0.06 1	0.19 276	0.39 66	0.04 246	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 21	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 3	0.12 192	0.24 23	0.02 140	0.01 210	0.12 3	0.04 303	0.24 11	0.59 100	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.11 57	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 41	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 10	0.67 197	0.01 8	0.02 108	0.03 63	0.03 108	0.05 10	0.07 102	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 4	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.20 5	0.60 113	0.00 1	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.07 27	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 4	0.06 52	0.25 36	0.03 206	0.00 1	0.25 10	0.05 328	0.32 19	0.61 124	0.03 52	0.01 1	0.06 135	0.02 60	0.13 72	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Test_v1	0.10 7	0.12 192	0.54 90	0.02 140	0.00 1	0.37 32	0.01 137	0.43 32	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.00 1	0.14 76	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

Wavelet-MonSter	0.10 7	0.03 2	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	0.20 5	0.23 54	0.14 168	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

BridgeDepth	0.11 9	0.07 82	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.00 1	0.14 1	0.62 143	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.04 141	0.14 76	0.05 38	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 9	0.07 82	0.45 71	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 27	0.15 15	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.20 120	0.04 15	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.14 506

LACA1	0.12 11	0.13 204	0.16 2	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.20 5	0.62 143	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 11	0.10 151	0.60 100	0.00 1	0.00 1	0.84 70	0.02 222	0.24 11	0.13 5	0.02 25	0.02 108	0.14 198	0.07 208	0.13 72	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 11	0.10 151	0.30 47	0.00 1	0.01 210	1.11 174	0.00 1	0.61 58	0.13 5	0.04 64	0.02 108	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 11	0.10 151	0.25 36	0.03 206	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.24 11	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.06 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 15	0.04 12	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.13 191	0.00 1	0.30 16	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.08 35	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

LGtest1	0.13 15	0.14 216	0.30 47	0.01 42	0.00 1	0.40 36	0.00 1	0.54 50	0.73 250	0.06 84	0.01 1	0.03 63	0.00 1	0.04 6	0.21 243	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

S2M2_L	0.13 15	0.15 232	0.45 71	0.02 140	0.01 210	0.32 16	0.00 1	0.52 41	0.60 113	0.00 1	0.14 219	0.03 63	0.01 22	0.20 120	0.16 207	0.00 1	0.01 351	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 15	0.02 1	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 137	0.56 51	1.11 359	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.25 146	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

GLC_STEREO	0.13 15	0.08 106	0.61 101	0.01 42	0.00 1	0.94 91	0.03 273	0.29 15	0.21 45	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.04 141	0.26 154	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

HiDET	0.14 20	0.04 12	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.14 193	0.00 1	0.51 39	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.07 27	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 20	0.04 12	0.24 23	0.02 140	0.00 1	1.15 201	0.00 1	0.44 34	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.08 35	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 20	0.15 232	0.32 53	0.01 42	0.01 210	0.31 13	0.00 1	0.40 31	0.24 60	0.11 149	0.02 108	0.03 63	0.00 1	0.93 256	0.21 243	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

asd	0.14 20	0.07 82	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.22 9	0.75 260	0.16 178	0.13 217	0.03 63	0.05 160	0.08 35	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 20	0.05 30	0.34 58	0.01 42	0.00 1	1.09 163	0.01 137	0.31 18	0.68 207	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 20	0.13 204	0.45 71	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.14 411	0.80 78	0.61 124	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.20 235	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

MLG-Stereo_test3	0.14 20	0.10 151	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.47 37	0.69 224	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DEFOM-Stereo	0.14 20	0.04 12	0.38 62	0.05 274	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.32 19	0.63 155	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.03 108	0.20 120	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

fffy	0.14 20	0.06 52	0.88 139	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 76	0.13 5	0.02 25	0.01 1	0.06 135	0.01 22	0.16 90	0.03 8	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.06 417

LACA2	0.15 29	0.31 359	0.57 95	0.00 1	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.17 3	0.68 207	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 29	0.06 52	0.31 50	0.02 140	0.01 210	1.05 130	0.00 1	0.19 4	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

GEAStereo	0.16 31	0.08 106	0.38 62	0.08 337	0.04 347	1.11 174	0.00 1	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.11 478

DilatedVolume-Stereo	0.16 31	0.04 12	0.55 92	0.02 140	0.00 1	0.87 75	0.05 328	0.53 42	0.26 65	0.02 25	0.20 256	0.06 135	0.16 291	0.17 95	0.26 275	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.03 250	0.02 257

LG-Stereo_L2	0.16 31	0.13 204	0.42 68	0.04 246	0.00 1	1.05 130	0.15 414	0.57 55	0.38 82	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

MLG-Stereo_test2	0.16 31	0.11 182	0.23 19	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.27 14	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.08 161	0.00 1	0.07 27	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

ours_stereo	0.16 31	0.06 52	0.73 119	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.04 303	0.44 34	0.54 95	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.03 108	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.06 417

UniTT-Stereo	0.16 31	0.11 182	1.13 216	0.03 206	0.17 459	0.32 16	0.02 222	0.38 27	0.32 74	0.03 52	0.16 230	0.05 118	0.07 208	0.16 90	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

CASnet	0.16 31	0.14 216	0.52 87	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	0.51 39	0.75 260	0.10 132	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.22 132	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 38	0.17 257	0.97 166	0.01 42	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 90	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.07 208	0.14 76	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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 38	0.09 126	0.32 53	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 24	0.68 207	1.07 345	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.08 35	0.31 304	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AdaDepth	0.17 38	0.04 12	0.65 108	0.02 140	0.00 1	1.26 282	0.01 137	0.33 21	0.27 69	0.06 84	0.02 108	0.01 2	0.08 225	0.50 219	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.01 128

water-stereo	0.17 38	0.03 2	0.91 147	0.04 246	0.02 302	1.04 116	0.00 1	0.43 32	0.26 65	0.10 132	0.06 184	0.06 135	0.06 190	0.13 72	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.01 76	0.01 128

MLG-Stereo	0.17 38	0.06 52	0.25 36	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.50 38	1.29 398	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AIO_test	0.17 38	0.11 182	0.55 92	0.08 337	0.06 373	0.42 45	0.06 355	0.35 24	0.38 82	0.03 52	0.01 1	0.86 322	0.03 108	0.21 129	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.08 489	0.03 250	0.02 257

rvit_stereo_0081_aga	0.17 38	0.11 182	0.81 127	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.01 137	0.79 76	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 38	0.21 298	1.18 233	0.04 246	0.01 210	0.18 6	0.00 1	0.81 80	0.34 76	0.07 89	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.19 108	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

RSM++	0.17 38	0.07 82	0.42 68	0.03 206	0.00 1	0.40 36	0.00 1	1.18 97	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 529	0.09 395	0.07 439

gasm-f	0.18 49	0.08 106	0.45 71	0.08 337	0.11 423	1.11 174	0.12 406	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.01 2	0.06 190	0.18 100	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.11 478

SMoEStereo_RVC	0.18 49	0.06 52	0.53 88	0.02 140	0.00 1	1.03 106	0.04 303	0.38 27	0.64 167	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.26 154	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.10 470

RSM	0.18 49	0.05 30	0.39 66	0.03 206	0.02 302	0.38 34	0.00 1	1.33 106	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.03 63	0.04 141	0.19 108	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.06 338	0.04 360

MonStereo	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

Monster-pub-eth3d	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.10 51	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

4w-stereo	0.19 52	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	0.82 67	0.00 1	1.54 126	0.78 284	0.14 168	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.04 6	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 52	0.03 2	0.46 75	0.03 206	0.00 1	0.36 31	0.02 222	1.68 145	0.67 197	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.00 1	0.12 65	0.22 247	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.15 510	0.01 76	0.00 1

MonSter	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

LoS_RVC	0.19 52	0.48 444	0.51 84	0.12 375	0.10 414	1.01 103	0.01 137	0.81 80	0.19 33	0.07 89	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.31 175	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

3.25w_new	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 58	0.05 30	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.54 126	0.81 300	0.01 8	0.08 197	0.02 25	0.03 108	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 58	0.05 30	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.84 159	0.34 76	0.08 103	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

ProNet	0.20 58	0.25 325	0.78 124	0.01 42	0.01 210	0.95 94	0.00 1	0.70 66	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.31 175	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.04 360

Pro-Stereo	0.21 63	0.05 30	0.20 7	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	0.21 8	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.01 22	1.55 291	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.01 128

VIP-Stereo	0.21 63	0.42 412	0.92 148	0.06 294	0.00 1	1.09 163	0.02 222	0.59 57	0.65 175	0.02 25	0.06 184	0.07 153	0.01 22	0.06 20	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.11 478

qwe	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.65 139	0.76 271	0.16 178	0.19 251	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 63	0.08 106	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.80 155	0.74 256	0.13 162	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.10 51	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.70 148	0.75 260	0.14 168	0.02 108	0.02 25	0.02 60	0.15 85	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 63	0.07 82	0.23 19	0.01 42	0.00 1	0.81 65	0.00 1	2.00 174	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.06 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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AIO_rvc	0.21 63	0.32 364	0.50 83	0.09 350	0.03 327	0.43 46	0.06 355	1.25 101	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.09 169	0.04 141	0.28 165	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.10 470

AIO-Stereo	0.21 63	0.07 82	0.44 70	0.03 206	0.03 327	0.41 38	0.01 137	1.65 139	0.65 175	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.22 132	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 580	0.05 318	0.08 452

anonymousdsp	0.21 63	0.21 298	0.63 103	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.74 72	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.08 373	0.03 330

IGEV-Stereo	0.21 63	0.21 298	0.63 103	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.73 70	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.08 373	0.03 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 63	0.14 216	1.54 303	0.01 42	0.00 1	0.13 4	0.04 303	1.10 92	0.65 175	0.10 132	0.05 178	0.03 63	0.04 141	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 81	0.17 257	0.54 90	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.61 58	1.09 356	0.17 187	0.33 283	0.03 63	0.13 277	0.20 120	0.07 102	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.02 257

trnet	0.22 81	0.14 216	0.67 111	0.00 1	0.00 1	1.24 268	0.01 137	1.16 96	0.56 97	0.09 113	0.08 197	0.05 118	0.00 1	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 81	0.29 354	0.87 137	0.05 274	0.18 463	0.41 38	0.01 137	1.24 100	0.56 97	0.02 25	0.03 153	0.13 191	0.05 160	0.32 181	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AEACV	0.22 81	0.05 30	0.66 110	0.02 140	0.03 327	0.87 75	0.00 1	1.07 91	0.15 15	0.18 190	0.01 1	0.02 25	0.72 428	0.15 85	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.27 564	0.08 373	0.07 439

Selective-IGEV	0.22 81	0.06 52	0.46 75	0.05 274	0.04 347	0.34 22	0.04 303	2.16 185	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 494	0.03 250	0.09 459

CREStereo	0.22 81	0.17 257	0.64 106	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.01 137	1.15 95	0.56 97	0.10 132	0.07 191	0.04 83	0.00 1	0.32 181	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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
DispViT+	0.23 91	0.23 316	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.26 11	0.01 137	1.87 163	0.59 100	0.01 8	0.03 153	0.04 83	0.02 60	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.17 572	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

2.5w	0.23 91	0.08 106	0.24 23	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.00 1	2.14 182	0.79 288	0.13 162	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 91	0.07 82	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	2.15 183	0.74 256	0.15 172	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 91	0.05 30	0.21 9	0.01 42	0.00 1	1.00 102	0.00 1	2.24 191	0.71 241	0.15 172	0.03 153	0.02 25	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-G	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 91	0.13 204	0.62 102	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.63 61	0.80 295	0.76 282	0.18 243	0.09 169	0.06 190	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

ff7	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

ffff	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

11t	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

ccc-4	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

GREAT-IGEV	0.24 102	0.10 151	0.92 148	0.06 294	0.33 530	1.11 174	0.06 355	0.36 26	0.19 33	0.02 25	0.47 320	0.02 25	0.06 190	0.13 72	0.16 207	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.09 395	0.36 559
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	0.24 102	0.10 151	0.59 99	0.01 42	0.01 210	0.80 61	0.04 303	0.62 60	0.15 15	0.01 8	0.51 324	1.34 366	0.04 141	0.09 41	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.15 456	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 102	0.29 354	0.82 129	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.00 1	1.70 148	0.23 54	0.02 25	0.01 1	0.09 169	0.10 245	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

MC-Stereo	0.24 102	0.12 192	0.71 118	0.04 246	0.02 302	1.07 149	0.00 1	1.30 103	0.17 28	0.59 257	0.02 108	0.08 161	0.11 257	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.17 529	0.06 338	0.02 257

HUF	0.25 106	0.32 364	1.18 233	0.06 294	0.11 423	0.31 13	0.08 373	0.73 70	0.62 143	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.16 90	0.14 188	0.00 1	0.58 593	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.37 560

castereo++	0.25 106	0.15 232	0.48 81	0.09 350	0.00 1	1.08 159	0.03 273	1.53 125	0.67 197	0.00 1	0.01 1	0.59 277	0.00 1	0.09 41	0.06 83	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.28 568	0.02 186	0.00 1

GMStereo	0.25 106	0.60 482	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.48 49	0.00 1	0.74 72	1.24 385	0.16 178	0.03 153	0.07 153	0.09 236	0.22 132	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 109	0.08 106	1.52 302	0.46 503	0.00 1	1.14 193	0.01 137	0.63 61	0.21 45	0.38 233	0.02 108	0.04 83	0.06 190	0.18 100	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.05 467	0.22 506	0.04 360

MyStereo07	0.27 110	0.27 333	0.64 106	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	1.41 108	0.73 250	0.10 132	0.01 1	0.03 63	0.10 245	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

MIF-Stereo (partial)	0.27 110	0.18 268	1.14 218	0.01 42	0.00 1	0.43 46	0.02 222	1.97 172	0.39 85	0.11 149	0.08 197	0.07 153	0.06 190	0.44 206	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

monsterstereo	0.28 112	0.06 52	0.35 59	0.03 206	0.00 1	1.07 149	0.00 1	2.95 258	0.67 197	0.26 202	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 112	0.05 30	0.53 88	0.12 375	0.11 423	1.25 278	0.32 482	0.80 78	0.20 40	0.10 132	0.14 219	0.16 209	0.25 330	0.29 168	0.25 266	0.05 540	0.19 575	0.20 569	0.23 553	0.18 480	0.19 530

LoS	0.28 112	0.16 246	0.95 158	0.07 323	0.01 210	1.32 305	0.07 365	1.30 103	0.60 113	0.04 64	0.03 153	0.28 235	0.11 257	0.48 216	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 112	0.09 126	0.73 119	0.18 419	0.05 361	1.17 213	0.04 303	2.37 198	0.17 28	0.35 223	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.38 198	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

XX-TBD	0.28 112	0.39 397	0.97 166	0.05 274	0.00 1	1.09 163	0.00 1	0.71 68	0.54 95	0.44 240	1.04 401	0.06 135	0.06 190	0.19 108	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 117	0.14 216	0.38 62	0.02 140	0.00 1	1.21 248	0.01 137	2.99 264	0.65 175	0.02 25	0.03 153	0.05 118	0.15 286	0.06 20	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

depthmonostereo	0.29 117	0.04 12	1.15 222	0.05 274	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.67 64	0.21 45	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.28 337	2.00 306	0.08 125	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

1w_stereo	0.29 117	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.00 266	0.71 241	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.28 337	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 117	0.05 30	0.31 50	0.03 206	0.00 1	0.31 13	0.02 222	3.31 329	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.79 250	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.08 489	0.00 1	0.01 128

WCG-NET（raft）	0.29 117	0.24 321	0.51 84	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.56 51	1.12 364	0.21 197	0.12 216	1.54 373	0.14 282	0.14 76	0.07 102	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

CREStereo++_RVC	0.29 117	0.19 276	0.83 131	0.05 274	0.00 1	1.19 230	0.00 1	0.66 63	0.99 333	0.25 201	1.26 425	0.05 118	0.07 208	0.20 120	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 123	0.08 106	0.38 62	0.06 294	0.04 347	1.11 174	0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 477	0.16 462	0.12 489

rvit_stereo_0080	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

whm_eth	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

TANstereo	0.30 123	0.28 344	0.86 135	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.00 1	0.53 42	0.44 90	1.06 343	1.24 422	0.06 135	0.05 160	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 127	0.03 2	0.78 124	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.03 273	2.98 263	0.66 186	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.18 100	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 127	0.32 364	1.63 323	0.01 42	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 245	0.79 288	0.02 25	0.03 153	0.08 161	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

MGS-Stereo	0.31 127	0.10 151	0.89 143	0.02 140	0.00 1	0.50 50	0.00 1	0.39 30	0.61 124	0.02 25	2.91 500	0.04 83	0.03 108	0.21 129	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 560	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 130	0.09 126	0.69 115	0.05 274	0.15 447	0.91 80	0.06 355	1.58 135	0.38 82	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.20 311	1.46 290	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.01 76	0.02 257

castereo	0.32 130	0.28 344	0.46 75	0.01 42	0.05 361	0.81 65	0.04 303	3.37 335	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.14 282	0.10 51	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 549	0.02 186	0.01 128

CAS++	0.32 130	0.22 308	0.69 115	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 457	0.48 92	0.02 25	0.01 1	0.07 153	0.00 1	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 133	0.11 182	0.92 148	0.09 350	0.06 373	0.34 22	0.00 1	2.56 223	0.64 167	0.32 209	0.43 309	0.17 212	0.09 236	0.26 154	0.10 157	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.22 549	0.05 318	0.01 128

11t1	0.33 133	0.05 30	0.86 135	0.44 497	0.00 1	1.04 116	0.00 1	2.45 211	0.60 113	0.44 240	0.01 1	0.05 118	0.05 160	0.43 204	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.33 133	0.49 449	1.18 233	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 285	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.08 225	0.45 211	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

BStereo	0.34 136	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	0.41 38	0.03 273	2.16 185	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

DA	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

zero-FE	0.34 136	0.09 126	1.27 252	0.05 274	0.14 439	0.85 71	0.06 355	1.57 132	0.39 85	0.05 70	0.06 184	0.16 209	0.13 277	1.35 281	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.01 76	0.02 257

GGEV	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

LG-Stereo	0.34 136	0.07 82	1.33 271	0.03 206	0.01 210	1.06 144	0.00 1	2.93 256	0.66 186	0.01 8	0.09 203	0.14 198	0.07 208	0.10 51	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

SCV_C0	0.34 136	0.20 289	0.96 160	0.02 140	0.00 1	0.41 38	0.02 222	3.62 378	0.65 175	0.12 154	0.01 1	0.07 153	0.09 236	0.18 100	0.13 177	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.19 536	0.12 429	0.04 360

tg	0.34 136	0.26 329	0.68 113	0.01 42	0.00 1	1.25 278	0.01 137	1.75 152	0.65 175	0.11 149	0.40 300	0.74 307	0.11 257	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.21 538

rvit_0105_6	0.34 136	0.10 151	1.37 278	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	2.78 238	1.32 406	0.04 64	0.03 153	0.07 153	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

Pointernet	0.34 136	0.10 151	1.09 206	0.01 42	0.08 396	1.18 224	0.05 328	2.99 264	0.62 143	0.03 52	0.01 1	0.15 204	0.05 160	0.24 140	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.01 76	0.00 1

dd	0.34 136	0.67 500	1.55 305	0.04 246	0.01 210	1.22 252	0.03 273	0.84 82	1.16 371	0.18 190	0.05 178	0.12 186	0.05 160	0.29 168	0.44 363	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

AnonymousM	0.34 136	0.07 82	0.63 103	0.02 140	0.01 210	1.09 163	0.03 273	1.54 126	0.68 207	0.17 187	0.04 171	0.02 25	0.24 325	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.01 351	1.93 594	0.00 1	0.01 76	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 147	0.60 482	1.93 362	0.02 140	0.09 404	1.03 106	0.07 365	1.25 101	0.34 76	0.02 25	0.03 153	0.84 321	0.10 245	0.31 175	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.07 439

knoymous	0.35 147	0.05 30	1.11 210	0.05 274	0.01 210	1.15 201	0.01 137	2.06 177	0.14 10	0.40 235	0.02 108	1.67 391	0.00 1	0.31 175	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

UDGNet	0.35 147	0.50 452	1.14 218	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	0.70 66	1.57 454	0.31 207	0.05 178	0.06 135	0.02 60	1.45 289	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 147	0.10 151	1.95 367	0.02 140	0.00 1	0.93 89	0.07 365	1.70 148	0.86 313	0.09 113	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.23 135	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.06 338	0.08 452

gcap_with_dpt	0.36 151	0.10 151	1.66 330	0.00 1	0.00 1	1.19 230	0.02 222	2.89 250	0.67 197	0.21 197	0.08 197	0.04 83	0.02 60	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 151	0.14 216	1.14 218	0.04 246	0.05 361	1.39 334	0.05 328	1.87 163	0.77 277	0.13 162	0.07 191	0.48 263	0.02 60	0.41 203	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.10 470

IGEV++	0.36 151	0.19 276	0.57 95	0.09 350	0.00 1	0.35 24	0.03 273	4.62 482	0.24 60	0.12 154	0.02 108	0.03 63	0.17 295	0.24 140	0.23 252	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.04 461	0.09 395	0.08 452

LL-Strereo2	0.36 151	0.47 442	1.08 203	0.09 350	0.03 327	1.12 184	0.07 365	1.66 143	0.93 322	0.43 239	0.02 108	0.51 270	0.08 225	0.23 135	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.04 290	0.04 360

iRaftStereo_RVC	0.36 151	0.27 333	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.20 244	0.01 137	2.15 183	0.62 143	0.15 172	0.22 262	0.69 296	0.12 270	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.22 541

GCAP-BAT	0.37 156	0.13 204	1.16 227	0.10 362	0.12 427	1.59 407	0.04 303	0.67 64	0.43 89	0.84 295	0.89 389	0.39 251	0.07 208	0.27 163	0.49 381	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 536	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 156	0.13 204	2.43 428	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	1.66 143	1.15 369	0.16 178	0.08 197	0.02 25	0.05 160	0.40 200	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.10 470

Selective-RAFT	0.37 156	0.06 52	0.65 108	0.03 206	0.01 210	1.17 213	0.02 222	2.63 226	0.66 186	0.01 8	0.01 1	0.22 224	0.18 299	1.31 277	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 541	0.04 290	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 156	0.14 216	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.00 1	3.14 294	0.61 124	0.71 274	0.47 320	0.05 118	0.13 277	0.19 108	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

sAnonymous2	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

CroCo_RVC	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

MSCF	0.38 162	0.45 428	0.49 82	0.12 375	0.24 491	1.05 130	0.03 273	3.14 294	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.02 25	0.23 322	0.65 241	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 577	0.03 250	0.02 257

GASTEREO	0.39 163	0.45 428	0.47 80	0.11 372	0.24 491	1.06 144	0.03 273	3.16 302	0.66 186	0.10 132	0.01 1	0.01 2	0.28 337	0.66 242	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 577	0.03 250	0.02 257

rvit_0105_4	0.39 163	0.16 246	1.66 330	0.01 42	0.00 1	0.85 71	0.00 1	3.15 297	1.33 408	0.07 89	0.06 184	0.10 179	0.03 108	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

RAFT-Stereo-weight	0.39 163	0.07 82	0.81 127	0.07 323	0.02 302	1.34 313	0.05 328	3.15 297	0.31 71	0.94 312	0.52 325	0.26 231	0.01 22	0.19 108	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CroCo-Stereo	0.39 163	0.40 402	1.67 335	0.07 323	0.00 1	0.19 8	0.01 137	3.55 368	0.75 260	0.08 103	0.02 108	0.46 259	0.08 225	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128
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	0.39 163	0.44 424	1.15 222	0.06 294	0.03 327	1.12 184	0.04 303	2.75 236	0.33 75	0.10 132	0.16 230	0.11 181	0.19 305	0.74 248	0.31 304	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.01 412	0.02 186	0.05 383

MM-Stereo_test1	0.40 168	0.13 204	1.31 267	0.64 534	0.07 386	0.92 87	0.03 273	3.08 285	0.80 295	0.35 223	0.04 171	0.05 118	0.02 60	0.20 120	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.26 522	0.02 257

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 168	0.10 151	1.87 358	0.21 431	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

testlalala	0.40 168	0.10 151	1.88 359	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

GCAPDPT-zeroshot	0.40 168	0.10 151	1.86 357	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

CRE-IMP	0.40 168	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.05 361	1.45 361	0.46 500	1.48 121	0.63 155	0.90 305	0.30 274	0.88 324	0.01 22	0.26 154	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.17 519

rvit_0105_5	0.41 173	0.20 289	1.94 366	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	3.18 307	1.27 393	0.08 103	0.09 203	0.10 179	0.02 60	0.35 191	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

plain	0.41 173	0.28 344	2.26 415	0.07 323	0.00 1	0.50 50	0.01 137	2.84 245	0.92 318	0.05 70	0.07 191	0.13 191	0.17 295	0.43 204	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.01 128

x	0.41 173	0.04 12	0.74 121	0.54 519	0.00 1	0.98 99	0.00 1	3.07 283	0.67 197	0.48 248	0.01 1	0.48 263	0.07 208	0.93 256	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

SCV	0.42 176	0.28 344	0.68 113	0.26 456	0.16 455	0.26 11	0.05 328	4.98 512	0.63 155	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.18 532	0.25 519	0.18 525

GMOStereo	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

error version	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

test-v	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

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Replicate-Monster	0.43 183	0.06 52	5.91 566	0.01 42	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.56 51	0.74 256	0.07 89	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.14 76	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 183	0.33 371	0.92 148	0.75 543	0.04 347	0.96 97	0.05 328	3.11 290	0.79 288	0.12 154	0.53 326	0.26 231	0.06 190	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.28 536	0.01 128

IGEV-Stereo+	0.43 183	0.17 257	0.46 75	0.14 398	1.06 570	0.63 55	0.02 222	0.30 16	0.24 60	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.03 108	1.86 303	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	1.83 585	1.61 588

CES	0.43 183	0.14 216	0.85 133	0.05 274	1.52 580	1.22 252	0.05 328	1.01 88	0.59 100	0.03 52	0.02 108	0.14 198	0.10 245	0.40 200	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	2.45 594

ROB_FTStereo_v2	0.43 183	0.09 126	1.00 170	0.06 294	0.08 396	1.57 396	0.33 485	1.44 114	0.67 197	0.97 317	0.19 251	0.77 313	0.02 60	1.23 273	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

HART	0.44 188	0.24 321	1.41 283	0.01 42	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 254	0.61 124	0.26 202	1.98 462	0.35 244	0.03 108	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.05 383

RALCasStereoNet	0.44 188	0.44 424	1.03 189	0.03 206	0.00 1	1.10 169	0.03 273	2.46 213	0.90 315	0.07 89	0.32 276	0.12 186	0.20 311	1.28 276	0.25 266	0.00 1	0.31 583	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.12 489

R-Stereo Train	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

RAFT-Stereo	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 192	0.43 419	1.18 233	0.51 516	0.04 347	1.26 282	0.02 222	2.38 199	0.65 175	0.07 89	0.02 108	0.70 299	0.20 311	1.01 264	0.13 177	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.10 470

HUI-Stereo	0.45 192	0.09 126	1.08 203	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.32 482	1.43 110	0.70 236	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.44 288	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

RAFT-IKP	0.45 192	0.09 126	1.06 199	0.06 294	0.06 373	1.44 355	0.31 481	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.76 309	0.02 60	1.65 296	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

NLSM1	0.46 195	0.08 106	0.31 50	0.03 206	0.44 540	1.19 230	0.01 137	3.99 421	1.96 489	0.13 162	0.02 108	0.11 181	0.09 236	0.26 154	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

Reg-Stereo(zero)	0.46 195	0.04 12	1.77 346	0.01 42	0.14 439	1.20 244	0.13 407	1.13 94	0.26 65	0.05 70	0.16 230	1.75 395	1.10 451	0.67 243	0.45 367	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.12 507	0.01 76	0.09 459

IGEVStereo-DCA	0.46 195	0.09 126	1.02 178	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.05 318	0.01 128

PSM-adaLoss	0.46 195	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.09 404	1.61 415	0.30 477	1.43 110	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.67 297	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

ICVP	0.46 195	0.08 106	1.58 315	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.21 437	3.80 399	0.52 94	0.42 238	0.27 270	0.33 242	0.06 190	0.57 228	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 195	0.42 412	1.05 198	0.01 42	0.21 479	1.17 213	0.05 328	2.07 179	0.19 33	2.98 513	0.02 108	0.12 186	0.15 286	0.25 146	0.31 304	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

tt45	0.47 201	0.06 52	0.70 117	0.02 140	0.00 1	1.30 299	0.05 328	0.85 83	0.60 113	0.05 70	0.01 1	0.09 169	0.03 108	5.40 455	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

rvit_0105_3	0.47 201	0.28 344	2.20 400	0.01 42	0.00 1	1.13 191	0.00 1	3.20 315	1.26 387	0.08 103	0.26 266	0.09 169	0.03 108	0.62 238	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

H2IRNET	0.47 201	0.22 308	1.27 252	0.15 403	0.01 210	1.18 224	0.01 137	1.65 139	0.48 92	0.02 25	1.80 453	0.46 259	0.04 141	1.62 295	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.16 462	0.02 257

AE-Stereo	0.47 201	0.11 182	1.03 189	0.04 246	0.09 404	1.11 174	0.03 273	4.16 436	0.34 76	0.35 223	0.82 381	0.15 204	0.16 291	0.45 211	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.26 562	0.09 395	0.05 383

ToySt	0.47 201	0.25 325	2.47 435	0.04 246	0.01 210	1.17 213	0.00 1	2.01 175	0.63 155	0.08 103	0.14 219	1.16 356	0.05 160	0.80 252	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.04 360

riskmin	0.47 201	0.03 2	1.01 173	0.08 337	0.01 210	1.12 184	0.01 137	3.00 266	0.21 45	0.46 246	0.02 108	2.08 417	1.06 446	0.26 154	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

ROB_FTStereo	0.47 201	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.59 407	0.33 485	1.43 110	0.68 207	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	1.86 303	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

FE-Mocha	0.48 208	0.12 192	1.34 272	0.11 372	0.09 404	0.64 56	0.01 137	3.94 418	0.22 50	0.49 251	0.58 331	0.59 277	0.53 389	0.29 168	0.38 345	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	0.02 186	0.02 257

999	0.48 208	0.07 82	0.55 92	0.01 42	0.00 1	1.27 286	0.09 385	0.33 21	0.61 124	0.01 8	0.17 237	0.03 63	0.02 60	5.79 476	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 210	0.22 308	0.51 84	0.03 206	0.00 1	1.30 299	0.01 137	1.97 172	0.71 241	0.04 64	0.04 171	0.08 161	0.04 141	4.32 392	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 210	0.10 151	1.30 264	0.06 294	0.12 427	1.14 193	0.07 365	3.57 373	0.92 318	0.18 190	0.99 398	0.19 217	0.31 345	0.25 146	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.08 553	0.02 438	0.24 512	0.12 489

model_zeroshot	0.49 210	0.26 329	2.10 395	0.03 206	0.01 210	1.69 434	0.08 373	2.63 226	0.18 30	1.02 332	0.01 1	0.61 280	0.06 190	0.86 253	0.14 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.01 128

Anonymous3	0.49 210	0.12 192	2.21 401	0.01 42	0.00 1	2.53 482	0.09 385	3.16 302	0.65 175	0.12 154	0.22 262	0.12 186	0.05 160	0.37 195	0.08 125	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

WQFJA1	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.55 475	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

NLMM	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.54 473	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

qqq	0.50 214	0.04 12	0.78 124	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.15 297	0.68 207	0.46 246	0.01 1	0.73 305	0.12 270	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383
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	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

WQFJX	0.51 219	0.07 82	0.27 41	0.04 246	0.47 546	1.16 208	0.05 328	4.75 495	1.98 491	0.15 172	0.02 108	0.17 212	0.10 245	0.58 231	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

test_4	0.51 219	0.10 151	1.27 252	0.01 42	0.06 373	0.97 98	0.03 273	1.12 93	0.16 20	0.27 204	3.42 514	0.65 289	0.09 236	1.59 292	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 489	0.14 443	0.00 1

iGMRVC	0.51 219	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.27 458	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	2.69 325	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

CFNet-RSSM	0.51 219	0.12 192	1.26 250	0.03 206	0.14 439	1.24 268	0.02 222	4.12 434	0.15 15	0.31 207	0.01 1	1.96 411	0.04 141	0.19 108	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.27 564	0.01 76	0.01 128

mmm	0.52 223	0.04 12	1.14 218	0.61 530	0.00 1	1.14 193	0.00 1	3.45 352	0.75 260	1.24 370	0.58 331	0.20 221	0.18 299	0.93 256	0.08 125	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

anonymousdsp2	0.52 223	0.06 52	1.51 300	0.10 362	0.00 1	1.19 230	0.01 137	4.32 457	0.63 155	0.33 211	0.15 228	0.78 318	0.09 236	1.01 264	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.04 290	0.05 383

GANet-ADL	0.52 223	0.09 126	1.43 287	0.13 383	0.02 302	1.43 351	0.02 222	3.22 318	0.59 100	0.34 222	0.98 397	1.09 352	0.19 305	0.40 200	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.52 223	0.08 106	1.37 278	0.06 294	0.06 373	1.34 313	0.41 495	1.43 110	0.68 207	1.03 337	0.85 385	0.49 266	1.56 483	0.79 250	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.13 499

test-1	0.52 223	0.25 325	0.94 154	0.03 206	0.22 482	1.20 244	0.08 373	4.03 426	0.25 64	0.70 272	0.66 353	0.71 303	0.03 108	0.30 174	0.43 360	0.00 1	0.18 573	0.00 1	0.07 484	0.01 76	0.25 546

FENet	0.52 223	0.07 82	1.62 321	0.04 246	0.00 1	1.19 230	0.05 328	3.10 288	0.98 329	0.89 303	0.01 1	1.63 387	0.09 236	0.47 215	0.28 288	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AIO-test1	0.53 229	0.38 390	1.50 294	0.02 140	0.03 327	1.12 184	0.01 137	3.13 293	0.69 224	0.44 240	0.30 274	0.06 135	0.06 190	2.52 315	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.13 436	0.09 459

Pruner-Stereo	0.53 229	0.10 151	1.02 178	0.89 558	0.10 414	1.57 396	0.36 491	2.06 177	0.63 155	2.23 468	0.46 317	0.25 228	0.01 22	0.45 211	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

cross-raft	0.53 229	0.12 192	1.78 349	0.03 206	0.01 210	1.04 116	0.10 394	3.21 317	0.23 54	0.37 231	0.01 1	2.86 466	0.04 141	0.24 140	0.24 258	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.16 520	0.01 76	0.02 257

HI	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

CoSv	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

PFNet+	0.54 232	0.10 151	1.31 267	0.16 411	0.05 361	1.44 355	0.56 511	1.60 136	0.98 329	1.35 384	0.46 317	0.37 246	0.01 22	2.18 311	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

RALAANet	0.54 232	0.62 489	1.41 283	0.01 42	0.01 210	0.92 87	0.02 222	2.39 200	1.87 482	1.13 351	0.38 296	0.15 204	0.30 341	1.00 263	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.14 443	0.01 128

Wave_Phase_stereo	0.55 236	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	4.86 548	0.03 273	2.09 180	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

NLMM1	0.55 236	0.08 106	0.35 59	0.03 206	0.10 414	1.19 230	0.01 137	4.94 510	3.06 539	0.15 172	0.03 153	0.13 191	0.08 225	0.48 216	0.36 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

WQFJX1	0.56 238	0.10 151	0.35 59	0.02 140	0.41 537	1.18 224	0.07 365	5.08 521	2.44 522	0.11 149	0.02 108	0.20 221	0.20 311	0.60 233	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

CASS	0.56 238	0.13 204	1.40 281	0.03 206	0.01 210	1.65 429	0.04 303	3.03 272	0.63 155	1.96 446	0.93 393	0.28 235	0.36 359	0.52 220	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 238	0.14 216	1.22 245	0.02 140	0.00 1	1.14 193	0.03 273	3.43 349	1.47 432	1.02 332	1.41 433	0.05 118	0.02 60	1.08 266	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ACVNet	0.57 241	0.21 298	1.34 272	0.09 350	0.00 1	1.36 319	0.22 443	2.40 201	1.05 347	0.63 263	0.66 353	1.94 408	0.26 333	0.31 175	0.79 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

test_3	0.58 242	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.12 427	1.01 103	0.01 137	2.45 211	0.20 40	0.95 313	0.01 1	1.05 346	0.05 160	3.74 362	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

DIP-Stereo	0.58 242	0.23 316	0.90 144	0.08 337	0.00 1	1.43 351	0.01 137	6.01 564	1.38 412	0.92 310	0.11 213	0.04 83	0.19 305	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 244	0.79 521	1.59 319	0.56 523	0.01 210	1.19 230	0.03 273	4.74 492	0.60 113	0.17 187	0.01 1	0.62 283	0.44 374	0.57 228	0.07 102	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.14 506

rvit_105_1	0.60 245	0.33 371	2.37 425	0.01 42	0.00 1	1.16 208	0.00 1	3.38 338	1.20 377	0.16 178	0.26 266	0.13 191	0.04 141	2.66 323	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.03 330

RAFT	0.60 245	0.50 452	1.01 173	0.50 512	0.04 347	0.94 91	0.08 373	3.01 269	0.65 175	0.22 199	0.09 203	3.41 498	0.27 336	0.53 223	0.37 342	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.40 557	0.03 330

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 245	0.36 381	0.96 160	0.03 206	0.02 302	1.21 248	0.02 222	2.80 242	1.55 447	1.08 346	2.63 492	0.43 256	0.16 291	0.37 195	0.25 266	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.01 128

xyz-stereo-finetune2	0.61 248	0.19 276	0.84 132	0.06 294	0.00 1	1.28 288	0.04 303	1.89 165	0.69 224	0.10 132	0.59 342	0.07 153	0.67 424	5.30 449	0.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

test_sample1	0.61 248	0.04 12	0.90 144	0.34 484	0.00 1	1.09 163	0.00 1	3.54 367	0.88 314	0.86 298	0.01 1	0.53 271	0.34 352	3.51 353	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

ACVNet-DCA	0.61 248	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

RAFT-Test	0.61 248	0.16 246	2.27 418	0.04 246	0.15 447	1.80 445	0.17 422	2.52 219	0.65 175	0.56 255	0.11 213	2.76 459	0.02 60	0.27 163	0.34 326	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 572	0.01 76	0.01 128

test_1	0.61 248	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.12 427	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.71 423	0.01 1	1.10 354	0.04 141	3.71 361	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

TestStereo	0.61 248	0.55 467	1.84 356	0.00 1	0.00 1	0.94 91	0.00 1	1.65 139	0.23 54	0.12 154	0.03 153	0.08 161	0.06 190	6.59 512	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 248	0.08 106	1.78 349	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.07 365	5.32 534	0.13 5	0.62 259	0.32 276	0.37 246	0.67 424	0.68 245	0.49 381	0.03 531	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.01 128

rrr	0.62 255	0.09 126	2.07 390	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.06 355	2.29 194	0.85 311	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.05 318	0.07 439

GwcNet-ADL	0.62 255	0.20 289	2.03 383	0.05 274	0.01 210	1.29 293	0.02 222	3.16 302	1.39 414	0.97 317	0.44 312	1.48 369	0.23 322	0.78 249	0.27 281	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

test_sample2	0.63 257	0.05 30	1.13 216	0.31 472	0.01 210	1.22 252	0.00 1	3.87 413	1.03 339	0.91 308	0.02 108	0.50 268	0.13 277	3.16 338	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

GMStereo_Zeroshot	0.63 257	0.14 216	1.54 303	0.75 543	0.00 1	1.26 282	0.01 137	1.85 160	0.31 71	1.44 401	0.58 331	1.76 396	0.19 305	2.55 316	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

test-3	0.63 257	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.13 433	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.96 446	0.01 1	1.10 354	0.05 160	3.75 363	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.15 456	0.13 499

NLCSM	0.64 260	0.15 232	0.32 53	0.04 246	0.48 548	1.18 224	0.09 385	3.93 416	1.65 463	0.11 149	0.04 171	0.20 221	0.22 321	3.93 376	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

Any-RAFT	0.64 260	0.08 106	1.07 200	0.03 206	0.00 1	2.77 495	0.08 373	3.57 373	1.23 380	0.96 315	0.26 266	1.61 382	0.31 345	0.72 246	0.06 83	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MIPNet	0.64 260	0.42 412	2.01 379	0.08 337	0.07 386	1.29 293	0.11 397	3.47 357	1.29 398	0.67 268	0.10 207	0.63 286	0.97 444	1.25 274	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.01 412	0.11 421	0.04 360

test_for_model	0.65 263	0.09 126	1.65 325	0.20 429	0.21 479	1.17 213	0.01 137	3.06 277	0.70 236	0.06 84	0.05 178	0.06 135	0.01 22	5.55 465	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

PCWNet_CMD	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.00 1	2.80 242	0.97 327	0.48 248	0.28 272	2.31 439	1.50 478	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

AFF-stereo	0.65 263	0.46 434	0.82 129	0.37 491	0.00 1	1.19 230	0.00 1	3.04 276	1.42 422	0.72 276	1.95 460	1.16 356	0.26 333	0.97 261	0.31 304	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.02 257

MSMDNet	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.11 174	0.00 1	2.88 249	0.98 329	0.49 251	0.28 272	2.32 440	1.49 475	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

ccs_rob	0.65 263	0.17 257	2.09 393	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.77 237	0.73 250	0.75 279	0.44 312	2.32 440	0.64 412	1.76 299	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AdaStereo	0.65 263	0.09 126	1.12 212	0.02 140	0.00 1	1.45 361	0.23 447	4.38 459	1.44 427	1.17 357	0.37 294	1.56 375	0.18 299	0.56 227	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	0.66 269	1.49 570	1.08 203	0.01 42	0.01 210	0.37 32	0.05 328	2.93 256	0.63 155	0.08 103	0.01 1	0.00 1	0.02 60	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	6.28 595	0.01 128

PSMNet-RUCA	0.66 269	0.48 444	1.68 336	0.01 42	0.02 302	2.02 455	0.25 450	3.93 416	1.50 441	0.37 231	1.38 431	0.11 181	0.12 270	0.64 240	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

fff	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

RAFT+CT+SA	0.66 269	0.45 428	1.22 245	0.10 362	0.30 519	1.24 268	0.02 222	4.21 441	0.67 197	0.62 259	0.39 299	0.33 242	0.05 160	2.69 325	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 583	0.13 436	0.30 550

CFNet_pseudo	0.66 269	0.17 257	2.08 392	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.79 239	0.73 250	0.78 287	0.46 317	2.32 440	0.63 408	1.77 300	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DCANet	0.66 269	0.43 419	2.21 401	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.85 479	2.61 498	0.21 258	0.09 169	0.49 385	0.33 184	0.39 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

csc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

cscssc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

UCFNet_RVC	0.66 269	0.35 375	1.20 241	0.02 140	0.30 519	1.53 389	0.01 137	3.42 347	0.67 197	1.12 350	0.73 374	1.26 362	0.20 311	1.84 302	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 278	0.52 457	1.74 343	0.50 512	0.05 361	1.16 208	0.00 1	2.68 234	0.66 186	0.68 270	1.60 438	1.76 396	0.80 433	0.94 259	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

DMCA	0.68 278	0.22 308	1.96 371	0.01 42	0.01 210	1.28 288	0.02 222	3.02 270	1.54 446	2.14 460	0.15 228	1.74 393	0.10 245	0.45 211	0.95 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

1test111	0.69 280	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

DCRE	0.69 280	0.35 375	1.16 227	0.06 294	0.02 302	0.91 80	0.00 1	1.05 89	0.30 70	0.98 326	7.63 554	0.72 304	0.02 60	0.16 90	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.02 186	0.03 330

DCANet-4	0.69 280	0.15 232	3.76 508	0.03 206	0.01 210	1.22 252	0.01 137	3.14 294	1.90 484	2.34 480	0.14 219	0.11 181	0.25 330	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

DCVSM-stereo	0.70 283	0.04 12	1.69 338	0.07 323	0.01 210	1.27 286	0.04 303	1.85 160	0.14 10	3.56 531	0.08 197	3.07 480	0.60 399	1.35 281	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 283	0.26 329	1.98 375	0.19 427	0.27 505	1.43 351	0.02 222	4.23 445	0.82 301	0.75 279	0.54 328	2.19 432	0.03 108	0.63 239	0.25 266	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.20 541	0.00 1	0.01 128

WQFJA1++	0.72 285	0.06 52	1.09 206	0.06 294	0.06 373	0.39 35	0.01 137	1.31 105	0.21 45	2.34 480	0.02 108	0.19 217	0.00 1	0.14 76	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 601	0.05 383

test_sample7	0.72 285	0.18 268	1.23 247	0.55 521	0.01 210	1.21 248	0.00 1	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

MSKI-zero shot	0.73 287	0.13 204	1.56 312	0.02 140	0.14 439	1.34 313	0.04 303	3.00 266	0.23 54	0.67 268	1.64 439	0.89 325	0.00 1	4.55 416	0.10 157	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.03 250	0.01 128

HCRNet	0.73 287	0.19 276	1.10 208	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	3.07 283	1.97 490	0.60 258	0.21 258	0.56 274	0.11 257	5.34 453	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

IGEV-FE	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.81 460	0.63 408	0.52 220	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.84 463	0.63 408	0.53 223	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 289	0.18 268	1.23 247	0.81 548	4.25 594	1.19 230	0.03 273	2.17 190	0.13 5	0.35 223	0.40 300	0.97 339	0.08 225	2.61 322	0.09 143	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.07 484	0.04 290	0.03 330

anonymity	0.74 289	0.15 232	1.17 230	0.16 411	0.27 505	0.71 57	0.01 137	4.70 489	1.78 473	1.15 353	1.23 420	0.31 237	1.65 491	0.54 225	0.53 390	0.02 523	0.02 433	0.00 1	0.27 564	0.02 186	0.06 417

test_5	0.74 289	0.50 452	1.55 305	0.44 497	0.25 496	1.45 361	0.01 137	4.16 436	0.78 284	0.79 289	0.17 237	0.42 255	0.64 412	3.06 336	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.21 538

NRIStereo	0.74 289	0.08 106	0.88 139	0.47 506	0.05 361	1.58 400	0.49 506	1.38 107	0.61 124	0.88 300	0.17 237	0.66 292	0.03 108	6.96 544	0.22 247	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.17 519

IER	0.75 295	0.12 192	1.93 362	0.01 42	0.00 1	2.31 471	0.02 222	2.96 261	0.98 329	1.30 374	0.96 395	1.40 368	1.19 458	1.31 277	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CIPLG	0.75 295	0.81 526	2.38 426	0.13 383	0.03 327	1.41 340	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.98 448	2.56 491	0.19 217	0.10 245	0.54 225	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

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ACRE	0.75 295	0.78 519	2.72 455	0.13 383	0.02 302	1.40 335	0.26 454	3.20 315	0.82 301	1.84 436	2.46 486	0.19 217	0.10 245	0.52 220	0.26 275	0.00 1	0.04 482	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

AIO-test2	0.76 299	0.80 522	1.47 292	0.12 375	0.15 447	1.22 252	0.01 137	3.17 305	0.73 250	0.36 230	1.50 435	0.16 209	0.05 160	2.37 312	0.16 207	2.85 594	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.07 439

IPLGR	0.76 299	0.21 298	2.98 465	0.06 294	0.07 386	1.24 268	0.05 328	3.09 287	1.38 412	0.62 259	0.34 284	0.75 308	0.78 431	3.35 341	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.06 417

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PSMNet-ADL	0.77 301	0.08 106	0.90 144	0.07 323	0.01 210	2.01 454	0.02 222	2.55 222	1.11 359	0.33 211	0.59 342	2.15 424	0.69 426	4.07 381	0.85 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

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DN-CSS_ROB	0.77 301	0.90 538	2.01 379	0.85 552	0.00 1	1.47 370	0.01 137	2.92 255	0.93 322	0.12 154	0.53 326	0.44 257	0.16 291	4.33 393	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 543	0.01 128

MyStereo04	0.78 308	0.27 333	3.19 479	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	3.64 381	2.20 511	0.98 326	0.02 108	1.29 363	0.57 396	1.10 267	0.53 390	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

MyStereo05	0.79 309	0.19 276	3.17 478	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	3.56 370	2.48 526	1.34 378	0.02 108	1.25 361	0.38 364	1.19 270	0.50 383	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

anonymousa	0.79 309	0.26 329	1.91 360	0.03 206	0.29 517	1.46 369	0.02 222	3.76 392	0.97 327	0.72 276	2.25 481	3.21 491	0.56 394	0.15 85	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.00 1	0.02 257

111	0.79 309	0.70 510	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.19 230	0.16 419	3.78 395	1.98 491	1.22 368	0.91 391	2.01 412	0.32 350	0.32 181	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.17 519

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MyStereo06	0.80 313	0.19 276	2.53 439	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	4.61 481	0.24 60	0.89 303	0.69 364	3.14 486	1.18 457	0.58 231	0.33 315	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 315	0.64 493	1.41 283	0.44 497	0.01 210	0.91 80	0.08 373	3.75 390	1.04 341	0.12 154	0.44 312	0.27 233	0.35 357	5.12 440	0.38 345	1.19 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

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BSDual-CNN	0.83 322	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	1.81 401	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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psm_up	0.84 328	0.32 364	1.44 289	0.02 140	0.00 1	1.98 453	0.05 328	3.40 343	1.04 341	2.06 456	0.40 300	1.74 393	0.45 378	3.47 350	0.24 258	0.06 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

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test_sample4	0.86 334	0.16 246	2.28 419	0.50 512	0.01 210	1.42 348	0.01 137	4.65 487	1.27 393	1.52 405	0.66 353	0.69 296	0.08 225	3.50 352	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

StereoVision	0.86 334	0.38 390	1.75 345	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.02 222	3.38 338	0.92 318	0.13 162	6.89 551	0.50 268	0.12 270	1.10 267	0.78 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

DisPM	0.86 334	0.09 126	1.10 208	0.76 546	0.02 302	1.51 381	0.57 513	1.75 152	0.70 236	2.43 492	0.83 383	0.38 250	0.01 22	6.89 538	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

IPLG	0.86 334	0.41 406	2.31 421	0.06 294	0.06 373	1.36 319	0.11 397	3.17 305	0.83 304	0.62 259	1.00 399	0.46 259	0.61 402	5.57 469	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

AASNet	0.86 334	0.53 462	1.96 371	0.04 246	0.00 1	1.70 436	0.05 328	5.13 523	1.84 476	0.93 311	1.88 456	0.96 336	0.19 305	0.67 243	0.91 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.09 459

DeepPruner_ROB	0.86 334	0.50 452	1.80 352	0.01 42	0.00 1	1.57 396	0.17 422	3.48 358	0.42 87	3.31 523	0.02 108	2.09 419	0.17 295	3.01 334	0.61 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.01 128

AACVNet	0.87 341	0.44 424	1.19 238	0.17 414	0.00 1	1.76 440	0.00 1	3.60 377	0.60 113	1.03 337	0.26 266	1.31 364	0.17 295	6.33 498	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.01 128

LCNet	0.87 341	0.18 268	0.97 166	0.14 398	0.26 499	1.19 230	0.22 443	2.36 197	0.71 241	1.82 434	0.21 258	0.11 181	2.56 521	5.56 466	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.81 575

HHNet	0.87 341	0.25 325	1.78 349	0.16 411	0.08 396	1.30 299	0.44 498	1.93 167	0.64 167	1.41 397	5.92 543	0.14 198	1.79 498	0.35 191	0.95 438	0.05 540	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.14 443	0.01 128

UPFNet	0.87 341	0.09 126	2.05 388	0.00 1	0.00 1	1.90 451	0.11 397	3.41 345	0.83 304	2.15 461	0.10 207	1.92 406	0.09 236	3.94 377	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ISRNet	0.88 345	0.19 276	2.71 453	0.05 274	0.00 1	1.17 213	0.03 273	2.96 261	0.80 295	2.17 463	1.70 447	2.59 448	0.20 311	2.58 317	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

DualNet	0.88 345	0.16 246	2.25 411	0.49 509	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.43 398	1.12 408	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

tt1	0.88 345	0.27 333	1.25 249	0.08 337	0.00 1	3.36 512	0.02 222	3.03 272	6.40 574	0.33 211	0.66 353	0.05 118	0.40 370	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

HH	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

HanStereo	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

dad	0.88 345	0.62 489	2.26 415	0.06 294	0.01 210	1.24 268	0.00 1	0.98 87	2.17 507	1.29 373	0.35 287	0.37 246	0.04 141	5.80 477	1.06 443	0.01 501	0.00 1	1.13 587	0.11 502	0.05 318	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 345	0.38 390	1.45 290	0.60 527	0.00 1	1.36 319	0.02 222	4.55 475	0.69 224	0.71 274	0.32 276	1.56 375	0.61 402	4.55 416	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.05 548	0.00 1	0.08 373	0.02 257

test_sample6	0.89 352	0.17 257	2.23 410	0.48 507	0.01 210	1.43 351	0.01 137	4.49 470	1.40 418	1.43 398	1.12 408	0.64 288	0.14 282	3.86 372	0.42 357	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

PSMNet-RSSM	0.90 353	0.44 424	1.35 276	0.13 383	0.00 1	1.37 324	0.03 273	4.79 501	0.85 311	1.11 349	0.49 322	2.15 424	0.35 357	4.09 385	0.73 421	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.01 128

DMCA-RVC	0.90 353	0.64 493	3.30 487	0.03 206	0.04 347	1.30 299	0.06 355	2.65 228	0.73 250	3.21 520	0.09 203	0.99 341	0.66 419	3.14 337	0.99 440	0.01 501	0.04 482	0.02 533	0.01 412	0.07 356	0.01 128

G2L-ROB	0.91 355	0.54 464	1.97 373	0.01 42	0.00 1	1.45 361	0.00 1	3.38 338	1.31 403	1.36 389	0.07 191	3.25 496	0.01 22	4.39 401	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

DFGA-Net	0.91 355	1.43 569	2.72 455	0.06 294	0.16 455	1.16 208	0.00 1	2.26 193	0.77 277	1.02 332	1.17 415	0.25 228	0.04 141	5.17 441	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.02 257

Hybrid-DGEV-03	0.92 357	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.03 273	2.90 252	0.36 81	2.06 456	9.12 564	0.15 204	0.14 282	0.34 185	0.30 300	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.08 452

DDVS	0.92 357	0.16 246	1.39 280	0.21 431	0.27 505	3.17 502	0.26 454	2.56 223	0.62 143	0.70 272	0.81 379	2.17 430	0.45 378	5.26 446	0.29 292	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.02 257

iRaft-Stereo_20w	0.92 357	0.15 232	2.68 449	0.24 446	0.06 373	1.36 319	0.28 466	7.46 586	0.34 76	1.56 415	0.37 294	0.62 283	1.24 463	1.25 274	0.34 326	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.13 499

CoDeX	0.94 360	0.34 373	2.09 393	0.05 274	0.20 474	1.49 377	0.20 435	5.89 559	1.57 454	0.66 267	0.67 362	1.05 346	0.32 350	3.82 370	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

cc1	0.94 360	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.09 395	0.04 360

xx1	0.95 362	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.73 305	0.12 270	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DualNet (step1)	0.96 363	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.53 580	0.00 1	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

SACVNet	0.96 363	0.36 381	1.49 293	0.05 274	0.00 1	1.62 420	0.28 466	3.86 410	1.28 397	1.79 432	0.80 378	1.59 378	0.07 208	5.29 448	0.48 379	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

G2L-Stereo_test	0.97 365	0.60 482	1.95 367	0.21 431	0.01 210	1.63 424	0.10 394	3.19 312	1.01 336	1.98 448	0.11 213	3.22 493	0.51 387	4.38 400	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.02 257

BUS	0.97 365	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	5.85 560	0.03 273	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	2.39 444	0.06 190	0.61 235	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 365	0.77 518	3.36 490	0.46 503	0.01 210	1.32 305	0.09 385	4.57 480	1.26 387	1.88 439	0.22 262	1.09 352	0.42 372	1.79 301	2.09 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

qqq1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

fff1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

gwcnet-sp	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

scenet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

ssnet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

raft_robust	0.98 368	0.57 475	1.21 244	0.06 294	0.17 459	1.36 319	0.02 222	3.46 355	2.18 509	0.33 211	0.01 1	1.54 373	1.42 473	6.77 527	0.15 198	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 532	0.11 421	0.09 459

cf-r	0.98 368	0.51 456	2.04 387	0.25 449	0.01 210	1.40 335	0.03 273	4.47 469	1.65 463	0.95 313	0.58 331	2.63 449	0.24 325	4.19 387	0.58 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.04 360

RAFT_R40	0.99 375	0.05 30	1.26 250	0.71 540	0.20 474	1.65 429	0.67 519	1.94 169	0.61 124	1.05 340	1.15 411	1.80 400	1.47 474	6.91 540	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

iResNet	1.00 376	0.45 428	3.08 473	0.86 556	0.01 210	1.97 452	0.01 137	3.67 385	1.49 438	1.77 430	1.09 404	0.35 244	0.13 277	3.83 371	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

CSP-Net	1.01 377	0.52 457	0.92 148	0.01 42	0.00 1	2.83 497	0.05 328	4.99 513	0.69 224	0.91 308	0.85 385	1.82 403	0.23 322	6.04 483	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.01 128

MLCV	1.01 377	0.53 462	2.17 398	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.03 273	2.90 252	1.30 401	2.60 497	1.85 455	1.00 342	0.40 370	4.88 429	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

IRAFT_RVC	1.02 379	0.20 289	1.58 315	1.39 578	0.26 499	1.33 311	0.32 482	2.52 219	0.66 186	1.58 416	0.81 379	1.16 356	1.58 487	6.51 510	0.43 360	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.03 330

GwcNet-RSSM	1.02 379	0.69 506	2.70 451	0.22 436	0.02 302	1.42 348	0.05 328	4.02 424	1.01 336	0.90 305	0.42 304	2.89 468	0.26 333	4.43 404	1.17 449	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.13 436	0.05 383

NINENet	1.03 381	0.22 308	1.30 264	0.10 362	0.01 210	5.85 560	0.03 273	4.41 464	1.25 386	1.55 414	0.60 348	2.39 444	0.06 190	2.72 327	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.00 1

HGLStereo	1.03 381	0.18 268	1.50 294	0.01 42	0.01 210	1.41 340	0.01 137	3.41 345	0.82 301	1.05 340	3.09 504	2.11 420	1.24 463	4.51 412	1.18 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

G2L-Stereo	1.04 383	0.55 467	2.62 446	0.02 140	0.11 423	1.41 340	0.02 222	3.45 352	0.99 333	1.37 391	0.14 219	3.10 483	0.24 325	5.96 480	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.04 360

SMFormer	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

tta	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

ffm	1.04 383	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

Sa-1000	1.04 383	0.39 397	1.17 230	0.00 1	0.20 474	1.33 311	0.03 273	4.19 439	1.81 474	0.99 330	5.33 539	0.61 280	0.15 286	4.07 381	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.13 436	0.00 1

SST-Stereo	1.04 383	0.05 30	1.16 227	0.72 541	0.23 487	1.70 436	0.58 514	1.92 166	1.46 430	1.19 360	1.09 404	1.60 380	1.93 505	6.92 542	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

XX-Stereo	1.04 383	0.20 289	4.94 549	0.85 552	0.04 347	1.25 278	0.00 1	3.37 335	0.45 91	1.22 368	0.50 323	3.70 508	0.02 60	3.91 375	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.03 250	0.02 257

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 383	0.55 467	2.52 438	0.56 523	1.00 567	1.37 324	0.00 1	3.43 349	1.35 410	2.24 469	0.35 287	2.18 431	0.58 398	4.28 390	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	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	1.05 391	0.76 516	2.06 389	0.07 323	0.00 1	1.35 317	0.03 273	6.80 580	2.57 531	0.79 289	1.20 418	0.94 335	0.12 270	3.81 368	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

PFNet	1.06 392	0.19 276	2.95 464	1.16 571	0.56 556	1.58 400	0.25 450	1.50 122	0.60 113	2.38 488	1.23 420	0.63 286	0.30 341	6.85 531	0.43 360	0.16 563	0.01 351	0.00 1	0.07 484	0.18 480	0.18 525

UGAM	1.08 393	0.19 276	2.83 457	0.05 274	0.01 210	1.09 163	0.11 397	2.89 250	0.64 167	0.08 103	2.46 486	3.64 505	0.08 225	6.99 546	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.27 527	0.04 360

hknet	1.08 393	0.13 204	2.07 390	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.92 318	2.26 474	0.66 353	3.43 499	0.05 160	2.81 328	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 393	0.56 472	2.70 451	0.02 140	0.02 302	1.20 244	0.01 137	3.18 307	0.63 155	0.14 168	2.00 464	1.62 384	1.54 481	6.69 521	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

FADNet-RVC-Resample	1.08 393	1.00 546	5.32 554	0.10 362	0.14 439	1.53 389	0.25 450	3.62 378	1.18 373	0.51 253	0.19 251	1.04 345	0.28 337	5.20 443	0.44 363	0.10 555	0.16 569	0.09 556	0.06 477	0.24 512	0.21 538

TDLM	1.08 393	0.49 449	1.43 287	0.27 462	0.00 1	1.56 395	2.12 555	3.10 288	1.75 471	1.36 389	0.93 393	1.06 348	0.49 385	6.21 490	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

CFNet	1.08 393	0.62 489	2.26 415	0.26 456	0.03 327	1.40 335	0.04 303	4.45 468	2.09 498	0.48 248	0.69 364	1.31 364	0.24 325	6.63 516	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.04 360

PS-NSSS	1.08 393	0.45 428	1.70 340	0.02 140	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.38 459	2.09 498	1.15 353	2.65 493	0.65 289	0.07 208	6.35 499	0.56 398	0.16 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 393	1.12 554	4.68 544	1.09 568	0.00 1	1.38 330	0.05 328	3.83 404	1.11 359	0.80 291	1.15 411	1.02 344	0.12 270	4.52 413	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.03 330

GMM-Stereo	1.09 401	0.05 30	1.62 321	0.13 383	0.22 482	1.41 340	0.87 527	2.31 195	0.62 143	2.75 503	3.14 505	0.54 273	0.90 440	5.33 452	0.13 177	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.01 76	1.80 592

hitnet-ft	1.09 401	0.39 397	1.45 290	0.04 246	0.00 1	1.34 313	0.22 443	3.34 334	2.25 514	1.48 403	1.11 406	4.17 518	0.37 361	4.73 424	0.79 426	0.01 501	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.09 395	0.01 128

NVstereo2D	1.09 401	0.17 257	4.40 534	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.18 427	4.29 451	1.40 418	0.85 297	0.36 290	2.30 437	0.62 407	5.26 446	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

PSMNet_ROB	1.09 401	0.69 506	2.92 462	0.03 206	0.07 386	1.68 432	0.16 419	3.44 351	1.30 401	0.96 315	0.32 276	2.81 460	0.63 408	4.23 388	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 405	0.35 375	4.53 538	0.18 419	0.37 531	0.79 60	0.00 1	5.71 555	0.74 256	0.40 235	0.64 350	4.47 528	1.41 472	1.42 283	0.30 300	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.28 568	0.17 471	0.14 506

LMCR-Stereo	1.10 405	0.69 506	1.95 367	0.50 512	0.01 210	2.73 490	0.09 385	6.20 568	0.64 167	2.37 486	1.76 450	0.13 191	1.59 489	2.94 331	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 405	0.42 412	1.72 342	0.28 464	0.01 210	1.37 324	0.11 397	6.25 569	0.84 307	1.05 340	0.67 362	1.61 382	0.79 432	6.11 486	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

FADNet-RVC	1.10 405	1.07 552	4.79 545	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.08 373	3.77 393	1.70 468	0.35 223	0.07 191	0.61 280	0.66 419	5.32 451	1.11 444	0.01 501	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.48 567	0.18 525

GANetREF_RVC	1.10 405	0.95 541	2.98 465	0.06 294	0.00 1	2.23 466	0.18 427	3.95 419	2.53 529	0.56 255	0.32 276	1.89 405	0.66 419	5.03 435	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.04 360
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	1.10 405	0.39 397	1.69 338	0.28 464	0.00 1	1.45 361	0.48 502	3.26 321	1.64 462	2.93 507	1.22 419	1.51 370	0.37 361	6.09 485	0.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

ARAFT	1.12 411	0.82 530	4.11 522	0.04 246	0.00 1	1.64 425	0.03 273	4.85 504	1.69 467	2.78 504	0.57 329	0.47 262	0.11 257	4.81 427	0.24 258	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.05 383

ac_64	1.12 411	0.18 268	1.64 324	0.18 419	0.25 496	1.48 376	0.02 222	4.97 511	1.47 432	0.69 271	0.45 316	4.94 541	0.46 381	4.87 428	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.00 1

coex_refinement	1.13 413	0.54 464	1.58 315	0.12 375	0.02 302	1.51 381	0.06 355	4.01 423	1.51 443	2.61 498	0.66 353	4.40 525	0.48 384	3.67 356	1.30 460	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

ITSA-stereo	1.13 413	0.14 216	1.59 319	0.17 414	0.04 347	1.40 335	0.14 411	5.66 552	3.10 540	0.74 278	0.35 287	0.62 283	1.06 446	5.53 461	1.63 472	0.03 531	0.00 1	0.09 556	0.06 477	0.07 356	0.07 439

UNet	1.13 413	0.24 321	4.21 524	0.01 42	0.02 302	2.31 471	0.02 222	3.06 277	0.76 271	1.17 357	0.14 219	2.73 457	1.58 487	4.48 411	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

ssnet_v2	1.14 416	0.28 344	1.77 346	0.03 206	0.00 1	2.07 457	0.37 492	5.20 524	1.87 482	2.00 450	0.87 387	3.09 482	0.55 393	1.31 277	3.02 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.12 489

EAI-Stereo	1.14 416	0.12 192	1.19 238	0.21 431	0.32 528	1.84 448	2.32 561	5.42 540	1.19 375	1.02 332	5.66 541	0.48 263	0.60 399	0.86 253	0.62 410	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.65 592	0.02 186	0.17 519

delet	1.14 416	0.32 364	1.56 312	0.03 206	0.17 459	2.86 499	1.03 534	4.25 446	2.14 505	1.03 337	1.17 415	1.64 389	0.92 441	4.35 396	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

PSM-AAD	1.15 419	0.04 12	0.88 139	0.10 362	0.27 505	1.32 305	3.25 572	2.41 208	0.64 167	2.93 507	1.92 458	0.15 204	5.39 573	3.42 346	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

FADNet_RVC	1.15 419	1.06 551	4.34 532	0.02 140	0.06 373	2.77 495	0.04 303	3.50 359	0.80 295	0.35 223	0.32 276	0.65 289	0.09 236	5.20 443	1.56 468	0.24 572	0.34 585	0.11 562	0.33 580	0.65 576	0.60 568

ETE_ROB	1.16 421	0.52 457	1.71 341	0.01 42	0.02 302	1.79 444	0.22 443	4.10 432	1.32 406	4.68 553	1.18 417	2.81 460	0.08 225	3.56 354	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

DLCB_ROB	1.17 422	0.22 308	1.28 255	0.08 337	0.00 1	1.51 381	0.23 447	3.39 341	1.52 444	3.43 529	2.00 464	3.40 497	0.31 345	4.29 391	1.82 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 422	0.41 406	1.68 336	0.04 246	0.01 210	1.65 429	0.17 422	3.46 355	1.39 414	3.89 539	1.01 400	1.60 380	0.53 389	4.35 396	3.07 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

KYRaft	1.19 424	0.05 30	0.94 154	0.06 294	0.24 491	1.25 278	0.78 525	2.48 216	0.61 124	3.23 521	7.13 553	1.00 342	2.77 527	1.43 284	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.71 589

RAFT-345	1.19 424	0.06 52	1.55 305	0.54 519	0.13 433	1.53 389	0.25 450	0.56 51	1.76 472	1.20 362	7.85 555	0.93 332	0.05 160	6.87 534	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 426	0.54 464	0.96 160	2.39 585	0.29 517	1.58 400	0.33 485	2.01 175	0.68 207	2.68 501	1.16 413	3.10 483	0.18 299	7.40 558	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

ADLNet	1.20 426	0.29 354	1.98 375	0.00 1	0.02 302	2.20 464	0.11 397	4.39 462	2.52 528	2.19 466	2.20 480	2.66 450	0.70 427	3.42 346	1.25 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

MMNet	1.20 426	0.27 333	3.59 501	0.09 350	0.00 1	4.15 531	0.01 137	3.63 380	1.19 375	1.93 445	0.32 276	1.35 367	1.23 460	4.42 403	1.84 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

FADNet	1.20 426	0.93 540	4.51 537	0.03 206	0.06 373	2.56 483	0.16 419	4.02 424	1.42 422	0.32 209	0.06 184	1.66 390	1.07 448	5.56 466	0.87 430	0.19 566	0.02 433	0.01 508	0.01 412	0.50 569	0.03 330

Select-FE	1.23 430	0.35 375	4.62 542	0.32 476	0.26 499	1.02 105	0.00 1	4.88 506	0.70 236	1.79 432	0.42 304	4.48 529	3.90 555	0.72 246	0.46 373	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.37 584	0.02 186	0.19 530

Prome-Stereo	1.23 430	0.06 52	0.93 153	0.12 375	0.24 491	1.26 282	0.67 519	2.53 221	0.69 224	2.08 458	8.70 562	0.76 309	2.91 531	2.12 308	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 587

DispNO	1.25 432	0.52 457	3.40 492	0.11 372	0.05 361	1.45 361	0.01 137	3.73 389	1.68 466	1.34 378	1.59 437	3.15 487	1.12 455	5.56 466	1.14 448	0.00 1	0.02 433	0.03 540	0.12 507	0.05 318	0.03 330

DAS	1.26 433	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.36 454	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

SepStereo	1.28 434	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.63 472	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

pcwnet_v2	1.29 435	0.17 257	5.98 567	0.10 362	0.01 210	1.76 440	0.02 222	5.08 521	2.90 536	1.54 413	1.98 462	2.03 415	0.81 434	3.01 334	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.03 250	0.03 330

NOSS_ROB	1.29 435	0.22 308	1.35 276	0.64 534	0.16 455	2.56 483	0.00 1	4.14 435	2.37 518	2.29 479	1.76 450	2.84 463	0.02 60	6.80 530	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478

Wz-Net-LNSev	1.30 437	0.85 532	6.26 572	0.02 140	0.03 327	4.02 528	0.13 407	4.21 441	1.12 364	0.77 284	0.10 207	3.60 503	1.11 452	2.68 324	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

IIG-Stereo	1.30 437	0.48 444	1.04 193	2.41 586	0.05 361	1.61 415	0.14 411	2.59 225	0.68 207	2.97 512	2.28 482	3.08 481	0.57 396	7.41 559	0.65 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

DSFCA	1.30 437	0.14 216	1.82 353	0.01 42	0.03 327	3.74 524	0.86 526	2.71 235	1.23 380	3.09 516	0.41 303	2.93 470	1.49 475	6.12 487	1.35 462	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

NCCL2	1.30 437	0.63 492	2.31 421	0.02 140	0.03 327	1.57 396	3.41 575	3.91 415	1.39 414	3.14 518	0.34 284	3.90 512	0.30 341	3.75 363	1.19 451	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.03 250	0.05 383

PA-Net	1.31 441	0.59 480	3.65 502	0.06 294	0.15 447	1.44 355	0.54 510	4.08 430	2.71 533	0.78 287	1.16 413	2.32 440	0.64 412	5.96 480	1.92 492	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.06 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 442	0.27 333	2.46 434	1.17 573	0.03 327	4.08 529	0.05 328	5.61 547	0.67 197	1.53 407	0.70 370	3.47 501	2.62 524	3.24 339	0.24 258	0.01 501	0.01 351	0.11 562	0.00 1	0.13 436	0.00 1

LALA_ROB	1.33 443	0.59 480	1.74 343	0.02 140	0.06 373	3.25 506	0.50 509	3.45 352	1.39 414	3.70 533	0.59 342	4.59 533	0.25 330	3.58 355	2.79 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

PAM	1.34 444	0.13 204	2.83 457	0.30 468	0.31 525	2.21 465	0.30 477	5.05 518	0.23 54	0.82 293	1.11 406	9.08 574	2.34 516	0.90 255	0.44 363	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.31 574	0.03 250	0.28 548

DRaft	1.34 444	0.12 192	1.19 238	0.06 294	0.01 210	1.64 425	0.43 497	1.86 162	0.14 10	3.76 534	5.27 538	0.41 254	4.38 559	5.49 459	1.68 475	0.01 501	0.06 506	0.00 1	0.07 484	0.07 356	0.11 478

Consistency-Raft	1.36 446	0.65 497	4.81 546	0.33 478	0.32 528	1.62 420	0.11 397	3.65 382	3.80 552	0.33 211	6.12 546	0.86 322	2.14 511	0.94 259	1.25 455	0.02 523	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.01 128

FINET	1.36 446	0.46 434	4.05 518	0.22 436	0.73 562	1.03 106	0.00 1	3.57 373	5.71 569	1.59 417	1.64 439	0.49 266	0.19 305	5.53 461	1.90 489	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

HSM	1.36 446	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.30 519	1.73 439	0.03 273	5.89 559	1.22 379	1.83 435	1.36 429	4.78 538	1.30 468	6.61 515	0.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ADLNet2	1.38 449	0.39 397	3.13 476	0.00 1	0.70 561	1.23 267	0.26 454	4.19 439	2.36 517	1.45 402	3.16 508	4.23 521	0.82 437	4.56 418	0.88 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.02 257

CBFPSM	1.39 450	0.61 487	4.29 528	0.01 42	0.01 210	3.64 521	0.03 273	3.39 341	0.80 295	0.64 266	0.21 258	6.18 555	3.70 551	2.38 314	1.82 483	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

HSM-Net_RVC	1.40 451	0.07 82	1.58 315	0.00 1	0.01 210	1.88 449	0.05 328	7.24 583	1.71 470	3.63 532	3.63 518	3.21 491	0.36 359	4.25 389	0.44 363	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	1.41 452	0.46 434	4.29 528	0.10 362	0.13 433	3.97 526	0.29 469	2.42 209	1.91 485	0.81 292	3.55 516	3.02 477	1.26 465	3.35 341	2.05 501	0.04 534	0.01 351	0.04 544	0.04 461	0.39 556	0.05 383

GASNet	1.43 453	1.53 571	4.54 540	0.31 472	0.02 302	1.49 377	0.20 435	3.86 410	1.95 488	0.75 279	1.37 430	2.11 420	1.57 486	5.82 478	2.60 518	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.43 559	0.10 470

ASMatch	1.44 454	0.14 216	2.15 397	0.60 527	0.21 479	1.21 248	0.26 454	0.96 86	0.66 186	0.29 206	11.75 574	0.93 332	2.37 517	6.73 524	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.04 360

PAM_32	1.45 455	0.13 204	2.69 450	0.26 456	0.30 519	2.15 463	0.29 469	4.92 508	0.22 50	0.84 295	2.02 466	9.57 577	3.27 542	0.97 261	0.56 398	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.31 574	0.04 290	0.27 547

HBP-ISP	1.45 455	0.75 512	3.02 469	0.30 468	0.10 414	4.28 535	1.49 546	4.68 488	1.29 398	3.43 529	0.78 376	0.93 332	1.01 445	6.48 509	0.36 340	0.04 534	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.03 330

GrayStereo	1.46 457	0.03 2	0.87 137	0.63 533	0.20 474	1.24 268	4.61 589	2.85 247	0.62 143	4.98 557	4.00 526	0.45 258	4.67 562	3.37 343	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 588	0.01 76	0.01 128

TransformOpticalFlow	1.47 458	0.31 359	3.22 485	0.66 536	0.08 396	1.54 393	0.09 385	3.84 405	1.58 458	1.66 421	2.32 483	3.60 503	3.12 536	6.99 546	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

THIR-Stereo	1.48 459	0.29 354	1.51 300	0.01 42	0.02 302	1.05 130	4.32 585	2.11 181	0.22 50	1.08 346	4.24 527	1.93 407	4.19 557	6.76 526	1.87 487	0.00 1	0.00 1	0.04 544	0.00 1	0.05 318	0.00 1

StereoDRNet	1.48 459	0.75 512	4.58 541	0.05 274	0.10 414	2.49 479	1.10 537	4.62 482	1.47 432	3.38 528	0.62 349	2.29 435	0.65 417	4.52 413	2.89 523	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.05 318	0.07 439

TCMNet	1.49 461	0.57 475	5.20 552	0.13 383	1.39 576	1.81 446	0.17 422	4.03 426	1.26 387	1.72 424	2.98 502	1.95 410	0.46 381	5.01 434	2.55 517	0.00 1	0.06 506	0.06 549	0.00 1	0.37 554	0.16 512

DEmStereo	1.51 462	0.08 106	2.17 398	0.09 350	0.02 302	1.76 440	0.90 529	1.47 120	0.60 113	2.46 493	6.42 549	1.08 350	5.16 568	6.21 490	1.86 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

APVNet	1.52 463	0.31 359	4.00 515	0.09 350	0.00 1	4.64 544	0.08 373	4.41 464	1.21 378	1.25 371	1.05 402	2.90 469	0.93 442	6.70 522	2.48 513	0.01 501	0.00 1	0.07 550	0.00 1	0.27 527	0.05 383

RYNet	1.52 463	0.35 375	3.38 491	0.25 449	0.04 347	2.31 471	0.03 273	4.62 482	1.47 432	1.14 352	0.34 284	4.52 531	1.38 471	6.36 500	4.23 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

1111x	1.53 465	0.06 52	1.77 346	0.27 462	0.00 1	2.12 459	0.01 137	5.63 550	1.65 463	1.53 407	1.67 442	0.92 327	0.64 412	6.18 488	8.17 572	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RASNet	1.53 465	0.31 359	1.97 373	0.09 350	3.20 589	1.69 434	0.06 355	3.27 327	2.12 500	0.77 284	1.29 426	5.32 550	1.69 494	6.60 513	2.17 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 467	0.68 502	4.62 542	0.01 42	0.00 1	5.13 552	0.30 477	4.64 486	1.23 380	2.39 489	0.59 342	2.12 422	2.00 508	4.94 431	2.19 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AAGNet	1.54 467	0.07 82	0.88 139	1.04 564	0.27 505	1.47 370	0.66 518	1.57 132	0.61 124	1.68 422	0.82 381	1.62 384	2.29 513	6.18 488	11.63 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

mmx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

xxx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

CBMV	1.56 469	0.24 321	1.92 361	0.31 472	0.03 327	2.90 500	4.33 586	3.79 396	1.81 474	4.98 557	1.73 448	2.70 455	1.68 493	3.81 368	0.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.08 452
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	1.57 472	0.58 477	5.36 557	0.19 427	0.01 210	1.62 420	0.06 355	3.52 363	1.56 452	1.06 343	0.71 371	1.69 392	0.24 325	5.49 459	9.29 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.01 128

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 472	0.69 506	7.27 577	0.30 468	0.44 540	0.87 75	0.02 222	6.19 566	0.84 307	0.45 243	6.17 547	4.35 524	1.17 456	1.32 280	0.48 379	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.34 582	0.26 522	0.12 489

PASM	1.58 474	1.05 550	7.51 578	0.56 523	0.09 404	1.37 324	0.28 466	2.85 247	1.44 427	3.91 540	0.44 312	3.02 477	0.64 412	6.38 501	1.59 471	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.26 522	0.15 509

UGAM-zero	1.60 475	0.15 232	2.43 428	0.12 375	0.28 515	1.07 149	0.04 303	5.96 563	0.26 65	1.18 359	0.22 262	8.02 568	4.54 560	6.89 538	0.27 281	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.29 572	0.01 76	0.15 509

YMNet	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

YMNet_1	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

DRN-Test	1.62 476	0.23 316	3.72 506	0.18 419	0.13 433	3.34 511	0.19 433	5.93 562	2.01 496	4.14 543	0.76 375	2.12 422	1.78 497	5.22 445	2.62 520	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.03 250	0.01 128

RAFT + AFF	1.63 479	1.13 555	2.62 446	0.04 246	0.80 563	2.29 470	1.03 534	5.54 546	2.06 497	1.77 430	1.81 454	1.22 359	3.65 550	6.23 492	1.57 470	0.01 501	0.35 586	0.00 1	0.01 412	0.33 544	0.12 489

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 479	0.45 428	2.21 401	1.53 580	0.18 463	4.33 536	0.41 495	3.37 335	1.40 418	0.54 254	0.65 351	3.10 483	0.11 257	4.93 430	0.60 408	4.57 596	0.51 589	0.00 1	0.00 1	1.37 582	2.39 593

ACV-stereo	1.64 481	0.27 333	2.94 463	0.04 246	0.04 347	6.31 566	0.18 427	1.81 156	0.22 50	0.23 200	0.01 1	10.52 579	5.41 574	4.07 381	0.77 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

ff1	1.65 482	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

CrosDoStereo	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 603	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 603	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 483	1.17 556	4.29 528	0.04 246	0.00 1	1.44 355	0.56 511	5.33 535	1.98 491	2.01 454	2.12 472	2.08 417	2.81 528	6.55 511	2.42 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.06 417

AANet_RVC	1.66 483	0.88 535	3.52 497	0.06 294	0.00 1	1.22 252	0.00 1	3.25 319	2.51 527	2.21 467	4.49 528	3.65 506	0.20 311	7.10 551	3.42 530	0.50 579	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

STrans-v2	1.67 487	0.36 381	3.28 486	0.02 140	0.19 470	1.45 361	0.08 373	6.69 576	1.49 438	2.00 450	2.86 499	3.67 507	3.88 554	7.04 550	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GwcNet	1.67 487	0.81 526	5.52 559	0.23 444	1.21 572	4.21 533	0.62 517	3.71 386	1.57 454	1.01 331	1.65 441	3.99 515	0.52 388	5.46 457	2.30 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.35 550	0.13 499

NCC-stereo	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

Abc-Net	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257
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	1.68 491	0.61 487	11.37 593	0.29 466	0.03 327	4.39 538	0.04 303	3.18 307	1.10 357	1.16 356	0.58 331	2.96 474	2.76 526	2.13 309	2.46 512	0.00 1	0.02 433	0.02 533	0.00 1	0.46 563	0.01 128

Anonymous_2	1.69 492	0.05 30	1.31 267	0.08 337	0.03 327	1.22 252	0.01 137	3.25 319	0.19 33	0.76 282	0.13 217	2.68 454	1.99 507	0.39 199	0.13 177	0.05 540	0.25 578	3.27 597	14.54 624	3.40 589	0.01 128

ccnet	1.70 493	0.20 289	1.95 367	0.26 456	0.18 463	3.72 523	1.22 540	4.22 444	1.43 426	2.37 486	3.96 524	3.45 500	1.51 479	4.69 421	4.47 541	0.06 548	0.00 1	0.09 556	0.01 412	0.10 411	0.01 128

CBMV_ROB	1.70 493	0.11 182	1.98 375	0.46 503	0.00 1	2.85 498	0.91 530	4.27 449	2.21 512	4.02 542	5.00 535	2.97 475	2.32 515	5.40 455	1.35 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

U	1.74 495	0.03 2	0.99 169	0.03 206	7.39 607	10.20 588	0.00 1	0.71 68	0.20 40	0.02 25	0.02 108	0.12 186	0.02 60	0.11 57	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 603	5.13 618	0.01 76	0.00 1

DANet	1.74 495	0.22 308	3.06 471	0.75 543	0.44 540	2.46 478	0.35 490	3.40 343	1.41 421	4.22 544	1.56 436	5.03 543	0.56 394	6.29 495	5.00 549	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.08 452
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-	1.75 497	19.48 620	12.37 596	0.06 294	0.00 1	0.47 48	0.05 328	0.46 36	0.31 71	0.13 162	0.03 153	0.03 63	0.00 1	0.07 27	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.07 356	0.92 579

RP	1.76 498	0.55 467	2.59 445	0.22 436	0.60 559	1.70 436	0.98 533	4.31 453	1.99 494	3.12 517	5.04 536	4.41 527	2.96 532	4.72 423	1.90 489	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.14 443	0.01 128

xxxx	1.78 499	0.07 82	1.02 178	0.00 1	0.01 210	1.44 355	0.00 1	5.81 558	1.53 445	1.37 391	1.91 457	1.08 350	0.05 160	4.37 399	16.98 604	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

test_xeample	1.79 500	0.08 106	1.03 189	0.02 140	0.00 1	1.44 355	0.00 1	5.48 542	1.84 476	1.65 420	2.17 479	0.37 246	0.06 190	4.00 380	17.67 607	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

SGM-Forest	1.84 501	0.08 106	1.31 267	0.15 403	0.22 482	3.52 519	2.46 566	3.85 407	2.16 506	5.29 559	3.90 522	3.71 509	1.56 483	6.28 494	1.90 489	0.01 501	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.30 550
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	1.85 502	1.19 558	5.61 562	0.01 42	0.00 1	4.74 545	2.16 557	4.93 509	1.48 436	3.77 535	1.24 422	1.77 398	2.56 521	4.94 431	2.61 519	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

FAT-Stereo	1.86 503	0.19 276	3.31 488	0.17 414	0.03 327	1.78 443	0.97 531	4.76 497	2.79 534	4.22 544	4.87 531	5.31 549	2.83 530	5.06 438	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

RGC	1.86 503	0.67 500	3.45 496	0.07 323	0.26 499	3.29 508	0.11 397	4.78 500	1.46 430	3.26 522	4.51 529	5.14 545	2.68 525	5.46 457	1.94 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.09 459

CC-Net-ROB	1.86 503	0.64 493	2.55 441	1.42 579	0.19 470	3.38 513	0.04 303	4.41 464	2.45 523	0.90 305	1.31 427	0.98 340	0.18 299	6.60 513	0.53 390	1.14 587	1.60 600	7.16 599	0.00 1	1.33 581	0.32 555

GANet	1.90 506	0.43 419	1.83 354	0.39 493	0.00 1	2.24 467	3.37 574	3.90 414	1.44 427	2.17 463	9.66 566	2.57 447	1.09 450	6.88 535	1.81 482	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.10 411	0.03 330

LL-Strereo	1.93 507	0.97 542	3.83 512	0.55 521	2.19 587	1.49 377	0.05 328	4.09 431	1.00 335	2.59 496	2.77 497	5.17 546	5.63 577	7.19 553	0.63 411	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.25 519	0.20 536

DISCO	1.93 507	0.18 268	2.44 430	0.67 538	0.53 551	5.25 553	0.00 1	5.43 541	1.56 452	2.09 459	0.91 391	6.48 558	0.89 439	8.55 574	3.60 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

edge stereo	1.94 509	0.40 402	3.82 511	0.15 403	0.09 404	1.81 446	0.45 499	4.77 498	2.21 512	3.36 524	3.94 523	8.39 570	1.72 496	5.75 473	1.69 477	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.17 471	0.01 128

Nwc_Net	1.94 509	0.55 467	3.79 509	0.07 323	0.08 396	2.73 490	0.04 303	6.75 579	1.11 359	2.03 455	7.92 556	4.82 539	2.11 510	4.78 425	2.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.01 128

STTRV1_RVC	1.94 509	0.35 375	4.85 547	0.32 476	0.01 210	2.41 476	0.34 489	5.79 556	3.55 546	0.82 293	5.11 537	1.63 387	1.08 449	7.63 563	1.41 466	0.91 584	2.53 612	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

w-ln-seven-2	1.97 512	1.04 549	11.90 594	0.15 403	0.06 373	1.38 330	0.48 502	3.80 399	2.17 507	2.73 502	1.06 403	2.29 435	1.69 494	6.32 497	4.15 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.17 471	0.04 360

S-Stereo	2.00 513	0.30 358	5.74 564	0.24 446	0.23 487	2.51 481	1.90 551	4.74 492	5.15 566	2.42 490	5.80 542	2.85 465	0.72 428	5.08 439	2.17 506	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

psmorigin	2.01 514	0.37 385	10.25 589	0.22 436	0.03 327	1.62 420	0.19 433	3.31 329	1.05 347	4.92 555	3.14 505	5.85 551	2.21 512	5.31 450	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

MFMNet_re	2.02 515	0.98 543	4.27 527	2.74 590	0.88 564	1.47 370	0.15 414	4.21 441	3.18 541	6.63 568	6.93 552	1.87 404	3.63 549	2.13 309	0.99 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.05 383

NaN_ROB	2.02 515	0.58 477	2.65 448	0.29 466	0.28 515	3.19 503	5.19 596	3.84 405	2.55 530	5.31 560	1.73 448	2.30 437	1.96 506	6.78 528	3.09 527	0.01 501	0.06 506	0.03 540	0.10 498	0.10 411	0.37 560

RAFT-RH_RVC	2.05 517	0.15 232	1.66 330	0.60 527	0.27 505	1.49 377	0.02 222	0.58 56	0.65 175	5.35 561	21.66 602	1.06 348	0.07 208	6.85 531	0.57 402	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.00 1

stereogan	2.13 518	0.31 359	3.75 507	0.01 42	0.09 404	7.44 575	0.60 516	4.27 449	3.29 542	3.91 540	4.62 530	6.41 556	1.84 503	5.17 441	0.58 404	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.24 512	0.05 383

FTStereo	2.16 519	0.03 2	1.42 286	0.17 414	0.13 433	1.42 348	4.67 591	2.44 210	0.63 155	3.36 524	17.95 590	0.78 318	4.17 556	4.41 402	0.14 188	0.15 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.25 584

AF-Net	2.17 520	0.65 497	3.53 498	0.00 1	0.09 404	2.02 455	0.48 502	6.44 570	1.70 468	3.36 524	10.22 569	4.95 542	2.81 528	4.34 394	2.66 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.01 128

PDISCO_ROB	2.21 521	0.78 519	3.43 494	0.96 560	2.04 586	7.04 570	0.09 385	7.36 585	5.72 571	1.21 367	1.67 442	3.16 488	1.28 466	7.52 561	1.37 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.13 499

DGSMNet	2.23 522	0.80 522	6.10 569	0.96 560	1.73 581	3.22 505	4.12 582	5.30 533	1.11 359	1.19 360	2.48 489	3.18 489	0.65 417	4.57 419	1.33 461	1.11 586	1.37 599	1.55 588	1.26 604	1.37 582	1.28 585

SQANet	2.28 523	1.25 562	2.39 427	4.17 595	2.91 588	2.60 485	0.24 449	4.17 438	0.83 304	2.42 490	0.57 329	1.59 378	0.88 438	3.30 340	0.68 417	7.35 602	0.12 554	0.47 579	0.02 438	6.56 596	3.00 596

ADCRef	2.29 524	0.65 497	5.67 563	0.10 362	0.09 404	4.81 546	0.76 524	4.75 495	1.37 411	2.88 506	1.67 442	1.62 384	2.30 514	3.77 367	14.93 599	0.02 523	0.00 1	0.01 508	0.10 498	0.20 500	0.11 478

test_sample9	2.36 525	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

FBW_ROB	2.36 525	0.36 381	3.16 477	0.37 491	0.14 439	4.42 540	0.18 427	6.64 574	3.05 538	2.98 513	2.85 498	4.86 540	1.11 452	11.00 597	4.53 542	0.16 563	0.05 497	0.37 577	0.09 494	0.19 489	0.78 574

DeepPrunerF	2.50 527	0.87 534	14.90 600	0.17 414	0.31 525	1.41 340	0.29 469	5.62 549	9.97 588	1.02 332	0.43 309	2.01 412	1.65 491	6.85 531	3.99 534	0.00 1	0.01 351	0.07 550	0.10 498	0.24 512	0.12 489

Wz-Net-SNSev	2.53 528	2.49 589	10.66 591	0.39 493	0.01 210	2.73 490	0.40 493	5.02 516	1.50 441	2.15 461	2.12 472	6.48 558	1.11 452	9.47 582	5.84 556	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.06 417

XQC	2.57 529	1.20 559	6.33 574	0.18 419	0.01 210	3.84 525	0.33 485	5.24 526	3.83 553	4.43 547	1.94 459	4.58 532	3.19 538	7.19 553	8.67 574	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 449	0.27 527	0.19 530

RTSC	2.66 530	1.24 560	6.04 568	0.18 419	0.02 302	4.40 539	0.08 373	4.29 451	4.98 565	6.00 563	3.15 507	2.97 475	1.56 483	6.71 523	10.89 587	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.05 467	0.40 557	0.24 545

222	2.69 531	0.09 126	1.03 189	0.00 1	0.00 1	1.54 393	0.00 1	5.61 547	1.55 447	1.51 404	2.10 471	0.53 271	0.07 208	4.54 415	35.09 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

CSAN	2.70 532	0.75 512	3.41 493	0.18 419	0.12 427	4.18 532	4.05 581	4.11 433	4.36 557	6.03 564	6.24 548	4.60 534	4.74 563	7.29 556	3.43 531	0.02 523	0.03 463	0.01 508	0.02 438	0.18 480	0.22 541

UDG	2.86 533	8.81 613	1.57 314	2.60 588	0.89 566	2.39 475	0.11 397	3.42 347	1.02 338	2.18 465	3.64 519	5.04 544	1.60 490	4.17 386	2.09 502	1.21 589	0.04 482	7.69 600	3.67 611	4.10 591	0.93 581

aanetorigin	2.87 534	0.73 511	8.74 584	0.23 444	0.23 487	1.61 415	2.07 553	1.76 154	1.10 357	14.21 602	10.25 570	2.93 470	3.38 543	4.98 433	4.06 535	0.10 555	0.05 497	0.09 556	0.11 502	0.57 572	0.15 509

ADCP+	2.87 534	0.98 543	8.75 585	0.07 323	0.16 455	5.93 563	2.90 570	4.00 422	1.84 476	1.52 405	0.27 270	3.81 511	3.22 540	6.05 484	17.38 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.30 550

PWC_ROB	2.90 536	1.01 547	6.12 570	0.53 518	0.57 558	1.30 299	0.40 493	3.85 407	4.42 560	7.37 573	15.40 584	3.03 479	1.55 482	6.31 496	5.74 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 563	0.05 383

w-ln-seven	2.97 537	1.40 568	12.49 597	0.25 449	0.14 439	7.22 572	0.48 502	5.24 526	4.82 564	4.96 556	2.13 474	4.00 516	1.33 469	5.95 479	8.81 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.02 257

SHD	3.01 538	1.02 548	5.52 559	0.45 502	0.39 533	4.12 530	0.17 422	6.68 575	12.04 591	7.20 572	3.36 512	4.40 525	2.58 523	4.69 421	7.17 565	0.01 501	0.04 482	0.00 1	0.03 449	0.22 506	0.17 519

PWCDC_ROB	3.06 539	1.38 567	3.81 510	0.14 398	0.00 1	3.14 501	0.02 222	4.40 463	12.35 592	1.08 346	23.69 609	2.01 412	2.01 509	3.87 373	2.43 511	0.24 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 574	0.08 452

SPS-STEREO	3.08 540	0.49 449	2.49 436	0.21 431	0.24 491	3.67 522	1.24 541	5.80 557	2.43 521	10.68 588	8.00 558	9.48 576	3.59 548	8.11 570	5.08 550	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 541	1.32 563	2.49 436	6.07 598	3.26 590	4.62 543	2.15 556	5.35 536	1.34 409	2.00 450	2.54 490	3.50 502	1.49 475	3.68 357	1.11 444	7.89 603	0.23 577	1.88 593	0.03 449	7.74 599	4.78 601

DStereoO	3.24 542	1.24 560	4.53 538	2.49 587	1.28 573	2.49 479	3.35 573	3.86 410	3.39 543	1.92 441	2.66 494	3.72 510	9.18 591	3.46 349	4.30 539	10.11 618	0.42 588	0.03 540	0.75 593	5.03 593	0.56 567

Ntro	3.24 542	1.34 564	2.83 457	7.27 600	4.43 595	6.22 565	0.74 523	4.73 491	1.48 436	0.39 234	1.77 452	2.70 455	1.28 466	4.59 420	1.25 455	8.06 604	0.28 582	2.12 596	0.05 467	8.11 600	5.16 603

NVStereoNet_ROB	3.25 544	0.46 434	2.71 453	0.34 484	0.56 556	2.36 474	0.87 527	4.56 479	4.47 562	4.55 549	14.09 580	11.93 582	3.23 541	9.79 585	3.14 528	0.43 577	0.03 463	0.53 582	0.31 574	0.36 552	0.38 562
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	3.28 545	10.54 616	2.29 420	3.50 591	3.31 591	4.21 533	0.21 437	3.77 393	1.03 339	2.54 494	3.17 509	3.20 490	0.21 318	3.89 374	0.69 418	1.94 591	0.05 497	9.87 604	3.53 610	5.03 593	2.55 595

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 546	2.61 591	7.84 579	0.09 350	0.26 499	12.92 592	7.62 611	4.25 446	3.64 550	2.95 511	3.99 525	4.61 536	1.22 459	8.36 571	1.77 481	0.59 583	1.15 598	0.04 544	0.85 599	0.48 567	0.67 572

ADCL	3.30 546	0.81 526	6.76 576	0.25 449	0.25 496	6.93 568	4.65 590	4.79 501	2.62 532	4.61 552	3.36 512	5.22 547	4.55 561	5.54 464	14.91 598	0.05 540	0.01 351	0.11 562	0.13 509	0.28 536	0.10 470

SDNR	3.31 548	0.91 539	6.28 573	0.44 497	0.02 302	26.11 618	0.01 137	3.81 403	1.62 461	2.82 505	11.06 572	2.93 470	0.60 399	7.95 568	1.52 467	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.12 489

SAMSARA	3.32 549	1.07 552	6.25 571	0.86 556	0.31 525	7.55 576	3.87 580	5.26 532	4.20 556	7.43 574	3.35 511	10.04 578	3.83 553	6.98 545	4.83 546	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.05 467	0.17 471	0.22 541

DPSNet	3.38 550	0.60 482	9.55 587	0.61 530	0.46 544	5.10 551	1.44 545	11.17 597	3.92 554	2.57 495	0.88 388	5.90 552	9.68 595	7.63 563	7.25 566	0.08 551	0.16 569	0.01 508	0.07 484	0.34 547	0.17 519

G-Net	3.49 551	0.47 442	4.03 517	1.61 581	1.91 582	10.78 589	1.92 552	3.06 277	1.26 387	8.59 582	12.06 575	6.13 554	7.82 586	4.78 425	4.77 545	0.08 551	0.12 554	0.07 550	0.15 510	0.16 462	0.11 478

MDST_ROB	3.50 552	0.07 82	3.94 513	2.66 589	1.46 577	12.94 593	0.97 531	7.32 584	2.42 520	14.82 604	8.08 559	2.74 458	1.51 479	8.44 573	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 478

pmcnn	3.61 553	0.68 502	5.38 558	0.61 530	1.46 577	2.75 494	1.26 542	5.04 517	1.57 454	8.77 583	11.67 573	18.69 599	2.38 518	6.03 482	5.61 554	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.07 439

test_sample8	3.62 554	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.38 459	1.04 341	6.51 565	0.58 331	14.04 589	6.94 582	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

ADCPNet	3.63 555	0.82 530	13.20 598	0.08 337	0.43 539	7.02 569	2.23 559	4.77 498	2.41 519	4.31 546	1.96 461	7.57 567	5.16 568	6.45 508	13.80 596	0.02 523	0.75 594	0.04 544	0.90 600	0.16 462	0.53 566

SuperB	3.70 556	1.77 577	15.73 602	0.31 472	0.05 361	4.37 537	1.67 549	3.58 376	11.57 589	2.36 485	1.32 428	2.03 415	1.91 504	6.95 543	9.01 579	0.05 540	0.03 463	0.10 561	0.08 489	11.00 613	0.10 470

MFN_U_SF_RVC	3.76 557	1.77 577	9.85 588	0.84 549	0.27 505	9.50 584	0.49 506	8.07 588	3.41 544	4.81 554	3.28 510	9.40 575	3.49 545	7.76 567	8.31 573	0.41 576	0.54 590	0.52 581	0.80 597	0.89 577	0.84 576

DStereoRT	3.77 558	0.60 482	4.37 533	0.09 350	0.15 447	5.27 554	0.46 500	4.05 428	1.49 438	1.91 440	1.39 432	0.89 325	3.47 544	6.42 507	1.75 480	0.00 1	0.09 532	37.58 629	4.88 617	0.07 356	0.50 565

zh-mn7	3.86 559	3.10 596	15.43 601	0.10 362	0.05 361	1.45 361	0.29 469	4.05 428	6.06 573	7.81 577	15.68 585	2.86 466	0.76 430	10.58 590	8.76 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.02 257

Wz-Net-TNSev	3.91 560	5.20 606	20.57 606	0.15 403	0.01 210	7.14 571	3.57 576	6.70 577	3.57 547	1.74 425	0.58 331	7.39 566	4.33 558	8.86 576	7.99 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.24 512	0.16 512

AnyNet_C32	3.93 561	2.58 590	12.07 595	0.39 493	0.49 549	5.50 556	6.45 607	4.44 467	2.19 510	6.86 570	2.94 501	5.28 548	3.20 539	6.63 516	18.37 609	0.08 551	0.04 482	0.20 569	0.09 494	0.57 572	0.19 530

zh-sn7	3.94 562	3.36 598	15.78 603	0.13 383	0.00 1	4.01 527	2.24 560	4.54 473	2.00 495	3.86 538	9.77 568	4.11 517	5.45 575	9.93 587	13.33 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.12 489

ADCMid	3.95 563	1.34 564	10.91 592	0.18 419	0.38 532	5.02 550	1.27 543	4.87 505	2.94 537	11.15 590	3.60 517	6.76 562	5.21 571	6.40 506	16.96 603	0.12 558	0.08 528	0.55 583	0.46 585	0.53 571	0.19 530

SGM_RVC	4.07 564	0.38 390	1.98 375	0.84 549	0.26 499	6.20 564	2.37 562	6.45 571	3.57 547	11.56 593	9.27 565	15.55 592	6.78 581	10.07 588	4.60 544	0.22 567	0.25 578	0.20 569	0.23 553	0.26 522	0.34 556
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 565	2.40 588	8.71 583	0.13 383	0.00 1	8.56 582	0.49 506	3.85 407	13.78 595	3.36 524	17.56 589	4.60 534	0.95 443	10.97 595	6.77 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.06 417

WZ-Net	4.16 566	1.75 576	23.59 609	0.08 337	0.04 347	2.62 489	2.16 557	5.89 559	4.74 563	5.73 562	3.51 515	6.99 565	4.89 566	10.82 593	10.11 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.11 478

xyz-stereo	4.23 567	0.09 126	35.65 615	0.02 140	0.00 1	17.93 603	0.01 137	1.93 167	0.42 87	1.61 418	14.74 581	2.67 451	0.15 286	7.15 552	1.87 487	0.00 1	0.01 351	0.24 573	0.00 1	0.04 290	0.01 128

SGM+DAISY	4.39 568	1.34 564	5.18 551	1.01 563	0.88 564	5.61 558	2.86 569	4.88 506	3.53 545	13.29 598	13.95 579	12.66 584	7.55 583	7.98 569	5.39 553	0.23 571	0.18 573	0.15 566	0.24 556	0.29 538	0.64 570

MSAF-DinoV2	4.41 569	3.43 599	8.07 581	1.16 571	0.06 373	3.21 504	0.59 515	6.94 581	4.44 561	2.00 450	0.83 383	16.58 594	5.59 576	13.48 602	17.17 605	0.06 548	0.04 482	0.09 556	0.76 594	1.94 586	1.78 591

WCMA_ROB	4.54 570	0.48 444	3.19 479	0.49 509	0.63 560	5.38 555	2.57 567	4.70 489	3.77 551	14.17 601	19.02 595	15.47 591	9.03 590	6.73 524	4.85 547	0.01 501	0.05 497	0.01 508	0.01 412	0.08 373	0.16 512

SANet	4.63 571	0.89 537	5.34 556	0.30 468	0.09 404	7.43 574	3.75 579	6.53 572	16.16 600	6.79 569	13.29 577	12.44 583	7.74 584	7.38 557	4.11 536	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.31 554

RainbowNet	4.74 572	3.21 597	3.07 472	9.34 606	6.01 598	4.89 549	3.60 577	7.09 582	4.39 559	1.63 419	3.01 503	4.72 537	2.96 532	5.53 461	1.19 451	8.95 606	2.12 603	8.48 602	0.19 536	8.75 603	5.73 604

MSMD_ROB	4.94 573	0.43 419	2.58 443	0.12 375	0.01 210	8.43 581	1.09 536	4.25 446	4.11 555	13.11 597	26.36 612	13.95 588	13.88 604	7.45 560	2.92 524	0.10 555	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

FCDSN-DC	5.04 574	0.15 232	1.83 354	0.22 436	0.44 540	5.60 557	1.66 548	5.22 525	4.37 558	14.49 603	21.86 603	20.65 602	11.88 600	7.66 565	4.55 543	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.05 383
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 575	2.15 584	16.58 604	0.34 484	0.07 386	5.91 562	4.26 584	6.73 578	6.99 580	9.44 585	6.09 545	6.57 560	5.17 570	9.54 583	21.38 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 552	0.23 544

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 576	2.33 585	8.42 582	0.33 478	0.27 505	24.60 617	8.84 615	5.50 543	9.75 587	3.82 536	8.16 560	8.53 571	1.82 499	9.44 581	5.18 551	1.02 585	1.65 601	0.33 576	0.47 587	1.06 579	0.90 578

ACVNet-4b	5.67 577	1.65 573	4.43 535	9.46 607	7.11 605	8.72 583	1.68 550	6.61 573	5.76 572	0.27 204	6.49 550	11.67 580	2.43 520	8.40 572	1.56 468	9.06 608	2.34 605	10.49 608	0.02 438	9.22 608	5.98 606

MeshStereo	5.78 578	0.75 512	3.04 470	0.25 449	0.14 439	7.88 579	2.09 554	9.64 592	5.18 567	20.48 613	19.06 596	22.80 604	9.54 594	9.64 584	4.88 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.03 330
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	5.81 579	0.99 545	5.56 561	0.72 541	0.51 550	6.72 567	0.18 427	9.90 594	23.69 606	11.45 592	19.26 598	8.18 569	9.46 593	9.24 579	9.49 582	0.02 523	0.16 569	0.00 1	0.08 489	0.18 480	0.40 563

FC-DCNN	6.09 580	0.18 268	2.35 424	0.42 496	0.53 551	7.80 578	1.42 544	8.14 589	7.07 581	19.05 610	22.10 604	22.85 605	13.84 603	9.42 580	6.44 558	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

ACVNet_1	6.16 581	1.86 581	4.43 535	9.52 608	7.22 606	7.59 577	2.37 562	9.99 595	6.71 578	3.84 537	5.35 540	13.23 587	4.90 567	6.25 493	1.94 496	9.06 608	2.40 607	10.88 610	0.11 502	9.58 610	6.03 607

FC-DCNN v2	6.25 582	0.19 276	2.31 421	0.44 497	0.55 555	8.05 580	1.51 547	8.71 590	7.22 582	19.24 611	22.98 607	24.00 608	13.47 602	9.80 586	6.51 559	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

MultiAttention	6.26 583	0.14 216	1.30 264	1.04 564	1.50 579	42.66 624	15.75 622	6.19 566	1.92 487	3.14 518	7.95 557	6.41 556	0.37 361	28.21 621	3.39 529	0.13 560	0.01 351	0.67 585	0.81 598	1.99 587	1.71 589

DStereoSA	6.36 584	2.38 587	9.01 586	3.89 592	5.88 597	5.84 559	7.80 613	5.63 550	5.71 569	4.45 548	15.09 582	2.93 470	16.15 609	8.58 575	10.70 586	1.64 590	4.94 621	0.39 578	6.56 621	3.39 588	6.28 609

EDNetEfficient	6.54 585	1.17 556	33.15 613	0.66 536	1.96 583	2.07 457	3.72 578	2.80 242	14.85 597	20.02 612	9.69 567	6.59 561	10.19 596	7.19 553	15.49 601	0.03 531	0.10 542	0.01 508	0.20 541	0.62 575	0.29 549

AnyNet_C01	6.59 586	4.31 603	36.24 616	0.96 560	0.46 544	9.96 585	5.74 600	6.02 565	3.63 549	7.59 575	8.56 561	8.83 572	3.14 537	13.74 604	20.83 616	0.12 558	0.08 528	0.25 574	0.09 494	1.01 578	0.34 556

DStereoFS	6.87 587	4.36 604	5.33 555	4.05 594	3.78 593	10.15 587	3.17 571	7.95 587	7.68 585	7.62 576	8.86 563	11.78 581	20.97 617	15.16 605	8.10 571	2.06 592	3.13 618	1.72 589	5.49 619	1.19 580	4.86 602

LSM	7.38 588	1.68 574	22.24 608	3.99 593	40.72 625	3.54 520	4.79 594	4.74 492	6.65 577	10.25 587	13.51 578	4.49 530	3.81 552	6.91 540	5.31 552	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.26 522	14.60 623

ELAS_RVC	7.69 589	0.80 522	4.90 548	1.06 566	1.02 568	10.00 586	9.43 616	9.75 593	14.69 596	21.83 616	20.27 601	17.88 597	16.41 610	13.01 601	10.44 585	0.22 567	0.55 591	0.28 575	0.19 536	0.35 550	0.65 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 590	23.96 623	13.67 599	14.71 616	7.88 608	4.83 547	0.04 303	5.01 515	2.89 535	8.86 584	4.96 534	6.11 553	10.72 597	10.18 589	3.51 532	2.44 593	0.33 584	15.15 613	4.65 614	12.33 615	5.95 605

ELAS	8.05 591	0.76 516	4.02 516	0.95 559	1.02 568	14.85 599	6.99 610	12.80 599	11.73 590	22.43 618	27.75 615	17.88 597	15.19 606	10.96 594	11.31 588	0.22 567	0.56 592	0.23 572	0.22 549	0.50 569	0.71 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 592	1.80 580	5.09 550	8.55 605	6.72 602	13.47 594	4.34 587	13.70 600	23.86 607	6.89 571	19.74 600	20.52 600	5.36 572	7.70 566	2.48 513	8.53 605	1.67 602	7.99 601	0.32 577	8.79 606	6.29 611

PWCK	8.72 593	5.37 607	16.61 605	5.74 597	0.12 427	19.88 607	11.41 618	11.31 598	13.42 594	14.07 599	12.84 576	13.20 586	8.05 588	15.44 606	10.25 584	5.95 599	0.22 576	2.09 595	0.05 467	7.50 597	0.92 579

WAO-7	9.09 594	1.79 579	3.55 500	0.80 547	0.15 447	18.67 605	4.36 588	23.07 622	26.68 611	12.59 596	27.90 616	22.52 603	13.03 601	13.53 603	11.47 589	0.09 554	0.03 463	0.58 584	0.10 498	0.47 566	0.34 556

IMH-64-1	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 590	5.45 597	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 591	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 613

IMH-64	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 590	5.45 597	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 591	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 613

RTS	9.75 597	2.69 592	65.25 625	0.85 552	1.99 584	14.36 595	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 593	6.83 563	3.02 534	26.15 619	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

RTSA	9.75 597	2.69 592	65.25 625	0.85 552	1.99 584	14.36 595	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 593	6.83 563	3.02 534	26.15 619	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

MonStereo1	9.96 599	1.60 572	3.97 514	7.74 602	6.62 601	14.53 598	2.83 568	14.16 601	22.18 605	11.83 594	28.49 619	26.76 610	16.14 608	11.07 598	6.43 557	6.17 600	0.03 463	3.80 598	0.46 585	8.16 602	6.30 612

EDNetEfficientorigin	10.31 600	1.90 582	98.96 639	0.22 436	0.23 487	2.73 490	0.71 521	4.50 471	16.94 601	18.72 605	15.36 583	12.74 585	10.73 598	8.96 577	11.94 592	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.25 519	1.31 586

MADNet+	10.71 601	14.57 618	70.07 627	0.58 526	0.47 546	19.89 608	4.20 583	11.05 596	6.87 579	3.03 515	5.99 544	9.01 573	6.35 580	31.95 623	28.31 622	0.22 567	0.26 581	0.01 508	0.04 461	0.46 563	0.87 577

WAO-6	11.09 602	1.69 575	3.21 482	7.54 601	7.10 604	16.34 600	6.63 608	20.12 611	38.64 622	9.67 586	19.28 599	27.53 611	10.97 599	12.43 600	11.57 590	4.26 595	2.35 606	10.54 609	0.02 438	7.59 598	4.29 599

LVE	11.10 603	2.36 586	3.34 489	9.94 609	8.13 609	21.22 610	7.75 612	16.47 605	32.55 617	8.55 581	23.64 608	23.22 606	7.93 587	10.98 596	6.65 560	9.45 610	2.55 614	11.08 611	0.58 590	9.35 609	6.28 609

IMH	11.11 604	3.50 600	2.56 442	11.25 613	9.13 611	14.49 597	5.10 595	20.68 615	26.30 610	8.28 580	23.85 610	20.63 601	9.19 592	12.39 599	7.96 567	9.50 613	2.50 610	15.28 614	1.66 607	11.07 614	6.96 615

Dean	11.46 605	2.03 583	5.20 552	10.73 610	8.20 610	18.71 606	5.73 599	21.10 616	41.49 625	11.12 589	22.16 605	25.92 609	7.74 584	7.52 561	4.31 540	9.01 607	2.27 604	9.95 607	0.61 591	9.18 607	6.22 608

coex-ft	12.01 606	5.60 608	80.23 629	0.15 403	0.15 447	1.88 449	0.73 522	2.66 229	30.12 614	49.31 627	16.59 586	15.97 593	14.42 605	6.79 529	14.50 597	0.05 540	0.08 528	0.01 508	0.05 467	0.37 554	0.61 569

SGM-ForestM	12.56 607	0.80 522	4.31 531	1.07 567	0.41 537	21.56 611	8.57 614	17.42 606	19.67 604	29.93 620	28.49 619	45.83 625	27.22 620	26.05 618	18.40 610	0.14 561	0.25 578	0.18 568	0.28 568	0.18 480	0.42 564

LE_ROB	12.79 608	0.64 493	10.26 590	2.13 583	1.29 574	7.25 573	5.81 601	9.09 591	49.27 628	57.55 628	24.58 611	23.68 607	31.13 623	9.00 578	23.57 621	0.04 534	0.06 506	0.13 565	0.20 541	0.08 373	0.11 478

JetBlue	13.83 609	5.03 605	33.82 614	0.84 549	6.92 603	50.14 625	20.02 624	15.09 602	8.92 586	11.33 591	17.05 587	28.25 612	18.01 615	32.60 624	18.53 611	0.32 574	0.12 554	0.15 566	0.23 553	4.59 592	4.64 600

WAO-8	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 613	2.39 564	22.66 619	45.98 626	18.88 608	35.42 622	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.77 605	3.61 597

Venus	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 613	2.39 564	22.66 619	45.98 626	18.88 608	35.42 622	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.76 604	3.61 597

MANE	14.02 612	0.85 532	3.53 498	2.13 583	3.75 592	18.44 604	6.14 602	22.67 621	27.90 612	33.01 622	41.08 625	41.26 624	30.90 622	23.39 614	17.99 608	0.47 578	0.76 595	0.91 586	4.04 612	0.17 471	1.00 582

KSHMR	14.27 613	6.95 611	5.79 565	15.08 617	12.84 616	17.44 601	10.61 617	18.88 609	30.94 615	18.81 607	22.21 606	28.54 613	8.85 589	15.56 607	9.24 580	10.34 619	3.60 619	21.61 621	4.68 615	14.48 618	8.94 618

TorneroNet-64	15.45 614	5.66 609	3.44 495	13.86 614	12.03 615	28.15 620	6.27 605	19.89 610	38.68 623	12.16 595	28.06 617	35.76 619	15.44 607	19.56 612	15.40 600	9.71 614	2.52 611	19.13 618	2.70 608	12.55 616	7.94 617

TorneroNet	16.10 615	5.74 610	4.12 523	13.88 615	11.97 614	26.89 619	6.85 609	21.13 617	38.32 621	14.15 600	33.36 621	33.52 618	17.49 613	18.89 611	19.64 614	9.77 615	2.53 612	19.43 619	3.35 609	13.21 617	7.86 616

notaker	17.52 616	21.54 622	7.84 579	18.05 619	14.44 619	17.58 602	6.43 606	20.13 612	24.44 609	21.34 615	27.71 614	39.12 621	18.78 616	19.63 613	20.40 615	11.95 620	2.71 617	25.51 623	5.85 620	17.10 621	9.78 619

BEATNet-Init1	17.91 617	7.45 612	36.82 617	1.88 582	1.38 575	37.29 623	14.71 621	21.90 618	24.20 608	38.07 623	36.59 624	50.41 626	32.00 624	29.42 622	21.83 619	0.33 575	0.39 587	0.47 579	0.54 589	1.50 584	1.07 583

ktn	19.15 618	18.52 619	6.39 575	22.64 623	17.26 621	24.47 615	12.11 619	24.52 623	34.74 620	18.75 606	27.70 613	32.54 614	17.85 614	15.71 608	16.67 602	22.09 623	3.64 620	28.95 625	10.91 623	17.40 622	10.22 621

UNDER WATER	19.61 619	12.37 617	31.14 611	20.44 621	14.31 618	28.63 621	18.15 623	16.43 604	34.24 619	20.82 614	19.14 597	38.83 620	30.09 621	24.31 615	20.97 617	10.09 617	2.68 615	19.51 620	4.70 616	15.52 620	9.93 620

UNDER WATER-64	20.03 620	10.28 615	31.50 612	20.05 620	13.64 617	32.81 622	23.45 625	16.01 603	33.44 618	22.01 617	17.25 588	40.58 623	32.20 625	24.50 616	22.36 620	10.06 616	2.70 616	18.37 617	4.24 613	14.84 619	10.24 622

DLNR_Zeroshot_test	23.05 621	49.79 627	87.94 630	97.52 644	94.73 638	1.18 224	0.00 1	20.60 613	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.35 396	0.10 157	32.22 628	0.04 482	0.00 1	0.27 564	72.00 634	0.06 417

DLNR-FE	23.09 622	49.81 628	87.98 631	97.51 643	95.30 640	1.18 224	0.00 1	20.61 614	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.34 394	0.10 157	32.12 627	0.04 482	0.00 1	0.28 568	72.27 635	0.06 417

DPSimNet_ROB	25.03 623	19.56 621	24.93 610	24.36 624	17.85 622	22.25 612	25.93 626	28.52 624	29.10 613	32.61 621	28.25 618	32.87 615	26.42 618	24.51 617	40.42 624	16.75 622	13.93 625	25.19 622	22.38 626	19.96 623	24.75 627

HanzoNet	29.69 624	29.33 624	21.66 607	21.75 622	19.07 623	24.58 616	12.99 620	28.87 625	40.49 624	43.09 625	44.02 626	55.65 628	44.93 627	43.17 626	44.44 625	27.88 626	9.47 624	29.77 626	15.86 625	20.94 624	15.84 624

JetRed	34.54 625	39.28 626	62.16 623	15.62 618	26.51 624	69.20 627	40.79 628	31.43 626	32.41 616	46.06 626	44.55 627	40.19 622	26.50 619	38.43 625	56.06 628	12.76 621	37.49 631	13.23 612	9.38 622	29.52 625	19.34 625

MADNet++	47.78 626	34.15 625	37.11 618	42.94 625	41.23 626	64.94 626	30.63 627	60.79 630	53.26 629	72.08 630	61.65 629	57.68 629	54.96 628	58.03 627	59.24 629	43.01 630	36.17 630	36.07 627	22.50 627	47.50 627	41.67 629

ASD4	55.28 627	67.10 633	50.57 621	44.24 626	57.82 628	92.00 632	98.23 640	54.95 628	86.61 633	58.30 629	64.61 630	50.57 627	63.33 630	58.83 628	67.37 630	25.76 625	29.60 628	26.82 624	29.01 628	42.42 626	37.42 628

TCMNet-wrong-test	55.95 628	78.75 634	71.85 628	90.95 635	89.50 635	78.08 628	71.33 629	38.19 627	12.35 592	40.71 624	51.28 628	59.53 630	35.38 626	64.04 630	52.16 627	38.10 629	6.00 622	47.22 632	41.12 630	82.64 636	69.84 634

LRCNet_RVC	60.63 629	63.16 632	62.94 624	69.09 631	50.21 627	19.92 609	0.07 365	58.32 629	5.21 568	75.67 631	86.75 631	74.68 631	62.48 629	59.01 629	49.80 626	93.38 639	56.36 635	93.48 639	92.95 639	67.44 633	71.73 636

tt	68.65 630	0.15 232	99.57 640	50.64 627	14.90 620	100.00 642	100.00 642	100.00 645	99.76 640	27.80 619	10.52 571	99.97 646	98.63 640	99.61 640	100.00 646	90.62 636	98.21 639	46.66 631	52.02 632	62.86 632	21.04 626

USTest	75.36 631	57.99 631	56.43 622	72.82 632	69.93 632	99.96 641	100.00 642	98.57 640	99.18 639	94.19 637	97.90 640	78.26 632	95.05 638	75.90 633	76.21 633	48.70 631	80.65 636	39.01 630	52.97 633	57.66 628	55.76 630

xxxxx1	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 631	80.96 630	82.71 632	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 634	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 631

tt_ll	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 631	80.96 630	82.71 632	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 634	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 631

ff	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 631	80.96 630	82.71 632	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 634	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 631

RSGM-EC	80.84 635	55.04 629	42.42 619	74.68 633	80.19 633	84.60 629	87.59 630	88.17 634	89.98 634	86.62 635	95.72 637	81.57 633	74.73 631	73.44 631	69.93 631	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 637

acva	80.84 635	55.04 629	42.42 619	74.68 633	80.19 633	84.60 629	87.59 630	88.17 634	89.98 634	86.62 635	95.72 637	81.57 633	74.73 631	73.44 631	69.93 631	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 637

PML	89.08 637	99.72 641	92.85 633	94.72 637	94.92 639	99.54 640	97.42 639	93.50 636	95.96 638	99.77 643	92.33 635	95.35 639	93.51 637	99.96 645	91.15 637	99.98 651	31.71 629	100.00 645	45.94 631	93.46 640	69.88 635

MEDIAN_ROB	96.83 638	99.41 639	98.66 638	94.75 638	94.23 637	93.08 634	90.54 633	95.61 638	94.75 636	97.65 640	97.73 639	98.30 640	96.57 639	94.51 637	93.74 639	99.78 650	98.24 640	99.99 644	99.89 643	99.48 643	99.67 642

Anonymous_1	97.10 639	99.72 641	99.64 641	92.33 636	93.91 636	100.00 642	100.00 642	99.20 642	99.90 641	98.57 641	99.75 641	99.14 642	99.94 642	98.50 639	99.54 640	87.90 635	98.87 641	90.88 638	96.91 640	92.22 639	95.12 639

HaxPig	97.68 640	99.63 640	91.34 632	99.82 650	99.97 643	88.15 631	88.00 632	98.28 639	99.93 642	99.98 644	99.99 642	99.95 645	99.99 643	96.29 638	92.24 638	99.99 652	99.98 643	100.00 645	99.99 644	100.00 653	99.98 650

ccccc	98.51 641	94.69 638	100.00 645	100.00 653	100.00 645	92.59 633	97.15 638	98.75 641	95.78 637	98.59 642	95.17 636	98.60 641	99.67 641	99.86 643	99.84 641	100.00 653	100.00 644	99.91 643	99.54 642	100.00 653	100.00 652

test_example2	98.83 642	99.97 646	99.97 642	99.96 652	99.97 643	99.46 639	99.97 641	95.54 637	100.00 643	100.00 645	100.00 643	93.37 638	93.47 636	99.93 644	99.91 642	100.00 653	99.79 642	96.64 640	98.71 641	100.00 653	100.00 652

DPSM_ROB	99.17 643	100.00 647	100.00 645	96.28 639	98.84 641	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	93.66 640	100.00 644	100.00 645	100.00 645	96.31 641	98.27 640

DPSM	99.17 643	100.00 647	100.00 645	96.28 639	98.84 641	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	93.66 640	100.00 644	100.00 645	100.00 645	96.31 641	98.27 640

AVERAGE_ROB	99.23 645	99.81 643	97.56 637	100.00 653	100.00 645	96.24 638	91.02 634	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	99.98 646	99.97 643	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	100.00 653	100.00 652

DGTPSM_ROB	99.45 646	99.94 644	99.98 643	96.58 641	100.00 645	100.00 642	100.00 642	99.81 643	100.00 643	95.86 638	100.00 643	99.32 643	100.00 644	99.79 641	99.99 644	98.34 642	100.00 644	99.86 641	100.00 645	99.52 644	99.99 651

DPSMNet_ROB	99.46 647	99.94 644	99.98 643	96.59 642	100.00 645	100.00 642	100.00 642	99.81 643	100.00 643	95.87 639	100.00 643	99.32 643	100.00 644	99.79 641	99.99 644	98.46 643	100.00 644	99.86 641	100.00 645	99.52 644	100.00 652

RAFT-FEzeroshot	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 644

RAFT-FE	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 644

CasAABBNet	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.96 646	99.95 644

LSM0	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.84 651	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.22 647	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.83 643

Hybrid-DGEV	99.96 652	100.00 647	100.00 645	99.75 649	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.43 648	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 644

FlowAnything	99.97 653	100.00 647	100.00 645	99.74 648	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	99.71 649	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.98 650	99.95 644

Selective-RAFT-Error	100.00 654	100.00 647	100.00 645	100.00 653	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 645	100.00 643	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 647	100.00 646	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.95 644

GS-Stereo							0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 477	0.16 462	0.12 489

FADE		10.20 614		4.76 596	4.82 596							14.63 590				24.52 624	8.46 623	36.14 628	36.87 629	3.46 590

Low-res two-view benchmark