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

MLG-Stereo_test2	0.57 25	0.28 53	1.20 15	0.07 41	0.68 298	1.34 56	0.02 24	3.39 62	1.41 56	0.06 1	0.02 1	0.12 44	0.10 14	2.37 106	0.31 53	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

MLG-Stereo_test1	0.67 33	0.23 30	1.05 3	0.06 32	1.40 377	1.24 33	0.00 1	3.56 82	1.36 54	0.06 1	0.04 11	0.08 32	0.10 14	4.03 156	0.14 9	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.01 310	0.01 25	0.02 89

MLG-Stereo	0.72 43	0.23 30	1.13 6	0.06 32	0.16 120	1.24 33	0.00 1	3.84 104	1.40 55	0.06 1	0.03 5	0.08 32	0.10 14	5.71 214	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

S2M2_XL	0.22 1	0.33 105	1.17 10	0.07 41	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 56	0.07 20	0.17 28	0.39 1	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	1.52 136	7.77 538	2.81 198	0.05 27	0.02 3	1.11 11	0.06 58	3.26 53	0.75 10	0.12 4	0.02 1	0.07 20	0.68 134	6.69 275	0.13 7	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	6.69 543	0.02 89

dual_stereo	0.56 23	0.32 88	1.08 5	0.07 41	0.11 78	0.77 8	0.03 32	3.60 84	1.17 52	0.12 4	0.03 5	0.20 56	0.11 19	2.77 115	0.51 117	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.16 423	0.00 1	0.02 89

Pointernet	0.84 55	0.35 131	2.00 102	0.12 67	0.13 101	1.77 108	0.06 58	4.87 161	2.53 97	0.14 7	2.11 121	0.76 135	0.44 105	1.02 38	0.32 55	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.15 420	0.02 77	0.01 18

zero-FE	0.88 58	0.27 51	2.12 120	0.21 102	1.63 388	1.75 107	0.83 319	3.08 28	0.61 3	0.15 8	0.13 17	0.29 84	0.44 105	3.38 131	1.07 216	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.05 376	1.47 512	0.03 139

MLG-Stereo_test3	0.45 5	0.31 74	1.35 28	0.06 32	0.17 130	1.30 50	0.01 5	3.52 78	0.77 12	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 5	0.74 17	0.22 26	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

FSD	0.46 8	0.31 74	1.38 30	0.17 91	0.10 67	0.53 5	0.06 58	3.21 47	0.81 14	0.16 10	0.24 31	1.06 145	0.12 23	0.63 12	0.24 30	0.02 335	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

fffy	1.13 98	0.51 242	2.15 121	1.01 233	0.09 59	2.30 158	0.19 138	4.07 114	1.13 51	0.16 10	2.66 139	0.20 56	0.38 81	6.98 296	0.35 61	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.16 379

GREAT-IGEV	0.72 43	0.29 58	1.91 83	1.31 276	0.40 236	1.41 67	0.08 75	2.29 13	2.48 92	0.18 12	0.69 54	0.10 42	0.34 71	1.72 76	0.37 70	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.22 457	0.10 267	0.41 461

GIP-stereo	0.70 40	0.44 206	1.70 69	1.52 307	0.75 308	1.48 72	0.05 51	4.18 119	1.10 48	0.18 12	0.42 39	0.58 126	0.38 81	0.65 13	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

S2M2_L	0.46 8	0.39 160	1.17 10	0.37 140	0.17 130	1.14 12	0.01 5	1.46 6	1.83 68	0.19 14	0.87 67	0.13 45	0.19 31	0.57 6	0.43 87	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 388	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.69 37	0.23 30	1.44 38	0.02 1	0.14 107	1.24 33	0.03 32	3.53 80	0.90 39	0.20 15	1.48 92	0.07 20	0.50 110	3.73 142	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 30	0.33 105	1.46 42	0.10 58	0.18 145	1.30 50	0.19 138	3.53 80	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 13	0.07 5	4.19 161	0.36 64	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

LG-Stereo_L1	0.69 37	0.32 88	1.21 17	0.10 58	0.16 120	1.38 61	0.20 144	2.44 15	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 13	0.06 4	6.49 258	0.36 64	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

SCV	1.59 140	0.58 275	2.57 161	2.72 464	0.31 208	2.15 142	0.79 309	6.88 285	2.72 110	0.20 15	2.68 140	0.68 130	0.58 126	7.60 334	0.41 81	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.22 457	0.37 451	0.24 422

AdaDepth	0.57 25	0.22 26	2.33 138	0.12 67	1.26 362	1.59 84	0.07 67	1.03 4	0.97 45	0.21 19	0.42 39	0.08 32	0.30 63	2.28 104	0.26 37	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.20 446	0.01 25	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 105	1.42 33	0.13 83	0.16 120	0.98 10	0.01 5	2.30 14	0.96 44	0.21 19	0.07 12	0.08 32	0.10 14	1.10 42	0.31 53	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 89

LG-G_1	0.62 27	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 78	1.81 112	0.02 24	3.74 96	0.88 33	0.23 21	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 132	0.27 46	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 89

LG-G	0.62 27	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 78	1.81 112	0.02 24	3.74 96	0.88 33	0.23 21	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 132	0.27 46	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 89

test_xeample3	1.08 89	0.43 200	3.39 262	0.49 160	0.05 16	2.58 189	0.93 344	3.32 57	1.77 64	0.23 21	0.23 29	0.19 52	0.28 52	6.34 246	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 475	0.06 208	0.10 309

FoundationStereo	0.26 2	0.29 58	1.25 19	0.24 108	0.10 67	0.41 3	0.07 67	0.57 1	0.80 13	0.24 24	0.03 5	0.09 38	0.37 77	0.46 4	0.12 3	0.03 379	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

U	2.12 201	0.25 41	2.47 153	0.17 91	8.09 541	10.63 474	0.00 1	3.08 28	0.87 28	0.24 24	0.45 42	0.17 48	0.08 7	0.69 16	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 547	5.19 557	0.01 25	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 116	0.87 363	4.85 368	0.61 179	0.07 35	1.60 85	0.32 180	3.79 102	5.87 286	0.25 26	0.26 32	1.09 146	0.29 56	4.60 175	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 240

CES	1.56 138	0.35 131	1.44 38	0.42 147	7.70 540	2.66 206	0.13 107	4.89 162	2.53 97	0.25 26	1.10 74	0.33 97	0.31 67	1.61 71	0.58 127	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.54 473	6.26 542

rvit_stereo_0081_aga	0.76 48	0.51 242	3.29 253	0.11 65	0.25 178	1.73 106	0.22 151	3.68 86	2.54 99	0.26 28	0.16 18	0.27 79	0.30 63	1.31 53	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.04 185

Monster-pub-eth3d	0.44 4	0.23 30	1.44 38	0.05 27	0.77 312	1.17 14	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 29	0.18 25	0.06 13	0.04 1	0.55 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 21	0.18 8	1.39 31	0.02 1	0.35 223	1.26 42	0.06 58	3.13 34	0.86 23	0.28 29	0.82 66	0.06 13	0.67 132	1.59 69	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO_rvc	1.02 80	0.59 278	1.95 94	0.15 86	0.09 59	3.42 281	0.99 351	4.46 133	2.73 113	0.28 29	1.62 98	1.32 153	0.28 52	2.10 100	0.21 25	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.04 370	0.11 288	0.11 323

MonSter	0.46 8	0.23 30	1.44 38	0.05 27	0.77 312	1.17 14	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 29	0.18 25	0.07 20	0.04 1	0.83 24	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.01 18

IGEV	0.50 14	0.22 26	1.52 47	0.08 50	1.85 413	1.34 56	0.37 190	2.03 10	0.93 43	0.29 33	0.08 16	0.07 20	0.09 10	0.90 30	0.22 26	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

AIO_test	0.90 63	0.40 171	1.67 65	0.14 84	0.16 120	2.97 246	0.83 319	3.61 85	2.67 105	0.29 33	0.71 55	1.50 163	0.29 56	2.37 106	0.13 7	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.08 390	0.03 123	0.03 139

castereo++	1.18 101	0.54 258	1.95 94	0.30 117	0.51 271	4.56 363	1.00 353	4.61 143	1.12 49	0.29 33	2.14 125	1.89 178	0.15 26	3.94 152	0.18 20	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.31 485	0.03 123	0.00 1

ProNet	1.20 104	0.60 282	2.00 102	0.26 112	0.08 51	2.73 209	0.68 278	5.00 173	2.52 96	0.29 33	1.32 86	0.37 102	0.36 74	6.94 294	0.44 92	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.07 259

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 71	2.14 488	1.55 50	0.88 209	0.26 185	0.56 7	0.04 38	2.80 21	0.86 23	0.30 37	0.80 64	0.21 66	2.33 260	6.17 231	0.37 70	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.17 431	0.01 25	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 67	0.35 131	1.37 29	0.63 185	0.07 35	2.07 131	0.16 126	2.88 23	1.68 61	0.30 37	1.23 83	0.19 52	0.28 52	6.80 280	0.84 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.13 346

999	1.25 114	0.37 149	1.63 60	1.15 255	0.34 220	3.03 252	0.66 274	3.41 67	2.27 81	0.30 37	3.20 158	0.19 52	0.25 42	7.23 315	0.85 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 66	0.22 26	1.20 15	0.06 32	0.08 51	2.36 161	0.62 262	5.50 215	2.61 102	0.30 37	3.32 161	0.41 106	0.25 42	1.12 44	0.17 17	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 494	0.06 208	0.12 338

sCroCo_RVC	1.21 107	0.65 301	5.16 388	1.09 246	1.29 369	0.92 9	0.19 138	3.92 106	2.68 108	0.30 37	3.04 153	0.52 120	1.56 220	1.58 68	0.78 169	0.09 440	0.25 503	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.11 323

rvit_0105_4	1.38 126	0.98 389	5.52 409	0.61 179	0.05 16	1.62 88	0.41 201	3.95 109	5.80 283	0.31 42	0.73 56	1.37 154	0.53 116	4.89 187	0.78 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 185

MaDis-Stereo	0.80 50	0.69 317	3.02 220	0.33 129	1.83 411	1.22 21	0.06 58	3.41 67	1.49 58	0.31 42	0.38 36	0.42 109	0.51 112	1.14 45	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 220

4.25_new	0.52 16	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 16	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 16	0.18 8	1.43 36	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsters	0.87 56	0.28 53	1.54 49	0.47 159	2.71 454	1.38 61	0.01 5	3.14 35	0.81 14	0.32 44	0.48 43	0.05 5	0.13 24	5.72 215	0.42 85	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo	0.79 49	0.32 88	3.96 310	0.04 20	0.15 112	1.19 17	0.18 135	3.52 78	2.95 125	0.32 44	1.77 106	0.22 68	0.14 25	0.39 1	0.43 87	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.02 89

3.25w_new	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 5	3.39 62	0.91 40	0.33 49	0.16 18	0.07 20	0.42 98	0.57 6	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3.25w	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 5	3.39 62	0.91 40	0.33 49	0.16 18	0.06 13	0.42 98	0.57 6	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

fffft	0.97 69	0.29 58	1.69 68	0.03 6	0.05 16	2.12 138	0.65 271	3.44 71	1.87 70	0.34 51	0.60 49	0.23 69	0.20 34	6.69 275	0.89 196	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.09 287
1: 1. 1
AEACV	0.80 50	0.29 58	1.70 69	0.96 226	0.24 175	2.03 129	0.88 336	3.50 75	0.88 33	0.34 51	0.20 27	0.29 84	2.01 244	1.77 82	0.33 57	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.29 477	0.10 267	0.09 287

MIF-Stereo (partial)	1.29 119	0.33 105	3.02 220	0.03 6	1.12 352	1.26 42	0.13 107	4.46 133	3.75 184	0.35 53	2.39 134	0.31 90	0.74 141	6.09 227	1.76 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.04 185

2.25w	0.67 33	0.20 18	1.40 32	0.04 20	0.13 101	1.21 19	0.05 51	3.23 49	0.87 28	0.36 54	1.17 81	0.07 20	0.69 135	3.67 140	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

HUF	1.05 86	0.64 295	2.33 138	0.35 137	0.22 168	3.09 257	0.41 201	3.73 95	2.89 121	0.36 54	2.71 142	0.33 97	0.30 63	2.28 104	0.23 28	0.00 1	0.61 527	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.39 456

tt45	1.09 90	0.35 131	1.49 45	0.39 144	0.23 173	3.50 293	0.14 114	3.35 60	1.81 65	0.36 54	2.04 116	0.27 79	0.26 48	6.84 283	0.63 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.03 139

DA2	1.19 103	0.37 149	1.94 90	0.62 181	0.30 199	6.06 398	0.59 252	5.55 216	2.23 78	0.37 57	2.42 135	0.41 106	1.17 187	1.24 52	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.20 406

rvit_stereo_ft	1.00 78	0.78 344	3.84 306	0.84 204	0.36 226	1.23 23	0.24 157	3.81 103	3.76 186	0.37 57	0.87 67	0.74 133	1.12 175	1.18 49	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 240

3.75w	0.62 27	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 365	1.25 37	0.01 5	3.23 49	0.87 28	0.38 59	0.23 29	0.07 20	0.40 85	2.96 120	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

mms	1.03 82	0.54 258	1.58 54	0.05 27	0.36 226	1.52 79	0.08 75	2.97 26	1.84 69	0.38 59	2.94 148	0.32 93	0.25 42	6.82 281	0.39 75	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.28 440

rvit_stereo_0083	1.03 82	0.26 47	3.09 237	0.49 160	0.09 59	1.27 47	0.24 157	2.72 18	4.60 237	0.38 59	0.77 59	0.78 136	1.18 189	4.35 168	0.33 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 139

IGEV-Stereo++	0.74 46	0.23 30	1.31 24	0.06 32	1.62 387	1.95 122	0.01 5	3.29 55	1.81 65	0.38 59	1.68 103	0.10 42	1.16 186	0.91 31	0.19 21	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18

ff7	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 256	0.06 240

ffff	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 256	0.06 240

11t	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 256	0.06 240

ccc-4	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 256	0.06 240

2.75w_new	0.55 21	0.23 30	1.43 36	0.04 20	0.12 92	1.25 37	0.08 75	3.20 45	0.86 23	0.39 67	0.16 18	0.07 20	0.88 157	1.99 94	0.24 30	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

ours_stereo	1.03 82	0.55 262	1.86 77	0.12 67	0.32 212	1.16 13	0.09 83	3.27 54	2.18 77	0.39 67	3.02 152	0.34 101	0.26 48	6.32 244	0.37 70	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.13 346

IGEV-Stereo+	1.69 147	0.43 200	1.59 55	0.37 140	3.10 462	2.10 134	0.07 67	1.86 8	0.91 40	0.39 67	0.03 5	0.20 56	0.41 93	7.05 300	0.16 12	0.02 335	0.07 386	0.00 1	0.18 438	5.14 536	9.77 557

IGEVStereo-DCA	1.06 88	0.45 214	2.06 107	0.32 124	0.06 27	2.74 210	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.39 67	0.16 18	0.20 56	0.29 56	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.06 208	0.06 240

rrr	1.05 86	0.45 214	3.18 245	0.32 124	0.06 27	2.74 210	0.95 349	3.49 74	1.12 49	0.39 67	0.16 18	0.20 56	0.29 56	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 451	0.06 208	0.10 309

sAnonymous2	1.35 123	1.66 464	8.14 468	0.55 168	0.46 250	1.23 23	0.24 157	4.00 111	3.47 170	0.40 72	1.11 75	0.23 69	1.42 206	0.96 35	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 446	2.07 521	0.22 411

CroCo_RVC	1.35 123	1.66 464	8.14 468	0.55 168	0.46 250	1.23 23	0.24 157	4.00 111	3.47 170	0.40 72	1.11 75	0.23 69	1.42 206	0.96 35	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 446	2.07 521	0.22 411

asda	0.52 16	0.19 13	1.61 56	0.03 6	0.61 289	1.26 42	0.08 75	3.20 45	0.84 17	0.41 74	0.29 33	0.05 5	0.72 139	0.77 21	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

CAS	2.24 216	0.25 41	1.86 77	11.21 545	3.86 496	1.67 93	0.02 24	3.87 105	2.67 105	0.41 74	1.63 99	0.24 72	0.27 50	1.50 64	0.74 154	9.43 552	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	5.21 539

anonymousdsp	1.12 92	0.59 278	1.66 62	0.03 6	0.07 35	2.81 228	0.82 315	4.07 114	2.30 87	0.41 74	1.12 78	0.30 86	0.40 85	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.10 267	0.05 220

Selective-IGEV	1.23 110	0.18 8	1.13 6	0.07 41	0.17 130	2.38 165	0.54 235	6.10 242	2.51 95	0.41 74	3.20 158	0.26 75	0.29 56	6.94 294	0.16 12	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 408	0.04 152	0.10 309

IGEV-Stereo	1.12 92	0.59 278	1.66 62	0.03 6	0.07 35	2.82 231	0.82 315	4.09 117	2.30 87	0.41 74	1.11 75	0.30 86	0.41 93	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.10 267	0.05 220
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
2.5w	0.68 35	0.23 30	1.29 20	0.04 20	0.31 208	1.26 42	0.09 83	3.24 51	0.86 23	0.42 79	0.59 47	0.03 1	0.56 120	4.36 169	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

plain	1.34 121	0.51 242	5.09 382	0.30 117	0.05 16	1.58 82	0.08 75	4.47 135	3.77 187	0.42 79	1.76 105	0.60 128	0.74 141	6.11 228	0.94 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 461	0.02 89

LoS_RVC	1.26 116	1.43 443	1.91 83	0.42 147	3.77 494	1.71 102	0.04 38	2.58 16	2.49 94	0.42 79	2.58 138	0.30 86	0.57 124	1.71 73	0.66 138	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	4.49 536

rvit_stereo_0081	0.88 58	0.28 53	1.81 73	0.62 181	0.13 101	1.34 56	0.12 98	3.14 35	4.59 235	0.43 82	0.30 34	0.54 123	0.11 19	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 58	0.28 53	1.81 73	0.62 181	0.13 101	1.34 56	0.12 98	3.14 35	4.59 235	0.43 82	0.30 34	0.54 123	0.11 19	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3w_stereo	0.53 20	0.23 30	1.53 48	0.03 6	0.02 3	1.25 37	0.02 24	3.34 59	0.88 33	0.44 84	0.43 41	0.07 20	1.04 171	1.04 40	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

111111	0.97 69	0.19 13	1.49 45	0.06 32	1.12 352	1.43 69	0.05 51	4.77 156	1.70 62	0.44 84	2.88 146	0.09 38	0.17 28	4.66 177	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.01 18

asd	0.49 11	0.16 3	1.57 52	0.04 20	0.72 306	1.24 33	0.05 51	2.80 21	0.84 17	0.45 86	0.50 44	0.06 13	0.56 120	0.58 9	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5_new	0.49 11	0.17 6	1.73 71	0.06 32	0.30 199	1.23 23	0.07 67	3.11 31	0.87 28	0.45 86	0.66 51	0.05 5	0.19 31	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 11	0.17 6	1.73 71	0.06 32	0.30 199	1.23 23	0.07 67	3.11 31	0.87 28	0.45 86	0.66 51	0.05 5	0.19 31	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

monsterstereo	0.93 65	0.30 69	1.91 83	0.43 151	2.63 450	1.21 19	0.01 5	3.11 31	0.76 11	0.46 89	1.44 90	0.05 5	0.09 10	5.66 210	0.50 116	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 50	0.33 105	2.51 155	0.25 110	0.53 276	1.93 120	0.27 167	5.07 177	1.05 47	0.47 90	0.68 53	0.64 129	0.22 38	0.95 34	0.65 134	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.19 443	0.03 123	0.16 379

1w_stereo	0.64 30	0.16 3	1.24 18	0.09 56	0.50 267	1.19 17	0.08 75	3.24 51	0.84 17	0.48 91	2.37 132	0.04 3	1.57 221	0.84 28	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

RSM++	1.02 80	0.24 40	1.33 26	0.86 207	0.04 13	2.78 217	0.30 178	2.63 17	2.67 105	0.48 91	1.95 113	0.52 120	0.25 42	5.50 206	0.57 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.11 288	0.09 287

RSM	1.21 107	0.20 18	1.30 23	0.12 67	0.06 27	2.48 174	0.51 230	3.78 99	2.74 114	0.48 91	2.38 133	2.18 187	0.28 52	6.77 279	0.56 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.07 226	0.05 220

CroCo-Stereo	0.99 75	0.89 370	3.19 246	0.46 154	0.44 244	0.38 2	0.05 51	4.61 143	3.95 197	0.48 91	1.78 109	1.01 142	0.27 50	1.11 43	1.07 216	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 185
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
SGD-Stereo	0.69 37	0.30 69	1.15 9	0.25 110	0.12 92	1.26 42	0.29 172	1.87 9	0.62 4	0.50 95	0.51 45	0.08 32	0.11 19	6.67 274	0.09 1	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

qwe	0.66 32	0.19 13	1.64 61	0.05 27	1.17 357	1.23 23	0.03 32	3.35 60	0.88 33	0.51 96	0.38 36	0.04 3	0.17 28	3.22 125	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

RAStereo	0.68 35	0.42 189	3.15 242	0.18 97	0.52 275	1.17 14	0.02 24	3.16 39	0.98 46	0.51 96	1.43 89	0.16 47	0.22 38	0.75 19	0.83 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.02 89

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 408	25.07 556	26.53 547	0.44 152	0.07 35	1.50 77	0.54 235	2.09 11	1.57 60	0.51 96	0.62 50	0.21 66	0.20 34	1.44 60	0.53 119	12.03 559	0.01 180	0.00 1	0.08 390	1.75 517	9.69 555

DEFOM-Stereo	0.70 40	0.29 58	1.62 58	0.16 90	0.06 27	1.95 122	0.45 211	0.88 3	0.74 9	0.55 99	0.51 45	0.14 46	0.09 10	6.32 244	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 58	0.51 242	3.12 239	0.07 41	0.12 92	1.31 52	0.37 190	3.78 99	3.29 159	0.56 100	1.13 79	0.40 103	0.76 143	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 185

whm_eth	0.88 58	0.51 242	3.12 239	0.07 41	0.12 92	1.31 52	0.37 190	3.78 99	3.29 159	0.56 100	1.13 79	0.40 103	0.76 143	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 185

water-stereo	0.70 40	0.29 58	3.07 236	0.08 50	0.07 35	1.54 80	0.15 120	4.01 113	1.41 56	0.59 102	1.31 85	0.26 75	0.24 40	0.43 3	0.39 75	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.02 336	0.02 77	0.01 18

IGEV++	1.14 100	0.51 242	1.66 62	0.55 168	0.08 51	2.52 177	1.01 355	6.51 270	3.16 145	0.59 102	2.11 121	0.43 110	1.18 189	1.44 60	0.79 171	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.05 376	0.11 288	0.11 323

xyz-stereo-finetune2	1.82 164	0.51 242	2.22 132	0.10 58	0.05 16	6.49 406	0.17 131	3.59 83	2.15 74	0.63 104	6.19 255	0.49 116	3.44 316	6.93 290	3.48 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18

SCV_C0	1.40 127	0.49 233	3.06 235	0.12 67	0.21 164	2.29 153	0.09 83	6.46 266	3.81 188	0.63 104	2.00 115	0.24 72	0.41 93	7.31 318	0.43 87	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.21 451	0.16 341	0.07 259

MyStereo07	1.31 120	0.79 345	1.61 56	1.03 236	1.11 350	2.63 200	0.46 212	5.48 212	2.24 79	0.64 106	1.48 92	0.27 79	0.59 128	7.03 299	0.45 96	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.01 310	0.11 288	0.09 287

castereo	0.87 56	0.60 282	1.07 4	0.34 134	0.17 130	1.89 116	0.79 309	4.84 160	2.05 72	0.65 107	2.55 137	0.31 90	0.40 85	1.02 38	0.38 74	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.24 463	0.03 123	0.02 89

trnet	0.99 75	0.37 149	1.89 81	0.08 50	0.19 156	1.68 96	0.02 24	4.12 118	6.41 323	0.70 108	1.57 96	0.46 113	0.67 132	1.15 46	0.41 81	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

CREStereo	0.98 71	0.42 189	1.86 77	0.07 41	0.22 168	1.65 91	0.02 24	4.07 114	6.33 319	0.72 109	1.54 95	0.43 110	0.64 130	1.22 51	0.44 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
AIO-test1	2.22 215	0.76 334	2.78 192	0.30 117	4.38 507	2.48 174	0.96 350	5.59 218	14.64 478	0.74 110	2.86 145	0.92 138	0.30 63	5.64 208	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.17 354	0.14 355

GGEV	1.22 109	0.35 131	1.96 97	0.57 173	0.28 195	6.83 415	0.64 267	5.42 210	2.35 90	0.75 111	2.28 128	0.26 75	1.30 198	1.00 37	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.15 366

MM-Stereo_test2	0.99 75	0.29 58	2.26 134	1.34 280	0.12 92	1.78 110	0.53 232	4.71 153	3.31 161	0.76 112	0.80 64	0.50 119	0.35 72	1.86 86	0.73 152	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.07 385	0.26 415	0.06 240

rvit_0105_5	1.48 133	0.89 370	5.43 400	0.46 154	0.04 13	1.60 85	0.60 256	4.65 150	5.90 289	0.76 112	1.59 97	1.75 173	0.78 149	4.20 163	0.88 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 240

2w_stereo	0.56 23	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 21	0.04 38	3.42 70	0.81 14	0.79 114	0.73 56	0.07 20	1.24 195	0.81 23	0.37 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 85	0.20 18	2.00 102	1.14 254	0.16 120	2.50 176	0.11 92	4.96 167	2.61 102	0.79 114	0.07 12	1.46 161	0.37 77	3.96 153	0.23 28	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 259

xyz-stereo-finetune	1.20 104	0.44 206	2.19 130	0.08 50	0.05 16	3.16 268	0.68 278	3.41 67	2.58 101	0.81 116	1.77 106	0.68 130	0.37 77	6.20 234	1.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 89

MoCha-V2	1.41 128	0.42 189	2.61 167	0.81 199	0.23 173	2.53 180	0.20 144	4.81 158	3.16 145	0.82 117	3.15 156	0.30 86	1.61 225	6.66 273	0.40 80	0.00 1	0.20 488	0.00 1	0.24 463	0.05 184	0.02 89

Monster-pub-mixall	0.72 43	0.39 160	0.98 1	0.04 20	0.12 92	1.23 23	0.01 5	2.74 20	0.86 23	0.86 118	0.39 38	0.07 20	0.09 10	6.24 236	0.32 55	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

LoS	0.91 64	0.34 120	2.10 118	0.38 143	0.13 101	2.47 172	0.26 164	5.00 173	2.74 114	0.89 119	0.21 28	0.49 116	0.36 74	1.97 93	0.67 140	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	1.01 79	0.50 236	3.16 243	0.12 67	0.09 59	1.43 69	0.04 38	4.97 168	1.51 59	0.90 120	1.46 91	0.98 141	0.94 162	3.45 136	0.46 100	0.02 335	0.10 423	0.00 1	0.02 336	0.04 152	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 47	0.29 58	1.19 12	0.55 168	0.01 1	1.98 126	0.57 250	3.07 27	3.02 137	0.90 120	1.48 92	0.19 52	0.40 85	0.93 32	0.36 64	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 89

IGEV-RUCA	0.81 53	0.15 1	1.13 6	0.52 162	0.32 212	2.13 139	0.51 230	3.46 72	1.71 63	0.95 122	0.16 18	0.24 72	0.55 118	2.81 117	0.41 81	0.12 449	0.21 491	0.20 501	0.25 468	0.21 388	0.20 406

PMTNet	1.41 128	0.37 149	2.06 107	0.26 112	0.15 112	2.94 244	0.34 186	3.39 62	5.33 264	1.00 123	1.27 84	0.28 83	0.93 160	4.04 157	0.74 154	5.00 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.01 18

MGS-Stereo	1.10 91	0.26 47	2.45 147	0.58 175	0.06 27	1.84 114	0.67 277	2.16 12	3.42 168	1.03 124	6.13 251	0.49 116	0.36 74	1.43 59	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 470	0.00 1

ACVNet-DCA	2.01 193	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 390	0.56 241	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.02 77	0.03 139

xx1	2.33 233	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 390	0.56 241	4.31 123	10.41 432	1.03 124	3.33 162	4.67 290	2.70 277	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

1test111	1.86 169	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 390	0.56 241	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.02 77	0.03 139

cc1	2.17 209	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 390	0.56 241	4.31 123	10.41 432	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.10 267	0.05 220

Replicate-Monster	1.25 114	1.94 482	10.24 486	0.08 50	0.32 212	1.32 54	0.03 32	3.71 88	0.89 38	1.07 129	0.07 12	0.08 32	0.10 14	4.74 179	0.14 9	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.22 411

DLNR_Zeroshot_test	24.70 557	50.77 576	90.11 583	98.11 593	97.34 591	1.38 61	0.12 98	22.79 546	3.09 144	1.07 129	2.95 149	0.71 132	0.29 56	6.93 290	2.29 317	38.56 574	0.37 514	0.00 1	0.30 483	76.73 587	0.09 287

FlowAnything_test	0.51 15	0.33 105	2.09 113	0.15 86	0.15 112	1.71 102	0.03 32	1.76 7	0.49 2	1.10 131	0.77 59	0.03 1	0.05 3	0.61 11	0.66 138	0.05 411	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 89

H2IRNET	2.16 207	0.45 214	2.60 165	1.22 260	0.03 11	1.98 126	0.13 107	4.73 154	7.04 348	1.15 132	7.79 314	5.88 333	3.39 312	4.97 190	1.45 251	0.01 243	0.00 1	0.04 458	0.17 431	0.19 373	0.03 139

tt1	2.14 204	0.63 294	2.22 132	2.27 429	0.02 3	5.71 388	0.63 263	4.53 138	10.19 427	1.16 133	3.39 168	0.33 97	3.05 298	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.10 267	0.04 185

CroCo-Stereo Lap2	1.24 111	0.88 367	3.39 262	0.95 224	4.59 519	0.47 4	0.08 75	3.51 77	2.80 117	1.17 134	2.24 126	1.57 166	0.20 34	1.48 63	1.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.12 338

AE-Stereo	1.44 130	0.32 88	2.69 175	1.58 321	0.20 161	2.24 150	0.59 252	6.01 238	5.70 277	1.18 135	3.17 157	1.02 143	0.78 149	1.73 77	0.83 177	0.02 335	0.18 478	0.00 1	0.29 477	0.11 288	0.07 259

HART	1.68 146	0.67 310	2.72 181	0.04 20	0.27 188	1.72 105	0.04 38	5.60 219	3.16 145	1.44 136	7.73 310	2.41 193	0.15 26	6.44 251	0.62 129	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.17 384

Occ-G	0.98 71	0.38 156	1.82 75	0.15 86	0.18 145	1.45 71	0.69 283	3.15 38	2.25 80	1.45 137	0.59 47	5.06 307	0.54 117	0.75 19	0.77 167	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.17 431	0.16 341	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 147	0.32 88	3.29 253	0.92 217	0.18 145	3.89 331	0.06 58	4.22 120	4.00 200	1.47 138	1.98 114	3.07 216	2.81 287	6.35 248	0.89 196	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.21 451	0.05 184	0.00 1

HH	2.42 240	0.73 325	3.76 294	0.91 213	0.14 107	2.78 217	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 185

HanStereo	2.42 240	0.73 325	3.76 294	0.91 213	0.14 107	2.78 217	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 185

GCAP-Stereo	0.95 67	0.62 291	1.99 100	0.30 117	0.03 11	1.66 92	0.01 5	4.43 131	3.00 134	1.63 141	1.17 81	1.39 155	0.76 143	1.31 53	0.55 121	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.02 89

UniTT-Stereo	0.83 54	0.33 105	1.98 98	0.92 217	1.27 365	0.54 6	0.11 92	1.35 5	2.94 124	1.67 142	2.09 118	0.20 56	0.31 67	1.57 67	1.07 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.01 18

CAS++	1.18 101	0.55 262	1.99 100	0.17 91	0.27 188	1.85 115	0.63 263	8.48 322	3.07 140	1.71 143	2.32 130	0.18 51	0.20 34	1.91 92	0.30 48	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 116	0.42 189	2.36 143	0.59 177	1.26 362	2.43 170	0.01 5	3.29 55	7.76 374	1.71 143	2.78 144	0.27 79	0.32 69	1.16 48	0.58 127	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.10 309

MM-Stereo_test3	1.83 166	0.59 278	1.93 87	1.43 296	3.99 500	2.44 171	0.81 313	5.81 232	6.70 335	1.73 145	4.79 201	1.23 152	0.65 131	3.30 127	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 439	0.05 220

StereoVision	2.25 221	0.72 322	4.00 317	1.03 236	2.64 451	1.91 118	0.28 168	5.83 234	4.43 225	1.89 146	10.65 379	3.88 253	0.52 115	5.13 195	1.98 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.03 139

EAI-Stereo	2.31 229	0.44 206	2.72 181	0.68 191	0.56 280	3.51 296	2.62 426	11.42 413	4.14 214	2.09 147	7.23 294	1.21 151	0.91 158	5.67 212	1.51 255	0.01 243	0.25 503	0.00 1	0.88 524	0.04 152	0.26 432

MSCF	1.24 111	0.77 337	1.95 94	0.42 147	0.46 250	3.85 329	0.85 330	4.26 122	2.02 71	2.21 148	2.34 131	0.17 48	2.74 283	1.75 78	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 511	0.04 152	0.05 220

Anonymous3	1.76 154	0.44 206	6.37 434	0.33 129	0.50 267	4.33 351	0.54 235	4.43 131	2.48 92	2.21 148	3.24 160	1.53 165	1.14 179	5.64 208	1.29 238	0.17 463	0.23 497	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.15 366

rvit_0105_3	1.71 149	0.90 373	5.93 420	0.78 197	0.02 3	1.62 88	1.69 402	5.15 181	5.99 298	2.22 150	1.64 100	1.97 183	1.17 187	4.19 161	0.92 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

riskmin	1.88 174	0.15 1	2.11 119	1.38 289	0.88 323	2.40 167	0.04 38	5.93 237	6.10 303	2.25 151	1.34 87	6.06 337	5.08 403	2.78 116	1.01 213	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 240

RALCasStereoNet	1.93 182	1.01 394	2.75 185	1.88 367	1.75 403	2.88 240	0.18 135	4.64 149	4.36 222	2.27 152	5.14 214	2.22 189	0.79 151	7.10 306	1.00 212	0.00 1	0.34 509	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.16 379

XX-Stereo	2.71 268	0.38 156	5.96 421	2.25 428	2.20 433	1.54 80	0.21 149	5.44 211	3.05 138	2.28 153	16.16 452	7.03 362	0.24 40	6.19 232	0.79 171	0.00 1	0.15 461	0.00 1	0.23 460	0.13 320	0.04 185

GASTEREO	1.34 121	0.98 389	1.86 77	0.53 163	0.46 250	3.97 337	0.86 332	4.25 121	2.16 75	2.34 154	3.48 172	0.17 48	2.87 292	1.88 90	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 511	0.04 152	0.05 220

testlalala_base	3.12 306	0.48 229	2.79 196	2.14 415	1.98 419	4.13 345	0.64 267	6.16 246	2.09 73	2.38 155	4.08 184	1.80 174	0.50 110	1.65 72	0.72 150	12.33 560	2.33 541	0.00 1	0.31 485	14.56 555	1.32 507

DilatedVolume-Stereo	1.13 98	0.41 182	2.75 185	1.04 241	0.11 78	2.21 147	0.10 87	2.96 25	1.32 53	2.40 156	2.09 118	0.33 97	0.58 126	5.62 207	0.43 87	0.03 379	0.06 363	0.00 1	0.14 416	0.04 152	0.04 185

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 284	0.99 392	7.52 463	1.52 307	0.92 330	2.94 244	0.03 32	9.31 350	3.81 188	2.42 157	5.86 244	9.23 407	4.64 384	4.31 167	2.19 314	0.02 335	0.18 478	0.00 1	0.54 511	0.35 445	0.35 451

RAFT+CT+SA	2.36 236	0.71 321	2.46 150	0.83 203	2.26 436	3.18 269	0.93 344	6.82 284	5.48 266	2.55 158	8.07 318	1.64 167	1.59 223	8.54 401	1.15 227	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.38 496	0.19 373	0.36 453

AIO-test2	2.70 267	1.23 425	3.52 274	1.24 262	3.05 461	2.65 203	0.06 58	6.30 254	15.40 487	2.58 159	7.30 296	0.48 115	0.57 124	5.36 201	0.96 205	3.06 535	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.16 341	0.15 366

ToySt	2.69 264	0.55 262	7.03 449	1.03 236	0.10 67	3.49 291	1.04 357	6.38 262	4.55 234	2.69 160	6.28 261	7.95 385	4.38 368	5.08 192	2.58 333	0.01 243	0.11 432	0.00 1	0.04 370	0.28 423	0.19 399

UDGNet	2.73 271	7.09 534	3.90 309	2.71 462	0.06 27	2.98 247	0.20 144	4.63 146	8.58 402	2.69 160	2.70 141	0.95 140	1.01 166	6.27 238	1.51 255	1.28 522	0.00 1	5.24 545	0.94 526	1.70 516	0.13 346

dd	2.16 207	1.22 423	4.82 366	0.68 191	0.12 92	1.39 66	0.17 131	5.14 179	11.22 450	2.70 162	3.51 174	1.52 164	1.23 194	5.08 192	3.96 384	0.12 449	0.01 180	0.04 458	0.21 451	0.07 226	0.01 18

WCG-NET	1.24 111	0.43 200	1.46 42	0.33 129	0.08 51	2.14 140	1.08 364	3.09 30	6.86 340	2.73 163	3.43 169	0.74 133	0.94 162	0.89 29	0.33 57	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.05 220

WCG-NET（raft）	1.49 134	0.50 236	1.55 50	0.21 102	0.08 51	2.15 142	1.01 355	2.72 18	6.26 314	2.79 164	3.06 155	4.38 280	1.04 171	3.53 137	0.26 37	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.08 274

test_5	2.90 289	0.70 319	3.69 289	2.01 393	3.17 466	4.61 366	1.32 383	6.69 278	7.02 347	2.79 164	7.18 290	4.99 301	4.14 351	7.96 357	1.31 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.19 373	0.26 432

RCA-Stereo	1.99 190	0.34 120	2.71 179	0.26 112	0.06 27	2.29 153	0.48 215	4.89 162	14.65 480	2.81 166	5.51 237	0.78 136	3.21 302	1.44 60	0.33 57	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.02 89

raft+_RVC	1.79 157	0.84 357	2.32 137	2.40 446	0.85 321	1.38 61	0.09 83	6.36 256	4.75 245	2.85 167	5.46 235	1.17 150	1.36 204	4.54 173	0.91 200	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.22 411

XX-TBD	1.44 130	0.85 359	2.04 105	2.45 451	0.05 16	2.34 160	0.01 5	3.46 72	7.51 361	2.88 168	4.98 210	0.26 75	0.25 42	1.15 46	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 191	0.32 88	5.49 404	0.60 178	1.98 419	1.77 108	0.10 87	7.24 293	5.70 277	2.90 169	4.06 183	3.11 218	0.56 120	5.32 200	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 379

anonymousdsp2	1.78 156	0.39 160	3.40 264	1.10 247	0.04 13	3.63 305	0.50 227	7.80 304	2.77 116	2.91 170	2.88 146	3.17 221	1.01 166	5.15 196	0.43 87	0.00 1	0.01 180	0.02 429	0.15 420	0.05 184	0.12 338

EKT-Stereo	1.91 180	0.48 229	2.77 190	2.19 420	4.36 506	1.42 68	0.24 157	4.63 146	3.51 172	2.94 171	3.47 171	3.55 240	2.25 255	5.26 198	0.85 181	0.04 399	0.12 439	0.00 1	0.09 401	0.06 208	0.05 220

iRaft-Stereo_5w	2.86 284	0.86 360	4.08 326	0.06 32	0.25 178	2.76 216	0.60 256	4.97 168	4.10 211	2.98 172	7.85 315	10.17 423	4.17 354	8.16 378	5.83 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.26 415	0.06 240

qqq	1.93 182	0.30 69	2.96 215	1.40 291	0.05 16	1.96 125	0.39 196	8.45 318	3.33 163	3.06 173	3.84 177	4.67 290	2.70 277	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

ACV-stereo	4.46 416	0.76 334	9.94 483	1.91 371	1.06 346	11.61 485	1.28 379	6.25 251	7.09 349	3.09 174	5.21 223	16.88 498	10.23 497	7.96 357	5.47 413	0.06 421	0.15 461	0.01 398	0.00 1	0.12 305	0.14 355

model_zeroshot	1.52 136	0.42 189	4.10 327	1.25 264	0.11 78	3.04 253	0.14 114	5.79 231	2.84 119	3.12 175	3.65 176	2.05 185	0.42 98	2.38 108	0.71 148	0.01 243	0.10 423	0.00 1	0.20 446	0.02 77	0.04 185

TestStereo	1.74 153	1.02 396	3.64 286	0.20 98	0.28 195	1.33 55	0.01 5	5.24 192	4.01 202	3.18 176	4.97 209	2.07 186	0.70 136	7.32 319	0.75 159	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TRStereo	2.36 236	3.10 505	4.70 362	1.99 388	2.08 424	2.61 195	1.11 365	8.79 337	3.73 182	3.19 177	3.04 153	3.96 255	0.77 146	5.92 221	1.44 249	0.03 379	0.14 454	0.00 1	0.29 477	0.08 238	0.25 426

111	2.78 274	0.92 380	3.81 300	0.22 104	0.07 35	2.83 233	0.70 286	6.03 239	14.00 473	3.22 178	8.93 333	5.48 320	3.30 305	3.66 139	2.03 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.29 442

rafts_anoy	1.72 150	0.79 345	2.58 163	2.03 398	1.75 403	2.47 172	0.16 126	5.48 212	6.01 300	3.24 179	2.11 121	1.92 182	1.33 199	3.08 123	1.13 225	0.01 243	0.18 478	0.00 1	0.01 310	0.03 123	0.07 259

x	1.73 152	0.28 53	2.49 154	1.91 371	0.17 130	2.10 134	0.83 319	8.74 335	3.55 176	3.28 180	2.12 124	3.10 217	1.96 243	2.90 119	1.12 223	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

test-1	1.82 164	0.45 214	5.42 399	0.89 211	0.41 240	2.14 140	0.56 241	5.75 225	4.15 215	3.28 180	5.11 213	3.61 242	0.70 136	1.53 66	1.56 262	0.02 335	0.34 509	0.00 1	0.08 390	0.02 77	0.30 444

DCRE	1.79 157	0.68 312	2.55 159	1.66 334	0.27 188	1.27 47	0.05 51	4.57 142	4.04 205	3.30 182	9.24 347	3.83 252	1.20 192	2.08 99	0.67 140	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.24 463	0.04 152	0.09 287

MC-Stereo	1.47 132	0.36 142	2.54 158	1.99 388	0.12 92	1.90 117	0.12 98	4.47 135	2.83 118	3.31 183	3.44 170	0.56 125	1.47 209	5.39 203	0.47 107	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.21 451	0.07 226	0.04 185

PSMNet-ADL	2.98 295	0.43 200	2.41 144	1.43 296	0.40 236	5.94 395	0.28 168	8.45 318	5.13 256	3.36 184	6.77 274	8.41 392	4.61 382	7.20 314	4.55 398	0.02 335	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 139

11t1	1.62 143	0.26 47	2.53 157	2.37 445	0.24 175	2.58 189	0.06 58	6.66 276	3.00 134	3.40 185	3.01 150	1.14 148	1.94 242	4.18 160	0.91 200	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 139

FADNet_RVC	3.91 384	1.67 466	12.95 507	0.96 226	0.75 308	5.71 388	0.54 235	10.83 396	6.60 332	3.46 186	8.09 319	4.10 264	3.40 314	9.43 444	6.33 428	0.36 491	0.44 520	0.17 497	0.46 507	0.91 498	0.95 499

GMStereo	1.83 166	0.99 392	4.55 353	0.57 173	0.05 16	2.53 180	0.01 5	4.95 165	11.14 446	3.52 187	2.24 126	0.53 122	0.49 109	3.76 144	0.80 174	0.20 470	0.00 1	0.00 1	0.12 411	0.12 305	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
FADNet-RVC	3.98 391	1.84 475	12.48 500	1.69 336	0.44 244	4.33 351	1.31 382	11.84 426	7.15 352	3.53 188	3.50 173	10.63 432	4.43 371	9.12 431	6.25 427	0.03 379	0.10 423	0.00 1	0.03 352	0.60 480	0.25 426

FACV-RUCA	2.21 214	0.34 120	3.59 279	1.30 274	2.90 459	2.22 149	1.25 375	7.98 309	5.71 282	3.59 189	7.21 292	1.14 148	1.60 224	3.12 124	1.46 252	0.01 243	0.03 299	0.10 483	0.04 370	0.35 445	0.17 384

s12784h	1.89 177	0.30 69	2.57 161	0.11 65	0.09 59	4.18 346	0.13 107	6.61 273	7.44 360	3.62 190	4.28 190	0.59 127	0.81 152	6.61 269	0.46 100	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

test_sample2	2.32 231	0.25 41	3.38 260	2.08 406	0.41 240	2.58 189	0.15 120	9.50 354	4.97 251	3.66 191	4.86 206	4.29 277	3.26 303	5.83 219	1.09 220	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 139

MM-Stereo_test1	1.57 139	0.36 142	2.19 130	1.17 257	0.35 223	2.39 166	0.56 241	4.53 138	5.21 259	3.67 192	1.65 101	0.40 103	0.84 156	6.90 288	0.80 174	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.03 139

GCAP-BAT	1.77 155	0.49 233	2.78 192	0.66 189	0.16 120	3.76 323	0.80 311	3.72 94	3.27 156	3.68 193	5.03 212	3.66 245	0.56 120	5.82 218	0.65 134	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.24 463	0.01 25	0.01 18

CREStereo++_RVC	1.59 140	0.39 160	2.26 134	0.36 138	0.01 1	1.67 93	0.01 5	2.95 24	8.12 385	3.69 194	7.44 299	0.47 114	0.32 69	0.74 17	0.39 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 545	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
testlalala2	2.15 206	0.44 206	2.44 146	9.24 539	6.30 530	3.64 306	0.18 135	4.63 146	2.55 100	3.73 195	4.17 187	3.14 219	0.51 112	1.08 41	0.26 37	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.44 506	0.11 288	0.03 139

gcap-zeroshot	1.87 173	0.44 206	4.24 331	0.53 163	0.51 271	3.12 262	0.75 299	6.42 264	3.91 194	3.75 196	1.67 102	7.79 377	0.55 118	2.61 113	0.53 119	0.02 335	0.21 491	0.00 1	0.23 460	0.00 1	0.05 220

CASnet	0.98 71	0.32 88	1.62 58	0.65 188	0.07 35	2.11 136	0.14 114	3.50 75	4.03 203	3.77 197	1.41 88	0.31 90	0.29 56	0.80 22	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	1.62 143	0.68 312	1.98 98	0.67 190	0.05 16	2.99 248	0.04 38	5.36 206	3.74 183	3.82 198	4.96 208	2.54 196	0.62 129	3.35 130	0.97 208	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.27 436

PSMNet-RUCA	5.60 440	4.62 520	11.61 491	10.29 543	7.55 539	7.08 420	1.94 409	12.01 433	10.52 439	3.90 199	11.88 403	4.43 281	1.75 237	7.56 332	4.24 391	1.68 529	0.12 439	4.78 543	0.67 517	4.74 534	0.68 491

test_sample1	2.31 229	0.26 47	3.29 253	2.08 406	0.46 250	2.62 198	0.05 51	9.88 365	4.23 218	3.90 199	3.92 181	3.49 236	4.44 372	5.67 212	1.88 291	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 139

FADNet	4.23 406	1.65 463	11.75 493	1.64 332	0.80 316	4.80 369	0.77 303	13.76 479	11.65 455	3.97 201	5.24 225	9.62 413	5.14 404	8.40 393	3.78 379	0.21 472	0.04 328	0.07 475	0.05 376	1.14 503	0.10 309

tg	1.96 187	0.64 295	2.15 121	0.68 191	0.12 92	4.40 359	0.04 38	5.74 224	4.19 217	4.00 202	5.23 224	2.58 197	0.93 160	7.12 307	0.77 167	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.25 426

Any-RAFT	2.18 211	0.25 41	1.94 90	1.37 287	0.80 316	5.01 375	0.56 241	8.51 323	5.58 274	4.01 203	4.85 205	5.44 319	2.26 257	2.45 110	0.35 61	0.00 1	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 89

test_4	2.38 238	0.34 120	2.68 173	0.08 50	0.11 78	3.69 312	1.14 367	3.33 58	3.34 166	4.03 204	17.35 472	3.31 226	0.51 112	6.28 239	1.15 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 408	0.16 341	0.01 18

ICVP	2.32 231	0.38 156	2.89 211	0.92 217	0.70 303	2.55 184	0.87 335	9.97 368	3.99 199	4.13 205	8.97 337	2.71 202	1.69 228	2.52 112	3.52 372	0.05 411	0.24 502	0.01 398	0.01 310	0.11 288	0.13 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo04	2.95 294	0.79 345	5.38 398	1.03 236	1.11 350	2.63 200	0.46 212	10.00 371	12.44 466	4.19 206	3.91 180	3.04 214	3.60 324	7.34 321	2.74 340	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.01 310	0.11 288	0.09 287

Reg-Stereo(zero)	1.60 142	0.19 13	2.59 164	0.45 153	0.47 259	1.64 90	0.23 155	3.22 48	5.87 286	4.29 207	3.01 150	4.49 285	1.64 226	2.47 111	1.16 229	0.00 1	0.08 399	0.00 1	0.13 415	0.01 25	0.10 309

MSKI-zero shot	2.00 191	0.36 142	2.15 121	0.81 199	0.25 178	2.69 208	0.29 172	6.16 246	2.34 89	4.31 208	7.52 300	3.70 248	0.25 42	8.42 395	0.41 81	0.01 243	0.13 449	0.00 1	0.25 468	0.03 123	0.02 89

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 353	1.29 436	12.46 498	1.53 312	0.98 338	3.48 289	0.81 313	11.99 432	4.40 224	4.33 209	11.05 390	8.83 403	2.02 245	4.52 172	1.66 273	0.01 243	0.14 454	0.00 1	0.68 518	0.86 497	0.44 468

TANstereo	1.20 104	0.49 233	2.04 105	0.34 134	0.10 67	1.80 111	0.01 5	3.40 66	4.10 211	4.37 210	4.82 203	0.41 106	0.70 136	0.94 33	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	1.86 169	0.83 356	2.33 138	0.36 138	0.17 130	3.79 326	1.52 392	5.82 233	4.04 205	4.43 211	2.51 136	4.23 269	0.37 77	5.66 210	0.99 210	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.05 376	0.06 208	0.11 323

ACVNet	2.58 259	0.53 254	2.69 175	0.84 204	0.59 282	2.61 195	0.55 239	8.35 314	5.70 277	4.45 212	9.26 350	5.77 329	3.50 318	2.24 102	4.41 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.01 18

CFNet-ft	3.31 322	0.94 386	2.69 175	1.50 302	2.38 440	2.81 228	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.50 260	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 394	0.03 139

CFNet_RVC	3.31 322	0.94 386	2.69 175	1.50 302	2.38 440	2.81 228	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.49 258	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 394	0.03 139

Anonymous_2	4.14 398	0.62 291	3.21 247	1.40 291	1.43 379	5.19 377	0.32 180	6.63 274	4.38 223	4.48 215	2.30 129	8.08 386	7.00 445	5.37 202	2.29 317	0.23 475	0.75 528	5.20 544	18.12 569	5.66 538	0.23 418

GANet-ADL	2.20 213	0.50 236	3.27 252	2.02 395	0.11 78	2.21 147	0.48 215	8.64 332	6.79 338	4.56 216	5.83 243	3.98 256	1.27 197	2.68 114	1.43 248	0.04 399	0.08 399	0.02 429	0.00 1	0.15 334	0.03 139

UGAM	3.90 381	0.48 229	4.69 361	0.17 91	0.08 51	3.67 308	1.22 373	4.81 158	14.45 477	4.59 217	11.94 405	14.20 473	3.80 340	9.92 454	3.61 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336	0.32 435	0.07 259

knoymous	1.36 125	0.21 23	1.68 67	0.20 98	0.49 264	1.58 82	0.11 92	5.15 181	2.40 91	4.62 218	1.77 106	4.56 287	0.45 107	3.23 126	0.63 132	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

TestStereo1	2.85 280	0.81 351	3.48 270	3.11 482	0.44 244	2.52 177	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 287

SA-5K	2.85 280	0.81 351	3.48 270	3.11 482	0.44 244	2.52 177	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 287

SA	3.06 300	0.74 329	3.79 297	1.60 325	0.30 199	3.19 270	1.43 387	6.72 279	9.06 407	4.63 221	10.80 381	2.89 206	4.71 387	9.62 450	1.18 232	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.19 443	0.23 401	0.02 89

RAFT-Test	2.17 209	0.36 142	3.40 264	1.05 244	0.34 220	4.90 372	0.69 283	6.27 252	3.98 198	4.65 222	7.02 285	6.30 346	1.12 175	1.81 83	0.99 210	0.01 243	0.17 474	0.00 1	0.34 491	0.02 77	0.02 89

RAFT_CTSACE	3.40 337	1.07 403	4.52 348	1.27 267	3.14 463	4.00 339	1.07 361	3.93 108	4.43 225	4.66 223	17.94 476	7.21 371	2.76 284	10.82 469	0.85 181	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.01 18

UCFNet_RVC	3.09 302	0.77 337	2.27 136	2.35 443	1.79 407	3.50 293	1.06 359	12.12 441	6.91 341	4.71 224	7.67 309	7.58 373	4.40 370	4.95 188	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.01 18

AnonymousM	2.71 268	6.75 531	0.98 1	0.73 194	0.06 27	2.41 168	0.53 232	5.30 199	3.05 138	4.75 225	2.09 118	1.89 178	1.01 166	1.88 90	0.51 117	0.01 243	0.02 247	17.42 553	4.76 553	0.02 77	0.01 18

CFNet	3.72 363	1.10 409	5.03 377	2.49 453	1.59 384	4.90 372	0.22 151	11.38 412	9.88 423	4.80 226	11.25 393	6.44 348	3.68 327	8.33 389	3.00 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 394	0.07 259

rvit_105_1	2.44 244	0.80 349	5.08 381	1.77 350	0.09 59	1.95 122	3.62 455	5.62 222	8.21 389	4.85 227	2.07 117	3.15 220	1.58 222	7.08 304	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.04 152	0.08 274

DFGA-Net	2.78 274	1.91 480	7.35 457	1.52 307	0.36 226	3.36 279	0.20 144	6.64 275	5.93 292	4.88 228	6.31 264	2.18 187	1.12 175	7.43 325	5.98 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.04 185

NVstereo2D	4.51 420	0.82 354	6.86 447	3.28 491	3.38 473	8.16 441	3.13 440	10.51 384	15.15 485	4.90 229	6.89 278	7.87 378	4.78 392	9.88 452	3.91 383	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.06 384	0.02 77	0.58 484

RAFT-Stereo-weight	1.67 145	0.31 74	1.57 52	0.97 229	0.15 112	3.19 270	0.77 303	5.06 175	6.19 313	4.96 230	3.38 167	2.83 203	0.35 72	2.87 118	0.74 154	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

FENet	2.19 212	0.34 120	3.04 225	2.05 404	0.26 185	2.82 231	0.13 107	7.02 290	5.55 271	4.97 231	1.94 112	4.91 299	3.39 312	4.71 178	2.50 329	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 409

MIM_Stereo	2.50 254	0.75 331	4.26 332	1.18 258	0.11 78	3.08 255	0.33 184	6.07 241	3.28 158	5.01 232	10.12 364	4.29 277	1.74 234	8.06 370	1.27 236	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.01 310	0.18 365	0.15 366

IGEV_Zeroshot_test	2.13 203	0.50 236	4.91 371	1.41 294	0.18 145	2.62 198	0.36 188	7.80 304	3.87 190	5.04 233	5.42 234	4.77 293	1.03 169	3.43 134	0.79 171	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.18 438	0.17 354	0.04 185

cross-raft	2.03 195	0.35 131	2.78 192	1.10 247	0.16 120	3.77 324	0.48 215	7.03 291	3.75 184	5.06 234	5.55 238	6.26 343	1.41 205	1.75 78	0.89 196	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.19 443	0.03 123	0.03 139

Gwc-CoAtRS	2.02 194	0.33 105	2.61 167	1.04 241	0.30 199	3.56 301	0.40 200	5.89 236	5.94 293	5.08 235	5.01 211	5.55 321	1.72 231	1.60 70	0.91 200	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.25 468	0.01 25	0.02 89

UGAM-zero	3.51 347	0.33 105	4.44 343	0.88 209	0.65 293	3.52 299	0.16 126	11.35 410	2.71 109	5.09 236	5.82 242	15.28 483	9.14 486	8.38 391	1.61 267	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.46 507	0.02 77	0.19 399

NOSS_ROB	3.30 320	0.46 220	2.62 169	2.08 406	1.01 344	5.60 386	0.74 297	10.37 381	11.48 453	5.15 237	8.43 325	5.67 327	1.73 232	7.97 359	2.34 319	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.14 355

GES	2.49 251	0.38 156	4.29 334	1.58 321	0.05 16	4.58 364	1.07 361	9.70 361	3.39 167	5.21 238	6.64 271	1.84 177	3.36 307	4.86 182	2.54 332	0.06 421	0.01 180	0.06 469	0.01 310	0.12 305	0.03 139

PAM_32	3.50 346	0.32 88	5.22 392	1.32 277	0.53 276	7.49 430	0.39 196	9.52 357	3.91 194	5.22 239	5.28 230	16.75 497	7.44 455	4.61 176	0.90 199	0.00 1	0.20 488	0.00 1	0.39 499	0.09 256	0.39 456

MyStereo06	2.35 234	0.66 307	4.54 350	1.10 247	0.96 336	2.57 187	0.10 87	9.30 349	4.05 207	5.22 239	6.09 247	5.95 335	2.38 262	3.00 121	0.73 152	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.01 310	0.13 320	0.15 366

HCRNet	2.56 256	0.53 254	3.35 258	0.24 108	3.39 475	2.19 145	0.23 155	6.89 286	5.50 267	5.26 241	4.79 201	5.27 312	2.78 285	7.71 343	2.89 341	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.04 185

4D-IteraStereo	1.72 150	0.86 360	3.01 218	0.09 56	2.86 458	3.57 304	1.06 359	3.92 106	5.31 262	5.28 242	1.02 69	3.92 254	0.38 81	1.83 84	1.04 215	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.09 287

RASNet	4.52 423	0.61 286	4.42 341	3.42 495	4.68 520	4.58 364	0.99 351	9.54 358	8.01 381	5.28 242	11.42 396	10.34 428	8.88 480	9.28 439	8.68 470	0.15 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

DN-CSS_ROB	2.69 264	1.40 442	5.34 397	2.31 439	0.75 308	3.14 264	0.06 58	6.11 243	3.87 190	5.34 244	12.18 412	2.34 192	1.22 193	7.84 351	1.48 253	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.03 139

GANet-RSSM	3.27 317	0.60 282	3.38 260	2.94 477	2.00 421	2.61 195	0.48 215	10.93 399	6.11 306	5.47 245	10.20 366	6.57 354	5.44 416	6.25 237	2.23 315	0.00 1	0.00 1	0.08 478	0.00 1	0.17 354	0.03 139

MIPNet	2.06 198	0.69 317	4.57 356	0.32 124	0.21 164	1.92 119	0.19 138	6.89 286	5.64 276	5.48 246	4.02 182	2.02 184	3.50 318	3.32 129	2.01 301	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.01 310	0.20 377	0.13 346

PAM	3.38 333	0.31 74	5.61 412	1.37 287	0.71 304	7.60 436	0.38 195	8.94 338	3.55 176	5.54 247	4.69 200	16.09 491	7.03 447	3.67 140	1.02 214	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.38 496	0.07 226	0.41 461

TransformOpticalFlow	3.38 333	0.70 319	4.54 350	1.00 232	0.30 199	3.56 301	0.14 114	9.67 360	7.30 356	5.55 248	13.34 427	6.74 357	5.03 400	8.22 386	1.34 243	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.04 152	0.11 323

CFNet-RSSM	2.11 200	0.33 105	2.71 179	1.04 241	0.30 199	3.21 272	0.41 201	6.67 277	6.96 343	5.62 249	4.58 198	5.40 318	1.71 229	1.86 86	0.87 188	0.00 1	0.08 399	0.00 1	0.32 487	0.02 77	0.02 89

RALAANet	2.46 249	1.09 407	3.70 292	2.55 457	0.80 316	3.37 280	0.15 120	7.44 299	5.54 270	5.65 250	6.01 246	3.54 239	1.13 178	6.34 246	1.58 264	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 376	0.21 388	0.03 139

CRE-IMP	1.95 184	0.35 131	2.68 173	0.27 116	0.17 130	3.90 332	0.85 330	5.14 179	2.87 120	5.74 251	4.14 186	3.49 236	0.83 153	6.40 249	1.80 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.19 399

DCANet-4	2.03 195	0.34 120	5.30 396	0.31 121	0.18 145	1.69 97	0.12 98	4.95 165	8.55 401	5.78 252	5.17 215	1.12 147	2.82 288	2.11 101	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 388

STrans-v2	3.43 341	0.73 325	4.82 366	0.26 112	0.60 284	3.00 249	1.19 372	10.41 383	7.22 353	5.79 253	10.97 388	6.75 358	7.03 447	8.25 387	1.40 246	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 388

fff	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 388

csc	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 388

cscssc	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 388

test_sample3	2.87 286	0.37 149	4.45 344	1.95 381	0.59 282	4.69 367	0.16 126	11.50 416	6.45 326	5.82 257	6.44 268	3.76 251	2.64 273	6.01 225	2.41 326	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 220

xxxx	4.51 420	0.31 74	2.77 190	1.69 336	0.47 259	7.74 438	0.07 67	14.04 481	7.91 379	5.82 257	8.97 337	9.34 408	3.41 315	7.33 320	20.24 530	0.05 411	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

mmm	2.50 254	0.29 58	3.22 248	1.98 386	0.32 212	3.72 317	0.12 98	9.45 353	4.05 207	5.84 259	10.80 381	2.47 194	2.86 291	4.07 158	0.75 159	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.01 310	0.03 123	0.02 89

Patchmatch Stereo++	1.95 184	0.40 171	2.86 204	0.12 67	0.18 145	3.74 319	0.66 274	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 287
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 174	0.40 171	2.86 204	0.12 67	0.19 156	3.75 322	0.71 289	5.23 186	2.96 128	5.86 260	4.33 193	3.45 229	1.51 210	5.40 204	0.69 142	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 287

ROB_FTStereo_v2	1.91 180	0.41 182	2.85 202	0.12 67	0.19 156	3.71 314	0.73 294	5.23 186	2.95 125	5.86 260	4.36 196	3.46 231	1.51 210	5.86 220	0.69 142	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 274

iRAFT	1.95 184	0.40 171	2.86 204	0.12 67	0.18 145	3.74 319	0.66 274	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 287

RAFT-IKP	1.90 178	0.42 189	2.83 199	0.12 67	0.18 145	3.50 293	0.64 267	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.34 194	3.50 238	1.51 210	5.99 224	0.76 161	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 274

ROB_FTStereo	1.90 178	0.42 189	2.86 204	0.12 67	0.19 156	3.71 314	0.75 299	5.24 192	2.95 125	5.87 265	4.26 189	3.41 227	1.51 210	5.80 217	0.65 134	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 274

HUI-Stereo	1.80 159	0.41 182	2.85 202	0.12 67	0.18 145	3.72 317	0.65 271	5.23 186	2.97 132	5.87 265	4.34 194	3.45 229	1.52 215	3.93 151	0.65 134	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.10 309

iGMRVC	1.96 187	0.40 171	2.88 209	0.12 67	0.19 156	3.74 319	0.73 294	5.23 186	2.97 132	5.87 265	4.37 197	3.48 235	1.52 215	6.73 278	0.74 154	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 274

PSMNet-RSSM	3.33 330	0.77 337	3.22 248	2.12 412	1.90 417	2.33 159	0.71 289	11.17 401	5.83 284	5.90 268	11.43 397	7.04 364	4.83 396	5.96 223	3.17 350	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.08 238	0.02 89

GwcNet-RSSM	3.77 369	1.05 400	5.06 379	2.21 423	1.87 414	2.36 161	1.52 392	8.98 340	7.96 380	5.91 269	14.59 442	7.94 383	3.50 318	6.43 250	5.70 418	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.00 1	0.20 377	0.08 274

AACVNet	3.33 330	1.03 398	3.56 277	3.46 497	0.63 290	3.09 257	0.28 168	8.78 336	3.43 169	5.99 270	10.64 378	10.08 421	4.03 349	8.69 412	2.51 330	0.03 379	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 415	0.06 240

1111x	4.25 409	0.30 69	4.31 335	1.47 301	0.37 230	5.10 376	0.32 180	12.86 461	9.82 421	6.01 271	9.73 359	8.78 402	5.97 425	9.43 444	10.39 491	0.06 421	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 185

AdaStereo	3.09 302	0.58 275	3.04 225	2.84 470	0.48 261	4.08 341	1.29 381	12.16 443	7.77 375	6.03 272	9.62 356	5.79 331	1.53 219	4.56 174	1.93 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 89
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.
GwcNet-ADL	2.65 263	0.48 229	3.84 306	0.82 201	0.33 218	2.04 130	0.69 283	8.07 310	9.42 413	6.05 273	6.66 272	4.14 266	1.73 232	5.40 204	3.01 345	0.08 435	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 139

LCNet	2.85 280	0.42 189	1.90 82	0.95 224	0.56 280	2.07 131	1.60 396	4.99 172	3.57 178	6.05 273	10.59 376	4.59 288	6.79 443	7.46 327	0.72 150	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.77 521	0.30 426	3.57 530

ADStereo(finetuned)	2.26 224	0.64 295	5.22 392	0.31 121	0.18 145	1.71 102	0.25 162	5.23 186	8.46 396	6.06 275	5.30 231	1.41 156	6.37 431	1.87 88	1.87 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.18 388

DCANet	2.08 199	0.64 295	3.81 300	0.31 121	0.17 130	1.70 101	0.25 162	5.23 186	8.47 397	6.07 276	5.30 231	1.41 156	4.23 357	1.85 85	2.02 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.19 399

raftrobust	1.86 169	0.74 329	1.94 90	2.15 416	2.24 435	2.74 210	0.53 232	4.89 162	4.05 207	6.09 277	3.89 179	1.64 167	2.55 270	2.44 109	1.12 223	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.08 274

iRaft-Stereo_20w	2.56 256	0.35 131	4.98 374	0.37 140	0.67 296	3.47 286	0.59 252	12.57 456	3.89 192	6.10 278	6.23 259	1.49 162	2.24 253	6.65 272	0.86 186	0.00 1	0.19 484	0.00 1	0.33 489	0.08 238	0.22 411

BUS	2.49 251	0.32 88	3.05 230	0.46 154	0.46 250	7.12 421	0.50 227	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	5.29 313	0.83 153	3.91 148	1.77 283	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 264	0.32 88	3.05 230	0.46 154	0.46 250	7.13 423	1.63 398	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

hknet	3.31 322	0.42 189	4.68 360	0.46 154	1.17 357	7.13 423	1.63 398	9.05 341	6.91 341	6.11 279	6.15 252	9.66 414	2.85 290	7.48 330	2.45 328	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

RAFT	2.57 258	0.76 334	3.09 237	0.91 213	0.09 59	2.41 168	0.94 346	5.35 204	2.65 104	6.11 279	7.21 292	9.43 411	4.30 364	5.73 216	1.77 283	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.02 336	0.46 469	0.08 274

APVNet	5.98 448	1.72 467	8.72 472	3.21 489	4.04 502	12.31 494	1.81 406	19.09 529	6.10 303	6.13 283	13.41 428	10.69 434	6.30 429	11.26 476	13.90 514	0.05 411	0.02 247	0.11 484	0.03 352	0.53 472	0.20 406

PSMNet_ROB	5.02 431	1.63 461	6.03 423	1.90 370	1.83 411	9.57 460	6.35 503	15.58 502	7.23 354	6.15 284	10.48 374	12.22 457	4.16 353	8.02 362	8.71 471	0.02 335	0.01 180	0.01 398	0.10 406	0.20 377	0.12 338

test_sample5	2.91 291	0.40 171	4.33 336	1.81 356	0.50 267	3.33 277	0.17 131	11.27 406	6.55 330	6.18 285	8.35 323	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 220

ASMatch	3.32 328	0.50 236	3.32 256	1.72 344	0.45 249	1.93 120	0.68 278	6.42 264	3.89 192	6.18 285	22.30 499	4.61 289	4.82 395	7.65 337	1.70 276	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.01 25	0.18 388

AFF-stereo	2.59 260	0.68 312	2.35 142	1.55 316	0.17 130	1.67 93	0.08 75	5.75 225	6.60 332	6.20 287	12.13 409	6.16 340	2.36 261	4.75 180	1.11 222	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.05 220

MyStereo8	2.88 288	1.19 421	5.03 377	1.61 326	3.75 492	4.30 350	0.07 67	6.14 244	6.16 309	6.22 288	9.64 358	4.28 275	1.45 208	2.05 98	4.76 403	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.14 416	0.26 415	0.43 466

CBFPSM	4.87 427	0.94 386	14.70 514	1.51 305	1.15 355	11.49 483	2.55 425	7.28 295	6.47 327	6.23 289	4.83 204	15.30 484	8.99 482	6.88 285	8.20 463	0.03 379	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.40 461	0.42 464

NRIStereo	2.14 204	0.35 131	2.65 172	1.10 247	0.14 107	3.05 254	0.86 332	5.35 204	3.18 151	6.24 290	3.36 166	4.17 268	1.82 240	8.12 374	2.01 301	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.19 399

DMCA	2.82 279	0.64 295	4.45 344	1.61 326	0.89 327	3.86 330	0.57 250	9.18 345	5.10 255	6.24 290	6.49 269	7.17 369	2.13 248	3.31 128	4.73 401	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 89

cf-r	3.42 340	0.81 351	3.97 311	2.41 449	2.78 455	2.85 235	0.64 267	8.44 317	6.32 318	6.25 292	11.57 400	8.97 405	3.54 322	5.93 222	3.83 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.07 259

PSM-softLoss	2.24 216	0.34 120	3.42 266	1.81 356	0.17 130	2.74 210	0.39 196	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 164	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 89

KMStereo	2.24 216	0.34 120	3.42 266	1.81 356	0.17 130	2.74 210	0.39 196	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 164	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 89

DeepStereo_RVC	2.05 197	0.39 160	2.87 208	0.14 84	0.17 130	3.51 296	0.70 286	5.21 185	3.00 134	6.27 295	4.13 185	3.47 234	4.53 379	4.81 181	1.49 254	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.18 388

MyStereo05	2.94 293	0.66 307	5.25 395	1.10 247	0.96 336	2.57 187	0.10 87	8.53 324	12.34 465	6.28 296	3.88 178	3.18 222	3.30 305	7.81 350	2.37 323	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.01 310	0.13 320	0.15 366

FADNet-RVC-Resample	3.79 371	1.62 460	12.06 494	1.43 296	0.66 294	5.94 395	2.41 417	10.18 379	8.58 402	6.28 296	4.22 188	5.33 317	4.80 394	7.71 343	3.19 351	0.17 463	0.21 491	0.17 497	0.12 411	0.41 464	0.29 442

ffm	2.90 289	0.31 74	3.97 311	1.34 280	0.98 338	2.80 220	0.48 215	4.53 138	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.04 185

ff1	3.45 345	0.31 74	3.97 311	1.34 280	0.98 338	2.80 220	0.48 215	4.53 138	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 479	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.04 185

mmx	3.86 377	0.31 74	3.97 311	1.34 280	0.98 338	2.80 220	0.48 215	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 479	0.05 411	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

xxx	3.86 377	0.31 74	3.98 315	1.34 280	0.98 338	2.80 220	0.48 215	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 479	0.05 411	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

test_sample4	2.87 286	0.40 171	4.54 350	1.80 354	0.54 278	3.95 335	0.15 120	11.48 415	6.49 329	6.33 302	6.81 276	3.68 247	2.65 275	6.11 228	2.36 322	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 220

DispNO	3.25 316	0.72 322	6.85 446	1.95 381	1.34 374	3.49 291	0.84 324	8.14 311	6.30 316	6.34 303	7.76 313	6.30 346	4.28 363	6.93 290	3.51 368	0.00 1	0.03 299	0.03 446	0.12 411	0.07 226	0.07 259

TDLM	4.11 395	1.11 412	3.54 275	1.62 330	1.04 345	3.91 333	7.41 516	10.60 386	10.67 442	6.38 304	12.59 417	5.95 335	4.77 390	8.79 420	3.04 346	0.58 505	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.19 373	0.12 338

TCMNet	5.22 433	1.96 483	9.78 481	4.11 518	6.57 531	8.83 450	1.35 386	10.74 393	8.07 383	6.39 305	12.76 422	8.32 390	4.75 389	8.62 407	10.09 490	0.11 445	0.18 478	0.31 510	0.09 401	0.75 492	0.57 483

DIP-Stereo	1.97 189	0.64 295	2.95 213	0.17 91	0.10 67	4.83 370	0.13 107	8.60 330	4.06 210	6.42 306	4.92 207	0.44 112	0.72 139	3.57 138	1.80 286	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	2.79 276	0.77 337	4.02 318	2.03 398	0.11 78	5.58 385	0.59 252	9.24 347	5.15 258	6.42 306	7.26 295	3.66 245	2.92 294	4.07 158	3.87 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.02 89
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
z-ln-s-r	5.99 450	1.34 439	15.55 517	1.52 307	1.95 418	3.28 274	2.71 430	7.72 301	11.16 447	6.43 308	25.06 514	8.76 401	5.86 421	11.03 473	17.17 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.11 323

CC-Net-ROB	7.68 483	9.21 542	7.46 460	3.82 512	3.66 486	15.68 510	5.02 484	17.95 515	10.45 438	6.44 309	14.00 434	7.63 374	4.77 390	10.75 468	3.10 349	5.99 542	2.46 543	16.28 552	1.08 529	6.30 542	1.56 513

test_sample6	3.14 309	0.41 182	4.42 341	1.92 375	0.49 264	3.25 273	0.21 149	11.30 408	6.69 334	6.50 310	10.86 385	4.03 258	2.93 295	7.06 303	2.65 334	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.06 240

DualNet	3.05 299	0.40 171	4.33 336	1.81 356	0.50 267	3.33 277	0.17 131	11.27 406	6.55 330	6.50 310	10.86 385	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 220

DISCO	6.28 455	0.57 270	5.78 415	3.43 496	1.17 357	11.22 480	3.39 450	12.14 442	16.16 492	6.52 312	11.22 392	16.96 499	6.32 430	19.51 532	10.74 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.11 323

IRAFT_RVC	2.85 280	0.41 182	3.32 256	2.09 409	0.41 240	2.92 242	5.22 487	6.41 263	3.63 179	6.53 313	5.48 236	5.09 308	4.88 397	8.20 385	2.15 310	0.01 243	0.17 474	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.04 185

test_3	1.88 174	0.22 26	2.75 185	0.96 226	0.22 168	1.28 49	0.77 303	4.62 145	5.87 286	6.55 314	1.84 111	4.28 275	0.45 107	6.48 257	0.76 161	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 476	0.17 354	0.14 355

testlalala	1.50 135	0.41 182	1.67 65	0.98 230	0.31 208	4.00 339	0.90 341	5.26 197	2.17 76	6.56 315	3.61 175	1.74 172	0.38 81	1.21 50	0.42 85	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.29 477	0.01 25	0.01 18

NINENet	3.09 302	0.56 268	3.22 248	1.61 326	1.37 375	7.12 421	0.50 227	11.88 428	5.63 275	6.63 316	8.40 324	5.29 313	0.83 153	6.51 261	1.77 283	0.15 457	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.09 256	0.00 1

PS-NSSS	3.90 381	1.84 475	4.55 353	0.87 208	2.95 460	4.10 343	2.00 411	10.77 394	8.23 390	6.75 317	14.63 443	5.01 305	2.24 253	8.41 394	2.91 342	0.33 489	0.03 299	0.83 524	0.00 1	0.82 495	0.70 492

HSM	4.00 392	0.79 345	3.16 243	1.59 324	2.17 430	6.77 413	1.11 365	12.28 446	6.35 321	6.75 317	8.11 320	13.90 470	5.37 409	8.85 422	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 89

CASS	2.44 244	0.44 206	3.56 277	0.85 206	0.38 232	3.14 264	0.22 151	9.64 359	4.00 200	6.78 319	7.62 306	3.57 241	3.58 323	3.80 145	1.10 221	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ITSA-stereo	3.76 368	0.54 258	3.80 298	1.91 371	0.29 198	3.09 257	0.70 286	13.22 469	15.64 488	6.79 320	6.66 272	4.15 267	3.52 321	8.30 388	5.00 407	0.09 440	0.07 386	0.11 484	0.10 406	0.18 365	0.95 499

raft_robust	2.64 262	1.20 422	2.62 169	1.10 247	0.28 195	1.50 77	0.12 98	6.28 253	9.04 406	6.80 321	7.19 291	3.73 250	2.13 248	9.06 430	1.07 216	0.03 379	0.12 439	0.00 1	0.21 451	0.17 354	0.22 411

IPLGR	2.28 225	0.51 242	6.00 422	0.15 86	0.15 112	1.99 128	0.22 151	6.34 255	6.04 301	6.80 321	5.76 240	2.87 205	2.31 259	4.88 183	1.28 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.18 388

NF-Stereo	2.24 216	0.33 105	3.00 216	2.04 400	0.10 67	3.46 284	0.43 205	6.51 270	3.17 148	6.84 323	5.24 225	2.67 201	1.34 201	8.17 381	1.53 258	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

OCTAStereo	2.24 216	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.45 283	0.43 205	6.50 267	3.17 148	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.33 199	8.18 382	1.56 262	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

RE-Stereo	2.25 221	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.47 286	0.43 205	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.01 18

TVStereo	2.25 221	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.47 286	0.43 205	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.01 18

GEStereo_RVC	3.74 364	0.73 325	4.95 373	2.01 393	1.24 361	4.36 354	3.07 438	11.77 425	7.80 376	6.87 327	6.52 270	7.70 376	4.31 366	8.98 428	4.19 390	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.02 336	0.13 320	0.11 323

GMStereo_Zeroshot	2.77 273	1.98 485	5.14 386	1.53 312	0.36 226	3.56 301	0.10 87	5.57 217	5.91 291	6.89 328	7.02 285	8.50 398	0.91 158	6.01 225	1.65 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 377	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 315	1.27 431	5.89 418	1.56 319	0.10 67	5.26 381	1.07 361	10.08 375	5.50 267	6.89 328	7.73 310	4.53 286	4.13 350	5.05 191	5.27 410	0.04 399	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.23 418

ttt	3.86 377	0.23 30	2.34 141	2.22 426	1.68 396	4.36 354	0.28 168	12.45 448	11.09 445	6.90 330	11.85 402	4.08 261	3.28 304	8.47 398	7.85 451	0.06 421	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 139

iinet-f	5.94 446	1.60 458	26.88 548	1.79 353	1.38 376	11.92 491	1.47 389	6.80 283	7.11 350	6.90 330	14.43 439	10.64 433	7.97 466	7.00 298	12.12 505	0.02 335	0.03 299	0.05 465	0.00 1	0.63 483	0.02 89

SFCPSM	3.29 319	0.43 200	5.11 383	0.34 134	0.94 334	8.48 443	2.15 414	14.51 489	5.29 261	7.00 332	7.65 308	3.43 228	2.59 272	5.11 194	2.37 323	0.01 243	0.03 299	0.01 398	0.07 385	0.13 320	0.15 366

test_1	1.85 168	0.21 23	2.45 147	1.02 234	0.22 168	1.37 60	0.82 315	4.66 152	5.06 253	7.02 333	1.73 104	4.09 262	0.41 93	6.51 261	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.18 365	0.14 355

ccs_rob	2.81 277	0.42 189	4.06 323	0.33 129	0.25 178	2.59 192	0.12 98	8.19 312	7.68 368	7.02 333	10.37 371	6.54 349	2.06 247	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.05 184	0.07 259

PA-Net	4.98 429	1.47 446	7.42 459	2.40 446	2.14 428	8.73 449	3.64 456	12.42 447	13.11 468	7.03 335	7.57 305	7.88 379	6.52 434	10.16 460	7.82 450	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.11 288	1.07 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_pseudo	2.81 277	0.42 189	4.04 321	0.33 129	0.24 175	2.59 192	0.12 98	8.20 313	7.66 367	7.04 336	10.42 372	6.56 353	2.05 246	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.05 184	0.07 259

GMM-Stereo	3.32 328	0.27 51	2.52 156	0.82 201	0.48 261	2.27 152	4.91 482	5.06 175	3.08 141	7.06 337	16.72 460	6.21 342	3.70 330	7.60 334	1.16 229	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.04 370	0.10 267	4.45 534

MSMDNet	2.99 296	0.39 160	4.02 318	0.40 146	0.25 178	2.53 180	0.16 126	9.35 351	9.25 409	7.08 338	11.39 394	6.93 359	2.43 264	4.01 154	1.34 243	0.01 243	0.02 247	0.02 429	0.00 1	0.05 184	0.07 259

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 201	0.58 275	2.43 145	1.27 267	0.16 120	1.60 85	0.14 114	5.17 183	5.90 289	7.10 339	10.10 363	3.06 215	1.74 234	1.87 88	0.97 208	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.02 89

PCWNet_CMD	2.99 296	0.39 160	4.02 318	0.39 144	0.26 185	2.53 180	0.15 120	9.24 347	9.22 408	7.12 340	11.53 399	6.94 360	2.41 263	4.02 155	1.33 241	0.01 243	0.02 247	0.02 429	0.00 1	0.05 184	0.07 259

DDVS	3.59 354	0.53 254	4.53 349	2.02 395	1.27 365	6.63 410	0.49 225	8.73 334	4.10 211	7.14 341	7.63 307	12.68 461	2.25 255	8.69 412	4.09 388	0.08 435	0.20 488	0.01 398	0.00 1	0.14 330	0.59 487

hitnet-ft	3.66 359	0.65 301	2.79 196	0.89 211	0.72 306	4.25 347	0.55 239	9.11 344	7.52 362	7.14 341	10.19 365	12.49 459	4.70 386	7.44 326	4.41 395	0.03 379	0.00 1	0.06 469	0.00 1	0.20 377	0.04 185

SMFormer	3.54 349	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.04 185

tta	3.54 349	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 139

qqq1	3.38 333	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 139

fff1	3.38 333	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 139

UNet	3.97 390	0.61 286	6.50 439	1.68 335	3.22 467	9.82 462	0.31 179	9.50 354	5.32 263	7.20 347	6.35 267	10.59 429	5.91 424	6.93 290	5.49 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

CoDeX	3.43 341	0.68 312	4.49 346	0.98 230	1.65 391	6.37 403	2.14 413	13.23 470	6.07 302	7.23 348	8.95 334	4.09 262	3.79 339	6.31 242	2.37 323	0.03 379	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.15 366

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 447	5.36 524	5.02 375	3.75 511	3.57 482	15.81 511	4.27 467	11.72 423	6.96 343	7.23 348	8.47 326	9.09 406	2.66 276	9.36 443	2.71 336	7.49 545	2.32 540	2.01 534	0.08 390	6.77 544	4.67 537

test-3	1.86 169	0.21 23	2.46 150	1.03 236	0.22 168	1.38 61	0.83 319	4.65 150	5.04 252	7.26 350	1.78 109	4.10 264	0.41 93	6.53 264	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.18 365	0.14 355

ADLNet2	4.46 416	0.90 373	6.06 424	2.74 466	3.91 497	6.79 414	3.01 437	10.95 400	8.40 395	7.27 351	9.80 360	9.85 415	5.43 413	7.29 317	6.44 431	0.01 243	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 323

psm_up	3.85 376	0.82 354	3.01 218	2.00 392	2.58 449	5.28 382	3.34 447	10.85 397	6.33 319	7.27 351	7.32 297	10.15 422	9.02 483	6.19 232	2.51 330	0.22 474	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.03 139

HGLStereo	4.25 409	0.52 250	4.65 358	3.09 480	5.18 523	6.51 409	0.73 294	10.37 381	6.74 337	7.32 353	12.44 416	7.00 361	7.21 451	7.46 327	5.51 415	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.10 309

HHNet	2.59 260	0.55 262	2.55 159	0.20 98	0.32 212	2.84 234	0.94 346	5.77 230	5.14 257	7.33 354	13.80 432	0.94 139	3.20 301	5.27 199	2.41 326	0.13 454	0.02 247	0.06 469	0.00 1	0.23 401	0.03 139

AASNet	3.90 381	0.92 380	4.41 340	3.56 503	4.00 501	6.70 411	1.26 378	18.71 521	6.14 307	7.35 355	7.91 317	4.35 279	2.58 271	3.04 122	6.62 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 458	0.14 355

RAFT-345	3.27 317	0.41 182	2.88 209	1.02 234	0.21 164	2.63 200	0.48 215	3.76 98	5.51 269	7.35 355	24.88 512	4.25 271	1.76 238	8.15 377	2.13 308	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

G2L-Stereo	3.40 337	0.93 383	4.73 364	1.61 326	2.05 422	2.88 240	0.60 256	8.94 338	5.84 285	7.42 357	7.33 298	8.61 400	2.16 251	8.44 397	6.11 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.18 388

FINET	5.32 434	1.14 417	10.04 484	2.17 418	3.67 487	6.49 406	6.76 509	11.68 420	22.08 520	7.42 357	12.15 410	4.24 270	3.61 325	9.25 438	5.35 412	0.04 399	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.09 287

IER	3.20 314	0.54 258	5.13 385	0.58 175	1.59 384	7.29 426	0.56 241	6.36 256	4.95 250	7.44 359	8.84 329	6.20 341	6.26 428	4.88 183	3.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

DGSMNet	6.47 460	2.61 497	13.64 510	3.46 497	3.74 488	8.97 452	6.01 494	14.15 484	13.01 467	7.46 360	14.10 435	9.94 418	4.79 393	10.44 462	6.22 426	1.30 523	1.70 536	1.80 531	1.52 536	2.27 524	2.35 523

test_xeample	4.13 397	0.36 142	2.75 185	1.23 261	0.51 271	3.96 336	0.13 107	12.63 457	7.65 366	7.49 361	10.86 385	3.29 225	3.36 307	6.71 277	21.53 535	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

G2L-ROB	3.43 341	0.77 337	3.89 308	1.71 342	1.16 356	4.51 361	0.44 209	11.70 421	5.70 277	7.51 362	5.34 233	11.24 445	1.71 229	7.66 339	5.10 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.10 309

RAFT + AFF	4.30 413	1.55 454	5.84 416	1.43 296	2.36 439	5.94 395	6.72 508	10.01 372	7.56 363	7.55 363	8.96 336	7.09 367	6.73 441	8.57 403	4.02 385	0.02 335	0.47 523	0.00 1	0.01 310	0.56 474	0.54 481

CVANet_RVC	4.16 401	1.16 419	3.60 280	1.94 380	1.46 380	3.92 334	4.68 477	10.89 398	8.34 392	7.58 364	10.84 383	10.27 426	6.62 438	8.56 402	2.69 335	0.39 494	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.21 388	0.09 287

ACRE	2.41 239	1.08 405	5.11 383	0.55 168	2.05 422	2.65 203	0.78 308	5.26 197	4.67 239	7.59 365	9.20 340	1.70 170	1.08 173	3.74 143	2.18 313	0.01 243	0.18 478	0.02 429	0.08 390	0.22 394	0.10 309

test_for_model	6.81 469	27.63 560	2.16 128	21.79 558	16.18 559	3.48 289	0.94 346	5.88 235	3.72 181	7.62 366	2.72 143	1.03 144	0.42 98	0.58 9	0.35 61	9.03 550	2.28 539	0.00 1	0.05 376	23.91 565	6.49 543

CFNet_ucs	3.07 301	0.44 206	4.05 322	0.54 165	0.37 230	3.08 255	0.19 138	9.80 363	8.49 399	7.64 367	12.62 418	5.67 327	1.76 238	4.96 189	1.51 255	0.00 1	0.04 328	0.01 398	0.00 1	0.09 256	0.11 323

IPLG	2.43 242	0.66 307	4.77 365	0.54 165	0.31 208	3.01 250	0.26 164	6.15 245	5.55 271	7.69 368	6.21 257	1.89 178	1.74 234	7.19 313	2.35 321	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.12 338

Sa-1000	3.55 351	0.75 331	3.63 285	1.91 371	0.30 199	3.55 300	1.63 398	7.39 297	8.54 400	7.70 369	17.44 473	4.00 257	2.82 288	9.44 447	1.33 241	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.18 438	0.21 388	0.04 185

anonymousa	3.80 373	0.55 262	3.35 258	1.24 262	3.74 488	9.04 453	0.36 188	6.74 280	4.03 203	7.72 370	19.64 484	10.62 431	6.01 426	1.52 65	1.40 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1	0.03 139

iResNet	3.68 360	0.91 377	7.94 466	2.97 479	0.34 220	4.44 360	0.48 215	7.70 300	9.74 419	7.72 370	12.74 421	4.03 258	2.87 292	8.05 366	3.37 358	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.09 287

DeepPruner_ROB	3.52 348	1.14 417	4.06 323	1.12 253	1.65 391	3.65 307	0.83 319	13.96 480	4.47 229	7.80 372	10.84 383	7.05 366	2.16 251	8.14 376	3.08 348	0.07 430	0.03 299	0.00 1	0.01 310	0.32 435	0.06 240

HBP-ISP	4.09 394	1.05 400	4.10 327	1.87 364	1.31 372	7.56 432	3.98 459	11.26 404	9.94 424	7.81 373	14.44 440	3.23 223	4.27 359	8.89 425	1.87 289	0.06 421	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.04 185

UDG	8.58 498	9.31 543	4.89 369	10.00 542	9.52 543	10.36 469	2.41 417	12.07 437	9.82 421	7.81 373	9.55 354	16.52 493	9.81 493	7.84 351	7.88 453	4.20 537	2.51 545	18.53 554	3.71 549	9.55 546	5.28 540

CIPLG	2.47 250	1.10 409	4.71 363	0.63 185	2.15 429	2.67 207	0.77 303	5.19 184	4.73 243	7.85 375	9.56 355	1.72 171	1.14 179	4.20 163	2.34 319	0.01 243	0.19 484	0.02 429	0.09 401	0.23 401	0.08 274

IPLGR_C	2.44 244	1.17 420	4.94 372	0.62 181	2.08 424	2.65 203	0.80 311	5.60 219	4.79 246	7.87 376	9.23 342	1.67 169	1.15 181	3.43 134	2.23 315	0.01 243	0.19 484	0.02 429	0.08 390	0.22 394	0.10 309

AANet_RVC	5.01 430	1.74 468	6.38 435	1.96 384	1.29 369	2.26 151	1.69 402	10.07 374	18.53 501	7.88 377	18.15 478	8.49 397	2.70 277	10.59 465	7.04 441	0.96 517	0.15 461	0.02 429	0.00 1	0.13 320	0.12 338

iResNet_ROB	4.23 406	1.02 396	4.90 370	2.18 419	0.93 333	2.92 242	0.37 190	15.10 497	16.91 497	7.89 378	10.51 375	7.03 362	3.07 299	8.16 378	3.46 365	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 89

PFNet+	2.35 234	0.31 74	3.69 289	0.79 198	0.17 130	3.15 267	0.75 299	4.52 137	6.30 316	7.90 379	6.34 266	2.53 195	1.18 189	7.72 345	1.62 268	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 139

HI	3.18 312	0.90 373	3.05 230	1.28 272	0.15 112	2.29 153	0.04 38	5.31 201	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

CoSv	3.18 312	0.90 373	3.05 230	1.28 272	0.15 112	2.29 153	0.04 38	5.31 201	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

G2L-Stereo_test	3.57 352	0.86 360	3.66 287	2.79 468	1.52 383	4.11 344	1.17 371	11.35 410	6.27 315	7.97 382	8.87 331	9.39 410	2.26 257	6.55 265	4.33 392	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 394	0.13 346

UPFNet	3.82 374	0.47 222	4.34 339	2.21 423	3.38 473	7.26 425	2.69 428	9.89 366	5.96 294	7.98 383	7.53 301	7.89 380	3.15 300	7.72 345	5.88 422	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.06 240

OMP-Stereo	3.03 298	0.93 383	2.72 181	4.21 522	0.51 271	2.19 145	1.25 375	6.19 250	6.00 299	7.99 384	6.21 257	8.50 398	2.49 266	9.44 447	1.74 281	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.05 220

psmg	3.10 305	0.32 88	3.05 230	0.54 165	0.46 250	8.68 448	2.84 433	9.87 364	4.69 240	8.08 385	8.69 328	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 243	0.04 328	0.06 469	0.00 1	0.11 288	0.00 1

delet	4.27 411	0.72 322	4.50 347	1.07 245	3.75 492	10.79 478	4.04 462	9.95 367	7.89 377	8.09 386	8.89 332	8.46 394	3.81 341	7.56 332	5.80 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.02 89

DeepPrunerF	6.75 464	2.69 498	23.31 539	3.68 507	7.16 534	3.78 325	4.29 468	13.42 473	20.13 513	8.13 387	10.46 373	7.18 370	8.06 468	11.10 474	9.44 482	0.24 478	0.15 461	0.29 508	0.42 502	0.66 486	0.45 470

MultiAttention	13.72 533	0.34 120	3.24 251	2.22 426	1.79 407	56.78 579	83.85 582	18.93 526	15.06 484	8.16 388	20.91 492	13.25 464	2.53 267	33.18 555	6.90 439	0.20 470	0.06 363	0.74 521	1.00 527	2.69 527	2.60 526

GMOStereo	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 139

error version	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 139

test-v	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 139

test-2	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 139

ac_64	3.70 362	0.47 222	3.50 273	2.87 471	3.50 479	5.91 394	0.72 293	10.17 378	4.34 221	8.16 388	5.80 241	10.82 436	5.64 419	7.08 304	4.73 401	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.14 355

DEmStereo	3.79 371	0.37 149	3.69 289	0.17 91	0.17 130	5.28 382	2.54 421	4.35 125	3.70 180	8.21 394	20.15 485	5.13 310	10.38 498	7.65 337	3.85 381	0.01 243	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.06 240

coex_refinement	4.04 393	0.87 363	3.55 276	2.96 478	1.40 377	4.28 349	0.32 180	11.18 402	7.72 369	8.32 395	13.44 429	10.01 420	3.48 317	6.28 239	6.76 438	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.16 379

SQANet	7.64 482	3.40 511	5.49 404	11.73 547	9.62 545	11.96 492	2.82 432	11.33 409	6.10 303	8.33 396	11.49 398	11.00 441	5.16 405	10.12 459	2.72 339	8.92 549	2.21 538	10.41 548	1.58 537	11.13 549	7.39 547

DualNet (step1)	3.91 384	1.11 412	6.15 427	1.27 267	0.60 284	5.22 378	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	1.49 526	0.03 299	3.10 536	2.99 542	0.20 377	0.15 366

test_sample9	5.87 443	1.11 412	6.15 427	1.27 267	0.60 284	5.22 378	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	11.68 482	11.44 501	1.49 526	24.31 576	3.10 536	2.99 542	0.20 377	0.15 366

test_sample7	3.30 320	0.47 222	3.43 269	1.98 386	0.35 223	4.33 351	1.88 408	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	0.06 421	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.06 240

Nwc_Net	6.97 473	1.25 428	6.63 441	3.82 512	3.37 472	10.83 479	1.67 401	19.56 538	11.35 451	8.36 397	23.62 504	17.19 501	11.44 505	11.21 475	8.08 461	0.80 511	0.00 1	0.00 1	0.02 336	0.13 320	0.09 287

LL-Strereo	4.71 426	1.64 462	7.51 462	1.15 255	4.31 505	3.71 314	1.45 388	9.21 346	8.36 393	8.37 401	8.17 321	10.82 436	11.36 504	12.51 492	4.82 404	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.32 448

IIG-Stereo	3.16 310	0.75 331	2.83 199	4.08 517	0.21 164	2.56 186	0.74 297	6.55 272	5.56 273	8.39 402	9.38 353	7.94 383	2.79 286	9.50 449	1.89 292	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 185

NCC-stereo	6.77 466	1.49 450	6.48 437	2.92 474	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 536	13.29 469	8.39 402	16.91 462	15.96 487	12.13 506	12.85 495	7.70 448	1.47 524	0.11 432	0.01 398	0.42 502	0.14 330	0.24 422

Abc-Net	6.77 466	1.49 450	6.48 437	2.92 474	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 536	13.29 469	8.39 402	16.91 462	15.96 487	12.13 506	12.85 495	7.70 448	1.47 524	0.11 432	0.01 398	0.42 502	0.14 330	0.24 422
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LMCR-Stereo	3.63 357	1.29 436	4.20 330	2.54 455	0.17 130	8.08 440	1.52 392	11.46 414	4.73 243	8.45 405	10.66 380	1.91 181	5.03 400	7.69 341	3.58 373	0.92 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 450	0.02 89

Syn2CoEx	6.32 456	2.72 499	9.33 477	2.45 451	1.67 394	8.59 446	3.32 446	18.08 517	12.27 463	8.53 406	21.08 493	10.30 427	9.80 492	9.30 440	7.86 452	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 483	0.43 466

gwcnet-sp	3.31 322	1.47 446	7.26 453	1.73 345	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 323

scenet	3.31 322	1.47 446	7.26 453	1.73 345	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 323

ssnet	3.31 322	1.47 446	7.26 453	1.73 345	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 323

DisPM	2.43 242	0.32 88	3.04 225	1.76 348	0.18 145	3.46 284	0.65 271	5.13 178	4.88 248	8.59 410	7.04 288	2.84 204	1.03 169	8.85 422	0.83 177	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 89

DAS	3.74 364	0.35 131	5.19 390	1.99 388	3.74 488	2.36 161	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	8.39 392	1.71 277	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 89

SepStereo	3.78 370	0.35 131	5.19 390	1.99 388	3.74 488	2.36 161	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	9.18 434	1.71 277	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 89

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 375	1.06 402	5.23 394	2.72 464	3.27 469	4.36 354	0.61 259	10.71 391	7.56 363	8.75 413	7.89 316	9.86 416	3.90 343	7.15 312	3.44 361	0.14 455	0.02 247	0.02 429	0.03 352	0.04 152	0.03 139
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ssnet_v2	4.46 416	0.87 363	5.18 389	1.57 320	0.67 296	9.14 454	4.73 479	11.84 426	9.68 417	8.79 414	6.24 260	9.91 417	4.34 367	6.28 239	9.30 478	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 423	0.30 444

222	5.36 436	0.40 171	2.72 181	1.50 302	0.48 261	6.15 399	0.07 67	13.73 478	8.06 382	8.79 414	11.03 389	3.71 249	4.21 355	7.47 329	38.74 567	0.03 379	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 220

MMNet	4.16 401	0.77 337	5.47 403	1.40 291	1.67 394	10.78 477	0.63 263	8.64 332	8.47 397	8.80 416	8.33 322	7.51 372	6.61 435	7.53 331	6.54 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.05 220

HSM-Net_RVC	4.20 403	0.32 88	2.76 189	0.63 185	0.69 299	6.95 418	1.69 402	11.96 431	8.36 393	8.83 417	12.17 411	15.18 482	4.21 355	6.91 289	3.30 357	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	3.13 307	1.11 412	7.34 456	0.42 147	0.14 107	4.52 362	2.99 436	7.41 298	5.97 296	8.85 418	7.06 289	5.20 311	1.25 196	8.49 399	1.44 249	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.33 439	0.11 323

CSP-Net	4.12 396	1.28 434	3.70 292	1.54 314	1.06 346	13.28 504	2.33 416	12.96 464	5.45 265	8.87 419	8.54 327	8.43 393	3.03 296	8.16 378	3.65 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.03 139

Pruner-Stereo	2.49 251	0.40 171	2.46 150	1.80 354	0.25 178	3.51 296	0.77 303	6.03 239	4.92 249	8.91 420	6.09 247	4.45 282	1.11 174	6.99 297	2.11 306	0.02 335	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.01 25	0.04 185

GASNet	5.19 432	4.61 519	9.38 478	4.73 526	2.10 426	3.80 327	1.57 395	12.07 437	10.96 443	8.92 421	7.03 287	8.21 388	7.67 463	14.02 504	7.36 443	0.02 335	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.69 487	0.42 464

CBMV_ROB	4.14 398	0.52 250	3.14 241	1.30 274	0.77 312	6.92 417	1.97 410	10.11 377	9.58 416	8.92 421	14.20 437	7.12 368	5.90 423	8.65 408	3.50 367	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.09 287

KYRaft	3.59 354	0.31 74	1.84 76	0.76 196	0.46 250	2.29 153	4.04 462	4.75 155	3.25 155	8.93 423	19.47 483	6.62 356	5.07 402	7.79 349	0.71 148	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.04 152	5.38 541

CrosDoStereo	3.96 387	0.45 214	3.04 225	0.32 124	0.20 161	3.28 274	11.63 540	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 457	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.16 341	0.10 309

DeepStereo_LL	3.96 387	0.45 214	3.04 225	0.32 124	0.20 161	3.28 274	11.63 540	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 457	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.16 341	0.10 309

R-Stereo Train	2.44 244	0.32 88	1.93 87	0.94 220	0.16 120	3.67 308	0.61 259	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 473	1.80 174	0.77 146	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 139

RAFT-Stereo	2.44 244	0.32 88	1.93 87	0.94 220	0.16 120	3.67 308	0.61 259	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 473	1.80 174	0.77 146	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	3.44 344	0.88 367	5.60 411	1.39 290	0.25 178	4.36 354	0.33 184	7.25 294	7.28 355	9.17 428	12.24 414	5.09 308	2.47 265	9.15 433	3.23 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 89

DMCA-RVC	3.17 311	1.26 429	6.39 436	2.10 411	1.51 382	3.02 251	0.56 241	7.84 306	5.06 253	9.23 429	5.19 219	8.46 394	2.72 282	6.31 242	3.22 352	0.06 421	0.11 432	0.09 481	0.02 336	0.16 341	0.08 274

DDUNet	9.47 506	11.32 548	6.14 426	12.93 549	11.65 550	10.45 470	3.87 458	11.70 421	7.89 377	9.27 430	13.28 426	16.18 492	6.14 427	8.80 421	5.77 419	6.64 544	3.38 558	20.90 555	4.28 551	11.01 548	7.80 548

acv_ft	3.69 361	0.53 254	4.58 357	2.31 439	4.71 521	7.44 429	0.86 332	8.54 325	5.70 277	9.29 431	9.26 350	5.77 329	4.15 352	2.24 102	8.13 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 425	0.01 18

Prome-Stereo	3.65 358	0.29 58	1.92 86	0.91 213	0.49 264	2.07 131	4.75 480	4.41 130	3.23 154	9.32 432	20.63 491	4.06 260	7.19 449	7.70 342	1.17 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	4.72 538

z-mn7	10.46 518	4.14 515	20.35 531	2.15 416	1.68 396	19.07 526	5.72 492	13.28 471	34.58 547	9.45 433	35.20 545	15.69 485	9.13 485	21.16 539	17.07 522	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.19 399

GCST	9.08 500	17.31 552	3.98 315	52.92 575	10.66 548	11.29 482	0.20 144	6.97 288	6.47 327	9.46 434	4.68 199	4.75 292	1.51 210	9.34 442	1.31 239	8.19 548	0.05 345	22.38 556	0.34 491	6.17 541	3.53 529

S-Stereo	6.63 463	0.84 357	9.67 480	3.15 486	3.48 478	6.49 406	6.22 498	12.99 465	22.84 522	9.48 435	15.51 448	12.00 456	8.43 472	8.04 363	10.70 494	0.12 449	0.17 474	0.00 1	0.38 496	0.13 320	1.92 517

STTRV1_RVC	7.02 475	1.10 409	12.88 505	3.32 492	6.92 533	11.90 490	4.00 461	15.07 494	11.94 460	9.51 436	14.57 441	11.63 450	8.73 478	12.65 494	8.06 460	3.32 536	2.75 549	0.41 518	0.12 411	1.38 510	0.11 323

AF-Net	7.78 487	1.44 445	6.68 442	3.37 493	4.50 517	8.61 447	2.69 428	17.07 509	20.17 514	9.52 437	24.02 505	20.31 520	14.59 520	11.58 480	9.84 487	0.61 506	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.38 454	0.12 338

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 448	1.55 454	9.92 482	2.40 446	3.22 467	10.28 468	3.14 441	11.64 418	9.79 420	9.54 438	20.22 487	11.16 444	6.77 442	10.61 466	9.16 475	0.06 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

RP	6.84 470	1.29 436	5.53 410	3.92 515	5.18 523	6.32 401	3.53 451	11.73 424	15.31 486	9.54 438	22.38 500	18.25 506	14.47 519	10.11 455	7.49 445	0.91 515	0.01 180	0.12 487	0.15 420	0.33 439	0.19 399

AAGNet	3.41 339	0.34 120	2.45 147	1.78 352	0.39 234	3.69 312	1.05 358	4.79 157	4.61 238	9.62 440	7.74 312	4.98 300	6.38 432	7.34 321	13.02 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 185

NCCL2	5.88 445	1.59 457	5.44 401	1.87 364	0.92 330	9.55 459	11.55 539	12.11 439	9.94 424	9.67 441	8.85 330	22.28 526	7.41 454	8.78 419	7.17 442	0.01 243	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.13 320	0.23 418

RAFT_R40	2.71 268	0.33 105	3.00 216	1.26 265	0.30 199	3.83 328	1.00 353	5.69 223	4.29 219	9.69 442	6.33 265	5.02 306	4.02 348	8.58 404	0.86 186	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 89

Ntro	12.35 528	8.88 540	7.80 465	13.79 551	12.42 552	26.54 542	6.98 511	18.54 519	22.14 521	9.82 443	16.45 456	20.30 519	9.29 489	15.95 518	6.61 436	9.53 553	2.47 544	14.93 551	2.77 540	13.11 554	8.63 553

iResNetv2_ROB	4.28 412	1.43 443	7.17 452	2.91 472	1.26 362	4.36 354	1.62 397	13.64 477	10.25 431	9.83 444	11.41 395	7.68 375	4.00 345	7.75 347	1.85 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.09 287

SDNR	7.50 480	2.32 492	15.58 518	1.82 360	0.63 290	44.66 566	0.44 209	8.59 326	9.52 415	9.84 445	25.18 515	5.30 316	4.38 368	11.46 479	6.49 432	0.05 411	0.03 299	0.00 1	0.01 310	1.79 518	1.87 516

ADLNet	4.32 414	0.80 349	4.33 336	3.60 504	3.56 481	6.87 416	2.48 420	11.20 403	7.58 365	9.87 446	9.62 356	8.39 391	4.95 398	6.16 230	6.60 435	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.01 310	0.12 305	0.25 426

STTStereo	3.60 356	0.93 383	6.34 433	2.71 462	2.23 434	3.68 311	0.63 263	9.42 352	6.73 336	9.87 446	6.97 279	8.84 404	3.65 326	6.85 284	3.04 346	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.02 89

pcwnet_v2	4.20 403	0.36 142	8.53 471	1.33 278	1.12 352	3.43 282	0.41 201	12.85 460	14.16 475	9.90 448	14.29 438	5.90 334	3.03 296	6.20 234	2.06 305	0.01 243	0.05 345	0.04 458	0.02 336	0.16 341	0.18 388

stereogan	7.69 485	0.88 367	7.08 451	3.49 502	3.93 498	18.98 525	3.23 445	16.52 506	19.58 509	9.93 449	18.92 481	20.50 521	9.04 484	14.07 505	6.14 425	0.26 481	0.04 328	0.21 502	0.03 352	0.63 483	0.33 449

PFNet	2.93 292	0.40 171	5.51 407	2.13 414	0.84 320	3.11 261	0.75 299	6.78 281	4.79 246	9.98 450	6.00 245	4.78 294	2.13 248	8.33 389	2.11 306	0.19 467	0.06 363	0.00 1	0.11 408	0.20 377	0.35 451

GwcNet	6.42 458	1.97 484	10.92 488	2.59 459	5.58 526	11.55 484	2.21 415	14.10 483	16.52 496	10.04 451	17.19 470	10.86 438	5.61 418	9.23 437	8.84 473	0.01 243	0.06 363	0.03 446	0.08 390	0.56 474	0.40 459

CRFU-Net	4.45 415	0.67 310	5.02 375	2.78 467	1.32 373	12.67 498	3.35 448	11.26 404	3.52 173	10.06 452	9.30 352	10.91 439	6.92 444	7.26 316	3.24 354	0.15 457	0.16 470	0.16 494	0.00 1	0.26 415	0.05 220

dad	4.66 425	1.89 479	5.51 407	0.94 220	0.09 59	2.16 144	0.37 190	7.10 292	14.43 476	10.13 453	16.84 461	14.97 479	1.90 241	6.82 281	4.15 389	1.09 519	0.11 432	4.08 541	0.46 507	0.17 354	0.06 240

xyz-stereo	6.97 473	0.29 58	36.85 560	0.20 98	0.07 35	30.65 549	0.19 138	3.97 110	1.82 67	10.21 454	24.87 511	6.06 337	7.29 452	11.62 481	4.87 405	0.01 243	0.02 247	0.35 513	0.00 1	0.06 208	0.02 89

DRaft	3.74 364	0.43 200	2.60 165	0.12 67	0.15 112	4.76 368	1.34 384	5.33 203	4.31 220	10.30 455	21.91 496	3.27 224	8.83 479	7.36 323	3.66 376	0.05 411	0.10 423	0.00 1	0.14 416	0.10 267	0.14 355

THIR-Stereo	3.86 377	0.77 337	2.62 169	0.12 67	0.13 101	4.25 347	6.63 506	5.30 199	4.18 216	10.33 456	17.13 467	6.58 355	7.62 462	7.78 348	3.51 368	0.01 243	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.11 288	0.02 89

GANetREF_RVC	6.56 461	2.89 501	7.58 464	3.41 494	0.40 236	12.96 500	9.58 528	15.09 495	17.25 499	10.33 456	10.62 377	12.27 458	8.16 470	12.21 489	4.53 397	0.41 497	0.00 1	0.00 1	0.02 336	3.12 529	0.39 456
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
PWCDC_ROB	7.92 489	3.17 509	7.48 461	5.73 532	4.40 508	10.45 470	0.35 187	14.52 490	28.19 532	10.36 458	31.27 531	7.04 364	9.14 486	13.22 500	8.78 472	2.74 534	0.02 247	0.00 1	0.00 1	1.31 508	0.17 384

GrayStereo	3.74 364	0.20 18	1.94 90	1.55 316	0.60 284	3.12 262	8.22 519	5.76 227	3.32 162	10.40 459	16.66 459	5.81 332	8.60 476	6.57 266	1.37 245	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.63 514	0.02 77	0.04 185

Wz-Net-SNSev	9.23 503	6.70 530	24.28 541	1.87 364	1.81 410	8.57 445	12.29 545	17.37 511	20.39 515	10.43 460	23.11 503	16.66 495	8.03 467	14.47 509	17.86 525	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.41 464	0.30 444

fast-acv-ft	5.62 441	1.39 441	7.01 448	2.02 395	1.89 416	12.23 493	1.82 407	7.35 296	9.45 414	10.46 461	20.27 488	14.55 477	7.71 464	7.41 324	7.61 447	0.10 443	0.09 411	0.16 494	0.07 385	0.59 478	0.13 346

SACVNet	4.15 400	1.26 429	3.81 300	3.12 484	1.68 396	3.09 257	2.85 434	11.91 429	5.96 294	10.52 462	11.20 391	10.59 429	3.95 344	8.97 427	3.25 355	0.08 435	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.32 435	0.44 468

FAT-Stereo	6.78 468	0.68 312	6.80 444	2.30 433	1.77 406	5.63 387	4.20 466	18.79 522	18.62 502	10.53 463	17.15 468	18.52 508	13.74 517	8.86 424	7.38 444	0.03 379	0.15 461	0.01 398	0.07 385	0.12 305	0.26 432

Wz-Net-LNSev	6.46 459	1.93 481	16.44 521	1.52 307	4.15 503	12.66 497	4.96 483	13.05 466	12.10 462	10.55 464	16.23 453	11.32 446	7.19 449	8.43 396	8.48 467	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.06 240

DLCB_ROB	4.51 420	0.91 377	3.78 296	2.19 420	1.07 349	6.28 400	3.09 439	9.78 362	7.72 369	10.65 465	12.97 423	13.91 471	3.71 331	8.72 418	5.30 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 309

GANet	6.22 454	1.07 403	4.07 325	2.27 429	0.89 327	9.19 455	9.52 527	12.02 434	8.13 386	10.72 466	29.09 525	13.86 469	7.52 460	11.00 472	4.39 394	0.36 491	0.00 1	0.02 429	0.02 336	0.12 305	0.08 274

MSAF-DinoV2	10.24 515	4.39 518	12.68 502	3.62 506	2.55 448	8.48 443	4.69 478	14.24 486	21.89 519	10.74 467	18.74 480	29.30 541	16.17 522	21.96 541	28.10 554	0.32 487	0.15 461	0.25 506	0.81 522	2.83 528	2.90 527

DSFCA	4.21 405	0.50 236	5.45 402	1.34 280	1.68 396	7.04 419	4.51 474	10.73 392	7.00 345	10.78 468	6.80 275	8.48 396	4.63 383	9.91 453	5.12 409	0.02 335	0.06 363	0.02 429	0.03 352	0.08 238	0.03 139

RYNet	6.34 457	0.89 370	5.88 417	1.41 294	4.48 516	15.97 513	4.18 465	13.41 472	16.49 493	10.81 469	7.00 284	14.33 475	8.72 477	9.43 444	13.71 513	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.07 259

FTStereo	4.55 424	0.36 142	2.18 129	0.94 220	0.38 232	2.60 194	8.82 522	4.98 171	3.17 148	10.88 470	30.35 529	5.60 326	7.60 461	7.62 336	1.55 261	0.17 463	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.03 123	3.80 532

PSM-AAD	3.33 330	0.20 18	1.47 44	0.73 194	0.54 278	2.55 184	6.19 496	4.97 168	3.27 156	10.92 471	11.92 404	2.95 207	9.59 491	7.90 354	0.82 176	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	2.47 525

SST-Stereo	2.75 272	0.31 74	2.78 192	1.33 278	0.33 218	3.99 338	0.82 315	5.60 219	3.93 196	10.92 471	6.19 255	5.00 304	4.23 357	8.66 409	0.74 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 139

SGM-Forest	4.96 428	0.32 88	2.84 201	1.21 259	0.64 292	10.23 467	6.64 507	11.55 417	10.98 444	10.94 473	13.59 430	11.65 451	4.30 364	8.94 426	4.63 399	0.11 445	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.46 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	3.93 386	0.55 262	5.49 404	3.20 488	2.69 453	2.11 136	0.26 164	7.01 289	6.40 322	11.00 474	17.99 477	8.31 389	2.64 273	6.51 261	4.36 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.02 89

RGC	6.88 472	2.23 490	6.13 425	4.05 516	4.73 522	8.94 451	2.78 431	15.19 499	11.74 456	11.13 475	19.34 482	17.86 503	10.42 499	13.02 498	8.03 457	0.73 509	0.01 180	0.24 505	0.41 501	0.31 431	0.38 455

Consistency-Raft	9.42 505	4.74 522	12.66 501	5.30 530	9.08 542	4.08 341	5.26 488	19.26 531	24.87 526	11.17 476	29.85 527	13.57 465	5.51 417	7.67 340	13.40 511	0.36 491	0.35 511	1.81 532	4.24 550	11.61 550	3.57 530

RAFT-RH_RVC	3.96 387	0.46 220	2.93 212	1.55 316	0.42 243	3.14 264	0.14 114	3.70 87	5.98 297	11.25 477	32.23 534	5.29 313	1.68 227	8.13 375	2.14 309	0.08 435	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.01 25	0.00 1

PDISCO_ROB	9.62 509	1.99 486	11.51 490	9.88 541	9.61 544	21.48 531	3.83 457	19.33 532	28.49 533	11.27 478	14.17 436	19.92 516	5.02 399	16.35 521	9.18 476	5.28 540	0.41 517	0.14 492	0.09 401	2.05 520	2.36 524

DCVSM-stereo	3.13 307	0.37 149	2.95 213	1.51 305	0.80 316	2.75 215	0.49 225	6.79 282	5.25 260	11.43 479	5.57 239	10.79 435	5.30 407	5.25 197	2.95 343	0.03 379	0.09 411	0.03 446	0.00 1	0.12 305	0.09 287

ACVNet-4b	15.90 540	22.00 554	12.37 495	16.40 553	15.14 556	31.87 551	7.50 517	19.04 528	27.85 531	11.48 480	22.02 497	31.86 545	9.16 488	17.95 526	5.69 417	10.43 555	2.58 546	24.44 559	4.87 555	16.04 557	9.28 554

SuperB	8.10 492	3.15 508	24.67 542	2.65 460	1.23 360	9.88 463	4.29 468	10.18 379	30.07 535	11.53 481	12.18 412	6.12 339	6.65 439	10.50 463	14.47 517	0.14 455	0.11 432	0.35 513	0.25 468	13.06 553	0.48 473

otaku	11.73 527	7.51 537	7.07 450	13.22 550	10.85 549	26.61 543	7.25 515	18.84 524	19.16 506	11.58 482	17.23 471	20.19 518	8.09 469	15.11 513	4.64 400	9.13 551	2.42 542	13.08 549	1.83 538	12.48 552	8.22 550

XQC	8.43 496	3.58 512	16.40 520	2.92 474	2.17 430	13.22 503	3.60 452	14.64 491	25.86 528	11.87 483	12.04 406	15.06 480	10.67 500	15.24 514	19.41 528	0.39 494	0.08 399	0.05 465	0.07 385	0.84 496	0.45 470

DRN-Test	5.87 443	0.98 389	5.89 418	2.69 461	3.65 485	12.37 495	3.35 448	20.07 540	10.20 430	11.93 484	12.31 415	11.06 443	5.31 408	7.89 353	9.05 474	0.04 399	0.05 345	0.04 458	0.04 370	0.18 365	0.25 426

StereoDRNet	5.59 439	1.75 469	6.80 444	3.12 484	4.45 512	10.61 473	4.35 470	18.80 523	9.73 418	12.22 485	6.87 277	11.44 449	4.65 385	8.09 373	8.26 464	0.02 335	0.11 432	0.00 1	0.03 352	0.20 377	0.28 440

CBMV	5.35 435	0.91 377	3.67 288	1.62 330	0.44 244	10.09 465	7.19 514	12.49 453	12.33 464	12.22 485	14.69 444	10.93 440	6.48 433	8.51 400	4.96 406	0.02 335	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.17 384
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	10.14 512	1.88 478	16.82 522	1.85 362	1.73 401	24.84 536	17.20 560	19.92 539	27.41 530	12.23 487	13.62 431	16.52 493	18.35 528	14.42 508	12.50 507	0.78 510	0.54 526	0.08 478	0.25 468	1.18 504	0.59 487

NaN_ROB	6.00 451	1.24 427	6.29 431	1.34 280	1.68 396	9.60 461	10.31 533	15.09 495	15.79 490	12.62 488	8.95 334	11.67 454	5.83 420	11.78 486	6.41 430	0.05 411	0.13 449	0.08 478	0.20 446	0.22 394	0.79 494

StereoDRNet-Refined	4.46 416	0.62 291	3.80 298	1.92 375	0.40 236	9.35 456	0.15 120	10.02 373	8.83 405	12.69 489	11.62 401	9.34 408	3.87 342	8.06 370	8.02 455	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.05 376	0.20 377	0.26 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 462	1.80 472	6.25 430	1.26 265	0.94 334	10.08 464	9.02 524	16.00 504	11.51 454	12.74 490	13.02 424	24.77 529	5.25 406	10.56 464	8.02 455	0.04 399	0.05 345	0.00 1	0.02 336	0.10 267	0.25 426

PASM	7.90 488	4.22 516	21.97 537	3.25 490	3.29 470	5.39 384	6.57 505	10.57 385	19.09 504	12.77 491	13.92 433	18.11 505	9.51 490	13.79 503	10.77 497	0.19 467	0.45 521	0.29 508	1.08 529	1.49 513	1.19 505

ccnet	6.87 471	0.92 380	5.15 387	3.09 480	2.18 432	11.78 488	4.90 481	17.97 516	8.79 404	12.79 492	20.20 486	16.00 490	8.35 471	9.12 431	14.17 516	0.42 500	0.33 508	0.25 506	0.09 401	0.40 461	0.48 473

ADCP+	8.09 491	1.79 471	14.50 512	1.54 314	4.28 504	16.57 515	5.20 486	12.80 459	11.20 449	12.83 493	17.07 466	11.02 442	10.80 501	17.59 525	23.18 544	0.03 379	0.05 345	0.01 398	0.18 438	0.39 458	0.81 495

ETE_ROB	5.80 442	1.77 470	6.33 432	1.44 300	0.78 315	6.43 405	6.90 510	12.53 454	8.08 384	12.93 494	14.89 445	21.13 523	5.87 422	9.83 451	6.57 434	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.02 336	0.08 238	0.33 449

ADCRef	7.27 477	1.38 440	16.37 519	2.52 454	3.30 471	11.63 486	3.16 442	10.80 395	9.35 412	13.03 495	25.27 516	8.17 387	8.92 481	8.06 370	21.81 538	0.15 457	0.08 399	0.16 494	0.34 491	0.38 454	0.58 484

w-ln-seven-2	7.09 476	2.32 492	23.44 540	1.71 342	1.06 346	7.81 439	3.98 459	12.02 434	14.65 480	13.06 496	20.38 489	11.70 455	9.83 494	10.65 467	8.66 469	0.02 335	0.05 345	0.00 1	0.02 336	0.32 435	0.14 355

Wz-Net-MNSev	7.43 479	2.35 494	15.22 515	2.34 442	3.41 477	17.27 521	8.55 520	11.91 429	13.48 471	13.37 497	17.05 465	13.70 466	7.47 459	11.90 487	9.99 489	0.40 496	0.03 299	0.00 1	0.01 310	0.16 341	0.07 259

DANet	6.02 452	1.23 425	8.45 470	3.86 514	3.94 499	7.64 437	1.34 384	9.51 356	7.00 345	13.39 498	15.53 449	15.99 489	7.02 446	12.14 488	12.37 506	0.19 467	0.12 439	0.02 429	0.03 352	0.13 320	0.56 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	9.54 507	2.39 495	31.46 552	2.09 409	1.60 386	16.71 517	6.39 504	12.11 439	11.45 452	13.53 499	21.45 495	19.41 512	10.94 502	14.38 507	21.54 536	0.27 484	1.16 531	0.39 517	1.49 534	0.58 477	1.45 510

anonymity	7.68 483	3.83 514	12.39 497	7.04 537	12.67 553	8.18 442	2.00 411	17.50 512	6.85 339	13.56 500	9.21 341	9.97 419	7.82 465	11.28 477	5.58 416	6.27 543	4.98 565	3.68 540	2.96 541	3.33 531	4.48 535

YMNet	5.52 437	1.83 473	8.79 473	3.47 499	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 501	16.35 454	11.65 451	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 511	0.12 487	0.08 390	0.71 489	0.27 436

YMNet_1	5.52 437	1.83 473	8.79 473	3.47 499	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 501	16.35 454	11.65 451	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 511	0.12 487	0.08 390	0.71 489	0.27 436

CSAN	7.62 481	1.60 458	6.56 440	1.83 361	0.66 294	12.40 496	10.52 536	14.45 488	21.32 517	14.19 503	15.98 451	17.84 502	13.02 514	12.32 490	8.38 465	0.09 440	0.07 386	0.03 446	0.04 370	0.33 439	0.67 490

Wz-Net-TNSev	11.35 525	10.56 546	35.88 559	2.28 431	1.73 401	18.25 524	11.42 538	15.88 503	20.88 516	14.44 504	16.97 464	19.57 513	19.04 532	19.31 531	18.67 527	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.16 423	0.62 481	1.25 506

pmcnn	7.72 486	1.27 431	9.42 479	2.91 472	3.14 463	9.44 457	6.23 499	12.56 455	16.51 494	14.53 505	24.08 506	27.44 536	8.49 474	9.32 441	8.44 466	0.06 421	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.15 366

ADCL	10.16 513	2.11 487	19.36 529	1.92 375	1.88 415	22.23 532	8.91 523	14.04 481	23.56 524	14.62 506	26.19 518	12.75 462	13.59 516	16.06 520	22.95 542	0.26 481	0.18 478	0.75 522	0.65 515	0.69 487	0.58 484

XPNet_ROB	6.03 453	1.22 423	5.61 412	2.56 458	0.90 329	6.32 401	7.07 512	12.92 463	8.30 391	14.76 507	15.13 447	19.84 515	6.66 440	10.36 461	8.58 468	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.03 352	0.11 288	0.24 422

RainbowNet	18.01 550	26.22 559	19.95 530	18.59 555	14.88 555	27.38 545	10.46 534	27.39 551	34.54 546	14.91 508	27.01 519	25.65 531	12.44 508	18.94 530	9.23 477	13.91 563	3.46 559	23.36 558	4.86 554	16.03 556	10.91 560

edge stereo	6.76 465	1.01 394	6.76 443	2.20 422	2.45 444	6.41 404	2.45 419	14.84 493	11.98 461	15.29 509	18.31 479	22.02 524	12.56 509	10.82 469	7.49 445	0.03 379	0.06 363	0.11 484	0.03 352	0.30 426	0.14 355

WZ-Net	13.00 530	4.64 521	41.07 563	3.48 501	3.15 465	19.12 527	15.66 558	14.81 492	31.33 537	15.71 510	27.88 520	22.22 525	14.01 518	20.44 538	25.03 548	0.64 508	0.00 1	0.01 398	0.03 352	0.39 458	0.37 454

RTSC	9.15 501	3.00 503	13.57 509	3.72 509	1.76 405	11.82 489	0.46 212	16.95 508	36.83 552	15.80 511	15.53 449	12.91 463	7.46 458	20.01 536	21.76 537	0.31 486	0.13 449	0.01 398	0.08 390	0.57 476	0.41 461

PWC_ROB	8.24 493	3.13 506	12.74 504	2.43 450	4.43 511	7.51 431	1.22 373	16.63 507	19.24 507	16.08 512	28.29 522	13.99 472	10.16 496	13.63 502	14.06 515	0.42 500	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.59 478	0.27 436

SAMSARA	14.63 536	2.74 500	12.38 496	12.65 548	6.74 532	36.50 558	72.93 581	19.36 533	23.77 525	16.20 513	13.04 425	29.21 539	12.78 511	16.98 523	15.21 518	0.11 445	0.26 505	0.03 446	0.14 416	0.76 493	0.77 493

zh-sn7	11.12 523	7.26 535	33.16 554	2.32 441	2.31 438	11.66 487	7.80 518	13.53 474	17.94 500	16.39 514	31.80 533	14.22 474	16.88 523	23.07 545	23.00 543	0.00 1	0.13 449	0.00 1	0.00 1	0.52 471	0.48 473

AnyNet_C32	10.98 522	5.58 525	22.79 538	4.16 519	5.83 527	15.64 509	14.30 548	13.18 467	17.15 498	16.44 515	20.52 490	14.68 478	13.44 515	22.46 542	30.08 558	0.17 463	0.26 505	0.36 515	0.36 495	1.23 505	0.91 498

test_sample8	7.99 490	1.11 412	6.15 427	1.27 267	0.60 284	5.22 378	2.54 421	12.04 436	6.15 308	17.46 516	9.02 339	24.67 528	18.16 527	11.68 482	11.44 501	1.49 526	24.31 576	3.10 536	2.99 542	0.20 377	0.15 366

AnyNet_C01	16.12 542	10.81 547	59.36 571	4.42 524	2.49 445	30.06 547	15.15 556	17.51 513	16.51 494	17.88 517	37.69 548	24.04 527	17.54 525	29.60 552	33.29 562	0.28 485	0.38 515	0.43 519	0.42 502	2.57 526	1.98 518

SHD	9.61 508	2.60 496	12.46 498	3.69 508	3.54 480	9.47 458	1.25 375	20.16 541	37.84 555	18.19 518	21.24 494	16.96 499	12.83 513	14.47 509	16.05 519	0.32 487	0.13 449	0.01 398	0.08 390	0.38 454	0.48 473

FBW_ROB	8.50 497	1.03 398	7.98 467	1.93 379	1.28 368	13.10 501	6.23 499	22.50 544	18.98 503	18.82 519	14.91 446	19.06 511	10.04 495	18.41 527	9.83 486	0.62 507	0.22 495	1.82 533	0.82 523	0.99 501	1.36 509

SANet	10.64 519	1.86 477	10.91 487	1.76 348	0.71 304	14.62 508	9.23 526	19.18 530	37.14 553	19.22 520	27.96 521	25.86 533	19.11 533	13.02 498	10.63 493	0.08 435	0.06 363	0.03 446	0.02 336	0.62 481	0.81 495

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 510	4.27 517	14.47 511	2.29 432	2.85 457	23.40 535	13.62 547	13.60 475	19.54 508	19.42 521	24.27 507	16.74 496	8.59 475	17.05 524	7.98 454	1.25 521	1.68 535	0.17 497	2.63 539	0.72 491	1.04 501

G-Net	8.41 495	1.54 453	10.97 489	5.73 532	3.60 483	26.19 538	4.41 472	10.10 376	7.42 357	19.71 522	24.99 513	14.38 476	15.83 521	10.99 471	9.53 484	0.50 504	0.46 522	0.19 500	0.25 468	0.80 494	0.66 489

psmorigin	7.34 478	1.58 456	18.31 526	2.35 443	0.87 322	6.72 412	1.70 405	10.63 387	7.14 351	19.77 523	22.71 501	20.13 517	11.34 503	12.96 497	9.49 483	0.04 399	0.17 474	0.06 469	0.17 431	0.21 388	0.50 477

DispFullNet	17.47 548	26.01 558	33.98 557	22.58 559	20.86 564	13.84 507	1.28 379	16.50 505	26.27 529	19.97 524	17.17 469	20.52 522	18.49 529	22.86 544	10.76 496	5.13 539	2.83 551	30.72 563	7.72 559	20.86 561	11.01 561

MADNet+	27.07 559	33.84 566	90.97 584	20.14 556	7.47 538	48.43 570	47.10 577	35.43 558	36.46 551	20.11 525	30.05 528	25.29 530	35.08 558	45.50 570	50.28 576	2.13 530	2.00 537	1.19 530	0.76 520	4.71 533	4.43 533

w-ln-seven	10.20 514	3.08 504	26.36 546	2.06 405	2.49 445	15.81 511	4.39 471	17.80 514	33.50 541	20.47 526	25.79 517	15.12 481	7.40 453	11.75 485	17.48 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 467	0.13 346

zh-mn7	11.13 524	6.28 529	31.79 553	1.85 362	0.98 338	13.11 502	2.98 435	12.88 462	33.65 543	21.57 527	39.07 550	12.50 460	8.46 473	19.94 535	16.74 521	0.23 475	0.01 180	0.00 1	0.01 310	0.33 439	0.30 444

MSMD_ROB	9.28 504	1.09 407	4.65 358	1.58 321	0.39 234	16.52 514	4.41 472	13.60 475	14.87 483	22.34 528	39.89 552	25.67 532	20.71 538	12.42 491	6.98 440	0.34 490	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.09 287

ADCS	13.02 531	4.93 523	28.38 550	3.17 487	2.67 452	13.61 506	10.83 537	18.70 520	33.46 540	22.59 529	24.78 510	19.59 514	18.51 530	23.40 546	32.16 561	0.10 443	0.19 484	0.37 516	0.18 438	1.26 506	1.46 511

RTS	18.87 552	9.32 544	86.48 580	4.95 528	6.10 528	42.08 562	14.70 550	15.49 500	41.06 557	22.65 530	32.32 535	13.77 467	19.54 534	37.98 562	28.96 555	0.41 497	0.23 497	0.00 1	0.02 336	0.91 498	0.50 477

RTSA	18.87 552	9.32 544	86.48 580	4.95 528	6.10 528	42.08 562	14.70 550	15.49 500	41.06 557	22.65 530	32.32 535	13.77 467	19.54 534	37.98 562	28.96 555	0.41 497	0.23 497	0.00 1	0.02 336	0.91 498	0.50 477

MFMNet_re	13.29 532	8.60 539	18.29 525	9.75 540	7.25 536	19.65 529	14.84 552	20.71 543	30.72 536	23.03 532	28.77 523	18.85 510	26.09 550	13.55 501	9.82 485	2.44 532	1.35 534	0.34 512	0.23 460	4.78 535	6.69 545

LSM	14.01 535	5.95 526	33.49 555	6.78 536	43.61 577	10.22 466	9.98 532	15.16 498	22.93 523	23.07 533	32.34 537	18.52 508	12.67 510	15.45 515	11.10 498	0.16 462	0.51 525	0.09 481	0.32 487	1.08 502	16.85 571

ADCMid	10.24 515	3.13 506	20.70 533	2.21 423	2.39 442	11.23 481	6.19 496	14.17 485	11.19 448	23.20 534	22.25 498	17.89 504	19.54 534	18.51 528	26.21 551	0.45 502	0.42 519	1.10 527	1.29 531	1.56 515	1.18 504

MFN_U_SF_RVC	12.94 529	3.66 513	25.81 545	3.61 505	2.26 436	22.77 533	4.55 475	27.10 550	20.06 512	23.90 535	28.99 524	30.53 543	16.98 524	19.92 534	20.26 531	1.24 520	1.07 530	0.98 526	1.33 532	1.80 519	2.04 519

ACVNet_1	18.70 551	25.08 557	12.72 503	17.33 554	15.18 557	26.02 537	9.62 529	28.44 555	34.49 545	24.39 536	24.32 508	37.22 554	20.13 537	16.67 522	13.39 510	10.45 556	2.59 547	24.77 560	4.92 556	16.57 558	9.75 556

WCMA_ROB	9.21 502	0.87 363	7.37 458	2.54 455	2.13 427	13.59 505	5.80 493	11.64 418	14.01 474	24.43 537	32.99 539	27.09 535	18.02 526	12.51 492	9.85 488	0.81 512	0.07 386	0.01 398	0.01 310	0.16 341	0.23 418

FCDSN-DC	10.24 515	0.56 268	3.49 272	1.96 384	1.29 369	16.90 518	4.59 476	17.16 510	19.10 505	24.64 538	32.46 538	33.82 548	22.14 544	15.93 517	10.45 492	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.21 409
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	10.08 511	0.60 282	3.42 266	2.30 433	0.32 212	19.41 528	6.33 502	18.95 527	14.64 478	25.14 539	24.32 508	33.34 547	18.79 531	19.86 533	12.55 508	0.25 479	0.26 505	0.22 503	0.24 463	0.34 444	0.40 459
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	8.37 494	0.32 88	9.03 475	4.18 521	2.42 443	26.86 544	6.14 495	19.36 533	13.52 472	27.09 540	22.75 502	9.47 412	4.74 388	15.06 512	6.34 429	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 346

aanetorigin	8.72 499	3.29 510	27.55 549	1.95 381	3.84 495	4.93 374	5.39 491	5.49 214	10.05 426	27.85 541	31.47 532	15.80 486	12.78 511	9.04 429	11.98 503	0.25 479	0.22 495	0.22 503	0.25 468	1.28 507	0.84 497

FC-DCNN	10.72 520	0.52 250	4.27 333	1.88 367	1.63 388	17.18 519	5.29 489	18.20 518	19.69 510	28.50 542	34.51 542	34.03 549	21.48 541	15.89 516	11.15 499	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.01 310	0.07 226	0.09 287

FC-DCNN v2	10.88 521	0.52 250	4.17 329	1.92 375	1.63 388	17.79 523	5.35 490	18.87 525	19.88 511	28.77 543	34.99 544	34.62 551	21.72 542	16.03 519	11.16 500	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.00 1	0.06 208	0.08 274

NVStereoNet_ROB	16.04 541	6.75 531	12.90 506	6.37 535	7.42 537	12.89 499	9.74 530	22.78 545	25.12 527	30.32 544	46.19 560	34.37 550	25.38 547	21.48 540	21.38 533	5.94 541	3.10 555	6.07 546	10.09 561	4.01 532	8.54 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	15.62 539	7.26 535	19.28 528	8.94 538	10.11 547	26.25 539	10.49 535	19.36 533	14.65 480	30.64 545	33.59 540	33.00 546	22.32 545	24.96 548	16.42 520	7.90 547	6.25 567	4.51 542	3.37 546	5.86 539	7.20 546

PVD	15.44 538	2.93 502	14.67 513	4.21 522	3.39 475	17.43 522	4.16 464	27.84 554	48.84 564	31.02 546	43.54 557	29.76 542	30.81 555	25.97 549	21.40 534	0.23 475	0.41 517	0.04 458	0.33 489	0.41 464	1.33 508

SPS-STEREO	15.04 537	6.23 528	13.21 508	11.34 546	11.65 550	23.30 534	7.15 513	24.16 547	15.65 489	31.78 547	29.19 526	31.62 544	21.32 540	24.62 547	19.50 529	7.59 546	4.19 563	3.22 539	1.48 533	6.99 545	6.54 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	11.52 526	1.52 452	4.55 353	1.89 369	1.46 380	19.87 530	5.11 485	20.66 542	15.91 491	32.67 548	34.51 542	39.34 556	21.15 539	18.74 529	12.10 504	0.11 445	0.06 363	0.01 398	0.00 1	0.45 468	0.22 411
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
TorneroNet-64	32.42 566	31.89 565	30.52 551	34.73 567	21.13 566	46.99 569	18.82 561	43.10 562	59.42 571	32.70 549	46.98 561	62.01 572	36.98 560	43.97 569	33.88 563	14.10 565	3.22 556	35.28 568	11.72 565	26.84 569	14.07 566

IMH-64-1	27.21 560	28.77 561	16.84 523	31.57 562	20.76 562	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 561	33.53 550	51.16 566	41.42 557	31.10 556	36.48 558	22.39 540	13.48 561	2.87 553	33.95 565	10.70 562	23.50 563	11.75 562

IMH-64	27.21 560	28.77 561	16.84 523	31.57 562	20.76 562	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 561	33.53 550	51.16 566	41.42 557	31.10 556	36.48 558	22.39 540	13.48 561	2.87 553	33.95 565	10.70 562	23.50 563	11.75 562

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 543	6.93 533	21.83 536	5.94 534	2.81 456	38.71 560	14.59 549	24.55 548	34.87 550	33.66 552	34.35 541	29.24 540	24.20 546	22.59 543	17.95 526	2.52 533	2.81 550	1.17 529	1.51 535	5.89 540	2.16 520

JetBlue	29.12 562	15.72 550	54.12 568	15.93 552	20.98 565	60.90 580	30.62 570	39.38 559	34.62 548	34.08 553	39.69 551	57.35 568	43.17 567	50.71 576	50.60 577	2.41 531	3.79 561	2.81 535	3.45 547	9.57 547	12.59 565

TorneroNet	35.11 570	33.92 567	33.82 556	37.86 569	22.01 568	49.64 572	21.58 567	48.09 568	55.23 567	37.50 554	53.79 569	62.81 575	43.66 568	46.71 572	41.25 571	14.80 566	3.53 560	36.72 569	14.57 568	28.28 572	16.49 569

IMH	29.82 564	29.11 563	18.51 527	34.28 566	21.40 567	32.33 553	15.39 557	49.40 571	53.07 566	37.88 555	55.32 571	45.05 559	39.54 563	40.63 565	24.12 545	14.03 564	3.27 557	34.93 567	11.24 564	24.69 566	12.21 564

SGM-ForestM	16.99 547	1.08 405	5.74 414	2.12 412	0.75 308	31.63 550	12.21 543	27.80 553	32.25 538	37.88 555	39.99 553	52.96 565	35.20 559	33.60 557	24.47 546	0.26 481	0.39 516	0.31 510	0.39 499	0.26 415	0.53 480

EDNetEfficientorigin	17.87 549	14.00 549	99.53 592	1.64 332	0.92 330	10.55 472	6.26 501	13.21 468	34.84 549	38.20 557	36.91 547	27.47 537	26.32 551	14.71 511	25.69 550	0.04 399	0.06 363	0.14 492	0.52 510	3.16 530	3.27 528

ELAS_RVC	16.54 544	2.26 491	10.09 485	5.50 531	4.46 513	28.28 546	16.72 559	25.55 549	33.54 542	40.19 558	40.30 554	36.68 553	30.03 553	29.40 551	20.61 532	0.98 518	1.21 532	0.86 525	0.70 519	1.39 511	2.16 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 545	2.14 488	9.23 476	4.92 527	4.53 518	32.66 554	15.11 555	27.40 552	28.68 534	40.27 559	44.90 558	38.33 555	30.50 554	26.44 550	21.94 539	0.88 513	1.23 533	0.67 520	0.89 525	1.49 513	2.18 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	13.82 534	6.19 527	54.79 569	2.83 469	3.60 483	4.86 371	8.57 521	8.61 331	32.90 539	40.77 560	30.59 530	18.33 507	21.87 543	11.38 478	25.36 549	0.15 457	0.23 497	0.06 469	1.03 528	2.54 525	1.79 514

ACVNet_2	26.45 558	29.35 564	25.14 543	20.27 557	15.43 558	34.97 556	12.23 544	48.37 569	66.25 578	42.69 561	56.73 572	51.77 561	25.59 548	20.39 537	13.52 512	10.13 554	2.59 547	22.78 557	3.52 548	17.57 559	9.80 558

WAO-7	29.39 563	24.43 555	20.47 532	32.71 565	13.83 554	34.70 555	20.27 566	52.19 575	65.03 576	43.29 562	59.35 574	52.19 562	44.68 569	31.71 553	30.56 559	10.98 557	4.94 564	13.71 550	12.52 566	12.06 551	8.22 550

WAO-6	34.74 568	36.76 570	15.36 516	37.53 568	24.15 571	35.99 557	19.36 562	48.96 570	68.54 579	43.84 563	47.58 562	52.77 564	52.60 573	32.63 554	34.73 565	26.20 571	7.74 570	42.78 573	21.64 572	28.07 571	17.62 572

MANE	19.47 554	1.27 431	5.07 380	4.69 525	5.55 525	30.49 548	9.94 531	34.01 557	37.27 554	44.13 564	51.57 568	52.51 563	40.41 564	33.58 556	24.81 547	0.89 514	0.86 529	1.11 528	9.72 560	0.38 454	1.06 502

LVE	34.99 569	40.10 572	34.97 558	32.49 564	18.61 561	51.45 575	26.82 568	52.15 574	65.94 577	47.21 565	61.04 576	53.99 566	37.30 561	37.95 561	34.09 564	15.55 567	5.95 566	31.01 564	13.81 567	22.58 562	16.72 570

PWCK	30.53 565	44.32 573	47.25 566	29.76 560	7.23 535	40.78 561	27.10 569	44.73 563	44.32 560	47.31 566	36.37 546	47.16 560	26.05 549	41.26 566	31.87 560	21.83 568	4.03 562	29.50 562	4.67 552	27.17 570	7.80 548

BEATNet-Init1	23.31 556	9.03 541	41.67 564	4.17 520	2.53 447	45.68 568	19.47 563	33.43 556	38.45 556	47.59 567	49.10 564	59.31 569	41.80 566	38.35 564	29.21 557	0.47 503	0.50 524	0.81 523	0.66 516	2.10 523	1.86 515

UNDER WATER	45.09 573	48.60 575	67.37 574	49.30 574	31.41 573	53.80 577	37.39 572	40.25 561	52.48 565	50.24 568	45.37 559	68.37 580	57.76 579	51.03 577	49.88 575	29.97 572	13.75 572	51.22 575	36.57 573	37.87 574	29.12 573

TCMNet-wrong-test	67.23 582	85.83 587	81.56 578	95.63 589	94.73 589	89.35 582	85.42 583	51.73 573	33.71 544	51.26 569	61.71 577	61.33 571	41.23 565	77.26 582	64.71 580	48.76 578	9.03 571	70.12 584	68.11 583	90.76 590	82.37 588

ktn	48.94 576	57.58 578	38.86 562	59.57 579	43.27 576	50.37 573	43.38 575	48.07 567	61.11 572	51.30 570	54.25 570	54.96 567	52.88 574	47.30 573	35.83 566	57.77 580	24.88 578	62.69 581	43.55 577	50.70 577	40.41 576

UNDER WATER-64	45.16 574	46.99 574	66.69 573	43.90 572	27.64 572	55.58 578	41.87 574	39.42 560	48.42 563	51.73 571	43.08 556	67.76 579	56.69 578	48.02 574	48.34 574	39.50 575	17.64 574	51.78 576	38.93 576	36.62 573	32.61 574

WAO-8	38.15 571	35.51 568	21.50 534	43.67 570	23.92 569	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.79 580	62.63 573	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 569	6.65 568	37.08 570	19.08 570	24.72 568	15.24 567

Venus	38.15 571	35.51 568	21.50 534	43.67 570	23.92 569	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.81 581	62.63 573	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 569	6.65 568	37.08 570	19.08 570	24.70 567	15.24 567

notaker	47.42 575	55.20 577	49.13 567	56.52 578	40.18 574	38.52 559	32.97 571	47.21 566	56.08 569	57.21 574	57.24 573	60.09 570	59.19 580	53.93 578	41.64 572	40.61 576	19.93 575	57.21 578	37.41 574	49.02 576	39.02 575

coex-ft	19.78 555	19.39 553	87.73 582	1.77 350	1.80 409	17.25 520	13.50 546	12.63 457	42.10 559	60.18 575	38.90 549	28.72 538	28.74 552	11.74 484	27.40 553	0.21 472	0.23 497	0.04 458	0.30 483	1.36 509	1.54 512

tt	83.26 585	0.34 120	99.99 594	79.40 586	93.18 588	100.00 593	100.00 594	100.00 597	99.95 592	60.33 576	47.63 563	99.98 597	99.96 593	99.98 594	100.00 598	92.42 589	99.82 593	73.83 589	73.63 585	88.42 589	56.35 581

KSHMR	55.63 578	63.60 581	37.85 561	74.69 582	49.56 579	49.01 571	45.73 576	57.46 580	63.97 575	61.61 577	62.07 578	72.39 582	47.01 570	50.65 575	43.29 573	54.10 579	62.21 581	66.10 582	53.94 581	51.25 579	46.11 578

Dean	34.67 567	38.70 571	25.33 544	29.89 561	17.21 560	45.24 567	11.98 542	56.90 579	76.55 580	63.47 578	60.22 575	67.36 578	48.14 572	37.24 560	39.01 568	11.00 558	2.83 551	28.35 561	5.60 558	18.14 560	10.31 559

LE_ROB	16.73 546	1.28 434	11.61 491	3.72 509	1.65 391	16.67 516	9.17 525	14.39 487	55.91 568	63.81 579	40.86 555	35.94 552	37.73 562	14.24 506	26.87 552	0.05 411	0.10 423	0.13 491	0.22 457	0.12 305	0.15 366

DPSimNet_ROB	53.45 577	64.73 582	44.39 565	53.97 576	45.39 578	53.66 576	54.83 578	55.15 578	57.87 570	64.16 580	50.83 565	63.40 576	53.34 575	46.45 571	65.81 581	63.13 582	26.54 579	57.94 579	51.11 580	45.52 575	50.69 580

HanzoNet	56.48 579	59.32 579	58.25 570	55.32 577	41.94 575	50.95 574	41.33 573	51.12 572	61.40 573	65.62 581	65.59 579	71.66 581	69.41 581	70.77 581	60.03 579	63.99 583	34.70 580	61.96 580	50.54 579	51.00 578	44.71 577

JetRed	61.02 580	61.05 580	82.56 579	46.09 573	56.80 581	83.19 581	63.76 579	59.26 581	63.61 574	69.29 582	68.85 582	66.59 577	47.62 571	61.57 579	74.09 582	45.58 577	66.14 584	46.59 574	45.06 578	63.17 580	49.58 579

ASD4	75.85 583	81.57 585	69.25 576	68.23 580	80.87 585	96.24 585	99.15 590	77.50 583	93.47 587	77.59 583	85.63 583	78.32 583	76.43 583	77.89 583	82.61 583	58.30 581	62.67 582	55.02 577	62.43 582	68.35 581	65.49 582

LRCNet_RVC	66.23 581	65.67 583	67.63 575	71.47 581	54.32 580	32.17 552	2.66 427	63.19 582	21.35 518	81.79 584	91.26 585	83.62 584	71.62 582	69.32 580	52.57 578	95.49 590	64.45 583	95.07 590	95.19 590	71.52 582	74.31 583

xxxxx1	85.63 586	90.31 588	96.68 587	76.54 583	80.57 582	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 587	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 584	70.39 585	73.68 586	81.46 587	74.61 583	79.86 584

tt_ll	85.63 586	90.31 588	96.68 587	76.54 583	80.57 582	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 587	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 584	70.39 585	73.68 586	81.46 587	74.61 583	79.86 584

ff	85.63 586	90.31 588	96.68 587	76.54 583	80.57 582	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 587	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 584	70.39 585	73.68 586	81.46 587	74.61 583	79.86 584

MADNet++	82.84 584	82.38 586	73.57 577	87.72 588	82.97 586	93.14 583	69.15 580	86.42 587	82.50 583	93.46 588	86.70 584	86.28 585	80.92 584	88.34 585	88.84 584	86.83 588	84.17 588	72.64 585	68.92 584	80.47 588	81.42 587

USTest	87.63 589	76.50 584	65.53 572	81.26 587	83.10 587	100.00 593	100.00 594	99.53 592	99.60 591	98.32 589	99.02 592	90.87 586	98.33 590	84.28 584	98.23 591	79.97 587	96.20 589	69.82 583	73.75 586	75.48 586	82.80 589

DPSMNet_ROB	99.91 598	100.00 597	99.99 594	99.99 596	100.00 595	100.00 593	100.00 594	99.98 596	100.00 595	98.35 590	100.00 594	99.84 595	100.00 596	99.98 594	99.99 595	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

DGTPSM_ROB	99.90 597	100.00 597	99.99 594	99.99 596	100.00 595	100.00 593	100.00 594	99.97 595	100.00 595	98.35 590	100.00 594	99.84 595	100.00 596	99.98 594	99.99 595	99.99 595	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

MEDIAN_ROB	98.41 591	99.70 592	99.30 591	97.09 590	97.02 590	96.89 586	95.77 586	97.66 590	97.28 588	98.79 592	98.94 591	99.18 592	98.14 589	96.89 589	96.88 590	99.96 594	99.16 591	100.00 594	99.99 595	99.69 593	99.88 592

ccccc	99.32 594	96.61 591	100.00 598	100.00 599	100.00 595	97.41 587	99.44 592	99.56 593	97.80 590	99.27 593	97.59 590	99.35 593	99.84 592	99.92 592	99.98 594	100.00 597	100.00 596	99.95 593	99.77 594	100.00 596	100.00 597

Anonymous_1	99.08 593	99.91 593	99.85 593	97.63 591	99.10 593	100.00 593	100.00 594	99.61 594	99.96 593	99.28 594	99.86 593	99.54 594	99.99 594	99.29 591	99.75 592	96.05 591	99.59 592	97.31 591	98.57 592	97.71 591	98.63 591

HaxPig	98.85 592	99.94 594	95.08 585	99.99 596	100.00 595	94.03 584	94.78 584	99.15 591	99.98 594	99.99 595	100.00 594	99.98 597	99.99 594	98.12 590	95.97 588	100.00 597	99.99 595	100.00 594	99.99 595	100.00 596	99.99 595

FlowAnything	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

Selective-RAFT-Error	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

PML	97.88 590	100.00 597	96.45 586	98.01 592	97.88 592	100.00 593	99.35 591	96.88 588	97.72 589	100.00 596	97.36 589	97.38 591	99.60 591	100.00 597	96.32 589	99.99 595	97.55 590	100.00 594	96.01 591	99.18 592	87.92 590

CasAABBNet	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

test_example2	99.39 595	99.98 596	99.99 594	100.00 599	99.98 594	99.72 592	99.99 593	97.34 589	100.00 595	100.00 596	100.00 594	96.42 590	96.66 588	99.97 593	99.96 593	100.00 597	99.97 594	98.66 592	99.15 593	100.00 596	100.00 597

LSM0	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	99.99 595

DPSM_ROB	99.95 599	100.00 597	100.00 598	99.76 594	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.21 592	100.00 596	100.00 594	100.00 597	99.99 594	99.95 593

DPSM	99.95 599	100.00 597	100.00 598	99.76 594	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.21 592	100.00 596	100.00 594	100.00 597	99.99 594	99.95 593

AVERAGE_ROB	99.62 596	99.95 595	98.81 590	100.00 599	100.00 595	98.08 591	95.47 585	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 599	100.00 596	100.00 597	99.99 595	100.00 597	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 596	100.00 597

FADE		17.27 551		10.46 544	9.90 546							26.54 534				30.62 573	14.22 573	38.39 572	37.63 575	5.22 537

Low-res two-view benchmark