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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 165	0.00 1	0.12 16	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.01 55	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

quiztm	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 12	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.02 70	0.01 7	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 14	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 3	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.04 4	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.01 67	0.08 9	0.05 6	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 45	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 120	0.00 1

qqai	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.15 19	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.03 88	0.02 21	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.02 9	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.17 33	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.02 9	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 67	0.24 24	0.13 19	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 21	0.16 28	0.01 45	0.00 1	0.02 19	0.05 109	0.02 21	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.03 185	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 27	0.07 9	0.01 45	0.00 1	0.03 27	0.02 70	0.04 35	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137	0.16 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.11 14	0.16 28	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.05 109	0.01 7	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 9	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.21 23	0.14 23	0.01 45	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.03 27	0.08 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.03 16	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 30	0.23 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.00 1	0.47 43	0.12 18	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 21	0.01 12	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 16	0.00 1	0.03 246	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 29	0.16 28	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.05 109	0.04 35	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 16	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.36 31	0.30 80	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.01 7	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 16	0.00 1	0.03 246	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.18 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.05 197	0.13 18	0.11 17	0.01 45	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1	0.01 85	0.00 1

AASNet	0.03 16	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.01 67	0.28 28	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.01 55	0.03 27	0.15 69	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.03 16	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.02 120	0.41 35	0.18 40	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 70	0.12 73	0.09 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.00 1	0.25 25	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.25 100	0.02 70	0.04 35	0.08 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCSU-Stereo	0.04 24	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 147	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.22 94	0.11 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PointNet	0.04 24	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.03 185	0.11 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 77	0.01 67	0.16 20	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.15 81	0.11 153	0.01 7	0.18 71	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.02 191	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.04 24	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 56	0.24 59	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.01 7	0.01 12	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 24	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 77	0.01 67	0.52 53	0.20 51	0.03 94	0.01 96	0.01 14	0.00 1	0.05 45	0.16 70	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test1	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 269	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.45 41	0.27 71	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.04 35	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 24	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 269	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.48 46	0.31 82	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.03 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 24	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.13 245	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.00 1	0.50 50	0.17 33	0.01 45	0.00 1	0.04 38	0.06 127	0.01 7	0.20 74	0.01 170	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 32	0.16 28	0.01 45	0.00 1	0.04 38	0.14 176	0.01 7	0.11 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 24	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.56 58	0.27 71	0.03 94	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.12 73	0.03 34	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.01 165	0.02 100	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 24	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.18 40	0.03 94	0.00 1	0.09 62	0.03 88	0.01 7	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 24	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.18 40	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.01 55	0.01 7	0.02 24	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 24	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.37 32	0.18 40	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.02 70	0.01 7	0.02 24	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 233	0.11 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 146	0.00 1	0.01 67	0.25 25	0.13 19	0.01 45	0.00 1	0.05 46	0.16 188	0.02 21	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 37	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 65	0.34 88	0.00 1	0.00 1	0.25 100	0.02 70	0.02 21	0.01 12	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.02 191	0.00 1	0.01 159
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MoCha-V2	0.05 37	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.04 127	0.07 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 178	0.08 190	0.00 1	0.48 46	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.07 138	0.01 7	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 37	0.01 37	0.00 1	0.02 182	0.01 56	0.00 1	0.01 169	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.01 77	0.01 67	0.50 50	0.30 80	0.02 80	0.00 1	0.19 92	0.00 1	0.06 49	0.04 41	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 37	0.01 37	0.00 1	0.02 182	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.04 84	0.01 77	0.01 67	0.59 64	0.44 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 62	0.12 66	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 37	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.06 167	0.00 1	0.07 123	0.01 77	0.01 67	0.45 41	0.33 86	0.01 45	0.02 121	0.08 59	0.02 70	0.10 62	0.08 54	0.00 1	0.00 1	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 42	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.74 83	0.39 100	0.01 45	0.00 1	0.14 75	0.00 1	0.10 62	0.04 41	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

TS	0.06 42	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.74 83	0.39 100	0.01 45	0.00 1	0.14 75	0.00 1	0.10 62	0.04 41	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.00 1	0.64 68	0.50 144	0.01 45	0.00 1	0.07 58	0.03 88	0.04 35	0.02 24	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

GEAStereo	0.06 42	0.00 1	0.03 246	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.01 67	0.64 68	0.17 33	0.02 80	0.00 1	0.10 66	0.06 127	0.08 56	0.10 59	0.00 1	0.01 59	0.13 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 42	0.00 1	0.03 246	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.01 67	0.64 68	0.17 33	0.02 80	0.00 1	0.10 66	0.06 127	0.08 56	0.10 59	0.00 1	0.01 59	0.13 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 67	0.47 43	0.44 117	0.00 1	0.00 1	0.26 103	0.04 101	0.04 35	0.07 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 191	0.02 100	0.00 1

111111	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.00 1	0.01 67	0.43 39	0.19 46	0.02 80	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.15 83	0.40 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 42	0.01 37	0.04 252	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.38 34	0.25 62	0.01 45	0.00 1	0.06 52	0.22 215	0.06 49	0.23 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 256	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.01 77	0.01 67	0.44 40	0.18 40	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.05 45	0.49 107	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 42	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.01 77	0.00 1	0.75 86	0.45 121	0.01 45	0.00 1	0.06 52	0.00 1	0.12 73	0.18 71	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
iRaftStereo_RVC	0.06 42	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.01 77	0.03 160	0.66 72	0.27 71	0.06 129	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.23 98	0.28 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.13 199	0.88 260	0.00 1	0.01 67	0.12 16	0.07 9	0.07 143	0.01 96	0.05 46	0.00 1	0.06 49	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

GSStereo	0.07 54	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.00 1	0.49 49	0.27 71	0.05 109	0.00 1	0.17 88	0.05 109	0.07 53	0.11 62	0.00 1	0.01 59	0.16 273	0.01 165	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.07 54	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.00 1	0.01 67	0.56 58	0.37 95	0.04 103	0.00 1	0.06 52	0.05 109	0.04 35	0.28 82	0.08 244	0.01 59	0.00 1	0.06 218	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 54	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.00 1	0.01 67	0.56 58	0.33 86	0.03 94	0.00 1	0.06 52	0.07 138	0.03 27	0.28 82	0.07 240	0.01 59	0.00 1	0.17 247	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 54	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 233	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.50 241	0.08 134	0.00 1	0.00 1	0.51 52	0.35 89	0.00 1	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.01 7	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 223	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 54	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.14 252	0.01 169	0.03 149	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 77	0.01 67	0.66 72	0.19 46	0.00 1	0.00 1	0.15 81	0.26 224	0.09 60	0.23 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 54	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.58 62	0.27 71	0.00 1	0.03 142	0.61 131	0.00 1	0.14 79	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 54	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.01 77	0.00 1	0.82 97	0.52 153	0.01 45	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.21 89	0.13 67	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 61	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 276	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.53 244	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.79 92	0.39 100	0.01 45	0.02 121	0.02 19	0.00 1	0.11 68	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 61	0.09 222	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.04 84	0.01 77	0.01 67	0.90 111	0.51 146	0.05 109	0.00 1	0.09 62	0.00 1	0.23 98	0.42 99	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 61	0.12 243	0.00 1	0.01 112	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.02 120	0.91 112	0.45 121	0.06 129	0.01 96	0.17 88	0.00 1	0.37 121	0.24 79	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 61	0.03 94	0.04 252	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.02 120	0.02 120	0.69 76	0.46 127	0.01 45	0.04 150	0.24 98	0.15 183	0.10 62	0.22 75	0.07 240	0.01 59	0.00 1	0.18 250	0.01 85	0.00 1

anonymousdsp	0.09 61	0.01 37	0.00 1	0.05 230	0.03 104	0.06 205	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.25 224	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.71 80	0.26 65	0.02 80	0.00 1	0.11 72	0.12 158	0.08 56	0.65 124	0.01 170	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 61	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.03 96	0.01 137	0.29 227	0.13 153	0.01 77	0.01 67	0.64 68	0.26 65	0.02 80	0.00 1	0.42 116	0.00 1	0.23 98	0.06 49	0.00 1	0.02 103	0.01 199	0.07 221	0.02 100	0.00 1

CCAANet	0.09 61	0.02 62	0.00 1	0.04 221	0.00 1	0.00 1	0.06 234	0.05 171	0.00 1	0.70 247	0.01 147	0.02 49	0.00 1	0.00 1	0.47 43	0.16 28	0.00 1	0.00 1	0.14 75	0.04 101	0.02 21	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.77 178	0.01 159

CFNet	0.09 61	0.05 163	0.00 1	0.03 207	0.03 104	0.01 137	0.00 1	0.04 165	0.02 66	0.07 169	0.00 1	0.02 49	0.01 77	0.04 180	0.77 89	0.09 14	0.05 109	0.00 1	0.11 72	0.01 55	0.33 115	0.35 94	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.48 160	0.00 1

test_5	0.10 69	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 218	0.00 1	0.35 246	0.01 34	0.00 1	0.20 213	0.07 123	0.00 1	0.00 1	0.62 66	0.40 106	0.01 45	0.01 96	0.18 91	0.00 1	0.15 83	0.67 125	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1

TestStereo	0.10 69	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.01 77	0.01 67	0.58 62	0.21 54	0.16 178	0.05 155	0.47 121	0.01 55	0.45 127	0.23 76	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.14 133	0.01 159

GMStereo	0.10 69	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 67	0.56 58	0.22 57	0.07 143	0.02 121	0.92 152	0.00 1	0.10 62	0.03 34	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.82 181	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
HGLStereo	0.10 69	0.04 135	0.01 209	0.01 112	0.03 104	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.48 229	0.00 1	0.02 49	0.01 77	0.02 120	0.70 77	0.27 71	0.02 80	0.00 1	0.16 84	0.02 70	0.27 103	0.48 105	0.02 199	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.09 127	0.00 1

AIO_rvc	0.11 73	0.04 135	0.02 231	0.01 112	0.01 56	0.14 252	0.10 248	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 77	0.01 67	0.96 122	0.56 160	0.01 45	0.10 181	0.34 111	0.00 1	0.13 77	0.38 96	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 73	0.06 179	0.00 1	0.08 257	0.01 56	0.10 226	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.01 147	0.02 49	0.01 77	0.01 67	0.73 81	0.46 127	0.02 80	0.02 121	0.23 97	0.05 109	0.33 115	0.58 120	0.00 1	0.00 1	0.19 286	0.00 1	0.01 85	0.01 159

UPFNet	0.11 73	0.03 94	0.01 209	0.02 182	0.05 137	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.05 197	0.70 77	0.19 46	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.14 79	0.10 59	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	1.46 215	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 73	0.05 163	0.02 231	0.05 230	0.07 173	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.26 209	0.08 184	0.02 49	0.02 120	0.04 180	0.54 54	0.26 65	0.06 129	0.04 150	0.14 75	0.01 55	0.51 134	0.42 99	0.01 170	0.02 103	0.03 230	0.04 212	0.15 137	0.04 205

NLCSM	0.12 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.75 300	0.00 1	0.43 238	0.00 1	1.84 292	0.00 1	0.07 8	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.12 77	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1	0.01 34	1.08 264	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 120	0.55 56	0.32 84	0.03 94	0.00 1	0.28 106	0.02 70	0.15 83	0.08 54	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.57 168	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 77	0.09 222	0.00 1	0.01 112	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.01 77	0.05 197	0.85 101	0.60 175	0.05 109	0.01 96	0.74 143	0.01 55	0.43 126	0.26 80	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.13 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 304	0.00 1	0.49 240	0.00 1	2.08 299	0.00 1	0.03 3	0.06 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 80	0.01 37	0.00 1	0.08 257	0.11 220	0.14 252	0.00 1	0.02 141	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.04 156	0.00 1	0.95 116	0.41 108	0.01 45	0.03 142	0.73 142	0.00 1	0.20 88	0.69 127	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 80	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.13 236	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.04 111	0.00 1	0.19 210	0.01 20	0.03 142	0.01 67	1.05 138	0.49 136	0.07 143	0.05 155	0.16 84	0.08 141	0.21 89	0.80 129	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 80	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.13 236	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.04 111	0.00 1	0.19 210	0.01 20	0.03 142	0.01 67	1.05 138	0.49 136	0.07 143	0.05 155	0.16 84	0.08 141	0.21 89	0.80 129	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 80	0.06 179	0.00 1	0.01 112	0.10 206	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.13 153	0.02 120	0.03 160	0.94 115	0.68 199	0.09 155	0.04 150	0.10 66	0.01 55	0.70 154	0.45 102	0.00 1	0.06 209	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1

raft+_RVC	0.13 80	0.04 135	0.00 1	0.05 230	0.09 189	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.02 120	0.85 101	0.51 146	0.04 103	0.00 1	0.71 141	0.13 165	0.28 107	0.64 123	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 80	0.03 94	0.00 1	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1	0.01 34	0.57 240	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.99 126	0.20 51	0.02 80	0.00 1	0.04 38	0.03 88	0.13 77	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 211	0.00 1

AIO_test	0.14 87	0.05 163	0.02 231	0.01 112	0.01 56	0.14 252	0.21 265	0.00 1	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	1.00 127	0.89 222	0.01 45	0.02 121	0.24 98	0.00 1	0.23 98	0.33 89	0.12 267	0.00 1	0.00 1	0.41 273	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 87	0.03 94	0.00 1	0.02 182	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.23 204	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.02 120	1.38 190	0.21 54	0.02 80	0.00 1	0.05 46	0.03 88	0.17 87	0.04 41	0.12 267	0.01 59	0.00 1	0.03 210	1.21 202	0.04 205

AACVNet	0.14 87	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 137	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.06 217	0.81 94	0.46 127	0.02 80	0.01 96	0.30 108	0.03 88	0.53 137	0.50 109	0.01 170	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.73 175	0.03 201

psm_up	0.14 87	0.13 253	0.01 209	0.07 253	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.11 264	0.88 107	0.32 84	0.09 155	0.11 190	0.96 153	0.12 158	0.46 128	0.36 95	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1

UNet	0.14 87	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.09 189	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.01 77	0.13 273	0.66 72	0.21 54	0.01 45	0.01 96	0.20 96	0.03 88	0.27 103	0.07 51	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	1.90 237	0.00 1

WQFJX	0.15 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.94 309	0.00 1	0.88 264	0.01 20	2.12 300	0.00 1	0.08 9	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 92	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.15 257	0.00 1	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.51 242	0.13 153	0.00 1	0.02 120	0.89 110	0.62 176	0.09 155	0.02 121	0.42 116	0.13 165	0.28 107	0.53 113	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.02 191	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 92	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.13 245	0.00 1	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.56 246	0.07 123	0.00 1	0.02 120	0.88 107	0.64 188	0.06 129	0.02 121	0.60 130	0.13 165	0.27 103	0.57 118	0.00 1	0.02 103	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 92	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.11 220	0.15 257	0.00 1	0.03 149	0.05 127	0.01 137	0.76 259	0.02 49	0.03 142	0.00 1	1.01 129	0.62 176	0.09 155	0.10 181	0.09 62	0.13 165	0.22 94	0.49 107	0.01 170	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

DSFCA	0.15 92	0.04 135	0.01 209	0.01 112	0.18 261	0.01 137	0.23 268	0.01 92	0.09 166	0.00 1	0.03 166	0.05 101	0.02 120	0.02 120	0.86 105	0.39 100	0.09 155	0.15 205	0.13 74	0.04 101	0.27 103	0.33 89	0.06 237	0.06 209	0.09 254	0.06 218	0.73 175	0.14 218

STTStereo	0.15 92	0.06 179	0.00 1	0.02 182	0.05 137	0.00 1	0.09 243	0.00 1	0.72 299	0.19 195	0.02 158	0.04 84	0.01 77	0.01 67	1.22 172	0.31 82	0.00 1	0.00 1	0.15 81	0.02 70	0.22 94	0.47 104	0.06 237	0.01 59	0.00 1	0.07 221	0.05 116	0.25 227

WQFJA1	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 306	0.00 1	0.72 253	0.04 84	2.38 304	0.00 1	0.05 4	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.09 313	0.00 1	0.52 243	0.01 20	2.30 302	0.00 1	0.10 12	0.17 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 306	0.00 1	0.72 253	0.04 84	2.38 304	0.00 1	0.05 4	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 312	0.00 1	0.73 255	0.02 49	2.31 303	0.00 1	0.08 9	0.18 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.16 98	0.12 243	0.00 1	0.02 182	0.16 251	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.02 66	0.03 155	0.00 1	0.04 84	0.02 120	0.13 273	1.06 142	0.25 62	0.04 103	0.00 1	0.50 123	0.03 88	0.53 137	0.34 92	0.01 170	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.97 188	0.00 1

RASNet	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.04 111	0.60 242	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.01 67	0.48 46	0.57 163	0.02 80	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.54 140	0.56 115	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	1.27 207	0.02 184

AMNet	0.16 98	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 177	0.21 199	0.00 1	0.46 241	0.21 232	0.44 315	0.54 54	0.58 166	0.26 211	0.00 1	0.17 88	0.12 158	0.32 114	0.05 46	0.00 1	0.06 209	0.00 1	0.27 264	0.12 130	0.28 230

MIF-Stereo (partial)	0.17 105	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.13 153	0.01 77	0.02 120	1.07 144	0.67 197	0.10 164	0.02 121	0.14 75	0.01 55	0.56 142	0.26 80	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	1.52 221	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 105	0.08 216	0.00 1	0.01 112	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.12 187	0.00 1	0.00 1	0.15 166	0.00 1	0.07 234	0.73 81	0.42 111	0.01 45	0.01 96	0.40 114	0.03 88	0.70 154	1.80 193	0.00 1	0.02 103	0.12 259	0.00 1	0.02 100	0.00 1

dd	0.17 105	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 172	0.03 217	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 77	0.00 1	1.35 185	0.29 79	0.01 45	0.05 155	1.00 157	0.16 188	0.12 73	0.29 86	0.10 256	0.19 271	0.00 1	0.00 1	0.56 166	0.28 230

ADLNet	0.17 105	0.01 37	0.00 1	0.00 1	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.01 147	0.77 258	0.00 1	0.06 217	2.33 276	0.36 92	0.01 45	0.00 1	0.06 52	0.07 138	0.08 56	0.57 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1

RYNet	0.17 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	4.21 314	0.24 59	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.04 35	0.02 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 110	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.74 83	0.45 121	0.02 80	0.02 121	1.16 164	0.04 101	0.35 119	1.91 198	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.09 127	0.01 159

rafts_anoy	0.18 110	0.08 216	0.00 1	0.05 230	0.12 229	0.01 137	0.00 1	0.21 227	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.01 77	0.02 120	1.26 177	0.52 153	0.07 143	0.01 96	1.15 163	0.12 158	0.59 144	0.46 103	0.00 1	0.05 195	0.00 1	0.01 165	0.01 85	0.01 159

RALCasStereoNet	0.18 110	0.09 222	0.00 1	0.06 245	0.13 236	0.02 172	0.07 239	0.08 189	0.08 161	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 77	0.03 160	1.16 160	0.65 192	0.03 94	0.00 1	0.57 126	0.10 148	0.58 143	1.09 147	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 159

DMCA-RVC	0.18 110	0.04 135	0.09 266	0.03 207	0.16 251	0.07 208	0.23 268	0.04 165	0.49 270	0.67 246	0.22 218	0.03 67	0.02 120	0.02 120	0.76 87	0.28 78	0.11 165	0.10 181	0.09 62	0.10 148	0.21 89	0.11 62	0.05 236	0.07 222	0.04 235	0.01 165	0.82 181	0.00 1

HITNet	0.18 110	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.01 137	0.01 169	0.03 149	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.03 142	0.08 242	0.97 125	0.44 117	0.06 129	0.01 96	0.43 118	0.08 141	0.88 177	1.15 148	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.33 156	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-Stereo+	0.19 115	0.38 292	0.00 1	0.05 230	0.02 85	0.10 226	0.00 1	0.03 149	0.03 96	0.01 137	0.89 265	0.22 200	0.20 229	0.02 120	0.76 87	0.57 163	0.01 45	0.07 165	0.33 110	0.14 176	0.31 112	0.56 115	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.19 256	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 115	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.01 137	0.00 1	0.01 92	0.09 166	0.01 137	0.13 199	0.07 123	0.06 175	0.02 120	0.80 93	0.51 146	0.07 143	0.06 162	0.65 137	0.05 109	0.76 162	1.75 189	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 115	0.10 228	0.02 231	0.00 1	0.04 127	0.01 137	0.01 169	0.00 1	0.03 96	0.02 147	0.00 1	0.03 67	0.01 77	0.07 234	0.96 122	0.42 111	0.16 178	0.01 96	0.87 151	0.02 70	0.65 150	0.83 132	0.01 170	0.13 255	0.00 1	0.01 165	0.76 177	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 115	0.04 135	0.00 1	0.01 112	0.09 189	0.00 1	0.09 243	0.00 1	1.20 317	1.00 260	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.01 67	0.78 91	0.20 51	0.01 45	0.02 121	0.43 118	0.03 88	0.14 79	0.33 89	0.00 1	0.05 195	0.00 1	0.70 288	0.04 113	0.03 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.20 119	0.12 243	0.04 252	0.07 253	0.09 189	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.16 200	0.01 137	0.00 1	0.04 84	0.01 77	0.04 180	1.39 192	0.24 59	0.16 178	0.00 1	1.72 200	0.05 109	0.23 98	0.38 96	0.00 1	0.03 151	0.01 199	0.00 1	0.52 161	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 119	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.04 127	0.04 194	0.00 1	0.04 165	0.11 184	0.02 147	0.02 158	0.26 212	0.07 182	0.01 67	0.82 97	0.41 108	0.11 165	0.20 238	0.58 127	0.12 158	0.76 162	1.51 169	0.09 253	0.02 103	0.00 1	0.10 225	0.03 108	0.00 1

AF-Net	0.20 119	0.02 62	0.01 209	0.05 230	0.05 137	0.00 1	0.80 293	0.45 254	0.05 127	0.02 147	0.00 1	0.25 207	0.01 77	0.02 120	0.85 101	0.19 46	0.01 45	0.00 1	0.84 148	0.06 127	0.11 68	1.32 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 150	0.02 184

Nwc_Net	0.20 119	0.02 62	0.01 209	0.05 230	0.05 137	0.00 1	0.80 293	0.45 254	0.05 127	0.02 147	0.00 1	0.25 207	0.01 77	0.02 120	0.85 101	0.19 46	0.01 45	0.00 1	0.84 148	0.06 127	0.11 68	1.32 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 150	0.02 184

DISCO	0.20 119	0.05 163	0.00 1	0.01 112	0.07 173	0.00 1	0.18 261	0.00 1	0.03 96	1.01 261	0.00 1	0.10 146	0.01 77	0.02 120	0.88 107	0.37 95	0.05 109	0.01 96	0.65 137	0.08 141	0.21 89	0.75 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 190	0.00 1

S2M2_XL	0.21 124	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 169	0.14 214	0.18 204	0.00 1	0.00 1	0.13 153	0.15 216	0.00 1	1.23 175	0.86 218	0.20 194	0.19 232	0.10 66	0.09 146	1.29 192	1.05 145	0.01 170	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	0.22 125	0.11 236	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.14 252	0.00 1	0.03 149	0.06 144	0.01 137	0.33 230	0.19 195	0.18 220	0.02 120	1.03 134	0.93 227	0.12 173	0.16 216	0.39 113	0.13 165	0.92 179	0.93 135	0.01 170	0.02 103	0.00 1	0.12 232	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 125	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 56	0.01 137	0.00 1	0.01 92	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.01 77	0.01 67	4.37 320	0.39 100	0.01 45	0.00 1	0.58 127	0.01 55	0.34 117	0.02 24	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.02 191	0.01 85	0.00 1

HUF	0.23 127	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.16 269	0.01 169	0.00 1	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.02 120	0.00 1	1.73 229	1.77 293	0.16 178	0.10 181	1.17 165	0.05 109	0.48 131	0.34 92	0.08 244	0.02 103	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 127	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.09 189	0.09 218	0.00 1	0.11 204	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.03 67	0.02 120	0.02 120	0.77 89	0.36 92	0.06 129	0.03 142	2.11 215	0.06 127	0.54 140	0.58 120	0.02 199	0.02 103	0.09 254	0.15 242	0.98 189	0.02 184

anonymousdsp2	0.23 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.01 137	0.01 169	0.04 165	0.01 34	0.00 1	0.36 234	0.17 178	0.02 120	0.01 67	0.67 75	0.56 160	0.05 109	0.03 142	1.11 162	0.37 244	0.59 144	1.38 156	0.01 170	0.02 103	0.00 1	0.01 165	0.84 183	0.00 1

AFF-stereo	0.23 127	0.12 243	0.00 1	0.08 257	0.07 173	0.02 172	0.00 1	0.01 92	0.04 111	0.00 1	0.01 147	0.12 152	0.01 77	0.00 1	0.86 105	0.35 89	0.03 94	0.11 190	1.91 208	0.01 55	0.14 79	0.32 88	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.01 165	1.96 242	0.01 159

PS-NSSS	0.23 127	0.06 179	0.00 1	0.15 275	0.10 206	0.05 200	0.04 222	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.95 264	0.02 120	0.06 217	0.62 66	0.26 65	0.11 165	0.00 1	0.66 140	0.00 1	0.29 110	0.28 82	0.74 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 230	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 132	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.27 214	0.02 120	0.01 67	3.65 309	0.68 199	0.14 175	0.10 181	0.25 100	0.13 165	0.69 151	0.48 105	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184

MGS-Stereo	0.24 132	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.07 173	0.00 1	0.01 169	0.01 92	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.20 198	0.03 142	0.01 67	4.55 326	0.25 62	0.05 109	0.01 96	0.37 112	0.02 70	0.35 119	0.50 109	0.02 199	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.24 132	0.20 274	0.01 209	0.05 230	0.09 189	0.01 137	0.47 278	0.81 274	0.26 227	0.00 1	0.00 1	0.04 84	0.03 142	0.03 160	1.18 164	0.26 65	0.00 1	0.01 96	0.63 134	0.11 153	0.11 68	1.39 158	0.08 244	0.02 103	0.01 199	0.31 265	0.14 133	0.28 230

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Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LGCAT	0.26 136	0.04 135	0.10 272	0.00 1	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.12 206	0.52 278	0.00 1	0.02 158	0.13 153	0.15 216	0.00 1	1.21 171	0.97 232	0.23 202	0.15 205	0.28 106	0.25 222	1.58 204	1.22 149	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.00 1

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raftrobust	0.29 147	0.07 202	0.01 209	0.03 207	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.00 1	0.09 251	1.57 217	0.89 222	0.04 103	0.00 1	2.58 231	0.02 70	0.83 170	1.29 151	0.12 267	0.04 177	0.00 1	0.00 1	0.06 120	0.01 159

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GLC_STEREO	0.30 150	0.03 94	0.03 246	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.47 256	0.07 155	0.03 155	0.02 158	0.08 134	0.02 120	0.01 67	1.34 184	0.81 211	0.16 178	0.10 181	0.48 122	0.16 188	1.36 195	0.50 109	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.00 1	2.29 260	0.01 159

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test-2	0.30 150	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.16 251	0.10 226	0.01 169	0.05 171	0.04 111	0.00 1	0.01 147	0.04 84	0.06 175	0.02 120	1.01 129	0.62 176	0.09 155	0.19 232	1.30 169	0.19 204	0.85 172	2.67 234	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.68 170	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 163	0.10 228	0.01 209	0.02 182	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.15 216	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.00 1	0.09 251	1.17 163	0.65 192	0.02 80	0.14 203	1.43 177	0.14 176	1.39 196	1.66 180	0.00 1	0.04 177	0.01 199	0.00 1	1.49 219	0.00 1

TestStereo1	0.34 164	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.01 67	2.55 283	0.58 166	0.05 109	0.03 142	1.50 183	0.02 70	0.37 121	0.98 136	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.01 165	2.89 283	0.00 1

SA-5K	0.34 164	0.01 37	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.01 67	2.55 283	0.58 166	0.05 109	0.03 142	1.50 183	0.02 70	0.37 121	0.98 136	0.00 1	0.01 59	0.00 1	0.01 165	2.89 283	0.00 1

TestStereo_HL3	0.35 166	0.13 253	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.00 1	0.01 169	0.74 270	0.05 127	1.23 274	0.00 1	0.06 113	0.10 203	0.03 160	1.95 254	0.53 155	0.06 129	0.00 1	2.23 216	0.05 109	0.62 146	1.57 174	0.00 1	0.02 103	0.02 221	0.02 191	0.07 123	0.01 159

stereogan	0.36 167	0.13 253	0.06 260	0.02 182	0.21 271	0.04 194	0.02 205	0.01 92	0.20 206	0.30 214	0.01 147	0.22 200	0.00 1	0.04 180	1.22 172	0.47 132	0.06 129	0.01 96	0.77 145	0.06 127	0.22 94	3.29 263	0.01 170	0.02 103	0.05 240	0.00 1	2.30 261	0.01 159

TestStereo_HL2	0.37 168	0.13 253	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.02 66	1.17 268	0.00 1	0.04 84	0.05 165	0.03 160	2.01 256	0.49 136	0.06 129	0.01 96	3.57 250	0.05 109	0.53 137	1.61 176	0.00 1	0.02 103	0.04 235	0.12 232	0.08 124	0.03 201

TESTraft	0.37 168	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.18 185	0.01 77	0.08 242	2.70 289	0.64 188	0.05 109	0.02 121	1.41 176	0.12 158	0.34 117	1.48 165	0.02 199	0.01 59	0.00 1	0.02 191	2.82 278	0.00 1

IPLGR_C	0.37 168	0.03 94	0.09 266	0.01 112	0.10 206	0.00 1	0.14 254	0.09 195	0.27 231	0.04 159	0.08 184	0.04 84	0.04 156	0.09 251	1.86 240	0.46 127	0.15 177	0.02 121	1.69 199	0.02 70	0.78 167	1.69 185	0.02 199	0.02 103	0.08 249	0.00 1	2.16 250	0.02 184

ICVP	0.37 168	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.01 137	0.00 1	0.02 141	0.10 177	0.34 217	0.21 216	0.10 146	0.07 182	0.07 234	0.91 112	0.94 229	0.60 266	0.60 315	0.74 143	0.38 246	1.68 207	2.97 252	0.01 170	0.06 209	0.00 1	0.00 1	0.19 145	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 168	0.18 268	0.00 1	0.16 277	0.08 184	0.01 137	0.00 1	0.01 92	0.09 166	0.04 159	0.00 1	1.54 279	0.01 77	0.05 197	1.00 127	0.36 92	0.37 242	0.11 190	1.59 189	0.06 127	0.98 184	0.59 122	0.00 1	0.04 177	0.00 1	0.00 1	2.74 274	0.01 159
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
TestStereo-Hl	0.38 173	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.07 169	0.04 173	0.06 113	0.04 156	0.05 197	2.23 268	0.58 166	0.06 129	0.01 96	2.78 235	0.04 101	0.72 159	2.41 221	0.00 1	0.03 151	0.01 199	0.00 1	0.79 179	0.00 1

trnet	0.38 173	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.09 195	0.20 206	0.09 179	0.09 191	0.24 205	0.22 234	0.01 67	1.36 188	1.57 276	0.29 222	0.28 276	1.46 181	0.41 252	1.88 211	1.40 161	0.01 170	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.54 162	0.01 159

CIPLG	0.38 173	0.04 135	0.09 266	0.01 112	0.09 189	0.00 1	0.13 252	0.09 195	0.31 240	0.04 159	0.07 183	0.09 139	0.04 156	0.10 260	2.21 267	0.47 132	0.16 178	0.02 121	1.65 196	0.06 127	0.76 162	1.65 179	0.01 170	0.03 151	0.08 249	0.00 1	1.99 243	0.02 184

ACRE	0.38 173	0.03 94	0.08 264	0.01 112	0.09 189	0.00 1	0.14 254	0.09 195	0.28 233	0.04 159	0.11 198	0.10 146	0.04 156	0.12 269	1.92 246	0.46 127	0.16 178	0.02 121	1.64 195	0.06 127	0.76 162	1.66 180	0.01 170	0.02 103	0.08 249	0.01 165	2.32 262	0.02 184

S2M2_L	0.39 177	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.11 204	0.20 206	0.42 225	0.00 1	0.15 166	0.10 203	0.00 1	1.15 157	0.95 231	0.22 199	0.27 271	0.08 59	0.15 183	1.60 205	1.46 164	0.02 199	0.04 177	0.00 1	0.00 1	3.37 302	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RGC	0.39 177	0.25 283	0.96 320	0.06 245	0.16 251	0.07 208	0.03 217	0.03 149	0.09 166	0.30 214	0.30 228	0.03 67	0.03 142	0.08 242	1.41 195	0.17 33	0.08 152	0.01 96	0.83 147	0.11 153	0.51 134	2.50 225	0.00 1	0.04 177	0.00 1	0.37 272	1.25 203	0.79 256

TestStereo_HL1	0.40 179	0.11 236	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	0.99 287	0.03 96	0.50 235	0.06 175	0.05 101	0.04 156	0.04 180	2.23 268	0.58 166	0.06 129	0.01 96	2.35 222	0.01 55	0.70 154	2.43 222	0.00 1	0.03 151	0.01 199	0.00 1	0.46 158	0.00 1

raft_robust	0.40 179	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.00 1	0.00 1	1.15 295	0.01 34	0.01 137	0.01 147	0.19 195	0.05 165	0.05 197	1.14 155	0.69 204	0.08 152	0.16 216	3.38 247	0.13 165	1.13 187	2.24 209	0.01 170	0.10 243	0.00 1	0.00 1	0.14 133	0.08 214

SA	0.40 179	0.03 94	0.00 1	0.03 207	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.25 207	0.01 77	0.12 269	0.82 97	0.70 205	0.06 129	0.16 216	1.96 209	0.04 101	0.69 151	2.39 220	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.01 165	3.44 307	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 179	0.09 222	0.17 281	0.02 182	0.12 229	0.00 1	1.12 309	0.01 92	0.06 144	0.05 166	0.00 1	0.01 20	0.13 211	0.09 251	2.17 264	0.68 199	0.16 178	0.13 201	1.99 210	0.66 281	1.09 186	1.39 158	0.09 253	0.15 265	0.05 240	0.00 1	0.01 85	0.43 247

ManiGeoR	0.43 183	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.68 264	0.03 96	1.17 268	0.08 184	0.09 139	0.07 182	0.05 197	2.16 262	0.55 156	0.05 109	0.01 96	3.11 239	0.05 109	0.96 181	2.34 216	0.00 1	0.03 151	0.02 221	0.02 191	0.05 116	0.00 1

HLf10	0.43 183	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.68 264	0.03 96	1.17 268	0.08 184	0.09 139	0.07 182	0.05 197	2.16 262	0.55 156	0.05 109	0.01 96	3.11 239	0.05 109	0.96 181	2.34 216	0.00 1	0.03 151	0.02 221	0.02 191	0.05 116	0.00 1

sAnonymous2	0.43 183	0.11 236	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.25 221	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.26 238	0.03 160	1.18 164	1.21 248	0.24 206	0.17 225	2.50 227	0.15 183	2.27 232	2.68 239	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 215

CroCo_RVC	0.43 183	0.11 236	0.00 1	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.25 221	0.00 1	0.00 1	0.16 168	0.26 238	0.03 160	1.18 164	1.21 248	0.24 206	0.17 225	2.50 227	0.15 183	2.27 232	2.68 239	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 215

CREStereo	0.43 183	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.07 173	0.01 137	0.00 1	0.20 224	0.37 251	0.19 195	0.19 210	0.29 219	0.26 238	0.01 67	1.52 212	1.86 297	0.30 227	0.21 247	1.45 180	0.39 249	2.17 228	1.59 175	0.02 199	0.05 195	0.00 1	0.00 1	0.55 164	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
AE-Stereo	0.44 188	0.04 135	0.00 1	0.03 207	0.14 246	0.03 185	0.01 169	0.05 171	0.13 191	0.01 137	0.00 1	0.22 200	0.18 220	0.03 160	1.04 136	1.50 269	0.29 222	0.18 230	1.35 174	0.36 243	2.04 218	3.28 262	0.02 199	0.04 177	0.01 199	0.14 241	0.84 183	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 188	0.06 179	0.00 1	0.05 230	0.10 206	0.00 1	0.00 1	2.08 327	0.06 144	0.64 244	0.00 1	0.05 101	0.00 1	0.04 180	1.94 250	0.70 205	0.05 109	0.00 1	2.59 232	0.00 1	0.62 146	0.56 115	0.00 1	0.09 238	0.00 1	0.00 1	2.26 257	0.00 1

CES	0.45 190	0.07 202	0.01 209	0.01 112	0.10 206	0.01 137	0.02 205	0.27 235	0.46 266	0.19 195	0.03 166	0.39 233	0.33 257	0.12 269	1.88 242	1.63 279	0.64 274	0.48 304	0.16 84	0.44 255	2.67 249	2.26 211	0.00 1	0.04 177	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 205

FADNet-RVC-Resample	0.45 190	0.27 285	0.41 294	0.19 282	0.28 285	0.00 1	0.05 230	0.26 234	0.21 210	0.14 186	0.17 203	0.27 214	0.05 165	0.19 294	2.42 278	0.58 166	0.22 199	0.80 321	0.51 124	0.43 254	0.63 149	1.49 167	0.14 276	0.50 295	0.10 257	0.98 297	0.34 157	0.57 251

FADNet	0.45 190	0.07 202	0.11 274	0.01 112	0.13 236	0.00 1	0.85 296	0.01 92	0.05 127	0.01 137	0.00 1	0.04 84	0.08 190	0.20 296	1.89 243	0.45 121	0.19 190	0.23 253	3.36 246	0.70 285	1.43 199	1.43 162	0.03 222	0.05 195	0.09 254	0.36 270	0.03 108	0.35 240

NCCL2	0.45 190	0.17 266	0.01 209	0.18 280	0.49 297	0.03 185	0.01 169	0.01 92	0.12 187	0.80 252	0.01 147	0.08 134	0.03 142	0.13 273	1.44 198	0.51 146	0.30 227	0.11 190	0.19 92	0.14 176	0.96 181	1.79 192	0.67 319	0.11 247	0.04 235	0.12 232	3.28 301	0.32 234

DeepPruner_ROB	0.46 194	0.11 236	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.00 1	0.91 302	0.01 92	0.03 96	0.50 235	0.57 248	0.05 101	0.03 142	0.08 242	1.84 239	0.63 186	0.14 175	0.03 142	1.17 165	0.05 109	2.53 244	2.11 206	0.14 276	0.04 177	0.01 199	0.11 231	1.26 206	0.00 1

TANstereo	0.47 195	0.03 94	0.00 1	0.04 221	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.23 228	0.28 233	0.17 191	0.17 203	0.13 153	0.08 190	0.01 67	1.59 219	1.33 255	0.34 233	0.20 238	0.27 104	0.13 165	2.19 229	1.78 190	0.12 267	0.04 177	0.00 1	0.00 1	3.51 308	0.00 1

XX-TBD	0.47 195	0.03 94	0.00 1	0.04 221	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.23 228	0.28 233	0.17 191	0.17 203	0.13 153	0.08 190	0.01 67	1.59 219	1.33 255	0.34 233	0.20 238	0.27 104	0.13 165	2.19 229	1.78 190	0.12 267	0.04 177	0.00 1	0.00 1	3.51 308	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 197	0.02 62	0.00 1	0.06 245	0.12 229	0.00 1	0.00 1	1.01 288	0.06 144	0.37 220	0.56 246	0.07 123	0.03 142	0.06 217	1.18 164	0.65 192	0.19 190	0.02 121	4.07 256	0.03 88	1.44 200	1.44 163	0.00 1	0.10 243	0.00 1	0.00 1	1.19 199	0.34 238

Sa-1000	0.49 198	0.03 94	0.00 1	0.02 182	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.23 203	0.03 142	0.14 280	1.26 177	0.72 207	0.08 152	0.17 225	2.52 229	0.11 153	0.89 178	3.79 280	0.01 170	0.11 247	0.07 247	0.00 1	2.98 288	0.01 159

CREStereo++_RVC	0.49 198	0.03 94	0.00 1	0.02 182	0.11 220	0.01 137	0.00 1	0.17 219	0.11 184	0.18 194	0.05 174	0.11 151	0.04 156	0.01 67	1.52 212	1.42 263	0.26 211	0.20 238	1.44 178	0.13 165	2.11 221	1.64 178	0.03 222	0.05 195	0.00 1	0.00 1	3.54 313	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
HLF11	0.50 200	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.00 1	2.44 333	0.05 127	0.89 258	0.00 1	0.06 113	0.06 175	0.04 180	2.19 265	0.49 136	0.06 129	0.00 1	4.19 259	0.05 109	0.48 131	2.10 205	0.00 1	0.02 103	0.01 199	0.12 232	0.13 132	0.01 159

iResNetv2_ROB	0.50 200	0.12 243	0.00 1	0.08 257	0.10 206	0.00 1	0.00 1	2.00 323	0.07 155	0.48 229	0.00 1	0.06 113	0.01 77	0.05 197	2.07 259	0.42 111	0.07 143	0.00 1	2.45 225	0.02 70	2.00 216	0.86 133	0.00 1	0.11 247	0.00 1	0.00 1	2.56 270	0.00 1

GES	0.51 202	0.03 94	0.01 209	0.00 1	0.08 184	0.00 1	0.01 169	0.01 92	0.25 221	0.22 203	0.08 184	0.21 199	0.07 182	0.01 67	1.59 219	0.63 186	0.23 202	0.03 142	5.69 284	0.17 198	1.74 208	1.34 155	0.04 231	0.11 247	0.01 199	0.00 1	0.16 141	0.91 258

PMTNet	0.51 202	0.04 135	0.00 1	0.01 112	0.10 206	0.01 137	0.11 249	0.23 228	0.33 242	0.35 219	0.22 218	0.32 223	0.23 235	0.01 67	1.52 212	1.88 301	0.33 232	0.16 216	2.46 226	0.26 224	2.44 240	1.68 184	0.02 199	0.05 195	0.99 316	0.02 191	0.08 124	0.00 1

castereo	0.52 204	0.03 94	0.00 1	0.02 182	0.06 163	0.15 257	0.00 1	0.08 189	0.13 191	0.03 155	0.13 199	0.31 222	0.33 257	0.03 160	1.18 164	1.40 261	0.46 249	0.27 271	2.05 212	0.34 240	3.54 286	3.00 253	0.02 199	0.05 195	0.00 1	0.09 223	0.12 130	0.22 225

iinet-f	0.52 204	0.02 62	0.00 1	0.01 112	0.07 173	0.00 1	0.05 230	0.01 92	0.08 161	1.23 274	0.00 1	0.02 49	0.02 120	0.03 160	3.11 299	0.83 215	0.05 109	0.05 155	3.07 238	0.59 268	0.70 154	2.17 207	0.02 199	0.01 59	0.03 230	0.01 165	1.78 232	0.01 159

LoS_RVC	0.56 206	0.15 262	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 137	0.00 1	0.07 184	0.46 266	1.21 271	0.06 175	0.33 225	0.19 225	0.08 242	1.77 235	1.72 287	0.28 218	1.04 333	1.79 203	0.29 230	2.78 254	2.63 231	0.04 231	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 184

tt_ll	0.56 206	0.15 262	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 137	0.00 1	0.07 184	0.46 266	1.21 271	0.06 175	0.33 225	0.19 225	0.08 242	1.77 235	1.72 287	0.28 218	1.04 333	1.79 203	0.29 230	2.78 254	2.63 231	0.04 231	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 184

BEATNet_4x	0.57 208	0.14 257	0.03 246	0.01 112	0.03 104	0.00 1	0.02 205	0.05 171	0.25 221	0.08 172	0.03 166	0.16 168	0.14 213	0.28 308	2.42 278	1.24 251	0.76 289	0.72 319	0.78 146	0.14 176	2.92 260	4.33 296	0.00 1	0.16 268	0.00 1	0.02 191	0.60 169	0.01 159

pcwnet_v2	0.58 209	0.22 278	0.09 266	0.07 253	0.51 298	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.07 155	1.13 267	0.20 213	0.29 219	0.02 120	0.02 120	3.10 298	0.58 166	0.35 236	0.16 216	2.36 224	0.03 88	1.16 189	1.48 165	0.86 326	0.03 151	0.00 1	0.00 1	1.56 223	1.20 266

TestStereo_HLe17	0.59 210	0.11 236	0.00 1	0.00 1	0.03 104	0.00 1	0.00 1	1.31 302	0.06 144	0.45 226	0.35 231	0.17 178	0.08 190	0.07 234	2.26 273	0.73 208	0.07 143	0.02 121	2.77 234	0.04 101	2.28 234	3.41 267	0.00 1	0.04 177	0.01 199	0.00 1	1.79 233	0.00 1

castereo++	0.60 211	0.03 94	0.00 1	0.03 207	0.07 173	0.22 284	0.00 1	0.05 171	0.20 206	0.08 172	0.06 175	0.32 223	0.29 248	0.02 120	0.91 112	1.24 251	0.43 247	0.25 258	2.24 218	0.27 228	3.44 283	2.51 226	0.17 286	0.04 177	0.00 1	0.04 212	2.60 271	0.71 252

IPLG	0.60 211	0.04 135	0.01 209	0.01 112	0.14 246	0.00 1	0.01 169	0.40 248	0.12 187	0.38 221	0.17 203	0.07 123	0.08 190	0.21 300	4.65 327	0.84 217	0.11 165	0.07 165	1.66 197	0.26 224	0.48 131	2.66 233	0.00 1	0.13 255	0.02 221	0.19 256	3.39 303	0.00 1

MIPNet	0.61 213	0.03 94	0.02 231	0.02 182	0.33 291	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.16 200	1.38 279	0.35 231	0.07 123	0.10 203	0.18 292	3.19 301	0.81 211	0.19 190	0.06 162	1.86 206	0.40 251	0.62 146	2.74 243	0.00 1	0.15 265	0.03 230	0.18 250	3.51 308	0.01 159

EGLCR-Stereo	0.62 214	0.04 135	0.00 1	0.02 182	0.10 206	0.07 208	0.01 169	0.18 220	0.26 227	0.02 147	0.23 222	0.24 205	0.15 216	0.01 67	1.16 160	1.37 259	0.29 222	0.32 286	2.08 213	0.10 148	2.29 235	3.42 268	0.03 222	0.06 209	0.00 1	0.43 274	3.97 324	0.00 1

LoS	0.64 215	0.04 135	0.01 209	0.01 112	0.02 85	0.01 137	0.00 1	2.75 336	0.50 275	0.39 222	0.06 175	0.52 247	0.50 272	0.13 273	1.65 227	1.84 295	0.67 281	0.45 303	1.09 160	0.25 222	3.52 285	2.69 241	0.03 222	0.06 209	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.02 184
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.66 216	0.05 163	0.00 1	0.01 112	0.04 127	0.00 1	0.00 1	0.12 206	0.54 281	0.45 226	0.10 193	0.43 240	0.33 257	0.02 120	1.55 216	2.38 322	0.36 238	0.25 258	1.77 202	0.38 246	3.34 279	4.03 288	0.02 199	0.09 238	0.00 1	0.00 1	1.51 220	0.04 205

HLf8	0.67 217	0.11 236	0.00 1	0.01 112	0.07 173	0.04 194	0.00 1	1.46 306	0.05 127	1.51 290	0.32 229	0.09 139	0.07 182	0.07 234	2.31 274	0.68 199	0.04 103	0.01 96	4.64 267	0.05 109	2.00 216	2.84 247	0.00 1	0.03 151	0.02 221	0.13 240	1.43 214	0.06 211

GEStereo_RVC	0.69 218	0.03 94	0.01 209	0.01 112	0.14 246	0.00 1	0.22 266	0.30 239	0.12 187	0.20 198	0.09 191	0.23 203	0.02 120	0.05 197	1.35 185	1.20 247	0.17 187	0.09 178	4.87 270	0.32 236	2.13 223	3.77 279	0.26 300	0.19 271	0.00 1	0.02 191	2.64 272	0.24 226

IPLGR	0.70 219	0.05 163	0.04 252	0.01 112	0.25 280	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.13 191	1.11 266	0.27 226	0.03 67	0.07 182	0.10 260	4.72 328	0.91 225	0.52 256	0.15 205	2.66 233	0.50 259	0.74 160	2.90 250	0.00 1	0.14 262	0.06 244	0.32 267	3.14 293	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 219	0.24 282	1.46 330	0.42 295	0.59 301	0.09 218	0.58 285	0.24 233	0.35 246	0.40 223	0.17 203	0.41 238	0.11 206	0.02 120	5.20 338	1.09 243	0.25 209	0.20 238	0.55 125	0.14 176	1.96 213	2.36 218	0.00 1	1.09 324	0.01 199	0.34 269	0.56 166	0.05 209
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
gcap_with_dpt	0.73 221	1.20 326	0.00 1	0.47 297	0.00 1	0.15 257	0.00 1	0.43 250	0.06 144	0.04 159	0.10 193	0.64 250	0.19 225	0.03 160	1.15 157	1.48 265	0.71 284	0.90 326	2.24 218	0.22 215	2.79 256	2.51 226	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.22 261	1.93 240	2.34 280

GCAP-BAT	0.73 221	1.20 326	0.00 1	0.47 297	0.00 1	0.15 257	0.00 1	0.43 250	0.06 144	0.04 159	0.10 193	0.64 250	0.19 225	0.03 160	1.15 157	1.48 265	0.71 284	0.90 326	2.24 218	0.22 215	2.79 256	2.51 226	0.00 1	0.02 103	0.00 1	0.22 261	1.93 240	2.34 280

test-3	0.74 223	0.06 179	0.00 1	0.01 112	0.20 268	0.09 218	0.01 169	0.98 283	0.09 166	0.11 184	0.03 166	0.03 67	0.05 165	0.03 160	1.13 153	0.62 176	0.11 165	0.15 205	5.47 277	0.20 209	2.16 227	4.58 310	0.00 1	0.13 255	0.17 279	0.01 165	3.15 294	0.33 235

test_1	0.74 223	0.06 179	0.00 1	0.01 112	0.20 268	0.09 218	0.01 169	0.98 283	0.09 166	0.10 182	0.02 158	0.03 67	0.05 165	0.03 160	1.13 153	0.62 176	0.11 165	0.15 205	5.47 277	0.20 209	2.15 226	4.57 309	0.00 1	0.13 255	0.17 279	0.01 165	3.16 296	0.33 235

test_3	0.74 223	0.06 179	0.00 1	0.01 112	0.21 271	0.09 218	0.03 217	0.90 280	0.09 166	0.08 172	0.03 166	0.03 67	0.05 165	0.03 160	1.14 155	0.62 176	0.11 165	0.15 205	5.52 279	0.20 209	2.10 220	4.54 308	0.00 1	0.14 262	0.17 279	0.00 1	3.41 304	0.33 235

XPNet_ROB	0.74 223	0.37 290	0.02 231	0.01 112	0.14 246	0.06 205	0.00 1	0.00 1	0.14 195	0.14 186	0.73 255	8.65 313	0.03 142	0.06 217	0.81 94	0.47 132	0.69 282	0.04 150	0.32 109	0.17 198	1.14 188	2.73 242	0.15 281	0.05 195	0.00 1	0.02 191	2.84 280	0.09 215

RTSC	0.79 227	0.07 202	0.12 277	0.02 182	0.10 206	0.10 226	0.90 300	0.12 206	0.14 195	1.50 289	1.07 275	0.09 139	0.05 165	0.17 286	4.89 331	0.93 227	0.74 287	0.09 178	2.53 230	0.44 255	1.50 202	3.19 258	0.01 170	0.14 262	0.00 1	0.00 1	1.35 209	0.95 260

NaN_ROB	0.80 228	0.46 298	0.35 291	0.20 284	0.83 316	0.13 245	0.22 266	0.15 216	1.81 325	0.16 189	0.73 255	4.44 303	0.06 175	0.19 294	1.51 209	0.48 135	0.31 230	0.25 258	0.62 132	0.31 235	0.71 158	1.01 144	0.19 291	0.37 290	0.14 268	1.02 298	2.36 265	2.71 283

test_for_model	0.82 229	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.04 222	0.03 149	0.10 177	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.08 190	0.06 217	0.95 116	0.97 232	11.30 359	0.08 171	1.63 190	0.16 188	2.93 261	0.99 138	0.02 199	0.02 103	0.01 199	0.10 225	1.15 193	0.35 240

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 229	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.04 222	0.03 149	0.10 177	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.08 190	0.06 217	0.95 116	0.97 232	11.30 359	0.08 171	1.63 190	0.16 188	2.93 261	0.99 138	0.02 199	0.02 103	0.01 199	0.10 225	1.15 193	0.35 240

testlalala	0.82 229	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.04 222	0.03 149	0.10 177	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.08 190	0.06 217	0.95 116	0.97 232	11.30 359	0.08 171	1.63 190	0.16 188	2.93 261	0.99 138	0.02 199	0.02 103	0.01 199	0.10 225	1.15 193	0.35 240

GCAPDPT-zeroshot	0.82 229	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.04 222	0.03 149	0.10 177	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.08 190	0.06 217	0.95 116	0.97 232	11.30 359	0.08 171	1.63 190	0.16 188	2.93 261	0.99 138	0.02 199	0.02 103	0.01 199	0.10 225	1.15 193	0.35 240

GCAP-Stereo	0.82 229	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.05 137	0.00 1	0.04 222	0.03 149	0.10 177	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.08 190	0.06 217	0.95 116	0.97 232	11.30 359	0.08 171	1.63 190	0.16 188	2.93 261	0.99 138	0.02 199	0.02 103	0.01 199	0.10 225	1.15 193	0.35 240

MyStereo04	0.85 234	0.18 268	0.02 231	0.06 245	0.22 274	0.01 137	0.00 1	0.06 182	0.05 127	1.75 307	0.15 202	0.08 134	0.00 1	0.06 217	2.05 258	1.21 248	0.19 190	0.02 121	8.28 307	0.70 285	2.52 243	1.83 194	0.78 322	0.24 278	0.00 1	0.02 191	2.45 266	0.00 1

MLCV	0.85 234	0.04 135	0.01 209	0.18 280	0.47 296	0.00 1	0.01 169	1.32 303	0.34 243	1.02 262	2.77 304	0.40 235	0.26 238	0.05 197	1.58 218	0.90 224	0.25 209	0.25 258	5.94 289	0.17 198	1.64 206	3.11 256	0.10 256	0.53 299	0.00 1	0.01 165	1.68 229	0.02 184

DF	0.88 236	0.26 284	0.00 1	0.16 277	0.06 163	0.15 257	0.00 1	0.18 220	0.38 254	0.06 167	0.17 203	0.39 233	0.31 253	0.05 197	1.18 164	1.81 294	0.47 251	0.38 296	8.94 310	0.37 244	3.15 272	2.83 246	0.16 283	0.22 276	0.10 257	0.32 267	1.25 203	0.52 249

R-Stereo Train	0.88 236	0.04 135	0.00 1	0.02 182	0.01 56	0.01 137	0.00 1	0.12 206	0.52 278	0.85 254	1.77 287	0.47 242	0.20 229	0.16 284	1.39 192	2.03 308	0.90 298	0.41 298	5.12 273	0.61 270	3.63 287	4.27 292	0.01 170	0.09 238	0.00 1	0.12 232	0.16 141	0.78 253

RAFT-Stereo	0.88 236	0.04 135	0.00 1	0.02 182	0.01 56	0.01 137	0.00 1	0.12 206	0.52 278	0.85 254	1.77 287	0.47 242	0.20 229	0.16 284	1.39 192	2.03 308	0.90 298	0.41 298	5.12 273	0.61 270	3.63 287	4.27 292	0.01 170	0.09 238	0.00 1	0.12 232	0.16 141	0.78 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 236	0.02 62	0.01 209	0.71 301	0.12 229	0.00 1	0.06 234	1.69 316	0.22 214	1.62 301	4.44 326	3.04 300	0.18 220	0.02 120	1.33 183	0.82 214	0.39 244	0.07 165	0.99 155	0.56 266	2.48 242	1.85 196	0.25 299	1.15 326	0.05 240	0.02 191	1.34 208	0.34 238
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 240	0.61 310	0.00 1	0.68 300	0.59 301	2.06 321	0.07 239	0.00 1	0.01 34	0.21 199	0.00 1	9.68 316	1.74 290	0.24 303	0.70 77	0.27 71	0.20 194	0.02 121	1.57 187	0.01 55	0.29 110	0.30 87	4.40 346	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.28 150	0.01 159

s12784h	0.90 241	0.03 94	0.00 1	0.02 182	0.10 206	0.00 1	0.00 1	0.23 228	0.36 249	0.24 206	0.06 175	0.13 153	0.23 235	0.01 67	1.62 224	1.93 302	0.40 245	0.17 225	2.24 218	0.22 215	4.46 309	2.20 208	0.02 199	0.05 195	0.47 303	0.05 216	3.83 321	5.24 304

PWCDC_ROB	0.90 241	0.07 202	0.01 209	0.03 207	0.19 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 155	0.00 1	0.84 263	0.19 195	10.70 339	0.17 286	3.32 304	1.17 246	0.22 199	0.06 162	0.65 137	0.06 127	1.28 191	5.14 328	0.00 1	0.15 265	0.00 1	0.00 1	0.08 124	0.00 1

GANet-ADL	0.91 243	0.05 163	0.00 1	0.02 182	0.08 184	0.00 1	0.01 169	0.08 189	0.23 216	1.64 303	3.06 305	0.10 146	0.07 182	0.02 120	2.82 292	1.73 289	0.57 262	0.22 248	4.86 269	0.89 300	2.11 221	4.01 286	0.00 1	0.05 195	0.00 1	0.00 1	1.60 225	0.47 248

Anonymous3	0.94 244	0.10 228	0.00 1	0.01 112	0.09 189	0.00 1	0.00 1	1.72 319	0.25 221	0.00 1	0.00 1	2.04 290	0.49 271	0.18 292	3.12 300	3.84 351	0.54 259	0.29 277	3.11 239	0.81 292	3.32 277	3.53 269	0.03 222	0.03 151	0.00 1	0.02 191	1.64 226	0.21 224

CASS	0.97 245	0.04 135	0.04 252	0.05 230	0.05 137	0.01 137	1.34 311	0.13 212	0.26 227	0.49 233	1.46 282	0.38 231	0.28 246	0.01 67	1.47 202	1.26 253	2.91 330	0.42 301	3.52 248	0.10 148	5.60 328	4.01 286	0.00 1	0.06 209	0.27 294	0.00 1	1.92 239	0.01 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 246	0.10 228	0.00 1	0.01 112	0.01 56	0.18 278	0.00 1	0.30 239	0.35 246	0.17 191	1.02 272	0.35 227	0.33 257	0.13 273	1.35 185	1.51 270	0.49 254	0.30 280	0.86 150	1.05 314	2.44 240	2.44 223	0.14 276	0.21 274	0.00 1	0.20 259	4.24 332	8.16 325

cross-raft	1.01 247	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 269	0.02 205	1.11 293	0.38 254	0.49 233	0.43 238	0.42 239	0.27 242	0.13 273	1.38 190	2.26 313	0.29 222	0.20 238	6.38 292	0.98 310	4.80 317	4.29 295	0.08 244	0.03 151	0.12 259	0.68 287	0.15 137	1.83 275

MSMDNet	1.04 248	0.16 264	0.00 1	0.02 182	0.05 137	0.17 276	0.02 205	1.09 291	0.35 246	0.80 252	0.35 231	0.40 235	1.89 293	0.13 273	1.52 212	2.51 327	0.37 242	0.20 238	6.14 291	0.59 268	4.56 311	4.91 319	0.11 263	0.05 195	0.12 259	0.51 280	0.20 146	0.96 261

Any-RAFT	1.05 249	0.02 62	0.02 231	0.01 112	0.05 137	0.01 137	0.00 1	0.98 283	0.38 254	0.25 207	3.29 309	0.35 227	0.21 232	0.11 264	1.46 200	1.86 297	0.54 259	0.25 258	5.16 276	0.30 234	4.27 300	2.84 247	0.10 256	0.07 222	0.06 244	0.36 270	1.19 199	4.22 297

RAFT-Test	1.05 249	0.18 268	0.00 1	0.03 207	0.10 206	0.18 278	0.06 234	1.48 310	0.43 261	0.85 254	2.02 296	0.25 207	0.40 268	0.14 280	1.41 195	2.37 321	0.32 231	0.19 232	6.40 294	0.47 258	4.67 314	3.94 284	0.16 283	0.04 177	0.14 268	0.62 284	0.15 137	1.32 270

GwcNet-ADL	1.06 251	0.06 179	0.42 296	0.04 221	0.17 260	0.00 1	0.01 169	0.18 220	0.13 191	2.10 322	6.56 339	0.84 259	0.14 213	0.03 160	1.64 226	1.95 304	0.52 256	0.24 254	2.87 236	0.98 310	1.98 214	2.02 204	0.00 1	0.06 209	0.00 1	0.81 291	1.14 192	3.88 294

NOSS_ROB	1.10 252	0.06 179	0.02 231	0.10 268	0.16 251	0.03 185	0.00 1	1.21 299	0.62 288	1.66 304	1.79 289	1.98 289	0.36 265	0.82 327	3.04 295	3.33 344	0.64 274	0.31 285	1.34 173	0.16 188	3.76 292	3.91 282	0.10 256	0.58 301	0.00 1	0.06 218	3.54 313	0.00 1

XQC	1.11 253	0.20 274	0.34 290	0.12 272	0.22 274	0.00 1	0.94 305	0.23 228	0.14 195	1.59 300	2.51 301	0.26 212	2.73 312	0.20 296	5.06 335	1.34 257	0.54 259	0.15 205	3.81 254	0.33 238	1.83 209	4.34 297	0.03 222	0.23 277	0.08 249	1.30 304	1.39 212	0.18 220

SHD	1.14 254	0.05 163	0.57 301	0.05 230	0.13 236	0.07 208	0.87 297	0.28 237	0.21 210	1.38 279	1.89 292	0.47 242	1.93 294	0.17 286	5.23 340	1.07 242	0.57 262	0.30 280	5.06 272	0.92 306	2.55 245	4.47 304	0.03 222	0.62 303	0.69 309	0.12 232	0.96 187	0.18 220

EKT-Stereo	1.16 255	0.02 62	0.00 1	0.03 207	0.18 261	0.05 200	0.24 271	1.07 289	0.61 287	0.85 254	1.43 281	0.50 246	0.37 266	0.06 217	2.95 293	3.75 349	0.57 262	0.35 289	3.54 249	1.78 338	4.62 313	4.79 315	0.02 199	0.04 177	0.00 1	0.00 1	3.51 308	0.00 1

LALA_ROB	1.16 255	1.32 330	0.01 209	0.05 230	0.20 268	0.03 185	0.00 1	0.07 184	0.14 195	1.08 264	1.93 295	15.09 330	0.04 156	0.09 251	1.67 228	0.49 136	0.20 194	0.11 190	1.06 159	0.33 238	1.42 198	2.32 214	0.01 170	0.13 255	0.13 265	0.15 242	2.78 276	0.40 246

HH	1.17 257	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.05 137	0.11 233	0.01 169	0.66 262	0.37 251	1.90 314	0.39 235	0.69 256	0.33 257	0.04 180	1.48 203	3.72 347	0.27 214	0.24 254	5.83 286	0.62 273	6.22 335	4.61 311	0.24 296	0.08 228	0.15 271	0.00 1	2.35 263	1.13 263

HanStereo	1.17 257	0.03 94	0.00 1	0.01 112	0.05 137	0.11 233	0.01 169	0.66 262	0.37 251	1.90 314	0.39 235	0.69 256	0.33 257	0.04 180	1.48 203	3.72 347	0.27 214	0.24 254	5.83 286	0.62 273	6.22 335	4.61 311	0.24 296	0.08 228	0.15 271	0.00 1	2.35 263	1.13 263

iResNet	1.17 257	0.02 62	0.00 1	0.19 282	0.63 303	0.05 200	0.02 205	0.51 257	0.28 233	1.55 295	1.69 286	0.66 254	2.21 301	0.02 120	3.72 310	1.84 295	0.35 236	0.35 289	8.64 309	0.90 303	2.85 258	1.70 186	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.12 232	2.27 259	0.03 201

dad	1.18 260	0.02 62	0.01 209	2.11 320	0.01 56	0.00 1	5.84 334	0.01 92	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.06 113	1.03 283	0.01 67	2.24 272	0.49 136	0.01 45	0.16 216	4.27 262	0.16 188	0.28 107	0.54 114	0.08 244	0.20 273	1.50 322	0.00 1	7.90 346	4.90 303

SGM-Forest	1.18 260	0.22 278	0.02 231	1.16 311	0.74 311	0.30 288	0.00 1	0.59 260	0.71 297	1.88 312	0.81 262	1.57 282	1.99 295	0.26 307	2.48 281	1.40 261	0.36 238	0.16 216	2.04 211	0.05 109	2.08 219	2.58 230	0.49 313	0.11 247	0.65 308	0.81 291	4.78 334	3.70 292
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 262	0.45 297	0.28 287	0.40 293	0.80 313	0.02 172	0.32 273	0.20 224	2.31 331	1.51 290	1.33 279	4.78 305	2.71 311	0.28 308	1.61 223	0.43 114	0.52 256	0.26 263	2.35 222	0.73 287	1.45 201	1.56 173	0.13 274	0.33 285	0.28 296	2.54 320	1.87 235	3.31 290

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 263	0.47 299	0.09 266	0.74 302	1.47 322	1.79 319	0.02 205	0.32 244	0.29 237	4.32 362	1.64 285	5.77 308	0.28 246	0.04 180	1.27 179	1.55 275	0.36 238	0.14 203	1.29 168	0.18 202	2.63 248	2.67 234	0.02 199	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.94 186	4.44 299

PSMNet-ADL	1.22 263	0.06 179	0.02 231	0.06 245	0.10 206	0.04 194	0.05 230	0.90 280	0.24 220	3.19 352	6.91 343	0.36 230	2.67 310	0.04 180	1.74 230	2.65 331	0.44 248	0.22 248	5.12 273	0.29 230	1.98 214	2.44 223	0.19 291	0.03 151	0.00 1	0.17 247	2.94 287	0.19 222

ADCRef	1.22 263	0.41 295	0.41 294	0.12 272	0.80 313	0.30 288	0.73 291	0.43 250	2.19 329	0.71 248	0.02 158	0.29 219	0.05 165	0.24 303	4.42 322	0.92 226	0.17 187	0.26 263	3.14 243	0.74 289	0.84 171	1.95 200	1.10 331	0.27 281	1.11 317	2.75 326	1.25 203	7.34 318

EAI-Stereo	1.28 266	0.38 292	0.65 306	0.59 299	0.25 280	0.72 303	0.54 283	1.46 306	0.76 301	0.08 172	1.89 292	0.48 245	0.33 257	0.04 180	2.10 260	2.44 325	0.28 218	0.52 308	6.62 297	0.54 264	3.35 280	3.93 283	0.15 281	0.51 296	0.60 307	1.15 299	3.43 306	0.81 257

ETE_ROB	1.29 267	0.87 317	0.00 1	0.08 257	0.29 286	0.03 185	0.08 242	0.02 141	1.31 320	0.21 199	1.87 291	18.25 334	0.02 120	0.09 251	1.37 189	0.49 136	1.08 310	0.08 171	1.26 167	0.21 214	1.85 210	3.21 260	0.10 256	0.11 247	0.12 259	0.00 1	1.66 227	0.25 227

DAS	1.30 268	0.05 163	0.00 1	0.01 112	0.12 229	0.11 233	0.09 243	0.76 271	0.70 294	1.79 309	4.27 323	2.88 297	2.40 306	0.02 120	1.76 233	2.31 317	0.86 294	0.26 263	4.24 260	0.77 290	4.77 315	3.74 276	0.01 170	0.88 315	0.17 279	0.02 191	2.06 246	0.00 1

SepStereo	1.30 268	0.05 163	0.00 1	0.01 112	0.12 229	0.11 233	0.09 243	0.76 271	0.70 294	1.79 309	4.27 323	2.88 297	2.40 306	0.02 120	1.76 233	2.31 317	0.86 294	0.26 263	4.24 260	0.77 290	4.77 315	3.74 276	0.01 170	0.88 315	0.17 279	0.02 191	2.06 246	0.00 1

TRStereo	1.31 270	0.14 257	0.75 311	0.01 112	0.03 104	2.10 323	0.01 169	1.46 306	0.21 210	2.49 331	0.74 258	1.69 285	0.30 251	0.03 160	1.93 248	2.38 322	0.21 197	0.22 248	4.90 271	0.89 300	2.76 252	3.99 285	0.08 244	0.06 209	0.36 301	3.52 333	3.99 325	0.02 184

MSKI-zero shot	1.32 271	0.02 62	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.15 257	0.00 1	0.71 266	0.57 285	0.41 224	3.43 313	0.40 235	0.27 242	0.02 120	1.63 225	2.71 333	0.58 265	0.30 280	8.12 305	1.20 318	5.20 321	4.62 313	0.18 290	0.06 209	0.16 273	0.86 293	0.46 158	3.62 291

model_zeroshot	1.35 272	0.07 202	0.00 1	0.88 305	0.02 85	0.16 269	0.00 1	0.86 277	0.17 203	1.55 295	3.29 309	0.35 227	0.23 235	0.04 180	2.47 280	2.42 324	0.29 222	0.20 238	6.49 295	0.34 240	3.90 293	3.76 278	0.00 1	0.10 243	1.41 321	0.47 277	1.66 227	5.43 306

Reg-Stereo(zero)	1.36 273	0.07 202	0.11 274	0.04 221	0.19 263	0.11 233	0.14 254	2.01 325	0.49 270	2.47 327	7.62 350	0.65 252	0.29 248	0.79 324	1.11 148	1.95 304	0.66 279	0.15 205	3.61 251	0.81 292	2.13 223	3.62 270	0.31 304	0.04 177	0.12 259	0.18 250	4.02 326	3.05 286

fast-iter	1.36 273	0.07 202	0.11 274	0.04 221	0.19 263	0.11 233	0.14 254	2.01 325	0.49 270	2.47 327	7.62 350	0.65 252	0.29 248	0.79 324	1.11 148	1.95 304	0.66 279	0.15 205	3.61 251	0.81 292	2.13 223	3.62 270	0.31 304	0.04 177	0.12 259	0.18 250	4.02 326	3.05 286

FC-DCNN	1.41 275	0.60 308	3.49 344	2.04 318	1.35 319	2.19 324	0.93 303	1.46 306	0.90 305	1.42 285	0.78 260	1.55 281	0.55 276	0.02 120	2.23 268	0.87 219	0.61 267	0.20 238	1.89 207	0.17 198	2.32 238	1.84 195	0.00 1	0.63 304	1.51 323	1.38 305	2.87 281	4.35 298

FADNet_RVC	1.42 276	0.20 274	0.42 296	0.27 288	0.71 308	0.02 172	0.76 292	0.40 248	0.50 275	0.48 229	1.02 272	0.90 261	0.37 266	0.76 323	4.54 325	1.52 272	0.76 289	1.49 344	9.06 312	0.69 283	3.06 270	3.65 275	0.41 311	0.69 309	0.28 296	0.26 263	3.02 290	2.12 277

test-1	1.48 277	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.20 281	0.31 272	0.89 279	0.49 270	2.96 346	3.23 307	1.52 277	0.30 251	0.17 286	1.94 250	2.72 334	0.61 267	0.49 307	5.52 279	1.33 323	4.19 298	5.99 341	0.01 170	0.12 254	0.00 1	0.18 250	3.69 318	3.00 285

DeepPrunerF	1.52 278	0.71 313	0.00 1	2.52 324	6.99 341	1.25 313	2.03 316	0.28 237	2.08 328	0.02 147	0.06 175	0.09 139	0.01 77	0.05 197	4.34 318	1.01 239	0.07 143	0.05 155	1.53 186	0.10 148	0.69 151	0.81 131	0.11 263	0.04 177	12.92 358	0.86 293	2.25 255	0.05 209

gcap-zeroshot	1.54 279	0.09 222	0.00 1	0.88 305	0.09 189	0.35 293	0.64 288	1.23 300	0.38 254	1.58 299	3.41 312	2.66 292	0.40 268	0.05 197	1.46 200	2.31 317	0.64 274	0.26 263	14.92 327	0.54 264	2.99 267	4.46 303	1.18 332	0.03 151	0.22 289	0.00 1	0.27 149	0.53 250

FC-DCNN v2	1.59 280	0.63 311	3.68 346	2.60 325	1.41 321	2.61 327	0.90 300	1.68 314	1.17 316	1.28 277	0.79 261	1.71 286	0.76 280	0.02 120	2.32 275	0.88 220	0.62 270	0.18 230	2.09 214	0.15 183	2.35 239	1.85 196	0.00 1	0.59 302	2.35 331	1.83 310	3.56 315	4.80 302

ADCP+	1.66 281	0.60 308	0.65 306	0.04 221	0.66 304	0.52 298	1.03 306	0.10 200	3.74 339	1.45 287	1.41 280	2.81 294	0.02 120	0.29 310	4.24 315	0.58 166	0.11 165	0.11 190	2.88 237	0.63 277	1.26 190	2.25 210	0.04 231	0.05 195	1.32 320	9.00 354	2.02 245	7.08 315

IGEV-FE	1.67 282	0.30 286	0.40 292	2.27 322	0.13 236	1.22 311	0.51 280	1.69 316	0.41 259	1.57 297	4.87 328	1.36 273	0.50 272	0.05 197	1.51 209	3.15 339	0.23 202	0.27 271	5.82 285	0.95 307	5.40 324	5.38 332	0.20 293	0.07 222	0.26 292	0.15 242	3.26 299	3.17 289

IGEV_Zeroshot_test	1.67 282	0.30 286	0.40 292	2.27 322	0.13 236	1.22 311	0.51 280	1.69 316	0.41 259	1.44 286	4.93 329	1.36 273	0.50 272	0.05 197	1.51 209	3.15 339	0.23 202	0.27 271	5.84 288	0.95 307	5.45 325	5.39 333	0.20 293	0.07 222	0.26 292	0.15 242	3.26 299	3.16 288

anonymity	1.73 284	0.37 290	0.12 277	0.08 257	0.07 173	0.24 285	0.00 1	1.37 304	0.34 243	2.03 317	15.78 373	0.92 263	0.52 275	0.17 286	1.50 207	2.81 337	0.63 271	0.22 248	3.67 253	0.45 257	3.24 275	4.79 315	0.14 276	0.34 287	0.23 291	0.52 281	3.20 297	2.82 284

RTS	1.75 285	0.07 202	0.05 257	0.06 245	0.24 277	0.05 200	2.34 318	0.05 171	0.23 216	1.40 282	0.22 218	0.57 248	0.12 207	0.11 264	5.06 335	1.49 267	0.92 301	0.07 165	6.70 298	0.63 277	2.57 246	3.63 272	0.00 1	0.25 279	0.31 299	17.50 368	1.48 217	1.26 267

RTSA	1.75 285	0.07 202	0.05 257	0.06 245	0.24 277	0.05 200	2.34 318	0.05 171	0.23 216	1.40 282	0.22 218	0.57 248	0.12 207	0.11 264	5.06 335	1.49 267	0.92 301	0.07 165	6.70 298	0.63 277	2.57 246	3.63 272	0.00 1	0.25 279	0.31 299	17.50 368	1.48 217	1.26 267

DDF-Stereo	1.76 287	0.51 304	0.10 272	10.17 333	0.11 220	11.95 337	0.01 169	0.08 189	0.21 210	0.07 169	1.21 277	7.67 312	0.76 280	0.02 120	1.09 146	1.69 283	0.69 282	0.36 294	3.20 244	0.24 220	3.14 271	2.94 251	0.06 237	0.18 270	0.16 273	0.47 277	0.28 150	0.26 229

DCVSM-stereo	1.80 288	0.08 216	0.12 277	0.21 285	0.05 137	0.18 278	0.01 169	1.84 321	0.27 231	2.47 327	7.17 347	10.61 319	2.53 309	0.06 217	1.16 160	1.70 284	0.50 255	0.16 216	5.62 282	1.29 322	4.11 295	2.00 201	0.17 286	1.76 343	0.03 230	0.45 276	2.49 268	1.44 272

iRaft-Stereo_20w	1.82 289	0.49 303	1.28 326	2.04 318	0.34 292	0.65 300	0.35 274	0.90 280	0.65 291	3.27 353	6.20 336	0.67 255	0.66 277	0.08 242	1.75 231	2.80 336	0.64 274	0.41 298	4.36 263	0.88 299	3.72 291	4.53 307	0.27 301	0.37 290	0.57 305	1.70 309	2.89 283	6.53 312

ADCL	1.85 290	0.87 317	0.64 305	0.38 291	0.54 300	0.39 294	1.32 310	0.30 239	8.11 353	1.67 305	1.02 272	0.28 218	0.12 207	0.20 296	4.43 323	0.64 188	0.48 253	0.83 322	2.23 216	0.61 270	2.30 236	1.55 172	0.33 308	0.52 297	4.40 341	4.14 335	2.83 279	8.85 330

ITSA-stereo	1.86 291	0.35 288	0.30 288	0.08 257	0.41 294	0.01 137	0.82 295	0.98 283	0.56 284	2.72 338	5.68 333	1.63 284	0.32 256	0.01 67	2.78 291	2.58 328	1.09 311	0.98 330	4.10 257	1.21 319	3.40 282	4.28 294	0.78 322	1.35 332	0.19 286	2.62 321	2.99 289	8.13 324

HBP-ISP	1.90 292	0.16 264	1.21 325	0.89 307	0.44 295	0.48 296	0.00 1	2.17 330	0.67 292	2.05 318	3.80 319	0.27 214	0.31 253	1.72 332	7.50 367	6.66 366	0.46 249	0.48 304	1.67 198	1.14 316	4.29 301	6.15 343	0.01 170	0.41 294	0.76 311	1.16 300	5.02 336	1.34 271

PWC_ROB	2.02 293	0.23 281	0.06 260	0.00 1	0.11 220	0.01 137	0.61 287	0.02 141	0.64 289	0.66 245	3.51 315	1.13 267	12.08 341	0.12 269	5.27 341	1.94 303	0.95 304	0.95 328	6.39 293	0.51 260	4.31 303	5.10 324	0.11 263	0.97 320	0.00 1	0.00 1	2.88 282	5.93 308

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 294	0.56 307	1.10 321	0.01 112	0.25 280	0.49 297	0.46 277	1.08 290	1.48 321	1.57 297	8.78 358	1.54 279	1.01 282	0.04 180	2.51 282	3.86 352	0.64 274	0.27 271	6.54 296	1.51 328	5.59 327	5.11 325	0.10 256	0.39 293	0.27 294	0.17 247	4.05 328	5.96 309

XX-Stereo	2.12 295	0.04 135	0.07 263	0.02 182	0.01 56	0.16 269	0.14 254	0.12 206	0.25 221	2.08 321	6.54 338	0.27 214	0.46 270	0.04 180	1.50 207	3.22 341	0.63 271	0.26 263	4.53 265	0.20 209	2.76 252	3.03 254	0.12 267	0.07 222	23.83 371	0.03 210	2.14 249	4.71 300

ccs_rob	2.12 295	0.09 222	0.18 282	0.08 257	0.02 85	0.03 185	0.00 1	2.34 331	0.55 282	2.47 327	13.25 368	15.14 331	0.18 220	0.20 296	1.75 231	2.69 332	0.63 271	0.29 277	3.12 242	0.69 283	4.37 307	4.79 315	0.03 222	1.18 327	0.00 1	0.01 165	1.74 230	1.47 273

MFMNet_re	2.15 297	0.05 163	0.08 264	0.00 1	0.79 312	0.84 304	1.03 306	2.00 323	1.92 326	0.48 229	0.95 270	10.91 320	3.15 314	0.07 234	5.46 347	2.08 310	2.09 320	0.88 325	10.26 317	1.74 337	5.19 320	3.08 255	0.66 318	0.93 318	0.01 199	0.01 165	2.55 269	0.78 253

CBMV	2.15 297	0.14 257	0.25 285	0.23 286	0.32 288	0.31 290	0.13 252	1.16 297	0.36 249	1.53 293	1.90 294	6.56 310	2.00 297	0.56 317	3.06 296	2.44 325	0.99 306	0.35 289	5.54 281	0.66 281	4.46 309	4.14 291	0.11 263	0.73 312	0.05 240	0.54 282	6.18 338	13.33 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 299	0.36 289	0.12 277	0.96 309	0.71 308	1.19 310	5.29 332	1.30 301	1.26 319	0.59 241	0.54 245	3.31 301	1.15 285	2.62 338	3.30 303	0.75 209	0.18 189	0.24 254	8.44 308	0.62 273	4.12 296	5.95 340	0.65 317	0.13 255	1.68 326	3.51 332	2.81 277	7.45 319

DN	2.24 300	0.02 62	0.00 1	0.07 253	0.06 163	14.51 340	0.00 1	0.36 247	0.45 265	2.13 323	0.67 252	22.78 342	0.27 242	0.07 234	1.27 179	1.65 282	0.26 211	0.12 199	4.50 264	0.51 260	2.70 251	2.30 213	0.02 199	0.06 209	0.28 296	0.76 290	0.81 180	3.75 293

SFCPSM	2.33 301	0.04 135	0.02 231	0.03 207	0.03 104	0.24 285	0.05 230	0.31 243	0.79 303	1.53 293	5.01 331	6.88 311	10.19 336	0.06 217	2.55 283	2.28 315	0.88 296	0.34 288	16.04 330	2.33 342	3.02 268	2.74 243	0.13 274	0.67 307	0.04 235	0.63 285	3.53 312	2.63 282

DDVS	2.43 302	0.18 268	0.30 288	0.04 221	0.23 276	0.13 245	0.04 222	1.54 312	0.51 277	1.88 312	15.36 372	14.18 327	0.66 277	0.23 302	1.87 241	3.51 346	1.01 307	0.55 312	4.82 268	2.40 343	4.60 312	5.12 326	0.12 267	0.32 283	0.00 1	0.16 246	3.66 317	2.33 279

AnyNet_C32	2.47 303	0.51 304	0.22 284	0.25 287	0.66 304	0.32 292	2.46 321	0.14 214	8.01 352	1.49 288	4.12 322	0.91 262	0.31 253	0.24 303	4.81 330	1.86 297	0.95 304	1.11 338	4.05 255	0.96 309	4.29 301	4.38 298	0.17 286	0.67 307	3.18 336	5.95 346	3.10 292	11.59 342

ADCMid	2.48 304	1.29 328	1.74 334	0.41 294	1.86 326	1.44 317	2.93 323	0.73 268	3.87 341	0.91 259	3.99 320	1.39 275	1.50 288	0.32 311	5.22 339	1.86 297	0.77 291	0.83 322	8.13 306	0.99 312	3.15 272	4.52 305	1.77 337	0.35 288	1.28 319	4.21 336	2.21 251	9.43 334

PVD	2.51 305	0.07 202	1.68 333	0.05 230	0.27 284	0.46 295	1.11 308	4.43 351	5.47 346	1.79 309	3.66 317	1.45 276	3.99 317	0.22 301	5.37 344	2.24 312	1.42 316	1.15 339	7.47 304	1.69 334	3.63 287	4.94 321	0.07 240	0.52 297	1.87 328	3.33 331	3.24 298	6.24 311

FBW_ROB	2.66 306	2.21 332	1.66 332	5.05 330	2.80 335	1.34 315	4.16 326	0.60 261	0.05 127	1.69 306	1.84 290	5.13 307	1.17 286	3.82 341	3.03 294	0.40 106	0.61 267	0.08 171	21.49 343	0.52 263	3.36 281	3.20 259	3.31 342	0.70 310	0.07 247	0.92 295	0.55 164	2.03 276

FAT-Stereo	2.70 307	0.14 257	2.13 337	0.10 268	0.24 277	0.01 137	0.42 276	3.13 339	0.70 294	3.10 350	9.71 361	11.10 321	1.99 295	0.09 251	3.84 311	3.34 345	1.04 309	1.21 342	4.13 258	1.57 331	5.03 319	6.08 342	0.16 283	1.81 344	0.02 221	1.54 308	2.22 253	8.08 323

S-Stereo	2.85 308	0.07 202	0.83 314	0.42 295	0.26 283	0.08 213	1.90 315	1.95 322	1.12 314	3.18 351	11.54 366	13.91 326	0.68 279	0.15 282	5.47 348	4.39 357	0.74 287	1.19 340	5.68 283	2.44 344	3.02 268	6.52 353	0.31 304	1.68 341	0.00 1	1.27 303	1.90 237	6.22 310

zero-FE	2.88 309	0.51 304	0.09 266	17.18 341	2.02 328	18.84 343	4.51 328	0.08 189	0.29 237	0.25 207	2.28 299	9.06 315	2.04 298	0.08 242	1.22 172	1.59 277	0.84 293	1.10 337	6.84 300	0.38 246	4.26 299	3.31 265	0.07 240	0.17 269	0.16 273	0.48 279	0.21 147	0.00 1

ADCPNet	2.98 310	0.18 268	1.56 331	0.38 291	2.05 329	0.31 290	3.98 325	1.10 292	2.73 333	2.26 324	4.94 330	0.97 265	8.31 333	0.73 322	5.33 343	2.28 315	0.91 300	0.29 277	9.19 313	1.73 336	3.19 274	4.38 298	1.90 338	0.32 283	3.45 337	4.80 341	3.15 294	10.16 337

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 311	0.43 296	0.93 318	0.09 265	0.32 288	0.20 281	0.57 284	1.49 311	2.91 335	3.02 348	7.11 346	1.62 283	1.06 284	0.02 120	2.23 268	4.08 353	0.41 246	0.42 301	35.98 363	1.46 326	4.36 306	5.52 335	0.10 256	0.31 282	0.20 288	0.92 295	1.58 224	5.59 307

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 312	1.18 325	0.43 298	2.19 321	0.94 318	0.84 304	6.54 338	0.85 276	5.90 347	2.43 326	0.94 269	1.91 288	1.34 287	4.13 343	4.25 316	2.60 329	1.01 307	0.98 330	18.67 335	1.72 335	3.64 290	6.69 356	1.93 340	0.70 310	2.03 330	2.01 314	1.46 215	8.01 322

SPS-STEREO	3.17 313	0.48 301	0.68 308	2.61 326	0.37 293	1.50 318	0.52 282	2.36 332	0.49 270	2.68 335	5.47 332	10.52 318	3.45 315	0.06 217	4.34 318	4.14 355	2.54 325	1.03 332	15.30 328	1.13 315	7.82 356	4.11 290	0.53 316	1.52 338	1.91 329	0.74 289	5.13 337	4.17 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 314	0.40 294	0.58 302	1.97 317	0.67 306	0.93 306	0.87 297	2.81 337	0.71 297	2.07 320	4.31 325	16.43 332	10.64 337	0.08 242	4.28 317	2.32 320	1.23 312	0.30 280	8.97 311	1.55 330	4.44 308	2.80 245	0.32 307	0.33 285	2.38 332	2.80 327	6.89 340	7.08 315

STTRV1_RVC	3.43 315	0.05 163	0.05 257	0.27 288	0.19 263	0.67 302	0.06 234	0.30 239	0.23 216	0.75 250	0.57 248	3.74 302	6.28 327	0.04 180	2.14 261	0.76 210	3.26 331	0.26 263	43.58 372	4.93 357	4.32 305	3.64 274	0.00 1	0.57 300	0.57 305	0.43 274	4.10 330	10.92 339

MFN_U_SF_RVC	3.55 316	0.95 321	0.87 315	1.23 312	0.82 315	1.85 320	5.19 330	1.64 313	0.92 308	2.99 347	8.05 356	5.01 306	1.65 289	5.09 344	5.85 354	1.74 290	0.93 303	0.84 324	25.33 349	2.03 340	5.23 322	5.77 338	0.49 313	1.53 339	0.79 313	2.86 328	2.25 255	4.02 295

ADCS	3.60 317	0.93 320	0.90 317	0.15 275	1.37 320	0.66 301	2.83 322	1.15 295	7.86 351	1.62 301	2.53 302	2.92 299	7.77 332	1.02 329	6.37 361	5.58 361	2.53 324	1.81 350	9.20 314	1.54 329	6.10 332	6.70 357	0.79 324	0.95 319	1.82 327	10.25 357	2.64 272	9.14 331

DNS	3.66 318	0.06 179	0.00 1	0.01 112	0.01 56	11.23 335	0.00 1	0.44 253	0.31 240	0.26 209	8.55 357	49.28 372	0.27 242	0.09 251	1.12 151	2.63 330	0.36 238	0.12 199	14.68 326	0.26 224	2.30 236	2.36 218	0.01 170	0.21 274	1.67 325	0.55 283	0.32 155	1.70 274

pmcnn	3.75 319	0.64 312	0.63 304	1.91 315	2.10 331	1.17 309	2.45 320	2.12 329	1.25 318	2.77 341	5.81 335	8.87 314	11.99 340	0.67 320	3.87 312	4.10 354	2.67 328	1.79 349	11.24 319	2.59 345	6.89 349	3.39 266	1.54 336	1.24 329	0.44 302	1.99 313	7.13 341	10.10 336

ACV-stereo	4.02 320	0.91 319	0.26 286	1.33 313	0.03 104	2.42 325	0.18 261	0.73 268	0.76 301	2.75 340	3.47 314	1.53 278	15.31 345	0.24 303	6.56 363	6.46 364	1.35 314	0.38 296	42.57 370	4.53 356	6.05 330	4.39 301	0.14 276	0.81 314	0.02 221	0.18 250	3.88 322	1.30 269

edge stereo	4.03 321	0.75 314	5.72 351	1.33 313	0.51 298	2.09 322	1.64 313	3.79 349	2.55 332	2.85 344	7.79 355	22.66 341	5.90 325	0.39 314	2.71 290	3.76 350	0.78 292	0.59 314	13.55 323	1.68 333	3.25 276	6.53 354	0.38 310	1.02 321	1.25 318	1.20 301	4.15 331	10.08 335

SANet	4.18 322	1.17 324	0.72 310	0.82 304	1.48 323	1.40 316	0.67 289	3.67 347	4.18 343	1.03 263	1.60 284	41.37 360	14.10 343	0.62 318	3.58 308	0.66 195	2.66 327	0.37 295	3.32 245	0.57 267	2.86 259	2.85 249	0.04 231	2.20 350	0.89 315	4.37 337	4.63 333	11.13 340

SGM_RVC	4.30 323	2.32 333	0.75 311	3.54 328	1.59 324	3.25 329	1.82 314	3.65 345	2.25 330	2.74 339	4.77 327	12.38 323	7.46 330	0.33 312	1.94 250	1.02 240	2.05 318	0.71 318	15.39 329	1.24 321	3.51 284	1.92 199	1.00 329	1.06 323	4.85 346	2.62 321	17.04 361	14.85 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 324	1.05 323	0.80 313	1.02 310	1.71 325	0.11 233	5.99 335	4.10 350	0.97 310	2.05 318	1.32 278	6.38 309	7.48 331	1.42 331	8.01 369	4.40 358	9.16 357	0.48 304	9.27 315	3.65 355	8.25 360	6.45 351	0.17 286	5.70 368	4.53 343	1.51 307	3.80 319	19.26 359

SAMSARA	4.60 325	0.22 278	0.54 300	0.16 277	0.30 287	0.27 287	1.45 312	1.79 320	0.58 286	1.29 278	2.55 303	1.03 266	10.68 338	0.66 319	5.56 351	1.76 292	0.73 286	0.54 311	7.08 301	0.89 300	4.31 303	5.49 334	0.02 199	0.66 306	20.30 367	18.97 370	17.76 365	18.53 358

UDG	4.64 326	8.87 343	1.16 323	15.44 340	16.00 352	9.90 334	21.00 346	0.34 245	0.07 155	0.29 212	0.91 268	1.77 287	0.05 165	21.99 349	1.94 250	0.66 195	4.65 341	1.41 343	7.33 303	3.16 350	1.90 212	2.00 201	2.71 341	0.13 255	0.01 199	0.00 1	1.53 222	0.02 184

G-Net	4.67 327	0.76 315	0.70 309	0.11 270	0.67 306	0.16 269	0.15 259	3.65 345	5.27 345	2.31 325	7.34 349	34.50 353	4.01 318	0.10 260	3.20 302	4.40 358	0.89 297	1.61 346	9.78 316	7.32 364	4.83 318	4.09 289	0.28 302	2.01 348	0.71 310	3.72 334	8.36 350	15.27 351

AnyNet_C01	4.71 328	1.30 329	1.38 329	1.93 316	0.93 317	0.52 298	6.17 336	3.59 344	7.24 350	2.71 337	4.09 321	10.44 317	7.26 329	0.83 328	6.33 358	7.50 368	5.37 345	6.03 367	13.07 322	2.75 348	8.51 363	6.74 359	1.51 335	1.23 328	4.50 342	2.64 323	3.89 323	8.83 329

DDUNet	4.73 329	7.86 341	1.10 321	15.36 339	11.34 346	12.95 338	13.21 341	0.02 141	0.08 161	0.30 214	0.18 209	2.41 291	0.12 207	31.51 353	1.05 138	0.37 95	4.89 344	2.70 357	7.28 302	3.38 353	0.41 125	1.74 188	6.96 348	0.02 103	0.02 221	0.00 1	2.48 267	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 330	2.08 331	2.00 336	3.87 329	2.49 334	4.53 330	3.90 324	2.82 338	2.83 334	3.30 354	7.23 348	13.10 324	10.10 335	0.80 326	4.39 321	3.25 342	1.80 317	1.19 340	20.00 339	2.22 341	6.37 339	5.17 329	0.29 303	2.57 355	3.69 338	1.86 311	8.70 351	8.28 326

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 331	0.78 316	0.46 299	0.93 308	0.73 310	0.98 307	2.04 317	1.19 298	1.73 322	2.69 336	7.76 354	55.72 374	5.25 322	2.73 339	2.62 287	2.26 313	2.44 323	2.93 359	11.88 321	0.62 273	6.08 331	6.50 352	0.21 295	1.31 331	0.82 314	2.91 329	3.41 304	6.94 314

DGSMNet	4.99 332	0.98 322	0.94 319	0.80 303	0.13 236	1.33 314	0.35 274	2.57 334	1.13 315	5.37 366	19.87 375	2.86 295	4.74 321	2.55 337	6.33 358	7.98 371	8.56 356	4.27 363	20.87 342	3.57 354	11.43 371	12.14 372	1.90 338	2.67 356	0.78 312	2.70 324	3.06 291	4.73 301

WQFJA1++	5.04 333	0.05 163	0.01 209	35.75 353	0.06 163	35.56 357	37.30 364	0.06 182	0.14 195	2.49 331	0.10 193	4.69 304	4.66 320	0.02 120	1.03 134	1.62 278	0.30 227	0.13 201	4.56 266	0.73 287	2.21 231	2.01 203	0.02 199	0.09 238	0.00 1	2.49 319	0.09 127	0.02 184

MDST_ROB	5.34 334	6.28 338	0.58 302	13.30 337	2.82 336	7.90 332	0.58 285	2.11 328	0.67 292	1.76 308	2.06 297	2.86 295	20.75 349	0.03 160	5.04 334	0.58 166	0.47 251	0.16 216	6.00 290	0.20 209	4.05 294	3.85 281	0.76 321	0.36 289	15.04 361	8.71 353	25.23 372	12.09 343

WAO-7	6.90 335	3.58 335	7.49 359	10.80 334	2.31 332	3.16 328	4.23 327	6.24 353	12.31 363	5.63 367	11.90 367	21.88 339	23.00 351	0.68 321	5.38 345	1.10 244	3.74 335	1.94 354	17.44 332	1.44 325	4.18 297	5.88 339	0.08 244	2.38 351	3.84 339	7.05 350	4.81 335	13.72 347

SGM-ForestM	6.94 336	9.28 344	2.49 338	8.39 331	2.42 333	9.17 333	6.40 337	7.03 359	3.64 337	1.99 316	3.65 316	26.06 345	18.08 346	0.45 316	2.01 256	0.67 197	2.33 322	0.32 286	16.74 331	0.84 295	3.33 278	1.38 156	0.88 327	0.64 305	13.53 359	9.69 356	21.22 368	14.61 349

DPSNet	6.94 336	0.47 299	0.20 283	0.29 290	1.97 327	1.07 308	0.89 299	0.86 277	2.98 336	1.22 273	2.17 298	52.57 373	13.71 342	3.88 342	7.49 366	5.80 362	2.69 329	2.05 355	50.32 374	3.36 352	8.50 362	7.72 364	4.13 345	2.45 353	1.60 324	4.65 340	2.26 257	2.20 278

MeshStereo	7.09 338	2.48 334	1.32 327	9.08 332	3.09 337	5.28 331	0.93 303	5.74 352	3.68 338	3.07 349	6.68 342	28.93 348	20.66 348	0.34 313	7.55 368	4.93 360	2.05 318	0.97 329	13.64 324	0.91 305	10.55 370	6.72 358	0.35 309	1.13 325	9.81 349	5.60 344	18.44 367	17.47 356
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
SQANet	7.67 339	13.28 346	1.20 324	27.19 348	6.84 340	23.61 347	19.52 345	0.51 257	0.55 282	0.08 172	0.60 250	11.40 322	2.42 308	14.73 345	1.81 238	0.45 121	2.27 321	0.09 178	20.04 340	0.35 242	5.24 323	4.72 314	38.52 356	0.37 290	0.16 273	2.08 316	2.21 251	6.76 313

ELAS_RVC	9.26 340	5.08 337	4.33 348	10.85 335	5.66 339	17.39 342	5.27 331	6.37 354	3.83 340	4.16 361	10.46 365	38.81 358	25.22 357	1.72 332	5.58 352	1.74 290	4.27 337	2.84 358	10.78 318	2.72 347	6.80 345	7.82 365	1.41 334	4.21 365	15.79 363	10.60 358	18.32 366	17.99 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 341	6.63 339	3.99 347	13.09 336	7.62 342	13.81 339	5.42 333	6.99 358	6.82 349	3.78 360	10.20 363	38.09 357	22.57 350	1.86 334	6.35 360	1.70 284	4.43 338	2.64 356	11.47 320	1.62 332	6.89 349	7.84 366	1.28 333	3.81 363	17.61 365	13.16 365	17.54 364	20.21 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 342	18.56 348	1.37 328	39.15 357	11.37 347	33.18 354	24.07 347	0.18 220	0.46 266	0.00 1	0.65 251	13.73 325	3.66 316	23.21 351	1.97 255	0.51 146	2.60 326	0.11 190	22.61 344	0.51 260	5.90 329	5.08 323	52.25 360	0.91 317	0.14 268	1.39 306	2.91 286	8.43 328

STStereo	10.25 343	8.38 342	9.78 364	18.33 342	10.17 344	14.59 341	9.26 340	12.75 368	8.27 354	3.70 359	13.40 369	36.44 355	25.95 358	0.17 286	6.07 355	1.96 307	1.32 313	0.63 317	25.78 350	1.22 320	2.97 266	3.26 261	1.02 330	3.80 362	12.57 356	8.01 351	17.34 363	19.56 360

Ntro	10.81 344	19.66 350	2.61 341	42.45 362	13.71 350	32.82 353	28.40 352	0.08 189	0.43 261	0.23 204	0.23 222	14.35 328	2.95 313	26.28 352	2.20 266	0.43 114	3.46 333	0.15 205	23.14 345	0.64 280	6.27 337	5.06 322	53.29 361	1.41 335	0.06 244	2.30 318	2.12 248	7.23 317

PSMNet_ROB	11.94 345	22.84 356	4.65 349	29.92 349	5.57 338	34.03 356	28.07 350	1.41 305	1.78 324	2.84 343	5.73 334	19.09 335	26.30 359	22.34 350	3.06 296	0.64 188	4.50 339	0.53 309	23.75 346	2.62 346	6.39 341	4.52 305	49.18 357	1.48 337	4.82 344	4.57 339	4.07 329	7.77 321

ACVNet-4b	12.67 346	21.88 355	2.55 340	39.72 358	15.34 351	36.15 358	28.96 353	0.55 259	0.43 261	0.34 217	0.21 216	26.22 346	6.10 326	56.62 365	1.30 182	0.49 136	5.45 346	0.35 289	18.32 334	0.90 303	6.28 338	5.13 327	54.95 366	2.02 349	0.18 284	0.65 286	1.81 234	9.18 332

RainbowNet	12.80 347	21.87 354	3.60 345	44.60 365	19.57 354	37.71 359	29.87 354	1.11 293	1.01 311	0.62 243	0.00 1	20.56 338	6.81 328	48.71 360	1.91 244	0.97 232	3.36 332	0.26 263	14.60 325	3.20 351	6.83 348	5.60 336	54.43 365	1.29 330	0.49 304	2.74 325	3.58 316	10.27 338

WAO-6	12.97 348	12.92 345	2.64 342	22.85 345	13.01 349	31.05 352	25.33 349	3.69 348	9.31 358	0.52 237	3.07 306	25.35 344	35.29 368	45.64 357	5.70 353	1.43 264	8.23 353	0.60 315	19.56 338	1.47 327	6.98 353	6.65 355	17.42 352	3.07 359	12.29 354	9.52 355	9.39 352	17.14 355

LSM0	13.03 349	0.48 301	1.94 335	3.08 327	2.05 329	2.43 326	4.86 329	6.43 355	6.36 348	3.45 355	7.75 353	14.97 329	19.62 347	0.15 282	68.79 378	82.55 380	3.67 334	1.66 348	40.88 369	6.19 360	12.32 372	13.19 373	0.24 296	2.44 352	4.84 345	6.87 348	12.68 356	21.90 362

MANE	13.07 350	7.36 340	11.49 368	14.22 338	9.29 343	11.70 336	8.94 339	13.50 369	12.28 362	2.82 342	6.34 337	32.11 352	28.69 360	2.24 336	6.16 357	5.90 363	4.12 336	20.76 375	17.59 333	1.99 339	6.38 340	4.38 298	0.85 325	4.58 366	23.20 370	20.22 372	39.65 377	36.16 373

DispFullNet	13.36 351	21.47 353	14.83 370	24.94 346	20.66 355	20.68 344	34.81 360	7.42 360	4.15 342	10.45 371	8.81 359	20.19 337	15.24 344	33.49 354	5.00 333	9.11 372	17.28 372	4.82 364	32.10 356	10.08 367	7.81 355	6.19 346	3.66 343	1.53 339	2.92 335	2.03 315	6.86 339	14.17 348

PWCK	14.24 352	20.44 352	6.93 353	32.16 351	10.87 345	21.04 345	17.05 344	9.58 364	10.48 360	12.07 372	15.06 371	40.76 359	23.97 354	3.30 340	4.94 332	2.14 311	7.86 352	1.63 347	61.12 377	7.20 363	9.39 366	6.41 349	14.49 351	2.67 356	8.21 348	11.32 361	7.81 345	15.45 352

ACVNet_1	14.27 353	26.63 364	6.54 352	50.84 371	28.80 362	47.43 368	35.05 361	0.04 165	0.64 289	0.27 211	0.00 1	16.97 333	5.25 322	59.59 367	1.93 248	0.51 146	5.65 347	0.55 312	20.43 341	0.23 219	6.12 333	4.43 302	55.02 367	1.86 345	0.08 249	3.15 330	1.89 236	5.38 305

ACVNet_2	14.77 354	26.65 365	7.05 354	49.88 370	26.05 358	44.46 367	33.12 358	0.27 235	0.44 264	0.53 239	0.99 271	22.49 340	8.81 334	46.65 359	1.91 244	0.56 160	9.29 358	0.10 181	32.68 359	0.42 253	6.14 334	4.82 318	53.84 362	1.72 342	4.01 340	4.42 338	3.80 319	7.61 320

MonStereo1	15.21 355	19.68 351	2.54 339	40.32 359	29.01 363	33.47 355	34.04 359	2.63 335	1.77 323	3.57 356	3.27 308	41.91 361	33.28 365	43.60 355	1.60 222	0.83 215	4.88 343	1.49 344	24.84 347	3.11 349	6.70 343	4.91 319	51.88 359	0.76 313	2.75 333	1.92 312	7.62 344	8.36 327

JetBlue	15.47 356	15.83 347	11.44 367	22.01 344	17.05 353	27.41 349	16.87 343	12.74 367	15.86 365	2.53 333	3.31 311	67.15 377	4.28 319	15.41 346	7.44 365	7.70 370	13.42 367	10.65 371	18.92 336	7.32 364	13.48 373	10.71 371	9.89 349	6.29 370	12.60 357	19.46 371	21.68 369	26.23 365

LVE	16.68 357	24.42 359	4.98 350	46.68 366	29.72 364	40.87 362	36.48 363	0.77 273	1.98 327	2.93 345	0.02 158	19.43 336	24.59 355	57.65 366	2.41 277	1.15 245	4.72 342	0.73 320	28.80 355	0.85 296	7.91 357	6.42 350	55.56 369	3.47 361	19.47 366	5.95 346	11.06 353	11.26 341

IMH-64-1	17.49 358	23.91 357	7.20 356	42.28 360	28.60 360	40.17 360	38.12 365	3.27 341	8.82 355	0.09 179	0.89 265	30.12 349	23.49 352	73.52 368	5.49 349	1.63 279	6.07 348	1.82 351	28.60 351	0.85 296	6.96 351	6.15 343	55.91 370	1.37 333	10.81 351	5.12 342	7.25 342	13.60 345

IMH-64	17.49 358	23.91 357	7.20 356	42.28 360	28.60 360	40.17 360	38.12 365	3.27 341	8.82 355	0.09 179	0.89 265	30.12 349	23.49 352	73.52 368	5.49 349	1.63 279	6.07 348	1.82 351	28.60 351	0.85 296	6.96 351	6.15 343	55.91 370	1.37 333	10.81 351	5.12 342	7.25 342	13.60 345

BEATNet-Init1	17.57 360	19.15 349	7.36 358	32.29 352	12.37 348	28.66 350	15.03 342	11.34 366	11.51 361	4.44 363	10.38 364	36.68 356	41.56 370	2.04 335	9.48 370	7.61 369	4.58 340	3.72 362	46.12 373	16.50 373	9.66 367	9.43 369	3.73 344	5.56 367	24.83 373	12.37 363	50.26 380	37.71 374

Dean	17.85 361	30.68 369	3.06 343	55.31 373	32.28 367	48.38 369	36.37 362	3.18 340	4.54 344	1.38 279	0.03 166	24.22 343	32.97 364	55.50 364	2.58 286	0.88 220	6.83 351	0.30 280	24.94 348	1.19 317	6.50 342	5.31 331	55.11 368	2.49 354	17.34 364	8.54 352	12.66 355	9.39 333

IMH	18.53 362	24.49 360	7.11 355	42.48 363	29.80 365	40.97 363	39.23 367	3.43 343	9.05 357	0.16 189	0.26 225	31.99 351	32.37 361	76.84 371	3.57 307	1.35 258	6.58 350	1.86 353	28.67 354	1.02 313	6.73 344	5.64 337	55.92 372	1.44 336	10.40 350	7.04 349	8.16 348	23.66 363

LE_ROB	18.84 363	4.56 336	7.69 360	26.18 347	32.73 369	22.59 346	28.28 351	19.07 372	15.68 364	4.69 365	13.55 370	45.05 367	49.00 375	1.33 330	4.74 329	1.71 286	1.40 315	0.53 309	28.64 353	5.81 359	5.55 326	3.29 263	6.71 347	23.78 377	30.08 378	31.85 377	46.70 379	47.61 379

WAO-8	19.62 364	25.29 361	9.38 362	38.63 354	24.33 356	42.42 364	31.16 356	8.67 362	18.70 366	3.62 357	7.02 344	43.16 364	32.71 362	54.90 362	3.38 305	1.54 273	8.45 354	1.04 333	32.58 357	12.68 371	6.82 346	6.37 347	25.97 353	1.98 346	29.31 376	11.20 359	14.88 358	33.63 371

Venus	19.63 365	25.29 361	9.38 362	38.63 354	24.33 356	42.42 364	31.16 356	8.67 362	18.70 366	3.62 357	7.02 344	43.16 364	32.71 362	54.95 363	3.38 305	1.54 273	8.45 354	1.04 333	32.58 357	12.68 371	6.82 346	6.37 347	25.97 353	1.98 346	29.31 376	11.20 359	14.88 358	33.63 371

DLNR_Zeroshot_test	21.41 366	75.27 379	0.88 316	99.67 383	0.12 229	0.12 244	98.83 382	1.68 314	0.30 239	2.66 334	1.13 276	2.79 293	0.33 257	21.01 348	96.21 380	100.00 385	22.27 373	20.42 374	19.18 337	1.39 324	7.37 354	5.25 330	0.01 170	0.10 243	0.00 1	0.00 1	0.25 148	0.91 258

KSHMR	23.83 367	31.62 370	14.01 369	55.60 375	40.18 374	53.28 373	55.84 373	13.62 370	9.32 359	7.81 369	7.68 352	28.72 347	25.02 356	84.79 373	6.40 362	3.08 338	12.08 364	4.84 365	36.89 365	5.30 358	8.60 364	7.86 367	57.85 375	4.11 364	15.16 362	11.60 362	14.42 357	27.69 367

TorneroNet	24.03 368	28.19 368	10.69 366	49.51 368	34.21 370	51.74 372	50.69 370	8.48 361	26.48 372	1.40 282	6.56 339	44.67 366	43.84 373	86.48 376	3.92 313	1.37 259	12.72 365	2.99 360	39.87 366	6.79 362	8.20 359	6.79 360	56.84 374	2.97 358	13.85 360	12.70 364	11.54 354	25.42 364

TorneroNet-64	24.06 369	27.81 366	9.31 361	49.03 367	32.72 368	49.66 371	50.37 369	6.81 357	29.35 374	1.51 290	1.50 283	47.37 369	48.28 374	85.46 375	5.28 342	1.51 270	13.20 366	3.01 361	40.54 368	6.25 361	8.29 361	7.11 361	56.69 373	3.40 360	12.42 355	13.70 366	8.11 347	30.87 369

notaker	24.99 370	32.93 372	15.02 371	55.34 374	38.46 373	56.36 374	56.70 374	10.17 365	22.95 371	6.84 368	2.28 299	45.40 368	43.26 372	91.12 378	5.38 345	2.72 334	13.56 368	6.42 368	42.98 371	10.39 368	8.07 358	7.68 363	61.15 379	5.81 369	2.84 334	5.91 345	8.26 349	16.81 354

ktn	25.08 371	26.20 363	10.23 365	42.84 364	31.90 366	44.34 366	52.33 371	6.49 356	31.79 376	14.13 373	3.70 318	42.64 363	42.28 371	75.37 370	11.31 371	6.62 365	14.82 369	9.79 370	36.83 364	9.07 366	9.10 365	7.61 362	58.54 376	8.47 371	12.19 353	16.13 367	24.10 370	28.22 368

DPSimNet_ROB	28.35 372	27.89 367	32.43 375	31.24 350	27.36 359	30.93 351	25.25 348	17.05 371	22.20 370	30.89 376	26.52 376	42.32 362	40.22 369	51.91 361	27.50 375	22.48 375	22.69 374	14.88 372	40.12 367	35.73 376	22.76 375	21.96 376	26.47 355	19.83 375	23.16 369	28.12 376	26.90 373	26.68 366

UNDER WATER	29.22 373	34.07 374	15.79 372	61.06 376	48.92 378	60.55 376	67.17 376	25.97 373	20.28 369	4.66 364	6.67 341	47.92 370	34.52 366	85.26 374	6.09 356	3.30 343	17.14 371	5.72 366	35.04 362	11.97 370	9.66 367	8.71 368	58.59 377	12.20 373	26.03 374	22.98 373	16.86 360	41.83 377

UNDER WATER-64	29.55 374	34.06 373	16.97 373	62.49 377	48.81 377	62.21 377	67.65 377	27.75 375	20.05 368	8.84 370	9.51 360	48.23 371	35.17 367	83.34 372	6.92 364	4.38 356	16.86 370	6.53 369	34.28 360	11.19 369	9.69 369	9.48 370	59.94 378	9.75 372	22.62 368	24.30 374	17.16 362	39.54 376

HanzoNet	37.35 375	39.96 375	24.65 374	54.61 372	43.74 376	58.38 375	63.81 375	26.85 374	42.31 377	15.90 375	18.03 374	68.31 378	58.44 377	89.37 377	12.91 372	15.06 374	25.60 375	18.17 373	56.45 376	29.02 375	19.21 374	14.61 374	70.48 381	17.65 374	29.19 375	27.11 375	29.31 375	39.40 375

JetRed	38.88 376	45.85 376	43.93 378	38.66 356	38.26 372	49.60 370	54.21 372	37.93 377	28.12 373	14.79 374	10.03 362	62.74 375	5.65 324	46.25 358	34.16 376	37.11 377	44.95 376	61.08 379	34.78 361	20.44 374	57.40 378	51.01 378	49.75 358	22.86 376	30.80 379	46.77 378	39.14 376	43.50 378

MADNet++	42.01 377	32.47 371	37.64 376	21.86 343	40.47 375	25.73 348	30.87 355	37.69 376	51.70 378	44.04 378	63.49 378	66.12 376	65.51 378	19.07 347	14.02 373	23.43 376	50.54 377	31.94 376	53.94 375	54.26 377	75.96 379	73.11 379	9.99 350	58.95 379	24.11 372	52.98 379	42.13 378	32.16 370

LRCNet_RVC	54.46 378	70.77 378	39.91 377	91.55 378	92.17 379	87.51 379	81.57 378	46.66 379	30.39 375	97.40 379	68.75 379	87.64 381	58.12 376	95.96 381	27.25 374	9.21 373	61.45 378	44.83 377	92.80 379	58.57 378	22.95 376	14.73 375	92.70 383	48.92 378	6.30 347	2.22 317	24.38 371	15.60 353

ASD4	66.87 379	54.81 377	60.27 379	49.77 369	37.71 371	66.85 378	47.51 368	45.00 378	70.57 379	41.67 377	55.70 377	35.48 354	91.86 379	44.11 356	61.10 377	71.92 378	72.25 379	76.86 380	62.13 378	79.91 379	77.82 380	80.25 381	63.31 380	61.04 380	98.41 384	99.71 384	99.61 384	99.77 384

PML	91.55 380	100.00 385	70.97 380	100.00 384	100.00 381	99.99 386	98.63 381	100.00 384	96.55 380	100.00 383	88.93 380	99.88 385	99.98 384	96.96 382	86.25 379	78.72 379	88.35 380	58.29 378	100.00 387	90.03 380	83.50 381	75.97 380	88.27 382	86.28 381	92.48 383	92.28 382	100.00 385	99.42 383

MEDIAN_ROB	95.86 381	98.19 382	97.03 381	100.00 384	99.94 380	99.99 386	100.00 386	98.77 382	96.83 381	99.97 382	99.86 383	96.27 384	93.30 380	99.96 385	98.75 381	96.77 381	97.64 383	97.60 381	99.54 382	96.90 381	89.03 382	92.34 383	100.00 388	94.80 382	79.49 381	88.48 381	83.33 381	93.50 381

DPSM_ROB	97.19 382	99.15 383	99.69 384	98.88 381	100.00 381	91.14 380	91.00 379	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	95.08 382	100.00 385	94.84 379	100.00 386	100.00 385	100.00 386	100.00 386	99.99 383	100.00 385	100.00 387	100.00 387	54.28 363	100.00 386	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

DPSM	97.19 382	99.15 383	99.69 384	98.88 381	100.00 381	91.14 380	91.00 379	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	95.08 382	100.00 385	94.84 379	100.00 386	100.00 385	100.00 386	100.00 386	99.99 383	100.00 385	100.00 387	100.00 387	54.28 363	100.00 386	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

HaxPig	97.65 384	100.00 385	98.14 382	100.00 384	100.00 381	99.99 386	99.99 385	99.98 383	99.94 382	100.00 383	99.97 384	99.99 386	99.94 383	99.99 386	99.17 382	98.75 382	99.96 384	98.27 382	99.99 383	99.99 384	93.43 383	86.94 382	99.99 387	99.97 385	77.32 380	98.91 383	88.64 383	97.25 382

AVERAGE_ROB	97.87 385	100.00 385	99.48 383	100.00 384	100.00 381	100.00 389	100.00 386	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	100.00 387	100.00 385	100.00 387	99.53 383	99.67 383	99.99 385	99.97 383	100.00 387	100.00 385	96.18 384	98.83 384	100.00 388	100.00 386	86.70 382	87.40 380	88.36 382	86.25 380

DGTPSM_ROB	98.07 386	97.55 380	100.00 386	97.51 379	100.00 381	96.88 382	100.00 386	95.37 380	100.00 383	98.23 380	98.78 381	82.66 379	98.09 381	99.84 383	99.87 384	100.00 385	90.54 381	99.98 384	94.00 380	99.98 382	99.25 385	99.45 385	99.85 384	99.95 383	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

DPSMNet_ROB	98.09 387	97.61 381	100.00 386	97.53 380	100.00 381	96.88 382	100.00 386	95.37 380	100.00 383	98.24 381	98.79 382	82.72 380	98.14 382	99.87 384	99.87 384	99.99 384	90.64 382	99.99 385	94.19 381	99.98 382	99.25 385	99.45 385	99.85 384	99.95 383	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

FlowAnything	99.93 388	100.00 385	100.00 386	100.00 384	100.00 381	98.97 384	99.19 384	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	100.00 387	100.00 385	100.00 387	100.00 386	100.00 385	100.00 386	100.00 386	100.00 387	100.00 385	100.00 387	100.00 387	100.00 388	100.00 386	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

CasAABBNet	99.94 389	100.00 385	100.00 386	100.00 384	100.00 381	99.26 385	99.18 383	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	100.00 387	100.00 385	100.00 387	100.00 386	100.00 385	100.00 386	100.00 386	100.00 387	100.00 385	100.00 387	100.00 387	100.00 388	100.00 386	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

fast-reg	100.00 390	100.00 385	100.00 386	100.00 384	100.00 381	100.00 389	100.00 386	100.00 384	100.00 383	100.00 383	100.00 385	100.00 387	100.00 385	100.00 387	100.00 386	100.00 385	100.00 386	100.00 386	99.99 383	100.00 385	100.00 387	100.00 387	99.98 386	100.00 386	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 385

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 59	0.16 273	0.01 165	0.00 1	0.00 1

FADE																7.42 367					25.12 377	26.10 377					28.34 374

Low-res two-view benchmark