Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.17 33	0.17 251	0.97 164	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 85	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.05 109	0.07 201	0.14 71	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 39	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 7	0.67 192	0.01 6	0.02 105	0.03 57	0.03 98	0.05 9	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 3	0.04 11	0.24 21	0.01 38	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.20 3	0.60 110	0.00 1	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.07 22	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 16	0.04 11	0.23 17	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 34	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.07 22	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 16	0.04 11	0.24 21	0.02 133	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 29	0.61 121	0.08 94	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.08 30	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 11	0.04 11	0.22 9	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 12	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.08 30	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GEAStereo	0.16 26	0.08 105	0.38 60	0.08 329	0.04 338	1.11 170	0.00 1	0.75 69	0.16 20	0.07 81	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.11 468

BridgeDepth	0.11 7	0.07 81	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.00 1	0.14 1	0.62 139	0.08 94	0.01 1	0.08 151	0.04 132	0.14 71	0.05 34	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
GSStereo	0.30 117	0.08 105	0.38 60	0.06 285	0.04 338	1.11 170	0.00 1	2.95 251	0.59 98	0.09 104	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 479

GS-Stereo							0.00 1	2.95 251	0.59 98	0.09 104	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 479

DLNR-FE	23.09 613	49.81 619	87.98 622	97.51 634	95.30 631	1.18 220	0.00 1	20.61 605	0.14 9	0.02 21	0.02 105	0.02 20	0.02 55	4.34 386	0.10 148	32.12 618	0.04 472	0.00 1	0.28 558	72.27 626	0.06 413

Select-FE	1.23 420	0.35 367	4.62 533	0.32 465	0.26 491	1.02 101	0.00 1	4.88 497	0.70 229	1.79 422	0.42 296	4.48 520	3.90 546	0.72 239	0.46 364	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.37 574	0.02 182	0.19 520

252Zero-FE	0.17 33	0.09 125	0.32 51	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 20	0.68 201	1.07 336	0.02 105	0.02 20	0.00 1	0.08 30	0.31 295	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MonStereo	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.63 150	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.09 36	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 21	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	0.20 3	0.23 53	0.14 160	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

DA	0.34 130	0.10 149	0.58 93	0.02 133	0.04 338	1.15 198	0.00 1	3.56 359	0.71 233	0.05 66	0.02 105	0.01 2	0.05 153	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 502

Monster-pub-eth3d	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.64 162	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.10 46	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

Monster-pub-mixall	0.14 16	0.15 226	0.32 51	0.01 38	0.01 201	0.31 11	0.00 1	0.40 27	0.24 59	0.11 141	0.02 105	0.03 57	0.00 1	0.93 249	0.21 233	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

Replicate-Monster	0.43 173	0.06 51	5.91 557	0.01 38	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.56 46	0.74 249	0.07 81	0.02 105	0.02 20	0.00 1	0.14 71	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GGEV	0.34 130	0.10 149	0.58 93	0.02 133	0.04 338	1.15 198	0.00 1	3.56 359	0.71 233	0.05 66	0.02 105	0.01 2	0.05 153	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 502

FlowAnything_test	0.12 9	0.10 149	0.30 45	0.00 1	0.01 201	1.11 170	0.00 1	0.61 53	0.13 5	0.04 59	0.02 105	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 270	0.39 64	0.04 237	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 17	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.17 33	0.03 2	0.91 144	0.04 237	0.02 293	1.04 112	0.00 1	0.43 28	0.26 64	0.10 124	0.06 175	0.06 126	0.06 183	0.13 68	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.01 73	0.01 126

asda	0.22 76	0.09 125	0.28 41	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.57 127	0.76 264	0.15 164	0.07 182	0.03 57	0.08 217	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 16	0.07 81	0.23 17	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.22 6	0.75 253	0.16 170	0.13 209	0.03 57	0.05 153	0.08 30	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.65 134	0.76 264	0.16 170	0.19 243	0.02 20	0.01 19	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 111	0.04 11	1.15 219	0.05 265	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.67 59	0.21 44	0.04 59	0.02 105	0.17 201	0.28 328	2.00 299	0.08 115	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

2.25w	0.21 58	0.08 105	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.80 150	0.74 249	0.13 154	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.10 46	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 58	0.06 51	0.22 9	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 118	0.79 278	0.18 182	0.17 229	0.02 20	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 58	0.06 51	0.22 9	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 118	0.79 278	0.18 182	0.17 229	0.02 20	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 47	0.06 51	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.82 64	0.00 1	1.54 121	0.78 274	0.14 160	0.01 1	0.02 20	0.05 153	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 86	0.08 105	0.24 21	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.00 1	2.14 176	0.79 278	0.13 154	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 86	0.07 81	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	2.15 177	0.74 249	0.15 164	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 132	0.78 274	0.10 124	0.06 175	0.02 20	0.02 55	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 132	0.78 274	0.10 124	0.06 175	0.02 20	0.02 55	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 58	0.06 51	0.22 9	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 143	0.75 253	0.14 160	0.02 105	0.02 20	0.02 55	0.15 79	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 53	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.54 121	0.81 290	0.01 6	0.08 188	0.02 20	0.03 98	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 58	0.07 81	0.23 17	0.01 38	0.00 1	0.81 62	0.00 1	2.00 168	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.06 18	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 86	0.05 29	0.21 7	0.01 38	0.00 1	1.00 98	0.00 1	2.24 185	0.71 233	0.15 164	0.03 146	0.02 20	0.08 217	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 111	0.04 11	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.00 259	0.71 233	0.19 187	0.01 1	0.02 20	0.28 328	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 106	0.06 51	0.35 57	0.03 198	0.00 1	1.07 144	0.00 1	2.95 251	0.67 192	0.26 193	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.04 5	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 76	0.06 51	0.21 7	0.01 38	0.03 318	1.06 139	0.00 1	1.73 146	0.72 241	0.19 187	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.24 134	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 345	0.54 455	1.97 364	0.01 38	0.00 1	1.45 353	0.00 1	3.38 328	1.31 394	1.36 379	0.07 182	3.25 487	0.01 19	4.39 393	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

MLG-Stereo_test3	0.14 16	0.10 149	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.47 32	0.69 217	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.01 19	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test2	0.16 26	0.11 175	0.23 17	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.27 10	1.26 378	0.02 21	0.01 1	0.08 151	0.00 1	0.07 22	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test1	0.15 25	0.06 51	0.31 48	0.02 133	0.01 201	1.05 125	0.00 1	0.19 2	1.26 378	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo	0.17 33	0.06 51	0.25 34	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.50 33	1.29 389	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-G_1	0.23 86	0.11 175	0.32 51	0.02 133	0.00 1	1.29 285	0.00 1	1.82 152	0.71 233	0.10 124	0.01 1	0.05 109	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-G	0.23 86	0.11 175	0.32 51	0.02 133	0.00 1	1.29 285	0.00 1	1.82 152	0.71 233	0.10 124	0.01 1	0.05 109	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

DFGA-Net	0.91 345	1.43 559	2.72 446	0.06 285	0.16 448	1.16 205	0.00 1	2.26 187	0.77 270	1.02 323	1.17 407	0.25 218	0.04 132	5.17 433	1.71 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.02 255

LGtest1	0.13 11	0.14 210	0.30 45	0.01 38	0.00 1	0.40 33	0.00 1	0.54 45	0.73 242	0.06 77	0.01 1	0.03 57	0.00 1	0.04 5	0.21 233	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-Stereo	0.34 130	0.07 81	1.33 267	0.03 198	0.01 201	1.06 139	0.00 1	2.93 249	0.66 181	0.01 6	0.09 193	0.14 188	0.07 201	0.10 46	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

S2M2_L	0.13 11	0.15 226	0.45 69	0.02 133	0.01 201	0.32 14	0.00 1	0.52 36	0.60 110	0.00 1	0.14 211	0.03 57	0.01 19	0.20 114	0.16 197	0.00 1	0.01 345	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
SGD-Stereo	0.12 9	0.10 149	0.25 34	0.03 198	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.24 8	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.06 18	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

HART	0.44 178	0.24 314	1.41 278	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 247	0.61 121	0.26 193	1.98 454	0.35 235	0.03 98	0.20 114	0.14 178	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.05 380

HI	0.54 223	0.37 377	1.50 289	0.13 375	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 140	0.62 139	1.34 368	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 186	0.20 225	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

CoSv	0.54 223	0.37 377	1.50 289	0.13 375	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 140	0.62 139	1.34 368	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 186	0.20 225	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

MonSter	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.64 162	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.09 36	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

DEFOM-Stereo	0.14 16	0.04 11	0.38 60	0.05 265	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.32 15	0.63 150	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.03 98	0.20 114	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 130	0.10 149	1.37 274	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	2.78 233	1.32 396	0.04 59	0.03 146	0.07 143	0.02 55	0.19 102	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 327

rvit_0105_5	0.41 163	0.20 283	1.94 357	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	3.18 296	1.27 384	0.08 94	0.09 193	0.10 169	0.02 55	0.35 184	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

rvit_0105_4	0.39 156	0.16 240	1.66 324	0.01 38	0.00 1	0.85 67	0.00 1	3.15 286	1.33 398	0.07 81	0.06 175	0.10 169	0.03 98	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

rvit_0105_3	0.47 192	0.28 337	2.20 391	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 304	1.26 378	0.08 94	0.26 258	0.09 159	0.03 98	0.62 231	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

rvit_105_1	0.60 236	0.33 363	2.37 416	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 328	1.20 368	0.16 170	0.26 258	0.13 181	0.04 132	2.66 315	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.03 327

IGEV-Stereo++	0.20 53	0.05 29	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 154	0.34 75	0.08 94	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

RAStereo	0.17 33	0.21 292	1.18 230	0.04 237	0.01 201	0.18 5	0.00 1	0.81 75	0.34 75	0.07 81	0.04 164	0.05 109	0.05 153	0.19 102	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 394	0.35 367	4.53 529	0.18 412	0.37 523	0.79 57	0.00 1	5.71 546	0.74 249	0.40 226	0.64 342	4.47 519	1.41 463	1.42 276	0.30 292	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.28 558	0.17 461	0.14 496

U	1.74 485	0.03 2	0.99 167	0.03 198	7.39 597	10.20 579	0.00 1	0.71 63	0.20 39	0.02 21	0.02 105	0.12 176	0.02 55	0.11 53	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 594	5.13 609	0.01 73	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 121	0.32 356	1.63 318	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 240	0.79 278	0.02 21	0.03 146	0.08 151	0.02 55	0.19 102	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

RSM++	0.17 33	0.07 81	0.42 66	0.03 198	0.00 1	0.40 33	0.00 1	1.18 92	0.59 98	0.02 21	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.20 114	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.09 386	0.07 433

RSM	0.18 44	0.05 29	0.39 64	0.03 198	0.02 293	0.38 31	0.00 1	1.33 101	0.59 98	0.09 104	0.01 1	0.03 57	0.04 132	0.19 102	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.06 329	0.04 357

test_sample7	0.72 275	0.18 262	1.23 244	0.55 510	0.01 201	1.21 241	0.00 1	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	2.58 309	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

test_sample2	0.63 248	0.05 29	1.13 213	0.31 461	0.01 201	1.22 245	0.00 1	3.87 402	1.03 329	0.91 299	0.02 105	0.50 259	0.13 269	3.16 330	0.26 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

test_sample1	0.61 239	0.04 11	0.90 140	0.34 473	0.00 1	1.09 158	0.00 1	3.54 357	0.88 304	0.86 289	0.01 1	0.53 262	0.34 343	3.51 345	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MGS-Stereo	0.31 121	0.10 149	0.89 139	0.02 133	0.00 1	0.50 47	0.00 1	0.39 26	0.61 121	0.02 21	2.91 492	0.04 77	0.03 98	0.21 123	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 549	0.00 1

MoCha-V2	0.33 127	0.11 175	0.92 146	0.09 342	0.06 365	0.34 20	0.00 1	2.56 217	0.64 162	0.32 200	0.43 301	0.17 201	0.09 229	0.26 148	0.10 148	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.22 537	0.05 309	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 86	0.13 197	0.62 97	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.63 56	0.80 285	0.76 273	0.18 235	0.09 159	0.06 183	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

SMFormer	1.04 372	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

tta	1.04 372	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

qqq1	0.98 357	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

fff1	0.98 357	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

mmm	0.52 214	0.04 11	1.14 215	0.61 519	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 342	0.75 253	1.24 361	0.58 323	0.20 210	0.18 290	0.93 249	0.08 115	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

11t1	0.33 127	0.05 29	0.86 131	0.44 486	0.00 1	1.04 112	0.00 1	2.45 205	0.60 110	0.44 231	0.01 1	0.05 109	0.05 153	0.43 197	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

ff7	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.46 185	0.09 125	1.02 176	0.02 133	0.00 1	0.82 64	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.03 146	0.03 57	0.06 183	5.04 428	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.05 309	0.01 126

ffff	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

11t	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

DLNR_Zeroshot_test	23.05 612	49.79 618	87.94 621	97.52 635	94.73 629	1.18 220	0.00 1	20.60 604	0.14 9	0.02 21	0.02 105	0.02 20	0.02 55	4.35 388	0.10 148	32.22 619	0.04 472	0.00 1	0.27 554	72.00 625	0.06 413

CASnet	0.16 26	0.14 210	0.52 85	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	0.51 34	0.75 253	0.10 124	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.22 126	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 254	0.14 210	2.02 372	0.01 38	0.01 201	1.10 164	0.00 1	2.80 237	0.97 317	0.48 239	0.28 264	2.31 430	1.50 469	1.19 263	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

CFNet_ucs	0.77 291	0.20 283	2.22 399	0.01 38	0.01 201	1.32 297	0.00 1	3.30 318	1.31 394	1.15 344	1.14 402	2.19 423	0.42 363	2.04 300	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

AEACV	0.22 76	0.05 29	0.66 105	0.02 133	0.03 318	0.87 71	0.00 1	1.07 86	0.15 14	0.18 182	0.01 1	0.02 20	0.72 419	0.15 79	0.09 133	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.27 554	0.08 364	0.07 433

GCAP-Stereo	0.24 96	0.29 347	0.82 124	0.01 38	0.00 1	1.24 261	0.00 1	1.70 143	0.23 53	0.02 21	0.01 1	0.09 159	0.10 238	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 126

HH	0.88 335	0.37 377	1.93 353	0.25 438	0.10 406	0.62 50	0.00 1	3.79 385	0.18 29	0.33 202	0.59 334	3.94 504	0.81 425	4.44 397	0.09 133	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

HanStereo	0.88 335	0.37 377	1.93 353	0.25 438	0.10 406	0.62 50	0.00 1	3.79 385	0.18 29	0.33 202	0.59 334	3.94 504	0.81 425	4.44 397	0.09 133	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

CAS	0.85 320	0.09 125	0.67 106	6.43 589	0.05 352	1.12 180	0.00 1	0.88 79	0.69 217	0.02 21	0.02 105	0.06 126	0.06 183	0.26 148	0.12 163	6.37 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526

anonymousdsp	0.21 58	0.21 292	0.63 98	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.74 67	0.77 270	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 364	0.03 327

ToySt	0.47 192	0.25 318	2.47 426	0.04 237	0.01 201	1.17 210	0.00 1	2.01 169	0.63 150	0.08 94	0.14 211	1.16 347	0.05 153	0.80 245	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.04 357

DCRE	0.69 270	0.35 367	1.16 224	0.06 285	0.02 293	0.91 76	0.00 1	1.05 84	0.30 69	0.98 317	7.63 546	0.72 295	0.02 55	0.16 85	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.21 535	0.02 182	0.03 327

ProNet	0.20 53	0.25 318	0.78 119	0.01 38	0.01 201	0.95 90	0.00 1	0.70 61	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.05 109	0.03 98	0.31 169	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.04 357

MC-Stereo	0.24 96	0.12 186	0.71 113	0.04 237	0.02 293	1.07 144	0.00 1	1.30 98	0.17 27	0.59 248	0.02 105	0.08 151	0.11 249	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.17 517	0.06 329	0.02 255

RCA-Stereo	0.37 149	0.14 210	0.76 117	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.00 1	3.14 283	0.61 121	0.71 265	0.47 312	0.05 109	0.13 269	0.19 102	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.33 127	0.49 440	1.18 230	0.02 133	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 274	0.61 121	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.08 217	0.45 204	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.02 255

qqq	0.50 205	0.04 11	0.78 119	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.15 286	0.68 201	0.46 237	0.01 1	0.73 296	0.12 262	2.95 324	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ccc-4	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

x	0.41 163	0.04 11	0.74 116	0.54 508	0.00 1	0.98 95	0.00 1	3.07 272	0.67 192	0.48 239	0.01 1	0.48 254	0.07 201	0.93 249	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

RAFT_CTSACE	0.68 268	0.52 448	1.74 337	0.50 501	0.05 352	1.16 205	0.00 1	2.68 229	0.66 181	0.68 261	1.60 430	1.76 387	0.80 424	0.94 252	0.13 167	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 58	0.21 292	0.63 98	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.73 65	0.77 270	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 364	0.03 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 335	0.62 480	2.26 406	0.06 285	0.01 201	1.24 261	0.00 1	0.98 82	2.17 498	1.29 363	0.35 279	0.37 237	0.04 132	5.80 468	1.06 434	0.01 490	0.00 1	1.13 578	0.11 490	0.05 309	0.00 1

AACVNet	0.87 331	0.44 415	1.19 235	0.17 406	0.00 1	1.76 432	0.00 1	3.60 366	0.60 110	1.03 328	0.26 258	1.31 355	0.17 286	6.33 489	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.01 126

CREStereo++_RVC	0.29 111	0.19 270	0.83 127	0.05 265	0.00 1	1.19 226	0.00 1	0.66 58	0.99 323	0.25 192	1.26 417	0.05 109	0.07 201	0.20 114	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.61 239	0.55 458	1.84 350	0.00 1	0.00 1	0.94 87	0.00 1	1.65 134	0.23 53	0.12 146	0.03 146	0.08 151	0.06 183	6.59 503	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 117	0.28 337	0.86 131	0.03 198	0.01 201	1.14 190	0.00 1	0.53 37	0.44 88	1.06 334	1.24 414	0.06 126	0.05 153	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 106	0.39 389	0.97 164	0.05 265	0.00 1	1.09 158	0.00 1	0.71 63	0.54 93	0.44 231	1.04 393	0.06 126	0.06 183	0.19 102	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 259	0.17 251	2.08 383	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.00 1	2.79 234	0.73 242	0.78 278	0.46 309	2.32 431	0.63 399	1.77 293	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

XX-Stereo	1.04 372	0.20 283	4.94 540	0.85 541	0.04 338	1.25 270	0.00 1	3.37 325	0.45 89	1.22 359	0.50 315	3.70 499	0.02 55	3.91 367	0.05 34	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.20 529	0.03 241	0.02 255

222	2.69 521	0.09 125	1.03 187	0.00 1	0.00 1	1.54 385	0.00 1	5.61 538	1.55 438	1.51 394	2.10 463	0.53 262	0.07 201	4.54 407	35.09 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

xxxx	1.78 489	0.07 81	1.02 176	0.00 1	0.01 201	1.44 347	0.00 1	5.81 549	1.53 436	1.37 381	1.91 449	1.08 341	0.05 153	4.37 391	16.98 595	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

test_xeample	1.79 490	0.08 105	1.03 187	0.02 133	0.00 1	1.44 347	0.00 1	5.48 533	1.84 467	1.65 410	2.17 471	0.37 237	0.06 183	4.00 372	17.67 598	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

AFF-stereo	0.65 254	0.46 425	0.82 124	0.37 480	0.00 1	1.19 226	0.00 1	3.04 269	1.42 413	0.72 267	1.95 452	1.16 347	0.26 324	0.97 254	0.31 295	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.02 255

GMStereo	0.25 100	0.60 473	1.28 252	0.01 38	0.00 1	0.48 46	0.00 1	0.74 67	1.24 376	0.16 170	0.03 146	0.07 143	0.09 229	0.22 126	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	1.36 436	0.46 425	4.05 509	0.22 427	0.73 551	1.03 102	0.00 1	3.57 362	5.71 560	1.59 407	1.64 431	0.49 257	0.19 296	5.53 453	1.90 480	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 327

MSMDNet	0.65 254	0.14 210	2.02 372	0.01 38	0.01 201	1.11 170	0.00 1	2.88 244	0.98 319	0.49 242	0.28 264	2.32 431	1.49 466	1.19 263	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 372	0.55 458	2.52 429	0.56 512	1.00 556	1.37 316	0.00 1	3.43 339	1.35 400	2.24 460	0.35 279	2.18 422	0.58 389	4.28 382	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.65 254	0.17 251	2.09 384	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.00 1	2.77 232	0.73 242	0.75 270	0.44 304	2.32 431	0.64 403	1.76 292	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AANet_RVC	1.66 473	0.88 525	3.52 488	0.06 285	0.00 1	1.22 245	0.00 1	3.25 308	2.51 518	2.21 458	4.49 520	3.65 497	0.20 302	7.10 542	3.42 521	0.50 568	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 380

StereoDRNet-Refined	0.83 312	0.12 186	1.18 230	0.02 133	0.01 201	1.31 296	0.00 1	3.33 321	1.07 342	1.92 432	1.24 414	2.48 437	0.18 290	1.86 296	1.67 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.05 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 497	0.18 262	2.44 421	0.67 527	0.53 540	5.25 544	0.00 1	5.43 532	1.56 443	2.09 450	0.91 383	6.48 549	0.89 430	8.55 565	3.60 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.01 126

NOSS_ROB	1.29 425	0.22 302	1.35 272	0.64 523	0.16 448	2.56 475	0.00 1	4.14 425	2.37 509	2.29 470	1.76 442	2.84 454	0.02 55	6.80 521	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.11 468

Pro-Stereo	0.21 58	0.05 29	0.20 5	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	0.21 5	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.01 19	1.55 284	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.01 73	0.01 126

WQFJA1++	0.72 275	0.06 51	1.09 203	0.06 285	0.06 365	0.39 32	0.01 133	1.31 100	0.21 44	2.34 471	0.02 105	0.19 206	0.00 1	0.14 71	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 591	0.05 380

NLMM1	0.55 227	0.08 105	0.35 57	0.03 198	0.10 406	1.19 226	0.01 133	4.94 501	3.06 530	0.15 164	0.03 146	0.13 181	0.08 217	0.48 209	0.36 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.02 255

NLSM3	0.29 111	0.14 210	0.38 60	0.02 133	0.00 1	1.21 241	0.01 133	2.99 257	0.65 170	0.02 21	0.03 146	0.05 109	0.15 277	0.06 18	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

NLSM1	0.46 185	0.08 105	0.31 48	0.03 198	0.44 529	1.19 226	0.01 133	3.99 410	1.96 480	0.13 154	0.02 105	0.11 171	0.09 229	0.26 148	0.42 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.01 126

FE-Mocha	0.48 199	0.12 186	1.34 268	0.11 364	0.09 396	0.64 53	0.01 133	3.94 407	0.22 49	0.49 242	0.58 323	0.59 268	0.53 380	0.29 162	0.38 336	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 498	0.02 182	0.02 255

AdaDepth	0.17 33	0.04 11	0.65 103	0.02 133	0.00 1	1.26 274	0.01 133	0.33 17	0.27 68	0.06 77	0.02 105	0.01 2	0.08 217	0.50 212	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 73	0.01 126

IGEV	0.14 16	0.05 29	0.34 56	0.01 38	0.00 1	1.09 158	0.01 133	0.31 14	0.68 201	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 201	0.22 302	0.51 82	0.03 198	0.00 1	1.30 291	0.01 133	1.97 166	0.71 233	0.04 59	0.04 164	0.08 151	0.04 132	4.32 384	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

xyz-stereo	4.23 557	0.09 125	35.65 606	0.02 133	0.00 1	17.93 594	0.01 133	1.93 161	0.42 85	1.61 408	14.74 572	2.67 442	0.15 277	7.15 543	1.87 478	0.00 1	0.01 345	0.24 564	0.00 1	0.04 281	0.01 126

MM-Stereo_test2	0.26 103	0.08 105	1.52 297	0.46 492	0.00 1	1.14 190	0.01 133	0.63 56	0.21 44	0.38 224	0.02 105	0.04 77	0.06 183	0.18 94	0.20 225	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.05 455	0.22 495	0.04 357

AIO-test2	0.76 289	0.80 513	1.47 287	0.12 367	0.15 440	1.22 245	0.01 133	3.17 294	0.73 242	0.36 221	1.50 427	0.16 198	0.05 153	2.37 305	0.16 197	2.85 583	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.07 433

AIO-test1	0.53 220	0.38 382	1.50 289	0.02 133	0.03 318	1.12 180	0.01 133	3.13 282	0.69 217	0.44 231	0.30 266	0.06 126	0.06 183	2.52 307	0.13 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.13 426	0.09 452

fffft	0.22 76	0.03 2	0.46 73	0.01 38	0.00 1	0.93 85	0.01 133	1.42 104	0.61 121	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.21 123	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.07 433
1: 1. 1
mms	0.11 7	0.07 81	0.45 69	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.01 133	0.38 23	0.15 14	0.05 66	0.02 105	0.06 126	0.05 153	0.20 114	0.04 13	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.14 496

fffy	0.14 16	0.06 51	0.88 135	0.02 133	0.00 1	0.33 16	0.01 133	0.79 71	0.13 5	0.02 21	0.01 1	0.06 126	0.01 19	0.16 85	0.03 6	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.06 413

tg	0.34 130	0.26 322	0.68 108	0.01 38	0.00 1	1.25 270	0.01 133	1.75 147	0.65 170	0.11 141	0.40 292	0.74 298	0.11 249	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.21 528

rvit_stereo_0083	0.13 11	0.02 1	0.30 45	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 133	0.56 46	1.11 349	0.05 66	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.25 140	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.11 175	0.81 122	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.01 133	0.79 71	0.59 98	0.02 21	0.01 1	0.05 109	0.03 98	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 33	0.04 11	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 93	0.79 278	0.07 81	0.01 1	0.03 57	0.02 55	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 33	0.04 11	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 93	0.79 278	0.07 81	0.01 1	0.03 57	0.02 55	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 117	0.23 310	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 234	0.60 110	0.02 21	0.02 105	0.06 126	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

AIO-Stereo	0.21 58	0.07 81	0.44 68	0.03 198	0.03 318	0.41 35	0.01 133	1.65 134	0.65 170	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.22 126	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 570	0.05 309	0.08 446

DualNet (step1)	0.96 352	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	2.58 309	0.34 317	0.53 569	0.00 1	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

test_sample9	2.36 515	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	5.58 461	8.70 566	0.53 569	16.52 617	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

test_sample8	3.62 544	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.38 450	1.04 331	6.51 556	0.58 323	14.04 580	6.94 573	5.58 461	8.70 566	0.53 569	16.52 617	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

test_sample6	0.89 342	0.17 251	2.23 401	0.48 496	0.01 201	1.43 343	0.01 133	4.49 461	1.40 409	1.43 388	1.12 400	0.64 279	0.14 274	3.86 364	0.42 348	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

test_sample5	0.86 324	0.16 240	2.25 402	0.49 498	0.01 201	1.41 332	0.01 133	4.55 466	1.27 384	1.35 374	0.89 381	0.58 266	0.11 249	3.75 355	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

test_sample4	0.86 324	0.16 240	2.28 410	0.50 501	0.01 201	1.42 340	0.01 133	4.65 478	1.27 384	1.52 395	0.66 345	0.69 287	0.08 217	3.50 344	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

test_sample3	0.84 318	0.15 226	2.22 399	0.48 496	0.01 201	1.37 316	0.01 133	4.63 476	1.17 363	1.43 388	0.43 301	0.80 311	0.10 238	3.48 343	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

CAS++	0.32 124	0.22 302	0.69 110	0.04 237	0.00 1	0.35 22	0.01 133	4.32 448	0.48 90	0.02 21	0.01 1	0.07 143	0.00 1	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 76	0.14 210	0.67 106	0.00 1	0.00 1	1.24 261	0.01 133	1.16 91	0.56 95	0.09 104	0.08 188	0.05 109	0.00 1	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

testlalala2	0.77 291	0.13 197	1.72 335	3.72 581	2.44 577	1.10 164	0.01 133	3.27 316	0.73 242	0.09 104	0.03 146	1.38 359	0.08 217	0.12 60	0.09 133	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.37 574	0.01 73	0.01 126

H2IRNET	0.47 192	0.22 302	1.27 249	0.15 395	0.01 201	1.18 220	0.01 133	1.65 134	0.48 90	0.02 21	1.80 445	0.46 250	0.04 132	1.62 288	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 400	0.16 452	0.02 255

DispNO	1.25 422	0.52 448	3.40 483	0.11 364	0.05 352	1.45 353	0.01 133	3.73 378	1.68 457	1.34 368	1.59 429	3.15 478	1.12 446	5.56 457	1.14 439	0.00 1	0.02 423	0.03 531	0.12 495	0.05 309	0.03 327

MyStereo8	0.85 320	0.52 448	3.20 472	0.20 422	0.00 1	1.47 362	0.01 133	3.53 356	1.91 476	1.34 368	0.65 343	1.22 350	0.31 336	0.57 221	1.38 456	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.06 465	0.09 386	0.30 540

MyStereo07	0.27 104	0.27 326	0.64 101	0.02 133	0.01 201	1.64 417	0.01 133	1.41 103	0.73 242	0.10 124	0.01 1	0.03 57	0.10 238	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

MyStereo06	0.80 304	0.19 270	2.53 430	0.02 133	0.00 1	1.51 373	0.01 133	4.61 472	0.24 59	0.89 294	0.69 356	3.14 477	1.18 448	0.58 224	0.33 306	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 433

MyStereo05	0.79 300	0.19 270	3.17 469	0.02 133	0.00 1	1.51 373	0.01 133	3.56 359	2.48 517	1.34 368	0.02 105	1.25 352	0.38 355	1.19 263	0.50 374	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 433

MyStereo04	0.78 299	0.27 326	3.19 470	0.02 133	0.01 201	1.64 417	0.01 133	3.64 370	2.20 502	0.98 317	0.02 105	1.29 354	0.57 387	1.10 260	0.53 381	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

ACVNet-DCA	0.61 239	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.15 286	0.68 201	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

xx1	0.95 351	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.18 296	7.23 574	0.33 202	0.69 356	0.73 296	0.12 262	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

1test111	0.69 270	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.15 286	0.68 201	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	2.95 324	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

cc1	0.94 349	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.18 296	7.23 574	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.09 386	0.04 357

DualNet	0.88 335	0.16 240	2.25 402	0.49 498	0.01 201	1.41 332	0.01 133	4.55 466	1.27 384	1.43 388	1.12 400	0.58 266	0.11 249	3.75 355	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

1111x	1.53 455	0.06 51	1.77 340	0.27 451	0.00 1	2.12 451	0.01 133	5.63 541	1.65 454	1.53 397	1.67 434	0.92 318	0.64 403	6.18 479	8.17 563	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

whm_eth	0.30 117	0.23 310	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 234	0.60 110	0.02 21	0.02 105	0.06 126	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

GMStereo_Zeroshot	0.63 248	0.14 210	1.54 298	0.75 532	0.00 1	1.26 274	0.01 133	1.85 155	0.31 70	1.44 391	0.58 323	1.76 387	0.19 296	2.55 308	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

plain	0.41 163	0.28 337	2.26 406	0.07 314	0.00 1	0.50 47	0.01 133	2.84 240	0.92 308	0.05 66	0.07 182	0.13 181	0.17 286	0.43 197	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 536	0.01 126

MaDis-Stereo	0.22 76	0.29 347	0.87 133	0.05 265	0.18 456	0.41 35	0.01 133	1.24 95	0.56 95	0.02 21	0.03 146	0.13 181	0.05 153	0.32 175	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

testlalala_base	1.19 413	0.11 175	0.90 140	0.07 314	0.05 352	1.19 226	0.01 133	4.28 441	0.15 14	0.04 59	0.01 1	0.24 214	0.04 132	0.12 60	0.29 284	7.21 591	1.13 587	0.00 1	0.25 548	7.61 588	0.00 1

SDNR	3.31 538	0.91 529	6.28 564	0.44 486	0.02 293	26.11 609	0.01 133	3.81 392	1.62 452	2.82 496	11.06 563	2.93 461	0.60 390	7.95 559	1.52 458	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.12 479

LoS_RVC	0.19 47	0.48 435	0.51 82	0.12 367	0.10 406	1.01 99	0.01 133	0.81 75	0.19 32	0.07 81	0.02 105	0.06 126	0.05 153	0.31 169	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 357

anonymousdsp2	0.52 214	0.06 51	1.51 295	0.10 354	0.00 1	1.19 226	0.01 133	4.32 448	0.63 150	0.33 202	0.15 220	0.78 309	0.09 229	1.01 257	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.04 281	0.05 380

knoymous	0.35 141	0.05 29	1.11 207	0.05 265	0.01 201	1.15 198	0.01 133	2.06 171	0.14 9	0.40 226	0.02 105	1.67 382	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

riskmin	0.47 192	0.03 2	1.01 171	0.08 329	0.01 201	1.12 180	0.01 133	3.00 259	0.21 44	0.46 237	0.02 105	2.08 408	1.06 437	0.26 148	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Anonymous_2	1.69 482	0.05 29	1.31 263	0.08 329	0.03 318	1.22 245	0.01 133	3.25 308	0.19 32	0.76 273	0.13 209	2.68 445	1.99 498	0.39 192	0.13 167	0.05 529	0.25 567	3.27 588	14.54 615	3.40 578	0.01 126

TestStereo1	0.77 291	0.46 425	1.12 209	0.15 395	0.19 463	1.29 285	0.01 133	3.33 321	1.55 438	0.45 234	1.67 434	0.13 181	1.23 451	3.39 336	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 433

DCANet-4	0.69 270	0.15 226	3.76 499	0.03 198	0.01 201	1.22 245	0.01 133	3.14 283	1.90 475	2.34 471	0.14 211	0.11 171	0.25 321	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

anonymity	0.74 279	0.15 226	1.17 227	0.16 403	0.27 497	0.71 54	0.01 133	4.70 480	1.78 464	1.15 344	1.23 412	0.31 228	1.65 482	0.54 218	0.53 381	0.02 512	0.02 423	0.00 1	0.27 554	0.02 182	0.06 413

ADStereo(finetuned)	0.83 312	0.43 410	3.68 496	0.03 198	0.00 1	1.22 245	0.01 133	3.26 310	1.86 471	2.61 489	0.20 248	0.09 159	2.39 510	0.34 179	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 413

test_5	0.74 279	0.50 443	1.55 300	0.44 486	0.25 488	1.45 353	0.01 133	4.16 426	0.78 274	0.79 280	0.17 229	0.42 246	0.64 403	3.06 328	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.21 528

SA-5K	0.77 291	0.46 425	1.12 209	0.15 395	0.19 463	1.29 285	0.01 133	3.33 321	1.55 438	0.45 234	1.67 434	0.13 181	1.23 451	3.39 336	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 433

SA	0.83 312	0.41 397	1.17 227	0.00 1	0.20 467	1.28 280	0.01 133	3.98 409	1.86 471	0.41 228	0.96 387	0.27 223	1.33 460	4.07 373	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.14 433	0.01 126

iRaft-Stereo_5w	1.08 382	0.56 463	2.70 442	0.02 133	0.02 293	1.20 237	0.01 133	3.18 296	0.63 150	0.14 160	2.00 456	1.62 375	1.54 472	6.69 512	1.01 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 126

test-3	0.63 248	0.06 51	1.00 168	0.07 314	0.13 426	0.99 96	0.01 133	2.46 207	0.20 39	1.96 437	0.01 1	1.10 345	0.05 153	3.75 355	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.15 446	0.13 489

test_1	0.61 239	0.06 51	1.00 168	0.07 314	0.12 420	0.99 96	0.01 133	2.46 207	0.20 39	1.71 413	0.01 1	1.10 345	0.04 132	3.71 353	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 548	0.15 446	0.13 489

test_3	0.58 233	0.06 51	1.04 191	0.07 314	0.12 420	1.01 99	0.01 133	2.45 205	0.20 39	0.95 304	0.01 1	1.05 337	0.05 153	3.74 354	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 548	0.15 446	0.13 489

CroCo-Stereo	0.39 156	0.40 394	1.67 328	0.07 314	0.00 1	0.19 7	0.01 133	3.55 358	0.75 253	0.08 94	0.02 105	0.46 250	0.08 217	0.28 159	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126
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	0.36 145	0.27 326	0.76 117	0.01 38	0.00 1	1.20 237	0.01 133	2.15 177	0.62 139	0.15 164	0.22 254	0.69 287	0.12 262	0.28 159	0.18 214	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.22 531

HCRNet	0.73 277	0.19 270	1.10 205	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	3.07 272	1.97 481	0.60 249	0.21 250	0.56 265	0.11 249	5.34 445	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

DCANet	0.66 259	0.43 410	2.21 392	0.03 198	0.00 1	1.22 245	0.01 133	3.26 310	1.85 470	2.61 489	0.21 250	0.09 159	0.49 376	0.33 178	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 413

MMNet	1.20 416	0.27 326	3.59 492	0.09 342	0.00 1	4.15 522	0.01 133	3.63 369	1.19 366	1.93 436	0.32 268	1.35 358	1.23 451	4.42 395	1.84 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

CREStereo	0.22 76	0.17 251	0.64 101	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.01 133	1.15 90	0.56 95	0.10 124	0.07 182	0.04 77	0.00 1	0.32 175	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	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
acv_ft	0.79 300	0.21 292	1.28 252	0.01 38	1.08 560	1.68 424	0.01 133	3.75 379	1.05 337	1.31 367	0.66 345	1.94 399	0.46 372	0.31 169	1.68 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

HGLStereo	1.03 370	0.18 262	1.50 289	0.01 38	0.01 201	1.41 332	0.01 133	3.41 335	0.82 291	1.05 331	3.09 496	2.11 411	1.24 454	4.51 404	1.18 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

DIP-Stereo	0.58 233	0.23 310	0.90 140	0.08 329	0.00 1	1.43 343	0.01 133	6.01 555	1.38 403	0.92 301	0.11 205	0.04 77	0.19 296	0.12 60	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 259	0.35 367	1.20 238	0.02 133	0.30 511	1.53 381	0.01 133	3.42 337	0.67 192	1.12 341	0.73 366	1.26 353	0.20 302	1.84 295	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 382	0.45 419	1.70 333	0.02 133	0.01 201	1.37 316	0.01 133	4.38 450	2.09 489	1.15 344	2.65 485	0.65 280	0.07 201	6.35 490	0.56 389	0.16 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

iResNet	1.00 365	0.45 419	3.08 464	0.86 545	0.01 201	1.97 444	0.01 133	3.67 374	1.49 429	1.77 420	1.09 396	0.35 235	0.13 269	3.83 363	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

DN-CSS_ROB	0.77 291	0.90 528	2.01 370	0.85 541	0.00 1	1.47 362	0.01 133	2.92 248	0.93 312	0.12 146	0.53 318	0.44 248	0.16 282	4.33 385	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 532	0.01 126

VIP-Stereo	0.21 58	0.42 403	0.92 146	0.06 285	0.00 1	1.09 158	0.02 214	0.59 52	0.65 170	0.02 21	0.06 175	0.07 143	0.01 19	0.06 18	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.11 468

111111	0.21 58	0.06 51	0.29 44	0.02 133	0.00 1	1.11 170	0.02 214	1.46 114	0.70 229	0.16 170	0.01 1	0.01 2	0.04 132	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 372	0.55 458	2.62 437	0.02 133	0.11 416	1.41 332	0.02 214	3.45 342	0.99 323	1.37 381	0.14 211	3.10 474	0.24 316	5.96 471	0.66 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.04 357

SCV_C0	0.34 130	0.20 283	0.96 158	0.02 133	0.00 1	0.41 35	0.02 214	3.62 367	0.65 170	0.12 146	0.01 1	0.07 143	0.09 229	0.18 94	0.13 167	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.19 524	0.12 420	0.04 357

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 47	0.03 2	0.46 73	0.03 198	0.00 1	0.36 29	0.02 214	1.68 140	0.67 192	0.01 6	0.01 1	0.05 109	0.00 1	0.12 60	0.22 237	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.15 498	0.01 73	0.00 1

dual_stereo	0.29 111	0.05 29	0.31 48	0.03 198	0.00 1	0.31 11	0.02 214	3.31 319	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.79 243	0.13 167	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.08 477	0.00 1	0.01 126

rvit_stereo_0075_2	0.37 149	0.13 197	2.43 419	0.02 133	0.00 1	1.12 180	0.02 214	1.66 138	1.15 360	0.16 170	0.08 188	0.02 20	0.05 153	0.40 193	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.10 460

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 462	0.69 497	7.27 568	0.30 457	0.44 529	0.87 71	0.02 214	6.19 557	0.84 297	0.45 234	6.17 539	4.35 515	1.17 447	1.32 273	0.48 370	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.34 572	0.26 511	0.12 479

IGEV-Stereo+	0.43 173	0.17 251	0.46 73	0.14 390	1.06 559	0.63 52	0.02 214	0.30 12	0.24 59	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.03 98	1.86 296	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 498	1.83 574	1.61 578

gcap-zeroshot	0.70 273	0.26 322	1.98 366	0.19 420	0.27 497	1.43 343	0.02 214	4.23 435	0.82 291	0.75 270	0.54 320	2.19 423	0.03 98	0.63 232	0.25 257	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.20 529	0.00 1	0.01 126

ffm	1.04 372	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	3.03 265	6.40 565	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	1.59 285	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

ff1	1.65 472	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	3.03 265	6.40 565	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

mmx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	5.51 535	2.25 505	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

tt1	0.88 335	0.27 326	1.25 246	0.08 329	0.00 1	3.36 504	0.02 214	3.03 265	6.40 565	0.33 202	0.66 345	0.05 109	0.40 361	1.59 285	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

xxx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	5.51 535	2.25 505	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

StereoVision	0.86 324	0.38 382	1.75 339	0.03 198	0.01 201	1.14 190	0.02 214	3.38 328	0.92 308	0.13 154	6.89 543	0.50 259	0.12 262	1.10 260	0.78 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.02 255

MIF-Stereo (partial)	0.27 104	0.18 262	1.14 215	0.01 38	0.00 1	0.43 43	0.02 214	1.97 166	0.39 83	0.11 141	0.08 188	0.07 143	0.06 183	0.44 199	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.02 255

UniTT-Stereo	0.16 26	0.11 175	1.13 213	0.03 198	0.17 452	0.32 14	0.02 214	0.38 23	0.32 73	0.03 47	0.16 222	0.05 109	0.07 201	0.16 85	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 182	0.43 410	1.18 230	0.51 505	0.04 338	1.26 274	0.02 214	2.38 193	0.65 170	0.07 81	0.02 105	0.70 290	0.20 302	1.01 257	0.13 167	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.10 460

anonymousa	0.79 300	0.26 322	1.91 351	0.03 198	0.29 509	1.46 361	0.02 214	3.76 381	0.97 317	0.72 267	2.25 473	3.21 482	0.56 385	0.15 79	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.00 1	0.02 255

Selective-RAFT	0.37 149	0.06 51	0.65 103	0.03 198	0.01 201	1.17 210	0.02 214	2.63 220	0.66 181	0.01 6	0.01 1	0.22 213	0.18 290	1.31 270	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.04 281	0.00 1

fff	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

IER	0.75 285	0.12 186	1.93 353	0.01 38	0.00 1	2.31 463	0.02 214	2.96 254	0.98 319	1.30 364	0.96 387	1.40 360	1.19 449	1.31 270	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

raft_robust	0.98 357	0.57 466	1.21 241	0.06 285	0.17 452	1.36 311	0.02 214	3.46 345	2.18 500	0.33 202	0.01 1	1.54 365	1.42 464	6.77 518	0.15 188	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.18 520	0.11 412	0.09 452

RAFT+CT+SA	0.66 259	0.45 419	1.22 242	0.10 354	0.30 511	1.24 261	0.02 214	4.21 431	0.67 192	0.62 250	0.39 291	0.33 233	0.05 153	2.69 317	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 573	0.13 426	0.30 540

UDGNet	0.35 141	0.50 443	1.14 215	0.02 133	0.00 1	1.12 180	0.02 214	0.70 61	1.57 445	0.31 198	0.05 170	0.06 126	0.02 55	1.45 282	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.42 166	0.28 337	1.02 176	0.05 265	0.18 456	1.04 112	0.02 214	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 229	0.03 98	0.09 36	0.15 188	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 255

error version	0.42 166	0.28 337	1.02 176	0.05 265	0.18 456	1.04 112	0.02 214	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 229	0.03 98	0.09 36	0.15 188	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 255

test-v	0.42 166	0.28 337	1.02 176	0.05 265	0.18 456	1.04 112	0.02 214	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 229	0.03 98	0.09 36	0.15 188	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 255

GwcNet-ADL	0.62 246	0.20 283	2.03 374	0.05 265	0.01 201	1.29 285	0.02 214	3.16 291	1.39 405	0.97 308	0.44 304	1.48 361	0.23 313	0.78 242	0.27 272	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

PSMNet-ADL	0.77 291	0.08 105	0.90 140	0.07 314	0.01 201	2.01 446	0.02 214	2.55 216	1.11 349	0.33 202	0.59 334	2.15 415	0.69 417	4.07 373	0.85 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

GANet-ADL	0.52 214	0.09 125	1.43 282	0.13 375	0.02 293	1.43 343	0.02 214	3.22 307	0.59 98	0.34 213	0.98 389	1.09 343	0.19 296	0.40 193	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

RAFT-RH_RVC	2.05 507	0.15 226	1.66 324	0.60 516	0.27 497	1.49 369	0.02 214	0.58 51	0.65 170	5.35 552	21.66 593	1.06 339	0.07 201	6.85 522	0.57 393	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.00 1

test-2	0.42 166	0.28 337	1.02 176	0.05 265	0.18 456	1.04 112	0.02 214	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 229	0.03 98	0.09 36	0.15 188	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 255

pcwnet_v2	1.29 425	0.17 251	5.98 558	0.10 354	0.01 201	1.76 432	0.02 214	5.08 512	2.90 527	1.54 403	1.98 454	2.03 406	0.81 425	3.01 326	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.03 241	0.03 327

RALAANet	0.54 223	0.62 480	1.41 278	0.01 38	0.01 201	0.92 83	0.02 214	2.39 194	1.87 473	1.13 342	0.38 288	0.15 193	0.30 332	1.00 256	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.14 433	0.01 126

csc	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

cscssc	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 236	0.36 373	0.96 158	0.03 198	0.02 293	1.21 241	0.02 214	2.80 237	1.55 438	1.08 337	2.63 484	0.43 247	0.16 282	0.37 188	0.25 257	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.01 126

CFNet-RSSM	0.51 210	0.12 186	1.26 247	0.03 198	0.14 432	1.24 261	0.02 214	4.12 424	0.15 14	0.31 198	0.01 1	1.96 402	0.04 132	0.19 102	0.25 257	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.27 554	0.01 73	0.01 126

UNet	1.13 402	0.24 314	4.21 515	0.01 38	0.02 293	2.31 463	0.02 214	3.06 270	0.76 264	1.17 348	0.14 211	2.73 448	1.58 478	4.48 403	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 166	0.12 186	1.28 252	0.03 198	0.13 426	1.03 102	0.02 214	2.33 190	0.15 14	0.35 214	0.01 1	2.27 425	0.03 98	0.20 114	0.25 257	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.22 537	0.01 73	0.01 126

ac_64	1.12 400	0.18 262	1.64 319	0.18 412	0.25 488	1.48 368	0.02 214	4.97 502	1.47 423	0.69 262	0.45 308	4.94 532	0.46 372	4.87 420	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 335	0.38 382	1.45 285	0.60 516	0.00 1	1.36 311	0.02 214	4.55 466	0.69 217	0.71 265	0.32 268	1.56 367	0.61 393	4.55 408	0.64 404	0.00 1	0.00 1	0.05 539	0.00 1	0.08 364	0.02 255

CFNet-ft	0.77 291	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 497	1.32 297	0.02 214	2.40 195	0.68 201	0.63 254	0.18 235	3.23 485	0.21 309	3.97 370	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.02 255

DMCA	0.68 268	0.22 302	1.96 362	0.01 38	0.01 201	1.28 280	0.02 214	3.02 263	1.54 437	2.14 451	0.15 220	1.74 384	0.10 238	0.45 204	0.95 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

CFNet_RVC	0.77 291	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 497	1.32 297	0.02 214	2.40 195	0.68 201	0.63 254	0.18 235	3.23 485	0.21 309	3.97 370	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.02 255

HITNet	0.80 304	0.58 468	2.14 387	0.69 528	0.00 1	1.35 309	0.02 214	4.50 462	1.15 360	1.76 419	0.16 222	0.60 270	0.30 332	1.13 262	1.64 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	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
PWCDC_ROB	3.06 529	1.38 557	3.81 501	0.14 390	0.00 1	3.14 493	0.02 214	4.40 454	12.35 583	1.08 337	23.69 600	2.01 403	2.01 500	3.87 365	2.43 502	0.24 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 563	0.08 446

BStereo	0.34 130	0.17 251	2.86 451	0.00 1	0.10 406	0.41 35	0.03 263	2.16 179	0.62 139	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 426	0.01 73	0.01 126

Wave_Phase_stereo	0.55 227	0.17 251	2.86 451	0.00 1	0.10 406	4.86 539	0.03 263	2.09 174	0.62 139	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 426	0.01 73	0.01 126

GASTEREO	0.39 156	0.45 419	0.47 78	0.11 364	0.24 483	1.06 139	0.03 263	3.16 291	0.66 181	0.10 124	0.01 1	0.01 2	0.28 328	0.66 235	0.18 214	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 241	0.02 255

MSCF	0.38 155	0.45 419	0.49 80	0.12 367	0.24 483	1.05 125	0.03 263	3.14 283	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.02 20	0.23 313	0.65 234	0.18 214	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 241	0.02 255

MM-Stereo_test1	0.40 161	0.13 197	1.31 263	0.64 523	0.07 378	0.92 83	0.03 263	3.08 274	0.80 285	0.35 214	0.04 164	0.05 109	0.02 55	0.20 114	0.13 167	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.26 511	0.02 255

ISRNet	0.88 335	0.19 270	2.71 444	0.05 265	0.00 1	1.17 210	0.03 263	2.96 254	0.80 285	2.17 454	1.70 439	2.59 439	0.20 302	2.58 309	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

castereo++	0.25 100	0.15 226	0.48 79	0.09 342	0.00 1	1.08 153	0.03 263	1.53 120	0.67 192	0.00 1	0.01 1	0.59 268	0.00 1	0.09 36	0.06 78	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.28 558	0.02 182	0.00 1

GIP-stereo	0.31 121	0.03 2	0.78 119	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.03 263	2.98 256	0.66 181	0.05 66	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.18 94	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

IGEV++	0.36 145	0.19 270	0.57 92	0.09 342	0.00 1	0.35 22	0.03 263	4.62 473	0.24 59	0.12 146	0.02 105	0.03 57	0.17 286	0.24 134	0.23 243	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.04 449	0.09 386	0.08 446

AE-Stereo	0.47 192	0.11 175	1.03 187	0.04 237	0.09 396	1.11 170	0.03 263	4.16 426	0.34 75	0.35 214	0.82 373	0.15 193	0.16 282	0.45 204	0.05 34	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.26 551	0.09 386	0.05 380

EKT-Stereo	0.74 279	0.18 262	1.23 244	0.81 537	4.25 584	1.19 226	0.03 263	2.17 184	0.13 5	0.35 214	0.40 292	0.97 330	0.08 217	2.61 314	0.09 133	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.07 472	0.04 281	0.03 327

testlalala	0.46 185	0.13 197	0.82 124	0.17 406	0.10 406	1.13 187	0.03 263	2.63 220	1.13 356	2.04 447	0.10 198	0.29 227	0.04 132	0.15 79	0.27 272	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.26 551	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	1.39 440	0.61 478	4.29 519	0.01 38	0.01 201	3.64 512	0.03 263	3.39 331	0.80 285	0.64 257	0.21 250	6.18 546	3.70 542	2.38 306	1.82 474	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 126

BUS	0.97 354	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	5.85 551	0.03 263	5.40 528	0.93 312	2.26 465	0.66 345	2.39 435	0.06 183	0.61 228	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

NINENet	1.03 370	0.22 302	1.30 260	0.10 354	0.01 201	5.85 551	0.03 263	4.41 455	1.25 377	1.55 404	0.60 340	2.39 435	0.06 183	2.72 319	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 281	0.00 1

Sa-1000	1.04 372	0.39 389	1.17 227	0.00 1	0.20 467	1.33 303	0.03 263	4.19 429	1.81 465	0.99 321	5.33 531	0.61 271	0.15 277	4.07 373	0.30 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.13 426	0.00 1

test_4	0.51 210	0.10 149	1.27 249	0.01 38	0.06 365	0.97 94	0.03 263	1.12 88	0.16 20	0.27 195	3.42 506	0.65 280	0.09 229	1.59 285	0.26 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 477	0.14 433	0.00 1

dd	0.34 130	0.67 491	1.55 300	0.04 237	0.01 201	1.22 245	0.03 263	0.84 77	1.16 362	0.18 182	0.05 170	0.12 176	0.05 153	0.29 162	0.44 354	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 11	0.08 105	0.61 96	0.01 38	0.00 1	0.94 87	0.03 263	0.29 11	0.21 44	0.05 66	0.02 105	0.06 126	0.04 132	0.26 148	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

TRStereo	0.59 235	0.79 512	1.59 314	0.56 512	0.01 201	1.19 226	0.03 263	4.74 483	0.60 110	0.17 179	0.01 1	0.62 274	0.44 365	0.57 221	0.07 97	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.24 544	0.01 73	0.14 496

AnonymousM	0.34 130	0.07 81	0.63 98	0.02 133	0.01 201	1.09 158	0.03 263	1.54 121	0.68 201	0.17 179	0.04 164	0.02 20	0.24 316	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.01 345	1.93 585	0.00 1	0.01 73	0.00 1

s12784h	0.56 229	0.14 210	1.22 242	0.02 133	0.00 1	1.14 190	0.03 263	3.43 339	1.47 423	1.02 323	1.41 425	0.05 109	0.02 55	1.08 259	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 178	0.44 415	1.03 187	0.03 198	0.00 1	1.10 164	0.03 263	2.46 207	0.90 305	0.07 81	0.32 268	0.12 176	0.20 302	1.28 269	0.25 257	0.00 1	0.31 572	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.12 479

ARAFT	1.12 400	0.82 520	4.11 513	0.04 237	0.00 1	1.64 417	0.03 263	4.85 495	1.69 458	2.78 495	0.57 321	0.47 253	0.11 249	4.81 419	0.24 249	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.05 380

cf-r	0.98 357	0.51 447	2.04 378	0.25 438	0.01 201	1.40 327	0.03 263	4.47 460	1.65 454	0.95 304	0.58 323	2.63 440	0.24 316	4.19 379	0.58 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.04 357

PSMNet-RSSM	0.90 343	0.44 415	1.35 272	0.13 375	0.00 1	1.37 316	0.03 263	4.79 492	0.85 301	1.11 340	0.49 314	2.15 415	0.35 348	4.09 377	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.01 126

RYNet	1.52 453	0.35 367	3.38 482	0.25 438	0.04 338	2.31 463	0.03 263	4.62 473	1.47 423	1.14 343	0.34 276	4.52 522	1.38 462	6.36 491	4.23 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

MLCV	1.01 366	0.53 453	2.17 389	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.03 263	2.90 246	1.30 392	2.60 488	1.85 447	1.00 333	0.40 361	4.88 421	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

HSM	1.36 436	0.40 394	1.07 198	0.01 38	0.30 511	1.73 431	0.03 263	5.89 550	1.22 370	1.83 425	1.36 421	4.78 529	1.30 459	6.61 506	0.57 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 380	0.76 507	2.06 380	0.07 314	0.00 1	1.35 309	0.03 263	6.80 571	2.57 522	0.79 280	1.20 410	0.94 326	0.12 262	3.81 360	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 126

WQFJA1	0.50 205	0.06 51	0.28 41	0.03 198	0.53 540	1.17 210	0.04 293	4.55 466	2.45 514	0.10 124	0.01 1	0.14 188	0.11 249	0.15 79	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

NLMM	0.50 205	0.06 51	0.28 41	0.03 198	0.53 540	1.17 210	0.04 293	4.54 464	2.45 514	0.10 124	0.01 1	0.14 188	0.11 249	0.15 79	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

Zero-FE251	0.22 76	0.10 149	0.95 156	0.04 237	0.00 1	1.04 112	0.04 293	0.53 37	0.19 32	0.87 290	0.02 105	0.02 20	0.01 19	0.16 85	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 380

xyz-stereo-finetune2	0.61 239	0.19 270	0.84 128	0.06 285	0.00 1	1.28 280	0.04 293	1.89 159	0.69 217	0.10 124	0.59 334	0.07 143	0.67 415	5.30 441	0.47 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 186	0.24 21	0.02 133	0.01 201	0.12 2	0.04 293	0.24 8	0.59 98	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.11 53	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 124	0.28 337	0.46 73	0.01 38	0.05 352	0.81 62	0.04 293	3.37 325	0.61 121	0.08 94	0.01 1	0.08 151	0.14 274	0.10 46	0.11 158	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.22 537	0.02 182	0.01 126

SMoEStereo_RVC	0.18 44	0.06 51	0.53 86	0.02 133	0.00 1	1.03 102	0.04 293	0.38 23	0.64 162	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.26 148	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 460

ours_stereo	0.16 26	0.06 51	0.73 114	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.04 293	0.44 29	0.54 93	0.05 66	0.02 105	0.06 126	0.03 98	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.06 413

UGAM-zero	1.60 465	0.15 226	2.43 419	0.12 367	0.28 507	1.07 144	0.04 293	5.96 554	0.26 64	1.18 350	0.22 254	8.02 559	4.54 551	6.89 529	0.27 272	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.29 562	0.01 73	0.15 499

GCAP-BAT	0.37 149	0.13 197	1.16 224	0.10 354	0.12 420	1.59 399	0.04 293	0.67 59	0.43 87	0.84 286	0.89 381	0.39 242	0.07 201	0.27 157	0.49 372	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.19 524	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 273	0.04 11	1.69 331	0.07 314	0.01 201	1.27 278	0.04 293	1.85 155	0.14 9	3.56 522	0.08 188	3.07 471	0.60 390	1.35 274	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 182	0.00 1

Occ-G	0.24 96	0.10 149	0.59 95	0.01 38	0.01 201	0.80 58	0.04 293	0.62 55	0.15 14	0.01 6	0.51 316	1.34 357	0.04 132	0.09 36	0.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.15 446	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 277	0.13 197	1.56 307	0.02 133	0.14 432	1.34 305	0.04 293	3.00 259	0.23 53	0.67 259	1.64 431	0.89 316	0.00 1	4.55 408	0.10 148	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.21 535	0.03 241	0.01 126

iinet-f	1.68 481	0.61 478	11.37 584	0.29 455	0.03 318	4.39 529	0.04 293	3.18 296	1.10 347	1.16 347	0.58 323	2.96 465	2.76 517	2.13 302	2.46 503	0.00 1	0.02 423	0.02 524	0.00 1	0.46 552	0.01 126

Selective-IGEV	0.22 76	0.06 51	0.46 73	0.05 265	0.04 338	0.34 20	0.04 293	2.16 179	0.59 98	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.05 153	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 482	0.03 241	0.09 452

EGLCR-Stereo	0.28 106	0.09 125	0.73 114	0.18 412	0.05 352	1.17 210	0.04 293	2.37 192	0.17 27	0.35 214	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.38 191	0.04 13	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 327

CASS	0.56 229	0.13 197	1.40 277	0.03 198	0.01 201	1.65 421	0.04 293	3.03 265	0.63 150	1.96 437	0.93 385	0.28 225	0.36 350	0.52 213	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 156	0.44 415	1.15 219	0.06 285	0.03 318	1.12 180	0.04 293	2.75 231	0.33 74	0.10 124	0.16 222	0.11 171	0.19 296	0.74 241	0.31 295	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.01 400	0.02 182	0.05 380

raft+_RVC	0.42 166	0.48 435	1.11 207	0.51 505	0.17 452	1.16 205	0.04 293	2.25 186	0.59 98	0.12 146	0.42 296	0.08 151	0.15 277	0.60 226	0.28 280	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.19 520

sCroCo_RVC	0.21 58	0.14 210	1.54 298	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 293	1.10 87	0.65 170	0.10 124	0.05 170	0.03 57	0.04 132	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 408	1.06 541	4.34 523	0.02 133	0.06 365	2.77 487	0.04 293	3.50 349	0.80 285	0.35 214	0.32 268	0.65 280	0.09 229	5.20 435	1.56 459	0.24 561	0.34 574	0.11 553	0.33 570	0.65 565	0.60 558

Nwc_Net	1.94 499	0.55 458	3.79 500	0.07 314	0.08 388	2.73 482	0.04 293	6.75 570	1.11 349	2.03 446	7.92 548	4.82 530	2.11 501	4.78 417	2.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.01 126

CC-Net-ROB	1.86 493	0.64 484	2.55 432	1.42 568	0.19 463	3.38 505	0.04 293	4.41 455	2.45 514	0.90 296	1.31 419	0.98 331	0.18 290	6.60 504	0.53 381	1.14 576	1.60 591	7.16 590	0.00 1	1.33 570	0.32 545

CFNet	1.08 382	0.62 480	2.26 406	0.26 445	0.03 318	1.40 327	0.04 293	4.45 459	2.09 489	0.48 239	0.69 356	1.31 355	0.24 316	6.63 507	0.83 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.04 357

DispFullNet	7.91 581	23.96 614	13.67 590	14.71 607	7.88 598	4.83 538	0.04 293	5.01 506	2.89 526	8.86 575	4.96 526	6.11 544	10.72 588	10.18 580	3.51 523	2.44 582	0.33 573	15.15 604	4.65 605	12.33 605	5.95 596

WQFJX	0.51 210	0.07 81	0.27 39	0.04 237	0.47 535	1.16 205	0.05 318	4.75 486	1.98 482	0.15 164	0.02 105	0.17 201	0.10 238	0.58 224	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.02 255

IGEV-FE	0.74 279	0.20 283	3.00 458	0.26 445	0.02 293	1.10 164	0.05 318	3.72 376	0.19 32	0.88 291	0.71 363	2.81 451	0.63 399	0.52 213	0.33 306	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.16 508	0.04 281	0.00 1

FSD	0.09 3	0.06 51	0.25 34	0.03 198	0.00 1	0.25 9	0.05 318	0.32 15	0.61 121	0.03 47	0.01 1	0.06 126	0.02 55	0.13 68	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 26	0.04 11	0.55 89	0.02 133	0.00 1	0.87 71	0.05 318	0.53 37	0.26 64	0.02 21	0.20 248	0.06 126	0.16 282	0.17 90	0.26 266	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.03 241	0.02 255

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 145	0.14 210	1.14 215	0.04 237	0.05 352	1.39 326	0.05 318	1.87 158	0.77 270	0.13 154	0.07 182	0.48 254	0.02 55	0.41 196	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 73	0.10 460

MM-Stereo_test3	0.43 173	0.33 363	0.92 146	0.75 532	0.04 338	0.96 93	0.05 318	3.11 279	0.79 278	0.12 146	0.53 318	0.26 221	0.06 183	0.26 148	0.13 167	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.28 525	0.01 126

SCV	0.42 166	0.28 337	0.68 108	0.26 445	0.16 448	0.26 10	0.05 318	4.98 503	0.63 150	0.10 124	0.01 1	0.02 20	0.05 153	0.26 148	0.13 167	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.18 520	0.25 508	0.18 515

StereoAnything_RVC	0.66 259	1.49 560	1.08 200	0.01 38	0.01 201	0.37 30	0.05 318	2.93 249	0.63 150	0.08 94	0.01 1	0.00 1	0.02 55	0.17 90	0.04 13	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	6.28 584	0.01 126

tt45	0.47 192	0.06 51	0.70 112	0.02 133	0.00 1	1.30 291	0.05 318	0.85 78	0.60 110	0.05 66	0.01 1	0.09 159	0.03 98	5.40 447	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

WCG-NET	0.22 76	0.17 251	0.54 88	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 318	0.61 53	1.09 346	0.17 179	0.33 275	0.03 57	0.13 269	0.20 114	0.07 97	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.02 255

Pointernet	0.34 130	0.10 149	1.09 203	0.01 38	0.08 388	1.18 220	0.05 318	2.99 257	0.62 139	0.03 47	0.01 1	0.15 193	0.05 153	0.24 134	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.01 73	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 487	19.48 610	12.37 587	0.06 285	0.00 1	0.47 45	0.05 318	0.46 31	0.31 70	0.13 154	0.03 146	0.03 57	0.00 1	0.07 22	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.07 347	0.92 569

WCG-NET（raft）	0.29 111	0.24 314	0.51 82	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 318	0.56 46	1.12 354	0.21 189	0.12 208	1.54 365	0.14 274	0.14 71	0.07 97	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 327

RAFT-Stereo-weight	0.39 156	0.07 81	0.81 122	0.07 314	0.02 293	1.34 305	0.05 318	3.15 286	0.31 70	0.94 303	0.52 317	0.26 221	0.01 19	0.19 102	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.74 279	0.20 283	3.00 458	0.26 445	0.02 293	1.10 164	0.05 318	3.72 376	0.19 32	0.88 291	0.71 363	2.84 454	0.63 399	0.53 216	0.33 306	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.16 508	0.04 281	0.00 1

LL-Strereo	1.93 497	0.97 532	3.83 503	0.55 510	2.19 576	1.49 369	0.05 318	4.09 421	1.00 325	2.59 487	2.77 489	5.17 537	5.63 568	7.19 544	0.63 402	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.25 508	0.20 526

CES	0.43 173	0.14 210	0.85 129	0.05 265	1.52 569	1.22 245	0.05 318	1.01 83	0.59 98	0.03 47	0.02 105	0.14 188	0.10 238	0.40 193	0.10 148	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	2.45 585

CRFU-Net	1.32 432	0.27 326	2.46 425	1.17 562	0.03 318	4.08 520	0.05 318	5.61 538	0.67 192	1.53 397	0.70 362	3.47 492	2.62 515	3.24 331	0.24 249	0.01 490	0.01 345	0.11 553	0.00 1	0.13 426	0.00 1

CSP-Net	1.01 366	0.52 448	0.92 146	0.01 38	0.00 1	2.83 489	0.05 318	4.99 504	0.69 217	0.91 299	0.85 377	1.82 394	0.23 313	6.04 474	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.01 126

IPLGR	0.76 289	0.21 292	2.98 456	0.06 285	0.07 378	1.24 261	0.05 318	3.09 276	1.38 403	0.62 250	0.34 276	0.75 299	0.78 422	3.35 333	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.06 413

AASNet	0.86 324	0.53 453	1.96 362	0.04 237	0.00 1	1.70 428	0.05 318	5.13 514	1.84 467	0.93 302	1.88 448	0.96 327	0.19 296	0.67 236	0.91 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.09 452

raftrobust	0.46 185	0.42 403	1.05 196	0.01 38	0.21 472	1.17 210	0.05 318	2.07 173	0.19 32	2.98 504	0.02 105	0.12 176	0.15 277	0.25 140	0.31 295	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 413

psm_up	0.84 318	0.32 356	1.44 284	0.02 133	0.00 1	1.98 445	0.05 318	3.40 333	1.04 331	2.06 448	0.40 292	1.74 384	0.45 369	3.47 342	0.24 249	0.06 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

FENet	0.52 214	0.07 81	1.62 316	0.04 237	0.00 1	1.19 226	0.05 318	3.10 277	0.98 319	0.89 294	0.01 1	1.63 378	0.09 229	0.47 208	0.28 280	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GwcNet-RSSM	1.02 368	0.69 497	2.70 442	0.22 427	0.02 293	1.42 340	0.05 318	4.02 413	1.01 326	0.90 296	0.42 296	2.89 459	0.26 324	4.43 396	1.17 440	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.13 426	0.05 380

HSM-Net_RVC	1.40 441	0.07 81	1.58 310	0.00 1	0.01 201	1.88 441	0.05 318	7.24 574	1.71 461	3.63 523	3.63 510	3.21 482	0.36 350	4.25 381	0.44 354	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	1.08 382	1.12 544	4.68 535	1.09 557	0.00 1	1.38 322	0.05 318	3.83 393	1.11 349	0.80 282	1.15 403	1.02 335	0.12 262	4.52 405	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.03 327

DDF-Stereo	0.32 124	0.09 125	0.69 110	0.05 265	0.15 440	0.91 76	0.06 345	1.58 130	0.38 80	0.04 59	0.02 105	0.17 201	0.20 302	1.46 283	0.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 73	0.02 255

zero-FE	0.34 130	0.09 125	1.27 249	0.05 265	0.14 432	0.85 67	0.06 345	1.57 127	0.39 83	0.05 66	0.06 175	0.16 198	0.13 269	1.35 274	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.01 73	0.02 255

z-ln-s-r	1.57 462	0.58 468	5.36 548	0.19 420	0.01 201	1.62 412	0.06 345	3.52 353	1.56 443	1.06 334	0.71 363	1.69 383	0.24 316	5.49 451	9.29 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.01 126

coex_refinement	1.13 402	0.54 455	1.58 310	0.12 367	0.02 293	1.51 373	0.06 345	4.01 412	1.51 434	2.61 489	0.66 345	4.40 516	0.48 375	3.67 348	1.30 451	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

GREAT-IGEV	0.24 96	0.10 149	0.92 146	0.06 285	0.33 522	1.11 170	0.06 345	0.36 22	0.19 32	0.02 21	0.47 312	0.02 20	0.06 183	0.13 68	0.16 197	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.20 529	0.09 386	0.36 549

AIO_rvc	0.21 58	0.32 356	0.50 81	0.09 342	0.03 318	0.43 43	0.06 345	1.25 96	0.63 150	0.03 47	0.01 1	0.09 159	0.04 132	0.28 159	0.16 197	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.10 460

AIO_test	0.17 33	0.11 175	0.55 89	0.08 329	0.06 365	0.42 42	0.06 345	0.35 20	0.38 80	0.03 47	0.01 1	0.86 313	0.03 98	0.21 123	0.10 148	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.08 477	0.03 241	0.02 255

test_for_model	4.23 557	22.88 613	0.91 144	12.40 604	10.47 604	1.08 153	0.06 345	4.08 419	1.36 401	1.91 430	0.09 193	0.15 193	0.03 98	0.10 46	0.22 237	7.44 593	1.43 590	0.00 1	0.01 400	18.08 613	1.99 583

rrr	0.62 246	0.09 125	2.07 381	0.02 133	0.00 1	0.82 64	0.06 345	2.29 188	0.85 301	0.09 104	0.03 146	0.03 57	0.06 183	5.04 428	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 524	0.05 309	0.07 433

DMCA-RVC	0.90 343	0.64 484	3.30 478	0.03 198	0.04 338	1.30 291	0.06 345	2.65 223	0.73 242	3.21 511	0.09 193	0.99 332	0.66 410	3.14 329	0.99 431	0.01 490	0.04 472	0.02 524	0.01 400	0.07 347	0.01 126

RASNet	1.53 455	0.31 352	1.97 364	0.09 342	3.20 579	1.69 426	0.06 345	3.27 316	2.12 491	0.77 275	1.29 418	5.32 541	1.69 485	6.60 504	2.17 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

WQFJX1	0.56 229	0.10 149	0.35 57	0.02 133	0.41 526	1.18 220	0.07 356	5.08 512	2.44 513	0.11 141	0.02 105	0.20 210	0.20 302	0.60 226	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.02 255

FACV-RUCA	0.49 201	0.10 149	1.30 260	0.06 285	0.12 420	1.14 190	0.07 356	3.57 362	0.92 308	0.18 182	0.99 390	0.19 206	0.31 336	0.25 140	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.08 544	0.02 426	0.24 501	0.12 479

LL-Strereo2	0.36 145	0.47 433	1.08 200	0.09 342	0.03 318	1.12 180	0.07 356	1.66 138	0.93 312	0.43 230	0.02 105	0.51 261	0.08 217	0.23 129	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.04 281	0.04 357

4D-IteraStereo	0.35 141	0.60 473	1.93 353	0.02 133	0.09 396	1.03 102	0.07 356	1.25 96	0.34 75	0.02 21	0.03 146	0.84 312	0.10 238	0.31 169	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.07 433

LoS	0.28 106	0.16 240	0.95 156	0.07 314	0.01 201	1.32 297	0.07 356	1.30 98	0.60 110	0.04 59	0.03 146	0.28 225	0.11 249	0.48 209	0.11 158	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 620	63.16 623	62.94 615	69.09 622	50.21 618	19.92 600	0.07 356	58.32 620	5.21 559	75.67 622	86.75 622	74.68 622	62.48 620	59.01 620	49.80 617	93.38 630	56.36 626	93.48 630	92.95 630	67.44 624	71.73 627

GES	0.61 239	0.08 105	1.78 343	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.07 356	5.32 525	0.13 5	0.62 250	0.32 268	0.37 237	0.67 415	0.68 238	0.49 372	0.03 520	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 182	0.01 126

test_xeample3	0.35 141	0.10 149	1.95 358	0.02 133	0.00 1	0.93 85	0.07 356	1.70 143	0.86 303	0.09 104	0.04 164	0.05 109	0.05 153	0.23 129	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.06 329	0.08 446

HUF	0.25 100	0.32 356	1.18 230	0.06 285	0.11 416	0.31 11	0.08 364	0.73 65	0.62 139	0.10 124	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.16 85	0.14 178	0.00 1	0.58 582	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.37 550

model_zeroshot	0.49 201	0.26 322	2.10 386	0.03 198	0.01 201	1.69 426	0.08 364	2.63 220	0.18 29	1.02 323	0.01 1	0.61 271	0.06 183	0.86 246	0.14 178	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.16 508	0.02 182	0.01 126

GCST	0.81 306	0.64 484	1.41 278	0.44 486	0.01 201	0.91 76	0.08 364	3.75 379	1.04 331	0.12 146	0.44 304	0.27 223	0.35 348	5.12 432	0.38 336	1.19 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 380

Any-RAFT	0.64 251	0.08 105	1.07 198	0.03 198	0.00 1	2.77 487	0.08 364	3.57 362	1.23 371	0.96 306	0.26 258	1.61 373	0.31 336	0.72 239	0.06 78	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

STrans-v2	1.67 477	0.36 373	3.28 477	0.02 133	0.19 463	1.45 353	0.08 364	6.69 567	1.49 429	2.00 441	2.86 491	3.67 498	3.88 545	7.04 541	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

RAFT	0.60 236	0.50 443	1.01 171	0.50 501	0.04 338	0.94 87	0.08 364	3.01 262	0.65 170	0.22 190	0.09 193	3.41 489	0.27 327	0.53 216	0.37 333	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.01 400	0.40 546	0.03 327

test-1	0.52 214	0.25 318	0.94 152	0.03 198	0.22 474	1.20 237	0.08 364	4.03 415	0.25 63	0.70 263	0.66 345	0.71 294	0.03 98	0.30 168	0.43 351	0.00 1	0.18 562	0.00 1	0.07 472	0.01 73	0.25 536

sAnonymous2	0.37 149	0.32 356	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 364	1.96 164	0.90 305	0.03 47	0.05 170	0.04 77	0.11 249	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 515

CroCo_RVC	0.37 149	0.32 356	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 364	1.96 164	0.90 305	0.03 47	0.05 170	0.04 77	0.11 249	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 515

APVNet	1.52 453	0.31 352	4.00 506	0.09 342	0.00 1	4.64 535	0.08 364	4.41 455	1.21 369	1.25 362	1.05 394	2.90 460	0.93 433	6.70 513	2.48 504	0.01 490	0.00 1	0.07 541	0.00 1	0.27 516	0.05 380

FADNet-RVC	1.10 394	1.07 542	4.79 536	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.08 364	3.77 382	1.70 459	0.35 214	0.07 182	0.61 271	0.66 410	5.32 443	1.11 435	0.01 490	0.08 518	0.00 1	0.00 1	0.48 556	0.18 515

RTSC	2.66 520	1.24 550	6.04 559	0.18 412	0.02 293	4.40 530	0.08 364	4.29 442	4.98 556	6.00 554	3.15 499	2.97 466	1.56 474	6.71 514	10.89 578	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.05 455	0.40 546	0.24 535

NLCSM	0.64 251	0.15 226	0.32 51	0.04 237	0.48 537	1.18 220	0.09 376	3.93 405	1.65 454	0.11 141	0.04 164	0.20 210	0.22 312	3.93 368	0.25 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.02 255

999	0.48 199	0.07 81	0.55 89	0.01 38	0.00 1	1.27 278	0.09 376	0.33 17	0.61 121	0.01 6	0.17 229	0.03 57	0.02 55	5.79 467	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 448	0.31 352	3.22 476	0.66 525	0.08 388	1.54 385	0.09 376	3.84 394	1.58 449	1.66 411	2.32 475	3.60 494	3.12 527	6.99 537	0.42 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LMCR-Stereo	1.10 394	0.69 497	1.95 358	0.50 501	0.01 201	2.73 482	0.09 376	6.20 559	0.64 162	2.37 477	1.76 442	0.13 181	1.59 480	2.94 323	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.00 1

Anonymous3	0.49 201	0.12 186	2.21 392	0.01 38	0.00 1	2.53 474	0.09 376	3.16 291	0.65 170	0.12 146	0.22 254	0.12 176	0.05 153	0.37 188	0.08 115	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

BEATNet_4x	0.97 354	0.77 509	3.36 481	0.46 492	0.01 201	1.32 297	0.09 376	4.57 471	1.26 378	1.88 429	0.22 254	1.09 343	0.42 363	1.79 294	2.09 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 413

R-Stereo Train	0.44 178	0.09 125	0.94 152	0.02 133	0.00 1	1.24 261	0.09 376	3.65 371	0.11 2	1.87 427	0.42 296	0.06 126	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

RAFT-Stereo	0.44 178	0.09 125	0.94 152	0.02 133	0.00 1	1.24 261	0.09 376	3.65 371	0.11 2	1.87 427	0.42 296	0.06 126	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 511	0.78 510	3.43 485	0.96 549	2.04 575	7.04 561	0.09 376	7.36 576	5.72 562	1.21 358	1.67 434	3.16 479	1.28 457	7.52 552	1.37 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 536	0.13 489

G2L-Stereo_test	0.97 354	0.60 473	1.95 358	0.21 423	0.01 201	1.63 416	0.10 385	3.19 301	1.01 326	1.98 439	0.11 205	3.22 484	0.51 378	4.38 392	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.02 255

cross-raft	0.53 220	0.12 186	1.78 343	0.03 198	0.01 201	1.04 112	0.10 385	3.21 306	0.23 53	0.37 222	0.01 1	2.86 457	0.04 132	0.24 134	0.24 249	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.16 508	0.01 73	0.02 255

STTStereo	0.83 312	0.34 365	2.44 421	0.24 435	0.15 440	1.41 332	0.10 385	3.02 263	1.55 438	1.34 368	0.17 229	1.77 389	0.45 369	3.42 338	0.30 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

UGAM	1.08 382	0.19 270	2.83 448	0.05 265	0.01 201	1.09 158	0.11 388	2.89 245	0.64 162	0.08 94	2.46 478	3.64 496	0.08 217	6.99 537	0.25 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.27 516	0.04 357

UDG	2.86 523	8.81 603	1.57 309	2.60 577	0.89 555	2.39 467	0.11 388	3.42 337	1.02 328	2.18 456	3.64 511	5.04 535	1.60 481	4.17 378	2.09 493	1.21 578	0.04 472	7.69 591	3.67 602	4.10 580	0.93 571

IPLG	0.86 324	0.41 397	2.31 412	0.06 285	0.06 365	1.36 311	0.11 388	3.17 294	0.83 294	0.62 250	1.00 391	0.46 250	0.61 393	5.57 460	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.01 126

MIPNet	0.64 251	0.42 403	2.01 370	0.08 329	0.07 378	1.29 285	0.11 388	3.47 347	1.29 389	0.67 259	0.10 198	0.63 277	0.97 435	1.25 267	0.25 257	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.01 400	0.11 412	0.04 357

Consistency-Raft	1.36 436	0.65 488	4.81 537	0.33 467	0.32 520	1.62 412	0.11 388	3.65 371	3.80 543	0.33 202	6.12 538	0.86 313	2.14 502	0.94 252	1.25 446	0.02 512	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.01 126

GEStereo_RVC	1.10 394	0.42 403	1.72 335	0.28 453	0.01 201	1.37 316	0.11 388	6.25 560	0.84 297	1.05 331	0.67 354	1.61 373	0.79 423	6.11 477	0.63 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 357

ADLNet	1.20 416	0.29 347	1.98 366	0.00 1	0.02 293	2.20 456	0.11 388	4.39 453	2.52 519	2.19 457	2.20 472	2.66 441	0.70 418	3.42 338	1.25 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 357

UPFNet	0.87 331	0.09 125	2.05 379	0.00 1	0.00 1	1.90 443	0.11 388	3.41 335	0.83 294	2.15 452	0.10 198	1.92 397	0.09 229	3.94 369	0.70 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RGC	1.86 493	0.67 491	3.45 487	0.07 314	0.26 491	3.29 500	0.11 388	4.78 491	1.46 421	3.26 513	4.51 521	5.14 536	2.68 516	5.46 449	1.94 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.09 452

gasm-f	0.18 44	0.08 105	0.45 69	0.08 329	0.11 416	1.11 170	0.12 397	0.75 69	0.16 20	0.07 81	0.01 1	0.01 2	0.06 183	0.18 94	0.09 133	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.11 468

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.04 11	1.77 340	0.01 38	0.14 432	1.20 237	0.13 398	1.13 89	0.26 64	0.05 66	0.16 222	1.75 386	1.10 442	0.67 236	0.45 358	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.12 495	0.01 73	0.09 452

Wz-Net-LNSev	1.30 427	0.85 522	6.26 563	0.02 133	0.03 318	4.02 519	0.13 398	4.21 431	1.12 354	0.77 275	0.10 198	3.60 494	1.11 443	2.68 316	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

NCC-stereo	1.67 477	0.56 463	3.10 465	0.08 329	0.22 474	2.24 459	0.13 398	5.05 509	1.42 413	2.27 468	2.72 487	4.29 513	3.53 537	5.76 465	2.01 489	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

Abc-Net	1.67 477	0.56 463	3.10 465	0.08 329	0.22 474	2.24 459	0.13 398	5.05 509	1.42 413	2.27 468	2.72 487	4.29 513	3.53 537	5.76 465	2.01 489	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LG-Stereo_L1	0.14 16	0.13 197	0.45 69	0.04 237	0.00 1	0.35 22	0.14 402	0.80 73	0.61 121	0.06 77	0.01 1	0.02 20	0.00 1	0.07 22	0.20 225	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ITSA-stereo	1.13 402	0.14 210	1.59 314	0.17 406	0.04 338	1.40 327	0.14 402	5.66 543	3.10 531	0.74 269	0.35 279	0.62 274	1.06 437	5.53 453	1.63 463	0.03 520	0.00 1	0.09 547	0.06 465	0.07 347	0.07 433

IIG-Stereo	1.30 427	0.48 435	1.04 191	2.41 575	0.05 352	1.61 407	0.14 402	2.59 219	0.68 201	2.97 503	2.28 474	3.08 472	0.57 387	7.41 550	0.65 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 26	0.13 197	0.42 66	0.04 237	0.00 1	1.05 125	0.15 405	0.57 50	0.38 80	0.06 77	0.01 1	0.02 20	0.00 1	0.07 22	0.19 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

gwcnet-sp	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

scenet	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

ssnet	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

MFMNet_re	2.02 505	0.98 533	4.27 518	2.74 579	0.88 553	1.47 362	0.15 405	4.21 431	3.18 532	6.63 559	6.93 544	1.87 395	3.63 540	2.13 302	0.99 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.05 380

111	0.79 300	0.70 501	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.19 226	0.16 410	3.78 384	1.98 482	1.22 359	0.91 383	2.01 403	0.32 341	0.32 175	0.64 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.17 509

FADNet	1.20 416	0.93 530	4.51 528	0.03 198	0.06 365	2.56 475	0.16 410	4.02 413	1.42 413	0.32 200	0.06 175	1.66 381	1.07 439	5.56 457	0.87 421	0.19 555	0.02 423	0.01 499	0.01 400	0.50 558	0.03 327

PSMNet_ROB	1.09 390	0.69 497	2.92 453	0.03 198	0.07 378	1.68 424	0.16 410	3.44 341	1.30 392	0.96 306	0.32 268	2.81 451	0.63 399	4.23 380	2.48 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 357

TCMNet	1.49 451	0.57 466	5.20 543	0.13 375	1.39 565	1.81 438	0.17 413	4.03 415	1.26 378	1.72 414	2.98 494	1.95 401	0.46 372	5.01 426	2.55 508	0.00 1	0.06 496	0.06 540	0.00 1	0.37 543	0.16 502

RAFT-Test	0.61 239	0.16 240	2.27 409	0.04 237	0.15 440	1.80 437	0.17 413	2.52 213	0.65 170	0.56 246	0.11 205	2.76 450	0.02 55	0.27 157	0.34 317	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.29 562	0.01 73	0.01 126

SHD	3.01 528	1.02 538	5.52 550	0.45 491	0.39 525	4.12 521	0.17 413	6.68 566	12.04 582	7.20 563	3.36 504	4.40 516	2.58 514	4.69 413	7.17 556	0.01 490	0.04 472	0.00 1	0.03 437	0.22 495	0.17 509

DeepPruner_ROB	0.86 324	0.50 443	1.80 346	0.01 38	0.00 1	1.57 388	0.17 413	3.48 348	0.42 85	3.31 514	0.02 105	2.09 410	0.17 286	3.01 326	0.61 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.01 126

XPNet_ROB	1.17 411	0.41 397	1.68 329	0.04 237	0.01 201	1.65 421	0.17 413	3.46 345	1.39 405	3.89 530	1.01 392	1.60 371	0.53 380	4.35 388	3.07 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

ACV-stereo	1.64 471	0.27 326	2.94 454	0.04 237	0.04 338	6.31 557	0.18 418	1.81 151	0.22 49	0.23 191	0.01 1	10.52 570	5.41 565	4.07 373	0.77 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

SFCPSM	0.81 306	0.11 175	2.53 430	0.01 38	0.07 378	2.45 469	0.18 418	4.99 504	1.18 364	0.77 275	0.78 368	0.69 287	0.31 336	1.72 291	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 455	0.06 329	0.01 126

PVD	5.81 570	0.99 535	5.56 552	0.72 530	0.51 539	6.72 558	0.18 418	9.90 585	23.69 597	11.45 583	19.26 589	8.18 560	9.46 584	9.24 570	9.49 573	0.02 512	0.16 559	0.00 1	0.08 477	0.18 470	0.40 553

GANetREF_RVC	1.10 394	0.95 531	2.98 456	0.06 285	0.00 1	2.23 458	0.18 418	3.95 408	2.53 520	0.56 246	0.32 268	1.89 396	0.66 410	5.03 427	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.04 357
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
NVstereo2D	1.09 390	0.17 251	4.40 525	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.18 418	4.29 442	1.40 409	0.85 288	0.36 282	2.30 428	0.62 398	5.26 438	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

FBW_ROB	2.36 515	0.36 373	3.16 468	0.37 480	0.14 432	4.42 531	0.18 418	6.64 565	3.05 529	2.98 504	2.85 490	4.86 531	1.11 443	11.00 588	4.53 533	0.16 552	0.05 487	0.37 568	0.09 482	0.19 479	0.78 564

psmorigin	2.01 504	0.37 377	10.25 580	0.22 427	0.03 318	1.62 412	0.19 424	3.31 319	1.05 337	4.92 546	3.14 497	5.85 542	2.21 503	5.31 442	1.71 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.02 255

DRN-Test	1.62 466	0.23 310	3.72 497	0.18 412	0.13 426	3.34 503	0.19 424	5.93 553	2.01 487	4.14 534	0.76 367	2.12 413	1.78 488	5.22 437	2.62 511	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 400	0.03 241	0.01 126

CoDeX	0.94 349	0.34 365	2.09 384	0.05 265	0.20 467	1.49 369	0.20 426	5.89 550	1.57 445	0.66 258	0.67 354	1.05 337	0.32 341	3.82 362	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

GASNet	1.43 443	1.53 561	4.54 531	0.31 461	0.02 293	1.49 369	0.20 426	3.86 399	1.95 479	0.75 270	1.37 422	2.11 411	1.57 477	5.82 469	2.60 509	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.00 1	0.43 548	0.10 460

YMNet	1.62 466	0.68 493	3.67 494	0.14 390	0.30 511	4.52 532	0.21 428	3.52 353	1.23 371	2.94 500	4.94 524	4.18 510	0.38 355	2.85 321	2.12 495	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 400	0.44 549	0.09 452

YMNet_1	1.62 466	0.68 493	3.67 494	0.14 390	0.30 511	4.52 532	0.21 428	3.52 353	1.23 371	2.94 500	4.94 524	4.18 510	0.38 355	2.85 321	2.12 495	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 400	0.44 549	0.09 452

BSDual-CNN	0.83 312	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	3.32 501	0.21 428	5.40 528	0.93 312	2.26 465	0.66 345	1.81 392	0.10 238	0.61 228	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

hknet	1.08 382	0.13 197	2.07 381	0.01 38	0.00 1	3.32 501	0.21 428	5.40 528	0.92 308	2.26 465	0.66 345	3.43 490	0.05 153	2.81 320	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DDUNet	3.28 535	10.54 606	2.29 411	3.50 580	3.31 581	4.21 524	0.21 428	3.77 382	1.03 329	2.54 485	3.17 501	3.20 481	0.21 309	3.89 366	0.69 409	1.94 580	0.05 487	9.87 595	3.53 601	5.03 582	2.55 586

ICVP	0.46 185	0.08 105	1.58 310	0.01 38	0.01 201	1.10 164	0.21 428	3.80 388	0.52 92	0.42 229	0.27 262	0.33 233	0.06 183	0.57 221	0.13 167	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 331	0.18 262	0.97 164	0.14 390	0.26 491	1.19 226	0.22 434	2.36 191	0.71 233	1.82 424	0.21 250	0.11 171	2.56 512	5.56 457	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 446	0.81 565

ACVNet	0.57 232	0.21 292	1.34 268	0.09 342	0.00 1	1.36 311	0.22 434	2.40 195	1.05 337	0.63 254	0.66 345	1.94 399	0.26 324	0.31 169	0.79 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

hitnet-ft	1.09 390	0.39 389	1.45 285	0.04 237	0.00 1	1.34 305	0.22 434	3.34 324	2.25 505	1.48 393	1.11 398	4.17 509	0.37 352	4.73 416	0.79 417	0.01 490	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.09 386	0.01 126

ETE_ROB	1.16 410	0.52 448	1.71 334	0.01 38	0.02 293	1.79 436	0.22 434	4.10 422	1.32 396	4.68 544	1.18 409	2.81 451	0.08 217	3.56 346	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 413

AdaStereo	0.65 254	0.09 125	1.12 209	0.02 133	0.00 1	1.45 353	0.23 438	4.38 450	1.44 418	1.17 348	0.37 286	1.56 367	0.18 290	0.56 220	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	1.17 411	0.22 302	1.28 252	0.08 329	0.00 1	1.51 373	0.23 438	3.39 331	1.52 435	3.43 520	2.00 456	3.40 488	0.31 336	4.29 383	1.82 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 513	1.25 552	2.39 418	4.17 585	2.91 578	2.60 477	0.24 440	4.17 428	0.83 294	2.42 481	0.57 321	1.59 369	0.88 429	3.30 332	0.68 408	7.35 592	0.12 544	0.47 570	0.02 426	6.56 585	3.00 587

PSMNet-RUCA	0.66 259	0.48 435	1.68 329	0.01 38	0.02 293	2.02 447	0.25 441	3.93 405	1.50 432	0.37 222	1.38 423	0.11 171	0.12 262	0.64 233	0.31 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

PFNet	1.06 381	0.19 270	2.95 455	1.16 560	0.56 545	1.58 392	0.25 441	1.50 117	0.60 110	2.38 479	1.23 412	0.63 277	0.30 332	6.85 522	0.43 351	0.16 552	0.01 345	0.00 1	0.07 472	0.18 470	0.18 515

RAFT-345	1.19 413	0.06 51	1.55 300	0.54 508	0.13 426	1.53 381	0.25 441	0.56 46	1.76 463	1.20 353	7.85 547	0.93 323	0.05 153	6.87 525	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 382	1.00 536	5.32 545	0.10 354	0.14 432	1.53 381	0.25 441	3.62 367	1.18 364	0.51 244	0.19 243	1.04 336	0.28 328	5.20 435	0.44 354	0.10 544	0.16 559	0.09 547	0.06 465	0.24 501	0.21 528

DDVS	0.92 347	0.16 240	1.39 276	0.21 423	0.27 497	3.17 494	0.26 445	2.56 217	0.62 139	0.70 263	0.81 371	2.17 421	0.45 369	5.26 438	0.29 284	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 281	0.02 255

ACRE	0.75 285	0.78 510	2.72 446	0.13 375	0.02 293	1.40 327	0.26 445	3.20 304	0.82 291	1.84 426	2.46 478	0.19 206	0.10 238	0.52 213	0.26 266	0.00 1	0.04 472	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.05 380

ADLNet2	1.38 439	0.39 389	3.13 467	0.00 1	0.70 550	1.23 260	0.26 445	4.19 429	2.36 508	1.45 392	3.16 500	4.23 512	0.82 428	4.56 410	0.88 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 426	0.02 255

ASMatch	1.44 444	0.14 210	2.15 388	0.60 516	0.21 472	1.21 241	0.26 445	0.96 81	0.66 181	0.29 197	11.75 565	0.93 323	2.37 508	6.73 515	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.04 357

psmg	0.83 312	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	3.28 499	0.27 449	4.83 494	0.93 312	1.92 432	1.46 426	1.81 392	0.10 238	0.61 228	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CIPLG	0.75 285	0.81 517	2.38 417	0.13 375	0.03 318	1.41 332	0.27 449	3.19 301	0.84 297	1.98 439	2.56 483	0.19 206	0.10 238	0.54 218	0.26 266	0.00 1	0.05 487	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.05 380

IPLGR_C	0.75 285	0.88 525	2.58 434	0.13 375	0.02 293	1.40 327	0.27 449	3.19 301	0.84 297	1.92 432	2.46 478	0.18 205	0.11 249	0.49 211	0.26 266	0.00 1	0.05 487	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.06 413

Patchmatch Stereo++	0.50 205	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.07 378	1.60 403	0.27 449	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 235	0.77 304	0.03 98	2.58 309	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.85 320	0.10 149	1.50 289	1.14 558	0.03 318	1.47 362	0.27 449	2.48 210	0.69 217	1.30 364	0.38 288	0.39 242	0.01 19	6.88 526	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

KMStereo	0.85 320	0.10 149	1.50 289	1.14 558	0.03 318	1.47 362	0.27 449	2.48 210	0.69 217	1.30 364	0.38 288	0.39 242	0.01 19	6.88 526	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

iGMRVC	0.51 210	0.09 125	1.04 191	0.06 285	0.08 388	1.61 407	0.27 449	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.19 243	0.76 300	0.03 98	2.69 317	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 357

iRAFT	0.50 205	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.07 378	1.60 403	0.27 449	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 235	0.77 304	0.03 98	2.58 309	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

iRaft-Stereo_20w	0.92 347	0.15 226	2.68 440	0.24 435	0.06 365	1.36 311	0.28 457	7.46 577	0.34 75	1.56 405	0.37 286	0.62 274	1.24 454	1.25 267	0.34 317	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.16 508	0.02 182	0.13 489

SACVNet	0.96 352	0.36 373	1.49 288	0.05 265	0.00 1	1.62 412	0.28 457	3.86 399	1.28 388	1.79 422	0.80 370	1.59 369	0.07 201	5.29 440	0.48 370	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 126

PASM	1.58 464	1.05 540	7.51 569	0.56 512	0.09 396	1.37 316	0.28 457	2.85 242	1.44 418	3.91 531	0.44 304	3.02 468	0.64 403	6.38 492	1.59 462	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.26 511	0.15 499

zh-mn7	3.86 549	3.10 586	15.43 592	0.10 354	0.05 352	1.45 353	0.29 460	4.05 417	6.06 564	7.81 568	15.68 576	2.86 457	0.76 421	10.58 581	8.76 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.02 255

PAM_32	1.45 445	0.13 197	2.69 441	0.26 445	0.30 511	2.15 455	0.29 460	4.92 499	0.22 49	0.84 286	2.02 458	9.57 568	3.27 533	0.97 254	0.56 389	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.31 564	0.04 281	0.27 537

fast-acv-ft	1.41 442	0.46 425	4.29 519	0.10 354	0.13 426	3.97 517	0.29 460	2.42 203	1.91 476	0.81 283	3.55 508	3.02 468	1.26 456	3.35 333	2.05 492	0.04 523	0.01 345	0.04 535	0.04 449	0.39 545	0.05 380

NF-Stereo	0.82 308	0.10 149	1.12 209	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.67 228	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OCTAStereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.53 381	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.25 218	0.01 19	6.38 492	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

RE-Stereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

TVStereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 517	0.87 524	14.90 591	0.17 406	0.31 517	1.41 332	0.29 460	5.62 540	9.97 579	1.02 323	0.43 301	2.01 403	1.65 482	6.85 522	3.99 525	0.00 1	0.01 345	0.07 541	0.10 486	0.24 501	0.12 479

PAM	1.34 434	0.13 197	2.83 448	0.30 457	0.31 517	2.21 457	0.30 468	5.05 509	0.23 53	0.82 284	1.11 398	9.08 565	2.34 507	0.90 248	0.44 354	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.31 564	0.03 241	0.28 538

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 457	0.68 493	4.62 533	0.01 38	0.00 1	5.13 543	0.30 468	4.64 477	1.23 371	2.39 480	0.59 334	2.12 413	2.00 499	4.94 423	2.19 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

PSM-adaLoss	0.46 185	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.09 396	1.61 407	0.30 468	1.43 105	0.69 217	0.97 308	0.18 235	0.77 304	0.02 55	1.67 290	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

PMTNet	0.21 58	0.19 270	0.85 129	0.02 133	0.02 293	1.14 190	0.30 468	0.88 79	0.11 2	0.03 47	0.02 105	0.07 143	0.02 55	0.37 188	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 182	0.09 125	1.06 197	0.06 285	0.06 365	1.44 347	0.31 472	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.18 235	0.76 300	0.02 55	1.65 289	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 357

IGEV-RUCA	0.28 106	0.05 29	0.53 86	0.12 367	0.11 416	1.25 270	0.32 473	0.80 73	0.20 39	0.10 124	0.14 211	0.16 198	0.25 321	0.29 162	0.25 257	0.05 529	0.19 564	0.20 560	0.23 541	0.18 470	0.19 520

HUI-Stereo	0.45 182	0.09 125	1.08 200	0.06 285	0.08 388	1.61 407	0.32 473	1.43 105	0.70 229	0.97 308	0.18 235	0.77 304	0.02 55	1.44 281	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

IRAFT_RVC	1.02 368	0.20 283	1.58 310	1.39 567	0.26 491	1.33 303	0.32 473	2.52 213	0.66 181	1.58 406	0.81 371	1.16 347	1.58 478	6.51 501	0.43 351	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.03 327

OMP-Stereo	1.20 416	0.54 455	0.96 158	2.39 574	0.29 509	1.58 392	0.33 476	2.01 169	0.68 201	2.68 492	1.16 405	3.10 474	0.18 290	7.40 549	0.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

ROB_FTStereo_v2	0.43 173	0.09 125	1.00 168	0.06 285	0.08 388	1.57 388	0.33 476	1.44 109	0.67 192	0.97 308	0.19 243	0.77 304	0.02 55	1.23 266	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

ROB_FTStereo	0.47 192	0.09 125	1.04 191	0.06 285	0.08 388	1.59 399	0.33 476	1.43 105	0.68 201	0.97 308	0.19 243	0.76 300	0.03 98	1.86 296	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

XQC	2.57 519	1.20 549	6.33 565	0.18 412	0.01 201	3.84 516	0.33 476	5.24 517	3.83 544	4.43 538	1.94 451	4.58 523	3.19 529	7.19 544	8.67 565	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.03 437	0.27 516	0.19 520

STTRV1_RVC	1.94 499	0.35 367	4.85 538	0.32 465	0.01 201	2.41 468	0.34 480	5.79 547	3.55 537	0.82 284	5.11 529	1.63 378	1.08 440	7.63 554	1.41 457	0.91 573	2.53 603	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 357

DANet	1.74 485	0.22 302	3.06 462	0.75 532	0.44 529	2.46 470	0.35 481	3.40 333	1.41 412	4.22 535	1.56 428	5.03 534	0.56 385	6.29 486	5.00 540	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.08 446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 220	0.10 149	1.02 176	0.89 547	0.10 406	1.57 388	0.36 482	2.06 171	0.63 150	2.23 459	0.46 309	0.25 218	0.01 19	0.45 204	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

ssnet_v2	1.14 405	0.28 337	1.77 340	0.03 198	0.00 1	2.07 449	0.37 483	5.20 515	1.87 473	2.00 441	0.87 379	3.09 473	0.55 384	1.31 270	3.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.12 479

Wz-Net-SNSev	2.53 518	2.49 579	10.66 582	0.39 482	0.01 201	2.73 482	0.40 484	5.02 507	1.50 432	2.15 452	2.12 464	6.48 549	1.11 443	9.47 573	5.84 547	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.06 413

PWC_ROB	2.90 526	1.01 537	6.12 561	0.53 507	0.57 547	1.30 291	0.40 484	3.85 396	4.42 551	7.37 564	15.40 575	3.03 470	1.55 473	6.31 487	5.74 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 552	0.05 380

DeepStereo_RVC	0.52 214	0.08 105	1.37 274	0.06 285	0.06 365	1.34 305	0.41 486	1.43 105	0.68 201	1.03 328	0.85 377	0.49 257	1.56 474	0.79 243	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.13 489

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 469	0.45 419	2.21 392	1.53 569	0.18 456	4.33 527	0.41 486	3.37 325	1.40 409	0.54 245	0.65 343	3.10 474	0.11 249	4.93 422	0.60 399	4.57 585	0.51 578	0.00 1	0.00 1	1.37 571	2.39 584

DRaft	1.34 434	0.12 186	1.19 235	0.06 285	0.01 201	1.64 417	0.43 488	1.86 157	0.14 9	3.76 525	5.27 530	0.41 245	4.38 550	5.49 451	1.68 466	0.01 490	0.06 496	0.00 1	0.07 472	0.07 347	0.11 468

HHNet	0.87 331	0.25 318	1.78 343	0.16 403	0.08 388	1.30 291	0.44 489	1.93 161	0.64 162	1.41 387	5.92 535	0.14 188	1.79 489	0.35 184	0.95 429	0.05 529	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.14 433	0.01 126

edge stereo	1.94 499	0.40 394	3.82 502	0.15 395	0.09 396	1.81 438	0.45 490	4.77 489	2.21 503	3.36 515	3.94 515	8.39 561	1.72 487	5.75 464	1.69 468	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.17 461	0.01 126

DStereoRT	3.77 548	0.60 473	4.37 524	0.09 342	0.15 440	5.27 545	0.46 491	4.05 417	1.49 429	1.91 430	1.39 424	0.89 316	3.47 535	6.42 498	1.75 471	0.00 1	0.09 522	37.58 620	4.88 608	0.07 347	0.50 555

CRE-IMP	0.40 161	0.06 51	1.04 191	0.07 314	0.05 352	1.45 353	0.46 491	1.48 116	0.63 150	0.90 296	0.30 266	0.88 315	0.01 19	0.26 148	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.17 509

w-ln-seven-2	1.97 502	1.04 539	11.90 585	0.15 395	0.06 365	1.38 322	0.48 493	3.80 388	2.17 498	2.73 493	1.06 395	2.29 426	1.69 485	6.32 488	4.15 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.17 461	0.04 357

w-ln-seven	2.97 527	1.40 558	12.49 588	0.25 438	0.14 432	7.22 563	0.48 493	5.24 517	4.82 555	4.96 547	2.13 466	4.00 507	1.33 460	5.95 470	8.81 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 446	0.02 255

AF-Net	2.17 510	0.65 488	3.53 489	0.00 1	0.09 396	2.02 447	0.48 493	6.44 561	1.70 459	3.36 515	10.22 560	4.95 533	2.81 519	4.34 386	2.66 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 426	0.01 126

CVANet_RVC	1.10 394	0.39 389	1.69 331	0.28 453	0.00 1	1.45 353	0.48 493	3.26 310	1.64 453	2.93 498	1.22 411	1.51 362	0.37 352	6.09 476	0.50 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.01 126

z-mn7	4.12 555	2.40 578	8.71 574	0.13 375	0.00 1	8.56 573	0.49 497	3.85 396	13.78 586	3.36 515	17.56 580	4.60 525	0.95 434	10.97 586	6.77 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.06 413

NRIStereo	0.74 279	0.08 105	0.88 135	0.47 495	0.05 352	1.58 392	0.49 497	1.38 102	0.61 121	0.88 291	0.17 229	0.66 283	0.03 98	6.96 535	0.22 237	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.17 509

MFN_U_SF_RVC	3.76 547	1.77 567	9.85 579	0.84 538	0.27 497	9.50 575	0.49 497	8.07 579	3.41 535	4.81 545	3.28 502	9.40 566	3.49 536	7.76 558	8.31 564	0.41 565	0.54 579	0.52 572	0.80 588	0.89 566	0.84 566

LALA_ROB	1.33 433	0.59 471	1.74 337	0.02 133	0.06 365	3.25 498	0.50 500	3.45 342	1.39 405	3.70 524	0.59 334	4.59 524	0.25 321	3.58 347	2.79 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.02 255

PA-Net	1.31 431	0.59 471	3.65 493	0.06 285	0.15 440	1.44 347	0.54 501	4.08 419	2.71 524	0.78 278	1.16 405	2.32 431	0.64 403	5.96 471	1.92 483	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.06 413
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 223	0.10 149	1.31 263	0.16 403	0.05 352	1.44 347	0.56 502	1.60 131	0.98 319	1.35 374	0.46 309	0.37 237	0.01 19	2.18 304	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

Syn2CoEx	1.66 473	1.17 546	4.29 519	0.04 237	0.00 1	1.44 347	0.56 502	5.33 526	1.98 482	2.01 445	2.12 464	2.08 408	2.81 519	6.55 502	2.42 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.06 413

DisPM	0.86 324	0.09 125	1.10 205	0.76 535	0.02 293	1.51 373	0.57 504	1.75 147	0.70 229	2.43 483	0.83 375	0.38 241	0.01 19	6.89 529	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

SST-Stereo	1.04 372	0.05 29	1.16 224	0.72 530	0.23 479	1.70 428	0.58 505	1.92 160	1.46 421	1.19 351	1.09 396	1.60 371	1.93 496	6.92 533	0.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

MSAF-DinoV2	4.41 560	3.43 589	8.07 572	1.16 560	0.06 365	3.21 496	0.59 506	6.94 572	4.44 552	2.00 441	0.83 375	16.58 585	5.59 567	13.48 593	17.17 596	0.06 537	0.04 472	0.09 547	0.76 585	1.94 575	1.78 581

stereogan	2.13 508	0.31 352	3.75 498	0.01 38	0.09 396	7.44 566	0.60 507	4.27 439	3.29 533	3.91 531	4.62 522	6.41 547	1.84 494	5.17 433	0.58 395	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.24 501	0.05 380

GwcNet	1.67 477	0.81 517	5.52 550	0.23 433	1.21 561	4.21 524	0.62 508	3.71 375	1.57 445	1.01 322	1.65 433	3.99 506	0.52 379	5.46 449	2.30 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.35 539	0.13 489

AAGNet	1.54 457	0.07 81	0.88 135	1.04 553	0.27 497	1.47 362	0.66 509	1.57 127	0.61 121	1.68 412	0.82 373	1.62 375	2.29 504	6.18 479	11.63 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

RAFT_R40	0.99 364	0.05 29	1.26 247	0.71 529	0.20 467	1.65 421	0.67 510	1.94 163	0.61 121	1.05 331	1.15 403	1.80 391	1.47 465	6.91 531	0.31 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

Prome-Stereo	1.23 420	0.06 51	0.93 151	0.12 367	0.24 483	1.26 274	0.67 510	2.53 215	0.69 217	2.08 449	8.70 554	0.76 300	2.91 522	2.12 301	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 577

EDNetEfficientorigin	10.31 591	1.90 572	98.96 630	0.22 427	0.23 479	2.73 482	0.71 512	4.50 462	16.94 592	18.72 596	15.36 574	12.74 576	10.73 589	8.96 568	11.94 583	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.25 508	1.31 576

coex-ft	12.01 597	5.60 598	80.23 620	0.15 395	0.15 440	1.88 441	0.73 513	2.66 224	30.12 605	49.31 618	16.59 577	15.97 584	14.42 596	6.79 520	14.50 588	0.05 529	0.08 518	0.01 499	0.05 455	0.37 543	0.61 559

Ntro	3.24 532	1.34 554	2.83 448	7.27 590	4.43 585	6.22 556	0.74 514	4.73 482	1.48 427	0.39 225	1.77 444	2.70 446	1.28 457	4.59 412	1.25 446	8.06 595	0.28 571	2.12 587	0.05 455	8.11 590	5.16 594

ADCRef	2.29 514	0.65 488	5.67 554	0.10 354	0.09 396	4.81 537	0.76 515	4.75 486	1.37 402	2.88 497	1.67 434	1.62 375	2.30 505	3.77 359	14.93 590	0.02 512	0.00 1	0.01 499	0.10 486	0.20 490	0.11 468

KYRaft	1.19 413	0.05 29	0.94 152	0.06 285	0.24 483	1.25 270	0.78 516	2.48 210	0.61 121	3.23 512	7.13 545	1.00 333	2.77 518	1.43 277	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.71 579

DSFCA	1.30 427	0.14 210	1.82 347	0.01 38	0.03 318	3.74 515	0.86 517	2.71 230	1.23 371	3.09 507	0.41 295	2.93 461	1.49 466	6.12 478	1.35 453	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

GMM-Stereo	1.09 390	0.05 29	1.62 316	0.13 375	0.22 474	1.41 332	0.87 518	2.31 189	0.62 139	2.75 494	3.14 497	0.54 264	0.90 431	5.33 444	0.13 167	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.01 73	1.80 582

NVStereoNet_ROB	3.25 534	0.46 425	2.71 444	0.34 473	0.56 545	2.36 466	0.87 518	4.56 470	4.47 553	4.55 540	14.09 571	11.93 573	3.23 532	9.79 576	3.14 519	0.43 566	0.03 454	0.53 573	0.31 564	0.36 541	0.38 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 452	0.08 105	2.17 389	0.09 342	0.02 293	1.76 432	0.90 520	1.47 115	0.60 110	2.46 484	6.42 541	1.08 341	5.16 559	6.21 481	1.86 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

CBMV_ROB	1.70 483	0.11 175	1.98 366	0.46 492	0.00 1	2.85 490	0.91 521	4.27 439	2.21 503	4.02 533	5.00 527	2.97 466	2.32 506	5.40 447	1.35 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

FAT-Stereo	1.86 493	0.19 270	3.31 479	0.17 406	0.03 318	1.78 435	0.97 522	4.76 488	2.79 525	4.22 535	4.87 523	5.31 540	2.83 521	5.06 430	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

MDST_ROB	3.50 542	0.07 81	3.94 504	2.66 578	1.46 566	12.94 584	0.97 522	7.32 575	2.42 511	14.82 595	8.08 551	2.74 449	1.51 470	8.44 564	2.48 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.11 468

RP	1.76 488	0.55 458	2.59 436	0.22 427	0.60 548	1.70 428	0.98 524	4.31 444	1.99 485	3.12 508	5.04 528	4.41 518	2.96 523	4.72 415	1.90 480	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.14 433	0.01 126

RAFT + AFF	1.63 469	1.13 545	2.62 437	0.04 237	0.80 552	2.29 462	1.03 525	5.54 537	2.06 488	1.77 420	1.81 446	1.22 350	3.65 541	6.23 483	1.57 461	0.01 490	0.35 575	0.00 1	0.01 400	0.33 533	0.12 479

delet	1.14 405	0.32 356	1.56 307	0.03 198	0.17 452	2.86 491	1.03 525	4.25 436	2.14 496	1.03 328	1.17 407	1.64 380	0.92 432	4.35 388	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 564	0.43 410	2.58 434	0.12 367	0.01 201	8.43 572	1.09 527	4.25 436	4.11 546	13.11 588	26.36 603	13.95 579	13.88 595	7.45 551	2.92 515	0.10 544	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

StereoDRNet	1.48 449	0.75 503	4.58 532	0.05 265	0.10 406	2.49 471	1.10 528	4.62 473	1.47 423	3.38 519	0.62 341	2.29 426	0.65 408	4.52 405	2.89 514	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.01 400	0.05 309	0.07 433

DAS	1.26 423	0.08 105	2.25 402	0.04 237	0.01 201	1.28 280	1.18 529	3.80 388	1.58 449	4.60 541	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.36 446	0.59 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

SepStereo	1.28 424	0.08 105	2.25 402	0.04 237	0.01 201	1.28 280	1.18 529	3.80 388	1.58 449	4.60 541	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.63 463	0.59 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

ccnet	1.70 483	0.20 283	1.95 358	0.26 445	0.18 456	3.72 514	1.22 531	4.22 434	1.43 417	2.37 477	3.96 516	3.45 491	1.51 470	4.69 413	4.47 532	0.06 537	0.00 1	0.09 547	0.01 400	0.10 402	0.01 126

SPS-STEREO	3.08 530	0.49 440	2.49 427	0.21 423	0.24 483	3.67 513	1.24 532	5.80 548	2.43 512	10.68 579	8.00 550	9.48 567	3.59 539	8.11 561	5.08 541	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.11 468
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 543	0.68 493	5.38 549	0.61 519	1.46 566	2.75 486	1.26 533	5.04 508	1.57 445	8.77 574	11.67 564	18.69 590	2.38 509	6.03 473	5.61 545	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.07 433

ADCMid	3.95 553	1.34 554	10.91 583	0.18 412	0.38 524	5.02 541	1.27 534	4.87 496	2.94 528	11.15 581	3.60 509	6.76 553	5.21 562	6.40 497	16.96 594	0.12 547	0.08 518	0.55 574	0.46 576	0.53 560	0.19 520

FC-DCNN	6.09 571	0.18 262	2.35 415	0.42 485	0.53 540	7.80 569	1.42 535	8.14 580	7.07 572	19.05 601	22.10 595	22.85 596	13.84 594	9.42 571	6.44 549	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 413

DPSNet	3.38 540	0.60 473	9.55 578	0.61 519	0.46 533	5.10 542	1.44 536	11.17 588	3.92 545	2.57 486	0.88 380	5.90 543	9.68 586	7.63 554	7.25 557	0.08 540	0.16 559	0.01 499	0.07 472	0.34 536	0.17 509

HBP-ISP	1.45 445	0.75 503	3.02 460	0.30 457	0.10 406	4.28 526	1.49 537	4.68 479	1.29 389	3.43 520	0.78 368	0.93 323	1.01 436	6.48 500	0.36 331	0.04 523	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.03 327

FC-DCNN v2	6.25 573	0.19 270	2.31 412	0.44 486	0.55 544	8.05 571	1.51 538	8.71 581	7.22 573	19.24 602	22.98 598	24.00 599	13.47 593	9.80 577	6.51 550	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 380

FCDSN-DC	5.04 565	0.15 226	1.83 348	0.22 427	0.44 529	5.60 548	1.66 539	5.22 516	4.37 549	14.49 594	21.86 594	20.65 593	11.88 591	7.66 556	4.55 534	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 380
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 546	1.77 567	15.73 593	0.31 461	0.05 352	4.37 528	1.67 540	3.58 365	11.57 580	2.36 476	1.32 420	2.03 406	1.91 495	6.95 534	9.01 570	0.05 529	0.03 454	0.10 552	0.08 477	11.00 603	0.10 460

ACVNet-4b	5.67 568	1.65 563	4.43 526	9.46 597	7.11 595	8.72 574	1.68 541	6.61 564	5.76 563	0.27 195	6.49 542	11.67 571	2.43 511	8.40 563	1.56 459	9.06 599	2.34 596	10.49 599	0.02 426	9.22 598	5.98 597

S-Stereo	2.00 503	0.30 351	5.74 555	0.24 435	0.23 479	2.51 473	1.90 542	4.74 483	5.15 557	2.42 481	5.80 534	2.85 456	0.72 419	5.08 431	2.17 497	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 357

G-Net	3.49 541	0.47 433	4.03 508	1.61 570	1.91 571	10.78 580	1.92 543	3.06 270	1.26 378	8.59 573	12.06 566	6.13 545	7.82 577	4.78 417	4.77 536	0.08 540	0.12 544	0.07 541	0.15 498	0.16 452	0.11 468

aanetorigin	2.87 524	0.73 502	8.74 575	0.23 433	0.23 479	1.61 407	2.07 544	1.76 149	1.10 347	14.21 593	10.25 561	2.93 461	3.38 534	4.98 425	4.06 526	0.10 544	0.05 487	0.09 547	0.11 490	0.57 561	0.15 499

MeshStereo	5.78 569	0.75 503	3.04 461	0.25 438	0.14 432	7.88 570	2.09 545	9.64 583	5.18 558	20.48 604	19.06 587	22.80 595	9.54 585	9.64 575	4.88 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.03 327
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
TDLM	1.08 382	0.49 440	1.43 282	0.27 451	0.00 1	1.56 387	2.12 546	3.10 277	1.75 462	1.36 379	0.93 385	1.06 339	0.49 376	6.21 481	0.70 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.02 255

otaku	3.17 531	1.32 553	2.49 427	6.07 588	3.26 580	4.62 534	2.15 547	5.35 527	1.34 399	2.00 441	2.54 482	3.50 493	1.49 466	3.68 349	1.11 435	7.89 594	0.23 566	1.88 584	0.03 437	7.74 589	4.78 592

Wz-Net-MNSev	1.85 492	1.19 548	5.61 553	0.01 38	0.00 1	4.74 536	2.16 548	4.93 500	1.48 427	3.77 526	1.24 414	1.77 389	2.56 512	4.94 423	2.61 510	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

WZ-Net	4.16 556	1.75 566	23.59 600	0.08 329	0.04 338	2.62 481	2.16 548	5.89 550	4.74 554	5.73 553	3.51 507	6.99 556	4.89 557	10.82 584	10.11 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.11 468

ADCPNet	3.63 545	0.82 520	13.20 589	0.08 329	0.43 528	7.02 560	2.23 550	4.77 489	2.41 510	4.31 537	1.96 453	7.57 558	5.16 559	6.45 499	13.80 587	0.02 512	0.75 583	0.04 535	0.90 591	0.16 452	0.53 556

zh-sn7	3.94 552	3.36 588	15.78 594	0.13 375	0.00 1	4.01 518	2.24 551	4.54 464	2.00 486	3.86 529	9.77 559	4.11 508	5.45 566	9.93 578	13.33 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 495	0.12 479

EAI-Stereo	1.14 405	0.12 186	1.19 235	0.21 423	0.32 520	1.84 440	2.32 552	5.42 531	1.19 366	1.02 323	5.66 533	0.48 254	0.60 390	0.86 246	0.62 401	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.65 583	0.02 182	0.17 509

ACVNet_1	6.16 572	1.86 571	4.43 526	9.52 598	7.22 596	7.59 568	2.37 553	9.99 586	6.71 569	3.84 528	5.35 532	13.23 578	4.90 558	6.25 484	1.94 487	9.06 599	2.40 598	10.88 601	0.11 490	9.58 600	6.03 598

SGM_RVC	4.07 554	0.38 382	1.98 366	0.84 538	0.26 491	6.20 555	2.37 553	6.45 562	3.57 538	11.56 584	9.27 556	15.55 583	6.78 572	10.07 579	4.60 535	0.22 556	0.25 567	0.20 560	0.23 541	0.26 511	0.34 546
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 601	3.75 591	4.23 516	7.74 592	6.54 589	22.81 604	2.39 555	22.66 610	45.98 617	18.88 599	35.42 613	33.21 607	16.91 602	16.55 600	12.78 584	5.01 586	0.81 585	9.89 596	0.77 586	8.77 595	3.61 588

Venus	13.93 601	3.75 591	4.23 516	7.74 592	6.54 589	22.81 604	2.39 555	22.66 610	45.98 617	18.88 599	35.42 613	33.21 607	16.91 602	16.55 600	12.78 584	5.01 586	0.81 585	9.89 596	0.77 586	8.76 594	3.61 588

SGM-Forest	1.84 491	0.08 105	1.31 263	0.15 395	0.22 474	3.52 510	2.46 557	3.85 396	2.16 497	5.29 550	3.90 514	3.71 500	1.56 474	6.28 485	1.90 480	0.01 490	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.30 540
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 561	0.48 435	3.19 470	0.49 498	0.63 549	5.38 546	2.57 558	4.70 480	3.77 542	14.17 592	19.02 586	15.47 582	9.03 581	6.73 515	4.85 538	0.01 490	0.05 487	0.01 499	0.01 400	0.08 364	0.16 502

MonStereo1	9.96 590	1.60 562	3.97 505	7.74 592	6.62 591	14.53 589	2.83 559	14.16 592	22.18 596	11.83 585	28.49 610	26.76 601	16.14 599	11.07 589	6.43 548	6.17 589	0.03 454	3.80 589	0.46 576	8.16 592	6.30 603

SGM+DAISY	4.39 559	1.34 554	5.18 542	1.01 552	0.88 553	5.61 549	2.86 560	4.88 497	3.53 536	13.29 589	13.95 570	12.66 575	7.55 574	7.98 560	5.39 544	0.23 560	0.18 562	0.15 557	0.24 544	0.29 527	0.64 560

ADCP+	2.87 524	0.98 533	8.75 576	0.07 314	0.16 448	5.93 554	2.90 561	4.00 411	1.84 467	1.52 395	0.27 262	3.81 502	3.22 531	6.05 475	17.38 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.30 540

DStereoFS	6.87 578	4.36 594	5.33 546	4.05 584	3.78 583	10.15 578	3.17 562	7.95 578	7.68 576	7.62 567	8.86 555	11.78 572	20.97 608	15.16 596	8.10 562	2.06 581	3.13 609	1.72 580	5.49 610	1.19 569	4.86 593

PSM-AAD	1.15 408	0.04 11	0.88 135	0.10 354	0.27 497	1.32 297	3.25 563	2.41 202	0.64 162	2.93 498	1.92 450	0.15 193	5.39 564	3.42 338	0.19 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 380

DStereoO	3.24 532	1.24 550	4.53 529	2.49 576	1.28 562	2.49 471	3.35 564	3.86 399	3.39 534	1.92 432	2.66 486	3.72 501	9.18 582	3.46 341	4.30 530	10.11 609	0.42 577	0.03 531	0.75 584	5.03 582	0.56 557

GANet	1.90 496	0.43 410	1.83 348	0.39 482	0.00 1	2.24 459	3.37 565	3.90 403	1.44 418	2.17 454	9.66 557	2.57 438	1.09 441	6.88 526	1.81 473	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.10 402	0.03 327

NCCL2	1.30 427	0.63 483	2.31 412	0.02 133	0.03 318	1.57 388	3.41 566	3.91 404	1.39 405	3.14 509	0.34 276	3.90 503	0.30 332	3.75 355	1.19 442	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.03 241	0.05 380

Wz-Net-TNSev	3.91 550	5.20 596	20.57 597	0.15 395	0.01 201	7.14 562	3.57 567	6.70 568	3.57 538	1.74 415	0.58 323	7.39 557	4.33 549	8.86 567	7.99 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.24 501	0.16 502

RainbowNet	4.74 563	3.21 587	3.07 463	9.34 596	6.01 588	4.89 540	3.60 568	7.09 573	4.39 550	1.63 409	3.01 495	4.72 528	2.96 523	5.53 453	1.19 442	8.95 597	2.12 594	8.48 593	0.19 524	8.75 593	5.73 595

EDNetEfficient	6.54 576	1.17 546	33.15 604	0.66 525	1.96 572	2.07 449	3.72 569	2.80 237	14.85 588	20.02 603	9.69 558	6.59 552	10.19 587	7.19 544	15.49 592	0.03 520	0.10 532	0.01 499	0.20 529	0.62 564	0.29 539

SANet	4.63 562	0.89 527	5.34 547	0.30 457	0.09 396	7.43 565	3.75 570	6.53 563	16.16 591	6.79 560	13.29 568	12.44 574	7.74 575	7.38 548	4.11 527	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.31 544

SAMSARA	3.32 539	1.07 542	6.25 562	0.86 545	0.31 517	7.55 567	3.87 571	5.26 523	4.20 547	7.43 565	3.35 503	10.04 569	3.83 544	6.98 536	4.83 537	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.05 455	0.17 461	0.22 531

CSAN	2.70 522	0.75 503	3.41 484	0.18 412	0.12 420	4.18 523	4.05 572	4.11 423	4.36 548	6.03 555	6.24 540	4.60 525	4.74 554	7.29 547	3.43 522	0.02 512	0.03 454	0.01 499	0.02 426	0.18 470	0.22 531

DGSMNet	2.23 512	0.80 513	6.10 560	0.96 549	1.73 570	3.22 497	4.12 573	5.30 524	1.11 349	1.19 351	2.48 481	3.18 480	0.65 408	4.57 411	1.33 452	1.11 575	1.37 589	1.55 579	1.26 595	1.37 571	1.28 575

MADNet+	10.71 592	14.57 608	70.07 618	0.58 515	0.47 535	19.89 599	4.20 574	11.05 587	6.87 570	3.03 506	5.99 536	9.01 564	6.35 571	31.95 614	28.31 613	0.22 556	0.26 570	0.01 499	0.04 449	0.46 552	0.87 567

ADCS	5.09 566	2.15 574	16.58 595	0.34 473	0.07 378	5.91 553	4.26 575	6.73 569	6.99 571	9.44 576	6.09 537	6.57 551	5.17 561	9.54 574	21.38 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 541	0.23 534

THIR-Stereo	1.48 449	0.29 347	1.51 295	0.01 38	0.02 293	1.05 125	4.32 576	2.11 175	0.22 49	1.08 337	4.24 519	1.93 398	4.19 548	6.76 517	1.87 478	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.05 309	0.00 1

CBMV	1.56 459	0.24 314	1.92 352	0.31 461	0.03 318	2.90 492	4.33 577	3.79 385	1.81 465	4.98 548	1.73 440	2.70 446	1.68 484	3.81 360	0.92 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.08 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 583	1.80 570	5.09 541	8.55 595	6.72 592	13.47 585	4.34 578	13.70 591	23.86 598	6.89 562	19.74 591	20.52 591	5.36 563	7.70 557	2.48 504	8.53 596	1.67 593	7.99 592	0.32 567	8.79 596	6.29 602

WAO-7	9.09 585	1.79 569	3.55 491	0.80 536	0.15 440	18.67 596	4.36 579	23.07 613	26.68 602	12.59 587	27.90 607	22.52 594	13.03 592	13.53 594	11.47 580	0.09 543	0.03 454	0.58 575	0.10 486	0.47 555	0.34 546

GrayStereo	1.46 447	0.03 2	0.87 133	0.63 522	0.20 467	1.24 261	4.61 580	2.85 242	0.62 139	4.98 548	4.00 518	0.45 249	4.67 553	3.37 335	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 579	0.01 73	0.01 126

ADCL	3.30 536	0.81 517	6.76 567	0.25 438	0.25 488	6.93 559	4.65 581	4.79 492	2.62 523	4.61 543	3.36 504	5.22 538	4.55 552	5.54 456	14.91 589	0.05 529	0.01 345	0.11 553	0.13 497	0.28 525	0.10 460

FTStereo	2.16 509	0.03 2	1.42 281	0.17 406	0.13 426	1.42 340	4.67 582	2.44 204	0.63 150	3.36 515	17.95 581	0.78 309	4.17 547	4.41 394	0.14 178	0.15 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.25 574

RTS	9.75 588	2.69 582	65.25 616	0.85 541	1.99 573	14.36 586	4.75 583	5.69 544	17.29 593	7.97 569	19.00 584	6.83 554	3.02 525	26.15 610	18.62 603	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 502

RTSA	9.75 588	2.69 582	65.25 616	0.85 541	1.99 573	14.36 586	4.75 583	5.69 544	17.29 593	7.97 569	19.00 584	6.83 554	3.02 525	26.15 610	18.62 603	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 502

LSM	7.38 579	1.68 564	22.24 599	3.99 583	40.72 616	3.54 511	4.79 585	4.74 483	6.65 568	10.25 578	13.51 569	4.49 521	3.81 543	6.91 531	5.31 543	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.26 511	14.60 614

IMH	11.11 595	3.50 590	2.56 433	11.25 603	9.13 601	14.49 588	5.10 586	20.68 606	26.30 601	8.28 571	23.85 601	20.63 592	9.19 583	12.39 590	7.96 558	9.50 604	2.50 601	15.28 605	1.66 598	11.07 604	6.96 606

NaN_ROB	2.02 505	0.58 468	2.65 439	0.29 455	0.28 507	3.19 495	5.19 587	3.84 394	2.55 521	5.31 551	1.73 440	2.30 428	1.96 497	6.78 519	3.09 518	0.01 490	0.06 496	0.03 531	0.10 486	0.10 402	0.37 550

IMH-64-1	9.55 586	2.76 584	2.44 421	11.17 601	9.13 601	12.03 581	5.45 588	18.33 598	15.78 589	6.59 557	18.69 582	16.95 586	6.20 569	10.63 582	8.06 560	9.46 602	2.46 599	15.42 606	1.61 596	10.89 601	6.88 604

IMH-64	9.55 586	2.76 584	2.44 421	11.17 601	9.13 601	12.03 581	5.45 588	18.33 598	15.78 589	6.59 557	18.69 582	16.95 586	6.20 569	10.63 582	8.06 560	9.46 602	2.46 599	15.42 606	1.61 596	10.89 601	6.88 604

Dean	11.46 596	2.03 573	5.20 543	10.73 600	8.20 600	18.71 597	5.73 590	21.10 607	41.49 616	11.12 580	22.16 596	25.92 600	7.74 575	7.52 552	4.31 531	9.01 598	2.27 595	9.95 598	0.61 582	9.18 597	6.22 599

AnyNet_C01	6.59 577	4.31 593	36.24 607	0.96 549	0.46 533	9.96 576	5.74 591	6.02 556	3.63 540	7.59 566	8.56 553	8.83 563	3.14 528	13.74 595	20.83 607	0.12 547	0.08 518	0.25 565	0.09 482	1.01 567	0.34 546

LE_ROB	12.79 599	0.64 484	10.26 581	2.13 572	1.29 563	7.25 564	5.81 592	9.09 582	49.27 619	57.55 619	24.58 602	23.68 598	31.13 614	9.00 569	23.57 612	0.04 523	0.06 496	0.13 556	0.20 529	0.08 364	0.11 468

MANE	14.02 603	0.85 522	3.53 489	2.13 572	3.75 582	18.44 595	6.14 593	22.67 612	27.90 603	33.01 613	41.08 616	41.26 615	30.90 613	23.39 605	17.99 599	0.47 567	0.76 584	0.91 577	4.04 603	0.17 461	1.00 572

CrosDoStereo	1.66 473	0.15 226	1.66 324	0.02 133	0.07 378	1.38 322	6.16 594	3.12 280	1.06 340	0.97 308	3.74 512	0.96 327	4.79 555	7.00 539	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 473	0.15 226	1.66 324	0.02 133	0.07 378	1.38 322	6.16 594	3.12 280	1.06 340	0.97 308	3.74 512	0.96 327	4.79 555	7.00 539	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 605	5.66 599	3.44 486	13.86 605	12.03 606	28.15 611	6.27 596	19.89 601	38.68 614	12.16 586	28.06 608	35.76 610	15.44 598	19.56 603	15.40 591	9.71 605	2.52 602	19.13 609	2.70 599	12.55 606	7.94 608

notaker	17.52 607	21.54 612	7.84 570	18.05 610	14.44 610	17.58 593	6.43 597	20.13 603	24.44 600	21.34 606	27.71 605	39.12 612	18.78 607	19.63 604	20.40 606	11.95 611	2.71 608	25.51 614	5.85 611	17.10 611	9.78 610

AnyNet_C32	3.93 551	2.58 580	12.07 586	0.39 482	0.49 538	5.50 547	6.45 598	4.44 458	2.19 501	6.86 561	2.94 493	5.28 539	3.20 530	6.63 507	18.37 600	0.08 540	0.04 472	0.20 560	0.09 482	0.57 561	0.19 520

WAO-6	11.09 593	1.69 565	3.21 473	7.54 591	7.10 594	16.34 591	6.63 599	20.12 602	38.64 613	9.67 577	19.28 590	27.53 602	10.97 590	12.43 591	11.57 581	4.26 584	2.35 597	10.54 600	0.02 426	7.59 587	4.29 590

TorneroNet	16.10 606	5.74 600	4.12 514	13.88 606	11.97 605	26.89 610	6.85 600	21.13 608	38.32 612	14.15 591	33.36 612	33.52 609	17.49 604	18.89 602	19.64 605	9.77 606	2.53 603	19.43 610	3.35 600	13.21 607	7.86 607

ELAS	8.05 582	0.76 507	4.02 507	0.95 548	1.02 557	14.85 590	6.99 601	12.80 590	11.73 581	22.43 609	27.75 606	17.88 588	15.19 597	10.96 585	11.31 579	0.22 556	0.56 581	0.23 563	0.22 537	0.50 558	0.71 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 536	2.61 581	7.84 570	0.09 342	0.26 491	12.92 583	7.62 602	4.25 436	3.64 541	2.95 502	3.99 517	4.61 527	1.22 450	8.36 562	1.77 472	0.59 572	1.15 588	0.04 535	0.85 590	0.48 556	0.67 562

LVE	11.10 594	2.36 576	3.34 480	9.94 599	8.13 599	21.22 601	7.75 603	16.47 596	32.55 608	8.55 572	23.64 599	23.22 597	7.93 578	10.98 587	6.65 551	9.45 601	2.55 605	11.08 602	0.58 581	9.35 599	6.28 600

DStereoSA	6.36 575	2.38 577	9.01 577	3.89 582	5.88 587	5.84 550	7.80 604	5.63 541	5.71 560	4.45 539	15.09 573	2.93 461	16.15 600	8.58 566	10.70 577	1.64 579	4.94 612	0.39 569	6.56 612	3.39 577	6.28 600

SGM-ForestM	12.56 598	0.80 513	4.31 522	1.07 556	0.41 526	21.56 602	8.57 605	17.42 597	19.67 595	29.93 611	28.49 610	45.83 616	27.22 611	26.05 609	18.40 601	0.14 550	0.25 567	0.18 559	0.28 558	0.18 470	0.42 554

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 567	2.33 575	8.42 573	0.33 467	0.27 497	24.60 608	8.84 606	5.50 534	9.75 578	3.82 527	8.16 552	8.53 562	1.82 490	9.44 572	5.18 542	1.02 574	1.65 592	0.33 567	0.47 578	1.06 568	0.90 568

ELAS_RVC	7.69 580	0.80 513	4.90 539	1.06 555	1.02 557	10.00 577	9.43 607	9.75 584	14.69 587	21.83 607	20.27 592	17.88 588	16.41 601	13.01 592	10.44 576	0.22 556	0.55 580	0.28 566	0.19 524	0.35 539	0.65 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 604	6.95 601	5.79 556	15.08 608	12.84 607	17.44 592	10.61 608	18.88 600	30.94 606	18.81 598	22.21 597	28.54 604	8.85 580	15.56 598	9.24 571	10.34 610	3.60 610	21.61 612	4.68 606	14.48 608	8.94 609

PWCK	8.72 584	5.37 597	16.61 596	5.74 587	0.12 420	19.88 598	11.41 609	11.31 589	13.42 585	14.07 590	12.84 567	13.20 577	8.05 579	15.44 597	10.25 575	5.95 588	0.22 565	2.09 586	0.05 455	7.50 586	0.92 569

ktn	19.15 609	18.52 609	6.39 566	22.64 614	17.26 612	24.47 606	12.11 610	24.52 614	34.74 611	18.75 597	27.70 604	32.54 605	17.85 605	15.71 599	16.67 593	22.09 614	3.64 611	28.95 616	10.91 614	17.40 612	10.22 612

HanzoNet	29.69 615	29.33 615	21.66 598	21.75 613	19.07 614	24.58 607	12.99 611	28.87 616	40.49 615	43.09 616	44.02 617	55.65 619	44.93 618	43.17 617	44.44 616	27.88 617	9.47 615	29.77 617	15.86 616	20.94 615	15.84 615

BEATNet-Init1	17.91 608	7.45 602	36.82 608	1.88 571	1.38 564	37.29 614	14.71 612	21.90 609	24.20 599	38.07 614	36.59 615	50.41 617	32.00 615	29.42 613	21.83 610	0.33 564	0.39 576	0.47 570	0.54 580	1.50 573	1.07 573

MultiAttention	6.26 574	0.14 210	1.30 260	1.04 553	1.50 568	42.66 615	15.75 613	6.19 557	1.92 478	3.14 509	7.95 549	6.41 547	0.37 352	28.21 612	3.39 520	0.13 549	0.01 345	0.67 576	0.81 589	1.99 576	1.71 579

UNDER WATER	19.61 610	12.37 607	31.14 602	20.44 612	14.31 609	28.63 612	18.15 614	16.43 595	34.24 610	20.82 605	19.14 588	38.83 611	30.09 612	24.31 606	20.97 608	10.09 608	2.68 606	19.51 611	4.70 607	15.52 610	9.93 611

JetBlue	13.83 600	5.03 595	33.82 605	0.84 538	6.92 593	50.14 616	20.02 615	15.09 593	8.92 577	11.33 582	17.05 578	28.25 603	18.01 606	32.60 615	18.53 602	0.32 563	0.12 544	0.15 557	0.23 541	4.59 581	4.64 591

UNDER WATER-64	20.03 611	10.28 605	31.50 603	20.05 611	13.64 608	32.81 613	23.45 616	16.01 594	33.44 609	22.01 608	17.25 579	40.58 614	32.20 616	24.50 607	22.36 611	10.06 607	2.70 607	18.37 608	4.24 604	14.84 609	10.24 613

DPSimNet_ROB	25.03 614	19.56 611	24.93 601	24.36 615	17.85 613	22.25 603	25.93 617	28.52 615	29.10 604	32.61 612	28.25 609	32.87 606	26.42 609	24.51 608	40.42 615	16.75 613	13.93 616	25.19 613	22.38 617	19.96 614	24.75 618

MADNet++	47.78 617	34.15 616	37.11 609	42.94 616	41.23 617	64.94 617	30.63 618	60.79 621	53.26 620	72.08 621	61.65 620	57.68 620	54.96 619	58.03 618	59.24 620	43.01 621	36.17 621	36.07 618	22.50 618	47.50 618	41.67 620

JetRed	34.54 616	39.28 617	62.16 614	15.62 609	26.51 615	69.20 618	40.79 619	31.43 617	32.41 607	46.06 617	44.55 618	40.19 613	26.50 610	38.43 616	56.06 619	12.76 612	37.49 622	13.23 603	9.38 613	29.52 616	19.34 616

TCMNet-wrong-test	55.95 619	78.75 625	71.85 619	90.95 626	89.50 626	78.08 619	71.33 620	38.19 618	12.35 583	40.71 615	51.28 619	59.53 621	35.38 617	64.04 621	52.16 618	38.10 620	6.00 613	47.22 623	41.12 621	82.64 627	69.84 625

RSGM-EC	80.84 626	55.04 620	42.42 610	74.68 624	80.19 624	84.60 620	87.59 621	88.17 625	89.98 625	86.62 626	95.72 628	81.57 624	74.73 622	73.44 622	69.93 622	92.23 628	97.38 628	85.31 627	90.67 628	84.14 628	82.34 628

acva	80.84 626	55.04 620	42.42 610	74.68 624	80.19 624	84.60 620	87.59 621	88.17 625	89.98 625	86.62 626	95.72 628	81.57 624	74.73 622	73.44 622	69.93 622	92.23 628	97.38 628	85.31 627	90.67 628	84.14 628	82.34 628

HaxPig	97.68 631	99.63 631	91.34 623	99.82 640	99.97 634	88.15 622	88.00 623	98.28 630	99.93 633	99.98 635	99.99 633	99.95 636	99.99 634	96.29 629	92.24 629	99.99 642	99.98 634	100.00 636	99.99 635	100.00 643	99.98 640

MEDIAN_ROB	96.83 629	99.41 630	98.66 629	94.75 629	94.23 628	93.08 625	90.54 624	95.61 629	94.75 627	97.65 631	97.73 630	98.30 631	96.57 630	94.51 628	93.74 630	99.78 640	98.24 631	99.99 635	99.89 634	99.48 634	99.67 633

AVERAGE_ROB	99.23 636	99.81 634	97.56 628	100.00 643	100.00 636	96.24 629	91.02 625	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	99.98 637	99.97 634	100.00 643	100.00 635	100.00 636	100.00 636	100.00 643	100.00 642

xxxxx1	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 622

tt_ll	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 622

ff	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 622

ccccc	98.51 632	94.69 629	100.00 636	100.00 643	100.00 636	92.59 624	97.15 629	98.75 632	95.78 628	98.59 633	95.17 627	98.60 632	99.67 632	99.86 634	99.84 632	100.00 643	100.00 635	99.91 634	99.54 633	100.00 643	100.00 642

PML	89.08 628	99.72 632	92.85 624	94.72 628	94.92 630	99.54 631	97.42 630	93.50 627	95.96 629	99.77 634	92.33 626	95.35 630	93.51 628	99.96 636	91.15 628	99.98 641	31.71 620	100.00 636	45.94 622	93.46 631	69.88 626

ASD4	55.28 618	67.10 624	50.57 612	44.24 617	57.82 619	92.00 623	98.23 631	54.95 619	86.61 624	58.30 620	64.61 621	50.57 618	63.33 621	58.83 619	67.37 621	25.76 616	29.60 619	26.82 615	29.01 619	42.42 617	37.42 619

test_example2	98.83 633	99.97 637	99.97 633	99.96 642	99.97 634	99.46 630	99.97 632	95.54 628	100.00 634	100.00 636	100.00 634	93.37 629	93.47 627	99.93 635	99.91 633	100.00 643	99.79 633	96.64 631	98.71 632	100.00 643	100.00 642

RAFT-FEzeroshot	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.97 638	99.95 635

RAFT-FE	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.97 638	99.95 635

FlowAnything	99.97 643	100.00 638	100.00 636	99.74 639	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.71 639	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.98 640	99.95 635

USTest	75.36 622	57.99 622	56.43 613	72.82 623	69.93 623	99.96 632	100.00 633	98.57 631	99.18 630	94.19 628	97.90 631	78.26 623	95.05 629	75.90 624	76.21 624	48.70 622	80.65 627	39.01 621	52.97 624	57.66 619	55.76 621

Selective-RAFT-Error	100.00 644	100.00 638	100.00 636	100.00 643	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	100.00 643	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.99 641	99.95 635

Anonymous_1	97.10 630	99.72 632	99.64 632	92.33 627	93.91 627	100.00 633	100.00 633	99.20 633	99.90 632	98.57 632	99.75 632	99.14 633	99.94 633	98.50 630	99.54 631	87.90 626	98.87 632	90.88 629	96.91 631	92.22 630	95.12 630

tt	68.65 621	0.15 226	99.57 631	50.64 618	14.90 611	100.00 633	100.00 633	100.00 636	99.76 631	27.80 610	10.52 562	99.97 637	98.63 631	99.61 631	100.00 637	90.62 627	98.21 630	46.66 622	52.02 623	62.86 623	21.04 617

CasAABBNet	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.96 637	99.95 635

LSM0	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.84 641	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.22 638	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.99 641	99.83 634

DPSMNet_ROB	99.46 638	99.94 635	99.98 634	96.59 633	100.00 636	100.00 633	100.00 633	99.81 634	100.00 634	95.87 630	100.00 634	99.32 634	100.00 635	99.79 632	99.99 635	98.46 634	100.00 635	99.86 632	100.00 636	99.52 635	100.00 642

DGTPSM_ROB	99.45 637	99.94 635	99.98 634	96.58 632	100.00 636	100.00 633	100.00 633	99.81 634	100.00 634	95.86 629	100.00 634	99.32 634	100.00 635	99.79 632	99.99 635	98.34 633	100.00 635	99.86 632	100.00 636	99.52 635	99.99 641

DPSM_ROB	99.17 634	100.00 638	100.00 636	96.28 630	98.84 632	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	93.66 631	100.00 635	100.00 636	100.00 636	96.31 632	98.27 631

DPSM	99.17 634	100.00 638	100.00 636	96.28 630	98.84 632	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 637	93.66 631	100.00 635	100.00 636	100.00 636	96.31 632	98.27 631

FADE		10.20 604		4.76 586	4.82 586							14.63 581				24.52 615	8.46 614	36.14 619	36.87 620	3.46 579

Low-res two-view benchmark