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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 198	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 66	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.04 54

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.29 3	0.78 74	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

S2M2	0.17 4	0.18 101	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 74	0.00 1	0.14 157	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 5	0.18 101	0.41 3	0.01 13	0.10 276	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 132	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 163	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.36 9	0.82 97	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 136

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 82	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 325	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 56	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 68	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

CASnet	0.21 9	0.22 154	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 54	0.01 63	0.55 24	0.88 112	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 130	0.01 63	0.37 10	0.87 106	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.19 446	0.00 1	0.19 209

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 188	1.91 192	0.05 153	0.16 311	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 168	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.01 14

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 139	0.85 23	0.20 304	0.15 307	0.34 10	0.13 349	0.86 50	0.80 86	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 209

RAStereo	0.24 12	0.44 257	1.96 199	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 31	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 139	0.81 18	0.20 304	0.15 307	1.04 85	0.15 358	0.62 29	0.53 34	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 229

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 66	0.85 23	0.28 346	0.17 315	1.08 115	0.00 1	0.51 18	0.87 106	0.23 108	0.06 114	0.02 6	0.01 15	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 188

LoS_RVC	0.25 14	0.60 321	1.21 75	0.16 279	0.13 292	0.98 71	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 185	0.36 19	0.02 160	1.78 106	1.26 240	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.15 415	0.03 161	0.15 177

FoundationStereo	0.26 17	0.15 66	0.50 6	0.50 399	0.90 479	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 194	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 274	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 95	0.05 273	0.52 19	0.83 99	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.43 324

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PMTNet	0.26 17	0.21 146	1.40 87	0.02 64	0.02 163	1.16 159	0.29 415	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 56	1.24 79	0.02 64	0.08 254	0.87 54	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 196	0.16 159	0.15 236	0.33 57	0.60 277	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.03 345	0.03 161	0.33 286

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 319	1.04 85	0.00 1	0.23 1	1.57 332	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 395	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 130	2.20 244	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 117	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 242	1.04 85	0.00 1	0.30 4	0.92 127	0.22 104	0.13 155	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.62 360

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 330	1.04 85	0.00 1	0.58 27	1.61 340	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 276	1.78 151	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 177	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

trnet	0.29 26	0.17 94	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 211	0.01 63	1.32 68	0.97 153	0.16 71	0.18 168	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 215	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 95	0.01 63	0.80 46	1.00 165	0.76 219	0.34 224	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.09 124

CREStereo	0.29 26	0.19 130	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.01 63	1.31 67	0.99 162	0.17 76	0.17 163	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 79	0.00 1	1.77 104	0.99 162	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 329	1.63 118	0.07 192	0.19 325	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 72	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

water-stereo	0.31 34	0.26 175	2.15 239	0.06 175	0.02 163	1.03 79	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 91	0.68 377

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 281	1.25 202	0.31 423	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 157	0.16 159	0.24 273	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 334	0.20 518	0.23 471	0.19 413	0.32 280

fffft	0.31 34	0.31 207	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.72 98	0.80 86	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.39 309
1: 1. 1
mms	0.32 37	0.28 188	0.78 13	0.12 258	0.37 400	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 52	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 338	0.00 1	0.00 1	0.13 348	2.13 533

ours_stereo	0.32 37	0.30 199	1.12 66	0.08 204	0.30 390	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 61	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.14 362	1.62 488

LoS	0.32 37	0.19 130	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 240	0.07 307	1.44 77	0.79 78	0.06 33	0.04 87	0.27 181	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 40	0.35 226	1.42 89	0.21 310	0.46 418	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 384	0.00 1	0.00 1	0.13 348	1.39 461

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 94	0.97 49	0.32 354	0.33 396	1.13 143	0.00 1	0.31 5	1.53 325	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 512	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

GMStereo	0.34 41	1.03 430	2.11 232	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 295	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	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
AdaDepth	0.35 43	0.14 63	1.78 151	0.05 153	0.03 185	1.30 226	0.01 63	0.39 11	0.80 86	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 414	0.00 1	0.18 439	0.01 37	0.56 350

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 153	0.00 1	1.93 122	0.94 137	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.19 209

RSM++	0.35 43	0.18 101	0.88 26	0.63 432	0.47 420	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 203	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.17 432	0.14 362	0.73 390

CAS++	0.35 43	0.27 185	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 335	0.54 39	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 43	0.20 139	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 86	0.03 15	2.86 446	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.00 1

WCG-NET	0.36 48	0.45 258	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 60	0.05 273	0.77 42	1.28 252	0.30 131	0.43 254	0.03 32	0.13 230	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.16 188

RSM	0.36 48	0.16 82	0.82 19	0.59 418	0.49 423	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 203	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 314	0.00 1	0.15 415	0.10 303	0.68 377

XX-TBD	0.36 48	0.59 317	1.75 139	0.07 192	0.00 1	1.11 137	0.00 1	0.73 40	0.63 51	0.44 162	1.24 363	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 370

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 265	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.67 370

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 364	1.10 130	0.02 160	1.58 82	0.88 112	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.09 288	1.06 435

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 240	1.98 203	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 145	0.61 49	0.18 79	0.10 139	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.02 32

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 163	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 181	0.01 63	0.77 42	1.12 181	0.26 119	1.45 378	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 82
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
TANstereo	0.37 51	0.50 279	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 159	0.00 1	0.56 25	0.53 34	1.05 266	1.38 372	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 73	0.00 1	2.70 161	0.90 123	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.14 411	0.00 1	0.24 247

asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 143	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.22 465	0.00 1	0.67 370

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 254	1.03 79	0.00 1	1.89 116	0.94 137	0.23 108	0.19 180	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.52 336

4.25_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.5w_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.55 345

LG-G_1	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 384

LG-G	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 319	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 384

castereo++	0.39 60	0.45 258	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 130	0.03 217	1.67 94	1.28 252	0.04 24	0.02 2	0.58 220	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 350	0.00 1	0.27 496	0.04 195	0.21 237

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 292	0.80 46	0.00 1	1.75 103	0.96 149	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.28 503	0.00 1	0.74 393

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	2.10 135	0.93 132	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.27 496	0.00 1	0.67 370

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 265	0.79 45	0.00 1	2.32 142	0.94 137	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 482	0.00 1	0.21 460	0.00 1	0.58 355

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	3.62 236	0.89 117	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 286	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 276

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 153	0.01 63	2.36 146	0.23 6	0.51 189	0.02 2	1.64 336	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

monsters	0.42 73	0.14 63	0.92 39	0.01 13	0.12 288	1.06 101	0.00 1	2.03 129	0.91 125	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 465	0.00 1	0.30 507	0.00 1	0.51 333

castereo	0.42 73	0.31 207	0.60 8	0.01 13	0.05 222	0.81 48	0.04 252	3.96 287	0.81 91	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 232	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 334	0.00 1	0.22 465	0.02 91	0.19 209

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 228	0.51 37	0.00 1	2.61 159	0.82 97	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.34 515	0.00 1	0.88 413

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 376	1.13 143	0.00 1	1.98 124	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.04 195	1.55 476

CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 359	1.76 145	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 248	0.81 91	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 47

depthmonostereo	0.43 78	0.34 223	2.49 298	0.10 235	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 216	0.28 286	2.10 261	0.27 153	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.29 270

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 95	0.00 1	2.59 157	0.98 158	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 486	0.00 1	0.27 496	0.00 1	0.76 395

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 336	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 144

whm_eth	0.44 80	0.64 336	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 144

UDGNet	0.44 80	0.91 389	1.89 189	0.04 136	0.00 1	1.15 153	0.02 160	0.75 41	1.77 380	0.45 167	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 241	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 254	1.03 79	0.00 1	2.60 158	0.93 132	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.24 482	0.00 1	0.63 362

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 130	3.21 361	0.02 64	0.00 1	1.10 130	0.02 160	1.92 121	1.22 216	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 265

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 329	0.93 44	0.02 64	0.06 228	0.90 57	0.05 273	0.70 33	1.32 273	0.33 138	0.14 157	1.51 322	0.14 232	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 528	0.00 1	0.01 314	0.16 387	0.25 256

dd	0.45 83	1.20 451	2.52 302	0.06 175	0.01 96	1.23 189	0.03 217	0.88 52	1.48 318	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.06 82

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 229	1.89 189	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 216	1.92 397	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 177

Pointernet	0.47 88	0.13 56	1.57 107	0.05 153	0.44 413	1.19 171	0.05 273	3.69 241	0.81 91	0.03 15	0.02 2	0.19 162	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 342	0.00 1	0.14 411	0.01 37	0.24 247

rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 369	2.69 314	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 221	1.45 308	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 196

ProNet	0.47 88	0.35 226	1.75 139	0.19 289	0.54 427	1.09 124	0.01 63	0.97 56	1.25 233	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.14 362	1.65 489

LG-Stereo	0.48 91	0.24 163	1.82 167	0.10 235	0.20 330	1.05 95	0.00 1	3.59 232	0.87 106	0.26 119	0.10 139	0.37 188	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.28 269

AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 130	0.03 217	1.91 119	1.37 292	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 273	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 362	1.91 542	0.00 1	0.01 37	0.22 239

monsterstereo	0.49 93	0.15 66	1.07 59	0.06 175	0.00 1	1.07 107	0.00 1	3.55 226	0.86 103	0.39 149	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.45 85	0.42 226	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.33 512	0.00 1	0.33 286

CRE-IMP	0.49 93	0.14 63	1.75 139	0.08 204	0.05 222	1.48 307	0.45 440	1.64 93	1.22 216	0.92 242	0.29 208	0.87 268	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.17 196

tg	0.50 95	0.58 313	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 221	0.01 63	2.04 131	1.24 222	0.11 51	0.41 250	0.73 247	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.34 482	1.00 429

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 332	2.38 274	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 340	0.96 149	0.14 63	0.03 65	0.46 201	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
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
sAnonymous2	0.50 95	0.60 321	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.35 292

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 321	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.35 292

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 130	1.86 178	0.74 461	0.08 254	1.16 159	0.01 63	0.78 45	0.71 62	0.48 181	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.05 362	0.28 462	1.94 525

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 154	0.87 25	0.56 410	0.70 462	0.45 32	0.01 63	1.89 116	1.27 246	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 418	0.00 1	0.63 537	0.08 266	1.50 468

ff7	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

ffff	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

11t	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

CES	0.51 99	0.16 82	1.23 77	0.09 223	1.58 522	1.18 169	0.05 273	1.07 64	0.79 78	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 541

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 56	1.41 88	0.72 454	0.62 452	0.38 22	0.04 252	2.58 156	1.21 212	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 422	0.00 1	0.09 387	0.07 254	0.91 417

ccc-4	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 355	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 415	0.10 303	1.76 499

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 66	1.72 131	0.22 314	0.14 298	1.47 299	0.04 252	2.21 139	0.99 162	0.39 149	0.11 144	0.70 242	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 364	0.00 1	0.23 471	0.01 37	0.36 294

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 271	2.33 268	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 280	1.78 382	0.12 58	0.10 139	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 161

ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 101	1.71 130	0.08 204	0.09 265	1.59 341	0.32 426	1.61 88	1.25 233	0.99 253	0.19 180	0.76 257	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.52 107	0.16 82	1.68 126	0.05 153	0.13 292	1.06 101	0.03 217	2.88 173	0.54 39	0.40 154	0.02 2	2.22 381	0.03 80	0.49 96	0.26 150	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.22 465	0.01 37	0.11 144

MyStereo07	0.53 111	0.51 285	1.58 108	0.03 102	0.34 398	1.66 369	0.02 160	1.68 95	1.34 279	0.53 192	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 439	0.03 161	0.37 297

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 101	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 171	0.02 160	3.26 211	1.29 259	0.02 8	0.02 2	0.24 171	0.18 254	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.19 446	0.05 213	0.17 196

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 101	1.16 72	0.01 13	0.24 351	1.20 173	0.01 63	3.86 267	0.97 153	0.77 220	0.50 265	0.05 72	0.13 230	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 438	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.24 247

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 178	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.21 380	4.35 345	0.68 59	0.45 167	0.28 205	0.33 185	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.11 144
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 115	0.46 265	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 240	0.05 273	1.00 59	0.79 78	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 394	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.15 177

anonymousdsp	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 389	0.60 443	1.08 115	0.01 63	1.01 62	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.15 71	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 424	0.10 303	1.83 511

IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 389	0.61 444	1.08 115	0.01 63	1.00 59	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 424	0.10 303	1.83 511
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 101	1.72 131	0.08 204	0.09 265	1.63 359	0.29 415	1.60 85	1.27 246	0.99 253	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.79 253	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 101	1.78 151	0.08 204	0.08 254	1.63 359	0.31 423	1.60 85	1.28 252	0.99 253	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.56 235	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 101	1.77 149	0.08 204	0.07 242	1.47 299	0.29 415	1.61 88	1.26 240	0.99 253	0.18 168	0.74 250	0.02 47	1.77 250	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

AIO_test	0.55 121	0.33 221	2.02 211	0.77 469	1.08 503	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 127	0.38 146	0.04 87	0.85 266	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.08 378	0.03 161	1.20 448

rvit_0105_5	0.55 121	0.56 308	2.86 330	0.01 13	0.00 1	0.89 56	0.01 63	3.93 282	1.55 328	0.16 71	0.13 155	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 204

plain	0.55 121	0.55 298	3.45 382	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 223	1.16 185	0.05 29	0.10 139	0.13 151	0.17 250	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 489	0.01 14

ROB_FTStereo	0.55 121	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 265	1.61 351	0.32 426	1.60 85	1.26 240	0.99 253	0.19 180	0.75 252	0.03 80	1.97 258	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.55 121	0.59 317	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 189	0.01 63	2.55 154	0.81 91	0.15 65	0.23 193	0.70 242	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.00 1	0.33 478	1.13 439

999	0.56 126	0.38 237	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 231	0.10 336	0.44 13	0.80 86	0.02 8	0.32 219	0.03 32	0.02 47	5.80 415	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.11 144

GCAP-Stereo	0.56 126	0.71 349	1.55 103	0.30 351	1.03 498	1.27 217	0.01 63	2.03 129	0.78 74	0.30 131	0.35 231	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 308	0.00 1	1.06 489	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.25 256

R-Stereo Train	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 371	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

RAFT-Stereo	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 371	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 130	0.28 188	1.23 77	0.29 348	0.58 437	1.07 107	0.03 217	3.64 238	1.24 222	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.05 213	1.53 471

RAFT-Stereo-weight	0.57 130	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 408	1.41 272	0.05 273	3.80 252	0.86 103	1.02 261	0.52 270	0.26 179	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 356

H2IRNET	0.57 130	0.56 308	2.03 212	0.25 330	0.06 228	1.20 173	0.01 63	1.91 119	0.64 52	0.04 24	1.78 398	0.47 203	0.04 105	1.69 244	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 314	0.24 442	0.08 99

MC-Stereo	0.57 130	0.16 82	1.63 118	0.70 450	0.93 485	1.10 130	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 238	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 516	0.00 1	0.17 432	0.10 303	1.84 513

FACV-RUCA	0.58 134	0.13 56	1.73 133	0.07 192	0.12 288	1.15 153	0.07 307	4.23 333	1.27 246	0.25 115	0.99 341	0.19 162	0.30 291	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.02 342	0.24 442	0.19 209

4D-IteraStereo	0.59 135	0.98 415	2.62 309	0.04 136	0.09 265	1.07 107	0.08 316	1.45 78	0.39 21	0.12 58	0.05 104	0.82 265	0.10 204	0.77 173	1.05 361	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.08 266	1.79 508

Patchmatch Stereo++	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 254	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 259	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70
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
DeepStereo_RVC	0.59 135	0.16 82	1.65 120	0.08 204	0.06 228	1.37 255	0.40 436	1.58 82	1.26 240	1.03 264	0.83 323	0.49 205	1.52 430	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 161

iGMRVC	0.59 135	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 265	1.63 359	0.27 407	1.61 88	1.27 246	0.99 253	0.19 180	0.75 252	0.03 80	2.78 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRAFT	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 254	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 259	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 70

xyz-stereo-finetune	0.60 140	0.59 317	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 248	0.01 63	2.57 155	0.94 137	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 332	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 99

Occ-G	0.60 140	0.31 207	1.80 154	0.41 371	0.56 431	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 203	0.26 119	0.54 272	1.33 314	0.05 127	0.42 76	0.86 330	0.00 1	0.68 401	0.00 1	0.15 415	0.17 401	1.54 475

CFNet-RSSM	0.60 140	0.15 66	1.55 103	0.05 153	0.14 298	1.27 217	0.02 160	4.87 394	0.58 44	0.34 139	0.02 2	1.92 357	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 496	0.01 37	0.10 136

IGEV-Stereo+	0.61 143	0.21 146	1.12 66	0.17 280	1.20 506	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 62	0.39 149	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 255	0.48 253	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.24 482	1.85 535	2.11 532

Anonymous3	0.61 143	0.23 158	2.97 343	0.01 13	0.00 1	2.54 430	0.09 328	3.88 275	0.89 117	0.19 86	0.23 193	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.18 204

FENet	0.61 143	0.22 154	1.75 139	0.05 153	0.00 1	1.21 181	0.05 273	3.78 249	1.28 252	1.08 271	0.02 2	1.61 331	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.08 99

rvit_0105_3	0.62 146	0.70 348	3.40 379	0.01 13	0.00 1	1.12 139	0.01 63	3.96 287	1.58 334	0.16 71	0.38 240	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.09 124

GMOStereo	0.62 146	0.55 298	1.80 154	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

error version	0.62 146	0.55 298	1.80 154	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

test-v	0.62 146	0.55 298	1.80 154	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

GANet-ADL	0.62 146	0.16 82	1.89 189	0.15 271	0.02 163	1.46 292	0.02 160	3.83 264	0.75 69	0.40 154	1.08 346	1.09 299	0.18 254	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.13 161

test-2	0.62 146	0.55 298	1.80 154	0.09 223	0.61 444	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 405	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.19 209

GREAT-IGEV	0.63 152	0.27 185	1.97 202	0.43 377	1.32 514	1.14 150	0.06 300	0.43 12	0.73 67	0.37 142	0.56 276	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 286	0.05 479	1.44 534	0.00 1	0.20 450	0.12 336	2.36 535

AIO_rvc	0.63 152	0.64 336	2.03 212	0.82 476	1.08 503	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 222	0.39 149	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 489	0.00 1	0.03 345	0.11 326	1.81 510

dual_stereo	0.63 152	0.07 3	0.80 15	0.29 348	0.98 490	0.37 21	0.02 160	4.03 303	1.20 203	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.13 407	0.00 1	1.80 509

LL-Strereo2	0.63 152	0.97 411	2.03 212	0.76 467	0.86 474	1.15 153	0.08 316	1.85 112	1.20 203	0.45 167	0.02 2	0.50 208	0.07 167	0.63 145	0.65 289	0.00 1	0.17 327	0.00 1	0.03 345	0.05 213	1.05 432

CASS	0.63 152	0.16 82	1.88 186	0.03 102	0.01 96	1.67 374	0.04 252	3.11 202	0.81 91	2.25 410	1.02 343	0.29 182	0.35 302	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 152	0.21 146	1.86 178	1.03 498	0.10 276	1.59 341	0.35 431	2.26 140	1.22 216	2.22 404	0.45 259	0.25 176	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

AEACV	0.64 158	0.08 10	1.46 90	0.72 454	0.96 487	1.22 185	0.00 1	1.90 118	0.67 56	0.54 193	0.07 126	0.02 6	0.73 374	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 450	0.00 1	0.36 517	0.09 288	2.04 528

EGLCR-Stereo	0.64 158	0.12 50	1.52 97	0.74 461	0.75 467	1.83 392	0.54 451	2.79 169	0.67 56	0.66 203	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 440

HI	0.65 160	0.55 298	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 327	0.02 2	2.63 401	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.08 99

CoSv	0.65 160	0.55 298	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 327	0.02 2	2.63 401	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.08 99

test_4	0.65 160	0.40 245	1.73 133	0.11 251	0.19 325	1.28 221	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 462	0.72 246	0.09 196	1.93 257	0.53 268	0.00 1	0.11 317	0.00 1	0.08 378	0.16 387	0.15 177

PFNet+	0.65 160	0.19 130	2.19 243	0.29 348	0.06 228	1.46 292	0.54 451	1.74 102	1.62 347	1.35 313	0.45 259	0.36 187	0.01 15	2.41 264	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

MM-Stereo_test3	0.67 164	0.55 298	1.54 102	0.93 490	0.06 228	0.98 71	0.06 300	3.80 252	1.40 299	0.23 108	0.54 272	0.26 179	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	0.33 478	0.68 377

GMStereo_Zeroshot	0.67 164	0.24 163	1.87 184	0.87 481	0.00 1	1.26 211	0.01 63	2.01 127	0.42 25	1.44 324	0.58 283	1.73 345	0.19 259	2.62 267	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.09 124

cross-raft	0.67 164	0.19 130	1.85 175	0.58 415	0.71 463	1.09 124	0.10 336	3.52 224	0.69 60	0.41 159	0.02 2	2.81 412	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 323	0.00 1	0.16 424	0.01 37	0.22 239

rafts_anoy	0.67 164	0.91 389	1.85 175	0.60 420	1.02 496	1.16 159	0.04 252	3.25 209	0.48 30	0.19 86	0.18 168	0.11 139	0.19 259	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 538	0.00 1	0.01 314	0.05 213	0.22 239

s12784h	0.67 164	0.17 94	1.87 184	0.02 64	0.00 1	1.16 159	0.03 217	4.08 308	1.89 393	1.04 265	1.59 389	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

TestStereo	0.67 164	0.99 418	2.26 254	0.00 1	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.77 104	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 447	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

testlalala	0.68 170	0.17 94	1.61 111	0.21 310	0.18 319	1.14 150	0.03 217	3.47 222	1.74 376	2.12 396	0.20 185	0.30 183	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 509	0.00 1	0.27 496	0.01 37	0.15 177

raftrobust	0.68 170	0.89 386	1.80 154	0.02 64	1.29 512	1.22 185	0.05 273	2.37 147	0.62 50	2.99 455	0.03 65	0.12 143	0.15 236	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.24 247

RALAANet	0.68 170	1.09 440	2.29 258	0.03 102	0.01 96	0.93 64	0.03 217	2.65 160	1.97 404	1.19 287	0.39 245	0.15 158	0.30 291	1.27 224	0.75 308	0.00 1	0.25 339	0.00 1	0.09 387	0.19 413	0.03 47

DIP-Stereo	0.68 170	0.35 226	1.76 145	0.08 204	0.00 1	1.46 292	0.01 63	6.53 502	1.71 369	0.91 238	0.11 144	0.04 50	0.19 259	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.17 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 174	0.30 199	1.69 127	0.88 482	0.23 344	0.93 64	0.03 217	3.79 251	1.40 299	0.47 171	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 484	0.00 1	0.00 1	0.31 472	1.58 483

11t1	0.70 175	0.28 188	1.86 178	0.56 410	0.56 431	1.06 101	0.00 1	2.89 175	1.21 212	0.60 195	0.34 224	0.08 118	0.04 105	0.76 171	0.85 326	0.02 452	1.09 497	0.00 1	0.18 439	0.06 227	1.58 483

PCWNet_CMD	0.70 175	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.17 204	1.35 285	0.50 187	0.29 208	2.28 384	1.46 427	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

xyz-stereo-finetune2	0.71 177	0.55 298	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 240	0.04 252	2.47 151	0.89 117	0.18 79	0.76 313	0.08 118	0.65 364	5.24 386	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

Reg-Stereo(zero)	0.71 177	0.07 3	2.28 256	0.03 102	1.01 494	1.58 339	0.37 434	1.52 79	0.78 74	0.18 79	0.16 161	1.75 347	1.08 395	0.91 196	1.25 375	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.24 482	0.01 37	0.54 339

MoCha-V2	0.71 177	0.43 253	1.65 120	0.60 420	1.06 500	0.38 22	0.00 1	3.01 191	1.32 273	0.44 162	0.58 283	0.22 170	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.22 465	0.05 213	1.61 487

GwcNet-ADL	0.71 177	0.22 154	2.22 247	0.05 153	0.01 96	1.32 240	0.02 160	3.82 259	1.61 340	1.06 269	0.44 256	1.46 319	0.22 270	0.94 198	0.62 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 167

raft+_RVC	0.71 177	1.05 433	1.86 178	0.64 435	1.31 513	1.20 173	0.05 273	2.44 150	0.77 73	0.18 79	0.43 254	0.08 118	0.15 236	0.93 197	0.64 287	0.00 1	1.43 533	0.00 1	0.00 1	0.09 288	1.03 430

CFNet_pseudo	0.71 177	0.20 139	2.34 269	0.01 13	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.19 207	0.92 127	0.85 230	0.47 263	2.29 388	0.61 349	1.79 253	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 167

MSMDNet	0.71 177	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.25 209	1.35 285	0.52 190	0.29 208	2.29 388	1.45 424	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

ccs_rob	0.71 177	0.20 139	2.35 270	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.17 204	0.91 125	0.82 228	0.45 259	2.28 384	0.63 356	1.78 252	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 167

MIM_Stereo	0.72 185	0.80 372	2.05 218	0.63 432	1.06 500	1.31 231	0.02 160	2.80 170	1.24 222	0.19 86	0.02 2	0.70 242	0.20 265	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.17 401	1.53 471

DCVSM-stereo	0.74 186	0.09 16	1.76 145	0.07 192	0.01 96	1.24 194	0.04 252	2.09 134	0.31 16	3.55 472	0.09 136	3.02 423	0.59 346	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 91	0.01 14

AIO-test1	0.75 187	0.92 394	2.40 276	0.43 377	0.80 469	1.13 143	0.01 63	3.87 270	0.88 112	0.47 171	0.30 212	0.06 93	0.06 150	2.91 279	0.20 109	0.07 496	0.06 295	0.00 1	0.10 393	0.17 401	0.20 229

GES	0.75 187	0.26 175	2.66 313	0.01 13	0.00 1	1.63 359	0.08 316	6.06 485	0.57 43	0.68 204	0.40 246	0.37 188	0.66 367	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.10 136

ACVNet	0.75 187	0.56 308	2.30 260	0.09 223	0.00 1	1.39 261	0.21 380	2.76 165	1.34 279	0.88 234	0.75 310	1.92 357	0.26 281	0.51 104	1.65 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.20 229

rvit_105_1	0.76 190	0.75 359	3.75 406	0.01 13	0.00 1	1.16 159	0.01 63	4.13 318	1.51 321	0.24 113	0.31 216	0.14 153	0.04 105	2.70 272	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.07 92

IGEV++	0.76 190	0.41 249	1.49 95	0.75 465	0.88 477	0.38 22	0.03 217	5.40 444	0.75 69	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 245	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 518	0.00 1	0.04 359	0.14 362	1.96 526

Any-RAFT	0.76 190	0.13 56	1.46 90	0.03 102	0.01 96	2.76 441	0.08 316	4.09 309	1.69 363	1.08 271	0.26 202	1.95 361	0.31 296	0.95 200	0.09 21	0.01 424	0.20 337	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99

AdaStereo	0.76 190	0.12 50	1.73 133	0.05 153	0.00 1	1.46 292	0.23 388	5.16 421	1.66 360	1.19 287	0.37 237	1.54 324	0.17 250	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 99
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.
MSCF	0.77 194	0.71 349	1.22 76	0.88 482	1.26 511	1.07 107	0.03 217	3.87 270	1.29 259	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 273	1.02 202	0.47 251	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 510	0.09 288	1.90 521

MIPNet	0.77 194	0.74 356	2.72 315	0.08 204	0.07 242	1.32 240	0.12 348	4.14 320	1.51 321	0.90 237	0.11 144	0.67 234	0.95 388	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.01 314	0.15 378	0.23 243

test-1	0.77 194	0.31 207	1.67 123	0.03 102	0.97 488	1.23 189	0.07 307	4.63 372	0.75 69	0.73 214	0.67 300	1.06 295	0.03 80	0.58 127	0.80 314	0.02 452	0.79 421	0.00 1	0.07 374	0.01 37	0.96 423

GASTEREO	0.78 197	0.74 356	1.19 73	0.88 482	1.25 510	1.08 115	0.03 217	3.88 275	1.28 252	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 286	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 510	0.08 266	1.90 521

SCV_C0	0.78 197	0.46 265	2.11 232	0.66 438	0.80 469	0.51 37	0.03 217	4.50 355	1.26 240	0.49 183	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 483	0.00 1	0.19 446	0.12 336	1.91 524

HUF	0.78 197	0.58 313	2.91 335	0.76 467	1.21 508	0.34 10	0.07 307	1.59 84	1.25 233	0.52 190	0.04 87	0.51 211	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 548	0.00 1	0.00 1	0.15 378	2.39 536

GCAP-BAT	0.78 197	0.18 101	1.84 174	0.66 438	0.66 454	2.13 407	0.04 252	1.42 75	0.89 117	1.14 281	1.26 365	1.13 302	0.09 196	0.65 150	0.85 326	0.02 452	1.07 491	0.00 1	0.48 526	0.06 227	1.08 437

UCFNet_RVC	0.78 197	0.68 344	2.05 218	0.02 64	0.29 378	1.57 336	0.02 160	3.57 228	0.87 106	1.35 313	0.74 308	1.66 339	0.20 265	1.92 255	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

x	0.80 202	0.39 240	1.80 154	0.66 438	0.50 424	1.02 76	0.00 1	3.61 233	1.34 279	0.65 200	0.34 224	0.53 214	0.14 232	1.21 215	0.91 345	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.20 450	0.06 227	1.59 485

RALCasStereoNet	0.80 202	0.96 407	1.77 149	0.28 346	0.97 488	1.13 143	0.03 217	2.91 178	1.11 179	0.17 76	0.34 224	0.12 143	0.20 265	1.65 242	0.65 289	0.00 1	1.72 545	0.00 1	0.00 1	0.11 326	1.90 521

test_3	0.81 204	0.15 66	2.17 241	0.36 361	0.58 437	1.03 79	0.01 63	3.01 191	0.59 45	0.98 248	0.02 2	1.04 292	0.04 105	3.72 307	0.39 218	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.69 384

HART	0.82 205	0.51 285	2.11 232	0.32 354	0.87 476	0.35 18	0.00 1	3.57 228	1.21 212	0.27 123	2.09 414	0.40 195	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.00 1	0.25 445	1.98 527

NRIStereo	0.82 205	0.17 94	1.56 105	0.61 424	0.05 222	1.61 351	0.48 445	1.52 79	1.19 197	0.91 238	0.17 163	0.65 228	0.03 80	7.00 477	0.25 142	0.00 1	0.06 295	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.17 196

PSMNet-RUCA	0.83 207	0.86 380	2.85 329	0.03 102	0.02 163	2.04 404	0.25 395	4.74 385	1.79 384	0.45 167	1.38 372	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.07 92

AE-Stereo	0.83 207	0.13 56	2.17 241	0.08 204	0.24 351	1.24 194	0.03 217	5.22 425	1.26 240	0.70 206	1.09 347	0.20 164	0.16 245	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 445	0.00 1	0.26 492	0.09 288	1.75 498

DCANet-4	0.83 207	0.18 101	4.76 447	0.04 136	0.01 96	1.24 194	0.02 160	3.84 265	2.21 422	2.39 424	0.25 196	0.11 139	0.24 273	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

fff	0.83 207	0.63 332	3.63 393	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

HCRNet	0.83 207	0.39 240	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 169	0.01 63	3.69 241	2.28 428	0.75 217	0.21 189	0.56 217	0.11 213	5.32 392	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.04 54

csc	0.83 207	0.63 332	3.63 393	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

cscssc	0.83 207	0.63 332	3.63 393	0.01 13	0.04 212	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 424	0.25 196	0.09 127	1.78 446	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 297

SCV	0.84 214	0.41 249	1.65 120	0.79 471	1.05 499	0.45 32	0.05 273	5.81 470	1.24 222	0.47 171	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.39 521	0.27 458	2.08 529

CFNet_ucs	0.84 214	0.23 158	2.43 289	0.01 13	0.01 96	1.34 248	0.01 63	3.82 259	1.61 340	1.24 298	1.13 353	2.16 379	0.41 323	2.08 260	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 196

test_1	0.84 214	0.15 66	2.03 212	0.37 364	0.55 428	1.01 74	0.02 160	3.06 195	0.55 42	1.73 366	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.70 306	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.84 407

DCANet	0.84 214	0.65 340	3.63 393	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.66 441	0.31 216	0.09 127	0.48 333	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.41 318

RAFT-Test	0.85 218	0.19 130	2.98 346	0.66 438	0.99 491	1.83 392	0.17 362	3.16 203	1.19 197	0.71 207	0.11 144	3.21 437	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.29 505	0.01 37	0.15 177

RAFT_CTSACE	0.85 218	0.95 403	2.60 305	0.60 420	0.05 222	1.20 173	0.01 63	3.18 206	0.85 102	0.79 224	1.57 387	2.18 380	0.78 378	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 353	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.21 237

RAFT+CT+SA	0.85 218	0.91 389	2.23 252	0.19 289	0.29 378	1.27 217	0.03 217	4.92 401	0.86 103	0.65 200	0.40 246	0.67 234	0.05 127	3.03 281	0.18 93	0.00 1	0.28 349	0.00 1	0.35 516	0.15 378	0.61 358

test-3	0.86 221	0.15 66	2.03 212	0.37 364	0.56 431	1.01 74	0.02 160	3.05 193	0.54 39	1.98 386	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.73 308	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 485	0.16 387	0.82 402

model_zeroshot	0.87 222	0.46 265	2.80 321	0.68 447	0.93 485	1.84 395	0.08 316	3.66 240	0.66 55	1.23 296	0.01 1	1.18 305	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 407	0.00 1	0.20 450	0.02 91	1.14 440

SFCPSM	0.87 222	0.20 139	2.57 303	0.02 64	0.07 242	2.45 423	0.18 368	5.65 456	1.51 321	0.85 230	0.77 314	0.67 234	0.30 291	1.77 250	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.09 288	0.09 124

DMCA	0.87 222	0.52 294	3.24 369	0.01 13	0.01 96	1.30 226	0.02 160	3.69 241	1.87 391	2.29 412	0.17 163	1.71 343	0.10 204	0.76 171	1.42 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.12 153

IGEVStereo-DCA	0.88 225	1.21 452	1.81 162	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 424	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.15 415	0.16 387	1.76 499

anonymousdsp2	0.88 225	0.10 27	2.48 296	0.42 374	0.77 468	1.22 185	0.02 160	4.89 396	1.23 220	0.75 217	0.21 189	0.94 281	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 398	0.05 213	1.78 506

IER	0.88 225	0.38 237	2.74 317	0.01 13	0.00 1	2.27 412	0.02 160	3.65 239	1.30 268	1.45 325	0.96 339	1.39 317	1.16 401	1.60 238	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.02 32

IPLGR	0.88 225	0.30 199	3.78 408	0.06 175	0.07 242	1.26 211	0.05 273	3.78 249	1.62 347	0.80 225	0.35 231	0.79 262	0.76 375	3.42 293	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.16 188

PSMNet-ADL	0.88 225	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 402	0.03 217	3.00 188	1.28 252	0.39 149	0.66 294	2.12 372	0.67 368	4.19 324	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 247

TRStereo	0.88 225	1.18 449	2.44 291	0.72 454	0.10 276	1.56 333	0.03 217	5.73 461	1.28 252	0.18 79	0.30 212	0.62 222	0.43 324	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.25 485	0.01 37	1.23 449

AFF-stereo	0.89 231	1.05 433	1.70 129	0.49 398	0.18 319	1.21 181	0.01 63	3.58 231	1.62 347	0.84 229	1.93 404	1.14 303	0.26 281	1.24 220	0.68 296	0.00 1	0.64 398	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.89 415

testlalala2	0.90 232	0.21 146	1.69 127	4.05 541	2.52 535	1.11 137	0.01 63	3.95 286	1.34 279	0.20 94	0.32 219	1.36 316	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.36 517	0.01 37	0.24 247

qqq	0.90 232	0.41 249	1.88 186	0.10 235	0.59 441	1.09 124	0.00 1	3.82 259	1.29 259	0.61 197	0.38 240	0.73 247	0.15 236	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.23 471	0.06 227	1.57 478

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 232	0.95 403	1.93 195	0.06 175	0.92 483	1.24 194	0.02 160	3.30 213	1.75 378	1.23 296	2.58 440	0.43 198	0.16 245	0.68 158	0.82 318	0.00 1	0.70 406	0.00 1	0.00 1	0.23 434	1.05 432

MSKI-zero shot	0.91 235	0.18 101	1.86 178	0.61 424	0.62 452	1.36 253	0.05 273	3.41 219	0.31 16	0.73 214	1.79 399	0.88 269	0.00 1	4.71 353	0.16 81	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.21 460	0.02 91	0.32 280

EKT-Stereo	0.91 235	0.23 158	2.14 237	0.84 478	4.27 542	1.23 189	0.04 252	2.85 172	0.67 56	0.44 162	0.40 246	0.95 285	0.08 181	2.93 280	0.38 211	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.07 374	0.04 195	0.40 314

RAFT	0.91 235	0.96 407	1.82 167	0.89 486	0.44 413	0.97 70	0.08 316	3.71 245	1.25 233	0.36 141	0.20 185	3.87 461	0.27 284	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.01 314	0.47 503	0.87 411

test_sample2	0.92 238	0.24 163	1.96 199	0.43 377	0.02 163	1.25 202	0.00 1	4.52 359	1.58 334	1.09 273	0.33 221	0.50 208	0.29 290	3.27 288	0.93 348	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.10 393	0.04 195	1.04 431

ToySt	0.92 238	0.51 285	4.35 428	0.21 310	0.71 463	1.32 240	0.00 1	2.77 168	1.33 276	0.21 100	0.51 268	1.47 320	0.11 213	1.14 207	0.87 331	0.03 466	0.69 402	0.00 1	0.20 450	0.10 303	1.88 519

NF-Stereo	0.92 238	0.18 101	1.99 205	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.20 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RE-Stereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

TVStereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 512	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

psmg	0.93 243	0.15 66	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 458	0.26 399	5.45 449	1.17 190	2.00 387	1.45 378	1.78 349	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 91	0.04 54

LCNet	0.93 243	0.21 146	1.62 112	0.14 265	0.26 364	1.20 173	0.22 385	2.71 162	0.90 123	1.82 369	0.21 189	0.12 143	2.50 468	5.59 406	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.79 400

OCTAStereo	0.93 243	0.18 101	2.01 207	1.31 512	0.01 96	1.56 333	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 292	0.57 277	0.25 176	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 246	0.36 229	2.41 279	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 345	0.06 227	1.57 478

mmm	0.94 246	0.32 215	2.04 217	0.73 459	0.85 471	1.17 167	0.01 63	3.97 290	1.42 301	1.51 333	0.93 335	0.46 201	0.21 269	1.18 211	0.87 331	0.00 1	1.16 517	0.00 1	0.26 492	0.06 227	1.72 494

test_5	0.94 246	0.94 400	2.60 305	0.55 409	0.25 355	1.47 299	0.02 160	4.89 396	0.97 153	0.81 226	0.30 212	0.80 263	0.63 356	3.39 291	0.24 138	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.54 339

BSDual-CNN	0.94 246	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 459	0.20 373	6.00 479	1.17 190	2.36 419	0.64 291	1.78 349	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

CIPLG	0.94 246	1.29 461	3.53 390	0.19 289	0.03 185	1.45 288	0.29 415	3.87 270	1.61 340	2.10 394	2.52 438	0.21 168	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.08 99

IPLGR_C	0.94 246	1.37 469	3.71 401	0.19 289	0.02 163	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.62 347	2.04 390	2.44 437	0.20 164	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.08 99

ACRE	0.94 246	1.27 459	3.93 414	0.22 314	0.02 163	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.60 339	1.97 385	2.42 431	0.21 168	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 281	0.01 462	0.05 362	0.21 425	0.09 124

HHNet	0.94 246	0.28 188	2.48 296	0.19 289	0.08 254	1.32 240	0.42 438	2.48 152	0.84 101	1.39 320	5.80 492	0.14 153	1.74 445	0.49 96	0.94 349	0.06 489	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 362	0.04 54

acv_ft	0.94 246	0.56 308	2.28 256	0.04 136	1.07 502	1.71 380	0.01 63	4.41 350	1.34 279	1.53 337	0.75 310	1.92 357	0.45 329	0.51 104	1.74 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 476	0.20 229

gcap-zeroshot	0.95 255	0.45 258	3.07 350	0.25 330	0.74 466	1.44 281	0.02 160	4.85 392	1.47 316	0.78 222	0.57 277	2.77 408	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.20 450	0.00 1	0.39 309

CAS	0.95 255	0.12 50	1.08 62	6.79 547	0.08 254	1.10 130	0.01 63	0.97 56	0.87 106	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 272

riskmin	0.95 255	0.06 1	2.01 207	0.80 473	0.86 474	1.58 339	0.24 391	4.28 340	0.53 34	0.85 230	0.29 208	2.60 399	1.04 392	0.70 161	0.61 282	0.00 1	0.85 435	0.00 1	0.26 492	0.01 37	1.48 467

test_xeample3	0.95 255	1.30 462	5.13 464	0.19 289	0.23 344	0.95 68	0.07 307	2.30 141	1.47 316	0.40 154	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 428	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.33 512	0.17 401	1.85 514

test_sample1	0.96 259	0.25 172	1.82 167	0.46 383	0.19 325	1.13 143	0.00 1	4.10 311	1.55 328	1.02 261	0.33 221	0.70 242	0.57 343	3.63 303	0.91 345	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.09 387	0.05 213	1.50 468

TestStereo1	0.96 259	0.91 389	2.21 245	0.24 325	0.42 408	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 404	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.32 280

DisPM	0.96 259	0.17 94	2.10 230	0.90 487	0.02 163	1.53 323	0.55 455	1.86 113	1.31 271	2.42 428	0.82 321	0.38 191	0.01 15	6.92 468	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

SA-5K	0.96 259	0.91 389	2.21 245	0.24 325	0.42 408	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 404	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 413	0.32 280

PSM-softLoss	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 506	0.03 185	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 304	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

KMStereo	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 506	0.03 185	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 304	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

StereoDRNet-Refined	0.96 259	0.28 188	1.94 197	0.03 102	0.01 96	1.34 248	0.01 63	4.02 299	1.33 276	2.16 399	1.23 362	2.62 400	0.18 254	2.06 259	1.82 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.06 82
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 259	1.51 481	3.52 389	1.05 499	0.01 96	1.50 313	0.02 160	3.35 215	1.18 194	0.18 79	0.54 272	0.44 199	0.16 245	4.39 338	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 489	0.08 99

AIO-test2	0.97 267	1.34 467	2.49 298	0.42 374	0.37 400	1.23 189	0.01 63	3.86 267	0.93 132	0.37 142	1.47 381	0.51 211	0.05 127	2.73 273	0.21 119	3.00 541	0.09 310	0.00 1	0.01 314	0.09 288	0.30 272

CFNet-ft	0.97 267	0.94 400	2.30 260	0.01 13	0.27 370	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 234	0.20 185	3.76 458	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.09 124

CFNet_RVC	0.97 267	0.94 400	2.30 260	0.01 13	0.27 370	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 234	0.20 185	3.76 458	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.08 266	0.09 124

ISRNet	0.98 270	0.37 235	3.32 374	0.08 204	0.00 1	1.17 167	0.04 252	3.63 237	1.03 166	2.26 411	1.68 393	2.56 397	0.20 265	2.65 268	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 167

ADStereo(finetuned)	0.98 270	0.65 340	4.66 443	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.65 438	0.30 212	0.09 127	2.33 462	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.41 318

STTStereo	0.98 270	0.62 329	3.78 408	0.25 330	0.15 307	1.44 281	0.10 336	3.57 228	1.75 378	1.46 327	0.19 180	1.74 346	0.44 325	3.47 295	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 70

anonymity	0.99 273	0.18 101	1.80 154	0.39 368	0.67 456	0.74 43	0.01 63	5.09 415	2.13 415	1.34 311	1.30 367	0.80 263	1.62 440	0.82 188	0.64 287	0.03 466	0.59 393	0.00 1	0.48 526	0.02 91	1.15 443

IPLG	0.99 273	0.76 364	3.08 351	0.06 175	0.06 228	1.40 265	0.11 340	3.81 255	1.07 171	0.81 226	1.00 342	0.50 208	0.60 348	5.65 410	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.20 229

UPFNet	0.99 273	0.32 215	2.89 331	0.00 1	0.00 1	1.90 396	0.11 340	4.10 311	1.10 177	2.35 417	0.12 153	1.91 356	0.08 181	4.02 318	0.78 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.04 54

DDVS	1.00 276	0.21 146	1.83 170	0.21 310	0.27 370	3.12 453	0.25 395	3.00 188	0.71 62	0.77 220	0.82 321	2.14 373	0.44 325	5.24 386	0.66 291	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.00 1	0.04 195	0.20 229

StereoVision	1.00 276	0.77 367	2.81 323	0.05 153	0.02 163	1.14 150	0.03 217	4.13 318	1.18 194	0.19 86	6.80 502	0.49 205	0.12 226	1.20 213	1.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.02 32

111	1.00 276	1.05 433	3.63 393	0.01 13	0.04 212	1.20 173	0.16 359	4.50 355	2.24 424	1.32 307	1.15 357	2.00 364	0.31 296	0.59 135	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.84 407

MyStereo05	1.01 279	0.47 271	3.36 377	0.03 102	0.14 298	1.53 323	0.02 160	4.11 315	3.37 485	1.43 323	0.03 65	1.27 309	0.39 320	1.39 230	0.97 352	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 424	0.02 91	0.37 297

MyStereo04	1.01 279	0.51 285	3.49 386	0.03 102	0.34 398	1.66 369	0.02 160	4.18 324	2.93 477	1.10 276	0.03 65	1.30 312	0.58 345	1.32 227	1.02 359	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 439	0.03 161	0.37 297

DCRE	1.01 279	0.54 297	1.52 97	0.30 351	0.99 491	1.31 231	0.00 1	1.69 96	0.71 62	1.12 279	7.77 506	0.74 250	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.25 485	0.02 91	1.78 506

psm_up	1.01 279	0.68 344	2.47 295	0.04 136	0.00 1	2.01 401	0.05 273	4.09 309	1.29 259	2.65 438	0.47 263	1.71 343	0.44 325	3.65 304	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.06 82

HITNet	1.01 279	1.08 439	3.32 374	0.80 473	0.00 1	1.37 255	0.02 160	5.20 423	1.59 337	1.88 373	0.18 168	0.64 227	0.31 296	1.24 220	2.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.47 325
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
SA	1.02 284	0.85 377	2.22 247	0.00 1	0.42 408	1.31 231	0.01 63	4.74 385	2.04 411	0.50 187	0.95 338	0.30 183	1.30 417	4.24 330	0.42 226	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.17 432	0.16 387	0.30 272

CoDeX	1.03 285	0.45 258	2.50 301	0.06 175	0.20 330	1.51 317	0.20 373	6.54 503	1.96 403	0.73 214	0.68 301	1.04 292	0.31 296	3.86 313	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92

dad	1.04 286	1.21 452	3.14 358	0.08 204	0.01 96	1.25 202	0.01 63	1.30 66	2.54 450	1.95 384	0.37 237	0.40 195	0.04 105	5.95 419	1.06 362	0.01 424	0.00 1	1.11 535	0.12 405	0.07 254	0.19 209

AACVNet	1.04 286	0.87 383	2.22 247	0.25 330	0.00 1	1.79 388	0.01 63	4.21 326	0.79 78	1.17 286	0.27 204	1.50 321	0.16 245	6.30 434	0.89 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 434	0.04 54

DeepPruner_ROB	1.04 286	0.99 418	3.05 349	0.02 64	0.00 1	1.60 345	0.17 362	3.96 287	0.52 33	3.41 469	0.03 65	2.06 367	0.17 250	3.35 289	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.14 167

test_sample7	1.05 289	0.24 163	1.95 198	0.65 437	0.01 96	1.25 202	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 337	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.51 470

BUS	1.05 289	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 507	0.03 217	6.00 479	1.17 190	2.36 419	0.64 291	2.35 393	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

AASNet	1.05 289	1.11 441	3.12 356	0.05 153	0.00 1	1.73 383	0.05 273	5.73 461	2.17 421	1.10 276	1.84 402	0.94 281	0.19 259	1.16 208	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 482	0.16 188

1test111	1.06 292	0.36 229	2.41 279	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 345	0.06 227	1.57 478

StereoAnything_RVC	1.07 293	2.26 514	2.62 309	0.41 371	0.89 478	0.36 19	0.05 273	3.54 225	1.22 216	0.20 94	0.28 205	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	6.20 542	1.57 478

test_sample3	1.07 293	0.26 175	2.91 335	0.60 420	0.01 96	1.41 272	0.01 63	5.29 431	1.72 374	1.56 343	0.54 272	0.78 261	0.18 254	3.60 302	0.87 331	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

IGEV_Zeroshot_test	1.07 293	0.28 188	3.68 400	0.51 404	0.58 437	1.13 143	0.54 451	4.64 374	0.73 67	1.14 281	0.75 310	3.21 437	0.70 371	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 378	0.00 1	0.16 424	0.04 195	1.56 477

MyStereo06	1.08 296	0.47 271	3.30 373	0.03 102	0.14 298	1.53 323	0.02 160	5.58 452	0.88 112	1.15 284	0.73 307	3.48 448	1.15 400	0.86 194	0.66 291	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 424	0.02 91	0.37 297

RAFT_R40	1.08 296	0.11 41	2.09 229	0.83 477	0.20 330	1.68 377	0.64 460	2.11 137	1.19 197	1.05 266	1.13 353	1.77 348	1.43 423	6.90 466	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 14

test_sample4	1.09 298	0.27 185	2.97 343	0.61 424	0.01 96	1.46 292	0.01 63	5.32 435	1.86 388	1.67 359	0.72 305	0.68 238	0.15 236	3.66 305	0.88 335	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.67 370

GANet-RSSM	1.09 298	0.80 372	2.41 279	0.72 454	0.00 1	1.39 261	0.02 160	5.15 418	1.07 171	0.95 246	0.34 224	2.06 367	1.12 398	4.69 351	0.80 314	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.15 378	0.09 124

DFGA-Net	1.10 300	2.07 509	4.17 418	0.10 235	0.23 344	1.15 153	0.01 63	2.72 163	0.97 153	1.28 301	1.17 359	0.25 176	0.04 105	5.37 396	2.22 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 472	0.05 70

PSMNet-RSSM	1.10 300	0.88 384	2.30 260	0.23 320	0.00 1	1.41 272	0.03 217	5.44 448	1.19 197	1.56 343	0.50 265	2.46 395	0.71 372	4.23 328	0.90 342	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.10 303	0.08 99

G2L-ROB	1.11 302	0.99 418	2.89 331	0.01 13	0.01 96	1.48 307	0.00 1	3.88 275	1.64 357	1.53 337	0.08 132	3.19 436	0.01 15	4.82 365	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.14 167

test_sample5	1.11 302	0.28 188	2.93 338	0.61 424	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.48 331	1.14 355	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

gwcnet-sp	1.11 302	0.71 349	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

scenet	1.11 302	0.71 349	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

ssnet	1.11 302	0.71 349	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 433	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 380	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.08 99

SST-Stereo	1.12 307	0.10 27	1.98 203	0.85 479	0.24 351	1.72 381	0.56 456	2.10 135	2.01 406	1.19 287	1.07 345	1.57 325	1.88 451	6.92 468	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

DMCA-RVC	1.12 307	1.19 450	5.30 471	0.03 102	0.04 212	1.30 226	0.06 300	3.05 193	0.87 106	3.33 466	0.12 153	0.98 288	0.65 364	3.40 292	1.82 403	0.01 424	0.04 281	0.02 483	0.01 314	0.10 303	0.09 124

GCST	1.13 309	1.32 464	3.12 356	0.57 413	0.90 479	0.92 61	0.09 328	4.38 347	1.43 302	0.49 183	0.51 268	0.39 192	0.35 302	5.56 405	0.95 350	1.34 536	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.15 177

DualNet	1.13 309	0.28 188	2.93 338	0.61 424	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.57 346	1.40 374	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.68 377

CSP-Net	1.13 309	0.76 364	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 444	0.05 273	5.62 454	1.14 183	1.14 281	0.85 328	1.80 351	0.23 271	6.10 424	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.03 47

PFNet	1.13 309	0.26 175	3.28 372	1.27 508	0.55 428	1.60 345	0.24 391	1.80 107	1.19 197	2.37 422	1.21 361	0.63 223	0.30 291	6.85 461	0.46 242	0.16 508	0.01 233	0.00 1	0.07 374	0.18 410	0.24 247

IRAFT_RVC	1.13 309	0.39 240	2.40 276	1.51 520	0.25 355	1.37 255	0.31 423	2.93 184	1.24 222	1.58 352	0.79 317	1.14 303	1.54 431	6.53 443	0.44 229	0.00 1	0.12 319	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47

G2L-Stereo_test	1.14 314	1.01 423	2.97 343	0.27 343	0.01 96	1.66 369	0.10 336	3.73 246	1.31 271	2.21 403	0.11 144	3.18 434	0.49 334	4.55 349	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.30 272

test_sample6	1.14 314	0.28 188	2.92 337	0.59 418	0.01 96	1.47 299	0.01 63	5.17 422	2.07 413	1.57 346	1.40 374	0.63 223	0.19 259	4.02 318	0.99 356	0.00 1	0.77 416	0.00 1	0.08 378	0.03 161	0.67 370

NINENet	1.14 314	0.34 223	2.08 223	0.10 235	0.01 96	5.73 507	0.03 217	5.39 442	1.54 327	1.61 353	0.72 305	2.35 393	0.06 150	2.82 277	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 462	0.00 1	0.04 195	0.00 1

SACVNet	1.14 314	0.74 356	2.49 298	0.07 192	0.00 1	1.65 367	0.28 408	4.52 359	1.51 321	2.11 395	0.79 317	1.57 325	0.07 167	5.28 389	1.31 376	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.18 204

rrr	1.15 318	1.21 452	5.05 460	0.18 282	0.16 311	0.83 49	0.06 300	2.88 173	1.44 305	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 424	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.19 446	0.16 387	1.59 485

anonymousa	1.15 318	0.38 237	2.43 289	0.70 450	1.49 520	1.45 288	0.02 160	4.23 333	1.13 182	0.91 238	2.52 438	3.46 446	0.55 338	0.55 118	0.60 277	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.54 531	0.04 195	0.86 410

MyStereo8	1.16 320	0.86 380	3.73 404	0.86 480	0.04 212	1.47 299	0.01 63	4.64 374	2.13 415	1.47 330	1.10 349	1.21 307	0.31 296	1.12 205	1.50 388	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.30 507	0.10 303	0.93 422

GMM-Stereo	1.17 321	0.10 27	2.29 258	0.13 262	0.22 339	1.43 276	0.84 472	2.83 171	1.16 185	2.73 446	3.09 452	0.54 215	0.87 384	5.31 390	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.02 91	1.72 494

HGLStereo	1.17 321	0.53 296	2.39 275	0.01 13	0.02 163	1.45 288	0.01 63	4.05 304	1.14 183	1.42 322	3.06 450	2.09 370	1.21 409	4.60 350	1.33 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.06 82

cf-r	1.18 323	1.02 426	3.22 362	0.25 330	0.02 163	1.44 281	0.03 217	5.11 417	2.16 417	1.31 306	0.59 285	2.87 416	0.24 273	4.26 331	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.12 153

MLCV	1.19 324	0.97 411	3.09 353	0.07 192	0.00 1	1.63 359	0.04 252	3.33 214	1.57 332	2.74 448	1.83 401	0.99 289	0.40 321	5.31 390	1.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.11 144

G2L-Stereo	1.20 325	1.04 431	3.45 382	0.03 102	0.11 281	1.43 276	0.02 160	4.01 297	1.46 310	1.45 325	0.16 161	3.06 427	0.24 273	6.15 428	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.18 204

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 325	0.85 377	3.90 412	0.61 424	0.99 491	1.40 265	0.01 63	4.06 305	1.56 330	2.38 423	0.36 235	2.15 378	0.57 343	4.52 345	0.67 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.02 91	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 325	0.77 367	3.37 378	1.01 497	0.01 96	2.00 400	0.01 63	4.44 351	1.74 376	1.88 373	1.09 347	0.35 186	0.35 302	4.22 327	2.44 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.26 262

raft_robust	1.21 328	1.05 433	2.00 206	0.10 235	0.43 412	1.39 261	0.02 160	4.21 326	2.32 431	0.44 162	0.02 2	2.23 382	1.39 420	7.00 477	0.35 193	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.18 439	0.10 303	0.19 209

hknet	1.21 328	0.25 172	2.89 331	0.04 136	0.00 1	3.30 459	0.20 373	6.00 479	1.19 197	2.36 419	0.64 291	3.38 442	0.05 127	3.04 282	0.73 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 82

PSM-AAD	1.21 328	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 370	1.35 252	3.14 517	2.74 164	0.83 99	2.89 450	2.04 412	0.16 159	5.25 515	3.51 297	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 99

UNet	1.21 328	0.36 229	4.56 440	0.04 136	0.02 163	2.30 416	0.02 160	3.70 244	0.98 158	1.32 307	0.14 157	2.70 406	1.54 431	4.49 342	1.96 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92

GwcNet-RSSM	1.22 332	1.24 456	3.66 398	0.23 320	0.04 212	1.46 292	0.05 273	4.65 376	1.61 340	1.33 309	0.46 262	2.98 421	0.26 281	4.48 341	1.59 393	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.21 425	0.10 136

iResNet_ROB	1.22 332	1.37 469	2.59 304	0.14 265	0.00 1	1.38 260	0.04 252	7.36 524	2.85 476	1.07 270	1.24 363	0.93 280	0.11 213	4.28 332	0.84 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.11 144

tt1	1.23 334	0.37 235	2.41 279	0.41 371	0.45 415	3.33 462	0.02 160	3.81 255	6.87 521	0.71 207	0.80 319	0.06 93	0.40 321	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.00 1	0.10 303	1.86 515

Sa-1000	1.23 334	0.79 369	2.16 240	0.00 1	0.40 403	1.36 253	0.03 217	5.00 409	2.01 406	1.11 278	5.38 488	0.61 221	0.15 236	4.18 322	0.37 208	0.00 1	0.54 380	0.00 1	0.16 424	0.15 378	0.16 188

ITSA-stereo	1.24 336	0.23 158	2.14 237	0.19 289	0.04 212	1.43 276	0.13 349	6.24 491	3.22 484	0.78 222	0.36 235	0.63 223	1.05 393	5.67 411	2.24 427	0.03 466	0.00 1	0.09 505	0.06 370	0.08 266	0.19 209

XX-Stereo	1.24 336	0.25 172	6.03 486	1.30 511	0.29 378	1.28 221	0.00 1	4.12 316	0.60 47	1.29 303	0.50 265	3.63 453	0.03 80	4.05 320	0.18 93	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.23 471	0.03 161	0.47 325

BEATNet_4x	1.24 336	1.45 476	5.03 459	0.58 415	0.02 163	1.34 248	0.09 328	5.29 431	1.69 363	2.01 389	0.25 196	1.18 305	0.44 325	2.11 262	2.70 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.54 339

CFNet	1.24 336	1.33 466	3.20 360	0.26 337	0.03 185	1.43 276	0.04 252	5.03 410	2.39 438	0.61 197	0.71 303	1.30 312	0.23 271	6.72 454	1.16 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.10 136

qqq1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 398	0.09 288	0.92 418

fff1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 398	0.09 288	0.92 418

HH	1.25 340	0.40 245	2.13 235	0.90 487	0.41 405	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 461	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.53 471

HanStereo	1.25 340	0.40 245	2.13 235	0.90 487	0.41 405	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 461	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 161	1.53 471

RAFT-345	1.25 340	0.12 50	2.08 223	0.54 406	0.13 292	1.55 329	0.24 391	0.65 31	2.51 448	1.19 287	7.68 505	0.92 278	0.05 127	6.86 462	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 340	0.76 364	2.61 307	0.37 364	0.01 96	1.40 265	0.11 340	6.93 511	1.20 203	1.22 295	0.78 316	1.58 328	0.77 376	6.13 425	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.23 243

GANetREF_RVC	1.25 340	1.39 472	4.10 417	0.10 235	0.00 1	2.25 410	0.18 368	4.68 379	2.78 469	0.69 205	0.34 224	1.87 353	0.65 364	5.07 377	0.68 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.07 92
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	1.25 340	0.34 223	5.21 470	0.09 223	0.03 185	1.61 351	0.23 388	4.95 404	1.92 397	1.05 266	0.38 240	2.53 396	0.61 349	5.36 395	0.44 229	0.00 1	0.10 314	0.00 1	0.03 345	0.04 195	0.19 209

PS-NSSS	1.25 340	0.85 377	2.77 320	0.05 153	0.03 185	1.40 265	0.01 63	5.04 411	2.38 436	1.34 311	2.80 444	0.65 228	0.06 150	6.36 435	0.91 345	0.18 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.01 14

KYRaft	1.26 349	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 344	1.28 221	0.75 469	2.92 179	0.81 91	3.20 462	7.14 504	0.99 289	2.70 473	1.56 235	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.66 493

hitnet-ft	1.26 349	0.71 349	2.37 273	0.04 136	0.00 1	1.39 261	0.21 380	3.94 284	2.53 449	1.61 353	1.11 351	4.21 470	0.36 305	4.83 367	1.65 396	0.01 424	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.11 326	0.08 99

ARAFT	1.27 351	1.38 471	4.73 445	0.08 204	0.00 1	1.67 374	0.04 252	5.52 451	1.98 405	3.02 456	0.59 285	0.47 203	0.11 213	4.87 368	0.38 211	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.25 256

iRaft-Stereo_5w	1.28 352	0.93 397	3.51 387	0.14 265	0.66 454	1.21 181	0.01 63	3.87 270	1.06 170	0.19 86	1.97 406	1.62 333	1.50 429	6.80 458	1.07 364	0.00 1	0.16 325	0.00 1	0.06 370	0.26 453	0.67 370

LMCR-Stereo	1.28 352	1.13 444	2.41 279	0.57 413	0.03 185	2.72 439	0.09 328	6.86 510	0.88 112	2.44 430	1.92 403	0.14 153	1.55 434	3.57 300	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.02 32

ac_64	1.28 352	0.43 253	2.90 334	0.18 282	0.25 355	1.52 320	0.03 217	5.58 452	1.89 393	0.92 242	0.53 271	4.86 484	0.45 329	5.01 375	0.88 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.06 82

FADNet-RVC-Resample	1.28 352	1.46 477	6.58 499	0.10 235	0.14 298	1.54 328	0.25 395	4.29 343	1.46 310	0.61 197	0.23 193	1.29 311	0.28 286	5.23 385	1.06 362	0.10 500	0.16 325	0.09 505	0.06 370	0.28 462	0.39 309

xx1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	4.02 299	7.67 528	0.71 207	0.83 323	0.73 247	0.15 236	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.23 471	0.06 227	1.57 478

cc1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 399	0.29 378	3.40 465	0.02 160	4.02 299	7.67 528	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.59 237	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 345	0.10 303	1.86 515

OMP-Stereo	1.29 356	0.75 359	1.67 123	2.47 533	0.29 378	1.61 351	0.32 426	2.38 148	1.09 174	2.66 441	1.14 355	3.04 425	0.17 250	7.40 492	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.08 99

Prome-Stereo	1.29 356	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 351	1.28 221	0.65 462	2.98 186	0.93 132	2.08 393	8.52 509	0.75 252	2.83 476	2.19 263	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.39 461

coex_refinement	1.30 360	0.96 407	2.31 265	0.12 258	0.02 163	1.52 320	0.07 307	4.70 381	1.79 384	2.66 441	0.66 294	4.34 471	0.47 332	3.87 314	2.09 416	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.34 290

DualNet (step1)	1.30 360	0.51 285	3.23 364	0.03 102	0.03 185	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 337	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.68 521	0.97 477	1.79 538	1.08 549	0.02 91	0.82 402

FADNet-RVC	1.30 360	1.62 489	6.28 491	0.03 102	0.00 1	1.61 351	0.08 316	4.49 354	2.04 411	0.41 159	0.10 139	0.63 223	0.64 359	5.55 403	1.69 399	0.01 424	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.52 514	0.31 276

SMFormer	1.31 363	0.30 199	2.08 223	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 420	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 411	0.06 227	0.76 395

delet	1.31 363	0.61 327	2.64 312	0.05 153	0.17 315	2.84 446	1.00 482	4.88 395	2.46 444	1.38 317	1.37 371	1.62 333	0.90 386	4.52 345	1.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 362	0.08 99

PSMNet_ROB	1.31 363	1.27 459	3.91 413	0.05 153	0.11 281	1.69 378	0.16 359	3.98 291	1.59 337	1.15 284	0.34 224	2.77 408	0.62 354	4.43 340	3.80 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.12 153

UGAM	1.32 366	0.49 276	3.75 406	0.20 304	0.06 228	1.12 139	0.11 340	3.55 226	1.34 279	0.11 51	2.42 431	4.45 473	0.08 181	7.01 480	0.34 189	0.00 1	0.44 363	0.00 1	0.28 503	0.30 470	0.31 276

tta	1.32 366	0.30 199	2.08 223	0.47 389	0.02 163	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 355	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 420	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 411	0.09 288	0.92 418

FADNet_RVC	1.32 366	1.54 483	5.37 473	0.02 64	0.06 228	2.78 442	0.07 307	4.19 325	1.03 166	0.44 162	0.35 231	0.67 234	0.10 204	5.42 398	1.92 409	0.24 515	0.33 353	0.11 511	0.33 512	0.66 524	0.68 377

TDLM	1.32 366	0.90 387	2.42 287	0.61 424	0.03 185	1.59 341	2.04 505	3.73 246	2.29 429	1.70 364	0.94 336	1.07 297	0.67 368	6.49 442	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 410	0.54 339

iResNetv2_ROB	1.32 366	1.82 496	6.02 485	1.27 508	0.00 1	1.41 272	0.05 273	4.48 353	1.46 310	1.02 261	1.28 366	1.00 291	0.27 284	4.72 354	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 494	0.16 188

ssnet_v2	1.33 371	0.64 336	2.83 326	0.06 175	0.03 185	2.08 406	0.36 433	5.88 474	2.33 433	2.52 435	0.88 330	3.06 427	0.54 336	1.75 248	3.30 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 445	0.13 161

MMNet	1.33 371	0.69 347	4.18 419	0.11 251	0.01 96	4.08 479	0.02 160	4.27 339	1.49 319	2.17 401	0.33 221	1.34 315	1.20 404	4.52 345	1.93 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.06 82

ADLNet	1.35 373	0.55 298	2.95 341	0.01 13	0.05 222	2.22 409	0.11 340	5.06 413	2.83 474	2.42 428	2.19 415	2.63 401	0.68 370	3.59 301	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.27 265

pcwnet_v2	1.36 374	0.21 146	5.89 483	0.15 271	0.01 96	1.78 387	0.02 160	5.77 468	3.19 483	1.69 363	1.94 405	2.00 364	0.79 379	3.09 285	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 195	0.27 265

CVANet_RVC	1.37 375	0.82 376	3.23 364	0.54 406	0.11 281	1.48 307	0.46 441	4.01 297	2.23 423	3.33 466	1.34 370	1.51 322	0.37 307	6.38 436	0.69 298	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 362	0.19 413	0.62 360

FADNet	1.38 376	1.42 475	5.62 480	0.03 102	0.06 228	2.56 431	0.16 359	4.66 377	1.64 357	0.35 140	0.11 144	1.66 339	1.05 393	5.64 409	1.59 393	0.18 510	0.02 263	0.01 462	0.01 314	0.52 514	0.23 243

DLCB_ROB	1.38 376	0.60 321	1.96 199	0.10 235	0.00 1	1.53 323	0.23 388	4.02 299	1.91 396	3.54 471	1.97 406	3.40 443	0.30 291	4.91 369	2.97 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.12 153

iRaft-Stereo_20w	1.39 378	0.18 101	3.72 402	0.79 471	0.56 431	1.90 396	0.65 462	8.85 537	1.05 169	2.05 392	0.42 251	1.24 308	1.23 411	1.69 244	0.95 350	0.00 1	0.62 396	0.00 1	0.44 522	0.02 91	1.41 464

IIG-Stereo	1.39 378	0.67 343	1.73 133	2.48 534	0.05 222	1.63 359	0.14 354	3.00 188	1.20 203	2.94 452	2.23 418	3.03 424	0.55 338	7.41 493	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 92

DAS	1.40 380	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 488	4.51 357	2.02 408	4.84 498	2.33 422	1.65 337	0.56 340	5.53 401	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

DRaft	1.40 380	0.20 139	1.83 170	0.09 223	0.01 96	1.66 369	0.42 438	2.13 138	0.59 45	3.75 477	5.16 487	0.41 197	4.27 503	5.52 400	1.63 395	0.01 424	0.06 295	0.00 1	0.07 374	0.08 266	0.12 153

SepStereo	1.41 382	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 488	4.51 357	2.02 408	4.84 498	2.33 422	1.65 337	0.56 340	5.78 413	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 209

XPNet_ROB	1.41 382	0.81 374	2.75 318	0.04 136	0.01 96	1.70 379	0.17 362	4.14 320	1.69 363	4.12 485	1.10 349	1.58 328	0.52 335	5.13 381	4.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.25 256

ETE_ROB	1.42 384	1.04 431	3.10 354	0.02 64	0.03 185	1.81 390	0.22 385	4.73 383	1.67 362	4.77 496	1.43 377	2.77 408	0.08 181	4.23 328	2.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.20 229

CRFU-Net	1.43 385	0.33 221	2.98 346	1.27 508	0.03 185	4.01 478	0.05 273	6.21 488	0.95 142	1.92 379	0.74 308	3.41 444	2.55 470	3.36 290	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 511	0.00 1	0.13 348	0.09 124

DSFCA	1.45 386	0.51 285	2.76 319	0.01 13	0.03 185	3.64 472	0.83 471	3.28 212	1.45 308	3.25 464	0.44 256	2.89 418	1.45 424	6.07 422	2.14 418	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.10 136

ffm	1.46 387	0.50 279	4.37 429	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 521	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.17 432	0.10 303	1.86 515

ASMatch	1.46 387	0.17 94	2.35 270	0.73 459	0.20 330	1.22 185	0.25 395	1.04 63	0.89 117	0.30 131	11.50 520	0.92 278	2.31 461	6.65 450	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.04 54

DispNO	1.47 389	1.01 423	5.05 460	0.13 262	0.08 254	1.49 312	0.02 160	4.38 347	1.86 388	1.51 333	1.57 387	3.12 431	1.09 397	5.77 412	1.89 408	0.00 1	0.02 263	0.03 488	0.11 398	0.11 326	0.08 99

NOSS_ROB	1.47 389	0.49 276	2.40 276	1.00 494	0.17 315	2.56 431	0.01 63	4.86 393	2.62 453	2.32 415	1.74 395	2.79 411	0.02 47	6.96 474	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.73 390

testlalala_base	1.48 391	0.15 66	1.50 96	0.09 223	0.20 330	1.20 173	0.01 63	4.81 389	0.53 34	0.25 115	0.02 2	0.24 171	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 548	1.93 547	0.00 1	0.27 496	9.18 546	0.79 400

Consistency-Raft	1.48 391	0.96 407	5.40 476	0.36 361	0.31 395	1.66 369	0.11 340	4.30 344	4.32 500	0.47 171	5.99 494	0.86 267	2.09 455	1.19 212	1.31 376	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 458	0.02 32

HSM	1.48 391	0.60 321	1.85 175	0.01 13	0.29 378	1.76 385	0.04 252	6.50 501	1.46 310	1.91 377	1.55 385	4.69 481	1.27 415	6.66 451	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.26 262

EAI-Stereo	1.50 394	0.16 82	1.53 99	0.25 330	0.91 482	2.30 416	4.98 535	6.09 486	1.87 391	1.38 317	5.56 490	0.49 205	0.59 346	1.21 215	0.83 323	0.00 1	0.31 351	0.00 1	1.09 552	0.02 91	0.56 350

CBFPSM	1.51 395	1.00 421	5.32 472	0.05 153	0.01 96	3.57 471	0.04 252	4.06 305	1.03 166	0.65 200	0.21 189	6.06 502	3.60 493	2.65 268	1.82 403	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.12 153

HSM-Net_RVC	1.51 395	0.11 41	1.93 195	0.00 1	0.01 96	1.91 398	0.05 273	7.86 531	1.93 400	3.77 478	3.76 467	3.16 432	0.36 305	4.34 335	0.83 323	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 395	1.32 464	3.27 371	0.03 102	0.07 242	1.63 359	3.29 519	4.54 363	1.61 340	3.22 463	0.37 237	3.84 460	0.31 296	4.42 339	2.02 414	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.09 288	0.22 239

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 398	0.60 321	5.47 478	0.27 343	1.02 496	1.33 247	0.26 399	6.85 509	1.21 212	0.60 195	0.62 288	5.38 499	1.37 419	1.76 249	1.11 367	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.57 532	0.17 401	0.98 425

ADLNet2	1.52 398	0.79 369	3.51 387	0.01 13	0.69 459	1.26 211	0.26 399	4.84 391	3.10 479	1.67 359	3.23 456	4.17 469	0.80 380	4.77 363	1.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 433	0.12 153

TransformOpticalFlow	1.53 400	0.40 245	3.46 384	0.66 438	0.07 242	1.56 333	0.09 328	4.35 345	1.86 388	1.72 365	2.27 420	3.53 450	3.04 482	6.93 470	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.10 136

fast-acv-ft	1.54 401	0.86 380	4.85 450	0.11 251	0.12 288	3.88 474	0.28 408	2.97 185	2.26 426	0.96 247	3.49 462	2.97 420	1.23 411	3.47 295	2.75 445	0.04 475	0.01 233	0.04 493	0.04 359	0.44 502	0.08 99

THIR-Stereo	1.54 401	0.48 274	1.88 186	0.01 13	0.02 163	1.08 115	4.17 528	2.48 152	0.41 23	1.09 273	4.30 478	1.90 355	4.08 502	6.84 460	1.81 401	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.06 227	0.04 54

GrayStereo	1.55 403	0.06 1	1.53 99	0.75 465	0.20 330	1.27 217	4.44 532	3.44 220	1.20 203	4.92 501	3.92 471	0.45 200	4.54 507	3.43 294	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 528	0.02 91	0.25 256

LALA_ROB	1.55 403	1.07 437	2.99 348	0.02 64	0.06 228	3.20 456	0.49 447	4.07 307	1.80 386	3.79 479	0.66 294	4.51 474	0.25 280	3.82 312	4.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.11 144

DEmStereo	1.56 405	0.16 82	2.44 291	0.09 223	0.02 163	1.77 386	0.87 473	1.72 98	1.08 173	2.48 432	6.30 499	1.06 295	5.02 511	6.28 432	1.81 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PA-Net	1.56 405	1.13 444	5.13 464	0.07 192	0.17 315	1.46 292	0.53 450	4.73 383	3.04 478	0.92 242	1.30 367	2.29 388	0.62 354	6.63 448	3.00 457	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.15 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 407	1.12 442	3.42 380	0.53 405	0.10 276	4.27 483	1.44 494	5.35 436	1.61 340	3.58 474	0.87 329	0.91 273	1.18 402	6.64 449	0.46 242	0.04 475	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.24 247

Wz-Net-LNSev	1.60 408	1.48 480	8.20 519	0.03 102	0.03 185	3.95 476	0.13 349	4.89 396	2.33 433	0.92 242	0.31 216	3.64 454	1.40 421	2.90 278	1.50 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 303	0.20 229

AAGNet	1.60 408	0.15 66	1.76 145	1.17 505	0.27 370	1.51 317	0.64 460	1.71 97	1.20 203	1.67 359	0.81 320	1.59 330	2.23 457	6.08 423	11.16 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.02 32

StereoDRNet	1.66 410	1.21 452	5.39 475	0.06 175	0.11 281	2.49 427	1.06 485	5.28 430	1.89 393	3.60 475	0.63 289	2.28 384	0.64 359	4.70 352	3.25 463	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.01 314	0.15 378	0.36 294

TCMNet	1.67 411	0.92 394	6.06 487	0.15 271	1.43 517	1.83 392	0.17 362	4.72 382	1.56 330	1.88 373	2.94 448	1.92 357	0.45 329	5.34 393	3.00 457	0.00 1	0.06 295	0.06 498	0.00 1	0.43 500	0.48 329

ACV-stereo	1.68 412	0.45 258	3.08 351	0.05 153	0.04 212	6.19 512	0.18 368	2.01 127	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 526	5.28 517	4.05 320	1.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.15 177

APVNet	1.68 412	0.75 359	4.94 456	0.13 262	0.01 96	4.56 492	0.08 316	5.20 423	1.44 305	1.51 333	1.05 344	2.87 416	0.93 387	6.76 457	2.76 446	0.01 424	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.34 482	0.08 99

CrosDoStereo	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 242	1.40 265	5.95 545	3.61 233	1.62 347	0.98 248	3.79 468	0.94 281	4.66 509	7.11 484	1.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.08 99

DeepStereo_LL	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 242	1.40 265	5.95 545	3.61 233	1.62 347	0.98 248	3.79 468	0.94 281	4.66 509	7.11 484	1.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.08 99

STrans-v2	1.75 416	0.45 258	3.43 381	0.03 102	0.19 325	1.48 307	0.08 316	7.25 521	2.16 417	2.04 390	2.80 444	3.60 451	3.78 497	7.00 477	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.10 136

RASNet	1.75 416	0.71 349	2.93 338	0.20 304	3.20 539	1.75 384	0.26 399	3.87 270	2.64 454	0.98 248	1.46 380	5.25 498	1.67 442	6.73 455	2.81 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.47 325

YMNet	1.76 418	0.93 397	4.46 437	0.18 282	0.30 390	4.41 489	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 458	4.85 482	4.12 467	0.37 307	3.05 283	2.47 439	0.05 479	0.12 319	0.08 502	0.01 314	0.51 508	0.40 314

YMNet_1	1.76 418	0.93 397	4.46 437	0.18 282	0.30 390	4.41 489	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 458	4.85 482	4.12 467	0.37 307	3.05 283	2.47 439	0.05 479	0.12 319	0.08 502	0.01 314	0.51 508	0.40 314

RYNet	1.76 418	0.81 374	4.24 423	0.34 359	0.10 276	2.62 437	0.07 307	5.36 439	2.08 414	1.38 317	0.35 231	4.71 482	1.35 418	6.73 455	4.61 482	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.33 286

GASNet	1.77 421	2.50 522	7.05 503	0.47 389	0.02 163	1.50 313	0.20 373	4.55 365	2.55 451	0.98 248	1.48 382	2.24 383	1.57 437	6.25 429	3.41 468	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.55 517	0.12 153

U	1.79 422	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 553	10.70 536	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 550	5.06 566	0.01 37	0.01 14

ttt	1.79 422	0.32 215	2.41 279	0.58 415	0.26 364	1.64 366	0.00 1	6.26 494	2.57 452	1.91 377	2.39 429	1.39 317	0.11 213	5.55 403	7.97 507	0.00 1	1.05 487	0.00 1	0.16 424	0.06 227	1.14 440

DRN-Test	1.79 422	0.51 285	4.94 456	0.19 289	0.14 298	3.30 459	0.19 372	6.58 505	2.31 430	4.40 492	0.77 314	2.10 371	1.73 444	5.40 397	2.82 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.12 336	0.27 265

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 425	20.09 567	11.97 536	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 32	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 357	0.00 1	0.06 370	0.07 254	1.12 438

PAM	1.83 426	0.18 101	3.32 374	0.66 438	0.61 444	5.41 505	0.77 470	6.32 496	0.94 137	1.37 316	1.11 351	9.51 523	2.30 460	1.23 219	0.74 307	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.53 529	0.03 161	0.90 416

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 427	1.13 444	5.96 484	0.02 64	0.00 1	5.00 498	0.29 415	5.31 434	2.38 436	2.65 438	1.15 357	2.32 392	1.95 453	5.59 406	3.35 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 167

RAFT + AFF	1.88 428	1.84 499	4.19 420	0.05 153	0.85 471	2.29 415	1.00 482	6.32 496	2.26 426	1.88 373	1.80 400	1.27 309	3.66 494	6.56 444	2.36 433	0.02 452	0.34 356	0.00 1	0.01 314	0.41 499	0.50 332

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 428	0.88 384	3.47 385	1.64 525	0.22 339	4.27 483	0.40 436	3.90 281	1.63 353	0.72 213	0.71 303	3.06 427	0.11 213	5.13 381	1.03 360	5.07 543	0.54 380	0.00 1	0.00 1	1.73 533	3.16 544

UGAM-zero	1.89 430	0.19 130	2.80 321	0.22 314	0.47 420	1.57 336	0.35 431	6.96 515	0.60 47	1.40 321	0.26 202	8.37 517	4.43 505	7.06 483	0.71 301	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.58 533	0.02 91	1.16 445

iinet-f	1.90 431	0.98 415	13.29 541	0.42 374	0.03 185	4.30 486	0.04 252	3.86 267	1.32 273	1.28 301	0.57 277	2.91 419	2.70 473	2.60 266	3.11 461	0.00 1	0.02 263	0.02 483	0.00 1	0.49 505	0.09 124

PAM_32	1.91 432	0.18 101	2.96 342	0.69 449	0.73 465	5.20 501	0.71 466	6.02 483	1.17 190	1.33 309	2.00 410	9.90 525	3.21 488	1.29 225	0.81 316	0.00 1	0.59 393	0.00 1	0.53 529	0.06 227	0.87 411

Syn2CoEx	1.91 432	1.85 500	6.43 498	0.05 153	0.00 1	1.47 299	0.54 451	6.03 484	2.24 424	2.24 409	2.19 415	2.06 367	3.10 484	6.57 445	2.58 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 482	0.40 314

z-ln-s-r	1.93 434	1.26 458	7.26 505	0.25 330	0.03 185	1.65 367	0.06 300	4.28 340	2.81 472	1.26 300	0.70 302	1.68 342	0.24 273	6.44 441	10.32 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.19 209

FAT-Stereo	1.95 435	0.23 158	3.66 398	0.18 282	0.03 185	1.80 389	0.94 477	5.35 436	3.11 480	4.23 486	5.00 485	5.22 497	2.76 475	5.07 377	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.17 196

AANet_RVC	1.95 435	1.64 490	4.89 451	0.09 223	0.00 1	1.24 194	0.01 63	3.93 282	2.82 473	2.32 415	4.64 481	3.61 452	0.19 259	7.61 499	4.73 483	0.60 520	0.19 334	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.47 325

ccnet	1.96 437	0.68 344	3.59 391	0.26 337	0.19 325	3.68 473	1.55 497	4.89 396	1.77 380	2.68 444	3.92 471	3.44 445	1.72 443	5.02 376	5.22 485	0.06 489	0.00 1	0.09 505	0.01 314	0.13 348	0.32 280

GwcNet	1.96 437	1.51 481	7.43 509	0.30 351	1.20 506	4.13 480	0.61 459	4.45 352	1.92 397	1.53 337	2.31 421	3.93 464	0.54 336	5.50 399	3.16 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.39 495	0.24 247

DANet	1.96 437	0.24 163	3.72 402	0.78 470	0.48 422	2.65 438	0.34 429	3.94 284	1.71 369	4.35 489	1.56 386	5.09 490	0.56 340	6.97 475	5.99 493	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 195	0.66 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 440	0.97 411	7.79 513	0.68 447	1.01 494	1.47 299	0.20 373	7.05 518	1.44 305	0.54 193	6.19 496	5.17 493	1.14 399	1.65 242	1.18 374	0.01 424	0.77 416	0.00 1	0.64 538	0.25 445	1.23 449

CBMV	1.97 440	0.56 308	2.61 307	0.46 383	0.07 242	2.91 449	4.18 529	4.58 368	2.78 469	5.50 507	2.21 417	2.84 415	2.94 477	4.75 358	2.31 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.60 356
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 442	0.39 240	5.14 466	0.34 359	0.01 96	2.50 428	0.34 429	6.44 499	3.75 493	0.86 233	5.12 486	1.63 335	1.08 395	7.64 500	1.58 392	1.07 528	2.64 562	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

DISCO	2.03 442	0.45 258	2.82 325	0.72 454	0.53 426	5.13 500	0.01 63	6.01 482	1.81 387	2.31 414	0.91 334	6.43 506	0.87 384	8.57 520	3.67 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.17 196

edge stereo	2.06 444	0.42 252	4.20 421	0.14 265	0.09 265	1.82 391	0.51 448	5.38 440	2.48 447	3.45 470	3.96 475	8.28 516	1.80 449	5.90 417	2.30 429	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.16 387	0.19 209

CBMV_ROB	2.06 444	0.31 207	2.72 315	0.63 432	0.00 1	2.83 445	0.88 474	5.24 428	2.41 440	4.28 488	6.16 495	3.07 430	3.47 492	5.81 416	2.69 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.56 350

mmx	2.08 446	0.50 279	4.37 429	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	7.65 501	9.02 513	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 432	0.06 227	1.25 453

xxx	2.08 446	0.50 279	4.37 429	0.46 383	0.03 185	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 346	2.38 425	2.14 373	0.38 311	7.65 501	9.02 513	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 432	0.06 227	1.25 453

RP	2.09 448	0.90 387	3.88 411	0.22 314	0.61 444	1.72 381	0.94 477	4.97 405	2.65 455	3.87 480	5.63 491	4.44 472	4.28 504	4.99 374	2.35 432	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.20 419	0.13 161

NCC-stereo	2.09 448	1.02 426	4.78 448	0.10 235	0.26 364	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 453	3.18 454	4.63 478	5.69 521	6.26 430	2.76 446	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.14 167

Abc-Net	2.09 448	1.02 426	4.78 448	0.10 235	0.26 364	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 453	3.18 454	4.63 478	5.69 521	6.26 430	2.76 446	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.14 167
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 448	1.17 448	3.97 415	1.52 521	0.23 344	3.35 464	0.05 273	5.09 415	2.74 463	1.09 273	1.40 374	0.97 287	0.18 254	6.66 451	0.87 331	1.46 537	1.64 542	7.13 546	0.00 1	1.67 532	0.54 339

RAFT-RH_RVC	2.11 452	0.30 199	2.27 255	0.74 461	0.26 364	1.51 317	0.02 160	0.61 28	1.23 220	5.28 504	21.18 548	1.04 292	0.07 167	6.90 466	0.61 282	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.02 91	0.00 1

RGC	2.11 452	0.95 403	4.61 442	0.08 204	0.29 378	3.34 463	0.11 340	5.40 444	1.78 382	3.93 482	4.52 479	5.20 495	3.05 483	5.78 413	2.78 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 336	0.18 204

S-Stereo	2.12 454	0.32 215	6.30 492	0.24 325	0.22 339	2.51 429	1.83 501	5.38 440	5.55 511	2.46 431	5.91 493	2.81 412	0.71 372	5.19 384	2.45 437	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.37 297

1111x	2.13 455	0.58 313	4.38 433	0.39 368	0.61 444	2.14 408	0.01 63	6.38 498	2.40 439	1.80 368	1.97 406	0.95 285	0.64 359	7.16 487	10.30 525	0.00 1	1.18 519	0.00 1	0.29 505	0.07 254	1.32 458

SGM-Forest	2.15 456	0.50 279	2.42 287	0.19 289	0.25 355	3.47 469	2.38 512	4.53 361	2.46 444	5.64 509	3.99 476	3.74 456	2.22 456	6.99 476	3.08 460	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.05 213	0.98 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 457	0.75 359	10.72 532	0.24 325	0.03 185	1.62 356	0.20 373	3.80 252	1.16 185	5.40 505	3.08 451	5.77 500	2.29 459	5.62 408	2.13 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.25 256

Anonymous_2	2.17 458	0.32 215	2.35 270	0.80 473	0.85 471	1.67 374	0.22 385	4.62 371	0.71 62	1.12 279	0.40 246	3.18 434	1.94 452	0.84 190	0.77 310	0.06 489	1.09 497	3.25 545	14.62 570	3.25 537	1.43 465

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LL-Strereo	2.29 467	1.55 485	5.01 458	0.64 435	2.78 537	1.52 320	0.05 273	5.04 411	1.24 222	2.73 446	2.87 447	5.10 491	5.49 519	7.22 489	0.81 316	0.04 475	1.31 529	0.00 1	0.00 1	0.31 472	2.08 529

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PDISCO_ROB	2.54 473	1.40 473	5.07 463	1.06 500	2.01 530	8.28 527	0.17 362	7.96 533	6.01 518	1.48 331	1.75 396	3.67 455	1.25 413	7.74 507	2.07 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 495	0.42 322

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FINET	2.99 480	2.11 511	7.66 510	1.13 502	1.79 524	4.35 487	3.34 520	5.66 457	7.93 531	2.49 434	3.29 457	1.66 339	2.47 467	6.70 453	4.44 480	0.82 525	1.38 532	0.03 488	0.30 507	0.36 489	1.88 519

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Wz-Net-SNSev	3.01 482	3.59 539	12.98 540	0.45 382	0.04 212	2.72 439	1.12 487	5.80 469	2.42 441	2.30 413	2.62 441	6.39 505	1.29 416	10.20 530	7.19 502	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 468	0.72 389

CSAN	3.10 483	1.72 493	5.85 482	0.37 364	0.14 298	4.15 482	3.91 526	4.94 403	4.65 506	6.43 512	6.29 498	4.62 477	5.17 514	8.13 511	4.85 484	0.02 452	0.03 274	0.03 488	0.05 362	0.26 453	0.48 329

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UDG	3.15 485	9.41 559	2.81 323	2.72 536	0.92 483	2.39 421	0.11 340	4.12 316	1.30 268	2.35 417	3.63 465	4.96 486	1.58 438	4.33 334	2.89 453	1.22 534	0.04 281	8.09 548	3.80 560	4.94 539	1.35 459

XQC	3.16 486	2.00 507	7.71 511	0.97 493	0.67 456	5.07 499	0.69 464	6.58 505	4.95 508	5.04 502	1.98 409	4.99 487	3.12 485	7.96 510	10.02 522	0.00 1	0.63 397	0.00 1	0.18 439	0.36 489	0.38 307

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ADCP+	3.18 487	1.81 495	11.33 534	0.07 192	0.20 330	5.83 509	2.80 514	4.60 369	2.69 457	1.68 362	0.28 205	3.75 457	3.14 486	6.82 459	17.90 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.56 350

PWC_ROB	3.30 489	1.83 497	8.47 522	0.62 431	0.56 431	1.31 231	0.39 435	4.53 361	5.05 509	7.66 520	15.14 529	3.37 440	2.43 465	6.86 462	6.74 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 508	0.54 339

w-ln-seven	3.40 490	2.22 513	14.89 545	0.33 358	0.16 311	7.02 516	0.47 442	5.98 478	5.62 512	5.50 507	2.37 424	4.11 466	1.42 422	6.86 462	10.41 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.38 307

PWCDC_ROB	3.41 491	2.29 515	5.16 468	0.19 289	0.02 163	3.11 452	0.02 160	5.15 418	12.27 537	1.36 315	23.33 556	1.98 362	3.35 489	4.93 370	3.71 471	0.28 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 527	0.32 280

DDUNet	3.58 492	11.19 561	3.84 410	3.59 540	3.31 540	4.14 481	0.20 373	4.40 349	1.33 276	2.72 445	3.11 453	3.16 432	0.37 307	4.18 322	1.47 386	2.02 539	0.05 289	10.10 554	3.59 559	5.85 541	3.05 543

G-Net	3.58 492	0.58 313	5.14 466	1.61 522	1.86 525	10.46 534	1.85 502	3.24 208	1.69 363	8.68 526	11.81 522	6.03 501	7.62 532	4.82 365	5.52 489	0.08 497	0.12 319	0.07 499	0.15 415	0.16 387	0.16 188

SHD	3.58 492	1.83 497	6.41 495	1.34 516	1.21 508	4.84 496	0.17 362	7.95 532	12.83 538	7.86 521	3.32 459	5.08 489	2.63 471	5.54 402	8.57 510	0.01 424	0.75 414	0.00 1	0.18 439	0.31 472	0.73 390

otaku	3.61 495	2.06 508	4.04 416	6.41 546	3.35 541	4.67 494	2.08 506	5.97 477	1.58 334	2.19 402	2.62 441	3.47 447	1.45 424	4.36 336	2.17 419	8.55 551	0.25 339	1.89 541	0.03 345	9.29 547	5.81 551

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 495	3.47 534	9.32 526	0.19 289	0.30 390	13.80 541	7.49 556	5.15 418	3.95 496	3.06 457	3.94 473	4.60 476	1.20 404	8.49 518	2.79 450	0.70 524	1.22 522	0.04 493	0.84 542	0.50 507	1.23 449

SDNR	3.62 497	1.25 457	7.41 508	0.71 452	0.22 339	26.06 566	0.02 160	4.55 365	2.42 441	3.10 460	11.33 519	3.05 426	0.77 376	8.31 516	2.21 423	0.05 479	0.11 317	0.00 1	0.01 314	0.08 266	0.66 367

ADCL	3.64 498	1.54 483	8.53 524	0.26 337	0.28 376	7.37 518	4.49 533	5.42 446	3.61 489	4.79 497	3.85 470	5.14 492	4.47 506	6.28 432	15.73 546	0.05 479	0.01 233	0.11 511	0.13 407	0.34 482	0.33 286

Ntro	3.66 499	2.08 510	4.34 427	7.58 548	4.53 543	6.25 513	0.72 467	5.35 436	1.65 359	0.48 181	1.77 397	2.68 405	1.25 413	5.10 379	2.31 430	8.72 552	0.31 351	2.13 543	0.05 362	9.73 548	6.18 552

SPS-STEREO	3.67 500	1.46 477	4.23 422	0.36 361	0.23 344	3.93 475	1.20 490	6.67 508	3.50 486	11.05 536	8.81 510	9.53 524	4.63 508	9.10 521	7.25 503	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 348	1.28 456
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 501	2.46 521	15.54 548	0.32 354	0.06 228	4.29 485	1.61 498	4.25 335	11.49 536	2.56 437	1.31 369	2.01 366	1.86 450	6.94 471	8.94 512	0.05 479	0.03 274	0.10 510	0.08 378	10.62 553	0.56 350

MDST_ROB	3.81 502	0.21 146	4.29 426	2.64 535	1.45 519	13.85 542	1.02 484	8.06 534	2.67 456	15.14 551	8.81 510	2.70 406	1.55 434	9.31 523	3.90 473	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.63 362

ADCPNet	3.94 503	1.47 479	14.87 544	0.11 251	0.45 415	7.19 517	2.23 510	5.42 446	3.18 482	4.53 494	2.03 411	7.48 515	5.27 516	7.05 482	14.73 542	0.02 452	0.74 412	0.04 493	0.91 548	0.23 434	0.85 409

test_sample8	3.98 504	0.51 285	3.23 364	0.03 102	0.03 185	2.48 424	0.01 63	5.07 414	1.50 320	6.62 513	0.90 333	14.02 535	7.06 531	6.14 426	10.04 523	0.68 521	17.48 572	1.79 538	1.08 549	0.02 91	0.82 402

DPSNet	3.98 504	1.01 423	12.58 538	0.74 461	0.55 428	5.24 503	1.53 496	12.44 545	4.82 507	2.89 450	0.97 340	6.37 504	11.43 546	8.20 512	8.61 511	0.09 499	0.51 374	0.11 511	0.38 520	0.35 487	0.83 406

pmcnn	3.98 504	0.95 403	7.29 506	0.71 452	1.42 516	2.84 446	1.22 491	5.89 475	2.42 441	9.34 532	11.71 521	18.88 546	2.65 472	6.89 465	6.35 497	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.76 395

MFN_U_SF_RVC	4.10 507	2.36 518	12.04 537	1.00 494	0.27 370	10.31 533	0.51 448	8.83 536	3.69 491	4.90 500	3.30 458	9.33 522	3.43 491	8.28 514	9.42 516	0.41 519	0.53 379	0.52 525	0.81 541	0.90 528	1.05 432

NVStereoNet_ROB	4.22 508	2.29 515	6.13 490	1.40 519	1.14 505	2.84 446	0.97 479	5.67 458	5.66 513	5.25 503	14.28 527	12.40 530	5.35 518	10.74 536	5.33 486	1.24 535	1.01 484	0.67 533	0.62 536	0.63 522	0.69 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	4.28 509	4.04 544	17.92 550	0.11 251	0.07 242	1.53 323	0.29 415	4.81 389	6.49 520	8.41 525	16.07 532	2.83 414	1.19 403	11.32 539	9.99 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.36 294

SAMSARA	4.31 510	1.94 506	7.80 514	1.96 529	1.40 515	10.65 535	7.35 553	7.17 519	4.49 502	8.27 523	3.58 464	10.58 527	3.75 495	7.87 508	6.66 499	0.01 424	1.09 497	0.00 1	0.23 471	0.26 453	1.19 446

ADCMid	4.33 511	2.40 520	13.81 542	0.23 320	0.40 403	4.90 497	1.23 492	5.73 461	3.73 492	11.06 537	3.94 473	6.67 510	5.11 512	7.11 484	18.03 549	0.12 504	0.08 304	0.55 526	0.46 523	0.61 520	0.49 331

Wz-Net-TNSev	4.36 512	6.36 553	22.98 554	0.22 314	0.06 228	7.00 515	3.45 521	7.46 526	3.81 495	2.12 396	0.63 289	7.29 514	5.11 512	9.87 528	9.72 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.36 489	0.66 367

zh-sn7	4.41 513	4.45 546	18.43 551	0.15 271	0.01 96	4.00 477	2.16 509	5.26 429	2.74 463	4.24 487	10.00 516	4.09 465	6.64 528	10.84 537	14.33 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 462	0.63 362

AnyNet_C32	4.41 513	3.74 541	15.17 547	0.48 397	0.51 425	5.99 511	6.52 552	5.30 433	2.72 462	6.86 514	3.66 466	5.21 496	3.19 487	7.42 494	19.54 553	0.08 497	0.04 281	0.20 518	0.09 387	0.67 525	0.76 395

xyz-stereo	4.49 515	0.31 207	37.34 563	0.02 64	0.01 96	19.38 552	0.01 63	2.42 149	0.53 34	2.00 387	14.43 528	2.64 404	0.14 232	7.36 491	2.92 454	0.00 1	0.01 233	0.23 521	0.00 1	0.05 213	0.09 124

z-mn7	4.53 516	3.38 533	10.95 533	0.14 265	0.03 185	8.41 529	0.48 445	4.63 372	14.42 542	3.68 476	18.00 537	4.72 483	1.20 404	11.78 544	8.25 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.39 309

WZ-Net	4.64 517	2.57 523	25.72 557	0.10 235	0.09 265	3.07 451	2.08 506	6.59 507	5.41 510	6.08 510	4.09 477	7.02 513	6.04 525	11.64 540	11.45 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 425	0.61 358

SGM_RVC	4.67 518	0.61 327	2.62 309	1.13 502	0.29 378	7.96 524	2.60 513	7.55 528	4.36 501	12.34 541	9.95 514	15.94 540	8.56 534	10.88 538	6.38 498	0.22 514	0.25 339	0.20 518	0.23 471	0.32 476	0.92 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 519	23.37 570	1.56 105	13.12 561	10.72 561	1.09 124	0.05 273	4.90 400	2.02 408	2.16 399	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 550	2.41 552	0.00 1	0.01 314	20.56 569	3.81 546

MSAF-DinoV2	4.86 520	4.93 548	11.35 535	1.15 504	0.06 228	3.13 454	0.57 457	7.49 527	4.56 504	2.13 398	0.94 336	16.45 541	5.99 524	14.60 552	18.54 551	0.06 489	0.03 274	0.09 505	0.74 540	2.00 536	2.34 534

SANet	5.04 521	1.86 502	7.96 516	0.39 368	0.12 288	7.51 520	3.73 525	7.20 520	16.07 546	7.15 516	13.16 524	12.35 529	8.70 535	8.28 514	5.37 487	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 348	0.71 388

WCMA_ROB	5.16 522	1.07 437	4.40 434	0.66 438	0.69 459	6.28 514	3.63 524	5.39 442	4.05 497	14.77 550	19.39 545	15.46 538	10.72 544	7.67 505	6.77 501	0.19 512	0.27 345	0.18 517	0.20 450	0.18 410	1.23 449

RainbowNet	5.23 523	4.09 545	4.92 455	9.61 553	6.18 546	5.26 504	3.48 522	7.68 530	4.58 505	1.94 383	3.02 449	4.67 480	3.42 490	5.90 417	2.01 412	9.59 554	2.19 550	8.45 549	0.20 450	10.52 551	6.82 554

MSMD_ROB	5.26 524	0.52 294	3.22 362	0.15 271	0.01 96	8.63 530	1.06 485	4.76 387	4.16 498	13.72 544	26.77 559	13.87 534	15.95 553	7.89 509	3.94 474	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 227	0.34 290

FCDSN-DC	5.38 525	0.65 340	3.19 359	0.24 325	0.46 418	5.71 506	1.61 498	5.83 473	4.51 503	14.74 549	22.03 551	20.43 548	13.01 549	8.48 517	6.00 494	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.52 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 526	3.14 532	10.56 531	0.47 389	0.29 378	24.98 563	8.65 560	6.24 491	9.96 535	4.38 490	8.16 507	8.42 518	2.44 466	9.46 526	6.27 496	1.11 530	1.70 544	0.33 523	0.47 525	1.16 530	1.35 459

ADCS	5.55 527	3.55 535	19.07 552	0.43 377	0.14 298	5.87 510	4.20 531	7.65 529	7.80 530	9.79 533	6.22 497	6.48 508	5.52 520	10.52 534	22.41 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 504	0.97 424

MeshStereo	6.09 528	0.97 411	3.59 391	0.26 337	0.14 298	7.68 522	2.02 504	10.42 540	5.77 514	20.76 560	19.69 547	22.78 552	10.56 542	10.29 531	6.16 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 468	0.41 318
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
ACVNet-4b	6.14 529	2.39 519	6.31 493	9.73 554	7.26 551	8.81 531	1.62 500	7.27 522	6.07 519	0.41 159	6.42 500	11.47 528	2.37 463	9.17 522	2.72 444	9.70 556	2.42 553	10.45 555	0.01 314	11.04 555	7.12 555

SGM+DAISY	6.27 530	3.62 540	9.36 527	2.30 530	2.34 532	9.12 532	6.38 549	6.98 516	6.00 517	14.26 545	15.55 531	14.02 535	9.84 539	9.45 525	8.56 509	1.21 533	1.60 541	0.58 527	0.86 545	0.63 522	2.74 538

FC-DCNN	6.44 531	0.46 265	3.25 370	0.54 406	0.56 431	8.01 525	1.37 493	8.76 535	7.15 525	19.35 557	22.25 553	22.72 551	15.44 552	10.37 532	7.93 506	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.64 366

PVD	6.50 532	1.70 492	6.71 501	1.66 526	1.59 523	7.94 523	0.89 475	11.13 543	24.35 554	12.01 540	19.10 541	8.76 520	9.89 540	9.85 527	11.06 529	0.02 452	1.12 505	0.00 1	0.26 492	0.25 445	1.72 494

FC-DCNN v2	6.60 533	0.46 265	3.23 364	0.56 410	0.58 437	8.28 527	1.46 495	9.35 538	7.29 526	19.57 558	23.13 554	23.87 555	14.94 551	10.69 535	7.88 505	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.63 362

EDNetEfficient	6.66 534	1.34 467	34.37 561	0.66 438	1.93 529	2.04 404	3.59 523	3.08 197	14.92 543	20.02 559	9.53 513	6.48 508	10.85 545	7.65 501	15.21 543	0.03 466	0.10 314	0.01 462	0.22 465	0.61 520	0.55 345

ACVNet_1	6.79 535	2.72 527	6.97 502	9.78 555	7.38 554	7.67 521	2.29 511	10.50 541	6.93 524	4.51 493	5.39 489	13.21 532	6.34 527	7.02 481	3.31 466	9.70 556	2.48 555	10.85 557	0.11 398	11.41 557	7.23 556

AnyNet_C01	7.15 536	5.48 551	37.47 564	1.08 501	0.59 441	11.50 537	6.49 551	6.93 511	4.31 499	8.06 522	9.11 512	8.72 519	4.06 500	14.50 550	21.97 562	0.11 502	0.08 304	0.24 522	0.09 387	1.11 529	1.07 436

LSM	7.83 537	2.59 524	24.93 556	4.71 543	40.61 573	3.55 470	5.22 540	5.91 476	7.48 527	10.86 535	13.66 526	4.55 475	3.92 499	7.72 506	5.88 492	0.02 452	0.26 342	0.00 1	0.00 1	0.30 470	14.53 570

DispFullNet	8.26 538	24.76 571	14.96 546	14.77 564	7.78 555	5.23 502	0.09 328	5.67 458	3.16 481	9.01 530	4.87 484	6.15 503	10.66 543	10.44 533	4.54 481	2.54 540	0.33 353	15.59 561	4.84 563	13.17 561	6.59 553

ELAS_RVC	8.75 539	1.59 488	6.34 494	1.91 528	1.87 526	11.67 538	12.14 565	10.75 542	16.11 547	22.55 564	21.45 549	18.49 544	18.29 560	14.17 549	12.53 534	0.92 527	1.32 530	0.70 534	0.46 523	0.53 516	1.25 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 540	1.55 485	5.19 469	1.87 527	1.92 528	17.05 547	8.29 558	13.92 547	13.52 540	23.08 565	28.56 564	18.59 545	16.90 556	12.06 546	13.39 538	0.91 526	1.32 530	0.65 532	0.59 534	0.68 526	1.31 457
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 541	2.76 528	8.07 517	8.84 552	6.89 549	14.54 546	4.19 530	14.25 548	23.92 553	7.62 519	19.61 546	20.42 547	5.93 523	8.52 519	3.64 469	9.16 553	1.74 546	7.93 547	0.36 517	10.56 552	7.47 559

WAO-7	9.62 542	2.87 529	5.64 481	0.96 492	0.21 338	20.37 555	5.13 539	23.65 568	26.32 558	13.11 543	27.70 562	22.69 550	14.04 550	14.53 551	13.11 536	0.13 505	0.09 310	0.58 527	0.10 393	0.51 508	0.75 394

PWCK	9.63 543	6.94 557	19.91 553	6.25 545	0.22 339	22.62 558	14.62 567	12.15 544	13.48 539	14.34 546	13.17 525	13.25 533	8.40 533	16.14 553	11.57 532	6.38 546	0.26 342	2.41 544	0.11 398	8.57 544	1.74 497

IMH-64-1	10.12 544	3.75 542	4.24 423	11.47 558	9.26 558	11.93 539	5.30 541	18.72 553	15.74 544	7.16 517	18.55 538	16.83 542	6.83 529	11.66 541	9.62 518	10.09 558	2.54 556	15.69 562	1.72 554	12.82 558	8.45 560

IMH-64	10.12 544	3.75 542	4.24 423	11.47 558	9.26 558	11.93 539	5.30 541	18.72 553	15.74 544	7.16 517	18.55 538	16.83 542	6.83 529	11.66 541	9.62 518	10.09 558	2.54 556	15.69 562	1.72 554	12.82 558	8.45 560

RTS	10.27 546	3.55 535	66.16 571	1.62 523	2.34 532	13.96 543	6.25 547	6.95 513	18.07 549	8.81 527	19.18 542	6.82 511	2.96 479	26.87 566	19.93 555	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 345	0.40 497	0.99 427

RTSA	10.27 546	3.55 535	66.16 571	1.62 523	2.34 532	13.96 543	6.25 547	6.95 513	18.07 549	8.81 527	19.18 542	6.82 511	2.96 479	26.87 566	19.93 555	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 345	0.40 497	0.99 427

EDNetEfficientorigin	10.48 548	2.34 517	98.78 584	0.23 320	0.25 355	3.01 450	0.70 465	4.69 380	17.04 548	19.07 553	15.43 530	12.52 531	11.56 547	9.41 524	12.62 535	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 314	0.25 445	1.76 499

MADNet+	11.36 549	15.59 565	70.62 573	1.36 518	1.52 521	20.21 554	4.98 535	12.73 546	8.13 532	3.88 481	6.42 500	8.89 521	6.29 526	32.76 570	29.90 568	0.25 516	1.05 487	0.01 462	0.22 465	0.60 519	1.76 499

WAO-6	11.65 550	2.71 526	4.73 445	7.69 549	7.28 552	17.41 548	7.45 554	20.43 559	38.14 570	10.13 534	19.37 544	27.36 557	12.38 548	13.35 547	13.26 537	4.38 542	2.43 554	10.51 556	0.03 345	9.00 545	4.96 549

IMH	11.71 551	4.49 547	4.59 441	11.55 560	9.35 560	14.27 545	5.00 537	21.03 562	25.97 557	8.90 529	23.64 557	20.58 549	10.29 541	13.39 548	9.59 517	10.13 561	2.57 558	15.53 560	1.75 556	13.04 560	8.53 562

LVE	11.75 552	3.56 538	5.48 479	10.38 556	8.28 556	22.54 557	7.53 557	17.01 551	32.01 563	9.26 531	23.28 555	23.43 553	9.72 537	11.79 545	7.81 504	10.09 558	2.62 561	11.07 558	0.59 534	11.18 556	7.44 558

Dean	12.08 553	3.10 531	8.10 518	10.98 557	8.34 557	18.85 551	5.53 543	21.57 564	40.96 572	11.81 539	21.91 550	25.74 556	9.74 538	8.20 512	5.76 490	9.65 555	2.35 551	9.94 551	0.65 539	10.97 554	7.40 557

coex-ft	12.25 554	6.22 552	80.44 575	0.15 271	0.15 307	2.43 422	0.98 480	3.07 196	29.54 559	49.22 574	16.44 533	15.69 539	16.17 554	7.44 495	15.30 544	0.05 479	0.07 300	0.01 462	0.05 362	0.35 487	1.15 443

LE_ROB	13.25 555	1.86 502	12.84 539	2.35 531	1.43 517	7.50 519	5.92 544	10.14 539	48.57 575	57.70 575	24.61 558	23.44 554	32.60 569	10.12 529	24.95 567	0.06 489	0.08 304	0.13 515	0.20 450	0.09 288	0.41 318

SGM-ForestM	14.25 556	3.00 530	8.67 525	2.38 532	1.88 527	24.45 562	11.87 563	19.27 555	21.66 551	30.68 567	29.79 566	46.58 571	28.97 566	27.26 568	21.22 560	1.14 532	1.67 543	0.61 531	0.89 547	0.51 508	2.50 537

WAO-8	14.47 557	5.06 549	6.42 496	8.00 550	6.65 547	23.95 560	2.97 515	23.01 565	45.08 573	19.24 555	34.86 569	33.07 561	17.51 557	17.59 556	14.38 540	5.22 544	0.86 436	10.06 552	0.85 543	10.25 549	4.34 547

Venus	14.47 557	5.06 549	6.42 496	8.00 550	6.65 547	23.95 560	2.97 515	23.01 565	45.08 573	19.24 555	34.85 568	33.07 561	17.51 557	17.59 556	14.38 540	5.22 544	0.86 436	10.06 552	0.85 543	10.25 549	4.34 547

JetBlue	14.57 559	6.38 554	35.83 562	0.95 491	7.05 550	51.27 572	22.93 570	16.51 549	9.78 533	11.72 538	17.82 536	27.82 558	17.62 559	33.31 571	20.36 557	0.35 518	0.18 328	0.15 516	0.25 485	5.36 540	5.74 550

KSHMR	14.93 560	8.30 558	8.52 523	15.54 565	13.01 564	17.62 549	10.36 562	19.39 556	30.53 561	19.03 552	22.15 552	28.32 559	9.61 536	16.44 554	10.96 528	10.98 566	3.74 567	21.96 568	4.87 564	16.79 564	10.39 565

MANE	15.61 561	2.70 525	7.19 504	3.43 539	5.19 545	21.44 556	9.54 561	24.27 569	29.58 560	33.72 569	42.10 571	42.08 570	32.55 568	24.60 561	20.72 558	1.46 537	2.17 549	1.34 536	4.60 561	0.49 505	3.04 542

TorneroNet-64	16.11 562	6.82 555	6.11 489	14.13 562	12.13 563	28.42 568	6.47 550	20.35 558	38.01 569	12.80 542	27.88 563	35.94 565	16.83 555	20.38 559	16.77 547	10.33 562	2.60 559	19.45 565	2.86 557	14.63 562	9.33 564

TorneroNet	16.83 563	6.92 556	6.68 500	14.15 563	12.07 562	27.63 567	8.39 559	21.53 563	37.64 568	14.70 548	32.94 567	33.55 563	18.95 562	19.68 558	20.80 559	10.39 563	2.61 560	19.77 566	3.45 558	15.42 563	9.28 563

notaker	18.29 564	22.89 569	10.13 529	18.52 567	14.64 567	17.81 550	7.48 555	20.77 560	24.37 555	21.91 562	27.45 561	39.00 567	20.06 563	20.53 560	21.90 561	12.54 567	2.81 565	25.96 570	6.03 567	19.60 567	11.37 566

BEATNet-Init1	19.30 565	9.61 560	39.48 565	3.09 538	2.67 536	39.40 571	17.68 568	23.58 567	25.88 556	38.63 570	37.63 570	50.99 572	33.56 570	30.54 569	24.44 566	1.09 529	1.51 539	0.60 530	0.88 546	1.81 534	2.89 540

ktn	19.65 566	19.61 566	8.27 521	22.99 571	17.38 569	23.89 559	11.97 564	24.83 570	34.40 567	19.19 554	27.37 560	32.56 560	18.29 560	16.52 555	18.28 550	22.43 570	3.70 566	29.28 572	10.90 569	19.65 568	11.59 567

UNDER WATER	20.50 567	13.77 564	33.30 559	20.84 569	14.55 566	30.38 569	19.68 569	17.23 552	34.25 566	21.44 561	18.98 540	38.38 566	31.61 567	25.31 562	22.42 564	10.71 565	2.76 563	19.90 567	4.92 565	17.87 566	11.76 568

UNDER WATER-64	20.90 568	11.73 563	33.74 560	20.56 568	13.88 565	34.56 570	24.71 571	16.81 550	33.52 565	22.54 563	17.10 534	40.14 569	33.68 571	25.46 563	23.75 565	10.68 564	2.78 564	18.70 564	4.60 561	17.07 565	12.03 569

DLNR_Zeroshot_test	23.30 569	50.27 575	88.62 576	97.23 589	94.59 585	1.20 173	0.00 1	20.92 561	0.64 52	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 344	0.25 142	32.51 574	0.96 470	0.00 1	0.27 496	72.47 581	1.47 466

DPSimNet_ROB	26.59 570	21.34 568	28.49 558	25.34 572	19.24 570	25.03 564	28.61 572	30.13 572	30.91 562	33.36 568	29.60 565	33.91 564	28.18 565	25.99 564	42.58 570	17.84 569	15.40 571	25.41 569	22.86 573	21.10 570	26.45 574

HanzoNet	30.55 571	30.82 572	24.44 555	22.40 570	19.25 571	25.74 565	14.00 566	29.76 571	40.45 571	43.57 572	44.15 572	55.63 574	46.26 573	43.79 573	45.27 571	28.35 573	9.71 570	30.23 573	16.18 571	23.20 571	17.85 571

JetRed	35.17 572	40.12 574	62.92 569	15.92 566	26.66 572	70.02 574	42.94 574	32.33 573	33.48 564	46.29 573	45.31 573	39.98 568	26.04 564	38.73 572	56.93 574	12.90 568	37.58 577	13.38 559	9.53 568	30.41 572	21.91 573

MADNet++	48.24 573	34.06 573	39.67 566	43.36 573	41.25 574	66.15 573	33.15 573	60.90 577	54.14 576	72.30 577	61.91 575	58.11 575	56.05 574	58.09 574	59.59 575	43.04 576	36.86 576	35.73 574	22.37 572	45.96 574	42.06 576

ASD4	55.67 574	67.80 578	50.61 567	44.70 574	58.12 576	92.14 578	98.24 584	55.49 575	86.70 580	58.61 576	65.05 576	51.13 573	64.00 576	59.18 576	67.96 576	26.48 572	30.21 574	26.86 571	29.22 574	43.04 573	37.90 575

TCMNet-wrong-test	56.22 575	78.99 579	72.25 574	90.96 581	89.48 581	78.49 575	72.37 575	39.00 574	14.38 541	41.21 571	51.80 574	58.54 576	34.50 572	64.15 577	52.16 573	38.24 575	6.03 568	46.87 578	41.01 576	83.24 582	70.77 582

LRCNet_RVC	60.82 576	63.91 577	64.33 570	69.26 579	50.13 575	19.76 553	0.07 307	58.24 576	5.77 514	75.95 578	85.64 577	74.51 577	62.84 575	58.99 575	50.33 572	93.38 585	56.04 581	93.60 583	93.06 583	68.67 580	71.95 583

tt	68.57 577	0.18 101	99.50 585	50.44 575	14.99 568	100.00 587	100.00 587	100.00 590	99.70 585	28.28 566	12.01 523	99.97 590	98.67 584	99.55 585	99.99 588	89.99 582	98.19 583	46.13 577	51.48 578	60.62 576	21.71 572

USTest	75.14 578	57.36 576	55.45 568	73.00 580	70.00 580	99.79 586	99.94 585	98.40 585	99.13 584	94.09 582	97.89 584	78.40 578	95.15 582	75.23 578	76.52 577	48.90 577	79.65 582	38.93 576	52.82 579	56.53 575	55.56 577

xxxxx1	76.86 579	82.53 580	93.06 579	61.86 576	67.25 577	95.91 580	95.20 579	75.90 578	81.13 577	82.69 579	86.70 578	89.27 579	87.62 577	85.18 579	86.89 578	55.21 578	54.91 578	60.27 579	72.48 580	60.77 577	62.32 578

tt_ll	76.86 579	82.53 580	93.06 579	61.86 576	67.25 577	95.91 580	95.20 579	75.90 578	81.13 577	82.69 579	86.70 578	89.27 579	87.62 577	85.18 579	86.89 578	55.21 578	54.91 578	60.27 579	72.48 580	60.77 577	62.32 578

ff	76.86 579	82.53 580	93.06 579	61.86 576	67.25 577	95.91 580	95.20 579	75.90 578	81.13 577	82.69 579	86.70 578	89.27 579	87.62 577	85.18 579	86.89 578	55.21 578	54.91 578	60.27 579	72.48 580	60.77 577	62.32 578

PML	88.69 582	99.49 585	92.95 578	94.34 583	94.09 583	98.57 584	96.73 582	93.58 581	94.50 581	99.57 588	91.07 581	95.40 583	91.48 580	99.96 590	90.33 581	99.98 593	31.85 575	100.00 590	46.15 577	93.62 584	70.14 581

MEDIAN_ROB	96.88 583	99.41 584	98.74 583	94.82 584	94.30 584	93.21 579	90.85 577	95.70 583	94.83 582	97.65 585	97.67 583	98.31 584	96.57 583	94.60 582	93.95 583	99.78 591	98.28 584	99.99 588	99.90 587	99.50 589	99.57 587

Anonymous_1	96.94 584	99.72 587	99.64 586	92.03 582	93.81 582	100.00 587	100.00 587	99.18 587	99.90 587	98.59 586	99.75 585	99.15 586	99.95 587	98.52 584	99.54 584	87.31 581	98.83 585	90.77 582	96.89 584	91.07 583	94.14 584

HaxPig	97.67 585	99.63 586	91.79 577	99.82 592	99.96 588	88.42 576	87.25 576	98.22 584	99.89 586	99.93 589	99.96 586	99.95 589	99.86 586	96.37 583	92.57 582	99.96 592	99.98 587	99.99 588	99.99 588	99.99 594	99.91 589

ccccc	98.47 586	94.50 583	100.00 590	100.00 595	100.00 590	92.07 577	97.17 583	98.68 586	95.81 583	98.61 587	95.26 582	98.54 585	99.68 585	99.86 588	99.85 585	100.00 594	100.00 588	99.91 587	99.55 586	100.00 595	100.00 595

test_example2	98.82 587	99.97 591	99.97 587	99.95 594	99.97 589	99.48 585	99.97 586	94.95 582	100.00 588	100.00 590	100.00 587	93.49 582	93.63 581	99.93 589	99.91 586	100.00 594	99.77 586	96.68 584	98.65 585	100.00 595	100.00 595

DPSM_ROB	99.05 588	100.00 592	100.00 590	95.92 585	98.77 586	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.10 583	100.00 588	100.00 590	100.00 589	95.46 585	97.74 585

DPSM	99.05 588	100.00 592	100.00 590	95.92 585	98.77 586	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.10 583	100.00 588	100.00 590	100.00 589	95.46 585	97.74 585

AVERAGE_ROB	99.26 590	99.81 588	97.70 582	100.00 595	100.00 590	96.38 583	91.35 578	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	99.98 591	99.97 587	100.00 594	100.00 588	100.00 590	100.00 589	100.00 595	100.00 595

DGTPSM_ROB	99.42 591	99.92 589	99.98 588	96.43 587	100.00 590	100.00 587	100.00 587	99.81 588	100.00 588	95.92 583	100.00 587	99.26 587	100.00 588	99.77 586	99.99 588	98.23 586	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.38 587	99.97 593

DPSMNet_ROB	99.43 592	99.92 589	99.98 588	96.44 588	100.00 590	100.00 587	100.00 587	99.82 589	100.00 588	95.92 583	100.00 587	99.26 587	100.00 588	99.77 586	99.99 588	98.36 587	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.38 587	99.98 594

CasAABBNet	99.93 593	100.00 592	100.00 590	99.70 590	100.00 590	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	99.08 588	100.00 588	100.00 590	100.00 589	99.96 590	99.94 590

LSM0	99.93 593	100.00 592	100.00 590	99.82 592	100.00 590	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	99.09 589	100.00 588	100.00 590	100.00 589	99.98 592	99.79 588

FlowAnything	99.96 595	100.00 592	100.00 590	99.71 591	100.00 590	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	99.65 590	100.00 588	100.00 590	100.00 589	99.97 591	99.94 590

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 588	100.00 590	100.00 589	99.98 592	99.94 590

FADE		11.70 562		4.77 544	4.88 544			19.70 557	23.34 552	8.37 524		14.69 537		26.42 565		25.10 571	8.60 569	35.80 575	36.52 575	3.69 538	2.77 539

Low-res two-view benchmark