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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

wo013ll	0.42 24	0.22 48	1.90 117	0.03 30	0.07 43	1.31 83	0.00 1	3.16 67	0.66 9	0.30 55	0.01 1	0.05 9	0.05 4	0.43 13	0.27 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

uiiii_40	0.39 16	0.19 22	1.15 30	0.02 19	0.06 34	1.27 74	0.00 1	3.15 65	0.66 9	0.20 23	0.08 34	0.04 3	0.10 24	0.46 17	0.38 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.01 47	0.01 20

4.5w_L	0.38 14	0.19 22	0.97 18	0.05 54	0.08 63	1.22 33	0.00 1	3.16 67	0.67 12	0.20 23	0.11 39	0.06 26	0.12 41	0.49 19	0.37 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.01 20

StePilot	0.39 16	0.19 22	1.00 21	0.02 19	0.07 43	1.22 33	0.00 1	3.14 60	0.67 12	0.19 19	0.13 44	0.05 9	0.09 19	0.59 33	0.39 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.01 20

SteFusion	0.44 30	0.19 22	0.93 15	0.01 3	0.09 75	1.22 33	0.00 1	3.05 48	1.45 96	0.22 34	0.22 60	0.06 26	0.12 41	0.89 61	0.30 59	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PyraSte	0.41 21	0.24 68	0.91 13	0.01 3	0.04 13	1.20 26	0.04 70	3.10 55	1.27 85	0.18 15	0.10 38	0.07 43	0.16 58	0.54 22	0.33 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

tim_s	0.41 21	0.18 13	0.89 11	0.01 3	0.04 13	1.22 33	0.00 1	3.06 49	1.28 86	0.22 34	0.08 34	0.08 58	0.13 47	0.69 43	0.32 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

xxxad45	0.40 19	0.21 42	0.85 9	0.01 3	0.04 13	1.20 26	0.00 1	3.03 45	1.29 87	0.17 13	0.11 39	0.07 43	0.11 31	0.56 26	0.34 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ACW_4w	0.43 28	0.16 3	0.92 14	0.01 3	0.04 13	1.23 41	0.03 61	3.06 49	1.29 87	0.19 19	0.12 42	0.09 67	0.13 47	0.92 65	0.34 78	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

5w_v4	0.41 21	0.21 42	0.90 12	0.01 3	0.04 13	1.23 41	0.00 1	3.04 46	1.35 91	0.18 15	0.11 39	0.19 86	0.11 31	0.52 21	0.31 66	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

zaero_v3	0.53 50	0.30 103	1.32 50	0.06 61	0.13 129	1.20 26	0.01 20	2.27 22	1.19 84	0.75 148	0.15 46	0.10 74	0.27 83	2.32 144	0.44 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

ITERv2	0.58 58	0.32 125	1.46 70	0.09 88	0.12 118	1.19 21	0.01 20	2.25 21	1.30 89	1.36 176	0.70 92	0.06 26	0.13 47	2.06 136	0.45 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

OmniDepth	0.38 14	0.26 77	1.19 34	0.01 3	0.04 13	1.19 21	0.03 61	2.97 42	0.73 25	0.21 29	0.02 3	0.15 80	0.10 24	0.64 37	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.44 30	0.23 56	1.44 64	0.05 54	0.77 352	1.17 15	0.01 20	3.17 70	0.72 20	0.28 45	0.18 54	0.06 26	0.04 1	0.54 22	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.01 20

Monster-pub-eth3d	0.44 30	0.23 56	1.44 64	0.05 54	0.77 352	1.17 15	0.01 20	3.17 70	0.72 20	0.28 45	0.18 54	0.06 26	0.04 1	0.55 24	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.01 20

z-ln-s-r	5.99 493	1.34 482	15.55 561	1.52 350	1.95 461	3.28 318	2.71 475	7.72 343	11.16 493	6.43 353	25.06 560	8.76 445	5.86 466	11.03 518	17.17 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 454	0.11 362

w-ln-seven	10.20 558	3.08 548	26.36 590	2.06 448	2.49 488	15.81 556	4.39 516	17.80 558	33.50 587	20.47 573	25.79 563	15.12 526	7.40 498	11.75 530	17.48 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 510	0.13 388

asda	0.52 46	0.19 22	1.61 89	0.03 30	0.61 329	1.26 69	0.08 110	3.20 77	0.84 43	0.41 101	0.29 67	0.05 9	0.72 181	0.77 50	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

asd	0.49 41	0.16 3	1.57 82	0.04 47	0.72 346	1.24 57	0.05 84	2.80 37	0.84 43	0.45 115	0.50 78	0.06 26	0.56 161	0.58 31	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

qwe	0.66 66	0.19 22	1.64 95	0.05 54	1.17 399	1.23 41	0.03 61	3.35 96	0.88 61	0.51 127	0.38 70	0.04 3	0.17 60	3.22 165	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

2.25w	0.67 68	0.20 33	1.40 57	0.04 47	0.13 129	1.21 30	0.05 84	3.23 81	0.87 56	0.36 77	1.17 119	0.07 43	0.69 176	3.67 181	0.30 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4.25_new	0.52 46	0.18 13	1.42 58	0.03 30	0.88 364	1.23 41	0.04 70	3.18 74	0.85 48	0.32 65	0.77 97	0.05 9	0.42 135	0.83 53	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4.5w_new	0.52 46	0.18 13	1.42 58	0.03 30	0.88 364	1.23 41	0.04 70	3.18 74	0.85 48	0.32 65	0.77 97	0.05 9	0.42 135	0.83 53	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4.5_new	0.49 41	0.17 7	1.73 106	0.06 61	0.30 236	1.23 41	0.07 102	3.11 56	0.87 56	0.45 115	0.66 88	0.05 9	0.19 64	0.67 40	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

4.5w-stereo	0.49 41	0.17 7	1.73 106	0.06 61	0.30 236	1.23 41	0.07 102	3.11 56	0.87 56	0.45 115	0.66 88	0.05 9	0.19 64	0.67 40	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

4.25w-stereo	0.52 46	0.18 13	1.43 61	0.03 30	0.88 364	1.23 41	0.04 70	3.18 74	0.85 48	0.32 65	0.77 97	0.05 9	0.42 135	0.83 53	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4w-stereo	0.55 52	0.18 13	1.39 56	0.02 19	0.35 262	1.26 69	0.06 91	3.13 59	0.86 51	0.28 45	0.82 104	0.06 26	0.67 173	1.59 105	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

2.5w	0.68 70	0.23 56	1.29 44	0.04 47	0.31 247	1.26 69	0.09 118	3.24 84	0.86 51	0.42 107	0.59 81	0.03 1	0.56 161	4.36 210	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

3.25w_new	0.45 35	0.25 70	1.29 44	0.02 19	0.08 63	1.25 63	0.01 20	3.39 99	0.91 68	0.33 71	0.16 47	0.07 43	0.42 135	0.57 28	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

3.25w	0.45 35	0.25 70	1.29 44	0.02 19	0.08 63	1.25 63	0.01 20	3.39 99	0.91 68	0.33 71	0.16 47	0.06 26	0.42 135	0.57 28	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

3.75w	0.62 60	0.16 3	1.33 51	0.02 19	1.27 407	1.25 63	0.01 20	3.23 81	0.87 56	0.38 85	0.23 61	0.07 43	0.40 122	2.96 159	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

3.5w_stereo	0.69 73	0.23 56	1.44 64	0.02 19	0.14 136	1.24 57	0.03 61	3.53 119	0.90 67	0.20 23	1.48 131	0.07 43	0.50 151	3.73 183	0.30 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

3w_stereo	0.53 50	0.23 56	1.53 78	0.03 30	0.02 3	1.25 63	0.02 50	3.34 95	0.88 61	0.44 113	0.43 75	0.07 43	1.04 215	1.04 74	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

2w_stereo	0.56 54	0.19 22	1.31 48	0.03 30	0.10 89	1.22 33	0.04 70	3.42 109	0.81 38	0.79 151	0.73 94	0.07 43	1.24 240	0.81 52	0.37 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

1w_stereo	0.64 64	0.16 3	1.24 41	0.09 88	0.50 307	1.19 21	0.08 110	3.24 84	0.84 43	0.48 120	2.37 171	0.04 3	1.57 265	0.84 60	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

G2L-ROB	3.43 383	0.77 380	3.89 348	1.71 385	1.16 398	4.51 405	0.44 249	11.70 465	5.70 322	7.51 407	5.34 275	11.24 490	1.71 273	7.66 384	5.10 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.10 348

xyz-stereo-finetune2	1.82 205	0.51 282	2.22 172	0.10 92	0.05 23	6.49 451	0.17 170	3.59 122	2.15 115	0.63 141	6.19 299	0.49 157	3.44 360	6.93 334	3.48 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 20

xyz-stereo-finetune	1.20 145	0.44 244	2.19 170	0.08 82	0.05 23	3.16 311	0.68 318	3.41 106	2.58 143	0.81 153	1.77 146	0.68 171	0.37 113	6.20 277	1.63 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 118

111111	0.97 109	0.19 22	1.49 74	0.06 61	1.12 394	1.43 104	0.05 84	4.77 197	1.70 101	0.44 113	2.88 186	0.09 67	0.17 60	4.66 219	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.01 20

DFGA-Net	2.78 316	1.91 523	7.35 499	1.52 350	0.36 265	3.36 323	0.20 183	6.64 316	5.93 337	4.88 270	6.31 308	2.18 229	1.12 219	7.43 370	5.98 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 494	0.04 217

G2L-Stereo	3.40 379	0.93 426	4.73 405	1.61 369	2.05 465	2.88 283	0.60 297	8.94 382	5.84 330	7.42 402	7.33 342	8.61 444	2.16 295	8.44 442	6.11 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 454	0.18 431

ISRNet	3.93 429	0.55 303	5.49 446	3.20 532	2.69 496	2.11 177	0.26 203	7.01 330	6.40 367	11.00 520	17.99 523	8.31 433	2.64 317	6.51 305	4.36 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.02 118

AIO-test2	2.70 309	1.23 468	3.52 314	1.24 303	3.05 504	2.65 245	0.06 91	6.30 295	15.40 533	2.58 201	7.30 340	0.48 156	0.57 165	5.36 243	0.96 248	3.06 580	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.16 379	0.15 410

AIO-test1	2.22 257	0.76 377	2.78 232	0.30 153	4.38 551	2.48 215	0.96 395	5.59 259	14.64 524	0.74 147	2.86 185	0.92 180	0.30 99	5.64 250	1.67 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.17 392	0.14 399

MonSter	0.46 38	0.23 56	1.44 64	0.05 54	0.77 352	1.17 15	0.01 20	3.17 70	0.72 20	0.28 45	0.18 54	0.07 43	0.04 1	0.83 53	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.01 20

GIP-stereo	0.70 76	0.44 244	1.70 104	1.52 350	0.75 348	1.48 107	0.05 84	4.18 158	1.10 78	0.18 15	0.42 73	0.58 167	0.38 117	0.65 38	0.46 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 20

DEFOM-Stereo	0.70 76	0.29 91	1.62 91	0.16 124	0.06 34	1.95 159	0.45 251	0.88 3	0.74 28	0.55 134	0.51 79	0.14 79	0.09 19	6.32 288	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

SMoEStereo_RVC	0.95 106	0.35 169	1.37 54	0.63 223	0.07 43	2.07 172	0.16 164	2.88 39	1.68 100	0.30 55	1.23 121	0.19 86	0.28 86	6.80 324	0.84 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.13 388

tt45	1.09 130	0.35 169	1.49 74	0.39 182	0.23 208	3.50 337	0.14 152	3.35 96	1.81 104	0.36 77	2.04 156	0.27 115	0.26 81	6.84 327	0.63 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 379	0.03 171

999	1.25 154	0.37 186	1.63 94	1.15 296	0.34 259	3.03 295	0.66 314	3.41 106	2.27 124	0.30 55	3.20 200	0.19 86	0.25 75	7.23 360	0.85 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 379	0.01 20

rvit_0105_6	1.26 156	0.87 406	4.85 409	0.61 216	0.07 43	1.60 120	0.32 219	3.79 141	5.87 331	0.25 41	0.26 65	1.09 188	0.29 91	4.60 217	0.62 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 275

rvit_0105_5	1.48 173	0.89 413	5.43 442	0.46 192	0.04 13	1.60 120	0.60 297	4.65 191	5.90 334	0.76 149	1.59 136	1.75 215	0.78 191	4.20 204	0.88 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 275

rvit_0105_4	1.38 166	0.98 432	5.52 451	0.61 216	0.05 23	1.62 123	0.41 241	3.95 148	5.80 328	0.31 61	0.73 94	1.37 196	0.53 157	4.89 229	0.78 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.04 217

rvit_0105_3	1.71 189	0.90 416	5.93 462	0.78 236	0.02 3	1.62 123	1.69 447	5.15 222	5.99 343	2.22 192	1.64 139	1.97 225	1.17 231	4.19 202	0.92 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

rvit_105_1	2.44 286	0.80 392	5.08 423	1.77 393	0.09 75	1.95 159	3.62 500	5.62 263	8.21 435	4.85 269	2.07 157	3.15 263	1.58 266	7.08 349	2.71 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.04 190	0.08 312

UGAM	3.90 424	0.48 268	4.69 402	0.17 127	0.08 63	3.67 352	1.22 418	4.81 199	14.45 523	4.59 259	11.94 450	14.20 518	3.80 384	9.92 499	3.61 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.32 478	0.07 296

rvit_stereo_0083	1.03 122	0.26 77	3.09 277	0.49 198	0.09 75	1.27 74	0.24 196	2.72 34	4.60 282	0.38 85	0.77 97	0.78 178	1.18 234	4.35 209	0.33 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 171

rvit_stereo_0081_aga	0.76 85	0.51 282	3.29 293	0.11 99	0.25 214	1.73 141	0.22 190	3.68 125	2.54 141	0.26 43	0.16 47	0.27 115	0.30 99	1.31 89	0.36 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.04 217

rvit_stereo_0081	0.88 97	0.28 84	1.81 108	0.62 218	0.13 129	1.34 90	0.12 135	3.14 60	4.59 280	0.43 110	0.30 68	0.54 164	0.11 31	3.89 187	0.36 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

rvit_stereo_0082	0.88 97	0.28 84	1.81 108	0.62 218	0.13 129	1.34 90	0.12 135	3.14 60	4.59 280	0.43 110	0.30 68	0.54 164	0.11 31	3.89 187	0.36 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

rvit_stereo_0075_2	2.00 232	0.32 125	5.49 446	0.60 215	1.98 462	1.77 143	0.10 122	7.24 334	5.70 322	2.90 211	4.06 225	3.11 261	0.56 161	5.32 242	0.76 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.16 422

RAStereo	0.68 70	0.42 227	3.15 282	0.18 133	0.52 315	1.17 15	0.02 50	3.16 67	0.98 76	0.51 127	1.43 128	0.16 81	0.22 71	0.75 48	0.83 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.02 118

U	2.12 242	0.25 70	2.47 193	0.17 127	8.09 585	10.63 519	0.00 1	3.08 52	0.87 56	0.24 39	0.45 76	0.17 82	0.08 15	0.69 43	0.15 16	0.00 1	0.00 1	9.89 593	5.19 603	0.01 47	0.01 20

rvit_stereo_0080	0.88 97	0.51 282	3.12 279	0.07 72	0.12 118	1.31 83	0.37 230	3.78 138	3.29 202	0.56 136	1.13 117	0.40 141	0.76 185	1.71 109	0.47 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.04 217

rvit_stereo_ft	1.00 118	0.78 387	3.84 346	0.84 244	0.36 265	1.23 41	0.24 196	3.81 142	3.76 229	0.37 80	0.87 105	0.74 175	1.12 219	1.18 84	0.76 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.06 275

RSM++	1.02 120	0.24 68	1.33 51	0.86 247	0.04 13	2.78 260	0.30 217	2.63 32	2.67 147	0.48 120	1.95 153	0.52 161	0.25 75	5.50 248	0.57 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 473	0.11 326	0.09 325

RSM	1.21 148	0.20 33	1.30 47	0.12 101	0.06 34	2.48 215	0.51 270	3.78 138	2.74 156	0.48 120	2.38 172	2.18 229	0.28 86	6.77 323	0.56 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.07 264	0.05 254

H2IRNET	2.16 249	0.45 253	2.60 205	1.22 301	0.03 11	1.98 165	0.13 145	4.73 195	7.04 394	1.15 171	7.79 358	5.88 377	3.39 356	4.97 232	1.45 295	0.01 281	0.00 1	0.04 504	0.17 473	0.19 415	0.03 171

MGS-Stereo	1.10 131	0.26 77	2.45 187	0.58 212	0.06 34	1.84 150	0.67 317	2.16 20	3.42 211	1.03 162	6.13 295	0.49 157	0.36 110	1.43 95	0.62 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 513	0.00 1

ff7	1.12 132	0.57 311	2.06 145	0.03 30	0.07 43	2.80 263	0.84 368	3.71 127	2.27 124	0.38 85	1.06 108	0.20 93	0.40 122	7.12 352	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.09 294	0.06 275

IGEVStereo-DCA	1.06 128	0.45 253	2.06 145	0.32 161	0.06 34	2.74 252	0.84 368	3.71 127	2.27 124	0.39 93	0.16 47	0.20 93	0.29 91	6.47 299	0.87 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.06 246	0.06 275

ffff	1.12 132	0.57 311	2.06 145	0.03 30	0.07 43	2.80 263	0.84 368	3.71 127	2.27 124	0.38 85	1.06 108	0.20 93	0.40 122	7.12 352	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.09 294	0.06 275

rrr	1.05 126	0.45 253	3.18 285	0.32 161	0.06 34	2.74 252	0.95 394	3.49 113	1.12 79	0.39 93	0.16 47	0.20 93	0.29 91	6.47 299	0.87 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 495	0.06 246	0.10 348

11t	1.12 132	0.57 311	2.06 145	0.03 30	0.07 43	2.80 263	0.84 368	3.71 127	2.27 124	0.38 85	1.06 108	0.20 93	0.40 122	7.12 352	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.09 294	0.06 275

whm_eth	0.88 97	0.51 282	3.12 279	0.07 72	0.12 118	1.31 83	0.37 230	3.78 138	3.29 202	0.56 136	1.13 117	0.40 141	0.76 185	1.71 109	0.47 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.04 217

GMStereo_Zeroshot	2.77 315	1.98 528	5.14 428	1.53 355	0.36 265	3.56 345	0.10 122	5.57 258	5.91 336	6.89 373	7.02 329	8.50 442	0.91 201	6.01 267	1.65 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.01 20

plain	1.34 161	0.51 282	5.09 424	0.30 153	0.05 23	1.58 117	0.08 110	4.47 174	3.77 230	0.42 107	1.76 145	0.60 169	0.74 183	6.11 270	0.94 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 504	0.02 118

MaDis-Stereo	0.80 88	0.69 359	3.02 260	0.33 166	1.83 454	1.22 33	0.06 91	3.41 106	1.49 97	0.31 61	0.38 70	0.42 148	0.51 153	1.14 80	1.21 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.05 254

StereoVision	2.25 263	0.72 364	4.00 357	1.03 276	2.64 494	1.91 155	0.28 207	5.83 275	4.43 270	1.89 187	10.65 424	3.88 296	0.52 156	5.13 237	1.98 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 294	0.03 171

MIF-Stereo (partial)	1.29 159	0.33 143	3.02 260	0.03 30	1.12 394	1.26 69	0.13 145	4.46 172	3.75 227	0.35 76	2.39 173	0.31 128	0.74 183	6.09 269	1.76 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.04 217

UniTT-Stereo	0.83 93	0.33 143	1.98 135	0.92 257	1.27 407	0.54 6	0.11 128	1.35 7	2.94 166	1.67 183	2.09 158	0.20 93	0.31 103	1.57 103	1.07 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 379	0.01 20

CASnet	0.98 111	0.32 125	1.62 91	0.65 226	0.07 43	2.11 177	0.14 152	3.50 114	4.03 248	3.77 239	1.41 127	0.31 128	0.29 91	0.80 51	0.57 163	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	1.12 132	0.59 319	1.66 96	0.03 30	0.07 43	2.81 271	0.82 358	4.07 153	2.30 130	0.41 101	1.12 116	0.30 124	0.40 122	7.05 345	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 473	0.10 305	0.05 254

gwcnet-sp	3.31 364	1.47 489	7.26 495	1.73 388	0.69 339	7.57 477	1.14 412	8.59 369	6.17 355	8.57 453	5.25 269	4.26 315	3.36 351	6.46 296	3.44 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.11 362

scenet	3.31 364	1.47 489	7.26 495	1.73 388	0.69 339	7.57 477	1.14 412	8.59 369	6.17 355	8.57 453	5.25 269	4.26 315	3.36 351	6.46 296	3.44 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.11 362

anonymousa	3.80 416	0.55 303	3.35 298	1.24 303	3.74 531	9.04 498	0.36 227	6.74 321	4.03 248	7.72 415	19.64 530	10.62 476	6.01 471	1.52 101	1.40 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.03 171

Selective-RAFT	1.69 187	0.32 125	3.29 293	0.92 257	0.18 176	3.89 375	0.06 91	4.22 159	4.00 245	1.47 179	1.98 154	3.07 259	2.81 331	6.35 292	0.89 239	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.21 495	0.05 222	0.00 1

ssnet	3.31 364	1.47 489	7.26 495	1.73 388	0.69 339	7.57 477	1.14 412	8.59 369	6.17 355	8.57 453	5.25 269	4.26 315	3.36 351	6.46 296	3.44 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.11 362

CroCo-Stereo Lap2	1.24 151	0.88 410	3.39 302	0.95 264	4.59 563	0.47 4	0.08 110	3.51 116	2.80 159	1.17 173	2.24 166	1.57 208	0.20 67	1.48 99	1.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.12 377

DCANet-4	2.03 236	0.34 158	5.30 438	0.31 158	0.18 176	1.69 132	0.12 135	4.95 206	8.55 447	5.78 297	5.17 257	1.12 189	2.82 332	2.11 139	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.18 431

ccc-4	1.12 132	0.57 311	2.06 145	0.03 30	0.07 43	2.80 263	0.84 368	3.71 127	2.27 124	0.38 85	1.06 108	0.20 93	0.40 122	7.12 352	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.09 294	0.06 275

fff	2.28 267	0.61 327	3.81 340	0.22 140	0.07 43	1.69 132	0.11 128	5.37 248	11.84 503	5.80 299	5.17 257	1.44 200	5.41 455	2.00 132	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.18 431

ADStereo(finetuned)	2.26 266	0.64 336	5.22 434	0.31 158	0.18 176	1.71 137	0.25 201	5.23 227	8.46 442	6.06 320	5.30 273	1.41 198	6.37 476	1.87 125	1.87 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.18 431

DisPM	2.43 284	0.32 125	3.04 265	1.76 391	0.18 176	3.46 328	0.65 311	5.13 219	4.88 293	8.59 456	7.04 332	2.84 246	1.03 212	8.85 467	0.83 219	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 491	1.55 497	9.92 525	2.40 490	3.22 510	10.28 513	3.14 486	11.64 462	9.79 466	9.54 484	20.22 533	11.16 489	6.77 487	10.61 511	9.16 520	0.06 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

IER	3.20 356	0.54 299	5.13 427	0.58 212	1.59 426	7.29 470	0.56 281	6.36 297	4.95 295	7.44 404	8.84 373	6.20 385	6.26 473	4.88 225	3.29 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

RAFT+CT+SA	2.36 278	0.71 363	2.46 190	0.83 242	2.26 479	3.18 312	0.93 389	6.82 325	5.48 311	2.55 200	8.07 362	1.64 209	1.59 267	8.54 446	1.15 271	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.38 541	0.19 415	0.36 498

test_5	2.90 331	0.70 361	3.69 329	2.01 436	3.17 509	4.61 410	1.32 428	6.69 319	7.02 393	2.79 206	7.18 334	4.99 345	4.14 395	7.96 402	1.31 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.19 415	0.26 476

test_4	2.38 280	0.34 158	2.68 213	0.08 82	0.11 103	3.69 356	1.14 412	3.33 93	3.34 209	4.03 246	17.35 518	3.31 269	0.51 153	6.28 282	1.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.16 379	0.01 20

IGEV-Stereo	1.12 132	0.59 319	1.66 96	0.03 30	0.07 43	2.82 274	0.82 358	4.09 156	2.30 130	0.41 101	1.11 113	0.30 124	0.41 130	7.05 345	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 473	0.10 305	0.05 254
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.86 326	0.86 403	4.08 366	0.06 61	0.25 214	2.76 258	0.60 297	4.97 209	4.10 256	2.98 214	7.85 359	10.17 468	4.17 398	8.16 423	5.83 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.26 458	0.06 275

CSP-Net	4.12 439	1.28 477	3.70 332	1.54 357	1.06 388	13.28 549	2.33 461	12.96 508	5.45 310	8.87 465	8.54 371	8.43 437	3.03 340	8.16 423	3.65 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.03 171

WZ-Net	13.00 574	4.64 565	41.07 616	3.48 545	3.15 508	19.12 572	15.66 605	14.81 536	31.33 583	15.71 556	27.88 566	22.22 571	14.01 564	20.44 584	25.03 594	0.64 553	0.00 1	0.01 443	0.03 391	0.39 501	0.37 499

UDGNet	2.73 313	7.09 578	3.90 349	2.71 506	0.06 34	2.98 290	0.20 183	4.63 185	8.58 448	2.69 202	2.70 181	0.95 182	1.01 209	6.27 281	1.51 299	1.28 567	0.00 1	5.24 591	0.94 572	1.70 560	0.13 388

DAS	3.74 407	0.35 169	5.19 432	1.99 431	3.74 531	2.36 202	3.22 488	7.77 344	9.27 456	8.70 457	12.08 452	4.45 325	5.43 458	8.39 437	1.71 321	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 118

SepStereo	3.78 413	0.35 169	5.19 432	1.99 431	3.74 531	2.36 202	3.22 488	7.77 344	9.27 456	8.70 457	12.08 452	4.45 325	5.43 458	9.18 479	1.71 321	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 118

IPLGR	2.28 267	0.51 282	6.00 464	0.15 120	0.15 141	1.99 167	0.22 190	6.34 296	6.04 346	6.80 366	5.76 284	2.87 248	2.31 303	4.88 225	1.28 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 294	0.18 431

AASNet	3.90 424	0.92 423	4.41 381	3.56 547	4.00 545	6.70 456	1.26 423	18.71 565	6.14 352	7.35 400	7.91 361	4.35 322	2.58 315	3.04 161	6.62 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 501	0.14 399

test-3	1.86 210	0.21 42	2.46 190	1.03 276	0.22 203	1.38 95	0.83 362	4.65 191	5.04 297	7.26 395	1.78 149	4.10 307	0.41 130	6.53 308	0.76 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 521	0.18 407	0.14 399

test_1	1.85 209	0.21 42	2.45 187	1.02 274	0.22 203	1.37 94	0.82 358	4.66 193	5.06 298	7.02 378	1.73 143	4.09 305	0.41 130	6.51 305	0.76 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 521	0.18 407	0.14 399

PFNet+	2.35 276	0.31 109	3.69 329	0.79 237	0.17 160	3.15 310	0.75 342	4.52 176	6.30 361	7.90 424	6.34 310	2.53 237	1.18 234	7.72 390	1.62 312	0.03 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 171

LCNet	2.85 322	0.42 227	1.90 117	0.95 264	0.56 320	2.07 172	1.60 441	4.99 213	3.57 221	6.05 318	10.59 421	4.59 331	6.79 488	7.46 372	0.72 191	0.01 281	0.00 1	0.01 443	0.77 567	0.30 469	3.57 576

Patchmatch Stereo++	1.95 225	0.40 209	2.86 244	0.12 101	0.18 176	3.74 363	0.66 314	5.24 233	2.96 170	5.86 305	4.32 233	3.46 274	1.52 259	6.88 329	0.70 185	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.09 325
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
AAGNet	3.41 381	0.34 158	2.45 187	1.78 395	0.39 273	3.69 356	1.05 403	4.79 198	4.61 283	9.62 486	7.74 356	4.98 344	6.38 477	7.34 366	13.02 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

OMP-Stereo	3.03 340	0.93 426	2.72 221	4.21 566	0.51 311	2.19 186	1.25 420	6.19 291	6.00 344	7.99 429	6.21 301	8.50 442	2.49 310	9.44 492	1.74 325	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.05 254

IIG-Stereo	3.16 352	0.75 374	2.83 239	4.08 561	0.21 199	2.56 227	0.74 340	6.55 313	5.56 318	8.39 448	9.38 397	7.94 427	2.79 330	9.50 494	1.89 336	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.04 217

NF-Stereo	2.24 258	0.33 143	3.00 256	2.04 443	0.10 89	3.46 328	0.43 245	6.51 311	3.17 191	6.84 368	5.24 267	2.67 243	1.34 245	8.17 426	1.53 302	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

OCTAStereo	2.24 258	0.33 143	3.03 262	2.04 443	0.10 89	3.45 327	0.43 245	6.50 308	3.17 191	6.84 368	5.20 262	2.65 240	1.33 243	8.18 427	1.56 306	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

PSM-softLoss	2.24 258	0.34 158	3.42 306	1.81 399	0.17 160	2.74 252	0.39 236	6.17 289	2.92 164	6.26 338	6.29 306	2.96 251	0.97 207	8.68 455	1.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 118

KMStereo	2.24 258	0.34 158	3.42 306	1.81 399	0.17 160	2.74 252	0.39 236	6.17 289	2.92 164	6.26 338	6.29 306	2.96 251	0.97 207	8.68 455	1.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 118

PSM-adaLoss	1.88 215	0.40 209	2.86 244	0.12 101	0.19 188	3.75 366	0.71 329	5.23 227	2.96 170	5.86 305	4.33 235	3.45 272	1.51 254	5.40 246	0.69 183	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.09 325

FTStereo	4.55 467	0.36 179	2.18 169	0.94 260	0.38 271	2.60 235	8.82 569	4.98 212	3.17 191	10.88 516	30.35 575	5.60 370	7.60 506	7.62 381	1.55 305	0.17 508	0.00 1	0.05 511	0.00 1	0.03 159	3.80 578

ROB_FTStereo_v2	1.91 221	0.41 220	2.85 242	0.12 101	0.19 188	3.71 358	0.73 334	5.23 227	2.95 167	5.86 305	4.36 238	3.46 274	1.51 254	5.86 262	0.69 183	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.08 312

ROB_FTStereo	1.90 219	0.42 227	2.86 244	0.12 101	0.19 188	3.71 358	0.75 342	5.24 233	2.95 167	5.87 310	4.26 231	3.41 270	1.51 254	5.80 259	0.65 174	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.08 312

KYRaft	3.59 397	0.31 109	1.84 111	0.76 235	0.46 290	2.29 194	4.04 507	4.75 196	3.25 198	8.93 469	19.47 529	6.62 400	5.07 447	7.79 394	0.71 189	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.04 190	5.38 587

HUI-Stereo	1.80 200	0.41 220	2.85 242	0.12 101	0.18 176	3.72 361	0.65 311	5.23 227	2.97 174	5.87 310	4.34 236	3.45 272	1.52 259	3.93 192	0.65 174	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.10 348

SST-Stereo	2.75 314	0.31 109	2.78 232	1.33 319	0.33 257	3.99 382	0.82 358	5.60 260	3.93 240	10.92 517	6.19 299	5.00 348	4.23 401	8.66 454	0.74 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 171

RAFT_R40	2.71 310	0.33 143	3.00 256	1.26 306	0.30 236	3.83 372	1.00 398	5.69 264	4.29 264	9.69 488	6.33 309	5.02 350	4.02 392	8.58 449	0.86 229	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.02 118

GrayStereo	3.74 407	0.20 33	1.94 126	1.55 359	0.60 324	3.12 305	8.22 566	5.76 268	3.32 205	10.40 505	16.66 505	5.81 376	8.60 521	6.57 310	1.37 289	0.01 281	0.00 1	0.01 443	0.63 560	0.02 110	0.04 217

RE-Stereo	2.25 263	0.33 143	3.03 262	2.04 443	0.10 89	3.47 330	0.43 245	6.50 308	3.18 194	6.84 368	5.20 262	2.65 240	1.34 245	8.18 427	1.58 308	0.01 281	0.00 1	0.01 443	0.00 1	0.02 110	0.01 20

Pruner-Stereo	2.49 293	0.40 209	2.46 190	1.80 397	0.25 214	3.51 340	0.77 346	6.03 280	4.92 294	8.91 466	6.09 291	4.45 325	1.11 218	6.99 342	2.11 350	0.02 378	0.00 1	0.02 475	0.00 1	0.01 47	0.04 217

TVStereo	2.25 263	0.33 143	3.03 262	2.04 443	0.10 89	3.47 330	0.43 245	6.50 308	3.18 194	6.84 368	5.20 262	2.65 240	1.34 245	8.18 427	1.58 308	0.01 281	0.00 1	0.01 443	0.00 1	0.02 110	0.01 20

DeepStereo_RVC	2.05 238	0.39 198	2.87 248	0.14 118	0.17 160	3.51 340	0.70 326	5.21 226	3.00 176	6.27 340	4.13 227	3.47 277	4.53 423	4.81 223	1.49 298	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 294	0.18 431

iGMRVC	1.96 228	0.40 209	2.88 249	0.12 101	0.19 188	3.74 363	0.73 334	5.23 227	2.97 174	5.87 310	4.37 239	3.48 278	1.52 259	6.73 322	0.74 195	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.08 312

RAFT-RH_RVC	3.96 430	0.46 259	2.93 252	1.55 359	0.42 283	3.14 307	0.14 152	3.70 126	5.98 342	11.25 523	32.23 580	5.29 357	1.68 271	8.13 420	2.14 353	0.08 480	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.01 47	0.00 1

RAFT-345	3.27 359	0.41 220	2.88 249	1.02 274	0.21 199	2.63 241	0.48 255	3.76 137	5.51 314	7.35 400	24.88 558	4.25 314	1.76 282	8.15 422	2.13 352	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

iRAFT	1.95 225	0.40 209	2.86 244	0.12 101	0.18 176	3.74 363	0.66 314	5.24 233	2.96 170	5.86 305	4.32 233	3.46 274	1.52 259	6.88 329	0.70 185	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.09 325

CRE-IMP	1.95 225	0.35 169	2.68 213	0.27 152	0.17 160	3.90 376	0.85 374	5.14 220	2.87 162	5.74 296	4.14 228	3.49 279	0.83 195	6.40 293	1.80 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.19 442

CroCo-Stereo	0.99 115	0.89 413	3.19 286	0.46 192	0.44 284	0.38 2	0.05 84	4.61 182	3.95 242	0.48 120	1.78 149	1.01 184	0.27 83	1.11 77	1.07 259	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.04 217
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
GMM-Stereo	3.32 370	0.27 82	2.52 196	0.82 240	0.48 301	2.27 193	4.91 527	5.06 216	3.08 183	7.06 382	16.72 506	6.21 386	3.70 374	7.60 379	1.16 273	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.04 409	0.10 305	4.45 580

RAFT-IKP	1.90 219	0.42 227	2.83 239	0.12 101	0.18 176	3.50 337	0.64 308	5.24 233	2.96 170	5.86 305	4.34 236	3.50 281	1.51 254	5.99 266	0.76 202	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.08 312

Prome-Stereo	3.65 401	0.29 91	1.92 122	0.91 253	0.49 304	2.07 172	4.75 525	4.41 169	3.23 197	9.32 478	20.63 537	4.06 303	7.19 494	7.70 387	1.17 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	4.72 584

LMCR-Stereo	3.63 400	1.29 479	4.20 371	2.54 499	0.17 160	8.08 484	1.52 437	11.46 458	4.73 288	8.45 451	10.66 425	1.91 223	5.03 445	7.69 386	3.58 418	0.92 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 493	0.02 118

CREStereo++_RVC	1.59 180	0.39 198	2.26 174	0.36 175	0.01 1	1.67 128	0.01 20	2.95 40	8.12 431	3.69 236	7.44 343	0.47 155	0.32 105	0.74 46	0.39 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 591	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	1.74 193	1.02 439	3.64 326	0.20 134	0.28 232	1.33 89	0.01 20	5.24 233	4.01 247	3.18 218	4.97 251	2.07 228	0.70 177	7.32 364	0.75 200	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

TANstereo	1.20 145	0.49 272	2.04 143	0.34 171	0.10 89	1.80 147	0.01 20	3.40 105	4.10 256	4.37 252	4.82 245	0.41 144	0.70 177	0.94 67	0.46 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 170	0.85 402	2.04 143	2.45 495	0.05 23	2.34 201	0.01 20	3.46 111	7.51 407	2.88 210	4.98 252	0.26 112	0.25 75	1.15 81	0.46 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	1.35 163	1.66 507	8.14 510	0.55 206	0.46 290	1.23 41	0.24 196	4.00 150	3.47 213	0.40 99	1.11 113	0.23 106	1.42 250	0.96 69	0.57 163	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.20 489	2.07 566	0.22 455

CroCo_RVC	1.35 163	1.66 507	8.14 510	0.55 206	0.46 290	1.23 41	0.24 196	4.00 150	3.47 213	0.40 99	1.11 113	0.23 106	1.42 250	0.96 69	0.57 163	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.20 489	2.07 566	0.22 455

DCANet	2.08 240	0.64 336	3.81 340	0.31 158	0.17 160	1.70 136	0.25 201	5.23 227	8.47 443	6.07 321	5.30 273	1.41 198	4.23 401	1.85 122	2.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.19 442

csc	2.28 267	0.61 327	3.81 340	0.22 140	0.07 43	1.69 132	0.11 128	5.37 248	11.84 503	5.80 299	5.17 257	1.44 200	5.41 455	2.00 132	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.18 431

cscssc	2.28 267	0.61 327	3.81 340	0.22 140	0.07 43	1.69 132	0.11 128	5.37 248	11.84 503	5.80 299	5.17 257	1.44 200	5.41 455	2.00 132	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.18 431

111	2.78 316	0.92 423	3.81 340	0.22 140	0.07 43	2.83 276	0.70 326	6.03 280	14.00 519	3.22 220	8.93 377	5.48 364	3.30 349	3.66 180	2.03 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.29 486

GMStereo	1.83 207	0.99 435	4.55 394	0.57 211	0.05 23	2.53 221	0.01 20	4.95 206	11.14 492	3.52 229	2.24 166	0.53 163	0.49 149	3.76 185	0.80 215	0.20 515	0.00 1	0.00 1	0.12 451	0.12 343	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
Syn2CoEx	6.32 499	2.72 543	9.33 520	2.45 495	1.67 436	8.59 490	3.32 491	18.08 561	12.27 509	8.53 452	21.08 539	10.30 472	9.80 538	9.30 485	7.86 497	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 527	0.43 511

MMNet	4.16 444	0.77 380	5.47 445	1.40 332	1.67 436	10.78 522	0.63 304	8.64 375	8.47 443	8.80 462	8.33 366	7.51 416	6.61 480	7.53 376	6.54 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.05 254

delet	4.27 454	0.72 364	4.50 388	1.07 285	3.75 535	10.79 523	4.04 507	9.95 411	7.89 423	8.09 431	8.89 376	8.46 438	3.81 385	7.56 377	5.80 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.02 118

UNet	3.97 433	0.61 327	6.50 481	1.68 378	3.22 510	9.82 507	0.31 218	9.50 398	5.32 308	7.20 392	6.35 311	10.59 474	5.91 469	6.93 334	5.49 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

FCDSN-DC	10.24 559	0.56 309	3.49 312	1.96 427	1.29 411	16.90 563	4.59 521	17.16 554	19.10 551	24.64 585	32.46 584	33.82 594	22.14 590	15.93 562	10.45 537	0.04 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.21 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CREStereo	0.98 111	0.42 227	1.86 112	0.07 72	0.22 203	1.65 126	0.02 50	4.07 153	6.33 364	0.72 146	1.54 134	0.43 149	0.64 171	1.22 86	0.44 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ac_64	3.70 405	0.47 261	3.50 313	2.87 515	3.50 522	5.91 438	0.72 333	10.17 422	4.34 266	8.16 433	5.80 285	10.82 481	5.64 464	7.08 349	4.73 446	0.03 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.14 399

ACVNet	2.58 301	0.53 294	2.69 215	0.84 244	0.59 322	2.61 236	0.55 279	8.35 357	5.70 322	4.45 254	9.26 394	5.77 373	3.50 362	2.24 140	4.41 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.01 20

acv_ft	3.69 404	0.53 294	4.58 398	2.31 483	4.71 565	7.44 473	0.86 376	8.54 368	5.70 322	9.29 477	9.26 394	5.77 373	4.15 396	2.24 140	8.13 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 468	0.01 20

cf-r	3.42 382	0.81 394	3.97 351	2.41 493	2.78 498	2.85 278	0.64 308	8.44 360	6.32 363	6.25 337	11.57 445	8.97 449	3.54 366	5.93 264	3.83 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 294	0.07 296

hitnet-ft	3.66 402	0.65 342	2.79 236	0.89 251	0.72 346	4.25 391	0.55 279	9.11 388	7.52 408	7.14 386	10.19 409	12.49 504	4.70 431	7.44 371	4.41 440	0.03 424	0.00 1	0.06 515	0.00 1	0.20 419	0.04 217

GANet-RSSM	3.27 359	0.60 323	3.38 300	2.94 521	2.00 464	2.61 236	0.48 255	10.93 443	6.11 351	5.47 290	10.20 410	6.57 398	5.44 461	6.25 280	2.23 359	0.00 1	0.00 1	0.08 524	0.00 1	0.17 392	0.03 171

PSMNet-RSSM	3.33 372	0.77 380	3.22 288	2.12 455	1.90 460	2.33 200	0.71 329	11.17 445	5.83 329	5.90 313	11.43 442	7.04 408	4.83 441	5.96 265	3.17 395	0.00 1	0.00 1	0.02 475	0.00 1	0.08 276	0.02 118

GwcNet-RSSM	3.77 412	1.05 443	5.06 421	2.21 467	1.87 457	2.36 202	1.52 437	8.98 384	7.96 426	5.91 314	14.59 488	7.94 427	3.50 362	6.43 294	5.70 463	0.00 1	0.00 1	0.04 504	0.00 1	0.20 419	0.08 312

CFNet-ft	3.31 364	0.94 429	2.69 215	1.50 345	2.38 483	2.81 271	0.68 318	8.35 357	7.43 404	4.45 254	9.94 405	10.20 469	4.60 424	6.50 304	3.41 404	0.00 1	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.22 437	0.03 171

PMTNet	1.41 168	0.37 186	2.06 145	0.26 148	0.15 141	2.94 287	0.34 225	3.39 99	5.33 309	1.00 161	1.27 122	0.28 119	0.93 203	4.04 198	0.74 195	5.00 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.01 20

AF-Net	7.78 531	1.44 488	6.68 484	3.37 537	4.50 561	8.61 491	2.69 473	17.07 553	20.17 560	9.52 483	24.02 551	20.31 566	14.59 566	11.58 525	9.84 532	0.61 551	0.00 1	0.12 533	0.00 1	0.38 497	0.12 377

Nwc_Net	6.97 516	1.25 471	6.63 483	3.82 556	3.37 515	10.83 524	1.67 446	19.56 582	11.35 497	8.36 442	23.62 550	17.19 546	11.44 551	11.21 520	8.08 506	0.80 556	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.13 358	0.09 325

RASNet	4.52 466	0.61 327	4.42 382	3.42 539	4.68 564	4.58 408	0.99 396	9.54 402	8.01 427	5.28 286	11.42 441	10.34 473	8.88 526	9.28 484	8.68 515	0.15 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

GANetREF_RVC	6.56 504	2.89 545	7.58 506	3.41 538	0.40 275	12.96 545	9.58 575	15.09 539	17.25 545	10.33 502	10.62 422	12.27 503	8.16 515	12.21 534	4.53 442	0.41 542	0.00 1	0.00 1	0.02 374	3.12 574	0.39 501
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
GANet	6.22 497	1.07 446	4.07 365	2.27 473	0.89 368	9.19 500	9.52 574	12.02 478	8.13 432	10.72 512	29.09 571	13.86 514	7.52 505	11.00 517	4.39 439	0.36 536	0.00 1	0.02 475	0.02 374	0.12 343	0.08 312

TDLM	4.11 438	1.11 455	3.54 315	1.62 373	1.04 387	3.91 377	7.41 562	10.60 430	10.67 488	6.38 349	12.59 462	5.95 379	4.77 435	8.79 465	3.04 391	0.58 550	0.00 1	0.01 443	0.00 1	0.19 415	0.12 377

CFNet	3.72 406	1.10 452	5.03 419	2.49 497	1.59 426	4.90 416	0.22 190	11.38 456	9.88 469	4.80 268	11.25 438	6.44 392	3.68 371	8.33 434	3.00 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 437	0.07 296

CFNet_RVC	3.31 364	0.94 429	2.69 215	1.50 345	2.38 483	2.81 271	0.68 318	8.35 357	7.43 404	4.45 254	9.94 405	10.20 469	4.60 424	6.49 302	3.41 404	0.00 1	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.22 437	0.03 171

CVANet_RVC	4.16 444	1.16 462	3.60 320	1.94 423	1.46 422	3.92 378	4.68 522	10.89 442	8.34 438	7.58 409	10.84 428	10.27 471	6.62 483	8.56 447	2.69 380	0.39 539	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.21 430	0.09 325

UCFNet_RVC	3.09 344	0.77 380	2.27 176	2.35 487	1.79 450	3.50 337	1.06 404	12.12 485	6.91 387	4.71 266	7.67 353	7.58 417	4.40 414	4.95 230	1.67 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.01 20

HITNet	2.79 318	0.77 380	4.02 358	2.03 441	0.11 103	5.58 429	0.59 292	9.24 391	5.15 303	6.42 351	7.26 339	3.66 288	2.92 338	4.07 199	3.87 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.02 118
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
AdaStereo	3.09 344	0.58 316	3.04 265	2.84 514	0.48 301	4.08 385	1.29 426	12.16 487	7.77 421	6.03 317	9.62 400	5.79 375	1.53 263	4.56 216	1.93 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 118
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.
NVstereo2D	4.51 463	0.82 397	6.86 489	3.28 535	3.38 516	8.16 485	3.13 485	10.51 428	15.15 531	4.90 271	6.89 322	7.87 422	4.78 437	9.88 497	3.91 428	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.02 110	0.58 529

iResNetv2_ROB	4.28 455	1.43 486	7.17 494	2.91 516	1.26 404	4.36 398	1.62 442	13.64 521	10.25 477	9.83 490	11.41 440	7.68 419	4.00 389	7.75 392	1.85 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 494	0.09 325

MLCV	3.44 386	0.88 410	5.60 453	1.39 331	0.25 214	4.36 398	0.33 223	7.25 335	7.28 401	9.17 474	12.24 459	5.09 352	2.47 309	9.15 478	3.23 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.02 118

HSM	4.00 435	0.79 388	3.16 283	1.59 367	2.17 473	6.77 458	1.11 410	12.28 490	6.35 366	6.75 362	8.11 364	13.90 515	5.37 454	8.85 467	2.71 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 118

StereoDRNet-Refined	4.46 459	0.62 332	3.80 338	1.92 418	0.40 275	9.35 501	0.15 158	10.02 417	8.83 451	12.69 535	11.62 446	9.34 452	3.87 386	8.06 415	8.02 500	0.00 1	0.00 1	0.01 443	0.05 415	0.20 419	0.26 476
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	6.28 498	0.57 311	5.78 457	3.43 540	1.17 399	11.22 525	3.39 495	12.14 486	16.16 538	6.52 357	11.22 437	16.96 544	6.32 475	19.51 577	10.74 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 488	0.11 362

NCCL2	5.88 488	1.59 500	5.44 443	1.87 407	0.92 371	9.55 504	11.55 586	12.11 483	9.94 470	9.67 487	8.85 374	22.28 572	7.41 499	8.78 464	7.17 487	0.01 281	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.13 358	0.23 462

DLCB_ROB	4.51 463	0.91 420	3.78 336	2.19 464	1.07 391	6.28 445	3.09 484	9.78 406	7.72 415	10.65 511	12.97 468	13.91 516	3.71 375	8.72 463	5.30 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.10 348

iResNet_ROB	4.23 449	1.02 439	4.90 411	2.18 463	0.93 374	2.92 285	0.37 230	15.10 541	16.91 543	7.89 423	10.51 420	7.03 406	3.07 343	8.16 423	3.46 410	0.01 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.02 118

DN-CSS_ROB	2.69 306	1.40 485	5.34 439	2.31 483	0.75 348	3.14 307	0.06 91	6.11 284	3.87 233	5.34 288	12.18 457	2.34 234	1.22 238	7.84 396	1.48 297	0.03 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 488	0.03 171

PWC_ROB	8.24 537	3.13 550	12.74 547	2.43 494	4.43 555	7.51 475	1.22 418	16.63 551	19.24 553	16.08 558	28.29 568	13.99 517	10.16 542	13.63 547	14.06 561	0.42 545	0.00 1	0.05 511	0.00 1	0.59 521	0.27 480

5k_stereo	0.42 24	0.20 33	2.02 142	0.02 19	0.10 89	1.17 15	0.06 91	3.14 60	0.63 6	0.19 19	0.02 3	0.05 9	0.05 4	0.49 19	0.28 56	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

mnv4	0.43 28	0.22 48	1.97 134	0.02 19	0.08 63	1.32 87	0.03 61	3.23 81	0.65 8	0.21 29	0.19 57	0.04 3	0.05 4	0.45 16	0.14 10	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

2k_new	0.40 19	0.20 33	1.59 86	0.03 30	0.04 13	1.30 80	0.02 50	3.17 70	0.66 9	0.21 29	0.01 1	0.05 9	0.05 4	0.38 8	0.28 56	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4k_L	0.35 11	0.17 7	0.77 5	0.01 3	0.15 141	1.23 41	0.01 20	2.39 27	0.74 28	0.51 127	0.04 22	0.05 9	0.12 41	0.34 6	0.36 85	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

aaa3	0.34 8	0.19 22	0.96 17	0.00 1	0.09 75	1.25 63	0.00 1	2.31 25	0.76 32	0.33 71	0.03 11	0.05 9	0.12 41	0.27 1	0.33 72	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

gc-stereo	0.34 8	0.21 42	0.87 10	0.00 1	0.11 103	1.22 33	0.00 1	2.00 15	0.73 25	0.55 134	0.04 22	0.05 9	0.17 60	0.31 3	0.44 127	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

mfccc	0.37 13	0.20 33	0.79 7	0.01 3	0.08 63	1.22 33	0.01 20	2.64 33	0.71 15	0.59 138	0.03 11	0.06 26	0.13 47	0.42 11	0.52 157	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ss10	0.39 16	0.20 33	0.77 5	0.01 3	0.09 75	1.17 15	0.01 20	3.27 87	0.74 28	0.51 127	0.03 11	0.07 43	0.11 31	0.34 6	0.37 93	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

5k_new	0.33 6	0.18 13	0.83 8	0.01 3	0.10 89	1.23 41	0.01 20	2.02 16	0.71 15	0.41 101	0.04 22	0.06 26	0.13 47	0.60 34	0.37 93	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

SX	0.33 6	0.17 7	0.95 16	0.01 3	0.12 118	1.23 41	0.00 1	1.99 14	0.71 15	0.39 93	0.04 22	0.08 58	0.13 47	0.42 11	0.36 85	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

USM	0.34 8	0.18 13	0.68 4	0.01 3	0.07 43	1.28 77	0.01 20	2.38 26	0.71 15	0.50 125	0.04 22	0.06 26	0.11 31	0.44 15	0.35 81	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

weee2	0.25 2	0.17 7	0.64 3	0.01 3	0.08 63	1.24 57	0.00 1	0.96 4	0.70 14	0.32 65	0.03 11	0.06 26	0.11 31	0.31 3	0.37 93	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ACM	0.31 5	0.18 13	0.50 1	0.01 3	0.09 75	1.21 30	0.00 1	2.07 18	0.73 25	0.37 80	0.04 22	0.06 26	0.12 41	0.32 5	0.39 104	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

ITER124	0.30 4	0.19 22	0.63 2	0.01 3	0.09 75	1.23 41	0.00 1	1.92 12	0.71 15	0.29 50	0.03 11	0.06 26	0.16 58	0.30 2	0.38 101	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

GSStereo	0.75 83	0.22 48	1.14 28	0.69 232	0.19 188	1.96 162	0.73 334	4.64 188	2.10 113	0.31 61	0.65 85	0.43 149	0.48 146	0.83 53	0.14 10	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 451	0.17 392	0.13 388

GS-Stereo							0.73 334	4.64 188	2.10 113	0.31 61	0.65 85	0.43 149	0.48 146	0.83 53	0.14 10	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 451	0.17 392	0.13 388

Zero-FE251	0.62 60	0.53 294	2.17 168	0.37 177	0.30 236	1.84 150	0.06 91	2.60 31	0.31 2	2.21 189	0.23 61	0.09 67	0.39 121	0.67 40	0.52 157	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.07 296

Wavelet-MonSter	0.35 11	0.28 84	1.43 61	0.03 30	0.40 275	1.20 26	0.00 1	1.14 6	0.82 41	0.27 44	0.04 22	0.05 9	0.08 15	0.96 69	0.20 28	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 118

FlowAnything_test	0.51 45	0.33 143	2.09 152	0.15 120	0.15 141	1.71 137	0.03 61	1.76 9	0.49 3	1.10 170	0.77 97	0.03 1	0.05 4	0.61 35	0.66 178	0.05 456	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.02 118

AdaDepth	0.57 56	0.22 48	2.33 178	0.12 101	1.26 404	1.59 119	0.07 102	1.03 5	0.97 75	0.21 29	0.42 73	0.08 58	0.30 99	2.28 142	0.26 44	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.20 489	0.01 47	0.01 20

GASTEREO	1.34 161	0.98 432	1.86 112	0.53 201	0.46 290	3.97 381	0.86 376	4.25 160	2.16 116	2.34 196	3.48 214	0.17 82	2.87 336	1.88 127	0.39 104	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 557	0.04 190	0.05 254

MSCF	1.24 151	0.77 380	1.95 131	0.42 185	0.46 290	3.85 373	0.85 374	4.26 161	2.02 110	2.21 189	2.34 170	0.17 82	2.74 327	1.75 114	0.39 104	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 557	0.04 190	0.05 254

zh-mn7	11.13 568	6.28 573	31.79 598	1.85 405	0.98 380	13.11 547	2.98 480	12.88 506	33.65 589	21.57 574	39.07 596	12.50 505	8.46 518	19.94 580	16.74 567	0.23 520	0.01 194	0.00 1	0.01 344	0.33 482	0.30 488

z-mn7	10.46 562	4.14 559	20.35 575	2.15 459	1.68 438	19.07 571	5.72 537	13.28 515	34.58 593	9.45 479	35.20 591	15.69 530	9.13 531	21.16 585	17.07 568	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.35 488	0.19 442

S2M2_XL	0.22 1	0.33 143	1.17 32	0.07 72	0.11 103	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 94	0.07 43	0.17 60	0.39 9	0.20 28	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.55 52	0.23 56	1.43 61	0.04 47	0.12 118	1.25 63	0.08 110	3.20 77	0.86 51	0.39 93	0.16 47	0.07 43	0.88 200	1.99 131	0.24 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

monsterstereo	0.93 104	0.30 103	1.91 119	0.43 189	2.63 493	1.21 30	0.01 20	3.11 56	0.76 32	0.46 118	1.44 129	0.05 9	0.09 19	5.66 252	0.50 154	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

monsters	0.87 95	0.28 84	1.54 79	0.47 197	2.71 497	1.38 95	0.01 20	3.14 60	0.81 38	0.32 65	0.48 77	0.05 9	0.13 47	5.72 257	0.42 120	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

LG-Stereo_L2	0.64 64	0.33 143	1.46 70	0.10 92	0.18 176	1.30 80	0.19 177	3.53 119	0.72 20	0.20 23	0.02 3	0.06 26	0.07 13	4.19 202	0.36 85	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

G2L-Stereo_test	3.57 395	0.86 403	3.66 327	2.79 512	1.52 425	4.11 388	1.17 416	11.35 454	6.27 360	7.97 427	8.87 375	9.39 454	2.26 301	6.55 309	4.33 437	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.22 437	0.13 388

S2M2_L	0.46 38	0.39 198	1.17 32	0.37 177	0.17 160	1.14 13	0.01 20	1.46 8	1.83 107	0.19 19	0.87 105	0.13 78	0.19 64	0.57 28	0.43 122	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.21 430	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.69 73	0.30 103	1.15 30	0.25 146	0.12 118	1.26 69	0.29 211	1.87 11	0.62 5	0.50 125	0.51 79	0.08 58	0.11 31	6.67 318	0.09 1	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

MM-Stereo_test3	1.83 207	0.59 319	1.93 123	1.43 338	3.99 544	2.44 212	0.81 356	5.81 273	6.70 381	1.73 186	4.79 243	1.23 194	0.65 172	3.30 167	0.85 224	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.33 482	0.05 254

fffft	0.97 109	0.29 91	1.69 103	0.03 30	0.05 23	2.12 179	0.65 311	3.44 110	1.87 109	0.34 74	0.60 83	0.23 106	0.20 67	6.69 319	0.89 239	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.09 325
1: 1. 1
ours_stereo	1.03 122	0.55 303	1.86 112	0.12 101	0.32 251	1.16 14	0.09 118	3.27 87	2.18 118	0.39 93	3.02 193	0.34 139	0.26 81	6.32 288	0.37 93	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.13 388

FC-DCNN v2	10.88 565	0.52 290	4.17 370	1.92 418	1.63 430	17.79 568	5.35 535	18.87 569	19.88 557	28.77 590	34.99 590	34.62 597	21.72 588	16.03 564	11.16 545	0.03 424	0.01 194	0.02 475	0.00 1	0.06 246	0.08 312

IGEV-Stereo++	0.74 82	0.23 56	1.31 48	0.06 61	1.62 429	1.95 159	0.01 20	3.29 89	1.81 104	0.38 85	1.68 142	0.10 74	1.16 230	0.91 64	0.19 27	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 20

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 451	25.07 601	26.53 592	0.44 190	0.07 43	1.50 112	0.54 275	2.09 19	1.57 99	0.51 127	0.62 84	0.21 103	0.20 67	1.44 96	0.53 159	12.03 604	0.01 194	0.00 1	0.08 429	1.75 562	9.69 602

AIO-Stereo	0.94 105	0.22 48	1.20 38	0.06 61	0.08 63	2.36 202	0.62 303	5.50 255	2.61 144	0.30 55	3.32 203	0.41 144	0.25 75	1.12 79	0.17 22	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.35 539	0.06 246	0.12 377

test_sample4	2.87 328	0.40 209	4.54 391	1.80 397	0.54 318	3.95 379	0.15 158	11.48 459	6.49 375	6.33 347	6.81 320	3.68 290	2.65 319	6.11 270	2.36 367	0.02 378	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 254

test_sample3	2.87 328	0.37 186	4.45 385	1.95 424	0.59 322	4.69 411	0.16 164	11.50 460	6.45 372	5.82 302	6.44 312	3.76 294	2.64 317	6.01 267	2.41 371	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 254

test_sample2	2.32 273	0.25 70	3.38 300	2.08 449	0.41 280	2.58 230	0.15 158	9.50 398	4.97 296	3.66 233	4.86 248	4.29 320	3.26 347	5.83 261	1.09 263	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 171

test_sample1	2.31 271	0.26 77	3.29 293	2.08 449	0.46 290	2.62 239	0.05 84	9.88 409	4.23 263	3.90 241	3.92 223	3.49 279	4.44 416	5.67 254	1.88 335	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

CAS++	1.18 141	0.55 303	1.99 137	0.17 127	0.27 224	1.85 152	0.63 304	8.48 365	3.07 182	1.71 184	2.32 169	0.18 85	0.20 67	1.91 129	0.30 59	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.99 115	0.37 186	1.89 116	0.08 82	0.19 188	1.68 131	0.02 50	4.12 157	6.41 368	0.70 145	1.57 135	0.46 154	0.67 173	1.15 81	0.41 114	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 156	0.42 227	2.36 183	0.59 214	1.26 404	2.43 211	0.01 20	3.29 89	7.76 420	1.71 184	2.78 184	0.27 115	0.32 105	1.16 83	0.58 167	0.04 444	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.10 348

4D-IteraStereo	1.72 190	0.86 403	3.01 258	0.09 88	2.86 501	3.57 348	1.06 404	3.92 145	5.31 307	5.28 286	1.02 107	3.92 297	0.38 117	1.83 121	1.04 258	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.09 325

CAS	2.24 258	0.25 70	1.86 112	11.21 589	3.86 540	1.67 128	0.02 50	3.87 144	2.67 147	0.41 101	1.63 138	0.24 109	0.27 83	1.50 100	0.74 195	9.43 597	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	5.21 585

anonymousdsp2	1.78 196	0.39 198	3.40 304	1.10 287	0.04 13	3.63 349	0.50 267	7.80 346	2.77 158	2.91 212	2.88 186	3.17 264	1.01 209	5.15 238	0.43 122	0.00 1	0.01 194	0.02 475	0.15 462	0.05 222	0.12 377

Selective-IGEV	1.23 150	0.18 13	1.13 25	0.07 72	0.17 160	2.38 206	0.54 275	6.10 283	2.51 137	0.41 101	3.20 200	0.26 112	0.29 91	6.94 339	0.16 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 447	0.04 190	0.10 348

CASS	2.44 286	0.44 244	3.56 317	0.85 246	0.38 271	3.14 307	0.22 190	9.64 403	4.00 245	6.78 364	7.62 350	3.57 284	3.58 367	3.80 186	1.10 264	0.02 378	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	4.46 459	0.87 406	5.18 431	1.57 363	0.67 336	9.14 499	4.73 524	11.84 470	9.68 463	8.79 460	6.24 304	9.91 462	4.34 411	6.28 282	9.30 523	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.28 466	0.30 488

RCA-Stereo	1.99 231	0.34 158	2.71 219	0.26 148	0.06 34	2.29 194	0.48 255	4.89 203	14.65 526	2.81 208	5.51 280	0.78 178	3.21 346	1.44 96	0.33 72	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.02 118

TestStereo1	2.85 322	0.81 394	3.48 310	3.11 526	0.44 284	2.52 218	1.50 435	6.37 299	8.18 433	4.62 260	9.24 391	2.23 232	3.69 372	9.19 480	1.26 278	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 464	0.09 325

qqq	1.93 223	0.30 103	2.96 255	1.40 332	0.05 23	1.96 162	0.39 236	8.45 361	3.33 206	3.06 215	3.84 219	4.67 333	2.70 321	4.40 211	0.96 248	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

Wz-Net-LNSev	6.46 502	1.93 524	16.44 565	1.52 350	4.15 547	12.66 542	4.96 528	13.05 510	12.10 508	10.55 510	16.23 499	11.32 491	7.19 494	8.43 441	8.48 512	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.06 275

SA-5K	2.85 322	0.81 394	3.48 310	3.11 526	0.44 284	2.52 218	1.50 435	6.37 299	8.18 433	4.62 260	9.24 391	2.23 232	3.69 372	9.19 480	1.26 278	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 464	0.09 325

dd	2.16 249	1.22 466	4.82 407	0.68 229	0.12 118	1.39 101	0.17 170	5.14 220	11.22 496	2.70 204	3.51 216	1.52 206	1.23 239	5.08 234	3.96 429	0.12 494	0.01 194	0.04 504	0.21 495	0.07 264	0.01 20

GLC_STEREO	0.75 83	0.29 91	1.19 34	0.55 206	0.01 1	1.98 165	0.57 290	3.07 51	3.02 179	0.90 158	1.48 131	0.19 86	0.40 122	0.93 66	0.36 85	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 118

IPLG	2.43 284	0.66 348	4.77 406	0.54 203	0.31 247	3.01 293	0.26 203	6.15 286	5.55 316	7.69 413	6.21 301	1.89 220	1.74 278	7.19 358	2.35 366	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.24 454	0.12 377

MIPNet	2.06 239	0.69 359	4.57 397	0.32 161	0.21 199	1.92 156	0.19 177	6.89 327	5.64 321	5.48 291	4.02 224	2.02 226	3.50 362	3.32 169	2.01 345	0.00 1	0.01 194	0.01 443	0.01 344	0.20 419	0.13 388

AACVNet	3.33 372	1.03 441	3.56 317	3.46 541	0.63 330	3.09 300	0.28 207	8.78 379	3.43 212	5.99 315	10.64 423	10.08 466	4.03 393	8.69 457	2.51 375	0.03 424	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.26 458	0.06 275

test_3	1.88 215	0.22 48	2.75 225	0.96 266	0.22 203	1.28 77	0.77 346	4.62 184	5.87 331	6.55 359	1.84 151	4.28 318	0.45 144	6.48 301	0.76 202	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.28 520	0.17 392	0.14 399

STrans-v2	3.43 383	0.73 367	4.82 407	0.26 148	0.60 324	3.00 292	1.19 417	10.41 427	7.22 399	5.79 298	10.97 433	6.75 402	7.03 492	8.25 432	1.40 290	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.18 431

TransformOpticalFlow	3.38 375	0.70 361	4.54 391	1.00 272	0.30 236	3.56 345	0.14 152	9.67 404	7.30 402	5.55 293	13.34 472	6.74 401	5.03 445	8.22 431	1.34 287	0.00 1	0.01 194	0.01 443	0.00 1	0.04 190	0.11 362

PSM-AAD	3.33 372	0.20 33	1.47 73	0.73 233	0.54 318	2.55 225	6.19 542	4.97 209	3.27 199	10.92 517	11.92 449	2.95 250	9.59 537	7.90 399	0.82 218	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	2.47 571

DEmStereo	3.79 414	0.37 186	3.69 329	0.17 127	0.17 160	5.28 426	2.54 466	4.35 164	3.70 223	8.21 439	20.15 531	5.13 354	10.38 544	7.65 382	3.85 426	0.01 281	0.01 194	0.01 443	0.00 1	0.02 110	0.06 275

GEStereo_RVC	3.74 407	0.73 367	4.95 415	2.01 436	1.24 403	4.36 398	3.07 483	11.77 469	7.80 422	6.87 372	6.52 314	7.70 420	4.31 410	8.98 473	4.19 435	0.03 424	0.01 194	0.02 475	0.02 374	0.13 358	0.11 362

s12784h	1.89 218	0.30 103	2.57 201	0.11 99	0.09 75	4.18 390	0.13 145	6.61 314	7.44 406	3.62 232	4.28 232	0.59 168	0.81 194	6.61 313	0.46 138	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

RALAANet	2.46 291	1.09 450	3.70 332	2.55 501	0.80 357	3.37 324	0.15 158	7.44 340	5.54 315	5.65 295	6.01 290	3.54 282	1.13 222	6.34 290	1.58 308	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.05 415	0.21 430	0.03 171

ADLNet	4.32 457	0.80 392	4.33 377	3.60 548	3.56 524	6.87 460	2.48 465	11.20 447	7.58 411	9.87 492	9.62 400	8.39 435	4.95 443	6.16 272	6.60 480	0.01 281	0.01 194	0.00 1	0.01 344	0.12 343	0.25 470

GES	2.49 293	0.38 194	4.29 375	1.58 364	0.05 23	4.58 408	1.07 406	9.70 405	3.39 210	5.21 282	6.64 315	1.84 219	3.36 351	4.86 224	2.54 377	0.06 466	0.01 194	0.06 515	0.01 344	0.12 343	0.03 171

test_xeample3	1.08 129	0.43 238	3.39 302	0.49 198	0.05 23	2.58 230	0.93 389	3.32 91	1.77 103	0.23 36	0.23 61	0.19 86	0.28 86	6.34 290	0.85 224	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.26 519	0.06 246	0.10 348

psm_up	3.85 419	0.82 397	3.01 258	2.00 435	2.58 492	5.28 426	3.34 492	10.85 441	6.33 364	7.27 396	7.32 341	10.15 467	9.02 529	6.19 275	2.51 375	0.22 519	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.03 171

DMCA	2.82 321	0.64 336	4.45 385	1.61 369	0.89 368	3.86 374	0.57 290	9.18 389	5.10 300	6.24 335	6.49 313	7.17 413	2.13 292	3.31 168	4.73 446	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 118

DIP-Stereo	1.97 230	0.64 336	2.95 253	0.17 127	0.10 89	4.83 414	0.13 145	8.60 373	4.06 255	6.42 351	4.92 249	0.44 153	0.72 181	3.57 179	1.80 330	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.04 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RP	6.84 513	1.29 479	5.53 452	3.92 559	5.18 567	6.32 446	3.53 496	11.73 468	15.31 532	9.54 484	22.38 546	18.25 551	14.47 565	10.11 500	7.49 490	0.91 560	0.01 194	0.12 533	0.15 462	0.33 482	0.19 442

RGC	6.88 515	2.23 533	6.13 467	4.05 560	4.73 566	8.94 496	2.78 476	15.19 543	11.74 502	11.13 521	19.34 528	17.86 548	10.42 545	13.02 543	8.03 502	0.73 554	0.01 194	0.24 551	0.41 546	0.31 474	0.38 500

R-Stereo Train	2.44 286	0.32 125	1.93 123	0.94 260	0.16 150	3.67 352	0.61 300	6.37 299	3.08 183	9.14 472	17.44 519	1.80 216	0.77 188	1.76 116	0.70 185	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 171

RAFT-Stereo	2.44 286	0.32 125	1.93 123	0.94 260	0.16 150	3.67 352	0.61 300	6.37 299	3.08 183	9.14 472	17.44 519	1.80 216	0.77 188	1.76 116	0.70 185	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	6.34 500	0.89 413	5.88 459	1.41 335	4.48 560	15.97 558	4.18 510	13.41 516	16.49 539	10.81 515	7.00 328	14.33 520	8.72 522	9.43 489	13.71 559	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.07 296

FC-DCNN	10.72 564	0.52 290	4.27 374	1.88 410	1.63 430	17.18 564	5.29 534	18.20 562	19.69 556	28.50 589	34.51 588	34.03 595	21.48 587	15.89 561	11.15 544	0.03 424	0.01 194	0.02 475	0.01 344	0.07 264	0.09 325

iResNet	3.68 403	0.91 420	7.94 508	2.97 523	0.34 259	4.44 404	0.48 255	7.70 342	9.74 465	7.72 415	12.74 466	4.03 301	2.87 336	8.05 411	3.37 403	0.02 378	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.09 325

ETE_ROB	5.80 485	1.77 513	6.33 474	1.44 342	0.78 356	6.43 450	6.90 556	12.53 498	8.08 430	12.93 540	14.89 491	21.13 569	5.87 467	9.83 496	6.57 479	0.04 444	0.01 194	0.00 1	0.02 374	0.08 276	0.33 494

PSMNet_ROB	5.02 474	1.63 504	6.03 465	1.90 413	1.83 454	9.57 505	6.35 549	15.58 546	7.23 400	6.15 329	10.48 419	12.22 502	4.16 397	8.02 407	8.71 516	0.02 378	0.01 194	0.01 443	0.10 445	0.20 419	0.12 377

SX1w	0.42 24	0.31 109	1.57 82	0.02 19	0.10 89	1.24 57	0.01 20	3.04 46	0.64 7	0.37 80	0.02 3	0.05 9	0.05 4	0.56 26	0.30 59	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ITERv19	0.44 30	0.31 109	1.49 74	0.06 61	0.17 160	1.19 21	0.01 20	2.54 29	0.94 72	0.43 110	0.27 66	0.08 58	0.28 86	0.55 24	0.41 114	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 275

Monster-pub-mixall	0.72 79	0.39 198	0.98 19	0.04 47	0.12 118	1.23 41	0.01 20	2.74 36	0.86 51	0.86 155	0.39 72	0.07 43	0.09 19	6.24 279	0.32 69	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

zero-FE	0.88 97	0.27 82	2.12 159	0.21 138	1.63 430	1.75 142	0.83 362	3.08 52	0.61 4	0.15 8	0.13 44	0.29 122	0.44 142	3.38 171	1.07 259	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.05 415	1.47 556	0.03 171

xyz-stereo	6.97 516	0.29 91	36.85 605	0.20 134	0.07 43	30.65 595	0.19 177	3.97 149	1.82 106	10.21 500	24.87 557	6.06 381	7.29 497	11.62 526	4.87 450	0.01 281	0.02 279	0.35 559	0.00 1	0.06 246	0.02 118

coex_refinement	4.04 436	0.87 406	3.55 316	2.96 522	1.40 419	4.28 393	0.32 219	11.18 446	7.72 415	8.32 440	13.44 475	10.01 465	3.48 361	6.28 282	6.76 483	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.16 422

LG-Stereo	0.79 87	0.32 125	3.96 350	0.04 47	0.15 141	1.19 21	0.18 174	3.52 117	2.95 167	0.32 65	1.77 146	0.22 105	0.14 54	0.39 9	0.43 122	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.02 118

tg	1.96 228	0.64 336	2.15 160	0.68 229	0.12 118	4.40 403	0.04 70	5.74 265	4.19 262	4.00 244	5.23 266	2.58 239	0.93 203	7.12 352	0.77 208	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.31 474	0.25 470

test_sample6	3.14 351	0.41 220	4.42 382	1.92 418	0.49 304	3.25 317	0.21 188	11.30 452	6.69 380	6.50 355	10.86 430	4.03 301	2.93 339	7.06 348	2.65 379	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.06 275

test_sample5	2.91 333	0.40 209	4.33 377	1.81 399	0.50 307	3.33 321	0.17 170	11.27 450	6.55 376	6.18 330	8.35 367	3.65 286	2.71 324	6.61 313	2.15 354	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.05 254

ACVNet-DCA	2.01 234	0.65 342	2.15 160	2.30 477	0.02 3	5.80 434	0.56 281	8.45 361	3.33 206	1.03 162	3.33 204	0.32 131	3.71 375	8.05 411	0.45 133	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 391	0.02 110	0.03 171

xx1	2.33 275	0.65 342	2.15 160	2.30 477	0.02 3	5.80 434	0.56 281	4.31 162	10.41 478	1.03 162	3.33 204	4.67 333	2.70 321	8.05 411	0.45 133	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

1test111	1.86 210	0.65 342	2.15 160	2.30 477	0.02 3	5.80 434	0.56 281	8.45 361	3.33 206	1.03 162	3.33 204	0.32 131	3.71 375	4.40 211	0.96 248	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 391	0.02 110	0.03 171

cc1	2.17 251	0.65 342	2.15 160	2.30 477	0.02 3	5.80 434	0.56 281	4.31 162	10.41 478	1.03 162	3.33 204	0.32 131	3.71 375	8.05 411	0.45 133	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 391	0.10 305	0.05 254

mmm	2.50 296	0.29 91	3.22 288	1.98 429	0.32 251	3.72 361	0.12 135	9.45 397	4.05 252	5.84 304	10.80 426	2.47 236	2.86 335	4.07 199	0.75 200	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.01 344	0.03 159	0.02 118

11t1	1.62 183	0.26 77	2.53 197	2.37 489	0.24 211	2.58 230	0.06 91	6.66 317	3.00 176	3.40 227	3.01 191	1.14 190	1.94 286	4.18 201	0.91 243	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 171

DualNet	3.05 341	0.40 209	4.33 377	1.81 399	0.50 307	3.33 321	0.17 170	11.27 450	6.55 376	6.50 355	10.86 430	3.65 286	2.71 324	6.61 313	2.15 354	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.05 254

ffm	2.90 331	0.31 109	3.97 351	1.34 321	0.98 380	2.80 263	0.48 255	4.53 177	10.19 473	6.29 343	9.23 386	5.59 366	3.72 379	8.00 405	0.46 138	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.04 217

ff1	3.45 388	0.31 109	3.97 351	1.34 321	0.98 380	2.80 263	0.48 255	4.53 177	10.19 473	6.29 343	9.23 386	5.59 366	3.72 379	10.11 500	9.35 524	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.04 217

mmx	3.86 420	0.31 109	3.97 351	1.34 321	0.98 380	2.80 263	0.48 255	12.18 488	10.66 486	6.29 343	9.23 386	5.59 366	3.72 379	10.11 500	9.35 524	0.05 456	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

tt1	2.14 246	0.63 335	2.22 172	2.27 473	0.02 3	5.71 432	0.63 304	4.53 177	10.19 473	1.16 172	3.39 210	0.33 135	3.05 342	8.00 405	0.46 138	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 391	0.10 305	0.04 217

xxx	3.86 420	0.31 109	3.98 355	1.34 321	0.98 380	2.80 263	0.48 255	12.18 488	10.66 486	6.29 343	9.23 386	5.59 366	3.72 379	10.11 500	9.35 524	0.05 456	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

PCWNet_CMD	2.99 338	0.39 198	4.02 358	0.39 182	0.26 221	2.53 221	0.15 158	9.24 391	9.22 454	7.12 385	11.53 444	6.94 404	2.41 307	4.02 196	1.33 285	0.01 281	0.02 279	0.02 475	0.00 1	0.05 222	0.07 296

testlalala	1.50 175	0.41 220	1.67 100	0.98 270	0.31 247	4.00 383	0.90 385	5.26 238	2.17 117	6.56 360	3.61 217	1.74 214	0.38 117	1.21 85	0.42 120	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.29 521	0.01 47	0.01 20

LL-Strereo2	1.86 210	0.83 399	2.33 178	0.36 175	0.17 160	3.79 370	1.52 437	5.82 274	4.04 250	4.43 253	2.51 176	4.23 312	0.37 113	5.66 252	0.99 253	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.05 415	0.06 246	0.11 362

LoS_RVC	1.26 156	1.43 486	1.91 119	0.42 185	3.77 537	1.71 137	0.04 70	2.58 30	2.49 136	0.42 107	2.58 178	0.30 124	0.57 165	1.71 109	0.66 178	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	4.49 582

CBFPSM	4.87 470	0.94 429	14.70 558	1.51 348	1.15 397	11.49 528	2.55 470	7.28 336	6.47 373	6.23 334	4.83 246	15.30 529	8.99 528	6.88 329	8.20 508	0.03 424	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.40 504	0.42 509

LoS	0.91 103	0.34 158	2.10 157	0.38 181	0.13 129	2.47 213	0.26 203	5.00 214	2.74 156	0.89 157	0.21 59	0.49 157	0.36 110	1.97 130	0.67 180	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.01 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.56 178	0.35 169	1.44 64	0.42 185	7.70 584	2.66 248	0.13 145	4.89 203	2.53 139	0.25 41	1.10 112	0.33 135	0.31 103	1.61 107	0.58 167	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.54 516	6.26 589

knoymous	1.36 165	0.21 42	1.68 102	0.20 134	0.49 304	1.58 117	0.11 128	5.15 222	2.40 133	4.62 260	1.77 146	4.56 330	0.45 144	3.23 166	0.63 172	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 20

riskmin	1.88 215	0.15 1	2.11 158	1.38 330	0.88 364	2.40 208	0.04 70	5.93 278	6.10 348	2.25 193	1.34 126	6.06 381	5.08 448	2.78 155	1.01 256	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 275

x	1.73 192	0.28 84	2.49 194	1.91 414	0.17 160	2.10 175	0.83 362	8.74 378	3.55 219	3.28 222	2.12 164	3.10 260	1.96 287	2.90 158	1.12 266	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 171

Wz-Net-SNSev	9.23 547	6.70 574	24.28 585	1.87 407	1.81 453	8.57 489	12.29 592	17.37 555	20.39 561	10.43 506	23.11 549	16.66 540	8.03 512	14.47 554	17.86 571	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.41 507	0.30 488

SACVNet	4.15 443	1.26 472	3.81 340	3.12 528	1.68 438	3.09 300	2.85 479	11.91 473	5.96 339	10.52 508	11.20 436	10.59 474	3.95 388	8.97 472	3.25 400	0.08 480	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.32 478	0.44 513

CrosDoStereo	3.96 430	0.45 253	3.04 265	0.32 161	0.20 196	3.28 318	11.63 587	5.76 268	4.45 272	9.04 470	16.58 503	4.99 345	7.45 501	8.04 408	3.72 422	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.16 379	0.10 348

HHNet	2.59 302	0.55 303	2.55 199	0.20 134	0.32 251	2.84 277	0.94 391	5.77 271	5.14 302	7.33 399	13.80 478	0.94 181	3.20 345	5.27 241	2.41 371	0.13 499	0.02 279	0.06 515	0.00 1	0.23 444	0.03 171

ASMatch	3.32 370	0.50 275	3.32 296	1.72 387	0.45 289	1.93 157	0.68 318	6.42 305	3.89 236	6.18 330	22.30 545	4.61 332	4.82 440	7.65 382	1.70 320	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 391	0.01 47	0.18 431

DeepStereo_LL	3.96 430	0.45 253	3.04 265	0.32 161	0.20 196	3.28 318	11.63 587	5.76 268	4.45 272	9.04 470	16.58 503	4.99 345	7.45 501	8.04 408	3.72 422	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.16 379	0.10 348

AnonymousM	2.71 310	6.75 575	0.98 19	0.73 233	0.06 34	2.41 209	0.53 272	5.30 240	3.05 180	4.75 267	2.09 158	1.89 220	1.01 209	1.88 127	0.51 155	0.01 281	0.02 279	17.42 599	4.76 599	0.02 110	0.01 20

CFNet_pseudo	2.81 319	0.42 227	4.04 361	0.33 166	0.24 211	2.59 233	0.12 135	8.20 356	7.66 413	7.04 381	10.42 417	6.56 397	2.05 290	4.88 225	1.53 302	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.05 222	0.07 296

HCRNet	2.56 298	0.53 294	3.35 298	0.24 144	3.39 518	2.19 186	0.23 194	6.89 327	5.50 312	5.26 285	4.79 243	5.27 356	2.78 329	7.71 388	2.89 386	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.04 217

222	5.36 479	0.40 209	2.72 221	1.50 345	0.48 301	6.15 444	0.07 102	13.73 522	8.06 428	8.79 460	11.03 434	3.71 292	4.21 399	7.47 374	38.74 614	0.03 424	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 254

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 242	0.58 316	2.43 185	1.27 308	0.16 150	1.60 120	0.14 152	5.17 224	5.90 334	7.10 384	10.10 407	3.06 258	1.74 278	1.87 125	0.97 251	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.02 118

AFF-stereo	2.59 302	0.68 354	2.35 182	1.55 359	0.17 160	1.67 128	0.08 110	5.75 266	6.60 378	6.20 332	12.13 454	6.16 384	2.36 305	4.75 222	1.11 265	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.05 254

APVNet	5.98 491	1.72 510	8.72 515	3.21 533	4.04 546	12.31 539	1.81 451	19.09 573	6.10 348	6.13 328	13.41 473	10.69 479	6.30 474	11.26 521	13.90 560	0.05 456	0.02 279	0.11 530	0.03 391	0.53 515	0.20 449

UPFNet	3.82 417	0.47 261	4.34 380	2.21 467	3.38 516	7.26 469	2.69 473	9.89 410	5.96 339	7.98 428	7.53 345	7.89 424	3.15 344	7.72 390	5.88 467	0.01 281	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.06 275

HGLStereo	4.25 452	0.52 290	4.65 399	3.09 524	5.18 567	6.51 454	0.73 334	10.37 425	6.74 383	7.32 398	12.44 461	7.00 405	7.21 496	7.46 372	5.51 460	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.10 348

STTStereo	3.60 399	0.93 426	6.34 475	2.71 506	2.23 477	3.68 355	0.63 304	9.42 396	6.73 382	9.87 492	6.97 323	8.84 448	3.65 370	6.85 328	3.04 391	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.02 110	0.02 118

MSMDNet	2.99 338	0.39 198	4.02 358	0.40 184	0.25 214	2.53 221	0.16 164	9.35 395	9.25 455	7.08 383	11.39 439	6.93 403	2.43 308	4.01 195	1.34 287	0.01 281	0.02 279	0.02 475	0.00 1	0.05 222	0.07 296

HSM-Net_RVC	4.20 446	0.32 125	2.76 229	0.63 223	0.69 339	6.95 462	1.69 447	11.96 475	8.36 439	8.83 463	12.17 456	15.18 527	4.21 399	6.91 333	3.30 402	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	3.84 418	1.06 445	5.23 436	2.72 508	3.27 512	4.36 398	0.61 300	10.71 435	7.56 409	8.75 459	7.89 360	9.86 461	3.90 387	7.15 357	3.44 406	0.14 500	0.02 279	0.02 475	0.03 391	0.04 190	0.03 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	2.81 319	0.42 227	4.06 363	0.33 166	0.25 214	2.59 233	0.12 135	8.19 355	7.68 414	7.02 378	10.37 416	6.54 393	2.06 291	4.88 225	1.53 302	0.00 1	0.02 279	0.01 443	0.00 1	0.05 222	0.07 296

MDST_ROB	8.37 538	0.32 125	9.03 518	4.18 565	2.42 486	26.86 589	6.14 541	19.36 577	13.52 518	27.09 587	22.75 548	9.47 456	4.74 433	15.06 557	6.34 474	0.02 378	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.13 388

PWCDC_ROB	7.92 533	3.17 553	7.48 503	5.73 576	4.40 552	10.45 515	0.35 226	14.52 534	28.19 578	10.36 504	31.27 577	7.04 408	9.14 532	13.22 545	8.78 517	2.74 579	0.02 279	0.00 1	0.00 1	1.31 552	0.17 427

CNT	0.44 30	0.17 7	1.62 91	0.02 19	0.19 188	1.29 79	0.02 50	3.36 98	0.82 41	0.16 10	0.02 3	0.04 3	0.05 4	0.66 39	0.34 78	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

GEAStereo	0.59 59	0.22 48	1.14 28	0.16 124	0.19 188	1.96 162	0.73 334	3.39 99	0.84 43	0.52 132	0.65 85	0.19 86	0.48 146	0.83 53	0.14 10	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.12 377

ITER	0.68 70	0.29 91	1.44 64	0.07 72	0.09 75	0.96 10	0.01 20	1.96 13	0.96 73	0.87 156	0.12 42	0.09 67	0.15 55	6.16 272	0.40 111	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 275

gasm-f	0.81 91	0.25 70	1.66 96	0.16 124	0.28 232	2.77 259	0.91 386	3.39 99	0.84 43	0.52 132	3.10 197	0.19 86	0.71 180	0.73 45	0.28 56	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.21 430	0.12 377

MM-Stereo_test1	1.57 179	0.36 179	2.19 170	1.17 298	0.35 262	2.39 207	0.56 281	4.53 177	5.21 304	3.67 234	1.65 140	0.40 141	0.84 198	6.90 332	0.80 215	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.31 474	0.03 171

SCV	1.59 180	0.58 316	2.57 201	2.72 508	0.31 247	2.15 183	0.79 352	6.88 326	2.72 152	0.20 23	2.68 180	0.68 171	0.58 167	7.60 379	0.41 114	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.22 501	0.37 494	0.24 466

FoundationStereo	0.26 3	0.29 91	1.25 43	0.24 144	0.10 89	0.41 3	0.07 102	0.57 1	0.80 36	0.24 39	0.03 11	0.09 67	0.37 113	0.46 17	0.12 4	0.03 424	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

AIO_rvc	1.02 120	0.59 319	1.95 131	0.15 120	0.09 75	3.42 325	0.99 396	4.46 172	2.73 155	0.28 45	1.62 137	1.32 195	0.28 86	2.10 138	0.21 32	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.04 409	0.11 326	0.11 362

FACV-RUCA	2.21 256	0.34 158	3.59 319	1.30 315	2.90 502	2.22 190	1.25 420	7.98 352	5.71 327	3.59 231	7.21 336	1.14 190	1.60 268	3.12 164	1.46 296	0.01 281	0.03 333	0.10 529	0.04 409	0.35 488	0.17 427

Occ-G	0.98 111	0.38 194	1.82 110	0.15 120	0.18 176	1.45 106	0.69 323	3.15 65	2.25 123	1.45 178	0.59 81	5.06 351	0.54 158	0.75 48	0.77 208	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.17 473	0.16 379	0.01 20

DualNet (step1)	3.91 427	1.11 455	6.15 469	1.27 308	0.60 324	5.22 422	2.54 466	10.66 432	7.73 417	8.36 442	7.55 346	6.55 394	4.27 403	6.58 311	1.62 312	1.49 571	0.03 333	3.10 582	2.99 588	0.20 419	0.15 410

test_sample7	3.30 362	0.47 261	3.43 309	1.98 429	0.35 262	4.33 395	1.88 453	10.66 432	7.73 417	8.36 442	7.55 346	6.55 394	4.27 403	6.58 311	1.62 312	0.06 466	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.06 275

DispNO	3.25 358	0.72 364	6.85 488	1.95 424	1.34 416	3.49 335	0.84 368	8.14 354	6.30 361	6.34 348	7.76 357	6.30 390	4.28 407	6.93 334	3.51 413	0.00 1	0.03 333	0.03 492	0.12 451	0.07 264	0.07 296

1111x	4.25 452	0.30 103	4.31 376	1.47 344	0.37 269	5.10 420	0.32 219	12.86 505	9.82 467	6.01 316	9.73 403	8.78 446	5.97 470	9.43 489	10.39 536	0.06 466	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.04 217

AEACV	0.80 88	0.29 91	1.70 104	0.96 266	0.24 211	2.03 170	0.88 380	3.50 114	0.88 61	0.34 74	0.20 58	0.29 122	2.01 288	1.77 118	0.33 72	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.29 521	0.10 305	0.09 325

GCAP-Stereo	0.95 106	0.62 332	1.99 137	0.30 153	0.03 11	1.66 127	0.01 20	4.43 170	3.00 176	1.63 182	1.17 119	1.39 197	0.76 185	1.31 89	0.55 161	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.02 118

SDNR	7.50 524	2.32 535	15.58 562	1.82 403	0.63 330	44.66 612	0.44 249	8.59 369	9.52 461	9.84 491	25.18 561	5.30 360	4.38 412	11.46 524	6.49 477	0.05 456	0.03 333	0.00 1	0.01 344	1.79 563	1.87 562

iinet-f	5.94 489	1.60 501	26.88 593	1.79 396	1.38 418	11.92 536	1.47 434	6.80 324	7.11 396	6.90 375	14.43 485	10.64 478	7.97 511	7.00 343	12.12 551	0.02 378	0.03 333	0.05 511	0.00 1	0.63 527	0.02 118

BUS	2.49 293	0.32 125	3.05 270	0.46 192	0.46 290	7.12 465	0.50 267	9.05 385	4.69 285	6.11 324	6.15 296	5.29 357	0.83 195	3.91 189	1.77 327	0.01 281	0.03 333	0.03 492	0.00 1	0.04 190	0.00 1

Wz-Net-MNSev	7.43 523	2.35 537	15.22 559	2.34 486	3.41 520	17.27 566	8.55 567	11.91 473	13.48 517	13.37 543	17.05 511	13.70 511	7.47 504	11.90 532	9.99 534	0.40 541	0.03 333	0.00 1	0.01 344	0.16 379	0.07 296

BSDual-CNN	2.69 306	0.32 125	3.05 270	0.46 192	0.46 290	7.13 467	1.63 443	9.05 385	4.69 285	6.11 324	6.15 296	6.26 387	2.54 312	3.91 189	1.91 337	0.01 281	0.03 333	0.03 492	0.00 1	0.04 190	0.00 1

hknet	3.31 364	0.42 227	4.68 401	0.46 192	1.17 399	7.13 467	1.63 443	9.05 385	6.91 387	6.11 324	6.15 296	9.66 458	2.85 334	7.48 375	2.45 373	0.01 281	0.03 333	0.03 492	0.00 1	0.04 190	0.00 1

ADLNet2	4.46 459	0.90 416	6.06 466	2.74 510	3.91 541	6.79 459	3.01 482	10.95 444	8.40 441	7.27 396	9.80 404	9.85 460	5.43 458	7.29 362	6.44 476	0.01 281	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.11 362

raftrobust	1.86 210	0.74 372	1.94 126	2.15 459	2.24 478	2.74 252	0.53 272	4.89 203	4.05 252	6.09 322	3.89 221	1.64 209	2.55 314	2.44 148	1.12 266	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.08 312

xxxx	4.51 463	0.31 109	2.77 230	1.69 379	0.47 299	7.74 482	0.07 102	14.04 525	7.91 425	5.82 302	8.97 381	9.34 452	3.41 359	7.33 365	20.24 576	0.05 456	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

test_xeample	4.13 440	0.36 179	2.75 225	1.23 302	0.51 311	3.96 380	0.13 145	12.63 501	7.65 412	7.49 406	10.86 430	3.29 268	3.36 351	6.71 321	21.53 581	0.02 378	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.04 217

ARAFT	3.13 349	1.11 455	7.34 498	0.42 185	0.14 136	4.52 406	2.99 481	7.41 339	5.97 341	8.85 464	7.06 333	5.20 355	1.25 241	8.49 444	1.44 293	0.00 1	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.33 482	0.11 362

SFCPSM	3.29 361	0.43 238	5.11 425	0.34 171	0.94 375	8.48 487	2.15 459	14.51 533	5.29 306	7.00 377	7.65 352	3.43 271	2.59 316	5.11 236	2.37 368	0.01 281	0.03 333	0.01 443	0.07 424	0.13 358	0.15 410

FENet	2.19 254	0.34 158	3.04 265	2.05 447	0.26 221	2.82 274	0.13 145	7.02 331	5.55 316	4.97 273	1.94 152	4.91 343	3.39 356	4.71 220	2.50 374	0.02 378	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 453

PA-Net	4.98 472	1.47 489	7.42 501	2.40 490	2.14 471	8.73 493	3.64 501	12.42 491	13.11 514	7.03 380	7.57 349	7.88 423	6.52 479	10.16 505	7.82 495	0.02 378	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.11 326	1.07 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	3.52 391	1.14 460	4.06 363	1.12 294	1.65 433	3.65 351	0.83 362	13.96 524	4.47 274	7.80 417	10.84 428	7.05 410	2.16 295	8.14 421	3.08 393	0.07 475	0.03 333	0.00 1	0.01 344	0.32 478	0.06 275

PS-NSSS	3.90 424	1.84 518	4.55 394	0.87 248	2.95 503	4.10 387	2.00 456	10.77 438	8.23 436	6.75 362	14.63 489	5.01 349	2.24 297	8.41 439	2.91 387	0.33 534	0.03 333	0.83 570	0.00 1	0.82 539	0.70 538

MSMD_ROB	9.28 548	1.09 450	4.65 399	1.58 364	0.39 273	16.52 559	4.41 517	13.60 519	14.87 529	22.34 575	39.89 598	25.67 578	20.71 584	12.42 536	6.98 485	0.34 535	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.09 325

DDF-Stereo	0.95 106	0.28 84	1.59 86	0.30 153	1.76 447	1.79 146	0.83 362	3.02 44	0.78 35	0.17 13	0.09 37	0.28 119	0.49 149	4.53 214	1.13 268	0.02 378	0.04 366	0.00 1	0.11 447	1.70 560	0.04 217

Replicate-Monster	1.25 154	1.94 525	10.24 529	0.08 82	0.32 251	1.32 87	0.03 61	3.71 127	0.89 66	1.07 167	0.07 30	0.08 58	0.10 24	4.74 221	0.14 10	0.01 281	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.22 455

IGEV	0.50 44	0.22 48	1.52 77	0.08 82	1.85 456	1.34 90	0.37 230	2.03 17	0.93 71	0.29 50	0.08 34	0.07 43	0.09 19	0.90 63	0.22 33	0.02 378	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

LG-Stereo_L1	0.69 73	0.32 125	1.21 40	0.10 92	0.16 150	1.38 95	0.20 183	2.44 28	0.72 20	0.20 23	0.02 3	0.06 26	0.06 12	6.49 302	0.36 85	0.01 281	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

AIO_test	0.90 102	0.40 209	1.67 100	0.14 118	0.16 150	2.97 289	0.83 362	3.61 124	2.67 147	0.29 50	0.71 93	1.50 205	0.29 91	2.37 145	0.13 8	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.08 429	0.03 159	0.03 171

castereo++	1.18 141	0.54 299	1.95 131	0.30 153	0.51 311	4.56 407	1.00 398	4.61 182	1.12 79	0.29 50	2.14 165	1.89 220	0.15 55	3.94 193	0.18 26	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.31 530	0.03 159	0.00 1

mms	1.03 122	0.54 299	1.58 85	0.05 54	0.36 265	1.52 114	0.08 110	2.97 42	1.84 108	0.38 85	2.94 189	0.32 131	0.25 75	6.82 325	0.39 104	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.28 484

WCG-NET	1.24 151	0.43 238	1.46 70	0.33 166	0.08 63	2.14 181	1.08 409	3.09 54	6.86 386	2.73 205	3.43 211	0.74 175	0.94 205	0.89 61	0.33 72	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.05 254

Pointernet	0.84 94	0.35 169	2.00 139	0.12 101	0.13 129	1.77 143	0.06 91	4.87 202	2.53 139	0.14 7	2.11 161	0.76 177	0.44 142	1.02 72	0.32 69	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.15 462	0.02 110	0.01 20

ttt	3.86 420	0.23 56	2.34 181	2.22 470	1.68 438	4.36 398	0.28 207	12.45 492	11.09 491	6.90 375	11.85 447	4.08 304	3.28 348	8.47 443	7.85 496	0.06 466	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 171

CFNet_ucs	3.07 343	0.44 244	4.05 362	0.54 203	0.37 269	3.08 298	0.19 177	9.80 407	8.49 445	7.64 412	12.62 463	5.67 371	1.76 282	4.96 231	1.51 299	0.00 1	0.04 366	0.01 443	0.00 1	0.09 294	0.11 362

MC-Stereo	1.47 172	0.36 179	2.54 198	1.99 431	0.12 118	1.90 154	0.12 135	4.47 174	2.83 160	3.31 225	3.44 212	0.56 166	1.47 253	5.39 245	0.47 145	0.00 1	0.04 366	0.00 1	0.21 495	0.07 264	0.04 217

psmg	3.10 347	0.32 125	3.05 270	0.54 203	0.46 290	8.68 492	2.84 478	9.87 408	4.69 285	8.08 430	8.69 372	6.26 387	2.54 312	3.91 189	1.91 337	0.01 281	0.04 366	0.06 515	0.00 1	0.11 326	0.00 1

FINET	5.32 477	1.14 460	10.04 527	2.17 462	3.67 530	6.49 451	6.76 555	11.68 464	22.08 566	7.42 402	12.15 455	4.24 313	3.61 369	9.25 483	5.35 457	0.04 444	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.09 325

FADNet	4.23 449	1.65 506	11.75 536	1.64 375	0.80 357	4.80 413	0.77 346	13.76 523	11.65 501	3.97 243	5.24 267	9.62 457	5.14 449	8.40 438	3.78 424	0.21 517	0.04 366	0.07 521	0.05 415	1.14 547	0.10 348

stereogan	7.69 529	0.88 410	7.08 493	3.49 546	3.93 542	18.98 570	3.23 490	16.52 550	19.58 555	9.93 495	18.92 527	20.50 567	9.04 530	14.07 550	6.14 470	0.26 526	0.04 366	0.21 548	0.03 391	0.63 527	0.33 494

XPNet_ROB	6.03 496	1.22 466	5.61 454	2.56 502	0.90 370	6.32 446	7.07 558	12.92 507	8.30 437	14.76 553	15.13 493	19.84 561	6.66 485	10.36 506	8.58 513	0.02 378	0.04 366	0.00 1	0.03 391	0.11 326	0.24 466

SGM-Forest	4.96 471	0.32 125	2.84 241	1.21 300	0.64 332	10.23 512	6.64 553	11.55 461	10.98 490	10.94 519	13.59 476	11.65 496	4.30 408	8.94 471	4.63 444	0.11 490	0.04 366	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.46 517
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VIP-Stereo	0.76 85	0.66 348	2.08 151	0.09 88	0.27 224	1.99 167	0.11 128	3.32 91	0.80 36	0.48 120	1.27 122	0.28 119	0.11 31	3.06 162	0.41 114	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.12 377

FE-Mocha	1.79 197	0.44 244	4.10 367	0.83 242	0.23 208	3.23 316	0.16 164	7.48 341	2.19 119	5.05 277	5.62 283	2.84 246	0.85 199	1.81 119	0.67 180	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.20 489	0.02 110	0.05 254

252Zero-FE	0.66 66	0.23 56	1.24 41	1.10 287	0.07 43	1.31 83	0.02 50	3.33 93	1.14 82	1.34 175	1.74 144	0.04 3	0.05 4	1.11 77	0.40 111	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.02 374	0.02 110	0.02 118

w-ln-seven-2	7.09 519	2.32 535	23.44 584	1.71 385	1.06 388	7.81 483	3.98 504	12.02 478	14.65 526	13.06 542	20.38 535	11.70 500	9.83 540	10.65 512	8.66 514	0.02 378	0.05 384	0.00 1	0.02 374	0.32 478	0.14 399

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 88	0.33 143	2.51 195	0.25 146	0.53 316	1.93 157	0.27 206	5.07 218	1.05 77	0.47 119	0.68 90	0.64 170	0.22 71	0.95 68	0.65 174	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.19 486	0.03 159	0.16 422

MM-Stereo_test2	0.99 115	0.29 91	2.26 174	1.34 321	0.12 118	1.78 145	0.53 272	4.71 194	3.31 204	0.76 149	0.80 102	0.50 160	0.35 108	1.86 123	0.73 193	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.07 424	0.26 458	0.06 275

SCV_C0	1.40 167	0.49 272	3.06 275	0.12 101	0.21 199	2.29 194	0.09 118	6.46 307	3.81 231	0.63 141	2.00 155	0.24 109	0.41 130	7.31 363	0.43 122	0.01 281	0.05 384	0.00 1	0.21 495	0.16 379	0.07 296

GCAP-BAT	1.77 195	0.49 272	2.78 232	0.66 227	0.16 150	3.76 367	0.80 354	3.72 133	3.27 199	3.68 235	5.03 254	3.66 288	0.56 161	5.82 260	0.65 174	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.24 507	0.01 47	0.01 20

GCST	9.08 544	17.31 596	3.98 355	52.92 620	10.66 592	11.29 527	0.20 183	6.97 329	6.47 373	9.46 480	4.68 241	4.75 336	1.51 254	9.34 487	1.31 283	8.19 593	0.05 384	22.38 602	0.34 536	6.17 586	3.53 575

IGEV++	1.14 140	0.51 282	1.66 96	0.55 206	0.08 63	2.52 218	1.01 400	6.51 311	3.16 188	0.59 138	2.11 161	0.43 149	1.18 234	1.44 96	0.79 212	0.00 1	0.05 384	0.00 1	0.05 415	0.11 326	0.11 362

SMFormer	3.54 392	0.39 198	3.61 321	1.69 379	0.11 103	2.85 278	0.29 211	12.46 493	10.41 478	7.16 388	10.23 411	4.78 338	4.45 417	8.71 459	3.51 413	0.07 475	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.04 217

tta	3.54 392	0.39 198	3.61 321	1.69 379	0.11 103	2.85 278	0.29 211	12.46 493	10.41 478	7.16 388	10.23 411	4.78 338	4.45 417	8.71 459	3.51 413	0.07 475	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.03 171

qqq1	3.38 375	0.39 198	3.61 321	1.69 379	0.11 103	2.85 278	0.29 211	12.46 493	10.41 478	7.16 388	10.23 411	4.78 338	4.45 417	8.71 459	0.30 59	0.07 475	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.03 171

fff1	3.38 375	0.39 198	3.61 321	1.69 379	0.11 103	2.85 278	0.29 211	12.46 493	10.41 478	7.16 388	10.23 411	4.78 338	4.45 417	8.71 459	0.30 59	0.07 475	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.03 171

EGLCR-Stereo	1.04 125	0.20 33	2.00 139	1.14 295	0.16 150	2.50 217	0.11 128	4.96 208	2.61 144	0.79 151	0.07 30	1.46 203	0.37 113	3.96 194	0.23 35	0.01 281	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 296

pcwnet_v2	4.20 446	0.36 179	8.53 514	1.33 319	1.12 394	3.43 326	0.41 241	12.85 504	14.16 521	9.90 494	14.29 484	5.90 378	3.03 340	6.20 277	2.06 349	0.01 281	0.05 384	0.04 504	0.02 374	0.16 379	0.18 431

BEATNet_4x	3.24 357	1.27 474	5.89 460	1.56 362	0.10 89	5.26 425	1.07 406	10.08 419	5.50 312	6.89 373	7.73 354	4.53 329	4.13 394	5.05 233	5.27 455	0.04 444	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.23 462

ADCP+	8.09 535	1.79 514	14.50 556	1.54 357	4.28 548	16.57 560	5.20 531	12.80 503	11.20 495	12.83 539	17.07 512	11.02 487	10.80 547	17.59 570	23.18 590	0.03 424	0.05 384	0.01 443	0.18 480	0.39 501	0.81 541

DRN-Test	5.87 486	0.98 432	5.89 460	2.69 505	3.65 528	12.37 540	3.35 493	20.07 584	10.20 476	11.93 530	12.31 460	11.06 488	5.31 453	7.89 398	9.05 519	0.04 444	0.05 384	0.04 504	0.04 409	0.18 407	0.25 470

CBMV_ROB	4.14 441	0.52 290	3.14 281	1.30 315	0.77 352	6.92 461	1.97 455	10.11 421	9.58 462	8.92 467	14.20 483	7.12 412	5.90 468	8.65 453	3.50 412	0.01 281	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.09 325

LALA_ROB	6.58 505	1.80 515	6.25 472	1.26 306	0.94 375	10.08 509	9.02 571	16.00 548	11.51 500	12.74 536	13.02 469	24.77 575	5.25 451	10.56 509	8.02 500	0.04 444	0.05 384	0.00 1	0.02 374	0.10 305	0.25 470

DA	1.19 143	0.37 186	1.94 126	0.62 218	0.30 236	6.06 442	0.59 292	5.55 256	2.23 120	0.37 80	2.42 174	0.41 144	1.17 231	1.24 87	0.16 17	0.01 281	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.20 449

GGEV	1.19 143	0.37 186	1.94 126	0.62 218	0.30 236	6.06 442	0.59 292	5.55 256	2.23 120	0.37 80	2.42 174	0.41 144	1.17 231	1.24 87	0.16 17	0.01 281	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.20 449

MultiAttention	13.72 577	0.34 158	3.24 291	2.22 470	1.79 450	56.78 625	83.85 629	18.93 570	15.06 530	8.16 433	20.91 538	13.25 509	2.53 311	33.18 602	6.90 484	0.20 515	0.06 405	0.74 567	1.00 573	2.69 572	2.60 572

water-stereo	0.70 76	0.29 91	3.07 276	0.08 82	0.07 43	1.54 115	0.15 158	4.01 152	1.41 94	0.59 138	1.31 124	0.26 112	0.24 73	0.43 13	0.39 104	0.02 378	0.06 405	0.00 1	0.02 374	0.02 110	0.01 20

DilatedVolume-Stereo	1.13 138	0.41 220	2.75 225	1.04 281	0.11 103	2.21 188	0.10 122	2.96 41	1.32 90	2.40 198	2.09 158	0.33 135	0.58 167	5.62 249	0.43 122	0.03 424	0.06 405	0.00 1	0.14 458	0.04 190	0.04 217

MLG-Stereo_test3	0.45 35	0.31 109	1.35 53	0.06 61	0.17 160	1.30 80	0.01 20	3.52 117	0.77 34	0.15 8	0.07 30	0.06 26	0.07 13	0.74 46	0.22 33	0.02 378	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

MLG-Stereo	0.72 79	0.23 56	1.13 25	0.06 61	0.16 150	1.24 57	0.00 1	3.84 143	1.40 93	0.06 1	0.03 11	0.08 58	0.10 24	5.71 256	0.16 17	0.01 281	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

HI	3.18 354	0.90 416	3.05 270	1.28 313	0.15 141	2.29 194	0.04 70	5.31 242	3.52 216	7.96 425	12.69 464	11.43 492	6.61 480	4.26 206	4.02 430	0.00 1	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 20

CoSv	3.18 354	0.90 416	3.05 270	1.28 313	0.15 141	2.29 194	0.04 70	5.31 242	3.52 216	7.96 425	12.69 464	11.43 492	6.61 480	4.26 206	4.02 430	0.00 1	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 20

fffy	1.13 138	0.51 282	2.15 160	1.01 273	0.09 75	2.30 199	0.19 177	4.07 153	1.13 81	0.16 10	2.66 179	0.20 93	0.38 117	6.98 341	0.35 81	0.00 1	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.14 368	0.16 422

RAFT-Stereo-weight	1.67 185	0.31 109	1.57 82	0.97 269	0.15 141	3.19 313	0.77 346	5.06 216	6.19 358	4.96 272	3.38 209	2.83 245	0.35 108	2.87 157	0.74 195	0.01 281	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

CoDeX	3.43 383	0.68 354	4.49 387	0.98 270	1.65 433	6.37 448	2.14 458	13.23 514	6.07 347	7.23 393	8.95 378	4.09 305	3.79 383	6.31 286	2.37 368	0.03 424	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.15 410

Wz-Net-TNSev	11.35 569	10.56 590	35.88 604	2.28 475	1.73 443	18.25 569	11.42 585	15.88 547	20.88 562	14.44 550	16.97 510	19.57 559	19.04 578	19.31 576	18.67 573	0.01 281	0.06 405	0.00 1	0.16 465	0.62 524	1.25 552

HBP-ISP	4.09 437	1.05 443	4.10 367	1.87 407	1.31 414	7.56 476	3.98 504	11.26 448	9.94 470	7.81 418	14.44 486	3.23 266	4.27 403	8.89 470	1.87 333	0.06 466	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.04 217

GwcNet-ADL	2.65 305	0.48 268	3.84 346	0.82 240	0.33 257	2.04 171	0.69 323	8.07 353	9.42 459	6.05 318	6.66 316	4.14 309	1.73 276	5.40 246	3.01 390	0.08 480	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.03 171

PFNet	2.93 334	0.40 209	5.51 449	2.13 457	0.84 361	3.11 304	0.75 342	6.78 322	4.79 291	9.98 496	6.00 289	4.78 338	2.13 292	8.33 434	2.11 350	0.19 512	0.06 405	0.00 1	0.11 447	0.20 419	0.35 496

EDNetEfficientorigin	17.87 593	14.00 593	99.53 663	1.64 375	0.92 371	10.55 517	6.26 547	13.21 512	34.84 595	38.20 605	36.91 593	27.47 583	26.32 597	14.71 556	25.69 596	0.04 444	0.06 405	0.14 538	0.52 556	3.16 575	3.27 574

GwcNet	6.42 501	1.97 527	10.92 531	2.59 503	5.58 570	11.55 529	2.21 460	14.10 527	16.52 542	10.04 497	17.19 516	10.86 483	5.61 463	9.23 482	8.84 518	0.01 281	0.06 405	0.03 492	0.08 429	0.56 517	0.40 504

DSFCA	4.21 448	0.50 275	5.45 444	1.34 321	1.68 438	7.04 463	4.51 519	10.73 436	7.00 391	10.78 514	6.80 319	8.48 440	4.63 427	9.91 498	5.12 454	0.02 378	0.06 405	0.02 475	0.03 391	0.08 276	0.03 171

edge stereo	6.76 508	1.01 437	6.76 485	2.20 466	2.45 487	6.41 449	2.45 464	14.84 537	11.98 507	15.29 555	18.31 525	22.02 570	12.56 555	10.82 514	7.49 490	0.03 424	0.06 405	0.11 530	0.03 391	0.30 469	0.14 399

SANet	10.64 563	1.86 520	10.91 530	1.76 391	0.71 344	14.62 553	9.23 573	19.18 574	37.14 599	19.22 566	27.96 567	25.86 579	19.11 579	13.02 543	10.63 538	0.08 480	0.06 405	0.03 492	0.02 374	0.62 524	0.81 541

NOSS_ROB	3.30 362	0.46 259	2.62 209	2.08 449	1.01 386	5.60 430	0.74 340	10.37 425	11.48 499	5.15 281	8.43 369	5.67 371	1.73 276	7.97 404	2.34 364	0.02 378	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.14 399

MeshStereo	11.52 570	1.52 495	4.55 394	1.89 412	1.46 422	19.87 575	5.11 530	20.66 586	15.91 537	32.67 595	34.51 588	39.34 602	21.15 585	18.74 574	12.10 550	0.11 490	0.06 405	0.01 443	0.00 1	0.45 511	0.22 455
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
FSD	0.46 38	0.31 109	1.38 55	0.17 127	0.10 89	0.53 5	0.06 91	3.21 79	0.81 38	0.16 10	0.24 64	1.06 187	0.12 41	0.63 36	0.24 37	0.02 378	0.07 428	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 20

MLG-Stereo_test1	0.67 68	0.23 56	1.05 22	0.06 61	1.40 419	1.24 57	0.00 1	3.56 121	1.36 92	0.06 1	0.04 22	0.08 58	0.10 24	4.03 197	0.14 10	0.01 281	0.07 428	0.00 1	0.01 344	0.01 47	0.02 118

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 111	2.14 531	1.55 80	0.88 249	0.26 221	0.56 7	0.04 70	2.80 37	0.86 51	0.30 55	0.80 102	0.21 103	2.33 304	6.17 274	0.37 93	0.00 1	0.07 428	0.00 1	0.17 473	0.01 47	0.01 20

ITSA-stereo	3.76 411	0.54 299	3.80 338	1.91 414	0.29 235	3.09 300	0.70 326	13.22 513	15.64 534	6.79 365	6.66 316	4.15 310	3.52 365	8.30 433	5.00 452	0.09 485	0.07 428	0.11 530	0.10 445	0.18 407	0.95 545

IGEV-Stereo+	1.69 187	0.43 238	1.59 86	0.37 177	3.10 505	2.10 175	0.07 102	1.86 10	0.91 68	0.39 93	0.03 11	0.20 93	0.41 130	7.05 345	0.16 17	0.02 378	0.07 428	0.00 1	0.18 480	5.14 581	9.77 604

ProNet	1.20 145	0.60 323	2.00 139	0.26 148	0.08 63	2.73 251	0.68 318	5.00 214	2.52 138	0.29 50	1.32 125	0.37 140	0.36 110	6.94 339	0.44 127	0.00 1	0.07 428	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.07 296

RAFT_CTSACE	3.40 379	1.07 446	4.52 389	1.27 308	3.14 506	4.00 383	1.07 406	3.93 147	4.43 270	4.66 265	17.94 522	7.21 415	2.76 328	10.82 514	0.85 224	0.00 1	0.07 428	0.00 1	0.00 1	0.30 469	0.01 20

NINENet	3.09 344	0.56 309	3.22 288	1.61 369	1.37 417	7.12 465	0.50 267	11.88 472	5.63 320	6.63 361	8.40 368	5.29 357	0.83 195	6.51 305	1.77 327	0.15 502	0.07 428	0.07 521	0.00 1	0.09 294	0.00 1

THIR-Stereo	3.86 420	0.77 380	2.62 209	0.12 101	0.13 129	4.25 391	6.63 552	5.30 240	4.18 261	10.33 502	17.13 513	6.58 399	7.62 507	7.78 393	3.51 413	0.01 281	0.07 428	0.07 521	0.00 1	0.11 326	0.02 118

cross-raft	2.03 236	0.35 169	2.78 232	1.10 287	0.16 150	3.77 368	0.48 255	7.03 332	3.75 227	5.06 278	5.55 281	6.26 387	1.41 249	1.75 114	0.89 239	0.01 281	0.07 428	0.00 1	0.19 486	0.03 159	0.03 171

iRaftStereo_RVC	1.62 183	0.68 354	1.98 135	0.67 228	0.05 23	2.99 291	0.04 70	5.36 247	3.74 226	3.82 240	4.96 250	2.54 238	0.62 170	3.35 170	0.97 251	0.00 1	0.07 428	0.00 1	0.00 1	0.30 469	0.27 480

CSAN	7.62 525	1.60 501	6.56 482	1.83 404	0.66 334	12.40 541	10.52 583	14.45 532	21.32 563	14.19 549	15.98 497	17.84 547	13.02 560	12.32 535	8.38 510	0.09 485	0.07 428	0.03 492	0.04 409	0.33 482	0.67 536

WCMA_ROB	9.21 546	0.87 406	7.37 500	2.54 499	2.13 470	13.59 550	5.80 538	11.64 462	14.01 520	24.43 584	32.99 585	27.09 581	18.02 572	12.51 537	9.85 533	0.81 557	0.07 428	0.01 443	0.01 344	0.16 379	0.23 462

MLG-Stereo_test2	0.57 56	0.28 84	1.20 38	0.07 72	0.68 338	1.34 90	0.02 50	3.39 99	1.41 94	0.06 1	0.02 3	0.12 77	0.10 24	2.37 145	0.31 66	0.01 281	0.08 441	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 118

LG-G_1	0.62 60	0.31 109	1.19 34	0.07 72	0.11 103	1.81 148	0.02 50	3.74 135	0.88 61	0.23 36	0.03 11	0.09 67	0.08 15	3.39 172	0.27 53	0.02 378	0.08 441	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.02 118

LG-G	0.62 60	0.31 109	1.19 34	0.07 72	0.11 103	1.81 148	0.02 50	3.74 135	0.88 61	0.23 36	0.03 11	0.09 67	0.08 15	3.39 172	0.27 53	0.02 378	0.08 441	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.02 118

Reg-Stereo(zero)	1.60 182	0.19 22	2.59 204	0.45 191	0.47 299	1.64 125	0.23 194	3.22 80	5.87 331	4.29 249	3.01 191	4.49 328	1.64 270	2.47 150	1.16 273	0.00 1	0.08 441	0.00 1	0.13 457	0.01 47	0.10 348

StereoAnything_RVC	1.52 176	7.77 582	2.81 238	0.05 54	0.02 3	1.11 12	0.06 91	3.26 86	0.75 31	0.12 4	0.02 3	0.07 43	0.68 175	6.69 319	0.13 8	0.02 378	0.08 441	0.00 1	0.00 1	6.69 588	0.02 118

MyStereo06	2.35 276	0.66 348	4.54 391	1.10 287	0.96 377	2.57 228	0.10 122	9.30 393	4.05 252	5.22 283	6.09 291	5.95 379	2.38 306	3.00 160	0.73 193	0.01 281	0.08 441	0.00 1	0.01 344	0.13 358	0.15 410

MyStereo05	2.94 335	0.66 348	5.25 437	1.10 287	0.96 377	2.57 228	0.10 122	8.53 367	12.34 511	6.28 341	3.88 220	3.18 265	3.30 349	7.81 395	2.37 368	0.01 281	0.08 441	0.00 1	0.01 344	0.13 358	0.15 410

GANet-ADL	2.20 255	0.50 275	3.27 292	2.02 438	0.11 103	2.21 188	0.48 255	8.64 375	6.79 384	4.56 258	5.83 287	3.98 299	1.27 242	2.68 153	1.43 292	0.04 444	0.08 441	0.02 475	0.00 1	0.15 372	0.03 171

CFNet-RSSM	2.11 241	0.33 143	2.71 219	1.04 281	0.30 236	3.21 315	0.41 241	6.67 318	6.96 389	5.62 294	4.58 240	5.40 362	1.71 273	1.86 123	0.87 231	0.00 1	0.08 441	0.00 1	0.32 532	0.02 110	0.02 118

XQC	8.43 540	3.58 556	16.40 564	2.92 518	2.17 473	13.22 548	3.60 497	14.64 535	25.86 574	11.87 529	12.04 451	15.06 525	10.67 546	15.24 559	19.41 574	0.39 539	0.08 441	0.05 511	0.07 424	0.84 540	0.45 515

ADCRef	7.27 521	1.38 483	16.37 563	2.52 498	3.30 514	11.63 531	3.16 487	10.80 439	9.35 458	13.03 541	25.27 562	8.17 431	8.92 527	8.06 415	21.81 584	0.15 502	0.08 441	0.16 540	0.34 536	0.38 497	0.58 529

pmcnn	7.72 530	1.27 474	9.42 522	2.91 516	3.14 506	9.44 502	6.23 545	12.56 499	16.51 540	14.53 551	24.08 552	27.44 582	8.49 519	9.32 486	8.44 511	0.06 466	0.08 441	0.00 1	0.00 1	0.30 469	0.15 410

LGtest1	0.42 24	0.33 143	1.42 58	0.13 117	0.16 150	0.98 11	0.01 20	2.30 24	0.96 73	0.21 29	0.07 30	0.08 58	0.10 24	1.10 76	0.31 66	0.01 281	0.09 453	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.02 118

GREAT-IGEV	0.72 79	0.29 91	1.91 119	1.31 317	0.40 275	1.41 102	0.08 110	2.29 23	2.48 134	0.18 15	0.69 91	0.10 74	0.34 107	1.72 112	0.37 93	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.22 501	0.10 305	0.41 506

castereo	0.87 95	0.60 323	1.07 23	0.34 171	0.17 160	1.89 153	0.79 352	4.84 201	2.05 111	0.65 144	2.55 177	0.31 128	0.40 122	1.02 72	0.38 101	0.01 281	0.09 453	0.00 1	0.24 507	0.03 159	0.02 118

DCVSM-stereo	3.13 349	0.37 186	2.95 253	1.51 348	0.80 357	2.75 257	0.49 265	6.79 323	5.25 305	11.43 525	5.57 282	10.79 480	5.30 452	5.25 239	2.95 388	0.03 424	0.09 453	0.03 492	0.00 1	0.12 343	0.09 325

MyStereo07	1.31 160	0.79 388	1.61 89	1.03 276	1.11 392	2.63 241	0.46 252	5.48 252	2.24 122	0.64 143	1.48 131	0.27 115	0.59 169	7.03 344	0.45 133	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.01 344	0.11 326	0.09 325

MyStereo04	2.95 336	0.79 388	5.38 440	1.03 276	1.11 392	2.63 241	0.46 252	10.00 415	12.44 512	4.19 248	3.91 222	3.04 257	3.60 368	7.34 366	2.74 385	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.01 344	0.11 326	0.09 325

HH	2.42 282	0.73 367	3.76 334	0.91 253	0.14 136	2.78 260	0.71 329	7.92 350	2.72 152	1.53 180	6.10 293	7.93 425	4.01 390	8.60 450	0.44 127	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.04 217

HanStereo	2.42 282	0.73 367	3.76 334	0.91 253	0.14 136	2.78 260	0.71 329	7.92 350	2.72 152	1.53 180	6.10 293	7.93 425	4.01 390	8.60 450	0.44 127	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.04 217

fast-acv-ft	5.62 484	1.39 484	7.01 490	2.02 438	1.89 459	12.23 538	1.82 452	7.35 337	9.45 460	10.46 507	20.27 534	14.55 522	7.71 509	7.41 369	7.61 492	0.10 488	0.09 453	0.16 540	0.07 424	0.59 521	0.13 388

SA	3.06 342	0.74 372	3.79 337	1.60 368	0.30 236	3.19 313	1.43 432	6.72 320	9.06 453	4.63 263	10.80 426	2.89 249	4.71 432	9.62 495	1.18 276	0.00 1	0.09 453	0.00 1	0.19 486	0.23 444	0.02 118

PSMNet-ADL	2.98 337	0.43 238	2.41 184	1.43 338	0.40 275	5.94 439	0.28 207	8.45 361	5.13 301	3.36 226	6.77 318	8.41 436	4.61 426	7.20 359	4.55 443	0.02 378	0.09 453	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 171

Gwc-CoAtRS	2.02 235	0.33 143	2.61 207	1.04 281	0.30 236	3.56 345	0.40 240	5.89 277	5.94 338	5.08 279	5.01 253	5.55 365	1.72 275	1.60 106	0.91 243	0.01 281	0.09 453	0.00 1	0.25 512	0.01 47	0.02 118

NLCSM	7.26 520	2.63 541	13.39 552	2.16 461	3.79 538	8.80 494	5.96 539	23.23 592	6.44 371	8.38 447	13.42 474	18.69 555	4.67 430	20.42 583	11.92 548	0.02 378	0.10 465	0.00 1	0.00 1	0.62 524	0.59 532

depthmonostereo	1.01 119	0.50 275	3.16 283	0.12 101	0.09 75	1.43 104	0.04 70	4.97 209	1.51 98	0.90 158	1.46 130	0.98 183	0.94 205	3.45 176	0.46 138	0.02 378	0.10 465	0.00 1	0.02 374	0.04 190	0.01 20

model_zeroshot	1.52 176	0.42 227	4.10 367	1.25 305	0.11 103	3.04 296	0.14 152	5.79 272	2.84 161	3.12 217	3.65 218	2.05 227	0.42 135	2.38 147	0.71 189	0.01 281	0.10 465	0.00 1	0.20 489	0.02 110	0.04 217

testlalala2	2.15 248	0.44 244	2.44 186	9.24 583	6.30 574	3.64 350	0.18 174	4.63 185	2.55 142	3.73 237	4.17 229	3.14 262	0.51 153	1.08 75	0.26 44	0.00 1	0.10 465	0.00 1	0.44 551	0.11 326	0.03 171

Sa-1000	3.55 394	0.75 374	3.63 325	1.91 414	0.30 236	3.55 344	1.63 443	7.39 338	8.54 446	7.70 414	17.44 519	4.00 300	2.82 332	9.44 492	1.33 285	0.00 1	0.10 465	0.00 1	0.18 480	0.21 430	0.04 217

NRIStereo	2.14 246	0.35 169	2.65 212	1.10 287	0.14 136	3.05 297	0.86 376	5.35 245	3.18 194	6.24 335	3.36 208	4.17 311	1.82 284	8.12 419	2.01 345	0.00 1	0.10 465	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.19 442

DRaft	3.74 407	0.43 238	2.60 205	0.12 101	0.15 141	4.76 412	1.34 429	5.33 244	4.31 265	10.30 501	21.91 542	3.27 267	8.83 525	7.36 368	3.66 421	0.05 456	0.10 465	0.00 1	0.14 458	0.10 305	0.14 399

raft+_RVC	1.79 197	0.84 400	2.32 177	2.40 490	0.85 362	1.38 95	0.09 118	6.36 297	4.75 290	2.85 209	5.46 278	1.17 192	1.36 248	4.54 215	0.91 243	0.00 1	0.10 465	0.00 1	0.00 1	0.11 326	0.22 455

FADNet-RVC	3.98 434	1.84 518	12.48 543	1.69 379	0.44 284	4.33 395	1.31 427	11.84 470	7.15 398	3.53 230	3.50 215	10.63 477	4.43 415	9.12 476	6.25 472	0.03 424	0.10 465	0.00 1	0.03 391	0.60 523	0.25 470

LE_ROB	16.73 590	1.28 477	11.61 534	3.72 553	1.65 433	16.67 561	9.17 572	14.39 531	55.91 616	63.81 627	40.86 601	35.94 598	37.73 609	14.24 551	26.87 599	0.05 456	0.10 465	0.13 537	0.22 501	0.12 343	0.15 410

ToySt	2.69 306	0.55 303	7.03 491	1.03 276	0.10 89	3.49 335	1.04 402	6.38 303	4.55 279	2.69 202	6.28 305	7.95 429	4.38 412	5.08 234	2.58 378	0.01 281	0.11 475	0.00 1	0.04 409	0.28 466	0.19 442

dad	4.66 468	1.89 522	5.51 449	0.94 260	0.09 75	2.16 185	0.37 230	7.10 333	14.43 522	10.13 499	16.84 507	14.97 524	1.90 285	6.82 325	4.15 434	1.09 564	0.11 475	4.08 587	0.46 552	0.17 392	0.06 275

DMCA-RVC	3.17 353	1.26 472	6.39 478	2.10 454	1.51 424	3.02 294	0.56 281	7.84 349	5.06 298	9.23 475	5.19 261	8.46 438	2.72 326	6.31 286	3.22 397	0.06 466	0.11 475	0.09 527	0.02 374	0.16 379	0.08 312

SuperB	8.10 536	3.15 552	24.67 586	2.65 504	1.23 402	9.88 508	4.29 513	10.18 423	30.07 581	11.53 527	12.18 457	6.12 383	6.65 484	10.50 508	14.47 563	0.14 500	0.11 475	0.35 559	0.25 512	13.06 598	0.48 518

NCC-stereo	6.77 509	1.49 493	6.48 479	2.92 518	4.40 552	7.43 471	3.61 498	19.52 580	13.29 515	8.39 448	16.91 508	15.96 532	12.13 552	12.85 540	7.70 493	1.47 569	0.11 475	0.01 443	0.42 547	0.14 368	0.24 466

Abc-Net	6.77 509	1.49 493	6.48 479	2.92 518	4.40 552	7.43 471	3.61 498	19.52 580	13.29 515	8.39 448	16.91 508	15.96 532	12.13 552	12.85 540	7.70 493	1.47 569	0.11 475	0.01 443	0.42 547	0.14 368	0.24 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	5.59 482	1.75 512	6.80 486	3.12 528	4.45 556	10.61 518	4.35 515	18.80 567	9.73 464	12.22 531	6.87 321	11.44 494	4.65 429	8.09 418	8.26 509	0.02 378	0.11 475	0.00 1	0.03 391	0.20 419	0.28 484

HART	1.68 186	0.67 352	2.72 221	0.04 47	0.27 224	1.72 140	0.04 70	5.60 260	3.16 188	1.44 177	7.73 354	2.41 235	0.15 55	6.44 295	0.62 169	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.00 1	0.24 454	0.17 427

PSMNet-RUCA	5.60 483	4.62 564	11.61 534	10.29 587	7.55 583	7.08 464	1.94 454	12.01 477	10.52 485	3.90 241	11.88 448	4.43 324	1.75 281	7.56 377	4.24 436	1.68 574	0.12 482	4.78 589	0.67 563	4.74 579	0.68 537

WCG-NET（raft）	1.49 174	0.50 275	1.55 80	0.21 138	0.08 63	2.15 183	1.01 400	2.72 34	6.26 359	2.79 206	3.06 196	4.38 323	1.04 215	3.53 178	0.26 44	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.08 312

EKT-Stereo	1.91 221	0.48 268	2.77 230	2.19 464	4.36 550	1.42 103	0.24 196	4.63 185	3.51 215	2.94 213	3.47 213	3.55 283	2.25 299	5.26 240	0.85 224	0.04 444	0.12 482	0.00 1	0.09 440	0.06 246	0.05 254

MIM_Stereo	2.50 296	0.75 374	4.26 373	1.18 299	0.11 103	3.08 298	0.33 223	6.07 282	3.28 201	5.01 274	10.12 408	4.29 320	1.74 278	8.06 415	1.27 280	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.01 344	0.18 407	0.15 410

LL-Strereo	4.71 469	1.64 505	7.51 504	1.15 296	4.31 549	3.71 358	1.45 433	9.21 390	8.36 439	8.37 446	8.17 365	10.82 481	11.36 550	12.51 537	4.82 449	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.00 1	0.31 474	0.32 493

DCRE	1.79 197	0.68 354	2.55 199	1.66 377	0.27 224	1.27 74	0.05 84	4.57 181	4.04 250	3.30 224	9.24 391	3.83 295	1.20 237	2.08 137	0.67 180	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.24 507	0.04 190	0.09 325

raft_robust	2.64 304	1.20 465	2.62 209	1.10 287	0.28 232	1.50 112	0.12 135	6.28 294	9.04 452	6.80 366	7.19 335	3.73 293	2.13 292	9.06 475	1.07 259	0.03 424	0.12 482	0.00 1	0.21 495	0.17 392	0.22 455

RAFT	2.57 300	0.76 377	3.09 277	0.91 253	0.09 75	2.41 209	0.94 391	5.35 245	2.65 146	6.11 324	7.21 336	9.43 455	4.30 408	5.73 258	1.77 327	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.02 374	0.46 512	0.08 312

DANet	6.02 495	1.23 468	8.45 513	3.86 558	3.94 543	7.64 481	1.34 429	9.51 400	7.00 391	13.39 544	15.53 495	15.99 534	7.02 491	12.14 533	12.37 552	0.19 512	0.12 482	0.02 475	0.03 391	0.13 358	0.56 527
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
zh-sn7	11.12 567	7.26 579	33.16 599	2.32 485	2.31 481	11.66 532	7.80 565	13.53 518	17.94 546	16.39 560	31.80 579	14.22 519	16.88 569	23.07 591	23.00 589	0.00 1	0.13 492	0.00 1	0.00 1	0.52 514	0.48 518

MSKI-zero shot	2.00 232	0.36 179	2.15 160	0.81 238	0.25 214	2.69 250	0.29 211	6.16 287	2.34 132	4.31 250	7.52 344	3.70 291	0.25 75	8.42 440	0.41 114	0.01 281	0.13 492	0.00 1	0.25 512	0.03 159	0.02 118

SHD	9.61 552	2.60 539	12.46 541	3.69 552	3.54 523	9.47 503	1.25 420	20.16 585	37.84 601	18.19 564	21.24 540	16.96 544	12.83 559	14.47 554	16.05 565	0.32 532	0.13 492	0.01 443	0.08 429	0.38 497	0.48 518

RTSC	9.15 545	3.00 547	13.57 553	3.72 553	1.76 447	11.82 534	0.46 252	16.95 552	36.83 598	15.80 557	15.53 495	12.91 508	7.46 503	20.01 581	21.76 583	0.31 531	0.13 492	0.01 443	0.08 429	0.57 519	0.41 506

NaN_ROB	6.00 494	1.24 470	6.29 473	1.34 321	1.68 438	9.60 506	10.31 580	15.09 539	15.79 536	12.62 534	8.95 378	11.67 499	5.83 465	11.78 531	6.41 475	0.05 456	0.13 492	0.08 524	0.20 489	0.22 437	0.79 540

dual_stereo	0.56 54	0.32 125	1.08 24	0.07 72	0.11 103	0.77 8	0.03 61	3.60 123	1.17 83	0.12 4	0.03 11	0.20 93	0.11 31	2.77 154	0.51 155	0.00 1	0.14 497	0.00 1	0.16 465	0.00 1	0.02 118

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 396	1.29 479	12.46 541	1.53 355	0.98 380	3.48 333	0.81 356	11.99 476	4.40 269	4.33 251	11.05 435	8.83 447	2.02 289	4.52 213	1.66 317	0.01 281	0.14 497	0.00 1	0.68 564	0.86 541	0.44 513

GMOStereo	1.81 201	0.47 261	2.09 152	0.10 92	0.27 224	1.49 108	0.89 381	4.40 165	4.51 275	8.16 433	6.97 323	2.96 251	1.15 225	1.42 91	0.88 234	0.00 1	0.14 497	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.03 171

error version	1.81 201	0.47 261	2.09 152	0.10 92	0.27 224	1.49 108	0.89 381	4.40 165	4.51 275	8.16 433	6.97 323	2.96 251	1.15 225	1.42 91	0.88 234	0.00 1	0.14 497	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.03 171

test-v	1.81 201	0.47 261	2.09 152	0.10 92	0.27 224	1.49 108	0.89 381	4.40 165	4.51 275	8.16 433	6.97 323	2.96 251	1.15 225	1.42 91	0.88 234	0.00 1	0.14 497	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.03 171

TRStereo	2.36 278	3.10 549	4.70 403	1.99 431	2.08 467	2.61 236	1.11 410	8.79 380	3.73 225	3.19 219	3.04 194	3.96 298	0.77 188	5.92 263	1.44 293	0.03 424	0.14 497	0.00 1	0.29 521	0.08 276	0.25 470

test-2	1.81 201	0.47 261	2.09 152	0.10 92	0.27 224	1.49 108	0.89 381	4.40 165	4.51 275	8.16 433	6.97 323	2.96 251	1.15 225	1.42 91	0.88 234	0.00 1	0.14 497	0.00 1	0.00 1	0.23 444	0.03 171

MSAF-DinoV2	10.24 559	4.39 562	12.68 545	3.62 550	2.55 491	8.48 487	4.69 523	14.24 530	21.89 565	10.74 513	18.74 526	29.30 587	16.17 568	21.96 587	28.10 601	0.32 532	0.15 504	0.25 552	0.81 568	2.83 573	2.90 573

ACV-stereo	4.46 459	0.76 377	9.94 526	1.91 414	1.06 388	11.61 530	1.28 424	6.25 292	7.09 395	3.09 216	5.21 265	16.88 543	10.23 543	7.96 402	5.47 458	0.06 466	0.15 504	0.01 443	0.00 1	0.12 343	0.14 399

Any-RAFT	2.18 253	0.25 70	1.94 126	1.37 328	0.80 357	5.01 419	0.56 281	8.51 366	5.58 319	4.01 245	4.85 247	5.44 363	2.26 301	2.45 149	0.35 81	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 118

GASNet	5.19 475	4.61 563	9.38 521	4.73 570	2.10 469	3.80 371	1.57 440	12.07 481	10.96 489	8.92 467	7.03 331	8.21 432	7.67 508	14.02 549	7.36 488	0.02 378	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.69 531	0.42 509

XX-Stereo	2.71 310	0.38 194	5.96 463	2.25 472	2.20 476	1.54 115	0.21 188	5.44 251	3.05 180	2.28 195	16.16 498	7.03 406	0.24 73	6.19 275	0.79 212	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.23 504	0.13 358	0.04 217

FAT-Stereo	6.78 511	0.68 354	6.80 486	2.30 477	1.77 449	5.63 431	4.20 511	18.79 566	18.62 548	10.53 509	17.15 514	18.52 553	13.74 563	8.86 469	7.38 489	0.03 424	0.15 504	0.01 443	0.07 424	0.12 343	0.26 476

DeepPrunerF	6.75 507	2.69 542	23.31 583	3.68 551	7.16 578	3.78 369	4.29 513	13.42 517	20.13 559	8.13 432	10.46 418	7.18 414	8.06 513	11.10 519	9.44 527	0.24 523	0.15 504	0.29 554	0.42 547	0.66 530	0.45 515

AANet_RVC	5.01 473	1.74 511	6.38 477	1.96 427	1.29 411	2.26 192	1.69 447	10.07 418	18.53 547	7.88 422	18.15 524	8.49 441	2.70 321	10.59 510	7.04 486	0.96 562	0.15 504	0.02 475	0.00 1	0.13 358	0.12 377

CBMV	5.35 478	0.91 420	3.67 328	1.62 373	0.44 284	10.09 510	7.19 560	12.49 497	12.33 510	12.22 531	14.69 490	10.93 485	6.48 478	8.51 445	4.96 451	0.02 378	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.17 392	0.17 427
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IGEV-FE	2.13 244	0.50 275	4.90 411	1.41 335	0.18 176	2.63 241	0.36 227	7.80 346	3.87 233	5.04 275	5.42 276	4.72 335	1.03 212	3.48 177	0.80 215	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.18 480	0.17 392	0.04 217

UGAM-zero	3.51 390	0.33 143	4.44 384	0.88 249	0.65 333	3.52 343	0.16 164	11.35 454	2.71 151	5.09 280	5.82 286	15.28 528	9.14 532	8.38 436	1.61 311	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.46 552	0.02 110	0.19 442

MyStereo8	2.88 330	1.19 464	5.03 419	1.61 369	3.75 535	4.30 394	0.07 102	6.14 285	6.16 354	6.22 333	9.64 402	4.28 318	1.45 252	2.05 135	4.76 448	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.14 458	0.26 458	0.43 511

IGEV_Zeroshot_test	2.13 244	0.50 275	4.91 413	1.41 335	0.18 176	2.62 239	0.36 227	7.80 346	3.87 233	5.04 275	5.42 276	4.77 337	1.03 212	3.43 174	0.79 212	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.18 480	0.17 392	0.04 217

CRFU-Net	4.45 458	0.67 352	5.02 417	2.78 511	1.32 415	12.67 543	3.35 493	11.26 448	3.52 216	10.06 498	9.30 396	10.91 484	6.92 489	7.26 361	3.24 399	0.15 502	0.16 513	0.16 540	0.00 1	0.26 458	0.05 254

RAFT-Test	2.17 251	0.36 179	3.40 304	1.05 284	0.34 259	4.90 416	0.69 323	6.27 293	3.98 243	4.65 264	7.02 329	6.30 390	1.12 219	1.81 119	0.99 253	0.01 281	0.17 518	0.00 1	0.34 536	0.02 110	0.02 118

IRAFT_RVC	2.85 322	0.41 220	3.32 296	2.09 452	0.41 280	2.92 285	5.22 532	6.41 304	3.63 222	6.53 358	5.48 279	5.09 352	4.88 442	8.20 430	2.15 354	0.01 281	0.17 518	0.01 443	0.00 1	0.02 110	0.04 217

psmorigin	7.34 522	1.58 499	18.31 570	2.35 487	0.87 363	6.72 457	1.70 450	10.63 431	7.14 397	19.77 569	22.71 547	20.13 563	11.34 549	12.96 542	9.49 528	0.04 444	0.17 518	0.06 515	0.17 473	0.21 430	0.50 522

S-Stereo	6.63 506	0.84 400	9.67 523	3.15 530	3.48 521	6.49 451	6.22 544	12.99 509	22.84 568	9.48 481	15.51 494	12.00 501	8.43 517	8.04 408	10.70 539	0.12 494	0.17 518	0.00 1	0.38 541	0.13 358	1.92 563

TCMNet	5.22 476	1.96 526	9.78 524	4.11 562	6.57 575	8.83 495	1.35 431	10.74 437	8.07 429	6.39 350	12.76 467	8.32 434	4.75 434	8.62 452	10.09 535	0.11 490	0.18 522	0.31 556	0.09 440	0.75 536	0.57 528

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 326	0.99 435	7.52 505	1.52 350	0.92 371	2.94 287	0.03 61	9.31 394	3.81 231	2.42 199	5.86 288	9.23 451	4.64 428	4.31 208	2.19 358	0.02 378	0.18 522	0.00 1	0.54 557	0.35 488	0.35 496

AE-Stereo	1.44 170	0.32 125	2.69 215	1.58 364	0.20 196	2.24 191	0.59 292	6.01 279	5.70 322	1.18 174	3.17 199	1.02 185	0.78 191	1.73 113	0.83 219	0.02 378	0.18 522	0.00 1	0.29 521	0.11 326	0.07 296

ACRE	2.41 281	1.08 448	5.11 425	0.55 206	2.05 465	2.65 245	0.78 351	5.26 238	4.67 284	7.59 410	9.20 384	1.70 212	1.08 217	3.74 184	2.18 357	0.01 281	0.18 522	0.02 475	0.08 429	0.22 437	0.10 348

rafts_anoy	1.72 190	0.79 388	2.58 203	2.03 441	1.75 445	2.47 213	0.16 164	5.48 252	6.01 345	3.24 221	2.11 161	1.92 224	1.33 243	3.08 163	1.13 268	0.01 281	0.18 522	0.00 1	0.01 344	0.03 159	0.07 296

ADCL	10.16 557	2.11 530	19.36 573	1.92 418	1.88 458	22.23 577	8.91 570	14.04 525	23.56 570	14.62 552	26.19 564	12.75 507	13.59 562	16.06 565	22.95 588	0.26 526	0.18 522	0.75 568	0.65 561	0.69 531	0.58 529

CIPLG	2.47 292	1.10 452	4.71 404	0.63 223	2.15 472	2.67 249	0.77 346	5.19 225	4.73 288	7.85 420	9.56 399	1.72 213	1.14 223	4.20 204	2.34 364	0.01 281	0.19 528	0.02 475	0.09 440	0.23 444	0.08 312

iRaft-Stereo_20w	2.56 298	0.35 169	4.98 416	0.37 177	0.67 336	3.47 330	0.59 292	12.57 500	3.89 236	6.10 323	6.23 303	1.49 204	2.24 297	6.65 316	0.86 229	0.00 1	0.19 528	0.00 1	0.33 534	0.08 276	0.22 455

IPLGR_C	2.44 286	1.17 463	4.94 414	0.62 218	2.08 467	2.65 245	0.80 354	5.60 260	4.79 291	7.87 421	9.23 386	1.67 211	1.15 225	3.43 174	2.23 359	0.01 281	0.19 528	0.02 475	0.08 429	0.22 437	0.10 348

ADCS	13.02 575	4.93 567	28.38 595	3.17 531	2.67 495	13.61 551	10.83 584	18.70 564	33.46 586	22.59 576	24.78 556	19.59 560	18.51 576	23.40 592	32.16 608	0.10 488	0.19 528	0.37 562	0.18 480	1.26 550	1.46 557

PAM_32	3.50 389	0.32 125	5.22 434	1.32 318	0.53 316	7.49 474	0.39 236	9.52 401	3.91 238	5.22 283	5.28 272	16.75 542	7.44 500	4.61 218	0.90 242	0.00 1	0.20 532	0.00 1	0.39 544	0.09 294	0.39 501

DDVS	3.59 397	0.53 294	4.53 390	2.02 438	1.27 407	6.63 455	0.49 265	8.73 377	4.10 256	7.14 386	7.63 351	12.68 506	2.25 299	8.69 457	4.09 433	0.08 480	0.20 532	0.01 443	0.00 1	0.14 368	0.59 532

MoCha-V2	1.41 168	0.42 227	2.61 207	0.81 238	0.23 208	2.53 221	0.20 183	4.81 199	3.16 188	0.82 154	3.15 198	0.30 124	1.61 269	6.66 317	0.40 111	0.00 1	0.20 532	0.00 1	0.24 507	0.05 222	0.02 118

IGEV-RUCA	0.81 91	0.15 1	1.13 25	0.52 200	0.32 251	2.13 180	0.51 270	3.46 111	1.71 102	0.95 160	0.16 47	0.24 109	0.55 159	2.81 156	0.41 114	0.12 494	0.21 535	0.20 547	0.25 512	0.21 430	0.20 449

PAM	3.38 375	0.31 109	5.61 454	1.37 328	0.71 344	7.60 480	0.38 235	8.94 382	3.55 219	5.54 292	4.69 242	16.09 536	7.03 492	3.67 181	1.02 257	0.00 1	0.21 535	0.00 1	0.38 541	0.07 264	0.41 506

gcap-zeroshot	1.87 214	0.44 244	4.24 372	0.53 201	0.51 311	3.12 305	0.75 342	6.42 305	3.91 238	3.75 238	1.67 141	7.79 421	0.55 159	2.61 152	0.53 159	0.02 378	0.21 535	0.00 1	0.23 504	0.00 1	0.05 254

FADNet-RVC-Resample	3.79 414	1.62 503	12.06 537	1.43 338	0.66 334	5.94 439	2.41 462	10.18 423	8.58 448	6.28 341	4.22 230	5.33 361	4.80 439	7.71 388	3.19 396	0.17 508	0.21 535	0.17 543	0.12 451	0.41 507	0.29 486

Select-FE	3.44 386	0.73 367	8.39 512	1.44 342	0.96 377	2.01 169	0.10 122	8.84 381	3.94 241	5.36 289	10.32 415	9.73 459	8.82 524	6.28 282	0.83 219	0.01 281	0.22 539	0.01 443	0.49 555	0.03 159	0.30 488

aanetorigin	8.72 543	3.29 554	27.55 594	1.95 424	3.84 539	4.93 418	5.39 536	5.49 254	10.05 472	27.85 588	31.47 578	15.80 531	12.78 557	9.04 474	11.98 549	0.25 524	0.22 539	0.22 549	0.25 512	1.28 551	0.84 543

FBW_ROB	8.50 541	1.03 441	7.98 509	1.93 422	1.28 410	13.10 546	6.23 545	22.50 588	18.98 549	18.82 565	14.91 492	19.06 557	10.04 541	18.41 572	9.83 531	0.62 552	0.22 539	1.82 579	0.82 569	0.99 545	1.36 555

coex-ft	19.78 599	19.39 597	87.73 652	1.77 393	1.80 452	17.25 565	13.50 593	12.63 501	42.10 606	60.18 623	38.90 595	28.72 584	28.74 598	11.74 529	27.40 600	0.21 517	0.23 542	0.04 504	0.30 527	1.36 553	1.54 558

Anonymous3	1.76 194	0.44 244	6.37 476	0.33 166	0.50 307	4.33 395	0.54 275	4.43 170	2.48 134	2.21 189	3.24 202	1.53 207	1.14 223	5.64 250	1.29 282	0.17 508	0.23 542	0.00 1	0.00 1	0.12 343	0.15 410

EDNetEfficient	13.82 578	6.19 571	54.79 639	2.83 513	3.60 526	4.86 415	8.57 568	8.61 374	32.90 585	40.77 608	30.59 576	18.33 552	21.87 589	11.38 523	25.36 595	0.15 502	0.23 542	0.06 515	1.03 574	2.54 570	1.79 560

RTS	18.87 596	9.32 588	86.48 650	4.95 572	6.10 572	42.08 608	14.70 597	15.49 544	41.06 604	22.65 577	32.32 581	13.77 512	19.54 580	37.98 609	28.96 602	0.41 542	0.23 542	0.00 1	0.02 374	0.91 542	0.50 522

RTSA	18.87 596	9.32 588	86.48 650	4.95 572	6.10 572	42.08 608	14.70 597	15.49 544	41.06 604	22.65 577	32.32 581	13.77 512	19.54 580	37.98 609	28.96 602	0.41 542	0.23 542	0.00 1	0.02 374	0.91 542	0.50 522

ICVP	2.32 273	0.38 194	2.89 251	0.92 257	0.70 343	2.55 225	0.87 379	9.97 412	3.99 244	4.13 247	8.97 381	2.71 244	1.69 272	2.52 151	3.52 417	0.05 456	0.24 547	0.01 443	0.01 344	0.11 326	0.13 388
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.21 148	0.65 342	5.16 430	1.09 286	1.29 411	0.92 9	0.19 177	3.92 145	2.68 150	0.30 55	3.04 194	0.52 161	1.56 264	1.58 104	0.78 210	0.09 485	0.25 548	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.11 362

EAI-Stereo	2.31 271	0.44 244	2.72 221	0.68 229	0.56 320	3.51 340	2.62 471	11.42 457	4.14 259	2.09 188	7.23 338	1.21 193	0.91 201	5.67 254	1.51 299	0.01 281	0.25 548	0.00 1	0.88 570	0.04 190	0.26 476

SAMSARA	14.63 580	2.74 544	12.38 539	12.65 592	6.74 576	36.50 604	72.93 628	19.36 577	23.77 571	16.20 559	13.04 470	29.21 585	12.78 557	16.98 568	15.21 564	0.11 490	0.26 550	0.03 492	0.14 458	0.76 537	0.77 539

AnyNet_C32	10.98 566	5.58 569	22.79 582	4.16 563	5.83 571	15.64 554	14.30 595	13.18 511	17.15 544	16.44 561	20.52 536	14.68 523	13.44 561	22.46 588	30.08 605	0.17 508	0.26 550	0.36 561	0.36 540	1.23 549	0.91 544

SGM_RVC	10.08 555	0.60 323	3.42 306	2.30 477	0.32 251	19.41 573	6.33 548	18.95 571	14.64 524	25.14 586	24.32 554	33.34 593	18.79 577	19.86 578	12.55 554	0.25 524	0.26 550	0.22 549	0.24 507	0.34 487	0.40 504
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	6.87 514	0.92 423	5.15 429	3.09 524	2.18 475	11.78 533	4.90 526	17.97 560	8.79 450	12.79 538	20.20 532	16.00 535	8.35 516	9.12 476	14.17 562	0.42 545	0.33 553	0.25 552	0.09 440	0.40 504	0.48 518

test-1	1.82 205	0.45 253	5.42 441	0.89 251	0.41 280	2.14 181	0.56 281	5.75 266	4.15 260	3.28 222	5.11 255	3.61 285	0.70 177	1.53 102	1.56 306	0.02 378	0.34 554	0.00 1	0.08 429	0.02 110	0.30 488

RALCasStereoNet	1.93 223	1.01 437	2.75 225	1.88 410	1.75 445	2.88 283	0.18 174	4.64 188	4.36 267	2.27 194	5.14 256	2.22 231	0.79 193	7.10 351	1.00 255	0.00 1	0.34 554	0.00 1	0.00 1	0.10 305	0.16 422

YMNet	5.52 480	1.83 516	8.79 516	3.47 543	4.46 557	10.72 520	0.91 386	9.99 413	6.43 369	13.76 547	16.35 500	11.65 496	4.49 421	7.95 400	8.03 502	0.12 494	0.35 556	0.12 533	0.08 429	0.71 533	0.27 480

YMNet_1	5.52 480	1.83 516	8.79 516	3.47 543	4.46 557	10.72 520	0.91 386	9.99 413	6.43 369	13.76 547	16.35 500	11.65 496	4.49 421	7.95 400	8.03 502	0.12 494	0.35 556	0.12 533	0.08 429	0.71 533	0.27 480

Consistency-Raft	9.42 549	4.74 566	12.66 544	5.30 574	9.08 586	4.08 385	5.26 533	19.26 575	24.87 572	11.17 522	29.85 573	13.57 510	5.51 462	7.67 385	13.40 557	0.36 536	0.35 556	1.81 578	4.24 596	11.61 595	3.57 576

DLNR_Zeroshot_test	24.70 601	50.77 622	90.11 653	98.11 663	97.34 662	1.38 95	0.12 135	22.79 590	3.09 186	1.07 167	2.95 190	0.71 173	0.29 91	6.93 334	2.29 361	38.56 621	0.37 559	0.00 1	0.30 527	76.73 658	0.09 325

DLNR-FE	24.70 601	50.76 621	90.20 654	98.11 663	97.18 661	1.38 95	0.12 135	22.82 591	3.09 186	1.07 167	2.93 188	0.72 174	0.29 91	6.93 334	2.29 361	38.52 620	0.38 560	0.00 1	0.30 527	76.91 659	0.09 325

AnyNet_C01	16.12 586	10.81 591	59.36 641	4.42 568	2.49 488	30.06 593	15.15 603	17.51 557	16.51 540	17.88 563	37.69 594	24.04 573	17.54 571	29.60 599	33.29 609	0.28 530	0.38 560	0.43 565	0.42 547	2.57 571	1.98 564

SGM-ForestM	16.99 591	1.08 448	5.74 456	2.12 455	0.75 348	31.63 596	12.21 590	27.80 599	32.25 584	37.88 603	39.99 599	52.96 612	35.20 606	33.60 604	24.47 592	0.26 526	0.39 562	0.31 556	0.39 544	0.26 458	0.53 525

PVD	15.44 582	2.93 546	14.67 557	4.21 566	3.39 518	17.43 567	4.16 509	27.84 600	48.84 611	31.02 593	43.54 603	29.76 588	30.81 601	25.97 595	21.40 580	0.23 520	0.41 563	0.04 504	0.33 534	0.41 507	1.33 554

PDISCO_ROB	9.62 553	1.99 529	11.51 533	9.88 585	9.61 588	21.48 576	3.83 502	19.33 576	28.49 579	11.27 524	14.17 482	19.92 562	5.02 444	16.35 566	9.18 521	5.28 585	0.41 563	0.14 538	0.09 440	2.05 565	2.36 570

ADCMid	10.24 559	3.13 550	20.70 577	2.21 467	2.39 485	11.23 526	6.19 542	14.17 529	11.19 494	23.20 581	22.25 544	17.89 549	19.54 580	18.51 573	26.21 598	0.45 547	0.42 565	1.10 573	1.29 577	1.56 559	1.18 550

FADNet_RVC	3.91 427	1.67 509	12.95 550	0.96 266	0.75 348	5.71 432	0.54 275	10.83 440	6.60 378	3.46 228	8.09 363	4.10 307	3.40 358	9.43 489	6.33 473	0.36 536	0.44 566	0.17 543	0.46 552	0.91 542	0.95 545

PASM	7.90 532	4.22 560	21.97 581	3.25 534	3.29 513	5.39 428	6.57 551	10.57 429	19.09 550	12.77 537	13.92 479	18.11 550	9.51 536	13.79 548	10.77 542	0.19 512	0.45 567	0.29 554	1.08 575	1.49 557	1.19 551

G-Net	8.41 539	1.54 496	10.97 532	5.73 576	3.60 526	26.19 583	4.41 517	10.10 420	7.42 403	19.71 568	24.99 559	14.38 521	15.83 567	10.99 516	9.53 529	0.50 549	0.46 568	0.19 546	0.25 512	0.80 538	0.66 535

RAFT + AFF	4.30 456	1.55 497	5.84 458	1.43 338	2.36 482	5.94 439	6.72 554	10.01 416	7.56 409	7.55 408	8.96 380	7.09 411	6.73 486	8.57 448	4.02 430	0.02 378	0.47 569	0.00 1	0.01 344	0.56 517	0.54 526

BEATNet-Init1	23.31 600	9.03 585	41.67 617	4.17 564	2.53 490	45.68 614	19.47 610	33.43 603	38.45 602	47.59 615	49.10 611	59.31 616	41.80 613	38.35 611	29.21 604	0.47 548	0.50 570	0.81 569	0.66 562	2.10 568	1.86 561

LSM	14.01 579	5.95 570	33.49 600	6.78 580	43.61 622	10.22 511	9.98 579	15.16 542	22.93 569	23.07 580	32.34 583	18.52 553	12.67 556	15.45 560	11.10 543	0.16 507	0.51 571	0.09 527	0.32 532	1.08 546	16.85 619

DPSNet	10.14 556	1.88 521	16.82 566	1.85 405	1.73 443	24.84 581	17.20 607	19.92 583	27.41 576	12.23 533	13.62 477	16.52 538	18.35 574	14.42 553	12.50 553	0.78 555	0.54 572	0.08 524	0.25 512	1.18 548	0.59 532

HUF	1.05 126	0.64 336	2.33 178	0.35 174	0.22 203	3.09 300	0.41 241	3.73 134	2.89 163	0.36 77	2.71 182	0.33 135	0.30 99	2.28 142	0.23 35	0.00 1	0.61 573	0.00 1	0.00 1	0.15 372	0.39 501

Anonymous_2	4.14 441	0.62 332	3.21 287	1.40 332	1.43 421	5.19 421	0.32 219	6.63 315	4.38 268	4.48 257	2.30 168	8.08 430	7.00 490	5.37 244	2.29 361	0.23 520	0.75 574	5.20 590	18.12 616	5.66 583	0.23 462

MonStereo1	25.07 603	22.70 599	26.51 591	25.39 604	21.15 611	27.38 590	7.54 564	29.21 602	38.74 603	34.17 601	46.61 607	50.27 607	33.31 604	28.57 597	25.83 597	12.28 605	0.79 575	26.32 607	5.80 605	26.02 614	12.81 613

MANE	19.47 598	1.27 474	5.07 422	4.69 569	5.55 569	30.49 594	9.94 578	34.01 604	37.27 600	44.13 612	51.57 615	52.51 610	40.41 611	33.58 603	24.81 593	0.89 559	0.86 576	1.11 574	9.72 607	0.38 497	1.06 548

MFN_U_SF_RVC	12.94 573	3.66 557	25.81 589	3.61 549	2.26 479	22.77 578	4.55 520	27.10 596	20.06 558	23.90 582	28.99 570	30.53 589	16.98 570	19.92 579	20.26 577	1.24 565	1.07 577	0.98 572	1.33 578	1.80 564	2.04 565

ADCPNet	9.54 551	2.39 538	31.46 597	2.09 452	1.60 428	16.71 562	6.39 550	12.11 483	11.45 498	13.53 545	21.45 541	19.41 558	10.94 548	14.38 552	21.54 582	0.27 529	1.16 578	0.39 563	1.49 580	0.58 520	1.45 556

ELAS_RVC	16.54 588	2.26 534	10.09 528	5.50 575	4.46 557	28.28 592	16.72 606	25.55 595	33.54 588	40.19 606	40.30 600	36.68 599	30.03 599	29.40 598	20.61 578	0.98 563	1.21 579	0.86 571	0.70 565	1.39 555	2.16 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 589	2.14 531	9.23 519	4.92 571	4.53 562	32.66 600	15.11 602	27.40 598	28.68 580	40.27 607	44.90 604	38.33 601	30.50 600	26.44 596	21.94 585	0.88 558	1.23 580	0.67 566	0.89 571	1.49 557	2.18 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	13.29 576	8.60 583	18.29 569	9.75 584	7.25 580	19.65 574	14.84 599	20.71 587	30.72 582	23.03 579	28.77 569	18.85 556	26.09 596	13.55 546	9.82 530	2.44 577	1.35 581	0.34 558	0.23 504	4.78 580	6.69 592

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 554	4.27 561	14.47 555	2.29 476	2.85 500	23.40 580	13.62 594	13.60 519	19.54 554	19.42 567	24.27 553	16.74 541	8.59 520	17.05 569	7.98 499	1.25 566	1.68 582	0.17 543	2.63 585	0.72 535	1.04 547

DGSMNet	6.47 503	2.61 540	13.64 554	3.46 541	3.74 531	8.97 497	6.01 540	14.15 528	13.01 513	7.46 405	14.10 481	9.94 463	4.79 438	10.44 507	6.22 471	1.30 568	1.70 583	1.80 577	1.52 582	2.27 569	2.35 569

MADNet+	27.07 605	33.84 611	90.97 655	20.14 600	7.47 582	48.43 616	47.10 624	35.43 605	36.46 597	20.11 571	30.05 574	25.29 576	35.08 605	45.50 618	50.28 623	2.13 575	2.00 584	1.19 576	0.76 566	4.71 578	4.43 579

SQANet	7.64 526	3.40 555	5.49 446	11.73 591	9.62 589	11.96 537	2.82 477	11.33 453	6.10 348	8.33 441	11.49 443	11.00 486	5.16 450	10.12 504	2.72 384	8.92 594	2.21 585	10.41 594	1.58 583	11.13 594	7.39 594

test_for_model	6.81 512	27.63 605	2.16 167	21.79 602	16.18 603	3.48 333	0.94 391	5.88 276	3.72 224	7.62 411	2.72 183	1.03 186	0.42 135	0.58 31	0.35 81	9.03 595	2.28 586	0.00 1	0.05 415	23.91 610	6.49 590

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 490	5.36 568	5.02 417	3.75 555	3.57 525	15.81 556	4.27 512	11.72 467	6.96 389	7.23 393	8.47 370	9.09 450	2.66 320	9.36 488	2.71 381	7.49 590	2.32 587	2.01 580	0.08 429	6.77 589	4.67 583

testlalala_base	3.12 348	0.48 268	2.79 236	2.14 458	1.98 462	4.13 389	0.64 308	6.16 287	2.09 112	2.38 197	4.08 226	1.80 216	0.50 151	1.65 108	0.72 191	12.33 606	2.33 588	0.00 1	0.31 530	14.56 600	1.32 553

otaku	11.73 571	7.51 581	7.07 492	13.22 594	10.85 593	26.61 588	7.25 561	18.84 568	19.16 552	11.58 528	17.23 517	20.19 564	8.09 514	15.11 558	4.64 445	9.13 596	2.42 589	13.08 595	1.83 584	12.48 597	8.22 597

CC-Net-ROB	7.68 527	9.21 586	7.46 502	3.82 556	3.66 529	15.68 555	5.02 529	17.95 559	10.45 484	6.44 354	14.00 480	7.63 418	4.77 435	10.75 513	3.10 394	5.99 587	2.46 590	16.28 598	1.08 575	6.30 587	1.56 559

Ntro	12.35 572	8.88 584	7.80 507	13.79 595	12.42 596	26.54 587	6.98 557	18.54 563	22.14 567	9.82 489	16.45 502	20.30 565	9.29 535	15.95 563	6.61 481	9.53 598	2.47 591	14.93 597	2.77 586	13.11 599	8.63 600

UDG	8.58 542	9.31 587	4.89 410	10.00 586	9.52 587	10.36 514	2.41 462	12.07 481	9.82 467	7.81 418	9.55 398	16.52 538	9.81 539	7.84 396	7.88 498	4.20 582	2.51 592	18.53 600	3.71 595	9.55 591	5.28 586

ACVNet-4b	15.90 584	22.00 598	12.37 538	16.40 597	15.14 600	31.87 597	7.50 563	19.04 572	27.85 577	11.48 526	22.02 543	31.86 591	9.16 534	17.95 571	5.69 462	10.43 600	2.58 593	24.44 605	4.87 601	16.04 602	9.28 601

ACVNet_2	26.45 604	29.35 609	25.14 587	20.27 601	15.43 602	34.97 602	12.23 591	48.37 630	66.25 626	42.69 609	56.73 619	51.77 608	25.59 594	20.39 582	13.52 558	10.13 599	2.59 594	22.78 603	3.52 594	17.57 604	9.80 605

ACVNet_1	18.70 595	25.08 602	12.72 546	17.33 598	15.18 601	26.02 582	9.62 576	28.44 601	34.49 591	24.39 583	24.32 554	37.22 600	20.13 583	16.67 567	13.39 556	10.45 601	2.59 594	24.77 606	4.92 602	16.57 603	9.75 603

STTRV1_RVC	7.02 518	1.10 452	12.88 548	3.32 536	6.92 577	11.90 535	4.00 506	15.07 538	11.94 506	9.51 482	14.57 487	11.63 495	8.73 523	12.65 539	8.06 505	3.32 581	2.75 596	0.41 564	0.12 451	1.38 554	0.11 362

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 587	6.93 577	21.83 580	5.94 578	2.81 499	38.71 606	14.59 596	24.55 594	34.87 596	33.66 599	34.35 587	29.24 586	24.20 592	22.59 589	17.95 572	2.52 578	2.81 597	1.17 575	1.51 581	5.89 585	2.16 566

Dean	34.67 613	38.70 616	25.33 588	29.89 606	17.21 604	45.24 613	11.98 589	56.90 652	76.55 648	63.47 626	60.22 622	67.36 625	48.14 619	37.24 607	39.01 615	11.00 603	2.83 598	28.35 608	5.60 604	18.14 605	10.31 606

DispFullNet	17.47 592	26.01 603	33.98 602	22.58 603	20.86 608	13.84 552	1.28 424	16.50 549	26.27 575	19.97 570	17.17 515	20.52 568	18.49 575	22.86 590	10.76 541	5.13 584	2.83 598	30.72 610	7.72 606	20.86 606	11.01 608

IMH-64-1	27.21 606	28.77 606	16.84 567	31.57 607	20.76 606	26.43 585	15.10 600	47.11 620	45.20 608	33.53 597	51.16 613	41.42 603	31.10 602	36.48 605	22.39 586	13.48 607	2.87 600	33.95 612	10.70 609	23.50 608	11.75 609

IMH-64	27.21 606	28.77 606	16.84 567	31.57 607	20.76 606	26.43 585	15.10 600	47.11 620	45.20 608	33.53 597	51.16 613	41.42 603	31.10 602	36.48 605	22.39 586	13.48 607	2.87 600	33.95 612	10.70 609	23.50 608	11.75 609

NVStereoNet_ROB	16.04 585	6.75 575	12.90 549	6.37 579	7.42 581	12.89 544	9.74 577	22.78 589	25.12 573	30.32 591	46.19 606	34.37 596	25.38 593	21.48 586	21.38 579	5.94 586	3.10 602	6.07 592	10.09 608	4.01 577	8.54 599
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	32.42 612	31.89 610	30.52 596	34.73 612	21.13 610	46.99 615	18.82 608	43.10 610	59.42 619	32.70 596	46.98 608	62.01 619	36.98 607	43.97 617	33.88 610	14.10 611	3.22 603	35.28 615	11.72 612	26.84 615	14.07 614

IMH	29.82 610	29.11 608	18.51 571	34.28 611	21.40 612	32.33 599	15.39 604	49.40 632	53.07 614	37.88 603	55.32 618	45.05 605	39.54 610	40.63 613	24.12 591	14.03 610	3.27 604	34.93 614	11.24 611	24.69 611	12.21 611

DDUNet	9.47 550	11.32 592	6.14 468	12.93 593	11.65 594	10.45 515	3.87 503	11.70 465	7.89 423	9.27 476	13.28 471	16.18 537	6.14 472	8.80 466	5.77 464	6.64 589	3.38 605	20.90 601	4.28 597	11.01 593	7.80 595

RainbowNet	18.01 594	26.22 604	19.95 574	18.59 599	14.88 599	27.38 590	10.46 581	27.39 597	34.54 592	14.91 554	27.01 565	25.65 577	12.44 554	18.94 575	9.23 522	13.91 609	3.46 606	23.36 604	4.86 600	16.03 601	10.91 607

TorneroNet	35.11 616	33.92 612	33.82 601	37.86 614	22.01 613	49.64 618	21.58 614	48.09 629	55.23 615	37.50 602	53.79 616	62.81 622	43.66 615	46.71 620	41.25 618	14.80 612	3.53 607	36.72 616	14.57 615	28.28 618	16.49 617

JetBlue	29.12 608	15.72 594	54.12 638	15.93 596	20.98 609	60.90 626	30.62 617	39.38 607	34.62 594	34.08 600	39.69 597	57.35 615	43.17 614	50.71 624	50.60 624	2.41 576	3.79 608	2.81 581	3.45 593	9.57 592	12.59 612

PWCK	30.53 611	44.32 618	47.25 636	29.76 605	7.23 579	40.78 607	27.10 616	44.73 611	44.32 607	47.31 614	36.37 592	47.16 606	26.05 595	41.26 614	31.87 607	21.83 614	4.03 609	29.50 609	4.67 598	27.17 616	7.80 595

SPS-STEREO	15.04 581	6.23 572	13.21 551	11.34 590	11.65 594	23.30 579	7.15 559	24.16 593	15.65 535	31.78 594	29.19 572	31.62 590	21.32 586	24.62 593	19.50 575	7.59 591	4.19 610	3.22 585	1.48 579	6.99 590	6.54 591
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	29.39 609	24.43 600	20.47 576	32.71 610	13.83 598	34.70 601	20.27 613	52.19 648	65.03 624	43.29 610	59.35 621	52.19 609	44.68 616	31.71 600	30.56 606	10.98 602	4.94 611	13.71 596	12.52 613	12.06 596	8.22 597

anonymity	7.68 527	3.83 558	12.39 540	7.04 581	12.67 597	8.18 486	2.00 456	17.50 556	6.85 385	13.56 546	9.21 385	9.97 464	7.82 510	11.28 522	5.58 461	6.27 588	4.98 612	3.68 586	2.96 587	3.33 576	4.48 581

LVE	34.99 615	40.10 617	34.97 603	32.49 609	18.61 605	51.45 621	26.82 615	52.15 647	65.94 625	47.21 613	61.04 623	53.99 613	37.30 608	37.95 608	34.09 611	15.55 613	5.95 613	31.01 611	13.81 614	22.58 607	16.72 618

SGM+DAISY	15.62 583	7.26 579	19.28 572	8.94 582	10.11 591	26.25 584	10.49 582	19.36 577	14.65 526	30.64 592	33.59 586	33.00 592	22.32 591	24.96 594	16.42 566	7.90 592	6.25 614	4.51 588	3.37 592	5.86 584	7.20 593

WAO-8	38.15 617	35.51 613	21.50 578	43.67 615	23.92 614	44.44 610	20.26 611	52.83 649	76.62 649	53.57 620	66.79 627	62.63 620	54.56 623	42.03 615	39.18 616	22.71 615	6.65 615	37.08 617	19.08 617	24.72 613	15.24 615

Venus	38.15 617	35.51 613	21.50 578	43.67 615	23.92 614	44.44 610	20.26 611	52.83 649	76.62 649	53.57 620	66.81 628	62.63 620	54.56 623	42.03 615	39.18 616	22.71 615	6.65 615	37.08 617	19.08 617	24.70 612	15.24 615

WAO-6	34.74 614	36.76 615	15.36 560	37.53 613	24.15 616	35.99 603	19.36 609	48.96 631	68.54 627	43.84 611	47.58 609	52.77 611	52.60 620	32.63 601	34.73 612	26.20 617	7.74 617	42.78 620	21.64 619	28.07 617	17.62 620

TCMNet-wrong-test	67.23 628	85.83 658	81.56 648	95.63 659	94.73 659	89.35 640	85.42 630	51.73 646	33.71 590	51.26 617	61.71 624	61.33 618	41.23 612	77.26 655	64.71 635	48.76 625	9.03 618	70.12 631	68.11 650	90.76 662	82.37 661

UNDER WATER	45.09 619	48.60 620	67.37 644	49.30 619	31.41 618	53.80 623	37.39 619	40.25 609	52.48 612	50.24 616	45.37 605	68.37 627	57.76 626	51.03 625	49.88 622	29.97 618	13.75 619	51.22 622	36.57 620	37.87 620	29.12 621

FADE		17.27 595		10.46 588	9.90 590			35.80 606	53.05 613	20.32 572		26.54 580		39.35 612		30.62 619	14.22 620	38.39 619	37.63 622	5.22 582	5.56 588

UNDER WATER-64	45.16 620	46.99 619	66.69 643	43.90 617	27.64 617	55.58 624	41.87 621	39.42 608	48.42 610	51.73 619	43.08 602	67.76 626	56.69 625	48.02 622	48.34 621	39.50 622	17.64 621	51.78 623	38.93 623	36.62 619	32.61 622

notaker	47.42 621	55.20 631	49.13 637	56.52 623	40.18 619	38.52 605	32.97 618	47.21 622	56.08 617	57.21 622	57.24 620	60.09 617	59.19 627	53.93 626	41.64 619	40.61 623	19.93 622	57.21 625	37.41 621	49.02 622	39.02 623

test_sample9	5.87 486	1.11 455	6.15 469	1.27 308	0.60 324	5.22 422	2.54 466	10.66 432	7.73 417	8.36 442	7.55 346	6.55 394	4.27 403	11.68 527	11.44 546	1.49 571	24.31 623	3.10 582	2.99 588	0.20 419	0.15 410

test_sample8	7.99 534	1.11 455	6.15 469	1.27 308	0.60 324	5.22 422	2.54 466	12.04 480	6.15 353	17.46 562	9.02 383	24.67 574	18.16 573	11.68 527	11.44 546	1.49 571	24.31 623	3.10 582	2.99 588	0.20 419	0.15 410

ktn	48.94 622	57.58 644	38.86 615	59.57 624	43.27 621	50.37 619	43.38 622	48.07 628	61.11 620	51.30 618	54.25 617	54.96 614	52.88 621	47.30 621	35.83 613	57.77 627	24.88 625	62.69 628	43.55 624	50.70 623	40.41 624

DPSimNet_ROB	53.45 623	64.73 653	44.39 630	53.97 621	45.39 623	53.66 622	54.83 625	55.15 651	57.87 618	64.16 628	50.83 612	63.40 623	53.34 622	46.45 619	65.81 641	63.13 629	26.54 626	57.94 626	51.11 627	45.52 621	50.69 628

HanzoNet	56.48 625	59.32 650	58.25 640	55.32 622	41.94 620	50.95 620	41.33 620	51.12 645	61.40 621	65.62 629	65.59 626	71.66 628	69.41 628	70.77 654	60.03 626	63.99 630	34.70 627	61.96 627	50.54 626	51.00 624	44.71 625

KSHMR	55.63 624	63.60 652	37.85 606	74.69 640	49.56 624	49.01 617	45.73 623	57.46 653	63.97 623	61.61 625	62.07 625	72.39 629	47.01 617	50.65 623	43.29 620	54.10 626	62.21 628	66.10 629	53.94 628	51.25 625	46.11 626

ASD4	75.85 654	81.57 656	69.25 646	68.23 625	80.87 655	96.24 656	99.15 662	77.50 656	93.47 660	77.59 656	85.63 655	78.32 630	76.43 630	77.89 656	82.61 655	58.30 628	62.67 629	55.02 624	62.43 629	68.35 627	65.49 630

LRCNet_RVC	66.23 627	65.67 654	67.63 645	71.47 626	54.32 625	32.17 598	2.66 472	63.19 655	21.35 564	81.79 657	91.26 657	83.62 656	71.62 629	69.32 653	52.57 625	95.49 662	64.45 630	95.07 662	95.19 662	71.52 628	74.31 644

JetRed	61.02 626	61.05 651	82.56 649	46.09 618	56.80 626	83.19 627	63.76 626	59.26 654	63.61 622	69.29 630	68.85 629	66.59 624	47.62 618	61.57 627	74.09 654	45.58 624	66.14 631	46.59 621	45.06 625	63.17 626	49.58 627

xxxxx1	85.63 657	90.31 659	96.68 658	76.54 653	80.57 652	97.44 659	96.86 659	85.53 657	88.53 657	88.68 658	91.71 658	94.23 659	92.93 657	90.02 659	91.98 657	70.60 631	70.39 632	73.68 658	81.46 659	74.61 642	79.86 657

tt_ll	85.63 657	90.31 659	96.68 658	76.54 653	80.57 652	97.44 659	96.86 659	85.53 657	88.53 657	88.68 658	91.71 658	94.23 659	92.93 657	90.02 659	91.98 657	70.60 631	70.39 632	73.68 658	81.46 659	74.61 642	79.86 657

ff	85.63 657	90.31 659	96.68 658	76.54 653	80.57 652	97.44 659	96.86 659	85.53 657	88.53 657	88.68 658	91.71 658	94.23 659	92.93 657	90.02 659	91.98 657	70.60 631	70.39 632	73.68 658	81.46 659	74.61 642	79.86 657

ITERv30	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

qyd29nn	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

yuret106	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

uio108cc	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

v20iiwwt	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

ITERv14	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

v134_o9	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

ITERv7	70.73 629	54.79 623	38.55 607	73.48 627	56.87 627	89.59 646	86.81 638	46.53 612	72.91 628	72.29 631	74.81 630	82.33 631	80.87 631	65.18 628	64.35 627	90.03 636	81.34 635	70.35 637	67.26 630	73.24 629	72.99 631

hj116sk	71.51 637	56.09 632	42.44 618	73.55 635	56.90 635	89.43 641	86.88 646	47.67 623	73.64 636	74.45 639	76.73 650	82.41 639	81.62 645	65.54 636	65.24 636	90.05 649	81.60 643	70.30 632	67.90 645	73.99 637	73.77 639

iked130	71.51 637	56.09 632	42.44 618	73.55 635	56.90 635	89.43 641	86.88 646	47.67 623	73.64 636	74.45 639	76.73 650	82.41 639	81.62 645	65.54 636	65.24 636	90.05 649	81.60 643	70.30 632	67.90 645	73.99 637	73.77 639

vnu138km	71.51 637	56.09 632	42.44 618	73.55 635	56.90 635	89.43 641	86.88 646	47.67 623	73.64 636	74.45 639	76.73 650	82.41 639	81.62 645	65.54 636	65.24 636	90.05 649	81.60 643	70.30 632	67.90 645	73.99 637	73.77 639

99wein	71.51 637	56.09 632	42.44 618	73.55 635	56.90 635	89.43 641	86.88 646	47.67 623	73.64 636	74.45 639	76.73 650	82.41 639	81.62 645	65.54 636	65.24 636	90.05 649	81.60 643	70.30 632	67.90 645	73.99 637	73.77 639

a5sdf	71.51 637	56.09 632	42.44 618	73.55 635	56.90 635	89.43 641	86.88 646	47.67 623	73.64 636	74.45 639	76.73 650	82.41 639	81.62 645	65.54 636	65.24 636	90.05 649	81.60 643	70.30 632	67.90 645	73.99 637	73.77 639

ITERv28	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

ITERv24	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

dd23bbn	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

ITERv21	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

zxcv128	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

ITERv12	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

s6wercc	72.42 642	56.48 637	43.98 623	74.71 641	61.77 640	89.09 633	86.21 631	49.42 633	75.20 641	75.55 644	76.11 643	82.91 649	82.17 650	67.25 641	66.39 642	90.15 654	82.04 648	71.23 645	67.72 638	75.25 645	74.71 645

oiu110	73.32 649	57.80 645	45.28 631	75.57 648	65.21 647	88.52 628	87.34 651	50.79 640	77.03 651	76.09 651	75.68 638	82.63 644	81.48 640	68.08 648	68.25 649	90.04 644	83.73 655	72.71 653	68.38 651	76.18 653	75.63 652

dddd17k	73.32 649	57.80 645	45.28 631	75.57 648	65.21 647	88.52 628	87.34 651	50.79 640	77.03 651	76.09 651	75.68 638	82.63 644	81.48 640	68.08 648	68.25 649	90.04 644	83.73 655	72.71 653	68.38 651	76.18 653	75.63 652

ITERv10	73.32 649	57.80 645	45.28 631	75.57 648	65.21 647	88.52 628	87.34 651	50.79 640	77.03 651	76.09 651	75.68 638	82.63 644	81.48 640	68.08 648	68.25 649	90.04 644	83.73 655	72.71 653	68.38 651	76.18 653	75.63 652

ITERv8	73.32 649	57.80 645	45.28 631	75.57 648	65.21 647	88.52 628	87.34 651	50.79 640	77.03 651	76.09 651	75.68 638	82.63 644	81.48 640	68.08 648	68.25 649	90.04 644	83.73 655	72.71 653	68.38 651	76.18 653	75.63 652

ITERv4	73.32 649	57.80 645	45.28 631	75.57 648	65.21 647	88.52 628	87.34 651	50.79 640	77.03 651	76.09 651	75.68 638	82.63 644	81.48 640	68.08 648	68.25 649	90.04 644	83.73 655	72.71 653	68.38 651	76.18 653	75.63 652

MADNet++	82.84 655	82.38 657	73.57 647	87.72 658	82.97 656	93.14 654	69.15 627	86.42 660	82.50 656	93.46 661	86.70 656	86.28 657	80.92 639	88.34 658	88.84 656	86.83 635	84.17 660	72.64 652	68.92 656	80.47 660	81.42 660

USTest	87.63 660	76.50 655	65.53 642	81.26 657	83.10 657	100.00 664	100.00 666	99.53 665	99.60 664	98.32 662	99.02 664	90.87 658	98.33 662	84.28 657	98.23 663	79.97 634	96.20 661	69.82 630	73.75 658	75.48 652	82.80 662

PML	97.88 661	100.00 668	96.45 657	98.01 662	97.88 663	100.00 664	99.35 663	96.88 661	97.72 662	100.00 669	97.36 661	97.38 663	99.60 663	100.00 670	96.32 661	99.99 667	97.55 662	100.00 666	96.01 663	99.18 664	87.92 663

MEDIAN_ROB	98.41 662	99.70 663	99.30 662	97.09 660	97.02 660	96.89 657	95.77 658	97.66 663	97.28 661	98.79 665	98.94 663	99.18 664	98.14 661	96.89 662	96.88 662	99.96 666	99.16 663	100.00 666	99.99 667	99.69 665	99.88 665

Anonymous_1	99.08 664	99.91 664	99.85 664	97.63 661	99.10 664	100.00 664	100.00 666	99.61 667	99.96 666	99.28 667	99.86 665	99.54 666	99.99 666	99.29 664	99.75 664	96.05 663	99.59 664	97.31 663	98.57 664	97.71 663	98.63 664

tt	83.26 656	0.34 158	99.99 665	79.40 656	93.18 658	100.00 664	100.00 666	100.00 670	99.95 665	60.33 624	47.63 610	99.98 669	99.96 665	99.98 667	100.00 670	92.42 661	99.82 665	73.83 661	73.63 657	88.42 661	56.35 629

test_example2	99.39 666	99.98 667	99.99 665	100.00 670	99.98 665	99.72 663	99.99 665	97.34 662	100.00 668	100.00 669	100.00 666	96.42 662	96.66 660	99.97 666	99.96 665	100.00 669	99.97 666	98.66 664	99.15 665	100.00 668	100.00 670

HaxPig	98.85 663	99.94 665	95.08 656	99.99 667	100.00 666	94.03 655	94.78 656	99.15 664	99.98 667	99.99 668	100.00 666	99.98 669	99.99 666	98.12 663	95.97 660	100.00 669	99.99 667	100.00 666	99.99 667	100.00 668	99.99 668

RAFT-FEzeroshot	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

RAFT-FE	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

FlowAnything	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

ccccc	99.32 665	96.61 662	100.00 669	100.00 670	100.00 666	97.41 658	99.44 664	99.56 666	97.80 663	99.27 666	97.59 662	99.35 665	99.84 664	99.92 665	99.98 666	100.00 669	100.00 668	99.95 665	99.77 666	100.00 668	100.00 670

Selective-RAFT-Error	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

CasAABBNet	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

LSM0	100.00 672	100.00 668	100.00 669	100.00 670	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	99.99 668

DPSMNet_ROB	99.91 669	100.00 668	99.99 665	99.99 667	100.00 666	100.00 664	100.00 666	99.98 669	100.00 668	98.35 663	100.00 666	99.84 667	100.00 668	99.98 667	99.99 667	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

DGTPSM_ROB	99.90 668	100.00 668	99.99 665	99.99 667	100.00 666	100.00 664	100.00 666	99.97 668	100.00 668	98.35 663	100.00 666	99.84 667	100.00 668	99.98 667	99.99 667	99.99 667	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

DPSM_ROB	99.95 670	100.00 668	100.00 669	99.76 665	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.99 666	99.95 666

DPSM	99.95 670	100.00 668	100.00 669	99.76 665	100.00 666	100.00 664	100.00 666	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	100.00 670	99.21 664	100.00 668	100.00 666	100.00 669	99.99 666	99.95 666

AVERAGE_ROB	99.62 667	99.95 666	98.81 661	100.00 670	100.00 666	98.08 662	95.47 657	100.00 670	100.00 668	100.00 669	100.00 666	100.00 671	100.00 668	100.00 670	99.99 667	100.00 669	100.00 668	100.00 666	100.00 669	100.00 668	100.00 670

Low-res two-view benchmark