Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 267	0.39 60	0.04 235	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 181	0.24 20	0.02 134	0.01 208	0.12 4	0.04 298	0.24 7	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.11 55	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 38	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 6	0.67 192	0.01 8	0.02 104	0.03 58	0.03 100	0.05 10	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 50	0.00 1	0.20 3	0.60 109	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.07 23	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 3	0.06 51	0.25 33	0.03 198	0.00 1	0.25 11	0.05 321	0.32 14	0.61 120	0.03 52	0.01 1	0.06 130	0.02 55	0.13 70	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

FS-TRT-Baseline	0.10 6	0.18 257	0.33 51	0.01 38	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.36 21	0.74 253	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.15 82	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.10 6	0.18 257	0.33 51	0.01 38	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.36 21	0.74 253	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.15 82	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 162	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.11 55	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

BridgeDepth	0.11 9	0.07 78	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.00 1	0.14 1	0.62 137	0.08 101	0.01 1	0.08 157	0.04 134	0.14 74	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 9	0.07 78	0.45 66	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 24	0.15 14	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.05 155	0.20 117	0.04 14	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.10 404	0.14 497

FlowAnything_test	0.12 11	0.10 144	0.30 41	0.00 1	0.01 208	1.11 172	0.00 1	0.61 54	0.13 5	0.04 64	0.02 104	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 11	0.10 144	0.25 33	0.03 198	0.00 1	1.03 103	0.00 1	0.24 7	0.59 97	0.01 8	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 13	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 189	0.00 1	0.30 11	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.08 31	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

LGtest1	0.13 13	0.14 205	0.30 41	0.01 38	0.00 1	0.40 34	0.00 1	0.54 46	0.73 246	0.06 82	0.01 1	0.03 58	0.00 1	0.04 6	0.21 238	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

S2M2_L	0.13 13	0.15 221	0.45 66	0.02 134	0.01 208	0.32 16	0.00 1	0.52 37	0.60 109	0.00 1	0.14 208	0.03 58	0.01 20	0.20 117	0.16 202	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 13	0.02 1	0.30 41	0.00 1	0.00 1	0.14 6	0.01 137	0.56 47	1.11 356	0.05 71	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.25 143	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

GLC_STEREO	0.13 13	0.08 101	0.61 93	0.01 38	0.00 1	0.94 88	0.03 268	0.29 10	0.21 44	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.04 134	0.26 151	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

HiDET	0.14 18	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 192	0.00 1	0.51 35	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.07 23	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 18	0.04 11	0.24 20	0.02 134	0.00 1	1.15 200	0.00 1	0.44 30	0.61 120	0.08 101	0.01 1	0.01 2	0.05 155	0.08 31	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 18	0.15 221	0.32 47	0.01 38	0.01 208	0.31 13	0.00 1	0.40 28	0.24 58	0.11 146	0.02 104	0.03 58	0.00 1	0.93 250	0.21 238	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

asd	0.14 18	0.07 78	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.22 5	0.75 259	0.16 170	0.13 206	0.03 58	0.05 155	0.08 31	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 18	0.05 29	0.34 53	0.01 38	0.00 1	1.09 159	0.01 137	0.31 13	0.68 201	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.04 6	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 18	0.13 192	0.45 66	0.04 235	0.00 1	0.35 24	0.14 403	0.80 74	0.61 120	0.06 82	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.20 230	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo_test3	0.14 18	0.10 144	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 113	0.00 1	0.47 33	0.69 217	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.01 20	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DEFOM-Stereo	0.14 18	0.04 11	0.38 56	0.05 264	0.00 1	1.04 113	0.00 1	0.32 14	0.63 148	0.00 1	0.01 1	0.04 79	0.03 100	0.20 117	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

fffy	0.14 18	0.06 51	0.88 133	0.02 134	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 72	0.13 5	0.02 23	0.01 1	0.06 130	0.01 20	0.16 88	0.03 6	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.06 414

MLG-Stereo_test1	0.15 27	0.06 51	0.31 45	0.02 134	0.01 208	1.05 126	0.00 1	0.19 2	1.26 385	0.02 23	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

GEAStereo	0.16 28	0.08 101	0.38 56	0.08 329	0.04 347	1.11 172	0.00 1	0.75 70	0.16 20	0.07 86	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.16 454	0.11 469

DilatedVolume-Stereo	0.16 28	0.04 11	0.55 86	0.02 134	0.00 1	0.87 72	0.05 321	0.53 38	0.26 63	0.02 23	0.20 245	0.06 130	0.16 283	0.17 93	0.26 272	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 439	0.03 245	0.02 257

LG-Stereo_L2	0.16 28	0.13 192	0.42 63	0.04 235	0.00 1	1.05 126	0.15 406	0.57 51	0.38 79	0.06 82	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.19 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo_test2	0.16 28	0.11 169	0.23 16	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.27 9	1.26 385	0.02 23	0.01 1	0.08 157	0.00 1	0.07 23	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

ours_stereo	0.16 28	0.06 51	0.73 111	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.04 298	0.44 30	0.54 92	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.03 100	0.19 105	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.06 414

UniTT-Stereo	0.16 28	0.11 169	1.13 211	0.03 198	0.17 458	0.32 16	0.02 215	0.38 24	0.32 72	0.03 52	0.16 219	0.05 113	0.07 203	0.16 88	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.00 1

CASnet	0.16 28	0.14 205	0.52 82	0.01 38	0.00 1	0.86 70	0.00 1	0.51 35	0.75 259	0.10 131	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.22 129	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 35	0.17 245	0.97 162	0.01 38	0.00 1	0.18 7	0.00 1	1.06 86	0.59 97	0.01 8	0.01 1	0.05 113	0.07 203	0.14 74	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 35	0.09 120	0.32 47	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 19	0.68 201	1.07 337	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.08 31	0.31 301	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AdaDepth	0.17 35	0.04 11	0.65 100	0.02 134	0.00 1	1.26 273	0.01 137	0.33 16	0.27 67	0.06 82	0.02 104	0.01 2	0.08 219	0.50 213	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 522	0.01 75	0.01 128

water-stereo	0.17 35	0.03 2	0.91 142	0.04 235	0.02 302	1.04 113	0.00 1	0.43 29	0.26 63	0.10 131	0.06 172	0.06 130	0.06 185	0.13 70	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo	0.17 35	0.06 51	0.25 33	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.50 34	1.29 396	0.01 8	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AIO_test	0.17 35	0.11 169	0.55 86	0.08 329	0.06 374	0.42 43	0.06 347	0.35 19	0.38 79	0.03 52	0.01 1	0.86 313	0.03 100	0.21 126	0.10 152	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.08 479	0.03 245	0.02 257

rvit_stereo_0081_aga	0.17 35	0.11 169	0.81 120	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.01 137	0.79 72	0.59 97	0.02 23	0.01 1	0.05 113	0.03 100	0.19 105	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 35	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 56	0.01 137	1.22 94	0.79 284	0.07 86	0.01 1	0.03 58	0.02 55	0.17 93	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 35	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 56	0.01 137	1.22 94	0.79 284	0.07 86	0.01 1	0.03 58	0.02 55	0.17 93	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 35	0.21 289	1.18 230	0.04 235	0.01 208	0.18 7	0.00 1	0.81 76	0.34 74	0.07 86	0.04 162	0.05 113	0.05 155	0.19 105	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

RSM++	0.17 35	0.07 78	0.42 63	0.03 198	0.00 1	0.40 34	0.00 1	1.18 93	0.59 97	0.02 23	0.01 1	0.01 2	0.05 155	0.20 117	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 519	0.09 388	0.07 434

gasm-f	0.18 46	0.08 101	0.45 66	0.08 329	0.11 423	1.11 172	0.12 398	0.75 70	0.16 20	0.07 86	0.01 1	0.01 2	0.06 185	0.18 97	0.09 137	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.20 491	0.11 469

SMoEStereo_RVC	0.18 46	0.06 51	0.53 83	0.02 134	0.00 1	1.03 103	0.04 298	0.38 24	0.64 161	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.26 151	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.10 461

RSM	0.18 46	0.05 29	0.39 60	0.03 198	0.02 302	0.38 33	0.00 1	1.33 101	0.59 97	0.09 111	0.01 1	0.03 58	0.04 134	0.19 105	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 510	0.06 335	0.04 356

MonStereo	0.19 49	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.63 148	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.09 37	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.00 1	0.01 128

Monster-pub-eth3d	0.19 49	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.64 161	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.10 47	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.00 1	0.01 128

4w-stereo	0.19 49	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 65	0.00 1	1.54 121	0.78 280	0.14 162	0.01 1	0.02 19	0.05 155	0.04 6	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 49	0.03 2	0.46 70	0.03 198	0.00 1	0.36 31	0.02 215	1.68 140	0.67 192	0.01 8	0.01 1	0.05 113	0.00 1	0.12 62	0.22 242	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.15 500	0.01 75	0.00 1

MonSter	0.19 49	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.64 161	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.09 37	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.00 1	0.01 128

LoS_RVC	0.19 49	0.48 436	0.51 79	0.12 366	0.10 414	1.01 100	0.01 137	0.81 76	0.19 32	0.07 86	0.02 104	0.06 130	0.05 155	0.31 171	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 356

3.25w_new	0.20 55	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.64 132	0.78 280	0.10 131	0.06 172	0.02 19	0.02 55	0.03 1	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 55	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.64 132	0.78 280	0.10 131	0.06 172	0.02 19	0.02 55	0.03 1	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 55	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	1.54 121	0.81 296	0.01 8	0.08 185	0.02 19	0.03 100	0.09 37	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 55	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 172	0.00 1	1.84 154	0.34 74	0.08 101	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.19 105	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

ProNet	0.20 55	0.25 315	0.78 117	0.01 38	0.01 208	0.95 91	0.00 1	0.70 62	0.68 201	0.02 23	0.01 1	0.05 113	0.03 100	0.31 171	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.12 422	0.04 356

VIP-Stereo	0.21 60	0.42 403	0.92 144	0.06 285	0.00 1	1.09 159	0.02 215	0.59 53	0.65 170	0.02 23	0.06 172	0.07 148	0.01 20	0.06 19	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.11 469

qwe	0.21 60	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.65 134	0.76 270	0.16 170	0.19 240	0.02 19	0.01 20	0.05 10	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 60	0.08 101	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	1.80 150	0.74 253	0.13 157	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.10 47	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 60	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 60	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 60	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 91	0.00 1	1.52 118	0.79 284	0.18 182	0.17 226	0.02 19	0.01 20	0.10 47	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 60	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 91	0.00 1	1.52 118	0.79 284	0.18 182	0.17 226	0.02 19	0.01 20	0.10 47	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 60	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 60	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.70 143	0.75 259	0.14 162	0.02 104	0.02 19	0.02 55	0.15 82	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 60	0.07 78	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 63	0.00 1	2.00 168	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.06 19	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 60	0.06 51	0.29 40	0.02 134	0.00 1	1.11 172	0.02 215	1.46 114	0.70 229	0.16 170	0.01 1	0.01 2	0.04 134	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.00 1

AIO_rvc	0.21 60	0.32 354	0.50 78	0.09 342	0.03 327	0.43 44	0.06 347	1.25 97	0.63 148	0.03 52	0.01 1	0.09 165	0.04 134	0.28 161	0.16 202	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 439	0.10 404	0.10 461

AIO-Stereo	0.21 60	0.07 78	0.44 65	0.03 198	0.03 327	0.41 36	0.01 137	1.65 134	0.65 170	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.22 129	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 571	0.05 315	0.08 447

anonymousdsp	0.21 60	0.21 289	0.63 95	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.74 68	0.77 276	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.25 143	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 510	0.08 365	0.03 326

IGEV-Stereo	0.21 60	0.21 289	0.63 95	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.73 66	0.77 276	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.24 137	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 510	0.08 365	0.03 326
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 60	0.14 205	1.54 298	0.01 38	0.00 1	0.13 5	0.04 298	1.10 88	0.65 170	0.10 131	0.05 167	0.03 58	0.04 134	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PMTNet	0.21 60	0.19 267	0.85 127	0.02 134	0.02 302	1.14 192	0.30 469	0.88 80	0.11 2	0.03 52	0.02 104	0.07 148	0.02 55	0.37 190	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

Zero-FE251	0.22 77	0.10 144	0.95 154	0.04 235	0.00 1	1.04 113	0.04 298	0.53 38	0.19 32	0.87 291	0.02 104	0.02 19	0.01 20	0.16 88	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 379

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 77	0.17 245	0.54 85	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.05 321	0.61 54	1.09 353	0.17 179	0.33 272	0.03 58	0.13 267	0.20 117	0.07 99	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.02 257

trnet	0.22 77	0.14 205	0.67 103	0.00 1	0.00 1	1.24 260	0.01 137	1.16 92	0.56 94	0.09 111	0.08 185	0.05 113	0.00 1	0.29 164	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 77	0.29 345	0.87 131	0.05 264	0.18 462	0.41 36	0.01 137	1.24 96	0.56 94	0.02 23	0.03 144	0.13 187	0.05 155	0.32 177	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AEACV	0.22 77	0.05 29	0.66 102	0.02 134	0.03 327	0.87 72	0.00 1	1.07 87	0.15 14	0.18 182	0.01 1	0.02 19	0.72 419	0.15 82	0.09 137	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.27 555	0.08 365	0.07 434

Selective-IGEV	0.22 77	0.06 51	0.46 70	0.05 264	0.04 347	0.34 22	0.04 298	2.16 179	0.59 97	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.05 155	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.03 245	0.09 453

CREStereo	0.22 77	0.17 245	0.64 98	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.01 137	1.15 91	0.56 94	0.10 131	0.07 179	0.04 79	0.00 1	0.32 177	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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
2.5w	0.23 87	0.08 101	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 140	0.00 1	2.14 176	0.79 284	0.13 157	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.09 37	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 87	0.07 78	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	2.15 177	0.74 253	0.15 166	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 87	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 99	0.00 1	2.24 185	0.71 236	0.15 166	0.03 144	0.02 19	0.08 219	0.11 55	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 87	0.11 169	0.32 47	0.02 134	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 152	0.71 236	0.10 131	0.01 1	0.05 113	0.01 20	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

LG-G	0.23 87	0.11 169	0.32 47	0.02 134	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 152	0.71 236	0.10 131	0.01 1	0.05 113	0.01 20	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 87	0.13 192	0.62 94	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.63 57	0.80 291	0.76 274	0.18 232	0.09 165	0.06 185	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

ff7	0.23 87	0.21 289	1.02 174	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.07 350	0.01 128

ffff	0.23 87	0.21 289	1.02 174	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.07 350	0.01 128

11t	0.23 87	0.21 289	1.02 174	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.07 350	0.01 128

ccc-4	0.23 87	0.21 289	1.02 174	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.07 350	0.01 128

GREAT-IGEV	0.24 97	0.10 144	0.92 144	0.06 285	0.33 528	1.11 172	0.06 347	0.36 21	0.19 32	0.02 23	0.47 309	0.02 19	0.06 185	0.13 70	0.16 202	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.20 531	0.09 388	0.36 550

Occ-G	0.24 97	0.10 144	0.59 92	0.01 38	0.01 208	0.80 59	0.04 298	0.62 56	0.15 14	0.01 8	0.51 313	1.34 356	0.04 134	0.09 37	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.15 448	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 97	0.29 345	0.82 122	0.01 38	0.00 1	1.24 260	0.00 1	1.70 143	0.23 52	0.02 23	0.01 1	0.09 165	0.10 238	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.01 128

MC-Stereo	0.24 97	0.12 181	0.71 110	0.04 235	0.02 302	1.07 145	0.00 1	1.30 99	0.17 27	0.59 249	0.02 104	0.08 157	0.11 248	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.17 519	0.06 335	0.02 257

HUF	0.25 101	0.32 354	1.18 230	0.06 285	0.11 423	0.31 13	0.08 365	0.73 66	0.62 137	0.10 131	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.16 88	0.14 182	0.00 1	0.58 581	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.37 551

castereo++	0.25 101	0.15 221	0.48 76	0.09 342	0.00 1	1.08 154	0.03 268	1.53 120	0.67 192	0.00 1	0.01 1	0.59 267	0.00 1	0.09 37	0.06 81	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.28 559	0.02 186	0.00 1

GMStereo	0.25 101	0.60 474	1.28 252	0.01 38	0.00 1	0.48 47	0.00 1	0.74 68	1.24 383	0.16 170	0.03 144	0.07 148	0.09 230	0.22 129	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 104	0.08 101	1.52 297	0.46 491	0.00 1	1.14 192	0.01 137	0.63 57	0.21 44	0.38 225	0.02 104	0.04 79	0.06 185	0.18 97	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.05 457	0.22 496	0.04 356

MyStereo07	0.27 105	0.27 324	0.64 98	0.02 134	0.01 208	1.64 418	0.01 137	1.41 103	0.73 246	0.10 131	0.01 1	0.03 58	0.10 238	0.24 137	0.04 14	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 414

MIF-Stereo (partial)	0.27 105	0.18 257	1.14 215	0.01 38	0.00 1	0.43 44	0.02 215	1.97 166	0.39 82	0.11 146	0.08 185	0.07 148	0.06 185	0.44 201	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.02 257

NLMM1	0.28 107	0.17 245	0.35 54	0.04 235	0.00 1	1.19 222	0.00 1	2.69 230	0.64 161	0.02 23	0.02 104	0.07 148	0.14 272	0.13 70	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.28 107	0.08 101	0.30 41	0.05 264	0.00 1	1.09 159	0.02 215	2.79 235	0.70 229	0.01 8	0.03 144	0.03 58	0.46 371	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 107	0.06 51	0.35 54	0.03 198	0.00 1	1.07 145	0.00 1	2.95 253	0.67 192	0.26 193	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.04 6	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 107	0.05 29	0.53 83	0.12 366	0.11 423	1.25 269	0.32 474	0.80 74	0.20 39	0.10 131	0.14 208	0.16 201	0.25 320	0.29 164	0.25 264	0.05 529	0.19 564	0.20 560	0.23 543	0.18 471	0.19 521

LoS	0.28 107	0.16 234	0.95 154	0.07 314	0.01 208	1.32 296	0.07 358	1.30 99	0.60 109	0.04 64	0.03 144	0.28 224	0.11 248	0.48 211	0.11 162	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 107	0.09 120	0.73 111	0.18 411	0.05 361	1.17 211	0.04 298	2.37 192	0.17 27	0.35 214	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.38 193	0.04 14	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 326

XX-TBD	0.28 107	0.39 389	0.97 162	0.05 264	0.00 1	1.09 159	0.00 1	0.71 64	0.54 92	0.44 232	1.04 390	0.06 130	0.06 185	0.19 105	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.29 114	0.11 169	0.39 60	0.03 198	0.01 208	1.19 222	0.01 137	2.96 256	0.63 148	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.14 272	0.10 47	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

NLSM3	0.29 114	0.14 205	0.38 56	0.02 134	0.00 1	1.21 239	0.01 137	2.99 260	0.65 170	0.02 23	0.03 144	0.05 113	0.15 278	0.06 19	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

depthmonostereo	0.29 114	0.04 11	1.15 219	0.05 264	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.67 60	0.21 44	0.04 64	0.02 104	0.17 204	0.28 327	2.00 299	0.08 118	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

1w_stereo	0.29 114	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	3.00 262	0.71 236	0.19 187	0.01 1	0.02 19	0.28 327	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 114	0.05 29	0.31 45	0.03 198	0.00 1	0.31 13	0.02 215	3.31 323	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.79 244	0.13 171	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.08 479	0.00 1	0.01 128

WCG-NET（raft）	0.29 114	0.24 311	0.51 79	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.05 321	0.56 47	1.12 361	0.21 189	0.12 205	1.54 365	0.14 272	0.14 74	0.07 99	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.03 326

CREStereo++_RVC	0.29 114	0.19 267	0.83 125	0.05 264	0.00 1	1.19 222	0.00 1	0.66 59	0.99 329	0.25 192	1.26 414	0.05 113	0.07 203	0.20 117	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 121	0.08 101	0.38 56	0.06 285	0.04 347	1.11 172	0.00 1	2.95 253	0.59 97	0.09 111	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 467	0.16 454	0.12 480

rvit_stereo_0080	0.30 121	0.23 307	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 75	0.01 137	2.79 235	0.60 109	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.01 20	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

whm_eth	0.30 121	0.23 307	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 75	0.01 137	2.79 235	0.60 109	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.01 20	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

TANstereo	0.30 121	0.28 335	0.86 129	0.03 198	0.01 208	1.14 192	0.00 1	0.53 38	0.44 87	1.06 335	1.24 411	0.06 130	0.05 155	0.25 143	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 125	0.03 2	0.78 117	0.00 1	0.00 1	1.06 140	0.03 268	2.98 259	0.66 181	0.05 71	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.18 97	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 125	0.32 354	1.63 319	0.01 38	0.00 1	0.19 9	0.00 1	2.84 242	0.79 284	0.02 23	0.03 144	0.08 157	0.02 55	0.19 105	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 326

MGS-Stereo	0.31 125	0.10 144	0.89 137	0.02 134	0.00 1	0.50 48	0.00 1	0.39 27	0.61 120	0.02 23	2.91 491	0.04 79	0.03 100	0.21 126	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 550	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 128	0.09 120	0.69 107	0.05 264	0.15 447	0.91 77	0.06 347	1.58 130	0.38 79	0.04 64	0.02 104	0.17 204	0.20 303	1.46 284	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 467	0.01 75	0.02 257

castereo	0.32 128	0.28 335	0.46 70	0.01 38	0.05 361	0.81 63	0.04 298	3.37 329	0.61 120	0.08 101	0.01 1	0.08 157	0.14 272	0.10 47	0.11 162	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.22 539	0.02 186	0.01 128

CAS++	0.32 128	0.22 299	0.69 107	0.04 235	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 451	0.48 89	0.02 23	0.01 1	0.07 148	0.00 1	0.19 105	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLCSM	0.33 131	0.26 319	0.74 113	0.06 285	0.00 1	1.21 239	0.02 215	3.06 273	0.71 236	0.02 23	0.02 104	0.11 177	0.14 272	0.14 74	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MoCha-V2	0.33 131	0.11 169	0.92 144	0.09 342	0.06 374	0.34 22	0.00 1	2.56 217	0.64 161	0.32 200	0.43 298	0.17 204	0.09 230	0.26 151	0.10 152	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.22 539	0.05 315	0.01 128

11t1	0.33 131	0.05 29	0.86 129	0.44 485	0.00 1	1.04 113	0.00 1	2.45 205	0.60 109	0.44 232	0.01 1	0.05 113	0.05 155	0.43 199	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.33 131	0.49 441	1.18 230	0.02 134	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 278	0.61 120	0.02 23	0.01 1	0.04 79	0.08 219	0.45 206	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.02 257

BStereo	0.34 135	0.17 245	2.86 452	0.00 1	0.10 414	0.41 36	0.03 268	2.16 179	0.62 137	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.08 31	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.02 525	0.02 428	0.01 75	0.01 128

DA	0.34 135	0.10 144	0.58 90	0.02 134	0.04 347	1.15 200	0.00 1	3.56 363	0.71 236	0.05 71	0.02 104	0.01 2	0.05 155	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 503

zero-FE	0.34 135	0.09 120	1.27 249	0.05 264	0.14 439	0.85 68	0.06 347	1.57 127	0.39 82	0.05 71	0.06 172	0.16 201	0.13 267	1.35 275	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.01 75	0.02 257

GGEV	0.34 135	0.10 144	0.58 90	0.02 134	0.04 347	1.15 200	0.00 1	3.56 363	0.71 236	0.05 71	0.02 104	0.01 2	0.05 155	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 503

LG-Stereo	0.34 135	0.07 78	1.33 267	0.03 198	0.01 208	1.06 140	0.00 1	2.93 251	0.66 181	0.01 8	0.09 190	0.14 193	0.07 203	0.10 47	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.01 128

SCV_C0	0.34 135	0.20 280	0.96 156	0.02 134	0.00 1	0.41 36	0.02 215	3.62 371	0.65 170	0.12 149	0.01 1	0.07 148	0.09 230	0.18 97	0.13 171	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.19 526	0.12 422	0.04 356

tg	0.34 135	0.26 319	0.68 105	0.01 38	0.00 1	1.25 269	0.01 137	1.75 147	0.65 170	0.11 146	0.40 289	0.74 298	0.11 248	0.29 164	0.08 118	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.21 529

rvit_0105_6	0.34 135	0.10 144	1.37 274	0.01 38	0.00 1	0.86 70	0.00 1	2.78 234	1.32 403	0.04 64	0.03 144	0.07 148	0.02 55	0.19 105	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 326

Pointernet	0.34 135	0.10 144	1.09 201	0.01 38	0.08 396	1.18 218	0.05 321	2.99 260	0.62 137	0.03 52	0.01 1	0.15 196	0.05 155	0.24 137	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 492	0.01 75	0.00 1

dd	0.34 135	0.67 491	1.55 300	0.04 235	0.01 208	1.22 244	0.03 268	0.84 78	1.16 369	0.18 182	0.05 167	0.12 182	0.05 155	0.29 164	0.44 353	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

AnonymousM	0.34 135	0.07 78	0.63 95	0.02 134	0.01 208	1.09 159	0.03 268	1.54 121	0.68 201	0.17 179	0.04 162	0.02 19	0.24 315	0.25 143	0.04 14	0.00 1	0.01 345	1.93 583	0.00 1	0.01 75	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 146	0.60 474	1.93 354	0.02 134	0.09 404	1.03 103	0.07 358	1.25 97	0.34 74	0.02 23	0.03 144	0.84 312	0.10 238	0.31 171	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.07 434

knoymous	0.35 146	0.05 29	1.11 205	0.05 264	0.01 208	1.15 200	0.01 137	2.06 171	0.14 9	0.40 227	0.02 104	1.67 382	0.00 1	0.31 171	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

UDGNet	0.35 146	0.50 444	1.14 215	0.02 134	0.00 1	1.12 182	0.02 215	0.70 62	1.57 451	0.31 198	0.05 167	0.06 130	0.02 55	1.45 283	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 146	0.10 144	1.95 359	0.02 134	0.00 1	0.93 86	0.07 358	1.70 143	0.86 309	0.09 111	0.04 162	0.05 113	0.05 155	0.23 132	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.06 335	0.08 447

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 150	0.14 205	1.14 215	0.04 235	0.05 361	1.39 325	0.05 321	1.87 158	0.77 276	0.13 157	0.07 179	0.48 253	0.02 55	0.41 198	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 522	0.01 75	0.10 461

IGEV++	0.36 150	0.19 267	0.57 89	0.09 342	0.00 1	0.35 24	0.03 268	4.62 474	0.24 58	0.12 149	0.02 104	0.03 58	0.17 287	0.24 137	0.23 250	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.04 451	0.09 388	0.08 447

LL-Strereo2	0.36 150	0.47 433	1.08 198	0.09 342	0.03 327	1.12 182	0.07 358	1.66 138	0.93 318	0.43 231	0.02 104	0.51 260	0.08 219	0.23 132	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.04 287	0.04 356

iRaftStereo_RVC	0.36 150	0.27 324	0.76 115	0.01 38	0.00 1	1.20 235	0.01 137	2.15 177	0.62 137	0.15 166	0.22 251	0.69 287	0.12 260	0.28 161	0.18 219	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.22 532

GCAP-BAT	0.37 154	0.13 192	1.16 224	0.10 353	0.12 427	1.59 399	0.04 298	0.67 60	0.43 86	0.84 287	0.89 378	0.39 241	0.07 203	0.27 159	0.49 371	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.19 526	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 154	0.13 192	2.43 420	0.02 134	0.00 1	1.12 182	0.02 215	1.66 138	1.15 367	0.16 170	0.08 185	0.02 19	0.05 155	0.40 195	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.10 461

Selective-RAFT	0.37 154	0.06 51	0.65 100	0.03 198	0.01 208	1.17 211	0.02 215	2.63 220	0.66 181	0.01 8	0.01 1	0.22 212	0.18 291	1.31 271	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 531	0.04 287	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 154	0.14 205	0.76 115	0.01 38	0.00 1	1.17 211	0.00 1	3.14 287	0.61 120	0.71 266	0.47 309	0.05 113	0.13 267	0.19 105	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 128

sAnonymous2	0.37 154	0.32 354	3.21 474	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.08 365	1.96 164	0.90 311	0.03 52	0.05 167	0.04 79	0.11 248	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.18 516

CroCo_RVC	0.37 154	0.32 354	3.21 474	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.08 365	1.96 164	0.90 311	0.03 52	0.05 167	0.04 79	0.11 248	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.18 516

MSCF	0.38 160	0.45 419	0.49 77	0.12 366	0.24 489	1.05 126	0.03 268	3.14 287	0.68 201	0.02 23	0.01 1	0.02 19	0.23 312	0.65 233	0.18 219	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 568	0.03 245	0.02 257

GASTEREO	0.39 161	0.45 419	0.47 75	0.11 363	0.24 489	1.06 140	0.03 268	3.16 295	0.66 181	0.10 131	0.01 1	0.01 2	0.28 327	0.66 234	0.18 219	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 568	0.03 245	0.02 257

rvit_0105_4	0.39 161	0.16 234	1.66 325	0.01 38	0.00 1	0.85 68	0.00 1	3.15 290	1.33 405	0.07 86	0.06 172	0.10 175	0.03 100	0.29 164	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

RAFT-Stereo-weight	0.39 161	0.07 78	0.81 120	0.07 314	0.02 302	1.34 304	0.05 321	3.15 290	0.31 69	0.94 304	0.52 314	0.26 220	0.01 20	0.19 105	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CroCo-Stereo	0.39 161	0.40 394	1.67 329	0.07 314	0.00 1	0.19 9	0.01 137	3.55 362	0.75 259	0.08 101	0.02 104	0.46 249	0.08 219	0.28 161	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128
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
rafts_anoy	0.39 161	0.44 415	1.15 219	0.06 285	0.03 327	1.12 182	0.04 298	2.75 232	0.33 73	0.10 131	0.16 219	0.11 177	0.19 297	0.74 242	0.31 301	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.01 402	0.02 186	0.05 379

MM-Stereo_test1	0.40 166	0.13 192	1.31 263	0.64 523	0.07 386	0.92 84	0.03 268	3.08 278	0.80 291	0.35 214	0.04 162	0.05 113	0.02 55	0.20 117	0.13 171	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.02 257

CRE-IMP	0.40 166	0.06 51	1.04 189	0.07 314	0.05 361	1.45 352	0.46 492	1.48 116	0.63 148	0.90 297	0.30 263	0.88 315	0.01 20	0.26 151	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.17 510

rvit_0105_5	0.41 168	0.20 280	1.94 358	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.00 1	3.18 300	1.27 391	0.08 101	0.09 190	0.10 175	0.02 55	0.35 186	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 326

plain	0.41 168	0.28 335	2.26 407	0.07 314	0.00 1	0.50 48	0.01 137	2.84 242	0.92 314	0.05 71	0.07 179	0.13 187	0.17 287	0.43 199	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 537	0.01 128

x	0.41 168	0.04 11	0.74 113	0.54 508	0.00 1	0.98 96	0.00 1	3.07 276	0.67 192	0.48 240	0.01 1	0.48 253	0.07 203	0.93 250	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

SCV	0.42 171	0.28 335	0.68 105	0.26 444	0.16 454	0.26 12	0.05 321	4.98 502	0.63 148	0.10 131	0.01 1	0.02 19	0.05 155	0.26 151	0.13 171	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.18 522	0.25 509	0.18 516

GMOStereo	0.42 171	0.28 335	1.02 174	0.05 264	0.18 462	1.04 113	0.02 215	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 228	0.03 100	0.09 37	0.15 192	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 480	0.02 257

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CES	0.43 178	0.14 205	0.85 127	0.05 264	1.52 568	1.22 244	0.05 321	1.01 84	0.59 97	0.03 52	0.02 104	0.14 193	0.10 238	0.40 195	0.10 152	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	2.45 584

ROB_FTStereo_v2	0.43 178	0.09 120	1.00 166	0.06 285	0.08 396	1.57 388	0.33 477	1.44 109	0.67 192	0.97 309	0.19 240	0.77 304	0.02 55	1.23 267	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

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RAFT-Stereo	0.44 183	0.09 120	0.94 150	0.02 134	0.00 1	1.24 260	0.09 377	3.65 377	0.11 2	1.87 429	0.42 293	0.06 130	0.01 20	0.25 143	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 187	0.43 410	1.18 230	0.51 505	0.04 347	1.26 273	0.02 215	2.38 193	0.65 170	0.07 86	0.02 104	0.70 290	0.20 303	1.01 258	0.13 171	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.10 461

HUI-Stereo	0.45 187	0.09 120	1.08 198	0.06 285	0.08 396	1.61 407	0.32 474	1.43 105	0.70 229	0.97 309	0.18 232	0.77 304	0.02 55	1.44 282	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

RAFT-IKP	0.45 187	0.09 120	1.06 195	0.06 285	0.06 374	1.44 346	0.31 473	1.44 109	0.69 217	0.97 309	0.18 232	0.76 300	0.02 55	1.65 289	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 356

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.04 11	1.77 341	0.01 38	0.14 439	1.20 235	0.13 399	1.13 90	0.26 63	0.05 71	0.16 219	1.75 386	1.10 442	0.67 235	0.45 357	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.12 497	0.01 75	0.09 453

IGEVStereo-DCA	0.46 190	0.09 120	1.02 174	0.02 134	0.00 1	0.82 65	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.03 144	0.03 58	0.06 185	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.05 315	0.01 128

testlalala	0.46 190	0.13 192	0.82 122	0.17 405	0.10 414	1.13 189	0.03 268	2.63 220	1.13 363	2.04 447	0.10 195	0.29 226	0.04 134	0.15 82	0.27 278	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.26 552	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 190	0.09 120	1.01 169	0.06 285	0.09 404	1.61 407	0.30 469	1.43 105	0.69 217	0.97 309	0.18 232	0.77 304	0.02 55	1.67 290	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

ICVP	0.46 190	0.08 101	1.58 310	0.01 38	0.01 208	1.10 166	0.21 429	3.80 394	0.52 91	0.42 230	0.27 259	0.33 232	0.06 185	0.57 222	0.13 171	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 190	0.42 403	1.05 194	0.01 38	0.21 478	1.17 211	0.05 321	2.07 173	0.19 32	2.98 503	0.02 104	0.12 182	0.15 278	0.25 143	0.31 301	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.06 414

tt45	0.47 196	0.06 51	0.70 109	0.02 134	0.00 1	1.30 290	0.05 321	0.85 79	0.60 109	0.05 71	0.01 1	0.09 165	0.03 100	5.40 446	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.01 128

rvit_0105_3	0.47 196	0.28 335	2.20 392	0.01 38	0.00 1	1.13 189	0.00 1	3.20 308	1.26 385	0.08 101	0.26 255	0.09 165	0.03 100	0.62 230	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

H2IRNET	0.47 196	0.22 299	1.27 249	0.15 394	0.01 208	1.18 218	0.01 137	1.65 134	0.48 89	0.02 23	1.80 441	0.46 249	0.04 134	1.62 288	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.01 402	0.16 454	0.02 257

AE-Stereo	0.47 196	0.11 169	1.03 185	0.04 235	0.09 404	1.11 172	0.03 268	4.16 428	0.34 74	0.35 214	0.82 370	0.15 196	0.16 283	0.45 206	0.05 37	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.26 552	0.09 388	0.05 379

ToySt	0.47 196	0.25 315	2.47 427	0.04 235	0.01 208	1.17 211	0.00 1	2.01 169	0.63 148	0.08 101	0.14 208	1.16 346	0.05 155	0.80 246	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.10 404	0.04 356

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ROB_FTStereo	0.47 196	0.09 120	1.04 189	0.06 285	0.08 396	1.59 399	0.33 477	1.43 105	0.68 201	0.97 309	0.19 240	0.76 300	0.03 100	1.86 296	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

FE-Mocha	0.48 203	0.12 181	1.34 268	0.11 363	0.09 404	0.64 54	0.01 137	3.94 411	0.22 48	0.49 243	0.58 320	0.59 267	0.53 380	0.29 164	0.38 336	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 500	0.02 186	0.02 257

999	0.48 203	0.07 78	0.55 86	0.01 38	0.00 1	1.27 277	0.09 377	0.33 16	0.61 120	0.01 8	0.17 226	0.03 58	0.02 55	5.79 466	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 205	0.22 299	0.51 79	0.03 198	0.00 1	1.30 290	0.01 137	1.97 166	0.71 236	0.04 64	0.04 162	0.08 157	0.04 134	4.32 382	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 205	0.10 144	1.30 260	0.06 285	0.12 427	1.14 192	0.07 358	3.57 366	0.92 314	0.18 182	0.99 387	0.19 208	0.31 335	0.25 143	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.08 544	0.02 428	0.24 502	0.12 480

model_zeroshot	0.49 205	0.26 319	2.10 387	0.03 198	0.01 208	1.69 427	0.08 365	2.63 220	0.18 29	1.02 324	0.01 1	0.61 270	0.06 185	0.86 247	0.14 182	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.16 510	0.02 186	0.01 128

Anonymous3	0.49 205	0.12 181	2.21 393	0.01 38	0.00 1	2.53 474	0.09 377	3.16 295	0.65 170	0.12 149	0.22 251	0.12 182	0.05 155	0.37 190	0.08 118	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 326

qqq	0.50 209	0.04 11	0.78 117	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	3.15 290	0.68 201	0.46 238	0.01 1	0.73 296	0.12 260	2.95 324	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.50 209	0.09 120	1.01 169	0.06 285	0.07 386	1.60 403	0.27 450	1.45 112	0.68 201	0.98 318	0.18 232	0.77 304	0.03 100	2.58 309	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379
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
iRAFT	0.50 209	0.09 120	1.01 169	0.06 285	0.07 386	1.60 403	0.27 450	1.45 112	0.68 201	0.98 318	0.18 232	0.77 304	0.03 100	2.58 309	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 379

WQFJA1	0.51 212	0.36 371	1.13 211	0.04 235	0.00 1	1.19 222	0.02 215	3.63 373	0.70 229	0.07 86	2.02 455	0.04 79	0.02 55	0.73 240	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.05 379

WQFJX1	0.51 212	0.36 371	1.13 211	0.04 235	0.00 1	1.19 222	0.02 215	3.63 373	0.70 229	0.07 86	2.02 455	0.04 79	0.02 55	0.73 240	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.05 379

test_4	0.51 212	0.10 144	1.27 249	0.01 38	0.06 374	0.97 95	0.03 268	1.12 89	0.16 20	0.27 195	3.42 505	0.65 280	0.09 230	1.59 285	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 479	0.14 435	0.00 1

iGMRVC	0.51 212	0.09 120	1.04 189	0.06 285	0.08 396	1.61 407	0.27 450	1.44 109	0.69 217	0.97 309	0.19 240	0.76 300	0.03 100	2.69 317	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 356

CFNet-RSSM	0.51 212	0.12 181	1.26 247	0.03 198	0.14 439	1.24 260	0.02 215	4.12 426	0.15 14	0.31 198	0.01 1	1.96 402	0.04 134	0.19 105	0.25 264	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.27 555	0.01 75	0.01 128

mmm	0.52 217	0.04 11	1.14 215	0.61 519	0.00 1	1.14 192	0.00 1	3.45 346	0.75 259	1.24 362	0.58 320	0.20 211	0.18 291	0.93 250	0.08 118	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

anonymousdsp2	0.52 217	0.06 51	1.51 295	0.10 353	0.00 1	1.19 222	0.01 137	4.32 451	0.63 148	0.33 202	0.15 217	0.78 309	0.09 230	1.01 258	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 492	0.04 287	0.05 379

GANet-ADL	0.52 217	0.09 120	1.43 282	0.13 374	0.02 302	1.43 342	0.02 215	3.22 311	0.59 97	0.34 213	0.98 386	1.09 342	0.19 297	0.40 195	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.52 217	0.08 101	1.37 274	0.06 285	0.06 374	1.34 304	0.41 487	1.43 105	0.68 201	1.03 329	0.85 374	0.49 256	1.56 474	0.79 244	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.13 490

test-1	0.52 217	0.25 315	0.94 150	0.03 198	0.22 480	1.20 235	0.08 365	4.03 418	0.25 62	0.70 264	0.66 342	0.71 294	0.03 100	0.30 170	0.43 350	0.00 1	0.18 562	0.00 1	0.07 474	0.01 75	0.25 537

FENet	0.52 217	0.07 78	1.62 317	0.04 235	0.00 1	1.19 222	0.05 321	3.10 281	0.98 325	0.89 295	0.01 1	1.63 378	0.09 230	0.47 210	0.28 286	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AIO-test1	0.53 223	0.38 382	1.50 289	0.02 134	0.03 327	1.12 182	0.01 137	3.13 286	0.69 217	0.44 232	0.30 263	0.06 130	0.06 185	2.52 307	0.13 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 428	0.13 428	0.09 453

Pruner-Stereo	0.53 223	0.10 144	1.02 174	0.89 547	0.10 414	1.57 388	0.36 483	2.06 171	0.63 148	2.23 459	0.46 306	0.25 217	0.01 20	0.45 206	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

cross-raft	0.53 223	0.12 181	1.78 344	0.03 198	0.01 208	1.04 113	0.10 385	3.21 310	0.23 52	0.37 223	0.01 1	2.86 457	0.04 134	0.24 137	0.24 256	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.16 510	0.01 75	0.02 257

HI	0.54 226	0.37 377	1.50 289	0.13 374	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.68 140	0.62 137	1.34 369	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 188	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

CoSv	0.54 226	0.37 377	1.50 289	0.13 374	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.68 140	0.62 137	1.34 369	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 188	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

PFNet+	0.54 226	0.10 144	1.31 263	0.16 402	0.05 361	1.44 346	0.56 502	1.60 131	0.98 325	1.35 375	0.46 306	0.37 236	0.01 20	2.18 304	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

RALAANet	0.54 226	0.62 480	1.41 278	0.01 38	0.01 208	0.92 84	0.02 215	2.39 194	1.87 478	1.13 343	0.38 285	0.15 196	0.30 331	1.00 257	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.14 435	0.01 128

Wave_Phase_stereo	0.55 230	0.17 245	2.86 452	0.00 1	0.10 414	4.86 539	0.03 268	2.09 174	0.62 137	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.08 31	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.02 525	0.02 428	0.01 75	0.01 128

CASS	0.56 231	0.13 192	1.40 277	0.03 198	0.01 208	1.65 422	0.04 298	3.03 268	0.63 148	1.96 437	0.93 382	0.28 224	0.36 349	0.52 214	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 231	0.14 205	1.22 242	0.02 134	0.00 1	1.14 192	0.03 268	3.43 343	1.47 430	1.02 324	1.41 421	0.05 113	0.02 55	1.08 260	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ACVNet	0.57 233	0.21 289	1.34 268	0.09 342	0.00 1	1.36 310	0.22 435	2.40 195	1.05 344	0.63 255	0.66 342	1.94 399	0.26 323	0.31 171	0.79 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.00 1

test_3	0.58 234	0.06 51	1.04 189	0.07 314	0.12 427	1.01 100	0.01 137	2.45 205	0.20 39	0.95 305	0.01 1	1.05 336	0.05 155	3.74 353	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.15 448	0.13 490

DIP-Stereo	0.58 234	0.23 307	0.90 138	0.08 329	0.00 1	1.43 342	0.01 137	6.01 553	1.38 410	0.92 302	0.11 202	0.04 79	0.19 297	0.12 62	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 236	0.79 512	1.59 314	0.56 512	0.01 208	1.19 222	0.03 268	4.74 484	0.60 109	0.17 179	0.01 1	0.62 273	0.44 364	0.57 222	0.07 99	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.24 546	0.01 75	0.14 497

rvit_105_1	0.60 237	0.33 361	2.37 417	0.01 38	0.00 1	1.16 207	0.00 1	3.38 332	1.20 375	0.16 170	0.26 255	0.13 187	0.04 134	2.66 315	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.03 326

RAFT	0.60 237	0.50 444	1.01 169	0.50 501	0.04 347	0.94 88	0.08 365	3.01 265	0.65 170	0.22 190	0.09 190	3.41 488	0.27 326	0.53 217	0.37 333	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.01 402	0.40 547	0.03 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 237	0.36 371	0.96 156	0.03 198	0.02 302	1.21 239	0.02 215	2.80 239	1.55 444	1.08 338	2.63 484	0.43 246	0.16 283	0.37 190	0.25 264	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.19 480	0.01 128

xyz-stereo-finetune2	0.61 240	0.19 267	0.84 126	0.06 285	0.00 1	1.28 279	0.04 298	1.89 159	0.69 217	0.10 131	0.59 331	0.07 148	0.67 415	5.30 440	0.47 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

test_sample1	0.61 240	0.04 11	0.90 138	0.34 472	0.00 1	1.09 159	0.00 1	3.54 361	0.88 310	0.86 290	0.01 1	0.53 261	0.34 342	3.51 344	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

ACVNet-DCA	0.61 240	0.27 324	1.28 252	0.13 374	0.00 1	3.44 506	0.01 137	3.15 290	0.68 201	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 439	0.01 75	0.01 128

RAFT-Test	0.61 240	0.16 234	2.27 410	0.04 235	0.15 447	1.80 438	0.17 414	2.52 213	0.65 170	0.56 247	0.11 202	2.76 450	0.02 55	0.27 159	0.34 319	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.29 563	0.01 75	0.01 128

test_1	0.61 240	0.06 51	1.00 166	0.07 314	0.12 427	0.99 97	0.01 137	2.46 207	0.20 39	1.71 414	0.01 1	1.10 344	0.04 134	3.71 352	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.15 448	0.13 490

TestStereo	0.61 240	0.55 459	1.84 351	0.00 1	0.00 1	0.94 88	0.00 1	1.65 134	0.23 52	0.12 149	0.03 144	0.08 157	0.06 185	6.59 502	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 240	0.08 101	1.78 344	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.07 358	5.32 523	0.13 5	0.62 251	0.32 265	0.37 236	0.67 415	0.68 237	0.49 371	0.03 520	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.02 186	0.01 128

rrr	0.62 247	0.09 120	2.07 382	0.02 134	0.00 1	0.82 65	0.06 347	2.29 188	0.85 307	0.09 111	0.03 144	0.03 58	0.06 185	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.05 315	0.07 434

GwcNet-ADL	0.62 247	0.20 280	2.03 375	0.05 264	0.01 208	1.29 284	0.02 215	3.16 295	1.39 412	0.97 309	0.44 301	1.48 361	0.23 312	0.78 243	0.27 278	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 326

test_sample2	0.63 249	0.05 29	1.13 211	0.31 460	0.01 208	1.22 244	0.00 1	3.87 407	1.03 336	0.91 300	0.02 104	0.50 258	0.13 267	3.16 330	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

GMStereo_Zeroshot	0.63 249	0.14 205	1.54 298	0.75 532	0.00 1	1.26 273	0.01 137	1.85 155	0.31 69	1.44 392	0.58 320	1.76 387	0.19 297	2.55 308	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

test-3	0.63 249	0.06 51	1.00 166	0.07 314	0.13 433	0.99 97	0.01 137	2.46 207	0.20 39	1.96 437	0.01 1	1.10 344	0.05 155	3.75 354	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.15 448	0.13 490

Any-RAFT	0.64 252	0.08 101	1.07 196	0.03 198	0.00 1	2.77 487	0.08 365	3.57 366	1.23 378	0.96 307	0.26 255	1.61 373	0.31 335	0.72 238	0.06 81	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MIPNet	0.64 252	0.42 403	2.01 371	0.08 329	0.07 386	1.29 284	0.11 388	3.47 351	1.29 396	0.67 260	0.10 195	0.63 276	0.97 435	1.25 268	0.25 264	0.00 1	0.01 345	0.01 500	0.01 402	0.11 414	0.04 356

PCWNet_CMD	0.65 254	0.14 205	2.02 373	0.01 38	0.01 208	1.10 166	0.00 1	2.80 239	0.97 323	0.48 240	0.28 261	2.31 430	1.50 469	1.19 264	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

AFF-stereo	0.65 254	0.46 425	0.82 122	0.37 479	0.00 1	1.19 222	0.00 1	3.04 272	1.42 420	0.72 268	1.95 449	1.16 346	0.26 323	0.97 255	0.31 301	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.21 493	0.02 257

MSMDNet	0.65 254	0.14 205	2.02 373	0.01 38	0.01 208	1.11 172	0.00 1	2.88 246	0.98 325	0.49 243	0.28 261	2.32 431	1.49 466	1.19 264	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

ccs_rob	0.65 254	0.17 245	2.09 385	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.00 1	2.77 233	0.73 246	0.75 271	0.44 301	2.32 431	0.64 403	1.76 292	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AdaStereo	0.65 254	0.09 120	1.12 207	0.02 134	0.00 1	1.45 352	0.23 439	4.38 453	1.44 425	1.17 349	0.37 283	1.56 367	0.18 291	0.56 221	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 259	1.49 559	1.08 198	0.01 38	0.01 208	0.37 32	0.05 321	2.93 251	0.63 148	0.08 101	0.01 1	0.00 1	0.02 55	0.17 93	0.04 14	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	6.28 582	0.01 128

PSMNet-RUCA	0.66 259	0.48 436	1.68 330	0.01 38	0.02 302	2.02 448	0.25 442	3.93 410	1.50 438	0.37 223	1.38 420	0.11 177	0.12 260	0.64 232	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.00 1

fff	0.66 259	0.42 403	2.21 393	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 471	0.14 208	0.09 165	1.83 491	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

RAFT+CT+SA	0.66 259	0.45 419	1.22 242	0.10 353	0.30 517	1.24 260	0.02 215	4.21 433	0.67 192	0.62 251	0.39 288	0.33 232	0.05 155	2.69 317	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 574	0.13 428	0.30 541

CFNet_pseudo	0.66 259	0.17 245	2.08 384	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.00 1	2.79 235	0.73 246	0.78 279	0.46 306	2.32 431	0.63 399	1.77 293	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DCANet	0.66 259	0.43 410	2.21 393	0.03 198	0.00 1	1.22 244	0.01 137	3.26 314	1.85 475	2.61 488	0.21 247	0.09 165	0.49 376	0.33 180	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 414

csc	0.66 259	0.42 403	2.21 393	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 471	0.14 208	0.09 165	1.83 491	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

cscssc	0.66 259	0.42 403	2.21 393	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 471	0.14 208	0.09 165	1.83 491	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

UCFNet_RVC	0.66 259	0.35 365	1.20 238	0.02 134	0.30 517	1.53 380	0.01 137	3.42 341	0.67 192	1.12 342	0.73 363	1.26 352	0.20 303	1.84 295	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 268	0.52 449	1.74 338	0.50 501	0.05 361	1.16 207	0.00 1	2.68 229	0.66 181	0.68 262	1.60 426	1.76 387	0.80 424	0.94 253	0.13 171	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.00 1

DMCA	0.68 268	0.22 299	1.96 363	0.01 38	0.01 208	1.28 279	0.02 215	3.02 266	1.54 443	2.14 451	0.15 217	1.74 384	0.10 238	0.45 206	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

1test111	0.69 270	0.27 324	1.28 252	0.13 374	0.00 1	3.44 506	0.01 137	3.15 290	0.68 201	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	2.95 324	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 439	0.01 75	0.01 128

DCRE	0.69 270	0.35 365	1.16 224	0.06 285	0.02 302	0.91 77	0.00 1	1.05 85	0.30 68	0.98 318	7.63 545	0.72 295	0.02 55	0.16 88	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.21 537	0.02 186	0.03 326

DCANet-4	0.69 270	0.15 221	3.76 500	0.03 198	0.01 208	1.22 244	0.01 137	3.14 287	1.90 480	2.34 471	0.14 208	0.11 177	0.25 320	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

DCVSM-stereo	0.70 273	0.04 11	1.69 332	0.07 314	0.01 208	1.27 277	0.04 298	1.85 155	0.14 9	3.56 521	0.08 185	3.07 470	0.60 390	1.35 275	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.02 186	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 273	0.26 319	1.98 367	0.19 419	0.27 503	1.43 342	0.02 215	4.23 437	0.82 297	0.75 271	0.54 317	2.19 423	0.03 100	0.63 231	0.25 264	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.20 531	0.00 1	0.01 128

test_sample7	0.72 275	0.18 257	1.23 244	0.55 510	0.01 208	1.21 239	0.00 1	4.31 447	1.07 349	1.35 375	0.36 279	0.70 290	0.44 364	2.58 309	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

MSKI-zero shot	0.73 276	0.13 192	1.56 307	0.02 134	0.14 439	1.34 304	0.04 298	3.00 262	0.23 52	0.67 260	1.64 427	0.89 316	0.00 1	4.55 406	0.10 152	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.21 537	0.03 245	0.01 128

HCRNet	0.73 276	0.19 267	1.10 203	0.01 38	0.00 1	1.17 211	0.01 137	3.07 276	1.97 485	0.60 250	0.21 247	0.56 264	0.11 248	5.34 444	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

IGEV-FE	0.74 278	0.20 280	3.00 459	0.26 444	0.02 302	1.10 166	0.05 321	3.72 382	0.19 32	0.88 292	0.71 360	2.81 451	0.63 399	0.52 214	0.33 311	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.16 510	0.04 287	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 278	0.20 280	3.00 459	0.26 444	0.02 302	1.10 166	0.05 321	3.72 382	0.19 32	0.88 292	0.71 360	2.84 454	0.63 399	0.53 217	0.33 311	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.16 510	0.04 287	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 278	0.18 257	1.23 244	0.81 537	4.25 582	1.19 222	0.03 268	2.17 184	0.13 5	0.35 214	0.40 289	0.97 329	0.08 219	2.61 314	0.09 137	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.07 474	0.04 287	0.03 326

anonymity	0.74 278	0.15 221	1.17 227	0.16 402	0.27 503	0.71 55	0.01 137	4.70 481	1.78 469	1.15 345	1.23 409	0.31 227	1.65 482	0.54 219	0.53 380	0.02 512	0.02 424	0.00 1	0.27 555	0.02 186	0.06 414

test_5	0.74 278	0.50 444	1.55 300	0.44 485	0.25 494	1.45 352	0.01 137	4.16 428	0.78 280	0.79 281	0.17 226	0.42 245	0.64 403	3.06 328	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 454	0.21 529

NRIStereo	0.74 278	0.08 101	0.88 133	0.47 495	0.05 361	1.58 392	0.49 497	1.38 102	0.61 120	0.88 292	0.17 226	0.66 283	0.03 100	6.96 534	0.22 242	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.17 510

IER	0.75 284	0.12 181	1.93 354	0.01 38	0.00 1	2.31 464	0.02 215	2.96 256	0.98 325	1.30 365	0.96 384	1.40 359	1.19 449	1.31 271	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CIPLG	0.75 284	0.81 517	2.38 418	0.13 374	0.03 327	1.41 331	0.27 450	3.19 305	0.84 303	1.98 439	2.56 483	0.19 208	0.10 238	0.54 219	0.26 272	0.00 1	0.05 488	0.01 500	0.05 457	0.19 480	0.05 379

IPLGR_C	0.75 284	0.88 525	2.58 435	0.13 374	0.02 302	1.40 326	0.27 450	3.19 305	0.84 303	1.92 433	2.46 478	0.18 207	0.11 248	0.49 212	0.26 272	0.00 1	0.05 488	0.01 500	0.05 457	0.19 480	0.06 414

ACRE	0.75 284	0.78 510	2.72 447	0.13 374	0.02 302	1.40 326	0.26 446	3.20 308	0.82 297	1.84 428	2.46 478	0.19 208	0.10 238	0.52 214	0.26 272	0.00 1	0.04 473	0.01 500	0.05 457	0.19 480	0.05 379

AIO-test2	0.76 288	0.80 513	1.47 287	0.12 366	0.15 447	1.22 244	0.01 137	3.17 298	0.73 246	0.36 222	1.50 423	0.16 201	0.05 155	2.37 305	0.16 202	2.85 581	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.04 287	0.07 434

IPLGR	0.76 288	0.21 289	2.98 457	0.06 285	0.07 386	1.24 260	0.05 321	3.09 280	1.38 410	0.62 251	0.34 273	0.75 299	0.78 422	3.35 333	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.06 414

testlalala2	0.77 290	0.13 192	1.72 336	3.72 580	2.44 576	1.10 166	0.01 137	3.27 320	0.73 246	0.09 111	0.03 144	1.38 358	0.08 219	0.12 62	0.09 137	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.37 575	0.01 75	0.01 128

CFNet_ucs	0.77 290	0.20 280	2.22 400	0.01 38	0.01 208	1.32 296	0.00 1	3.30 322	1.31 401	1.15 345	1.14 399	2.19 423	0.42 362	2.04 300	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

TestStereo1	0.77 290	0.46 425	1.12 207	0.15 394	0.19 469	1.29 284	0.01 137	3.33 325	1.55 444	0.45 235	1.67 430	0.13 187	1.23 451	3.39 336	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 462	0.07 434

SA-5K	0.77 290	0.46 425	1.12 207	0.15 394	0.19 469	1.29 284	0.01 137	3.33 325	1.55 444	0.45 235	1.67 430	0.13 187	1.23 451	3.39 336	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 462	0.07 434

PSMNet-ADL	0.77 290	0.08 101	0.90 138	0.07 314	0.01 208	2.01 447	0.02 215	2.55 216	1.11 356	0.33 202	0.59 331	2.15 415	0.69 417	4.07 371	0.85 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

CFNet-ft	0.77 290	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 503	1.32 296	0.02 215	2.40 195	0.68 201	0.63 255	0.18 232	3.23 484	0.21 309	3.97 368	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.03 245	0.02 257

CFNet_RVC	0.77 290	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 503	1.32 296	0.02 215	2.40 195	0.68 201	0.63 255	0.18 232	3.23 484	0.21 309	3.97 368	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.03 245	0.02 257

DN-CSS_ROB	0.77 290	0.90 528	2.01 371	0.85 541	0.00 1	1.47 361	0.01 137	2.92 250	0.93 318	0.12 149	0.53 315	0.44 247	0.16 283	4.33 383	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 533	0.01 128

MyStereo04	0.78 298	0.27 324	3.19 471	0.02 134	0.01 208	1.64 418	0.01 137	3.64 376	2.20 506	0.98 318	0.02 104	1.29 353	0.57 387	1.10 261	0.53 380	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 414

MyStereo05	0.79 299	0.19 267	3.17 470	0.02 134	0.00 1	1.51 372	0.01 137	3.56 363	2.48 518	1.34 369	0.02 104	1.25 351	0.38 354	1.19 264	0.50 373	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 434

anonymousa	0.79 299	0.26 319	1.91 352	0.03 198	0.29 515	1.46 360	0.02 215	3.76 387	0.97 323	0.72 268	2.25 473	3.21 481	0.56 385	0.15 82	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.02 257

111	0.79 299	0.70 501	2.21 393	0.01 38	0.01 208	1.19 222	0.16 411	3.78 390	1.98 487	1.22 360	0.91 380	2.01 403	0.32 340	0.32 177	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.17 510

acv_ft	0.79 299	0.21 289	1.28 252	0.01 38	1.08 560	1.68 425	0.01 137	3.75 385	1.05 344	1.31 368	0.66 342	1.94 399	0.46 371	0.31 171	1.68 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.00 1

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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
GCST	0.81 305	0.64 484	1.41 278	0.44 485	0.01 208	0.91 77	0.08 365	3.75 385	1.04 338	0.12 149	0.44 301	0.27 222	0.35 347	5.12 431	0.38 336	1.19 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.05 379

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TVStereo	0.82 307	0.10 144	1.15 219	1.19 563	0.01 208	1.52 377	0.29 461	2.66 224	0.66 181	1.20 354	0.58 320	0.24 213	0.01 20	6.38 492	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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psmg	0.83 311	0.10 144	0.96 156	0.01 38	0.00 1	3.28 499	0.27 450	4.83 494	0.93 318	1.92 433	1.46 422	1.81 392	0.10 238	0.61 227	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 317	0.15 221	2.22 400	0.48 496	0.01 208	1.37 315	0.01 137	4.63 477	1.17 370	1.43 389	0.43 298	0.80 311	0.10 238	3.48 342	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

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AASNet	0.86 323	0.53 454	1.96 363	0.04 235	0.00 1	1.70 429	0.05 321	5.13 512	1.84 472	0.93 303	1.88 444	0.96 326	0.19 297	0.67 235	0.91 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.09 453

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UPFNet	0.87 330	0.09 120	2.05 380	0.00 1	0.00 1	1.90 444	0.11 388	3.41 339	0.83 300	2.15 452	0.10 195	1.92 397	0.09 230	3.94 367	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ISRNet	0.88 334	0.19 267	2.71 445	0.05 264	0.00 1	1.17 211	0.03 268	2.96 256	0.80 291	2.17 454	1.70 435	2.59 439	0.20 303	2.58 309	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

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tt1	0.88 334	0.27 324	1.25 246	0.08 329	0.00 1	3.36 504	0.02 215	3.03 268	6.40 563	0.33 202	0.66 342	0.05 113	0.40 360	1.59 285	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.03 326

HH	0.88 334	0.37 377	1.93 354	0.25 437	0.10 414	0.62 51	0.00 1	3.79 391	0.18 29	0.33 202	0.59 331	3.94 502	0.81 425	4.44 395	0.09 137	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

HanStereo	0.88 334	0.37 377	1.93 354	0.25 437	0.10 414	0.62 51	0.00 1	3.79 391	0.18 29	0.33 202	0.59 331	3.94 502	0.81 425	4.44 395	0.09 137	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

dad	0.88 334	0.62 480	2.26 407	0.06 285	0.01 208	1.24 260	0.00 1	0.98 83	2.17 502	1.29 364	0.35 276	0.37 236	0.04 134	5.80 467	1.06 434	0.01 490	0.00 1	1.13 577	0.11 492	0.05 315	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 334	0.38 382	1.45 285	0.60 516	0.00 1	1.36 310	0.02 215	4.55 468	0.69 217	0.71 266	0.32 265	1.56 367	0.61 393	4.55 406	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.05 539	0.00 1	0.08 365	0.02 257

test_sample6	0.89 341	0.17 245	2.23 402	0.48 496	0.01 208	1.43 342	0.01 137	4.49 464	1.40 416	1.43 389	1.12 397	0.64 279	0.14 272	3.86 363	0.42 348	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

PSMNet-RSSM	0.90 342	0.44 415	1.35 272	0.13 374	0.00 1	1.37 315	0.03 268	4.79 492	0.85 307	1.11 341	0.49 311	2.15 415	0.35 347	4.09 375	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.03 245	0.01 128

DMCA-RVC	0.90 342	0.64 484	3.30 479	0.03 198	0.04 347	1.30 290	0.06 347	2.65 223	0.73 246	3.21 510	0.09 190	0.99 331	0.66 410	3.14 329	0.99 431	0.01 490	0.04 473	0.02 525	0.01 402	0.07 350	0.01 128

G2L-ROB	0.91 344	0.54 456	1.97 365	0.01 38	0.00 1	1.45 352	0.00 1	3.38 332	1.31 401	1.36 380	0.07 179	3.25 486	0.01 20	4.39 391	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.01 128

DFGA-Net	0.91 344	1.43 558	2.72 447	0.06 285	0.16 454	1.16 207	0.00 1	2.26 187	0.77 276	1.02 324	1.17 404	0.25 217	0.04 134	5.17 432	1.71 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 517	0.02 257

DDVS	0.92 346	0.16 234	1.39 276	0.21 422	0.27 503	3.17 494	0.26 446	2.56 217	0.62 137	0.70 264	0.81 368	2.17 421	0.45 368	5.26 437	0.29 290	0.00 1	0.01 345	0.01 500	0.00 1	0.04 287	0.02 257

iRaft-Stereo_20w	0.92 346	0.15 221	2.68 441	0.24 434	0.06 374	1.36 310	0.28 458	7.46 575	0.34 74	1.56 406	0.37 283	0.62 273	1.24 454	1.25 268	0.34 319	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.16 510	0.02 186	0.13 490

CoDeX	0.94 348	0.34 363	2.09 385	0.05 264	0.20 473	1.49 368	0.20 427	5.89 548	1.57 451	0.66 259	0.67 351	1.05 336	0.32 340	3.82 361	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

cc1	0.94 348	0.27 324	1.28 252	0.13 374	0.00 1	3.44 506	0.01 137	3.18 300	7.23 572	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 439	0.09 388	0.04 356

xx1	0.95 350	0.27 324	1.28 252	0.13 374	0.00 1	3.44 506	0.01 137	3.18 300	7.23 572	0.33 202	0.69 353	0.73 296	0.12 260	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DualNet (step1)	0.96 351	0.41 397	2.03 375	0.02 134	0.01 208	2.14 453	0.01 137	4.31 447	1.07 349	1.35 375	0.36 279	0.70 290	0.44 364	2.58 309	0.34 319	0.53 569	0.00 1	1.82 579	1.10 592	0.02 186	0.02 257

SACVNet	0.96 351	0.36 371	1.49 288	0.05 264	0.00 1	1.62 413	0.28 458	3.86 405	1.28 395	1.79 424	0.80 367	1.59 369	0.07 203	5.29 439	0.48 369	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 499	0.01 128

G2L-Stereo_test	0.97 353	0.60 474	1.95 359	0.21 422	0.01 208	1.63 417	0.10 385	3.19 305	1.01 332	1.98 439	0.11 202	3.22 483	0.51 378	4.38 390	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 471	0.02 257

BUS	0.97 353	0.10 144	0.96 156	0.01 38	0.00 1	5.85 549	0.03 268	5.40 526	0.93 318	2.26 465	0.66 342	2.39 435	0.06 185	0.61 227	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 353	0.77 509	3.36 482	0.46 491	0.01 208	1.32 296	0.09 377	4.57 472	1.26 385	1.88 431	0.22 251	1.09 342	0.42 362	1.79 294	2.09 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.06 414

qqq1	0.98 356	0.16 234	1.55 300	0.33 466	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 398	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

fff1	0.98 356	0.16 234	1.55 300	0.33 466	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 398	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

gwcnet-sp	0.98 356	0.38 382	4.06 511	0.04 235	0.00 1	2.60 477	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 417	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 326

scenet	0.98 356	0.38 382	4.06 511	0.04 235	0.00 1	2.60 477	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 417	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 326

ssnet	0.98 356	0.38 382	4.06 511	0.04 235	0.00 1	2.60 477	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 417	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 326

raft_robust	0.98 356	0.57 467	1.21 241	0.06 285	0.17 458	1.36 310	0.02 215	3.46 349	2.18 504	0.33 202	0.01 1	1.54 365	1.42 464	6.77 517	0.15 192	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.18 522	0.11 414	0.09 453

cf-r	0.98 356	0.51 448	2.04 379	0.25 437	0.01 208	1.40 326	0.03 268	4.47 463	1.65 460	0.95 305	0.58 320	2.63 440	0.24 315	4.19 377	0.58 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.04 356

RAFT_R40	0.99 363	0.05 29	1.26 247	0.71 529	0.20 473	1.65 422	0.67 510	1.94 163	0.61 120	1.05 332	1.15 400	1.80 391	1.47 465	6.91 530	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

iResNet	1.00 364	0.45 419	3.08 465	0.86 545	0.01 208	1.97 445	0.01 137	3.67 380	1.49 436	1.77 422	1.09 393	0.35 234	0.13 267	3.83 362	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.01 128

CSP-Net	1.01 365	0.52 449	0.92 144	0.01 38	0.00 1	2.83 489	0.05 321	4.99 503	0.69 217	0.91 300	0.85 374	1.82 394	0.23 312	6.04 473	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 404	0.01 128

MLCV	1.01 365	0.53 454	2.17 390	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.03 268	2.90 248	1.30 399	2.60 487	1.85 443	1.00 332	0.40 360	4.88 420	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.01 128

IRAFT_RVC	1.02 367	0.20 280	1.58 310	1.39 567	0.26 497	1.33 302	0.32 474	2.52 213	0.66 181	1.58 407	0.81 368	1.16 346	1.58 478	6.51 500	0.43 350	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.03 326

GwcNet-RSSM	1.02 367	0.69 497	2.70 443	0.22 426	0.02 302	1.42 339	0.05 321	4.02 416	1.01 332	0.90 297	0.42 293	2.89 459	0.26 323	4.43 394	1.17 440	0.00 1	0.00 1	0.02 525	0.00 1	0.13 428	0.05 379

NINENet	1.03 369	0.22 299	1.30 260	0.10 353	0.01 208	5.85 549	0.03 268	4.41 458	1.25 384	1.55 405	0.60 337	2.39 435	0.06 185	2.72 319	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.01 500	0.00 1	0.04 287	0.00 1

HGLStereo	1.03 369	0.18 257	1.50 289	0.01 38	0.01 208	1.41 331	0.01 137	3.41 339	0.82 297	1.05 332	3.09 495	2.11 411	1.24 454	4.51 402	1.18 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 326

G2L-Stereo	1.04 371	0.55 459	2.62 438	0.02 134	0.11 423	1.41 331	0.02 215	3.45 346	0.99 329	1.37 382	0.14 208	3.10 473	0.24 315	5.96 470	0.66 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 480	0.04 356

SMFormer	1.04 371	0.16 234	1.55 300	0.33 466	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 398	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

tta	1.04 371	0.16 234	1.55 300	0.33 466	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 398	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

ffm	1.04 371	0.05 29	1.65 321	0.34 472	0.01 208	1.58 392	0.02 215	3.03 268	6.40 563	1.39 384	2.07 458	2.15 415	0.34 342	1.59 285	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.03 326

Sa-1000	1.04 371	0.39 389	1.17 227	0.00 1	0.20 473	1.33 302	0.03 268	4.19 431	1.81 470	0.99 322	5.33 530	0.61 270	0.15 278	4.07 371	0.30 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 510	0.13 428	0.00 1

SST-Stereo	1.04 371	0.05 29	1.16 224	0.72 530	0.23 485	1.70 429	0.58 505	1.92 160	1.46 428	1.19 352	1.09 393	1.60 371	1.93 497	6.92 532	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

XX-Stereo	1.04 371	0.20 280	4.94 539	0.85 541	0.04 347	1.25 269	0.00 1	3.37 329	0.45 88	1.22 360	0.50 312	3.70 498	0.02 55	3.91 366	0.05 37	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.20 531	0.03 245	0.02 257

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 371	0.55 459	2.52 430	0.56 512	1.00 556	1.37 315	0.00 1	3.43 343	1.35 407	2.24 460	0.35 276	2.18 422	0.58 389	4.28 380	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 379	0.76 507	2.06 381	0.07 314	0.00 1	1.35 308	0.03 268	6.80 569	2.57 523	0.79 281	1.20 407	0.94 325	0.12 260	3.81 359	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.01 128

WQFJX	1.06 380	0.47 433	1.60 316	0.03 198	0.00 1	1.53 380	0.11 388	4.26 441	1.01 332	0.35 214	1.88 444	0.63 276	1.87 495	6.34 489	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.05 379

PFNet	1.06 380	0.19 267	2.95 456	1.16 560	0.56 545	1.58 392	0.25 442	1.50 117	0.60 109	2.38 478	1.23 409	0.63 276	0.30 331	6.85 521	0.43 350	0.16 552	0.01 345	0.00 1	0.07 474	0.18 471	0.18 516

UGAM	1.08 382	0.19 267	2.83 449	0.05 264	0.01 208	1.09 159	0.11 388	2.89 247	0.64 161	0.08 101	2.46 478	3.64 495	0.08 219	6.99 536	0.25 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 428	0.27 517	0.04 356

hknet	1.08 382	0.13 192	2.07 382	0.01 38	0.00 1	3.32 501	0.21 429	5.40 526	0.92 314	2.26 465	0.66 342	3.43 489	0.05 155	2.81 320	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 382	0.56 464	2.70 443	0.02 134	0.02 302	1.20 235	0.01 137	3.18 300	0.63 148	0.14 162	2.00 453	1.62 375	1.54 472	6.69 511	1.01 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 499	0.01 128

FADNet-RVC-Resample	1.08 382	1.00 536	5.32 544	0.10 353	0.14 439	1.53 380	0.25 442	3.62 371	1.18 371	0.51 245	0.19 240	1.04 335	0.28 327	5.20 434	0.44 353	0.10 544	0.16 559	0.09 547	0.06 467	0.24 502	0.21 529

TDLM	1.08 382	0.49 441	1.43 282	0.27 450	0.00 1	1.56 387	2.12 546	3.10 281	1.75 467	1.36 380	0.93 382	1.06 338	0.49 376	6.21 480	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 454	0.02 257

CFNet	1.08 382	0.62 480	2.26 407	0.26 444	0.03 327	1.40 326	0.04 298	4.45 462	2.09 493	0.48 240	0.69 353	1.31 354	0.24 315	6.63 506	0.83 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 462	0.04 356

PS-NSSS	1.08 382	0.45 419	1.70 334	0.02 134	0.01 208	1.37 315	0.01 137	4.38 453	2.09 493	1.15 345	2.65 485	0.65 280	0.07 203	6.35 490	0.56 388	0.16 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 382	1.12 544	4.68 534	1.09 557	0.00 1	1.38 321	0.05 321	3.83 399	1.11 356	0.80 283	1.15 400	1.02 334	0.12 260	4.52 403	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 534	0.03 326

GMM-Stereo	1.09 390	0.05 29	1.62 317	0.13 374	0.22 480	1.41 331	0.87 518	2.31 189	0.62 137	2.75 493	3.14 496	0.54 263	0.90 431	5.33 443	0.13 171	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.02 428	0.01 75	1.80 581

hitnet-ft	1.09 390	0.39 389	1.45 285	0.04 235	0.00 1	1.34 304	0.22 435	3.34 328	2.25 509	1.48 394	1.11 395	4.17 507	0.37 351	4.73 414	0.79 416	0.01 490	0.00 1	0.03 532	0.00 1	0.09 388	0.01 128

NVstereo2D	1.09 390	0.17 245	4.40 525	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.18 419	4.29 445	1.40 416	0.85 289	0.36 279	2.30 428	0.62 398	5.26 437	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

PSMNet_ROB	1.09 390	0.69 497	2.92 454	0.03 198	0.07 386	1.68 425	0.16 411	3.44 345	1.30 399	0.96 307	0.32 265	2.81 451	0.63 399	4.23 378	2.48 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.04 356

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 394	0.35 365	4.53 529	0.18 411	0.37 529	0.79 58	0.00 1	5.71 544	0.74 253	0.40 227	0.64 339	4.47 517	1.41 463	1.42 277	0.30 298	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.28 559	0.17 462	0.14 497

LMCR-Stereo	1.10 394	0.69 497	1.95 359	0.50 501	0.01 208	2.73 482	0.09 377	6.20 557	0.64 161	2.37 476	1.76 438	0.13 187	1.59 480	2.94 323	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 422	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 394	0.42 403	1.72 336	0.28 452	0.01 208	1.37 315	0.11 388	6.25 558	0.84 303	1.05 332	0.67 351	1.61 373	0.79 423	6.11 476	0.63 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 404	0.04 356

FADNet-RVC	1.10 394	1.07 542	4.79 535	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.08 365	3.77 388	1.70 464	0.35 214	0.07 179	0.61 270	0.66 410	5.32 442	1.11 435	0.01 490	0.08 519	0.00 1	0.00 1	0.48 557	0.18 516

GANetREF_RVC	1.10 394	0.95 531	2.98 457	0.06 285	0.00 1	2.23 459	0.18 419	3.95 412	2.53 521	0.56 247	0.32 265	1.89 396	0.66 410	5.03 426	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.04 356
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
CVANet_RVC	1.10 394	0.39 389	1.69 332	0.28 452	0.00 1	1.45 352	0.48 493	3.26 314	1.64 459	2.93 497	1.22 408	1.51 362	0.37 351	6.09 475	0.50 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 471	0.01 128

ARAFT	1.12 400	0.82 520	4.11 514	0.04 235	0.00 1	1.64 418	0.03 268	4.85 495	1.69 463	2.78 494	0.57 318	0.47 252	0.11 248	4.81 417	0.24 256	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.05 379

ac_64	1.12 400	0.18 257	1.64 320	0.18 411	0.25 494	1.48 367	0.02 215	4.97 501	1.47 430	0.69 263	0.45 305	4.94 530	0.46 371	4.87 419	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.00 1

coex_refinement	1.13 402	0.54 456	1.58 310	0.12 366	0.02 302	1.51 372	0.06 347	4.01 415	1.51 440	2.61 488	0.66 342	4.40 514	0.48 375	3.67 347	1.30 451	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 326

ITSA-stereo	1.13 402	0.14 205	1.59 314	0.17 405	0.04 347	1.40 326	0.14 403	5.66 541	3.10 531	0.74 270	0.35 276	0.62 273	1.06 437	5.53 452	1.63 463	0.03 520	0.00 1	0.09 547	0.06 467	0.07 350	0.07 434

UNet	1.13 402	0.24 311	4.21 516	0.01 38	0.02 302	2.31 464	0.02 215	3.06 273	0.76 270	1.17 349	0.14 208	2.73 448	1.58 478	4.48 401	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

ssnet_v2	1.14 405	0.28 335	1.77 341	0.03 198	0.00 1	2.07 450	0.37 484	5.20 513	1.87 478	2.00 441	0.87 376	3.09 472	0.55 384	1.31 271	3.02 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 471	0.12 480

EAI-Stereo	1.14 405	0.12 181	1.19 235	0.21 422	0.32 526	1.84 441	2.32 552	5.42 529	1.19 373	1.02 324	5.66 532	0.48 253	0.60 390	0.86 247	0.62 400	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.65 584	0.02 186	0.17 510

delet	1.14 405	0.32 354	1.56 307	0.03 198	0.17 458	2.86 491	1.03 525	4.25 438	2.14 500	1.03 329	1.17 404	1.64 380	0.92 432	4.35 386	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

PSM-AAD	1.15 408	0.04 11	0.88 133	0.10 353	0.27 503	1.32 296	3.25 562	2.41 202	0.64 161	2.93 497	1.92 447	0.15 196	5.39 564	3.42 338	0.19 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 379

FADNet_RVC	1.15 408	1.06 541	4.34 524	0.02 134	0.06 374	2.77 487	0.04 298	3.50 353	0.80 291	0.35 214	0.32 265	0.65 280	0.09 230	5.20 434	1.56 459	0.24 561	0.34 574	0.11 553	0.33 571	0.65 566	0.60 557

ETE_ROB	1.16 410	0.52 449	1.71 335	0.01 38	0.02 302	1.79 437	0.22 435	4.10 424	1.32 403	4.68 542	1.18 406	2.81 451	0.08 219	3.56 345	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 414

DLCB_ROB	1.17 411	0.22 299	1.28 252	0.08 329	0.00 1	1.51 372	0.23 439	3.39 335	1.52 441	3.43 519	2.00 453	3.40 487	0.31 335	4.29 381	1.82 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 411	0.41 397	1.68 330	0.04 235	0.01 208	1.65 422	0.17 414	3.46 349	1.39 412	3.89 529	1.01 389	1.60 371	0.53 380	4.35 386	3.07 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

testlalala_base	1.19 413	0.11 169	0.90 138	0.07 314	0.05 361	1.19 222	0.01 137	4.28 444	0.15 14	0.04 64	0.01 1	0.24 213	0.04 134	0.12 62	0.29 290	7.21 589	1.13 586	0.00 1	0.25 549	7.61 586	0.00 1

KYRaft	1.19 413	0.05 29	0.94 150	0.06 285	0.24 489	1.25 269	0.78 516	2.48 210	0.61 120	3.23 511	7.13 544	1.00 332	2.77 519	1.43 278	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	1.71 578

RAFT-345	1.19 413	0.06 51	1.55 300	0.54 508	0.13 433	1.53 380	0.25 442	0.56 47	1.76 468	1.20 354	7.85 546	0.93 322	0.05 155	6.87 524	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 416	0.54 456	0.96 156	2.39 574	0.29 515	1.58 392	0.33 477	2.01 169	0.68 201	2.68 491	1.16 402	3.10 473	0.18 291	7.40 548	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.01 128

ADLNet	1.20 416	0.29 345	1.98 367	0.00 1	0.02 302	2.20 457	0.11 388	4.39 456	2.52 520	2.19 457	2.20 472	2.66 441	0.70 418	3.42 338	1.25 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 404	0.04 356

MMNet	1.20 416	0.27 324	3.59 493	0.09 342	0.00 1	4.15 522	0.01 137	3.63 373	1.19 373	1.93 436	0.32 265	1.35 357	1.23 451	4.42 393	1.84 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

FADNet	1.20 416	0.93 530	4.51 528	0.03 198	0.06 374	2.56 475	0.16 411	4.02 416	1.42 420	0.32 200	0.06 172	1.66 381	1.07 439	5.56 456	0.87 420	0.19 555	0.02 424	0.01 500	0.01 402	0.50 559	0.03 326

Select-FE	1.23 420	0.35 365	4.62 532	0.32 464	0.26 497	1.02 102	0.00 1	4.88 497	0.70 229	1.79 424	0.42 293	4.48 518	3.90 546	0.72 238	0.46 363	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.37 575	0.02 186	0.19 521

Prome-Stereo	1.23 420	0.06 51	0.93 149	0.12 366	0.24 489	1.26 273	0.67 510	2.53 215	0.69 217	2.08 449	8.70 553	0.76 300	2.91 523	2.12 301	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 576

DispNO	1.25 422	0.52 449	3.40 484	0.11 363	0.05 361	1.45 352	0.01 137	3.73 384	1.68 462	1.34 369	1.59 425	3.15 477	1.12 446	5.56 456	1.14 439	0.00 1	0.02 424	0.03 532	0.12 497	0.05 315	0.03 326

DAS	1.26 423	0.08 101	2.25 403	0.04 235	0.01 208	1.28 279	1.18 529	3.80 394	1.58 455	4.60 539	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.36 445	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

SepStereo	1.28 424	0.08 101	2.25 403	0.04 235	0.01 208	1.28 279	1.18 529	3.80 394	1.58 455	4.60 539	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.63 462	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

pcwnet_v2	1.29 425	0.17 245	5.98 556	0.10 353	0.01 208	1.76 433	0.02 215	5.08 511	2.90 528	1.54 404	1.98 451	2.03 406	0.81 425	3.01 326	0.28 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.03 245	0.03 326

NOSS_ROB	1.29 425	0.22 299	1.35 272	0.64 523	0.16 454	2.56 475	0.00 1	4.14 427	2.37 513	2.29 470	1.76 438	2.84 454	0.02 55	6.80 520	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.11 469

Wz-Net-LNSev	1.30 427	0.85 522	6.26 561	0.02 134	0.03 327	4.02 519	0.13 399	4.21 433	1.12 361	0.77 276	0.10 195	3.60 493	1.11 443	2.68 316	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

IIG-Stereo	1.30 427	0.48 436	1.04 189	2.41 575	0.05 361	1.61 407	0.14 403	2.59 219	0.68 201	2.97 502	2.28 474	3.08 471	0.57 387	7.41 549	0.65 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

DSFCA	1.30 427	0.14 205	1.82 348	0.01 38	0.03 327	3.74 515	0.86 517	2.71 231	1.23 378	3.09 506	0.41 292	2.93 461	1.49 466	6.12 477	1.35 453	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

NCCL2	1.30 427	0.63 483	2.31 413	0.02 134	0.03 327	1.57 388	3.41 564	3.91 409	1.39 412	3.14 508	0.34 273	3.90 501	0.30 331	3.75 354	1.19 442	0.00 1	0.00 1	0.02 525	0.00 1	0.03 245	0.05 379

PA-Net	1.31 431	0.59 472	3.65 494	0.06 285	0.15 447	1.44 346	0.54 501	4.08 421	2.71 525	0.78 279	1.16 402	2.32 431	0.64 403	5.96 470	1.92 482	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.06 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 432	0.27 324	2.46 426	1.17 562	0.03 327	4.08 520	0.05 321	5.61 536	0.67 192	1.53 398	0.70 359	3.47 491	2.62 516	3.24 331	0.24 256	0.01 490	0.01 345	0.11 553	0.00 1	0.13 428	0.00 1

LALA_ROB	1.33 433	0.59 472	1.74 338	0.02 134	0.06 374	3.25 498	0.50 500	3.45 346	1.39 412	3.70 523	0.59 331	4.59 522	0.25 320	3.58 346	2.79 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.02 257

PAM	1.34 434	0.13 192	2.83 449	0.30 456	0.31 523	2.21 458	0.30 469	5.05 508	0.23 52	0.82 285	1.11 395	9.08 563	2.34 508	0.90 249	0.44 353	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.31 565	0.03 245	0.28 539

DRaft	1.34 434	0.12 181	1.19 235	0.06 285	0.01 208	1.64 418	0.43 489	1.86 157	0.14 9	3.76 524	5.27 529	0.41 244	4.38 550	5.49 450	1.68 466	0.01 490	0.06 497	0.00 1	0.07 474	0.07 350	0.11 469

ttt	1.35 436	0.05 29	1.09 201	0.46 491	0.01 208	1.61 407	0.00 1	5.61 536	1.97 485	1.75 417	2.10 462	1.40 359	0.11 248	4.81 417	6.07 546	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

Consistency-Raft	1.36 437	0.65 488	4.81 536	0.33 466	0.32 526	1.62 413	0.11 388	3.65 377	3.80 542	0.33 202	6.12 537	0.86 313	2.14 503	0.94 253	1.25 446	0.02 512	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.01 128

FINET	1.36 437	0.46 425	4.05 510	0.22 426	0.73 551	1.03 103	0.00 1	3.57 366	5.71 559	1.59 408	1.64 427	0.49 256	0.19 297	5.53 452	1.90 479	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.03 326

HSM	1.36 437	0.40 394	1.07 196	0.01 38	0.30 517	1.73 432	0.03 268	5.89 548	1.22 377	1.83 427	1.36 418	4.78 527	1.30 459	6.61 505	0.57 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ADLNet2	1.38 440	0.39 389	3.13 468	0.00 1	0.70 550	1.23 259	0.26 446	4.19 431	2.36 512	1.45 393	3.16 499	4.23 510	0.82 428	4.56 408	0.88 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 428	0.02 257

CBFPSM	1.39 441	0.61 478	4.29 520	0.01 38	0.01 208	3.64 512	0.03 268	3.39 335	0.80 291	0.64 258	0.21 247	6.18 544	3.70 542	2.38 306	1.82 473	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.01 128

HSM-Net_RVC	1.40 442	0.07 78	1.58 310	0.00 1	0.01 208	1.88 442	0.05 321	7.24 572	1.71 466	3.63 522	3.63 509	3.21 481	0.36 349	4.25 379	0.44 353	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 443	0.46 425	4.29 520	0.10 353	0.13 433	3.97 517	0.29 461	2.42 203	1.91 481	0.81 284	3.55 507	3.02 467	1.26 456	3.35 333	2.05 491	0.04 523	0.01 345	0.04 535	0.04 451	0.39 546	0.05 379

GASNet	1.43 444	1.53 560	4.54 530	0.31 460	0.02 302	1.49 368	0.20 427	3.86 405	1.95 484	0.75 271	1.37 419	2.11 411	1.57 477	5.82 468	2.60 508	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.00 1	0.43 549	0.10 461

ASMatch	1.44 445	0.14 205	2.15 389	0.60 516	0.21 478	1.21 239	0.26 446	0.96 82	0.66 181	0.29 197	11.75 563	0.93 322	2.37 509	6.73 514	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.00 1	0.04 356

PAM_32	1.45 446	0.13 192	2.69 442	0.26 444	0.30 517	2.15 456	0.29 461	4.92 499	0.22 48	0.84 287	2.02 455	9.57 566	3.27 534	0.97 255	0.56 388	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.31 565	0.04 287	0.27 538

HBP-ISP	1.45 446	0.75 503	3.02 461	0.30 456	0.10 414	4.28 526	1.49 537	4.68 480	1.29 396	3.43 519	0.78 365	0.93 322	1.01 436	6.48 499	0.36 332	0.04 523	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.03 326

GrayStereo	1.46 448	0.03 2	0.87 131	0.63 522	0.20 473	1.24 260	4.61 578	2.85 244	0.62 137	4.98 546	4.00 517	0.45 248	4.67 553	3.37 335	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 580	0.01 75	0.01 128

TransformOpticalFlow	1.47 449	0.31 350	3.22 477	0.66 525	0.08 396	1.54 385	0.09 377	3.84 400	1.58 455	1.66 412	2.32 475	3.60 493	3.12 528	6.99 536	0.42 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

THIR-Stereo	1.48 450	0.29 345	1.51 295	0.01 38	0.02 302	1.05 126	4.32 574	2.11 175	0.22 48	1.08 338	4.24 518	1.93 398	4.19 548	6.76 516	1.87 477	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.05 315	0.00 1

StereoDRNet	1.48 450	0.75 503	4.58 531	0.05 264	0.10 414	2.49 472	1.10 528	4.62 474	1.47 430	3.38 518	0.62 338	2.29 426	0.65 408	4.52 403	2.89 513	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.01 402	0.05 315	0.07 434

TCMNet	1.49 452	0.57 467	5.20 542	0.13 374	1.39 564	1.81 439	0.17 414	4.03 418	1.26 385	1.72 415	2.98 493	1.95 401	0.46 371	5.01 425	2.55 507	0.00 1	0.06 497	0.06 540	0.00 1	0.37 544	0.16 503

DEmStereo	1.51 453	0.08 101	2.17 390	0.09 342	0.02 302	1.76 433	0.90 520	1.47 115	0.60 109	2.46 483	6.42 540	1.08 340	5.16 559	6.21 480	1.86 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

APVNet	1.52 454	0.31 350	4.00 507	0.09 342	0.00 1	4.64 535	0.08 365	4.41 458	1.21 376	1.25 363	1.05 391	2.90 460	0.93 433	6.70 512	2.48 503	0.01 490	0.00 1	0.07 541	0.00 1	0.27 517	0.05 379

RYNet	1.52 454	0.35 365	3.38 483	0.25 437	0.04 347	2.31 464	0.03 268	4.62 474	1.47 430	1.14 344	0.34 273	4.52 520	1.38 462	6.36 491	4.23 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

1111x	1.53 456	0.06 51	1.77 341	0.27 450	0.00 1	2.12 452	0.01 137	5.63 540	1.65 460	1.53 398	1.67 430	0.92 317	0.64 403	6.18 478	8.17 561	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RASNet	1.53 456	0.31 350	1.97 365	0.09 342	3.20 578	1.69 427	0.06 347	3.27 320	2.12 495	0.77 276	1.29 415	5.32 539	1.69 485	6.60 503	2.17 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 458	0.68 493	4.62 532	0.01 38	0.00 1	5.13 543	0.30 469	4.64 478	1.23 378	2.39 479	0.59 331	2.12 413	2.00 500	4.94 422	2.19 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AAGNet	1.54 458	0.07 78	0.88 133	1.04 553	0.27 503	1.47 361	0.66 509	1.57 127	0.61 120	1.68 413	0.82 370	1.62 375	2.29 505	6.18 478	11.63 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

mmx	1.56 460	0.05 29	1.65 321	0.34 472	0.01 208	1.58 392	0.02 215	5.51 533	2.25 509	1.39 384	2.07 458	2.15 415	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

xxx	1.56 460	0.05 29	1.65 321	0.34 472	0.01 208	1.58 392	0.02 215	5.51 533	2.25 509	1.39 384	2.07 458	2.15 415	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

CBMV	1.56 460	0.24 311	1.92 353	0.31 460	0.03 327	2.90 492	4.33 575	3.79 391	1.81 470	4.98 546	1.73 436	2.70 446	1.68 484	3.81 359	0.92 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.08 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 463	0.58 469	5.36 546	0.19 419	0.01 208	1.62 413	0.06 347	3.52 357	1.56 449	1.06 335	0.71 360	1.69 383	0.24 315	5.49 450	9.29 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.01 128

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 463	0.69 497	7.27 566	0.30 456	0.44 534	0.87 72	0.02 215	6.19 555	0.84 303	0.45 235	6.17 538	4.35 513	1.17 447	1.32 274	0.48 369	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.34 573	0.26 512	0.12 480

PASM	1.58 465	1.05 540	7.51 567	0.56 512	0.09 404	1.37 315	0.28 458	2.85 244	1.44 425	3.91 530	0.44 301	3.02 467	0.64 403	6.38 492	1.59 462	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 439	0.26 512	0.15 500

UGAM-zero	1.60 466	0.15 221	2.43 420	0.12 366	0.28 513	1.07 145	0.04 298	5.96 552	0.26 63	1.18 351	0.22 251	8.02 557	4.54 551	6.89 528	0.27 278	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.29 563	0.01 75	0.15 500

YMNet	1.62 467	0.68 493	3.67 495	0.14 389	0.30 517	4.52 532	0.21 429	3.52 357	1.23 378	2.94 499	4.94 523	4.18 508	0.38 354	2.85 321	2.12 494	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 402	0.44 550	0.09 453

YMNet_1	1.62 467	0.68 493	3.67 495	0.14 389	0.30 517	4.52 532	0.21 429	3.52 357	1.23 378	2.94 499	4.94 523	4.18 508	0.38 354	2.85 321	2.12 494	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 402	0.44 550	0.09 453

DRN-Test	1.62 467	0.23 307	3.72 498	0.18 411	0.13 433	3.34 503	0.19 425	5.93 551	2.01 491	4.14 533	0.76 364	2.12 413	1.78 488	5.22 436	2.62 510	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.01 402	0.03 245	0.01 128

RAFT + AFF	1.63 470	1.13 545	2.62 438	0.04 235	0.80 552	2.29 463	1.03 525	5.54 535	2.06 492	1.77 422	1.81 442	1.22 349	3.65 541	6.23 482	1.57 461	0.01 490	0.35 575	0.00 1	0.01 402	0.33 534	0.12 480

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 470	0.45 419	2.21 393	1.53 569	0.18 462	4.33 527	0.41 487	3.37 329	1.40 416	0.54 246	0.65 340	3.10 473	0.11 248	4.93 421	0.60 398	4.57 583	0.51 577	0.00 1	0.00 1	1.37 571	2.39 583

ACV-stereo	1.64 472	0.27 324	2.94 455	0.04 235	0.04 347	6.31 555	0.18 419	1.81 151	0.22 48	0.23 191	0.01 1	10.52 568	5.41 565	4.07 371	0.77 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

ff1	1.65 473	0.05 29	1.65 321	0.34 472	0.01 208	1.58 392	0.02 215	3.03 268	6.40 563	1.39 384	2.07 458	2.15 415	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.03 326

CrosDoStereo	1.66 474	0.15 221	1.66 325	0.02 134	0.07 386	1.38 321	6.16 592	3.12 284	1.06 347	0.97 309	3.74 511	0.96 326	4.79 555	7.00 538	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 474	0.15 221	1.66 325	0.02 134	0.07 386	1.38 321	6.16 592	3.12 284	1.06 347	0.97 309	3.74 511	0.96 326	4.79 555	7.00 538	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 474	1.17 546	4.29 520	0.04 235	0.00 1	1.44 346	0.56 502	5.33 524	1.98 487	2.01 445	2.12 464	2.08 408	2.81 520	6.55 501	2.42 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 534	0.06 414

AANet_RVC	1.66 474	0.88 525	3.52 489	0.06 285	0.00 1	1.22 244	0.00 1	3.25 312	2.51 519	2.21 458	4.49 519	3.65 496	0.20 303	7.10 541	3.42 520	0.50 568	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.05 379

STrans-v2	1.67 478	0.36 371	3.28 478	0.02 134	0.19 469	1.45 352	0.08 365	6.69 565	1.49 436	2.00 441	2.86 490	3.67 497	3.88 545	7.04 540	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GwcNet	1.67 478	0.81 517	5.52 548	0.23 432	1.21 561	4.21 524	0.62 508	3.71 381	1.57 451	1.01 323	1.65 429	3.99 504	0.52 379	5.46 448	2.30 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.35 540	0.13 490

NCC-stereo	1.67 478	0.56 464	3.10 466	0.08 329	0.22 480	2.24 460	0.13 399	5.05 508	1.42 420	2.27 468	2.72 486	4.29 511	3.53 537	5.76 464	2.01 488	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257

Abc-Net	1.67 478	0.56 464	3.10 466	0.08 329	0.22 480	2.24 460	0.13 399	5.05 508	1.42 420	2.27 468	2.72 486	4.29 511	3.53 537	5.76 464	2.01 488	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 482	0.61 478	11.37 581	0.29 454	0.03 327	4.39 529	0.04 298	3.18 300	1.10 354	1.16 348	0.58 320	2.96 464	2.76 518	2.13 302	2.46 502	0.00 1	0.02 424	0.02 525	0.00 1	0.46 553	0.01 128

Anonymous_2	1.69 483	0.05 29	1.31 263	0.08 329	0.03 327	1.22 244	0.01 137	3.25 312	0.19 32	0.76 274	0.13 206	2.68 445	1.99 499	0.39 194	0.13 171	0.05 529	0.25 567	3.27 586	14.54 612	3.40 577	0.01 128

ccnet	1.70 484	0.20 280	1.95 359	0.26 444	0.18 462	3.72 514	1.22 531	4.22 436	1.43 424	2.37 476	3.96 515	3.45 490	1.51 470	4.69 411	4.47 530	0.06 537	0.00 1	0.09 547	0.01 402	0.10 404	0.01 128

CBMV_ROB	1.70 484	0.11 169	1.98 367	0.46 491	0.00 1	2.85 490	0.91 521	4.27 442	2.21 507	4.02 532	5.00 526	2.97 465	2.32 507	5.40 446	1.35 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 414

U	1.74 486	0.03 2	0.99 165	0.03 198	7.39 594	10.20 576	0.00 1	0.71 64	0.20 39	0.02 23	0.02 104	0.12 182	0.02 55	0.11 55	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 592	5.13 608	0.01 75	0.00 1

DANet	1.74 486	0.22 299	3.06 463	0.75 532	0.44 534	2.46 471	0.35 482	3.40 337	1.41 419	4.22 534	1.56 424	5.03 532	0.56 385	6.29 485	5.00 538	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.04 287	0.08 447
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 488	19.48 607	12.37 584	0.06 285	0.00 1	0.47 46	0.05 321	0.46 32	0.31 69	0.13 157	0.03 144	0.03 58	0.00 1	0.07 23	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 467	0.07 350	0.92 568

RP	1.76 489	0.55 459	2.59 437	0.22 426	0.60 548	1.70 429	0.98 524	4.31 447	1.99 489	3.12 507	5.04 527	4.41 516	2.96 524	4.72 413	1.90 479	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.14 435	0.01 128

xxxx	1.78 490	0.07 78	1.02 174	0.00 1	0.01 208	1.44 346	0.00 1	5.81 547	1.53 442	1.37 382	1.91 446	1.08 340	0.05 155	4.37 389	16.98 592	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

test_xeample	1.79 491	0.08 101	1.03 185	0.02 134	0.00 1	1.44 346	0.00 1	5.48 531	1.84 472	1.65 411	2.17 471	0.37 236	0.06 185	4.00 370	17.67 595	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

SGM-Forest	1.84 492	0.08 101	1.31 263	0.15 394	0.22 480	3.52 510	2.46 557	3.85 402	2.16 501	5.29 548	3.90 513	3.71 499	1.56 474	6.28 484	1.90 479	0.01 490	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.30 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 493	1.19 548	5.61 551	0.01 38	0.00 1	4.74 536	2.16 548	4.93 500	1.48 434	3.77 525	1.24 411	1.77 389	2.56 513	4.94 422	2.61 509	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.07 350	0.01 128

FAT-Stereo	1.86 494	0.19 267	3.31 480	0.17 405	0.03 327	1.78 436	0.97 522	4.76 488	2.79 526	4.22 534	4.87 522	5.31 538	2.83 522	5.06 429	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 128

RGC	1.86 494	0.67 491	3.45 488	0.07 314	0.26 497	3.29 500	0.11 388	4.78 491	1.46 428	3.26 512	4.51 520	5.14 534	2.68 517	5.46 448	1.94 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.09 453

CC-Net-ROB	1.86 494	0.64 484	2.55 433	1.42 568	0.19 469	3.38 505	0.04 298	4.41 458	2.45 517	0.90 297	1.31 416	0.98 330	0.18 291	6.60 503	0.53 380	1.14 576	1.60 590	7.16 588	0.00 1	1.33 570	0.32 546

GANet	1.90 497	0.43 410	1.83 349	0.39 481	0.00 1	2.24 460	3.37 563	3.90 408	1.44 425	2.17 454	9.66 555	2.57 438	1.09 441	6.88 525	1.81 472	0.00 1	0.00 1	0.02 525	0.00 1	0.10 404	0.03 326

LL-Strereo	1.93 498	0.97 532	3.83 504	0.55 510	2.19 575	1.49 368	0.05 321	4.09 423	1.00 331	2.59 486	2.77 488	5.17 535	5.63 568	7.19 543	0.63 401	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.25 509	0.20 527

DISCO	1.93 498	0.18 257	2.44 422	0.67 527	0.53 542	5.25 544	0.00 1	5.43 530	1.56 449	2.09 450	0.91 380	6.48 547	0.89 430	8.55 564	3.60 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 128

edge stereo	1.94 500	0.40 394	3.82 503	0.15 394	0.09 404	1.81 439	0.45 491	4.77 489	2.21 507	3.36 514	3.94 514	8.39 559	1.72 487	5.75 463	1.69 468	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.17 462	0.01 128

Nwc_Net	1.94 500	0.55 459	3.79 501	0.07 314	0.08 396	2.73 482	0.04 298	6.75 568	1.11 356	2.03 446	7.92 547	4.82 528	2.11 502	4.78 415	2.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.01 128

STTRV1_RVC	1.94 500	0.35 365	4.85 537	0.32 464	0.01 208	2.41 469	0.34 481	5.79 545	3.55 536	0.82 285	5.11 528	1.63 378	1.08 440	7.63 553	1.41 457	0.91 573	2.53 602	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 356

w-ln-seven-2	1.97 503	1.04 539	11.90 582	0.15 394	0.06 374	1.38 321	0.48 493	3.80 394	2.17 502	2.73 492	1.06 392	2.29 426	1.69 485	6.32 487	4.15 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 402	0.17 462	0.04 356

S-Stereo	2.00 504	0.30 349	5.74 553	0.24 434	0.23 485	2.51 473	1.90 542	4.74 484	5.15 556	2.42 480	5.80 533	2.85 456	0.72 419	5.08 430	2.17 496	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.08 365	0.04 356

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AF-Net	2.17 511	0.65 488	3.53 490	0.00 1	0.09 404	2.02 448	0.48 493	6.44 559	1.70 464	3.36 514	10.22 558	4.95 531	2.81 520	4.34 384	2.66 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 428	0.01 128

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CSAN	2.70 523	0.75 503	3.41 485	0.18 411	0.12 427	4.18 523	4.05 570	4.11 425	4.36 547	6.03 553	6.24 539	4.60 523	4.74 554	7.29 546	3.43 521	0.02 512	0.03 455	0.01 500	0.02 428	0.18 471	0.22 532

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ADCP+	2.87 525	0.98 533	8.75 574	0.07 314	0.16 454	5.93 552	2.90 561	4.00 414	1.84 472	1.52 396	0.27 259	3.81 500	3.22 532	6.05 474	17.38 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.30 541

PWC_ROB	2.90 527	1.01 537	6.12 559	0.53 507	0.57 547	1.30 290	0.40 485	3.85 402	4.42 550	7.37 562	15.40 572	3.03 469	1.55 473	6.31 486	5.74 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 553	0.05 379

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SHD	3.01 529	1.02 538	5.52 548	0.45 490	0.39 531	4.12 521	0.17 414	6.68 564	12.04 579	7.20 561	3.36 503	4.40 514	2.58 515	4.69 411	7.17 555	0.01 490	0.04 473	0.00 1	0.03 439	0.22 496	0.17 510

PWCDC_ROB	3.06 530	1.38 556	3.81 502	0.14 389	0.00 1	3.14 493	0.02 215	4.40 457	12.35 580	1.08 338	23.69 597	2.01 403	2.01 501	3.87 364	2.43 501	0.24 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 564	0.08 447

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 532	1.32 552	2.49 428	6.07 585	3.26 579	4.62 534	2.15 547	5.35 525	1.34 406	2.00 441	2.54 482	3.50 492	1.49 466	3.68 348	1.11 435	7.89 592	0.23 566	1.88 582	0.03 439	7.74 587	4.78 592

Ntro	3.24 533	1.34 553	2.83 449	7.27 587	4.43 583	6.22 554	0.74 514	4.73 483	1.48 434	0.39 226	1.77 440	2.70 446	1.28 457	4.59 410	1.25 446	8.06 593	0.28 571	2.12 585	0.05 457	8.11 588	5.16 593

NVStereoNet_ROB	3.25 534	0.46 425	2.71 445	0.34 472	0.56 545	2.36 467	0.87 518	4.56 471	4.47 552	4.55 538	14.09 569	11.93 570	3.23 533	9.79 574	3.14 518	0.43 566	0.03 455	0.53 572	0.31 565	0.36 542	0.38 553
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 535	10.54 603	2.29 412	3.50 579	3.31 580	4.21 524	0.21 429	3.77 388	1.03 336	2.54 484	3.17 500	3.20 480	0.21 309	3.89 365	0.69 408	1.94 579	0.05 488	9.87 593	3.53 601	5.03 581	2.55 585

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MDST_ROB	3.50 542	0.07 78	3.94 505	2.66 577	1.46 565	12.94 581	0.97 522	7.32 573	2.42 515	14.82 593	8.08 550	2.74 449	1.51 470	8.44 563	2.48 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 469

pmcnn	3.61 543	0.68 493	5.38 547	0.61 519	1.46 565	2.75 486	1.26 533	5.04 507	1.57 451	8.77 572	11.67 562	18.69 587	2.38 510	6.03 472	5.61 543	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.21 493	0.07 434

test_sample8	3.62 544	0.41 397	2.03 375	0.02 134	0.01 208	2.14 453	0.01 137	4.38 453	1.04 338	6.51 554	0.58 320	14.04 577	6.94 573	5.58 460	8.70 564	0.53 569	16.52 614	1.82 579	1.10 592	0.02 186	0.02 257

ADCPNet	3.63 545	0.82 520	13.20 586	0.08 329	0.43 533	7.02 558	2.23 550	4.77 489	2.41 514	4.31 536	1.96 450	7.57 556	5.16 559	6.45 498	13.80 584	0.02 512	0.75 582	0.04 535	0.90 591	0.16 454	0.53 556

SuperB	3.70 546	1.77 566	15.73 590	0.31 460	0.05 361	4.37 528	1.67 540	3.58 369	11.57 577	2.36 475	1.32 417	2.03 406	1.91 496	6.95 533	9.01 568	0.05 529	0.03 455	0.10 552	0.08 479	11.00 600	0.10 461

MFN_U_SF_RVC	3.76 547	1.77 566	9.85 576	0.84 538	0.27 503	9.50 573	0.49 497	8.07 576	3.41 534	4.81 543	3.28 501	9.40 564	3.49 536	7.76 557	8.31 562	0.41 565	0.54 578	0.52 571	0.80 588	0.89 567	0.84 565

zh-mn7	3.86 548	3.10 584	15.43 589	0.10 353	0.05 361	1.45 352	0.29 461	4.05 420	6.06 562	7.81 565	15.68 573	2.86 457	0.76 421	10.58 579	8.76 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 422	0.02 257

Wz-Net-TNSev	3.91 549	5.20 593	20.57 594	0.15 394	0.01 208	7.14 560	3.57 565	6.70 566	3.57 537	1.74 416	0.58 320	7.39 555	4.33 549	8.86 565	7.99 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 428	0.24 502	0.16 503

AnyNet_C32	3.93 550	2.58 578	12.07 583	0.39 481	0.49 540	5.50 546	6.45 596	4.44 461	2.19 505	6.86 559	2.94 492	5.28 537	3.20 531	6.63 506	18.37 597	0.08 540	0.04 473	0.20 560	0.09 484	0.57 562	0.19 521

zh-sn7	3.94 551	3.36 586	15.78 591	0.13 374	0.00 1	4.01 518	2.24 551	4.54 467	2.00 490	3.86 528	9.77 557	4.11 506	5.45 566	9.93 576	13.33 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 496	0.12 480

ADCMid	3.95 552	1.34 553	10.91 580	0.18 411	0.38 530	5.02 541	1.27 534	4.87 496	2.94 529	11.15 579	3.60 508	6.76 551	5.21 562	6.40 497	16.96 591	0.12 547	0.08 519	0.55 573	0.46 577	0.53 561	0.19 521

SGM_RVC	4.07 553	0.38 382	1.98 367	0.84 538	0.26 497	6.20 553	2.37 553	6.45 560	3.57 537	11.56 582	9.27 554	15.55 580	6.78 572	10.07 577	4.60 533	0.22 556	0.25 567	0.20 560	0.23 543	0.26 512	0.34 547
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 554	2.40 576	8.71 572	0.13 374	0.00 1	8.56 571	0.49 497	3.85 402	13.78 583	3.36 514	17.56 577	4.60 523	0.95 434	10.97 584	6.77 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 435	0.06 414

WZ-Net	4.16 555	1.75 565	23.59 597	0.08 329	0.04 347	2.62 481	2.16 548	5.89 548	4.74 553	5.73 551	3.51 506	6.99 554	4.89 557	10.82 582	10.11 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 422	0.11 469

xyz-stereo	4.23 556	0.09 120	35.65 603	0.02 134	0.00 1	17.93 591	0.01 137	1.93 161	0.42 84	1.61 409	14.74 570	2.67 442	0.15 278	7.15 542	1.87 477	0.00 1	0.01 345	0.24 564	0.00 1	0.04 287	0.01 128

test_for_model	4.23 556	22.88 610	0.91 142	12.40 601	10.47 601	1.08 154	0.06 347	4.08 421	1.36 408	1.91 432	0.09 190	0.15 196	0.03 100	0.10 47	0.22 242	7.44 591	1.43 589	0.00 1	0.01 402	18.08 610	1.99 582

SGM+DAISY	4.39 558	1.34 553	5.18 541	1.01 552	0.88 553	5.61 548	2.86 560	4.88 497	3.53 535	13.29 587	13.95 568	12.66 572	7.55 574	7.98 559	5.39 542	0.23 560	0.18 562	0.15 557	0.24 546	0.29 528	0.64 559

MSAF-DinoV2	4.41 559	3.43 587	8.07 570	1.16 560	0.06 374	3.21 496	0.59 506	6.94 570	4.44 551	2.00 441	0.83 372	16.58 582	5.59 567	13.48 591	17.17 593	0.06 537	0.04 473	0.09 547	0.76 585	1.94 575	1.78 580

WCMA_ROB	4.54 560	0.48 436	3.19 471	0.49 498	0.63 549	5.38 545	2.57 558	4.70 481	3.77 541	14.17 590	19.02 583	15.47 579	9.03 581	6.73 514	4.85 536	0.01 490	0.05 488	0.01 500	0.01 402	0.08 365	0.16 503

SANet	4.63 561	0.89 527	5.34 545	0.30 456	0.09 404	7.43 563	3.75 568	6.53 561	16.16 588	6.79 558	13.29 566	12.44 571	7.74 575	7.38 547	4.11 526	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.10 404	0.31 545

RainbowNet	4.74 562	3.21 585	3.07 464	9.34 593	6.01 585	4.89 540	3.60 566	7.09 571	4.39 549	1.63 410	3.01 494	4.72 526	2.96 524	5.53 452	1.19 442	8.95 595	2.12 593	8.48 591	0.19 526	8.75 590	5.73 594

MSMD_ROB	4.94 563	0.43 410	2.58 435	0.12 366	0.01 208	8.43 570	1.09 527	4.25 438	4.11 545	13.11 586	26.36 600	13.95 576	13.88 594	7.45 550	2.92 514	0.10 544	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 257

FCDSN-DC	5.04 564	0.15 221	1.83 349	0.22 426	0.44 534	5.60 547	1.66 539	5.22 514	4.37 548	14.49 592	21.86 591	20.65 590	11.88 590	7.66 555	4.55 532	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.05 379
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 565	2.15 573	16.58 592	0.34 472	0.07 386	5.91 551	4.26 573	6.73 567	6.99 569	9.44 574	6.09 536	6.57 549	5.17 561	9.54 572	21.38 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 542	0.23 535

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 566	2.33 574	8.42 571	0.33 466	0.27 503	24.60 605	8.84 603	5.50 532	9.75 575	3.82 526	8.16 551	8.53 560	1.82 490	9.44 570	5.18 540	1.02 574	1.65 591	0.33 567	0.47 579	1.06 569	0.90 567

ACVNet-4b	5.67 567	1.65 562	4.43 526	9.46 594	7.11 592	8.72 572	1.68 541	6.61 562	5.76 561	0.27 195	6.49 541	11.67 569	2.43 512	8.40 562	1.56 459	9.06 597	2.34 595	10.49 597	0.02 428	9.22 595	5.98 596

MeshStereo	5.78 568	0.75 503	3.04 462	0.25 437	0.14 439	7.88 568	2.09 545	9.64 580	5.18 557	20.48 602	19.06 584	22.80 592	9.54 584	9.64 573	4.88 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.03 326
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
PVD	5.81 569	0.99 535	5.56 550	0.72 530	0.51 541	6.72 556	0.18 419	9.90 582	23.69 595	11.45 581	19.26 586	8.18 558	9.46 583	9.24 568	9.49 571	0.02 512	0.16 559	0.00 1	0.08 479	0.18 471	0.40 554

FC-DCNN	6.09 570	0.18 257	2.35 416	0.42 484	0.53 542	7.80 567	1.42 535	8.14 577	7.07 570	19.05 599	22.10 592	22.85 593	13.84 593	9.42 569	6.44 548	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 414

ACVNet_1	6.16 571	1.86 570	4.43 526	9.52 595	7.22 593	7.59 566	2.37 553	9.99 583	6.71 567	3.84 527	5.35 531	13.23 575	4.90 558	6.25 483	1.94 486	9.06 597	2.40 597	10.88 599	0.11 492	9.58 597	6.03 597

FC-DCNN v2	6.25 572	0.19 267	2.31 413	0.44 485	0.55 544	8.05 569	1.51 538	8.71 578	7.22 571	19.24 600	22.98 595	24.00 596	13.47 592	9.80 575	6.51 549	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 379

MultiAttention	6.26 573	0.14 205	1.30 260	1.04 553	1.50 567	42.66 612	15.75 610	6.19 555	1.92 483	3.14 508	7.95 548	6.41 545	0.37 351	28.21 610	3.39 519	0.13 549	0.01 345	0.67 575	0.81 589	1.99 576	1.71 578

EDNetEfficient	6.54 574	1.17 546	33.15 601	0.66 525	1.96 571	2.07 450	3.72 567	2.80 239	14.85 585	20.02 601	9.69 556	6.59 550	10.19 586	7.19 543	15.49 589	0.03 520	0.10 532	0.01 500	0.20 531	0.62 565	0.29 540

AnyNet_C01	6.59 575	4.31 591	36.24 604	0.96 549	0.46 537	9.96 574	5.74 589	6.02 554	3.63 539	7.59 564	8.56 552	8.83 561	3.14 529	13.74 593	20.83 604	0.12 547	0.08 519	0.25 565	0.09 484	1.01 568	0.34 547

LSM	7.38 576	1.68 563	22.24 596	3.99 581	40.72 613	3.54 511	4.79 583	4.74 484	6.65 566	10.25 576	13.51 567	4.49 519	3.81 543	6.91 530	5.31 541	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.26 512	14.60 612

ELAS_RVC	7.69 577	0.80 513	4.90 538	1.06 555	1.02 557	10.00 575	9.43 604	9.75 581	14.69 584	21.83 605	20.27 589	17.88 585	16.41 599	13.01 590	10.44 574	0.22 556	0.55 579	0.28 566	0.19 526	0.35 540	0.65 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 578	23.96 611	13.67 587	14.71 604	7.88 595	4.83 538	0.04 298	5.01 505	2.89 527	8.86 573	4.96 525	6.11 542	10.72 587	10.18 578	3.51 522	2.44 580	0.33 573	15.15 602	4.65 605	12.33 602	5.95 595

ELAS	8.05 579	0.76 507	4.02 508	0.95 548	1.02 557	14.85 587	6.99 599	12.80 587	11.73 578	22.43 607	27.75 603	17.88 585	15.19 596	10.96 583	11.31 576	0.22 556	0.56 580	0.23 563	0.22 539	0.50 559	0.71 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 580	1.80 569	5.09 540	8.55 592	6.72 589	13.47 582	4.34 576	13.70 588	23.86 596	6.89 560	19.74 588	20.52 588	5.36 563	7.70 556	2.48 503	8.53 594	1.67 592	7.99 590	0.32 568	8.79 593	6.29 600

PWCK	8.72 581	5.37 594	16.61 593	5.74 584	0.12 427	19.88 595	11.41 606	11.31 586	13.42 582	14.07 588	12.84 565	13.20 574	8.05 579	15.44 594	10.25 573	5.95 586	0.22 565	2.09 584	0.05 457	7.50 584	0.92 568

WAO-7	9.09 582	1.79 568	3.55 492	0.80 536	0.15 447	18.67 593	4.36 577	23.07 611	26.68 600	12.59 585	27.90 604	22.52 591	13.03 591	13.53 592	11.47 577	0.09 543	0.03 455	0.58 574	0.10 488	0.47 556	0.34 547

IMH-64-1	9.55 583	2.76 582	2.44 422	11.17 598	9.13 598	12.03 578	5.45 586	18.33 595	15.78 586	6.59 555	18.69 579	16.95 583	6.20 569	10.63 580	8.06 559	9.46 600	2.46 598	15.42 604	1.61 596	10.89 598	6.88 602

IMH-64	9.55 583	2.76 582	2.44 422	11.17 598	9.13 598	12.03 578	5.45 586	18.33 595	15.78 586	6.59 555	18.69 579	16.95 583	6.20 569	10.63 580	8.06 559	9.46 600	2.46 598	15.42 604	1.61 596	10.89 598	6.88 602

RTS	9.75 585	2.69 580	65.25 613	0.85 541	1.99 572	14.36 583	4.75 581	5.69 542	17.29 590	7.97 566	19.00 581	6.83 552	3.02 526	26.15 608	18.62 600	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.16 503

RTSA	9.75 585	2.69 580	65.25 613	0.85 541	1.99 572	14.36 583	4.75 581	5.69 542	17.29 590	7.97 566	19.00 581	6.83 552	3.02 526	26.15 608	18.62 600	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.16 503

MonStereo1	9.96 587	1.60 561	3.97 506	7.74 589	6.62 588	14.53 586	2.83 559	14.16 589	22.18 593	11.83 583	28.49 607	26.76 598	16.14 598	11.07 587	6.43 547	6.17 587	0.03 455	3.80 587	0.46 577	8.16 589	6.30 601

EDNetEfficientorigin	10.31 588	1.90 571	98.96 627	0.22 426	0.23 485	2.73 482	0.71 512	4.50 465	16.94 589	18.72 594	15.36 571	12.74 573	10.73 588	8.96 566	11.94 580	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.25 509	1.31 575

MADNet+	10.71 589	14.57 605	70.07 615	0.58 515	0.47 539	19.89 596	4.20 572	11.05 584	6.87 568	3.03 505	5.99 535	9.01 562	6.35 571	31.95 612	28.31 610	0.22 556	0.26 570	0.01 500	0.04 451	0.46 553	0.87 566

WAO-6	11.09 590	1.69 564	3.21 474	7.54 588	7.10 591	16.34 588	6.63 597	20.12 600	38.64 611	9.67 575	19.28 587	27.53 599	10.97 589	12.43 589	11.57 578	4.26 582	2.35 596	10.54 598	0.02 428	7.59 585	4.29 590

LVE	11.10 591	2.36 575	3.34 481	9.94 596	8.13 596	21.22 598	7.75 601	16.47 593	32.55 606	8.55 570	23.64 596	23.22 594	7.93 578	10.98 585	6.65 550	9.45 599	2.55 604	11.08 600	0.58 582	9.35 596	6.28 599

IMH	11.11 592	3.50 588	2.56 434	11.25 600	9.13 598	14.49 585	5.10 584	20.68 604	26.30 599	8.28 568	23.85 598	20.63 589	9.19 582	12.39 588	7.96 557	9.50 602	2.50 600	15.28 603	1.66 598	11.07 601	6.96 604

Dean	11.46 593	2.03 572	5.20 542	10.73 597	8.20 597	18.71 594	5.73 588	21.10 605	41.49 614	11.12 578	22.16 593	25.92 597	7.74 575	7.52 551	4.31 529	9.01 596	2.27 594	9.95 596	0.61 583	9.18 594	6.22 598

coex-ft	12.01 594	5.60 595	80.23 617	0.15 394	0.15 447	1.88 442	0.73 513	2.66 224	30.12 603	49.31 616	16.59 574	15.97 581	14.42 595	6.79 519	14.50 585	0.05 529	0.08 519	0.01 500	0.05 457	0.37 544	0.61 558

SGM-ForestM	12.56 595	0.80 513	4.31 523	1.07 556	0.41 532	21.56 599	8.57 602	17.42 594	19.67 592	29.93 609	28.49 607	45.83 613	27.22 608	26.05 607	18.40 598	0.14 550	0.25 567	0.18 559	0.28 559	0.18 471	0.42 555

LE_ROB	12.79 596	0.64 484	10.26 578	2.13 572	1.29 562	7.25 562	5.81 590	9.09 579	49.27 617	57.55 617	24.58 599	23.68 595	31.13 611	9.00 567	23.57 609	0.04 523	0.06 497	0.13 556	0.20 531	0.08 365	0.11 469

JetBlue	13.83 597	5.03 592	33.82 602	0.84 538	6.92 590	50.14 613	20.02 612	15.09 590	8.92 574	11.33 580	17.05 575	28.25 600	18.01 604	32.60 613	18.53 599	0.32 563	0.12 544	0.15 557	0.23 543	4.59 580	4.64 591

WAO-8	13.93 598	3.75 589	4.23 517	7.74 589	6.54 586	22.81 601	2.39 555	22.66 608	45.98 615	18.88 597	35.42 610	33.21 604	16.91 600	16.55 597	12.78 581	5.01 584	0.81 584	9.89 594	0.77 586	8.77 592	3.61 588

Venus	13.93 598	3.75 589	4.23 517	7.74 589	6.54 586	22.81 601	2.39 555	22.66 608	45.98 615	18.88 597	35.42 610	33.21 604	16.91 600	16.55 597	12.78 581	5.01 584	0.81 584	9.89 594	0.77 586	8.76 591	3.61 588

MANE	14.02 600	0.85 522	3.53 490	2.13 572	3.75 581	18.44 592	6.14 591	22.67 610	27.90 601	33.01 611	41.08 613	41.26 612	30.90 610	23.39 602	17.99 596	0.47 567	0.76 583	0.91 576	4.04 603	0.17 462	1.00 571

KSHMR	14.27 601	6.95 598	5.79 554	15.08 605	12.84 604	17.44 589	10.61 605	18.88 597	30.94 604	18.81 596	22.21 594	28.54 601	8.85 580	15.56 595	9.24 569	10.34 607	3.60 608	21.61 610	4.68 606	14.48 605	8.94 607

TorneroNet-64	15.45 602	5.66 596	3.44 487	13.86 602	12.03 603	28.15 608	6.27 594	19.89 599	38.68 612	12.16 584	28.06 605	35.76 607	15.44 597	19.56 600	15.40 588	9.71 603	2.52 601	19.13 607	2.70 599	12.55 603	7.94 606

TorneroNet	16.10 603	5.74 597	4.12 515	13.88 603	11.97 602	26.89 607	6.85 598	21.13 606	38.32 610	14.15 589	33.36 609	33.52 606	17.49 602	18.89 599	19.64 602	9.77 604	2.53 602	19.43 608	3.35 600	13.21 604	7.86 605

notaker	17.52 604	21.54 609	7.84 568	18.05 607	14.44 607	17.58 590	6.43 595	20.13 601	24.44 598	21.34 604	27.71 602	39.12 609	18.78 605	19.63 601	20.40 603	11.95 608	2.71 607	25.51 612	5.85 609	17.10 608	9.78 608

BEATNet-Init1	17.91 605	7.45 599	36.82 605	1.88 571	1.38 563	37.29 611	14.71 609	21.90 607	24.20 597	38.07 612	36.59 612	50.41 614	32.00 612	29.42 611	21.83 607	0.33 564	0.39 576	0.47 569	0.54 581	1.50 573	1.07 572

ktn	19.15 606	18.52 606	6.39 564	22.64 611	17.26 609	24.47 603	12.11 607	24.52 612	34.74 609	18.75 595	27.70 601	32.54 602	17.85 603	15.71 596	16.67 590	22.09 611	3.64 609	28.95 614	10.91 611	17.40 609	10.22 610

UNDER WATER	19.61 607	12.37 604	31.14 599	20.44 609	14.31 606	28.63 609	18.15 611	16.43 592	34.24 608	20.82 603	19.14 585	38.83 608	30.09 609	24.31 603	20.97 605	10.09 606	2.68 605	19.51 609	4.70 607	15.52 607	9.93 609

UNDER WATER-64	20.03 608	10.28 602	31.50 600	20.05 608	13.64 605	32.81 610	23.45 613	16.01 591	33.44 607	22.01 606	17.25 576	40.58 611	32.20 613	24.50 604	22.36 608	10.06 605	2.70 606	18.37 606	4.24 604	14.84 606	10.24 611

DLNR_Zeroshot_test	23.05 609	49.79 615	87.94 618	97.52 632	94.73 626	1.18 218	0.00 1	20.60 602	0.14 9	0.02 23	0.02 104	0.02 19	0.02 55	4.35 386	0.10 152	32.22 616	0.04 473	0.00 1	0.27 555	72.00 622	0.06 414

DLNR-FE	23.09 610	49.81 616	87.98 619	97.51 631	95.30 628	1.18 218	0.00 1	20.61 603	0.14 9	0.02 23	0.02 104	0.02 19	0.02 55	4.34 384	0.10 152	32.12 615	0.04 473	0.00 1	0.28 559	72.27 623	0.06 414

DPSimNet_ROB	25.03 611	19.56 608	24.93 598	24.36 612	17.85 610	22.25 600	25.93 614	28.52 613	29.10 602	32.61 610	28.25 606	32.87 603	26.42 606	24.51 605	40.42 612	16.75 610	13.93 613	25.19 611	22.38 614	19.96 611	24.75 616

HanzoNet	29.69 612	29.33 612	21.66 595	21.75 610	19.07 611	24.58 604	12.99 608	28.87 614	40.49 613	43.09 614	44.02 614	55.65 616	44.93 615	43.17 615	44.44 613	27.88 614	9.47 612	29.77 615	15.86 613	20.94 612	15.84 613

JetRed	34.54 613	39.28 614	62.16 611	15.62 606	26.51 612	69.20 615	40.79 616	31.43 615	32.41 605	46.06 615	44.55 615	40.19 610	26.50 607	38.43 614	56.06 616	12.76 609	37.49 619	13.23 601	9.38 610	29.52 613	19.34 614

MADNet++	47.78 614	34.15 613	37.11 606	42.94 613	41.23 614	64.94 614	30.63 615	60.79 619	53.26 618	72.08 619	61.65 617	57.68 617	54.96 616	58.03 616	59.24 617	43.01 618	36.17 618	36.07 616	22.50 615	47.50 615	41.67 618

ASD4	55.28 615	67.10 621	50.57 609	44.24 614	57.82 616	92.00 620	98.23 628	54.95 617	86.61 622	58.30 618	64.61 618	50.57 615	63.33 618	58.83 617	67.37 618	25.76 613	29.60 616	26.82 613	29.01 616	42.42 614	37.42 617

TCMNet-wrong-test	55.95 616	78.75 622	71.85 616	90.95 623	89.50 623	78.08 616	71.33 617	38.19 616	12.35 580	40.71 613	51.28 616	59.53 618	35.38 614	64.04 619	52.16 615	38.10 617	6.00 610	47.22 620	41.12 618	82.64 624	69.84 623

LRCNet_RVC	60.63 617	63.16 620	62.94 612	69.09 619	50.21 615	19.92 597	0.07 358	58.32 618	5.21 558	75.67 620	86.75 619	74.68 619	62.48 617	59.01 618	49.80 614	93.38 627	56.36 623	93.48 627	92.95 627	67.44 621	71.73 625

tt	68.65 618	0.15 221	99.57 628	50.64 615	14.90 608	100.00 630	100.00 630	100.00 634	99.76 629	27.80 608	10.52 560	99.97 634	98.63 628	99.61 629	100.00 634	90.62 624	98.21 627	46.66 619	52.02 620	62.86 620	21.04 615

USTest	75.36 619	57.99 619	56.43 610	72.82 620	69.93 620	99.96 629	100.00 630	98.57 629	99.18 628	94.19 626	97.90 628	78.26 620	95.05 626	75.90 622	76.21 621	48.70 619	80.65 624	39.01 618	52.97 621	57.66 616	55.76 619

xxxxx1	76.92 620	82.43 623	93.26 622	61.67 616	66.92 617	95.84 623	95.11 623	75.84 620	80.96 619	82.71 621	86.75 619	89.18 623	87.35 621	85.27 623	87.18 622	55.08 620	54.60 620	60.31 621	72.71 622	62.51 617	62.73 620

tt_ll	76.92 620	82.43 623	93.26 622	61.67 616	66.92 617	95.84 623	95.11 623	75.84 620	80.96 619	82.71 621	86.75 619	89.18 623	87.35 621	85.27 623	87.18 622	55.08 620	54.60 620	60.31 621	72.71 622	62.51 617	62.73 620

ff	76.92 620	82.43 623	93.26 622	61.67 616	66.92 617	95.84 623	95.11 623	75.84 620	80.96 619	82.71 621	86.75 619	89.18 623	87.35 621	85.27 623	87.18 622	55.08 620	54.60 620	60.31 621	72.71 622	62.51 617	62.73 620

RSGM-EC	80.84 623	55.04 617	42.42 607	74.68 621	80.19 621	84.60 617	87.59 618	88.17 623	89.98 623	86.62 624	95.72 625	81.57 621	74.73 619	73.44 620	69.93 619	92.23 625	97.38 625	85.31 624	90.67 625	84.14 625	82.34 626

acva	80.84 623	55.04 617	42.42 607	74.68 621	80.19 621	84.60 617	87.59 618	88.17 623	89.98 623	86.62 624	95.72 625	81.57 621	74.73 619	73.44 620	69.93 619	92.23 625	97.38 625	85.31 624	90.67 625	84.14 625	82.34 626

PML	89.08 625	99.72 629	92.85 621	94.72 625	94.92 627	99.54 628	97.42 627	93.50 625	95.96 627	99.77 632	92.33 623	95.35 627	93.51 625	99.96 634	91.15 625	99.98 638	31.71 617	100.00 633	45.94 619	93.46 628	69.88 624

MEDIAN_ROB	96.83 626	99.41 627	98.66 626	94.75 626	94.23 625	93.08 622	90.54 621	95.61 627	94.75 625	97.65 629	97.73 627	98.30 628	96.57 627	94.51 626	93.74 627	99.78 637	98.24 628	99.99 632	99.89 631	99.48 631	99.67 631

Anonymous_1	97.10 627	99.72 629	99.64 629	92.33 624	93.91 624	100.00 630	100.00 630	99.20 631	99.90 630	98.57 630	99.75 629	99.14 630	99.94 630	98.50 628	99.54 628	87.90 623	98.87 629	90.88 626	96.91 628	92.22 627	95.12 628

HaxPig	97.68 628	99.63 628	91.34 620	99.82 637	99.97 631	88.15 619	88.00 620	98.28 628	99.93 631	99.98 633	99.99 630	99.95 633	99.99 631	96.29 627	92.24 626	99.99 639	99.98 631	100.00 633	99.99 632	100.00 640	99.98 638

ccccc	98.51 629	94.69 626	100.00 633	100.00 640	100.00 633	92.59 621	97.15 626	98.75 630	95.78 626	98.59 631	95.17 624	98.60 629	99.67 629	99.86 632	99.84 629	100.00 640	100.00 632	99.91 631	99.54 630	100.00 640	100.00 640

test_example2	98.83 630	99.97 634	99.97 630	99.96 639	99.97 631	99.46 627	99.97 629	95.54 626	100.00 632	100.00 634	100.00 631	93.37 626	93.47 624	99.93 633	99.91 630	100.00 640	99.79 630	96.64 628	98.71 629	100.00 640	100.00 640

DPSM_ROB	99.17 631	100.00 635	100.00 633	96.28 627	98.84 629	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	93.66 628	100.00 632	100.00 633	100.00 633	96.31 629	98.27 629

DPSM	99.17 631	100.00 635	100.00 633	96.28 627	98.84 629	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	93.66 628	100.00 632	100.00 633	100.00 633	96.31 629	98.27 629

AVERAGE_ROB	99.23 633	99.81 631	97.56 625	100.00 640	100.00 633	96.24 626	91.02 622	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	99.98 635	99.97 631	100.00 640	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 640	100.00 640

DGTPSM_ROB	99.45 634	99.94 632	99.98 631	96.58 629	100.00 633	100.00 630	100.00 630	99.81 632	100.00 632	95.86 627	100.00 631	99.32 631	100.00 632	99.79 630	99.99 632	98.34 630	100.00 632	99.86 629	100.00 633	99.52 632	99.99 639

DPSMNet_ROB	99.46 635	99.94 632	99.98 631	96.59 630	100.00 633	100.00 630	100.00 630	99.81 632	100.00 632	95.87 628	100.00 631	99.32 631	100.00 632	99.79 630	99.99 632	98.46 631	100.00 632	99.86 629	100.00 633	99.52 632	100.00 640

RAFT-FEzeroshot	99.94 636	100.00 635	100.00 633	99.72 633	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	99.21 632	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.97 635	99.95 633

RAFT-FE	99.94 636	100.00 635	100.00 633	99.72 633	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	99.21 632	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.97 635	99.95 633

CasAABBNet	99.94 636	100.00 635	100.00 633	99.72 633	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	99.21 632	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.96 634	99.95 633

LSM0	99.94 636	100.00 635	100.00 633	99.84 638	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	99.22 635	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.99 638	99.83 632

FlowAnything	99.97 640	100.00 635	100.00 633	99.74 636	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	99.71 636	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.98 637	99.95 633

Selective-RAFT-Error	100.00 641	100.00 635	100.00 633	100.00 640	100.00 633	100.00 630	100.00 630	100.00 634	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 634	100.00 640	100.00 632	100.00 633	100.00 633	99.99 638	99.95 633

GS-Stereo							0.00 1	2.95 253	0.59 97	0.09 111	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 467	0.16 454	0.12 480

FADE		10.20 601		4.76 583	4.82 584			19.13 598	23.28 594	8.35 569		14.63 578		25.45 606		24.52 612	8.46 611	36.14 617	36.87 617	3.46 578	2.72 586

Low-res two-view benchmark