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

BTL-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 124	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

S2M2_XL	0.06 1	0.19 276	0.39 66	0.04 246	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 21	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 102	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 3	0.12 192	0.24 23	0.02 140	0.01 210	0.12 3	0.04 303	0.24 11	0.59 100	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.11 57	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 63	0.14 216	1.54 303	0.01 42	0.00 1	0.13 4	0.04 303	1.10 92	0.65 175	0.10 132	0.05 178	0.03 63	0.04 141	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 15	0.02 1	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 137	0.56 51	1.11 359	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.25 146	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

MatchStereo	0.17 38	0.17 257	0.97 166	0.01 42	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 90	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.07 208	0.14 76	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
RAStereo	0.17 38	0.21 298	1.18 233	0.04 246	0.01 210	0.18 6	0.00 1	0.81 80	0.34 76	0.07 89	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.19 108	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 127	0.32 364	1.63 323	0.01 42	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 245	0.79 288	0.02 25	0.03 153	0.08 161	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

CroCo-Stereo	0.39 163	0.40 402	1.67 335	0.07 323	0.00 1	0.19 8	0.01 137	3.55 368	0.75 260	0.08 103	0.02 108	0.46 259	0.08 225	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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
FSD	0.09 4	0.06 52	0.25 36	0.03 206	0.00 1	0.25 10	0.05 328	0.32 19	0.61 124	0.03 52	0.01 1	0.06 135	0.02 60	0.13 72	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DispViT+	0.23 91	0.23 316	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.26 11	0.01 137	1.87 163	0.59 100	0.01 8	0.03 153	0.04 83	0.02 60	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.17 572	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SCV	0.42 176	0.28 344	0.68 113	0.26 456	0.16 455	0.26 11	0.05 328	4.98 512	0.63 155	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.18 532	0.25 519	0.18 525

Monster-pub-mixall	0.14 20	0.15 232	0.32 53	0.01 42	0.01 210	0.31 13	0.00 1	0.40 31	0.24 60	0.11 149	0.02 108	0.03 63	0.00 1	0.93 256	0.21 243	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

HUF	0.25 106	0.32 364	1.18 233	0.06 294	0.11 423	0.31 13	0.08 373	0.73 70	0.62 143	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.16 90	0.14 188	0.00 1	0.58 593	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.37 560

dual_stereo	0.29 117	0.05 30	0.31 50	0.03 206	0.00 1	0.31 13	0.02 222	3.31 329	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.79 250	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.08 489	0.00 1	0.01 128

S2M2_L	0.13 15	0.15 232	0.45 71	0.02 140	0.01 210	0.32 16	0.00 1	0.52 41	0.60 113	0.00 1	0.14 219	0.03 63	0.01 22	0.20 120	0.16 207	0.00 1	0.01 351	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
UniTT-Stereo	0.16 31	0.11 182	1.13 216	0.03 206	0.17 459	0.32 16	0.02 222	0.38 27	0.32 74	0.03 52	0.16 230	0.05 118	0.07 208	0.16 90	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 41	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 10	0.67 197	0.01 8	0.02 108	0.03 63	0.03 108	0.05 10	0.07 102	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
HART	0.44 188	0.24 321	1.41 283	0.01 42	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 254	0.61 124	0.26 202	1.98 462	0.35 244	0.03 108	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.05 383

fffy	0.14 20	0.06 52	0.88 139	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 76	0.13 5	0.02 25	0.01 1	0.06 135	0.01 22	0.16 90	0.03 8	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.06 417

CroCo-Stereo Lap2	0.33 133	0.49 449	1.18 233	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 285	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.08 225	0.45 211	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

MoCha-V2	0.33 133	0.11 182	0.92 148	0.09 350	0.06 373	0.34 22	0.00 1	2.56 223	0.64 167	0.32 209	0.43 309	0.17 212	0.09 236	0.26 154	0.10 157	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.22 549	0.05 318	0.01 128

Selective-IGEV	0.22 81	0.06 52	0.46 75	0.05 274	0.04 347	0.34 22	0.04 303	2.16 185	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 494	0.03 250	0.09 459

252Zero-FE	0.17 38	0.09 126	0.32 53	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 24	0.68 207	1.07 345	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.08 35	0.31 304	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-Stereo_L1	0.14 20	0.13 204	0.45 71	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.14 411	0.80 78	0.61 124	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.20 235	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

mms	0.11 9	0.07 82	0.45 71	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 27	0.15 15	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.20 120	0.04 15	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.14 506

CAS++	0.32 130	0.22 308	0.69 115	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 457	0.48 92	0.02 25	0.01 1	0.07 153	0.00 1	0.19 108	0.04 15	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
IGEV++	0.36 151	0.19 276	0.57 95	0.09 350	0.00 1	0.35 24	0.03 273	4.62 482	0.24 60	0.12 154	0.02 108	0.03 63	0.17 295	0.24 140	0.23 252	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.04 461	0.09 395	0.08 452

sAnonymous2	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

CroCo_RVC	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 52	0.03 2	0.46 75	0.03 206	0.00 1	0.36 31	0.02 222	1.68 145	0.67 197	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.00 1	0.12 65	0.22 247	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.15 510	0.01 76	0.00 1

Test_v1	0.10 7	0.12 192	0.54 90	0.02 140	0.00 1	0.37 32	0.01 137	0.43 32	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.00 1	0.14 76	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

StereoAnything_RVC	0.66 269	1.49 570	1.08 203	0.01 42	0.01 210	0.37 32	0.05 328	2.93 256	0.63 155	0.08 103	0.01 1	0.00 1	0.02 60	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	6.28 595	0.01 128

RSM	0.18 49	0.05 30	0.39 66	0.03 206	0.02 302	0.38 34	0.00 1	1.33 106	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.03 63	0.04 141	0.19 108	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.06 338	0.04 360

WQFJA1++	0.72 285	0.06 52	1.09 206	0.06 294	0.06 373	0.39 35	0.01 137	1.31 105	0.21 45	2.34 480	0.02 108	0.19 217	0.00 1	0.14 76	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 601	0.05 383

LGtest1	0.13 15	0.14 216	0.30 47	0.01 42	0.00 1	0.40 36	0.00 1	0.54 50	0.73 250	0.06 84	0.01 1	0.03 63	0.00 1	0.04 6	0.21 243	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

RSM++	0.17 38	0.07 82	0.42 68	0.03 206	0.00 1	0.40 36	0.00 1	1.18 97	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 529	0.09 395	0.07 439

BStereo	0.34 136	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	0.41 38	0.03 273	2.16 185	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

MonStereo	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

Monster-pub-eth3d	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.10 51	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

SCV_C0	0.34 136	0.20 289	0.96 160	0.02 140	0.00 1	0.41 38	0.02 222	3.62 378	0.65 175	0.12 154	0.01 1	0.07 153	0.09 236	0.18 100	0.13 177	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.19 536	0.12 429	0.04 360

MonSter	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

AIO-Stereo	0.21 63	0.07 82	0.44 70	0.03 206	0.03 327	0.41 38	0.01 137	1.65 139	0.65 175	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.22 132	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 580	0.05 318	0.08 452

MaDis-Stereo	0.22 81	0.29 354	0.87 137	0.05 274	0.18 463	0.41 38	0.01 137	1.24 100	0.56 97	0.02 25	0.03 153	0.13 191	0.05 160	0.32 181	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AIO_test	0.17 38	0.11 182	0.55 92	0.08 337	0.06 373	0.42 45	0.06 355	0.35 24	0.38 82	0.03 52	0.01 1	0.86 322	0.03 108	0.21 129	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.08 489	0.03 250	0.02 257

AIO_rvc	0.21 63	0.32 364	0.50 83	0.09 350	0.03 327	0.43 46	0.06 355	1.25 101	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.09 169	0.04 141	0.28 165	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.10 470

MIF-Stereo (partial)	0.27 110	0.18 268	1.14 218	0.01 42	0.00 1	0.43 46	0.02 222	1.97 172	0.39 85	0.11 149	0.08 197	0.07 153	0.06 190	0.44 206	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 497	19.48 620	12.37 596	0.06 294	0.00 1	0.47 48	0.05 328	0.46 36	0.31 71	0.13 162	0.03 153	0.03 63	0.00 1	0.07 27	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.07 356	0.92 579

GMStereo	0.25 106	0.60 482	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.48 49	0.00 1	0.74 72	1.24 385	0.16 178	0.03 153	0.07 153	0.09 236	0.22 132	0.10 157	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
MGS-Stereo	0.31 127	0.10 151	0.89 143	0.02 140	0.00 1	0.50 50	0.00 1	0.39 30	0.61 124	0.02 25	2.91 500	0.04 83	0.03 108	0.21 129	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 560	0.00 1

plain	0.41 173	0.28 344	2.26 415	0.07 323	0.00 1	0.50 50	0.01 137	2.84 245	0.92 318	0.05 70	0.07 191	0.13 191	0.17 295	0.43 204	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.01 128

MonSter++	0.09 4	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.20 5	0.60 113	0.00 1	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.07 27	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

HanStereo	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

IGEV-Stereo+	0.43 183	0.17 257	0.46 75	0.14 398	1.06 570	0.63 55	0.02 222	0.30 16	0.24 60	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.03 108	1.86 303	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	1.83 585	1.61 588

FE-Mocha	0.48 208	0.12 192	1.34 272	0.11 372	0.09 404	0.64 56	0.01 137	3.94 418	0.22 50	0.49 251	0.58 331	0.59 277	0.53 389	0.29 168	0.38 345	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	0.02 186	0.02 257

anonymity	0.74 289	0.15 232	1.17 230	0.16 411	0.27 505	0.71 57	0.01 137	4.70 489	1.78 473	1.15 353	1.23 420	0.31 237	1.65 491	0.54 225	0.53 390	0.02 523	0.02 433	0.00 1	0.27 564	0.02 186	0.06 417

rvit_stereo_0081	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 405	0.35 375	4.53 538	0.18 419	0.37 531	0.79 60	0.00 1	5.71 555	0.74 256	0.40 235	0.64 350	4.47 528	1.41 472	1.42 283	0.30 300	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.28 568	0.17 471	0.14 506

BridgeDepth	0.11 9	0.07 82	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.00 1	0.14 1	0.62 143	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.04 141	0.14 76	0.05 38	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
ours_stereo	0.16 31	0.06 52	0.73 119	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.04 303	0.44 34	0.54 95	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.03 108	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.06 417

rvit_stereo_0081_aga	0.17 38	0.11 182	0.81 127	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.01 137	0.79 76	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.24 102	0.10 151	0.59 99	0.01 42	0.01 210	0.80 61	0.04 303	0.62 60	0.15 15	0.01 8	0.51 324	1.34 366	0.04 141	0.09 41	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.15 456	0.00 1

3w_stereo	0.21 63	0.07 82	0.23 19	0.01 42	0.00 1	0.81 65	0.00 1	2.00 174	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.06 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 130	0.28 344	0.46 75	0.01 42	0.05 361	0.81 65	0.04 303	3.37 335	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.14 282	0.10 51	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 549	0.02 186	0.01 128

4w-stereo	0.19 52	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	0.82 67	0.00 1	1.54 126	0.78 284	0.14 168	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.04 6	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEVStereo-DCA	0.46 195	0.09 126	1.02 178	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.05 318	0.01 128

rrr	0.62 255	0.09 126	2.07 390	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.06 355	2.29 194	0.85 311	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.05 318	0.07 439

VMStereo-Base	0.12 11	0.10 151	0.60 100	0.00 1	0.00 1	0.84 70	0.02 222	0.24 11	0.13 5	0.02 25	0.02 108	0.14 198	0.07 208	0.13 72	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zero-FE	0.34 136	0.09 126	1.27 252	0.05 274	0.14 439	0.85 71	0.06 355	1.57 132	0.39 85	0.05 70	0.06 184	0.16 209	0.13 277	1.35 281	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.01 76	0.02 257

rvit_0105_4	0.39 163	0.16 246	1.66 330	0.01 42	0.00 1	0.85 71	0.00 1	3.15 297	1.33 408	0.07 89	0.06 184	0.10 179	0.03 108	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

rvit_0105_6	0.34 136	0.10 151	1.37 278	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	2.78 238	1.32 406	0.04 64	0.03 153	0.07 153	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

CASnet	0.16 31	0.14 216	0.52 87	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	0.51 39	0.75 260	0.10 132	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.22 132	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DilatedVolume-Stereo	0.16 31	0.04 12	0.55 92	0.02 140	0.00 1	0.87 75	0.05 328	0.53 42	0.26 65	0.02 25	0.20 256	0.06 135	0.16 291	0.17 95	0.26 275	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.03 250	0.02 257

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 472	0.69 506	7.27 577	0.30 468	0.44 540	0.87 75	0.02 222	6.19 566	0.84 307	0.45 243	6.17 547	4.35 524	1.17 456	1.32 280	0.48 379	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.34 582	0.26 522	0.12 489

AEACV	0.22 81	0.05 30	0.66 110	0.02 140	0.03 327	0.87 75	0.00 1	1.07 91	0.15 15	0.18 190	0.01 1	0.02 25	0.72 428	0.15 85	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.27 564	0.08 373	0.07 439

rvit_stereo_0080	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

whm_eth	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

DDF-Stereo	0.32 130	0.09 126	0.69 115	0.05 274	0.15 447	0.91 80	0.06 355	1.58 135	0.38 82	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.20 311	1.46 290	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.01 76	0.02 257

Wavelet-MonSter	0.10 7	0.03 2	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	0.20 5	0.23 54	0.14 168	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

rvit_0105_5	0.41 173	0.20 289	1.94 366	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	3.18 307	1.27 393	0.08 103	0.09 203	0.10 179	0.02 60	0.35 191	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

WCG-NET	0.22 81	0.17 257	0.54 90	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.61 58	1.09 356	0.17 187	0.33 283	0.03 63	0.13 277	0.20 120	0.07 102	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.02 257

WCG-NET（raft）	0.29 117	0.24 321	0.51 84	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.56 51	1.12 364	0.21 197	0.12 216	1.54 373	0.14 282	0.14 76	0.07 102	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

GCST	0.81 315	0.64 493	1.41 283	0.44 497	0.01 210	0.91 80	0.08 373	3.75 390	1.04 341	0.12 154	0.44 312	0.27 233	0.35 357	5.12 440	0.38 345	1.19 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

DCRE	0.69 280	0.35 375	1.16 227	0.06 294	0.02 302	0.91 80	0.00 1	1.05 89	0.30 70	0.98 326	7.63 554	0.72 304	0.02 60	0.16 90	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.02 186	0.03 330

MM-Stereo_test1	0.40 168	0.13 204	1.31 267	0.64 534	0.07 386	0.92 87	0.03 273	3.08 285	0.80 295	0.35 223	0.04 171	0.05 118	0.02 60	0.20 120	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.26 522	0.02 257

RALAANet	0.54 232	0.62 489	1.41 283	0.01 42	0.01 210	0.92 87	0.02 222	2.39 200	1.87 482	1.13 351	0.38 296	0.15 204	0.30 341	1.00 263	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.14 443	0.01 128

fffft	0.22 81	0.03 2	0.46 75	0.01 42	0.00 1	0.93 89	0.01 137	1.42 109	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.21 129	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.07 439
1: 1. 1
test_xeample3	0.35 147	0.10 151	1.95 367	0.02 140	0.00 1	0.93 89	0.07 365	1.70 148	0.86 313	0.09 113	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.23 135	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.06 338	0.08 452

GLC_STEREO	0.13 15	0.08 106	0.61 101	0.01 42	0.00 1	0.94 91	0.03 273	0.29 15	0.21 45	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.04 141	0.26 154	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

RAFT	0.60 245	0.50 452	1.01 173	0.50 512	0.04 347	0.94 91	0.08 373	3.01 269	0.65 175	0.22 199	0.09 203	3.41 498	0.27 336	0.53 223	0.37 342	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.40 557	0.03 330

TestStereo	0.61 248	0.55 467	1.84 356	0.00 1	0.00 1	0.94 91	0.00 1	1.65 139	0.23 54	0.12 154	0.03 153	0.08 161	0.06 190	6.59 512	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.20 58	0.25 325	0.78 124	0.01 42	0.01 210	0.95 94	0.00 1	0.70 66	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.31 175	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.04 360

MM-Stereo_test3	0.43 183	0.33 371	0.92 148	0.75 543	0.04 347	0.96 97	0.05 328	3.11 290	0.79 288	0.12 154	0.53 326	0.26 231	0.06 190	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.28 536	0.01 128

test_4	0.51 219	0.10 151	1.27 252	0.01 42	0.06 373	0.97 98	0.03 273	1.12 93	0.16 20	0.27 204	3.42 514	0.65 289	0.09 236	1.59 292	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 489	0.14 443	0.00 1

x	0.41 173	0.04 12	0.74 121	0.54 519	0.00 1	0.98 99	0.00 1	3.07 283	0.67 197	0.48 248	0.01 1	0.48 263	0.07 208	0.93 256	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

test-3	0.63 257	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.13 433	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.96 446	0.01 1	1.10 354	0.05 160	3.75 363	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.15 456	0.13 499

test_1	0.61 248	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.12 427	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.71 423	0.01 1	1.10 354	0.04 141	3.71 361	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

2w_stereo	0.23 91	0.05 30	0.21 9	0.01 42	0.00 1	1.00 102	0.00 1	2.24 191	0.71 241	0.15 172	0.03 153	0.02 25	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.19 52	0.48 444	0.51 84	0.12 375	0.10 414	1.01 103	0.01 137	0.81 80	0.19 33	0.07 89	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.31 175	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

test_3	0.58 242	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.12 427	1.01 103	0.01 137	2.45 211	0.20 40	0.95 313	0.01 1	1.05 346	0.05 160	3.74 362	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

Select-FE	1.23 430	0.35 375	4.62 542	0.32 476	0.26 499	1.02 105	0.00 1	4.88 506	0.70 236	1.79 432	0.42 304	4.48 529	3.90 555	0.72 246	0.46 373	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.37 584	0.02 186	0.19 530

Replicate-Monster	0.43 183	0.06 52	5.91 566	0.01 42	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.56 51	0.74 256	0.07 89	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.14 76	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 11	0.10 151	0.25 36	0.03 206	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.24 11	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.06 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 49	0.06 52	0.53 88	0.02 140	0.00 1	1.03 106	0.04 303	0.38 27	0.64 167	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.26 154	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.10 470

SMFormer	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

tta	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

qqq1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

fff1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

4D-IteraStereo	0.35 147	0.60 482	1.93 362	0.02 140	0.09 404	1.03 106	0.07 365	1.25 101	0.34 76	0.02 25	0.03 153	0.84 321	0.10 245	0.31 175	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.07 439

FINET	1.36 446	0.46 434	4.05 518	0.22 436	0.73 562	1.03 106	0.00 1	3.57 373	5.71 569	1.59 417	1.64 439	0.49 266	0.19 305	5.53 461	1.90 489	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

Gwc-CoAtRS	0.42 176	0.12 192	1.28 255	0.03 206	0.13 433	1.03 106	0.02 222	2.33 196	0.15 15	0.35 223	0.01 1	2.27 434	0.03 108	0.20 120	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 549	0.01 76	0.01 128

LACA1	0.12 11	0.13 204	0.16 2	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.20 5	0.62 143	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Zero-FE251	0.22 81	0.10 151	0.95 158	0.04 246	0.00 1	1.04 116	0.04 303	0.53 42	0.19 33	0.87 299	0.02 108	0.02 25	0.01 22	0.16 90	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

water-stereo	0.17 38	0.03 2	0.91 147	0.04 246	0.02 302	1.04 116	0.00 1	0.43 32	0.26 65	0.10 132	0.06 184	0.06 135	0.06 190	0.13 72	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.01 76	0.01 128

qwe	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.65 139	0.76 271	0.16 178	0.19 251	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 20	0.10 151	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.47 37	0.69 224	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DEFOM-Stereo	0.14 20	0.04 12	0.38 62	0.05 274	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.32 19	0.63 155	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.03 108	0.20 120	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

11t1	0.33 133	0.05 30	0.86 135	0.44 497	0.00 1	1.04 116	0.00 1	2.45 211	0.60 113	0.44 240	0.01 1	0.05 118	0.05 160	0.43 204	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

GMOStereo	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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IGEV-FE	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.81 460	0.63 408	0.52 220	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.84 463	0.63 408	0.53 223	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

PCWNet_CMD	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.00 1	2.80 242	0.97 327	0.48 248	0.28 272	2.31 439	1.50 478	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

ICVP	0.46 195	0.08 106	1.58 315	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.21 437	3.80 399	0.52 94	0.42 238	0.27 270	0.33 242	0.06 190	0.57 228	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.44 188	0.44 424	1.03 189	0.03 206	0.00 1	1.10 169	0.03 273	2.46 213	0.90 315	0.07 89	0.32 276	0.12 186	0.20 311	1.28 276	0.25 266	0.00 1	0.31 583	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.12 489

GEAStereo	0.16 31	0.08 106	0.38 62	0.08 337	0.04 347	1.11 174	0.00 1	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.11 478

GSStereo	0.30 123	0.08 106	0.38 62	0.06 294	0.04 347	1.11 174	0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 477	0.16 462	0.12 489

gasm-f	0.18 49	0.08 106	0.45 71	0.08 337	0.11 423	1.11 174	0.12 406	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.01 2	0.06 190	0.18 100	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.11 478

FlowAnything_test	0.12 11	0.10 151	0.30 47	0.00 1	0.01 210	1.11 174	0.00 1	0.61 58	0.13 5	0.04 64	0.02 108	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.00 1

asda	0.22 81	0.09 126	0.28 43	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.57 132	0.76 271	0.15 172	0.07 191	0.03 63	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 63	0.06 52	0.29 46	0.02 140	0.00 1	1.11 174	0.02 222	1.46 119	0.70 236	0.16 178	0.01 1	0.01 2	0.04 141	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.00 1

GREAT-IGEV	0.24 102	0.10 151	0.92 148	0.06 294	0.33 530	1.11 174	0.06 355	0.36 26	0.19 33	0.02 25	0.47 320	0.02 25	0.06 190	0.13 72	0.16 207	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.09 395	0.36 559
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.20 58	0.05 30	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.84 159	0.34 76	0.08 103	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

AE-Stereo	0.47 201	0.11 182	1.03 189	0.04 246	0.09 404	1.11 174	0.03 273	4.16 436	0.34 76	0.35 223	0.82 381	0.15 204	0.16 291	0.45 211	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.26 562	0.09 395	0.05 383

MSMDNet	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.11 174	0.00 1	2.88 249	0.98 329	0.49 251	0.28 272	2.32 440	1.49 475	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

AIO-test1	0.53 229	0.38 390	1.50 294	0.02 140	0.03 327	1.12 184	0.01 137	3.13 293	0.69 224	0.44 240	0.30 274	0.06 135	0.06 190	2.52 315	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.13 436	0.09 459

rvit_stereo_0075_2	0.37 156	0.13 204	2.43 428	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	1.66 143	1.15 369	0.16 178	0.08 197	0.02 25	0.05 160	0.40 200	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.10 470

LL-Strereo2	0.36 151	0.47 442	1.08 203	0.09 350	0.03 327	1.12 184	0.07 365	1.66 143	0.93 322	0.43 239	0.02 108	0.51 270	0.08 225	0.23 135	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.04 290	0.04 360

CAS	0.85 330	0.09 126	0.67 111	6.43 599	0.05 361	1.12 184	0.00 1	0.88 84	0.69 224	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.06 190	0.26 154	0.12 173	6.37 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 536

riskmin	0.47 201	0.03 2	1.01 173	0.08 337	0.01 210	1.12 184	0.01 137	3.00 266	0.21 45	0.46 246	0.02 108	2.08 417	1.06 446	0.26 154	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

UDGNet	0.35 147	0.50 452	1.14 218	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	0.70 66	1.57 454	0.31 207	0.05 178	0.06 135	0.02 60	1.45 289	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.39 163	0.44 424	1.15 222	0.06 294	0.03 327	1.12 184	0.04 303	2.75 236	0.33 75	0.10 132	0.16 230	0.11 181	0.19 305	0.74 248	0.31 304	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.01 412	0.02 186	0.05 383

CSFM-Stereo	0.13 15	0.04 12	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.13 191	0.00 1	0.30 16	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.08 35	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

rvit_0105_3	0.47 201	0.28 344	2.20 400	0.01 42	0.00 1	1.13 191	0.00 1	3.20 315	1.26 387	0.08 103	0.26 266	0.09 169	0.03 108	0.62 238	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

HiDET	0.14 20	0.04 12	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.14 193	0.00 1	0.51 39	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.07 27	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 109	0.08 106	1.52 302	0.46 503	0.00 1	1.14 193	0.01 137	0.63 61	0.21 45	0.38 233	0.02 108	0.04 83	0.06 190	0.18 100	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.05 467	0.22 506	0.04 360

FACV-RUCA	0.49 210	0.10 151	1.30 264	0.06 294	0.12 427	1.14 193	0.07 365	3.57 373	0.92 318	0.18 190	0.99 398	0.19 217	0.31 345	0.25 146	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.08 553	0.02 438	0.24 512	0.12 489

mmm	0.52 223	0.04 12	1.14 218	0.61 530	0.00 1	1.14 193	0.00 1	3.45 352	0.75 260	1.24 370	0.58 331	0.20 221	0.18 299	0.93 256	0.08 125	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

StereoVision	0.86 334	0.38 390	1.75 345	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.02 222	3.38 338	0.92 318	0.13 162	6.89 551	0.50 268	0.12 270	1.10 267	0.78 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

s12784h	0.56 238	0.14 216	1.22 245	0.02 140	0.00 1	1.14 193	0.03 273	3.43 349	1.47 432	1.02 332	1.41 433	0.05 118	0.02 60	1.08 266	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

TANstereo	0.30 123	0.28 344	0.86 135	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.00 1	0.53 42	0.44 90	1.06 343	1.24 422	0.06 135	0.05 160	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.21 63	0.19 276	0.85 133	0.02 140	0.02 302	1.14 193	0.30 477	0.88 84	0.11 2	0.03 52	0.02 108	0.07 153	0.02 60	0.37 195	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

LCMNet	0.14 20	0.04 12	0.24 23	0.02 140	0.00 1	1.15 201	0.00 1	0.44 34	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.08 35	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DA	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

GGEV	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

3.75w	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.70 148	0.75 260	0.14 168	0.02 108	0.02 25	0.02 60	0.15 85	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HI	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

CoSv	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

knoymous	0.35 147	0.05 30	1.11 210	0.05 274	0.01 210	1.15 201	0.01 137	2.06 177	0.14 10	0.40 235	0.02 108	1.67 391	0.00 1	0.31 175	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

WQFJX	0.51 219	0.07 82	0.27 41	0.04 246	0.47 546	1.16 208	0.05 328	4.75 495	1.98 491	0.15 172	0.02 108	0.17 212	0.10 245	0.58 231	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

DFGA-Net	0.91 355	1.43 569	2.72 455	0.06 294	0.16 455	1.16 208	0.00 1	2.26 193	0.77 277	1.02 332	1.17 415	0.25 228	0.04 141	5.17 441	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.02 257

rvit_105_1	0.60 245	0.33 371	2.37 425	0.01 42	0.00 1	1.16 208	0.00 1	3.38 338	1.20 377	0.16 178	0.26 266	0.13 191	0.04 141	2.66 323	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.03 330

RAFT_CTSACE	0.68 278	0.52 457	1.74 343	0.50 512	0.05 361	1.16 208	0.00 1	2.68 234	0.66 186	0.68 270	1.60 438	1.76 396	0.80 433	0.94 259	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

raft+_RVC	0.42 176	0.48 444	1.11 210	0.51 516	0.17 459	1.16 208	0.04 303	2.25 192	0.59 100	0.12 154	0.42 304	0.08 161	0.15 286	0.60 233	0.28 288	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.19 530

Pro-Stereo	0.21 63	0.05 30	0.20 7	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	0.21 8	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.01 22	1.55 291	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.01 128

WQFJA1	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.55 475	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

NLMM	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.54 473	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

ISRNet	0.88 345	0.19 276	2.71 453	0.05 274	0.00 1	1.17 213	0.03 273	2.96 261	0.80 295	2.17 463	1.70 447	2.59 448	0.20 311	2.58 317	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

test_for_model	0.65 263	0.09 126	1.65 325	0.20 429	0.21 479	1.17 213	0.01 137	3.06 277	0.70 236	0.06 84	0.05 178	0.06 135	0.01 22	5.55 465	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

EGLCR-Stereo	0.28 112	0.09 126	0.73 119	0.18 419	0.05 361	1.17 213	0.04 303	2.37 198	0.17 28	0.35 223	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.38 198	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

ToySt	0.47 201	0.25 325	2.47 435	0.04 246	0.01 210	1.17 213	0.00 1	2.01 175	0.63 155	0.08 103	0.14 219	1.16 356	0.05 160	0.80 252	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.04 360

Selective-RAFT	0.37 156	0.06 52	0.65 108	0.03 206	0.01 210	1.17 213	0.02 222	2.63 226	0.66 186	0.01 8	0.01 1	0.22 224	0.18 299	1.31 277	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 541	0.04 290	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 156	0.14 216	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.00 1	3.14 294	0.61 124	0.71 274	0.47 320	0.05 118	0.13 277	0.19 108	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

raftrobust	0.46 195	0.42 412	1.05 198	0.01 42	0.21 479	1.17 213	0.05 328	2.07 179	0.19 33	2.98 513	0.02 108	0.12 186	0.15 286	0.25 146	0.31 304	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

HCRNet	0.73 287	0.19 276	1.10 208	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	3.07 283	1.97 490	0.60 258	0.21 258	0.56 274	0.11 257	5.34 453	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

WQFJX1	0.56 238	0.10 151	0.35 59	0.02 140	0.41 537	1.18 224	0.07 365	5.08 521	2.44 522	0.11 149	0.02 108	0.20 221	0.20 311	0.60 233	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

NLCSM	0.64 260	0.15 232	0.32 53	0.04 246	0.48 548	1.18 224	0.09 385	3.93 416	1.65 463	0.11 149	0.04 171	0.20 221	0.22 321	3.93 376	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

DLNR-FE	23.09 622	49.81 628	87.98 631	97.51 643	95.30 640	1.18 224	0.00 1	20.61 615	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.34 394	0.10 157	32.12 627	0.04 482	0.00 1	0.28 568	72.27 635	0.06 417

Pointernet	0.34 136	0.10 151	1.09 206	0.01 42	0.08 396	1.18 224	0.05 328	2.99 264	0.62 143	0.03 52	0.01 1	0.15 204	0.05 160	0.24 140	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.01 76	0.00 1

H2IRNET	0.47 201	0.22 308	1.27 252	0.15 403	0.01 210	1.18 224	0.01 137	1.65 139	0.48 92	0.02 25	1.80 453	0.46 259	0.04 141	1.62 295	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.16 462	0.02 257

DLNR_Zeroshot_test	23.05 621	49.79 627	87.94 630	97.52 644	94.73 638	1.18 224	0.00 1	20.60 614	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.35 396	0.10 157	32.22 628	0.04 482	0.00 1	0.27 564	72.00 634	0.06 417

gcap_with_dpt	0.36 151	0.10 151	1.66 330	0.00 1	0.00 1	1.19 230	0.02 222	2.89 250	0.67 197	0.21 197	0.08 197	0.04 83	0.02 60	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

NLMM1	0.55 236	0.08 106	0.35 59	0.03 206	0.10 414	1.19 230	0.01 137	4.94 510	3.06 539	0.15 172	0.03 153	0.13 191	0.08 225	0.48 216	0.36 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

NLSM1	0.46 195	0.08 106	0.31 50	0.03 206	0.44 540	1.19 230	0.01 137	3.99 421	1.96 489	0.13 162	0.02 108	0.11 181	0.09 236	0.26 154	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 168	0.10 151	1.87 358	0.21 431	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

EKT-Stereo	0.74 289	0.18 268	1.23 247	0.81 548	4.25 594	1.19 230	0.03 273	2.17 190	0.13 5	0.35 223	0.40 300	0.97 339	0.08 225	2.61 322	0.09 143	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.07 484	0.04 290	0.03 330

testlalala	0.40 168	0.10 151	1.88 359	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

GCAPDPT-zeroshot	0.40 168	0.10 151	1.86 357	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

anonymousdsp2	0.52 223	0.06 52	1.51 300	0.10 362	0.00 1	1.19 230	0.01 137	4.32 457	0.63 155	0.33 211	0.15 228	0.78 318	0.09 236	1.01 264	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.04 290	0.05 383

TRStereo	0.59 244	0.79 521	1.59 319	0.56 523	0.01 210	1.19 230	0.03 273	4.74 492	0.60 113	0.17 187	0.01 1	0.62 283	0.44 374	0.57 228	0.07 102	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.14 506

LCNet	0.87 341	0.18 268	0.97 166	0.14 398	0.26 499	1.19 230	0.22 443	2.36 197	0.71 241	1.82 434	0.21 258	0.11 181	2.56 521	5.56 466	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.81 575

CREStereo++_RVC	0.29 117	0.19 276	0.83 131	0.05 274	0.00 1	1.19 230	0.00 1	0.66 63	0.99 333	0.25 201	1.26 425	0.05 118	0.07 208	0.20 120	0.09 143	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
111	0.79 309	0.70 510	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.19 230	0.16 419	3.78 395	1.98 491	1.22 368	0.91 391	2.01 412	0.32 350	0.32 181	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.17 519

AFF-stereo	0.65 263	0.46 434	0.82 129	0.37 491	0.00 1	1.19 230	0.00 1	3.04 276	1.42 422	0.72 276	1.95 460	1.16 356	0.26 333	0.97 261	0.31 304	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.02 257

FENet	0.52 223	0.07 82	1.62 321	0.04 246	0.00 1	1.19 230	0.05 328	3.10 288	0.98 329	0.89 303	0.01 1	1.63 387	0.09 236	0.47 215	0.28 288	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

Reg-Stereo(zero)	0.46 195	0.04 12	1.77 346	0.01 42	0.14 439	1.20 244	0.13 407	1.13 94	0.26 65	0.05 70	0.16 230	1.75 395	1.10 451	0.67 243	0.45 367	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.12 507	0.01 76	0.09 459

iRaft-Stereo_5w	1.08 393	0.56 472	2.70 451	0.02 140	0.02 302	1.20 244	0.01 137	3.18 307	0.63 155	0.14 168	2.00 464	1.62 384	1.54 481	6.69 521	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

test-1	0.52 223	0.25 325	0.94 154	0.03 206	0.22 482	1.20 244	0.08 373	4.03 426	0.25 64	0.70 272	0.66 353	0.71 303	0.03 108	0.30 174	0.43 360	0.00 1	0.18 573	0.00 1	0.07 484	0.01 76	0.25 546

iRaftStereo_RVC	0.36 151	0.27 333	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.20 244	0.01 137	2.15 183	0.62 143	0.15 172	0.22 262	0.69 296	0.12 270	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.22 541

NLSM3	0.29 117	0.14 216	0.38 62	0.02 140	0.00 1	1.21 248	0.01 137	2.99 264	0.65 175	0.02 25	0.03 153	0.05 118	0.15 286	0.06 20	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

test_sample7	0.72 285	0.18 268	1.23 247	0.55 521	0.01 210	1.21 248	0.00 1	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

ASMatch	1.44 454	0.14 216	2.15 397	0.60 527	0.21 479	1.21 248	0.26 454	0.96 86	0.66 186	0.29 206	11.75 574	0.93 332	2.37 517	6.73 524	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.04 360

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 245	0.36 381	0.96 160	0.03 206	0.02 302	1.21 248	0.02 222	2.80 242	1.55 447	1.08 346	2.63 492	0.43 256	0.16 291	0.37 195	0.25 266	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.01 128

AIO-test2	0.76 299	0.80 522	1.47 292	0.12 375	0.15 447	1.22 252	0.01 137	3.17 305	0.73 250	0.36 230	1.50 435	0.16 209	0.05 160	2.37 312	0.16 207	2.85 594	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.07 439

test_sample2	0.63 257	0.05 30	1.13 216	0.31 472	0.01 210	1.22 252	0.00 1	3.87 413	1.03 339	0.91 308	0.02 108	0.50 268	0.13 277	3.16 338	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

CES	0.43 183	0.14 216	0.85 133	0.05 274	1.52 580	1.22 252	0.05 328	1.01 88	0.59 100	0.03 52	0.02 108	0.14 198	0.10 245	0.40 200	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	2.45 594

Anonymous_2	1.69 492	0.05 30	1.31 267	0.08 337	0.03 327	1.22 252	0.01 137	3.25 319	0.19 33	0.76 282	0.13 217	2.68 454	1.99 507	0.39 199	0.13 177	0.05 540	0.25 578	3.27 597	14.54 624	3.40 589	0.01 128

DCANet-4	0.69 280	0.15 232	3.76 508	0.03 206	0.01 210	1.22 252	0.01 137	3.14 294	1.90 484	2.34 480	0.14 219	0.11 181	0.25 330	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

fff	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

ADStereo(finetuned)	0.83 322	0.43 419	3.68 505	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.86 480	2.61 498	0.20 256	0.09 169	2.39 519	0.34 185	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

dd	0.34 136	0.67 500	1.55 305	0.04 246	0.01 210	1.22 252	0.03 273	0.84 82	1.16 371	0.18 190	0.05 178	0.12 186	0.05 160	0.29 168	0.44 363	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 269	0.17 257	2.08 392	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.79 239	0.73 250	0.78 287	0.46 317	2.32 440	0.63 408	1.77 300	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DCANet	0.66 269	0.43 419	2.21 401	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.85 479	2.61 498	0.21 258	0.09 169	0.49 385	0.33 184	0.39 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

csc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

cscssc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

CREStereo	0.22 81	0.17 257	0.64 106	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.01 137	1.15 95	0.56 97	0.10 132	0.07 191	0.04 83	0.00 1	0.32 181	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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
ccs_rob	0.65 263	0.17 257	2.09 393	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.77 237	0.73 250	0.75 279	0.44 312	2.32 440	0.64 412	1.76 299	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AANet_RVC	1.66 483	0.88 535	3.52 497	0.06 294	0.00 1	1.22 252	0.00 1	3.25 319	2.51 527	2.21 467	4.49 528	3.65 506	0.20 311	7.10 551	3.42 530	0.50 579	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

ADLNet2	1.38 449	0.39 397	3.13 476	0.00 1	0.70 561	1.23 267	0.26 454	4.19 439	2.36 517	1.45 402	3.16 508	4.23 521	0.82 437	4.56 418	0.88 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.02 257

Hybrid-DGEV-03	0.92 357	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.03 273	2.90 252	0.36 81	2.06 456	9.12 564	0.15 204	0.14 282	0.34 185	0.30 300	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.08 452

trnet	0.22 81	0.14 216	0.67 111	0.00 1	0.00 1	1.24 268	0.01 137	1.16 96	0.56 97	0.09 113	0.08 197	0.05 118	0.00 1	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 102	0.29 354	0.82 129	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.00 1	1.70 148	0.23 54	0.02 25	0.01 1	0.09 169	0.10 245	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

RAFT+CT+SA	0.66 269	0.45 428	1.22 245	0.10 362	0.30 519	1.24 268	0.02 222	4.21 441	0.67 197	0.62 259	0.39 299	0.33 242	0.05 160	2.69 325	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 583	0.13 436	0.30 550

dad	0.88 345	0.62 489	2.26 415	0.06 294	0.01 210	1.24 268	0.00 1	0.98 87	2.17 507	1.29 373	0.35 287	0.37 246	0.04 141	5.80 477	1.06 443	0.01 501	0.00 1	1.13 587	0.11 502	0.05 318	0.00 1

IPLGR	0.76 299	0.21 298	2.98 465	0.06 294	0.07 386	1.24 268	0.05 328	3.09 287	1.38 412	0.62 259	0.34 284	0.75 308	0.78 431	3.35 341	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.06 417

GrayStereo	1.46 457	0.03 2	0.87 137	0.63 533	0.20 474	1.24 268	4.61 589	2.85 247	0.62 143	4.98 557	4.00 526	0.45 258	4.67 562	3.37 343	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 588	0.01 76	0.01 128

CFNet-RSSM	0.51 219	0.12 192	1.26 250	0.03 206	0.14 439	1.24 268	0.02 222	4.12 434	0.15 15	0.31 207	0.01 1	1.96 411	0.04 141	0.19 108	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.27 564	0.01 76	0.01 128

R-Stereo Train	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

RAFT-Stereo	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	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
IGEV-RUCA	0.28 112	0.05 30	0.53 88	0.12 375	0.11 423	1.25 278	0.32 482	0.80 78	0.20 40	0.10 132	0.14 219	0.16 209	0.25 330	0.29 168	0.25 266	0.05 540	0.19 575	0.20 569	0.23 553	0.18 480	0.19 530

tg	0.34 136	0.26 329	0.68 113	0.01 42	0.00 1	1.25 278	0.01 137	1.75 152	0.65 175	0.11 149	0.40 300	0.74 307	0.11 257	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.21 538

KYRaft	1.19 424	0.05 30	0.94 154	0.06 294	0.24 491	1.25 278	0.78 525	2.48 216	0.61 124	3.23 521	7.13 553	1.00 342	2.77 527	1.43 284	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.71 589

XX-Stereo	1.04 383	0.20 289	4.94 549	0.85 552	0.04 347	1.25 278	0.00 1	3.37 335	0.45 91	1.22 368	0.50 323	3.70 508	0.02 60	3.91 375	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.03 250	0.02 257

AdaDepth	0.17 38	0.04 12	0.65 108	0.02 140	0.00 1	1.26 282	0.01 137	0.33 21	0.27 69	0.06 84	0.02 108	0.01 2	0.08 225	0.50 219	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.01 128

GMStereo_Zeroshot	0.63 257	0.14 216	1.54 303	0.75 543	0.00 1	1.26 282	0.01 137	1.85 160	0.31 71	1.44 401	0.58 331	1.76 396	0.19 305	2.55 316	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 192	0.43 419	1.18 233	0.51 516	0.04 347	1.26 282	0.02 222	2.38 199	0.65 175	0.07 89	0.02 108	0.70 299	0.20 311	1.01 264	0.13 177	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.10 470

Prome-Stereo	1.23 430	0.06 52	0.93 153	0.12 375	0.24 491	1.26 282	0.67 519	2.53 221	0.69 224	2.08 458	8.70 562	0.76 309	2.91 531	2.12 308	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 587

999	0.48 208	0.07 82	0.55 92	0.01 42	0.00 1	1.27 286	0.09 385	0.33 21	0.61 124	0.01 8	0.17 237	0.03 63	0.02 60	5.79 476	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 283	0.04 12	1.69 338	0.07 323	0.01 210	1.27 286	0.04 303	1.85 160	0.14 10	3.56 531	0.08 197	3.07 480	0.60 399	1.35 281	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.61 248	0.19 276	0.84 132	0.06 294	0.00 1	1.28 288	0.04 303	1.89 165	0.69 224	0.10 132	0.59 342	0.07 153	0.67 424	5.30 449	0.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

SA	0.83 322	0.41 406	1.17 230	0.00 1	0.20 474	1.28 288	0.01 137	3.98 420	1.86 480	0.41 237	0.96 395	0.27 233	1.33 469	4.07 381	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 529	0.14 443	0.01 128

DAS	1.26 433	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.36 454	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

SepStereo	1.28 434	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.63 472	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

DMCA	0.68 278	0.22 308	1.96 371	0.01 42	0.01 210	1.28 288	0.02 222	3.02 270	1.54 446	2.14 460	0.15 228	1.74 393	0.10 245	0.45 211	0.95 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

LG-G_1	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-G	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

TestStereo1	0.77 301	0.46 434	1.12 212	0.15 403	0.19 470	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 460	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.07 439

SA-5K	0.77 301	0.46 434	1.12 212	0.15 403	0.19 470	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 460	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.07 439

MIPNet	0.64 260	0.42 412	2.01 379	0.08 337	0.07 386	1.29 293	0.11 397	3.47 357	1.29 398	0.67 268	0.10 207	0.63 286	0.97 444	1.25 274	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.01 412	0.11 421	0.04 360

GwcNet-ADL	0.62 255	0.20 289	2.03 383	0.05 274	0.01 210	1.29 293	0.02 222	3.16 302	1.39 414	0.97 317	0.44 312	1.48 369	0.23 322	0.78 249	0.27 281	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

xyz-stereo-finetune	0.49 210	0.22 308	0.51 84	0.03 206	0.00 1	1.30 299	0.01 137	1.97 172	0.71 241	0.04 64	0.04 171	0.08 161	0.04 141	4.32 392	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

tt45	0.47 201	0.06 52	0.70 117	0.02 140	0.00 1	1.30 299	0.05 328	0.85 83	0.60 113	0.05 70	0.01 1	0.09 169	0.03 108	5.40 455	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

HHNet	0.87 341	0.25 325	1.78 349	0.16 411	0.08 396	1.30 299	0.44 498	1.93 167	0.64 167	1.41 397	5.92 543	0.14 198	1.79 498	0.35 191	0.95 438	0.05 540	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.14 443	0.01 128

DMCA-RVC	0.90 353	0.64 493	3.30 487	0.03 206	0.04 347	1.30 299	0.06 355	2.65 228	0.73 250	3.21 520	0.09 203	0.99 341	0.66 419	3.14 337	0.99 440	0.01 501	0.04 482	0.02 533	0.01 412	0.07 356	0.01 128

PWC_ROB	2.90 536	1.01 547	6.12 570	0.53 518	0.57 558	1.30 299	0.40 493	3.85 407	4.42 560	7.37 573	15.40 584	3.03 479	1.55 482	6.31 496	5.74 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 563	0.05 383

StereoDRNet-Refined	0.83 322	0.12 192	1.18 233	0.02 140	0.01 210	1.31 304	0.00 1	3.33 331	1.07 352	1.92 441	1.24 422	2.48 446	0.18 299	1.86 303	1.67 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.05 383
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.77 301	0.20 289	2.22 408	0.01 42	0.01 210	1.32 305	0.00 1	3.30 328	1.31 403	1.15 353	1.14 410	2.19 432	0.42 372	2.04 307	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

LoS	0.28 112	0.16 246	0.95 158	0.07 323	0.01 210	1.32 305	0.07 365	1.30 103	0.60 113	0.04 64	0.03 153	0.28 235	0.11 257	0.48 216	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSM-AAD	1.15 419	0.04 12	0.88 139	0.10 362	0.27 505	1.32 305	3.25 572	2.41 208	0.64 167	2.93 507	1.92 458	0.15 204	5.39 573	3.42 346	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

CFNet-ft	0.77 301	0.46 434	1.34 272	0.01 42	0.27 505	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 494	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.02 257

BEATNet_4x	0.97 365	0.77 518	3.36 490	0.46 503	0.01 210	1.32 305	0.09 385	4.57 480	1.26 387	1.88 439	0.22 262	1.09 352	0.42 372	1.79 301	2.09 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

CFNet_RVC	0.77 301	0.46 434	1.34 272	0.01 42	0.27 505	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 494	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.02 257

Sa-1000	1.04 383	0.39 397	1.17 230	0.00 1	0.20 474	1.33 311	0.03 273	4.19 439	1.81 474	0.99 330	5.33 539	0.61 280	0.15 286	4.07 381	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.13 436	0.00 1

IRAFT_RVC	1.02 379	0.20 289	1.58 315	1.39 578	0.26 499	1.33 311	0.32 482	2.52 219	0.66 186	1.58 416	0.81 379	1.16 356	1.58 487	6.51 510	0.43 360	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.03 330

RAFT-Stereo-weight	0.39 163	0.07 82	0.81 127	0.07 323	0.02 302	1.34 313	0.05 328	3.15 297	0.31 71	0.94 312	0.52 325	0.26 231	0.01 22	0.19 108	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

MSKI-zero shot	0.73 287	0.13 204	1.56 312	0.02 140	0.14 439	1.34 313	0.04 303	3.00 266	0.23 54	0.67 268	1.64 439	0.89 325	0.00 1	4.55 416	0.10 157	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.03 250	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.52 223	0.08 106	1.37 278	0.06 294	0.06 373	1.34 313	0.41 495	1.43 110	0.68 207	1.03 337	0.85 385	0.49 266	1.56 483	0.79 250	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.13 499

hitnet-ft	1.09 401	0.39 397	1.45 290	0.04 246	0.00 1	1.34 313	0.22 443	3.34 334	2.25 514	1.48 403	1.11 406	4.17 518	0.37 361	4.73 424	0.79 426	0.01 501	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.09 395	0.01 128

HITNet	0.80 313	0.58 477	2.14 396	0.69 539	0.00 1	1.35 317	0.02 222	4.50 471	1.15 369	1.76 429	0.16 230	0.60 279	0.30 341	1.13 269	1.64 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	1.05 391	0.76 516	2.06 389	0.07 323	0.00 1	1.35 317	0.03 273	6.80 580	2.57 531	0.79 289	1.20 418	0.94 335	0.12 270	3.81 368	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

raft_robust	0.98 368	0.57 475	1.21 244	0.06 294	0.17 459	1.36 319	0.02 222	3.46 355	2.18 509	0.33 211	0.01 1	1.54 373	1.42 473	6.77 527	0.15 198	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 532	0.11 421	0.09 459

iRaft-Stereo_20w	0.92 357	0.15 232	2.68 449	0.24 446	0.06 373	1.36 319	0.28 466	7.46 586	0.34 76	1.56 415	0.37 294	0.62 283	1.24 463	1.25 274	0.34 326	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.13 499

IPLG	0.86 334	0.41 406	2.31 421	0.06 294	0.06 373	1.36 319	0.11 397	3.17 305	0.83 304	0.62 259	1.00 399	0.46 259	0.61 402	5.57 469	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

ACVNet	0.57 241	0.21 298	1.34 272	0.09 350	0.00 1	1.36 319	0.22 443	2.40 201	1.05 347	0.63 263	0.66 353	1.94 408	0.26 333	0.31 175	0.79 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 345	0.38 390	1.45 290	0.60 527	0.00 1	1.36 319	0.02 222	4.55 475	0.69 224	0.71 274	0.32 276	1.56 375	0.61 402	4.55 416	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.05 548	0.00 1	0.08 373	0.02 257

test_sample3	0.84 328	0.15 232	2.22 408	0.48 507	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.63 485	1.17 372	1.43 398	0.43 309	0.80 320	0.10 245	3.48 351	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

GEStereo_RVC	1.10 405	0.42 412	1.72 342	0.28 464	0.01 210	1.37 324	0.11 397	6.25 569	0.84 307	1.05 340	0.67 362	1.61 382	0.79 432	6.11 486	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

PSMNet-RSSM	0.90 353	0.44 424	1.35 276	0.13 383	0.00 1	1.37 324	0.03 273	4.79 501	0.85 311	1.11 349	0.49 322	2.15 424	0.35 357	4.09 385	0.73 421	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.01 128

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 383	0.55 467	2.52 438	0.56 523	1.00 567	1.37 324	0.00 1	3.43 349	1.35 410	2.24 469	0.35 287	2.18 431	0.58 398	4.28 390	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	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.
PASM	1.58 474	1.05 550	7.51 578	0.56 523	0.09 404	1.37 324	0.28 466	2.85 247	1.44 427	3.91 540	0.44 312	3.02 477	0.64 412	6.38 501	1.59 471	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.26 522	0.15 509

PS-NSSS	1.08 393	0.45 428	1.70 340	0.02 140	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.38 459	2.09 498	1.15 353	2.65 493	0.65 289	0.07 208	6.35 499	0.56 398	0.16 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

w-ln-seven-2	1.97 512	1.04 549	11.90 594	0.15 403	0.06 373	1.38 330	0.48 502	3.80 399	2.17 507	2.73 502	1.06 403	2.29 435	1.69 494	6.32 497	4.15 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.17 471	0.04 360

CrosDoStereo	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 603	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 603	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 393	1.12 554	4.68 544	1.09 568	0.00 1	1.38 330	0.05 328	3.83 404	1.11 359	0.80 291	1.15 411	1.02 344	0.12 270	4.52 413	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.03 330

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 151	0.14 216	1.14 218	0.04 246	0.05 361	1.39 334	0.05 328	1.87 163	0.77 277	0.13 162	0.07 191	0.48 263	0.02 60	0.41 203	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.10 470

ITSA-stereo	1.13 413	0.14 216	1.59 319	0.17 414	0.04 347	1.40 335	0.14 411	5.66 552	3.10 540	0.74 278	0.35 287	0.62 283	1.06 446	5.53 461	1.63 472	0.03 531	0.00 1	0.09 556	0.06 477	0.07 356	0.07 439

IPLGR_C	0.75 295	0.88 535	2.58 443	0.13 383	0.02 302	1.40 335	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.92 441	2.46 486	0.18 216	0.11 257	0.49 218	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.06 417

ACRE	0.75 295	0.78 519	2.72 455	0.13 383	0.02 302	1.40 335	0.26 454	3.20 315	0.82 301	1.84 436	2.46 486	0.19 217	0.10 245	0.52 220	0.26 275	0.00 1	0.04 482	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

cf-r	0.98 368	0.51 456	2.04 387	0.25 449	0.01 210	1.40 335	0.03 273	4.47 469	1.65 463	0.95 313	0.58 331	2.63 449	0.24 325	4.19 387	0.58 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.04 360

CFNet	1.08 393	0.62 489	2.26 415	0.26 456	0.03 327	1.40 335	0.04 303	4.45 468	2.09 498	0.48 248	0.69 364	1.31 364	0.24 325	6.63 516	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.04 360

G2L-Stereo	1.04 383	0.55 467	2.62 446	0.02 140	0.11 423	1.41 340	0.02 222	3.45 352	0.99 333	1.37 391	0.14 219	3.10 483	0.24 325	5.96 480	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.04 360

test_sample5	0.86 334	0.16 246	2.25 411	0.49 509	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.35 384	0.89 389	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

DualNet	0.88 345	0.16 246	2.25 411	0.49 509	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.43 398	1.12 408	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

CIPLG	0.75 295	0.81 526	2.38 426	0.13 383	0.03 327	1.41 340	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.98 448	2.56 491	0.19 217	0.10 245	0.54 225	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

GMM-Stereo	1.09 401	0.05 30	1.62 321	0.13 383	0.22 482	1.41 340	0.87 527	2.31 195	0.62 143	2.75 503	3.14 505	0.54 273	0.90 440	5.33 452	0.13 177	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.01 76	1.80 592

HGLStereo	1.03 381	0.18 268	1.50 294	0.01 42	0.01 210	1.41 340	0.01 137	3.41 345	0.82 301	1.05 340	3.09 504	2.11 420	1.24 463	4.51 412	1.18 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

STTStereo	0.83 322	0.34 373	2.44 430	0.24 446	0.15 447	1.41 340	0.10 394	3.02 270	1.55 447	1.34 378	0.17 237	1.77 398	0.45 378	3.42 346	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DeepPrunerF	2.50 527	0.87 534	14.90 600	0.17 414	0.31 525	1.41 340	0.29 469	5.62 549	9.97 588	1.02 332	0.43 309	2.01 412	1.65 491	6.85 531	3.99 534	0.00 1	0.01 351	0.07 550	0.10 498	0.24 512	0.12 489

test_sample4	0.86 334	0.16 246	2.28 419	0.50 512	0.01 210	1.42 348	0.01 137	4.65 487	1.27 393	1.52 405	0.66 353	0.69 296	0.08 225	3.50 352	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

FTStereo	2.16 519	0.03 2	1.42 286	0.17 414	0.13 433	1.42 348	4.67 591	2.44 210	0.63 155	3.36 524	17.95 590	0.78 318	4.17 556	4.41 402	0.14 188	0.15 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.25 584

GwcNet-RSSM	1.02 379	0.69 506	2.70 451	0.22 436	0.02 302	1.42 348	0.05 328	4.02 424	1.01 336	0.90 305	0.42 304	2.89 468	0.26 333	4.43 404	1.17 449	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.13 436	0.05 383

test_sample6	0.89 352	0.17 257	2.23 410	0.48 507	0.01 210	1.43 351	0.01 137	4.49 470	1.40 418	1.43 398	1.12 408	0.64 288	0.14 282	3.86 372	0.42 357	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

gcap-zeroshot	0.70 283	0.26 329	1.98 375	0.19 427	0.27 505	1.43 351	0.02 222	4.23 445	0.82 301	0.75 279	0.54 328	2.19 432	0.03 108	0.63 239	0.25 266	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.20 541	0.00 1	0.01 128

GANet-ADL	0.52 223	0.09 126	1.43 287	0.13 383	0.02 302	1.43 351	0.02 222	3.22 318	0.59 100	0.34 222	0.98 397	1.09 352	0.19 305	0.40 200	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

DIP-Stereo	0.58 242	0.23 316	0.90 144	0.08 337	0.00 1	1.43 351	0.01 137	6.01 564	1.38 412	0.92 310	0.11 213	0.04 83	0.19 305	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	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
PFNet+	0.54 232	0.10 151	1.31 267	0.16 411	0.05 361	1.44 355	0.56 511	1.60 136	0.98 329	1.35 384	0.46 317	0.37 246	0.01 22	2.18 311	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

RAFT-IKP	0.45 192	0.09 126	1.06 199	0.06 294	0.06 373	1.44 355	0.31 481	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.76 309	0.02 60	1.65 296	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

xxxx	1.78 499	0.07 82	1.02 178	0.00 1	0.01 210	1.44 355	0.00 1	5.81 558	1.53 445	1.37 391	1.91 457	1.08 350	0.05 160	4.37 399	16.98 604	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

test_xeample	1.79 500	0.08 106	1.03 189	0.02 140	0.00 1	1.44 355	0.00 1	5.48 542	1.84 476	1.65 420	2.17 479	0.37 246	0.06 190	4.00 380	17.67 607	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

Syn2CoEx	1.66 483	1.17 556	4.29 528	0.04 246	0.00 1	1.44 355	0.56 511	5.33 535	1.98 491	2.01 454	2.12 472	2.08 417	2.81 528	6.55 511	2.42 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.06 417

PA-Net	1.31 441	0.59 480	3.65 502	0.06 294	0.15 447	1.44 355	0.54 510	4.08 430	2.71 533	0.78 287	1.16 413	2.32 440	0.64 412	5.96 480	1.92 492	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.06 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	3.86 559	3.10 596	15.43 601	0.10 362	0.05 361	1.45 361	0.29 469	4.05 428	6.06 573	7.81 577	15.68 585	2.86 466	0.76 430	10.58 590	8.76 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.02 257

G2L-ROB	0.91 355	0.54 464	1.97 373	0.01 42	0.00 1	1.45 361	0.00 1	3.38 338	1.31 403	1.36 389	0.07 191	3.25 496	0.01 22	4.39 401	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

DispNO	1.25 432	0.52 457	3.40 492	0.11 372	0.05 361	1.45 361	0.01 137	3.73 389	1.68 466	1.34 378	1.59 437	3.15 487	1.12 455	5.56 466	1.14 448	0.00 1	0.02 433	0.03 540	0.12 507	0.05 318	0.03 330

test_5	0.74 289	0.50 452	1.55 305	0.44 497	0.25 496	1.45 361	0.01 137	4.16 436	0.78 284	0.79 289	0.17 237	0.42 255	0.64 412	3.06 336	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.21 538

STrans-v2	1.67 487	0.36 381	3.28 486	0.02 140	0.19 470	1.45 361	0.08 373	6.69 576	1.49 438	2.00 450	2.86 499	3.67 507	3.88 554	7.04 550	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CRE-IMP	0.40 168	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.05 361	1.45 361	0.46 500	1.48 121	0.63 155	0.90 305	0.30 274	0.88 324	0.01 22	0.26 154	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.17 519

CVANet_RVC	1.10 405	0.39 397	1.69 338	0.28 464	0.00 1	1.45 361	0.48 502	3.26 321	1.64 462	2.93 507	1.22 419	1.51 370	0.37 361	6.09 485	0.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

AdaStereo	0.65 263	0.09 126	1.12 212	0.02 140	0.00 1	1.45 361	0.23 447	4.38 459	1.44 427	1.17 357	0.37 294	1.56 375	0.18 299	0.56 227	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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.
anonymousa	0.79 309	0.26 329	1.91 360	0.03 206	0.29 517	1.46 369	0.02 222	3.76 392	0.97 327	0.72 276	2.25 481	3.21 491	0.56 394	0.15 85	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.00 1	0.02 257

MyStereo8	0.85 330	0.52 457	3.20 481	0.20 429	0.00 1	1.47 370	0.01 137	3.53 366	1.91 485	1.34 378	0.65 351	1.22 359	0.31 345	0.57 228	1.38 465	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.06 477	0.09 395	0.30 550

AAGNet	1.54 467	0.07 82	0.88 139	1.04 564	0.27 505	1.47 370	0.66 518	1.57 132	0.61 124	1.68 422	0.82 381	1.62 384	2.29 513	6.18 488	11.63 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

PSM-softLoss	0.85 330	0.10 151	1.50 294	1.14 569	0.03 327	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 374	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

KMStereo	0.85 330	0.10 151	1.50 294	1.14 569	0.03 327	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 374	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

MFMNet_re	2.02 515	0.98 543	4.27 527	2.74 590	0.88 564	1.47 370	0.15 414	4.21 441	3.18 541	6.63 568	6.93 552	1.87 404	3.63 549	2.13 309	0.99 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.05 383

DN-CSS_ROB	0.77 301	0.90 538	2.01 379	0.85 552	0.00 1	1.47 370	0.01 137	2.92 255	0.93 322	0.12 154	0.53 326	0.44 257	0.16 291	4.33 393	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 543	0.01 128

ac_64	1.12 411	0.18 268	1.64 324	0.18 419	0.25 496	1.48 376	0.02 222	4.97 511	1.47 432	0.69 271	0.45 316	4.94 541	0.46 381	4.87 428	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.00 1

CoDeX	0.94 360	0.34 373	2.09 393	0.05 274	0.20 474	1.49 377	0.20 435	5.89 559	1.57 454	0.66 267	0.67 362	1.05 346	0.32 350	3.82 370	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

LL-Strereo	1.93 507	0.97 542	3.83 512	0.55 521	2.19 587	1.49 377	0.05 328	4.09 431	1.00 335	2.59 496	2.77 497	5.17 546	5.63 577	7.19 553	0.63 411	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.25 519	0.20 536

GASNet	1.43 453	1.53 571	4.54 540	0.31 472	0.02 302	1.49 377	0.20 435	3.86 410	1.95 488	0.75 279	1.37 430	2.11 420	1.57 486	5.82 478	2.60 518	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.43 559	0.10 470

RAFT-RH_RVC	2.05 517	0.15 232	1.66 330	0.60 527	0.27 505	1.49 377	0.02 222	0.58 56	0.65 175	5.35 561	21.66 602	1.06 348	0.07 208	6.85 531	0.57 402	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.00 1

coex_refinement	1.13 413	0.54 464	1.58 315	0.12 375	0.02 302	1.51 381	0.06 355	4.01 423	1.51 443	2.61 498	0.66 353	4.40 525	0.48 384	3.67 356	1.30 460	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

MyStereo06	0.80 313	0.19 276	2.53 439	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	4.61 481	0.24 60	0.89 303	0.69 364	3.14 486	1.18 457	0.58 231	0.33 315	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

MyStereo05	0.79 309	0.19 276	3.17 478	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	3.56 370	2.48 526	1.34 378	0.02 108	1.25 361	0.38 364	1.19 270	0.50 383	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

DisPM	0.86 334	0.09 126	1.10 208	0.76 546	0.02 302	1.51 381	0.57 513	1.75 152	0.70 236	2.43 492	0.83 383	0.38 250	0.01 22	6.89 538	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 422	0.22 308	1.28 255	0.08 337	0.00 1	1.51 381	0.23 447	3.39 341	1.52 444	3.43 529	2.00 464	3.40 497	0.31 345	4.29 391	1.82 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NF-Stereo	0.82 317	0.10 151	1.12 212	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.67 233	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RE-Stereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

TVStereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OCTAStereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.53 389	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.25 228	0.01 22	6.38 501	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RAFT-345	1.19 424	0.06 52	1.55 305	0.54 519	0.13 433	1.53 389	0.25 450	0.56 51	1.76 472	1.20 362	7.85 555	0.93 332	0.05 160	6.87 534	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 393	1.00 546	5.32 554	0.10 362	0.14 439	1.53 389	0.25 450	3.62 378	1.18 373	0.51 253	0.19 251	1.04 345	0.28 337	5.20 443	0.44 363	0.10 555	0.16 569	0.09 556	0.06 477	0.24 512	0.21 538

UCFNet_RVC	0.66 269	0.35 375	1.20 241	0.02 140	0.30 519	1.53 389	0.01 137	3.42 347	0.67 197	1.12 350	0.73 374	1.26 362	0.20 311	1.84 302	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 458	0.31 359	3.22 485	0.66 536	0.08 396	1.54 393	0.09 385	3.84 405	1.58 458	1.66 421	2.32 483	3.60 503	3.12 536	6.99 546	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

222	2.69 531	0.09 126	1.03 189	0.00 1	0.00 1	1.54 393	0.00 1	5.61 547	1.55 447	1.51 404	2.10 471	0.53 271	0.07 208	4.54 415	35.09 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

TDLM	1.08 393	0.49 449	1.43 287	0.27 462	0.00 1	1.56 395	2.12 555	3.10 288	1.75 471	1.36 389	0.93 393	1.06 348	0.49 385	6.21 490	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

ROB_FTStereo_v2	0.43 183	0.09 126	1.00 170	0.06 294	0.08 396	1.57 396	0.33 485	1.44 114	0.67 197	0.97 317	0.19 251	0.77 313	0.02 60	1.23 273	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

Pruner-Stereo	0.53 229	0.10 151	1.02 178	0.89 558	0.10 414	1.57 396	0.36 491	2.06 177	0.63 155	2.23 468	0.46 317	0.25 228	0.01 22	0.45 211	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

DeepPruner_ROB	0.86 334	0.50 452	1.80 352	0.01 42	0.00 1	1.57 396	0.17 422	3.48 358	0.42 87	3.31 523	0.02 108	2.09 419	0.17 295	3.01 334	0.61 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.01 128

NCCL2	1.30 437	0.63 492	2.31 421	0.02 140	0.03 327	1.57 396	3.41 575	3.91 415	1.39 414	3.14 518	0.34 284	3.90 512	0.30 341	3.75 363	1.19 451	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.03 250	0.05 383

ffm	1.04 383	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

ff1	1.65 482	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

mmx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

xxx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

OMP-Stereo	1.20 426	0.54 464	0.96 160	2.39 585	0.29 517	1.58 400	0.33 485	2.01 175	0.68 207	2.68 501	1.16 413	3.10 483	0.18 299	7.40 558	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

NRIStereo	0.74 289	0.08 106	0.88 139	0.47 506	0.05 361	1.58 400	0.49 506	1.38 107	0.61 124	0.88 300	0.17 237	0.66 292	0.03 108	6.96 544	0.22 247	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.17 519

PFNet	1.06 392	0.19 276	2.95 464	1.16 571	0.56 556	1.58 400	0.25 450	1.50 122	0.60 113	2.38 488	1.23 420	0.63 286	0.30 341	6.85 531	0.43 360	0.16 563	0.01 351	0.00 1	0.07 484	0.18 480	0.18 525

GCAP-BAT	0.37 156	0.13 204	1.16 227	0.10 362	0.12 427	1.59 407	0.04 303	0.67 64	0.43 89	0.84 295	0.89 389	0.39 251	0.07 208	0.27 163	0.49 381	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 536	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo	0.47 201	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.59 407	0.33 485	1.43 110	0.68 207	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	1.86 303	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

GES	0.61 248	0.08 106	1.78 349	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.07 365	5.32 534	0.13 5	0.62 259	0.32 276	0.37 246	0.67 424	0.68 245	0.49 381	0.03 531	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.01 128

NVstereo2D	1.09 401	0.17 257	4.40 534	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.18 427	4.29 451	1.40 418	0.85 297	0.36 290	2.30 437	0.62 407	5.26 446	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383
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	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

FADNet-RVC	1.10 405	1.07 552	4.79 545	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.08 373	3.77 393	1.70 468	0.35 223	0.07 191	0.61 280	0.66 419	5.32 451	1.11 444	0.01 501	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.48 567	0.18 525

MLCV	1.01 377	0.53 462	2.17 398	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.03 273	2.90 252	1.30 401	2.60 497	1.85 455	1.00 342	0.40 370	4.88 429	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

IIG-Stereo	1.30 437	0.48 444	1.04 193	2.41 586	0.05 361	1.61 415	0.14 411	2.59 225	0.68 207	2.97 512	2.28 482	3.08 481	0.57 396	7.41 559	0.65 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 195	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.09 404	1.61 415	0.30 477	1.43 110	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.67 297	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

HUI-Stereo	0.45 192	0.09 126	1.08 203	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.32 482	1.43 110	0.70 236	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.44 288	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

iGMRVC	0.51 219	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.27 458	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	2.69 325	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

aanetorigin	2.87 534	0.73 511	8.74 584	0.23 444	0.23 487	1.61 415	2.07 553	1.76 154	1.10 357	14.21 603	10.25 570	2.93 470	3.38 543	4.98 433	4.06 535	0.10 555	0.05 497	0.09 556	0.11 502	0.57 572	0.15 509

z-ln-s-r	1.57 472	0.58 477	5.36 557	0.19 427	0.01 210	1.62 420	0.06 355	3.52 363	1.56 452	1.06 343	0.71 371	1.69 392	0.24 325	5.49 459	9.29 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.01 128

SACVNet	0.96 363	0.36 381	1.49 293	0.05 274	0.00 1	1.62 420	0.28 466	3.86 410	1.28 397	1.79 432	0.80 378	1.59 378	0.07 208	5.29 448	0.48 379	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

Consistency-Raft	1.36 446	0.65 497	4.81 546	0.33 478	0.32 528	1.62 420	0.11 397	3.65 382	3.80 552	0.33 211	6.12 546	0.86 322	2.14 511	0.94 259	1.25 455	0.02 523	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.01 128

psmorigin	2.01 514	0.37 385	10.25 589	0.22 436	0.03 327	1.62 420	0.19 433	3.31 329	1.05 347	4.92 555	3.14 505	5.85 551	2.21 512	5.31 450	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

G2L-Stereo_test	0.97 365	0.60 482	1.95 367	0.21 431	0.01 210	1.63 424	0.10 394	3.19 312	1.01 336	1.98 448	0.11 213	3.22 493	0.51 387	4.38 400	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.02 257

MyStereo07	0.27 110	0.27 333	0.64 106	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	1.41 108	0.73 250	0.10 132	0.01 1	0.03 63	0.10 245	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

MyStereo04	0.78 308	0.27 333	3.19 479	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	3.64 381	2.20 511	0.98 326	0.02 108	1.29 363	0.57 396	1.10 267	0.53 390	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

DRaft	1.34 444	0.12 192	1.19 238	0.06 294	0.01 210	1.64 425	0.43 497	1.86 162	0.14 10	3.76 534	5.27 538	0.41 254	4.38 559	5.49 459	1.68 475	0.01 501	0.06 506	0.00 1	0.07 484	0.07 356	0.11 478

ARAFT	1.12 411	0.82 530	4.11 522	0.04 246	0.00 1	1.64 425	0.03 273	4.85 504	1.69 467	2.78 504	0.57 329	0.47 262	0.11 257	4.81 427	0.24 258	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.05 383

CASS	0.56 238	0.13 204	1.40 281	0.03 206	0.01 210	1.65 429	0.04 303	3.03 272	0.63 155	1.96 446	0.93 393	0.28 235	0.36 359	0.52 220	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_R40	0.99 375	0.05 30	1.26 250	0.71 540	0.20 474	1.65 429	0.67 519	1.94 169	0.61 124	1.05 340	1.15 411	1.80 400	1.47 474	6.91 540	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

XPNet_ROB	1.17 422	0.41 406	1.68 336	0.04 246	0.01 210	1.65 429	0.17 422	3.46 355	1.39 414	3.89 539	1.01 400	1.60 380	0.53 389	4.35 396	3.07 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

acv_ft	0.79 309	0.21 298	1.28 255	0.01 42	1.08 571	1.68 432	0.01 137	3.75 390	1.05 347	1.31 377	0.66 353	1.94 408	0.46 381	0.31 175	1.68 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

PSMNet_ROB	1.09 401	0.69 506	2.92 462	0.03 206	0.07 386	1.68 432	0.16 419	3.44 351	1.30 401	0.96 315	0.32 276	2.81 460	0.63 408	4.23 388	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

model_zeroshot	0.49 210	0.26 329	2.10 395	0.03 206	0.01 210	1.69 434	0.08 373	2.63 226	0.18 30	1.02 332	0.01 1	0.61 280	0.06 190	0.86 253	0.14 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.01 128

RASNet	1.53 465	0.31 359	1.97 373	0.09 350	3.20 589	1.69 434	0.06 355	3.27 327	2.12 500	0.77 284	1.29 426	5.32 550	1.69 494	6.60 513	2.17 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

AASNet	0.86 334	0.53 462	1.96 371	0.04 246	0.00 1	1.70 436	0.05 328	5.13 523	1.84 476	0.93 311	1.88 456	0.96 336	0.19 305	0.67 243	0.91 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.09 459

SST-Stereo	1.04 383	0.05 30	1.16 227	0.72 541	0.23 487	1.70 436	0.58 514	1.92 166	1.46 430	1.19 360	1.09 404	1.60 380	1.93 505	6.92 542	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

RP	1.76 498	0.55 467	2.59 445	0.22 436	0.60 559	1.70 436	0.98 533	4.31 453	1.99 494	3.12 517	5.04 536	4.41 527	2.96 532	4.72 423	1.90 489	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.14 443	0.01 128

HSM	1.36 446	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.30 519	1.73 439	0.03 273	5.89 559	1.22 379	1.83 435	1.36 429	4.78 538	1.30 468	6.61 515	0.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

AACVNet	0.87 341	0.44 424	1.19 238	0.17 414	0.00 1	1.76 440	0.00 1	3.60 377	0.60 113	1.03 337	0.26 266	1.31 364	0.17 295	6.33 498	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.01 128

DEmStereo	1.51 462	0.08 106	2.17 398	0.09 350	0.02 302	1.76 440	0.90 529	1.47 120	0.60 113	2.46 493	6.42 549	1.08 350	5.16 568	6.21 490	1.86 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

pcwnet_v2	1.29 435	0.17 257	5.98 567	0.10 362	0.01 210	1.76 440	0.02 222	5.08 521	2.90 536	1.54 413	1.98 462	2.03 415	0.81 434	3.01 334	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.03 250	0.03 330

FAT-Stereo	1.86 503	0.19 276	3.31 488	0.17 414	0.03 327	1.78 443	0.97 531	4.76 497	2.79 534	4.22 544	4.87 531	5.31 549	2.83 530	5.06 438	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

ETE_ROB	1.16 421	0.52 457	1.71 341	0.01 42	0.02 302	1.79 444	0.22 443	4.10 432	1.32 406	4.68 553	1.18 417	2.81 460	0.08 225	3.56 354	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

RAFT-Test	0.61 248	0.16 246	2.27 418	0.04 246	0.15 447	1.80 445	0.17 422	2.52 219	0.65 175	0.56 255	0.11 213	2.76 459	0.02 60	0.27 163	0.34 326	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 572	0.01 76	0.01 128

TCMNet	1.49 461	0.57 475	5.20 552	0.13 383	1.39 576	1.81 446	0.17 422	4.03 426	1.26 387	1.72 424	2.98 502	1.95 410	0.46 381	5.01 434	2.55 517	0.00 1	0.06 506	0.06 549	0.00 1	0.37 554	0.16 512

edge stereo	1.94 509	0.40 402	3.82 511	0.15 403	0.09 404	1.81 446	0.45 499	4.77 498	2.21 512	3.36 524	3.94 523	8.39 570	1.72 496	5.75 473	1.69 477	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.17 471	0.01 128

EAI-Stereo	1.14 416	0.12 192	1.19 238	0.21 431	0.32 528	1.84 448	2.32 561	5.42 540	1.19 375	1.02 332	5.66 541	0.48 263	0.60 399	0.86 253	0.62 410	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.65 592	0.02 186	0.17 519

coex-ft	12.01 606	5.60 608	80.23 629	0.15 403	0.15 447	1.88 449	0.73 522	2.66 229	30.12 615	49.31 628	16.59 586	15.97 593	14.42 605	6.79 529	14.50 597	0.05 540	0.08 528	0.01 508	0.05 467	0.37 554	0.61 569

HSM-Net_RVC	1.40 451	0.07 82	1.58 315	0.00 1	0.01 210	1.88 449	0.05 328	7.24 583	1.71 470	3.63 532	3.63 518	3.21 491	0.36 359	4.25 389	0.44 363	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UPFNet	0.87 341	0.09 126	2.05 388	0.00 1	0.00 1	1.90 451	0.11 397	3.41 345	0.83 304	2.15 461	0.10 207	1.92 406	0.09 236	3.94 377	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

iResNet	1.00 376	0.45 428	3.08 473	0.86 556	0.01 210	1.97 452	0.01 137	3.67 385	1.49 438	1.77 430	1.09 404	0.35 244	0.13 277	3.83 371	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

psm_up	0.84 328	0.32 364	1.44 289	0.02 140	0.00 1	1.98 453	0.05 328	3.40 343	1.04 341	2.06 456	0.40 300	1.74 393	0.45 378	3.47 350	0.24 258	0.06 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

PSMNet-ADL	0.77 301	0.08 106	0.90 144	0.07 323	0.01 210	2.01 454	0.02 222	2.55 222	1.11 359	0.33 211	0.59 342	2.15 424	0.69 426	4.07 381	0.85 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

PSMNet-RUCA	0.66 269	0.48 444	1.68 336	0.01 42	0.02 302	2.02 455	0.25 450	3.93 416	1.50 441	0.37 231	1.38 431	0.11 181	0.12 270	0.64 240	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

AF-Net	2.17 520	0.65 497	3.53 498	0.00 1	0.09 404	2.02 455	0.48 502	6.44 570	1.70 468	3.36 524	10.22 569	4.95 542	2.81 528	4.34 394	2.66 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.01 128

ssnet_v2	1.14 416	0.28 344	1.77 346	0.03 206	0.00 1	2.07 457	0.37 492	5.20 524	1.87 482	2.00 450	0.87 387	3.09 482	0.55 393	1.31 277	3.02 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.12 489

EDNetEfficient	6.54 585	1.17 556	33.15 613	0.66 536	1.96 583	2.07 457	3.72 578	2.80 242	14.85 597	20.02 613	9.69 567	6.59 561	10.19 596	7.19 553	15.49 601	0.03 531	0.10 542	0.01 508	0.20 541	0.62 575	0.29 549

1111x	1.53 465	0.06 52	1.77 346	0.27 462	0.00 1	2.12 459	0.01 137	5.63 550	1.65 463	1.53 407	1.67 442	0.92 327	0.64 412	6.18 488	8.17 572	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DualNet (step1)	0.96 363	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.53 580	0.00 1	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

test_sample9	2.36 525	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

test_sample8	3.62 554	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.38 459	1.04 341	6.51 565	0.58 331	14.04 589	6.94 582	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

PAM_32	1.45 455	0.13 204	2.69 450	0.26 456	0.30 519	2.15 463	0.29 469	4.92 508	0.22 50	0.84 295	2.02 466	9.57 577	3.27 542	0.97 261	0.56 398	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.31 574	0.04 290	0.27 547

ADLNet	1.20 426	0.29 354	1.98 375	0.00 1	0.02 302	2.20 464	0.11 397	4.39 462	2.52 528	2.19 466	2.20 480	2.66 450	0.70 427	3.42 346	1.25 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

PAM	1.34 444	0.13 204	2.83 457	0.30 468	0.31 525	2.21 465	0.30 477	5.05 518	0.23 54	0.82 293	1.11 406	9.08 574	2.34 516	0.90 255	0.44 363	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.31 574	0.03 250	0.28 548

GANetREF_RVC	1.10 405	0.95 541	2.98 465	0.06 294	0.00 1	2.23 466	0.18 427	3.95 419	2.53 529	0.56 255	0.32 276	1.89 405	0.66 419	5.03 435	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.04 360
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
NCC-stereo	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

Abc-Net	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	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
GANet	1.90 506	0.43 419	1.83 354	0.39 493	0.00 1	2.24 467	3.37 574	3.90 414	1.44 427	2.17 463	9.66 566	2.57 447	1.09 450	6.88 535	1.81 482	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.10 411	0.03 330

RAFT + AFF	1.63 479	1.13 555	2.62 446	0.04 246	0.80 563	2.29 470	1.03 534	5.54 546	2.06 497	1.77 430	1.81 454	1.22 359	3.65 550	6.23 492	1.57 470	0.01 501	0.35 586	0.00 1	0.01 412	0.33 544	0.12 489

IER	0.75 295	0.12 192	1.93 362	0.01 42	0.00 1	2.31 471	0.02 222	2.96 261	0.98 329	1.30 374	0.96 395	1.40 368	1.19 458	1.31 277	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

UNet	1.13 413	0.24 321	4.21 524	0.01 42	0.02 302	2.31 471	0.02 222	3.06 277	0.76 271	1.17 357	0.14 219	2.73 457	1.58 487	4.48 411	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RYNet	1.52 463	0.35 375	3.38 491	0.25 449	0.04 347	2.31 471	0.03 273	4.62 482	1.47 432	1.14 352	0.34 284	4.52 531	1.38 471	6.36 500	4.23 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

NVStereoNet_ROB	3.25 544	0.46 434	2.71 453	0.34 484	0.56 556	2.36 474	0.87 527	4.56 479	4.47 562	4.55 549	14.09 580	11.93 582	3.23 541	9.79 585	3.14 528	0.43 577	0.03 463	0.53 582	0.31 574	0.36 552	0.38 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UDG	2.86 533	8.81 613	1.57 314	2.60 588	0.89 566	2.39 475	0.11 397	3.42 347	1.02 338	2.18 465	3.64 519	5.04 544	1.60 490	4.17 386	2.09 502	1.21 589	0.04 482	7.69 600	3.67 611	4.10 591	0.93 581

STTRV1_RVC	1.94 509	0.35 375	4.85 547	0.32 476	0.01 210	2.41 476	0.34 489	5.79 556	3.55 546	0.82 293	5.11 537	1.63 387	1.08 449	7.63 563	1.41 466	0.91 584	2.53 612	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

SFCPSM	0.81 315	0.11 182	2.53 439	0.01 42	0.07 386	2.45 477	0.18 427	4.99 513	1.18 373	0.77 284	0.78 376	0.69 296	0.31 345	1.72 298	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 467	0.06 338	0.01 128

DANet	1.74 495	0.22 308	3.06 471	0.75 543	0.44 540	2.46 478	0.35 490	3.40 343	1.41 421	4.22 544	1.56 436	5.03 543	0.56 394	6.29 495	5.00 549	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.08 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	3.24 542	1.24 560	4.53 538	2.49 587	1.28 573	2.49 479	3.35 573	3.86 410	3.39 543	1.92 441	2.66 494	3.72 510	9.18 591	3.46 349	4.30 539	10.11 618	0.42 588	0.03 540	0.75 593	5.03 593	0.56 567

StereoDRNet	1.48 459	0.75 512	4.58 541	0.05 274	0.10 414	2.49 479	1.10 537	4.62 482	1.47 432	3.38 528	0.62 349	2.29 435	0.65 417	4.52 413	2.89 523	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.05 318	0.07 439

S-Stereo	2.00 513	0.30 358	5.74 564	0.24 446	0.23 487	2.51 481	1.90 551	4.74 492	5.15 566	2.42 490	5.80 542	2.85 465	0.72 428	5.08 439	2.17 506	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

Anonymous3	0.49 210	0.12 192	2.21 401	0.01 42	0.00 1	2.53 482	0.09 385	3.16 302	0.65 175	0.12 154	0.22 262	0.12 186	0.05 160	0.37 195	0.08 125	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

FADNet	1.20 426	0.93 540	4.51 537	0.03 206	0.06 373	2.56 483	0.16 419	4.02 424	1.42 422	0.32 209	0.06 184	1.66 390	1.07 448	5.56 466	0.87 430	0.19 566	0.02 433	0.01 508	0.01 412	0.50 569	0.03 330

NOSS_ROB	1.29 435	0.22 308	1.35 276	0.64 534	0.16 455	2.56 483	0.00 1	4.14 435	2.37 518	2.29 479	1.76 450	2.84 463	0.02 60	6.80 530	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478

SQANet	2.28 523	1.25 562	2.39 427	4.17 595	2.91 588	2.60 485	0.24 449	4.17 438	0.83 304	2.42 490	0.57 329	1.59 378	0.88 438	3.30 340	0.68 417	7.35 602	0.12 554	0.47 579	0.02 438	6.56 596	3.00 597

gwcnet-sp	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

scenet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

ssnet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

WZ-Net	4.16 566	1.75 576	23.59 609	0.08 337	0.04 347	2.62 489	2.16 557	5.89 559	4.74 563	5.73 562	3.51 515	6.99 565	4.89 566	10.82 593	10.11 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.11 478

Wz-Net-SNSev	2.53 528	2.49 589	10.66 591	0.39 493	0.01 210	2.73 490	0.40 493	5.02 516	1.50 441	2.15 461	2.12 472	6.48 558	1.11 452	9.47 582	5.84 556	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.06 417

LMCR-Stereo	1.10 405	0.69 506	1.95 367	0.50 512	0.01 210	2.73 490	0.09 385	6.20 568	0.64 167	2.37 486	1.76 450	0.13 191	1.59 489	2.94 331	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.00 1

EDNetEfficientorigin	10.31 600	1.90 582	98.96 639	0.22 436	0.23 487	2.73 490	0.71 521	4.50 471	16.94 601	18.72 606	15.36 583	12.74 585	10.73 598	8.96 577	11.94 592	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.25 519	1.31 586

Nwc_Net	1.94 509	0.55 467	3.79 509	0.07 323	0.08 396	2.73 490	0.04 303	6.75 579	1.11 359	2.03 455	7.92 556	4.82 539	2.11 510	4.78 425	2.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.01 128

pmcnn	3.61 553	0.68 502	5.38 558	0.61 530	1.46 577	2.75 494	1.26 542	5.04 517	1.57 454	8.77 584	11.67 573	18.69 599	2.38 518	6.03 482	5.61 554	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.07 439

Any-RAFT	0.64 260	0.08 106	1.07 200	0.03 206	0.00 1	2.77 495	0.08 373	3.57 373	1.23 380	0.96 315	0.26 266	1.61 382	0.31 345	0.72 246	0.06 83	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 419	1.06 551	4.34 532	0.02 140	0.06 373	2.77 495	0.04 303	3.50 359	0.80 295	0.35 223	0.32 276	0.65 289	0.09 236	5.20 443	1.56 468	0.24 572	0.34 585	0.11 562	0.33 580	0.65 576	0.60 568

CSP-Net	1.01 377	0.52 457	0.92 148	0.01 42	0.00 1	2.83 497	0.05 328	4.99 513	0.69 224	0.91 308	0.85 385	1.82 403	0.23 322	6.04 483	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.01 128

CBMV_ROB	1.70 493	0.11 182	1.98 375	0.46 503	0.00 1	2.85 498	0.91 530	4.27 449	2.21 512	4.02 542	5.00 535	2.97 475	2.32 515	5.40 455	1.35 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

delet	1.14 416	0.32 364	1.56 312	0.03 206	0.17 459	2.86 499	1.03 534	4.25 446	2.14 505	1.03 337	1.17 415	1.64 389	0.92 441	4.35 396	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

CBMV	1.56 469	0.24 321	1.92 361	0.31 472	0.03 327	2.90 500	4.33 586	3.79 396	1.81 474	4.98 557	1.73 448	2.70 455	1.68 493	3.81 368	0.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.08 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWCDC_ROB	3.06 539	1.38 567	3.81 510	0.14 398	0.00 1	3.14 501	0.02 222	4.40 463	12.35 592	1.08 346	23.69 609	2.01 412	2.01 509	3.87 373	2.43 511	0.24 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 574	0.08 452

DDVS	0.92 357	0.16 246	1.39 280	0.21 431	0.27 505	3.17 502	0.26 454	2.56 223	0.62 143	0.70 272	0.81 379	2.17 430	0.45 378	5.26 446	0.29 292	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.02 257

NaN_ROB	2.02 515	0.58 477	2.65 448	0.29 466	0.28 515	3.19 503	5.19 596	3.84 405	2.55 530	5.31 560	1.73 448	2.30 437	1.96 506	6.78 528	3.09 527	0.01 501	0.06 506	0.03 540	0.10 498	0.10 411	0.37 560

MSAF-DinoV2	4.41 569	3.43 599	8.07 581	1.16 571	0.06 373	3.21 504	0.59 515	6.94 581	4.44 561	2.00 450	0.83 383	16.58 594	5.59 576	13.48 602	17.17 605	0.06 548	0.04 482	0.09 556	0.76 594	1.94 586	1.78 591

DGSMNet	2.23 522	0.80 522	6.10 569	0.96 560	1.73 581	3.22 505	4.12 582	5.30 533	1.11 359	1.19 360	2.48 489	3.18 489	0.65 417	4.57 419	1.33 461	1.11 586	1.37 599	1.55 588	1.26 604	1.37 582	1.28 585

LALA_ROB	1.33 443	0.59 480	1.74 343	0.02 140	0.06 373	3.25 506	0.50 509	3.45 352	1.39 414	3.70 533	0.59 342	4.59 533	0.25 330	3.58 355	2.79 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

psmg	0.83 322	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	3.28 507	0.27 458	4.83 503	0.93 322	1.92 441	1.46 434	1.81 401	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RGC	1.86 503	0.67 500	3.45 496	0.07 323	0.26 499	3.29 508	0.11 397	4.78 500	1.46 430	3.26 522	4.51 529	5.14 545	2.68 525	5.46 457	1.94 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.09 459

BSDual-CNN	0.83 322	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	1.81 401	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

hknet	1.08 393	0.13 204	2.07 390	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.92 318	2.26 474	0.66 353	3.43 499	0.05 160	2.81 328	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DRN-Test	1.62 476	0.23 316	3.72 506	0.18 419	0.13 433	3.34 511	0.19 433	5.93 562	2.01 496	4.14 543	0.76 375	2.12 422	1.78 497	5.22 445	2.62 520	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.03 250	0.01 128

tt1	0.88 345	0.27 333	1.25 249	0.08 337	0.00 1	3.36 512	0.02 222	3.03 272	6.40 574	0.33 211	0.66 353	0.05 118	0.40 370	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

CC-Net-ROB	1.86 503	0.64 493	2.55 441	1.42 579	0.19 470	3.38 513	0.04 303	4.41 464	2.45 523	0.90 305	1.31 427	0.98 340	0.18 299	6.60 513	0.53 390	1.14 587	1.60 600	7.16 599	0.00 1	1.33 581	0.32 555

ACVNet-DCA	0.61 248	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

xx1	0.95 362	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.73 305	0.12 270	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

1test111	0.69 280	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

cc1	0.94 360	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.09 395	0.04 360

Hybrid-DGEV-2	0.82 317	0.81 526	1.40 281	0.03 206	0.00 1	3.50 518	0.00 1	3.55 368	1.31 403	1.26 372	0.04 171	1.58 377	0.10 245	2.37 312	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.12 429	0.05 383

SGM-Forest	1.84 501	0.08 106	1.31 267	0.15 403	0.22 482	3.52 519	2.46 566	3.85 407	2.16 506	5.29 559	3.90 522	3.71 509	1.56 483	6.28 494	1.90 489	0.01 501	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.30 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LSM	7.38 588	1.68 574	22.24 608	3.99 593	40.72 625	3.54 520	4.79 594	4.74 492	6.65 577	10.25 588	13.51 578	4.49 530	3.81 552	6.91 540	5.31 552	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.26 522	14.60 624

CBFPSM	1.39 450	0.61 487	4.29 528	0.01 42	0.01 210	3.64 521	0.03 273	3.39 341	0.80 295	0.64 266	0.21 258	6.18 555	3.70 551	2.38 314	1.82 483	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

SPS-STEREO	3.08 540	0.49 449	2.49 436	0.21 431	0.24 491	3.67 522	1.24 541	5.80 557	2.43 521	10.68 589	8.00 558	9.48 576	3.59 548	8.11 570	5.08 550	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ccnet	1.70 493	0.20 289	1.95 367	0.26 456	0.18 463	3.72 523	1.22 540	4.22 444	1.43 426	2.37 486	3.96 524	3.45 500	1.51 479	4.69 421	4.47 541	0.06 548	0.00 1	0.09 556	0.01 412	0.10 411	0.01 128

DSFCA	1.30 437	0.14 216	1.82 353	0.01 42	0.03 327	3.74 524	0.86 526	2.71 235	1.23 380	3.09 516	0.41 303	2.93 470	1.49 475	6.12 487	1.35 462	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

XQC	2.57 529	1.20 559	6.33 574	0.18 419	0.01 210	3.84 525	0.33 485	5.24 526	3.83 553	4.43 547	1.94 459	4.58 532	3.19 538	7.19 553	8.67 574	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 449	0.27 527	0.19 530

fast-acv-ft	1.41 452	0.46 434	4.29 528	0.10 362	0.13 433	3.97 526	0.29 469	2.42 209	1.91 485	0.81 292	3.55 516	3.02 477	1.26 465	3.35 341	2.05 501	0.04 534	0.01 351	0.04 544	0.04 461	0.39 556	0.05 383

zh-sn7	3.94 562	3.36 598	15.78 603	0.13 383	0.00 1	4.01 527	2.24 560	4.54 473	2.00 495	3.86 538	9.77 568	4.11 517	5.45 575	9.93 587	13.33 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.12 489

Wz-Net-LNSev	1.30 437	0.85 532	6.26 572	0.02 140	0.03 327	4.02 528	0.13 407	4.21 441	1.12 364	0.77 284	0.10 207	3.60 503	1.11 452	2.68 324	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

CRFU-Net	1.32 442	0.27 333	2.46 434	1.17 573	0.03 327	4.08 529	0.05 328	5.61 547	0.67 197	1.53 407	0.70 370	3.47 501	2.62 524	3.24 339	0.24 258	0.01 501	0.01 351	0.11 562	0.00 1	0.13 436	0.00 1

SHD	3.01 538	1.02 548	5.52 559	0.45 502	0.39 533	4.12 530	0.17 422	6.68 575	12.04 591	7.20 572	3.36 512	4.40 525	2.58 523	4.69 421	7.17 565	0.01 501	0.04 482	0.00 1	0.03 449	0.22 506	0.17 519

MMNet	1.20 426	0.27 333	3.59 501	0.09 350	0.00 1	4.15 531	0.01 137	3.63 380	1.19 375	1.93 445	0.32 276	1.35 367	1.23 460	4.42 403	1.84 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

CSAN	2.70 532	0.75 512	3.41 493	0.18 419	0.12 427	4.18 532	4.05 581	4.11 433	4.36 557	6.03 564	6.24 548	4.60 534	4.74 563	7.29 556	3.43 531	0.02 523	0.03 463	0.01 508	0.02 438	0.18 480	0.22 541

DDUNet	3.28 545	10.54 616	2.29 420	3.50 591	3.31 591	4.21 533	0.21 437	3.77 393	1.03 339	2.54 494	3.17 509	3.20 490	0.21 318	3.89 374	0.69 418	1.94 591	0.05 497	9.87 604	3.53 610	5.03 593	2.55 595

GwcNet	1.67 487	0.81 526	5.52 559	0.23 444	1.21 572	4.21 533	0.62 517	3.71 386	1.57 454	1.01 331	1.65 441	3.99 515	0.52 388	5.46 457	2.30 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.35 550	0.13 499

HBP-ISP	1.45 455	0.75 512	3.02 469	0.30 468	0.10 414	4.28 535	1.49 546	4.68 488	1.29 398	3.43 529	0.78 376	0.93 332	1.01 445	6.48 509	0.36 340	0.04 534	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.03 330

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 479	0.45 428	2.21 401	1.53 580	0.18 463	4.33 536	0.41 495	3.37 335	1.40 418	0.54 254	0.65 351	3.10 483	0.11 257	4.93 430	0.60 408	4.57 596	0.51 589	0.00 1	0.00 1	1.37 582	2.39 593

SuperB	3.70 556	1.77 577	15.73 602	0.31 472	0.05 361	4.37 537	1.67 549	3.58 376	11.57 589	2.36 485	1.32 428	2.03 415	1.91 504	6.95 543	9.01 579	0.05 540	0.03 463	0.10 561	0.08 489	11.00 613	0.10 470

iinet-f	1.68 491	0.61 487	11.37 593	0.29 466	0.03 327	4.39 538	0.04 303	3.18 307	1.10 357	1.16 356	0.58 331	2.96 474	2.76 526	2.13 309	2.46 512	0.00 1	0.02 433	0.02 533	0.00 1	0.46 563	0.01 128

RTSC	2.66 530	1.24 560	6.04 568	0.18 419	0.02 302	4.40 539	0.08 373	4.29 451	4.98 565	6.00 563	3.15 507	2.97 475	1.56 483	6.71 523	10.89 587	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.05 467	0.40 557	0.24 545

FBW_ROB	2.36 525	0.36 381	3.16 477	0.37 491	0.14 439	4.42 540	0.18 427	6.64 574	3.05 538	2.98 513	2.85 498	4.86 540	1.11 452	11.00 597	4.53 542	0.16 563	0.05 497	0.37 577	0.09 494	0.19 489	0.78 574

YMNet	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

YMNet_1	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

otaku	3.17 541	1.32 563	2.49 436	6.07 598	3.26 590	4.62 543	2.15 556	5.35 536	1.34 409	2.00 450	2.54 490	3.50 502	1.49 475	3.68 357	1.11 444	7.89 603	0.23 577	1.88 593	0.03 449	7.74 599	4.78 602

APVNet	1.52 463	0.31 359	4.00 515	0.09 350	0.00 1	4.64 544	0.08 373	4.41 464	1.21 378	1.25 371	1.05 402	2.90 469	0.93 442	6.70 522	2.48 513	0.01 501	0.00 1	0.07 550	0.00 1	0.27 527	0.05 383

Wz-Net-MNSev	1.85 502	1.19 558	5.61 562	0.01 42	0.00 1	4.74 545	2.16 557	4.93 509	1.48 436	3.77 535	1.24 422	1.77 398	2.56 521	4.94 431	2.61 519	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

ADCRef	2.29 524	0.65 497	5.67 563	0.10 362	0.09 404	4.81 546	0.76 524	4.75 495	1.37 411	2.88 506	1.67 442	1.62 384	2.30 514	3.77 367	14.93 599	0.02 523	0.00 1	0.01 508	0.10 498	0.20 500	0.11 478

DispFullNet	7.91 590	23.96 623	13.67 599	14.71 616	7.88 608	4.83 547	0.04 303	5.01 515	2.89 535	8.86 585	4.96 534	6.11 553	10.72 597	10.18 589	3.51 532	2.44 593	0.33 584	15.15 613	4.65 614	12.33 615	5.95 606

Wave_Phase_stereo	0.55 236	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	4.86 548	0.03 273	2.09 180	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

RainbowNet	4.74 572	3.21 597	3.07 472	9.34 606	6.01 598	4.89 549	3.60 577	7.09 582	4.39 559	1.63 419	3.01 503	4.72 537	2.96 532	5.53 461	1.19 451	8.95 606	2.12 603	8.48 602	0.19 536	8.75 603	5.73 605

ADCMid	3.95 563	1.34 564	10.91 592	0.18 419	0.38 532	5.02 550	1.27 543	4.87 505	2.94 537	11.15 591	3.60 517	6.76 562	5.21 571	6.40 506	16.96 603	0.12 558	0.08 528	0.55 583	0.46 585	0.53 571	0.19 530

DPSNet	3.38 550	0.60 482	9.55 587	0.61 530	0.46 544	5.10 551	1.44 545	11.17 597	3.92 554	2.57 495	0.88 388	5.90 552	9.68 595	7.63 563	7.25 566	0.08 551	0.16 569	0.01 508	0.07 484	0.34 547	0.17 519

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 467	0.68 502	4.62 542	0.01 42	0.00 1	5.13 552	0.30 477	4.64 486	1.23 380	2.39 489	0.59 342	2.12 422	2.00 508	4.94 431	2.19 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DISCO	1.93 507	0.18 268	2.44 430	0.67 538	0.53 551	5.25 553	0.00 1	5.43 541	1.56 452	2.09 459	0.91 391	6.48 558	0.89 439	8.55 574	3.60 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

DStereoRT	3.77 558	0.60 482	4.37 533	0.09 350	0.15 447	5.27 554	0.46 500	4.05 428	1.49 438	1.91 440	1.39 432	0.89 325	3.47 544	6.42 507	1.75 480	0.00 1	0.09 532	37.58 629	4.88 617	0.07 356	0.50 565

WCMA_ROB	4.54 570	0.48 444	3.19 479	0.49 509	0.63 560	5.38 555	2.57 567	4.70 489	3.77 551	14.17 602	19.02 595	15.47 591	9.03 590	6.73 524	4.85 547	0.01 501	0.05 497	0.01 508	0.01 412	0.08 373	0.16 512

AnyNet_C32	3.93 561	2.58 590	12.07 595	0.39 493	0.49 549	5.50 556	6.45 607	4.44 467	2.19 510	6.86 570	2.94 501	5.28 548	3.20 539	6.63 516	18.37 609	0.08 551	0.04 482	0.20 569	0.09 494	0.57 572	0.19 530

FCDSN-DC	5.04 574	0.15 232	1.83 354	0.22 436	0.44 540	5.60 557	1.66 548	5.22 525	4.37 558	14.49 604	21.86 603	20.65 602	11.88 600	7.66 565	4.55 543	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.05 383
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	4.39 568	1.34 564	5.18 551	1.01 563	0.88 564	5.61 558	2.86 569	4.88 506	3.53 545	13.29 599	13.95 579	12.66 584	7.55 583	7.98 569	5.39 553	0.23 571	0.18 573	0.15 566	0.24 556	0.29 538	0.64 570

DStereoSA	6.36 584	2.38 587	9.01 586	3.89 592	5.88 597	5.84 559	7.80 613	5.63 550	5.71 569	4.45 548	15.09 582	2.93 470	16.15 609	8.58 575	10.70 586	1.64 590	4.94 621	0.39 578	6.56 621	3.39 588	6.28 610

BUS	0.97 365	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	5.85 560	0.03 273	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	2.39 444	0.06 190	0.61 235	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

NINENet	1.03 381	0.22 308	1.30 264	0.10 362	0.01 210	5.85 560	0.03 273	4.41 464	1.25 386	1.55 414	0.60 348	2.39 444	0.06 190	2.72 327	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.00 1

ADCS	5.09 575	2.15 584	16.58 604	0.34 484	0.07 386	5.91 562	4.26 584	6.73 578	6.99 580	9.44 586	6.09 545	6.57 560	5.17 570	9.54 583	21.38 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 552	0.23 544

ADCP+	2.87 534	0.98 543	8.75 585	0.07 323	0.16 455	5.93 563	2.90 570	4.00 422	1.84 476	1.52 405	0.27 270	3.81 511	3.22 540	6.05 484	17.38 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.30 550

SGM_RVC	4.07 564	0.38 390	1.98 375	0.84 549	0.26 499	6.20 564	2.37 562	6.45 571	3.57 547	11.56 594	9.27 565	15.55 592	6.78 581	10.07 588	4.60 544	0.22 567	0.25 578	0.20 569	0.23 553	0.26 522	0.34 556
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	3.24 542	1.34 564	2.83 457	7.27 600	4.43 595	6.22 565	0.74 523	4.73 491	1.48 436	0.39 234	1.77 452	2.70 455	1.28 466	4.59 420	1.25 455	8.06 604	0.28 582	2.12 596	0.05 467	8.11 600	5.16 604

ACV-stereo	1.64 481	0.27 333	2.94 463	0.04 246	0.04 347	6.31 566	0.18 427	1.81 156	0.22 50	0.23 200	0.01 1	10.52 579	5.41 574	4.07 381	0.77 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

PVD	5.81 579	0.99 545	5.56 561	0.72 541	0.51 550	6.72 567	0.18 427	9.90 594	23.69 607	11.45 593	19.26 598	8.18 569	9.46 593	9.24 579	9.49 582	0.02 523	0.16 569	0.00 1	0.08 489	0.18 480	0.40 563

ADCL	3.30 546	0.81 526	6.76 576	0.25 449	0.25 496	6.93 568	4.65 590	4.79 501	2.62 532	4.61 552	3.36 512	5.22 547	4.55 561	5.54 464	14.91 598	0.05 540	0.01 351	0.11 562	0.13 509	0.28 536	0.10 470

ADCPNet	3.63 555	0.82 530	13.20 598	0.08 337	0.43 539	7.02 569	2.23 559	4.77 498	2.41 519	4.31 546	1.96 461	7.57 567	5.16 568	6.45 508	13.80 596	0.02 523	0.75 594	0.04 544	0.90 600	0.16 462	0.53 566

PDISCO_ROB	2.21 521	0.78 519	3.43 494	0.96 560	2.04 586	7.04 570	0.09 385	7.36 585	5.72 571	1.21 367	1.67 442	3.16 488	1.28 466	7.52 561	1.37 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.13 499

Wz-Net-TNSev	3.91 560	5.20 606	20.57 606	0.15 403	0.01 210	7.14 571	3.57 576	6.70 577	3.57 547	1.74 425	0.58 331	7.39 566	4.33 558	8.86 576	7.99 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.24 512	0.16 512

w-ln-seven	2.97 537	1.40 568	12.49 597	0.25 449	0.14 439	7.22 572	0.48 502	5.24 526	4.82 564	4.96 556	2.13 474	4.00 516	1.33 469	5.95 479	8.81 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.02 257

LE_ROB	12.79 608	0.64 493	10.26 590	2.13 583	1.29 574	7.25 573	5.81 601	9.09 591	49.27 629	57.55 629	24.58 611	23.68 607	31.13 623	9.00 578	23.57 621	0.04 534	0.06 506	0.13 565	0.20 541	0.08 373	0.11 478

SANet	4.63 571	0.89 537	5.34 556	0.30 468	0.09 404	7.43 574	3.75 579	6.53 572	16.16 600	6.79 569	13.29 577	12.44 583	7.74 584	7.38 557	4.11 536	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.31 554

stereogan	2.13 518	0.31 359	3.75 507	0.01 42	0.09 404	7.44 575	0.60 516	4.27 449	3.29 542	3.91 540	4.62 530	6.41 556	1.84 503	5.17 441	0.58 404	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.24 512	0.05 383

SAMSARA	3.32 549	1.07 552	6.25 571	0.86 556	0.31 525	7.55 576	3.87 580	5.26 532	4.20 556	7.43 574	3.35 511	10.04 578	3.83 553	6.98 545	4.83 546	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.05 467	0.17 471	0.22 541

ACVNet_1	6.16 581	1.86 581	4.43 535	9.52 608	7.22 606	7.59 577	2.37 562	9.99 595	6.71 578	3.84 537	5.35 540	13.23 587	4.90 567	6.25 493	1.94 496	9.06 608	2.40 607	10.88 610	0.11 502	9.58 610	6.03 608

FC-DCNN	6.09 580	0.18 268	2.35 424	0.42 496	0.53 551	7.80 578	1.42 544	8.14 589	7.07 581	19.05 611	22.10 604	22.85 605	13.84 603	9.42 580	6.44 558	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

MeshStereo	5.78 578	0.75 512	3.04 470	0.25 449	0.14 439	7.88 579	2.09 554	9.64 592	5.18 567	20.48 614	19.06 596	22.80 604	9.54 594	9.64 584	4.88 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.03 330
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
FC-DCNN v2	6.25 582	0.19 276	2.31 421	0.44 497	0.55 555	8.05 580	1.51 547	8.71 590	7.22 582	19.24 612	22.98 607	24.00 608	13.47 602	9.80 586	6.51 559	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

MSMD_ROB	4.94 573	0.43 419	2.58 443	0.12 375	0.01 210	8.43 581	1.09 536	4.25 446	4.11 555	13.11 598	26.36 612	13.95 588	13.88 604	7.45 560	2.92 524	0.10 555	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

z-mn7	4.12 565	2.40 588	8.71 583	0.13 383	0.00 1	8.56 582	0.49 506	3.85 407	13.78 595	3.36 524	17.56 589	4.60 534	0.95 443	10.97 595	6.77 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.06 417

ACVNet-4b	5.67 577	1.65 573	4.43 535	9.46 607	7.11 605	8.72 583	1.68 550	6.61 573	5.76 572	0.27 204	6.49 550	11.67 580	2.43 520	8.40 572	1.56 468	9.06 608	2.34 605	10.49 608	0.02 438	9.22 608	5.98 607

MFN_U_SF_RVC	3.76 557	1.77 577	9.85 588	0.84 549	0.27 505	9.50 584	0.49 506	8.07 588	3.41 544	4.81 554	3.28 510	9.40 575	3.49 545	7.76 567	8.31 573	0.41 576	0.54 590	0.52 581	0.80 597	0.89 577	0.84 576

AnyNet_C01	6.59 586	4.31 603	36.24 616	0.96 560	0.46 544	9.96 585	5.74 600	6.02 565	3.63 549	7.59 575	8.56 561	8.83 572	3.14 537	13.74 604	20.83 616	0.12 558	0.08 528	0.25 574	0.09 494	1.01 578	0.34 556

ELAS_RVC	7.69 589	0.80 522	4.90 548	1.06 566	1.02 568	10.00 586	9.43 616	9.75 593	14.69 596	21.83 617	20.27 601	17.88 597	16.41 610	13.01 601	10.44 585	0.22 567	0.55 591	0.28 575	0.19 536	0.35 550	0.65 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	6.87 587	4.36 604	5.33 555	4.05 594	3.78 593	10.15 587	3.17 571	7.95 587	7.68 585	7.62 576	8.86 563	11.78 581	20.97 617	15.16 605	8.10 571	2.06 592	3.13 618	1.72 589	5.49 619	1.19 580	4.86 603

U	1.74 495	0.03 2	0.99 169	0.03 206	7.39 607	10.20 588	0.00 1	0.71 68	0.20 40	0.02 25	0.02 108	0.12 186	0.02 60	0.11 57	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 603	5.13 618	0.01 76	0.00 1

G-Net	3.49 551	0.47 442	4.03 517	1.61 581	1.91 582	10.78 589	1.92 552	3.06 277	1.26 387	8.59 583	12.06 575	6.13 554	7.82 586	4.78 425	4.77 545	0.08 551	0.12 554	0.07 550	0.15 510	0.16 462	0.11 478

IMH-64-1	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 590	5.45 597	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 591	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 614

IMH-64	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 590	5.45 597	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 591	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 614

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 546	2.61 591	7.84 579	0.09 350	0.26 499	12.92 592	7.62 611	4.25 446	3.64 550	2.95 511	3.99 525	4.61 536	1.22 459	8.36 571	1.77 481	0.59 583	1.15 598	0.04 544	0.85 599	0.48 567	0.67 572

MDST_ROB	3.50 552	0.07 82	3.94 513	2.66 589	1.46 577	12.94 593	0.97 531	7.32 584	2.42 520	14.82 605	8.08 559	2.74 458	1.51 479	8.44 573	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 478

ACVNet_2	8.69 592	1.80 580	5.09 550	8.55 605	6.72 602	13.47 594	4.34 587	13.70 600	23.86 608	6.89 571	19.74 600	20.52 600	5.36 572	7.70 566	2.48 513	8.53 605	1.67 602	7.99 601	0.32 577	8.79 606	6.29 612

RTS	9.75 597	2.69 592	65.25 625	0.85 552	1.99 584	14.36 595	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 593	6.83 563	3.02 534	26.15 620	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

RTSA	9.75 597	2.69 592	65.25 625	0.85 552	1.99 584	14.36 595	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 593	6.83 563	3.02 534	26.15 620	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

IMH	11.11 604	3.50 600	2.56 442	11.25 613	9.13 611	14.49 597	5.10 595	20.68 616	26.30 611	8.28 580	23.85 610	20.63 601	9.19 592	12.39 599	7.96 567	9.50 613	2.50 610	15.28 614	1.66 607	11.07 614	6.96 616

MonStereo1	9.96 599	1.60 572	3.97 514	7.74 602	6.62 601	14.53 598	2.83 568	14.16 601	22.18 605	11.83 595	28.49 619	26.76 610	16.14 608	11.07 598	6.43 557	6.17 600	0.03 463	3.80 598	0.46 585	8.16 602	6.30 613

ELAS	8.05 591	0.76 516	4.02 516	0.95 559	1.02 568	14.85 599	6.99 610	12.80 599	11.73 590	22.43 619	27.75 615	17.88 597	15.19 606	10.96 594	11.31 588	0.22 567	0.56 592	0.23 572	0.22 549	0.50 569	0.71 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.09 602	1.69 575	3.21 482	7.54 601	7.10 604	16.34 600	6.63 608	20.12 612	38.64 623	9.67 587	19.28 599	27.53 611	10.97 599	12.43 600	11.57 590	4.26 595	2.35 606	10.54 609	0.02 438	7.59 598	4.29 600

KSHMR	14.27 613	6.95 611	5.79 565	15.08 617	12.84 616	17.44 601	10.61 617	18.88 609	30.94 616	18.81 608	22.21 606	28.54 613	8.85 589	15.56 607	9.24 580	10.34 619	3.60 619	21.61 621	4.68 615	14.48 618	8.94 619

notaker	17.52 616	21.54 622	7.84 579	18.05 619	14.44 619	17.58 602	6.43 606	20.13 613	24.44 610	21.34 616	27.71 614	39.12 621	18.78 616	19.63 613	20.40 615	11.95 620	2.71 617	25.51 623	5.85 620	17.10 621	9.78 620

xyz-stereo	4.23 567	0.09 126	35.65 615	0.02 140	0.00 1	17.93 603	0.01 137	1.93 167	0.42 87	1.61 418	14.74 581	2.67 451	0.15 286	7.15 552	1.87 487	0.00 1	0.01 351	0.24 573	0.00 1	0.04 290	0.01 128

MANE	14.02 612	0.85 532	3.53 498	2.13 583	3.75 592	18.44 604	6.14 602	22.67 622	27.90 613	33.01 623	41.08 625	41.26 624	30.90 622	23.39 614	17.99 608	0.47 578	0.76 595	0.91 586	4.04 612	0.17 471	1.00 582

WAO-7	9.09 594	1.79 579	3.55 500	0.80 547	0.15 447	18.67 605	4.36 588	23.07 623	26.68 612	12.59 597	27.90 616	22.52 603	13.03 601	13.53 603	11.47 589	0.09 554	0.03 463	0.58 584	0.10 498	0.47 566	0.34 556

Dean	11.46 605	2.03 583	5.20 552	10.73 610	8.20 610	18.71 606	5.73 599	21.10 617	41.49 626	11.12 590	22.16 605	25.92 609	7.74 584	7.52 561	4.31 540	9.01 607	2.27 604	9.95 607	0.61 591	9.18 607	6.22 609

PWCK	8.72 593	5.37 607	16.61 605	5.74 597	0.12 427	19.88 607	11.41 618	11.31 598	13.42 594	14.07 600	12.84 576	13.20 586	8.05 588	15.44 606	10.25 584	5.95 599	0.22 576	2.09 595	0.05 467	7.50 597	0.92 579

MADNet+	10.71 601	14.57 618	70.07 627	0.58 526	0.47 546	19.89 608	4.20 583	11.05 596	6.87 579	3.03 515	5.99 544	9.01 573	6.35 580	31.95 624	28.31 622	0.22 567	0.26 581	0.01 508	0.04 461	0.46 563	0.87 577

LRCNet_RVC	60.63 629	63.16 632	62.94 624	69.09 631	50.21 627	19.92 609	0.07 365	58.32 630	5.21 568	75.67 632	86.75 631	74.68 631	62.48 629	59.01 630	49.80 626	93.38 639	56.36 635	93.48 639	92.95 639	67.44 633	71.73 637

LVE	11.10 603	2.36 586	3.34 489	9.94 609	8.13 609	21.22 610	7.75 612	16.47 605	32.55 618	8.55 582	23.64 608	23.22 606	7.93 587	10.98 596	6.65 560	9.45 610	2.55 614	11.08 611	0.58 590	9.35 609	6.28 610

SGM-ForestM	12.56 607	0.80 522	4.31 531	1.07 567	0.41 537	21.56 611	8.57 614	17.42 606	19.67 604	29.93 621	28.49 619	45.83 625	27.22 620	26.05 619	18.40 610	0.14 561	0.25 578	0.18 568	0.28 568	0.18 480	0.42 564

DPSimNet_ROB	25.03 623	19.56 621	24.93 610	24.36 624	17.85 622	22.25 612	25.93 626	28.52 625	29.10 614	32.61 622	28.25 618	32.87 615	26.42 618	24.51 617	40.42 624	16.75 622	13.93 625	25.19 622	22.38 626	19.96 623	24.75 628

WAO-8	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 613	2.39 564	22.66 620	45.98 627	18.88 609	35.42 622	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.77 605	3.61 598

Venus	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 613	2.39 564	22.66 620	45.98 627	18.88 609	35.42 622	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.76 604	3.61 598

ktn	19.15 618	18.52 619	6.39 575	22.64 623	17.26 621	24.47 615	12.11 619	24.52 624	34.74 621	18.75 607	27.70 613	32.54 614	17.85 614	15.71 608	16.67 602	22.09 623	3.64 620	28.95 625	10.91 623	17.40 622	10.22 622

HanzoNet	29.69 624	29.33 624	21.66 607	21.75 622	19.07 623	24.58 616	12.99 620	28.87 626	40.49 625	43.09 626	44.02 626	55.65 628	44.93 627	43.17 627	44.44 625	27.88 626	9.47 624	29.77 626	15.86 625	20.94 624	15.84 625

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 576	2.33 585	8.42 582	0.33 478	0.27 505	24.60 617	8.84 615	5.50 543	9.75 587	3.82 536	8.16 560	8.53 571	1.82 499	9.44 581	5.18 551	1.02 585	1.65 601	0.33 576	0.47 587	1.06 579	0.90 578

SDNR	3.31 548	0.91 539	6.28 573	0.44 497	0.02 302	26.11 618	0.01 137	3.81 403	1.62 461	2.82 505	11.06 572	2.93 470	0.60 399	7.95 568	1.52 467	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.12 489

TorneroNet	16.10 615	5.74 610	4.12 523	13.88 615	11.97 614	26.89 619	6.85 609	21.13 618	38.32 622	14.15 601	33.36 621	33.52 618	17.49 613	18.89 611	19.64 614	9.77 615	2.53 612	19.43 619	3.35 609	13.21 617	7.86 617

TorneroNet-64	15.45 614	5.66 609	3.44 495	13.86 614	12.03 615	28.15 620	6.27 605	19.89 611	38.68 624	12.16 596	28.06 617	35.76 619	15.44 607	19.56 612	15.40 600	9.71 614	2.52 611	19.13 618	2.70 608	12.55 616	7.94 618

UNDER WATER	19.61 619	12.37 617	31.14 611	20.44 621	14.31 618	28.63 621	18.15 623	16.43 604	34.24 620	20.82 615	19.14 597	38.83 620	30.09 621	24.31 615	20.97 617	10.09 617	2.68 615	19.51 620	4.70 616	15.52 620	9.93 621

UNDER WATER-64	20.03 620	10.28 615	31.50 612	20.05 620	13.64 617	32.81 622	23.45 625	16.01 603	33.44 619	22.01 618	17.25 588	40.58 623	32.20 625	24.50 616	22.36 620	10.06 616	2.70 616	18.37 617	4.24 613	14.84 619	10.24 623

BEATNet-Init1	17.91 617	7.45 612	36.82 617	1.88 582	1.38 575	37.29 623	14.71 621	21.90 619	24.20 609	38.07 624	36.59 624	50.41 626	32.00 624	29.42 623	21.83 619	0.33 575	0.39 587	0.47 579	0.54 589	1.50 584	1.07 583

MultiAttention	6.26 583	0.14 216	1.30 264	1.04 564	1.50 579	42.66 624	15.75 622	6.19 566	1.92 487	3.14 518	7.95 557	6.41 556	0.37 361	28.21 622	3.39 529	0.13 560	0.01 351	0.67 585	0.81 598	1.99 587	1.71 589

JetBlue	13.83 609	5.03 605	33.82 614	0.84 549	6.92 603	50.14 625	20.02 624	15.09 602	8.92 586	11.33 592	17.05 587	28.25 612	18.01 615	32.60 625	18.53 611	0.32 574	0.12 554	0.15 566	0.23 553	4.59 592	4.64 601

MADNet++	47.78 626	34.15 625	37.11 618	42.94 625	41.23 626	64.94 626	30.63 627	60.79 631	53.26 630	72.08 631	61.65 629	57.68 629	54.96 628	58.03 628	59.24 629	43.01 630	36.17 630	36.07 627	22.50 627	47.50 627	41.67 630

JetRed	34.54 625	39.28 626	62.16 623	15.62 618	26.51 624	69.20 627	40.79 628	31.43 627	32.41 617	46.06 627	44.55 627	40.19 622	26.50 619	38.43 626	56.06 628	12.76 621	37.49 631	13.23 612	9.38 622	29.52 625	19.34 626

TCMNet-wrong-test	55.95 628	78.75 634	71.85 628	90.95 635	89.50 635	78.08 628	71.33 629	38.19 628	12.35 592	40.71 625	51.28 628	59.53 630	35.38 626	64.04 631	52.16 627	38.10 629	6.00 622	47.22 632	41.12 630	82.64 636	69.84 635

RSGM-EC	80.84 635	55.04 629	42.42 619	74.68 633	80.19 633	84.60 629	87.59 630	88.17 635	89.98 635	86.62 636	95.72 637	81.57 633	74.73 631	73.44 632	69.93 631	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 638

acva	80.84 635	55.04 629	42.42 619	74.68 633	80.19 633	84.60 629	87.59 630	88.17 635	89.98 635	86.62 636	95.72 637	81.57 633	74.73 631	73.44 632	69.93 631	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 638

HaxPig	97.68 640	99.63 640	91.34 632	99.82 650	99.97 643	88.15 631	88.00 632	98.28 640	99.93 643	99.98 645	99.99 642	99.95 645	99.99 643	96.29 639	92.24 638	99.99 652	99.98 643	100.00 645	99.99 644	100.00 653	99.98 651

ASD4	55.28 627	67.10 633	50.57 621	44.24 626	57.82 628	92.00 632	98.23 640	54.95 629	86.61 634	58.30 630	64.61 630	50.57 627	63.33 630	58.83 629	67.37 630	25.76 625	29.60 628	26.82 624	29.01 628	42.42 626	37.42 629

ccccc	98.51 641	94.69 638	100.00 645	100.00 653	100.00 645	92.59 633	97.15 638	98.75 642	95.78 638	98.59 643	95.17 636	98.60 641	99.67 641	99.86 644	99.84 641	100.00 653	100.00 644	99.91 643	99.54 642	100.00 653	100.00 653

MEDIAN_ROB	96.83 638	99.41 639	98.66 638	94.75 638	94.23 637	93.08 634	90.54 633	95.61 639	94.75 637	97.65 641	97.73 639	98.30 640	96.57 639	94.51 638	93.74 639	99.78 650	98.24 640	99.99 644	99.89 643	99.48 643	99.67 643

xxxxx1	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 635	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

tt_ll	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 635	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

ff	76.92 632	82.43 635	93.26 634	61.67 628	66.92 629	95.84 635	95.11 635	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 631	89.18 635	87.35 633	85.27 635	87.18 634	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

AVERAGE_ROB	99.23 645	99.81 643	97.56 637	100.00 653	100.00 645	96.24 638	91.02 634	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	99.98 647	99.97 643	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	100.00 653	100.00 653

test_example2	98.83 642	99.97 646	99.97 642	99.96 652	99.97 643	99.46 639	99.97 641	95.54 638	100.00 644	100.00 646	100.00 643	93.37 638	93.47 636	99.93 645	99.91 642	100.00 653	99.79 642	96.64 640	98.71 641	100.00 653	100.00 653

PML	89.08 637	99.72 641	92.85 633	94.72 637	94.92 639	99.54 640	97.42 639	93.50 637	95.96 639	99.77 644	92.33 635	95.35 639	93.51 637	99.96 646	91.15 637	99.98 651	31.71 629	100.00 645	45.94 631	93.46 640	69.88 636

USTest	75.36 631	57.99 631	56.43 622	72.82 632	69.93 632	99.96 641	100.00 642	98.57 641	99.18 640	94.19 638	97.90 640	78.26 632	95.05 638	75.90 634	76.21 633	48.70 631	80.65 636	39.01 630	52.97 633	57.66 628	55.76 631

Hybrid-DGEV	99.96 652	100.00 647	100.00 645	99.75 649	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.43 648	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

RAFT-FEzeroshot	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

RAFT-FE	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

FlowAnything	99.97 653	100.00 647	100.00 645	99.74 648	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.71 649	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.98 650	99.95 645

Selective-RAFT-Error	100.00 654	100.00 647	100.00 645	100.00 653	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.95 645

Anonymous_1	97.10 639	99.72 641	99.64 641	92.33 636	93.91 636	100.00 642	100.00 642	99.20 643	99.90 642	98.57 642	99.75 641	99.14 642	99.94 642	98.50 640	99.54 640	87.90 635	98.87 641	90.88 638	96.91 640	92.22 639	95.12 640

tt	68.65 630	0.15 232	99.57 640	50.64 627	14.90 620	100.00 642	100.00 642	100.00 646	99.76 641	27.80 620	10.52 571	99.97 646	98.63 640	99.61 641	100.00 646	90.62 636	98.21 639	46.66 631	52.02 632	62.86 632	21.04 627

CasAABBNet	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.72 645	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.96 646	99.95 645

LSM0	99.94 648	100.00 647	100.00 645	99.84 651	100.00 645	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	99.22 647	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.83 644

DPSMNet_ROB	99.46 647	99.94 644	99.98 643	96.59 642	100.00 645	100.00 642	100.00 642	99.81 644	100.00 644	95.87 640	100.00 643	99.32 643	100.00 644	99.79 642	99.99 644	98.46 643	100.00 644	99.86 641	100.00 645	99.52 644	100.00 653

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DPSM_ROB	99.17 643	100.00 647	100.00 645	96.28 639	98.84 641	100.00 642	100.00 642	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 643	100.00 647	100.00 644	100.00 648	100.00 646	93.66 640	100.00 644	100.00 645	100.00 645	96.31 641	98.27 641

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FADE		10.20 614		4.76 596	4.82 596			19.13 610	23.28 606	8.35 581		14.63 590		25.45 618		24.52 624	8.46 623	36.14 628	36.87 629	3.46 590	2.72 596

Low-res two-view benchmark