Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 112	1.17 11	0.07 44	0.11 80	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 63	0.07 23	0.17 32	0.39 1	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.29 65	1.25 22	0.24 112	0.10 69	0.41 3	0.07 72	0.57 1	0.80 17	0.24 26	0.03 6	0.09 41	0.37 82	0.46 4	0.12 4	0.03 391	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 58	1.43 39	0.03 7	0.40 243	1.20 21	0.00 1	1.14 5	0.82 21	0.27 31	0.04 12	0.05 6	0.08 9	0.96 41	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91

OmniDepth	0.38 4	0.26 51	1.19 13	0.01 1	0.04 13	1.19 18	0.03 35	2.97 28	0.73 11	0.21 20	0.02 1	0.15 51	0.10 17	0.64 14	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.42 5	0.33 112	1.42 36	0.13 86	0.16 122	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 50	0.21 20	0.07 14	0.08 35	0.10 17	1.10 49	0.31 59	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 91

MonStereo	0.44 6	0.23 31	1.44 42	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.06 15	0.04 1	0.54 5	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

Monster-pub-eth3d	0.44 6	0.23 31	1.44 42	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.06 15	0.04 1	0.55 6	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

3.25w_new	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 40	0.01 6	3.39 68	0.91 46	0.33 55	0.16 21	0.07 23	0.42 104	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

3.25w	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 40	0.01 6	3.39 68	0.91 46	0.33 55	0.16 21	0.06 15	0.42 104	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

MLG-Stereo_test3	0.45 8	0.31 81	1.35 31	0.06 35	0.17 132	1.30 53	0.01 6	3.52 85	0.77 15	0.15 8	0.07 14	0.06 15	0.07 7	0.74 21	0.22 31	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

FSD	0.46 11	0.31 81	1.38 33	0.17 95	0.10 69	0.53 5	0.06 62	3.21 52	0.81 18	0.16 10	0.24 36	1.06 155	0.12 27	0.63 13	0.24 35	0.02 346	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

S2M2_L	0.46 11	0.39 167	1.17 11	0.37 145	0.17 132	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 75	0.19 15	0.87 74	0.13 49	0.19 35	0.57 7	0.43 94	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 11	0.23 31	1.44 42	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.07 23	0.04 1	0.83 28	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

asd	0.49 14	0.16 3	1.57 57	0.04 22	0.72 314	1.24 36	0.05 55	2.80 23	0.84 22	0.45 92	0.50 49	0.06 15	0.56 129	0.58 10	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5_new	0.49 14	0.17 6	1.73 78	0.06 35	0.30 205	1.23 26	0.07 72	3.11 35	0.87 34	0.45 92	0.66 58	0.05 6	0.19 35	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5w-stereo	0.49 14	0.17 6	1.73 78	0.06 35	0.30 205	1.23 26	0.07 72	3.11 35	0.87 34	0.45 92	0.66 58	0.05 6	0.19 35	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

IGEV	0.50 17	0.22 26	1.52 52	0.08 53	1.85 424	1.34 60	0.37 199	2.03 11	0.93 49	0.29 37	0.08 18	0.07 23	0.09 13	0.90 36	0.22 31	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

FlowAnything_test	0.51 18	0.33 112	2.09 120	0.15 89	0.15 114	1.71 107	0.03 35	1.76 8	0.49 3	1.10 139	0.77 66	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 146	0.05 423	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 91

asda	0.52 19	0.19 13	1.61 62	0.03 7	0.61 297	1.26 45	0.08 80	3.20 50	0.84 22	0.41 80	0.29 38	0.05 6	0.72 149	0.77 25	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.25_new	0.52 19	0.18 8	1.42 36	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.5w_new	0.52 19	0.18 8	1.42 36	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.25w-stereo	0.52 19	0.18 8	1.43 39	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

3w_stereo	0.53 23	0.23 31	1.53 53	0.03 7	0.02 3	1.25 40	0.02 26	3.34 65	0.88 39	0.44 90	0.43 46	0.07 23	1.04 183	1.04 47	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4w-stereo	0.55 24	0.18 8	1.39 34	0.02 2	0.35 230	1.26 45	0.06 62	3.13 38	0.86 29	0.28 32	0.82 73	0.06 15	0.67 141	1.59 77	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2.75w_new	0.55 24	0.23 31	1.43 39	0.04 22	0.12 94	1.25 40	0.08 80	3.20 50	0.86 29	0.39 73	0.16 21	0.07 23	0.88 168	1.99 103	0.24 35	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2w_stereo	0.56 26	0.19 13	1.31 27	0.03 7	0.10 69	1.22 24	0.04 42	3.42 77	0.81 18	0.79 121	0.73 63	0.07 23	1.24 207	0.81 27	0.37 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

dual_stereo	0.56 26	0.32 95	1.08 5	0.07 44	0.11 80	0.77 8	0.03 35	3.60 91	1.17 59	0.12 4	0.03 6	0.20 62	0.11 23	2.77 124	0.51 124	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.16 432	0.00 1	0.02 91

AdaDepth	0.57 28	0.22 26	2.33 146	0.12 70	1.26 372	1.59 89	0.07 72	1.03 4	0.97 51	0.21 20	0.42 44	0.08 35	0.30 68	2.28 113	0.26 42	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.20 456	0.01 28	0.01 19

MLG-Stereo_test2	0.57 28	0.28 58	1.20 17	0.07 44	0.68 306	1.34 60	0.02 26	3.39 68	1.41 63	0.06 1	0.02 1	0.12 48	0.10 17	2.37 115	0.31 59	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

Zero-FE251	0.62 30	0.53 263	2.17 136	0.37 145	0.30 205	1.84 120	0.06 62	2.60 18	0.31 2	2.21 157	0.23 33	0.09 41	0.39 90	0.67 16	0.52 126	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.07 266

3.75w	0.62 30	0.16 3	1.33 29	0.02 2	1.27 375	1.25 40	0.01 6	3.23 54	0.87 34	0.38 65	0.23 33	0.07 23	0.40 91	2.96 129	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-G_1	0.62 30	0.31 81	1.19 13	0.07 44	0.11 80	1.81 118	0.02 26	3.74 103	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 91

LG-G	0.62 30	0.31 81	1.19 13	0.07 44	0.11 80	1.81 118	0.02 26	3.74 103	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 91

1w_stereo	0.64 34	0.16 3	1.24 20	0.09 59	0.50 275	1.19 18	0.08 80	3.24 56	0.84 22	0.48 97	2.37 140	0.04 3	1.57 233	0.84 34	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

LG-Stereo_L2	0.64 34	0.33 112	1.46 47	0.10 61	0.18 147	1.30 53	0.19 146	3.53 87	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 171	0.36 70	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

252Zero-FE	0.66 36	0.23 31	1.24 20	1.10 255	0.07 36	1.31 55	0.02 26	3.33 63	1.14 58	1.34 144	1.74 112	0.04 3	0.05 4	1.11 50	0.40 86	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.02 80	0.02 91

qwe	0.66 36	0.19 13	1.64 67	0.05 29	1.17 367	1.23 26	0.03 35	3.35 66	0.88 39	0.51 102	0.38 41	0.04 3	0.17 32	3.22 134	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

2.25w	0.67 38	0.20 18	1.40 35	0.04 22	0.13 103	1.21 22	0.05 55	3.23 54	0.87 34	0.36 60	1.17 88	0.07 23	0.69 144	3.67 150	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

MLG-Stereo_test1	0.67 38	0.23 31	1.05 3	0.06 35	1.40 387	1.24 36	0.00 1	3.56 89	1.36 61	0.06 1	0.04 12	0.08 35	0.10 17	4.03 166	0.14 10	0.01 252	0.07 396	0.00 1	0.01 314	0.01 28	0.02 91

2.5w	0.68 40	0.23 31	1.29 23	0.04 22	0.31 215	1.26 45	0.09 88	3.24 56	0.86 29	0.42 85	0.59 52	0.03 1	0.56 129	4.36 179	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

RAStereo	0.68 40	0.42 196	3.15 250	0.18 101	0.52 283	1.17 14	0.02 26	3.16 43	0.98 52	0.51 102	1.43 96	0.16 52	0.22 42	0.75 23	0.83 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.02 91

3.5w_stereo	0.69 42	0.23 31	1.44 42	0.02 2	0.14 109	1.24 36	0.03 35	3.53 87	0.90 45	0.20 16	1.48 99	0.07 23	0.50 119	3.73 152	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo_L1	0.69 42	0.32 95	1.21 19	0.10 61	0.16 122	1.38 65	0.20 152	2.44 16	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 270	0.36 70	0.01 252	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

SGD-Stereo	0.69 42	0.30 76	1.15 10	0.25 114	0.12 94	1.26 45	0.29 180	1.87 10	0.62 5	0.50 101	0.51 50	0.08 35	0.11 23	6.67 286	0.09 1	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

water-stereo	0.70 45	0.29 65	3.07 244	0.08 53	0.07 36	1.54 85	0.15 127	4.01 120	1.41 63	0.59 109	1.31 92	0.26 81	0.24 44	0.43 3	0.39 81	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.02 341	0.02 80	0.01 19

GIP-stereo	0.70 45	0.44 213	1.70 76	1.52 318	0.75 316	1.48 77	0.05 55	4.18 126	1.10 54	0.18 13	0.42 44	0.58 135	0.38 86	0.65 15	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

DEFOM-Stereo	0.70 45	0.29 65	1.62 64	0.16 93	0.06 28	1.95 129	0.45 220	0.88 3	0.74 12	0.55 106	0.51 50	0.14 50	0.09 13	6.32 256	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

Monster-pub-mixall	0.72 48	0.39 167	0.98 1	0.04 22	0.12 94	1.23 26	0.01 6	2.74 22	0.86 29	0.86 125	0.39 43	0.07 23	0.09 13	6.24 247	0.32 61	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

MLG-Stereo	0.72 48	0.23 31	1.13 6	0.06 35	0.16 122	1.24 36	0.00 1	3.84 111	1.40 62	0.06 1	0.03 6	0.08 35	0.10 17	5.71 225	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

GREAT-IGEV	0.72 48	0.29 65	1.91 90	1.31 285	0.40 243	1.41 72	0.08 80	2.29 14	2.48 102	0.18 13	0.69 61	0.10 46	0.34 76	1.72 84	0.37 76	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.22 468	0.10 274	0.41 474

IGEV-Stereo++	0.74 51	0.23 31	1.31 27	0.06 35	1.62 397	1.95 129	0.01 6	3.29 60	1.81 72	0.38 65	1.68 110	0.10 46	1.16 198	0.91 37	0.19 25	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19

GSStereo	0.75 52	0.22 26	1.14 9	0.69 200	0.19 159	1.96 132	0.73 303	4.64 156	2.10 81	0.31 46	0.65 56	0.43 117	0.48 115	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 418	0.17 361	0.13 356

GLC_STEREO	0.75 52	0.29 65	1.19 13	0.55 174	0.01 1	1.98 134	0.57 259	3.07 31	3.02 147	0.90 127	1.48 99	0.19 57	0.40 91	0.93 38	0.36 70	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 91

rvit_stereo_0081_aga	0.76 54	0.51 251	3.29 261	0.11 68	0.25 183	1.73 111	0.22 159	3.68 93	2.54 109	0.26 30	0.16 21	0.27 85	0.30 68	1.31 61	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.04 189

LG-Stereo	0.79 55	0.32 95	3.96 318	0.04 22	0.15 114	1.19 18	0.18 143	3.52 85	2.95 135	0.32 50	1.77 114	0.22 74	0.14 29	0.39 1	0.43 94	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.02 91

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 56	0.33 112	2.51 163	0.25 114	0.53 284	1.93 127	0.27 175	5.07 186	1.05 53	0.47 96	0.68 60	0.64 138	0.22 42	0.95 40	0.65 142	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.19 453	0.03 129	0.16 391

MaDis-Stereo	0.80 56	0.69 327	3.02 228	0.33 134	1.83 422	1.22 24	0.06 62	3.41 74	1.49 65	0.31 46	0.38 41	0.42 116	0.51 121	1.14 53	1.21 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 226

AEACV	0.80 56	0.29 65	1.70 76	0.96 234	0.24 180	2.03 138	0.88 348	3.50 82	0.88 39	0.34 57	0.20 31	0.29 91	2.01 256	1.77 90	0.33 63	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.29 488	0.10 274	0.09 295

gasm-f	0.81 59	0.25 44	1.66 68	0.16 93	0.28 200	2.77 227	0.91 354	3.39 68	0.84 22	0.52 105	3.10 165	0.19 57	0.71 148	0.73 20	0.28 53	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.12 347

IGEV-RUCA	0.81 59	0.15 1	1.13 6	0.52 168	0.32 219	2.13 148	0.51 239	3.46 79	1.71 70	0.95 129	0.16 21	0.24 78	0.55 127	2.81 126	0.41 88	0.12 461	0.21 502	0.20 514	0.25 479	0.21 398	0.20 418

UniTT-Stereo	0.83 61	0.33 112	1.98 105	0.92 225	1.27 375	0.54 6	0.11 98	1.35 6	2.94 134	1.67 151	2.09 126	0.20 62	0.31 72	1.57 75	1.07 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.01 19

Pointernet	0.84 62	0.35 138	2.00 109	0.12 70	0.13 103	1.77 113	0.06 62	4.87 170	2.53 107	0.14 7	2.11 129	0.76 145	0.44 111	1.02 45	0.32 61	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.15 429	0.02 80	0.01 19

monsters	0.87 63	0.28 58	1.54 54	0.47 165	2.71 465	1.38 65	0.01 6	3.14 39	0.81 18	0.32 50	0.48 48	0.05 6	0.13 28	5.72 226	0.42 92	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

castereo	0.87 63	0.60 292	1.07 4	0.34 139	0.17 132	1.89 123	0.79 320	4.84 169	2.05 79	0.65 114	2.55 145	0.31 97	0.40 91	1.02 45	0.38 80	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.24 474	0.03 129	0.02 91

zero-FE	0.88 65	0.27 56	2.12 127	0.21 106	1.63 398	1.75 112	0.83 330	3.08 32	0.61 4	0.15 8	0.13 20	0.29 91	0.44 111	3.38 140	1.07 227	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.05 382	1.47 523	0.03 143

rvit_stereo_0081	0.88 65	0.28 58	1.81 80	0.62 187	0.13 103	1.34 60	0.12 104	3.14 39	4.59 248	0.43 88	0.30 39	0.54 132	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0082	0.88 65	0.28 58	1.81 80	0.62 187	0.13 103	1.34 60	0.12 104	3.14 39	4.59 248	0.43 88	0.30 39	0.54 132	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0080	0.88 65	0.51 251	3.12 247	0.07 44	0.12 94	1.31 55	0.37 199	3.78 106	3.29 170	0.56 107	1.13 86	0.40 110	0.76 153	1.71 81	0.47 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 189

whm_eth	0.88 65	0.51 251	3.12 247	0.07 44	0.12 94	1.31 55	0.37 199	3.78 106	3.29 170	0.56 107	1.13 86	0.40 110	0.76 153	1.71 81	0.47 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 189

AIO_test	0.90 70	0.40 178	1.67 72	0.14 87	0.16 122	2.97 257	0.83 330	3.61 92	2.67 115	0.29 37	0.71 62	1.50 173	0.29 60	2.37 115	0.13 8	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.08 396	0.03 129	0.03 143

LoS	0.91 71	0.34 127	2.10 125	0.38 149	0.13 103	2.47 181	0.26 172	5.00 182	2.74 124	0.89 126	0.21 32	0.49 125	0.36 79	1.97 102	0.67 148	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 72	0.30 76	1.91 90	0.43 157	2.63 461	1.21 22	0.01 6	3.11 35	0.76 14	0.46 95	1.44 97	0.05 6	0.09 13	5.66 221	0.50 123	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

AIO-Stereo	0.94 73	0.22 26	1.20 17	0.06 35	0.08 53	2.36 170	0.62 271	5.50 224	2.61 112	0.30 41	3.32 171	0.41 113	0.25 46	1.12 52	0.17 20	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.35 506	0.06 215	0.12 347

DDF-Stereo	0.95 74	0.28 58	1.59 60	0.30 121	1.76 415	1.79 116	0.83 330	3.02 30	0.78 16	0.17 12	0.09 19	0.28 89	0.49 117	4.53 183	1.13 236	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.11 414	1.70 527	0.04 189

SMoEStereo_RVC	0.95 74	0.35 138	1.37 32	0.63 191	0.07 36	2.07 140	0.16 133	2.88 25	1.68 68	0.30 41	1.23 90	0.19 57	0.28 56	6.80 292	0.84 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.13 356

GCAP-Stereo	0.95 74	0.62 301	1.99 107	0.30 121	0.03 11	1.66 97	0.01 6	4.43 138	3.00 144	1.63 150	1.17 88	1.39 165	0.76 153	1.31 61	0.55 129	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.02 91

111111	0.97 77	0.19 13	1.49 50	0.06 35	1.12 362	1.43 74	0.05 55	4.77 165	1.70 69	0.44 90	2.88 154	0.09 41	0.17 32	4.66 188	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.01 19

fffft	0.97 77	0.29 65	1.69 75	0.03 7	0.05 17	2.12 147	0.65 280	3.44 78	1.87 77	0.34 57	0.60 54	0.23 75	0.20 38	6.69 287	0.89 207	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.09 295
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 79	2.14 499	1.55 55	0.88 217	0.26 190	0.56 7	0.04 42	2.80 23	0.86 29	0.30 41	0.80 71	0.21 72	2.33 272	6.17 242	0.37 76	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.17 440	0.01 28	0.01 19

Occ-G	0.98 79	0.38 163	1.82 82	0.15 89	0.18 147	1.45 76	0.69 292	3.15 42	2.25 90	1.45 146	0.59 52	5.06 319	0.54 126	0.75 23	0.77 176	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.17 440	0.16 348	0.01 19

CASnet	0.98 79	0.32 95	1.62 64	0.65 194	0.07 36	2.11 145	0.14 121	3.50 82	4.03 216	3.77 207	1.41 95	0.31 97	0.29 60	0.80 26	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 79	0.42 196	1.86 84	0.07 44	0.22 172	1.65 96	0.02 26	4.07 121	6.33 332	0.72 116	1.54 102	0.43 117	0.64 139	1.22 59	0.44 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	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
MM-Stereo_test2	0.99 83	0.29 65	2.26 142	1.34 289	0.12 94	1.78 115	0.53 241	4.71 162	3.31 172	0.76 119	0.80 71	0.50 128	0.35 77	1.86 95	0.73 161	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.07 391	0.26 426	0.06 247

trnet	0.99 83	0.37 156	1.89 88	0.08 53	0.19 159	1.68 101	0.02 26	4.12 125	6.41 336	0.70 115	1.57 103	0.46 122	0.67 141	1.15 54	0.41 88	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

CroCo-Stereo	0.99 83	0.89 381	3.19 254	0.46 160	0.44 252	0.38 2	0.05 55	4.61 150	3.95 210	0.48 97	1.78 117	1.01 152	0.27 54	1.11 50	1.07 227	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 189
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
rvit_stereo_ft	1.00 86	0.78 355	3.84 314	0.84 212	0.36 233	1.23 26	0.24 165	3.81 110	3.76 197	0.37 63	0.87 74	0.74 143	1.12 187	1.18 57	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.06 247

depthmonostereo	1.01 87	0.50 244	3.16 251	0.12 70	0.09 61	1.43 74	0.04 42	4.97 177	1.51 66	0.90 127	1.46 98	0.98 151	0.94 173	3.45 145	0.46 107	0.02 346	0.10 433	0.00 1	0.02 341	0.04 159	0.01 19

AIO_rvc	1.02 88	0.59 288	1.95 101	0.15 89	0.09 61	3.42 293	0.99 364	4.46 140	2.73 123	0.28 32	1.62 105	1.32 163	0.28 56	2.10 109	0.21 30	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.04 376	0.11 295	0.11 332

RSM++	1.02 88	0.24 43	1.33 29	0.86 215	0.04 13	2.78 228	0.30 186	2.63 19	2.67 115	0.48 97	1.95 121	0.52 129	0.25 46	5.50 217	0.57 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.11 295	0.09 295

mms	1.03 90	0.54 268	1.58 59	0.05 29	0.36 233	1.52 84	0.08 80	2.97 28	1.84 76	0.38 65	2.94 157	0.32 100	0.25 46	6.82 293	0.39 81	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.28 452

ours_stereo	1.03 90	0.55 272	1.86 84	0.12 70	0.32 219	1.16 13	0.09 88	3.27 59	2.18 86	0.39 73	3.02 161	0.34 108	0.26 52	6.32 256	0.37 76	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.13 356

rvit_stereo_0083	1.03 90	0.26 51	3.09 245	0.49 166	0.09 61	1.27 50	0.24 165	2.72 20	4.60 250	0.38 65	0.77 66	0.78 146	1.18 201	4.35 178	0.33 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 143

EGLCR-Stereo	1.04 93	0.20 18	2.00 109	1.14 263	0.16 122	2.50 185	0.11 98	4.96 176	2.61 112	0.79 121	0.07 14	1.46 171	0.37 82	3.96 163	0.23 33	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 266

HUF	1.05 94	0.64 305	2.33 146	0.35 142	0.22 172	3.09 268	0.41 210	3.73 102	2.89 131	0.36 60	2.71 150	0.33 104	0.30 68	2.28 113	0.23 33	0.00 1	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.39 469

rrr	1.05 94	0.45 222	3.18 253	0.32 129	0.06 28	2.74 220	0.95 362	3.49 81	1.12 55	0.39 73	0.16 21	0.20 62	0.29 60	6.47 267	0.87 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 462	0.06 215	0.10 318

IGEVStereo-DCA	1.06 96	0.45 222	2.06 114	0.32 129	0.06 28	2.74 220	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.39 73	0.16 21	0.20 62	0.29 60	6.47 267	0.87 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.06 215	0.06 247

test_xeample3	1.08 97	0.43 207	3.39 270	0.49 166	0.05 17	2.58 198	0.93 357	3.32 62	1.77 71	0.23 23	0.23 33	0.19 57	0.28 56	6.34 258	0.85 192	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.26 486	0.06 215	0.10 318

tt45	1.09 98	0.35 138	1.49 50	0.39 150	0.23 177	3.50 305	0.14 121	3.35 66	1.81 72	0.36 60	2.04 124	0.27 85	0.26 52	6.84 295	0.63 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.03 143

MGS-Stereo	1.10 99	0.26 51	2.45 155	0.58 181	0.06 28	1.84 120	0.67 286	2.16 13	3.42 179	1.03 131	6.13 263	0.49 125	0.36 79	1.43 67	0.62 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 481	0.00 1

ff7	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 263	0.06 247

ffff	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 263	0.06 247

11t	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 263	0.06 247

anonymousdsp	1.12 100	0.59 288	1.66 68	0.03 7	0.07 36	2.81 239	0.82 326	4.07 121	2.30 97	0.41 80	1.12 85	0.30 93	0.40 91	7.05 313	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.10 274	0.05 226

ccc-4	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 263	0.06 247

IGEV-Stereo	1.12 100	0.59 288	1.66 68	0.03 7	0.07 36	2.82 242	0.82 326	4.09 124	2.30 97	0.41 80	1.11 82	0.30 93	0.41 99	7.05 313	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.10 274	0.05 226
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 106	0.41 189	2.75 193	1.04 249	0.11 80	2.21 156	0.10 92	2.96 27	1.32 60	2.40 166	2.09 126	0.33 104	0.58 135	5.62 218	0.43 94	0.03 391	0.06 373	0.00 1	0.14 425	0.04 159	0.04 189

fffy	1.13 106	0.51 251	2.15 128	1.01 241	0.09 61	2.30 167	0.19 146	4.07 121	1.13 57	0.16 10	2.66 147	0.20 62	0.38 86	6.98 309	0.35 67	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.16 391

IGEV++	1.14 108	0.51 251	1.66 68	0.55 174	0.08 53	2.52 186	1.01 368	6.51 279	3.16 156	0.59 109	2.11 129	0.43 117	1.18 201	1.44 68	0.79 180	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.05 382	0.11 295	0.11 332

castereo++	1.18 109	0.54 268	1.95 101	0.30 121	0.51 279	4.56 375	1.00 366	4.61 150	1.12 55	0.29 37	2.14 133	1.89 188	0.15 30	3.94 162	0.18 24	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.31 497	0.03 129	0.00 1

CAS++	1.18 109	0.55 272	1.99 107	0.17 95	0.27 193	1.85 122	0.63 272	8.48 333	3.07 150	1.71 152	2.32 138	0.18 56	0.20 38	1.91 101	0.30 54	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA2	1.19 111	0.37 156	1.94 97	0.62 187	0.30 205	6.06 410	0.59 261	5.55 225	2.23 88	0.37 63	2.42 143	0.41 113	1.17 199	1.24 60	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.20 418

xyz-stereo-finetune	1.20 112	0.44 213	2.19 138	0.08 53	0.05 17	3.16 279	0.68 287	3.41 74	2.58 111	0.81 123	1.77 114	0.68 139	0.37 82	6.20 245	1.63 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 91

ProNet	1.20 112	0.60 292	2.00 109	0.26 116	0.08 53	2.73 219	0.68 287	5.00 182	2.52 106	0.29 37	1.32 93	0.37 109	0.36 79	6.94 307	0.44 99	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.07 266

TANstereo	1.20 112	0.49 241	2.04 112	0.34 139	0.10 69	1.80 117	0.01 6	3.40 73	4.10 224	4.37 220	4.82 213	0.41 113	0.70 145	0.94 39	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 115	0.20 18	1.30 26	0.12 70	0.06 28	2.48 183	0.51 239	3.78 106	2.74 124	0.48 97	2.38 141	2.18 197	0.28 56	6.77 291	0.56 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.07 233	0.05 226

sCroCo_RVC	1.21 115	0.65 311	5.16 398	1.09 254	1.29 379	0.92 9	0.19 146	3.92 113	2.68 118	0.30 41	3.04 162	0.52 129	1.56 232	1.58 76	0.78 178	0.09 452	0.25 515	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.11 332

GGEV	1.22 117	0.35 138	1.96 104	0.57 179	0.28 200	6.83 427	0.64 276	5.42 219	2.35 100	0.75 118	2.28 136	0.26 81	1.30 210	1.00 44	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.15 378

Selective-IGEV	1.23 118	0.18 8	1.13 6	0.07 44	0.17 132	2.38 174	0.54 244	6.10 251	2.51 105	0.41 80	3.20 168	0.26 81	0.29 60	6.94 307	0.16 15	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.11 414	0.04 159	0.10 318

MSCF	1.24 119	0.77 348	1.95 101	0.42 153	0.46 258	3.85 341	0.85 342	4.26 129	2.02 78	2.21 157	2.34 139	0.17 53	2.74 295	1.75 86	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 524	0.04 159	0.05 226

WCG-NET	1.24 119	0.43 207	1.46 47	0.33 134	0.08 53	2.14 149	1.08 377	3.09 34	6.86 353	2.73 173	3.43 179	0.74 143	0.94 173	0.89 35	0.33 63	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.05 226

CroCo-Stereo Lap2	1.24 119	0.88 378	3.39 270	0.95 232	4.59 530	0.47 4	0.08 80	3.51 84	2.80 127	1.17 142	2.24 134	1.57 176	0.20 38	1.48 71	1.14 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.12 347

Replicate-Monster	1.25 122	1.94 493	10.24 497	0.08 53	0.32 219	1.32 58	0.03 35	3.71 95	0.89 44	1.07 136	0.07 14	0.08 35	0.10 17	4.74 190	0.14 10	0.01 252	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.22 423

999	1.25 122	0.37 156	1.63 66	1.15 264	0.34 227	3.03 263	0.66 283	3.41 74	2.27 91	0.30 41	3.20 168	0.19 57	0.25 46	7.23 328	0.85 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.01 19

rvit_0105_6	1.26 124	0.87 374	4.85 377	0.61 185	0.07 36	1.60 90	0.32 188	3.79 109	5.87 299	0.25 28	0.26 37	1.09 156	0.29 60	4.60 186	0.62 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 247

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 124	0.42 196	2.36 151	0.59 183	1.26 372	2.43 179	0.01 6	3.29 60	7.76 387	1.71 152	2.78 152	0.27 85	0.32 74	1.16 56	0.58 135	0.04 411	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.10 318

LoS_RVC	1.26 124	1.43 454	1.91 90	0.42 153	3.77 505	1.71 107	0.04 42	2.58 17	2.49 104	0.42 85	2.58 146	0.30 93	0.57 133	1.71 81	0.66 146	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	4.49 549

MIF-Stereo (partial)	1.29 127	0.33 112	3.02 228	0.03 7	1.12 362	1.26 45	0.13 114	4.46 140	3.75 195	0.35 59	2.39 142	0.31 97	0.74 151	6.09 238	1.76 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.04 189

MyStereo07	1.31 128	0.79 356	1.61 62	1.03 244	1.11 360	2.63 209	0.46 221	5.48 221	2.24 89	0.64 113	1.48 99	0.27 85	0.59 137	7.03 312	0.45 103	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.01 314	0.11 295	0.09 295

GASTEREO	1.34 129	0.98 400	1.86 84	0.53 169	0.46 258	3.97 349	0.86 344	4.25 128	2.16 84	2.34 164	3.48 182	0.17 53	2.87 304	1.88 99	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 524	0.04 159	0.05 226

plain	1.34 129	0.51 251	5.09 392	0.30 121	0.05 17	1.58 87	0.08 80	4.47 142	3.77 198	0.42 85	1.76 113	0.60 137	0.74 151	6.11 239	0.94 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 472	0.02 91

sAnonymous2	1.35 131	1.66 475	8.14 478	0.55 174	0.46 258	1.23 26	0.24 165	4.00 118	3.47 181	0.40 78	1.11 82	0.23 75	1.42 218	0.96 41	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.20 456	2.07 533	0.22 423

CroCo_RVC	1.35 131	1.66 475	8.14 478	0.55 174	0.46 258	1.23 26	0.24 165	4.00 118	3.47 181	0.40 78	1.11 82	0.23 75	1.42 218	0.96 41	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.20 456	2.07 533	0.22 423

knoymous	1.36 133	0.21 23	1.68 74	0.20 102	0.49 272	1.58 87	0.11 98	5.15 190	2.40 101	4.62 228	1.77 114	4.56 298	0.45 113	3.23 135	0.63 140	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

rvit_0105_4	1.38 134	0.98 400	5.52 419	0.61 185	0.05 17	1.62 93	0.41 210	3.95 116	5.80 296	0.31 46	0.73 63	1.37 164	0.53 125	4.89 198	0.78 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 189

SCV_C0	1.40 135	0.49 241	3.06 243	0.12 70	0.21 168	2.29 162	0.09 88	6.46 275	3.81 199	0.63 111	2.00 123	0.24 78	0.41 99	7.31 331	0.43 94	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.21 462	0.16 348	0.07 266

MoCha-V2	1.41 136	0.42 196	2.61 175	0.81 206	0.23 177	2.53 189	0.20 152	4.81 167	3.16 156	0.82 124	3.15 166	0.30 93	1.61 237	6.66 285	0.40 86	0.00 1	0.20 499	0.00 1	0.24 474	0.05 191	0.02 91

PMTNet	1.41 136	0.37 156	2.06 114	0.26 116	0.15 114	2.94 255	0.34 194	3.39 68	5.33 277	1.00 130	1.27 91	0.28 89	0.93 171	4.04 167	0.74 163	5.00 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.01 19

AE-Stereo	1.44 138	0.32 95	2.69 183	1.58 332	0.20 165	2.24 159	0.59 261	6.01 247	5.70 290	1.18 143	3.17 167	1.02 153	0.78 159	1.73 85	0.83 187	0.02 346	0.18 489	0.00 1	0.29 488	0.11 295	0.07 266

XX-TBD	1.44 138	0.85 370	2.04 112	2.45 462	0.05 17	2.34 169	0.01 6	3.46 79	7.51 374	2.88 178	4.98 220	0.26 81	0.25 46	1.15 54	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 140	0.36 149	2.54 166	1.99 399	0.12 94	1.90 124	0.12 104	4.47 142	2.83 128	3.31 193	3.44 180	0.56 134	1.47 221	5.39 214	0.47 114	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.21 462	0.07 233	0.04 189

rvit_0105_5	1.48 141	0.89 381	5.43 410	0.46 160	0.04 13	1.60 90	0.60 265	4.65 159	5.90 302	0.76 119	1.59 104	1.75 183	0.78 159	4.20 173	0.88 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 247

WCG-NET（raft）	1.49 142	0.50 244	1.55 55	0.21 106	0.08 53	2.15 151	1.01 368	2.72 20	6.26 327	2.79 174	3.06 164	4.38 291	1.04 183	3.53 147	0.26 42	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.08 282

testlalala	1.50 143	0.41 189	1.67 72	0.98 238	0.31 215	4.00 351	0.90 353	5.26 206	2.17 85	6.56 328	3.61 185	1.74 182	0.38 86	1.21 58	0.42 92	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.29 488	0.01 28	0.01 19

StereoAnything_RVC	1.52 144	7.77 549	2.81 206	0.05 29	0.02 3	1.11 11	0.06 62	3.26 58	0.75 13	0.12 4	0.02 1	0.07 23	0.68 143	6.69 287	0.13 8	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	6.69 555	0.02 91

model_zeroshot	1.52 144	0.42 196	4.10 335	1.25 273	0.11 80	3.04 264	0.14 121	5.79 240	2.84 129	3.12 185	3.65 186	2.05 195	0.42 104	2.38 117	0.71 157	0.01 252	0.10 433	0.00 1	0.20 456	0.02 80	0.04 189

CES	1.56 146	0.35 138	1.44 42	0.42 153	7.70 551	2.66 216	0.13 114	4.89 171	2.53 107	0.25 28	1.10 81	0.33 104	0.31 72	1.61 79	0.58 135	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.54 484	6.26 556

MM-Stereo_test1	1.57 147	0.36 149	2.19 138	1.17 266	0.35 230	2.39 175	0.56 250	4.53 145	5.21 272	3.67 202	1.65 108	0.40 110	0.84 166	6.90 300	0.80 183	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.03 143

SCV	1.59 148	0.58 285	2.57 169	2.72 475	0.31 215	2.15 151	0.79 320	6.88 294	2.72 120	0.20 16	2.68 148	0.68 139	0.58 135	7.60 347	0.41 88	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.22 468	0.37 462	0.24 434

CREStereo++_RVC	1.59 148	0.39 167	2.26 142	0.36 143	0.01 1	1.67 98	0.01 6	2.95 26	8.12 398	3.69 204	7.44 311	0.47 123	0.32 74	0.74 21	0.39 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 558	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
Reg-Stereo(zero)	1.60 150	0.19 13	2.59 172	0.45 159	0.47 267	1.64 95	0.23 163	3.22 53	5.87 299	4.29 217	3.01 159	4.49 296	1.64 238	2.47 120	1.16 241	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.13 424	0.01 28	0.10 318

11t1	1.62 151	0.26 51	2.53 165	2.37 456	0.24 180	2.58 198	0.06 62	6.66 285	3.00 144	3.40 195	3.01 159	1.14 158	1.94 254	4.18 170	0.91 211	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 143

iRaftStereo_RVC	1.62 151	0.68 322	1.98 105	0.67 196	0.05 17	2.99 259	0.04 42	5.36 215	3.74 194	3.82 208	4.96 218	2.54 206	0.62 138	3.35 139	0.97 219	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.27 448

RAFT-Stereo-weight	1.67 153	0.31 81	1.57 57	0.97 237	0.15 114	3.19 281	0.77 314	5.06 184	6.19 326	4.96 240	3.38 177	2.83 213	0.35 77	2.87 127	0.74 163	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

HART	1.68 154	0.67 320	2.72 189	0.04 22	0.27 193	1.72 110	0.04 42	5.60 228	3.16 156	1.44 145	7.73 322	2.41 203	0.15 30	6.44 263	0.62 137	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.17 396

IGEV-Stereo+	1.69 155	0.43 207	1.59 60	0.37 145	3.10 473	2.10 143	0.07 72	1.86 9	0.91 46	0.39 73	0.03 6	0.20 62	0.41 99	7.05 313	0.16 15	0.02 346	0.07 396	0.00 1	0.18 447	5.14 548	9.77 571

Selective-RAFT	1.69 155	0.32 95	3.29 261	0.92 225	0.18 147	3.89 343	0.06 62	4.22 127	4.00 213	1.47 147	1.98 122	3.07 227	2.81 299	6.35 260	0.89 207	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.21 462	0.05 191	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 157	0.90 384	5.93 430	0.78 204	0.02 3	1.62 93	1.69 415	5.15 190	5.99 311	2.22 160	1.64 107	1.97 193	1.17 199	4.19 171	0.92 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

4D-IteraStereo	1.72 158	0.86 371	3.01 226	0.09 59	2.86 469	3.57 316	1.06 372	3.92 113	5.31 275	5.28 254	1.02 76	3.92 265	0.38 86	1.83 93	1.04 226	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.09 295

rafts_anoy	1.72 158	0.79 356	2.58 171	2.03 409	1.75 413	2.47 181	0.16 133	5.48 221	6.01 313	3.24 189	2.11 129	1.92 192	1.33 211	3.08 132	1.13 236	0.01 252	0.18 489	0.00 1	0.01 314	0.03 129	0.07 266

x	1.73 160	0.28 58	2.49 162	1.91 382	0.17 132	2.10 143	0.83 330	8.74 346	3.55 187	3.28 190	2.12 132	3.10 228	1.96 255	2.90 128	1.12 234	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

TestStereo	1.74 161	1.02 407	3.64 294	0.20 102	0.28 200	1.33 59	0.01 6	5.24 201	4.01 215	3.18 186	4.97 219	2.07 196	0.70 145	7.32 332	0.75 168	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1

Anonymous3	1.76 162	0.44 213	6.37 444	0.33 134	0.50 275	4.33 363	0.54 244	4.43 138	2.48 102	2.21 157	3.24 170	1.53 175	1.14 191	5.64 219	1.29 250	0.17 475	0.23 509	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.15 378

GCAP-BAT	1.77 163	0.49 241	2.78 200	0.66 195	0.16 122	3.76 335	0.80 322	3.72 101	3.27 167	3.68 203	5.03 222	3.66 256	0.56 129	5.82 229	0.65 142	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.24 474	0.01 28	0.01 19

anonymousdsp2	1.78 164	0.39 167	3.40 272	1.10 255	0.04 13	3.63 317	0.50 236	7.80 314	2.77 126	2.91 180	2.88 154	3.17 232	1.01 177	5.15 207	0.43 94	0.00 1	0.01 182	0.02 442	0.15 429	0.05 191	0.12 347

FE-Mocha	1.79 165	0.44 213	4.10 335	0.83 210	0.23 177	3.23 284	0.16 133	7.48 309	2.19 87	5.05 245	5.62 251	2.84 214	0.85 167	1.81 91	0.67 148	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.20 456	0.02 80	0.05 226

DCRE	1.79 165	0.68 322	2.55 167	1.66 345	0.27 193	1.27 50	0.05 55	4.57 149	4.04 218	3.30 192	9.24 359	3.83 263	1.20 204	2.08 108	0.67 148	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.24 474	0.04 159	0.09 295

raft+_RVC	1.79 165	0.84 368	2.32 145	2.40 457	0.85 330	1.38 65	0.09 88	6.36 265	4.75 258	2.85 177	5.46 246	1.17 160	1.36 216	4.54 184	0.91 211	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.22 423

HUI-Stereo	1.80 168	0.41 189	2.85 210	0.12 70	0.18 147	3.72 329	0.65 280	5.23 195	2.97 142	5.87 278	4.34 204	3.45 240	1.52 227	3.93 161	0.65 142	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.10 318

GMOStereo	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 143

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test-v	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 143

test-2	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 143

xyz-stereo-finetune2	1.82 173	0.51 251	2.22 140	0.10 61	0.05 17	6.49 418	0.17 139	3.59 90	2.15 83	0.63 111	6.19 267	0.49 125	3.44 328	6.93 302	3.48 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19

test-1	1.82 173	0.45 222	5.42 409	0.89 219	0.41 248	2.14 149	0.56 250	5.75 234	4.15 228	3.28 190	5.11 223	3.61 253	0.70 145	1.53 74	1.56 274	0.02 346	0.34 521	0.00 1	0.08 396	0.02 80	0.30 456

MM-Stereo_test3	1.83 175	0.59 288	1.93 94	1.43 306	3.99 511	2.44 180	0.81 324	5.81 241	6.70 348	1.73 154	4.79 211	1.23 162	0.65 140	3.30 136	0.85 192	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.33 450	0.05 226

GMStereo	1.83 175	0.99 403	4.55 362	0.57 179	0.05 17	2.53 189	0.01 6	4.95 174	11.14 459	3.52 197	2.24 134	0.53 131	0.49 117	3.76 154	0.80 183	0.20 482	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.12 312	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
test_1	1.85 177	0.21 23	2.45 155	1.02 242	0.22 172	1.37 64	0.82 326	4.66 161	5.06 266	7.02 346	1.73 111	4.09 273	0.41 99	6.51 273	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 488	0.18 375	0.14 367

1test111	1.86 178	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 402	0.56 250	8.45 329	3.33 174	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	4.40 180	0.96 216	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.02 80	0.03 143

LL-Strereo2	1.86 178	0.83 367	2.33 146	0.36 143	0.17 132	3.79 338	1.52 405	5.82 242	4.04 218	4.43 221	2.51 144	4.23 280	0.37 82	5.66 221	0.99 221	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.05 382	0.06 215	0.11 332

test-3	1.86 178	0.21 23	2.46 158	1.03 244	0.22 172	1.38 65	0.83 330	4.65 159	5.04 265	7.26 363	1.78 117	4.10 275	0.41 99	6.53 276	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 488	0.18 375	0.14 367

raftrobust	1.86 178	0.74 340	1.94 97	2.15 427	2.24 446	2.74 220	0.53 241	4.89 171	4.05 220	6.09 290	3.89 189	1.64 177	2.55 282	2.44 118	1.12 234	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.08 282

gcap-zeroshot	1.87 182	0.44 213	4.24 340	0.53 169	0.51 279	3.12 273	0.75 310	6.42 273	3.91 206	3.75 206	1.67 109	7.79 389	0.55 127	2.61 122	0.53 127	0.02 346	0.21 502	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.05 226

riskmin	1.88 183	0.15 1	2.11 126	1.38 298	0.88 332	2.40 176	0.04 42	5.93 246	6.10 316	2.25 161	1.34 94	6.06 349	5.08 415	2.78 125	1.01 224	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 247

test_3	1.88 183	0.22 26	2.75 193	0.96 234	0.22 172	1.28 52	0.77 314	4.62 152	5.87 299	6.55 327	1.84 119	4.28 286	0.45 113	6.48 269	0.76 170	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.28 487	0.17 361	0.14 367

PSM-adaLoss	1.88 183	0.40 178	2.86 212	0.12 70	0.19 159	3.75 334	0.71 298	5.23 195	2.96 138	5.86 273	4.33 203	3.45 240	1.51 222	5.40 215	0.69 151	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 295

s12784h	1.89 186	0.30 76	2.57 169	0.11 68	0.09 61	4.18 358	0.13 114	6.61 282	7.44 373	3.62 200	4.28 200	0.59 136	0.81 162	6.61 281	0.46 107	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 187	0.42 196	2.86 212	0.12 70	0.19 159	3.71 326	0.75 310	5.24 201	2.95 135	5.87 278	4.26 199	3.41 238	1.51 222	5.80 228	0.65 142	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 282

RAFT-IKP	1.90 187	0.42 196	2.83 207	0.12 70	0.18 147	3.50 305	0.64 276	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.34 204	3.50 249	1.51 222	5.99 235	0.76 170	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 282

EKT-Stereo	1.91 189	0.48 237	2.77 198	2.19 431	4.36 517	1.42 73	0.24 165	4.63 153	3.51 183	2.94 181	3.47 181	3.55 251	2.25 267	5.26 209	0.85 192	0.04 411	0.12 449	0.00 1	0.09 407	0.06 215	0.05 226

ROB_FTStereo_v2	1.91 189	0.41 189	2.85 210	0.12 70	0.19 159	3.71 326	0.73 303	5.23 195	2.95 135	5.86 273	4.36 206	3.46 242	1.51 222	5.86 231	0.69 151	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 282

qqq	1.93 191	0.30 76	2.96 223	1.40 300	0.05 17	1.96 132	0.39 205	8.45 329	3.33 174	3.06 183	3.84 187	4.67 301	2.70 289	4.40 180	0.96 216	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

RALCasStereoNet	1.93 191	1.01 405	2.75 193	1.88 378	1.75 413	2.88 251	0.18 143	4.64 156	4.36 235	2.27 162	5.14 224	2.22 199	0.79 161	7.10 319	1.00 223	0.00 1	0.34 521	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.16 391

Patchmatch Stereo++	1.95 193	0.40 178	2.86 212	0.12 70	0.18 147	3.74 331	0.66 283	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.32 201	3.46 242	1.52 227	6.88 297	0.70 153	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 295
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	1.95 193	0.40 178	2.86 212	0.12 70	0.18 147	3.74 331	0.66 283	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.32 201	3.46 242	1.52 227	6.88 297	0.70 153	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 295

CRE-IMP	1.95 193	0.35 138	2.68 181	0.27 120	0.17 132	3.90 344	0.85 342	5.14 188	2.87 130	5.74 264	4.14 196	3.49 247	0.83 163	6.40 261	1.80 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.19 411

tg	1.96 196	0.64 305	2.15 128	0.68 197	0.12 94	4.40 371	0.04 42	5.74 233	4.19 230	4.00 212	5.23 234	2.58 207	0.93 171	7.12 320	0.77 176	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.25 438

iGMRVC	1.96 196	0.40 178	2.88 217	0.12 70	0.19 159	3.74 331	0.73 303	5.23 195	2.97 142	5.87 278	4.37 207	3.48 246	1.52 227	6.73 290	0.74 163	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 282

DIP-Stereo	1.97 198	0.64 305	2.95 221	0.17 95	0.10 69	4.83 382	0.13 114	8.60 341	4.06 223	6.42 319	4.92 217	0.44 121	0.72 149	3.57 148	1.80 298	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 189
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 199	0.34 127	2.71 187	0.26 116	0.06 28	2.29 162	0.48 224	4.89 171	14.65 493	2.81 176	5.51 248	0.78 146	3.21 314	1.44 68	0.33 63	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.02 91

rvit_stereo_0075_2	2.00 200	0.32 95	5.49 414	0.60 184	1.98 430	1.77 113	0.10 92	7.24 302	5.70 290	2.90 179	4.06 193	3.11 229	0.56 129	5.32 211	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.16 391

MSKI-zero shot	2.00 200	0.36 149	2.15 128	0.81 206	0.25 183	2.69 218	0.29 180	6.16 255	2.34 99	4.31 218	7.52 312	3.70 259	0.25 46	8.42 408	0.41 88	0.01 252	0.13 459	0.00 1	0.25 479	0.03 129	0.02 91

ACVNet-DCA	2.01 202	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 402	0.56 250	8.45 329	3.33 174	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.02 80	0.03 143

Gwc-CoAtRS	2.02 203	0.33 112	2.61 175	1.04 249	0.30 205	3.56 313	0.40 209	5.89 245	5.94 306	5.08 247	5.01 221	5.55 333	1.72 243	1.60 78	0.91 211	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.25 479	0.01 28	0.02 91

DCANet-4	2.03 204	0.34 127	5.30 406	0.31 126	0.18 147	1.69 102	0.12 104	4.95 174	8.55 414	5.78 265	5.17 225	1.12 157	2.82 300	2.11 110	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 400

cross-raft	2.03 204	0.35 138	2.78 200	1.10 255	0.16 122	3.77 336	0.48 224	7.03 300	3.75 195	5.06 246	5.55 249	6.26 355	1.41 217	1.75 86	0.89 207	0.01 252	0.07 396	0.00 1	0.19 453	0.03 129	0.03 143

DeepStereo_RVC	2.05 206	0.39 167	2.87 216	0.14 87	0.17 132	3.51 308	0.70 295	5.21 194	3.00 144	6.27 308	4.13 195	3.47 245	4.53 391	4.81 192	1.49 266	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.18 400

MIPNet	2.06 207	0.69 327	4.57 365	0.32 129	0.21 168	1.92 126	0.19 146	6.89 295	5.64 289	5.48 259	4.02 192	2.02 194	3.50 330	3.32 138	2.01 313	0.00 1	0.01 182	0.01 410	0.01 314	0.20 387	0.13 356

DCANet	2.08 208	0.64 305	3.81 308	0.31 126	0.17 132	1.70 106	0.25 170	5.23 195	8.47 410	6.07 289	5.30 241	1.41 166	4.23 369	1.85 94	2.02 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.19 411

CFNet-RSSM	2.11 209	0.33 112	2.71 187	1.04 249	0.30 205	3.21 283	0.41 210	6.67 286	6.96 356	5.62 262	4.58 208	5.40 330	1.71 241	1.86 95	0.87 199	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.32 499	0.02 80	0.02 91

U	2.12 210	0.25 44	2.47 161	0.17 95	8.09 552	10.63 486	0.00 1	3.08 32	0.87 34	0.24 26	0.45 47	0.17 53	0.08 9	0.69 19	0.15 14	0.00 1	0.00 1	9.89 560	5.19 570	0.01 28	0.01 19

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 210	0.58 285	2.43 153	1.27 276	0.16 122	1.60 90	0.14 121	5.17 192	5.90 302	7.10 352	10.10 375	3.06 226	1.74 246	1.87 97	0.97 219	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.02 91

IGEV-FE	2.13 212	0.50 244	4.90 379	1.41 303	0.18 147	2.63 209	0.36 196	7.80 314	3.87 201	5.04 243	5.42 244	4.72 303	1.03 180	3.48 146	0.80 183	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.18 447	0.17 361	0.04 189

IGEV_Zeroshot_test	2.13 212	0.50 244	4.91 381	1.41 303	0.18 147	2.62 207	0.36 196	7.80 314	3.87 201	5.04 243	5.42 244	4.77 305	1.03 180	3.43 143	0.79 180	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.18 447	0.17 361	0.04 189

tt1	2.14 214	0.63 304	2.22 140	2.27 440	0.02 3	5.71 400	0.63 272	4.53 145	10.19 440	1.16 141	3.39 178	0.33 104	3.05 310	8.00 373	0.46 107	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.10 274	0.04 189

NRIStereo	2.14 214	0.35 138	2.65 180	1.10 255	0.14 109	3.05 265	0.86 344	5.35 213	3.18 162	6.24 303	3.36 176	4.17 279	1.82 252	8.12 387	2.01 313	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.19 411

testlalala2	2.15 216	0.44 213	2.44 154	9.24 550	6.30 541	3.64 318	0.18 143	4.63 153	2.55 110	3.73 205	4.17 197	3.14 230	0.51 121	1.08 48	0.26 42	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.44 518	0.11 295	0.03 143

H2IRNET	2.16 217	0.45 222	2.60 173	1.22 269	0.03 11	1.98 134	0.13 114	4.73 163	7.04 361	1.15 140	7.79 326	5.88 345	3.39 324	4.97 201	1.45 263	0.01 252	0.00 1	0.04 471	0.17 440	0.19 383	0.03 143

dd	2.16 217	1.22 434	4.82 375	0.68 197	0.12 94	1.39 71	0.17 139	5.14 188	11.22 463	2.70 172	3.51 184	1.52 174	1.23 206	5.08 203	3.96 397	0.12 461	0.01 182	0.04 471	0.21 462	0.07 233	0.01 19

cc1	2.17 219	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 402	0.56 250	4.31 130	10.41 445	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.10 274	0.05 226

RAFT-Test	2.17 219	0.36 149	3.40 272	1.05 252	0.34 227	4.90 384	0.69 292	6.27 261	3.98 211	4.65 232	7.02 297	6.30 358	1.12 187	1.81 91	0.99 221	0.01 252	0.17 485	0.00 1	0.34 503	0.02 80	0.02 91

Any-RAFT	2.18 221	0.25 44	1.94 97	1.37 296	0.80 325	5.01 387	0.56 250	8.51 334	5.58 287	4.01 213	4.85 215	5.44 331	2.26 269	2.45 119	0.35 67	0.00 1	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 91

FENet	2.19 222	0.34 127	3.04 233	2.05 415	0.26 190	2.82 242	0.13 114	7.02 299	5.55 284	4.97 241	1.94 120	4.91 311	3.39 324	4.71 189	2.50 342	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 421

GANet-ADL	2.20 223	0.50 244	3.27 260	2.02 406	0.11 80	2.21 156	0.48 224	8.64 343	6.79 351	4.56 226	5.83 255	3.98 267	1.27 209	2.68 123	1.43 260	0.04 411	0.08 409	0.02 442	0.00 1	0.15 341	0.03 143

FACV-RUCA	2.21 224	0.34 127	3.59 287	1.30 283	2.90 470	2.22 158	1.25 388	7.98 320	5.71 295	3.59 199	7.21 304	1.14 158	1.60 236	3.12 133	1.46 264	0.01 252	0.03 305	0.10 496	0.04 376	0.35 456	0.17 396

AIO-test1	2.22 225	0.76 345	2.78 200	0.30 121	4.38 518	2.48 183	0.96 363	5.59 227	14.64 491	0.74 117	2.86 153	0.92 148	0.30 68	5.64 219	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.17 361	0.14 367

CAS	2.24 226	0.25 44	1.86 84	11.21 556	3.86 507	1.67 98	0.02 26	3.87 112	2.67 115	0.41 80	1.63 106	0.24 78	0.27 54	1.50 72	0.74 163	9.43 564	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	5.21 552

NF-Stereo	2.24 226	0.33 112	3.00 224	2.04 411	0.10 69	3.46 296	0.43 214	6.51 279	3.17 159	6.84 336	5.24 235	2.67 211	1.34 213	8.17 394	1.53 270	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

OCTAStereo	2.24 226	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 69	3.45 295	0.43 214	6.50 276	3.17 159	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.33 211	8.18 395	1.56 274	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

PSM-softLoss	2.24 226	0.34 127	3.42 274	1.81 367	0.17 132	2.74 220	0.39 205	6.17 257	2.92 132	6.26 306	6.29 274	2.96 219	0.97 175	8.68 423	1.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 91

KMStereo	2.24 226	0.34 127	3.42 274	1.81 367	0.17 132	2.74 220	0.39 205	6.17 257	2.92 132	6.26 306	6.29 274	2.96 219	0.97 175	8.68 423	1.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 91

StereoVision	2.25 231	0.72 332	4.00 325	1.03 244	2.64 462	1.91 125	0.28 176	5.83 243	4.43 238	1.89 155	10.65 392	3.88 264	0.52 124	5.13 206	1.98 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.03 143

RE-Stereo	2.25 231	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 69	3.47 298	0.43 214	6.50 276	3.18 162	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.34 213	8.18 395	1.58 276	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.01 19

TVStereo	2.25 231	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 69	3.47 298	0.43 214	6.50 276	3.18 162	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.34 213	8.18 395	1.58 276	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.01 19

ADStereo(finetuned)	2.26 234	0.64 305	5.22 402	0.31 126	0.18 147	1.71 107	0.25 170	5.23 195	8.46 409	6.06 288	5.30 241	1.41 166	6.37 443	1.87 97	1.87 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.18 400

fff	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 400

IPLGR	2.28 235	0.51 251	6.00 432	0.15 89	0.15 114	1.99 136	0.22 159	6.34 264	6.04 314	6.80 334	5.76 252	2.87 216	2.31 271	4.88 194	1.28 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.18 400

csc	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 400

cscssc	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 400

test_sample1	2.31 239	0.26 51	3.29 261	2.08 417	0.46 258	2.62 207	0.05 55	9.88 377	4.23 231	3.90 209	3.92 191	3.49 247	4.44 384	5.67 223	1.88 303	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

EAI-Stereo	2.31 239	0.44 213	2.72 189	0.68 197	0.56 288	3.51 308	2.62 439	11.42 425	4.14 227	2.09 156	7.23 306	1.21 161	0.91 169	5.67 223	1.51 267	0.01 252	0.25 515	0.00 1	0.88 537	0.04 159	0.26 444

test_sample2	2.32 241	0.25 44	3.38 268	2.08 417	0.41 248	2.58 198	0.15 127	9.50 366	4.97 264	3.66 201	4.86 216	4.29 288	3.26 315	5.83 230	1.09 231	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 143

ICVP	2.32 241	0.38 163	2.89 219	0.92 225	0.70 311	2.55 193	0.87 347	9.97 380	3.99 212	4.13 215	8.97 349	2.71 212	1.69 240	2.52 121	3.52 385	0.05 423	0.24 514	0.01 410	0.01 314	0.11 295	0.13 356
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 243	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 402	0.56 250	4.31 130	10.41 445	1.03 131	3.33 172	4.67 301	2.70 289	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 143

MyStereo06	2.35 244	0.66 317	4.54 359	1.10 255	0.96 345	2.57 196	0.10 92	9.30 361	4.05 220	5.22 251	6.09 259	5.95 347	2.38 274	3.00 130	0.73 161	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.01 314	0.13 327	0.15 378

PFNet+	2.35 244	0.31 81	3.69 297	0.79 205	0.17 132	3.15 278	0.75 310	4.52 144	6.30 329	7.90 392	6.34 278	2.53 205	1.18 201	7.72 358	1.62 280	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 143

RAFT+CT+SA	2.36 246	0.71 331	2.46 158	0.83 210	2.26 447	3.18 280	0.93 357	6.82 293	5.48 279	2.55 168	8.07 330	1.64 177	1.59 235	8.54 414	1.15 239	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.38 508	0.19 383	0.36 466

TRStereo	2.36 246	3.10 516	4.70 371	1.99 399	2.08 435	2.61 204	1.11 378	8.79 348	3.73 193	3.19 187	3.04 162	3.96 266	0.77 156	5.92 232	1.44 261	0.03 391	0.14 464	0.00 1	0.29 488	0.08 245	0.25 438

test_4	2.38 248	0.34 127	2.68 181	0.08 53	0.11 80	3.69 324	1.14 380	3.33 63	3.34 177	4.03 214	17.35 485	3.31 237	0.51 121	6.28 250	1.15 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.16 348	0.01 19

ACRE	2.41 249	1.08 416	5.11 393	0.55 174	2.05 433	2.65 213	0.78 319	5.26 206	4.67 252	7.59 378	9.20 352	1.70 180	1.08 185	3.74 153	2.18 325	0.01 252	0.18 489	0.02 442	0.08 396	0.22 405	0.10 318

HH	2.42 250	0.73 335	3.76 302	0.91 221	0.14 109	2.78 228	0.71 298	7.92 318	2.72 120	1.53 148	6.10 261	7.93 393	4.01 358	8.60 418	0.44 99	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 189

HanStereo	2.42 250	0.73 335	3.76 302	0.91 221	0.14 109	2.78 228	0.71 298	7.92 318	2.72 120	1.53 148	6.10 261	7.93 393	4.01 358	8.60 418	0.44 99	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 189

DisPM	2.43 252	0.32 95	3.04 233	1.76 359	0.18 147	3.46 296	0.65 280	5.13 187	4.88 261	8.59 423	7.04 300	2.84 214	1.03 180	8.85 435	0.83 187	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 91

IPLG	2.43 252	0.66 317	4.77 374	0.54 171	0.31 215	3.01 261	0.26 172	6.15 254	5.55 284	7.69 381	6.21 269	1.89 188	1.74 246	7.19 326	2.35 334	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.12 347

rvit_105_1	2.44 254	0.80 360	5.08 391	1.77 361	0.09 61	1.95 129	3.62 468	5.62 231	8.21 402	4.85 237	2.07 125	3.15 231	1.58 234	7.08 317	2.71 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 159	0.08 282

CASS	2.44 254	0.44 213	3.56 285	0.85 214	0.38 239	3.14 275	0.22 159	9.64 371	4.00 213	6.78 332	7.62 318	3.57 252	3.58 335	3.80 155	1.10 232	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 254	1.17 431	4.94 382	0.62 187	2.08 435	2.65 213	0.80 322	5.60 228	4.79 259	7.87 389	9.23 354	1.67 179	1.15 193	3.43 143	2.23 327	0.01 252	0.19 495	0.02 442	0.08 396	0.22 405	0.10 318

R-Stereo Train	2.44 254	0.32 95	1.93 94	0.94 228	0.16 122	3.67 320	0.61 268	6.37 267	3.08 151	9.14 439	17.44 486	1.80 184	0.77 156	1.76 88	0.70 153	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 143

RAFT-Stereo	2.44 254	0.32 95	1.93 94	0.94 228	0.16 122	3.67 320	0.61 268	6.37 267	3.08 151	9.14 439	17.44 486	1.80 184	0.77 156	1.76 88	0.70 153	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 259	1.09 418	3.70 300	2.55 468	0.80 325	3.37 292	0.15 127	7.44 308	5.54 283	5.65 263	6.01 258	3.54 250	1.13 190	6.34 258	1.58 276	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.05 382	0.21 398	0.03 143

CIPLG	2.47 260	1.10 420	4.71 372	0.63 191	2.15 440	2.67 217	0.77 314	5.19 193	4.73 256	7.85 388	9.56 367	1.72 181	1.14 191	4.20 173	2.34 332	0.01 252	0.19 495	0.02 442	0.09 407	0.23 412	0.08 282

BUS	2.49 261	0.32 95	3.05 238	0.46 160	0.46 258	7.12 433	0.50 236	9.05 353	4.69 253	6.11 292	6.15 264	5.29 325	0.83 163	3.91 158	1.77 295	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 261	0.40 178	2.46 158	1.80 365	0.25 183	3.51 308	0.77 314	6.03 248	4.92 262	8.91 433	6.09 259	4.45 293	1.11 186	6.99 310	2.11 318	0.02 346	0.00 1	0.02 442	0.00 1	0.01 28	0.04 189

GES	2.49 261	0.38 163	4.29 343	1.58 332	0.05 17	4.58 376	1.07 374	9.70 373	3.39 178	5.21 250	6.64 283	1.84 187	3.36 319	4.86 193	2.54 345	0.06 433	0.01 182	0.06 482	0.01 314	0.12 312	0.03 143

mmm	2.50 264	0.29 65	3.22 256	1.98 397	0.32 219	3.72 329	0.12 104	9.45 365	4.05 220	5.84 272	10.80 394	2.47 204	2.86 303	4.07 168	0.75 168	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.01 314	0.03 129	0.02 91

MIM_Stereo	2.50 264	0.75 342	4.26 341	1.18 267	0.11 80	3.08 266	0.33 192	6.07 250	3.28 169	5.01 242	10.12 376	4.29 288	1.74 246	8.06 383	1.27 248	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.01 314	0.18 375	0.15 378

iRaft-Stereo_20w	2.56 266	0.35 138	4.98 384	0.37 145	0.67 304	3.47 298	0.59 261	12.57 468	3.89 204	6.10 291	6.23 271	1.49 172	2.24 265	6.65 284	0.86 197	0.00 1	0.19 495	0.00 1	0.33 501	0.08 245	0.22 423

HCRNet	2.56 266	0.53 263	3.35 266	0.24 112	3.39 486	2.19 154	0.23 163	6.89 295	5.50 280	5.26 253	4.79 211	5.27 324	2.78 297	7.71 356	2.89 354	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.04 189

RAFT	2.57 268	0.76 345	3.09 245	0.91 221	0.09 61	2.41 177	0.94 359	5.35 213	2.65 114	6.11 292	7.21 304	9.43 423	4.30 376	5.73 227	1.77 295	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.02 341	0.46 480	0.08 282

ACVNet	2.58 269	0.53 263	2.69 183	0.84 212	0.59 290	2.61 204	0.55 248	8.35 325	5.70 290	4.45 222	9.26 362	5.77 341	3.50 330	2.24 111	4.41 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.01 19

HHNet	2.59 270	0.55 272	2.55 167	0.20 102	0.32 219	2.84 245	0.94 359	5.77 239	5.14 270	7.33 367	13.80 445	0.94 149	3.20 313	5.27 210	2.41 339	0.13 466	0.02 253	0.06 482	0.00 1	0.23 412	0.03 143

AFF-stereo	2.59 270	0.68 322	2.35 150	1.55 327	0.17 132	1.67 98	0.08 80	5.75 234	6.60 345	6.20 300	12.13 422	6.16 352	2.36 273	4.75 191	1.11 233	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.05 226

raft_robust	2.64 272	1.20 433	2.62 177	1.10 255	0.28 200	1.50 82	0.12 104	6.28 262	9.04 419	6.80 334	7.19 303	3.73 261	2.13 260	9.06 443	1.07 227	0.03 391	0.12 449	0.00 1	0.21 462	0.17 361	0.22 423

GwcNet-ADL	2.65 273	0.48 237	3.84 314	0.82 208	0.33 225	2.04 139	0.69 292	8.07 321	9.42 426	6.05 286	6.66 284	4.14 277	1.73 244	5.40 215	3.01 358	0.08 447	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 143

ToySt	2.69 274	0.55 272	7.03 459	1.03 244	0.10 69	3.49 303	1.04 370	6.38 271	4.55 247	2.69 170	6.28 273	7.95 397	4.38 380	5.08 203	2.58 346	0.01 252	0.11 442	0.00 1	0.04 376	0.28 434	0.19 411

BSDual-CNN	2.69 274	0.32 95	3.05 238	0.46 160	0.46 258	7.13 435	1.63 411	9.05 353	4.69 253	6.11 292	6.15 264	6.26 355	2.54 280	3.91 158	1.91 305	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 274	1.40 453	5.34 407	2.31 450	0.75 316	3.14 275	0.06 62	6.11 252	3.87 201	5.34 256	12.18 425	2.34 202	1.22 205	7.84 364	1.48 265	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.03 143

AIO-test2	2.70 277	1.23 436	3.52 282	1.24 271	3.05 472	2.65 213	0.06 62	6.30 263	15.40 500	2.58 169	7.30 308	0.48 124	0.57 133	5.36 212	0.96 216	3.06 547	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.16 348	0.15 378

RAFT_R40	2.71 278	0.33 112	3.00 224	1.26 274	0.30 205	3.83 340	1.00 366	5.69 232	4.29 232	9.69 455	6.33 277	5.02 318	4.02 360	8.58 417	0.86 197	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 91

AnonymousM	2.71 278	6.75 542	0.98 1	0.73 201	0.06 28	2.41 177	0.53 241	5.30 208	3.05 148	4.75 235	2.09 126	1.89 188	1.01 177	1.88 99	0.51 124	0.01 252	0.02 253	17.42 566	4.76 566	0.02 80	0.01 19

XX-Stereo	2.71 278	0.38 163	5.96 431	2.25 439	2.20 444	1.54 85	0.21 157	5.44 220	3.05 148	2.28 163	16.16 465	7.03 374	0.24 44	6.19 243	0.79 180	0.00 1	0.15 471	0.00 1	0.23 471	0.13 327	0.04 189

UDGNet	2.73 281	7.09 545	3.90 317	2.71 473	0.06 28	2.98 258	0.20 152	4.63 153	8.58 415	2.69 170	2.70 149	0.95 150	1.01 177	6.27 249	1.51 267	1.28 534	0.00 1	5.24 558	0.94 539	1.70 527	0.13 356

SST-Stereo	2.75 282	0.31 81	2.78 200	1.33 287	0.33 225	3.99 350	0.82 326	5.60 228	3.93 208	10.92 484	6.19 267	5.00 316	4.23 369	8.66 422	0.74 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 143

GMStereo_Zeroshot	2.77 283	1.98 496	5.14 396	1.53 323	0.36 233	3.56 313	0.10 92	5.57 226	5.91 304	6.89 341	7.02 297	8.50 410	0.91 169	6.01 236	1.65 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.01 19

DFGA-Net	2.78 284	1.91 491	7.35 467	1.52 318	0.36 233	3.36 291	0.20 152	6.64 284	5.93 305	4.88 238	6.31 276	2.18 197	1.12 187	7.43 338	5.98 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 462	0.04 189

111	2.78 284	0.92 391	3.81 308	0.22 108	0.07 36	2.83 244	0.70 295	6.03 248	14.00 486	3.22 188	8.93 345	5.48 332	3.30 317	3.66 149	2.03 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.29 454

HITNet	2.79 286	0.77 348	4.02 326	2.03 409	0.11 80	5.58 397	0.59 261	9.24 359	5.15 271	6.42 319	7.26 307	3.66 256	2.92 306	4.07 168	3.87 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.02 91
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
CFNet_pseudo	2.81 287	0.42 196	4.04 329	0.33 134	0.24 180	2.59 201	0.12 104	8.20 324	7.66 380	7.04 349	10.42 385	6.56 365	2.05 258	4.88 194	1.53 270	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.05 191	0.07 266

ccs_rob	2.81 287	0.42 196	4.06 331	0.33 134	0.25 183	2.59 201	0.12 104	8.19 323	7.68 381	7.02 346	10.37 384	6.54 361	2.06 259	4.88 194	1.53 270	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.05 191	0.07 266

DMCA	2.82 289	0.64 305	4.45 353	1.61 337	0.89 336	3.86 342	0.57 259	9.18 357	5.10 268	6.24 303	6.49 281	7.17 381	2.13 260	3.31 137	4.73 414	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 91

TestStereo1	2.85 290	0.81 362	3.48 278	3.11 493	0.44 252	2.52 186	1.50 403	6.37 267	8.18 400	4.62 228	9.24 359	2.23 200	3.69 340	9.19 448	1.26 246	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 432	0.09 295

SA-5K	2.85 290	0.81 362	3.48 278	3.11 493	0.44 252	2.52 186	1.50 403	6.37 267	8.18 400	4.62 228	9.24 359	2.23 200	3.69 340	9.19 448	1.26 246	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 432	0.09 295

LCNet	2.85 290	0.42 196	1.90 89	0.95 232	0.56 288	2.07 140	1.60 409	4.99 181	3.57 189	6.05 286	10.59 389	4.59 299	6.79 455	7.46 340	0.72 159	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.77 534	0.30 437	3.57 543

IRAFT_RVC	2.85 290	0.41 189	3.32 264	2.09 420	0.41 248	2.92 253	5.22 500	6.41 272	3.63 190	6.53 326	5.48 247	5.09 320	4.88 409	8.20 398	2.15 322	0.01 252	0.17 485	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.04 189

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 294	0.99 403	7.52 473	1.52 318	0.92 339	2.94 255	0.03 35	9.31 362	3.81 199	2.42 167	5.86 256	9.23 419	4.64 396	4.31 177	2.19 326	0.02 346	0.18 489	0.00 1	0.54 524	0.35 456	0.35 464

iRaft-Stereo_5w	2.86 294	0.86 371	4.08 334	0.06 35	0.25 183	2.76 226	0.60 265	4.97 177	4.10 224	2.98 182	7.85 327	10.17 436	4.17 366	8.16 391	5.83 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.26 426	0.06 247

test_sample4	2.87 296	0.40 178	4.54 359	1.80 365	0.54 286	3.95 347	0.15 127	11.48 427	6.49 342	6.33 315	6.81 288	3.68 258	2.65 287	6.11 239	2.36 335	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 226

test_sample3	2.87 296	0.37 156	4.45 353	1.95 392	0.59 290	4.69 379	0.16 133	11.50 428	6.45 339	5.82 270	6.44 280	3.76 262	2.64 285	6.01 236	2.41 339	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 226

MyStereo8	2.88 298	1.19 432	5.03 387	1.61 337	3.75 503	4.30 362	0.07 72	6.14 253	6.16 322	6.22 301	9.64 370	4.28 286	1.45 220	2.05 107	4.76 416	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.14 425	0.26 426	0.43 479

ffm	2.90 299	0.31 81	3.97 319	1.34 289	0.98 348	2.80 231	0.48 224	4.53 145	10.19 440	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	8.00 373	0.46 107	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.04 189

test_5	2.90 299	0.70 329	3.69 297	2.01 404	3.17 477	4.61 378	1.32 396	6.69 287	7.02 360	2.79 174	7.18 302	4.99 313	4.14 363	7.96 370	1.31 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.19 383	0.26 444

test_sample5	2.91 301	0.40 178	4.33 345	1.81 367	0.50 275	3.33 289	0.17 139	11.27 418	6.55 343	6.18 298	8.35 335	3.65 254	2.71 292	6.61 281	2.15 322	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 226

PFNet	2.93 302	0.40 178	5.51 417	2.13 425	0.84 329	3.11 272	0.75 310	6.78 290	4.79 259	9.98 463	6.00 257	4.78 306	2.13 260	8.33 402	2.11 318	0.19 479	0.06 373	0.00 1	0.11 414	0.20 387	0.35 464

MyStereo05	2.94 303	0.66 317	5.25 405	1.10 255	0.96 345	2.57 196	0.10 92	8.53 335	12.34 478	6.28 309	3.88 188	3.18 233	3.30 317	7.81 363	2.37 336	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.01 314	0.13 327	0.15 378

MyStereo04	2.95 304	0.79 356	5.38 408	1.03 244	1.11 360	2.63 209	0.46 221	10.00 383	12.44 479	4.19 216	3.91 190	3.04 225	3.60 336	7.34 334	2.74 353	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.01 314	0.11 295	0.09 295

PSMNet-ADL	2.98 305	0.43 207	2.41 152	1.43 306	0.40 243	5.94 407	0.28 176	8.45 329	5.13 269	3.36 194	6.77 286	8.41 404	4.61 394	7.20 327	4.55 411	0.02 346	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 143

PCWNet_CMD	2.99 306	0.39 167	4.02 326	0.39 150	0.26 190	2.53 189	0.15 127	9.24 359	9.22 421	7.12 353	11.53 412	6.94 372	2.41 275	4.02 165	1.33 253	0.01 252	0.02 253	0.02 442	0.00 1	0.05 191	0.07 266

MSMDNet	2.99 306	0.39 167	4.02 326	0.40 152	0.25 183	2.53 189	0.16 133	9.35 363	9.25 422	7.08 351	11.39 407	6.93 371	2.43 276	4.01 164	1.34 255	0.01 252	0.02 253	0.02 442	0.00 1	0.05 191	0.07 266

OMP-Stereo	3.03 308	0.93 394	2.72 189	4.21 533	0.51 279	2.19 154	1.25 388	6.19 259	6.00 312	7.99 397	6.21 269	8.50 410	2.49 278	9.44 460	1.74 293	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.05 226

DualNet	3.05 309	0.40 178	4.33 345	1.81 367	0.50 275	3.33 289	0.17 139	11.27 418	6.55 343	6.50 323	10.86 398	3.65 254	2.71 292	6.61 281	2.15 322	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 226

SA	3.06 310	0.74 340	3.79 305	1.60 336	0.30 205	3.19 281	1.43 400	6.72 288	9.06 420	4.63 231	10.80 394	2.89 217	4.71 399	9.62 463	1.18 244	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.19 453	0.23 412	0.02 91

CFNet_ucs	3.07 311	0.44 213	4.05 330	0.54 171	0.37 237	3.08 266	0.19 146	9.80 375	8.49 412	7.64 380	12.62 431	5.67 339	1.76 250	4.96 200	1.51 267	0.00 1	0.04 335	0.01 410	0.00 1	0.09 263	0.11 332

NINENet	3.09 312	0.56 278	3.22 256	1.61 337	1.37 385	7.12 433	0.50 236	11.88 440	5.63 288	6.63 329	8.40 336	5.29 325	0.83 163	6.51 273	1.77 295	0.15 469	0.07 396	0.07 488	0.00 1	0.09 263	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 312	0.77 348	2.27 144	2.35 454	1.79 418	3.50 305	1.06 372	12.12 453	6.91 354	4.71 234	7.67 321	7.58 385	4.40 382	4.95 199	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.01 19

AdaStereo	3.09 312	0.58 285	3.04 233	2.84 481	0.48 269	4.08 353	1.29 394	12.16 455	7.77 388	6.03 285	9.62 368	5.79 343	1.53 231	4.56 185	1.93 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 91
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.
psmg	3.10 315	0.32 95	3.05 238	0.54 171	0.46 258	8.68 460	2.84 446	9.87 376	4.69 253	8.08 398	8.69 340	6.26 355	2.54 280	3.91 158	1.91 305	0.01 252	0.04 335	0.06 482	0.00 1	0.11 295	0.00 1

testlalala_base	3.12 316	0.48 237	2.79 204	2.14 426	1.98 430	4.13 357	0.64 276	6.16 255	2.09 80	2.38 165	4.08 194	1.80 184	0.50 119	1.65 80	0.72 159	12.33 573	2.33 555	0.00 1	0.31 497	14.56 567	1.32 520

DCVSM-stereo	3.13 317	0.37 156	2.95 221	1.51 316	0.80 325	2.75 225	0.49 234	6.79 291	5.25 273	11.43 492	5.57 250	10.79 448	5.30 419	5.25 208	2.95 356	0.03 391	0.09 421	0.03 459	0.00 1	0.12 312	0.09 295

ARAFT	3.13 317	1.11 423	7.34 466	0.42 153	0.14 109	4.52 374	2.99 449	7.41 307	5.97 309	8.85 431	7.06 301	5.20 323	1.25 208	8.49 412	1.44 261	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.33 450	0.11 332

test_sample6	3.14 319	0.41 189	4.42 350	1.92 386	0.49 272	3.25 285	0.21 157	11.30 420	6.69 347	6.50 323	10.86 398	4.03 269	2.93 307	7.06 316	2.65 347	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.06 247

IIG-Stereo	3.16 320	0.75 342	2.83 207	4.08 528	0.21 168	2.56 195	0.74 308	6.55 281	5.56 286	8.39 415	9.38 365	7.94 395	2.79 298	9.50 462	1.89 304	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.04 189

DMCA-RVC	3.17 321	1.26 440	6.39 446	2.10 422	1.51 392	3.02 262	0.56 250	7.84 317	5.06 266	9.23 442	5.19 229	8.46 406	2.72 294	6.31 254	3.22 365	0.06 433	0.11 442	0.09 494	0.02 341	0.16 348	0.08 282

HI	3.18 322	0.90 384	3.05 238	1.28 281	0.15 114	2.29 162	0.04 42	5.31 210	3.52 184	7.96 393	12.69 432	11.43 460	6.61 447	4.26 175	4.02 398	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

CoSv	3.18 322	0.90 384	3.05 238	1.28 281	0.15 114	2.29 162	0.04 42	5.31 210	3.52 184	7.96 393	12.69 432	11.43 460	6.61 447	4.26 175	4.02 398	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

IER	3.20 324	0.54 268	5.13 395	0.58 181	1.59 394	7.29 438	0.56 250	6.36 265	4.95 263	7.44 372	8.84 341	6.20 353	6.26 440	4.88 194	3.29 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

BEATNet_4x	3.24 325	1.27 442	5.89 428	1.56 330	0.10 69	5.26 393	1.07 374	10.08 387	5.50 280	6.89 341	7.73 322	4.53 297	4.13 362	5.05 202	5.27 423	0.04 411	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.23 430

DispNO	3.25 326	0.72 332	6.85 456	1.95 392	1.34 384	3.49 303	0.84 336	8.14 322	6.30 329	6.34 316	7.76 325	6.30 358	4.28 375	6.93 302	3.51 381	0.00 1	0.03 305	0.03 459	0.12 418	0.07 233	0.07 266

RAFT-345	3.27 327	0.41 189	2.88 217	1.02 242	0.21 168	2.63 209	0.48 224	3.76 105	5.51 282	7.35 368	24.88 526	4.25 282	1.76 250	8.15 390	2.13 320	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

GANet-RSSM	3.27 327	0.60 292	3.38 268	2.94 488	2.00 432	2.61 204	0.48 224	10.93 411	6.11 319	5.47 258	10.20 378	6.57 366	5.44 428	6.25 248	2.23 327	0.00 1	0.00 1	0.08 491	0.00 1	0.17 361	0.03 143

SFCPSM	3.29 329	0.43 207	5.11 393	0.34 139	0.94 343	8.48 455	2.15 427	14.51 501	5.29 274	7.00 345	7.65 320	3.43 239	2.59 284	5.11 205	2.37 336	0.01 252	0.03 305	0.01 410	0.07 391	0.13 327	0.15 378

test_sample7	3.30 330	0.47 230	3.43 277	1.98 397	0.35 230	4.33 363	1.88 421	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	6.58 279	1.62 280	0.06 433	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.06 247

NOSS_ROB	3.30 330	0.46 228	2.62 177	2.08 417	1.01 354	5.60 398	0.74 308	10.37 393	11.48 466	5.15 249	8.43 337	5.67 339	1.73 244	7.97 372	2.34 332	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.14 367

gwcnet-sp	3.31 332	1.47 457	7.26 463	1.73 356	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 332

scenet	3.31 332	1.47 457	7.26 463	1.73 356	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 332

ssnet	3.31 332	1.47 457	7.26 463	1.73 356	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 332

hknet	3.31 332	0.42 196	4.68 369	0.46 160	1.17 367	7.13 435	1.63 411	9.05 353	6.91 354	6.11 292	6.15 264	9.66 426	2.85 302	7.48 343	2.45 341	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

CFNet-ft	3.31 332	0.94 397	2.69 183	1.50 313	2.38 451	2.81 239	0.68 287	8.35 325	7.43 371	4.45 222	9.94 373	10.20 437	4.60 392	6.50 272	3.41 372	0.00 1	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.22 405	0.03 143

CFNet_RVC	3.31 332	0.94 397	2.69 183	1.50 313	2.38 451	2.81 239	0.68 287	8.35 325	7.43 371	4.45 222	9.94 373	10.20 437	4.60 392	6.49 270	3.41 372	0.00 1	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.22 405	0.03 143

ASMatch	3.32 338	0.50 244	3.32 264	1.72 355	0.45 257	1.93 127	0.68 287	6.42 273	3.89 204	6.18 298	22.30 513	4.61 300	4.82 407	7.65 350	1.70 288	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.01 28	0.18 400

GMM-Stereo	3.32 338	0.27 56	2.52 164	0.82 208	0.48 269	2.27 161	4.91 495	5.06 184	3.08 151	7.06 350	16.72 473	6.21 354	3.70 342	7.60 347	1.16 241	0.04 411	0.00 1	0.00 1	0.04 376	0.10 274	4.45 547

AACVNet	3.33 340	1.03 409	3.56 285	3.46 508	0.63 298	3.09 268	0.28 176	8.78 347	3.43 180	5.99 283	10.64 391	10.08 434	4.03 361	8.69 425	2.51 343	0.03 391	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.26 426	0.06 247

PSM-AAD	3.33 340	0.20 18	1.47 49	0.73 201	0.54 286	2.55 193	6.19 509	4.97 177	3.27 167	10.92 484	11.92 417	2.95 218	9.59 504	7.90 367	0.82 186	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	2.47 538

PSMNet-RSSM	3.33 340	0.77 348	3.22 256	2.12 423	1.90 428	2.33 168	0.71 298	11.17 413	5.83 297	5.90 281	11.43 410	7.04 376	4.83 408	5.96 234	3.17 363	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.00 1	0.08 245	0.02 91

PAM	3.38 343	0.31 81	5.61 422	1.37 296	0.71 312	7.60 448	0.38 204	8.94 350	3.55 187	5.54 260	4.69 210	16.09 504	7.03 459	3.67 150	1.02 225	0.00 1	0.21 502	0.00 1	0.38 508	0.07 233	0.41 474

qqq1	3.38 343	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	0.30 54	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 143

fff1	3.38 343	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	0.30 54	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 143

TransformOpticalFlow	3.38 343	0.70 329	4.54 359	1.00 240	0.30 205	3.56 313	0.14 121	9.67 372	7.30 369	5.55 261	13.34 440	6.74 369	5.03 412	8.22 399	1.34 255	0.00 1	0.01 182	0.01 410	0.00 1	0.04 159	0.11 332

G2L-Stereo	3.40 347	0.93 394	4.73 373	1.61 337	2.05 433	2.88 251	0.60 265	8.94 350	5.84 298	7.42 370	7.33 310	8.61 412	2.16 263	8.44 410	6.11 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.18 400

RAFT_CTSACE	3.40 347	1.07 414	4.52 357	1.27 276	3.14 474	4.00 351	1.07 374	3.93 115	4.43 238	4.66 233	17.94 489	7.21 383	2.76 296	10.82 482	0.85 192	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.01 19

AAGNet	3.41 349	0.34 127	2.45 155	1.78 363	0.39 241	3.69 324	1.05 371	4.79 166	4.61 251	9.62 453	7.74 324	4.98 312	6.38 444	7.34 334	13.02 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

cf-r	3.42 350	0.81 362	3.97 319	2.41 460	2.78 466	2.85 246	0.64 276	8.44 328	6.32 331	6.25 305	11.57 413	8.97 417	3.54 334	5.93 233	3.83 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.07 266

G2L-ROB	3.43 351	0.77 348	3.89 316	1.71 353	1.16 366	4.51 373	0.44 218	11.70 433	5.70 290	7.51 375	5.34 243	11.24 458	1.71 241	7.66 352	5.10 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.10 318

CoDeX	3.43 351	0.68 322	4.49 355	0.98 238	1.65 401	6.37 415	2.14 426	13.23 482	6.07 315	7.23 361	8.95 346	4.09 273	3.79 351	6.31 254	2.37 336	0.03 391	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.15 378

STrans-v2	3.43 351	0.73 335	4.82 375	0.26 116	0.60 292	3.00 260	1.19 385	10.41 395	7.22 366	5.79 266	10.97 401	6.75 370	7.03 459	8.25 400	1.40 258	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.18 400

Select-FE	3.44 354	0.73 335	8.39 480	1.44 310	0.96 345	2.01 137	0.10 92	8.84 349	3.94 209	5.36 257	10.32 383	9.73 427	8.82 491	6.28 250	0.83 187	0.01 252	0.22 506	0.01 410	0.49 522	0.03 129	0.30 456

MLCV	3.44 354	0.88 378	5.60 421	1.39 299	0.25 183	4.36 366	0.33 192	7.25 303	7.28 368	9.17 441	12.24 427	5.09 320	2.47 277	9.15 446	3.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 91

ff1	3.45 356	0.31 81	3.97 319	1.34 289	0.98 348	2.80 231	0.48 224	4.53 145	10.19 440	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 492	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.04 189

PAM_32	3.50 357	0.32 95	5.22 402	1.32 286	0.53 284	7.49 442	0.39 205	9.52 369	3.91 206	5.22 251	5.28 240	16.75 510	7.44 467	4.61 187	0.90 210	0.00 1	0.20 499	0.00 1	0.39 511	0.09 263	0.39 469

UGAM-zero	3.51 358	0.33 112	4.44 352	0.88 217	0.65 301	3.52 311	0.16 133	11.35 422	2.71 119	5.09 248	5.82 254	15.28 496	9.14 499	8.38 404	1.61 279	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.46 519	0.02 80	0.19 411

DeepPruner_ROB	3.52 359	1.14 428	4.06 331	1.12 262	1.65 401	3.65 319	0.83 330	13.96 492	4.47 242	7.80 385	10.84 396	7.05 378	2.16 263	8.14 389	3.08 361	0.07 442	0.03 305	0.00 1	0.01 314	0.32 446	0.06 247

SMFormer	3.54 360	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	3.51 381	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.04 189

tta	3.54 360	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	3.51 381	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 143

Sa-1000	3.55 362	0.75 342	3.63 293	1.91 382	0.30 205	3.55 312	1.63 411	7.39 306	8.54 413	7.70 382	17.44 486	4.00 268	2.82 300	9.44 460	1.33 253	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.18 447	0.21 398	0.04 189

G2L-Stereo_test	3.57 363	0.86 371	3.66 295	2.79 479	1.52 393	4.11 356	1.17 384	11.35 422	6.27 328	7.97 395	8.87 343	9.39 422	2.26 269	6.55 277	4.33 405	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.22 405	0.13 356

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 364	1.29 447	12.46 509	1.53 323	0.98 348	3.48 301	0.81 324	11.99 444	4.40 237	4.33 219	11.05 403	8.83 415	2.02 257	4.52 182	1.66 285	0.01 252	0.14 464	0.00 1	0.68 531	0.86 508	0.44 481

DDVS	3.59 365	0.53 263	4.53 358	2.02 406	1.27 375	6.63 422	0.49 234	8.73 345	4.10 224	7.14 354	7.63 319	12.68 474	2.25 267	8.69 425	4.09 401	0.08 447	0.20 499	0.01 410	0.00 1	0.14 337	0.59 500

KYRaft	3.59 365	0.31 81	1.84 83	0.76 203	0.46 258	2.29 162	4.04 475	4.75 164	3.25 166	8.93 436	19.47 497	6.62 368	5.07 414	7.79 362	0.71 157	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 159	5.38 554

STTStereo	3.60 367	0.93 394	6.34 443	2.71 473	2.23 445	3.68 323	0.63 272	9.42 364	6.73 349	9.87 459	6.97 291	8.84 416	3.65 338	6.85 296	3.04 359	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.02 91

LMCR-Stereo	3.63 368	1.29 447	4.20 339	2.54 466	0.17 132	8.08 452	1.52 405	11.46 426	4.73 256	8.45 418	10.66 393	1.91 191	5.03 412	7.69 354	3.58 386	0.92 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 461	0.02 91

Prome-Stereo	3.65 369	0.29 65	1.92 93	0.91 221	0.49 272	2.07 140	4.75 493	4.41 137	3.23 165	9.32 445	20.63 505	4.06 271	7.19 461	7.70 355	1.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	4.72 551

hitnet-ft	3.66 370	0.65 311	2.79 204	0.89 219	0.72 314	4.25 359	0.55 248	9.11 356	7.52 375	7.14 354	10.19 377	12.49 472	4.70 398	7.44 339	4.41 408	0.03 391	0.00 1	0.06 482	0.00 1	0.20 387	0.04 189

iResNet	3.68 371	0.91 388	7.94 476	2.97 490	0.34 227	4.44 372	0.48 224	7.70 310	9.74 432	7.72 383	12.74 434	4.03 269	2.87 304	8.05 379	3.37 371	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.09 295

acv_ft	3.69 372	0.53 263	4.58 366	2.31 450	4.71 532	7.44 441	0.86 344	8.54 336	5.70 290	9.29 444	9.26 362	5.77 341	4.15 364	2.24 111	8.13 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 436	0.01 19

ac_64	3.70 373	0.47 230	3.50 281	2.87 482	3.50 490	5.91 406	0.72 302	10.17 390	4.34 234	8.16 401	5.80 253	10.82 449	5.64 431	7.08 317	4.73 414	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.14 367

CFNet	3.72 374	1.10 420	5.03 387	2.49 464	1.59 394	4.90 384	0.22 159	11.38 424	9.88 436	4.80 236	11.25 406	6.44 360	3.68 339	8.33 402	3.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 405	0.07 266

DAS	3.74 375	0.35 138	5.19 400	1.99 399	3.74 499	2.36 170	3.22 456	7.77 312	9.27 423	8.70 424	12.08 420	4.45 293	5.43 425	8.39 405	1.71 289	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 91

DRaft	3.74 375	0.43 207	2.60 173	0.12 70	0.15 114	4.76 380	1.34 397	5.33 212	4.31 233	10.30 468	21.91 510	3.27 235	8.83 492	7.36 336	3.66 389	0.05 423	0.10 433	0.00 1	0.14 425	0.10 274	0.14 367

GrayStereo	3.74 375	0.20 18	1.94 97	1.55 327	0.60 292	3.12 273	8.22 533	5.76 236	3.32 173	10.40 472	16.66 472	5.81 344	8.60 488	6.57 278	1.37 257	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.63 527	0.02 80	0.04 189

GEStereo_RVC	3.74 375	0.73 335	4.95 383	2.01 404	1.24 371	4.36 366	3.07 451	11.77 437	7.80 389	6.87 340	6.52 282	7.70 388	4.31 378	8.98 441	4.19 403	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.02 341	0.13 327	0.11 332

ITSA-stereo	3.76 379	0.54 268	3.80 306	1.91 382	0.29 204	3.09 268	0.70 295	13.22 481	15.64 501	6.79 333	6.66 284	4.15 278	3.52 333	8.30 401	5.00 420	0.09 452	0.07 396	0.11 497	0.10 412	0.18 375	0.95 512

GwcNet-RSSM	3.77 380	1.05 411	5.06 389	2.21 434	1.87 425	2.36 170	1.52 405	8.98 352	7.96 393	5.91 282	14.59 455	7.94 395	3.50 330	6.43 262	5.70 431	0.00 1	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.20 387	0.08 282

SepStereo	3.78 381	0.35 138	5.19 400	1.99 399	3.74 499	2.36 170	3.22 456	7.77 312	9.27 423	8.70 424	12.08 420	4.45 293	5.43 425	9.18 447	1.71 289	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 91

DEmStereo	3.79 382	0.37 156	3.69 297	0.17 95	0.17 132	5.28 394	2.54 434	4.35 132	3.70 191	8.21 407	20.15 499	5.13 322	10.38 511	7.65 350	3.85 394	0.01 252	0.01 182	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.06 247

FADNet-RVC-Resample	3.79 382	1.62 471	12.06 505	1.43 306	0.66 302	5.94 407	2.41 430	10.18 391	8.58 415	6.28 309	4.22 198	5.33 329	4.80 406	7.71 356	3.19 364	0.17 475	0.21 502	0.17 510	0.12 418	0.41 475	0.29 454

anonymousa	3.80 384	0.55 272	3.35 266	1.24 271	3.74 499	9.04 465	0.36 196	6.74 289	4.03 216	7.72 383	19.64 498	10.62 444	6.01 438	1.52 73	1.40 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1	0.03 143

UPFNet	3.82 385	0.47 230	4.34 348	2.21 434	3.38 484	7.26 437	2.69 441	9.89 378	5.96 307	7.98 396	7.53 313	7.89 392	3.15 312	7.72 358	5.88 435	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.06 247

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 386	1.06 413	5.23 404	2.72 475	3.27 480	4.36 366	0.61 268	10.71 403	7.56 376	8.75 426	7.89 328	9.86 429	3.90 355	7.15 325	3.44 374	0.14 467	0.02 253	0.02 442	0.03 358	0.04 159	0.03 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 387	0.82 365	3.01 226	2.00 403	2.58 460	5.28 394	3.34 460	10.85 409	6.33 332	7.27 364	7.32 309	10.15 435	9.02 496	6.19 243	2.51 343	0.22 486	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.03 143

mmx	3.86 388	0.31 81	3.97 319	1.34 289	0.98 348	2.80 231	0.48 224	12.18 456	10.66 453	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 492	0.05 423	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

ttt	3.86 388	0.23 31	2.34 149	2.22 437	1.68 406	4.36 366	0.28 176	12.45 460	11.09 458	6.90 343	11.85 415	4.08 272	3.28 316	8.47 411	7.85 464	0.06 433	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 143

xxx	3.86 388	0.31 81	3.98 323	1.34 289	0.98 348	2.80 231	0.48 224	12.18 456	10.66 453	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 492	0.05 423	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

THIR-Stereo	3.86 388	0.77 348	2.62 177	0.12 70	0.13 103	4.25 359	6.63 519	5.30 208	4.18 229	10.33 469	17.13 480	6.58 367	7.62 474	7.78 361	3.51 381	0.01 252	0.07 396	0.07 488	0.00 1	0.11 295	0.02 91

UGAM	3.90 392	0.48 237	4.69 370	0.17 95	0.08 53	3.67 320	1.22 386	4.81 167	14.45 490	4.59 227	11.94 418	14.20 486	3.80 352	9.92 467	3.61 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.32 446	0.07 266

AASNet	3.90 392	0.92 391	4.41 349	3.56 514	4.00 512	6.70 423	1.26 391	18.71 533	6.14 320	7.35 368	7.91 329	4.35 290	2.58 283	3.04 131	6.62 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 469	0.14 367

PS-NSSS	3.90 392	1.84 486	4.55 362	0.87 216	2.95 471	4.10 355	2.00 424	10.77 406	8.23 403	6.75 330	14.63 456	5.01 317	2.24 265	8.41 407	2.91 355	0.33 501	0.03 305	0.83 537	0.00 1	0.82 506	0.70 505

DualNet (step1)	3.91 395	1.11 423	6.15 437	1.27 276	0.60 292	5.22 390	2.54 434	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	6.58 279	1.62 280	1.49 538	0.03 305	3.10 549	2.99 555	0.20 387	0.15 378

FADNet_RVC	3.91 395	1.67 477	12.95 518	0.96 234	0.75 316	5.71 400	0.54 244	10.83 408	6.60 345	3.46 196	8.09 331	4.10 275	3.40 326	9.43 457	6.33 441	0.36 503	0.44 533	0.17 510	0.46 519	0.91 509	0.95 512

ISRNet	3.93 397	0.55 272	5.49 414	3.20 499	2.69 464	2.11 145	0.26 172	7.01 298	6.40 335	11.00 487	17.99 490	8.31 401	2.64 285	6.51 273	4.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.02 91

CrosDoStereo	3.96 398	0.45 222	3.04 233	0.32 129	0.20 165	3.28 286	11.63 555	5.76 236	4.45 240	9.04 437	16.58 470	4.99 313	7.45 468	8.04 376	3.72 390	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.16 348	0.10 318

DeepStereo_LL	3.96 398	0.45 222	3.04 233	0.32 129	0.20 165	3.28 286	11.63 555	5.76 236	4.45 240	9.04 437	16.58 470	4.99 313	7.45 468	8.04 376	3.72 390	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.16 348	0.10 318

RAFT-RH_RVC	3.96 398	0.46 228	2.93 220	1.55 327	0.42 251	3.14 275	0.14 121	3.70 94	5.98 310	11.25 490	32.23 548	5.29 325	1.68 239	8.13 388	2.14 321	0.08 447	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.01 28	0.00 1

UNet	3.97 401	0.61 296	6.50 449	1.68 346	3.22 478	9.82 474	0.31 187	9.50 366	5.32 276	7.20 360	6.35 279	10.59 442	5.91 436	6.93 302	5.49 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

FADNet-RVC	3.98 402	1.84 486	12.48 511	1.69 347	0.44 252	4.33 363	1.31 395	11.84 438	7.15 365	3.53 198	3.50 183	10.63 445	4.43 383	9.12 444	6.25 440	0.03 391	0.10 433	0.00 1	0.03 358	0.60 491	0.25 438

HSM	4.00 403	0.79 356	3.16 251	1.59 335	2.17 441	6.77 425	1.11 378	12.28 458	6.35 334	6.75 330	8.11 332	13.90 483	5.37 421	8.85 435	2.71 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 91

coex_refinement	4.04 404	0.87 374	3.55 284	2.96 489	1.40 387	4.28 361	0.32 188	11.18 414	7.72 382	8.32 408	13.44 442	10.01 433	3.48 329	6.28 250	6.76 451	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.16 391

HBP-ISP	4.09 405	1.05 411	4.10 335	1.87 375	1.31 382	7.56 444	3.98 472	11.26 416	9.94 437	7.81 386	14.44 453	3.23 234	4.27 371	8.89 438	1.87 301	0.06 433	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.04 189

TDLM	4.11 406	1.11 423	3.54 283	1.62 341	1.04 355	3.91 345	7.41 529	10.60 398	10.67 455	6.38 317	12.59 430	5.95 347	4.77 402	8.79 433	3.04 359	0.58 517	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.19 383	0.12 347

CSP-Net	4.12 407	1.28 445	3.70 300	1.54 325	1.06 356	13.28 516	2.33 429	12.96 476	5.45 278	8.87 432	8.54 339	8.43 405	3.03 308	8.16 391	3.65 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.03 143

test_xeample	4.13 408	0.36 149	2.75 193	1.23 270	0.51 279	3.96 348	0.13 114	12.63 469	7.65 379	7.49 374	10.86 398	3.29 236	3.36 319	6.71 289	21.53 548	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

Anonymous_2	4.14 409	0.62 301	3.21 255	1.40 300	1.43 389	5.19 389	0.32 188	6.63 283	4.38 236	4.48 225	2.30 137	8.08 398	7.00 457	5.37 213	2.29 329	0.23 487	0.75 541	5.20 557	18.12 583	5.66 550	0.23 430

CBMV_ROB	4.14 409	0.52 259	3.14 249	1.30 283	0.77 320	6.92 429	1.97 423	10.11 389	9.58 429	8.92 434	14.20 450	7.12 380	5.90 435	8.65 421	3.50 380	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.09 295

SACVNet	4.15 411	1.26 440	3.81 308	3.12 495	1.68 406	3.09 268	2.85 447	11.91 441	5.96 307	10.52 475	11.20 404	10.59 442	3.95 356	8.97 440	3.25 368	0.08 447	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.32 446	0.44 481

MMNet	4.16 412	0.77 348	5.47 413	1.40 300	1.67 404	10.78 489	0.63 272	8.64 343	8.47 410	8.80 429	8.33 334	7.51 384	6.61 447	7.53 344	6.54 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.05 226

CVANet_RVC	4.16 412	1.16 430	3.60 288	1.94 391	1.46 390	3.92 346	4.68 490	10.89 410	8.34 405	7.58 377	10.84 396	10.27 439	6.62 450	8.56 415	2.69 348	0.39 506	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.21 398	0.09 295

pcwnet_v2	4.20 414	0.36 149	8.53 482	1.33 287	1.12 362	3.43 294	0.41 210	12.85 472	14.16 488	9.90 461	14.29 451	5.90 346	3.03 308	6.20 245	2.06 317	0.01 252	0.05 353	0.04 471	0.02 341	0.16 348	0.18 400

HSM-Net_RVC	4.20 414	0.32 95	2.76 197	0.63 191	0.69 307	6.95 430	1.69 415	11.96 443	8.36 406	8.83 430	12.17 424	15.18 495	4.21 367	6.91 301	3.30 370	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 416	0.50 244	5.45 412	1.34 289	1.68 406	7.04 431	4.51 487	10.73 404	7.00 358	10.78 481	6.80 287	8.48 408	4.63 395	9.91 466	5.12 422	0.02 346	0.06 373	0.02 442	0.03 358	0.08 245	0.03 143

FADNet	4.23 417	1.65 474	11.75 504	1.64 343	0.80 325	4.80 381	0.77 314	13.76 491	11.65 468	3.97 211	5.24 235	9.62 425	5.14 416	8.40 406	3.78 392	0.21 484	0.04 335	0.07 488	0.05 382	1.14 514	0.10 318

iResNet_ROB	4.23 417	1.02 407	4.90 379	2.18 430	0.93 342	2.92 253	0.37 199	15.10 509	16.91 510	7.89 391	10.51 388	7.03 374	3.07 311	8.16 391	3.46 378	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 91

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 419	25.07 568	26.53 559	0.44 158	0.07 36	1.50 82	0.54 244	2.09 12	1.57 67	0.51 102	0.62 55	0.21 72	0.20 38	1.44 68	0.53 127	12.03 571	0.01 182	0.00 1	0.08 396	1.75 529	9.69 569

1111x	4.25 420	0.30 76	4.31 344	1.47 312	0.37 237	5.10 388	0.32 188	12.86 473	9.82 434	6.01 284	9.73 371	8.78 414	5.97 437	9.43 457	10.39 504	0.06 433	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.04 189

HGLStereo	4.25 420	0.52 259	4.65 367	3.09 491	5.18 534	6.51 421	0.73 303	10.37 393	6.74 350	7.32 366	12.44 429	7.00 373	7.21 463	7.46 340	5.51 428	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.10 318

delet	4.27 422	0.72 332	4.50 356	1.07 253	3.75 503	10.79 490	4.04 475	9.95 379	7.89 390	8.09 399	8.89 344	8.46 406	3.81 353	7.56 345	5.80 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.02 91

iResNetv2_ROB	4.28 423	1.43 454	7.17 462	2.91 483	1.26 372	4.36 366	1.62 410	13.64 489	10.25 444	9.83 457	11.41 408	7.68 387	4.00 357	7.75 360	1.85 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 462	0.09 295

RAFT + AFF	4.30 424	1.55 465	5.84 426	1.43 306	2.36 450	5.94 407	6.72 521	10.01 384	7.56 376	7.55 376	8.96 348	7.09 379	6.73 453	8.57 416	4.02 398	0.02 346	0.47 536	0.00 1	0.01 314	0.56 485	0.54 494

ADLNet	4.32 425	0.80 360	4.33 345	3.60 515	3.56 492	6.87 428	2.48 433	11.20 415	7.58 378	9.87 459	9.62 368	8.39 403	4.95 410	6.16 241	6.60 448	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.01 314	0.12 312	0.25 438

CRFU-Net	4.45 426	0.67 320	5.02 385	2.78 478	1.32 383	12.67 510	3.35 461	11.26 416	3.52 184	10.06 465	9.30 364	10.91 452	6.92 456	7.26 329	3.24 367	0.15 469	0.16 480	0.16 507	0.00 1	0.26 426	0.05 226

ACV-stereo	4.46 427	0.76 345	9.94 494	1.91 382	1.06 356	11.61 497	1.28 392	6.25 260	7.09 362	3.09 184	5.21 233	16.88 511	10.23 510	7.96 370	5.47 426	0.06 433	0.15 471	0.01 410	0.00 1	0.12 312	0.14 367

ssnet_v2	4.46 427	0.87 374	5.18 399	1.57 331	0.67 304	9.14 466	4.73 492	11.84 438	9.68 430	8.79 427	6.24 272	9.91 430	4.34 379	6.28 250	9.30 491	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.28 434	0.30 456

ADLNet2	4.46 427	0.90 384	6.06 434	2.74 477	3.91 508	6.79 426	3.01 450	10.95 412	8.40 408	7.27 364	9.80 372	9.85 428	5.43 425	7.29 330	6.44 444	0.01 252	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 332

StereoDRNet-Refined	4.46 427	0.62 301	3.80 306	1.92 386	0.40 243	9.35 468	0.15 127	10.02 385	8.83 418	12.69 502	11.62 414	9.34 420	3.87 354	8.06 383	8.02 468	0.00 1	0.00 1	0.01 410	0.05 382	0.20 387	0.26 444
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 431	0.31 81	2.77 198	1.69 347	0.47 267	7.74 450	0.07 72	14.04 493	7.91 392	5.82 270	8.97 349	9.34 420	3.41 327	7.33 333	20.24 543	0.05 423	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

NVstereo2D	4.51 431	0.82 365	6.86 457	3.28 502	3.38 484	8.16 453	3.13 453	10.51 396	15.15 498	4.90 239	6.89 290	7.87 390	4.78 404	9.88 465	3.91 396	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.06 390	0.02 80	0.58 497

DLCB_ROB	4.51 431	0.91 388	3.78 304	2.19 431	1.07 359	6.28 412	3.09 452	9.78 374	7.72 382	10.65 478	12.97 436	13.91 484	3.71 343	8.72 431	5.30 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.10 318

RASNet	4.52 434	0.61 296	4.42 350	3.42 506	4.68 531	4.58 376	0.99 364	9.54 370	8.01 394	5.28 254	11.42 409	10.34 441	8.88 493	9.28 452	8.68 483	0.15 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

FTStereo	4.55 435	0.36 149	2.18 137	0.94 228	0.38 239	2.60 203	8.82 536	4.98 180	3.17 159	10.88 483	30.35 543	5.60 338	7.60 473	7.62 349	1.55 273	0.17 475	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.03 129	3.80 545

dad	4.66 436	1.89 490	5.51 417	0.94 228	0.09 61	2.16 153	0.37 199	7.10 301	14.43 489	10.13 466	16.84 474	14.97 492	1.90 253	6.82 293	4.15 402	1.09 531	0.11 442	4.08 554	0.46 519	0.17 361	0.06 247

LL-Strereo	4.71 437	1.64 473	7.51 472	1.15 264	4.31 516	3.71 326	1.45 401	9.21 358	8.36 406	8.37 414	8.17 333	10.82 449	11.36 517	12.51 505	4.82 417	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.32 461

CBFPSM	4.87 438	0.94 397	14.70 525	1.51 316	1.15 365	11.49 495	2.55 438	7.28 304	6.47 340	6.23 302	4.83 214	15.30 497	8.99 495	6.88 297	8.20 476	0.03 391	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.40 472	0.42 477

SGM-Forest	4.96 439	0.32 95	2.84 209	1.21 268	0.64 300	10.23 479	6.64 520	11.55 429	10.98 457	10.94 486	13.59 443	11.65 464	4.30 376	8.94 439	4.63 412	0.11 457	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.46 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 440	1.47 457	7.42 469	2.40 457	2.14 439	8.73 461	3.64 469	12.42 459	13.11 481	7.03 348	7.57 317	7.88 391	6.52 446	10.16 473	7.82 463	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.11 295	1.07 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 441	1.74 479	6.38 445	1.96 395	1.29 379	2.26 160	1.69 415	10.07 386	18.53 514	7.88 390	18.15 491	8.49 409	2.70 289	10.59 478	7.04 454	0.96 529	0.15 471	0.02 442	0.00 1	0.13 327	0.12 347

PSMNet_ROB	5.02 442	1.63 472	6.03 433	1.90 381	1.83 422	9.57 472	6.35 516	15.58 514	7.23 367	6.15 297	10.48 387	12.22 470	4.16 365	8.02 375	8.71 484	0.02 346	0.01 182	0.01 410	0.10 412	0.20 387	0.12 347

GASNet	5.19 443	4.61 530	9.38 489	4.73 537	2.10 437	3.80 339	1.57 408	12.07 449	10.96 456	8.92 434	7.03 299	8.21 400	7.67 475	14.02 517	7.36 456	0.02 346	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.69 498	0.42 477

TCMNet	5.22 444	1.96 494	9.78 492	4.11 529	6.57 542	8.83 462	1.35 399	10.74 405	8.07 396	6.39 318	12.76 435	8.32 402	4.75 401	8.62 420	10.09 503	0.11 457	0.18 489	0.31 523	0.09 407	0.75 503	0.57 496

FINET	5.32 445	1.14 428	10.04 495	2.17 429	3.67 498	6.49 418	6.76 522	11.68 432	22.08 533	7.42 370	12.15 423	4.24 281	3.61 337	9.25 451	5.35 425	0.04 411	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.09 295

CBMV	5.35 446	0.91 388	3.67 296	1.62 341	0.44 252	10.09 477	7.19 527	12.49 465	12.33 477	12.22 498	14.69 457	10.93 453	6.48 445	8.51 413	4.96 419	0.02 346	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.17 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 447	0.40 178	2.72 189	1.50 313	0.48 269	6.15 411	0.07 72	13.73 490	8.06 395	8.79 427	11.03 402	3.71 260	4.21 367	7.47 342	38.74 582	0.03 391	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 226

YMNet	5.52 448	1.83 484	8.79 484	3.47 510	4.46 524	10.72 487	0.91 354	9.99 381	6.43 337	13.76 514	16.35 467	11.65 464	4.49 389	7.95 368	8.03 470	0.12 461	0.35 523	0.12 500	0.08 396	0.71 500	0.27 448

YMNet_1	5.52 448	1.83 484	8.79 484	3.47 510	4.46 524	10.72 487	0.91 354	9.99 381	6.43 337	13.76 514	16.35 467	11.65 464	4.49 389	7.95 368	8.03 470	0.12 461	0.35 523	0.12 500	0.08 396	0.71 500	0.27 448

StereoDRNet	5.59 450	1.75 480	6.80 454	3.12 495	4.45 523	10.61 485	4.35 483	18.80 535	9.73 431	12.22 498	6.87 289	11.44 462	4.65 397	8.09 386	8.26 477	0.02 346	0.11 442	0.00 1	0.03 358	0.20 387	0.28 452

PSMNet-RUCA	5.60 451	4.62 531	11.61 502	10.29 554	7.55 550	7.08 432	1.94 422	12.01 445	10.52 452	3.90 209	11.88 416	4.43 292	1.75 249	7.56 345	4.24 404	1.68 541	0.12 449	4.78 556	0.67 530	4.74 546	0.68 504

fast-acv-ft	5.62 452	1.39 452	7.01 458	2.02 406	1.89 427	12.23 505	1.82 420	7.35 305	9.45 427	10.46 474	20.27 502	14.55 490	7.71 476	7.41 337	7.61 460	0.10 455	0.09 421	0.16 507	0.07 391	0.59 489	0.13 356

ETE_ROB	5.80 453	1.77 481	6.33 442	1.44 310	0.78 324	6.43 417	6.90 523	12.53 466	8.08 397	12.93 507	14.89 458	21.13 536	5.87 434	9.83 464	6.57 447	0.04 411	0.01 182	0.00 1	0.02 341	0.08 245	0.33 462

test_sample9	5.87 454	1.11 423	6.15 437	1.27 276	0.60 292	5.22 390	2.54 434	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	11.68 495	11.44 514	1.49 538	24.31 590	3.10 549	2.99 555	0.20 387	0.15 378

DRN-Test	5.87 454	0.98 400	5.89 428	2.69 472	3.65 496	12.37 507	3.35 461	20.07 552	10.20 443	11.93 497	12.31 428	11.06 456	5.31 420	7.89 366	9.05 487	0.04 411	0.05 353	0.04 471	0.04 376	0.18 375	0.25 438

NCCL2	5.88 456	1.59 468	5.44 411	1.87 375	0.92 339	9.55 471	11.55 554	12.11 451	9.94 437	9.67 454	8.85 342	22.28 539	7.41 466	8.78 432	7.17 455	0.01 252	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.13 327	0.23 430

iinet-f	5.94 457	1.60 469	26.88 560	1.79 364	1.38 386	11.92 503	1.47 402	6.80 292	7.11 363	6.90 343	14.43 452	10.64 446	7.97 478	7.00 311	12.12 518	0.02 346	0.03 305	0.05 478	0.00 1	0.63 494	0.02 91

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 458	5.36 535	5.02 385	3.75 522	3.57 493	15.81 523	4.27 480	11.72 435	6.96 356	7.23 361	8.47 338	9.09 418	2.66 288	9.36 456	2.71 349	7.49 557	2.32 554	2.01 547	0.08 396	6.77 556	4.67 550

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 459	1.55 465	9.92 493	2.40 457	3.22 478	10.28 480	3.14 454	11.64 430	9.79 433	9.54 451	20.22 501	11.16 457	6.77 454	10.61 479	9.16 488	0.06 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 189

APVNet	5.98 459	1.72 478	8.72 483	3.21 500	4.04 513	12.31 506	1.81 419	19.09 541	6.10 316	6.13 296	13.41 441	10.69 447	6.30 441	11.26 489	13.90 527	0.05 423	0.02 253	0.11 497	0.03 358	0.53 483	0.20 418

z-ln-s-r	5.99 461	1.34 450	15.55 528	1.52 318	1.95 429	3.28 286	2.71 443	7.72 311	11.16 460	6.43 321	25.06 528	8.76 413	5.86 433	11.03 486	17.17 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.11 332

NaN_ROB	6.00 462	1.24 438	6.29 441	1.34 289	1.68 406	9.60 473	10.31 548	15.09 507	15.79 503	12.62 501	8.95 346	11.67 467	5.83 432	11.78 499	6.41 443	0.05 423	0.13 459	0.08 491	0.20 456	0.22 405	0.79 507

DANet	6.02 463	1.23 436	8.45 481	3.86 525	3.94 510	7.64 449	1.34 397	9.51 368	7.00 358	13.39 511	15.53 462	15.99 502	7.02 458	12.14 501	12.37 519	0.19 479	0.12 449	0.02 442	0.03 358	0.13 327	0.56 495
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 464	1.22 434	5.61 422	2.56 469	0.90 338	6.32 413	7.07 525	12.92 475	8.30 404	14.76 520	15.13 460	19.84 528	6.66 452	10.36 474	8.58 481	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.03 358	0.11 295	0.24 434

GANet	6.22 465	1.07 414	4.07 333	2.27 440	0.89 336	9.19 467	9.52 542	12.02 446	8.13 399	10.72 479	29.09 539	13.86 482	7.52 472	11.00 485	4.39 407	0.36 503	0.00 1	0.02 442	0.02 341	0.12 312	0.08 282

DISCO	6.28 466	0.57 280	5.78 425	3.43 507	1.17 367	11.22 492	3.39 463	12.14 454	16.16 505	6.52 325	11.22 405	16.96 512	6.32 442	19.51 545	10.74 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.11 332

Syn2CoEx	6.32 467	2.72 510	9.33 488	2.45 462	1.67 404	8.59 458	3.32 459	18.08 529	12.27 476	8.53 419	21.08 507	10.30 440	9.80 505	9.30 453	7.86 465	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 494	0.43 479

RYNet	6.34 468	0.89 381	5.88 427	1.41 303	4.48 527	15.97 525	4.18 478	13.41 484	16.49 506	10.81 482	7.00 296	14.33 488	8.72 489	9.43 457	13.71 526	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.07 266

GwcNet	6.42 469	1.97 495	10.92 499	2.59 470	5.58 537	11.55 496	2.21 428	14.10 495	16.52 509	10.04 464	17.19 483	10.86 451	5.61 430	9.23 450	8.84 486	0.01 252	0.06 373	0.03 459	0.08 396	0.56 485	0.40 472

Wz-Net-LNSev	6.46 470	1.93 492	16.44 532	1.52 318	4.15 514	12.66 509	4.96 496	13.05 478	12.10 475	10.55 477	16.23 466	11.32 459	7.19 461	8.43 409	8.48 480	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.06 247

DGSMNet	6.47 471	2.61 508	13.64 521	3.46 508	3.74 499	8.97 464	6.01 507	14.15 496	13.01 480	7.46 373	14.10 448	9.94 431	4.79 405	10.44 475	6.22 439	1.30 535	1.70 550	1.80 544	1.52 549	2.27 536	2.35 536

GANetREF_RVC	6.56 472	2.89 512	7.58 474	3.41 505	0.40 243	12.96 512	9.58 543	15.09 507	17.25 512	10.33 469	10.62 390	12.27 471	8.16 482	12.21 502	4.53 410	0.41 509	0.00 1	0.00 1	0.02 341	3.12 541	0.39 469
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
LALA_ROB	6.58 473	1.80 483	6.25 440	1.26 274	0.94 343	10.08 476	9.02 538	16.00 516	11.51 467	12.74 503	13.02 437	24.77 542	5.25 418	10.56 477	8.02 468	0.04 411	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.10 274	0.25 438

S-Stereo	6.63 474	0.84 368	9.67 491	3.15 497	3.48 489	6.49 418	6.22 511	12.99 477	22.84 535	9.48 448	15.51 461	12.00 469	8.43 484	8.04 376	10.70 507	0.12 461	0.17 485	0.00 1	0.38 508	0.13 327	1.92 530

DeepPrunerF	6.75 475	2.69 509	23.31 550	3.68 518	7.16 545	3.78 337	4.29 481	13.42 485	20.13 526	8.13 400	10.46 386	7.18 382	8.06 480	11.10 487	9.44 495	0.24 490	0.15 471	0.29 521	0.42 514	0.66 497	0.45 483

edge stereo	6.76 476	1.01 405	6.76 453	2.20 433	2.45 455	6.41 416	2.45 432	14.84 505	11.98 474	15.29 522	18.31 492	22.02 537	12.56 522	10.82 482	7.49 458	0.03 391	0.06 373	0.11 497	0.03 358	0.30 437	0.14 367

NCC-stereo	6.77 477	1.49 461	6.48 447	2.92 485	4.40 519	7.43 439	3.61 466	19.52 548	13.29 482	8.39 415	16.91 475	15.96 500	12.13 519	12.85 508	7.70 461	1.47 536	0.11 442	0.01 410	0.42 514	0.14 337	0.24 434

Abc-Net	6.77 477	1.49 461	6.48 447	2.92 485	4.40 519	7.43 439	3.61 466	19.52 548	13.29 482	8.39 415	16.91 475	15.96 500	12.13 519	12.85 508	7.70 461	1.47 536	0.11 442	0.01 410	0.42 514	0.14 337	0.24 434
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 479	0.68 322	6.80 454	2.30 444	1.77 417	5.63 399	4.20 479	18.79 534	18.62 515	10.53 476	17.15 481	18.52 521	13.74 530	8.86 437	7.38 457	0.03 391	0.15 471	0.01 410	0.07 391	0.12 312	0.26 444

test_for_model	6.81 480	27.63 572	2.16 135	21.79 569	16.18 570	3.48 301	0.94 359	5.88 244	3.72 192	7.62 379	2.72 151	1.03 154	0.42 104	0.58 10	0.35 67	9.03 562	2.28 553	0.00 1	0.05 382	23.91 577	6.49 557

RP	6.84 481	1.29 447	5.53 420	3.92 526	5.18 534	6.32 413	3.53 464	11.73 436	15.31 499	9.54 451	22.38 514	18.25 519	14.47 532	10.11 468	7.49 458	0.91 527	0.01 182	0.12 500	0.15 429	0.33 450	0.19 411

ccnet	6.87 482	0.92 391	5.15 397	3.09 491	2.18 443	11.78 500	4.90 494	17.97 528	8.79 417	12.79 505	20.20 500	16.00 503	8.35 483	9.12 444	14.17 529	0.42 512	0.33 520	0.25 519	0.09 407	0.40 472	0.48 486

RGC	6.88 483	2.23 501	6.13 435	4.05 527	4.73 533	8.94 463	2.78 444	15.19 511	11.74 469	11.13 488	19.34 496	17.86 516	10.42 512	13.02 511	8.03 470	0.73 521	0.01 182	0.24 518	0.41 513	0.31 442	0.38 468

xyz-stereo	6.97 484	0.29 65	36.85 572	0.20 102	0.07 36	30.65 563	0.19 146	3.97 117	1.82 74	10.21 467	24.87 525	6.06 349	7.29 464	11.62 494	4.87 418	0.01 252	0.02 253	0.35 526	0.00 1	0.06 215	0.02 91

Nwc_Net	6.97 484	1.25 439	6.63 451	3.82 523	3.37 483	10.83 491	1.67 414	19.56 550	11.35 464	8.36 410	23.62 518	17.19 514	11.44 518	11.21 488	8.08 474	0.80 523	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.13 327	0.09 295

STTRV1_RVC	7.02 486	1.10 420	12.88 516	3.32 503	6.92 544	11.90 502	4.00 474	15.07 506	11.94 473	9.51 449	14.57 454	11.63 463	8.73 490	12.65 507	8.06 473	3.32 548	2.75 563	0.41 531	0.12 418	1.38 521	0.11 332

w-ln-seven-2	7.09 487	2.32 503	23.44 551	1.71 353	1.06 356	7.81 451	3.98 472	12.02 446	14.65 493	13.06 509	20.38 503	11.70 468	9.83 507	10.65 480	8.66 482	0.02 346	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.32 446	0.14 367

ADCRef	7.27 488	1.38 451	16.37 530	2.52 465	3.30 482	11.63 498	3.16 455	10.80 407	9.35 425	13.03 508	25.27 530	8.17 399	8.92 494	8.06 383	21.81 551	0.15 469	0.08 409	0.16 507	0.34 503	0.38 465	0.58 497

psmorigin	7.34 489	1.58 467	18.31 537	2.35 454	0.87 331	6.72 424	1.70 418	10.63 399	7.14 364	19.77 536	22.71 515	20.13 530	11.34 516	12.96 510	9.49 496	0.04 411	0.17 485	0.06 482	0.17 440	0.21 398	0.50 490

Wz-Net-MNSev	7.43 490	2.35 505	15.22 526	2.34 453	3.41 488	17.27 533	8.55 534	11.91 441	13.48 484	13.37 510	17.05 478	13.70 479	7.47 471	11.90 500	9.99 502	0.40 508	0.03 305	0.00 1	0.01 314	0.16 348	0.07 266

SDNR	7.50 491	2.32 503	15.58 529	1.82 371	0.63 298	44.66 580	0.44 218	8.59 337	9.52 428	9.84 458	25.18 529	5.30 328	4.38 380	11.46 492	6.49 445	0.05 423	0.03 305	0.00 1	0.01 314	1.79 530	1.87 529

CSAN	7.62 492	1.60 469	6.56 450	1.83 372	0.66 302	12.40 508	10.52 551	14.45 500	21.32 530	14.19 516	15.98 464	17.84 515	13.02 527	12.32 503	8.38 478	0.09 452	0.07 396	0.03 459	0.04 376	0.33 450	0.67 503

SQANet	7.64 493	3.40 522	5.49 414	11.73 558	9.62 556	11.96 504	2.82 445	11.33 421	6.10 316	8.33 409	11.49 411	11.00 454	5.16 417	10.12 472	2.72 352	8.92 561	2.21 552	10.41 561	1.58 550	11.13 561	7.39 561

anonymity	7.68 494	3.83 525	12.39 508	7.04 548	12.67 564	8.18 454	2.00 424	17.50 524	6.85 352	13.56 513	9.21 353	9.97 432	7.82 477	11.28 490	5.58 429	6.27 555	4.98 579	3.68 553	2.96 554	3.33 543	4.48 548

CC-Net-ROB	7.68 494	9.21 553	7.46 470	3.82 523	3.66 497	15.68 522	5.02 497	17.95 527	10.45 451	6.44 322	14.00 447	7.63 386	4.77 402	10.75 481	3.10 362	5.99 554	2.46 557	16.28 565	1.08 542	6.30 554	1.56 526

stereogan	7.69 496	0.88 378	7.08 461	3.49 513	3.93 509	18.98 537	3.23 458	16.52 518	19.58 522	9.93 462	18.92 494	20.50 534	9.04 497	14.07 518	6.14 438	0.26 493	0.04 335	0.21 515	0.03 358	0.63 494	0.33 462

pmcnn	7.72 497	1.27 442	9.42 490	2.91 483	3.14 474	9.44 469	6.23 512	12.56 467	16.51 507	14.53 518	24.08 520	27.44 549	8.49 486	9.32 454	8.44 479	0.06 433	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.15 378

AF-Net	7.78 498	1.44 456	6.68 452	3.37 504	4.50 528	8.61 459	2.69 441	17.07 521	20.17 527	9.52 450	24.02 519	20.31 533	14.59 533	11.58 493	9.84 500	0.61 518	0.00 1	0.12 500	0.00 1	0.38 465	0.12 347

PASM	7.90 499	4.22 527	21.97 548	3.25 501	3.29 481	5.39 396	6.57 518	10.57 397	19.09 517	12.77 504	13.92 446	18.11 518	9.51 503	13.79 516	10.77 510	0.19 479	0.45 534	0.29 521	1.08 542	1.49 524	1.19 518

PWCDC_ROB	7.92 500	3.17 520	7.48 471	5.73 543	4.40 519	10.45 482	0.35 195	14.52 502	28.19 545	10.36 471	31.27 545	7.04 376	9.14 499	13.22 513	8.78 485	2.74 546	0.02 253	0.00 1	0.00 1	1.31 519	0.17 396

test_sample8	7.99 501	1.11 423	6.15 437	1.27 276	0.60 292	5.22 390	2.54 434	12.04 448	6.15 321	17.46 529	9.02 351	24.67 541	18.16 540	11.68 495	11.44 514	1.49 538	24.31 590	3.10 549	2.99 555	0.20 387	0.15 378

ADCP+	8.09 502	1.79 482	14.50 523	1.54 325	4.28 515	16.57 527	5.20 499	12.80 471	11.20 462	12.83 506	17.07 479	11.02 455	10.80 514	17.59 538	23.18 557	0.03 391	0.05 353	0.01 410	0.18 447	0.39 469	0.81 508

SuperB	8.10 503	3.15 519	24.67 553	2.65 471	1.23 370	9.88 475	4.29 481	10.18 391	30.07 548	11.53 494	12.18 425	6.12 351	6.65 451	10.50 476	14.47 530	0.14 467	0.11 442	0.35 526	0.25 479	13.06 565	0.48 486

PWC_ROB	8.24 504	3.13 517	12.74 515	2.43 461	4.43 522	7.51 443	1.22 386	16.63 519	19.24 520	16.08 525	28.29 536	13.99 485	10.16 509	13.63 515	14.06 528	0.42 512	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.59 489	0.27 448

MDST_ROB	8.37 505	0.32 95	9.03 486	4.18 532	2.42 454	26.86 557	6.14 508	19.36 545	13.52 485	27.09 554	22.75 516	9.47 424	4.74 400	15.06 525	6.34 442	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.13 356

G-Net	8.41 506	1.54 464	10.97 500	5.73 543	3.60 494	26.19 551	4.41 485	10.10 388	7.42 370	19.71 535	24.99 527	14.38 489	15.83 534	10.99 484	9.53 497	0.50 516	0.46 535	0.19 513	0.25 479	0.80 505	0.66 502

XQC	8.43 507	3.58 523	16.40 531	2.92 485	2.17 441	13.22 515	3.60 465	14.64 503	25.86 541	11.87 496	12.04 419	15.06 493	10.67 513	15.24 527	19.41 541	0.39 506	0.08 409	0.05 478	0.07 391	0.84 507	0.45 483

FBW_ROB	8.50 508	1.03 409	7.98 477	1.93 390	1.28 378	13.10 513	6.23 512	22.50 556	18.98 516	18.82 532	14.91 459	19.06 524	10.04 508	18.41 540	9.83 499	0.62 519	0.22 506	1.82 546	0.82 536	0.99 512	1.36 522

UDG	8.58 509	9.31 554	4.89 378	10.00 553	9.52 554	10.36 481	2.41 430	12.07 449	9.82 434	7.81 386	9.55 366	16.52 506	9.81 506	7.84 364	7.88 466	4.20 549	2.51 559	18.53 567	3.71 562	9.55 558	5.28 553

aanetorigin	8.72 510	3.29 521	27.55 561	1.95 392	3.84 506	4.93 386	5.39 504	5.49 223	10.05 439	27.85 555	31.47 546	15.80 499	12.78 524	9.04 442	11.98 516	0.25 491	0.22 506	0.22 516	0.25 479	1.28 518	0.84 510

GCST	9.08 511	17.31 563	3.98 323	52.92 587	10.66 559	11.29 494	0.20 152	6.97 297	6.47 340	9.46 447	4.68 209	4.75 304	1.51 222	9.34 455	1.31 251	8.19 560	0.05 353	22.38 569	0.34 503	6.17 553	3.53 542

RTSC	9.15 512	3.00 514	13.57 520	3.72 520	1.76 415	11.82 501	0.46 221	16.95 520	36.83 565	15.80 524	15.53 462	12.91 476	7.46 470	20.01 549	21.76 550	0.31 498	0.13 459	0.01 410	0.08 396	0.57 487	0.41 474

WCMA_ROB	9.21 513	0.87 374	7.37 468	2.54 466	2.13 438	13.59 517	5.80 506	11.64 430	14.01 487	24.43 551	32.99 553	27.09 548	18.02 539	12.51 505	9.85 501	0.81 524	0.07 396	0.01 410	0.01 314	0.16 348	0.23 430

Wz-Net-SNSev	9.23 514	6.70 541	24.28 552	1.87 375	1.81 421	8.57 457	12.29 560	17.37 523	20.39 528	10.43 473	23.11 517	16.66 508	8.03 479	14.47 522	17.86 538	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.41 475	0.30 456

MSMD_ROB	9.28 515	1.09 418	4.65 367	1.58 332	0.39 241	16.52 526	4.41 485	13.60 487	14.87 496	22.34 542	39.89 566	25.67 545	20.71 551	12.42 504	6.98 453	0.34 502	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.09 295

Consistency-Raft	9.42 516	4.74 533	12.66 512	5.30 541	9.08 553	4.08 353	5.26 501	19.26 543	24.87 539	11.17 489	29.85 541	13.57 478	5.51 429	7.67 353	13.40 524	0.36 503	0.35 523	1.81 545	4.24 563	11.61 562	3.57 543

DDUNet	9.47 517	11.32 559	6.14 436	12.93 560	11.65 561	10.45 482	3.87 471	11.70 433	7.89 390	9.27 443	13.28 439	16.18 505	6.14 439	8.80 434	5.77 432	6.64 556	3.38 572	20.90 568	4.28 564	11.01 560	7.80 562

ADCPNet	9.54 518	2.39 506	31.46 564	2.09 420	1.60 396	16.71 529	6.39 517	12.11 451	11.45 465	13.53 512	21.45 509	19.41 525	10.94 515	14.38 520	21.54 549	0.27 496	1.16 545	0.39 530	1.49 547	0.58 488	1.45 523

SHD	9.61 519	2.60 507	12.46 509	3.69 519	3.54 491	9.47 470	1.25 388	20.16 553	37.84 568	18.19 531	21.24 508	16.96 512	12.83 526	14.47 522	16.05 532	0.32 499	0.13 459	0.01 410	0.08 396	0.38 465	0.48 486

PDISCO_ROB	9.62 520	1.99 497	11.51 501	9.88 552	9.61 555	21.48 543	3.83 470	19.33 544	28.49 546	11.27 491	14.17 449	19.92 529	5.02 411	16.35 534	9.18 489	5.28 552	0.41 530	0.14 505	0.09 407	2.05 532	2.36 537

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 521	4.27 528	14.47 522	2.29 443	2.85 468	23.40 548	13.62 562	13.60 487	19.54 521	19.42 534	24.27 521	16.74 509	8.59 487	17.05 537	7.98 467	1.25 533	1.68 549	0.17 510	2.63 552	0.72 502	1.04 514

SGM_RVC	10.08 522	0.60 292	3.42 274	2.30 444	0.32 219	19.41 540	6.33 515	18.95 539	14.64 491	25.14 553	24.32 522	33.34 560	18.79 544	19.86 546	12.55 521	0.25 491	0.26 517	0.22 516	0.24 474	0.34 455	0.40 472
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 523	1.88 489	16.82 533	1.85 373	1.73 411	24.84 549	17.20 575	19.92 551	27.41 543	12.23 500	13.62 444	16.52 506	18.35 541	14.42 521	12.50 520	0.78 522	0.54 539	0.08 491	0.25 479	1.18 515	0.59 500

ADCL	10.16 524	2.11 498	19.36 540	1.92 386	1.88 426	22.23 544	8.91 537	14.04 493	23.56 537	14.62 519	26.19 532	12.75 475	13.59 529	16.06 533	22.95 555	0.26 493	0.18 489	0.75 535	0.65 528	0.69 498	0.58 497

w-ln-seven	10.20 525	3.08 515	26.36 557	2.06 416	2.49 456	15.81 523	4.39 484	17.80 526	33.50 554	20.47 540	25.79 531	15.12 494	7.40 465	11.75 498	17.48 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 478	0.13 356

MSAF-DinoV2	10.24 526	4.39 529	12.68 513	3.62 517	2.55 459	8.48 455	4.69 491	14.24 498	21.89 532	10.74 480	18.74 493	29.30 554	16.17 535	21.96 554	28.10 568	0.32 499	0.15 471	0.25 519	0.81 535	2.83 540	2.90 540

FCDSN-DC	10.24 526	0.56 278	3.49 280	1.96 395	1.29 379	16.90 530	4.59 489	17.16 522	19.10 518	24.64 552	32.46 552	33.82 561	22.14 557	15.93 530	10.45 505	0.04 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.21 421
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 526	3.13 517	20.70 544	2.21 434	2.39 453	11.23 493	6.19 509	14.17 497	11.19 461	23.20 548	22.25 512	17.89 517	19.54 547	18.51 541	26.21 565	0.45 514	0.42 532	1.10 540	1.29 544	1.56 526	1.18 517

z-mn7	10.46 529	4.14 526	20.35 542	2.15 427	1.68 406	19.07 538	5.72 505	13.28 483	34.58 560	9.45 446	35.20 559	15.69 498	9.13 498	21.16 552	17.07 535	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.19 411

SANet	10.64 530	1.86 488	10.91 498	1.76 359	0.71 312	14.62 520	9.23 541	19.18 542	37.14 566	19.22 533	27.96 535	25.86 546	19.11 546	13.02 511	10.63 506	0.08 447	0.06 373	0.03 459	0.02 341	0.62 492	0.81 508

FC-DCNN	10.72 531	0.52 259	4.27 342	1.88 378	1.63 398	17.18 531	5.29 502	18.20 530	19.69 523	28.50 556	34.51 556	34.03 562	21.48 554	15.89 529	11.15 512	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.01 314	0.07 233	0.09 295

FC-DCNN v2	10.88 532	0.52 259	4.17 338	1.92 386	1.63 398	17.79 535	5.35 503	18.87 537	19.88 524	28.77 557	34.99 558	34.62 564	21.72 555	16.03 532	11.16 513	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.00 1	0.06 215	0.08 282

AnyNet_C32	10.98 533	5.58 536	22.79 549	4.16 530	5.83 538	15.64 521	14.30 563	13.18 479	17.15 511	16.44 528	20.52 504	14.68 491	13.44 528	22.46 555	30.08 572	0.17 475	0.26 517	0.36 528	0.36 507	1.23 516	0.91 511

zh-sn7	11.12 534	7.26 546	33.16 566	2.32 452	2.31 449	11.66 499	7.80 532	13.53 486	17.94 513	16.39 527	31.80 547	14.22 487	16.88 536	23.07 558	23.00 556	0.00 1	0.13 459	0.00 1	0.00 1	0.52 482	0.48 486

zh-mn7	11.13 535	6.28 540	31.79 565	1.85 373	0.98 348	13.11 514	2.98 448	12.88 474	33.65 556	21.57 541	39.07 564	12.50 473	8.46 485	19.94 548	16.74 534	0.23 487	0.01 182	0.00 1	0.01 314	0.33 450	0.30 456

Wz-Net-TNSev	11.35 536	10.56 557	35.88 571	2.28 442	1.73 411	18.25 536	11.42 553	15.88 515	20.88 529	14.44 517	16.97 477	19.57 526	19.04 545	19.31 544	18.67 540	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.16 432	0.62 492	1.25 519

MeshStereo	11.52 537	1.52 463	4.55 362	1.89 380	1.46 390	19.87 542	5.11 498	20.66 554	15.91 504	32.67 562	34.51 556	39.34 569	21.15 552	18.74 542	12.10 517	0.11 457	0.06 373	0.01 410	0.00 1	0.45 479	0.22 423
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
otaku	11.73 538	7.51 548	7.07 460	13.22 561	10.85 560	26.61 556	7.25 528	18.84 536	19.16 519	11.58 495	17.23 484	20.19 531	8.09 481	15.11 526	4.64 413	9.13 563	2.42 556	13.08 562	1.83 551	12.48 564	8.22 564

Ntro	12.35 539	8.88 551	7.80 475	13.79 562	12.42 563	26.54 555	6.98 524	18.54 531	22.14 534	9.82 456	16.45 469	20.30 532	9.29 502	15.95 531	6.61 449	9.53 565	2.47 558	14.93 564	2.77 553	13.11 566	8.63 567

MFN_U_SF_RVC	12.94 540	3.66 524	25.81 556	3.61 516	2.26 447	22.77 546	4.55 488	27.10 563	20.06 525	23.90 549	28.99 538	30.53 556	16.98 537	19.92 547	20.26 544	1.24 532	1.07 544	0.98 539	1.33 545	1.80 531	2.04 532

WZ-Net	13.00 541	4.64 532	41.07 575	3.48 512	3.15 476	19.12 539	15.66 573	14.81 504	31.33 550	15.71 523	27.88 534	22.22 538	14.01 531	20.44 551	25.03 561	0.64 520	0.00 1	0.01 410	0.03 358	0.39 469	0.37 467

ADCS	13.02 542	4.93 534	28.38 562	3.17 498	2.67 463	13.61 518	10.83 552	18.70 532	33.46 553	22.59 543	24.78 524	19.59 527	18.51 543	23.40 559	32.16 575	0.10 455	0.19 495	0.37 529	0.18 447	1.26 517	1.46 524

MFMNet_re	13.29 543	8.60 550	18.29 536	9.75 551	7.25 547	19.65 541	14.84 567	20.71 555	30.72 549	23.03 546	28.77 537	18.85 523	26.09 563	13.55 514	9.82 498	2.44 544	1.35 548	0.34 525	0.23 471	4.78 547	6.69 559

MultiAttention	13.72 544	0.34 127	3.24 259	2.22 437	1.79 418	56.78 593	83.85 597	18.93 538	15.06 497	8.16 401	20.91 506	13.25 477	2.53 279	33.18 569	6.90 452	0.20 482	0.06 373	0.74 534	1.00 540	2.69 539	2.60 539

EDNetEfficient	13.82 545	6.19 538	54.79 582	2.83 480	3.60 494	4.86 383	8.57 535	8.61 342	32.90 552	40.77 575	30.59 544	18.33 520	21.87 556	11.38 491	25.36 562	0.15 469	0.23 509	0.06 482	1.03 541	2.54 537	1.79 527

LSM	14.01 546	5.95 537	33.49 567	6.78 547	43.61 589	10.22 478	9.98 547	15.16 510	22.93 536	23.07 547	32.34 551	18.52 521	12.67 523	15.45 528	11.10 511	0.16 474	0.51 538	0.09 494	0.32 499	1.08 513	16.85 586

SAMSARA	14.63 547	2.74 511	12.38 507	12.65 559	6.74 543	36.50 572	72.93 596	19.36 545	23.77 538	16.20 526	13.04 438	29.21 552	12.78 524	16.98 536	15.21 531	0.11 457	0.26 517	0.03 459	0.14 425	0.76 504	0.77 506

SPS-STEREO	15.04 548	6.23 539	13.21 519	11.34 557	11.65 561	23.30 547	7.15 526	24.16 560	15.65 502	31.78 561	29.19 540	31.62 557	21.32 553	24.62 560	19.50 542	7.59 558	4.19 577	3.22 552	1.48 546	6.99 557	6.54 558
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 549	2.93 513	14.67 524	4.21 533	3.39 486	17.43 534	4.16 477	27.84 567	48.84 578	31.02 560	43.54 571	29.76 555	30.81 568	25.97 562	21.40 547	0.23 487	0.41 530	0.04 471	0.33 501	0.41 475	1.33 521

SGM+DAISY	15.62 550	7.26 546	19.28 539	8.94 549	10.11 558	26.25 552	10.49 550	19.36 545	14.65 493	30.64 559	33.59 554	33.00 559	22.32 558	24.96 561	16.42 533	7.90 559	6.25 581	4.51 555	3.37 559	5.86 551	7.20 560

ACVNet-4b	15.90 551	22.00 565	12.37 506	16.40 564	15.14 567	31.87 565	7.50 530	19.04 540	27.85 544	11.48 493	22.02 511	31.86 558	9.16 501	17.95 539	5.69 430	10.43 567	2.58 560	24.44 572	4.87 568	16.04 569	9.28 568

NVStereoNet_ROB	16.04 552	6.75 542	12.90 517	6.37 546	7.42 548	12.89 511	9.74 545	22.78 557	25.12 540	30.32 558	46.19 574	34.37 563	25.38 560	21.48 553	21.38 546	5.94 553	3.10 569	6.07 559	10.09 575	4.01 544	8.54 566
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 553	10.81 558	59.36 584	4.42 535	2.49 456	30.06 561	15.15 571	17.51 525	16.51 507	17.88 530	37.69 562	24.04 540	17.54 538	29.60 566	33.29 576	0.28 497	0.38 527	0.43 532	0.42 514	2.57 538	1.98 531

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 554	6.93 544	21.83 547	5.94 545	2.81 467	38.71 574	14.59 564	24.55 561	34.87 563	33.66 566	34.35 555	29.24 553	24.20 559	22.59 556	17.95 539	2.52 545	2.81 564	1.17 542	1.51 548	5.89 552	2.16 533

ELAS_RVC	16.54 555	2.26 502	10.09 496	5.50 542	4.46 524	28.28 560	16.72 574	25.55 562	33.54 555	40.19 573	40.30 568	36.68 566	30.03 566	29.40 565	20.61 545	0.98 530	1.21 546	0.86 538	0.70 532	1.39 522	2.16 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 556	2.14 499	9.23 487	4.92 538	4.53 529	32.66 568	15.11 570	27.40 565	28.68 547	40.27 574	44.90 572	38.33 568	30.50 567	26.44 563	21.94 552	0.88 525	1.23 547	0.67 533	0.89 538	1.49 524	2.18 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 557	1.28 445	11.61 502	3.72 520	1.65 401	16.67 528	9.17 539	14.39 499	55.91 583	63.81 594	40.86 569	35.94 565	37.73 577	14.24 519	26.87 566	0.05 423	0.10 433	0.13 504	0.22 468	0.12 312	0.15 378

SGM-ForestM	16.99 558	1.08 416	5.74 424	2.12 423	0.75 316	31.63 564	12.21 558	27.80 566	32.25 551	37.88 570	39.99 567	52.96 579	35.20 574	33.60 571	24.47 559	0.26 493	0.39 529	0.31 523	0.39 511	0.26 426	0.53 493

DispFullNet	17.47 559	26.01 570	33.98 569	22.58 570	20.86 575	13.84 519	1.28 392	16.50 517	26.27 542	19.97 537	17.17 482	20.52 535	18.49 542	22.86 557	10.76 509	5.13 551	2.83 565	30.72 577	7.72 573	20.86 573	11.01 575

EDNetEfficientorigin	17.87 560	14.00 560	99.53 606	1.64 343	0.92 339	10.55 484	6.26 514	13.21 480	34.84 562	38.20 572	36.91 561	27.47 550	26.32 564	14.71 524	25.69 563	0.04 411	0.06 373	0.14 505	0.52 523	3.16 542	3.27 541

RainbowNet	18.01 561	26.22 571	19.95 541	18.59 566	14.88 566	27.38 558	10.46 549	27.39 564	34.54 559	14.91 521	27.01 533	25.65 544	12.44 521	18.94 543	9.23 490	13.91 576	3.46 573	23.36 571	4.86 567	16.03 568	10.91 574

ACVNet_1	18.70 562	25.08 569	12.72 514	17.33 565	15.18 568	26.02 550	9.62 544	28.44 568	34.49 558	24.39 550	24.32 522	37.22 567	20.13 550	16.67 535	13.39 523	10.45 568	2.59 561	24.77 573	4.92 569	16.57 570	9.75 570

RTS	18.87 563	9.32 555	86.48 593	4.95 539	6.10 539	42.08 576	14.70 565	15.49 512	41.06 571	22.65 544	32.32 549	13.77 480	19.54 547	37.98 576	28.96 569	0.41 509	0.23 509	0.00 1	0.02 341	0.91 509	0.50 490

RTSA	18.87 563	9.32 555	86.48 593	4.95 539	6.10 539	42.08 576	14.70 565	15.49 512	41.06 571	22.65 544	32.32 549	13.77 480	19.54 547	37.98 576	28.96 569	0.41 509	0.23 509	0.00 1	0.02 341	0.91 509	0.50 490

MANE	19.47 565	1.27 442	5.07 390	4.69 536	5.55 536	30.49 562	9.94 546	34.01 571	37.27 567	44.13 579	51.57 583	52.51 577	40.41 579	33.58 570	24.81 560	0.89 526	0.86 543	1.11 541	9.72 574	0.38 465	1.06 515

coex-ft	19.78 566	19.39 564	87.73 595	1.77 361	1.80 420	17.25 532	13.50 561	12.63 469	42.10 573	60.18 590	38.90 563	28.72 551	28.74 565	11.74 497	27.40 567	0.21 484	0.23 509	0.04 471	0.30 494	1.36 520	1.54 525

BEATNet-Init1	23.31 567	9.03 552	41.67 576	4.17 531	2.53 458	45.68 582	19.47 578	33.43 570	38.45 569	47.59 582	49.10 579	59.31 583	41.80 581	38.35 578	29.21 571	0.47 515	0.50 537	0.81 536	0.66 529	2.10 535	1.86 528

DLNR-FE	24.70 568	50.76 588	90.20 597	98.11 605	97.18 603	1.38 65	0.12 104	22.82 559	3.09 154	1.07 136	2.93 156	0.72 142	0.29 60	6.93 302	2.29 329	38.52 587	0.38 527	0.00 1	0.30 494	76.91 601	0.09 295

DLNR_Zeroshot_test	24.70 568	50.77 589	90.11 596	98.11 605	97.34 604	1.38 65	0.12 104	22.79 558	3.09 154	1.07 136	2.95 158	0.71 141	0.29 60	6.93 302	2.29 329	38.56 588	0.37 526	0.00 1	0.30 494	76.73 600	0.09 295

MonStereo1	25.07 570	22.70 566	26.51 558	25.39 571	21.15 578	27.38 558	7.54 531	29.21 569	38.74 570	34.17 568	46.61 575	50.27 574	33.31 571	28.57 564	25.83 564	12.28 572	0.79 542	26.32 574	5.80 572	26.02 581	12.81 580

FADE	25.68 571	17.27 562	50.60 580	10.46 555	9.90 557	22.50 545	9.17 539	35.80 573	53.05 580	20.32 539	19.01 495	26.54 547	34.42 572	39.35 579	33.52 577	30.62 586	14.22 587	38.39 586	37.63 589	5.22 549	5.56 555

ACVNet_2	26.45 572	29.35 576	25.14 554	20.27 568	15.43 569	34.97 570	12.23 559	48.37 584	66.25 593	42.69 576	56.73 587	51.77 575	25.59 561	20.39 550	13.52 525	10.13 566	2.59 561	22.78 570	3.52 561	17.57 571	9.80 572

MADNet+	27.07 573	33.84 578	90.97 598	20.14 567	7.47 549	48.43 584	47.10 592	35.43 572	36.46 564	20.11 538	30.05 542	25.29 543	35.08 573	45.50 585	50.28 591	2.13 542	2.00 551	1.19 543	0.76 533	4.71 545	4.43 546

IMH-64-1	27.21 574	28.77 573	16.84 534	31.57 574	20.76 573	26.43 553	15.10 568	47.11 579	45.20 575	33.53 564	51.16 581	41.42 570	31.10 569	36.48 572	22.39 553	13.48 574	2.87 567	33.95 579	10.70 576	23.50 575	11.75 576

IMH-64	27.21 574	28.77 573	16.84 534	31.57 574	20.76 573	26.43 553	15.10 568	47.11 579	45.20 575	33.53 564	51.16 581	41.42 570	31.10 569	36.48 572	22.39 553	13.48 574	2.87 567	33.95 579	10.70 576	23.50 575	11.75 576

JetBlue	29.12 576	15.72 561	54.12 581	15.93 563	20.98 576	60.90 594	30.62 585	39.38 574	34.62 561	34.08 567	39.69 565	57.35 582	43.17 582	50.71 591	50.60 592	2.41 543	3.79 575	2.81 548	3.45 560	9.57 559	12.59 579

WAO-7	29.39 577	24.43 567	20.47 543	32.71 577	13.83 565	34.70 569	20.27 581	52.19 590	65.03 591	43.29 577	59.35 589	52.19 576	44.68 584	31.71 567	30.56 573	10.98 569	4.94 578	13.71 563	12.52 580	12.06 563	8.22 564

IMH	29.82 578	29.11 575	18.51 538	34.28 578	21.40 579	32.33 567	15.39 572	49.40 586	53.07 581	37.88 570	55.32 586	45.05 572	39.54 578	40.63 580	24.12 558	14.03 577	3.27 571	34.93 581	11.24 578	24.69 578	12.21 578

PWCK	30.53 579	44.32 585	47.25 578	29.76 572	7.23 546	40.78 575	27.10 584	44.73 578	44.32 574	47.31 581	36.37 560	47.16 573	26.05 562	41.26 581	31.87 574	21.83 581	4.03 576	29.50 576	4.67 565	27.17 583	7.80 562

TorneroNet-64	32.42 580	31.89 577	30.52 563	34.73 579	21.13 577	46.99 583	18.82 576	43.10 577	59.42 586	32.70 563	46.98 576	62.01 586	36.98 575	43.97 584	33.88 578	14.10 578	3.22 570	35.28 582	11.72 579	26.84 582	14.07 581

Dean	34.67 581	38.70 583	25.33 555	29.89 573	17.21 571	45.24 581	11.98 557	56.90 594	76.55 595	63.47 593	60.22 590	67.36 592	48.14 587	37.24 574	39.01 583	11.00 570	2.83 565	28.35 575	5.60 571	18.14 572	10.31 573

WAO-6	34.74 582	36.76 582	15.36 527	37.53 580	24.15 583	35.99 571	19.36 577	48.96 585	68.54 594	43.84 578	47.58 577	52.77 578	52.60 588	32.63 568	34.73 580	26.20 584	7.74 584	42.78 587	21.64 586	28.07 584	17.62 587

LVE	34.99 583	40.10 584	34.97 570	32.49 576	18.61 572	51.45 589	26.82 583	52.15 589	65.94 592	47.21 580	61.04 591	53.99 580	37.30 576	37.95 575	34.09 579	15.55 580	5.95 580	31.01 578	13.81 581	22.58 574	16.72 585

TorneroNet	35.11 584	33.92 579	33.82 568	37.86 581	22.01 580	49.64 586	21.58 582	48.09 583	55.23 582	37.50 569	53.79 584	62.81 589	43.66 583	46.71 587	41.25 586	14.80 579	3.53 574	36.72 583	14.57 582	28.28 585	16.49 584

WAO-8	38.15 585	35.51 580	21.50 545	43.67 582	23.92 581	44.44 578	20.26 579	52.83 591	76.62 596	53.57 587	66.79 595	62.63 587	54.56 591	42.03 582	39.18 584	22.71 582	6.65 582	37.08 584	19.08 584	24.72 580	15.24 582

Venus	38.15 585	35.51 580	21.50 545	43.67 582	23.92 581	44.44 578	20.26 579	52.83 591	76.62 596	53.57 587	66.81 596	62.63 587	54.56 591	42.03 582	39.18 584	22.71 582	6.65 582	37.08 584	19.08 584	24.70 579	15.24 582

UNDER WATER	45.09 587	48.60 587	67.37 587	49.30 586	31.41 585	53.80 591	37.39 587	40.25 576	52.48 579	50.24 583	45.37 573	68.37 594	57.76 594	51.03 592	49.88 590	29.97 585	13.75 586	51.22 589	36.57 587	37.87 587	29.12 588

UNDER WATER-64	45.16 588	46.99 586	66.69 586	43.90 584	27.64 584	55.58 592	41.87 589	39.42 575	48.42 577	51.73 586	43.08 570	67.76 593	56.69 593	48.02 589	48.34 589	39.50 589	17.64 588	51.78 590	38.93 590	36.62 586	32.61 589

notaker	47.42 589	55.20 590	49.13 579	56.52 590	40.18 586	38.52 573	32.97 586	47.21 581	56.08 584	57.21 589	57.24 588	60.09 584	59.19 595	53.93 593	41.64 587	40.61 590	19.93 589	57.21 592	37.41 588	49.02 589	39.02 590

ktn	48.94 590	57.58 591	38.86 574	59.57 591	43.27 588	50.37 587	43.38 590	48.07 582	61.11 587	51.30 585	54.25 585	54.96 581	52.88 589	47.30 588	35.83 581	57.77 594	24.88 592	62.69 595	43.55 591	50.70 590	40.41 591

DPSimNet_ROB	53.45 591	64.73 595	44.39 577	53.97 588	45.39 590	53.66 590	54.83 593	55.15 593	57.87 585	64.16 595	50.83 580	63.40 590	53.34 590	46.45 586	65.81 596	63.13 596	26.54 593	57.94 593	51.11 594	45.52 588	50.69 595

KSHMR	55.63 592	63.60 594	37.85 573	74.69 594	49.56 591	49.01 585	45.73 591	57.46 595	63.97 590	61.61 592	62.07 593	72.39 596	47.01 585	50.65 590	43.29 588	54.10 593	62.21 595	66.10 596	53.94 595	51.25 592	46.11 593

HanzoNet	56.48 593	59.32 592	58.25 583	55.32 589	41.94 587	50.95 588	41.33 588	51.12 587	61.40 588	65.62 596	65.59 594	71.66 595	69.41 596	70.77 596	60.03 594	63.99 597	34.70 594	61.96 594	50.54 593	51.00 591	44.71 592

JetRed	61.02 594	61.05 593	82.56 592	46.09 585	56.80 593	83.19 595	63.76 594	59.26 596	63.61 589	69.29 597	68.85 597	66.59 591	47.62 586	61.57 594	74.09 597	45.58 591	66.14 598	46.59 588	45.06 592	63.17 593	49.58 594

LRCNet_RVC	66.23 595	65.67 596	67.63 588	71.47 593	54.32 592	32.17 566	2.66 440	63.19 597	21.35 531	81.79 599	91.26 600	83.62 598	71.62 597	69.32 595	52.57 593	95.49 604	64.45 597	95.07 604	95.19 604	71.52 595	74.31 598

TCMNet-wrong-test	67.23 596	85.83 600	81.56 591	95.63 601	94.73 601	89.35 596	85.42 598	51.73 588	33.71 557	51.26 584	61.71 592	61.33 585	41.23 580	77.26 597	64.71 595	48.76 592	9.03 585	70.12 598	68.11 597	90.76 604	82.37 603

ASD4	75.85 597	81.57 598	69.25 589	68.23 592	80.87 597	96.24 599	99.15 605	77.50 598	93.47 602	77.59 598	85.63 598	78.32 597	76.43 598	77.89 598	82.61 598	58.30 595	62.67 596	55.02 591	62.43 596	68.35 594	65.49 597

MADNet++	82.84 598	82.38 599	73.57 590	87.72 600	82.97 598	93.14 597	69.15 595	86.42 602	82.50 598	93.46 603	86.70 599	86.28 599	80.92 599	88.34 600	88.84 599	86.83 602	84.17 602	72.64 599	68.92 598	80.47 602	81.42 602

tt	83.26 599	0.34 127	99.99 608	79.40 598	93.18 600	100.00 607	100.00 609	100.00 612	99.95 607	60.33 591	47.63 578	99.98 611	99.96 608	99.98 609	100.00 613	92.42 603	99.82 607	73.83 603	73.63 599	88.42 603	56.35 596

xxxxx1	85.63 600	90.31 601	96.68 601	76.54 595	80.57 594	97.44 602	96.86 602	85.53 599	88.53 599	88.68 600	91.71 601	94.23 601	92.93 600	90.02 601	91.98 600	70.60 598	70.39 599	73.68 600	81.46 601	74.61 596	79.86 599

tt_ll	85.63 600	90.31 601	96.68 601	76.54 595	80.57 594	97.44 602	96.86 602	85.53 599	88.53 599	88.68 600	91.71 601	94.23 601	92.93 600	90.02 601	91.98 600	70.60 598	70.39 599	73.68 600	81.46 601	74.61 596	79.86 599

ff	85.63 600	90.31 601	96.68 601	76.54 595	80.57 594	97.44 602	96.86 602	85.53 599	88.53 599	88.68 600	91.71 601	94.23 601	92.93 600	90.02 601	91.98 600	70.60 598	70.39 599	73.68 600	81.46 601	74.61 596	79.86 599

USTest	87.63 603	76.50 597	65.53 585	81.26 599	83.10 599	100.00 607	100.00 609	99.53 607	99.60 606	98.32 604	99.02 607	90.87 600	98.33 605	84.28 599	98.23 606	79.97 601	96.20 603	69.82 597	73.75 600	75.48 599	82.80 604

PML	97.88 604	100.00 610	96.45 600	98.01 604	97.88 605	100.00 607	99.35 606	96.88 603	97.72 604	100.00 611	97.36 604	97.38 605	99.60 606	100.00 612	96.32 604	99.99 609	97.55 604	100.00 608	96.01 605	99.18 606	87.92 605

MEDIAN_ROB	98.41 605	99.70 605	99.30 605	97.09 602	97.02 602	96.89 600	95.77 601	97.66 605	97.28 603	98.79 607	98.94 606	99.18 606	98.14 604	96.89 604	96.88 605	99.96 608	99.16 605	100.00 608	99.99 609	99.69 607	99.88 607

HaxPig	98.85 606	99.94 607	95.08 599	99.99 609	100.00 608	94.03 598	94.78 599	99.15 606	99.98 609	99.99 610	100.00 609	99.98 611	99.99 609	98.12 605	95.97 603	100.00 611	99.99 609	100.00 608	99.99 609	100.00 610	99.99 610

Anonymous_1	99.08 607	99.91 606	99.85 607	97.63 603	99.10 606	100.00 607	100.00 609	99.61 609	99.96 608	99.28 609	99.86 608	99.54 608	99.99 609	99.29 606	99.75 607	96.05 605	99.59 606	97.31 605	98.57 606	97.71 605	98.63 606

ccccc	99.32 608	96.61 604	100.00 612	100.00 612	100.00 608	97.41 601	99.44 607	99.56 608	97.80 605	99.27 608	97.59 605	99.35 607	99.84 607	99.92 607	99.98 609	100.00 611	100.00 610	99.95 607	99.77 608	100.00 610	100.00 612

test_example2	99.39 609	99.98 609	99.99 608	100.00 612	99.98 607	99.72 606	99.99 608	97.34 604	100.00 610	100.00 611	100.00 609	96.42 604	96.66 603	99.97 608	99.96 608	100.00 611	99.97 608	98.66 606	99.15 607	100.00 610	100.00 612

AVERAGE_ROB	99.62 610	99.95 608	98.81 604	100.00 612	100.00 608	98.08 605	95.47 600	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	99.99 610	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

DGTPSM_ROB	99.90 611	100.00 610	99.99 608	99.99 609	100.00 608	100.00 607	100.00 609	99.97 610	100.00 610	98.35 605	100.00 609	99.84 609	100.00 611	99.98 609	99.99 610	99.99 609	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

DPSMNet_ROB	99.91 612	100.00 610	99.99 608	99.99 609	100.00 608	100.00 607	100.00 609	99.98 611	100.00 610	98.35 605	100.00 609	99.84 609	100.00 611	99.98 609	99.99 610	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

DPSM_ROB	99.95 613	100.00 610	100.00 612	99.76 607	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	99.21 606	100.00 610	100.00 608	100.00 611	99.99 608	99.95 608

DPSM	99.95 613	100.00 610	100.00 612	99.76 607	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	99.21 606	100.00 610	100.00 608	100.00 611	99.99 608	99.95 608

RAFT-FEzeroshot	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

RAFT-FE	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

FlowAnything	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

Selective-RAFT-Error	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

CasAABBNet	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	100.00 612

LSM0	100.00 615	100.00 610	100.00 612	100.00 612	100.00 608	100.00 607	100.00 609	100.00 612	100.00 610	100.00 611	100.00 609	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 611	100.00 610	100.00 608	100.00 611	100.00 610	99.99 610

GS-Stereo							0.73 303	4.64 156	2.10 81	0.31 46	0.65 56	0.43 117	0.48 115	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 418	0.17 361	0.13 356

Low-res two-view benchmark