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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 104	0.34 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 29	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.05 2	0.07 34	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.24 79	0.00 1	0.03 19	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 3	0.07 34	0.85 52	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.19 166	0.51 8	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.00 1	0.10 94	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 70

S2M2	0.08 5	0.04 2	0.56 10	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.14 127	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 5	0.35 258	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

rvit_stereo_0081	0.08 5	0.16 144	0.59 13	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.72 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 5	0.16 144	0.59 13	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.72 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 5	0.09 76	0.28 3	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.02 326	0.17 142	0.17 66	0.09 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.33 317	0.00 1	0.34 380	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 170

CAS++	0.08 5	0.09 76	0.97 61	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.25 178	0.18 81	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 5	0.06 15	1.05 71	0.00 1	0.01 236	0.16 61	0.00 1	0.17 142	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.01 131	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

LGtest1	0.09 12	0.10 87	0.23 1	0.00 1	0.07 334	0.09 47	0.00 1	0.12 109	0.77 285	0.07 315	0.03 333	0.01 20	0.00 1	0.08 129	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.15 245

castereo	0.09 12	0.17 158	0.42 6	0.00 1	0.05 323	0.22 73	0.02 326	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.10 360	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.11 346	0.00 1	0.19 477	0.01 47	0.16 252

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.10 87	0.59 13	0.12 381	0.11 354	0.02 12	0.06 388	0.08 71	0.05 6	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 154	0.02 77	0.00 1	0.48 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 257

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.10 87	0.63 17	0.11 376	0.12 359	0.02 12	0.06 388	0.08 71	0.05 6	0.06 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 149	0.02 77	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 257

999	0.10 14	0.29 218	0.76 32	0.00 1	0.00 1	0.34 112	0.00 1	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 363	0.07 138

rvit_0105_6	0.10 14	0.22 189	0.94 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.67 206	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 170

rvit_stereo_0075_2	0.10 14	0.11 104	1.51 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 61	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 104	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 279

RAStereo	0.10 14	0.34 254	1.29 103	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.07 61	0.12 32	0.01 126	0.01 226	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 14	0.09 76	1.06 72	0.14 392	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.05 39	0.17 66	0.00 1	0.03 333	0.19 279	0.02 203	0.01 5	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.08 156

CASnet	0.10 14	0.10 87	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	0.14 127	0.13 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 14	0.08 63	0.73 29	0.00 1	0.00 1	0.20 67	0.01 255	0.08 71	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.08 213	0.03 251	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

CASS	0.10 14	0.08 63	1.10 79	0.00 1	0.00 1	0.13 58	0.01 255	0.15 131	0.18 81	0.21 392	0.00 1	0.02 61	0.02 203	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.03 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 14	0.06 15	1.25 93	0.00 1	0.00 1	0.11 52	0.00 1	0.27 186	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.23 293	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

ours_stereo	0.11 25	0.23 192	0.70 24	0.07 351	0.25 410	0.25 81	0.00 1	0.04 29	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.15 158	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.31 334

rvit_stereo_0080	0.11 25	0.49 311	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.02 7	0.71 219	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 25	0.18 162	0.67 19	0.00 1	0.00 1	0.06 35	0.00 1	0.11 98	0.26 115	0.74 468	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.03 62	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.03 80

whm_eth	0.11 25	0.49 311	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.02 7	0.71 219	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

MaDis-Stereo	0.11 25	0.41 279	1.31 105	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.01 255	0.08 71	0.23 105	0.01 126	0.01 226	0.04 142	0.02 203	0.03 62	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

UniTT-Stereo	0.11 25	0.20 174	1.58 195	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.02 326	0.07 61	0.05 6	0.00 1	0.08 368	0.02 61	0.01 131	0.03 62	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 31	0.06 15	0.50 7	0.01 265	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.21 157	1.16 478	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 439	0.02 134	0.14 233

fffft	0.12 31	0.25 203	0.74 31	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	0.03 19	0.32 128	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.31 334
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 31	0.36 263	0.71 26	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.00 1	0.03 19	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.23 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.29 326

tt45	0.12 31	0.36 263	0.76 32	0.00 1	0.00 1	0.81 262	0.00 1	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.02 20	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.09 170

rvit_0105_4	0.12 31	0.31 232	1.22 91	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 50	0.65 200	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 156

trnet	0.12 31	0.07 34	0.78 39	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.22 162	0.15 46	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 51

CREStereo	0.12 31	0.07 34	0.76 32	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.25 178	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51
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
LG-Stereo	0.13 38	0.19 166	0.66 18	0.00 1	0.18 380	0.31 96	0.00 1	0.09 87	0.15 46	0.04 264	0.01 226	0.32 324	0.04 283	0.05 104	0.10 192	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.26 318

MGS-Stereo	0.13 38	0.17 158	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.43 139	0.00 1	0.28 187	0.15 46	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 490	0.00 1

CAS	0.13 38	0.07 34	0.86 53	0.00 1	0.00 1	1.01 325	0.00 1	0.26 183	0.16 57	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	0.02 20	0.04 131	0.09 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 38	0.09 76	1.61 205	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 98	0.64 197	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

PMTNet	0.13 38	0.08 63	0.99 66	0.00 1	0.00 1	1.05 347	0.04 371	0.21 157	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.00 1	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 51

MLG-Stereo_test3	0.14 43	0.10 87	0.70 24	0.23 431	0.14 371	0.07 41	0.00 1	0.03 19	0.76 263	0.18 388	0.04 344	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.45 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 233

FACV-RUCA	0.14 43	0.09 76	0.77 37	0.03 305	0.10 350	0.11 52	0.01 255	0.07 61	0.85 386	0.03 243	0.04 344	0.04 142	0.13 373	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.06 499	0.00 1	0.20 440	0.15 245

rvit_0105_5	0.14 43	0.38 272	1.41 143	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.08 71	0.74 228	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 221

rvit_stereo_ft	0.14 43	0.63 354	1.32 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 61	0.57 184	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 131	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 221

MIF-Stereo (partial)	0.14 43	0.28 215	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.08 46	0.00 1	0.23 171	0.17 66	0.00 1	0.01 226	0.02 61	0.02 203	0.04 79	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.01 51

CroCo-Stereo Lap2	0.14 43	0.44 289	1.26 94	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.08 71	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 251	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.01 51

GMStereo	0.14 43	0.90 422	1.71 232	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.04 29	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 203	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	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
HI	0.15 50	0.48 306	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	0.09 87	0.07 14	0.00 1	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.06 112	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.07 138

CoSv	0.15 50	0.48 306	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	0.09 87	0.07 14	0.00 1	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.06 112	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.07 138

CREStereo++_RVC	0.15 50	0.10 87	1.55 182	0.00 1	0.00 1	1.01 325	0.00 1	0.15 131	0.15 46	0.00 1	0.01 226	0.04 142	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100
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
Gwc-CoAtRS	0.15 50	0.09 76	1.42 147	0.00 1	0.11 354	0.43 139	0.00 1	0.32 196	0.08 16	0.02 196	0.00 1	0.18 271	0.00 1	0.05 104	0.06 165	0.00 1	0.06 333	0.00 1	0.18 472	0.01 47	0.08 156

xyz-stereo-finetune2	0.16 54	0.48 306	0.88 55	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	0.03 19	0.78 300	0.02 196	0.01 226	0.05 169	0.08 351	0.02 20	0.34 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

MLG-Stereo_test1	0.16 54	0.10 87	0.76 32	0.00 1	0.15 372	0.61 204	0.00 1	0.03 19	0.81 335	0.07 315	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.59 416	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.14 233

MLG-Stereo	0.16 54	0.09 76	0.77 37	0.00 1	0.18 380	0.46 148	0.00 1	0.02 7	0.79 315	0.11 355	0.03 333	0.02 61	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.66 425	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 221

Pointernet	0.16 54	0.06 15	0.99 66	0.00 1	0.36 425	0.54 172	0.00 1	0.03 19	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.02 203	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.14 351	0.00 1	0.01 363	0.01 47	0.20 279

IGEV-Stereo+	0.16 54	0.08 63	0.84 50	0.01 265	0.12 359	0.02 12	0.00 1	0.10 94	0.15 46	0.25 407	0.03 333	0.04 142	0.00 1	0.10 140	0.36 337	0.00 1	0.54 413	0.00 1	0.11 433	0.01 47	0.40 362

LoS	0.16 54	0.10 87	0.97 61	0.02 289	0.00 1	1.04 342	0.01 255	0.07 61	0.75 238	0.01 126	0.01 226	0.16 260	0.04 283	0.07 121	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 54	0.05 8	1.22 91	0.00 1	0.01 236	1.01 325	0.09 408	0.28 187	0.17 66	0.00 1	0.02 322	0.07 205	0.01 131	0.21 180	0.05 147	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xyz-stereo-finetune	0.17 61	0.53 328	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.05 169	0.02 203	0.02 20	0.51 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 51

LG-G_1	0.17 61	0.10 87	0.67 19	0.20 422	0.12 359	0.22 73	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.16 376	0.03 333	0.03 108	0.00 1	0.17 169	0.05 147	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 358

LG-G	0.17 61	0.10 87	0.67 19	0.20 422	0.12 359	0.22 73	0.00 1	0.02 7	0.75 238	0.16 376	0.03 333	0.03 108	0.00 1	0.17 169	0.05 147	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 358

castereo++	0.17 61	0.37 267	0.59 13	0.03 305	0.00 1	0.36 121	0.00 1	0.21 157	1.16 478	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 178	0.00 1	0.19 357	0.00 1	0.21 487	0.03 188	0.20 279

rvit_0105_3	0.17 61	0.53 328	1.67 222	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.13 122	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.06 132

plain	0.17 61	0.35 258	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.06 35	0.01 255	0.18 148	0.43 150	0.01 126	0.01 226	0.02 61	0.01 131	0.05 104	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.01 51

TANstereo	0.17 61	0.32 238	1.51 168	0.00 1	0.00 1	1.03 336	0.00 1	0.07 61	0.14 37	0.01 126	0.15 388	0.04 142	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

sAnonymous2	0.17 61	0.42 282	2.46 357	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.04 29	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.32 337

CroCo_RVC	0.17 61	0.42 282	2.46 357	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.04 29	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.32 337

111111	0.18 70	0.05 8	0.57 12	0.05 325	0.20 389	0.32 100	0.00 1	0.08 71	0.14 37	0.10 345	0.02 322	0.01 20	0.04 283	0.17 169	0.02 77	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.00 1	0.08 308	1.02 448

fffy	0.18 70	0.26 208	0.87 54	0.18 410	0.37 426	0.26 84	0.00 1	0.06 50	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.15 353	0.00 1	0.00 1	0.10 356	1.16 456

DCVSM-stereo	0.18 70	0.07 34	1.59 197	0.00 1	0.00 1	0.71 240	0.04 371	0.02 7	0.12 32	0.00 1	0.00 1	0.58 388	0.07 345	0.09 136	0.30 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.01 236	1.08 382	0.07 395	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
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
PSM-adaLoss	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.02 280	1.08 382	0.08 403	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.02 280	1.08 382	0.06 388	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.02 280	1.08 382	0.06 388	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iGMRVC	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.03 299	1.08 382	0.07 395	0.06 50	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iRAFT	0.18 70	0.07 34	1.40 133	0.05 325	0.01 236	1.08 382	0.07 395	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

AnonymousM	0.18 70	0.07 34	0.80 41	0.04 319	0.00 1	1.03 336	0.00 1	0.20 154	0.65 200	0.06 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 212	0.02 77	0.00 1	0.19 357	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.18 265

CroCo-Stereo	0.18 70	0.32 238	0.94 57	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	1.17 324	0.76 263	0.00 1	0.01 226	0.31 319	0.03 251	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1
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
RAFT-IKP	0.18 70	0.07 34	1.41 143	0.05 325	0.01 236	1.08 382	0.08 403	0.05 39	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

XX-TBD	0.18 70	0.44 289	1.52 171	0.00 1	0.00 1	0.92 303	0.00 1	0.17 142	0.14 37	0.00 1	0.21 395	0.03 108	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

PSMNet-RUCA	0.19 83	0.54 334	1.55 182	0.00 1	0.01 236	0.47 150	0.01 255	0.30 190	0.69 213	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.05 120

mms	0.19 83	0.21 181	0.67 19	0.10 366	0.34 422	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.17 66	0.06 304	0.00 1	0.04 142	0.02 203	0.33 212	0.01 46	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.09 333	1.70 495

rvit_105_1	0.19 83	0.57 339	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.16 61	0.00 1	0.21 157	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 100

WCG-NET	0.19 83	0.35 258	0.81 42	0.00 1	0.00 1	0.40 126	0.03 350	0.09 87	0.75 238	0.05 281	0.09 372	0.01 20	0.04 283	0.08 129	0.03 100	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.13 221

WCG-NET（raft）	0.19 83	0.53 328	0.84 50	0.00 1	0.05 323	0.36 121	0.01 255	0.08 71	0.09 22	0.06 304	0.01 226	0.05 169	0.03 251	0.08 129	0.06 165	0.00 1	1.24 517	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.18 265

UDGNet	0.19 83	0.81 395	1.42 147	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.05 39	0.38 139	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 83	0.07 34	1.41 143	0.05 325	0.02 280	1.08 382	0.08 403	0.06 50	0.76 263	0.02 196	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.04 79	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

MonSter	0.20 90	0.07 34	0.83 47	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 327	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.46 240	0.24 283	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.32 517	0.00 1	0.80 428

PCWNet_CMD	0.20 90	0.13 122	1.38 125	0.00 1	0.01 236	0.73 246	0.00 1	0.39 209	0.19 93	0.00 1	0.01 226	0.47 363	0.50 426	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 257

IER	0.20 90	0.30 225	1.87 274	0.00 1	0.00 1	0.61 204	0.00 1	0.25 178	0.23 105	0.00 1	0.00 1	0.40 352	0.02 203	0.22 183	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.01 51

test_4	0.20 90	0.33 244	1.50 162	0.08 356	0.13 365	1.04 342	0.00 1	0.05 39	0.09 22	0.10 345	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.27 199	0.14 226	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.02 378	0.13 380	0.07 138

GANet-ADL	0.20 90	0.12 114	1.43 151	0.00 1	0.01 236	0.84 276	0.00 1	0.40 212	0.17 66	0.00 1	0.36 437	0.35 334	0.00 1	0.09 136	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.12 213

MSMDNet	0.20 90	0.13 122	1.39 129	0.00 1	0.01 236	0.73 246	0.00 1	0.39 209	0.18 81	0.00 1	0.01 226	0.48 367	0.48 424	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 257

ISRNet	0.21 96	0.23 192	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.50 160	0.00 1	0.59 233	0.83 351	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.10 187

FoundationStereo	0.21 96	0.07 34	0.36 5	0.48 473	0.89 496	0.01 7	0.00 1	0.08 71	1.15 475	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.22 183	0.05 147	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

H2IRNET	0.21 96	0.51 325	1.84 267	0.00 1	0.00 1	1.08 382	0.01 255	0.15 131	0.25 114	0.00 1	0.00 1	0.06 192	0.01 131	0.03 62	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 450	0.07 138

Selective-RAFT	0.21 96	0.13 122	0.82 46	0.00 1	0.00 1	1.08 382	0.00 1	0.06 50	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.01 5	0.03 100	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.18 472	0.04 227	0.16 252

cross-raft	0.21 96	0.09 76	1.42 147	0.48 473	0.50 448	0.41 130	0.07 395	0.50 221	0.03 1	0.02 196	0.00 1	0.38 348	0.00 1	0.08 129	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 433	0.01 47	0.09 170

CFNet-RSSM	0.21 96	0.08 63	1.39 129	0.00 1	0.12 359	0.63 209	0.00 1	1.32 345	0.15 46	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.00 1	0.11 145	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 493	0.01 47	0.08 156

MLG-Stereo_test2	0.22 102	0.12 114	0.81 42	0.26 437	0.30 418	0.81 262	0.00 1	0.04 29	0.76 263	0.25 407	0.02 322	0.06 192	0.00 1	0.20 177	0.00 1	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.33 342

RSM++	0.22 102	0.16 144	0.76 32	0.58 484	0.44 435	0.32 100	0.00 1	0.09 87	1.08 447	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.16 465	0.13 380	0.62 414

RSM	0.22 102	0.14 131	0.72 28	0.54 476	0.47 441	0.32 100	0.00 1	0.17 142	1.04 440	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.00 1	0.15 455	0.09 333	0.54 399

DisPM	0.22 102	0.09 76	1.74 239	0.11 376	0.00 1	1.16 440	0.40 476	0.08 71	0.68 208	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

NRIStereo	0.22 102	0.06 15	1.40 133	0.05 325	0.01 236	1.16 440	0.32 466	0.04 29	0.81 335	0.04 264	0.01 226	0.11 233	0.01 131	0.14 154	0.02 77	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.10 187

Pruner-Stereo	0.22 102	0.09 76	1.50 162	0.23 431	0.00 1	1.10 411	0.20 434	0.17 142	0.78 300	0.03 243	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.04 79	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

CRE-IMP	0.22 102	0.06 15	1.43 151	0.05 325	0.02 280	1.12 422	0.33 467	0.04 29	1.08 447	0.02 196	0.00 1	0.12 237	0.00 1	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 170

GMM-Stereo	0.22 102	0.05 8	2.03 312	0.08 356	0.00 1	1.12 422	0.13 421	0.09 87	0.79 315	0.01 126	0.00 1	0.03 108	0.10 360	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

RALAANet	0.22 102	0.93 427	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.01 255	0.45 216	0.06 12	0.01 126	0.00 1	0.05 169	0.09 355	0.07 121	0.22 274	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.04 396	0.14 397	0.01 51

R-Stereo Train	0.22 102	0.06 15	1.64 211	0.00 1	0.00 1	0.76 251	0.00 1	1.57 373	0.17 66	0.02 196	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

RAFT-Stereo	0.22 102	0.06 15	1.64 211	0.00 1	0.00 1	0.76 251	0.00 1	1.57 373	0.17 66	0.02 196	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 113	0.07 34	0.78 39	0.07 351	0.11 354	0.79 256	0.30 460	0.22 162	0.24 110	0.10 345	0.11 380	0.16 260	0.24 402	0.17 169	0.20 266	0.04 478	0.12 347	0.19 513	0.22 491	0.18 427	0.31 334

dd	0.23 113	0.91 423	1.69 228	0.01 265	0.00 1	1.02 331	0.00 1	0.09 87	0.68 208	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.02 203	0.01 5	0.00 1	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.01 51

GES	0.23 113	0.19 166	1.56 187	0.00 1	0.00 1	1.07 371	0.02 326	0.73 262	0.15 46	0.00 1	0.02 322	0.11 233	0.08 351	0.44 237	0.16 240	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.09 170

UPFNet	0.23 113	0.24 201	1.56 187	0.00 1	0.00 1	0.50 160	0.00 1	1.28 338	0.68 208	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.01 131	0.13 149	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.03 80

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 117	0.10 87	0.73 29	0.12 381	0.04 313	0.96 312	0.00 1	0.20 154	0.21 99	0.32 425	0.03 333	0.54 386	0.02 203	0.37 221	0.43 361	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.20 482	0.01 47	0.15 245

tg	0.24 117	0.42 282	0.92 56	0.00 1	0.00 1	1.02 331	0.00 1	0.11 98	0.70 216	0.00 1	0.01 226	0.07 205	0.02 203	0.03 62	0.04 131	0.00 1	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.90 438

StereoVision	0.24 117	0.59 344	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.47 150	0.01 255	0.22 162	0.84 362	0.00 1	0.30 421	0.15 251	0.02 203	0.09 136	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.01 51

Any-RAFT	0.24 117	0.07 34	1.16 84	0.00 1	0.01 236	1.13 431	0.00 1	1.21 327	0.36 137	0.02 196	0.00 1	0.49 375	0.00 1	0.19 175	0.03 100	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

dad	0.24 117	0.98 431	1.61 205	0.00 1	0.00 1	1.03 336	0.00 1	0.03 19	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.65 263	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 117	0.07 34	1.16 84	0.06 344	0.02 280	1.08 382	0.31 461	0.04 29	0.75 238	0.02 196	0.00 1	0.00 1	1.22 468	0.03 62	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.05 120

iRaftStereo_RVC	0.24 117	0.45 295	0.99 66	0.00 1	0.00 1	0.52 169	0.00 1	0.08 71	0.15 46	0.01 126	0.01 226	0.16 260	0.03 251	0.04 79	0.02 77	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.00 1	0.29 478	1.01 447

Anonymous3	0.24 117	0.14 131	1.98 302	0.00 1	0.00 1	1.12 422	0.00 1	0.61 237	0.77 285	0.01 126	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 70

CFNet_pseudo	0.24 117	0.13 122	1.40 133	0.00 1	0.01 236	0.96 312	0.00 1	1.08 313	0.16 57	0.00 1	0.01 226	0.48 367	0.35 413	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

SFCPSM	0.24 117	0.11 104	1.53 176	0.00 1	0.05 323	0.35 115	0.01 255	1.54 368	0.77 285	0.01 126	0.00 1	0.12 237	0.02 203	0.06 112	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.03 188	0.06 132

ccs_rob	0.24 117	0.13 122	1.40 133	0.00 1	0.01 236	0.97 315	0.00 1	1.08 313	0.16 57	0.00 1	0.01 226	0.48 367	0.35 413	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

IGEV-Stereo++	0.25 128	0.05 8	0.71 26	0.15 395	0.23 407	0.60 197	0.00 1	0.08 71	0.09 22	0.25 407	0.01 226	0.01 20	0.00 1	0.39 228	0.06 165	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.52 485

ProNet	0.25 128	0.25 203	1.15 81	0.08 356	0.41 433	0.84 276	0.00 1	0.06 50	0.39 144	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.13 149	0.01 46	0.00 1	0.23 362	0.00 1	0.00 1	0.09 333	1.34 467

RAFT_CTSACE	0.25 128	0.71 372	2.06 315	0.00 1	0.01 236	0.49 158	0.00 1	0.37 206	0.18 81	0.01 126	0.00 1	0.34 328	0.00 1	0.25 188	0.07 171	0.00 1	0.20 359	0.00 1	0.00 1	0.25 460	0.11 202

AdaStereo	0.25 128	0.09 76	1.34 109	0.00 1	0.00 1	0.26 84	0.00 1	1.95 426	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.30 316	0.01 131	0.14 154	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.05 120
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.
MM-Stereo_test3	0.26 132	0.43 285	1.36 114	0.08 356	0.02 280	0.34 112	0.03 350	0.14 127	0.94 420	0.04 264	0.00 1	0.05 169	0.03 251	0.20 177	0.17 243	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.25 310

GIP-stereo	0.26 132	0.24 201	1.01 70	0.28 443	0.56 458	0.21 69	0.00 1	0.03 19	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.01 131	0.27 199	0.29 301	0.00 1	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.04 227	1.51 483

RAFT-Stereo-weight	0.26 132	0.05 8	1.09 77	0.01 265	0.19 383	1.25 458	0.00 1	0.87 281	0.63 196	0.10 345	0.05 349	0.03 108	0.00 1	0.10 140	0.02 77	0.00 1	0.45 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 345

LCNet	0.26 132	0.14 131	1.38 125	0.10 366	0.00 1	0.97 315	0.00 1	0.12 109	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.02 61	1.07 463	0.43 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.03 80

KYRaft	0.26 132	0.05 8	1.37 119	0.04 319	0.00 1	1.16 440	0.12 420	0.11 98	0.78 300	0.01 126	0.29 419	0.03 108	0.75 445	0.37 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

UCFNet_RVC	0.26 132	0.61 351	1.59 197	0.00 1	0.00 1	1.00 323	0.00 1	0.26 183	0.39 144	0.01 126	0.00 1	0.42 356	0.02 203	0.84 278	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 100

anonymity	0.27 138	0.08 63	1.16 84	0.10 366	0.30 418	0.04 26	0.00 1	0.55 229	0.08 16	0.42 447	0.13 385	0.49 375	0.57 430	0.27 199	0.30 305	0.00 1	0.33 378	0.00 1	0.23 493	0.01 47	0.43 368

s12784h	0.27 138	0.08 63	1.46 155	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.02 326	1.66 382	0.75 238	0.01 126	0.36 437	0.02 61	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 70

FENet	0.27 138	0.19 166	1.51 168	0.00 1	0.00 1	1.01 325	0.00 1	1.02 299	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.24 296	0.04 283	0.27 199	0.22 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.07 138

Selective-IGEV	0.28 141	0.11 104	1.31 105	0.64 492	0.60 469	0.27 87	0.00 1	0.05 39	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 251	0.25 188	0.25 288	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.07 411	0.06 270	0.62 414

RCA-Stereo	0.28 141	0.14 131	1.00 69	0.00 1	0.13 365	1.06 351	0.00 1	1.76 398	0.16 57	0.07 315	0.00 1	0.02 61	0.06 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.23 295

PFNet+	0.28 141	0.10 87	1.61 205	0.08 356	0.01 236	1.12 422	0.41 477	0.12 109	0.80 326	0.08 327	0.01 226	0.02 61	0.00 1	1.19 289	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 141	0.06 15	1.40 133	0.10 366	0.00 1	1.16 440	0.02 326	0.39 209	0.88 406	0.02 196	0.52 451	0.05 169	0.69 437	0.28 207	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

DIP-Stereo	0.28 141	0.19 166	1.62 209	0.00 1	0.00 1	1.11 417	0.00 1	1.67 383	0.74 228	0.01 126	0.00 1	0.01 20	0.07 345	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.13 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 146	0.19 166	0.68 23	0.51 475	0.69 475	0.32 100	0.00 1	0.11 98	0.50 163	0.05 281	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.11 145	0.34 322	0.00 1	0.76 442	0.00 1	0.23 493	0.07 288	1.25 463

MIM_Stereo	0.29 146	0.65 356	1.73 237	0.00 1	1.03 507	0.30 93	0.00 1	0.16 138	0.18 81	0.12 362	0.00 1	0.05 169	0.01 131	0.12 147	0.01 46	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.13 380	1.24 461

CFNet_ucs	0.29 146	0.17 158	1.53 176	0.00 1	0.01 236	0.83 271	0.00 1	2.07 434	0.24 110	0.00 1	0.00 1	0.48 367	0.29 407	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 233

testlalala	0.29 146	0.11 104	1.39 129	0.00 1	0.11 354	1.06 351	0.01 255	0.71 257	0.74 228	0.14 367	0.08 368	0.04 142	0.04 283	0.06 112	0.03 100	0.00 1	1.11 498	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.14 233

psmg	0.29 146	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.07 371	0.00 1	1.92 424	0.82 342	0.00 1	0.00 1	0.35 334	0.03 251	0.06 112	0.51 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

GMOStereo	0.29 146	0.49 311	1.56 187	0.00 1	0.56 458	0.87 284	0.02 326	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 513	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.18 265

error version	0.29 146	0.49 311	1.56 187	0.00 1	0.56 458	0.87 284	0.02 326	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 513	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.18 265

test-v	0.29 146	0.49 311	1.56 187	0.00 1	0.56 458	0.87 284	0.02 326	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 513	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.18 265

test-2	0.29 146	0.49 311	1.56 187	0.00 1	0.56 458	0.87 284	0.02 326	0.18 148	0.17 66	0.01 126	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 513	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.18 265

MMNet	0.29 146	0.53 328	2.13 322	0.00 1	0.00 1	0.69 237	0.00 1	0.74 263	0.80 326	0.01 126	0.01 226	0.18 271	0.09 355	0.28 207	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.04 100

UNet	0.29 146	0.26 208	2.47 359	0.00 1	0.00 1	0.71 240	0.01 255	0.52 225	0.81 335	0.00 1	0.00 1	0.37 343	0.02 203	0.46 240	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.04 100

MyStereo07	0.30 157	0.34 254	1.49 159	0.00 1	0.25 410	0.98 317	0.01 255	0.06 50	0.57 184	0.35 434	0.00 1	0.01 20	0.06 330	0.49 246	0.09 188	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.08 416	0.02 134	0.32 337

test-3	0.30 157	0.10 87	1.49 159	0.20 422	0.38 429	0.44 143	0.01 255	1.59 377	0.08 16	0.04 264	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.08 129	0.24 283	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.20 482	0.13 380	0.43 368

test_1	0.30 157	0.10 87	1.50 162	0.21 427	0.38 429	0.44 143	0.01 255	1.58 376	0.08 16	0.04 264	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.07 121	0.24 283	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.20 482	0.13 380	0.43 368

raftrobust	0.30 157	0.78 394	1.65 216	0.00 1	1.25 517	0.66 225	0.03 350	0.10 94	0.32 128	0.02 196	0.00 1	0.03 108	0.03 251	0.22 183	0.13 217	0.00 1	0.44 392	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.22 286

ACVNet	0.30 157	0.44 289	1.74 239	0.01 265	0.00 1	1.06 351	0.10 412	0.23 171	0.83 351	0.02 196	0.01 226	0.70 410	0.00 1	0.08 129	0.41 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.17 257

acv_ft	0.30 157	0.44 289	1.83 264	0.00 1	0.00 1	0.42 136	0.01 255	0.69 250	0.83 351	0.23 400	0.01 226	0.70 410	0.12 369	0.08 129	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 464	0.17 257

DMCA	0.30 157	0.38 272	2.48 362	0.00 1	0.01 236	0.98 317	0.01 255	0.47 218	0.80 326	0.02 196	0.01 226	0.05 169	0.00 1	0.25 188	0.29 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.10 187

StereoDRNet-Refined	0.30 157	0.19 166	1.19 89	0.00 1	0.00 1	0.81 262	0.00 1	0.92 286	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.50 379	0.02 203	1.27 296	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 363	0.05 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 165	0.10 87	1.57 194	0.00 1	0.00 1	0.83 271	0.00 1	1.93 425	0.95 421	0.05 281	0.27 405	0.04 142	0.01 131	0.01 5	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 493	0.01 47	0.14 233

test_3	0.31 165	0.10 87	1.52 171	0.20 422	0.40 432	0.54 172	0.01 255	1.68 384	0.08 16	0.16 376	0.00 1	0.02 61	0.00 1	0.07 121	0.24 283	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.20 482	0.13 380	0.38 357

HITNet	0.31 165	0.97 430	2.32 346	0.00 1	0.00 1	0.24 79	0.01 255	1.38 354	0.37 138	0.00 1	0.00 1	0.14 244	0.02 203	0.05 104	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.41 363
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
MM-Stereo_test2	0.32 168	0.13 122	1.68 224	0.18 410	0.00 1	0.54 172	0.00 1	0.13 122	0.20 95	0.18 388	0.00 1	0.03 108	0.03 251	0.14 154	0.18 250	0.00 1	0.86 465	0.00 1	0.01 363	0.22 450	1.90 517

MM-Stereo_test1	0.32 168	0.23 192	1.53 176	0.13 388	0.17 378	0.29 92	0.02 326	0.13 122	0.44 152	0.05 281	0.00 1	0.03 108	0.00 1	0.45 238	0.22 274	0.00 1	0.98 483	0.00 1	0.00 1	0.26 461	1.51 483

TestStereo1	0.32 168	0.67 360	1.66 219	0.00 1	0.23 407	1.13 431	0.01 255	0.94 291	0.76 263	0.00 1	0.05 349	0.05 169	0.01 131	0.16 160	0.05 147	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.23 295

SA-5K	0.32 168	0.67 360	1.66 219	0.00 1	0.23 407	1.13 431	0.01 255	0.94 291	0.76 263	0.00 1	0.05 349	0.05 169	0.01 131	0.16 160	0.05 147	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.23 295

RAFT	0.32 168	0.87 411	1.48 157	0.29 445	0.41 433	0.12 55	0.07 395	0.12 109	0.51 164	0.00 1	0.01 226	0.47 363	0.04 283	0.04 79	0.02 77	0.00 1	0.70 430	0.00 1	0.01 363	0.42 495	0.75 424

DDVS	0.33 173	0.14 131	0.96 59	0.03 305	0.13 365	0.25 81	0.23 443	0.22 162	0.18 81	0.00 1	0.00 1	0.48 367	0.05 318	3.55 383	0.16 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.15 245

gcap-zeroshot	0.33 173	0.41 279	1.90 281	0.07 351	0.49 446	0.78 254	0.00 1	0.30 190	0.80 326	0.02 196	0.00 1	0.62 392	0.02 203	0.42 232	0.06 165	0.00 1	0.25 368	0.00 1	0.17 468	0.00 1	0.25 310

GwcNet-ADL	0.33 173	0.20 174	1.73 237	0.00 1	0.00 1	1.02 331	0.00 1	2.51 452	0.40 148	0.00 1	0.00 1	0.37 343	0.04 283	0.03 62	0.24 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 221

STTStereo	0.33 173	0.49 311	2.91 395	0.00 1	0.00 1	0.83 271	0.03 350	0.28 187	0.16 57	0.02 196	0.00 1	0.20 284	0.03 251	1.52 302	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

dual_stereo	0.34 177	0.04 2	0.56 10	0.23 431	0.97 502	0.26 84	0.00 1	0.11 98	1.15 475	0.08 327	0.04 344	0.02 61	0.01 131	0.23 186	0.16 240	0.00 1	1.18 512	0.00 1	0.05 400	0.00 1	1.77 505

MSKI-zero shot	0.34 177	0.12 114	1.70 230	0.55 478	0.44 435	1.10 411	0.03 350	0.91 284	0.22 101	0.22 396	0.05 349	0.06 192	0.00 1	0.16 160	0.04 131	0.00 1	0.87 466	0.00 1	0.18 472	0.02 134	0.22 286

LL-Strereo2	0.34 177	0.87 411	1.70 230	0.64 492	0.84 489	0.54 172	0.04 371	0.15 131	0.18 81	0.02 196	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.26 195	0.26 295	0.00 1	0.13 350	0.00 1	0.01 363	0.04 227	0.98 445

4D-IteraStereo	0.34 177	0.84 404	2.31 345	0.00 1	0.00 1	0.42 136	0.04 371	0.10 94	0.09 22	0.02 196	0.01 226	0.00 1	0.01 131	0.36 218	0.49 371	0.00 1	0.36 384	0.00 1	0.00 1	0.07 288	1.72 496

fast-acv-ft	0.34 177	0.71 372	4.20 464	0.06 344	0.01 236	0.28 89	0.17 427	0.11 98	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.09 355	0.13 149	0.27 299	0.01 448	0.00 1	0.03 484	0.01 363	0.27 464	0.04 100

DeepPruner_ROB	0.34 177	0.75 389	2.38 352	0.00 1	0.00 1	1.12 422	0.03 350	0.30 190	0.16 57	0.00 1	0.00 1	0.39 350	0.03 251	1.27 296	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.10 187

iResNet	0.34 177	0.50 320	1.65 216	0.00 1	0.00 1	0.70 238	0.00 1	1.60 378	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.04 142	0.03 251	0.15 158	1.11 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.20 279

gwcnet-sp	0.35 184	0.37 267	3.29 416	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 350	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.04 100

scenet	0.35 184	0.37 267	3.29 416	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 350	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.04 100

ssnet	0.35 184	0.37 267	3.29 416	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.03 350	0.74 263	0.76 263	0.01 126	0.01 226	0.09 221	0.04 283	0.88 280	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.04 100

BSDual-CNN	0.35 184	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.09 398	0.00 1	2.67 463	0.82 342	0.30 417	0.09 372	0.35 334	0.03 251	0.06 112	0.51 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.35 184	0.54 334	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.27 87	0.00 1	0.06 50	0.05 6	0.01 126	0.00 1	0.03 108	0.01 131	4.17 409	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 184	0.89 417	1.67 222	0.00 1	1.28 518	0.67 231	0.04 371	0.08 71	0.15 46	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.04 283	0.16 160	0.18 250	0.00 1	1.39 520	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.44 373

DCANet	0.35 184	0.50 320	2.02 307	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	1.90 419	0.85 386	0.10 345	0.00 1	0.04 142	0.00 1	0.04 79	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.25 310

HGLStereo	0.35 184	0.40 277	1.83 264	0.00 1	0.00 1	0.65 221	0.01 255	0.68 248	0.39 144	0.03 243	0.01 226	0.47 363	0.03 251	2.14 312	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.04 100

MLCV	0.35 184	0.84 404	1.96 300	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	0.81 275	0.29 124	0.10 345	0.00 1	0.28 311	0.03 251	1.32 298	0.80 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.09 170

DISCO	0.35 184	0.31 232	1.99 304	0.16 400	0.16 377	0.33 110	0.00 1	0.15 131	0.30 125	0.00 1	0.01 226	1.49 472	0.00 1	1.21 293	0.63 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.12 213

ff7	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 400	0.22 397	1.07 371	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 425	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 426	0.08 308	1.75 500

ffff	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 400	0.22 397	1.07 371	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 425	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 426	0.08 308	1.75 500

11t	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 400	0.22 397	1.07 371	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 425	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 426	0.08 308	1.75 500

ccc-4	0.36 194	0.21 181	1.28 98	0.16 400	0.22 397	1.07 371	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.32 425	0.00 1	0.01 20	0.04 283	0.25 188	0.03 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.10 426	0.08 308	1.75 500

test-1	0.36 194	0.18 162	1.36 114	0.00 1	0.83 487	0.60 197	0.00 1	1.07 312	0.18 81	0.07 315	0.49 448	0.34 328	0.00 1	0.10 140	0.51 372	0.00 1	0.64 423	0.00 1	0.06 405	0.01 47	0.84 433

AFF-stereo	0.36 194	0.98 431	1.62 209	0.00 1	0.09 343	0.92 303	0.00 1	0.62 240	0.84 362	0.08 327	0.00 1	0.05 169	0.05 318	0.16 160	0.06 165	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.00 1	0.24 456	0.84 433

DLCB_ROB	0.36 194	0.46 298	1.27 96	0.00 1	0.00 1	0.45 146	0.00 1	0.66 245	0.81 335	0.03 243	0.04 344	0.66 403	0.04 283	2.35 318	0.37 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.10 187

Occ-G	0.37 201	0.20 174	1.68 224	0.39 465	0.51 451	0.28 89	0.00 1	0.24 177	0.74 228	0.17 386	0.01 226	0.01 20	0.03 251	0.27 199	0.59 383	0.00 1	0.64 423	0.00 1	0.07 411	0.15 404	1.40 472

MyStereo04	0.37 201	0.34 254	2.41 354	0.00 1	0.25 410	0.98 317	0.01 255	1.05 308	0.28 123	0.09 339	0.01 226	0.36 339	0.12 369	0.05 104	0.35 329	0.00 1	0.79 443	0.00 1	0.08 416	0.02 134	0.32 337

RAFT-Test	0.37 201	0.11 104	1.68 224	0.57 483	0.93 499	0.43 139	0.10 412	1.03 302	0.49 161	0.16 376	0.00 1	0.87 426	0.00 1	0.27 199	0.12 207	0.00 1	0.33 378	0.00 1	0.24 503	0.01 47	0.05 120

DCANet-4	0.37 201	0.07 34	3.11 406	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	1.82 416	0.85 386	0.16 376	0.00 1	0.04 142	0.05 318	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 295

fff	0.37 201	0.50 320	2.02 307	0.00 1	0.02 280	1.06 351	0.00 1	1.90 419	0.84 362	0.16 376	0.00 1	0.04 142	0.59 433	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 295

rafts_anoy	0.37 201	0.77 393	1.68 224	0.43 469	0.99 504	0.53 170	0.04 371	0.16 138	0.14 37	0.08 327	0.01 226	0.06 192	0.06 330	0.58 256	0.21 268	0.00 1	1.44 524	0.00 1	0.01 363	0.05 243	0.14 233

HCRNet	0.37 201	0.27 213	1.27 96	0.00 1	0.00 1	1.09 398	0.00 1	0.56 230	0.80 326	0.01 126	0.01 226	0.06 192	0.03 251	3.22 367	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.03 80

csc	0.37 201	0.50 320	2.02 307	0.00 1	0.02 280	1.06 351	0.00 1	1.90 419	0.84 362	0.16 376	0.00 1	0.04 142	0.59 433	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 295

cscssc	0.37 201	0.50 320	2.02 307	0.00 1	0.02 280	1.06 351	0.00 1	1.90 419	0.84 362	0.16 376	0.00 1	0.04 142	0.59 433	0.04 79	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 295

IGEV++	0.38 210	0.31 232	1.34 109	0.69 500	0.86 491	0.06 35	0.00 1	0.08 71	0.15 46	0.14 367	0.04 344	0.02 61	0.06 330	0.54 250	0.05 147	0.00 1	1.15 509	0.00 1	0.03 391	0.11 363	1.94 519

GCAP-Stereo	0.38 210	0.68 363	1.41 143	0.27 439	1.00 506	0.86 283	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.22 396	0.31 427	0.06 192	0.00 1	0.34 215	0.35 329	0.00 1	1.04 486	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.24 305

MC-Stereo	0.38 210	0.12 114	1.30 104	0.65 494	0.70 476	1.06 351	0.00 1	0.03 19	0.14 37	0.23 400	0.00 1	0.04 142	0.02 203	0.38 226	0.12 207	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.02 378	0.08 308	1.72 496

BUS	0.38 210	0.07 34	0.98 63	0.00 1	0.00 1	1.88 487	0.00 1	2.67 463	0.82 342	0.30 417	0.09 372	0.64 397	0.00 1	0.06 112	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 210	0.74 383	1.84 267	0.02 289	0.27 414	1.12 422	0.00 1	0.91 284	0.75 238	0.00 1	0.00 1	0.27 308	0.01 131	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.16 354	0.00 1	0.30 516	0.13 380	0.42 365

LMCR-Stereo	0.38 210	0.65 356	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	2.33 443	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.04 142	0.04 283	0.29 209	0.72 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.01 51

MFMNet_re	0.38 210	1.27 464	3.38 429	0.65 494	0.00 1	0.17 64	0.02 326	0.07 61	1.02 432	0.03 243	0.03 333	0.12 237	0.00 1	0.27 199	0.37 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.11 202

NCCL2	0.38 210	1.00 438	2.12 321	0.00 1	0.01 236	0.79 256	0.00 1	0.59 233	0.38 139	0.01 126	0.00 1	0.02 61	0.03 251	2.31 317	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.04 227	0.13 221

DN-CSS_ROB	0.38 210	1.27 464	2.50 365	0.01 265	0.00 1	1.01 325	0.00 1	1.21 327	0.83 351	0.02 196	0.00 1	0.19 279	0.02 203	0.10 140	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 461	0.03 80

MyStereo05	0.39 219	0.36 263	2.43 356	0.01 265	0.00 1	1.11 417	0.01 255	1.25 335	0.57 184	0.06 304	0.01 226	0.29 313	0.15 379	0.07 121	0.37 340	0.00 1	0.60 418	0.00 1	0.08 416	0.01 47	0.33 342

CoDeX	0.39 219	0.31 232	1.50 162	0.00 1	0.01 236	0.31 96	0.00 1	1.81 411	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.25 299	0.06 330	2.77 342	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 100

11t1	0.39 219	0.17 158	1.36 114	0.00 1	0.47 441	0.11 52	0.00 1	0.59 233	1.12 459	0.05 281	0.29 419	0.03 108	0.00 1	0.26 195	0.66 393	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.14 449	0.03 188	1.45 479

ssnet_v2	0.39 219	0.47 301	2.11 319	0.00 1	0.00 1	0.81 262	0.00 1	1.33 348	0.86 399	0.12 362	0.01 226	0.87 426	0.10 360	0.60 260	0.35 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 170

test_5	0.39 219	0.73 378	2.28 342	0.01 265	0.22 397	0.84 276	0.01 255	1.02 299	0.77 285	0.12 362	0.00 1	0.30 316	0.01 131	0.82 274	0.03 100	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.46 377

PSMNet-ADL	0.39 219	0.08 63	0.96 59	0.00 1	0.00 1	1.02 331	0.00 1	0.72 259	0.16 57	0.00 1	0.10 378	0.48 367	0.01 131	3.60 387	0.37 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.23 295

BEATNet_4x	0.39 219	1.05 442	2.97 397	0.00 1	0.00 1	0.30 93	0.01 255	1.22 329	0.46 156	0.00 1	0.00 1	0.31 319	0.03 251	0.37 221	0.64 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.42 365

anonymousdsp2	0.40 226	0.07 34	1.78 251	0.28 443	0.74 478	0.65 221	0.00 1	0.16 138	0.61 192	0.31 423	0.01 226	0.17 267	0.01 131	0.41 230	0.17 243	0.00 1	0.88 467	0.00 1	0.02 378	0.04 227	1.73 499

AASNet	0.40 226	0.98 431	2.57 373	0.00 1	0.00 1	0.93 305	0.01 255	0.79 273	0.82 342	0.01 126	0.00 1	0.38 348	0.02 203	0.62 261	0.43 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 482	0.14 233

CFNet-ft	0.40 226	0.74 383	1.74 239	0.00 1	0.00 1	1.09 398	0.00 1	0.23 171	0.22 101	0.02 196	0.00 1	0.76 414	0.00 1	2.98 351	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 188	0.08 156

CFNet_RVC	0.40 226	0.74 383	1.74 239	0.00 1	0.00 1	1.09 398	0.00 1	0.23 171	0.22 101	0.02 196	0.00 1	0.76 414	0.00 1	2.97 350	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 188	0.08 156

iResNet_ROB	0.40 226	1.20 459	1.77 247	0.00 1	0.00 1	0.73 246	0.00 1	1.03 302	0.77 285	0.07 315	0.01 226	0.08 213	0.01 131	1.85 308	0.38 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.09 170

Reg-Stereo(zero)	0.41 231	0.04 2	1.95 298	0.00 1	0.88 495	1.17 445	0.33 467	0.25 178	0.67 206	0.11 355	0.11 380	0.21 285	0.80 449	0.18 173	0.35 329	0.00 1	0.43 389	0.00 1	0.21 487	0.01 47	0.46 377

MoCha-V2	0.41 231	0.37 267	1.31 105	0.55 478	1.05 508	0.20 67	0.00 1	0.13 122	0.21 99	0.11 355	0.00 1	0.17 267	0.00 1	0.49 246	0.27 299	0.00 1	1.44 524	0.00 1	0.20 482	0.04 227	1.58 488

testlalala_base	0.41 231	0.08 63	1.39 129	0.00 1	0.09 343	0.65 221	0.00 1	1.12 319	0.24 110	0.08 327	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.01 5	0.17 243	0.60 504	0.73 437	0.00 1	0.12 439	2.19 520	0.62 414

anonymousdsp	0.41 231	0.21 181	1.52 171	0.43 469	0.54 455	1.07 371	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.34 431	0.00 1	0.01 20	0.05 318	0.47 242	0.03 100	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.11 433	0.08 308	1.81 509

IGEV-Stereo	0.41 231	0.21 181	1.53 176	0.43 469	0.55 456	1.07 371	0.00 1	0.11 98	0.56 175	0.34 431	0.00 1	0.01 20	0.05 318	0.47 242	0.03 100	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.11 433	0.08 308	1.81 509
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 231	0.87 411	1.78 251	0.00 1	0.91 498	1.06 351	0.00 1	0.70 251	0.77 285	0.05 281	0.00 1	0.06 192	0.06 330	0.06 112	0.26 295	0.00 1	0.69 427	0.00 1	0.00 1	0.20 440	0.80 428

G2L-Stereo_aug	0.42 237	0.33 244	3.22 410	0.00 1	0.01 236	0.46 148	0.01 255	0.63 243	0.33 132	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.04 283	3.07 358	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.03 80

YMNet	0.42 237	0.60 348	2.73 379	0.03 305	0.03 299	0.91 296	0.15 424	0.67 246	0.88 406	0.08 327	0.01 226	0.44 359	0.06 330	0.82 274	0.46 364	0.01 448	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.30 480	0.20 279

YMNet_1	0.42 237	0.60 348	2.73 379	0.03 305	0.03 299	0.91 296	0.15 424	0.67 246	0.88 406	0.08 327	0.01 226	0.44 359	0.06 330	0.82 274	0.46 364	0.01 448	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.30 480	0.20 279

SCV	0.42 237	0.32 238	1.46 155	0.37 460	0.87 493	0.21 69	0.02 326	0.51 223	0.55 172	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.57 252	0.03 100	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.14 449	0.18 427	2.00 520

CBFPSM	0.42 237	0.89 417	2.62 377	0.00 1	0.00 1	0.32 100	0.00 1	0.37 206	0.82 342	0.01 126	0.01 226	1.65 476	1.00 458	0.27 199	0.34 322	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.10 187

ToySt	0.42 237	0.33 244	2.09 316	0.08 356	0.55 456	0.55 178	0.00 1	0.72 259	0.55 172	0.05 281	0.26 402	0.37 343	0.00 1	0.30 210	0.54 378	0.01 448	0.58 414	0.00 1	0.14 449	0.04 227	1.33 465

ADStereo(finetuned)	0.42 237	0.51 325	2.79 387	0.00 1	0.00 1	1.04 342	0.00 1	1.90 419	0.85 386	0.10 345	0.00 1	0.04 142	0.72 442	0.04 79	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.25 310

x	0.42 237	0.26 208	1.38 125	0.00 1	0.44 435	0.12 55	0.00 1	0.90 283	1.14 468	0.07 315	0.30 421	0.03 108	0.00 1	0.26 195	0.72 403	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.17 468	0.03 188	1.49 481

CSP-Net	0.42 237	0.25 203	1.07 73	0.00 1	0.00 1	0.53 170	0.00 1	0.78 270	0.27 119	0.01 126	0.00 1	0.16 260	0.02 203	5.19 440	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.02 70

MIPNet	0.42 237	0.59 344	2.22 329	0.02 289	0.00 1	1.11 417	0.09 408	1.88 418	0.88 406	0.11 355	0.06 361	0.22 291	0.19 390	0.74 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	0.08 308	0.12 213

111	0.42 237	0.98 431	2.02 307	0.00 1	0.02 280	1.06 351	0.03 350	1.98 428	0.83 351	0.30 417	0.01 226	0.21 285	0.05 318	0.13 149	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.65 420

delet	0.42 237	0.47 301	1.99 304	0.00 1	0.00 1	0.61 204	0.00 1	0.68 248	0.83 351	0.06 304	0.01 226	0.51 384	0.19 390	2.68 338	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.07 138

GANet-RSSM	0.42 237	0.66 359	1.78 251	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.26 183	0.23 105	0.05 281	0.00 1	0.34 328	0.00 1	3.56 384	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.09 333	0.08 156

coex_refinement	0.43 250	0.83 402	1.64 211	0.05 325	0.00 1	0.55 178	0.04 371	0.85 278	0.27 119	0.02 196	0.00 1	0.36 339	0.16 382	3.01 354	0.56 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.12 213

AIO_test	0.43 250	0.29 218	1.84 267	0.71 504	1.07 510	0.07 41	0.03 350	0.62 240	0.57 184	0.37 437	0.01 226	0.03 108	0.01 131	0.69 268	0.07 171	0.00 1	0.93 480	0.00 1	0.07 411	0.03 188	1.17 457

AIO-test2	0.43 250	1.13 454	1.82 263	0.34 457	0.22 397	0.56 186	0.01 255	1.30 342	0.77 285	0.00 1	0.00 1	0.19 279	0.04 283	0.91 283	0.05 147	0.89 513	0.06 333	0.00 1	0.01 363	0.07 288	0.22 286

AIO-test1	0.43 250	0.82 397	2.09 316	0.38 461	0.77 481	0.55 178	0.01 255	1.43 359	0.79 315	0.03 243	0.01 226	0.03 108	0.02 203	1.26 294	0.04 131	0.00 1	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.10 187

AE-Stereo	0.43 250	0.07 34	1.90 281	0.05 325	0.21 394	1.09 398	0.00 1	1.02 299	0.48 159	0.39 445	0.28 414	0.18 271	0.00 1	0.18 173	0.05 147	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.23 493	0.07 288	1.64 492

EGLCR-Stereo	0.43 250	0.07 34	1.21 90	0.58 484	0.65 471	1.64 481	0.31 461	1.15 320	0.19 93	0.43 448	0.02 322	0.00 1	0.02 203	0.38 226	0.14 226	0.00 1	0.66 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 455

CRFU-Net	0.43 250	0.15 139	1.89 277	0.26 437	0.01 236	0.91 296	0.00 1	0.47 218	0.27 119	0.00 1	0.00 1	0.41 354	1.89 482	2.11 310	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.03 188	0.03 80

SA	0.43 250	0.63 354	1.92 288	0.00 1	0.22 397	1.11 417	0.00 1	2.87 478	0.75 238	0.00 1	0.01 226	0.04 142	0.01 131	0.21 180	0.00 1	0.00 1	0.40 387	0.00 1	0.14 449	0.14 397	0.22 286

ETE_ROB	0.43 250	0.73 378	1.87 274	0.00 1	0.00 1	0.94 308	0.01 255	1.75 395	0.79 315	0.03 243	0.00 1	0.16 260	0.02 203	1.81 307	0.36 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.08 156

HART	0.44 259	0.33 244	1.50 162	0.29 445	0.86 491	0.06 35	0.00 1	0.15 131	1.16 478	0.07 315	0.01 226	0.25 299	0.01 131	0.20 177	0.25 288	0.00 1	1.42 522	0.00 1	0.00 1	0.21 447	1.93 518

test_sample2	0.44 259	0.15 139	1.11 80	0.00 1	0.00 1	0.35 115	0.00 1	1.38 354	0.90 413	0.01 126	0.22 396	0.02 61	0.00 1	2.30 316	0.56 381	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.08 416	0.01 47	0.84 433

test_sample1	0.44 259	0.16 144	1.07 73	0.00 1	0.09 343	0.16 61	0.00 1	1.22 329	0.76 263	0.05 281	0.24 399	0.15 251	0.00 1	2.28 315	0.59 383	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.08 416	0.02 134	1.19 458

anonymousa	0.44 259	0.23 192	2.16 324	0.67 498	1.21 515	0.28 89	0.00 1	0.02 7	0.18 81	0.01 126	0.30 421	0.58 388	0.02 203	0.26 195	0.38 348	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.54 525	0.03 188	0.78 427

Sa-1000	0.44 259	0.58 343	1.85 271	0.00 1	0.22 397	1.09 398	0.01 255	2.98 482	0.75 238	0.00 1	0.09 372	0.04 142	0.00 1	0.21 180	0.00 1	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.13 442	0.12 374	0.12 213

CIPLG	0.44 259	1.17 457	2.82 388	0.10 366	0.01 236	0.93 305	0.20 434	1.76 398	0.85 386	0.04 264	0.01 226	0.16 260	0.06 330	0.16 160	0.19 261	0.00 1	0.04 319	0.01 460	0.01 363	0.17 420	0.04 100

PSMNet-RSSM	0.44 259	0.73 378	1.65 216	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.61 237	0.70 216	0.06 304	0.01 226	0.39 350	0.00 1	3.29 371	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.07 138

DMCA-RVC	0.44 259	0.94 428	4.10 462	0.00 1	0.03 299	0.76 251	0.03 350	0.11 98	0.15 46	0.01 126	0.01 226	0.08 213	0.32 411	1.61 305	0.51 372	0.00 1	0.02 301	0.01 460	0.00 1	0.03 188	0.05 120

SCV_C0	0.45 267	0.35 258	1.61 205	0.62 488	0.74 478	0.38 125	0.00 1	0.41 214	0.58 190	0.30 417	0.05 349	0.06 192	0.04 283	0.48 244	0.26 295	0.00 1	0.94 482	0.00 1	0.15 455	0.09 333	1.83 511

AEACV	0.45 267	0.04 2	1.15 81	0.69 500	0.94 500	0.91 296	0.00 1	0.70 251	0.27 119	0.39 445	0.05 349	0.01 20	0.10 360	0.45 238	0.04 131	0.00 1	0.90 469	0.00 1	0.32 517	0.08 308	2.01 521

hknet	0.45 267	0.14 131	1.89 277	0.00 1	0.00 1	1.09 398	0.00 1	2.67 463	0.82 342	0.30 417	0.09 372	0.63 394	0.00 1	1.06 285	0.38 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 267	1.25 462	3.05 400	0.10 366	0.01 236	0.91 296	0.20 434	1.77 401	0.86 399	0.04 264	0.01 226	0.15 251	0.07 345	0.16 160	0.19 261	0.00 1	0.04 319	0.01 460	0.02 378	0.17 420	0.04 100

ACRE	0.45 267	1.14 455	3.22 410	0.12 381	0.00 1	0.90 293	0.20 434	1.77 401	0.84 362	0.04 264	0.01 226	0.15 251	0.06 330	0.16 160	0.18 250	0.00 1	0.03 309	0.01 460	0.02 378	0.17 420	0.04 100

Consistency-Raft	0.45 267	0.60 348	3.05 400	0.13 388	0.03 299	0.91 296	0.04 371	1.55 371	0.78 300	0.00 1	0.02 322	0.03 108	1.12 464	0.35 216	0.42 360	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 51

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 267	0.72 377	3.22 410	0.00 1	0.02 280	0.95 311	0.00 1	0.70 251	0.26 115	0.03 243	0.00 1	0.34 328	0.10 360	2.45 325	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.03 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 267	0.73 378	1.91 283	0.00 1	0.01 236	0.98 317	0.01 255	1.99 429	0.84 362	0.15 373	0.00 1	0.09 221	0.01 131	1.06 285	1.01 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.05 120

GCST	0.46 275	0.99 435	2.56 371	0.00 1	0.82 486	0.32 100	0.03 350	0.23 171	0.08 16	0.05 281	0.41 440	0.14 244	0.04 283	3.09 361	0.30 305	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.11 363	0.10 187

Wz-Net-LNSev	0.46 275	1.11 451	5.46 491	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.00 1	0.41 214	0.91 414	0.00 1	0.01 226	0.23 293	0.03 251	0.12 147	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.15 245

cf-r	0.46 275	0.87 411	2.51 366	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.52 225	0.64 197	0.09 339	0.00 1	0.65 401	0.00 1	2.51 328	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.09 170

XPNet_ROB	0.46 275	0.67 360	1.69 228	0.01 265	0.00 1	0.94 308	0.01 255	1.32 345	0.65 200	0.03 243	0.00 1	0.17 267	0.02 203	2.82 345	0.66 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.18 265

GREAT-IGEV	0.47 279	0.20 174	1.52 171	0.34 457	1.09 512	0.56 186	0.00 1	0.06 50	0.58 190	0.32 425	0.08 368	0.01 20	0.01 131	0.33 212	0.43 361	0.00 1	1.43 523	0.00 1	0.17 468	0.09 333	2.28 524

model_zeroshot	0.47 279	0.43 285	1.54 180	0.61 486	0.72 477	0.85 280	0.02 326	0.88 282	0.57 184	0.92 476	0.00 1	0.43 357	0.01 131	0.78 272	0.10 192	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.11 433	0.01 47	0.71 423

mmm	0.47 279	0.20 174	1.18 88	0.02 289	0.79 483	0.06 35	0.00 1	1.11 317	1.16 478	0.06 304	0.30 421	0.14 244	0.03 251	0.68 266	0.67 397	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.22 491	0.03 188	1.63 491

IGEVStereo-DCA	0.47 279	0.71 372	1.28 98	0.16 400	0.15 372	0.32 100	0.00 1	0.12 109	0.56 175	0.24 404	0.01 226	0.05 169	0.07 345	1.19 289	2.07 453	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.10 426	0.15 404	1.75 500

RALCasStereoNet	0.47 279	0.74 383	1.56 187	0.21 427	0.97 502	0.36 121	0.03 350	0.20 154	0.77 285	0.10 345	0.07 364	0.05 169	0.08 351	0.35 216	0.38 348	0.00 1	1.68 528	0.00 1	0.00 1	0.10 356	1.83 511

G2L-Stereo	0.48 284	0.89 417	2.57 373	0.00 1	0.00 1	0.58 194	0.01 255	0.48 220	0.24 110	0.00 1	0.00 1	0.33 325	0.06 330	4.03 402	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.10 187

AACVNet	0.48 284	0.74 383	1.81 262	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.00 1	0.22 162	0.55 172	0.03 243	0.00 1	0.11 233	0.01 131	5.22 442	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.04 100

ADLNet	0.48 284	0.43 285	1.71 232	0.00 1	0.00 1	0.66 225	0.01 255	1.16 322	0.84 362	0.21 392	0.01 226	1.00 436	0.02 203	2.88 349	0.34 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.24 305

psm_up	0.48 284	0.57 339	1.86 273	0.00 1	0.00 1	0.83 271	0.00 1	2.33 443	0.79 315	0.00 1	0.00 1	0.27 308	0.01 131	2.73 339	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 356	0.04 100

ac_64	0.48 284	0.32 238	2.27 340	0.04 319	0.01 236	0.44 143	0.02 326	0.36 204	0.83 351	0.15 373	0.01 226	0.88 428	0.04 283	3.90 401	0.21 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.06 132

DFGA-Net	0.49 289	1.32 471	2.51 366	0.00 1	0.02 280	0.71 240	0.01 255	0.37 206	0.34 133	0.00 1	0.00 1	0.03 108	0.01 131	3.87 399	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 450	0.02 70

StereoAnything_RVC	0.49 289	1.49 481	2.29 343	0.40 467	0.87 493	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 441	0.05 281	0.26 402	0.07 205	0.01 131	0.30 210	0.18 250	0.00 1	0.73 437	0.00 1	0.00 1	0.58 504	1.53 486

ITSA-stereo	0.49 289	0.11 104	1.35 113	0.03 305	0.00 1	1.05 347	0.05 383	1.78 403	0.16 57	0.01 126	0.00 1	0.21 285	0.50 426	3.86 398	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.02 474	0.01 363	0.03 188	0.06 132

riskmin	0.49 289	0.04 2	1.45 153	0.70 502	0.80 485	0.54 172	0.20 434	1.05 308	0.20 95	0.24 404	0.27 405	1.13 448	0.00 1	0.43 234	0.41 357	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.26 506	0.00 1	1.23 460

qqq	0.49 289	0.28 215	1.37 119	0.00 1	0.49 446	0.14 59	0.00 1	1.23 331	1.14 468	0.07 315	0.31 427	0.01 20	0.00 1	1.38 300	0.69 399	0.00 1	1.06 491	0.00 1	0.19 477	0.03 188	1.44 475

pcwnet_v2	0.49 289	0.14 131	4.76 476	0.00 1	0.00 1	0.68 233	0.00 1	2.39 448	0.81 335	0.01 126	0.00 1	0.35 334	0.32 411	0.19 175	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.22 286

hitnet-ft	0.49 289	0.56 338	1.96 300	0.00 1	0.00 1	0.73 246	0.10 412	0.36 204	0.26 115	0.05 281	0.13 385	0.73 412	0.16 382	4.26 414	0.41 357	0.01 448	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.05 243	0.06 132

DSFCA	0.49 289	0.39 275	1.59 197	0.00 1	0.01 236	0.96 312	0.36 472	0.40 212	0.80 326	0.03 243	0.31 427	0.04 142	0.23 400	3.83 396	0.81 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.09 170

AIO_rvc	0.50 297	0.57 339	1.92 288	0.73 505	1.08 511	0.15 60	0.03 350	0.25 178	1.13 461	0.37 437	0.02 322	0.02 61	0.03 251	0.65 263	0.09 188	0.01 448	1.06 491	0.00 1	0.02 378	0.10 356	1.77 505

MyStereo8	0.50 297	0.68 363	3.08 404	0.43 469	0.01 236	1.22 456	0.00 1	0.82 276	0.20 95	0.03 243	0.41 440	0.15 251	0.04 283	0.68 266	0.12 207	0.00 1	1.39 520	0.00 1	0.03 391	0.04 227	0.63 418

SepStereo	0.50 297	0.08 63	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	1.54 368	0.85 386	1.16 483	0.00 1	0.24 296	0.03 251	3.84 397	0.31 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.14 233

IPLGR	0.50 297	0.22 189	2.74 382	0.03 305	0.02 280	1.08 382	0.03 350	1.95 426	0.75 238	0.09 339	0.00 1	0.18 271	0.22 398	2.57 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.05 120

StereoDRNet	0.50 297	0.89 417	2.96 396	0.02 289	0.06 330	0.51 163	0.00 1	0.45 216	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.33 325	0.02 203	2.82 345	0.69 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.28 324

DDUNet	0.51 302	0.87 411	2.33 347	0.00 1	0.00 1	0.80 260	0.01 255	1.16 322	0.77 285	0.08 327	0.01 226	1.11 446	0.01 131	2.02 309	0.77 407	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.10 187

SACVNet	0.51 302	0.61 351	1.98 302	0.00 1	0.00 1	1.02 331	0.01 255	1.04 307	0.44 152	0.07 315	0.00 1	0.23 293	0.02 203	4.19 410	0.29 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 450	0.13 221

iResNetv2_ROB	0.51 302	1.70 487	3.96 456	0.00 1	0.00 1	0.60 197	0.00 1	1.81 411	0.82 342	0.03 243	0.00 1	0.08 213	0.02 203	0.16 160	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 482	0.09 170

test_sample7	0.52 305	0.12 114	1.34 109	0.02 289	0.00 1	0.21 69	0.00 1	2.79 472	1.10 450	0.05 281	0.28 414	0.31 319	0.00 1	1.55 303	0.33 317	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.00 1	0.01 47	1.37 468

test_sample3	0.52 305	0.15 139	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.49 158	0.00 1	2.35 445	0.95 421	0.01 126	0.01 226	0.04 142	0.00 1	2.76 341	0.34 322	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.06 405	0.01 47	0.52 394

SMFormer	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 403	1.11 454	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.65 389	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.10 426	0.02 134	0.66 421

tta	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 403	1.11 454	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.65 389	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.10 426	0.05 243	0.51 391

qqq1	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 403	1.11 454	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.66 393	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.09 423	0.05 243	0.51 391

fff1	0.52 305	0.16 144	1.37 119	0.00 1	0.00 1	0.05 30	0.00 1	1.78 403	1.11 454	0.00 1	0.27 405	0.15 251	0.00 1	3.31 372	0.66 393	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.09 423	0.05 243	0.51 391

ACVNet-DCA	0.52 305	0.29 218	2.22 329	0.31 450	0.20 389	1.33 468	0.00 1	1.23 331	1.14 468	0.38 439	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.44 475

HH	0.52 305	0.23 192	1.71 232	0.77 507	0.35 423	1.07 371	0.00 1	0.30 190	0.68 208	0.29 415	0.45 444	1.45 469	0.04 283	0.37 221	0.37 340	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.00 1	0.02 134	1.39 469

HanStereo	0.52 305	0.23 192	1.71 232	0.77 507	0.35 423	1.07 371	0.00 1	0.30 190	0.68 208	0.29 415	0.45 444	1.45 469	0.04 283	0.37 221	0.37 340	0.00 1	0.84 461	0.00 1	0.00 1	0.02 134	1.39 469

NINENet	0.52 305	0.14 131	1.48 157	0.06 344	0.00 1	1.88 487	0.00 1	3.28 497	0.76 263	0.00 1	0.00 1	0.64 397	0.00 1	2.11 310	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GrayStereo	0.52 305	0.03 1	1.36 114	0.10 366	0.00 1	1.13 431	2.57 519	0.32 196	1.03 433	0.00 1	0.00 1	0.08 213	3.66 502	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.17 257

RAFT-345	0.52 305	0.07 34	1.75 246	0.11 376	0.07 334	1.17 445	0.18 430	0.21 157	0.78 300	0.00 1	0.01 226	0.09 221	0.01 131	5.87 461	0.19 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 305	0.69 368	1.93 294	0.01 265	0.00 1	1.03 336	0.00 1	2.22 440	0.78 300	0.00 1	0.00 1	0.14 244	0.01 131	3.19 366	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 356	0.18 265

RP	0.52 305	0.68 363	2.56 371	0.00 1	0.01 236	0.61 204	0.02 326	1.31 343	0.62 195	0.05 281	0.01 226	0.98 434	0.17 386	2.86 347	0.33 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.09 170

DRN-Test	0.52 305	0.35 258	2.75 383	0.03 305	0.09 343	0.60 197	0.00 1	1.72 388	0.84 362	0.01 126	0.00 1	0.18 271	0.04 283	3.27 370	0.23 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.25 310

GCAP-BAT	0.53 320	0.12 114	1.52 171	0.56 481	0.51 451	1.23 457	0.03 350	0.76 268	0.44 152	0.57 459	0.69 460	0.85 423	0.07 345	0.41 230	0.35 329	0.00 1	1.04 486	0.00 1	0.40 522	0.05 243	0.95 442

test_sample4	0.53 320	0.16 144	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.55 455	0.96 425	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.00 1	2.79 343	0.31 310	0.00 1	0.73 437	0.00 1	0.06 405	0.01 47	0.53 396

MyStereo06	0.53 320	0.36 263	2.90 393	0.01 265	0.00 1	1.11 417	0.01 255	0.56 230	0.49 161	0.74 468	0.45 444	1.24 455	1.02 459	0.39 228	0.34 322	0.00 1	0.60 418	0.00 1	0.08 416	0.01 47	0.33 342

HHNet	0.53 320	0.23 192	2.29 343	0.11 376	0.00 1	1.15 437	0.25 446	0.70 251	0.78 300	0.01 126	3.49 491	0.04 142	0.69 437	0.02 20	0.70 402	0.03 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.03 80

PSM-AAD	0.53 320	0.04 2	1.38 125	0.06 344	0.00 1	1.20 453	2.11 514	0.17 142	0.78 300	0.01 126	0.44 443	0.14 244	3.94 505	0.23 186	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 70

GwcNet-RSSM	0.53 320	1.04 441	2.48 362	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.00 1	0.74 263	0.76 263	0.21 392	0.01 226	0.36 339	0.00 1	3.65 391	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.07 138

NVstereo2D	0.53 320	0.22 189	2.52 368	0.00 1	0.00 1	0.58 194	0.03 350	1.62 380	0.99 431	0.05 281	0.00 1	0.48 367	0.00 1	3.88 400	0.08 178	0.00 1	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 132

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 327	0.84 404	3.67 445	0.00 1	0.00 1	0.56 186	0.00 1	1.40 357	0.80 326	0.00 1	0.00 1	0.06 192	0.13 373	1.76 306	1.42 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.08 156

NF-Stereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 415	0.00 1	1.09 398	0.25 446	0.22 162	1.13 461	0.02 196	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 476	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

OCTAStereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 415	0.00 1	1.09 398	0.25 446	0.22 162	1.13 461	0.02 196	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.03 474	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

RAFT_R40	0.54 327	0.06 15	1.55 182	0.06 344	0.15 372	1.10 411	0.31 461	0.31 195	0.78 300	0.02 196	0.03 333	0.07 205	0.29 407	5.98 470	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RE-Stereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 415	0.00 1	1.09 398	0.25 446	0.22 162	1.13 461	0.02 196	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 476	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

TVStereo	0.54 327	0.06 15	1.59 197	0.19 415	0.00 1	1.09 398	0.25 446	0.22 162	1.13 461	0.02 196	0.00 1	0.02 61	0.00 1	6.05 476	0.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

Nwc_Net	0.54 327	0.75 389	3.72 447	0.00 1	0.00 1	0.66 225	0.00 1	1.05 308	0.41 149	0.01 126	0.02 322	0.88 428	0.11 366	2.65 337	0.40 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.05 120

PSMNet_ROB	0.54 327	1.05 442	2.53 369	0.00 1	0.00 1	0.91 296	0.00 1	0.33 200	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.25 299	0.03 251	3.45 379	1.31 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.10 187

test_sample5	0.55 335	0.16 144	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.61 460	1.03 433	0.00 1	0.09 372	0.04 142	0.00 1	3.07 358	0.35 329	0.00 1	0.74 440	0.00 1	0.06 405	0.01 47	0.54 399

xx1	0.55 335	0.29 218	2.22 329	0.31 450	0.20 389	1.33 468	0.00 1	1.78 403	1.03 433	0.38 439	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.19 477	0.03 188	1.44 475

DualNet	0.55 335	0.16 144	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.48 153	0.00 1	2.61 460	1.03 433	0.00 1	0.07 364	0.04 142	0.00 1	3.07 358	0.35 329	0.00 1	0.74 440	0.00 1	0.06 405	0.01 47	0.54 399

EKT-Stereo	0.55 335	0.15 139	1.80 259	0.73 505	4.21 532	1.08 382	0.00 1	1.17 324	0.32 128	0.02 196	0.00 1	0.08 213	0.00 1	1.01 284	0.13 217	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.05 400	0.03 188	0.29 326

UDG	0.55 335	0.86 409	2.15 323	0.00 1	0.00 1	0.98 317	0.00 1	2.09 435	0.83 351	0.08 327	0.00 1	1.49 472	0.18 387	1.20 292	1.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.09 170

DAS	0.55 335	0.08 63	1.79 254	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	1.54 368	0.85 386	1.16 483	0.00 1	0.24 296	0.03 251	4.66 430	0.31 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.14 233

PSM-softLoss	0.55 335	0.06 15	1.89 277	0.27 439	0.00 1	1.08 382	0.25 446	0.12 109	1.06 441	0.03 243	0.01 226	0.02 61	0.01 131	5.92 466	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

KMStereo	0.55 335	0.06 15	1.89 277	0.27 439	0.00 1	1.08 382	0.25 446	0.12 109	1.06 441	0.03 243	0.01 226	0.02 61	0.01 131	5.92 466	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 335	0.18 162	2.58 375	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.08 403	2.26 442	0.84 362	0.06 304	0.88 466	0.60 391	0.51 428	2.43 324	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.16 252

cc1	0.56 344	0.29 218	2.22 329	0.31 450	0.20 389	1.33 468	0.00 1	1.78 403	1.03 433	0.38 439	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.59 257	0.02 77	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.09 333	1.86 513

IGEV_Zeroshot_test	0.56 344	0.12 114	3.25 414	0.16 400	0.47 441	0.55 178	0.46 479	0.53 228	0.38 139	0.70 466	0.49 448	1.08 441	0.49 425	0.36 218	0.31 310	0.00 1	0.37 385	0.00 1	0.13 442	0.03 188	1.33 465

SST-Stereo	0.56 344	0.05 8	1.55 182	0.06 344	0.19 383	1.10 411	0.47 483	0.32 196	0.80 326	0.04 264	0.00 1	0.05 169	0.57 430	5.98 470	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 344	0.25 203	1.93 294	0.10 366	0.00 1	1.18 448	0.10 412	0.32 196	0.79 315	0.02 196	0.00 1	0.02 61	0.12 369	6.07 479	0.23 279	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 70

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 344	0.82 397	1.94 297	0.12 381	0.00 1	1.12 422	0.01 255	0.96 294	0.72 224	0.00 1	0.05 349	0.37 343	0.03 251	3.45 379	0.15 236	1.07 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.25 310

test_sample6	0.57 349	0.16 144	1.84 267	0.00 1	0.00 1	0.51 163	0.00 1	2.86 477	1.03 433	0.00 1	0.07 364	0.10 229	0.00 1	3.13 363	0.39 352	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.05 400	0.01 47	0.53 396

stereogan	0.57 349	0.38 272	3.12 407	0.01 265	0.01 236	0.64 213	0.02 326	1.11 317	0.96 425	0.08 327	0.01 226	1.66 477	0.45 421	2.60 333	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.07 138

HSM-Net_RVC	0.57 349	0.08 63	1.74 239	0.00 1	0.00 1	0.63 209	0.00 1	4.21 506	0.71 219	0.14 367	0.00 1	0.21 285	0.03 251	3.43 378	0.05 147	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TCMNet	0.58 352	0.73 378	3.56 441	0.06 344	0.01 236	0.58 194	0.05 383	1.24 334	0.85 386	0.00 1	0.00 1	0.21 285	0.02 203	3.63 390	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.21 447	0.36 354

tt1	0.58 352	0.31 232	2.24 337	0.30 447	0.38 429	1.32 467	0.00 1	1.74 392	1.17 484	0.38 439	0.00 1	0.03 108	0.02 203	0.57 252	0.01 46	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.08 308	1.86 513

SQANet	0.58 352	1.73 490	3.08 404	0.05 325	0.48 444	0.36 121	0.03 350	0.52 225	0.74 228	0.04 264	0.23 397	0.50 379	0.06 330	2.37 319	0.97 415	0.02 468	0.03 309	0.01 460	0.00 1	0.21 447	0.11 202

DRaft	0.58 352	0.13 122	1.34 109	0.00 1	0.00 1	0.94 308	0.18 430	0.08 71	0.16 57	0.03 243	0.25 401	0.06 192	2.49 490	4.51 426	1.32 435	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.02 378	0.03 188	0.08 156

APVNet	0.58 352	0.59 344	3.15 409	0.00 1	0.00 1	0.93 305	0.01 255	0.62 240	0.86 399	0.03 243	0.01 226	0.34 328	0.04 283	4.50 424	0.33 317	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.18 427	0.05 120

1test111	0.59 357	0.29 218	2.22 329	0.31 450	0.20 389	1.33 468	0.00 1	1.23 331	1.14 468	0.38 439	0.00 1	0.03 108	0.02 203	1.38 300	0.69 399	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.44 475

iinet-f	0.59 357	0.91 423	5.57 492	0.00 1	0.01 236	0.78 254	0.00 1	1.81 411	0.84 362	0.03 243	0.00 1	0.41 354	0.43 419	0.42 232	0.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.08 156

IPLG	0.59 357	0.69 368	2.25 339	0.02 289	0.00 1	1.12 422	0.07 395	1.75 395	0.79 315	0.05 281	0.00 1	0.16 260	0.14 375	4.49 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.07 138

ccnet	0.59 357	0.26 208	2.24 337	0.01 265	0.08 340	0.70 238	0.18 430	1.35 351	0.43 150	0.45 450	0.66 458	0.13 242	0.38 417	3.57 385	1.09 422	0.01 448	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.03 188	0.16 252

iRaft-Stereo_5w	0.60 361	0.85 408	1.83 264	0.01 265	0.59 465	0.31 96	0.00 1	0.72 259	0.79 315	0.00 1	0.00 1	0.10 229	0.01 131	6.12 482	0.03 100	0.00 1	0.12 347	0.00 1	0.00 1	0.24 456	0.26 318

TRStereo	0.60 361	0.44 289	2.21 328	0.19 415	0.03 299	1.38 474	0.02 326	3.93 504	0.92 417	0.01 126	0.28 414	0.12 237	0.39 418	0.36 218	0.04 131	0.00 1	0.30 376	0.00 1	0.23 493	0.01 47	1.08 450

ASMatch	0.60 361	0.12 114	1.85 271	0.14 392	0.04 313	1.08 382	0.00 1	0.12 109	0.87 403	0.06 304	0.43 442	0.06 192	0.85 452	6.18 485	0.26 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 361	0.87 411	3.34 423	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.01 255	1.52 367	0.64 197	0.17 386	0.05 349	1.28 457	0.46 422	2.51 328	0.52 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.10 187

TDLM	0.60 361	0.76 392	1.77 247	0.05 325	0.00 1	1.10 411	0.01 255	0.51 223	0.79 315	0.34 431	0.01 226	0.27 308	0.22 398	5.44 446	0.35 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.19 276

ffm	0.61 366	0.33 244	3.52 435	0.00 1	0.00 1	0.64 213	0.00 1	1.74 392	1.17 484	0.00 1	0.31 427	0.68 405	0.02 203	0.57 252	0.01 46	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.15 455	0.08 308	1.86 513

ADLNet2	0.61 366	0.68 363	2.76 384	0.00 1	0.00 1	0.90 293	0.01 255	0.82 276	0.92 417	0.00 1	0.07 364	1.45 469	0.02 203	4.04 403	0.13 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 440	0.11 202

RGC	0.61 366	0.74 383	3.31 420	0.00 1	0.01 236	0.64 213	0.00 1	1.34 349	0.26 115	0.03 243	0.61 456	0.99 435	0.19 390	3.06 356	0.81 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.10 187

FADNet-RVC-Resample	0.62 369	1.24 461	4.23 465	0.03 305	0.04 313	0.41 130	0.09 408	1.32 345	0.52 165	0.01 126	0.03 333	0.44 359	0.05 318	3.11 362	0.21 268	0.07 483	0.12 347	0.05 497	0.02 378	0.11 363	0.35 351

edge stereo	0.62 369	0.30 225	3.04 399	0.01 265	0.03 299	0.32 100	0.03 350	1.28 338	0.69 213	0.21 392	0.32 434	1.29 458	0.19 390	4.12 407	0.40 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 363	0.14 233

PS-NSSS	0.62 369	0.82 397	1.58 195	0.00 1	0.00 1	1.05 347	0.00 1	2.76 471	0.74 228	0.00 1	0.00 1	0.11 233	0.01 131	5.22 442	0.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 372	1.38 475	4.48 469	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.01 255	1.31 343	1.13 461	0.01 126	0.05 349	0.14 244	0.16 382	3.05 355	0.40 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.23 295

PFNet	0.63 372	0.15 139	2.41 354	0.00 1	0.30 418	1.17 445	0.00 1	0.35 202	0.92 417	0.01 126	0.24 399	0.03 108	0.00 1	6.43 496	0.23 279	0.09 486	0.00 1	0.00 1	0.04 396	0.13 380	0.10 187

FADNet-RVC	0.63 372	1.29 468	3.79 451	0.01 265	0.00 1	0.47 150	0.00 1	1.51 366	0.23 105	0.00 1	0.01 226	0.12 237	0.06 330	4.05 404	0.36 337	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.42 495	0.17 257

NCC-stereo	0.63 372	0.82 397	3.34 423	0.03 305	0.03 299	1.04 342	0.01 255	1.03 302	0.31 126	0.14 367	0.19 391	0.64 397	0.05 318	3.67 393	1.18 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.07 138

Abc-Net	0.63 372	0.82 397	3.34 423	0.03 305	0.03 299	1.04 342	0.01 255	1.03 302	0.31 126	0.14 367	0.19 391	0.64 397	0.05 318	3.67 393	1.18 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.07 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 372	0.53 328	2.18 325	0.00 1	0.00 1	0.57 191	0.00 1	1.34 349	0.85 386	0.04 264	0.00 1	0.85 423	0.04 283	5.13 436	0.77 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.27 323

GANetREF_RVC	0.63 372	1.05 442	3.03 398	0.00 1	0.00 1	1.16 440	0.01 255	2.03 432	0.75 238	0.00 1	0.01 226	0.28 311	0.04 283	4.13 408	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.05 120
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
UGAM	0.64 379	0.39 275	2.47 359	0.09 363	0.00 1	0.64 213	0.01 255	0.07 61	0.66 205	0.00 1	0.23 397	0.84 422	0.04 283	6.35 493	0.05 147	0.00 1	0.41 388	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.28 324

ACV-stereo	0.64 379	0.29 218	2.27 340	0.00 1	0.00 1	1.74 485	0.07 395	0.08 71	0.18 81	0.00 1	0.00 1	3.47 496	1.22 468	3.06 356	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.13 221

GwcNet	0.64 379	0.99 435	5.43 490	0.00 1	0.00 1	0.41 130	0.10 412	0.50 221	0.97 427	0.05 281	0.00 1	0.63 394	0.05 318	2.87 348	0.55 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.13 221

FADNet	0.64 379	1.21 460	3.32 422	0.00 1	0.01 236	0.79 256	0.01 255	1.01 297	0.65 200	0.01 126	0.01 226	0.17 267	0.15 379	4.45 421	0.37 340	0.17 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 497	0.12 213

HUF	0.65 383	0.53 328	2.77 385	0.68 499	1.21 515	0.06 35	0.00 1	0.86 279	0.57 184	0.38 439	0.00 1	0.50 379	0.00 1	0.67 265	0.22 274	0.00 1	2.00 530	0.00 1	0.00 1	0.14 397	2.39 527

CFNet	0.66 384	1.12 452	2.37 350	0.00 1	0.00 1	1.06 351	0.01 255	1.36 353	0.74 228	0.01 126	0.01 226	0.13 242	0.01 131	5.85 459	0.30 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.07 138

CVANet_RVC	0.66 384	0.68 363	2.61 376	0.01 265	0.00 1	0.99 322	0.00 1	0.95 293	0.78 300	0.60 460	0.11 380	0.37 343	0.14 375	5.50 449	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.16 415	0.19 276

PASM	0.66 384	0.70 371	4.95 483	0.02 289	0.00 1	0.31 96	0.04 371	0.60 236	0.35 136	0.19 391	0.01 226	0.46 362	0.04 283	5.16 438	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.15 245

DualNet (step1)	0.67 387	0.30 225	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 458	0.00 1	2.79 472	1.10 450	0.05 281	0.28 414	0.31 319	0.00 1	1.55 303	0.33 317	0.40 499	0.91 474	1.05 525	0.33 519	0.01 47	0.46 377

DANet	0.67 387	0.21 181	2.33 347	0.25 435	0.06 330	0.50 160	0.11 419	1.62 380	0.74 228	0.22 396	0.06 361	1.07 440	0.02 203	4.45 421	1.22 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.53 396
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 389	1.29 468	3.36 427	0.00 1	0.00 1	1.21 454	0.00 1	2.71 468	0.81 335	0.07 315	0.00 1	0.18 271	0.03 251	3.47 381	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.22 286

RASNet	0.68 389	0.62 353	2.10 318	0.02 289	0.02 280	0.60 197	0.09 408	0.64 244	0.84 362	0.11 355	0.06 361	1.51 474	0.04 283	6.07 479	0.65 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.22 286

HSM	0.68 389	0.52 327	1.54 180	0.00 1	0.00 1	0.54 172	0.01 255	1.08 313	0.77 285	0.00 1	0.01 226	2.23 486	0.63 436	6.04 475	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.08 156

FADNet_RVC	0.69 392	1.26 463	3.48 434	0.00 1	0.00 1	1.10 411	0.01 255	1.57 373	0.65 200	0.02 196	0.05 349	0.26 306	0.03 251	3.16 364	0.30 305	0.21 494	0.25 368	0.08 503	0.28 513	0.53 500	0.62 414

STTRV1_RVC	0.69 392	0.23 192	2.35 349	0.00 1	0.00 1	0.63 209	0.01 255	1.17 324	0.79 315	0.01 126	0.51 450	0.26 306	0.18 387	5.99 472	0.31 310	0.30 498	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 80

S-Stereo	0.70 394	0.27 213	3.29 416	0.00 1	0.00 1	0.57 191	0.06 388	2.35 445	0.84 362	0.00 1	0.90 467	0.83 421	0.11 366	4.19 410	0.14 226	0.00 1	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.34 345

OMP-Stereo	0.71 395	0.47 301	1.36 114	0.18 410	0.06 330	1.18 448	0.00 1	1.76 398	0.78 300	0.11 355	0.59 455	0.49 375	0.00 1	6.94 509	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.07 138

IIG-Stereo	0.71 395	0.48 306	1.42 147	0.05 325	0.03 299	1.18 448	0.00 1	1.75 395	0.79 315	0.01 126	0.56 453	0.53 385	0.01 131	6.87 506	0.37 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.07 138

Syn2CoEx	0.71 395	1.32 471	4.61 471	0.00 1	0.00 1	0.12 55	0.01 255	1.08 313	0.84 362	0.04 264	0.00 1	0.49 375	0.21 394	4.92 433	0.04 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.32 337

rrr	0.72 398	0.71 372	4.76 476	0.16 400	0.15 372	0.32 100	0.04 371	1.80 410	0.61 192	0.24 404	0.01 226	0.05 169	0.07 345	1.19 289	2.07 453	0.00 1	0.47 397	0.00 1	0.18 472	0.15 404	1.48 480

PA-Net	0.72 398	0.91 423	3.91 453	0.03 305	0.07 334	0.87 284	0.02 326	0.78 270	0.83 351	0.01 126	0.00 1	0.43 357	0.06 330	5.10 435	1.30 432	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227	0.12 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 398	1.06 447	3.39 430	0.18 410	0.00 1	1.54 476	0.01 255	2.80 475	0.73 227	0.16 376	0.01 226	0.80 419	0.28 406	2.38 321	0.48 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.18 265

raft_robust	0.73 401	0.81 395	1.55 182	0.00 1	0.22 397	0.68 233	0.00 1	2.56 456	0.75 238	0.01 126	0.01 226	1.12 447	1.15 465	4.56 428	0.14 226	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.15 455	0.08 308	0.11 202

XX-Stereo	0.73 401	0.18 162	5.35 486	0.38 461	0.26 413	1.13 431	0.00 1	3.03 484	0.18 81	0.14 367	0.01 226	1.40 465	0.01 131	1.36 299	0.04 131	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.16 465	0.03 188	0.43 368

NOSS_ROB	0.73 401	0.44 289	1.26 94	0.55 478	0.00 1	0.68 233	0.00 1	2.93 481	0.77 285	0.13 365	0.00 1	0.92 430	0.00 1	6.16 483	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.66 421

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 404	0.49 311	4.66 472	0.08 356	0.61 470	0.82 268	0.24 444	1.47 362	0.11 29	0.55 456	0.10 378	2.30 488	0.81 451	0.64 262	0.31 310	0.00 1	0.53 411	0.00 1	0.29 514	0.11 363	0.59 407

Ntro	0.75 405	1.79 493	3.54 440	0.05 325	0.37 426	1.03 336	0.02 326	0.99 295	0.76 263	0.02 196	0.00 1	0.76 414	0.08 351	3.23 368	1.32 435	0.07 483	0.04 319	0.01 460	0.00 1	0.84 510	0.13 221

GANet	0.75 405	0.69 368	2.47 359	0.00 1	0.00 1	0.79 256	0.08 403	0.61 237	0.76 263	0.13 365	0.16 389	0.68 405	0.46 422	5.61 452	2.02 452	0.00 1	0.03 309	0.01 460	0.00 1	0.11 363	0.37 355

PAM	0.76 407	0.11 104	2.04 313	0.38 461	0.44 435	2.22 493	0.69 497	1.01 297	0.71 219	0.74 468	0.95 470	2.76 493	0.70 441	0.70 269	0.46 364	0.00 1	0.50 402	0.00 1	0.26 506	0.01 47	0.50 390

DCRE	0.76 407	0.40 277	1.17 87	0.21 427	0.90 497	0.66 225	0.00 1	0.79 273	0.39 144	0.36 436	7.60 506	0.03 108	0.00 1	0.09 136	0.32 316	0.00 1	0.58 414	0.00 1	0.17 468	0.02 134	1.53 486

DEmStereo	0.76 407	0.10 87	1.95 298	0.04 319	0.00 1	0.80 260	0.50 487	0.06 50	0.76 263	0.05 281	0.72 461	0.02 61	3.33 500	5.67 456	1.24 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.76 407	1.05 442	4.19 463	0.65 494	0.21 394	0.01 7	0.01 255	1.48 364	0.83 351	1.69 490	0.00 1	0.63 394	0.09 355	2.22 313	1.51 441	0.00 1	0.21 360	0.00 1	0.07 411	0.15 404	0.11 202

PAM_32	0.77 411	0.11 104	2.37 350	0.38 461	0.52 454	1.89 489	0.63 493	0.92 286	0.91 414	0.69 465	0.92 468	2.58 490	0.85 452	0.72 270	0.48 369	0.00 1	0.51 406	0.00 1	0.27 511	0.01 47	0.58 406

otaku	0.77 411	1.78 492	3.28 415	0.09 363	0.13 365	0.88 292	0.05 383	0.78 270	0.76 263	0.03 243	1.37 478	1.03 437	0.14 375	2.73 339	1.34 437	0.06 482	0.04 319	0.01 460	0.00 1	0.63 505	0.34 345

iRaft-Stereo_20w	0.77 411	0.13 122	2.90 393	0.63 491	0.50 448	1.18 448	0.58 490	2.56 456	0.71 219	0.85 473	0.05 349	0.78 417	1.02 459	0.82 274	0.76 405	0.00 1	0.52 408	0.00 1	0.14 449	0.02 134	1.25 463

test_xeample3	0.77 411	0.71 372	4.91 482	0.18 410	0.22 397	0.34 112	0.05 383	1.81 411	0.61 192	0.23 400	0.03 333	0.06 192	0.05 318	1.26 294	2.12 457	0.00 1	0.69 427	0.00 1	0.23 493	0.15 404	1.78 507

CC-Net-ROB	0.77 411	0.99 435	2.18 325	0.07 351	0.00 1	1.09 398	0.01 255	3.10 488	0.75 238	0.01 126	0.00 1	0.14 244	0.01 131	5.65 455	0.34 322	0.56 503	0.00 1	0.21 516	0.00 1	0.17 420	0.02 70

GASNet	0.78 416	1.91 501	4.72 474	0.00 1	0.00 1	0.55 178	0.02 326	1.39 356	0.47 157	0.01 126	0.13 385	0.50 379	0.12 369	4.27 415	0.96 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 494	0.09 170

DispNO	0.79 417	0.92 426	3.35 426	0.00 1	0.00 1	0.73 246	0.02 326	1.72 388	0.76 263	0.01 126	0.53 452	1.33 461	0.06 330	5.13 436	0.92 413	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.11 433	0.05 243	0.07 138

RAFT + AFF	0.79 417	1.36 473	2.40 353	0.00 1	0.04 313	1.12 422	0.06 388	1.73 391	0.81 335	0.02 196	0.00 1	0.18 271	1.49 471	4.97 434	0.67 397	0.00 1	0.17 355	0.00 1	0.00 1	0.33 484	0.46 377

RainbowNet	0.80 419	1.85 496	3.31 420	0.13 388	0.05 323	1.30 465	0.07 395	2.03 432	0.76 263	0.02 196	0.02 322	1.13 448	0.25 403	2.40 323	1.07 420	0.72 506	0.05 329	0.00 1	0.00 1	0.53 500	0.30 331

CBMV	0.80 419	0.46 298	2.11 319	0.00 1	0.00 1	0.84 276	0.76 500	3.17 491	0.84 362	0.61 462	0.00 1	1.23 452	1.88 481	2.46 326	0.97 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.56 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 421	0.57 339	7.49 503	0.00 1	0.00 1	0.18 65	0.00 1	0.12 109	0.20 95	0.65 463	0.00 1	2.69 492	0.27 405	2.98 351	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.18 265

FTStereo	0.82 422	0.06 15	1.88 276	0.12 381	0.00 1	1.15 437	2.70 520	0.16 138	0.84 362	0.16 376	5.80 500	0.36 339	2.49 490	0.53 249	0.01 46	0.07 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1

PWC_ROB	0.84 423	1.08 448	5.06 484	0.00 1	0.00 1	0.21 69	0.00 1	2.71 468	0.82 342	0.00 1	0.20 393	0.29 313	0.03 251	3.58 386	2.10 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 491	0.26 318

test_for_model	0.85 424	0.41 279	1.45 153	2.49 525	0.08 340	0.81 262	0.02 326	0.34 201	0.70 216	0.18 388	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1	0.04 131	0.00 1	0.89 468	0.00 1	0.00 1	8.43 534	1.07 449

UGAM-zero	0.87 425	0.13 122	1.99 304	0.10 366	0.31 421	0.81 262	0.34 471	1.28 338	0.32 128	0.56 458	0.00 1	2.63 491	0.72 442	6.21 486	0.20 266	0.00 1	0.51 406	0.00 1	0.26 506	0.01 47	0.96 443

STrans-v2	0.88 426	0.32 238	1.71 232	0.00 1	0.01 236	0.85 280	0.04 371	2.45 449	0.89 411	0.48 452	0.85 465	1.10 445	2.06 484	6.49 500	0.25 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.09 170

TransformOpticalFlow	0.88 426	0.30 225	2.86 389	0.30 447	0.03 299	1.25 458	0.05 383	1.87 417	0.80 326	0.28 413	0.37 439	1.25 456	1.50 472	6.38 494	0.22 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.07 138

HBP-ISP	0.90 428	1.05 442	3.07 403	0.14 392	0.01 236	1.67 482	0.47 483	3.22 494	0.76 263	1.13 482	0.11 380	0.50 379	0.91 455	4.51 426	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.22 286

aanetorigin	0.91 429	0.59 344	3.76 450	0.11 376	0.12 359	0.40 126	0.90 504	0.15 131	0.23 105	3.44 506	1.19 477	0.35 334	1.96 483	2.81 344	1.30 432	0.02 468	0.00 1	0.02 474	0.05 400	0.28 470	0.47 383

THIR-Stereo	0.94 430	0.33 244	1.66 219	0.00 1	0.01 236	0.55 178	3.72 523	0.13 122	0.18 81	0.10 345	1.46 480	0.74 413	2.82 493	5.60 450	1.39 439	0.00 1	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.02 134	0.03 80

XQC	0.94 430	1.30 470	4.44 468	0.65 494	0.07 334	0.42 136	0.01 255	2.88 479	0.85 386	0.28 413	0.01 226	0.67 404	0.21 394	3.24 369	3.25 469	0.00 1	0.24 364	0.00 1	0.04 396	0.20 440	0.11 202

AANet_RVC	0.94 430	1.27 464	3.68 446	0.01 265	0.00 1	0.68 233	0.01 255	0.92 286	0.22 101	0.02 196	1.41 479	0.95 432	0.04 283	5.97 469	3.10 468	0.16 489	0.10 344	0.00 1	0.00 1	0.09 333	0.26 318

LL-Strereo	0.97 433	1.43 477	3.41 431	0.01 265	0.50 448	0.63 209	0.01 255	2.00 430	0.77 285	0.48 452	0.00 1	0.54 386	0.29 407	6.25 489	0.10 192	0.01 448	0.93 480	0.00 1	0.00 1	0.28 470	1.72 496

EAI-Stereo	0.98 434	0.06 15	1.09 77	0.17 408	0.67 474	1.19 452	4.84 525	2.67 463	0.91 414	0.95 477	4.52 495	0.30 316	0.53 429	0.57 252	0.46 364	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.29 514	0.01 47	0.34 345

AAGNet	0.99 435	0.08 63	1.59 197	0.15 395	0.27 414	1.14 436	0.27 456	0.06 50	0.78 300	0.01 126	0.00 1	0.01 20	0.97 457	3.60 387	10.81 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 435	0.26 208	1.93 294	0.04 319	0.04 313	1.07 371	0.00 1	0.07 61	0.69 213	0.01 126	9.36 517	0.10 229	0.00 1	5.86 460	0.29 301	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.01 47	0.00 1

RTSC	0.99 435	1.38 475	4.55 470	0.22 430	0.19 383	0.23 78	0.01 255	1.46 360	0.84 362	0.31 423	0.35 436	0.58 388	0.04 283	2.47 327	5.88 493	0.00 1	0.53 411	0.00 1	0.14 449	0.35 485	0.29 326

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 438	0.65 356	4.67 473	0.54 476	0.58 463	1.03 336	0.18 430	0.99 295	0.54 167	0.48 452	5.23 499	1.13 448	0.95 456	0.52 248	0.65 389	0.01 448	0.59 416	0.00 1	0.25 505	0.11 363	0.85 437

Wz-Net-SNSev	1.00 438	1.84 495	7.92 504	0.00 1	0.00 1	0.30 93	0.00 1	1.27 337	0.85 386	0.01 126	0.01 226	0.40 352	0.10 360	5.27 444	1.29 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 450	0.45 376

NaN_ROB	1.04 440	1.12 452	3.41 431	0.17 408	0.19 383	0.57 191	0.37 474	2.65 462	0.98 430	0.55 456	0.32 434	0.47 363	1.16 466	5.20 441	2.78 464	0.00 1	0.02 301	0.01 460	0.05 400	0.13 380	0.54 399

FBW_ROB	1.04 440	0.84 404	2.48 362	0.10 366	0.01 236	0.64 213	0.01 255	2.37 447	0.83 351	0.01 126	0.01 226	1.09 444	0.05 318	8.21 516	2.94 467	0.05 480	0.01 293	0.09 504	0.01 363	0.06 270	0.97 444

ttt	1.05 442	0.20 174	1.91 283	0.00 1	0.09 343	0.65 221	0.00 1	3.05 485	1.11 454	0.00 1	0.30 421	0.29 313	0.01 131	4.65 429	6.53 496	0.00 1	1.01 484	0.00 1	0.13 442	0.02 134	1.00 446

PVD	1.08 443	1.09 449	4.07 460	0.61 486	1.15 514	0.72 244	0.01 255	0.93 290	1.18 487	2.39 500	0.00 1	0.65 401	0.11 366	2.60 333	4.29 480	0.00 1	0.82 452	0.00 1	0.13 442	0.12 374	0.75 424

CBMV_ROB	1.08 443	0.23 192	2.20 327	0.01 265	0.00 1	1.37 473	0.46 479	3.27 496	0.78 300	2.21 498	1.13 474	1.06 439	2.45 489	4.29 417	1.64 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.48 385

SGM-Forest	1.08 443	0.45 295	1.80 259	0.02 289	0.07 334	1.09 398	0.65 494	2.57 458	0.85 386	1.33 486	0.92 468	1.36 463	1.62 474	5.94 468	2.34 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.52 394
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 446	1.88 498	5.37 488	0.15 395	0.10 350	0.56 186	0.10 412	1.29 341	0.47 157	0.45 450	0.27 405	1.30 460	0.72 442	4.08 405	2.28 459	0.29 497	0.34 380	0.35 519	0.55 526	0.63 505	0.60 410

ADCRef	1.10 447	1.10 450	4.78 478	0.02 289	0.02 280	0.87 284	0.31 461	0.76 268	0.88 406	0.71 467	0.17 390	0.18 271	0.80 449	2.63 336	8.56 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 363	0.11 202

CrosDoStereo	1.11 448	0.16 144	1.64 211	0.00 1	0.05 323	0.66 225	5.65 528	0.70 251	0.54 167	0.25 407	1.18 475	0.19 279	2.94 495	6.48 498	1.58 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.08 156

DeepStereo_LL	1.11 448	0.16 144	1.64 211	0.00 1	0.05 323	0.66 225	5.65 528	0.70 251	0.54 167	0.25 407	1.18 475	0.19 279	2.94 495	6.48 498	1.58 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.08 156

PWCDC_ROB	1.13 450	1.70 487	3.52 435	0.00 1	0.00 1	1.15 437	0.00 1	2.49 450	1.39 491	0.02 196	8.80 514	0.34 328	0.09 355	1.11 287	1.20 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 502	0.21 285

SPS-STEREO	1.19 451	1.27 464	3.45 433	0.00 1	0.01 236	0.40 126	0.16 426	0.71 257	1.03 433	2.41 501	0.77 462	2.13 484	0.44 420	5.68 457	4.06 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	1.24 461
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 452	0.34 254	3.85 452	0.05 325	0.48 444	1.68 483	0.46 479	0.23 171	0.44 152	1.33 486	8.94 515	2.28 487	0.79 448	2.37 319	1.18 424	0.01 448	0.03 309	0.02 474	0.09 423	0.07 288	0.11 202

DispFullNet	1.25 453	0.95 429	3.73 448	1.00 512	0.79 483	0.43 139	0.01 255	1.70 386	0.82 342	2.55 502	0.63 457	1.08 441	8.75 521	0.84 278	1.36 438	0.00 1	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.24 456	0.19 276

ff1	1.27 454	0.33 244	3.52 435	0.00 1	0.00 1	0.64 213	0.00 1	1.74 392	1.17 484	0.00 1	0.31 427	0.68 405	0.02 203	6.27 490	7.45 501	0.00 1	1.12 499	0.00 1	0.15 455	0.08 308	1.86 513

Anonymous_2	1.27 454	0.19 166	1.80 259	0.70 502	0.78 482	0.61 204	0.20 434	0.92 286	0.48 159	0.22 396	0.30 421	1.44 468	0.00 1	0.43 234	0.40 353	0.01 448	0.84 461	2.29 531	11.27 537	1.29 514	1.20 459

mmx	1.28 456	0.33 244	3.52 435	0.00 1	0.00 1	0.64 213	0.00 1	3.05 485	1.07 444	0.00 1	0.31 427	0.68 405	0.02 203	6.27 490	7.45 501	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.15 455	0.03 188	1.08 450

xxx	1.28 456	0.33 244	3.52 435	0.00 1	0.00 1	0.64 213	0.00 1	3.05 485	1.07 444	0.00 1	0.31 427	0.68 405	0.02 203	6.27 490	7.45 501	0.00 1	1.05 488	0.00 1	0.15 455	0.03 188	1.08 450

DGSMNet	1.31 458	0.55 337	3.74 449	0.80 509	1.48 521	1.60 479	3.41 522	1.72 388	0.54 167	0.01 126	0.78 463	0.48 367	0.23 400	3.16 364	0.55 379	0.98 515	1.26 518	1.34 528	1.11 531	1.06 512	1.41 473

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 458	2.80 522	5.36 487	0.02 289	0.04 313	3.44 504	0.26 454	2.19 438	0.77 285	0.25 407	0.27 405	1.37 464	0.02 203	5.99 472	1.05 418	0.16 489	0.72 433	0.01 460	0.26 506	0.40 493	0.82 430

CSAN	1.34 460	1.48 480	4.78 478	0.15 395	0.08 340	0.71 240	0.68 496	2.81 476	1.12 459	0.96 478	2.86 486	0.79 418	1.67 475	5.61 452	2.61 462	0.01 448	0.01 293	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.26 318

SDNR	1.35 461	0.47 301	4.08 461	0.09 363	0.21 394	3.25 502	0.01 255	3.18 492	1.52 496	1.87 495	1.66 483	1.52 475	0.36 415	7.18 511	1.05 418	0.03 476	0.08 339	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.49 389

1111x	1.36 462	0.43 285	3.64 444	0.00 1	0.51 451	0.72 244	0.00 1	3.21 493	1.10 450	0.05 281	0.26 402	0.07 205	0.01 131	6.09 481	8.46 507	0.00 1	1.15 509	0.00 1	0.26 506	0.04 227	1.10 454

ACVNet_1	1.38 463	2.15 511	6.35 501	0.35 459	0.03 299	1.26 463	0.10 412	2.02 431	0.85 386	0.35 434	0.01 226	4.32 498	1.77 477	4.85 432	1.67 447	0.92 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 485	0.30 331

ACVNet-4b	1.38 463	1.94 503	5.73 495	0.20 422	0.04 313	1.01 325	0.01 255	1.70 386	0.86 399	0.04 264	0.95 470	1.95 479	0.31 410	6.69 501	2.11 456	2.78 525	0.02 301	0.00 1	0.00 1	0.89 511	0.34 345

xxxx	1.42 465	0.28 215	1.49 159	0.00 1	0.59 465	0.56 186	0.00 1	3.13 489	1.14 468	0.06 304	0.01 226	0.02 61	0.02 203	2.26 314	16.08 529	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.15 455	0.03 188	1.42 474

DeepPrunerF	1.44 466	1.17 457	9.82 511	0.02 289	0.09 343	0.90 293	0.00 1	1.42 358	6.76 516	0.23 400	0.01 226	0.22 291	0.14 375	5.71 458	1.94 450	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.02 378	0.20 440	0.14 233

test_xeample	1.52 467	0.30 225	1.50 162	0.00 1	0.58 463	0.60 197	0.00 1	3.16 490	1.14 468	0.07 315	0.08 368	0.03 108	0.02 203	3.67 393	16.54 531	0.00 1	1.08 495	0.00 1	0.15 455	0.04 227	1.50 482

SAMSARA	1.56 468	1.37 474	4.23 465	1.04 513	0.75 480	4.48 510	0.13 421	1.61 379	0.74 228	3.69 507	0.66 458	3.16 494	1.06 462	4.44 420	2.82 465	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.13 442	0.10 356	0.22 286

ADCP+	1.56 468	1.51 482	8.93 510	0.01 265	0.03 299	1.27 464	0.77 502	1.03 302	0.95 421	0.02 196	0.01 226	0.95 432	1.02 459	0.48 244	14.01 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 356	0.15 245

ADCPNet	1.58 470	1.00 438	8.71 509	0.01 265	0.19 383	2.69 494	0.26 454	1.15 320	0.54 167	0.04 264	0.02 322	1.41 466	1.76 476	2.52 330	9.78 513	0.00 1	0.46 396	0.00 1	0.64 528	0.07 288	0.34 345

ACVNet_2	1.59 471	2.07 509	5.42 489	0.12 381	0.09 343	1.36 472	0.17 427	2.72 470	0.97 427	0.44 449	3.37 490	6.53 506	0.16 382	5.48 448	1.87 448	0.16 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 491	0.47 383

ADCMid	1.62 472	1.76 491	8.67 508	0.04 319	0.03 299	1.61 480	0.17 427	1.49 365	1.15 475	0.88 474	0.57 454	0.86 425	0.69 437	1.18 288	12.53 522	0.01 448	0.00 1	0.29 517	0.08 416	0.20 440	0.24 305

U	1.64 473	0.06 15	0.52 9	0.00 1	7.15 535	10.37 523	0.00 1	0.04 29	0.05 6	0.01 126	0.00 1	0.09 221	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	9.39 536	5.01 534	0.01 47	0.00 1

DPSNet	1.65 474	0.46 298	7.31 502	0.30 447	0.11 354	1.54 476	0.01 255	4.48 508	1.14 468	0.11 355	0.01 226	0.82 420	3.51 501	5.89 462	5.84 492	0.02 468	0.29 374	0.03 484	0.23 493	0.23 455	0.59 407

WZ-Net	1.68 475	1.91 501	12.17 518	0.00 1	0.00 1	0.83 271	0.00 1	1.68 384	0.84 362	0.05 281	0.01 226	1.08 441	2.88 494	6.91 507	4.78 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.24 305

AnyNet_C32	1.69 476	2.27 514	8.60 507	0.12 381	0.19 383	1.68 483	1.08 507	1.06 311	0.74 228	1.28 485	0.45 444	0.21 285	0.57 430	2.99 353	11.73 520	0.02 468	0.00 1	0.06 499	0.00 1	0.20 440	0.55 404

ADCL	1.70 477	1.00 438	5.82 497	0.07 351	0.04 313	2.14 492	2.27 516	1.26 336	1.09 449	1.55 489	1.08 473	1.23 452	1.53 473	2.38 321	12.21 521	0.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.16 252

MDST_ROB	1.73 478	0.11 104	3.61 443	0.13 388	0.15 372	5.47 516	0.31 461	4.97 510	0.87 403	6.33 516	1.52 481	1.03 437	1.19 467	6.22 487	2.13 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.60 410

Wz-Net-TNSev	1.74 479	3.45 530	13.44 520	0.00 1	0.00 1	0.45 146	0.14 423	2.57 458	0.84 362	0.09 339	0.01 226	1.33 461	0.18 387	6.16 483	5.38 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	0.26 461	0.41 363

NVStereoNet_ROB	1.74 479	1.83 494	4.79 480	0.81 510	0.29 417	0.67 231	0.03 350	1.46 360	1.75 500	0.65 463	5.98 501	2.38 489	2.95 498	6.77 503	2.70 463	0.69 505	0.37 385	0.04 495	0.19 477	0.27 464	0.24 305
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 481	0.30 225	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 458	0.00 1	2.79 472	1.10 450	0.05 281	0.28 414	0.31 319	0.00 1	3.37 376	8.13 505	0.40 499	13.58 538	1.05 525	0.33 519	0.01 47	0.46 377

SuperB	1.87 482	1.70 487	10.02 513	0.02 289	0.01 236	0.87 284	0.75 499	2.15 436	0.87 403	0.05 281	0.05 349	0.33 325	0.87 454	5.17 439	5.60 491	0.01 448	0.00 1	0.02 474	0.01 363	8.38 533	0.42 365

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 483	2.49 519	5.12 485	0.01 265	0.02 280	12.00 525	0.49 486	3.33 498	0.95 421	0.10 345	0.20 393	2.15 485	0.15 379	6.72 502	1.65 446	0.78 507	0.83 457	0.19 513	0.27 511	0.72 507	0.92 440

ADCS	1.99 484	2.50 520	10.09 514	0.00 1	0.01 236	0.87 284	0.66 495	1.81 411	0.89 411	2.57 503	0.11 380	1.41 466	0.26 404	2.62 335	15.48 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.43 368

SGM_RVC	2.03 485	0.49 311	2.04 313	0.27 439	0.17 378	3.07 499	1.00 506	2.70 467	1.62 498	5.12 509	3.09 489	4.77 501	4.08 507	7.38 514	2.86 466	0.21 494	0.23 362	0.20 515	0.23 493	0.28 470	0.84 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 486	1.88 498	5.76 496	0.81 510	0.99 504	3.54 505	3.33 521	3.89 503	3.81 508	0.89 475	1.55 482	1.21 451	2.31 486	4.20 412	2.42 461	0.81 512	1.36 519	0.00 1	0.21 487	0.27 464	1.80 508

MSMD_ROB	2.26 487	0.47 301	2.67 378	0.01 265	0.00 1	5.00 513	0.21 440	1.35 351	1.87 502	6.37 517	8.46 512	7.34 511	4.30 511	4.84 431	1.91 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.30 331

IMH-64-1	2.28 488	1.45 478	2.87 390	2.19 522	0.59 465	2.82 496	1.58 509	5.84 512	1.16 478	1.09 480	4.77 496	2.07 482	2.42 487	5.90 463	3.91 474	4.00 527	0.04 319	0.02 474	0.00 1	2.07 517	0.82 430

IMH-64	2.28 488	1.45 478	2.87 390	2.19 522	0.59 465	2.82 496	1.58 509	5.84 512	1.16 478	1.09 480	4.77 496	2.07 482	2.42 487	5.90 463	3.91 474	4.00 527	0.04 319	0.02 474	0.00 1	2.07 517	0.82 430

222	2.28 488	0.25 203	1.15 81	0.00 1	0.37 426	0.60 197	0.00 1	3.25 495	1.13 461	0.09 339	0.00 1	0.05 169	0.02 203	3.52 382	32.29 536	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.15 455	0.03 188	1.59 489

SANet	2.30 491	1.58 484	5.68 494	0.03 305	0.04 313	2.78 495	0.82 503	2.99 483	8.32 521	1.70 491	4.04 492	4.26 497	4.02 506	5.90 463	3.42 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 308	0.37 355

test_sample8	2.36 492	0.30 225	2.23 334	0.00 1	0.00 1	1.25 458	0.00 1	2.50 451	0.97 427	1.99 496	0.27 405	7.36 512	3.06 499	3.37 376	8.13 505	0.40 499	13.58 538	1.05 525	0.33 519	0.01 47	0.46 377

pmcnn	2.36 492	0.83 402	6.15 499	0.33 454	0.84 489	0.35 115	0.27 456	2.18 437	1.42 493	0.48 452	7.35 504	14.60 526	0.75 445	5.45 447	5.37 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.63 418

WCMA_ROB	2.37 494	0.75 389	2.53 369	0.05 325	0.00 1	1.05 347	0.59 492	1.47 362	1.40 492	5.47 513	9.84 520	8.10 514	5.87 517	4.38 419	3.93 476	0.16 489	0.21 360	0.18 512	0.18 472	0.06 270	1.08 450

AnyNet_C01	2.55 495	3.02 527	19.30 524	0.15 395	0.18 380	2.97 498	2.35 518	1.56 372	1.47 494	1.01 479	0.81 464	1.23 452	0.76 447	4.28 416	10.78 515	0.04 478	0.00 1	0.07 502	0.00 1	0.35 485	0.61 413

WAO-6	2.63 496	1.16 456	3.22 410	0.00 1	0.00 1	3.86 509	0.28 458	6.13 514	7.35 518	0.60 460	6.78 503	7.62 513	2.68 492	6.42 495	6.11 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.12 213

Dean	2.72 497	2.05 508	6.17 500	0.39 465	0.44 435	1.21 454	0.48 485	8.36 520	8.46 522	1.48 488	8.08 511	6.95 508	1.44 470	4.50 424	2.00 451	0.79 508	0.00 1	0.01 460	0.00 1	1.11 513	0.39 358

WAO-7	2.74 498	1.65 486	3.36 427	0.03 305	0.05 323	4.68 511	0.53 488	6.21 515	4.59 512	1.73 492	7.61 507	5.56 503	3.68 503	8.96 518	5.50 489	0.00 1	0.00 1	0.33 518	0.02 378	0.19 436	0.18 265

MeshStereo	2.79 499	0.86 409	3.12 407	0.02 289	0.02 280	1.51 475	0.91 505	3.50 500	1.54 497	11.28 527	7.62 508	11.49 516	2.94 495	6.81 505	3.45 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.39 358
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
PWCK	2.83 500	2.64 521	10.25 515	0.23 431	0.02 280	3.59 506	5.56 527	3.75 502	3.56 507	0.75 472	4.42 494	3.35 495	1.86 479	9.10 519	4.03 477	0.44 502	0.01 293	0.00 1	0.00 1	2.72 522	0.29 326

FCDSN-DC	2.93 501	0.54 334	2.88 392	0.00 1	0.01 236	1.78 486	0.36 472	2.20 439	1.51 495	8.28 523	10.99 524	11.61 517	8.55 520	5.36 445	4.05 478	0.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.48 385
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 502	0.33 244	20.38 526	0.19 415	0.83 487	1.00 323	1.95 512	0.58 232	5.15 513	8.01 522	1.79 484	0.93 431	4.16 509	3.66 392	9.80 514	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.06 405	0.05 243	0.13 221

LVE	3.01 503	1.95 505	4.27 467	0.56 481	0.45 440	2.06 491	0.06 388	7.66 518	9.65 523	0.08 327	10.94 523	8.86 515	1.82 478	7.24 513	1.62 444	2.04 521	0.17 355	0.04 495	0.24 503	0.24 456	0.23 295

IMH	3.15 504	1.88 498	3.60 442	2.20 524	0.66 473	5.10 514	0.24 444	6.87 516	4.29 511	2.29 499	7.42 505	6.28 504	3.90 504	7.15 510	3.65 473	4.34 530	0.14 351	0.05 497	0.00 1	2.16 519	0.76 426

ELAS	3.20 505	0.48 306	3.06 402	0.19 415	0.06 330	7.89 519	2.23 515	3.33 498	4.19 510	8.91 526	9.70 519	4.40 499	7.69 519	4.25 413	6.87 498	0.00 1	0.04 319	0.03 484	0.04 396	0.12 374	0.48 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 506	0.45 295	4.75 475	0.25 435	0.07 334	1.56 478	7.12 531	2.23 441	5.68 515	7.77 521	7.71 510	6.55 507	10.27 525	5.63 454	6.24 495	0.00 1	0.04 319	0.03 484	0.01 363	0.11 363	0.48 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo	3.45 507	0.20 174	36.90 531	0.00 1	0.00 1	14.78 528	0.00 1	0.02 7	0.11 29	0.02 196	9.49 518	0.04 142	0.01 131	6.47 497	0.76 405	0.00 1	0.00 1	0.12 507	0.00 1	0.02 134	0.05 120

FC-DCNN	3.67 508	0.32 238	2.78 386	0.00 1	0.01 236	3.09 500	0.58 490	3.68 501	3.04 505	11.64 528	12.38 527	13.84 524	9.79 524	6.23 488	5.39 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.60 410

FC-DCNN v2	3.83 509	0.31 232	2.73 379	0.00 1	0.01 236	3.14 501	0.57 489	4.11 505	3.11 506	11.94 529	13.03 530	15.10 527	9.65 522	6.77 503	5.54 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.59 407

KSHMR	3.98 510	1.95 505	4.86 481	3.06 528	1.84 524	5.37 515	0.45 478	9.03 522	13.93 526	2.07 497	9.17 516	7.12 509	2.12 485	5.60 450	3.40 470	2.12 523	0.44 392	0.53 521	0.23 493	4.01 524	2.35 526

SGM+DAISY	4.17 511	2.85 526	8.55 506	1.77 517	1.74 523	5.81 517	5.49 526	2.88 479	3.97 509	7.67 520	7.66 509	7.25 510	7.42 518	6.92 508	7.09 500	1.14 519	1.57 527	0.11 506	0.59 527	0.56 502	2.43 528

RTS	4.38 512	2.34 515	44.27 534	0.33 454	0.13 365	3.83 507	0.21 440	2.51 452	1.22 488	1.82 493	0.01 226	1.95 479	0.21 394	16.90 528	10.87 517	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.27 464	0.44 373

RTSA	4.38 512	2.34 515	44.27 534	0.33 454	0.13 365	3.83 507	0.21 440	2.51 452	1.22 488	1.82 493	0.01 226	1.95 479	0.21 394	16.90 528	10.87 517	0.00 1	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.27 464	0.44 373

notaker	4.71 514	2.04 507	5.58 493	4.15 530	0.96 501	4.99 512	0.39 475	7.65 517	2.25 503	5.67 515	11.58 526	16.87 529	4.26 510	8.06 515	6.65 497	5.74 532	0.02 301	0.10 505	0.07 411	5.45 528	1.65 493

LSM	4.80 515	1.52 483	19.84 525	4.35 531	38.64 537	0.85 280	2.31 517	0.86 279	1.78 501	3.14 505	3.02 487	0.62 392	0.69 437	3.61 389	1.28 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	13.38 537

MADNet+	4.94 516	3.56 531	47.46 536	0.42 468	0.27 414	1.99 490	0.04 371	4.45 507	1.30 490	0.07 315	0.02 322	1.81 478	0.36 415	21.82 533	14.17 524	0.00 1	0.26 370	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.54 399

ktn	5.26 517	1.94 503	3.97 457	3.50 529	1.06 509	8.17 520	2.01 513	9.53 524	16.88 527	5.28 512	12.55 529	13.68 522	4.08 507	8.46 517	4.61 482	5.84 533	0.02 301	0.00 1	0.00 1	2.63 521	0.92 440

WAO-8	5.42 518	2.80 522	3.98 458	0.62 488	0.10 350	13.77 526	0.33 467	11.99 528	24.10 533	5.25 510	10.38 522	13.44 520	4.55 512	9.38 520	4.72 483	0.80 509	0.34 380	0.71 523	0.13 442	0.74 508	0.25 310

Venus	5.42 518	2.80 522	3.98 458	0.62 488	0.10 350	13.77 526	0.33 467	11.99 528	24.10 533	5.25 510	10.32 521	13.44 520	4.55 512	9.38 520	4.72 483	0.80 509	0.34 380	0.71 523	0.13 442	0.74 508	0.25 310

JetBlue	6.27 520	3.44 529	18.17 523	0.00 1	2.21 527	30.58 535	17.31 536	4.77 509	1.07 444	0.74 468	2.25 485	6.31 505	5.82 516	18.12 530	9.68 512	0.10 488	0.01 293	0.00 1	0.00 1	3.12 523	1.61 490

EDNetEfficientorigin	6.27 520	0.89 417	98.14 549	0.02 289	0.04 313	0.40 126	0.02 326	0.35 202	2.94 504	6.98 519	3.06 488	1.29 458	1.87 480	4.32 418	4.60 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.35 351

UNDER WATER	6.65 522	1.86 497	10.48 516	4.84 532	2.74 528	8.59 522	0.76 500	8.83 521	22.15 532	4.99 508	6.27 502	15.66 528	10.39 526	9.52 522	9.42 511	3.50 526	0.05 329	1.34 528	0.03 391	7.17 532	4.42 533

TorneroNet-64	6.70 523	2.13 510	3.92 454	2.14 520	0.65 471	19.09 533	0.28 458	12.19 530	25.73 536	6.44 518	12.54 528	19.33 532	4.76 514	10.25 524	6.87 498	1.10 518	0.00 1	0.12 507	0.00 1	4.20 525	2.19 523

TorneroNet	7.29 524	2.19 513	3.95 455	2.15 521	1.14 513	19.79 534	0.46 479	13.22 531	25.82 537	8.31 524	16.76 532	17.46 531	5.75 515	10.79 525	8.91 510	2.32 524	0.03 309	0.12 507	0.00 1	4.70 526	2.01 521

UNDER WATER-64	7.33 525	2.16 512	12.17 518	4.84 532	3.62 531	17.94 531	1.74 511	9.16 523	21.94 531	5.53 514	5.01 498	17.03 530	11.84 528	9.72 523	8.83 509	2.09 522	0.04 319	1.54 530	0.16 465	6.89 531	4.37 532

coex-ft	8.51 526	3.17 528	75.56 540	0.00 1	0.00 1	0.18 65	0.25 446	0.14 127	19.76 529	39.57 538	4.11 493	4.60 500	9.69 523	4.10 406	7.91 504	0.02 468	0.07 336	0.00 1	0.02 378	0.13 380	0.91 439

FADE	8.68 527	7.35 534	29.98 528	2.62 527	2.96 530	1.31 466	1.15 508	10.11 525	7.01 517	2.68 504	0.95 470	5.30 502	14.21 530	14.13 527	11.66 519	17.52 539	2.74 533	17.99 540	20.17 539	2.05 516	1.65 493

DPSimNet_ROB	9.66 528	7.29 533	17.52 522	4.88 534	6.56 534	10.41 524	12.88 534	8.12 519	9.88 524	14.26 530	11.22 525	12.39 519	14.01 529	11.20 526	14.85 525	5.50 531	6.97 536	5.75 534	5.94 535	5.31 527	8.26 536

LE_ROB	10.29 529	1.64 485	11.96 517	1.47 516	1.36 520	3.30 503	4.79 524	5.05 511	42.09 538	51.68 539	13.28 531	14.08 525	25.92 534	7.21 512	21.19 534	0.05 480	0.06 333	0.13 510	0.19 477	0.08 308	0.35 351

SGM-ForestM	10.58 530	2.80 522	7.93 505	1.86 518	1.59 522	17.97 532	9.39 532	11.57 527	12.75 525	21.30 533	18.68 534	40.07 536	22.22 532	21.60 532	15.86 528	0.99 516	1.53 526	0.06 499	0.52 524	0.47 499	2.43 528

MADNet++	10.85 531	2.36 517	10.00 512	8.59 536	4.61 533	16.78 530	10.26 533	10.11 525	7.51 519	17.63 531	18.35 533	12.04 518	17.73 531	24.51 534	20.75 533	8.81 534	6.67 535	4.84 533	2.67 532	5.77 529	6.96 535

MANE	11.54 532	2.46 518	6.07 498	2.50 526	2.04 525	16.31 529	6.95 530	17.25 535	24.11 535	23.59 534	31.25 538	30.75 534	25.07 533	18.16 531	16.24 530	1.28 520	1.98 529	0.15 511	1.07 530	0.46 498	3.04 530

HanzoNet	13.47 533	5.89 532	14.41 521	5.91 535	2.90 529	8.50 521	0.74 498	13.81 532	20.12 530	26.53 535	28.55 536	34.06 535	26.75 536	26.27 537	15.82 527	11.42 536	4.01 534	3.29 532	3.94 533	9.72 535	6.77 534

JetRed	14.06 534	19.59 536	43.42 533	1.43 515	1.30 519	55.87 537	28.29 537	13.94 533	7.85 520	8.61 525	8.73 513	13.68 522	10.59 527	24.60 535	30.87 535	0.27 496	0.69 427	0.62 522	0.03 391	6.63 530	4.19 531

BEATNet-Init1	15.75 535	8.48 535	36.75 530	2.06 519	2.07 526	33.60 536	14.96 535	17.15 534	19.08 528	30.69 537	28.08 535	43.61 537	25.98 535	25.17 536	20.68 532	0.80 509	1.17 511	0.36 520	0.51 523	1.53 515	2.28 524

DLNR_Zeroshot_test	21.33 536	48.16 539	86.21 544	96.01 552	87.63 550	0.32 100	0.00 1	18.10 536	0.52 165	0.04 264	0.01 226	0.00 1	0.00 1	0.78 272	0.07 171	16.15 537	0.90 469	0.00 1	0.21 487	70.18 546	1.39 469

ASD4	35.80 537	43.79 538	34.11 529	21.10 537	36.26 536	80.52 540	95.21 547	27.47 537	69.35 539	28.35 536	36.69 539	27.92 533	45.29 538	38.60 538	53.98 539	10.97 535	11.11 537	12.38 537	11.42 538	16.75 536	14.68 538

TCMNet-wrong-test	39.54 538	63.38 546	48.73 537	81.81 546	79.70 545	57.23 538	48.25 538	31.99 538	5.36 514	19.52 532	29.10 537	57.71 538	33.81 537	46.65 539	46.93 538	17.06 538	2.02 531	7.62 535	0.68 529	65.24 544	47.97 544

tt	48.09 539	0.07 34	27.39 527	1.35 514	0.00 1	100.00 552	100.00 550	100.00 552	96.65 546	0.15 373	0.01 226	97.98 551	87.03 546	2.52 330	99.87 551	82.90 546	94.64 545	16.21 538	20.93 540	33.72 537	0.29 326

LRCNet_RVC	55.59 540	61.31 545	59.16 538	66.84 544	44.81 538	6.17 518	0.00 1	52.46 539	1.68 499	70.67 541	80.07 543	66.39 539	55.67 539	51.56 540	46.75 537	90.67 549	41.65 544	91.10 550	90.19 546	65.65 545	68.96 545

USTest	58.12 541	43.63 537	41.85 532	60.45 541	67.22 542	98.85 549	99.88 549	90.22 544	98.00 547	67.60 540	90.12 545	66.95 540	69.04 541	61.69 541	57.27 540	4.12 529	35.22 540	16.39 539	21.99 541	39.59 538	32.41 540

xxxxx1	63.64 542	58.31 540	78.27 541	43.96 538	49.40 539	92.70 544	92.25 544	60.45 540	69.51 540	73.81 544	76.39 540	77.95 543	76.95 542	71.68 542	77.08 542	36.01 542	37.36 541	48.24 543	62.44 542	47.16 541	42.90 541

tt_ll	63.64 542	58.31 540	78.27 541	43.96 538	49.40 539	92.70 544	92.25 544	60.45 540	69.51 540	73.81 544	76.39 540	77.95 543	76.95 542	71.68 542	77.08 542	36.01 542	37.36 541	48.24 543	62.44 542	47.16 541	42.90 541

ff	63.64 542	58.31 540	78.27 541	43.96 538	49.40 539	92.70 544	92.25 544	60.45 540	69.51 540	73.81 544	76.39 540	77.95 543	76.95 542	71.68 542	77.08 542	36.01 542	37.36 541	48.24 543	62.44 542	47.16 541	42.90 541

PML	71.00 545	88.39 550	73.68 539	82.04 547	74.55 543	83.63 541	76.92 540	72.05 543	85.95 543	89.82 547	84.57 544	90.63 547	58.80 540	91.54 550	73.58 541	95.93 553	2.38 532	86.91 549	6.48 536	84.07 550	18.14 539

DGTPSM_ROB	81.37 546	61.03 543	99.95 551	61.17 542	86.95 548	99.14 550	100.00 550	95.87 548	99.99 551	73.32 542	100.00 550	71.15 541	100.00 551	77.35 545	99.98 552	35.35 540	97.41 550	34.62 541	99.89 552	44.61 539	89.54 547

DPSMNet_ROB	81.42 547	61.07 544	99.95 551	61.38 543	87.01 549	99.15 551	100.00 550	95.87 548	99.99 551	73.35 543	100.00 550	71.18 542	100.00 551	77.40 546	99.98 552	35.68 541	97.47 551	34.71 542	99.89 552	44.74 540	89.65 548

Anonymous_1	89.55 548	74.57 547	97.70 548	74.52 545	78.35 544	100.00 552	100.00 550	98.05 551	99.77 549	96.85 550	99.38 548	97.67 550	99.78 550	91.23 549	98.87 548	81.02 545	97.18 547	59.55 546	84.83 545	74.77 547	86.89 546

MEDIAN_ROB	93.48 549	98.75 553	96.24 547	90.99 550	90.62 551	85.89 542	77.23 541	92.20 546	89.67 544	95.04 548	94.93 547	96.04 548	93.85 547	90.48 547	87.58 545	98.40 554	95.87 546	99.62 552	98.78 550	98.85 554	98.49 554

DPSM_ROB	93.70 550	78.60 548	100.00 553	83.05 548	85.63 546	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	88.93 547	97.35 548	74.49 547	94.98 547	81.33 548	89.69 549

DPSM	93.70 550	78.60 548	100.00 553	83.05 548	85.63 546	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	88.93 547	97.35 548	74.49 547	94.98 547	81.33 548	89.69 549

HaxPig	95.45 552	97.64 552	88.42 545	97.81 555	99.08 555	77.94 539	74.31 539	96.67 550	99.54 548	99.87 551	99.92 549	99.60 552	99.75 549	91.22 548	87.67 546	99.94 555	99.97 553	99.98 554	99.99 554	99.96 555	99.80 555

ccccc	96.97 553	90.96 551	100.00 553	100.00 557	100.00 557	87.89 543	91.06 543	95.50 547	92.04 545	96.70 549	91.04 546	96.32 549	99.38 548	99.79 553	99.59 550	100.00 557	100.00 556	99.83 553	99.29 551	100.00 557	100.00 557

test_example2	97.59 554	99.97 555	99.93 550	99.80 556	99.96 556	98.80 548	99.76 548	91.09 545	100.00 553	100.00 552	100.00 550	89.37 546	86.85 545	99.31 551	96.67 547	99.97 556	99.51 552	92.94 551	97.98 549	99.99 556	99.94 556

AVERAGE_ROB	98.51 555	99.16 554	95.72 546	100.00 557	100.00 557	93.61 547	82.61 542	100.00 552	99.97 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	99.73 552	99.43 549	100.00 557	100.00 556	100.00 555	100.00 555	100.00 557	100.00 557

LSM0	98.99 556	99.97 555	100.00 553	95.58 551	98.52 552	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.32 552	99.97 553	100.00 555	100.00 555	95.80 553	96.62 551

CasAABBNet	99.03 557	100.00 557	100.00 553	96.02 553	98.70 553	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.08 550	99.99 555	100.00 555	100.00 555	95.40 551	97.41 552

Selective-RAFT-Error	99.05 558	100.00 557	100.00 553	96.31 554	98.73 554	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.08 550	100.00 556	100.00 555	100.00 555	95.40 551	97.58 553

Low-res two-view benchmark