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

NoBS	0.04 1	0.06 76	0.34 111	0.00 1	0.00 1	0.04 1	0.00 1	0.16 4	0.06 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 28	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

DF_test	0.06 2	0.13 287	0.31 91	0.02 204	0.00 1	0.12 10	0.00 1	0.35 62	0.12 9	0.02 60	0.02 187	0.01 6	0.00 1	0.12 144	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VeloStereo	0.06 2	0.05 43	0.32 99	0.01 84	0.00 1	0.10 7	0.00 1	0.32 50	0.12 9	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.08 76	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

flow	0.06 2	0.05 43	0.32 99	0.01 84	0.00 1	0.10 7	0.00 1	0.32 50	0.12 9	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.06 47	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

BLMT-Stereo	0.06 2	0.03 2	0.16 4	0.00 1	0.00 1	0.06 2	0.00 1	0.15 2	0.61 169	0.00 1	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.01 1	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

S2M2_XL	0.06 2	0.19 370	0.39 123	0.04 351	0.00 1	0.08 5	0.00 1	0.33 57	0.07 2	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.05 28	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
100	0.07 7	0.05 43	0.20 19	0.01 84	0.00 1	0.31 35	0.00 1	0.31 44	0.21 66	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.08 76	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.15 648	0.01 127	0.01 175

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.12 272	0.35 113	0.02 204	0.01 300	0.10 7	0.01 207	0.40 78	0.17 40	0.00 1	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.06 47	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

DepthFocus	0.07 7	0.12 272	0.33 110	0.02 204	0.00 1	0.13 12	0.00 1	0.51 94	0.13 12	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.05 28	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 10	0.04 14	0.23 36	0.01 84	0.00 1	0.25 22	0.00 1	0.19 8	0.60 149	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.07 57	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 10	0.04 14	0.23 36	0.01 84	0.00 1	0.25 22	0.00 1	0.30 40	0.60 149	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.07 57	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 10	0.10 215	0.26 73	0.03 292	0.00 1	0.07 4	0.05 463	0.35 62	0.62 194	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.09 94	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

PSi22b	0.08 10	0.10 215	0.27 75	0.03 292	0.00 1	0.08 5	0.05 463	0.34 61	0.62 194	0.01 13	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

PSi22a	0.08 10	0.08 158	0.24 45	0.01 84	0.01 300	0.06 2	0.06 495	0.29 37	0.60 149	0.00 1	0.01 1	0.06 233	0.03 177	0.07 57	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

FoundationStereo	0.08 10	0.12 272	0.24 45	0.02 204	0.01 300	0.12 10	0.04 427	0.24 22	0.59 136	0.00 1	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.11 131	0.07 181	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

300	0.09 16	0.04 14	0.18 10	0.00 1	0.00 1	0.33 44	0.03 377	0.32 50	0.62 194	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.07 57	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

GeoVLM	0.09 16	0.04 14	0.23 36	0.01 84	0.00 1	0.56 94	0.00 1	0.20 11	0.60 149	0.00 1	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.08 76	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 16	0.05 43	0.27 75	0.00 1	0.00 1	0.33 44	0.00 1	0.23 21	0.67 295	0.01 13	0.02 187	0.03 126	0.03 177	0.05 28	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 16	0.04 14	0.24 45	0.01 84	0.00 1	0.56 94	0.00 1	0.20 11	0.60 149	0.00 1	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.07 57	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 16	0.06 76	0.25 64	0.03 292	0.00 1	0.25 22	0.05 463	0.32 50	0.61 169	0.03 114	0.01 1	0.06 233	0.02 117	0.13 156	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

depth_test_26	0.10 21	0.10 215	0.32 99	0.01 84	0.00 1	0.13 12	0.00 1	0.45 87	0.58 135	0.01 13	0.05 289	0.07 262	0.00 1	0.11 131	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

Anonymus	0.10 21	0.07 121	0.28 81	0.04 351	0.00 1	0.41 69	0.00 1	0.29 37	0.61 169	0.01 13	0.01 1	0.07 262	0.01 37	0.10 113	0.09 239	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

Test_v1	0.10 21	0.12 272	0.54 168	0.02 204	0.00 1	0.37 62	0.01 207	0.43 82	0.16 28	0.07 188	0.01 1	0.04 155	0.00 1	0.14 164	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

Wavelet-MonSter	0.10 21	0.03 2	0.24 45	0.01 84	0.00 1	0.91 141	0.00 1	0.20 11	0.23 77	0.14 297	0.01 1	0.01 6	0.02 117	0.11 131	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

rgla	0.11 25	0.24 425	0.46 137	0.02 204	0.00 1	0.91 141	0.00 1	0.24 22	0.17 40	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

416test1013	0.11 25	0.17 348	0.51 157	0.02 204	0.00 1	0.92 151	0.00 1	0.25 28	0.18 47	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.02 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

416test	0.11 25	0.16 334	0.48 148	0.01 84	0.00 1	0.92 151	0.00 1	0.24 22	0.18 47	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.02 2	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

LACA_dic	0.11 25	0.11 252	0.31 91	0.00 1	0.00 1	1.10 270	0.00 1	0.19 8	0.10 4	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.36 310	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

small-0shot	0.11 25	0.21 398	0.37 117	0.03 292	0.01 300	0.22 20	0.04 427	0.42 80	0.60 149	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.10 113	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymous	0.11 25	0.18 361	0.44 129	0.04 351	0.00 1	0.29 28	0.02 316	0.66 121	0.16 28	0.11 276	0.02 187	0.01 6	0.01 37	0.26 266	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

derf	0.11 25	0.03 2	0.17 7	0.17 556	0.00 1	0.48 87	0.04 427	0.32 50	0.73 367	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.03 177	0.05 28	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.17 671	0.00 1	0.01 175

MGA	0.11 25	0.11 252	0.47 145	0.01 84	0.03 448	0.84 118	0.01 207	0.32 50	0.16 28	0.08 210	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.08 76	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

PointNet	0.11 25	0.04 14	0.23 36	0.00 1	0.00 1	0.86 126	0.00 1	0.28 35	0.62 194	0.04 143	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.02 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 25	0.05 43	0.20 19	0.00 1	0.00 1	1.03 181	0.00 1	0.24 22	0.60 149	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.05 28	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

BridgeDepth	0.11 25	0.07 121	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 106	0.00 1	0.14 1	0.62 194	0.08 210	0.01 1	0.08 273	0.04 226	0.14 164	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 25	0.07 121	0.45 133	0.01 84	0.00 1	0.35 53	0.01 207	0.38 69	0.15 23	0.05 156	0.02 187	0.06 233	0.05 258	0.20 222	0.04 44	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.10 541	0.14 640

Last	0.12 37	0.05 43	0.18 10	0.00 1	0.00 1	1.09 260	0.02 316	0.28 35	0.65 257	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.09 94	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

CAR	0.12 37	0.12 272	0.49 151	0.01 84	0.00 1	1.02 176	0.01 207	0.35 62	0.17 40	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.12 144	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

MSE-Stereo	0.12 37	0.11 252	0.49 151	0.01 84	0.00 1	1.02 176	0.01 207	0.35 62	0.17 40	0.08 210	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.08 76	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

Foundation-i32	0.12 37	0.09 184	0.27 75	0.03 292	0.00 1	0.25 22	0.05 463	0.30 40	0.61 169	0.03 114	0.01 1	0.57 408	0.01 37	0.08 76	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

LACA1	0.12 37	0.13 287	0.16 4	0.01 84	0.00 1	1.04 194	0.00 1	0.20 11	0.62 194	0.00 1	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.17 189	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 37	0.10 215	0.60 184	0.00 1	0.00 1	0.84 118	0.02 316	0.24 22	0.13 12	0.02 60	0.02 187	0.14 319	0.07 313	0.13 156	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 37	0.10 215	0.30 87	0.00 1	0.01 300	1.11 279	0.00 1	0.61 115	0.13 12	0.04 143	0.02 187	0.01 6	0.00 1	0.03 9	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 37	0.10 215	0.25 64	0.03 292	0.00 1	1.03 181	0.00 1	0.24 22	0.59 136	0.01 13	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.06 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

DDDD	0.13 45	0.05 43	0.32 99	0.00 1	0.01 300	0.96 165	0.03 377	0.31 44	0.62 194	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.05 28	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

TT111	0.13 45	0.05 43	0.18 10	0.01 84	0.00 1	1.09 260	0.03 377	0.31 44	0.63 221	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.07 57	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

FORCE_5	0.13 45	0.14 301	0.18 10	0.00 1	0.00 1	0.29 28	0.00 1	1.12 163	0.65 257	0.01 13	0.02 187	0.04 155	0.03 177	0.13 156	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

PhaseNet	0.13 45	0.10 215	0.44 129	0.04 351	0.01 300	0.43 82	0.00 1	0.25 28	0.61 169	0.07 188	0.01 1	0.11 299	0.06 290	0.25 256	0.08 213	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.07 559

LGCAT	0.13 45	0.04 14	0.24 45	0.01 84	0.00 1	0.98 168	0.00 1	0.49 92	0.07 2	0.01 13	0.01 1	0.08 273	0.02 117	0.10 113	0.07 181	0.00 1	0.24 733	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 694

qqai	0.13 45	0.03 2	0.16 4	0.18 562	0.02 410	0.48 87	0.05 463	0.42 80	0.76 392	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.03 177	0.11 131	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 702	0.00 1	0.01 175

CSFM-Stereo	0.13 45	0.04 14	0.22 27	0.00 1	0.00 1	1.13 301	0.00 1	0.30 40	0.61 169	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.04 226	0.08 76	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

LGtest1	0.13 45	0.14 301	0.30 87	0.01 84	0.00 1	0.40 66	0.00 1	0.54 106	0.73 367	0.06 177	0.01 1	0.03 126	0.00 1	0.04 22	0.21 363	0.00 1	0.05 648	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

S2M2_L	0.13 45	0.15 319	0.45 133	0.02 204	0.01 300	0.32 40	0.00 1	0.52 97	0.60 149	0.00 1	0.14 341	0.03 126	0.01 37	0.20 222	0.16 324	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 45	0.02 1	0.30 87	0.00 1	0.00 1	0.14 15	0.01 207	0.56 107	1.11 496	0.05 156	0.01 1	0.04 155	0.02 117	0.25 256	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

GLC_STEREO	0.13 45	0.08 158	0.61 185	0.01 84	0.00 1	0.94 157	0.03 377	0.29 37	0.21 66	0.05 156	0.02 187	0.06 233	0.04 226	0.26 266	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

E$^{3}$Stereo	0.14 56	0.06 76	0.25 64	0.00 1	0.00 1	1.08 251	0.00 1	0.38 69	0.65 257	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.13 156	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.09 627	0.00 1	0.01 175

LLLLL	0.14 56	0.06 76	0.25 64	0.00 1	0.00 1	1.08 251	0.00 1	0.38 69	0.65 257	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.13 156	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.09 627	0.00 1	0.01 175

over-8	0.14 56	0.30 474	0.28 81	0.00 1	0.01 300	0.85 122	0.00 1	0.38 69	0.62 194	0.02 60	0.02 187	0.04 155	0.04 226	0.11 131	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

LiteMatch*	0.14 56	0.07 121	1.24 379	0.00 1	0.00 1	0.53 93	0.00 1	0.17 5	0.61 169	0.03 114	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.08 76	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

HiDET	0.14 56	0.04 14	0.23 36	0.01 84	0.00 1	1.14 305	0.00 1	0.51 94	0.61 169	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.04 226	0.07 57	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 56	0.04 14	0.24 45	0.02 204	0.00 1	1.15 314	0.00 1	0.44 84	0.61 169	0.08 210	0.01 1	0.01 6	0.05 258	0.08 76	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 56	0.15 319	0.32 99	0.01 84	0.01 300	0.31 35	0.00 1	0.40 78	0.24 84	0.11 276	0.02 187	0.03 126	0.00 1	0.93 381	0.21 363	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

asd	0.14 56	0.07 121	0.23 36	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	0.22 18	0.75 380	0.16 308	0.13 339	0.03 126	0.05 258	0.08 76	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 56	0.05 43	0.34 111	0.01 84	0.00 1	1.09 260	0.01 207	0.31 44	0.68 306	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.04 22	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 56	0.13 287	0.45 133	0.04 351	0.00 1	0.35 53	0.14 554	0.80 142	0.61 169	0.06 177	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.07 57	0.20 354	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

MLG-Stereo_test3	0.14 56	0.10 215	0.20 19	0.00 1	0.00 1	1.04 194	0.00 1	0.47 91	0.69 331	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.03 9	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

DEFOM-Stereo	0.14 56	0.04 14	0.38 119	0.05 388	0.00 1	1.04 194	0.00 1	0.32 50	0.63 221	0.00 1	0.01 1	0.04 155	0.03 177	0.20 222	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

fffy	0.14 56	0.06 76	0.88 244	0.02 204	0.00 1	0.33 44	0.01 207	0.79 139	0.13 12	0.02 60	0.01 1	0.06 233	0.01 37	0.16 182	0.03 12	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.06 536

LLL	0.15 69	0.06 76	0.32 99	0.00 1	0.01 300	1.08 251	0.01 207	0.33 57	0.71 353	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.07 313	0.09 94	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.12 643	0.01 127	0.01 175

test410_97500	0.15 69	0.06 76	0.41 125	0.03 292	0.02 410	1.21 380	0.00 1	0.22 18	0.70 346	0.07 188	0.01 1	0.00 1	0.02 117	0.17 189	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCSU-Stereo	0.15 69	0.04 14	0.27 75	0.06 411	0.07 520	1.06 227	0.03 377	0.31 44	0.80 421	0.02 60	0.01 1	0.05 205	0.03 177	0.19 206	0.12 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

aanet-new-40k	0.15 69	0.29 468	0.87 239	0.02 204	0.03 448	0.88 136	0.01 207	0.45 87	0.28 98	0.06 177	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.08 76	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.05 497

aanet-new-34k	0.15 69	0.30 474	0.88 244	0.01 84	0.00 1	0.86 126	0.01 207	0.15 2	0.63 221	0.05 156	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.05 28	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 429

aanet-new-22k	0.15 69	0.39 527	1.05 317	0.03 292	0.04 473	0.41 69	0.00 1	0.18 7	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.05 205	0.00 1	0.15 174	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.04 469

LACA2	0.15 69	0.31 480	0.57 177	0.00 1	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.17 5	0.68 306	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 69	0.06 76	0.31 91	0.02 204	0.01 300	1.05 211	0.00 1	0.19 8	1.26 527	0.02 60	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.05 28	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

F5.5	0.16 77	0.15 319	0.23 36	0.00 1	0.00 1	0.29 28	0.01 207	1.63 217	0.62 194	0.01 13	0.02 187	0.06 233	0.06 290	0.07 57	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

test410	0.16 77	0.06 76	0.46 137	0.03 292	0.02 410	1.21 380	0.00 1	0.22 18	0.69 331	0.20 327	0.01 1	0.00 1	0.01 37	0.17 189	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-9	0.16 77	0.32 488	0.31 91	0.00 1	0.01 300	1.03 181	0.00 1	0.46 89	0.63 221	0.01 13	0.02 187	0.04 155	0.04 226	0.12 144	0.13 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

GEAStereo	0.16 77	0.08 158	0.38 119	0.08 463	0.04 473	1.11 279	0.00 1	0.75 136	0.16 28	0.07 188	0.03 263	0.01 6	0.03 177	0.14 164	0.06 149	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.16 597	0.11 608

DVStereo	0.16 77	0.04 14	0.55 172	0.02 204	0.00 1	0.87 133	0.05 463	0.53 98	0.26 92	0.02 60	0.20 379	0.06 233	0.16 418	0.17 189	0.26 402	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 576	0.03 368	0.02 344

LG-Stereo_L2	0.16 77	0.13 287	0.42 126	0.04 351	0.00 1	1.05 211	0.15 558	0.57 111	0.38 113	0.06 177	0.01 1	0.02 56	0.00 1	0.07 57	0.19 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

MLG-Stereo_test2	0.16 77	0.11 252	0.23 36	0.02 204	0.00 1	1.05 211	0.00 1	0.27 34	1.26 527	0.02 60	0.01 1	0.08 273	0.00 1	0.07 57	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

ours_stereo	0.16 77	0.06 76	0.73 211	0.00 1	0.00 1	0.80 106	0.04 427	0.44 84	0.54 127	0.05 156	0.02 187	0.06 233	0.03 177	0.19 206	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.06 536

UniTT-Stereo	0.16 77	0.11 252	1.13 340	0.03 292	0.17 602	0.32 40	0.02 316	0.38 69	0.32 103	0.03 114	0.16 352	0.05 205	0.07 313	0.16 182	0.16 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.00 1

CASnet	0.16 77	0.14 301	0.52 161	0.01 84	0.00 1	0.86 126	0.00 1	0.51 94	0.75 380	0.10 253	0.01 1	0.04 155	0.02 117	0.22 238	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
low	0.17 87	0.08 158	0.48 148	0.02 204	0.01 300	1.07 238	0.00 1	0.74 133	0.64 241	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.03 177	0.10 113	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 87	0.21 398	0.66 195	0.02 204	0.01 300	1.08 251	0.00 1	0.25 28	0.66 278	0.09 227	0.02 187	0.02 56	0.01 37	0.19 206	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

testmc14	0.17 87	0.04 14	0.25 64	0.13 520	0.10 551	1.07 238	0.01 207	0.61 115	0.81 429	0.02 60	0.02 187	0.03 126	0.04 226	0.15 174	0.09 239	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.05 497

aanet-new-32k	0.17 87	0.30 474	1.08 326	0.04 351	0.00 1	0.86 126	0.03 377	0.26 32	0.62 194	0.03 114	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.06 47	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

aanet-new-30k	0.17 87	0.30 474	1.07 322	0.04 351	0.00 1	0.86 126	0.03 377	0.26 32	0.62 194	0.03 114	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.06 47	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

LiteMatch	0.17 87	0.44 560	0.24 45	0.28 608	0.02 410	0.56 94	0.04 427	0.20 11	0.60 149	0.00 1	0.01 1	0.02 56	0.68 563	0.07 57	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

MatchStereo	0.17 87	0.17 348	0.97 280	0.01 84	0.00 1	0.18 16	0.00 1	1.06 158	0.59 136	0.01 13	0.01 1	0.05 205	0.07 313	0.14 164	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 87	0.09 184	0.32 99	0.01 84	0.00 1	0.35 53	0.00 1	0.35 62	0.68 306	1.07 489	0.02 187	0.02 56	0.00 1	0.08 76	0.31 435	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

AdaDepth	0.17 87	0.04 14	0.65 193	0.02 204	0.00 1	1.26 420	0.01 207	0.33 57	0.27 97	0.06 177	0.02 187	0.01 6	0.08 336	0.50 339	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 675	0.01 127	0.01 175

water-stereo	0.17 87	0.03 2	0.91 255	0.04 351	0.02 410	1.04 194	0.00 1	0.43 82	0.26 92	0.10 253	0.06 297	0.06 233	0.06 290	0.13 156	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.01 127	0.01 175

MLG-Stereo	0.17 87	0.06 76	0.25 64	0.02 204	0.00 1	1.05 211	0.00 1	0.50 93	1.29 538	0.01 13	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.05 28	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

AIO_test	0.17 87	0.11 252	0.55 172	0.08 463	0.06 506	0.42 81	0.06 495	0.35 62	0.38 113	0.03 114	0.01 1	0.86 460	0.03 177	0.21 234	0.10 260	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.08 621	0.03 368	0.02 344

rvit_stereo_0081_aga	0.17 87	0.11 252	0.81 223	0.00 1	0.00 1	0.80 106	0.01 207	0.79 139	0.59 136	0.02 60	0.01 1	0.05 205	0.03 177	0.19 206	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 87	0.04 14	0.25 64	0.00 1	0.00 1	0.75 102	0.01 207	1.22 171	0.79 414	0.07 188	0.01 1	0.03 126	0.02 117	0.17 189	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 87	0.04 14	0.25 64	0.00 1	0.00 1	0.75 102	0.01 207	1.22 171	0.79 414	0.07 188	0.01 1	0.03 126	0.02 117	0.17 189	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 87	0.21 398	1.18 360	0.04 351	0.01 300	0.18 16	0.00 1	0.81 144	0.34 106	0.07 188	0.04 281	0.05 205	0.05 258	0.19 206	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

RSM++	0.17 87	0.07 121	0.42 126	0.03 292	0.00 1	0.40 66	0.00 1	1.18 169	0.59 136	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.05 258	0.20 222	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 671	0.09 524	0.07 559

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.18 104	0.25 432	0.81 223	0.02 204	0.00 1	1.19 354	0.01 207	0.20 11	0.65 257	0.06 177	0.01 1	0.03 126	0.04 226	0.16 182	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.04 469

aanet-new-28k	0.18 104	0.31 480	1.03 307	0.02 204	0.00 1	0.94 157	0.00 1	0.25 28	0.63 221	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.03 177	0.07 57	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 702	0.00 1	0.02 344

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 104	0.11 252	0.69 206	0.04 351	0.04 473	0.82 113	0.01 207	0.31 44	0.68 306	0.04 143	0.05 289	0.01 6	0.03 177	0.10 113	0.03 12	0.00 1	0.08 681	0.00 1	0.37 739	0.01 127	0.21 680

gasm-f	0.18 104	0.08 158	0.45 133	0.08 463	0.11 561	1.11 279	0.12 548	0.75 136	0.16 28	0.07 188	0.01 1	0.01 6	0.06 290	0.18 197	0.09 239	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.20 638	0.11 608

SMoEStereo_RVC	0.18 104	0.06 76	0.53 162	0.02 204	0.00 1	1.03 181	0.04 427	0.38 69	0.64 241	0.07 188	0.01 1	0.04 155	0.02 117	0.26 266	0.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.10 599

RSM	0.18 104	0.05 43	0.39 123	0.03 292	0.02 410	0.38 64	0.00 1	1.33 181	0.59 136	0.09 227	0.01 1	0.03 126	0.04 226	0.19 206	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 661	0.06 465	0.04 469

F4.4	0.19 110	0.08 158	0.15 2	0.00 1	0.00 1	0.40 66	0.01 207	2.10 276	0.69 331	0.01 13	0.02 187	0.05 205	0.08 336	0.11 131	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over v1	0.19 110	0.31 480	0.25 64	0.00 1	0.02 410	0.75 102	0.00 1	1.44 189	0.63 221	0.02 60	0.02 187	0.04 155	0.04 226	0.08 76	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

monster-pro	0.19 110	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.00 1	2.16 284	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.09 94	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

TS12	0.19 110	0.07 121	0.27 75	0.02 204	0.00 1	1.11 279	0.00 1	1.46 195	0.66 278	0.01 13	0.01 1	0.03 126	0.02 117	0.09 94	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 110	0.09 184	0.93 261	0.00 1	0.17 602	1.16 321	0.00 1	0.44 84	0.57 132	0.10 253	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.07 57	0.03 12	0.00 1	0.05 648	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.04 469

Foundation-i1c-attn	0.19 110	0.05 43	0.26 73	0.02 204	0.00 1	0.26 26	0.03 377	2.00 263	0.89 445	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.07 57	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

MonStereo	0.19 110	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.00 1	2.16 284	0.63 221	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.09 94	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

Monster-pub-eth3d	0.19 110	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.00 1	2.16 284	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.10 113	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

4w-stereo	0.19 110	0.06 76	0.22 27	0.00 1	0.00 1	0.82 113	0.00 1	1.54 205	0.78 407	0.14 297	0.01 1	0.02 56	0.05 258	0.04 22	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 110	0.03 2	0.46 137	0.03 292	0.00 1	0.36 61	0.02 316	1.68 226	0.67 295	0.01 13	0.01 1	0.05 205	0.00 1	0.12 144	0.22 368	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.15 648	0.01 127	0.00 1

MonSter	0.19 110	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.00 1	2.16 284	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.09 94	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

LoS_RVC	0.19 110	0.48 584	0.51 157	0.12 507	0.10 551	1.01 174	0.01 207	0.81 144	0.19 52	0.07 188	0.02 187	0.06 233	0.05 258	0.31 290	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.04 469

F8.5	0.20 122	0.07 121	0.20 19	0.00 1	0.00 1	0.30 32	0.00 1	2.48 324	0.68 306	0.01 13	0.02 187	0.05 205	0.06 290	0.10 113	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 122	0.27 442	1.02 295	0.02 204	0.11 561	1.07 238	0.01 207	0.60 114	0.44 120	0.04 143	0.02 187	0.04 155	0.01 37	0.14 164	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 685	0.01 127	0.03 429

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 122	0.09 184	0.58 179	0.03 292	0.01 300	0.82 113	0.03 377	1.27 176	0.33 104	0.10 253	0.01 1	0.01 6	0.04 226	0.17 189	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.36 737	0.01 127	0.16 647

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 122	0.11 252	0.73 211	0.04 351	0.01 300	1.05 211	0.00 1	1.21 170	0.65 257	0.02 60	0.01 1	0.03 126	0.01 37	0.03 9	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

Foundation-i1b	0.20 122	0.06 76	0.31 91	0.01 84	0.00 1	0.32 40	0.03 377	2.16 284	0.80 421	0.01 13	0.01 1	0.03 126	0.02 117	0.05 28	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 122	0.06 76	0.19 15	0.01 84	0.00 1	1.04 194	0.00 1	1.64 218	0.78 407	0.10 253	0.06 297	0.02 56	0.02 117	0.03 9	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 122	0.06 76	0.19 15	0.01 84	0.00 1	1.04 194	0.00 1	1.64 218	0.78 407	0.10 253	0.06 297	0.02 56	0.02 117	0.03 9	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 122	0.05 43	0.19 15	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	1.54 205	0.81 429	0.01 13	0.08 312	0.02 56	0.03 177	0.09 94	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 122	0.05 43	0.22 27	0.01 84	0.00 1	1.11 279	0.00 1	1.84 243	0.34 106	0.08 210	0.01 1	0.02 56	0.03 177	0.19 206	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175

ProNet	0.20 122	0.25 432	0.78 218	0.01 84	0.01 300	0.95 161	0.00 1	0.70 125	0.68 306	0.02 60	0.01 1	0.05 205	0.03 177	0.31 290	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.12 561	0.04 469

FORCE_9	0.21 132	0.07 121	0.20 19	0.00 1	0.00 1	0.32 40	0.00 1	2.55 332	0.68 306	0.01 13	0.02 187	0.05 205	0.06 290	0.10 113	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_8	0.21 132	0.11 252	0.19 15	0.00 1	0.00 1	0.30 32	0.01 207	2.59 338	0.68 306	0.01 13	0.02 187	0.05 205	0.07 313	0.10 113	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

F7	0.21 132	0.08 158	0.17 7	0.00 1	0.00 1	0.30 32	0.01 207	2.69 357	0.68 306	0.01 13	0.02 187	0.05 205	0.07 313	0.09 94	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pro-Stereo	0.21 132	0.05 43	0.20 19	0.01 84	0.00 1	1.17 328	0.01 207	0.21 17	0.61 169	0.01 13	0.01 1	0.01 6	0.01 37	1.55 418	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 702	0.01 127	0.01 175

VIP-Stereo	0.21 132	0.42 545	0.92 256	0.06 411	0.00 1	1.09 260	0.02 316	0.59 113	0.65 257	0.02 60	0.06 297	0.07 262	0.01 37	0.06 47	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.11 608

qwe	0.21 132	0.07 121	0.24 45	0.01 84	0.00 1	1.04 194	0.00 1	1.65 220	0.76 392	0.16 308	0.19 373	0.02 56	0.01 37	0.05 28	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 132	0.08 158	0.22 27	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	1.80 238	0.74 376	0.13 291	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.10 113	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 132	0.07 121	0.24 45	0.01 84	0.00 1	1.08 251	0.00 1	1.56 208	0.76 392	0.16 308	0.10 325	0.03 126	0.05 258	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 132	0.07 121	0.24 45	0.01 84	0.00 1	1.08 251	0.00 1	1.56 208	0.76 392	0.16 308	0.10 325	0.03 126	0.05 258	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 132	0.06 76	0.22 27	0.01 84	0.00 1	0.95 161	0.00 1	1.52 202	0.79 414	0.18 320	0.17 359	0.02 56	0.01 37	0.10 113	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 132	0.06 76	0.22 27	0.01 84	0.00 1	0.95 161	0.00 1	1.52 202	0.79 414	0.18 320	0.17 359	0.02 56	0.01 37	0.10 113	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 132	0.07 121	0.24 45	0.01 84	0.00 1	1.08 251	0.00 1	1.56 208	0.76 392	0.16 308	0.10 325	0.03 126	0.05 258	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 132	0.06 76	0.22 27	0.00 1	0.00 1	1.15 314	0.00 1	1.70 229	0.75 380	0.14 297	0.02 187	0.02 56	0.02 117	0.15 174	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 132	0.07 121	0.23 36	0.01 84	0.00 1	0.81 111	0.00 1	2.00 263	0.75 380	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.03 177	0.06 47	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 132	0.06 76	0.29 86	0.02 204	0.00 1	1.11 279	0.02 316	1.46 195	0.70 346	0.16 308	0.01 1	0.01 6	0.04 226	0.12 144	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.00 1

AIO_rvc	0.21 132	0.32 488	0.50 156	0.09 477	0.03 448	0.43 82	0.06 495	1.25 174	0.63 221	0.03 114	0.01 1	0.09 283	0.04 226	0.28 278	0.16 324	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 576	0.10 541	0.10 599

AIO-Stereo	0.21 132	0.07 121	0.44 129	0.03 292	0.03 448	0.41 69	0.01 207	1.65 220	0.65 257	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.04 226	0.22 238	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 732	0.05 444	0.08 575

anonymousdsp	0.21 132	0.21 398	0.63 187	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.74 133	0.77 401	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.25 256	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 661	0.08 502	0.03 429

IGEV-Stereo	0.21 132	0.21 398	0.63 187	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.73 131	0.77 401	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.24 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 661	0.08 502	0.03 429
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 132	0.14 301	1.54 437	0.01 84	0.00 1	0.13 12	0.04 427	1.10 162	0.65 257	0.10 253	0.05 289	0.03 126	0.04 226	0.23 243	0.05 85	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

PMTNet	0.21 132	0.19 370	0.85 232	0.02 204	0.02 410	1.14 305	0.30 624	0.88 148	0.11 5	0.03 114	0.02 187	0.07 262	0.02 117	0.37 313	0.12 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 153	0.24 425	0.93 261	0.02 204	0.00 1	1.18 339	0.03 377	1.06 158	0.68 306	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.08 76	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

FORCE_4.7	0.22 153	0.08 158	0.15 2	0.00 1	0.00 1	0.80 106	0.01 207	2.25 298	0.71 353	0.03 114	0.02 187	0.05 205	0.09 353	0.20 222	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4.5	0.22 153	0.04 14	0.17 7	0.00 1	0.00 1	0.47 85	0.00 1	2.60 342	0.65 257	0.01 13	0.02 187	0.04 155	0.24 456	0.12 144	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4	0.22 153	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.85 122	0.00 1	2.05 269	0.67 295	0.02 60	0.02 187	0.09 283	0.08 336	0.15 174	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

FORCE_6	0.22 153	0.16 334	0.22 27	0.00 1	0.00 1	0.29 28	0.01 207	2.61 344	0.64 241	0.01 13	0.02 187	0.06 233	0.04 226	0.22 238	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 153	0.30 474	0.85 232	0.01 84	0.23 635	1.06 227	0.00 1	0.94 150	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.16 182	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 679	0.00 1	0.01 175

aanet-new-16k	0.22 153	0.24 425	0.93 261	0.02 204	0.00 1	1.18 339	0.03 377	1.06 158	0.68 306	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.01 37	0.08 76	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

aanet-new	0.22 153	0.09 184	1.06 319	0.00 1	0.21 625	1.17 328	0.00 1	0.97 152	0.61 169	0.03 114	0.01 1	0.01 6	0.11 376	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 153	0.06 76	0.68 201	0.02 204	0.00 1	1.18 339	0.00 1	1.87 247	0.16 28	0.09 227	0.10 325	0.06 233	0.03 177	0.02 2	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 153	0.06 76	0.66 195	0.00 1	0.00 1	1.18 339	0.00 1	1.88 249	0.16 28	0.06 177	0.07 304	0.06 233	0.02 117	0.03 9	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

Foundation-i1a	0.22 153	0.05 43	0.30 87	0.01 84	0.00 1	0.33 44	0.03 377	2.28 301	0.97 461	0.08 210	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.13 156	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

Selective-IGEV-i32	0.22 153	0.06 76	0.46 137	0.05 388	0.04 473	0.34 50	0.04 427	2.18 295	0.59 136	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.05 258	0.18 197	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 627	0.03 368	0.09 585

Zero-FE251	0.22 153	0.10 215	0.95 271	0.04 351	0.00 1	1.04 194	0.04 427	0.53 98	0.19 52	0.87 443	0.02 187	0.02 56	0.01 37	0.16 182	0.32 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.05 497

asda	0.22 153	0.09 184	0.28 81	0.01 84	0.00 1	1.11 279	0.00 1	1.57 211	0.76 392	0.15 302	0.07 304	0.03 126	0.08 336	0.11 131	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 153	0.06 76	0.21 25	0.01 84	0.03 448	1.06 227	0.00 1	1.73 232	0.72 364	0.19 325	0.01 1	0.02 56	0.04 226	0.24 248	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 153	0.03 2	0.46 137	0.01 84	0.00 1	0.93 155	0.01 207	1.42 184	0.61 169	0.02 60	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.21 234	0.34 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.07 559
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 153	0.17 348	0.54 168	0.01 84	0.00 1	0.91 141	0.05 463	0.61 115	1.09 493	0.17 317	0.33 410	0.03 126	0.13 400	0.20 222	0.07 181	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.02 344

trnet	0.22 153	0.14 301	0.67 198	0.00 1	0.00 1	1.24 403	0.01 207	1.16 168	0.56 129	0.09 227	0.08 312	0.05 205	0.00 1	0.29 281	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 153	0.29 468	0.87 239	0.05 388	0.18 608	0.41 69	0.01 207	1.24 173	0.56 129	0.02 60	0.03 263	0.13 312	0.05 258	0.32 296	0.24 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

AEACV	0.22 153	0.05 43	0.66 195	0.02 204	0.03 448	0.87 133	0.00 1	1.07 161	0.15 23	0.18 320	0.01 1	0.02 56	0.72 569	0.15 174	0.09 239	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.27 714	0.08 502	0.07 559

Selective-IGEV	0.22 153	0.06 76	0.46 137	0.05 388	0.04 473	0.34 50	0.04 427	2.16 284	0.59 136	0.09 227	0.01 1	0.02 56	0.05 258	0.18 197	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 627	0.03 368	0.09 585

CREStereo	0.22 153	0.17 348	0.64 190	0.00 1	0.01 300	1.22 387	0.01 207	1.15 166	0.56 129	0.10 253	0.07 304	0.04 155	0.00 1	0.32 296	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FORCE_4.6	0.23 175	0.06 76	0.18 10	0.00 1	0.00 1	0.89 137	0.01 207	2.51 328	0.65 257	0.01 13	0.02 187	0.04 155	0.02 117	0.11 131	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

2.5w	0.23 175	0.08 158	0.24 45	0.00 1	0.00 1	1.06 227	0.00 1	2.14 279	0.79 414	0.13 291	0.01 1	0.01 6	0.02 117	0.09 94	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 175	0.07 121	0.22 27	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	2.15 280	0.74 376	0.15 302	0.03 263	0.01 6	0.03 177	0.18 197	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 175	0.05 43	0.21 25	0.01 84	0.00 1	1.00 172	0.00 1	2.24 297	0.71 353	0.15 302	0.03 263	0.02 56	0.08 336	0.11 131	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 175	0.11 252	0.32 99	0.02 204	0.00 1	1.29 433	0.00 1	1.82 240	0.71 353	0.10 253	0.01 1	0.05 205	0.01 37	0.07 57	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

LG-G	0.23 175	0.11 252	0.32 99	0.02 204	0.00 1	1.29 433	0.00 1	1.82 240	0.71 353	0.10 253	0.01 1	0.05 205	0.01 37	0.07 57	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 175	0.13 287	0.62 186	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	0.63 119	0.80 421	0.76 427	0.18 365	0.09 283	0.06 290	0.05 28	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

ff7	0.23 175	0.21 398	1.02 295	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.53 98	0.75 380	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.44 326	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.07 485	0.01 175

ffff	0.23 175	0.21 398	1.02 295	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.53 98	0.75 380	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.44 326	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.07 485	0.01 175

11t	0.23 175	0.21 398	1.02 295	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.53 98	0.75 380	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.44 326	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.07 485	0.01 175

ccc-4	0.23 175	0.21 398	1.02 295	0.02 204	0.00 1	1.07 238	0.00 1	0.53 98	0.75 380	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.07 313	0.44 326	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.07 485	0.01 175

aanet-new-14k	0.24 186	0.13 287	0.89 249	0.06 411	0.00 1	0.95 161	0.02 316	1.83 242	0.62 194	0.02 60	0.01 1	0.05 205	0.15 410	0.05 28	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 186	0.08 158	0.55 172	0.03 292	0.11 561	1.04 194	0.00 1	1.92 252	0.19 52	0.14 297	0.01 1	0.01 6	0.03 177	0.12 144	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 739	0.01 127	0.18 663

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 186	0.07 121	0.53 162	0.00 1	0.00 1	1.19 354	0.00 1	2.06 270	0.57 132	0.06 177	0.08 312	0.06 233	0.03 177	0.03 9	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

gcap_with_dpt	0.24 186	0.06 76	0.67 198	0.01 84	0.00 1	1.18 339	0.00 1	2.16 284	0.37 112	0.08 210	0.11 332	0.05 205	0.02 117	0.02 2	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

GREAT-IGEV	0.24 186	0.10 215	0.92 256	0.06 411	0.33 681	1.11 279	0.06 495	0.36 68	0.19 52	0.02 60	0.47 452	0.02 56	0.06 290	0.13 156	0.16 324	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.20 685	0.09 524	0.36 708
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 186	0.10 215	0.59 183	0.01 84	0.01 300	0.80 106	0.04 427	0.62 118	0.15 23	0.01 13	0.51 457	1.34 506	0.04 226	0.09 94	0.21 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.15 591	0.00 1

test_for_model	0.24 186	0.07 121	0.53 162	0.00 1	0.00 1	1.19 354	0.00 1	2.06 270	0.57 132	0.06 177	0.08 312	0.06 233	0.03 177	0.03 9	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

GCAP-Stereo	0.24 186	0.29 468	0.82 228	0.01 84	0.00 1	1.24 403	0.00 1	1.70 229	0.23 77	0.02 60	0.01 1	0.09 283	0.10 364	0.18 197	0.05 85	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.01 175

MC-Stereo	0.24 186	0.12 272	0.71 210	0.04 351	0.02 410	1.07 238	0.00 1	1.30 178	0.17 40	0.59 401	0.02 187	0.08 273	0.11 376	0.18 197	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.17 671	0.06 465	0.02 344

over-6	0.25 195	0.35 501	0.49 151	0.00 1	0.02 410	1.02 176	0.00 1	2.02 267	0.64 241	0.01 13	0.02 187	0.03 126	0.03 177	0.27 276	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-32k-new	0.25 195	0.37 513	1.01 289	0.02 204	0.00 1	1.20 374	0.02 316	1.50 200	0.60 149	0.03 114	0.01 1	0.03 126	0.01 37	0.19 206	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

HUF	0.25 195	0.32 488	1.18 360	0.06 411	0.11 561	0.31 35	0.08 515	0.73 131	0.62 194	0.10 253	0.01 1	0.02 56	0.03 177	0.16 182	0.14 305	0.00 1	0.58 750	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.37 709

castereo++	0.25 195	0.15 319	0.48 148	0.09 477	0.00 1	1.08 251	0.03 377	1.53 204	0.67 295	0.00 1	0.01 1	0.59 411	0.00 1	0.09 94	0.06 149	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.28 718	0.02 296	0.00 1

GMStereo	0.25 195	0.60 629	1.28 386	0.01 84	0.00 1	0.48 87	0.00 1	0.74 133	1.24 525	0.16 308	0.03 263	0.07 262	0.09 353	0.22 238	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.26 200	0.11 252	0.78 218	0.18 562	0.00 1	1.13 301	0.02 316	0.78 138	0.26 92	0.10 253	0.52 458	0.06 233	0.16 418	0.24 248	0.40 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.37 703	0.04 469

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 200	0.06 76	0.54 168	0.02 204	0.17 602	1.16 321	0.02 316	2.57 337	0.62 194	0.03 114	0.02 187	0.01 6	0.01 37	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

MM-Stereo_test2	0.26 200	0.08 158	1.52 436	0.46 655	0.00 1	1.14 305	0.01 207	0.63 119	0.21 66	0.38 374	0.02 187	0.04 155	0.06 290	0.18 197	0.20 354	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.05 598	0.22 644	0.04 469

gcap-zeroshot	0.26 200	0.07 121	0.68 201	0.00 1	0.00 1	1.18 339	0.00 1	2.15 280	0.63 221	0.07 188	0.08 312	0.06 233	0.03 177	0.03 9	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

testlalala	0.26 200	0.07 121	0.68 201	0.00 1	0.00 1	1.18 339	0.00 1	2.15 280	0.63 221	0.07 188	0.08 312	0.06 233	0.03 177	0.03 9	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

DF	0.27 205	0.10 215	0.85 232	0.03 292	0.13 572	0.49 90	0.01 207	1.93 255	0.23 77	0.03 114	0.42 434	0.09 283	0.03 177	0.43 323	0.22 368	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.20 685	0.00 1	0.08 575

aanet-new-60k	0.27 205	0.29 468	1.00 285	0.03 292	0.00 1	1.06 227	0.03 377	2.20 296	0.66 278	0.04 143	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.03 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.04 469

aanet-new-36k	0.27 205	0.26 438	0.94 265	0.05 388	0.00 1	1.11 279	0.00 1	2.04 268	0.66 278	0.05 156	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.11 131	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

aanet-new-8k	0.27 205	0.20 386	0.94 265	0.02 204	0.00 1	1.19 354	0.00 1	2.10 276	0.61 169	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.10 113	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 205	0.11 252	1.17 356	0.04 351	0.01 300	0.84 118	0.01 207	0.38 69	0.78 407	0.07 188	0.01 1	0.02 56	0.08 336	0.03 9	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.15 648	0.01 127	1.62 741

DispViT+	0.27 205	0.05 43	0.43 128	0.01 84	3.12 748	0.22 20	0.00 1	1.02 156	0.17 40	0.02 60	0.04 281	0.04 155	0.02 117	0.09 94	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 205	0.11 252	1.16 351	0.04 351	0.01 300	0.84 118	0.01 207	0.38 69	0.78 407	0.07 188	0.01 1	0.02 56	0.08 336	0.03 9	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.15 648	0.01 127	1.62 741

MyStereo07	0.27 205	0.27 442	0.64 190	0.02 204	0.01 300	1.64 568	0.01 207	1.41 183	0.73 367	0.10 253	0.01 1	0.03 126	0.10 364	0.24 248	0.04 44	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.06 536

MIF-Stereo (partial)	0.27 205	0.18 361	1.14 342	0.01 84	0.00 1	0.43 82	0.02 316	1.97 261	0.39 116	0.11 276	0.08 312	0.07 262	0.06 290	0.44 326	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.02 344

FAST (zero-shot)	0.28 214	0.20 386	0.37 117	0.00 1	1.83 737	1.02 176	0.00 1	0.68 124	0.60 149	0.04 143	0.02 187	0.03 126	0.09 353	0.52 341	0.09 239	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175

aanet-new-70k	0.28 214	0.27 442	0.81 223	0.05 388	0.01 300	1.10 270	0.04 427	2.55 332	0.65 257	0.04 143	0.01 1	0.01 6	0.02 117	0.04 22	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 429

Foundation-i1	0.28 214	0.10 215	0.31 91	0.01 84	0.00 1	0.31 35	0.03 377	2.94 382	0.76 392	0.02 60	0.26 390	0.63 420	0.04 226	0.09 94	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

monsterstereo	0.28 214	0.06 76	0.35 113	0.03 292	0.00 1	1.07 238	0.00 1	2.95 383	0.67 295	0.26 335	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.04 22	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 214	0.05 43	0.53 162	0.12 507	0.11 561	1.25 414	0.32 629	0.80 142	0.20 60	0.10 253	0.14 341	0.16 331	0.25 462	0.29 281	0.25 392	0.05 689	0.19 729	0.20 726	0.23 698	0.18 617	0.19 672

LoS	0.28 214	0.16 334	0.95 271	0.07 446	0.01 300	1.32 445	0.07 507	1.30 178	0.60 149	0.04 143	0.03 263	0.28 366	0.11 376	0.48 336	0.11 274	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 214	0.09 184	0.73 211	0.18 562	0.05 493	1.17 328	0.04 427	2.37 306	0.17 40	0.35 363	0.01 1	0.01 6	0.02 117	0.38 316	0.04 44	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

XX-TBD	0.28 214	0.39 527	0.97 280	0.05 388	0.00 1	1.09 260	0.00 1	0.71 127	0.54 127	0.44 383	1.04 542	0.06 233	0.06 290	0.19 206	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SCION-M(vits-remse)	0.29 222	0.07 121	2.26 548	0.02 204	0.00 1	0.41 69	0.00 1	2.16 284	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.10 113	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

RT-Monster	0.29 222	0.14 301	1.16 351	0.06 411	0.03 448	1.18 339	0.03 377	1.92 252	0.89 445	0.05 156	0.12 337	0.01 6	0.04 226	0.12 144	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

NLSM3	0.29 222	0.14 301	0.38 119	0.02 204	0.00 1	1.21 380	0.01 207	2.99 390	0.65 257	0.02 60	0.03 263	0.05 205	0.15 410	0.06 47	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

depthmonostereo	0.29 222	0.04 14	1.15 346	0.05 388	0.00 1	1.05 211	0.00 1	0.67 123	0.21 66	0.04 143	0.02 187	0.17 335	0.28 470	2.00 435	0.08 213	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

1w_stereo	0.29 222	0.04 14	0.24 45	0.01 84	0.00 1	1.05 211	0.00 1	3.00 392	0.71 353	0.19 325	0.01 1	0.02 56	0.28 470	0.12 144	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 222	0.05 43	0.31 91	0.03 292	0.00 1	0.31 35	0.02 316	3.31 463	0.61 169	0.01 13	0.01 1	0.02 56	0.03 177	0.79 373	0.13 293	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.08 621	0.00 1	0.01 175

WCG-NET（raft）	0.29 222	0.24 425	0.51 157	0.01 84	0.00 1	0.91 141	0.05 463	0.56 107	1.12 501	0.21 329	0.12 337	1.54 516	0.14 406	0.14 164	0.07 181	0.00 1	0.11 700	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.03 429

CREStereo++_RVC	0.29 222	0.19 370	0.83 230	0.05 388	0.00 1	1.19 354	0.00 1	0.66 121	0.99 468	0.25 334	1.26 567	0.05 205	0.07 313	0.20 222	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PStereo	0.30 230	0.54 607	0.87 239	0.13 520	0.00 1	0.89 137	0.06 495	0.72 129	0.75 380	0.05 156	0.07 304	0.05 205	0.57 532	0.32 296	0.43 496	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.38 711

aanet-new-90k	0.30 230	0.27 442	0.90 251	0.12 507	0.04 473	1.11 279	0.04 427	2.59 338	0.68 306	0.05 156	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.07 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 619

aanet-new-12k	0.30 230	0.06 76	0.95 271	0.03 292	0.00 1	1.19 354	0.00 1	2.68 355	0.67 295	0.02 60	0.01 1	0.01 6	0.01 37	0.22 238	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

GSStereo	0.30 230	0.08 158	0.38 119	0.06 411	0.04 473	1.11 279	0.00 1	2.95 383	0.59 136	0.09 227	0.03 263	0.01 6	0.03 177	0.14 164	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.06 608	0.16 597	0.12 619

rvit_stereo_0080	0.30 230	0.23 420	1.20 368	0.00 1	0.00 1	0.90 139	0.01 207	2.79 362	0.60 149	0.02 60	0.02 187	0.06 233	0.01 37	0.12 144	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

whm_eth	0.30 230	0.23 420	1.20 368	0.00 1	0.00 1	0.90 139	0.01 207	2.79 362	0.60 149	0.02 60	0.02 187	0.06 233	0.01 37	0.12 144	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

TANstereo	0.30 230	0.28 458	0.86 236	0.03 292	0.01 300	1.14 305	0.00 1	0.53 98	0.44 120	1.06 487	1.24 564	0.06 233	0.05 258	0.25 256	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GELT-Stereo	0.31 237	0.09 184	0.32 99	0.03 292	0.25 645	1.18 339	0.00 1	3.00 392	0.69 331	0.07 188	0.11 332	0.04 155	0.04 226	0.21 234	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 237	0.27 442	0.81 223	0.06 411	0.06 506	1.19 354	0.00 1	2.60 342	0.66 278	0.08 210	0.02 187	0.04 155	0.01 37	0.33 300	0.06 149	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

GIP-stereo	0.31 237	0.03 2	0.78 218	0.00 1	0.00 1	1.06 227	0.03 377	2.98 388	0.66 278	0.05 156	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.18 197	0.24 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 237	0.32 488	1.63 457	0.01 84	0.00 1	0.19 18	0.00 1	2.84 369	0.79 414	0.02 60	0.03 263	0.08 273	0.02 117	0.19 206	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 429

MGS-Stereo	0.31 237	0.10 215	0.89 249	0.02 204	0.00 1	0.50 91	0.00 1	0.39 77	0.61 169	0.02 60	2.91 647	0.04 155	0.03 177	0.21 234	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 712	0.00 1

SE	0.32 242	0.21 398	0.49 151	0.21 575	0.00 1	1.04 194	0.02 316	1.57 211	0.21 66	0.09 227	0.73 513	0.08 273	0.71 567	0.25 256	0.40 489	0.02 669	0.00 1	0.00 1	0.08 621	0.27 668	0.07 559

DDF-Stereo	0.32 242	0.09 184	0.69 206	0.05 388	0.15 589	0.91 141	0.06 495	1.58 215	0.38 113	0.04 143	0.02 187	0.17 335	0.20 441	1.46 416	0.56 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 608	0.01 127	0.02 344

castereo	0.32 242	0.28 458	0.46 137	0.01 84	0.05 493	0.81 111	0.04 427	3.37 470	0.61 169	0.08 210	0.01 1	0.08 273	0.14 406	0.10 113	0.11 274	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.22 694	0.02 296	0.01 175

CAS++	0.32 242	0.22 411	0.69 206	0.04 351	0.00 1	0.35 53	0.01 207	4.32 601	0.48 123	0.02 60	0.01 1	0.07 262	0.00 1	0.19 206	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 246	0.06 76	1.21 372	0.07 446	0.27 655	1.25 414	0.01 207	1.91 251	0.20 60	0.02 60	0.01 1	0.10 295	0.01 37	0.85 377	0.21 363	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.23 698	0.01 127	0.06 536

aanet-new-78k	0.33 246	0.27 442	1.51 433	0.12 507	0.03 448	1.12 292	0.04 427	2.61 344	0.66 278	0.03 114	0.01 1	0.02 56	0.02 117	0.04 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.09 585

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 246	0.11 252	1.06 319	0.03 292	0.13 572	1.06 227	0.00 1	2.59 338	0.70 346	0.08 210	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.10 113	0.05 85	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.36 737	0.01 127	0.18 663

MoCha-V2	0.33 246	0.11 252	0.92 256	0.09 477	0.06 506	0.34 50	0.00 1	2.56 335	0.64 241	0.32 347	0.43 440	0.17 335	0.09 353	0.26 266	0.10 260	0.00 1	0.14 718	0.00 1	0.22 694	0.05 444	0.01 175

11t1	0.33 246	0.05 43	0.86 236	0.44 649	0.00 1	1.04 194	0.00 1	2.45 319	0.60 149	0.44 383	0.01 1	0.05 205	0.05 258	0.43 323	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

CroCo-Stereo Lap2	0.33 246	0.49 589	1.18 360	0.02 204	0.00 1	0.33 44	0.00 1	3.08 414	0.61 169	0.02 60	0.01 1	0.04 155	0.08 336	0.45 331	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.02 344

BStereo	0.34 252	0.17 348	2.86 598	0.00 1	0.10 551	0.41 69	0.03 377	2.16 284	0.62 194	0.07 188	0.01 1	0.04 155	0.02 117	0.08 76	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.02 688	0.02 561	0.01 127	0.01 175

DA	0.34 252	0.10 215	0.58 179	0.02 204	0.04 473	1.15 314	0.00 1	3.56 506	0.71 353	0.05 156	0.02 187	0.01 6	0.05 258	0.23 243	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.16 647

zero-FE	0.34 252	0.09 184	1.27 383	0.05 388	0.14 580	0.85 122	0.06 495	1.57 211	0.39 116	0.05 156	0.06 297	0.16 331	0.13 400	1.35 407	0.54 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 591	0.01 127	0.02 344

GGEV	0.34 252	0.10 215	0.58 179	0.02 204	0.04 473	1.15 314	0.00 1	3.56 506	0.71 353	0.05 156	0.02 187	0.01 6	0.05 258	0.23 243	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.16 647

LG-Stereo	0.34 252	0.07 121	1.33 403	0.03 292	0.01 300	1.06 227	0.00 1	2.93 380	0.66 278	0.01 13	0.09 321	0.14 319	0.07 313	0.10 113	0.16 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.01 175

SCV_C0	0.34 252	0.20 386	0.96 274	0.02 204	0.00 1	0.41 69	0.02 316	3.62 514	0.65 257	0.12 282	0.01 1	0.07 262	0.09 353	0.18 197	0.13 293	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.19 679	0.12 561	0.04 469

tg	0.34 252	0.26 438	0.68 201	0.01 84	0.00 1	1.25 414	0.01 207	1.75 233	0.65 257	0.11 276	0.40 430	0.74 443	0.11 376	0.29 281	0.08 213	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.29 680	0.21 680

rvit_0105_6	0.34 252	0.10 215	1.37 411	0.01 84	0.00 1	0.86 126	0.00 1	2.78 361	1.32 546	0.04 143	0.03 263	0.07 262	0.02 117	0.19 206	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429

Pointernet	0.34 252	0.10 215	1.09 330	0.01 84	0.08 531	1.18 339	0.05 463	2.99 390	0.62 194	0.03 114	0.01 1	0.15 325	0.05 258	0.24 248	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 638	0.01 127	0.00 1

dd	0.34 252	0.67 647	1.55 439	0.04 351	0.01 300	1.22 387	0.03 377	0.84 146	1.16 509	0.18 320	0.05 289	0.12 305	0.05 258	0.29 281	0.44 500	0.02 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.00 1

AnonymousM	0.34 252	0.07 121	0.63 187	0.02 204	0.01 300	1.09 260	0.03 377	1.54 205	0.68 306	0.17 317	0.04 281	0.02 56	0.24 456	0.25 256	0.04 44	0.00 1	0.01 460	1.93 756	0.00 1	0.01 127	0.00 1

EE1	0.35 263	0.04 14	0.87 239	0.16 552	0.00 1	1.09 260	0.02 316	3.05 406	0.63 221	0.20 327	0.38 424	0.01 6	0.03 177	0.19 206	0.12 285	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.01 175

GEAR-Net	0.35 263	0.04 14	0.56 176	0.09 477	0.00 1	0.35 53	0.03 377	4.62 627	0.24 84	0.12 282	0.02 187	0.03 126	0.17 423	0.24 248	0.23 375	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.04 591	0.09 524	0.08 575

S0	0.35 263	0.36 508	0.58 179	0.15 543	0.01 300	1.28 427	0.04 427	1.15 166	0.11 5	0.10 253	1.50 578	0.20 347	0.45 512	0.30 287	0.39 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 576	0.31 688	0.10 599

4D-IteraStereo	0.35 263	0.60 629	1.93 494	0.02 204	0.09 541	1.03 181	0.07 507	1.25 174	0.34 106	0.02 60	0.03 263	0.84 459	0.10 364	0.31 290	0.35 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.07 559

knoymous	0.35 263	0.05 43	1.11 334	0.05 388	0.01 300	1.15 314	0.01 207	2.06 270	0.14 18	0.40 376	0.02 187	1.67 535	0.00 1	0.31 290	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

UDGNet	0.35 263	0.50 592	1.14 342	0.02 204	0.00 1	1.12 292	0.02 316	0.70 125	1.57 598	0.31 345	0.05 289	0.06 233	0.02 117	1.45 415	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 263	0.10 215	1.95 499	0.02 204	0.00 1	0.93 155	0.07 507	1.70 229	0.86 442	0.09 227	0.04 281	0.05 205	0.05 258	0.23 243	0.51 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 702	0.06 465	0.08 575

PSi22	0.36 270	0.40 533	0.78 218	0.11 501	0.00 1	0.91 141	0.00 1	2.98 388	0.65 257	0.01 13	0.01 1	0.10 295	0.04 226	0.93 381	0.12 285	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.01 175

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IGEV++	0.36 270	0.19 370	0.57 177	0.09 477	0.00 1	0.35 53	0.03 377	4.62 627	0.24 84	0.12 282	0.02 187	0.03 126	0.17 423	0.24 248	0.23 375	0.00 1	0.05 648	0.00 1	0.04 591	0.09 524	0.08 575

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RCA-Stereo	0.37 275	0.14 301	0.76 215	0.01 84	0.00 1	1.17 328	0.00 1	3.14 424	0.61 169	0.71 419	0.47 452	0.05 205	0.13 400	0.19 206	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 175

sAnonymous2	0.37 275	0.32 488	3.21 624	0.01 84	0.00 1	0.35 53	0.08 515	1.96 259	0.90 448	0.03 114	0.05 289	0.04 155	0.11 376	0.11 131	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.18 663

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MSCF	0.38 280	0.45 566	0.49 151	0.12 507	0.24 640	1.05 211	0.03 377	3.14 424	0.68 306	0.02 60	0.01 1	0.02 56	0.23 453	0.65 363	0.18 343	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.32 729	0.03 368	0.02 344

GASTEREO	0.39 281	0.45 566	0.47 145	0.11 501	0.24 640	1.06 227	0.03 377	3.16 435	0.66 278	0.10 253	0.01 1	0.01 6	0.28 470	0.66 365	0.18 343	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.32 729	0.03 368	0.02 344

rvit_0105_4	0.39 281	0.16 334	1.66 463	0.01 84	0.00 1	0.85 122	0.00 1	3.15 427	1.33 548	0.07 188	0.06 297	0.10 295	0.03 177	0.29 281	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

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CroCo-Stereo	0.39 281	0.40 533	1.67 467	0.07 446	0.00 1	0.19 18	0.01 207	3.55 504	0.75 380	0.08 210	0.02 187	0.46 391	0.08 336	0.28 278	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 281	0.44 560	1.15 346	0.06 411	0.03 448	1.12 292	0.04 427	2.75 359	0.33 104	0.10 253	0.16 352	0.11 299	0.19 435	0.74 371	0.31 435	0.00 1	0.14 718	0.00 1	0.01 531	0.02 296	0.05 497

monster_256*512	0.40 286	0.22 411	0.64 190	0.06 411	0.01 300	1.03 181	0.00 1	3.01 397	0.73 367	0.05 156	0.05 289	0.78 454	0.74 571	0.30 287	0.32 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.03 429

MM-Stereo_test1	0.40 286	0.13 287	1.31 398	0.64 688	0.07 520	0.92 151	0.03 377	3.08 414	0.80 421	0.35 363	0.04 281	0.05 205	0.02 117	0.20 222	0.13 293	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.26 663	0.02 344

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SCION-Mon(vits-remp)	0.41 291	0.19 370	2.26 548	0.02 204	0.40 688	2.25 615	0.00 1	2.16 284	0.64 241	0.03 114	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.10 113	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.01 175

Lsterematch	0.41 291	0.44 560	1.31 398	0.28 608	0.02 410	0.91 141	0.04 427	1.01 154	1.02 474	0.24 333	1.06 544	0.30 368	0.68 563	0.57 350	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

rvit_0105_5	0.41 291	0.20 386	1.94 498	0.01 84	0.00 1	0.91 141	0.00 1	3.18 440	1.27 533	0.08 210	0.09 321	0.10 295	0.02 117	0.35 308	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 429

plain	0.41 291	0.28 458	2.26 548	0.07 446	0.00 1	0.50 91	0.01 207	2.84 369	0.92 451	0.05 156	0.07 304	0.13 312	0.17 423	0.43 323	0.20 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 693	0.01 175

x	0.41 291	0.04 14	0.74 214	0.54 672	0.00 1	0.98 168	0.00 1	3.07 411	0.67 295	0.48 391	0.01 1	0.48 395	0.07 313	0.93 381	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

SCV	0.42 296	0.28 458	0.68 201	0.26 600	0.16 597	0.26 26	0.05 463	4.98 662	0.63 221	0.10 253	0.01 1	0.02 56	0.05 258	0.26 266	0.13 293	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.18 675	0.25 660	0.18 663

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raft+_RVC	0.42 296	0.48 584	1.11 334	0.51 669	0.17 602	1.16 321	0.04 427	2.25 298	0.59 136	0.12 282	0.42 434	0.08 273	0.15 410	0.60 356	0.28 416	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.19 672

Gwc-CoAtRS	0.42 296	0.12 272	1.28 386	0.03 292	0.13 572	1.03 181	0.02 316	2.33 304	0.15 23	0.35 363	0.01 1	2.27 580	0.03 177	0.20 222	0.25 392	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.22 694	0.01 127	0.01 175

AnonStereo	0.43 303	0.19 370	0.86 236	0.12 507	0.00 1	1.19 354	0.02 316	3.00 392	0.62 194	0.34 361	0.92 532	0.12 305	0.04 226	0.79 373	0.20 354	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.18 617	0.01 175

Replicate-Monster	0.43 303	0.06 76	5.91 710	0.01 84	0.00 1	1.03 181	0.00 1	0.56 107	0.74 376	0.07 188	0.02 187	0.02 56	0.00 1	0.14 164	0.03 12	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 303	0.33 496	0.92 256	0.75 697	0.04 473	0.96 165	0.05 463	3.11 420	0.79 414	0.12 282	0.53 460	0.26 360	0.06 290	0.26 266	0.13 293	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.28 678	0.01 175

IGEV-Stereo+	0.43 303	0.17 348	0.46 137	0.14 537	1.06 724	0.63 99	0.02 316	0.30 40	0.24 84	0.09 227	0.01 1	0.04 155	0.03 177	1.86 431	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.15 648	1.83 741	1.61 740

CES	0.43 303	0.14 301	0.85 232	0.05 388	1.52 735	1.22 387	0.05 463	1.01 154	0.59 136	0.03 114	0.02 187	0.14 319	0.10 364	0.40 318	0.10 260	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	2.45 748

ROB_FTStereo_v2	0.43 303	0.09 184	1.00 285	0.06 411	0.08 531	1.57 540	0.33 632	1.44 189	0.67 295	0.97 461	0.19 373	0.77 449	0.02 117	1.23 399	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

HART	0.44 309	0.24 425	1.41 416	0.01 84	0.00 1	0.33 44	0.00 1	2.91 378	0.61 169	0.26 335	1.98 607	0.35 376	0.03 177	0.20 222	0.14 305	0.00 1	0.11 700	0.00 1	0.00 1	0.19 627	0.05 497

RALCasStereoNet	0.44 309	0.44 560	1.03 307	0.03 292	0.00 1	1.10 270	0.03 377	2.46 321	0.90 448	0.07 188	0.32 403	0.12 305	0.20 441	1.28 402	0.25 392	0.00 1	0.31 740	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.12 619

R-Stereo Train	0.44 309	0.09 184	0.94 265	0.02 204	0.00 1	1.24 403	0.09 527	3.65 518	0.11 5	1.87 586	0.42 434	0.06 233	0.01 37	0.25 256	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344

RAFT-Stereo	0.44 309	0.09 184	0.94 265	0.02 204	0.00 1	1.24 403	0.09 527	3.65 518	0.11 5	1.87 586	0.42 434	0.06 233	0.01 37	0.25 256	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 313	0.43 554	0.77 217	0.20 573	0.08 531	1.20 374	0.04 427	3.88 557	0.72 364	0.30 344	0.56 462	0.06 233	0.06 290	0.20 222	0.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.17 607	0.01 175

MIM_Stereo	0.45 313	0.43 554	1.18 360	0.51 669	0.04 473	1.26 420	0.02 316	2.38 307	0.65 257	0.07 188	0.02 187	0.70 435	0.20 441	1.01 390	0.13 293	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.10 599

HUI-Stereo	0.45 313	0.09 184	1.08 326	0.06 411	0.08 531	1.61 558	0.32 629	1.43 185	0.70 346	0.97 461	0.18 365	0.77 449	0.02 117	1.44 414	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

RAFT-IKP	0.45 313	0.09 184	1.06 319	0.06 411	0.06 506	1.44 497	0.31 628	1.44 189	0.69 331	0.97 461	0.18 365	0.76 445	0.02 117	1.65 423	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.04 469

NLSM1	0.46 317	0.08 158	0.31 91	0.03 292	0.44 692	1.19 354	0.01 207	3.99 565	1.96 635	0.13 291	0.02 187	0.11 299	0.09 353	0.26 266	0.42 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 175

Reg-Stereo(zero)	0.46 317	0.04 14	1.77 478	0.01 84	0.14 580	1.20 374	0.13 550	1.13 165	0.26 92	0.05 156	0.16 352	1.75 540	1.10 594	0.67 366	0.45 505	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.12 643	0.01 127	0.09 585

IGEVStereo-DCA	0.46 317	0.09 184	1.02 295	0.02 204	0.00 1	0.82 113	0.00 1	0.53 98	0.75 380	0.09 227	0.03 263	0.03 126	0.06 290	5.04 580	0.51 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 648	0.05 444	0.01 175

PSM-adaLoss	0.46 317	0.09 184	1.01 289	0.06 411	0.09 541	1.61 558	0.30 624	1.43 185	0.69 331	0.97 461	0.18 365	0.77 449	0.02 117	1.67 424	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

ICVP	0.46 317	0.08 158	1.58 449	0.01 84	0.01 300	1.10 270	0.21 582	3.80 539	0.52 126	0.42 380	0.27 395	0.33 374	0.06 290	0.57 350	0.13 293	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.01 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 317	0.42 545	1.05 317	0.01 84	0.21 625	1.17 328	0.05 463	2.07 274	0.19 52	2.98 664	0.02 187	0.12 305	0.15 410	0.25 256	0.31 435	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.06 536

tt45	0.47 323	0.06 76	0.70 209	0.02 204	0.00 1	1.30 439	0.05 463	0.85 147	0.60 149	0.05 156	0.01 1	0.09 283	0.03 177	5.40 599	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.01 175

rvit_0105_3	0.47 323	0.28 458	2.20 532	0.01 84	0.00 1	1.13 301	0.00 1	3.20 449	1.26 527	0.08 210	0.26 390	0.09 283	0.03 177	0.62 361	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

H2IRNET	0.47 323	0.22 411	1.27 383	0.15 543	0.01 300	1.18 339	0.01 207	1.65 220	0.48 123	0.02 60	1.80 598	0.46 391	0.04 226	1.62 422	0.35 465	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.01 531	0.16 597	0.02 344

AE-Stereo	0.47 323	0.11 252	1.03 307	0.04 351	0.09 541	1.11 279	0.03 377	4.16 581	0.34 106	0.35 363	0.82 521	0.15 325	0.16 418	0.45 331	0.05 85	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.26 711	0.09 524	0.05 497

ToySt	0.47 323	0.25 432	2.47 570	0.04 351	0.01 300	1.17 328	0.00 1	2.01 265	0.63 221	0.08 210	0.14 341	1.16 495	0.05 258	0.80 376	0.46 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 576	0.10 541	0.04 469

riskmin	0.47 323	0.03 2	1.01 289	0.08 463	0.01 300	1.12 292	0.01 207	3.00 392	0.21 66	0.46 389	0.02 187	2.08 564	1.06 589	0.26 266	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

ROB_FTStereo	0.47 323	0.09 184	1.04 312	0.06 411	0.08 531	1.59 551	0.33 632	1.43 185	0.68 306	0.97 461	0.19 373	0.76 445	0.03 177	1.86 431	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

FE-Mocha	0.48 330	0.12 272	1.34 404	0.11 501	0.09 541	0.64 100	0.01 207	3.94 562	0.22 73	0.49 394	0.58 465	0.59 411	0.53 524	0.29 281	0.38 478	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.15 648	0.02 296	0.02 344

999	0.48 330	0.07 121	0.55 172	0.01 84	0.00 1	1.27 424	0.09 527	0.33 57	0.61 169	0.01 13	0.17 359	0.03 126	0.02 117	5.79 620	0.51 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 332	0.22 411	0.51 157	0.03 292	0.00 1	1.30 439	0.01 207	1.97 261	0.71 353	0.04 143	0.04 281	0.08 273	0.04 226	4.32 534	0.54 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 332	0.10 215	1.30 394	0.06 411	0.12 567	1.14 305	0.07 507	3.57 509	0.92 451	0.18 320	0.99 538	0.19 342	0.31 478	0.25 256	0.16 324	0.00 1	0.00 1	0.08 709	0.02 561	0.24 652	0.12 619

model_zeroshot	0.49 332	0.26 438	2.10 527	0.03 292	0.01 300	1.69 577	0.08 515	2.63 346	0.18 47	1.02 476	0.01 1	0.61 414	0.06 290	0.86 378	0.14 305	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.16 661	0.02 296	0.01 175

Anonymous3	0.49 332	0.12 272	2.21 533	0.01 84	0.00 1	2.53 629	0.09 527	3.16 435	0.65 257	0.12 282	0.22 385	0.12 305	0.05 258	0.37 313	0.08 213	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.03 429

WQFJA1	0.50 336	0.06 76	0.28 81	0.03 292	0.53 705	1.17 328	0.04 427	4.55 619	2.45 673	0.10 253	0.01 1	0.14 319	0.11 376	0.15 174	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.01 175

NLMM	0.50 336	0.06 76	0.28 81	0.03 292	0.53 705	1.17 328	0.04 427	4.54 617	2.45 673	0.10 253	0.01 1	0.14 319	0.11 376	0.15 174	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.01 175

qqq	0.50 336	0.04 14	0.78 218	0.02 204	0.00 1	1.05 211	0.00 1	3.15 427	0.68 306	0.46 389	0.01 1	0.73 441	0.12 390	2.95 464	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

Patchmatch Stereo++	0.50 336	0.09 184	1.01 289	0.06 411	0.07 520	1.60 554	0.27 604	1.45 193	0.68 306	0.98 470	0.18 365	0.77 449	0.03 177	2.58 447	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 336	0.09 184	1.01 289	0.06 411	0.07 520	1.60 554	0.27 604	1.45 193	0.68 306	0.98 470	0.18 365	0.77 449	0.03 177	2.58 447	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.05 497

WQFJX	0.51 341	0.07 121	0.27 75	0.04 351	0.47 699	1.16 321	0.05 463	4.75 644	1.98 638	0.15 302	0.02 187	0.17 335	0.10 364	0.58 354	0.35 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.02 344

test_4	0.51 341	0.10 215	1.27 383	0.01 84	0.06 506	0.97 167	0.03 377	1.12 163	0.16 28	0.27 339	3.42 662	0.65 424	0.09 353	1.59 419	0.26 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 621	0.14 576	0.00 1

iGMRVC	0.51 341	0.09 184	1.04 312	0.06 411	0.08 531	1.61 558	0.27 604	1.44 189	0.69 331	0.97 461	0.19 373	0.76 445	0.03 177	2.69 455	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.04 469

CFNet-RSSM	0.51 341	0.12 272	1.26 381	0.03 292	0.14 580	1.24 403	0.02 316	4.12 579	0.15 23	0.31 345	0.01 1	1.96 556	0.04 226	0.19 206	0.25 392	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.27 714	0.01 127	0.01 175

S	0.52 345	0.16 334	0.53 162	0.03 292	0.02 410	2.50 627	0.02 316	1.76 235	0.62 194	0.71 419	1.57 581	0.49 398	0.71 567	0.20 222	0.30 430	0.02 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 710	0.34 704

mmm	0.52 345	0.04 14	1.14 342	0.61 684	0.00 1	1.14 305	0.00 1	3.45 488	0.75 380	1.24 516	0.58 465	0.20 347	0.18 428	0.93 381	0.08 213	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

anonymousdsp2	0.52 345	0.06 76	1.51 433	0.10 491	0.00 1	1.19 354	0.01 207	4.32 601	0.63 221	0.33 350	0.15 350	0.78 454	0.09 353	1.01 390	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 638	0.04 415	0.05 497

GANet-ADL	0.52 345	0.09 184	1.43 420	0.13 520	0.02 410	1.43 494	0.02 316	3.22 452	0.59 136	0.34 361	0.98 537	1.09 491	0.19 435	0.40 318	0.34 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.01 175

DeepStereo_RVC	0.52 345	0.08 158	1.37 411	0.06 411	0.06 506	1.34 453	0.41 643	1.43 185	0.68 306	1.03 481	0.85 525	0.49 398	1.56 628	0.79 373	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.13 633

test-1	0.52 345	0.25 432	0.94 265	0.03 292	0.22 630	1.20 374	0.08 515	4.03 570	0.25 90	0.70 417	0.66 490	0.71 439	0.03 177	0.30 287	0.43 496	0.00 1	0.18 727	0.00 1	0.07 615	0.01 127	0.25 691

FENet	0.52 345	0.07 121	1.62 455	0.04 351	0.00 1	1.19 354	0.05 463	3.10 418	0.98 464	0.89 447	0.01 1	1.63 530	0.09 353	0.47 335	0.28 416	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

AIO-test1	0.53 352	0.38 519	1.50 427	0.02 204	0.03 448	1.12 292	0.01 207	3.13 423	0.69 331	0.44 383	0.30 400	0.06 233	0.06 290	2.52 445	0.13 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.13 569	0.09 585

Pruner-Stereo	0.53 352	0.10 215	1.02 295	0.89 714	0.10 551	1.57 540	0.36 638	2.06 270	0.63 221	2.23 617	0.46 449	0.25 357	0.01 37	0.45 331	0.37 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

cross-raft	0.53 352	0.12 272	1.78 481	0.03 292	0.01 300	1.04 194	0.10 536	3.21 451	0.23 77	0.37 371	0.01 1	2.86 614	0.04 226	0.24 248	0.24 383	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.16 661	0.01 127	0.02 344

FLISNet	0.54 355	0.37 513	1.50 427	0.13 520	0.00 1	1.15 314	0.00 1	1.68 226	0.62 194	1.34 525	0.01 1	2.67 598	0.66 556	0.36 310	0.20 354	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.00 1

CoSv	0.54 355	0.37 513	1.50 427	0.13 520	0.00 1	1.15 314	0.00 1	1.68 226	0.62 194	1.34 525	0.01 1	2.67 598	0.66 556	0.36 310	0.20 354	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.00 1

PFNet+	0.54 355	0.10 215	1.31 398	0.16 552	0.05 493	1.44 497	0.56 659	1.60 216	0.98 464	1.35 531	0.46 449	0.37 378	0.01 37	2.18 441	0.22 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

RALAANet	0.54 355	0.62 636	1.41 416	0.01 84	0.01 300	0.92 151	0.02 316	2.39 308	1.87 628	1.13 495	0.38 424	0.15 325	0.30 474	1.00 389	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 591	0.14 576	0.01 175

Anonymus123	0.55 359	0.17 348	2.86 598	0.00 1	0.10 551	4.86 696	0.03 377	2.09 275	0.62 194	0.07 188	0.01 1	0.04 155	0.02 117	0.08 76	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.02 688	0.02 561	0.01 127	0.01 175

NLMM1	0.55 359	0.08 158	0.35 113	0.03 292	0.10 551	1.19 354	0.01 207	4.94 659	3.06 689	0.15 302	0.03 263	0.13 312	0.08 336	0.48 336	0.36 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.02 344

WQFJX1	0.56 361	0.10 215	0.35 113	0.02 204	0.41 689	1.18 339	0.07 507	5.08 671	2.44 672	0.11 276	0.02 187	0.20 347	0.20 441	0.60 356	0.32 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.02 344

CASS	0.56 361	0.13 287	1.40 414	0.03 292	0.01 300	1.65 572	0.04 427	3.03 401	0.63 221	1.96 595	0.93 533	0.28 366	0.36 493	0.52 341	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 361	0.14 301	1.22 374	0.02 204	0.00 1	1.14 305	0.03 377	3.43 485	1.47 574	1.02 476	1.41 576	0.05 205	0.02 117	1.08 392	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 364	0.25 432	1.16 351	0.01 84	0.00 1	1.27 424	0.00 1	3.15 427	1.12 501	0.23 331	0.03 263	0.38 382	0.08 336	3.60 489	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

ACVNet	0.57 364	0.21 398	1.34 404	0.09 477	0.00 1	1.36 459	0.22 588	2.40 309	1.05 484	0.63 408	0.66 490	1.94 553	0.26 465	0.31 290	0.79 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.00 1

GGDA	0.58 366	0.51 596	1.23 376	0.07 446	0.00 1	1.25 414	0.02 316	2.86 373	1.23 519	0.09 227	0.02 187	0.15 325	0.07 313	3.95 515	0.07 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

test_3	0.58 366	0.06 76	1.04 312	0.07 446	0.12 567	1.01 174	0.01 207	2.45 319	0.20 60	0.95 457	0.01 1	1.05 485	0.05 258	3.74 498	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 708	0.15 591	0.13 633

DIP-Stereo	0.58 366	0.23 420	0.90 251	0.08 463	0.00 1	1.43 494	0.01 207	6.01 715	1.38 553	0.92 454	0.11 332	0.04 155	0.19 435	0.12 144	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 369	0.51 596	1.36 410	0.11 501	0.00 1	1.21 380	0.03 377	2.79 362	1.18 511	0.10 253	0.02 187	0.19 342	0.08 336	4.22 529	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

TRStereo	0.59 369	0.79 671	1.59 453	0.56 677	0.01 300	1.19 354	0.03 377	4.74 641	0.60 149	0.17 317	0.01 1	0.62 417	0.44 508	0.57 350	0.07 181	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.24 702	0.01 127	0.14 640

rvit_105_1	0.60 371	0.33 496	2.37 560	0.01 84	0.00 1	1.16 321	0.00 1	3.38 474	1.20 516	0.16 308	0.26 390	0.13 312	0.04 226	2.66 453	0.24 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.03 429

RAFT	0.60 371	0.50 592	1.01 289	0.50 665	0.04 473	0.94 157	0.08 515	3.01 397	0.65 257	0.22 330	0.09 321	3.41 646	0.27 468	0.53 345	0.37 475	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.01 531	0.40 708	0.03 429

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 371	0.36 508	0.96 274	0.03 292	0.02 410	1.21 380	0.02 316	2.80 366	1.55 591	1.08 490	2.63 638	0.43 388	0.16 418	0.37 313	0.25 392	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.19 627	0.01 175

Weightmod_eth	0.61 374	0.20 386	0.54 168	0.09 477	0.00 1	0.86 126	0.04 427	0.72 129	0.62 194	0.10 253	3.72 668	0.21 351	0.53 524	2.03 436	0.24 383	1.85 751	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 693	0.07 559

Weightmod	0.61 374	0.40 533	0.53 162	0.11 501	0.03 448	1.12 292	0.01 207	0.79 139	0.62 194	0.09 227	2.76 643	0.67 428	0.33 485	3.73 497	0.44 500	0.06 697	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 715	0.12 619

xyz-stereo-finetune2	0.61 374	0.19 370	0.84 231	0.06 411	0.00 1	1.28 427	0.04 427	1.89 250	0.69 331	0.10 253	0.59 476	0.07 262	0.67 561	5.30 593	0.47 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

test_sample1	0.61 374	0.04 14	0.90 251	0.34 633	0.00 1	1.09 260	0.00 1	3.54 503	0.88 444	0.86 442	0.01 1	0.53 404	0.34 486	3.51 486	0.20 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

ACVNet-DCA	0.61 374	0.27 442	1.28 386	0.13 520	0.00 1	3.44 661	0.01 207	3.15 427	0.68 306	0.33 350	0.69 502	0.04 155	0.61 539	1.43 410	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.03 576	0.01 127	0.01 175

RAFT-Test	0.61 374	0.16 334	2.27 553	0.04 351	0.15 589	1.80 589	0.17 566	2.52 329	0.65 257	0.56 398	0.11 332	2.76 607	0.02 117	0.27 276	0.34 458	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.29 723	0.01 127	0.01 175

test_1	0.61 374	0.06 76	1.00 285	0.07 446	0.12 567	0.99 170	0.01 207	2.46 321	0.20 60	1.71 571	0.01 1	1.10 493	0.04 226	3.71 496	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 708	0.15 591	0.13 633

TestStereo	0.61 374	0.55 612	1.84 488	0.00 1	0.00 1	0.94 157	0.00 1	1.65 220	0.23 77	0.12 282	0.03 263	0.08 273	0.06 290	6.59 658	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 374	0.08 158	1.78 481	0.00 1	0.00 1	1.59 551	0.07 507	5.32 685	0.13 12	0.62 403	0.32 403	0.37 378	0.67 561	0.68 368	0.49 519	0.03 679	0.00 1	0.01 657	0.00 1	0.02 296	0.01 175

rrr	0.62 383	0.09 184	2.07 522	0.02 204	0.00 1	0.82 113	0.06 495	2.29 302	0.85 440	0.09 227	0.03 263	0.03 126	0.06 290	5.04 580	0.51 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 679	0.05 444	0.07 559

GwcNet-ADL	0.62 383	0.20 386	2.03 514	0.05 388	0.01 300	1.29 433	0.02 316	3.16 435	1.39 555	0.97 461	0.44 444	1.48 510	0.23 453	0.78 372	0.27 408	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 429

test_sample2	0.63 385	0.05 43	1.13 340	0.31 618	0.01 300	1.22 387	0.00 1	3.87 556	1.03 476	0.91 452	0.02 187	0.50 401	0.13 400	3.16 470	0.26 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

GMStereo_Zeroshot	0.63 385	0.14 301	1.54 437	0.75 697	0.00 1	1.26 420	0.01 207	1.85 244	0.31 100	1.44 549	0.58 465	1.76 541	0.19 435	2.55 446	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1

test-3	0.63 385	0.06 76	1.00 285	0.07 446	0.13 572	0.99 170	0.01 207	2.46 321	0.20 60	1.96 595	0.01 1	1.10 493	0.05 258	3.75 499	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 711	0.15 591	0.13 633

NLCSM	0.64 388	0.15 319	0.32 99	0.04 351	0.48 701	1.18 339	0.09 527	3.93 560	1.65 609	0.11 276	0.04 281	0.20 347	0.22 452	3.93 512	0.25 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 597	0.02 344

Any-RAFT	0.64 388	0.08 158	1.07 322	0.03 292	0.00 1	2.77 642	0.08 515	3.57 509	1.23 519	0.96 459	0.26 390	1.61 525	0.31 478	0.72 369	0.06 149	0.00 1	0.10 696	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

MIPNet	0.64 388	0.42 545	2.01 510	0.08 463	0.07 520	1.29 433	0.11 539	3.47 493	1.29 538	0.67 413	0.10 325	0.63 420	0.97 587	1.25 400	0.25 392	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.01 531	0.11 552	0.04 469

PCWNet_CMD	0.65 391	0.14 301	2.02 512	0.01 84	0.01 300	1.10 270	0.00 1	2.80 366	0.97 461	0.48 391	0.28 398	2.31 585	1.50 623	1.19 396	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

AFF-stereo	0.65 391	0.46 572	0.82 228	0.37 640	0.00 1	1.19 354	0.00 1	3.04 405	1.42 564	0.72 422	1.95 605	1.16 495	0.26 465	0.97 387	0.31 435	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.21 640	0.02 344

MSMDNet	0.65 391	0.14 301	2.02 512	0.01 84	0.01 300	1.11 279	0.00 1	2.88 374	0.98 464	0.49 394	0.28 398	2.32 586	1.49 620	1.19 396	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

ccs_rob	0.65 391	0.17 348	2.09 525	0.00 1	0.01 300	1.22 387	0.00 1	2.77 360	0.73 367	0.75 425	0.44 444	2.32 586	0.64 549	1.76 427	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

AdaStereo	0.65 391	0.09 184	1.12 336	0.02 204	0.00 1	1.45 503	0.23 592	4.38 603	1.44 569	1.17 501	0.37 422	1.56 518	0.18 428	0.56 349	0.37 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 396	1.49 723	1.08 326	0.01 84	0.01 300	0.37 62	0.05 463	2.93 380	0.63 221	0.08 210	0.01 1	0.00 1	0.02 117	0.17 189	0.04 44	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.00 1	6.28 753	0.01 175

PSMNet-RUCA	0.66 396	0.48 584	1.68 468	0.01 84	0.02 410	2.02 600	0.25 595	3.93 560	1.50 583	0.37 371	1.38 573	0.11 299	0.12 390	0.64 362	0.31 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 668	0.00 1

fff	0.66 396	0.42 545	2.21 533	0.01 84	0.01 300	1.22 387	0.02 316	3.26 455	1.04 478	2.34 629	0.14 341	0.09 283	1.83 646	0.34 302	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

RAFT+CT+SA	0.66 396	0.45 566	1.22 374	0.10 491	0.30 669	1.24 403	0.02 316	4.21 586	0.67 295	0.62 403	0.39 429	0.33 374	0.05 258	2.69 455	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 736	0.13 569	0.30 696

CFNet_pseudo	0.66 396	0.17 348	2.08 524	0.00 1	0.01 300	1.22 387	0.00 1	2.79 362	0.73 367	0.78 432	0.46 449	2.32 586	0.63 545	1.77 428	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

DCANet	0.66 396	0.43 554	2.21 533	0.03 292	0.00 1	1.22 387	0.01 207	3.26 455	1.85 625	2.61 647	0.21 381	0.09 283	0.49 520	0.33 300	0.39 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.06 536

csc	0.66 396	0.42 545	2.21 533	0.01 84	0.01 300	1.22 387	0.02 316	3.26 455	1.04 478	2.34 629	0.14 341	0.09 283	1.83 646	0.34 302	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

cscssc	0.66 396	0.42 545	2.21 533	0.01 84	0.01 300	1.22 387	0.02 316	3.26 455	1.04 478	2.34 629	0.14 341	0.09 283	1.83 646	0.34 302	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

UCFNet_RVC	0.66 396	0.35 501	1.20 368	0.02 204	0.30 669	1.53 532	0.01 207	3.42 483	0.67 295	1.12 494	0.73 513	1.26 501	0.20 441	1.84 430	0.46 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 405	0.05 43	1.30 394	0.03 292	0.16 597	1.38 471	0.03 377	4.59 625	1.35 550	0.41 378	0.71 509	2.02 560	0.07 313	0.41 321	0.12 285	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.50 745	0.03 368	0.17 655

RAFT_CTSACE	0.68 406	0.52 599	1.74 475	0.50 665	0.05 493	1.16 321	0.00 1	2.68 355	0.66 278	0.68 415	1.60 583	1.76 541	0.80 575	0.94 385	0.13 293	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.27 668	0.00 1

DMCA	0.68 406	0.22 411	1.96 503	0.01 84	0.01 300	1.28 427	0.02 316	3.02 399	1.54 590	2.14 609	0.15 350	1.74 538	0.10 364	0.45 331	0.95 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

1test111	0.69 408	0.27 442	1.28 386	0.13 520	0.00 1	3.44 661	0.01 207	3.15 427	0.68 306	0.33 350	0.69 502	0.04 155	0.61 539	2.95 464	0.07 181	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.03 576	0.01 127	0.01 175

DCRE	0.69 408	0.35 501	1.16 351	0.06 411	0.02 410	0.91 141	0.00 1	1.05 157	0.30 99	0.98 470	7.63 704	0.72 440	0.02 117	0.16 182	0.07 181	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.21 692	0.02 296	0.03 429

DCANet-4	0.69 408	0.15 319	3.76 650	0.03 292	0.01 300	1.22 387	0.01 207	3.14 424	1.90 630	2.34 629	0.14 341	0.11 299	0.25 462	0.34 302	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 497

ManiGeoR	0.70 411	0.59 625	3.01 608	0.00 1	0.00 1	1.06 227	0.00 1	3.15 427	1.50 583	0.06 177	0.02 187	0.18 339	0.15 410	4.07 519	0.25 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

HLf10	0.70 411	0.59 625	3.01 608	0.00 1	0.00 1	1.06 227	0.00 1	3.15 427	1.50 583	0.06 177	0.02 187	0.18 339	0.15 410	4.07 519	0.25 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

HLf8	0.70 411	0.67 647	2.99 605	0.00 1	0.00 1	1.09 260	0.00 1	3.37 470	1.58 602	0.37 371	0.02 187	0.26 360	0.18 428	3.36 475	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 411	0.33 496	4.35 676	0.03 292	0.00 1	1.24 403	0.01 207	3.08 414	0.24 84	0.62 403	0.31 402	0.12 305	0.00 1	3.67 490	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 411	0.04 14	1.69 470	0.07 446	0.01 300	1.27 424	0.04 427	1.85 244	0.14 18	3.56 682	0.08 312	3.07 628	0.60 536	1.35 407	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.00 1	0.02 296	0.00 1

SCION-MonSter(vits)	0.71 416	0.07 121	0.24 45	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.00 1	3.77 531	0.80 421	0.03 114	0.25 389	1.69 536	0.27 468	1.93 434	4.18 684	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 703	0.12 619

HLF11	0.71 416	0.53 604	3.15 618	0.00 1	0.00 1	1.04 194	0.00 1	3.07 411	1.41 562	0.42 380	0.02 187	0.16 331	0.12 390	4.13 526	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1

WQFJA1++	0.72 418	0.06 76	1.09 330	0.06 411	0.06 506	0.39 65	0.01 207	1.31 180	0.21 66	2.34 629	0.02 187	0.19 342	0.00 1	0.14 164	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 761	0.05 497

test_sample7	0.72 418	0.18 361	1.23 376	0.55 675	0.01 300	1.21 380	0.00 1	4.31 597	1.07 489	1.35 531	0.36 417	0.70 435	0.44 508	2.58 447	0.34 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

MSKI-zero shot	0.73 420	0.13 287	1.56 446	0.02 204	0.14 580	1.34 453	0.04 427	3.00 392	0.23 77	0.67 413	1.64 584	0.89 463	0.00 1	4.55 559	0.10 260	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.21 692	0.03 368	0.01 175

HCRNet	0.73 420	0.19 370	1.10 332	0.01 84	0.00 1	1.17 328	0.01 207	3.07 411	1.97 636	0.60 402	0.21 381	0.56 407	0.11 376	5.34 597	0.20 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

SME	0.74 422	0.73 659	0.99 283	0.07 446	0.02 410	1.00 172	0.01 207	2.65 348	0.25 90	1.26 518	1.01 540	0.23 353	0.12 390	4.58 563	0.94 577	0.62 737	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 680	0.08 575

IGEV-FE	0.74 422	0.20 386	3.00 606	0.26 600	0.02 410	1.10 270	0.05 463	3.72 524	0.19 52	0.88 444	0.71 509	2.81 608	0.63 545	0.52 341	0.33 447	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.16 661	0.04 415	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 422	0.20 386	3.00 606	0.26 600	0.02 410	1.10 270	0.05 463	3.72 524	0.19 52	0.88 444	0.71 509	2.84 611	0.63 545	0.53 345	0.33 447	0.00 1	0.07 669	0.00 1	0.16 661	0.04 415	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 422	0.18 361	1.23 376	0.81 702	4.25 755	1.19 354	0.03 377	2.17 294	0.13 12	0.35 363	0.40 430	0.97 477	0.08 336	2.61 452	0.09 239	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.07 615	0.04 415	0.03 429

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test_5	0.74 422	0.50 592	1.55 439	0.44 649	0.25 645	1.45 503	0.01 207	4.16 581	0.78 407	0.79 434	0.17 359	0.42 387	0.64 549	3.06 468	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 597	0.21 680

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anonymousa	0.79 444	0.26 438	1.91 492	0.03 292	0.29 667	1.46 511	0.02 316	3.76 529	0.97 461	0.72 422	2.25 627	3.21 639	0.56 530	0.15 174	0.12 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 591	0.00 1	0.02 344

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 451	0.64 640	1.41 416	0.44 649	0.01 300	0.91 141	0.08 515	3.75 527	1.04 478	0.12 282	0.44 444	0.27 363	0.35 491	5.12 584	0.38 478	1.19 746	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.05 497

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 464	0.15 319	2.22 540	0.48 660	0.01 300	1.37 465	0.01 207	4.63 632	1.17 510	1.43 546	0.43 440	0.80 457	0.10 364	3.48 484	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

psm_up	0.84 464	0.32 488	1.44 422	0.02 204	0.00 1	1.98 598	0.05 463	3.40 479	1.04 478	2.06 605	0.40 430	1.74 538	0.45 512	3.47 483	0.24 383	0.06 697	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.00 1

MyStereo8	0.85 466	0.52 599	3.20 623	0.20 573	0.00 1	1.47 512	0.01 207	3.53 502	1.91 631	1.34 525	0.65 488	1.22 498	0.31 478	0.57 350	1.38 609	0.00 1	0.14 718	0.00 1	0.06 608	0.09 524	0.30 696

CAS	0.85 466	0.09 184	0.67 198	6.43 761	0.05 493	1.12 292	0.00 1	0.88 148	0.69 331	0.02 60	0.02 187	0.06 233	0.06 290	0.26 266	0.12 285	6.37 763	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 678

PSM-softLoss	0.85 466	0.10 215	1.50 427	1.14 726	0.03 448	1.47 512	0.27 604	2.48 324	0.69 331	1.30 521	0.38 424	0.39 384	0.01 37	6.88 681	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

KMStereo	0.85 466	0.10 215	1.50 427	1.14 726	0.03 448	1.47 512	0.27 604	2.48 324	0.69 331	1.30 521	0.38 424	0.39 384	0.01 37	6.88 681	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

test_sample5	0.86 470	0.16 334	2.25 544	0.49 662	0.01 300	1.41 483	0.01 207	4.55 619	1.27 533	1.35 531	0.89 529	0.58 409	0.11 376	3.75 499	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

test_sample4	0.86 470	0.16 334	2.28 554	0.50 665	0.01 300	1.42 491	0.01 207	4.65 634	1.27 533	1.52 553	0.66 490	0.69 432	0.08 336	3.50 485	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

StereoVision	0.86 470	0.38 519	1.75 477	0.03 292	0.01 300	1.14 305	0.02 316	3.38 474	0.92 451	0.13 291	6.89 701	0.50 401	0.12 390	1.10 393	0.78 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.02 344

DisPM	0.86 470	0.09 184	1.10 332	0.76 700	0.02 410	1.51 523	0.57 661	1.75 233	0.70 346	2.43 641	0.83 523	0.38 382	0.01 37	6.89 684	0.17 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

IPLG	0.86 470	0.41 539	2.31 556	0.06 411	0.06 506	1.36 459	0.11 539	3.17 438	0.83 433	0.62 403	1.00 539	0.46 391	0.61 539	5.57 612	0.35 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 617	0.01 175

AASNet	0.86 470	0.53 604	1.96 503	0.04 351	0.00 1	1.70 579	0.05 463	5.13 673	1.84 622	0.93 455	1.88 601	0.96 474	0.19 435	0.67 366	0.91 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 668	0.09 585

CCAANet	0.86 470	0.31 480	1.86 489	0.01 84	0.00 1	1.19 354	0.02 316	4.04 572	0.70 346	0.29 342	0.43 440	1.40 508	0.07 313	6.12 632	0.84 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 470	0.50 592	1.80 484	0.01 84	0.00 1	1.57 540	0.17 566	3.48 494	0.42 118	3.31 674	0.02 187	2.09 566	0.17 423	3.01 466	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 561	0.01 175

AACVNet	0.87 478	0.44 560	1.19 365	0.17 556	0.00 1	1.76 584	0.00 1	3.60 513	0.60 149	1.03 481	0.26 390	1.31 503	0.17 423	6.33 644	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 607	0.01 175

LCNet	0.87 478	0.18 361	0.97 280	0.14 537	0.26 649	1.19 354	0.22 588	2.36 305	0.71 353	1.82 583	0.21 381	0.11 299	2.56 670	5.56 609	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 591	0.81 726

HHNet	0.87 478	0.25 432	1.78 481	0.16 552	0.08 531	1.30 439	0.44 646	1.93 255	0.64 241	1.41 545	5.92 692	0.14 319	1.79 644	0.35 308	0.95 578	0.05 689	0.00 1	0.01 657	0.00 1	0.14 576	0.01 175

UPFNet	0.87 478	0.09 184	2.05 519	0.00 1	0.00 1	1.90 596	0.11 539	3.41 481	0.83 433	2.15 610	0.10 325	1.92 551	0.09 353	3.94 514	0.70 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 482	0.09 184	13.04 753	0.03 292	0.14 580	1.05 211	0.03 377	1.77 237	0.73 367	0.07 188	0.01 1	0.04 155	0.01 37	0.08 76	0.03 12	0.00 1	0.05 648	0.00 1	0.34 734	0.01 127	0.17 655

ISRNet	0.88 482	0.19 370	2.71 590	0.05 388	0.00 1	1.17 328	0.03 377	2.96 386	0.80 421	2.17 612	1.70 592	2.59 595	0.20 441	2.58 447	0.46 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.00 1

DualNet	0.88 482	0.16 334	2.25 544	0.49 662	0.01 300	1.41 483	0.01 207	4.55 619	1.27 533	1.43 546	1.12 550	0.58 409	0.11 376	3.75 499	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

tt1	0.88 482	0.27 442	1.25 380	0.08 463	0.00 1	3.36 659	0.02 316	3.03 401	6.40 725	0.33 350	0.66 490	0.05 205	0.40 504	1.59 419	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.03 429

HH	0.88 482	0.37 513	1.93 494	0.25 593	0.10 551	0.62 97	0.00 1	3.79 536	0.18 47	0.33 350	0.59 476	3.94 662	0.81 576	4.44 547	0.09 239	0.00 1	0.06 659	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

HanStereo	0.88 482	0.37 513	1.93 494	0.25 593	0.10 551	0.62 97	0.00 1	3.79 536	0.18 47	0.33 350	0.59 476	3.94 662	0.81 576	4.44 547	0.09 239	0.00 1	0.06 659	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

dad	0.88 482	0.62 636	2.26 548	0.06 411	0.01 300	1.24 403	0.00 1	0.98 153	2.17 654	1.29 520	0.35 414	0.37 378	0.04 226	5.80 621	1.06 584	0.01 646	0.00 1	1.13 747	0.11 638	0.05 444	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 482	0.38 519	1.45 423	0.60 681	0.00 1	1.36 459	0.02 316	4.55 619	0.69 331	0.71 419	0.32 403	1.56 518	0.61 539	4.55 559	0.64 550	0.00 1	0.00 1	0.05 703	0.00 1	0.08 502	0.02 344

test_sample6	0.89 490	0.17 348	2.23 542	0.48 660	0.01 300	1.43 494	0.01 207	4.49 614	1.40 559	1.43 546	1.12 550	0.64 423	0.14 406	3.86 508	0.42 493	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

PSMNet-RSSM	0.90 491	0.44 560	1.35 408	0.13 520	0.00 1	1.37 465	0.03 377	4.79 650	0.85 440	1.11 493	0.49 455	2.15 571	0.35 491	4.09 525	0.73 559	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.00 1	0.03 368	0.01 175

DMCA-RVC	0.90 491	0.64 640	3.30 629	0.03 292	0.04 473	1.30 439	0.06 495	2.65 348	0.73 367	3.21 671	0.09 321	0.99 479	0.66 556	3.14 469	0.99 580	0.01 646	0.04 631	0.02 688	0.01 531	0.07 485	0.01 175

G2L-ROB	0.91 493	0.54 607	1.97 505	0.01 84	0.00 1	1.45 503	0.00 1	3.38 474	1.31 543	1.36 536	0.07 304	3.25 644	0.01 37	4.39 543	0.38 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.01 175

DFGA-Net	0.91 493	1.43 722	2.72 592	0.06 411	0.16 597	1.16 321	0.00 1	2.26 300	0.77 401	1.02 476	1.17 557	0.25 357	0.04 226	5.17 585	1.71 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 668	0.02 344

Hybrid-DGEV-03	0.92 495	0.40 533	1.07 322	0.01 84	0.00 1	1.24 403	0.03 377	2.90 376	0.36 111	2.06 605	9.12 714	0.15 325	0.14 406	0.34 302	0.30 430	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.21 640	0.08 575

DDVS	0.92 495	0.16 334	1.39 413	0.21 575	0.27 655	3.17 649	0.26 600	2.56 335	0.62 194	0.70 417	0.81 519	2.17 577	0.45 512	5.26 590	0.29 422	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.00 1	0.04 415	0.02 344

iRaft-Stereo_20w	0.92 495	0.15 319	2.68 586	0.24 590	0.06 506	1.36 459	0.28 612	7.46 740	0.34 106	1.56 563	0.37 422	0.62 417	1.24 607	1.25 400	0.34 458	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.16 661	0.02 296	0.13 633

CoDeX	0.94 498	0.34 499	2.09 525	0.05 388	0.20 619	1.49 519	0.20 580	5.89 710	1.57 598	0.66 412	0.67 500	1.05 485	0.32 483	3.82 506	0.33 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.00 1

cc1	0.94 498	0.27 442	1.28 386	0.13 520	0.00 1	3.44 661	0.01 207	3.18 440	7.23 734	0.33 350	0.69 502	0.04 155	0.61 539	1.43 410	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.03 576	0.09 524	0.04 469

xx1	0.95 500	0.27 442	1.28 386	0.13 520	0.00 1	3.44 661	0.01 207	3.18 440	7.23 734	0.33 350	0.69 502	0.73 441	0.12 390	1.43 410	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

DualNet (step1)	0.96 501	0.41 539	2.03 514	0.02 204	0.01 300	2.14 605	0.01 207	4.31 597	1.07 489	1.35 531	0.36 417	0.70 435	0.44 508	2.58 447	0.34 458	0.53 733	0.00 1	1.82 752	1.10 759	0.02 296	0.02 344

SACVNet	0.96 501	0.36 508	1.49 426	0.05 388	0.00 1	1.62 563	0.28 612	3.86 553	1.28 537	1.79 581	0.80 518	1.59 521	0.07 313	5.29 592	0.48 517	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.01 175

G2L-Stereo_test	0.97 503	0.60 629	1.95 499	0.21 575	0.01 300	1.63 567	0.10 536	3.19 446	1.01 471	1.98 597	0.11 332	3.22 641	0.51 522	4.38 542	0.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 617	0.02 344

BUS	0.97 503	0.10 215	0.96 274	0.01 84	0.00 1	5.85 710	0.03 377	5.40 688	0.93 455	2.26 623	0.66 490	2.39 590	0.06 290	0.61 358	0.05 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 503	0.77 667	3.36 632	0.46 655	0.01 300	1.32 445	0.09 527	4.57 624	1.26 527	1.88 588	0.22 385	1.09 491	0.42 506	1.79 429	2.09 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.06 536

qqq1	0.98 506	0.16 334	1.55 439	0.33 627	0.01 300	1.03 181	0.00 1	5.24 677	2.12 647	1.53 555	2.16 620	0.92 465	0.02 117	4.46 549	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175

fff1	0.98 506	0.16 334	1.55 439	0.33 627	0.01 300	1.03 181	0.00 1	5.24 677	2.12 647	1.53 555	2.16 620	0.92 465	0.02 117	4.46 549	0.07 181	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175

gwcnet-sp	0.98 506	0.38 519	4.06 662	0.04 351	0.00 1	2.60 632	0.15 558	3.51 496	1.13 504	1.75 575	0.16 352	0.68 429	0.39 501	3.69 493	0.90 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.03 429

scenet	0.98 506	0.38 519	4.06 662	0.04 351	0.00 1	2.60 632	0.15 558	3.51 496	1.13 504	1.75 575	0.16 352	0.68 429	0.39 501	3.69 493	0.90 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.03 429

ssnet	0.98 506	0.38 519	4.06 662	0.04 351	0.00 1	2.60 632	0.15 558	3.51 496	1.13 504	1.75 575	0.16 352	0.68 429	0.39 501	3.69 493	0.90 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.03 429

raft_robust	0.98 506	0.57 620	1.21 372	0.06 411	0.17 602	1.36 459	0.02 316	3.46 491	2.18 656	0.33 350	0.01 1	1.54 516	1.42 618	6.77 673	0.15 315	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.18 675	0.11 552	0.09 585

cf-r	0.98 506	0.51 596	2.04 518	0.25 593	0.01 300	1.40 478	0.03 377	4.47 613	1.65 609	0.95 457	0.58 465	2.63 596	0.24 456	4.19 528	0.58 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.04 469

RAFT_R40	0.99 513	0.05 43	1.26 381	0.71 694	0.20 619	1.65 572	0.67 667	1.94 258	0.61 169	1.05 484	1.15 553	1.80 545	1.47 619	6.91 687	0.31 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

MWDA-net	1.00 514	0.38 519	1.20 368	0.12 507	0.20 619	1.73 582	0.12 548	3.18 440	0.78 407	1.18 503	0.48 454	1.65 533	2.29 659	5.68 616	1.03 583	0.03 679	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.00 1

iResNet	1.00 514	0.45 566	3.08 614	0.86 712	0.01 300	1.97 597	0.01 207	3.67 522	1.49 580	1.77 579	1.09 546	0.35 376	0.13 400	3.83 507	1.27 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.01 175

MWSP-net	1.01 516	0.17 348	2.51 573	0.03 292	0.01 300	1.13 301	3.23 722	3.31 463	0.86 442	1.39 540	0.66 490	2.72 604	2.30 661	0.50 339	1.36 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSP-Net	1.01 516	0.52 599	0.92 256	0.01 84	0.00 1	2.83 644	0.05 463	4.99 663	0.69 331	0.91 452	0.85 525	1.82 548	0.23 453	6.04 628	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 541	0.01 175

MLCV	1.01 516	0.53 604	2.17 530	0.03 292	0.00 1	1.60 554	0.03 377	2.90 376	1.30 541	2.60 646	1.85 600	1.00 480	0.40 504	4.88 573	0.74 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.01 175

IRAFT_RVC	1.02 519	0.20 386	1.58 449	1.39 736	0.26 649	1.33 451	0.32 629	2.52 329	0.66 278	1.58 564	0.81 519	1.16 495	1.58 632	6.51 656	0.43 496	0.00 1	0.12 708	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.03 429

GwcNet-RSSM	1.02 519	0.69 654	2.70 588	0.22 580	0.02 410	1.42 491	0.05 463	4.02 568	1.01 471	0.90 449	0.42 434	2.89 616	0.26 465	4.43 546	1.17 590	0.00 1	0.00 1	0.02 688	0.00 1	0.13 569	0.05 497

MEA-ACV	1.03 521	0.10 215	2.78 594	0.00 1	0.00 1	1.89 595	0.01 207	3.76 529	0.96 460	1.20 507	0.38 424	2.02 560	1.69 639	4.52 555	1.28 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

NINENet	1.03 521	0.22 411	1.30 394	0.10 491	0.01 300	5.85 710	0.03 377	4.41 608	1.25 526	1.55 562	0.60 482	2.39 590	0.06 290	2.72 457	0.05 85	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.00 1	0.04 415	0.00 1

HGLStereo	1.03 521	0.18 361	1.50 427	0.01 84	0.01 300	1.41 483	0.01 207	3.41 481	0.82 431	1.05 484	3.09 652	2.11 567	1.24 607	4.51 554	1.18 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.03 429

G2L-Stereo	1.04 524	0.55 612	2.62 582	0.02 204	0.11 561	1.41 483	0.02 316	3.45 488	0.99 468	1.37 538	0.14 341	3.10 631	0.24 456	5.96 625	0.66 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 627	0.04 469

SMFormer	1.04 524	0.16 334	1.55 439	0.33 627	0.01 300	1.03 181	0.00 1	5.24 677	2.12 647	1.53 555	2.16 620	0.92 465	0.02 117	4.46 549	1.24 594	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

tta	1.04 524	0.16 334	1.55 439	0.33 627	0.01 300	1.03 181	0.00 1	5.24 677	2.12 647	1.53 555	2.16 620	0.92 465	0.02 117	4.46 549	1.24 594	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.01 175

ffm	1.04 524	0.05 43	1.65 459	0.34 633	0.01 300	1.58 544	0.02 316	3.03 401	6.40 725	1.39 540	2.07 612	2.15 571	0.34 486	1.59 419	0.05 85	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.03 429

Sa-1000	1.04 524	0.39 527	1.17 356	0.00 1	0.20 619	1.33 451	0.03 377	4.19 584	1.81 620	0.99 474	5.33 688	0.61 414	0.15 410	4.07 519	0.30 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 661	0.13 569	0.00 1

SST-Stereo	1.04 524	0.05 43	1.16 351	0.72 695	0.23 635	1.70 579	0.58 662	1.92 252	1.46 572	1.19 505	1.09 546	1.60 523	1.93 651	6.92 689	0.21 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

XX-Stereo	1.04 524	0.20 386	4.94 693	0.85 708	0.04 473	1.25 414	0.00 1	3.37 470	0.45 122	1.22 514	0.50 456	3.70 656	0.02 117	3.91 511	0.05 85	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.20 685	0.03 368	0.02 344

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 524	0.55 612	2.52 574	0.56 677	1.00 721	1.37 465	0.00 1	3.43 485	1.35 550	2.24 618	0.35 414	2.18 578	0.58 535	4.28 532	0.34 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 532	0.76 665	2.06 520	0.07 446	0.00 1	1.35 457	0.03 377	6.80 731	2.57 681	0.79 434	1.20 560	0.94 473	0.12 390	3.81 504	0.41 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.01 175

PFNet	1.06 533	0.19 370	2.95 602	1.16 728	0.56 710	1.58 544	0.25 595	1.50 200	0.60 149	2.38 637	1.23 562	0.63 420	0.30 474	6.85 677	0.43 496	0.16 715	0.01 460	0.00 1	0.07 615	0.18 617	0.18 663

UGAM	1.08 534	0.19 370	2.83 595	0.05 388	0.01 300	1.09 260	0.11 539	2.89 375	0.64 241	0.08 210	2.46 632	3.64 653	0.08 336	6.99 693	0.25 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.27 668	0.04 469

hknet	1.08 534	0.13 287	2.07 522	0.01 84	0.00 1	3.32 656	0.21 582	5.40 688	0.92 451	2.26 623	0.66 490	3.43 647	0.05 258	2.81 458	0.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 534	0.56 617	2.70 588	0.02 204	0.02 410	1.20 374	0.01 207	3.18 440	0.63 221	0.14 297	2.00 609	1.62 527	1.54 626	6.69 667	1.01 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.01 175

FADNet-RVC-Resample	1.08 534	1.00 698	5.32 698	0.10 491	0.14 580	1.53 532	0.25 595	3.62 514	1.18 511	0.51 396	0.19 373	1.04 484	0.28 470	5.20 587	0.44 500	0.10 705	0.16 724	0.09 712	0.06 608	0.24 652	0.21 680

TDLM	1.08 534	0.49 589	1.43 420	0.27 606	0.00 1	1.56 539	2.12 703	3.10 418	1.75 617	1.36 536	0.93 533	1.06 487	0.49 520	6.21 636	0.70 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 597	0.02 344

CFNet	1.08 534	0.62 636	2.26 548	0.26 600	0.03 448	1.40 478	0.04 427	4.45 612	2.09 645	0.48 391	0.69 502	1.31 503	0.24 456	6.63 662	0.83 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 607	0.04 469

PS-NSSS	1.08 534	0.45 566	1.70 472	0.02 204	0.01 300	1.37 465	0.01 207	4.38 603	2.09 645	1.15 497	2.65 639	0.65 424	0.07 313	6.35 645	0.56 535	0.16 715	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 534	1.12 706	4.68 688	1.09 725	0.00 1	1.38 471	0.05 463	3.83 546	1.11 496	0.80 436	1.15 553	1.02 482	0.12 390	4.52 555	0.45 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 689	0.03 429

GMM-Stereo	1.09 542	0.05 43	1.62 455	0.13 520	0.22 630	1.41 483	0.87 675	2.31 303	0.62 194	2.75 652	3.14 653	0.54 406	0.90 582	5.33 596	0.13 293	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.01 127	1.80 746

hitnet-ft	1.09 542	0.39 527	1.45 423	0.04 351	0.00 1	1.34 453	0.22 588	3.34 469	2.25 663	1.48 551	1.11 548	4.17 667	0.37 495	4.73 568	0.79 564	0.01 646	0.00 1	0.03 695	0.00 1	0.09 524	0.01 175

NVstereo2D	1.09 542	0.17 348	4.40 678	0.00 1	0.00 1	1.59 551	0.18 572	4.29 595	1.40 559	0.85 441	0.36 417	2.30 583	0.62 544	5.26 590	0.35 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

PSMNet_ROB	1.09 542	0.69 654	2.92 600	0.03 292	0.07 520	1.68 575	0.16 563	3.44 487	1.30 541	0.96 459	0.32 403	2.81 608	0.63 545	4.23 530	2.48 659	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.04 469

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 546	0.35 501	4.53 682	0.18 562	0.37 683	0.79 105	0.00 1	5.71 706	0.74 376	0.40 376	0.64 487	4.47 677	1.41 617	1.42 409	0.30 430	0.00 1	0.11 700	0.00 1	0.28 718	0.17 607	0.14 640

LMCR-Stereo	1.10 546	0.69 654	1.95 499	0.50 665	0.01 300	2.73 637	0.09 527	6.20 719	0.64 241	2.37 635	1.76 595	0.13 312	1.59 634	2.94 463	0.23 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 561	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 546	0.42 545	1.72 474	0.28 608	0.01 300	1.37 465	0.11 539	6.25 720	0.84 436	1.05 484	0.67 500	1.61 525	0.79 574	6.11 631	0.63 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 541	0.04 469

FADNet-RVC	1.10 546	1.07 704	4.79 689	0.03 292	0.00 1	1.60 554	0.08 515	3.77 531	1.70 614	0.35 363	0.07 304	0.61 414	0.66 556	5.32 595	1.11 585	0.01 646	0.08 681	0.00 1	0.00 1	0.48 720	0.18 663

GANetREF_RVC	1.10 546	0.95 693	2.98 603	0.06 411	0.00 1	2.23 611	0.18 572	3.95 563	2.53 679	0.56 398	0.32 403	1.89 550	0.66 556	5.03 579	0.51 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.04 469
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 546	0.39 527	1.69 470	0.28 608	0.00 1	1.45 503	0.48 650	3.26 455	1.64 608	2.93 658	1.22 561	1.51 512	0.37 495	6.09 630	0.50 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 617	0.01 175

SCION-MonSter	1.11 552	0.19 370	2.64 584	0.02 204	0.46 696	3.49 665	0.05 463	3.82 545	0.89 445	0.08 210	1.40 575	1.03 483	0.20 441	1.69 425	5.76 704	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 686	0.15 643

ARAFT	1.12 553	0.82 680	4.11 665	0.04 351	0.00 1	1.64 568	0.03 377	4.85 653	1.69 613	2.78 653	0.57 463	0.47 394	0.11 376	4.81 571	0.24 383	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.00 1	0.24 652	0.05 497

ac_64	1.12 553	0.18 361	1.64 458	0.18 562	0.25 645	1.48 518	0.02 316	4.97 661	1.47 574	0.69 416	0.45 448	4.94 690	0.46 516	4.87 572	0.74 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.00 1

coex_refinement	1.13 555	0.54 607	1.58 449	0.12 507	0.02 410	1.51 523	0.06 495	4.01 567	1.51 587	2.61 647	0.66 490	4.40 674	0.48 519	3.67 490	1.30 602	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.03 429

ITSA-stereo	1.13 555	0.14 301	1.59 453	0.17 556	0.04 473	1.40 478	0.14 554	5.66 703	3.10 690	0.74 424	0.35 414	0.62 417	1.06 589	5.53 605	1.63 617	0.03 679	0.00 1	0.09 712	0.06 608	0.07 485	0.07 559

UNet	1.13 555	0.24 425	4.21 667	0.01 84	0.02 410	2.31 617	0.02 316	3.06 407	0.76 392	1.17 501	0.14 341	2.73 605	1.58 632	4.48 553	1.92 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

ssnet_v2	1.14 558	0.28 458	1.77 478	0.03 292	0.00 1	2.07 602	0.37 639	5.20 675	1.87 628	2.00 599	0.87 527	3.09 630	0.55 529	1.31 403	3.02 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 617	0.12 619

EAI-Stereo	1.14 558	0.12 272	1.19 365	0.21 575	0.32 679	1.84 592	2.32 709	5.42 691	1.19 514	1.02 476	5.66 690	0.48 395	0.60 536	0.86 378	0.62 547	0.00 1	0.13 714	0.00 1	0.65 750	0.02 296	0.17 655

delet	1.14 558	0.32 488	1.56 446	0.03 292	0.17 602	2.86 646	1.03 682	4.25 590	2.14 652	1.03 481	1.17 557	1.64 532	0.92 583	4.35 538	1.27 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.00 1

PSM-AAD	1.15 561	0.04 14	0.88 244	0.10 491	0.27 655	1.32 445	3.25 723	2.41 316	0.64 241	2.93 658	1.92 603	0.15 325	5.39 725	3.42 479	0.19 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.05 497

FADNet_RVC	1.15 561	1.06 703	4.34 675	0.02 204	0.06 506	2.77 642	0.04 427	3.50 495	0.80 421	0.35 363	0.32 403	0.65 424	0.09 353	5.20 587	1.56 612	0.24 725	0.34 742	0.11 718	0.33 732	0.65 729	0.60 719

ETE_ROB	1.16 563	0.52 599	1.71 473	0.01 84	0.02 410	1.79 588	0.22 588	4.10 577	1.32 546	4.68 704	1.18 559	2.81 608	0.08 336	3.56 487	1.12 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.06 536

DLCB_ROB	1.17 564	0.22 411	1.28 386	0.08 463	0.00 1	1.51 523	0.23 592	3.39 477	1.52 588	3.43 680	2.00 609	3.40 645	0.31 478	4.29 533	1.82 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 564	0.41 539	1.68 468	0.04 351	0.01 300	1.65 572	0.17 566	3.46 491	1.39 555	3.89 690	1.01 540	1.60 523	0.53 524	4.35 538	3.07 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

KYRaft	1.19 566	0.05 43	0.94 265	0.06 411	0.24 640	1.25 414	0.78 673	2.48 324	0.61 169	3.23 672	7.13 703	1.00 480	2.77 676	1.43 410	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	1.71 743

RAFT-345	1.19 566	0.06 76	1.55 439	0.54 672	0.13 572	1.53 532	0.25 595	0.56 107	1.76 618	1.20 507	7.85 705	0.93 470	0.05 258	6.87 680	0.46 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

RT-IGEV	1.20 568	0.10 215	2.23 542	0.46 655	0.30 669	1.14 305	0.37 639	5.13 673	0.71 353	1.74 573	2.95 649	3.86 660	2.33 664	1.50 417	0.64 550	0.00 1	0.11 700	0.00 1	0.25 708	0.10 541	0.18 663

OMP-Stereo	1.20 568	0.54 607	0.96 274	2.39 746	0.29 667	1.58 544	0.33 632	2.01 265	0.68 306	2.68 650	1.16 555	3.10 631	0.18 428	7.40 706	0.56 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.01 175

ADLNet	1.20 568	0.29 468	1.98 507	0.00 1	0.02 410	2.20 609	0.11 539	4.39 606	2.52 678	2.19 615	2.20 625	2.66 597	0.70 566	3.42 479	1.25 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 541	0.04 469

MMNet	1.20 568	0.27 442	3.59 643	0.09 477	0.00 1	4.15 679	0.01 207	3.63 516	1.19 514	1.93 594	0.32 403	1.35 507	1.23 604	4.42 545	1.84 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

FADNet	1.20 568	0.93 692	4.51 681	0.03 292	0.06 506	2.56 630	0.16 563	4.02 568	1.42 564	0.32 347	0.06 297	1.66 534	1.07 591	5.56 609	0.87 569	0.19 718	0.02 577	0.01 657	0.01 531	0.50 722	0.03 429

Select-FE	1.23 573	0.35 501	4.62 686	0.32 624	0.26 649	1.02 176	0.00 1	4.88 655	0.70 346	1.79 581	0.42 434	4.48 678	3.90 706	0.72 369	0.46 511	0.00 1	0.10 696	0.00 1	0.37 739	0.02 296	0.19 672

Prome-Stereo	1.23 573	0.06 76	0.93 261	0.12 507	0.24 640	1.26 420	0.67 667	2.53 331	0.69 331	2.08 607	8.70 712	0.76 445	2.91 680	2.12 438	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 739

DispNO	1.25 575	0.52 599	3.40 634	0.11 501	0.05 493	1.45 503	0.01 207	3.73 526	1.68 612	1.34 525	1.59 582	3.15 635	1.12 598	5.56 609	1.14 589	0.00 1	0.02 577	0.03 695	0.12 643	0.05 444	0.03 429

DAS	1.26 576	0.08 158	2.25 544	0.04 351	0.01 300	1.28 427	1.18 686	3.80 539	1.58 602	4.60 701	2.37 630	1.53 514	0.53 524	5.36 598	0.59 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

SepStereo	1.28 577	0.08 158	2.25 544	0.04 351	0.01 300	1.28 427	1.18 686	3.80 539	1.58 602	4.60 701	2.37 630	1.53 514	0.53 524	5.63 615	0.59 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

pcwnet_v2	1.29 578	0.17 348	5.98 711	0.10 491	0.01 300	1.76 584	0.02 316	5.08 671	2.90 686	1.54 561	1.98 607	2.03 562	0.81 576	3.01 466	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.03 368	0.03 429

NOSS_ROB	1.29 578	0.22 411	1.35 408	0.64 688	0.16 597	2.56 630	0.00 1	4.14 580	2.37 667	2.29 628	1.76 595	2.84 611	0.02 117	6.80 676	0.45 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.11 608

Wz-Net-LNSev	1.30 580	0.85 682	6.26 716	0.02 204	0.03 448	4.02 676	0.13 550	4.21 586	1.12 501	0.77 429	0.10 325	3.60 651	1.11 595	2.68 454	1.12 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

IIG-Stereo	1.30 580	0.48 584	1.04 312	2.41 747	0.05 493	1.61 558	0.14 554	2.59 338	0.68 306	2.97 663	2.28 628	3.08 629	0.57 532	7.41 707	0.65 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

DSFCA	1.30 580	0.14 301	1.82 485	0.01 84	0.03 448	3.74 672	0.86 674	2.71 358	1.23 519	3.09 667	0.41 433	2.93 618	1.49 620	6.12 632	1.35 604	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.01 175

NCCL2	1.30 580	0.63 639	2.31 556	0.02 204	0.03 448	1.57 540	3.41 726	3.91 559	1.39 555	3.14 669	0.34 411	3.90 661	0.30 474	3.75 499	1.19 592	0.00 1	0.00 1	0.02 688	0.00 1	0.03 368	0.05 497

PA-Net	1.31 584	0.59 625	3.65 644	0.06 411	0.15 589	1.44 497	0.54 658	4.08 575	2.71 683	0.78 432	1.16 555	2.32 586	0.64 549	5.96 625	1.92 637	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.06 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 585	0.27 442	2.46 569	1.17 730	0.03 448	4.08 677	0.05 463	5.61 698	0.67 295	1.53 555	0.70 508	3.47 649	2.62 673	3.24 471	0.24 383	0.01 646	0.01 460	0.11 718	0.00 1	0.13 569	0.00 1

LALA_ROB	1.33 586	0.59 625	1.74 475	0.02 204	0.06 506	3.25 653	0.50 657	3.45 488	1.39 555	3.70 684	0.59 476	4.59 682	0.25 462	3.58 488	2.79 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.02 344

PAM	1.34 587	0.13 287	2.83 595	0.30 614	0.31 676	2.21 610	0.30 624	5.05 668	0.23 77	0.82 438	1.11 548	9.08 723	2.34 665	0.90 380	0.44 500	0.00 1	0.13 714	0.00 1	0.31 726	0.03 368	0.28 693

DRaft	1.34 587	0.12 272	1.19 365	0.06 411	0.01 300	1.64 568	0.43 645	1.86 246	0.14 18	3.76 685	5.27 687	0.41 386	4.38 711	5.49 603	1.68 620	0.01 646	0.06 659	0.00 1	0.07 615	0.07 485	0.11 608

Consistency-Raft	1.36 589	0.65 644	4.81 690	0.33 627	0.32 679	1.62 563	0.11 539	3.65 518	3.80 703	0.33 350	6.12 696	0.86 460	2.14 657	0.94 385	1.25 596	0.02 669	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.24 652	0.01 175

FINET	1.36 589	0.46 572	4.05 661	0.22 580	0.73 716	1.03 181	0.00 1	3.57 509	5.71 720	1.59 565	1.64 584	0.49 398	0.19 435	5.53 605	1.90 634	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.03 429

HSM	1.36 589	0.40 533	1.07 322	0.01 84	0.30 669	1.73 582	0.03 377	5.89 710	1.22 518	1.83 584	1.36 571	4.78 687	1.30 612	6.61 661	0.57 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.00 1

ADLNet2	1.38 592	0.39 527	3.13 617	0.00 1	0.70 715	1.23 402	0.26 600	4.19 584	2.36 666	1.45 550	3.16 656	4.23 670	0.82 579	4.56 561	0.88 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 569	0.02 344

CBFPSM	1.39 593	0.61 634	4.29 671	0.01 84	0.01 300	3.64 669	0.03 377	3.39 477	0.80 421	0.64 411	0.21 381	6.18 704	3.70 702	2.38 444	1.82 628	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.01 175

HSM-Net_RVC	1.40 594	0.07 121	1.58 449	0.00 1	0.01 300	1.88 593	0.05 463	7.24 735	1.71 616	3.63 683	3.63 666	3.21 639	0.36 493	4.25 531	0.44 500	0.01 646	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 595	0.46 572	4.29 671	0.10 491	0.13 572	3.97 674	0.29 616	2.42 317	1.91 631	0.81 437	3.55 664	3.02 625	1.26 609	3.35 473	2.05 647	0.04 683	0.01 460	0.04 699	0.04 591	0.39 707	0.05 497

GASNet	1.43 596	1.53 724	4.54 684	0.31 618	0.02 410	1.49 519	0.20 580	3.86 553	1.95 634	0.75 425	1.37 572	2.11 567	1.57 631	5.82 623	2.60 664	0.00 1	0.05 648	0.00 1	0.00 1	0.43 711	0.10 599

ASMatch	1.44 597	0.14 301	2.15 529	0.60 681	0.21 625	1.21 380	0.26 600	0.96 151	0.66 278	0.29 342	11.75 724	0.93 470	2.37 666	6.73 670	0.54 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.00 1	0.04 469

PAM_32	1.45 598	0.13 287	2.69 587	0.26 600	0.30 669	2.15 608	0.29 616	4.92 657	0.22 73	0.84 440	2.02 611	9.57 726	3.27 693	0.97 387	0.56 535	0.00 1	0.12 708	0.00 1	0.31 726	0.04 415	0.27 692

HBP-ISP	1.45 598	0.75 661	3.02 610	0.30 614	0.10 551	4.28 683	1.49 694	4.68 635	1.29 538	3.43 680	0.78 516	0.93 470	1.01 588	6.48 655	0.36 473	0.04 683	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.03 429

GrayStereo	1.46 600	0.03 2	0.87 239	0.63 687	0.20 619	1.24 403	4.61 743	2.85 371	0.62 194	4.98 708	4.00 675	0.45 390	4.67 714	3.37 476	0.08 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 745	0.01 127	0.01 175

TransformOpticalFlow	1.47 601	0.31 480	3.22 627	0.66 690	0.08 531	1.54 536	0.09 527	3.84 547	1.58 602	1.66 569	2.32 629	3.60 651	3.12 687	6.99 693	0.42 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

THIR-Stereo	1.48 602	0.29 468	1.51 433	0.01 84	0.02 410	1.05 211	4.32 737	2.11 278	0.22 73	1.08 490	4.24 676	1.93 552	4.19 708	6.76 672	1.87 632	0.00 1	0.00 1	0.04 699	0.00 1	0.05 444	0.00 1

StereoDRNet	1.48 602	0.75 661	4.58 685	0.05 388	0.10 551	2.49 625	1.10 685	4.62 627	1.47 574	3.38 679	0.62 484	2.29 581	0.65 554	4.52 555	2.89 669	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.01 531	0.05 444	0.07 559

TCMNet	1.49 604	0.57 620	5.20 696	0.13 520	1.39 731	1.81 590	0.17 566	4.03 570	1.26 527	1.72 572	2.98 650	1.95 555	0.46 516	5.01 578	2.55 663	0.00 1	0.06 659	0.06 704	0.00 1	0.37 703	0.16 647

DEmStereo	1.51 605	0.08 158	2.17 530	0.09 477	0.02 410	1.76 584	0.90 677	1.47 197	0.60 149	2.46 642	6.42 699	1.08 489	5.16 720	6.21 636	1.86 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

APVNet	1.52 606	0.31 480	4.00 658	0.09 477	0.00 1	4.64 692	0.08 515	4.41 608	1.21 517	1.25 517	1.05 543	2.90 617	0.93 584	6.70 668	2.48 659	0.01 646	0.00 1	0.07 706	0.00 1	0.27 668	0.05 497

RYNet	1.52 606	0.35 501	3.38 633	0.25 593	0.04 473	2.31 617	0.03 377	4.62 627	1.47 574	1.14 496	0.34 411	4.52 680	1.38 616	6.36 646	4.23 685	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

1111x	1.53 608	0.06 76	1.77 478	0.27 606	0.00 1	2.12 604	0.01 207	5.63 701	1.65 609	1.53 555	1.67 587	0.92 465	0.64 549	6.18 634	8.17 722	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 175

RASNet	1.53 608	0.31 480	1.97 505	0.09 477	3.20 749	1.69 577	0.06 495	3.27 461	2.12 647	0.77 429	1.29 568	5.32 699	1.69 639	6.60 659	2.17 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 296	0.02 344

noway7	1.54 610	4.31 763	12.69 751	0.54 672	0.04 473	1.51 523	0.17 566	3.85 549	2.37 667	0.26 335	0.36 417	0.81 458	1.16 599	0.65 363	1.57 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 644	0.22 684

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 610	0.68 650	4.62 686	0.01 84	0.00 1	5.13 700	0.30 624	4.64 633	1.23 519	2.39 638	0.59 476	2.12 569	2.00 654	4.94 575	2.19 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

AAGNet	1.54 610	0.07 121	0.88 244	1.04 721	0.27 655	1.47 512	0.66 666	1.57 211	0.61 169	1.68 570	0.82 521	1.62 527	2.29 659	6.18 634	11.63 745	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

mmx	1.56 613	0.05 43	1.65 459	0.34 633	0.01 300	1.58 544	0.02 316	5.51 695	2.25 663	1.39 540	2.07 612	2.15 571	0.34 486	6.68 664	7.08 712	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

xxx	1.56 613	0.05 43	1.65 459	0.34 633	0.01 300	1.58 544	0.02 316	5.51 695	2.25 663	1.39 540	2.07 612	2.15 571	0.34 486	6.68 664	7.08 712	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 175

CBMV	1.56 613	0.24 425	1.92 493	0.31 618	0.03 448	2.90 647	4.33 738	3.79 536	1.81 620	4.98 708	1.73 593	2.70 602	1.68 638	3.81 504	0.92 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.08 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 616	0.58 622	5.36 701	0.19 572	0.01 300	1.62 563	0.06 495	3.52 499	1.56 596	1.06 487	0.71 509	1.69 536	0.24 456	5.49 603	9.29 734	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.01 175

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 616	0.69 654	7.27 721	0.30 614	0.44 692	0.87 133	0.02 316	6.19 717	0.84 436	0.45 386	6.17 697	4.35 673	1.17 600	1.32 406	0.48 517	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.34 734	0.26 663	0.12 619

PASM	1.58 618	1.05 702	7.51 722	0.56 677	0.09 541	1.37 465	0.28 612	2.85 371	1.44 569	3.91 691	0.44 444	3.02 625	0.64 549	6.38 647	1.59 616	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 576	0.26 663	0.15 643

UGAM-zero	1.60 619	0.15 319	2.43 563	0.12 507	0.28 665	1.07 238	0.04 427	5.96 714	0.26 92	1.18 503	0.22 385	8.02 717	4.54 712	6.89 684	0.27 408	0.00 1	0.09 686	0.00 1	0.29 723	0.01 127	0.15 643

YMNet	1.62 620	0.68 650	3.67 645	0.14 537	0.30 669	4.52 689	0.21 582	3.52 499	1.23 519	2.94 660	4.94 681	4.18 668	0.38 498	2.85 460	2.12 650	0.05 689	0.13 714	0.08 709	0.01 531	0.44 712	0.09 585

YMNet_1	1.62 620	0.68 650	3.67 645	0.14 537	0.30 669	4.52 689	0.21 582	3.52 499	1.23 519	2.94 660	4.94 681	4.18 668	0.38 498	2.85 460	2.12 650	0.05 689	0.13 714	0.08 709	0.01 531	0.44 712	0.09 585

DRN-Test	1.62 620	0.23 420	3.72 648	0.18 562	0.13 572	3.34 658	0.19 578	5.93 713	2.01 643	4.14 694	0.76 515	2.12 569	1.78 643	5.22 589	2.62 666	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.01 531	0.03 368	0.01 175

zzzzzzz1	1.63 623	4.55 766	12.65 750	0.32 624	0.08 531	1.36 459	0.14 554	3.77 531	1.97 636	0.04 143	0.19 373	1.32 505	0.94 585	2.82 459	1.98 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 689	0.18 663

RAFT + AFF	1.63 623	1.13 708	2.62 582	0.04 351	0.80 717	2.29 616	1.03 682	5.54 697	2.06 644	1.77 579	1.81 599	1.22 498	3.65 701	6.23 638	1.57 614	0.01 646	0.35 743	0.00 1	0.01 531	0.33 689	0.12 619

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 623	0.45 566	2.21 533	1.53 738	0.18 608	4.33 684	0.41 643	3.37 470	1.40 559	0.54 397	0.65 488	3.10 631	0.11 376	4.93 574	0.60 545	4.57 758	0.51 746	0.00 1	0.00 1	1.37 736	2.39 747

ACV-stereo	1.64 626	0.27 442	2.94 601	0.04 351	0.04 473	6.31 716	0.18 572	1.81 239	0.22 73	0.23 331	0.01 1	10.52 728	5.41 727	4.07 519	0.77 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

ff1	1.65 627	0.05 43	1.65 459	0.34 633	0.01 300	1.58 544	0.02 316	3.03 401	6.40 725	1.39 540	2.07 612	2.15 571	0.34 486	6.68 664	7.08 712	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.03 429

CrosDoStereo	1.66 628	0.15 319	1.66 463	0.02 204	0.07 520	1.38 471	6.16 758	3.12 421	1.06 487	0.97 461	3.74 669	0.96 474	4.79 716	7.00 695	1.92 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 628	0.15 319	1.66 463	0.02 204	0.07 520	1.38 471	6.16 758	3.12 421	1.06 487	0.97 461	3.74 669	0.96 474	4.79 716	7.00 695	1.92 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 552	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 628	1.17 709	4.29 671	0.04 351	0.00 1	1.44 497	0.56 659	5.33 686	1.98 638	2.01 603	2.12 617	2.08 564	2.81 677	6.55 657	2.42 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 689	0.06 536

AANet_RVC	1.66 628	0.88 685	3.52 639	0.06 411	0.00 1	1.22 387	0.00 1	3.25 453	2.51 677	2.21 616	4.49 677	3.65 654	0.20 441	7.10 699	3.42 676	0.50 732	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.05 497

STrans-v2	1.67 632	0.36 508	3.28 628	0.02 204	0.19 615	1.45 503	0.08 515	6.69 727	1.49 580	2.00 599	2.86 646	3.67 655	3.88 705	7.04 697	0.45 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1

GwcNet	1.67 632	0.81 676	5.52 703	0.23 588	1.21 726	4.21 681	0.62 665	3.71 523	1.57 598	1.01 475	1.65 586	3.99 664	0.52 523	5.46 601	2.30 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.35 699	0.13 633

NCC-stereo	1.67 632	0.56 617	3.10 615	0.08 463	0.22 630	2.24 612	0.13 550	5.05 668	1.42 564	2.27 626	2.72 641	4.29 671	3.53 697	5.76 618	2.01 644	0.04 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344

Abc-Net	1.67 632	0.56 617	3.10 615	0.08 463	0.22 630	2.24 612	0.13 550	5.05 668	1.42 564	2.27 626	2.72 641	4.29 671	3.53 697	5.76 618	2.01 644	0.04 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.02 344
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 636	0.61 634	11.37 743	0.29 612	0.03 448	4.39 686	0.04 427	3.18 440	1.10 494	1.16 500	0.58 465	2.96 622	2.76 675	2.13 439	2.46 658	0.00 1	0.02 577	0.02 688	0.00 1	0.46 716	0.01 175

Anonymous_2	1.69 637	0.05 43	1.31 398	0.08 463	0.03 448	1.22 387	0.01 207	3.25 453	0.19 52	0.76 427	0.13 339	2.68 601	1.99 653	0.39 317	0.13 293	0.05 689	0.25 734	3.27 759	14.54 788	3.40 745	0.01 175

ccnet	1.70 638	0.20 386	1.95 499	0.26 600	0.18 608	3.72 671	1.22 688	4.22 589	1.43 568	2.37 635	3.96 673	3.45 648	1.51 624	4.69 565	4.47 688	0.06 697	0.00 1	0.09 712	0.01 531	0.10 541	0.01 175

CBMV_ROB	1.70 638	0.11 252	1.98 507	0.46 655	0.00 1	2.85 645	0.91 678	4.27 593	2.21 659	4.02 693	5.00 684	2.97 623	2.32 663	5.40 599	1.35 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.06 536

U	1.74 640	0.03 2	0.99 283	0.03 292	7.39 770	10.20 741	0.00 1	0.71 127	0.20 60	0.02 60	0.02 187	0.12 305	0.02 117	0.11 131	0.04 44	0.00 1	0.00 1	9.67 765	5.13 780	0.01 127	0.00 1

DANet	1.74 640	0.22 411	3.06 612	0.75 697	0.44 692	2.46 624	0.35 637	3.40 479	1.41 562	4.22 695	1.56 580	5.03 692	0.56 530	6.29 641	5.00 696	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.04 415	0.08 575
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 642	19.48 782	12.37 748	0.06 411	0.00 1	0.47 85	0.05 463	0.46 89	0.31 100	0.13 291	0.03 263	0.03 126	0.00 1	0.07 57	0.41 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 608	0.07 485	0.92 730

RP	1.76 643	0.55 612	2.59 581	0.22 580	0.60 713	1.70 579	0.98 681	4.31 597	1.99 641	3.12 668	5.04 685	4.41 676	2.96 681	4.72 567	1.90 634	0.01 646	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.14 576	0.01 175

xxxx	1.78 644	0.07 121	1.02 295	0.00 1	0.01 300	1.44 497	0.00 1	5.81 709	1.53 589	1.37 538	1.91 602	1.08 489	0.05 258	4.37 541	16.98 762	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

test_xeample	1.79 645	0.08 158	1.03 307	0.02 204	0.00 1	1.44 497	0.00 1	5.48 693	1.84 622	1.65 568	2.17 624	0.37 378	0.06 290	4.00 518	17.67 765	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

SGM-Forest	1.84 646	0.08 158	1.31 398	0.15 543	0.22 630	3.52 667	2.46 714	3.85 549	2.16 653	5.29 710	3.90 671	3.71 657	1.56 628	6.28 640	1.90 634	0.01 646	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.30 696
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 647	1.19 711	5.61 706	0.01 84	0.00 1	4.74 693	2.16 705	4.93 658	1.48 578	3.77 686	1.24 564	1.77 543	2.56 670	4.94 575	2.61 665	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.07 485	0.01 175

Selective-IGEV-i16pc	1.86 648	0.13 287	9.28 735	0.06 411	0.00 1	9.97 738	2.94 720	3.81 543	1.01 471	0.28 341	0.27 395	1.48 510	0.07 313	6.90 686	0.35 465	0.10 705	0.19 729	0.01 657	0.07 615	0.12 561	0.12 619

FAT-Stereo	1.86 648	0.19 370	3.31 630	0.17 556	0.03 448	1.78 587	0.97 679	4.76 646	2.79 684	4.22 695	4.87 680	5.31 698	2.83 679	5.06 582	0.90 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.01 175

RGC	1.86 648	0.67 647	3.45 638	0.07 446	0.26 649	3.29 655	0.11 539	4.78 649	1.46 572	3.26 673	4.51 678	5.14 694	2.68 674	5.46 601	1.94 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.09 585

CC-Net-ROB	1.86 648	0.64 640	2.55 577	1.42 737	0.19 615	3.38 660	0.04 427	4.41 608	2.45 673	0.90 449	1.31 569	0.98 478	0.18 428	6.60 659	0.53 527	1.14 745	1.60 759	7.16 761	0.00 1	1.33 735	0.32 701

GANet	1.90 652	0.43 554	1.83 486	0.39 642	0.00 1	2.24 612	3.37 725	3.90 558	1.44 569	2.17 612	9.66 716	2.57 594	1.09 593	6.88 681	1.81 627	0.00 1	0.00 1	0.02 688	0.00 1	0.10 541	0.03 429

LL-Strereo	1.93 653	0.97 694	3.83 654	0.55 675	2.19 743	1.49 519	0.05 463	4.09 576	1.00 470	2.59 645	2.77 644	5.17 695	5.63 730	7.19 701	0.63 548	0.00 1	0.10 696	0.00 1	0.00 1	0.25 660	0.20 678

DISCO	1.93 653	0.18 361	2.44 565	0.67 692	0.53 705	5.25 701	0.00 1	5.43 692	1.56 596	2.09 608	0.91 530	6.48 707	0.89 581	8.55 724	3.60 679	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 175

edge stereo	1.94 655	0.40 533	3.82 653	0.15 543	0.09 541	1.81 590	0.45 647	4.77 647	2.21 659	3.36 675	3.94 672	8.39 719	1.72 642	5.75 617	1.69 622	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.00 1	0.17 607	0.01 175

Nwc_Net	1.94 655	0.55 612	3.79 651	0.07 446	0.08 531	2.73 637	0.04 427	6.75 730	1.11 496	2.03 604	7.92 706	4.82 688	2.11 656	4.78 569	2.01 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.01 175

STTRV1_RVC	1.94 655	0.35 501	4.85 691	0.32 624	0.01 300	2.41 622	0.34 636	5.79 707	3.55 696	0.82 438	5.11 686	1.63 530	1.08 592	7.63 713	1.41 610	0.91 742	2.53 771	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.04 469

w-ln-seven-2	1.97 658	1.04 701	11.90 745	0.15 543	0.06 506	1.38 471	0.48 650	3.80 539	2.17 654	2.73 651	1.06 544	2.29 581	1.69 639	6.32 643	4.15 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 531	0.17 607	0.04 469

S-Stereo	2.00 659	0.30 474	5.74 708	0.24 590	0.23 635	2.51 628	1.90 699	4.74 641	5.15 717	2.42 639	5.80 691	2.85 613	0.72 569	5.08 583	2.17 652	0.00 1	0.02 577	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.04 469

psmorigin	2.01 660	0.37 513	10.25 738	0.22 580	0.03 448	1.62 563	0.19 578	3.31 463	1.05 484	4.92 706	3.14 653	5.85 700	2.21 658	5.31 594	1.71 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.02 344

MFMNet_re	2.02 661	0.98 695	4.27 670	2.74 751	0.88 718	1.47 512	0.15 558	4.21 586	3.18 691	6.63 719	6.93 702	1.87 549	3.63 700	2.13 439	0.99 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.05 497

NaN_ROB	2.02 661	0.58 622	2.65 585	0.29 612	0.28 665	3.19 650	5.19 751	3.84 547	2.55 680	5.31 711	1.73 593	2.30 583	1.96 652	6.78 674	3.09 673	0.01 646	0.06 659	0.03 695	0.10 634	0.10 541	0.37 709

RAFT-RH_RVC	2.05 663	0.15 319	1.66 463	0.60 681	0.27 655	1.49 519	0.02 316	0.58 112	0.65 257	5.35 712	21.66 759	1.06 487	0.07 313	6.85 677	0.57 539	0.04 683	0.00 1	0.00 1	0.03 576	0.01 127	0.00 1

stereogan	2.13 664	0.31 480	3.75 649	0.01 84	0.09 541	7.44 725	0.60 664	4.27 593	3.29 692	3.91 691	4.62 679	6.41 705	1.84 649	5.17 585	0.58 541	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.00 1	0.24 652	0.05 497

FTStereo	2.16 665	0.03 2	1.42 419	0.17 556	0.13 572	1.42 491	4.67 745	2.44 318	0.63 221	3.36 675	17.95 745	0.78 454	4.17 707	4.41 544	0.14 305	0.15 713	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	1.25 736

AF-Net	2.17 666	0.65 644	3.53 640	0.00 1	0.09 541	2.02 600	0.48 650	6.44 721	1.70 614	3.36 675	10.22 719	4.95 691	2.81 677	4.34 536	2.66 667	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 569	0.01 175

PDISCO_ROB	2.21 667	0.78 669	3.43 636	0.96 717	2.04 742	7.04 720	0.09 527	7.36 737	5.72 722	1.21 513	1.67 587	3.16 636	1.28 610	7.52 709	1.37 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 693	0.13 633

DGSMNet	2.23 668	0.80 672	6.10 713	0.96 717	1.73 736	3.22 652	4.12 734	5.30 684	1.11 496	1.19 505	2.48 635	3.18 637	0.65 554	4.57 562	1.33 603	1.11 744	1.37 758	1.55 748	1.26 762	1.37 736	1.28 737

SQANet	2.28 669	1.25 715	2.39 562	4.17 757	2.91 747	2.60 632	0.24 594	4.17 583	0.83 433	2.42 639	0.57 463	1.59 521	0.88 580	3.30 472	0.68 555	7.35 764	0.12 708	0.47 738	0.02 561	6.56 754	3.00 751

ADCRef	2.29 670	0.65 644	5.67 707	0.10 491	0.09 541	4.81 694	0.76 672	4.75 644	1.37 552	2.88 655	1.67 587	1.62 527	2.30 661	3.77 503	14.93 757	0.02 669	0.00 1	0.01 657	0.10 634	0.20 638	0.11 608

test_sample9	2.36 671	0.41 539	2.03 514	0.02 204	0.01 300	2.14 605	0.01 207	4.31 597	1.07 489	1.35 531	0.36 417	0.70 435	0.44 508	5.58 613	8.70 728	0.53 733	16.52 795	1.82 752	1.10 759	0.02 296	0.02 344

FBW_ROB	2.36 671	0.36 508	3.16 619	0.37 640	0.14 580	4.42 688	0.18 572	6.64 725	3.05 688	2.98 664	2.85 645	4.86 689	1.11 595	11.00 747	4.53 689	0.16 715	0.05 648	0.37 736	0.09 627	0.19 627	0.78 725

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Wz-Net-SNSev	2.53 674	2.49 745	10.66 741	0.39 642	0.01 300	2.73 637	0.40 641	5.02 666	1.50 583	2.15 610	2.12 617	6.48 707	1.11 595	9.47 732	5.84 705	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.21 640	0.06 536

XQC	2.57 675	1.20 712	6.33 718	0.18 562	0.01 300	3.84 673	0.33 632	5.24 677	3.83 704	4.43 698	1.94 604	4.58 681	3.19 689	7.19 701	8.67 727	0.00 1	0.03 610	0.00 1	0.03 576	0.27 668	0.19 672

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222	2.69 678	0.09 184	1.03 307	0.00 1	0.00 1	1.54 536	0.00 1	5.61 698	1.55 591	1.51 552	2.10 616	0.53 404	0.07 313	4.54 558	35.09 786	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

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DNS	2.99 685	0.46 572	0.47 145	0.12 507	0.34 682	1.10 270	0.04 427	1.27 176	0.76 392	0.05 156	0.62 484	0.07 262	0.05 258	17.58 768	0.05 85	0.00 1	2.59 774	0.00 1	0.29 723	21.26 787	12.71 785

SHD	3.01 686	1.02 700	5.52 703	0.45 654	0.39 685	4.12 678	0.17 566	6.68 726	12.04 748	7.20 723	3.36 660	4.40 674	2.58 672	4.69 565	7.17 715	0.01 646	0.04 631	0.00 1	0.03 576	0.22 644	0.17 655

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SPS-STEREO	3.08 688	0.49 589	2.49 571	0.21 575	0.24 640	3.67 670	1.24 689	5.80 708	2.43 671	10.68 740	8.00 708	9.48 725	3.59 699	8.11 720	5.08 697	0.01 646	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.11 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 689	1.32 716	2.49 571	6.07 760	3.26 750	4.62 691	2.15 704	5.35 687	1.34 549	2.00 599	2.54 636	3.50 650	1.49 620	3.68 492	1.11 585	7.89 765	0.23 732	1.88 755	0.03 576	7.74 759	4.78 759

DStereoO	3.24 690	1.24 713	4.53 682	2.49 748	1.28 727	2.49 625	3.35 724	3.86 553	3.39 693	1.92 590	2.66 640	3.72 658	9.18 746	3.46 482	4.30 686	10.11 780	0.42 745	0.03 695	0.75 751	5.03 750	0.56 718

Ntro	3.24 690	1.34 717	2.83 595	7.27 762	4.43 756	6.22 715	0.74 671	4.73 640	1.48 578	0.39 375	1.77 597	2.70 602	1.28 610	4.59 564	1.25 596	8.06 766	0.28 739	2.12 758	0.05 598	8.11 760	5.16 761

NVStereoNet_ROB	3.25 692	0.46 572	2.71 590	0.34 633	0.56 710	2.36 620	0.87 675	4.56 623	4.47 713	4.55 700	14.09 733	11.93 731	3.23 692	9.79 735	3.14 674	0.43 730	0.03 610	0.53 741	0.31 726	0.36 701	0.38 711
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 693	10.54 778	2.29 555	3.50 753	3.31 751	4.21 681	0.21 582	3.77 531	1.03 476	2.54 643	3.17 657	3.20 638	0.21 449	3.89 510	0.69 556	1.94 752	0.05 648	9.87 766	3.53 772	5.03 750	2.55 749

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 694	2.61 747	7.84 723	0.09 477	0.26 649	12.92 747	7.62 769	4.25 590	3.64 700	2.95 662	3.99 674	4.61 685	1.22 603	8.36 721	1.77 626	0.59 736	1.15 755	0.04 699	0.85 757	0.48 720	0.67 723

ADCL	3.30 694	0.81 676	6.76 720	0.25 593	0.25 645	6.93 718	4.65 744	4.79 650	2.62 682	4.61 703	3.36 660	5.22 696	4.55 713	5.54 608	14.91 756	0.05 689	0.01 460	0.11 718	0.13 646	0.28 678	0.10 599

SDNR	3.31 696	0.91 689	6.28 717	0.44 649	0.02 410	26.11 777	0.01 207	3.81 543	1.62 607	2.82 654	11.06 722	2.93 618	0.60 536	7.95 718	1.52 611	0.01 646	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.12 619

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DPSNet	3.38 698	0.60 629	9.55 736	0.61 684	0.46 696	5.10 699	1.44 693	11.17 753	3.92 705	2.57 644	0.88 528	5.90 701	9.68 750	7.63 713	7.25 716	0.08 701	0.16 724	0.01 657	0.07 615	0.34 693	0.17 655

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test_sample8	3.62 702	0.41 539	2.03 514	0.02 204	0.01 300	2.14 605	0.01 207	4.38 603	1.04 478	6.51 716	0.58 465	14.04 739	6.94 735	5.58 613	8.70 728	0.53 733	16.52 795	1.82 752	1.10 759	0.02 296	0.02 344

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SuperB	3.70 704	1.77 731	15.73 758	0.31 618	0.05 493	4.37 685	1.67 697	3.58 512	11.57 745	2.36 634	1.32 570	2.03 562	1.91 650	6.95 690	9.01 732	0.05 689	0.03 610	0.10 717	0.08 621	11.00 775	0.10 599

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zh-mn7	3.86 708	3.10 753	15.43 757	0.10 491	0.05 493	1.45 503	0.29 616	4.05 573	6.06 724	7.81 728	15.68 738	2.86 614	0.76 572	10.58 740	8.76 730	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 561	0.02 344

Wz-Net-TNSev	3.91 709	5.20 768	20.57 763	0.15 543	0.01 300	7.14 721	3.57 728	6.70 728	3.57 697	1.74 573	0.58 465	7.39 715	4.33 709	8.86 726	7.99 718	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 561	0.24 652	0.16 647

AnyNet_C32	3.93 710	2.58 746	12.07 747	0.39 642	0.49 703	5.50 706	6.45 762	4.44 611	2.19 657	6.86 721	2.94 648	5.28 697	3.20 690	6.63 662	18.37 767	0.08 701	0.04 631	0.20 726	0.09 627	0.57 725	0.19 672

zh-sn7	3.94 711	3.36 758	15.78 759	0.13 520	0.00 1	4.01 675	2.24 708	4.54 617	2.00 642	3.86 689	9.77 718	4.11 666	5.45 728	9.93 737	13.33 749	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 644	0.12 619

ADCMid	3.95 712	1.34 717	10.91 742	0.18 562	0.38 684	5.02 698	1.27 691	4.87 654	2.94 687	11.15 742	3.60 665	6.76 711	5.21 723	6.40 652	16.96 761	0.12 709	0.08 681	0.55 742	0.46 742	0.53 724	0.19 672

TARStereo(FT)	3.97 713	0.91 689	8.08 726	0.31 618	0.02 410	5.47 704	7.57 767	4.70 636	2.21 659	2.92 656	12.61 726	15.45 741	3.11 685	7.58 711	8.24 723	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.09 585

2222	3.97 713	0.91 689	8.08 726	0.31 618	0.02 410	5.47 704	7.57 767	4.70 636	2.21 659	2.92 656	12.61 726	15.45 741	3.11 685	7.58 711	8.24 723	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.09 585

SGM_RVC	4.07 715	0.38 519	1.98 507	0.84 705	0.26 649	6.20 714	2.37 710	6.45 722	3.57 697	11.56 745	9.27 715	15.55 744	6.78 734	10.07 738	4.60 691	0.22 719	0.25 734	0.20 726	0.23 698	0.26 663	0.34 704
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 716	2.40 744	8.71 729	0.13 520	0.00 1	8.56 734	0.49 654	3.85 549	13.78 752	3.36 675	17.56 744	4.60 683	0.95 586	10.97 745	6.77 711	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 576	0.06 536

WZ-Net	4.16 717	1.75 730	23.59 766	0.08 463	0.04 473	2.62 636	2.16 705	5.89 710	4.74 714	5.73 713	3.51 663	6.99 714	4.89 718	10.82 743	10.11 736	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 561	0.11 608

xyz-stereo	4.23 718	0.09 184	35.65 777	0.02 204	0.00 1	17.93 760	0.01 207	1.93 255	0.42 118	1.61 566	14.74 734	2.67 598	0.15 410	7.15 700	1.87 632	0.00 1	0.01 460	0.24 730	0.00 1	0.04 415	0.01 175

SGM+DAISY	4.39 719	1.34 717	5.18 695	1.01 720	0.88 718	5.61 708	2.86 718	4.88 655	3.53 695	13.29 754	13.95 732	12.66 734	7.55 736	7.98 719	5.39 700	0.23 724	0.18 727	0.15 723	0.24 702	0.29 680	0.64 721

MSAF-DinoV2	4.41 720	3.43 759	8.07 725	1.16 728	0.06 506	3.21 651	0.59 663	6.94 732	4.44 712	2.00 599	0.83 523	16.58 748	5.59 729	13.48 756	17.17 763	0.06 697	0.04 631	0.09 712	0.76 752	1.94 742	1.78 745

WCMA_ROB	4.54 721	0.48 584	3.19 621	0.49 662	0.63 714	5.38 703	2.57 715	4.70 636	3.77 702	14.17 757	19.02 752	15.47 743	9.03 745	6.73 670	4.85 694	0.01 646	0.05 648	0.01 657	0.01 531	0.08 502	0.16 647

SANet	4.63 722	0.89 687	5.34 700	0.30 614	0.09 541	7.43 724	3.75 731	6.53 723	16.16 762	6.79 720	13.29 729	12.44 733	7.74 739	7.38 705	4.11 682	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.10 541	0.31 700

RainbowNet	4.74 723	3.21 755	3.07 613	9.34 769	6.01 761	4.89 697	3.60 729	7.09 734	4.39 710	1.63 567	3.01 651	4.72 686	2.96 681	5.53 605	1.19 592	8.95 768	2.12 762	8.48 764	0.19 679	8.75 764	5.73 762

AANet	4.76 724	1.55 725	16.94 762	0.08 463	0.02 410	1.55 538	0.28 612	4.62 627	13.81 753	13.14 753	13.93 731	12.23 732	5.40 726	5.81 622	5.54 701	0.00 1	0.01 460	0.01 657	0.02 561	0.23 648	0.06 536

MSMD_ROB	4.94 725	0.43 554	2.58 579	0.12 507	0.01 300	8.43 733	1.09 684	4.25 590	4.11 706	13.11 752	26.36 770	13.95 738	13.88 760	7.45 708	2.92 670	0.10 705	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 344

FCDSN-DC	5.04 726	0.15 319	1.83 486	0.22 580	0.44 692	5.60 707	1.66 696	5.22 676	4.37 709	14.49 759	21.86 760	20.65 756	11.88 755	7.66 715	4.55 690	0.02 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.05 497
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 727	2.15 740	16.58 760	0.34 633	0.07 520	5.91 712	4.26 736	6.73 729	6.99 731	9.44 737	6.09 694	6.57 709	5.17 722	9.54 733	21.38 778	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 701	0.23 688

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 728	2.33 741	8.42 728	0.33 627	0.27 655	24.60 776	8.84 773	5.50 694	9.75 739	3.82 687	8.16 710	8.53 720	1.82 645	9.44 731	5.18 698	1.02 743	1.65 760	0.33 735	0.47 744	1.06 732	0.90 729

ACVNet-4b	5.67 729	1.65 727	4.43 679	9.46 770	7.11 768	8.72 735	1.68 698	6.61 724	5.76 723	0.27 339	6.49 700	11.67 729	2.43 669	8.40 722	1.56 612	9.06 770	2.34 764	10.49 770	0.02 561	9.22 770	5.98 764

MeshStereo	5.78 730	0.75 661	3.04 611	0.25 593	0.14 580	7.88 729	2.09 702	9.64 746	5.18 718	20.48 771	19.06 753	22.80 760	9.54 749	9.64 734	4.88 695	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 680	0.03 429
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 731	0.99 697	5.56 705	0.72 695	0.51 704	6.72 717	0.18 572	9.90 748	23.69 769	11.45 744	19.26 755	8.18 718	9.46 748	9.24 729	9.49 735	0.02 669	0.16 724	0.00 1	0.08 621	0.18 617	0.40 713

FC-DCNN	6.09 732	0.18 361	2.35 559	0.42 645	0.53 705	7.80 728	1.42 692	8.14 743	7.07 732	19.05 768	22.10 761	22.85 761	13.84 759	9.42 730	6.44 708	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.06 536

ACVNet_1	6.16 733	1.86 735	4.43 679	9.52 771	7.22 769	7.59 727	2.37 710	9.99 750	6.71 729	3.84 688	5.35 689	13.23 737	4.90 719	6.25 639	1.94 641	9.06 770	2.40 766	10.88 772	0.11 638	9.58 772	6.03 765

FC-DCNN v2	6.25 734	0.19 370	2.31 556	0.44 649	0.55 709	8.05 730	1.51 695	8.71 744	7.22 733	19.24 769	22.98 764	24.00 765	13.47 758	9.80 736	6.51 709	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.05 497

MultiAttention	6.26 735	0.14 301	1.30 394	1.04 721	1.50 734	42.66 785	15.75 781	6.19 717	1.92 633	3.14 669	7.95 707	6.41 705	0.37 495	28.21 782	3.39 675	0.13 711	0.01 460	0.67 744	0.81 756	1.99 743	1.71 743

DStereoSA	6.36 736	2.38 743	9.01 732	3.89 754	5.88 760	5.84 709	7.80 771	5.63 701	5.71 720	4.45 699	15.09 735	2.93 618	16.15 765	8.58 725	10.70 739	1.64 750	4.94 782	0.39 737	6.56 784	3.39 744	6.28 767

EDNetEfficient	6.54 737	1.17 709	33.15 773	0.66 690	1.96 739	2.07 602	3.72 730	2.80 366	14.85 757	20.02 770	9.69 717	6.59 710	10.19 751	7.19 701	15.49 759	0.03 679	0.10 696	0.01 657	0.20 685	0.62 728	0.29 694

AnyNet_C01	6.59 738	4.31 763	36.24 778	0.96 717	0.46 696	9.96 737	5.74 755	6.02 716	3.63 699	7.59 726	8.56 711	8.83 721	3.14 688	13.74 758	20.83 776	0.12 709	0.08 681	0.25 731	0.09 627	1.01 731	0.34 704

UHP(FT)	6.74 739	1.86 735	9.15 733	0.82 703	0.21 625	14.73 754	4.43 741	7.41 738	15.61 758	11.80 746	18.05 746	16.47 746	7.63 737	12.20 750	13.80 750	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.03 576	0.34 693	0.33 702

mmmmmm	6.74 739	1.86 735	9.15 733	0.82 703	0.21 625	14.73 754	4.43 741	7.41 738	15.61 758	11.80 746	18.05 746	16.47 746	7.63 737	12.20 750	13.80 750	0.00 1	0.00 1	0.01 657	0.03 576	0.34 693	0.33 702

DStereoFS	6.87 741	4.36 765	5.33 699	4.05 756	3.78 754	10.15 740	3.17 721	7.95 741	7.68 736	7.62 727	8.86 713	11.78 730	20.97 774	15.16 761	8.10 721	2.06 753	3.13 779	1.72 749	5.49 781	1.19 734	4.86 760

LSM	7.38 742	1.68 728	22.24 765	3.99 755	40.72 789	3.54 668	4.79 748	4.74 641	6.65 728	10.25 739	13.51 730	4.49 679	3.81 703	6.91 687	5.31 699	0.00 1	0.04 631	0.00 1	0.00 1	0.26 663	14.60 786

nnnnnnn	7.49 743	0.54 607	10.64 740	1.30 735	0.48 701	8.20 731	2.79 716	9.94 749	14.21 755	16.19 761	24.83 769	23.63 763	12.51 756	11.97 749	11.56 743	0.22 719	0.01 460	0.01 657	0.02 561	0.16 597	0.54 717

ELAS_RVC	7.69 744	0.80 672	4.90 692	1.06 723	1.02 722	10.00 739	9.43 774	9.75 747	14.69 756	21.83 774	20.27 758	17.88 751	16.41 766	13.01 755	10.44 738	0.22 719	0.55 748	0.28 732	0.19 679	0.35 699	0.65 722
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 745	23.96 785	13.67 755	14.71 779	7.88 771	4.83 695	0.04 427	5.01 665	2.89 685	8.86 736	4.96 683	6.11 702	10.72 752	10.18 739	3.51 678	2.44 754	0.33 741	15.15 776	4.65 776	12.33 777	5.95 763

ELAS	8.05 746	0.76 665	4.02 659	0.95 716	1.02 722	14.85 756	6.99 766	12.80 755	11.73 747	22.43 776	27.75 773	17.88 751	15.19 762	10.96 744	11.31 741	0.22 719	0.56 749	0.23 729	0.22 694	0.50 722	0.71 724
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 747	1.80 734	5.09 694	8.55 768	6.72 765	13.47 749	4.34 739	13.70 756	23.86 770	6.89 722	19.74 757	20.52 754	5.36 724	7.70 716	2.48 659	8.53 767	1.67 761	7.99 763	0.32 729	8.79 767	6.29 769

PWCK	8.72 748	5.37 769	16.61 761	5.74 759	0.12 567	19.88 765	11.41 777	11.31 754	13.42 751	14.07 755	12.84 728	13.20 736	8.05 743	15.44 762	10.25 737	5.95 761	0.22 731	2.09 757	0.05 598	7.50 757	0.92 730

WAO-7	9.09 749	1.79 733	3.55 642	0.80 701	0.15 589	18.67 762	4.36 740	23.07 781	26.68 774	12.59 751	27.90 774	22.52 757	13.03 757	13.53 757	11.47 742	0.09 704	0.03 610	0.58 743	0.10 634	0.47 719	0.34 704

1111	9.50 750	0.47 581	11.42 744	0.91 715	0.04 473	19.77 764	16.64 782	10.91 751	9.48 738	11.84 749	17.26 743	22.53 758	18.72 772	23.26 773	24.09 782	0.62 737	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.07 733	1.03 734

IMH-64-1	9.55 751	2.76 750	2.44 565	11.17 774	9.13 774	12.03 745	5.45 752	18.33 765	15.78 760	6.59 717	18.69 748	16.95 749	6.20 731	10.63 741	8.06 719	9.46 773	2.46 767	15.42 778	1.61 763	10.89 773	6.88 771

IMH-64	9.55 751	2.76 750	2.44 565	11.17 774	9.13 774	12.03 745	5.45 752	18.33 765	15.78 760	6.59 717	18.69 748	16.95 749	6.20 731	10.63 741	8.06 719	9.46 773	2.46 767	15.42 778	1.61 763	10.89 773	6.88 771

RTS	9.75 753	2.69 748	65.25 790	0.85 708	1.99 740	14.36 750	4.75 746	5.69 704	17.29 764	7.97 729	19.00 750	6.83 712	3.02 683	26.15 780	18.62 770	0.00 1	0.15 722	0.00 1	0.00 1	0.29 680	0.16 647

RTSA	9.75 753	2.69 748	65.25 790	0.85 708	1.99 740	14.36 750	4.75 746	5.69 704	17.29 764	7.97 729	19.00 750	6.83 712	3.02 683	26.15 780	18.62 770	0.00 1	0.15 722	0.00 1	0.00 1	0.29 680	0.16 647

MonStereo1	9.96 755	1.60 726	3.97 657	7.74 764	6.62 764	14.53 753	2.83 717	14.16 757	22.18 767	11.83 748	28.49 777	26.76 767	16.14 764	11.07 748	6.43 707	6.17 762	0.03 610	3.80 760	0.46 742	8.16 762	6.30 770

EDNetEfficientorigin	10.31 756	1.90 738	98.96 809	0.22 580	0.23 635	2.73 637	0.71 669	4.50 615	16.94 763	18.72 763	15.36 736	12.74 735	10.73 753	8.96 727	11.94 746	0.01 646	0.01 460	0.00 1	0.00 1	0.25 660	1.31 738

MADNet+	10.71 757	14.57 780	70.07 794	0.58 680	0.47 699	19.89 766	4.20 735	11.05 752	6.87 730	3.03 666	5.99 693	9.01 722	6.35 733	31.95 784	28.31 783	0.22 719	0.26 737	0.01 657	0.04 591	0.46 716	0.87 728

WAO-6	11.09 758	1.69 729	3.21 624	7.54 763	7.10 767	16.34 757	6.63 763	20.12 770	38.64 785	9.67 738	19.28 756	27.53 768	10.97 754	12.43 753	11.57 744	4.26 757	2.35 765	10.54 771	0.02 561	7.59 758	4.29 757

LVE	11.10 759	2.36 742	3.34 631	9.94 772	8.13 772	21.22 768	7.75 770	16.47 762	32.55 780	8.55 733	23.64 765	23.22 762	7.93 742	10.98 746	6.65 710	9.45 772	2.55 773	11.08 774	0.58 748	9.35 771	6.28 767

IMH	11.11 760	3.50 760	2.56 578	11.25 776	9.13 774	14.49 752	5.10 750	20.68 774	26.30 773	8.28 731	23.85 767	20.63 755	9.19 747	12.39 752	7.96 717	9.50 775	2.50 769	15.28 777	1.66 765	11.07 776	6.96 773

light-stereo	11.29 761	3.16 754	24.06 767	24.68 788	20.24 787	10.39 742	0.25 595	15.08 758	14.15 754	17.95 762	16.96 740	22.77 759	4.34 710	17.38 767	5.86 706	3.06 756	6.95 789	0.11 718	0.26 711	8.83 768	9.33 777

Dean	11.46 762	2.03 739	5.20 696	10.73 773	8.20 773	18.71 763	5.73 754	21.10 775	41.49 789	11.12 741	22.16 762	25.92 766	7.74 739	7.52 709	4.31 687	9.01 769	2.27 763	9.95 769	0.61 749	9.18 769	6.22 766

coex-ft	12.01 763	5.60 770	80.23 799	0.15 543	0.15 589	1.88 593	0.73 670	2.66 350	30.12 777	49.31 793	16.59 739	15.97 745	14.42 761	6.79 675	14.50 753	0.05 689	0.08 681	0.01 657	0.05 598	0.37 703	0.61 720

SGM-ForestM	12.56 764	0.80 672	4.31 674	1.07 724	0.41 689	21.56 769	8.57 772	17.42 763	19.67 766	29.93 778	28.49 777	45.83 785	27.22 778	26.05 779	18.40 768	0.14 712	0.25 734	0.18 725	0.28 718	0.18 617	0.42 714

LE_ROB	12.79 765	0.64 640	10.26 739	2.13 744	1.29 728	7.25 723	5.81 756	9.09 745	49.27 794	57.55 796	24.58 768	23.68 764	31.13 782	9.00 728	23.57 781	0.04 683	0.06 659	0.13 722	0.20 685	0.08 502	0.11 608

JetBlue	13.83 766	5.03 767	33.82 775	0.84 705	6.92 766	50.14 786	20.02 786	15.09 759	8.92 737	11.33 743	17.05 741	28.25 769	18.01 771	32.60 785	18.53 769	0.32 727	0.12 708	0.15 723	0.23 698	4.59 748	4.64 758

WAO-8	13.93 767	3.75 761	4.23 668	7.74 764	6.54 762	22.81 771	2.39 712	22.66 778	45.98 790	18.88 766	35.42 780	33.21 774	16.91 767	16.55 765	12.78 747	5.01 759	0.81 753	9.89 767	0.77 753	8.77 766	3.61 755

Venus	13.93 767	3.75 761	4.23 668	7.74 764	6.54 762	22.81 771	2.39 712	22.66 778	45.98 790	18.88 766	35.42 780	33.21 774	16.91 767	16.55 765	12.78 747	5.01 759	0.81 753	9.89 767	0.77 753	8.76 765	3.61 755

MANE	14.02 769	0.85 682	3.53 640	2.13 744	3.75 752	18.44 761	6.14 757	22.67 780	27.90 775	33.01 780	41.08 783	41.26 784	30.90 781	23.39 774	17.99 766	0.47 731	0.76 752	0.91 745	4.04 774	0.17 607	1.00 733

KSHMR	14.27 770	6.95 773	5.79 709	15.08 780	12.84 779	17.44 758	10.61 775	18.88 767	30.94 778	18.81 765	22.21 763	28.54 770	8.85 744	15.56 763	9.24 733	10.34 781	3.60 780	21.61 785	4.68 777	14.48 780	8.94 776

fsdfsdds	14.57 771	1.12 706	11.93 746	1.95 741	2.41 744	23.69 773	6.84 764	18.02 764	39.02 787	33.42 781	51.39 792	32.81 772	27.63 779	12.45 754	19.18 772	0.63 739	0.12 708	0.97 746	0.19 679	4.60 749	3.01 752

TorneroNet-64	15.45 772	5.66 771	3.44 637	13.86 777	12.03 778	28.15 779	6.27 760	19.89 769	38.68 786	12.16 750	28.06 775	35.76 777	15.44 763	19.56 771	15.40 758	9.71 776	2.52 770	19.13 782	2.70 770	12.55 778	7.94 775

TorneroNet	16.10 773	5.74 772	4.12 666	13.88 778	11.97 777	26.89 778	6.85 765	21.13 776	38.32 784	14.15 756	33.36 779	33.52 776	17.49 769	18.89 770	19.64 773	9.77 777	2.53 771	19.43 783	3.35 771	13.21 779	7.86 774

FADE	16.19 774	10.20 776	37.43 781	4.76 758	4.82 759	10.62 743	5.00 749	19.13 768	23.28 768	8.35 732	6.09 694	14.63 740	21.62 775	25.45 778	20.32 774	24.52 786	8.46 790	36.14 792	36.87 793	3.46 746	2.72 750

notaker	17.52 775	21.54 784	7.84 723	18.05 782	14.44 782	17.58 759	6.43 761	20.13 771	24.44 772	21.34 773	27.71 772	39.12 781	18.78 773	19.63 772	20.40 775	11.95 782	2.71 778	25.51 787	5.85 783	17.10 783	9.78 778

TARSTereo(ZeroShot)	17.66 776	0.42 545	25.94 769	0.42 645	2.79 745	38.47 783	19.07 784	23.74 782	47.50 792	34.77 782	53.46 793	36.45 778	33.79 785	13.82 759	14.88 754	0.69 740	0.01 460	0.28 732	1.76 766	1.53 739	3.43 753

TestStereooo	17.66 776	0.42 545	25.94 769	0.42 645	2.79 745	38.47 783	19.07 784	23.74 782	47.50 792	34.77 782	53.46 793	36.45 778	33.79 785	13.82 759	14.88 754	0.69 740	0.01 460	0.28 732	1.76 766	1.53 739	3.43 753

BEATNet-Init1	17.91 778	7.45 774	36.82 779	1.88 740	1.38 730	37.29 782	14.71 780	21.90 777	24.20 771	38.07 784	36.59 782	50.41 786	32.00 783	29.42 783	21.83 779	0.33 728	0.39 744	0.47 738	0.54 747	1.50 738	1.07 735

ktn	19.15 779	18.52 781	6.39 719	22.64 786	17.26 784	24.47 774	12.11 778	24.52 784	34.74 783	18.75 764	27.70 771	32.54 771	17.85 770	15.71 764	16.67 760	22.09 785	3.64 781	28.95 789	10.91 787	17.40 784	10.22 782

UNDER WATER	19.61 780	12.37 779	31.14 771	20.44 784	14.31 781	28.63 780	18.15 783	16.43 761	34.24 782	20.82 772	19.14 754	38.83 780	30.09 780	24.31 775	20.97 777	10.09 779	2.68 776	19.51 784	4.70 778	15.52 782	9.93 779

UNDER WATER-64	20.03 781	10.28 777	31.50 772	20.05 783	13.64 780	32.81 781	23.45 789	16.01 760	33.44 781	22.01 775	17.25 742	40.58 783	32.20 784	24.50 776	22.36 780	10.06 778	2.70 777	18.37 781	4.24 775	14.84 781	10.24 783

DLNR_Zeroshot_test	23.05 782	49.79 789	87.94 800	97.52 818	94.73 809	1.18 339	0.00 1	20.60 772	0.14 18	0.02 60	0.02 187	0.02 56	0.02 117	4.35 538	0.10 260	32.22 792	0.04 631	0.00 1	0.27 714	72.00 798	0.06 536

DLNR-FE	23.09 783	49.81 790	87.98 801	97.51 817	95.30 811	1.18 339	0.00 1	20.61 773	0.14 18	0.02 60	0.02 187	0.02 56	0.02 117	4.34 536	0.10 260	32.12 791	0.04 631	0.00 1	0.28 718	72.27 799	0.06 536

DPSimNet_ROB	25.03 784	19.56 783	24.93 768	24.36 787	17.85 785	22.25 770	25.93 790	28.52 785	29.10 776	32.61 779	28.25 776	32.87 773	26.42 776	24.51 777	40.42 787	16.75 784	13.93 794	25.19 786	22.38 790	19.96 785	24.75 792

UHP(ZeroShot)	27.37 785	3.21 755	43.78 784	2.10 742	4.48 757	60.39 787	21.41 787	31.71 788	57.44 796	51.17 794	68.18 797	61.48 798	52.47 795	35.72 786	30.78 784	1.45 748	1.20 756	1.74 750	1.86 768	6.75 755	10.04 780

UHP	27.37 785	3.21 755	43.78 784	2.10 742	4.48 757	60.39 787	21.41 787	31.71 788	57.44 796	51.17 794	68.18 797	61.48 798	52.47 795	35.72 786	30.78 784	1.45 748	1.20 756	1.74 750	1.86 768	6.75 755	10.04 780

HanzoNet	29.69 787	29.33 786	21.66 764	21.75 785	19.07 786	24.58 775	12.99 779	28.87 786	40.49 788	43.09 791	44.02 784	55.65 788	44.93 793	43.17 789	44.44 788	27.88 789	9.47 792	29.77 790	15.86 789	20.94 786	15.84 788

JetRed	34.54 788	39.28 788	62.16 788	15.62 781	26.51 788	69.20 790	40.79 793	31.43 787	32.41 779	46.06 792	44.55 785	40.19 782	26.50 777	38.43 788	56.06 797	12.76 783	37.49 800	13.23 775	9.38 786	29.52 789	19.34 790

Selective-IGEV-i1pa	40.68 789	57.40 794	33.39 774	8.30 767	3.75 752	82.83 797	29.61 791	60.13 798	65.07 798	63.77 799	70.36 799	56.61 789	49.84 794	85.92 805	52.37 795	29.08 790	12.73 793	17.95 780	7.74 785	8.68 763	18.01 789

Selective-IGEV-i16pa	40.86 790	51.67 791	34.61 776	3.07 752	1.33 729	89.22 801	10.65 776	60.73 799	84.73 802	63.74 798	79.54 800	61.32 797	52.55 797	90.03 806	62.63 799	25.32 787	8.92 791	10.93 773	5.64 782	5.06 752	15.56 787

MADNet++	47.78 791	34.15 787	37.11 780	42.94 789	41.23 790	64.94 789	30.63 792	60.79 800	53.26 795	72.08 800	61.65 795	57.68 790	54.96 798	58.03 791	59.24 798	43.01 799	36.17 799	36.07 791	22.50 791	47.50 791	41.67 794

ASD4	55.28 792	67.10 797	50.57 786	44.24 790	57.82 792	92.00 802	98.23 810	54.95 796	86.61 803	58.30 797	64.61 796	50.57 787	63.33 800	58.83 795	67.37 800	25.76 788	29.60 797	26.82 788	29.01 792	42.42 790	37.42 793

noway2	55.44 793	76.53 798	69.82 793	90.85 800	89.37 803	76.24 792	71.75 795	37.96 790	11.21 741	39.33 789	49.84 786	60.36 796	36.74 792	57.85 790	51.98 793	38.57 794	6.05 785	48.26 797	43.42 796	82.40 800	70.26 801

noway4	55.64 794	79.46 803	70.81 795	90.83 799	89.31 801	76.49 795	72.20 798	40.12 795	11.42 743	38.25 785	50.06 789	59.40 791	34.71 787	58.40 794	51.76 792	38.74 798	6.20 788	48.51 798	42.87 795	82.83 805	70.48 804

noway1	55.64 794	79.05 801	70.95 796	90.95 802	89.26 799	76.25 793	72.25 799	39.52 793	11.56 744	38.99 787	50.06 789	59.50 792	34.91 788	58.08 792	51.37 791	38.69 796	6.10 786	48.55 800	43.60 798	82.67 803	70.39 802

zzzz4	55.66 796	79.10 802	71.31 797	90.95 802	89.26 799	76.21 791	72.17 796	39.58 794	11.68 746	39.00 788	50.04 788	59.50 792	34.91 788	58.10 793	51.34 790	38.69 796	6.11 787	48.54 799	43.61 799	82.67 803	70.40 803

noway3	55.67 797	76.79 799	69.77 792	90.94 801	89.31 801	76.32 794	72.19 797	38.48 792	11.25 742	38.91 786	49.87 787	60.30 795	36.09 791	60.59 797	52.62 796	38.65 795	5.93 783	48.64 801	43.57 797	82.63 801	70.49 805

TCMNet-wrong-test	55.95 798	78.75 800	71.85 798	90.95 802	89.50 804	78.08 796	71.33 794	38.19 791	12.35 749	40.71 790	51.28 791	59.53 794	35.38 790	64.04 798	52.16 794	38.10 793	6.00 784	47.22 796	41.12 794	82.64 802	69.84 799

LRCNet_RVC	60.63 799	63.16 796	62.94 789	69.09 795	50.21 791	19.92 767	0.07 507	58.32 797	5.21 719	75.67 801	86.75 801	74.68 800	62.48 799	59.01 796	49.80 789	93.38 812	56.36 804	93.48 808	92.95 808	67.44 797	71.73 806

tt	68.65 800	0.15 319	99.57 810	50.64 791	14.90 783	100.00 813	100.00 813	100.00 818	99.76 810	27.80 777	10.52 721	99.97 820	98.63 810	99.61 810	100.00 817	90.62 805	98.21 808	46.66 795	52.02 801	62.86 796	21.04 791

USTest	75.36 801	57.99 795	56.43 787	72.82 796	69.93 796	99.96 812	100.00 813	98.57 810	99.18 809	94.19 807	97.90 810	78.26 801	95.05 808	75.90 801	76.21 803	48.70 800	80.65 805	39.01 794	52.97 802	57.66 792	55.76 795

xxxxx1	76.92 802	82.43 804	93.26 804	61.67 792	66.92 793	95.84 805	95.11 805	75.84 801	80.96 799	82.71 802	86.75 801	89.18 804	87.35 803	85.27 802	87.18 804	55.08 801	54.60 801	60.31 802	72.71 803	62.51 793	62.73 796

tt_ll	76.92 802	82.43 804	93.26 804	61.67 792	66.92 793	95.84 805	95.11 805	75.84 801	80.96 799	82.71 802	86.75 801	89.18 804	87.35 803	85.27 802	87.18 804	55.08 801	54.60 801	60.31 802	72.71 803	62.51 793	62.73 796

ff	76.92 802	82.43 804	93.26 804	61.67 792	66.92 793	95.84 805	95.11 805	75.84 801	80.96 799	82.71 802	86.75 801	89.18 804	87.35 803	85.27 802	87.18 804	55.08 801	54.60 801	60.31 802	72.71 803	62.51 793	62.73 796

RSGM-EC	80.84 805	55.04 792	42.42 782	74.68 797	80.19 797	84.60 798	87.59 800	88.17 804	89.98 804	86.62 805	95.72 807	81.57 802	74.73 801	73.44 799	69.93 801	92.23 806	97.38 806	85.31 805	90.67 806	84.14 806	82.34 807

acva	80.84 805	55.04 792	42.42 782	74.68 797	80.19 797	84.60 798	87.59 800	88.17 804	89.98 804	86.62 805	95.72 807	81.57 802	74.73 801	73.44 799	69.93 801	92.23 806	97.38 806	85.31 805	90.67 806	84.14 806	82.34 807

PML	89.08 807	99.72 813	92.85 803	94.72 806	94.92 810	99.54 810	97.42 809	93.50 806	95.96 808	99.77 813	92.33 805	95.35 808	93.51 807	99.96 816	91.15 807	99.98 825	31.71 798	100.00 815	45.94 800	93.46 811	69.88 800

MEDIAN_ROB	96.83 808	99.41 810	98.66 808	94.75 807	94.23 808	93.08 804	90.54 803	95.61 808	94.75 806	97.65 810	97.73 809	98.30 811	96.57 809	94.51 807	93.74 809	99.78 824	98.24 809	99.99 814	99.89 813	99.48 817	99.67 817

Anonymous_1	97.10 809	99.72 813	99.64 811	92.33 805	93.91 807	100.00 813	100.00 813	99.20 812	99.90 812	98.57 811	99.75 811	99.14 813	99.94 813	98.50 809	99.54 810	87.90 804	98.87 810	90.88 807	96.91 809	92.22 808	95.12 811

HaxPig	97.68 810	99.63 811	91.34 802	99.82 824	99.97 817	88.15 800	88.00 802	98.28 809	99.93 813	99.98 815	99.99 813	99.95 819	99.99 816	96.29 808	92.24 808	99.99 826	99.98 815	100.00 815	99.99 816	100.00 827	99.98 825

zzzzzz3	98.03 811	92.48 807	99.67 813	96.82 816	93.88 805	100.00 813	100.00 813	99.94 816	100.00 814	100.00 816	100.00 814	97.21 809	99.97 814	100.00 818	100.00 817	93.31 810	99.91 813	100.00 815	100.00 817	92.56 809	94.88 809

zzz1	98.05 812	92.58 808	99.77 814	96.81 815	93.88 805	100.00 813	100.00 813	99.94 816	100.00 814	100.00 816	100.00 814	97.22 810	99.97 814	100.00 818	100.00 817	93.31 810	99.91 813	100.00 815	100.00 817	92.57 810	94.95 810

ccccc	98.51 813	94.69 809	100.00 818	100.00 827	100.00 819	92.59 803	97.15 808	98.75 811	95.78 807	98.59 812	95.17 806	98.60 812	99.67 811	99.86 814	99.84 812	100.00 828	100.00 816	99.91 813	99.54 811	100.00 827	100.00 827

test_example2	98.83 814	99.97 818	99.97 815	99.96 826	99.97 817	99.46 809	99.97 812	95.54 807	100.00 814	100.00 816	100.00 814	93.37 807	93.47 806	99.93 815	99.91 813	100.00 828	99.79 812	96.64 809	98.71 810	100.00 827	100.00 827

iinet-test	98.92 815	100.00 819	100.00 818	95.24 808	98.00 812	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	99.94 817	100.00 817	100.00 818	100.00 817	92.94 808	100.00 816	100.00 815	99.97 814	95.07 812	97.30 812

IINet	98.92 815	100.00 819	100.00 818	95.24 808	98.00 812	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	99.94 817	100.00 817	100.00 818	100.00 817	92.94 808	100.00 816	100.00 815	99.97 814	95.07 812	97.31 813

real-time stereo	98.98 817	99.66 812	99.66 812	96.30 812	98.64 814	99.88 811	99.95 811	99.87 815	99.88 811	99.80 814	99.83 812	99.78 816	99.78 812	99.76 811	99.77 811	93.82 815	99.71 811	99.49 810	99.63 812	96.31 814	98.12 814

DPSM_ROB	99.17 818	100.00 819	100.00 818	96.28 810	98.84 815	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	93.66 813	100.00 816	100.00 815	100.00 817	96.31 814	98.27 815

DPSM	99.17 818	100.00 819	100.00 818	96.28 810	98.84 815	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	93.66 813	100.00 816	100.00 815	100.00 817	96.31 814	98.27 815

AVERAGE_ROB	99.23 820	99.81 815	97.56 807	100.00 827	100.00 819	96.24 808	91.02 804	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	99.98 817	99.97 814	100.00 828	100.00 816	100.00 815	100.00 817	100.00 827	100.00 827

DGTPSM_ROB	99.45 821	99.94 816	99.98 816	96.58 813	100.00 819	100.00 813	100.00 813	99.81 813	100.00 814	95.86 808	100.00 814	99.32 814	100.00 817	99.79 812	99.99 815	98.34 816	100.00 816	99.86 811	100.00 817	99.52 818	99.99 826

DPSMNet_ROB	99.46 822	99.94 816	99.98 816	96.59 814	100.00 819	100.00 813	100.00 813	99.81 813	100.00 814	95.87 809	100.00 814	99.32 814	100.00 817	99.79 812	99.99 815	98.46 817	100.00 816	99.86 811	100.00 817	99.52 818	100.00 827

RAFT-FEzeroshot	99.94 823	100.00 819	100.00 818	99.72 819	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.21 818	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.97 821	99.95 819

RAFT-FE	99.94 823	100.00 819	100.00 818	99.72 819	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.21 818	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.97 821	99.95 819

CasAABBNet	99.94 823	100.00 819	100.00 818	99.72 819	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.21 818	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.96 820	99.95 819

LSM0	99.94 823	100.00 819	100.00 818	99.84 825	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.22 821	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.99 825	99.83 818

Hybrid-DGEV	99.96 827	100.00 819	100.00 818	99.75 823	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.43 822	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.97 821	99.95 819

FlowAnything	99.97 828	100.00 819	100.00 818	99.74 822	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.71 823	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.98 824	99.95 819

zzzz2	100.00 829	100.00 819	100.00 818	100.00 827	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	100.00 828	100.00 816	100.00 815	100.00 817	100.00 827	100.00 827

noway5	100.00 829	100.00 819	100.00 818	100.00 827	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	100.00 828	100.00 816	100.00 815	100.00 817	100.00 827	100.00 827

fast-reg	100.00 829	100.00 819	100.00 818	100.00 827	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	99.99 826	100.00 816	100.00 815	100.00 817	100.00 827	100.00 827

Selective-RAFT-Error	100.00 829	100.00 819	100.00 818	100.00 827	100.00 819	100.00 813	100.00 813	100.00 818	100.00 814	100.00 816	100.00 814	100.00 821	100.00 817	100.00 818	100.00 817	100.00 828	100.00 816	100.00 815	100.00 817	99.99 825	99.95 819

GS-Stereo							0.00 1	2.95 383	0.59 136	0.09 227	0.03 263	0.01 6	0.03 177	0.14 164	0.06 149	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.06 608	0.16 597	0.12 619

Low-res two-view benchmark