Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 265	0.39 58	0.04 233	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 181	0.24 20	0.02 132	0.01 206	0.12 2	0.04 296	0.24 7	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.11 55	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 38	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 6	0.67 192	0.01 6	0.02 102	0.03 56	0.03 98	0.05 10	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 48	0.00 1	0.20 3	0.60 109	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 23	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 3	0.06 51	0.25 33	0.03 196	0.00 1	0.25 9	0.05 319	0.32 14	0.61 120	0.03 50	0.01 1	0.06 128	0.02 53	0.13 70	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 160	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 55	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

BridgeDepth	0.11 7	0.07 78	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.00 1	0.14 1	0.62 137	0.08 99	0.01 1	0.08 155	0.04 132	0.14 74	0.05 35	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 7	0.07 78	0.45 64	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.01 135	0.38 22	0.15 14	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.05 153	0.20 115	0.04 14	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.14 495

FlowAnything_test	0.12 9	0.10 144	0.30 41	0.00 1	0.01 206	1.11 170	0.00 1	0.61 52	0.13 5	0.04 62	0.02 102	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 9	0.10 144	0.25 33	0.03 196	0.00 1	1.03 101	0.00 1	0.24 7	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 11	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 11	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.08 31	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

LGtest1	0.13 11	0.14 205	0.30 41	0.01 38	0.00 1	0.40 32	0.00 1	0.54 44	0.73 246	0.06 80	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 6	0.21 236	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

S2M2_L	0.13 11	0.15 221	0.45 64	0.02 132	0.01 206	0.32 14	0.00 1	0.52 35	0.60 109	0.00 1	0.14 206	0.03 56	0.01 18	0.20 115	0.16 200	0.00 1	0.01 343	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 11	0.02 1	0.30 41	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 135	0.56 45	1.11 354	0.05 69	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.25 141	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

GLC_STEREO	0.13 11	0.08 101	0.61 91	0.01 38	0.00 1	0.94 86	0.03 266	0.29 10	0.21 44	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.04 132	0.26 149	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

HiDET	0.14 16	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 33	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.07 23	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 16	0.04 11	0.24 20	0.02 132	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 28	0.61 120	0.08 99	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.08 31	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 16	0.15 221	0.32 47	0.01 38	0.01 206	0.31 11	0.00 1	0.40 26	0.24 58	0.11 144	0.02 102	0.03 56	0.00 1	0.93 248	0.21 236	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

asd	0.14 16	0.07 78	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.22 5	0.75 257	0.16 168	0.13 204	0.03 56	0.05 153	0.08 31	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 16	0.05 29	0.34 51	0.01 38	0.00 1	1.09 157	0.01 135	0.31 13	0.68 201	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 16	0.13 192	0.45 64	0.04 233	0.00 1	0.35 22	0.14 401	0.80 72	0.61 120	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.20 228	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo_test3	0.14 16	0.10 144	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 111	0.00 1	0.47 31	0.69 217	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DEFOM-Stereo	0.14 16	0.04 11	0.38 54	0.05 262	0.00 1	1.04 111	0.00 1	0.32 14	0.63 148	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.03 98	0.20 115	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

fffy	0.14 16	0.06 51	0.88 131	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.01 135	0.79 70	0.13 5	0.02 21	0.01 1	0.06 128	0.01 18	0.16 86	0.03 6	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.06 412

MLG-Stereo_test1	0.15 25	0.06 51	0.31 45	0.02 132	0.01 206	1.05 124	0.00 1	0.19 2	1.26 383	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

GEAStereo	0.16 26	0.08 101	0.38 54	0.08 327	0.04 345	1.11 170	0.00 1	0.75 68	0.16 20	0.07 84	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.11 467

DilatedVolume-Stereo	0.16 26	0.04 11	0.55 84	0.02 132	0.00 1	0.87 70	0.05 319	0.53 36	0.26 63	0.02 21	0.20 243	0.06 128	0.16 281	0.17 91	0.26 270	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 437	0.03 245	0.02 255

LG-Stereo_L2	0.16 26	0.13 192	0.42 61	0.04 233	0.00 1	1.05 124	0.15 404	0.57 49	0.38 79	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.19 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo_test2	0.16 26	0.11 169	0.23 16	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.27 9	1.26 383	0.02 21	0.01 1	0.08 155	0.00 1	0.07 23	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

ours_stereo	0.16 26	0.06 51	0.73 109	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.04 296	0.44 28	0.54 92	0.05 69	0.02 102	0.06 128	0.03 98	0.19 103	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.06 412

UniTT-Stereo	0.16 26	0.11 169	1.13 209	0.03 196	0.17 456	0.32 14	0.02 213	0.38 22	0.32 72	0.03 50	0.16 217	0.05 111	0.07 201	0.16 86	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

CASnet	0.16 26	0.14 205	0.52 80	0.01 38	0.00 1	0.86 68	0.00 1	0.51 33	0.75 257	0.10 129	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.22 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 33	0.17 245	0.97 160	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 84	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.05 111	0.07 201	0.14 74	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 33	0.09 120	0.32 47	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 19	0.68 201	1.07 335	0.02 102	0.02 19	0.00 1	0.08 31	0.31 299	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AdaDepth	0.17 33	0.04 11	0.65 98	0.02 132	0.00 1	1.26 271	0.01 135	0.33 16	0.27 67	0.06 80	0.02 102	0.01 2	0.08 217	0.50 211	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 75	0.01 128

water-stereo	0.17 33	0.03 2	0.91 140	0.04 233	0.02 300	1.04 111	0.00 1	0.43 27	0.26 63	0.10 129	0.06 170	0.06 128	0.06 183	0.13 70	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.01 75	0.01 128

MLG-Stereo	0.17 33	0.06 51	0.25 33	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.50 32	1.29 394	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AIO_test	0.17 33	0.11 169	0.55 84	0.08 327	0.06 372	0.42 41	0.06 345	0.35 19	0.38 79	0.03 50	0.01 1	0.86 311	0.03 98	0.21 124	0.10 150	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.08 477	0.03 245	0.02 255

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.11 169	0.81 118	0.00 1	0.00 1	0.80 57	0.01 135	0.79 70	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.05 111	0.03 98	0.19 103	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 54	0.01 135	1.22 92	0.79 282	0.07 84	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 91	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 54	0.01 135	1.22 92	0.79 282	0.07 84	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 91	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 33	0.21 287	1.18 228	0.04 233	0.01 206	0.18 5	0.00 1	0.81 74	0.34 74	0.07 84	0.04 160	0.05 111	0.05 153	0.19 103	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

RSM++	0.17 33	0.07 78	0.42 61	0.03 196	0.00 1	0.40 32	0.00 1	1.18 91	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.20 115	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.09 386	0.07 432

gasm-f	0.18 44	0.08 101	0.45 64	0.08 327	0.11 421	1.11 170	0.12 396	0.75 68	0.16 20	0.07 84	0.01 1	0.01 2	0.06 183	0.18 95	0.09 135	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.20 489	0.11 467

SMoEStereo_RVC	0.18 44	0.06 51	0.53 81	0.02 132	0.00 1	1.03 101	0.04 296	0.38 22	0.64 161	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.26 149	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.10 459

RSM	0.18 44	0.05 29	0.39 58	0.03 196	0.02 300	0.38 31	0.00 1	1.33 99	0.59 97	0.09 109	0.01 1	0.03 56	0.04 132	0.19 103	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.06 333	0.04 354

MonStereo	0.19 47	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.63 148	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.09 37	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 128

Monster-pub-eth3d	0.19 47	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.64 161	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.10 47	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 128

4w-stereo	0.19 47	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 63	0.00 1	1.54 119	0.78 278	0.14 160	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.04 6	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 47	0.03 2	0.46 68	0.03 196	0.00 1	0.36 29	0.02 213	1.68 138	0.67 192	0.01 6	0.01 1	0.05 111	0.00 1	0.12 62	0.22 240	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.15 498	0.01 75	0.00 1

MonSter	0.19 47	0.07 78	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 177	0.64 161	0.03 50	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.09 37	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 128

LoS_RVC	0.19 47	0.48 434	0.51 77	0.12 364	0.10 412	1.01 98	0.01 135	0.81 74	0.19 32	0.07 84	0.02 102	0.06 128	0.05 153	0.31 169	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 354

3.25w_new	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.64 130	0.78 278	0.10 129	0.06 170	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.64 130	0.78 278	0.10 129	0.06 170	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 53	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	1.54 119	0.81 294	0.01 6	0.08 183	0.02 19	0.03 98	0.09 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 53	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 152	0.34 74	0.08 99	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.19 103	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

ProNet	0.20 53	0.25 313	0.78 115	0.01 38	0.01 206	0.95 89	0.00 1	0.70 60	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.05 111	0.03 98	0.31 169	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.04 354

VIP-Stereo	0.21 58	0.42 401	0.92 142	0.06 283	0.00 1	1.09 157	0.02 213	0.59 51	0.65 170	0.02 21	0.06 170	0.07 146	0.01 18	0.06 19	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.11 467

qwe	0.21 58	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 111	0.00 1	1.65 132	0.76 268	0.16 168	0.19 238	0.02 19	0.01 18	0.05 10	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 58	0.08 101	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	1.80 148	0.74 253	0.13 155	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 47	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 58	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 58	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 58	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 89	0.00 1	1.52 116	0.79 282	0.18 180	0.17 224	0.02 19	0.01 18	0.10 47	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 58	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 89	0.00 1	1.52 116	0.79 282	0.18 180	0.17 224	0.02 19	0.01 18	0.10 47	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 58	0.07 78	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 152	0.00 1	1.56 122	0.76 268	0.16 168	0.10 193	0.03 56	0.05 153	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 58	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 141	0.75 257	0.14 160	0.02 102	0.02 19	0.02 53	0.15 82	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 58	0.07 78	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 61	0.00 1	2.00 166	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.06 19	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 58	0.06 51	0.29 40	0.02 132	0.00 1	1.11 170	0.02 213	1.46 112	0.70 229	0.16 168	0.01 1	0.01 2	0.04 132	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.00 1

AIO_rvc	0.21 58	0.32 352	0.50 76	0.09 340	0.03 325	0.43 42	0.06 345	1.25 95	0.63 148	0.03 50	0.01 1	0.09 163	0.04 132	0.28 159	0.16 200	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.10 459

AIO-Stereo	0.21 58	0.07 78	0.44 63	0.03 196	0.03 325	0.41 34	0.01 135	1.65 132	0.65 170	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.04 132	0.22 127	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 569	0.05 313	0.08 445

anonymousdsp	0.21 58	0.21 287	0.63 93	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.74 66	0.77 274	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.25 141	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 363	0.03 324

IGEV-Stereo	0.21 58	0.21 287	0.63 93	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.73 64	0.77 274	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.24 135	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 363	0.03 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 58	0.14 205	1.54 296	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 296	1.10 86	0.65 170	0.10 129	0.05 165	0.03 56	0.04 132	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PMTNet	0.21 58	0.19 265	0.85 125	0.02 132	0.02 300	1.14 190	0.30 467	0.88 78	0.11 2	0.03 50	0.02 102	0.07 146	0.02 53	0.37 188	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

Zero-FE251	0.22 75	0.10 144	0.95 152	0.04 233	0.00 1	1.04 111	0.04 296	0.53 36	0.19 32	0.87 289	0.02 102	0.02 19	0.01 18	0.16 86	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 377

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 75	0.17 245	0.54 83	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.05 319	0.61 52	1.09 351	0.17 177	0.33 270	0.03 56	0.13 265	0.20 115	0.07 97	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.02 255

trnet	0.22 75	0.14 205	0.67 101	0.00 1	0.00 1	1.24 258	0.01 135	1.16 90	0.56 94	0.09 109	0.08 183	0.05 111	0.00 1	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 75	0.29 343	0.87 129	0.05 262	0.18 460	0.41 34	0.01 135	1.24 94	0.56 94	0.02 21	0.03 142	0.13 185	0.05 153	0.32 175	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AEACV	0.22 75	0.05 29	0.66 100	0.02 132	0.03 325	0.87 70	0.00 1	1.07 85	0.15 14	0.18 180	0.01 1	0.02 19	0.72 417	0.15 82	0.09 135	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.27 553	0.08 363	0.07 432

Selective-IGEV	0.22 75	0.06 51	0.46 68	0.05 262	0.04 345	0.34 20	0.04 296	2.16 177	0.59 97	0.09 109	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 482	0.03 245	0.09 451

CREStereo	0.22 75	0.17 245	0.64 96	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.01 135	1.15 89	0.56 94	0.10 129	0.07 177	0.04 77	0.00 1	0.32 175	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 85	0.08 101	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 138	0.00 1	2.14 174	0.79 282	0.13 155	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 85	0.07 78	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	2.15 175	0.74 253	0.15 164	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 85	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 97	0.00 1	2.24 183	0.71 236	0.15 164	0.03 142	0.02 19	0.08 217	0.11 55	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 85	0.11 169	0.32 47	0.02 132	0.00 1	1.29 282	0.00 1	1.82 150	0.71 236	0.10 129	0.01 1	0.05 111	0.01 18	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

LG-G	0.23 85	0.11 169	0.32 47	0.02 132	0.00 1	1.29 282	0.00 1	1.82 150	0.71 236	0.10 129	0.01 1	0.05 111	0.01 18	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 85	0.13 192	0.62 92	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.63 55	0.80 289	0.76 272	0.18 230	0.09 163	0.06 183	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

ff7	0.23 85	0.21 287	1.02 172	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 348	0.01 128

ffff	0.23 85	0.21 287	1.02 172	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 348	0.01 128

11t	0.23 85	0.21 287	1.02 172	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 348	0.01 128

ccc-4	0.23 85	0.21 287	1.02 172	0.02 132	0.00 1	1.07 143	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 348	0.01 128

GREAT-IGEV	0.24 95	0.10 144	0.92 142	0.06 283	0.33 526	1.11 170	0.06 345	0.36 21	0.19 32	0.02 21	0.47 307	0.02 19	0.06 183	0.13 70	0.16 200	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 529	0.09 386	0.36 548

Occ-G	0.24 95	0.10 144	0.59 90	0.01 38	0.01 206	0.80 57	0.04 296	0.62 54	0.15 14	0.01 6	0.51 311	1.34 354	0.04 132	0.09 37	0.21 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.15 446	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 95	0.29 343	0.82 120	0.01 38	0.00 1	1.24 258	0.00 1	1.70 141	0.23 52	0.02 21	0.01 1	0.09 163	0.10 236	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 128

MC-Stereo	0.24 95	0.12 181	0.71 108	0.04 233	0.02 300	1.07 143	0.00 1	1.30 97	0.17 27	0.59 247	0.02 102	0.08 155	0.11 246	0.18 95	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.17 517	0.06 333	0.02 255

HUF	0.25 99	0.32 352	1.18 228	0.06 283	0.11 421	0.31 11	0.08 363	0.73 64	0.62 137	0.10 129	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.16 86	0.14 180	0.00 1	0.58 579	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.37 549

castereo++	0.25 99	0.15 221	0.48 74	0.09 340	0.00 1	1.08 152	0.03 266	1.53 118	0.67 192	0.00 1	0.01 1	0.59 265	0.00 1	0.09 37	0.06 79	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.28 557	0.02 186	0.00 1

GMStereo	0.25 99	0.60 472	1.28 250	0.01 38	0.00 1	0.48 45	0.00 1	0.74 66	1.24 381	0.16 168	0.03 142	0.07 146	0.09 228	0.22 127	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 102	0.08 101	1.52 295	0.46 489	0.00 1	1.14 190	0.01 135	0.63 55	0.21 44	0.38 223	0.02 102	0.04 77	0.06 183	0.18 95	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.05 455	0.22 494	0.04 354

MyStereo07	0.27 103	0.27 322	0.64 96	0.02 132	0.01 206	1.64 416	0.01 135	1.41 101	0.73 246	0.10 129	0.01 1	0.03 56	0.10 236	0.24 135	0.04 14	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 412

MIF-Stereo (partial)	0.27 103	0.18 257	1.14 213	0.01 38	0.00 1	0.43 42	0.02 213	1.97 164	0.39 82	0.11 144	0.08 183	0.07 146	0.06 183	0.44 199	0.33 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.02 255

NLMM1	0.28 105	0.17 245	0.35 52	0.04 233	0.00 1	1.19 220	0.00 1	2.69 228	0.64 161	0.02 21	0.02 102	0.07 146	0.14 270	0.13 70	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.28 105	0.08 101	0.30 41	0.05 262	0.00 1	1.09 157	0.02 213	2.79 233	0.70 229	0.01 6	0.03 142	0.03 56	0.46 369	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 105	0.06 51	0.35 52	0.03 196	0.00 1	1.07 143	0.00 1	2.95 251	0.67 192	0.26 191	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 105	0.05 29	0.53 81	0.12 364	0.11 421	1.25 267	0.32 472	0.80 72	0.20 39	0.10 129	0.14 206	0.16 199	0.25 318	0.29 162	0.25 262	0.05 527	0.19 562	0.20 558	0.23 541	0.18 469	0.19 519

LoS	0.28 105	0.16 234	0.95 152	0.07 312	0.01 206	1.32 294	0.07 356	1.30 97	0.60 109	0.04 62	0.03 142	0.28 222	0.11 246	0.48 209	0.11 160	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 105	0.09 120	0.73 109	0.18 409	0.05 359	1.17 209	0.04 296	2.37 190	0.17 27	0.35 212	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 191	0.04 14	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324

XX-TBD	0.28 105	0.39 387	0.97 160	0.05 262	0.00 1	1.09 157	0.00 1	0.71 62	0.54 92	0.44 230	1.04 388	0.06 128	0.06 183	0.19 103	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.29 112	0.11 169	0.39 58	0.03 196	0.01 206	1.19 220	0.01 135	2.96 254	0.63 148	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.14 270	0.10 47	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

NLSM3	0.29 112	0.14 205	0.38 54	0.02 132	0.00 1	1.21 237	0.01 135	2.99 258	0.65 170	0.02 21	0.03 142	0.05 111	0.15 276	0.06 19	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

depthmonostereo	0.29 112	0.04 11	1.15 217	0.05 262	0.00 1	1.05 124	0.00 1	0.67 58	0.21 44	0.04 62	0.02 102	0.17 202	0.28 325	2.00 297	0.08 116	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

1w_stereo	0.29 112	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 124	0.00 1	3.00 260	0.71 236	0.19 185	0.01 1	0.02 19	0.28 325	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 112	0.05 29	0.31 45	0.03 196	0.00 1	0.31 11	0.02 213	3.31 321	0.61 120	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 98	0.79 242	0.13 169	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.08 477	0.00 1	0.01 128

WCG-NET（raft）	0.29 112	0.24 309	0.51 77	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.05 319	0.56 45	1.12 359	0.21 187	0.12 203	1.54 363	0.14 270	0.14 74	0.07 97	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.03 324

CREStereo++_RVC	0.29 112	0.19 265	0.83 123	0.05 262	0.00 1	1.19 220	0.00 1	0.66 57	0.99 327	0.25 190	1.26 412	0.05 111	0.07 201	0.20 115	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 119	0.08 101	0.38 54	0.06 283	0.04 345	1.11 170	0.00 1	2.95 251	0.59 97	0.09 109	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 478

rvit_stereo_0080	0.30 119	0.23 305	1.20 236	0.00 1	0.00 1	0.90 73	0.01 135	2.79 233	0.60 109	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.01 18	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

whm_eth	0.30 119	0.23 305	1.20 236	0.00 1	0.00 1	0.90 73	0.01 135	2.79 233	0.60 109	0.02 21	0.02 102	0.06 128	0.01 18	0.12 62	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

TANstereo	0.30 119	0.28 333	0.86 127	0.03 196	0.01 206	1.14 190	0.00 1	0.53 36	0.44 87	1.06 333	1.24 409	0.06 128	0.05 153	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 123	0.03 2	0.78 115	0.00 1	0.00 1	1.06 138	0.03 266	2.98 257	0.66 181	0.05 69	0.01 1	0.04 77	0.01 18	0.18 95	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 123	0.32 352	1.63 317	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 240	0.79 282	0.02 21	0.03 142	0.08 155	0.02 53	0.19 103	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 324

MGS-Stereo	0.31 123	0.10 144	0.89 135	0.02 132	0.00 1	0.50 46	0.00 1	0.39 25	0.61 120	0.02 21	2.91 489	0.04 77	0.03 98	0.21 124	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 548	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 126	0.09 120	0.69 105	0.05 262	0.15 445	0.91 75	0.06 345	1.58 128	0.38 79	0.04 62	0.02 102	0.17 202	0.20 301	1.46 282	0.56 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 75	0.02 255

castereo	0.32 126	0.28 333	0.46 68	0.01 38	0.05 359	0.81 61	0.04 296	3.37 327	0.61 120	0.08 99	0.01 1	0.08 155	0.14 270	0.10 47	0.11 160	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.22 537	0.02 186	0.01 128

CAS++	0.32 126	0.22 297	0.69 105	0.04 233	0.00 1	0.35 22	0.01 135	4.32 449	0.48 89	0.02 21	0.01 1	0.07 146	0.00 1	0.19 103	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLCSM	0.33 129	0.26 317	0.74 111	0.06 283	0.00 1	1.21 237	0.02 213	3.06 271	0.71 236	0.02 21	0.02 102	0.11 175	0.14 270	0.14 74	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

MoCha-V2	0.33 129	0.11 169	0.92 142	0.09 340	0.06 372	0.34 20	0.00 1	2.56 215	0.64 161	0.32 198	0.43 296	0.17 202	0.09 228	0.26 149	0.10 150	0.00 1	0.14 551	0.00 1	0.22 537	0.05 313	0.01 128

11t1	0.33 129	0.05 29	0.86 127	0.44 483	0.00 1	1.04 111	0.00 1	2.45 203	0.60 109	0.44 230	0.01 1	0.05 111	0.05 153	0.43 197	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.33 129	0.49 439	1.18 228	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 276	0.61 120	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.08 217	0.45 204	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.02 255

BStereo	0.34 133	0.17 245	2.86 450	0.00 1	0.10 412	0.41 34	0.03 266	2.16 177	0.62 137	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.08 31	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.02 426	0.01 75	0.01 128

DA	0.34 133	0.10 144	0.58 88	0.02 132	0.04 345	1.15 198	0.00 1	3.56 361	0.71 236	0.05 69	0.02 102	0.01 2	0.05 153	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 501

zero-FE	0.34 133	0.09 120	1.27 247	0.05 262	0.14 437	0.85 66	0.06 345	1.57 125	0.39 82	0.05 69	0.06 170	0.16 199	0.13 265	1.35 273	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.01 75	0.02 255

GGEV	0.34 133	0.10 144	0.58 88	0.02 132	0.04 345	1.15 198	0.00 1	3.56 361	0.71 236	0.05 69	0.02 102	0.01 2	0.05 153	0.23 130	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 501

LG-Stereo	0.34 133	0.07 78	1.33 265	0.03 196	0.01 206	1.06 138	0.00 1	2.93 249	0.66 181	0.01 6	0.09 188	0.14 191	0.07 201	0.10 47	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 128

SCV_C0	0.34 133	0.20 278	0.96 154	0.02 132	0.00 1	0.41 34	0.02 213	3.62 369	0.65 170	0.12 147	0.01 1	0.07 146	0.09 228	0.18 95	0.13 169	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.19 524	0.12 420	0.04 354

tg	0.34 133	0.26 317	0.68 103	0.01 38	0.00 1	1.25 267	0.01 135	1.75 145	0.65 170	0.11 144	0.40 287	0.74 296	0.11 246	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.21 527

rvit_0105_6	0.34 133	0.10 144	1.37 272	0.01 38	0.00 1	0.86 68	0.00 1	2.78 232	1.32 401	0.04 62	0.03 142	0.07 146	0.02 53	0.19 103	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324

Pointernet	0.34 133	0.10 144	1.09 199	0.01 38	0.08 394	1.18 216	0.05 319	2.99 258	0.62 137	0.03 50	0.01 1	0.15 194	0.05 153	0.24 135	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.01 75	0.00 1

dd	0.34 133	0.67 489	1.55 298	0.04 233	0.01 206	1.22 242	0.03 266	0.84 76	1.16 367	0.18 180	0.05 165	0.12 180	0.05 153	0.29 162	0.44 351	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.00 1

AnonymousM	0.34 133	0.07 78	0.63 93	0.02 132	0.01 206	1.09 157	0.03 266	1.54 119	0.68 201	0.17 177	0.04 160	0.02 19	0.24 313	0.25 141	0.04 14	0.00 1	0.01 343	1.93 581	0.00 1	0.01 75	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 144	0.60 472	1.93 352	0.02 132	0.09 402	1.03 101	0.07 356	1.25 95	0.34 74	0.02 21	0.03 142	0.84 310	0.10 236	0.31 169	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.07 432

knoymous	0.35 144	0.05 29	1.11 203	0.05 262	0.01 206	1.15 198	0.01 135	2.06 169	0.14 9	0.40 225	0.02 102	1.67 380	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

UDGNet	0.35 144	0.50 442	1.14 213	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	0.70 60	1.57 449	0.31 196	0.05 165	0.06 128	0.02 53	1.45 281	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 144	0.10 144	1.95 357	0.02 132	0.00 1	0.93 84	0.07 356	1.70 141	0.86 307	0.09 109	0.04 160	0.05 111	0.05 153	0.23 130	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.06 333	0.08 445

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 148	0.14 205	1.14 213	0.04 233	0.05 359	1.39 323	0.05 319	1.87 156	0.77 274	0.13 155	0.07 177	0.48 251	0.02 53	0.41 196	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 75	0.10 459

IGEV++	0.36 148	0.19 265	0.57 87	0.09 340	0.00 1	0.35 22	0.03 266	4.62 472	0.24 58	0.12 147	0.02 102	0.03 56	0.17 285	0.24 135	0.23 248	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.04 449	0.09 386	0.08 445

LL-Strereo2	0.36 148	0.47 431	1.08 196	0.09 340	0.03 325	1.12 180	0.07 356	1.66 136	0.93 316	0.43 229	0.02 102	0.51 258	0.08 217	0.23 130	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.04 285	0.04 354

iRaftStereo_RVC	0.36 148	0.27 322	0.76 113	0.01 38	0.00 1	1.20 233	0.01 135	2.15 175	0.62 137	0.15 164	0.22 249	0.69 285	0.12 258	0.28 159	0.18 217	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.22 530

GCAP-BAT	0.37 152	0.13 192	1.16 222	0.10 351	0.12 425	1.59 397	0.04 296	0.67 58	0.43 86	0.84 285	0.89 376	0.39 239	0.07 201	0.27 157	0.49 369	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.19 524	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 152	0.13 192	2.43 418	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	1.66 136	1.15 365	0.16 168	0.08 183	0.02 19	0.05 153	0.40 193	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.10 459

Selective-RAFT	0.37 152	0.06 51	0.65 98	0.03 196	0.01 206	1.17 209	0.02 213	2.63 218	0.66 181	0.01 6	0.01 1	0.22 210	0.18 289	1.31 269	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.04 285	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 152	0.14 205	0.76 113	0.01 38	0.00 1	1.17 209	0.00 1	3.14 285	0.61 120	0.71 264	0.47 307	0.05 111	0.13 265	0.19 103	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.01 128

sAnonymous2	0.37 152	0.32 352	3.21 472	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 162	0.90 309	0.03 50	0.05 165	0.04 77	0.11 246	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 514

CroCo_RVC	0.37 152	0.32 352	3.21 472	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 162	0.90 309	0.03 50	0.05 165	0.04 77	0.11 246	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 514

MSCF	0.38 158	0.45 417	0.49 75	0.12 364	0.24 487	1.05 124	0.03 266	3.14 285	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.02 19	0.23 310	0.65 231	0.18 217	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.32 566	0.03 245	0.02 255

GASTEREO	0.39 159	0.45 417	0.47 73	0.11 361	0.24 487	1.06 138	0.03 266	3.16 293	0.66 181	0.10 129	0.01 1	0.01 2	0.28 325	0.66 232	0.18 217	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.32 566	0.03 245	0.02 255

rvit_0105_4	0.39 159	0.16 234	1.66 323	0.01 38	0.00 1	0.85 66	0.00 1	3.15 288	1.33 403	0.07 84	0.06 170	0.10 173	0.03 98	0.29 162	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

RAFT-Stereo-weight	0.39 159	0.07 78	0.81 118	0.07 312	0.02 300	1.34 302	0.05 319	3.15 288	0.31 69	0.94 302	0.52 312	0.26 218	0.01 18	0.19 103	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CroCo-Stereo	0.39 159	0.40 392	1.67 327	0.07 312	0.00 1	0.19 7	0.01 135	3.55 360	0.75 257	0.08 99	0.02 102	0.46 247	0.08 217	0.28 159	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 159	0.44 413	1.15 217	0.06 283	0.03 325	1.12 180	0.04 296	2.75 230	0.33 73	0.10 129	0.16 217	0.11 175	0.19 295	0.74 240	0.31 299	0.00 1	0.14 551	0.00 1	0.01 400	0.02 186	0.05 377

MM-Stereo_test1	0.40 164	0.13 192	1.31 261	0.64 521	0.07 384	0.92 82	0.03 266	3.08 276	0.80 289	0.35 212	0.04 160	0.05 111	0.02 53	0.20 115	0.13 169	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.26 510	0.02 255

CRE-IMP	0.40 164	0.06 51	1.04 187	0.07 312	0.05 359	1.45 350	0.46 490	1.48 114	0.63 148	0.90 295	0.30 261	0.88 313	0.01 18	0.26 149	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.17 508

rvit_0105_5	0.41 166	0.20 278	1.94 356	0.01 38	0.00 1	0.91 75	0.00 1	3.18 298	1.27 389	0.08 99	0.09 188	0.10 173	0.02 53	0.35 184	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 324

plain	0.41 166	0.28 333	2.26 405	0.07 312	0.00 1	0.50 46	0.01 135	2.84 240	0.92 312	0.05 69	0.07 177	0.13 185	0.17 285	0.43 197	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 535	0.01 128

x	0.41 166	0.04 11	0.74 111	0.54 506	0.00 1	0.98 94	0.00 1	3.07 274	0.67 192	0.48 238	0.01 1	0.48 251	0.07 201	0.93 248	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

SCV	0.42 169	0.28 333	0.68 103	0.26 442	0.16 452	0.26 10	0.05 319	4.98 500	0.63 148	0.10 129	0.01 1	0.02 19	0.05 153	0.26 149	0.13 169	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.18 520	0.25 507	0.18 514

GMOStereo	0.42 169	0.28 333	1.02 172	0.05 262	0.18 460	1.04 111	0.02 213	2.40 193	0.16 20	2.25 459	0.01 1	0.32 226	0.03 98	0.09 37	0.15 190	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.02 255

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raft+_RVC	0.42 169	0.48 434	1.11 203	0.51 503	0.17 456	1.16 205	0.04 296	2.25 184	0.59 97	0.12 147	0.42 291	0.08 155	0.15 276	0.60 224	0.28 284	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.19 519

Gwc-CoAtRS	0.42 169	0.12 181	1.28 250	0.03 196	0.13 431	1.03 101	0.02 213	2.33 188	0.15 14	0.35 212	0.01 1	2.27 423	0.03 98	0.20 115	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.22 537	0.01 75	0.01 128

Replicate-Monster	0.43 176	0.06 51	5.91 553	0.01 38	0.00 1	1.03 101	0.00 1	0.56 45	0.74 253	0.07 84	0.02 102	0.02 19	0.00 1	0.14 74	0.03 6	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 176	0.33 359	0.92 142	0.75 530	0.04 345	0.96 92	0.05 319	3.11 281	0.79 282	0.12 147	0.53 313	0.26 218	0.06 183	0.26 149	0.13 169	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.28 524	0.01 128

IGEV-Stereo+	0.43 176	0.17 245	0.46 68	0.14 387	1.06 557	0.63 51	0.02 213	0.30 11	0.24 58	0.09 109	0.01 1	0.04 77	0.03 98	1.86 294	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.15 498	1.83 572	1.61 575

CES	0.43 176	0.14 205	0.85 125	0.05 262	1.52 566	1.22 242	0.05 319	1.01 82	0.59 97	0.03 50	0.02 102	0.14 191	0.10 236	0.40 193	0.10 150	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	2.45 582

ROB_FTStereo_v2	0.43 176	0.09 120	1.00 164	0.06 283	0.08 394	1.57 386	0.33 475	1.44 107	0.67 192	0.97 307	0.19 238	0.77 302	0.02 53	1.23 265	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

HART	0.44 181	0.24 309	1.41 276	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 247	0.61 120	0.26 191	1.98 449	0.35 232	0.03 98	0.20 115	0.14 180	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.05 377

RALCasStereoNet	0.44 181	0.44 413	1.03 183	0.03 196	0.00 1	1.10 164	0.03 266	2.46 205	0.90 309	0.07 84	0.32 263	0.12 180	0.20 301	1.28 268	0.25 262	0.00 1	0.31 570	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.12 478

R-Stereo Train	0.44 181	0.09 120	0.94 148	0.02 132	0.00 1	1.24 258	0.09 375	3.65 375	0.11 2	1.87 427	0.42 291	0.06 128	0.01 18	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

RAFT-Stereo	0.44 181	0.09 120	0.94 148	0.02 132	0.00 1	1.24 258	0.09 375	3.65 375	0.11 2	1.87 427	0.42 291	0.06 128	0.01 18	0.25 141	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 185	0.43 408	1.18 228	0.51 503	0.04 345	1.26 271	0.02 213	2.38 191	0.65 170	0.07 84	0.02 102	0.70 288	0.20 301	1.01 256	0.13 169	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.10 459

HUI-Stereo	0.45 185	0.09 120	1.08 196	0.06 283	0.08 394	1.61 405	0.32 472	1.43 103	0.70 229	0.97 307	0.18 230	0.77 302	0.02 53	1.44 280	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

RAFT-IKP	0.45 185	0.09 120	1.06 193	0.06 283	0.06 372	1.44 344	0.31 471	1.44 107	0.69 217	0.97 307	0.18 230	0.76 298	0.02 53	1.65 287	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 354

Reg-Stereo(zero)	0.46 188	0.04 11	1.77 339	0.01 38	0.14 437	1.20 233	0.13 397	1.13 88	0.26 63	0.05 69	0.16 217	1.75 384	1.10 440	0.67 233	0.45 355	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.12 495	0.01 75	0.09 451

IGEVStereo-DCA	0.46 188	0.09 120	1.02 172	0.02 132	0.00 1	0.82 63	0.00 1	0.53 36	0.75 257	0.09 109	0.03 142	0.03 56	0.06 183	5.04 425	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.05 313	0.01 128

testlalala	0.46 188	0.13 192	0.82 120	0.17 403	0.10 412	1.13 187	0.03 266	2.63 218	1.13 361	2.04 445	0.10 193	0.29 224	0.04 132	0.15 82	0.27 276	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.26 550	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 188	0.09 120	1.01 167	0.06 283	0.09 402	1.61 405	0.30 467	1.43 103	0.69 217	0.97 307	0.18 230	0.77 302	0.02 53	1.67 288	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

ICVP	0.46 188	0.08 101	1.58 308	0.01 38	0.01 206	1.10 164	0.21 427	3.80 392	0.52 91	0.42 228	0.27 257	0.33 230	0.06 183	0.57 220	0.13 169	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.01 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 188	0.42 401	1.05 192	0.01 38	0.21 476	1.17 209	0.05 319	2.07 171	0.19 32	2.98 501	0.02 102	0.12 180	0.15 276	0.25 141	0.31 299	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.06 412

tt45	0.47 194	0.06 51	0.70 107	0.02 132	0.00 1	1.30 288	0.05 319	0.85 77	0.60 109	0.05 69	0.01 1	0.09 163	0.03 98	5.40 444	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 128

rvit_0105_3	0.47 194	0.28 333	2.20 390	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 306	1.26 383	0.08 99	0.26 253	0.09 163	0.03 98	0.62 228	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

H2IRNET	0.47 194	0.22 297	1.27 247	0.15 392	0.01 206	1.18 216	0.01 135	1.65 132	0.48 89	0.02 21	1.80 439	0.46 247	0.04 132	1.62 286	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.01 400	0.16 452	0.02 255

AE-Stereo	0.47 194	0.11 169	1.03 183	0.04 233	0.09 402	1.11 170	0.03 266	4.16 426	0.34 74	0.35 212	0.82 368	0.15 194	0.16 281	0.45 204	0.05 35	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.26 550	0.09 386	0.05 377

ToySt	0.47 194	0.25 313	2.47 425	0.04 233	0.01 206	1.17 209	0.00 1	2.01 167	0.63 148	0.08 99	0.14 206	1.16 344	0.05 153	0.80 244	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.04 354

riskmin	0.47 194	0.03 2	1.01 167	0.08 327	0.01 206	1.12 180	0.01 135	3.00 260	0.21 44	0.46 236	0.02 102	2.08 406	1.06 435	0.26 149	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

ROB_FTStereo	0.47 194	0.09 120	1.04 187	0.06 283	0.08 394	1.59 397	0.33 475	1.43 103	0.68 201	0.97 307	0.19 238	0.76 298	0.03 98	1.86 294	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

FE-Mocha	0.48 201	0.12 181	1.34 266	0.11 361	0.09 402	0.64 52	0.01 135	3.94 409	0.22 48	0.49 241	0.58 318	0.59 265	0.53 378	0.29 162	0.38 334	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.15 498	0.02 186	0.02 255

999	0.48 201	0.07 78	0.55 84	0.01 38	0.00 1	1.27 275	0.09 375	0.33 16	0.61 120	0.01 6	0.17 224	0.03 56	0.02 53	5.79 464	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 203	0.22 297	0.51 77	0.03 196	0.00 1	1.30 288	0.01 135	1.97 164	0.71 236	0.04 62	0.04 160	0.08 155	0.04 132	4.32 380	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 203	0.10 144	1.30 258	0.06 283	0.12 425	1.14 190	0.07 356	3.57 364	0.92 312	0.18 180	0.99 385	0.19 206	0.31 333	0.25 141	0.16 200	0.00 1	0.00 1	0.08 542	0.02 426	0.24 500	0.12 478

model_zeroshot	0.49 203	0.26 317	2.10 385	0.03 196	0.01 206	1.69 425	0.08 363	2.63 218	0.18 29	1.02 322	0.01 1	0.61 268	0.06 183	0.86 245	0.14 180	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.16 508	0.02 186	0.01 128

Anonymous3	0.49 203	0.12 181	2.21 391	0.01 38	0.00 1	2.53 472	0.09 375	3.16 293	0.65 170	0.12 147	0.22 249	0.12 180	0.05 153	0.37 188	0.08 116	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.03 324

qqq	0.50 207	0.04 11	0.78 115	0.02 132	0.00 1	1.05 124	0.00 1	3.15 288	0.68 201	0.46 236	0.01 1	0.73 294	0.12 258	2.95 322	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.50 207	0.09 120	1.01 167	0.06 283	0.07 384	1.60 401	0.27 448	1.45 110	0.68 201	0.98 316	0.18 230	0.77 302	0.03 98	2.58 307	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377
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	0.50 207	0.09 120	1.01 167	0.06 283	0.07 384	1.60 401	0.27 448	1.45 110	0.68 201	0.98 316	0.18 230	0.77 302	0.03 98	2.58 307	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 377

WQFJA1	0.51 210	0.36 369	1.13 209	0.04 233	0.00 1	1.19 220	0.02 213	3.63 371	0.70 229	0.07 84	2.02 453	0.04 77	0.02 53	0.73 238	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.05 377

WQFJX1	0.51 210	0.36 369	1.13 209	0.04 233	0.00 1	1.19 220	0.02 213	3.63 371	0.70 229	0.07 84	2.02 453	0.04 77	0.02 53	0.73 238	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.05 377

test_4	0.51 210	0.10 144	1.27 247	0.01 38	0.06 372	0.97 93	0.03 266	1.12 87	0.16 20	0.27 193	3.42 503	0.65 278	0.09 228	1.59 283	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 477	0.14 433	0.00 1

iGMRVC	0.51 210	0.09 120	1.04 187	0.06 283	0.08 394	1.61 405	0.27 448	1.44 107	0.69 217	0.97 307	0.19 238	0.76 298	0.03 98	2.69 315	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 354

CFNet-RSSM	0.51 210	0.12 181	1.26 245	0.03 196	0.14 437	1.24 258	0.02 213	4.12 424	0.15 14	0.31 196	0.01 1	1.96 400	0.04 132	0.19 103	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.27 553	0.01 75	0.01 128

mmm	0.52 215	0.04 11	1.14 213	0.61 517	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 344	0.75 257	1.24 360	0.58 318	0.20 209	0.18 289	0.93 248	0.08 116	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

anonymousdsp2	0.52 215	0.06 51	1.51 293	0.10 351	0.00 1	1.19 220	0.01 135	4.32 449	0.63 148	0.33 200	0.15 215	0.78 307	0.09 228	1.01 256	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.04 285	0.05 377

GANet-ADL	0.52 215	0.09 120	1.43 280	0.13 372	0.02 300	1.43 340	0.02 213	3.22 309	0.59 97	0.34 211	0.98 384	1.09 340	0.19 295	0.40 193	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.52 215	0.08 101	1.37 272	0.06 283	0.06 372	1.34 302	0.41 485	1.43 103	0.68 201	1.03 327	0.85 372	0.49 254	1.56 472	0.79 242	0.17 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.13 488

test-1	0.52 215	0.25 313	0.94 148	0.03 196	0.22 478	1.20 233	0.08 363	4.03 416	0.25 62	0.70 262	0.66 340	0.71 292	0.03 98	0.30 168	0.43 348	0.00 1	0.18 560	0.00 1	0.07 472	0.01 75	0.25 535

FENet	0.52 215	0.07 78	1.62 315	0.04 233	0.00 1	1.19 220	0.05 319	3.10 279	0.98 323	0.89 293	0.01 1	1.63 376	0.09 228	0.47 208	0.28 284	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AIO-test1	0.53 221	0.38 380	1.50 287	0.02 132	0.03 325	1.12 180	0.01 135	3.13 284	0.69 217	0.44 230	0.30 261	0.06 128	0.06 183	2.52 305	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.13 426	0.09 451

Pruner-Stereo	0.53 221	0.10 144	1.02 172	0.89 545	0.10 412	1.57 386	0.36 481	2.06 169	0.63 148	2.23 457	0.46 304	0.25 215	0.01 18	0.45 204	0.37 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

cross-raft	0.53 221	0.12 181	1.78 342	0.03 196	0.01 206	1.04 111	0.10 383	3.21 308	0.23 52	0.37 221	0.01 1	2.86 455	0.04 132	0.24 135	0.24 254	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.16 508	0.01 75	0.02 255

HI	0.54 224	0.37 375	1.50 287	0.13 372	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 138	0.62 137	1.34 367	0.01 1	2.67 440	0.66 408	0.36 186	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.00 1

CoSv	0.54 224	0.37 375	1.50 287	0.13 372	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 138	0.62 137	1.34 367	0.01 1	2.67 440	0.66 408	0.36 186	0.20 228	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.00 1

PFNet+	0.54 224	0.10 144	1.31 261	0.16 400	0.05 359	1.44 344	0.56 500	1.60 129	0.98 323	1.35 373	0.46 304	0.37 234	0.01 18	2.18 302	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

RALAANet	0.54 224	0.62 478	1.41 276	0.01 38	0.01 206	0.92 82	0.02 213	2.39 192	1.87 476	1.13 341	0.38 283	0.15 194	0.30 329	1.00 255	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.14 433	0.01 128

Wave_Phase_stereo	0.55 228	0.17 245	2.86 450	0.00 1	0.10 412	4.86 537	0.03 266	2.09 172	0.62 137	0.07 84	0.01 1	0.04 77	0.02 53	0.08 31	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.02 426	0.01 75	0.01 128

CASS	0.56 229	0.13 192	1.40 275	0.03 196	0.01 206	1.65 420	0.04 296	3.03 266	0.63 148	1.96 435	0.93 380	0.28 222	0.36 347	0.52 212	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 229	0.14 205	1.22 240	0.02 132	0.00 1	1.14 190	0.03 266	3.43 341	1.47 428	1.02 322	1.41 419	0.05 111	0.02 53	1.08 258	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ACVNet	0.57 231	0.21 287	1.34 266	0.09 340	0.00 1	1.36 308	0.22 433	2.40 193	1.05 342	0.63 253	0.66 340	1.94 397	0.26 321	0.31 169	0.79 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.00 1

test_3	0.58 232	0.06 51	1.04 187	0.07 312	0.12 425	1.01 98	0.01 135	2.45 203	0.20 39	0.95 303	0.01 1	1.05 334	0.05 153	3.74 351	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 547	0.15 446	0.13 488

DIP-Stereo	0.58 232	0.23 305	0.90 136	0.08 327	0.00 1	1.43 340	0.01 135	6.01 551	1.38 408	0.92 300	0.11 200	0.04 77	0.19 295	0.12 62	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 234	0.79 510	1.59 312	0.56 510	0.01 206	1.19 220	0.03 266	4.74 482	0.60 109	0.17 177	0.01 1	0.62 271	0.44 362	0.57 220	0.07 97	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.24 544	0.01 75	0.14 495

rvit_105_1	0.60 235	0.33 359	2.37 415	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 330	1.20 373	0.16 168	0.26 253	0.13 185	0.04 132	2.66 313	0.24 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.03 324

RAFT	0.60 235	0.50 442	1.01 167	0.50 499	0.04 345	0.94 86	0.08 363	3.01 263	0.65 170	0.22 188	0.09 188	3.41 486	0.27 324	0.53 215	0.37 331	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 400	0.40 545	0.03 324

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 235	0.36 369	0.96 154	0.03 196	0.02 300	1.21 237	0.02 213	2.80 237	1.55 442	1.08 336	2.63 482	0.43 244	0.16 281	0.37 188	0.25 262	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.01 128

xyz-stereo-finetune2	0.61 238	0.19 265	0.84 124	0.06 283	0.00 1	1.28 277	0.04 296	1.89 157	0.69 217	0.10 129	0.59 329	0.07 146	0.67 413	5.30 438	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

test_sample1	0.61 238	0.04 11	0.90 136	0.34 470	0.00 1	1.09 157	0.00 1	3.54 359	0.88 308	0.86 288	0.01 1	0.53 259	0.34 340	3.51 342	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

ACVNet-DCA	0.61 238	0.27 322	1.28 250	0.13 372	0.00 1	3.44 504	0.01 135	3.15 288	0.68 201	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.01 75	0.01 128

RAFT-Test	0.61 238	0.16 234	2.27 408	0.04 233	0.15 445	1.80 436	0.17 412	2.52 211	0.65 170	0.56 245	0.11 200	2.76 448	0.02 53	0.27 157	0.34 317	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.29 561	0.01 75	0.01 128

test_1	0.61 238	0.06 51	1.00 164	0.07 312	0.12 425	0.99 95	0.01 135	2.46 205	0.20 39	1.71 412	0.01 1	1.10 342	0.04 132	3.71 350	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 547	0.15 446	0.13 488

TestStereo	0.61 238	0.55 457	1.84 349	0.00 1	0.00 1	0.94 86	0.00 1	1.65 132	0.23 52	0.12 147	0.03 142	0.08 155	0.06 183	6.59 500	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 238	0.08 101	1.78 342	0.00 1	0.00 1	1.59 397	0.07 356	5.32 521	0.13 5	0.62 249	0.32 263	0.37 234	0.67 413	0.68 235	0.49 369	0.03 518	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 186	0.01 128

rrr	0.62 245	0.09 120	2.07 380	0.02 132	0.00 1	0.82 63	0.06 345	2.29 186	0.85 305	0.09 109	0.03 142	0.03 56	0.06 183	5.04 425	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 524	0.05 313	0.07 432

GwcNet-ADL	0.62 245	0.20 278	2.03 373	0.05 262	0.01 206	1.29 282	0.02 213	3.16 293	1.39 410	0.97 307	0.44 299	1.48 359	0.23 310	0.78 241	0.27 276	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 324

test_sample2	0.63 247	0.05 29	1.13 209	0.31 458	0.01 206	1.22 242	0.00 1	3.87 405	1.03 334	0.91 298	0.02 102	0.50 256	0.13 265	3.16 328	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

GMStereo_Zeroshot	0.63 247	0.14 205	1.54 296	0.75 530	0.00 1	1.26 271	0.01 135	1.85 153	0.31 69	1.44 390	0.58 318	1.76 385	0.19 295	2.55 306	0.10 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

test-3	0.63 247	0.06 51	1.00 164	0.07 312	0.13 431	0.99 95	0.01 135	2.46 205	0.20 39	1.96 435	0.01 1	1.10 342	0.05 153	3.75 352	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 550	0.15 446	0.13 488

Any-RAFT	0.64 250	0.08 101	1.07 194	0.03 196	0.00 1	2.77 485	0.08 363	3.57 364	1.23 376	0.96 305	0.26 253	1.61 371	0.31 333	0.72 236	0.06 79	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MIPNet	0.64 250	0.42 401	2.01 369	0.08 327	0.07 384	1.29 282	0.11 386	3.47 349	1.29 394	0.67 258	0.10 193	0.63 274	0.97 433	1.25 266	0.25 262	0.00 1	0.01 343	0.01 498	0.01 400	0.11 412	0.04 354

PCWNet_CMD	0.65 252	0.14 205	2.02 371	0.01 38	0.01 206	1.10 164	0.00 1	2.80 237	0.97 321	0.48 238	0.28 259	2.31 428	1.50 467	1.19 262	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

AFF-stereo	0.65 252	0.46 423	0.82 120	0.37 477	0.00 1	1.19 220	0.00 1	3.04 270	1.42 418	0.72 266	1.95 447	1.16 344	0.26 321	0.97 253	0.31 299	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.21 491	0.02 255

MSMDNet	0.65 252	0.14 205	2.02 371	0.01 38	0.01 206	1.11 170	0.00 1	2.88 244	0.98 323	0.49 241	0.28 259	2.32 429	1.49 464	1.19 262	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

ccs_rob	0.65 252	0.17 245	2.09 383	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.00 1	2.77 231	0.73 246	0.75 269	0.44 299	2.32 429	0.64 401	1.76 290	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AdaStereo	0.65 252	0.09 120	1.12 205	0.02 132	0.00 1	1.45 350	0.23 437	4.38 451	1.44 423	1.17 347	0.37 281	1.56 365	0.18 289	0.56 219	0.37 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 257	1.49 557	1.08 196	0.01 38	0.01 206	0.37 30	0.05 319	2.93 249	0.63 148	0.08 99	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 91	0.04 14	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	6.28 580	0.01 128

PSMNet-RUCA	0.66 257	0.48 434	1.68 328	0.01 38	0.02 300	2.02 446	0.25 440	3.93 408	1.50 436	0.37 221	1.38 418	0.11 175	0.12 258	0.64 230	0.31 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.00 1

fff	0.66 257	0.42 401	2.21 391	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 469	0.14 206	0.09 163	1.83 489	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

RAFT+CT+SA	0.66 257	0.45 417	1.22 240	0.10 351	0.30 515	1.24 258	0.02 213	4.21 431	0.67 192	0.62 249	0.39 286	0.33 230	0.05 153	2.69 315	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 572	0.13 426	0.30 539

CFNet_pseudo	0.66 257	0.17 245	2.08 382	0.00 1	0.01 206	1.22 242	0.00 1	2.79 233	0.73 246	0.78 277	0.46 304	2.32 429	0.63 397	1.77 291	0.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DCANet	0.66 257	0.43 408	2.21 391	0.03 196	0.00 1	1.22 242	0.01 135	3.26 312	1.85 473	2.61 486	0.21 245	0.09 163	0.49 374	0.33 178	0.39 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 412

csc	0.66 257	0.42 401	2.21 391	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 469	0.14 206	0.09 163	1.83 489	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

cscssc	0.66 257	0.42 401	2.21 391	0.01 38	0.01 206	1.22 242	0.02 213	3.26 312	1.04 336	2.34 469	0.14 206	0.09 163	1.83 489	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

UCFNet_RVC	0.66 257	0.35 363	1.20 236	0.02 132	0.30 515	1.53 378	0.01 135	3.42 339	0.67 192	1.12 340	0.73 361	1.26 350	0.20 301	1.84 293	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 266	0.52 447	1.74 336	0.50 499	0.05 359	1.16 205	0.00 1	2.68 227	0.66 181	0.68 260	1.60 424	1.76 385	0.80 422	0.94 251	0.13 169	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.00 1

DMCA	0.68 266	0.22 297	1.96 361	0.01 38	0.01 206	1.28 277	0.02 213	3.02 264	1.54 441	2.14 449	0.15 215	1.74 382	0.10 236	0.45 204	0.95 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

1test111	0.69 268	0.27 322	1.28 250	0.13 372	0.00 1	3.44 504	0.01 135	3.15 288	0.68 201	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	2.95 322	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.01 75	0.01 128

DCRE	0.69 268	0.35 363	1.16 222	0.06 283	0.02 300	0.91 75	0.00 1	1.05 83	0.30 68	0.98 316	7.63 544	0.72 293	0.02 53	0.16 86	0.07 97	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 535	0.02 186	0.03 324

DCANet-4	0.69 268	0.15 221	3.76 498	0.03 196	0.01 206	1.22 242	0.01 135	3.14 285	1.90 478	2.34 469	0.14 206	0.11 175	0.25 318	0.34 179	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

DCVSM-stereo	0.70 271	0.04 11	1.69 330	0.07 312	0.01 206	1.27 275	0.04 296	1.85 153	0.14 9	3.56 519	0.08 183	3.07 468	0.60 388	1.35 273	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 186	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 271	0.26 317	1.98 365	0.19 417	0.27 501	1.43 340	0.02 213	4.23 435	0.82 295	0.75 269	0.54 315	2.19 421	0.03 98	0.63 229	0.25 262	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.20 529	0.00 1	0.01 128

test_sample7	0.72 273	0.18 257	1.23 242	0.55 508	0.01 206	1.21 237	0.00 1	4.31 445	1.07 347	1.35 373	0.36 277	0.70 288	0.44 362	2.58 307	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 255

MSKI-zero shot	0.73 274	0.13 192	1.56 305	0.02 132	0.14 437	1.34 302	0.04 296	3.00 260	0.23 52	0.67 258	1.64 425	0.89 314	0.00 1	4.55 404	0.10 150	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 535	0.03 245	0.01 128

HCRNet	0.73 274	0.19 265	1.10 201	0.01 38	0.00 1	1.17 209	0.01 135	3.07 274	1.97 483	0.60 248	0.21 245	0.56 262	0.11 246	5.34 442	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

IGEV-FE	0.74 276	0.20 278	3.00 457	0.26 442	0.02 300	1.10 164	0.05 319	3.72 380	0.19 32	0.88 290	0.71 358	2.81 449	0.63 397	0.52 212	0.33 309	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 508	0.04 285	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 276	0.20 278	3.00 457	0.26 442	0.02 300	1.10 164	0.05 319	3.72 380	0.19 32	0.88 290	0.71 358	2.84 452	0.63 397	0.53 215	0.33 309	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 508	0.04 285	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 276	0.18 257	1.23 242	0.81 535	4.25 580	1.19 220	0.03 266	2.17 182	0.13 5	0.35 212	0.40 287	0.97 327	0.08 217	2.61 312	0.09 135	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.07 472	0.04 285	0.03 324

anonymity	0.74 276	0.15 221	1.17 225	0.16 400	0.27 501	0.71 53	0.01 135	4.70 479	1.78 467	1.15 343	1.23 407	0.31 225	1.65 480	0.54 217	0.53 378	0.02 510	0.02 422	0.00 1	0.27 553	0.02 186	0.06 412

test_5	0.74 276	0.50 442	1.55 298	0.44 483	0.25 492	1.45 350	0.01 135	4.16 426	0.78 278	0.79 279	0.17 224	0.42 243	0.64 401	3.06 326	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.21 527

NRIStereo	0.74 276	0.08 101	0.88 131	0.47 493	0.05 359	1.58 390	0.49 495	1.38 100	0.61 120	0.88 290	0.17 224	0.66 281	0.03 98	6.96 532	0.22 240	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.17 508

IER	0.75 282	0.12 181	1.93 352	0.01 38	0.00 1	2.31 462	0.02 213	2.96 254	0.98 323	1.30 363	0.96 382	1.40 357	1.19 447	1.31 269	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CIPLG	0.75 282	0.81 515	2.38 416	0.13 372	0.03 325	1.41 329	0.27 448	3.19 303	0.84 301	1.98 437	2.56 481	0.19 206	0.10 236	0.54 217	0.26 270	0.00 1	0.05 486	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.05 377

IPLGR_C	0.75 282	0.88 523	2.58 433	0.13 372	0.02 300	1.40 324	0.27 448	3.19 303	0.84 301	1.92 431	2.46 476	0.18 205	0.11 246	0.49 210	0.26 270	0.00 1	0.05 486	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.06 412

ACRE	0.75 282	0.78 508	2.72 445	0.13 372	0.02 300	1.40 324	0.26 444	3.20 306	0.82 295	1.84 426	2.46 476	0.19 206	0.10 236	0.52 212	0.26 270	0.00 1	0.04 471	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.05 377

AIO-test2	0.76 286	0.80 511	1.47 285	0.12 364	0.15 445	1.22 242	0.01 135	3.17 296	0.73 246	0.36 220	1.50 421	0.16 199	0.05 153	2.37 303	0.16 200	2.85 579	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 285	0.07 432

IPLGR	0.76 286	0.21 287	2.98 455	0.06 283	0.07 384	1.24 258	0.05 319	3.09 278	1.38 408	0.62 249	0.34 271	0.75 297	0.78 420	3.35 331	0.22 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.06 412

testlalala2	0.77 288	0.13 192	1.72 334	3.72 578	2.44 574	1.10 164	0.01 135	3.27 318	0.73 246	0.09 109	0.03 142	1.38 356	0.08 217	0.12 62	0.09 135	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.37 573	0.01 75	0.01 128

CFNet_ucs	0.77 288	0.20 278	2.22 398	0.01 38	0.01 206	1.32 294	0.00 1	3.30 320	1.31 399	1.15 343	1.14 397	2.19 421	0.42 360	2.04 298	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

TestStereo1	0.77 288	0.46 423	1.12 205	0.15 392	0.19 467	1.29 282	0.01 135	3.33 323	1.55 442	0.45 233	1.67 428	0.13 185	1.23 449	3.39 334	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.07 432

SA-5K	0.77 288	0.46 423	1.12 205	0.15 392	0.19 467	1.29 282	0.01 135	3.33 323	1.55 442	0.45 233	1.67 428	0.13 185	1.23 449	3.39 334	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.07 432

PSMNet-ADL	0.77 288	0.08 101	0.90 136	0.07 312	0.01 206	2.01 445	0.02 213	2.55 214	1.11 354	0.33 200	0.59 329	2.15 413	0.69 415	4.07 369	0.85 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

CFNet-ft	0.77 288	0.46 423	1.34 266	0.01 38	0.27 501	1.32 294	0.02 213	2.40 193	0.68 201	0.63 253	0.18 230	3.23 482	0.21 307	3.97 366	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 245	0.02 255

CFNet_RVC	0.77 288	0.46 423	1.34 266	0.01 38	0.27 501	1.32 294	0.02 213	2.40 193	0.68 201	0.63 253	0.18 230	3.23 482	0.21 307	3.97 366	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 245	0.02 255

DN-CSS_ROB	0.77 288	0.90 526	2.01 369	0.85 539	0.00 1	1.47 359	0.01 135	2.92 248	0.93 316	0.12 147	0.53 313	0.44 245	0.16 281	4.33 381	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 531	0.01 128

MyStereo04	0.78 296	0.27 322	3.19 469	0.02 132	0.01 206	1.64 416	0.01 135	3.64 374	2.20 504	0.98 316	0.02 102	1.29 351	0.57 385	1.10 259	0.53 378	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 412

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anonymousa	0.79 297	0.26 317	1.91 350	0.03 196	0.29 513	1.46 358	0.02 213	3.76 385	0.97 321	0.72 266	2.25 471	3.21 479	0.56 383	0.15 82	0.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.00 1	0.02 255

111	0.79 297	0.70 499	2.21 391	0.01 38	0.01 206	1.19 220	0.16 409	3.78 388	1.98 485	1.22 358	0.91 378	2.01 401	0.32 338	0.32 175	0.64 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.17 508

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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	0.81 303	0.64 482	1.41 276	0.44 483	0.01 206	0.91 75	0.08 363	3.75 383	1.04 336	0.12 147	0.44 299	0.27 220	0.35 345	5.12 429	0.38 334	1.19 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.05 377

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 315	0.15 221	2.22 398	0.48 494	0.01 206	1.37 313	0.01 135	4.63 475	1.17 368	1.43 387	0.43 296	0.80 309	0.10 236	3.48 340	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 255

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ISRNet	0.88 332	0.19 265	2.71 443	0.05 262	0.00 1	1.17 209	0.03 266	2.96 254	0.80 289	2.17 452	1.70 433	2.59 437	0.20 301	2.58 307	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.00 1

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tt1	0.88 332	0.27 322	1.25 244	0.08 327	0.00 1	3.36 502	0.02 213	3.03 266	6.40 561	0.33 200	0.66 340	0.05 111	0.40 358	1.59 283	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 324

HH	0.88 332	0.37 375	1.93 352	0.25 435	0.10 412	0.62 49	0.00 1	3.79 389	0.18 29	0.33 200	0.59 329	3.94 500	0.81 423	4.44 393	0.09 135	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

HanStereo	0.88 332	0.37 375	1.93 352	0.25 435	0.10 412	0.62 49	0.00 1	3.79 389	0.18 29	0.33 200	0.59 329	3.94 500	0.81 423	4.44 393	0.09 135	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

dad	0.88 332	0.62 478	2.26 405	0.06 283	0.01 206	1.24 258	0.00 1	0.98 81	2.17 500	1.29 362	0.35 274	0.37 234	0.04 132	5.80 465	1.06 432	0.01 488	0.00 1	1.13 575	0.11 490	0.05 313	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 332	0.38 380	1.45 283	0.60 514	0.00 1	1.36 308	0.02 213	4.55 466	0.69 217	0.71 264	0.32 263	1.56 365	0.61 391	4.55 404	0.64 401	0.00 1	0.00 1	0.05 537	0.00 1	0.08 363	0.02 255

test_sample6	0.89 339	0.17 245	2.23 400	0.48 494	0.01 206	1.43 340	0.01 135	4.49 462	1.40 414	1.43 387	1.12 395	0.64 277	0.14 270	3.86 361	0.42 346	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 255

PSMNet-RSSM	0.90 340	0.44 413	1.35 270	0.13 372	0.00 1	1.37 313	0.03 266	4.79 490	0.85 305	1.11 339	0.49 309	2.15 413	0.35 345	4.09 373	0.73 409	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 245	0.01 128

DMCA-RVC	0.90 340	0.64 482	3.30 477	0.03 196	0.04 345	1.30 288	0.06 345	2.65 221	0.73 246	3.21 508	0.09 188	0.99 329	0.66 408	3.14 327	0.99 429	0.01 488	0.04 471	0.02 523	0.01 400	0.07 348	0.01 128

G2L-ROB	0.91 342	0.54 454	1.97 363	0.01 38	0.00 1	1.45 350	0.00 1	3.38 330	1.31 399	1.36 378	0.07 177	3.25 484	0.01 18	4.39 389	0.38 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 128

DFGA-Net	0.91 342	1.43 556	2.72 445	0.06 283	0.16 452	1.16 205	0.00 1	2.26 185	0.77 274	1.02 322	1.17 402	0.25 215	0.04 132	5.17 430	1.71 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.02 255

DDVS	0.92 344	0.16 234	1.39 274	0.21 420	0.27 501	3.17 492	0.26 444	2.56 215	0.62 137	0.70 262	0.81 366	2.17 419	0.45 366	5.26 435	0.29 288	0.00 1	0.01 343	0.01 498	0.00 1	0.04 285	0.02 255

iRaft-Stereo_20w	0.92 344	0.15 221	2.68 439	0.24 432	0.06 372	1.36 308	0.28 456	7.46 573	0.34 74	1.56 404	0.37 281	0.62 271	1.24 452	1.25 266	0.34 317	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.16 508	0.02 186	0.13 488

CoDeX	0.94 346	0.34 361	2.09 383	0.05 262	0.20 471	1.49 366	0.20 425	5.89 546	1.57 449	0.66 257	0.67 349	1.05 334	0.32 338	3.82 359	0.33 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1

cc1	0.94 346	0.27 322	1.28 250	0.13 372	0.00 1	3.44 504	0.01 135	3.18 298	7.23 570	0.33 200	0.69 351	0.04 77	0.61 391	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.09 386	0.04 354

xx1	0.95 348	0.27 322	1.28 250	0.13 372	0.00 1	3.44 504	0.01 135	3.18 298	7.23 570	0.33 200	0.69 351	0.73 294	0.12 258	1.43 276	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

DualNet (step1)	0.96 349	0.41 395	2.03 373	0.02 132	0.01 206	2.14 451	0.01 135	4.31 445	1.07 347	1.35 373	0.36 277	0.70 288	0.44 362	2.58 307	0.34 317	0.53 567	0.00 1	1.82 577	1.10 590	0.02 186	0.02 255

SACVNet	0.96 349	0.36 369	1.49 286	0.05 262	0.00 1	1.62 411	0.28 456	3.86 403	1.28 393	1.79 422	0.80 365	1.59 367	0.07 201	5.29 437	0.48 367	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 497	0.01 128

G2L-Stereo_test	0.97 351	0.60 472	1.95 357	0.21 420	0.01 206	1.63 415	0.10 383	3.19 303	1.01 330	1.98 437	0.11 200	3.22 481	0.51 376	4.38 388	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.02 255

BUS	0.97 351	0.10 144	0.96 154	0.01 38	0.00 1	5.85 547	0.03 266	5.40 524	0.93 316	2.26 463	0.66 340	2.39 433	0.06 183	0.61 225	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 351	0.77 507	3.36 480	0.46 489	0.01 206	1.32 294	0.09 375	4.57 470	1.26 383	1.88 429	0.22 249	1.09 340	0.42 360	1.79 292	2.09 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.06 412

qqq1	0.98 354	0.16 234	1.55 298	0.33 464	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 396	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

fff1	0.98 354	0.16 234	1.55 298	0.33 464	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 396	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	0.07 97	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

gwcnet-sp	0.98 354	0.38 380	4.06 509	0.04 233	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 415	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.03 324

scenet	0.98 354	0.38 380	4.06 509	0.04 233	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 415	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.03 324

ssnet	0.98 354	0.38 380	4.06 509	0.04 233	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 352	1.13 361	1.75 415	0.16 217	0.68 282	0.39 355	3.69 347	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.03 324

raft_robust	0.98 354	0.57 465	1.21 239	0.06 283	0.17 456	1.36 308	0.02 213	3.46 347	2.18 502	0.33 200	0.01 1	1.54 363	1.42 462	6.77 515	0.15 190	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.18 520	0.11 412	0.09 451

cf-r	0.98 354	0.51 446	2.04 377	0.25 435	0.01 206	1.40 324	0.03 266	4.47 461	1.65 458	0.95 303	0.58 318	2.63 438	0.24 313	4.19 375	0.58 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.04 354

RAFT_R40	0.99 361	0.05 29	1.26 245	0.71 527	0.20 471	1.65 420	0.67 508	1.94 161	0.61 120	1.05 330	1.15 398	1.80 389	1.47 463	6.91 528	0.31 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

iResNet	1.00 362	0.45 417	3.08 463	0.86 543	0.01 206	1.97 443	0.01 135	3.67 378	1.49 434	1.77 420	1.09 391	0.35 232	0.13 265	3.83 360	1.27 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.01 128

CSP-Net	1.01 363	0.52 447	0.92 142	0.01 38	0.00 1	2.83 487	0.05 319	4.99 501	0.69 217	0.91 298	0.85 372	1.82 392	0.23 310	6.04 471	0.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.01 128

MLCV	1.01 363	0.53 452	2.17 388	0.03 196	0.00 1	1.60 401	0.03 266	2.90 246	1.30 397	2.60 485	1.85 441	1.00 330	0.40 358	4.88 418	0.74 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.01 128

IRAFT_RVC	1.02 365	0.20 278	1.58 308	1.39 565	0.26 495	1.33 300	0.32 472	2.52 211	0.66 181	1.58 405	0.81 366	1.16 344	1.58 476	6.51 498	0.43 348	0.00 1	0.12 542	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.03 324

GwcNet-RSSM	1.02 365	0.69 495	2.70 441	0.22 424	0.02 300	1.42 337	0.05 319	4.02 414	1.01 330	0.90 295	0.42 291	2.89 457	0.26 321	4.43 392	1.17 438	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.13 426	0.05 377

NINENet	1.03 367	0.22 297	1.30 258	0.10 351	0.01 206	5.85 547	0.03 266	4.41 456	1.25 382	1.55 403	0.60 335	2.39 433	0.06 183	2.72 317	0.05 35	0.00 1	0.01 343	0.01 498	0.00 1	0.04 285	0.00 1

HGLStereo	1.03 367	0.18 257	1.50 287	0.01 38	0.01 206	1.41 329	0.01 135	3.41 337	0.82 295	1.05 330	3.09 493	2.11 409	1.24 452	4.51 400	1.18 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.03 324

G2L-Stereo	1.04 369	0.55 457	2.62 436	0.02 132	0.11 421	1.41 329	0.02 213	3.45 344	0.99 327	1.37 380	0.14 206	3.10 471	0.24 313	5.96 468	0.66 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.04 354

SMFormer	1.04 369	0.16 234	1.55 298	0.33 464	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 396	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	1.24 442	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

tta	1.04 369	0.16 234	1.55 298	0.33 464	0.01 206	1.03 101	0.00 1	5.24 513	2.12 493	1.53 396	2.16 465	0.92 315	0.02 53	4.46 395	1.24 442	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.01 128

ffm	1.04 369	0.05 29	1.65 319	0.34 470	0.01 206	1.58 390	0.02 213	3.03 266	6.40 561	1.39 382	2.07 456	2.15 413	0.34 340	1.59 283	0.05 35	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 324

Sa-1000	1.04 369	0.39 387	1.17 225	0.00 1	0.20 471	1.33 300	0.03 266	4.19 429	1.81 468	0.99 320	5.33 528	0.61 268	0.15 276	4.07 369	0.30 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.13 426	0.00 1

SST-Stereo	1.04 369	0.05 29	1.16 222	0.72 528	0.23 483	1.70 427	0.58 503	1.92 158	1.46 426	1.19 350	1.09 391	1.60 369	1.93 495	6.92 530	0.21 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

XX-Stereo	1.04 369	0.20 278	4.94 537	0.85 539	0.04 345	1.25 267	0.00 1	3.37 327	0.45 88	1.22 358	0.50 310	3.70 496	0.02 53	3.91 364	0.05 35	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 529	0.03 245	0.02 255

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 369	0.55 457	2.52 428	0.56 510	1.00 554	1.37 313	0.00 1	3.43 341	1.35 405	2.24 458	0.35 274	2.18 420	0.58 387	4.28 378	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	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	1.05 377	0.76 505	2.06 379	0.07 312	0.00 1	1.35 306	0.03 266	6.80 567	2.57 521	0.79 279	1.20 405	0.94 323	0.12 258	3.81 357	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 128

WQFJX	1.06 378	0.47 431	1.60 314	0.03 196	0.00 1	1.53 378	0.11 386	4.26 439	1.01 330	0.35 212	1.88 442	0.63 274	1.87 493	6.34 487	0.95 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.05 377

PFNet	1.06 378	0.19 265	2.95 454	1.16 558	0.56 543	1.58 390	0.25 440	1.50 115	0.60 109	2.38 476	1.23 407	0.63 274	0.30 329	6.85 519	0.43 348	0.16 550	0.01 343	0.00 1	0.07 472	0.18 469	0.18 514

UGAM	1.08 380	0.19 265	2.83 447	0.05 262	0.01 206	1.09 157	0.11 386	2.89 245	0.64 161	0.08 99	2.46 476	3.64 493	0.08 217	6.99 534	0.25 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.27 515	0.04 354

hknet	1.08 380	0.13 192	2.07 380	0.01 38	0.00 1	3.32 499	0.21 427	5.40 524	0.92 312	2.26 463	0.66 340	3.43 487	0.05 153	2.81 318	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 380	0.56 462	2.70 441	0.02 132	0.02 300	1.20 233	0.01 135	3.18 298	0.63 148	0.14 160	2.00 451	1.62 373	1.54 470	6.69 509	1.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 497	0.01 128

FADNet-RVC-Resample	1.08 380	1.00 534	5.32 542	0.10 351	0.14 437	1.53 378	0.25 440	3.62 369	1.18 369	0.51 243	0.19 238	1.04 333	0.28 325	5.20 432	0.44 351	0.10 542	0.16 557	0.09 545	0.06 465	0.24 500	0.21 527

TDLM	1.08 380	0.49 439	1.43 280	0.27 448	0.00 1	1.56 385	2.12 544	3.10 279	1.75 465	1.36 378	0.93 380	1.06 336	0.49 374	6.21 478	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.02 255

CFNet	1.08 380	0.62 478	2.26 405	0.26 442	0.03 325	1.40 324	0.04 296	4.45 460	2.09 491	0.48 238	0.69 351	1.31 352	0.24 313	6.63 504	0.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.04 354

PS-NSSS	1.08 380	0.45 417	1.70 332	0.02 132	0.01 206	1.37 313	0.01 135	4.38 451	2.09 491	1.15 343	2.65 483	0.65 278	0.07 201	6.35 488	0.56 386	0.16 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 380	1.12 542	4.68 532	1.09 555	0.00 1	1.38 319	0.05 319	3.83 397	1.11 354	0.80 281	1.15 398	1.02 332	0.12 258	4.52 401	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.03 324

GMM-Stereo	1.09 388	0.05 29	1.62 315	0.13 372	0.22 478	1.41 329	0.87 516	2.31 187	0.62 137	2.75 491	3.14 494	0.54 261	0.90 429	5.33 441	0.13 169	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.01 75	1.80 579

hitnet-ft	1.09 388	0.39 387	1.45 283	0.04 233	0.00 1	1.34 302	0.22 433	3.34 326	2.25 507	1.48 392	1.11 393	4.17 505	0.37 349	4.73 412	0.79 414	0.01 488	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.09 386	0.01 128

NVstereo2D	1.09 388	0.17 245	4.40 523	0.00 1	0.00 1	1.59 397	0.18 417	4.29 443	1.40 414	0.85 287	0.36 277	2.30 426	0.62 396	5.26 435	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

PSMNet_ROB	1.09 388	0.69 495	2.92 452	0.03 196	0.07 384	1.68 423	0.16 409	3.44 343	1.30 397	0.96 305	0.32 263	2.81 449	0.63 397	4.23 376	2.48 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.04 354

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 392	0.35 363	4.53 527	0.18 409	0.37 527	0.79 56	0.00 1	5.71 542	0.74 253	0.40 225	0.64 337	4.47 515	1.41 461	1.42 275	0.30 296	0.00 1	0.11 534	0.00 1	0.28 557	0.17 460	0.14 495

LMCR-Stereo	1.10 392	0.69 495	1.95 357	0.50 499	0.01 206	2.73 480	0.09 375	6.20 555	0.64 161	2.37 474	1.76 436	0.13 185	1.59 478	2.94 321	0.23 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 392	0.42 401	1.72 334	0.28 450	0.01 206	1.37 313	0.11 386	6.25 556	0.84 301	1.05 330	0.67 349	1.61 371	0.79 421	6.11 474	0.63 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 354

FADNet-RVC	1.10 392	1.07 540	4.79 533	0.03 196	0.00 1	1.60 401	0.08 363	3.77 386	1.70 462	0.35 212	0.07 177	0.61 268	0.66 408	5.32 440	1.11 433	0.01 488	0.08 517	0.00 1	0.00 1	0.48 555	0.18 514

GANetREF_RVC	1.10 392	0.95 529	2.98 455	0.06 283	0.00 1	2.23 457	0.18 417	3.95 410	2.53 519	0.56 245	0.32 263	1.89 394	0.66 408	5.03 424	0.51 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.04 354
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	1.10 392	0.39 387	1.69 330	0.28 450	0.00 1	1.45 350	0.48 491	3.26 312	1.64 457	2.93 495	1.22 406	1.51 360	0.37 349	6.09 473	0.50 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.01 128

ARAFT	1.12 398	0.82 518	4.11 512	0.04 233	0.00 1	1.64 416	0.03 266	4.85 493	1.69 461	2.78 492	0.57 316	0.47 250	0.11 246	4.81 415	0.24 254	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.05 377

ac_64	1.12 398	0.18 257	1.64 318	0.18 409	0.25 492	1.48 365	0.02 213	4.97 499	1.47 428	0.69 261	0.45 303	4.94 528	0.46 369	4.87 417	0.74 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.00 1

coex_refinement	1.13 400	0.54 454	1.58 308	0.12 364	0.02 300	1.51 370	0.06 345	4.01 413	1.51 438	2.61 486	0.66 340	4.40 512	0.48 373	3.67 345	1.30 449	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.03 324

ITSA-stereo	1.13 400	0.14 205	1.59 312	0.17 403	0.04 345	1.40 324	0.14 401	5.66 539	3.10 529	0.74 268	0.35 274	0.62 271	1.06 435	5.53 450	1.63 461	0.03 518	0.00 1	0.09 545	0.06 465	0.07 348	0.07 432

UNet	1.13 400	0.24 309	4.21 514	0.01 38	0.02 300	2.31 462	0.02 213	3.06 271	0.76 268	1.17 347	0.14 206	2.73 446	1.58 476	4.48 399	1.92 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

ssnet_v2	1.14 403	0.28 333	1.77 339	0.03 196	0.00 1	2.07 448	0.37 482	5.20 511	1.87 476	2.00 439	0.87 374	3.09 470	0.55 382	1.31 269	3.02 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.12 478

EAI-Stereo	1.14 403	0.12 181	1.19 233	0.21 420	0.32 524	1.84 439	2.32 550	5.42 527	1.19 371	1.02 322	5.66 530	0.48 251	0.60 388	0.86 245	0.62 398	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.65 582	0.02 186	0.17 508

delet	1.14 403	0.32 352	1.56 305	0.03 196	0.17 456	2.86 489	1.03 523	4.25 436	2.14 498	1.03 327	1.17 402	1.64 378	0.92 430	4.35 384	1.27 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.00 1

PSM-AAD	1.15 406	0.04 11	0.88 131	0.10 351	0.27 501	1.32 294	3.25 560	2.41 200	0.64 161	2.93 495	1.92 445	0.15 194	5.39 562	3.42 336	0.19 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 377

FADNet_RVC	1.15 406	1.06 539	4.34 522	0.02 132	0.06 372	2.77 485	0.04 296	3.50 351	0.80 289	0.35 212	0.32 263	0.65 278	0.09 228	5.20 432	1.56 457	0.24 559	0.34 572	0.11 551	0.33 569	0.65 564	0.60 555

ETE_ROB	1.16 408	0.52 447	1.71 333	0.01 38	0.02 300	1.79 435	0.22 433	4.10 422	1.32 401	4.68 540	1.18 404	2.81 449	0.08 217	3.56 343	1.12 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 412

DLCB_ROB	1.17 409	0.22 297	1.28 250	0.08 327	0.00 1	1.51 370	0.23 437	3.39 333	1.52 439	3.43 517	2.00 451	3.40 485	0.31 333	4.29 379	1.82 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 409	0.41 395	1.68 328	0.04 233	0.01 206	1.65 420	0.17 412	3.46 347	1.39 410	3.89 527	1.01 387	1.60 369	0.53 378	4.35 384	3.07 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

testlalala_base	1.19 411	0.11 169	0.90 136	0.07 312	0.05 359	1.19 220	0.01 135	4.28 442	0.15 14	0.04 62	0.01 1	0.24 211	0.04 132	0.12 62	0.29 288	7.21 587	1.13 584	0.00 1	0.25 547	7.61 584	0.00 1

KYRaft	1.19 411	0.05 29	0.94 148	0.06 283	0.24 487	1.25 267	0.78 514	2.48 208	0.61 120	3.23 509	7.13 543	1.00 330	2.77 517	1.43 276	0.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	1.71 576

RAFT-345	1.19 411	0.06 51	1.55 298	0.54 506	0.13 431	1.53 378	0.25 440	0.56 45	1.76 466	1.20 352	7.85 545	0.93 320	0.05 153	6.87 522	0.46 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 414	0.54 454	0.96 154	2.39 572	0.29 513	1.58 390	0.33 475	2.01 167	0.68 201	2.68 489	1.16 400	3.10 471	0.18 289	7.40 546	0.56 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.01 128

ADLNet	1.20 414	0.29 343	1.98 365	0.00 1	0.02 300	2.20 455	0.11 386	4.39 454	2.52 518	2.19 455	2.20 470	2.66 439	0.70 416	3.42 336	1.25 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 354

MMNet	1.20 414	0.27 322	3.59 491	0.09 340	0.00 1	4.15 520	0.01 135	3.63 371	1.19 371	1.93 434	0.32 263	1.35 355	1.23 449	4.42 391	1.84 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

FADNet	1.20 414	0.93 528	4.51 526	0.03 196	0.06 372	2.56 473	0.16 409	4.02 414	1.42 418	0.32 198	0.06 170	1.66 379	1.07 437	5.56 454	0.87 418	0.19 553	0.02 422	0.01 498	0.01 400	0.50 557	0.03 324

Select-FE	1.23 418	0.35 363	4.62 530	0.32 462	0.26 495	1.02 100	0.00 1	4.88 495	0.70 229	1.79 422	0.42 291	4.48 516	3.90 544	0.72 236	0.46 361	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.37 573	0.02 186	0.19 519

Prome-Stereo	1.23 418	0.06 51	0.93 147	0.12 364	0.24 487	1.26 271	0.67 508	2.53 213	0.69 217	2.08 447	8.70 552	0.76 298	2.91 521	2.12 299	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 574

DispNO	1.25 420	0.52 447	3.40 482	0.11 361	0.05 359	1.45 350	0.01 135	3.73 382	1.68 460	1.34 367	1.59 423	3.15 475	1.12 444	5.56 454	1.14 437	0.00 1	0.02 422	0.03 530	0.12 495	0.05 313	0.03 324

DAS	1.26 421	0.08 101	2.25 401	0.04 233	0.01 206	1.28 277	1.18 527	3.80 392	1.58 453	4.60 537	2.37 474	1.53 361	0.53 378	5.36 443	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

SepStereo	1.28 422	0.08 101	2.25 401	0.04 233	0.01 206	1.28 277	1.18 527	3.80 392	1.58 453	4.60 537	2.37 474	1.53 361	0.53 378	5.63 460	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

pcwnet_v2	1.29 423	0.17 245	5.98 554	0.10 351	0.01 206	1.76 431	0.02 213	5.08 509	2.90 526	1.54 402	1.98 449	2.03 404	0.81 423	3.01 324	0.28 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.03 245	0.03 324

NOSS_ROB	1.29 423	0.22 297	1.35 270	0.64 521	0.16 452	2.56 473	0.00 1	4.14 425	2.37 511	2.29 468	1.76 436	2.84 452	0.02 53	6.80 518	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.11 467

Wz-Net-LNSev	1.30 425	0.85 520	6.26 559	0.02 132	0.03 325	4.02 517	0.13 397	4.21 431	1.12 359	0.77 274	0.10 193	3.60 491	1.11 441	2.68 314	1.12 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

IIG-Stereo	1.30 425	0.48 434	1.04 187	2.41 573	0.05 359	1.61 405	0.14 401	2.59 217	0.68 201	2.97 500	2.28 472	3.08 469	0.57 385	7.41 547	0.65 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

DSFCA	1.30 425	0.14 205	1.82 346	0.01 38	0.03 325	3.74 513	0.86 515	2.71 229	1.23 376	3.09 504	0.41 290	2.93 459	1.49 464	6.12 475	1.35 451	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

NCCL2	1.30 425	0.63 481	2.31 411	0.02 132	0.03 325	1.57 386	3.41 562	3.91 407	1.39 410	3.14 506	0.34 271	3.90 499	0.30 329	3.75 352	1.19 440	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.03 245	0.05 377

PA-Net	1.31 429	0.59 470	3.65 492	0.06 283	0.15 445	1.44 344	0.54 499	4.08 419	2.71 523	0.78 277	1.16 400	2.32 429	0.64 401	5.96 468	1.92 480	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.06 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 430	0.27 322	2.46 424	1.17 560	0.03 325	4.08 518	0.05 319	5.61 534	0.67 192	1.53 396	0.70 357	3.47 489	2.62 514	3.24 329	0.24 254	0.01 488	0.01 343	0.11 551	0.00 1	0.13 426	0.00 1

LALA_ROB	1.33 431	0.59 470	1.74 336	0.02 132	0.06 372	3.25 496	0.50 498	3.45 344	1.39 410	3.70 521	0.59 329	4.59 520	0.25 318	3.58 344	2.79 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.02 255

PAM	1.34 432	0.13 192	2.83 447	0.30 454	0.31 521	2.21 456	0.30 467	5.05 506	0.23 52	0.82 283	1.11 393	9.08 561	2.34 506	0.90 247	0.44 351	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.31 563	0.03 245	0.28 537

DRaft	1.34 432	0.12 181	1.19 233	0.06 283	0.01 206	1.64 416	0.43 487	1.86 155	0.14 9	3.76 522	5.27 527	0.41 242	4.38 548	5.49 448	1.68 464	0.01 488	0.06 495	0.00 1	0.07 472	0.07 348	0.11 467

ttt	1.35 434	0.05 29	1.09 199	0.46 489	0.01 206	1.61 405	0.00 1	5.61 534	1.97 483	1.75 415	2.10 460	1.40 357	0.11 246	4.81 415	6.07 544	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

Consistency-Raft	1.36 435	0.65 486	4.81 534	0.33 464	0.32 524	1.62 411	0.11 386	3.65 375	3.80 540	0.33 200	6.12 536	0.86 311	2.14 501	0.94 251	1.25 444	0.02 510	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.01 128

FINET	1.36 435	0.46 423	4.05 508	0.22 424	0.73 549	1.03 101	0.00 1	3.57 364	5.71 557	1.59 406	1.64 425	0.49 254	0.19 295	5.53 450	1.90 477	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.03 324

HSM	1.36 435	0.40 392	1.07 194	0.01 38	0.30 515	1.73 430	0.03 266	5.89 546	1.22 375	1.83 425	1.36 416	4.78 525	1.30 457	6.61 503	0.57 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ADLNet2	1.38 438	0.39 387	3.13 466	0.00 1	0.70 548	1.23 257	0.26 444	4.19 429	2.36 510	1.45 391	3.16 497	4.23 508	0.82 426	4.56 406	0.88 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 426	0.02 255

CBFPSM	1.39 439	0.61 476	4.29 518	0.01 38	0.01 206	3.64 510	0.03 266	3.39 333	0.80 289	0.64 256	0.21 245	6.18 542	3.70 540	2.38 304	1.82 471	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 128

HSM-Net_RVC	1.40 440	0.07 78	1.58 308	0.00 1	0.01 206	1.88 440	0.05 319	7.24 570	1.71 464	3.63 520	3.63 507	3.21 479	0.36 347	4.25 377	0.44 351	0.01 488	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 441	0.46 423	4.29 518	0.10 351	0.13 431	3.97 515	0.29 459	2.42 201	1.91 479	0.81 282	3.55 505	3.02 465	1.26 454	3.35 331	2.05 489	0.04 521	0.01 343	0.04 533	0.04 449	0.39 544	0.05 377

GASNet	1.43 442	1.53 558	4.54 528	0.31 458	0.02 300	1.49 366	0.20 425	3.86 403	1.95 482	0.75 269	1.37 417	2.11 409	1.57 475	5.82 466	2.60 506	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.43 547	0.10 459

ASMatch	1.44 443	0.14 205	2.15 387	0.60 514	0.21 476	1.21 237	0.26 444	0.96 80	0.66 181	0.29 195	11.75 562	0.93 320	2.37 507	6.73 512	0.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.04 354

PAM_32	1.45 444	0.13 192	2.69 440	0.26 442	0.30 515	2.15 454	0.29 459	4.92 497	0.22 48	0.84 285	2.02 453	9.57 564	3.27 532	0.97 253	0.56 386	0.00 1	0.12 542	0.00 1	0.31 563	0.04 285	0.27 536

HBP-ISP	1.45 444	0.75 501	3.02 459	0.30 454	0.10 412	4.28 524	1.49 535	4.68 478	1.29 394	3.43 517	0.78 363	0.93 320	1.01 434	6.48 497	0.36 330	0.04 521	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.03 324

GrayStereo	1.46 446	0.03 2	0.87 129	0.63 520	0.20 471	1.24 258	4.61 576	2.85 242	0.62 137	4.98 544	4.00 515	0.45 246	4.67 551	3.37 333	0.08 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 578	0.01 75	0.01 128

TransformOpticalFlow	1.47 447	0.31 348	3.22 475	0.66 523	0.08 394	1.54 383	0.09 375	3.84 398	1.58 453	1.66 410	2.32 473	3.60 491	3.12 526	6.99 534	0.42 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

THIR-Stereo	1.48 448	0.29 343	1.51 293	0.01 38	0.02 300	1.05 124	4.32 572	2.11 173	0.22 48	1.08 336	4.24 516	1.93 396	4.19 546	6.76 514	1.87 475	0.00 1	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.05 313	0.00 1

StereoDRNet	1.48 448	0.75 501	4.58 529	0.05 262	0.10 412	2.49 470	1.10 526	4.62 472	1.47 428	3.38 516	0.62 336	2.29 424	0.65 406	4.52 401	2.89 511	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 400	0.05 313	0.07 432

TCMNet	1.49 450	0.57 465	5.20 540	0.13 372	1.39 562	1.81 437	0.17 412	4.03 416	1.26 383	1.72 413	2.98 491	1.95 399	0.46 369	5.01 423	2.55 505	0.00 1	0.06 495	0.06 538	0.00 1	0.37 542	0.16 501

DEmStereo	1.51 451	0.08 101	2.17 388	0.09 340	0.02 300	1.76 431	0.90 518	1.47 113	0.60 109	2.46 481	6.42 539	1.08 338	5.16 557	6.21 478	1.86 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

APVNet	1.52 452	0.31 348	4.00 505	0.09 340	0.00 1	4.64 533	0.08 363	4.41 456	1.21 374	1.25 361	1.05 389	2.90 458	0.93 431	6.70 510	2.48 501	0.01 488	0.00 1	0.07 539	0.00 1	0.27 515	0.05 377

RYNet	1.52 452	0.35 363	3.38 481	0.25 435	0.04 345	2.31 462	0.03 266	4.62 472	1.47 428	1.14 342	0.34 271	4.52 518	1.38 460	6.36 489	4.23 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

1111x	1.53 454	0.06 51	1.77 339	0.27 448	0.00 1	2.12 450	0.01 135	5.63 538	1.65 458	1.53 396	1.67 428	0.92 315	0.64 401	6.18 476	8.17 559	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RASNet	1.53 454	0.31 348	1.97 363	0.09 340	3.20 576	1.69 425	0.06 345	3.27 318	2.12 493	0.77 274	1.29 413	5.32 537	1.69 483	6.60 501	2.17 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 255

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 456	0.68 491	4.62 530	0.01 38	0.00 1	5.13 541	0.30 467	4.64 476	1.23 376	2.39 477	0.59 329	2.12 411	2.00 498	4.94 420	2.19 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

AAGNet	1.54 456	0.07 78	0.88 131	1.04 551	0.27 501	1.47 359	0.66 507	1.57 125	0.61 120	1.68 411	0.82 368	1.62 373	2.29 503	6.18 476	11.63 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

mmx	1.56 458	0.05 29	1.65 319	0.34 470	0.01 206	1.58 390	0.02 213	5.51 531	2.25 507	1.39 382	2.07 456	2.15 413	0.34 340	6.68 506	7.08 550	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

xxx	1.56 458	0.05 29	1.65 319	0.34 470	0.01 206	1.58 390	0.02 213	5.51 531	2.25 507	1.39 382	2.07 456	2.15 413	0.34 340	6.68 506	7.08 550	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 128

CBMV	1.56 458	0.24 309	1.92 351	0.31 458	0.03 325	2.90 490	4.33 573	3.79 389	1.81 468	4.98 544	1.73 434	2.70 444	1.68 482	3.81 357	0.92 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.08 445
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	1.57 461	0.58 467	5.36 544	0.19 417	0.01 206	1.62 411	0.06 345	3.52 355	1.56 447	1.06 333	0.71 358	1.69 381	0.24 313	5.49 448	9.29 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.01 128

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 461	0.69 495	7.27 564	0.30 454	0.44 532	0.87 70	0.02 213	6.19 553	0.84 301	0.45 233	6.17 537	4.35 511	1.17 445	1.32 272	0.48 367	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.34 571	0.26 510	0.12 478

PASM	1.58 463	1.05 538	7.51 565	0.56 510	0.09 402	1.37 313	0.28 456	2.85 242	1.44 423	3.91 528	0.44 299	3.02 465	0.64 401	6.38 490	1.59 460	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.03 437	0.26 510	0.15 498

UGAM-zero	1.60 464	0.15 221	2.43 418	0.12 364	0.28 511	1.07 143	0.04 296	5.96 550	0.26 63	1.18 349	0.22 249	8.02 555	4.54 549	6.89 526	0.27 276	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.29 561	0.01 75	0.15 498

YMNet	1.62 465	0.68 491	3.67 493	0.14 387	0.30 515	4.52 530	0.21 427	3.52 355	1.23 376	2.94 497	4.94 521	4.18 506	0.38 352	2.85 319	2.12 492	0.05 527	0.13 547	0.08 542	0.01 400	0.44 548	0.09 451

YMNet_1	1.62 465	0.68 491	3.67 493	0.14 387	0.30 515	4.52 530	0.21 427	3.52 355	1.23 376	2.94 497	4.94 521	4.18 506	0.38 352	2.85 319	2.12 492	0.05 527	0.13 547	0.08 542	0.01 400	0.44 548	0.09 451

DRN-Test	1.62 465	0.23 305	3.72 496	0.18 409	0.13 431	3.34 501	0.19 423	5.93 549	2.01 489	4.14 531	0.76 362	2.12 411	1.78 486	5.22 434	2.62 508	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.01 400	0.03 245	0.01 128

RAFT + AFF	1.63 468	1.13 543	2.62 436	0.04 233	0.80 550	2.29 461	1.03 523	5.54 533	2.06 490	1.77 420	1.81 440	1.22 347	3.65 539	6.23 480	1.57 459	0.01 488	0.35 573	0.00 1	0.01 400	0.33 532	0.12 478

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 468	0.45 417	2.21 391	1.53 567	0.18 460	4.33 525	0.41 485	3.37 327	1.40 414	0.54 244	0.65 338	3.10 471	0.11 246	4.93 419	0.60 396	4.57 581	0.51 575	0.00 1	0.00 1	1.37 569	2.39 581

ACV-stereo	1.64 470	0.27 322	2.94 453	0.04 233	0.04 345	6.31 553	0.18 417	1.81 149	0.22 48	0.23 189	0.01 1	10.52 566	5.41 563	4.07 369	0.77 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

ff1	1.65 471	0.05 29	1.65 319	0.34 470	0.01 206	1.58 390	0.02 213	3.03 266	6.40 561	1.39 382	2.07 456	2.15 413	0.34 340	6.68 506	7.08 550	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 324

CrosDoStereo	1.66 472	0.15 221	1.66 323	0.02 132	0.07 384	1.38 319	6.16 591	3.12 282	1.06 345	0.97 307	3.74 509	0.96 324	4.79 553	7.00 536	1.92 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 472	0.15 221	1.66 323	0.02 132	0.07 384	1.38 319	6.16 591	3.12 282	1.06 345	0.97 307	3.74 509	0.96 324	4.79 553	7.00 536	1.92 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 472	1.17 544	4.29 518	0.04 233	0.00 1	1.44 344	0.56 500	5.33 522	1.98 485	2.01 443	2.12 462	2.08 406	2.81 518	6.55 499	2.42 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.06 412

AANet_RVC	1.66 472	0.88 523	3.52 487	0.06 283	0.00 1	1.22 242	0.00 1	3.25 310	2.51 517	2.21 456	4.49 517	3.65 494	0.20 301	7.10 539	3.42 518	0.50 566	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.05 377

STrans-v2	1.67 476	0.36 369	3.28 476	0.02 132	0.19 467	1.45 350	0.08 363	6.69 563	1.49 434	2.00 439	2.86 488	3.67 495	3.88 543	7.04 538	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GwcNet	1.67 476	0.81 515	5.52 546	0.23 430	1.21 559	4.21 522	0.62 506	3.71 379	1.57 449	1.01 321	1.65 427	3.99 502	0.52 377	5.46 446	2.30 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.35 538	0.13 488

NCC-stereo	1.67 476	0.56 462	3.10 464	0.08 327	0.22 478	2.24 458	0.13 397	5.05 506	1.42 418	2.27 466	2.72 484	4.29 509	3.53 535	5.76 462	2.01 486	0.04 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255

Abc-Net	1.67 476	0.56 462	3.10 464	0.08 327	0.22 478	2.24 458	0.13 397	5.05 506	1.42 418	2.27 466	2.72 484	4.29 509	3.53 535	5.76 462	2.01 486	0.04 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.02 255
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	1.68 480	0.61 476	11.37 579	0.29 452	0.03 325	4.39 527	0.04 296	3.18 298	1.10 352	1.16 346	0.58 318	2.96 462	2.76 516	2.13 300	2.46 500	0.00 1	0.02 422	0.02 523	0.00 1	0.46 551	0.01 128

Anonymous_2	1.69 481	0.05 29	1.31 261	0.08 327	0.03 325	1.22 242	0.01 135	3.25 310	0.19 32	0.76 272	0.13 204	2.68 443	1.99 497	0.39 192	0.13 169	0.05 527	0.25 565	3.27 584	14.54 610	3.40 575	0.01 128

ccnet	1.70 482	0.20 278	1.95 357	0.26 442	0.18 460	3.72 512	1.22 529	4.22 434	1.43 422	2.37 474	3.96 513	3.45 488	1.51 468	4.69 409	4.47 528	0.06 535	0.00 1	0.09 545	0.01 400	0.10 402	0.01 128

CBMV_ROB	1.70 482	0.11 169	1.98 365	0.46 489	0.00 1	2.85 488	0.91 519	4.27 440	2.21 505	4.02 530	5.00 524	2.97 463	2.32 505	5.40 444	1.35 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.06 412

U	1.74 484	0.03 2	0.99 163	0.03 196	7.39 592	10.20 574	0.00 1	0.71 62	0.20 39	0.02 21	0.02 102	0.12 180	0.02 53	0.11 55	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 590	5.13 606	0.01 75	0.00 1

DANet	1.74 484	0.22 297	3.06 461	0.75 530	0.44 532	2.46 469	0.35 480	3.40 335	1.41 417	4.22 532	1.56 422	5.03 530	0.56 383	6.29 483	5.00 536	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 285	0.08 445
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-	1.75 486	19.48 605	12.37 582	0.06 283	0.00 1	0.47 44	0.05 319	0.46 30	0.31 69	0.13 155	0.03 142	0.03 56	0.00 1	0.07 23	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.07 348	0.92 566

RP	1.76 487	0.55 457	2.59 435	0.22 424	0.60 546	1.70 427	0.98 522	4.31 445	1.99 487	3.12 505	5.04 525	4.41 514	2.96 522	4.72 411	1.90 477	0.01 488	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.14 433	0.01 128

xxxx	1.78 488	0.07 78	1.02 172	0.00 1	0.01 206	1.44 344	0.00 1	5.81 545	1.53 440	1.37 380	1.91 444	1.08 338	0.05 153	4.37 387	16.98 590	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

test_xeample	1.79 489	0.08 101	1.03 183	0.02 132	0.00 1	1.44 344	0.00 1	5.48 529	1.84 470	1.65 409	2.17 469	0.37 234	0.06 183	4.00 368	17.67 593	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

SGM-Forest	1.84 490	0.08 101	1.31 261	0.15 392	0.22 478	3.52 508	2.46 555	3.85 400	2.16 499	5.29 546	3.90 511	3.71 497	1.56 472	6.28 482	1.90 477	0.01 488	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.30 539
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	1.85 491	1.19 546	5.61 549	0.01 38	0.00 1	4.74 534	2.16 546	4.93 498	1.48 432	3.77 523	1.24 409	1.77 387	2.56 511	4.94 420	2.61 507	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.01 128

FAT-Stereo	1.86 492	0.19 265	3.31 478	0.17 403	0.03 325	1.78 434	0.97 520	4.76 486	2.79 524	4.22 532	4.87 520	5.31 536	2.83 520	5.06 427	0.90 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 285	0.01 128

RGC	1.86 492	0.67 489	3.45 486	0.07 312	0.26 495	3.29 498	0.11 386	4.78 489	1.46 426	3.26 510	4.51 518	5.14 532	2.68 515	5.46 446	1.94 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.09 451

CC-Net-ROB	1.86 492	0.64 482	2.55 431	1.42 566	0.19 467	3.38 503	0.04 296	4.41 456	2.45 515	0.90 295	1.31 414	0.98 328	0.18 289	6.60 501	0.53 378	1.14 574	1.60 588	7.16 586	0.00 1	1.33 568	0.32 544

GANet	1.90 495	0.43 408	1.83 347	0.39 479	0.00 1	2.24 458	3.37 561	3.90 406	1.44 423	2.17 452	9.66 554	2.57 436	1.09 439	6.88 523	1.81 470	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.10 402	0.03 324

LL-Strereo	1.93 496	0.97 530	3.83 502	0.55 508	2.19 573	1.49 366	0.05 319	4.09 421	1.00 329	2.59 484	2.77 486	5.17 533	5.63 566	7.19 541	0.63 399	0.00 1	0.10 530	0.00 1	0.00 1	0.25 507	0.20 525

DISCO	1.93 496	0.18 257	2.44 420	0.67 525	0.53 540	5.25 542	0.00 1	5.43 528	1.56 447	2.09 448	0.91 378	6.48 545	0.89 428	8.55 562	3.60 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 333	0.01 128

edge stereo	1.94 498	0.40 392	3.82 501	0.15 392	0.09 402	1.81 437	0.45 489	4.77 487	2.21 505	3.36 512	3.94 512	8.39 557	1.72 485	5.75 461	1.69 466	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.17 460	0.01 128

Nwc_Net	1.94 498	0.55 457	3.79 499	0.07 312	0.08 394	2.73 480	0.04 296	6.75 566	1.11 354	2.03 444	7.92 546	4.82 526	2.11 500	4.78 413	2.01 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 313	0.01 128

STTRV1_RVC	1.94 498	0.35 363	4.85 535	0.32 462	0.01 206	2.41 467	0.34 479	5.79 543	3.55 534	0.82 283	5.11 526	1.63 376	1.08 438	7.63 551	1.41 455	0.91 571	2.53 600	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 354

w-ln-seven-2	1.97 501	1.04 537	11.90 580	0.15 392	0.06 372	1.38 319	0.48 491	3.80 392	2.17 500	2.73 490	1.06 390	2.29 424	1.69 483	6.32 485	4.15 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.17 460	0.04 354

S-Stereo	2.00 502	0.30 347	5.74 551	0.24 432	0.23 483	2.51 471	1.90 540	4.74 482	5.15 554	2.42 478	5.80 531	2.85 454	0.72 417	5.08 428	2.17 494	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.04 354

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SQANet	2.28 512	1.25 549	2.39 417	4.17 580	2.91 575	2.60 475	0.24 439	4.17 428	0.83 298	2.42 478	0.57 316	1.59 367	0.88 427	3.30 330	0.68 405	7.35 588	0.12 542	0.47 567	0.02 426	6.56 581	3.00 585

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FBW_ROB	2.36 514	0.36 369	3.16 467	0.37 477	0.14 437	4.42 529	0.18 417	6.64 561	3.05 528	2.98 501	2.85 487	4.86 527	1.11 441	11.00 584	4.53 529	0.16 550	0.05 486	0.37 566	0.09 482	0.19 478	0.78 561

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CSAN	2.70 521	0.75 501	3.41 483	0.18 409	0.12 425	4.18 521	4.05 568	4.11 423	4.36 545	6.03 551	6.24 538	4.60 521	4.74 552	7.29 544	3.43 519	0.02 510	0.03 453	0.01 498	0.02 426	0.18 469	0.22 530

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aanetorigin	2.87 523	0.73 500	8.74 571	0.23 430	0.23 483	1.61 405	2.07 542	1.76 147	1.10 352	14.21 589	10.25 558	2.93 459	3.38 533	4.98 422	4.06 523	0.10 542	0.05 486	0.09 545	0.11 490	0.57 560	0.15 498

ADCP+	2.87 523	0.98 531	8.75 572	0.07 312	0.16 452	5.93 550	2.90 559	4.00 412	1.84 470	1.52 394	0.27 257	3.81 498	3.22 530	6.05 472	17.38 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.30 539

PWC_ROB	2.90 525	1.01 535	6.12 557	0.53 505	0.57 545	1.30 288	0.40 483	3.85 400	4.42 548	7.37 560	15.40 571	3.03 467	1.55 471	6.31 484	5.74 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 551	0.05 377

w-ln-seven	2.97 526	1.40 555	12.49 583	0.25 435	0.14 437	7.22 559	0.48 491	5.24 513	4.82 552	4.96 543	2.13 464	4.00 503	1.33 458	5.95 467	8.81 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 446	0.02 255

SHD	3.01 527	1.02 536	5.52 546	0.45 488	0.39 529	4.12 519	0.17 412	6.68 562	12.04 577	7.20 559	3.36 501	4.40 512	2.58 513	4.69 409	7.17 553	0.01 488	0.04 471	0.00 1	0.03 437	0.22 494	0.17 508

PWCDC_ROB	3.06 528	1.38 554	3.81 500	0.14 387	0.00 1	3.14 491	0.02 213	4.40 455	12.35 578	1.08 336	23.69 596	2.01 401	2.01 499	3.87 362	2.43 499	0.24 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 562	0.08 445

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 530	1.32 550	2.49 426	6.07 583	3.26 577	4.62 532	2.15 545	5.35 523	1.34 404	2.00 439	2.54 480	3.50 490	1.49 464	3.68 346	1.11 433	7.89 590	0.23 564	1.88 580	0.03 437	7.74 585	4.78 590

Ntro	3.24 531	1.34 551	2.83 447	7.27 585	4.43 581	6.22 552	0.74 512	4.73 481	1.48 432	0.39 224	1.77 438	2.70 444	1.28 455	4.59 408	1.25 444	8.06 591	0.28 569	2.12 583	0.05 455	8.11 586	5.16 591

NVStereoNet_ROB	3.25 532	0.46 423	2.71 443	0.34 470	0.56 543	2.36 465	0.87 516	4.56 469	4.47 550	4.55 536	14.09 568	11.93 568	3.23 531	9.79 572	3.14 516	0.43 564	0.03 453	0.53 570	0.31 563	0.36 540	0.38 551
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	3.28 533	10.54 601	2.29 410	3.50 577	3.31 578	4.21 522	0.21 427	3.77 386	1.03 334	2.54 482	3.17 498	3.20 478	0.21 307	3.89 363	0.69 406	1.94 577	0.05 486	9.87 591	3.53 599	5.03 579	2.55 583

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MDST_ROB	3.50 540	0.07 78	3.94 503	2.66 575	1.46 563	12.94 580	0.97 520	7.32 571	2.42 513	14.82 591	8.08 549	2.74 447	1.51 468	8.44 561	2.48 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 467

pmcnn	3.61 541	0.68 491	5.38 545	0.61 517	1.46 563	2.75 484	1.26 531	5.04 505	1.57 449	8.77 570	11.67 561	18.69 585	2.38 508	6.03 470	5.61 541	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.21 491	0.07 432

test_sample8	3.62 542	0.41 395	2.03 373	0.02 132	0.01 206	2.14 451	0.01 135	4.38 451	1.04 336	6.51 552	0.58 318	14.04 575	6.94 571	5.58 458	8.70 562	0.53 567	16.52 612	1.82 577	1.10 590	0.02 186	0.02 255

ADCPNet	3.63 543	0.82 518	13.20 584	0.08 327	0.43 531	7.02 556	2.23 548	4.77 487	2.41 512	4.31 534	1.96 448	7.57 554	5.16 557	6.45 496	13.80 582	0.02 510	0.75 580	0.04 533	0.90 589	0.16 452	0.53 554

SuperB	3.70 544	1.77 564	15.73 588	0.31 458	0.05 359	4.37 526	1.67 538	3.58 367	11.57 575	2.36 473	1.32 415	2.03 404	1.91 494	6.95 531	9.01 566	0.05 527	0.03 453	0.10 550	0.08 477	11.00 598	0.10 459

MFN_U_SF_RVC	3.76 545	1.77 564	9.85 574	0.84 536	0.27 501	9.50 571	0.49 495	8.07 574	3.41 532	4.81 541	3.28 499	9.40 562	3.49 534	7.76 555	8.31 560	0.41 563	0.54 576	0.52 569	0.80 586	0.89 565	0.84 563

zh-mn7	3.86 546	3.10 582	15.43 587	0.10 351	0.05 359	1.45 350	0.29 459	4.05 418	6.06 560	7.81 563	15.68 572	2.86 455	0.76 419	10.58 577	8.76 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.02 255

Wz-Net-TNSev	3.91 547	5.20 591	20.57 592	0.15 392	0.01 206	7.14 558	3.57 563	6.70 564	3.57 535	1.74 414	0.58 318	7.39 553	4.33 547	8.86 563	7.99 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.24 500	0.16 501

AnyNet_C32	3.93 548	2.58 576	12.07 581	0.39 479	0.49 538	5.50 544	6.45 595	4.44 459	2.19 503	6.86 557	2.94 490	5.28 535	3.20 529	6.63 504	18.37 595	0.08 538	0.04 471	0.20 558	0.09 482	0.57 560	0.19 519

zh-sn7	3.94 549	3.36 584	15.78 589	0.13 372	0.00 1	4.01 516	2.24 549	4.54 465	2.00 488	3.86 526	9.77 556	4.11 504	5.45 564	9.93 574	13.33 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 494	0.12 478

ADCMid	3.95 550	1.34 551	10.91 578	0.18 409	0.38 528	5.02 539	1.27 532	4.87 494	2.94 527	11.15 577	3.60 506	6.76 549	5.21 560	6.40 495	16.96 589	0.12 545	0.08 517	0.55 571	0.46 575	0.53 559	0.19 519

SGM_RVC	4.07 551	0.38 380	1.98 365	0.84 536	0.26 495	6.20 551	2.37 551	6.45 558	3.57 535	11.56 580	9.27 553	15.55 578	6.78 570	10.07 575	4.60 531	0.22 554	0.25 565	0.20 558	0.23 541	0.26 510	0.34 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 552	2.40 574	8.71 570	0.13 372	0.00 1	8.56 569	0.49 495	3.85 400	13.78 581	3.36 512	17.56 576	4.60 521	0.95 432	10.97 582	6.77 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.06 412

WZ-Net	4.16 553	1.75 563	23.59 595	0.08 327	0.04 345	2.62 479	2.16 546	5.89 546	4.74 551	5.73 549	3.51 504	6.99 552	4.89 555	10.82 580	10.11 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.11 467

xyz-stereo	4.23 554	0.09 120	35.65 601	0.02 132	0.00 1	17.93 590	0.01 135	1.93 159	0.42 84	1.61 407	14.74 569	2.67 440	0.15 276	7.15 540	1.87 475	0.00 1	0.01 343	0.24 562	0.00 1	0.04 285	0.01 128

test_for_model	4.23 554	22.88 608	0.91 140	12.40 599	10.47 599	1.08 152	0.06 345	4.08 419	1.36 406	1.91 430	0.09 188	0.15 194	0.03 98	0.10 47	0.22 240	7.44 589	1.43 587	0.00 1	0.01 400	18.08 608	1.99 580

SGM+DAISY	4.39 556	1.34 551	5.18 539	1.01 550	0.88 551	5.61 546	2.86 558	4.88 495	3.53 533	13.29 585	13.95 567	12.66 570	7.55 572	7.98 557	5.39 540	0.23 558	0.18 560	0.15 555	0.24 544	0.29 526	0.64 557

MSAF-DinoV2	4.41 557	3.43 585	8.07 568	1.16 558	0.06 372	3.21 494	0.59 504	6.94 568	4.44 549	2.00 439	0.83 370	16.58 580	5.59 565	13.48 589	17.17 591	0.06 535	0.04 471	0.09 545	0.76 583	1.94 573	1.78 578

WCMA_ROB	4.54 558	0.48 434	3.19 469	0.49 496	0.63 547	5.38 543	2.57 556	4.70 479	3.77 539	14.17 588	19.02 582	15.47 577	9.03 579	6.73 512	4.85 534	0.01 488	0.05 486	0.01 498	0.01 400	0.08 363	0.16 501

SANet	4.63 559	0.89 525	5.34 543	0.30 454	0.09 402	7.43 561	3.75 566	6.53 559	16.16 586	6.79 556	13.29 565	12.44 569	7.74 573	7.38 545	4.11 524	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.31 543

RainbowNet	4.74 560	3.21 583	3.07 462	9.34 591	6.01 583	4.89 538	3.60 564	7.09 569	4.39 547	1.63 408	3.01 492	4.72 524	2.96 522	5.53 450	1.19 440	8.95 593	2.12 591	8.48 589	0.19 524	8.75 588	5.73 592

MSMD_ROB	4.94 561	0.43 408	2.58 433	0.12 364	0.01 206	8.43 568	1.09 525	4.25 436	4.11 543	13.11 584	26.36 599	13.95 574	13.88 592	7.45 548	2.92 512	0.10 542	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 255

FCDSN-DC	5.04 562	0.15 221	1.83 347	0.22 424	0.44 532	5.60 545	1.66 537	5.22 512	4.37 546	14.49 590	21.86 590	20.65 588	11.88 588	7.66 553	4.55 530	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.05 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 563	2.15 571	16.58 590	0.34 470	0.07 384	5.91 549	4.26 571	6.73 565	6.99 567	9.44 572	6.09 534	6.57 547	5.17 559	9.54 570	21.38 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 540	0.23 533

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 564	2.33 572	8.42 569	0.33 464	0.27 501	24.60 604	8.84 602	5.50 530	9.75 573	3.82 524	8.16 550	8.53 558	1.82 488	9.44 568	5.18 538	1.02 572	1.65 589	0.33 565	0.47 577	1.06 567	0.90 565

ACVNet-4b	5.67 565	1.65 560	4.43 524	9.46 592	7.11 590	8.72 570	1.68 539	6.61 560	5.76 559	0.27 193	6.49 540	11.67 567	2.43 510	8.40 560	1.56 457	9.06 595	2.34 593	10.49 595	0.02 426	9.22 593	5.98 594

MeshStereo	5.78 566	0.75 501	3.04 460	0.25 435	0.14 437	7.88 566	2.09 543	9.64 578	5.18 555	20.48 600	19.06 583	22.80 590	9.54 582	9.64 571	4.88 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.03 324
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	5.81 567	0.99 533	5.56 548	0.72 528	0.51 539	6.72 554	0.18 417	9.90 580	23.69 593	11.45 579	19.26 585	8.18 556	9.46 581	9.24 566	9.49 569	0.02 510	0.16 557	0.00 1	0.08 477	0.18 469	0.40 552

FC-DCNN	6.09 568	0.18 257	2.35 414	0.42 482	0.53 540	7.80 565	1.42 533	8.14 575	7.07 568	19.05 597	22.10 591	22.85 591	13.84 591	9.42 567	6.44 546	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 412

ACVNet_1	6.16 569	1.86 568	4.43 524	9.52 593	7.22 591	7.59 564	2.37 551	9.99 581	6.71 565	3.84 525	5.35 529	13.23 573	4.90 556	6.25 481	1.94 484	9.06 595	2.40 595	10.88 597	0.11 490	9.58 595	6.03 595

FC-DCNN v2	6.25 570	0.19 265	2.31 411	0.44 483	0.55 542	8.05 567	1.51 536	8.71 576	7.22 569	19.24 598	22.98 594	24.00 594	13.47 590	9.80 573	6.51 547	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 377

MultiAttention	6.26 571	0.14 205	1.30 258	1.04 551	1.50 565	42.66 611	15.75 609	6.19 553	1.92 481	3.14 506	7.95 547	6.41 543	0.37 349	28.21 608	3.39 517	0.13 547	0.01 343	0.67 573	0.81 587	1.99 574	1.71 576

EDNetEfficient	6.54 572	1.17 544	33.15 599	0.66 523	1.96 569	2.07 448	3.72 565	2.80 237	14.85 583	20.02 599	9.69 555	6.59 548	10.19 584	7.19 541	15.49 587	0.03 518	0.10 530	0.01 498	0.20 529	0.62 563	0.29 538

AnyNet_C01	6.59 573	4.31 589	36.24 602	0.96 547	0.46 535	9.96 572	5.74 588	6.02 552	3.63 537	7.59 562	8.56 551	8.83 559	3.14 527	13.74 591	20.83 603	0.12 545	0.08 517	0.25 563	0.09 482	1.01 566	0.34 545

LSM	7.38 574	1.68 561	22.24 594	3.99 579	40.72 611	3.54 509	4.79 581	4.74 482	6.65 564	10.25 574	13.51 566	4.49 517	3.81 541	6.91 528	5.31 539	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.26 510	14.60 610

ELAS_RVC	7.69 575	0.80 511	4.90 536	1.06 553	1.02 555	10.00 573	9.43 603	9.75 579	14.69 582	21.83 603	20.27 588	17.88 583	16.41 597	13.01 588	10.44 572	0.22 554	0.55 577	0.28 564	0.19 524	0.35 538	0.65 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 576	23.96 609	13.67 585	14.71 602	7.88 593	4.83 536	0.04 296	5.01 503	2.89 525	8.86 571	4.96 523	6.11 540	10.72 585	10.18 576	3.51 520	2.44 578	0.33 571	15.15 600	4.65 603	12.33 600	5.95 593

ELAS	8.05 577	0.76 505	4.02 506	0.95 546	1.02 555	14.85 586	6.99 598	12.80 585	11.73 576	22.43 605	27.75 602	17.88 583	15.19 594	10.96 581	11.31 574	0.22 554	0.56 578	0.23 561	0.22 537	0.50 557	0.71 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 578	1.80 567	5.09 538	8.55 590	6.72 587	13.47 581	4.34 574	13.70 586	23.86 594	6.89 558	19.74 587	20.52 586	5.36 561	7.70 554	2.48 501	8.53 592	1.67 590	7.99 588	0.32 566	8.79 591	6.29 598

PWCK	8.72 579	5.37 592	16.61 591	5.74 582	0.12 425	19.88 594	11.41 605	11.31 584	13.42 580	14.07 586	12.84 564	13.20 572	8.05 577	15.44 592	10.25 571	5.95 584	0.22 563	2.09 582	0.05 455	7.50 582	0.92 566

WAO-7	9.09 580	1.79 566	3.55 490	0.80 534	0.15 445	18.67 592	4.36 575	23.07 609	26.68 598	12.59 583	27.90 603	22.52 589	13.03 589	13.53 590	11.47 575	0.09 541	0.03 453	0.58 572	0.10 486	0.47 554	0.34 545

IMH-64-1	9.55 581	2.76 580	2.44 420	11.17 596	9.13 596	12.03 577	5.45 585	18.33 593	15.78 584	6.59 553	18.69 578	16.95 581	6.20 567	10.63 578	8.06 557	9.46 598	2.46 596	15.42 602	1.61 594	10.89 596	6.88 600

IMH-64	9.55 581	2.76 580	2.44 420	11.17 596	9.13 596	12.03 577	5.45 585	18.33 593	15.78 584	6.59 553	18.69 578	16.95 581	6.20 567	10.63 578	8.06 557	9.46 598	2.46 596	15.42 602	1.61 594	10.89 596	6.88 600

RTS	9.75 583	2.69 578	65.25 612	0.85 539	1.99 570	14.36 582	4.75 579	5.69 540	17.29 588	7.97 564	19.00 580	6.83 550	3.02 524	26.15 606	18.62 598	0.00 1	0.15 555	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.16 501

RTSA	9.75 583	2.69 578	65.25 612	0.85 539	1.99 570	14.36 582	4.75 579	5.69 540	17.29 588	7.97 564	19.00 580	6.83 550	3.02 524	26.15 606	18.62 598	0.00 1	0.15 555	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.16 501

MonStereo1	9.96 585	1.60 559	3.97 504	7.74 587	6.62 586	14.53 585	2.83 557	14.16 587	22.18 591	11.83 581	28.49 606	26.76 596	16.14 596	11.07 585	6.43 545	6.17 585	0.03 453	3.80 585	0.46 575	8.16 587	6.30 599

EDNetEfficientorigin	10.31 586	1.90 569	98.96 626	0.22 424	0.23 483	2.73 480	0.71 510	4.50 463	16.94 587	18.72 592	15.36 570	12.74 571	10.73 586	8.96 564	11.94 578	0.01 488	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.25 507	1.31 573

MADNet+	10.71 587	14.57 603	70.07 614	0.58 513	0.47 537	19.89 595	4.20 570	11.05 582	6.87 566	3.03 503	5.99 533	9.01 560	6.35 569	31.95 610	28.31 609	0.22 554	0.26 568	0.01 498	0.04 449	0.46 551	0.87 564

WAO-6	11.09 588	1.69 562	3.21 472	7.54 586	7.10 589	16.34 587	6.63 596	20.12 598	38.64 609	9.67 573	19.28 586	27.53 597	10.97 587	12.43 587	11.57 576	4.26 580	2.35 594	10.54 596	0.02 426	7.59 583	4.29 588

LVE	11.10 589	2.36 573	3.34 479	9.94 594	8.13 594	21.22 597	7.75 600	16.47 591	32.55 604	8.55 568	23.64 595	23.22 592	7.93 576	10.98 583	6.65 548	9.45 597	2.55 602	11.08 598	0.58 580	9.35 594	6.28 597

IMH	11.11 590	3.50 586	2.56 432	11.25 598	9.13 596	14.49 584	5.10 583	20.68 602	26.30 597	8.28 566	23.85 597	20.63 587	9.19 580	12.39 586	7.96 555	9.50 600	2.50 598	15.28 601	1.66 596	11.07 599	6.96 602

Dean	11.46 591	2.03 570	5.20 540	10.73 595	8.20 595	18.71 593	5.73 587	21.10 603	41.49 612	11.12 576	22.16 592	25.92 595	7.74 573	7.52 549	4.31 527	9.01 594	2.27 592	9.95 594	0.61 581	9.18 592	6.22 596

coex-ft	12.01 592	5.60 593	80.23 616	0.15 392	0.15 445	1.88 440	0.73 511	2.66 222	30.12 601	49.31 614	16.59 573	15.97 579	14.42 593	6.79 517	14.50 583	0.05 527	0.08 517	0.01 498	0.05 455	0.37 542	0.61 556

SGM-ForestM	12.56 593	0.80 511	4.31 521	1.07 554	0.41 530	21.56 598	8.57 601	17.42 592	19.67 590	29.93 607	28.49 606	45.83 611	27.22 607	26.05 605	18.40 596	0.14 548	0.25 565	0.18 557	0.28 557	0.18 469	0.42 553

LE_ROB	12.79 594	0.64 482	10.26 576	2.13 570	1.29 560	7.25 560	5.81 589	9.09 577	49.27 615	57.55 615	24.58 598	23.68 593	31.13 610	9.00 565	23.57 608	0.04 521	0.06 495	0.13 554	0.20 529	0.08 363	0.11 467

JetBlue	13.83 595	5.03 590	33.82 600	0.84 536	6.92 588	50.14 612	20.02 611	15.09 588	8.92 572	11.33 578	17.05 574	28.25 598	18.01 602	32.60 611	18.53 597	0.32 561	0.12 542	0.15 555	0.23 541	4.59 578	4.64 589

WAO-8	13.93 596	3.75 587	4.23 515	7.74 587	6.54 584	22.81 600	2.39 553	22.66 606	45.98 613	18.88 595	35.42 609	33.21 602	16.91 598	16.55 595	12.78 579	5.01 582	0.81 582	9.89 592	0.77 584	8.77 590	3.61 586

Venus	13.93 596	3.75 587	4.23 515	7.74 587	6.54 584	22.81 600	2.39 553	22.66 606	45.98 613	18.88 595	35.42 609	33.21 602	16.91 598	16.55 595	12.78 579	5.01 582	0.81 582	9.89 592	0.77 584	8.76 589	3.61 586

MANE	14.02 598	0.85 520	3.53 488	2.13 570	3.75 579	18.44 591	6.14 590	22.67 608	27.90 599	33.01 609	41.08 612	41.26 610	30.90 609	23.39 600	17.99 594	0.47 565	0.76 581	0.91 574	4.04 601	0.17 460	1.00 569

KSHMR	14.27 599	6.95 596	5.79 552	15.08 603	12.84 602	17.44 588	10.61 604	18.88 595	30.94 602	18.81 594	22.21 593	28.54 599	8.85 578	15.56 593	9.24 567	10.34 605	3.60 606	21.61 608	4.68 604	14.48 603	8.94 605

TorneroNet-64	15.45 600	5.66 594	3.44 485	13.86 600	12.03 601	28.15 607	6.27 593	19.89 597	38.68 610	12.16 582	28.06 604	35.76 605	15.44 595	19.56 598	15.40 586	9.71 601	2.52 599	19.13 605	2.70 597	12.55 601	7.94 604

TorneroNet	16.10 601	5.74 595	4.12 513	13.88 601	11.97 600	26.89 606	6.85 597	21.13 604	38.32 608	14.15 587	33.36 608	33.52 604	17.49 600	18.89 597	19.64 600	9.77 602	2.53 600	19.43 606	3.35 598	13.21 602	7.86 603

FADE	16.19 602	10.20 599	37.43 605	4.76 581	4.82 582	10.62 575	5.00 582	19.13 596	23.28 592	8.35 567	6.09 534	14.63 576	21.62 604	25.45 604	20.32 601	24.52 610	8.46 609	36.14 615	36.87 615	3.46 576	2.72 584

notaker	17.52 603	21.54 607	7.84 566	18.05 605	14.44 605	17.58 589	6.43 594	20.13 599	24.44 596	21.34 602	27.71 601	39.12 607	18.78 603	19.63 599	20.40 602	11.95 606	2.71 605	25.51 610	5.85 607	17.10 606	9.78 606

BEATNet-Init1	17.91 604	7.45 597	36.82 603	1.88 569	1.38 561	37.29 610	14.71 608	21.90 605	24.20 595	38.07 610	36.59 611	50.41 612	32.00 611	29.42 609	21.83 606	0.33 562	0.39 574	0.47 567	0.54 579	1.50 571	1.07 570

ktn	19.15 605	18.52 604	6.39 562	22.64 609	17.26 607	24.47 602	12.11 606	24.52 610	34.74 607	18.75 593	27.70 600	32.54 600	17.85 601	15.71 594	16.67 588	22.09 609	3.64 607	28.95 612	10.91 609	17.40 607	10.22 608

UNDER WATER	19.61 606	12.37 602	31.14 597	20.44 607	14.31 604	28.63 608	18.15 610	16.43 590	34.24 606	20.82 601	19.14 584	38.83 606	30.09 608	24.31 601	20.97 604	10.09 604	2.68 603	19.51 607	4.70 605	15.52 605	9.93 607

UNDER WATER-64	20.03 607	10.28 600	31.50 598	20.05 606	13.64 603	32.81 609	23.45 612	16.01 589	33.44 605	22.01 604	17.25 575	40.58 609	32.20 612	24.50 602	22.36 607	10.06 603	2.70 604	18.37 604	4.24 602	14.84 604	10.24 609

DLNR_Zeroshot_test	23.05 608	49.79 613	87.94 617	97.52 630	94.73 624	1.18 216	0.00 1	20.60 600	0.14 9	0.02 21	0.02 102	0.02 19	0.02 53	4.35 384	0.10 150	32.22 614	0.04 471	0.00 1	0.27 553	72.00 620	0.06 412

DLNR-FE	23.09 609	49.81 614	87.98 618	97.51 629	95.30 626	1.18 216	0.00 1	20.61 601	0.14 9	0.02 21	0.02 102	0.02 19	0.02 53	4.34 382	0.10 150	32.12 613	0.04 471	0.00 1	0.28 557	72.27 621	0.06 412

DPSimNet_ROB	25.03 610	19.56 606	24.93 596	24.36 610	17.85 608	22.25 599	25.93 613	28.52 611	29.10 600	32.61 608	28.25 605	32.87 601	26.42 605	24.51 603	40.42 611	16.75 608	13.93 611	25.19 609	22.38 612	19.96 609	24.75 614

HanzoNet	29.69 611	29.33 610	21.66 593	21.75 608	19.07 609	24.58 603	12.99 607	28.87 612	40.49 611	43.09 612	44.02 613	55.65 614	44.93 614	43.17 613	44.44 612	27.88 612	9.47 610	29.77 613	15.86 611	20.94 610	15.84 611

JetRed	34.54 612	39.28 612	62.16 610	15.62 604	26.51 610	69.20 614	40.79 615	31.43 613	32.41 603	46.06 613	44.55 614	40.19 608	26.50 606	38.43 612	56.06 615	12.76 607	37.49 617	13.23 599	9.38 608	29.52 611	19.34 612

MADNet++	47.78 613	34.15 611	37.11 604	42.94 611	41.23 612	64.94 613	30.63 614	60.79 617	53.26 616	72.08 617	61.65 616	57.68 615	54.96 615	58.03 614	59.24 616	43.01 616	36.17 616	36.07 614	22.50 613	47.50 613	41.67 616

ASD4	55.28 614	67.10 619	50.57 608	44.24 612	57.82 614	92.00 619	98.23 627	54.95 615	86.61 620	58.30 616	64.61 617	50.57 613	63.33 617	58.83 615	67.37 617	25.76 611	29.60 614	26.82 611	29.01 614	42.42 612	37.42 615

TCMNet-wrong-test	55.95 615	78.75 620	71.85 615	90.95 621	89.50 621	78.08 615	71.33 616	38.19 614	12.35 578	40.71 611	51.28 615	59.53 616	35.38 613	64.04 617	52.16 614	38.10 615	6.00 608	47.22 618	41.12 616	82.64 622	69.84 621

LRCNet_RVC	60.63 616	63.16 618	62.94 611	69.09 617	50.21 613	19.92 596	0.07 356	58.32 616	5.21 556	75.67 618	86.75 618	74.68 617	62.48 616	59.01 616	49.80 613	93.38 625	56.36 621	93.48 625	92.95 625	67.44 619	71.73 623

tt	68.65 617	0.15 221	99.57 627	50.64 613	14.90 606	100.00 629	100.00 629	100.00 632	99.76 627	27.80 606	10.52 559	99.97 632	98.63 627	99.61 627	100.00 633	90.62 622	98.21 625	46.66 617	52.02 618	62.86 618	21.04 613

USTest	75.36 618	57.99 617	56.43 609	72.82 618	69.93 618	99.96 628	100.00 629	98.57 627	99.18 626	94.19 624	97.90 627	78.26 618	95.05 625	75.90 620	76.21 620	48.70 617	80.65 622	39.01 616	52.97 619	57.66 614	55.76 617

xxxxx1	76.92 619	82.43 621	93.26 621	61.67 614	66.92 615	95.84 622	95.11 622	75.84 618	80.96 617	82.71 619	86.75 618	89.18 621	87.35 620	85.27 621	87.18 621	55.08 618	54.60 618	60.31 619	72.71 620	62.51 615	62.73 618

tt_ll	76.92 619	82.43 621	93.26 621	61.67 614	66.92 615	95.84 622	95.11 622	75.84 618	80.96 617	82.71 619	86.75 618	89.18 621	87.35 620	85.27 621	87.18 621	55.08 618	54.60 618	60.31 619	72.71 620	62.51 615	62.73 618

ff	76.92 619	82.43 621	93.26 621	61.67 614	66.92 615	95.84 622	95.11 622	75.84 618	80.96 617	82.71 619	86.75 618	89.18 621	87.35 620	85.27 621	87.18 621	55.08 618	54.60 618	60.31 619	72.71 620	62.51 615	62.73 618

RSGM-EC	80.84 622	55.04 615	42.42 606	74.68 619	80.19 619	84.60 616	87.59 617	88.17 621	89.98 621	86.62 622	95.72 624	81.57 619	74.73 618	73.44 618	69.93 618	92.23 623	97.38 623	85.31 622	90.67 623	84.14 623	82.34 624

acva	80.84 622	55.04 615	42.42 606	74.68 619	80.19 619	84.60 616	87.59 617	88.17 621	89.98 621	86.62 622	95.72 624	81.57 619	74.73 618	73.44 618	69.93 618	92.23 623	97.38 623	85.31 622	90.67 623	84.14 623	82.34 624

PML	89.08 624	99.72 627	92.85 620	94.72 623	94.92 625	99.54 627	97.42 626	93.50 623	95.96 625	99.77 630	92.33 622	95.35 625	93.51 624	99.96 632	91.15 624	99.98 636	31.71 615	100.00 631	45.94 617	93.46 626	69.88 622

MEDIAN_ROB	96.83 625	99.41 625	98.66 625	94.75 624	94.23 623	93.08 621	90.54 620	95.61 625	94.75 623	97.65 627	97.73 626	98.30 626	96.57 626	94.51 624	93.74 626	99.78 635	98.24 626	99.99 630	99.89 629	99.48 629	99.67 629

Anonymous_1	97.10 626	99.72 627	99.64 628	92.33 622	93.91 622	100.00 629	100.00 629	99.20 629	99.90 628	98.57 628	99.75 628	99.14 628	99.94 629	98.50 626	99.54 627	87.90 621	98.87 627	90.88 624	96.91 626	92.22 625	95.12 626

HaxPig	97.68 627	99.63 626	91.34 619	99.82 635	99.97 629	88.15 618	88.00 619	98.28 626	99.93 629	99.98 631	99.99 629	99.95 631	99.99 630	96.29 625	92.24 625	99.99 637	99.98 629	100.00 631	99.99 630	100.00 638	99.98 636

ccccc	98.51 628	94.69 624	100.00 632	100.00 638	100.00 631	92.59 620	97.15 625	98.75 628	95.78 624	98.59 629	95.17 623	98.60 627	99.67 628	99.86 630	99.84 628	100.00 638	100.00 630	99.91 629	99.54 628	100.00 638	100.00 638

test_example2	98.83 629	99.97 632	99.97 629	99.96 637	99.97 629	99.46 626	99.97 628	95.54 624	100.00 630	100.00 632	100.00 630	93.37 624	93.47 623	99.93 631	99.91 629	100.00 638	99.79 628	96.64 626	98.71 627	100.00 638	100.00 638

DPSM_ROB	99.17 630	100.00 633	100.00 632	96.28 625	98.84 627	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	93.66 626	100.00 630	100.00 631	100.00 631	96.31 627	98.27 627

DPSM	99.17 630	100.00 633	100.00 632	96.28 625	98.84 627	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	93.66 626	100.00 630	100.00 631	100.00 631	96.31 627	98.27 627

AVERAGE_ROB	99.23 632	99.81 629	97.56 624	100.00 638	100.00 631	96.24 625	91.02 621	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	99.98 633	99.97 630	100.00 638	100.00 630	100.00 631	100.00 631	100.00 638	100.00 638

DGTPSM_ROB	99.45 633	99.94 630	99.98 630	96.58 627	100.00 631	100.00 629	100.00 629	99.81 630	100.00 630	95.86 625	100.00 630	99.32 629	100.00 631	99.79 628	99.99 631	98.34 628	100.00 630	99.86 627	100.00 631	99.52 630	99.99 637

DPSMNet_ROB	99.46 634	99.94 630	99.98 630	96.59 628	100.00 631	100.00 629	100.00 629	99.81 630	100.00 630	95.87 626	100.00 630	99.32 629	100.00 631	99.79 628	99.99 631	98.46 629	100.00 630	99.86 627	100.00 631	99.52 630	100.00 638

RAFT-FEzeroshot	99.94 635	100.00 633	100.00 632	99.72 631	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	99.21 630	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.97 633	99.95 631

RAFT-FE	99.94 635	100.00 633	100.00 632	99.72 631	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	99.21 630	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.97 633	99.95 631

CasAABBNet	99.94 635	100.00 633	100.00 632	99.72 631	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	99.21 630	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.96 632	99.95 631

LSM0	99.94 635	100.00 633	100.00 632	99.84 636	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	99.22 633	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.99 636	99.83 630

FlowAnything	99.97 639	100.00 633	100.00 632	99.74 634	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	99.71 634	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.98 635	99.95 631

Selective-RAFT-Error	100.00 640	100.00 633	100.00 632	100.00 638	100.00 631	100.00 629	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 633	100.00 638	100.00 630	100.00 631	100.00 631	99.99 636	99.95 631

GS-Stereo							0.00 1	2.95 251	0.59 97	0.09 109	0.03 142	0.01 2	0.03 98	0.14 74	0.06 79	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 478

Low-res two-view benchmark