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	0.19 233	0.39 40	0.04 210	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 8	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 157	0.24 17	0.02 117	0.01 183	0.12 2	0.04 261	0.24 3	0.59 85	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.11 40	0.07 83	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 69	0.45 45	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.01 113	0.38 14	0.15 12	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.20 88	0.04 12	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.14 456

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 125	0.25 25	0.03 176	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 85	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.06 16	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

LGtest1	0.13 5	0.14 180	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 32	0.73 206	0.06 59	0.01 1	0.03 37	0.00 1	0.04 4	0.21 205	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

S2M2	0.13 5	0.15 194	0.45 45	0.02 117	0.01 183	0.32 11	0.00 1	0.52 24	0.60 94	0.00 1	0.14 170	0.03 37	0.01 14	0.20 88	0.16 171	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 5	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 113	0.56 33	1.11 312	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.25 112	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

GLC_STEREO	0.13 5	0.08 89	0.61 67	0.01 30	0.00 1	0.94 72	0.03 235	0.29 6	0.21 38	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.04 112	0.26 120	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

asd	0.14 9	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 216	0.16 132	0.13 168	0.03 37	0.05 130	0.08 24	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 9	0.05 23	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 138	0.01 113	0.31 8	0.68 170	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.06 70	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 9	0.13 167	0.45 45	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.14 359	0.80 55	0.61 104	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.20 197	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test3	0.14 9	0.10 125	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 21	0.69 184	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.01 14	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DEFOM-Stereo	0.14 9	0.04 10	0.38 39	0.05 235	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 125	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.03 82	0.20 88	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

fffy	0.14 9	0.06 44	0.88 104	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.01 113	0.79 53	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 98	0.01 14	0.16 61	0.03 6	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.06 379

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 183	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DilatedVolume-Stereo	0.16 16	0.04 10	0.55 62	0.02 117	0.00 1	0.87 58	0.05 283	0.53 25	0.26 54	0.02 15	0.20 207	0.06 98	0.16 247	0.17 65	0.26 236	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 406	0.03 216	0.02 231

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 167	0.42 42	0.04 210	0.00 1	1.05 107	0.15 362	0.57 36	0.38 69	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test2	0.16 16	0.11 146	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.08 121	0.00 1	0.07 18	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ours_stereo	0.16 16	0.06 44	0.73 83	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 261	0.44 19	0.54 80	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.03 82	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.06 379

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 146	1.13 179	0.03 176	0.17 418	0.32 11	0.02 187	0.38 14	0.32 62	0.03 37	0.16 181	0.05 83	0.07 174	0.16 61	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

CASnet	0.16 16	0.14 180	0.52 58	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 23	0.75 216	0.10 96	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.22 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
water-stereo	0.17 22	0.03 2	0.91 113	0.04 210	0.02 274	1.04 95	0.00 1	0.43 18	0.26 54	0.10 96	0.06 136	0.06 98	0.06 157	0.13 54	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo	0.17 22	0.06 44	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 22	1.29 352	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AIO_test	0.17 22	0.11 146	0.55 62	0.08 294	0.06 341	0.42 33	0.06 307	0.35 12	0.38 69	0.03 37	0.01 1	0.86 271	0.03 82	0.21 97	0.10 124	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.08 442	0.03 216	0.02 231

rvit_stereo_0081_aga	0.17 22	0.11 146	0.81 91	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 113	0.79 53	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 74	0.79 241	0.07 62	0.01 1	0.03 37	0.02 45	0.17 65	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 74	0.79 241	0.07 62	0.01 1	0.03 37	0.02 45	0.17 65	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 22	0.21 254	1.18 196	0.04 210	0.01 183	0.18 5	0.00 1	0.81 57	0.34 64	0.07 62	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.19 76	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

RSM++	0.17 22	0.07 69	0.42 42	0.03 176	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 73	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 130	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.09 349	0.07 398

SMoEStereo_RVC	0.18 30	0.06 44	0.53 59	0.02 117	0.00 1	1.03 86	0.04 261	0.38 14	0.64 136	0.07 62	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.26 120	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.10 425

RSM	0.18 30	0.05 23	0.39 40	0.03 176	0.02 274	0.38 26	0.00 1	1.33 81	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.03 37	0.04 112	0.19 76	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.06 298	0.04 325

4w-stereo	0.19 32	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 101	0.78 237	0.14 125	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.04 4	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 32	0.03 2	0.46 48	0.03 176	0.00 1	0.36 24	0.02 187	1.68 118	0.67 162	0.01 5	0.01 1	0.05 83	0.00 1	0.12 46	0.22 208	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.15 463	0.01 63	0.00 1

MonSter	0.19 32	0.07 69	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 156	0.64 136	0.03 37	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.09 25	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.00 1	0.01 115

LoS_RVC	0.19 32	0.48 393	0.51 55	0.12 327	0.10 379	1.01 84	0.01 113	0.81 57	0.19 28	0.07 62	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.31 139	0.05 31	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 325

3.25w_new	0.20 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 36	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 101	0.81 253	0.01 5	0.08 147	0.02 8	0.03 82	0.09 25	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 36	0.05 23	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.84 132	0.34 64	0.08 70	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ProNet	0.20 36	0.25 280	0.78 88	0.01 30	0.01 183	0.95 75	0.00 1	0.70 45	0.68 170	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.31 139	0.03 6	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.04 325

qwe	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 112	0.76 227	0.16 132	0.19 202	0.02 8	0.01 14	0.05 8	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 41	0.08 89	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 128	0.74 213	0.13 120	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.10 34	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.70 121	0.75 216	0.14 125	0.02 87	0.02 8	0.02 45	0.15 57	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 41	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 146	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.06 16	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 41	0.06 44	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 148	0.02 187	1.46 94	0.70 196	0.16 132	0.01 1	0.01 2	0.04 112	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.00 1

AIO_rvc	0.21 41	0.32 318	0.50 54	0.09 305	0.03 298	0.43 34	0.06 307	1.25 77	0.63 125	0.03 37	0.01 1	0.09 128	0.04 112	0.28 130	0.16 171	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 406	0.10 365	0.10 425

AIO-Stereo	0.21 41	0.07 69	0.44 44	0.03 176	0.03 298	0.41 29	0.01 113	1.65 112	0.65 143	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.22 100	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 528	0.05 278	0.08 411

anonymousdsp	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.74 51	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.08 327	0.03 295

IGEV-Stereo	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.73 49	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.08 327	0.03 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 41	0.14 180	1.54 261	0.01 30	0.00 1	0.13 3	0.04 261	1.10 68	0.65 143	0.10 96	0.05 131	0.03 37	0.04 112	0.23 103	0.05 31	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PMTNet	0.21 41	0.19 233	0.85 98	0.02 117	0.02 274	1.14 163	0.30 425	0.88 61	0.11 2	0.03 37	0.02 87	0.07 114	0.02 45	0.37 158	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

asda	0.22 57	0.09 104	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.57 107	0.76 227	0.15 128	0.07 141	0.03 37	0.08 189	0.11 40	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 57	0.06 44	0.21 5	0.01 30	0.03 298	1.06 120	0.00 1	1.73 124	0.72 205	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.24 106	0.06 70	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 57	0.03 2	0.46 48	0.01 30	0.00 1	0.93 70	0.01 113	1.42 84	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.21 97	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.07 398
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 57	0.17 217	0.54 61	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.61 38	1.09 309	0.17 141	0.33 234	0.03 37	0.13 236	0.20 88	0.07 83	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.02 231

trnet	0.22 57	0.14 180	0.67 76	0.00 1	0.00 1	1.24 220	0.01 113	1.16 72	0.56 82	0.09 78	0.08 147	0.05 83	0.00 1	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 57	0.29 309	0.87 102	0.05 235	0.18 422	0.41 29	0.01 113	1.24 76	0.56 82	0.02 15	0.03 113	0.13 149	0.05 130	0.32 145	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AEACV	0.22 57	0.05 23	0.66 75	0.02 117	0.03 298	0.87 58	0.00 1	1.07 67	0.15 12	0.18 144	0.01 1	0.02 8	0.72 376	0.15 57	0.09 112	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.27 515	0.08 327	0.07 398

Selective-IGEV	0.22 57	0.06 44	0.46 48	0.05 235	0.04 318	0.34 16	0.04 261	2.16 156	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 447	0.03 216	0.09 417

CREStereo	0.22 57	0.17 217	0.64 72	0.00 1	0.01 183	1.22 204	0.01 113	1.15 71	0.56 82	0.10 96	0.07 141	0.04 55	0.00 1	0.32 145	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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 66	0.08 89	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.00 1	2.14 153	0.79 241	0.13 120	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.09 25	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 66	0.07 69	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 154	0.74 213	0.15 128	0.03 113	0.01 2	0.03 82	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 66	0.05 23	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 159	0.71 199	0.15 128	0.03 113	0.02 8	0.08 189	0.11 40	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

LG-G	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 66	0.13 167	0.62 68	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 40	0.80 248	0.76 234	0.18 194	0.09 128	0.06 157	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

ff7	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.07 313	0.01 115

ffff	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.07 313	0.01 115

11t	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.07 313	0.01 115

ccc-4	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.07 313	0.01 115

GREAT-IGEV	0.24 76	0.10 125	0.92 115	0.06 253	0.33 485	1.11 148	0.06 307	0.36 13	0.19 28	0.02 15	0.47 270	0.02 8	0.06 157	0.13 54	0.16 171	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.20 491	0.09 349	0.36 506

Occ-G	0.24 76	0.10 125	0.59 66	0.01 30	0.01 183	0.80 47	0.04 261	0.62 39	0.15 12	0.01 5	0.51 274	1.34 314	0.04 112	0.09 25	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.15 409	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 76	0.29 309	0.82 93	0.01 30	0.00 1	1.24 220	0.00 1	1.70 121	0.23 45	0.02 15	0.01 1	0.09 128	0.10 207	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

MC-Stereo	0.24 76	0.12 157	0.71 82	0.04 210	0.02 274	1.07 124	0.00 1	1.30 79	0.17 23	0.59 209	0.02 87	0.08 121	0.11 217	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.17 480	0.06 298	0.02 231

HUF	0.25 80	0.32 318	1.18 196	0.06 253	0.11 386	0.31 9	0.08 323	0.73 49	0.62 117	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.16 61	0.14 153	0.00 1	0.58 534	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.37 507

castereo++	0.25 80	0.15 194	0.48 53	0.09 305	0.00 1	1.08 133	0.03 235	1.53 100	0.67 162	0.00 1	0.01 1	0.59 227	0.00 1	0.09 25	0.06 70	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.28 519	0.02 159	0.00 1

GMStereo	0.25 80	0.60 431	1.28 217	0.01 30	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 51	1.24 339	0.16 132	0.03 113	0.07 114	0.09 199	0.22 100	0.10 124	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 83	0.08 89	1.52 260	0.46 449	0.00 1	1.14 163	0.01 113	0.63 40	0.21 38	0.38 186	0.02 87	0.04 55	0.06 157	0.18 69	0.20 197	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.05 423	0.22 453	0.04 325

MyStereo07	0.27 84	0.27 288	0.64 72	0.02 117	0.01 183	1.64 376	0.01 113	1.41 83	0.73 206	0.10 96	0.01 1	0.03 37	0.10 207	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

MIF-Stereo (partial)	0.27 84	0.18 225	1.14 181	0.01 30	0.00 1	0.43 34	0.02 187	1.97 144	0.39 71	0.11 110	0.08 147	0.07 114	0.06 157	0.44 169	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 231

monsterstereo	0.28 86	0.06 44	0.35 38	0.03 176	0.00 1	1.07 124	0.00 1	2.95 225	0.67 162	0.26 155	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 86	0.05 23	0.53 59	0.12 327	0.11 386	1.25 229	0.32 430	0.80 55	0.20 33	0.10 96	0.14 170	0.16 163	0.25 282	0.29 133	0.25 228	0.05 486	0.19 517	0.20 515	0.23 503	0.18 429	0.19 478

LoS	0.28 86	0.16 206	0.95 124	0.07 279	0.01 183	1.32 255	0.07 316	1.30 79	0.60 94	0.04 46	0.03 113	0.28 184	0.11 217	0.48 179	0.11 133	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	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 86	0.09 104	0.73 83	0.18 371	0.05 328	1.17 178	0.04 261	2.37 166	0.17 23	0.35 176	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.38 161	0.04 12	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295

XX-TBD	0.28 86	0.39 350	0.97 131	0.05 235	0.00 1	1.09 138	0.00 1	0.71 47	0.54 80	0.44 193	1.04 348	0.06 98	0.06 157	0.19 76	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 91	0.04 10	1.15 185	0.05 235	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 43	0.21 38	0.04 46	0.02 87	0.17 165	0.28 289	2.00 257	0.08 98	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

1w_stereo	0.29 91	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 230	0.71 199	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.28 289	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 91	0.05 23	0.31 33	0.03 176	0.00 1	0.31 9	0.02 187	3.31 288	0.61 104	0.01 5	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.79 205	0.13 142	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.08 442	0.00 1	0.01 115

WCG-NET（raft）	0.29 91	0.24 276	0.51 55	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.56 33	1.12 317	0.21 151	0.12 167	1.54 323	0.14 240	0.14 56	0.07 83	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 295

CREStereo++_RVC	0.29 91	0.19 233	0.83 96	0.05 235	0.00 1	1.19 188	0.00 1	0.66 42	0.99 286	0.25 154	1.26 372	0.05 83	0.07 174	0.20 88	0.09 112	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
rvit_stereo_0080	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

whm_eth	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

TANstereo	0.30 96	0.28 299	0.86 100	0.03 176	0.01 183	1.14 163	0.00 1	0.53 25	0.44 75	1.06 293	1.24 369	0.06 98	0.05 130	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 99	0.03 2	0.78 88	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.03 235	2.98 228	0.66 152	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.18 69	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.32 318	1.63 281	0.01 30	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 214	0.79 241	0.02 15	0.03 113	0.08 121	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

MGS-Stereo	0.31 99	0.10 125	0.89 108	0.02 117	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 17	0.61 104	0.02 15	2.91 446	0.04 55	0.03 82	0.21 97	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 507	0.00 1

castereo	0.32 102	0.28 299	0.46 48	0.01 30	0.05 328	0.81 50	0.04 261	3.37 294	0.61 104	0.08 70	0.01 1	0.08 121	0.14 240	0.10 34	0.11 133	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.22 499	0.02 159	0.01 115

CAS++	0.32 102	0.22 264	0.69 80	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.01 113	4.32 409	0.48 77	0.02 15	0.01 1	0.07 114	0.00 1	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 104	0.11 146	0.92 115	0.09 305	0.06 341	0.34 16	0.00 1	2.56 191	0.64 136	0.32 162	0.43 259	0.17 165	0.09 199	0.26 120	0.10 124	0.00 1	0.14 506	0.00 1	0.22 499	0.05 278	0.01 115

11t1	0.33 104	0.05 23	0.86 100	0.44 443	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 179	0.60 94	0.44 193	0.01 1	0.05 83	0.05 130	0.43 167	0.06 70	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

CroCo-Stereo Lap2	0.33 104	0.49 398	1.18 196	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 245	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.08 189	0.45 174	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.02 231

LG-Stereo	0.34 107	0.07 69	1.33 231	0.03 176	0.01 183	1.06 120	0.00 1	2.93 223	0.66 152	0.01 5	0.09 152	0.14 155	0.07 174	0.10 34	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

SCV_C0	0.34 107	0.20 246	0.96 125	0.02 117	0.00 1	0.41 29	0.02 187	3.62 334	0.65 143	0.12 112	0.01 1	0.07 114	0.09 199	0.18 69	0.13 142	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.19 486	0.12 383	0.04 325

tg	0.34 107	0.26 284	0.68 78	0.01 30	0.00 1	1.25 229	0.01 113	1.75 125	0.65 143	0.11 110	0.40 251	0.74 256	0.11 217	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.29 485	0.21 485

rvit_0105_6	0.34 107	0.10 125	1.37 237	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 207	1.32 359	0.04 46	0.03 113	0.07 114	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 295

Pointernet	0.34 107	0.10 125	1.09 169	0.01 30	0.08 362	1.18 185	0.05 283	2.99 229	0.62 117	0.03 37	0.01 1	0.15 158	0.05 130	0.24 106	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 455	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 107	0.67 448	1.55 263	0.04 210	0.01 183	1.22 204	0.03 235	0.84 59	1.16 325	0.18 144	0.05 131	0.12 144	0.05 130	0.29 133	0.44 313	0.02 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

AnonymousM	0.34 107	0.07 69	0.63 69	0.02 117	0.01 183	1.09 138	0.03 235	1.54 101	0.68 170	0.17 141	0.04 126	0.02 8	0.24 277	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.01 317	1.93 537	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 114	0.60 431	1.93 316	0.02 117	0.09 370	1.03 86	0.07 316	1.25 77	0.34 64	0.02 15	0.03 113	0.84 270	0.10 207	0.31 139	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.07 398

knoymous	0.35 114	0.05 23	1.11 173	0.05 235	0.01 183	1.15 170	0.01 113	2.06 149	0.14 8	0.40 188	0.02 87	1.67 340	0.00 1	0.31 139	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

UDGNet	0.35 114	0.50 401	1.14 181	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	0.70 45	1.57 407	0.31 160	0.05 131	0.06 98	0.02 45	1.45 242	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 114	0.10 125	1.95 321	0.02 117	0.00 1	0.93 70	0.07 316	1.70 121	0.86 266	0.09 78	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.23 103	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.06 298	0.08 411

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.14 180	1.14 181	0.04 210	0.05 328	1.39 284	0.05 283	1.87 136	0.77 233	0.13 120	0.07 141	0.48 213	0.02 45	0.41 166	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 483	0.01 63	0.10 425

IGEV++	0.36 118	0.19 233	0.57 65	0.09 305	0.00 1	0.35 18	0.03 235	4.62 432	0.24 50	0.12 112	0.02 87	0.03 37	0.17 251	0.24 106	0.23 214	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.04 418	0.09 349	0.08 411

LL-Strereo2	0.36 118	0.47 391	1.08 166	0.09 305	0.03 298	1.12 154	0.07 316	1.66 116	0.93 275	0.43 192	0.02 87	0.51 220	0.08 189	0.23 103	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 406	0.04 253	0.04 325

iRaftStereo_RVC	0.36 118	0.27 288	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.20 197	0.01 113	2.15 154	0.62 117	0.15 128	0.22 213	0.69 245	0.12 229	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.22 488

GCAP-BAT	0.37 122	0.13 167	1.16 190	0.10 316	0.12 389	1.59 357	0.04 261	0.67 43	0.43 74	0.84 247	0.89 336	0.39 201	0.07 174	0.27 128	0.49 330	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.19 486	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 122	0.13 167	2.43 382	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	1.66 116	1.15 323	0.16 132	0.08 147	0.02 8	0.05 130	0.40 163	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 425

Selective-RAFT	0.37 122	0.06 44	0.65 74	0.03 176	0.01 183	1.17 178	0.02 187	2.63 194	0.66 152	0.01 5	0.01 1	0.22 172	0.18 255	1.31 231	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 491	0.04 253	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 122	0.14 180	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.00 1	3.14 254	0.61 104	0.71 226	0.47 270	0.05 83	0.13 236	0.19 76	0.03 6	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

sAnonymous2	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 323	1.96 142	0.90 268	0.03 37	0.05 131	0.04 55	0.11 217	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.18 473

CroCo_RVC	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 323	1.96 142	0.90 268	0.03 37	0.05 131	0.04 55	0.11 217	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.18 473

rvit_0105_4	0.39 128	0.16 206	1.66 287	0.01 30	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 256	1.33 361	0.07 62	0.06 136	0.10 138	0.03 82	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

RAFT-Stereo-weight	0.39 128	0.07 69	0.81 91	0.07 279	0.02 274	1.34 263	0.05 283	3.15 256	0.31 59	0.94 262	0.52 275	0.26 180	0.01 14	0.19 76	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

CroCo-Stereo	0.39 128	0.40 355	1.67 291	0.07 279	0.00 1	0.19 6	0.01 113	3.55 327	0.75 216	0.08 70	0.02 87	0.46 209	0.08 189	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115
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	0.39 128	0.44 375	1.15 185	0.06 253	0.03 298	1.12 154	0.04 261	2.75 205	0.33 63	0.10 96	0.16 181	0.11 140	0.19 261	0.74 203	0.31 265	0.00 1	0.14 506	0.00 1	0.01 373	0.02 159	0.05 348

MM-Stereo_test1	0.40 132	0.13 167	1.31 227	0.64 481	0.07 352	0.92 68	0.03 235	3.08 245	0.80 248	0.35 176	0.04 126	0.05 83	0.02 45	0.20 88	0.13 142	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.26 469	0.02 231

CRE-IMP	0.40 132	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.05 328	1.45 311	0.46 448	1.48 96	0.63 125	0.90 255	0.30 225	0.88 273	0.01 14	0.26 120	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.17 467

rvit_0105_5	0.41 134	0.20 246	1.94 320	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 265	1.27 347	0.08 70	0.09 152	0.10 138	0.02 45	0.35 154	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

plain	0.41 134	0.28 299	2.26 369	0.07 279	0.00 1	0.50 38	0.01 113	2.84 214	0.92 271	0.05 51	0.07 141	0.13 149	0.17 251	0.43 167	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 494	0.01 115

x	0.41 134	0.04 10	0.74 85	0.54 466	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 243	0.67 162	0.48 201	0.01 1	0.48 213	0.07 174	0.93 211	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

SCV	0.42 137	0.28 299	0.68 78	0.26 404	0.16 414	0.26 8	0.05 283	4.98 459	0.63 125	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.18 483	0.25 466	0.18 473

GMOStereo	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 422	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

error version	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 422	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

test-v	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 422	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

test-2	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 422	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 416	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.02 231

raft+_RVC	0.42 137	0.48 393	1.11 173	0.51 463	0.17 418	1.16 174	0.04 261	2.25 160	0.59 85	0.12 112	0.42 255	0.08 121	0.15 243	0.60 192	0.28 250	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.19 478

Gwc-CoAtRS	0.42 137	0.12 157	1.28 217	0.03 176	0.13 395	1.03 86	0.02 187	2.33 164	0.15 12	0.35 176	0.01 1	2.27 383	0.03 82	0.20 88	0.25 228	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.22 499	0.01 63	0.01 115

MM-Stereo_test3	0.43 144	0.33 325	0.92 115	0.75 490	0.04 318	0.96 78	0.05 283	3.11 250	0.79 241	0.12 112	0.53 276	0.26 180	0.06 157	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.28 483	0.01 115

IGEV-Stereo+	0.43 144	0.17 217	0.46 48	0.14 349	1.06 516	0.63 42	0.02 187	0.30 7	0.24 50	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.03 82	1.86 254	0.05 31	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.15 463	1.83 531	1.61 533

CES	0.43 144	0.14 180	0.85 98	0.05 235	1.52 524	1.22 204	0.05 283	1.01 65	0.59 85	0.03 37	0.02 87	0.14 155	0.10 207	0.40 163	0.10 124	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 538

ROB_FTStereo_v2	0.43 144	0.09 104	1.00 134	0.06 253	0.08 362	1.57 346	0.33 433	1.44 89	0.67 162	0.97 267	0.19 202	0.77 262	0.02 45	1.23 227	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

HART	0.44 148	0.24 276	1.41 241	0.01 30	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 221	0.61 104	0.26 155	1.98 408	0.35 194	0.03 82	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.05 348

RALCasStereoNet	0.44 148	0.44 375	1.03 153	0.03 176	0.00 1	1.10 143	0.03 235	2.46 181	0.90 268	0.07 62	0.32 227	0.12 144	0.20 267	1.28 230	0.25 228	0.00 1	0.31 525	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.12 441

R-Stereo Train	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 335	3.65 338	0.11 2	1.87 385	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231

RAFT-Stereo	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 335	3.65 338	0.11 2	1.87 385	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 152	0.43 370	1.18 196	0.51 463	0.04 318	1.26 233	0.02 187	2.38 167	0.65 143	0.07 62	0.02 87	0.70 248	0.20 267	1.01 218	0.13 142	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.10 425

HUI-Stereo	0.45 152	0.09 104	1.08 166	0.06 253	0.08 362	1.61 365	0.32 430	1.43 85	0.70 196	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.44 241	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

RAFT-IKP	0.45 152	0.09 104	1.06 163	0.06 253	0.06 341	1.44 305	0.31 429	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.76 258	0.02 45	1.65 247	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 325

Reg-Stereo(zero)	0.46 155	0.04 10	1.77 303	0.01 30	0.14 401	1.20 197	0.13 355	1.13 70	0.26 54	0.05 51	0.16 181	1.75 344	1.10 399	0.67 199	0.45 317	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.12 460	0.01 63	0.09 417

IGEVStereo-DCA	0.46 155	0.09 104	1.02 142	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 463	0.05 278	0.01 115

testlalala	0.46 155	0.13 167	0.82 93	0.17 365	0.10 379	1.13 161	0.03 235	2.63 194	1.13 319	2.04 402	0.10 157	0.29 186	0.04 112	0.15 57	0.27 242	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.26 512	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 155	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.09 370	1.61 365	0.30 425	1.43 85	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.67 248	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

ICVP	0.46 155	0.08 89	1.58 273	0.01 30	0.01 183	1.10 143	0.21 385	3.80 354	0.52 79	0.42 191	0.27 221	0.33 192	0.06 157	0.57 188	0.13 142	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 155	0.42 364	1.05 162	0.01 30	0.21 438	1.17 178	0.05 283	2.07 151	0.19 28	2.98 458	0.02 87	0.12 144	0.15 243	0.25 112	0.31 265	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 379

tt45	0.47 161	0.06 44	0.70 81	0.02 117	0.00 1	1.30 249	0.05 283	0.85 60	0.60 94	0.05 51	0.01 1	0.09 128	0.03 82	5.40 403	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

rvit_0105_3	0.47 161	0.28 299	2.20 354	0.01 30	0.00 1	1.13 161	0.00 1	3.20 273	1.26 341	0.08 70	0.26 217	0.09 128	0.03 82	0.62 196	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

H2IRNET	0.47 161	0.22 264	1.27 215	0.15 354	0.01 183	1.18 185	0.01 113	1.65 112	0.48 77	0.02 15	1.80 399	0.46 209	0.04 112	1.62 246	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.01 373	0.16 415	0.02 231

AE-Stereo	0.47 161	0.11 146	1.03 153	0.04 210	0.09 370	1.11 148	0.03 235	4.16 387	0.34 64	0.35 176	0.82 329	0.15 158	0.16 247	0.45 174	0.05 31	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.26 512	0.09 349	0.05 348

ToySt	0.47 161	0.25 280	2.47 389	0.04 210	0.01 183	1.17 178	0.00 1	2.01 147	0.63 125	0.08 70	0.14 170	1.16 304	0.05 130	0.80 207	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 406	0.10 365	0.04 325

riskmin	0.47 161	0.03 2	1.01 137	0.08 294	0.01 183	1.12 154	0.01 113	3.00 230	0.21 38	0.46 199	0.02 87	2.08 366	1.06 394	0.26 120	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

ROB_FTStereo	0.47 161	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 362	1.59 357	0.33 433	1.43 85	0.68 170	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	1.86 254	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

999	0.48 168	0.07 69	0.55 62	0.01 30	0.00 1	1.27 236	0.09 335	0.33 10	0.61 104	0.01 5	0.17 188	0.03 37	0.02 45	5.79 423	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 169	0.22 264	0.51 55	0.03 176	0.00 1	1.30 249	0.01 113	1.97 144	0.71 199	0.04 46	0.04 126	0.08 121	0.04 112	4.32 340	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 169	0.10 125	1.30 225	0.06 253	0.12 389	1.14 163	0.07 316	3.57 329	0.92 271	0.18 144	0.99 345	0.19 168	0.31 296	0.25 112	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.08 500	0.02 397	0.24 459	0.12 441

model_zeroshot	0.49 169	0.26 284	2.10 349	0.03 176	0.01 183	1.69 385	0.08 323	2.63 194	0.18 25	1.02 282	0.01 1	0.61 229	0.06 157	0.86 208	0.14 153	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.16 472	0.02 159	0.01 115

Anonymous3	0.49 169	0.12 157	2.21 355	0.01 30	0.00 1	2.53 432	0.09 335	3.16 261	0.65 143	0.12 112	0.22 213	0.12 144	0.05 130	0.37 158	0.08 98	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

qqq	0.50 173	0.04 10	0.78 88	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 256	0.68 170	0.46 199	0.01 1	0.73 254	0.12 229	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Patchmatch Stereo++	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 352	1.60 361	0.27 406	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348
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	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 352	1.60 361	0.27 406	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 348

test_4	0.51 176	0.10 125	1.27 215	0.01 30	0.06 341	0.97 79	0.03 235	1.12 69	0.16 18	0.27 157	3.42 460	0.65 238	0.09 199	1.59 243	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 442	0.14 396	0.00 1

iGMRVC	0.51 176	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 362	1.61 365	0.27 406	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	2.69 275	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 325

CFNet-RSSM	0.51 176	0.12 157	1.26 213	0.03 176	0.14 401	1.24 220	0.02 187	4.12 385	0.15 12	0.31 160	0.01 1	1.96 360	0.04 112	0.19 76	0.25 228	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.27 515	0.01 63	0.01 115

mmm	0.52 179	0.04 10	1.14 181	0.61 477	0.00 1	1.14 163	0.00 1	3.45 311	0.75 216	1.24 319	0.58 281	0.20 171	0.18 255	0.93 211	0.08 98	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

anonymousdsp2	0.52 179	0.06 44	1.51 258	0.10 316	0.00 1	1.19 188	0.01 113	4.32 409	0.63 125	0.33 164	0.15 179	0.78 267	0.09 199	1.01 218	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 455	0.04 253	0.05 348

GANet-ADL	0.52 179	0.09 104	1.43 245	0.13 334	0.02 274	1.43 301	0.02 187	3.22 276	0.59 85	0.34 175	0.98 344	1.09 300	0.19 261	0.40 163	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

DeepStereo_RVC	0.52 179	0.08 89	1.37 237	0.06 253	0.06 341	1.34 263	0.41 443	1.43 85	0.68 170	1.03 287	0.85 332	0.49 216	1.56 431	0.79 205	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 449

test-1	0.52 179	0.25 280	0.94 120	0.03 176	0.22 440	1.20 197	0.08 323	4.03 377	0.25 53	0.70 224	0.66 302	0.71 252	0.03 82	0.30 138	0.43 310	0.00 1	0.18 515	0.00 1	0.07 437	0.01 63	0.25 493

FENet	0.52 179	0.07 69	1.62 279	0.04 210	0.00 1	1.19 188	0.05 283	3.10 248	0.98 282	0.89 253	0.01 1	1.63 336	0.09 199	0.47 178	0.28 250	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

AIO-test1	0.53 185	0.38 343	1.50 252	0.02 117	0.03 298	1.12 154	0.01 113	3.13 253	0.69 184	0.44 193	0.30 225	0.06 98	0.06 157	2.52 265	0.13 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.13 389	0.09 417

Pruner-Stereo	0.53 185	0.10 125	1.02 142	0.89 505	0.10 379	1.57 346	0.36 439	2.06 149	0.63 125	2.23 414	0.46 267	0.25 177	0.01 14	0.45 174	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

cross-raft	0.53 185	0.12 157	1.78 306	0.03 176	0.01 183	1.04 95	0.10 343	3.21 275	0.23 45	0.37 184	0.01 1	2.86 414	0.04 112	0.24 106	0.24 220	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.16 472	0.01 63	0.02 231

HI	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 334	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 326	0.01 1	2.67 400	0.66 367	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

CoSv	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 334	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 326	0.01 1	2.67 400	0.66 367	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

PFNet+	0.54 188	0.10 125	1.31 227	0.16 362	0.05 328	1.44 305	0.56 458	1.60 109	0.98 282	1.35 332	0.46 267	0.37 196	0.01 14	2.18 262	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

RALAANet	0.54 188	0.62 437	1.41 241	0.01 30	0.01 183	0.92 68	0.02 187	2.39 168	1.87 434	1.13 300	0.38 247	0.15 158	0.30 292	1.00 217	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 418	0.14 396	0.01 115

CASS	0.56 192	0.13 167	1.40 240	0.03 176	0.01 183	1.65 380	0.04 261	3.03 236	0.63 125	1.96 393	0.93 340	0.28 184	0.36 310	0.52 181	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 192	0.14 180	1.22 208	0.02 117	0.00 1	1.14 163	0.03 235	3.43 308	1.47 386	1.02 282	1.41 379	0.05 83	0.02 45	1.08 220	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ACVNet	0.57 194	0.21 254	1.34 232	0.09 305	0.00 1	1.36 269	0.22 391	2.40 169	1.05 300	0.63 215	0.66 302	1.94 357	0.26 285	0.31 139	0.79 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

test_3	0.58 195	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.12 389	1.01 84	0.01 113	2.45 179	0.20 33	0.95 263	0.01 1	1.05 294	0.05 130	3.74 311	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 509	0.15 409	0.13 449

DIP-Stereo	0.58 195	0.23 272	0.90 109	0.08 294	0.00 1	1.43 301	0.01 113	6.01 510	1.38 366	0.92 260	0.11 164	0.04 55	0.19 261	0.12 46	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115
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	0.59 197	0.79 469	1.59 277	0.56 470	0.01 183	1.19 188	0.03 235	4.74 442	0.60 94	0.17 141	0.01 1	0.62 232	0.44 324	0.57 188	0.07 83	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.24 506	0.01 63	0.14 456

rvit_105_1	0.60 198	0.33 325	2.37 379	0.01 30	0.00 1	1.16 174	0.00 1	3.38 297	1.20 331	0.16 132	0.26 217	0.13 149	0.04 112	2.66 273	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 295

RAFT	0.60 198	0.50 401	1.01 137	0.50 459	0.04 318	0.94 72	0.08 323	3.01 233	0.65 143	0.22 152	0.09 152	3.41 445	0.27 288	0.53 183	0.37 294	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.01 373	0.40 504	0.03 295

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 198	0.36 334	0.96 125	0.03 176	0.02 274	1.21 201	0.02 187	2.80 211	1.55 400	1.08 295	2.63 439	0.43 206	0.16 247	0.37 158	0.25 228	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.01 115

xyz-stereo-finetune2	0.61 201	0.19 233	0.84 97	0.06 253	0.00 1	1.28 238	0.04 261	1.89 137	0.69 184	0.10 96	0.59 291	0.07 114	0.67 372	5.30 397	0.47 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

test_sample1	0.61 201	0.04 10	0.90 109	0.34 430	0.00 1	1.09 138	0.00 1	3.54 326	0.88 267	0.86 250	0.01 1	0.53 221	0.34 303	3.51 302	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ACVNet-DCA	0.61 201	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.03 406	0.01 63	0.01 115

RAFT-Test	0.61 201	0.16 206	2.27 372	0.04 210	0.15 408	1.80 396	0.17 370	2.52 187	0.65 143	0.56 207	0.11 164	2.76 408	0.02 45	0.27 128	0.34 280	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.29 522	0.01 63	0.01 115

test_1	0.61 201	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.12 389	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.71 371	0.01 1	1.10 302	0.04 112	3.71 310	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 509	0.15 409	0.13 449

TestStereo	0.61 201	0.55 416	1.84 313	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 112	0.23 45	0.12 112	0.03 113	0.08 121	0.06 157	6.59 458	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 201	0.08 89	1.78 306	0.00 1	0.00 1	1.59 357	0.07 316	5.32 480	0.13 5	0.62 211	0.32 227	0.37 196	0.67 372	0.68 201	0.49 330	0.03 477	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.02 159	0.01 115

rrr	0.62 208	0.09 104	2.07 344	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.06 307	2.29 162	0.85 264	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 486	0.05 278	0.07 398

GwcNet-ADL	0.62 208	0.20 246	2.03 337	0.05 235	0.01 183	1.29 243	0.02 187	3.16 261	1.39 368	0.97 267	0.44 262	1.48 319	0.23 275	0.78 204	0.27 242	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 295

test_sample2	0.63 210	0.05 23	1.13 179	0.31 419	0.01 183	1.22 204	0.00 1	3.87 367	1.03 292	0.91 258	0.02 87	0.50 218	0.13 236	3.16 288	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

GMStereo_Zeroshot	0.63 210	0.14 180	1.54 261	0.75 490	0.00 1	1.26 233	0.01 113	1.85 133	0.31 59	1.44 349	0.58 281	1.76 345	0.19 261	2.55 266	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

test-3	0.63 210	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.13 395	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.96 393	0.01 1	1.10 302	0.05 130	3.75 312	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.15 409	0.13 449

Any-RAFT	0.64 213	0.08 89	1.07 164	0.03 176	0.00 1	2.77 445	0.08 323	3.57 329	1.23 334	0.96 265	0.26 217	1.61 331	0.31 296	0.72 202	0.06 70	0.00 1	0.10 486	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MIPNet	0.64 213	0.42 364	2.01 333	0.08 294	0.07 352	1.29 243	0.11 346	3.47 316	1.29 352	0.67 220	0.10 157	0.63 235	0.97 392	1.25 228	0.25 228	0.00 1	0.01 317	0.01 458	0.01 373	0.11 375	0.04 325

PCWNet_CMD	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 183	1.10 143	0.00 1	2.80 211	0.97 280	0.48 201	0.28 223	2.31 388	1.50 426	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

AFF-stereo	0.65 215	0.46 383	0.82 93	0.37 437	0.00 1	1.19 188	0.00 1	3.04 240	1.42 376	0.72 228	1.95 406	1.16 304	0.26 285	0.97 215	0.31 265	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.02 231

MSMDNet	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 183	1.11 148	0.00 1	2.88 218	0.98 282	0.49 204	0.28 223	2.32 389	1.49 423	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

ccs_rob	0.65 215	0.17 217	2.09 347	0.00 1	0.01 183	1.22 204	0.00 1	2.77 206	0.73 206	0.75 231	0.44 262	2.32 389	0.64 360	1.76 250	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AdaStereo	0.65 215	0.09 104	1.12 175	0.02 117	0.00 1	1.45 311	0.23 395	4.38 411	1.44 381	1.17 306	0.37 245	1.56 325	0.18 255	0.56 187	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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	0.66 220	1.49 516	1.08 166	0.01 30	0.01 183	0.37 25	0.05 283	2.93 223	0.63 125	0.08 70	0.01 1	0.00 1	0.02 45	0.17 65	0.04 12	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	6.28 537	0.01 115

PSMNet-RUCA	0.66 220	0.48 393	1.68 292	0.01 30	0.02 274	2.02 406	0.25 398	3.93 370	1.50 394	0.37 184	1.38 378	0.11 140	0.12 229	0.64 198	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.00 1

fff	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 183	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

RAFT+CT+SA	0.66 220	0.45 379	1.22 208	0.10 316	0.30 474	1.24 220	0.02 187	4.21 392	0.67 162	0.62 211	0.39 250	0.33 192	0.05 130	2.69 275	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 531	0.13 389	0.30 497

CFNet_pseudo	0.66 220	0.17 217	2.08 346	0.00 1	0.01 183	1.22 204	0.00 1	2.79 208	0.73 206	0.78 239	0.46 267	2.32 389	0.63 357	1.77 251	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DCANet	0.66 220	0.43 370	2.21 355	0.03 176	0.00 1	1.22 204	0.01 113	3.26 279	1.85 431	2.61 443	0.21 209	0.09 128	0.49 335	0.33 148	0.39 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 379

csc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 183	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

cscssc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 183	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 426	0.14 170	0.09 128	1.83 448	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

UCFNet_RVC	0.66 220	0.35 329	1.20 204	0.02 117	0.30 474	1.53 339	0.01 113	3.42 306	0.67 162	1.12 299	0.73 322	1.26 310	0.20 267	1.84 253	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 229	0.52 406	1.74 300	0.50 459	0.05 328	1.16 174	0.00 1	2.68 203	0.66 152	0.68 222	1.60 384	1.76 345	0.80 381	0.94 213	0.13 142	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.00 1

DMCA	0.68 229	0.22 264	1.96 325	0.01 30	0.01 183	1.28 238	0.02 187	3.02 234	1.54 399	2.14 406	0.15 179	1.74 342	0.10 207	0.45 174	0.95 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

1test111	0.69 231	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.03 406	0.01 63	0.01 115

DCRE	0.69 231	0.35 329	1.16 190	0.06 253	0.02 274	0.91 63	0.00 1	1.05 66	0.30 58	0.98 276	7.63 501	0.72 253	0.02 45	0.16 61	0.07 83	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.21 497	0.02 159	0.03 295

DCANet-4	0.69 231	0.15 194	3.76 459	0.03 176	0.01 183	1.22 204	0.01 113	3.14 254	1.90 436	2.34 426	0.14 170	0.11 140	0.25 282	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348

DCVSM-stereo	0.70 234	0.04 10	1.69 294	0.07 279	0.01 183	1.27 236	0.04 261	1.85 133	0.14 8	3.56 475	0.08 147	3.07 427	0.60 348	1.35 235	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.02 159	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 234	0.26 284	1.98 329	0.19 379	0.27 460	1.43 301	0.02 187	4.23 396	0.82 254	0.75 231	0.54 278	2.19 381	0.03 82	0.63 197	0.25 228	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.20 491	0.00 1	0.01 115

test_sample7	0.72 236	0.18 225	1.23 210	0.55 468	0.01 183	1.21 201	0.00 1	4.31 405	1.07 305	1.35 332	0.36 241	0.70 248	0.44 324	2.58 267	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

MSKI-zero shot	0.73 237	0.13 167	1.56 270	0.02 117	0.14 401	1.34 263	0.04 261	3.00 230	0.23 45	0.67 220	1.64 385	0.89 274	0.00 1	4.55 363	0.10 124	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.21 497	0.03 216	0.01 115

HCRNet	0.73 237	0.19 233	1.10 171	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.01 113	3.07 243	1.97 440	0.60 210	0.21 209	0.56 224	0.11 217	5.34 401	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

IGEV_Zeroshot_test	0.74 239	0.20 246	3.00 419	0.26 404	0.02 274	1.10 143	0.05 283	3.72 343	0.19 28	0.88 251	0.71 320	2.84 411	0.63 357	0.53 183	0.33 273	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.16 472	0.04 253	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 239	0.18 225	1.23 210	0.81 495	4.25 538	1.19 188	0.03 235	2.17 158	0.13 5	0.35 176	0.40 251	0.97 287	0.08 189	2.61 272	0.09 112	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.07 437	0.04 253	0.03 295

anonymity	0.74 239	0.15 194	1.17 193	0.16 362	0.27 460	0.71 43	0.01 113	4.70 439	1.78 425	1.15 302	1.23 367	0.31 187	1.65 439	0.54 185	0.53 339	0.02 469	0.02 385	0.00 1	0.27 515	0.02 159	0.06 379

test_5	0.74 239	0.50 401	1.55 263	0.44 443	0.25 452	1.45 311	0.01 113	4.16 387	0.78 237	0.79 241	0.17 188	0.42 205	0.64 360	3.06 286	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.21 485

NRIStereo	0.74 239	0.08 89	0.88 104	0.47 453	0.05 328	1.58 350	0.49 453	1.38 82	0.61 104	0.88 251	0.17 188	0.66 241	0.03 82	6.96 490	0.22 208	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.17 467

IER	0.75 244	0.12 157	1.93 316	0.01 30	0.00 1	2.31 422	0.02 187	2.96 226	0.98 282	1.30 322	0.96 342	1.40 317	1.19 406	1.31 231	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CIPLG	0.75 244	0.81 474	2.38 380	0.13 334	0.03 298	1.41 290	0.27 406	3.19 270	0.84 260	1.98 395	2.56 438	0.19 168	0.10 207	0.54 185	0.26 236	0.00 1	0.05 443	0.01 458	0.05 423	0.19 438	0.05 348

IPLGR_C	0.75 244	0.88 482	2.58 397	0.13 334	0.02 274	1.40 285	0.27 406	3.19 270	0.84 260	1.92 389	2.46 433	0.18 167	0.11 217	0.49 180	0.26 236	0.00 1	0.05 443	0.01 458	0.05 423	0.19 438	0.06 379

ACRE	0.75 244	0.78 467	2.72 409	0.13 334	0.02 274	1.40 285	0.26 402	3.20 273	0.82 254	1.84 384	2.46 433	0.19 168	0.10 207	0.52 181	0.26 236	0.00 1	0.04 430	0.01 458	0.05 423	0.19 438	0.05 348

AIO-test2	0.76 248	0.80 470	1.47 250	0.12 327	0.15 408	1.22 204	0.01 113	3.17 263	0.73 206	0.36 183	1.50 381	0.16 163	0.05 130	2.37 263	0.16 171	2.85 536	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.04 253	0.07 398

IPLGR	0.76 248	0.21 254	2.98 417	0.06 253	0.07 352	1.24 220	0.05 283	3.09 247	1.38 366	0.62 211	0.34 235	0.75 257	0.78 379	3.35 291	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.06 379

testlalala2	0.77 250	0.13 167	1.72 298	3.72 536	2.44 532	1.10 143	0.01 113	3.27 285	0.73 206	0.09 78	0.03 113	1.38 316	0.08 189	0.12 46	0.09 112	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.37 532	0.01 63	0.01 115

CFNet_ucs	0.77 250	0.20 246	2.22 362	0.01 30	0.01 183	1.32 255	0.00 1	3.30 287	1.31 357	1.15 302	1.14 357	2.19 381	0.42 322	2.04 258	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

TestStereo1	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 354	0.19 429	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 388	0.13 149	1.23 408	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.07 398

SA-5K	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 354	0.19 429	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 388	0.13 149	1.23 408	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.07 398

PSMNet-ADL	0.77 250	0.08 89	0.90 109	0.07 279	0.01 183	2.01 405	0.02 187	2.55 190	1.11 312	0.33 164	0.59 291	2.15 373	0.69 374	4.07 329	0.85 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

CFNet-ft	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 460	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 441	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.03 216	0.02 231

CFNet_RVC	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 460	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 441	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.03 216	0.02 231

DN-CSS_ROB	0.77 250	0.90 485	2.01 333	0.85 499	0.00 1	1.47 320	0.01 113	2.92 222	0.93 275	0.12 112	0.53 276	0.44 207	0.16 247	4.33 341	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 490	0.01 115

MyStereo04	0.78 258	0.27 288	3.19 430	0.02 117	0.01 183	1.64 376	0.01 113	3.64 337	2.20 461	0.98 276	0.02 87	1.29 311	0.57 345	1.10 221	0.53 339	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

MyStereo05	0.79 259	0.19 233	3.17 429	0.02 117	0.00 1	1.51 331	0.01 113	3.56 328	2.48 473	1.34 326	0.02 87	1.25 309	0.38 314	1.19 224	0.50 332	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 398

anonymousa	0.79 259	0.26 284	1.91 314	0.03 176	0.29 472	1.46 319	0.02 187	3.76 347	0.97 280	0.72 228	2.25 428	3.21 438	0.56 343	0.15 57	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 418	0.00 1	0.02 231

111	0.79 259	0.70 458	2.21 355	0.01 30	0.01 183	1.19 188	0.16 367	3.78 350	1.98 442	1.22 317	0.91 338	2.01 361	0.32 301	0.32 145	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.17 467

acv_ft	0.79 259	0.21 254	1.28 217	0.01 30	1.08 517	1.68 383	0.01 113	3.75 345	1.05 300	1.31 325	0.66 302	1.94 357	0.46 331	0.31 139	1.68 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.00 1

MyStereo06	0.80 263	0.19 233	2.53 393	0.02 117	0.00 1	1.51 331	0.01 113	4.61 431	0.24 50	0.89 253	0.69 313	3.14 433	1.18 405	0.58 191	0.33 273	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 398

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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	0.81 265	0.64 441	1.41 241	0.44 443	0.01 183	0.91 63	0.08 323	3.75 345	1.04 294	0.12 112	0.44 262	0.27 182	0.35 308	5.12 388	0.38 297	1.19 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 348

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TVStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 519	0.01 183	1.52 336	0.29 417	2.66 198	0.66 152	1.20 311	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 448	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

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SA	0.83 271	0.41 358	1.17 193	0.00 1	0.20 433	1.28 238	0.01 113	3.98 372	1.86 432	0.41 190	0.96 342	0.27 182	1.33 417	4.07 329	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.14 396	0.01 115

psmg	0.83 271	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	3.28 456	0.27 406	4.83 452	0.93 275	1.92 389	1.46 380	1.81 350	0.10 207	0.61 193	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STTStereo	0.83 271	0.34 327	2.44 384	0.24 394	0.15 408	1.41 290	0.10 343	3.02 234	1.55 400	1.34 326	0.17 188	1.77 347	0.45 328	3.42 296	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 277	0.15 194	2.22 362	0.48 454	0.01 183	1.37 274	0.01 113	4.63 435	1.17 326	1.43 346	0.43 259	0.80 269	0.10 207	3.48 300	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

psm_up	0.84 277	0.32 318	1.44 247	0.02 117	0.00 1	1.98 404	0.05 283	3.40 302	1.04 294	2.06 403	0.40 251	1.74 342	0.45 328	3.47 299	0.24 220	0.06 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

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CAS	0.85 279	0.09 104	0.67 76	6.43 542	0.05 328	1.12 154	0.00 1	0.88 61	0.69 184	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.06 157	0.26 120	0.12 138	6.37 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 483

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KMStereo	0.85 279	0.10 125	1.50 252	1.14 515	0.03 298	1.47 320	0.27 406	2.48 184	0.69 184	1.30 322	0.38 247	0.39 201	0.01 14	6.88 481	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

test_sample5	0.86 283	0.16 206	2.25 365	0.49 456	0.01 183	1.41 290	0.01 113	4.55 426	1.27 347	1.35 332	0.89 336	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

test_sample4	0.86 283	0.16 206	2.28 373	0.50 459	0.01 183	1.42 298	0.01 113	4.65 437	1.27 347	1.52 353	0.66 302	0.69 245	0.08 189	3.50 301	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

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AASNet	0.86 283	0.53 411	1.96 325	0.04 210	0.00 1	1.70 387	0.05 283	5.13 469	1.84 428	0.93 261	1.88 402	0.96 284	0.19 261	0.67 199	0.91 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.09 417

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LCNet	0.87 290	0.18 225	0.97 131	0.14 349	0.26 455	1.19 188	0.22 391	2.36 165	0.71 199	1.82 382	0.21 209	0.11 140	2.56 469	5.56 413	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.81 520

HHNet	0.87 290	0.25 280	1.78 306	0.16 362	0.08 362	1.30 249	0.44 446	1.93 139	0.64 136	1.41 345	5.92 489	0.14 155	1.79 446	0.35 154	0.95 385	0.05 486	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.14 396	0.01 115

UPFNet	0.87 290	0.09 104	2.05 342	0.00 1	0.00 1	1.90 402	0.11 346	3.41 304	0.83 257	2.15 407	0.10 157	1.92 355	0.09 199	3.94 325	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ISRNet	0.88 294	0.19 233	2.71 407	0.05 235	0.00 1	1.17 178	0.03 235	2.96 226	0.80 248	2.17 409	1.70 393	2.59 397	0.20 267	2.58 267	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

DualNet	0.88 294	0.16 206	2.25 365	0.49 456	0.01 183	1.41 290	0.01 113	4.55 426	1.27 347	1.43 346	1.12 355	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

tt1	0.88 294	0.27 288	1.25 212	0.08 294	0.00 1	3.36 461	0.02 187	3.03 236	6.40 517	0.33 164	0.66 302	0.05 83	0.40 320	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

HH	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 397	0.10 379	0.62 40	0.00 1	3.79 351	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 459	0.81 382	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

HanStereo	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 397	0.10 379	0.62 40	0.00 1	3.79 351	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 459	0.81 382	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

dad	0.88 294	0.62 437	2.26 369	0.06 253	0.01 183	1.24 220	0.00 1	0.98 64	2.17 457	1.29 321	0.35 238	0.37 196	0.04 112	5.80 424	1.06 390	0.01 447	0.00 1	1.13 531	0.11 455	0.05 278	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 294	0.38 343	1.45 248	0.60 474	0.00 1	1.36 269	0.02 187	4.55 426	0.69 184	0.71 226	0.32 227	1.56 325	0.61 351	4.55 363	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.05 495	0.00 1	0.08 327	0.02 231

test_sample6	0.89 301	0.17 217	2.23 364	0.48 454	0.01 183	1.43 301	0.01 113	4.49 422	1.40 372	1.43 346	1.12 355	0.64 237	0.14 240	3.86 321	0.42 308	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

PSMNet-RSSM	0.90 302	0.44 375	1.35 235	0.13 334	0.00 1	1.37 274	0.03 235	4.79 450	0.85 264	1.11 298	0.49 272	2.15 373	0.35 308	4.09 333	0.73 368	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.03 216	0.01 115

DMCA-RVC	0.90 302	0.64 441	3.30 438	0.03 176	0.04 318	1.30 249	0.06 307	2.65 197	0.73 206	3.21 464	0.09 152	0.99 289	0.66 367	3.14 287	0.99 387	0.01 447	0.04 430	0.02 483	0.01 373	0.07 313	0.01 115

G2L-ROB	0.91 304	0.54 413	1.97 327	0.01 30	0.00 1	1.45 311	0.00 1	3.38 297	1.31 357	1.36 337	0.07 141	3.25 443	0.01 14	4.39 348	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

DFGA-Net	0.91 304	1.43 515	2.72 409	0.06 253	0.16 414	1.16 174	0.00 1	2.26 161	0.77 233	1.02 282	1.17 362	0.25 177	0.04 112	5.17 389	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 474	0.02 231

DDVS	0.92 306	0.16 206	1.39 239	0.21 382	0.27 460	3.17 452	0.26 402	2.56 191	0.62 117	0.70 224	0.81 327	2.17 379	0.45 328	5.26 394	0.29 254	0.00 1	0.01 317	0.01 458	0.00 1	0.04 253	0.02 231

iRaft-Stereo_20w	0.92 306	0.15 194	2.68 403	0.24 394	0.06 341	1.36 269	0.28 414	7.46 530	0.34 64	1.56 363	0.37 245	0.62 232	1.24 411	1.25 228	0.34 280	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.16 472	0.02 159	0.13 449

CoDeX	0.94 308	0.34 327	2.09 347	0.05 235	0.20 433	1.49 327	0.20 383	5.89 505	1.57 407	0.66 219	0.67 311	1.05 294	0.32 301	3.82 319	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

cc1	0.94 308	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.18 265	7.23 526	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 351	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.03 406	0.09 349	0.04 325

xx1	0.95 310	0.27 288	1.28 217	0.13 334	0.00 1	3.44 463	0.01 113	3.18 265	7.23 526	0.33 164	0.69 313	0.73 254	0.12 229	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DualNet (step1)	0.96 311	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 183	2.14 411	0.01 113	4.31 405	1.07 305	1.35 332	0.36 241	0.70 248	0.44 324	2.58 267	0.34 280	0.53 524	0.00 1	1.82 533	1.10 545	0.02 159	0.02 231

SACVNet	0.96 311	0.36 334	1.49 251	0.05 235	0.00 1	1.62 371	0.28 414	3.86 365	1.28 351	1.79 381	0.80 326	1.59 327	0.07 174	5.29 396	0.48 328	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.01 115

G2L-Stereo_test	0.97 313	0.60 431	1.95 321	0.21 382	0.01 183	1.63 375	0.10 343	3.19 270	1.01 289	1.98 395	0.11 164	3.22 440	0.51 337	4.38 347	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.02 231

BUS	0.97 313	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	5.85 505	0.03 235	5.40 483	0.93 275	2.26 420	0.66 302	2.39 393	0.06 157	0.61 193	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 313	0.77 466	3.36 441	0.46 449	0.01 183	1.32 255	0.09 335	4.57 430	1.26 341	1.88 387	0.22 213	1.09 300	0.42 322	1.79 252	2.09 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 379

qqq1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 424	0.01 183	1.03 86	0.00 1	5.24 472	2.12 450	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

fff1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 424	0.01 183	1.03 86	0.00 1	5.24 472	2.12 450	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

gwcnet-sp	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

scenet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

ssnet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 435	0.15 362	3.51 319	1.13 319	1.75 374	0.16 181	0.68 242	0.39 317	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 295

raft_robust	0.98 316	0.57 424	1.21 207	0.06 253	0.17 418	1.36 269	0.02 187	3.46 314	2.18 459	0.33 164	0.01 1	1.54 323	1.42 421	6.77 473	0.15 162	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.18 483	0.11 375	0.09 417

cf-r	0.98 316	0.51 405	2.04 341	0.25 397	0.01 183	1.40 285	0.03 235	4.47 421	1.65 416	0.95 263	0.58 281	2.63 398	0.24 277	4.19 335	0.58 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 325

RAFT_R40	0.99 323	0.05 23	1.26 213	0.71 487	0.20 433	1.65 380	0.67 465	1.94 141	0.61 104	1.05 290	1.15 358	1.80 349	1.47 422	6.91 486	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

iResNet	1.00 324	0.45 379	3.08 424	0.86 503	0.01 183	1.97 403	0.01 113	3.67 341	1.49 392	1.77 379	1.09 351	0.35 194	0.13 236	3.83 320	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

CSP-Net	1.01 325	0.52 406	0.92 115	0.01 30	0.00 1	2.83 447	0.05 283	4.99 460	0.69 184	0.91 258	0.85 332	1.82 352	0.23 275	6.04 430	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.01 115

MLCV	1.01 325	0.53 411	2.17 352	0.03 176	0.00 1	1.60 361	0.03 235	2.90 220	1.30 355	2.60 442	1.85 401	1.00 290	0.40 320	4.88 377	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

IRAFT_RVC	1.02 327	0.20 246	1.58 273	1.39 523	0.26 455	1.33 261	0.32 430	2.52 187	0.66 152	1.58 364	0.81 327	1.16 304	1.58 435	6.51 456	0.43 310	0.00 1	0.12 497	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 295

GwcNet-RSSM	1.02 327	0.69 454	2.70 405	0.22 386	0.02 274	1.42 298	0.05 283	4.02 375	1.01 289	0.90 255	0.42 255	2.89 416	0.26 285	4.43 351	1.17 396	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.13 389	0.05 348

NINENet	1.03 329	0.22 264	1.30 225	0.10 316	0.01 183	5.85 505	0.03 235	4.41 416	1.25 340	1.55 362	0.60 297	2.39 393	0.06 157	2.72 277	0.05 31	0.00 1	0.01 317	0.01 458	0.00 1	0.04 253	0.00 1

HGLStereo	1.03 329	0.18 225	1.50 252	0.01 30	0.01 183	1.41 290	0.01 113	3.41 304	0.82 254	1.05 290	3.09 450	2.11 369	1.24 411	4.51 359	1.18 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

G2L-Stereo	1.04 331	0.55 416	2.62 400	0.02 117	0.11 386	1.41 290	0.02 187	3.45 311	0.99 286	1.37 339	0.14 170	3.10 430	0.24 277	5.96 427	0.66 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 438	0.04 325

SMFormer	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 424	0.01 183	1.03 86	0.00 1	5.24 472	2.12 450	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

tta	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 424	0.01 183	1.03 86	0.00 1	5.24 472	2.12 450	1.53 355	2.16 422	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ffm	1.04 331	0.05 23	1.65 283	0.34 430	0.01 183	1.58 350	0.02 187	3.03 236	6.40 517	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

Sa-1000	1.04 331	0.39 350	1.17 193	0.00 1	0.20 433	1.33 261	0.03 235	4.19 390	1.81 426	0.99 280	5.33 485	0.61 229	0.15 243	4.07 329	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.13 389	0.00 1

SST-Stereo	1.04 331	0.05 23	1.16 190	0.72 488	0.23 445	1.70 387	0.58 461	1.92 138	1.46 384	1.19 309	1.09 351	1.60 329	1.93 453	6.92 488	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

XX-Stereo	1.04 331	0.20 246	4.94 496	0.85 499	0.04 318	1.25 229	0.00 1	3.37 294	0.45 76	1.22 317	0.50 273	3.70 455	0.02 45	3.91 324	0.05 31	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.20 491	0.03 216	0.02 231

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 331	0.55 416	2.52 392	0.56 470	1.00 513	1.37 274	0.00 1	3.43 308	1.35 363	2.24 415	0.35 238	2.18 380	0.58 347	4.28 338	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	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	1.05 339	0.76 464	2.06 343	0.07 279	0.00 1	1.35 267	0.03 235	6.80 525	2.57 478	0.79 241	1.20 365	0.94 283	0.12 229	3.81 317	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

PFNet	1.06 340	0.19 233	2.95 416	1.16 517	0.56 502	1.58 350	0.25 398	1.50 97	0.60 94	2.38 433	1.23 367	0.63 235	0.30 292	6.85 477	0.43 310	0.16 507	0.01 317	0.00 1	0.07 437	0.18 429	0.18 473

UGAM	1.08 341	0.19 233	2.83 411	0.05 235	0.01 183	1.09 138	0.11 346	2.89 219	0.64 136	0.08 70	2.46 433	3.64 452	0.08 189	6.99 492	0.25 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.27 474	0.04 325

hknet	1.08 341	0.13 167	2.07 344	0.01 30	0.00 1	3.32 458	0.21 385	5.40 483	0.92 271	2.26 420	0.66 302	3.43 446	0.05 130	2.81 278	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 341	0.56 421	2.70 405	0.02 117	0.02 274	1.20 197	0.01 113	3.18 265	0.63 125	0.14 125	2.00 410	1.62 333	1.54 429	6.69 467	1.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.01 115

FADNet-RVC-Resample	1.08 341	1.00 493	5.32 501	0.10 316	0.14 401	1.53 339	0.25 398	3.62 334	1.18 327	0.51 205	0.19 202	1.04 293	0.28 289	5.20 391	0.44 313	0.10 500	0.16 512	0.09 503	0.06 433	0.24 459	0.21 485

TDLM	1.08 341	0.49 398	1.43 245	0.27 409	0.00 1	1.56 345	2.12 501	3.10 248	1.75 423	1.36 337	0.93 340	1.06 296	0.49 335	6.21 437	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.02 231

CFNet	1.08 341	0.62 437	2.26 369	0.26 404	0.03 298	1.40 285	0.04 261	4.45 420	2.09 448	0.48 201	0.69 313	1.31 312	0.24 277	6.63 462	0.83 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.04 325

PS-NSSS	1.08 341	0.45 379	1.70 296	0.02 117	0.01 183	1.37 274	0.01 113	4.38 411	2.09 448	1.15 302	2.65 440	0.65 238	0.07 174	6.35 446	0.56 346	0.16 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 341	1.12 501	4.68 491	1.09 514	0.00 1	1.38 280	0.05 283	3.83 359	1.11 312	0.80 243	1.15 358	1.02 292	0.12 229	4.52 360	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.03 295

GMM-Stereo	1.09 349	0.05 23	1.62 279	0.13 334	0.22 440	1.41 290	0.87 473	2.31 163	0.62 117	2.75 448	3.14 451	0.54 223	0.90 388	5.33 400	0.13 142	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.01 63	1.80 535

hitnet-ft	1.09 349	0.39 350	1.45 248	0.04 210	0.00 1	1.34 263	0.22 391	3.34 293	2.25 464	1.48 351	1.11 353	4.17 464	0.37 312	4.73 371	0.79 373	0.01 447	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.09 349	0.01 115

NVstereo2D	1.09 349	0.17 217	4.40 483	0.00 1	0.00 1	1.59 357	0.18 375	4.29 403	1.40 372	0.85 249	0.36 241	2.30 386	0.62 356	5.26 394	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

PSMNet_ROB	1.09 349	0.69 454	2.92 414	0.03 176	0.07 352	1.68 383	0.16 367	3.44 310	1.30 355	0.96 265	0.32 227	2.81 409	0.63 357	4.23 336	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 325

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 353	0.35 329	4.53 487	0.18 371	0.37 486	0.79 46	0.00 1	5.71 501	0.74 213	0.40 188	0.64 299	4.47 474	1.41 420	1.42 236	0.30 262	0.00 1	0.11 489	0.00 1	0.28 519	0.17 420	0.14 456

LMCR-Stereo	1.10 353	0.69 454	1.95 321	0.50 459	0.01 183	2.73 440	0.09 335	6.20 513	0.64 136	2.37 431	1.76 396	0.13 149	1.59 437	2.94 281	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 353	0.42 364	1.72 298	0.28 411	0.01 183	1.37 274	0.11 346	6.25 514	0.84 260	1.05 290	0.67 311	1.61 331	0.79 380	6.11 433	0.63 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 325

FADNet-RVC	1.10 353	1.07 499	4.79 492	0.03 176	0.00 1	1.60 361	0.08 323	3.77 348	1.70 420	0.35 176	0.07 141	0.61 229	0.66 367	5.32 399	1.11 391	0.01 447	0.08 473	0.00 1	0.00 1	0.48 514	0.18 473

GANetREF_RVC	1.10 353	0.95 488	2.98 417	0.06 253	0.00 1	2.23 417	0.18 375	3.95 371	2.53 476	0.56 207	0.32 227	1.89 354	0.66 367	5.03 383	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.04 325
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	1.10 353	0.39 350	1.69 294	0.28 411	0.00 1	1.45 311	0.48 449	3.26 279	1.64 415	2.93 452	1.22 366	1.51 320	0.37 312	6.09 432	0.50 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.01 115

ARAFT	1.12 359	0.82 477	4.11 472	0.04 210	0.00 1	1.64 376	0.03 235	4.85 453	1.69 419	2.78 449	0.57 279	0.47 212	0.11 217	4.81 374	0.24 220	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.00 1	0.24 459	0.05 348

ac_64	1.12 359	0.18 225	1.64 282	0.18 371	0.25 452	1.48 326	0.02 187	4.97 458	1.47 386	0.69 223	0.45 266	4.94 486	0.46 331	4.87 376	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.00 1

coex_refinement	1.13 361	0.54 413	1.58 273	0.12 327	0.02 274	1.51 331	0.06 307	4.01 374	1.51 396	2.61 443	0.66 302	4.40 471	0.48 334	3.67 305	1.30 407	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 295

ITSA-stereo	1.13 361	0.14 180	1.59 277	0.17 365	0.04 318	1.40 285	0.14 359	5.66 498	3.10 486	0.74 230	0.35 238	0.62 232	1.06 394	5.53 409	1.63 419	0.03 477	0.00 1	0.09 503	0.06 433	0.07 313	0.07 398

UNet	1.13 361	0.24 276	4.21 474	0.01 30	0.02 274	2.31 422	0.02 187	3.06 241	0.76 227	1.17 306	0.14 170	2.73 406	1.58 435	4.48 358	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ssnet_v2	1.14 364	0.28 299	1.77 303	0.03 176	0.00 1	2.07 408	0.37 440	5.20 470	1.87 434	2.00 397	0.87 334	3.09 429	0.55 342	1.31 231	3.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 429	0.12 441

EAI-Stereo	1.14 364	0.12 157	1.19 201	0.21 382	0.32 483	1.84 399	2.32 507	5.42 486	1.19 329	1.02 282	5.66 487	0.48 213	0.60 348	0.86 208	0.62 357	0.00 1	0.13 502	0.00 1	0.65 539	0.02 159	0.17 467

delet	1.14 364	0.32 318	1.56 270	0.03 176	0.17 418	2.86 449	1.03 480	4.25 397	2.14 455	1.03 287	1.17 362	1.64 338	0.92 389	4.35 343	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

PSM-AAD	1.15 367	0.04 10	0.88 104	0.10 316	0.27 460	1.32 255	3.25 516	2.41 176	0.64 136	2.93 452	1.92 404	0.15 158	5.39 519	3.42 296	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 348

FADNet_RVC	1.15 367	1.06 498	4.34 482	0.02 117	0.06 341	2.77 445	0.04 261	3.50 318	0.80 248	0.35 176	0.32 227	0.65 238	0.09 199	5.20 391	1.56 415	0.24 516	0.34 527	0.11 508	0.33 528	0.65 523	0.60 513

ETE_ROB	1.16 369	0.52 406	1.71 297	0.01 30	0.02 274	1.79 395	0.22 391	4.10 383	1.32 359	4.68 496	1.18 364	2.81 409	0.08 189	3.56 303	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 379

DLCB_ROB	1.17 370	0.22 264	1.28 217	0.08 294	0.00 1	1.51 331	0.23 395	3.39 300	1.52 397	3.43 473	2.00 410	3.40 444	0.31 296	4.29 339	1.82 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 370	0.41 358	1.68 292	0.04 210	0.01 183	1.65 380	0.17 370	3.46 314	1.39 368	3.89 483	1.01 347	1.60 329	0.53 339	4.35 343	3.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

testlalala_base	1.19 372	0.11 146	0.90 109	0.07 279	0.05 328	1.19 188	0.01 113	4.28 402	0.15 12	0.04 46	0.01 1	0.24 173	0.04 112	0.12 46	0.29 254	7.21 543	1.13 539	0.00 1	0.25 509	7.61 541	0.00 1

KYRaft	1.19 372	0.05 23	0.94 120	0.06 253	0.24 449	1.25 229	0.78 471	2.48 184	0.61 104	3.23 465	7.13 500	1.00 290	2.77 475	1.43 237	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 534

RAFT-345	1.19 372	0.06 44	1.55 263	0.54 466	0.13 395	1.53 339	0.25 398	0.56 33	1.76 424	1.20 311	7.85 502	0.93 280	0.05 130	6.87 480	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 375	0.54 413	0.96 125	2.39 530	0.29 472	1.58 350	0.33 433	2.01 147	0.68 170	2.68 446	1.16 360	3.10 430	0.18 255	7.40 504	0.56 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

ADLNet	1.20 375	0.29 309	1.98 329	0.00 1	0.02 274	2.20 415	0.11 346	4.39 414	2.52 475	2.19 412	2.20 427	2.66 399	0.70 375	3.42 296	1.25 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 325

MMNet	1.20 375	0.27 288	3.59 452	0.09 305	0.00 1	4.15 479	0.01 113	3.63 336	1.19 329	1.93 392	0.32 227	1.35 315	1.23 408	4.42 350	1.84 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

FADNet	1.20 375	0.93 487	4.51 486	0.03 176	0.06 341	2.56 433	0.16 367	4.02 375	1.42 376	0.32 162	0.06 136	1.66 339	1.07 396	5.56 413	0.87 377	0.19 510	0.02 385	0.01 458	0.01 373	0.50 516	0.03 295

Prome-Stereo	1.23 379	0.06 44	0.93 119	0.12 327	0.24 449	1.26 233	0.67 465	2.53 189	0.69 184	2.08 404	8.70 508	0.76 258	2.91 479	2.12 259	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 532

DispNO	1.25 380	0.52 406	3.40 443	0.11 326	0.05 328	1.45 311	0.01 113	3.73 344	1.68 418	1.34 326	1.59 383	3.15 434	1.12 403	5.56 413	1.14 395	0.00 1	0.02 385	0.03 488	0.12 460	0.05 278	0.03 295

DAS	1.26 381	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 183	1.28 238	1.18 484	3.80 354	1.58 411	4.60 493	2.37 431	1.53 321	0.53 339	5.36 402	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

SepStereo	1.28 382	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 183	1.28 238	1.18 484	3.80 354	1.58 411	4.60 493	2.37 431	1.53 321	0.53 339	5.63 419	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

pcwnet_v2	1.29 383	0.17 217	5.98 512	0.10 316	0.01 183	1.76 391	0.02 187	5.08 468	2.90 483	1.54 361	1.98 408	2.03 364	0.81 382	3.01 284	0.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.03 216	0.03 295

NOSS_ROB	1.29 383	0.22 264	1.35 235	0.64 481	0.16 414	2.56 433	0.00 1	4.14 386	2.37 468	2.29 425	1.76 396	2.84 411	0.02 45	6.80 476	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 433

Wz-Net-LNSev	1.30 385	0.85 479	6.26 517	0.02 117	0.03 298	4.02 476	0.13 355	4.21 392	1.12 317	0.77 236	0.10 157	3.60 450	1.11 400	2.68 274	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

IIG-Stereo	1.30 385	0.48 393	1.04 157	2.41 531	0.05 328	1.61 365	0.14 359	2.59 193	0.68 170	2.97 457	2.28 429	3.08 428	0.57 345	7.41 505	0.65 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

DSFCA	1.30 385	0.14 180	1.82 310	0.01 30	0.03 298	3.74 472	0.86 472	2.71 204	1.23 334	3.09 461	0.41 254	2.93 418	1.49 423	6.12 434	1.35 409	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

NCCL2	1.30 385	0.63 440	2.31 375	0.02 117	0.03 298	1.57 346	3.41 518	3.91 369	1.39 368	3.14 463	0.34 235	3.90 458	0.30 292	3.75 312	1.19 398	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.03 216	0.05 348

PA-Net	1.31 389	0.59 429	3.65 453	0.06 253	0.15 408	1.44 305	0.54 457	4.08 380	2.71 480	0.78 239	1.16 360	2.32 389	0.64 360	5.96 427	1.92 438	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.06 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 390	0.27 288	2.46 388	1.17 518	0.03 298	4.08 477	0.05 283	5.61 493	0.67 162	1.53 355	0.70 319	3.47 448	2.62 472	3.24 289	0.24 220	0.01 447	0.01 317	0.11 508	0.00 1	0.13 389	0.00 1

LALA_ROB	1.33 391	0.59 429	1.74 300	0.02 117	0.06 341	3.25 455	0.50 456	3.45 311	1.39 368	3.70 477	0.59 291	4.59 478	0.25 282	3.58 304	2.79 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 231

PAM	1.34 392	0.13 167	2.83 411	0.30 415	0.31 480	2.21 416	0.30 425	5.05 465	0.23 45	0.82 245	1.11 353	9.08 518	2.34 464	0.90 210	0.44 313	0.00 1	0.13 502	0.00 1	0.31 524	0.03 216	0.28 495

DRaft	1.34 392	0.12 157	1.19 201	0.06 253	0.01 183	1.64 376	0.43 445	1.86 135	0.14 8	3.76 478	5.27 484	0.41 204	4.38 505	5.49 407	1.68 422	0.01 447	0.06 452	0.00 1	0.07 437	0.07 313	0.11 433

ttt	1.35 394	0.05 23	1.09 169	0.46 449	0.01 183	1.61 365	0.00 1	5.61 493	1.97 440	1.75 374	2.10 417	1.40 317	0.11 217	4.81 374	6.07 501	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

Consistency-Raft	1.36 395	0.65 445	4.81 493	0.33 424	0.32 483	1.62 371	0.11 346	3.65 338	3.80 497	0.33 164	6.12 493	0.86 271	2.14 459	0.94 213	1.25 402	0.02 469	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.24 459	0.01 115

FINET	1.36 395	0.46 383	4.05 468	0.22 386	0.73 508	1.03 86	0.00 1	3.57 329	5.71 513	1.59 365	1.64 385	0.49 216	0.19 261	5.53 409	1.90 435	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 295

HSM	1.36 395	0.40 355	1.07 164	0.01 30	0.30 474	1.73 390	0.03 235	5.89 505	1.22 333	1.83 383	1.36 376	4.78 483	1.30 416	6.61 461	0.57 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ADLNet2	1.38 398	0.39 350	3.13 427	0.00 1	0.70 507	1.23 219	0.26 402	4.19 390	2.36 467	1.45 350	3.16 454	4.23 467	0.82 385	4.56 365	0.88 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 389	0.02 231

CBFPSM	1.39 399	0.61 435	4.29 478	0.01 30	0.01 183	3.64 469	0.03 235	3.39 300	0.80 248	0.64 218	0.21 209	6.18 500	3.70 498	2.38 264	1.82 429	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

HSM-Net_RVC	1.40 400	0.07 69	1.58 273	0.00 1	0.01 183	1.88 400	0.05 283	7.24 527	1.71 422	3.63 476	3.63 464	3.21 438	0.36 310	4.25 337	0.44 313	0.01 447	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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	1.41 401	0.46 383	4.29 478	0.10 316	0.13 395	3.97 474	0.29 417	2.42 177	1.91 437	0.81 244	3.55 462	3.02 424	1.26 413	3.35 291	2.05 447	0.04 480	0.01 317	0.04 491	0.04 418	0.39 503	0.05 348

GASNet	1.43 402	1.53 517	4.54 488	0.31 419	0.02 274	1.49 327	0.20 383	3.86 365	1.95 439	0.75 231	1.37 377	2.11 369	1.57 434	5.82 425	2.60 464	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.00 1	0.43 506	0.10 425

ASMatch	1.44 403	0.14 180	2.15 351	0.60 474	0.21 438	1.21 201	0.26 402	0.96 63	0.66 152	0.29 159	11.75 518	0.93 280	2.37 465	6.73 470	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.00 1	0.04 325

PAM_32	1.45 404	0.13 167	2.69 404	0.26 404	0.30 474	2.15 414	0.29 417	4.92 456	0.22 42	0.84 247	2.02 412	9.57 521	3.27 490	0.97 215	0.56 346	0.00 1	0.12 497	0.00 1	0.31 524	0.04 253	0.27 494

HBP-ISP	1.45 404	0.75 460	3.02 420	0.30 415	0.10 379	4.28 483	1.49 492	4.68 438	1.29 352	3.43 473	0.78 324	0.93 280	1.01 393	6.48 455	0.36 293	0.04 480	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.03 295

GrayStereo	1.46 406	0.03 2	0.87 102	0.63 480	0.20 433	1.24 220	4.61 532	2.85 216	0.62 117	4.98 500	4.00 472	0.45 208	4.67 508	3.37 293	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 535	0.01 63	0.01 115

TransformOpticalFlow	1.47 407	0.31 314	3.22 436	0.66 483	0.08 362	1.54 343	0.09 335	3.84 360	1.58 411	1.66 369	2.32 430	3.60 450	3.12 484	6.99 492	0.42 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

THIR-Stereo	1.48 408	0.29 309	1.51 258	0.01 30	0.02 274	1.05 107	4.32 528	2.11 152	0.22 42	1.08 295	4.24 473	1.93 356	4.19 503	6.76 472	1.87 433	0.00 1	0.00 1	0.04 491	0.00 1	0.05 278	0.00 1

StereoDRNet	1.48 408	0.75 460	4.58 489	0.05 235	0.10 379	2.49 430	1.10 483	4.62 432	1.47 386	3.38 472	0.62 298	2.29 384	0.65 365	4.52 360	2.89 469	0.00 1	0.03 415	0.00 1	0.01 373	0.05 278	0.07 398

TCMNet	1.49 410	0.57 424	5.20 499	0.13 334	1.39 521	1.81 397	0.17 370	4.03 377	1.26 341	1.72 372	2.98 448	1.95 359	0.46 331	5.01 382	2.55 463	0.00 1	0.06 452	0.06 496	0.00 1	0.37 501	0.16 462

DEmStereo	1.51 411	0.08 89	2.17 352	0.09 305	0.02 274	1.76 391	0.90 475	1.47 95	0.60 94	2.46 438	6.42 496	1.08 298	5.16 514	6.21 437	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

APVNet	1.52 412	0.31 314	4.00 465	0.09 305	0.00 1	4.64 492	0.08 323	4.41 416	1.21 332	1.25 320	1.05 349	2.90 417	0.93 390	6.70 468	2.48 459	0.01 447	0.00 1	0.07 497	0.00 1	0.27 474	0.05 348

RYNet	1.52 412	0.35 329	3.38 442	0.25 397	0.04 318	2.31 422	0.03 235	4.62 432	1.47 386	1.14 301	0.34 235	4.52 476	1.38 419	6.36 447	4.23 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

1111x	1.53 414	0.06 44	1.77 303	0.27 409	0.00 1	2.12 410	0.01 113	5.63 497	1.65 416	1.53 355	1.67 388	0.92 275	0.64 360	6.18 435	8.17 515	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

RASNet	1.53 414	0.31 314	1.97 327	0.09 305	3.20 534	1.69 385	0.06 307	3.27 285	2.12 450	0.77 236	1.29 373	5.32 495	1.69 442	6.60 459	2.17 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 231

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 416	0.68 450	4.62 490	0.01 30	0.00 1	5.13 499	0.30 425	4.64 436	1.23 334	2.39 434	0.59 291	2.12 371	2.00 456	4.94 379	2.19 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AAGNet	1.54 416	0.07 69	0.88 104	1.04 511	0.27 460	1.47 320	0.66 464	1.57 107	0.61 104	1.68 370	0.82 329	1.62 333	2.29 461	6.18 435	11.63 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

mmx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 430	0.01 183	1.58 350	0.02 187	5.51 490	2.25 464	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 430	0.01 183	1.58 350	0.02 187	5.51 490	2.25 464	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

CBMV	1.56 418	0.24 276	1.92 315	0.31 419	0.03 298	2.90 450	4.33 529	3.79 351	1.81 426	4.98 500	1.73 394	2.70 404	1.68 441	3.81 317	0.92 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.08 411
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	1.57 421	0.58 426	5.36 503	0.19 379	0.01 183	1.62 371	0.06 307	3.52 322	1.56 405	1.06 293	0.71 320	1.69 341	0.24 277	5.49 407	9.29 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.01 115

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 421	0.69 454	7.27 522	0.30 415	0.44 491	0.87 58	0.02 187	6.19 512	0.84 260	0.45 196	6.17 494	4.35 470	1.17 404	1.32 234	0.48 328	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.34 530	0.26 469	0.12 441

PASM	1.58 423	1.05 497	7.51 523	0.56 470	0.09 370	1.37 274	0.28 414	2.85 216	1.44 381	3.91 484	0.44 262	3.02 424	0.64 360	6.38 448	1.59 418	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 406	0.26 469	0.15 459

UGAM-zero	1.60 424	0.15 194	2.43 382	0.12 327	0.28 470	1.07 124	0.04 261	5.96 509	0.26 54	1.18 308	0.22 213	8.02 512	4.54 506	6.89 484	0.27 242	0.00 1	0.09 477	0.00 1	0.29 522	0.01 63	0.15 459

YMNet	1.62 425	0.68 450	3.67 454	0.14 349	0.30 474	4.52 489	0.21 385	3.52 322	1.23 334	2.94 454	4.94 478	4.18 465	0.38 314	2.85 279	2.12 450	0.05 486	0.13 502	0.08 500	0.01 373	0.44 507	0.09 417

YMNet_1	1.62 425	0.68 450	3.67 454	0.14 349	0.30 474	4.52 489	0.21 385	3.52 322	1.23 334	2.94 454	4.94 478	4.18 465	0.38 314	2.85 279	2.12 450	0.05 486	0.13 502	0.08 500	0.01 373	0.44 507	0.09 417

DRN-Test	1.62 425	0.23 272	3.72 457	0.18 371	0.13 395	3.34 460	0.19 381	5.93 508	2.01 446	4.14 487	0.76 323	2.12 371	1.78 445	5.22 393	2.62 466	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.01 373	0.03 216	0.01 115

RAFT + AFF	1.63 428	1.13 502	2.62 400	0.04 210	0.80 509	2.29 421	1.03 480	5.54 492	2.06 447	1.77 379	1.81 400	1.22 307	3.65 497	6.23 439	1.57 417	0.01 447	0.35 528	0.00 1	0.01 373	0.33 491	0.12 441

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 428	0.45 379	2.21 355	1.53 525	0.18 422	4.33 484	0.41 443	3.37 294	1.40 372	0.54 206	0.65 300	3.10 430	0.11 217	4.93 378	0.60 355	4.57 538	0.51 530	0.00 1	0.00 1	1.37 528	2.39 537

ACV-stereo	1.64 430	0.27 288	2.94 415	0.04 210	0.04 318	6.31 511	0.18 375	1.81 129	0.22 42	0.23 153	0.01 1	10.52 523	5.41 520	4.07 329	0.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

ff1	1.65 431	0.05 23	1.65 283	0.34 430	0.01 183	1.58 350	0.02 187	3.03 236	6.40 517	1.39 341	2.07 413	2.15 373	0.34 303	6.68 464	7.08 506	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 295

CrosDoStereo	1.66 432	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 352	1.38 280	6.16 547	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 466	0.96 284	4.79 510	7.00 494	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 432	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 352	1.38 280	6.16 547	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 466	0.96 284	4.79 510	7.00 494	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 432	1.17 503	4.29 478	0.04 210	0.00 1	1.44 305	0.56 458	5.33 481	1.98 442	2.01 400	2.12 419	2.08 366	2.81 476	6.55 457	2.42 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.06 379

AANet_RVC	1.66 432	0.88 482	3.52 448	0.06 253	0.00 1	1.22 204	0.00 1	3.25 277	2.51 474	2.21 413	4.49 474	3.65 453	0.20 267	7.10 497	3.42 475	0.50 523	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 348

STrans-v2	1.67 436	0.36 334	3.28 437	0.02 117	0.19 429	1.45 311	0.08 323	6.69 521	1.49 392	2.00 397	2.86 445	3.67 454	3.88 501	7.04 496	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet	1.67 436	0.81 474	5.52 505	0.23 392	1.21 518	4.21 481	0.62 463	3.71 342	1.57 407	1.01 281	1.65 387	3.99 461	0.52 338	5.46 405	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.35 497	0.13 449

NCC-stereo	1.67 436	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 440	2.24 418	0.13 355	5.05 465	1.42 376	2.27 423	2.72 441	4.29 468	3.53 493	5.76 421	2.01 444	0.04 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231

Abc-Net	1.67 436	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 440	2.24 418	0.13 355	5.05 465	1.42 376	2.27 423	2.72 441	4.29 468	3.53 493	5.76 421	2.01 444	0.04 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 231
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	1.68 440	0.61 435	11.37 536	0.29 413	0.03 298	4.39 486	0.04 261	3.18 265	1.10 310	1.16 305	0.58 281	2.96 421	2.76 474	2.13 260	2.46 458	0.00 1	0.02 385	0.02 483	0.00 1	0.46 510	0.01 115

Anonymous_2	1.69 441	0.05 23	1.31 227	0.08 294	0.03 298	1.22 204	0.01 113	3.25 277	0.19 28	0.76 234	0.13 168	2.68 403	1.99 455	0.39 162	0.13 142	0.05 486	0.25 520	3.27 540	14.54 565	3.40 532	0.01 115

ccnet	1.70 442	0.20 246	1.95 321	0.26 404	0.18 422	3.72 471	1.22 486	4.22 395	1.43 380	2.37 431	3.96 470	3.45 447	1.51 427	4.69 368	4.47 485	0.06 494	0.00 1	0.09 503	0.01 373	0.10 365	0.01 115

CBMV_ROB	1.70 442	0.11 146	1.98 329	0.46 449	0.00 1	2.85 448	0.91 476	4.27 400	2.21 462	4.02 486	5.00 481	2.97 422	2.32 463	5.40 403	1.35 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 379

U	1.74 444	0.03 2	0.99 133	0.03 176	7.39 549	10.20 532	0.00 1	0.71 47	0.20 33	0.02 15	0.02 87	0.12 144	0.02 45	0.11 40	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 545	5.13 561	0.01 63	0.00 1

DANet	1.74 444	0.22 264	3.06 422	0.75 490	0.44 491	2.46 429	0.35 438	3.40 302	1.41 375	4.22 488	1.56 382	5.03 488	0.56 343	6.29 442	5.00 493	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.04 253	0.08 411
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-	1.75 446	19.48 562	12.37 539	0.06 253	0.00 1	0.47 36	0.05 283	0.46 20	0.31 59	0.13 120	0.03 113	0.03 37	0.00 1	0.07 18	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 433	0.07 313	0.92 524

RP	1.76 447	0.55 416	2.59 399	0.22 386	0.60 505	1.70 387	0.98 479	4.31 405	1.99 444	3.12 462	5.04 482	4.41 473	2.96 480	4.72 370	1.90 435	0.01 447	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.14 396	0.01 115

xxxx	1.78 448	0.07 69	1.02 142	0.00 1	0.01 183	1.44 305	0.00 1	5.81 504	1.53 398	1.37 339	1.91 403	1.08 298	0.05 130	4.37 346	16.98 546	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

test_xeample	1.79 449	0.08 89	1.03 153	0.02 117	0.00 1	1.44 305	0.00 1	5.48 488	1.84 428	1.65 368	2.17 426	0.37 196	0.06 157	4.00 328	17.67 548	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

SGM-Forest	1.84 450	0.08 89	1.31 227	0.15 354	0.22 440	3.52 467	2.46 512	3.85 362	2.16 456	5.29 502	3.90 468	3.71 456	1.56 431	6.28 441	1.90 435	0.01 447	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 497
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	1.85 451	1.19 505	5.61 508	0.01 30	0.00 1	4.74 493	2.16 503	4.93 457	1.48 390	3.77 479	1.24 369	1.77 347	2.56 469	4.94 379	2.61 465	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

FAT-Stereo	1.86 452	0.19 233	3.31 439	0.17 365	0.03 298	1.78 394	0.97 477	4.76 446	2.79 481	4.22 488	4.87 477	5.31 494	2.83 478	5.06 386	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

RGC	1.86 452	0.67 448	3.45 447	0.07 279	0.26 455	3.29 457	0.11 346	4.78 449	1.46 384	3.26 466	4.51 475	5.14 490	2.68 473	5.46 405	1.94 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.09 417

CC-Net-ROB	1.86 452	0.64 441	2.55 395	1.42 524	0.19 429	3.38 462	0.04 261	4.41 416	2.45 472	0.90 255	1.31 374	0.98 288	0.18 255	6.60 459	0.53 339	1.14 531	1.60 543	7.16 541	0.00 1	1.33 527	0.32 502

GANet	1.90 455	0.43 370	1.83 311	0.39 439	0.00 1	2.24 418	3.37 517	3.90 368	1.44 381	2.17 409	9.66 510	2.57 396	1.09 398	6.88 481	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.10 365	0.03 295

LL-Strereo	1.93 456	0.97 489	3.83 463	0.55 468	2.19 531	1.49 327	0.05 283	4.09 382	1.00 288	2.59 441	2.77 443	5.17 491	5.63 522	7.19 499	0.63 358	0.00 1	0.10 486	0.00 1	0.00 1	0.25 466	0.20 483

DISCO	1.93 456	0.18 225	2.44 384	0.67 485	0.53 499	5.25 500	0.00 1	5.43 487	1.56 405	2.09 405	0.91 338	6.48 502	0.89 387	8.55 520	3.60 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

edge stereo	1.94 458	0.40 355	3.82 462	0.15 354	0.09 370	1.81 397	0.45 447	4.77 447	2.21 462	3.36 468	3.94 469	8.39 514	1.72 444	5.75 420	1.69 424	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.17 420	0.01 115

Nwc_Net	1.94 458	0.55 416	3.79 460	0.07 279	0.08 362	2.73 440	0.04 261	6.75 524	1.11 312	2.03 401	7.92 503	4.82 484	2.11 458	4.78 372	2.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.01 115

STTRV1_RVC	1.94 458	0.35 329	4.85 494	0.32 423	0.01 183	2.41 427	0.34 437	5.79 502	3.55 491	0.82 245	5.11 483	1.63 336	1.08 397	7.63 509	1.41 413	0.91 528	2.53 555	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 325

w-ln-seven-2	1.97 461	1.04 496	11.90 537	0.15 354	0.06 341	1.38 280	0.48 449	3.80 354	2.17 457	2.73 447	1.06 350	2.29 384	1.69 442	6.32 444	4.15 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.17 420	0.04 325

S-Stereo	2.00 462	0.30 313	5.74 510	0.24 394	0.23 445	2.51 431	1.90 497	4.74 442	5.15 510	2.42 435	5.80 488	2.85 413	0.72 376	5.08 387	2.17 452	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 325

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AF-Net	2.17 469	0.65 445	3.53 449	0.00 1	0.09 370	2.02 406	0.48 449	6.44 515	1.70 420	3.36 468	10.22 513	4.95 487	2.81 476	4.34 342	2.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 389	0.01 115

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DGSMNet	2.23 471	0.80 470	6.10 514	0.96 507	1.73 525	3.22 454	4.12 525	5.30 479	1.11 312	1.19 309	2.48 436	3.18 436	0.65 365	4.57 366	1.33 408	1.11 530	1.37 541	1.55 532	1.26 548	1.37 528	1.28 530

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CSAN	2.70 481	0.75 460	3.41 444	0.18 371	0.12 389	4.18 480	4.05 524	4.11 384	4.36 502	6.03 507	6.24 495	4.60 479	4.74 509	7.29 502	3.43 476	0.02 469	0.03 415	0.01 458	0.02 397	0.18 429	0.22 488

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ADCP+	2.87 483	0.98 490	8.75 529	0.07 279	0.16 414	5.93 508	2.90 515	4.00 373	1.84 428	1.52 353	0.27 221	3.81 457	3.22 488	6.05 431	17.38 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.30 497

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SHD	3.01 487	1.02 495	5.52 505	0.45 448	0.39 488	4.12 478	0.17 370	6.68 520	12.04 533	7.20 515	3.36 458	4.40 471	2.58 471	4.69 368	7.17 509	0.01 447	0.04 430	0.00 1	0.03 406	0.22 453	0.17 467

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 490	1.32 509	2.49 390	6.07 541	3.26 535	4.62 491	2.15 502	5.35 482	1.34 362	2.00 397	2.54 437	3.50 449	1.49 423	3.68 306	1.11 391	7.89 546	0.23 519	1.88 536	0.03 406	7.74 542	4.78 546

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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	3.28 493	10.54 558	2.29 374	3.50 535	3.31 536	4.21 481	0.21 385	3.77 348	1.03 292	2.54 439	3.17 455	3.20 437	0.21 272	3.89 323	0.69 365	1.94 534	0.05 443	9.87 546	3.53 554	5.03 536	2.55 539

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MDST_ROB	3.50 500	0.07 69	3.94 464	2.66 533	1.46 522	12.94 538	0.97 477	7.32 528	2.42 470	14.82 546	8.08 505	2.74 407	1.51 427	8.44 519	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 433

pmcnn	3.61 501	0.68 450	5.38 504	0.61 477	1.46 522	2.75 444	1.26 488	5.04 464	1.57 407	8.77 526	11.67 517	18.69 541	2.38 466	6.03 429	5.61 498	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.07 398

test_sample8	3.62 502	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 183	2.14 411	0.01 113	4.38 411	1.04 294	6.51 508	0.58 281	14.04 532	6.94 527	5.58 417	8.70 518	0.53 524	16.52 567	1.82 533	1.10 545	0.02 159	0.02 231

ADCPNet	3.63 503	0.82 477	13.20 541	0.08 294	0.43 490	7.02 514	2.23 505	4.77 447	2.41 469	4.31 490	1.96 407	7.57 511	5.16 514	6.45 454	13.80 538	0.02 469	0.75 535	0.04 491	0.90 544	0.16 415	0.53 512

SuperB	3.70 504	1.77 522	15.73 545	0.31 419	0.05 328	4.37 485	1.67 495	3.58 332	11.57 531	2.36 430	1.32 375	2.03 364	1.91 452	6.95 489	9.01 522	0.05 486	0.03 415	0.10 507	0.08 442	11.00 554	0.10 425

MFN_U_SF_RVC	3.76 505	1.77 522	9.85 531	0.84 496	0.27 460	9.50 529	0.49 453	8.07 531	3.41 489	4.81 497	3.28 456	9.40 519	3.49 492	7.76 513	8.31 516	0.41 520	0.54 531	0.52 526	0.80 542	0.89 524	0.84 521

zh-mn7	3.86 506	3.10 540	15.43 544	0.10 316	0.05 328	1.45 311	0.29 417	4.05 379	6.06 516	7.81 519	15.68 528	2.86 414	0.76 378	10.58 535	8.76 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.02 231

Wz-Net-TNSev	3.91 507	5.20 548	20.57 549	0.15 354	0.01 183	7.14 516	3.57 519	6.70 522	3.57 492	1.74 373	0.58 281	7.39 510	4.33 504	8.86 521	7.99 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.24 459	0.16 462

AnyNet_C32	3.93 508	2.58 534	12.07 538	0.39 439	0.49 497	5.50 502	6.45 551	4.44 419	2.19 460	6.86 513	2.94 447	5.28 493	3.20 487	6.63 462	18.37 550	0.08 496	0.04 430	0.20 515	0.09 447	0.57 519	0.19 478

zh-sn7	3.94 509	3.36 542	15.78 546	0.13 334	0.00 1	4.01 475	2.24 506	4.54 425	2.00 445	3.86 482	9.77 512	4.11 463	5.45 521	9.93 532	13.33 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 453	0.12 441

ADCMid	3.95 510	1.34 510	10.91 535	0.18 371	0.38 487	5.02 497	1.27 489	4.87 454	2.94 484	11.15 533	3.60 463	6.76 506	5.21 517	6.40 453	16.96 545	0.12 503	0.08 473	0.55 528	0.46 533	0.53 518	0.19 478

SGM_RVC	4.07 511	0.38 343	1.98 329	0.84 496	0.26 455	6.20 509	2.37 508	6.45 516	3.57 492	11.56 536	9.27 509	15.55 535	6.78 526	10.07 533	4.60 488	0.22 511	0.25 520	0.20 515	0.23 503	0.26 469	0.34 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 512	2.40 532	8.71 527	0.13 334	0.00 1	8.56 527	0.49 453	3.85 362	13.78 537	3.36 468	17.56 532	4.60 479	0.95 391	10.97 540	6.77 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.06 379

WZ-Net	4.16 513	1.75 521	23.59 552	0.08 294	0.04 318	2.62 439	2.16 503	5.89 505	4.74 507	5.73 505	3.51 461	6.99 509	4.89 512	10.82 538	10.11 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 383	0.11 433

xyz-stereo	4.23 514	0.09 104	35.65 558	0.02 117	0.00 1	17.93 547	0.01 113	1.93 139	0.42 72	1.61 366	14.74 525	2.67 400	0.15 243	7.15 498	1.87 433	0.00 1	0.01 317	0.24 519	0.00 1	0.04 253	0.01 115

test_for_model	4.23 514	22.88 565	0.91 113	12.40 556	10.47 556	1.08 133	0.06 307	4.08 380	1.36 364	1.91 388	0.09 152	0.15 158	0.03 82	0.10 34	0.22 208	7.44 545	1.43 542	0.00 1	0.01 373	18.08 564	1.99 536

SGM+DAISY	4.39 516	1.34 510	5.18 498	1.01 510	0.88 510	5.61 504	2.86 514	4.88 455	3.53 490	13.29 540	13.95 523	12.66 527	7.55 528	7.98 515	5.39 497	0.23 515	0.18 515	0.15 512	0.24 506	0.29 485	0.64 515

WCMA_ROB	4.54 517	0.48 393	3.19 430	0.49 456	0.63 506	5.38 501	2.57 513	4.70 439	3.77 496	14.17 543	19.02 538	15.47 534	9.03 535	6.73 470	4.85 491	0.01 447	0.05 443	0.01 458	0.01 373	0.08 327	0.16 462

SANet	4.63 518	0.89 484	5.34 502	0.30 415	0.09 370	7.43 519	3.75 522	6.53 517	16.16 542	6.79 512	13.29 521	12.44 526	7.74 529	7.38 503	4.11 481	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.31 501

RainbowNet	4.74 519	3.21 541	3.07 423	9.34 548	6.01 541	4.89 496	3.60 520	7.09 526	4.39 504	1.63 367	3.01 449	4.72 482	2.96 480	5.53 409	1.19 398	8.95 549	2.12 546	8.48 544	0.19 486	8.75 544	5.73 548

MSMD_ROB	4.94 520	0.43 370	2.58 397	0.12 327	0.01 183	8.43 526	1.09 482	4.25 397	4.11 500	13.11 539	26.36 555	13.95 531	13.88 548	7.45 506	2.92 470	0.10 500	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 231

FCDSN-DC	5.04 521	0.15 194	1.83 311	0.22 386	0.44 491	5.60 503	1.66 494	5.22 471	4.37 503	14.49 545	21.86 546	20.65 544	11.88 544	7.66 511	4.55 487	0.02 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 348
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 522	2.15 529	16.58 547	0.34 430	0.07 352	5.91 507	4.26 527	6.73 523	6.99 523	9.44 528	6.09 491	6.57 504	5.17 516	9.54 528	21.38 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 499	0.23 491

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 523	2.33 530	8.42 526	0.33 424	0.27 460	24.60 561	8.84 558	5.50 489	9.75 529	3.82 480	8.16 506	8.53 515	1.82 447	9.44 526	5.18 495	1.02 529	1.65 544	0.33 522	0.47 534	1.06 526	0.90 523

ACVNet-4b	5.67 524	1.65 518	4.43 484	9.46 549	7.11 547	8.72 528	1.68 496	6.61 518	5.76 515	0.27 157	6.49 497	11.67 524	2.43 468	8.40 518	1.56 415	9.06 551	2.34 548	10.49 550	0.02 397	9.22 549	5.98 550

MeshStereo	5.78 525	0.75 460	3.04 421	0.25 397	0.14 401	7.88 524	2.09 500	9.64 535	5.18 511	20.48 555	19.06 539	22.80 546	9.54 538	9.64 529	4.88 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 485	0.03 295
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	5.81 526	0.99 492	5.56 507	0.72 488	0.51 498	6.72 512	0.18 375	9.90 537	23.69 548	11.45 535	19.26 541	8.18 513	9.46 537	9.24 524	9.49 525	0.02 469	0.16 512	0.00 1	0.08 442	0.18 429	0.40 510

FC-DCNN	6.09 527	0.18 225	2.35 378	0.42 442	0.53 499	7.80 523	1.42 490	8.14 532	7.07 524	19.05 552	22.10 547	22.85 547	13.84 547	9.42 525	6.44 502	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 379

ACVNet_1	6.16 528	1.86 526	4.43 484	9.52 550	7.22 548	7.59 522	2.37 508	9.99 538	6.71 521	3.84 481	5.35 486	13.23 530	4.90 513	6.25 440	1.94 442	9.06 551	2.40 550	10.88 552	0.11 455	9.58 551	6.03 551

FC-DCNN v2	6.25 529	0.19 233	2.31 375	0.44 443	0.55 501	8.05 525	1.51 493	8.71 533	7.22 525	19.24 553	22.98 550	24.00 550	13.47 546	9.80 531	6.51 503	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 348

EDNetEfficient	6.54 530	1.17 503	33.15 556	0.66 483	1.96 527	2.07 408	3.72 521	2.80 211	14.85 539	20.02 554	9.69 511	6.59 505	10.19 540	7.19 499	15.49 543	0.03 477	0.10 486	0.01 458	0.20 491	0.62 522	0.29 496

AnyNet_C01	6.59 531	4.31 546	36.24 559	0.96 507	0.46 494	9.96 530	5.74 544	6.02 511	3.63 494	7.59 518	8.56 507	8.83 516	3.14 485	13.74 547	20.83 558	0.12 503	0.08 473	0.25 520	0.09 447	1.01 525	0.34 503

LSM	7.38 532	1.68 519	22.24 551	3.99 537	40.72 568	3.54 468	4.79 537	4.74 442	6.65 520	10.25 530	13.51 522	4.49 475	3.81 499	6.91 486	5.31 496	0.00 1	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.26 469	14.60 565

ELAS_RVC	7.69 533	0.80 470	4.90 495	1.06 512	1.02 514	10.00 531	9.43 559	9.75 536	14.69 538	21.83 558	20.27 544	17.88 539	16.41 552	13.01 545	10.44 528	0.22 511	0.55 532	0.28 521	0.19 486	0.35 497	0.65 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 534	23.96 566	13.67 542	14.71 559	7.88 550	4.83 495	0.04 261	5.01 462	2.89 482	8.86 527	4.96 480	6.11 498	10.72 541	10.18 534	3.51 477	2.44 535	0.33 526	15.15 555	4.65 558	12.33 556	5.95 549

ELAS	8.05 535	0.76 464	4.02 466	0.95 506	1.02 514	14.85 543	6.99 554	12.80 542	11.73 532	22.43 560	27.75 558	17.88 539	15.19 550	10.96 539	11.31 530	0.22 511	0.56 533	0.23 518	0.22 499	0.50 516	0.71 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 536	1.80 525	5.09 497	8.55 547	6.72 544	13.47 539	4.34 530	13.70 543	23.86 549	6.89 514	19.74 543	20.52 542	5.36 518	7.70 512	2.48 459	8.53 548	1.67 545	7.99 543	0.32 527	8.79 547	6.29 554

PWCK	8.72 537	5.37 549	16.61 548	5.74 540	0.12 389	19.88 551	11.41 561	11.31 541	13.42 536	14.07 541	12.84 520	13.20 529	8.05 533	15.44 548	10.25 527	5.95 541	0.22 518	2.09 538	0.05 423	7.50 539	0.92 524

WAO-7	9.09 538	1.79 524	3.55 451	0.80 494	0.15 408	18.67 549	4.36 531	23.07 564	26.68 553	12.59 538	27.90 559	22.52 545	13.03 545	13.53 546	11.47 531	0.09 499	0.03 415	0.58 529	0.10 451	0.47 513	0.34 503

IMH-64-1	9.55 539	2.76 538	2.44 384	11.17 553	9.13 553	12.03 535	5.45 541	18.33 549	15.78 540	6.59 509	18.69 534	16.95 537	6.20 523	10.63 536	8.06 513	9.46 554	2.46 551	15.42 557	1.61 549	10.89 552	6.88 555

IMH-64	9.55 539	2.76 538	2.44 384	11.17 553	9.13 553	12.03 535	5.45 541	18.33 549	15.78 540	6.59 509	18.69 534	16.95 537	6.20 523	10.63 536	8.06 513	9.46 554	2.46 551	15.42 557	1.61 549	10.89 552	6.88 555

RTS	9.75 541	2.69 536	65.25 567	0.85 499	1.99 528	14.36 540	4.75 535	5.69 499	17.29 544	7.97 520	19.00 536	6.83 507	3.02 482	26.15 562	18.62 553	0.00 1	0.15 510	0.00 1	0.00 1	0.29 485	0.16 462

RTSA	9.75 541	2.69 536	65.25 567	0.85 499	1.99 528	14.36 540	4.75 535	5.69 499	17.29 544	7.97 520	19.00 536	6.83 507	3.02 482	26.15 562	18.62 553	0.00 1	0.15 510	0.00 1	0.00 1	0.29 485	0.16 462

EDNetEfficientorigin	10.31 543	1.90 527	98.96 580	0.22 386	0.23 445	2.73 440	0.71 467	4.50 423	16.94 543	18.72 547	15.36 526	12.74 528	10.73 542	8.96 522	11.94 534	0.01 447	0.01 317	0.00 1	0.00 1	0.25 466	1.31 531

MADNet+	10.71 544	14.57 560	70.07 569	0.58 473	0.47 496	19.89 552	4.20 526	11.05 539	6.87 522	3.03 460	5.99 490	9.01 517	6.35 525	31.95 565	28.31 564	0.22 511	0.26 523	0.01 458	0.04 418	0.46 510	0.87 522

WAO-6	11.09 545	1.69 520	3.21 433	7.54 544	7.10 546	16.34 544	6.63 552	20.12 554	38.64 564	9.67 529	19.28 542	27.53 552	10.97 543	12.43 544	11.57 532	4.26 537	2.35 549	10.54 551	0.02 397	7.59 540	4.29 544

LVE	11.10 546	2.36 531	3.34 440	9.94 551	8.13 551	21.22 554	7.75 556	16.47 547	32.55 559	8.55 524	23.64 551	23.22 548	7.93 532	10.98 541	6.65 504	9.45 553	2.55 557	11.08 553	0.58 537	9.35 550	6.28 553

IMH	11.11 547	3.50 543	2.56 396	11.25 555	9.13 553	14.49 542	5.10 539	20.68 557	26.30 552	8.28 522	23.85 553	20.63 543	9.19 536	12.39 543	7.96 511	9.50 556	2.50 553	15.28 556	1.66 551	11.07 555	6.96 557

Dean	11.46 548	2.03 528	5.20 499	10.73 552	8.20 552	18.71 550	5.73 543	21.10 558	41.49 567	11.12 532	22.16 548	25.92 551	7.74 529	7.52 507	4.31 484	9.01 550	2.27 547	9.95 549	0.61 538	9.18 548	6.22 552

coex-ft	12.01 549	5.60 550	80.23 571	0.15 354	0.15 408	1.88 400	0.73 468	2.66 198	30.12 556	49.31 569	16.59 529	15.97 536	14.42 549	6.79 475	14.50 539	0.05 486	0.08 473	0.01 458	0.05 423	0.37 501	0.61 514

SGM-ForestM	12.56 550	0.80 470	4.31 481	1.07 513	0.41 489	21.56 555	8.57 557	17.42 548	19.67 546	29.93 562	28.49 562	45.83 566	27.22 562	26.05 561	18.40 551	0.14 505	0.25 520	0.18 514	0.28 519	0.18 429	0.42 511

LE_ROB	12.79 551	0.64 441	10.26 533	2.13 528	1.29 519	7.25 518	5.81 545	9.09 534	49.27 570	57.55 570	24.58 554	23.68 549	31.13 565	9.00 523	23.57 563	0.04 480	0.06 452	0.13 511	0.20 491	0.08 327	0.11 433

JetBlue	13.83 552	5.03 547	33.82 557	0.84 496	6.92 545	50.14 568	20.02 566	15.09 544	8.92 528	11.33 534	17.05 530	28.25 553	18.01 557	32.60 566	18.53 552	0.32 518	0.12 497	0.15 512	0.23 503	4.59 535	4.64 545

WAO-8	13.93 553	3.75 544	4.23 475	7.74 545	6.54 542	22.81 557	2.39 510	22.66 561	45.98 568	18.88 550	35.42 564	33.21 557	16.91 553	16.55 551	12.78 535	5.01 539	0.81 537	9.89 547	0.77 540	8.77 546	3.61 542

Venus	13.93 553	3.75 544	4.23 475	7.74 545	6.54 542	22.81 557	2.39 510	22.66 561	45.98 568	18.88 550	35.42 564	33.21 557	16.91 553	16.55 551	12.78 535	5.01 539	0.81 537	9.89 547	0.77 540	8.76 545	3.61 542

MANE	14.02 555	0.85 479	3.53 449	2.13 528	3.75 537	18.44 548	6.14 546	22.67 563	27.90 554	33.01 564	41.08 567	41.26 565	30.90 564	23.39 556	17.99 549	0.47 522	0.76 536	0.91 530	4.04 556	0.17 420	1.00 527

KSHMR	14.27 556	6.95 553	5.79 511	15.08 560	12.84 559	17.44 545	10.61 560	18.88 551	30.94 557	18.81 549	22.21 549	28.54 554	8.85 534	15.56 549	9.24 523	10.34 561	3.60 561	21.61 563	4.68 559	14.48 559	8.94 560

TorneroNet-64	15.45 557	5.66 551	3.44 446	13.86 557	12.03 558	28.15 564	6.27 549	19.89 553	38.68 565	12.16 537	28.06 560	35.76 560	15.44 551	19.56 554	15.40 542	9.71 557	2.52 554	19.13 560	2.70 552	12.55 557	7.94 559

TorneroNet	16.10 558	5.74 552	4.12 473	13.88 558	11.97 557	26.89 563	6.85 553	21.13 559	38.32 563	14.15 542	33.36 563	33.52 559	17.49 555	18.89 553	19.64 555	9.77 558	2.53 555	19.43 561	3.35 553	13.21 558	7.86 558

FADE	16.19 559	10.20 556	37.43 562	4.76 539	4.82 540	10.62 533	5.00 538	19.13 552	23.28 547	8.35 523	6.09 491	14.63 533	21.62 559	25.45 560	20.32 556	24.52 566	8.46 564	36.14 570	36.87 570	3.46 533	2.72 540

notaker	17.52 560	21.54 564	7.84 524	18.05 562	14.44 562	17.58 546	6.43 550	20.13 555	24.44 551	21.34 557	27.71 557	39.12 562	18.78 558	19.63 555	20.40 557	11.95 562	2.71 560	25.51 565	5.85 562	17.10 562	9.78 561

BEATNet-Init1	17.91 561	7.45 554	36.82 560	1.88 527	1.38 520	37.29 567	14.71 564	21.90 560	24.20 550	38.07 565	36.59 566	50.41 567	32.00 566	29.42 564	21.83 561	0.33 519	0.39 529	0.47 524	0.54 536	1.50 530	1.07 528

ktn	19.15 562	18.52 561	6.39 520	22.64 566	17.26 564	24.47 559	12.11 562	24.52 565	34.74 562	18.75 548	27.70 556	32.54 555	17.85 556	15.71 550	16.67 544	22.09 565	3.64 562	28.95 567	10.91 564	17.40 563	10.22 563

UNDER WATER	19.61 563	12.37 559	31.14 554	20.44 564	14.31 561	28.63 565	18.15 565	16.43 546	34.24 561	20.82 556	19.14 540	38.83 561	30.09 563	24.31 557	20.97 559	10.09 560	2.68 558	19.51 562	4.70 560	15.52 561	9.93 562

UNDER WATER-64	20.03 564	10.28 557	31.50 555	20.05 563	13.64 560	32.81 566	23.45 567	16.01 545	33.44 560	22.01 559	17.25 531	40.58 564	32.20 567	24.50 558	22.36 562	10.06 559	2.70 559	18.37 559	4.24 557	14.84 560	10.24 564

DLNR_Zeroshot_test	23.05 565	49.79 570	87.94 572	97.52 584	94.73 579	1.18 185	0.00 1	20.60 556	0.14 8	0.02 15	0.02 87	0.02 8	0.02 45	4.35 343	0.10 124	32.22 569	0.04 430	0.00 1	0.27 515	72.00 576	0.06 379

DPSimNet_ROB	25.03 566	19.56 563	24.93 553	24.36 567	17.85 565	22.25 556	25.93 568	28.52 566	29.10 555	32.61 563	28.25 561	32.87 556	26.42 560	24.51 559	40.42 566	16.75 564	13.93 566	25.19 564	22.38 567	19.96 565	24.75 569

HanzoNet	29.69 567	29.33 567	21.66 550	21.75 565	19.07 566	24.58 560	12.99 563	28.87 567	40.49 566	43.09 567	44.02 568	55.65 569	44.93 569	43.17 568	44.44 567	27.88 568	9.47 565	29.77 568	15.86 566	20.94 566	15.84 566

JetRed	34.54 568	39.28 569	62.16 565	15.62 561	26.51 567	69.20 570	40.79 570	31.43 568	32.41 558	46.06 568	44.55 569	40.19 563	26.50 561	38.43 567	56.06 570	12.76 563	37.49 572	13.23 554	9.38 563	29.52 567	19.34 567

MADNet++	47.78 569	34.15 568	37.11 561	42.94 568	41.23 569	64.94 569	30.63 569	60.79 572	53.26 571	72.08 572	61.65 571	57.68 570	54.96 570	58.03 569	59.24 571	43.01 571	36.17 571	36.07 569	22.50 568	47.50 569	41.67 571

ASD4	55.28 570	67.10 573	50.57 563	44.24 569	57.82 571	92.00 573	98.23 580	54.95 570	86.61 575	58.30 571	64.61 572	50.57 568	63.33 572	58.83 570	67.37 572	25.76 567	29.60 569	26.82 566	29.01 569	42.42 568	37.42 570

TCMNet-wrong-test	55.95 571	78.75 574	71.85 570	90.95 576	89.50 576	78.08 571	71.33 571	38.19 569	12.35 534	40.71 566	51.28 570	59.53 571	35.38 568	64.04 572	52.16 569	38.10 570	6.00 563	47.22 573	41.12 571	82.64 577	69.84 576

LRCNet_RVC	60.63 572	63.16 572	62.94 566	69.09 574	50.21 570	19.92 553	0.07 316	58.32 571	5.21 512	75.67 573	86.75 573	74.68 572	62.48 571	59.01 571	49.80 568	93.38 578	56.36 576	93.48 578	92.95 578	67.44 575	71.73 578

tt	68.65 573	0.15 194	99.57 581	50.64 570	14.90 563	100.00 583	100.00 582	100.00 585	99.76 580	27.80 561	10.52 515	99.97 585	98.63 580	99.61 580	100.00 586	90.62 577	98.21 578	46.66 572	52.02 573	62.86 574	21.04 568

USTest	75.36 574	57.99 571	56.43 564	72.82 575	69.93 575	99.96 582	100.00 582	98.57 580	99.18 579	94.19 577	97.90 580	78.26 573	95.05 578	75.90 573	76.21 573	48.70 572	80.65 577	39.01 571	52.97 574	57.66 570	55.76 572

xxxxx1	76.92 575	82.43 575	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 575	75.84 573	80.96 572	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

tt_ll	76.92 575	82.43 575	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 575	75.84 573	80.96 572	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

ff	76.92 575	82.43 575	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 575	75.84 573	80.96 572	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

PML	89.08 578	99.72 581	92.85 574	94.72 578	94.92 580	99.54 581	97.42 579	93.50 576	95.96 578	99.77 583	92.33 577	95.35 578	93.51 577	99.96 585	91.15 577	99.98 586	31.71 570	100.00 584	45.94 572	93.46 579	69.88 577

MEDIAN_ROB	96.83 579	99.41 579	98.66 579	94.75 579	94.23 578	93.08 575	90.54 573	95.61 578	94.75 576	97.65 580	97.73 579	98.30 579	96.57 579	94.51 577	93.74 579	99.78 585	98.24 579	99.99 583	99.89 582	99.48 582	99.67 582

Anonymous_1	97.10 580	99.72 581	99.64 582	92.33 577	93.91 577	100.00 583	100.00 582	99.20 582	99.90 581	98.57 581	99.75 581	99.14 581	99.94 582	98.50 579	99.54 580	87.90 576	98.87 580	90.88 577	96.91 579	92.22 578	95.12 579

HaxPig	97.68 581	99.63 580	91.34 573	99.82 586	99.97 583	88.15 572	88.00 572	98.28 579	99.93 582	99.98 584	99.99 582	99.95 584	99.99 583	96.29 578	92.24 578	99.99 587	99.98 582	100.00 584	99.99 583	100.00 588	99.98 586

ccccc	98.51 582	94.69 578	100.00 586	100.00 589	100.00 585	92.59 574	97.15 578	98.75 581	95.78 577	98.59 582	95.17 578	98.60 580	99.67 581	99.86 583	99.84 581	100.00 588	100.00 583	99.91 582	99.54 581	100.00 588	100.00 588

test_example2	98.83 583	99.97 586	99.97 583	99.96 588	99.97 583	99.46 580	99.97 581	95.54 577	100.00 583	100.00 585	100.00 583	93.37 577	93.47 576	99.93 584	99.91 582	100.00 588	99.79 581	96.64 579	98.71 580	100.00 588	100.00 588

DPSM_ROB	99.17 584	100.00 587	100.00 586	96.28 580	98.84 581	100.00 583	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	93.66 579	100.00 583	100.00 584	100.00 584	96.31 580	98.27 580

DPSM	99.17 584	100.00 587	100.00 586	96.28 580	98.84 581	100.00 583	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	93.66 579	100.00 583	100.00 584	100.00 584	96.31 580	98.27 580

AVERAGE_ROB	99.23 586	99.81 583	97.56 578	100.00 589	100.00 585	96.24 579	91.02 574	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	99.98 586	99.97 583	100.00 588	100.00 583	100.00 584	100.00 584	100.00 588	100.00 588

DGTPSM_ROB	99.45 587	99.94 584	99.98 584	96.58 582	100.00 585	100.00 583	100.00 582	99.81 583	100.00 583	95.86 578	100.00 583	99.32 582	100.00 584	99.79 581	99.99 584	98.34 581	100.00 583	99.86 580	100.00 584	99.52 583	99.99 587

DPSMNet_ROB	99.46 588	99.94 584	99.98 584	96.59 583	100.00 585	100.00 583	100.00 582	99.81 583	100.00 583	95.87 579	100.00 583	99.32 582	100.00 584	99.79 581	99.99 584	98.46 582	100.00 583	99.86 580	100.00 584	99.52 583	100.00 588

CasAABBNet	99.94 589	100.00 587	100.00 586	99.72 585	100.00 585	100.00 583	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	99.21 583	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.96 585	99.95 584

LSM0	99.94 589	100.00 587	100.00 586	99.84 587	100.00 585	100.00 583	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	99.22 584	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.99 586	99.83 583

Selective-RAFT-Error	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 585	100.00 583	100.00 582	100.00 585	100.00 583	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	100.00 588	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.99 586	99.95 584

Low-res two-view benchmark