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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 144	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

S2M2_XL	0.06 1	0.19 317	0.39 81	0.04 288	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 34	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 230	0.33 72	0.02 159	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 58	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 181	0.26 47	0.03 236	0.00 1	0.07 3	0.05 381	0.35 38	0.62 167	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 75	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

PSi22b	0.08 4	0.10 181	0.27 49	0.03 236	0.00 1	0.08 4	0.05 381	0.34 37	0.62 167	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 75	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

PSi22a	0.08 4	0.08 129	0.24 26	0.01 53	0.01 244	0.06 1	0.06 411	0.29 25	0.60 128	0.00 1	0.01 1	0.06 179	0.03 143	0.07 49	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

FoundationStereo	0.08 4	0.12 230	0.24 26	0.02 159	0.01 244	0.12 6	0.04 351	0.24 16	0.59 115	0.00 1	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.11 100	0.07 144	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 8	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 128	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.08 63	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 8	0.05 32	0.27 49	0.00 1	0.00 1	0.33 26	0.00 1	0.23 15	0.67 243	0.01 11	0.02 152	0.03 94	0.03 143	0.05 26	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 8	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 128	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.07 49	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 8	0.06 59	0.25 42	0.03 236	0.00 1	0.25 15	0.05 381	0.32 32	0.61 144	0.03 70	0.01 1	0.06 179	0.02 88	0.13 116	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

Test_v1	0.10 12	0.12 230	0.54 109	0.02 159	0.00 1	0.37 42	0.01 166	0.43 49	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.04 118	0.00 1	0.14 121	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

Wavelet-MonSter	0.10 12	0.03 2	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.00 1	0.20 8	0.23 61	0.14 223	0.01 1	0.01 3	0.02 88	0.11 100	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

PointNet	0.11 14	0.04 12	0.23 20	0.00 1	0.00 1	0.86 93	0.00 1	0.28 24	0.62 167	0.04 95	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.02 2	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 14	0.05 32	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.03 135	0.00 1	0.24 16	0.60 128	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

BridgeDepth	0.11 14	0.07 98	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.00 1	0.14 1	0.62 167	0.08 150	0.01 1	0.08 211	0.04 186	0.14 121	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 14	0.07 98	0.45 87	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.01 166	0.38 42	0.15 17	0.05 106	0.02 152	0.06 179	0.05 209	0.20 171	0.04 38	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.14 557

Foundation-i32	0.12 18	0.09 151	0.27 49	0.03 236	0.00 1	0.25 15	0.05 381	0.30 27	0.61 144	0.03 70	0.01 1	0.57 328	0.01 28	0.08 63	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

LACA1	0.12 18	0.13 243	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 146	0.00 1	0.20 8	0.62 167	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 143	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 18	0.10 181	0.60 122	0.00 1	0.00 1	0.84 88	0.02 257	0.24 16	0.13 5	0.02 35	0.02 152	0.14 251	0.07 258	0.13 116	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 18	0.10 181	0.30 58	0.00 1	0.01 244	1.11 212	0.00 1	0.61 79	0.13 5	0.04 95	0.02 152	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 18	0.10 181	0.25 42	0.03 236	0.00 1	1.03 135	0.00 1	0.24 16	0.59 115	0.01 11	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.06 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 23	0.04 12	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.13 233	0.00 1	0.30 27	0.61 144	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 186	0.08 63	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

LGtest1	0.13 23	0.14 256	0.30 58	0.01 53	0.00 1	0.40 46	0.00 1	0.54 70	0.73 300	0.06 123	0.01 1	0.03 94	0.00 1	0.04 20	0.21 297	0.00 1	0.05 554	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

S2M2_L	0.13 23	0.15 273	0.45 87	0.02 159	0.01 244	0.32 23	0.00 1	0.52 61	0.60 128	0.00 1	0.14 272	0.03 94	0.01 28	0.20 171	0.16 261	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 23	0.02 1	0.30 58	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 166	0.56 71	1.11 417	0.05 106	0.01 1	0.04 118	0.02 88	0.25 198	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

GLC_STEREO	0.13 23	0.08 129	0.61 123	0.01 53	0.00 1	0.94 118	0.03 309	0.29 25	0.21 52	0.05 106	0.02 152	0.06 179	0.04 186	0.26 206	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

LiteMatch*	0.14 28	0.07 98	1.24 304	0.00 1	0.00 1	0.53 65	0.00 1	0.17 4	0.61 144	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.08 63	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

HiDET	0.14 28	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.14 235	0.00 1	0.51 58	0.61 144	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 186	0.07 49	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 28	0.04 12	0.24 26	0.02 159	0.00 1	1.15 244	0.00 1	0.44 51	0.61 144	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.05 209	0.08 63	0.07 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 28	0.15 273	0.32 67	0.01 53	0.01 244	0.31 19	0.00 1	0.40 48	0.24 68	0.11 204	0.02 152	0.03 94	0.00 1	0.93 311	0.21 297	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

asd	0.14 28	0.07 98	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	0.22 14	0.75 311	0.16 234	0.13 270	0.03 94	0.05 209	0.08 63	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 28	0.05 32	0.34 73	0.01 53	0.00 1	1.09 200	0.01 166	0.31 30	0.68 253	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.04 20	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 28	0.13 243	0.45 87	0.04 288	0.00 1	0.35 34	0.14 468	0.80 98	0.61 144	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.20 289	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

MLG-Stereo_test3	0.14 28	0.10 181	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 146	0.00 1	0.47 56	0.69 273	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

DEFOM-Stereo	0.14 28	0.04 12	0.38 77	0.05 322	0.00 1	1.04 146	0.00 1	0.32 32	0.63 186	0.00 1	0.01 1	0.04 118	0.03 143	0.20 171	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

fffy	0.14 28	0.06 59	0.88 174	0.02 159	0.00 1	0.33 26	0.01 166	0.79 96	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 179	0.01 28	0.16 137	0.03 11	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.06 463

aanet-new-40k	0.15 38	0.29 402	0.87 171	0.02 159	0.03 370	0.88 102	0.01 166	0.45 54	0.28 78	0.06 123	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 426

aanet-new-34k	0.15 38	0.30 408	0.88 174	0.01 53	0.00 1	0.86 93	0.01 166	0.15 2	0.63 186	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.05 26	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

aanet-new-22k	0.15 38	0.39 453	1.05 245	0.03 236	0.04 393	0.41 48	0.00 1	0.18 6	0.64 202	0.03 70	0.01 1	0.05 159	0.00 1	0.15 131	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 400

LACA2	0.15 38	0.31 413	0.57 116	0.00 1	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.17 4	0.68 253	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.05 26	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 38	0.06 59	0.31 62	0.02 159	0.01 244	1.05 161	0.00 1	0.19 7	1.26 445	0.02 35	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

GEAStereo	0.16 43	0.08 129	0.38 77	0.08 393	0.04 393	1.11 212	0.00 1	0.75 94	0.16 22	0.07 131	0.03 199	0.01 3	0.03 143	0.14 121	0.06 121	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.11 527

DilatedVolume-Stereo	0.16 43	0.04 12	0.55 112	0.02 159	0.00 1	0.87 99	0.05 381	0.53 62	0.26 73	0.02 35	0.20 310	0.06 179	0.16 347	0.17 143	0.26 331	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.03 303	0.02 277

LG-Stereo_L2	0.16 43	0.13 243	0.42 83	0.04 288	0.00 1	1.05 161	0.15 471	0.57 75	0.38 93	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.19 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

MLG-Stereo_test2	0.16 43	0.11 215	0.23 20	0.02 159	0.00 1	1.05 161	0.00 1	0.27 23	1.26 445	0.02 35	0.01 1	0.08 211	0.00 1	0.07 49	0.15 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

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UniTT-Stereo	0.16 43	0.11 215	1.13 268	0.03 236	0.17 516	0.32 23	0.02 257	0.38 42	0.32 83	0.03 70	0.16 284	0.05 159	0.07 258	0.16 137	0.16 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-32k	0.17 50	0.30 408	1.08 254	0.04 288	0.00 1	0.86 93	0.03 309	0.26 21	0.62 167	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

aanet-new-30k	0.17 50	0.30 408	1.07 250	0.04 288	0.00 1	0.86 93	0.03 309	0.26 21	0.62 167	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

LiteMatch	0.17 50	0.44 482	0.24 26	0.28 521	0.02 342	0.56 66	0.04 351	0.20 8	0.60 128	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.68 482	0.07 49	0.28 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

MatchStereo	0.17 50	0.17 298	0.97 209	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 114	0.59 115	0.01 11	0.01 1	0.05 159	0.07 258	0.14 121	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 50	0.09 151	0.32 67	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.00 1	0.35 38	0.68 253	1.07 404	0.02 152	0.02 42	0.00 1	0.08 63	0.31 362	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

AdaDepth	0.17 50	0.04 12	0.65 130	0.02 159	0.00 1	1.26 340	0.01 166	0.33 34	0.27 77	0.06 123	0.02 152	0.01 3	0.08 276	0.50 273	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 582	0.01 98	0.01 135

water-stereo	0.17 50	0.03 2	0.91 185	0.04 288	0.02 342	1.04 146	0.00 1	0.43 49	0.26 73	0.10 185	0.06 230	0.06 179	0.06 240	0.13 116	0.23 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.01 98	0.01 135

MLG-Stereo	0.17 50	0.06 59	0.25 42	0.02 159	0.00 1	1.05 161	0.00 1	0.50 57	1.29 456	0.01 11	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

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rvit_stereo_0081_aga	0.17 50	0.11 215	0.81 157	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.01 166	0.79 96	0.59 115	0.02 35	0.01 1	0.05 159	0.03 143	0.19 158	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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rvit_stereo_0082	0.17 50	0.04 12	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.75 74	0.01 166	1.22 124	0.79 341	0.07 131	0.01 1	0.03 94	0.02 88	0.17 143	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 50	0.21 340	1.18 287	0.04 288	0.01 244	0.18 10	0.00 1	0.81 100	0.34 86	0.07 131	0.04 216	0.05 159	0.05 209	0.19 158	0.10 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

RSM++	0.17 50	0.07 98	0.42 83	0.03 236	0.00 1	0.40 46	0.00 1	1.18 122	0.59 115	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 209	0.20 171	0.14 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 579	0.09 451	0.07 486

aanet-new-28k	0.18 64	0.31 413	1.03 235	0.02 159	0.00 1	0.94 118	0.00 1	0.25 20	0.63 186	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 143	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.00 1	0.02 277

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gasm-f	0.18 64	0.08 129	0.45 87	0.08 393	0.11 475	1.11 212	0.12 463	0.75 94	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.01 3	0.06 240	0.18 149	0.09 187	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.20 559	0.11 527

SMoEStereo_RVC	0.18 64	0.06 59	0.53 105	0.02 159	0.00 1	1.03 135	0.04 351	0.38 42	0.64 202	0.07 131	0.01 1	0.04 118	0.02 88	0.26 206	0.27 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.10 519

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monster-pro	0.19 69	0.07 98	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 228	0.64 202	0.03 70	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.09 75	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.01 135

TS12	0.19 69	0.07 98	0.27 49	0.02 159	0.00 1	1.11 212	0.00 1	1.46 146	0.66 227	0.01 11	0.01 1	0.03 94	0.02 88	0.09 75	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 69	0.09 151	0.93 191	0.00 1	0.17 516	1.16 251	0.00 1	0.44 51	0.57 112	0.10 185	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.05 554	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

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4w-stereo	0.19 69	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.82 83	0.00 1	1.54 155	0.78 335	0.14 223	0.01 1	0.02 42	0.05 209	0.04 20	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MonSter	0.19 69	0.07 98	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 228	0.64 202	0.03 70	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.09 75	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.01 135

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GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 79	0.09 151	0.58 118	0.03 236	0.01 244	0.82 83	0.03 309	1.27 129	0.33 84	0.10 185	0.01 1	0.01 3	0.04 186	0.17 143	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.36 641	0.01 98	0.16 563

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3.25w	0.20 79	0.06 59	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.04 146	0.00 1	1.64 166	0.78 335	0.10 185	0.06 230	0.02 42	0.02 88	0.03 7	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 79	0.05 32	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	1.54 155	0.81 354	0.01 11	0.08 244	0.02 42	0.03 143	0.09 75	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 79	0.05 32	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.11 212	0.00 1	1.84 190	0.34 86	0.08 150	0.01 1	0.02 42	0.03 143	0.19 158	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 135

ProNet	0.20 79	0.25 368	0.78 153	0.01 53	0.01 244	0.95 122	0.00 1	0.70 86	0.68 253	0.02 35	0.01 1	0.05 159	0.03 143	0.31 226	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.04 400

Pro-Stereo	0.21 88	0.05 32	0.20 7	0.01 53	0.00 1	1.17 258	0.01 166	0.21 13	0.61 144	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 28	1.55 348	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.01 98	0.01 135

VIP-Stereo	0.21 88	0.42 470	0.92 186	0.06 345	0.00 1	1.09 200	0.02 257	0.59 77	0.65 213	0.02 35	0.06 230	0.07 203	0.01 28	0.06 41	0.14 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.11 527

qwe	0.21 88	0.07 98	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.04 146	0.00 1	1.65 168	0.76 322	0.16 234	0.19 305	0.02 42	0.01 28	0.05 26	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 88	0.08 129	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	1.80 185	0.74 307	0.13 217	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.10 91	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 88	0.07 98	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 196	0.00 1	1.56 158	0.76 322	0.16 234	0.10 257	0.03 94	0.05 209	0.05 26	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 88	0.07 98	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 196	0.00 1	1.56 158	0.76 322	0.16 234	0.10 257	0.03 94	0.05 209	0.05 26	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 122	0.00 1	1.52 152	0.79 341	0.18 246	0.17 291	0.02 42	0.01 28	0.10 91	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 122	0.00 1	1.52 152	0.79 341	0.18 246	0.17 291	0.02 42	0.01 28	0.10 91	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 88	0.07 98	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 196	0.00 1	1.56 158	0.76 322	0.16 234	0.10 257	0.03 94	0.05 209	0.05 26	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.00 1	1.70 177	0.75 311	0.14 223	0.02 152	0.02 42	0.02 88	0.15 131	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 88	0.07 98	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.81 81	0.00 1	2.00 210	0.75 311	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.03 143	0.06 41	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 88	0.06 59	0.29 57	0.02 159	0.00 1	1.11 212	0.02 257	1.46 146	0.70 285	0.16 234	0.01 1	0.01 3	0.04 186	0.12 108	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.00 1

AIO_rvc	0.21 88	0.32 419	0.50 100	0.09 407	0.03 370	0.43 58	0.06 411	1.25 127	0.63 186	0.03 70	0.01 1	0.09 219	0.04 186	0.28 216	0.16 261	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.10 467	0.10 519

AIO-Stereo	0.21 88	0.07 98	0.44 86	0.03 236	0.03 370	0.41 48	0.01 166	1.65 168	0.65 213	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.04 186	0.22 183	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 636	0.05 374	0.08 499

anonymousdsp	0.21 88	0.21 340	0.63 125	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.74 92	0.77 329	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.25 198	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.08 429	0.03 361

IGEV-Stereo	0.21 88	0.21 340	0.63 125	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.73 90	0.77 329	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.24 192	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.08 429	0.03 361
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 88	0.14 256	1.54 362	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 351	1.10 117	0.65 213	0.10 185	0.05 224	0.03 94	0.04 186	0.23 187	0.05 69	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

PMTNet	0.21 88	0.19 317	0.85 165	0.02 159	0.02 342	1.14 235	0.30 536	0.88 104	0.11 2	0.03 70	0.02 152	0.07 203	0.02 88	0.37 247	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 106	0.30 408	0.85 165	0.01 53	0.23 546	1.06 177	0.00 1	0.94 106	0.64 202	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.16 137	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.00 1	0.01 135

aanet-new-16k	0.22 106	0.24 363	0.93 191	0.02 159	0.00 1	1.18 269	0.03 309	1.06 114	0.68 253	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

aanet-new	0.22 106	0.09 151	1.06 247	0.00 1	0.21 538	1.17 258	0.00 1	0.97 108	0.61 144	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.11 310	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 106	0.06 59	0.68 137	0.02 159	0.00 1	1.18 269	0.00 1	1.87 194	0.16 22	0.09 164	0.10 257	0.06 179	0.03 143	0.02 2	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 106	0.06 59	0.66 132	0.00 1	0.00 1	1.18 269	0.00 1	1.88 196	0.16 22	0.06 123	0.07 237	0.06 179	0.02 88	0.03 7	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

Foundation-i1a	0.22 106	0.05 32	0.30 58	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.03 309	2.28 242	0.97 382	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.13 116	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

Selective-IGEV-i32	0.22 106	0.06 59	0.46 91	0.05 322	0.04 393	0.34 31	0.04 351	2.18 237	0.59 115	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.05 209	0.18 149	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 540	0.03 303	0.09 507

Zero-FE251	0.22 106	0.10 181	0.95 200	0.04 288	0.00 1	1.04 146	0.04 351	0.53 62	0.19 38	0.87 358	0.02 152	0.02 42	0.01 28	0.16 137	0.32 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 426

asda	0.22 106	0.09 151	0.28 54	0.01 53	0.00 1	1.11 212	0.00 1	1.57 161	0.76 322	0.15 228	0.07 237	0.03 94	0.08 276	0.11 100	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 106	0.06 59	0.21 10	0.01 53	0.03 370	1.06 177	0.00 1	1.73 180	0.72 299	0.19 251	0.01 1	0.02 42	0.04 186	0.24 192	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 106	0.03 2	0.46 91	0.01 53	0.00 1	0.93 116	0.01 166	1.42 136	0.61 144	0.02 35	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.21 180	0.34 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.07 486
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 106	0.17 298	0.54 109	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.05 381	0.61 79	1.09 414	0.17 243	0.33 339	0.03 94	0.13 332	0.20 171	0.07 144	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.02 277

trnet	0.22 106	0.14 256	0.67 134	0.00 1	0.00 1	1.24 325	0.01 166	1.16 121	0.56 109	0.09 164	0.08 244	0.05 159	0.00 1	0.29 219	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 106	0.29 402	0.87 171	0.05 322	0.18 522	0.41 48	0.01 166	1.24 126	0.56 109	0.02 35	0.03 199	0.13 244	0.05 209	0.32 232	0.24 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

AEACV	0.22 106	0.05 32	0.66 132	0.02 159	0.03 370	0.87 99	0.00 1	1.07 116	0.15 17	0.18 246	0.01 1	0.02 42	0.72 486	0.15 131	0.09 187	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.27 619	0.08 429	0.07 486

Selective-IGEV	0.22 106	0.06 59	0.46 91	0.05 322	0.04 393	0.34 31	0.04 351	2.16 228	0.59 115	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.05 209	0.18 149	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 540	0.03 303	0.09 507

CREStereo	0.22 106	0.17 298	0.64 128	0.00 1	0.01 244	1.22 309	0.01 166	1.15 120	0.56 109	0.10 185	0.07 237	0.04 118	0.00 1	0.32 232	0.10 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	0.23 123	0.08 129	0.24 26	0.00 1	0.00 1	1.06 177	0.00 1	2.14 223	0.79 341	0.13 217	0.01 1	0.01 3	0.02 88	0.09 75	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 123	0.07 98	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	2.15 224	0.74 307	0.15 228	0.03 199	0.01 3	0.03 143	0.18 149	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 123	0.05 32	0.21 10	0.01 53	0.00 1	1.00 131	0.00 1	2.24 239	0.71 290	0.15 228	0.03 199	0.02 42	0.08 276	0.11 100	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 123	0.11 215	0.32 67	0.02 159	0.00 1	1.29 351	0.00 1	1.82 187	0.71 290	0.10 185	0.01 1	0.05 159	0.01 28	0.07 49	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

LG-G	0.23 123	0.11 215	0.32 67	0.02 159	0.00 1	1.29 351	0.00 1	1.82 187	0.71 290	0.10 185	0.01 1	0.05 159	0.01 28	0.07 49	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 123	0.13 243	0.62 124	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	0.63 82	0.80 348	0.76 342	0.18 297	0.09 219	0.06 240	0.05 26	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

ff7	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.53 62	0.75 311	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.44 260	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 135

ffff	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.53 62	0.75 311	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.44 260	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 135

11t	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.53 62	0.75 311	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.44 260	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 135

ccc-4	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 159	0.00 1	1.07 185	0.00 1	0.53 62	0.75 311	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.07 258	0.44 260	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 135

aanet-new-14k	0.24 133	0.13 243	0.89 179	0.06 345	0.00 1	0.95 122	0.02 257	1.83 189	0.62 167	0.02 35	0.01 1	0.05 159	0.15 341	0.05 26	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 133	0.08 129	0.55 112	0.03 236	0.11 475	1.04 146	0.00 1	1.92 199	0.19 38	0.14 223	0.01 1	0.01 3	0.03 143	0.12 108	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 643	0.01 98	0.18 579

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 133	0.07 98	0.53 105	0.00 1	0.00 1	1.19 282	0.00 1	2.06 215	0.57 112	0.06 123	0.08 244	0.06 179	0.03 143	0.03 7	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

gcap_with_dpt	0.24 133	0.06 59	0.67 134	0.01 53	0.00 1	1.18 269	0.00 1	2.16 228	0.37 92	0.08 150	0.11 264	0.05 159	0.02 88	0.02 2	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GREAT-IGEV	0.24 133	0.10 181	0.92 186	0.06 345	0.33 591	1.11 212	0.06 411	0.36 41	0.19 38	0.02 35	0.47 377	0.02 42	0.06 240	0.13 116	0.16 261	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.20 591	0.09 451	0.36 618
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 133	0.10 181	0.59 121	0.01 53	0.01 244	0.80 77	0.04 351	0.62 81	0.15 17	0.01 11	0.51 381	1.34 421	0.04 186	0.09 75	0.21 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.15 515	0.00 1

test_for_model	0.24 133	0.07 98	0.53 105	0.00 1	0.00 1	1.19 282	0.00 1	2.06 215	0.57 112	0.06 123	0.08 244	0.06 179	0.03 143	0.03 7	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

GCAP-Stereo	0.24 133	0.29 402	0.82 161	0.01 53	0.00 1	1.24 325	0.00 1	1.70 177	0.23 61	0.02 35	0.01 1	0.09 219	0.10 298	0.18 149	0.05 69	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 135

MC-Stereo	0.24 133	0.12 230	0.71 146	0.04 288	0.02 342	1.07 185	0.00 1	1.30 130	0.17 32	0.59 318	0.02 152	0.08 211	0.11 310	0.18 149	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.17 579	0.06 394	0.02 277

aanet-32k-new	0.25 142	0.37 440	1.01 217	0.02 159	0.00 1	1.20 299	0.02 257	1.50 150	0.60 128	0.03 70	0.01 1	0.03 94	0.01 28	0.19 158	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

HUF	0.25 142	0.32 419	1.18 287	0.06 345	0.11 475	0.31 19	0.08 430	0.73 90	0.62 167	0.10 185	0.01 1	0.02 42	0.03 143	0.16 137	0.14 242	0.00 1	0.58 654	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.37 619

castereo++	0.25 142	0.15 273	0.48 98	0.09 407	0.00 1	1.08 196	0.03 309	1.53 154	0.67 243	0.00 1	0.01 1	0.59 331	0.00 1	0.09 75	0.06 121	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.28 623	0.02 238	0.00 1

GMStereo	0.25 142	0.60 542	1.28 311	0.01 53	0.00 1	0.48 61	0.00 1	0.74 92	1.24 443	0.16 234	0.03 199	0.07 203	0.09 289	0.22 183	0.10 202	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
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 146	0.06 59	0.54 109	0.02 159	0.17 516	1.16 251	0.02 257	2.57 275	0.62 167	0.03 70	0.02 152	0.01 3	0.01 28	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

MM-Stereo_test2	0.26 146	0.08 129	1.52 361	0.46 563	0.00 1	1.14 235	0.01 166	0.63 82	0.21 52	0.38 292	0.02 152	0.04 118	0.06 240	0.18 149	0.20 289	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.05 512	0.22 565	0.04 400

gcap-zeroshot	0.26 146	0.07 98	0.68 137	0.00 1	0.00 1	1.18 269	0.00 1	2.15 224	0.63 186	0.07 131	0.08 244	0.06 179	0.03 143	0.03 7	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

testlalala	0.26 146	0.07 98	0.68 137	0.00 1	0.00 1	1.18 269	0.00 1	2.15 224	0.63 186	0.07 131	0.08 244	0.06 179	0.03 143	0.03 7	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

DF	0.27 150	0.10 181	0.85 165	0.03 236	0.13 486	0.49 62	0.01 166	1.93 202	0.23 61	0.03 70	0.42 360	0.09 219	0.03 143	0.43 257	0.22 302	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.20 591	0.00 1	0.08 499

aanet-new-60k	0.27 150	0.29 402	1.00 213	0.03 236	0.00 1	1.06 177	0.03 309	2.20 238	0.66 227	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 400

aanet-new-36k	0.27 150	0.26 372	0.94 194	0.05 322	0.00 1	1.11 212	0.00 1	2.04 214	0.66 227	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 100	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

aanet-new-8k	0.27 150	0.20 330	0.94 194	0.02 159	0.00 1	1.19 282	0.00 1	2.10 221	0.61 144	0.03 70	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.10 91	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 150	0.11 215	1.17 283	0.04 288	0.01 244	0.84 88	0.01 166	0.38 42	0.78 335	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 276	0.03 7	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.01 98	1.62 648

DispViT+	0.27 150	0.05 32	0.43 85	0.01 53	3.12 650	0.22 14	0.00 1	1.02 112	0.17 32	0.02 35	0.04 216	0.04 118	0.02 88	0.09 75	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 150	0.11 215	1.16 279	0.04 288	0.01 244	0.84 88	0.01 166	0.38 42	0.78 335	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 276	0.03 7	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.01 98	1.62 648

MyStereo07	0.27 150	0.27 376	0.64 128	0.02 159	0.01 244	1.64 484	0.01 166	1.41 135	0.73 300	0.10 185	0.01 1	0.03 94	0.10 298	0.24 192	0.04 38	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.06 463

MIF-Stereo (partial)	0.27 150	0.18 309	1.14 270	0.01 53	0.00 1	0.43 58	0.02 257	1.97 208	0.39 96	0.11 204	0.08 244	0.07 203	0.06 240	0.44 260	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.02 277

aanet-new-70k	0.28 159	0.27 376	0.81 157	0.05 322	0.01 244	1.10 206	0.04 351	2.55 271	0.65 213	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.02 88	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

Foundation-i1	0.28 159	0.10 181	0.31 62	0.01 53	0.00 1	0.31 19	0.03 309	2.94 314	0.76 322	0.02 35	0.26 320	0.63 340	0.04 186	0.09 75	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

monsterstereo	0.28 159	0.06 59	0.35 74	0.03 236	0.00 1	1.07 185	0.00 1	2.95 315	0.67 243	0.26 258	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.04 20	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 159	0.05 32	0.53 105	0.12 433	0.11 475	1.25 335	0.32 541	0.80 98	0.20 46	0.10 185	0.14 272	0.16 262	0.25 386	0.29 219	0.25 323	0.05 599	0.19 634	0.20 631	0.23 604	0.18 539	0.19 587

LoS	0.28 159	0.16 287	0.95 200	0.07 378	0.01 244	1.32 363	0.07 422	1.30 130	0.60 128	0.04 95	0.03 199	0.28 288	0.11 310	0.48 270	0.11 213	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 159	0.09 151	0.73 147	0.18 479	0.05 411	1.17 258	0.04 351	2.37 247	0.17 32	0.35 282	0.01 1	0.01 3	0.02 88	0.38 250	0.04 38	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

XX-TBD	0.28 159	0.39 453	0.97 209	0.05 322	0.00 1	1.09 200	0.00 1	0.71 88	0.54 107	0.44 300	1.04 458	0.06 179	0.06 240	0.19 158	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 166	0.14 256	1.16 279	0.06 345	0.03 370	1.18 269	0.03 309	1.92 199	0.89 368	0.05 106	0.12 268	0.01 3	0.04 186	0.12 108	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

NLSM3	0.29 166	0.14 256	0.38 77	0.02 159	0.00 1	1.21 305	0.01 166	2.99 322	0.65 213	0.02 35	0.03 199	0.05 159	0.15 341	0.06 41	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

depthmonostereo	0.29 166	0.04 12	1.15 274	0.05 322	0.00 1	1.05 161	0.00 1	0.67 85	0.21 52	0.04 95	0.02 152	0.17 265	0.28 393	2.00 363	0.08 168	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

1w_stereo	0.29 166	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.05 161	0.00 1	3.00 324	0.71 290	0.19 251	0.01 1	0.02 42	0.28 393	0.12 108	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 166	0.05 32	0.31 62	0.03 236	0.00 1	0.31 19	0.02 257	3.31 385	0.61 144	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.03 143	0.79 304	0.13 230	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.01 135

WCG-NET（raft）	0.29 166	0.24 363	0.51 101	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.05 381	0.56 71	1.12 422	0.21 253	0.12 268	1.54 430	0.14 337	0.14 121	0.07 144	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 361

CREStereo++_RVC	0.29 166	0.19 317	0.83 163	0.05 322	0.00 1	1.19 282	0.00 1	0.66 84	0.99 389	0.25 257	1.26 483	0.05 159	0.07 258	0.20 171	0.09 187	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
aanet-new-90k	0.30 173	0.27 376	0.90 181	0.12 433	0.04 393	1.11 212	0.04 351	2.59 277	0.68 253	0.05 106	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.07 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 538

aanet-new-12k	0.30 173	0.06 59	0.95 200	0.03 236	0.00 1	1.19 282	0.00 1	2.68 290	0.67 243	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.22 183	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

GSStereo	0.30 173	0.08 129	0.38 77	0.06 345	0.04 393	1.11 212	0.00 1	2.95 315	0.59 115	0.09 164	0.03 199	0.01 3	0.03 143	0.14 121	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 522	0.16 521	0.12 538

rvit_stereo_0080	0.30 173	0.23 358	1.20 295	0.00 1	0.00 1	0.90 103	0.01 166	2.79 296	0.60 128	0.02 35	0.02 152	0.06 179	0.01 28	0.12 108	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

whm_eth	0.30 173	0.23 358	1.20 295	0.00 1	0.00 1	0.90 103	0.01 166	2.79 296	0.60 128	0.02 35	0.02 152	0.06 179	0.01 28	0.12 108	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

TANstereo	0.30 173	0.28 392	0.86 169	0.03 236	0.01 244	1.14 235	0.00 1	0.53 62	0.44 100	1.06 402	1.24 480	0.06 179	0.05 209	0.25 198	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 179	0.27 376	0.81 157	0.06 345	0.06 424	1.19 282	0.00 1	2.60 280	0.66 227	0.08 150	0.02 152	0.04 118	0.01 28	0.33 235	0.06 121	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GIP-stereo	0.31 179	0.03 2	0.78 153	0.00 1	0.00 1	1.06 177	0.03 309	2.98 320	0.66 227	0.05 106	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.18 149	0.24 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 179	0.32 419	1.63 382	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 302	0.79 341	0.02 35	0.03 199	0.08 211	0.02 88	0.19 158	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

MGS-Stereo	0.31 179	0.10 181	0.89 179	0.02 159	0.00 1	0.50 63	0.00 1	0.39 47	0.61 144	0.02 35	2.91 559	0.04 118	0.03 143	0.21 180	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 621	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 183	0.09 151	0.69 142	0.05 322	0.15 503	0.91 105	0.06 411	1.58 164	0.38 93	0.04 95	0.02 152	0.17 265	0.20 367	1.46 346	0.56 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 522	0.01 98	0.02 277

castereo	0.32 183	0.28 392	0.46 91	0.01 53	0.05 411	0.81 81	0.04 351	3.37 391	0.61 144	0.08 150	0.01 1	0.08 211	0.14 337	0.10 91	0.11 213	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 600	0.02 238	0.01 135

CAS++	0.32 183	0.22 350	0.69 142	0.04 288	0.00 1	0.35 34	0.01 166	4.32 513	0.48 103	0.02 35	0.01 1	0.07 203	0.00 1	0.19 158	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 186	0.06 59	1.21 298	0.07 378	0.27 565	1.25 335	0.01 166	1.91 198	0.20 46	0.02 35	0.01 1	0.10 230	0.01 28	0.85 307	0.21 297	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.23 604	0.01 98	0.06 463

aanet-new-78k	0.33 186	0.27 376	1.51 358	0.12 433	0.03 370	1.12 225	0.04 351	2.61 281	0.66 227	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.02 88	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.09 507

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 186	0.11 215	1.06 247	0.03 236	0.13 486	1.06 177	0.00 1	2.59 277	0.70 285	0.08 150	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.10 91	0.05 69	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.36 641	0.01 98	0.18 579

MoCha-V2	0.33 186	0.11 215	0.92 186	0.09 407	0.06 424	0.34 31	0.00 1	2.56 273	0.64 202	0.32 268	0.43 366	0.17 265	0.09 289	0.26 206	0.10 202	0.00 1	0.14 623	0.00 1	0.22 600	0.05 374	0.01 135

11t1	0.33 186	0.05 32	0.86 169	0.44 557	0.00 1	1.04 146	0.00 1	2.45 260	0.60 128	0.44 300	0.01 1	0.05 159	0.05 209	0.43 257	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

CroCo-Stereo Lap2	0.33 186	0.49 509	1.18 287	0.02 159	0.00 1	0.33 26	0.00 1	3.08 341	0.61 144	0.02 35	0.01 1	0.04 118	0.08 276	0.45 265	0.15 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.02 277

BStereo	0.34 192	0.17 298	2.86 517	0.00 1	0.10 466	0.41 48	0.03 309	2.16 228	0.62 167	0.07 131	0.01 1	0.04 118	0.02 88	0.08 63	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.02 481	0.01 98	0.01 135

DA	0.34 192	0.10 181	0.58 118	0.02 159	0.04 393	1.15 244	0.00 1	3.56 426	0.71 290	0.05 106	0.02 152	0.01 3	0.05 209	0.23 187	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 563

zero-FE	0.34 192	0.09 151	1.27 308	0.05 322	0.14 494	0.85 91	0.06 411	1.57 161	0.39 96	0.05 106	0.06 230	0.16 262	0.13 332	1.35 337	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 506	0.01 98	0.02 277

GGEV	0.34 192	0.10 181	0.58 118	0.02 159	0.04 393	1.15 244	0.00 1	3.56 426	0.71 290	0.05 106	0.02 152	0.01 3	0.05 209	0.23 187	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 563

LG-Stereo	0.34 192	0.07 98	1.33 328	0.03 236	0.01 244	1.06 177	0.00 1	2.93 312	0.66 227	0.01 11	0.09 253	0.14 251	0.07 258	0.10 91	0.16 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 135

SCV_C0	0.34 192	0.20 330	0.96 203	0.02 159	0.00 1	0.41 48	0.02 257	3.62 434	0.65 213	0.12 209	0.01 1	0.07 203	0.09 289	0.18 149	0.13 230	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.19 586	0.12 486	0.04 400

tg	0.34 192	0.26 372	0.68 137	0.01 53	0.00 1	1.25 335	0.01 166	1.75 181	0.65 213	0.11 204	0.40 356	0.74 362	0.11 310	0.29 219	0.08 168	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.21 595

rvit_0105_6	0.34 192	0.10 181	1.37 335	0.01 53	0.00 1	0.86 93	0.00 1	2.78 295	1.32 464	0.04 95	0.03 199	0.07 203	0.02 88	0.19 158	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

Pointernet	0.34 192	0.10 181	1.09 258	0.01 53	0.08 448	1.18 269	0.05 381	2.99 322	0.62 167	0.03 70	0.01 1	0.15 257	0.05 209	0.24 192	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 549	0.01 98	0.00 1

dd	0.34 192	0.67 560	1.55 364	0.04 288	0.01 244	1.22 309	0.03 309	0.84 102	1.16 429	0.18 246	0.05 224	0.12 239	0.05 209	0.29 219	0.44 422	0.02 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

AnonymousM	0.34 192	0.07 98	0.63 125	0.02 159	0.01 244	1.09 200	0.03 309	1.54 155	0.68 253	0.17 243	0.04 216	0.02 42	0.24 381	0.25 198	0.04 38	0.00 1	0.01 391	1.93 656	0.00 1	0.01 98	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 203	0.60 542	1.93 418	0.02 159	0.09 456	1.03 135	0.07 422	1.25 127	0.34 86	0.02 35	0.03 199	0.84 376	0.10 298	0.31 226	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.07 486

knoymous	0.35 203	0.05 32	1.11 262	0.05 322	0.01 244	1.15 244	0.01 166	2.06 215	0.14 11	0.40 294	0.02 152	1.67 449	0.00 1	0.31 226	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

UDGNet	0.35 203	0.50 512	1.14 270	0.02 159	0.00 1	1.12 225	0.02 257	0.70 86	1.57 513	0.31 266	0.05 224	0.06 179	0.02 88	1.45 345	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 203	0.10 181	1.95 423	0.02 159	0.00 1	0.93 116	0.07 422	1.70 177	0.86 366	0.09 164	0.04 216	0.05 159	0.05 209	0.23 187	0.51 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.06 394	0.08 499

PSi22	0.36 207	0.40 459	0.78 153	0.11 429	0.00 1	0.91 105	0.00 1	2.98 320	0.65 213	0.01 11	0.01 1	0.10 230	0.04 186	0.93 311	0.12 224	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.01 135

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 207	0.14 256	1.14 270	0.04 288	0.05 411	1.39 393	0.05 381	1.87 194	0.77 329	0.13 217	0.07 237	0.48 316	0.02 88	0.41 255	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 582	0.01 98	0.10 519

IGEV++	0.36 207	0.19 317	0.57 116	0.09 407	0.00 1	0.35 34	0.03 309	4.62 539	0.24 68	0.12 209	0.02 152	0.03 94	0.17 351	0.24 192	0.23 309	0.00 1	0.05 554	0.00 1	0.04 506	0.09 451	0.08 499

LL-Strereo2	0.36 207	0.47 502	1.08 254	0.09 407	0.03 370	1.12 225	0.07 422	1.66 172	0.93 377	0.43 299	0.02 152	0.51 323	0.08 276	0.23 187	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.04 345	0.04 400

iRaftStereo_RVC	0.36 207	0.27 376	0.76 151	0.01 53	0.00 1	1.20 299	0.01 166	2.15 224	0.62 167	0.15 228	0.22 316	0.69 351	0.12 324	0.28 216	0.18 278	0.00 1	0.06 565	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.22 599

rvit_stereo_0075_2	0.37 212	0.13 243	2.43 485	0.02 159	0.00 1	1.12 225	0.02 257	1.66 172	1.15 427	0.16 234	0.08 244	0.02 42	0.05 209	0.40 252	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.10 519

Selective-RAFT	0.37 212	0.06 59	0.65 130	0.03 236	0.01 244	1.17 258	0.02 257	2.63 282	0.66 227	0.01 11	0.01 1	0.22 277	0.18 355	1.31 333	0.24 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 591	0.04 345	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 212	0.14 256	0.76 151	0.01 53	0.00 1	1.17 258	0.00 1	3.14 350	0.61 144	0.71 335	0.47 377	0.05 159	0.13 332	0.19 158	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 135

sAnonymous2	0.37 212	0.32 419	3.21 539	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 430	1.96 206	0.90 370	0.03 70	0.05 224	0.04 118	0.11 310	0.11 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.18 579

CroCo_RVC	0.37 212	0.32 419	3.21 539	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 430	1.96 206	0.90 370	0.03 70	0.05 224	0.04 118	0.11 310	0.11 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.18 579

MSCF	0.38 217	0.45 488	0.49 99	0.12 433	0.24 551	1.05 161	0.03 309	3.14 350	0.68 253	0.02 35	0.01 1	0.02 42	0.23 378	0.65 295	0.18 278	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 633	0.03 303	0.02 277

GASTEREO	0.39 218	0.45 488	0.47 97	0.11 429	0.24 551	1.06 177	0.03 309	3.16 358	0.66 227	0.10 185	0.01 1	0.01 3	0.28 393	0.66 296	0.18 278	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 633	0.03 303	0.02 277

rvit_0105_4	0.39 218	0.16 287	1.66 388	0.01 53	0.00 1	0.85 91	0.00 1	3.15 353	1.33 466	0.07 131	0.06 230	0.10 230	0.03 143	0.29 219	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

RAFT-Stereo-weight	0.39 218	0.07 98	0.81 157	0.07 378	0.02 342	1.34 371	0.05 381	3.15 353	0.31 80	0.94 371	0.52 382	0.26 284	0.01 28	0.19 158	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

CroCo-Stereo	0.39 218	0.40 459	1.67 392	0.07 378	0.00 1	0.19 12	0.01 166	3.55 424	0.75 311	0.08 150	0.02 152	0.46 312	0.08 276	0.28 216	0.18 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135
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	0.39 218	0.44 482	1.15 274	0.06 345	0.03 370	1.12 225	0.04 351	2.75 293	0.33 84	0.10 185	0.16 284	0.11 234	0.19 361	0.74 302	0.31 362	0.00 1	0.14 623	0.00 1	0.01 454	0.02 238	0.05 426

MM-Stereo_test1	0.40 223	0.13 243	1.31 323	0.64 595	0.07 438	0.92 114	0.03 309	3.08 341	0.80 348	0.35 282	0.04 216	0.05 159	0.02 88	0.20 171	0.13 230	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.26 583	0.02 277

GCAP-BAT	0.40 223	0.10 181	1.89 415	0.22 493	0.39 594	1.19 282	0.01 166	3.06 335	0.77 329	0.05 106	0.02 152	0.01 3	0.02 88	0.06 41	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.09 507

GCAPDPT-zeroshot	0.40 223	0.10 181	1.86 414	0.22 493	0.39 594	1.19 282	0.01 166	3.06 335	0.77 329	0.05 106	0.02 152	0.01 3	0.02 88	0.06 41	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.09 507

CRE-IMP	0.40 223	0.06 59	1.04 240	0.07 378	0.05 411	1.45 420	0.46 560	1.48 149	0.63 186	0.90 364	0.30 330	0.88 379	0.01 28	0.26 206	0.22 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.17 571

Lsterematch	0.41 227	0.44 482	1.31 323	0.28 521	0.02 342	0.91 105	0.04 351	1.01 110	1.02 395	0.24 256	1.06 460	0.30 290	0.68 482	0.57 282	0.28 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

rvit_0105_5	0.41 227	0.20 330	1.94 422	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.00 1	3.18 363	1.27 451	0.08 150	0.09 253	0.10 230	0.02 88	0.35 243	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

plain	0.41 227	0.28 392	2.26 472	0.07 378	0.00 1	0.50 63	0.01 166	2.84 302	0.92 373	0.05 106	0.07 237	0.13 244	0.17 351	0.43 257	0.20 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 608	0.01 135

x	0.41 227	0.04 12	0.74 150	0.54 580	0.00 1	0.98 128	0.00 1	3.07 339	0.67 243	0.48 308	0.01 1	0.48 316	0.07 258	0.93 311	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

SCV	0.42 231	0.28 392	0.68 137	0.26 513	0.16 511	0.26 17	0.05 381	4.98 571	0.63 186	0.10 185	0.01 1	0.02 42	0.05 209	0.26 206	0.13 230	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.18 582	0.25 580	0.18 579

GMOStereo	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 146	0.02 257	2.40 250	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 292	0.03 143	0.09 75	0.15 252	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

error version	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 146	0.02 257	2.40 250	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 292	0.03 143	0.09 75	0.15 252	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

test-v	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 146	0.02 257	2.40 250	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 292	0.03 143	0.09 75	0.15 252	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

test-2	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 146	0.02 257	2.40 250	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 292	0.03 143	0.09 75	0.15 252	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

raft+_RVC	0.42 231	0.48 504	1.11 262	0.51 577	0.17 516	1.16 251	0.04 351	2.25 240	0.59 115	0.12 209	0.42 360	0.08 211	0.15 341	0.60 288	0.28 344	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.19 587

Gwc-CoAtRS	0.42 231	0.12 230	1.28 311	0.03 236	0.13 486	1.03 135	0.02 257	2.33 245	0.15 17	0.35 282	0.01 1	2.27 492	0.03 143	0.20 171	0.25 323	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 600	0.01 98	0.01 135

Replicate-Monster	0.43 238	0.06 59	5.91 623	0.01 53	0.00 1	1.03 135	0.00 1	0.56 71	0.74 307	0.07 131	0.02 152	0.02 42	0.00 1	0.14 121	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 238	0.33 426	0.92 186	0.75 604	0.04 393	0.96 126	0.05 381	3.11 346	0.79 341	0.12 209	0.53 383	0.26 284	0.06 240	0.26 206	0.13 230	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.28 597	0.01 135

IGEV-Stereo+	0.43 238	0.17 298	0.46 91	0.14 458	1.06 630	0.63 71	0.02 257	0.30 27	0.24 68	0.09 164	0.01 1	0.04 118	0.03 143	1.86 360	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	1.83 646	1.61 647

CES	0.43 238	0.14 256	0.85 165	0.05 322	1.52 641	1.22 309	0.05 381	1.01 110	0.59 115	0.03 70	0.02 152	0.14 251	0.10 298	0.40 252	0.10 202	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	2.45 655

ROB_FTStereo_v2	0.43 238	0.09 151	1.00 213	0.06 345	0.08 448	1.57 456	0.33 544	1.44 141	0.67 243	0.97 376	0.19 305	0.77 368	0.02 88	1.23 329	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

HART	0.44 243	0.24 363	1.41 340	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.00 1	2.91 310	0.61 144	0.26 258	1.98 520	0.35 298	0.03 143	0.20 171	0.14 242	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.05 426

RALCasStereoNet	0.44 243	0.44 482	1.03 235	0.03 236	0.00 1	1.10 206	0.03 309	2.46 262	0.90 370	0.07 131	0.32 332	0.12 239	0.20 367	1.28 332	0.25 323	0.00 1	0.31 644	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.12 538

R-Stereo Train	0.44 243	0.09 151	0.94 194	0.02 159	0.00 1	1.24 325	0.09 442	3.65 438	0.11 2	1.87 497	0.42 360	0.06 179	0.01 28	0.25 198	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

RAFT-Stereo	0.44 243	0.09 151	0.94 194	0.02 159	0.00 1	1.24 325	0.09 442	3.65 438	0.11 2	1.87 497	0.42 360	0.06 179	0.01 28	0.25 198	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 247	0.43 477	1.18 287	0.51 577	0.04 393	1.26 340	0.02 257	2.38 248	0.65 213	0.07 131	0.02 152	0.70 354	0.20 367	1.01 320	0.13 230	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.10 519

HUI-Stereo	0.45 247	0.09 151	1.08 254	0.06 345	0.08 448	1.61 474	0.32 541	1.43 137	0.70 285	0.97 376	0.18 297	0.77 368	0.02 88	1.44 344	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

RAFT-IKP	0.45 247	0.09 151	1.06 247	0.06 345	0.06 424	1.44 414	0.31 540	1.44 141	0.69 273	0.97 376	0.18 297	0.76 364	0.02 88	1.65 353	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

NLSM1	0.46 250	0.08 129	0.31 62	0.03 236	0.44 600	1.19 282	0.01 166	3.99 478	1.96 548	0.13 217	0.02 152	0.11 234	0.09 289	0.26 206	0.42 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 135

Reg-Stereo(zero)	0.46 250	0.04 12	1.77 403	0.01 53	0.14 494	1.20 299	0.13 464	1.13 119	0.26 73	0.05 106	0.16 284	1.75 453	1.10 509	0.67 297	0.45 426	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.12 554	0.01 98	0.09 507

IGEVStereo-DCA	0.46 250	0.09 151	1.02 223	0.02 159	0.00 1	0.82 83	0.00 1	0.53 62	0.75 311	0.09 164	0.03 199	0.03 94	0.06 240	5.04 495	0.51 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.05 374	0.01 135

PSM-adaLoss	0.46 250	0.09 151	1.01 217	0.06 345	0.09 456	1.61 474	0.30 536	1.43 137	0.69 273	0.97 376	0.18 297	0.77 368	0.02 88	1.67 354	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

ICVP	0.46 250	0.08 129	1.58 374	0.01 53	0.01 244	1.10 206	0.21 494	3.80 455	0.52 106	0.42 298	0.27 325	0.33 296	0.06 240	0.57 282	0.13 230	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 135
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 250	0.42 470	1.05 245	0.01 53	0.21 538	1.17 258	0.05 381	2.07 219	0.19 38	2.98 573	0.02 152	0.12 239	0.15 341	0.25 198	0.31 362	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.06 463

tt45	0.47 256	0.06 59	0.70 145	0.02 159	0.00 1	1.30 357	0.05 381	0.85 103	0.60 128	0.05 106	0.01 1	0.09 219	0.03 143	5.40 514	0.18 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 135

rvit_0105_3	0.47 256	0.28 392	2.20 456	0.01 53	0.00 1	1.13 233	0.00 1	3.20 371	1.26 445	0.08 150	0.26 320	0.09 219	0.03 143	0.62 293	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

H2IRNET	0.47 256	0.22 350	1.27 308	0.15 463	0.01 244	1.18 269	0.01 166	1.65 168	0.48 103	0.02 35	1.80 511	0.46 312	0.04 186	1.62 352	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.01 454	0.16 521	0.02 277

AE-Stereo	0.47 256	0.11 215	1.03 235	0.04 288	0.09 456	1.11 212	0.03 309	4.16 493	0.34 86	0.35 282	0.82 439	0.15 257	0.16 347	0.45 265	0.05 69	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.26 616	0.09 451	0.05 426

ToySt	0.47 256	0.25 368	2.47 492	0.04 288	0.01 244	1.17 258	0.00 1	2.01 212	0.63 186	0.08 150	0.14 272	1.16 411	0.05 209	0.80 306	0.46 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.10 467	0.04 400

riskmin	0.47 256	0.03 2	1.01 217	0.08 393	0.01 244	1.12 225	0.01 166	3.00 324	0.21 52	0.46 306	0.02 152	2.08 476	1.06 504	0.26 206	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

ROB_FTStereo	0.47 256	0.09 151	1.04 240	0.06 345	0.08 448	1.59 467	0.33 544	1.43 137	0.68 253	0.97 376	0.19 305	0.76 364	0.03 143	1.86 360	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

FE-Mocha	0.48 263	0.12 230	1.34 329	0.11 429	0.09 456	0.64 72	0.01 166	3.94 475	0.22 57	0.49 311	0.58 387	0.59 331	0.53 445	0.29 219	0.38 404	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.02 238	0.02 277

999	0.48 263	0.07 98	0.55 112	0.01 53	0.00 1	1.27 344	0.09 442	0.33 34	0.61 144	0.01 11	0.17 291	0.03 94	0.02 88	5.79 534	0.51 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 265	0.22 350	0.51 101	0.03 236	0.00 1	1.30 357	0.01 166	1.97 208	0.71 290	0.04 95	0.04 216	0.08 211	0.04 186	4.32 451	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 265	0.10 181	1.30 319	0.06 345	0.12 481	1.14 235	0.07 422	3.57 429	0.92 373	0.18 246	0.99 455	0.19 270	0.31 401	0.25 198	0.16 261	0.00 1	0.00 1	0.08 614	0.02 481	0.24 572	0.12 538

model_zeroshot	0.49 265	0.26 372	2.10 451	0.03 236	0.01 244	1.69 493	0.08 430	2.63 282	0.18 35	1.02 391	0.01 1	0.61 334	0.06 240	0.86 308	0.14 242	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.16 570	0.02 238	0.01 135

Anonymous3	0.49 265	0.12 230	2.21 457	0.01 53	0.00 1	2.53 541	0.09 442	3.16 358	0.65 213	0.12 209	0.22 316	0.12 239	0.05 209	0.37 247	0.08 168	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

WQFJA1	0.50 269	0.06 59	0.28 54	0.03 236	0.53 611	1.17 258	0.04 351	4.55 531	2.45 582	0.10 185	0.01 1	0.14 251	0.11 310	0.15 131	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 135

NLMM	0.50 269	0.06 59	0.28 54	0.03 236	0.53 611	1.17 258	0.04 351	4.54 529	2.45 582	0.10 185	0.01 1	0.14 251	0.11 310	0.15 131	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 135

qqq	0.50 269	0.04 12	0.78 153	0.02 159	0.00 1	1.05 161	0.00 1	3.15 353	0.68 253	0.46 306	0.01 1	0.73 360	0.12 324	2.95 390	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

Patchmatch Stereo++	0.50 269	0.09 151	1.01 217	0.06 345	0.07 438	1.60 470	0.27 516	1.45 144	0.68 253	0.98 385	0.18 297	0.77 368	0.03 143	2.58 374	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426
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	0.50 269	0.09 151	1.01 217	0.06 345	0.07 438	1.60 470	0.27 516	1.45 144	0.68 253	0.98 385	0.18 297	0.77 368	0.03 143	2.58 374	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 426

WQFJX	0.51 274	0.07 98	0.27 49	0.04 288	0.47 606	1.16 251	0.05 381	4.75 553	1.98 550	0.15 228	0.02 152	0.17 265	0.10 298	0.58 286	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.02 277

test_4	0.51 274	0.10 181	1.27 308	0.01 53	0.06 424	0.97 127	0.03 309	1.12 118	0.16 22	0.27 262	3.42 574	0.65 344	0.09 289	1.59 349	0.26 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 535	0.14 501	0.00 1

iGMRVC	0.51 274	0.09 151	1.04 240	0.06 345	0.08 448	1.61 474	0.27 516	1.44 141	0.69 273	0.97 376	0.19 305	0.76 364	0.03 143	2.69 382	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

CFNet-RSSM	0.51 274	0.12 230	1.26 306	0.03 236	0.14 494	1.24 325	0.02 257	4.12 491	0.15 17	0.31 266	0.01 1	1.96 469	0.04 186	0.19 158	0.25 323	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.27 619	0.01 98	0.01 135

mmm	0.52 278	0.04 12	1.14 270	0.61 591	0.00 1	1.14 235	0.00 1	3.45 408	0.75 311	1.24 429	0.58 387	0.20 274	0.18 355	0.93 311	0.08 168	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

anonymousdsp2	0.52 278	0.06 59	1.51 358	0.10 419	0.00 1	1.19 282	0.01 166	4.32 513	0.63 186	0.33 270	0.15 281	0.78 373	0.09 289	1.01 320	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 549	0.04 345	0.05 426

GANet-ADL	0.52 278	0.09 151	1.43 344	0.13 443	0.02 342	1.43 411	0.02 257	3.22 374	0.59 115	0.34 281	0.98 454	1.09 407	0.19 361	0.40 252	0.34 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 135

DeepStereo_RVC	0.52 278	0.08 129	1.37 335	0.06 345	0.06 424	1.34 371	0.41 555	1.43 137	0.68 253	1.03 396	0.85 443	0.49 319	1.56 542	0.79 304	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.13 550

test-1	0.52 278	0.25 368	0.94 194	0.03 236	0.22 541	1.20 299	0.08 430	4.03 483	0.25 72	0.70 333	0.66 410	0.71 358	0.03 143	0.30 225	0.43 419	0.00 1	0.18 632	0.00 1	0.07 529	0.01 98	0.25 605

FENet	0.52 278	0.07 98	1.62 380	0.04 288	0.00 1	1.19 282	0.05 381	3.10 344	0.98 385	0.89 362	0.01 1	1.63 445	0.09 289	0.47 269	0.28 344	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

AIO-test1	0.53 284	0.38 446	1.50 352	0.02 159	0.03 370	1.12 225	0.01 166	3.13 349	0.69 273	0.44 300	0.30 330	0.06 179	0.06 240	2.52 372	0.13 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.13 494	0.09 507

Pruner-Stereo	0.53 284	0.10 181	1.02 223	0.89 619	0.10 466	1.57 456	0.36 550	2.06 215	0.63 186	2.23 528	0.46 374	0.25 281	0.01 28	0.45 265	0.37 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

cross-raft	0.53 284	0.12 230	1.78 406	0.03 236	0.01 244	1.04 146	0.10 451	3.21 373	0.23 61	0.37 290	0.01 1	2.86 525	0.04 186	0.24 192	0.24 315	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.16 570	0.01 98	0.02 277

HI	0.54 287	0.37 440	1.50 352	0.13 443	0.00 1	1.15 244	0.00 1	1.68 174	0.62 167	1.34 437	0.01 1	2.67 510	0.66 475	0.36 245	0.20 289	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

CoSv	0.54 287	0.37 440	1.50 352	0.13 443	0.00 1	1.15 244	0.00 1	1.68 174	0.62 167	1.34 437	0.01 1	2.67 510	0.66 475	0.36 245	0.20 289	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

PFNet+	0.54 287	0.10 181	1.31 323	0.16 471	0.05 411	1.44 414	0.56 571	1.60 165	0.98 385	1.35 443	0.46 374	0.37 300	0.01 28	2.18 368	0.22 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

RALAANet	0.54 287	0.62 549	1.41 340	0.01 53	0.01 244	0.92 114	0.02 257	2.39 249	1.87 541	1.13 410	0.38 352	0.15 257	0.30 397	1.00 319	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 506	0.14 501	0.01 135

Wave_Phase_stereo	0.55 291	0.17 298	2.86 517	0.00 1	0.10 466	4.86 607	0.03 309	2.09 220	0.62 167	0.07 131	0.01 1	0.04 118	0.02 88	0.08 63	0.06 121	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.02 481	0.01 98	0.01 135

NLMM1	0.55 291	0.08 129	0.35 74	0.03 236	0.10 466	1.19 282	0.01 166	4.94 568	3.06 598	0.15 228	0.03 199	0.13 244	0.08 276	0.48 270	0.36 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.02 277

WQFJX1	0.56 293	0.10 181	0.35 74	0.02 159	0.41 597	1.18 269	0.07 422	5.08 580	2.44 581	0.11 204	0.02 152	0.20 274	0.20 367	0.60 288	0.32 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.02 277

CASS	0.56 293	0.13 243	1.40 338	0.03 236	0.01 244	1.65 488	0.04 351	3.03 330	0.63 186	1.96 506	0.93 450	0.28 288	0.36 415	0.52 274	0.18 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 293	0.14 256	1.22 300	0.02 159	0.00 1	1.14 235	0.03 309	3.43 405	1.47 491	1.02 391	1.41 491	0.05 159	0.02 88	1.08 322	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

CCAANet	0.56 293	0.06 59	1.44 346	0.00 1	0.00 1	1.20 299	0.00 1	2.57 275	0.14 11	0.26 258	0.15 281	1.62 441	0.03 143	3.55 412	0.13 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

ACVNet	0.57 297	0.21 340	1.34 329	0.09 407	0.00 1	1.36 377	0.22 500	2.40 250	1.05 405	0.63 324	0.66 410	1.94 466	0.26 389	0.31 226	0.79 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

test_3	0.58 298	0.06 59	1.04 240	0.07 378	0.12 481	1.01 132	0.01 166	2.45 260	0.20 46	0.95 372	0.01 1	1.05 401	0.05 209	3.74 421	0.23 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 613	0.15 515	0.13 550

DIP-Stereo	0.58 298	0.23 358	0.90 181	0.08 393	0.00 1	1.43 411	0.01 166	6.01 624	1.38 471	0.92 369	0.11 264	0.04 118	0.19 361	0.12 108	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 135
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	0.59 300	0.79 581	1.59 378	0.56 584	0.01 244	1.19 282	0.03 309	4.74 550	0.60 128	0.17 243	0.01 1	0.62 337	0.44 430	0.57 282	0.07 144	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.24 608	0.01 98	0.14 557

rvit_105_1	0.60 301	0.33 426	2.37 482	0.01 53	0.00 1	1.16 251	0.00 1	3.38 394	1.20 435	0.16 234	0.26 320	0.13 244	0.04 186	2.66 380	0.24 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.03 361

RAFT	0.60 301	0.50 512	1.01 217	0.50 573	0.04 393	0.94 118	0.08 430	3.01 327	0.65 213	0.22 254	0.09 253	3.41 557	0.27 392	0.53 277	0.37 401	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.01 454	0.40 618	0.03 361

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 301	0.36 436	0.96 203	0.03 236	0.02 342	1.21 305	0.02 257	2.80 299	1.55 506	1.08 405	2.63 551	0.43 309	0.16 347	0.37 247	0.25 323	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.01 135

xyz-stereo-finetune2	0.61 304	0.19 317	0.84 164	0.06 345	0.00 1	1.28 346	0.04 351	1.89 197	0.69 273	0.10 185	0.59 398	0.07 203	0.67 480	5.30 508	0.47 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

test_sample1	0.61 304	0.04 12	0.90 181	0.34 543	0.00 1	1.09 200	0.00 1	3.54 423	0.88 367	0.86 357	0.01 1	0.53 324	0.34 408	3.51 411	0.20 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

ACVNet-DCA	0.61 304	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.15 353	0.68 253	0.33 270	0.69 421	0.04 118	0.61 458	1.43 340	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.01 135

RAFT-Test	0.61 304	0.16 287	2.27 475	0.04 288	0.15 503	1.80 504	0.17 479	2.52 268	0.65 213	0.56 315	0.11 264	2.76 518	0.02 88	0.27 215	0.34 384	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.29 628	0.01 98	0.01 135

test_1	0.61 304	0.06 59	1.00 213	0.07 378	0.12 481	0.99 129	0.01 166	2.46 262	0.20 46	1.71 482	0.01 1	1.10 409	0.04 186	3.71 420	0.23 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 613	0.15 515	0.13 550

TestStereo	0.61 304	0.55 527	1.84 413	0.00 1	0.00 1	0.94 118	0.00 1	1.65 168	0.23 61	0.12 209	0.03 199	0.08 211	0.06 240	6.59 571	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 304	0.08 129	1.78 406	0.00 1	0.00 1	1.59 467	0.07 422	5.32 594	0.13 5	0.62 320	0.32 332	0.37 300	0.67 480	0.68 299	0.49 440	0.03 590	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.02 238	0.01 135

rrr	0.62 311	0.09 151	2.07 446	0.02 159	0.00 1	0.82 83	0.06 411	2.29 243	0.85 364	0.09 164	0.03 199	0.03 94	0.06 240	5.04 495	0.51 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.05 374	0.07 486

GwcNet-ADL	0.62 311	0.20 330	2.03 438	0.05 322	0.01 244	1.29 351	0.02 257	3.16 358	1.39 473	0.97 376	0.44 369	1.48 424	0.23 378	0.78 303	0.27 337	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

test_sample2	0.63 313	0.05 32	1.13 268	0.31 531	0.01 244	1.22 309	0.00 1	3.87 470	1.03 397	0.91 367	0.02 152	0.50 321	0.13 332	3.16 396	0.26 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GMStereo_Zeroshot	0.63 313	0.14 256	1.54 362	0.75 604	0.00 1	1.26 340	0.01 166	1.85 191	0.31 80	1.44 460	0.58 387	1.76 454	0.19 361	2.55 373	0.10 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

test-3	0.63 313	0.06 59	1.00 213	0.07 378	0.13 486	0.99 129	0.01 166	2.46 262	0.20 46	1.96 506	0.01 1	1.10 409	0.05 209	3.75 422	0.23 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 616	0.15 515	0.13 550

NLCSM	0.64 316	0.15 273	0.32 67	0.04 288	0.48 608	1.18 269	0.09 442	3.93 473	1.65 522	0.11 204	0.04 216	0.20 274	0.22 377	3.93 435	0.25 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.02 277

Any-RAFT	0.64 316	0.08 129	1.07 250	0.03 236	0.00 1	2.77 554	0.08 430	3.57 429	1.23 438	0.96 374	0.26 320	1.61 439	0.31 401	0.72 300	0.06 121	0.00 1	0.10 602	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MIPNet	0.64 316	0.42 470	2.01 434	0.08 393	0.07 438	1.29 351	0.11 454	3.47 413	1.29 456	0.67 329	0.10 257	0.63 340	0.97 502	1.25 330	0.25 323	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.01 454	0.11 478	0.04 400

PCWNet_CMD	0.65 319	0.14 256	2.02 436	0.01 53	0.01 244	1.10 206	0.00 1	2.80 299	0.97 382	0.48 308	0.28 328	2.31 497	1.50 537	1.19 326	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

AFF-stereo	0.65 319	0.46 494	0.82 161	0.37 550	0.00 1	1.19 282	0.00 1	3.04 334	1.42 481	0.72 337	1.95 518	1.16 411	0.26 389	0.97 317	0.31 362	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.02 277

MSMDNet	0.65 319	0.14 256	2.02 436	0.01 53	0.01 244	1.11 212	0.00 1	2.88 306	0.98 385	0.49 311	0.28 328	2.32 498	1.49 534	1.19 326	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

ccs_rob	0.65 319	0.17 298	2.09 449	0.00 1	0.01 244	1.22 309	0.00 1	2.77 294	0.73 300	0.75 340	0.44 369	2.32 498	0.64 468	1.76 356	0.15 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

AdaStereo	0.65 319	0.09 151	1.12 264	0.02 159	0.00 1	1.45 420	0.23 504	4.38 515	1.44 486	1.17 416	0.37 350	1.56 432	0.18 355	0.56 281	0.37 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	0.66 324	1.49 630	1.08 254	0.01 53	0.01 244	0.37 42	0.05 381	2.93 312	0.63 186	0.08 150	0.01 1	0.00 1	0.02 88	0.17 143	0.04 38	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	6.28 657	0.01 135

PSMNet-RUCA	0.66 324	0.48 504	1.68 393	0.01 53	0.02 342	2.02 514	0.25 507	3.93 473	1.50 500	0.37 290	1.38 489	0.11 234	0.12 324	0.64 294	0.31 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.00 1

fff	0.66 324	0.42 470	2.21 457	0.01 53	0.01 244	1.22 309	0.02 257	3.26 377	1.04 399	2.34 540	0.14 272	0.09 219	1.83 559	0.34 237	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

RAFT+CT+SA	0.66 324	0.45 488	1.22 300	0.10 419	0.30 579	1.24 325	0.02 257	4.21 498	0.67 243	0.62 320	0.39 355	0.33 296	0.05 209	2.69 382	0.14 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 640	0.13 494	0.30 609

CFNet_pseudo	0.66 324	0.17 298	2.08 448	0.00 1	0.01 244	1.22 309	0.00 1	2.79 296	0.73 300	0.78 347	0.46 374	2.32 498	0.63 464	1.77 357	0.15 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

DCANet	0.66 324	0.43 477	2.21 457	0.03 236	0.00 1	1.22 309	0.01 166	3.26 377	1.85 538	2.61 558	0.21 312	0.09 219	0.49 441	0.33 235	0.39 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.06 463

csc	0.66 324	0.42 470	2.21 457	0.01 53	0.01 244	1.22 309	0.02 257	3.26 377	1.04 399	2.34 540	0.14 272	0.09 219	1.83 559	0.34 237	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

cscssc	0.66 324	0.42 470	2.21 457	0.01 53	0.01 244	1.22 309	0.02 257	3.26 377	1.04 399	2.34 540	0.14 272	0.09 219	1.83 559	0.34 237	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

UCFNet_RVC	0.66 324	0.35 430	1.20 295	0.02 159	0.30 579	1.53 448	0.01 166	3.42 403	0.67 243	1.12 409	0.73 432	1.26 417	0.20 367	1.84 359	0.46 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 333	0.05 32	1.30 319	0.03 236	0.16 511	1.38 388	0.03 309	4.59 537	1.35 468	0.41 296	0.71 428	2.02 473	0.07 258	0.41 255	0.12 224	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.50 649	0.03 303	0.17 571

RAFT_CTSACE	0.68 334	0.52 517	1.74 400	0.50 573	0.05 411	1.16 251	0.00 1	2.68 290	0.66 227	0.68 331	1.60 496	1.76 454	0.80 491	0.94 315	0.13 230	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.00 1

DMCA	0.68 334	0.22 350	1.96 427	0.01 53	0.01 244	1.28 346	0.02 257	3.02 328	1.54 505	2.14 520	0.15 281	1.74 451	0.10 298	0.45 265	0.95 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

1test111	0.69 336	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.15 353	0.68 253	0.33 270	0.69 421	0.04 118	0.61 458	2.95 390	0.07 144	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.01 135

DCRE	0.69 336	0.35 430	1.16 279	0.06 345	0.02 342	0.91 105	0.00 1	1.05 113	0.30 79	0.98 385	7.63 615	0.72 359	0.02 88	0.16 137	0.07 144	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.21 598	0.02 238	0.03 361

DCANet-4	0.69 336	0.15 273	3.76 565	0.03 236	0.01 244	1.22 309	0.01 166	3.14 350	1.90 543	2.34 540	0.14 272	0.11 234	0.25 386	0.34 237	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

DCVSM-stereo	0.70 339	0.04 12	1.69 395	0.07 378	0.01 244	1.27 344	0.04 351	1.85 191	0.14 11	3.56 591	0.08 244	3.07 539	0.60 455	1.35 337	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.02 238	0.00 1

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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	0.81 371	0.64 553	1.41 340	0.44 557	0.01 244	0.91 105	0.08 430	3.75 446	1.04 399	0.12 209	0.44 369	0.27 286	0.35 413	5.12 499	0.38 404	1.19 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.05 426

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BSDual-CNN	0.83 378	0.10 181	0.96 203	0.01 53	0.00 1	3.32 568	0.21 494	5.40 597	0.93 377	2.26 534	0.66 410	1.81 459	0.10 298	0.61 290	0.18 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

SA	0.83 378	0.41 464	1.17 283	0.00 1	0.20 533	1.28 346	0.01 166	3.98 477	1.86 539	0.41 296	0.96 452	0.27 286	1.33 528	4.07 440	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 579	0.14 501	0.01 135

psmg	0.83 378	0.10 181	0.96 203	0.01 53	0.00 1	3.28 566	0.27 516	4.83 561	0.93 377	1.92 501	1.46 492	1.81 459	0.10 298	0.61 290	0.18 278	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.01 98	0.00 1

STTStereo	0.83 378	0.34 428	2.44 487	0.24 503	0.15 503	1.41 400	0.10 451	3.02 328	1.55 506	1.34 437	0.17 291	1.77 456	0.45 434	3.42 404	0.30 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

StereoDRNet-Refined	0.83 378	0.12 230	1.18 287	0.02 159	0.01 244	1.31 362	0.00 1	3.33 387	1.07 410	1.92 501	1.24 480	2.48 505	0.18 355	1.86 360	1.67 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.05 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 384	0.15 273	2.22 464	0.48 568	0.01 244	1.37 382	0.01 166	4.63 543	1.17 430	1.43 457	0.43 366	0.80 375	0.10 298	3.48 409	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

psm_up	0.84 384	0.32 419	1.44 346	0.02 159	0.00 1	1.98 512	0.05 381	3.40 399	1.04 399	2.06 516	0.40 356	1.74 451	0.45 434	3.47 408	0.24 315	0.06 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

MyStereo8	0.85 386	0.52 517	3.20 538	0.20 488	0.00 1	1.47 429	0.01 166	3.53 422	1.91 544	1.34 437	0.65 408	1.22 414	0.31 401	0.57 282	1.38 525	0.00 1	0.14 623	0.00 1	0.06 522	0.09 451	0.30 609

CAS	0.85 386	0.09 151	0.67 134	6.43 661	0.05 411	1.12 225	0.00 1	0.88 104	0.69 273	0.02 35	0.02 152	0.06 179	0.06 240	0.26 206	0.12 224	6.37 663	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 593

PSM-softLoss	0.85 386	0.10 181	1.50 352	1.14 630	0.03 370	1.47 429	0.27 516	2.48 265	0.69 273	1.30 433	0.38 352	0.39 305	0.01 28	6.88 594	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

KMStereo	0.85 386	0.10 181	1.50 352	1.14 630	0.03 370	1.47 429	0.27 516	2.48 265	0.69 273	1.30 433	0.38 352	0.39 305	0.01 28	6.88 594	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

test_sample5	0.86 390	0.16 287	2.25 468	0.49 570	0.01 244	1.41 400	0.01 166	4.55 531	1.27 451	1.35 443	0.89 447	0.58 329	0.11 310	3.75 422	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

test_sample4	0.86 390	0.16 287	2.28 476	0.50 573	0.01 244	1.42 408	0.01 166	4.65 545	1.27 451	1.52 464	0.66 410	0.69 351	0.08 276	3.50 410	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

StereoVision	0.86 390	0.38 446	1.75 402	0.03 236	0.01 244	1.14 235	0.02 257	3.38 394	0.92 373	0.13 217	6.89 612	0.50 321	0.12 324	1.10 323	0.78 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.02 277

DisPM	0.86 390	0.09 151	1.10 260	0.76 607	0.02 342	1.51 440	0.57 573	1.75 181	0.70 285	2.43 552	0.83 441	0.38 304	0.01 28	6.89 597	0.17 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

IPLG	0.86 390	0.41 464	2.31 478	0.06 345	0.06 424	1.36 377	0.11 454	3.17 361	0.83 357	0.62 320	1.00 456	0.46 312	0.61 458	5.57 527	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.01 135

AASNet	0.86 390	0.53 522	1.96 427	0.04 288	0.00 1	1.70 495	0.05 381	5.13 582	1.84 535	0.93 370	1.88 514	0.96 391	0.19 361	0.67 297	0.91 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.09 507

DeepPruner_ROB	0.86 390	0.50 512	1.80 409	0.01 53	0.00 1	1.57 456	0.17 479	3.48 414	0.42 98	3.31 583	0.02 152	2.09 478	0.17 351	3.01 392	0.61 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.01 135

AACVNet	0.87 397	0.44 482	1.19 292	0.17 474	0.00 1	1.76 499	0.00 1	3.60 433	0.60 128	1.03 396	0.26 320	1.31 419	0.17 351	6.33 557	0.28 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 530	0.01 135

LCNet	0.87 397	0.18 309	0.97 209	0.14 458	0.26 559	1.19 282	0.22 500	2.36 246	0.71 290	1.82 494	0.21 312	0.11 234	2.56 581	5.56 524	0.14 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 515	0.81 634

HHNet	0.87 397	0.25 368	1.78 406	0.16 471	0.08 448	1.30 357	0.44 558	1.93 202	0.64 202	1.41 456	5.92 603	0.14 251	1.79 557	0.35 243	0.95 497	0.05 599	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.14 501	0.01 135

UPFNet	0.87 397	0.09 151	2.05 443	0.00 1	0.00 1	1.90 510	0.11 454	3.41 401	0.83 357	2.15 521	0.10 257	1.92 464	0.09 289	3.94 436	0.70 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 401	0.09 151	13.04 657	0.03 236	0.14 494	1.05 161	0.03 309	1.77 184	0.73 300	0.07 131	0.01 1	0.04 118	0.01 28	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.05 554	0.00 1	0.34 638	0.01 98	0.17 571

ISRNet	0.88 401	0.19 317	2.71 510	0.05 322	0.00 1	1.17 258	0.03 309	2.96 318	0.80 348	2.17 523	1.70 505	2.59 507	0.20 367	2.58 374	0.46 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

DualNet	0.88 401	0.16 287	2.25 468	0.49 570	0.01 244	1.41 400	0.01 166	4.55 531	1.27 451	1.43 457	1.12 466	0.58 329	0.11 310	3.75 422	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

tt1	0.88 401	0.27 376	1.25 305	0.08 393	0.00 1	3.36 571	0.02 257	3.03 330	6.40 634	0.33 270	0.66 410	0.05 159	0.40 426	1.59 349	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

HH	0.88 401	0.37 440	1.93 418	0.25 506	0.10 466	0.62 69	0.00 1	3.79 452	0.18 35	0.33 270	0.59 398	3.94 573	0.81 492	4.44 464	0.09 187	0.00 1	0.06 565	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

HanStereo	0.88 401	0.37 440	1.93 418	0.25 506	0.10 466	0.62 69	0.00 1	3.79 452	0.18 35	0.33 270	0.59 398	3.94 573	0.81 492	4.44 464	0.09 187	0.00 1	0.06 565	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

dad	0.88 401	0.62 549	2.26 472	0.06 345	0.01 244	1.24 325	0.00 1	0.98 109	2.17 566	1.29 432	0.35 343	0.37 300	0.04 186	5.80 535	1.06 502	0.01 560	0.00 1	1.13 649	0.11 549	0.05 374	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 401	0.38 446	1.45 348	0.60 588	0.00 1	1.36 377	0.02 257	4.55 531	0.69 273	0.71 335	0.32 332	1.56 432	0.61 458	4.55 475	0.64 471	0.00 1	0.00 1	0.05 608	0.00 1	0.08 429	0.02 277

test_sample6	0.89 409	0.17 298	2.23 466	0.48 568	0.01 244	1.43 411	0.01 166	4.49 526	1.40 477	1.43 457	1.12 466	0.64 343	0.14 337	3.86 431	0.42 416	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

PSMNet-RSSM	0.90 410	0.44 482	1.35 333	0.13 443	0.00 1	1.37 382	0.03 309	4.79 559	0.85 364	1.11 408	0.49 379	2.15 483	0.35 413	4.09 444	0.73 480	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.03 303	0.01 135

DMCA-RVC	0.90 410	0.64 553	3.30 544	0.03 236	0.04 393	1.30 357	0.06 411	2.65 284	0.73 300	3.21 580	0.09 253	0.99 396	0.66 475	3.14 395	0.99 499	0.01 560	0.04 537	0.02 593	0.01 454	0.07 412	0.01 135

G2L-ROB	0.91 412	0.54 524	1.97 429	0.01 53	0.00 1	1.45 420	0.00 1	3.38 394	1.31 461	1.36 448	0.07 237	3.25 555	0.01 28	4.39 460	0.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 135

DFGA-Net	0.91 412	1.43 629	2.72 512	0.06 345	0.16 511	1.16 251	0.00 1	2.26 241	0.77 329	1.02 391	1.17 473	0.25 281	0.04 186	5.17 500	1.71 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.02 277

Hybrid-DGEV-03	0.92 414	0.40 459	1.07 250	0.01 53	0.00 1	1.24 325	0.03 309	2.90 308	0.36 91	2.06 516	9.12 625	0.15 257	0.14 337	0.34 237	0.30 358	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.08 499

DDVS	0.92 414	0.16 287	1.39 337	0.21 489	0.27 565	3.17 561	0.26 512	2.56 273	0.62 167	0.70 333	0.81 437	2.17 489	0.45 434	5.26 505	0.29 350	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.04 345	0.02 277

iRaft-Stereo_20w	0.92 414	0.15 273	2.68 506	0.24 503	0.06 424	1.36 377	0.28 524	7.46 647	0.34 86	1.56 474	0.37 350	0.62 337	1.24 521	1.25 330	0.34 384	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.16 570	0.02 238	0.13 550

CoDeX	0.94 417	0.34 428	2.09 449	0.05 322	0.20 533	1.49 436	0.20 492	5.89 619	1.57 513	0.66 328	0.67 419	1.05 401	0.32 406	3.82 429	0.33 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

cc1	0.94 417	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.18 363	7.23 643	0.33 270	0.69 421	0.04 118	0.61 458	1.43 340	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.03 494	0.09 451	0.04 400

xx1	0.95 419	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.18 363	7.23 643	0.33 270	0.69 421	0.73 360	0.12 324	1.43 340	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

DualNet (step1)	0.96 420	0.41 464	2.03 438	0.02 159	0.01 244	2.14 519	0.01 166	4.31 509	1.07 410	1.35 443	0.36 346	0.70 354	0.44 430	2.58 374	0.34 384	0.53 641	0.00 1	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

SACVNet	0.96 420	0.36 436	1.49 351	0.05 322	0.00 1	1.62 479	0.28 524	3.86 467	1.28 455	1.79 492	0.80 436	1.59 435	0.07 258	5.29 507	0.48 438	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 135

G2L-Stereo_test	0.97 422	0.60 542	1.95 423	0.21 489	0.01 244	1.63 483	0.10 451	3.19 368	1.01 392	1.98 508	0.11 264	3.22 552	0.51 443	4.38 459	0.27 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.02 277

BUS	0.97 422	0.10 181	0.96 203	0.01 53	0.00 1	5.85 619	0.03 309	5.40 597	0.93 377	2.26 534	0.66 410	2.39 502	0.06 240	0.61 290	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 422	0.77 578	3.36 547	0.46 563	0.01 244	1.32 363	0.09 442	4.57 536	1.26 445	1.88 499	0.22 316	1.09 407	0.42 428	1.79 358	2.09 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.06 463

qqq1	0.98 425	0.16 287	1.55 364	0.33 537	0.01 244	1.03 135	0.00 1	5.24 586	2.12 559	1.53 466	2.16 533	0.92 382	0.02 88	4.46 466	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 135

fff1	0.98 425	0.16 287	1.55 364	0.33 537	0.01 244	1.03 135	0.00 1	5.24 586	2.12 559	1.53 466	2.16 533	0.92 382	0.02 88	4.46 466	0.07 144	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 135

gwcnet-sp	0.98 425	0.38 446	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 471	3.51 416	1.13 424	1.75 486	0.16 284	0.68 348	0.39 423	3.69 417	0.90 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

scenet	0.98 425	0.38 446	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 471	3.51 416	1.13 424	1.75 486	0.16 284	0.68 348	0.39 423	3.69 417	0.90 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

ssnet	0.98 425	0.38 446	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 471	3.51 416	1.13 424	1.75 486	0.16 284	0.68 348	0.39 423	3.69 417	0.90 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

raft_robust	0.98 425	0.57 535	1.21 298	0.06 345	0.17 516	1.36 377	0.02 257	3.46 411	2.18 568	0.33 270	0.01 1	1.54 430	1.42 532	6.77 586	0.15 252	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.18 582	0.11 478	0.09 507

cf-r	0.98 425	0.51 516	2.04 442	0.25 506	0.01 244	1.40 395	0.03 309	4.47 525	1.65 522	0.95 372	0.58 387	2.63 508	0.24 381	4.19 446	0.58 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.04 400

RAFT_R40	0.99 432	0.05 32	1.26 306	0.71 601	0.20 533	1.65 488	0.67 579	1.94 205	0.61 144	1.05 399	1.15 469	1.80 458	1.47 533	6.91 600	0.31 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

iResNet	1.00 433	0.45 488	3.08 530	0.86 617	0.01 244	1.97 511	0.01 166	3.67 441	1.49 497	1.77 490	1.09 462	0.35 298	0.13 332	3.83 430	1.27 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 135

CSP-Net	1.01 434	0.52 517	0.92 186	0.01 53	0.00 1	2.83 556	0.05 381	4.99 572	0.69 273	0.91 367	0.85 443	1.82 461	0.23 378	6.04 542	0.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.01 135

MLCV	1.01 434	0.53 522	2.17 454	0.03 236	0.00 1	1.60 470	0.03 309	2.90 308	1.30 459	2.60 557	1.85 513	1.00 397	0.40 426	4.88 488	0.74 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 135

IRAFT_RVC	1.02 436	0.20 330	1.58 374	1.39 639	0.26 559	1.33 369	0.32 541	2.52 268	0.66 227	1.58 475	0.81 437	1.16 411	1.58 546	6.51 569	0.43 419	0.00 1	0.12 614	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.03 361

GwcNet-RSSM	1.02 436	0.69 566	2.70 508	0.22 493	0.02 342	1.42 408	0.05 381	4.02 481	1.01 392	0.90 364	0.42 360	2.89 527	0.26 389	4.43 463	1.17 508	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.13 494	0.05 426

NINENet	1.03 438	0.22 350	1.30 319	0.10 419	0.01 244	5.85 619	0.03 309	4.41 520	1.25 444	1.55 473	0.60 404	2.39 502	0.06 240	2.72 384	0.05 69	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.04 345	0.00 1

HGLStereo	1.03 438	0.18 309	1.50 352	0.01 53	0.01 244	1.41 400	0.01 166	3.41 401	0.82 355	1.05 399	3.09 564	2.11 479	1.24 521	4.51 471	1.18 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

G2L-Stereo	1.04 440	0.55 527	2.62 503	0.02 159	0.11 475	1.41 400	0.02 257	3.45 408	0.99 389	1.37 450	0.14 272	3.10 542	0.24 381	5.96 539	0.66 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.04 400

SMFormer	1.04 440	0.16 287	1.55 364	0.33 537	0.01 244	1.03 135	0.00 1	5.24 586	2.12 559	1.53 466	2.16 533	0.92 382	0.02 88	4.46 466	1.24 512	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

tta	1.04 440	0.16 287	1.55 364	0.33 537	0.01 244	1.03 135	0.00 1	5.24 586	2.12 559	1.53 466	2.16 533	0.92 382	0.02 88	4.46 466	1.24 512	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 135

ffm	1.04 440	0.05 32	1.65 384	0.34 543	0.01 244	1.58 460	0.02 257	3.03 330	6.40 634	1.39 452	2.07 525	2.15 483	0.34 408	1.59 349	0.05 69	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

Sa-1000	1.04 440	0.39 453	1.17 283	0.00 1	0.20 533	1.33 369	0.03 309	4.19 496	1.81 533	0.99 389	5.33 599	0.61 334	0.15 341	4.07 440	0.30 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.13 494	0.00 1

SST-Stereo	1.04 440	0.05 32	1.16 279	0.72 602	0.23 546	1.70 495	0.58 574	1.92 199	1.46 489	1.19 419	1.09 462	1.60 437	1.93 564	6.92 602	0.21 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

XX-Stereo	1.04 440	0.20 330	4.94 606	0.85 613	0.04 393	1.25 335	0.00 1	3.37 391	0.45 102	1.22 427	0.50 380	3.70 567	0.02 88	3.91 434	0.05 69	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.20 591	0.03 303	0.02 277

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 440	0.55 527	2.52 495	0.56 584	1.00 627	1.37 382	0.00 1	3.43 405	1.35 468	2.24 529	0.35 343	2.18 490	0.58 454	4.28 449	0.34 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	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	1.05 448	0.76 576	2.06 444	0.07 378	0.00 1	1.35 375	0.03 309	6.80 640	2.57 590	0.79 349	1.20 476	0.94 390	0.12 324	3.81 427	0.41 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 135

PFNet	1.06 449	0.19 317	2.95 521	1.16 632	0.56 616	1.58 460	0.25 507	1.50 150	0.60 128	2.38 548	1.23 478	0.63 340	0.30 397	6.85 590	0.43 419	0.16 624	0.01 391	0.00 1	0.07 529	0.18 539	0.18 579

UGAM	1.08 450	0.19 317	2.83 514	0.05 322	0.01 244	1.09 200	0.11 454	2.89 307	0.64 202	0.08 150	2.46 545	3.64 564	0.08 276	6.99 606	0.25 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.27 588	0.04 400

hknet	1.08 450	0.13 243	2.07 446	0.01 53	0.00 1	3.32 568	0.21 494	5.40 597	0.92 373	2.26 534	0.66 410	3.43 558	0.05 209	2.81 385	0.27 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 450	0.56 532	2.70 508	0.02 159	0.02 342	1.20 299	0.01 166	3.18 363	0.63 186	0.14 223	2.00 522	1.62 441	1.54 540	6.69 580	1.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 135

FADNet-RVC-Resample	1.08 450	1.00 606	5.32 611	0.10 419	0.14 494	1.53 448	0.25 507	3.62 434	1.18 431	0.51 313	0.19 305	1.04 400	0.28 393	5.20 502	0.44 422	0.10 614	0.16 629	0.09 617	0.06 522	0.24 572	0.21 595

TDLM	1.08 450	0.49 509	1.43 344	0.27 519	0.00 1	1.56 455	2.12 615	3.10 344	1.75 530	1.36 448	0.93 450	1.06 403	0.49 441	6.21 549	0.70 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.02 277

CFNet	1.08 450	0.62 549	2.26 472	0.26 513	0.03 370	1.40 395	0.04 351	4.45 524	2.09 557	0.48 308	0.69 421	1.31 419	0.24 381	6.63 575	0.83 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 530	0.04 400

PS-NSSS	1.08 450	0.45 488	1.70 397	0.02 159	0.01 244	1.37 382	0.01 166	4.38 515	2.09 557	1.15 412	2.65 552	0.65 344	0.07 258	6.35 558	0.56 456	0.16 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 450	1.12 614	4.68 601	1.09 629	0.00 1	1.38 388	0.05 381	3.83 461	1.11 417	0.80 351	1.15 469	1.02 399	0.12 324	4.52 472	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 605	0.03 361

GMM-Stereo	1.09 458	0.05 32	1.62 380	0.13 443	0.22 541	1.41 400	0.87 587	2.31 244	0.62 167	2.75 563	3.14 565	0.54 326	0.90 498	5.33 511	0.13 230	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.01 98	1.80 653

hitnet-ft	1.09 458	0.39 453	1.45 348	0.04 288	0.00 1	1.34 371	0.22 500	3.34 390	2.25 573	1.48 462	1.11 464	4.17 578	0.37 417	4.73 483	0.79 485	0.01 560	0.00 1	0.03 600	0.00 1	0.09 451	0.01 135

NVstereo2D	1.09 458	0.17 298	4.40 591	0.00 1	0.00 1	1.59 467	0.18 484	4.29 507	1.40 477	0.85 356	0.36 346	2.30 495	0.62 463	5.26 505	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

PSMNet_ROB	1.09 458	0.69 566	2.92 519	0.03 236	0.07 438	1.68 491	0.16 476	3.44 407	1.30 459	0.96 374	0.32 332	2.81 519	0.63 464	4.23 447	2.48 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.04 400

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 462	0.35 430	4.53 595	0.18 479	0.37 592	0.79 76	0.00 1	5.71 615	0.74 307	0.40 294	0.64 407	4.47 588	1.41 531	1.42 339	0.30 358	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.28 623	0.17 530	0.14 557

LMCR-Stereo	1.10 462	0.69 566	1.95 423	0.50 573	0.01 244	2.73 549	0.09 442	6.20 628	0.64 202	2.37 546	1.76 508	0.13 244	1.59 548	2.94 389	0.23 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 462	0.42 470	1.72 399	0.28 521	0.01 244	1.37 382	0.11 454	6.25 629	0.84 360	1.05 399	0.67 419	1.61 439	0.79 490	6.11 545	0.63 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.04 400

FADNet-RVC	1.10 462	1.07 612	4.79 602	0.03 236	0.00 1	1.60 470	0.08 430	3.77 449	1.70 527	0.35 282	0.07 237	0.61 334	0.66 475	5.32 510	1.11 503	0.01 560	0.08 587	0.00 1	0.00 1	0.48 628	0.18 579

GANetREF_RVC	1.10 462	0.95 601	2.98 522	0.06 345	0.00 1	2.23 525	0.18 484	3.95 476	2.53 588	0.56 315	0.32 332	1.89 463	0.66 475	5.03 494	0.51 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.04 400
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	1.10 462	0.39 453	1.69 395	0.28 521	0.00 1	1.45 420	0.48 562	3.26 377	1.64 521	2.93 567	1.22 477	1.51 426	0.37 417	6.09 544	0.50 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.01 135

ARAFT	1.12 468	0.82 590	4.11 579	0.04 288	0.00 1	1.64 484	0.03 309	4.85 562	1.69 526	2.78 564	0.57 385	0.47 315	0.11 310	4.81 486	0.24 315	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.24 572	0.05 426

ac_64	1.12 468	0.18 309	1.64 383	0.18 479	0.25 556	1.48 435	0.02 257	4.97 570	1.47 491	0.69 332	0.45 373	4.94 601	0.46 437	4.87 487	0.74 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.00 1

coex_refinement	1.13 470	0.54 524	1.58 374	0.12 433	0.02 342	1.51 440	0.06 411	4.01 480	1.51 502	2.61 558	0.66 410	4.40 585	0.48 440	3.67 415	1.30 519	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

ITSA-stereo	1.13 470	0.14 256	1.59 378	0.17 474	0.04 393	1.40 395	0.14 468	5.66 612	3.10 599	0.74 339	0.35 343	0.62 337	1.06 504	5.53 520	1.63 532	0.03 590	0.00 1	0.09 617	0.06 522	0.07 412	0.07 486

UNet	1.13 470	0.24 363	4.21 581	0.01 53	0.02 342	2.31 530	0.02 257	3.06 335	0.76 322	1.17 416	0.14 272	2.73 516	1.58 546	4.48 470	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

ssnet_v2	1.14 473	0.28 392	1.77 403	0.03 236	0.00 1	2.07 516	0.37 551	5.20 584	1.87 541	2.00 510	0.87 445	3.09 541	0.55 449	1.31 333	3.02 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.12 538

EAI-Stereo	1.14 473	0.12 230	1.19 292	0.21 489	0.32 589	1.84 507	2.32 621	5.42 600	1.19 433	1.02 391	5.66 601	0.48 316	0.60 455	0.86 308	0.62 468	0.00 1	0.13 619	0.00 1	0.65 654	0.02 238	0.17 571

delet	1.14 473	0.32 419	1.56 371	0.03 236	0.17 516	2.86 558	1.03 594	4.25 502	2.14 564	1.03 396	1.17 473	1.64 447	0.92 499	4.35 455	1.27 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

PSM-AAD	1.15 476	0.04 12	0.88 174	0.10 419	0.27 565	1.32 363	3.25 633	2.41 257	0.64 202	2.93 567	1.92 516	0.15 257	5.39 634	3.42 404	0.19 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 426

FADNet_RVC	1.15 476	1.06 611	4.34 589	0.02 159	0.06 424	2.77 554	0.04 351	3.50 415	0.80 348	0.35 282	0.32 332	0.65 344	0.09 289	5.20 502	1.56 528	0.24 633	0.34 646	0.11 623	0.33 636	0.65 637	0.60 627

ETE_ROB	1.16 478	0.52 517	1.71 398	0.01 53	0.02 342	1.79 503	0.22 500	4.10 489	1.32 464	4.68 613	1.18 475	2.81 519	0.08 276	3.56 413	1.12 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 463

DLCB_ROB	1.17 479	0.22 350	1.28 311	0.08 393	0.00 1	1.51 440	0.23 504	3.39 397	1.52 503	3.43 589	2.00 522	3.40 556	0.31 401	4.29 450	1.82 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 479	0.41 464	1.68 393	0.04 288	0.01 244	1.65 488	0.17 479	3.46 411	1.39 473	3.89 599	1.01 457	1.60 437	0.53 445	4.35 455	3.07 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

KYRaft	1.19 481	0.05 32	0.94 194	0.06 345	0.24 551	1.25 335	0.78 585	2.48 265	0.61 144	3.23 581	7.13 614	1.00 397	2.77 587	1.43 340	0.14 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.71 650

RAFT-345	1.19 481	0.06 59	1.55 364	0.54 580	0.13 486	1.53 448	0.25 507	0.56 71	1.76 531	1.20 421	7.85 616	0.93 387	0.05 209	6.87 593	0.46 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

RT-IGEV	1.20 483	0.10 181	2.23 466	0.46 563	0.30 579	1.14 235	0.37 551	5.13 582	0.71 290	1.74 484	2.95 561	3.86 571	2.33 575	1.50 347	0.64 471	0.00 1	0.11 606	0.00 1	0.25 613	0.10 467	0.18 579

OMP-Stereo	1.20 483	0.54 524	0.96 203	2.39 646	0.29 577	1.58 460	0.33 544	2.01 212	0.68 253	2.68 561	1.16 471	3.10 542	0.18 355	7.40 619	0.56 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 135

ADLNet	1.20 483	0.29 402	1.98 431	0.00 1	0.02 342	2.20 523	0.11 454	4.39 518	2.52 587	2.19 526	2.20 538	2.66 509	0.70 485	3.42 404	1.25 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.04 400

MMNet	1.20 483	0.27 376	3.59 558	0.09 407	0.00 1	4.15 590	0.01 166	3.63 436	1.19 433	1.93 505	0.32 332	1.35 422	1.23 518	4.42 462	1.84 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

FADNet	1.20 483	0.93 600	4.51 594	0.03 236	0.06 424	2.56 542	0.16 476	4.02 481	1.42 481	0.32 268	0.06 230	1.66 448	1.07 506	5.56 524	0.87 489	0.19 627	0.02 485	0.01 565	0.01 454	0.50 630	0.03 361

Select-FE	1.23 488	0.35 430	4.62 599	0.32 535	0.26 559	1.02 134	0.00 1	4.88 564	0.70 285	1.79 492	0.42 360	4.48 589	3.90 615	0.72 300	0.46 432	0.00 1	0.10 602	0.00 1	0.37 643	0.02 238	0.19 587

Prome-Stereo	1.23 488	0.06 59	0.93 191	0.12 433	0.24 551	1.26 340	0.67 579	2.53 270	0.69 273	2.08 518	8.70 623	0.76 364	2.91 591	2.12 365	0.11 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 646

DispNO	1.25 490	0.52 517	3.40 549	0.11 429	0.05 411	1.45 420	0.01 166	3.73 445	1.68 525	1.34 437	1.59 495	3.15 546	1.12 513	5.56 524	1.14 507	0.00 1	0.02 485	0.03 600	0.12 554	0.05 374	0.03 361

DAS	1.26 491	0.08 129	2.25 468	0.04 288	0.01 244	1.28 346	1.18 598	3.80 455	1.58 517	4.60 610	2.37 543	1.53 428	0.53 445	5.36 513	0.59 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

SepStereo	1.28 492	0.08 129	2.25 468	0.04 288	0.01 244	1.28 346	1.18 598	3.80 455	1.58 517	4.60 610	2.37 543	1.53 428	0.53 445	5.63 530	0.59 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

pcwnet_v2	1.29 493	0.17 298	5.98 624	0.10 419	0.01 244	1.76 499	0.02 257	5.08 580	2.90 595	1.54 472	1.98 520	2.03 474	0.81 492	3.01 392	0.28 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.03 303	0.03 361

NOSS_ROB	1.29 493	0.22 350	1.35 333	0.64 595	0.16 511	2.56 542	0.00 1	4.14 492	2.37 577	2.29 539	1.76 508	2.84 522	0.02 88	6.80 589	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.11 527

Wz-Net-LNSev	1.30 495	0.85 592	6.26 629	0.02 159	0.03 370	4.02 587	0.13 464	4.21 498	1.12 422	0.77 344	0.10 257	3.60 562	1.11 510	2.68 381	1.12 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

IIG-Stereo	1.30 495	0.48 504	1.04 240	2.41 647	0.05 411	1.61 474	0.14 468	2.59 277	0.68 253	2.97 572	2.28 541	3.08 540	0.57 452	7.41 620	0.65 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

DSFCA	1.30 495	0.14 256	1.82 410	0.01 53	0.03 370	3.74 583	0.86 586	2.71 292	1.23 438	3.09 576	0.41 359	2.93 529	1.49 534	6.12 546	1.35 521	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 135

NCCL2	1.30 495	0.63 552	2.31 478	0.02 159	0.03 370	1.57 456	3.41 636	3.91 472	1.39 473	3.14 578	0.34 340	3.90 572	0.30 397	3.75 422	1.19 510	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.03 303	0.05 426

PA-Net	1.31 499	0.59 540	3.65 559	0.06 345	0.15 503	1.44 414	0.54 570	4.08 487	2.71 592	0.78 347	1.16 471	2.32 498	0.64 468	5.96 539	1.92 552	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.06 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 500	0.27 376	2.46 491	1.17 634	0.03 370	4.08 588	0.05 381	5.61 607	0.67 243	1.53 466	0.70 427	3.47 560	2.62 584	3.24 397	0.24 315	0.01 560	0.01 391	0.11 623	0.00 1	0.13 494	0.00 1

LALA_ROB	1.33 501	0.59 540	1.74 400	0.02 159	0.06 424	3.25 565	0.50 569	3.45 408	1.39 473	3.70 593	0.59 398	4.59 593	0.25 386	3.58 414	2.79 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.02 277

PAM	1.34 502	0.13 243	2.83 514	0.30 527	0.31 586	2.21 524	0.30 536	5.05 577	0.23 61	0.82 353	1.11 464	9.08 634	2.34 576	0.90 310	0.44 422	0.00 1	0.13 619	0.00 1	0.31 630	0.03 303	0.28 607

DRaft	1.34 502	0.12 230	1.19 292	0.06 345	0.01 244	1.64 484	0.43 557	1.86 193	0.14 11	3.76 594	5.27 598	0.41 307	4.38 620	5.49 518	1.68 535	0.01 560	0.06 565	0.00 1	0.07 529	0.07 412	0.11 527

Consistency-Raft	1.36 504	0.65 557	4.81 603	0.33 537	0.32 589	1.62 479	0.11 454	3.65 438	3.80 612	0.33 270	6.12 607	0.86 377	2.14 570	0.94 315	1.25 514	0.02 582	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.24 572	0.01 135

FINET	1.36 504	0.46 494	4.05 575	0.22 493	0.73 622	1.03 135	0.00 1	3.57 429	5.71 629	1.59 476	1.64 497	0.49 319	0.19 361	5.53 520	1.90 549	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 361

HSM	1.36 504	0.40 459	1.07 250	0.01 53	0.30 579	1.73 498	0.03 309	5.89 619	1.22 437	1.83 495	1.36 487	4.78 598	1.30 526	6.61 574	0.57 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

ADLNet2	1.38 507	0.39 453	3.13 533	0.00 1	0.70 621	1.23 324	0.26 512	4.19 496	2.36 576	1.45 461	3.16 568	4.23 581	0.82 495	4.56 477	0.88 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 494	0.02 277

CBFPSM	1.39 508	0.61 547	4.29 585	0.01 53	0.01 244	3.64 580	0.03 309	3.39 397	0.80 348	0.64 327	0.21 312	6.18 615	3.70 611	2.38 371	1.82 543	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 135

HSM-Net_RVC	1.40 509	0.07 98	1.58 374	0.00 1	0.01 244	1.88 508	0.05 381	7.24 644	1.71 529	3.63 592	3.63 578	3.21 550	0.36 415	4.25 448	0.44 422	0.01 560	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	1.41 510	0.46 494	4.29 585	0.10 419	0.13 486	3.97 585	0.29 528	2.42 258	1.91 544	0.81 352	3.55 576	3.02 536	1.26 523	3.35 399	2.05 561	0.04 593	0.01 391	0.04 604	0.04 506	0.39 617	0.05 426

GASNet	1.43 511	1.53 631	4.54 597	0.31 531	0.02 342	1.49 436	0.20 492	3.86 467	1.95 547	0.75 340	1.37 488	2.11 479	1.57 545	5.82 537	2.60 578	0.00 1	0.05 554	0.00 1	0.00 1	0.43 620	0.10 519

ASMatch	1.44 512	0.14 256	2.15 453	0.60 588	0.21 538	1.21 305	0.26 512	0.96 107	0.66 227	0.29 265	11.75 635	0.93 387	2.37 577	6.73 583	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.04 400

PAM_32	1.45 513	0.13 243	2.69 507	0.26 513	0.30 579	2.15 522	0.29 528	4.92 566	0.22 57	0.84 355	2.02 524	9.57 637	3.27 602	0.97 317	0.56 456	0.00 1	0.12 614	0.00 1	0.31 630	0.04 345	0.27 606

HBP-ISP	1.45 513	0.75 572	3.02 526	0.30 527	0.10 466	4.28 594	1.49 606	4.68 546	1.29 456	3.43 589	0.78 434	0.93 387	1.01 503	6.48 568	0.36 399	0.04 593	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.03 361

GrayStereo	1.46 515	0.03 2	0.87 171	0.63 594	0.20 533	1.24 325	4.61 651	2.85 304	0.62 167	4.98 617	4.00 586	0.45 311	4.67 623	3.37 401	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 649	0.01 98	0.01 135

TransformOpticalFlow	1.47 516	0.31 413	3.22 542	0.66 597	0.08 448	1.54 452	0.09 442	3.84 462	1.58 517	1.66 480	2.32 542	3.60 562	3.12 596	6.99 606	0.42 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

THIR-Stereo	1.48 517	0.29 402	1.51 358	0.01 53	0.02 342	1.05 161	4.32 647	2.11 222	0.22 57	1.08 405	4.24 587	1.93 465	4.19 617	6.76 585	1.87 547	0.00 1	0.00 1	0.04 604	0.00 1	0.05 374	0.00 1

StereoDRNet	1.48 517	0.75 572	4.58 598	0.05 322	0.10 466	2.49 538	1.10 597	4.62 539	1.47 491	3.38 588	0.62 406	2.29 493	0.65 473	4.52 472	2.89 583	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.01 454	0.05 374	0.07 486

TCMNet	1.49 519	0.57 535	5.20 609	0.13 443	1.39 637	1.81 505	0.17 479	4.03 483	1.26 445	1.72 483	2.98 562	1.95 468	0.46 437	5.01 493	2.55 577	0.00 1	0.06 565	0.06 609	0.00 1	0.37 615	0.16 563

DEmStereo	1.51 520	0.08 129	2.17 454	0.09 407	0.02 342	1.76 499	0.90 589	1.47 148	0.60 128	2.46 553	6.42 610	1.08 405	5.16 629	6.21 549	1.86 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

APVNet	1.52 521	0.31 413	4.00 572	0.09 407	0.00 1	4.64 603	0.08 430	4.41 520	1.21 436	1.25 430	1.05 459	2.90 528	0.93 500	6.70 581	2.48 573	0.01 560	0.00 1	0.07 611	0.00 1	0.27 588	0.05 426

RYNet	1.52 521	0.35 430	3.38 548	0.25 506	0.04 393	2.31 530	0.03 309	4.62 539	1.47 491	1.14 411	0.34 340	4.52 591	1.38 530	6.36 559	4.23 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

1111x	1.53 523	0.06 59	1.77 403	0.27 519	0.00 1	2.12 518	0.01 166	5.63 610	1.65 522	1.53 466	1.67 500	0.92 382	0.64 468	6.18 547	8.17 634	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135

RASNet	1.53 523	0.31 413	1.97 429	0.09 407	3.20 651	1.69 493	0.06 411	3.27 383	2.12 559	0.77 344	1.29 484	5.32 610	1.69 553	6.60 572	2.17 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 525	0.68 562	4.62 599	0.01 53	0.00 1	5.13 611	0.30 536	4.64 544	1.23 438	2.39 549	0.59 398	2.12 481	2.00 567	4.94 490	2.19 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

AAGNet	1.54 525	0.07 98	0.88 174	1.04 625	0.27 565	1.47 429	0.66 578	1.57 161	0.61 144	1.68 481	0.82 439	1.62 441	2.29 572	6.18 547	11.63 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

mmx	1.56 527	0.05 32	1.65 384	0.34 543	0.01 244	1.58 460	0.02 257	5.51 604	2.25 573	1.39 452	2.07 525	2.15 483	0.34 408	6.68 577	7.08 624	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

xxx	1.56 527	0.05 32	1.65 384	0.34 543	0.01 244	1.58 460	0.02 257	5.51 604	2.25 573	1.39 452	2.07 525	2.15 483	0.34 408	6.68 577	7.08 624	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 135

CBMV	1.56 527	0.24 363	1.92 417	0.31 531	0.03 370	2.90 559	4.33 648	3.79 452	1.81 533	4.98 617	1.73 506	2.70 514	1.68 552	3.81 427	0.92 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.08 499
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	1.57 530	0.58 537	5.36 614	0.19 487	0.01 244	1.62 479	0.06 411	3.52 419	1.56 511	1.06 402	0.71 428	1.69 450	0.24 381	5.49 518	9.29 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.01 135

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 530	0.69 566	7.27 634	0.30 527	0.44 600	0.87 99	0.02 257	6.19 626	0.84 360	0.45 303	6.17 608	4.35 584	1.17 514	1.32 336	0.48 438	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.34 638	0.26 583	0.12 538

PASM	1.58 532	1.05 610	7.51 635	0.56 584	0.09 456	1.37 382	0.28 524	2.85 304	1.44 486	3.91 600	0.44 369	3.02 536	0.64 468	6.38 560	1.59 531	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.26 583	0.15 560

UGAM-zero	1.60 533	0.15 273	2.43 485	0.12 433	0.28 575	1.07 185	0.04 351	5.96 623	0.26 73	1.18 418	0.22 316	8.02 628	4.54 621	6.89 597	0.27 337	0.00 1	0.09 592	0.00 1	0.29 628	0.01 98	0.15 560

YMNet	1.62 534	0.68 562	3.67 560	0.14 458	0.30 579	4.52 600	0.21 494	3.52 419	1.23 438	2.94 569	4.94 592	4.18 579	0.38 420	2.85 386	2.12 564	0.05 599	0.13 619	0.08 614	0.01 454	0.44 621	0.09 507

YMNet_1	1.62 534	0.68 562	3.67 560	0.14 458	0.30 579	4.52 600	0.21 494	3.52 419	1.23 438	2.94 569	4.94 592	4.18 579	0.38 420	2.85 386	2.12 564	0.05 599	0.13 619	0.08 614	0.01 454	0.44 621	0.09 507

DRN-Test	1.62 534	0.23 358	3.72 563	0.18 479	0.13 486	3.34 570	0.19 490	5.93 622	2.01 555	4.14 603	0.76 433	2.12 481	1.78 556	5.22 504	2.62 580	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.01 454	0.03 303	0.01 135

RAFT + AFF	1.63 537	1.13 615	2.62 503	0.04 288	0.80 623	2.29 529	1.03 594	5.54 606	2.06 556	1.77 490	1.81 512	1.22 414	3.65 610	6.23 551	1.57 530	0.01 560	0.35 647	0.00 1	0.01 454	0.33 605	0.12 538

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 537	0.45 488	2.21 457	1.53 641	0.18 522	4.33 595	0.41 555	3.37 391	1.40 477	0.54 314	0.65 408	3.10 542	0.11 310	4.93 489	0.60 466	4.57 658	0.51 650	0.00 1	0.00 1	1.37 643	2.39 654

ACV-stereo	1.64 539	0.27 376	2.94 520	0.04 288	0.04 393	6.31 625	0.18 484	1.81 186	0.22 57	0.23 255	0.01 1	10.52 639	5.41 636	4.07 440	0.77 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

ff1	1.65 540	0.05 32	1.65 384	0.34 543	0.01 244	1.58 460	0.02 257	3.03 330	6.40 634	1.39 452	2.07 525	2.15 483	0.34 408	6.68 577	7.08 624	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

CrosDoStereo	1.66 541	0.15 273	1.66 388	0.02 159	0.07 438	1.38 388	6.16 666	3.12 347	1.06 408	0.97 376	3.74 580	0.96 391	4.79 625	7.00 608	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 541	0.15 273	1.66 388	0.02 159	0.07 438	1.38 388	6.16 666	3.12 347	1.06 408	0.97 376	3.74 580	0.96 391	4.79 625	7.00 608	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 541	1.17 616	4.29 585	0.04 288	0.00 1	1.44 414	0.56 571	5.33 595	1.98 550	2.01 514	2.12 530	2.08 476	2.81 588	6.55 570	2.42 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 605	0.06 463

AANet_RVC	1.66 541	0.88 595	3.52 554	0.06 345	0.00 1	1.22 309	0.00 1	3.25 375	2.51 586	2.21 527	4.49 588	3.65 565	0.20 367	7.10 612	3.42 590	0.50 640	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.05 426

STrans-v2	1.67 545	0.36 436	3.28 543	0.02 159	0.19 529	1.45 420	0.08 430	6.69 636	1.49 497	2.00 510	2.86 558	3.67 566	3.88 614	7.04 610	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

GwcNet	1.67 545	0.81 586	5.52 616	0.23 501	1.21 632	4.21 592	0.62 577	3.71 442	1.57 513	1.01 390	1.65 499	3.99 575	0.52 444	5.46 516	2.30 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.35 611	0.13 550

NCC-stereo	1.67 545	0.56 532	3.10 531	0.08 393	0.22 541	2.24 526	0.13 464	5.05 577	1.42 481	2.27 537	2.72 554	4.29 582	3.53 606	5.76 532	2.01 558	0.04 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

Abc-Net	1.67 545	0.56 532	3.10 531	0.08 393	0.22 541	2.24 526	0.13 464	5.05 577	1.42 481	2.27 537	2.72 554	4.29 582	3.53 606	5.76 532	2.01 558	0.04 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277
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	1.68 549	0.61 547	11.37 651	0.29 525	0.03 370	4.39 597	0.04 351	3.18 363	1.10 415	1.16 415	0.58 387	2.96 533	2.76 586	2.13 366	2.46 572	0.00 1	0.02 485	0.02 593	0.00 1	0.46 624	0.01 135

Anonymous_2	1.69 550	0.05 32	1.31 323	0.08 393	0.03 370	1.22 309	0.01 166	3.25 375	0.19 38	0.76 342	0.13 270	2.68 513	1.99 566	0.39 251	0.13 230	0.05 599	0.25 638	3.27 659	14.54 688	3.40 650	0.01 135

ccnet	1.70 551	0.20 330	1.95 423	0.26 513	0.18 522	3.72 582	1.22 600	4.22 501	1.43 485	2.37 546	3.96 584	3.45 559	1.51 538	4.69 480	4.47 601	0.06 607	0.00 1	0.09 617	0.01 454	0.10 467	0.01 135

CBMV_ROB	1.70 551	0.11 215	1.98 431	0.46 563	0.00 1	2.85 557	0.91 590	4.27 505	2.21 571	4.02 602	5.00 595	2.97 534	2.32 574	5.40 514	1.35 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.06 463

U	1.74 553	0.03 2	0.99 212	0.03 236	7.39 670	10.20 649	0.00 1	0.71 88	0.20 46	0.02 35	0.02 152	0.12 239	0.02 88	0.11 100	0.04 38	0.00 1	0.00 1	9.67 665	5.13 680	0.01 98	0.00 1

DANet	1.74 553	0.22 350	3.06 528	0.75 604	0.44 600	2.46 537	0.35 549	3.40 399	1.41 480	4.22 604	1.56 494	5.03 603	0.56 450	6.29 554	5.00 609	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.04 345	0.08 499
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-	1.75 555	19.48 682	12.37 654	0.06 345	0.00 1	0.47 60	0.05 381	0.46 55	0.31 80	0.13 217	0.03 199	0.03 94	0.00 1	0.07 49	0.41 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 522	0.07 412	0.92 638

RP	1.76 556	0.55 527	2.59 502	0.22 493	0.60 619	1.70 495	0.98 593	4.31 509	1.99 553	3.12 577	5.04 596	4.41 587	2.96 592	4.72 482	1.90 549	0.01 560	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.14 501	0.01 135

xxxx	1.78 557	0.07 98	1.02 223	0.00 1	0.01 244	1.44 414	0.00 1	5.81 618	1.53 504	1.37 450	1.91 515	1.08 405	0.05 209	4.37 458	16.98 666	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

test_xeample	1.79 558	0.08 129	1.03 235	0.02 159	0.00 1	1.44 414	0.00 1	5.48 602	1.84 535	1.65 479	2.17 537	0.37 300	0.06 240	4.00 439	17.67 669	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

SGM-Forest	1.84 559	0.08 129	1.31 323	0.15 463	0.22 541	3.52 578	2.46 626	3.85 464	2.16 565	5.29 619	3.90 582	3.71 568	1.56 542	6.28 553	1.90 549	0.01 560	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.30 609
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	1.85 560	1.19 618	5.61 619	0.01 53	0.00 1	4.74 604	2.16 617	4.93 567	1.48 495	3.77 595	1.24 480	1.77 456	2.56 581	4.94 490	2.61 579	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 135

Selective-IGEV-i16pc	1.86 561	0.13 243	9.28 644	0.06 345	0.00 1	9.97 646	2.94 631	3.81 459	1.01 392	0.28 264	0.27 325	1.48 424	0.07 258	6.90 599	0.35 391	0.10 614	0.19 634	0.01 565	0.07 529	0.12 486	0.12 538

FAT-Stereo	1.86 561	0.19 317	3.31 545	0.17 474	0.03 370	1.78 502	0.97 591	4.76 555	2.79 593	4.22 604	4.87 591	5.31 609	2.83 590	5.06 497	0.90 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 135

RGC	1.86 561	0.67 560	3.45 553	0.07 378	0.26 559	3.29 567	0.11 454	4.78 558	1.46 489	3.26 582	4.51 589	5.14 605	2.68 585	5.46 516	1.94 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.09 507

CC-Net-ROB	1.86 561	0.64 553	2.55 498	1.42 640	0.19 529	3.38 572	0.04 351	4.41 520	2.45 582	0.90 364	1.31 485	0.98 395	0.18 355	6.60 572	0.53 448	1.14 648	1.60 661	7.16 661	0.00 1	1.33 642	0.32 614

GANet	1.90 565	0.43 477	1.83 411	0.39 552	0.00 1	2.24 526	3.37 635	3.90 471	1.44 486	2.17 523	9.66 627	2.57 506	1.09 508	6.88 594	1.81 542	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.10 467	0.03 361

LL-Strereo	1.93 566	0.97 602	3.83 569	0.55 582	2.19 648	1.49 436	0.05 381	4.09 488	1.00 391	2.59 556	2.77 556	5.17 606	5.63 639	7.19 614	0.63 469	0.00 1	0.10 602	0.00 1	0.00 1	0.25 580	0.20 593

DISCO	1.93 566	0.18 309	2.44 487	0.67 599	0.53 611	5.25 612	0.00 1	5.43 601	1.56 511	2.09 519	0.91 448	6.48 618	0.89 497	8.55 635	3.60 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 135

edge stereo	1.94 568	0.40 459	3.82 568	0.15 463	0.09 456	1.81 505	0.45 559	4.77 556	2.21 571	3.36 584	3.94 583	8.39 630	1.72 555	5.75 531	1.69 537	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.17 530	0.01 135

Nwc_Net	1.94 568	0.55 527	3.79 566	0.07 378	0.08 448	2.73 549	0.04 351	6.75 639	1.11 417	2.03 515	7.92 617	4.82 599	2.11 569	4.78 484	2.01 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.01 135

STTRV1_RVC	1.94 568	0.35 430	4.85 604	0.32 535	0.01 244	2.41 535	0.34 548	5.79 616	3.55 605	0.82 353	5.11 597	1.63 445	1.08 507	7.63 624	1.41 526	0.91 645	2.53 673	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 400

w-ln-seven-2	1.97 571	1.04 609	11.90 652	0.15 463	0.06 424	1.38 388	0.48 562	3.80 455	2.17 566	2.73 562	1.06 460	2.29 493	1.69 553	6.32 556	4.15 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.17 530	0.04 400

S-Stereo	2.00 572	0.30 408	5.74 621	0.24 503	0.23 546	2.51 540	1.90 611	4.74 550	5.15 626	2.42 550	5.80 602	2.85 524	0.72 486	5.08 498	2.17 566	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.04 400

psmorigin	2.01 573	0.37 440	10.25 647	0.22 493	0.03 370	1.62 479	0.19 490	3.31 385	1.05 405	4.92 615	3.14 565	5.85 611	2.21 571	5.31 509	1.71 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.02 277

MFMNet_re	2.02 574	0.98 603	4.27 584	2.74 651	0.88 624	1.47 429	0.15 471	4.21 498	3.18 600	6.63 628	6.93 613	1.87 462	3.63 609	2.13 366	0.99 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.05 426

NaN_ROB	2.02 574	0.58 537	2.65 505	0.29 525	0.28 575	3.19 562	5.19 659	3.84 462	2.55 589	5.31 620	1.73 506	2.30 495	1.96 565	6.78 587	3.09 587	0.01 560	0.06 565	0.03 600	0.10 545	0.10 467	0.37 619

RAFT-RH_RVC	2.05 576	0.15 273	1.66 388	0.60 588	0.27 565	1.49 436	0.02 257	0.58 76	0.65 213	5.35 621	21.66 665	1.06 403	0.07 258	6.85 590	0.57 460	0.04 593	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.00 1

stereogan	2.13 577	0.31 413	3.75 564	0.01 53	0.09 456	7.44 634	0.60 576	4.27 505	3.29 601	3.91 600	4.62 590	6.41 616	1.84 562	5.17 500	0.58 462	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.24 572	0.05 426

FTStereo	2.16 578	0.03 2	1.42 343	0.17 474	0.13 486	1.42 408	4.67 653	2.44 259	0.63 186	3.36 584	17.95 653	0.78 373	4.17 616	4.41 461	0.14 242	0.15 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.25 643

AF-Net	2.17 579	0.65 557	3.53 555	0.00 1	0.09 456	2.02 514	0.48 562	6.44 630	1.70 527	3.36 584	10.22 630	4.95 602	2.81 588	4.34 453	2.66 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 494	0.01 135

PDISCO_ROB	2.21 580	0.78 579	3.43 551	0.96 621	2.04 647	7.04 629	0.09 442	7.36 646	5.72 631	1.21 426	1.67 500	3.16 547	1.28 524	7.52 622	1.37 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 608	0.13 550

DGSMNet	2.23 581	0.80 582	6.10 626	0.96 621	1.73 642	3.22 564	4.12 644	5.30 593	1.11 417	1.19 419	2.48 548	3.18 548	0.65 473	4.57 478	1.33 520	1.11 647	1.37 660	1.55 650	1.26 666	1.37 643	1.28 644

SQANet	2.28 582	1.25 622	2.39 484	4.17 657	2.91 649	2.60 544	0.24 506	4.17 495	0.83 357	2.42 550	0.57 385	1.59 435	0.88 496	3.30 398	0.68 476	7.35 664	0.12 614	0.47 641	0.02 481	6.56 658	3.00 658

ADCRef	2.29 583	0.65 557	5.67 620	0.10 419	0.09 456	4.81 605	0.76 584	4.75 553	1.37 470	2.88 566	1.67 500	1.62 441	2.30 573	3.77 426	14.93 661	0.02 582	0.00 1	0.01 565	0.10 545	0.20 559	0.11 527

test_sample9	2.36 584	0.41 464	2.03 438	0.02 159	0.01 244	2.14 519	0.01 166	4.31 509	1.07 410	1.35 443	0.36 346	0.70 354	0.44 430	5.58 528	8.70 637	0.53 641	16.52 690	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

FBW_ROB	2.36 584	0.36 436	3.16 534	0.37 550	0.14 494	4.42 599	0.18 484	6.64 634	3.05 597	2.98 573	2.85 557	4.86 600	1.11 510	11.00 658	4.53 602	0.16 624	0.05 554	0.37 639	0.09 540	0.19 548	0.78 633

DeepPrunerF	2.50 586	0.87 594	14.90 660	0.17 474	0.31 586	1.41 400	0.29 528	5.62 609	9.97 648	1.02 391	0.43 366	2.01 470	1.65 550	6.85 590	3.99 594	0.00 1	0.01 391	0.07 611	0.10 545	0.24 572	0.12 538

Wz-Net-SNSev	2.53 587	2.49 650	10.66 649	0.39 552	0.01 244	2.73 549	0.40 553	5.02 575	1.50 500	2.15 521	2.12 530	6.48 618	1.11 510	9.47 643	5.84 617	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.06 463

XQC	2.57 588	1.20 619	6.33 631	0.18 479	0.01 244	3.84 584	0.33 544	5.24 586	3.83 613	4.43 607	1.94 517	4.58 592	3.19 598	7.19 614	8.67 636	0.00 1	0.03 517	0.00 1	0.03 494	0.27 588	0.19 587

Selective-IGEV-i16pb	2.59 589	0.23 358	12.90 656	0.10 419	0.00 1	8.27 640	3.43 637	6.97 642	3.73 610	0.56 315	2.20 538	2.46 504	1.32 527	7.09 611	1.35 521	0.15 622	0.26 641	0.06 609	0.13 556	0.24 572	0.24 603

RTSC	2.66 590	1.24 620	6.04 625	0.18 479	0.02 342	4.40 598	0.08 430	4.29 507	4.98 625	6.00 623	3.15 567	2.97 534	1.56 542	6.71 582	10.89 649	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.05 512	0.40 618	0.24 603

222	2.69 591	0.09 151	1.03 235	0.00 1	0.00 1	1.54 452	0.00 1	5.61 607	1.55 506	1.51 463	2.10 529	0.53 324	0.07 258	4.54 474	35.09 686	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

CSAN	2.70 592	0.75 572	3.41 550	0.18 479	0.12 481	4.18 591	4.05 643	4.11 490	4.36 617	6.03 624	6.24 609	4.60 594	4.74 624	7.29 617	3.43 591	0.02 582	0.03 517	0.01 565	0.02 481	0.18 539	0.22 599

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aanetorigin	2.87 594	0.73 571	8.74 641	0.23 501	0.23 546	1.61 474	2.07 613	1.76 183	1.10 415	14.21 664	10.25 631	2.93 529	3.38 603	4.98 492	4.06 595	0.10 614	0.05 554	0.09 617	0.11 549	0.57 633	0.15 560

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PWC_ROB	2.90 596	1.01 607	6.12 627	0.53 579	0.57 618	1.30 357	0.40 553	3.85 464	4.42 620	7.37 633	15.40 646	3.03 538	1.55 541	6.31 555	5.74 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 624	0.05 426

w-ln-seven	2.97 597	1.40 628	12.49 655	0.25 506	0.14 494	7.22 631	0.48 562	5.24 586	4.82 624	4.96 616	2.13 532	4.00 576	1.33 528	5.95 538	8.81 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 515	0.02 277

SHD	3.01 598	1.02 608	5.52 616	0.45 562	0.39 594	4.12 589	0.17 479	6.68 635	12.04 651	7.20 632	3.36 572	4.40 585	2.58 583	4.69 480	7.17 627	0.01 560	0.04 537	0.00 1	0.03 494	0.22 565	0.17 571

PWCDC_ROB	3.06 599	1.38 627	3.81 567	0.14 458	0.00 1	3.14 560	0.02 257	4.40 519	12.35 652	1.08 405	23.69 672	2.01 470	2.01 568	3.87 432	2.43 571	0.24 633	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 635	0.08 499

SPS-STEREO	3.08 600	0.49 509	2.49 493	0.21 489	0.24 551	3.67 581	1.24 601	5.80 617	2.43 580	10.68 649	8.00 619	9.48 636	3.59 608	8.11 631	5.08 610	0.01 560	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.11 527
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 601	1.32 623	2.49 493	6.07 660	3.26 652	4.62 602	2.15 616	5.35 596	1.34 467	2.00 510	2.54 549	3.50 561	1.49 534	3.68 416	1.11 503	7.89 665	0.23 637	1.88 655	0.03 494	7.74 661	4.78 663

DStereoO	3.24 602	1.24 620	4.53 595	2.49 648	1.28 633	2.49 538	3.35 634	3.86 467	3.39 602	1.92 501	2.66 553	3.72 569	9.18 653	3.46 407	4.30 599	10.11 680	0.42 649	0.03 600	0.75 655	5.03 654	0.56 626

Ntro	3.24 602	1.34 624	2.83 514	7.27 662	4.43 658	6.22 624	0.74 583	4.73 549	1.48 495	0.39 293	1.77 510	2.70 514	1.28 524	4.59 479	1.25 514	8.06 666	0.28 643	2.12 658	0.05 512	8.11 662	5.16 665

NVStereoNet_ROB	3.25 604	0.46 494	2.71 510	0.34 543	0.56 616	2.36 533	0.87 587	4.56 535	4.47 622	4.55 609	14.09 642	11.93 642	3.23 601	9.79 646	3.14 588	0.43 638	0.03 517	0.53 644	0.31 630	0.36 613	0.38 621
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	3.28 605	10.54 678	2.29 477	3.50 653	3.31 653	4.21 592	0.21 494	3.77 449	1.03 397	2.54 554	3.17 569	3.20 549	0.21 374	3.89 433	0.69 477	1.94 652	0.05 554	9.87 666	3.53 672	5.03 654	2.55 656

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 606	2.61 652	7.84 636	0.09 407	0.26 559	12.92 655	7.62 674	4.25 502	3.64 609	2.95 571	3.99 585	4.61 596	1.22 517	8.36 632	1.77 541	0.59 644	1.15 659	0.04 604	0.85 661	0.48 628	0.67 631

ADCL	3.30 606	0.81 586	6.76 633	0.25 506	0.25 556	6.93 627	4.65 652	4.79 559	2.62 591	4.61 612	3.36 572	5.22 607	4.55 622	5.54 523	14.91 660	0.05 599	0.01 391	0.11 623	0.13 556	0.28 597	0.10 519

SDNR	3.31 608	0.91 599	6.28 630	0.44 557	0.02 342	26.11 681	0.01 166	3.81 459	1.62 520	2.82 565	11.06 633	2.93 529	0.60 455	7.95 629	1.52 527	0.01 560	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.12 538

SAMSARA	3.32 609	1.07 612	6.25 628	0.86 617	0.31 586	7.55 635	3.87 642	5.26 592	4.20 616	7.43 634	3.35 571	10.04 638	3.83 613	6.98 605	4.83 606	0.00 1	0.14 623	0.00 1	0.05 512	0.17 530	0.22 599

DPSNet	3.38 610	0.60 542	9.55 645	0.61 591	0.46 604	5.10 610	1.44 605	11.17 658	3.92 614	2.57 555	0.88 446	5.90 612	9.68 657	7.63 624	7.25 628	0.08 610	0.16 629	0.01 565	0.07 529	0.34 608	0.17 571

G-Net	3.49 611	0.47 502	4.03 574	1.61 642	1.91 643	10.78 652	1.92 612	3.06 335	1.26 445	8.59 643	12.06 636	6.13 614	7.82 648	4.78 484	4.77 605	0.08 610	0.12 614	0.07 611	0.15 558	0.16 521	0.11 527

MDST_ROB	3.50 612	0.07 98	3.94 570	2.66 650	1.46 638	12.94 656	0.97 591	7.32 645	2.42 579	14.82 666	8.08 620	2.74 517	1.51 538	8.44 634	2.48 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.11 527

pmcnn	3.61 613	0.68 562	5.38 615	0.61 591	1.46 638	2.75 553	1.26 602	5.04 576	1.57 513	8.77 644	11.67 634	18.69 660	2.38 578	6.03 541	5.61 615	0.00 1	0.07 575	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.07 486

test_sample8	3.62 614	0.41 464	2.03 438	0.02 159	0.01 244	2.14 519	0.01 166	4.38 515	1.04 399	6.51 625	0.58 387	14.04 650	6.94 644	5.58 528	8.70 637	0.53 641	16.52 690	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

ADCPNet	3.63 615	0.82 590	13.20 658	0.08 393	0.43 599	7.02 628	2.23 619	4.77 556	2.41 578	4.31 606	1.96 519	7.57 627	5.16 629	6.45 567	13.80 658	0.02 582	0.75 655	0.04 604	0.90 662	0.16 521	0.53 625

SuperB	3.70 616	1.77 638	15.73 662	0.31 531	0.05 411	4.37 596	1.67 609	3.58 432	11.57 649	2.36 545	1.32 486	2.03 474	1.91 563	6.95 603	9.01 641	0.05 599	0.03 517	0.10 622	0.08 535	11.00 677	0.10 519

MFN_U_SF_RVC	3.76 617	1.77 638	9.85 646	0.84 610	0.27 565	9.50 644	0.49 566	8.07 649	3.41 603	4.81 614	3.28 570	9.40 635	3.49 605	7.76 628	8.31 635	0.41 637	0.54 651	0.52 643	0.80 659	0.89 638	0.84 635

DStereoRT	3.77 618	0.60 542	4.37 590	0.09 407	0.15 503	5.27 613	0.46 560	4.05 485	1.49 497	1.91 500	1.39 490	0.89 380	3.47 604	6.42 566	1.75 540	0.00 1	0.09 592	37.58 693	4.88 679	0.07 412	0.50 624

zh-mn7	3.86 619	3.10 657	15.43 661	0.10 419	0.05 411	1.45 420	0.29 528	4.05 485	6.06 633	7.81 637	15.68 647	2.86 525	0.76 488	10.58 651	8.76 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.02 277

Wz-Net-TNSev	3.91 620	5.20 668	20.57 667	0.15 463	0.01 244	7.14 630	3.57 638	6.70 637	3.57 606	1.74 484	0.58 387	7.39 626	4.33 618	8.86 637	7.99 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.24 572	0.16 563

AnyNet_C32	3.93 621	2.58 651	12.07 653	0.39 552	0.49 609	5.50 615	6.45 670	4.44 523	2.19 569	6.86 630	2.94 560	5.28 608	3.20 599	6.63 575	18.37 671	0.08 610	0.04 537	0.20 631	0.09 540	0.57 633	0.19 587

zh-sn7	3.94 622	3.36 660	15.78 663	0.13 443	0.00 1	4.01 586	2.24 620	4.54 529	2.00 554	3.86 598	9.77 629	4.11 577	5.45 637	9.93 648	13.33 657	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 565	0.12 538

ADCMid	3.95 623	1.34 624	10.91 650	0.18 479	0.38 593	5.02 609	1.27 603	4.87 563	2.94 596	11.15 651	3.60 577	6.76 622	5.21 632	6.40 565	16.96 665	0.12 618	0.08 587	0.55 645	0.46 646	0.53 632	0.19 587

SGM_RVC	4.07 624	0.38 446	1.98 431	0.84 610	0.26 559	6.20 623	2.37 622	6.45 631	3.57 606	11.56 654	9.27 626	15.55 653	6.78 643	10.07 649	4.60 604	0.22 628	0.25 638	0.20 631	0.23 604	0.26 583	0.34 615
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 625	2.40 649	8.71 640	0.13 443	0.00 1	8.56 642	0.49 566	3.85 464	13.78 655	3.36 584	17.56 652	4.60 594	0.95 501	10.97 656	6.77 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.06 463

WZ-Net	4.16 626	1.75 637	23.59 670	0.08 393	0.04 393	2.62 548	2.16 617	5.89 619	4.74 623	5.73 622	3.51 575	6.99 625	4.89 627	10.82 654	10.11 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.11 527

xyz-stereo	4.23 627	0.09 151	35.65 679	0.02 159	0.00 1	17.93 666	0.01 166	1.93 202	0.42 98	1.61 477	14.74 643	2.67 510	0.15 341	7.15 613	1.87 547	0.00 1	0.01 391	0.24 635	0.00 1	0.04 345	0.01 135

SGM+DAISY	4.39 628	1.34 624	5.18 608	1.01 624	0.88 624	5.61 617	2.86 629	4.88 564	3.53 604	13.29 660	13.95 641	12.66 645	7.55 645	7.98 630	5.39 613	0.23 632	0.18 632	0.15 628	0.24 608	0.29 599	0.64 629

MSAF-DinoV2	4.41 629	3.43 661	8.07 638	1.16 632	0.06 424	3.21 563	0.59 575	6.94 641	4.44 621	2.00 510	0.83 441	16.58 655	5.59 638	13.48 663	17.17 667	0.06 607	0.04 537	0.09 617	0.76 656	1.94 647	1.78 652

WCMA_ROB	4.54 630	0.48 504	3.19 536	0.49 570	0.63 620	5.38 614	2.57 627	4.70 547	3.77 611	14.17 663	19.02 658	15.47 652	9.03 652	6.73 583	4.85 607	0.01 560	0.05 554	0.01 565	0.01 454	0.08 429	0.16 563

SANet	4.63 631	0.89 597	5.34 613	0.30 527	0.09 456	7.43 633	3.75 641	6.53 632	16.16 662	6.79 629	13.29 638	12.44 644	7.74 646	7.38 618	4.11 596	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.31 613

RainbowNet	4.74 632	3.21 659	3.07 529	9.34 669	6.01 661	4.89 608	3.60 639	7.09 643	4.39 619	1.63 478	3.01 563	4.72 597	2.96 592	5.53 520	1.19 510	8.95 668	2.12 664	8.48 664	0.19 586	8.75 666	5.73 666

AANet	4.76 633	1.55 632	16.94 666	0.08 393	0.02 342	1.55 454	0.28 524	4.62 539	13.81 656	13.14 659	13.93 640	12.23 643	5.40 635	5.81 536	5.54 614	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.02 481	0.23 568	0.06 463

MSMD_ROB	4.94 634	0.43 477	2.58 500	0.12 433	0.01 244	8.43 641	1.09 596	4.25 502	4.11 615	13.11 658	26.36 675	13.95 649	13.88 666	7.45 621	2.92 584	0.10 614	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

FCDSN-DC	5.04 635	0.15 273	1.83 411	0.22 493	0.44 600	5.60 616	1.66 608	5.22 585	4.37 618	14.49 665	21.86 666	20.65 663	11.88 662	7.66 626	4.55 603	0.02 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.05 426
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 636	2.15 645	16.58 664	0.34 543	0.07 438	5.91 621	4.26 646	6.73 638	6.99 640	9.44 646	6.09 605	6.57 620	5.17 631	9.54 644	21.38 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 613	0.23 602

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 637	2.33 646	8.42 639	0.33 537	0.27 565	24.60 680	8.84 678	5.50 603	9.75 647	3.82 596	8.16 621	8.53 631	1.82 558	9.44 642	5.18 611	1.02 646	1.65 662	0.33 638	0.47 648	1.06 640	0.90 637

ACVNet-4b	5.67 638	1.65 634	4.43 592	9.46 670	7.11 668	8.72 643	1.68 610	6.61 633	5.76 632	0.27 262	6.49 611	11.67 640	2.43 580	8.40 633	1.56 528	9.06 670	2.34 666	10.49 670	0.02 481	9.22 672	5.98 668

MeshStereo	5.78 639	0.75 572	3.04 527	0.25 506	0.14 494	7.88 638	2.09 614	9.64 653	5.18 627	20.48 676	19.06 659	22.80 666	9.54 656	9.64 645	4.88 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.03 361
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	5.81 640	0.99 605	5.56 618	0.72 602	0.51 610	6.72 626	0.18 484	9.90 655	23.69 669	11.45 653	19.26 661	8.18 629	9.46 655	9.24 640	9.49 644	0.02 582	0.16 629	0.00 1	0.08 535	0.18 539	0.40 622

FC-DCNN	6.09 641	0.18 309	2.35 481	0.42 555	0.53 611	7.80 637	1.42 604	8.14 650	7.07 641	19.05 673	22.10 667	22.85 667	13.84 665	9.42 641	6.44 620	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 463

ACVNet_1	6.16 642	1.86 642	4.43 592	9.52 671	7.22 669	7.59 636	2.37 622	9.99 656	6.71 638	3.84 597	5.35 600	13.23 648	4.90 628	6.25 552	1.94 556	9.06 670	2.40 668	10.88 672	0.11 549	9.58 674	6.03 669

FC-DCNN v2	6.25 643	0.19 317	2.31 478	0.44 557	0.55 615	8.05 639	1.51 607	8.71 651	7.22 642	19.24 674	22.98 670	24.00 670	13.47 664	9.80 647	6.51 621	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 426

MultiAttention	6.26 644	0.14 256	1.30 319	1.04 625	1.50 640	42.66 687	15.75 686	6.19 626	1.92 546	3.14 578	7.95 618	6.41 616	0.37 417	28.21 684	3.39 589	0.13 620	0.01 391	0.67 647	0.81 660	1.99 648	1.71 650

DStereoSA	6.36 645	2.38 648	9.01 643	3.89 654	5.88 660	5.84 618	7.80 676	5.63 610	5.71 629	4.45 608	15.09 644	2.93 529	16.15 671	8.58 636	10.70 648	1.64 651	4.94 682	0.39 640	6.56 684	3.39 649	6.28 671

EDNetEfficient	6.54 646	1.17 616	33.15 675	0.66 597	1.96 644	2.07 516	3.72 640	2.80 299	14.85 659	20.02 675	9.69 628	6.59 621	10.19 658	7.19 614	15.49 663	0.03 590	0.10 602	0.01 565	0.20 591	0.62 636	0.29 608

AnyNet_C01	6.59 647	4.31 665	36.24 680	0.96 621	0.46 604	9.96 645	5.74 663	6.02 625	3.63 608	7.59 635	8.56 622	8.83 632	3.14 597	13.74 665	20.83 679	0.12 618	0.08 587	0.25 636	0.09 540	1.01 639	0.34 615

DStereoFS	6.87 648	4.36 666	5.33 612	4.05 656	3.78 656	10.15 648	3.17 632	7.95 648	7.68 645	7.62 636	8.86 624	11.78 641	20.97 679	15.16 666	8.10 633	2.06 653	3.13 679	1.72 651	5.49 681	1.19 641	4.86 664

LSM	7.38 649	1.68 635	22.24 669	3.99 655	40.72 689	3.54 579	4.79 656	4.74 550	6.65 637	10.25 648	13.51 639	4.49 590	3.81 612	6.91 600	5.31 612	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.26 583	14.60 686

ELAS_RVC	7.69 650	0.80 582	4.90 605	1.06 627	1.02 628	10.00 647	9.43 679	9.75 654	14.69 658	21.83 679	20.27 664	17.88 658	16.41 672	13.01 662	10.44 647	0.22 628	0.55 652	0.28 637	0.19 586	0.35 611	0.65 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 651	23.96 685	13.67 659	14.71 679	7.88 671	4.83 606	0.04 351	5.01 574	2.89 594	8.86 645	4.96 594	6.11 613	10.72 659	10.18 650	3.51 592	2.44 654	0.33 645	15.15 676	4.65 676	12.33 679	5.95 667

ELAS	8.05 652	0.76 576	4.02 573	0.95 620	1.02 628	14.85 662	6.99 673	12.80 660	11.73 650	22.43 681	27.75 678	17.88 658	15.19 668	10.96 655	11.31 650	0.22 628	0.56 653	0.23 634	0.22 600	0.50 630	0.71 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 653	1.80 641	5.09 607	8.55 668	6.72 665	13.47 657	4.34 649	13.70 661	23.86 670	6.89 631	19.74 663	20.52 661	5.36 633	7.70 627	2.48 573	8.53 667	1.67 663	7.99 663	0.32 633	8.79 669	6.29 673

PWCK	8.72 654	5.37 669	16.61 665	5.74 659	0.12 481	19.88 670	11.41 682	11.31 659	13.42 654	14.07 661	12.84 637	13.20 647	8.05 650	15.44 667	10.25 646	5.95 661	0.22 636	2.09 657	0.05 512	7.50 659	0.92 638

WAO-7	9.09 655	1.79 640	3.55 557	0.80 608	0.15 503	18.67 668	4.36 650	23.07 685	26.68 674	12.59 657	27.90 679	22.52 664	13.03 663	13.53 664	11.47 651	0.09 613	0.03 517	0.58 646	0.10 545	0.47 627	0.34 615

IMH-64-1	9.55 656	2.76 655	2.44 487	11.17 674	9.13 674	12.03 653	5.45 660	18.33 669	15.78 660	6.59 626	18.69 654	16.95 656	6.20 640	10.63 652	8.06 631	9.46 673	2.46 669	15.42 678	1.61 667	10.89 675	6.88 675

IMH-64	9.55 656	2.76 655	2.44 487	11.17 674	9.13 674	12.03 653	5.45 660	18.33 669	15.78 660	6.59 626	18.69 654	16.95 656	6.20 640	10.63 652	8.06 631	9.46 673	2.46 669	15.42 678	1.61 667	10.89 675	6.88 675

RTS	9.75 658	2.69 653	65.25 690	0.85 613	1.99 645	14.36 658	4.75 654	5.69 613	17.29 664	7.97 638	19.00 656	6.83 623	3.02 594	26.15 682	18.62 674	0.00 1	0.15 627	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.16 563

RTSA	9.75 658	2.69 653	65.25 690	0.85 613	1.99 645	14.36 658	4.75 654	5.69 613	17.29 664	7.97 638	19.00 656	6.83 623	3.02 594	26.15 682	18.62 674	0.00 1	0.15 627	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.16 563

MonStereo1	9.96 660	1.60 633	3.97 571	7.74 664	6.62 664	14.53 661	2.83 628	14.16 662	22.18 667	11.83 655	28.49 682	26.76 672	16.14 670	11.07 659	6.43 619	6.17 662	0.03 517	3.80 660	0.46 646	8.16 664	6.30 674

EDNetEfficientorigin	10.31 661	1.90 643	98.96 704	0.22 493	0.23 546	2.73 549	0.71 581	4.50 527	16.94 663	18.72 668	15.36 645	12.74 646	10.73 660	8.96 638	11.94 654	0.01 560	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.25 580	1.31 645

MADNet+	10.71 662	14.57 680	70.07 692	0.58 587	0.47 606	19.89 671	4.20 645	11.05 657	6.87 639	3.03 575	5.99 604	9.01 633	6.35 642	31.95 686	28.31 685	0.22 628	0.26 641	0.01 565	0.04 506	0.46 624	0.87 636

WAO-6	11.09 663	1.69 636	3.21 539	7.54 663	7.10 667	16.34 663	6.63 671	20.12 674	38.64 685	9.67 647	19.28 662	27.53 673	10.97 661	12.43 661	11.57 652	4.26 657	2.35 667	10.54 671	0.02 481	7.59 660	4.29 661

LVE	11.10 664	2.36 647	3.34 546	9.94 672	8.13 672	21.22 673	7.75 675	16.47 667	32.55 680	8.55 642	23.64 671	23.22 668	7.93 649	10.98 657	6.65 622	9.45 672	2.55 675	11.08 674	0.58 652	9.35 673	6.28 671

IMH	11.11 665	3.50 662	2.56 499	11.25 676	9.13 674	14.49 660	5.10 658	20.68 678	26.30 673	8.28 640	23.85 673	20.63 662	9.19 654	12.39 660	7.96 629	9.50 675	2.50 671	15.28 677	1.66 669	11.07 678	6.96 677

light-stereo	11.29 666	3.16 658	24.06 671	24.68 688	20.24 687	10.39 650	0.25 507	15.08 663	14.15 657	17.95 667	16.96 649	22.77 665	4.34 619	17.38 672	5.86 618	3.06 656	6.95 684	0.11 623	0.26 616	8.83 670	9.33 681

Dean	11.46 667	2.03 644	5.20 609	10.73 673	8.20 673	18.71 669	5.73 662	21.10 679	41.49 688	11.12 650	22.16 668	25.92 671	7.74 646	7.52 622	4.31 600	9.01 669	2.27 665	9.95 669	0.61 653	9.18 671	6.22 670

coex-ft	12.01 668	5.60 670	80.23 694	0.15 463	0.15 503	1.88 508	0.73 582	2.66 285	30.12 677	49.31 690	16.59 648	15.97 654	14.42 667	6.79 588	14.50 659	0.05 599	0.08 587	0.01 565	0.05 512	0.37 615	0.61 628

SGM-ForestM	12.56 669	0.80 582	4.31 588	1.07 628	0.41 597	21.56 674	8.57 677	17.42 668	19.67 666	29.93 683	28.49 682	45.83 687	27.22 683	26.05 681	18.40 672	0.14 621	0.25 638	0.18 630	0.28 623	0.18 539	0.42 623

LE_ROB	12.79 670	0.64 553	10.26 648	2.13 644	1.29 634	7.25 632	5.81 664	9.09 652	49.27 691	57.55 691	24.58 674	23.68 669	31.13 686	9.00 639	23.57 684	0.04 593	0.06 565	0.13 627	0.20 591	0.08 429	0.11 527

JetBlue	13.83 671	5.03 667	33.82 677	0.84 610	6.92 666	50.14 688	20.02 688	15.09 664	8.92 646	11.33 652	17.05 650	28.25 674	18.01 677	32.60 687	18.53 673	0.32 635	0.12 614	0.15 628	0.23 604	4.59 653	4.64 662

WAO-8	13.93 672	3.75 663	4.23 582	7.74 664	6.54 662	22.81 676	2.39 624	22.66 682	45.98 689	18.88 671	35.42 685	33.21 678	16.91 673	16.55 670	12.78 655	5.01 659	0.81 657	9.89 667	0.77 657	8.77 668	3.61 659

Venus	13.93 672	3.75 663	4.23 582	7.74 664	6.54 662	22.81 676	2.39 624	22.66 682	45.98 689	18.88 671	35.42 685	33.21 678	16.91 673	16.55 670	12.78 655	5.01 659	0.81 657	9.89 667	0.77 657	8.76 667	3.61 659

MANE	14.02 674	0.85 592	3.53 555	2.13 644	3.75 654	18.44 667	6.14 665	22.67 684	27.90 675	33.01 685	41.08 688	41.26 686	30.90 685	23.39 676	17.99 670	0.47 639	0.76 656	0.91 648	4.04 674	0.17 530	1.00 641

KSHMR	14.27 675	6.95 673	5.79 622	15.08 680	12.84 679	17.44 664	10.61 680	18.88 671	30.94 678	18.81 670	22.21 669	28.54 675	8.85 651	15.56 668	9.24 642	10.34 681	3.60 680	21.61 685	4.68 677	14.48 682	8.94 680

TorneroNet-64	15.45 676	5.66 671	3.44 552	13.86 677	12.03 678	28.15 683	6.27 668	19.89 673	38.68 686	12.16 656	28.06 680	35.76 681	15.44 669	19.56 674	15.40 662	9.71 676	2.52 672	19.13 682	2.70 670	12.55 680	7.94 679

TorneroNet	16.10 677	5.74 672	4.12 580	13.88 678	11.97 677	26.89 682	6.85 672	21.13 680	38.32 684	14.15 662	33.36 684	33.52 680	17.49 675	18.89 673	19.64 676	9.77 677	2.53 673	19.43 683	3.35 671	13.21 681	7.86 678

FADE	16.19 678	10.20 676	37.43 683	4.76 658	4.82 659	10.62 651	5.00 657	19.13 672	23.28 668	8.35 641	6.09 605	14.63 651	21.62 680	25.45 680	20.32 677	24.52 686	8.46 685	36.14 692	36.87 693	3.46 651	2.72 657

notaker	17.52 679	21.54 684	7.84 636	18.05 682	14.44 682	17.58 665	6.43 669	20.13 675	24.44 672	21.34 678	27.71 677	39.12 683	18.78 678	19.63 675	20.40 678	11.95 682	2.71 678	25.51 687	5.85 683	17.10 685	9.78 682

BEATNet-Init1	17.91 680	7.45 674	36.82 681	1.88 643	1.38 636	37.29 686	14.71 685	21.90 681	24.20 671	38.07 686	36.59 687	50.41 688	32.00 687	29.42 685	21.83 682	0.33 636	0.39 648	0.47 641	0.54 651	1.50 645	1.07 642

ktn	19.15 681	18.52 681	6.39 632	22.64 686	17.26 684	24.47 678	12.11 683	24.52 686	34.74 683	18.75 669	27.70 676	32.54 676	17.85 676	15.71 669	16.67 664	22.09 685	3.64 681	28.95 689	10.91 687	17.40 686	10.22 684

UNDER WATER	19.61 682	12.37 679	31.14 673	20.44 684	14.31 681	28.63 684	18.15 687	16.43 666	34.24 682	20.82 677	19.14 660	38.83 682	30.09 684	24.31 677	20.97 680	10.09 679	2.68 676	19.51 684	4.70 678	15.52 684	9.93 683

UNDER WATER-64	20.03 683	10.28 677	31.50 674	20.05 683	13.64 680	32.81 685	23.45 689	16.01 665	33.44 681	22.01 680	17.25 651	40.58 685	32.20 688	24.50 678	22.36 683	10.06 678	2.70 677	18.37 681	4.24 675	14.84 683	10.24 685

DLNR_Zeroshot_test	23.05 684	49.79 689	87.94 695	97.52 710	94.73 702	1.18 269	0.00 1	20.60 676	0.14 11	0.02 35	0.02 152	0.02 42	0.02 88	4.35 455	0.10 202	32.22 692	0.04 537	0.00 1	0.27 619	72.00 698	0.06 463

DLNR-FE	23.09 685	49.81 690	87.98 696	97.51 709	95.30 704	1.18 269	0.00 1	20.61 677	0.14 11	0.02 35	0.02 152	0.02 42	0.02 88	4.34 453	0.10 202	32.12 691	0.04 537	0.00 1	0.28 623	72.27 699	0.06 463

DPSimNet_ROB	25.03 686	19.56 683	24.93 672	24.36 687	17.85 685	22.25 675	25.93 690	28.52 687	29.10 676	32.61 684	28.25 681	32.87 677	26.42 681	24.51 679	40.42 687	16.75 684	13.93 689	25.19 686	22.38 690	19.96 687	24.75 692

HanzoNet	29.69 687	29.33 686	21.66 668	21.75 685	19.07 686	24.58 679	12.99 684	28.87 688	40.49 687	43.09 688	44.02 689	55.65 690	44.93 690	43.17 689	44.44 688	27.88 689	9.47 687	29.77 690	15.86 689	20.94 688	15.84 688

JetRed	34.54 688	39.28 688	62.16 688	15.62 681	26.51 688	69.20 690	40.79 693	31.43 689	32.41 679	46.06 689	44.55 690	40.19 684	26.50 682	38.43 688	56.06 692	12.76 683	37.49 695	13.23 675	9.38 686	29.52 689	19.34 690

Selective-IGEV-i1pa	40.68 689	57.40 694	33.39 676	8.30 667	3.75 654	82.83 692	29.61 691	60.13 693	65.07 693	63.77 694	70.36 694	56.61 691	49.84 691	85.92 700	52.37 691	29.08 690	12.73 688	17.95 680	7.74 685	8.68 665	18.01 689

Selective-IGEV-i16pa	40.86 690	51.67 691	34.61 678	3.07 652	1.33 635	89.22 696	10.65 681	60.73 694	84.73 697	63.74 693	79.54 695	61.32 694	52.55 692	90.03 701	62.63 694	25.32 687	8.92 686	10.93 673	5.64 682	5.06 656	15.56 687

MADNet++	47.78 691	34.15 687	37.11 682	42.94 689	41.23 690	64.94 689	30.63 692	60.79 695	53.26 692	72.08 695	61.65 692	57.68 692	54.96 693	58.03 690	59.24 693	43.01 694	36.17 694	36.07 691	22.50 691	47.50 691	41.67 694

ASD4	55.28 692	67.10 697	50.57 686	44.24 690	57.82 692	92.00 697	98.23 705	54.95 691	86.61 698	58.30 692	64.61 693	50.57 689	63.33 695	58.83 691	67.37 695	25.76 688	29.60 692	26.82 688	29.01 692	42.42 690	37.42 693

TCMNet-wrong-test	55.95 693	78.75 698	71.85 693	90.95 699	89.50 699	78.08 691	71.33 694	38.19 690	12.35 652	40.71 687	51.28 691	59.53 693	35.38 689	64.04 693	52.16 690	38.10 693	6.00 683	47.22 696	41.12 694	82.64 700	69.84 699

LRCNet_RVC	60.63 694	63.16 696	62.94 689	69.09 695	50.21 691	19.92 672	0.07 422	58.32 692	5.21 628	75.67 696	86.75 696	74.68 695	62.48 694	59.01 692	49.80 689	93.38 705	56.36 699	93.48 703	92.95 703	67.44 697	71.73 701

tt	68.65 695	0.15 273	99.57 705	50.64 691	14.90 683	100.00 707	100.00 707	100.00 710	99.76 705	27.80 682	10.52 632	99.97 712	98.63 705	99.61 705	100.00 711	90.62 700	98.21 703	46.66 695	52.02 696	62.86 696	21.04 691

USTest	75.36 696	57.99 695	56.43 687	72.82 696	69.93 696	99.96 706	100.00 707	98.57 705	99.18 704	94.19 702	97.90 705	78.26 696	95.05 703	75.90 696	76.21 698	48.70 695	80.65 700	39.01 694	52.97 697	57.66 692	55.76 695

xxxxx1	76.92 697	82.43 699	93.26 699	61.67 692	66.92 693	95.84 700	95.11 700	75.84 696	80.96 694	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 696

tt_ll	76.92 697	82.43 699	93.26 699	61.67 692	66.92 693	95.84 700	95.11 700	75.84 696	80.96 694	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 696

ff	76.92 697	82.43 699	93.26 699	61.67 692	66.92 693	95.84 700	95.11 700	75.84 696	80.96 694	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 696

RSGM-EC	80.84 700	55.04 692	42.42 684	74.68 697	80.19 697	84.60 693	87.59 695	88.17 699	89.98 699	86.62 700	95.72 702	81.57 697	74.73 696	73.44 694	69.93 696	92.23 701	97.38 701	85.31 700	90.67 701	84.14 701	82.34 702

acva	80.84 700	55.04 692	42.42 684	74.68 697	80.19 697	84.60 693	87.59 695	88.17 699	89.98 699	86.62 700	95.72 702	81.57 697	74.73 696	73.44 694	69.93 696	92.23 701	97.38 701	85.31 700	90.67 701	84.14 701	82.34 702

PML	89.08 702	99.72 705	92.85 698	94.72 701	94.92 703	99.54 705	97.42 704	93.50 701	95.96 703	99.77 708	92.33 700	95.35 703	93.51 702	99.96 710	91.15 702	99.98 717	31.71 693	100.00 709	45.94 695	93.46 704	69.88 700

MEDIAN_ROB	96.83 703	99.41 703	98.66 703	94.75 702	94.23 701	93.08 699	90.54 698	95.61 703	94.75 701	97.65 705	97.73 704	98.30 704	96.57 704	94.51 702	93.74 704	99.78 716	98.24 704	99.99 708	99.89 707	99.48 709	99.67 709

Anonymous_1	97.10 704	99.72 705	99.64 706	92.33 700	93.91 700	100.00 707	100.00 707	99.20 707	99.90 706	98.57 706	99.75 706	99.14 706	99.94 707	98.50 704	99.54 705	87.90 699	98.87 705	90.88 702	96.91 704	92.22 703	95.12 704

HaxPig	97.68 705	99.63 704	91.34 697	99.82 716	99.97 709	88.15 695	88.00 697	98.28 704	99.93 707	99.98 709	99.99 707	99.95 711	99.99 708	96.29 703	92.24 703	99.99 718	99.98 707	100.00 709	99.99 710	100.00 719	99.98 717

ccccc	98.51 706	94.69 702	100.00 710	100.00 719	100.00 711	92.59 698	97.15 703	98.75 706	95.78 702	98.59 707	95.17 701	98.60 705	99.67 706	99.86 708	99.84 706	100.00 719	100.00 708	99.91 707	99.54 706	100.00 719	100.00 719

test_example2	98.83 707	99.97 710	99.97 707	99.96 718	99.97 709	99.46 704	99.97 706	95.54 702	100.00 708	100.00 710	100.00 708	93.37 702	93.47 701	99.93 709	99.91 707	100.00 719	99.79 706	96.64 704	98.71 705	100.00 719	100.00 719

iinet-test	98.92 708	100.00 711	100.00 710	95.24 703	98.00 705	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	99.94 709	100.00 709	100.00 712	100.00 711	92.94 703	100.00 708	100.00 709	99.97 708	95.07 705	97.30 705

IINet	98.92 708	100.00 711	100.00 710	95.24 703	98.00 705	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	99.94 709	100.00 709	100.00 712	100.00 711	92.94 703	100.00 708	100.00 709	99.97 708	95.07 705	97.31 706

DPSM_ROB	99.17 710	100.00 711	100.00 710	96.28 705	98.84 707	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	93.66 706	100.00 708	100.00 709	100.00 711	96.31 707	98.27 707

DPSM	99.17 710	100.00 711	100.00 710	96.28 705	98.84 707	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	93.66 706	100.00 708	100.00 709	100.00 711	96.31 707	98.27 707

AVERAGE_ROB	99.23 712	99.81 707	97.56 702	100.00 719	100.00 711	96.24 703	91.02 699	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	99.98 711	99.97 708	100.00 719	100.00 708	100.00 709	100.00 711	100.00 719	100.00 719

DGTPSM_ROB	99.45 713	99.94 708	99.98 708	96.58 707	100.00 711	100.00 707	100.00 707	99.81 708	100.00 708	95.86 703	100.00 708	99.32 707	100.00 709	99.79 706	99.99 709	98.34 708	100.00 708	99.86 705	100.00 711	99.52 710	99.99 718

DPSMNet_ROB	99.46 714	99.94 708	99.98 708	96.59 708	100.00 711	100.00 707	100.00 707	99.81 708	100.00 708	95.87 704	100.00 708	99.32 707	100.00 709	99.79 706	99.99 709	98.46 709	100.00 708	99.86 705	100.00 711	99.52 710	100.00 719

RAFT-FEzeroshot	99.94 715	100.00 711	100.00 710	99.72 711	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 711

RAFT-FE	99.94 715	100.00 711	100.00 710	99.72 711	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 711

CasAABBNet	99.94 715	100.00 711	100.00 710	99.72 711	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.96 712	99.95 711

LSM0	99.94 715	100.00 711	100.00 710	99.84 717	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.22 713	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.99 717	99.83 710

Hybrid-DGEV	99.96 719	100.00 711	100.00 710	99.75 715	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.43 714	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 711

FlowAnything	99.97 720	100.00 711	100.00 710	99.74 714	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	99.71 715	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.98 716	99.95 711

Selective-RAFT-Error	100.00 721	100.00 711	100.00 710	100.00 719	100.00 711	100.00 707	100.00 707	100.00 710	100.00 708	100.00 710	100.00 708	100.00 713	100.00 709	100.00 712	100.00 711	100.00 719	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.99 717	99.95 711

GS-Stereo							0.00 1	2.95 315	0.59 115	0.09 164	0.03 199	0.01 3	0.03 143	0.14 121	0.06 121	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 522	0.16 521	0.12 538

Low-res two-view benchmark