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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

LACA2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.13 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.01 59	0.08 7	0.05 4	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.00 1

BridgeDepth	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	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
MonStereo	0.02 5	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.24 19	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.05 100	0.02 17	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.03 171	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 22	0.07 7	0.01 38	0.00 1	0.03 24	0.02 66	0.04 29	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.16 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.05 100	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.14 18	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.03 11	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 25	0.23 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.47 37	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 11	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 24	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.05 100	0.04 29	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 11	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.36 26	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 11	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.13 14	0.11 13	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.01 79	0.00 1

AASNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 148	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.28 23	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.01 52	0.03 21	0.15 63	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 66	0.12 67	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.25 20	0.09 11	0.00 1	0.00 1	0.25 94	0.02 66	0.04 29	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PointNet	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.03 171	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.16 15	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.11 138	0.01 5	0.18 65	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 49	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.52 46	0.20 44	0.03 87	0.01 87	0.01 12	0.00 1	0.05 39	0.16 64	0.00 1	0.02 96	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
MLG-Stereo_test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.45 35	0.27 64	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.48 39	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.13 229	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.50 43	0.17 26	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.06 112	0.01 5	0.20 68	0.01 153	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.14 161	0.01 5	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 180	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.56 51	0.27 64	0.03 87	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.12 67	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	0.02 94	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.03 87	0.00 1	0.09 57	0.03 83	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.01 52	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.02 66	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 217	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.01 59	0.25 20	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.05 40	0.16 173	0.02 17	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 31	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 58	0.34 81	0.00 1	0.00 1	0.25 94	0.02 66	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.01 147
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MoCha-V2	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.07 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.08 177	0.00 1	0.48 39	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.07 123	0.01 5	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.50 43	0.30 73	0.02 73	0.00 1	0.19 86	0.00 1	0.06 43	0.04 35	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.59 57	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.12 59	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 160	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.45 35	0.33 79	0.01 38	0.02 106	0.08 54	0.02 66	0.10 56	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 70	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

TS	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 70	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.64 61	0.50 136	0.01 38	0.00 1	0.07 53	0.03 83	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

GEAStereo	0.06 36	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.06 112	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 36	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.06 112	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.47 37	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.26 97	0.04 95	0.04 29	0.07 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 94	0.00 1

111111	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.43 33	0.19 39	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.15 77	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 36	0.01 32	0.04 236	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.38 29	0.25 55	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.22 200	0.06 43	0.23 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 240	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	0.44 34	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 39	0.49 101	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 36	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.00 1	0.75 79	0.45 114	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.00 1	0.12 67	0.18 65	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.06 36	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.03 152	0.66 65	0.27 64	0.06 119	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.23 92	0.28 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.13 184	0.88 244	0.00 1	0.01 59	0.12 13	0.07 7	0.07 128	0.01 87	0.05 40	0.00 1	0.06 43	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

GSStereo	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.49 42	0.27 64	0.05 101	0.00 1	0.17 82	0.05 100	0.07 47	0.11 56	0.00 1	0.01 52	0.16 257	0.01 154	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.37 88	0.04 96	0.00 1	0.06 46	0.05 100	0.04 29	0.28 76	0.08 226	0.01 52	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.33 79	0.03 87	0.00 1	0.06 46	0.07 123	0.03 21	0.28 76	0.07 222	0.01 52	0.00 1	0.17 231	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 217	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.50 224	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.51 45	0.35 82	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.01 5	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 209	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.14 236	0.01 155	0.03 143	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.66 65	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.26 208	0.09 54	0.23 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 202	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.58 55	0.27 64	0.00 1	0.03 126	0.61 124	0.00 1	0.14 73	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 48	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.00 1	0.82 91	0.52 145	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.21 83	0.13 60	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 55	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.53 227	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.79 86	0.39 93	0.01 38	0.02 106	0.02 17	0.00 1	0.11 62	0.18 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 55	0.09 214	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.90 105	0.51 138	0.05 101	0.00 1	0.09 57	0.00 1	0.23 92	0.42 93	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 55	0.12 232	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.02 112	0.91 106	0.45 114	0.06 119	0.01 87	0.17 82	0.00 1	0.37 115	0.24 73	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 55	0.03 87	0.04 236	0.00 1	0.00 1	0.09 202	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.02 115	0.02 112	0.69 69	0.46 120	0.01 38	0.04 134	0.24 92	0.15 168	0.10 56	0.22 69	0.07 222	0.01 52	0.00 1	0.18 234	0.01 79	0.00 1

anonymousdsp	0.09 55	0.01 32	0.00 1	0.05 212	0.03 97	0.06 190	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.25 209	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.71 73	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.11 67	0.12 143	0.08 50	0.65 118	0.01 153	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 55	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.01 131	0.29 212	0.13 138	0.01 72	0.01 59	0.64 61	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.42 109	0.00 1	0.23 92	0.06 43	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.07 207	0.02 94	0.00 1

CFNet	0.09 55	0.05 155	0.00 1	0.03 190	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.04 158	0.02 59	0.07 162	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.04 170	0.77 82	0.09 11	0.05 101	0.00 1	0.11 67	0.01 52	0.33 109	0.35 88	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.48 146	0.00 1

test_5	0.10 62	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 202	0.00 1	0.35 237	0.01 28	0.00 1	0.20 198	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.62 59	0.40 99	0.01 38	0.01 87	0.18 85	0.00 1	0.15 77	0.67 119	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1

TestStereo	0.10 62	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.01 59	0.58 55	0.21 47	0.16 162	0.05 139	0.47 114	0.01 52	0.45 121	0.23 70	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 121	0.01 147

GMStereo	0.10 62	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.22 50	0.07 128	0.02 106	0.92 145	0.00 1	0.10 56	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.82 165	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
HGLStereo	0.10 62	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.48 219	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	0.70 70	0.27 64	0.02 73	0.00 1	0.16 78	0.02 66	0.27 97	0.48 99	0.02 181	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1

AIO_rvc	0.11 66	0.04 128	0.02 215	0.01 97	0.01 49	0.14 236	0.10 231	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.96 116	0.56 149	0.01 38	0.10 165	0.34 104	0.00 1	0.13 71	0.38 90	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 66	0.06 171	0.00 1	0.08 239	0.01 49	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 138	0.02 43	0.01 72	0.01 59	0.73 74	0.46 120	0.02 73	0.02 106	0.23 91	0.05 100	0.33 109	0.58 114	0.00 1	0.00 1	0.19 270	0.00 1	0.01 79	0.01 147

UPFNet	0.11 66	0.03 87	0.01 193	0.02 165	0.05 127	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.70 70	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.14 73	0.10 53	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.46 198	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 66	0.05 155	0.02 215	0.05 212	0.07 158	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.26 201	0.08 171	0.02 43	0.02 115	0.04 170	0.54 47	0.26 58	0.06 119	0.04 134	0.14 70	0.01 52	0.51 127	0.42 93	0.01 153	0.02 96	0.03 215	0.04 198	0.15 125	0.04 189

NLCSM	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.75 283	0.00 1	0.43 221	0.00 1	1.84 275	0.00 1	0.07 6	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.12 70	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.01 28	1.08 251	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 112	0.55 49	0.32 77	0.03 87	0.00 1	0.28 100	0.02 66	0.15 77	0.08 48	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 70	0.09 214	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.05 185	0.85 95	0.60 162	0.05 101	0.01 87	0.74 136	0.01 52	0.43 120	0.26 74	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.13 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 287	0.00 1	0.49 223	0.00 1	2.08 282	0.00 1	0.03 1	0.06 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 73	0.01 32	0.00 1	0.08 239	0.11 203	0.14 236	0.00 1	0.02 135	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.04 152	0.00 1	0.95 110	0.41 101	0.01 38	0.03 126	0.73 135	0.00 1	0.20 82	0.69 121	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 219	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 138	0.01 59	1.05 132	0.49 130	0.07 128	0.05 139	0.16 78	0.08 126	0.21 83	0.80 123	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 219	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 138	0.01 59	1.05 132	0.49 130	0.07 128	0.05 139	0.16 78	0.08 126	0.21 83	0.80 123	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 73	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.03 152	0.94 109	0.68 186	0.09 139	0.04 134	0.10 61	0.01 52	0.70 145	0.45 96	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1

raft+_RVC	0.13 73	0.04 128	0.00 1	0.05 212	0.09 173	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.02 112	0.85 95	0.51 138	0.04 96	0.00 1	0.71 134	0.13 150	0.28 101	0.64 117	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.01 28	0.57 229	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.99 120	0.20 44	0.02 73	0.00 1	0.04 32	0.03 83	0.13 71	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 195	0.00 1

AIO_test	0.14 80	0.05 155	0.02 215	0.01 97	0.01 49	0.14 236	0.21 248	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	1.00 121	0.89 207	0.01 38	0.02 106	0.24 92	0.00 1	0.23 92	0.33 83	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.41 257	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.23 196	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	1.38 182	0.21 47	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.03 83	0.17 81	0.04 35	0.12 249	0.01 52	0.00 1	0.03 196	1.21 186	0.04 189

AACVNet	0.14 80	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.01 131	0.00 1	0.08 122	0.00 1	0.06 202	0.81 88	0.46 120	0.02 73	0.01 87	0.30 101	0.03 83	0.53 130	0.50 103	0.01 153	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.03 186

psm_up	0.14 80	0.13 238	0.01 193	0.07 235	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.11 247	0.88 101	0.32 77	0.09 139	0.11 174	0.96 146	0.12 143	0.46 122	0.36 89	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.05 109	0.00 1

UNet	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.13 256	0.66 65	0.21 47	0.01 38	0.01 87	0.20 90	0.03 83	0.27 97	0.07 45	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.90 219	0.00 1

WQFJX	0.15 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.94 292	0.00 1	0.88 247	0.01 15	2.12 283	0.00 1	0.08 7	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 85	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.51 225	0.13 138	0.00 1	0.02 112	0.89 104	0.62 163	0.09 139	0.02 106	0.42 109	0.13 150	0.28 101	0.53 107	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 85	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 229	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.56 229	0.07 111	0.00 1	0.02 112	0.88 101	0.64 175	0.06 119	0.02 106	0.60 123	0.13 150	0.27 97	0.57 112	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 85	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.11 203	0.15 241	0.00 1	0.03 143	0.05 116	0.01 131	0.76 242	0.02 43	0.03 138	0.00 1	1.01 123	0.62 163	0.09 139	0.10 165	0.09 57	0.13 150	0.22 88	0.49 101	0.01 153	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

DSFCA	0.15 85	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.18 244	0.01 124	0.23 251	0.01 86	0.09 151	0.00 1	0.03 155	0.05 93	0.02 115	0.02 112	0.86 99	0.39 93	0.09 139	0.15 188	0.13 69	0.04 95	0.27 97	0.33 83	0.06 219	0.06 193	0.09 238	0.06 204	0.73 161	0.14 202

STTStereo	0.15 85	0.06 171	0.00 1	0.02 165	0.05 127	0.00 1	0.09 226	0.00 1	0.72 282	0.19 187	0.02 148	0.04 77	0.01 72	0.01 59	1.22 164	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.02 66	0.22 88	0.47 98	0.06 219	0.01 52	0.00 1	0.07 207	0.05 109	0.25 211

WQFJA1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 289	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 287	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.09 296	0.00 1	0.52 226	0.01 15	2.30 285	0.00 1	0.10 10	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 289	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 287	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 295	0.00 1	0.73 238	0.02 43	2.31 286	0.00 1	0.08 7	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.16 91	0.12 232	0.00 1	0.02 165	0.16 234	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.02 59	0.03 148	0.00 1	0.04 77	0.02 115	0.13 256	1.06 136	0.25 55	0.04 96	0.00 1	0.50 116	0.03 83	0.53 130	0.34 86	0.01 153	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.97 172	0.00 1

RASNet	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.60 231	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.48 39	0.57 152	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.54 132	0.56 109	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.27 191	0.02 169

AMNet	0.16 91	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 162	0.21 191	0.00 1	0.46 224	0.21 216	0.44 298	0.54 47	0.58 155	0.26 194	0.00 1	0.17 82	0.12 143	0.32 108	0.05 40	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.27 248	0.12 119	0.28 214

MIF-Stereo (partial)	0.17 98	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.01 72	0.02 112	1.07 138	0.67 184	0.10 148	0.02 106	0.14 70	0.01 52	0.56 134	0.26 74	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.52 204	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 98	0.08 208	0.00 1	0.01 97	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.12 172	0.00 1	0.00 1	0.15 150	0.00 1	0.07 219	0.73 74	0.42 104	0.01 38	0.01 87	0.40 107	0.03 83	0.70 145	1.80 184	0.00 1	0.02 96	0.12 243	0.00 1	0.02 94	0.00 1

dd	0.17 98	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 159	0.03 202	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	1.35 177	0.29 72	0.01 38	0.05 139	1.00 150	0.16 173	0.12 67	0.29 80	0.10 238	0.19 255	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.28 214

ADLNet	0.17 98	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.20 215	0.00 1	0.00 1	0.01 138	0.77 242	0.00 1	0.06 202	2.33 259	0.36 85	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.07 123	0.08 50	0.57 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

RYNet	0.17 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	4.21 297	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 103	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.45 114	0.02 73	0.02 106	1.16 157	0.04 95	0.35 113	1.91 189	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.01 147

rafts_anoy	0.18 103	0.08 208	0.00 1	0.05 212	0.12 212	0.01 124	0.00 1	0.21 218	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	1.26 169	0.52 145	0.07 128	0.01 87	1.15 156	0.12 143	0.59 136	0.46 97	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.01 154	0.01 79	0.01 147

RALCasStereoNet	0.18 103	0.09 214	0.00 1	0.06 227	0.13 219	0.02 159	0.07 222	0.08 181	0.08 146	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.03 152	1.16 153	0.65 179	0.03 87	0.00 1	0.57 119	0.10 133	0.58 135	1.09 141	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.01 147

DMCA-RVC	0.18 103	0.04 128	0.09 250	0.03 190	0.16 234	0.07 192	0.23 251	0.04 158	0.49 254	0.67 235	0.22 203	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.76 80	0.28 71	0.11 149	0.10 165	0.09 57	0.10 133	0.21 83	0.11 56	0.05 218	0.07 206	0.04 220	0.01 154	0.82 165	0.00 1

HITNet	0.18 103	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.01 155	0.03 143	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.03 138	0.08 226	0.97 119	0.44 110	0.06 119	0.01 87	0.43 111	0.08 126	0.88 166	1.15 142	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.33 143	0.00 1
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
IGEV-Stereo+	0.19 108	0.38 275	0.00 1	0.05 212	0.02 78	0.10 210	0.00 1	0.03 143	0.03 88	0.01 131	0.89 248	0.22 183	0.20 213	0.02 112	0.76 80	0.57 152	0.01 38	0.07 149	0.33 103	0.14 161	0.31 106	0.56 109	0.08 226	0.00 1	0.00 1	0.19 240	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 108	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.09 151	0.01 131	0.13 184	0.07 111	0.06 166	0.02 112	0.80 87	0.51 138	0.07 128	0.06 146	0.65 130	0.05 100	0.76 151	1.75 180	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 108	0.10 220	0.02 215	0.00 1	0.04 117	0.01 124	0.01 155	0.00 1	0.03 88	0.02 141	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.07 219	0.96 116	0.42 104	0.16 162	0.01 87	0.87 144	0.02 66	0.65 141	0.83 126	0.01 153	0.13 239	0.00 1	0.01 154	0.76 163	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 108	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.09 226	0.00 1	1.20 300	1.00 247	0.00 1	0.06 104	0.00 1	0.01 59	0.78 85	0.20 44	0.01 38	0.02 106	0.43 111	0.03 83	0.14 73	0.33 83	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.70 271	0.04 107	0.03 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.20 112	0.12 232	0.04 236	0.07 235	0.09 173	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.16 185	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.04 170	1.39 184	0.24 52	0.16 162	0.00 1	1.72 193	0.05 100	0.23 92	0.38 90	0.00 1	0.03 140	0.01 191	0.00 1	0.52 147	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 112	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.04 180	0.00 1	0.04 158	0.11 169	0.02 141	0.02 148	0.26 195	0.07 172	0.01 59	0.82 91	0.41 101	0.11 149	0.20 221	0.58 120	0.12 143	0.76 151	1.51 162	0.09 235	0.02 96	0.00 1	0.10 212	0.03 102	0.00 1

AF-Net	0.20 112	0.02 57	0.01 193	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.80 276	0.45 244	0.05 116	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 95	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 141	0.06 112	0.11 62	1.32 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

Nwc_Net	0.20 112	0.02 57	0.01 193	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.80 276	0.45 244	0.05 116	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 95	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 141	0.06 112	0.11 62	1.32 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

DISCO	0.20 112	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.18 244	0.00 1	0.03 88	1.01 248	0.00 1	0.10 131	0.01 72	0.02 112	0.88 101	0.37 88	0.05 101	0.01 87	0.65 130	0.08 126	0.21 83	0.75 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 174	0.00 1

S2M2_XL	0.21 117	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.01 155	0.14 205	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.15 201	0.00 1	1.23 167	0.86 203	0.20 178	0.19 214	0.10 61	0.09 131	1.29 179	1.05 139	0.01 153	0.03 140	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
IGEV-BASED-STEREO-	0.22 118	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.14 236	0.00 1	0.03 143	0.06 130	0.01 131	0.33 214	0.19 178	0.18 204	0.02 112	1.03 128	0.93 212	0.12 157	0.16 198	0.39 106	0.13 150	0.92 168	0.93 129	0.01 153	0.02 96	0.00 1	0.12 219	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	4.37 303	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.58 120	0.01 52	0.34 111	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.01 79	0.00 1

HUF	0.23 120	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.16 253	0.01 155	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.00 1	1.73 221	1.77 277	0.16 162	0.10 165	1.17 158	0.05 100	0.48 125	0.34 86	0.08 226	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 120	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.09 202	0.00 1	0.11 196	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.77 82	0.36 85	0.06 119	0.03 126	2.11 208	0.06 112	0.54 132	0.58 114	0.02 181	0.02 96	0.09 238	0.15 226	0.98 173	0.02 169

anonymousdsp2	0.23 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.01 124	0.01 155	0.04 158	0.01 28	0.00 1	0.36 217	0.17 162	0.02 115	0.01 59	0.67 68	0.56 149	0.05 101	0.03 126	1.11 155	0.37 227	0.59 136	1.38 149	0.01 153	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.84 167	0.00 1

AFF-stereo	0.23 120	0.12 232	0.00 1	0.08 239	0.07 158	0.02 159	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.01 138	0.12 137	0.01 72	0.00 1	0.86 99	0.35 82	0.03 87	0.11 174	1.91 201	0.01 52	0.14 73	0.32 82	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	1.96 224	0.01 147

PS-NSSS	0.23 120	0.06 171	0.00 1	0.15 258	0.10 189	0.05 185	0.04 207	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.95 248	0.02 115	0.06 202	0.62 59	0.26 58	0.11 149	0.00 1	0.66 133	0.00 1	0.29 104	0.28 76	0.74 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 213	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.27 197	0.02 115	0.01 59	3.65 292	0.68 186	0.14 159	0.10 165	0.25 94	0.13 150	0.69 142	0.48 99	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169

MGS-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.20 181	0.03 138	0.01 59	4.55 309	0.25 55	0.05 101	0.01 87	0.37 105	0.02 66	0.35 113	0.50 103	0.02 181	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.24 125	0.20 257	0.01 193	0.05 212	0.09 173	0.01 124	0.47 261	0.81 261	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 138	0.03 152	1.18 157	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 127	0.11 138	0.11 62	1.39 151	0.08 226	0.02 96	0.01 191	0.31 249	0.14 121	0.28 214

Abc-Net	0.24 125	0.20 257	0.01 193	0.05 212	0.09 173	0.01 124	0.47 261	0.81 261	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 138	0.03 152	1.18 157	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 127	0.11 138	0.11 62	1.39 151	0.08 226	0.02 96	0.01 191	0.31 249	0.14 121	0.28 214
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DepthFocus	0.26 129	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 155	0.16 209	0.34 227	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.13 196	0.00 1	1.27 171	1.06 225	0.27 197	0.10 165	0.19 86	0.28 212	1.55 190	1.49 160	0.01 153	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.26 129	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.05 127	0.04 180	0.18 244	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.06 202	1.04 130	0.81 196	0.05 101	0.15 188	0.62 125	0.13 150	0.47 124	1.52 163	0.00 1	0.01 52	0.04 220	0.21 244	1.19 183	0.19 206

LMCR-Stereo	0.26 129	0.08 208	0.00 1	0.09 248	0.07 158	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.09 188	0.09 235	1.41 187	0.62 163	0.28 201	0.11 174	1.48 175	0.39 232	0.78 156	1.28 143	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 147

RP	0.26 129	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.19 246	0.00 1	0.23 251	0.10 192	0.22 199	0.13 177	0.00 1	0.07 111	0.00 1	0.05 185	1.49 197	0.17 26	0.03 87	0.00 1	0.14 70	0.01 52	0.05 39	1.67 174	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	2.23 236	0.16 203

YMNet	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.02 78	0.21 267	0.69 273	0.04 158	0.01 28	0.74 237	0.00 1	0.13 138	1.78 274	0.00 1	1.92 238	0.68 186	0.05 101	0.10 165	0.19 86	0.12 143	0.06 43	0.07 45	0.00 1	0.02 96	0.18 268	0.02 180	0.18 132	0.06 195

CFNet_pseudo	0.27 133	0.10 220	0.00 1	0.04 204	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.04 152	0.00 1	0.18 168	0.01 72	0.01 59	2.64 271	0.55 147	0.05 101	0.01 87	1.50 176	0.01 52	0.51 127	0.68 120	0.47 295	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.15 125	0.01 147

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.09 248	0.21 254	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.05 116	0.14 178	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.01 59	1.07 138	0.35 82	0.04 96	0.01 87	1.44 171	0.04 95	0.31 106	0.44 95	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.01 154	2.76 258	0.00 1

RALAANet	0.28 136	0.08 208	0.02 215	0.03 190	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.07 140	0.08 164	0.00 1	0.07 111	0.03 138	0.06 202	0.96 116	0.39 93	0.13 158	0.05 139	0.97 147	0.24 205	1.33 180	1.54 164	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.00 1	1.42 197	0.01 147

UCFNet_RVC	0.28 136	0.14 240	0.02 215	0.11 253	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.09 151	0.29 203	0.00 1	0.09 127	0.01 72	0.05 185	1.11 142	0.45 114	0.05 101	0.00 1	1.02 151	0.02 66	0.74 149	0.90 128	0.90 311	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.29 142	1.12 246

HSM	0.28 136	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.71 254	0.08 146	0.00 1	0.03 155	0.17 162	0.02 115	0.02 112	1.23 167	0.37 88	0.06 119	0.00 1	1.58 181	0.09 131	0.87 165	1.06 140	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.16 182	0.01 147

raftrobust	0.29 139	0.07 193	0.01 193	0.03 190	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.09 235	1.57 209	0.89 207	0.04 96	0.00 1	2.58 222	0.02 66	0.83 159	1.29 144	0.12 249	0.04 162	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.01 147

ARAFT	0.29 139	0.01 32	0.00 1	0.06 227	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.04 101	1.23 258	0.00 1	0.25 190	0.02 115	0.05 185	1.06 136	0.43 107	0.05 101	0.02 106	1.85 198	0.00 1	0.94 169	0.99 132	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.87 169	0.00 1

NVstereo2D	0.29 139	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.52 226	0.39 218	0.03 60	0.00 1	0.01 59	4.53 307	0.51 138	0.03 87	0.02 106	0.59 122	0.00 1	0.38 118	0.51 106	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.30 142	0.12 232	0.02 215	0.02 165	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.13 203	0.16 185	0.00 1	0.08 171	0.38 214	0.18 204	0.00 1	1.12 145	1.26 237	0.27 197	0.17 207	1.10 154	0.29 213	1.33 180	1.33 147	0.00 1	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.30 142	0.07 193	0.00 1	0.02 165	0.03 97	0.01 124	0.02 190	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.05 185	1.05 132	0.41 101	0.01 38	0.00 1	0.99 148	0.03 83	0.81 158	3.16 241	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	1.35 193	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 142	0.03 87	0.03 230	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.47 246	0.07 140	0.03 148	0.02 148	0.08 122	0.02 115	0.01 59	1.34 176	0.81 196	0.16 162	0.10 165	0.48 115	0.16 173	1.36 182	0.50 103	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	2.29 243	0.01 147

GMOStereo	0.30 142	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.16 234	0.10 210	0.01 155	0.05 164	0.04 101	0.00 1	0.01 138	0.04 77	0.06 166	0.02 112	1.01 123	0.62 163	0.09 139	0.19 214	1.30 162	0.19 189	0.85 161	2.67 219	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.68 156	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.31 150	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.07 158	0.02 159	0.07 222	0.07 176	0.39 242	0.45 217	0.10 178	0.18 168	0.14 198	0.11 247	1.44 190	0.94 214	0.24 189	0.35 272	0.40 107	0.18 187	1.41 184	1.72 178	0.01 153	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.07 196

APVNet	0.31 150	0.08 208	0.00 1	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.01 155	0.09 187	0.02 59	0.10 174	0.06 163	0.07 111	0.01 72	0.04 170	1.49 197	0.55 147	0.16 162	0.11 174	1.74 194	0.19 189	0.76 151	2.27 202	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.02 169

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Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 155	0.10 220	0.01 193	0.02 165	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.15 207	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.09 235	1.17 156	0.65 179	0.02 73	0.14 186	1.43 170	0.14 161	1.39 183	1.66 171	0.00 1	0.04 162	0.01 191	0.00 1	1.49 202	0.00 1

TestStereo1	0.34 156	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	2.55 266	0.58 155	0.05 101	0.03 126	1.50 176	0.02 66	0.37 115	0.98 130	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	2.89 266	0.00 1

SA-5K	0.34 156	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	2.55 266	0.58 155	0.05 101	0.03 126	1.50 176	0.02 66	0.37 115	0.98 130	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	2.89 266	0.00 1

CCAANet	0.34 156	0.07 193	0.00 1	0.08 239	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.03 88	1.42 268	2.06 280	0.47 225	0.02 115	0.07 219	0.77 82	0.46 120	0.38 226	0.19 214	0.06 46	0.01 52	0.22 88	0.13 60	0.20 275	0.03 140	0.01 191	0.09 209	2.26 239	0.09 198

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Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 160	0.18 251	0.00 1	0.16 260	0.08 168	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.09 151	0.04 152	0.00 1	1.54 263	0.01 72	0.05 185	1.00 121	0.36 85	0.37 224	0.11 174	1.59 182	0.06 112	0.98 171	0.59 116	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.00 1	2.74 257	0.01 147
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
trnet	0.38 164	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.09 187	0.20 191	0.09 171	0.09 176	0.24 188	0.22 218	0.01 59	1.36 180	1.57 260	0.29 205	0.28 259	1.46 174	0.41 235	1.88 197	1.40 154	0.01 153	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.01 147

CIPLG	0.38 164	0.04 128	0.09 250	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.13 235	0.09 187	0.31 225	0.04 152	0.07 170	0.09 127	0.04 152	0.10 243	2.21 254	0.47 126	0.16 162	0.02 106	1.65 189	0.06 112	0.76 151	1.65 170	0.01 153	0.03 140	0.08 233	0.00 1	1.99 225	0.02 169

ACRE	0.38 164	0.03 87	0.08 248	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.14 237	0.09 187	0.28 218	0.04 152	0.11 183	0.10 131	0.04 152	0.12 252	1.92 238	0.46 120	0.16 162	0.02 106	1.64 188	0.06 112	0.76 151	1.66 171	0.01 153	0.02 96	0.08 233	0.01 154	2.32 245	0.02 169

S2M2_L	0.39 167	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.11 196	0.20 191	0.42 216	0.00 1	0.15 150	0.10 189	0.00 1	1.15 150	0.95 216	0.22 183	0.27 254	0.08 54	0.15 168	1.60 191	1.46 157	0.02 181	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.37 285	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RGC	0.39 167	0.25 266	0.96 303	0.06 227	0.16 234	0.07 192	0.03 202	0.03 143	0.09 151	0.30 205	0.30 213	0.03 60	0.03 138	0.08 226	1.41 187	0.17 26	0.08 136	0.01 87	0.83 140	0.11 138	0.51 127	2.50 210	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.37 256	1.25 187	0.79 240

raft_robust	0.40 169	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	1.15 281	0.01 28	0.01 131	0.01 138	0.19 178	0.05 158	0.05 185	1.14 148	0.69 190	0.08 136	0.16 198	3.38 234	0.13 150	1.13 174	2.24 199	0.01 153	0.10 227	0.00 1	0.00 1	0.14 121	0.08 197

SA	0.40 169	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.12 252	0.82 91	0.70 191	0.06 119	0.16 198	1.96 202	0.04 95	0.69 142	2.39 207	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	3.44 290	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 169	0.09 214	0.17 264	0.02 165	0.12 212	0.00 1	1.12 292	0.01 86	0.06 130	0.05 159	0.00 1	0.01 15	0.13 196	0.09 235	2.17 252	0.68 186	0.16 162	0.13 184	1.99 203	0.66 264	1.09 173	1.39 151	0.09 235	0.15 249	0.05 224	0.00 1	0.01 79	0.43 231

sAnonymous2	0.43 172	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.10 192	0.25 206	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.26 222	0.03 152	1.18 157	1.21 232	0.24 189	0.17 207	2.50 218	0.15 168	2.27 217	2.68 224	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 198

CroCo_RVC	0.43 172	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.10 192	0.25 206	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.26 222	0.03 152	1.18 157	1.21 232	0.24 189	0.17 207	2.50 218	0.15 168	2.27 217	2.68 224	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 198

CREStereo	0.43 172	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.07 158	0.01 124	0.00 1	0.20 215	0.37 235	0.19 187	0.19 195	0.29 202	0.26 222	0.01 59	1.52 204	1.86 281	0.30 210	0.21 230	1.45 173	0.39 232	2.17 213	1.59 167	0.02 181	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.55 150	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
AE-Stereo	0.44 175	0.04 128	0.00 1	0.03 190	0.14 229	0.03 171	0.01 155	0.05 164	0.13 176	0.01 131	0.00 1	0.22 183	0.18 204	0.03 152	1.04 130	1.50 253	0.29 205	0.18 212	1.35 167	0.36 226	2.04 203	3.28 246	0.02 181	0.04 162	0.01 191	0.14 225	0.84 167	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 175	0.06 171	0.00 1	0.05 212	0.10 189	0.00 1	0.00 1	2.08 311	0.06 130	0.64 233	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 170	1.94 242	0.70 191	0.05 101	0.00 1	2.59 223	0.00 1	0.62 138	0.56 109	0.00 1	0.09 222	0.00 1	0.00 1	2.26 239	0.00 1

CES	0.45 177	0.07 193	0.01 193	0.01 97	0.10 189	0.01 124	0.02 190	0.27 226	0.46 250	0.19 187	0.03 155	0.39 216	0.33 240	0.12 252	1.88 234	1.63 263	0.64 257	0.48 287	0.16 78	0.44 238	2.67 232	2.26 201	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 189

FADNet-RVC-Resample	0.45 177	0.27 268	0.41 277	0.19 265	0.28 268	0.00 1	0.05 214	0.26 225	0.21 195	0.14 178	0.17 188	0.27 197	0.05 158	0.19 277	2.42 261	0.58 155	0.22 183	0.80 304	0.51 117	0.43 237	0.63 140	1.49 160	0.14 258	0.50 278	0.10 241	0.98 280	0.34 144	0.57 235

FADNet	0.45 177	0.07 193	0.11 257	0.01 97	0.13 219	0.00 1	0.85 279	0.01 86	0.05 116	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.08 177	0.20 279	1.89 235	0.45 114	0.19 174	0.23 236	3.36 233	0.70 268	1.43 186	1.43 155	0.03 204	0.05 179	0.09 238	0.36 254	0.03 102	0.35 224

NCCL2	0.45 177	0.17 249	0.01 193	0.18 263	0.49 280	0.03 171	0.01 155	0.01 86	0.12 172	0.80 240	0.01 138	0.08 122	0.03 138	0.13 256	1.44 190	0.51 138	0.30 210	0.11 174	0.19 86	0.14 161	0.96 170	1.79 183	0.67 302	0.11 231	0.04 220	0.12 219	3.28 284	0.32 218

DeepPruner_ROB	0.46 181	0.11 228	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.00 1	0.91 285	0.01 86	0.03 88	0.50 225	0.57 231	0.05 93	0.03 138	0.08 226	1.84 231	0.63 173	0.14 159	0.03 126	1.17 158	0.05 100	2.53 227	2.11 196	0.14 258	0.04 162	0.01 191	0.11 218	1.26 190	0.00 1

TANstereo	0.47 182	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.28 218	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 177	0.01 59	1.59 211	1.33 239	0.34 216	0.20 221	0.27 98	0.13 150	2.19 214	1.78 181	0.12 249	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

XX-TBD	0.47 182	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.28 218	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 177	0.01 59	1.59 211	1.33 239	0.34 216	0.20 221	0.27 98	0.13 150	2.19 214	1.78 181	0.12 249	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 184	0.02 57	0.00 1	0.06 227	0.12 212	0.00 1	0.00 1	1.01 274	0.06 130	0.37 211	0.56 229	0.07 111	0.03 138	0.06 202	1.18 157	0.65 179	0.19 174	0.02 106	4.07 242	0.03 83	1.44 187	1.44 156	0.00 1	0.10 227	0.00 1	0.00 1	1.19 183	0.34 222

Sa-1000	0.49 185	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.23 186	0.03 138	0.14 263	1.26 169	0.72 193	0.08 136	0.17 207	2.52 220	0.11 138	0.89 167	3.79 263	0.01 153	0.11 231	0.07 231	0.00 1	2.98 271	0.01 147

CREStereo++_RVC	0.49 185	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.17 210	0.11 169	0.18 186	0.05 162	0.11 136	0.04 152	0.01 59	1.52 204	1.42 247	0.26 194	0.20 221	1.44 171	0.13 150	2.11 206	1.64 169	0.03 204	0.05 179	0.00 1	0.00 1	3.54 296	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
iResNetv2_ROB	0.50 187	0.12 232	0.00 1	0.08 239	0.10 189	0.00 1	0.00 1	2.00 307	0.07 140	0.48 219	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.05 185	2.07 249	0.42 104	0.07 128	0.00 1	2.45 216	0.02 66	2.00 202	0.86 127	0.00 1	0.11 231	0.00 1	0.00 1	2.56 253	0.00 1

GES	0.51 188	0.03 87	0.01 193	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.25 206	0.22 195	0.08 171	0.21 182	0.07 172	0.01 59	1.59 211	0.63 173	0.23 186	0.03 126	5.69 268	0.17 183	1.74 194	1.34 148	0.04 213	0.11 231	0.01 191	0.00 1	0.16 129	0.91 242

PMTNet	0.51 188	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.10 189	0.01 124	0.11 232	0.23 219	0.33 226	0.35 210	0.22 203	0.32 206	0.23 219	0.01 59	1.52 204	1.88 285	0.33 215	0.16 198	2.46 217	0.26 208	2.44 223	1.68 175	0.02 181	0.05 179	0.99 300	0.02 180	0.08 114	0.00 1

castereo	0.52 190	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 150	0.15 241	0.00 1	0.08 181	0.13 176	0.03 148	0.13 184	0.31 205	0.33 240	0.03 152	1.18 157	1.40 245	0.46 232	0.27 254	2.05 205	0.34 223	3.54 269	3.00 237	0.02 181	0.05 179	0.00 1	0.09 209	0.12 119	0.22 209

iinet-f	0.52 190	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.05 214	0.01 86	0.08 146	1.23 258	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.03 152	3.11 282	0.83 200	0.05 101	0.05 139	3.07 227	0.59 251	0.70 145	2.17 197	0.02 181	0.01 52	0.03 215	0.01 154	1.78 215	0.01 147

LoS_RVC	0.56 192	0.15 245	0.00 1	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.07 176	0.46 250	1.21 255	0.06 163	0.33 208	0.19 209	0.08 226	1.77 227	1.72 271	0.28 201	1.04 316	1.79 196	0.29 213	2.78 237	2.63 216	0.04 213	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 169

tt_ll	0.56 192	0.15 245	0.00 1	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.07 176	0.46 250	1.21 255	0.06 163	0.33 208	0.19 209	0.08 226	1.77 227	1.72 271	0.28 201	1.04 316	1.79 196	0.29 213	2.78 237	2.63 216	0.04 213	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 169

BEATNet_4x	0.57 194	0.14 240	0.03 230	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.02 190	0.05 164	0.25 206	0.08 164	0.03 155	0.16 152	0.14 198	0.28 291	2.42 261	1.24 235	0.76 272	0.72 302	0.78 139	0.14 161	2.92 243	4.33 279	0.00 1	0.16 252	0.00 1	0.02 180	0.60 155	0.01 147

pcwnet_v2	0.58 195	0.22 261	0.09 250	0.07 235	0.51 281	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.07 140	1.13 254	0.20 198	0.29 202	0.02 115	0.02 112	3.10 281	0.58 155	0.35 219	0.16 198	2.36 215	0.03 83	1.16 176	1.48 158	0.86 309	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.56 206	1.20 250

castereo++	0.60 196	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.07 158	0.22 268	0.00 1	0.05 164	0.20 191	0.08 164	0.06 163	0.32 206	0.29 231	0.02 112	0.91 106	1.24 235	0.43 230	0.25 241	2.24 210	0.27 211	3.44 266	2.51 211	0.17 268	0.04 162	0.00 1	0.04 198	2.60 254	0.71 236

IPLG	0.60 196	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.14 229	0.00 1	0.01 155	0.40 239	0.12 172	0.38 212	0.17 188	0.07 111	0.08 177	0.21 283	4.65 310	0.84 202	0.11 149	0.07 149	1.66 190	0.26 208	0.48 125	2.66 218	0.00 1	0.13 239	0.02 210	0.19 240	3.39 286	0.00 1

MIPNet	0.61 198	0.03 87	0.02 215	0.02 165	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.16 185	1.38 262	0.35 215	0.07 111	0.10 189	0.18 275	3.19 284	0.81 196	0.19 174	0.06 146	1.86 199	0.40 234	0.62 138	2.74 228	0.00 1	0.15 249	0.03 215	0.18 234	3.51 291	0.01 147

EGLCR-Stereo	0.62 199	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.10 189	0.07 192	0.01 155	0.18 211	0.26 212	0.02 141	0.23 207	0.24 188	0.15 201	0.01 59	1.16 153	1.37 243	0.29 205	0.32 269	2.08 206	0.10 133	2.29 219	3.42 251	0.03 204	0.06 193	0.00 1	0.43 258	3.97 307	0.00 1

LoS	0.64 200	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.02 78	0.01 124	0.00 1	2.75 319	0.50 259	0.39 213	0.06 163	0.52 231	0.50 255	0.13 256	1.65 219	1.84 279	0.67 264	0.45 286	1.09 153	0.25 207	3.52 268	2.69 226	0.03 204	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.66 201	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.12 198	0.54 264	0.45 217	0.10 178	0.43 223	0.33 240	0.02 112	1.55 208	2.38 306	0.36 221	0.25 241	1.77 195	0.38 229	3.34 262	4.03 271	0.02 181	0.09 222	0.00 1	0.00 1	1.51 203	0.04 189

GEStereo_RVC	0.69 202	0.03 87	0.01 193	0.01 97	0.14 229	0.00 1	0.22 249	0.30 230	0.12 172	0.20 190	0.09 176	0.23 186	0.02 115	0.05 185	1.35 177	1.20 231	0.17 171	0.09 162	4.87 254	0.32 219	2.13 208	3.77 262	0.26 283	0.19 255	0.00 1	0.02 180	2.64 255	0.24 210

IPLGR	0.70 203	0.05 155	0.04 236	0.01 97	0.25 263	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.13 176	1.11 253	0.27 211	0.03 60	0.07 172	0.10 243	4.72 311	0.91 210	0.52 239	0.15 188	2.66 224	0.50 242	0.74 149	2.90 234	0.00 1	0.14 246	0.06 228	0.32 251	3.14 276	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 203	0.24 265	1.46 313	0.42 278	0.59 284	0.09 202	0.58 268	0.24 224	0.35 230	0.40 214	0.17 188	0.41 221	0.11 191	0.02 112	5.20 321	1.09 227	0.25 192	0.20 221	0.55 118	0.14 161	1.96 199	2.36 206	0.00 1	1.09 307	0.01 191	0.34 253	0.56 152	0.05 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
gcap_with_dpt	0.73 205	1.20 309	0.00 1	0.47 280	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.43 241	0.06 130	0.04 152	0.10 178	0.64 234	0.19 209	0.03 152	1.15 150	1.48 249	0.71 267	0.90 309	2.24 210	0.22 200	2.79 239	2.51 211	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 245	1.93 222	2.34 263

GCAP-BAT	0.73 205	1.20 309	0.00 1	0.47 280	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.43 241	0.06 130	0.04 152	0.10 178	0.64 234	0.19 209	0.03 152	1.15 150	1.48 249	0.71 267	0.90 309	2.24 210	0.22 200	2.79 239	2.51 211	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 245	1.93 222	2.34 263

test-3	0.74 207	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 251	0.09 202	0.01 155	0.98 270	0.09 151	0.11 176	0.03 155	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.13 146	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.47 261	0.20 194	2.16 212	4.58 293	0.00 1	0.13 239	0.17 263	0.01 154	3.15 277	0.33 219

test_1	0.74 207	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 251	0.09 202	0.01 155	0.98 270	0.09 151	0.10 174	0.02 148	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.13 146	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.47 261	0.20 194	2.15 211	4.57 292	0.00 1	0.13 239	0.17 263	0.01 154	3.16 279	0.33 219

test_3	0.74 207	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.21 254	0.09 202	0.03 202	0.90 267	0.09 151	0.08 164	0.03 155	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.14 148	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.52 263	0.20 194	2.10 205	4.54 291	0.00 1	0.14 246	0.17 263	0.00 1	3.41 287	0.33 219

XPNet_ROB	0.74 207	0.37 273	0.02 215	0.01 97	0.14 229	0.06 190	0.00 1	0.00 1	0.14 180	0.14 178	0.73 238	8.65 297	0.03 138	0.06 202	0.81 88	0.47 126	0.69 265	0.04 134	0.32 102	0.17 183	1.14 175	2.73 227	0.15 263	0.05 179	0.00 1	0.02 180	2.84 263	0.09 198

RTSC	0.79 211	0.07 193	0.12 260	0.02 165	0.10 189	0.10 210	0.90 283	0.12 198	0.14 180	1.50 273	1.07 258	0.09 127	0.05 158	0.17 269	4.89 314	0.93 212	0.74 270	0.09 162	2.53 221	0.44 238	1.50 189	3.19 242	0.01 153	0.14 246	0.00 1	0.00 1	1.35 193	0.95 244

NaN_ROB	0.80 212	0.46 281	0.35 274	0.20 267	0.83 299	0.13 229	0.22 249	0.15 207	1.81 308	0.16 181	0.73 238	4.44 287	0.06 166	0.19 277	1.51 201	0.48 129	0.31 213	0.25 241	0.62 125	0.31 218	0.71 148	1.01 138	0.19 273	0.37 273	0.14 252	1.02 281	2.36 248	2.71 266

test_for_model	0.82 213	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 342	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 244	0.99 132	0.02 181	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 213	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 342	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 244	0.99 132	0.02 181	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

testlalala	0.82 213	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 342	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 244	0.99 132	0.02 181	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

GCAPDPT-zeroshot	0.82 213	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 342	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 244	0.99 132	0.02 181	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

GCAP-Stereo	0.82 213	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 252	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 342	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 244	0.99 132	0.02 181	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

MyStereo04	0.85 218	0.18 251	0.02 215	0.06 227	0.22 257	0.01 124	0.00 1	0.06 174	0.05 116	1.75 290	0.15 187	0.08 122	0.00 1	0.06 202	2.05 248	1.21 232	0.19 174	0.02 106	8.28 291	0.70 268	2.52 226	1.83 185	0.78 305	0.24 261	0.00 1	0.02 180	2.45 249	0.00 1

MLCV	0.85 218	0.04 128	0.01 193	0.18 263	0.47 279	0.00 1	0.01 155	1.32 288	0.34 227	1.02 249	2.77 288	0.40 218	0.26 222	0.05 185	1.58 210	0.90 209	0.25 192	0.25 241	5.94 273	0.17 183	1.64 192	3.11 240	0.10 238	0.53 282	0.00 1	0.01 154	1.68 212	0.02 169

DF	0.88 220	0.26 267	0.00 1	0.16 260	0.06 150	0.15 241	0.00 1	0.18 211	0.38 238	0.06 160	0.17 188	0.39 216	0.31 236	0.05 185	1.18 157	1.81 278	0.47 234	0.38 279	8.94 294	0.37 227	3.15 255	2.83 231	0.16 265	0.22 259	0.10 241	0.32 251	1.25 187	0.52 233

R-Stereo Train	0.88 220	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 198	0.52 262	0.85 242	1.77 270	0.47 225	0.20 213	0.16 267	1.39 184	2.03 292	0.90 281	0.41 281	5.12 257	0.61 253	3.63 270	4.27 275	0.01 153	0.09 222	0.00 1	0.12 219	0.16 129	0.78 237

RAFT-Stereo	0.88 220	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 198	0.52 262	0.85 242	1.77 270	0.47 225	0.20 213	0.16 267	1.39 184	2.03 292	0.90 281	0.41 281	5.12 257	0.61 253	3.63 270	4.27 275	0.01 153	0.09 222	0.00 1	0.12 219	0.16 129	0.78 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 220	0.02 57	0.01 193	0.71 284	0.12 212	0.00 1	0.06 218	1.69 300	0.22 199	1.62 284	4.44 310	3.04 284	0.18 204	0.02 112	1.33 175	0.82 199	0.39 227	0.07 149	0.99 148	0.56 249	2.48 225	1.85 187	0.25 282	1.15 309	0.05 224	0.02 180	1.34 192	0.34 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 224	0.61 293	0.00 1	0.68 283	0.59 284	2.06 305	0.07 222	0.00 1	0.01 28	0.21 191	0.00 1	9.68 300	1.74 273	0.24 286	0.70 70	0.27 64	0.20 178	0.02 106	1.57 180	0.01 52	0.29 104	0.30 81	4.40 330	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.01 147

s12784h	0.90 225	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.36 233	0.24 198	0.06 163	0.13 138	0.23 219	0.01 59	1.62 216	1.93 286	0.40 228	0.17 207	2.24 210	0.22 200	4.46 292	2.20 198	0.02 181	0.05 179	0.47 287	0.05 202	3.83 304	5.24 287

PWCDC_ROB	0.90 225	0.07 193	0.01 193	0.03 190	0.19 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 140	0.00 1	0.84 246	0.19 178	10.70 322	0.17 269	3.32 287	1.17 230	0.22 183	0.06 146	0.65 130	0.06 112	1.28 178	5.14 311	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.00 1

GANet-ADL	0.91 227	0.05 155	0.00 1	0.02 165	0.08 168	0.00 1	0.01 155	0.08 181	0.23 201	1.64 286	3.06 289	0.10 131	0.07 172	0.02 112	2.82 275	1.73 273	0.57 245	0.22 231	4.86 253	0.89 283	2.11 206	4.01 269	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	1.60 208	0.47 232

Anonymous3	0.94 228	0.10 220	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.00 1	1.72 303	0.25 206	0.00 1	0.00 1	2.04 274	0.49 254	0.18 275	3.12 283	3.84 334	0.54 242	0.29 260	3.11 228	0.81 275	3.32 260	3.53 252	0.03 204	0.03 140	0.00 1	0.02 180	1.64 209	0.21 208

CASS	0.97 229	0.04 128	0.04 236	0.05 212	0.05 127	0.01 124	1.34 294	0.13 203	0.26 212	0.49 223	1.46 265	0.38 214	0.28 229	0.01 59	1.47 194	1.26 237	2.91 313	0.42 284	3.52 235	0.10 133	5.60 311	4.01 269	0.00 1	0.06 193	0.27 278	0.00 1	1.92 221	0.01 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 230	0.10 220	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.18 262	0.00 1	0.30 230	0.35 230	0.17 183	1.02 255	0.35 210	0.33 240	0.13 256	1.35 177	1.51 254	0.49 237	0.30 263	0.86 143	1.05 297	2.44 223	2.44 208	0.14 258	0.21 258	0.00 1	0.20 243	4.24 315	8.16 308

cross-raft	1.01 231	0.18 251	0.00 1	0.00 1	0.06 150	0.16 253	0.02 190	1.11 279	0.38 238	0.49 223	0.43 221	0.42 222	0.27 226	0.13 256	1.38 182	2.26 297	0.29 205	0.20 221	6.38 276	0.98 293	4.80 300	4.29 278	0.08 226	0.03 140	0.12 243	0.68 270	0.15 125	1.83 258

MSMDNet	1.04 232	0.16 247	0.00 1	0.02 165	0.05 127	0.17 260	0.02 190	1.09 277	0.35 230	0.80 240	0.35 215	0.40 218	1.89 276	0.13 256	1.52 204	2.51 311	0.37 224	0.20 221	6.14 275	0.59 251	4.56 294	4.91 302	0.11 245	0.05 179	0.12 243	0.51 264	0.20 134	0.96 245

Any-RAFT	1.05 233	0.02 57	0.02 215	0.01 97	0.05 127	0.01 124	0.00 1	0.98 270	0.38 238	0.25 199	3.29 293	0.35 210	0.21 216	0.11 247	1.46 192	1.86 281	0.54 242	0.25 241	5.16 260	0.30 217	4.27 283	2.84 232	0.10 238	0.07 206	0.06 228	0.36 254	1.19 183	4.22 280

RAFT-Test	1.05 233	0.18 251	0.00 1	0.03 190	0.10 189	0.18 262	0.06 218	1.48 294	0.43 245	0.85 242	2.02 279	0.25 190	0.40 251	0.14 263	1.41 187	2.37 305	0.32 214	0.19 214	6.40 278	0.47 241	4.67 297	3.94 267	0.16 265	0.04 162	0.14 252	0.62 267	0.15 125	1.32 254

GwcNet-ADL	1.06 235	0.06 171	0.42 279	0.04 204	0.17 243	0.00 1	0.01 155	0.18 211	0.13 176	2.10 305	6.56 323	0.84 243	0.14 198	0.03 152	1.64 218	1.95 288	0.52 239	0.24 237	2.87 225	0.98 293	1.98 200	2.02 195	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.81 274	1.14 176	3.88 277

NOSS_ROB	1.10 236	0.06 171	0.02 215	0.10 251	0.16 234	0.03 171	0.00 1	1.21 285	0.62 271	1.66 287	1.79 272	1.98 273	0.36 248	0.82 310	3.04 278	3.33 327	0.64 257	0.31 268	1.34 166	0.16 173	3.76 275	3.91 265	0.10 238	0.58 284	0.00 1	0.06 204	3.54 296	0.00 1

XQC	1.11 237	0.20 257	0.34 273	0.12 255	0.22 257	0.00 1	0.94 288	0.23 219	0.14 180	1.59 283	2.51 285	0.26 195	2.73 295	0.20 279	5.06 318	1.34 241	0.54 242	0.15 188	3.81 240	0.33 221	1.83 195	4.34 280	0.03 204	0.23 260	0.08 233	1.30 287	1.39 196	0.18 204

SHD	1.14 238	0.05 155	0.57 284	0.05 212	0.13 219	0.07 192	0.87 280	0.28 228	0.21 195	1.38 262	1.89 275	0.47 225	1.93 277	0.17 269	5.23 323	1.07 226	0.57 245	0.30 263	5.06 256	0.92 289	2.55 228	4.47 287	0.03 204	0.62 286	0.69 293	0.12 219	0.96 171	0.18 204

EKT-Stereo	1.16 239	0.02 57	0.00 1	0.03 190	0.18 244	0.05 185	0.24 254	1.07 275	0.61 270	0.85 242	1.43 264	0.50 230	0.37 249	0.06 202	2.95 276	3.75 332	0.57 245	0.35 272	3.54 236	1.78 321	4.62 296	4.79 298	0.02 181	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

LALA_ROB	1.16 239	1.32 313	0.01 193	0.05 212	0.20 251	0.03 171	0.00 1	0.07 176	0.14 180	1.08 251	1.93 278	15.09 314	0.04 152	0.09 235	1.67 220	0.49 130	0.20 178	0.11 174	1.06 152	0.33 221	1.42 185	2.32 204	0.01 153	0.13 239	0.13 249	0.15 226	2.78 259	0.40 230

HH	1.17 241	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.11 217	0.01 155	0.66 252	0.37 235	1.90 297	0.39 218	0.69 240	0.33 240	0.04 170	1.48 195	3.72 330	0.27 197	0.24 237	5.83 270	0.62 256	6.22 318	4.61 294	0.24 279	0.08 212	0.15 255	0.00 1	2.35 246	1.13 247

HanStereo	1.17 241	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.11 217	0.01 155	0.66 252	0.37 235	1.90 297	0.39 218	0.69 240	0.33 240	0.04 170	1.48 195	3.72 330	0.27 197	0.24 237	5.83 270	0.62 256	6.22 318	4.61 294	0.24 279	0.08 212	0.15 255	0.00 1	2.35 246	1.13 247

iResNet	1.17 241	0.02 57	0.00 1	0.19 265	0.63 286	0.05 185	0.02 190	0.51 247	0.28 218	1.55 278	1.69 269	0.66 238	2.21 284	0.02 112	3.72 293	1.84 279	0.35 219	0.35 272	8.64 293	0.90 286	2.85 241	1.70 177	0.00 1	1.03 305	0.00 1	0.12 219	2.27 242	0.03 186

dad	1.18 244	0.02 57	0.01 193	2.11 303	0.01 49	0.00 1	5.84 317	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.06 104	1.03 266	0.01 59	2.24 257	0.49 130	0.01 38	0.16 198	4.27 247	0.16 173	0.28 101	0.54 108	0.08 226	0.20 257	1.50 306	0.00 1	7.90 329	4.90 286

SGM-Forest	1.18 244	0.22 261	0.02 215	1.16 294	0.74 294	0.30 272	0.00 1	0.59 250	0.71 280	1.88 295	0.81 245	1.57 266	1.99 278	0.26 290	2.48 264	1.40 245	0.36 221	0.16 198	2.04 204	0.05 100	2.08 204	2.58 215	0.49 296	0.11 231	0.65 292	0.81 274	4.78 317	3.70 275
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 246	0.45 280	0.28 270	0.40 276	0.80 296	0.02 159	0.32 256	0.20 215	2.31 314	1.51 274	1.33 262	4.78 289	2.71 294	0.28 291	1.61 215	0.43 107	0.52 239	0.26 246	2.35 214	0.73 270	1.45 188	1.56 166	0.13 256	0.33 268	0.28 280	2.54 303	1.87 217	3.31 273

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 247	0.47 282	0.09 250	0.74 285	1.47 305	1.79 303	0.02 190	0.32 235	0.29 222	4.32 345	1.64 268	5.77 292	0.28 229	0.04 170	1.27 171	1.55 259	0.36 221	0.14 186	1.29 161	0.18 187	2.63 231	2.67 219	0.02 181	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.94 170	4.44 282

PSMNet-ADL	1.22 247	0.06 171	0.02 215	0.06 227	0.10 189	0.04 180	0.05 214	0.90 267	0.24 205	3.19 335	6.91 327	0.36 213	2.67 293	0.04 170	1.74 222	2.65 314	0.44 231	0.22 231	5.12 257	0.29 213	1.98 200	2.44 208	0.19 273	0.03 140	0.00 1	0.17 231	2.94 270	0.19 206

ADCRef	1.22 247	0.41 278	0.41 277	0.12 255	0.80 296	0.30 272	0.73 274	0.43 241	2.19 312	0.71 236	0.02 148	0.29 202	0.05 158	0.24 286	4.42 305	0.92 211	0.17 171	0.26 246	3.14 230	0.74 272	0.84 160	1.95 191	1.10 314	0.27 264	1.11 301	2.75 309	1.25 187	7.34 301

EAI-Stereo	1.28 250	0.38 275	0.65 289	0.59 282	0.25 263	0.72 287	0.54 266	1.46 291	0.76 284	0.08 164	1.89 275	0.48 229	0.33 240	0.04 170	2.10 250	2.44 309	0.28 201	0.52 291	6.62 281	0.54 247	3.35 263	3.93 266	0.15 263	0.51 279	0.60 291	1.15 282	3.43 289	0.81 241

ETE_ROB	1.29 251	0.87 300	0.00 1	0.08 239	0.29 269	0.03 171	0.08 225	0.02 135	1.31 303	0.21 191	1.87 274	18.25 318	0.02 115	0.09 235	1.37 181	0.49 130	1.08 293	0.08 155	1.26 160	0.21 199	1.85 196	3.21 244	0.10 238	0.11 231	0.12 243	0.00 1	1.66 210	0.25 211

DAS	1.30 252	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 212	0.11 217	0.09 226	0.76 258	0.70 277	1.79 292	4.27 307	2.88 281	2.40 289	0.02 112	1.76 225	2.31 301	0.86 277	0.26 246	4.24 245	0.77 273	4.77 298	3.74 259	0.01 153	0.88 298	0.17 263	0.02 180	2.06 228	0.00 1

SepStereo	1.30 252	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 212	0.11 217	0.09 226	0.76 258	0.70 277	1.79 292	4.27 307	2.88 281	2.40 289	0.02 112	1.76 225	2.31 301	0.86 277	0.26 246	4.24 245	0.77 273	4.77 298	3.74 259	0.01 153	0.88 298	0.17 263	0.02 180	2.06 228	0.00 1

TRStereo	1.31 254	0.14 240	0.75 294	0.01 97	0.03 97	2.10 307	0.01 155	1.46 291	0.21 195	2.49 314	0.74 241	1.69 269	0.30 234	0.03 152	1.93 240	2.38 306	0.21 181	0.22 231	4.90 255	0.89 283	2.76 235	3.99 268	0.08 226	0.06 193	0.36 285	3.52 316	3.99 308	0.02 169

MSKI-zero shot	1.32 255	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.15 241	0.00 1	0.71 254	0.57 268	0.41 215	3.43 297	0.40 218	0.27 226	0.02 112	1.63 217	2.71 316	0.58 248	0.30 263	8.12 289	1.20 301	5.20 304	4.62 296	0.18 272	0.06 193	0.16 257	0.86 276	0.46 145	3.62 274

model_zeroshot	1.35 256	0.07 193	0.00 1	0.88 288	0.02 78	0.16 253	0.00 1	0.86 264	0.17 188	1.55 278	3.29 293	0.35 210	0.23 219	0.04 170	2.47 263	2.42 308	0.29 205	0.20 221	6.49 279	0.34 223	3.90 276	3.76 261	0.00 1	0.10 227	1.41 305	0.47 261	1.66 210	5.43 289

Reg-Stereo(zero)	1.36 257	0.07 193	0.11 257	0.04 204	0.19 246	0.11 217	0.14 237	2.01 309	0.49 254	2.47 310	7.62 334	0.65 236	0.29 231	0.79 307	1.11 142	1.95 288	0.66 262	0.15 188	3.61 237	0.81 275	2.13 208	3.62 253	0.31 287	0.04 162	0.12 243	0.18 234	4.02 309	3.05 269

HI	1.36 257	0.07 193	0.11 257	0.04 204	0.19 246	0.11 217	0.14 237	2.01 309	0.49 254	2.47 310	7.62 334	0.65 236	0.29 231	0.79 307	1.11 142	1.95 288	0.66 262	0.15 188	3.61 237	0.81 275	2.13 208	3.62 253	0.31 287	0.04 162	0.12 243	0.18 234	4.02 309	3.05 269

FC-DCNN	1.41 259	0.60 291	3.49 327	2.04 301	1.35 302	2.19 308	0.93 286	1.46 291	0.90 288	1.42 268	0.78 243	1.55 265	0.55 259	0.02 112	2.23 255	0.87 204	0.61 250	0.20 221	1.89 200	0.17 183	2.32 221	1.84 186	0.00 1	0.63 287	1.51 307	1.38 288	2.87 264	4.35 281

FADNet_RVC	1.42 260	0.20 257	0.42 279	0.27 271	0.71 291	0.02 159	0.76 275	0.40 239	0.50 259	0.48 219	1.02 255	0.90 245	0.37 249	0.76 306	4.54 308	1.52 256	0.76 272	1.49 327	9.06 296	0.69 266	3.06 253	3.65 258	0.41 294	0.69 292	0.28 280	0.26 247	3.02 273	2.12 260

test-1	1.48 261	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.20 265	0.31 255	0.89 266	0.49 254	2.96 329	3.23 291	1.52 261	0.30 234	0.17 269	1.94 242	2.72 317	0.61 250	0.49 290	5.52 263	1.33 306	4.19 281	5.99 324	0.01 153	0.12 238	0.00 1	0.18 234	3.69 301	3.00 268

DeepPrunerF	1.52 262	0.71 296	0.00 1	2.52 307	6.99 325	1.25 297	2.03 299	0.28 228	2.08 311	0.02 141	0.06 163	0.09 127	0.01 72	0.05 185	4.34 301	1.01 223	0.07 128	0.05 139	1.53 179	0.10 133	0.69 142	0.81 125	0.11 245	0.04 162	12.92 342	0.86 276	2.25 237	0.05 193

gcap-zeroshot	1.54 263	0.09 214	0.00 1	0.88 288	0.09 173	0.35 277	0.64 271	1.23 286	0.38 238	1.58 282	3.41 296	2.66 276	0.40 251	0.05 185	1.46 192	2.31 301	0.64 257	0.26 246	14.92 310	0.54 247	2.99 250	4.46 286	1.18 315	0.03 140	0.22 273	0.00 1	0.27 137	0.53 234

FC-DCNN v2	1.59 264	0.63 294	3.68 329	2.60 308	1.41 304	2.61 311	0.90 283	1.68 298	1.17 299	1.28 260	0.79 244	1.71 270	0.76 263	0.02 112	2.32 258	0.88 205	0.62 253	0.18 212	2.09 207	0.15 168	2.35 222	1.85 187	0.00 1	0.59 285	2.35 314	1.83 293	3.56 298	4.80 285

ADCP+	1.66 265	0.60 291	0.65 289	0.04 204	0.66 287	0.52 282	1.03 289	0.10 192	3.74 322	1.45 271	1.41 263	2.81 278	0.02 115	0.29 293	4.24 298	0.58 155	0.11 149	0.11 174	2.88 226	0.63 260	1.26 177	2.25 200	0.04 213	0.05 179	1.32 304	9.00 338	2.02 227	7.08 298

IGEV-FE	1.67 266	0.30 269	0.40 275	2.27 305	0.13 219	1.22 295	0.51 263	1.69 300	0.41 243	1.57 280	4.87 312	1.36 257	0.50 255	0.05 185	1.51 201	3.15 322	0.23 186	0.27 254	5.82 269	0.95 290	5.40 307	5.38 315	0.20 275	0.07 206	0.26 276	0.15 226	3.26 282	3.17 272

IGEV_Zeroshot_test	1.67 266	0.30 269	0.40 275	2.27 305	0.13 219	1.22 295	0.51 263	1.69 300	0.41 243	1.44 270	4.93 313	1.36 257	0.50 255	0.05 185	1.51 201	3.15 322	0.23 186	0.27 254	5.84 272	0.95 290	5.45 308	5.39 316	0.20 275	0.07 206	0.26 276	0.15 226	3.26 282	3.16 271

anonymity	1.73 268	0.37 273	0.12 260	0.08 239	0.07 158	0.24 269	0.00 1	1.37 289	0.34 227	2.03 300	15.78 356	0.92 247	0.52 258	0.17 269	1.50 199	2.81 320	0.63 254	0.22 231	3.67 239	0.45 240	3.24 258	4.79 298	0.14 258	0.34 270	0.23 275	0.52 265	3.20 280	2.82 267

RTS	1.75 269	0.07 193	0.05 241	0.06 227	0.24 260	0.05 185	2.34 301	0.05 164	0.23 201	1.40 265	0.22 203	0.57 232	0.12 192	0.11 247	5.06 318	1.49 251	0.92 284	0.07 149	6.70 282	0.63 260	2.57 229	3.63 255	0.00 1	0.25 262	0.31 283	17.50 352	1.48 200	1.26 251

RTSA	1.75 269	0.07 193	0.05 241	0.06 227	0.24 260	0.05 185	2.34 301	0.05 164	0.23 201	1.40 265	0.22 203	0.57 232	0.12 192	0.11 247	5.06 318	1.49 251	0.92 284	0.07 149	6.70 282	0.63 260	2.57 229	3.63 255	0.00 1	0.25 262	0.31 283	17.50 352	1.48 200	1.26 251

DDF-Stereo	1.76 271	0.51 287	0.10 256	10.17 317	0.11 203	11.95 320	0.01 155	0.08 181	0.21 195	0.07 162	1.21 260	7.67 296	0.76 263	0.02 112	1.09 140	1.69 267	0.69 265	0.36 277	3.20 231	0.24 205	3.14 254	2.94 235	0.06 219	0.18 254	0.16 257	0.47 261	0.28 138	0.26 213

DCVSM-stereo	1.80 272	0.08 208	0.12 260	0.21 268	0.05 127	0.18 262	0.01 155	1.84 305	0.27 216	2.47 310	7.17 331	10.61 303	2.53 292	0.06 202	1.16 153	1.70 268	0.50 238	0.16 198	5.62 266	1.29 305	4.11 278	2.00 192	0.17 268	1.76 326	0.03 215	0.45 260	2.49 251	1.44 256

iRaft-Stereo_20w	1.82 273	0.49 286	1.28 309	2.04 301	0.34 275	0.65 284	0.35 257	0.90 267	0.65 274	3.27 336	6.20 320	0.67 239	0.66 260	0.08 226	1.75 223	2.80 319	0.64 257	0.41 281	4.36 248	0.88 282	3.72 274	4.53 290	0.27 284	0.37 273	0.57 289	1.70 292	2.89 266	6.53 295

ADCL	1.85 274	0.87 300	0.64 288	0.38 274	0.54 283	0.39 278	1.32 293	0.30 230	8.11 336	1.67 288	1.02 255	0.28 201	0.12 192	0.20 279	4.43 306	0.64 175	0.48 236	0.83 305	2.23 209	0.61 253	2.30 220	1.55 165	0.33 291	0.52 280	4.40 324	4.14 318	2.83 262	8.85 313

ITSA-stereo	1.86 275	0.35 271	0.30 271	0.08 239	0.41 277	0.01 124	0.82 278	0.98 270	0.56 267	2.72 321	5.68 317	1.63 268	0.32 239	0.01 59	2.78 274	2.58 312	1.09 294	0.98 313	4.10 243	1.21 302	3.40 265	4.28 277	0.78 305	1.35 315	0.19 270	2.62 304	2.99 272	8.13 307

HBP-ISP	1.90 276	0.16 247	1.21 308	0.89 290	0.44 278	0.48 280	0.00 1	2.17 314	0.67 275	2.05 301	3.80 303	0.27 197	0.31 236	1.72 315	7.50 351	6.66 349	0.46 232	0.48 287	1.67 191	1.14 299	4.29 284	6.15 326	0.01 153	0.41 277	0.76 295	1.16 283	5.02 319	1.34 255

PWC_ROB	2.02 277	0.23 264	0.06 244	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.61 270	0.02 135	0.64 272	0.66 234	3.51 299	1.13 251	12.08 324	0.12 252	5.27 324	1.94 287	0.95 287	0.95 311	6.39 277	0.51 243	4.31 286	5.10 307	0.11 245	0.97 303	0.00 1	0.00 1	2.88 265	5.93 291

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 278	0.56 290	1.10 304	0.01 97	0.25 263	0.49 281	0.46 260	1.08 276	1.48 304	1.57 280	8.78 341	1.54 263	1.01 265	0.04 170	2.51 265	3.86 335	0.64 257	0.27 254	6.54 280	1.51 311	5.59 310	5.11 308	0.10 238	0.39 276	0.27 278	0.17 231	4.05 311	5.96 292

XX-Stereo	2.12 279	0.04 128	0.07 247	0.02 165	0.01 49	0.16 253	0.14 237	0.12 198	0.25 206	2.08 304	6.54 322	0.27 197	0.46 253	0.04 170	1.50 199	3.22 324	0.63 254	0.26 246	4.53 250	0.20 194	2.76 235	3.03 238	0.12 249	0.07 206	23.83 355	0.03 196	2.14 231	4.71 283

ccs_rob	2.12 279	0.09 214	0.18 265	0.08 239	0.02 78	0.03 171	0.00 1	2.34 315	0.55 265	2.47 310	13.25 351	15.14 315	0.18 204	0.20 279	1.75 223	2.69 315	0.63 254	0.29 260	3.12 229	0.69 266	4.37 290	4.79 298	0.03 204	1.18 310	0.00 1	0.01 154	1.74 213	1.47 257

MFMNet_re	2.15 281	0.05 155	0.08 248	0.00 1	0.79 295	0.84 288	1.03 289	2.00 307	1.92 309	0.48 219	0.95 253	10.91 304	3.15 297	0.07 219	5.46 330	2.08 294	2.09 303	0.88 308	10.26 301	1.74 320	5.19 303	3.08 239	0.66 301	0.93 301	0.01 191	0.01 154	2.55 252	0.78 237

CBMV	2.15 281	0.14 240	0.25 268	0.23 269	0.32 271	0.31 274	0.13 235	1.16 283	0.36 233	1.53 276	1.90 277	6.56 294	2.00 280	0.56 300	3.06 279	2.44 309	0.99 289	0.35 272	5.54 265	0.66 264	4.46 292	4.14 274	0.11 245	0.73 295	0.05 224	0.54 266	6.18 321	13.33 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 283	0.36 272	0.12 260	0.96 292	0.71 291	1.19 294	5.29 315	1.30 287	1.26 302	0.59 230	0.54 228	3.31 285	1.15 268	2.62 321	3.30 286	0.75 194	0.18 173	0.24 237	8.44 292	0.62 256	4.12 279	5.95 323	0.65 300	0.13 239	1.68 309	3.51 315	2.81 260	7.45 302

DN	2.24 284	0.02 57	0.00 1	0.07 235	0.06 150	14.51 323	0.00 1	0.36 238	0.45 249	2.13 306	0.67 235	22.78 326	0.27 226	0.07 219	1.27 171	1.65 266	0.26 194	0.12 183	4.50 249	0.51 243	2.70 234	2.30 203	0.02 181	0.06 193	0.28 280	0.76 273	0.81 164	3.75 276

SFCPSM	2.33 285	0.04 128	0.02 215	0.03 190	0.03 97	0.24 269	0.05 214	0.31 234	0.79 286	1.53 276	5.01 315	6.88 295	10.19 319	0.06 202	2.55 266	2.28 299	0.88 279	0.34 271	16.04 313	2.33 325	3.02 251	2.74 228	0.13 256	0.67 290	0.04 220	0.63 268	3.53 295	2.63 265

DDVS	2.43 286	0.18 251	0.30 271	0.04 204	0.23 259	0.13 229	0.04 207	1.54 296	0.51 261	1.88 295	15.36 355	14.18 311	0.66 260	0.23 285	1.87 233	3.51 329	1.01 290	0.55 295	4.82 252	2.40 326	4.60 295	5.12 309	0.12 249	0.32 266	0.00 1	0.16 230	3.66 300	2.33 262

AnyNet_C32	2.47 287	0.51 287	0.22 267	0.25 270	0.66 287	0.32 276	2.46 304	0.14 205	8.01 335	1.49 272	4.12 306	0.91 246	0.31 236	0.24 286	4.81 313	1.86 281	0.95 287	1.11 321	4.05 241	0.96 292	4.29 284	4.38 281	0.17 268	0.67 290	3.18 319	5.95 330	3.10 275	11.59 325

ADCMid	2.48 288	1.29 311	1.74 317	0.41 277	1.86 309	1.44 301	2.93 306	0.73 256	3.87 324	0.91 246	3.99 304	1.39 259	1.50 271	0.32 294	5.22 322	1.86 281	0.77 274	0.83 305	8.13 290	0.99 295	3.15 255	4.52 288	1.77 320	0.35 271	1.28 303	4.21 319	2.21 233	9.43 317

PVD	2.51 289	0.07 193	1.68 316	0.05 212	0.27 267	0.46 279	1.11 291	4.43 334	5.47 329	1.79 292	3.66 301	1.45 260	3.99 300	0.22 284	5.37 327	2.24 296	1.42 299	1.15 322	7.47 288	1.69 317	3.63 270	4.94 304	0.07 222	0.52 280	1.87 311	3.33 314	3.24 281	6.24 294

FBW_ROB	2.66 290	2.21 315	1.66 315	5.05 314	2.80 318	1.34 299	4.16 309	0.60 251	0.05 116	1.69 289	1.84 273	5.13 291	1.17 269	3.82 324	3.03 277	0.40 99	0.61 250	0.08 155	21.49 326	0.52 246	3.36 264	3.20 243	3.31 325	0.70 293	0.07 231	0.92 278	0.55 150	2.03 259

FAT-Stereo	2.70 291	0.14 240	2.13 320	0.10 251	0.24 260	0.01 124	0.42 259	3.13 322	0.70 277	3.10 333	9.71 344	11.10 305	1.99 278	0.09 235	3.84 294	3.34 328	1.04 292	1.21 325	4.13 244	1.57 314	5.03 302	6.08 325	0.16 265	1.81 327	0.02 210	1.54 291	2.22 235	8.08 306

S-Stereo	2.85 292	0.07 193	0.83 297	0.42 278	0.26 266	0.08 197	1.90 298	1.95 306	1.12 297	3.18 334	11.54 349	13.91 310	0.68 262	0.15 265	5.47 331	4.39 340	0.74 270	1.19 323	5.68 267	2.44 327	3.02 251	6.52 336	0.31 287	1.68 324	0.00 1	1.27 286	1.90 219	6.22 293

zero-FE	2.88 293	0.51 287	0.09 250	17.18 325	2.02 311	18.84 327	4.51 311	0.08 181	0.29 222	0.25 199	2.28 283	9.06 299	2.04 281	0.08 226	1.22 164	1.59 261	0.84 276	1.10 320	6.84 284	0.38 229	4.26 282	3.31 249	0.07 222	0.17 253	0.16 257	0.48 263	0.21 135	0.00 1

ADCPNet	2.98 294	0.18 251	1.56 314	0.38 274	2.05 312	0.31 274	3.98 308	1.10 278	2.73 316	2.26 307	4.94 314	0.97 249	8.31 316	0.73 305	5.33 326	2.28 299	0.91 283	0.29 260	9.19 297	1.73 319	3.19 257	4.38 281	1.90 321	0.32 266	3.45 320	4.80 325	3.15 277	10.16 320

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 295	0.43 279	0.93 301	0.09 248	0.32 271	0.20 265	0.57 267	1.49 295	2.91 318	3.02 331	7.11 330	1.62 267	1.06 267	0.02 112	2.23 255	4.08 336	0.41 229	0.42 284	35.98 346	1.46 309	4.36 289	5.52 318	0.10 238	0.31 265	0.20 272	0.92 278	1.58 207	5.59 290

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 296	1.18 308	0.43 281	2.19 304	0.94 301	0.84 288	6.54 321	0.85 263	5.90 330	2.43 309	0.94 252	1.91 272	1.34 270	4.13 326	4.25 299	2.60 313	1.01 290	0.98 313	18.67 318	1.72 318	3.64 273	6.69 339	1.93 323	0.70 293	2.03 313	2.01 297	1.46 198	8.01 305

SPS-STEREO	3.17 297	0.48 284	0.68 291	2.61 309	0.37 276	1.50 302	0.52 265	2.36 316	0.49 254	2.68 318	5.47 316	10.52 302	3.45 298	0.06 202	4.34 301	4.14 338	2.54 308	1.03 315	15.30 311	1.13 298	7.82 339	4.11 273	0.53 299	1.52 321	1.91 312	0.74 272	5.13 320	4.17 279
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 298	0.40 277	0.58 285	1.97 300	0.67 289	0.93 290	0.87 280	2.81 320	0.71 280	2.07 303	4.31 309	16.43 316	10.64 320	0.08 226	4.28 300	2.32 304	1.23 295	0.30 263	8.97 295	1.55 313	4.44 291	2.80 230	0.32 290	0.33 268	2.38 315	2.80 310	6.89 323	7.08 298

STTRV1_RVC	3.43 299	0.05 155	0.05 241	0.27 271	0.19 246	0.67 286	0.06 218	0.30 230	0.23 201	0.75 238	0.57 231	3.74 286	6.28 310	0.04 170	2.14 251	0.76 195	3.26 314	0.26 246	43.58 355	4.93 340	4.32 288	3.64 257	0.00 1	0.57 283	0.57 289	0.43 258	4.10 313	10.92 322

MFN_U_SF_RVC	3.55 300	0.95 304	0.87 298	1.23 295	0.82 298	1.85 304	5.19 313	1.64 297	0.92 291	2.99 330	8.05 340	5.01 290	1.65 272	5.09 327	5.85 337	1.74 274	0.93 286	0.84 307	25.33 332	2.03 323	5.23 305	5.77 321	0.49 296	1.53 322	0.79 297	2.86 311	2.25 237	4.02 278

ADCS	3.60 301	0.93 303	0.90 300	0.15 258	1.37 303	0.66 285	2.83 305	1.15 281	7.86 334	1.62 284	2.53 286	2.92 283	7.77 315	1.02 312	6.37 345	5.58 344	2.53 307	1.81 333	9.20 298	1.54 312	6.10 315	6.70 340	0.79 307	0.95 302	1.82 310	10.25 341	2.64 255	9.14 314

pmcnn	3.75 302	0.64 295	0.63 287	1.91 298	2.10 314	1.17 293	2.45 303	2.12 313	1.25 301	2.77 324	5.81 319	8.87 298	11.99 323	0.67 303	3.87 295	4.10 337	2.67 311	1.79 332	11.24 303	2.59 328	6.89 332	3.39 250	1.54 319	1.24 312	0.44 286	1.99 296	7.13 324	10.10 319

ACV-stereo	4.02 303	0.91 302	0.26 269	1.33 296	0.03 97	2.42 309	0.18 244	0.73 256	0.76 284	2.75 323	3.47 298	1.53 262	15.31 328	0.24 286	6.56 347	6.46 347	1.35 297	0.38 279	42.57 353	4.53 339	6.05 313	4.39 284	0.14 258	0.81 297	0.02 210	0.18 234	3.88 305	1.30 253

edge stereo	4.03 304	0.75 297	5.72 334	1.33 296	0.51 281	2.09 306	1.64 296	3.79 332	2.55 315	2.85 327	7.79 339	22.66 325	5.90 308	0.39 297	2.71 273	3.76 333	0.78 275	0.59 297	13.55 307	1.68 316	3.25 259	6.53 337	0.38 293	1.02 304	1.25 302	1.20 284	4.15 314	10.08 318

SANet	4.18 305	1.17 307	0.72 293	0.82 287	1.48 306	1.40 300	0.67 272	3.67 330	4.18 326	1.03 250	1.60 267	41.37 344	14.10 326	0.62 301	3.58 291	0.66 182	2.66 310	0.37 278	3.32 232	0.57 250	2.86 242	2.85 233	0.04 213	2.20 333	0.89 299	4.37 321	4.63 316	11.13 323

SGM_RVC	4.30 306	2.32 316	0.75 294	3.54 312	1.59 307	3.25 313	1.82 297	3.65 328	2.25 313	2.74 322	4.77 311	12.38 307	7.46 313	0.33 295	1.94 242	1.02 224	2.05 301	0.71 301	15.39 312	1.24 304	3.51 267	1.92 190	1.00 312	1.06 306	4.85 329	2.62 304	17.04 344	14.85 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 307	1.05 306	0.80 296	1.02 293	1.71 308	0.11 217	5.99 318	4.10 333	0.97 293	2.05 301	1.32 261	6.38 293	7.48 314	1.42 314	8.01 353	4.40 341	9.16 340	0.48 287	9.27 299	3.65 338	8.25 343	6.45 334	0.17 268	5.70 351	4.53 326	1.51 290	3.80 302	19.26 342

SAMSARA	4.60 308	0.22 261	0.54 283	0.16 260	0.30 270	0.27 271	1.45 295	1.79 304	0.58 269	1.29 261	2.55 287	1.03 250	10.68 321	0.66 302	5.56 334	1.76 276	0.73 269	0.54 294	7.08 285	0.89 283	4.31 286	5.49 317	0.02 181	0.66 289	20.30 351	18.97 354	17.76 348	18.53 341

UDG	4.64 309	8.87 327	1.16 306	15.44 324	16.00 336	9.90 318	21.00 330	0.34 236	0.07 140	0.29 203	0.91 251	1.77 271	0.05 158	21.99 333	1.94 242	0.66 182	4.65 324	1.41 326	7.33 287	3.16 333	1.90 198	2.00 192	2.71 324	0.13 239	0.01 191	0.00 1	1.53 205	0.02 169

G-Net	4.67 310	0.76 298	0.70 292	0.11 253	0.67 289	0.16 253	0.15 242	3.65 328	5.27 328	2.31 308	7.34 333	34.50 337	4.01 301	0.10 243	3.20 285	4.40 341	0.89 280	1.61 329	9.78 300	7.32 347	4.83 301	4.09 272	0.28 285	2.01 331	0.71 294	3.72 317	8.36 333	15.27 334

AnyNet_C01	4.71 311	1.30 312	1.38 312	1.93 299	0.93 300	0.52 282	6.17 319	3.59 327	7.24 333	2.71 320	4.09 305	10.44 301	7.26 312	0.83 311	6.33 342	7.50 351	5.37 328	6.03 350	13.07 306	2.75 331	8.51 346	6.74 342	1.51 318	1.23 311	4.50 325	2.64 306	3.89 306	8.83 312

DDUNet	4.73 312	7.86 325	1.10 304	15.36 323	11.34 330	12.95 321	13.21 324	0.02 135	0.08 146	0.30 205	0.18 194	2.41 275	0.12 192	31.51 337	1.05 132	0.37 88	4.89 327	2.70 340	7.28 286	3.38 336	0.41 119	1.74 179	6.96 332	0.02 96	0.02 210	0.00 1	2.48 250	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 313	2.08 314	2.00 319	3.87 313	2.49 317	4.53 314	3.90 307	2.82 321	2.83 317	3.30 337	7.23 332	13.10 308	10.10 318	0.80 309	4.39 304	3.25 325	1.80 300	1.19 323	20.00 322	2.22 324	6.37 322	5.17 312	0.29 286	2.57 338	3.69 321	1.86 294	8.70 334	8.28 309

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 314	0.78 299	0.46 282	0.93 291	0.73 293	0.98 291	2.04 300	1.19 284	1.73 305	2.69 319	7.76 338	55.72 357	5.25 305	2.73 322	2.62 270	2.26 297	2.44 306	2.93 342	11.88 305	0.62 256	6.08 314	6.50 335	0.21 278	1.31 314	0.82 298	2.91 312	3.41 287	6.94 297

DGSMNet	4.99 315	0.98 305	0.94 302	0.80 286	0.13 219	1.33 298	0.35 257	2.57 317	1.13 298	5.37 349	19.87 358	2.86 279	4.74 304	2.55 320	6.33 342	7.98 354	8.56 339	4.27 346	20.87 325	3.57 337	11.43 354	12.14 355	1.90 321	2.67 339	0.78 296	2.70 307	3.06 274	4.73 284

WQFJA1++	5.04 316	0.05 155	0.01 193	35.75 337	0.06 150	35.56 341	37.30 348	0.06 174	0.14 180	2.49 314	0.10 178	4.69 288	4.66 303	0.02 112	1.03 128	1.62 262	0.30 210	0.13 184	4.56 251	0.73 270	2.21 216	2.01 194	0.02 181	0.09 222	0.00 1	2.49 302	0.09 116	0.02 169

MDST_ROB	5.34 317	6.28 321	0.58 285	13.30 321	2.82 319	7.90 316	0.58 268	2.11 312	0.67 275	1.76 291	2.06 280	2.86 279	20.75 332	0.03 152	5.04 317	0.58 155	0.47 234	0.16 198	6.00 274	0.20 194	4.05 277	3.85 264	0.76 304	0.36 272	15.04 345	8.71 337	25.23 355	12.09 326

WAO-7	6.90 318	3.58 318	7.49 342	10.80 318	2.31 315	3.16 312	4.23 310	6.24 336	12.31 346	5.63 350	11.90 350	21.88 323	23.00 334	0.68 304	5.38 328	1.10 228	3.74 318	1.94 337	17.44 315	1.44 308	4.18 280	5.88 322	0.08 226	2.38 334	3.84 322	7.05 334	4.81 318	13.72 330

SGM-ForestM	6.94 319	9.28 328	2.49 321	8.39 315	2.42 316	9.17 317	6.40 320	7.03 342	3.64 320	1.99 299	3.65 300	26.06 329	18.08 329	0.45 299	2.01 247	0.67 184	2.33 305	0.32 269	16.74 314	0.84 278	3.33 261	1.38 149	0.88 310	0.64 288	13.53 343	9.69 340	21.22 351	14.61 332

DPSNet	6.94 319	0.47 282	0.20 266	0.29 273	1.97 310	1.07 292	0.89 282	0.86 264	2.98 319	1.22 257	2.17 282	52.57 356	13.71 325	3.88 325	7.49 350	5.80 345	2.69 312	2.05 338	50.32 358	3.36 335	8.50 345	7.72 347	4.13 329	2.45 336	1.60 308	4.65 324	2.26 239	2.20 261

MeshStereo	7.09 321	2.48 317	1.32 310	9.08 316	3.09 320	5.28 315	0.93 286	5.74 335	3.68 321	3.07 332	6.68 326	28.93 332	20.66 331	0.34 296	7.55 352	4.93 343	2.05 301	0.97 312	13.64 308	0.91 288	10.55 353	6.72 341	0.35 292	1.13 308	9.81 333	5.60 328	18.44 350	17.47 339
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
SQANet	7.67 322	13.28 330	1.20 307	27.19 332	6.84 324	23.61 331	19.52 329	0.51 247	0.55 265	0.08 164	0.60 233	11.40 306	2.42 291	14.73 329	1.81 230	0.45 114	2.27 304	0.09 162	20.04 323	0.35 225	5.24 306	4.72 297	38.52 340	0.37 273	0.16 257	2.08 299	2.21 233	6.76 296

ELAS_RVC	9.26 323	5.08 320	4.33 331	10.85 319	5.66 323	17.39 326	5.27 314	6.37 337	3.83 323	4.16 344	10.46 348	38.81 342	25.22 340	1.72 315	5.58 335	1.74 274	4.27 320	2.84 341	10.78 302	2.72 330	6.80 328	7.82 348	1.41 317	4.21 348	15.79 347	10.60 342	18.32 349	17.99 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 324	6.63 322	3.99 330	13.09 320	7.62 326	13.81 322	5.42 316	6.99 341	6.82 332	3.78 343	10.20 346	38.09 341	22.57 333	1.86 317	6.35 344	1.70 268	4.43 321	2.64 339	11.47 304	1.62 315	6.89 332	7.84 349	1.28 316	3.81 346	17.61 349	13.16 349	17.54 347	20.21 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 325	18.56 332	1.37 311	39.15 341	11.37 331	33.18 338	24.07 331	0.18 211	0.46 250	0.00 1	0.65 234	13.73 309	3.66 299	23.21 335	1.97 246	0.51 138	2.60 309	0.11 174	22.61 327	0.51 243	5.90 312	5.08 306	52.25 344	0.91 300	0.14 252	1.39 289	2.91 269	8.43 311

STStereo	10.25 326	8.38 326	9.78 347	18.33 326	10.17 328	14.59 324	9.26 323	12.75 352	8.27 337	3.70 342	13.40 352	36.44 339	25.95 341	0.17 269	6.07 339	1.96 291	1.32 296	0.63 300	25.78 333	1.22 303	2.97 249	3.26 245	1.02 313	3.80 345	12.57 340	8.01 335	17.34 346	19.56 343

Ntro	10.81 327	19.66 334	2.61 324	42.45 346	13.71 334	32.82 337	28.40 336	0.08 181	0.43 245	0.23 196	0.23 207	14.35 312	2.95 296	26.28 336	2.20 253	0.43 107	3.46 316	0.15 188	23.14 328	0.64 263	6.27 320	5.06 305	53.29 345	1.41 318	0.06 228	2.30 301	2.12 230	7.23 300

PSMNet_ROB	11.94 328	22.84 340	4.65 332	29.92 333	5.57 322	34.03 340	28.07 334	1.41 290	1.78 307	2.84 326	5.73 318	19.09 319	26.30 342	22.34 334	3.06 279	0.64 175	4.50 322	0.53 292	23.75 329	2.62 329	6.39 324	4.52 288	49.18 341	1.48 320	4.82 327	4.57 323	4.07 312	7.77 304

ACVNet-4b	12.67 329	21.88 339	2.55 323	39.72 342	15.34 335	36.15 342	28.96 337	0.55 249	0.43 245	0.34 208	0.21 201	26.22 330	6.10 309	56.62 349	1.30 174	0.49 130	5.45 329	0.35 272	18.32 317	0.90 286	6.28 321	5.13 310	54.95 350	2.02 332	0.18 268	0.65 269	1.81 216	9.18 315

RainbowNet	12.80 330	21.87 338	3.60 328	44.60 349	19.57 338	37.71 343	29.87 338	1.11 279	1.01 294	0.62 232	0.00 1	20.56 322	6.81 311	48.71 344	1.91 236	0.97 217	3.36 315	0.26 246	14.60 309	3.20 334	6.83 331	5.60 319	54.43 349	1.29 313	0.49 288	2.74 308	3.58 299	10.27 321

WAO-6	12.97 331	12.92 329	2.64 325	22.85 329	13.01 333	31.05 336	25.33 333	3.69 331	9.31 341	0.52 226	3.07 290	25.35 328	35.29 352	45.64 341	5.70 336	1.43 248	8.23 336	0.60 298	19.56 321	1.47 310	6.98 336	6.65 338	17.42 336	3.07 342	12.29 338	9.52 339	9.39 335	17.14 338

LSM0	13.03 332	0.48 284	1.94 318	3.08 310	2.05 312	2.43 310	4.86 312	6.43 338	6.36 331	3.45 338	7.75 337	14.97 313	19.62 330	0.15 265	68.79 362	82.55 363	3.67 317	1.66 331	40.88 352	6.19 343	12.32 355	13.19 356	0.24 279	2.44 335	4.84 328	6.87 332	12.68 339	21.90 345

MANE	13.07 333	7.36 324	11.49 352	14.22 322	9.29 327	11.70 319	8.94 322	13.50 353	12.28 345	2.82 325	6.34 321	32.11 336	28.69 343	2.24 319	6.16 341	5.90 346	4.12 319	20.76 359	17.59 316	1.99 322	6.38 323	4.38 281	0.85 308	4.58 349	23.20 354	20.22 356	39.65 360	36.16 356

DispFullNet	13.36 334	21.47 337	14.83 354	24.94 330	20.66 339	20.68 328	34.81 344	7.42 343	4.15 325	10.45 354	8.81 342	20.19 321	15.24 327	33.49 338	5.00 316	9.11 355	17.28 355	4.82 347	32.10 339	10.08 350	7.81 338	6.19 329	3.66 326	1.53 322	2.92 318	2.03 298	6.86 322	14.17 331

PWCK	14.24 335	20.44 336	6.93 336	32.16 335	10.87 329	21.04 329	17.05 327	9.58 348	10.48 343	12.07 355	15.06 354	40.76 343	23.97 337	3.30 323	4.94 315	2.14 295	7.86 335	1.63 330	61.12 361	7.20 346	9.39 349	6.41 332	14.49 335	2.67 339	8.21 332	11.32 345	7.81 328	15.45 335

ACVNet_1	14.27 336	26.63 348	6.54 335	50.84 355	28.80 346	47.43 352	35.05 345	0.04 158	0.64 272	0.27 202	0.00 1	16.97 317	5.25 305	59.59 351	1.93 240	0.51 138	5.65 330	0.55 295	20.43 324	0.23 204	6.12 316	4.43 285	55.02 351	1.86 328	0.08 233	3.15 313	1.89 218	5.38 288

ACVNet_2	14.77 337	26.65 349	7.05 337	49.88 354	26.05 342	44.46 351	33.12 342	0.27 226	0.44 248	0.53 228	0.99 254	22.49 324	8.81 317	46.65 343	1.91 236	0.56 149	9.29 341	0.10 165	32.68 342	0.42 236	6.14 317	4.82 301	53.84 346	1.72 325	4.01 323	4.42 322	3.80 302	7.61 303

MonStereo1	15.21 338	19.68 335	2.54 322	40.32 343	29.01 347	33.47 339	34.04 343	2.63 318	1.77 306	3.57 339	3.27 292	41.91 345	33.28 349	43.60 339	1.60 214	0.83 200	4.88 326	1.49 327	24.84 330	3.11 332	6.70 326	4.91 302	51.88 343	0.76 296	2.75 316	1.92 295	7.62 327	8.36 310

JetBlue	15.47 339	15.83 331	11.44 351	22.01 328	17.05 337	27.41 333	16.87 326	12.74 351	15.86 348	2.53 316	3.31 295	67.15 360	4.28 302	15.41 330	7.44 349	7.70 353	13.42 350	10.65 354	18.92 319	7.32 347	13.48 356	10.71 354	9.89 333	6.29 353	12.60 341	19.46 355	21.68 352	26.23 348

LVE	16.68 340	24.42 343	4.98 333	46.68 350	29.72 348	40.87 346	36.48 347	0.77 260	1.98 310	2.93 328	0.02 148	19.43 320	24.59 338	57.65 350	2.41 260	1.15 229	4.72 325	0.73 303	28.80 338	0.85 279	7.91 340	6.42 333	55.56 353	3.47 344	19.47 350	5.95 330	11.06 336	11.26 324

IMH-64-1	17.49 341	23.91 341	7.20 339	42.28 344	28.60 344	40.17 344	38.12 349	3.27 324	8.82 338	0.09 171	0.89 248	30.12 333	23.49 335	73.52 352	5.49 332	1.63 263	6.07 331	1.82 334	28.60 334	0.85 279	6.96 334	6.15 326	55.91 354	1.37 316	10.81 335	5.12 326	7.25 325	13.60 328

IMH-64	17.49 341	23.91 341	7.20 339	42.28 344	28.60 344	40.17 344	38.12 349	3.27 324	8.82 338	0.09 171	0.89 248	30.12 333	23.49 335	73.52 352	5.49 332	1.63 263	6.07 331	1.82 334	28.60 334	0.85 279	6.96 334	6.15 326	55.91 354	1.37 316	10.81 335	5.12 326	7.25 325	13.60 328

BEATNet-Init1	17.57 343	19.15 333	7.36 341	32.29 336	12.37 332	28.66 334	15.03 325	11.34 350	11.51 344	4.44 346	10.38 347	36.68 340	41.56 354	2.04 318	9.48 354	7.61 352	4.58 323	3.72 345	46.12 356	16.50 356	9.66 350	9.43 352	3.73 327	5.56 350	24.83 357	12.37 347	50.26 363	37.71 357

Dean	17.85 344	30.68 353	3.06 326	55.31 357	32.28 351	48.38 353	36.37 346	3.18 323	4.54 327	1.38 262	0.03 155	24.22 327	32.97 348	55.50 348	2.58 269	0.88 205	6.83 334	0.30 263	24.94 331	1.19 300	6.50 325	5.31 314	55.11 352	2.49 337	17.34 348	8.54 336	12.66 338	9.39 316

IMH	18.53 345	24.49 344	7.11 338	42.48 347	29.80 349	40.97 347	39.23 351	3.43 326	9.05 340	0.16 181	0.26 210	31.99 335	32.37 344	76.84 355	3.57 290	1.35 242	6.58 333	1.86 336	28.67 337	1.02 296	6.73 327	5.64 320	55.92 356	1.44 319	10.40 334	7.04 333	8.16 331	23.66 346

LE_ROB	18.84 346	4.56 319	7.69 343	26.18 331	32.73 353	22.59 330	28.28 335	19.07 356	15.68 347	4.69 348	13.55 353	45.05 351	49.00 359	1.33 313	4.74 312	1.71 270	1.40 298	0.53 292	28.64 336	5.81 342	5.55 309	3.29 247	6.71 331	23.78 361	30.08 362	31.85 361	46.70 362	47.61 363

WAO-8	19.62 347	25.29 345	9.38 345	38.63 338	24.33 340	42.42 348	31.16 340	8.67 345	18.70 349	3.62 340	7.02 328	43.16 348	32.71 346	54.90 346	3.38 288	1.54 257	8.45 337	1.04 316	32.58 340	12.68 354	6.82 329	6.37 330	25.97 337	1.98 329	29.31 360	11.20 343	14.88 341	33.63 354

Venus	19.63 348	25.29 345	9.38 345	38.63 338	24.33 340	42.42 348	31.16 340	8.67 345	18.70 349	3.62 340	7.02 328	43.16 348	32.71 346	54.95 347	3.38 288	1.54 257	8.45 337	1.04 316	32.58 340	12.68 354	6.82 329	6.37 330	25.97 337	1.98 329	29.31 360	11.20 343	14.88 341	33.63 354

DLNR_Zeroshot_test	21.41 349	75.27 363	0.88 299	99.67 367	0.12 212	0.12 228	98.83 366	1.68 298	0.30 224	2.66 317	1.13 259	2.79 277	0.33 240	21.01 332	96.21 364	100.00 368	22.27 356	20.42 358	19.18 320	1.39 307	7.37 337	5.25 313	0.01 153	0.10 227	0.00 1	0.00 1	0.25 136	0.91 242

KSHMR	23.83 350	31.62 354	14.01 353	55.60 359	40.18 358	53.28 357	55.84 357	13.62 354	9.32 342	7.81 352	7.68 336	28.72 331	25.02 339	84.79 357	6.40 346	3.08 321	12.08 347	4.84 348	36.89 348	5.30 341	8.60 347	7.86 350	57.85 359	4.11 347	15.16 346	11.60 346	14.42 340	27.69 350

TorneroNet	24.03 351	28.19 352	10.69 350	49.51 352	34.21 354	51.74 356	50.69 354	8.48 344	26.48 356	1.40 265	6.56 323	44.67 350	43.84 357	86.48 360	3.92 296	1.37 243	12.72 348	2.99 343	39.87 349	6.79 345	8.20 342	6.79 343	56.84 358	2.97 341	13.85 344	12.70 348	11.54 337	25.42 347

TorneroNet-64	24.06 352	27.81 350	9.31 344	49.03 351	32.72 352	49.66 355	50.37 353	6.81 340	29.35 358	1.51 274	1.50 266	47.37 353	48.28 358	85.46 359	5.28 325	1.51 254	13.20 349	3.01 344	40.54 351	6.25 344	8.29 344	7.11 344	56.69 357	3.40 343	12.42 339	13.70 350	8.11 330	30.87 352

notaker	24.99 353	32.93 356	15.02 355	55.34 358	38.46 357	56.36 358	56.70 358	10.17 349	22.95 354	6.84 351	2.28 283	45.40 352	43.26 356	91.12 362	5.38 328	2.72 317	13.56 351	6.42 351	42.98 354	10.39 351	8.07 341	7.68 346	61.15 363	5.81 352	2.84 317	5.91 329	8.26 332	16.81 337

ktn	25.08 354	26.20 347	10.23 349	42.84 348	31.90 350	44.34 350	52.33 355	6.49 339	31.79 360	14.13 357	3.70 302	42.64 347	42.28 355	75.37 354	11.31 355	6.62 348	14.82 352	9.79 353	36.83 347	9.07 349	9.10 348	7.61 345	58.54 360	8.47 354	12.19 337	16.13 351	24.10 353	28.22 351

DPSimNet_ROB	28.35 355	27.89 351	32.43 359	31.24 334	27.36 343	30.93 335	25.25 332	17.05 355	22.20 353	30.89 360	26.52 360	42.32 346	40.22 353	51.91 345	27.50 359	22.48 358	22.69 357	14.88 355	40.12 350	35.73 360	22.76 358	21.96 359	26.47 339	19.83 359	23.16 353	28.12 360	26.90 356	26.68 349

UNDER WATER	29.22 356	34.07 358	15.79 356	61.06 360	48.92 362	60.55 360	67.17 360	25.97 357	20.28 352	4.66 347	6.67 325	47.92 354	34.52 350	85.26 358	6.09 340	3.30 326	17.14 354	5.72 349	35.04 345	11.97 353	9.66 350	8.71 351	58.59 361	12.20 357	26.03 358	22.98 357	16.86 343	41.83 361

UNDER WATER-64	29.55 357	34.06 357	16.97 357	62.49 361	48.81 361	62.21 361	67.65 361	27.75 359	20.05 351	8.84 353	9.51 343	48.23 355	35.17 351	83.34 356	6.92 348	4.38 339	16.86 353	6.53 352	34.28 343	11.19 352	9.69 352	9.48 353	59.94 362	9.75 355	22.62 352	24.30 358	17.16 345	39.54 359

HanzoNet	37.35 358	39.96 359	24.65 358	54.61 356	43.74 360	58.38 359	63.81 359	26.85 358	42.31 361	15.90 359	18.03 357	68.31 361	58.44 361	89.37 361	12.91 356	15.06 357	25.60 359	18.17 357	56.45 360	29.02 359	19.21 357	14.61 357	70.48 365	17.65 358	29.19 359	27.11 359	29.31 358	39.40 358

JetRed	38.88 359	45.85 360	43.93 362	38.66 340	38.26 356	49.60 354	54.21 356	37.93 361	28.12 357	14.79 358	10.03 345	62.74 358	5.65 307	46.25 342	34.16 360	37.11 360	44.95 360	61.08 363	34.78 344	20.44 357	57.40 361	51.01 361	49.75 342	22.86 360	30.80 363	46.77 362	39.14 359	43.50 362

MADNet++	42.01 360	32.47 355	37.64 360	21.86 327	40.47 359	25.73 332	30.87 339	37.69 360	51.70 362	44.04 362	63.49 362	66.12 359	65.51 362	19.07 331	14.02 357	23.43 359	50.54 361	31.94 360	53.94 359	54.26 361	75.96 362	73.11 362	9.99 334	58.95 363	24.11 356	52.98 363	42.13 361	32.16 353

LRCNet_RVC	54.46 361	70.77 362	39.91 361	91.55 362	92.17 363	87.51 363	81.57 362	46.66 363	30.39 359	97.40 363	68.75 363	87.64 364	58.12 360	95.96 365	27.25 358	9.21 356	61.45 362	44.83 361	92.80 363	58.57 362	22.95 359	14.73 358	92.70 367	48.92 362	6.30 330	2.22 300	24.38 354	15.60 336

ASD4	66.87 362	54.81 361	60.27 363	49.77 353	37.71 355	66.85 362	47.51 352	45.00 362	70.57 363	41.67 361	55.70 361	35.48 338	91.86 363	44.11 340	61.10 361	71.92 361	72.25 363	76.86 364	62.13 362	79.91 363	77.82 363	80.25 364	63.31 364	61.04 364	98.41 368	99.71 368	99.61 367	99.77 368

PML	91.55 363	100.00 369	70.97 364	100.00 368	100.00 365	99.99 370	98.63 365	100.00 368	96.55 364	100.00 367	88.93 364	99.88 368	99.98 368	96.96 366	86.25 363	78.72 362	88.35 364	58.29 362	100.00 370	90.03 364	83.50 364	75.97 363	88.27 366	86.28 365	92.48 367	92.28 366	100.00 368	99.42 367

MEDIAN_ROB	95.86 364	98.19 366	97.03 365	100.00 368	99.94 364	99.99 370	100.00 370	98.77 366	96.83 365	99.97 366	99.86 367	96.27 367	93.30 364	99.96 369	98.75 365	96.77 364	97.64 367	97.60 365	99.54 366	96.90 365	89.03 365	92.34 366	100.00 371	94.80 366	79.49 365	88.48 365	83.33 364	93.50 365

DPSM_ROB	97.19 365	99.15 367	99.69 368	98.88 365	100.00 365	91.14 364	91.00 363	100.00 368	100.00 367	100.00 367	100.00 369	95.08 365	100.00 369	94.84 363	100.00 370	100.00 368	100.00 370	100.00 370	99.99 367	100.00 369	100.00 370	100.00 370	54.28 347	100.00 370	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

DPSM	97.19 365	99.15 367	99.69 368	98.88 365	100.00 365	91.14 364	91.00 363	100.00 368	100.00 367	100.00 367	100.00 369	95.08 365	100.00 369	94.84 363	100.00 370	100.00 368	100.00 370	100.00 370	99.99 367	100.00 369	100.00 370	100.00 370	54.28 347	100.00 370	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

HaxPig	97.65 367	100.00 369	98.14 366	100.00 368	100.00 365	99.99 370	99.99 369	99.98 367	99.94 366	100.00 367	99.97 368	99.99 369	99.94 367	99.99 370	99.17 366	98.75 365	99.96 368	98.27 366	99.99 367	99.99 368	93.43 366	86.94 365	99.99 370	99.97 369	77.32 364	98.91 367	88.64 366	97.25 366

AVERAGE_ROB	97.87 368	100.00 369	99.48 367	100.00 368	100.00 365	100.00 373	100.00 370	100.00 368	100.00 367	100.00 367	100.00 369	100.00 370	100.00 369	100.00 371	99.53 367	99.67 366	99.99 369	99.97 367	100.00 370	100.00 369	96.18 367	98.83 367	100.00 371	100.00 370	86.70 366	87.40 364	88.36 365	86.25 364

DGTPSM_ROB	98.07 369	97.55 364	100.00 370	97.51 363	100.00 365	96.88 366	100.00 370	95.37 364	100.00 367	98.23 364	98.78 365	82.66 362	98.09 365	99.84 367	99.87 368	100.00 368	90.54 365	99.98 368	94.00 364	99.98 366	99.25 368	99.45 368	99.85 368	99.95 367	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

DPSMNet_ROB	98.09 370	97.61 365	100.00 370	97.53 364	100.00 365	96.88 366	100.00 370	95.37 364	100.00 367	98.24 365	98.79 366	82.72 363	98.14 366	99.87 368	99.87 368	99.99 367	90.64 366	99.99 369	94.19 365	99.98 366	99.25 368	99.45 368	99.85 368	99.95 367	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

FlowAnything	99.93 371	100.00 369	100.00 370	100.00 368	100.00 365	98.97 368	99.19 368	100.00 368	100.00 367	100.00 367	100.00 369	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 370	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

CasAABBNet	99.94 372	100.00 369	100.00 370	100.00 368	100.00 365	99.26 369	99.18 367	100.00 368	100.00 367	100.00 367	100.00 369	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 370	100.00 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 52	0.16 257	0.01 154	0.00 1	0.00 1

FADE		7.16 323	9.98 348	3.31 311	5.32 321	14.78 325	17.81 328	9.16 347	26.38 355	12.82 356	22.74 359		32.45 345	6.95 328	5.88 338	7.42 350	23.08 358	15.64 356	49.88 357	25.92 358	25.12 360	26.10 360	3.83 328	11.44 356	7.98 331	4.23 320	28.34 357	39.94 360

Low-res two-view benchmark