Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 33	0.86 11	0.07 64	0.02 6	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 32	0.04 4	0.43 73	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 57	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

S2M2_XL	0.22 2	0.33 139	1.17 30	0.07 64	0.11 101	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 94	0.07 30	0.17 53	0.39 9	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA3	0.25 3	0.16 3	0.88 13	0.01 1	0.19 186	1.16 27	0.01 11	1.09 11	0.76 28	0.12 12	0.03 11	0.08 44	0.06 10	0.46 12	0.08 2	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

DepthFocus	0.25 3	0.26 68	1.04 17	0.07 64	0.14 133	0.92 17	0.03 47	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 55	0.04 5	0.15 50	0.67 29	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GeoVLM	0.25 3	0.17 10	0.61 1	0.01 1	0.08 62	1.22 44	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 77	0.03 11	0.06 18	0.10 28	0.31 2	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MonSter++	0.25 3	0.17 10	0.64 2	0.01 1	0.08 62	1.24 59	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 66	0.03 11	0.06 18	0.11 37	0.31 2	0.37 99	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

FoundationStereo	0.26 7	0.29 88	1.25 42	0.24 145	0.10 87	0.41 7	0.07 97	0.57 3	0.80 34	0.24 39	0.03 11	0.09 52	0.37 110	0.46 12	0.12 8	0.03 435	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

HiDET	0.34 8	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 87	1.18 34	0.01 11	2.53 26	0.71 15	0.29 51	0.06 26	0.07 30	0.12 43	0.35 7	0.42 119	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LCMNet	0.34 8	0.16 3	0.75 6	0.02 8	0.10 87	1.21 40	0.01 11	2.64 30	0.73 22	0.24 39	0.05 25	0.06 18	0.17 53	0.32 5	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

PipStereo	0.35 10	0.29 88	0.82 9	0.07 64	0.09 77	0.11 2	0.06 83	3.39 92	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 145	0.07 13	0.63 24	0.24 50	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

LACA1	0.35 10	0.23 46	0.80 7	0.02 8	0.04 18	1.09 22	0.00 1	2.95 40	0.68 8	0.18 24	0.02 1	0.12 63	0.05 6	0.66 28	0.06 1	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 80	1.43 63	0.03 16	0.40 273	1.20 39	0.00 1	1.14 12	0.82 39	0.27 45	0.04 22	0.05 9	0.08 18	0.96 63	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107

PSi22b	0.36 13	0.29 88	0.80 7	0.07 64	0.09 77	0.12 4	0.06 83	3.36 91	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 154	0.07 13	0.70 35	0.24 50	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

BridgeDepth_RVC	0.36 13	0.20 27	1.10 21	0.02 8	0.29 233	0.97 20	0.00 1	2.19 21	0.73 22	0.13 16	0.17 47	0.09 52	0.55 154	0.68 33	0.13 13	0.00 1	0.01 194	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
CSFM-Stereo	0.36 13	0.16 3	0.83 10	0.01 1	0.10 87	1.19 35	0.00 1	2.37 24	0.71 15	0.52 133	0.04 22	0.07 30	0.26 77	0.36 8	0.43 121	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

PSi22a	0.37 16	0.28 80	0.69 5	0.05 40	0.08 62	0.49 9	0.06 83	3.30 83	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 177	0.09 23	0.71 36	0.09 4	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

Foundation-i32	0.38 17	0.27 74	1.00 16	0.07 64	0.08 62	0.40 6	0.06 83	3.18 65	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 189	0.08 18	0.51 15	0.13 13	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

BridgeDepth	0.38 17	0.26 68	1.19 32	0.01 1	0.04 18	1.19 35	0.03 47	2.97 44	0.73 22	0.21 33	0.02 1	0.15 69	0.10 28	0.64 26	0.09 4	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
LACA2	0.41 19	0.49 279	1.83 113	0.01 1	0.11 101	1.09 22	0.01 11	2.98 46	0.79 32	0.19 27	0.07 27	0.12 63	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 20	0.84 412	0.64 2	0.32 163	0.08 62	1.22 44	0.41 247	0.96 8	0.70 9	0.31 61	0.03 11	0.06 18	1.19 242	0.31 2	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217

Test_v1	0.42 20	0.34 155	1.26 43	0.06 50	0.13 126	1.31 79	0.05 73	2.71 31	0.86 48	0.16 20	0.60 82	0.08 44	0.05 6	0.62 23	0.12 8	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

LGtest1	0.42 20	0.33 139	1.42 60	0.13 116	0.16 148	0.98 21	0.01 11	2.30 23	0.96 71	0.21 33	0.07 27	0.08 44	0.10 28	1.10 72	0.31 80	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 107

MonStereo	0.44 23	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.54 16	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

Monster-pub-eth3d	0.44 23	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.55 17	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

3.25w_new	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.07 30	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

3.25w	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.06 18	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

MLG-Stereo_test3	0.45 25	0.31 107	1.35 55	0.06 50	0.17 159	1.30 77	0.01 11	3.52 112	0.77 30	0.15 18	0.07 27	0.06 18	0.07 13	0.74 38	0.22 42	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

FSD	0.46 28	0.31 107	1.38 57	0.17 128	0.10 87	0.53 10	0.06 83	3.21 72	0.81 36	0.16 20	0.24 59	1.06 196	0.12 43	0.63 24	0.24 50	0.02 386	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

S2M2_L	0.46 28	0.39 203	1.17 30	0.37 181	0.17 159	1.14 26	0.01 11	1.46 14	1.83 104	0.19 27	0.87 107	0.13 67	0.19 58	0.57 18	0.43 121	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.21 442	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 28	0.23 46	1.44 66	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.07 30	0.04 1	0.83 49	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

asd	0.49 31	0.16 3	1.57 86	0.04 31	0.72 348	1.24 59	0.05 73	2.80 36	0.84 40	0.45 118	0.50 77	0.06 18	0.56 157	0.58 21	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.5_new	0.49 31	0.17 10	1.73 107	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.5w-stereo	0.49 31	0.17 10	1.73 107	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

IGEV	0.50 34	0.22 38	1.52 81	0.08 80	1.85 465	1.34 85	0.37 236	2.03 18	0.93 69	0.29 51	0.08 33	0.07 30	0.09 23	0.90 58	0.22 42	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

FlowAnything_test	0.51 35	0.33 139	2.09 155	0.15 121	0.15 140	1.71 138	0.03 47	1.76 15	0.49 5	1.10 178	0.77 97	0.03 2	0.05 6	0.61 22	0.66 176	0.05 470	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 107

asda	0.52 36	0.19 21	1.61 91	0.03 16	0.61 330	1.26 69	0.08 106	3.20 70	0.84 40	0.41 102	0.29 62	0.05 9	0.72 178	0.77 46	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.25_new	0.52 36	0.18 15	1.42 60	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.5w_new	0.52 36	0.18 15	1.42 60	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.25w-stereo	0.52 36	0.18 15	1.43 63	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

3w_stereo	0.53 40	0.23 46	1.53 82	0.03 16	0.02 6	1.25 64	0.02 38	3.34 88	0.88 59	0.44 114	0.43 73	0.07 30	1.04 214	1.04 68	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4w-stereo	0.55 41	0.18 15	1.39 58	0.02 8	0.35 260	1.26 69	0.06 83	3.13 55	0.86 48	0.28 46	0.82 105	0.06 18	0.67 170	1.59 104	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2.75w_new	0.55 41	0.23 46	1.43 63	0.04 31	0.12 117	1.25 64	0.08 106	3.20 70	0.86 48	0.39 94	0.16 40	0.07 30	0.88 198	1.99 129	0.24 50	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2w_stereo	0.56 43	0.19 21	1.31 50	0.03 16	0.10 87	1.22 44	0.04 57	3.42 103	0.81 36	0.79 159	0.73 94	0.07 30	1.24 247	0.81 48	0.37 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

dual_stereo	0.56 43	0.32 121	1.08 20	0.07 64	0.11 101	0.77 13	0.03 47	3.60 118	1.17 86	0.12 12	0.03 11	0.20 83	0.11 37	2.77 153	0.51 153	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.16 477	0.00 1	0.02 107

AdaDepth	0.57 45	0.22 38	2.33 181	0.12 100	1.26 410	1.59 119	0.07 97	1.03 10	0.97 72	0.21 33	0.42 71	0.08 44	0.30 96	2.28 140	0.26 61	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.20 501	0.01 37	0.01 25

MLG-Stereo_test2	0.57 45	0.28 80	1.20 36	0.07 64	0.68 339	1.34 85	0.02 38	3.39 92	1.41 91	0.06 6	0.02 1	0.12 63	0.10 28	2.37 142	0.31 80	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

GEAStereo	0.59 47	0.22 38	1.14 27	0.16 125	0.19 186	1.96 165	0.73 346	3.39 92	0.84 40	0.52 133	0.65 86	0.19 77	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.12 387

Zero-FE251	0.62 48	0.53 303	2.17 170	0.37 181	0.30 235	1.84 152	0.06 83	2.60 28	0.31 2	2.21 201	0.23 56	0.09 52	0.39 117	0.67 29	0.52 155	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 300

3.75w	0.62 48	0.16 3	1.33 53	0.02 8	1.27 413	1.25 64	0.01 11	3.23 74	0.87 54	0.38 86	0.23 56	0.07 30	0.40 118	2.96 158	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-G_1	0.62 48	0.31 107	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 149	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 173	0.27 69	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 107

LG-G	0.62 48	0.31 107	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 149	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 173	0.27 69	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 107

1w_stereo	0.64 52	0.16 3	1.24 40	0.09 86	0.50 307	1.19 35	0.08 106	3.24 76	0.84 40	0.48 123	2.37 183	0.04 5	1.57 275	0.84 56	0.10 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

LG-Stereo_L2	0.64 52	0.33 139	1.46 72	0.10 89	0.18 174	1.30 77	0.19 182	3.53 114	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.07 13	4.19 204	0.36 92	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

252Zero-FE	0.66 54	0.23 46	1.24 40	1.10 301	0.07 44	1.31 79	0.02 38	3.33 86	1.14 82	1.34 184	1.74 153	0.04 5	0.05 6	1.11 73	0.40 112	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.02 100	0.02 107

qwe	0.66 54	0.19 21	1.64 96	0.05 40	1.17 405	1.23 49	0.03 47	3.35 89	0.88 59	0.51 130	0.38 68	0.04 5	0.17 53	3.22 166	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

2.25w	0.67 56	0.20 27	1.40 59	0.04 31	0.13 126	1.21 40	0.05 73	3.23 74	0.87 54	0.36 79	1.17 125	0.07 30	0.69 173	3.67 183	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MLG-Stereo_test1	0.67 56	0.23 46	1.05 18	0.06 50	1.40 427	1.24 59	0.00 1	3.56 116	1.36 89	0.06 6	0.04 22	0.08 44	0.10 28	4.03 199	0.14 17	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.01 355	0.01 37	0.02 107

2.5w	0.68 58	0.23 46	1.29 45	0.04 31	0.31 246	1.26 69	0.09 114	3.24 76	0.86 48	0.42 109	0.59 80	0.03 2	0.56 157	4.36 212	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

RAStereo	0.68 58	0.42 234	3.15 291	0.18 134	0.52 315	1.17 29	0.02 38	3.16 60	0.98 73	0.51 130	1.43 136	0.16 70	0.22 66	0.75 43	0.83 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 107

3.5w_stereo	0.69 60	0.23 46	1.44 66	0.02 8	0.14 133	1.24 59	0.03 47	3.53 114	0.90 65	0.20 29	1.48 139	0.07 30	0.50 148	3.73 185	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-Stereo_L1	0.69 60	0.32 121	1.21 39	0.10 89	0.16 148	1.38 90	0.20 188	2.44 25	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 308	0.36 92	0.01 270	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

SGD-Stereo	0.69 60	0.30 102	1.15 29	0.25 147	0.12 117	1.26 69	0.29 216	1.87 17	0.62 7	0.50 129	0.51 78	0.08 44	0.11 37	6.67 324	0.09 4	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

Foundation-i1b	0.70 63	0.23 46	1.20 36	0.06 50	0.05 24	0.78 14	0.04 57	5.01 219	1.58 96	0.40 99	0.64 85	1.08 197	1.16 234	1.45 96	0.31 80	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

Pro-Stereo	0.70 63	0.22 38	0.87 12	0.10 89	0.04 18	3.79 381	0.04 57	0.46 1	0.94 70	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 340	0.14 17	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.27 533	0.01 37	0.01 25

MatchStereo	0.70 63	0.35 170	2.06 147	0.05 40	0.01 1	0.93 19	0.01 11	4.29 161	3.44 216	0.10 10	1.13 120	0.18 75	0.25 70	0.76 45	0.39 105	0.00 1	0.01 194	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
water-stereo	0.70 63	0.29 88	3.07 284	0.08 80	0.07 44	1.54 115	0.15 160	4.01 148	1.41 91	0.59 146	1.31 130	0.26 104	0.24 68	0.43 11	0.39 105	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.02 383	0.02 100	0.01 25

GIP-stereo	0.70 63	0.44 253	1.70 105	1.52 364	0.75 350	1.48 107	0.05 73	4.18 157	1.10 78	0.18 24	0.42 71	0.58 169	0.38 114	0.65 27	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

DEFOM-Stereo	0.70 63	0.29 88	1.62 93	0.16 125	0.06 36	1.95 162	0.45 260	0.88 6	0.74 25	0.55 141	0.51 78	0.14 68	0.09 23	6.32 294	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

Monster-pub-mixall	0.72 69	0.39 203	0.98 14	0.04 31	0.12 117	1.23 49	0.01 11	2.74 34	0.86 48	0.86 163	0.39 70	0.07 30	0.09 23	6.24 285	0.32 84	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

MLG-Stereo	0.72 69	0.23 46	1.13 22	0.06 50	0.16 148	1.24 59	0.00 1	3.84 139	1.40 90	0.06 6	0.03 11	0.08 44	0.10 28	5.71 263	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

GREAT-IGEV	0.72 69	0.29 88	1.91 123	1.31 331	0.40 273	1.41 99	0.08 106	2.29 22	2.48 133	0.18 24	0.69 92	0.10 58	0.34 104	1.72 110	0.37 99	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.22 514	0.10 315	0.41 520
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Foundation-i1c-attn	0.73 72	0.21 33	1.13 22	0.07 64	0.01 1	0.88 16	0.04 57	4.81 200	1.85 106	0.36 79	0.78 102	0.35 134	1.66 282	2.16 137	0.30 73	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 217

IGEV-Stereo++	0.74 73	0.23 46	1.31 50	0.06 50	1.62 439	1.95 162	0.01 11	3.29 81	1.81 101	0.38 86	1.68 150	0.10 58	1.16 234	0.91 59	0.19 36	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25

GSStereo	0.75 74	0.22 38	1.14 27	0.69 240	0.19 186	1.96 165	0.73 346	4.64 188	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 463	0.17 402	0.13 399

GLC_STEREO	0.75 74	0.29 88	1.19 32	0.55 214	0.01 1	1.98 168	0.57 300	3.07 48	3.02 179	0.90 166	1.48 139	0.19 77	0.40 118	0.93 60	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 107

VIP-Stereo	0.76 76	0.66 359	2.08 154	0.09 86	0.27 222	1.99 170	0.11 126	3.32 84	0.80 34	0.48 123	1.27 128	0.28 112	0.11 37	3.06 162	0.41 114	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.12 387

rvit_stereo_0081_aga	0.76 76	0.51 290	3.29 302	0.11 98	0.25 212	1.73 142	0.22 195	3.68 120	2.54 141	0.26 44	0.16 40	0.27 108	0.30 96	1.31 84	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.04 217

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 76	0.27 74	2.85 246	0.73 242	1.14 400	1.41 99	0.61 310	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.12 387

DispViT+	0.77 79	0.39 203	2.67 216	0.05 40	1.41 429	1.70 136	0.01 11	2.95 40	3.28 202	0.41 102	0.35 67	0.17 71	0.28 82	0.46 12	0.27 69	0.01 270	0.96 592	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

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GCAPDPT-zeroshot	0.77 79	0.27 74	2.85 246	0.74 245	1.15 401	1.41 99	0.61 310	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.11 369

NLSM3	0.78 82	0.33 139	1.31 50	0.06 50	1.93 470	1.22 44	0.05 73	3.26 78	1.87 107	0.34 74	0.87 107	0.12 63	1.04 214	2.53 149	0.74 192	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

LG-Stereo	0.79 83	0.32 121	3.96 360	0.04 31	0.15 140	1.19 35	0.18 180	3.52 112	2.95 167	0.32 66	1.77 155	0.22 95	0.14 49	0.39 9	0.43 121	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.02 107

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 84	0.33 139	2.51 197	0.25 147	0.53 316	1.93 160	0.27 211	5.07 223	1.05 77	0.47 122	0.68 91	0.64 173	0.22 66	0.95 62	0.65 172	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.19 498	0.03 155	0.16 434

MaDis-Stereo	0.80 84	0.69 371	3.02 268	0.33 170	1.83 463	1.22 44	0.06 83	3.41 100	1.49 93	0.31 61	0.38 68	0.42 145	0.51 149	1.14 76	1.21 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 257

AEACV	0.80 84	0.29 88	1.70 105	0.96 279	0.24 209	2.03 174	0.88 392	3.50 109	0.88 59	0.34 74	0.20 53	0.29 115	2.01 301	1.77 116	0.33 86	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.29 535	0.10 315	0.09 331

gasm-f	0.81 87	0.25 61	1.66 98	0.16 125	0.28 230	2.77 270	0.91 397	3.39 92	0.84 40	0.52 133	3.10 208	0.19 77	0.71 177	0.73 37	0.28 72	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.21 442	0.12 387

IGEV-RUCA	0.81 87	0.15 1	1.13 22	0.52 206	0.32 249	2.13 184	0.51 279	3.46 106	1.71 99	0.95 168	0.16 40	0.24 100	0.55 154	2.81 155	0.41 114	0.12 507	0.21 548	0.20 558	0.25 525	0.21 442	0.20 462

Foundation-i1a	0.82 89	0.19 21	1.27 44	0.06 50	0.01 1	0.81 15	0.07 97	5.05 220	2.04 110	0.78 158	0.26 60	0.74 183	1.63 280	3.13 165	0.31 80	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

VMStereo-Base	0.83 90	0.29 88	1.79 109	0.04 31	0.11 101	1.38 90	0.03 47	2.87 38	3.42 213	0.53 136	1.32 131	0.73 182	0.41 126	3.01 160	0.54 158	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 90	0.33 139	1.98 138	0.92 270	1.27 413	0.54 11	0.11 126	1.35 13	2.94 166	1.67 194	2.09 170	0.20 83	0.31 100	1.57 102	1.07 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 25

Pointernet	0.84 92	0.35 170	2.00 142	0.12 100	0.13 126	1.77 144	0.06 83	4.87 205	2.53 139	0.14 17	2.11 173	0.76 186	0.44 138	1.02 66	0.32 84	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.15 474	0.02 100	0.01 25

monsters	0.87 93	0.28 80	1.54 83	0.47 201	2.71 507	1.38 90	0.01 11	3.14 56	0.81 36	0.32 66	0.48 76	0.05 9	0.13 48	5.72 264	0.42 119	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

castereo	0.87 93	0.60 333	1.07 19	0.34 175	0.17 159	1.89 156	0.79 364	4.84 204	2.05 111	0.65 151	2.55 189	0.31 122	0.40 118	1.02 66	0.38 104	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.24 520	0.03 155	0.02 107

zero-FE	0.88 95	0.27 74	2.12 162	0.21 139	1.63 440	1.75 143	0.83 374	3.08 49	0.61 6	0.15 18	0.13 36	0.29 115	0.44 138	3.38 172	1.07 260	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.05 427	1.47 571	0.03 168

rvit_stereo_0081	0.88 95	0.28 80	1.81 110	0.62 226	0.13 126	1.34 85	0.12 134	3.14 56	4.59 288	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 189	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0082	0.88 95	0.28 80	1.81 110	0.62 226	0.13 126	1.34 85	0.12 134	3.14 56	4.59 288	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 189	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0080	0.88 95	0.51 290	3.12 288	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 236	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 182	1.71 107	0.47 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 217

whm_eth	0.88 95	0.51 290	3.12 288	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 236	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 182	1.71 107	0.47 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 217

AIO_test	0.90 100	0.40 215	1.67 102	0.14 117	0.16 148	2.97 301	0.83 374	3.61 119	2.67 146	0.29 51	0.71 93	1.50 216	0.29 87	2.37 142	0.13 13	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.08 440	0.03 155	0.03 168

LoS	0.91 101	0.34 155	2.10 160	0.38 185	0.13 126	2.47 222	0.26 208	5.00 217	2.74 155	0.89 165	0.21 54	0.49 158	0.36 107	1.97 128	0.67 178	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.01 25
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 102	0.30 102	1.91 123	0.43 193	2.63 503	1.21 40	0.01 11	3.11 52	0.76 28	0.46 121	1.44 137	0.05 9	0.09 23	5.66 259	0.50 151	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Foundation-i1	0.94 103	0.24 59	1.30 48	0.10 89	1.38 424	1.10 24	0.05 73	5.89 287	2.14 114	0.54 138	1.93 162	1.14 200	1.05 217	1.56 101	0.30 73	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

BStereo	0.94 103	0.43 245	8.86 530	0.53 207	0.44 282	1.17 29	0.09 114	3.17 61	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 209	0.01 270	0.01 194	0.02 483	0.03 401	0.02 100	0.06 279

AIO-Stereo	0.94 103	0.22 38	1.20 36	0.06 50	0.08 62	2.36 210	0.62 316	5.50 261	2.61 143	0.30 56	3.32 216	0.41 141	0.25 70	1.12 75	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.35 552	0.06 251	0.12 387

DDF-Stereo	0.95 106	0.28 80	1.59 89	0.30 155	1.76 456	1.79 147	0.83 374	3.02 47	0.78 31	0.17 23	0.09 35	0.28 112	0.49 146	4.53 216	1.13 269	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.11 458	1.70 575	0.04 217

SMoEStereo_RVC	0.95 106	0.35 170	1.37 56	0.63 231	0.07 44	2.07 176	0.16 166	2.88 39	1.68 97	0.30 56	1.23 127	0.19 77	0.28 82	6.80 330	0.84 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.13 399

GCAP-Stereo	0.95 106	0.62 342	1.99 140	0.30 155	0.03 16	1.66 127	0.01 11	4.43 170	3.00 176	1.63 193	1.17 125	1.39 208	0.76 182	1.31 84	0.55 159	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.02 107

111111	0.97 109	0.19 21	1.49 75	0.06 50	1.12 396	1.43 104	0.05 73	4.77 198	1.70 98	0.44 114	2.88 197	0.09 52	0.17 53	4.66 223	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.01 25

fffft	0.97 109	0.29 88	1.69 104	0.03 16	0.05 24	2.12 183	0.65 323	3.44 105	1.87 107	0.34 74	0.60 82	0.23 96	0.20 62	6.69 325	0.89 240	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.09 331
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 111	2.14 547	1.55 84	0.88 262	0.26 219	0.56 12	0.04 57	2.80 36	0.86 48	0.30 56	0.80 103	0.21 93	2.33 317	6.17 280	0.37 99	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.17 485	0.01 37	0.01 25

Occ-G	0.98 111	0.38 199	1.82 112	0.15 121	0.18 174	1.45 106	0.69 335	3.15 59	2.25 122	1.45 186	0.59 80	5.06 362	0.54 153	0.75 43	0.77 206	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.17 485	0.16 388	0.01 25

CASnet	0.98 111	0.32 121	1.62 93	0.65 234	0.07 44	2.11 181	0.14 154	3.50 109	4.03 255	3.77 252	1.41 135	0.31 122	0.29 87	0.80 47	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 111	0.42 234	1.86 115	0.07 64	0.22 201	1.65 126	0.02 38	4.07 149	6.33 375	0.72 154	1.54 142	0.43 147	0.64 168	1.22 81	0.44 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	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
MM-Stereo_test2	0.99 115	0.29 88	2.26 176	1.34 335	0.12 117	1.78 146	0.53 281	4.71 195	3.31 206	0.76 156	0.80 103	0.50 161	0.35 105	1.86 121	0.73 190	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.07 435	0.26 471	0.06 279

trnet	0.99 115	0.37 191	1.89 121	0.08 80	0.19 186	1.68 131	0.02 38	4.12 156	6.41 379	0.70 153	1.57 143	0.46 153	0.67 170	1.15 77	0.41 114	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

CroCo-Stereo	0.99 115	0.89 427	3.19 295	0.46 196	0.44 282	0.38 5	0.05 73	4.61 183	3.95 249	0.48 123	1.78 158	1.01 194	0.27 80	1.11 73	1.07 260	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217
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
rvit_stereo_ft	1.00 118	0.78 399	3.84 355	0.84 257	0.36 263	1.23 49	0.24 201	3.81 138	3.76 232	0.37 83	0.87 107	0.74 183	1.12 222	1.18 80	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.06 279

depthmonostereo	1.01 119	0.50 283	3.16 292	0.12 100	0.09 77	1.43 104	0.04 57	4.97 212	1.51 94	0.90 166	1.46 138	0.98 193	0.94 204	3.45 178	0.46 135	0.02 386	0.10 479	0.00 1	0.02 383	0.04 190	0.01 25

AIO_rvc	1.02 120	0.59 329	1.95 135	0.15 121	0.09 77	3.42 337	0.99 407	4.46 172	2.73 154	0.28 46	1.62 145	1.32 206	0.28 82	2.10 135	0.21 41	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.04 421	0.11 336	0.11 369

RSM++	1.02 120	0.24 59	1.33 53	0.86 260	0.04 18	2.78 271	0.30 222	2.63 29	2.67 146	0.48 123	1.95 164	0.52 162	0.25 70	5.50 255	0.57 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 485	0.11 336	0.09 331

mms	1.03 122	0.54 308	1.58 88	0.05 40	0.36 263	1.52 114	0.08 106	2.97 44	1.84 105	0.38 86	2.94 200	0.32 125	0.25 70	6.82 331	0.39 105	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.28 498

ours_stereo	1.03 122	0.55 312	1.86 115	0.12 100	0.32 249	1.16 27	0.09 114	3.27 80	2.18 117	0.39 94	3.02 204	0.34 133	0.26 77	6.32 294	0.37 99	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.13 399

rvit_stereo_0083	1.03 122	0.26 68	3.09 285	0.49 203	0.09 77	1.27 74	0.24 201	2.72 32	4.60 290	0.38 86	0.77 97	0.78 187	1.18 239	4.35 211	0.33 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

EGLCR-Stereo	1.04 125	0.20 27	2.00 142	1.14 309	0.16 148	2.50 226	0.11 126	4.96 211	2.61 143	0.79 159	0.07 27	1.46 214	0.37 110	3.96 196	0.23 45	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 300

gcap_with_dpt	1.05 126	0.35 170	2.77 234	0.75 247	2.11 479	1.83 151	0.32 224	5.92 289	1.24 87	2.11 200	1.14 124	0.47 154	0.47 142	1.07 71	0.22 42	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.13 399

HUF	1.05 126	0.64 346	2.33 181	0.35 178	0.22 201	3.09 312	0.41 247	3.73 130	2.89 163	0.36 79	2.71 194	0.33 129	0.30 96	2.28 140	0.23 45	0.00 1	0.61 587	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.39 515

rrr	1.05 126	0.45 261	3.18 294	0.32 163	0.06 36	2.74 261	0.95 404	3.49 108	1.12 79	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 305	0.87 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 507	0.06 251	0.10 354

IGEVStereo-DCA	1.06 129	0.45 261	2.06 147	0.32 163	0.06 36	2.74 261	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 305	0.87 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.06 251	0.06 279

test_xeample3	1.08 130	0.43 245	3.39 311	0.49 203	0.05 24	2.58 239	0.93 400	3.32 84	1.77 100	0.23 36	0.23 56	0.19 77	0.28 82	6.34 296	0.85 225	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.26 532	0.06 251	0.10 354

tt45	1.09 131	0.35 170	1.49 75	0.39 186	0.23 206	3.50 349	0.14 154	3.35 89	1.81 101	0.36 79	2.04 168	0.27 108	0.26 77	6.84 334	0.63 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.03 168

MGS-Stereo	1.10 132	0.26 68	2.45 188	0.58 220	0.06 36	1.84 152	0.67 329	2.16 20	3.42 213	1.03 170	6.13 305	0.49 158	0.36 107	1.43 91	0.62 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 528	0.00 1

test_for_model	1.12 133	0.22 38	2.65 214	0.69 240	1.55 435	1.40 98	0.17 173	5.56 264	1.01 76	1.11 179	0.08 33	0.23 96	0.07 13	7.29 371	0.24 50	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.11 369

ff7	1.12 133	0.57 320	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.09 304	0.06 279

ffff	1.12 133	0.57 320	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.09 304	0.06 279

11t	1.12 133	0.57 320	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.09 304	0.06 279

anonymousdsp	1.12 133	0.59 329	1.66 98	0.03 16	0.07 44	2.81 282	0.82 370	4.07 149	2.30 129	0.41 102	1.12 119	0.30 117	0.40 118	7.05 354	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 485	0.10 315	0.05 257

ccc-4	1.12 133	0.57 320	2.06 147	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.09 304	0.06 279

IGEV-Stereo	1.12 133	0.59 329	1.66 98	0.03 16	0.07 44	2.82 285	0.82 370	4.09 155	2.30 129	0.41 102	1.11 116	0.30 117	0.41 126	7.05 354	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 485	0.10 315	0.05 257
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 140	0.41 228	2.75 229	1.04 295	0.11 101	2.21 193	0.10 120	2.96 43	1.32 88	2.40 209	2.09 170	0.33 129	0.58 163	5.62 256	0.43 121	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.14 470	0.04 190	0.04 217

fffy	1.13 140	0.51 290	2.15 163	1.01 287	0.09 77	2.30 206	0.19 182	4.07 149	1.13 81	0.16 20	2.66 191	0.20 83	0.38 114	6.98 350	0.35 90	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.16 434

IGEV++	1.14 142	0.51 290	1.66 98	0.55 214	0.08 62	2.52 227	1.01 411	6.51 323	3.16 189	0.59 146	2.11 173	0.43 147	1.18 239	1.44 93	0.79 213	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.05 427	0.11 336	0.11 369

WQFJA1++	1.15 143	0.17 10	1.86 115	0.47 201	0.69 340	1.21 40	0.03 47	2.79 35	0.47 4	2.59 213	0.07 27	0.24 100	0.18 57	2.69 152	0.50 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	8.92 607	0.07 300

castereo++	1.18 144	0.54 308	1.95 135	0.30 155	0.51 311	4.56 416	1.00 409	4.61 183	1.12 79	0.29 51	2.14 177	1.89 229	0.15 50	3.94 195	0.18 35	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.31 543	0.03 155	0.00 1

CAS++	1.18 144	0.55 312	1.99 140	0.17 128	0.27 222	1.85 154	0.63 317	8.48 379	3.07 183	1.71 195	2.32 181	0.18 75	0.20 62	1.91 127	0.30 73	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 146	0.43 245	8.86 530	0.53 207	0.44 282	5.87 449	0.09 114	3.42 103	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 209	0.01 270	0.01 194	0.02 483	0.03 401	0.02 100	0.06 279

DA	1.19 146	0.37 191	1.94 130	0.62 226	0.30 235	6.06 454	0.59 302	5.55 262	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 236	1.24 82	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 462

GGEV	1.19 146	0.37 191	1.94 130	0.62 226	0.30 235	6.06 454	0.59 302	5.55 262	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 236	1.24 82	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 462

xyz-stereo-finetune	1.20 149	0.44 253	2.19 172	0.08 80	0.05 24	3.16 323	0.68 330	3.41 100	2.58 142	0.81 161	1.77 155	0.68 174	0.37 110	6.20 283	1.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 107

ProNet	1.20 149	0.60 333	2.00 142	0.26 149	0.08 62	2.73 260	0.68 330	5.00 217	2.52 137	0.29 51	1.32 131	0.37 137	0.36 107	6.94 347	0.44 127	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.07 300

TANstereo	1.20 149	0.49 279	2.04 145	0.34 175	0.10 87	1.80 148	0.01 11	3.40 99	4.10 263	4.37 265	4.82 255	0.41 141	0.70 174	0.94 61	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 152	0.20 27	1.30 48	0.12 100	0.06 36	2.48 224	0.51 279	3.78 134	2.74 155	0.48 123	2.38 184	2.18 239	0.28 82	6.77 329	0.56 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.07 272	0.05 257

sCroCo_RVC	1.21 152	0.65 353	5.16 440	1.09 300	1.29 417	0.92 17	0.19 182	3.92 141	2.68 149	0.30 56	3.04 205	0.52 162	1.56 274	1.58 103	0.78 209	0.09 498	0.25 561	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.11 369

Selective-IGEV-i32	1.23 154	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.16 148	2.35 209	0.54 284	6.11 296	2.52 137	0.41 102	3.19 211	0.26 104	0.29 87	6.94 347	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 458	0.04 190	0.10 354

Selective-IGEV	1.23 154	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.17 159	2.38 214	0.54 284	6.10 295	2.51 136	0.41 102	3.20 213	0.26 104	0.29 87	6.94 347	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 458	0.04 190	0.10 354

MSCF	1.24 156	0.77 392	1.95 135	0.42 189	0.46 290	3.85 385	0.85 386	4.26 160	2.02 109	2.21 201	2.34 182	0.17 71	2.74 340	1.75 112	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 569	0.04 190	0.05 257

WCG-NET	1.24 156	0.43 245	1.46 72	0.33 170	0.08 62	2.14 185	1.08 420	3.09 51	6.86 397	2.73 217	3.43 224	0.74 183	0.94 204	0.89 57	0.33 86	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.05 257

CroCo-Stereo Lap2	1.24 156	0.88 424	3.39 311	0.95 277	4.59 576	0.47 8	0.08 106	3.51 111	2.80 159	1.17 182	2.24 178	1.57 219	0.20 62	1.48 97	1.14 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.12 387

Replicate-Monster	1.25 159	1.94 541	10.24 543	0.08 80	0.32 249	1.32 83	0.03 47	3.71 122	0.89 64	1.07 175	0.07 27	0.08 44	0.10 28	4.74 225	0.14 17	0.01 270	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.22 468

999	1.25 159	0.37 191	1.63 95	1.15 310	0.34 257	3.03 307	0.66 326	3.41 100	2.27 123	0.30 56	3.20 213	0.19 77	0.25 70	7.23 369	0.85 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 25

WQFJA1	1.26 161	0.34 155	1.49 75	0.14 117	4.66 577	2.76 267	0.13 144	5.38 255	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 177	1.09 219	1.43 91	2.48 384	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.02 107

NLMM	1.26 161	0.34 155	1.50 79	0.14 117	4.66 577	2.76 267	0.13 144	5.38 255	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 177	1.09 219	1.41 86	2.48 384	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.02 107

rvit_0105_6	1.26 161	0.87 420	4.85 419	0.61 224	0.07 44	1.60 120	0.32 224	3.79 137	5.87 342	0.25 42	0.26 60	1.09 198	0.29 87	4.60 221	0.62 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 279

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 161	0.42 234	2.36 185	0.59 222	1.26 410	2.43 219	0.01 11	3.29 81	7.76 432	1.71 195	2.78 195	0.27 108	0.32 102	1.16 79	0.58 165	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.10 354

LoS_RVC	1.26 161	1.43 502	1.91 123	0.42 189	3.77 548	1.71 138	0.04 57	2.58 27	2.49 135	0.42 109	2.58 190	0.30 117	0.57 161	1.71 107	0.66 176	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	4.49 598

MIF-Stereo (partial)	1.29 166	0.33 139	3.02 268	0.03 16	1.12 396	1.26 69	0.13 144	4.46 172	3.75 230	0.35 77	2.39 185	0.31 122	0.74 180	6.09 276	1.76 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.04 217

MyStereo07	1.31 167	0.79 400	1.61 91	1.03 290	1.11 394	2.63 250	0.46 261	5.48 258	2.24 121	0.64 150	1.48 139	0.27 108	0.59 165	7.03 353	0.45 131	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.01 355	0.11 336	0.09 331

GASTEREO	1.34 168	0.98 446	1.86 115	0.53 207	0.46 290	3.97 393	0.86 388	4.25 159	2.16 116	2.34 208	3.48 227	0.17 71	2.87 349	1.88 125	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 569	0.04 190	0.05 257

plain	1.34 168	0.51 290	5.09 434	0.30 155	0.05 24	1.58 117	0.08 106	4.47 174	3.77 233	0.42 109	1.76 154	0.60 172	0.74 180	6.11 277	0.94 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 519	0.02 107

sAnonymous2	1.35 170	1.66 523	8.14 522	0.55 214	0.46 290	1.23 49	0.24 201	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 259	0.96 63	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 501	2.07 581	0.22 468

CroCo_RVC	1.35 170	1.66 523	8.14 522	0.55 214	0.46 290	1.23 49	0.24 201	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 259	0.96 63	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 501	2.07 581	0.22 468

knoymous	1.36 172	0.21 33	1.68 103	0.20 135	0.49 304	1.58 117	0.11 126	5.15 227	2.40 132	4.62 274	1.77 155	4.56 341	0.45 140	3.23 167	0.63 170	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

rvit_0105_4	1.38 173	0.98 446	5.52 461	0.61 224	0.05 24	1.62 123	0.41 247	3.95 144	5.80 339	0.31 61	0.73 94	1.37 207	0.53 152	4.89 235	0.78 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 217

SCV_C0	1.40 174	0.49 279	3.06 283	0.12 100	0.21 197	2.29 201	0.09 114	6.46 319	3.81 236	0.63 148	2.00 166	0.24 100	0.41 126	7.31 373	0.43 121	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.21 507	0.16 388	0.07 300

MoCha-V2	1.41 175	0.42 234	2.61 209	0.81 251	0.23 206	2.53 230	0.20 188	4.81 200	3.16 189	0.82 162	3.15 209	0.30 117	1.61 279	6.66 323	0.40 112	0.00 1	0.20 545	0.00 1	0.24 520	0.05 223	0.02 107

PMTNet	1.41 175	0.37 191	2.06 147	0.26 149	0.15 140	2.94 299	0.34 231	3.39 92	5.33 319	1.00 169	1.27 128	0.28 112	0.93 202	4.04 200	0.74 192	5.00 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.01 25

AE-Stereo	1.44 177	0.32 121	2.69 219	1.58 378	0.20 194	2.24 197	0.59 302	6.01 291	5.70 333	1.18 183	3.17 210	1.02 195	0.78 188	1.73 111	0.83 220	0.02 386	0.18 534	0.00 1	0.29 535	0.11 336	0.07 300

XX-TBD	1.44 177	0.85 416	2.04 145	2.45 511	0.05 24	2.34 208	0.01 11	3.46 106	7.51 419	2.88 222	4.98 262	0.26 104	0.25 70	1.15 77	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSi22	1.45 179	0.68 365	1.50 79	0.99 285	0.07 44	1.86 155	0.11 126	3.71 122	4.91 302	0.86 163	2.03 167	2.07 237	0.19 58	9.02 488	0.77 206	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.03 168

NLSM1	1.45 179	0.40 215	2.26 176	0.50 205	5.10 584	2.85 289	0.17 173	4.66 193	2.76 157	0.56 142	1.70 151	0.30 117	0.62 166	4.87 229	2.19 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.01 25

MC-Stereo	1.47 181	0.36 184	2.54 200	1.99 447	0.12 117	1.90 157	0.12 134	4.47 174	2.83 160	3.31 238	3.44 225	0.56 167	1.47 262	5.39 251	0.47 142	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.21 507	0.07 272	0.04 217

rvit_0105_5	1.48 182	0.89 427	5.43 452	0.46 196	0.04 18	1.60 120	0.60 307	4.65 191	5.90 345	0.76 156	1.59 144	1.75 225	0.78 188	4.20 206	0.88 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 279

WQFJX	1.49 183	0.32 121	1.86 115	0.06 50	4.78 582	2.43 219	0.43 253	5.57 266	3.85 239	0.48 123	1.38 134	0.56 167	1.37 257	4.54 217	2.09 358	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.05 257

WCG-NET（raft）	1.49 183	0.50 283	1.55 84	0.21 139	0.08 62	2.15 187	1.01 411	2.72 32	6.26 370	2.79 218	3.06 207	4.38 334	1.04 214	3.53 180	0.26 61	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.08 318

StereoAnything_RVC	1.52 185	7.77 599	2.81 242	0.05 40	0.02 6	1.11 25	0.06 83	3.26 78	0.75 27	0.12 12	0.02 1	0.07 30	0.68 172	6.69 325	0.13 13	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	6.69 603	0.02 107

model_zeroshot	1.52 185	0.42 234	4.10 377	1.25 319	0.11 101	3.04 308	0.14 154	5.79 282	2.84 161	3.12 229	3.65 230	2.05 236	0.42 132	2.38 144	0.71 187	0.01 270	0.10 479	0.00 1	0.20 501	0.02 100	0.04 217

WQFJX1	1.53 187	0.34 155	1.49 75	0.04 31	4.03 556	2.23 196	0.16 166	5.56 264	3.84 238	0.53 136	1.13 120	0.68 174	0.89 199	7.80 405	1.74 331	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 107

NLMM1	1.55 188	0.35 170	1.65 97	0.05 40	4.55 575	2.00 172	0.13 144	5.67 273	5.17 313	0.57 145	0.86 106	0.45 152	0.80 191	6.82 331	1.92 346	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.02 107

CES	1.56 189	0.35 170	1.44 66	0.42 189	7.70 602	2.66 257	0.13 144	4.89 206	2.53 139	0.25 42	1.10 115	0.33 129	0.31 100	1.61 106	0.58 165	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.54 531	6.26 605

NLCSM	1.57 190	0.40 215	1.44 66	0.28 154	4.08 558	2.16 189	0.17 173	4.83 203	3.06 182	0.69 152	1.86 161	0.59 170	1.24 247	7.85 409	2.53 389	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.02 107

MM-Stereo_test1	1.57 190	0.36 184	2.19 172	1.17 312	0.35 260	2.39 215	0.56 291	4.53 177	5.21 314	3.67 247	1.65 148	0.40 138	0.84 196	6.90 339	0.80 216	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.03 168

SCV	1.59 192	0.58 325	2.57 203	2.72 524	0.31 246	2.15 187	0.79 364	6.88 338	2.72 151	0.20 29	2.68 192	0.68 174	0.58 163	7.60 389	0.41 114	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.22 514	0.37 509	0.24 480

CREStereo++_RVC	1.59 192	0.39 203	2.26 176	0.36 179	0.01 1	1.67 128	0.01 11	2.95 40	8.12 443	3.69 249	7.44 355	0.47 154	0.32 102	0.74 38	0.39 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 605	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 194	0.19 21	2.59 206	0.45 195	0.47 299	1.64 125	0.23 199	3.22 73	5.87 342	4.29 262	3.01 202	4.49 339	1.64 281	2.47 147	1.16 274	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.13 469	0.01 37	0.10 354

11t1	1.62 195	0.26 68	2.53 199	2.37 505	0.24 209	2.58 239	0.06 83	6.66 329	3.00 176	3.40 240	3.01 202	1.14 200	1.94 298	4.18 203	0.91 244	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 168

iRaftStereo_RVC	1.62 195	0.68 365	1.98 138	0.67 236	0.05 24	2.99 303	0.04 57	5.36 251	3.74 229	3.82 253	4.96 260	2.54 249	0.62 166	3.35 171	0.97 252	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.27 494

RAFT-Stereo-weight	1.67 197	0.31 107	1.57 86	0.97 282	0.15 140	3.19 325	0.77 358	5.06 221	6.19 369	4.96 287	3.38 222	2.83 257	0.35 105	2.87 156	0.74 192	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

HART	1.68 198	0.67 363	2.72 225	0.04 31	0.27 222	1.72 141	0.04 57	5.60 269	3.16 189	1.44 185	7.73 366	2.41 245	0.15 50	6.44 301	0.62 167	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.17 440

IGEV-Stereo+	1.69 199	0.43 245	1.59 89	0.37 181	3.10 516	2.10 179	0.07 97	1.86 16	0.91 66	0.39 94	0.03 11	0.20 83	0.41 126	7.05 354	0.16 24	0.02 386	0.07 441	0.00 1	0.18 492	5.14 596	9.77 619

Selective-RAFT	1.69 199	0.32 121	3.29 302	0.92 270	0.18 174	3.89 387	0.06 83	4.22 158	4.00 252	1.47 187	1.98 165	3.07 271	2.81 344	6.35 298	0.89 240	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.21 507	0.05 223	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 201	0.90 430	5.93 472	0.78 249	0.02 6	1.62 123	1.69 458	5.15 227	5.99 354	2.22 204	1.64 147	1.97 234	1.17 236	4.19 204	0.92 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

4D-IteraStereo	1.72 202	0.86 417	3.01 266	0.09 86	2.86 511	3.57 360	1.06 415	3.92 141	5.31 317	5.28 301	1.02 110	3.92 309	0.38 114	1.83 119	1.04 259	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.09 331

rafts_anoy	1.72 202	0.79 400	2.58 205	2.03 458	1.75 454	2.47 222	0.16 166	5.48 258	6.01 356	3.24 234	2.11 173	1.92 233	1.33 251	3.08 163	1.13 269	0.01 270	0.18 534	0.00 1	0.01 355	0.03 155	0.07 300

x	1.73 204	0.28 80	2.49 195	1.91 430	0.17 159	2.10 179	0.83 374	8.74 392	3.55 223	3.28 235	2.12 176	3.10 272	1.96 299	2.90 157	1.12 267	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

TestStereo	1.74 205	1.02 453	3.64 335	0.20 135	0.28 230	1.33 84	0.01 11	5.24 238	4.01 254	3.18 231	4.97 261	2.07 237	0.70 174	7.32 374	0.75 198	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

Anonymous3	1.76 206	0.44 253	6.37 487	0.33 170	0.50 307	4.33 405	0.54 284	4.43 170	2.48 133	2.21 201	3.24 215	1.53 218	1.14 226	5.64 257	1.29 285	0.17 522	0.23 555	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.15 422

GCAP-BAT	1.77 207	0.49 279	2.78 237	0.66 235	0.16 148	3.76 378	0.80 366	3.72 129	3.27 200	3.68 248	5.03 264	3.66 300	0.56 157	5.82 267	0.65 172	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.24 520	0.01 37	0.01 25

anonymousdsp2	1.78 208	0.39 203	3.40 313	1.10 301	0.04 18	3.63 361	0.50 276	7.80 360	2.77 158	2.91 224	2.88 197	3.17 275	1.01 208	5.15 244	0.43 121	0.00 1	0.01 194	0.02 483	0.15 474	0.05 223	0.12 387

FE-Mocha	1.79 209	0.44 253	4.10 377	0.83 255	0.23 206	3.23 328	0.16 166	7.48 354	2.19 118	5.05 292	5.62 293	2.84 258	0.85 197	1.81 117	0.67 178	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.20 501	0.02 100	0.05 257

DCRE	1.79 209	0.68 365	2.55 201	1.66 392	0.27 222	1.27 74	0.05 73	4.57 182	4.04 257	3.30 237	9.24 403	3.83 307	1.20 244	2.08 134	0.67 178	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.24 520	0.04 190	0.09 331

raft+_RVC	1.79 209	0.84 412	2.32 180	2.40 506	0.85 364	1.38 90	0.09 114	6.36 309	4.75 298	2.85 221	5.46 288	1.17 203	1.36 256	4.54 217	0.91 244	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.22 468

HUI-Stereo	1.80 212	0.41 228	2.85 246	0.12 100	0.18 174	3.72 372	0.65 323	5.23 232	2.97 174	5.87 325	4.34 246	3.45 283	1.52 268	3.93 194	0.65 172	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.10 354

GMOStereo	1.81 213	0.47 269	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 168

error version	1.81 213	0.47 269	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 168

test-v	1.81 213	0.47 269	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 168

test-2	1.81 213	0.47 269	2.09 155	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 168

xyz-stereo-finetune2	1.82 217	0.51 290	2.22 174	0.10 89	0.05 24	6.49 464	0.17 173	3.59 117	2.15 115	0.63 148	6.19 309	0.49 158	3.44 372	6.93 342	3.48 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25

test-1	1.82 217	0.45 261	5.42 451	0.89 264	0.41 278	2.14 185	0.56 291	5.75 276	4.15 268	3.28 235	5.11 265	3.61 297	0.70 174	1.53 100	1.56 311	0.02 386	0.34 567	0.00 1	0.08 440	0.02 100	0.30 502

MM-Stereo_test3	1.83 219	0.59 329	1.93 127	1.43 352	3.99 554	2.44 221	0.81 368	5.81 284	6.70 392	1.73 197	4.79 253	1.23 205	0.65 169	3.30 168	0.85 225	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.33 496	0.05 257

GMStereo	1.83 219	0.99 449	4.55 404	0.57 219	0.05 24	2.53 230	0.01 11	4.95 209	11.14 504	3.52 242	2.24 178	0.53 164	0.49 146	3.76 187	0.80 216	0.20 529	0.00 1	0.00 1	0.12 463	0.12 352	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
test_1	1.85 221	0.21 33	2.45 188	1.02 288	0.22 201	1.37 89	0.82 370	4.66 193	5.06 307	7.02 392	1.73 152	4.09 316	0.41 126	6.51 311	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.18 418	0.14 411

1test111	1.86 222	0.65 353	2.15 163	2.30 493	0.02 6	5.80 445	0.56 291	8.45 375	3.33 208	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	4.40 213	0.96 249	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.02 100	0.03 168

LL-Strereo2	1.86 222	0.83 411	2.33 181	0.36 179	0.17 159	3.79 381	1.52 448	5.82 285	4.04 257	4.43 266	2.51 188	4.23 323	0.37 110	5.66 259	0.99 254	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.05 427	0.06 251	0.11 369

test-3	1.86 222	0.21 33	2.46 191	1.03 290	0.22 201	1.38 90	0.83 374	4.65 191	5.04 306	7.26 409	1.78 158	4.10 318	0.41 126	6.53 314	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.18 418	0.14 411

raftrobust	1.86 222	0.74 384	1.94 130	2.15 476	2.24 488	2.74 261	0.53 281	4.89 206	4.05 259	6.09 337	3.89 233	1.64 220	2.55 327	2.44 145	1.12 267	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.08 318

gcap-zeroshot	1.87 226	0.44 253	4.24 382	0.53 207	0.51 311	3.12 317	0.75 354	6.42 317	3.91 245	3.75 250	1.67 149	7.79 435	0.55 154	2.61 150	0.53 156	0.02 386	0.21 548	0.00 1	0.23 517	0.00 1	0.05 257

riskmin	1.88 227	0.15 1	2.11 161	1.38 344	0.88 366	2.40 216	0.04 57	5.93 290	6.10 359	2.25 205	1.34 133	6.06 394	5.08 461	2.78 154	1.01 257	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 279

test_3	1.88 227	0.22 38	2.75 229	0.96 279	0.22 201	1.28 76	0.77 358	4.62 185	5.87 342	6.55 374	1.84 160	4.28 329	0.45 140	6.48 307	0.76 200	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.28 534	0.17 402	0.14 411

PSM-adaLoss	1.88 227	0.40 215	2.86 250	0.12 100	0.19 186	3.75 377	0.71 341	5.23 232	2.96 170	5.86 320	4.33 245	3.45 283	1.51 263	5.40 252	0.69 181	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 331

s12784h	1.89 230	0.30 102	2.57 203	0.11 98	0.09 77	4.18 400	0.13 144	6.61 326	7.44 418	3.62 245	4.28 242	0.59 170	0.81 192	6.61 319	0.46 135	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 231	0.42 234	2.86 250	0.12 100	0.19 186	3.71 369	0.75 354	5.24 238	2.95 167	5.87 325	4.26 241	3.41 281	1.51 263	5.80 266	0.65 172	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 318

RAFT-IKP	1.90 231	0.42 234	2.83 243	0.12 100	0.18 174	3.50 349	0.64 321	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.34 246	3.50 292	1.51 263	5.99 273	0.76 200	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 318

EKT-Stereo	1.91 233	0.48 276	2.77 234	2.19 480	4.36 562	1.42 103	0.24 201	4.63 186	3.51 219	2.94 225	3.47 226	3.55 294	2.25 312	5.26 246	0.85 225	0.04 456	0.12 494	0.00 1	0.09 451	0.06 251	0.05 257

ROB_FTStereo_v2	1.91 233	0.41 228	2.85 246	0.12 100	0.19 186	3.71 369	0.73 346	5.23 232	2.95 167	5.86 320	4.36 248	3.46 285	1.51 263	5.86 269	0.69 181	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 318

qqq	1.93 235	0.30 102	2.96 263	1.40 346	0.05 24	1.96 165	0.39 242	8.45 375	3.33 208	3.06 227	3.84 231	4.67 344	2.70 334	4.40 213	0.96 249	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

RALCasStereoNet	1.93 235	1.01 451	2.75 229	1.88 426	1.75 454	2.88 295	0.18 180	4.64 188	4.36 275	2.27 206	5.14 266	2.22 241	0.79 190	7.10 360	1.00 256	0.00 1	0.34 567	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.16 434

Patchmatch Stereo++	1.95 237	0.40 215	2.86 250	0.12 100	0.18 174	3.74 374	0.66 326	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.32 243	3.46 285	1.52 268	6.88 336	0.70 183	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 331
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 237	0.40 215	2.86 250	0.12 100	0.18 174	3.74 374	0.66 326	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.32 243	3.46 285	1.52 268	6.88 336	0.70 183	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 331

CRE-IMP	1.95 237	0.35 170	2.68 217	0.27 153	0.17 159	3.90 388	0.85 386	5.14 225	2.87 162	5.74 311	4.14 239	3.49 290	0.83 193	6.40 299	1.80 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.19 455

Lsterematch	1.96 240	0.84 412	3.11 287	0.32 163	0.08 62	2.28 200	0.41 247	3.19 69	5.43 320	4.57 272	10.52 433	2.45 246	1.19 242	3.44 177	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217

tg	1.96 240	0.64 346	2.15 163	0.68 237	0.12 117	4.40 412	0.04 57	5.74 275	4.19 270	4.00 257	5.23 276	2.58 250	0.93 202	7.12 361	0.77 206	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.25 484

iGMRVC	1.96 240	0.40 215	2.88 256	0.12 100	0.19 186	3.74 374	0.73 346	5.23 232	2.97 174	5.87 325	4.37 249	3.48 289	1.52 268	6.73 328	0.74 192	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 318

DIP-Stereo	1.97 243	0.64 346	2.95 261	0.17 128	0.10 87	4.83 423	0.13 144	8.60 387	4.06 262	6.42 366	4.92 259	0.44 151	0.72 178	3.57 181	1.80 337	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 244	0.34 155	2.71 223	0.26 149	0.06 36	2.29 201	0.48 264	4.89 206	14.65 538	2.81 220	5.51 290	0.78 187	3.21 359	1.44 93	0.33 86	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 107

rvit_stereo_0075_2	2.00 245	0.32 121	5.49 456	0.60 223	1.98 472	1.77 144	0.10 120	7.24 347	5.70 333	2.90 223	4.06 237	3.11 273	0.56 157	5.32 248	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.16 434

MSKI-zero shot	2.00 245	0.36 184	2.15 163	0.81 251	0.25 212	2.69 259	0.29 216	6.16 300	2.34 131	4.31 263	7.52 356	3.70 303	0.25 70	8.42 454	0.41 114	0.01 270	0.13 504	0.00 1	0.25 525	0.03 155	0.02 107

ACVNet-DCA	2.01 247	0.65 353	2.15 163	2.30 493	0.02 6	5.80 445	0.56 291	8.45 375	3.33 208	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.02 100	0.03 168

Gwc-CoAtRS	2.02 248	0.33 139	2.61 209	1.04 295	0.30 235	3.56 357	0.40 246	5.89 287	5.94 349	5.08 294	5.01 263	5.55 378	1.72 287	1.60 105	0.91 244	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.25 525	0.01 37	0.02 107

DCANet-4	2.03 249	0.34 155	5.30 448	0.31 160	0.18 174	1.69 132	0.12 134	4.95 209	8.55 459	5.78 312	5.17 267	1.12 199	2.82 345	2.11 136	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 444

cross-raft	2.03 249	0.35 170	2.78 237	1.10 301	0.16 148	3.77 379	0.48 264	7.03 344	3.75 230	5.06 293	5.55 291	6.26 400	1.41 258	1.75 112	0.89 240	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.19 498	0.03 155	0.03 168

DeepStereo_RVC	2.05 251	0.39 203	2.87 255	0.14 117	0.17 159	3.51 352	0.70 338	5.21 231	3.00 176	6.27 355	4.13 238	3.47 288	4.53 435	4.81 227	1.49 303	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.18 444

MIPNet	2.06 252	0.69 371	4.57 407	0.32 163	0.21 197	1.92 159	0.19 182	6.89 339	5.64 332	5.48 306	4.02 236	2.02 235	3.50 374	3.32 170	2.01 353	0.00 1	0.01 194	0.01 451	0.01 355	0.20 431	0.13 399

DCANet	2.08 253	0.64 346	3.81 349	0.31 160	0.17 159	1.70 136	0.25 206	5.23 232	8.47 455	6.07 336	5.30 283	1.41 209	4.23 413	1.85 120	2.02 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.19 455

CFNet-RSSM	2.11 254	0.33 139	2.71 223	1.04 295	0.30 235	3.21 327	0.41 247	6.67 330	6.96 400	5.62 309	4.58 250	5.40 374	1.71 285	1.86 121	0.87 232	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.32 545	0.02 100	0.02 107

U	2.12 255	0.25 61	2.47 194	0.17 128	8.09 603	10.63 531	0.00 1	3.08 49	0.87 54	0.24 39	0.45 75	0.17 71	0.08 18	0.69 34	0.15 23	0.00 1	0.00 1	9.89 609	5.19 617	0.01 37	0.01 25

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 255	0.58 325	2.43 187	1.27 322	0.16 148	1.60 120	0.14 154	5.17 229	5.90 345	7.10 398	10.10 419	3.06 270	1.74 290	1.87 123	0.97 252	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.02 107

IGEV-FE	2.13 257	0.50 283	4.90 421	1.41 349	0.18 174	2.63 250	0.36 233	7.80 360	3.87 240	5.04 290	5.42 286	4.72 346	1.03 211	3.48 179	0.80 216	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.18 492	0.17 402	0.04 217

IGEV_Zeroshot_test	2.13 257	0.50 283	4.91 423	1.41 349	0.18 174	2.62 248	0.36 233	7.80 360	3.87 240	5.04 290	5.42 286	4.77 348	1.03 211	3.43 175	0.79 213	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.18 492	0.17 402	0.04 217

tt1	2.14 259	0.63 345	2.22 174	2.27 489	0.02 6	5.71 443	0.63 317	4.53 177	10.19 486	1.16 181	3.39 223	0.33 129	3.05 355	8.00 417	0.46 135	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.10 315	0.04 217

NRIStereo	2.14 259	0.35 170	2.65 214	1.10 301	0.14 133	3.05 309	0.86 388	5.35 249	3.18 195	6.24 350	3.36 221	4.17 322	1.82 296	8.12 432	2.01 353	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.19 455

H2IRNET	2.16 261	0.45 261	2.60 207	1.22 315	0.03 16	1.98 168	0.13 144	4.73 196	7.04 405	1.15 180	7.79 370	5.88 390	3.39 368	4.97 238	1.45 300	0.01 270	0.00 1	0.04 514	0.17 485	0.19 427	0.03 168

dd	2.16 261	1.22 482	4.82 417	0.68 237	0.12 117	1.39 97	0.17 173	5.14 225	11.22 508	2.70 216	3.51 229	1.52 217	1.23 246	5.08 240	3.96 443	0.12 507	0.01 194	0.04 514	0.21 507	0.07 272	0.01 25

cc1	2.17 263	0.65 353	2.15 163	2.30 493	0.02 6	5.80 445	0.56 291	4.31 162	10.41 491	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.10 315	0.05 257

RAFT-Test	2.17 263	0.36 184	3.40 313	1.05 298	0.34 257	4.90 425	0.69 335	6.27 305	3.98 250	4.65 279	7.02 341	6.30 403	1.12 222	1.81 117	0.99 254	0.01 270	0.17 530	0.00 1	0.34 549	0.02 100	0.02 107

Any-RAFT	2.18 265	0.25 61	1.94 130	1.37 342	0.80 359	5.01 428	0.56 291	8.51 380	5.58 330	4.01 258	4.85 257	5.44 375	2.26 314	2.45 146	0.35 90	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

FENet	2.19 266	0.34 155	3.04 273	2.05 464	0.26 219	2.82 285	0.13 144	7.02 343	5.55 327	4.97 288	1.94 163	4.91 354	3.39 368	4.71 224	2.50 386	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 466

GANet-ADL	2.20 267	0.50 283	3.27 301	2.02 454	0.11 101	2.21 193	0.48 264	8.64 389	6.79 395	4.56 271	5.83 297	3.98 311	1.27 250	2.68 151	1.43 297	0.04 456	0.08 455	0.02 483	0.00 1	0.15 381	0.03 168

FACV-RUCA	2.21 268	0.34 155	3.59 328	1.30 329	2.90 513	2.22 195	1.25 431	7.98 366	5.71 338	3.59 244	7.21 348	1.14 200	1.60 278	3.12 164	1.46 301	0.01 270	0.03 340	0.10 540	0.04 421	0.35 503	0.17 440

AIO-test1	2.22 269	0.76 389	2.78 237	0.30 155	4.38 563	2.48 224	0.96 405	5.59 268	14.64 536	0.74 155	2.86 196	0.92 190	0.30 96	5.64 257	1.67 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.17 402	0.14 411

CAS	2.24 270	0.25 61	1.86 115	11.21 608	3.86 550	1.67 128	0.02 38	3.87 140	2.67 146	0.41 102	1.63 146	0.24 100	0.27 80	1.50 98	0.74 192	9.43 614	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	5.21 601

NF-Stereo	2.24 270	0.33 139	3.00 264	2.04 460	0.10 87	3.46 340	0.43 253	6.51 323	3.17 192	6.84 383	5.24 277	2.67 254	1.34 253	8.17 439	1.53 307	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

OCTAStereo	2.24 270	0.33 139	3.03 270	2.04 460	0.10 87	3.45 339	0.43 253	6.50 320	3.17 192	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.33 251	8.18 440	1.56 311	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

PSM-softLoss	2.24 270	0.34 155	3.42 315	1.81 415	0.17 159	2.74 261	0.39 242	6.17 301	2.92 164	6.26 353	6.29 316	2.96 263	0.97 206	8.68 469	1.71 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

KMStereo	2.24 270	0.34 155	3.42 315	1.81 415	0.17 159	2.74 261	0.39 242	6.17 301	2.92 164	6.26 353	6.29 316	2.96 263	0.97 206	8.68 469	1.71 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

StereoVision	2.25 275	0.72 376	4.00 367	1.03 290	2.64 504	1.91 158	0.28 213	5.83 286	4.43 278	1.89 198	10.65 437	3.88 308	0.52 151	5.13 243	1.98 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.03 168

RE-Stereo	2.25 275	0.33 139	3.03 270	2.04 460	0.10 87	3.47 342	0.43 253	6.50 320	3.18 195	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.34 253	8.18 440	1.58 313	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.01 25

TVStereo	2.25 275	0.33 139	3.03 270	2.04 460	0.10 87	3.47 342	0.43 253	6.50 320	3.18 195	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.34 253	8.18 440	1.58 313	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.01 25

ADStereo(finetuned)	2.26 278	0.64 346	5.22 444	0.31 160	0.18 174	1.71 138	0.25 206	5.23 232	8.46 454	6.06 335	5.30 283	1.41 209	6.37 489	1.87 123	1.87 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.18 444

fff	2.28 279	0.61 337	3.81 349	0.22 141	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 444

IPLGR	2.28 279	0.51 290	6.00 474	0.15 121	0.15 140	1.99 170	0.22 195	6.34 308	6.04 357	6.80 381	5.76 294	2.87 260	2.31 316	4.88 230	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.18 444

csc	2.28 279	0.61 337	3.81 349	0.22 141	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 444

cscssc	2.28 279	0.61 337	3.81 349	0.22 141	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 444

test_sample1	2.31 283	0.26 68	3.29 302	2.08 466	0.46 290	2.62 248	0.05 73	9.88 423	4.23 271	3.90 254	3.92 235	3.49 290	4.44 428	5.67 261	1.88 342	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

EAI-Stereo	2.31 283	0.44 253	2.72 225	0.68 237	0.56 321	3.51 352	2.62 484	11.42 473	4.14 266	2.09 199	7.23 350	1.21 204	0.91 200	5.67 261	1.51 304	0.01 270	0.25 561	0.00 1	0.88 583	0.04 190	0.26 490

test_sample2	2.32 285	0.25 61	3.38 309	2.08 466	0.41 278	2.58 239	0.15 160	9.50 412	4.97 305	3.66 246	4.86 258	4.29 331	3.26 360	5.83 268	1.09 264	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 168

ICVP	2.32 285	0.38 199	2.89 258	0.92 270	0.70 345	2.55 234	0.87 391	9.97 426	3.99 251	4.13 260	8.97 393	2.71 255	1.69 284	2.52 148	3.52 431	0.05 470	0.24 560	0.01 451	0.01 355	0.11 336	0.13 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 287	0.65 353	2.15 163	2.30 493	0.02 6	5.80 445	0.56 291	4.31 162	10.41 491	1.03 170	3.33 217	4.67 344	2.70 334	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 168

MyStereo06	2.35 288	0.66 359	4.54 401	1.10 301	0.96 379	2.57 237	0.10 120	9.30 407	4.05 259	5.22 298	6.09 301	5.95 392	2.38 319	3.00 159	0.73 190	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.01 355	0.13 367	0.15 422

PFNet+	2.35 288	0.31 107	3.69 338	0.79 250	0.17 159	3.15 322	0.75 354	4.52 176	6.30 372	7.90 438	6.34 320	2.53 248	1.18 239	7.72 400	1.62 318	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

RAFT+CT+SA	2.36 290	0.71 375	2.46 191	0.83 255	2.26 489	3.18 324	0.93 400	6.82 337	5.48 322	2.55 211	8.07 374	1.64 220	1.59 277	8.54 459	1.15 272	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.38 554	0.19 427	0.36 512

TRStereo	2.36 290	3.10 564	4.70 413	1.99 447	2.08 476	2.61 245	1.11 421	8.79 394	3.73 228	3.19 232	3.04 205	3.96 310	0.77 185	5.92 270	1.44 298	0.03 435	0.14 509	0.00 1	0.29 535	0.08 286	0.25 484

test_4	2.38 292	0.34 155	2.68 217	0.08 80	0.11 101	3.69 367	1.14 423	3.33 86	3.34 211	4.03 259	17.35 532	3.31 280	0.51 149	6.28 288	1.15 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.16 388	0.01 25

ACRE	2.41 293	1.08 463	5.11 435	0.55 214	2.05 474	2.65 254	0.78 363	5.26 243	4.67 292	7.59 425	9.20 396	1.70 223	1.08 218	3.74 186	2.18 366	0.01 270	0.18 534	0.02 483	0.08 440	0.22 449	0.10 354

HH	2.42 294	0.73 379	3.76 343	0.91 266	0.14 133	2.78 271	0.71 341	7.92 364	2.72 151	1.53 188	6.10 303	7.93 439	4.01 402	8.60 463	0.44 127	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217

HanStereo	2.42 294	0.73 379	3.76 343	0.91 266	0.14 133	2.78 271	0.71 341	7.92 364	2.72 151	1.53 188	6.10 303	7.93 439	4.01 402	8.60 463	0.44 127	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 217

DisPM	2.43 296	0.32 121	3.04 273	1.76 407	0.18 174	3.46 340	0.65 323	5.13 224	4.88 301	8.59 469	7.04 344	2.84 258	1.03 211	8.85 481	0.83 220	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 107

IPLG	2.43 296	0.66 359	4.77 416	0.54 211	0.31 246	3.01 305	0.26 208	6.15 299	5.55 327	7.69 427	6.21 311	1.89 229	1.74 290	7.19 367	2.35 376	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.12 387

rvit_105_1	2.44 298	0.80 404	5.08 433	1.77 409	0.09 77	1.95 162	3.62 513	5.62 272	8.21 447	4.85 284	2.07 169	3.15 274	1.58 276	7.08 358	2.71 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.04 190	0.08 318

CASS	2.44 298	0.44 253	3.56 326	0.85 259	0.38 269	3.14 319	0.22 195	9.64 417	4.00 252	6.78 378	7.62 362	3.57 295	3.58 379	3.80 188	1.10 265	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 298	1.17 478	4.94 424	0.62 226	2.08 476	2.65 254	0.80 366	5.60 269	4.79 299	7.87 435	9.23 398	1.67 222	1.15 228	3.43 175	2.23 369	0.01 270	0.19 541	0.02 483	0.08 440	0.22 449	0.10 354

R-Stereo Train	2.44 298	0.32 121	1.93 127	0.94 273	0.16 148	3.67 363	0.61 310	6.37 311	3.08 184	9.14 485	17.44 533	1.80 226	0.77 185	1.76 114	0.70 183	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

RAFT-Stereo	2.44 298	0.32 121	1.93 127	0.94 273	0.16 148	3.67 363	0.61 310	6.37 311	3.08 184	9.14 485	17.44 533	1.80 226	0.77 185	1.76 114	0.70 183	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 303	1.09 465	3.70 341	2.55 517	0.80 359	3.37 336	0.15 160	7.44 353	5.54 326	5.65 310	6.01 300	3.54 293	1.13 225	6.34 296	1.58 313	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.05 427	0.21 442	0.03 168

CIPLG	2.47 304	1.10 467	4.71 414	0.63 231	2.15 482	2.67 258	0.77 358	5.19 230	4.73 296	7.85 434	9.56 411	1.72 224	1.14 226	4.20 206	2.34 374	0.01 270	0.19 541	0.02 483	0.09 451	0.23 456	0.08 318

BUS	2.49 305	0.32 121	3.05 278	0.46 196	0.46 290	7.12 478	0.50 276	9.05 399	4.69 293	6.11 339	6.15 306	5.29 369	0.83 193	3.91 191	1.77 334	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 305	0.40 215	2.46 191	1.80 413	0.25 212	3.51 352	0.77 358	6.03 292	4.92 303	8.91 479	6.09 301	4.45 336	1.11 221	6.99 351	2.11 359	0.02 386	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.01 37	0.04 217

GES	2.49 305	0.38 199	4.29 385	1.58 378	0.05 24	4.58 417	1.07 417	9.70 419	3.39 212	5.21 297	6.64 325	1.84 228	3.36 363	4.86 228	2.54 390	0.06 480	0.01 194	0.06 525	0.01 355	0.12 352	0.03 168

mmm	2.50 308	0.29 88	3.22 297	1.98 445	0.32 249	3.72 372	0.12 134	9.45 411	4.05 259	5.84 319	10.80 439	2.47 247	2.86 348	4.07 201	0.75 198	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.01 355	0.03 155	0.02 107

MIM_Stereo	2.50 308	0.75 386	4.26 383	1.18 313	0.11 101	3.08 310	0.33 229	6.07 294	3.28 202	5.01 289	10.12 420	4.29 331	1.74 290	8.06 428	1.27 281	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.01 355	0.18 418	0.15 422

iRaft-Stereo_20w	2.56 310	0.35 170	4.98 426	0.37 181	0.67 337	3.47 342	0.59 302	12.57 516	3.89 243	6.10 338	6.23 313	1.49 215	2.24 310	6.65 322	0.86 230	0.00 1	0.19 541	0.00 1	0.33 547	0.08 286	0.22 468

HCRNet	2.56 310	0.53 303	3.35 307	0.24 145	3.39 529	2.19 191	0.23 199	6.89 339	5.50 323	5.26 300	4.79 253	5.27 368	2.78 342	7.71 398	2.89 399	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.04 217

RAFT	2.57 312	0.76 389	3.09 285	0.91 266	0.09 77	2.41 217	0.94 402	5.35 249	2.65 145	6.11 339	7.21 348	9.43 470	4.30 420	5.73 265	1.77 334	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.02 383	0.46 527	0.08 318

ACVNet	2.58 313	0.53 303	2.69 219	0.84 257	0.59 323	2.61 245	0.55 289	8.35 371	5.70 333	4.45 267	9.26 406	5.77 386	3.50 374	2.24 138	4.41 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.01 25

HHNet	2.59 314	0.55 312	2.55 201	0.20 135	0.32 249	2.84 288	0.94 402	5.77 281	5.14 311	7.33 413	13.80 491	0.94 191	3.20 358	5.27 247	2.41 381	0.13 512	0.02 283	0.06 525	0.00 1	0.23 456	0.03 168

AFF-stereo	2.59 314	0.68 365	2.35 184	1.55 373	0.17 159	1.67 128	0.08 106	5.75 276	6.60 389	6.20 347	12.13 467	6.16 397	2.36 318	4.75 226	1.11 266	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.05 257

raft_robust	2.64 316	1.20 480	2.62 211	1.10 301	0.28 230	1.50 112	0.12 134	6.28 306	9.04 464	6.80 381	7.19 347	3.73 305	2.13 305	9.06 490	1.07 260	0.03 435	0.12 494	0.00 1	0.21 507	0.17 402	0.22 468

GwcNet-ADL	2.65 317	0.48 276	3.84 355	0.82 253	0.33 255	2.04 175	0.69 335	8.07 367	9.42 471	6.05 333	6.66 326	4.14 320	1.73 288	5.40 252	3.01 403	0.08 493	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 168

ToySt	2.69 318	0.55 312	7.03 502	1.03 290	0.10 87	3.49 347	1.04 413	6.38 315	4.55 287	2.69 214	6.28 315	7.95 443	4.38 424	5.08 240	2.58 391	0.01 270	0.11 487	0.00 1	0.04 421	0.28 480	0.19 455

BSDual-CNN	2.69 318	0.32 121	3.05 278	0.46 196	0.46 290	7.13 480	1.63 454	9.05 399	4.69 293	6.11 339	6.15 306	6.26 400	2.54 325	3.91 191	1.91 344	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 318	1.40 501	5.34 449	2.31 499	0.75 350	3.14 319	0.06 83	6.11 296	3.87 240	5.34 303	12.18 470	2.34 244	1.22 245	7.84 407	1.48 302	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.03 168

AIO-test2	2.70 321	1.23 484	3.52 323	1.24 317	3.05 515	2.65 254	0.06 83	6.30 307	15.40 545	2.58 212	7.30 352	0.48 157	0.57 161	5.36 249	0.96 249	3.06 597	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.16 388	0.15 422

RAFT_R40	2.71 322	0.33 139	3.00 264	1.26 320	0.30 235	3.83 384	1.00 409	5.69 274	4.29 272	9.69 502	6.33 319	5.02 361	4.02 404	8.58 462	0.86 230	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 107

AnonymousM	2.71 322	6.75 592	0.98 14	0.73 242	0.06 36	2.41 217	0.53 281	5.30 244	3.05 180	4.75 282	2.09 170	1.89 229	1.01 208	1.88 125	0.51 153	0.01 270	0.02 283	17.42 616	4.76 613	0.02 100	0.01 25

XX-Stereo	2.71 322	0.38 199	5.96 473	2.25 487	2.20 486	1.54 115	0.21 193	5.44 257	3.05 180	2.28 207	16.16 512	7.03 420	0.24 68	6.19 281	0.79 213	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.23 517	0.13 367	0.04 217

UDGNet	2.73 325	7.09 595	3.90 359	2.71 522	0.06 36	2.98 302	0.20 188	4.63 186	8.58 460	2.69 214	2.70 193	0.95 192	1.01 208	6.27 287	1.51 304	1.28 583	0.00 1	5.24 606	0.94 585	1.70 575	0.13 399

SST-Stereo	2.75 326	0.31 107	2.78 237	1.33 333	0.33 255	3.99 394	0.82 370	5.60 269	3.93 247	10.92 531	6.19 309	5.00 359	4.23 413	8.66 468	0.74 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 168

GMStereo_Zeroshot	2.77 327	1.98 544	5.14 438	1.53 369	0.36 263	3.56 357	0.10 120	5.57 266	5.91 347	6.89 388	7.02 341	8.50 456	0.91 200	6.01 274	1.65 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 431	0.01 25

DFGA-Net	2.78 328	1.91 539	7.35 511	1.52 364	0.36 263	3.36 335	0.20 188	6.64 328	5.93 348	4.88 285	6.31 318	2.18 239	1.12 222	7.43 380	5.98 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 509	0.04 217

111	2.78 328	0.92 437	3.81 349	0.22 141	0.07 44	2.83 287	0.70 338	6.03 292	14.00 531	3.22 233	8.93 389	5.48 377	3.30 361	3.66 182	2.03 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.29 500

Hybrid-DGEV-2	2.79 330	1.21 481	2.93 259	1.69 394	0.02 6	5.36 438	0.27 211	7.21 346	9.79 478	6.79 379	3.19 211	5.20 366	5.05 458	5.48 254	1.29 285	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.02 383	0.16 388	0.07 300

HITNet	2.79 330	0.77 392	4.02 368	2.03 458	0.11 101	5.58 440	0.59 302	9.24 405	5.15 312	6.42 366	7.26 351	3.66 300	2.92 351	4.07 201	3.87 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.02 107
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
CFNet_pseudo	2.81 332	0.42 234	4.04 371	0.33 170	0.24 209	2.59 242	0.12 134	8.20 370	7.66 425	7.04 395	10.42 429	6.56 410	2.05 303	4.88 230	1.53 307	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.05 223	0.07 300

ccs_rob	2.81 332	0.42 234	4.06 373	0.33 170	0.25 212	2.59 242	0.12 134	8.19 369	7.68 426	7.02 392	10.37 428	6.54 406	2.06 304	4.88 230	1.53 307	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.05 223	0.07 300

DMCA	2.82 334	0.64 346	4.45 395	1.61 383	0.89 370	3.86 386	0.57 300	9.18 403	5.10 309	6.24 350	6.49 323	7.17 427	2.13 305	3.31 169	4.73 462	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 107

TestStereo1	2.85 335	0.81 406	3.48 319	3.11 542	0.44 282	2.52 227	1.50 446	6.37 311	8.18 445	4.62 274	9.24 403	2.23 242	3.69 384	9.19 495	1.26 279	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 331

SA-5K	2.85 335	0.81 406	3.48 319	3.11 542	0.44 282	2.52 227	1.50 446	6.37 311	8.18 445	4.62 274	9.24 403	2.23 242	3.69 384	9.19 495	1.26 279	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 331

LCNet	2.85 335	0.42 234	1.90 122	0.95 277	0.56 321	2.07 176	1.60 452	4.99 216	3.57 225	6.05 333	10.59 434	4.59 342	6.79 501	7.46 382	0.72 189	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.77 580	0.30 483	3.57 592

IRAFT_RVC	2.85 335	0.41 228	3.32 305	2.09 469	0.41 278	2.92 297	5.22 545	6.41 316	3.63 226	6.53 373	5.48 289	5.09 363	4.88 453	8.20 443	2.15 363	0.01 270	0.17 530	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.04 217

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 339	0.99 449	7.52 517	1.52 364	0.92 373	2.94 299	0.03 47	9.31 408	3.81 236	2.42 210	5.86 298	9.23 466	4.64 440	4.31 210	2.19 367	0.02 386	0.18 534	0.00 1	0.54 569	0.35 503	0.35 510

iRaft-Stereo_5w	2.86 339	0.86 417	4.08 376	0.06 50	0.25 212	2.76 267	0.60 307	4.97 212	4.10 263	2.98 226	7.85 371	10.17 485	4.17 410	8.16 436	5.83 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.26 471	0.06 279

test_sample4	2.87 341	0.40 215	4.54 401	1.80 413	0.54 318	3.95 391	0.15 160	11.48 475	6.49 385	6.33 362	6.81 330	3.68 302	2.65 332	6.11 277	2.36 377	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 257

test_sample3	2.87 341	0.37 191	4.45 395	1.95 440	0.59 323	4.69 420	0.16 166	11.50 476	6.45 382	5.82 317	6.44 322	3.76 306	2.64 330	6.01 274	2.41 381	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 257

MyStereo8	2.88 343	1.19 479	5.03 429	1.61 383	3.75 546	4.30 404	0.07 97	6.14 298	6.16 365	6.22 348	9.64 414	4.28 329	1.45 261	2.05 133	4.76 464	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.14 470	0.26 471	0.43 526

Selective-IGEV-i1	2.90 344	0.35 170	3.88 357	1.63 389	1.13 399	5.13 430	1.85 465	10.14 437	7.18 410	3.76 251	6.81 330	6.71 414	1.54 273	4.88 230	1.58 313	0.04 456	0.05 395	0.32 570	0.65 573	0.06 251	0.23 475

ffm	2.90 344	0.31 107	3.97 361	1.34 335	0.98 382	2.80 274	0.48 264	4.53 177	10.19 486	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	8.00 417	0.46 135	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.04 217

test_5	2.90 344	0.70 373	3.69 338	2.01 452	3.17 520	4.61 419	1.32 439	6.69 331	7.02 404	2.79 218	7.18 346	4.99 356	4.14 407	7.96 414	1.31 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.19 427	0.26 490

test_sample5	2.91 347	0.40 215	4.33 387	1.81 415	0.50 307	3.33 333	0.17 173	11.27 466	6.55 386	6.18 345	8.35 379	3.65 298	2.71 337	6.61 319	2.15 363	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 257

PFNet	2.93 348	0.40 215	5.51 459	2.13 475	0.84 363	3.11 316	0.75 354	6.78 334	4.79 299	9.98 510	6.00 299	4.78 349	2.13 305	8.33 447	2.11 359	0.19 526	0.06 417	0.00 1	0.11 458	0.20 431	0.35 510

MyStereo05	2.94 349	0.66 359	5.25 447	1.10 301	0.96 379	2.57 237	0.10 120	8.53 381	12.34 523	6.28 356	3.88 232	3.18 276	3.30 361	7.81 406	2.37 378	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.01 355	0.13 367	0.15 422

MyStereo04	2.95 350	0.79 400	5.38 450	1.03 290	1.11 394	2.63 250	0.46 261	10.00 430	12.44 524	4.19 261	3.91 234	3.04 269	3.60 380	7.34 376	2.74 398	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.01 355	0.11 336	0.09 331

PSMNet-ADL	2.98 351	0.43 245	2.41 186	1.43 352	0.40 273	5.94 451	0.28 213	8.45 375	5.13 310	3.36 239	6.77 328	8.41 450	4.61 438	7.20 368	4.55 459	0.02 386	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 168

PCWNet_CMD	2.99 352	0.39 203	4.02 368	0.39 186	0.26 219	2.53 230	0.15 160	9.24 405	9.22 466	7.12 399	11.53 458	6.94 418	2.41 320	4.02 198	1.33 289	0.01 270	0.02 283	0.02 483	0.00 1	0.05 223	0.07 300

MSMDNet	2.99 352	0.39 203	4.02 368	0.40 188	0.25 212	2.53 230	0.16 166	9.35 409	9.25 467	7.08 397	11.39 453	6.93 417	2.43 321	4.01 197	1.34 291	0.01 270	0.02 283	0.02 483	0.00 1	0.05 223	0.07 300

OMP-Stereo	3.03 354	0.93 440	2.72 225	4.21 582	0.51 311	2.19 191	1.25 431	6.19 303	6.00 355	7.99 443	6.21 311	8.50 456	2.49 323	9.44 507	1.74 331	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.05 257

DualNet	3.05 355	0.40 215	4.33 387	1.81 415	0.50 307	3.33 333	0.17 173	11.27 466	6.55 386	6.50 370	10.86 443	3.65 298	2.71 337	6.61 319	2.15 363	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 257

Hybrid-DGEV-03	3.06 356	0.64 346	2.49 195	0.98 283	0.08 62	3.47 342	0.98 406	4.54 181	6.57 388	9.43 492	20.79 553	3.58 296	1.15 228	4.54 217	1.42 296	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.26 471	0.16 434

SA	3.06 356	0.74 384	3.79 346	1.60 382	0.30 235	3.19 325	1.43 443	6.72 332	9.06 465	4.63 278	10.80 439	2.89 261	4.71 443	9.62 510	1.18 277	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.19 498	0.23 456	0.02 107

CFNet_ucs	3.07 358	0.44 253	4.05 372	0.54 211	0.37 267	3.08 310	0.19 182	9.80 421	8.49 457	7.64 426	12.62 477	5.67 384	1.76 294	4.96 237	1.51 304	0.00 1	0.04 377	0.01 451	0.00 1	0.09 304	0.11 369

NINENet	3.09 359	0.56 318	3.22 297	1.61 383	1.37 423	7.12 478	0.50 276	11.88 489	5.63 331	6.63 375	8.40 380	5.29 369	0.83 193	6.51 311	1.77 334	0.15 516	0.07 441	0.07 531	0.00 1	0.09 304	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 359	0.77 392	2.27 179	2.35 503	1.79 459	3.50 349	1.06 415	12.12 502	6.91 398	4.71 281	7.67 365	7.58 431	4.40 426	4.95 236	1.67 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.01 25

AdaStereo	3.09 359	0.58 325	3.04 273	2.84 530	0.48 301	4.08 396	1.29 437	12.16 504	7.77 433	6.03 332	9.62 412	5.79 388	1.53 272	4.56 220	1.93 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 362	0.32 121	3.05 278	0.54 211	0.46 290	8.68 505	2.84 491	9.87 422	4.69 293	8.08 444	8.69 384	6.26 400	2.54 325	3.91 191	1.91 344	0.01 270	0.04 377	0.06 525	0.00 1	0.11 336	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 363	0.37 191	2.95 261	1.51 362	0.80 359	2.75 266	0.49 274	6.79 335	5.25 315	11.43 539	5.57 292	10.79 497	5.30 465	5.25 245	2.95 401	0.03 435	0.09 467	0.03 502	0.00 1	0.12 352	0.09 331

ARAFT	3.13 363	1.11 470	7.34 510	0.42 189	0.14 133	4.52 415	2.99 494	7.41 352	5.97 352	8.85 477	7.06 345	5.20 366	1.25 249	8.49 457	1.44 298	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.33 496	0.11 369

test_sample6	3.14 365	0.41 228	4.42 392	1.92 434	0.49 304	3.25 329	0.21 193	11.30 468	6.69 391	6.50 370	10.86 443	4.03 313	2.93 352	7.06 357	2.65 392	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.06 279

IIG-Stereo	3.16 366	0.75 386	2.83 243	4.08 577	0.21 197	2.56 236	0.74 352	6.55 325	5.56 329	8.39 461	9.38 409	7.94 441	2.79 343	9.50 509	1.89 343	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 217

DMCA-RVC	3.17 367	1.26 488	6.39 489	2.10 472	1.51 433	3.02 306	0.56 291	7.84 363	5.06 307	9.23 488	5.19 271	8.46 452	2.72 339	6.31 292	3.22 410	0.06 480	0.11 487	0.09 538	0.02 383	0.16 388	0.08 318

HI	3.18 368	0.90 430	3.05 278	1.28 327	0.15 140	2.29 201	0.04 57	5.31 246	3.52 220	7.96 439	12.69 478	11.43 509	6.61 493	4.26 208	4.02 444	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

CoSv	3.18 368	0.90 430	3.05 278	1.28 327	0.15 140	2.29 201	0.04 57	5.31 246	3.52 220	7.96 439	12.69 478	11.43 509	6.61 493	4.26 208	4.02 444	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

IER	3.20 370	0.54 308	5.13 437	0.58 220	1.59 436	7.29 483	0.56 291	6.36 309	4.95 304	7.44 418	8.84 385	6.20 398	6.26 486	4.88 230	3.29 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

BEATNet_4x	3.24 371	1.27 490	5.89 470	1.56 376	0.10 87	5.26 435	1.07 417	10.08 434	5.50 323	6.89 388	7.73 366	4.53 340	4.13 406	5.05 239	5.27 471	0.04 456	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.23 475

DispNO	3.25 372	0.72 376	6.85 499	1.95 440	1.34 422	3.49 347	0.84 380	8.14 368	6.30 372	6.34 363	7.76 369	6.30 403	4.28 419	6.93 342	3.51 427	0.00 1	0.03 340	0.03 502	0.12 463	0.07 272	0.07 300

RAFT-345	3.27 373	0.41 228	2.88 256	1.02 288	0.21 197	2.63 250	0.48 264	3.76 133	5.51 325	7.35 414	24.88 574	4.25 325	1.76 294	8.15 435	2.13 361	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

GANet-RSSM	3.27 373	0.60 333	3.38 309	2.94 537	2.00 473	2.61 245	0.48 264	10.93 459	6.11 362	5.47 305	10.20 422	6.57 411	5.44 474	6.25 286	2.23 369	0.00 1	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.17 402	0.03 168

SFCPSM	3.29 375	0.43 245	5.11 435	0.34 175	0.94 377	8.48 500	2.15 472	14.51 549	5.29 316	7.00 391	7.65 364	3.43 282	2.59 329	5.11 242	2.37 378	0.01 270	0.03 340	0.01 451	0.07 435	0.13 367	0.15 422

test_sample7	3.30 376	0.47 269	3.43 318	1.98 445	0.35 260	4.33 405	1.88 466	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	6.58 317	1.62 318	0.06 480	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.06 279

NOSS_ROB	3.30 376	0.46 267	2.62 211	2.08 466	1.01 388	5.60 441	0.74 352	10.37 441	11.48 511	5.15 296	8.43 381	5.67 384	1.73 288	7.97 416	2.34 374	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.14 411

gwcnet-sp	3.31 378	1.47 505	7.26 507	1.73 404	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 369

scenet	3.31 378	1.47 505	7.26 507	1.73 404	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 369

ssnet	3.31 378	1.47 505	7.26 507	1.73 404	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 369

hknet	3.31 378	0.42 234	4.68 411	0.46 196	1.17 405	7.13 480	1.63 454	9.05 399	6.91 398	6.11 339	6.15 306	9.66 473	2.85 347	7.48 385	2.45 383	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

CFNet-ft	3.31 378	0.94 443	2.69 219	1.50 359	2.38 493	2.81 282	0.68 330	8.35 371	7.43 416	4.45 267	9.94 417	10.20 486	4.60 436	6.50 310	3.41 418	0.00 1	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.22 449	0.03 168

CFNet_RVC	3.31 378	0.94 443	2.69 219	1.50 359	2.38 493	2.81 282	0.68 330	8.35 371	7.43 416	4.45 267	9.94 417	10.20 486	4.60 436	6.49 308	3.41 418	0.00 1	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.22 449	0.03 168

ASMatch	3.32 384	0.50 283	3.32 305	1.72 403	0.45 289	1.93 160	0.68 330	6.42 317	3.89 243	6.18 345	22.30 561	4.61 343	4.82 451	7.65 392	1.70 326	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.01 37	0.18 444

GMM-Stereo	3.32 384	0.27 74	2.52 198	0.82 253	0.48 301	2.27 199	4.91 540	5.06 221	3.08 184	7.06 396	16.72 520	6.21 399	3.70 386	7.60 389	1.16 274	0.04 456	0.00 1	0.00 1	0.04 421	0.10 315	4.45 596

AACVNet	3.33 386	1.03 455	3.56 326	3.46 557	0.63 331	3.09 312	0.28 213	8.78 393	3.43 215	5.99 330	10.64 436	10.08 483	4.03 405	8.69 471	2.51 387	0.03 435	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.26 471	0.06 279

PSM-AAD	3.33 386	0.20 27	1.47 74	0.73 242	0.54 318	2.55 234	6.19 554	4.97 212	3.27 200	10.92 531	11.92 462	2.95 262	9.59 551	7.90 411	0.82 219	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	2.47 587

PSMNet-RSSM	3.33 386	0.77 392	3.22 297	2.12 473	1.90 469	2.33 207	0.71 341	11.17 461	5.83 340	5.90 328	11.43 456	7.04 422	4.83 452	5.96 272	3.17 408	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.08 286	0.02 107

PAM	3.38 389	0.31 107	5.61 464	1.37 342	0.71 346	7.60 493	0.38 241	8.94 396	3.55 223	5.54 307	4.69 252	16.09 553	7.03 506	3.67 183	1.02 258	0.00 1	0.21 548	0.00 1	0.38 554	0.07 272	0.41 520

qqq1	3.38 389	0.39 203	3.61 330	1.69 394	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	0.30 73	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 168

fff1	3.38 389	0.39 203	3.61 330	1.69 394	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	0.30 73	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 168

TransformOpticalFlow	3.38 389	0.70 373	4.54 401	1.00 286	0.30 235	3.56 357	0.14 154	9.67 418	7.30 414	5.55 308	13.34 486	6.74 415	5.03 456	8.22 444	1.34 291	0.00 1	0.01 194	0.01 451	0.00 1	0.04 190	0.11 369

G2L-Stereo	3.40 393	0.93 440	4.73 415	1.61 383	2.05 474	2.88 295	0.60 307	8.94 396	5.84 341	7.42 416	7.33 354	8.61 459	2.16 308	8.44 456	6.11 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.18 444

RAFT_CTSACE	3.40 393	1.07 461	4.52 399	1.27 322	3.14 517	4.00 395	1.07 417	3.93 143	4.43 278	4.66 280	17.94 536	7.21 429	2.76 341	10.82 529	0.85 225	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.01 25

AAGNet	3.41 395	0.34 155	2.45 188	1.78 411	0.39 271	3.69 367	1.05 414	4.79 199	4.61 291	9.62 500	7.74 368	4.98 355	6.38 490	7.34 376	13.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

cf-r	3.42 396	0.81 406	3.97 361	2.41 509	2.78 508	2.85 289	0.64 321	8.44 374	6.32 374	6.25 352	11.57 459	8.97 464	3.54 378	5.93 271	3.83 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.07 300

G2L-ROB	3.43 397	0.77 392	3.89 358	1.71 401	1.16 404	4.51 414	0.44 258	11.70 482	5.70 333	7.51 421	5.34 285	11.24 507	1.71 285	7.66 394	5.10 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.10 354

CoDeX	3.43 397	0.68 365	4.49 397	0.98 283	1.65 443	6.37 460	2.14 471	13.23 530	6.07 358	7.23 407	8.95 390	4.09 316	3.79 395	6.31 292	2.37 378	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.15 422

STrans-v2	3.43 397	0.73 379	4.82 417	0.26 149	0.60 325	3.00 304	1.19 428	10.41 443	7.22 411	5.79 313	10.97 447	6.75 416	7.03 506	8.25 445	1.40 294	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.18 444

Select-FE	3.44 400	0.73 379	8.39 524	1.44 356	0.96 379	2.01 173	0.10 120	8.84 395	3.94 248	5.36 304	10.32 427	9.73 474	8.82 538	6.28 288	0.83 220	0.01 270	0.22 552	0.01 451	0.49 567	0.03 155	0.30 502

MLCV	3.44 400	0.88 424	5.60 463	1.39 345	0.25 212	4.36 408	0.33 229	7.25 348	7.28 413	9.17 487	12.24 472	5.09 363	2.47 322	9.15 493	3.23 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 107

ff1	3.45 402	0.31 107	3.97 361	1.34 335	0.98 382	2.80 274	0.48 264	4.53 177	10.19 486	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 539	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.04 217

PAM_32	3.50 403	0.32 121	5.22 444	1.32 332	0.53 316	7.49 487	0.39 242	9.52 415	3.91 245	5.22 298	5.28 282	16.75 559	7.44 514	4.61 222	0.90 243	0.00 1	0.20 545	0.00 1	0.39 557	0.09 304	0.39 515

UGAM-zero	3.51 404	0.33 139	4.44 394	0.88 262	0.65 334	3.52 355	0.16 166	11.35 470	2.71 150	5.09 295	5.82 296	15.28 545	9.14 546	8.38 450	1.61 317	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.46 564	0.02 100	0.19 455

DeepPruner_ROB	3.52 405	1.14 475	4.06 373	1.12 308	1.65 443	3.65 362	0.83 374	13.96 540	4.47 282	7.80 431	10.84 441	7.05 424	2.16 308	8.14 434	3.08 406	0.07 488	0.03 340	0.00 1	0.01 355	0.32 492	0.06 279

SMFormer	3.54 406	0.39 203	3.61 330	1.69 394	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	3.51 427	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.04 217

tta	3.54 406	0.39 203	3.61 330	1.69 394	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	3.51 427	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 168

Sa-1000	3.55 408	0.75 386	3.63 334	1.91 430	0.30 235	3.55 356	1.63 454	7.39 351	8.54 458	7.70 428	17.44 533	4.00 312	2.82 345	9.44 507	1.33 289	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.18 492	0.21 442	0.04 217

G2L-Stereo_test	3.57 409	0.86 417	3.66 336	2.79 528	1.52 434	4.11 399	1.17 427	11.35 470	6.27 371	7.97 441	8.87 387	9.39 469	2.26 314	6.55 315	4.33 452	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.13 399

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 410	1.29 495	12.46 557	1.53 369	0.98 382	3.48 346	0.81 368	11.99 493	4.40 277	4.33 264	11.05 449	8.83 462	2.02 302	4.52 215	1.66 323	0.01 270	0.14 509	0.00 1	0.68 577	0.86 556	0.44 528

DDVS	3.59 411	0.53 303	4.53 400	2.02 454	1.27 413	6.63 468	0.49 274	8.73 391	4.10 263	7.14 400	7.63 363	12.68 523	2.25 312	8.69 471	4.09 447	0.08 493	0.20 545	0.01 451	0.00 1	0.14 377	0.59 547

KYRaft	3.59 411	0.31 107	1.84 114	0.76 248	0.46 290	2.29 201	4.04 520	4.75 197	3.25 199	8.93 482	19.47 544	6.62 413	5.07 460	7.79 404	0.71 187	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.04 190	5.38 603

STTStereo	3.60 413	0.93 440	6.34 486	2.71 522	2.23 487	3.68 366	0.63 317	9.42 410	6.73 393	9.87 506	6.97 335	8.84 463	3.65 382	6.85 335	3.04 404	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.02 107

LMCR-Stereo	3.63 414	1.29 495	4.20 381	2.54 515	0.17 159	8.08 497	1.52 448	11.46 474	4.73 296	8.45 464	10.66 438	1.91 232	5.03 456	7.69 396	3.58 432	0.92 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 508	0.02 107

Prome-Stereo	3.65 415	0.29 88	1.92 126	0.91 266	0.49 304	2.07 176	4.75 538	4.41 169	3.23 198	9.32 491	20.63 552	4.06 315	7.19 508	7.70 397	1.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	4.72 600

hitnet-ft	3.66 416	0.65 353	2.79 241	0.89 264	0.72 348	4.25 401	0.55 289	9.11 402	7.52 420	7.14 400	10.19 421	12.49 521	4.70 442	7.44 381	4.41 455	0.03 435	0.00 1	0.06 525	0.00 1	0.20 431	0.04 217

iResNet	3.68 417	0.91 434	7.94 520	2.97 539	0.34 257	4.44 413	0.48 264	7.70 356	9.74 477	7.72 429	12.74 480	4.03 313	2.87 349	8.05 424	3.37 416	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.09 331

acv_ft	3.69 418	0.53 303	4.58 408	2.31 499	4.71 580	7.44 486	0.86 388	8.54 382	5.70 333	9.29 490	9.26 406	5.77 386	4.15 408	2.24 138	8.13 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.01 25

ac_64	3.70 419	0.47 269	3.50 322	2.87 531	3.50 533	5.91 450	0.72 345	10.17 438	4.34 274	8.16 447	5.80 295	10.82 498	5.64 477	7.08 358	4.73 462	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.14 411

CFNet	3.72 420	1.10 467	5.03 429	2.49 513	1.59 436	4.90 425	0.22 195	11.38 472	9.88 482	4.80 283	11.25 452	6.44 405	3.68 383	8.33 447	3.00 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.07 300

DAS	3.74 421	0.35 170	5.19 442	1.99 447	3.74 542	2.36 210	3.22 501	7.77 358	9.27 468	8.70 470	12.08 465	4.45 336	5.43 471	8.39 451	1.71 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 107

DRaft	3.74 421	0.43 245	2.60 207	0.12 100	0.15 140	4.76 421	1.34 440	5.33 248	4.31 273	10.30 515	21.91 558	3.27 278	8.83 539	7.36 378	3.66 435	0.05 470	0.10 479	0.00 1	0.14 470	0.10 315	0.14 411

GrayStereo	3.74 421	0.20 27	1.94 130	1.55 373	0.60 325	3.12 317	8.22 581	5.76 278	3.32 207	10.40 519	16.66 519	5.81 389	8.60 535	6.57 316	1.37 293	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.63 572	0.02 100	0.04 217

GEStereo_RVC	3.74 421	0.73 379	4.95 425	2.01 452	1.24 409	4.36 408	3.07 496	11.77 486	7.80 434	6.87 387	6.52 324	7.70 434	4.31 422	8.98 487	4.19 449	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.02 383	0.13 367	0.11 369

ITSA-stereo	3.76 425	0.54 308	3.80 347	1.91 430	0.29 233	3.09 312	0.70 338	13.22 529	15.64 546	6.79 379	6.66 326	4.15 321	3.52 377	8.30 446	5.00 468	0.09 498	0.07 441	0.11 541	0.10 456	0.18 418	0.95 560

GwcNet-RSSM	3.77 426	1.05 457	5.06 431	2.21 483	1.87 466	2.36 210	1.52 448	8.98 398	7.96 438	5.91 329	14.59 502	7.94 441	3.50 374	6.43 300	5.70 479	0.00 1	0.00 1	0.04 514	0.00 1	0.20 431	0.08 318

SepStereo	3.78 427	0.35 170	5.19 442	1.99 447	3.74 542	2.36 210	3.22 501	7.77 358	9.27 468	8.70 470	12.08 465	4.45 336	5.43 471	9.18 494	1.71 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 107

DEmStereo	3.79 428	0.37 191	3.69 338	0.17 128	0.17 159	5.28 436	2.54 479	4.35 164	3.70 227	8.21 453	20.15 546	5.13 365	10.38 558	7.65 392	3.85 440	0.01 270	0.01 194	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.06 279

FADNet-RVC-Resample	3.79 428	1.62 519	12.06 553	1.43 352	0.66 335	5.94 451	2.41 475	10.18 439	8.58 460	6.28 356	4.22 240	5.33 373	4.80 450	7.71 398	3.19 409	0.17 522	0.21 548	0.17 554	0.12 463	0.41 522	0.29 500

anonymousa	3.80 430	0.55 312	3.35 307	1.24 317	3.74 542	9.04 510	0.36 233	6.74 333	4.03 255	7.72 429	19.64 545	10.62 493	6.01 484	1.52 99	1.40 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427	0.00 1	0.03 168

UPFNet	3.82 431	0.47 269	4.34 390	2.21 483	3.38 527	7.26 482	2.69 486	9.89 424	5.96 350	7.98 442	7.53 357	7.89 438	3.15 357	7.72 400	5.88 483	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.06 279

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 432	1.06 460	5.23 446	2.72 524	3.27 523	4.36 408	0.61 310	10.71 451	7.56 421	8.75 472	7.89 372	9.86 478	3.90 399	7.15 366	3.44 420	0.14 514	0.02 283	0.02 483	0.03 401	0.04 190	0.03 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 433	0.82 409	3.01 266	2.00 451	2.58 502	5.28 436	3.34 505	10.85 457	6.33 375	7.27 410	7.32 353	10.15 484	9.02 543	6.19 281	2.51 387	0.22 533	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.03 168

mmx	3.86 434	0.31 107	3.97 361	1.34 335	0.98 382	2.80 274	0.48 264	12.18 505	10.66 499	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 539	0.05 470	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

xxx	3.86 434	0.31 107	3.98 365	1.34 335	0.98 382	2.80 274	0.48 264	12.18 505	10.66 499	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 539	0.05 470	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

THIR-Stereo	3.86 434	0.77 392	2.62 211	0.12 100	0.13 126	4.25 401	6.63 565	5.30 244	4.18 269	10.33 516	17.13 527	6.58 412	7.62 521	7.78 403	3.51 427	0.01 270	0.07 441	0.07 531	0.00 1	0.11 336	0.02 107

UGAM	3.90 437	0.48 276	4.69 412	0.17 128	0.08 62	3.67 363	1.22 429	4.81 200	14.45 535	4.59 273	11.94 463	14.20 535	3.80 396	9.92 514	3.61 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 383	0.32 492	0.07 300

AASNet	3.90 437	0.92 437	4.41 391	3.56 563	4.00 555	6.70 469	1.26 434	18.71 582	6.14 363	7.35 414	7.91 373	4.35 333	2.58 328	3.04 161	6.62 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 516	0.14 411

PS-NSSS	3.90 437	1.84 534	4.55 404	0.87 261	2.95 514	4.10 398	2.00 469	10.77 454	8.23 448	6.75 376	14.63 503	5.01 360	2.24 310	8.41 453	2.91 400	0.33 548	0.03 340	0.83 583	0.00 1	0.82 554	0.70 553

DualNet (step1)	3.91 440	1.11 470	6.15 479	1.27 322	0.60 325	5.22 432	2.54 479	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	6.58 317	1.62 318	1.49 587	0.03 340	3.10 595	2.99 602	0.20 431	0.15 422

FADNet_RVC	3.91 440	1.67 525	12.95 566	0.96 279	0.75 350	5.71 443	0.54 284	10.83 456	6.60 389	3.46 241	8.09 375	4.10 318	3.40 370	9.43 504	6.33 489	0.36 551	0.44 579	0.17 554	0.46 564	0.91 557	0.95 560

ISRNet	3.93 442	0.55 312	5.49 456	3.20 548	2.69 506	2.11 181	0.26 208	7.01 342	6.40 378	11.00 534	17.99 537	8.31 447	2.64 330	6.51 311	4.36 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.02 107

CrosDoStereo	3.96 443	0.45 261	3.04 273	0.32 163	0.20 194	3.28 330	11.63 604	5.76 278	4.45 280	9.04 483	16.58 517	4.99 356	7.45 515	8.04 421	3.72 436	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 354

DeepStereo_LL	3.96 443	0.45 261	3.04 273	0.32 163	0.20 194	3.28 330	11.63 604	5.76 278	4.45 280	9.04 483	16.58 517	4.99 356	7.45 515	8.04 421	3.72 436	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 354

RAFT-RH_RVC	3.96 443	0.46 267	2.93 259	1.55 373	0.42 281	3.14 319	0.14 154	3.70 121	5.98 353	11.25 537	32.23 598	5.29 369	1.68 283	8.13 433	2.14 362	0.08 493	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.01 37	0.00 1

UNet	3.97 446	0.61 337	6.50 492	1.68 393	3.22 521	9.82 519	0.31 223	9.50 412	5.32 318	7.20 406	6.35 321	10.59 491	5.91 482	6.93 342	5.49 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

FADNet-RVC	3.98 447	1.84 534	12.48 559	1.69 394	0.44 282	4.33 405	1.31 438	11.84 487	7.15 409	3.53 243	3.50 228	10.63 494	4.43 427	9.12 491	6.25 488	0.03 435	0.10 479	0.00 1	0.03 401	0.60 539	0.25 484

HSM	4.00 448	0.79 400	3.16 292	1.59 381	2.17 483	6.77 471	1.11 421	12.28 507	6.35 377	6.75 376	8.11 376	13.90 532	5.37 467	8.85 481	2.71 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 107

coex_refinement	4.04 449	0.87 420	3.55 325	2.96 538	1.40 427	4.28 403	0.32 224	11.18 462	7.72 427	8.32 454	13.44 488	10.01 482	3.48 373	6.28 288	6.76 499	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.16 434

HBP-ISP	4.09 450	1.05 457	4.10 377	1.87 423	1.31 420	7.56 489	3.98 517	11.26 464	9.94 483	7.81 432	14.44 500	3.23 277	4.27 415	8.89 484	1.87 340	0.06 480	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.04 217

TDLM	4.11 451	1.11 470	3.54 324	1.62 387	1.04 389	3.91 389	7.41 576	10.60 446	10.67 501	6.38 364	12.59 476	5.95 392	4.77 446	8.79 479	3.04 404	0.58 566	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.19 427	0.12 387

CSP-Net	4.12 452	1.28 493	3.70 341	1.54 371	1.06 390	13.28 562	2.33 474	12.96 524	5.45 321	8.87 478	8.54 383	8.43 451	3.03 353	8.16 436	3.65 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.03 168

test_xeample	4.13 453	0.36 184	2.75 229	1.23 316	0.51 311	3.96 392	0.13 144	12.63 517	7.65 424	7.49 420	10.86 443	3.29 279	3.36 363	6.71 327	21.53 598	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

Anonymous_2	4.14 454	0.62 342	3.21 296	1.40 346	1.43 430	5.19 431	0.32 224	6.63 327	4.38 276	4.48 270	2.30 180	8.08 444	7.00 504	5.37 250	2.29 371	0.23 534	0.75 589	5.20 605	18.12 635	5.66 598	0.23 475

CBMV_ROB	4.14 454	0.52 299	3.14 290	1.30 329	0.77 354	6.92 474	1.97 468	10.11 436	9.58 474	8.92 480	14.20 497	7.12 426	5.90 481	8.65 467	3.50 426	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.09 331

SACVNet	4.15 456	1.26 488	3.81 349	3.12 544	1.68 448	3.09 312	2.85 492	11.91 490	5.96 350	10.52 522	11.20 450	10.59 491	3.95 400	8.97 486	3.25 413	0.08 493	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.32 492	0.44 528

MMNet	4.16 457	0.77 392	5.47 455	1.40 346	1.67 446	10.78 534	0.63 317	8.64 389	8.47 455	8.80 475	8.33 378	7.51 430	6.61 493	7.53 386	6.54 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.05 257

CVANet_RVC	4.16 457	1.16 477	3.60 329	1.94 439	1.46 431	3.92 390	4.68 535	10.89 458	8.34 450	7.58 424	10.84 441	10.27 488	6.62 496	8.56 460	2.69 393	0.39 554	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.21 442	0.09 331

pcwnet_v2	4.20 459	0.36 184	8.53 526	1.33 333	1.12 396	3.43 338	0.41 247	12.85 520	14.16 533	9.90 508	14.29 498	5.90 391	3.03 353	6.20 283	2.06 357	0.01 270	0.05 395	0.04 514	0.02 383	0.16 388	0.18 444

HSM-Net_RVC	4.20 459	0.32 121	2.76 233	0.63 231	0.69 340	6.95 475	1.69 458	11.96 492	8.36 451	8.83 476	12.17 469	15.18 544	4.21 411	6.91 340	3.30 415	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 461	0.50 283	5.45 454	1.34 335	1.68 448	7.04 476	4.51 532	10.73 452	7.00 402	10.78 528	6.80 329	8.48 454	4.63 439	9.91 513	5.12 470	0.02 386	0.06 417	0.02 483	0.03 401	0.08 286	0.03 168

FADNet	4.23 462	1.65 522	11.75 552	1.64 390	0.80 359	4.80 422	0.77 358	13.76 539	11.65 513	3.97 256	5.24 277	9.62 472	5.14 462	8.40 452	3.78 438	0.21 531	0.04 377	0.07 531	0.05 427	1.14 562	0.10 354

iResNet_ROB	4.23 462	1.02 453	4.90 421	2.18 479	0.93 376	2.92 297	0.37 236	15.10 557	16.91 555	7.89 437	10.51 432	7.03 420	3.07 356	8.16 436	3.46 424	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 107

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 464	25.07 619	26.53 609	0.44 194	0.07 44	1.50 112	0.54 284	2.09 19	1.57 95	0.51 130	0.62 84	0.21 93	0.20 62	1.44 93	0.53 156	12.03 621	0.01 194	0.00 1	0.08 440	1.75 577	9.69 617

1111x	4.25 465	0.30 102	4.31 386	1.47 358	0.37 267	5.10 429	0.32 224	12.86 521	9.82 480	6.01 331	9.73 415	8.78 461	5.97 483	9.43 504	10.39 552	0.06 480	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 217

HGLStereo	4.25 465	0.52 299	4.65 409	3.09 540	5.18 585	6.51 467	0.73 346	10.37 441	6.74 394	7.32 412	12.44 475	7.00 419	7.21 510	7.46 382	5.51 476	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.10 354

delet	4.27 467	0.72 376	4.50 398	1.07 299	3.75 546	10.79 535	4.04 520	9.95 425	7.89 435	8.09 445	8.89 388	8.46 452	3.81 397	7.56 387	5.80 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.02 107

iResNetv2_ROB	4.28 468	1.43 502	7.17 506	2.91 532	1.26 410	4.36 408	1.62 453	13.64 537	10.25 490	9.83 504	11.41 454	7.68 433	4.00 401	7.75 402	1.85 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 509	0.09 331

RAFT + AFF	4.30 469	1.55 513	5.84 468	1.43 352	2.36 492	5.94 451	6.72 567	10.01 431	7.56 421	7.55 422	8.96 392	7.09 425	6.73 499	8.57 461	4.02 444	0.02 386	0.47 582	0.00 1	0.01 355	0.56 533	0.54 541

ADLNet	4.32 470	0.80 404	4.33 387	3.60 564	3.56 535	6.87 473	2.48 478	11.20 463	7.58 423	9.87 506	9.62 412	8.39 449	4.95 454	6.16 279	6.60 496	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.01 355	0.12 352	0.25 484

CRFU-Net	4.45 471	0.67 363	5.02 427	2.78 527	1.32 421	12.67 556	3.35 506	11.26 464	3.52 220	10.06 512	9.30 408	10.91 501	6.92 503	7.26 370	3.24 412	0.15 516	0.16 525	0.16 551	0.00 1	0.26 471	0.05 257

ACV-stereo	4.46 472	0.76 389	9.94 540	1.91 430	1.06 390	11.61 543	1.28 435	6.25 304	7.09 406	3.09 228	5.21 275	16.88 560	10.23 557	7.96 414	5.47 474	0.06 480	0.15 516	0.01 451	0.00 1	0.12 352	0.14 411

ssnet_v2	4.46 472	0.87 420	5.18 441	1.57 377	0.67 337	9.14 511	4.73 537	11.84 487	9.68 475	8.79 473	6.24 314	9.91 479	4.34 423	6.28 288	9.30 538	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.28 480	0.30 502

ADLNet2	4.46 472	0.90 430	6.06 476	2.74 526	3.91 551	6.79 472	3.01 495	10.95 460	8.40 453	7.27 410	9.80 416	9.85 477	5.43 471	7.29 371	6.44 492	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 369

StereoDRNet-Refined	4.46 472	0.62 342	3.80 347	1.92 434	0.40 273	9.35 513	0.15 160	10.02 432	8.83 463	12.69 549	11.62 460	9.34 467	3.87 398	8.06 428	8.02 515	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.05 427	0.20 431	0.26 490
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 476	0.31 107	2.77 234	1.69 394	0.47 299	7.74 495	0.07 97	14.04 541	7.91 437	5.82 317	8.97 393	9.34 467	3.41 371	7.33 375	20.24 593	0.05 470	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

NVstereo2D	4.51 476	0.82 409	6.86 500	3.28 551	3.38 527	8.16 498	3.13 498	10.51 444	15.15 543	4.90 286	6.89 334	7.87 436	4.78 448	9.88 512	3.91 442	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.02 100	0.58 544

DLCB_ROB	4.51 476	0.91 434	3.78 345	2.19 480	1.07 393	6.28 457	3.09 497	9.78 420	7.72 427	10.65 525	12.97 482	13.91 533	3.71 387	8.72 477	5.30 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.10 354

RASNet	4.52 479	0.61 337	4.42 392	3.42 555	4.68 579	4.58 417	0.99 407	9.54 416	8.01 439	5.28 301	11.42 455	10.34 490	8.88 540	9.28 499	8.68 530	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

FTStereo	4.55 480	0.36 184	2.18 171	0.94 273	0.38 269	2.60 244	8.82 584	4.98 215	3.17 192	10.88 530	30.35 593	5.60 383	7.60 520	7.62 391	1.55 310	0.17 522	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.03 155	3.80 594

dad	4.66 481	1.89 538	5.51 459	0.94 273	0.09 77	2.16 189	0.37 236	7.10 345	14.43 534	10.13 513	16.84 521	14.97 541	1.90 297	6.82 331	4.15 448	1.09 580	0.11 487	4.08 601	0.46 564	0.17 402	0.06 279

LL-Strereo	4.71 482	1.64 521	7.51 516	1.15 310	4.31 561	3.71 369	1.45 444	9.21 404	8.36 451	8.37 460	8.17 377	10.82 498	11.36 564	12.51 552	4.82 465	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.32 507

CBFPSM	4.87 483	0.94 443	14.70 575	1.51 362	1.15 401	11.49 541	2.55 483	7.28 349	6.47 383	6.23 349	4.83 256	15.30 546	8.99 542	6.88 336	8.20 523	0.03 435	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.40 519	0.42 524

Selective-IGEV-i16pc	4.90 484	0.51 290	10.53 545	2.09 469	0.14 133	23.35 597	7.41 576	5.79 282	17.27 559	3.15 230	6.83 332	5.44 375	1.97 300	8.34 449	3.37 416	0.34 549	0.51 584	0.07 531	0.21 507	0.34 501	0.41 520

SGM-Forest	4.96 485	0.32 121	2.84 245	1.21 314	0.64 333	10.23 524	6.64 566	11.55 477	10.98 503	10.94 533	13.59 489	11.65 513	4.30 420	8.94 485	4.63 460	0.11 503	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.46 532
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 486	1.47 505	7.42 513	2.40 506	2.14 481	8.73 506	3.64 514	12.42 508	13.11 526	7.03 394	7.57 361	7.88 437	6.52 492	10.16 520	7.82 511	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.11 336	1.07 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 487	1.74 527	6.38 488	1.96 443	1.29 417	2.26 198	1.69 458	10.07 433	18.53 562	7.88 436	18.15 538	8.49 455	2.70 334	10.59 525	7.04 502	0.96 578	0.15 516	0.02 483	0.00 1	0.13 367	0.12 387

PSMNet_ROB	5.02 488	1.63 520	6.03 475	1.90 429	1.83 463	9.57 517	6.35 562	15.58 562	7.23 412	6.15 344	10.48 431	12.22 519	4.16 409	8.02 420	8.71 531	0.02 386	0.01 194	0.01 451	0.10 456	0.20 431	0.12 387

GASNet	5.19 489	4.61 579	9.38 535	4.73 586	2.10 478	3.80 383	1.57 451	12.07 498	10.96 502	8.92 480	7.03 343	8.21 446	7.67 522	14.02 564	7.36 504	0.02 386	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.69 546	0.42 524

TCMNet	5.22 490	1.96 542	9.78 538	4.11 578	6.57 593	8.83 507	1.35 442	10.74 453	8.07 441	6.39 365	12.76 481	8.32 448	4.75 445	8.62 466	10.09 551	0.11 503	0.18 534	0.31 568	0.09 451	0.75 551	0.57 543

FINET	5.32 491	1.14 475	10.04 541	2.17 478	3.67 541	6.49 464	6.76 568	11.68 481	22.08 583	7.42 416	12.15 468	4.24 324	3.61 381	9.25 498	5.35 473	0.04 456	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.09 331

CBMV	5.35 492	0.91 434	3.67 337	1.62 387	0.44 282	10.09 522	7.19 573	12.49 513	12.33 522	12.22 545	14.69 504	10.93 502	6.48 491	8.51 458	4.96 467	0.02 386	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.17 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 493	0.40 215	2.72 225	1.50 359	0.48 301	6.15 456	0.07 97	13.73 538	8.06 440	8.79 473	11.03 448	3.71 304	4.21 411	7.47 384	38.74 632	0.03 435	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 257

YMNet	5.52 494	1.83 532	8.79 528	3.47 559	4.46 569	10.72 532	0.91 397	9.99 428	6.43 380	13.76 563	16.35 514	11.65 513	4.49 433	7.95 412	8.03 517	0.12 507	0.35 569	0.12 544	0.08 440	0.71 548	0.27 494

YMNet_1	5.52 494	1.83 532	8.79 528	3.47 559	4.46 569	10.72 532	0.91 397	9.99 428	6.43 380	13.76 563	16.35 514	11.65 513	4.49 433	7.95 412	8.03 517	0.12 507	0.35 569	0.12 544	0.08 440	0.71 548	0.27 494

StereoDRNet	5.59 496	1.75 528	6.80 497	3.12 544	4.45 568	10.61 530	4.35 528	18.80 584	9.73 476	12.22 545	6.87 333	11.44 511	4.65 441	8.09 431	8.26 524	0.02 386	0.11 487	0.00 1	0.03 401	0.20 431	0.28 498

PSMNet-RUCA	5.60 497	4.62 580	11.61 550	10.29 605	7.55 601	7.08 477	1.94 467	12.01 494	10.52 498	3.90 254	11.88 461	4.43 335	1.75 293	7.56 387	4.24 450	1.68 590	0.12 494	4.78 604	0.67 576	4.74 594	0.68 552

fast-acv-ft	5.62 498	1.39 500	7.01 501	2.02 454	1.89 468	12.23 551	1.82 464	7.35 350	9.45 472	10.46 521	20.27 549	14.55 539	7.71 523	7.41 379	7.61 508	0.10 501	0.09 467	0.16 551	0.07 435	0.59 537	0.13 399

ETE_ROB	5.80 499	1.77 529	6.33 485	1.44 356	0.78 358	6.43 462	6.90 569	12.53 514	8.08 442	12.93 554	14.89 505	21.13 586	5.87 480	9.83 511	6.57 495	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.02 383	0.08 286	0.33 508

test_sample9	5.87 500	1.11 470	6.15 479	1.27 322	0.60 325	5.22 432	2.54 479	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	11.68 542	11.44 562	1.49 587	24.31 642	3.10 595	2.99 602	0.20 431	0.15 422

DRN-Test	5.87 500	0.98 446	5.89 470	2.69 521	3.65 539	12.37 553	3.35 506	20.07 601	10.20 489	11.93 544	12.31 473	11.06 505	5.31 466	7.89 410	9.05 534	0.04 456	0.05 395	0.04 514	0.04 421	0.18 418	0.25 484

NCCL2	5.88 502	1.59 516	5.44 453	1.87 423	0.92 373	9.55 516	11.55 603	12.11 500	9.94 483	9.67 501	8.85 386	22.28 589	7.41 513	8.78 478	7.17 503	0.01 270	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.13 367	0.23 475

iinet-f	5.94 503	1.60 517	26.88 610	1.79 412	1.38 424	11.92 549	1.47 445	6.80 336	7.11 407	6.90 390	14.43 499	10.64 495	7.97 525	7.00 352	12.12 566	0.02 386	0.03 340	0.05 521	0.00 1	0.63 542	0.02 107

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 504	5.36 584	5.02 427	3.75 571	3.57 536	15.81 570	4.27 525	11.72 484	6.96 400	7.23 407	8.47 382	9.09 465	2.66 333	9.36 503	2.71 394	7.49 608	2.32 603	2.01 593	0.08 440	6.77 604	4.67 599

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 505	1.55 513	9.92 539	2.40 506	3.22 521	10.28 525	3.14 499	11.64 479	9.79 478	9.54 498	20.22 548	11.16 506	6.77 500	10.61 526	9.16 535	0.06 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 217

APVNet	5.98 505	1.72 526	8.72 527	3.21 549	4.04 557	12.31 552	1.81 463	19.09 590	6.10 359	6.13 343	13.41 487	10.69 496	6.30 487	11.26 536	13.90 575	0.05 470	0.02 283	0.11 541	0.03 401	0.53 530	0.20 462

z-ln-s-r	5.99 507	1.34 498	15.55 578	1.52 364	1.95 471	3.28 330	2.71 488	7.72 357	11.16 505	6.43 368	25.06 576	8.76 460	5.86 479	11.03 533	17.17 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.11 369

NaN_ROB	6.00 508	1.24 486	6.29 484	1.34 335	1.68 448	9.60 518	10.31 597	15.09 555	15.79 548	12.62 548	8.95 390	11.67 516	5.83 478	11.78 546	6.41 491	0.05 470	0.13 504	0.08 535	0.20 501	0.22 449	0.79 555

DANet	6.02 509	1.23 484	8.45 525	3.86 574	3.94 553	7.64 494	1.34 440	9.51 414	7.00 402	13.39 558	15.53 509	15.99 551	7.02 505	12.14 548	12.37 567	0.19 526	0.12 494	0.02 483	0.03 401	0.13 367	0.56 542
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 510	1.22 482	5.61 464	2.56 518	0.90 372	6.32 458	7.07 571	12.92 523	8.30 449	14.76 569	15.13 507	19.84 577	6.66 498	10.36 521	8.58 528	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.03 401	0.11 336	0.24 480

Selective-IGEV-i16pb	6.09 511	0.58 325	14.62 573	2.02 454	0.55 320	18.63 585	7.27 575	9.98 427	20.66 577	4.62 274	12.40 474	9.76 475	5.05 458	8.60 463	4.25 451	0.51 565	0.62 588	0.20 558	0.31 543	0.55 532	0.61 549

GANet	6.22 512	1.07 461	4.07 375	2.27 489	0.89 370	9.19 512	9.52 591	12.02 495	8.13 444	10.72 526	29.09 589	13.86 531	7.52 519	11.00 532	4.39 454	0.36 551	0.00 1	0.02 483	0.02 383	0.12 352	0.08 318

DISCO	6.28 513	0.57 320	5.78 467	3.43 556	1.17 405	11.22 538	3.39 508	12.14 503	16.16 550	6.52 372	11.22 451	16.96 561	6.32 488	19.51 594	10.74 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.11 369

Syn2CoEx	6.32 514	2.72 558	9.33 534	2.45 511	1.67 446	8.59 503	3.32 504	18.08 578	12.27 521	8.53 465	21.08 555	10.30 489	9.80 552	9.30 500	7.86 512	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 542	0.43 526

RYNet	6.34 515	0.89 427	5.88 469	1.41 349	4.48 572	15.97 572	4.18 523	13.41 532	16.49 551	10.81 529	7.00 340	14.33 537	8.72 536	9.43 504	13.71 574	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 300

GwcNet	6.42 516	1.97 543	10.92 547	2.59 519	5.58 588	11.55 542	2.21 473	14.10 543	16.52 554	10.04 511	17.19 530	10.86 500	5.61 476	9.23 497	8.84 533	0.01 270	0.06 417	0.03 502	0.08 440	0.56 533	0.40 518

Wz-Net-LNSev	6.46 517	1.93 540	16.44 582	1.52 364	4.15 559	12.66 555	4.96 541	13.05 526	12.10 520	10.55 524	16.23 513	11.32 508	7.19 508	8.43 455	8.48 527	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.06 279

DGSMNet	6.47 518	2.61 556	13.64 569	3.46 557	3.74 542	8.97 509	6.01 552	14.15 544	13.01 525	7.46 419	14.10 495	9.94 480	4.79 449	10.44 522	6.22 487	1.30 584	1.70 600	1.80 590	1.52 595	2.27 584	2.35 585

GANetREF_RVC	6.56 519	2.89 560	7.58 518	3.41 554	0.40 273	12.96 558	9.58 592	15.09 555	17.25 558	10.33 516	10.62 435	12.27 520	8.16 529	12.21 549	4.53 458	0.41 557	0.00 1	0.00 1	0.02 383	3.12 589	0.39 515
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
LALA_ROB	6.58 520	1.80 531	6.25 482	1.26 320	0.94 377	10.08 521	9.02 586	16.00 564	11.51 512	12.74 550	13.02 483	24.77 592	5.25 464	10.56 524	8.02 515	0.04 456	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.10 315	0.25 484

S-Stereo	6.63 521	0.84 412	9.67 537	3.15 546	3.48 532	6.49 464	6.22 556	12.99 525	22.84 585	9.48 495	15.51 508	12.00 518	8.43 531	8.04 421	10.70 555	0.12 507	0.17 530	0.00 1	0.38 554	0.13 367	1.92 579

DeepPrunerF	6.75 522	2.69 557	23.31 600	3.68 567	7.16 596	3.78 380	4.29 526	13.42 533	20.13 574	8.13 446	10.46 430	7.18 428	8.06 527	11.10 534	9.44 542	0.24 537	0.15 516	0.29 566	0.42 560	0.66 545	0.45 530

edge stereo	6.76 523	1.01 451	6.76 496	2.20 482	2.45 497	6.41 461	2.45 477	14.84 553	11.98 519	15.29 571	18.31 539	22.02 587	12.56 569	10.82 529	7.49 506	0.03 435	0.06 417	0.11 541	0.03 401	0.30 483	0.14 411

NCC-stereo	6.77 524	1.49 509	6.48 490	2.92 534	4.40 564	7.43 484	3.61 511	19.52 597	13.29 527	8.39 461	16.91 522	15.96 549	12.13 566	12.85 555	7.70 509	1.47 585	0.11 487	0.01 451	0.42 560	0.14 377	0.24 480

Abc-Net	6.77 524	1.49 509	6.48 490	2.92 534	4.40 564	7.43 484	3.61 511	19.52 597	13.29 527	8.39 461	16.91 522	15.96 549	12.13 566	12.85 555	7.70 509	1.47 585	0.11 487	0.01 451	0.42 560	0.14 377	0.24 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 526	0.68 365	6.80 497	2.30 493	1.77 458	5.63 442	4.20 524	18.79 583	18.62 563	10.53 523	17.15 528	18.52 570	13.74 577	8.86 483	7.38 505	0.03 435	0.15 516	0.01 451	0.07 435	0.12 352	0.26 490

RP	6.84 527	1.29 495	5.53 462	3.92 575	5.18 585	6.32 458	3.53 509	11.73 485	15.31 544	9.54 498	22.38 562	18.25 568	14.47 579	10.11 515	7.49 506	0.91 576	0.01 194	0.12 544	0.15 474	0.33 496	0.19 455

ccnet	6.87 528	0.92 437	5.15 439	3.09 540	2.18 485	11.78 546	4.90 539	17.97 577	8.79 462	12.79 552	20.20 547	16.00 552	8.35 530	9.12 491	14.17 577	0.42 560	0.33 566	0.25 564	0.09 451	0.40 519	0.48 533

RGC	6.88 529	2.23 549	6.13 477	4.05 576	4.73 581	8.94 508	2.78 489	15.19 559	11.74 514	11.13 535	19.34 543	17.86 565	10.42 559	13.02 558	8.03 517	0.73 570	0.01 194	0.24 563	0.41 559	0.31 488	0.38 514

xyz-stereo	6.97 530	0.29 88	36.85 622	0.20 135	0.07 44	30.65 613	0.19 182	3.97 145	1.82 103	10.21 514	24.87 573	6.06 394	7.29 511	11.62 541	4.87 466	0.01 270	0.02 283	0.35 572	0.00 1	0.06 251	0.02 107

Nwc_Net	6.97 530	1.25 487	6.63 494	3.82 572	3.37 526	10.83 536	1.67 457	19.56 599	11.35 509	8.36 456	23.62 566	17.19 563	11.44 565	11.21 535	8.08 521	0.80 572	0.00 1	0.00 1	0.02 383	0.13 367	0.09 331

STTRV1_RVC	7.02 532	1.10 467	12.88 564	3.32 552	6.92 595	11.90 548	4.00 519	15.07 554	11.94 518	9.51 496	14.57 501	11.63 512	8.73 537	12.65 554	8.06 520	3.32 599	2.75 611	0.41 577	0.12 463	1.38 569	0.11 369

w-ln-seven-2	7.09 533	2.32 551	23.44 601	1.71 401	1.06 390	7.81 496	3.98 517	12.02 495	14.65 538	13.06 556	20.38 550	11.70 517	9.83 554	10.65 527	8.66 529	0.02 386	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.32 492	0.14 411

DStereoRT	7.14 534	1.05 457	6.27 483	2.26 488	1.39 426	10.94 537	1.76 462	7.53 355	4.14 266	7.55 422	10.86 443	2.79 256	6.79 501	8.01 419	4.49 457	0.13 512	0.18 534	49.57 640	15.74 634	0.23 456	1.13 565

ADCRef	7.27 535	1.38 499	16.37 580	2.52 514	3.30 525	11.63 544	3.16 500	10.80 455	9.35 470	13.03 555	25.27 579	8.17 445	8.92 541	8.06 428	21.81 601	0.15 516	0.08 455	0.16 551	0.34 549	0.38 512	0.58 544

psmorigin	7.34 536	1.58 515	18.31 587	2.35 503	0.87 365	6.72 470	1.70 461	10.63 447	7.14 408	19.77 586	22.71 563	20.13 579	11.34 563	12.96 557	9.49 543	0.04 456	0.17 530	0.06 525	0.17 485	0.21 442	0.50 537

Wz-Net-MNSev	7.43 537	2.35 553	15.22 576	2.34 502	3.41 531	17.27 581	8.55 582	11.91 490	13.48 529	13.37 557	17.05 525	13.70 528	7.47 518	11.90 547	9.99 550	0.40 556	0.03 340	0.00 1	0.01 355	0.16 388	0.07 300

SDNR	7.50 538	2.32 551	15.58 579	1.82 419	0.63 331	44.66 630	0.44 258	8.59 383	9.52 473	9.84 505	25.18 577	5.30 372	4.38 424	11.46 539	6.49 493	0.05 470	0.03 340	0.00 1	0.01 355	1.79 578	1.87 578

CSAN	7.62 539	1.60 517	6.56 493	1.83 420	0.66 335	12.40 554	10.52 600	14.45 548	21.32 580	14.19 565	15.98 511	17.84 564	13.02 574	12.32 550	8.38 525	0.09 498	0.07 441	0.03 502	0.04 421	0.33 496	0.67 551

SQANet	7.64 540	3.40 570	5.49 456	11.73 610	9.62 609	11.96 550	2.82 490	11.33 469	6.10 359	8.33 455	11.49 457	11.00 503	5.16 463	10.12 519	2.72 397	8.92 612	2.21 602	10.41 610	1.58 596	11.13 613	7.39 609

anonymity	7.68 541	3.83 573	12.39 556	7.04 598	12.67 617	8.18 499	2.00 469	17.50 573	6.85 396	13.56 561	9.21 397	9.97 481	7.82 524	11.28 537	5.58 477	6.27 606	4.98 628	3.68 599	2.96 601	3.33 591	4.48 597

CC-Net-ROB	7.68 541	9.21 604	7.46 514	3.82 572	3.66 540	15.68 569	5.02 542	17.95 576	10.45 497	6.44 369	14.00 494	7.63 432	4.77 446	10.75 528	3.10 407	5.99 605	2.46 605	16.28 615	1.08 588	6.30 602	1.56 575

stereogan	7.69 543	0.88 424	7.08 505	3.49 562	3.93 552	18.98 586	3.23 503	16.52 566	19.58 570	9.93 509	18.92 541	20.50 583	9.04 544	14.07 565	6.14 486	0.26 540	0.04 377	0.21 560	0.03 401	0.63 542	0.33 508

pmcnn	7.72 544	1.27 490	9.42 536	2.91 532	3.14 517	9.44 514	6.23 557	12.56 515	16.51 552	14.53 567	24.08 568	27.44 599	8.49 533	9.32 501	8.44 526	0.06 480	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.15 422

AF-Net	7.78 545	1.44 504	6.68 495	3.37 553	4.50 573	8.61 504	2.69 486	17.07 570	20.17 575	9.52 497	24.02 567	20.31 582	14.59 580	11.58 540	9.84 547	0.61 567	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.38 512	0.12 387

PASM	7.90 546	4.22 575	21.97 598	3.25 550	3.29 524	5.39 439	6.57 564	10.57 445	19.09 565	12.77 551	13.92 492	18.11 567	9.51 550	13.79 563	10.77 558	0.19 526	0.45 580	0.29 566	1.08 588	1.49 572	1.19 567

PWCDC_ROB	7.92 547	3.17 568	7.48 515	5.73 593	4.40 564	10.45 527	0.35 232	14.52 550	28.19 595	10.36 518	31.27 595	7.04 422	9.14 546	13.22 560	8.78 532	2.74 595	0.02 283	0.00 1	0.00 1	1.31 567	0.17 440

test_sample8	7.99 548	1.11 470	6.15 479	1.27 322	0.60 325	5.22 432	2.54 479	12.04 497	6.15 364	17.46 578	9.02 395	24.67 591	18.16 588	11.68 542	11.44 562	1.49 587	24.31 642	3.10 595	2.99 602	0.20 431	0.15 422

ADCP+	8.09 549	1.79 530	14.50 572	1.54 371	4.28 560	16.57 575	5.20 544	12.80 519	11.20 507	12.83 553	17.07 526	11.02 504	10.80 561	17.59 586	23.18 607	0.03 435	0.05 395	0.01 451	0.18 492	0.39 516	0.81 556

SuperB	8.10 550	3.15 567	24.67 603	2.65 520	1.23 408	9.88 520	4.29 526	10.18 439	30.07 598	11.53 541	12.18 470	6.12 396	6.65 497	10.50 523	14.47 578	0.14 514	0.11 487	0.35 572	0.25 525	13.06 617	0.48 533

PWC_ROB	8.24 551	3.13 565	12.74 563	2.43 510	4.43 567	7.51 488	1.22 429	16.63 567	19.24 568	16.08 574	28.29 586	13.99 534	10.16 556	13.63 562	14.06 576	0.42 560	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.59 537	0.27 494

MDST_ROB	8.37 552	0.32 121	9.03 532	4.18 581	2.42 496	26.86 607	6.14 553	19.36 594	13.52 530	27.09 604	22.75 564	9.47 471	4.74 444	15.06 572	6.34 490	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.13 399

G-Net	8.41 553	1.54 512	10.97 548	5.73 593	3.60 537	26.19 601	4.41 530	10.10 435	7.42 415	19.71 585	24.99 575	14.38 538	15.83 582	10.99 531	9.53 544	0.50 564	0.46 581	0.19 557	0.25 525	0.80 553	0.66 550

XQC	8.43 554	3.58 571	16.40 581	2.92 534	2.17 483	13.22 561	3.60 510	14.64 551	25.86 591	11.87 543	12.04 464	15.06 542	10.67 560	15.24 575	19.41 590	0.39 554	0.08 455	0.05 521	0.07 435	0.84 555	0.45 530

FBW_ROB	8.50 555	1.03 455	7.98 521	1.93 438	1.28 416	13.10 559	6.23 557	22.50 605	18.98 564	18.82 582	14.91 506	19.06 573	10.04 555	18.41 589	9.83 546	0.62 568	0.22 552	1.82 592	0.82 582	0.99 560	1.36 570

UDG	8.58 556	9.31 605	4.89 420	10.00 604	9.52 607	10.36 526	2.41 475	12.07 498	9.82 480	7.81 432	9.55 410	16.52 555	9.81 553	7.84 407	7.88 513	4.20 600	2.51 607	18.53 617	3.71 609	9.55 608	5.28 602

aanetorigin	8.72 557	3.29 569	27.55 611	1.95 440	3.84 549	4.93 427	5.39 549	5.49 260	10.05 485	27.85 605	31.47 596	15.80 548	12.78 571	9.04 489	11.98 564	0.25 538	0.22 552	0.22 561	0.25 525	1.28 566	0.84 558

GCST	9.08 558	17.31 614	3.98 365	52.92 639	10.66 612	11.29 540	0.20 188	6.97 341	6.47 383	9.46 494	4.68 251	4.75 347	1.51 263	9.34 502	1.31 287	8.19 611	0.05 395	22.38 620	0.34 549	6.17 601	3.53 591

RTSC	9.15 559	3.00 562	13.57 568	3.72 569	1.76 456	11.82 547	0.46 261	16.95 568	36.83 615	15.80 573	15.53 509	12.91 525	7.46 517	20.01 598	21.76 600	0.31 545	0.13 504	0.01 451	0.08 440	0.57 535	0.41 520

WCMA_ROB	9.21 560	0.87 420	7.37 512	2.54 515	2.13 480	13.59 563	5.80 551	11.64 479	14.01 532	24.43 601	32.99 603	27.09 598	18.02 587	12.51 552	9.85 548	0.81 573	0.07 441	0.01 451	0.01 355	0.16 388	0.23 475

Wz-Net-SNSev	9.23 561	6.70 591	24.28 602	1.87 423	1.81 462	8.57 502	12.29 610	17.37 572	20.39 576	10.43 520	23.11 565	16.66 557	8.03 526	14.47 569	17.86 587	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.41 522	0.30 502

MSMD_ROB	9.28 562	1.09 465	4.65 409	1.58 378	0.39 271	16.52 574	4.41 530	13.60 535	14.87 541	22.34 592	39.89 616	25.67 595	20.71 599	12.42 551	6.98 501	0.34 549	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 331

Consistency-Raft	9.42 563	4.74 582	12.66 560	5.30 590	9.08 605	4.08 396	5.26 546	19.26 592	24.87 589	11.17 536	29.85 591	13.57 527	5.51 475	7.67 395	13.40 572	0.36 551	0.35 569	1.81 591	4.24 610	11.61 614	3.57 592

DDUNet	9.47 564	11.32 610	6.14 478	12.93 612	11.65 614	10.45 527	3.87 516	11.70 482	7.89 435	9.27 489	13.28 485	16.18 554	6.14 485	8.80 480	5.77 480	6.64 607	3.38 620	20.90 618	4.28 611	11.01 612	7.80 610

ADCPNet	9.54 565	2.39 554	31.46 614	2.09 469	1.60 438	16.71 577	6.39 563	12.11 500	11.45 510	13.53 559	21.45 557	19.41 574	10.94 562	14.38 567	21.54 599	0.27 543	1.16 594	0.39 576	1.49 593	0.58 536	1.45 571

SHD	9.61 566	2.60 555	12.46 557	3.69 568	3.54 534	9.47 515	1.25 431	20.16 602	37.84 618	18.19 581	21.24 556	16.96 561	12.83 573	14.47 569	16.05 581	0.32 546	0.13 504	0.01 451	0.08 440	0.38 512	0.48 533

PDISCO_ROB	9.62 567	1.99 545	11.51 549	9.88 603	9.61 608	21.48 592	3.83 515	19.33 593	28.49 596	11.27 538	14.17 496	19.92 578	5.02 455	16.35 582	9.18 536	5.28 603	0.41 576	0.14 549	0.09 451	2.05 580	2.36 586

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 568	4.27 576	14.47 571	2.29 492	2.85 510	23.40 598	13.62 612	13.60 535	19.54 569	19.42 584	24.27 569	16.74 558	8.59 534	17.05 585	7.98 514	1.25 582	1.68 599	0.17 554	2.63 599	0.72 550	1.04 562

DStereoO	9.97 569	5.99 587	7.04 503	5.64 592	2.87 512	6.47 463	9.22 589	11.59 478	17.24 557	13.54 560	13.92 492	9.80 476	15.27 581	15.07 573	9.86 549	31.68 637	1.56 598	4.41 602	1.68 597	15.15 620	1.45 571

SGM_RVC	10.08 570	0.60 333	3.42 315	2.30 493	0.32 249	19.41 589	6.33 561	18.95 588	14.64 536	25.14 603	24.32 570	33.34 610	18.79 592	19.86 595	12.55 569	0.25 538	0.26 563	0.22 561	0.24 520	0.34 501	0.40 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 571	1.88 537	16.82 583	1.85 421	1.73 452	24.84 599	17.20 625	19.92 600	27.41 593	12.23 547	13.62 490	16.52 555	18.35 589	14.42 568	12.50 568	0.78 571	0.54 586	0.08 535	0.25 525	1.18 563	0.59 547

ADCL	10.16 572	2.11 546	19.36 590	1.92 434	1.88 467	22.23 593	8.91 585	14.04 541	23.56 587	14.62 568	26.19 581	12.75 524	13.59 576	16.06 581	22.95 605	0.26 540	0.18 534	0.75 581	0.65 573	0.69 546	0.58 544

w-ln-seven	10.20 573	3.08 563	26.36 607	2.06 465	2.49 498	15.81 570	4.39 529	17.80 575	33.50 604	20.47 590	25.79 580	15.12 543	7.40 512	11.75 545	17.48 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 525	0.13 399

MSAF-DinoV2	10.24 574	4.39 577	12.68 561	3.62 566	2.55 501	8.48 500	4.69 536	14.24 546	21.89 582	10.74 527	18.74 540	29.30 604	16.17 583	21.96 603	28.10 618	0.32 546	0.15 516	0.25 564	0.81 581	2.83 588	2.90 589

FCDSN-DC	10.24 574	0.56 318	3.49 321	1.96 443	1.29 417	16.90 578	4.59 534	17.16 571	19.10 566	24.64 602	32.46 602	33.82 611	22.14 605	15.93 578	10.45 553	0.04 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.21 466
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 574	3.13 565	20.70 594	2.21 483	2.39 495	11.23 539	6.19 554	14.17 545	11.19 506	23.20 598	22.25 560	17.89 566	19.54 595	18.51 590	26.21 615	0.45 562	0.42 578	1.10 586	1.29 590	1.56 574	1.18 566

z-mn7	10.46 577	4.14 574	20.35 592	2.15 476	1.68 448	19.07 587	5.72 550	13.28 531	34.58 610	9.45 493	35.20 609	15.69 547	9.13 545	21.16 601	17.07 584	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.19 455

SANet	10.64 578	1.86 536	10.91 546	1.76 407	0.71 346	14.62 567	9.23 590	19.18 591	37.14 616	19.22 583	27.96 585	25.86 596	19.11 594	13.02 558	10.63 554	0.08 493	0.06 417	0.03 502	0.02 383	0.62 540	0.81 556

FC-DCNN	10.72 579	0.52 299	4.27 384	1.88 426	1.63 440	17.18 579	5.29 547	18.20 579	19.69 571	28.50 606	34.51 606	34.03 612	21.48 602	15.89 577	11.15 560	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.01 355	0.07 272	0.09 331

FC-DCNN v2	10.88 580	0.52 299	4.17 380	1.92 434	1.63 440	17.79 583	5.35 548	18.87 586	19.88 572	28.77 607	34.99 608	34.62 614	21.72 603	16.03 580	11.16 561	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.00 1	0.06 251	0.08 318

AnyNet_C32	10.98 581	5.58 585	22.79 599	4.16 579	5.83 589	15.64 568	14.30 613	13.18 527	17.15 556	16.44 577	20.52 551	14.68 540	13.44 575	22.46 604	30.08 622	0.17 522	0.26 563	0.36 574	0.36 553	1.23 564	0.91 559

zh-sn7	11.12 582	7.26 596	33.16 616	2.32 501	2.31 491	11.66 545	7.80 580	13.53 534	17.94 561	16.39 576	31.80 597	14.22 536	16.88 584	23.07 607	23.00 606	0.00 1	0.13 504	0.00 1	0.00 1	0.52 529	0.48 533

zh-mn7	11.13 583	6.28 590	31.79 615	1.85 421	0.98 382	13.11 560	2.98 493	12.88 522	33.65 606	21.57 591	39.07 614	12.50 522	8.46 532	19.94 597	16.74 583	0.23 534	0.01 194	0.00 1	0.01 355	0.33 496	0.30 502

Wz-Net-TNSev	11.35 584	10.56 608	35.88 621	2.28 491	1.73 452	18.25 584	11.42 602	15.88 563	20.88 578	14.44 566	16.97 524	19.57 575	19.04 593	19.31 593	18.67 589	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.16 477	0.62 540	1.25 568

MeshStereo	11.52 585	1.52 511	4.55 404	1.89 428	1.46 431	19.87 591	5.11 543	20.66 603	15.91 549	32.67 612	34.51 606	39.34 619	21.15 600	18.74 591	12.10 565	0.11 503	0.06 417	0.01 451	0.00 1	0.45 526	0.22 468
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
otaku	11.73 586	7.51 598	7.07 504	13.22 613	10.85 613	26.61 606	7.25 574	18.84 585	19.16 567	11.58 542	17.23 531	20.19 580	8.09 528	15.11 574	4.64 461	9.13 613	2.42 604	13.08 611	1.83 598	12.48 616	8.22 612

Ntro	12.35 587	8.88 602	7.80 519	13.79 614	12.42 616	26.54 605	6.98 570	18.54 580	22.14 584	9.82 503	16.45 516	20.30 581	9.29 549	15.95 579	6.61 497	9.53 615	2.47 606	14.93 614	2.77 600	13.11 618	8.63 615

DStereoSA	12.36 588	4.42 578	14.05 570	8.00 600	9.08 605	13.92 566	12.01 607	16.97 569	21.15 579	13.71 562	25.23 578	8.57 458	23.71 607	18.03 588	15.50 580	2.83 596	6.21 630	3.68 599	8.21 623	10.45 611	11.36 625

MFN_U_SF_RVC	12.94 589	3.66 572	25.81 606	3.61 565	2.26 489	22.77 595	4.55 533	27.10 613	20.06 573	23.90 599	28.99 588	30.53 606	16.98 585	19.92 596	20.26 594	1.24 581	1.07 593	0.98 585	1.33 591	1.80 579	2.04 581

WZ-Net	13.00 590	4.64 581	41.07 625	3.48 561	3.15 519	19.12 588	15.66 623	14.81 552	31.33 600	15.71 572	27.88 584	22.22 588	14.01 578	20.44 600	25.03 611	0.64 569	0.00 1	0.01 451	0.03 401	0.39 516	0.37 513

ADCS	13.02 591	4.93 583	28.38 612	3.17 547	2.67 505	13.61 564	10.83 601	18.70 581	33.46 603	22.59 593	24.78 572	19.59 576	18.51 591	23.40 608	32.16 625	0.10 501	0.19 541	0.37 575	0.18 492	1.26 565	1.46 573

MFMNet_re	13.29 592	8.60 601	18.29 586	9.75 602	7.25 598	19.65 590	14.84 617	20.71 604	30.72 599	23.03 596	28.77 587	18.85 572	26.09 612	13.55 561	9.82 545	2.44 593	1.35 597	0.34 571	0.23 517	4.78 595	6.69 607

MultiAttention	13.72 593	0.34 155	3.24 300	2.22 486	1.79 459	56.78 643	83.85 649	18.93 587	15.06 542	8.16 447	20.91 554	13.25 526	2.53 324	33.18 619	6.90 500	0.20 529	0.06 417	0.74 580	1.00 586	2.69 587	2.60 588

EDNetEfficient	13.82 594	6.19 588	54.79 636	2.83 529	3.60 537	4.86 424	8.57 583	8.61 388	32.90 602	40.77 625	30.59 594	18.33 569	21.87 604	11.38 538	25.36 612	0.15 516	0.23 555	0.06 525	1.03 587	2.54 585	1.79 576

DStereoFS	13.91 595	8.09 600	10.27 544	7.48 599	5.93 590	16.06 573	6.27 560	25.18 611	17.56 560	17.52 579	27.57 583	20.59 585	29.20 615	26.58 613	19.78 592	3.27 598	4.31 626	6.54 608	7.13 621	7.92 606	10.95 623

LSM	14.01 596	5.95 586	33.49 617	6.78 597	43.61 641	10.22 523	9.98 596	15.16 558	22.93 586	23.07 597	32.34 601	18.52 570	12.67 570	15.45 576	11.10 559	0.16 521	0.51 584	0.09 538	0.32 545	1.08 561	16.85 636

SAMSARA	14.63 597	2.74 559	12.38 555	12.65 611	6.74 594	36.50 622	72.93 648	19.36 594	23.77 588	16.20 575	13.04 484	29.21 602	12.78 571	16.98 584	15.21 579	0.11 503	0.26 563	0.03 502	0.14 470	0.76 552	0.77 554

SPS-STEREO	15.04 598	6.23 589	13.21 567	11.34 609	11.65 614	23.30 596	7.15 572	24.16 609	15.65 547	31.78 611	29.19 590	31.62 607	21.32 601	24.62 609	19.50 591	7.59 609	4.19 625	3.22 598	1.48 592	6.99 605	6.54 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 599	2.93 561	14.67 574	4.21 582	3.39 529	17.43 582	4.16 522	27.84 617	48.84 628	31.02 610	43.54 621	29.76 605	30.81 618	25.97 611	21.40 597	0.23 534	0.41 576	0.04 514	0.33 547	0.41 522	1.33 569

SGM+DAISY	15.62 600	7.26 596	19.28 589	8.94 601	10.11 611	26.25 602	10.49 599	19.36 594	14.65 538	30.64 609	33.59 604	33.00 609	22.32 606	24.96 610	16.42 582	7.90 610	6.25 631	4.51 603	3.37 606	5.86 599	7.20 608

ACVNet-4b	15.90 601	22.00 616	12.37 554	16.40 616	15.14 620	31.87 615	7.50 578	19.04 589	27.85 594	11.48 540	22.02 559	31.86 608	9.16 548	17.95 587	5.69 478	10.43 617	2.58 608	24.44 623	4.87 615	16.04 622	9.28 616

NVStereoNet_ROB	16.04 602	6.75 592	12.90 565	6.37 596	7.42 599	12.89 557	9.74 594	22.78 606	25.12 590	30.32 608	46.19 624	34.37 613	25.38 609	21.48 602	21.38 596	5.94 604	3.10 617	6.07 607	10.09 626	4.01 592	8.54 614
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 603	10.81 609	59.36 638	4.42 584	2.49 498	30.06 611	15.15 621	17.51 574	16.51 552	17.88 580	37.69 612	24.04 590	17.54 586	29.60 616	33.29 626	0.28 544	0.38 573	0.43 578	0.42 560	2.57 586	1.98 580

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 604	6.93 594	21.83 597	5.94 595	2.81 509	38.71 624	14.59 614	24.55 610	34.87 613	33.66 616	34.35 605	29.24 603	24.20 608	22.59 605	17.95 588	2.52 594	2.81 612	1.17 588	1.51 594	5.89 600	2.16 582

ELAS_RVC	16.54 605	2.26 550	10.09 542	5.50 591	4.46 569	28.28 610	16.72 624	25.55 612	33.54 605	40.19 623	40.30 618	36.68 616	30.03 616	29.40 615	20.61 595	0.98 579	1.21 595	0.86 584	0.70 578	1.39 570	2.16 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 606	2.14 547	9.23 533	4.92 587	4.53 574	32.66 618	15.11 620	27.40 615	28.68 597	40.27 624	44.90 622	38.33 618	30.50 617	26.44 612	21.94 602	0.88 574	1.23 596	0.67 579	0.89 584	1.49 572	2.18 584
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 607	1.28 493	11.61 550	3.72 569	1.65 443	16.67 576	9.17 587	14.39 547	55.91 633	63.81 644	40.86 619	35.94 615	37.73 627	14.24 566	26.87 616	0.05 470	0.10 479	0.13 548	0.22 514	0.12 352	0.15 422

SGM-ForestM	16.99 608	1.08 463	5.74 466	2.12 473	0.75 350	31.63 614	12.21 608	27.80 616	32.25 601	37.88 620	39.99 617	52.96 629	35.20 624	33.60 621	24.47 609	0.26 540	0.39 575	0.31 568	0.39 557	0.26 471	0.53 540

DispFullNet	17.47 609	26.01 621	33.98 619	22.58 622	20.86 627	13.84 565	1.28 435	16.50 565	26.27 592	19.97 587	17.17 529	20.52 584	18.49 590	22.86 606	10.76 557	5.13 602	2.83 613	30.72 628	7.72 622	20.86 626	11.01 624

EDNetEfficientorigin	17.87 610	14.00 611	99.53 660	1.64 390	0.92 373	10.55 529	6.26 559	13.21 528	34.84 612	38.20 622	36.91 611	27.47 600	26.32 613	14.71 571	25.69 613	0.04 456	0.06 417	0.14 549	0.52 568	3.16 590	3.27 590

RainbowNet	18.01 611	26.22 622	19.95 591	18.59 619	14.88 619	27.38 608	10.46 598	27.39 614	34.54 609	14.91 570	27.01 582	25.65 594	12.44 568	18.94 592	9.23 537	13.91 625	3.46 621	23.36 622	4.86 614	16.03 621	10.91 622

ACVNet_1	18.70 612	25.08 620	12.72 562	17.33 618	15.18 621	26.02 600	9.62 593	28.44 618	34.49 608	24.39 600	24.32 570	37.22 617	20.13 598	16.67 583	13.39 571	10.45 618	2.59 609	24.77 624	4.92 616	16.57 623	9.75 618

RTS	18.87 613	9.32 606	86.48 647	4.95 588	6.10 591	42.08 626	14.70 615	15.49 560	41.06 621	22.65 594	32.32 599	13.77 529	19.54 595	37.98 626	28.96 619	0.41 557	0.23 555	0.00 1	0.02 383	0.91 557	0.50 537

RTSA	18.87 613	9.32 606	86.48 647	4.95 588	6.10 591	42.08 626	14.70 615	15.49 560	41.06 621	22.65 594	32.32 599	13.77 529	19.54 595	37.98 626	28.96 619	0.41 557	0.23 555	0.00 1	0.02 383	0.91 557	0.50 537

MANE	19.47 615	1.27 490	5.07 432	4.69 585	5.55 587	30.49 612	9.94 595	34.01 621	37.27 617	44.13 629	51.57 633	52.51 627	40.41 629	33.58 620	24.81 610	0.89 575	0.86 591	1.11 587	9.72 624	0.38 512	1.06 563

coex-ft	19.78 616	19.39 615	87.73 649	1.77 409	1.80 461	17.25 580	13.50 611	12.63 517	42.10 623	60.18 640	38.90 613	28.72 601	28.74 614	11.74 544	27.40 617	0.21 531	0.23 555	0.04 514	0.30 540	1.36 568	1.54 574

BEATNet-Init1	23.31 617	9.03 603	41.67 626	4.17 580	2.53 500	45.68 632	19.47 629	33.43 620	38.45 619	47.59 632	49.10 629	59.31 633	41.80 631	38.35 628	29.21 621	0.47 563	0.50 583	0.81 582	0.66 575	2.10 583	1.86 577

DLNR-FE	24.70 618	50.76 638	90.20 651	98.11 659	97.18 657	1.38 90	0.12 134	22.82 608	3.09 187	1.07 175	2.93 199	0.72 181	0.29 87	6.93 342	2.29 371	38.52 639	0.38 573	0.00 1	0.30 540	76.91 653	0.09 331

DLNR_Zeroshot_test	24.70 618	50.77 639	90.11 650	98.11 659	97.34 658	1.38 90	0.12 134	22.79 607	3.09 187	1.07 175	2.95 201	0.71 180	0.29 87	6.93 342	2.29 371	38.56 640	0.37 572	0.00 1	0.30 540	76.73 652	0.09 331

MonStereo1	25.07 620	22.70 617	26.51 608	25.39 623	21.15 630	27.38 608	7.54 579	29.21 619	38.74 620	34.17 618	46.61 625	50.27 624	33.31 621	28.57 614	25.83 614	12.28 622	0.79 590	26.32 625	5.80 619	26.02 633	12.81 630

FADE	25.68 621	17.27 613	50.60 633	10.46 606	9.90 610	22.50 594	9.17 587	35.80 623	53.05 630	20.32 589	19.01 542	26.54 597	34.42 622	39.35 629	33.52 627	30.62 636	14.22 638	38.39 637	37.63 641	5.22 597	5.56 604

ACVNet_2	26.45 622	29.35 626	25.14 604	20.27 621	15.43 622	34.97 620	12.23 609	48.37 634	66.25 643	42.69 626	56.73 637	51.77 625	25.59 610	20.39 599	13.52 573	10.13 616	2.59 609	22.78 621	3.52 608	17.57 624	9.80 620

MADNet+	27.07 623	33.84 628	90.97 652	20.14 620	7.47 600	48.43 634	47.10 644	35.43 622	36.46 614	20.11 588	30.05 592	25.29 593	35.08 623	45.50 635	50.28 641	2.13 591	2.00 601	1.19 589	0.76 579	4.71 593	4.43 595

IMH-64-1	27.21 624	28.77 623	16.84 584	31.57 626	20.76 625	26.43 603	15.10 618	47.11 629	45.20 625	33.53 614	51.16 631	41.42 620	31.10 619	36.48 622	22.39 603	13.48 623	2.87 615	33.95 630	10.70 627	23.50 628	11.75 626

IMH-64	27.21 624	28.77 623	16.84 584	31.57 626	20.76 625	26.43 603	15.10 618	47.11 629	45.20 625	33.53 614	51.16 631	41.42 620	31.10 619	36.48 622	22.39 603	13.48 623	2.87 615	33.95 630	10.70 627	23.50 628	11.75 626

JetBlue	29.12 626	15.72 612	54.12 635	15.93 615	20.98 628	60.90 644	30.62 636	39.38 624	34.62 611	34.08 617	39.69 615	57.35 632	43.17 632	50.71 641	50.60 642	2.41 592	3.79 623	2.81 594	3.45 607	9.57 609	12.59 629

WAO-7	29.39 627	24.43 618	20.47 593	32.71 629	13.83 618	34.70 619	20.27 632	52.19 640	65.03 641	43.29 627	59.35 639	52.19 626	44.68 634	31.71 617	30.56 623	10.98 619	4.94 627	13.71 613	12.52 631	12.06 615	8.22 612

IMH	29.82 628	29.11 625	18.51 588	34.28 630	21.40 631	32.33 617	15.39 622	49.40 636	53.07 631	37.88 620	55.32 636	45.05 622	39.54 628	40.63 630	24.12 608	14.03 626	3.27 619	34.93 632	11.24 629	24.69 630	12.21 628

PWCK	30.53 629	44.32 635	47.25 631	29.76 624	7.23 597	40.78 625	27.10 635	44.73 628	44.32 624	47.31 631	36.37 610	47.16 623	26.05 611	41.26 631	31.87 624	21.83 630	4.03 624	29.50 627	4.67 612	27.17 635	7.80 610

TorneroNet-64	32.42 630	31.89 627	30.52 613	34.73 631	21.13 629	46.99 633	18.82 627	43.10 627	59.42 636	32.70 613	46.98 626	62.01 636	36.98 625	43.97 634	33.88 628	14.10 627	3.22 618	35.28 633	11.72 630	26.84 634	14.07 631

Dean	34.67 631	38.70 633	25.33 605	29.89 625	17.21 623	45.24 631	11.98 606	56.90 644	76.55 645	63.47 643	60.22 640	67.36 643	48.14 637	37.24 624	39.01 633	11.00 620	2.83 613	28.35 626	5.60 618	18.14 625	10.31 621

WAO-6	34.74 632	36.76 632	15.36 577	37.53 632	24.15 635	35.99 621	19.36 628	48.96 635	68.54 644	43.84 628	47.58 627	52.77 628	52.60 638	32.63 618	34.73 630	26.20 633	7.74 634	42.78 638	21.64 638	28.07 636	17.62 638

LVE	34.99 633	40.10 634	34.97 620	32.49 628	18.61 624	51.45 639	26.82 634	52.15 639	65.94 642	47.21 630	61.04 641	53.99 630	37.30 626	37.95 625	34.09 629	15.55 629	5.95 629	31.01 629	13.81 632	22.58 627	16.72 635

TorneroNet	35.11 634	33.92 629	33.82 618	37.86 633	22.01 632	49.64 636	21.58 633	48.09 633	55.23 632	37.50 619	53.79 634	62.81 639	43.66 633	46.71 637	41.25 636	14.80 628	3.53 622	36.72 634	14.57 633	28.28 637	16.49 634

WAO-8	38.15 635	35.51 630	21.50 595	43.67 634	23.92 633	44.44 628	20.26 630	52.83 641	76.62 646	53.57 637	66.79 645	62.63 637	54.56 641	42.03 632	39.18 634	22.71 631	6.65 632	37.08 635	19.08 636	24.72 632	15.24 632

Venus	38.15 635	35.51 630	21.50 595	43.67 634	23.92 633	44.44 628	20.26 630	52.83 641	76.62 646	53.57 637	66.81 646	62.63 637	54.56 641	42.03 632	39.18 634	22.71 631	6.65 632	37.08 635	19.08 636	24.70 631	15.24 632

UNDER WATER	45.09 637	48.60 637	67.37 641	49.30 638	31.41 637	53.80 641	37.39 638	40.25 626	52.48 629	50.24 633	45.37 623	68.37 645	57.76 644	51.03 642	49.88 640	29.97 635	13.75 637	51.22 641	36.57 639	37.87 639	29.12 640

UNDER WATER-64	45.16 638	46.99 636	66.69 640	43.90 636	27.64 636	55.58 642	41.87 641	39.42 625	48.42 627	51.73 636	43.08 620	67.76 644	56.69 643	48.02 639	48.34 639	39.50 641	17.64 639	51.78 642	38.93 642	36.62 638	32.61 641

notaker	47.42 639	55.20 641	49.13 632	56.52 642	40.18 638	38.52 623	32.97 637	47.21 631	56.08 634	57.21 639	57.24 638	60.09 634	59.19 646	53.93 643	41.64 637	40.61 642	19.93 641	57.21 644	37.41 640	49.02 641	39.02 642

Selective-IGEV-i16pa	47.56 640	54.61 640	52.44 634	10.51 607	5.01 583	94.09 652	18.20 626	75.27 649	90.92 653	76.97 648	87.46 651	73.72 648	64.48 647	93.84 657	69.31 648	27.42 634	10.49 636	13.34 612	6.50 620	9.62 610	17.02 637

Selective-IGEV-i1pa	48.43 641	65.43 649	42.34 627	16.87 617	8.81 604	90.19 649	37.63 639	70.30 648	78.04 648	78.09 650	79.55 648	65.25 641	59.08 645	90.94 656	64.41 645	36.32 638	18.26 640	21.83 619	9.97 625	13.82 619	21.46 639

ktn	48.94 642	57.58 642	38.86 624	59.57 643	43.27 640	50.37 637	43.38 642	48.07 632	61.11 637	51.30 635	54.25 635	54.96 631	52.88 639	47.30 638	35.83 631	57.77 646	24.88 644	62.69 647	43.55 643	50.70 642	40.41 643

DPSimNet_ROB	53.45 643	64.73 648	44.39 628	53.97 640	45.39 642	53.66 640	54.83 645	55.15 643	57.87 635	64.16 645	50.83 630	63.40 640	53.34 640	46.45 636	65.81 647	63.13 648	26.54 645	57.94 645	51.11 646	45.52 640	50.69 647

KSHMR	55.63 644	63.60 647	37.85 623	74.69 646	49.56 643	49.01 635	45.73 643	57.46 645	63.97 640	61.61 642	62.07 643	72.39 647	47.01 635	50.65 640	43.29 638	54.10 645	62.21 647	66.10 648	53.94 647	51.25 644	46.11 645

HanzoNet	56.48 645	59.32 643	58.25 637	55.32 641	41.94 639	50.95 638	41.33 640	51.12 637	61.40 638	65.62 646	65.59 644	71.66 646	69.41 648	70.77 646	60.03 644	63.99 649	34.70 646	61.96 646	50.54 645	51.00 643	44.71 644

JetRed	61.02 646	61.05 646	82.56 646	46.09 637	56.80 645	83.19 645	63.76 646	59.26 646	63.61 639	69.29 647	68.85 647	66.59 642	47.62 636	61.57 644	74.09 651	45.58 643	66.14 650	46.59 639	45.06 644	63.17 645	49.58 646

LRCNet_RVC	66.23 647	65.67 650	67.63 642	71.47 645	54.32 644	32.17 616	2.66 485	63.19 647	21.35 581	81.79 651	91.26 652	83.62 652	71.62 649	69.32 645	52.57 643	95.49 658	64.45 649	95.07 658	95.19 658	71.52 647	74.31 650

TCMNet-wrong-test	67.23 648	85.83 654	81.56 645	95.63 655	94.73 655	89.35 648	85.42 650	51.73 638	33.71 607	51.26 634	61.71 642	61.33 635	41.23 630	77.26 649	64.71 646	48.76 644	9.03 635	70.12 650	68.11 649	90.76 658	82.37 655

ASD4	75.85 649	81.57 652	69.25 643	68.23 644	80.87 649	96.24 653	99.15 659	77.50 650	93.47 654	77.59 649	85.63 649	78.32 649	76.43 650	77.89 650	82.61 652	58.30 647	62.67 648	55.02 643	62.43 648	68.35 646	65.49 649

MADNet++	82.84 650	82.38 653	73.57 644	87.72 654	82.97 650	93.14 650	69.15 647	86.42 654	82.50 649	93.46 657	86.70 650	86.28 653	80.92 653	88.34 652	88.84 653	86.83 654	84.17 654	72.64 651	68.92 650	80.47 654	81.42 654

tt	83.26 651	0.34 155	99.99 662	79.40 652	93.18 654	100.00 661	100.00 663	100.00 666	99.95 661	60.33 641	47.63 628	99.98 665	99.96 662	99.98 663	100.00 667	92.42 655	99.82 661	73.83 655	73.63 651	88.42 655	56.35 648

RSGM-EC	84.07 652	59.96 644	46.25 629	78.03 650	83.22 652	89.06 646	90.25 651	92.04 655	94.92 655	90.68 655	97.34 656	83.40 650	78.92 651	76.48 647	72.91 649	93.35 656	97.50 656	88.11 656	92.75 656	88.89 656	87.40 657

acva	84.07 652	59.96 644	46.25 629	78.03 650	83.22 652	89.06 646	90.25 651	92.04 655	94.92 655	90.68 655	97.34 656	83.40 650	78.92 651	76.48 647	72.91 649	93.35 656	97.50 656	88.11 656	92.75 656	88.89 656	87.40 657

xxxxx1	85.63 654	90.31 655	96.68 655	76.54 647	80.57 646	97.44 656	96.86 656	85.53 651	88.53 650	88.68 652	91.71 653	94.23 655	92.93 654	90.02 653	91.98 654	70.60 650	70.39 651	73.68 652	81.46 653	74.61 648	79.86 651

tt_ll	85.63 654	90.31 655	96.68 655	76.54 647	80.57 646	97.44 656	96.86 656	85.53 651	88.53 650	88.68 652	91.71 653	94.23 655	92.93 654	90.02 653	91.98 654	70.60 650	70.39 651	73.68 652	81.46 653	74.61 648	79.86 651

ff	85.63 654	90.31 655	96.68 655	76.54 647	80.57 646	97.44 656	96.86 656	85.53 651	88.53 650	88.68 652	91.71 653	94.23 655	92.93 654	90.02 653	91.98 654	70.60 650	70.39 651	73.68 652	81.46 653	74.61 648	79.86 651

USTest	87.63 657	76.50 651	65.53 639	81.26 653	83.10 651	100.00 661	100.00 663	99.53 661	99.60 660	98.32 658	99.02 661	90.87 654	98.33 659	84.28 651	98.23 660	79.97 653	96.20 655	69.82 649	73.75 652	75.48 651	82.80 656

PML	97.88 658	100.00 664	96.45 654	98.01 658	97.88 659	100.00 661	99.35 660	96.88 657	97.72 658	100.00 665	97.36 658	97.38 659	99.60 660	100.00 666	96.32 658	99.99 663	97.55 658	100.00 662	96.01 659	99.18 660	87.92 659

MEDIAN_ROB	98.41 659	99.70 659	99.30 659	97.09 656	97.02 656	96.89 654	95.77 655	97.66 659	97.28 657	98.79 661	98.94 660	99.18 660	98.14 658	96.89 658	96.88 659	99.96 662	99.16 659	100.00 662	99.99 663	99.69 661	99.88 661

HaxPig	98.85 660	99.94 661	95.08 653	99.99 663	100.00 662	94.03 651	94.78 653	99.15 660	99.98 663	99.99 664	100.00 663	99.98 665	99.99 663	98.12 659	95.97 657	100.00 665	99.99 663	100.00 662	99.99 663	100.00 664	99.99 664

Anonymous_1	99.08 661	99.91 660	99.85 661	97.63 657	99.10 660	100.00 661	100.00 663	99.61 663	99.96 662	99.28 663	99.86 662	99.54 662	99.99 663	99.29 660	99.75 661	96.05 659	99.59 660	97.31 659	98.57 660	97.71 659	98.63 660

ccccc	99.32 662	96.61 658	100.00 666	100.00 666	100.00 662	97.41 655	99.44 661	99.56 662	97.80 659	99.27 662	97.59 659	99.35 661	99.84 661	99.92 661	99.98 663	100.00 665	100.00 664	99.95 661	99.77 662	100.00 664	100.00 666

test_example2	99.39 663	99.98 663	99.99 662	100.00 666	99.98 661	99.72 660	99.99 662	97.34 658	100.00 664	100.00 665	100.00 663	96.42 658	96.66 657	99.97 662	99.96 662	100.00 665	99.97 662	98.66 660	99.15 661	100.00 664	100.00 666

AVERAGE_ROB	99.62 664	99.95 662	98.81 658	100.00 666	100.00 662	98.08 659	95.47 654	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	99.99 664	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

DGTPSM_ROB	99.90 665	100.00 664	99.99 662	99.99 663	100.00 662	100.00 661	100.00 663	99.97 664	100.00 664	98.35 659	100.00 663	99.84 663	100.00 665	99.98 663	99.99 664	99.99 663	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

DPSMNet_ROB	99.91 666	100.00 664	99.99 662	99.99 663	100.00 662	100.00 661	100.00 663	99.98 665	100.00 664	98.35 659	100.00 663	99.84 663	100.00 665	99.98 663	99.99 664	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

DPSM_ROB	99.95 667	100.00 664	100.00 666	99.76 661	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	99.21 660	100.00 664	100.00 662	100.00 665	99.99 662	99.95 662

DPSM	99.95 667	100.00 664	100.00 666	99.76 661	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	99.21 660	100.00 664	100.00 662	100.00 665	99.99 662	99.95 662

Hybrid-DGEV	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

RAFT-FEzeroshot	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

RAFT-FE	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

FlowAnything	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

Selective-RAFT-Error	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

CasAABBNet	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	100.00 666

LSM0	100.00 669	100.00 664	100.00 666	100.00 666	100.00 662	100.00 661	100.00 663	100.00 666	100.00 664	100.00 665	100.00 663	100.00 667	100.00 665	100.00 666	100.00 667	100.00 665	100.00 664	100.00 662	100.00 665	100.00 664	99.99 664

GS-Stereo							0.73 346	4.64 188	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 463	0.17 402	0.13 399

Low-res two-view benchmark