Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 104	1.17 10	0.07 41	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 55	0.07 20	0.17 27	0.39 1	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.29 58	1.25 19	0.24 107	0.10 67	0.41 3	0.07 66	0.57 1	0.80 13	0.24 23	0.03 5	0.09 38	0.37 76	0.46 4	0.12 3	0.03 378	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 104	1.42 32	0.13 83	0.16 119	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 43	0.21 18	0.07 12	0.08 32	0.10 14	1.10 41	0.31 52	0.01 243	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 88

Monster-pub-eth3d	0.44 4	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 311	1.17 13	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 28	0.18 25	0.06 13	0.04 1	0.55 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 61	0.91 39	0.33 48	0.16 18	0.07 20	0.42 97	0.57 6	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3.25w	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 61	0.91 39	0.33 48	0.16 18	0.06 13	0.42 97	0.57 6	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 5	0.31 74	1.35 28	0.06 32	0.17 129	1.30 49	0.01 5	3.52 77	0.77 12	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 5	0.74 16	0.22 26	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

S2M2_L	0.46 8	0.39 159	1.17 10	0.37 139	0.17 129	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 67	0.19 13	0.87 66	0.13 45	0.19 30	0.57 6	0.43 86	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 387	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 8	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 311	1.17 13	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 28	0.18 25	0.07 20	0.04 1	0.83 23	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 10	0.16 3	1.57 51	0.04 20	0.72 305	1.24 32	0.05 51	2.80 21	0.84 16	0.45 85	0.50 43	0.06 13	0.56 119	0.58 9	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5_new	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 198	1.23 22	0.07 66	3.11 31	0.87 27	0.45 85	0.66 50	0.05 5	0.19 30	0.67 13	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 198	1.23 22	0.07 66	3.11 31	0.87 27	0.45 85	0.66 50	0.05 5	0.19 30	0.67 13	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

IGEV	0.50 13	0.22 26	1.52 46	0.08 50	1.85 412	1.34 55	0.37 189	2.03 10	0.93 42	0.29 32	0.08 16	0.07 20	0.09 10	0.90 29	0.22 26	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 14	0.33 104	2.09 112	0.15 86	0.15 111	1.71 101	0.03 32	1.76 7	0.49 2	1.10 130	0.77 58	0.03 1	0.05 3	0.61 11	0.66 137	0.05 410	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 88

asda	0.52 15	0.19 13	1.61 55	0.03 6	0.61 288	1.26 41	0.08 74	3.20 45	0.84 16	0.41 73	0.29 32	0.05 5	0.72 138	0.77 20	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.25_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 322	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 322	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 15	0.18 8	1.43 35	0.03 6	0.88 322	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 19	0.23 30	1.53 47	0.03 6	0.02 3	1.25 36	0.02 24	3.34 58	0.88 32	0.44 83	0.43 40	0.07 20	1.04 170	1.04 39	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4w-stereo	0.55 20	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 222	1.26 41	0.06 58	3.13 34	0.86 22	0.28 28	0.82 65	0.06 13	0.67 131	1.59 68	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 20	0.23 30	1.43 35	0.04 20	0.12 91	1.25 36	0.08 74	3.20 45	0.86 22	0.39 66	0.16 18	0.07 20	0.88 156	1.99 93	0.24 30	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 22	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 20	0.04 38	3.42 69	0.81 14	0.79 113	0.73 55	0.07 20	1.24 194	0.81 22	0.37 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 22	0.32 87	1.08 5	0.07 41	0.11 77	0.77 7	0.03 32	3.60 83	1.17 51	0.12 4	0.03 5	0.20 56	0.11 19	2.77 114	0.51 116	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.16 422	0.00 1	0.02 88

AdaDepth	0.57 24	0.22 26	2.33 137	0.12 67	1.26 361	1.59 83	0.07 66	1.03 4	0.97 44	0.21 18	0.42 38	0.08 32	0.30 62	2.28 103	0.26 36	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.20 445	0.01 25	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 24	0.28 53	1.20 15	0.07 41	0.68 297	1.34 55	0.02 24	3.39 61	1.41 55	0.06 1	0.02 1	0.12 44	0.10 14	2.37 105	0.31 52	0.01 243	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

3.75w	0.62 26	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 364	1.25 36	0.01 5	3.23 48	0.87 27	0.38 58	0.23 29	0.07 20	0.40 84	2.96 119	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 77	1.81 111	0.02 24	3.74 95	0.88 32	0.23 20	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 131	0.27 45	0.02 335	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 88

LG-G	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 77	1.81 111	0.02 24	3.74 95	0.88 32	0.23 20	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 131	0.27 45	0.02 335	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 88

1w_stereo	0.64 29	0.16 3	1.24 18	0.09 56	0.50 266	1.19 16	0.08 74	3.24 50	0.84 16	0.48 90	2.37 131	0.04 3	1.57 220	0.84 27	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 29	0.33 104	1.46 41	0.10 58	0.18 144	1.30 49	0.19 137	3.53 79	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 5	4.19 160	0.36 63	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

qwe	0.66 31	0.19 13	1.64 60	0.05 27	1.17 356	1.23 22	0.03 32	3.35 59	0.88 32	0.51 95	0.38 35	0.04 3	0.17 27	3.22 124	0.26 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

2.25w	0.67 32	0.20 18	1.40 31	0.04 20	0.13 100	1.21 18	0.05 51	3.23 48	0.87 27	0.36 53	1.17 80	0.07 20	0.69 134	3.67 139	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 32	0.23 30	1.05 3	0.06 32	1.40 376	1.24 32	0.00 1	3.56 81	1.36 53	0.06 1	0.04 11	0.08 32	0.10 14	4.03 155	0.14 9	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.01 309	0.01 25	0.02 88

2.5w	0.68 34	0.23 30	1.29 20	0.04 20	0.31 207	1.26 41	0.09 82	3.24 50	0.86 22	0.42 78	0.59 46	0.03 1	0.56 119	4.36 168	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 34	0.42 188	3.15 241	0.18 96	0.52 274	1.17 13	0.02 24	3.16 39	0.98 45	0.51 95	1.43 88	0.16 47	0.22 37	0.75 18	0.83 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 88

3.5w_stereo	0.69 36	0.23 30	1.44 37	0.02 1	0.14 106	1.24 32	0.03 32	3.53 79	0.90 38	0.20 14	1.48 91	0.07 20	0.50 109	3.73 141	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 36	0.32 87	1.21 17	0.10 58	0.16 119	1.38 60	0.20 143	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 4	6.49 257	0.36 63	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

SGD-Stereo	0.69 36	0.30 69	1.15 9	0.25 109	0.12 91	1.26 41	0.29 171	1.87 9	0.62 4	0.50 94	0.51 44	0.08 32	0.11 19	6.67 273	0.09 1	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

water-stereo	0.70 39	0.29 58	3.07 235	0.08 50	0.07 35	1.54 79	0.15 119	4.01 112	1.41 55	0.59 101	1.31 84	0.26 75	0.24 39	0.43 3	0.39 74	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.02 335	0.02 76	0.01 18

GIP-stereo	0.70 39	0.44 205	1.70 68	1.52 306	0.75 307	1.48 71	0.05 51	4.18 118	1.10 47	0.18 11	0.42 38	0.58 126	0.38 80	0.65 12	0.46 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 39	0.29 58	1.62 57	0.16 90	0.06 27	1.95 121	0.45 210	0.88 3	0.74 9	0.55 98	0.51 44	0.14 46	0.09 10	6.32 243	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

Monster-pub-mixall	0.72 42	0.39 159	0.98 1	0.04 20	0.12 91	1.23 22	0.01 5	2.74 20	0.86 22	0.86 117	0.39 37	0.07 20	0.09 10	6.24 235	0.32 54	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

MLG-Stereo	0.72 42	0.23 30	1.13 6	0.06 32	0.16 119	1.24 32	0.00 1	3.84 103	1.40 54	0.06 1	0.03 5	0.08 32	0.10 14	5.71 213	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

GREAT-IGEV	0.72 42	0.29 58	1.91 82	1.31 275	0.40 235	1.41 66	0.08 74	2.29 13	2.48 91	0.18 11	0.69 53	0.10 42	0.34 70	1.72 75	0.37 69	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.22 456	0.10 266	0.41 460

IGEV-Stereo++	0.74 45	0.23 30	1.31 24	0.06 32	1.62 386	1.95 121	0.01 5	3.29 54	1.81 64	0.38 58	1.68 102	0.10 42	1.16 185	0.91 30	0.19 21	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 46	0.29 58	1.19 12	0.55 167	0.01 1	1.98 125	0.57 249	3.07 27	3.02 136	0.90 119	1.48 91	0.19 52	0.40 84	0.93 31	0.36 63	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 88

rvit_stereo_0081_aga	0.76 47	0.51 241	3.29 252	0.11 65	0.25 177	1.73 105	0.22 150	3.68 85	2.54 98	0.26 27	0.16 18	0.27 79	0.30 62	1.31 52	0.36 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.04 184

LG-Stereo	0.79 48	0.32 87	3.96 309	0.04 20	0.15 111	1.19 16	0.18 134	3.52 77	2.95 124	0.32 43	1.77 105	0.22 68	0.14 24	0.39 1	0.43 86	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.02 88

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 49	0.33 104	2.51 154	0.25 109	0.53 275	1.93 119	0.27 166	5.07 176	1.05 46	0.47 89	0.68 52	0.64 129	0.22 37	0.95 33	0.65 133	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.19 442	0.03 122	0.16 378

MaDis-Stereo	0.80 49	0.69 316	3.02 219	0.33 128	1.83 410	1.22 20	0.06 58	3.41 66	1.49 57	0.31 41	0.38 35	0.42 109	0.51 111	1.14 44	1.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 219

AEACV	0.80 49	0.29 58	1.70 68	0.96 225	0.24 174	2.03 128	0.88 335	3.50 74	0.88 32	0.34 50	0.20 27	0.29 84	2.01 243	1.77 81	0.33 56	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.29 476	0.10 266	0.09 286

IGEV-RUCA	0.81 52	0.15 1	1.13 6	0.52 161	0.32 211	2.13 138	0.51 229	3.46 71	1.71 62	0.95 121	0.16 18	0.24 72	0.55 117	2.81 116	0.41 80	0.12 448	0.21 490	0.20 500	0.25 467	0.21 387	0.20 405

UniTT-Stereo	0.83 53	0.33 104	1.98 97	0.92 216	1.27 364	0.54 5	0.11 91	1.35 5	2.94 123	1.67 141	2.09 117	0.20 56	0.31 66	1.57 66	1.07 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.01 18

Pointernet	0.84 54	0.35 130	2.00 101	0.12 67	0.13 100	1.77 107	0.06 58	4.87 160	2.53 96	0.14 7	2.11 120	0.76 135	0.44 104	1.02 37	0.32 54	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.15 419	0.02 76	0.01 18

monsters	0.87 55	0.28 53	1.54 48	0.47 158	2.71 453	1.38 60	0.01 5	3.14 35	0.81 14	0.32 43	0.48 42	0.05 5	0.13 23	5.72 214	0.42 84	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 55	0.60 281	1.07 4	0.34 133	0.17 129	1.89 115	0.79 308	4.84 159	2.05 71	0.65 106	2.55 136	0.31 90	0.40 84	1.02 37	0.38 73	0.01 243	0.09 410	0.00 1	0.24 462	0.03 122	0.02 88

zero-FE	0.88 57	0.27 51	2.12 119	0.21 101	1.63 387	1.75 106	0.83 318	3.08 28	0.61 3	0.15 8	0.13 17	0.29 84	0.44 104	3.38 130	1.07 215	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.05 375	1.47 511	0.03 138

rvit_stereo_0081	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 180	0.13 100	1.34 55	0.12 97	3.14 35	4.59 234	0.43 81	0.30 33	0.54 123	0.11 19	3.89 145	0.36 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 180	0.13 100	1.34 55	0.12 97	3.14 35	4.59 234	0.43 81	0.30 33	0.54 123	0.11 19	3.89 145	0.36 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 57	0.51 241	3.12 238	0.07 41	0.12 91	1.31 51	0.37 189	3.78 98	3.29 158	0.56 99	1.13 78	0.40 103	0.76 142	1.71 72	0.47 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

whm_eth	0.88 57	0.51 241	3.12 238	0.07 41	0.12 91	1.31 51	0.37 189	3.78 98	3.29 158	0.56 99	1.13 78	0.40 103	0.76 142	1.71 72	0.47 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

AIO_test	0.90 62	0.40 170	1.67 64	0.14 84	0.16 119	2.97 245	0.83 318	3.61 84	2.67 104	0.29 32	0.71 54	1.50 162	0.29 55	2.37 105	0.13 7	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.08 389	0.03 122	0.03 138

LoS	0.91 63	0.34 119	2.10 117	0.38 142	0.13 100	2.47 171	0.26 163	5.00 172	2.74 113	0.89 118	0.21 28	0.49 116	0.36 73	1.97 92	0.67 139	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 64	0.30 69	1.91 82	0.43 150	2.63 449	1.21 18	0.01 5	3.11 31	0.76 11	0.46 88	1.44 89	0.05 5	0.09 10	5.66 209	0.50 115	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 65	0.22 26	1.20 15	0.06 32	0.08 51	2.36 160	0.62 261	5.50 214	2.61 101	0.30 36	3.32 160	0.41 106	0.25 41	1.12 43	0.17 17	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 493	0.06 207	0.12 337

SMoEStereo_RVC	0.95 66	0.35 130	1.37 29	0.63 184	0.07 35	2.07 130	0.16 125	2.88 23	1.68 60	0.30 36	1.23 82	0.19 52	0.28 51	6.80 279	0.84 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.13 345

GCAP-Stereo	0.95 66	0.62 290	1.99 99	0.30 116	0.03 11	1.66 91	0.01 5	4.43 130	3.00 133	1.63 140	1.17 80	1.39 154	0.76 142	1.31 52	0.55 120	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.02 88

111111	0.97 68	0.19 13	1.49 44	0.06 32	1.12 351	1.43 68	0.05 51	4.77 155	1.70 61	0.44 83	2.88 145	0.09 38	0.17 27	4.66 176	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.01 18

fffft	0.97 68	0.29 58	1.69 67	0.03 6	0.05 16	2.12 137	0.65 270	3.44 70	1.87 69	0.34 50	0.60 48	0.23 69	0.20 33	6.69 274	0.89 195	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.09 286
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 70	2.14 487	1.55 49	0.88 208	0.26 184	0.56 6	0.04 38	2.80 21	0.86 22	0.30 36	0.80 63	0.21 66	2.33 259	6.17 230	0.37 69	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.17 430	0.01 25	0.01 18

Occ-G	0.98 70	0.38 155	1.82 74	0.15 86	0.18 144	1.45 70	0.69 282	3.15 38	2.25 79	1.45 136	0.59 46	5.06 306	0.54 116	0.75 18	0.77 166	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.17 430	0.16 340	0.01 18

CASnet	0.98 70	0.32 87	1.62 57	0.65 187	0.07 35	2.11 135	0.14 113	3.50 74	4.03 202	3.77 196	1.41 87	0.31 90	0.29 55	0.80 21	0.57 122	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 70	0.42 188	1.86 76	0.07 41	0.22 167	1.65 90	0.02 24	4.07 113	6.33 318	0.72 108	1.54 94	0.43 110	0.64 129	1.22 50	0.44 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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 74	0.29 58	2.26 133	1.34 279	0.12 91	1.78 109	0.53 231	4.71 152	3.31 160	0.76 111	0.80 63	0.50 119	0.35 71	1.86 85	0.73 151	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.07 384	0.26 414	0.06 239

trnet	0.99 74	0.37 148	1.89 80	0.08 50	0.19 155	1.68 95	0.02 24	4.12 117	6.41 322	0.70 107	1.57 95	0.46 113	0.67 131	1.15 45	0.41 80	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 74	0.89 369	3.19 245	0.46 153	0.44 243	0.38 2	0.05 51	4.61 142	3.95 196	0.48 90	1.78 108	1.01 142	0.27 49	1.11 42	1.07 215	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 184
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 77	0.78 343	3.84 305	0.84 203	0.36 225	1.23 22	0.24 156	3.81 102	3.76 185	0.37 56	0.87 66	0.74 133	1.12 174	1.18 48	0.76 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.06 239

depthmonostereo	1.01 78	0.50 235	3.16 242	0.12 67	0.09 59	1.43 68	0.04 38	4.97 167	1.51 58	0.90 119	1.46 90	0.98 141	0.94 161	3.45 135	0.46 99	0.02 335	0.10 422	0.00 1	0.02 335	0.04 151	0.01 18

AIO_rvc	1.02 79	0.59 277	1.95 93	0.15 86	0.09 59	3.42 280	0.99 350	4.46 132	2.73 112	0.28 28	1.62 97	1.32 152	0.28 51	2.10 99	0.21 25	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.04 369	0.11 287	0.11 322

RSM++	1.02 79	0.24 40	1.33 26	0.86 206	0.04 13	2.78 216	0.30 177	2.63 17	2.67 104	0.48 90	1.95 112	0.52 120	0.25 41	5.50 205	0.57 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.11 287	0.09 286

mms	1.03 81	0.54 257	1.58 53	0.05 27	0.36 225	1.52 78	0.08 74	2.97 26	1.84 68	0.38 58	2.94 147	0.32 93	0.25 41	6.82 280	0.39 74	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.28 439

ours_stereo	1.03 81	0.55 261	1.86 76	0.12 67	0.32 211	1.16 12	0.09 82	3.27 53	2.18 76	0.39 66	3.02 151	0.34 101	0.26 47	6.32 243	0.37 69	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.13 345

rvit_stereo_0083	1.03 81	0.26 47	3.09 236	0.49 159	0.09 59	1.27 46	0.24 156	2.72 18	4.60 236	0.38 58	0.77 58	0.78 136	1.18 188	4.35 167	0.33 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

EGLCR-Stereo	1.04 84	0.20 18	2.00 101	1.14 253	0.16 119	2.50 175	0.11 91	4.96 166	2.61 101	0.79 113	0.07 12	1.46 160	0.37 76	3.96 152	0.23 28	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258

HUF	1.05 85	0.64 294	2.33 137	0.35 136	0.22 167	3.09 256	0.41 200	3.73 94	2.89 120	0.36 53	2.71 141	0.33 97	0.30 62	2.28 103	0.23 28	0.00 1	0.61 526	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.39 455

rrr	1.05 85	0.45 213	3.18 244	0.32 123	0.06 27	2.74 209	0.95 348	3.49 73	1.12 48	0.39 66	0.16 18	0.20 56	0.29 55	6.47 254	0.87 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.06 207	0.10 308

IGEVStereo-DCA	1.06 87	0.45 213	2.06 106	0.32 123	0.06 27	2.74 209	0.84 323	3.71 87	2.27 80	0.39 66	0.16 18	0.20 56	0.29 55	6.47 254	0.87 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.06 207	0.06 239

test_xeample3	1.08 88	0.43 199	3.39 261	0.49 159	0.05 16	2.58 188	0.93 343	3.32 56	1.77 63	0.23 20	0.23 29	0.19 52	0.28 51	6.34 245	0.85 180	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 474	0.06 207	0.10 308

tt45	1.09 89	0.35 130	1.49 44	0.39 143	0.23 172	3.50 292	0.14 113	3.35 59	1.81 64	0.36 53	2.04 115	0.27 79	0.26 47	6.84 282	0.63 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.03 138

MGS-Stereo	1.10 90	0.26 47	2.45 146	0.58 174	0.06 27	1.84 113	0.67 276	2.16 12	3.42 167	1.03 123	6.13 250	0.49 116	0.36 73	1.43 58	0.62 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 469	0.00 1

ff7	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 323	3.71 87	2.27 80	0.38 58	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 306	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 255	0.06 239

ffff	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 323	3.71 87	2.27 80	0.38 58	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 306	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 255	0.06 239

11t	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 323	3.71 87	2.27 80	0.38 58	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 306	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 255	0.06 239

anonymousdsp	1.12 91	0.59 277	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.81 227	0.82 314	4.07 113	2.30 86	0.41 73	1.12 77	0.30 86	0.40 84	7.05 299	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.10 266	0.05 219

ccc-4	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 323	3.71 87	2.27 80	0.38 58	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 306	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 255	0.06 239

IGEV-Stereo	1.12 91	0.59 277	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.82 230	0.82 314	4.09 116	2.30 86	0.41 73	1.11 74	0.30 86	0.41 92	7.05 299	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.10 266	0.05 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 97	0.41 181	2.75 184	1.04 240	0.11 77	2.21 146	0.10 86	2.96 25	1.32 52	2.40 155	2.09 117	0.33 97	0.58 125	5.62 206	0.43 86	0.03 378	0.06 363	0.00 1	0.14 415	0.04 151	0.04 184

fffy	1.13 97	0.51 241	2.15 120	1.01 232	0.09 59	2.30 157	0.19 137	4.07 113	1.13 50	0.16 10	2.66 138	0.20 56	0.38 80	6.98 295	0.35 60	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.14 329	0.16 378

IGEV++	1.14 99	0.51 241	1.66 61	0.55 167	0.08 51	2.52 176	1.01 354	6.51 269	3.16 144	0.59 101	2.11 120	0.43 110	1.18 188	1.44 59	0.79 170	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.05 375	0.11 287	0.11 322

castereo++	1.18 100	0.54 257	1.95 93	0.30 116	0.51 270	4.56 362	1.00 352	4.61 142	1.12 48	0.29 32	2.14 124	1.89 177	0.15 25	3.94 151	0.18 20	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.31 484	0.03 122	0.00 1

CAS++	1.18 100	0.55 261	1.99 99	0.17 91	0.27 187	1.85 114	0.63 262	8.48 321	3.07 139	1.71 142	2.32 129	0.18 51	0.20 33	1.91 91	0.30 47	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA2	1.19 102	0.37 148	1.94 89	0.62 180	0.30 198	6.06 397	0.59 251	5.55 215	2.23 77	0.37 56	2.42 134	0.41 106	1.17 186	1.24 51	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.20 405

xyz-stereo-finetune	1.20 103	0.44 205	2.19 129	0.08 50	0.05 16	3.16 267	0.68 277	3.41 66	2.58 100	0.81 115	1.77 105	0.68 130	0.37 76	6.20 233	1.63 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 88

ProNet	1.20 103	0.60 281	2.00 101	0.26 111	0.08 51	2.73 208	0.68 277	5.00 172	2.52 95	0.29 32	1.32 85	0.37 102	0.36 73	6.94 293	0.44 91	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.07 258

TANstereo	1.20 103	0.49 232	2.04 104	0.34 133	0.10 67	1.80 110	0.01 5	3.40 65	4.10 210	4.37 209	4.82 202	0.41 106	0.70 135	0.94 32	0.46 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 106	0.20 18	1.30 23	0.12 67	0.06 27	2.48 173	0.51 229	3.78 98	2.74 113	0.48 90	2.38 132	2.18 186	0.28 51	6.77 278	0.56 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.07 225	0.05 219

sCroCo_RVC	1.21 106	0.65 300	5.16 387	1.09 245	1.29 368	0.92 8	0.19 137	3.92 105	2.68 107	0.30 36	3.04 152	0.52 120	1.56 219	1.58 67	0.78 168	0.09 439	0.25 502	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.11 322

GGEV	1.22 108	0.35 130	1.96 96	0.57 172	0.28 194	6.83 414	0.64 266	5.42 209	2.35 89	0.75 110	2.28 127	0.26 75	1.30 197	1.00 36	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.15 365

Selective-IGEV	1.23 109	0.18 8	1.13 6	0.07 41	0.17 129	2.38 164	0.54 234	6.10 241	2.51 94	0.41 73	3.20 157	0.26 75	0.29 55	6.94 293	0.16 12	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 407	0.04 151	0.10 308

MSCF	1.24 110	0.77 336	1.95 93	0.42 146	0.46 249	3.85 328	0.85 329	4.26 121	2.02 70	2.21 147	2.34 130	0.17 48	2.74 282	1.75 77	0.39 74	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 510	0.04 151	0.05 219

WCG-NET	1.24 110	0.43 199	1.46 41	0.33 128	0.08 51	2.14 139	1.08 363	3.09 30	6.86 339	2.73 162	3.43 168	0.74 133	0.94 161	0.89 28	0.33 56	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.05 219

CroCo-Stereo Lap2	1.24 110	0.88 366	3.39 261	0.95 223	4.59 518	0.47 4	0.08 74	3.51 76	2.80 116	1.17 133	2.24 125	1.57 165	0.20 33	1.48 62	1.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.12 337

Replicate-Monster	1.25 113	1.94 481	10.24 485	0.08 50	0.32 211	1.32 53	0.03 32	3.71 87	0.89 37	1.07 128	0.07 12	0.08 32	0.10 14	4.74 178	0.14 9	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.22 410

999	1.25 113	0.37 148	1.63 59	1.15 254	0.34 219	3.03 251	0.66 273	3.41 66	2.27 80	0.30 36	3.20 157	0.19 52	0.25 41	7.23 314	0.85 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 115	0.87 362	4.85 367	0.61 178	0.07 35	1.60 84	0.32 179	3.79 101	5.87 285	0.25 25	0.26 31	1.09 145	0.29 55	4.60 174	0.62 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 115	0.42 188	2.36 142	0.59 176	1.26 361	2.43 169	0.01 5	3.29 54	7.76 373	1.71 142	2.78 143	0.27 79	0.32 68	1.16 47	0.58 126	0.04 398	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.10 308

LoS_RVC	1.26 115	1.43 442	1.91 82	0.42 146	3.77 493	1.71 101	0.04 38	2.58 16	2.49 93	0.42 78	2.58 137	0.30 86	0.57 123	1.71 72	0.66 137	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	4.49 535

MIF-Stereo (partial)	1.29 118	0.33 104	3.02 219	0.03 6	1.12 351	1.26 41	0.13 106	4.46 132	3.75 183	0.35 52	2.39 133	0.31 90	0.74 140	6.09 226	1.76 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.04 184

MyStereo07	1.31 119	0.79 344	1.61 55	1.03 235	1.11 349	2.63 199	0.46 211	5.48 211	2.24 78	0.64 105	1.48 91	0.27 79	0.59 127	7.03 298	0.45 95	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.01 309	0.11 287	0.09 286

GASTEREO	1.34 120	0.98 388	1.86 76	0.53 162	0.46 249	3.97 336	0.86 331	4.25 120	2.16 74	2.34 153	3.48 171	0.17 48	2.87 291	1.88 89	0.39 74	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 510	0.04 151	0.05 219

plain	1.34 120	0.51 241	5.09 381	0.30 116	0.05 16	1.58 81	0.08 74	4.47 134	3.77 186	0.42 78	1.76 104	0.60 128	0.74 140	6.11 227	0.94 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 460	0.02 88

sAnonymous2	1.35 122	1.66 463	8.14 467	0.55 167	0.46 249	1.23 22	0.24 156	4.00 110	3.47 169	0.40 71	1.11 74	0.23 69	1.42 205	0.96 34	0.57 122	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 445	2.07 520	0.22 410

CroCo_RVC	1.35 122	1.66 463	8.14 467	0.55 167	0.46 249	1.23 22	0.24 156	4.00 110	3.47 169	0.40 71	1.11 74	0.23 69	1.42 205	0.96 34	0.57 122	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 445	2.07 520	0.22 410

knoymous	1.36 124	0.21 23	1.68 66	0.20 97	0.49 263	1.58 81	0.11 91	5.15 180	2.40 90	4.62 217	1.77 105	4.56 286	0.45 106	3.23 125	0.63 131	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 125	0.98 388	5.52 408	0.61 178	0.05 16	1.62 87	0.41 200	3.95 108	5.80 282	0.31 41	0.73 55	1.37 153	0.53 115	4.89 186	0.78 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

SCV_C0	1.40 126	0.49 232	3.06 234	0.12 67	0.21 163	2.29 152	0.09 82	6.46 265	3.81 187	0.63 103	2.00 114	0.24 72	0.41 92	7.31 317	0.43 86	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.21 450	0.16 340	0.07 258

MoCha-V2	1.41 127	0.42 188	2.61 166	0.81 198	0.23 172	2.53 179	0.20 143	4.81 157	3.16 144	0.82 116	3.15 155	0.30 86	1.61 224	6.66 272	0.40 79	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.24 462	0.05 183	0.02 88

PMTNet	1.41 127	0.37 148	2.06 106	0.26 111	0.15 111	2.94 243	0.34 185	3.39 61	5.33 263	1.00 122	1.27 83	0.28 83	0.93 159	4.04 156	0.74 153	5.00 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.01 18

AE-Stereo	1.44 129	0.32 87	2.69 174	1.58 320	0.20 160	2.24 149	0.59 251	6.01 237	5.70 276	1.18 134	3.17 156	1.02 143	0.78 148	1.73 76	0.83 176	0.02 335	0.18 477	0.00 1	0.29 476	0.11 287	0.07 258

XX-TBD	1.44 129	0.85 358	2.04 104	2.45 450	0.05 16	2.34 159	0.01 5	3.46 71	7.51 360	2.88 167	4.98 209	0.26 75	0.25 41	1.15 45	0.46 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 131	0.36 141	2.54 157	1.99 387	0.12 91	1.90 116	0.12 97	4.47 134	2.83 117	3.31 182	3.44 169	0.56 125	1.47 208	5.39 202	0.47 106	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.21 450	0.07 225	0.04 184

rvit_0105_5	1.48 132	0.89 369	5.43 399	0.46 153	0.04 13	1.60 84	0.60 255	4.65 149	5.90 288	0.76 111	1.59 96	1.75 172	0.78 148	4.20 162	0.88 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

WCG-NET（raft）	1.49 133	0.50 235	1.55 49	0.21 101	0.08 51	2.15 141	1.01 354	2.72 18	6.26 313	2.79 163	3.06 154	4.38 279	1.04 170	3.53 136	0.26 36	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.08 273

testlalala	1.50 134	0.41 181	1.67 64	0.98 229	0.31 207	4.00 338	0.90 340	5.26 196	2.17 75	6.56 314	3.61 174	1.74 171	0.38 80	1.21 49	0.42 84	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.29 476	0.01 25	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 135	7.77 537	2.81 197	0.05 27	0.02 3	1.11 10	0.06 58	3.26 52	0.75 10	0.12 4	0.02 1	0.07 20	0.68 133	6.69 274	0.13 7	0.02 335	0.08 398	0.00 1	0.00 1	6.69 542	0.02 88

model_zeroshot	1.52 135	0.42 188	4.10 326	1.25 263	0.11 77	3.04 252	0.14 113	5.79 230	2.84 118	3.12 174	3.65 175	2.05 184	0.42 97	2.38 107	0.71 147	0.01 243	0.10 422	0.00 1	0.20 445	0.02 76	0.04 184

CES	1.56 137	0.35 130	1.44 37	0.42 146	7.70 539	2.66 205	0.13 106	4.89 161	2.53 96	0.25 25	1.10 73	0.33 97	0.31 66	1.61 70	0.58 126	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.54 472	6.26 542

MM-Stereo_test1	1.57 138	0.36 141	2.19 129	1.17 256	0.35 222	2.39 165	0.56 240	4.53 137	5.21 258	3.67 191	1.65 100	0.40 103	0.84 155	6.90 287	0.80 173	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.03 138

SCV	1.59 139	0.58 274	2.57 160	2.72 463	0.31 207	2.15 141	0.79 308	6.88 284	2.72 109	0.20 14	2.68 139	0.68 130	0.58 125	7.60 333	0.41 80	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.22 456	0.37 450	0.24 421

CREStereo++_RVC	1.59 139	0.39 159	2.26 133	0.36 137	0.01 1	1.67 92	0.01 5	2.95 24	8.12 384	3.69 193	7.44 298	0.47 114	0.32 68	0.74 16	0.39 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 544	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)	1.60 141	0.19 13	2.59 163	0.45 152	0.47 258	1.64 89	0.23 154	3.22 47	5.87 285	4.29 206	3.01 149	4.49 284	1.64 225	2.47 110	1.16 228	0.00 1	0.08 398	0.00 1	0.13 414	0.01 25	0.10 308

11t1	1.62 142	0.26 47	2.53 156	2.37 444	0.24 174	2.58 188	0.06 58	6.66 275	3.00 133	3.40 184	3.01 149	1.14 147	1.94 241	4.18 159	0.91 199	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 138

iRaftStereo_RVC	1.62 142	0.68 311	1.98 97	0.67 189	0.05 16	2.99 247	0.04 38	5.36 205	3.74 182	3.82 197	4.96 207	2.54 195	0.62 128	3.35 129	0.97 207	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.27 435

RAFT-Stereo-weight	1.67 144	0.31 74	1.57 51	0.97 228	0.15 111	3.19 269	0.77 302	5.06 174	6.19 312	4.96 229	3.38 166	2.83 202	0.35 71	2.87 117	0.74 153	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

HART	1.68 145	0.67 309	2.72 180	0.04 20	0.27 187	1.72 104	0.04 38	5.60 218	3.16 144	1.44 135	7.73 309	2.41 192	0.15 25	6.44 250	0.62 128	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.17 383

IGEV-Stereo+	1.69 146	0.43 199	1.59 54	0.37 139	3.10 461	2.10 133	0.07 66	1.86 8	0.91 39	0.39 66	0.03 5	0.20 56	0.41 92	7.05 299	0.16 12	0.02 335	0.07 386	0.00 1	0.18 437	5.14 535	9.77 557

Selective-RAFT	1.69 146	0.32 87	3.29 252	0.92 216	0.18 144	3.89 330	0.06 58	4.22 119	4.00 199	1.47 137	1.98 113	3.07 215	2.81 286	6.35 247	0.89 195	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.05 183	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 148	0.90 372	5.93 419	0.78 196	0.02 3	1.62 87	1.69 401	5.15 180	5.99 297	2.22 149	1.64 99	1.97 182	1.17 186	4.19 160	0.92 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

4D-IteraStereo	1.72 149	0.86 359	3.01 217	0.09 56	2.86 457	3.57 303	1.06 358	3.92 105	5.31 261	5.28 241	1.02 68	3.92 253	0.38 80	1.83 83	1.04 214	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.09 286

rafts_anoy	1.72 149	0.79 344	2.58 162	2.03 397	1.75 402	2.47 171	0.16 125	5.48 211	6.01 299	3.24 178	2.11 120	1.92 181	1.33 198	3.08 122	1.13 224	0.01 243	0.18 477	0.00 1	0.01 309	0.03 122	0.07 258

x	1.73 151	0.28 53	2.49 153	1.91 370	0.17 129	2.10 133	0.83 318	8.74 334	3.55 175	3.28 179	2.12 123	3.10 216	1.96 242	2.90 118	1.12 222	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

TestStereo	1.74 152	1.02 395	3.64 285	0.20 97	0.28 194	1.33 54	0.01 5	5.24 191	4.01 201	3.18 175	4.97 208	2.07 185	0.70 135	7.32 318	0.75 158	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous3	1.76 153	0.44 205	6.37 433	0.33 128	0.50 266	4.33 350	0.54 234	4.43 130	2.48 91	2.21 147	3.24 159	1.53 164	1.14 178	5.64 207	1.29 237	0.17 462	0.23 496	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.15 365

GCAP-BAT	1.77 154	0.49 232	2.78 191	0.66 188	0.16 119	3.76 322	0.80 310	3.72 93	3.27 155	3.68 192	5.03 211	3.66 244	0.56 119	5.82 217	0.65 133	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.24 462	0.01 25	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 155	0.39 159	3.40 263	1.10 246	0.04 13	3.63 304	0.50 226	7.80 303	2.77 115	2.91 169	2.88 145	3.17 220	1.01 165	5.15 195	0.43 86	0.00 1	0.01 180	0.02 428	0.15 419	0.05 183	0.12 337

DCRE	1.79 156	0.68 311	2.55 158	1.66 333	0.27 187	1.27 46	0.05 51	4.57 141	4.04 204	3.30 181	9.24 346	3.83 251	1.20 191	2.08 98	0.67 139	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.24 462	0.04 151	0.09 286

raft+_RVC	1.79 156	0.84 356	2.32 136	2.40 445	0.85 320	1.38 60	0.09 82	6.36 255	4.75 244	2.85 166	5.46 234	1.17 149	1.36 203	4.54 172	0.91 199	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.22 410

HUI-Stereo	1.80 158	0.41 181	2.85 201	0.12 67	0.18 144	3.72 316	0.65 270	5.23 185	2.97 131	5.87 264	4.34 193	3.45 228	1.52 214	3.93 150	0.65 133	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.10 308

GMOStereo	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 336	4.40 125	4.51 229	8.16 387	6.97 278	2.96 207	1.15 180	1.42 54	0.88 190	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 138

error version	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 336	4.40 125	4.51 229	8.16 387	6.97 278	2.96 207	1.15 180	1.42 54	0.88 190	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 138

test-v	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 336	4.40 125	4.51 229	8.16 387	6.97 278	2.96 207	1.15 180	1.42 54	0.88 190	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 138

test-2	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 336	4.40 125	4.51 229	8.16 387	6.97 278	2.96 207	1.15 180	1.42 54	0.88 190	0.00 1	0.14 453	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.03 138

xyz-stereo-finetune2	1.82 163	0.51 241	2.22 131	0.10 58	0.05 16	6.49 405	0.17 130	3.59 82	2.15 73	0.63 103	6.19 254	0.49 116	3.44 315	6.93 289	3.48 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.01 18

test-1	1.82 163	0.45 213	5.42 398	0.89 210	0.41 239	2.14 139	0.56 240	5.75 224	4.15 214	3.28 179	5.11 212	3.61 241	0.70 135	1.53 65	1.56 261	0.02 335	0.34 508	0.00 1	0.08 389	0.02 76	0.30 443

MM-Stereo_test3	1.83 165	0.59 277	1.93 86	1.43 295	3.99 499	2.44 170	0.81 312	5.81 231	6.70 334	1.73 144	4.79 200	1.23 151	0.65 130	3.30 126	0.85 180	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 438	0.05 219

GMStereo	1.83 165	0.99 391	4.55 352	0.57 172	0.05 16	2.53 179	0.01 5	4.95 164	11.14 445	3.52 186	2.24 125	0.53 122	0.49 108	3.76 143	0.80 173	0.20 469	0.00 1	0.00 1	0.12 410	0.12 304	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	1.85 167	0.21 23	2.45 146	1.02 233	0.22 167	1.37 59	0.82 314	4.66 151	5.06 252	7.02 332	1.73 103	4.09 261	0.41 92	6.51 260	0.76 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 476	0.18 364	0.14 354

1test111	1.86 168	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 389	0.56 240	8.45 317	3.33 162	1.03 123	3.33 161	0.32 93	3.71 330	4.40 169	0.96 204	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 351	0.02 76	0.03 138

LL-Strereo2	1.86 168	0.83 355	2.33 137	0.36 137	0.17 129	3.79 325	1.52 391	5.82 232	4.04 204	4.43 210	2.51 135	4.23 268	0.37 76	5.66 209	0.99 209	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.05 375	0.06 207	0.11 322

test-3	1.86 168	0.21 23	2.46 149	1.03 235	0.22 167	1.38 60	0.83 318	4.65 149	5.04 251	7.26 349	1.78 108	4.10 263	0.41 92	6.53 263	0.76 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 476	0.18 364	0.14 354

raftrobust	1.86 168	0.74 328	1.94 89	2.15 415	2.24 434	2.74 209	0.53 231	4.89 161	4.05 206	6.09 276	3.89 178	1.64 166	2.55 269	2.44 108	1.12 222	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.08 273

gcap-zeroshot	1.87 172	0.44 205	4.24 330	0.53 162	0.51 270	3.12 261	0.75 298	6.42 263	3.91 193	3.75 195	1.67 101	7.79 376	0.55 117	2.61 112	0.53 118	0.02 335	0.21 490	0.00 1	0.23 459	0.00 1	0.05 219

riskmin	1.88 173	0.15 1	2.11 118	1.38 288	0.88 322	2.40 166	0.04 38	5.93 236	6.10 302	2.25 150	1.34 86	6.06 336	5.08 402	2.78 115	1.01 212	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

test_3	1.88 173	0.22 26	2.75 184	0.96 225	0.22 167	1.28 48	0.77 302	4.62 144	5.87 285	6.55 313	1.84 110	4.28 274	0.45 106	6.48 256	0.76 160	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 475	0.17 353	0.14 354

PSM-adaLoss	1.88 173	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.19 155	3.75 321	0.71 288	5.23 185	2.96 127	5.86 259	4.33 192	3.45 228	1.51 209	5.40 203	0.69 141	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 286

s12784h	1.89 176	0.30 69	2.57 160	0.11 65	0.09 59	4.18 345	0.13 106	6.61 272	7.44 359	3.62 189	4.28 189	0.59 127	0.81 151	6.61 268	0.46 99	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 177	0.42 188	2.86 203	0.12 67	0.19 155	3.71 313	0.75 298	5.24 191	2.95 124	5.87 264	4.26 188	3.41 226	1.51 209	5.80 216	0.65 133	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 273

RAFT-IKP	1.90 177	0.42 188	2.83 198	0.12 67	0.18 144	3.50 292	0.64 266	5.24 191	2.96 127	5.86 259	4.34 193	3.50 237	1.51 209	5.99 223	0.76 160	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 273

EKT-Stereo	1.91 179	0.48 228	2.77 189	2.19 419	4.36 505	1.42 67	0.24 156	4.63 145	3.51 171	2.94 170	3.47 170	3.55 239	2.25 254	5.26 197	0.85 180	0.04 398	0.12 438	0.00 1	0.09 400	0.06 207	0.05 219

ROB_FTStereo_v2	1.91 179	0.41 181	2.85 201	0.12 67	0.19 155	3.71 313	0.73 293	5.23 185	2.95 124	5.86 259	4.36 195	3.46 230	1.51 209	5.86 219	0.69 141	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 273

qqq	1.93 181	0.30 69	2.96 214	1.40 290	0.05 16	1.96 124	0.39 195	8.45 317	3.33 162	3.06 172	3.84 176	4.67 289	2.70 276	4.40 169	0.96 204	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

RALCasStereoNet	1.93 181	1.01 393	2.75 184	1.88 366	1.75 402	2.88 239	0.18 134	4.64 148	4.36 221	2.27 151	5.14 213	2.22 188	0.79 150	7.10 305	1.00 211	0.00 1	0.34 508	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.16 378

Patchmatch Stereo++	1.95 183	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.18 144	3.74 318	0.66 273	5.24 191	2.96 127	5.86 259	4.32 190	3.46 230	1.52 214	6.88 284	0.70 143	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 286
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	1.95 183	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.18 144	3.74 318	0.66 273	5.24 191	2.96 127	5.86 259	4.32 190	3.46 230	1.52 214	6.88 284	0.70 143	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.09 286

CRE-IMP	1.95 183	0.35 130	2.68 172	0.27 115	0.17 129	3.90 331	0.85 329	5.14 178	2.87 119	5.74 250	4.14 185	3.49 235	0.83 152	6.40 248	1.80 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.19 398

tg	1.96 186	0.64 294	2.15 120	0.68 190	0.12 91	4.40 358	0.04 38	5.74 223	4.19 216	4.00 201	5.23 223	2.58 196	0.93 159	7.12 306	0.77 166	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.25 425

iGMRVC	1.96 186	0.40 170	2.88 208	0.12 67	0.19 155	3.74 318	0.73 293	5.23 185	2.97 131	5.87 264	4.37 196	3.48 234	1.52 214	6.73 277	0.74 153	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.08 273

DIP-Stereo	1.97 188	0.64 294	2.95 212	0.17 91	0.10 67	4.83 369	0.13 106	8.60 329	4.06 209	6.42 305	4.92 206	0.44 112	0.72 138	3.57 137	1.80 285	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 184
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	1.99 189	0.34 119	2.71 178	0.26 111	0.06 27	2.29 152	0.48 214	4.89 161	14.65 479	2.81 165	5.51 236	0.78 136	3.21 301	1.44 59	0.33 56	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 88

rvit_stereo_0075_2	2.00 190	0.32 87	5.49 403	0.60 177	1.98 418	1.77 107	0.10 86	7.24 292	5.70 276	2.90 168	4.06 182	3.11 217	0.56 119	5.32 199	0.76 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 378

MSKI-zero shot	2.00 190	0.36 141	2.15 120	0.81 198	0.25 177	2.69 207	0.29 171	6.16 245	2.34 88	4.31 207	7.52 299	3.70 247	0.25 41	8.42 394	0.41 80	0.01 243	0.13 448	0.00 1	0.25 467	0.03 122	0.02 88

ACVNet-DCA	2.01 192	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 389	0.56 240	8.45 317	3.33 162	1.03 123	3.33 161	0.32 93	3.71 330	8.05 365	0.45 95	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 351	0.02 76	0.03 138

Gwc-CoAtRS	2.02 193	0.33 104	2.61 166	1.04 240	0.30 198	3.56 300	0.40 199	5.89 235	5.94 292	5.08 234	5.01 210	5.55 320	1.72 230	1.60 69	0.91 199	0.01 243	0.09 410	0.00 1	0.25 467	0.01 25	0.02 88

DCANet-4	2.03 194	0.34 119	5.30 395	0.31 120	0.18 144	1.69 96	0.12 97	4.95 164	8.55 400	5.78 251	5.17 214	1.12 146	2.82 287	2.11 100	1.92 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

cross-raft	2.03 194	0.35 130	2.78 191	1.10 246	0.16 119	3.77 323	0.48 214	7.03 290	3.75 183	5.06 233	5.55 237	6.26 342	1.41 204	1.75 77	0.89 195	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.19 442	0.03 122	0.03 138

DeepStereo_RVC	2.05 196	0.39 159	2.87 207	0.14 84	0.17 129	3.51 295	0.70 285	5.21 184	3.00 133	6.27 294	4.13 184	3.47 233	4.53 378	4.81 180	1.49 253	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.18 387

MIPNet	2.06 197	0.69 316	4.57 355	0.32 123	0.21 163	1.92 118	0.19 137	6.89 285	5.64 275	5.48 245	4.02 181	2.02 183	3.50 317	3.32 128	2.01 300	0.00 1	0.01 180	0.01 397	0.01 309	0.20 376	0.13 345

DCANet	2.08 198	0.64 294	3.81 299	0.31 120	0.17 129	1.70 100	0.25 161	5.23 185	8.47 396	6.07 275	5.30 230	1.41 155	4.23 356	1.85 84	2.02 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.19 398

CFNet-RSSM	2.11 199	0.33 104	2.71 178	1.04 240	0.30 198	3.21 271	0.41 200	6.67 276	6.96 342	5.62 248	4.58 197	5.40 317	1.71 228	1.86 85	0.87 187	0.00 1	0.08 398	0.00 1	0.32 486	0.02 76	0.02 88

U	2.12 200	0.25 41	2.47 152	0.17 91	8.09 540	10.63 473	0.00 1	3.08 28	0.87 27	0.24 23	0.45 41	0.17 48	0.08 7	0.69 15	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 546	5.19 556	0.01 25	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 200	0.58 274	2.43 144	1.27 266	0.16 119	1.60 84	0.14 113	5.17 182	5.90 288	7.10 338	10.10 362	3.06 214	1.74 233	1.87 87	0.97 207	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.02 88

IGEV_Zeroshot_test	2.13 202	0.50 235	4.91 370	1.41 293	0.18 144	2.62 197	0.36 187	7.80 303	3.87 189	5.04 232	5.42 233	4.77 292	1.03 168	3.43 133	0.79 170	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.18 437	0.17 353	0.04 184

tt1	2.14 203	0.63 293	2.22 131	2.27 428	0.02 3	5.71 387	0.63 262	4.53 137	10.19 426	1.16 132	3.39 167	0.33 97	3.05 297	8.00 359	0.46 99	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 351	0.10 266	0.04 184

NRIStereo	2.14 203	0.35 130	2.65 171	1.10 246	0.14 106	3.05 253	0.86 331	5.35 203	3.18 150	6.24 289	3.36 165	4.17 267	1.82 239	8.12 373	2.01 300	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.19 398

testlalala2	2.15 205	0.44 205	2.44 145	9.24 538	6.30 529	3.64 305	0.18 134	4.63 145	2.55 99	3.73 194	4.17 186	3.14 218	0.51 111	1.08 40	0.26 36	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.44 505	0.11 287	0.03 138

H2IRNET	2.16 206	0.45 213	2.60 164	1.22 259	0.03 11	1.98 125	0.13 106	4.73 153	7.04 347	1.15 131	7.79 313	5.88 332	3.39 311	4.97 189	1.45 250	0.01 243	0.00 1	0.04 457	0.17 430	0.19 372	0.03 138

dd	2.16 206	1.22 422	4.82 365	0.68 190	0.12 91	1.39 65	0.17 130	5.14 178	11.22 449	2.70 161	3.51 173	1.52 163	1.23 193	5.08 191	3.96 383	0.12 448	0.01 180	0.04 457	0.21 450	0.07 225	0.01 18

cc1	2.17 208	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 389	0.56 240	4.31 122	10.41 431	1.03 123	3.33 161	0.32 93	3.71 330	8.05 365	0.45 95	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 351	0.10 266	0.05 219

RAFT-Test	2.17 208	0.36 141	3.40 263	1.05 243	0.34 219	4.90 371	0.69 282	6.27 251	3.98 197	4.65 221	7.02 284	6.30 345	1.12 174	1.81 82	0.99 209	0.01 243	0.17 473	0.00 1	0.34 490	0.02 76	0.02 88

Any-RAFT	2.18 210	0.25 41	1.94 89	1.37 286	0.80 315	5.01 374	0.56 240	8.51 322	5.58 273	4.01 202	4.85 204	5.44 318	2.26 256	2.45 109	0.35 60	0.00 1	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 88

FENet	2.19 211	0.34 119	3.04 224	2.05 403	0.26 184	2.82 230	0.13 106	7.02 289	5.55 270	4.97 230	1.94 111	4.91 298	3.39 311	4.71 177	2.50 328	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 408

GANet-ADL	2.20 212	0.50 235	3.27 251	2.02 394	0.11 77	2.21 146	0.48 214	8.64 331	6.79 337	4.56 215	5.83 242	3.98 255	1.27 196	2.68 113	1.43 247	0.04 398	0.08 398	0.02 428	0.00 1	0.15 333	0.03 138

FACV-RUCA	2.21 213	0.34 119	3.59 278	1.30 273	2.90 458	2.22 148	1.25 374	7.98 308	5.71 281	3.59 188	7.21 291	1.14 147	1.60 223	3.12 123	1.46 251	0.01 243	0.03 299	0.10 482	0.04 369	0.35 444	0.17 383

AIO-test1	2.22 214	0.76 333	2.78 191	0.30 116	4.38 506	2.48 173	0.96 349	5.59 217	14.64 477	0.74 109	2.86 144	0.92 138	0.30 62	5.64 207	1.67 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.17 353	0.14 354

CAS	2.24 215	0.25 41	1.86 76	11.21 544	3.86 495	1.67 92	0.02 24	3.87 104	2.67 104	0.41 73	1.63 98	0.24 72	0.27 49	1.50 63	0.74 153	9.43 551	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	5.21 538

NF-Stereo	2.24 215	0.33 104	3.00 215	2.04 399	0.10 67	3.46 283	0.43 204	6.51 269	3.17 147	6.84 322	5.24 224	2.67 200	1.34 200	8.17 380	1.53 257	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

OCTAStereo	2.24 215	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.45 282	0.43 204	6.50 266	3.17 147	6.84 322	5.20 219	2.65 197	1.33 198	8.18 381	1.56 261	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 215	0.34 119	3.42 265	1.81 355	0.17 129	2.74 209	0.39 195	6.17 247	2.92 121	6.26 292	6.29 261	2.96 207	0.97 163	8.68 409	1.71 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 88

KMStereo	2.24 215	0.34 119	3.42 265	1.81 355	0.17 129	2.74 209	0.39 195	6.17 247	2.92 121	6.26 292	6.29 261	2.96 207	0.97 163	8.68 409	1.71 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 88

StereoVision	2.25 220	0.72 321	4.00 316	1.03 235	2.64 450	1.91 117	0.28 167	5.83 233	4.43 224	1.89 145	10.65 378	3.88 252	0.52 114	5.13 194	1.98 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.03 138

RE-Stereo	2.25 220	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.47 285	0.43 204	6.50 266	3.18 150	6.84 322	5.20 219	2.65 197	1.34 200	8.18 381	1.58 263	0.01 243	0.00 1	0.01 397	0.00 1	0.02 76	0.01 18

TVStereo	2.25 220	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.47 285	0.43 204	6.50 266	3.18 150	6.84 322	5.20 219	2.65 197	1.34 200	8.18 381	1.58 263	0.01 243	0.00 1	0.01 397	0.00 1	0.02 76	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 223	0.64 294	5.22 391	0.31 120	0.18 144	1.71 101	0.25 161	5.23 185	8.46 395	6.06 274	5.30 230	1.41 155	6.37 430	1.87 87	1.87 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.18 387

fff	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 456	5.80 253	5.17 214	1.44 157	5.41 409	2.00 94	1.92 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

IPLGR	2.28 224	0.51 241	6.00 421	0.15 86	0.15 111	1.99 127	0.22 150	6.34 254	6.04 300	6.80 320	5.76 239	2.87 204	2.31 258	4.88 182	1.28 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.18 387

csc	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 456	5.80 253	5.17 214	1.44 157	5.41 409	2.00 94	1.92 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

cscssc	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 456	5.80 253	5.17 214	1.44 157	5.41 409	2.00 94	1.92 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.18 387

test_sample1	2.31 228	0.26 47	3.29 252	2.08 405	0.46 249	2.62 197	0.05 51	9.88 364	4.23 217	3.90 198	3.92 180	3.49 235	4.44 371	5.67 211	1.88 290	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

EAI-Stereo	2.31 228	0.44 205	2.72 180	0.68 190	0.56 279	3.51 295	2.62 425	11.42 412	4.14 213	2.09 146	7.23 293	1.21 150	0.91 157	5.67 211	1.51 254	0.01 243	0.25 502	0.00 1	0.88 523	0.04 151	0.26 431

test_sample2	2.32 230	0.25 41	3.38 259	2.08 405	0.41 239	2.58 188	0.15 119	9.50 353	4.97 250	3.66 190	4.86 205	4.29 276	3.26 302	5.83 218	1.09 219	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 138

ICVP	2.32 230	0.38 155	2.89 210	0.92 216	0.70 302	2.55 183	0.87 334	9.97 367	3.99 198	4.13 204	8.97 336	2.71 201	1.69 227	2.52 111	3.52 371	0.05 410	0.24 501	0.01 397	0.01 309	0.11 287	0.13 345
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 232	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 389	0.56 240	4.31 122	10.41 431	1.03 123	3.33 161	4.67 289	2.70 276	8.05 365	0.45 95	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.03 138

MyStereo06	2.35 233	0.66 306	4.54 349	1.10 246	0.96 335	2.57 186	0.10 86	9.30 348	4.05 206	5.22 238	6.09 246	5.95 334	2.38 261	3.00 120	0.73 151	0.01 243	0.08 398	0.00 1	0.01 309	0.13 319	0.15 365

PFNet+	2.35 233	0.31 74	3.69 288	0.79 197	0.17 129	3.15 266	0.75 298	4.52 136	6.30 315	7.90 378	6.34 265	2.53 194	1.18 188	7.72 344	1.62 267	0.03 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

RAFT+CT+SA	2.36 235	0.71 320	2.46 149	0.83 202	2.26 435	3.18 268	0.93 343	6.82 283	5.48 265	2.55 157	8.07 317	1.64 166	1.59 222	8.54 400	1.15 226	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.38 495	0.19 372	0.36 452

TRStereo	2.36 235	3.10 504	4.70 361	1.99 387	2.08 423	2.61 194	1.11 364	8.79 336	3.73 181	3.19 176	3.04 152	3.96 254	0.77 145	5.92 220	1.44 248	0.03 378	0.14 453	0.00 1	0.29 476	0.08 237	0.25 425

test_4	2.38 237	0.34 119	2.68 172	0.08 50	0.11 77	3.69 311	1.14 366	3.33 57	3.34 165	4.03 203	17.35 471	3.31 225	0.51 111	6.28 238	1.15 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 407	0.16 340	0.01 18

ACRE	2.41 238	1.08 404	5.11 382	0.55 167	2.05 421	2.65 202	0.78 307	5.26 196	4.67 238	7.59 364	9.20 339	1.70 169	1.08 172	3.74 142	2.18 312	0.01 243	0.18 477	0.02 428	0.08 389	0.22 393	0.10 308

HH	2.42 239	0.73 324	3.76 293	0.91 212	0.14 106	2.78 216	0.71 288	7.92 306	2.72 109	1.53 138	6.10 248	7.93 380	4.01 345	8.60 404	0.44 91	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 184

HanStereo	2.42 239	0.73 324	3.76 293	0.91 212	0.14 106	2.78 216	0.71 288	7.92 306	2.72 109	1.53 138	6.10 248	7.93 380	4.01 345	8.60 404	0.44 91	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 184

DisPM	2.43 241	0.32 87	3.04 224	1.76 347	0.18 144	3.46 283	0.65 270	5.13 177	4.88 247	8.59 409	7.04 287	2.84 203	1.03 168	8.85 421	0.83 176	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

IPLG	2.43 241	0.66 306	4.77 364	0.54 164	0.31 207	3.01 249	0.26 163	6.15 244	5.55 270	7.69 367	6.21 256	1.89 177	1.74 233	7.19 312	2.35 320	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.12 337

rvit_105_1	2.44 243	0.80 348	5.08 380	1.77 349	0.09 59	1.95 121	3.62 454	5.62 221	8.21 388	4.85 226	2.07 116	3.15 219	1.58 221	7.08 303	2.71 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.04 151	0.08 273

CASS	2.44 243	0.44 205	3.56 276	0.85 205	0.38 231	3.14 263	0.22 150	9.64 358	4.00 199	6.78 318	7.62 305	3.57 240	3.58 322	3.80 144	1.10 220	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 243	1.17 419	4.94 371	0.62 180	2.08 423	2.65 202	0.80 310	5.60 218	4.79 245	7.87 375	9.23 341	1.67 168	1.15 180	3.43 133	2.23 314	0.01 243	0.19 483	0.02 428	0.08 389	0.22 393	0.10 308

R-Stereo Train	2.44 243	0.32 87	1.93 86	0.94 219	0.16 119	3.67 307	0.61 258	6.37 257	3.08 140	9.14 425	17.44 472	1.80 173	0.77 145	1.76 79	0.70 143	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

RAFT-Stereo	2.44 243	0.32 87	1.93 86	0.94 219	0.16 119	3.67 307	0.61 258	6.37 257	3.08 140	9.14 425	17.44 472	1.80 173	0.77 145	1.76 79	0.70 143	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 248	1.09 406	3.70 291	2.55 456	0.80 315	3.37 279	0.15 119	7.44 298	5.54 269	5.65 249	6.01 245	3.54 238	1.13 177	6.34 245	1.58 263	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 375	0.21 387	0.03 138

CIPLG	2.47 249	1.10 408	4.71 362	0.63 184	2.15 428	2.67 206	0.77 302	5.19 183	4.73 242	7.85 374	9.56 354	1.72 170	1.14 178	4.20 162	2.34 318	0.01 243	0.19 483	0.02 428	0.09 400	0.23 400	0.08 273

BUS	2.49 250	0.32 87	3.05 229	0.46 153	0.46 249	7.12 420	0.50 226	9.05 340	4.69 239	6.11 278	6.15 251	5.29 312	0.83 152	3.91 147	1.77 282	0.01 243	0.03 299	0.03 445	0.00 1	0.04 151	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 250	0.40 170	2.46 149	1.80 353	0.25 177	3.51 295	0.77 302	6.03 238	4.92 248	8.91 419	6.09 246	4.45 281	1.11 173	6.99 296	2.11 305	0.02 335	0.00 1	0.02 428	0.00 1	0.01 25	0.04 184

GES	2.49 250	0.38 155	4.29 333	1.58 320	0.05 16	4.58 363	1.07 360	9.70 360	3.39 166	5.21 237	6.64 270	1.84 176	3.36 306	4.86 181	2.54 331	0.06 420	0.01 180	0.06 468	0.01 309	0.12 304	0.03 138

mmm	2.50 253	0.29 58	3.22 247	1.98 385	0.32 211	3.72 316	0.12 97	9.45 352	4.05 206	5.84 258	10.80 380	2.47 193	2.86 290	4.07 157	0.75 158	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.01 309	0.03 122	0.02 88

MIM_Stereo	2.50 253	0.75 330	4.26 331	1.18 257	0.11 77	3.08 254	0.33 183	6.07 240	3.28 157	5.01 231	10.12 363	4.29 276	1.74 233	8.06 369	1.27 235	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.01 309	0.18 364	0.15 365

iRaft-Stereo_20w	2.56 255	0.35 130	4.98 373	0.37 139	0.67 295	3.47 285	0.59 251	12.57 455	3.89 191	6.10 277	6.23 258	1.49 161	2.24 252	6.65 271	0.86 185	0.00 1	0.19 483	0.00 1	0.33 488	0.08 237	0.22 410

HCRNet	2.56 255	0.53 253	3.35 257	0.24 107	3.39 474	2.19 144	0.23 154	6.89 285	5.50 266	5.26 240	4.79 200	5.27 311	2.78 284	7.71 342	2.89 340	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.04 184

RAFT	2.57 257	0.76 333	3.09 236	0.91 212	0.09 59	2.41 167	0.94 345	5.35 203	2.65 103	6.11 278	7.21 291	9.43 410	4.30 363	5.73 215	1.77 282	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.02 335	0.46 468	0.08 273

ACVNet	2.58 258	0.53 253	2.69 174	0.84 203	0.59 281	2.61 194	0.55 238	8.35 313	5.70 276	4.45 211	9.26 349	5.77 328	3.50 317	2.24 101	4.41 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.01 18

HHNet	2.59 259	0.55 261	2.55 158	0.20 97	0.32 211	2.84 233	0.94 345	5.77 229	5.14 256	7.33 353	13.80 431	0.94 139	3.20 300	5.27 198	2.41 325	0.13 453	0.02 247	0.06 468	0.00 1	0.23 400	0.03 138

AFF-stereo	2.59 259	0.68 311	2.35 141	1.55 315	0.17 129	1.67 92	0.08 74	5.75 224	6.60 331	6.20 286	12.13 408	6.16 339	2.36 260	4.75 179	1.11 221	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.05 219

raft_robust	2.64 261	1.20 421	2.62 168	1.10 246	0.28 194	1.50 76	0.12 97	6.28 252	9.04 405	6.80 320	7.19 290	3.73 249	2.13 247	9.06 429	1.07 215	0.03 378	0.12 438	0.00 1	0.21 450	0.17 353	0.22 410

GwcNet-ADL	2.65 262	0.48 228	3.84 305	0.82 200	0.33 217	2.04 129	0.69 282	8.07 309	9.42 412	6.05 272	6.66 271	4.14 265	1.73 231	5.40 203	3.01 344	0.08 434	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 138

ToySt	2.69 263	0.55 261	7.03 448	1.03 235	0.10 67	3.49 290	1.04 356	6.38 261	4.55 233	2.69 159	6.28 260	7.95 384	4.38 367	5.08 191	2.58 332	0.01 243	0.11 431	0.00 1	0.04 369	0.28 422	0.19 398

BSDual-CNN	2.69 263	0.32 87	3.05 229	0.46 153	0.46 249	7.13 422	1.63 397	9.05 340	4.69 239	6.11 278	6.15 251	6.26 342	2.54 267	3.91 147	1.91 292	0.01 243	0.03 299	0.03 445	0.00 1	0.04 151	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 263	1.40 441	5.34 396	2.31 438	0.75 307	3.14 263	0.06 58	6.11 242	3.87 189	5.34 243	12.18 411	2.34 191	1.22 192	7.84 350	1.48 252	0.03 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.03 138

AIO-test2	2.70 266	1.23 424	3.52 273	1.24 261	3.05 460	2.65 202	0.06 58	6.30 253	15.40 486	2.58 158	7.30 295	0.48 115	0.57 123	5.36 200	0.96 204	3.06 534	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.16 340	0.15 365

RAFT_R40	2.71 267	0.33 104	3.00 215	1.26 264	0.30 198	3.83 327	1.00 352	5.69 222	4.29 218	9.69 441	6.33 264	5.02 305	4.02 347	8.58 403	0.86 185	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.02 88

AnonymousM	2.71 267	6.75 530	0.98 1	0.73 193	0.06 27	2.41 167	0.53 231	5.30 198	3.05 137	4.75 224	2.09 117	1.89 177	1.01 165	1.88 89	0.51 116	0.01 243	0.02 247	17.42 552	4.76 552	0.02 76	0.01 18

XX-Stereo	2.71 267	0.38 155	5.96 420	2.25 427	2.20 432	1.54 79	0.21 148	5.44 210	3.05 137	2.28 152	16.16 451	7.03 361	0.24 39	6.19 231	0.79 170	0.00 1	0.15 460	0.00 1	0.23 459	0.13 319	0.04 184

UDGNet	2.73 270	7.09 533	3.90 308	2.71 461	0.06 27	2.98 246	0.20 143	4.63 145	8.58 401	2.69 159	2.70 140	0.95 140	1.01 165	6.27 237	1.51 254	1.28 521	0.00 1	5.24 544	0.94 525	1.70 515	0.13 345

SST-Stereo	2.75 271	0.31 74	2.78 191	1.33 277	0.33 217	3.99 337	0.82 314	5.60 218	3.93 195	10.92 470	6.19 254	5.00 303	4.23 356	8.66 408	0.74 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 138

GMStereo_Zeroshot	2.77 272	1.98 484	5.14 385	1.53 311	0.36 225	3.56 300	0.10 86	5.57 216	5.91 290	6.89 327	7.02 284	8.50 397	0.91 157	6.01 224	1.65 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 376	0.01 18

DFGA-Net	2.78 273	1.91 479	7.35 456	1.52 306	0.36 225	3.36 278	0.20 143	6.64 274	5.93 291	4.88 227	6.31 263	2.18 186	1.12 174	7.43 324	5.98 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 450	0.04 184

111	2.78 273	0.92 379	3.81 299	0.22 103	0.07 35	2.83 232	0.70 285	6.03 238	14.00 472	3.22 177	8.93 332	5.48 319	3.30 304	3.66 138	2.03 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.29 441

HITNet	2.79 275	0.77 336	4.02 317	2.03 397	0.11 77	5.58 384	0.59 251	9.24 346	5.15 257	6.42 305	7.26 294	3.66 244	2.92 293	4.07 157	3.87 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.02 88
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	2.81 276	0.42 188	4.04 320	0.33 128	0.24 174	2.59 191	0.12 97	8.20 312	7.66 366	7.04 335	10.42 371	6.56 352	2.05 245	4.88 182	1.53 257	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.05 183	0.07 258

ccs_rob	2.81 276	0.42 188	4.06 322	0.33 128	0.25 177	2.59 191	0.12 97	8.19 311	7.68 367	7.02 332	10.37 370	6.54 348	2.06 246	4.88 182	1.53 257	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.05 183	0.07 258

DMCA	2.82 278	0.64 294	4.45 343	1.61 325	0.89 326	3.86 329	0.57 249	9.18 344	5.10 254	6.24 289	6.49 268	7.17 368	2.13 247	3.31 127	4.73 400	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 88

TestStereo1	2.85 279	0.81 350	3.48 269	3.11 481	0.44 243	2.52 176	1.50 389	6.37 257	8.18 386	4.62 217	9.24 346	2.23 189	3.69 327	9.19 434	1.26 233	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.09 286

SA-5K	2.85 279	0.81 350	3.48 269	3.11 481	0.44 243	2.52 176	1.50 389	6.37 257	8.18 386	4.62 217	9.24 346	2.23 189	3.69 327	9.19 434	1.26 233	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 420	0.09 286

LCNet	2.85 279	0.42 188	1.90 81	0.95 223	0.56 279	2.07 130	1.60 395	4.99 171	3.57 177	6.05 272	10.59 375	4.59 287	6.79 442	7.46 326	0.72 149	0.01 243	0.00 1	0.01 397	0.77 520	0.30 425	3.57 529

IRAFT_RVC	2.85 279	0.41 181	3.32 255	2.09 408	0.41 239	2.92 241	5.22 486	6.41 262	3.63 178	6.53 312	5.48 235	5.09 307	4.88 396	8.20 384	2.15 309	0.01 243	0.17 473	0.01 397	0.00 1	0.02 76	0.04 184

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 283	0.99 391	7.52 462	1.52 306	0.92 329	2.94 243	0.03 32	9.31 349	3.81 187	2.42 156	5.86 243	9.23 406	4.64 383	4.31 166	2.19 313	0.02 335	0.18 477	0.00 1	0.54 510	0.35 444	0.35 450

iRaft-Stereo_5w	2.86 283	0.86 359	4.08 325	0.06 32	0.25 177	2.76 215	0.60 255	4.97 167	4.10 210	2.98 171	7.85 314	10.17 422	4.17 353	8.16 377	5.83 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.26 414	0.06 239

test_sample4	2.87 285	0.40 170	4.54 349	1.80 353	0.54 277	3.95 334	0.15 119	11.48 414	6.49 328	6.33 301	6.81 275	3.68 246	2.65 274	6.11 227	2.36 321	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 219

test_sample3	2.87 285	0.37 148	4.45 343	1.95 380	0.59 281	4.69 366	0.16 125	11.50 415	6.45 325	5.82 256	6.44 267	3.76 250	2.64 272	6.01 224	2.41 325	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 219

MyStereo8	2.88 287	1.19 420	5.03 376	1.61 325	3.75 491	4.30 349	0.07 66	6.14 243	6.16 308	6.22 287	9.64 357	4.28 274	1.45 207	2.05 97	4.76 402	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.14 415	0.26 414	0.43 465

ffm	2.90 288	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 337	2.80 219	0.48 214	4.53 137	10.19 426	6.29 297	9.23 341	5.59 321	3.72 334	8.00 359	0.46 99	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.04 184

test_5	2.90 288	0.70 318	3.69 288	2.01 392	3.17 465	4.61 365	1.32 382	6.69 277	7.02 346	2.79 163	7.18 289	4.99 300	4.14 350	7.96 356	1.31 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.19 372	0.26 431

test_sample5	2.91 290	0.40 170	4.33 335	1.81 355	0.50 266	3.33 276	0.17 130	11.27 405	6.55 329	6.18 284	8.35 322	3.65 242	2.71 279	6.61 268	2.15 309	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 219

PFNet	2.93 291	0.40 170	5.51 406	2.13 413	0.84 319	3.11 260	0.75 298	6.78 280	4.79 245	9.98 449	6.00 244	4.78 293	2.13 247	8.33 388	2.11 305	0.19 466	0.06 363	0.00 1	0.11 407	0.20 376	0.35 450

MyStereo05	2.94 292	0.66 306	5.25 394	1.10 246	0.96 335	2.57 186	0.10 86	8.53 323	12.34 464	6.28 295	3.88 177	3.18 221	3.30 304	7.81 349	2.37 322	0.01 243	0.08 398	0.00 1	0.01 309	0.13 319	0.15 365

MyStereo04	2.95 293	0.79 344	5.38 397	1.03 235	1.11 349	2.63 199	0.46 211	10.00 370	12.44 465	4.19 205	3.91 179	3.04 213	3.60 323	7.34 320	2.74 339	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.01 309	0.11 287	0.09 286

PSMNet-ADL	2.98 294	0.43 199	2.41 143	1.43 295	0.40 235	5.94 394	0.28 167	8.45 317	5.13 255	3.36 183	6.77 273	8.41 391	4.61 381	7.20 313	4.55 397	0.02 335	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

PCWNet_CMD	2.99 295	0.39 159	4.02 317	0.39 143	0.26 184	2.53 179	0.15 119	9.24 346	9.22 407	7.12 339	11.53 398	6.94 359	2.41 262	4.02 154	1.33 240	0.01 243	0.02 247	0.02 428	0.00 1	0.05 183	0.07 258

MSMDNet	2.99 295	0.39 159	4.02 317	0.40 145	0.25 177	2.53 179	0.16 125	9.35 350	9.25 408	7.08 337	11.39 393	6.93 358	2.43 263	4.01 153	1.34 242	0.01 243	0.02 247	0.02 428	0.00 1	0.05 183	0.07 258

OMP-Stereo	3.03 297	0.93 382	2.72 180	4.21 521	0.51 270	2.19 144	1.25 374	6.19 249	6.00 298	7.99 383	6.21 256	8.50 397	2.49 265	9.44 446	1.74 280	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.05 219

DualNet	3.05 298	0.40 170	4.33 335	1.81 355	0.50 266	3.33 276	0.17 130	11.27 405	6.55 329	6.50 309	10.86 384	3.65 242	2.71 279	6.61 268	2.15 309	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.05 219

SA	3.06 299	0.74 328	3.79 296	1.60 324	0.30 198	3.19 269	1.43 386	6.72 278	9.06 406	4.63 220	10.80 380	2.89 205	4.71 386	9.62 449	1.18 231	0.00 1	0.09 410	0.00 1	0.19 442	0.23 400	0.02 88

CFNet_ucs	3.07 300	0.44 205	4.05 321	0.54 164	0.37 229	3.08 254	0.19 137	9.80 362	8.49 398	7.64 366	12.62 417	5.67 326	1.76 237	4.96 188	1.51 254	0.00 1	0.04 328	0.01 397	0.00 1	0.09 255	0.11 322

NINENet	3.09 301	0.56 267	3.22 247	1.61 325	1.37 374	7.12 420	0.50 226	11.88 427	5.63 274	6.63 315	8.40 323	5.29 312	0.83 152	6.51 260	1.77 282	0.15 456	0.07 386	0.07 474	0.00 1	0.09 255	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 301	0.77 336	2.27 135	2.35 442	1.79 406	3.50 292	1.06 358	12.12 440	6.91 340	4.71 223	7.67 308	7.58 372	4.40 369	4.95 187	1.67 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.01 18

AdaStereo	3.09 301	0.58 274	3.04 224	2.84 469	0.48 260	4.08 340	1.29 380	12.16 442	7.77 374	6.03 271	9.62 355	5.79 330	1.53 218	4.56 173	1.93 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 88
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	3.10 304	0.32 87	3.05 229	0.54 164	0.46 249	8.68 447	2.84 432	9.87 363	4.69 239	8.08 384	8.69 327	6.26 342	2.54 267	3.91 147	1.91 292	0.01 243	0.04 328	0.06 468	0.00 1	0.11 287	0.00 1

testlalala_base	3.12 305	0.48 228	2.79 195	2.14 414	1.98 418	4.13 344	0.64 266	6.16 245	2.09 72	2.38 154	4.08 183	1.80 173	0.50 109	1.65 71	0.72 149	12.33 559	2.33 540	0.00 1	0.31 484	14.56 554	1.32 506

DCVSM-stereo	3.13 306	0.37 148	2.95 212	1.51 304	0.80 315	2.75 214	0.49 224	6.79 281	5.25 259	11.43 478	5.57 238	10.79 434	5.30 406	5.25 196	2.95 342	0.03 378	0.09 410	0.03 445	0.00 1	0.12 304	0.09 286

ARAFT	3.13 306	1.11 411	7.34 455	0.42 146	0.14 106	4.52 361	2.99 435	7.41 297	5.97 295	8.85 417	7.06 288	5.20 310	1.25 195	8.49 398	1.44 248	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.33 438	0.11 322

test_sample6	3.14 308	0.41 181	4.42 340	1.92 374	0.49 263	3.25 272	0.21 148	11.30 407	6.69 333	6.50 309	10.86 384	4.03 257	2.93 294	7.06 302	2.65 333	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.06 239

IIG-Stereo	3.16 309	0.75 330	2.83 198	4.08 516	0.21 163	2.56 185	0.74 296	6.55 271	5.56 272	8.39 401	9.38 352	7.94 382	2.79 285	9.50 448	1.89 291	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.04 184

DMCA-RVC	3.17 310	1.26 428	6.39 435	2.10 410	1.51 381	3.02 250	0.56 240	7.84 305	5.06 252	9.23 428	5.19 218	8.46 393	2.72 281	6.31 241	3.22 351	0.06 420	0.11 431	0.09 480	0.02 335	0.16 340	0.08 273

HI	3.18 311	0.90 372	3.05 229	1.28 271	0.15 111	2.29 152	0.04 38	5.31 200	3.52 172	7.96 379	12.69 418	11.43 446	6.61 434	4.26 164	4.02 384	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

CoSv	3.18 311	0.90 372	3.05 229	1.28 271	0.15 111	2.29 152	0.04 38	5.31 200	3.52 172	7.96 379	12.69 418	11.43 446	6.61 434	4.26 164	4.02 384	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 18

IER	3.20 313	0.54 257	5.13 384	0.58 174	1.59 383	7.29 425	0.56 240	6.36 255	4.95 249	7.44 358	8.84 328	6.20 340	6.26 427	4.88 182	3.29 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 314	1.27 430	5.89 417	1.56 318	0.10 67	5.26 380	1.07 360	10.08 374	5.50 266	6.89 327	7.73 309	4.53 285	4.13 349	5.05 190	5.27 409	0.04 398	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.23 417

DispNO	3.25 315	0.72 321	6.85 445	1.95 380	1.34 373	3.49 290	0.84 323	8.14 310	6.30 315	6.34 302	7.76 312	6.30 345	4.28 362	6.93 289	3.51 367	0.00 1	0.03 299	0.03 445	0.12 410	0.07 225	0.07 258

RAFT-345	3.27 316	0.41 181	2.88 208	1.02 233	0.21 163	2.63 199	0.48 214	3.76 97	5.51 268	7.35 354	24.88 512	4.25 270	1.76 237	8.15 376	2.13 307	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 316	0.60 281	3.38 259	2.94 476	2.00 420	2.61 194	0.48 214	10.93 398	6.11 305	5.47 244	10.20 365	6.57 353	5.44 415	6.25 236	2.23 314	0.00 1	0.00 1	0.08 477	0.00 1	0.17 353	0.03 138

SFCPSM	3.29 318	0.43 199	5.11 382	0.34 133	0.94 333	8.48 442	2.15 413	14.51 488	5.29 260	7.00 331	7.65 307	3.43 227	2.59 271	5.11 193	2.37 322	0.01 243	0.03 299	0.01 397	0.07 384	0.13 319	0.15 365

test_sample7	3.30 319	0.47 221	3.43 268	1.98 385	0.35 222	4.33 350	1.88 407	10.66 387	7.73 370	8.36 396	7.55 301	6.55 349	4.27 358	6.58 266	1.62 267	0.06 420	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.06 239

NOSS_ROB	3.30 319	0.46 219	2.62 168	2.08 405	1.01 343	5.60 385	0.74 296	10.37 380	11.48 452	5.15 236	8.43 324	5.67 326	1.73 231	7.97 358	2.34 318	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.14 354

gwcnet-sp	3.31 321	1.47 445	7.26 452	1.73 344	0.69 298	7.57 432	1.14 366	8.59 325	6.17 309	8.57 406	5.25 226	4.26 271	3.36 306	6.46 251	3.44 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 322

scenet	3.31 321	1.47 445	7.26 452	1.73 344	0.69 298	7.57 432	1.14 366	8.59 325	6.17 309	8.57 406	5.25 226	4.26 271	3.36 306	6.46 251	3.44 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 322

ssnet	3.31 321	1.47 445	7.26 452	1.73 344	0.69 298	7.57 432	1.14 366	8.59 325	6.17 309	8.57 406	5.25 226	4.26 271	3.36 306	6.46 251	3.44 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 322

hknet	3.31 321	0.42 188	4.68 359	0.46 153	1.17 356	7.13 422	1.63 397	9.05 340	6.91 340	6.11 278	6.15 251	9.66 413	2.85 289	7.48 329	2.45 327	0.01 243	0.03 299	0.03 445	0.00 1	0.04 151	0.00 1

CFNet-ft	3.31 321	0.94 385	2.69 174	1.50 301	2.38 439	2.81 227	0.68 277	8.35 313	7.43 357	4.45 211	9.94 360	10.20 423	4.60 379	6.50 259	3.41 358	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.22 393	0.03 138

CFNet_RVC	3.31 321	0.94 385	2.69 174	1.50 301	2.38 439	2.81 227	0.68 277	8.35 313	7.43 357	4.45 211	9.94 360	10.20 423	4.60 379	6.49 257	3.41 358	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.22 393	0.03 138

ASMatch	3.32 327	0.50 235	3.32 255	1.72 343	0.45 248	1.93 119	0.68 277	6.42 263	3.89 191	6.18 284	22.30 499	4.61 288	4.82 394	7.65 336	1.70 275	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 351	0.01 25	0.18 387

GMM-Stereo	3.32 327	0.27 51	2.52 155	0.82 200	0.48 260	2.27 151	4.91 481	5.06 174	3.08 140	7.06 336	16.72 459	6.21 341	3.70 329	7.60 333	1.16 228	0.04 398	0.00 1	0.00 1	0.04 369	0.10 266	4.45 533

AACVNet	3.33 329	1.03 397	3.56 276	3.46 496	0.63 289	3.09 256	0.28 167	8.78 335	3.43 168	5.99 269	10.64 377	10.08 420	4.03 348	8.69 411	2.51 329	0.03 378	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 414	0.06 239

PSM-AAD	3.33 329	0.20 18	1.47 43	0.73 193	0.54 277	2.55 183	6.19 495	4.97 167	3.27 155	10.92 470	11.92 403	2.95 206	9.59 490	7.90 353	0.82 175	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 151	2.47 524

PSMNet-RSSM	3.33 329	0.77 336	3.22 247	2.12 411	1.90 416	2.33 158	0.71 288	11.17 400	5.83 283	5.90 267	11.43 396	7.04 363	4.83 395	5.96 222	3.17 349	0.00 1	0.00 1	0.02 428	0.00 1	0.08 237	0.02 88

PAM	3.38 332	0.31 74	5.61 411	1.37 286	0.71 303	7.60 435	0.38 194	8.94 337	3.55 175	5.54 246	4.69 199	16.09 490	7.03 446	3.67 139	1.02 213	0.00 1	0.21 490	0.00 1	0.38 495	0.07 225	0.41 460

qqq1	3.38 332	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 448	10.41 431	7.16 342	10.23 366	4.78 293	4.45 372	8.71 413	0.30 47	0.07 429	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 138

fff1	3.38 332	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 448	10.41 431	7.16 342	10.23 366	4.78 293	4.45 372	8.71 413	0.30 47	0.07 429	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 138

TransformOpticalFlow	3.38 332	0.70 318	4.54 349	1.00 231	0.30 198	3.56 300	0.14 113	9.67 359	7.30 355	5.55 247	13.34 426	6.74 356	5.03 399	8.22 385	1.34 242	0.00 1	0.01 180	0.01 397	0.00 1	0.04 151	0.11 322

G2L-Stereo	3.40 336	0.93 382	4.73 363	1.61 325	2.05 421	2.88 239	0.60 255	8.94 337	5.84 284	7.42 356	7.33 297	8.61 399	2.16 250	8.44 396	6.11 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.18 387

RAFT_CTSACE	3.40 336	1.07 402	4.52 347	1.27 266	3.14 462	4.00 338	1.07 360	3.93 107	4.43 224	4.66 222	17.94 475	7.21 370	2.76 283	10.82 468	0.85 180	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.01 18

AAGNet	3.41 338	0.34 119	2.45 146	1.78 351	0.39 233	3.69 311	1.05 357	4.79 156	4.61 237	9.62 439	7.74 311	4.98 299	6.38 431	7.34 320	13.02 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

cf-r	3.42 339	0.81 350	3.97 310	2.41 448	2.78 454	2.85 234	0.64 266	8.44 316	6.32 317	6.25 291	11.57 399	8.97 404	3.54 321	5.93 221	3.83 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.07 258

G2L-ROB	3.43 340	0.77 336	3.89 307	1.71 341	1.16 355	4.51 360	0.44 208	11.70 420	5.70 276	7.51 361	5.34 232	11.24 444	1.71 228	7.66 338	5.10 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.10 308

CoDeX	3.43 340	0.68 311	4.49 345	0.98 229	1.65 390	6.37 402	2.14 412	13.23 469	6.07 301	7.23 347	8.95 333	4.09 261	3.79 338	6.31 241	2.37 322	0.03 378	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.15 365

STrans-v2	3.43 340	0.73 324	4.82 365	0.26 111	0.60 283	3.00 248	1.19 371	10.41 382	7.22 352	5.79 252	10.97 387	6.75 357	7.03 446	8.25 386	1.40 245	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 387

MLCV	3.44 343	0.88 366	5.60 410	1.39 289	0.25 177	4.36 353	0.33 183	7.25 293	7.28 354	9.17 427	12.24 413	5.09 307	2.47 264	9.15 432	3.23 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 88

ff1	3.45 344	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 337	2.80 219	0.48 214	4.53 137	10.19 426	6.29 297	9.23 341	5.59 321	3.72 334	10.11 454	9.35 478	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.04 184

PAM_32	3.50 345	0.32 87	5.22 391	1.32 276	0.53 275	7.49 429	0.39 195	9.52 356	3.91 193	5.22 238	5.28 229	16.75 496	7.44 454	4.61 175	0.90 198	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.39 498	0.09 255	0.39 455

UGAM-zero	3.51 346	0.33 104	4.44 342	0.88 208	0.65 292	3.52 298	0.16 125	11.35 409	2.71 108	5.09 235	5.82 241	15.28 482	9.14 485	8.38 390	1.61 266	0.00 1	0.16 469	0.00 1	0.46 506	0.02 76	0.19 398

DeepPruner_ROB	3.52 347	1.14 416	4.06 322	1.12 252	1.65 390	3.65 306	0.83 318	13.96 479	4.47 228	7.80 371	10.84 382	7.05 365	2.16 250	8.14 375	3.08 347	0.07 429	0.03 299	0.00 1	0.01 309	0.32 434	0.06 239

SMFormer	3.54 348	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 448	10.41 431	7.16 342	10.23 366	4.78 293	4.45 372	8.71 413	3.51 367	0.07 429	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.04 184

tta	3.54 348	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 448	10.41 431	7.16 342	10.23 366	4.78 293	4.45 372	8.71 413	3.51 367	0.07 429	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.03 138

Sa-1000	3.55 350	0.75 330	3.63 284	1.91 370	0.30 198	3.55 299	1.63 397	7.39 296	8.54 399	7.70 368	17.44 472	4.00 256	2.82 287	9.44 446	1.33 240	0.00 1	0.10 422	0.00 1	0.18 437	0.21 387	0.04 184

G2L-Stereo_test	3.57 351	0.86 359	3.66 286	2.79 467	1.52 382	4.11 343	1.17 370	11.35 409	6.27 314	7.97 381	8.87 330	9.39 409	2.26 256	6.55 264	4.33 391	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 393	0.13 345

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 352	1.29 435	12.46 497	1.53 311	0.98 337	3.48 288	0.81 312	11.99 431	4.40 223	4.33 208	11.05 389	8.83 402	2.02 244	4.52 171	1.66 272	0.01 243	0.14 453	0.00 1	0.68 517	0.86 496	0.44 467

DDVS	3.59 353	0.53 253	4.53 348	2.02 394	1.27 364	6.63 409	0.49 224	8.73 333	4.10 210	7.14 340	7.63 306	12.68 460	2.25 254	8.69 411	4.09 387	0.08 434	0.20 487	0.01 397	0.00 1	0.14 329	0.59 486

KYRaft	3.59 353	0.31 74	1.84 75	0.76 195	0.46 249	2.29 152	4.04 461	4.75 154	3.25 154	8.93 422	19.47 483	6.62 355	5.07 401	7.79 348	0.71 147	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.04 151	5.38 540

STTStereo	3.60 355	0.93 382	6.34 432	2.71 461	2.23 433	3.68 310	0.63 262	9.42 351	6.73 335	9.87 445	6.97 278	8.84 403	3.65 325	6.85 283	3.04 345	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.02 76	0.02 88

LMCR-Stereo	3.63 356	1.29 435	4.20 329	2.54 454	0.17 129	8.08 439	1.52 391	11.46 413	4.73 242	8.45 404	10.66 379	1.91 180	5.03 399	7.69 340	3.58 372	0.92 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 449	0.02 88

Prome-Stereo	3.65 357	0.29 58	1.92 85	0.91 212	0.49 263	2.07 130	4.75 479	4.41 129	3.23 153	9.32 431	20.63 491	4.06 259	7.19 448	7.70 341	1.17 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	4.72 537

hitnet-ft	3.66 358	0.65 300	2.79 195	0.89 210	0.72 305	4.25 346	0.55 238	9.11 343	7.52 361	7.14 340	10.19 364	12.49 458	4.70 385	7.44 325	4.41 394	0.03 378	0.00 1	0.06 468	0.00 1	0.20 376	0.04 184

iResNet	3.68 359	0.91 376	7.94 465	2.97 478	0.34 219	4.44 359	0.48 214	7.70 299	9.74 418	7.72 369	12.74 420	4.03 257	2.87 291	8.05 365	3.37 357	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.09 286

acv_ft	3.69 360	0.53 253	4.58 356	2.31 438	4.71 520	7.44 428	0.86 331	8.54 324	5.70 276	9.29 430	9.26 349	5.77 328	4.15 351	2.24 101	8.13 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 424	0.01 18

ac_64	3.70 361	0.47 221	3.50 272	2.87 470	3.50 478	5.91 393	0.72 292	10.17 377	4.34 220	8.16 387	5.80 240	10.82 435	5.64 418	7.08 303	4.73 400	0.03 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.14 354

CFNet	3.72 362	1.10 408	5.03 376	2.49 452	1.59 383	4.90 371	0.22 150	11.38 411	9.88 422	4.80 225	11.25 392	6.44 347	3.68 326	8.33 388	3.00 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 393	0.07 258

DAS	3.74 363	0.35 130	5.19 389	1.99 387	3.74 487	2.36 160	3.22 442	7.77 301	9.27 409	8.70 410	12.08 406	4.45 281	5.43 412	8.39 391	1.71 276	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 88

DRaft	3.74 363	0.43 199	2.60 164	0.12 67	0.15 111	4.76 367	1.34 383	5.33 202	4.31 219	10.30 454	21.91 496	3.27 223	8.83 478	7.36 322	3.66 375	0.05 410	0.10 422	0.00 1	0.14 415	0.10 266	0.14 354

GrayStereo	3.74 363	0.20 18	1.94 89	1.55 315	0.60 283	3.12 261	8.22 518	5.76 226	3.32 161	10.40 458	16.66 458	5.81 331	8.60 475	6.57 265	1.37 244	0.01 243	0.00 1	0.01 397	0.63 513	0.02 76	0.04 184

GEStereo_RVC	3.74 363	0.73 324	4.95 372	2.01 392	1.24 360	4.36 353	3.07 437	11.77 424	7.80 375	6.87 326	6.52 269	7.70 375	4.31 365	8.98 427	4.19 389	0.03 378	0.01 180	0.02 428	0.02 335	0.13 319	0.11 322

ITSA-stereo	3.76 367	0.54 257	3.80 297	1.91 370	0.29 197	3.09 256	0.70 285	13.22 468	15.64 487	6.79 319	6.66 271	4.15 266	3.52 320	8.30 387	5.00 406	0.09 439	0.07 386	0.11 483	0.10 405	0.18 364	0.95 498

GwcNet-RSSM	3.77 368	1.05 399	5.06 378	2.21 422	1.87 413	2.36 160	1.52 391	8.98 339	7.96 379	5.91 268	14.59 441	7.94 382	3.50 317	6.43 249	5.70 417	0.00 1	0.00 1	0.04 457	0.00 1	0.20 376	0.08 273

SepStereo	3.78 369	0.35 130	5.19 389	1.99 387	3.74 487	2.36 160	3.22 442	7.77 301	9.27 409	8.70 410	12.08 406	4.45 281	5.43 412	9.18 433	1.71 276	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.02 88

DEmStereo	3.79 370	0.37 148	3.69 288	0.17 91	0.17 129	5.28 381	2.54 420	4.35 124	3.70 179	8.21 393	20.15 485	5.13 309	10.38 497	7.65 336	3.85 380	0.01 243	0.01 180	0.01 397	0.00 1	0.02 76	0.06 239

FADNet-RVC-Resample	3.79 370	1.62 459	12.06 493	1.43 295	0.66 293	5.94 394	2.41 416	10.18 378	8.58 401	6.28 295	4.22 187	5.33 316	4.80 393	7.71 342	3.19 350	0.17 462	0.21 490	0.17 496	0.12 410	0.41 463	0.29 441

anonymousa	3.80 372	0.55 261	3.35 257	1.24 261	3.74 487	9.04 452	0.36 187	6.74 279	4.03 202	7.72 369	19.64 484	10.62 430	6.01 425	1.52 64	1.40 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 375	0.00 1	0.03 138

UPFNet	3.82 373	0.47 221	4.34 338	2.21 422	3.38 472	7.26 424	2.69 427	9.89 365	5.96 293	7.98 382	7.53 300	7.89 379	3.15 299	7.72 344	5.88 421	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.06 239

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 374	1.06 401	5.23 393	2.72 463	3.27 468	4.36 353	0.61 258	10.71 390	7.56 362	8.75 412	7.89 315	9.86 415	3.90 342	7.15 311	3.44 360	0.14 454	0.02 247	0.02 428	0.03 351	0.04 151	0.03 138
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	3.85 375	0.82 353	3.01 217	2.00 391	2.58 448	5.28 381	3.34 446	10.85 396	6.33 318	7.27 350	7.32 296	10.15 421	9.02 482	6.19 231	2.51 329	0.22 473	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.03 138

mmx	3.86 376	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 337	2.80 219	0.48 214	12.18 443	10.66 439	6.29 297	9.23 341	5.59 321	3.72 334	10.11 454	9.35 478	0.05 410	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

ttt	3.86 376	0.23 30	2.34 140	2.22 425	1.68 395	4.36 353	0.28 167	12.45 447	11.09 444	6.90 329	11.85 401	4.08 260	3.28 303	8.47 397	7.85 450	0.06 420	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 138

xxx	3.86 376	0.31 74	3.98 314	1.34 279	0.98 337	2.80 219	0.48 214	12.18 443	10.66 439	6.29 297	9.23 341	5.59 321	3.72 334	10.11 454	9.35 478	0.05 410	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

THIR-Stereo	3.86 376	0.77 336	2.62 168	0.12 67	0.13 100	4.25 346	6.63 505	5.30 198	4.18 215	10.33 455	17.13 466	6.58 354	7.62 461	7.78 347	3.51 367	0.01 243	0.07 386	0.07 474	0.00 1	0.11 287	0.02 88

UGAM	3.90 380	0.48 228	4.69 360	0.17 91	0.08 51	3.67 307	1.22 372	4.81 157	14.45 476	4.59 216	11.94 404	14.20 472	3.80 339	9.92 453	3.61 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.32 434	0.07 258

AASNet	3.90 380	0.92 379	4.41 339	3.56 502	4.00 500	6.70 410	1.26 377	18.71 520	6.14 306	7.35 354	7.91 316	4.35 278	2.58 270	3.04 121	6.62 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 457	0.14 354

PS-NSSS	3.90 380	1.84 474	4.55 352	0.87 207	2.95 459	4.10 342	2.00 410	10.77 393	8.23 389	6.75 316	14.63 442	5.01 304	2.24 252	8.41 393	2.91 341	0.33 488	0.03 299	0.83 523	0.00 1	0.82 494	0.70 491

DualNet (step1)	3.91 383	1.11 411	6.15 426	1.27 266	0.60 283	5.22 377	2.54 420	10.66 387	7.73 370	8.36 396	7.55 301	6.55 349	4.27 358	6.58 266	1.62 267	1.49 525	0.03 299	3.10 535	2.99 541	0.20 376	0.15 365

FADNet_RVC	3.91 383	1.67 465	12.95 506	0.96 225	0.75 307	5.71 387	0.54 234	10.83 395	6.60 331	3.46 185	8.09 318	4.10 263	3.40 313	9.43 443	6.33 427	0.36 490	0.44 519	0.17 496	0.46 506	0.91 497	0.95 498

ISRNet	3.93 385	0.55 261	5.49 403	3.20 487	2.69 452	2.11 135	0.26 163	7.01 288	6.40 321	11.00 473	17.99 476	8.31 388	2.64 272	6.51 260	4.36 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.02 88

CrosDoStereo	3.96 386	0.45 213	3.04 224	0.32 123	0.20 160	3.28 273	11.63 540	5.76 226	4.45 226	9.04 423	16.58 456	4.99 300	7.45 455	8.04 362	3.72 376	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.16 340	0.10 308

DeepStereo_LL	3.96 386	0.45 213	3.04 224	0.32 123	0.20 160	3.28 273	11.63 540	5.76 226	4.45 226	9.04 423	16.58 456	4.99 300	7.45 455	8.04 362	3.72 376	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.16 340	0.10 308

RAFT-RH_RVC	3.96 386	0.46 219	2.93 211	1.55 315	0.42 242	3.14 263	0.14 113	3.70 86	5.98 296	11.25 476	32.23 534	5.29 312	1.68 226	8.13 374	2.14 308	0.08 434	0.00 1	0.00 1	0.03 351	0.01 25	0.00 1

UNet	3.97 389	0.61 285	6.50 438	1.68 334	3.22 466	9.82 461	0.31 178	9.50 353	5.32 262	7.20 346	6.35 266	10.59 428	5.91 423	6.93 289	5.49 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 390	1.84 474	12.48 499	1.69 335	0.44 243	4.33 350	1.31 381	11.84 425	7.15 351	3.53 187	3.50 172	10.63 431	4.43 370	9.12 430	6.25 426	0.03 378	0.10 422	0.00 1	0.03 351	0.60 479	0.25 425

HSM	4.00 391	0.79 344	3.16 242	1.59 323	2.17 429	6.77 412	1.11 364	12.28 445	6.35 320	6.75 316	8.11 319	13.90 469	5.37 408	8.85 421	2.71 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 88

coex_refinement	4.04 392	0.87 362	3.55 275	2.96 477	1.40 376	4.28 348	0.32 179	11.18 401	7.72 368	8.32 394	13.44 428	10.01 419	3.48 316	6.28 238	6.76 437	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.16 378

HBP-ISP	4.09 393	1.05 399	4.10 326	1.87 363	1.31 371	7.56 431	3.98 458	11.26 403	9.94 423	7.81 372	14.44 439	3.23 222	4.27 358	8.89 424	1.87 288	0.06 420	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.04 184

TDLM	4.11 394	1.11 411	3.54 274	1.62 329	1.04 344	3.91 332	7.41 515	10.60 385	10.67 441	6.38 303	12.59 416	5.95 334	4.77 389	8.79 419	3.04 345	0.58 504	0.00 1	0.01 397	0.00 1	0.19 372	0.12 337

CSP-Net	4.12 395	1.28 433	3.70 291	1.54 313	1.06 345	13.28 503	2.33 415	12.96 463	5.45 264	8.87 418	8.54 326	8.43 392	3.03 295	8.16 377	3.65 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 364	0.03 138

test_xeample	4.13 396	0.36 141	2.75 184	1.23 260	0.51 270	3.96 335	0.13 106	12.63 456	7.65 365	7.49 360	10.86 384	3.29 224	3.36 306	6.71 276	21.53 534	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

Anonymous_2	4.14 397	0.62 290	3.21 246	1.40 290	1.43 378	5.19 376	0.32 179	6.63 273	4.38 222	4.48 214	2.30 128	8.08 385	7.00 444	5.37 201	2.29 316	0.23 474	0.75 527	5.20 543	18.12 568	5.66 537	0.23 417

CBMV_ROB	4.14 397	0.52 249	3.14 240	1.30 273	0.77 311	6.92 416	1.97 409	10.11 376	9.58 415	8.92 420	14.20 436	7.12 367	5.90 422	8.65 407	3.50 366	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.09 286

SACVNet	4.15 399	1.26 428	3.81 299	3.12 483	1.68 395	3.09 256	2.85 433	11.91 428	5.96 293	10.52 461	11.20 390	10.59 428	3.95 343	8.97 426	3.25 354	0.08 434	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.32 434	0.44 467

MMNet	4.16 400	0.77 336	5.47 402	1.40 290	1.67 393	10.78 476	0.63 262	8.64 331	8.47 396	8.80 415	8.33 321	7.51 371	6.61 434	7.53 330	6.54 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.05 219

CVANet_RVC	4.16 400	1.16 418	3.60 279	1.94 379	1.46 379	3.92 333	4.68 476	10.89 397	8.34 391	7.58 363	10.84 382	10.27 425	6.62 437	8.56 401	2.69 334	0.39 493	0.00 1	0.00 1	0.01 309	0.21 387	0.09 286

pcwnet_v2	4.20 402	0.36 141	8.53 470	1.33 277	1.12 351	3.43 281	0.41 200	12.85 459	14.16 474	9.90 447	14.29 437	5.90 333	3.03 295	6.20 233	2.06 304	0.01 243	0.05 345	0.04 457	0.02 335	0.16 340	0.18 387

HSM-Net_RVC	4.20 402	0.32 87	2.76 188	0.63 184	0.69 298	6.95 417	1.69 401	11.96 430	8.36 392	8.83 416	12.17 410	15.18 481	4.21 354	6.91 288	3.30 356	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 404	0.50 235	5.45 401	1.34 279	1.68 395	7.04 418	4.51 473	10.73 391	7.00 344	10.78 467	6.80 274	8.48 395	4.63 382	9.91 452	5.12 408	0.02 335	0.06 363	0.02 428	0.03 351	0.08 237	0.03 138

FADNet	4.23 405	1.65 462	11.75 492	1.64 331	0.80 315	4.80 368	0.77 302	13.76 478	11.65 454	3.97 200	5.24 224	9.62 412	5.14 403	8.40 392	3.78 378	0.21 471	0.04 328	0.07 474	0.05 375	1.14 502	0.10 308

iResNet_ROB	4.23 405	1.02 395	4.90 369	2.18 418	0.93 332	2.92 241	0.37 189	15.10 496	16.91 496	7.89 377	10.51 374	7.03 361	3.07 298	8.16 377	3.46 364	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 266	0.02 88

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 407	25.07 555	26.53 546	0.44 151	0.07 35	1.50 76	0.54 234	2.09 11	1.57 59	0.51 95	0.62 49	0.21 66	0.20 33	1.44 59	0.53 118	12.03 558	0.01 180	0.00 1	0.08 389	1.75 516	9.69 555

1111x	4.25 408	0.30 69	4.31 334	1.47 300	0.37 229	5.10 375	0.32 179	12.86 460	9.82 420	6.01 270	9.73 358	8.78 401	5.97 424	9.43 443	10.39 490	0.06 420	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.04 184

HGLStereo	4.25 408	0.52 249	4.65 357	3.09 479	5.18 522	6.51 408	0.73 293	10.37 380	6.74 336	7.32 352	12.44 415	7.00 360	7.21 450	7.46 326	5.51 414	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.10 308

delet	4.27 410	0.72 321	4.50 346	1.07 244	3.75 491	10.79 477	4.04 461	9.95 366	7.89 376	8.09 385	8.89 331	8.46 393	3.81 340	7.56 331	5.80 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.02 88

iResNetv2_ROB	4.28 411	1.43 442	7.17 451	2.91 471	1.26 361	4.36 353	1.62 396	13.64 476	10.25 430	9.83 443	11.41 394	7.68 374	4.00 344	7.75 346	1.85 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 450	0.09 286

RAFT + AFF	4.30 412	1.55 453	5.84 415	1.43 295	2.36 438	5.94 394	6.72 507	10.01 371	7.56 362	7.55 362	8.96 335	7.09 366	6.73 440	8.57 402	4.02 384	0.02 335	0.47 522	0.00 1	0.01 309	0.56 473	0.54 480

ADLNet	4.32 413	0.80 348	4.33 335	3.60 503	3.56 480	6.87 415	2.48 419	11.20 402	7.58 364	9.87 445	9.62 355	8.39 390	4.95 397	6.16 229	6.60 434	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.01 309	0.12 304	0.25 425

CRFU-Net	4.45 414	0.67 309	5.02 374	2.78 466	1.32 372	12.67 497	3.35 447	11.26 403	3.52 172	10.06 451	9.30 351	10.91 438	6.92 443	7.26 315	3.24 353	0.15 456	0.16 469	0.16 493	0.00 1	0.26 414	0.05 219

ACV-stereo	4.46 415	0.76 333	9.94 482	1.91 370	1.06 345	11.61 484	1.28 378	6.25 250	7.09 348	3.09 173	5.21 222	16.88 497	10.23 496	7.96 356	5.47 412	0.06 420	0.15 460	0.01 397	0.00 1	0.12 304	0.14 354

ssnet_v2	4.46 415	0.87 362	5.18 388	1.57 319	0.67 295	9.14 453	4.73 478	11.84 425	9.68 416	8.79 413	6.24 259	9.91 416	4.34 366	6.28 238	9.30 477	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.30 443

ADLNet2	4.46 415	0.90 372	6.06 423	2.74 465	3.91 496	6.79 413	3.01 436	10.95 399	8.40 394	7.27 350	9.80 359	9.85 414	5.43 412	7.29 316	6.44 430	0.01 243	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.11 322

StereoDRNet-Refined	4.46 415	0.62 290	3.80 297	1.92 374	0.40 235	9.35 455	0.15 119	10.02 372	8.83 404	12.69 488	11.62 400	9.34 407	3.87 341	8.06 369	8.02 454	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.05 375	0.20 376	0.26 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 419	0.31 74	2.77 189	1.69 335	0.47 258	7.74 437	0.07 66	14.04 480	7.91 378	5.82 256	8.97 336	9.34 407	3.41 314	7.33 319	20.24 529	0.05 410	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

NVstereo2D	4.51 419	0.82 353	6.86 446	3.28 490	3.38 472	8.16 440	3.13 439	10.51 383	15.15 484	4.90 228	6.89 277	7.87 377	4.78 391	9.88 451	3.91 382	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.02 76	0.58 483

DLCB_ROB	4.51 419	0.91 376	3.78 295	2.19 419	1.07 348	6.28 399	3.09 438	9.78 361	7.72 368	10.65 464	12.97 422	13.91 470	3.71 330	8.72 417	5.30 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 308

RASNet	4.52 422	0.61 285	4.42 340	3.42 494	4.68 519	4.58 363	0.99 350	9.54 357	8.01 380	5.28 241	11.42 395	10.34 427	8.88 479	9.28 438	8.68 469	0.15 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

FTStereo	4.55 423	0.36 141	2.18 128	0.94 219	0.38 231	2.60 193	8.82 521	4.98 170	3.17 147	10.88 469	30.35 529	5.60 325	7.60 460	7.62 335	1.55 260	0.17 462	0.00 1	0.05 464	0.00 1	0.03 122	3.80 531

dad	4.66 424	1.89 478	5.51 406	0.94 219	0.09 59	2.16 143	0.37 189	7.10 291	14.43 475	10.13 452	16.84 460	14.97 478	1.90 240	6.82 280	4.15 388	1.09 518	0.11 431	4.08 540	0.46 506	0.17 353	0.06 239

LL-Strereo	4.71 425	1.64 461	7.51 461	1.15 254	4.31 504	3.71 313	1.45 387	9.21 345	8.36 392	8.37 400	8.17 320	10.82 435	11.36 503	12.51 491	4.82 403	0.00 1	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.31 430	0.32 447

CBFPSM	4.87 426	0.94 385	14.70 513	1.51 304	1.15 354	11.49 482	2.55 424	7.28 294	6.47 326	6.23 288	4.83 203	15.30 483	8.99 481	6.88 284	8.20 462	0.03 378	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.40 460	0.42 463

SGM-Forest	4.96 427	0.32 87	2.84 200	1.21 258	0.64 291	10.23 466	6.64 506	11.55 416	10.98 443	10.94 472	13.59 429	11.65 450	4.30 363	8.94 425	4.63 398	0.11 444	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.46 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 428	1.47 445	7.42 458	2.40 445	2.14 427	8.73 448	3.64 455	12.42 446	13.11 467	7.03 334	7.57 304	7.88 378	6.52 433	10.16 459	7.82 449	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.11 287	1.07 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 429	1.74 467	6.38 434	1.96 383	1.29 368	2.26 150	1.69 401	10.07 373	18.53 500	7.88 376	18.15 477	8.49 396	2.70 276	10.59 464	7.04 440	0.96 516	0.15 460	0.02 428	0.00 1	0.13 319	0.12 337

PSMNet_ROB	5.02 430	1.63 460	6.03 422	1.90 369	1.83 410	9.57 459	6.35 502	15.58 501	7.23 353	6.15 283	10.48 373	12.22 456	4.16 352	8.02 361	8.71 470	0.02 335	0.01 180	0.01 397	0.10 405	0.20 376	0.12 337

GASNet	5.19 431	4.61 518	9.38 477	4.73 525	2.10 425	3.80 326	1.57 394	12.07 436	10.96 442	8.92 420	7.03 286	8.21 387	7.67 462	14.02 503	7.36 442	0.02 335	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.69 486	0.42 463

TCMNet	5.22 432	1.96 482	9.78 480	4.11 517	6.57 530	8.83 449	1.35 385	10.74 392	8.07 382	6.39 304	12.76 421	8.32 389	4.75 388	8.62 406	10.09 489	0.11 444	0.18 477	0.31 509	0.09 400	0.75 491	0.57 482

FINET	5.32 433	1.14 416	10.04 483	2.17 417	3.67 486	6.49 405	6.76 508	11.68 419	22.08 519	7.42 356	12.15 409	4.24 269	3.61 324	9.25 437	5.35 411	0.04 398	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.09 286

CBMV	5.35 434	0.91 376	3.67 287	1.62 329	0.44 243	10.09 464	7.19 513	12.49 452	12.33 463	12.22 484	14.69 443	10.93 439	6.48 432	8.51 399	4.96 405	0.02 335	0.15 460	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.17 383
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 435	0.40 170	2.72 180	1.50 301	0.48 260	6.15 398	0.07 66	13.73 477	8.06 381	8.79 413	11.03 388	3.71 248	4.21 354	7.47 328	38.74 567	0.03 378	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.05 219

YMNet	5.52 436	1.83 472	8.79 472	3.47 498	4.46 512	10.72 474	0.91 341	9.99 368	6.43 323	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 376	7.95 354	8.03 456	0.12 448	0.35 510	0.12 486	0.08 389	0.71 488	0.27 435

YMNet_1	5.52 436	1.83 472	8.79 472	3.47 498	4.46 512	10.72 474	0.91 341	9.99 368	6.43 323	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 376	7.95 354	8.03 456	0.12 448	0.35 510	0.12 486	0.08 389	0.71 488	0.27 435

StereoDRNet	5.59 438	1.75 468	6.80 443	3.12 483	4.45 511	10.61 472	4.35 469	18.80 522	9.73 417	12.22 484	6.87 276	11.44 448	4.65 384	8.09 372	8.26 463	0.02 335	0.11 431	0.00 1	0.03 351	0.20 376	0.28 439

PSMNet-RUCA	5.60 439	4.62 519	11.61 490	10.29 542	7.55 538	7.08 419	1.94 408	12.01 432	10.52 438	3.90 198	11.88 402	4.43 280	1.75 236	7.56 331	4.24 390	1.68 528	0.12 438	4.78 542	0.67 516	4.74 533	0.68 490

fast-acv-ft	5.62 440	1.39 440	7.01 447	2.02 394	1.89 415	12.23 492	1.82 406	7.35 295	9.45 413	10.46 460	20.27 488	14.55 476	7.71 463	7.41 323	7.61 446	0.10 442	0.09 410	0.16 493	0.07 384	0.59 477	0.13 345

ETE_ROB	5.80 441	1.77 469	6.33 431	1.44 299	0.78 314	6.43 404	6.90 509	12.53 453	8.08 383	12.93 493	14.89 444	21.13 522	5.87 421	9.83 450	6.57 433	0.04 398	0.01 180	0.00 1	0.02 335	0.08 237	0.33 448

test_sample9	5.87 442	1.11 411	6.15 426	1.27 266	0.60 283	5.22 377	2.54 420	10.66 387	7.73 370	8.36 396	7.55 301	6.55 349	4.27 358	11.68 481	11.44 500	1.49 525	24.31 575	3.10 535	2.99 541	0.20 376	0.15 365

DRN-Test	5.87 442	0.98 388	5.89 417	2.69 460	3.65 484	12.37 494	3.35 447	20.07 539	10.20 429	11.93 483	12.31 414	11.06 442	5.31 407	7.89 352	9.05 473	0.04 398	0.05 345	0.04 457	0.04 369	0.18 364	0.25 425

NCCL2	5.88 444	1.59 456	5.44 400	1.87 363	0.92 329	9.55 458	11.55 539	12.11 438	9.94 423	9.67 440	8.85 329	22.28 525	7.41 453	8.78 418	7.17 441	0.01 243	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.13 319	0.23 417

iinet-f	5.94 445	1.60 457	26.88 547	1.79 352	1.38 375	11.92 490	1.47 388	6.80 282	7.11 349	6.90 329	14.43 438	10.64 432	7.97 465	7.00 297	12.12 504	0.02 335	0.03 299	0.05 464	0.00 1	0.63 482	0.02 88

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 446	5.36 523	5.02 374	3.75 510	3.57 481	15.81 510	4.27 466	11.72 422	6.96 342	7.23 347	8.47 325	9.09 405	2.66 275	9.36 442	2.71 335	7.49 544	2.32 539	2.01 533	0.08 389	6.77 543	4.67 536

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 447	1.55 453	9.92 481	2.40 445	3.22 466	10.28 467	3.14 440	11.64 417	9.79 419	9.54 437	20.22 487	11.16 443	6.77 441	10.61 465	9.16 474	0.06 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.04 184

APVNet	5.98 447	1.72 466	8.72 471	3.21 488	4.04 501	12.31 493	1.81 405	19.09 528	6.10 302	6.13 282	13.41 427	10.69 433	6.30 428	11.26 475	13.90 513	0.05 410	0.02 247	0.11 483	0.03 351	0.53 471	0.20 405

z-ln-s-r	5.99 449	1.34 438	15.55 516	1.52 306	1.95 417	3.28 273	2.71 429	7.72 300	11.16 446	6.43 307	25.06 514	8.76 400	5.86 420	11.03 472	17.17 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.11 322

NaN_ROB	6.00 450	1.24 426	6.29 430	1.34 279	1.68 395	9.60 460	10.31 533	15.09 494	15.79 489	12.62 487	8.95 333	11.67 453	5.83 419	11.78 485	6.41 429	0.05 410	0.13 448	0.08 477	0.20 445	0.22 393	0.79 493

DANet	6.02 451	1.23 424	8.45 469	3.86 513	3.94 498	7.64 436	1.34 383	9.51 355	7.00 344	13.39 497	15.53 448	15.99 488	7.02 445	12.14 487	12.37 505	0.19 466	0.12 438	0.02 428	0.03 351	0.13 319	0.56 481
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	6.03 452	1.22 422	5.61 411	2.56 457	0.90 328	6.32 400	7.07 511	12.92 462	8.30 390	14.76 506	15.13 446	19.84 514	6.66 439	10.36 460	8.58 467	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.03 351	0.11 287	0.24 421

GANet	6.22 453	1.07 402	4.07 324	2.27 428	0.89 326	9.19 454	9.52 527	12.02 433	8.13 385	10.72 465	29.09 525	13.86 468	7.52 459	11.00 471	4.39 393	0.36 490	0.00 1	0.02 428	0.02 335	0.12 304	0.08 273

DISCO	6.28 454	0.57 269	5.78 414	3.43 495	1.17 356	11.22 479	3.39 449	12.14 441	16.16 491	6.52 311	11.22 391	16.96 498	6.32 429	19.51 531	10.74 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.11 322

Syn2CoEx	6.32 455	2.72 498	9.33 476	2.45 450	1.67 393	8.59 445	3.32 445	18.08 516	12.27 462	8.53 405	21.08 493	10.30 426	9.80 491	9.30 439	7.86 451	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 482	0.43 465

RYNet	6.34 456	0.89 369	5.88 416	1.41 293	4.48 515	15.97 512	4.18 464	13.41 471	16.49 492	10.81 468	7.00 283	14.33 474	8.72 476	9.43 443	13.71 512	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.07 258

GwcNet	6.42 457	1.97 483	10.92 487	2.59 458	5.58 525	11.55 483	2.21 414	14.10 482	16.52 495	10.04 450	17.19 469	10.86 437	5.61 417	9.23 436	8.84 472	0.01 243	0.06 363	0.03 445	0.08 389	0.56 473	0.40 458

Wz-Net-LNSev	6.46 458	1.93 480	16.44 520	1.52 306	4.15 502	12.66 496	4.96 482	13.05 465	12.10 461	10.55 463	16.23 452	11.32 445	7.19 448	8.43 395	8.48 466	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 237	0.06 239

DGSMNet	6.47 459	2.61 496	13.64 509	3.46 496	3.74 487	8.97 451	6.01 493	14.15 483	13.01 466	7.46 359	14.10 434	9.94 417	4.79 392	10.44 461	6.22 425	1.30 522	1.70 535	1.80 530	1.52 535	2.27 523	2.35 522

GANetREF_RVC	6.56 460	2.89 500	7.58 463	3.41 493	0.40 235	12.96 499	9.58 528	15.09 494	17.25 498	10.33 455	10.62 376	12.27 457	8.16 469	12.21 488	4.53 396	0.41 496	0.00 1	0.00 1	0.02 335	3.12 528	0.39 455
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	6.58 461	1.80 471	6.25 429	1.26 264	0.94 333	10.08 463	9.02 523	16.00 503	11.51 453	12.74 489	13.02 423	24.77 528	5.25 405	10.56 463	8.02 454	0.04 398	0.05 345	0.00 1	0.02 335	0.10 266	0.25 425

S-Stereo	6.63 462	0.84 356	9.67 479	3.15 485	3.48 477	6.49 405	6.22 497	12.99 464	22.84 521	9.48 434	15.51 447	12.00 455	8.43 471	8.04 362	10.70 493	0.12 448	0.17 473	0.00 1	0.38 495	0.13 319	1.92 516

DeepPrunerF	6.75 463	2.69 497	23.31 538	3.68 506	7.16 533	3.78 324	4.29 467	13.42 472	20.13 512	8.13 386	10.46 372	7.18 369	8.06 467	11.10 473	9.44 481	0.24 477	0.15 460	0.29 507	0.42 501	0.66 485	0.45 469

edge stereo	6.76 464	1.01 393	6.76 442	2.20 421	2.45 443	6.41 403	2.45 418	14.84 492	11.98 460	15.29 508	18.31 478	22.02 523	12.56 508	10.82 468	7.49 444	0.03 378	0.06 363	0.11 483	0.03 351	0.30 425	0.14 354

NCC-stereo	6.77 465	1.49 449	6.48 436	2.92 473	4.40 507	7.43 426	3.61 452	19.52 535	13.29 468	8.39 401	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 447	1.47 523	0.11 431	0.01 397	0.42 501	0.14 329	0.24 421

Abc-Net	6.77 465	1.49 449	6.48 436	2.92 473	4.40 507	7.43 426	3.61 452	19.52 535	13.29 468	8.39 401	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 447	1.47 523	0.11 431	0.01 397	0.42 501	0.14 329	0.24 421
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	6.78 467	0.68 311	6.80 443	2.30 432	1.77 405	5.63 386	4.20 465	18.79 521	18.62 501	10.53 462	17.15 467	18.52 507	13.74 516	8.86 423	7.38 443	0.03 378	0.15 460	0.01 397	0.07 384	0.12 304	0.26 431

test_for_model	6.81 468	27.63 559	2.16 127	21.79 557	16.18 558	3.48 288	0.94 345	5.88 234	3.72 180	7.62 365	2.72 142	1.03 144	0.42 97	0.58 9	0.35 60	9.03 549	2.28 538	0.00 1	0.05 375	23.91 564	6.49 543

RP	6.84 469	1.29 435	5.53 409	3.92 514	5.18 522	6.32 400	3.53 450	11.73 423	15.31 485	9.54 437	22.38 500	18.25 505	14.47 518	10.11 454	7.49 444	0.91 514	0.01 180	0.12 486	0.15 419	0.33 438	0.19 398

ccnet	6.87 470	0.92 379	5.15 386	3.09 479	2.18 431	11.78 487	4.90 480	17.97 515	8.79 403	12.79 491	20.20 486	16.00 489	8.35 470	9.12 430	14.17 515	0.42 499	0.33 507	0.25 505	0.09 400	0.40 460	0.48 472

RGC	6.88 471	2.23 489	6.13 424	4.05 515	4.73 521	8.94 450	2.78 430	15.19 498	11.74 455	11.13 474	19.34 482	17.86 502	10.42 498	13.02 497	8.03 456	0.73 508	0.01 180	0.24 504	0.41 500	0.31 430	0.38 454

xyz-stereo	6.97 472	0.29 58	36.85 559	0.20 97	0.07 35	30.65 549	0.19 137	3.97 109	1.82 66	10.21 453	24.87 511	6.06 336	7.29 451	11.62 480	4.87 404	0.01 243	0.02 247	0.35 512	0.00 1	0.06 207	0.02 88

Nwc_Net	6.97 472	1.25 427	6.63 440	3.82 511	3.37 471	10.83 478	1.67 400	19.56 537	11.35 450	8.36 396	23.62 504	17.19 500	11.44 504	11.21 474	8.08 460	0.80 510	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.13 319	0.09 286

STTRV1_RVC	7.02 474	1.10 408	12.88 504	3.32 491	6.92 532	11.90 489	4.00 460	15.07 493	11.94 459	9.51 435	14.57 440	11.63 449	8.73 477	12.65 493	8.06 459	3.32 535	2.75 548	0.41 517	0.12 410	1.38 509	0.11 322

w-ln-seven-2	7.09 475	2.32 491	23.44 539	1.71 341	1.06 345	7.81 438	3.98 458	12.02 433	14.65 479	13.06 495	20.38 489	11.70 454	9.83 493	10.65 466	8.66 468	0.02 335	0.05 345	0.00 1	0.02 335	0.32 434	0.14 354

ADCRef	7.27 476	1.38 439	16.37 518	2.52 453	3.30 470	11.63 485	3.16 441	10.80 394	9.35 411	13.03 494	25.27 516	8.17 386	8.92 480	8.06 369	21.81 537	0.15 456	0.08 398	0.16 493	0.34 490	0.38 453	0.58 483

psmorigin	7.34 477	1.58 455	18.31 525	2.35 442	0.87 321	6.72 411	1.70 404	10.63 386	7.14 350	19.77 522	22.71 501	20.13 516	11.34 502	12.96 496	9.49 482	0.04 398	0.17 473	0.06 468	0.17 430	0.21 387	0.50 476

Wz-Net-MNSev	7.43 478	2.35 493	15.22 514	2.34 441	3.41 476	17.27 520	8.55 519	11.91 428	13.48 470	13.37 496	17.05 464	13.70 465	7.47 458	11.90 486	9.99 488	0.40 495	0.03 299	0.00 1	0.01 309	0.16 340	0.07 258

SDNR	7.50 479	2.32 491	15.58 517	1.82 359	0.63 289	44.66 566	0.44 208	8.59 325	9.52 414	9.84 444	25.18 515	5.30 315	4.38 367	11.46 478	6.49 431	0.05 410	0.03 299	0.00 1	0.01 309	1.79 517	1.87 515

CSAN	7.62 480	1.60 457	6.56 439	1.83 360	0.66 293	12.40 495	10.52 536	14.45 487	21.32 516	14.19 502	15.98 450	17.84 501	13.02 513	12.32 489	8.38 464	0.09 439	0.07 386	0.03 445	0.04 369	0.33 438	0.67 489

SQANet	7.64 481	3.40 510	5.49 403	11.73 546	9.62 544	11.96 491	2.82 431	11.33 408	6.10 302	8.33 395	11.49 397	11.00 440	5.16 404	10.12 458	2.72 338	8.92 548	2.21 537	10.41 547	1.58 536	11.13 548	7.39 547

anonymity	7.68 482	3.83 513	12.39 496	7.04 536	12.67 552	8.18 441	2.00 410	17.50 511	6.85 338	13.56 499	9.21 340	9.97 418	7.82 464	11.28 476	5.58 415	6.27 542	4.98 564	3.68 539	2.96 540	3.33 530	4.48 534

CC-Net-ROB	7.68 482	9.21 541	7.46 459	3.82 511	3.66 485	15.68 509	5.02 483	17.95 514	10.45 437	6.44 308	14.00 433	7.63 373	4.77 389	10.75 467	3.10 348	5.99 541	2.46 542	16.28 551	1.08 528	6.30 541	1.56 512

stereogan	7.69 484	0.88 366	7.08 450	3.49 501	3.93 497	18.98 524	3.23 444	16.52 505	19.58 508	9.93 448	18.92 480	20.50 520	9.04 483	14.07 504	6.14 424	0.26 480	0.04 328	0.21 501	0.03 351	0.63 482	0.33 448

pmcnn	7.72 485	1.27 430	9.42 478	2.91 471	3.14 462	9.44 456	6.23 498	12.56 454	16.51 493	14.53 504	24.08 506	27.44 535	8.49 473	9.32 440	8.44 465	0.06 420	0.08 398	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.15 365

AF-Net	7.78 486	1.44 444	6.68 441	3.37 492	4.50 516	8.61 446	2.69 427	17.07 508	20.17 513	9.52 436	24.02 505	20.31 519	14.59 519	11.58 479	9.84 486	0.61 505	0.00 1	0.12 486	0.00 1	0.38 453	0.12 337

PASM	7.90 487	4.22 515	21.97 536	3.25 489	3.29 469	5.39 383	6.57 504	10.57 384	19.09 503	12.77 490	13.92 432	18.11 504	9.51 489	13.79 502	10.77 496	0.19 466	0.45 520	0.29 507	1.08 528	1.49 512	1.19 504

PWCDC_ROB	7.92 488	3.17 508	7.48 460	5.73 531	4.40 507	10.45 469	0.35 186	14.52 489	28.19 531	10.36 457	31.27 531	7.04 363	9.14 485	13.22 499	8.78 471	2.74 533	0.02 247	0.00 1	0.00 1	1.31 507	0.17 383

test_sample8	7.99 489	1.11 411	6.15 426	1.27 266	0.60 283	5.22 377	2.54 420	12.04 435	6.15 307	17.46 515	9.02 338	24.67 527	18.16 526	11.68 481	11.44 500	1.49 525	24.31 575	3.10 535	2.99 541	0.20 376	0.15 365

ADCP+	8.09 490	1.79 470	14.50 511	1.54 313	4.28 503	16.57 514	5.20 485	12.80 458	11.20 448	12.83 492	17.07 465	11.02 441	10.80 500	17.59 524	23.18 543	0.03 378	0.05 345	0.01 397	0.18 437	0.39 457	0.81 494

SuperB	8.10 491	3.15 507	24.67 541	2.65 459	1.23 359	9.88 462	4.29 467	10.18 378	30.07 534	11.53 480	12.18 411	6.12 338	6.65 438	10.50 462	14.47 516	0.14 454	0.11 431	0.35 512	0.25 467	13.06 552	0.48 472

PWC_ROB	8.24 492	3.13 505	12.74 503	2.43 449	4.43 510	7.51 430	1.22 372	16.63 506	19.24 506	16.08 511	28.29 522	13.99 471	10.16 495	13.63 501	14.06 514	0.42 499	0.00 1	0.05 464	0.00 1	0.59 477	0.27 435

MDST_ROB	8.37 493	0.32 87	9.03 474	4.18 520	2.42 442	26.86 544	6.14 494	19.36 532	13.52 471	27.09 540	22.75 502	9.47 411	4.74 387	15.06 511	6.34 428	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.13 345

G-Net	8.41 494	1.54 452	10.97 488	5.73 531	3.60 482	26.19 538	4.41 471	10.10 375	7.42 356	19.71 521	24.99 513	14.38 475	15.83 520	10.99 470	9.53 483	0.50 503	0.46 521	0.19 499	0.25 467	0.80 493	0.66 488

XQC	8.43 495	3.58 511	16.40 519	2.92 473	2.17 429	13.22 502	3.60 451	14.64 490	25.86 527	11.87 482	12.04 405	15.06 479	10.67 499	15.24 513	19.41 527	0.39 493	0.08 398	0.05 464	0.07 384	0.84 495	0.45 469

FBW_ROB	8.50 496	1.03 397	7.98 466	1.93 378	1.28 367	13.10 500	6.23 498	22.50 543	18.98 502	18.82 518	14.91 445	19.06 510	10.04 494	18.41 526	9.83 485	0.62 506	0.22 494	1.82 532	0.82 522	0.99 500	1.36 508

UDG	8.58 497	9.31 542	4.89 368	10.00 541	9.52 542	10.36 468	2.41 416	12.07 436	9.82 420	7.81 372	9.55 353	16.52 492	9.81 492	7.84 350	7.88 452	4.20 536	2.51 544	18.53 553	3.71 548	9.55 545	5.28 539

aanetorigin	8.72 498	3.29 509	27.55 548	1.95 380	3.84 494	4.93 373	5.39 490	5.49 213	10.05 425	27.85 541	31.47 532	15.80 485	12.78 510	9.04 428	11.98 502	0.25 478	0.22 494	0.22 502	0.25 467	1.28 506	0.84 496

GCST	9.08 499	17.31 551	3.98 314	52.92 574	10.66 547	11.29 481	0.20 143	6.97 287	6.47 326	9.46 433	4.68 198	4.75 291	1.51 209	9.34 441	1.31 238	8.19 547	0.05 345	22.38 555	0.34 490	6.17 540	3.53 528

RTSC	9.15 500	3.00 502	13.57 508	3.72 508	1.76 404	11.82 488	0.46 211	16.95 507	36.83 551	15.80 510	15.53 448	12.91 462	7.46 457	20.01 535	21.76 536	0.31 485	0.13 448	0.01 397	0.08 389	0.57 475	0.41 460

WCMA_ROB	9.21 501	0.87 362	7.37 457	2.54 454	2.13 426	13.59 504	5.80 492	11.64 417	14.01 473	24.43 537	32.99 539	27.09 534	18.02 525	12.51 491	9.85 487	0.81 511	0.07 386	0.01 397	0.01 309	0.16 340	0.23 417

Wz-Net-SNSev	9.23 502	6.70 529	24.28 540	1.87 363	1.81 409	8.57 444	12.29 545	17.37 510	20.39 514	10.43 459	23.11 503	16.66 494	8.03 466	14.47 508	17.86 524	0.00 1	0.02 247	0.01 397	0.00 1	0.41 463	0.30 443

MSMD_ROB	9.28 503	1.09 406	4.65 357	1.58 320	0.39 233	16.52 513	4.41 471	13.60 474	14.87 482	22.34 528	39.89 552	25.67 531	20.71 537	12.42 490	6.98 439	0.34 489	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.09 286

Consistency-Raft	9.42 504	4.74 521	12.66 500	5.30 529	9.08 541	4.08 340	5.26 487	19.26 530	24.87 525	11.17 475	29.85 527	13.57 464	5.51 416	7.67 339	13.40 510	0.36 490	0.35 510	1.81 531	4.24 549	11.61 549	3.57 529

DDUNet	9.47 505	11.32 547	6.14 425	12.93 548	11.65 549	10.45 469	3.87 457	11.70 420	7.89 376	9.27 429	13.28 425	16.18 491	6.14 426	8.80 420	5.77 418	6.64 543	3.38 557	20.90 554	4.28 550	11.01 547	7.80 548

ADCPNet	9.54 506	2.39 494	31.46 551	2.09 408	1.60 385	16.71 516	6.39 503	12.11 438	11.45 451	13.53 498	21.45 495	19.41 511	10.94 501	14.38 506	21.54 535	0.27 483	1.16 530	0.39 516	1.49 533	0.58 476	1.45 509

SHD	9.61 507	2.60 495	12.46 497	3.69 507	3.54 479	9.47 457	1.25 374	20.16 540	37.84 554	18.19 517	21.24 494	16.96 498	12.83 512	14.47 508	16.05 518	0.32 486	0.13 448	0.01 397	0.08 389	0.38 453	0.48 472

PDISCO_ROB	9.62 508	1.99 485	11.51 489	9.88 540	9.61 543	21.48 530	3.83 456	19.33 531	28.49 532	11.27 477	14.17 435	19.92 515	5.02 398	16.35 520	9.18 475	5.28 539	0.41 516	0.14 491	0.09 400	2.05 519	2.36 523

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 509	4.27 516	14.47 510	2.29 431	2.85 456	23.40 535	13.62 547	13.60 474	19.54 507	19.42 520	24.27 507	16.74 495	8.59 474	17.05 523	7.98 453	1.25 520	1.68 534	0.17 496	2.63 538	0.72 490	1.04 500

SGM_RVC	10.08 510	0.60 281	3.42 265	2.30 432	0.32 211	19.41 527	6.33 501	18.95 526	14.64 477	25.14 539	24.32 508	33.34 546	18.79 530	19.86 532	12.55 507	0.25 478	0.26 504	0.22 502	0.24 462	0.34 443	0.40 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 511	1.88 477	16.82 521	1.85 361	1.73 400	24.84 536	17.20 560	19.92 538	27.41 529	12.23 486	13.62 430	16.52 492	18.35 527	14.42 507	12.50 506	0.78 509	0.54 525	0.08 477	0.25 467	1.18 503	0.59 486

ADCL	10.16 512	2.11 486	19.36 528	1.92 374	1.88 414	22.23 531	8.91 522	14.04 480	23.56 523	14.62 505	26.19 518	12.75 461	13.59 515	16.06 519	22.95 541	0.26 480	0.18 477	0.75 521	0.65 514	0.69 486	0.58 483

w-ln-seven	10.20 513	3.08 503	26.36 545	2.06 404	2.49 444	15.81 510	4.39 470	17.80 513	33.50 540	20.47 526	25.79 517	15.12 480	7.40 452	11.75 484	17.48 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 466	0.13 345

MSAF-DinoV2	10.24 514	4.39 517	12.68 501	3.62 505	2.55 447	8.48 442	4.69 477	14.24 485	21.89 518	10.74 466	18.74 479	29.30 540	16.17 521	21.96 540	28.10 553	0.32 486	0.15 460	0.25 505	0.81 521	2.83 527	2.90 526

FCDSN-DC	10.24 514	0.56 267	3.49 271	1.96 383	1.29 368	16.90 517	4.59 475	17.16 509	19.10 504	24.64 538	32.46 538	33.82 547	22.14 543	15.93 516	10.45 491	0.04 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.21 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 514	3.13 505	20.70 532	2.21 422	2.39 441	11.23 480	6.19 495	14.17 484	11.19 447	23.20 534	22.25 498	17.89 503	19.54 533	18.51 527	26.21 550	0.45 501	0.42 518	1.10 526	1.29 530	1.56 514	1.18 503

z-mn7	10.46 517	4.14 514	20.35 530	2.15 415	1.68 395	19.07 525	5.72 491	13.28 470	34.58 546	9.45 432	35.20 545	15.69 484	9.13 484	21.16 538	17.07 521	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 444	0.19 398

SANet	10.64 518	1.86 476	10.91 486	1.76 347	0.71 303	14.62 507	9.23 526	19.18 529	37.14 552	19.22 519	27.96 521	25.86 532	19.11 532	13.02 497	10.63 492	0.08 434	0.06 363	0.03 445	0.02 335	0.62 480	0.81 494

FC-DCNN	10.72 519	0.52 249	4.27 332	1.88 366	1.63 387	17.18 518	5.29 488	18.20 517	19.69 509	28.50 542	34.51 542	34.03 548	21.48 540	15.89 515	11.15 498	0.03 378	0.01 180	0.02 428	0.01 309	0.07 225	0.09 286

FC-DCNN v2	10.88 520	0.52 249	4.17 328	1.92 374	1.63 387	17.79 522	5.35 489	18.87 524	19.88 510	28.77 543	34.99 544	34.62 550	21.72 541	16.03 518	11.16 499	0.03 378	0.01 180	0.02 428	0.00 1	0.06 207	0.08 273

AnyNet_C32	10.98 521	5.58 524	22.79 537	4.16 518	5.83 526	15.64 508	14.30 548	13.18 466	17.15 497	16.44 514	20.52 490	14.68 477	13.44 514	22.46 541	30.08 557	0.17 462	0.26 504	0.36 514	0.36 494	1.23 504	0.91 497

zh-sn7	11.12 522	7.26 534	33.16 553	2.32 440	2.31 437	11.66 486	7.80 517	13.53 473	17.94 499	16.39 513	31.80 533	14.22 473	16.88 522	23.07 544	23.00 542	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.00 1	0.52 470	0.48 472

zh-mn7	11.13 523	6.28 528	31.79 552	1.85 361	0.98 337	13.11 501	2.98 434	12.88 461	33.65 542	21.57 527	39.07 550	12.50 459	8.46 472	19.94 534	16.74 520	0.23 474	0.01 180	0.00 1	0.01 309	0.33 438	0.30 443

Wz-Net-TNSev	11.35 524	10.56 545	35.88 558	2.28 430	1.73 400	18.25 523	11.42 538	15.88 502	20.88 515	14.44 503	16.97 463	19.57 512	19.04 531	19.31 530	18.67 526	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.16 422	0.62 480	1.25 505

MeshStereo	11.52 525	1.52 451	4.55 352	1.89 368	1.46 379	19.87 529	5.11 484	20.66 541	15.91 490	32.67 548	34.51 542	39.34 555	21.15 538	18.74 528	12.10 503	0.11 444	0.06 363	0.01 397	0.00 1	0.45 467	0.22 410
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	11.73 526	7.51 536	7.07 449	13.22 549	10.85 548	26.61 543	7.25 514	18.84 523	19.16 505	11.58 481	17.23 470	20.19 517	8.09 468	15.11 512	4.64 399	9.13 550	2.42 541	13.08 548	1.83 537	12.48 551	8.22 550

Ntro	12.35 527	8.88 539	7.80 464	13.79 550	12.42 551	26.54 542	6.98 510	18.54 518	22.14 520	9.82 442	16.45 455	20.30 518	9.29 488	15.95 517	6.61 435	9.53 552	2.47 543	14.93 550	2.77 539	13.11 553	8.63 553

MFN_U_SF_RVC	12.94 528	3.66 512	25.81 544	3.61 504	2.26 435	22.77 533	4.55 474	27.10 549	20.06 511	23.90 535	28.99 524	30.53 542	16.98 523	19.92 533	20.26 530	1.24 519	1.07 529	0.98 525	1.33 531	1.80 518	2.04 518

WZ-Net	13.00 529	4.64 520	41.07 562	3.48 500	3.15 464	19.12 526	15.66 558	14.81 491	31.33 536	15.71 509	27.88 520	22.22 524	14.01 517	20.44 537	25.03 547	0.64 507	0.00 1	0.01 397	0.03 351	0.39 457	0.37 453

ADCS	13.02 530	4.93 522	28.38 549	3.17 486	2.67 451	13.61 505	10.83 537	18.70 519	33.46 539	22.59 529	24.78 510	19.59 513	18.51 529	23.40 545	32.16 560	0.10 442	0.19 483	0.37 515	0.18 437	1.26 505	1.46 510

MFMNet_re	13.29 531	8.60 538	18.29 524	9.75 539	7.25 535	19.65 528	14.84 552	20.71 542	30.72 535	23.03 532	28.77 523	18.85 509	26.09 549	13.55 500	9.82 484	2.44 531	1.35 533	0.34 511	0.23 459	4.78 534	6.69 545

MultiAttention	13.72 532	0.34 119	3.24 250	2.22 425	1.79 406	56.78 579	83.85 582	18.93 525	15.06 483	8.16 387	20.91 492	13.25 463	2.53 266	33.18 554	6.90 438	0.20 469	0.06 363	0.74 520	1.00 526	2.69 526	2.60 525

EDNetEfficient	13.82 533	6.19 526	54.79 569	2.83 468	3.60 482	4.86 370	8.57 520	8.61 330	32.90 538	40.77 560	30.59 530	18.33 506	21.87 542	11.38 477	25.36 548	0.15 456	0.23 496	0.06 468	1.03 527	2.54 524	1.79 513

LSM	14.01 534	5.95 525	33.49 554	6.78 535	43.61 576	10.22 465	9.98 532	15.16 497	22.93 522	23.07 533	32.34 537	18.52 507	12.67 509	15.45 514	11.10 497	0.16 461	0.51 524	0.09 480	0.32 486	1.08 501	16.85 571

SAMSARA	14.63 535	2.74 499	12.38 495	12.65 547	6.74 531	36.50 558	72.93 581	19.36 532	23.77 524	16.20 512	13.04 424	29.21 538	12.78 510	16.98 522	15.21 517	0.11 444	0.26 504	0.03 445	0.14 415	0.76 492	0.77 492

SPS-STEREO	15.04 536	6.23 527	13.21 507	11.34 545	11.65 549	23.30 534	7.15 512	24.16 546	15.65 488	31.78 547	29.19 526	31.62 543	21.32 539	24.62 546	19.50 528	7.59 545	4.19 562	3.22 538	1.48 532	6.99 544	6.54 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 537	2.93 501	14.67 512	4.21 521	3.39 474	17.43 521	4.16 463	27.84 553	48.84 563	31.02 546	43.54 557	29.76 541	30.81 554	25.97 548	21.40 533	0.23 474	0.41 516	0.04 457	0.33 488	0.41 463	1.33 507

SGM+DAISY	15.62 538	7.26 534	19.28 527	8.94 537	10.11 546	26.25 539	10.49 535	19.36 532	14.65 479	30.64 545	33.59 540	33.00 545	22.32 544	24.96 547	16.42 519	7.90 546	6.25 566	4.51 541	3.37 545	5.86 538	7.20 546

ACVNet-4b	15.90 539	22.00 553	12.37 494	16.40 552	15.14 555	31.87 551	7.50 516	19.04 527	27.85 530	11.48 479	22.02 497	31.86 544	9.16 487	17.95 525	5.69 416	10.43 554	2.58 545	24.44 558	4.87 554	16.04 556	9.28 554

NVStereoNet_ROB	16.04 540	6.75 530	12.90 505	6.37 534	7.42 536	12.89 498	9.74 530	22.78 544	25.12 526	30.32 544	46.19 560	34.37 549	25.38 546	21.48 539	21.38 532	5.94 540	3.10 554	6.07 545	10.09 560	4.01 531	8.54 552
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	16.12 541	10.81 546	59.36 571	4.42 523	2.49 444	30.06 547	15.15 556	17.51 512	16.51 493	17.88 516	37.69 548	24.04 526	17.54 524	29.60 551	33.29 561	0.28 484	0.38 514	0.43 518	0.42 501	2.57 525	1.98 517

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 542	6.93 532	21.83 535	5.94 533	2.81 455	38.71 560	14.59 549	24.55 547	34.87 549	33.66 552	34.35 541	29.24 539	24.20 545	22.59 542	17.95 525	2.52 532	2.81 549	1.17 528	1.51 534	5.89 539	2.16 519

ELAS_RVC	16.54 543	2.26 490	10.09 484	5.50 530	4.46 512	28.28 546	16.72 559	25.55 548	33.54 541	40.19 558	40.30 554	36.68 552	30.03 552	29.40 550	20.61 531	0.98 517	1.21 531	0.86 524	0.70 518	1.39 510	2.16 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 544	2.14 487	9.23 475	4.92 526	4.53 517	32.66 554	15.11 555	27.40 551	28.68 533	40.27 559	44.90 558	38.33 554	30.50 553	26.44 549	21.94 538	0.88 512	1.23 532	0.67 519	0.89 524	1.49 512	2.18 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 545	1.28 433	11.61 490	3.72 508	1.65 390	16.67 515	9.17 524	14.39 486	55.91 568	63.81 579	40.86 555	35.94 551	37.73 562	14.24 505	26.87 551	0.05 410	0.10 422	0.13 490	0.22 456	0.12 304	0.15 365

SGM-ForestM	16.99 546	1.08 404	5.74 413	2.12 411	0.75 307	31.63 550	12.21 543	27.80 552	32.25 537	37.88 555	39.99 553	52.96 564	35.20 559	33.60 556	24.47 545	0.26 480	0.39 515	0.31 509	0.39 498	0.26 414	0.53 479

DispFullNet	17.47 547	26.01 557	33.98 556	22.58 558	20.86 563	13.84 506	1.28 378	16.50 504	26.27 528	19.97 523	17.17 468	20.52 521	18.49 528	22.86 543	10.76 495	5.13 538	2.83 550	30.72 562	7.72 558	20.86 560	11.01 561

EDNetEfficientorigin	17.87 548	14.00 548	99.53 592	1.64 331	0.92 329	10.55 471	6.26 500	13.21 467	34.84 548	38.20 557	36.91 547	27.47 536	26.32 550	14.71 510	25.69 549	0.04 398	0.06 363	0.14 491	0.52 509	3.16 529	3.27 527

RainbowNet	18.01 549	26.22 558	19.95 529	18.59 554	14.88 554	27.38 545	10.46 534	27.39 550	34.54 545	14.91 507	27.01 519	25.65 530	12.44 507	18.94 529	9.23 476	13.91 562	3.46 558	23.36 557	4.86 553	16.03 555	10.91 560

ACVNet_1	18.70 550	25.08 556	12.72 502	17.33 553	15.18 556	26.02 537	9.62 529	28.44 554	34.49 544	24.39 536	24.32 508	37.22 553	20.13 536	16.67 521	13.39 509	10.45 555	2.59 546	24.77 559	4.92 555	16.57 557	9.75 556

RTS	18.87 551	9.32 543	86.48 580	4.95 527	6.10 527	42.08 562	14.70 550	15.49 499	41.06 556	22.65 530	32.32 535	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 496	0.23 496	0.00 1	0.02 335	0.91 497	0.50 476

RTSA	18.87 551	9.32 543	86.48 580	4.95 527	6.10 527	42.08 562	14.70 550	15.49 499	41.06 556	22.65 530	32.32 535	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 496	0.23 496	0.00 1	0.02 335	0.91 497	0.50 476

MANE	19.47 553	1.27 430	5.07 379	4.69 524	5.55 524	30.49 548	9.94 531	34.01 556	37.27 553	44.13 564	51.57 568	52.51 562	40.41 564	33.58 555	24.81 546	0.89 513	0.86 528	1.11 527	9.72 559	0.38 453	1.06 501

coex-ft	19.78 554	19.39 552	87.73 582	1.77 349	1.80 408	17.25 519	13.50 546	12.63 456	42.10 558	60.18 575	38.90 549	28.72 537	28.74 551	11.74 483	27.40 552	0.21 471	0.23 496	0.04 457	0.30 482	1.36 508	1.54 511

BEATNet-Init1	23.31 555	9.03 540	41.67 563	4.17 519	2.53 446	45.68 568	19.47 563	33.43 555	38.45 555	47.59 567	49.10 564	59.31 568	41.80 566	38.35 563	29.21 556	0.47 502	0.50 523	0.81 522	0.66 515	2.10 522	1.86 514

DLNR_Zeroshot_test	24.70 556	50.77 575	90.11 583	98.11 592	97.34 590	1.38 60	0.12 97	22.79 545	3.09 143	1.07 128	2.95 148	0.71 132	0.29 55	6.93 289	2.29 316	38.56 573	0.37 513	0.00 1	0.30 482	76.73 586	0.09 286

FADE	25.68 557	17.27 550	50.60 567	10.46 543	9.90 545	22.50 532	9.17 524	35.80 558	53.05 565	20.32 525	19.01 481	26.54 533	34.42 557	39.35 564	33.52 562	30.62 572	14.22 572	38.39 571	37.63 574	5.22 536	5.56 541

ACVNet_2	26.45 558	29.35 563	25.14 542	20.27 556	15.43 557	34.97 556	12.23 544	48.37 569	66.25 578	42.69 561	56.73 572	51.77 560	25.59 547	20.39 536	13.52 511	10.13 553	2.59 546	22.78 556	3.52 547	17.57 558	9.80 558

MADNet+	27.07 559	33.84 565	90.97 584	20.14 555	7.47 537	48.43 570	47.10 577	35.43 557	36.46 550	20.11 524	30.05 528	25.29 529	35.08 558	45.50 570	50.28 576	2.13 529	2.00 536	1.19 529	0.76 519	4.71 532	4.43 532

IMH-64-1	27.21 560	28.77 560	16.84 522	31.57 561	20.76 561	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 560	33.53 550	51.16 566	41.42 556	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 561	23.50 562	11.75 562

IMH-64	27.21 560	28.77 560	16.84 522	31.57 561	20.76 561	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 560	33.53 550	51.16 566	41.42 556	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 561	23.50 562	11.75 562

JetBlue	29.12 562	15.72 549	54.12 568	15.93 551	20.98 564	60.90 580	30.62 570	39.38 559	34.62 547	34.08 553	39.69 551	57.35 567	43.17 567	50.71 576	50.60 577	2.41 530	3.79 560	2.81 534	3.45 546	9.57 546	12.59 565

WAO-7	29.39 563	24.43 554	20.47 531	32.71 564	13.83 553	34.70 555	20.27 566	52.19 575	65.03 576	43.29 562	59.35 574	52.19 561	44.68 569	31.71 552	30.56 558	10.98 556	4.94 563	13.71 549	12.52 565	12.06 550	8.22 550

IMH	29.82 564	29.11 562	18.51 526	34.28 565	21.40 566	32.33 553	15.39 557	49.40 571	53.07 566	37.88 555	55.32 571	45.05 558	39.54 563	40.63 565	24.12 544	14.03 563	3.27 556	34.93 566	11.24 563	24.69 565	12.21 564

PWCK	30.53 565	44.32 572	47.25 565	29.76 559	7.23 534	40.78 561	27.10 569	44.73 563	44.32 559	47.31 566	36.37 546	47.16 559	26.05 548	41.26 566	31.87 559	21.83 567	4.03 561	29.50 561	4.67 551	27.17 569	7.80 548

TorneroNet-64	32.42 566	31.89 564	30.52 550	34.73 566	21.13 565	46.99 569	18.82 561	43.10 562	59.42 571	32.70 549	46.98 561	62.01 571	36.98 560	43.97 569	33.88 563	14.10 564	3.22 555	35.28 567	11.72 564	26.84 568	14.07 566

Dean	34.67 567	38.70 570	25.33 543	29.89 560	17.21 559	45.24 567	11.98 542	56.90 579	76.55 580	63.47 578	60.22 575	67.36 577	48.14 572	37.24 559	39.01 568	11.00 557	2.83 550	28.35 560	5.60 557	18.14 559	10.31 559

WAO-6	34.74 568	36.76 569	15.36 515	37.53 567	24.15 570	35.99 557	19.36 562	48.96 570	68.54 579	43.84 563	47.58 562	52.77 563	52.60 573	32.63 553	34.73 565	26.20 570	7.74 569	42.78 572	21.64 571	28.07 570	17.62 572

LVE	34.99 569	40.10 571	34.97 557	32.49 563	18.61 560	51.45 575	26.82 568	52.15 574	65.94 577	47.21 565	61.04 576	53.99 565	37.30 561	37.95 560	34.09 564	15.55 566	5.95 565	31.01 563	13.81 566	22.58 561	16.72 570

TorneroNet	35.11 570	33.92 566	33.82 555	37.86 568	22.01 567	49.64 572	21.58 567	48.09 568	55.23 567	37.50 554	53.79 569	62.81 574	43.66 568	46.71 572	41.25 571	14.80 565	3.53 559	36.72 568	14.57 567	28.28 571	16.49 569

WAO-8	38.15 571	35.51 567	21.50 533	43.67 569	23.92 568	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.79 580	62.63 572	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.72 567	15.24 567

Venus	38.15 571	35.51 567	21.50 533	43.67 569	23.92 568	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.81 581	62.63 572	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.70 566	15.24 567

UNDER WATER	45.09 573	48.60 574	67.37 574	49.30 573	31.41 572	53.80 577	37.39 572	40.25 561	52.48 564	50.24 568	45.37 559	68.37 579	57.76 579	51.03 577	49.88 575	29.97 571	13.75 571	51.22 574	36.57 572	37.87 573	29.12 573

UNDER WATER-64	45.16 574	46.99 573	66.69 573	43.90 571	27.64 571	55.58 578	41.87 574	39.42 560	48.42 562	51.73 571	43.08 556	67.76 578	56.69 578	48.02 574	48.34 574	39.50 574	17.64 573	51.78 575	38.93 575	36.62 572	32.61 574

notaker	47.42 575	55.20 576	49.13 566	56.52 577	40.18 573	38.52 559	32.97 571	47.21 566	56.08 569	57.21 574	57.24 573	60.09 569	59.19 580	53.93 578	41.64 572	40.61 575	19.93 574	57.21 577	37.41 573	49.02 575	39.02 575

ktn	48.94 576	57.58 577	38.86 561	59.57 578	43.27 575	50.37 573	43.38 575	48.07 567	61.11 572	51.30 570	54.25 570	54.96 566	52.88 574	47.30 573	35.83 566	57.77 579	24.88 577	62.69 580	43.55 576	50.70 576	40.41 576

DPSimNet_ROB	53.45 577	64.73 581	44.39 564	53.97 575	45.39 577	53.66 576	54.83 578	55.15 578	57.87 570	64.16 580	50.83 565	63.40 575	53.34 575	46.45 571	65.81 581	63.13 581	26.54 578	57.94 578	51.11 579	45.52 574	50.69 580

KSHMR	55.63 578	63.60 580	37.85 560	74.69 581	49.56 578	49.01 571	45.73 576	57.46 580	63.97 575	61.61 577	62.07 578	72.39 581	47.01 570	50.65 575	43.29 573	54.10 578	62.21 580	66.10 581	53.94 580	51.25 578	46.11 578

HanzoNet	56.48 579	59.32 578	58.25 570	55.32 576	41.94 574	50.95 574	41.33 573	51.12 572	61.40 573	65.62 581	65.59 579	71.66 580	69.41 581	70.77 581	60.03 579	63.99 582	34.70 579	61.96 579	50.54 578	51.00 577	44.71 577

JetRed	61.02 580	61.05 579	82.56 579	46.09 572	56.80 580	83.19 581	63.76 579	59.26 581	63.61 574	69.29 582	68.85 582	66.59 576	47.62 571	61.57 579	74.09 582	45.58 576	66.14 583	46.59 573	45.06 577	63.17 579	49.58 579

LRCNet_RVC	66.23 581	65.67 582	67.63 575	71.47 580	54.32 579	32.17 552	2.66 426	63.19 582	21.35 517	81.79 584	91.26 585	83.62 583	71.62 582	69.32 580	52.57 578	95.49 589	64.45 582	95.07 589	95.19 589	71.52 581	74.31 583

TCMNet-wrong-test	67.23 582	85.83 586	81.56 578	95.63 588	94.73 588	89.35 582	85.42 583	51.73 573	33.71 543	51.26 569	61.71 577	61.33 570	41.23 565	77.26 582	64.71 580	48.76 577	9.03 570	70.12 583	68.11 582	90.76 589	82.37 588

ASD4	75.85 583	81.57 584	69.25 576	68.23 579	80.87 584	96.24 585	99.15 590	77.50 583	93.47 587	77.59 583	85.63 583	78.32 582	76.43 583	77.89 583	82.61 583	58.30 580	62.67 581	55.02 576	62.43 581	68.35 580	65.49 582

MADNet++	82.84 584	82.38 585	73.57 577	87.72 587	82.97 585	93.14 583	69.15 580	86.42 587	82.50 583	93.46 588	86.70 584	86.28 584	80.92 584	88.34 585	88.84 584	86.83 587	84.17 587	72.64 584	68.92 583	80.47 587	81.42 587

tt	83.26 585	0.34 119	99.99 594	79.40 585	93.18 587	100.00 593	100.00 594	100.00 597	99.95 592	60.33 576	47.63 563	99.98 596	99.96 593	99.98 594	100.00 598	92.42 588	99.82 592	73.83 588	73.63 584	88.42 588	56.35 581

xxxxx1	85.63 586	90.31 587	96.68 587	76.54 582	80.57 581	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 584

tt_ll	85.63 586	90.31 587	96.68 587	76.54 582	80.57 581	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 584

ff	85.63 586	90.31 587	96.68 587	76.54 582	80.57 581	97.44 588	96.86 587	85.53 584	88.53 584	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 584

USTest	87.63 589	76.50 583	65.53 572	81.26 586	83.10 586	100.00 593	100.00 594	99.53 592	99.60 591	98.32 589	99.02 592	90.87 585	98.33 590	84.28 584	98.23 591	79.97 586	96.20 588	69.82 582	73.75 585	75.48 585	82.80 589

PML	97.88 590	100.00 596	96.45 586	98.01 591	97.88 591	100.00 593	99.35 591	96.88 588	97.72 589	100.00 596	97.36 589	97.38 590	99.60 591	100.00 597	96.32 589	99.99 594	97.55 589	100.00 593	96.01 590	99.18 591	87.92 590

MEDIAN_ROB	98.41 591	99.70 591	99.30 591	97.09 589	97.02 589	96.89 586	95.77 586	97.66 590	97.28 588	98.79 592	98.94 591	99.18 591	98.14 589	96.89 589	96.88 590	99.96 593	99.16 590	100.00 593	99.99 594	99.69 592	99.88 592

HaxPig	98.85 592	99.94 593	95.08 585	99.99 595	100.00 594	94.03 584	94.78 584	99.15 591	99.98 594	99.99 595	100.00 594	99.98 596	99.99 594	98.12 590	95.97 588	100.00 596	99.99 594	100.00 593	99.99 594	100.00 595	99.99 595

Anonymous_1	99.08 593	99.91 592	99.85 593	97.63 590	99.10 592	100.00 593	100.00 594	99.61 594	99.96 593	99.28 594	99.86 593	99.54 593	99.99 594	99.29 591	99.75 592	96.05 590	99.59 591	97.31 590	98.57 591	97.71 590	98.63 591

ccccc	99.32 594	96.61 590	100.00 598	100.00 598	100.00 594	97.41 587	99.44 592	99.56 593	97.80 590	99.27 593	97.59 590	99.35 592	99.84 592	99.92 592	99.98 594	100.00 596	100.00 595	99.95 592	99.77 593	100.00 595	100.00 597

test_example2	99.39 595	99.98 595	99.99 594	100.00 598	99.98 593	99.72 592	99.99 593	97.34 589	100.00 595	100.00 596	100.00 594	96.42 589	96.66 588	99.97 593	99.96 593	100.00 596	99.97 593	98.66 591	99.15 592	100.00 595	100.00 597

AVERAGE_ROB	99.62 596	99.95 594	98.81 590	100.00 598	100.00 594	98.08 591	95.47 585	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	99.99 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

DGTPSM_ROB	99.90 597	100.00 596	99.99 594	99.99 595	100.00 594	100.00 593	100.00 594	99.97 595	100.00 595	98.35 590	100.00 594	99.84 594	100.00 596	99.98 594	99.99 595	99.99 594	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

DPSMNet_ROB	99.91 598	100.00 596	99.99 594	99.99 595	100.00 594	100.00 593	100.00 594	99.98 596	100.00 595	98.35 590	100.00 594	99.84 594	100.00 596	99.98 594	99.99 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

DPSM_ROB	99.95 599	100.00 596	100.00 598	99.76 593	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.21 591	100.00 595	100.00 593	100.00 596	99.99 593	99.95 593

DPSM	99.95 599	100.00 596	100.00 598	99.76 593	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.21 591	100.00 595	100.00 593	100.00 596	99.99 593	99.95 593

FlowAnything	100.00 601	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

Selective-RAFT-Error	100.00 601	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

CasAABBNet	100.00 601	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 597

LSM0	100.00 601	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 594	100.00 593	100.00 594	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	99.99 595

Low-res two-view benchmark