Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 269	0.39 63	0.04 236	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 185	0.24 20	0.02 132	0.01 200	0.12 2	0.04 292	0.24 7	0.59 98	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.11 53	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 38	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 6	0.67 191	0.01 6	0.02 104	0.03 56	0.03 97	0.05 9	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.20 3	0.60 110	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.07 22	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 3	0.06 50	0.25 33	0.03 197	0.00 1	0.25 9	0.05 317	0.32 14	0.61 121	0.03 46	0.01 1	0.06 125	0.02 54	0.13 68	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	0.20 3	0.23 53	0.14 159	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

BridgeDepth	0.11 7	0.07 80	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.00 1	0.14 1	0.62 138	0.08 93	0.01 1	0.08 150	0.04 131	0.14 71	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 7	0.07 80	0.45 68	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.01 133	0.38 22	0.15 14	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.05 152	0.20 114	0.04 13	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.14 495

FlowAnything_test	0.12 9	0.10 148	0.30 44	0.00 1	0.01 200	1.11 170	0.00 1	0.61 52	0.13 5	0.04 58	0.02 104	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 9	0.10 148	0.25 33	0.03 197	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.24 7	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.06 18	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 11	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 11	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.08 30	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

LGtest1	0.13 11	0.14 209	0.30 44	0.01 38	0.00 1	0.40 33	0.00 1	0.54 44	0.73 241	0.06 76	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 232	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

S2M2_L	0.13 11	0.15 225	0.45 68	0.02 132	0.01 200	0.32 14	0.00 1	0.52 35	0.60 110	0.00 1	0.14 210	0.03 56	0.01 19	0.20 114	0.16 196	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 11	0.02 1	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 133	0.56 45	1.11 348	0.05 65	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.25 140	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GLC_STEREO	0.13 11	0.08 104	0.61 95	0.01 38	0.00 1	0.94 87	0.03 262	0.29 10	0.21 44	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.04 131	0.26 148	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

HiDET	0.14 16	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 33	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.07 22	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 16	0.04 11	0.24 20	0.02 132	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 28	0.61 121	0.08 93	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.08 30	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 16	0.15 225	0.32 50	0.01 38	0.01 200	0.31 11	0.00 1	0.40 26	0.24 59	0.11 140	0.02 104	0.03 56	0.00 1	0.93 249	0.21 232	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

asd	0.14 16	0.07 80	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.22 5	0.75 252	0.16 169	0.13 208	0.03 56	0.05 152	0.08 30	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 16	0.05 29	0.34 55	0.01 38	0.00 1	1.09 158	0.01 133	0.31 13	0.68 200	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 16	0.13 196	0.45 68	0.04 236	0.00 1	0.35 22	0.14 401	0.80 72	0.61 121	0.06 76	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.20 224	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test3	0.14 16	0.10 148	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.47 31	0.69 216	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.01 19	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

DEFOM-Stereo	0.14 16	0.04 11	0.38 59	0.05 264	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.32 14	0.63 149	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.03 97	0.20 114	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

fffy	0.14 16	0.06 50	0.88 134	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.01 133	0.79 70	0.13 5	0.02 20	0.01 1	0.06 125	0.01 19	0.16 85	0.03 6	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.06 412

MLG-Stereo_test1	0.15 25	0.06 50	0.31 47	0.02 132	0.01 200	1.05 125	0.00 1	0.19 2	1.26 377	0.02 20	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

GEAStereo	0.16 26	0.08 104	0.38 59	0.08 328	0.04 337	1.11 170	0.00 1	0.75 68	0.16 20	0.07 80	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.11 467

DilatedVolume-Stereo	0.16 26	0.04 11	0.55 88	0.02 132	0.00 1	0.87 71	0.05 317	0.53 36	0.26 64	0.02 20	0.20 247	0.06 125	0.16 281	0.17 90	0.26 265	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 437	0.03 240	0.02 254

LG-Stereo_L2	0.16 26	0.13 196	0.42 65	0.04 236	0.00 1	1.05 125	0.15 404	0.57 49	0.38 80	0.06 76	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test2	0.16 26	0.11 174	0.23 16	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.27 9	1.26 377	0.02 20	0.01 1	0.08 150	0.00 1	0.07 22	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ours_stereo	0.16 26	0.06 50	0.73 113	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.04 292	0.44 28	0.54 93	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.03 97	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.06 412

UniTT-Stereo	0.16 26	0.11 174	1.13 212	0.03 197	0.17 451	0.32 14	0.02 213	0.38 22	0.32 73	0.03 46	0.16 221	0.05 108	0.07 200	0.16 85	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

CASnet	0.16 26	0.14 209	0.52 84	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	0.51 33	0.75 252	0.10 123	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.22 126	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 33	0.17 250	0.97 163	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 84	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.05 108	0.07 200	0.14 71	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 33	0.09 124	0.32 50	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 19	0.68 200	1.07 335	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.08 30	0.31 294	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AdaDepth	0.17 33	0.04 11	0.65 102	0.02 132	0.00 1	1.26 273	0.01 133	0.33 16	0.27 68	0.06 76	0.02 104	0.01 2	0.08 216	0.50 212	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 73	0.01 126

water-stereo	0.17 33	0.03 2	0.91 143	0.04 236	0.02 292	1.04 112	0.00 1	0.43 27	0.26 64	0.10 123	0.06 174	0.06 125	0.06 182	0.13 68	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo	0.17 33	0.06 50	0.25 33	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.50 32	1.29 388	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AIO_test	0.17 33	0.11 174	0.55 88	0.08 328	0.06 364	0.42 42	0.06 344	0.35 19	0.38 80	0.03 46	0.01 1	0.86 312	0.03 97	0.21 123	0.10 147	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.08 477	0.03 240	0.02 254

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.11 174	0.81 121	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.01 133	0.79 70	0.59 98	0.02 20	0.01 1	0.05 108	0.03 97	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 92	0.79 277	0.07 80	0.01 1	0.03 56	0.02 54	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 92	0.79 277	0.07 80	0.01 1	0.03 56	0.02 54	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 33	0.21 291	1.18 229	0.04 236	0.01 200	0.18 5	0.00 1	0.81 74	0.34 75	0.07 80	0.04 163	0.05 108	0.05 152	0.19 102	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

RSM++	0.17 33	0.07 80	0.42 65	0.03 197	0.00 1	0.40 33	0.00 1	1.18 91	0.59 98	0.02 20	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.20 114	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.09 385	0.07 432

gasm-f	0.18 44	0.08 104	0.45 68	0.08 328	0.11 415	1.11 170	0.12 396	0.75 68	0.16 20	0.07 80	0.01 1	0.01 2	0.06 182	0.18 94	0.09 132	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.20 489	0.11 467

SMoEStereo_RVC	0.18 44	0.06 50	0.53 85	0.02 132	0.00 1	1.03 102	0.04 292	0.38 22	0.64 161	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.26 148	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.10 459

RSM	0.18 44	0.05 29	0.39 63	0.03 197	0.02 292	0.38 31	0.00 1	1.33 100	0.59 98	0.09 103	0.01 1	0.03 56	0.04 131	0.19 102	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.06 328	0.04 356

MonStereo	0.19 47	0.07 80	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.63 149	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.09 36	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

Monster-pub-eth3d	0.19 47	0.07 80	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.64 161	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.10 46	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

4w-stereo	0.19 47	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 64	0.00 1	1.54 120	0.78 273	0.14 159	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 47	0.03 2	0.46 72	0.03 197	0.00 1	0.36 29	0.02 213	1.68 139	0.67 191	0.01 6	0.01 1	0.05 108	0.00 1	0.12 60	0.22 236	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.15 498	0.01 73	0.00 1

MonSter	0.19 47	0.07 80	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.64 161	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.09 36	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

LoS_RVC	0.19 47	0.48 434	0.51 81	0.12 366	0.10 405	1.01 99	0.01 133	0.81 74	0.19 32	0.07 80	0.02 104	0.06 125	0.05 152	0.31 169	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 356

3.25w_new	0.20 53	0.06 50	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 131	0.78 273	0.10 123	0.06 174	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 53	0.06 50	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 131	0.78 273	0.10 123	0.06 174	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 53	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.54 120	0.81 289	0.01 6	0.08 187	0.02 19	0.03 97	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 53	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 153	0.34 75	0.08 93	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 126

ProNet	0.20 53	0.25 317	0.78 118	0.01 38	0.01 200	0.95 90	0.00 1	0.70 60	0.68 200	0.02 20	0.01 1	0.05 108	0.03 97	0.31 169	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.04 356

VIP-Stereo	0.21 58	0.42 402	0.92 145	0.06 284	0.00 1	1.09 158	0.02 213	0.59 51	0.65 169	0.02 20	0.06 174	0.07 142	0.01 19	0.06 18	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.11 467

qwe	0.21 58	0.07 80	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.65 133	0.76 263	0.16 169	0.19 242	0.02 19	0.01 19	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 58	0.08 104	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.80 149	0.74 248	0.13 153	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.10 46	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 58	0.07 80	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 58	0.07 80	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 58	0.06 50	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 117	0.79 277	0.18 181	0.17 228	0.02 19	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 58	0.06 50	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 117	0.79 277	0.18 181	0.17 228	0.02 19	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 58	0.07 80	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 58	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 142	0.75 252	0.14 159	0.02 104	0.02 19	0.02 54	0.15 79	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 58	0.07 80	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 62	0.00 1	2.00 167	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.06 18	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 58	0.06 50	0.29 43	0.02 132	0.00 1	1.11 170	0.02 213	1.46 113	0.70 228	0.16 169	0.01 1	0.01 2	0.04 131	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.00 1

AIO_rvc	0.21 58	0.32 355	0.50 80	0.09 341	0.03 317	0.43 43	0.06 344	1.25 95	0.63 149	0.03 46	0.01 1	0.09 158	0.04 131	0.28 159	0.16 196	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 437	0.10 401	0.10 459

AIO-Stereo	0.21 58	0.07 80	0.44 67	0.03 197	0.03 317	0.41 35	0.01 133	1.65 133	0.65 169	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.22 126	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 569	0.05 308	0.08 445

anonymousdsp	0.21 58	0.21 291	0.63 97	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.74 66	0.77 269	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 363	0.03 326

IGEV-Stereo	0.21 58	0.21 291	0.63 97	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.73 64	0.77 269	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 363	0.03 326
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 58	0.14 209	1.54 297	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 292	1.10 86	0.65 169	0.10 123	0.05 169	0.03 56	0.04 131	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

PMTNet	0.21 58	0.19 269	0.85 128	0.02 132	0.02 292	1.14 190	0.30 467	0.88 78	0.11 2	0.03 46	0.02 104	0.07 142	0.02 54	0.37 188	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

Zero-FE251	0.22 75	0.10 148	0.95 155	0.04 236	0.00 1	1.04 112	0.04 292	0.53 36	0.19 32	0.87 289	0.02 104	0.02 19	0.01 19	0.16 85	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 379

asda	0.22 75	0.09 124	0.28 40	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.57 126	0.76 263	0.15 163	0.07 181	0.03 56	0.08 216	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 75	0.17 250	0.54 87	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 317	0.61 52	1.09 345	0.17 178	0.33 274	0.03 56	0.13 268	0.20 114	0.07 96	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.02 254

trnet	0.22 75	0.14 209	0.67 105	0.00 1	0.00 1	1.24 260	0.01 133	1.16 90	0.56 95	0.09 103	0.08 187	0.05 108	0.00 1	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 75	0.29 346	0.87 132	0.05 264	0.18 455	0.41 35	0.01 133	1.24 94	0.56 95	0.02 20	0.03 145	0.13 180	0.05 152	0.32 175	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AEACV	0.22 75	0.05 29	0.66 104	0.02 132	0.03 317	0.87 71	0.00 1	1.07 85	0.15 14	0.18 181	0.01 1	0.02 19	0.72 418	0.15 79	0.09 132	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.27 553	0.08 363	0.07 432

Selective-IGEV	0.22 75	0.06 50	0.46 72	0.05 264	0.04 337	0.34 20	0.04 292	2.16 178	0.59 98	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 482	0.03 240	0.09 451

CREStereo	0.22 75	0.17 250	0.64 100	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.01 133	1.15 89	0.56 95	0.10 123	0.07 181	0.04 76	0.00 1	0.32 175	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 85	0.08 104	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.00 1	2.14 175	0.79 277	0.13 153	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 85	0.07 80	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	2.15 176	0.74 248	0.15 163	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 85	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 98	0.00 1	2.24 184	0.71 232	0.15 163	0.03 145	0.02 19	0.08 216	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 85	0.11 174	0.32 50	0.02 132	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 151	0.71 232	0.10 123	0.01 1	0.05 108	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-G	0.23 85	0.11 174	0.32 50	0.02 132	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 151	0.71 232	0.10 123	0.01 1	0.05 108	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 85	0.13 196	0.62 96	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.63 55	0.80 284	0.76 272	0.18 234	0.09 158	0.06 182	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

ff7	0.23 85	0.21 291	1.02 175	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 346	0.01 126

ffff	0.23 85	0.21 291	1.02 175	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 346	0.01 126

11t	0.23 85	0.21 291	1.02 175	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 346	0.01 126

ccc-4	0.23 85	0.21 291	1.02 175	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 346	0.01 126

GREAT-IGEV	0.24 95	0.10 148	0.92 145	0.06 284	0.33 521	1.11 170	0.06 344	0.36 21	0.19 32	0.02 20	0.47 311	0.02 19	0.06 182	0.13 68	0.16 196	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 529	0.09 385	0.36 548

Occ-G	0.24 95	0.10 148	0.59 94	0.01 38	0.01 200	0.80 58	0.04 292	0.62 54	0.15 14	0.01 6	0.51 315	1.34 356	0.04 131	0.09 36	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.15 445	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 95	0.29 346	0.82 123	0.01 38	0.00 1	1.24 260	0.00 1	1.70 142	0.23 53	0.02 20	0.01 1	0.09 158	0.10 237	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 126

MC-Stereo	0.24 95	0.12 185	0.71 112	0.04 236	0.02 292	1.07 144	0.00 1	1.30 97	0.17 27	0.59 247	0.02 104	0.08 150	0.11 248	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.17 517	0.06 328	0.02 254

HUF	0.25 99	0.32 355	1.18 229	0.06 284	0.11 415	0.31 11	0.08 363	0.73 64	0.62 138	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.16 85	0.14 177	0.00 1	0.58 581	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.37 549

castereo++	0.25 99	0.15 225	0.48 78	0.09 341	0.00 1	1.08 153	0.03 262	1.53 119	0.67 191	0.00 1	0.01 1	0.59 267	0.00 1	0.09 36	0.06 78	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.28 557	0.02 181	0.00 1

GMStereo	0.25 99	0.60 472	1.28 251	0.01 38	0.00 1	0.48 46	0.00 1	0.74 66	1.24 375	0.16 169	0.03 145	0.07 142	0.09 228	0.22 126	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 102	0.08 104	1.52 296	0.46 491	0.00 1	1.14 190	0.01 133	0.63 55	0.21 44	0.38 223	0.02 104	0.04 76	0.06 182	0.18 94	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.05 455	0.22 494	0.04 356

MyStereo07	0.27 103	0.27 325	0.64 100	0.02 132	0.01 200	1.64 416	0.01 133	1.41 102	0.73 241	0.10 123	0.01 1	0.03 56	0.10 237	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.06 412

MIF-Stereo (partial)	0.27 103	0.18 261	1.14 214	0.01 38	0.00 1	0.43 43	0.02 213	1.97 165	0.39 83	0.11 140	0.08 187	0.07 142	0.06 182	0.44 199	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.02 254

monsterstereo	0.28 105	0.06 50	0.35 56	0.03 197	0.00 1	1.07 144	0.00 1	2.95 250	0.67 191	0.26 192	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 5	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 105	0.05 29	0.53 85	0.12 366	0.11 415	1.25 269	0.32 472	0.80 72	0.20 39	0.10 123	0.14 210	0.16 197	0.25 320	0.29 162	0.25 256	0.05 528	0.19 563	0.20 559	0.23 541	0.18 469	0.19 519

LoS	0.28 105	0.16 239	0.95 155	0.07 313	0.01 200	1.32 296	0.07 355	1.30 97	0.60 110	0.04 58	0.03 145	0.28 224	0.11 248	0.48 209	0.11 157	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 105	0.09 124	0.73 113	0.18 411	0.05 351	1.17 210	0.04 292	2.37 191	0.17 27	0.35 213	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.38 191	0.04 13	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 326

XX-TBD	0.28 105	0.39 388	0.97 163	0.05 264	0.00 1	1.09 158	0.00 1	0.71 62	0.54 93	0.44 230	1.04 392	0.06 125	0.06 182	0.19 102	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 110	0.14 209	0.38 59	0.02 132	0.00 1	1.21 240	0.01 133	2.99 256	0.65 169	0.02 20	0.03 145	0.05 108	0.15 276	0.06 18	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

depthmonostereo	0.29 110	0.04 11	1.15 218	0.05 264	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.67 58	0.21 44	0.04 58	0.02 104	0.17 200	0.28 327	2.00 298	0.08 114	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

1w_stereo	0.29 110	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.00 258	0.71 232	0.19 186	0.01 1	0.02 19	0.28 327	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 110	0.05 29	0.31 47	0.03 197	0.00 1	0.31 11	0.02 213	3.31 318	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.79 243	0.13 166	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.08 477	0.00 1	0.01 126

WCG-NET（raft）	0.29 110	0.24 313	0.51 81	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 317	0.56 45	1.12 353	0.21 188	0.12 207	1.54 364	0.14 273	0.14 71	0.07 96	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.03 326

CREStereo++_RVC	0.29 110	0.19 269	0.83 126	0.05 264	0.00 1	1.19 225	0.00 1	0.66 57	0.99 322	0.25 191	1.26 416	0.05 108	0.07 200	0.20 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 116	0.08 104	0.38 59	0.06 284	0.04 337	1.11 170	0.00 1	2.95 250	0.59 98	0.09 103	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.06 465	0.16 451	0.12 478

rvit_stereo_0080	0.30 116	0.23 309	1.20 237	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 233	0.60 110	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

whm_eth	0.30 116	0.23 309	1.20 237	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 233	0.60 110	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

TANstereo	0.30 116	0.28 336	0.86 130	0.03 197	0.01 200	1.14 190	0.00 1	0.53 36	0.44 88	1.06 333	1.24 413	0.06 125	0.05 152	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 120	0.03 2	0.78 118	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.03 262	2.98 255	0.66 180	0.05 65	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.18 94	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 120	0.32 355	1.63 317	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 239	0.79 277	0.02 20	0.03 145	0.08 150	0.02 54	0.19 102	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 326

MGS-Stereo	0.31 120	0.10 148	0.89 138	0.02 132	0.00 1	0.50 47	0.00 1	0.39 25	0.61 121	0.02 20	2.91 491	0.04 76	0.03 97	0.21 123	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 548	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 123	0.09 124	0.69 109	0.05 264	0.15 439	0.91 76	0.06 344	1.58 129	0.38 80	0.04 58	0.02 104	0.17 200	0.20 301	1.46 283	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.01 73	0.02 254

castereo	0.32 123	0.28 336	0.46 72	0.01 38	0.05 351	0.81 62	0.04 292	3.37 324	0.61 121	0.08 93	0.01 1	0.08 150	0.14 273	0.10 46	0.11 157	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.22 537	0.02 181	0.01 126

CAS++	0.32 123	0.22 301	0.69 109	0.04 236	0.00 1	0.35 22	0.01 133	4.32 447	0.48 90	0.02 20	0.01 1	0.07 142	0.00 1	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 126	0.11 174	0.92 145	0.09 341	0.06 364	0.34 20	0.00 1	2.56 216	0.64 161	0.32 199	0.43 300	0.17 200	0.09 228	0.26 148	0.10 147	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.22 537	0.05 308	0.01 126

11t1	0.33 126	0.05 29	0.86 130	0.44 485	0.00 1	1.04 112	0.00 1	2.45 204	0.60 110	0.44 230	0.01 1	0.05 108	0.05 152	0.43 197	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.33 126	0.49 439	1.18 229	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 273	0.61 121	0.02 20	0.01 1	0.04 76	0.08 216	0.45 204	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.02 254

BStereo	0.34 129	0.17 250	2.86 450	0.00 1	0.10 405	0.41 35	0.03 262	2.16 178	0.62 138	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.02 426	0.01 73	0.01 126

DA	0.34 129	0.10 148	0.58 92	0.02 132	0.04 337	1.15 198	0.00 1	3.56 358	0.71 232	0.05 65	0.02 104	0.01 2	0.05 152	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 501

zero-FE	0.34 129	0.09 124	1.27 248	0.05 264	0.14 431	0.85 67	0.06 344	1.57 126	0.39 83	0.05 65	0.06 174	0.16 197	0.13 268	1.35 274	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.01 73	0.02 254

GGEV	0.34 129	0.10 148	0.58 92	0.02 132	0.04 337	1.15 198	0.00 1	3.56 358	0.71 232	0.05 65	0.02 104	0.01 2	0.05 152	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 501

LG-Stereo	0.34 129	0.07 80	1.33 266	0.03 197	0.01 200	1.06 139	0.00 1	2.93 248	0.66 180	0.01 6	0.09 192	0.14 187	0.07 200	0.10 46	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 126

SCV_C0	0.34 129	0.20 282	0.96 157	0.02 132	0.00 1	0.41 35	0.02 213	3.62 366	0.65 169	0.12 145	0.01 1	0.07 142	0.09 228	0.18 94	0.13 166	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.19 524	0.12 419	0.04 356

tg	0.34 129	0.26 321	0.68 107	0.01 38	0.00 1	1.25 269	0.01 133	1.75 146	0.65 169	0.11 140	0.40 291	0.74 297	0.11 248	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.21 527

rvit_0105_6	0.34 129	0.10 148	1.37 273	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	2.78 232	1.32 395	0.04 58	0.03 145	0.07 142	0.02 54	0.19 102	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 326

Pointernet	0.34 129	0.10 148	1.09 202	0.01 38	0.08 387	1.18 219	0.05 317	2.99 256	0.62 138	0.03 46	0.01 1	0.15 192	0.05 152	0.24 134	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.01 73	0.00 1

dd	0.34 129	0.67 490	1.55 299	0.04 236	0.01 200	1.22 244	0.03 262	0.84 76	1.16 361	0.18 181	0.05 169	0.12 175	0.05 152	0.29 162	0.44 353	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.00 1

AnonymousM	0.34 129	0.07 80	0.63 97	0.02 132	0.01 200	1.09 158	0.03 262	1.54 120	0.68 200	0.17 178	0.04 163	0.02 19	0.24 315	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.01 344	1.93 584	0.00 1	0.01 73	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 140	0.60 472	1.93 352	0.02 132	0.09 395	1.03 102	0.07 355	1.25 95	0.34 75	0.02 20	0.03 145	0.84 311	0.10 237	0.31 169	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.07 432

knoymous	0.35 140	0.05 29	1.11 206	0.05 264	0.01 200	1.15 198	0.01 133	2.06 170	0.14 9	0.40 225	0.02 104	1.67 381	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

UDGNet	0.35 140	0.50 442	1.14 214	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	0.70 60	1.57 444	0.31 197	0.05 169	0.06 125	0.02 54	1.45 282	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 140	0.10 148	1.95 357	0.02 132	0.00 1	0.93 85	0.07 355	1.70 142	0.86 302	0.09 103	0.04 163	0.05 108	0.05 152	0.23 129	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.06 328	0.08 445

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 144	0.14 209	1.14 214	0.04 236	0.05 351	1.39 325	0.05 317	1.87 157	0.77 269	0.13 153	0.07 181	0.48 253	0.02 54	0.41 196	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 73	0.10 459

IGEV++	0.36 144	0.19 269	0.57 91	0.09 341	0.00 1	0.35 22	0.03 262	4.62 472	0.24 59	0.12 145	0.02 104	0.03 56	0.17 285	0.24 134	0.23 242	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.04 449	0.09 385	0.08 445

LL-Strereo2	0.36 144	0.47 432	1.08 199	0.09 341	0.03 317	1.12 180	0.07 355	1.66 137	0.93 311	0.43 229	0.02 104	0.51 260	0.08 216	0.23 129	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.04 280	0.04 356

iRaftStereo_RVC	0.36 144	0.27 325	0.76 116	0.01 38	0.00 1	1.20 236	0.01 133	2.15 176	0.62 138	0.15 163	0.22 253	0.69 286	0.12 261	0.28 159	0.18 213	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.22 530

GCAP-BAT	0.37 148	0.13 196	1.16 223	0.10 353	0.12 419	1.59 398	0.04 292	0.67 58	0.43 87	0.84 285	0.89 380	0.39 241	0.07 200	0.27 157	0.49 371	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.19 524	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 148	0.13 196	2.43 418	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	1.66 137	1.15 359	0.16 169	0.08 187	0.02 19	0.05 152	0.40 193	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.10 459

Selective-RAFT	0.37 148	0.06 50	0.65 102	0.03 197	0.01 200	1.17 210	0.02 213	2.63 219	0.66 180	0.01 6	0.01 1	0.22 212	0.18 289	1.31 270	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.04 280	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 148	0.14 209	0.76 116	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.00 1	3.14 282	0.61 121	0.71 264	0.47 311	0.05 108	0.13 268	0.19 102	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.01 126

sAnonymous2	0.37 148	0.32 355	3.21 472	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 163	0.90 304	0.03 46	0.05 169	0.04 76	0.11 248	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.18 514

CroCo_RVC	0.37 148	0.32 355	3.21 472	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 163	0.90 304	0.03 46	0.05 169	0.04 76	0.11 248	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.18 514

MSCF	0.38 154	0.45 418	0.49 79	0.12 366	0.24 482	1.05 125	0.03 262	3.14 282	0.68 200	0.02 20	0.01 1	0.02 19	0.23 312	0.65 234	0.18 213	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.32 566	0.03 240	0.02 254

GASTEREO	0.39 155	0.45 418	0.47 77	0.11 363	0.24 482	1.06 139	0.03 262	3.16 290	0.66 180	0.10 123	0.01 1	0.01 2	0.28 327	0.66 235	0.18 213	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.32 566	0.03 240	0.02 254

rvit_0105_4	0.39 155	0.16 239	1.66 323	0.01 38	0.00 1	0.85 67	0.00 1	3.15 285	1.33 397	0.07 80	0.06 174	0.10 168	0.03 97	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

RAFT-Stereo-weight	0.39 155	0.07 80	0.81 121	0.07 313	0.02 292	1.34 304	0.05 317	3.15 285	0.31 70	0.94 302	0.52 316	0.26 220	0.01 19	0.19 102	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CroCo-Stereo	0.39 155	0.40 393	1.67 327	0.07 313	0.00 1	0.19 7	0.01 133	3.55 357	0.75 252	0.08 93	0.02 104	0.46 249	0.08 216	0.28 159	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 155	0.44 414	1.15 218	0.06 284	0.03 317	1.12 180	0.04 292	2.75 230	0.33 74	0.10 123	0.16 221	0.11 170	0.19 295	0.74 241	0.31 294	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.01 400	0.02 181	0.05 379

MM-Stereo_test1	0.40 160	0.13 196	1.31 262	0.64 522	0.07 377	0.92 83	0.03 262	3.08 273	0.80 284	0.35 213	0.04 163	0.05 108	0.02 54	0.20 114	0.13 166	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.26 510	0.02 254

CRE-IMP	0.40 160	0.06 50	1.04 190	0.07 313	0.05 351	1.45 352	0.46 490	1.48 115	0.63 149	0.90 295	0.30 265	0.88 314	0.01 19	0.26 148	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.17 508

rvit_0105_5	0.41 162	0.20 282	1.94 356	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	3.18 295	1.27 383	0.08 93	0.09 192	0.10 168	0.02 54	0.35 184	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 326

plain	0.41 162	0.28 336	2.26 405	0.07 313	0.00 1	0.50 47	0.01 133	2.84 239	0.92 307	0.05 65	0.07 181	0.13 180	0.17 285	0.43 197	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 535	0.01 126

x	0.41 162	0.04 11	0.74 115	0.54 507	0.00 1	0.98 95	0.00 1	3.07 271	0.67 191	0.48 238	0.01 1	0.48 253	0.07 200	0.93 249	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

SCV	0.42 165	0.28 336	0.68 107	0.26 444	0.16 447	0.26 10	0.05 317	4.98 502	0.63 149	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.26 148	0.13 166	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.18 520	0.25 507	0.18 514

GMOStereo	0.42 165	0.28 336	1.02 175	0.05 264	0.18 455	1.04 112	0.02 213	2.40 194	0.16 20	2.25 460	0.01 1	0.32 228	0.03 97	0.09 36	0.15 187	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.02 254

error version	0.42 165	0.28 336	1.02 175	0.05 264	0.18 455	1.04 112	0.02 213	2.40 194	0.16 20	2.25 460	0.01 1	0.32 228	0.03 97	0.09 36	0.15 187	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.02 254

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Gwc-CoAtRS	0.42 165	0.12 185	1.28 251	0.03 197	0.13 425	1.03 102	0.02 213	2.33 189	0.15 14	0.35 213	0.01 1	2.27 424	0.03 97	0.20 114	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.22 537	0.01 73	0.01 126

Replicate-Monster	0.43 172	0.06 50	5.91 556	0.01 38	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.56 45	0.74 248	0.07 80	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.14 71	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 172	0.33 362	0.92 145	0.75 531	0.04 337	0.96 93	0.05 317	3.11 278	0.79 277	0.12 145	0.53 317	0.26 220	0.06 182	0.26 148	0.13 166	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.28 524	0.01 126

IGEV-Stereo+	0.43 172	0.17 250	0.46 72	0.14 389	1.06 558	0.63 52	0.02 213	0.30 11	0.24 59	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.03 97	1.86 295	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.15 498	1.83 573	1.61 577

CES	0.43 172	0.14 209	0.85 128	0.05 264	1.52 568	1.22 244	0.05 317	1.01 82	0.59 98	0.03 46	0.02 104	0.14 187	0.10 237	0.40 193	0.10 147	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	2.45 584

ROB_FTStereo_v2	0.43 172	0.09 124	1.00 167	0.06 284	0.08 387	1.57 387	0.33 475	1.44 108	0.67 191	0.97 307	0.19 242	0.77 303	0.02 54	1.23 266	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

HART	0.44 177	0.24 313	1.41 277	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 246	0.61 121	0.26 192	1.98 453	0.35 234	0.03 97	0.20 114	0.14 177	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.05 379

RALCasStereoNet	0.44 177	0.44 414	1.03 186	0.03 197	0.00 1	1.10 164	0.03 262	2.46 206	0.90 304	0.07 80	0.32 267	0.12 175	0.20 301	1.28 269	0.25 256	0.00 1	0.31 571	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.12 478

R-Stereo Train	0.44 177	0.09 124	0.94 151	0.02 132	0.00 1	1.24 260	0.09 375	3.65 370	0.11 2	1.87 426	0.42 295	0.06 125	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254

RAFT-Stereo	0.44 177	0.09 124	0.94 151	0.02 132	0.00 1	1.24 260	0.09 375	3.65 370	0.11 2	1.87 426	0.42 295	0.06 125	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 181	0.43 409	1.18 229	0.51 504	0.04 337	1.26 273	0.02 213	2.38 192	0.65 169	0.07 80	0.02 104	0.70 289	0.20 301	1.01 257	0.13 166	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.10 459

HUI-Stereo	0.45 181	0.09 124	1.08 199	0.06 284	0.08 387	1.61 406	0.32 472	1.43 104	0.70 228	0.97 307	0.18 234	0.77 303	0.02 54	1.44 281	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

RAFT-IKP	0.45 181	0.09 124	1.06 196	0.06 284	0.06 364	1.44 346	0.31 471	1.44 108	0.69 216	0.97 307	0.18 234	0.76 299	0.02 54	1.65 288	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 356

NLSM1	0.46 184	0.08 104	0.31 47	0.03 197	0.44 528	1.19 225	0.01 133	3.99 409	1.96 479	0.13 153	0.02 104	0.11 170	0.09 228	0.26 148	0.42 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.01 126

Reg-Stereo(zero)	0.46 184	0.04 11	1.77 339	0.01 38	0.14 431	1.20 236	0.13 397	1.13 88	0.26 64	0.05 65	0.16 221	1.75 385	1.10 441	0.67 236	0.45 357	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.12 495	0.01 73	0.09 451

IGEVStereo-DCA	0.46 184	0.09 124	1.02 175	0.02 132	0.00 1	0.82 64	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.03 145	0.03 56	0.06 182	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.05 308	0.01 126

testlalala	0.46 184	0.13 196	0.82 123	0.17 405	0.10 405	1.13 187	0.03 262	2.63 219	1.13 355	2.04 446	0.10 197	0.29 226	0.04 131	0.15 79	0.27 271	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.26 550	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 184	0.09 124	1.01 170	0.06 284	0.09 395	1.61 406	0.30 467	1.43 104	0.69 216	0.97 307	0.18 234	0.77 303	0.02 54	1.67 289	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

ICVP	0.46 184	0.08 104	1.58 309	0.01 38	0.01 200	1.10 164	0.21 427	3.80 387	0.52 92	0.42 228	0.27 261	0.33 232	0.06 182	0.57 221	0.13 166	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 184	0.42 402	1.05 195	0.01 38	0.21 471	1.17 210	0.05 317	2.07 172	0.19 32	2.98 503	0.02 104	0.12 175	0.15 276	0.25 140	0.31 294	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.06 412

tt45	0.47 191	0.06 50	0.70 111	0.02 132	0.00 1	1.30 290	0.05 317	0.85 77	0.60 110	0.05 65	0.01 1	0.09 158	0.03 97	5.40 446	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 126

rvit_0105_3	0.47 191	0.28 336	2.20 390	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 303	1.26 377	0.08 93	0.26 257	0.09 158	0.03 97	0.62 231	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

H2IRNET	0.47 191	0.22 301	1.27 248	0.15 394	0.01 200	1.18 219	0.01 133	1.65 133	0.48 90	0.02 20	1.80 444	0.46 249	0.04 131	1.62 287	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.01 400	0.16 451	0.02 254

AE-Stereo	0.47 191	0.11 174	1.03 186	0.04 236	0.09 395	1.11 170	0.03 262	4.16 425	0.34 75	0.35 213	0.82 372	0.15 192	0.16 281	0.45 204	0.05 34	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.26 550	0.09 385	0.05 379

ToySt	0.47 191	0.25 317	2.47 425	0.04 236	0.01 200	1.17 210	0.00 1	2.01 168	0.63 149	0.08 93	0.14 210	1.16 346	0.05 152	0.80 245	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.10 401	0.04 356

riskmin	0.47 191	0.03 2	1.01 170	0.08 328	0.01 200	1.12 180	0.01 133	3.00 258	0.21 44	0.46 236	0.02 104	2.08 407	1.06 436	0.26 148	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ROB_FTStereo	0.47 191	0.09 124	1.04 190	0.06 284	0.08 387	1.59 398	0.33 475	1.43 104	0.68 200	0.97 307	0.19 242	0.76 299	0.03 97	1.86 295	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

FE-Mocha	0.48 198	0.12 185	1.34 267	0.11 363	0.09 395	0.64 53	0.01 133	3.94 406	0.22 49	0.49 241	0.58 322	0.59 267	0.53 379	0.29 162	0.38 335	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.15 498	0.02 181	0.02 254

999	0.48 198	0.07 80	0.55 88	0.01 38	0.00 1	1.27 277	0.09 375	0.33 16	0.61 121	0.01 6	0.17 228	0.03 56	0.02 54	5.79 466	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 200	0.22 301	0.51 81	0.03 197	0.00 1	1.30 290	0.01 133	1.97 165	0.71 232	0.04 58	0.04 163	0.08 150	0.04 131	4.32 383	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 200	0.10 148	1.30 259	0.06 284	0.12 419	1.14 190	0.07 355	3.57 361	0.92 307	0.18 181	0.99 389	0.19 205	0.31 335	0.25 140	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.08 543	0.02 426	0.24 500	0.12 478

model_zeroshot	0.49 200	0.26 321	2.10 385	0.03 197	0.01 200	1.69 425	0.08 363	2.63 219	0.18 29	1.02 322	0.01 1	0.61 270	0.06 182	0.86 246	0.14 177	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.16 508	0.02 181	0.01 126

Anonymous3	0.49 200	0.12 185	2.21 391	0.01 38	0.00 1	2.53 473	0.09 375	3.16 290	0.65 169	0.12 145	0.22 253	0.12 175	0.05 152	0.37 188	0.08 114	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 326

WQFJA1	0.50 204	0.06 50	0.28 40	0.03 197	0.53 539	1.17 210	0.04 292	4.55 465	2.45 513	0.10 123	0.01 1	0.14 187	0.11 248	0.15 79	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 126

NLMM	0.50 204	0.06 50	0.28 40	0.03 197	0.53 539	1.17 210	0.04 292	4.54 463	2.45 513	0.10 123	0.01 1	0.14 187	0.11 248	0.15 79	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 126

qqq	0.50 204	0.04 11	0.78 118	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.15 285	0.68 200	0.46 236	0.01 1	0.73 295	0.12 261	2.95 323	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

Patchmatch Stereo++	0.50 204	0.09 124	1.01 170	0.06 284	0.07 377	1.60 402	0.27 448	1.45 111	0.68 200	0.98 316	0.18 234	0.77 303	0.03 97	2.58 308	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 204	0.09 124	1.01 170	0.06 284	0.07 377	1.60 402	0.27 448	1.45 111	0.68 200	0.98 316	0.18 234	0.77 303	0.03 97	2.58 308	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 379

WQFJX	0.51 209	0.07 80	0.27 38	0.04 236	0.47 534	1.16 205	0.05 317	4.75 485	1.98 481	0.15 163	0.02 104	0.17 200	0.10 237	0.58 224	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.02 254

test_4	0.51 209	0.10 148	1.27 248	0.01 38	0.06 364	0.97 94	0.03 262	1.12 87	0.16 20	0.27 194	3.42 505	0.65 279	0.09 228	1.59 284	0.26 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 477	0.14 432	0.00 1

iGMRVC	0.51 209	0.09 124	1.04 190	0.06 284	0.08 387	1.61 406	0.27 448	1.44 108	0.69 216	0.97 307	0.19 242	0.76 299	0.03 97	2.69 316	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 356

CFNet-RSSM	0.51 209	0.12 185	1.26 246	0.03 197	0.14 431	1.24 260	0.02 213	4.12 423	0.15 14	0.31 197	0.01 1	1.96 401	0.04 131	0.19 102	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.27 553	0.01 73	0.01 126

mmm	0.52 213	0.04 11	1.14 214	0.61 518	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 341	0.75 252	1.24 360	0.58 322	0.20 209	0.18 289	0.93 249	0.08 114	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

anonymousdsp2	0.52 213	0.06 50	1.51 294	0.10 353	0.00 1	1.19 225	0.01 133	4.32 447	0.63 149	0.33 201	0.15 219	0.78 308	0.09 228	1.01 257	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.04 280	0.05 379

GANet-ADL	0.52 213	0.09 124	1.43 281	0.13 374	0.02 292	1.43 342	0.02 213	3.22 306	0.59 98	0.34 212	0.98 388	1.09 342	0.19 295	0.40 193	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.52 213	0.08 104	1.37 273	0.06 284	0.06 364	1.34 304	0.41 485	1.43 104	0.68 200	1.03 327	0.85 376	0.49 256	1.56 473	0.79 243	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.13 488

test-1	0.52 213	0.25 317	0.94 151	0.03 197	0.22 473	1.20 236	0.08 363	4.03 414	0.25 63	0.70 262	0.66 344	0.71 293	0.03 97	0.30 168	0.43 350	0.00 1	0.18 561	0.00 1	0.07 472	0.01 73	0.25 535

FENet	0.52 213	0.07 80	1.62 315	0.04 236	0.00 1	1.19 225	0.05 317	3.10 276	0.98 318	0.89 293	0.01 1	1.63 377	0.09 228	0.47 208	0.28 279	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AIO-test1	0.53 219	0.38 381	1.50 288	0.02 132	0.03 317	1.12 180	0.01 133	3.13 281	0.69 216	0.44 230	0.30 265	0.06 125	0.06 182	2.52 306	0.13 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.13 425	0.09 451

Pruner-Stereo	0.53 219	0.10 148	1.02 175	0.89 546	0.10 405	1.57 387	0.36 481	2.06 170	0.63 149	2.23 458	0.46 308	0.25 217	0.01 19	0.45 204	0.37 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

cross-raft	0.53 219	0.12 185	1.78 342	0.03 197	0.01 200	1.04 112	0.10 384	3.21 305	0.23 53	0.37 221	0.01 1	2.86 456	0.04 131	0.24 134	0.24 248	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.16 508	0.01 73	0.02 254

HI	0.54 222	0.37 376	1.50 288	0.13 374	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 139	0.62 138	1.34 367	0.01 1	2.67 441	0.66 409	0.36 186	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.00 1

CoSv	0.54 222	0.37 376	1.50 288	0.13 374	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 139	0.62 138	1.34 367	0.01 1	2.67 441	0.66 409	0.36 186	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.00 1

PFNet+	0.54 222	0.10 148	1.31 262	0.16 402	0.05 351	1.44 346	0.56 501	1.60 130	0.98 318	1.35 373	0.46 308	0.37 236	0.01 19	2.18 303	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

RALAANet	0.54 222	0.62 479	1.41 277	0.01 38	0.01 200	0.92 83	0.02 213	2.39 193	1.87 472	1.13 341	0.38 287	0.15 192	0.30 331	1.00 256	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.14 432	0.01 126

Wave_Phase_stereo	0.55 226	0.17 250	2.86 450	0.00 1	0.10 405	4.86 538	0.03 262	2.09 173	0.62 138	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.02 426	0.01 73	0.01 126

NLMM1	0.55 226	0.08 104	0.35 56	0.03 197	0.10 405	1.19 225	0.01 133	4.94 500	3.06 529	0.15 163	0.03 145	0.13 180	0.08 216	0.48 209	0.36 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.02 254

WQFJX1	0.56 228	0.10 148	0.35 56	0.02 132	0.41 525	1.18 219	0.07 355	5.08 511	2.44 512	0.11 140	0.02 104	0.20 209	0.20 301	0.60 226	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.02 254

CASS	0.56 228	0.13 196	1.40 276	0.03 197	0.01 200	1.65 420	0.04 292	3.03 264	0.63 149	1.96 436	0.93 384	0.28 224	0.36 349	0.52 213	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 228	0.14 209	1.22 241	0.02 132	0.00 1	1.14 190	0.03 262	3.43 338	1.47 422	1.02 322	1.41 424	0.05 108	0.02 54	1.08 259	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ACVNet	0.57 231	0.21 291	1.34 267	0.09 341	0.00 1	1.36 310	0.22 433	2.40 194	1.05 336	0.63 253	0.66 344	1.94 398	0.26 323	0.31 169	0.79 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.00 1

test_3	0.58 232	0.06 50	1.04 190	0.07 313	0.12 419	1.01 99	0.01 133	2.45 204	0.20 39	0.95 303	0.01 1	1.05 336	0.05 152	3.74 353	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 547	0.15 445	0.13 488

DIP-Stereo	0.58 232	0.23 309	0.90 139	0.08 328	0.00 1	1.43 342	0.01 133	6.01 554	1.38 402	0.92 300	0.11 204	0.04 76	0.19 295	0.12 60	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 234	0.79 511	1.59 313	0.56 511	0.01 200	1.19 225	0.03 262	4.74 482	0.60 110	0.17 178	0.01 1	0.62 273	0.44 364	0.57 221	0.07 96	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.24 544	0.01 73	0.14 495

rvit_105_1	0.60 235	0.33 362	2.37 415	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 327	1.20 367	0.16 169	0.26 257	0.13 180	0.04 131	2.66 314	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.03 326

RAFT	0.60 235	0.50 442	1.01 170	0.50 500	0.04 337	0.94 87	0.08 363	3.01 261	0.65 169	0.22 189	0.09 192	3.41 488	0.27 326	0.53 216	0.37 332	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 400	0.40 545	0.03 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 235	0.36 372	0.96 157	0.03 197	0.02 292	1.21 240	0.02 213	2.80 236	1.55 437	1.08 336	2.63 483	0.43 246	0.16 281	0.37 188	0.25 256	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.01 126

xyz-stereo-finetune2	0.61 238	0.19 269	0.84 127	0.06 284	0.00 1	1.28 279	0.04 292	1.89 158	0.69 216	0.10 123	0.59 333	0.07 142	0.67 414	5.30 440	0.47 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

test_sample1	0.61 238	0.04 11	0.90 139	0.34 472	0.00 1	1.09 158	0.00 1	3.54 356	0.88 303	0.86 288	0.01 1	0.53 261	0.34 342	3.51 344	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ACVNet-DCA	0.61 238	0.27 325	1.28 251	0.13 374	0.00 1	3.44 505	0.01 133	3.15 285	0.68 200	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

RAFT-Test	0.61 238	0.16 239	2.27 408	0.04 236	0.15 439	1.80 436	0.17 412	2.52 212	0.65 169	0.56 245	0.11 204	2.76 449	0.02 54	0.27 157	0.34 316	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.29 561	0.01 73	0.01 126

test_1	0.61 238	0.06 50	1.00 167	0.07 313	0.12 419	0.99 96	0.01 133	2.46 206	0.20 39	1.71 412	0.01 1	1.10 344	0.04 131	3.71 352	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 547	0.15 445	0.13 488

TestStereo	0.61 238	0.55 457	1.84 349	0.00 1	0.00 1	0.94 87	0.00 1	1.65 133	0.23 53	0.12 145	0.03 145	0.08 150	0.06 182	6.59 502	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 238	0.08 104	1.78 342	0.00 1	0.00 1	1.59 398	0.07 355	5.32 524	0.13 5	0.62 249	0.32 267	0.37 236	0.67 414	0.68 238	0.49 371	0.03 519	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 181	0.01 126

rrr	0.62 245	0.09 124	2.07 380	0.02 132	0.00 1	0.82 64	0.06 344	2.29 187	0.85 300	0.09 103	0.03 145	0.03 56	0.06 182	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 524	0.05 308	0.07 432

GwcNet-ADL	0.62 245	0.20 282	2.03 373	0.05 264	0.01 200	1.29 284	0.02 213	3.16 290	1.39 404	0.97 307	0.44 303	1.48 360	0.23 312	0.78 242	0.27 271	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 326

test_sample2	0.63 247	0.05 29	1.13 212	0.31 460	0.01 200	1.22 244	0.00 1	3.87 401	1.03 328	0.91 298	0.02 104	0.50 258	0.13 268	3.16 329	0.26 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

GMStereo_Zeroshot	0.63 247	0.14 209	1.54 297	0.75 531	0.00 1	1.26 273	0.01 133	1.85 154	0.31 70	1.44 390	0.58 322	1.76 386	0.19 295	2.55 307	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

test-3	0.63 247	0.06 50	1.00 167	0.07 313	0.13 425	0.99 96	0.01 133	2.46 206	0.20 39	1.96 436	0.01 1	1.10 344	0.05 152	3.75 354	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 550	0.15 445	0.13 488

NLCSM	0.64 250	0.15 225	0.32 50	0.04 236	0.48 536	1.18 219	0.09 375	3.93 404	1.65 453	0.11 140	0.04 163	0.20 209	0.22 311	3.93 367	0.25 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.02 254

Any-RAFT	0.64 250	0.08 104	1.07 197	0.03 197	0.00 1	2.77 486	0.08 363	3.57 361	1.23 370	0.96 305	0.26 257	1.61 372	0.31 335	0.72 239	0.06 78	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MIPNet	0.64 250	0.42 402	2.01 369	0.08 328	0.07 377	1.29 284	0.11 387	3.47 346	1.29 388	0.67 258	0.10 197	0.63 276	0.97 434	1.25 267	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.01 498	0.01 400	0.11 411	0.04 356

PCWNet_CMD	0.65 253	0.14 209	2.02 371	0.01 38	0.01 200	1.10 164	0.00 1	2.80 236	0.97 316	0.48 238	0.28 263	2.31 429	1.50 468	1.19 263	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

AFF-stereo	0.65 253	0.46 424	0.82 123	0.37 479	0.00 1	1.19 225	0.00 1	3.04 268	1.42 412	0.72 266	1.95 451	1.16 346	0.26 323	0.97 254	0.31 294	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.21 491	0.02 254

MSMDNet	0.65 253	0.14 209	2.02 371	0.01 38	0.01 200	1.11 170	0.00 1	2.88 243	0.98 318	0.49 241	0.28 263	2.32 430	1.49 465	1.19 263	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

ccs_rob	0.65 253	0.17 250	2.09 383	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.00 1	2.77 231	0.73 241	0.75 269	0.44 303	2.32 430	0.64 402	1.76 291	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AdaStereo	0.65 253	0.09 124	1.12 208	0.02 132	0.00 1	1.45 352	0.23 437	4.38 449	1.44 417	1.17 347	0.37 285	1.56 366	0.18 289	0.56 220	0.37 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 258	1.49 559	1.08 199	0.01 38	0.01 200	0.37 30	0.05 317	2.93 248	0.63 149	0.08 93	0.01 1	0.00 1	0.02 54	0.17 90	0.04 13	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	6.28 583	0.01 126

PSMNet-RUCA	0.66 258	0.48 434	1.68 328	0.01 38	0.02 292	2.02 446	0.25 440	3.93 404	1.50 431	0.37 221	1.38 422	0.11 170	0.12 261	0.64 233	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.00 1

fff	0.66 258	0.42 402	2.21 391	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 470	0.14 210	0.09 158	1.83 490	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

RAFT+CT+SA	0.66 258	0.45 418	1.22 241	0.10 353	0.30 510	1.24 260	0.02 213	4.21 430	0.67 191	0.62 249	0.39 290	0.33 232	0.05 152	2.69 316	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 572	0.13 425	0.30 539

CFNet_pseudo	0.66 258	0.17 250	2.08 382	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.00 1	2.79 233	0.73 241	0.78 277	0.46 308	2.32 430	0.63 398	1.77 292	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

DCANet	0.66 258	0.43 409	2.21 391	0.03 197	0.00 1	1.22 244	0.01 133	3.26 309	1.85 469	2.61 488	0.21 249	0.09 158	0.49 375	0.33 178	0.39 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 412

csc	0.66 258	0.42 402	2.21 391	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 470	0.14 210	0.09 158	1.83 490	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

cscssc	0.66 258	0.42 402	2.21 391	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 470	0.14 210	0.09 158	1.83 490	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

UCFNet_RVC	0.66 258	0.35 366	1.20 237	0.02 132	0.30 510	1.53 380	0.01 133	3.42 336	0.67 191	1.12 340	0.73 365	1.26 352	0.20 301	1.84 294	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 267	0.52 447	1.74 336	0.50 500	0.05 351	1.16 205	0.00 1	2.68 228	0.66 180	0.68 260	1.60 429	1.76 386	0.80 423	0.94 252	0.13 166	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.00 1

DMCA	0.68 267	0.22 301	1.96 361	0.01 38	0.01 200	1.28 279	0.02 213	3.02 262	1.54 436	2.14 450	0.15 219	1.74 383	0.10 237	0.45 204	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

1test111	0.69 269	0.27 325	1.28 251	0.13 374	0.00 1	3.44 505	0.01 133	3.15 285	0.68 200	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	2.95 323	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

DCRE	0.69 269	0.35 366	1.16 223	0.06 284	0.02 292	0.91 76	0.00 1	1.05 83	0.30 69	0.98 316	7.63 546	0.72 294	0.02 54	0.16 85	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 535	0.02 181	0.03 326

DCANet-4	0.69 269	0.15 225	3.76 498	0.03 197	0.01 200	1.22 244	0.01 133	3.14 282	1.90 474	2.34 470	0.14 210	0.11 170	0.25 320	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 379

DCVSM-stereo	0.70 272	0.04 11	1.69 330	0.07 313	0.01 200	1.27 277	0.04 292	1.85 154	0.14 9	3.56 521	0.08 187	3.07 470	0.60 389	1.35 274	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 181	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 272	0.26 321	1.98 365	0.19 419	0.27 496	1.43 342	0.02 213	4.23 434	0.82 290	0.75 269	0.54 319	2.19 422	0.03 97	0.63 232	0.25 256	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.20 529	0.00 1	0.01 126

WQFJA1++	0.72 274	0.06 50	1.09 202	0.06 284	0.06 364	0.39 32	0.01 133	1.31 99	0.21 44	2.34 470	0.02 104	0.19 205	0.00 1	0.14 71	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 590	0.05 379

test_sample7	0.72 274	0.18 261	1.23 243	0.55 509	0.01 200	1.21 240	0.00 1	4.31 443	1.07 341	1.35 373	0.36 281	0.70 289	0.44 364	2.58 308	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

MSKI-zero shot	0.73 276	0.13 196	1.56 306	0.02 132	0.14 431	1.34 304	0.04 292	3.00 258	0.23 53	0.67 258	1.64 430	0.89 315	0.00 1	4.55 407	0.10 147	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 535	0.03 240	0.01 126

HCRNet	0.73 276	0.19 269	1.10 204	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	3.07 271	1.97 480	0.60 248	0.21 249	0.56 264	0.11 248	5.34 444	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

IGEV-FE	0.74 278	0.20 282	3.00 457	0.26 444	0.02 292	1.10 164	0.05 317	3.72 375	0.19 32	0.88 290	0.71 362	2.81 450	0.63 398	0.52 213	0.33 305	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 508	0.04 280	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 278	0.20 282	3.00 457	0.26 444	0.02 292	1.10 164	0.05 317	3.72 375	0.19 32	0.88 290	0.71 362	2.84 453	0.63 398	0.53 216	0.33 305	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 508	0.04 280	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 278	0.18 261	1.23 243	0.81 536	4.25 583	1.19 225	0.03 262	2.17 183	0.13 5	0.35 213	0.40 291	0.97 329	0.08 216	2.61 313	0.09 132	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.07 472	0.04 280	0.03 326

anonymity	0.74 278	0.15 225	1.17 226	0.16 402	0.27 496	0.71 54	0.01 133	4.70 479	1.78 463	1.15 343	1.23 411	0.31 227	1.65 481	0.54 218	0.53 380	0.02 511	0.02 422	0.00 1	0.27 553	0.02 181	0.06 412

test_5	0.74 278	0.50 442	1.55 299	0.44 485	0.25 487	1.45 352	0.01 133	4.16 425	0.78 273	0.79 279	0.17 228	0.42 245	0.64 402	3.06 327	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.21 527

NRIStereo	0.74 278	0.08 104	0.88 134	0.47 494	0.05 351	1.58 391	0.49 496	1.38 101	0.61 121	0.88 290	0.17 228	0.66 282	0.03 97	6.96 534	0.22 236	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.17 508

IER	0.75 284	0.12 185	1.93 352	0.01 38	0.00 1	2.31 462	0.02 213	2.96 253	0.98 318	1.30 363	0.96 386	1.40 359	1.19 448	1.31 270	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CIPLG	0.75 284	0.81 516	2.38 416	0.13 374	0.03 317	1.41 331	0.27 448	3.19 300	0.84 296	1.98 438	2.56 482	0.19 205	0.10 237	0.54 218	0.26 265	0.00 1	0.05 486	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.05 379

IPLGR_C	0.75 284	0.88 524	2.58 433	0.13 374	0.02 292	1.40 326	0.27 448	3.19 300	0.84 296	1.92 431	2.46 477	0.18 204	0.11 248	0.49 211	0.26 265	0.00 1	0.05 486	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.06 412

ACRE	0.75 284	0.78 509	2.72 445	0.13 374	0.02 292	1.40 326	0.26 444	3.20 303	0.82 290	1.84 425	2.46 477	0.19 205	0.10 237	0.52 213	0.26 265	0.00 1	0.04 471	0.01 498	0.05 455	0.19 478	0.05 379

AIO-test2	0.76 288	0.80 512	1.47 286	0.12 366	0.15 439	1.22 244	0.01 133	3.17 293	0.73 241	0.36 220	1.50 426	0.16 197	0.05 152	2.37 304	0.16 196	2.85 582	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 280	0.07 432

IPLGR	0.76 288	0.21 291	2.98 455	0.06 284	0.07 377	1.24 260	0.05 317	3.09 275	1.38 402	0.62 249	0.34 275	0.75 298	0.78 421	3.35 332	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.06 412

testlalala2	0.77 290	0.13 196	1.72 334	3.72 580	2.44 576	1.10 164	0.01 133	3.27 315	0.73 241	0.09 103	0.03 145	1.38 358	0.08 216	0.12 60	0.09 132	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.37 573	0.01 73	0.01 126

CFNet_ucs	0.77 290	0.20 282	2.22 398	0.01 38	0.01 200	1.32 296	0.00 1	3.30 317	1.31 393	1.15 343	1.14 401	2.19 422	0.42 362	2.04 299	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

TestStereo1	0.77 290	0.46 424	1.12 208	0.15 394	0.19 462	1.29 284	0.01 133	3.33 320	1.55 437	0.45 233	1.67 433	0.13 180	1.23 450	3.39 335	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.07 432

SA-5K	0.77 290	0.46 424	1.12 208	0.15 394	0.19 462	1.29 284	0.01 133	3.33 320	1.55 437	0.45 233	1.67 433	0.13 180	1.23 450	3.39 335	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.07 432

PSMNet-ADL	0.77 290	0.08 104	0.90 139	0.07 313	0.01 200	2.01 445	0.02 213	2.55 215	1.11 348	0.33 201	0.59 333	2.15 414	0.69 416	4.07 372	0.85 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

CFNet-ft	0.77 290	0.46 424	1.34 267	0.01 38	0.27 496	1.32 296	0.02 213	2.40 194	0.68 200	0.63 253	0.18 234	3.23 484	0.21 308	3.97 369	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 240	0.02 254

CFNet_RVC	0.77 290	0.46 424	1.34 267	0.01 38	0.27 496	1.32 296	0.02 213	2.40 194	0.68 200	0.63 253	0.18 234	3.23 484	0.21 308	3.97 369	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 240	0.02 254

DN-CSS_ROB	0.77 290	0.90 527	2.01 369	0.85 540	0.00 1	1.47 361	0.01 133	2.92 247	0.93 311	0.12 145	0.53 317	0.44 247	0.16 281	4.33 384	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 531	0.01 126

MyStereo04	0.78 298	0.27 325	3.19 469	0.02 132	0.01 200	1.64 416	0.01 133	3.64 369	2.20 501	0.98 316	0.02 104	1.29 353	0.57 386	1.10 260	0.53 380	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.06 412

MyStereo05	0.79 299	0.19 269	3.17 468	0.02 132	0.00 1	1.51 372	0.01 133	3.56 358	2.48 516	1.34 367	0.02 104	1.25 351	0.38 354	1.19 263	0.50 373	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.07 432

anonymousa	0.79 299	0.26 321	1.91 350	0.03 197	0.29 508	1.46 360	0.02 213	3.76 380	0.97 316	0.72 266	2.25 472	3.21 481	0.56 384	0.15 79	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.00 1	0.02 254

111	0.79 299	0.70 500	2.21 391	0.01 38	0.01 200	1.19 225	0.16 409	3.78 383	1.98 481	1.22 358	0.91 382	2.01 402	0.32 340	0.32 175	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.17 508

acv_ft	0.79 299	0.21 291	1.28 251	0.01 38	1.08 559	1.68 423	0.01 133	3.75 378	1.05 336	1.31 366	0.66 344	1.94 398	0.46 371	0.31 169	1.68 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.00 1

MyStereo06	0.80 303	0.19 269	2.53 429	0.02 132	0.00 1	1.51 372	0.01 133	4.61 471	0.24 59	0.89 293	0.69 355	3.14 476	1.18 447	0.58 224	0.33 305	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.07 432

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 305	0.64 483	1.41 277	0.44 485	0.01 200	0.91 76	0.08 363	3.75 378	1.04 330	0.12 145	0.44 303	0.27 222	0.35 347	5.12 431	0.38 335	1.19 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.05 379

SFCPSM	0.81 305	0.11 174	2.53 429	0.01 38	0.07 377	2.45 468	0.18 417	4.99 503	1.18 363	0.77 274	0.78 367	0.69 286	0.31 335	1.72 290	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 455	0.06 328	0.01 126

NF-Stereo	0.82 307	0.10 148	1.12 208	1.19 562	0.01 200	1.52 377	0.29 459	2.67 227	0.66 180	1.20 352	0.58 322	0.24 213	0.01 19	6.38 491	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OCTAStereo	0.82 307	0.10 148	1.15 218	1.19 562	0.01 200	1.53 380	0.29 459	2.66 223	0.66 180	1.20 352	0.58 322	0.25 217	0.01 19	6.38 491	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

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TVStereo	0.82 307	0.10 148	1.15 218	1.19 562	0.01 200	1.52 377	0.29 459	2.66 223	0.66 180	1.20 352	0.58 322	0.24 213	0.01 19	6.38 491	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 311	0.43 409	3.68 495	0.03 197	0.00 1	1.22 244	0.01 133	3.26 309	1.86 470	2.61 488	0.20 247	0.09 158	2.39 509	0.34 179	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 412

BSDual-CNN	0.83 311	0.10 148	0.96 157	0.01 38	0.00 1	3.32 500	0.21 427	5.40 527	0.93 311	2.26 464	0.66 344	1.81 391	0.10 237	0.61 228	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

SA	0.83 311	0.41 396	1.17 226	0.00 1	0.20 466	1.28 279	0.01 133	3.98 408	1.86 470	0.41 227	0.96 386	0.27 222	1.33 459	4.07 372	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.14 432	0.01 126

psmg	0.83 311	0.10 148	0.96 157	0.01 38	0.00 1	3.28 498	0.27 448	4.83 493	0.93 311	1.92 431	1.46 425	1.81 391	0.10 237	0.61 228	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.01 73	0.00 1

STTStereo	0.83 311	0.34 364	2.44 420	0.24 434	0.15 439	1.41 331	0.10 384	3.02 262	1.55 437	1.34 367	0.17 228	1.77 388	0.45 368	3.42 337	0.30 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 317	0.15 225	2.22 398	0.48 495	0.01 200	1.37 315	0.01 133	4.63 475	1.17 362	1.43 387	0.43 300	0.80 310	0.10 237	3.48 342	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

psm_up	0.84 317	0.32 355	1.44 283	0.02 132	0.00 1	1.98 444	0.05 317	3.40 332	1.04 330	2.06 447	0.40 291	1.74 383	0.45 368	3.47 341	0.24 248	0.06 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.00 1

MyStereo8	0.85 319	0.52 447	3.20 471	0.20 421	0.00 1	1.47 361	0.01 133	3.53 355	1.91 475	1.34 367	0.65 342	1.22 349	0.31 335	0.57 221	1.38 455	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.06 465	0.09 385	0.30 539

CAS	0.85 319	0.09 124	0.67 105	6.43 588	0.05 351	1.12 180	0.00 1	0.88 78	0.69 216	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.06 182	0.26 148	0.12 162	6.37 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 525

PSM-softLoss	0.85 319	0.10 148	1.50 288	1.14 557	0.03 317	1.47 361	0.27 448	2.48 209	0.69 216	1.30 363	0.38 287	0.39 241	0.01 19	6.88 525	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

KMStereo	0.85 319	0.10 148	1.50 288	1.14 557	0.03 317	1.47 361	0.27 448	2.48 209	0.69 216	1.30 363	0.38 287	0.39 241	0.01 19	6.88 525	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

test_sample5	0.86 323	0.16 239	2.25 401	0.49 497	0.01 200	1.41 331	0.01 133	4.55 465	1.27 383	1.35 373	0.89 380	0.58 265	0.11 248	3.75 354	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

test_sample4	0.86 323	0.16 239	2.28 409	0.50 500	0.01 200	1.42 339	0.01 133	4.65 477	1.27 383	1.52 394	0.66 344	0.69 286	0.08 216	3.50 343	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

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DisPM	0.86 323	0.09 124	1.10 204	0.76 534	0.02 292	1.51 372	0.57 503	1.75 146	0.70 228	2.43 482	0.83 374	0.38 240	0.01 19	6.89 528	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

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AASNet	0.86 323	0.53 452	1.96 361	0.04 236	0.00 1	1.70 427	0.05 317	5.13 513	1.84 466	0.93 301	1.88 447	0.96 326	0.19 295	0.67 236	0.91 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.09 451

DeepPruner_ROB	0.86 323	0.50 442	1.80 345	0.01 38	0.00 1	1.57 387	0.17 412	3.48 347	0.42 85	3.31 513	0.02 104	2.09 409	0.17 285	3.01 325	0.61 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.01 126

AACVNet	0.87 330	0.44 414	1.19 234	0.17 405	0.00 1	1.76 431	0.00 1	3.60 365	0.60 110	1.03 327	0.26 257	1.31 354	0.17 285	6.33 488	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.01 126

LCNet	0.87 330	0.18 261	0.97 163	0.14 389	0.26 490	1.19 225	0.22 433	2.36 190	0.71 232	1.82 423	0.21 249	0.11 170	2.56 511	5.56 456	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 445	0.81 564

HHNet	0.87 330	0.25 317	1.78 342	0.16 402	0.08 387	1.30 290	0.44 488	1.93 160	0.64 161	1.41 386	5.92 534	0.14 187	1.79 488	0.35 184	0.95 428	0.05 528	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.14 432	0.01 126

UPFNet	0.87 330	0.09 124	2.05 378	0.00 1	0.00 1	1.90 442	0.11 387	3.41 334	0.83 293	2.15 451	0.10 197	1.92 396	0.09 228	3.94 368	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ISRNet	0.88 334	0.19 269	2.71 443	0.05 264	0.00 1	1.17 210	0.03 262	2.96 253	0.80 284	2.17 453	1.70 438	2.59 438	0.20 301	2.58 308	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

DualNet	0.88 334	0.16 239	2.25 401	0.49 497	0.01 200	1.41 331	0.01 133	4.55 465	1.27 383	1.43 387	1.12 399	0.58 265	0.11 248	3.75 354	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

tt1	0.88 334	0.27 325	1.25 245	0.08 328	0.00 1	3.36 503	0.02 213	3.03 264	6.40 564	0.33 201	0.66 344	0.05 108	0.40 360	1.59 284	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 326

HH	0.88 334	0.37 376	1.93 352	0.25 437	0.10 405	0.62 50	0.00 1	3.79 384	0.18 29	0.33 201	0.59 333	3.94 503	0.81 424	4.44 396	0.09 132	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

HanStereo	0.88 334	0.37 376	1.93 352	0.25 437	0.10 405	0.62 50	0.00 1	3.79 384	0.18 29	0.33 201	0.59 333	3.94 503	0.81 424	4.44 396	0.09 132	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

dad	0.88 334	0.62 479	2.26 405	0.06 284	0.01 200	1.24 260	0.00 1	0.98 81	2.17 497	1.29 362	0.35 278	0.37 236	0.04 131	5.80 467	1.06 433	0.01 489	0.00 1	1.13 577	0.11 490	0.05 308	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 334	0.38 381	1.45 284	0.60 515	0.00 1	1.36 310	0.02 213	4.55 465	0.69 216	0.71 264	0.32 267	1.56 366	0.61 392	4.55 407	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.05 538	0.00 1	0.08 363	0.02 254

test_sample6	0.89 341	0.17 250	2.23 400	0.48 495	0.01 200	1.43 342	0.01 133	4.49 460	1.40 408	1.43 387	1.12 399	0.64 278	0.14 273	3.86 363	0.42 347	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

PSMNet-RSSM	0.90 342	0.44 414	1.35 271	0.13 374	0.00 1	1.37 315	0.03 262	4.79 491	0.85 300	1.11 339	0.49 313	2.15 414	0.35 347	4.09 376	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.03 240	0.01 126

DMCA-RVC	0.90 342	0.64 483	3.30 477	0.03 197	0.04 337	1.30 290	0.06 344	2.65 222	0.73 241	3.21 510	0.09 192	0.99 331	0.66 409	3.14 328	0.99 430	0.01 489	0.04 471	0.02 523	0.01 400	0.07 346	0.01 126

G2L-ROB	0.91 344	0.54 454	1.97 363	0.01 38	0.00 1	1.45 352	0.00 1	3.38 327	1.31 393	1.36 378	0.07 181	3.25 486	0.01 19	4.39 392	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.01 126

DFGA-Net	0.91 344	1.43 558	2.72 445	0.06 284	0.16 447	1.16 205	0.00 1	2.26 186	0.77 269	1.02 322	1.17 406	0.25 217	0.04 131	5.17 432	1.71 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 515	0.02 254

DDVS	0.92 346	0.16 239	1.39 275	0.21 422	0.27 496	3.17 493	0.26 444	2.56 216	0.62 138	0.70 262	0.81 370	2.17 420	0.45 368	5.26 437	0.29 283	0.00 1	0.01 344	0.01 498	0.00 1	0.04 280	0.02 254

iRaft-Stereo_20w	0.92 346	0.15 225	2.68 439	0.24 434	0.06 364	1.36 310	0.28 456	7.46 576	0.34 75	1.56 404	0.37 285	0.62 273	1.24 453	1.25 267	0.34 316	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.16 508	0.02 181	0.13 488

CoDeX	0.94 348	0.34 364	2.09 383	0.05 264	0.20 466	1.49 368	0.20 425	5.89 549	1.57 444	0.66 257	0.67 353	1.05 336	0.32 340	3.82 361	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

cc1	0.94 348	0.27 325	1.28 251	0.13 374	0.00 1	3.44 505	0.01 133	3.18 295	7.23 573	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 437	0.09 385	0.04 356

xx1	0.95 350	0.27 325	1.28 251	0.13 374	0.00 1	3.44 505	0.01 133	3.18 295	7.23 573	0.33 201	0.69 355	0.73 295	0.12 261	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

DualNet (step1)	0.96 351	0.41 396	2.03 373	0.02 132	0.01 200	2.14 451	0.01 133	4.31 443	1.07 341	1.35 373	0.36 281	0.70 289	0.44 364	2.58 308	0.34 316	0.53 568	0.00 1	1.82 580	1.10 591	0.02 181	0.02 254

SACVNet	0.96 351	0.36 372	1.49 287	0.05 264	0.00 1	1.62 411	0.28 456	3.86 398	1.28 387	1.79 421	0.80 369	1.59 368	0.07 200	5.29 439	0.48 369	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 497	0.01 126

G2L-Stereo_test	0.97 353	0.60 472	1.95 357	0.21 422	0.01 200	1.63 415	0.10 384	3.19 300	1.01 325	1.98 438	0.11 204	3.22 483	0.51 377	4.38 391	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.02 254

BUS	0.97 353	0.10 148	0.96 157	0.01 38	0.00 1	5.85 550	0.03 262	5.40 527	0.93 311	2.26 464	0.66 344	2.39 434	0.06 182	0.61 228	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 353	0.77 508	3.36 480	0.46 491	0.01 200	1.32 296	0.09 375	4.57 470	1.26 377	1.88 428	0.22 253	1.09 342	0.42 362	1.79 293	2.09 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.06 412

qqq1	0.98 356	0.16 239	1.55 299	0.33 466	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 396	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 126

fff1	0.98 356	0.16 239	1.55 299	0.33 466	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 396	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 126

gwcnet-sp	0.98 356	0.38 381	4.06 509	0.04 236	0.00 1	2.60 476	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 415	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.03 326

scenet	0.98 356	0.38 381	4.06 509	0.04 236	0.00 1	2.60 476	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 415	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.03 326

ssnet	0.98 356	0.38 381	4.06 509	0.04 236	0.00 1	2.60 476	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 415	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.03 326

raft_robust	0.98 356	0.57 465	1.21 240	0.06 284	0.17 451	1.36 310	0.02 213	3.46 344	2.18 499	0.33 201	0.01 1	1.54 364	1.42 463	6.77 517	0.15 187	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.18 520	0.11 411	0.09 451

cf-r	0.98 356	0.51 446	2.04 377	0.25 437	0.01 200	1.40 326	0.03 262	4.47 459	1.65 453	0.95 303	0.58 322	2.63 439	0.24 315	4.19 378	0.58 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.04 356

RAFT_R40	0.99 363	0.05 29	1.26 246	0.71 528	0.20 466	1.65 420	0.67 509	1.94 162	0.61 121	1.05 330	1.15 402	1.80 390	1.47 464	6.91 530	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

iResNet	1.00 364	0.45 418	3.08 463	0.86 544	0.01 200	1.97 443	0.01 133	3.67 373	1.49 428	1.77 419	1.09 395	0.35 234	0.13 268	3.83 362	1.27 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.01 126

CSP-Net	1.01 365	0.52 447	0.92 145	0.01 38	0.00 1	2.83 488	0.05 317	4.99 503	0.69 216	0.91 298	0.85 376	1.82 393	0.23 312	6.04 473	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.01 126

MLCV	1.01 365	0.53 452	2.17 388	0.03 197	0.00 1	1.60 402	0.03 262	2.90 245	1.30 391	2.60 487	1.85 446	1.00 332	0.40 360	4.88 420	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.01 126

IRAFT_RVC	1.02 367	0.20 282	1.58 309	1.39 566	0.26 490	1.33 302	0.32 472	2.52 212	0.66 180	1.58 405	0.81 370	1.16 346	1.58 477	6.51 500	0.43 350	0.00 1	0.12 543	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.03 326

GwcNet-RSSM	1.02 367	0.69 496	2.70 441	0.22 426	0.02 292	1.42 339	0.05 317	4.02 412	1.01 325	0.90 295	0.42 295	2.89 458	0.26 323	4.43 395	1.17 439	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.13 425	0.05 379

NINENet	1.03 369	0.22 301	1.30 259	0.10 353	0.01 200	5.85 550	0.03 262	4.41 454	1.25 376	1.55 403	0.60 339	2.39 434	0.06 182	2.72 318	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.01 498	0.00 1	0.04 280	0.00 1

HGLStereo	1.03 369	0.18 261	1.50 288	0.01 38	0.01 200	1.41 331	0.01 133	3.41 334	0.82 290	1.05 330	3.09 495	2.11 410	1.24 453	4.51 403	1.18 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 326

G2L-Stereo	1.04 371	0.55 457	2.62 436	0.02 132	0.11 415	1.41 331	0.02 213	3.45 341	0.99 322	1.37 380	0.14 210	3.10 473	0.24 315	5.96 470	0.66 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 478	0.04 356

SMFormer	1.04 371	0.16 239	1.55 299	0.33 466	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 396	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	1.24 443	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

tta	1.04 371	0.16 239	1.55 299	0.33 466	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 396	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	1.24 443	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 126

ffm	1.04 371	0.05 29	1.65 319	0.34 472	0.01 200	1.58 391	0.02 213	3.03 264	6.40 564	1.39 382	2.07 458	2.15 414	0.34 342	1.59 284	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 326

Sa-1000	1.04 371	0.39 388	1.17 226	0.00 1	0.20 466	1.33 302	0.03 262	4.19 428	1.81 464	0.99 320	5.33 530	0.61 270	0.15 276	4.07 372	0.30 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.13 425	0.00 1

SST-Stereo	1.04 371	0.05 29	1.16 223	0.72 529	0.23 478	1.70 427	0.58 504	1.92 159	1.46 420	1.19 350	1.09 395	1.60 370	1.93 495	6.92 532	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

XX-Stereo	1.04 371	0.20 282	4.94 539	0.85 540	0.04 337	1.25 269	0.00 1	3.37 324	0.45 89	1.22 358	0.50 314	3.70 498	0.02 54	3.91 366	0.05 34	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 529	0.03 240	0.02 254

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 371	0.55 457	2.52 428	0.56 511	1.00 555	1.37 315	0.00 1	3.43 338	1.35 399	2.24 459	0.35 278	2.18 421	0.58 388	4.28 381	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 379	0.76 506	2.06 379	0.07 313	0.00 1	1.35 308	0.03 262	6.80 570	2.57 521	0.79 279	1.20 409	0.94 325	0.12 261	3.81 359	0.41 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 126

PFNet	1.06 380	0.19 269	2.95 454	1.16 559	0.56 544	1.58 391	0.25 440	1.50 116	0.60 110	2.38 478	1.23 411	0.63 276	0.30 331	6.85 521	0.43 350	0.16 551	0.01 344	0.00 1	0.07 472	0.18 469	0.18 514

UGAM	1.08 381	0.19 269	2.83 447	0.05 264	0.01 200	1.09 158	0.11 387	2.89 244	0.64 161	0.08 93	2.46 477	3.64 495	0.08 216	6.99 536	0.25 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.27 515	0.04 356

hknet	1.08 381	0.13 196	2.07 380	0.01 38	0.00 1	3.32 500	0.21 427	5.40 527	0.92 307	2.26 464	0.66 344	3.43 489	0.05 152	2.81 319	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 381	0.56 462	2.70 441	0.02 132	0.02 292	1.20 236	0.01 133	3.18 295	0.63 149	0.14 159	2.00 455	1.62 374	1.54 471	6.69 511	1.01 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 497	0.01 126

FADNet-RVC-Resample	1.08 381	1.00 535	5.32 544	0.10 353	0.14 431	1.53 380	0.25 440	3.62 366	1.18 363	0.51 243	0.19 242	1.04 335	0.28 327	5.20 434	0.44 353	0.10 543	0.16 558	0.09 546	0.06 465	0.24 500	0.21 527

TDLM	1.08 381	0.49 439	1.43 281	0.27 450	0.00 1	1.56 386	2.12 545	3.10 276	1.75 461	1.36 378	0.93 384	1.06 338	0.49 375	6.21 480	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 451	0.02 254

CFNet	1.08 381	0.62 479	2.26 405	0.26 444	0.03 317	1.40 326	0.04 292	4.45 458	2.09 488	0.48 238	0.69 355	1.31 354	0.24 315	6.63 506	0.83 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.04 356

PS-NSSS	1.08 381	0.45 418	1.70 332	0.02 132	0.01 200	1.37 315	0.01 133	4.38 449	2.09 488	1.15 343	2.65 484	0.65 279	0.07 200	6.35 489	0.56 388	0.16 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 381	1.12 543	4.68 534	1.09 556	0.00 1	1.38 321	0.05 317	3.83 392	1.11 348	0.80 281	1.15 402	1.02 334	0.12 261	4.52 404	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.03 326

GMM-Stereo	1.09 389	0.05 29	1.62 315	0.13 374	0.22 473	1.41 331	0.87 517	2.31 188	0.62 138	2.75 493	3.14 496	0.54 263	0.90 430	5.33 443	0.13 166	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.01 73	1.80 581

hitnet-ft	1.09 389	0.39 388	1.45 284	0.04 236	0.00 1	1.34 304	0.22 433	3.34 323	2.25 504	1.48 392	1.11 397	4.17 508	0.37 351	4.73 415	0.79 416	0.01 489	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.09 385	0.01 126

NVstereo2D	1.09 389	0.17 250	4.40 524	0.00 1	0.00 1	1.59 398	0.18 417	4.29 441	1.40 408	0.85 287	0.36 281	2.30 427	0.62 397	5.26 437	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

PSMNet_ROB	1.09 389	0.69 496	2.92 452	0.03 197	0.07 377	1.68 423	0.16 409	3.44 340	1.30 391	0.96 305	0.32 267	2.81 450	0.63 398	4.23 379	2.48 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.04 356

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 393	0.35 366	4.53 528	0.18 411	0.37 522	0.79 57	0.00 1	5.71 545	0.74 248	0.40 225	0.64 341	4.47 518	1.41 462	1.42 276	0.30 291	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.28 557	0.17 460	0.14 495

LMCR-Stereo	1.10 393	0.69 496	1.95 357	0.50 500	0.01 200	2.73 481	0.09 375	6.20 558	0.64 161	2.37 476	1.76 441	0.13 180	1.59 479	2.94 322	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 393	0.42 402	1.72 334	0.28 452	0.01 200	1.37 315	0.11 387	6.25 559	0.84 296	1.05 330	0.67 353	1.61 372	0.79 422	6.11 476	0.63 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.04 356

FADNet-RVC	1.10 393	1.07 541	4.79 535	0.03 197	0.00 1	1.60 402	0.08 363	3.77 381	1.70 458	0.35 213	0.07 181	0.61 270	0.66 409	5.32 442	1.11 434	0.01 489	0.08 517	0.00 1	0.00 1	0.48 555	0.18 514

GANetREF_RVC	1.10 393	0.95 530	2.98 455	0.06 284	0.00 1	2.23 457	0.18 417	3.95 407	2.53 519	0.56 245	0.32 267	1.89 395	0.66 409	5.03 426	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.04 356
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 393	0.39 388	1.69 330	0.28 452	0.00 1	1.45 352	0.48 492	3.26 309	1.64 452	2.93 497	1.22 410	1.51 361	0.37 351	6.09 475	0.50 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.01 126

ARAFT	1.12 399	0.82 519	4.11 512	0.04 236	0.00 1	1.64 416	0.03 262	4.85 494	1.69 457	2.78 494	0.57 320	0.47 252	0.11 248	4.81 418	0.24 248	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.05 379

ac_64	1.12 399	0.18 261	1.64 318	0.18 411	0.25 487	1.48 367	0.02 213	4.97 501	1.47 422	0.69 261	0.45 307	4.94 531	0.46 371	4.87 419	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.00 1

coex_refinement	1.13 401	0.54 454	1.58 309	0.12 366	0.02 292	1.51 372	0.06 344	4.01 411	1.51 433	2.61 488	0.66 344	4.40 515	0.48 374	3.67 347	1.30 450	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 326

ITSA-stereo	1.13 401	0.14 209	1.59 313	0.17 405	0.04 337	1.40 326	0.14 401	5.66 542	3.10 530	0.74 268	0.35 278	0.62 273	1.06 436	5.53 452	1.63 462	0.03 519	0.00 1	0.09 546	0.06 465	0.07 346	0.07 432

UNet	1.13 401	0.24 313	4.21 514	0.01 38	0.02 292	2.31 462	0.02 213	3.06 269	0.76 263	1.17 347	0.14 210	2.73 447	1.58 477	4.48 402	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

ssnet_v2	1.14 404	0.28 336	1.77 339	0.03 197	0.00 1	2.07 448	0.37 482	5.20 514	1.87 472	2.00 440	0.87 378	3.09 472	0.55 383	1.31 270	3.02 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 469	0.12 478

EAI-Stereo	1.14 404	0.12 185	1.19 234	0.21 422	0.32 519	1.84 439	2.32 551	5.42 530	1.19 365	1.02 322	5.66 532	0.48 253	0.60 389	0.86 246	0.62 400	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.65 582	0.02 181	0.17 508

delet	1.14 404	0.32 355	1.56 306	0.03 197	0.17 451	2.86 490	1.03 524	4.25 435	2.14 495	1.03 327	1.17 406	1.64 379	0.92 431	4.35 387	1.27 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

PSM-AAD	1.15 407	0.04 11	0.88 134	0.10 353	0.27 496	1.32 296	3.25 562	2.41 201	0.64 161	2.93 497	1.92 449	0.15 192	5.39 563	3.42 337	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 379

FADNet_RVC	1.15 407	1.06 540	4.34 522	0.02 132	0.06 364	2.77 486	0.04 292	3.50 348	0.80 284	0.35 213	0.32 267	0.65 279	0.09 228	5.20 434	1.56 458	0.24 560	0.34 573	0.11 552	0.33 569	0.65 564	0.60 557

ETE_ROB	1.16 409	0.52 447	1.71 333	0.01 38	0.02 292	1.79 435	0.22 433	4.10 421	1.32 395	4.68 543	1.18 408	2.81 450	0.08 216	3.56 345	1.12 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 412

DLCB_ROB	1.17 410	0.22 301	1.28 251	0.08 328	0.00 1	1.51 372	0.23 437	3.39 330	1.52 434	3.43 519	2.00 455	3.40 487	0.31 335	4.29 382	1.82 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 410	0.41 396	1.68 328	0.04 236	0.01 200	1.65 420	0.17 412	3.46 344	1.39 404	3.89 529	1.01 391	1.60 370	0.53 379	4.35 387	3.07 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

testlalala_base	1.19 412	0.11 174	0.90 139	0.07 313	0.05 351	1.19 225	0.01 133	4.28 440	0.15 14	0.04 58	0.01 1	0.24 213	0.04 131	0.12 60	0.29 283	7.21 590	1.13 586	0.00 1	0.25 547	7.61 587	0.00 1

KYRaft	1.19 412	0.05 29	0.94 151	0.06 284	0.24 482	1.25 269	0.78 515	2.48 209	0.61 121	3.23 511	7.13 545	1.00 332	2.77 517	1.43 277	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.71 578

RAFT-345	1.19 412	0.06 50	1.55 299	0.54 507	0.13 425	1.53 380	0.25 440	0.56 45	1.76 462	1.20 352	7.85 547	0.93 322	0.05 152	6.87 524	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 415	0.54 454	0.96 157	2.39 573	0.29 508	1.58 391	0.33 475	2.01 168	0.68 200	2.68 491	1.16 404	3.10 473	0.18 289	7.40 548	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.01 126

ADLNet	1.20 415	0.29 346	1.98 365	0.00 1	0.02 292	2.20 455	0.11 387	4.39 452	2.52 518	2.19 456	2.20 471	2.66 440	0.70 417	3.42 337	1.25 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.04 356

MMNet	1.20 415	0.27 325	3.59 491	0.09 341	0.00 1	4.15 521	0.01 133	3.63 368	1.19 365	1.93 435	0.32 267	1.35 357	1.23 450	4.42 394	1.84 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

FADNet	1.20 415	0.93 529	4.51 527	0.03 197	0.06 364	2.56 474	0.16 409	4.02 412	1.42 412	0.32 199	0.06 174	1.66 380	1.07 438	5.56 456	0.87 420	0.19 554	0.02 422	0.01 498	0.01 400	0.50 557	0.03 326

Select-FE	1.23 419	0.35 366	4.62 532	0.32 464	0.26 490	1.02 101	0.00 1	4.88 496	0.70 228	1.79 421	0.42 295	4.48 519	3.90 545	0.72 239	0.46 363	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.37 573	0.02 181	0.19 519

Prome-Stereo	1.23 419	0.06 50	0.93 150	0.12 366	0.24 482	1.26 273	0.67 509	2.53 214	0.69 216	2.08 448	8.70 554	0.76 299	2.91 521	2.12 300	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 576

DispNO	1.25 421	0.52 447	3.40 482	0.11 363	0.05 351	1.45 352	0.01 133	3.73 377	1.68 456	1.34 367	1.59 428	3.15 477	1.12 445	5.56 456	1.14 438	0.00 1	0.02 422	0.03 530	0.12 495	0.05 308	0.03 326

DAS	1.26 422	0.08 104	2.25 401	0.04 236	0.01 200	1.28 279	1.18 528	3.80 387	1.58 448	4.60 540	2.37 475	1.53 362	0.53 379	5.36 445	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

SepStereo	1.28 423	0.08 104	2.25 401	0.04 236	0.01 200	1.28 279	1.18 528	3.80 387	1.58 448	4.60 540	2.37 475	1.53 362	0.53 379	5.63 462	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

pcwnet_v2	1.29 424	0.17 250	5.98 557	0.10 353	0.01 200	1.76 431	0.02 213	5.08 511	2.90 526	1.54 402	1.98 453	2.03 405	0.81 424	3.01 325	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.03 240	0.03 326

NOSS_ROB	1.29 424	0.22 301	1.35 271	0.64 522	0.16 447	2.56 474	0.00 1	4.14 424	2.37 508	2.29 469	1.76 441	2.84 453	0.02 54	6.80 520	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.11 467

Wz-Net-LNSev	1.30 426	0.85 521	6.26 562	0.02 132	0.03 317	4.02 518	0.13 397	4.21 430	1.12 353	0.77 274	0.10 197	3.60 493	1.11 442	2.68 315	1.12 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

IIG-Stereo	1.30 426	0.48 434	1.04 190	2.41 574	0.05 351	1.61 406	0.14 401	2.59 218	0.68 200	2.97 502	2.28 473	3.08 471	0.57 386	7.41 549	0.65 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

DSFCA	1.30 426	0.14 209	1.82 346	0.01 38	0.03 317	3.74 514	0.86 516	2.71 229	1.23 370	3.09 506	0.41 294	2.93 460	1.49 465	6.12 477	1.35 452	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 126

NCCL2	1.30 426	0.63 482	2.31 411	0.02 132	0.03 317	1.57 387	3.41 565	3.91 403	1.39 404	3.14 508	0.34 275	3.90 502	0.30 331	3.75 354	1.19 441	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.03 240	0.05 379

PA-Net	1.31 430	0.59 470	3.65 492	0.06 284	0.15 439	1.44 346	0.54 500	4.08 418	2.71 523	0.78 277	1.16 404	2.32 430	0.64 402	5.96 470	1.92 482	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.06 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 431	0.27 325	2.46 424	1.17 561	0.03 317	4.08 519	0.05 317	5.61 537	0.67 191	1.53 396	0.70 361	3.47 491	2.62 514	3.24 330	0.24 248	0.01 489	0.01 344	0.11 552	0.00 1	0.13 425	0.00 1

LALA_ROB	1.33 432	0.59 470	1.74 336	0.02 132	0.06 364	3.25 497	0.50 499	3.45 341	1.39 404	3.70 523	0.59 333	4.59 523	0.25 320	3.58 346	2.79 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.02 254

PAM	1.34 433	0.13 196	2.83 447	0.30 456	0.31 516	2.21 456	0.30 467	5.05 508	0.23 53	0.82 283	1.11 397	9.08 564	2.34 506	0.90 248	0.44 353	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.31 563	0.03 240	0.28 537

DRaft	1.34 433	0.12 185	1.19 234	0.06 284	0.01 200	1.64 416	0.43 487	1.86 156	0.14 9	3.76 524	5.27 529	0.41 244	4.38 549	5.49 450	1.68 465	0.01 489	0.06 495	0.00 1	0.07 472	0.07 346	0.11 467

Consistency-Raft	1.36 435	0.65 487	4.81 536	0.33 466	0.32 519	1.62 411	0.11 387	3.65 370	3.80 542	0.33 201	6.12 538	0.86 312	2.14 501	0.94 252	1.25 445	0.02 511	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.01 126

FINET	1.36 435	0.46 424	4.05 508	0.22 426	0.73 550	1.03 102	0.00 1	3.57 361	5.71 559	1.59 406	1.64 430	0.49 256	0.19 295	5.53 452	1.90 479	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.03 326

HSM	1.36 435	0.40 393	1.07 197	0.01 38	0.30 510	1.73 430	0.03 262	5.89 549	1.22 369	1.83 424	1.36 420	4.78 528	1.30 458	6.61 505	0.57 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ADLNet2	1.38 438	0.39 388	3.13 466	0.00 1	0.70 549	1.23 259	0.26 444	4.19 428	2.36 507	1.45 391	3.16 499	4.23 511	0.82 427	4.56 409	0.88 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 425	0.02 254

CBFPSM	1.39 439	0.61 477	4.29 518	0.01 38	0.01 200	3.64 511	0.03 262	3.39 330	0.80 284	0.64 256	0.21 249	6.18 545	3.70 541	2.38 305	1.82 473	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 126

HSM-Net_RVC	1.40 440	0.07 80	1.58 309	0.00 1	0.01 200	1.88 440	0.05 317	7.24 573	1.71 460	3.63 522	3.63 509	3.21 481	0.36 349	4.25 380	0.44 353	0.01 489	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 441	0.46 424	4.29 518	0.10 353	0.13 425	3.97 516	0.29 459	2.42 202	1.91 475	0.81 282	3.55 507	3.02 467	1.26 455	3.35 332	2.05 491	0.04 522	0.01 344	0.04 534	0.04 449	0.39 544	0.05 379

GASNet	1.43 442	1.53 560	4.54 530	0.31 460	0.02 292	1.49 368	0.20 425	3.86 398	1.95 478	0.75 269	1.37 421	2.11 410	1.57 476	5.82 468	2.60 508	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.43 547	0.10 459

ASMatch	1.44 443	0.14 209	2.15 387	0.60 515	0.21 471	1.21 240	0.26 444	0.96 80	0.66 180	0.29 196	11.75 565	0.93 322	2.37 507	6.73 514	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.04 356

PAM_32	1.45 444	0.13 196	2.69 440	0.26 444	0.30 510	2.15 454	0.29 459	4.92 498	0.22 49	0.84 285	2.02 457	9.57 567	3.27 532	0.97 254	0.56 388	0.00 1	0.12 543	0.00 1	0.31 563	0.04 280	0.27 536

HBP-ISP	1.45 444	0.75 502	3.02 459	0.30 456	0.10 405	4.28 525	1.49 536	4.68 478	1.29 388	3.43 519	0.78 367	0.93 322	1.01 435	6.48 499	0.36 330	0.04 522	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.03 326

GrayStereo	1.46 446	0.03 2	0.87 132	0.63 521	0.20 466	1.24 260	4.61 579	2.85 241	0.62 138	4.98 547	4.00 517	0.45 248	4.67 552	3.37 334	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 578	0.01 73	0.01 126

TransformOpticalFlow	1.47 447	0.31 351	3.22 475	0.66 524	0.08 387	1.54 384	0.09 375	3.84 393	1.58 448	1.66 410	2.32 474	3.60 493	3.12 526	6.99 536	0.42 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

THIR-Stereo	1.48 448	0.29 346	1.51 294	0.01 38	0.02 292	1.05 125	4.32 575	2.11 174	0.22 49	1.08 336	4.24 518	1.93 397	4.19 547	6.76 516	1.87 477	0.00 1	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.05 308	0.00 1

StereoDRNet	1.48 448	0.75 502	4.58 531	0.05 264	0.10 405	2.49 470	1.10 527	4.62 472	1.47 422	3.38 518	0.62 340	2.29 425	0.65 407	4.52 404	2.89 513	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 400	0.05 308	0.07 432

TCMNet	1.49 450	0.57 465	5.20 542	0.13 374	1.39 564	1.81 437	0.17 412	4.03 414	1.26 377	1.72 413	2.98 493	1.95 400	0.46 371	5.01 425	2.55 507	0.00 1	0.06 495	0.06 539	0.00 1	0.37 542	0.16 501

DEmStereo	1.51 451	0.08 104	2.17 388	0.09 341	0.02 292	1.76 431	0.90 519	1.47 114	0.60 110	2.46 483	6.42 541	1.08 340	5.16 558	6.21 480	1.86 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

APVNet	1.52 452	0.31 351	4.00 505	0.09 341	0.00 1	4.64 534	0.08 363	4.41 454	1.21 368	1.25 361	1.05 393	2.90 459	0.93 432	6.70 512	2.48 503	0.01 489	0.00 1	0.07 540	0.00 1	0.27 515	0.05 379

RYNet	1.52 452	0.35 366	3.38 481	0.25 437	0.04 337	2.31 462	0.03 262	4.62 472	1.47 422	1.14 342	0.34 275	4.52 521	1.38 461	6.36 490	4.23 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

1111x	1.53 454	0.06 50	1.77 339	0.27 450	0.00 1	2.12 450	0.01 133	5.63 540	1.65 453	1.53 396	1.67 433	0.92 317	0.64 402	6.18 478	8.17 562	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RASNet	1.53 454	0.31 351	1.97 363	0.09 341	3.20 578	1.69 425	0.06 344	3.27 315	2.12 490	0.77 274	1.29 417	5.32 540	1.69 484	6.60 503	2.17 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 254

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 456	0.68 492	4.62 532	0.01 38	0.00 1	5.13 542	0.30 467	4.64 476	1.23 370	2.39 479	0.59 333	2.12 412	2.00 498	4.94 422	2.19 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

AAGNet	1.54 456	0.07 80	0.88 134	1.04 552	0.27 496	1.47 361	0.66 508	1.57 126	0.61 121	1.68 411	0.82 372	1.62 374	2.29 503	6.18 478	11.63 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

mmx	1.56 458	0.05 29	1.65 319	0.34 472	0.01 200	1.58 391	0.02 213	5.51 534	2.25 504	1.39 382	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

xxx	1.56 458	0.05 29	1.65 319	0.34 472	0.01 200	1.58 391	0.02 213	5.51 534	2.25 504	1.39 382	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

CBMV	1.56 458	0.24 313	1.92 351	0.31 460	0.03 317	2.90 491	4.33 576	3.79 384	1.81 464	4.98 547	1.73 439	2.70 445	1.68 483	3.81 359	0.92 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.08 445
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 461	0.58 467	5.36 547	0.19 419	0.01 200	1.62 411	0.06 344	3.52 352	1.56 442	1.06 333	0.71 362	1.69 382	0.24 315	5.49 450	9.29 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.01 126

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 461	0.69 496	7.27 567	0.30 456	0.44 528	0.87 71	0.02 213	6.19 556	0.84 296	0.45 233	6.17 539	4.35 514	1.17 446	1.32 273	0.48 369	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.34 571	0.26 510	0.12 478

PASM	1.58 463	1.05 539	7.51 568	0.56 511	0.09 395	1.37 315	0.28 456	2.85 241	1.44 417	3.91 530	0.44 303	3.02 467	0.64 402	6.38 491	1.59 461	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 437	0.26 510	0.15 498

UGAM-zero	1.60 464	0.15 225	2.43 418	0.12 366	0.28 506	1.07 144	0.04 292	5.96 553	0.26 64	1.18 349	0.22 253	8.02 558	4.54 550	6.89 528	0.27 271	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.29 561	0.01 73	0.15 498

YMNet	1.62 465	0.68 492	3.67 493	0.14 389	0.30 510	4.52 531	0.21 427	3.52 352	1.23 370	2.94 499	4.94 523	4.18 509	0.38 354	2.85 320	2.12 494	0.05 528	0.13 548	0.08 543	0.01 400	0.44 548	0.09 451

YMNet_1	1.62 465	0.68 492	3.67 493	0.14 389	0.30 510	4.52 531	0.21 427	3.52 352	1.23 370	2.94 499	4.94 523	4.18 509	0.38 354	2.85 320	2.12 494	0.05 528	0.13 548	0.08 543	0.01 400	0.44 548	0.09 451

DRN-Test	1.62 465	0.23 309	3.72 496	0.18 411	0.13 425	3.34 502	0.19 423	5.93 552	2.01 486	4.14 533	0.76 366	2.12 412	1.78 487	5.22 436	2.62 510	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.01 400	0.03 240	0.01 126

RAFT + AFF	1.63 468	1.13 544	2.62 436	0.04 236	0.80 551	2.29 461	1.03 524	5.54 536	2.06 487	1.77 419	1.81 445	1.22 349	3.65 540	6.23 482	1.57 460	0.01 489	0.35 574	0.00 1	0.01 400	0.33 532	0.12 478

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 468	0.45 418	2.21 391	1.53 568	0.18 455	4.33 526	0.41 485	3.37 324	1.40 408	0.54 244	0.65 342	3.10 473	0.11 248	4.93 421	0.60 398	4.57 584	0.51 577	0.00 1	0.00 1	1.37 570	2.39 583

ACV-stereo	1.64 470	0.27 325	2.94 453	0.04 236	0.04 337	6.31 556	0.18 417	1.81 150	0.22 49	0.23 190	0.01 1	10.52 569	5.41 564	4.07 372	0.77 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

ff1	1.65 471	0.05 29	1.65 319	0.34 472	0.01 200	1.58 391	0.02 213	3.03 264	6.40 564	1.39 382	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 552	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 385	0.03 326

CrosDoStereo	1.66 472	0.15 225	1.66 323	0.02 132	0.07 377	1.38 321	6.16 594	3.12 279	1.06 339	0.97 307	3.74 511	0.96 326	4.79 554	7.00 538	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 472	0.15 225	1.66 323	0.02 132	0.07 377	1.38 321	6.16 594	3.12 279	1.06 339	0.97 307	3.74 511	0.96 326	4.79 554	7.00 538	1.92 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 411	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 472	1.17 545	4.29 518	0.04 236	0.00 1	1.44 346	0.56 501	5.33 525	1.98 481	2.01 444	2.12 463	2.08 407	2.81 518	6.55 501	2.42 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.06 412

AANet_RVC	1.66 472	0.88 524	3.52 487	0.06 284	0.00 1	1.22 244	0.00 1	3.25 307	2.51 517	2.21 457	4.49 519	3.65 496	0.20 301	7.10 541	3.42 520	0.50 567	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.05 379

STrans-v2	1.67 476	0.36 372	3.28 476	0.02 132	0.19 462	1.45 352	0.08 363	6.69 566	1.49 428	2.00 440	2.86 490	3.67 497	3.88 544	7.04 540	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GwcNet	1.67 476	0.81 516	5.52 549	0.23 432	1.21 560	4.21 523	0.62 507	3.71 374	1.57 444	1.01 321	1.65 432	3.99 505	0.52 378	5.46 448	2.30 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.35 538	0.13 488

NCC-stereo	1.67 476	0.56 462	3.10 464	0.08 328	0.22 473	2.24 458	0.13 397	5.05 508	1.42 412	2.27 467	2.72 486	4.29 512	3.53 536	5.76 464	2.01 488	0.04 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254

Abc-Net	1.67 476	0.56 462	3.10 464	0.08 328	0.22 473	2.24 458	0.13 397	5.05 508	1.42 412	2.27 467	2.72 486	4.29 512	3.53 536	5.76 464	2.01 488	0.04 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 254
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 480	0.61 477	11.37 583	0.29 454	0.03 317	4.39 528	0.04 292	3.18 295	1.10 346	1.16 346	0.58 322	2.96 464	2.76 516	2.13 301	2.46 502	0.00 1	0.02 422	0.02 523	0.00 1	0.46 551	0.01 126

Anonymous_2	1.69 481	0.05 29	1.31 262	0.08 328	0.03 317	1.22 244	0.01 133	3.25 307	0.19 32	0.76 272	0.13 208	2.68 444	1.99 497	0.39 192	0.13 166	0.05 528	0.25 566	3.27 587	14.54 614	3.40 577	0.01 126

ccnet	1.70 482	0.20 282	1.95 357	0.26 444	0.18 455	3.72 513	1.22 530	4.22 433	1.43 416	2.37 476	3.96 515	3.45 490	1.51 469	4.69 412	4.47 531	0.06 536	0.00 1	0.09 546	0.01 400	0.10 401	0.01 126

CBMV_ROB	1.70 482	0.11 174	1.98 365	0.46 491	0.00 1	2.85 489	0.91 520	4.27 438	2.21 502	4.02 532	5.00 526	2.97 465	2.32 505	5.40 446	1.35 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.06 412

U	1.74 484	0.03 2	0.99 166	0.03 197	7.39 596	10.20 578	0.00 1	0.71 62	0.20 39	0.02 20	0.02 104	0.12 175	0.02 54	0.11 53	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 593	5.13 608	0.01 73	0.00 1

DANet	1.74 484	0.22 301	3.06 461	0.75 531	0.44 528	2.46 469	0.35 480	3.40 332	1.41 411	4.22 534	1.56 427	5.03 533	0.56 384	6.29 485	5.00 539	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 280	0.08 445
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 486	19.48 609	12.37 586	0.06 284	0.00 1	0.47 45	0.05 317	0.46 30	0.31 70	0.13 153	0.03 145	0.03 56	0.00 1	0.07 22	0.41 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.07 346	0.92 568

RP	1.76 487	0.55 457	2.59 435	0.22 426	0.60 547	1.70 427	0.98 523	4.31 443	1.99 484	3.12 507	5.04 527	4.41 517	2.96 522	4.72 414	1.90 479	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.14 432	0.01 126

xxxx	1.78 488	0.07 80	1.02 175	0.00 1	0.01 200	1.44 346	0.00 1	5.81 548	1.53 435	1.37 380	1.91 448	1.08 340	0.05 152	4.37 390	16.98 594	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

test_xeample	1.79 489	0.08 104	1.03 186	0.02 132	0.00 1	1.44 346	0.00 1	5.48 532	1.84 466	1.65 409	2.17 470	0.37 236	0.06 182	4.00 371	17.67 597	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

SGM-Forest	1.84 490	0.08 104	1.31 262	0.15 394	0.22 473	3.52 509	2.46 556	3.85 395	2.16 496	5.29 549	3.90 513	3.71 499	1.56 473	6.28 484	1.90 479	0.01 489	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.30 539
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 491	1.19 547	5.61 552	0.01 38	0.00 1	4.74 535	2.16 547	4.93 499	1.48 426	3.77 525	1.24 413	1.77 388	2.56 511	4.94 422	2.61 509	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.01 126

FAT-Stereo	1.86 492	0.19 269	3.31 478	0.17 405	0.03 317	1.78 434	0.97 521	4.76 487	2.79 524	4.22 534	4.87 522	5.31 539	2.83 520	5.06 429	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 126

RGC	1.86 492	0.67 490	3.45 486	0.07 313	0.26 490	3.29 499	0.11 387	4.78 490	1.46 420	3.26 512	4.51 520	5.14 535	2.68 515	5.46 448	1.94 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.09 451

CC-Net-ROB	1.86 492	0.64 483	2.55 431	1.42 567	0.19 462	3.38 504	0.04 292	4.41 454	2.45 513	0.90 295	1.31 418	0.98 330	0.18 289	6.60 503	0.53 380	1.14 575	1.60 590	7.16 589	0.00 1	1.33 569	0.32 544

GANet	1.90 495	0.43 409	1.83 347	0.39 481	0.00 1	2.24 458	3.37 564	3.90 402	1.44 417	2.17 453	9.66 557	2.57 437	1.09 440	6.88 525	1.81 472	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.10 401	0.03 326

LL-Strereo	1.93 496	0.97 531	3.83 502	0.55 509	2.19 575	1.49 368	0.05 317	4.09 420	1.00 324	2.59 486	2.77 488	5.17 536	5.63 567	7.19 543	0.63 401	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.00 1	0.25 507	0.20 525

DISCO	1.93 496	0.18 261	2.44 420	0.67 526	0.53 539	5.25 543	0.00 1	5.43 531	1.56 442	2.09 449	0.91 382	6.48 548	0.89 429	8.55 564	3.60 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 328	0.01 126

edge stereo	1.94 498	0.40 393	3.82 501	0.15 394	0.09 395	1.81 437	0.45 489	4.77 488	2.21 502	3.36 514	3.94 514	8.39 560	1.72 486	5.75 463	1.69 467	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.17 460	0.01 126

Nwc_Net	1.94 498	0.55 457	3.79 499	0.07 313	0.08 387	2.73 481	0.04 292	6.75 569	1.11 348	2.03 445	7.92 548	4.82 529	2.11 500	4.78 416	2.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.01 126

STTRV1_RVC	1.94 498	0.35 366	4.85 537	0.32 464	0.01 200	2.41 467	0.34 479	5.79 546	3.55 536	0.82 283	5.11 528	1.63 377	1.08 439	7.63 553	1.41 456	0.91 572	2.53 602	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 356

w-ln-seven-2	1.97 501	1.04 538	11.90 584	0.15 394	0.06 364	1.38 321	0.48 492	3.80 387	2.17 497	2.73 492	1.06 394	2.29 425	1.69 484	6.32 487	4.15 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.17 460	0.04 356

S-Stereo	2.00 502	0.30 350	5.74 554	0.24 434	0.23 478	2.51 472	1.90 541	4.74 482	5.15 556	2.42 480	5.80 533	2.85 455	0.72 418	5.08 430	2.17 496	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.04 356

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CSAN	2.70 521	0.75 502	3.41 483	0.18 411	0.12 419	4.18 522	4.05 571	4.11 422	4.36 547	6.03 554	6.24 540	4.60 524	4.74 553	7.29 546	3.43 521	0.02 511	0.03 453	0.01 498	0.02 426	0.18 469	0.22 530

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 530	1.32 552	2.49 426	6.07 587	3.26 579	4.62 533	2.15 546	5.35 526	1.34 398	2.00 440	2.54 481	3.50 492	1.49 465	3.68 348	1.11 434	7.89 593	0.23 565	1.88 583	0.03 437	7.74 588	4.78 592

DStereoO	3.24 531	1.24 549	4.53 528	2.49 575	1.28 561	2.49 470	3.35 563	3.86 398	3.39 533	1.92 431	2.66 485	3.72 500	9.18 581	3.46 340	4.30 529	10.11 608	0.42 576	0.03 530	0.75 583	5.03 581	0.56 556

Ntro	3.24 531	1.34 553	2.83 447	7.27 589	4.43 584	6.22 555	0.74 513	4.73 481	1.48 426	0.39 224	1.77 443	2.70 445	1.28 456	4.59 411	1.25 445	8.06 594	0.28 570	2.12 586	0.05 455	8.11 589	5.16 594

NVStereoNet_ROB	3.25 533	0.46 424	2.71 443	0.34 472	0.56 544	2.36 465	0.87 517	4.56 469	4.47 552	4.55 539	14.09 571	11.93 572	3.23 531	9.79 575	3.14 518	0.43 565	0.03 453	0.53 572	0.31 563	0.36 540	0.38 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 534	10.54 605	2.29 410	3.50 579	3.31 580	4.21 523	0.21 427	3.77 381	1.03 328	2.54 484	3.17 500	3.20 480	0.21 308	3.89 365	0.69 408	1.94 579	0.05 486	9.87 594	3.53 600	5.03 581	2.55 585

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MDST_ROB	3.50 541	0.07 80	3.94 503	2.66 577	1.46 565	12.94 584	0.97 521	7.32 574	2.42 510	14.82 595	8.08 551	2.74 448	1.51 469	8.44 563	2.48 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.11 467

pmcnn	3.61 542	0.68 492	5.38 548	0.61 518	1.46 565	2.75 485	1.26 532	5.04 507	1.57 444	8.77 574	11.67 564	18.69 589	2.38 508	6.03 472	5.61 544	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.21 491	0.07 432

test_sample8	3.62 543	0.41 396	2.03 373	0.02 132	0.01 200	2.14 451	0.01 133	4.38 449	1.04 330	6.51 555	0.58 322	14.04 579	6.94 572	5.58 460	8.70 565	0.53 568	16.52 616	1.82 580	1.10 591	0.02 181	0.02 254

ADCPNet	3.63 544	0.82 519	13.20 588	0.08 328	0.43 527	7.02 559	2.23 549	4.77 488	2.41 509	4.31 536	1.96 452	7.57 557	5.16 558	6.45 498	13.80 586	0.02 511	0.75 582	0.04 534	0.90 590	0.16 451	0.53 555

SuperB	3.70 545	1.77 566	15.73 592	0.31 460	0.05 351	4.37 527	1.67 539	3.58 364	11.57 579	2.36 475	1.32 419	2.03 405	1.91 494	6.95 533	9.01 569	0.05 528	0.03 453	0.10 551	0.08 477	11.00 602	0.10 459

MFN_U_SF_RVC	3.76 546	1.77 566	9.85 578	0.84 537	0.27 496	9.50 574	0.49 496	8.07 578	3.41 534	4.81 544	3.28 501	9.40 565	3.49 535	7.76 557	8.31 563	0.41 564	0.54 578	0.52 571	0.80 587	0.89 565	0.84 565

DStereoRT	3.77 547	0.60 472	4.37 523	0.09 341	0.15 439	5.27 544	0.46 490	4.05 416	1.49 428	1.91 429	1.39 423	0.89 315	3.47 534	6.42 497	1.75 470	0.00 1	0.09 521	37.58 619	4.88 607	0.07 346	0.50 554

zh-mn7	3.86 548	3.10 585	15.43 591	0.10 353	0.05 351	1.45 352	0.29 459	4.05 416	6.06 563	7.81 567	15.68 576	2.86 456	0.76 420	10.58 580	8.76 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.02 254

Wz-Net-TNSev	3.91 549	5.20 595	20.57 596	0.15 394	0.01 200	7.14 561	3.57 566	6.70 567	3.57 537	1.74 414	0.58 322	7.39 556	4.33 548	8.86 566	7.99 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.24 500	0.16 501

AnyNet_C32	3.93 550	2.58 579	12.07 585	0.39 481	0.49 537	5.50 546	6.45 598	4.44 457	2.19 500	6.86 560	2.94 492	5.28 538	3.20 529	6.63 506	18.37 599	0.08 539	0.04 471	0.20 559	0.09 482	0.57 560	0.19 519

zh-sn7	3.94 551	3.36 587	15.78 593	0.13 374	0.00 1	4.01 517	2.24 550	4.54 463	2.00 485	3.86 528	9.77 559	4.11 507	5.45 565	9.93 577	13.33 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 494	0.12 478

ADCMid	3.95 552	1.34 553	10.91 582	0.18 411	0.38 523	5.02 540	1.27 533	4.87 495	2.94 527	11.15 581	3.60 508	6.76 552	5.21 561	6.40 496	16.96 593	0.12 546	0.08 517	0.55 573	0.46 575	0.53 559	0.19 519

SGM_RVC	4.07 553	0.38 381	1.98 365	0.84 537	0.26 490	6.20 554	2.37 552	6.45 561	3.57 537	11.56 584	9.27 556	15.55 582	6.78 571	10.07 578	4.60 534	0.22 555	0.25 566	0.20 559	0.23 541	0.26 510	0.34 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 554	2.40 577	8.71 573	0.13 374	0.00 1	8.56 572	0.49 496	3.85 395	13.78 585	3.36 514	17.56 580	4.60 524	0.95 433	10.97 585	6.77 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 432	0.06 412

WZ-Net	4.16 555	1.75 565	23.59 599	0.08 328	0.04 337	2.62 480	2.16 547	5.89 549	4.74 553	5.73 552	3.51 506	6.99 555	4.89 556	10.82 583	10.11 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.11 467

xyz-stereo	4.23 556	0.09 124	35.65 605	0.02 132	0.00 1	17.93 594	0.01 133	1.93 160	0.42 85	1.61 407	14.74 572	2.67 441	0.15 276	7.15 542	1.87 477	0.00 1	0.01 344	0.24 563	0.00 1	0.04 280	0.01 126

test_for_model	4.23 556	22.88 612	0.91 143	12.40 603	10.47 603	1.08 153	0.06 344	4.08 418	1.36 400	1.91 429	0.09 192	0.15 192	0.03 97	0.10 46	0.22 236	7.44 592	1.43 589	0.00 1	0.01 400	18.08 612	1.99 582

SGM+DAISY	4.39 558	1.34 553	5.18 541	1.01 551	0.88 552	5.61 548	2.86 559	4.88 496	3.53 535	13.29 589	13.95 570	12.66 574	7.55 573	7.98 559	5.39 543	0.23 559	0.18 561	0.15 556	0.24 544	0.29 526	0.64 559

MSAF-DinoV2	4.41 559	3.43 588	8.07 571	1.16 559	0.06 364	3.21 495	0.59 505	6.94 571	4.44 551	2.00 440	0.83 374	16.58 584	5.59 566	13.48 592	17.17 595	0.06 536	0.04 471	0.09 546	0.76 584	1.94 574	1.78 580

WCMA_ROB	4.54 560	0.48 434	3.19 469	0.49 497	0.63 548	5.38 545	2.57 557	4.70 479	3.77 541	14.17 592	19.02 586	15.47 581	9.03 580	6.73 514	4.85 537	0.01 489	0.05 486	0.01 498	0.01 400	0.08 363	0.16 501

SANet	4.63 561	0.89 526	5.34 546	0.30 456	0.09 395	7.43 564	3.75 569	6.53 562	16.16 590	6.79 559	13.29 568	12.44 573	7.74 574	7.38 547	4.11 526	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.10 401	0.31 543

RainbowNet	4.74 562	3.21 586	3.07 462	9.34 595	6.01 587	4.89 539	3.60 567	7.09 572	4.39 549	1.63 408	3.01 494	4.72 527	2.96 522	5.53 452	1.19 441	8.95 596	2.12 593	8.48 592	0.19 524	8.75 592	5.73 595

MSMD_ROB	4.94 563	0.43 409	2.58 433	0.12 366	0.01 200	8.43 571	1.09 526	4.25 435	4.11 545	13.11 588	26.36 603	13.95 578	13.88 594	7.45 550	2.92 514	0.10 543	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 254

FCDSN-DC	5.04 564	0.15 225	1.83 347	0.22 426	0.44 528	5.60 547	1.66 538	5.22 515	4.37 548	14.49 594	21.86 594	20.65 592	11.88 590	7.66 555	4.55 533	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.05 379
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 565	2.15 573	16.58 594	0.34 472	0.07 377	5.91 552	4.26 574	6.73 568	6.99 570	9.44 576	6.09 536	6.57 550	5.17 560	9.54 573	21.38 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 540	0.23 533

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 566	2.33 574	8.42 572	0.33 466	0.27 496	24.60 608	8.84 606	5.50 533	9.75 577	3.82 526	8.16 552	8.53 561	1.82 489	9.44 571	5.18 541	1.02 573	1.65 591	0.33 566	0.47 577	1.06 567	0.90 567

ACVNet-4b	5.67 567	1.65 562	4.43 525	9.46 596	7.11 594	8.72 573	1.68 540	6.61 563	5.76 562	0.27 194	6.49 542	11.67 570	2.43 510	8.40 562	1.56 458	9.06 598	2.34 595	10.49 598	0.02 426	9.22 597	5.98 597

MeshStereo	5.78 568	0.75 502	3.04 460	0.25 437	0.14 431	7.88 569	2.09 544	9.64 582	5.18 557	20.48 604	19.06 587	22.80 594	9.54 584	9.64 574	4.88 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.03 326
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 569	0.99 534	5.56 551	0.72 529	0.51 538	6.72 557	0.18 417	9.90 584	23.69 597	11.45 583	19.26 589	8.18 559	9.46 583	9.24 569	9.49 572	0.02 511	0.16 558	0.00 1	0.08 477	0.18 469	0.40 552

FC-DCNN	6.09 570	0.18 261	2.35 414	0.42 484	0.53 539	7.80 568	1.42 534	8.14 579	7.07 571	19.05 601	22.10 595	22.85 595	13.84 593	9.42 570	6.44 548	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 412

ACVNet_1	6.16 571	1.86 570	4.43 525	9.52 597	7.22 595	7.59 567	2.37 552	9.99 585	6.71 568	3.84 527	5.35 531	13.23 577	4.90 557	6.25 483	1.94 486	9.06 598	2.40 597	10.88 600	0.11 490	9.58 599	6.03 598

FC-DCNN v2	6.25 572	0.19 269	2.31 411	0.44 485	0.55 543	8.05 570	1.51 537	8.71 580	7.22 572	19.24 602	22.98 598	24.00 598	13.47 592	9.80 576	6.51 549	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 379

MultiAttention	6.26 573	0.14 209	1.30 259	1.04 552	1.50 567	42.66 615	15.75 613	6.19 556	1.92 477	3.14 508	7.95 549	6.41 546	0.37 351	28.21 612	3.39 519	0.13 548	0.01 344	0.67 575	0.81 588	1.99 575	1.71 578

DStereoSA	6.36 574	2.38 576	9.01 576	3.89 581	5.88 586	5.84 549	7.80 604	5.63 540	5.71 559	4.45 538	15.09 573	2.93 460	16.15 599	8.58 565	10.70 576	1.64 578	4.94 611	0.39 568	6.56 611	3.39 576	6.28 600

EDNetEfficient	6.54 575	1.17 545	33.15 603	0.66 524	1.96 571	2.07 448	3.72 568	2.80 236	14.85 587	20.02 603	9.69 558	6.59 551	10.19 586	7.19 543	15.49 591	0.03 519	0.10 531	0.01 498	0.20 529	0.62 563	0.29 538

AnyNet_C01	6.59 576	4.31 592	36.24 606	0.96 548	0.46 532	9.96 575	5.74 591	6.02 555	3.63 539	7.59 565	8.56 553	8.83 562	3.14 527	13.74 594	20.83 607	0.12 546	0.08 517	0.25 564	0.09 482	1.01 566	0.34 545

DStereoFS	6.87 577	4.36 593	5.33 545	4.05 583	3.78 582	10.15 577	3.17 561	7.95 577	7.68 575	7.62 566	8.86 555	11.78 571	20.97 607	15.16 595	8.10 561	2.06 580	3.13 608	1.72 579	5.49 609	1.19 568	4.86 593

LSM	7.38 578	1.68 563	22.24 598	3.99 582	40.72 615	3.54 510	4.79 584	4.74 482	6.65 567	10.25 578	13.51 569	4.49 520	3.81 542	6.91 530	5.31 542	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.26 510	14.60 614

ELAS_RVC	7.69 579	0.80 512	4.90 538	1.06 554	1.02 556	10.00 576	9.43 607	9.75 583	14.69 586	21.83 607	20.27 592	17.88 587	16.41 600	13.01 591	10.44 575	0.22 555	0.55 579	0.28 565	0.19 524	0.35 538	0.65 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 580	23.96 613	13.67 589	14.71 606	7.88 597	4.83 537	0.04 292	5.01 505	2.89 525	8.86 575	4.96 525	6.11 543	10.72 587	10.18 579	3.51 522	2.44 581	0.33 572	15.15 603	4.65 604	12.33 604	5.95 596

ELAS	8.05 581	0.76 506	4.02 506	0.95 547	1.02 556	14.85 590	6.99 601	12.80 589	11.73 580	22.43 609	27.75 606	17.88 587	15.19 596	10.96 584	11.31 578	0.22 555	0.56 580	0.23 562	0.22 537	0.50 557	0.71 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 582	1.80 569	5.09 540	8.55 594	6.72 591	13.47 585	4.34 577	13.70 590	23.86 598	6.89 561	19.74 591	20.52 590	5.36 562	7.70 556	2.48 503	8.53 595	1.67 592	7.99 591	0.32 566	8.79 595	6.29 602

PWCK	8.72 583	5.37 596	16.61 595	5.74 586	0.12 419	19.88 598	11.41 609	11.31 588	13.42 584	14.07 590	12.84 567	13.20 576	8.05 578	15.44 596	10.25 574	5.95 587	0.22 564	2.09 585	0.05 455	7.50 585	0.92 568

WAO-7	9.09 584	1.79 568	3.55 490	0.80 535	0.15 439	18.67 596	4.36 578	23.07 613	26.68 602	12.59 587	27.90 607	22.52 593	13.03 591	13.53 593	11.47 579	0.09 542	0.03 453	0.58 574	0.10 486	0.47 554	0.34 545

IMH-64-1	9.55 585	2.76 583	2.44 420	11.17 600	9.13 600	12.03 581	5.45 588	18.33 597	15.78 588	6.59 556	18.69 582	16.95 585	6.20 568	10.63 581	8.06 559	9.46 601	2.46 598	15.42 605	1.61 595	10.89 600	6.88 604

IMH-64	9.55 585	2.76 583	2.44 420	11.17 600	9.13 600	12.03 581	5.45 588	18.33 597	15.78 588	6.59 556	18.69 582	16.95 585	6.20 568	10.63 581	8.06 559	9.46 601	2.46 598	15.42 605	1.61 595	10.89 600	6.88 604

RTS	9.75 587	2.69 581	65.25 616	0.85 540	1.99 572	14.36 586	4.75 582	5.69 543	17.29 592	7.97 568	19.00 584	6.83 553	3.02 524	26.15 610	18.62 602	0.00 1	0.15 556	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.16 501

RTSA	9.75 587	2.69 581	65.25 616	0.85 540	1.99 572	14.36 586	4.75 582	5.69 543	17.29 592	7.97 568	19.00 584	6.83 553	3.02 524	26.15 610	18.62 602	0.00 1	0.15 556	0.00 1	0.00 1	0.29 526	0.16 501

MonStereo1	9.96 589	1.60 561	3.97 504	7.74 591	6.62 590	14.53 589	2.83 558	14.16 591	22.18 595	11.83 585	28.49 610	26.76 600	16.14 598	11.07 588	6.43 547	6.17 588	0.03 453	3.80 588	0.46 575	8.16 591	6.30 603

EDNetEfficientorigin	10.31 590	1.90 571	98.96 630	0.22 426	0.23 478	2.73 481	0.71 511	4.50 461	16.94 591	18.72 596	15.36 574	12.74 575	10.73 588	8.96 567	11.94 582	0.01 489	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.25 507	1.31 575

MADNet+	10.71 591	14.57 607	70.07 618	0.58 514	0.47 534	19.89 599	4.20 573	11.05 586	6.87 569	3.03 505	5.99 535	9.01 563	6.35 570	31.95 614	28.31 613	0.22 555	0.26 569	0.01 498	0.04 449	0.46 551	0.87 566

WAO-6	11.09 592	1.69 564	3.21 472	7.54 590	7.10 593	16.34 591	6.63 599	20.12 602	38.64 613	9.67 577	19.28 590	27.53 601	10.97 589	12.43 590	11.57 580	4.26 583	2.35 596	10.54 599	0.02 426	7.59 586	4.29 590

LVE	11.10 593	2.36 575	3.34 479	9.94 598	8.13 598	21.22 601	7.75 603	16.47 595	32.55 608	8.55 572	23.64 599	23.22 596	7.93 577	10.98 586	6.65 550	9.45 600	2.55 604	11.08 601	0.58 580	9.35 598	6.28 600

IMH	11.11 594	3.50 589	2.56 432	11.25 602	9.13 600	14.49 588	5.10 586	20.68 606	26.30 601	8.28 570	23.85 601	20.63 591	9.19 582	12.39 589	7.96 557	9.50 603	2.50 600	15.28 604	1.66 597	11.07 603	6.96 606

Dean	11.46 595	2.03 572	5.20 542	10.73 599	8.20 599	18.71 597	5.73 590	21.10 607	41.49 616	11.12 580	22.16 596	25.92 599	7.74 574	7.52 551	4.31 530	9.01 597	2.27 594	9.95 597	0.61 581	9.18 596	6.22 599

coex-ft	12.01 596	5.60 597	80.23 620	0.15 394	0.15 439	1.88 440	0.73 512	2.66 223	30.12 605	49.31 618	16.59 577	15.97 583	14.42 595	6.79 519	14.50 587	0.05 528	0.08 517	0.01 498	0.05 455	0.37 542	0.61 558

SGM-ForestM	12.56 597	0.80 512	4.31 521	1.07 555	0.41 525	21.56 602	8.57 605	17.42 596	19.67 594	29.93 611	28.49 610	45.83 615	27.22 611	26.05 609	18.40 600	0.14 549	0.25 566	0.18 558	0.28 557	0.18 469	0.42 553

LE_ROB	12.79 598	0.64 483	10.26 580	2.13 571	1.29 562	7.25 563	5.81 592	9.09 581	49.27 619	57.55 619	24.58 602	23.68 597	31.13 614	9.00 568	23.57 612	0.04 522	0.06 495	0.13 555	0.20 529	0.08 363	0.11 467

JetBlue	13.83 599	5.03 594	33.82 604	0.84 537	6.92 592	50.14 616	20.02 615	15.09 592	8.92 576	11.33 582	17.05 578	28.25 602	18.01 605	32.60 615	18.53 601	0.32 562	0.12 543	0.15 556	0.23 541	4.59 580	4.64 591

WAO-8	13.93 600	3.75 590	4.23 515	7.74 591	6.54 588	22.81 604	2.39 554	22.66 610	45.98 617	18.88 599	35.42 613	33.21 606	16.91 601	16.55 599	12.78 583	5.01 585	0.81 584	9.89 595	0.77 585	8.77 594	3.61 588

Venus	13.93 600	3.75 590	4.23 515	7.74 591	6.54 588	22.81 604	2.39 554	22.66 610	45.98 617	18.88 599	35.42 613	33.21 606	16.91 601	16.55 599	12.78 583	5.01 585	0.81 584	9.89 595	0.77 585	8.76 593	3.61 588

MANE	14.02 602	0.85 521	3.53 488	2.13 571	3.75 581	18.44 595	6.14 593	22.67 612	27.90 603	33.01 613	41.08 616	41.26 614	30.90 613	23.39 604	17.99 598	0.47 566	0.76 583	0.91 576	4.04 602	0.17 460	1.00 571

KSHMR	14.27 603	6.95 600	5.79 555	15.08 607	12.84 606	17.44 592	10.61 608	18.88 599	30.94 606	18.81 598	22.21 597	28.54 603	8.85 579	15.56 597	9.24 570	10.34 609	3.60 609	21.61 611	4.68 605	14.48 607	8.94 609

TorneroNet-64	15.45 604	5.66 598	3.44 485	13.86 604	12.03 605	28.15 611	6.27 596	19.89 601	38.68 614	12.16 586	28.06 608	35.76 609	15.44 597	19.56 602	15.40 590	9.71 604	2.52 601	19.13 608	2.70 598	12.55 605	7.94 608

TorneroNet	16.10 605	5.74 599	4.12 513	13.88 605	11.97 604	26.89 610	6.85 600	21.13 608	38.32 612	14.15 591	33.36 612	33.52 608	17.49 603	18.89 601	19.64 604	9.77 605	2.53 602	19.43 609	3.35 599	13.21 606	7.86 607

FADE	16.19 606	10.20 603	37.43 609	4.76 585	4.82 585	10.62 579	5.00 585	19.13 600	23.28 596	8.35 571	6.09 536	14.63 580	21.62 608	25.45 608	20.32 605	24.52 614	8.46 613	36.14 618	36.87 619	3.46 578	2.72 586

notaker	17.52 607	21.54 611	7.84 569	18.05 609	14.44 609	17.58 593	6.43 597	20.13 603	24.44 600	21.34 606	27.71 605	39.12 611	18.78 606	19.63 603	20.40 606	11.95 610	2.71 607	25.51 613	5.85 610	17.10 610	9.78 610

BEATNet-Init1	17.91 608	7.45 601	36.82 607	1.88 570	1.38 563	37.29 614	14.71 612	21.90 609	24.20 599	38.07 614	36.59 615	50.41 616	32.00 615	29.42 613	21.83 610	0.33 563	0.39 575	0.47 569	0.54 579	1.50 572	1.07 572

ktn	19.15 609	18.52 608	6.39 565	22.64 613	17.26 611	24.47 606	12.11 610	24.52 614	34.74 611	18.75 597	27.70 604	32.54 604	17.85 604	15.71 598	16.67 592	22.09 613	3.64 610	28.95 615	10.91 613	17.40 611	10.22 612

UNDER WATER	19.61 610	12.37 606	31.14 601	20.44 611	14.31 608	28.63 612	18.15 614	16.43 594	34.24 610	20.82 605	19.14 588	38.83 610	30.09 612	24.31 605	20.97 608	10.09 607	2.68 605	19.51 610	4.70 606	15.52 609	9.93 611

UNDER WATER-64	20.03 611	10.28 604	31.50 602	20.05 610	13.64 607	32.81 613	23.45 616	16.01 593	33.44 609	22.01 608	17.25 579	40.58 613	32.20 616	24.50 606	22.36 611	10.06 606	2.70 606	18.37 607	4.24 603	14.84 608	10.24 613

DLNR_Zeroshot_test	23.05 612	49.79 617	87.94 621	97.52 634	94.73 628	1.18 219	0.00 1	20.60 604	0.14 9	0.02 20	0.02 104	0.02 19	0.02 54	4.35 387	0.10 147	32.22 618	0.04 471	0.00 1	0.27 553	72.00 624	0.06 412

DLNR-FE	23.09 613	49.81 618	87.98 622	97.51 633	95.30 630	1.18 219	0.00 1	20.61 605	0.14 9	0.02 20	0.02 104	0.02 19	0.02 54	4.34 385	0.10 147	32.12 617	0.04 471	0.00 1	0.28 557	72.27 625	0.06 412

DPSimNet_ROB	25.03 614	19.56 610	24.93 600	24.36 614	17.85 612	22.25 603	25.93 617	28.52 615	29.10 604	32.61 612	28.25 609	32.87 605	26.42 609	24.51 607	40.42 615	16.75 612	13.93 615	25.19 612	22.38 616	19.96 613	24.75 618

HanzoNet	29.69 615	29.33 614	21.66 597	21.75 612	19.07 613	24.58 607	12.99 611	28.87 616	40.49 615	43.09 616	44.02 617	55.65 618	44.93 618	43.17 617	44.44 616	27.88 616	9.47 614	29.77 616	15.86 615	20.94 614	15.84 615

JetRed	34.54 616	39.28 616	62.16 614	15.62 608	26.51 614	69.20 618	40.79 619	31.43 617	32.41 607	46.06 617	44.55 618	40.19 612	26.50 610	38.43 616	56.06 619	12.76 611	37.49 621	13.23 602	9.38 612	29.52 615	19.34 616

MADNet++	47.78 617	34.15 615	37.11 608	42.94 615	41.23 616	64.94 617	30.63 618	60.79 621	53.26 620	72.08 621	61.65 620	57.68 619	54.96 619	58.03 618	59.24 620	43.01 620	36.17 620	36.07 617	22.50 617	47.50 617	41.67 620

ASD4	55.28 618	67.10 623	50.57 612	44.24 616	57.82 618	92.00 623	98.23 631	54.95 619	86.61 624	58.30 620	64.61 621	50.57 617	63.33 621	58.83 619	67.37 621	25.76 615	29.60 618	26.82 614	29.01 618	42.42 616	37.42 619

TCMNet-wrong-test	55.95 619	78.75 624	71.85 619	90.95 625	89.50 625	78.08 619	71.33 620	38.19 618	12.35 582	40.71 615	51.28 619	59.53 620	35.38 617	64.04 621	52.16 618	38.10 619	6.00 612	47.22 622	41.12 620	82.64 626	69.84 625

LRCNet_RVC	60.63 620	63.16 622	62.94 615	69.09 621	50.21 617	19.92 600	0.07 355	58.32 620	5.21 558	75.67 622	86.75 622	74.68 621	62.48 620	59.01 620	49.80 617	93.38 629	56.36 625	93.48 629	92.95 629	67.44 623	71.73 627

tt	68.65 621	0.15 225	99.57 631	50.64 617	14.90 610	100.00 633	100.00 633	100.00 636	99.76 631	27.80 610	10.52 562	99.97 636	98.63 631	99.61 631	100.00 637	90.62 626	98.21 629	46.66 621	52.02 622	62.86 622	21.04 617

USTest	75.36 622	57.99 621	56.43 613	72.82 622	69.93 622	99.96 632	100.00 633	98.57 631	99.18 630	94.19 628	97.90 631	78.26 622	95.05 629	75.90 624	76.21 624	48.70 621	80.65 626	39.01 620	52.97 623	57.66 618	55.76 621

xxxxx1	76.92 623	82.43 625	93.26 625	61.67 618	66.92 619	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 625	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 622	54.60 622	60.31 623	72.71 624	62.51 619	62.73 622

tt_ll	76.92 623	82.43 625	93.26 625	61.67 618	66.92 619	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 625	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 622	54.60 622	60.31 623	72.71 624	62.51 619	62.73 622

ff	76.92 623	82.43 625	93.26 625	61.67 618	66.92 619	95.84 626	95.11 626	75.84 622	80.96 621	82.71 623	86.75 622	89.18 625	87.35 624	85.27 625	87.18 625	55.08 622	54.60 622	60.31 623	72.71 624	62.51 619	62.73 622

RSGM-EC	80.84 626	55.04 619	42.42 610	74.68 623	80.19 623	84.60 620	87.59 621	88.17 625	89.98 625	86.62 626	95.72 628	81.57 623	74.73 622	73.44 622	69.93 622	92.23 627	97.38 627	85.31 626	90.67 627	84.14 627	82.34 628

acva	80.84 626	55.04 619	42.42 610	74.68 623	80.19 623	84.60 620	87.59 621	88.17 625	89.98 625	86.62 626	95.72 628	81.57 623	74.73 622	73.44 622	69.93 622	92.23 627	97.38 627	85.31 626	90.67 627	84.14 627	82.34 628

PML	89.08 628	99.72 631	92.85 624	94.72 627	94.92 629	99.54 631	97.42 630	93.50 627	95.96 629	99.77 634	92.33 626	95.35 629	93.51 628	99.96 636	91.15 628	99.98 640	31.71 619	100.00 635	45.94 621	93.46 630	69.88 626

MEDIAN_ROB	96.83 629	99.41 629	98.66 629	94.75 628	94.23 627	93.08 625	90.54 624	95.61 629	94.75 627	97.65 631	97.73 630	98.30 630	96.57 630	94.51 628	93.74 630	99.78 639	98.24 630	99.99 634	99.89 633	99.48 633	99.67 633

Anonymous_1	97.10 630	99.72 631	99.64 632	92.33 626	93.91 626	100.00 633	100.00 633	99.20 633	99.90 632	98.57 632	99.75 632	99.14 632	99.94 633	98.50 630	99.54 631	87.90 625	98.87 631	90.88 628	96.91 630	92.22 629	95.12 630

HaxPig	97.68 631	99.63 630	91.34 623	99.82 639	99.97 633	88.15 622	88.00 623	98.28 630	99.93 633	99.98 635	99.99 633	99.95 635	99.99 634	96.29 629	92.24 629	99.99 641	99.98 633	100.00 635	99.99 634	100.00 642	99.98 640

ccccc	98.51 632	94.69 628	100.00 636	100.00 642	100.00 635	92.59 624	97.15 629	98.75 632	95.78 628	98.59 633	95.17 627	98.60 631	99.67 632	99.86 634	99.84 632	100.00 642	100.00 634	99.91 633	99.54 632	100.00 642	100.00 642

test_example2	98.83 633	99.97 636	99.97 633	99.96 641	99.97 633	99.46 630	99.97 632	95.54 628	100.00 634	100.00 636	100.00 634	93.37 628	93.47 627	99.93 635	99.91 633	100.00 642	99.79 632	96.64 630	98.71 631	100.00 642	100.00 642

DPSM_ROB	99.17 634	100.00 637	100.00 636	96.28 629	98.84 631	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	93.66 630	100.00 634	100.00 635	100.00 635	96.31 631	98.27 631

DPSM	99.17 634	100.00 637	100.00 636	96.28 629	98.84 631	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	93.66 630	100.00 634	100.00 635	100.00 635	96.31 631	98.27 631

AVERAGE_ROB	99.23 636	99.81 633	97.56 628	100.00 642	100.00 635	96.24 629	91.02 625	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	99.98 637	99.97 634	100.00 642	100.00 634	100.00 635	100.00 635	100.00 642	100.00 642

DGTPSM_ROB	99.45 637	99.94 634	99.98 634	96.58 631	100.00 635	100.00 633	100.00 633	99.81 634	100.00 634	95.86 629	100.00 634	99.32 633	100.00 635	99.79 632	99.99 635	98.34 632	100.00 634	99.86 631	100.00 635	99.52 634	99.99 641

DPSMNet_ROB	99.46 638	99.94 634	99.98 634	96.59 632	100.00 635	100.00 633	100.00 633	99.81 634	100.00 634	95.87 630	100.00 634	99.32 633	100.00 635	99.79 632	99.99 635	98.46 633	100.00 634	99.86 631	100.00 635	99.52 634	100.00 642

RAFT-FEzeroshot	99.94 639	100.00 637	100.00 636	99.72 635	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 634	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.97 637	99.95 635

RAFT-FE	99.94 639	100.00 637	100.00 636	99.72 635	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 634	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.97 637	99.95 635

CasAABBNet	99.94 639	100.00 637	100.00 636	99.72 635	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.21 634	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.96 636	99.95 635

LSM0	99.94 639	100.00 637	100.00 636	99.84 640	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.22 637	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.99 640	99.83 634

FlowAnything	99.97 643	100.00 637	100.00 636	99.74 638	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	99.71 638	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.98 639	99.95 635

Selective-RAFT-Error	100.00 644	100.00 637	100.00 636	100.00 642	100.00 635	100.00 633	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 637	100.00 642	100.00 634	100.00 635	100.00 635	99.99 640	99.95 635

GS-Stereo							0.00 1	2.95 250	0.59 98	0.09 103	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.06 465	0.16 451	0.12 478

Low-res two-view benchmark